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《四川大学学报(哲学社会科学版)》2021,(1)
生命在当下的时代,已经越来越变成固步自封、束缚创造的惯性模式和价值预设。这尤其在德勒兹式的生命主义那里达到极致。对德勒兹主义进行批判性反思,既要基于技术与生命彼此纠葛的悖谬现实,又要回归其思想发展的内在脉络。从"内在生命"到"欲望-机器",观念论和生命论之间看似牢不可破的内在联结却日渐解体,生命亦最终脱离了哲学的掌控,陷入"一切生命皆技术-生命"的困境。梅亚苏的思辨实在论和埃斯波西托的免疫逻辑或许启示出另一种生命论的路向,重新探索对生命说"是"的可能性。 相似文献
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针对旧式车轮优化机存在生产效率低、长期使用可靠性差、优化后产品一致性不够等问题,研制了新型车轮优化机,具有可靠性高、优化功能强、安全性高、一致性好等优点.着重介绍了新型车轮优化机的结构、工作流程、技术难点及解决途径和突破的关键技术,分析了新型车轮优化机在生产过程中存在的问题,提出了相应的改进措施. 相似文献
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为了解决大规模非线性分类中局部学习的不平衡性问题,提出一种改进的局部支持向量机算法,在高维特征空间中聚类后,为每一个簇构造局部非线性支持向量机。为了克服簇内样本的分布不均衡问题,根据闭合超平面不规则边界的几何特点,经过梯度下降寻找稳定均衡向量,以此构造簇几何中心;再结合簇密度中心共同约束类心形成双重加权中心。然后通过求解加权最小闭球问题实现对大规模样本向量的分类。对照实验显示,除了个别数据集以外,改进的算法在训练时间、测试时间以及测试精度等方面都比另外两种分类算法表现更佳。 相似文献
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基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYN-SVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能. 相似文献