13、生活的艺术与超觉冥想:课程、实践与合法性探究

生活的艺术与超觉冥想:课程、实践与合法性探究

在当今追求身心健康与精神成长的时代,生活的艺术(Art of Living,简称AoL)和超觉冥想(Transcendental Meditation,简称TM)这两种源自东方的修行方式受到了广泛关注。它们不仅提供了独特的课程和实践方法,还在社会中寻求着自身的合法性。

课程与核心实践
  • AoL课程体系
    • 初学者课程 :如今AoL的初学者课程名为“冥想与呼吸工作坊”,也被称为“幸福课程”。该课程为期3天,可在线上或线下参与。课程内容丰富,涵盖了瑜伽呼吸技巧、简单的瑜伽体式和冥想,以及拉维·香卡(Ravi Shankar)的标志性呼吸法——苏达山克里亚(Sudarshan Kriya,简称SKY呼吸)。SKY呼吸是一种有节奏的呼吸技巧,包含轻微的身体动作和计数,被认为能调节身心、帮助练习者应对现代生活压力。
    • 其他课程 :针对初学者,还有“自然三摩地冥想”(Sahaj Samadhi Meditation),这是一种基于声音的轻松冥想技巧;以及“施瑞施瑞瑜伽”(Sri Sri Yoga),教授基本体式、瑜伽休息术、呼吸法和瑜伽知识。对于有经验的学员,“静默计划”(Silence Program)提供了深入学习的机会,该课程以幸福课程的知识为基础,训练学员手印、深度引导冥想“空灵与虚空”以及瑜伽和吠陀智慧。
  • AoL的其他实践 :除了教授SKY呼吸,AoL还组织名为“萨桑”(satsang,意为
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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