18、迁徙时期与墨洛温早期的文化、民族与身份认同

迁徙时期与墨洛温早期的文化、民族与身份认同

1. 珠宝分布与身份认同的多维度呈现

珠宝在不同地区的分布为我们揭示了迁徙时期和墨洛温早期欧洲广泛存在的复杂民族与文化相互作用。从地域层面来看,斯堪的纳维亚内部不同区域之间存在着群体身份的地方或区域协商。同时,在跨区域话语中,身份协商能够引发文化归属和文化疏离的交流,这种交流甚至可以跨越北海,延伸到欧洲大陆南部地区。

1.1 珠宝分布反映的身份对话

珠宝的分布模式表明,在跨区域层面存在着身份对话。文化和/或民族群体通过参与这种多维度的社会话语得以再现和转变,而这些多样的类别必须基于服装所带来的持续交流动态来理解。

1.2 女性服装在身份话语中的作用

对珠宝分布的社会和历史背景的研究揭示了女性服装在关于身份的全面而复杂的话语中所起的功能性作用。这种话语在多个层面并行存在:
- 内部民族话语 :在斯堪的纳维亚部分地区,存在着更广泛的内部民族话语,例如萨米文化与日耳曼/北欧文化之间的关系。从迁徙时期末期到墨洛温时期过渡阶段,服装表现的重要性似乎有所增加,不同文化之间的民族边界线似乎更加明显。同时,在这个时期,萨米 - 日耳曼/北欧混合群体可能在南萨米地区逐渐形成。
- 地方和区域群体的再现 :在日耳曼/北欧文化内部,不同地方或区域群体的再现也是身份协商的重要方面。尽管这些群体表现的焦点不断变化,但某些“核心区域”在较长时期内保持相对稳定,如罗弗敦/韦斯特拉伦和海尔格兰海岸、耶伦、梅拉伦地区和日德兰半岛。
- 超区域或泛斯堪的纳维亚身份 :在整个迁徙时期,多种超区域或泛斯

【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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