7、演讲中的力量:内涵、获取与运用

演讲中的力量:内涵与运用

演讲中的力量:内涵、获取与运用

在演讲和各种公开表达中,“力量”是一个至关重要的因素。一场看似不错但缺乏力量的演讲,就如同一场未能打动观众的戏剧,无法将信息传递给听众,注定难以成功。

什么是力量

力量有内在和外在之分。内在力量是原因,外在力量是结果;内在力量是精神层面的,外在力量是物理层面的。人类的力量源于内心,并向外表达,这与需要外部影响才能爆炸的下濑火药等无生命力量不同。人类力量的真正源泉在于自身,尽管会受到外部刺激的影响,但内在的动力才是根本。

我们不能将人类力量与单纯的物理力量相混淆,也不能把力量的本质与可能伴随它的一些现象混为一谈。例如,大声并不等同于有力量,虽然有时力量可能伴随着噪音,但仅仅靠吼叫永远无法成就一场好的演讲。不过,在某些特定时刻,强大的声音力量可以产生巨大的效果。同样,剧烈的动作也不是力量,虽然力量可能导致剧烈的动作。就像哈姆雷特对演员的忠告,动作要适度,在激情的洪流中要保持节制,避免过度夸张,否则会让有判断力的人感到痛心。

力量既是原因也是结果。内在力量必须先于外在力量,它由四个元素逐步作用组合而成。
1. 信念 :力量源于信念。在有力地表达之前,你必须坚信自己要说内容的真实性、重要性或意义。只有当内容强烈地占据你的信念时,才能抓住听众。正如温斯顿·丘吉尔和罗斯福,无论面对何事,他们暂时都会认为这件事是世上最重要的,以一种“不这样做就灭亡”的方式演讲,这种演讲方式取得了成功。
2. 情感张力 :信念会产生情感张力。观察西奥多·罗斯福和比利·桑迪演讲时的照片,在力量达到高潮时,他们的下颚肌肉紧绷,全身的肌腱线条都很明显。道德和身体力量在强度

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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