29、社交媒体、公民参与、风险沟通及5G/6G技术在智慧城市中的应用

社交媒体、公民参与、风险沟通及5G/6G技术在智慧城市中的应用

社交媒体与疫情信息传播分析

在疫情早期,社交媒体成为了政府与公民沟通的重要渠道。以某国卫生部(MOH)的推特账号为例,从2022年2月24日至8月24日发布的推文被进行了深入分析,旨在确定卫生部采用的主要传播策略,以及这些策略与公民参与和媒体丰富度工具之间的关联。

编码与可靠性分析
  • 编码人员 :雇佣了两名本科生对主要为阿拉伯语的推文进行编码。在编码前,对他们进行了培训,使其熟悉编码规范。
  • 可靠性保障 :为确保编码的可靠性,随机独立地对15%的样本推文进行了二次编码。各类别的Kappa值均高于0.90,结果证实了较高的编码间可靠性,因此编码结果是可接受的。
推文编码类别

推文主要编码为两类:传播策略和风险管理策略。
- 传播策略 :自首例新冠肺炎病例报告后发布的所有推文,按照Gorska等人提出的三种传播策略进行编码,分别是“一切照旧(Usual)”“我们很棒!只需观察(Great)”和“我们同舟共济(Together)”。这与Mergel的传播策略类似,其中“一切照旧”类似于拉动策略,“我们很棒!只需观察”更接近推动策略,“我们同舟共济”类似于网络策略。
- 风险管理策略 :针对特定的新冠相关信息的推文,采用6个非互斥的编码变量进行编码,包括纠正、风险、功效、关注、不确定性和专家。

结果分析
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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