5、珠宝、视觉交流与身份认同的理论视角

珠宝、视觉交流与身份认同的理论视角

1. 身份认同的交织

在特定时期,性别认同如同其他社会身份形式(如种族身份)一样,会通过社会实践进行协商、再现和改变。物质文化并非仅仅反映性别类别,它还能成为协商性别认同的媒介。例如,在迁徙和墨洛温时期,墓葬中陪葬的服饰配件(常与纺织工具搭配)与武器形成对比,体现了性别认同,并且这种性别认知会渗透到种族身份认同中。

种族身份并非孤立存在于社会中,用于表达种族身份的物质文化同时也传达了关于性别、亲属关系和其他社会网络的意义,不同身份之间的界限是模糊的,难以轻易区分。虽然从理论上区分种族身份看似简单,但在实践中却困难重重,因为身份的交织是常态而非例外。或许,将研究焦点扩展到包含与不同混合身份相关的种族方面,会更有成效。

接下来,我们将运用琼斯的理论,通过珠宝和服饰来研究与地理和社会群体归属相关的文化和种族身份的各个方面,这些方面大多与女性服饰相关,可能也与性别和年龄类别有关,同时也会探讨男性服饰所体现的文化或种族身份是否与女性服饰一致。

2. 方法论意义

视觉方面对于将珠宝识别为身份标志至关重要。尽管美是主观的,但考古学家在进行类型分组或对发现物进行分类时,往往会关注相同的细节。类型学是一种以视觉为核心的方法论,用于分析与文化边界相关的潜在有意义的分布模式。

通过物质文化构建外观(如服饰)来呈现和识别不同身份,可从以下三个方面实现:
1. 物品本身、其外观和起源;
2. 不同物品的组合方式;
3. 物品的位置或物理组织。

这些方面分别对应珠宝单品、服饰配件套装和佩戴方式。以往对迁徙时期服饰及其配件的研究表明,佩戴方式本身可能具有重要意义

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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