觉解

摘要： 读《中国哲学简史》,冯友兰的“四境界”学说对人生的解析最为通俗透彻。一是自然的境界。什么叫自然的境界呢?冯友兰给出的关键词如“本能”无觉解”无意义或少意义?本能几近动物,动物的行为都是生存的本能,人也有本能,如婴儿啼哭,饿了要吃,困了入睡。即使长大了,也有一部分生存的本能在起作用。有人根据冯友兰的观点%把处于自然境界的自己判定为“本我”。

摘要： 冯友兰提出了道德“知易行难”“知难行易”的观点。理解两种“对立”观点的关键在于辩证把握“知”的深义:“知易行难”的“知”是基础层次的认知,是通常具有的感知;“知难行易”的“知”不仅包含知道、认识,还蕴含“了解”。深层意义的“知”和“觉解”存在内在联系,它们都含有了解之意,即对发出的道德行为具有清楚的认知,属于理性认知。冯友兰以“觉解”为依据划分了四种境界:自然境界的道德是知难行易;功利境界的道德是知易行难;“道德”境界的道德是知义行义;天地境界的道德是知行合一。

摘要： 冯友兰先生以觉解通达境界的言说模式,本质是在以认识论通达价值论。他对于认识四个层次的划分与四境界具有某种对应关系。然而由于他在认识论层面所使用的概念分析方法与其境界说的理论追求产生了矛盾冲突,这导致他对于天地境界的解释极为模糊。这主要在于冯友兰对于“觉解”的认识过程并未给出清晰的说明,而认识层次的划分也缺乏相应的理论依据。当代儒学知识论的建构,最关键在于寻找到可以为认识奠基的基础性信念。

摘要： 冯友兰以觉解为核心、以仁爱为归宿,建构了作为其“哲学体系的灵魂”的境界论,其中觉解属理性、仁爱属情感,仁爱情感的扩充以理性觉解的提升为必要条件,理性与情感二者在新理学的境界论中得到了统一。但冯先生并未止步于此,而是忽视了觉解与仁爱之间的差异,进一步将觉解作为仁爱情感扩充的相对充分的条件,从而有以觉解代仁爱的倾向。这一倾向体现在境界的划分与得到和保持境界的工夫上,使得其理论存在着内在的断裂。到了晚年,冯先生对此有所觉察,从而做出了一定的调整,即不再将工夫的核心限定在觉解上,与此同时更加突显了情感的地位。

摘要： “觉解”是冯友兰先生在境界论中提出的概念,它是了解与自觉相融合的活动。“觉解”既是一项认识活动,也是一种反思状态。“觉解”的指向是使宇宙人生获得意义,对宇宙的完全“觉解”是它的完成状态,因个体追求“觉解”的完成程度有差异,使得人有了自然境界、功利境界、道德境界以及天地境界的区分。“觉解”的实现需要“心”,因“心”有“知觉灵明”的要素,能够感和思,是人能“觉解”的决定因素;此外还需要格物的工夫以至“觉解”。从“觉解”活动的发生来看,它似乎是一项纯理性的思辨活动,但是从“觉解”活动的整体性来分析,能发现它不仅是一项理性思辨活动,也是一项情感发生的活动。

摘要： “境界说”是冯友兰先生对传统中国哲学的宏观归纳,也是其“新理学”思想体系的中心所在。但是,大多数学者仅仅注意到了以理智为中心的“觉解”程度与境界之高低的关系,而忽略了情感与境界的关系。由此造成了对冯友兰“境界说”的偏颇理解。事实上,在冯友兰的“境界说”中理性与情感是并重的。不过这一点在冯友兰先生自己的论述中也不够十分的明确。正是对情理的并重,冯友兰的“新理学”思想体系才成了现代中国哲学情理学派的开端。

摘要： “觉解”是冯友兰先生“人生境界论”的基础观念。“觉解”的本质是一种认识活动,而人的精神境界的划分与“觉解”程度的高低有关。在一般的“觉解”过程中,人是作为相对主体而存在,但是处在“天地境界”中的人则是作为绝对主体而存在。其中,“觉”与“解”的分离是这种转变得以可能的基础。

摘要： 冯友兰提出了道德"知易行难""知难行易"的观点.理解两种"对立"观点的关键在于辩证把握"知"的深义:"知易行难"的"知"是基础层次的认知,是通常具有的感知;"知难行易"的"知"不仅包含知道、认识,还蕴含"了解".深层意义的"知"和"觉解"存在内在联系,它们都含有了解之意,即对发出的道德行为具有清楚的认知,属于理性认知.冯友兰以"觉解"为依据划分了四种境界:自然境界的道德是知难行易;功利境界的道德是知易行难;"道德"境界的道德是知义行义;天地境界的道德是知行合一.

摘要： 本公开的各种实施例涉及一种采用人工智能引擎(40)和图形用户界面(70)的显著医学成像控制器(80)。在操作中，所述人工智能引擎(40)包括被训练为绘制医学图像的特征评价的一个或多个机器学习模型(42)。所述图形用户界面(70)提供与所述人工智能引擎(40)的用户交互以操纵通过所述(一个或多个)机器学习模型(42)对所述医学图像的所述特征评价的显著可视化。

摘要： 一种基于作为信息单元的编码的序列的密钥序列来编码图形消息(220、221)的方法。对于该消息的具有标准化强度I的每个像素，在液晶显示器中产生基本上具有强度I的像素的总旋转α被确定。密钥序列包含任意的旋转。总旋转α和密钥序列中对应旋转之间的差作为编码的序列的一个单元被输出。设备(201)把具有由编码的序列所表示的旋转的像素呈现在第一显示器(701)上，并把具有由密钥序列所表示的旋转的像素呈现在第二显示器(211)上。通过对两个显示器的重叠来显露图形消息。该方法可以对于彩色像素的红色、绿色和蓝色强度重复进行，从而允许有色图形消息被编码和重建。

摘要： 本发明属于计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种基于扰动视觉解释的视频异常事件检测方法，包括：获取视频数据集，将数据集输入到优化的深度学习模型中进行模型训练；实时获取视频数据，将获取的数据输入到训练好的深度学习模型中，得到检测结果以及解释图；本发明在构建深度学习模型中加入了可解释模型，通过可解释模型提取了输入视频中的重要像素以及重要区域，使得深度学习模型在处理视频数据过程中的更明确，增强了检测结果的可信度。

摘要： 本发明公开了一种生物神经信号的视觉解码方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取双光子钙成像信号的数据阵列；将双光子钙成像信号的数据阵列输入预先训练的V1视觉皮层视觉信息神经解码模型中；其中，V1视觉皮层视觉信息神经解码模型是由神经信号转换模块和自动编码模块构成的；自动编码模块包含跳层结构，跳层结构用于在不同深度的神经网络层之间，融合整个神经网络在不同层上提取出来的特征；输出双光子钙成像信号对应的重构图像。由于本申请通过神经信号转换模块和自动编码模块进行信号数据处理，并通过自动编码模块中的跳层结构融合整个神经网络在不同层上提取出来的特征，从而提升了重构图像的精确度。

摘要： 本发明属于计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种基于扰动视觉解释的视频异常事件检测方法，包括：获取视频数据集，将数据集输入到优化的深度学习模型中进行模型训练；实时获取视频数据，将获取的数据输入到训练好的深度学习模型中，得到检测结果以及解释图；本发明在构建深度学习模型中加入了可解释模型，通过可解释模型提取了输入视频中的重要像素以及重要区域，使得深度学习模型在处理视频数据过程中的更明确，增强了检测结果的可信度。