21、物质性词汇与社会物质概念形成

物质性词汇与社会物质概念形成

物质性词汇与认知转变

世界上存在着比真实物体更多的事物。与托比相比,我对机器人的概念理解非常有限,就像孩子们觉得“GATSUN”毫无意义一样,我也会感知到许多无意义的事物。但在感知过程中,我会不自觉地运用所学知识,并且由此不断学习。事物、电线和螺栓都在不断演变,我对机器人的概念也在变化。无论是与事物互动,还是作为旁观者,我们都已经学会了如何让材料与世界产生意义。例如,时钟并非我们生来就了解的事物,它是通过概念和物质相结合的学习过程,才成为一个物质对象。

感知和思维的集体转变并非是将文化视角对准通过分类来呈现的自然世界,而是一种看待方式的调整。就像费曼和安妮在各自的实践社区中,学会与父亲的视角保持一致。安妮学会将自己的感知与父亲的感知相契合,而她的父亲已经以物理学家的集体视角进行感知。不同的人对星星有不同的看法,有些人只看到黄色的小点,有些人看到古希腊人讲述的故事和画面,还有些宗教人士将苍穹上的黄点视为上帝的杰作。他们对星星的感知与词汇、故事以及其他物质和文化资源相关,比如望远镜、宗教书籍,还有我们从其身上学习的父母、老师或同龄人。

孩子们在成为物理学家的过程中,受到亲戚和材料本身的鼓励,不断拓展对鸟类、苍蝇和星星的概念。他们的故事和事物中都包含物质性词汇,因为所有的词义都包含物质性词汇。物质性词汇通过故事和事物集体形成有意义的词汇。物理学家们讲述的集体故事,是在集体过程中形成的,将先前的学习转化为情境中有意义的内容。

我们无法确定他们关于父亲、苍蝇和望远镜的故事是否“真实”,也无法判断其他工程师是否会质疑托比讲述机器人意义的方式。像“机器人”这样的概念有其谱系,这些谱系与集体物质实践相关。即使个人感受和词义有所不同,同一个词的集体

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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