43、先锋派诗歌:后现代语境下的批判与创新

先锋派诗歌的批判与创新探析

先锋派诗歌:后现代语境下的批判与创新

1. 特技诗人:新自由主义时代的先锋

在新自由主义时代,特技诗人(The Stunt Poets)作为先锋派的代表,展现出了独特的艺术风格和政治诉求。艺术史学家伊娜·布洛姆(Ina Blom)曾批判凯杰尔·埃里克·温托恩(Kjell Erik Vindtorn)、约根·纳什(Jørgen Nash)和尼尔斯·温特(Niels Winther)的联合项目,认为他们利用先锋派活动,只是为了反复宣扬陈旧的浪漫主义诗歌观念和对资产阶级的刻板反抗思想。然而,特里斯坦·温托恩(Triztán Vindtorn)、卡琳·莫(Karin Moe)和特技诗人们代表了先锋派传统中与历史变革相关的新的后现代阶段。

他们运用小报营销原则进入公共领域。温托恩的超现实主义表演和诗意意象,以及卡琳·莫的图形雕刻诗歌、“复制图形”和视觉形象,体现了W. J. T. 米切尔(W. J. T. Mitchell)所说的“视觉转向”,这一转向是20世纪70年代末至90年代初后现代主义时代的特征。

后现代哲学常被认为在政治上较为薄弱,但特技诗人们继承了先锋派的传统,在艺术之间游走,不顾传统,尝试各种媒体和材料,无视流行文化的排斥以及生活、艺术和工艺之间的制度区别。他们的形式是喜剧性的,如同先锋派一样,但他们的幽默和诉求是严肃的,为自由言论和反对资本主义的自由生活而奋斗。

卡琳·莫认为后现代主义具有政治潜力,她将德里达的哲学视为对70年代权力和意识形态批判的更复杂版本,尤其关注语言层面的批判。她总是探寻“权力在语言中的位置”,并将“戏谑的开放性和包容性”视为后现代主义最重要的方面,认为这能在政治严肃的基础上实现充分的游戏、攻击和模仿。

特技诗人们秉持社

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值