19、以论证说服他人:逻辑与辩论的艺术

以论证说服他人:逻辑与辩论的艺术

1. 逻辑与论证的基础

常识是人类共有的认知,它源于普遍的观察和经验,质朴无华且清晰易懂。对于许多年轻演讲者来说,逻辑这个词颇具威慑力,但实际上,逻辑过程即便复杂,也不过是对常识所蕴含真理的技术性表述。逻辑是一门引人入胜的学科,值得演讲者深入研究,因为它阐释了论证和证明所遵循的原则。

论证是通过推理来使人信服的过程。虽然还有其他使人信服的方式,如暗示,但没有什么方法能比提出合理的理由来支持论点更值得尊重。在公平地考量一个问题之前,我们需要从两个方面来思考论证:构建论证和拆解论证。这意味着我们不仅要确保自己的论证结构稳固,能够支撑论点且不被对手推翻,还要敏锐地发现对手论证中的缺陷并加以驳斥。

我们可以对论证进行一般性的探讨,更深入和专业的讨论可参考乔治·P·贝克的《论证原理》以及乔治·雅各布·霍利约克的《公众演讲与辩论》等著作,一些优秀的大学修辞学书籍也会有所帮助。

2. 论证的检验

为了帮助演讲者检验论证的强度、了解证明的形式及使用方法,以及有效地攻击对手的论证,我们可以从以下几个方面来检验论证:

2.1 讨论的问题
序号 检验内容 具体说明
1 是否清晰陈述 明确问题的表述是否清晰,避免模糊不清
2 术语含义是否一致
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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