《新电影》第29期卷首:出了一口鸟气

本文为《天地英雄》的影评,作者认为该片虽有不足但仍难能可贵,赞赏其豪情与气节的主题,尽管这些元素可能不再符合现代审美。文章对比了去年批评《英雄》的情况,并指出两部影片的不同之处。

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分辨雌性和雄性似乎不是中国这个时代的问题,如果娘娘腔的某个柔软部位价格合适,而奴才在某个关键时刻说话正确,那他们就会在电视频道和娱乐版上成为偶像或者英雄。因此,你不会知道一种充满豪情的东西能不能在中国成为见鬼的“卖点”,但[天地英雄]就是这么个东西,有豪情,或者说只有豪情,它的大漠孤烟、黄沙碧血和刺穿铠甲骨肉的冷兵器,都围绕着那么一股
气节在做,你不知道这股气节是永恒的家什还是已经过时的玩艺,但何平以及姜文(包括所有干活的兄弟)必须有心理准备接受“原来都是扯淡”这么个结果。

  本人喜欢这个片子,是因为我喜欢这种片子的类型,对它的期望就像对男人打架的要求,你只要让我看得过瘾就行了,这里头的众多毛病是无可厚非的,就像一个人学雷锋,知道学就是好孩子,有一次还真拾金不昧了,纵然不是巨款,也值得鼓掌。我就觉得这电影的出发点和方向难能可贵,所以当有哥们说何平在模仿[夺宝骑兵]、[勇敢的心]甚至黑泽明那难望其项背的[七武士]时,我得说它恰是这个片子的最大好处,至少证明又有个男人在中国拍电影。

  去年这个时候在炮轰[英雄],现在想起来还觉得很爽,当你说话的权力意外地得到伸张的时候,你总会觉得很爽。但是炮轰[英雄]的立场是高于电影的,如果在同样高度的立场上看这个[天地英雄],则没什么可说的,它没到任何一种境界的极至(按崔健的逻辑就是,它没到畜生那一级),只是出了一口鸟气。

  尚可
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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