13、知识认知中的三要素问卷及其困境解析

知识认知中的三要素问卷及其困境解析

在哲学探讨里,有一种关于知识定义的观点颇为盛行,即认为知识的确定需要满足三个条件:一是确信,二是有足够的确信依据,三是所宣称知晓的内容为真。接下来,我们将深入探讨这三个条件在实际情境中的应用情况。

三要素问卷的形成

当我们尝试在实际情况中运用这三个要求时,由于它们较为复杂,必须逐个应用。这就导致原本抽象、不受时间限制的问题,变成了一个与应用顺序相关的问题。于是,便产生了三个类似“这个陈述是否满足要求 x?”的问题,这三个条件被视为必要条件,共同构成了知识成立的充分必要条件。每次当有人正确得出自己或他人知晓某事的结论时,都假定这三个问题针对每个必要条件都得到了恰当的回答。

我们把在特定、可重复的情境中提出的一组标准问题称为“问卷”。如果明确使用这些要求,就会界定出一系列问卷。若要在具体案例中依次明确使用这些要求,似乎很难避开这样的问卷。那些想要负责任地行动,并确保自己或他人知晓某事的人,需要按照六种可能的顺序之一列出这三个问题。

第三人称和第一人称问卷
  • 第三人称问卷 :当被问到“N. N. 是否知道莱夫·埃里克松发现了美洲?”时,可以使用以下问卷:
    • 问卷 1:
      1. 他确信 p 吗?
      2. 他有足够的确信依据吗?
      3. p 为真吗?
        在问卷 1 中,若“足够”依据某些(社会)标准来定义,那么问题 (3) 显然与问题 (1) 和 (2) 的组合不同。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
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