疑问系统的认知模型与运算

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出版者:学林出版社
作者:陈振宇
出品人:
页数:394
译者:
出版时间:2010-11-1
价格:35.00元
装帧:平装
isbn号码:9787548600862
丛书系列:
图书标签:
  • 语法
  • 现代汉语
  • 语言学
  • 认知模型
  • 疑问系统
  • 知识表示
  • 推理
  • 人工智能
  • 自然语言处理
  • 信息检索
  • 计算认知科学
  • 问题求解
  • 知识工程
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具体描述

本书的作者广泛借鉴了国内外研究疑问问题的相关成果,结合汉语的语言实际,认为汉语疑问范畴可选择从语义入手、寻求形式验证的研究思路,并将这一思路运用于疑问句的研究实践。在具体的研究过程中,作者将疑问意义的表达和疑问功能的实现,与时间、情态、否定等因素结合起来考察,并从句法、语义、语用等平面分析实现句子疑问语义的各种制约因素,提出了若干颇具创新意义的见解。

好的,以下是一本围绕“传统农业技术与现代可持续发展”主题的图书简介,力求内容详实、结构严谨,不涉及您提到的“疑问系统的认知模型与运算”相关内容: 图书名称:《大地之根:传统智慧在现代可持续农业中的应用与重塑》 图书简介 本书深入探讨了全球范围内传统农业技术体系的丰富遗产,并着重分析了这些古老智慧如何在当代追求可持续发展目标的农业实践中,被重新认识、科学解构与创新应用。我们正处在一个关键的十字路口:一方面,全球粮食安全面临气候变化、资源枯竭和生物多样性丧失的严峻挑战;另一方面,工业化、规模化农业的负面效应日益凸显。在这样的背景下,回归土地、尊重生态规律的传统农业理念,展现出不可替代的价值和强大的生命力。 《大地之根》并非是对过去一味怀旧的田园牧歌式描绘,而是一部立足于严谨的生态学、农学及社会学视角的深度研究。全书结构清晰,分为四个主要部分,层层递进地构建了一个关于“传统农业知识体系(TEK)”与“现代科学方法”有机结合的理论框架与实践路径。 第一部分:失落的生态平衡——工业化农业的反思与传统知识的挽歌 本部分首先对二战后兴起的“绿色革命”及其带来的深远影响进行了客观梳理。我们剖析了高投入、高产出的集约化模式在提升短期产量的同时,是如何系统性地侵蚀土壤肥力、加剧水资源浪费、并削弱农业生态系统的内在韧性。重点章节对“单一种植的风险矩阵”和“化肥依赖的结构性危机”进行了深入的量化分析。 随后,作者将视角转向全球各地那些濒临消亡的传统农业实践。通过对亚洲梯田水稻耕作系统、非洲旱地游牧放牧模式以及欧洲中世纪的轮作体系进行案例研究,揭示了这些系统在长期运行中如何演化出精妙的能量循环和物质平衡机制。我们探讨了传统知识中蕴含的对微气候的精微感知、对地方性作物品种的保育策略,以及建立在社群协作基础上的资源共享伦理。这一部分旨在为后续的现代转化奠定批判性基础。 第二部分:传统智慧的科学解构与生态原理探源 本部分是全书的理论核心,致力于用现代科学语言翻译和验证传统农业的有效性。作者摒弃了将传统方法视为“迷信”的偏见,转而采用生物地球化学、土壤微生物组学和生态系统服务评估等前沿工具,对传统技术进行“再科学化”处理。 核心议题包括:传统土壤管理中的“休耕”与“间作”如何调控土壤碳汇和氮素循环;传统除草技术(如覆盖、手工除草)对土壤生物多样性的保护作用;以及特定传统发酵技术(如自制有机肥和生物农药)的有效成分分析。例如,书中详细对比了传统堆肥技术与现代工业化堆肥在腐殖质形成速率和微生物群落结构上的差异,并提供了通过同位素示踪技术验证传统灌溉系统水资源利用效率的实验数据。这部分强调的不是“复古”,而是“理解原理”。 第三部分:融合与创新——可持续农业的实践蓝图 基于前两部分的理论构建,第三部分聚焦于“整合”(Integration)的可能性,描绘了传统智慧与现代技术的最佳结合点。本书提出了“生态工程化”的概念,旨在将传统系统的稳定性、冗余性与现代精准农业的可控性、效率性相结合。 关键的实践案例包括: 1. 基于生物节律的智慧化轮作设计: 结合传统农谚对物候的判断,利用遥感数据和土壤传感器优化作物布局,实现土地产出的最大化和风险的最小化。 2. 地方性作物品种的基因复兴: 探讨如何运用分子生物学技术,从古老的地方品种中筛选出适应未来气候变化的抗逆性状,并将其与现代育种技术相结合,而非完全依赖少数几个高产品种。 3. 水资源管理的系统性恢复: 分析传统梯田、沟渠系统(如印度的“扎拉”)在现代小流域管理中的适用性,展示如何通过修复小型水利基础设施,提升区域旱涝灾害的防御能力。 第四部分:社会经济维度与政策重塑 可持续农业的成功不仅是技术问题,更是社会结构和经济激励机制的问题。本书的终章转向更宏观的层面,探讨如何通过制度设计,为这种融合性的农业模式提供生存空间。 我们分析了当前农业补贴政策对传统小农系统的挤压效应,并提出了基于“生态服务价值核算”的激励机制。同时,本书还强调了知识的代际传承与社区赋权的重要性。传统农业知识往往是口头流传、基于实践的,如何通过现代教育体系和数字化工具,防止这些宝贵经验的进一步流失,成为可持续农业发展的关键软课题。最终,本书呼吁建立一种尊重地方性、重视系统韧性、并能有效应对全球性挑战的“新型农业范式”。 总结 《大地之根》是写给农业研究者、政策制定者、生态规划师以及所有关注未来粮食安全和土地健康人士的一部综合性著作。它提供了一种超越二元对立的视角,证明了最古老的智慧,在经过现代科学的审视和重塑后,恰恰可能是通往真正可持续未来的钥匙。

作者简介

陈振宇,1968年生,江西省永新县人,自幼生于四川省成都市。曾就读于北京大学数学系概率统计专业,后因病肄业。从事天线及有线电视设计、安装和调试工作,历时十年。后参加汉语言文学专业高等教育自学考试,获学士学位;2003年于四川师范大学文学院获语言学及应用语言学专业硕士学位;2003到2006年就读于复旦大学中国语言文学系,获汉语言文字学专业博士学位;现为北京大学中国语言文学系博士后。

目录信息

概论
第一章 疑问范畴中的表达式、标记式与阻断式
第二章 非典型疑问句
第三章 “知道、明白”与疑问
第四章 阻止疑问语气提升的谓词和谓词性结构
第五章 副词与疑问
第六章 允许疑问语气提升的谓宾词及其认知机制
第七章 谓词前后不对称、“都”字句、汉语wh词的用法
第八章 “X是谁/哪(一)个/什么(人)”与“哪(一)个/什么是Y”
主要参考文献
后记
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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初见此书,扑面而来的是一种沉静而厚重的学术气息。封面设计简洁,但书名“疑问系统的认知模型与运算”本身就足以激发我的求知欲。我一直觉得,我们日常生活中的许多困惑,乃至科学研究的起点,都源于“疑问”。这本书似乎正试图为这个看似模糊的概念,建立一个清晰的“认知模型”。我非常好奇,作者是如何界定和划分不同类型的“疑问”的?是基于问题的性质,还是基于解决问题的难度?而“运算”这个词,更是让我对书的内容充满了期待。它是否意味着本书会探讨一套系统性的方法论,用逻辑和推理来“运算”和解答疑问?我设想,书中可能会涉及到如何从海量信息中筛选出关键证据,如何构建假设,以及如何进行有效的论证。也许,它还会深入到更复杂的认知过程,比如,在信息不足的情况下,我们是如何进行猜测和推理的?我非常希望这本书能够提供给我一套工具,帮助我更有效地识别、分析和解决自己遇到的各种疑问,无论是学术上的难题,还是生活中的决策。我期待从中获得一种更加理性、更加系统化的思维方式,从而更好地理解这个充满不确定性的世界。

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这本书的装帧设计颇为朴素,封面上没有华丽的图案,只有沉静的色彩和凝练的文字,却透着一股扎实严谨的气息,让我立刻联想到那些潜心研究的学者。书名“疑问系统的认知模型与运算”,听起来就不是一本轻松读物,它似乎触及了人类思维的深层机制。我一直觉得,“疑问”是人类进步的驱动力,也是认知过程的核心环节。这本书是否会从认知科学的角度,解析“疑问”是如何在大脑中被形成、被处理,并最终如何被“运算”以求得解答?我特别好奇,它所提出的“认知模型”究竟是怎样的结构?是类似于心理学中的图式理论,还是更偏向于计算模型?“运算”这个词,是否意味着书中会涉及一些量化的分析或者逻辑推理的步骤?比如,它会不会探讨如何评估一个疑问的“有效性”?又或者,如何设计最优的“疑问解决策略”?我非常希望这本书能为我提供一些关于如何科学地面对和处理自己疑问的方法论。我猜想,它可能会涉及一些关于信息搜集、假设检验、证据评估等方面的理论,甚至可能探讨一些关于不确定性、模糊性和概率性思维的内容。如果它能帮助我更好地理解自己和他人的思维过程,甚至在某些方面进行优化,那将是一笔宝贵的财富。

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收到这本书,我被它沉甸甸的质感和散发出的淡淡墨香所吸引。书名“疑问系统的认知模型与运算”,听起来就充满了深度和学术性。作为一名对人类认知过程充满好奇的读者,我一直在寻找能够解释我们思维奥秘的著作。这本书似乎正是我所期待的。我非常想知道,作者是如何构建“疑问系统”的“认知模型”的?这个模型是否包含对疑问产生的原因、疑问的分类、以及疑问解决的流程的系统性阐述?“运算”这个词,更是让我对书的内容充满了期待,它是否意味着作者会从计算或者逻辑的角度,来解析我们解决疑问的过程?比如,它会不会探讨信息整合、证据推理、以及决策制定的算法?我尤其关注书中是否会涉及到一些关于“如何有效提问”的策略,或者“如何评估信息的可靠性”的方法。我希望这本书能为我提供一套清晰的框架,帮助我理解我们大脑是如何处理不确定性的,又是如何通过一系列的“运算”来趋近真相的。也许,它还会探讨不同文化背景下,或者不同个体在面对疑问时的差异性,从而为我们提供更具普适性的启示。

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我拿到这本书的时候,首先注意到的是它纸张的触感,一种略带磨砂质感的优质纸张,印刷清晰,字迹工整,让人赏心悦目。书名“疑问系统的认知模型与运算”本身就带着一种探索未知、解构奥秘的意味。我一直对人类是如何处理信息,尤其是如何处理那些我们不确定、需要探寻答案的信息非常感兴趣。这本书的标题暗示着它将从“模型”和“运算”两个层面来剖析“疑问系统”。这让我联想到,它会不会涉及信息处理的流程?当一个疑问产生时,我们的认知系统是如何运作的?是从收集信息开始,然后进行分析、判断,最终得出结论,还是有更复杂的过程?“运算”这个词更是引人遐想,难道作者会用某种类似算法的方式来描述疑问的解决过程?比如,一个疑问的“权重”如何确定?解决疑问的“路径”有哪些?会不会涉及到一些计算科学或者逻辑学的原理?我设想书中可能会有一些章节,专门探讨不同类型的疑问,比如那些可以通过科学实验来验证的,和那些纯粹基于主观判断的。又或者,它会深入到个体认知差异,解释为什么不同的人会以不同的方式处理同一个疑问。我对这本书寄予厚望,希望能从中获得一套系统性的思维框架,帮助我更清晰地认识和解决生活中的各种疑问,提升我的决策能力和解决问题的效率。

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这本书的封面设计就充满了吸引力,一种沉静而又深刻的蓝色调,搭配着简洁大气的字体,让人一眼就能感受到作者在内容上付出的心力。从书名来看,它似乎触及了我们日常生活中最普遍也最难以捉摸的领域——“疑问”。我们每个人都或多或少地被各种问题所困扰,小到日常琐事,大到人生哲理,而这本书似乎在尝试为这些疑问建立一个清晰的“认知模型”。我很好奇,究竟是什么样的模型能够涵盖如此广泛的疑问?它会是如何解释我们产生疑问的根源?是通过心理学的角度,还是更偏向于哲学或者认知科学?书中会不会探讨不同类型疑问的特点,比如,是事实性疑问、价值性疑问,还是解释性疑问?我特别期待看到作者如何将抽象的“疑问”概念具象化,用严谨的逻辑和生动的案例来阐述。会不会有图表或者示意图来帮助我们理解这些复杂的认知模型?这本书的定位是学术专著还是科普读物?如果是前者,那么它可能会深入到认知心理学、人工智能甚至神经科学的交叉领域,挑战读者的知识储备;如果是后者,那么它将以一种更易于理解的方式,引导我们反思自身的思维方式,从而更好地应对生活中的不确定性。总而言之,这本书激起了我强烈的探索欲,想要一探究竟,看看它是否能为我解开心中那些萦绕已久的“疑问”。

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