4、信念变更中的问题与思考

信念变更中的问题与思考

1. 黑箱内部的问题

1.1 可能世界模型的问题

在基于球体的可能世界修正模型中,原始信念集 K 被假定为所有具有最大似真性的可能世界的交集。这意味着以 K 为子集的所有可能世界都具有同等的似真性。然而,这与我们的直觉相悖。例如,我们当前的信念集 K 既不包含“比邻星 b 有智慧生命”(p)这一陈述,也不包含其否定(¬p)。根据球体模型,包含 K ∪ {¬p} 和 K ∪ {p} 的可能世界是同样似真的,但实际上我们可能认为 ¬p 比 p 更似真。

此外,将似真性概念应用于单个可能世界也存在困难。每个可能世界对于语言中的每个句子 q,要么 q 属于该世界,要么 ¬q 属于该世界,这意味着在这些可能世界中,我们会对语言中的每个陈述都能自信地给出“真”或“假”的判断,这显然不符合我们的实际认知体验。

1.2 成功条件与交集

我们之前讨论了收缩(输入句子的缺失)和修正(输入句子的存在)这两个成功条件,它们都具有在交集下保持的特性。即对于所有非空集合 X,如果 X 中的每个元素都具有某个属性,那么它们的交集 X 也具有该属性。这使得选择 - 交集方法在收缩和修正操作中可行。

然而,并非所有的成功条件都能在交集中保持。例如,在一个法律案件中,检察官指控被告犯有谋杀罪或过失杀人罪。法官苏珊确信被告杀害了受害者,但难以判定是谋杀还是过失杀人。程序法不允许做出析取判决,因此她必须确定被告是犯了谋杀罪(m)还是过失杀人罪(v)。这种信念转变的成功条件可以描述为她要么相信被告犯了谋杀罪,要么相信被告犯了过失杀人罪。这与她已经相信的“被告犯了谋杀罪或过失杀人罪”(m ∨ v)不同。这种信念变化可以形式化为选择修

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值