我的简介
- 姓名：孙一乔
- 性别：男
- 学号：20112011032
- 学院：电子
- 专业：电子信息工程
- 毕业学校：成都树德中学
- 家庭所在地：四川
- 父亲工作：公务员
- 母亲工作:公务员
- 爱好：阅读、思考、dota2
- 个性签名：无
我的词条
学习报告
第一周
未选课，没有参加。
第二周
背景
- 因未选课缘故缺席第一周，故本课为实际上的第一节课。
- 新加入的6名学生
- 已经按照找要求观看了量子力学视频及相应文献。
- 开始使用维基并知道简单的操作方式及语法规则
- 已经修读过信息论及量子力学的专业课程
目的
- 完成分组
- 按照老师的要求，讨论所预习的学科内容，提出在预习中面对的问题
预期效果
深化对量子力学和信息论的学习
学习感悟
- 韩博士提出了一个很有趣的话题，及随机性和因果律，以及其体现在量子力学的争论上。我也认为韩博士在回答某同学的提问：“既然现在的随机数是无法模拟的，那么量子中的随机性是否也可能是隐含条件的缺失（EInstein观点）导致的”此问题中讨论的不够严谨，“随机现象的可预测性”这一点，确实也完全有可能只是因为现有条件的缺失（equation shortage）而无法得到严谨的论证。诚然，这样的想法，从科学哲学和波普尔的观点出发，是不严谨的。因为“随机性是否可以预测”这一点，作为整个命题讨论的最核心的根本，是很难证伪的。而难以证伪的东西，本质上和“世界上有上帝”存在一样，是难以作为科学理论的根据的。接着课上的那位同学的问题“现在的随机数都是由算法产生的，有迹可循的”，我想接着讨论的是，假设我们在没有先验性的情况下，去得到这种已知算法的随机数，然后利用归纳法，最后反推演绎出这一套算法，显而易见的是，其难度是非常大的，而且，我们完全有可能在得到正确的结论之前，先得到一些错误的观点，直到这个观点被证伪之前，都被认为是科学。这个过程是痛苦而艰难的，但我认为，不能因为这个过程是痛苦而艰难的，就早早的为随机性这个问题盖棺定论，说不确定性就是本质的东西，这种做法不严谨，也不符合科学探究的精神。
- 我认为随机性这个问题或许终有一天会成为一个由演绎法堆砌起来的自洽理论。与此同时，量子力学的不确定性也将得到解决。
第三周
标题
法律学初探与交叉学习之我司
正文
法律是什么
- 法律（英语：Law） 是一种由规则组成的体系，经由社会组织来施与强制力量，规范个人行为。法律是一系列的规则，通常需要经由一套制度来落实。但在不同的地方，法律体系会以不同的方式来阐述人们的法律权利与义务。其中一种区分的方式便是分为欧陆法系和英美法系两种。有些国家则会以他们的宗教法条为其法律的基础。[1]
什么是法律思维
1、需求：法律本于天理人情 2、法律思维中的基本粒子：权利和义务 3、底层构造技术：主体(人法)、物权(物法)和契约(债法) 4、生长与演化技术：法律的生命不是逻辑而是经验
法律及交叉学科之我思
- 帅老师首先做了一个思维方法的类比。如他所说，我们常用的研究方法包含归纳法，演绎法，类比法。
牛顿力学与法学的对比
| 牛顿力学 | 法学 | 对比 | |
| 研究内容 | 经典力学是力学的一个分支。经典力学是以牛顿运动定律为基础，在宏观世界和低速状态下，研究物体运动的基本学科。 | 法学（英语：Jurisprudence）是社会科学中一门特殊的学科，研究法律此一特定社会现象及其规律。法学肯定法律对于社会的规范和调整。 | |
| 由归纳法得到的相关结论 | 三条牛顿运动定律是经典力学的体系基础，其结论本身是归纳法得出的，无法得到推到。即，在所有科学实验或现实实践中，我们均发现，宏观和低速条件下的物体满足
此三大公理。在此科学体系中，此公理不能得到演绎的证明，可以由归纳法证伪。 |
类推适用制度是刑法是一种制度，是指法律没有明确规定的一定行为，但其足以造成一定的社会危害时，将具有相似性质的行为法律扩充适用或者援用同它有类似性质事项的法律进行定罪量刑。[2]在价值推导方面，法律也要公理理论。在法学被理解为科学的那些领域，经验可以证伪理论。 | 都存在相关归纳法相关的公理 |
| 演绎法和核心问题的严格性 | 在其普适范围（宏观世界和低速状态下）规定内，及理论本身的假设（三条牛顿定律）没有被证伪的前提下，此理论是绝对精确的理论。 | 发现的本质在于发现行为本身 | 法学在本体上是科学，在核心问题上，不是科学。或者说，法学的本源精神论证，不是严格的科学，但是法学的应用性论证是科学。在法学被理解为科学的那些领域，经验可以证伪理论。由于科学本身的定义存在争议，所以对法学是否科学的严格定义存在争议，而牛顿力学作为对比是严格的科学。 |
参考文献
1.[[1], [维基百科，法律]
2.[2], [维基百科，法律]
第四周
命名空间的使用
输入
- Namespace maagement讲解
- 命名空间的价值；探寻一种可能：基于命名空间的知识库。举例：软件工程，最多的时候就是在学习别人的API，命名空间，弄明白如函数名等的意义，然后使用。
输出
基本技能，如何做链接，如何来管理别人的知识，达到群体的认知能力。
数字社会研讨学习报告
数字化社会
- 背景：gartner公布的未来十大趋势
- By 2018， 20%的商业内容将被机器完成 （腾讯已经发布了专门写经济类文章的软件）
- 60亿 X智能设备 被 connected
- by 2020，
- 3 million 员工向机器人老板报告
- 简介
- 它是一个计算架构，可运行的，涉及到信任，声誉，区块链，数据库，机械学习，货币和可执行的法律。
- 它设计到现实生活中的实体
- 和电子游戏不同的是，他是真实的，合法的
计算法律学
- IBM waston 世界第一个能解决有“常识”问题的软件，之前被认为是不可能的
DP reed law 以后团体多了以后，内部的法律会变得非常多，需要标准化？