17、数字时代互联网在暴力极端主义激进化中的作用

互联网在极端主义激进化中的作用

数字时代互联网在暴力极端主义激进化中的作用

1. 互联网演变与学术争论

在暴力激进化过程中,互联网的角色和影响一直是学术界争论的焦点。传统上,学者们大致分为两种不同观点:
- 一部分人认为互联网已超越线下激进化的影响。例如Marc Sageman(2008b)主张互联网促成了强大的社会联系,使人们接触极端材料,从而改变了圣战主义激进化模式,为“自我激进化”提供了可能,且加速极端激进化的社交互动已从线下转移到线上。
- 另一部分人则对此表示怀疑。像Walter Laqueur(1999)认为信息通信技术的力量尚未转化为“真正的权力”,虚拟世界对恐怖主义和暴力极端主义的影响有限;Burke(2011)研究极端圣战组织后指出,社交媒体无法取代基层的激进化,因为面对面互动至关重要,尽管互联网能辅助通信、宣传、招募和捐赠,但不如“现实世界”的行动有效。

然而,学术研究已不再局限于对互联网和激进化的简单分析,但互联网威胁被夸大的情况仍存在于政治话语和政策中。例如政府的《在线危害白皮书》主要关注有害内容和易受影响个体的在线激进化,却忽视了线上和线下环境的相互作用。不过,Burke(2016)后来改变了立场,认为技术进步对极端个体和组织产生了重大的现实影响,互联网是极端分子迅速传播意识形态材料的重要工具。

数字世界的革命深刻改变了社会和极端主义格局。目前政治话语和学术文献中关于极端主义和激进化的讨论多围绕圣战主义,但在线激进化并非仅限于圣战组织或宗教意识形态,因此有必要拓展研究范围,考虑更广泛的在线生态系统。极端极右翼运动与激进互联网和模因文化密切相关,早在20世纪80年代,极右翼支持者就开始利用互联网传播白人至上主义意识形态,随着互联网从计算机化公告板发展到Web 2.0时

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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