19、赤脚孩童身处“华丽房间”:罗伯特·欧文、亚当·斯密与苏格兰社会革新

赤脚孩童身处“华丽房间”:罗伯特·欧文、亚当·斯密与苏格兰社会革新

在19世纪初,苏格兰的新拉纳克村成为了一个独特的社会实验场。当时,美国教育家约翰·格里斯科姆等游客到访此地,他们惊讶地看到一群赤脚孩子在一间“华丽房间”里学习舞蹈、唱歌等。从1815年到1825年,超过2万名游客来到新拉纳克,许多人都对这种场景感到意外,毕竟在伦敦和爱丁堡的社交场景中,人们习惯看到的是上层阶级在舞厅中遵循严格的社交和礼仪规范,而非贫困阶层的孩子。

罗伯特·欧文与他的社会改革

罗伯特·欧文(1771 - 1858)出生于威尔士的纽敦,早期在曼彻斯特从事服饰经营和棉花纺纱业。1799年,他前往苏格兰,购买了拉纳克城外的工厂股份。然而,他对新员工的行为感到失望,到19世纪10年代初,他开始积极进行改革。他的福利资本主义实验是启蒙运动后期“改良”潮流和理性“科学”社会工程发展的一部分,后来被视为英国早期社会主义实验和乌托邦主义历史的一部分。

欧文的改革与当时的多种文化趋势相契合,包括社会同情观念、新兴资本主义中身体的重塑以及“浪漫体验”在个人性格和身份发展中的作用。这也促使我们将他的改革与亚当·斯密在1759年《道德情操论》中描述的社会实证科学联系起来。

亚当·斯密的同情与监督理论

亚当·斯密认为,人类行为很大程度上基于自我利益,但这种自私可以通过培养对他人需求的理解来缓解。人们通过与社会其他成员互动来培养同情心,道德文化是社会过程的结果,而非宗教或理性教导的产物。

社会参与者通过监督和纪律两个过程相互产生同情。监督是指一方体验和反思社会中他人的活动,而纪律则是当一个人意识到自己被他人观察时,为了获得他人的认可而学习如何行动。

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【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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