36、拓展的正念身体:知识、无知与人类体验

正念身体与知识分布研究

拓展的正念身体:知识、无知与人类体验

1. 情境学习与集体应对

在航海过程中,导航设备故障和电力系统崩溃是常见的危机情况。以某艘船为例,当遇到此类问题时,导航团队需要及时应对,避免与帆船发生碰撞。这是情境学习的一个典型例子,船员们通过人类与物质工具之间复杂的适应系统来解决问题,最终成功避免了碰撞。这并非是个体的单独思考起了作用,而是整个系统的协同反应。

在大型船只的工作场景中,通常会按照计划进行组织,以确保在危机时刻,组织结构能够支持高效的应对措施。船员们和他们的设备共同构成了一个整体,尽管他们并非对所有工具都了如指掌,但作为一个集体,他们知道哪些知识是关键的。在这种情况下,知识的缺乏并不被视为无知,而是需要借助仪器或其他有相关知识的人来补充。

2. 无知的类型与影响

2.1 无知的无知

我们可能对某些影响我们生活条件的事物完全无知,这会使我们被排除在某些集体之外。例如,坦桑尼亚的一些儿童由于缺乏对机器人的了解,无法像丹麦儿童那样融入机器人社区。这种对自身无知的无知,是因为某些概念尚未进入我们的生活。虽然科技进步影响着每个人,但机器人对于坦桑尼亚的这些儿童来说,并非生活中不可或缺的一部分。

2.2 作为集体凝聚力的无知

无知有时也可以成为维系集体的纽带。在巴克塔曼文化中,知识分散在183个人身上,不同年龄组和性别之间对知识的明确展示,通过一系列仪式逐渐向新手揭示“秘密”,从而将这个小社会凝聚在一起。重要的不是这些秘密的具体内容,而是它们被部分人知晓而部分人不知晓的这种状态。

2.3 文化与知识分布

传统观念认为文化是稳定、成员共享知识的共同体,但

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,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;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类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,提升了分类精度鲁棒性,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研究生、科研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和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,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,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类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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