8、探索斯德哥尔摩的索德马尔姆区

探索斯德哥尔摩的索德马尔姆区

索德马尔姆区的历史

索德马尔姆(Södermalm),常简称为索德(Söder,意为“南部”),在14世纪时被纳入斯德哥尔摩的版图,以容纳不断增长的人口。起初,岛上大部分区域用于放牧,直到18世纪中叶,为工人阶级和富裕家庭建造了木质房屋。1759年,一场烘焙事故引发了斯德哥尔摩大火,烧毁了索德马尔姆的300座房屋。此后,官方对木质建筑实施了严格限制,更倾向于使用石头和砖块。如今,木质和石质建筑的混合风貌依然留存。

到了19世纪,工业化使该岛变成了工人阶级居住区,但逐渐破败。尽管如此,索德马尔姆吸引了许多有创造力的人,这也吸引了投资者来振兴该地区。旧的工业建筑被改造成创意场所,如摄影博物馆(Fotografiska)。索德马尔姆的复兴促使波西米亚和时髦青年亚文化蓬勃发展,催生了许多时尚的商店和聚会场所,而其他艺术家则从美丽的环境中获得灵感,尤其是在菲耶尔加坦街(Fjällgatan)。

体验索德马尔姆
  1. 韦斯特桥(Västerbron) :20世纪20年代,随着斯德哥尔摩的扩张和汽车使用的增加,有必要在梅拉伦湖(Lake Mälaren)的南北两岸之间建造一座额外的桥梁。韦斯特桥于1935年建成,并在20年后进行了拓宽。这座桥由168米(551英尺)和204米(669英尺)的两个跨度组成,其迷人的设计与周围景观完美融合。桥的两侧设有步行道和自行车道,走到桥中心可以欣赏到斯德哥尔摩市中心的壮丽景色。情侣们会在桥顶的栏杆上挂锁,象征着他们希望爱情永恒。然而,这种传统可能最终会损坏桥梁。
  2. 索福区(SoFo) :“SoFo”是
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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