29、1960 - 1973年野猫罢工:德国与丹麦的劳工斗争历程

1960 - 1973年野猫罢工:德国与丹麦的劳工斗争历程

德国:冷战背景下的劳工斗争“本地化”

在国际比较中,“有计划的收入政策的最发达形式”以及福利国家的“黄金时代”,都是对当地劳工骚乱新特征的一种回应。1964年之后,除了1965年啤酒厂一场虽大规模但基本失败的劳资纠纷外,冲突再次呈现出更加本地化和隐蔽的形式,不过其范围在任何时候都比20世纪50年代初更大。

在西北欧,围绕工作条件的斗争“本地化”,同时集体谈判政策集中化是一种普遍现象,但在联邦德国,这种二元性尤为明显。联邦德国处于冷战前沿,这在其中起到了重要作用。在两个德国,制度冲突表现得尤为激烈。西德工会的政策,以及自1956年被取缔的反对党共产党的政策,在工厂内部再现了冷战。与其他西欧国家相比,罢工行动,尤其是野猫罢工,更易受到“共产主义渗透”的怀疑。基于此,当罢工者的行动变得更加公开时,他们往往会遭遇失败,因为雇主和媒体会表达反共产主义的不满。因此,联邦德国的劳工斗争呈现出几乎不引人注目的行动特征,仅在当地可见,在工厂外则难以察觉。

在经济繁荣的条件下,许多公司建立了非法的“二次谈判”,直到20世纪60年代中期,这导致“非官方”工资远远高于集体协议规定的工资,特别是在金属行业和钢铁厂。鉴于1960年后的充分就业,短暂而“隐蔽”的野猫罢工确实相对有希望。

普通员工的工资政策在工会内部引起了相当大的紧张情绪,尤其是因为它们与高度集中的集体谈判政策相矛盾。该政策在1960年左右达到顶峰,当时金属工人工会中央机构与雇主组织就减少工作时间达成了协议。1959年夏末至1960年初,发生了大量的工作场所纠纷,IG Metall的官方报纸称其为“联邦德国历史上前所未有的罢工浪潮”,尽管从实际确定的数字来看,这种说

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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