第一道门:认知谦逊——从“捍卫正确”到“拥抱真相”的力量

《智者之路》专栏 · 维度一

如果你不觉得一年前的自己是个蠢货,那说明你这一年没学到什么东西。”  —— 雷·达利欧,《原则》作者

引子:一场关于正确的昂贵代价

2022年,一家国内头部新能源车企的战略会议室里,气氛紧张到近乎凝固。

技术总监陈岩,一位业内公认的技术大牛,正指着PPT上的性能曲线图,语气激动地向CEO林薇和一众高管陈述:我们的下一代车型,必须全线押注最新的固态电池技术!它的能量密度、充电速度,每一项参数都完胜现有的磷酸铁锂方案。任何折中方案,都是战略上的倒退!

他的论证无懈可击,数据详实,逻辑严密。会议室里,多数人都被他的专业和激情所说服,纷纷点头。这似乎是一个显而易见、绝对正确的决策。

然而,CEO林薇在沉默片刻后,并没有直接肯定或否定,而是平静地提出了几个看似外行的问题:
陈总,这些完美的实验室数据,是否包含了在黑龙江漠河零下30度的冬季实测场景?
我们做过调研吗?有多少用户愿意为了这部分极致性能,多支付可能高达30%的购车成本?
如果我们的竞争对手,选择用更成熟、更便宜的技术快速占领主流市场,我们的正确,会不会让我们失去整个战场?

会议室瞬间安静了下来。陈岩的脸上闪过一丝不快,他觉得自己的专业权威受到了挑战。但他无法立刻回答这些问题。

一周后,紧急补做的极寒环境测试报告摆在了桌上——固态电池的性能出现了断崖式下跌。而市场部的用户调研也显示,大部分消费者对价格的敏感度远高于对极限性能的追求。

最终,公司采纳了林薇主导的双路线并行,主流市场优先的方案,避免了一场可能高达数十亿的战略豪赌。

两种领导者的思维空间

在这个场景里,陈岩代表了我们大多数人,尤其是专业人士,在认知上的一个巨大陷阱:捍卫正确来代替探寻真相。而林薇则展现了智慧的第一项,也是最基础的一项品质——认知谦逊


01. 深度剖析:我们为何如此迷恋正确

在开启智慧之旅时,我们推开的第一道门,就是认知谦逊Cognitive Humility)。

它听起来似乎很简单,不就是谦虚吗?但它的内涵远比我们想象的要深刻和反直觉。它不是一种姿态上的客气或性格上的软弱,而是一种深刻的自我认知和思维习惯:清醒地认识到自己的知识是有限的、视角是片面的、结论是可能被推翻的。

可为什么,承认我可能错了这件事,对我们来说如此困难?

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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