23、微芯片植入:科技进步背后的隐忧

微芯片植入:科技进步背后的隐忧

1. 微芯片植入带来的信息掌控与风险

微芯片植入技术一旦广泛应用,政府将能获取公民的诸多信息。比如,能知晓哪些公民拖欠税款、哪些人涉及白领犯罪、哪些群体接种了针对最新病毒爆发的疫苗、哪些人是潜在致命病毒的携带者、哪些人未行使民主投票权,还能掌握公民使用在线设施的详细情况,像搜索引擎使用的关键词,甚至能察觉某人是否在策划恐怖袭击。

2. 植入后的负面后果暴露

负面后果的暴露需要数年时间,大部分时间会被隐藏。UniComp的品牌形象类似于奥尔德斯·赫胥黎经典反乌托邦小说《美丽新世界》中世界国的座右铭:“共同体、身份认同、稳定”。起初,只有受影响的受害者会通过正式的异常报告发声,但政府监管机构不会重视这些报告,因为这不符合大型UniComp式公司的利益。

一些受困扰的植入者若想退出,会形成一个抵抗运动组织,专门从事深度植入设备的移除工作,并开展身心康复,帮助人们恢复到植入前的基本功能,或者教导植入者如何“脱离网络”生活。电子排毒过程几乎令人难以忍受,人们已过度依赖植入的微芯片,没有它会感到极度绝望、看不到未来,还会被普遍认为不可信。那些想“脱离网络”生活的人会被视为“电子无家可归者”,几乎找不到工作。还有一部分植入者可能会选择仅用于基本交易的基础身份识别植入物,类似于食品券系统,这类植入物可能有有限的物理使用寿命。

2.1 技术问题

植入物的技术问题包括维护、更新、病毒感染、克隆、黑客攻击、辐射屏蔽和内置电池问题。但更大的问题是对个人生理和心理健康的影响:会出现新的偏执和严重抑郁症状,导致自杀率上升和强迫症,比如不断想要确认植入物是否正常运行、是否“无病毒”以及个人数据库是否无错误。人们

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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