12、人文领域的网络黑客现象与网络主权探讨

人文领域的网络黑客现象与网络主权探讨

1. 古巴的信息传播模式——El Paquete

在古巴,存在一种名为El Paquete(简称“包裹”)的信息传播方式。它包含电影、书籍、新闻和音乐等内容,这些资源对于古巴民众而言,若没有El Paquete,可能难以获取。这是一个实体传输链,它允许数据传播,让古巴人与全球保持联系。

El Paquete是一种绕过互联网服务提供商(ISPs)和国家集中权力的方式,以网络中的网络形式传递信息。它通过传统互联网分发,但在本地磁盘驱动器上进行物理共享,并通过可移动媒体手动分享。它由自行车快递员网络和家庭关系传递,为古巴人提供了每日的信息源,就像一个“盒子里的网络”。此外,还有通过WiFi形成的局域网,被称为“街道网络”或Snet,使相连的社区能够共享内容和进行交流。

然而,El Paquete只是互联网的一种镜像体验,无法模拟Web 2.0范式的交互式服务。由于古巴与美国的关系和意识形态,古巴人可能免受一些企业的过度干扰。但在政府和企业利益之间似乎存在一种控制范围,这会阻碍个人的需求和能动性。

2. 网络主权与信息获取

如今,信息的开放获取日益成为自由国家的标志。2011年,联合国人权理事会发布了一项不具约束力的决议,谴责政府对互联网接入或内容的干预。2016年,欧洲安全与合作组织宣布信息获取是一项基本人权,与食物、水和人身安全处于同等地位。国际社会越来越关注互联网接入作为一项基本人权的重要性,因为一个知情的社会能够在健康、福利和投票等方面做出更明智的决策。

“网络中立性”这一概念由蒂姆·吴首次提出,现已成为一场技术和社会运动,旨在摆脱政府和企业对在线共享信息包的操纵、干扰和监督。网

【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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