4、连接时代:社交媒体与社会变革的新趋势

社交媒体与社会变革新趋势

连接时代:社交媒体与社会变革的新趋势

1. 开放与封闭:思维模式的分野

想象一下,朋友向你借通讯录(对于三十岁以下的人来说,就是地址簿)随意使用,你会答应吗?如果答案是肯定的,那你可能是个具有开放系统思维的人;若拒绝,则属于封闭或独占型思维。这一简单的分享与否的举动,体现了传统思维与新兴连接思维的差异。

人类天生渴望连接,期望融入更大的群体。即便像我那特立独行、隐居在曼哈顿的姐姐,也会从与上西区志同道合的左翼朋友的交流中获得慰藉。而连接时代极大地强化了人类的这一核心需求。如今,众多人能以低成本与大量兴趣相投的人建立联系,这大大提升了围绕选举等事件或控枪等事业迅速组织志同道合者的可能性。

连接时代需要全新的思维模式,摒弃不信任、封闭和保密的层层枷锁。参与开放且不断发展的社交网络,如今已成为成功之道。与人连接并分享信息,不仅有益于他人,也对自己有帮助。我们的工作应体现生活中最珍视的东西,即建立信任关系。

连接行动主义包含两个关键部分:一是开放包容的世界观,欢迎广泛人群有意义地参与;二是广泛且低成本可得的数字工具。接下来,我们将先探讨互联网的发展、其内在的开放文化,以及如何借助它实现连接,再介绍新工具及其功能的易懂框架。

2. 从信息时代到连接时代

1844 年,塞缪尔·莫尔斯发出第一条电报信息时,写下了“上帝创造了何等的奇迹”,信息时代由此诞生。随着信息时代的推进,人们能够更可靠、更廉价地进行长途交流。更快、更小的个人电脑的发展,使得大量数据得以存储、聚合、排序,人们和公司能越来越精确地针对个人的特征、购买习惯和爱好,以促进销售或推动投票等行动,政治顾问将此称为微目标定位,未来或许还会出现更复杂的纳米目标定位系统。 </

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
评论
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