协作 随笔

农学家林格尔曼通过实验揭示了公司规模与员工动力之间的微妙关系,发现随着人数的增加,每个人的贡献反而减少。本文探讨了这一现象背后的原因,并引用了1974年华盛顿大学英厄姆的重复实验,进一步验证了这一理论。实验通过让不同数量的参与者拔绳,观察到动力随人数增加而递减的现象,从而提醒公司管理者关注员工个体动力的保持。
农学家林格尔曼找来20个人拔绳,他设计了测力装置,通过实验统计发现,当一个人拔绳的时候,他能使出全身力气,当两个人的时候呢,开始打折扣,当八个人的时候,每个人所出的力气仅为个人最大力量的一半。有人质疑测力的瞬间八个人并未同步,于是1974年华盛顿大学的英厄姆重复了林格尔曼实验,实验中带有恶搞的性质,拍成电视节目应该很好看。每个人都戴着眼罩,但只有一个人不知情,并且被排在了拔绳队伍的最前面。事实上,随着他所以为人数的增加,他的动力在不断的降低。这个实验告诉我们,当一个公司老板在自豪公司规模的时候,有好多员工正在开心网上偷菜。
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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