简介：概称句的形式刻画涉及到知识表达和常识推理，由人工智能研究首先提出。之后出现了多种类型的理论，对于更为合理的概称句形式刻画方案的探讨也仍在继续。Delgrande首先开始用条件句逻辑处理概称句，并由Asher、Morreau和Boutilier等继续发展，其要点是将“鸟会飞”理解为“正常情况下鸟会飞”，毛翊继而提出双正常解读，将“鸟会飞”理解为“正常情况下，正常的鸟会飞”。以此前工作为基础，周北海提出概称句是揭示概念内涵的句子，“鸟会飞”表示的是“鸟”这一概念的内涵有“会飞”这一内涵项。

简介：期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题，传统方法采取GARCH等时间序列模型。与传统方法不同，本文创建了基于机器学习算法的“SKRG递进集成”新预警体系，体系以中国波指为对象，采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征（Feature），依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程，逐步提高预测精准率。测试样本显示，基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。本文的理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献，应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。

简介：超扫描技术主要依托功能磁共振成像、脑电图、近红外光谱成像等设备对处于社会互动中的两人或多人的大脑神经机制进行同时扫描、记录并分析，具有较高生态效度。近年来关于超扫描技术的研究应用已涉及社会神经科学的多个方面，包括信任与公平、合作与竞争、模仿与动作协调以及表情手势及言语交流等。但这些研究结果尚未得到总结，一些结果还存在分歧与矛盾，加之超扫描自身的复杂性都需要研究者在未来对此进行更深入的探究与讨论。

简介：杰里米·边沁(JeremyBentham)在他的功利主义理论中提出了苦乐计算法,要求对快乐和痛苦的值进行量的估算,从而较精确地估算出任何一个行动或事件所造成的苦乐倾向,并且最终通过对苦乐估算的结果来让人们选择出能给大多数人带来最大快乐的行动方案,让政府制定出能给大多数人带来最大快乐的政策。但是,他的这一苦乐计算法却遭到了后世一些哲学家们的批评和诘难,自称为边沁继承者的约翰·斯图亚特·密尔(JohnStuartMill)对此进行了一些反驳,并对边沁的苦乐计算进行了局部修改,将只有量的区别的快乐拓展为既有量的区别又有质的区别的快乐,将其粗糙的'快乐'概念进行了精致化的改造,并提出'幸福'是一个比'快乐'更加丰富的概念。但是,密尔在理论上所进行的这些细枝末节的修改并未将边沁的苦乐计算法从众多的批评中解救出来,在实际的估算过程中,功利主义的苦乐计算法仍然面临着实践的困境。

简介：本研究采用Tobii1750眼动仪,记录3～9个月中国婴儿对亚洲、高加索和非洲女性动态面孔的眼动扫描。结果显示：随着年龄的增长,婴儿逐步表现出对本族鼻子的注视时间比例高于他族。3个月婴儿对鼻子的注视不存在种族差异,6个月婴儿对本族鼻子的注视显著高于他族,对非洲鼻子的注视显著高于高加索,9个月婴儿对本族鼻子的注视显著高于他族,而对非洲和高加索鼻子的注视不存在显著差异。这说明面孔种族接触经验影响了婴儿对本族和他族面孔的眼动扫描。