12、网络世界中的欺骗:现状与挑战

网络世界中的欺骗:现状与挑战

1. 引言:解析欺骗现象

欺骗是所有生命的固有组成部分,对生存起到辅助作用。在人类社会中,人们以微妙而复杂的方式实施欺骗。由于生活在信息泡沫中,我们接收到的信息并不完美,做出的决策也存在缺陷。人类和其他生物一样,感官和处理信息的能力有限,容易被一些明知是错误却无法扭转的错觉所欺骗。

例如,“空心面具”错觉就表明,即使人们知道所看到的面具图像是错觉,但大脑仍然不允许他们观察到“正确”的图像。还有“看不见就在眼前的东西”这一现象,即“我们中间的大猩猩”现象,由于注意力不集中或分心,人们会忽略明显存在的事物,当注意力恢复时,这些事物就会清晰可见。这说明欺骗不仅会发生在概念层面,也会出现在物理现象中。

在网络世界里,除了上述情况,还增加了一个人工创建的虚拟世界维度,这对于负责监控屏幕(如闭路电视系统)的人员尤为重要。

2. 为何会有欺骗行为?

我们接收到的所有输入刺激和数据都受到能力和机会的限制,这些数据还会经过我们自身、社会以及有限知识的过滤。为了影响他人,影响者需要确保社会和其中的个体有明确的信息边界。虽然这对于自由主义者来说难以接受,但实际上情况就是如此,因为人类自身和社会环境都存在局限性。所以,即使所提供的信息被认为是“真相”,也只是一种善意的呈现。

如果一个组织或个人为了自身利益“推销”某种观点,必然会涉及某种形式的欺骗。例如,马基雅维利曾敦促“君主”摒弃“正常”的道德行为,但表面上要显得仁慈和人道,这一原则在许多当代领导者身上都有所体现。

欺骗只有在存在可感知的真相时才有意义。在这个快速变化的相对主义世界里,如果真相的概念变得模糊,那么欺骗也就失去了意义,仅仅成为

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值