29、国际网络与革命运动中的社会网络分析

国际网络与革命运动中的社会网络分析

在当今社会,有两个不同但同样引人关注的现象值得深入探讨,一是科赫兄弟网络在气候变化否认方面的国际影响力,二是19世纪70年代俄国革命民粹主义运动中的社会网络情况。

科赫兄弟网络与气候变化否认

科赫兄弟网络呈现出显著的国际影响力。从相关数据来看,非美国单位与美国单位之间联系紧密,这充分表明这是一个国际网络。该网络的一个重要特点是其对气候变化否认的推动,这一行为动员了众多盟友,试图阻碍应对地球未来最大威胁之一的气候变化的所有努力。

为了更清晰地了解参与气候变化否认的单位网络规模,研究人员采取了一系列操作步骤:
1. 关键词设定 :建立了一组描述科赫兄弟盟友网络中各单位基本关注点和利益的关键词和短语,形成了一个二模网络,其中一模是科赫兄弟盟友,另一模是关键词,“气候变化否认”就是其中一个关键词。
2. 单位识别 :通过各单位在其网站上的声明,识别出所有明确支持、拥护并践行气候变化否认的科赫兄弟盟友单位。
3. 网络提取 :从使用VOSON网络爬虫获得的大型整体网络中,提取出仅包含这些积极否认单位的网络,共有212个这样的单位。

这些单位形成了强大的政治力量,背后是科赫兄弟的巨额资金支持。以下是一些在该网络中具有重要影响力的单位:
|单位名称|影响力说明|
| ---- | ---- |
|科氏工业(Koch Industries)|是美国第二大私人控股公司,年营收约1100亿美元,科赫家族是世界第二富有的家族,资产达990亿美元。该公司是支持气候变化否认社会运

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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