4、视觉语言、景观与知识融合:探索跨领域的新可能

视觉语言、景观与知识融合:探索跨领域的新可能

1. 视觉语言与技术的紧密联系

在当今时代,视觉语言与工程、设计和建筑等领域紧密相连,难以想象这些领域脱离图像世界会怎样。人们似乎认为掌握图像的奥秘就能掌控世界,那么图像为何与技术如此紧密相关呢?

从实际情况来看,技术的发展离不开图像来构建模型。但要深入理解这种紧密联系,我们可以听听哲学家的观点。马丁·海德格尔指出,技术的本质并非单纯的技术性。在古希腊,技术不仅与艺术同义,还与知识紧密相连,被视为一种创造性的活动,与新事物的产生相关。他认为关键在于“生产”这个词,生产意味着让事物从隐蔽状态显现出来,这一过程在他的现象学观点中是通过工具性和因果性的融合实现的,古希腊人称之为“aletheia”,罗马人称之为“veritas”,也就是我们现在所说的真理。

视觉语言中的“精确性”并非仅仅指精度,更广泛地是指与生成思想和现实世界的对应。这种对应传统上与古希腊词“mimesis”(模仿)相关,但它的含义远不止于表象的视觉相似。当关注外部形态时,它被称为“表面模仿”;当关注更抽象和深层次的属性时,则是“深度模仿”。通过这两种编码的结合,视觉语言能在许多学科中成为可靠而有效的语言,连接知识、想象和语言发展。

视觉语言的优缺点

视觉语言具有很强的通用性,但也带来了一些问题。随着技术的专业化发展,视觉语言在各学科中的应用也越来越专业化。同时,科学和技术的快速发展在教育领域没有得到充分吸收,导致近几十年来出现了两种“象牙塔”现象:专业领域的学科划分和学校及学术领域的数字延迟。这使得数字革命在这些领域呈现出零散而非系统的发展态势,我们为此付出了代价,如专业领域之间的低沟通和学术课程的不足。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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