克爾凱郭爾的生存—內心性的辯證法是一種反對黑格爾思辨意義上的存在論導向的關于個體的生存與內心性的辯證法，通過信仰之跳躍澄清了時間—現世與永恒的關系，凸顯了生存個體在有限與無限、時間—現世與永恒之間的辯證張力并通過瞬間問題打開了個體生成的不確定性及哲學的未來向度�？藸杽P郭爾借助認識論、道德論和生存分析方法指摘出理性和信仰的界限并發展出這一神—人差異基礎上的辯證法�？藸杽P郭爾致力于對傳統辯證法的改造也可以視為他開始從哲學形而上學向宗教形而上學過渡的一個標志，生存—內心性的辯證法代表了他所構
作為本書論題的“馬克思的哲學觀”，指的是馬克思對于哲學本身或“哲學一般”的態度、立場和觀點，可以作為我們反思馬克思哲學乃至整個馬克思主義哲學的重要理論切入點。本書立足當代視野，全面考察了馬克思的哲學觀的思想史前提、邏輯進程、時代屬性、基本內容、關鍵特征、其與馬克思哲學的關系，以及理論回響和當代意義等問題，呈現出一幅關于馬克思的哲學觀的較為完整的理論圖景，對于我們今天如何看待哲學、如何發展哲學亦有一定的啟發意義。
17世紀俄國東正教會的分裂運動是俄國宗教史和文化史上的重要事件。1653年牧首尼康對俄國東正教經書和儀式進行了重大改革，包括以三指畫十字替代以前的兩指畫十字，以及改變了耶穌之名的書寫方式等。這些改革引起了部分神職人員和廣大教徒的強烈不滿，最終，反對尼康改革、堅持俄國舊禮儀的信徒從統一的教會分離出來，被稱為“分裂派”或“舊禮儀派”。此后各個時期，舊禮儀派信徒飽受驅逐、迫害，但沒有屈從于外部的強壓，反而更加堅定地維護自己的信仰，甚至不惜逃往國外，在異文化環境中按照自己的信仰方式生活。300多年過去了
“互聯網+”宗教研究領域前沿、研究議題豐富，具有重要的理論價值和現實意義。此領域研究的開展需體現中國研究者的特色、敏銳發現問題、詳實地探索機制、深邃地挖掘原理，并貼切地提出對策。本研究分為五個章節鋪展，分別為前沿研究、數字治理、熱點議題、輿情實證、研究動態。前沿研究章節著重于宏觀架構和概念辨析，主題涵括了互聯網宗教與人類命運共同體、人工智能時代的新宗教、互聯網宗教研究與治理的上層架構中層策略與落地路徑、宗教輿情的類別特征及其社會治理、互聯網宗教的概念形態傳播及影響的心理初探。數字治理章
本書希望和讀者探討的是如何穩定地堅持做簡單而正確的事情，獲得時間復利。書中為讀者提供了獲得時間復利的實踐方法和應有的底層思維。本書適合對自己有要求，有長期思維，希望獲得時間復利的讀者閱讀。讀者可以通過做足體力活，為成長發展打下堅實的基礎；選對大方向，深耕專業，創造作品，成為專業人士；積極選擇或創造環境，做出長久且有價值的決定，抓住人生特定階段快速成長；構建清晰的“未來回憶”，規劃自己的人生。
羅伯特·波義耳堪稱英國十七世紀皇家學會實驗哲學的奠基者和辯護人。他批駁經院自然哲學學說，要求以理智衡度真理、以實驗校準理智，為此，他在提出微粒哲學的同時，強調實驗研究在自然哲學探索中的基礎地位和作用。本書將聚焦波義耳的自然哲學相關實驗，通過對有關實驗探索進程的分析乃至重構，揭示其微粒論對于其實驗探索的引導、整合和解釋作用，同時揭示實驗對其微粒論思想的發展和變化的影響，有助于我們檢視波義耳微粒論與其實驗之間的關系，幫助理解波義耳其人及其整體思想和工作。
充分地了解自己，意味著不僅要認識現實中的自己，還要認識心理層面的自己，識別自己的核心人格，以及隱藏的人格。礙于心理防御機制，我們通常很難認識真實的自己。覺察陰影并將其提取到意識層面，正是為了看見那些被壓抑的情感情緒。當我們不再排斥或回避人格中的陰影部分，知曉它只對某些特定的情境作出反應，就可以減少不必要的內心沖突和痛苦，改善思考問題、處理問題的模式，獲得心智上的成長，實現與自我的和諧相處。本書的底層邏輯和整體框架正是圍繞九型人格展開的，其落腳點是剖析不同類型人格者的情緒風格，探尋隱藏在
黑爾的道德哲學包括了對道德語言的分析和對解決實質性道德問題的方法的探索，對道德語言的分析是他的出發點和整個道德哲學的基礎。在此之上，他建立了道德推理理論，提出了他的道德論證方法。本書題為“從道德語言到道德思考”，但并非指黑爾道德哲學的歷時性發展過程，對他的理論體系進行梳理和解釋，并不是本書的最終目的，而是希望考察這樣一條理論路線是否在某種程度上和某種限度內是可以得到辯護的，以及在什么地方需要修正，是否存在不可克服的問題等。
本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。 全書共分6章。第1章從結構因果模型和潛在結果框架出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6
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