今晚十点!鄂尔多斯将屏霸湖南卫视《天天向上》,美爆全国~

《天天向上》3月31日播出的节目中,凤凰传奇杨魏玲花作为宝藏推荐官,带大家走进鄂尔多斯,体验国家级非遗鄂尔多斯婚礼、欣赏动人的鄂尔多斯音乐、了解蒙医传统疗法,并品尝鄂尔多斯特色美食。

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3月31日晚22:00

3月31日晚22:00

3月31日晚22:00


湖南卫视《天天向上》

整整90分钟全是



#家乡的宝藏# ——鄂尔多斯站

宝藏推荐官凤凰传奇杨魏玲花

将带领观众走进美丽的鄂尔多斯


向大家推荐

「鄂尔多斯婚礼」

「鄂尔多斯音乐」

「蒙医传统疗法」

「鄂尔多斯美食」

……

接下来


今晚节目的

鄂尔多斯婚礼 



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包国庆是鄂尔多斯民俗文化专家

拥有历史学硕士、民族学博士学位

是行走的蒙古族历史文化

和民俗的百科全书


内蒙古五大5A级景区中

两个都在鄂尔多斯

分别是成吉思汗陵和响沙湾


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除了上面这些

鄂尔多斯祭祀文化和鄂尔多斯婚礼

都是国家级非遗

今晚要给大家介绍的就是鄂尔多斯婚礼

大型结婚现场即将上演啦


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鄂尔多斯婚礼是礼仪的集大成者

宫廷文化、民俗文化、

地方文化都融合其中

还有很高的娱乐性

所以鄂尔多斯的观礼项目很受欢迎

鄂尔多斯的婚礼十分讲究

他们会将繁重的仪式歌舞化

献羊祝酒歌、诗情画意的求名问庚等

今天我们的兄弟团和歌手团

都要化身为宾客

一起看看有趣的鄂尔多斯婚礼


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鄂尔多斯的婚礼传承至今

得益于全民都身体力行

保存老祖宗的文化传统

许多姻缘都在歌舞里产生和延续

当然这个时刻最少不了乐器和歌声

 

鄂尔多斯音乐

 

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鄂尔多斯婚礼上有了这么好听的音乐

那更少不了动人的歌声

接下来要介绍的这位是

鄂尔多斯乌审旗最年轻的

短调民歌传承人乌日格


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蒙医传统疗法 


蒙医是中国最古老、最神秘的

医学体系之一

我们这次特意请到了

全国顶尖的蒙医研究院的孟轲院长

和他的两位得意门生


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 布特格勒其和杜日斯噶拉图

是孟院长的大弟子和二弟子

 布特格勒其擅长酥油疗法+茶酒疗法

酥油是奶精华中的精华

通过皮肤进入身体可以营养神经

茶酒疗法是利用茶和酒

以温部分器官而祛病的一种疗法

主要有止痛消肿、温经祛寒,

恢复机体功能的作用


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杜日斯噶拉图擅长蒙医手法按摩


看曾毅的表情就知道有多舒服啦640?wx_fmt=png


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一个地方究竟值不值得去

美食也是很多人考量的标准

所以最后给大家压轴介绍的

就是鄂尔多斯的美食啦

 

鄂尔多斯美食

 

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除了上面介绍的这些

鄂尔多斯更多的宝藏还等着你来挖掘

今晚(3月31日)22:00点

《天天向上》遇见鄂尔多斯

邂逅惊喜之城

来源:湖南卫视天天向上


本期编辑:郭栋640?wx_fmt=jpeg

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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与稳定性,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、状态转移与观测方程构建,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与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;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,重点关注状态预测与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与对比。
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。传统后融合与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与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,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,通过自动化标注与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与经济价值。; 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架构与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、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,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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