12、巴西公民在线参与:Nossas Cidades网络案例研究

巴西公民在线参与:Nossas Cidades网络案例研究

在当今数字化时代,信息通信技术(ICT)的发展为公民参与政治和社会事务提供了新的途径。Nossas Cidades网络及其地方网络便是利用ICT实现公民在线参与的典型案例。本文将深入探讨该网络的相关应用、社交媒体表现以及其影响力评估。

1. Nossas Cidades网络的主要应用

Nossas Cidades网络开发了多个具有特色的应用程序,旨在解决不同的社会问题,促进公民参与。

1.1 DefeZap

DefeZap创建于2016年,是一个用于发送匿名视听材料的数字系统。用户可以通过该系统投诉里约热内卢州(Meu Rio)国家机构人员过度使用暴力的问题。DefeZap团队收到视听材料后,会激活其协作评估网络来确认投诉内容,然后向相关当局要求采取行动,同时确保投诉人的隐私。此外,这些视听材料还会被存入数据库,供媒体发布相关报道。DefeZap还会发布包含投诉信息和数据的公告,但分析显示,其最后一次更新是在2016年12月。公民可以通过发送视频投诉、参与投诉评估团队或接收和分享DefeZap公告中的信息来参与其中。

1.2 Sheltering Map

Sheltering Map是Nossas Cidades网络与#AgoraÉQueSãoElas集体合作于2016年6月创建的数字平台,旨在为遭受性暴力的女性提供“庇护”。在该平台上,治疗师、律师和其他人员可以注册成为志愿者,参与庇护性暴力受害者的工作。根据网站数据,该项目已有540名治疗师、1578名志愿者和16名律师注册。受害者也可以在线注册以获得项目的支持。此外,公民还可以通过提供资金支持(如众

【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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