13、北欧学术女权主义与作为认知习惯的白人特质

北欧学术女权主义与作为认知习惯的白人特质

1. 背景与目标

近年来,将反种族主义的简单认可转化为对种族问题的深入探讨,已在北欧地区引起了学者、活动家和民众的广泛关注。本文的观点源于与黑人女权主义者、有色人种女权主义者以及批判性白人研究学者的长期学术交流。其目标在于拓展解读视角,而非独占解读权,同时认真对待北欧学术女权主义去殖民化的迫切需求。

尽管拥有北欧白人的特权,但作者在北欧学术“我们”的语境中常感格格不入。这不仅因为自身的“外来”学术训练,更因为拒绝将白人特质作为无辜的出发点,或视其为一种制度和导向。若白人特质通过习惯性的自我复制和隐形化得以延续,那么打破这一习惯的关键或许在于审视“我们”无意识的行为。

2. 交叉性与作为认知习惯的白人特质

2.1 北欧女权主义“我们”的构建

北欧女权主义“我们”的概念长期以来被视为历史产物,是北欧福利国家中女性和异性恋主体的传承。北欧白人常被视为特殊存在,声称与种族和种族主义历史无关。然而,白人特质对自身的隐形化在多大程度上巩固了北欧身份的种族内涵,却鲜少被明确提及。

2.2 交叉性理论在北欧的讨论

过去二十年,北欧围绕交叉性作为研究权力和主体性的概念与方法展开了激烈讨论。以 2003 年发表在《瑞典国家性别研究杂志》上的一篇文章为例,该文章强调国家差异,以丹麦和瑞典的对比开篇,体现了许多白人女权主义者对北欧国籍的无标记白人认知。

文章以千禧年前后对“多样性”的关注威胁到性别平等为出发点,旨在引入交叉性作为性别研究的“有用概念”。但多数参考文献来自“英美”女权主义,将与北欧女权主义和政治相关的交叉性研究视为“多元文化主义”和“多样

【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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