第四章 创造力

    创造力来源于想象力,这也是科学巨人爱因斯坦说“想象力比知识更重要”的原因。艺术、科学、医学及工程在本质上是相互关联的,人类的进步需要不断地进行科学探索和工程创造。毋庸置疑,工程和艺术一样,是一个需要创造力的职业。正如创新的艺术给人带来美的享受,而创新的工程则给人带来便利与舒适的生活。
    传统上的创造或发明,大多来自与人类的需求。所以观察并掌握人类的生活、工作及娱乐需求,是发明与创造工作最有效的切入点。
    (1)创造力是不需要通过正规教育获得的,它来自于真实的生活经历。
    (2)发明创造需要不断的验证和完善。
    (3)每个人都可以成为发明家、工程师。
    (4)不要害怕技术瓶颈和难题,具体技术将细节可以让技术专家完成,团队合作非常重要。
    作为未来工程师,工科学生应该从挖掘自身的创造力开始自己的工程学习。这就是工程学导论课程的主要目标。创造性在工程学习和事件中均具有重要的作用。事实上,每个人天生都具有不同程度的创造力,而且,从产生的创造性成果的角度看,人类的创造力又是可以培养和提高的。
    创造性工程师一般具有以下特点:
    1.坚持不懈
    寻找问题的创造性解决方案需要不断的努力。在工作中总会遇到各种各样的问题,一个成功的创造性工程师永不放弃。
    2.多问为什么
    具有创造性的工程师都会对自然和世界充满好奇,他们和科学家一样,总会试图理解世界和自然。通过提出问题,并进行广泛的研究,了解其他工程师如何创造性的解决问题。
    3.永不满足
    创造性的工程师不断地问自己,如何才能做得更好?创造性工程师在午夜周围没有其他车辆时遇到红灯,他不会抱怨,而是思考“怎样开发出一种传感器,检测到我的车然后让红灯变绿?”
    4.从失败或事故中学习
    很多伟大的发现来源于失败和事故。对意外保持敏感,不让自己的头脑受个人情绪控制而变得简单而狭隘。
    5.善于类比
    解决问题的过程是一个反复循环的过程。通过将大量知识关联起来,更容易于找到解决方案。在学习时,可以通过类比来将知识联系起来,从而将信息储存在头脑中的多个区域。最实用的办法是从专利库中寻找类比解决方案,但需要尊重别人的知识产权,因为每一项发明都凝聚着发明者大量的辛勤劳动。
    6,及时归纳总结
    当学习新知识时,创造性的工程师总是试图概括这些信息,与已知的知识形成关联。对于已经达成的最终的结果或阶段性成果,要及时归纳总结并存档,以便未来的工作提供借鉴或打下基础。
    7.定性和定量的分析能力
    8.良好的形象思维能力
    很多创造性地解决发难要求具有空间思维能力。
    9.良好的绘图能力
    10.发散思维能力
    11.广泛的兴趣
    12.挖掘隐藏的信息
    13.遵循自然法则
    工程和艺术一样,是一个需要创造力的职业。正如创新的艺术给人带来美的享受,创新的工程则给人类带来便利和舒适的生活。
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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