Gods lewende woord en die mens

In sy proefskrif: „Klaarheid en interpretasie” praat dr. H. W. Rossouw, net soos vele in ons tyd wat allerlei reserwes daarop nahou t.o.v. die letterlike inspirasie van die Skrif, dik- wels van „Gods lewende Woord”. Hy het dit veral teen die Ortodoksie wat na die Reformasietyd 'n teologie probeer uit- bou het, waarby hulle formeel die Aristotelies-skolastiese metodiek van metafisika en logika gebruik het om 'n leer- sisleem van stabiele waarhede en sillogistiese konklusies op te stel wat dan in die plek van die „lewende Woord” gefunk- sioneer het

Ferdinand Postma : ’n Herinnering*

Onder hierdie drie woorde wil ek saamvat hoc professor Postma in sy huis en in die publiek opgetree het. Ek kan baie dinge wat hy gedoen het goed onthou. Sommige is kleiner dingetjies, maar wat tog tiperend is van ’n per- soon wat vastigheid onder eie voete gehad het en dit beklemtoon het as eis vir die lewe. Hierdie drie woorde het hy gebruik by ’n geleentheid toe hy gelukwense gerig het aan huwelikspaartjies, en onmiddellik lees u daarin nie die ligsinnigheid en fleurigheid wat soms grapmakenderwys in sulke omstan- dighede geuiter word nie. Die huwelik is ’n begin van ’n nuwe lewe en sy kenmerke moet wees: tydhou, koershou en aanhou

Jesus van Naseret- Jesus Christus

Inderdaad is daar hier 'n spanning in die christologie van Barth. U voel dit wel aan in hierdie benaming wat werklik so gekies is. Dit is twee bestaanswyses van die tweede Persoon in die Heilige Drie-eenheid. Laat die woord bestaanswyses ook nie vreemd in ons ore klink nie, want dit is nie vreemd aan Barth se stelsel nie. lmmers die drie Persone in die H. Drie-eenheid, elk met 'n besondere werksaamheid, is ook drie bestaanswyses. Ons het hier dus modaliteite in die Drie-eenheid en hoor dus vreemde taal, omdat Gods Woord tot ons spreek van God as syn

Bied die skrif heilsgeskiedenis

Dit skyn so ’n vanselfsprekende feit te wees dat ons dit maar kail aanvaar, en tog het daar ’n ander begtip na vore gekom wat nader ontleed moet word. Hierdie begrip "heilsgeskiedenis” is nie die gewone cen wat tot dusver gebruik is nie. Ons bet altyd gespreek van .,openbaringsgeskiedenis” wat in die Skrif gevind word en met baie groot vrymoedigheid kan ’n bevestigende antwoord gegee word, as hierdie ou bekende begrip hierbo voor die vraagteken gestaan het. Maar is openbaringsgeskiedenis dan volkome identies met heilsgeskiedenis? Het bier ’n wending gekom en is dit ’n wending wat verwelkom moet word, in die sin dat dit ’n suiwerder formulering bied? Of, en dit kan ook waar wees,  het ons hier 'n wysiging in ons opvatting aangaande die Heilige Skrif, ’n gevaarlike neiging, waarvoor ons op ons boede moet wees

Morele Herbewapening

Die beweging bekend onder hierdie naam is ’n ou bekende wat nou onder ’n ander naam presies dieselfde leer verkondig as wat in Suid-Afrika reeds in die twintiger jare baie goed bekend was

Is Barth gereformeerd?

Daar het ’n tydjie gelede ’n boek verskyn van dr. G. C. van Niftrikin Nederland. Die boek is getitel „Een beroerder Israels” en dit behandeld ie teologie van Barth. Alhoewel Van Niftrik op enkele punte van Barthverskil, is hy ’n bewonderaar van hom en vergelyk hy hierdie geleerde metElia van ouds, wat deur koning Agab ’n „beroerder van Israel” genoemis

A recurrent neural network for classification of unevenly sampled variable stars

Astronomical surveys of celestial sources produce streams of noisy time series measuring flux versus time ("light curves"). Unlike in many other physical domains, however, large (and source-specific) temporal gaps in data arise naturally due to intranight cadence choices as well as diurnal and seasonal constraints. With nightly observations of millions of variable stars and transients from upcoming surveys, efficient and accurate discovery and classification techniques on noisy, irregularly sampled data must be employed with minimal human-in-the-loop involvement. Machine learning for inference tasks on such data traditionally requires the laborious hand-coding of domain-specific numerical summaries of raw data ("features"). Here we present a novel unsupervised autoencoding recurrent neural network (RNN) that makes explicit use of sampling times and known heteroskedastic noise properties. When trained on optical variable star catalogs, this network produces supervised classification models that rival other best-in-class approaches. We find that autoencoded features learned on one time-domain survey perform nearly as well when applied to another survey. These networks can continue to learn from new unlabeled observations and may be used in other unsupervised tasks such as forecasting and anomaly detection.Comment: 23 pages, 14 figures. The published version is at Nature Astronomy (https://www.nature.com/articles/s41550-017-0321-z). Source code for models, experiments, and figures at https://github.com/bnaul/IrregularTimeSeriesAutoencoderPaper (Zenodo Code DOI: 10.5281/zenodo.1045560

Perspectives

Interview with Bennie van der Walt A footpath through reality – philosophical memoirs How does a philosopher come into being? By employing the metaphor of a foot-path through life and its realities, Professor B.J. (Bennie) van der Walt traces his own intellectual development, indicating the many people and different circumstances during the previous century that influenced his shaping into a Christian philosopher. These memoirs are done not in the traditional, typical academic curriculum vitae style, but simply in telling his personal story about understanding reality. His journey through different seasons develops from his early childhood up to the age of 70. He also provides a brief evaluation of his own publications. In his review of the past he recognises the hand of his Father in heaven. He now hands over the torch of reformational philosophy to the present generation. Finally he looks ahead, expecting another journey (that will be both continuous and discontinuous compared to the present) on a new earth

A deep learning approach to diabetic blood glucose prediction

We consider the question of 30-minute prediction of blood glucose levels measured by continuous glucose monitoring devices, using clinical data. While most studies of this nature deal with one patient at a time, we take a certain percentage of patients in the data set as training data, and test on the remainder of the patients; i.e., the machine need not re-calibrate on the new patients in the data set. We demonstrate how deep learning can outperform shallow networks in this example. One novelty is to demonstrate how a parsimonious deep representation can be constructed using domain knowledge