柴静——《穹顶之下》的雾霾调查读后感

本文探讨了柴静拍摄《穹顶之下》的背景及影响,指出国内许多富人的短视行为导致了“劫富济贫”和“富贵不过三代”的现象。通过对比不同矿主对员工的分配方式,阐述了财富延传的重要性。同时,对柴静为拍摄纪录片所付出的成本和努力进行了赞赏,并深入分析了雾霾问题的根本原因和解决之道。
    在看柴静拍的《穹顶之下》之前不久,曾看过一篇文章,主要讨论使用财富的远见与短视。文中大概举出这么一个例子:
    同样是一片矿区,如果矿主将收入的 50% 分配给职工,那么,满足基本的生存需要之后,职工将会拥有剩余的金钱,就会追求娱乐、发展、教育等相关的服务,进而推动本地区的经济增长。长此以往,数十年之后,当这片矿区枯竭的时候,整个城镇已经发展起来。之前的矿场主还是富人,但是,他的周围同时也多处了许多富人。财富便可借此延传下去!
    而同样是一片矿区,如果矿主只将10%的收入分配给职工,而将90%的收入收入自己腰包。那么,结果是职工只能够蛢命工作以维持基本的生活。长此以往,数十年之后,当这片矿区枯竭之后,整个小镇又将变成之前贫瘠的小镇,矿主依旧是这里的首富,但是,周围都是一帮穷人。在这样的环境之中,除了离开小镇,富人的财富很难以得到保全。
    仔细想想,这是非常常规无奇的例子。从这个例子中,原文的作者指出在国内,许多富人都及其短视,所以,国内才有劫富济贫的说法;所以,国内才有富贵不过三代的说法。在这一点上,鄙人深表赞同。其它暂且不论,仅仅凭借这一点,柴静的做法就非常值得钦佩!

    柴静关于雾霾的纪录片《穹顶之下》看完之后,有一点被震撼到了。主要有两点:
    其一,此个记录篇是她私人出钱赞助拍摄,百万的投入以及前后一年的制作时间。这样的成本令人吃惊。想想当下社会,即便是与自身利益密切相关的事情,能够动用这样的成本去制作、实现这样的意见事情的人又有多少?柴静去做了,所以她得到了众多的帮助,所以她做成了。
    其二,震撼于雾霾现状——它是如此严重,却又离我们如此之近。鄙人来自中部地区,小时候蓝天绿水。当然,现在这些场景依然不多见,但也还能见到。因此,印象中,雾霾只是大城市才会出现的“城市病”。然而,柴静的调查显示事实绝非如此——雾霾长久以来一直存在,早在十年前,甚至更早便已存在,而且绝非是单个区域的问题。只是,那时候还不知道是雾霾。等知道是雾霾的时候,雾霾已经彻底笼罩了天空,成为所有人心中难以散去的阴霾。个中缘由真让人嘘唏!

    柴静揭示的雾霾原因归根结底就是能源问题。国内的雾霾主要是由于煤炭和石油两种化石燃料的燃烧引起的。而在传统能源领域,关于煤炭和石油的使用和消费与亿万人的利益息息相关,并非三言两语可以道清。但是,从记录片中可以看到,升级能源结构,逐步使用清洁能源,实现产业的转型是解决污染与发展问题的唯一良方。那么,假如能够找到更为有效利用的新能源,这个问题是否就可以更为方面的解决呢?
    在另外一个方面,不论是采用新能源,还有升级现有的能源结构以解决能源问题,都会导致现有的产业出现大规模调整。在这个可以预见的必然调整过程中,大量技术含量低、环保效益低的企业将会倒闭;也可以预见,在未来即便国内的能源结构实现调整,未来的能源行业技术和自动化程度也将会大幅度提高,人力的需求会进一步的降低,因此不论怎么去看,未来的趋势还是知识经济大兴的趋势。
    只有学会更多、理解更多,才可能对未来有更多一份的认知与把握啊!
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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