14、后数字时代的崇高体验与神圣相遇

数字时代的崇高与神圣相遇

后数字时代的崇高体验与神圣相遇

1. 后人类知识与神圣相遇问题

后人类知识为在数字时代探讨与神圣相遇的问题提供了概念框架。在数字时代,人类创造的技术、材料和能量流与超越人类的世界元素深度交织,人类与非人类的界限虽未消除但已模糊。在这种相互渗透和生成的概念中,不存在人类影响之外的“外部”,也没有能客观审视整体的视角。任何描述都不可避免地带有人类的印记。然而,谈及神性在某种程度上是对超越特定视角的追求。因此,以这种后人类知识观来描述数字时代的情况,就引发了在强烈的内在现实观中谈论神性的难题。

同时,对世界的关联性和相互嵌入性的认知带来了对世界的伦理责任,这在神学上是至关重要的。仅仅询问上帝是否存在于数字时代的世界是不够的,与神圣的相遇必须带来对世界的爱与转变。认识到世界的激进关联性意味着对世界发展过程的关怀,这可以被视为一种转变,一种对世界充满激情、同情和喜悦的爱的转变,从神学角度看,这是圣灵开启人们对世界中神性内在存在的认知,标志着宗教的转变。

具体而言,问题在于在生命/地理/技术的组合中,如何谈论与神圣的相遇,特别是能带来世界治愈可能的神圣相遇如何与这种转变感相契合。在这个既推动人类超越又使人类低于某种标准的时代,如何找到作为人类的感觉。在广阔而复杂的内在性中,是否存在与超越性的相遇,如果存在,能否对其进行描述。为了更全面地思考这些问题,我们可以引入“崇高”的概念,以尝试认识内在性中超越性的爆发。

2. 崇高概念的历史发展

崇高在哲学和美学领域有着悠久的历史。在西方思想中,它可以追溯到古代哲学家如朗吉努斯,以及中世纪神学家如波拿文都拉。在现代用法中,伯克和康德在18世纪将其塑造为重要的哲学关注点。到19世纪,这个词被广泛用于描述一种审美感性或超越的

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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