5、暴力与风险:多维度解析

暴力与风险:多维度解析

1. 暴力的三维模型

提出了一个围绕权力、象征意义和风险这三个核心概念构建的暴力模型。用“权力”和“象征意义”取代“手段”和“意义”这两个宽泛的解释性概念,有两个主要优点。其一,“手段”和“意义”的定义不明确且不一致,明确给出定义有助于分析的检验和争论。其二,强调这三个概念相互渗透,它们是同一事物的不同方面,而非相互独立的存在。

当历史学家将暴力视为手段时,其核心实质可理解为社会权力。社会权力并非可被占有的商品,而是一种普遍存在的策略。例如,为控制油井而发动战争、与满载黄金的大帆船正面交锋,或向曾羞辱自己的对手复仇,都是为了重新分配人们作为社会行动者的权力。而且,操纵意义本身也可能成为影响权力关系的一种手段,比如通过施加认知框架来引发特定行为。

从象征意义的角度看待暴力,暴力本身就像一种媒介,在动态过程中编码和改变权力关系。暴力有其自身的术语和规则,只有熟悉特定文化的人才能理解何时适合斩首对手,以及如何解读被砍下的头颅等象征意义。暴力本质上是多声部的,需要各方积极参与,各方同时扮演主体和客体的角色。

2. 风险的概念及研究现状

风险可被定义为“特定行动过程可能导致不良结果的可能性”。大多数风险理论认为人们总是试图最小化风险暴露,但决策过程既会产生风险,也会控制风险。例如,决定不吃东西可避免中毒风险,但可能面临饥饿风险。一些看似冒险的行为,如酒后驾车或蹦极,实际上是为了避免某些特定的不良后果。

然而,历史学家很少关注风险研究,可能是因为风险涉及未来可能性而非实际的过去,且分析风险所需的精细资料往往难以获取。政治科学家虽偶尔在近期事务分析中提及风险,但很少采用历史方法。冰岛传奇故事为研究风险问题提供了绝佳资源

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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