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感知层最新娱乐体验_什么人一看就是修行人(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-03

感知层

五重修炼：成为更好的自己 𐟌Ÿ通过认知和分析以下五个方面，你可以更好地了解自己，提升自我，成为更好的自己。相信自己的感知，保持独立思考和意识，不断学习和成长，建立良好的人际关系，持续提升自身能力和实力，以及时刻关注自己的内心需求和愿景。这些都是让你变得更强大的关键因素。 𐟔感知层：保持好的形象，举止得体、穿搭得宜，给人良好的第一印象。 𐟎�’色层：深刻理解自己所处的角色和社会期望，更好地融入和贡献。 𐟒𐨵„源层：审视自己的资源，选择并开发有效的资源，这是成功的重要因素。 𐟎“能力圈：关注自己的专业能力、学习能力、掌控情绪的能力等，打造自己的优势。 𐟒–存在感：从内心深处看待一个人，思考自己为何而存在，想成为一个什么样的人，想创造什么价值，也能感知自己或他人的情绪。每一层都是提升自我的关键，只有全方位的修炼，才能发现更好的自己。所以，让我们从这五个层面入手，不断地修炼和提升自我吧！✨𐟒갟𜊊让自己变得更自信、坚强和强大！𐟚€✨

如何用产品经理的视角看待一个人 𐟌Ÿ 用产品经理的视角来看待一个人，其实是一种非常有趣的方式。产品经理通常会用一套完整的框架来分析和理解产品，那么我们也可以用同样的方法来观察和理解一个人。这样做不仅能帮助我们更全面地认识一个人，还能让我们在面对重要关系时做出更明智的判断。情绪的盲点 𐟧 首先，我们要意识到，我们的情绪往往会受到自己最有感觉的那个点的牵制。这意味着我们可能会在某个方面有强烈的认知偏差和情绪偏差。同时，在我们没有强烈感受的方面，可能会有大面积的认知盲点和思维遮蔽。产品经理的视角 𐟓Š 产品经理有一个完整的框架体系，他们用这套体系来相对完整地度量一个产品。我们也可以借鉴这种方法，用产品经理看产品的框架来度量我们对一个人的认识。人和产品的五个层次 𐟏† 浅层：感知层 𐟑€ 当你拿到一个产品时，你会首先注意到它的设计是否美观，质感如何。同样，当你看到一个人时，你会注意到他的形象、身材、相貌和说话方式等。第二层：角色框架层 𐟎튊我们每个人都生活在各种角色中，并被这些角色所驯化。基于表面感知和角色化的接触，我们往往只能看到浅层的关系。深层：资源结构层 𐟒𜊊一个人的资源结构包括他的财富资源、人脉资源和精神资源。这些资源结构会推动一个人不断前进。例如，很多姑娘可能只能基于感知层和角色层与他人交流，或者基于表面数据如存款、房车进行判断，这样很难建立深度关系。第四层：人的能力圈 𐟏… 每个人都有自己的能力圈，这是他们在某个领域或技能上的专长。了解一个人的能力圈，可以帮助我们更好地理解他的价值和潜力。第五层：内核 ❤️ 一个人的内核是他对自己存在感的定义。存在感之于人，就像生存之于动物一样，是触发情绪和推动行动的开关。一个人对自己存在感的定义，决定了他的自我设定和感知，以及他对能力圈的建设和资源的管理。总结 𐟓 通过这五个层次，我们可以更全面地认识一个人。重要的是，我们要看到一个人持续变化的内在动力，以及他对自我存在感的定义和感知。这样，我们才能更准确地判断一个人，并在面对重要关系时做出明智的选择。

小米智能驾驶：端到端技术的深度解析嘿，大家好，我是Milo𐟑‹ 今天我们来聊聊最近几年在汽车智能化领域掀起波澜的端到端小米智能驾驶。随着整车架构的演进，国内市场越来越倾向于采用中央计算平台式集中化架构。而特斯拉作为全栈自研的行业风向标，率先采用了端到端AI大模型技术，实现了各种智能驾驶场景。未来10年内，端到端、AI、大模型技术将成为各大车企智能驾驶发展的趋势。智驾方案：端到端的魅力基于BEV（鸟瞰视图）+ Transformer做特征融合，相较于传统的CNN模型，这种方案具有更好的全局感知能力。利用Transformer大模型可以提取特征向量，在统一的3D坐标系空间（BEV）内做特征融合，还能结合时序信息进行动态识别，最后进行多任务输出，如静态语义地图、动态检测等。智能驾驶系统的核心：感知、规划、决策智能驾驶系统可以分为三个核心部分：感知、规划和决策。视觉感知层：计算机视觉的奥秘 𐟕𕯸‍♂️ 计算机视觉中的物体检测任务通常包含以下组成部分： Input：输入是一幅或多幅图像，可能经过预处理以适应模型的需求，例如归一化、缩放等。 Backbone：特征提取网络的核心部分，负责从输入图像中提取高层次的特征。它通常基于经典的卷积神经网络（CNN）结构，比如AlexNet、VGGNet、ResNet，这些网络通过一系列卷积层和池化层逐层抽象并压缩信息。 Neck：在主干网络之后，这部分网络对不同层级的特征进行整合与优化，有时称为“中间层”或“特征融合层”。 Detection Head：此部分用于预测最终的物体位置和类别。在特征提取（骨干）之后，提供输入的特征图表示。 Output：输出通常是物体检测的结果，包括每个对象的类别标签、置信度分数以及精确的边界框坐标。路径规划层：Occupancy Network的魔力 𐟚—𐟒芊特斯拉的Occupancy Network通过处理摄像头捕捉到的多视图图像数据，来预测三维空间中每个点被物体占据的概率。这一网络模型旨在实现对车辆周围环境的精确建模，从而帮助车辆在没有使用超声波传感器或雷达的情况下（纯视觉方案），也能有效地理解道路场景和进行路径规划。决策阶段：成本优化与最优路径 𐟒𐊊在生成的多条轨迹中，规划器会选择成本最低的那一条作为最优解决方案，以决定车辆接下来的行驶动作，输出规划行驶轨迹。希望这篇文章能让你对端到端小米智能驾驶有个更清晰的认识！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！

如何用碎片时间提升产品思维？最近出差加班，晚上又和直男闹了点别扭，心情有点烦躁。想着重建信任确实需要时间和耐心，于是决定调整一下状态，确保高效沟通。于是，我用了一些碎片时间读了梁宁的产品思维。梁宁用简单的案例讲述了产品背后的逻辑。其实，产品的背后是人的思想和心理活动。产品能力是人生的一种底层能力，它训练我们如何判断信息、抓住要点、整合资源，把自己的价值打包成一个产品，然后向世界交付，并获得回报。梁宁提到，没有任何一个人是完美适配另一个人的成熟产品。我们需要看到的是一个人能够持续让自己变化的内在动力。在漫长的不确定的未来里，明确你们两个人是不是能够一起拥抱不确定，拥抱变化，在变化中变得成熟，彼此适配。所以，如果你只是想要短期关系或者捡现成的，那你只需要看到一个人的感知层和角色层就够了。但如果你打算结婚、投资一个人，或者选择和某个人成为长期的合伙人，那这个人对自己的存在感到底是一种什么样的自我设定和感知，他对自己的能力圈的建设和经营，他对自己的资源的建设和管理才是更重要的。通过这些思考，我逐渐调整了自己的心态，也明白了如何在碎片时间里提升自己的产品思维。希望大家也能从中受益，共同进步！

女孩子必备的7种顶级思维模式 1. 𐟒᩻„金圈法则：杰出的人总是先思考为什么（价值和意义），再考虑怎么做、是什么。 𐟔„10/10/10法则：在做决定时，想想10分钟、10个月、10年后自己会因为这个选择而后悔吗？ 𐟏᤺”大圈层模型：深入了解一个人，可以从感知层、角色框架层、资源结构、能力圈、存在感5个圈层入手。 𐟑‚高效倾听模型：想成为一个好的倾听者？利用好开放姿态和互动！ 𐟘ᦃ…绪ABC模型：你的信念决定了对一件事情的情绪反应。 𐟗‚乔哈里视窗：任何人的沟通中，其实都充满了“盲区”。 ❄冰山模型：你自以为了解的人，可能只向你展示了冰山一角。

去试了一下蓝山智驾版在杭州北部城区的表现𐟑：起因：有一个很要好的朋友现在在长城，刚好中午和他搓完一顿尊贵的萨莉亚[doge]后，被他拉去试试，人家口里说在杭州能力泛化非常好的蓝山城市领航蓝山的CNOA 是用激光雷达+视觉感知，单OrinX 芯片做... 老规矩，总结放在最前面：试驾时间：周末中午下午，拥堵混合通畅路况，下雨，存在人车混流场景全程降级了1次，1次效率接管【非错误变道/错误决策】在杭州北部区域【丁桥】，蓝山CNOA具备完整的可用性，基础横向纵向的控制表现都达到了中等偏上的能力；感知EID 漏检、误检极少，而且车道显示明显带了逻辑推理能力并且对于【可达空间】理解的准确性也非常不错。换句话说：这套CNOA感知层面做的非常扎实，在规控层面非常像华为的ADS2.0，具备高度可用性，考虑到是单OrinX的方案，我个人短暂试驾后，觉得可以给到传统车企自研方案【长城应该是元戎启行做的】非常非常靠前的CNOA落地解决方案之一。具体我将几个场景： -1：在路口左转进入待行区后手动切掉CNOA，静态可以直接再次启动CNOA，一方面说明这套系统的可用范围极大，另一方面也推测该系统在规控层面仍然有不少的规则成分在里面； -2：路口右转场景遇到障碍物会触发不同模式的绕行：远端障碍物绕行会实现类人的绕行；近端障碍物绕行明显有准备-触发-执行的三段式过程，但是整体舒适性表现不错； -3：针对高强度，人车混流场景中触发左转、右转，系统明显会有来回试探、反复的决策跳变，但是整体给人的信心感、安定感还是非常够，不用担心突然触发奇怪规控的场景； -4：针对CNOA状态下，二次修改目的地操作，CNOA会降级成LCC但是立刻会自动恢复CNOA【测试场景为左转等待状态下，2次修改目的地，自动降级LCC，立刻恢复CNOA直行】，整体降级导致的连贯感下降比重极低； -5：规控层面应该上了不少的模型成分，在变道操作中会有老司机一般尝试挤进去，并且会出现连续变道和敏捷变道类操作，针对于拥堵场景可用性较高； -6：全程试驾过程中30分钟，没有触发一脚急刹【都是拥堵场景】，横向纵向控制对比，纵向控制优于横向控制。最后决策控制层面也做得挺扎实的；横向控制ADS味非常重； -7：DMS监管及其严格，脱手监管也非常严格，遇到场景较难的时候，会主动要求提高驾驶员接管状态【好评】，中间触发了一次降级，完全可以接受。 PS： @长城汽车@魏建军非常建议长城这套 CNOA继续迭代，基础工做的扎实，而且整体实用性较高，在杭州能力泛化也做想到可以，基本可以达到无图CNOA阶段较为不错的能力，远超过我本人的预期~ 「自动驾驶」「魏牌蓝山智驾版」「新能源汽车」

在探讨愿2025年的每个人都在感知上幸福多起来的这一主题时，我们首先需明确幸福的多维定义。𐟌ˆ幸福不仅仅局限于物质层面的满足，更多的是精神与情感的富足。随着科技的进步与社会的发展，人们对于幸福的追求日益深入，不再停留于表面。首先，教育水平的提升将促进个体对幸福的深层次理解。𐟓š通过学习心理学、哲学等学科，人们将学会如何调节情绪，如何在日常生活中寻找小确幸，从而在感知层面提升幸福感。其次，科技的进步将为幸福感的提升提供新途径。𐟓𑦙𚨃𝨮𞥤‡、虚拟现实等技术将使人们能够更便捷地体验世界，拓宽视野，丰富精神世界，进而增加感知幸福的渠道。再者，社会环境的改善也是提升幸福感的关键因素。𐟌𓨉便𝧚„生态环境、和谐的人际关系、公平的社会制度都将为个体创造更加有利于幸福感知的外部环境。综上所述，愿2025年的每个人都能在多维度的幸福追求中，实现感知上的幸福多起来，让心灵得到真正的滋养与成长。

服装买手店，未来感空间探索在室内设计中，我们不仅仅是在展示商品，更是在通过空间的气质传递情感和能量。设计师们通过一种陌生化的视角，模拟出一种叙事性的体验，试图在视觉和感知层面上，构建起观者对未来乌托邦世界的想象。这种先锋化的美学处理方式，再次强调了品牌文化的独特性。在这个空间中，体块与体块之间不断变换、穿插、分割，然后又重新组合，形成了一种自由而协调的分布。形、色、质三者融为一体，延展出一种纯粹的美感。人与空间的互动紧密而自然，时光的碎片在此间流转，形成了一种独特的体验。 Design Firm: In-man Space Design Studio Project Name: TMS Designer Clothing Brand - Coffee Shop

智慧水利系统：让供水更智能、更高效！智慧水务，顾名思义，就是在传统水务的基础上，运用物联网、大数据和云计算等新一代信息技术，打造一个智能感知、互联互通、科学决策和协同共享的水务系统。这样一来，我们不仅能保障供水安全，还能高效利用水资源，甚至还能综合治理水环境。基础设施数字化：管网信息的智能化智慧水务的建设离不开信息化，这就像盖房子需要打好地基一样。基础设施数字化是智慧水务的基础，特别是管网信息化建设。目前，我国城市供水管网主要还是靠人工巡检和计算机抄表，工作量大、效率低、成本高。但随着物联网和云计算的发展，数字管网已经成为必然趋势。生产过程智慧化：水厂的智能化改造智慧水厂的核心是生产过程控制，通过物联网技术、云服务和大数据等新一代信息技术，搭建信息化平台。这样一来，生产过程中的环境监测、安全监控等信息就能实时采集、传输和存储，实现智能感知和远程控制。这样不仅能优化生产运营，还能提升运行过程的智能化与信息化。业务流程一体化：多业务场景应用通过智能感知、数据融合和模型分析，智慧水务能为水务企业提供多种业务场景应用，提升整体管理水平。具体来说，包括以下几个方面：数据感知层：实时采集和远程监控水务管理、生产运行过程中产生的海量数据。数据共享层：实现水务各业务部门数据共享，提供统一的数据展示和查询平台。模型应用层：利用人工智能技术实现智能分析决策，提高管理水平和生产效率。管理决策科学化：精细化管理在智慧水务系统中，通过对数据的采集、传输和分析，可以实现水务运行数据的实时监控和分析。这样，系统就能根据用水需求变化自动调节供水压力和水量，根据用水情况调整管网运行模式，根据水质状况调整加药方案，根据水量变化调节设备启停状态，实现精细化管理。服务对象多元化：从公众到政府智慧水务不仅能提升社会服务水平，还能创造出巨大的社会经济效益。除了提供基础服务外，还能通过整合社会资源，打造一个水环境信息共享平台，为政府和公众提供更多有价值的信息服务。总之，智慧水务系统真的是太方便了！它不仅能提升供水安全和水资源利用效率，还能让我们的水务管理更加智能化和高效化。未来，智慧水务的发展潜力无限，值得我们期待！

供应链金融数字化：未来五年发展趋势供应链金融，这种将商流、物流、资金流和信息流整合在一起的金融服务模式，正在经历从1.0到4.0的快速演进。它以核心企业为中心，构建金融供给和风险评估体系，旨在降低成本，提升产业链价值。随着金融科技的深入应用，尤其是物联网、云计算、人工智能和大数据，供应链金融的风控和营销能力得到了显著提升，服务范围也进一步拓展。数字化技术在供应链金融中扮演着关键角色，可以分为四个层级：感知层、数据层、流程层和模式层。感知层通过物联网技术收集信息，数据层利用大数据和人工智能进行分析，流程层通过区块链技术提升透明度，而模式层则通过ICT技术实现信息化管理。这些技术的应用推动了供应链金融从传统业务流程向智能化、自动化的转型。未来五年，中国供应链金融行业规模将保持增长趋势，有望成为全球最大的供应链金融市场之一。预计发展趋势包括：向垂直领域和细分领域发展，深耕特定产业链，提供个性化、灵活的融资产品；人工智能等前沿技术的深度应用，构建信息化智能风控体系；大数据深入应用于行业风控，整合物流、商流、资金流和信息流；订单融资模式的突破，产品显著增加；以及跨境供应链金融的快速发展，为全球供应链贸易提供便捷、高效的金融服务。区块链技术在供应链金融中解决了数据不可篡改的问题，使得核心企业的信用能够逐级传导。物联网提供所需数据和信息，实现高效、透明、安全的运营。人工智能技术如机器人、图像识别、机器学习、计算机视觉等在供应链金融领域的应用逐步增加，以满足实际需求。在供应链金融2.0时代，ERP系统数据的获取和分析是重点，而在3.0、4.0时代，更多依赖互联网交易平台或其他中间方角色的数据源来分析企业经营情况，提高获客效率，解决ERP系统数据不准确的问题。随着风控技术的发展和银行与各平台合作的深入，更多的供应链金融产品将深入到下游链路，为更多下游企业提供资金支持。跨境供应链金融将更加蓬勃发展，为小微企业的跨境贸易提供解决方案，利用供应链路积累的数据和政府数据来控制风险。供应链金融的数字化转型和技术创新将继续推动行业向前发展，为全球供应链提供更高效、更安全的金融服务。

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