2、坚守不动:论静止的政治

坚守不动:论静止的政治

在当今社会,移动性及其技术似乎已成为一种被广泛推崇的规范,人们普遍认为移动性等同于自由和进步。然而,这种观念是否真的无懈可击?本文将深入探讨移动性与静止性的政治内涵,揭示其中被忽视的一面。

1. 从罗斯波特事件说起

爱尔兰西部罗斯波特附近的农民威利·科达夫(Willie Corduff)拒绝壳牌公司在其土地上铺设高压天然气管道,为此他在2005年被监禁了94天。罗斯波特的龙虾和螃蟹渔民帕特·奥唐奈(Pat O’Donnell)反思这场抗争时说:“这可能会永远持续下去。”他所说的“这”,指的是社区为保留对自身经济和社会生活物质条件的一定控制权而进行的政治斗争。

这一事件并非仅仅关于管道、渔民或农民,它引发了我们对移动互联网道德价值的思考。如今,移动信息和通信技术在商业广告、流行文化和经济发展话语中被高度推崇,移动性本身也被提升到一种无可置疑的规范地位,与自由大致等同,并与自由权利、正义和民主的自由话语相契合。

2. 移动性规范的历史渊源

文化地理学家蒂莫西·克雷斯韦尔(Timothy Cresswell)指出,现代性的一些基础叙事围绕着移动这一事实构建,移动性被视为自由和进步。这种观念可以追溯到托马斯·霍布斯(Thomas Hobbes)的《利维坦》(Leviathan)。霍布斯受伽利略影响,将宇宙视为一个物体运动的系统,运动被等同于自由,是好的;而被迫静止最终等同于死亡,是坏的。

霍布斯认为,在自然状态下,人类不受限制的自由运动会导致暴力冲突,因此社会需要一种人为的社会契约,人们用完全的自由和移动性换取部分的自由和移动性,由主权者保障个体的安全。自霍布斯时代以来,个体自由或移动性与主权权威之间的平衡在理论

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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