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今天想和大家聊聊“强制性专注训练”。 在这近一年干预柠檬的过程中我发现,确实如老詹前辈所说,强制性专注训练对于改善谱系孩子多动、小动作多和注意力不集中的问题,有比较好的效果。 首先请大家理解一个核心点:强制性专注,不是一个具体的项目,而是一种状态。 它指的是孩子在外部环境或任务的要求下,不得不集中注意力的一种状态。最生动的比喻就是“新手开车”——当你第一次上路,会不自觉地紧绷神经、全神贯注;而当你成为老司机,这个过程就变得轻松自动,那种高度专注的状态也就减弱了。 正是基于这个原理,我为柠檬设计的感统项目,其难度是逐步递增的。一旦发现他对当前项目熟练了,“强制性专注”的效果开始下降,我就会适时地增加一点难度,让他的专注力不断被“激活”和挑战。 更重要的是,这种训练绝不只局限于感统游戏中。生活中有无数机会都是“强制性专注”的绝佳训练场——比如第一次学骑自行车、第一次尝试轮滑,任何需要他调动全身心去应对的“新挑战”都可以。 强制性专注是一个强大而实用的工具,能有效帮助谱系孩子克服拖延与分心,去完成那些至关重要却缺乏内在动力的任务。需要注意的是,这种状态与压力相关,因此不应作为培养专注力的唯一方式。理想的模式,是将它与孩子内在驱动的专注力相结合,互为补充。这也意味着,进行强制性专注训练对干预者提出了更高要求。我们不仅要非常了解孩子,以此为基础为他们量身打造外部环境,更要在训练中时刻关注孩子的状态,在保证其安全的前提下,灵活调整挑战的难度。 希望以上的分享能为大家带来启发。关键在于,我们应通过持续不断的实践、观察与思考,为孩子精准地创造出那些属于他们的“强制性专注”时刻。 #自闭症家庭干预 #自闭症小朋友 #专注力训练 #感统训练 #强制性专注训练
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星空4天前
易四方概念车 ⚙️ 核心原理:四电机独立驱动 易四方概念车最根本的变革在于其动力源。它摒弃了传统的单一发动机或中央电机,采用了真正的分布式驱动。你可以把它理解为给每个车轮都配备了一个独立的、智能的“心脏”。 · 独立控制:每个车轮都由一个独立的电机驱动(四台电机的功率均在220-240kW左右),使得车辆可以对每个车轮的扭矩(包括大小和方向)进行极其精准、快速的独立控制。这意味着车轮不仅能提供向前的力,还能提供反向的拉力。 · 深度融合感知:车辆通过多个电机上高灵敏度的传感器(灵敏度比传统轮速传感器提升300倍),并结合其他智能驾驶传感器,持续感知车辆的运动状态和每个车轮与地面的摩擦力。 · 中央计算平台:一个强大的“大脑”(中央计算平台+域控制器)会处理所有感知数据,并毫秒级地计算并指令每个电机该如何输出。 🛑 制动原理:电机反拖实现制动 易四方概念车在展示时移除了传统的刹车卡钳,其制动功能完全由四电机独立驱动系统实现。 · 能量逆向流动:核心原理利用了电机的双重特性——它不仅可以消耗电能输出动力,还能在外部动力的拖动下,将机械能(动能)转化为电能,这个过程称为 “反拖”或“动能回收” 。当驾驶员踩下制动踏板,系统实际上是命令电机输出反向扭矩,抵抗车轮的滚动。 · 精准的轮胎滑移率控制:在制动过程中,系统的“大脑”会基于车辆模型实时计算每个轮胎与地面的最佳摩擦力,并通过精确控制电机的反向扭矩,让轮胎保持在最佳的滑移率状态,从而实现高效、平稳且不抱死的制动效果。官方数据显示,其最大制动减速度可达1g,百公里刹停距离在40米以内。 🛞 转向原理:差动扭矩替代横向拉动 同样地,这款概念车也没有传统的转向柱和转向器。 · 扭矩差速转向:其转向原理类似于坦克或履带式车辆,通过让两侧车轮产生转速差(即差动扭矩)来实现转向。当驾驶员转动方向盘,系统识别到转向意图后,会通过计算模型,控制转向侧的车轮施加较小的向前(或甚至反向)扭矩,另一侧的车轮施加较大的向前扭矩,从而形成转向力矩。 · 接近传统的体验:通过精密的算法控制,车辆可以实现与普通汽车相近的转向手感与精准度,例如其最小转 #dou是好车 #越野车 #仰望
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为什么 Antigravity 将成为 Cursor 杀手 AI 技术和测评达人 Alex Finn 对 Google 最新的超级编程工具 Antigravity 进行了完整、深入测评! 先说结论!他表示 Antigravity 可能是目前最强的 AI 编程工具,比 Cursor 这些老牌产品要狠得多! 而且它完全免费,连想花钱都没地方充。这点放在一堆动辄月费几十刀的竞品里,绝对是降维打击。 Antigravity 的界面很像 VS Code,但它背后藏着一个大杀器:智能体管理器(Agent Manager)。点开之后你会发现,这才是整个开发体验的核心。你可以一口气管理成百上千个智能体,所有项目都能在一个窗口里切换、推进,不用再像以前那样开一堆 IDE、桌面一团糟。日常你只要把需求丢给智能体,它就能帮你搭好应用,还能集中管理和协作,效率提升不是一星半点。 有意思的是,Antigravity 还内置了一个叫 Playground 的功能。随时随地可以新建一个“试验场”,把脑子里蹦出来的点子丢进去,不用新建文件夹、也不怕硬盘里堆满烂尾项目。如果觉得点子不错,随时一键升级成正式项目。对于爱折腾、点子多的人来说,这种流畅的“试错—成型”流程,简直爽到飞起。 说到底,Antigravity 跟其他工具最大不同,是它真的在往 “智能体开发” 这个方向走,不只是给 VS Code 搭个 AI 插件而已。比如它能自己写详细的设计文档,再按文档一步步搭建和测试项目,甚至发现 bug 后能自己修。整个过程中,你基本不用管,偶尔点下 “允许执行命令” 完事了。 速度也是一大亮点。用过 Codex、Claude Code 的人都知道,很多时候生成速度慢得让人抓狂。Antigravity 这次基本做到了又快又稳,体验很接近理想状态。更关键的是,Google 有自己的大模型和生态,理论上能把 Antigravity 跟自家云服务、手机,甚至音箱打通,想象空间巨大。 …… 总的来说,Antigravity 是目前最值得一试的新开发工具。它很可能会重新定义整个 AI 编程的范式。以后写代码,可能真的只是跟一堆智能体说几句话的事,那种传统 “一个人对着一堆窗口熬夜敲代码” 的场景,或许很快就要成为历史了。 #AI编程 #Antigravity #AI技术 #氛围编程 #人工智能
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