论文化的多维度视角

文化是人的文化,人也是文化的人,与人有关的一切活动都可以被称为文化。人本质的复杂性造成了文化特性的多样化,不断发展的文化本身也使得人们更加难以完全认识和了解文化。人们总是从不同的单一维度出发去理解文化的整体意义,造成了文化理解的混沌状态。因此,只有采用多维度视角去理解文化,才能适应文化自身的复杂性。从目前的情况来看,文化主要分为五个维度：生存维度、艺术维度、精神维度、部门维度和范式维度,这五个维度是随着文化的发展而逐渐形成的,并体现着文化的不同意义。它们总是交织在一起,共同呈现出人们所感知到的文化。因此,只有从多维度角度理解到的文化,才是较为完整意义上的文化。     

论尼采哲学为生命辩护的审美向度

“上帝”作为西方文化的核心价值观,一直以来都为西方人提供着终极关怀与死后的慰藉。“上帝”之死导致了最高价值缺位,撇下西方人在一个缺乏意义与充斥着荒谬本质的世界上独抱孤怀。在尼采看来,科学与道德都无法为生命提供终极的价值关怀,只有艺术,传承了神话的精髓,将人的生存审美化并为人的生存提供永恒、神圣的指引。     

马克思主义中国化实践向度论

马克思主义中国化具有鲜明的实践向度。从唯物论的角度讲,实践是客观的、具体的;从辩证法的角度讲,实践是不断向前发展的;从价值观的角度讲,实践又是人民群众能动地改造世界的活动。因此,马克思主义中国化必然要体现出其客观性、创新性和人本性的实践向度。     

高校学风建设的维度思考

学风建设影响着高校所培养人才的质量,必须高度重视.因为诸多原因,高校的学风建设面临着一些新问题、新困难.开展系统有效的学风建设,举全校之力体现不同部门的职与能,实现学风的维度建设,是本文的研究动机与目的.     

一种选取相空间重构最优延迟时间的算法

利用时间序列的可预测性随预测步长变化的规律,提出了一种选取最优延迟时间的新方法;用已知的混沌系统Lorenz、Rossler等产生的时间序列进行仿真计算,与重建扩展法相比,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性。     

城市发展战略三维空问架构研究

城市是一个复杂系统,城市发展包括经济、文化、社会等多个方面,所以影响城市发展战略制定的因素也就复杂多样。但是如此众多的要素并不是孤立存在的,各要素之间存在关联性,因此在对影响城市发展战略制定的因素进行提炼的基础上,将影响因素归类于资源维、人力维和组织维三个维度。资源维指能够推动城市经济,文化政治等各方面发展,为人类创造福利的维度。人力维描述城市中不同类别人力资源的构成,衡量城市人力资源的竞争力度。组织维存在于城市本身内部因素构成的有机整体之中,用于刻画城市整体运作产生的不同内在机制。在三维度基础上,构建城市发展战略空间,在空间中描述城市发展战略的动态变化,通过对三个维度分别构建指标体系对城市发展战略三维空间进行评价,从而为城市发展战略的制定提出全新的理论指导。     

电脑图形设计在艺术设计中的应用与对设计教育的影响

从20世纪60年代发展起来并逐步成熟的电脑图形设计,在90年代末步入了全新的发展阶段。分析和研究电脑图形技术在艺术设计中的应用与对设计教育的影响,是很有意义的。     

关于常系数齐次线性递推关系的解空间

运用高等代数基础知识讨论常系数齐次线性递推关系的解集合的代数结构.本文证明了:n阶常系数齐次线性递推关系的解集合是n维线性空间.     

钢筋混凝土腐蚀损伤检测的电测法及其尺寸效应

介绍了一种通过电阻率测量来对钢筋混凝土结构腐蚀损伤进行检测的新无损检测方法--电阻率测量的四探针法.讨论了这种方法在实际测量中的截面尺寸效应对电阻率的影响,从理论上推得了这种尺寸效应的修正公式.其计算结果与实验数据能较好吻合.     

Dimension-wise sparse low-rank approximation of a matrix with application to variable selection in high-dimensional integrative analyzes of association

Many research proposals involve collecting multiple sources of information from a set of common samples, with the goal of performing an integrative analysis describing the associations between sources. We propose a method that characterizes the dominant modes of co-variation between the variables in two datasets while simultaneously performing variable selection. Our method relies on a sparse, low rank approximation of a matrix containing pairwise measures of association between the two sets of variables. We show that the proposed method shares a close connection with another group of methods for integrative data analysis – sparse canonical correlation analysis (CCA). Under some assumptions, the proposed method and sparse CCA aim to select the same subsets of variables. We show through simulation that the proposed method can achieve better variable selection accuracies than two state-of-the-art sparse CCA algorithms. Empirically, we demonstrate through the analysis of DNA methylation and gene expression data that the proposed method selects variables that have as high or higher canonical correlation than the variables selected by sparse CCA methods, which is a rather surprising finding given that objective function of the proposed method does not actually maximize the canonical correlation.