Foi rationnelle ou foi historique : la critique de Qu’est­-ce que s’orienter dans la pensée? par Wizenmann

Cet article se propose d’examiner la réponse de Wizenmann à l’article de Kant qu’est-ce que s’orienter dans la pensée ? et de montrer qu’il ne s’agit pas dans le débat Kant-Wizenmann de conflit entre foi et raison, mais de l’origine de la foi. Il s’agit, si l’on devait résumer en une question, de savoir à partir d’où et comment l’homme s’éveille à la foi. Kant défend l’argument selon lequel le principe d’orientation dans la pensée est subjectif et, donc, que c’est par un « besoin de la raison » que nous sommes conduits à la foi. Wizenmann remet en cause cet idéal rationnel en réaffirmant la dépendance du principe subjectif sur un principe objectif. Autrement dit, même si on a besoin de la raison pour s’orienter en ce qui concerne Dieu, c’est moins la raison que la révélation qui nous conduit à la foi.

Preparation, Characterization, and Microwave Properties of RETiNbO6 (RE = Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Y, and Yb) Dielectric Ceramics

Microwave ceramic dielectric resonators (DRs) based on RETiNbO6 (RE = Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Y, and Yb) have been prepared using the conventional solid -state ceramic route. The DR samples are characterized using XRD and SEM methods. The microwave dielectric properties are measured using resonant methods and a net work analyzer . The ceramics based on Ce, Pr, Nd, and Sin have dielectric constants in the range 32-54 and positive coefficient of thermal variation of resonant frequency (r,). The ceramics based on Gd, Tb, Dy, Y. and Yb have dielectric constants in the range 19-22 and negative Tf

Microwave Dielectric Properties of RETiTaO6 (RE = La, Ce,Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Y, Er, Yb, Al, and In) Ceramics

Microwave dielectric ceramics based on RETiTaO6 (RE = La, Cc, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, Dy, Ho, Y, Er, Yb, Al, and In) were prepared using a conventional solid-state ceramic route. The structure and microstructure of the samples were analyzed using x-ray diffraction and scanning electron microscopy techniques. The sintered samples were characterized in the microwave frequency region. The ceramics based on Ce, Pr, Nd, Sm, Eu, Gd, Tb, and Dy, which crystallize in orthorhombic aeschynite structure, had a relatively high dielectric constant and positive T f while those based on Ho, Er, and Yb, with orthorhombic euxenite structure, had a low dielectric constant and negative Tf. The RETiTaO6 ceramics had a high-quality factor. The dielectric constant and unit cell volume of the ceramics increased with an increase in ionic radius of the rare-earth ions, but density decreased with it. The value of Tf increased with an increase in RE ionic radii, and a change in the sign of Tf occurred when the ionic radius was between 0.90 and 0.92 A. The results indicated that the boundary of the aeschynite to euxenite morphotropic phase change lay between DyTiTaO6 and HoTiTaO6. Low-loss ceramics like ErTiTaO6 (Er = 20.6, Qxf = 85,500), EuTiTaO6 (Er = 41.3, Qxf = 59,500), and YTiTaO6 (Er = 22.1, Q„xf = 51,400) are potential candidates for dielectric resonator applications

Acid base characteristics of binary oxides of Zr with Ce and La

The surface acidity and basicity of binary oxides of Zr with Ce and La are determined using a series of Hammet indicators and Ho,,max values are reported. The generation of new acid sites habe been ascribed to the charge imbalance of M1-O-M2 bonds, where M1 and M2 are metal atoms. Both Bronsted and Lewis acid sites contribute to the acidity of the oxides

The surface acidity/basicity and catalytic activity of ternary oxides of La, Ce and AI

The surface acidity and basicity of ternary oxides of La, Ce and AI have been determined using a set of Hammett indicators. The data have been correlated with the catalytic activity of these oxides towards the liquid phase reduction of cycIohexanone in 2-propanol.

Surface acidity/basicity and catalytic activity of ternary oxides of Al, Ce and Dy

The surface acidity and basicity of ternary oxides of AI, Ce and Dy have been determined using a set of Hammett indicators. The data have been correlated with the catalytic activity of these oxides towards the liquid phase reduction of cyclohexanone in 2-propanol. The reaction is favoured by the higher basicity of the ternary oxide.

Excitation and Emission Characteristics of Pretreated SrS:Mn:Ce Phosphors

Excitation and emission spectra of SrS : Mn : Ce phosphors have been studied in detail at various Mn and Ce concentrations. In order to study the effect of external pressure on phosphors, the samples were pretreated under various pressures. Four bands around 470 nm, 530 nm, 310 nm and 620 nm were observed, when the samples were excited with 265 nm radiation. The effect of pressure is to reduce the fluorescence ability of the phosphors, and the luminescence vanishes above O· 1 ton m-2 pressure. The fluorescence ability, however, can be regained on retiring the sample. The emission mechanism has been attributed to two luminescentcenters in the forbidden gap. An appreciable amount of photocurrent has also been observed for the sample.

Anomaly Detection Using System Call Sequence Sets.

This paper discusses our research in developing a generalized and systematic method for anomaly detection. The key ideas are to represent normal program behaviour using system call frequencies and to incorporate probabilistic techniques for classification to detect anomalies and intrusions. Using experiments on the sendmail system call data, we demonstrate that concise and accurate classifiers can be constructed to detect anomalies. An overview of the approach that we have implemented is provided.

Environmental Geochemistry of Core Sediment in the Cochin Estuary (CE), India

Distribution of toxic metal in the sediment core is an important area of research for environmental impact studies. Sediment cores were collected from two prominent region(C1 and C2) of CE and subjected to geochemical analysis to determine distribution of toxic metals (Cd, Co, Cr, Cu and Pb ), texture characteristics, total organic carbon (TOC) and CHNS. Statistical analysis was done to understand the interrelationship between the components. In the studied cores, metal contamination level was identified for Pb, Cu; Cr, in C1 and C2 respectively. The metal distribution depends on the granulometric factor, geogenic mineral components and anthropogenic input. Correlation analysis (CA) and Principal component(PCA) analysis also support these results

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.