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柏拉图的《理想国》
柏拉图的《理想国》是他除《法律篇》外最长的著作，当然也是最伟大的著作。《菲勒布斯》和《智者篇》更接近现代形而上学；《政治家》或《政治家》更为理想；《法律篇》更清楚地阐述了国家的形式和制度；作为艺术作品，《会饮篇》和《普罗泰戈拉篇》更为出色。但是，柏拉图的其他《对话录》都没有如此广阔的视野和完美的风格；没有其他作品展现出对世界的同等了解，也没有其他作品包含更多新旧思想，而且不只属于一个时代，而是涵盖所有时代。柏拉图的任何地方都没有更深的讽刺、更丰富的幽默或意象，或更具戏剧性的力量。他的任何其他作品都没有试图将生活与思辨交织在一起，或将政治与哲学联系起来。《理想国》是其他《对话录》的中心；哲学在这里达到了古代思想家所能达到的最高点（参见第五、六、七卷）。希腊人中的柏拉图，就像现代人中的培根一样，是第一个构想出一种知识方法的人，尽管他们都没有总是将简单的轮廓或形式与真理的实质区分开来；他们两人都满足于尚未实现的科学抽象。他是世界上最伟大的形而上学天才；他身上蕴藏着未来知识的萌芽，比任何其他古代思想家都多。逻辑和心理学为后世提供了许多思想工具，它们以对苏格拉底和柏拉图的分析为基础。定义原则、矛盾律、循环论证的谬误、事物或概念的本质与偶然、手段与目的、原因与条件之间的区别；还有将心灵划分为理性、情欲和暴躁元素，或将快乐和欲望划分为必要和不必要的元素——这些以及其他伟大的思想形式都可以在《理想国》中找到，并且可能是柏拉图首先发明的。所有逻辑真理中最伟大的，也是哲学作家所信奉的真理
柏拉图问题的解决方案
人们如何与获得尽可能少的信息了解？问题采取多种形式；从文本中学习词汇是一个特别戏剧性且方便的研究案例。提出并用于成功模拟这种学习和其他几种心理语言现象的新的新的一般相似性和知识表示，潜在的语义分析（LSA）。通过大量代表性文本中的本地共发生数据间接诱导全球知识，LSA以与学童相当的速度获得了有关英语的完整词汇的知识。LSA不使用先前的语言或知觉相似性知识；它仅基于一种一般数学学习方法，该方法通过阐述适当数量的维度（例如300）来表示对象和上下文来实现强大的归纳效应。与其他理论，现象和问题的关系被勾勒出来。
柏拉图和亚里士多德的人口与稳态经济
作为下文的背景，应该指出的是，大多数哲学家（尤其是柏拉图和亚里士多德）的价值观优先考虑个人的道德行为、对城邦法律的尊重和遵守以及社会正义。社会正义，特别是在收入和财富分配方面，被认为是社会和谐的先决条件。当然，柏拉图和亚里士多德的思想不是在知识真空中发展起来的，而是在对人口增长的担忧以及担心人口规模和土地供应之间会出现不平衡的背景下发展起来的。据估计，在公元前 5 世纪下半叶，也就是伯罗奔尼撒战争 (Feen, 1996) 之前，希腊人口已经增长到 300 万；但从公元前 8 世纪开始的地中海殖民化扩大了希腊控制的领土。
标题：柏拉图式 Ququart 基准测试
计划摘要（摘要在第 3 页） 研讨会第一天：7 月 9 日星期二@量子计算研究所 08.45 - 09.00：欢迎 09.00 - 09.40：Maciej Lewenstein 小组：Pavel Popov 标题：使用量子计算机系统的格点规范理论的量子模拟 09.40 - 10.20：Ray Laflamme 小组：Cristina Rodriquez、Matt Graydon 标题：柏拉图式量子基准测试 10:20 - 10:50：咖啡休息（30 分钟） 10.50 - 11.30：Michel Devoret 小组：Benjamin Brock 标题：超越盈亏平衡的玻色子量子计算机的量子误差校正 11.30 - 12:10：Irfan Siddiqi 小组：Noah Goss、Larry Chen 标题：纠缠超导量子计算机12.10 - 12.50：Barry Sanders 标题：小猫、猫、梳子和指南针：叠加相干态 12.50 - 14.00：午餐休息 (70 分钟) 14.00 - 14.40：Hubert de Guise 标题：d 维幺正的简单因式分解和其他“良好”属性 14.40 - 15.20：Sahel Ashhab 标题：优化高维量子信息控制：(1) 量子三元组控制和 (2) 具有弱非谐量子比特的双量子比特门的速度限制 15.20 - 16.00：Martin Ringbauer 标题：使用囚禁离子量子比特的量子计算和模拟 16.00 - 16.30：咖啡休息 (30 分钟) 16.30 - 17.10：Adrian Lupascu 标题：控制和过程超导量子三元材料的特性分析 17.10 - 17.50：Susanne Yelin 题目：量子化学与量子计算机 18.00 - 20.00 = 海报展示 + 手持食物
柏拉图，跨划分和建模理论的起源
书本秩序的概要是跨分类的古老表达。交叉分类又是用于连接或交叉映射一个域，类或一组概念与另一个概念的运行的众多术语之一。因此，它是非定量建模和组合启发式方法的原始形式。本书介绍了非量化建模的认识论历史：其史前历史，以修辞和认识论chiasmus的形式；柏拉图的早期（符号前）用作跨顺序（范式）建模方法；莱布尼兹（Leibniz）用作概念的计算，其“现代”（象征性）使用。还将展示分类理论本身如何建立在涉及两个基本逻辑/结构关系的跨分类构造上：从属和结合。最后，在设计理论，运营研究和决策科学领域中介绍了现代计算机辅助的非量化模态建模的例子。
横跨银河恒星种群的系外行星
上下文。迄今为止，绝大多数系外行星的发现都发生在太阳能街区的恒星周围，化学成分与太阳相当。然而，模型表明，具有不同动力学历史和化学丰度的不同银河环境中的行星系统可能会显示出不同的特征，这可以帮助我们改善我们对行星形成过程的理解。目标。这项研究旨在评估即将到来的柏拉图任务的潜力，以研究各种银河环境中恒星周围的系外行星种群，特别关注银河系薄磁盘，较厚的磁盘和恒星光环。我们旨在量化柏拉图在每个环境中检测行星的能力，并确定这些观察结果如何限制行星形成模型。方法。从全天空的柏拉图输入目录开始，我们将240万个FGK恒星分类为它们的分解银河系。对于长期观察LOPS2和LOPN1柏拉图田中恒星的子样本，我们使用新一代行星种群合成数据集估算了行星的发生率。将这些估计值与柏拉图检测效率模型相结合，我们预测了在标称2+2年任务中每个银河环境的预期行星产量。结果。基于我们的分析，柏拉图很可能检测到富含α的厚磁盘周围的至少400个系外行星。柏拉图田有3400多个潜在的目标恒星，其中有[Fe/H] <−0.6，这将有助于提高我们对金属贫困恒星周围行星的理解。结论。这些行星中的大多数被预计是半径的超近美和亚元素，其半径在2至10 r r介于2至50天之间，这是研究半径谷与恒星化学之间的联系的理想选择。对于金属贫乏的光环，柏拉图可能会检测1至80个行星，其周期在10到50天之间，这取决于潜在的金属性阈值，即行星形成。我们确定了高优先级，高信号到空的柏拉图P1样品中47个（运动学分类）恒星的特定目标列表，在金属贫困环境中寻找行星时提供了主要机会。柏拉图的独特功能和大量的视野位置是在银河系中各种银河环境中研究行星形成的宝贵工具。通过探测具有不同化学成分的恒星周围的系外行星种群，柏拉图将为恒星化学与行星形成之间的联系提供有益的见解。
秦始皇碑文与奥古斯都事迹中的神权支持与世界征服
尽管《中国柏拉图论文集》主要关注中国与其他民族的跨文化关系，但也欢迎对各种语言学主题进行具有挑战性和创造性的研究。本系列不适合安全、严肃和沉闷的演讲。《中国柏拉图论文集》更倾向于生动活泼的作品，在承担合理风险以推动该领域发展的同时，充分利用对文明发展的精彩新见解。
介绍和分析。 - 书架
柏拉图共和国是他作品中最长的作品，除了法律外，当然是其中最伟大的。在Philebus和Sophist中，有更近的现代形而上学方法。政治家或政治家更理想。在法律中更清楚地提出了国家的形式和机构；作为艺术品，研讨会和Protagoras的卓越表现更高。，但柏拉图的其他对话也没有相同的视野和同样的风格。没有其他人表现出对世界的平等知识，或者包含更多的思想，这些思想既是新的又不旧的，而不仅仅是一个年龄，而是一个年龄。在柏拉图的任何地方都没有更深的讽刺意味，或者有更多的幽默或图像，或者更具戏剧性的力量。也不是他的任何其他著作都是试图将生活和猜测交织在一起的尝试，或者是将政治与哲学联系起来的尝试。共和国是可能对其他对话进行分组的中心；在这里，哲学达到了最高点（CP，尤其是在Books V，VI，VII中）。在希腊人中的柏拉图，就像现代人中的培根一样，是第一个构想一种知识方法的人，尽管他们俩都没有将裸露的轮廓或形式与真理的实质区分开来。他们俩都必须对尚未实现的科学抽象感到满意。他是世界所见过的最伟大的形而上学天才。在他里面，比任何其他古老的思想家都更重要的是，未来知识的细菌也被包含在他身上。代表。政治。; cratyl。435，436 ff），尽管他并不总是在自己的著作中避免他们的困惑（例如逻辑和心理学的科学为后期提供了许多思想工具，是基于苏格拉底和柏拉图的分析。定义的原则，矛盾定律，在一个圈子中争论的谬误，事物或概念的本质和事故之间的区别，在手段与目的之间，原因与条件之间的区别；也将思想分解为理性，偶然和易怒的要素，或将愉悦和欲望分解为必要和不必要的 - 这些和其他伟大形式的思想都是在共和国中找到的，并且可能是柏拉图首先发明的。所有逻辑真理中最伟大的事物，以及哲学作家中的一位最容易忽略视线，单词和事物之间的区别，是他坚持的（CP。REP。）。 ，但他没有在逻辑公式中绑定真理， - 逻辑仍然在形而上学；他想象的科学要“考虑所有真理和所有存在”与亚里士多德声称发现的三段论的学说非常不同（Soph。 Elenchi，33。REP。）。，但他没有在逻辑公式中绑定真理， - 逻辑仍然在形而上学；他想象的科学要“考虑所有真理和所有存在”与亚里士多德声称发现的三段论的学说非常不同（Soph。Elenchi，33。
通过代表学习
深度学习的有效性通常归因于神经网络作品执行表示形式学习的能力，这种转换将输入数据映射到矢量表示（通常为小于数据维度小得多）。这样的表示空间可以通过归纳结构重组数据（例如，表示与感知相似性相关的表示距离）使求解一般新任务变得更加容易（例如，地面图语义分类函数是更顺畅的W.R.T.一个很好的表示空间）。本文的重点是一般智能代理人的核心技能 - 感知和决策。我们展示了如何将这些功能简化为学习捕获世界各种结构的良好表示形式。特别是，我们仅通过表示学习来解决强化学习问题，从而通过学习良好的表示迈出了迈向建立精致代理的一步。此外，我们研究了来自不同模型和模式的强烈表示的收敛趋势，并提出了柏拉图表示假设：更强大的模型可以更好地近似于与我们现实结构的柏拉图表示。我们认为，这种表示是建立更好模型和智能人工代理的关键组成部分。最后，我们概述了通过训练和适应来学习这种柏拉图表示的未来几个方向。