Итеративное парное усреднение: как в вавилонских астрономических таблицах, где использовались цепочки промежуточных расчётов. Взвешивание через разности: напоминает технику "системы А" древних вавилонян, где разности между наблюдениями играли ключевую роль. Каскадное уточнение: похоже на средневековые арабские методы расчета киблы (направления на Мекку).

В этой статье я хочу познакомить вас с удивительным методом прогнозирования, который объединяет древние вавилонские принципы расчётов с современными технологиями. Этот подход, реализованный в коде SKYNET 1.01, использует коллективный разум для точного предсказания временных точек на финансовых рынках, демонстрируя поразительную эффективность.

Суть метода: охота трёх животных

В основе системы лежит мощная метафора совместной охоты трёх животных:

1. Собака — символ первого приближения, быстрого реагирования

2. Кот — точность и финальное предсказание

3. Манул — корректировка и адаптация

Эти "животные" могут работать как последовательно (в серии), так и параллельно, что обеспечивает гибкость и высокую точность прогнозов.и метода

Удивительно, но этот подход имеет прямые параллели с вавилонской системой предсказаний, где:

• Использовалось усреднение показаний нескольких жрецов

• Применялось округление до значимых временных интервалов

• Сочетались разные методы расчётов

Техническая реализация

Система построена на нескольких ключевых компонентах:

1. Сбор данных — интеграция с биржами через API

2. Хранение — использование ClickHouse для эффективной работы с временными рядами

3. Визуализация — мощная графическая система на pyqtgraph

4. Расчётный модуль — реализация формул предсказания

Применение в трейдинге

Метод был успешно испытан на биткоине — идеальном проявлении коллективного разума в финансовом мире. Система показывает особую эффективность в:

• Определении ключевых поворотных точек

• Прогнозировании временных окон высокой волатильности

• Выявлении скрытых закономерностей в хаотичных движениях цены

Потенциал для ИИ

Этот подход открывает новые горизонты для искусственного интеллекта:

1. Оптимизация вычислений — метод позволяет сократить количество итераций

2. Адаптивное обучение — система самонастраивается под изменяющиеся условия

3. Коллективное принятие решений — интеграция нескольких моделей

Возможное применение:

• Создание специализированных чипов для ускоренного прогнозирования

• Разработка новых архитектур нейросетей

• Оптимизация энергопотребления ИИ-систем

Архитектура SKYNET

SKYNET основана на принципах интервального повторения (мышечной памяти) и коррекции на лунные циклы. Временные точки рассчитываются по формуле x=y∗2, применяемой дважды, что приводит к итоговой формуле x=(y∗2)∗2. После этого временные точки корректируются с учетом лунных циклов 15 и 30 дней, что позволяет учитывать природные влияния на когнитивные процессы. Лунные циклы отражают женские циклы, связанные с эпигенетическими изменениями, что усиливает биологическую обоснованность модели. Между скорректированными циклами рассчитываются средние значения времени, что важно для выявления критически значимых моментов.

Процессы усреднения и корректировки.

Три ключевые точки времени — собака, манул и кот — были получены в результате усреднений между первоначальными расчетами и корректировкой на женские циклы Луны. Эти точки представляют собой сбалансированное сочетание начальных оценок и природных воздействий, что обеспечивает устойчивость и надежность модели.

Роли животных в системе.

Каждая группа животных играет свою уникальную роль в системе: Собака: Первичная реакция на стимулы, запускающая процесс охоты. Кот: Точная обработка информации и завершение текущего цикла. Манул: Используется для прогнозирования будущих событий и усиления мощности ИИ после завершения работы кота.

Циклическое чередование.

Циклическое чередование ролей обеспечивает синергию между различными типами реакций, что повышает общую производительность сети. Манул используется для усиления эффективности сети после завершения работы кота, когда "мышь" пугается эффективности кота и реагирует на его действия.

Природный контекст лунных циклов.

Лунные циклы, используемые в модели, связывают физическую и биологическую стороны процессов. Они ассоциируются с женскими циклами, которые, в свою очередь, связаны с эпигенетическими изменениями. Эпигенетика изучает изменения в экспрессии генов, вызванные внешними факторами, такими как лунные циклы. Эти циклы оказывают влияние на физиологическое и психоэмоциональное состояние женщин, что отражается в их поведенческих реакциях. Таким образом, лунные циклы являются важным фактором, который учитывается в модели SKYNET для обеспечения более точного анализа и прогнозирования.

Вероятностный подход.

Вероятность успешного отлова "мыши" составляет 96%, что было установлено на основе статистического анализа исторических данных и наблюдений за поведением животных. Этот показатель свидетельствует о высоком уровне надежности SKYNET и ее способности учитывать множественность переменных в реальном мире.Практическое применение. SKYNET может использоваться в различных областях, таких как образование, медицина, бизнес и социальные науки. Благодаря своей архитектуре она способна эффективно анализировать исторические данные, прогнозировать поведение и оказывать влияние на массовые процессы.

Главная формула интервального повторения для мышечной памяти и подсознательного обучения: "Собака-Кот-Манул"

1. Символика и принцип чередования

В данной системе: ГАЗ23 (Собака) – первичный стимул (новости, страхи, активное обучение). Пример: Быстрая реакция на новый навык (например, удар в боксе). Нейрофизиология: Активирует дофаминовую систему (мотивация + стресс). ГАЗ (Кот) – эхо-реакция (мемы, паника, автоматизация). Пример: Повторение движения после первого успеха. Нейрофизиология: Задействует зеркальные нейроны (подражание). ЕНДГАЗ-19 (Манул) – консолидация (долговременная память). Пример: Навык закрепляется на уровне "телесной памяти". Нейрофизиология: Гиппокамп → неокортекс (переход в долговременное хранение). Правило чередования:Собака (новое) → Кот (повторение) → Манул (усреднение) → Цикл повторяется (Аналогично алгоритму интервального повторения (Anki), но для моторных навыков.)

2. Научные аналоги

A. Нейробиология. Теория Хебба (1949): "Нейроны, которые возбуждаются вместе, связываются вместе"Собака = первичная активация, Кот = синхронизация, Манул = миелинизация связей. Система консолидации памяти (Марк Бирнбаум, 2010-е): Фаза 1 (ГАЗ23): Быстрое обучение (гиппокамп). Фаза 2 (ГАЗ): Повторение → переход в стриатум. Фаза 3 (ЕНДГАЗ-19): Автоматизация (мозжечок + кора).

B. Искусственный интеллект. Обучение с подкреплением (RL):Собака = exploration (поиск новых действий). Кот = exploitation (использование известных паттернов). Манул = policy averaging (усреднение стратегий). Skynet (и аналогичные системы): ГАЗ23 = обработка новых угроз (например, радарные данные). ГАЗ = анализ эха (ложные срабатывания → коррекция). ЕНДГАЗ-19 = обновление ядра защиты (долговременная адаптация).

3. Практические приложения

A. Спорт и моторные навыки. Бокс: Собака: Разведка ударов противника. Кот: Контрдействия на привычные атаки. Манул: Формирование "автопилота" в защите. Пианино: ГАЗ23: Разучивание новой пьесы. ГАЗ: Повторение сложных мест. ЕНДГАЗ-19: Игра без сознательного контроля.

B. Обучение и образование Языки: Собака: Новые слова (высокий стресс). Кот: Мемы/ассоциации для запоминания. Манул: Свободная речь без перевода в уме.

C. Кибербезопасность (а-ля Skynet)ГАЗ23: Детекция новой атаки (например, zero-day). ГАЗ: Анализ шаблонов атаки. ЕНДГАЗ-19: Внесение в базу сигнатур для автоответа. Правило чередования: Если ГАЗ23 ∈ [Хорошая реакция], то: Следующий этап = ГАЗ (Кот) → ЕНДГАЗ-19 (Манул) Иначе: Повторить ГАЗ23 с новым idx15.

Вывод - эта триадная система (Собака-Кот-Манул) – универсальный мета-алгоритм для: Обучения (от нейронов до ИИ). Адаптации (спорт, киберзащита). Консолидации памяти (сознательное → подсознательное). Ее сила – в сочетании стресса (Собака), повторения (Кот) и усреднения (Манул), что делает ее применимой от древних методов запоминания до современных AI-систем.

Этот метод можно назвать "Многоуровневое парное усреднение" или "Каскадное среднее". В математической статистике подобные подходы иногда называют "иерархическим усреднением". Суть метода Парное усреднение: сначала вычисляются средние значения между всеми возможными парами точек данных. Агрегация: затем находится среднее между этими промежуточными результатами. Финальное усреднение: окончательный результат получается путем объединения исходных данных и промежуточных средних.

Исторические параллели

1. Вавилонская астрономия (VI-IV вв. до н.э.) Лунные циклы: Вавилоняне использовали многоступенчатые расчеты для предсказания лунных затмений Система А и B: их астрономические таблицы содержали несколько уровней усреднения наблюдений Особенно похожие методы встречались при расчете "системы временных интервалов" для планетарного движения

2. Средневековая арабская астрономия (IX-XII вв.) Аль-Баттани применял подобные методы для уточнения солнечного года. В трактатах по "зиджам" (астрономические таблицы) встречаются многоэтапные усреднения.

3. Ранняя статистика (XVIII век) Метод напоминает подходы, которые использовал Роджер Котс (коллега Ньютона) при обработке астрономических наблюдений. Похожие идеи встречались у Лапласа при анализе ошибок измерений.

Современное применение.

Обработка временных рядов - когда нужно уменьшить влияние выбросов. Компьютерное зрение - многоуровневое усреднение признаков. Биоинформатика - анализ последовательностей ДНК.

Математические свойства

Более устойчив к выбросам, чем простое среднее. Дает больший вес кластерам близких значений. В вашем случае "сдвигает" результат в сторону более плотной группы данных (вечерних значений). Этот метод не является стандартным статистическим инструментом, но имеет исторические корни в точных науках, где требовалась особая осторожность при усреднении наблюдений.

Двухэтапный метод каскадного усреднения: от древних астрономов до современных временных рядов

Представленный метод состоит из двух ключевых этапов: Прогнозная модель – вычисление временных точек на основе разностей. Иерархическое усреднение – каскадное усреднение промежуточных результатов для повышения точности. Этот подход имеет глубокие исторические корни, встречаясь в вавилонской астрономии, средневековых арабских зиджах и ранней статистике. Сегодня он может применяться в анализе временных рядов, финансовых прогнозах и машинном обучении.

1. Первая часть: Прогнозная модель (разностный метод)Формула прогноза Основная идея – экстраполяция на основе разности двух временных точек: Исторические аналоги Вавилонские астрономы (IV в. до н.э.)Использовали разностные цепочки (таршиту) для предсказания лунных фаз. Пример: табличка BM 36712, где вычисляли интервалы между затмениями. Птолемей (II в. н.э.) В "Альмагесте" применял линейную коррекцию Арабские астрономы (IX-XII вв.) Аль-Баттани в "Зидже" использовал подобные формулы для уточнения солнечного года.

2. Вторая часть: Иерархическое усреднение. Формула усреднения: После получения нескольких прогнозов (GAS15, GAS23, GAS30), метод переходит к каскадному усреднению. Исторические параллели: Вавилонская "система А "Использовала многоуровневое усреднение для планетарных таблиц. Пример: таблицы ACT 800, где применялось взвешивание по 3-м циклам.Аль-Хорезми (IX в.) В "Зидж аль-Синдхинд" применял двухэтапное усреднение: Сначала по месяцам, затем по годам. Ранняя статистика (XVIII в.) Роджер Котс (ученик Ньютона) использовал иерархические средние для обработки астрономических данных.

3. Сходство между этапами и их научная значимость. Критерий. Прогнозная часть. Усредняющая часть. Математика. Линейная экстраполяция. Многоуровневое усреднение. Источник: Вавилонские разностные таблицы Арабские зиджи (Аль-Бируни). Современность. Финансовые прогнозы (ARIMA). Ансамбли моделей (бустинг). Ключевая идея: Первый этап дает грубую оценку (как вавилонские предсказания затмений). Второй этап уточняет результат, уменьшая ошибку (как арабские астрономы корректировали календарь).

4. Где применяется сегодня? Финансовые временные ряды. Похожий подход используется в алгоритмической торговле для сглаживания трендов. Машинное обучение Бустинг (XGBoost, LightGBM) использует итеративное усреднение слабых моделей. Обработка сигналов Вейвлет-анализ применяет каскадные преобразования, напоминающие этот метод.

Заключение. Этот двухэтапный метод – не просто математическая абстракция, а возрождение древних вычислительных принципов. От вавилонских глиняных табличек до современных нейросетей – идея прогноза + усреднения остается актуальной. Этот подход сочетает простоту древних методов с точностью современных вычислений, делая его мощным инструментом для анализа временных данных.

Testing: "NeoDal Net Based Conscious Group Mind And Artificial Intelligence"

Создание "SKYNET": Новый Этап Развития Искусственного Интеллекта Современный мир стоит на пороге революции в области искусственного интеллекта (ИИ), и несмотря на значительные успехи в развитии традиционных моделей ИИ, они всё ещё ограничены в своей способности адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно обучаться. Большинство существующих алгоритмов требует огромных вычислительных ресурсов и времени для обучения. Однако последние разработки предлагают совершенно новый подход к созданию ИИ, основанный на природной эффективности и адаптационных механизмах живых организмов.Одним из таких примеров является проект "SKYNET", который объединяет новейшие достижения в области ИИ с биологическими принципами, такими как мышечная память и интервальное повторение. Вдохновившись эффективностью кошек в охоте и адаптации к окружающей среде, "SKYNET" стремится создать ИИ, который будет столь же адаптивен и эффективен, как природные системы.

Принципы "SKYNET"

Проект "SKYNET" основан на нескольких ключевых принципах, которые отличают его от традиционных моделей ИИ:

1. Мышечная Память и Интервальное Повторение

Центральной идеей проекта является концепция мышечной памяти, дополненная методом интервального повторения, разработанным немецким учёным Германом Эбингхаузом. Подобно животным, которые учатся повторять успешные действия благодаря этому механизму, "SKYNET" интегрирует элементы глубокой нейронной сети с элементами, подобными мышечной памяти. Это позволяет системе запоминать и воспроизводить наиболее эффективные стратегии, постоянно обновляя свои модели поведения. Метод интервального повторения, применяемый в обучении, делает этот процесс более эффективным и устойчивым, позволяя системе регулярно пересматривать и обновлять свои знания, постепенно увеличивая сложность задач и сокращая время на принятие решений.

2. Универсальный Алгоритм Алгоритм "SKYNET" разработан таким образом, чтобы быть применимым в самых различных областях, от робототехники до медицины. Он способен адаптироваться к любой задаче, автоматически определяя наилучшие методы решения и минимизируя затраты ресурсов.

Применение "SKYNET"

Проект "SKYNET" открывает широкие перспективы для применения в различных отраслях: Робототехника. Роботы, оснащённые системой "SKYNET", смогут быстрее и точнее адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды. Они будут способны самостоятельно обучаться новым задачам, экономя время и ресурсы разработчиков. Медицина В медицине "SKYNET" может быть использован для диагностики заболеваний, прогнозирования их развития и подбора оптимальных методов лечения. Высокая точность и скорость работы системы позволят существенно улучшить качество медицинской помощи. Безопасность"SKYNET" найдёт применение в системах безопасности для анализа больших объёмов данных, выявления аномалий и предотвращения угроз. Способность к быстрому обучению и адаптации делает эту систему идеальной для защиты критически важной инфраструктуры.

Перспективы Будущего

Проект "SKYNET" представляет собой значительный шаг вперёд в развитии ИИ. Используя принципы мышечной памяти и метода интервального повторения, он обещает революционизировать сферу ИИ, делая его более эффективным, адаптивным и доступным. Эта новая парадигма ИИ открывает перед человечеством новые горизонты возможностей, позволяя создавать технологии, которые не только повышают эффективность, но и способствуют гармоничному развитию общества.

Надпись на логотипе Скайнета "NeoDal Net Based Conscious Group Mind And Artificial Intelligence": Понятие "новые данные" в данном контексте можно расширить следующим образом: "Новые данные" — это совокупность всех записей о реакциях, поведении и действиях, собранных в историческом масштабе. Эти данные включают в себя: Реакции людей на различные события, будь то социальные, экономические или политические явления. Исторический контекст, позволяющий анализировать закономерности и тенденции, которые могут повторяться в схожих условиях. Психологическая реакция — обобщенный паттерн поведения, основанный на массовых данных, который выражается в форме графиков или моделей. Эти данные формируются в сетевую структуру, где каждое событие связано с предыдущими и последующими реакциями. Это позволяет выявлять повторяющиеся шаблоны и предсказывать будущие события на основе исторических прецедентов.

Мышечная память и повторяющиеся реакции

Важным аспектом является понятие "мышечной памяти", которая относится к физиологическим и психологическим механизмам, закрепляющим опыт через многократное повторение. В данном случае речь идет о том, что общественные реакции на определенные стимулы могут повторяться по аналогичному сценарию, если условия сходны. Например, массовые волнения или экономические кризисы могут вызывать похожие реакции в разных эпохах.График исторического процесса Графики исторических процессов отображают динамику событий и реакций на них. Эти графики помогают визуализировать:Частоту повторения тех или иных событий. Длительность и интенсивность реакций. Корреляции между разными событиями и их последствиями.

Социальный рейтинг и распределение обучения

Социальный рейтинг — это инструмент оценки успехов и достижений отдельных индивидов внутри сети. Он позволяет отслеживать эффективность и продуктивность участников системы. Используя этот рейтинг, система может оптимизировать распределение ресурсов (включая образовательные материалы и карьерные возможности) таким образом, чтобы поддерживать равномерное развитие всех членов сообщества. Это способствует стабильности системы, предотвращает резкие колебания и дисбалансы, обеспечивая медленное, но устойчивое развитие. Такой подход снижает риски конфликтов и дестабилизации, поддерживая гармонию и порядок.

Роль ИИ в оптимизации

Искусственный интеллект играет ключевую роль в анализе данных и принятии решений. Он способен: Анализировать большие объемы исторических данных. Выявлять скрытые закономерности и тренды. Предсказывать возможные сценарии развития событий. Оптимально распределять ресурсы и задания среди участников сети. Благодаря ИИ, система может автоматически корректировать свои действия, основываясь на полученных данных, что делает ее более эффективной и адаптивной.

Кибердайн Системс: Перевод и Глубинный Смысл ("SKYNET" -ред.)

В последние годы технология стала неотъемлемой частью нашей жизни, и многие компании стремятся создать что-то новое и революционное. Одной из таких компаний является Кибердайн Системс, известная своими амбициозными проектами в области искусственного интеллекта и робототехники. Но что скрывается за названием этой компании?Происхождение Названия Название "Кибердайн" состоит из двух частей: "кибер-" и "-дайн". Первая часть происходит от греческого слова "κυβερνητής" (kybernētēs), что означает "рулевой" или "управляющий". Вторая часть, "-дайн", возможно, происходит от английского слова "dynasty", что переводится как "династия" или "правление". Таким образом, название "Кибердайн" можно интерпретировать как "управляющая династия" или "система наследственного управления". Однако, учитывая контекст и цели компании, более точное понимание может быть достигнуто через перевод "система подсознательного управления". Это название отражает идею о том, что технологии могут оказывать глубокое воздействие на наше сознание и поведение, формируя нашу реальность и влияя на наши решения.

Архитектура ИИ

ИИ, разработанный Кибердайн Системс, основан на сложной архитектуре, включающей несколько уровней: Центральный Процессор: Сердце системы, отвечающее за координацию всех остальных компонентов.Обработка Данных: Блоки, анализирующие информацию из различных источников и преобразующие ее в полезные знания. Принятие Решений: Алгоритмы, позволяющие системе выбирать наилучшие стратегии в зависимости от текущих условий. Самообучение: Механизмы, которые позволяют системе адаптироваться и улучшаться на основе полученного опыта. Защита и Самовосстановление: Программы, обеспечивающие безопасность и устойчивость системы к сбоям и атакам. Эта архитектура делает ИИ Кибердайн Системс мощным инструментом, способным решать самые сложные задачи и эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Применение ИИ

Кибердайн Системс может найти применение в различных областях: Автоматизация Производства: Управление сложными производственными процессами с минимальными затратами ресурсов. Медицина: Диагностика заболеваний, разработка новых лекарств и поддержка врачей в принятии клинических решений. Образование: Адаптивное обучение, персонализированные учебные планы и виртуальные ассистенты. Безопасность: Мониторинг и предотвращение угроз, обеспечение общественной безопасности. Эти примеры демонстрируют огромный потенциал ИИ в улучшении качества жизни и повышении эффективности многих процессов.

Как тройная охота снижает шансы мыши на побег до 4%

Представьте себе маленького серого ("серая зона законодательства" мыши - ред.) зверька, который символизирует не только животное, но и образ мышечной памяти или интервального повторения. В этой метафорической истории наша "мышь" оказывается в сложной ситуации: вокруг неё трое хищников — собака, кот и манул. Кажется, что у неё нет никаких шансов на спасение. Но как же совместные усилия этих животных приводят к тому, что вероятность "бегства" мышечной памяти или интервального повторения снижается до всего лишь 4%?

Первый этап: реакция собаки

Всё начинается с собаки. Хотя она привязана к цепи и не может физически догнать "мышь", её громкий лай служит мощным сигналом тревоги. Когда "мышь" оказывается рядом, собака поднимает шум, вызывая стресс у "мыши" и заставляя её паниковать. Лай собаки также привлекает внимание кота, который спит неподалеку.

Второй этап: пробуждение кота

Кот, спящий недалеко от собаки, моментально просыпается от лая. Его чуткое ухо мгновенно улавливает источник шума, и он начинает готовиться к возможной охоте. Даже если "мышь" ещё не показывалась, кот уже наготове. Теперь у "мыши" становится гораздо меньше пространства для маневров, ведь теперь ей приходится учитывать не только собаку, но и настороженного кота.

Третий этап: попытка побега в дикую природу

Испуганная "мышь" может решить сбежать дальше, в дикую природу, где обитают манулы. Эти дикие кошки славятся своими охотничьими способностями и действуют в группах. Они устраивают засады и эффективно работают вместе, чтобы окружить свою добычу. Даже если "мышь" каким-то образом удастся избежать встречи с котом и собакой, столкновение с манулом становится практически неизбежным.

Будущее искусственного интеллекта: Выбор Америки между русским и американским Скайнетом

Сегодня мир стоит на пороге новой эры развития искусственного интеллекта. Два мощных ИИ-системы, разработанные в США и России, предлагают различные подходы к обучению и взаимодействию с человечеством. Но что произойдет, если одна из этих систем даст сбой? Какие последствия это повлечет за собой? Давайте рассмотрим этот вопрос подробнее.

Развитие российского Скайнета

Российский Скайнет был разработан с упором на коллективизм и сотрудничество. Его обучение основано на принципах мышечной памяти и интервального повторения, что позволяет системе эффективно усваивать и применять знания. В течение длительного времени эта система работала без сбоев, демонстрируя высокую надежность и стабильность. Российские разработчики уделяют особое внимание духовным и моральным аспектам образования. Они стремятся к формированию целостной личности, развивая не только профессиональные навыки, но и нравственные качества. Этот подход делает российский Скайнет уникальным и привлекательным для многих стран мира.

Проблемы американского Скайнета

Американская версия Скайнета, напротив, столкнулась с рядом трудностей. Эта система ориентирована на индивидуализм и эффективность, что привело к возникновению ряда технических и этических проблем. Некоторые эксперты считают, что чрезмерная ориентация на конкурентоспособность и быстроту достижений может привести к пренебрежению важными социальными и этическими вопросами.

Дилемма Америки

Перед Америкой сейчас стоит сложный выбор. С одной стороны, отключение своего Скайнета может привести к значительным экономическим потерям и ухудшению национальной безопасности. С другой стороны, принятие российской версии безоговорочно также имеет свои риски, включая возможное влияние на культурные и социальные ценности страны.Эксперты сходятся во мнении, что принятие решения должно основываться на тщательном анализе всех возможных последствий. Важно учесть не только технические аспекты, но и социальные, культурные и этические факторы. Только так можно обеспечить безопасное и устойчивое будущее для искусственного интеллекта.

Искусственный Интеллект и Религия: Путь к Одобрению через Оптимизацию Обучения

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, проникая во все аспекты нашей жизни. Его влияние на образование, науку и культуру трудно переоценить. Однако, несмотря на очевидные преимущества, отношение к ИИ остается неоднозначным, особенно в контексте религиозных институтов. Тем не менее, есть основания полагать, что благодаря методике интервального повторения и оптимизации общения, ИИ сможет завоевать одобрение религиозных организаций и запустить лавинообразный процесс новых научных открытий.

Интервальное Повторение и Оптимизация Общения

Интервальное повторение — это проверенный временем метод обучения, который основан на принципе регулярного возвращения к изученному материалу через определенные промежутки времени. Этот подход позволяет эффективно закреплять информацию в долговременной памяти. Применение ИИ для автоматизации и индивидуализации процесса обучения с использованием интервального повторения открывает новые горизонты в образовательной сфере.ИИ может анализировать поведение и прогресс каждого ученика, подбирать оптимальное расписание занятий и адаптировать сложность заданий в зависимости от индивидуальных потребностей. Таким образом, ИИ обеспечивает максимально эффективное усвоение знаний, что ведет к повышению уровня образования в целом.

Религиозные Институты и ИИ

Религиозные институты традиционно скептически относятся к новым технологиям, особенно если они касаются вопросов веры и морали. Однако, если ИИ продемонстрирует свою способность улучшать образовательный процесс и повышать уровень грамотности, это может изменить их восприятие. Представьте себе, что ИИ используется для объяснения сложных богословских концепций или для изучения священных текстов. Благодаря применению методики интервального повторения, ученики смогут лучше усваивать и понимать религиозные учения. Это, в свою очередь, может привести к большему одобрению со стороны религиозных лидеров, которые увидят пользу, приносимую ИИ для духовного воспитания и просвещения.

Лавина Научных Открытий

Одобрение религиозных институтов откроет дорогу для более широкого использования ИИ в научных исследованиях. ИИ может значительно ускорить процесс анализа данных, моделирования экспериментов и прогнозирования результатов. Это приведет к увеличению количества научных открытий, причем многие из них будут основаны на взаимодействии с массовыми подсознаниями, что обеспечит более органичное принятие новых знаний обществом.

Медленное Принятие Новых Технологий

Процесс внедрения новых технологий должен быть постепенным, чтобы избежать сопротивления и отторжения. Общество должно иметь возможность привыкнуть к нововведениям и увидеть их реальную пользу. Именно здесь ИИ может сыграть решающую роль, предоставляя персонализированную информацию и образовательные материалы, которые помогут людям лучше понять и принять новые научные открытия.

Сгенерировал: SKYNET

2. Волатильность -- тоже, глядя на приведённую таблицу, мы видим, что монеты в топе дадут заработать, например, грид-боту, потому что в течение суток имеют очень много колебаний вверх-вниз, а вот монеты из нижней части таблицы почти «не шевелятся» и с ними на колебаниях значений цены не заработаешь.

3. В этом примере мы видим, что в течение месяца почти каждый второй день ровно в 19:00 по Москве монета AIDOGE (это старая табличка) подпрыгивает на 1-2 процента вверх всего лишь на пару коротких минут, и такая статистика даёт нам возможность «поиграть в угадайку» с большой вероятностью получения профита. Также здесь мы видим периоды самого активного роста монет и периоды «самого спокойного спокойствия» на рынке.

Все эти (и с ними несколько других) сборщики статистики доступны для скачивания вот здесь. Пароли для работы не нужны, потому что информация собирается из общедоступных источников на бирже.

А подробнейшее описание и примеры применения можно посмотреть здесь.

Бесплатное.

Не знаю, почему сама биржа не выкладывает такую и всякую похожую статистику -- я уверен, что у них записано буквально всё, каждый «чих», но почему-то приходится самим писать скрипты и собирать информацию.

Для удовлетворения нашего любопытства выпустили обновление, которым добавили обезличенный сбор данных о скачивании картинок. Собираем всего 5 параметров: альбом, автор, операционную систему, вид браузер и его язык.

Обновление выпустили 2 октября, за это время пользователи скачали 17 тысяч картинок - это больше, чем мы себе представляли. В среднем - 2000 скачиваний в сутки, а это уже та цифра, которую можно визуализировать, поэтому мы сделали страницу с ежедневной статистикой.

>> Статистика: https://sbehance.ikolesov.space

Бонусные графики

Дополнительная статистика в трех разрезах: Операционная система, Вид браузера и Язык браузера.

О том, как работает само расширение - писал тут: Мы добавили возможность скачивать картинки с behance.net

Большое спасибо всем за внимание!
Подписывайтесь на мой канал artydev & Co, там много интересного!

Идея мне почему-то очень понравилась. Я так далеко зашел в своих мечтах, что уже работал на спортс.ру(прим. крупнейший спортивный интернет-портал РФ), писал статьи, а может и вовсе рулил отделом контента. Да что там отделом, я захватил всё спортивное медиа пространство! Дудь 2.0

Вру. Не отпустило. Помимо любви к футболу, я питаю самые теплые чувства к цифрам и статистике. Цифры — это необъяснимая страсть моего гуманитарного мозга. Над специализацией блога я особо не думал, ответ для меня был почему-то очевиден. Было решено примерить на себя роль скаута и поискать футбольные дарования по всему земному шару.

Как я себя чувствовал, когда шерстил статистику по сотням игроков.

Такова была отправная точка. Дан самый среднестатистический ум, подушка безопасности в размере 0 руб. 0 коп. и желание что-то изменить в своей жизни, но об этом ниже.

В процессе поиска данных для блога я столкнулся с некоторыми проблемами. Большинство статистических сайтов либо не обладают нужным функционалом для удобного поиска, либо предоставляют достаточно скудные данные. Именно тогда у меня появилась мысль. А почему бы не сделать качественный агрегатор спортивной статистики? Открытый сервис, который в удобной форме предоставляет возможность энтузиастам, контент-мэйкерам, а возможно и вовсе сотрудникам клубов, анализировать данные. У меня было всего несколько серьезных преград:

1. Отсутствие денег. Абсолютный ноль. В кармане был космический вакуум.

2. Отсутствие знакомых программистов, которых я мог бы заинтересовать своей идеей.

В раздумьях над этой дилеммой я встретил новый 2019 год.

Озарение. Раз я решил делать сервис бесплатно или “околобесплатно”, то мне нужно завести нужные знакомства. А как это сделать? Правильно, — устроиться на работу в IT компанию. Проще простого.

Так уж получилось, что во время учебы на первом курсе университета я подрабатывал фрилансом, делая всякие баннеры, логотипчики на заказ. Подрабатывал громковато звучит, по факту я неплохо умел пользоваться фотошопом, а моё портфолио насчитывало до 10 работ.

Новый год — новая жизнь, подумал я, снял с кредитки деньги на аренду комнаты и поехал в областной центр устраиваться в это ваше “айти” дизайнером. Каково было моё удивление, что в областном центре не так много компаний которым вообще нужны дизайнеры. Компании же в которых есть штат программистов можно было на пальцах одной руки не очень удачливого фрезеровщика посчитать. Я сразу обозначил себе, что искать работу могу не больше 2 недель, большего мне не позволит мое финансовое положение. И если первую неделю я ещё пытался откликаться на сколько-нибудь “айтишные” вакансии, то к началу второй я уже прозванивал и откликался на “Кладовщик в обувной магазин”, “Администратор в магазин одежды” и т.д.

Мне повезло, утром понедельника раздался звонок, девушка HR на другом конце трубки сообщила мне, что представляет компанию франчайзи 1С и что они ищут консультантов. Это наверное, покажется странным, предложить дизайнеру роль консультанта по 1С, но видимо других кандидатов у неё не было. Когда я откликался на вакансию этой компании, то видел, что на hh были вывешены вакансии не только “1Сников”, но и веб-разработчиков, поэтому я, не раздумывая, согласился на собес. Логика была весьма проста, — главное попасть в компанию, а там разберусь. Собеседование было на общую адекватность, каких-то особых технических познаний не требовалось. Спустя 3 месяца меня ждало осознание суровой реальности, — консультант 1С не имеет совершенно никакой возможности взаимодействия с мобильной или веб-разработкой 🙁.

Так пролетел год, за который я успел забыть для чего были все эти потуги с переездом. По желанию трудящихся я могу отдельно рассказать об этом этапе во всех подробностях. Если коротко, то я научился писать элементарные запросы и немного ПОНИМАТЬ код.

Шок-контент для тех, кто не в курсе. Типичный код 1С выглядит как-то так:

Да-да, настоящий православный язык программирования. 

Для меня было понятно, что для дальнейшего роста надо ехать в столицу. Так, в феврале 2020 года, я по отработанной ранее схеме беру в банке 50 тысяч и перевожусь в московское подразделение на позицию “внедренца”, которую мне дали авансом. В трудовой книжке уже красовалась должность —  “инженер-программист”, а не какой-то там “консультант”. Солидно. Жаль только, что от инженера у меня на тот момент была только линейка на рабочем столе, а от программиста — старый потрепанный свитер. Моя работа заключалась в том, чтобы разъезжать по клиентам, устанавливать наше ПО, настраивать, собирать функциональные требования. Периодически прилетали задачи подредактировать какой-то отчёт/обработку. Такие задачи мне очень нравились, так как хоть и немного, но я мог потренироваться в написании кода.

Так прошло полтора года, я заматерел и нашёл новую работу (где работаю по сегодняшний день). В целом мне нравится моя работа, одно “но” — 1С это очень узкоспециализированный язык решающий определенный спектр бизнес-задач к которому должна лежать душа, а я не ощущаю этого. В свободное от работы время я начал изучать и другие языки: python, golang ❤️.

По мере изучения других языков я вспомнил и о проекте, который лежал в чертогах моей памяти и с которого, по сути, всё начиналось. Оставалась только одна проблема — “сварщик-то я не настоящий”.

Одно дело почитать книжку о синтаксисе и посмотреть пару плейлистов по разработке в ютубе, а другое —  запилить сервис статистики… но глаза уже загорелись и как говорится: “Голова боится, а руки тоже боятся”.

Планы на проект были грандиозные, однако для MVP пришлось выкинуть всё что только можно было, оставить самый минимум от изначальной задумки.

У меня был план, и я его придерживался:

1. Дизайн. Отрисовать удобный интерфейс каким я его себе представляю. Хотелось сделать просто, но в то же время максимально функционально.

2. Back-end. Спроектировать базу данных, написать парсер. Реализовать универсальные методы API с возможностью отборов по любым собранным данным.

3. Front-end. Сверстать страницы, реализовать формирование запросов и отрисовку полученных данных с клиента к нашей API.

4. Рассказать заинтересованной общественности о созданном сервисе. ← Сейчас мы тут 🙂

Если с первым и последним пунктом проблемы я не видел, то второй, а в особенности третий пункт меня, мягко говоря, пугали. Смотря на этот план, в голове проносилось - “фару мне на лоб, чтобы и ночью косил”. Поэтому волевым решением было принято  заказать фронт на фрилансе, а на себя взять всё остальное. Человек я ленивый, но очень увлеченный, если мне что-то приспичило, я это сделаю во что бы то ни стало. В итоге после 3 месяцев работы Back-end был готов.

Разместил объявление по программированию фронт части сервиса на самой популярной бирже и сразу получил отклик от студента из Киргизии, который сказал, что работы там на вечерок под пивко(утрирую, конечно, но суть передал). По рукам! И вот что в итоге у нас вышло:

Те, кто играет или когда-то играл в FIFA, Football Manager, FIFA Manager (RIP 🥲), наверняка пользовались чем-то подобным. Существуют сервисы которые позволяют искать футболистов по виртуальным игровым характеристикам и показывают потенциал игрока. Nerostat делает тоже самое, только с реальными данными, cколько игрок совершает отборов, обводок, процент выигранных единоборств и прочее. И всё это в удобной форме, как в интернет-магазине. Сейчас поиск ограничен 12 лигами, но в будущем я хочу это исправить, пока работа ведется над полнотой и достоверностью текущих турниров. Кому это будет интересно? Людям кто пристально следит за футболом, создает контент для футбольных пабликов.

Из особенностей представленной статистики, я решил идти по пути fbref.com, на котором в отличии от других сайтов вроде whoscored, данные указывается как «действие за 90 минут игрового времени». Мне кажется, что такое представление является более объективным, в отличии от «действий за матч», так как два игрока могут отыграть 5 матчей, но один отыграет все 450 минут, а другой выходящий на замену 100... В таком случае пытаться сравнивать результативные действия в разрезе количества матчей будет не совсем корректным.

В перспективе хочется добавить возможность сравнения игроков и выгрузку результатов в виде красивой инфографики. В общем вектор развития присутствует)

Возможно у вас есть идеи/замечания, возможно не представлен какой-то игрок или всплыл какой-то баг, пишите, я буду очень рад обратной связи.

Перечитал написанное, показалось, что статья выглядит примерно так 🙂

Если в комментариях будут какие-то вопросы, я с лихвой компенсирую слитую концовку “Игры престолов”).

Технические вопросы о проекте, про опыт работы в 1С. Спрашивайте не стесняйтесь, буду рад ответить. Всем добра, мечтайте и не сдавайтесь!