25、反种族主义与艺术设计的反思

反种族主义与艺术设计的反思

1. 代表政治与反种族主义行动

代表政治应遵循被代表公民的明确意愿,特别是对于黑人、棕色人种和原住民。SahWira Africa International 在开展活动时,运用交叉性概念批判性地审视图像,如同黑人学者 Kimberlé Crenshaw 研究贫困与种族、阶级、性别和性取向的相互关联一样。我们关注在种族化、种族主义、性别歧视、宗教、阶级和地域等方面对差异的负面呈现。我们致力于解决由白人救世主心态、家长作风、非人化和对边缘化群体的剥削所导致的贫困、阶级、种族、性别、地理和权力动态的交叉问题。

我们主张改变对“他者”的负面呈现,因为这些负面刻板印象会助长反黑人种族主义和民族中心主义。创建 SahWira Africa International 组织的目的,就是为积极倡导平等、多样性和包容性搭建平台,在基层开展反种族主义行动,并通过在线请愿影响政策。负面刻板印象不仅会对被负面呈现者的日常生活造成实际伤害,也会在政策层面产生不良影响。

2. 种族文盲、白人脆弱性和故意无知

在组织、媒体、社交媒体和日常互动中开展反种族主义运动时,我们发现了种族文盲现象。种族文盲是社会学家 F.W. Twine 提出的概念,指父母和教育工作者为教导孩子识别、应对和抵制日常种族主义形式而设计的一系列实践。我们的运动揭示出,白人在社会化过程中对种族话题缺乏了解,也不习惯从种族角度看待自己,因为他们没有学会应对多民族或混血空间中的细微差别。他们认为自己是好人,不可能是种族主义者,这种观念使他们无法理解制度性种族主义及其运作方式。

这就是 DiAngelo 所说的“白人脆弱性”,当白人没有培养出应对种族问题的耐力时,面对种族压

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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