2、信息与知识的本质探索

信息与知识的本质探索

1. 信息定义的困境与多样性

在日常交流中,“信息”是一个频繁出现的词汇,但对于其确切定义,却存在诸多争议。有人认为信息是一系列互不相关的复杂图像的不间断呈现,也有人觉得在众多与信息相关的活动中,我们竟仍不清楚信息究竟是什么,这就如同机械和土木工程师不理解能量的概念一样奇怪。

事实上,问题并非在于我们完全不知信息为何物,而是大家难以达成统一的定义。每个人对信息都有自己的理解,查尔斯·奥本海姆的团队就指出,文献中缺乏对信息的统一界定。例如,“信息时代”“信息审计”“信息经济”等表述中,“信息”的含义都略有不同,而且“知识”常被当作“信息”的同义词使用,像“常识”这一表达,进一步加剧了概念的混淆。

此外,“硬信息”和“软信息”的区分也容易让人产生困惑。硬信息通常指无可争议的陈述,如“托尔斯泰是小说《战争与和平》的作者”;而软信息则类似于“咖喱已取代烤牛肉成为英国的国菜”这类断言。有时,“信息”只是我们开启询问的一种方式,看似模糊且几乎没有意义,但实际上是在寻找特定的内容。

2. 他人对信息的定义

不同的研究者对信息给出了不同的定义:
- 香农和韦弗认为信息是“减少不确定性的事物”。这一定义将信息与目的或价值联系起来,但它依赖于对“不确定性”的定义。例如,一包花生上标注“含有坚果”,虽然减少的不确定性微乎其微,但也可纳入该定义的范畴。
- 荣克克劳森和肯普等研究者认为信息是符号和标志所传达的意义。
- 梅森及其同事则把信息定义为“一个人影响另一个人思维的符号手段”,强调了信息在交流过程中的作用,但排除了我们通过直接观察获取的信息。
- 戴维斯和奥尔森提出信息是“已处理成接收者有意义

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python实现的PSO-PNN混合模型项目,旨在通过粒子群优化算法(PSO)优化概率神经网络(PNN)的关键参数(如平滑因子),从而提升数据分类预测的精度泛化能力。文章阐述了项目背景、目标意义,分析了在高维复杂数据、样本不均衡、噪声干扰等挑战下的解决方案,并系统介绍了整体架构,包括数据预处理、PSO优化模块、PNN分类模型、适应度函数设计、并行计算优化及性能评估等核心组成部分。文中还提供了关键代码示例,展示了从数据标准化、模型构建到优化训练和性能评估的完整流程。; 适合人群:具备一定Python编程和机器学习基础,从事数据分析、智能算法研究或工程应用的研发人员、研究生及算法爱好者;尤其适合希望深入了解智能优化算法神经网络融合应用的中级学习者。; 使用场景及目标:①解决PNN模型依赖人工调参的问题,实现平滑因子的自动优化;②提升复杂、高维、小样本或不均衡数据下的分类准确率;③应用于金融风控、医疗诊断、工业故障检测等高精度分类场景;④学习PSOPNN协同机制及其工程实现方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例理论描述同步实践,重点关注适应度函数设计、PSO参数配置交叉验证的集成,调试时注意收敛性过拟合控制,以深入掌握该复合模型的优化逻辑应用技巧。
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