只顾自己说,不顾他人感受

 案例情景

     教育策略

独生子女为我独尊,孩子们看不到别人的优点,找不到自己的缺点,周末小结谈话活动,从不说他人的优点,专挑别人的毛病 ,虽然它可能只是表达他的看法或感受,却一点也不顾忌別人的感受,被批评的孩子有的默默不语;有的瞪眼以对;有的则以牙还牙;还有的因此而不愿上保育院,理由是同学骂了他,造成同伴关系不和谐。

 

提要求、做示范、常鼓励、多练习、偶惩罚学说好听的话:

1.告诉孩子,每个人都有优点和缺点,我们要学习别人的优点。

2.周末小结先说优点再说缺点。

3.学习说說好話,“說好話”是要让孩子学习怎样说好听的话、赞美的话。

4.要求孩子说和别人不一样的好话。

5.教师示范说好话,让孩子说出具体的事件和行为,例如;佳佳爱劳动,因为她会帮忙整理教室。又如;亮亮有爱心,小班的妹妹摔跤,他把妹妹扶起来,还安慰她。

6.鼓励孩子说好话,当孩子说了不好听的话,就请说三句好话来弥补。


From http://www.jxteacher.com/shm/column46203/42df1d96-3781-4cfd-bd6d-3ca0c4e7e9c3.html

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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