20、全球原型塑造本地未来

全球原型塑造本地未来

在当今科技飞速发展的时代,开源硬件社区的“振荡”模式为3D打印及其他众多技术开辟了新的未来。与其他技术不同,开源硬件强调原型制作、基于社区的同行创新,这揭示了我们政治和治理理念的根源,其灵感源自雅典“自由”公民的活动,他们有时间参与那些无人关注的项目。极客、黑客和创客们始终坚持原型制作,以确保未来的开放性,将对时间的个人和集体控制视为公共利益。

开源硬件社区的悖论

深圳作为一个进行原型制作的临界环境,为科技和治理领域带来了“契机”(Kairos)体验。在这里,极客、创客和黑客们不仅以轻松的态度,更以严肃的精神投入到科技和治理的探索中,这可被视为一种全球范围内的“成年礼”或开源硬件社区的形成。

在深圳,这些人探索开源许可证和专利的使用,构建了复杂的地缘政治关系和愿景。深圳的业余爱好者群体在不同的全球和本地项目及网络中,体验到了科技和治理中的“契机”。他们形成了一种“自发社区”,这是一个实验性和临界性的公共群体,而非反思性和递归性的群体。这种临界性公共群体保留了“契机”在科技和治理中的时间价值,而不仅仅是体现社会、科技或历史中预设的目标。

深圳的例子并非定义了一个理想的创新国际社区,而是具有临界性、过渡性,且常常走向极端。这些原型实例支持了“社区”的概念,即一种替代的、暂时的模糊性、混乱和反结构,它们挑战了治理、能动性和技术的极限。围绕深圳的原型制作社区不仅探索了原型制作和设计的临界性与悖论,还在不坚持任何理想状态、社区、公民或技术的前提下,尝试扩大生产规模。它体现了极客政治和外交的悖论,正如加布里埃拉·科尔曼在研究参与开源软件的极客和黑客时所描述的那样,这种悖论是融合且富有成效的。

至少在2015年之前,深圳代表了一群沉

【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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