4、冲突、国家形成与文化素养

冲突、国家形成与文化素养

1. 早期现代或中世纪晚期国家特征与文化素养

早期现代或中世纪晚期国家的一个显著特征是官方官僚机构的发展,涵盖税收征收、士兵征召、执法等诸多方面。而文化素养,即通过文字进行交流和记录的能力,在其中起着核心作用。掌握读写能力的人是实现这一目标的前提,他们可能通过正规教育、自学或私人辅导获得这种能力。虽然读写能力曾被视为精英阶层的专属,与国家或教会结构紧密相连,但在塑造中世纪晚期和早期现代国家的政治文化时,更广泛的文化素养参与也不容忽视。

当不同群体与当局发生冲突并以书面形式沟通时,我们可以看到一种“功能性文化素养”或“实用文化素养”的现象。这种素养使得双方的谈判空间和行动模式更加明确,进而推动了一种基于共同文化素养的政治文化的发展。这对国家的形成和发展具有重要意义,因为更广泛的民众群体成为了积极参与者。

2. 冲突的分类

“冲突”是一个较为宽泛的概念,这里主要指地方社区与中央当局之间的政治冲突,具体表现为对资源控制和影响日常生活决策的公开分歧。冲突主要可分为以下两类:

2.1 合法与非法手段的冲突

  • 合法手段 :通常包括向当局提出请求或投诉,以及在法庭上解决纠纷。冲突通过双方认可的途径进行,结果也得到双方尊重。
  • 非法手段 :简单来说,就是为了达到目的或推进自身诉求而违反法律。

2.2 主动与被动形式的冲突

  • 被动形式 :往往倾向于非法,例如拒绝履行纳税等义务。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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