《思维转变》week-3 3-3 激情和工作-部分二Passion and Work Part 2

本文探讨了职业发展的π型模式,强调通过激情引导学习第二技能,如工程对于语言学家的影响。实例包括作家Scott Turow和神经科学家圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔的故事。关键点在于平衡职业发展,利用激情增强技能,并结合现实世界需求.

week-3 3-3 激情和工作-部分二Passion and Work Part 2

大多数人认为他们的职业发展是一种“T型”模式。将你的手臂伸出来,这就是一个“T”形。换句话说,你有一个主要技能,这是T的下行部分,你可以通过对其他事物的一些肤浅的了解来补充它。这是我职业生涯的最初方法。我学习了俄语,还学到了一些其他技能,比如如何打字,如何驾驶卡车。当然,挑战是我发现自己没有太多就业机会。

但还有另一种看待职业的形式,由新加坡议员Patrick Tay提出的**“π型”模式**。请注意,这种职业模式有“两条腿”,给你更多的平衡,对吧?而且你有一个主要的技能,比如会计,但你也想用另一个领域的知识来补充,比如咨询。第二技能领域可以与第一技能领域直接相关,或者可以完全不同。如果时间和金钱紧张,你应该尝试用你已经熟悉的东西来建立你的第二个技能。

当我亲自去学习第二技能时,从我军队所见所闻中得到了线索。您拥有更多的技术能力通常意味着您有更多的机会。所以可以获得第二套工程技能,对我来说是一个很大的动力。即使我不认为我对工程有任何激情或才能。令我惊讶的是,当我开始在工程学习中变得更好时,我开始意识到我喜欢工程,我发现了更多东西。我之前作为语言学家的背景,实际上增强了我对工程学的研究和我作为工程师的能力。我学习了关于组块化和交替学习以及刻意练习的知识。换句话说,我学会了如何学习

由于我对语言的热情,使我对工程学有了更有创造性地想法。
有很多例子表明,人们因为自己的激情而成功,只是因为他们不再直接专注于激情,而是开始融入现实世界的考虑
例如,作家Scott Turow最初难以成为作家,所以他去法学院上学。他作为一名律师获得的现实世界专业知识,为他的小说赋予了非凡的力量。此后,他的书籍在全球销售了超过3000万册。

如你所知,我的科学英雄是现代神经科学的父亲,圣地亚哥拉蒙.卡哈尔。Cajal的父亲是一名医生,他希望儿子成为一名医生,但Cajal本人想成为一名艺术家。西班牙在19 世纪60年代,父母和孩子之间的争论与今天的相同。 Cajal的父亲指出,作为一名艺术家谋生几乎是不可能的,但Cajal强烈抗拒。直到后来,Cajal终于意识到现实世界很重要,事实上,他无路可走。最后,他开始将注意力转向努力成为一名医生。但这对他来说非常困难。他在一些重要考试中不及格,但他一直在努力。同时,他从未忘记自己对艺术的热情。事实上,他把艺术激情带入了他的医学研究中,这种激情最终在帮助卡哈尔获得诺贝尔奖中发挥了重要作用。

所以请记住,你可以因为你的激情,为你的工作生涯带来第二个技能,或者因为激情增强或补充你的第一个技能。你可能不得不花一些时间专注于一件事,以便在那个领域深入学习,但你不必放弃你的激情。事实上,您的激情可以极大地提高您的其他技能的创造力。最后,盲目追随你的激情永远不是一个好主意。事实上,看看现实世界,努力追随发展趋势并扩大你的激情。你的生活将更加丰富多彩

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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