5、赛博格超级社会的建筑语言:空间与意义的融合

赛博格社会的建筑符号学探索

赛博格超级社会的建筑语言:空间与意义的融合

1. 建筑环境的通信转型

在当今社会,我们正见证着建筑环境和人造物品世界逐渐向全面通信系统转变。这一转变旨在利用所有感知通道,如视觉、触觉、听觉、味觉、嗅觉、温度感知、平衡感知和本体感知,实现全方位的信息交流。这种通信方式将由城市设计、建筑设计、景观设计、室内设计、家具设计、产品设计、时尚设计以及平面和网页设计等多学科协同完成。

理想情况下,人类栖息地的整体设计不仅要遵循建构主义风格,还要遵循统一的符号学系统规则。每个单独的设计,无论是城市设计、建筑设计还是室内设计,都如同按照全球多模态语言规则进行的永久广播话语。这种统一的语言并非一蹴而就,而是从各个项目特定的符号学系统逐渐扩散和融合中形成。

虽然这种全球语言可能存在许多区域方言,且只有少数大型复杂机构会充分利用其丰富的词汇和语法,但它有望在世界社会中最先进、密集、复杂和高性能的大都市中心率先传播。这是因为这些中心相互连接,更有可能趋向于单一的符号学系统或语言。

2. 交通标志系统的启示

交通标志系统为我们设想的广义符号学项目提供了一个简单而有效的模型。它使得复杂而密集的城市交通成为可能,通过基于规则的排序矩阵,为行人、自行车、汽车、出租车、卡车、公共汽车和电车等不同参与者的协调运动提供了结构和便利。

交通标志的符号学表达主要是图形化的,包括使用各种线条类型、线条颜色、箭头和阴影的街道标记,以及垂直竖立的标志板和交通信号灯。这些标志通过语法构建,允许从多个符号部首组合成复杂的符号,从而传达复杂的含义。其意义领域仅限于交通法规相关的内容,包括禁令、命令、警告和导航引导信息。

交通标志系统的设计不仅要遵循符号学原则,还

【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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