大数据时代的爱情

实验人员找来100位大学生,男女各半,然后制作了100张卡片,卡片上写了从1到100总共一百个数字,单数的50张卡片给男生,双数的50张卡片给女生。但他们并不知道卡片上写的是什么数字。工作人员将卡片拆封,然后贴在该大学生的背后。


    实验规则
    大家猜猜会怎么着?
    这个实验设置很简单,就是要男女都能找到适合自己的异性,争取能凑到最大的总和。(奖金金额为编号总和翻10倍)比如,83号男生找到了74号女生配对,那么两人可以获83+74=1570美元的奖金。但如果2号女生找到了3号男生配对,那么两人只能拿到50美元了。


    实验开始
    由于大家都不知道自己背后的数字,因此首先就是观察别人,很快分数高的男生和女生很快被大家找出来了。例如,99号男生和100号女生。这两人身边围了一大群人,大家都想说服他们和自己配成一对。
    “来跟我一起嘛!我会给你幸福的!”
    “我们简直天作之合啊!”
    但人类的一夫一妻制决定了,人不可能同时和N个人配对,因此他们变得非常挑剔,他们虽然不知道自己的分数具体是多少,但他们知道一定是比普通人的要高。为什么?看看围在自己身边的狂蜂浪蝶就知道了,从这些追求者们殷切的眼神中就能够看出来。
    那些碰壁的追求者迫于无奈只能退而求其次,原本给自己的目标是一定要找90+的人配对,慢慢的发现80+也可以了,甚至70+或者60+也凑合着过了。但那些数字太小的人就很悲催了,他们到处碰壁,到处被拒,被嫌弃。
    据一位学生事后表示,在参加了这场游戏之后,他对人生的理解都有了不同。因为他在短短几小时里就感受到了人间的冷暖——他们背后的数字太小了(基本都是个位数),要找一个愿意配对的人简直是难上加难。最后他们想出来的办法无外乎两条路:
    一是大家自己找个差不多的凑合凑合算了,比如5号和6号俩人配成一对,虽然奖金只有110美元,那也好过没有。
    二是和对方商量,如果你愿意和我配对,那么拿到奖金的时候就不是对半分,我愿意给你更多,比如三七分或四六分等等,或者事后再请你吃饭,虽然请客吃饭花的钱肯定多过奖金数额,但是找不到人配对实在是太没面子了。(这个在现实中就有交易婚姻,交易条件包括房子,财产,其他物质不等,代际婚姻,假婚姻等)
    经过了漫长的配对过程,眼看时间就要到了,还有少数人没有成功配对,这些人没办法了,只能赶紧的草草找人完成任务——因为单身一人的话是拿不到奖金的。最后的倒数阶段,没有配对的都胡乱找了个人。当然也有坚持不配对,单身结束游戏的大学生。


    实验结束
    心理学家发现,绝大多数人的配对对象其背后的数字都非常接近自己的数字,换言之中国古人说的“门当户对”还是很有道理的。比如55号男生,他的对象有80%的可能性是50-60之间的女生,俩人数字相差20以上的情况非常罕见。
    你们猜100号的女生的配对对象是谁?好玩的是,100号女生的配对对象竟然不是99号男,也不是97或95,竟然是73号男生,两人相差了27!为什么会相差这么多?原来100号女生被众多的追求者冲昏了头,她采取的策略是“捂盘惜售”(因为她并不知道100是最大值,也不知道自己就是100号),她还在等待更大数字的男人,等到大家都配对完毕,她终于开始慌了,于是她在剩下的男生里找了一个数字最大的,就是那位73号幸运儿。她最后也尝试过去找90+的男生,但是人家都已经有女伴了,让他们抛弃现有的女伴跟她配对并不现实,因为人家已经多少有了点感情(更多的应该是友情),犯不着为了多这点美元就换人。


    学生们还总结出很多经验:
    1、因为人太多地方太小,你并不可能跑去看每个人背后的数字。(圈子,地域限制)
    2、你只要看谁边上围着的人多,谁就是数字较大的人,而那些身边孤苦伶仃门可罗雀的人,肯定是数字小的,通过这个方法你可以立刻筛选出目标对象。(多数决择)
    3、小数字的人追求大数字的人一般都很辛苦,因为要大数字的人接受小数字的人总不是那么甘心,因此追求方要付出更大的努力才行,但更大的可能是你再怎么努力,对方也不理你。 (女神与屌丝)


    这场心理学实验完全就是人类恋爱行为的实验简化版。我们每个人在遇到一个异性的时候,出于本能的就会开始评价对方的价值,这完全是下意识的。但人类的价值非常难评估,没有谁会把数字贴在自己的背后,人们还往往会故意夸大自己的价值。至于夸大的手段、浮夸的工具各种各样。关键的一点是,这个数字其实一直在变化,比如女人随着年纪的增大,这个数字是递减的;而男人随着自身的不断努力,可以从很小的数字增加为很大的数字。这也有了男女黄金年龄分割线之说。
    我们在生活中所遇到的人也远远超过了100个,我们面临的是一个更加复杂的环境,这让我们做出决定的难度成倍增加。正因为选择的难度很大,因此人类进化出了一些很简单的指标,比如,我们更倾向于基于别人的判断来决定自己的判断。
    实验让我们知道,其实爱情是一场精确的匹配游戏,最最重要的是你自身的价值有多高(即背后的数字大小),而你采取什么办法去恋爱其实都是次要的。
    但是和这个实验有个很重要的不同就是:人类社会实在太复杂了——一个人的价值并不是那么容易就能体现出来的。而且我们很难去判别一个人的价值。
    还有一点就是,我们每个人眼中的价值标准都不一样,所以我们可以看到这么多元的爱情。
    当然,你永远别忘了,这个社会的风潮是由“大多数人”去决定的,所以当你看到社会的价值倾向时,你看到的就是大多数人的标准,至于你是否选择跟从,是否选择“继续相信爱情”,那就是另外一门深奥的内容了。
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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