神奇的数字:7±2

研究表明人的短时记忆容量大致为7±2个组块,这一发现对于理解人类信息处理能力至关重要。它不仅限定了人们能同时处理的信息量,还对团队规模、导航菜单设计等方面有实际指导意义。
部署运行你感兴趣的模型镜像

 

神奇的数字:7±2

神奇的数字:7±2:我们信息加工能力的局限》(The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information)是美国认知心理学家乔治·A·米勒的一篇重要论文,1956年发表于《心理学评论》(The Psychological Review)。

 

 

1956年,米勒最早对短时记忆能力进行了定量研究——“神奇的数字:7±2”。 他注意到年轻人的记忆广度大约为7个单位(阿拉伯数字、字母、单词或其他单位),称为组块。后来的研究显示广度与组块的类别有关,例如阿拉伯数字为7个, 字母为6个,单词为5个,而较长词汇的记忆广度低于较短词汇的记忆广度。通常,口头内容的记忆广度(阿拉伯数字、字母、单词等)强烈取决于朗读这些内容的 时间。其他一些因素也影响到人类标准广度,因此难以将短时记忆或工作记忆的能力限制在许多组块内。但是,Cowan (2001)认为年轻人的工作记忆能力为4个组块(儿童和老人较低)。

 

以上资料来源:维基百科

 

对我们有什么启示

1. 我们同时关注的事情不能太多,一般不能超过七件;

2. 团队成员数量最多七个为好,否则管理效能低下;

3. 网站设计时主导航菜单项最多不要超过七个,否则会迷失、找不到北;

4. 系统设计时划分子系统/模块最多七个左右,否则很容易出现不一致;

5. ...

 

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值