2、以独特哲学视角解读信息系统:探索Dooyeweerd思想的应用

以独特哲学视角解读信息系统:探索Dooyeweerd思想的应用

1. 信息技术投入与效益的思考

在2005年,全球在信息技术(IT)上的总支出约达10000亿美元。然而,过去20年的研究显示,使用信息技术的信息系统(IS)失败率始终超过50%。这不禁让我们思考,为何人类每年投入如此巨额资金,而信息技术带来的效益却似乎远低于投入呢?可能的原因如下:
- 我们的技术尚不够完善。
- 我们没有正确使用信息技术,或者使用的方向有误。
- 信息系统的开发效率低下。
- 我们轻易接受了信息技术对生活的控制,且认为它能解决一切问题。
- 我们对计算机的本质以及其能为我们做的事情的假设可能是错误的。

2. 新视角的提出及意义

为了解决上述疑问,我们需要一种不同的方式来看待信息技术和信息系统。这种新视角不仅要能解决前面提到的五个领域的问题,还要回答诸如“我们是否在用信息技术创造一个更美好的世界”以及“什么是更美好的世界”等问题。

传统上,论证新思维方式必要性的策略是先指出旧思维无法解决的问题,再证明新思维能解决这些问题。但这种策略存在两个弱点:
- 问题的主观性 :问题的提出依赖于特定的看待事物的方式,并非客观事实。例如,讨论是否获得了10000亿美元的效益,就已经是从财务角度思考,而非技术或正义角度。所以,发现问题只能说明看待问题的方式,不能证明一定需要新思维。
- 对抗性立场 :多数主张新思维的观点预设要推翻旧思维,而我们希望的是与现有思维方式进行互动、支持、补充和丰富,而非取代它们。

因此,我们提出一个可

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值