14、拥抱胖人骄傲:打破身材偏见的旅程

拥抱胖人骄傲:打破身材偏见的旅程

1. 胖女人面临的社会困境

在社会文化中,普遍存在将胖身材视为缺乏吸引力的观念,这成为一种社会控制形式,强化了对胖女人的刻板印象和不当对待。人们常认为胖人(尤其是女性)懒惰、贪吃、缺乏意志力,要么无性吸引力,要么过度性感。这种观念频繁出现且鲜受批判,使得许多人信以为真。公众还倾向于认为我们对自己的身材尺寸有比实际更多的控制权,所以常常觉得胖女人遭遇的任何不当对待都是她们自己的错,因为她们选择保持肥胖而不减肥。

例如,杰西卡虽自我形象和自信有所提升,但当她在性方面感到不安全时,仍会陷入旧有的模式。她的丈夫有健康问题影响性欲,若拒绝她的性主动,她会非常受伤、哭泣、愤怒,需要大量的安慰来确认丈夫仍觉得她有吸引力。尽管随着时间推移情况有所改善,但她不确定自己是否能完全摆脱这种情绪。

胖女人处于一种看似矛盾的“过度(不)可见”的境地。在吸引伴侣、满足性需求或让他人认可其性魅力方面,她们感觉自己“过度不可见”;而在网络交友中,男性有时会因认为胖女人绝望、容易得手而主动接近她们,这又体现了“过度可见”。此外,当她们内化对胖的厌恶,预期并接受伴侣的不当对待时,也表现出“过度可见”。不过,也有一些女性突破了这些规范,不再让媒体和主流文化决定自己的自我价值、性满足感和幸福感。

2. 女性对身材的普遍不满

大多数女性,无论身材如何,都难以接受自己的身体。在美国,多数女性表示对自己的身材和外貌不满意,这种不满被称为“规范性不满”。学者指出,媒体中不切实际的女性形象、对节食的强调、众多旨在“修复”身体缺陷的产品、“肥胖流行病”等社会因素是规范性不满的根源。约一半的美国人口随时都在进行某种减肥饮食。这种不满从七岁甚至更小的孩子就开

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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