[转载]姜奇平谈“世界三”

本文探讨了鲍德里亚对于后现代经济学的价值规律变化的理解,并将其与波普尔的第三重影像理论相联系,强调了这一理论对理解数字经济的重要性。
 
鲍德里亚与后现代经济
作者:姜奇平 

鲍德里亚说的用来替代价值规律的“更广泛的结构价值规律的机制”,并非一种荒谬怪异的东西。其实证推广形式,将是一物一变,一变一价且共享语境资源的个性化整体交换。

说到刚去世的鲍德里亚,懂一点的人就会想到《黑客帝国》。《黑客帝国》讲的是第三重影像中的故事。历史上能看出世界有三重影像的最著名人物,古代是柏拉图,现代是波普尔。波普尔将这第三重影像,编号为著名的“世界三”。

可以说,后现代经济学中所有立论,都是由“世界三”这个根本前提出发的。看不懂《黑客帝国》,你也就看不懂后现代经济学。而看不出这第三重影像,对别的行业不要紧,对IT和互联网从业人员来说,就相当于患了色盲,看世界少一个维度,该看出来的看不出来,眼前一片乱象。本文谈的就是在价值规律上,消除色盲,我们能从数字经济中多看出点什么来。

  

鲍德里亚《仿象的三个等级》

鲍德里亚“仿象的三个等级”,对应波普的世界一、世界二、世界三。这篇文章很短,全文如下:

“仿象的三个等级平行于价值规律的变化,它们从文艺复兴开始相继而来:

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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