3、互联网无意识:写作、媒介与电子文学的深度剖析

互联网无意识:写作、媒介与电子文学的深度剖析

1. 写作与屏幕的无意识体验

在当今数字化时代,屏幕成为了我们与外界交互的重要界面。从弗洛伊德的观点来看,生物体的表面如同一种“外壳”,暴露于世界中而变得坚硬,成为抵抗刺激的“无机物”。而在互联网世界里,屏幕就像是这个“外壳”,它是表面,也是我们与外界接触的前沿。

当我们沉浸在屏幕前写作时,眼睛专注于屏幕的色彩平面,而非具体的图像。我们的视线在屏幕的字符间游走,却仿佛看不见字符、文本以及背后的网络运作。这种“盲目”并非仅仅局限于某一个屏幕或某一次观看,而是存在于每一个屏幕、每一次我们注视的瞬间。比如那些在网络上引起轩然大波的图像,如阿布格莱布监狱的照片,它们如同灼烧眼睛的图像,让身体产生痉挛反应,这也是一种特殊的“盲目”体验。

手指在键盘上敲击,充满了自身的物质——液体、骨骼和肉体。眼睛受到刺激、发痒、不适,视觉能量在屏幕上消耗,手指的能量在键盘上释放。这是视觉和身体的终点,我们不再是武器,而是文学的爱好者。写作在这里被视为一种浪费,它是角色的塑造、形式的形成,也是一种固化的过程。写作带来愉悦,同时也充满荒谬,它产生的是大量的文字垃圾。

写作本身是一种痉挛或爆炸,它产生的是过剩的、压倒性的文字废物。我们无法阅读世界上所有的文本,写作的洪流超越了我们的承受能力,将我们掩埋。整个物种都在致力于产生越来越多的印刷品爆炸式痉挛,这就是网络和互联网的现状。阅读和写作意味着我们的身体在面对大量写作时的反应,是身体的转动和闪烁,是一种既痛苦又荣耀的体验。

2. 写作的能量消耗与互联网的影响

如今,互联网消耗着巨大的能量。每天为Facebook页面、食谱搜索、新闻网站等提供动力所消耗的能

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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