如何在演说中建立沟通的纽带

本文探讨了如何在演说中与听众建立真诚的纽带关系。通过借鉴音乐表演的经验,强调了演说者需用心与观众交流的重要性。无论是演说还是音乐表演,真诚的纽带都是连接表演者与观众的关键。
如何在演说中建立沟通的纽带
此段文字节选自《演说之禅:职场必知的幻灯片秘笈》一书

谈到如何与人建立沟通的纽带的问题时,绝大多数方法并非从学校开设的演讲课或交流课上学得,而是源自我多年以来作为表演者以及观众所积累的经验。我从17岁就开始到爵士乐队参与打鼓,并用挣来的钱让自己大学毕业。我不在乎技术上能将音乐表现得多么美轮美奂,但我清楚地知道,对于任何优秀的表演者而言,他们和观众之间无不维系着一条坚实的纽带。
演奏音乐和做演说都是表演,只是形式不同而已。优秀的演说者和音乐演奏者在和观(听)众交流、分享情感的过程中,无不与他们建立着真诚的纽带关系。最好的交流莫过于被称作为音乐谈话的爵士乐了。有时我甚至发现,我在演奏音乐时更容易和观众建立沟通,因为音乐将所有东西都一览无余地展示给观众,让他们能通过视觉和听觉来感知。音乐之中没有政治,也不存人与人的隔阂。观众能否被音乐打动是一回事,你是否真诚、用心地去演奏则是另一回事。观众的微笑、点头和拍脚等细小动作都在传递着你和他们之间这股紧密联系的纽带。这何尝不是一种交流方式的呢?这种感觉太妙了!
汤姆?格兰特(Tom Grant)出生于美国俄勒冈州的波特兰市,是太平洋西北地区的一位音乐巨匠。人们可以在世界各地(包括我现所居的日本)购买到他的爵士唱片,聆听他的曼妙歌声。汤姆是一位伟大的音乐家,我喜爱和钦佩他的最主要原因是,他在现场演出时表现出的热情、友善以及投入,这些都大大拉近了他和观众间的距离。
我从汤姆?格兰特的现场表演那里学到了许多东西,知道了表演者需要通过音乐演奏向观众表达其深刻的内涵,并与他们建立起纽带关系。这样,观众收获的将不仅仅是表演者奏出的音乐那么简单。
演奏音乐和做演说实质上是相通的。无论是表演者还是演说者都需要和观众建立沟通的纽带,拉近与他们间的距离。没有纽带关系,也就没有对话与交流。无论是介绍一项新技术或医学成果,还是在美国卡耐基音乐大厅演出,你都要努力与观(听)众建立真诚的沟通和联系。
对于汤姆?格兰特来说,表演并不是“我弹奏,你聆听”那么简单。他认为表演是双方的一种互动。2005年,他在接受Smooth Vibes广播频道的采访时说,“音乐能把欢乐同时带给表演者和受众。我演奏音乐,因为这是我毕生的职业。我希望通过我的音乐向观众传递出美好、欢乐和仁爱的精神,并鼓励其尽可能地将它们付诸于实践,从而提高自己的生活质量。”
演说又何尝不涉及表演者(即演说者)和受众(即观众)呢?记住这一点:归根结底,演说不是关于我们(演说者),而是关于他们(听众)的,也包括所要传递的信息。

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【书名】演说之禅:职场必知的幻灯片秘笈(全彩)
【作者】(美)雷纳德(Reyno-lds,G.)著
王佑,汪亮译
【ISBN】978-7-121-07458-5
【出版社】电子工业出版社
【出版日期】2008年11月
【宣传语】
进入21世纪最需要的是沟通、创意构思和讨论的能力。
——全球管理大师、日本战略之父 大前研一
国际畅销书,已被翻译成13国文字,内容被多家世界500强企业采用。
幻灯片与演说设计大师 Garr Reynold,揭示幻灯片时代演说的秘诀。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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