批判性思维和非形式逻辑的互动关系

20世纪后期,北美教育领域出现了强调思维能力和气质,克服低层次、复制性学习弊端的“批判性思维运动”。几乎同时,一股逻辑学的“新浪潮”———“非形式逻辑运动”在高校兴起,结果使批判性思维能力和气质的培养成为高校非形式逻辑教育的目标,而非形式逻辑教学成为批判性思维能力和气质培养的主要途径。二者的互动,给高校逻辑教学带来新气象。     

上市公司综合评价研究

客观合理地评价上市公司,是投资者、上市公司以及监管机构都非常关注的问题,也是规范发展证券市场的一个重要方面。基于平衡记分卡的原理,提出了我国上市公司的评价指标体系。财务层面的评价采用因子分析法;客户层面、内部层面、学习与创新层面以及综合评价,则是根据模糊三角数的概念构造判断矩阵,利用模糊三角数比较大小的原理进行排序。     

颓废主义文学思潮与新理性主义

新时期颓废主义文学思潮诞生之初,有着对传统僵化思想及模式化创作手段反叛与挑战的前卫意味。它走过文革后期的政治高压时代以及朦胧诗、文化寻根、先锋派文学等历史阶段,最终在部分新生代作家手中断送了它最后一点存在的合理性。于是,新理性主义也就必然在文坛应运而生。新理性主义的产生是时代进步的呼唤、人的精神净化的要求,也是先进文化发展的必然趋势,它体现了先进文化代表的理性力量,有着弘扬人文精神,摆脱物欲横流的现实危机,推动精神文明建设的可行有效性。     

宜昌市旅游产业发展思路

通过对宜昌市旅游业现状的分析,指出制约其发展的主要因素,提出近期加快宜昌市旅游业发展的思路和对策。     

邓小平农业战略思想与安徽农业和农村的发展

在我国改革开放与社会主义现代化建设实践中逐步形成的邓小平农业战略思想,是邓小平理论的重要组成部分。它有力地指导并推动着我国农业与农村的改革与发展。改革开放以来,安徽农业与农村获得巨大发展。这既是邓小平农业战略思想的直接成果,反过来又在实践中检验了邓小平农业战略思想的科学性及巨大指导作用。     

康德先验逻辑的基本问题

康德的先验逻辑对传统哲学特别是形而上学所运用的范畴在分类的基础上作了新的理解,指出了范畴作为思维的逻辑功能,是对感性直观的固有关系。这就决定了先验逻辑的基本问题是范畴与直观的固有关系问题。它构成先验逻辑不同于形式逻辑和思辨逻辑的根本点。     

经济预测中的Monte Carlo模拟及方差控制——以国际石油价格预测为例

从MDnte Carlo模拟的实现过程入手，首先通过对Monte Carlo方法原理的阐述来介绍该种方法。进一步结合具体的实例通过计算机进行模拟来解释Monte Carlo方法的具体实现过程。重点讨论在选择合理的数据生成过程的前提下，如何在Monte Carlo方法中减少模拟方差，从而提高估计精度，更好地应用这种方法来进行经济预测。     

论张爱玲《传奇》中的母性批判

张爱玲的小说中出现的母亲大多是有悖于伦理常识的形象,她们构成张爱玲式的"巫母群像",这种母亲形象表现出张爱玲对传统母性观的批判。此倾向的形成,与张爱玲对其母亲的情绪记忆密切相关。同时,张爱玲对母性的批判也暗含着她对女性及人性层面的理性思考与感性期待。     

A spatiotemporal auto-regressive moving average model for solar radiation

Summary.  To investigate the variability in energy output from a network of photovoltaic cells, solar radiation was recorded at 10 sites every 10 min in the Pentland Hills to the south of Edinburgh. We identify spatiotemporal auto-regressive moving average models as the most appropriate to address this problem. Although previously considered computationally prohibitive to work with, we show that by approximating using toroidal space and fitting by matching auto-correlations, calculations can be substantially reduced. We find that a first-order spatiotemporal auto-regressive (STAR(1)) process with a first-order neighbourhood structure and a Matern noise process provide an adequate fit to the data, and we demonstrate its use in simulating realizations of energy output.     

Bayesian inference for a discretely observed stochastic kinetic model

The ability to infer parameters of gene regulatory networks is emerging as a key problem in systems biology. The biochemical data are intrinsically stochastic and tend to be observed by means of discrete-time sampling systems, which are often limited in their completeness. In this paper we explore how to make Bayesian inference for the kinetic rate constants of regulatory networks, using the stochastic kinetic Lotka-Volterra system as a model. This simple model describes behaviour typical of many biochemical networks which exhibit auto-regulatory behaviour. Various MCMC algorithms are described and their performance evaluated in several data-poor scenarios. An algorithm based on an approximating process is shown to be particularly efficient.