Сенсорики: Кто такие сенсорики — Габен, Наполеон, Дюма и Жуков как типы личности человека

Интуиты и сенсорики. Два типа людей.

В этом посте речь пойдет о двух способах восприятия действительности – сенсорике и интуиции. Каждый человек наделен одним из них в большей степени, а другим – в меньшей. Сенсорика и интуиция решает совершенно разные задачи, поэтому у одного человека не могут быть одинаково развиты обе эти функции. Чем же они различаются?

Интуиты

Интуиты мыслят «глобально», у них абстрактное мышление, направленное от общего к частному. Быстро схватывают суть, мало внимания уделяют деталям. Чтобы понять, о чем речь, интуиту нужно увидеть картину целиком, а нюансы он воспринимает как следствие общей идеи, задумки.

Интуиты — теоретики. В их голове постоянно возникают различные идеи, которые, однако, совсем не обязательно будут реализованы. Для них важнее генерация идей, чем воплощение задумок непосредственно в жизнь. Часто такие люди в своем сознании опережают настоящее время, и их задумки осуществляются уже позже их потомками. Многое из того, что нас окружает, первоначально было идеей интуитов.

Интуиты хорошо видят возможности окружающего мира. Для них естественно продумывать многочисленные варианты и способы, совершая выбор. Из-за этого сам выбор может затягиваться. Все интуиты в той или иной мере обладают способностью к предвидению. Они чувствуют, какие подводные камни может таить в себе ситуация, и способны предупредить окружающих о грозящей опасности.

Интуиты по-особенному ощущают время. Часы для них – это элемент, искусственно созданный людьми, а время как таковое может не иметь к часам никакого отношения. Ощущение времени у интуитов одновременно субъективно и глобально. Они тонко чувствуют подходящий момент, постоянно пребывают в потоке времени, и даже умеют им управлять.

Интуит обладает хорошо развитым воображением, в мечтах он постоянно «перемещается» то в прошлое, то в будущее. Находиться «здесь и сейчас» для него сложнее. Поэтому все интуиты немного рассеяны.

Из-за своей рассеянности интуиты могут быть забывчивы, нерасторопны в быту, невнимательны к своим физическим потребностям. Внешний вид их бывает небрежен, а на рабочем месте и дома обычно присутствует «творческий беспорядок». Интуиту требуется партнер, который взял бы на себя вопросы, связанные с организацией комфорта и уюта.

Сенсорики

Сенсорики обладают конкретным мышлением, которое позволяет им хорошо подмечать детали. Им бывает сложно уловить общую суть, если от их внимания ускользают нюансы. Чтобы понять, о чем идет речь, сенсорику требуются увидеть подробности ситуации, из которых он выстраивает общую картину.

Сенсорик находится «здесь и сейчас», это реалист, твердо стоящий на ногах. Заглядывать в будущее или «застревать» в прошлом ему не свойственно. Он прекрасно чувствует настоящее. В отличие от интуита, сенсорик более собран и сосредоточен на текущих событиях.

Сенсорики – это люди-практики. Они сильны в реализации идей и задумок, именно благодаря им идеи обретают конкретное, материальное очертание в мире. Многое из того, что нас окружает, создавалось руками сенсориков.

Сенсорики хорошо чувствуют качества предметов, одежды, пищи. Способны различать малейшие оттенки во вкусах и запахах. Уверенно организовывают пространство, сильны в вопросах комфорта и эргономики. Они могут почувствовать, что для другого человека будет дискомфортно и сказать ему об этом.

Сенсорики не очень хорошо чувствуют время, и поэтому предпочитают ориентироваться по часам. Переживают, если опаздывают, и поэтому могут предпочесть выйти намного раньше, чем необходимо, чтобы прийти точно в срок.

Из-за того, что сенсорики постоянно отслеживают текущий момент, им бывает сложно заглянуть в будущее, и почувствовать возможности, которые несет в себе ситуация.

Резюме

Интуиты:

• Обладают абстрактным мышлением и хорошо развитым воображением.
• Успешны в генерации идей.
• Прекрасно чувствует возможности, суть, потенциал.
• Исследуют возможные, в том числе и непроверенные методы.
• Хорошо чувствует время, умеет «вписаться в поток».
• «Перемещаются» из прошлого в будущее.
• Не очень практичны, часто рассеяны и забывчивы.
• Бывают невнимательны к своему внешнему виду и своим физическим потребностям.

Сенсорики:

• Обладают конкретным мышлением, хорошо подмечают детали.
• Реалисты и практики, твердо стоящие на ногах.
• Живут здесь и сейчас.
• Доверяют конкретным, проверенным методам.
• Успешны в организации пространства и наведении уюта.
• Не очень хорошо чувствуют время, и не всегда могут им управлять.
• Не всегда видят возможности, варианты решения.
• Внимательны к вопросам здоровья, комфорта, хорошо чувствуют физические потребности человека.

 

Сенсорика в категории «Товары для детей»

Сенсорика. Как люди воспринимают продукты питания — Ева Дерндорфер (978-617-7528-48-6)

На складе

Доставка по Украине

218 грн

Купить

«ТАКнuга» интернет-магазин

Сортер с сенсориками HB 0021

Доставка по Украине

375 грн

Купить

Детский интернет-магазин «Lolly Dolly»

Сенсорики тактильні фігурки розвиваючі для немовлят/купання

Заканчивается

Доставка по Украине

1 049 грн

Купить

Інтернет магазин Toys_kinder_joy

Игра сортер с сенсориками HB 0021 грани с резинками

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

378 — 695 грн

от 31 продавца

474 грн

Купить

Baby Area

Игровой набор для купания «Сенсорики», Limo Toy (HB 0011)

На складе

Доставка по Украине

1 086 грн

Купить

Mi and Ti Toys — интернет магазин детских товаров для развития, игр и развлечения.

Игровой набор для купания (1169)

На складе

Доставка по Украине

480 грн

Купить

Mi and Ti Toys — интернет магазин детских товаров для развития, игр и развлечения.

Текстурные мячики Сенсорики КМ261-261А

На складе

Доставка по Украине

240 грн

Купить

Mi and Ti Toys — интернет магазин детских товаров для развития, игр и развлечения.

Текстурные мячики Сенсорики 1169

На складе

Доставка по Украине

456 грн

Купить

Mi and Ti Toys — интернет магазин детских товаров для развития, игр и развлечения.

Детская игрушка «Сортер с сенсориками» Limo Toy (HB 0021)

На складе

Доставка по Украине

518 грн

Купить

Mi and Ti Toys — интернет магазин детских товаров для развития, игр и развлечения.

Игрушка для купания Сенсорики HB 0011, 20 шт

Доставка из г. Одесса

1 052 грн

Купить

GiftProm

Обучающий набор tts для развития сенсорики Sensory Play Kit (PE10175)

На складе

Доставка по Украине

61 743 грн

43 220 грн

Купить

Sat-ELLITE.Net ➤ ИНТЕРНЕТ-СУПЕРМАРКЕТ

Набор текстурных фигурок для малышей Сенсорики Limo toy HB 0011

Доставка из г. Одесса

1 029 грн

957 грн

Купить

BABY CHOICE

Игра сортер с сенсориками грани с резинками

Доставка из г. Киев

515 — 565 грн

от 3 продавцов

515 грн

Купить

Интернет-магазин «ТуТ Удобно»

Музыкальная развивающая игрушка «Божья Коровка» для развитися сенсорики (зелёный)

Доставка по Украине

490 грн

Купить

Малыш Пыш-Пыш

Музыкальная развивающая игрушка «Божья Коровка» для развитися сенсорики (розовый)

Доставка по Украине

490 грн

Купить

Малыш Пыш-Пыш

Смотрите также

Go Игра сортер с сенсориками HB 0021 грани с резинками

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

677 грн

534 грн

Купить

Интернет-магазин GiftOne

Сортер Limo Toy HB 0021 с сенсориками грани с резинками

Доставка из г. Черновцы

по 564 грн

от 4 продавцов

580 грн

564 грн

Купить

TAX FREE!

Развивающие силиконовые мячики — сенсорики , тактильные мячики, текстурные мячики

Доставка из г. Одесса

165 грн

Купить

Kudessiki

Развивающие силиконовые мячики — сенсорики , тактильные мячики, текстурные мячики

Доставка по Украине

426 грн

Купить

Kudessiki

Гра сортер із сенсориками HB 0021 грані із гумками

Доставка по Украине

490 — 598 грн

от 10 продавцов

518.75 грн

Купить

Игра сортер с сенсориками HB 0021 грани с резинками

Доставка по Украине

581 — 709 грн

от 4 продавцов

581 грн

Купить

Я в шоке!™

Игра сортер с сенсориками Happy Baby «Грани с резинками»

Доставка по Украине

512 грн

Купить

Малыш Пыш-Пыш

Игра сортер с сенсориками HB 0021 грани с резинками Star

Доставка по Украине

664 грн

531. 20 грн

Купить

Интернет-магазин игрушек LOLITA

Развивающие силиконовые мячики — сенсорики , тактильные мячики, текстурные мячики

Доставка из г. Одесса

999 грн

Купить

Kudessiki

Набор текстурных фигурок для малышей Сенсорики Limo toy

Доставка по Украине

1 029 грн

957 грн

Купить

Интернет магазин KOVI

Игра сортер с сенсориками HB 0021 грани с резинками от lamatoys.com.ua

На складе в г. Киев

Доставка по Украине

606 грн

539.34 грн

Купить

Lama Toys — интернет магазин игрушек

Силиконовые кубики разноцветные с цифрами 8 шт Сенсорики

Доставка по Украине

450 грн

Купить

Интернет-Магазин » Natalex «

Деревянная игрушка Лабиринт + бродилка, мелкая моторика, сенсорика, цвет форма, логика

Доставка по Украине

450 грн

Купить

Магазин игрушек Логика

Tts Набор для развития сенсорики Sensory Play Kit

Доставка из г. Киев

43 299 грн

Купить

FIRSTFLOOR — Импортер мировых брендов

Журнал датчиков | Hindawi

Решение проблемы планирования ресурсов мультисенсора для раннего предупреждения о ракетах с помощью гибридного дискретного алгоритма искусственной пчелиной колонии

Вэй Лю  | Чанъюнь Лю | …  | Liangyou Fan

Для решения проблемы планирования ресурсов мультисенсоров в операциях раннего предупреждения о ракетах предлагается стратегия декомпозиции планирования для задач раннего предупреждения о ракетах при совместном обнаружении. Принимая фактор преимущества обнаружения, целевой фактор угрозы и фактор передачи в качестве функции пригодности, мы устанавливаем модель назначения сенсора-подзадачи (SSA) и предлагаем алгоритм гибридной дискретной искусственной пчелиной семьи (HDABC) для решения оптимального решения модели SSA. . Алгоритм HDABC имеет следующие усовершенствования: на этапе инициализации метод кодирования на основе датчиков-подзадач предназначен для уменьшения размерности решения, а эвристические правила используются для получения превосходных популяций для повышения скорости сходимости; на стадии наемной пчелы и пчелы-наблюдателя предлагается стратегия обновления источника пищи, основанная на операции дискретной дифференциальной мутации (DDM), для улучшения возможности поиска алгоритма, а метод выбора адаптивной вероятности на основе сортировки (SAP) применяется для повышения эффективности поиска.

возможности глобального поиска и локальной оптимизации. Проведены имитационные эксперименты в сценариях эксплуатации разного масштаба. Экспериментальные результаты показали, что предложенный алгоритм HDABC может получить оптимальные схемы планирования и имеет лучшую производительность решения при решении модели SSA, особенно в сценариях работы среднего и большого масштаба.

Новый метод ансамблевого прогнозирования землетрясений (EEPM) путем объединения параметров и предвестников

Сумита Мукерджи  | Принима Гупта  | …  | Manoj Chhetri

Основной причиной смерти от стихийных бедствий за последние 50 лет являются не что иное, как землетрясения, которые оказывают негативное экономическое воздействие на мир и уносят тысячи жизней на протяжении многих лет, вызывая разрушения имущества. В этой статье предлагается и реализуется новый метод ансамблевого прогнозирования землетрясений (EEPM) для создания сильного обучаемого (ансамблевого метода), имеющего более высокую точность прогнозирования, меньшую дисперсию и меньше ошибок.

Данные (параметры), которые носят непрерывный характер, собираются в двух странах, Индии и Непале, в течение пяти лет, а геодезические данные (предварительные данные), которые носят категорический характер, собираются в трех странах, Индии, Непале и Кении, в течение пяти лет. конкретные сейсмоопасные районы. Предварительно обработанные данные генерируются путем объединения параметров и исходных данных. EEPM фокусируется на обнаружении точных и лучших ранних признаков землетрясения и определении вероятности возникновения землетрясения в указанном регионе, т. Е. Лучшем прогнозировании и надежности. Результаты EEPM дали лучшую и меньшую дисперсию и меньшую ошибку по сравнению с отдельными методами машинного обучения, а также лучшую точность 87,8% по сравнению с современными ансамблевыми методами. Прогноз землетрясения встревожит не только людей в обществе, но и различные организации, чтобы объяснить соответствующий диапазон магнитуды и динамику возникновения землетрясения.

Модель GloVe-CNN-BiLSTM для анализа тональности текстовых обзоров

Ли Сяоянь  | Родольфо К.

Рага  | Shi Xuemei

В настоящее время социальные сети генерируют огромное количество социальной информации от своих пользователей. Чтобы своевременно понять взгляды людей и сентиментальные тенденции в отношении товара или события, необходимо провести текстовый анализ настроений на основе мнений, высказанных пользователями. Для данных комментариев микроблогов они всегда смешаны с длинными и короткими текстами, что относительно сложно. Особенно для длинных текстовых данных они содержат много контента, а корреляция между словами более сложная, чем в коротком тексте. Чтобы изучить классификацию настроений этих смешанных текстов, состоящих из длинного и короткого текста, в этом исследовании предлагается оптимизированная модель анализа настроений на основе GloVe-CNN-BiLSTM. В этой модели GloVe используется для векторизации слов, а CNN используется для представления символа частичного пробела. BiLSTM используется для построения временных отношений. Данные комментариев Twitter о COVID-19используется в качестве экспериментального набора данных.

Результаты экспериментов показывают, что этот метод может эффективно определять сентиментальную тенденцию онлайн-комментариев пользователей, а точность классификации тональности по полному тексту, полному тексту и короткому тексту может достигать 0,9565, 0,9509 и 0,9560. соответственно, что явно выше, чем у других моделей глубокого обучения. В то же время эксперименты показывают, что этот метод имеет хорошее расширение поля.

Моделирование изменений в землепользовании в городе Сана, Йемен, с помощью MOLUSCE

Эман А. Альшари  | Bharti W. Gawali

Это исследование дало представление о величине разницы между фактическими и прогнозируемыми изменениями на спутниковых снимках Landsat 8 для тематического исследования Саны в Йемене. Классификация LULC была создана с использованием данных, доступных в 2005, 2010, 2015 и 2020 годах. В ней использовался инструмент MOLUSCE для прогнозирования изменений земель для прогнозов на 2010, 2015, 2020, 2025 и 2030 годы. Цели этого исследования: 1) Сравнить фактические и прогнозируемые изменения земель в 2010, 2015 и 2020 годах.

2) Проанализировать и проверить работу инструмента (MOLUSCE). 3) Определить степень влияния изменений земель в 2015 г. на изменения земель в 2020, 2025 и 2030 гг. низкая разница между фактическим и прогнозным 2010 г. до начала конфликта в регионе. 2/ фактические изменения за 2015 год были отрицательными и не поддерживали логическую тенденцию к прогрессу там, где естественно, что человеческий фактор продвигается к нарастающему строительству. 3/идентифицировать изменения прогноза для (2020,2025,2030) зависит от конфликта событий, который показан в результатах изображений 2015 года.

Усовершенствованная система обучения на основе метаданных для оптимизации диагностики неисправностей подшипников при дисбалансе данных

Синьцянь Ху  | Цзюньфэн Ман  | …  | Yi Liu

Интеллектуальная диагностика вращающихся машин с помощью больших данных широко изучалась. Однако из-за изменчивости рабочих условий и сложности маркировки образцов неисправностей трудно получить достаточно высококачественных данных маркировки неисправностей для обучения моделей диагностики неисправностей подшипников в сценариях практического промышленного применения.

Для решения проблемы дисбаланса обучающих данных, вызванного отсутствием выборок неисправностей, предлагается новый метод диагностики неисправностей с использованием металического обучения (MOFD), позволяющий получить решение для диагностики неисправностей подшипников в условиях дисбаланса данных. Во-первых, чтобы увеличить разнообразие выборок разломов, в этой статье предлагается адаптивная синтетическая передискретизация меньшинства по плотности признаков в пространстве (FSDA-SMOTE), которая использует разницу в плотности выборок меньшинств в пространственной области внутри класса в качестве ограничения. подобия локальных соседей для создания новых выборок ошибок для увеличения данных. Кроме того, чтобы усилить способность модели к обучению и эффективность диагностики при ограниченных выборках неисправностей, была построена сверточная нейронная сеть с остаточным вниманием (RA-CNN) для выявления глубоких особенностей сигналов неисправностей, а также стратегия метаобучения, основанная на градиенте параметров. оптимизация была применена к RA-CNN для уточнения процесса обучения диагностической модели. Наконец, надежность предлагаемого метода проверяется экспериментальным анализом общедоступного набора данных пеленга.

Мониторинг эволюции береговой линии вдоль дельты горы Тамамба на северном побережье Кении с использованием спутниковых изображений

Д. Н. Акетч  | К. О. Мито | G. Laneve

Прибрежные зоны являются эпицентром экономической деятельности в большинстве развивающихся стран мира, поэтому они неизбежно изменятся. С развитием технологий мониторинг деградации прибрежных зон с использованием дистанционного зондирования (ДЗ) и географической информационной системы (ГИС) стал важным предметом научных исследований. РС относится к процессу обнаружения и мониторинга физических характеристик области путем измерения ее отраженного и излучаемого излучения на расстоянии (обычно от спутника или самолета), в то время как ГИС представляет собой систему, которая создает, управляет, анализирует и отображает все типы данных.

. В этом документе сообщается об изменении береговой линии Кении за последние три десятилетия с использованием ДЗЗ и ГИС. Литература о хронологической эволюции и ее влиянии на эту береговую линию скудна, и поэтому предполагается, что эта работа вызовет дополнительные исследования факторов, участвовавших в формировании ландшафта вдоль кенийского побережья. Предыдущие отчеты показывают, что исследовательские работы, проведенные вдоль этой береговой линии, проводились путем полевых исследований. Мы сообщаем о проградирующем пляже в дельте горы Тамамба, показанном на мультиспектральных снимках Landsat. Морские экосистемы, прибрежные сообщества и индустрия туризма сталкиваются с серьезной угрозой. Открытие устанавливает, что гидродинамические эффекты и влияние человека являются ключевыми факторами этой угрозы. Это исследование направлено на обнаружение изменения береговой линии с использованием мультиспектральных снимков Landsat 19 года.90 до 2021 г. Для этого береговые линии, относящиеся к этим годам, численно проведены с помощью ГИС и ДЗ в программе ENVI 5. 3. Мы использовали алгоритм максимального правдоподобия для классификации изображений и использовали методологию временных рядов для классифицированных конечных элементов, чтобы сделать вывод о наличии эрозии и нарастания. Используя метод подмножества изображений, были определены и вырезаны области, подверженные эрозии и нарастанию в пределах исходной точки побережья. Паттерны пространственно-временной тенденции этих конечных элементов были эффективно использованы для подтверждения этих результатов. Изменения в распределении конечных членов за 31-летний период оценивались с использованием метода тематических изменений; подход, ранее не применявшийся в этой области исследования. Из классифицированного изображения Mto Tamamba была извлечена площадь покрытия пикселей для каждого концевого элемента. Проверка с использованием данных полевых кампаний дала общую точность 84% и коэффициент каппа 0,79.9. Принимая во внимание, что традиционные методы мониторинга деградации земель на большой площади требуют больших затрат времени и средств; данные дистанционного зондирования, используемые в этом исследовании, предложили в качестве альтернативы дешевые, последовательные, надежные и извлекаемые данные.

Atomos разработала новый датчик видеокамеры 8K

Atomos объявила об успешной разработке нового видеодатчика 8K для использования в кинокамерах и в настоящее время оценивает логистику для коммерческого выпуска.

Эта новость была опубликована в объявлении для инвесторов ранее в этом месяце, но до сих пор оставалась незамеченной, что несколько странно, учитывая грандиозность разоблачения. Atomos не предоставляет подробностей, но сообщает, что завершила разработку собственного видеосенсора 8K «мирового класса», который позволит видеокамерам снимать в сверхвысоком разрешении.

Компания заявляет, что решила отойти от своего типичного хлеба с маслом и перейти к разработке датчиков, потому что, несмотря на то, что на рынке есть множество 8K-телевизоров от Samsung, Sony и LG, создание 8K-контента было « отставание».

«Видео 8K имеет разрешение, в четыре раза превышающее разрешение видео 4K, и дает создателям видео гораздо большую гибкость при увеличении или кадрировании снимков во время редактирования, поскольку результирующий снимок сохраняет четкое разрешение», — говорится в сообщении компании.

Atomos сообщает, что пять лет назад она приобрела права на интеллектуальную собственность и техническую команду у производителя вещательного оборудования Grass Valley с целью разработки передового видеосенсора 8K. Grass Valley в настоящее время управляется группой инвестиционного капитала Black Dragon, которая, по-видимому, не имеет прямого отношения к Atomos, поэтому создается впечатление, что Atomos приобрела определенные технологии у Grass Valley до того, как остальная часть компании была куплена Black Dragon. . PetaPixel обратился к Atomos за большей ясностью.

Разработка сенсора Atomos 8K завершена, и компания заявляет, что в настоящее время активно изучает возможность коммерциализации технологии и ведет переговоры с несколькими неназванными производителями камер, которые, по ее словам, проявили «большой интерес».

Хотя Atomos прав в утверждении об отсутствии 8K-контента, вторая половина аргумента не так сильна. Хотя они существуют, на самом деле не так много телевизоров, поддерживающих 8K, даже в очень высоком классе, вероятно, потому, что, как уже упоминалось, не так много 8K-видео, а также потому, что дисплеи все еще довольно дороги. производить.

Также нельзя сказать, что на рынке уже нет камер, которые могут снимать 8K. Например, и Sony Alpha 1, и Canon EOS R5 C могут снимать видео 8K. Прямо сейчас реальным узким местом является не обязательно доступность датчиков, а готовность создателей фактически инвестировать в оборудование (как для обработки, так и для хранения), которое их поддерживает.

Когда Atomos спросили, является ли добавление разработки датчиков признаком большей диверсификации бизнеса, Atomos отказался ответить конкретно, но сказал, что это дополняет ее текущий бизнес.

«Датчик 8K дополняет то, что Atomos делала исторически (а также не является большим отходом от основных продуктов), и создает возможности для новых каналов получения дохода в очень похожих сегментах рынка, адресованных очень похожим конечным пользователям», компания говорит представитель.

Тем не менее, это большое дело иметь новичка в области разработки сенсоров. В течение многих лет Samsung и Sony доминировали на рынке сенсоров, и лишь немногие другие добились более чем незначительного снижения доли рынка.