58、挪威独立文学平台的崛起:2000 - 2005 年的先锋探索

挪威独立文学平台的崛起:2000 - 2005 年的先锋探索

1. 瑞典 OEI 杂志:回顾、挖掘、融合与前瞻

瑞典诗歌杂志 OEI 于 1999 年在斯德哥尔摩创立。早期,OEI 的工作主要与广义的诗歌语境相关,但自 2000 年代中期以来,其活动越来越与艺术语境相关联。尽管经历了一系列技术和媒介变革,OEI 的核心始终坚持不同材料、语境和时间性之间的蒙太奇和重新蒙太奇的实践与形式,即杂志蒙太奇作为一种特定形式和思维方式。编辑们不断回顾、挖掘、融合,目的是为了能够向前思考,使 OEI 在瑞典乃至国际杂志史上成为一个独特的项目,很可能在未来也值得回顾。

2020 年初,OEI 推出了第 86 - 87 期,包含 640 页关于“出版实践,出版诗学”的内容。如今,OEI 在其网站上自我描述为“一个基于斯德哥尔摩的杂志,致力于跨学科空间和去学科化时刻——诗歌、艺术、哲学、电影和文献之间的实验性思维形式、蒙太奇;批判性研究、编辑声明、美学技术、非肯定性写作、思辨考古学、新生态和反历史编纂”。

2. 挪威西海岸的文学新势力

在 2000 年代初,挪威第二和第三大城市卑尔根和特隆赫姆涌现出了新一代小型出版社编辑和文学实验者。这种乐观情绪源于进入新千年带来的新希望,人们觉得可以用新的视角看待世界和文学。尤其是卑尔根和特隆赫姆,互联网的出现为跨地域和跨国界的创意社区形成提供了新工具。卑尔根的艺术生活在 20 世纪 90 年代具有跨美学思维,创意环境将自己视为对首都奥斯陆制度化、标准化和金钱驱动的文化生活的一种替代。

  • LUJ 杂志 :由 Gunnar Wærness、Monica Aasprong 和
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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