引子  数据融合   分类区划   测度算法    量子标度    意向生态（思想与感官  认知与理解）   人机结合   数据训练  应用预测  仿生仿真

四界分异之应对适应安全区划：不临界   阅确界    看梯度   作加减   欲跨界   勿过界

全息化梯度：时间性  空间型   多临界   非稳定   定量化    遥相关   封闭性   完备性   系统性   控制性   分异融通无穷势

文化属性下思想进路之于文明进步

       文化属性与思想进步之间存在着密不可分的关系。在人类社会的进程中，文化属性既是文明进路的基础，同时也是思想进步的核心。文化属性包括了一系列的文化传统、价值观念、社会习惯等因素。这些因素决定了人们的思想、行为和文化表现，形成了一个社会的文化特色。而这些文化特色又会影响人们的思想观念，塑造人们的世界观、价值观和行为准则。在这种情况下，文化属性对于思想进步有着至关重要的影响。文化的变革、发展和转变往往随着思想的进步而展开。随着思想的进步，人们的认知能力和创新能力逐渐增强，不断为文化属性带来新的活力。这也为文明进路注入了新的动力，推动了社会的进程。同时，文化属性也是社会思想的承载者和传递者。正是因为文化传统和社会习惯的存在，一些良好的思想创新得以传递并被广泛接受和认可。例如，文化中强调人与自然的和谐、尊重生命的价值观念，作为传统的一部分被遗存并不断传承并被世世代代所维护。这也促进了人们的素质提高和行为准则的优化，推动了文明的进路。因此，文化属性下的思想进步对于文明进路有着至关重要的意义。它需要人们不断去更新自己的认知，开拓新思维方式和方法，同时也需要社会中的诸多精英去推动文化属性的不断发展，为文明进路注入源源不断的动力。

复杂性系统的不确定度量子化之于量化

       复杂系统具有高度的非线性性、不确定性和普适性等特点，因此其研究面临着巨大的挑战。传统的定量方法往往难以应对复杂系统的特性，因此需要使用量子化的方法来解决复杂系统中的不确定度问题。量子化方法是将经典物理学中的量子化思想引入到复杂系统中的一种方法。在量子化方法中，复杂系统的状态被表示成量子态，其演化则由薛定谔方程来描述。同时，量子化方法对于复杂系统中的非线性性和不确定度问题也提供了有效的解决方法。在复杂系统中，不确定度是其本质特性之一，往往与该系统的状态有关。量子化方法通过引入测量操作，使得系统的状态和结果之间存在一定的不确定性。这种不确定性可以通过测量算符的本征值来进行描述，同时也可以通过测量结果的概率分布进行量化。量子化方法对于复杂系统中的不确定度问题具有广泛的应用。例如，在复杂网络中，节点的状态往往由其相邻节点的状态决定，这种相互影响会导致网络的演化变得非常复杂和不确定。通过引入量子态和测量操作，可以有效地量化网络中节点的不确定度，使得节点状态之间的演化变得更加明确和可控。总之，量子化方法对于复杂系统中的不确定度问题提供了一种有效的解决方法，可以有助于理解和掌握复杂系统的动态演化特性，推进相关领域的研究进展。

深度学习因何而学包容之于独立自由

       深度学习是一种通过多层神经网络来提高计算机系统能力的机器学习方法。在深度学习的训练过程中，网络会根据输入的数据来逐渐调整自身的参数，从而学习到输入数据中的特征和规律。深度学习不仅在图像、语音、自然语言等领域取得了重要的成果，也应用于许多其他领域。在深度学习中，包容性和独立自由是两个重要的概念。包容性指的是模型应该具有足够的灵活性和适应能力，能够处理多种不同类型、规模和来源的数据，以及应对数据中的噪声和缺失值。独立自由则是指模型应该具备足够的优化能力，能够通过调整参数来优化模型性能，同时也能够避免过度拟合和欠拟合的问题。深度学习中的包容性和独立自由之间存在一定的冲突和平衡关系。如果一个模型过于自由，可能会出现过度拟合的问题，导致模型对于训练数据过于敏感，泛化能力较差；而如果一个模型过于保守，可能会出现欠拟合的问题，导致模型无法捕捉到数据中的重要特征和规律。因此，在深度学习中，需要平衡包容性和独立自由之间的关系。一方面，深度学习需要保持包容性，使得模型具有足够的能力来处理多种不同类型、规模和来源的数据，并能够应对数据中的噪声和缺失值。另一方面，深度学习也需要保持独立自由，通过优化参数来提高模型性能，并避免过度拟合和欠拟合的问题。总之，深度学习中的包容性和独立自由是相互关联、相互制约的，需要平衡二者之间的关系，才能够取得较好的结果。在实践中，需要根据不同的应用场景和数据特性来选择合适的模型和参数，从而获得符合要求的结果。

人工智能的历史观与全息化进程

       人工智能（AI）可以追溯到上世纪五、六十年代，当时人们开始尝试通过计算机程序实现智能化，以模拟人类思维过程。这些早期的人工智能系统主要采用符号逻辑或基于规则的方法进行推理、决策和问题解决，但受限于数据和计算能力等方面的不足，这些系统的表现往往不尽如人意。然而，随着计算机技术的不断发展和计算能力的提高，以及数据采集和存储技术的进步，人工智能开始逐渐展现出强大的潜力。在过去的几十年中，人工智能的研究和应用领域不断扩展，从传统的符号逻辑和基于规则的方法，逐渐演化为基于数据驱动和机器学习的方法。这些新的方法和技术，例如深度学习和神经网络，使得人工智能能够更好地处理和分析复杂的数据和信息，实现更加准确和高效的推理、决策和问题解决。近年来，全息化进程（Holonization）逐渐成为人工智能发展的趋势，它将人工智能技术引入到更加广泛的应用领域。全息化的核心思想是将整个系统分解为更小的、更具体的部分，以便更好地理解和掌握系统的运作方式和信息流。这种分解可以在不同的层次上进行，从数据到算法、从算法到模型、从模型到系统等。全息化进程也符合人工智能的历史观，即人工智能的发展是由传统的基于规则和符号逻辑的方法，向基于机器学习和数据驱动的方法的演化。全息化进程将人工智能技术应用于更广泛的领域，包括自动化、医疗保健、交通运输、金融和能源等行业。通过将复杂的系统分解为更小的、更容易管理的部分，全息化进程能够更准确地模拟和预测系统的行为和性能，从而提高系统的效率和可靠性。总之，人工智能技术的发展历程充满了曲折和变革，从传统的基于规则和符号逻辑的方法，逐渐演化为基于机器学习和数据驱动的方法。同时，全息化进程的兴起也为人工智能的应用和发展带来新的机遇和挑战，推动人工智能技术不断向前发展。

附记：非线性过程的线性解之亚尺度与次级过程

地转效应：偏转  折射  离心（极性） 非对称   非地转斜压

地形：耗散  混合

流：正斜压   涡旋   强化   层结、锋、流、涡度

浪：随机  浪谱   

潮：调和   分潮  

波：相干（干涉）  反射  衍射   模态

析构与重构：空间域（相空间）  时间域（谱空间） 动力过程（属性空间）  耦合传递

量化精度：量子化纯粹性

因果与通量:  梯度区划   隶属测度   过程形式   尺度规模

当海面迎来汹涌的潮汐

我奔跑寻找昔日的足迹

夕阳下倒影迷人的美丽

可我却丢失故事和你

你说过向往大海的神秘

也憧憬我们遗失的过去

分享给大海秘密

蓝色的海底

远山的风景

我们的距离遥不可及

退守的爱情

还剩下回忆

疯狂的寻觅你的身影

残月忧郁 星夜静谧 潮落叹息

聆听山语 回荡不清 若即若离