18、青铜时代晚期斯堪的纳维亚南部的黏土、葬瓮与社会差异

青铜时代晚期斯堪的纳维亚南部的黏土、葬瓮与社会差异

1. 引言

近年来,对人类遗骸的地球化学、生物化学和生物分子分析显著增加,为史前社会、人口流动和互动带来了新视角。欧洲青铜时代是一个充满活力的时期,存在着复杂的互动模式。本文旨在通过对斯堪的纳维亚南部青铜时代晚期的墓葬瓮和陶瓷随葬品进行地球化学分析,揭示该时期陶瓷生产与社会的关系。

2. 青铜时代晚期研究与现代科学进展

长期以来,学者们对欧洲青铜时代的远距离交流证据十分关注。当时欧洲社会积极参与各种规模的交换网络,目的可能是获取金属、盐、玻璃和羊毛等当地稀缺资源。这种互动对塑造青铜时代社会起到了关键作用,可能加剧了社会和文化差异,也提供了多层面的灵感。

近年来,青铜时代考古研究发生了范式转变,跨学科方法成为主流,为研究过去提供了新数据。例如,锶同位素和古代 DNA 研究有助于了解人口流动,铅同位素研究揭示了金属供应的多源渠道。现在是从不同角度重新研究已知考古材料的好时机,对特定背景的详细分析有助于更好地理解青铜时代的局部发展和整体情况。

3. 火葬、陶器与社会差异

本文研究的案例可追溯到青铜时代晚期(约公元前 1100 - 500 年),当时火葬是处理死者的常见方式。与土葬时期相比,火葬使考古学上用于判断个体地位和财富的指标减少。但火葬仪式复杂且强大,涉及当地社区和专业知识。随着从土葬到火葬的转变,盛放火化遗骸的葬瓮变得重要,甚至可与死者身体相提并论。

在斯堪的纳维亚南部的青铜时代晚期,人们在陶器表面处理上投入了大量精力。陶器不仅具有装饰功能,其表面处理方式也蕴含着功能和意识形态价值。不仅是“视觉传达性”强的房屋和面部瓮,看似未装饰的瓮也可能

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)机器人导航等领域。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。; 适合人群: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、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 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应用于移动机器人、无人车、无人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,降低对人工标注的依赖,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。; 适合人群: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人士。; 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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