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苏联—俄罗斯技术哲学中人的问题研究
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作者 张雨墨 白夜昕 《湖北社会科学》 北大核心 2025年第2期149-155,共7页
人的问题是苏联—俄罗斯技术哲学极具特色的研究方向。从本体论角度,技术作为“人以知识作为前提,以技术制品为最终目标,运用一定的程序方法并借助工具对自然事物进行改造的活动过程”与人密切相关。从认识论角度,苏联—俄罗斯学者致力... 人的问题是苏联—俄罗斯技术哲学极具特色的研究方向。从本体论角度,技术作为“人以知识作为前提,以技术制品为最终目标,运用一定的程序方法并借助工具对自然事物进行改造的活动过程”与人密切相关。从认识论角度,苏联—俄罗斯学者致力于探索技术发展过程中人与技术手段、技术对象的关系,以及技术对人类社会的影响。从价值论角度,苏联—俄罗斯重视人道主义与技术哲学的结合,支持通过技术实践解放劳动力。苏联—俄罗斯技术哲学关注人的问题受国内政治和经济发展、东正教传统、德国哲学以及当今世界主流思潮的影响。反思苏联—俄罗斯技术哲学,对“人的问题”的关注没有落到实处。技术哲学作为与现实联系密切的哲学门类,对人的关注应结合科学、技术、生产、经济、生态、社会等要素,探讨技术对人类社会的影响。 展开更多
关键词 技术本体论 技术认识论 技术价值论 人道主义
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N-芳基氨基甲酸苄酯的合成及抗真菌活性研究
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作者 杨珊珊 沙赟颖 +4 位作者 燕韦婷 郭玮璐 王洋莉 张雨墨 刘竺云 《湖南农业科学》 2024年第10期70-74,共5页
为发现更多抗真菌药物分子,设计合成16种N-芳基氨基甲酸苄酯类目标化合物,并进行结构鉴定;以醚菌酯为阳性对照,采用菌丝线性生长速率法,测定目标化合物对常见的10种植物病原真菌的体外抑制活性,以及5种高抗菌活性的目标化合物对苹果轮... 为发现更多抗真菌药物分子,设计合成16种N-芳基氨基甲酸苄酯类目标化合物,并进行结构鉴定;以醚菌酯为阳性对照,采用菌丝线性生长速率法,测定目标化合物对常见的10种植物病原真菌的体外抑制活性,以及5种高抗菌活性的目标化合物对苹果轮纹病原菌和番茄早疫病原菌的毒力。结果发现,所有目标化合物对10种供试真菌都有不同程度的抑制活性,其中,化合物B11抗菌活性最高,对9种供试真菌的抑制率均超过80%,对马铃薯干腐病原菌的抑制率为98.1%,对番茄早疫病原菌的EC50为7.6μg/mL。构效关系研究表明,-F和-Me的引入有利于提高活性,是该类化合物的优势基团;-F和-Me的组合可大幅度提高活性,是优势基团叠加效应的结果。 展开更多
关键词 N-芳基氨基甲酸苄酯 植物病原真菌 抗真菌活性 构效关系
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基于生成对抗网络的压缩感知图像重构方法 被引量:5
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作者 简献忠 张雨墨 王如志 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第11期239-245,共7页
目的为了解决传统压缩感知图像重构方法存在的重构时间长、重构图像质量不高等问题,提出一种基于生成对抗网络的压缩感知图像重构方法。方法基于生成对抗网络思想设计一种由具有稀疏采样功能的鉴别器和具有图像重构功能的生成器组成的... 目的为了解决传统压缩感知图像重构方法存在的重构时间长、重构图像质量不高等问题,提出一种基于生成对抗网络的压缩感知图像重构方法。方法基于生成对抗网络思想设计一种由具有稀疏采样功能的鉴别器和具有图像重构功能的生成器组成的深度学习网络模型,利用对抗损失和重构损失2个部分组成的新的损失函数对网络参数进行优化,完成图像压缩重构过程。结果实验表明,文中方法在12.5%的低采样率下重构时间为0.009s,相较于常用的OMP算法、CoSaMP算法、SP算法和IRLS算法,其峰值信噪比(PSNR)提高了10~12 dB。结论文中设计的方法应用于图像重构时重构时间短,在低采样率下仍能获得高质量的重构效果。 展开更多
关键词 压缩感知 生成对抗网络 图像重构 深度学习
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FC-CNN:基于卷积神经网络的水果图像分类算法 被引量:4
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作者 简钦 张雨墨 简献忠 《农业装备与车辆工程》 2021年第1期67-71,共5页
针对现有基于卷积神经网络的水果图像分类算法均使用池化层进行降维处理会丢失部分特征,导致分类精度有待提高的问题,提出FC-CNN(Fruit Classification Convolutional Neural Network)水果图像分类算法。该算法基于深度卷积神经网络思想... 针对现有基于卷积神经网络的水果图像分类算法均使用池化层进行降维处理会丢失部分特征,导致分类精度有待提高的问题,提出FC-CNN(Fruit Classification Convolutional Neural Network)水果图像分类算法。该算法基于深度卷积神经网络思想,设计了一种由二维卷积层、批量规范化层和激活函数组成的网络结构,利用Sofmax loss和L2正则化进行损失函数设计。算法使用卷积加步长替代池化层,让网络具有自主学习下采样能力,使用批量规范化层用于解决网络过拟合问题。采用Fruits-360数据集进行测试,实验表明,FC-CNN可以识别出48种水果,准确率可达到99.63%。与现有的深度学习水果图像分类算法相比,FC-CNN的识别准确率更高,识别种类更多。 展开更多
关键词 水果分类 深度学习 卷积神经网络 批量规范化
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