四谈元宇宙:荒谬的“第二人生”——从元宇宙图书出版乱象谈起

来源 :中国信息化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:soj
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
<正>“元宇宙”是个伪概念。将“Metaverse”翻译成“元宇宙”是翻译水平所致,还是有其他原因,值得我们思考。鼓吹者们对“元宇宙”的定义解释十分荒唐,将一个名词概念解释为既属于自然科学范畴,又属于哲学、社会科学,甚至神学范畴,无法自圆其说。语言是思维的工具,概念是逻辑思维的起点。从“元宇宙”这个似是而非的概念出发,会引申出很多错误结论。既然是“元宇宙”,在汉语中即“最高宇宙”、“第一宇宙”,就一定和天文学、
其他文献
为明确烟草棒孢霉叶斑病病原菌产孢的最适条件,采用制作孢子悬浮液于显微镜下计数的方法,研究不同温度、pH值、诱孢方式以及碳氮源等因素对病原菌产孢量的影响。研究结果表明,病原菌在不同的碳氮源中,以果糖和硝酸钠的产孢量最高;在PSA培养基上,病原菌产孢量最多的条件是:温度30℃,pH值7,诱孢方式为将健康离体烟叶洗净,剪成2 cm×2 cm长的方块,121℃高压灭菌20 min放凉后,置于接种的菌饼表面
本文报道我院自 1992年 10月至 1995年 5月开展经皮穿刺颈椎间盘切吸术 ( PCD)治疗颈椎间盘脱出症 2 1例 ,其中男 12例 ,女 9例 ,最大年龄 65岁 ,最小 31岁 ,平均 4 3岁。随访时间最长 2年 7个月 ,最短 5个月。总有效率 90 .5% ,优良率 60 .6%。我们认为 ,PCD是一种简单、安全、有效的治疗颈椎间盘脱出症的新方法 ,对单纯颈椎间盘脱出引起的颈椎
镧系金属有机框架材料由于其具有镧系离子的特性与有机配体多样性而成为配位化学和晶体工程等领域的研究热点。结构新颖、功能多样的镧系金属有机框架材料的构筑并探究其在光电磁、催化、气体吸附与分离、生物成像等领域的应用,在镧系功能材料方面具有重要意义。本论文以晶体工程学为基础,以功能为导向,对基于含有对二苯基蒽发光团的多羧酸配体构筑的Ln-MOFs进行了研究,主要内容如下:1.以二元羧酸4,4′-(9,10
宅基地制度是保障农民住有所居的基础性制度。本研究梳理了中华人民共和国成立后宅基地制度变迁历程与演进脉络,基于新制度经济学视角构建了宅基地制度变迁的分析框架,并对宅基地制度历史变迁的基本进程进行了理论化阐释,总结了宅基地制度的历史变迁规律与演变特征,探讨了宅基地产权配置调整是宅基地制度变迁的不变主题,多方主体共同影响着宅基地制度变迁的内容和方式,宅基地权利配置能否有效嵌入社会经济发展关系到制度变迁的
在经济全球一体化的市场竞争环境下,制造企业只有形成供应链竞争优势才能满足迅速变化的市场需求。物料采购管理,作为供应链的关键环节,决定了一个企业供应链竞争力的强弱。A公司是欧洲一家包装公司位于中国区的子公司,主要为亚太区医疗和食品市场提供高质量软包装材料,一直处于行业领先地位。近年来,受到全球经济低迷、竞争对手的冲击,A公司的市场占有率和利润均有所下降。本文以采购管理领域相关知识点作为理论依据,通过
通过古籍文献调研、中药现代研究进展及其研究成果的梳理,结合中医临床及中药学等学科领域内的专家学者的认识及应用经验,经讨论认为夏枯草:功效主要为清肝泻火,明目,散结消肿;症靶为甲状腺肿大、乳腺肿块、目赤肿痛;标靶为甲状腺功能、高血压;现代药理发现夏枯草及其有效成分具有抗炎、抗肿瘤、调节免疫、降血糖、降血压、抗病毒的功能;本品无毒,脾胃寒弱者慎用;临床使用剂量为9~60 g。内服时当根据不同疾病,或同
小学高年段学生写作谋篇布局能力不足,写作文常常是边写边想,边想边写,没有养成认真构思、整体构架的习惯,编写习作提纲是帮助学生谋篇布局、提高写作水平的一种快速而有效的教学方法。教学时,我们可以关注中心立意、文体特点、写作特色等几个方面来指导学生编写习作提纲,进而培养学生写作中思维的发散性、逻辑性和灵活性。
新媒体时代,短视频成为新闻传播的主要形式,并对人们的阅读方式与新闻信息获取途径产生了影响。文章首先对短视频新闻特征进行分析,其次论述了短视频新闻传播的现状,最后根据上述研究成果,对短视频新闻的创新发展路径进行分析,通过做好短视频内容创新、传播定位、质量控制、引入信息技术等工作,使短视频新闻获得快速发展。研究最终取得显著成果,能够为用户提供真实且生动的新闻内容,满足用户对新闻动态化展示与分享的心理诉
随着深度学习和结构光条纹投影三维成像技术的发展,直接从单幅条纹图中恢复物体的三维形状的研究近年来受到了多个领域的关注。本文提出了基于改进的全局引导路径网络MultiResHNet实现单幅条纹图3D形状重建,将现有结构光学三维成像方案与深度卷积神经网络相结合,在仿真数据和实验数据上分别进行了验证。实验结果表明,本文提出的该方法预测的3D形状比已有的U-Net神经网络预测的3D形状更加准确,误差更小,