21、北欧文化中的信息电影:国家形象与社会宣传

北欧文化中的信息电影:国家形象与社会宣传

电影与国家形象的塑造

电影作为一种视听媒介,具有记录和呈现国家与社会的能力。在传播过程中,电影常常被视为对其发源地国家的记录和代表,有些电影甚至成为国内民众心中国家身份的象征。

国家形象的刻板印象

国家形象的塑造往往伴随着两种刻板印象:
- 异邦刻板印象(xenostereotypes) :源自国外对某个国家的看法。
- 自我刻板印象(autostereotypes) :来自国内对自身国家的认知。

例如,20世纪40年代,新成立的斯堪的纳维亚航空公司(SAS)在营销中,将现代斯堪的纳维亚人描绘成维京人的后裔。飞机被命名为“丹·维京号”,机上便签印有“搭乘飞行的维京船”字样。在英语信息电影《他们引领你穿越》中,也使用了相关意象,这种宣传既吸引了斯堪的纳维亚乘客,也吸引了国际乘客,利用了坚韧、航海技能和地区文化特色等联想。这两种刻板印象相互作用,难以区分。

国家资助的信息电影

二战后的二十年里,信息短片在全球范围内大量涌现。这些短片由政府、企业、慈善机构、工会等组织制作,旨在向民众传达各种信息,从农业到雕塑,从医学到体育。由于窄胶片(特别是16毫米格式)和便携式投影仪的发展,这些电影可以在学校、图书馆、教堂、社区大厅、咖啡馆等场所播放,并通过当地和国家的电影图书馆、大使馆、电影节和贸易展览会等网络进行交流。这种电影制作方式被称为“有用电影”,其主要目的是提供信息、教育和说服观众。

斯堪的纳维亚国家是这类电影的多产生产者:
- 丹麦 <

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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