13、印德跨文化合作:绿色城市实践中的知识共创与可持续发展

印德跨文化合作:绿色城市实践中的知识共创与可持续发展

1. 跨文化知识共创的主题学习

在第二次印德对话(IGD)的全体会议讨论中,浮现出四个相互关联的主题:
- 农业食品系统与粮食主权:涉及生计、生产和消费。
- 印度和德国背景下的跨文化问题:涵盖各种知识领域的相关性。
- 应对可持续转型的参与和治理工具与技术。
- 印德关系:指人与人之间的联系。

为了确定跨文化学习和教育在自然资源管理中的作用,特别是在城市园艺方面,开展了一项补充研究。该研究运用全球公民教育(GCE)的概念,采用生态系统服务(ES)的结构化模型,将Potschin和Haines - Young(2011)的生态系统级联模型(ECM)改编为生态系统服务通信模型(ESCM)。ESCM包含生态系统、其组成部分、生态系统内的非人类和人类相互作用、生态系统的产出以及人们赋予它们的价值。

这项研究旨在回答两个问题:
1. 谁可以参与园艺和可持续性方面的跨文化知识交流?
2. 在城市农业/园艺背景下,交流的媒介和主题有哪些?

从访谈对象的陈述中,确定了一系列利益相关者,如下表所示:
| 组名 | 提及的个人、团体和机构 |
| — | — |
| 地理群体 | 移民、西方、全球南方、来自不同国家的人、游客 |
| 社会层面 | 社会、公民、居民、公众、每个人、志愿者、活动家、非政府组织 |
| 教育相关群体 | 教育组织、幼儿园、农村/城市/企业学校、大学、植物学系、生态俱乐部、生物学家、社会科学家、研究协会 |
| 政府机构 | 联合国、粮农组织、国家、地方/中央政府、市政当局、城市经理、园艺

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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