1、北欧地区女权主义的背景:新自由主义、民族主义与去殖民批判

北欧地区女权主义的背景:新自由主义、民族主义与去殖民批判

在探讨北欧地区女权主义的发展时,我们可以从两部电影入手,感受其中蕴含的希望、团结与挑战。

电影中的希望与挑战
  • 《萨米族之血》( Sámi Blood :这部2016年的瑞典电影由阿曼达·克内尔(Amanda Kernell)编剧并执导。电影以20世纪30年代为背景,讲述了14岁的埃勒 - 玛尔加(Elle - Marja)和她妹妹在萨米族儿童寄宿学校的经历。在学校里,瑞典老师教孩子们瑞典语,让他们明白自己在瑞典社会中的地位。萨米族传统的“约伊克”(yoik)歌曲被禁止,因为说萨米语或唱“约伊克”会招致殴打。这部电影反映了瑞典殖民政策对萨米族人民的影响,质疑了萨米族儿童的受教育权和土著权利之间的关系,以及瑞典同化教育政策对萨米族人民追求公正平等未来的希望所产生的影响。
  • 《希望的另一面》( The Other Side of Hope :2017年的芬兰电影,由阿基·考里斯马基(Aki Kaurismäki)执导。叙利亚难民哈立德(Khaled)申请芬兰庇护被拒后躲进一家餐厅,餐厅老板瓦尔德马尔(Waldemar)为他提供工作和庇护,并帮他寻找失踪的妹妹,展现了一种团结精神,与试图刺伤哈立德的种族主义暴徒形成鲜明对比。这部电影同样体现了希望与绝望、团结与私利之间的张力。
北欧女权主义网络与研讨会

这两部电影所体现的希望和团结主题,也是关于北欧地区女权主义相关内容中的两个反复出现的主题。该内容源于2016 - 2017年的“北欧

【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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