伸援手,莫犹豫

经验说:灾后募捐只是炒作和表演罢了。

实验说:积极表现出合作行为可以增强人与人之间的信任感。

看见他人遇到困难,不管对方是不是朋友,我们总会产生同情之心。但是,是否给人家帮一把,心中总会有些疑虑。通常,我们的疑虑来自于对对方的不了解和不信任。如果我们无法确定自己的合作行为将会得到对方的积极回应,就会害怕热脸贴到冷屁股,也害怕自己的努力得不到回报,我们合作的意愿便会降低,产生行动上的犹豫。相反,如果发现他人也有积极合作的意愿,我们迈出合作的第一步的可能性就更大了。

在不了解对方是否会积极合作的情况下,如果我们偏偏还主动做出合作举动,会有什么结果呢?也许,我们的好心会让别人占了便宜,但会不会还有一种可能,我们的合作行为也会激励对方同样做出积极合作的举动呢?

心理学家拉恩(Rahn)在2008年做出的一项研究证实了这个推断。她发现,在双方互相都表现出合作的行为时,人与人之间便会产生信任,这样的信任又会促使人们更多地进行合作。

拉恩对来自47个不同社区的730名居民进行了采访,请受访者对各自的邻居值得信赖的程度打分,并将采访结果与美国2000年的人口普查结果进行了比较。她发现,在2000年美国人口普查结果中反映“合作程度较高”的社区,这里区的居民彼此间的信任程度也比较高。这说明,合作与信任彼此间是互相促进的,相互的合作可以促进人与人之间的信任,而彼此的信任又会鼓励人们做出更多相互合作的行为。

回到本文开头的问题,根据拉恩的发现,合作行为本身带来的结果总会是积极的。所以,不管是否认为他人会做出积极回应,我们都应该毫不犹豫地主动合作。因为只要我们做出了积极合作的行为,对方就会感觉到我们积极的意愿,这样对方做出积极回应的可能性就增加,投之以桃,报之以李,合作就变得相互的了。

合作行为会产生信任,信任又会激发更多合作的行为,帮了别人,也帮自己。所以,他人有难,帮还是不帮,这不是一个问题。没啥好犹豫的,赶紧去帮吧!

 

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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