24、Acem冥想:心理学与深度探索之旅

Acem冥想与心理学融合之路

Acem冥想:心理学与深度探索之旅

合作破裂与新框架的诞生

Acem与TM运动的合作结束,这对大多数人来说是一种解脱。有人认为“这次决裂让Acem能够以自己的方式发展”,也有人觉得“很明显AMS(Acem)和SRM(TM运动)是两个截然不同的组织,现在我们可以自由地与TM运动那些牵强的想法和理论保持距离”。

在接下来的几年里,与TM运动的冲突在法庭内外持续存在,但这对Acem的冥想教学方式影响不大。一个主要基于对冥想的心理学理解的新框架正在形成。

冥想心理学的奠基者——Are Holen

Are Holen从青少年时期就对心理学产生了浓厚的兴趣。他如饥似渴地阅读弗洛伊德的精神分析导论讲座,还阅读了挪威第一位心理学教授Harald Schjelderup的书籍,并与学心理学的表姐妹讨论自己的兴趣。他甚至自学了催眠术,还在高中时对同学进行催眠。

他后来既学习了心理学,又学习了医学。1965年开始在奥斯陆大学学习心理学,之后还学习了梵语和医学,直到1978年。1990年,他获得了关于石油钻井平台灾难幸存者创伤后应激障碍的博士学位,并专注于精神病学。他曾在加州大学旧金山分校担任两年研究科学家,1999 - 2000年在斯坦福大学担任访问教授。从1993年起,他在挪威科技大学担任副教授,后来成为正教授,直到2015年退休。

1967年,在Mahesh Yogi位于瑞诗凯诗的静修处进行长时间冥想时,Are Holen开始意识到冥想涉及处理过去和现在的问题。当时很多参与者变得抑郁,他发现他们生活中未解决的问题在长时间冥想中浮现,但他们没有得到处理这些问题所需的帮助。

冥想心理学的系统化发展
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值