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最新推荐文章于 2023-06-30 11:32:54 发布
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《工程伦理》全部 习题_答案
羊老羊
11-03 14万+
《工程伦理》第一章习题答案 讨论题1 结合功利论、义务论等不同伦理立场，思考并讨论工程实践中的伦理困境是如何产生的？ 面对工程中的伦理困境时，作为个人应该如何做出伦理选择？ 讨论题2 结合引导案例，思考并讨论工程实践中可能遇到的伦理问题有哪些？如何妥善处理遇到的工程伦理问题？ 第一章习题 1~5：B, A, B, D, ACD 6~10： ABCD， ABCD, A, BCD, ABD 11~14: √， √， B, √
工程伦理第一章习题答案
weixin_48924581的博客
03-24 4万+
工程伦理 第一章习题工程伦理一 单选题二 简答题2.1 主观题2.2 讨论题 一 单选题 1-4 BABD 5 ACD 6 ABCD 7 ABCD 8 A 9 BCD 10 ABD 11 √ 12 √ 13 B 14 √ 二 简答题 2.1 主观题 15.工程伦理与工程师伦理是否是一回事?如何理解二者的关系? 答：不是一回事。 1）工程伦理与工程师伦理的不同： a.工程伦理问题：包括技术上的、利益上的、责任上的与环境上的，它主要考量的是工程过程及其结果对于各层次、各方面的伦理问题。
工程伦理（笔记）第一章
Imagine_cc的博客
10-21 13万+
一、 1.工程的概念 广义的工程泛指多主体参与、涉及面广泛的大规模社会活动，比如：“希望工程”、985工程 狭义的工程是指与改造物质对象的生产实践密切联系、运用一定知识和技术实现的物质实践活动 2.工程的过程 计划环节：包括工程设想的提出和决策两个部分，解决的主要是工程建造的必要性和可行性问题 设计环节：包括工程的设计思路、设计理念以及具体施工方案设计等，这些都在这一环节得以确定 建造环节：包括工程实施、安装、试车和验收等具体步骤，是依据工程设计来对自然进行改造和重构的过程 使用环节：是指工
工程伦理和学术道德（2021秋）
zujiasheng的博客
09-29 7万+
第一章 （1-1）下列哪项不是罗斯为直觉主义义务论提出的道德原则( ) （1-2）职业社团名称缩写IEEE的名称是( ) （1-4）下列哪项不是工程伦理问题的特点( ) （1-5）下列哪项不是处理工程伦理问题的基本原则( ) （1-6）在工程中,“将公众的安全、健康和福祉放在首位”是大多数工程伦理规范的核心原则,( )是解释这个原则最直接的方式。【注意这里正确答案是B】 （1-1）伦理规范在社会实践中是否值得应用、如何得到应用,对“什么是好的、正当的...
《工程伦理》 李正风、丛杭青、王前 等 思考与讨论(课后习题)答案
Waldocsdn的博客
06-30 2万+
(1)首先伦理责任不等同于法律责任，伦理责任属于“事先责任”，相对于法律责任，伦理责任对责任人的要求更高。法律责任是社会为社会成员划定的一种底线，但是仅仅靠法律责任还不能够解决人们生活中遇到的所有问题，人们还必须上升到更高的伦理责任要求。其次，伦理责任也不等同于职业责任，职业责任是工程师履行本职工作时应尽的岗位责任，而伦理责任是为了社会和公众利益需要承担的维护公平正义等理论原则的责任。
中文微博立场检测（FlyAi比赛）.zip
10-01
《中文微博立场检测技术在FlyAi比赛中的应用》 中文微博作为社交媒体的重要组成部分，承载了大量用户的观点、情感和态度，这些信息对于社会舆论分析、市场趋势预测等具有极高的价值。因此，对中文微博进行立场检测...
文本立场检测综述.docx
06-09
### 文本立场检测综述 #### 一、引言 随着互联网技术的迅速发展和社会媒体平台的广泛应用，用户产生的海量文本数据（如社交媒体上的帖子、评论、博客文章等）成为了研究公众观点和情绪的重要资源。文本立场检测...
儿童立场(成尚荣).pdf
10-21
"儿童立场"教育核心价值的定位 在教育领域中，儿童立场是一个非常重要的概念，它决定了教育的核心价值和方向。那么，什么是儿童立场？儿童立场是指教育者站在儿童的角度，站在儿童的立场上，考虑儿童的需求和权益，...
高考作文写作训练：面对不同观点立场,我们应该展开辩论还是保持沉默？(附文题详解及范文展示).pdf
02-23
在当今社会，面对不同的观点和立场，人们常常面临一个选择难题：我们应该采取辩论的方式来表达自己的看法，还是保持沉默以尊重他人的意见？这是一个值得探讨的话题，尤其对于高考生而言，理解如何处理不同观点，不仅...
中国关于全球数字治理有关问题的立场（就制定“全球数字契约”向联合国提交的意见）.docx
09-05
中国关于全球数字治理有关问题的立场（就制定“全球数字契约”向联合国提交的意见）.docx
北航1研究生课程-工程伦理习题答案和考试资料
06-28
工程伦理重点，现在的研究生必修科目，分享一下，大家一起学习。（工程伦理期末试题参考答案及复习重点.pdf）
工程伦理学mooc课后习题答案
03-25
工程伦理学mooc课后习题答案，十个单元，全套的，直接对比就可以看了
工程伦理课后习题
zyk1999的博客
12-30 4万+
第一章 结合工程活动的特点，思考为什么在工程实践中会出现伦理问题？ 工程活动的特点： 1 ）工程活动蕴含着有意识、有目的的设计。在具体实施之前， 工程师需要明确工程需实现的多方面的目标，需要思考可以调动的自然和社会资源以及可以利用的知识与技术，进而探索实现目标可能采用的路径和方案。 2 ）工程设计和实施过程中人们的知识与技术总是不完备的。任何工程师都要面对新的情境和问题，并因此包含着部分的无知和不确定性。面对这些知识与技术上的不完备， 工程设计师往往不可能在工程之前完全予以克服，而是要在工程的实践过程中不断
工程伦理课后习题答案
qq_55888300的博客
05-30 3万+
第一章工程与伦理 结合工程活动的特点，思考为什么在工程实践中会出现伦理问题？ 工程活动的特点： 1 ）工程活动蕴含着有意识、有目的的设计。在具体实施之前， 工程师需要明确工程需实现的多方面的目标，需要思考可以调动的自然和社会资源以及可以利用的知识与技术，进而探索实现目标可能采用的路径和方案。 2 ）工程设计和实施过程中人们的知识与技术总是不完备的。任何工程师都要面对新的情境和问题，并因此包含着部分的无知和不确定性。面对这些知识与技术上的不完备， 工程设计师往往不可能在工程之前完全予以克服，而是要在工.
工程伦理（李正风）课后习题答案（1-5章、10章）
qq_21062927的博客
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工程伦理（李正风）课后习题答案（1-5章、10章）
工程伦理学_笔记(复习用)
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工程伦理学第一章 工程与伦理1.1 如何理解工程一、技术与工程的区别二、技术与工程的联系三、工程的定义四、工程的过程五、工程具有不确定性和探索性六、理解工程活动的7个维度1.2 如何理解伦理一、道德与伦理二、不同的伦理立场三、伦理困境与伦理选择1.3 工程实践中的伦理问题一、工程活动中的行动者网络（具有动态性和网络性）二、主要的工程伦理问题三、工程伦理问题的特点1.4 如何处理工程实践中的伦理问题一、工程实践中伦理问题的辨识二、处理工程伦理问题的基本原则三、应对工程伦理问题的基本思路第二章 工程中的风险、安
《工程伦理与学术道德》之《工程与伦理》
ProgramNovice的博客
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《工程伦理与学术道德》之《工程与伦理》
2020年8月全日制工程硕士《工程伦理》复习资料
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自己整理，仅供参考考试：题型3种：单选、多选和案例分析。单选5题，每题3分；多选5题，每题5分；案例分析题3题，每题20分。单选不给复习资料，多选和案例分析给复习资料期末考试时间为8月2...
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weixin_34043301的博客
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提问的艺术 周哈里窗 5W1H： what、why、where、who、when、how。 注：别人不会说，你不会听吗？别人不会写，你不会看吗？ ybqqtoworld ...
时序语义立场检测
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### 概念 时序语义立场检测是在考虑时间序列因素的情况下，对文本中表达的立场进行分析和判断。它不仅关注文本的语义信息，还结合时间维度，以更准确地捕捉立场随时间的变化。例如，在社交媒体上，用户对某一事件的立场可能会随着事件的发展而改变，时序语义立场检测就是要识别这种动态变化。 ### 原理 其原理基于对文本语义的理解和时间序列的建模。首先，通过自然语言处理技术对文本进行特征提取，将文本转化为计算机能够处理的向量表示。然后，利用时间序列模型，如循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU），来捕捉立场随时间的演变规律。这些模型可以学习到不同时间点上文本特征之间的依赖关系，从而更准确地预测立场。 ### 方法 - **基于机器学习的方法**：先从文本中提取手工特征，如词频、词性、情感极性等，然后使用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等进行立场分类。这种方法需要大量的人工特征工程，且对特征的选择和设计要求较高。 ```python from sklearn.svm import SVC from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设 X 是文本数据，y 是立场标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test) clf = SVC() clf.fit(X_train_vec, y_train) predictions = clf.predict(X_test_vec) ``` - **基于深度学习的方法**：利用神经网络自动学习文本的特征表示。例如，使用卷积神经网络（CNN）提取文本的局部特征，再结合 LSTM 或 GRU 处理时间序列信息。这种方法可以端到端地进行训练，避免了复杂的手工特征工程。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, LSTM, Dense from tensorflow.keras.models import Sequential model = Sequential([ Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length), Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'), LSTM(128), Dense(3, activation='softmax') # 假设是三分类问题 ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ``` ### 应用 - **舆情监测**：通过对社交媒体、新闻报道等文本数据进行时序语义立场检测，可以实时了解公众对某一事件、产品或政策的态度变化，帮助企业和政府及时调整策略。 - **金融市场分析**：分析财经新闻、分析师报告等文本，检测投资者对股票、债券等金融产品的立场，为投资决策提供参考。 - **医疗健康领域**：监测患者对某种治疗方法、药物的反馈，了解患者立场的变化，辅助医生调整治疗方案。
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