理平1周前
从以人为本升华为以道为本 理平 在人类文明的发展进程中,以人为本的理念曾发挥了重要作用,它强调尊重人的价值、维护人的尊严,推动了社会的进步。然而,随着时代的发展,我们需要将这一理念进一步升华,迈向以道为本的新境界。 "道"是宇宙万物运行的根本规律,是事物发展的内在逻辑。以道为本,并非否定人的价值,而是在更高层次上实现人与自然、社会的和谐统一。它要求我们超越狭隘的人类中心主义,以更宽广的视野看待世界,尊重自然规律,顺应社会发展趋势。以道为本的理念,体现在个人修养上,是要遵循自然本性,追求内心的平和与安宁;体现在社会治理中,是要依照客观规律施政,实现社会的长治久安;体现在环境保护方面,是要尊重生态平衡,实现人与自然的可持续发展。这种理念引导我们从对立走向统一,从冲突走向和谐。 从以人为本升华为以道为本,是人类认识水平的提升,也是文明发展的必然趋势。它要求我们在尊重人的同时,更加敬畏自然、遵循规律,在顺应大道中实现人与社会的可持续发展。人源于自然(以自然为本);人独立于自然(以人为本);人回归于自然’(新的以自然为本,即:以自然规律为本,以“道”为本),循环往复,以致无穷!这不仅是一种理念的升华,更是一种智慧的体现,是人类文明走向成熟的重要标志。标志着人类从“征服自然”“利用自然”的傲慢姿态,转向“尊重自然”“顺应自然”“保护自然”的谦卑与智慧,这是人类文明走向成熟的必然体现。 “以人为本”升华为“以自然为本”,不是对人的价值的贬低,相反它是对人的责任与智慧提出了更高要求。只有人与自然和谐共生,人类文明才能真正实现永续发展。 以道(自然)为本的社会,应当是一个尊重自然、顺应自然、保护自然的社会,一个人与万物和谐相处、共同繁荣的社会,一个人人尊道贵德,返璞归真,回归自然,回归于道的社会,这是人类文明的新高度,新天地,新途径,新模式!
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#哲学 #历史唯物主义 历史唯物主义是马克思主义哲学的核心组成部分,是马克思和恩格斯创立关于人类社会发展规律的科学理论。它提供了一个根本性的视角,用以分析和理解历史变迁的动力与社会结构的本质。 一、核心总论:唯物史观 历史唯物主义与“唯心史观”相对立。它主张“不是人们的意识决定人们的存在,相反,是人们的社会存在决定人们的意识。” 这意味着,人类社会发展的最终原因并非精神、观念或英雄意志,而是由人们现实的物质生活条件和生活过程所决定。理解历史必须深入到社会经济的基础中去寻找答案。 二、理论基石:核心概念与逻辑 其理论大厦建立在几组核心概念上: 1. 社会存在与社会意识: · 社会存在指社会物质生活条件的总和,核心是物质生产。 · 社会意识是政治、法律、道德等精神生活的总和。 · 关系:社会存在是第一性的,决定社会意识。一个时代的主流思想是对该时代经济基础的反映。 2. 生产力与生产关系: · 生产力是人类改造自然的能力(劳动者、生产工具)。 · 生产关系是生产过程中结成的经济关系(核心是生产资料所有制)。 · 关系:生产力决定生产关系。当生产关系成为生产力发展的“桎梏”时,社会变革就到来。 3. 经济基础与上层建筑: · 经济基础是生产关系的总和。 · 上层建筑是建立其上的国家机器、法律制度及社会意识形态。 · 关系:经济基础决定上层建筑;上层建筑服务并反作用于经济基础。 这些矛盾构成了特定社会形态(如原始社会至共产主义社会)的基础。 三、历史发展的动力与规律 1. 社会基本矛盾运动:生产力与生产关系的矛盾、经济基础与上层建筑的矛盾,是社会发展的根本动力。社会发展从生产力进步开始,最终通过社会革命解决矛盾,推动社会形态更替。 2. 阶级斗争:在阶级社会中,社会基本矛盾直接表现为阶级斗争。被统治阶级代表新的生产力,反抗维护旧生产关系的统治阶级,成为社会变革的直接动力。 3. 人民群众的作用:历史唯物主义强调人民群众是历史的创造者,他们是物质财富和精神财富的创造者,也是社会变革的决定性力量。 四、总结 历史唯物主义的逻辑链是:生产力发展 → 与生产关系发生矛盾 → 引发上层建筑变革 → 通过社会革命解决 → 确立新社会形态。它揭示了历史发展的客观规律,肯定了物质生产的基础性作用和人民群众的历史主体地位。
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自然语言处理基础概念、发展历程与核心任务概述 自然语言处理 (NLP) 作为人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言,最终实现人机之间的自然交流。它是人工智能领域中极为活跃和重要的研究方向,结合了计算机科学、人工智能、语言学和心理学等多个学科的知识和技术。NLP 的进步为从海量文本中提取有用信息、理解语言的深层含义提供了强有力的工具。 NLP 领域经历了多次技术革新,其发展历程是从早期的规则基础方法,到统计方法,再到当前的机器学习和深度学习方法的演变过程。早期探索始于二战后(1940年代 - 1960年代),这一时期包括艾伦·图灵提出的图灵测试 和诺姆·乔姆斯基提出的生成语法理论。1970年代至1990年代,研究者分为符号主义和统计方法两大阵营,随后统计模型开始取代复杂的“手写”规则。进入2000年代至今,随着深度学习技术的发展,NLP 取得了显著进步,引入了循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制等技术。重要的里程碑包括2013年Word2Vec模型的提出 和2018年BERT模型的问世,引领了预训练语言模型的新浪潮。 NLP 的核心任务涵盖了从文本的基本处理到复杂的语义理解和生成,包括:中文分词、子词切分、词性标注、文本分类、实体识别、关系抽取、文本摘要、机器翻译 以及自动问答等。 文本表示是 NLP 的基础性和必要性工作,其研究和进步对于提升 NLP 系统的性能具有决定性的作用。文本表示的目的是将人类语言的自然形式转化为计算机可以处理的数字化形式。其发展历程包括:向量空间模型(VSM),该模型通过将文本转换为高维空间中的向量实现数学化表示,但存在数据稀疏性和维数灾难问题;基于统计的 N-gram 语言模型,其核心思想是基于马尔可夫假设;以及基于深度学习的词嵌入技术,例如 Word2Vec 模型,它生成低维密集向量来捕捉词之间的语义关系;以及 ELMo 模型,首次将预训练思想引入词向量生成,实现了从静态词向量到动态词向量的转变,能够捕捉词汇的多义性和上下文信息 #自然语言处理 #深度学习 #词向量 #机器翻译
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