31、赛博格技术学习:跨越边界与重塑人类

赛博格技术学习:跨越边界与重塑人类

1. 赛博格学习的本质

赛博格并非简单地与材料相连,而是一个不断学习的身体,持续打破二元人文主义所预设的边界。以“假肢”领域为例,人们在连接肉体与金属的过程中,学习并非一帆风顺。比如,假肢手需要逐渐(且永远无法完美地)与个人的手部功能相匹配,成为使用者身体的一部分。从后人类主义视角看,研发假肢的研究人员、参与其中的各方,都经历了漫长而痛苦的过程,才使赛博格成为现实。

2. 赛博格概念的起源与发展
  • 起源 :“赛博格”(Cyborg)一词由美国国家航空航天局(NASA)的两位员工曼弗雷德·克莱因斯(Manfred Clynes)和内森·克莱恩(Nathan Kline)创造,是“控制论有机体”(Cybernetic organism)的缩写,旨在通过生化、生理和电子手段改变人类身体,以克服太空环境带来的挑战,增强人类在太空中的生存能力和人性能力。
  • 发展 :女权主义者唐娜·哈拉维(Donna Haraway)进一步拓展了“赛博格”的概念,她认为赛博格是一种解放性的形象,当自然与文化之间的稳定边界被打破时,赛博格便会蓬勃发展。赛博格不仅打破了生物材料层面的界限,还扰乱了各种物质 - 话语边界,是我们的本体论,为我们提供了政治视角。在女权主义、后殖民主义和科学技术研究(STS)中,赛博格成为挑战各种二元对立的方式。
3. 不同视角下的赛博格
  • 定义差异 :对于赛博格的定义,不同人有不同的看法。有人认为赛博格是人类借助人造工具对自身存
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分方法究(Matlab实现)内容概要:本文究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的究生、科人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动型的自动识别;②作为高校或科机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科实验平台;③目标是提高电能质量扰动分的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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