25、迈向共产主义社会中的共产主义互联网

迈向共产主义社会中的共产主义互联网

我们生活在一个危机四伏、动荡不安且经历着全球变革的时代。一些观察家认为,要理解和掌控这个时代,需要“复兴马克思主义政治经济学”。如今,是时候重新认真对待马克思的思想了。 Göran Therborn 指出,21 世纪“新的权力格局和新的抵抗可能性”要求我们保留“人类从剥削、压迫和歧视中解放出来”的马克思主义理念。Luc Boltanski 认为,新自由主义时代的批判缺乏一个替代的政治方案,而如今,批判应该探讨用更温和的方式利用地球资源,以及建立非剥削性的人类关系,甚至可以重拾“共产主义”这个词。

寻找一种替代性的社会关系组织模式,是探讨替代性互联网的背景。像 Boltanski 一样,Slavoj Zizek 和 Alain Badiou 也主张建立民主共产主义,以替代陷入危机的资本主义。

Raymond Williams 认为,公地、共产主义和通信之间存在着内在联系。通信意味着让某些事物“为众人所共有”,它是社会公地的一部分。剥夺人类的通信能力,就如同剥夺他们呼吸新鲜空气的权利,会破坏他们的生存条件。因此,社会的通信公地应该免费向所有人开放,不应被某个阶级私有或控制。

新自由主义时代以公地的私有化和商品化为基础。资本免费剥削公地,而人类共同生产公地,却因此受到剥削。要实现一个公正的社会,就需要加强社会的公地。民主的通信基础设施需要强化通信公地。我们的任务是在民主参与的共产主义社会中推动共产主义媒体和共产主义互联网的发展。

Wikipedia 和 WikiLeaks 是基于公地的互联网和政治网络公共领域的光辉典范。与企业社交媒体不同,它们用用户的自愿劳动取代了对免费劳动力的剥削,用非营利组织取代了利润至上的追求,用免费向世界开放

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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