11、文学故事中的空间、社交与智能手机影响

文学故事中的空间、社交与智能手机影响

1. 文学故事中的社区与空间转变

在一些文学故事里,结尾常常呈现出角色们聚集在一起户外用餐的场景。比如在一个故事中,蒂莉和 Tage 所在的学前班去郊游,来到街边一位乞丐所在的地方。画面里,孩子们和老师围在无家可归的人身边,与他分享食物,文字描述孩子们把自己所有的东西都给了他,这场面就像一场派对,多数人都面带微笑,乞丐和蒂莉并肩而坐,相互对视。

从空间角度来看,这一集体对公共空间的占用,可视为将主导空间转变为生活空间。原本被无家可归者占据的地方,如今变成了一个欢乐的社区。但即便这位社会边缘人物成了众人关注的中心,他却一言不发,完全匿名。孩子们进入他“非家”的地方并将其变成野餐点时,他同时被赋予了一个特殊的关注点的功能,成了郊游的目的地。蒂莉最后的反思既不是关于他,也不是关于不平等,而是关于成人食物偏好的假设受到了挑战,得出人不可能知晓一切的结论。

另一个故事《Sonja, Boris och tjuven》中,盗窃事件对环境和社会关系产生了明显影响,使社会朝着社会学家所说的风险社会转变。但故事最后有了转折,原本不断增加的焦虑被平静的团聚所取代。最后画面里,Sonja 和 Boris 与侦探坐在一起,Björnen 给他们提供面包,尽管案件未破,但没人显得担忧,唯一不见的是疑似窃贼 Schäfer,他神秘失踪,就像一开始东西神秘消失一样。最终,似乎没人在意他或丢失的东西,强调的是一个轻松的社区,角色们享受着彼此的陪伴。

这些故事的结尾都有相似之处,角色们在户外进行或多或少的临时聚会,一起用餐。冒险并非结束在主角个人的家中,而是在集体占用的公共或半公共区域,如露营地、街道或院子里。不同背景的孩子和成人,甚至在某些情况还有非人类

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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