13、思想与储备力量:演讲者的成功秘诀

思想与储备力量:演讲者的成功秘诀

1. 储备力量的重要性

想象一下,如果你透支了银行账户会怎样?通常,支票会被拒付;但如果你和银行关系好,支票可能会被兑现,不过你得补上透支的金额。然而,大自然可不会偏袒任何人,它不会给予信用额度,就像汽油箱,汽油用完了,机器就会停止运转。

对于演讲者来说,没有储备就上台演讲,就像驾车者在荒野中长途旅行却没有足够的汽油一样鲁莽。演讲者的储备力量包括对主题的全面把握、思维的敏捷与机智,尤其是即席思考的能力,以及能掌控自身身心力量的沉着自信。

储备力量就像磁铁,它不在于让听众觉得你有所保留,而在于让他们感受到你分享的是观察、阅读、经历、情感和思考的精华。要拥有储备力量,你得有足够的素材“乳汁”来提炼出精华。获取素材有两种方式:一是直接获取,就像从奶牛身上挤奶;二是间接获取,如同从送奶工那里买奶。

2. 敏锐的观察力

有智者说:“一千个能说会道的人中,只有一个会思考;一千个会思考的人中,只有一个有洞察力。”有洞察力并善于思考,就如同从自己的奶牛身上获取牛奶。

比如“克兰福德”的老霍尔布鲁克先生问客人三月的灰树芽是什么颜色,客人不知道,老绅士承认自己也不知道,直到丁尼生告诉他是黑色。亨利·沃德·比彻也说,他在街上遇到的每个人都能为他的布道提供素材,大自然的一切都对他的工作有所助益。

观察力至关重要,却被很多人忽视。我们可以在乘车时观察对面的人,尝试发现他们的习惯、职业、理想、国籍、环境和教育等信息。通过不断练习,我们能获得惊人的成果。将日常的每一件事转化为演讲的主题或例证,用清晰的语言描述所见,我们就能逐渐成为有洞察力的人。

像德·莫泊桑描述的作家那样,

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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