17、利用严肃游戏提升公众科学好奇心

利用严肃游戏提升公众科学好奇心

1. 研究背景与目标

在当今社会,科学已深入到日常生活的方方面面,然而科学家与公众之间的沟通却常常充满紧张感。当科学家向公众抛出陌生且令人畏惧的创新成果时,这些成果往往可能遭到拒绝。例如,许多人拒绝接种疫苗、无视公共卫生指南,或者出现不回收垃圾、破坏环境等行为,这些态度和行为甚至影响到了地方法律、公共政策和政治议程。因此,培养公众对科学的积极态度变得比以往任何时候都更为重要。

本研究旨在确定玩关于特定科学领域的视频游戏是否能提高公众的科学好奇心。研究发现,科学好奇心与对科学的积极态度之间存在着最为稳定的正相关关系,所以将重点聚焦于科学好奇心。

2. 影响公众科学态度的因素
  • 不可改变因素 :研究表明,政治和宗教信仰、教育程度、年龄、性别、地理位置等因素都会影响个人对科学的态度,但其中很多因素是无法改变的,如种族、民族和宗教等,因此本研究未将这些因素纳入考虑。
  • 可改变因素 :本研究重点关注了可改变的因素,包括对科学的信任、科学素养和科学好奇心。
    • 科学素养 :科学素养指的是对科学系统的了解或对科学原理及其对社会可能产生的影响的理解。长期以来,人们认为提高科学素养可以增强对科学的热爱,这也是许多学校引入科学课程的初衷。然而,相关研究结果并不一致。例如,2008 年的一项元分析研究分析了 15 年间 193 个国家调查样本的数据,得出科学素养与对科学的积极态度之间仅有微弱的相关性;2021 年的一项研究比较了美国四个不同群体对转基因生物的态度,也发现虽然知识与对科学
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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