Показаны записи 491 - 500 из 3694
Что-то думаю над формальным алгоритмом по установке сигнала на амплитуду. Вроде всё не просто, а элементарно, но столько тонкостей сразу наваливается, что прямо как-то еле-еле продвигаться получаться.
Разумно ли для начальной версии программной авто-калибровки сигналов попробовать вот что: берём любой аналоговый сигнал X, измеряем его максимальную амплитуду (например, это будет колебание руки). Сигнал "да" будет некой большей амплитудой. Сигнал "нет" будет некоей меньшей амплитудой. Типа "да" – сильно машем рукой, "нет" – слабо машем рукой (при этом, учитывая мои начальные эксперименты, "сильно" может быть в пределах 10 градусов, а "слабо" в пределах 5 градусов).
При этом надо убедиться:
– ответ "нет" больше нуля на некую пороговую величину D
– ответ "да" больше нуля на величину 3*D
– тогда между "нет" и "да" оказывается достаточно большая нейтральная полоса
Если в какой-то момент времени мы получаем не достоверный (скажем, слишком слабый) сигнал – что делать? Надо ли перекалибровать всю систему заново, или дать субъекту инструкцию повторить ответ?
Или типа такого эшелонированного отката при не разборчивом ответе:
– повторяем вопрос, прося усилить или ослабить сигнал, так чтобы он был чётко различим
– допустим, субъект усилил ответ (далее всё аналогично, если ослабил – только зеркально) – подкрепляем и просим повторить
– если он продолжает откликаться на подкрепления (увеличивает сигнал) – продолжаем повторы, пока он не выйдет на достоверный уровень сигнала
– если вдруг направление сигнала внезапно поменялось (мы попросили более различимый - субъект усилил - мы подкрепили - он ещё немного усилил - ещё подкрепили - внезапно сигнал ослаб, так и не выйдя на достоверный уровень) – изменить формулировку вопроса и повторить весь шаг с начала
– если снова оказались (уже с новой формулировкой) в этом месте корректировки (изменение направления без выхода на достоверный уровень) – перейти на полную перекалибровку сигнальной системы
Разумно ли для начальной версии программной авто-калибровки сигналов попробовать вот что: берём любой аналоговый сигнал X, измеряем его максимальную амплитуду (например, это будет колебание руки). Сигнал "да" будет некой большей амплитудой. Сигнал "нет" будет некоей меньшей амплитудой. Типа "да" – сильно машем рукой, "нет" – слабо машем рукой (при этом, учитывая мои начальные эксперименты, "сильно" может быть в пределах 10 градусов, а "слабо" в пределах 5 градусов).
При этом надо убедиться:
– ответ "нет" больше нуля на некую пороговую величину D
– ответ "да" больше нуля на величину 3*D
– тогда между "нет" и "да" оказывается достаточно большая нейтральная полоса
Если в какой-то момент времени мы получаем не достоверный (скажем, слишком слабый) сигнал – что делать? Надо ли перекалибровать всю систему заново, или дать субъекту инструкцию повторить ответ?
Или типа такого эшелонированного отката при не разборчивом ответе:
– повторяем вопрос, прося усилить или ослабить сигнал, так чтобы он был чётко различим
– допустим, субъект усилил ответ (далее всё аналогично, если ослабил – только зеркально) – подкрепляем и просим повторить
– если он продолжает откликаться на подкрепления (увеличивает сигнал) – продолжаем повторы, пока он не выйдет на достоверный уровень сигнала
– если вдруг направление сигнала внезапно поменялось (мы попросили более различимый - субъект усилил - мы подкрепили - он ещё немного усилил - ещё подкрепили - внезапно сигнал ослаб, так и не выйдя на достоверный уровень) – изменить формулировку вопроса и повторить весь шаг с начала
– если снова оказались (уже с новой формулировкой) в этом месте корректировки (изменение направления без выхода на достоверный уровень) – перейти на полную перекалибровку сигнальной системы
--(2) развиваются сигналы, предшествующие и сопровождающие процесс предугадывания
--Уже сколько раз хочу спросить и вот только сейчас пазл сложился. Левая ладошка чешется - это 90/100% сигнал к получению денег (я говорю только о себе) Это как-то связано с этой темой
Это абсолютно полностью относится к обсуждаемой теме!
или это относится скорее к теме народных примет или даже суеверий.
Уважаю народ и суеверия, но в данном случае они не в теме.
Когда я даже не знаю (сознательно), что должны перевести деньги (не фирмы, а личные), буквально до этого перевода/передачи ладошка начинает чесаться.
Ну, в данном случае ты описываешь скорее не сигнал предугадывания, а "командный" сигнал некоей "финансовой части".
Почему сейчас пишу - вчера вечером и сегодня утром начала чесаться - долго думал и прикидывал и решил, что неоткуда ждать прихода денег))), но буквально сейчас заявился давно исчезнувший друг и вернул долг.
Ааа, стоп, стоп, стоп!
Тогда твоя ладошка подаёт все-таки классический предугадывательный сигнал!
И тут я вспомнил про эту тему.
Самое время.
--Уже сколько раз хочу спросить и вот только сейчас пазл сложился. Левая ладошка чешется - это 90/100% сигнал к получению денег (я говорю только о себе) Это как-то связано с этой темой
Это абсолютно полностью относится к обсуждаемой теме!
или это относится скорее к теме народных примет или даже суеверий.
Уважаю народ и суеверия, но в данном случае они не в теме.
Когда я даже не знаю (сознательно), что должны перевести деньги (не фирмы, а личные), буквально до этого перевода/передачи ладошка начинает чесаться.
Ну, в данном случае ты описываешь скорее не сигнал предугадывания, а "командный" сигнал некоей "финансовой части".
Почему сейчас пишу - вчера вечером и сегодня утром начала чесаться - долго думал и прикидывал и решил, что неоткуда ждать прихода денег))), но буквально сейчас заявился давно исчезнувший друг и вернул долг.
Ааа, стоп, стоп, стоп!
Тогда твоя ладошка подаёт все-таки классический предугадывательный сигнал!
И тут я вспомнил про эту тему.
Самое время.
![[userpic]](http://localhost:4000/images/none.gif)
(2) развиваются сигналы, предшествующие и сопровождающие процесс предугадывания
Уже сколько раз хочу спросить и вот только сейчас пазл сложился.
Левая ладошка чешется - это 90/100% сигнал к получению денег (я говорю только о себе) Это как-то связано с этой темой или это относится скорее к теме народных примет или даже суеверий.
Когда я даже не знаю (сознательно), что должны перевести деньги (не фирмы, а личные), буквально до этого перевода/передачи ладошка начинает чесаться. Почему сейчас пишу - вчера вечером и сегодня утром начала чесаться - долго думал и прикидывал и решил, что неоткуда ждать прихода денег))), но буквально сейчас заявился давно исчезнувший друг и вернул долг. И тут я вспомнил про эту тему.
Уже сколько раз хочу спросить и вот только сейчас пазл сложился.
Левая ладошка чешется - это 90/100% сигнал к получению денег (я говорю только о себе) Это как-то связано с этой темой или это относится скорее к теме народных примет или даже суеверий.
Когда я даже не знаю (сознательно), что должны перевести деньги (не фирмы, а личные), буквально до этого перевода/передачи ладошка начинает чесаться. Почему сейчас пишу - вчера вечером и сегодня утром начала чесаться - долго думал и прикидывал и решил, что неоткуда ждать прихода денег))), но буквально сейчас заявился давно исчезнувший друг и вернул долг. И тут я вспомнил про эту тему.
Вариант (2) с развитием калибровочных сигналов явно рассчитан на субъектов со склонностью именно к такому результату развития навыков предугадывания.
А как можно сформировать/направить эту склонность в нужную сторону?
А как можно сформировать/направить эту склонность в нужную сторону?
Прежде чем пускаться в перипетии калибровки удачливости, следует предупредить о том, к чему она привести. Возможны два исхода:
(2) развиваются сигналы, предшествующие и сопровождающие процесс предугадывания
(3) развивается общая поведенческая эффективность, которая делает субъекта «счастливчиком», «удачником», везунчиком» и т.п.
Стоит подчеркнуть, что вариант (2) противопоставлен варианту (3). В том смысле, что либо одно, либо другое.
Переходные варианты результата калибровки возможны, однако они образуют кратковременно живущие формы, которые без промедления превращаются в тот или иной «допустимый» вариант (2) или (3).
Стоит сравнить варианты (2) и (3) между собой. Вариант (2) с развитием калибровочных сигналов явно рассчитан на субъектов со склонностью именно к такому результату развития навыков предугадывания.
В варианте (2) акцент делается в большей мере на сам процесс. Ну, а вариант (3) сразу нацелен на результат.
(2) развиваются сигналы, предшествующие и сопровождающие процесс предугадывания
(3) развивается общая поведенческая эффективность, которая делает субъекта «счастливчиком», «удачником», везунчиком» и т.п.
Стоит подчеркнуть, что вариант (2) противопоставлен варианту (3). В том смысле, что либо одно, либо другое.
Переходные варианты результата калибровки возможны, однако они образуют кратковременно живущие формы, которые без промедления превращаются в тот или иной «допустимый» вариант (2) или (3).
Стоит сравнить варианты (2) и (3) между собой. Вариант (2) с развитием калибровочных сигналов явно рассчитан на субъектов со склонностью именно к такому результату развития навыков предугадывания.
В варианте (2) акцент делается в большей мере на сам процесс. Ну, а вариант (3) сразу нацелен на результат.
Т.е. калибруется даже количественный сигнал.
И что нам еще надо? :)
И что нам еще надо? :)
Покрутил айфон, запустив встроенную прогу для калибровки датчиков наклона. Точность, буквально, миллиметровая. Ошибка менее одного градуса (т.е. гораздо точнее, чем возможно различить "на глаз"). Попробовал откалибровать сигналы ээ "вручную" – просто пользуясь показателями углов наклона как БОС – вышла заметная разница в амплитуде. Типа 2 градуса наклона – "да", от 5 градусов – "нет".
–В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
–В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Эту = какую? Именно задачу распознавания паттернов в траекториях мыши? Или задачу записывания и проигрывания траекторий, чтобы потом некий человек/оператор распознавал паттерны своей головой?
--Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
--Совершенно верно.
Понятно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
--С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно. Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну что тогда, обсуждаем совместное предприятие? :)
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
--Ну да.
Ну подумаем. Надо каталогизировать все возможные идеи.
--Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
--Ну да.
Ну и бог с ними.
–В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Эту = какую? Именно задачу распознавания паттернов в траекториях мыши? Или задачу записывания и проигрывания траекторий, чтобы потом некий человек/оператор распознавал паттерны своей головой?
--Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
--Совершенно верно.
Понятно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
--С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно. Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну что тогда, обсуждаем совместное предприятие? :)
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
--Ну да.
Ну подумаем. Надо каталогизировать все возможные идеи.
--Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
--Ну да.
Ну и бог с ними.
</>
Re: Решённые наукой и техникой задачи vs не решённые
metanymous в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
--Ну, в этом месте сложность не с моделированием движений. В этом месте сложность в математическом моделировании.
--Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
В те времена мы находили в интернете готовое решение этой задачи.
--Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
--Тут нет двух шагов, это один шаг.
Два.
--Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Совершенно верно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно.
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Ну да.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
Ну да.
--Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
В те времена мы находили в интернете готовое решение этой задачи.
--Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
--Тут нет двух шагов, это один шаг.
Два.
--Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
--Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
Эта онтология у меня в голове. А где твои распознающие программы?
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
В своё время эту задачу решил студент-дипломник факультета инфор. технологий.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Совершенно верно.
--Да, надо.
--Или засекретить :)
С моим уходом это будет засекречено сверхнадежно.
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
--Ну, надо делать то, что: – можем сделать своими силами – займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время) – имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
--М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Ну да.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
Ну да.
Ну, в этом месте сложность не с моделированием движений. В этом месте сложность в математическом моделировании.
Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
Тут нет двух шагов, это один шаг.
Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
–Да, совершенно верно. Я в своём исследовании просто показал, что наличествует огромное число двигательных КАЧЕСТВЕННЫХ (не статистических) признаков в движениях любого субъекта.
–Выше я указал одну такую "фигуру" - "петлю". Таких фигур/признаков в 15 минутной функциональной двигательной пробе любого субъекта содержится несколько десятков. На поверхности.
–В качестве функциональной пробы субъекту было задание 15 минут разглядывать некий сайт.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Да, надо.
Или засекретить :)
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну, надо делать то, что:
– можем сделать своими силами
– займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время)
– имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
Ну, ваш покорный, увы, не специализируется именно на мат. моделировании. Поэтому может разбираться в этой теме не более чем на уровне человека с не самым плохим обще-техническим образованием.
Требуется программа, которая (а) аппроксимирует пиксельные линии в непрерывные "геометрические" кривые (б) классифицирует "геометрические" кривые по онтологическим признакам, например, - "петля". И т.п.
Тут нет двух шагов, это один шаг.
Если есть наперёд заданная онтология, то определять её – решённая (современной наукой и техникой) задача.
Программы, распознающие "жесты мыши", могут распознавать траектории любой степени заковыристости, состоящие из элементарных элементов типа тех же полуколец, отрезков и т.д.
В таком случае это решаемая своими силами задача. Но очень трудоёмкая.
–Да, совершенно верно. Я в своём исследовании просто показал, что наличествует огромное число двигательных КАЧЕСТВЕННЫХ (не статистических) признаков в движениях любого субъекта.
–Выше я указал одну такую "фигуру" - "петлю". Таких фигур/признаков в 15 минутной функциональной двигательной пробе любого субъекта содержится несколько десятков. На поверхности.
–В качестве функциональной пробы субъекту было задание 15 минут разглядывать некий сайт.
Ну, сырая выжимка из этого, как я понимаю, что готовой модели именно "сигналлинга" на этих траекториях пока нет. Или перейти от "онтологии фоновых движений" к "онтологии СИГНАЛЬНЫХ движений" – это тривиальная задача?
Да, надо.
Или засекретить :)
Значительные корреляты физиологии и всё ментальное содержание, которое может быть выражено словами.
Ну, надо делать то, что:
– можем сделать своими силами
– займёт максимум небольшое количество месяцев работ (в свободное время)
– имеет очевидную прямую пользу и ээ потребительскую привлекательность для широкой публики
М.б. под эти критерии подойдёт лучше что-то другое, чем именно рефрейминг.
Приманивать каких-то мега-инвесторов ни смысла, ни возможности (на первом шаге) нет.
Дочитали до конца.