讨论,只有在双方智力,阅历差不多的情况下才能进行

作者回忆了成长过程中遇到的三次认知冲突:在学校坚持正确的词汇发音、用事实验证概率论却被否认、工作后对于社会现象的不同见解遭到否定。这些经历反映了个体在集体中坚持自我认知的重要性。

  看到最近论坛上水区关于地震的讨论话题火药味十足,想起从小到大的几次亲身经历:
   1.上小学的时候,全班的同学都说牛仔裤是“牛奶裤”,只有我一个人说是"牛仔裤",和全班同学争论起来,结果是我认输了,因为不认输没法在班里混了;
   2.上初中三年级的时候,我们班没排有8个人,我坐第三排,有一天无聊,我对同桌说:我们第三排和第二排肯定有一个同学在同一月过生日,同桌说不一定,我们争论起来,我怎么分析他也不听,最后实际统计了一下我们两排的生日,我同桌说:那是巧合,实在没有办法说服他;
   3.工作以后,和一个同事说起农民工工资拖欠的根源,这个当时都快30的同事说,就是包工头心黑,我说了自己的观点,人家来了一句:胡扯。

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
在项目风险管理实践中,更准确地进行风险评估可采用以下方法: ### 明确评估基础 - **制定风险概率和影响定义**:依据项目环境、组织和关键相关方的风险偏好与临界值,来制定风险概率和影响定义。项目既可以自行制定具体定义,也可以将组织提供的通用定义作为出发点。例如,如果组织对成本超支的容忍度较低,那么在定义成本风险影响时,轻微超支也可能被定义为高影响[^1]。 - **构建风险分解结构(RBS)**:RBS 是潜在风险来源的层级展现,有助于项目团队考虑单个项目风险的全部可能来源,对识别风险或归类已识别风险特别有用。通过 RBS 可以系统地梳理出项目可能面临的各类风险,为准确评估奠定基础。比如在软件开发项目中,可从技术、人员、需求等维度构建 RBS,清晰呈现不同层面的风险来源[^1]。 ### 运用合适工具与技术 - **概率和影响矩阵**:把每个风险发生的概率和一旦发生对项目目标的影响映射起来的表格,通常由组织设定概率和影响的各种组合,并据此设定高、中、低风险级别。通过该矩阵可以直观地判断风险的等级,确定风险的优先级。例如,当风险发生概率为 70%,对项目进度的影响为严重延迟时,根据矩阵可快速确定该风险为高风险级别[^1]。 - **数据驱动决策**:利用大数据分析和人工智能技术,为风险管理提供数据支持和决策依据。通过收集和分析历史项目数据、行业数据等,能够更准确地预测风险发生的概率和影响程度。例如,分析过往类似软件开发项目中技术难题出现的频率和造成的影响,以此来评估当前项目中技术风险的大小[^2]。 ### 综合多方面信息 - **专家判断**:邀请项目相关领域的专家,根据他们的经验和专业知识对风险进行评估。专家能够凭借其丰富的阅历,对一些难以量化的风险因素做出较为准确的判断。比如在评估新技术应用的风险时,相关技术专家可以提供关于技术成熟度、可能遇到的问题等方面的专业意见。 - **结合相关方风险偏好**:针对每个项目目标,把相关方的风险偏好表述成可测量的风险临界值。在评估风险时,充分考虑相关方对不同风险的承受能力和态度。例如,对于投资者来说,如果他们更倾向于稳健投资,那么在评估项目财务风险时,就需要更谨慎地对待可能导致资金损失的风险因素。 以下是一个简单的 Python 代码示例,用于模拟风险概率和影响的计算以及风险等级的判断: ```python # 假设风险发生概率和影响程度都用 0 - 1 之间的数值表示 risk_probability = 0.7 risk_impact = 0.8 # 计算风险值 risk_value = risk_probability * risk_impact # 设定风险等级阈值 high_threshold = 0.6 medium_threshold = 0.3 if risk_value >= high_threshold: print("高风险,需重点关注并采取应对措施") elif risk_value >= medium_threshold: print("中风险,需适当关注并采取一定措施") else: print("低风险,可进行常规监控") ```
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