9、我与我们:职业、群体与通货膨胀

我与我们:职业、群体与通货膨胀

1. 职业与天职

荣格心理学中,职业不仅仅是一种谋生的手段,更是一种天职。真正的个性总是一种天职,它像信仰上帝一样重要,无法逃避。那些拥有天职的人,会听到内心的声音,召唤他们走向独特而有意义的道路。这种召唤并非遥不可及,它可能在不经意间出现,如同撒母耳在主的殿中听到上帝的呼唤一样。

1.1 撒母耳的启示

撒母耳的故事是一个很好的例子。撒母耳在主的殿中睡觉,主三次呼唤他,撒母耳起初以为是以利在叫他。最终以利意识到是主在呼唤撒母耳,并指导他如何回应。撒母耳学会了聆听内心的声音,这成为他日后成为伟大先知的关键。同样,当我们听到内心的召唤时,不应忽视,而应认真对待,因为这可能是我们个性发展的重要契机。

《圣经》章节 描述
1 Samuel 3:2-10 撒母耳在主的殿中睡觉,主三次呼唤他,撒母耳起初以为是以利在叫他。最终以利意识到是主在呼唤撒母耳,并指导他如何回应。

2. 群体的完整性

群体的完整性并不矛盾,而是标志着我们所有人沉浸其中的原始无意识状态。在群体中,个体的内心声音常常被习俗和集体的必要性所淹没,无法真正听到天职的召唤。群体的完整性意味着我们作为社会的一部分,必须在集体中找到自己的位置,但这种完整性也限制了个体的分化和发展。

2.1 群体体验与个体转变

近年来,群体心理工作变

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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