17、芬兰女权主义经济学的发展与挑战

芬兰女权主义经济学的发展与挑战

芬兰女权主义经济学的现状

在芬兰,包括女权主义经济学在内的非正统经济学在经济学教育和研究中处于边缘地位,甚至几乎不存在。性别研究教育和研究主要集中在其他社会科学和人文学科,经济学在其课程中也基本缺失,芬兰尚未形成成熟的女权主义经济学领域。

为了填补这一空白,“性别平等赤字项目”邀请国际女权主义经济学家在与既定经济政策机构合作举办的活动中发言。这使得女权主义经济政策的理念以可靠的方式进入了芬兰的公共和政治辩论。尽管国际嘉宾公开表明自己是女权主义经济学家,但他们的专业知识并未像芬兰本土研究者那样受到质疑。一家芬兰报纸报道国际专家来访时,标题为“女权主义进入芬兰经济讨论:专家要求政府进行性别影响评估”。这表明,在芬兰媒体和政治辩论中,即使一些经济学家认为女权主义经济学是矛盾的或意识形态上的激进主义,但女权主义经济学家提出的关于性别影响评估和护理投资的主张,比其他领域的女权主义研究者提出的更有分量。

女权主义者成为经济专家

随着项目的推进,研究者自身在该领域的地位也开始发生变化。要影响经济政策,似乎最好的方法是在公共政策中,在女权主义和一般的知识与专业见解之间进行协商。由于芬兰没有女权主义经济学家,研究者要么以非经济学家的身份承担经济政策专家的角色,要么对女权主义经济政策保持沉默。尽管有些不情愿,但在赢得一项关于性别影响评估方法以及西皮莱政府预算的性别影响的国家资助研究项目后,研究者选择了前者。不情愿的主要原因是,他们不熟悉分配影响评估的技术和方法细节,而这是性别预算编制以及芬兰监管影响评估中的关键方法,并且他们当时已经在进行几个研究项目。然而,财政部的人员致电警告,如果无人投标该项目,将没有机会系统地开展政府预算的性别影响评估。因

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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