破窗理论的组织启示

 多年前,美国斯坦福大学心理学家詹巴斗进行一项试验,他找了两辆一模一样的汽车,把其中的一辆摆在帕罗阿尔托的中产阶级社区,而另一辆停在相对杂乱的布朗克斯街区。停在布朗克斯的那一辆,他把车牌摘掉了,并且把顶棚打开。结果这辆车一天之内就给人偷走了,而放在帕罗阿尔托的那一辆,摆了一个星期也无人问津。后来,詹巴斗用锤子把那辆车的玻璃敲了个大洞。结果呢?仅仅过了几个小时,它就不见了。

  

    以这项试验为基础,政治学家威尔逊和犯罪学家凯琳提出了一个“破窗理论”。理论认为:如果有人打坏了一个建筑物的窗户玻璃,而这扇窗户又得不到及时的维修,别人就可能受到某些暗示性的纵容去打烂更多的窗户玻璃。久而久之,这些破窗户就给人造成一种无序的感觉。结果在这种公众麻木不仁的氛围中,犯罪就会滋生、繁荣。

 

    18世纪的纽约以脏乱差闻名,环境恶劣,同时犯罪猖獗,地铁的情况尤为严重,是罪恶的延伸地,平均每7个逃票的人中就有一个通缉犯,每20个逃票的人中有一个携带武器者。1994年,新任警察局长布拉顿开始治理纽约。他从地铁的车箱开始治理:车箱干净了,站台跟着也变干净了,站台干净了,阶梯也随之整洁了,随后街道也干净了,然后旁边的街道也干净了,后来整个社区干净了,最后整个纽约变了样,变整洁漂亮了。现在纽约是全美国治理最出色的都市之一,这件事也被称为"纽约引爆点"

 

还有一个被称为校园里的"破窗现象":班里新来了一个留级生,由于他的勤奋努力,使得原本想混日子的同学受到震动,学习气氛开始转好,有 时 老师反复强调的重点,有的人或许不以为然,但是他的一句话--这个内容要考试--便会立即引起同学们的高度重视,留级生的话比老师的话还有效!这说明及时修好第一扇被打破的玻璃,能有效阻止"破窗现象"于萌芽状态。

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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