SLA By Short Brain

本文介绍了一种颠覆传统英语学习模式的方法——ShortBrain。该方法主张完全抛弃中文思维,像婴儿学习母语那样培养英语思维,实现对英语的自然习得。通过避免将英语翻译成中文的过程,学习者可以直接理解英语并建立起英语与事物之间的直接联系。

暑假正式开始学习已经过了3天了,通过这几天对ShortBrain英语文档的学习,感触颇深。ShortBrain把以往我们用的十几年的英语学习模式彻底打翻,尽管大多数人们并不认同。

我认为ShortBrain的核心用一句话总结就是彻底摆脱“中文思维”,把自己当成一个Small Baby来对待SL(Second Language),更极端一些就是向国外刚学说话的婴儿一样学习英语,培养“英文思维”。举个例子,当让你听一串英文数字“eight six three two three five zero nine eight”时,你听到了什么?86……什么什么……8?这就是你在听的过程中经过了英文→中文→数字的翻译过程,为什么非要翻译呢?为什么当你听到英文的时候脑子里第一时刻反应的不是对应的数字呢?

为什么我们大家学了十几年英语现在让你听一句或说一句英语还这么费劲?就是我们是把它当做知识来学习来记忆而没有真正把英语当成一门语言来Acquire,这就是ShortBrain的核心所在,让你的大脑短路,在接收到英语的信息时直接理解成相对应的事物或情感而不经过中文的辅助,自然而然的就能听懂英语。

想想我们小时候刚学习汉语的时候,是不是先只是听爸爸妈妈说话,慢慢地听得多了之后才开始会磕磕绊绊地说出来,所以我们学英语也讲究学习内容与方式的顺序,只有先有效输入,才能有效输出。只有在听的过程中真正培养了英语思维,才能在后面的学习中如鱼得水。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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