34、揭开人类现实的神秘面纱:从感知局限到模拟世界

揭开人类现实的神秘面纱:从感知局限到模拟世界

在探索人类所处的现实时,我们往往认为自己看到的就是全部。然而,事实可能并非如此。人类所能感知的现实,仅仅是浩瀚宇宙中极其微小的一部分。

人类感知的局限

人类的视觉和听觉范围极为有限。我们只能看到不到1%的电磁频谱,听到不到1%的声学频谱。人体中90%的细胞携带它们自己的微生物DNA,并非真正的“我们”。而且,身体里的原子几乎都是空的,并且没有一个是我们出生时就拥有的。人类有46条染色体,比土豆还少两条。

彩虹的存在依赖于眼睛中的锥形感光细胞,对于没有这些细胞的动物来说,彩虹并不存在。这意味着我们所看到的彩虹,实际上是我们自己创造出来的。我们所看到的美丽色彩,代表的电磁频谱还不到1%。

地球与整个宇宙相比,就如同针尖上的十亿分之一。然而,曾经基督教却坚持认为地球和人类是一切的中心。这种认知的局限性,是被某些势力刻意灌输和鼓励的。他们希望人们局限于五感的感知范围内,以便控制信息和人们的认知。

被偷走的身份

当我们被问到“我是谁”时,我们通常会给出自己的名字、出生地、职业等信息。但这些只是我们正在经历的事情,并非真正的“我”。真正的“我”是意识,是一种觉知的状态。

然而,某些势力试图让我们相信,我们所经历的就是我们本身。他们通过教育、科学、媒体和政府等机构,让我们局限于五感的错觉中,从而容易被控制。例如,身份政治就是一种操纵手段,它将人们的身份标签细分,让人们陷入虚幻的自我认同中,而忽略了真正的自我。

“人类”的本质

“人类”实际上是信息处理的一种方式。我们的意识无法直接与我们所谓的“世界”进行交互,需要通过人类身体这个生物计算机

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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