象与骑象人-幸福的假设

幸福心理学
象与骑象人-幸福的假设
1 人的心理是如何运作的-人象对峙
1.1 自我的分裂,使你产生心理冲突
1.1.1 四中自我分裂
1.1.1.1 心灵和身体
1.1.1.2 左脑和右脑
1.1.1.3 理性和感性
1.1.1.4 控制化和自动化
1.1.2 阻碍幸福的3个障碍
1.1.2.1 无能的意志力
1.1.2.2 心理干扰
1.1.2.3 冠冕堂皇的理由(为自己的道德判断盲目辩护)
1.2 是什么令你不幸福
1.2.1 感到不幸的3个原因
1.2.1.1 情感启动效应
1.2.1.2 负面偏好
1.2.1.3 遗传因素(感情风格)
1.2.2 改变思维方式的三种方法
1.2.2.1 认知疗法
1.2.2.2 冥想
1.2.2.3 百忧解(药物)
2 我们如何相处-大象的力量
2.1 互惠
2.1.1 互惠是种本能
2.1.2 互惠的应用
2.1.2.1 以牙还牙
2.1.2.2 用语言造势
2.1.2.3 模仿
2.1.2.4 讨价还价
2.2 自以为是
2.2.1 道德虚伪
2.2.1.1 重视道德表象胜过道德真相
2.2.2 先判断,后找理由
2.2.3 无意识的自我膨胀
2.2.4 认为自己所见即是真实
2.2.5 道德与残暴的成因
2.2.5.1 贪婪
2.2.5.2 野心
2.2.5.3 自尊心太强
2.2.5.4 道德理想主义
3 追求幸福的方法-驭象之道
3.1 幸福来自何处
3.1.1 幸福的两个原则
3.1.1.1 进展原则
3.1.1.2 适应原则
3.1.2 幸福方程式
3.1.2.1 幸福的范围+生活条件+可控的因素
3.1.3 值得改变的外在因素
3.1.3.1 噪声
3.1.3.2 通勤
3.1.3.3 自我掌控感
3.1.3.4 羞愧
3.1.3.5 人际关系
3.1.4 如何寻找幸福
3.1.4.1 掌握自身优势
3.1.4.2 “心流”体验
3.2 爱与依恋
3.2.1 爱与被爱是人的本能
3.2.2 爱能战胜恐惧
3.2.3 依恋是种特质
3.3 心理的成长
3.3.1 逆境发生的时机,对象,强度都适中,对人的成长益处最大
3.4 道德的成长
3.4.1 六种美德
3.4.1.1 智慧
3.4.1.2 勇气
3.4.1.3 仁爱
3.4.1.4 正义
3.4.1.5 自制
3.4.1.6 精神卓越
4 追寻人生的意义-驭象而奔
4.1 灵性的觉醒
4.1.1 社会空间的三个维度
4.1.1.1 亲密关系
4.1.1.2 社会等级
4.1.1.3 神性
4.1.2 道德的三大领域
4.1.2.1 自主权的道德规范
4.1.2.2 群体的道德规范
4.1.2.3 神性的道德规范
4.1.3 敬畏与自我超越
4.2 人生的意义
4.2.1 爱与工作
4.2.2 全情投入
4.2.3 跨层次的一致性
4.2.4 群体选择
4.2.5 超越自我的意义感
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、科研员及从事自动驾驶、机器导航等相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器、无车、无机等系统的高精度定位导航开发;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系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,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,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对工标注的依赖,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经济价值。; 适合群: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架构数据闭环机制的专业士。; 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、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,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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