4、语言表达与图像中的时空叙事解析

语言表达与图像中的时空叙事解析

1. 表达作为语言与言语的中介

在图像解读中,存在多种标准用于选择和理解。一方面,像博物馆、实验室、大教堂、出版社等场所,是图像变得可理解的重要背景。另一方面,为了识别图像生产者可用形式库所约束的轨迹,还可激活其他解释选择标准,包括体裁、系列、谱系和互文性等。这些标准有助于我们更深入地理解图像所传达的信息。

2. 表达作为一种占有:生产与观察

表达的第二种概念涉及通过个体选择占有语言,从而产生有边界且完整的语言输出,即言语。言语是表达行为在特定载体上的客观化结果,无论是口头、图像、摄影还是电影形式的言语,都被视为一个有意义的整体。不同类型的言语都由表达行为产生,更具体地说是由脱离行为产生。言语的特点在于它由赋予其界限的行为产生,如画作的画框、小说的封面、电影的片头片尾字幕等。

Greimasian符号学认为,视觉言语可基于形式、颜色和位置之间的差异关系,被分析为意义系统。这些差异关系是理解视角构建以及观察者应占据位置的基础,言语预先设定了观察者的位置、视线轨迹以及与观察者共享的一组价值观。

在言语语言中,表达涉及断言某事(脱离)和对所说内容负责(参与);而在图像中,表达更多地涉及身体动作,包括生产行为(绘画、摄影、绘图等)和观察行为(沉思、观看、理解等)。符号学致力于研究表达者和接受者所携带的生产和观察的模拟物,这些模拟物在话语构建中扮演着与日常话语中的“我”和“你”相同的角色。表达者和接受者构成一对话语模拟物,它们的关系具有互惠性,并且同时形成。它们不一定对应图像中代表的任何角色或实际的生产者/观众对,而是存在于空间的各种配置、所采用的视角、观点的交叉以及所表现现象的节奏中。

经典符

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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