В основе деятельности человека лежит: В отличие от поведения животного, в основе деятельности человека лежат

Содержание

Человек и общество. Часть 2. 10

разложение общественных структур, распад связей между элементами общества

усиление зависимости человека от природной среды и общественных структур, рост несвободы

возрастание агрессии в обществе, отчуждение людей от власти

усложнение средств и способов воздействия человека на природные силы и вещества

Урок 9.

деятельность человека — Обществознание — 10 класс Урок Конспект Дополнительные материалы

Характеристики деятельности

К каждой позиции первого столбца подберите соответствующую позицию второго.

Подсказка

Если затрудняетесь ответить, посмотрите ещё раз видеоролик.

деятельность, порождающая нечто качественно новое, ранее неизвестное

побуждение к деятельности (потребности, интересы, убеждения, идеалы, эмоции)

переживаемая и осознаваемая человеком нужда в том, что необходимо для поддержания его организма и развития личности

высшая, свойственная человеку форма обобщённого и целенаправленного отражения действительности; совокупность психических процессов, участвующих в осмыслении человеком объективного мира

осознанный образ предвосхищаемого результата, на достижение которого направлена деятельность

Потребности человека

Выберите верные суждения о потребностях человека и запишите цифры, под которыми они указаны.

Определение

____ — осознанный образ предвосхищаемого результата, на достижение которого направлена деятельность.

Подсказка

Если затрудняетесь ответить, посмотрите ещё раз видеоролик.

Суждения по теме урока

Прочитайте суждения и выберите верные.

Подсказка

Если затрудняетесь ответить, посмотрите ещё раз видеоролик.

Группы потребностей

Используя конспект урока, найдите и выделите три группы потребностей.

Отличительные черты (характера) человеческой деятельности

Используя конспект урока, найдите и выделите цветом три отличительные черты (характера) человеческой деятельности.

Соответствие понятий

Попарно соединяя фигуры, решите ребус-соответствие:

Подсказка

Соединяйте попарно элементы, чтобы получились правильные выражения.

Термины и понятия

Решите кроссворд.

Подсказка

Если затрудняетесь ответить, посмотрите ещё раз видеоролик.

Определения по теме урока

Попарно соединяя фигуры, решите ребус-соответствие:

Подсказка

Соединяйте попарно элементы, чтобы получились правильные выражения.

Термины и понятия

Решите кроссворд.

Подсказка

Если затрудняетесь ответить, посмотрите ещё раз видеоролик.

Компоненты структуры деятельности

Используя конспект урока, найдите и выделите цветом четыре компонента структуры деятельности.

Подсказка

Если затрудняетесь ответить, посмотрите ещё раз видеоролик.

Соответствие понятий

Попарно соединяя фигуры, решите ребус-соответствие.

Подсказка

Соединяйте попарно элементы, чтобы получились правильные выражения.

Виды деятельности

Решите кроссворд.

Виды деятельности в зависимости от отношения человека

Используя конспект урока, найдите и выделите цветом два вида деятельности в зависимости от особенностей отношения человека к окружающему миру и два вида — по соответствию моральным нормам.

Подсказка

Если затрудняетесь ответить, посмотрите ещё раз видеоролик.

Потребности | LAMPA — платформа для публикации учебных материалов

В основе деятельности человека лежат мотивы, а они определяются потребностями человека.

Потребность — нужда человека в том, что составляет необходимое условие его существования.

Все наши поступки так или иначе вызваны определенной необходимостью, будь это необходимость в еде или самопознании. Можно выделить две влиятельные классификации потребностей человека. Одна из них предполагает выделение трех групп:

  1. Биологические, или материальные, связаны с природной стороной человека, его организмом (потребности в еде, отдыхе, определенных температурных условиях)
  2. Социальные связаны с общественной стороной человеческой сущности, его развитием как личности и направлены на социум (потребности в общении, признании, любви и дружбе)
  3. Духовные, или идеальные, связаны с индивидуальностью человека, его личными стремлениями и особенностями, проявлениями его творческой природы (потребности в познании, самовыражении, творчестве)

Другая известная классификация предлагает иерархию потребностей. Она была предложена психологом Абрахамом Маслоу. В основе этой модели лежит идея, что какие-то потребности могут возникнуть только в том случае, если уже удовлетворены потребности более низкого уровня.

Первичные

1) Физиологические: в дыхании, в пище, в одежде, в сне и т.д.

2) Экзистенциальные: в безопасности, комфорте и т. д.

Вторичные

3) Социальные: в общении, принадлежности к группе, понимании и заботе и т.д.

4) Престижные: в признании и уважении, достижении успеха и т.д.

5) Духовные: в самореализации, самовыражении, познании и т. д.

Эту иерархию потребностей принято называть «пирамидой Маслоу». Иногда ее и изображают в виде пирамиды:

Если человеку каждый день приходится думать о своем выживании и с трудом доставать еду и место для ночлега, то маловероятно, что у него возникнет потребность в самовыражении через творчество. Хотя бывает и такое.

Принято считать, что потребности человека бесконечны, так как удовлетворение одних потребностей приводит к появлению других. Поэтому нужно понимать, что нельзя удовлетворить все потребности человека. Однако есть базовый уровень, удовлетворение которого является жизненно необходимым. Другие потребности могут как вести к развитию личности, так и угрожать этому развитию.

Тест по обществознанию на тему «Деятельность человека»

Деятельность                                                                                                                           Вариант № 1.

I. Выберите правильный ответ:

1. Творчество проявляется в:

А) неукоснительном следовании инструкции      В) соблюдении обычаев

Б) создании направления в живописи                   Г) изучении художественного произведения.

2. Деятельность, которая связана с преобразованием объектов природы и общества называется:

А) духовной   Б) потребительской  В) ценностно-ориентированной   Г) практической.

3. В познавательной деятельности в отличие от трудовой:

А) средства должны соответствовать целям     В) цель состоит в получении достоверного знания

Б) субъектом выступает отдельная личность   Г) результатом является создание нового продукта

4.Общая ориентация человека на определённый социальный объект, выражающая предрасположенность действовать определённым образом относительно данного объекта называется:

А) влечение      Б) социальные установки     В) цель      Г) потребность

5. Игра в отличие от труда:

А) может носить условный характер       В) предполагает общение

Б) имеет целенаправленный характер     Г) требует разнообразных средств.

6.Реализация правительством намеченных экономических реформ, представляет собой, в первую очередь, деятельность

А)прогностическую                       В) социально-преобразовательную

Б)познавательную                          Г) ценностно-ориентированную

II.7. Выберите неверный ответ. Субъектами политики являются:

А) государство     Б) политические партии    В) политические элиты   Г) личности.  

III.8. Верны ли следующие суждения?

А) Деятельность человека целенаправленна.

Б) Поведение животных не является целесообразным.

1) верно только А    2) верно только Б        3) верно и А и Б        4) оба суждения неверны.

9.Найдите в приведённом списке, что характеризует творческую деятельность. Выпишите цифры, соблюдая указанный порядок.

1) создание новой информации                          4) изменение способов достижения цели

2) изобретение нестандартных приёмов           5) издание современного произведения

3) следование определённым правилам            6) аранжировка  классического произведения .

10.Установите соответствие между видами деятельности и их характеристиками:

1) деятельность в воображаемой ситуации                      А) труд

2) практическая полезность                                               Б) учение

3) нацеленность на обретение знаний                              В) игра

4) замещение реальных объектов условными

5) преобразовательная направленность

IV.11. Вставьте попущенное слово: «Материальное производство – это создание вещей,  …. производство – создание идей».

12.Какое слово попущено в схеме?

                                                  Признаки   …..     власти

Возможность законного           Общеобязательность        Верховенство над иными

   использования силы                         решений                              видами власти

13. Дайте развёрнутый ответ. Русский философ Н.О. Лосский (1870-1865) писал «Попытки одних социальных реформаторов одним судорожным прыжком сразу поднять общество на более высокую ступень развития обыкновенно только разрушает достигнутое раньше скромное добро и вовсе не осуществляет новых высших форм совершенства» Проанализируйте высказывание о деятельности политиков с позиции «цель – средство – результат». Выскажите свою позицию по данному вопросу.  Приведите свои аргументы  

Деятельность.                                                                                                                          Вариант № 2.

I. Выберите правильный ответ:

1. Деятельность, результатом которой является создание качественно новых  материальных и духовных ценностей, обозначается словом:

А) общение      Б) понимание    В) творчество    Г) познание.

2. Игровой деятельности в отличие от трудовой характерно наличие:

А) продуманной цели  Б) воображаемых средств  В) результата   Г) мотива.

3.В трудовой деятельности в отличие от игровой имеет наибольшее значение:

А) цель    Б) средства    В) результат   Г) мотив.

4. Переживаемая и осознаваемая человеком нужда в том, что необходимо для поддержания организма человека и развития его личности называется:

А) потребности     Б) цель   В) социальные установки   Г) убеждения.

5.Отражение действительности в художественной и научной форме присуще деятельности:

А) творческой     Б) познавательной    В) трудовой       Г) учебной.

6.Научные открытия представляют собой результат деятельности:

А) материально-производственной       В) практической

Б) социально-преобразовательной        Г) духовной.

7.Какая из приведённых позиций характеризует исключительно политическую власть:

А) обращение ко всем гражданам страны    В) наличие субъектно-объектной связи

Б) отношения господства и подчинения       Г) проявление в совокупности обычаев и традиций

II. 8.Бригада строителей возводит многоэтажный дом. Укажите в приведённом списке субъекты данной деятельности. Выпишите цифры, соблюдая предложенный порядок.

1) плотники         3) строящийся дом          5) правила техники безопасности     7) крановщики

2) каменщики      4) подъёмные краны       6) строительные материалы               8) проектировщики.

9.Верны ли следующие суждения о политической власти?

А) Политическая власть отличается от других видов власти тем, что в её основе лежат отношения господства и подчинения.

Б) Ядром политической власти является государственная власть.

1) верно только А  2) верно только Б   3) верно и А и Б   4) оба суждения неверны.

10. Установите соответствие между отдельными потребностями человека и типами потребностей

А) социальные потребности                            1) иметь хорошую семью

Б) духовные потребности                                 2) иметь добрую славу о себе

В) материальные потребности                         3) иметь удобное жильё

III.11. Завершите фразу: «Характерное для человека проявление активности, выражающееся в преобразовании внешнего и внутреннего мира, — это ….

12. Какое слово пропущено в схеме:

                                                   Структура деятельности

                           Мотив             Цель          Средства         Действия          ……

IV. 13. Дайте развёрнутый ответ. Какая проблема рассматривается в следующем высказывании Макса Вебера: «Ни одна этика в мире не обходит тот факт, что достижение «хороших» целей во множестве случаев связано с необходимостью смирится и с использованием нравственно сомнительных или по меньшей мере опасных  средств, и с возможностью или вероятностью скверных побочных следствий, и ни одна этика в мире не может сказать: когда и в каком объёме этически положительная цель «освящает» этически опасные средства и побочные следствия»?

Совпадает ли позиция М. Вебера со взглядами Н. Макиавелли? Свой вывод аргументируйте.  

Деятельность                                                                                                                          Вариант № 3.

I. Выберите правильный ответ:

1. Творчество – это всегда:

А) появление нового качества        В) длительный процесс изменений

Б) следование обычаям                   Г) возвращение к старому.

2. Деятельность, которая связана с изменение сознания людей, называется:

А) трудовая              Б) духовная      В) практическая       Г) познавательная.

3. В игровой деятельности в отличие от трудовой имеет наибольшее значение:

А) цель         Б) процесс      В) результат      Г) средства.

4. Устойчивые взгляды на мир, идеалы и принципы, а также стремление воплотить их в жизнь через свои действия и поступки  называют:

А) интересы       Б) убеждения       В) цель       Г) социальные установки.

5. Труд в отличие от общения:

А) является видом деятельности человека   В) направлен на преобразование окружающей среды

Б) оказывает воздействие на личность         Г) предполагает наличие цели.

6. Признаком человеческой деятельности, отличающей её от поведения животных, является:

А) проявление активности    В) приспособление к среде обитания

Б) целеполагание                    Г) взаимодействие с окружающим миром.

II.7.Выберите неверный ответ. Духовная деятельность включает в себя:

А) социально-преобразовательную деятельность    В) прогностическую деятельность

Б) ценностно-ориентировочную деятельность         Г) познавательную деятельность.

III. 8. Укажите, что из приведённого списка представляет собой средства для достижения цели в деятельности сельскохозяйственных работников. Выпишите цифры, под которыми они указаны.

1) возделанные поля                         4) сельскохозяйственная техника

2) бригада трактористов                   5) система агротехнических приёмов

3) посадочный материал                  6) цветущие сады.

9. Верны ли следующие суждения о политической деятельности:

А) Политическая деятельность связана с воздействием на власть или использованием власти

Б) Объектом политической деятельности может являться экономика, экология, культура и т. д.

1) верно только А   2) верно только Б    3) верно и А и Б    4) оба суждения неверны.

10. Установите соответствие понятий и их определений:

1) идеальный образ желаемого результата человеческой активности     А) объект

2) форма активности человека  направленная на преобразование           Б) цель

действительности                                                                                          В) деятельность

3) определяется положением различных социальных групп и                 Г) интересы

индивидов в обществе

4) то, на что направлена деятельность

IV.11. Завершите фразу: «Осознанный образ результата, на достижение которого направлена деятельность, — это….

12. Какое слово пропущено в схеме:

                                                                       …….

           Биологические    Экзистенциальные      Социальные      Престижные     Духовные

V.13. Дайте развёрнутый ответ.

В конце 2000г. были опубликованы результаты социологических исследований, из которых следовало, что 67% россиян ежедневно получают сведения о политических событиях, а около 3% вообще не обращаются к подобной информации. Почти74% обсуждают политические события с друзьями. Однако, отвечая на вопрос о месте политики в их жизни, люди упоминают о ней реже, чем о семье, друзьях, работе, религии. Менее 1% взрослого населения входят в политические партии и организации.

О чём говорят эти данные? Сделайте все возможные выводы из них.

Деятельность                                                                                                                          Вариант № 4.

I. Выберите правильный ответ:

1. Создание качественно новых духовных ценностей происходит в процессе:

А) материального производства       В) духовного потребления

Б) игровой деятельности                   Г) творчества.

2. В отличие от поведения животного в основе деятельности человека лежит(ат):

А) биологическая программа  Б) осознанная цель  В)инстинкты Г) зависимость от среды обитания.

3. Преобразование реальных объектов природы и общества лежит в основе деятельности:

А) практической      Б) трудовой    В) духовной     Г) познавательной

4. Психическое состояние, выражающее неосознанную или недостаточно осознанную потребность называют:

А) влечение   Б) убеждение    В) потребность  Г) социальную установку.

5. В познавательной деятельности в отличие от трудовой:

А) средства должны соответствовать цели      В) цель состоит в получении достоверного знания

Б) субъектом выступает отдельная личность   Г) результатом является создание нового продукта.

6. К практической деятельности относится:

А) производство материальных благ   В) формирование религиозных представлений о мире

Б) познание законов природы              Г) сочинение музыки

II. 7. Выберите неверный ответ. По типам политического господства подразделяют легитимность власти на типы:

А) традиционный    Б) демократический   В) харизматический    Г) рационально-легальный.

III. 8. Установите соответствие видов деятельности и определений:

А) игра             1) освоение опыта предшествующих поколений

Б) труд             2) преобразование предметов окружающего мира

В) учеба           3) преобразование информации в процессе взаимодействия

Г) общение      4)  осуществление реального действия воображаемыми средствами.

9. Перечислите, что из приведённого списка является субъектом учебной деятельности. Выпишите цифры, соблюдая предложенную последовательность.

1) учителя           3) классный журнал                5) учащиеся        7) лаборанты

2) учебники        4) раздаточные материалы     6) дневники        8) тетради.

10.Верны ли следующие суждения о деятельности:

А) Разрушительная деятельность приносит вред обществу, поэтому она недопустима.

Б) Практическая и духовная виды деятельности связаны между собой.

1) верно только А      2) верно только      3) верно и А и Б      4) оба суждения не верны.

IV. 11.Завершите фразу. Способы, с помощью которых осуществляется воздействие на предмет труда средствами труда в процессе производства называется…

12. Какое слово пропущено в схеме:

                                                              Духовная деятельность

                            Прогностическая                ……..               Ценностно-ориентировочная

V. 13.Дайте развёрнутый ответ:

Интересы наёмных работников и работодателей во многом не совпадают. Между ними возникают противоречия, нередко порождающие конфликты, которые могут затрагивать любые вопросы трудовой деятельности: её нормирование и оплату, рабочее время и охрану труда. Продолжите список противоречий между субъектами трудовой деятельности. Какие пути их преодоления вам известны?  Приведите конкретные примеры.

Деятельность                                                                                                           Вариант № 1 А.

I. Выберите правильный ответ:

1. Каким термином можно определить общую черту деятельности художника, писателя, изобретателя, учёного:

А) учение      Б) творчество      В) опора на эксперимент     Г) использование сложной техники.

2. Деятельность, которая связана с преобразованием объектов природы и общества называется:

А) практической. Б) потребительской  В) ценностно-ориентированной   Г) духовной  

3. В познавательной деятельности в отличие от трудовой:

А) средства должны соответствовать целям     В) цель состоит в получении достоверного знания

Б) субъектом выступает отдельная личность   Г) результатом является создание нового продукта

4.Общая ориентация человека на определённый социальный объект, выражающая предрасположенность действовать определённым образом относительно данного объекта называется:

А) влечение      Б) социальные установки     В) потребность         Г) цель

5. Внешняя функция государства выражается в:

А) участии в решении глобальных проблем современности

Б) организации хозяйственной жизни общества

В) поддержании правопорядка

Г) помощи малоимущим слоям

6. Реализация правительством намеченных экономических реформ, представляет собой, в первую очередь, деятельность

А)прогностическую                       В) социально-преобразовательную

Б)познавательную                          Г) ценностно-ориентированную

II.7. Выберите неверный ответ. Субъектами политики являются:

А) государство     Б) политические партии    В) политические элиты   Г) личности.  

III.8. Верны ли следующие суждения?

А) Деятельность человека целенаправленна.

Б) Поведение животных не является целесообразным.

1) верно только А    2) верно только Б        3) верно и А и Б        4) оба суждения неверны.

9.Выберите из списка потребности, обусловленные социальными характеристиками человека:

1) в трудовой деятельности           4) во сне                      7) в пище

2) в социальной активности          5) в отдыхе                  8) в воде

3) в общении с людьми                  6) в созидании            9) в творчестве

10. Установите соответствие между видами деятельности и их характеристиками:

1) деятельность в воображаемой ситуации                      А) труд

2) практическая полезность                                               Б) учение

3) нацеленность на обретение знаний                              В) игра

4) замещение реальных объектов условными

5) преобразовательная направленность

IV.11. Вставьте попущенное слово: «Материальное производство – это создание вещей,  …. производство – создание идей».

12.Какое слово попущено в схеме?

                                                  Признаки   …..     власти

Возможность законного           Общеобязательность        Верховенство над иными

   использования силы                         решений                              видами власти

V. 13.Дайте развёрнутый ответ:

Интересы наёмных работников и работодателей во многом не совпадают. Между ними возникают противоречия, нередко порождающие конфликты, которые могут затрагивать любые вопросы трудовой деятельности: её нормирование и оплату, рабочее время и охрану труда. Продолжите список противоречий между субъектами трудовой деятельности. Какие пути их преодоления вам известны?  Приведите конкретные примеры.

Деятельность                                                                                                                      Вариант № 2А.

I. Выберите правильный ответ:

1. Деятельность, порождающая нечто новоё, никогда  раннее не существовавшие, называется:

А) сознанием        Б) моделированием             В) творчеством                   Г) изучением.

2. Игра, учение, труд выступают в качестве:

А)критериев истины Б)видов деятельности  В)социальных качеств  Г)биологических потребностей

3.В трудовой деятельности в отличие от игровой имеет наибольшее значение:

А) цель    Б) средства    В) результат   Г) мотив.

4. Переживаемая и осознаваемая человеком нужда в том, что необходимо для поддержания организма человека и развития его личности называется:

А) цель     Б) потребности       В) социальные установки   Г) убеждения.

5.Отражение действительности в художественной и научной форме присуще деятельности:

А) творческой     Б) учебной       В) трудовой       Г) познавательной.

6.Научные открытия представляют собой результат деятельности:

А) материально-производственной       В) духовной

Б) социально-преобразовательной        Г) практической

7.Какая из приведённых позиций характеризует исключительно политическую власть:

А) обращение ко всем гражданам страны    В) наличие субъектно-объектной связи

Б) отношения господства и подчинения       Г) проявление в совокупности обычаев и традиций

II. 8.Бригада строителей возводит многоэтажный дом. Укажите в приведённом списке субъекты данной деятельности. Выпишите цифры, соблюдая предложенный порядок.

1) плотники         3) строящийся дом          5) правила техники безопасности     7) крановщики

2) каменщики      4) подъёмные краны       6) строительные материалы               8) проектировщики.

9.Верны ли следующие суждения о политической власти?

А) Политическая власть отличается от других видов власти тем, что в её основе лежат отношения господства и подчинения.

Б) Ядром политической власти является государственная власть.

1) верно только А  2) верно только Б   3) верно и А и Б   4) оба суждения неверны.

10. Установите соответствие между отдельными потребностями человека и типами потребностей

А) социальные потребности                            1) иметь хорошую семью

Б) духовные потребности                                 2) иметь добрую славу о себе

В) материальные потребности                         3) иметь удобное жильё

III.11. Завершите фразу: «Характерное для человека проявление активности, выражающееся в преобразовании внешнего и внутреннего мира, — это ….

12. Какое слово пропущено в схеме:

                                                   Структура деятельности

                           Мотив             Цель          Средства         Действия          ……

IV. 13. Дайте развёрнутый ответ. Какая проблема рассматривается в следующем высказывании Макса Вебера: «Ни одна этика в мире не обходит тот факт, что достижение «хороших» целей во множестве случаев связано с необходимостью смирится и с использованием нравственно сомнительных или по меньшей мере опасных  средств, и с возможностью или вероятностью скверных побочных следствий, и ни одна этика в мире не может сказать: когда и в каком объёме этически положительная цель «освящает» этически опасные средства и побочные следствия»?

Совпадает ли позиция М. Вебера со взглядами Н. Макиавелли? Свой вывод аргументируйте.  

Деятельность                                                                                                          Вариант № 3А.

I. Выберите правильный ответ:

1. Что из перечисленного ниже является признаком творческой деятельности:

А) следование определённым правилам     В) введение новых приёмов и методов

Б) соблюдение инструкций                           Г) доведение действий до автоматизма.

2. Деятельность, которая связана с изменение сознания людей, называется:

А) трудовая              Б) духовная      В) практическая       Г) познавательная.

3. Какая из названных черт обязательно присуща игре:

А) создание экономических благ              В) наличие элементов творчества

Б) реализация потребности в отдыхе        Г) применений орудий

4. Устойчивые взгляды на мир, идеалы и принципы, а также стремление воплотить их в жизнь через свои действия и поступки  называют:

А) интересы       Б) убеждения       В) цель       Г) социальные установки.

5. Труд в отличие от общения:

А) является видом деятельности человека   В) направлен на преобразование окружающей среды

Б) оказывает воздействие на личность         Г) предполагает наличие цели.

6. Признаком человеческой деятельности, отличающей её от поведения животных, является:

А) проявление активности    В) приспособление к среде обитания

Б) целеполагание                    Г) взаимодействие с окружающим миром.

II.7.Выберите неверный ответ. Духовная деятельность включает в себя:

А) социально-преобразовательную деятельность    В) прогностическую деятельность

Б) ценностно-ориентировочную деятельность         Г) познавательную деятельность.

III. 8. Укажите, что из приведённого списка представляет собой средства для достижения цели в деятельности сельскохозяйственных работников. Выпишите цифры, под которыми они указаны.

1) возделанные поля                         4) сельскохозяйственная техника

2) бригада трактористов                   5) система агротехнических приёмов

3) посадочный материал                  6) цветущие сады.

9. Верны ли следующие суждения о политической деятельности:

А) Политическая деятельность связана с воздействием на власть или использованием власти

Б) Объектом политической деятельности может являться экономика, экология, культура и т.д.

1) верно только А   2) верно только Б    3) верно и А и Б    4) оба суждения неверны.

10. Установите соответствие понятий и их определений:

1) идеальный образ желаемого результата человеческой активности     А) объект

2) форма активности человека  направленная на преобразование           Б) цель

действительности                                                                                          В) деятельность

3) определяется положением различных социальных групп и                 Г) интересы

индивидов в обществе

4) то, на что направлена деятельность

IV.11. Завершите фразу: «Осознанный образ результата, на достижение которого направлена деятельность, — это….

12. Какое слово пропущено в схеме:

                                                                       …….

           Биологические    Экзистенциальные      Социальные      Престижные     Духовные

V. 13. Дайте развёрнутый ответ. Русский философ Н.О. Лосский (1870-1865) писал «Попытки одних социальных реформаторов одним судорожным прыжком сразу поднять общество на более высокую ступень развития обыкновенно только разрушает достигнутое раньше скромное добро и вовсе не осуществляет новых высших форм совершенства» Проанализируйте высказывание о деятельности политиков с позиции «цель – средство – результат». Выскажите свою позицию по данному вопросу.  Приведите свои аргументы  

Деятельность.                                                                                                               Вариант № 4А.

I. Выберите правильный ответ:

1. Деятельность, предполагающая поиск новых способов действий, ответов и решений, называется:

А) творчеством             Б) пониманием         В) образованием       Г) общением.    

2. Психическое состояние, выражающее неосознанную или недостаточно осознанную потребность называют:

А) влечение   Б) убеждение    В) потребность  Г) социальную установку.

3. Преобразование реальных объектов природы и общества лежит в основе деятельности:

А) практической      Б) трудовой    В) духовной     Г) познавательной

4.Какая из названных черт характеризует и деятельность человека, и активность животных:

А) целеполагание                               В) осознанный выбор орудий труда

Б) удовлетворение потребностей     Г) самоконтроль

5. В познавательной деятельности в отличие от трудовой:

А) средства должны соответствовать цели      В) цель состоит в получении достоверного знания

Б) субъектом выступает отдельная личность   Г) результатом является создание нового продукта.

6. К практической деятельности относится:

А) познание законов природы              В) формирование религиозных представлений о мире

Б) производство материальных благ    Г) сочинение музыки

II. 7. Выберите неверный ответ. По типам политического господства подразделяют легитимность власти на типы:

А) демократический Б)  традиционный    В) харизматический    Г) рационально-легальный.

III. 8. Установите соответствие видов деятельности и определений:

А) игра             1) освоение опыта предшествующих поколений

Б) труд             2) преобразование предметов окружающего мира

В) учеба           3) преобразование информации в процессе взаимодействия

Г) общение      4)  осуществление реального действия воображаемыми средствами.

9. Перечислите, что из приведённого списка является субъектом учебной деятельности. Выпишите цифры, соблюдая предложенную последовательность.

1) учителя           3) классный журнал                5) учащиеся        7) лаборанты

2) учебники        4) раздаточные материалы     6) дневники        8) тетради.

10.Верны ли следующие суждения о деятельности:

А) Разрушительная деятельность приносит вред обществу, поэтому она недопустима.

Б) Практическая и духовная виды деятельности связаны между собой.

1) верно только А      2) верно только      3) верно и А и Б      4) оба суждения не верны.

IV. 11.Завершите фразу. Способы, с помощью которых осуществляется воздействие на предмет труда средствами труда в процессе производства называется…

12. Какое слово пропущено в схеме:

                                                              Духовная деятельность

                            Прогностическая                ……..               Ценностно-ориентировочная

V. 13. Дайте развёрнутый ответ.

В конце 2000г. были опубликованы результаты социологических исследований, из которых следовало, что 67% россиян ежедневно получают сведения о политических событиях, а около 3% вообще не обращаются к подобной информации. Почти74% обсуждают политические события с друзьями. Однако, отвечая на вопрос о месте политики в их жизни, люди упоминают о ней реже, чем о семье, друзьях, работе, религии. Менее 1% взрослого населения входят в политические партии и организации.

О чём говорят эти данные? Сделайте все возможные выводы из них.

           

Мониторинг хозяйственной деятельности — СКАНЭКС

 

Спутниковый мониторинг хозяйственной деятельности — процесс выявления изменений и нарушений на значительных по площадям территориях — природных и антропогенно измененных, с использованием данных дистанционного зондирования Земли. Применение данных ДЗЗ позволяет оперативно получать объективную информацию о состоянии удаленных объектов, регулярный контроль которых другими средствами невозможен или сильно затруднен.

Мониторинг хозяйственной деятельности с использованием данных ДЗЗ может применяться в следующих сферах деятельности:

  • жилое и промышленное строительство,
  • недропользование,
  • сельское хозяйство,
  • водное хозяйство,
  • лесное хозяйство,
  • управление транспортной инфраструктурой,
  • управление муниципальным хозяйством и во многих других.

Технологии дистанционного зондирования Земли позволяют:

  • осуществлять государственный контроль соблюдения требований законодательства в сферах недропользования, лесопользования и в других;
  • осуществлять оперативный мониторинг состояния сельскохозяйственных земель;
  • отслеживать ход строительства объектов, соблюдение сроков и соответствие строений проектной документации, контролировать деятельность организаций-подрядчиков, выявлять факты незаконного строительства в пределах исследуемой территории, оценивать динамику строительства важных объектов;
  • выявлять факты незаконного функционирования предприятий, деятельность которых приостановлена;
  • проводить комплексный экологический мониторинг природных территорий;
  • осуществлять контроль соблюдения границ лицензионных участков при ведении хозяйственной деятельности;
  • оценивать развитие инфраструктуры населенных пунктов, промышленных предприятий, объектов транспортного комплекса и т.п.;
  • осуществлять мониторинг свалок ТБО и многое другое.

В основе проектов, связанных с мониторингом хозяйственной деятельности, лежит технология оперативного обновления данных на любую территорию в пределах России и методы автоматизированного и экспертного выявления изменений состояния местности, связанных с человеческой деятельностью. Результаты анализа могут быть представлены в информационно-аналитических системах, создаваемых на основе веб-ГИС-технологий, что облегчает их интерпретацию и обеспечивает удобство дальнейшего использования.

Среди проектов, реализованных компанией, можно выделить осуществление мониторинга строительства олимпийских объектов в Сочи, космодрома «Восточный», магистрального трубопровода «Восточная Сибирь — Тихий океан». Технологии «СКАНЭКС» постоянно используются в интересах Россельхознадзора, Росреестра, Рослесинфорга и других компаний.

 

Деятельность — Гуманитарный портал

Деятельность — это особая форма активного отношения человека к внешнему миру, содержание которой составляет его целесообразное изменение и преобразование. Понятие деятельности представляет собой одну из фундаментальных категорий классической философской традиции, фиксирующее в своём содержании акт столкновения целеполагающей свободной воли субъекта, с одной стороны, и объективных закономерностей бытия — с другой. Соответственно этому в структуре деятельности традиционно выделяются субъектные компоненты (целеполагающий субъект) и объектные компоненты (предмет деятельности, орудия деятельности и продукт деятельности). Таким образом, деятельность человека предполагает определённое противопоставление субъекта и объекта деятельности: человек противополагает себе объект деятельности как материал, который должен получить новую форму и свойства, превратившись из материала в продукт деятельности. Связи внутри объектной компоненты деятельности (изменение свойств предмета деятельности, трансформирующее его в продукт) осмысливаются как выражающие собой фундаментальные закономерности мироздания (взаимодействие предмета и орудий деятельности, равно как и превращение предмета деятельности в её продукт — по законам природы или общества, что, собственно, и заставляет человечество отказаться от поисков философского камня).

Всякая осмысленная деятельность включает в себя цель, средства, результат и сам процесс деятельности; неотъемлемой характеристикой деятельности является её осознанность. Деятельность — реальная движущая сила как индивидуальной, так и общественной жизни, и условие существования человека, общества (см. Общество) и культуры (см. Культура). Принято считать, что именно материально-преобразующей предметной деятельности обязан человек как своим первоначальным становлением, так и сохранением и развитием в ходе исторического процесса всех человеческих качеств. Вместе с тем, деятельность как таковая не может считаться исчерпывающим основанием человеческого существования. Если основанием деятельности является сознательно формулируемая цель, то основание самой цели лежит вне деятельности, в сфере человеческих мотивов, идеалов и ценностей, которые хотя в определённой мере и детерминируются деятельностью, но тем не менее и сами выступают в качестве её рамок. Современное научно-техническое развитие с очевидностью демонстрирует, что не только деятельность в сфере нравственности или искусства, но и научно-познавательная деятельность получает свой смысл в конечном счёте в зависимости от её нравственной ориентированности, от её влияния на человеческое существование. В свою очередь зависимость самой деятельности от других социальных и культурных факторов выражается в том, что в разных типах культуры она занимает существенно различное место, осознаваясь то в роли носителя высшего смысла человеческого бытия, то на правах необходимого, но отнюдь не почитаемого условия жизни.

В зависимости от того, каким образом соотносятся между собой субъектная и объектная компоненты деятельности (то есть как именно конфигурирована структура деятельности), она может быть дифференцирована на различные типы (соответственно, могут быть выделены различные варианты протекания деятельности): уже в античной традиции различались между «noietis» как деятельности по реализации привнесённой извне программы (императива) и «chretis» как деятельности субъекта, выступающего одновременно и субъектом целеполагания, и субъектом реализации данной цели (творческая разновидность «chretis» осмысливалась как «ргахis»). В рамках традиционных форм философствования также принята дифференциация деятельности по предметному критерию: материальная деятельность как реализуемая в процедурах взаимодействия человека и природы в контексте производства; социальная деятельность как разворачивающаяся в процессе влияния человека на социальные процессы и организацию общественной жизни; духовная деятельность как реализуемая в интеллектуальном или художественном творческом усилии. С точки зрения творческой роли деятельности особое значение имеет её деление на репродуктивную (направленную на получение уже известного результата известными же средствами) и продуктивную деятельность, или творчество, связанное с выработкой новых целей и соответствующих им средств или с достижением известных целей с помощью новых средств. Синтетизм понятия «деятельность» в отношении к субъект-объектной оппозиции обусловил то обстоятельство, что категория деятельности традиционно конституировалась в качестве базисной при попытках создания универсальной философской методологии.

В истории познания понятие деятельности играло и играет двоякую роль: во-первых, мировоззренческого, объяснительного принципа, во-вторых, методологического основания ряда социальных наук, где деятельность человека становится предметом изучения. В качестве мировоззренческого принципа понятие деятельности утвердилось, начиная с немецкой классической философии, когда в европейской культуре восторжествовала новая концепция личности, характеризуемой рациональностью, многообразными направлениями активности и инициативы, и были созданы предпосылки для рассмотрения деятельности как основания и принципа всей культуры. Первые шаги в этом направлении сделал И. Кант. В ранг всеобщего основания культуры деятельность впервые возвёл И. Г. Фихте, рассматривая субъект («Я») как чистую самодеятельность, как свободную активность, которая созидает мир («не-Я»), ориентируясь при этом на этический идеал. Но поскольку Фихте ввёл в качестве решающих критериев деятельности ряд внедеятельностных факторов (созерцание, совесть и другие), он тем самым подорвал единство своей концепции. Наиболее развитую рационалистическую концепцию деятельности построил Г. В. Ф. Гегель. С позиций объективного идеализма он толкует деятельность как всепроникающую характеристику абсолютного духа, порождаемую имманентной потребностью последнего в самоизменении. Главную роль он отводит духовной деятельности и её высшей форме — рефлексии, то есть самосознанию. Такой подход позволил Гегелю построить цельную концепцию деятельности, в рамках которой центральное место занимает проясняющая и тационализирующая работа духа. В концепции Гегеля обстоятельному анализу подвергнута диалектика структуры деятельности (в частности, глубокая взаимоопределяемость цели и средства), дана характеристика социально-исторической обусловленности деятельности и её форм.

Во многих направлениях послегегелевской философии концепция деятельности, развитая немецким классическим идеализмом, подвергается резкой критике; при этом акцент перемещается с анализа рациональных компонентов целеполагания на более глубокие слои сознания, обнаруживающиеся в жизни человека. Так, С. О. Кьеркегор противопоставляет разумному началу в человеке волю, а деятельности, в которой он видит отрешённое от подлинного бытия функционирование, противополагает жизнь, человеческое существование. Волюнтаристская и иррационалистическая линия (А. Шопенгауэр, Ф. Ницше, Э. Гартман и другие), рассматривающая волю как основу мирового и индивидуального существования, на место разумного целеполагания (то есть деятельности) ставит порыв и переживание. Эта тенденция получает продолжение в экзистенциализме. Вместе с тем, в конце XIX века реализуется и другая философская линия, делающая акцент на межличностных общечеловеческих компонентах культуры, которые выступают как регулятивы деятельности и её направленности (баденская школа неокантианства с её учением о ценностях, Э. Кассирер и его концепция роли знаковых структур). Феноменология Э. Гуссерля изначально строилась как методология и отказала в самодостаточности формам деятельности, сложившимся в новоевропейской культуре, поставив эти формы в более широкий контекст (выраженный, в частности, в понятии «жизненного мира»).

Тенденция к отказу от рассмотрения деятельности как сущности человека и единственного основания культуры усиливается в западной философии на рубеже XIX–XX веков. Это связано с переоценкой восходящего к Просвещению прогрессистского оптимизма и с критикой техницизма, осуществляемой некоторыми направлениями философии. Во второй половине XX века, особенно в связи с многочисленными проявлениями негативных сторон научно-технического прогресса и с осознанием растущего экологического неблагополучия на планете, эта критика усиливается, в частности, как в рамках движения контркультуры, так и в тех философских течениях, которые вообще ставят под сомнение западную цивилизацию и характерную для неё систему ценностей. В целом, в западноевропейской философской традиции определённая идеологизированность интерпретаций деятельности отражает поиск человеком в ней своих потенциальных возможностей (религиозно-идеалистическая, утверждающая приоритет Бога как субъекта деятельности; марксистская, оптимистически оценивающая перспективу подчинения человеку природных и общественных закономерностей; реалистическая, критично оценивающая человека как субъекта деятельности и другие). В постмодернистском философствовании деятельностная установка получила новую интерпретацию как спонтанная процессуальность.

Принцип деятельности как источника происхождения многообразных продуктов культуры и форм социальной жизни сыграл важную методологическую роль в становлении и развитии ряда социальных наук и наук о человеке. Например, в культурно-исторической теории Л. С. Выготского мышление (см. Мышление) было рассмотрено как результат интериоризации практических действий и свойственной им логики (см. Логика). В XX веке концепция деятельности сыграла важную роль в развитии гуманитарных дисциплин. Вместе с тем, принцип деятельности при его развёртывании в конкретных исследованиях потребовал углублённого анализа механизмов деятельности и формирующих её факторов. Это привело к вычленению иных компонентов, лежащих за пределами собственно деятельности, хотя и связанных с ней и влияющих на неё. Теория социального действия (М. Вебер, Ф. Знанецкий, Т. Парсонс) наряду с анализом рациональных компонентов целеполагающей деятельности подчёркивает значение ценностных установок и ориентаций, мотивов деятельности, ожиданий, притязаний и так далее, что, однако, приводит к психологизации понятия деятельности.

Одновременно предпринимались попытки построения общей теории деятельности (например, праксеология Т. Котарбиньского), однако все эти попытки неизбежно оставались непоследовательными и противоречивыми. Фундаментальное противоречие попыток построить общую теорию деятельности очевидно заложено в самом онтологическом характере категории «деятельность» с максимальным объёмом понятия. Так, противоречие частных наук, использующих категорию деятельности как объяснительный принцип при попытках познания самой деятельности, приводит к необходимости отказа от метода и предмета этой науки и переноса познавательной активности на методологические проблемы. Поэтому частные науки, как правило, доходят до разработки схем актов деятельности или действия (акт речевой деятельности Ф. де Соссюра, акт деятельности у Дж. Г. Мида, социальное действие М. Вебера и Т. Парсонса, психические действия и операции А. Н. Леонтьева), то есть акцентируют внимание на атомарных или элементарных структурах деятельности. Именно необходимость оформления подходов, построенных на альтернативных природе онтологических категориях сознания и деятельности, привели во второй половине XX веке к обособлению методологии (см. Методология) от частных наук (см. Наука) и от философии (см. Философия).

В России оригинальная традиция осмысления деятельности была заложена русской религиозной философией, прерванной, однако, российской глобальной трагедией XX века. Во второй половине XX века в отечественной философии разработка понятия деятельности как принципа объяснения бытия человека и методологического инструмента, была начата Г. С. Батищевым, О. Г. Дробницким и Э. Г. Юдиным, а также Г. П. Щедровицким и его единомышленниками в рамках программы построения содержательно-генетической логики (Московский логический кружок), а затем системо-мыследеятельностной методологии (Московский методологический кружок), где ставилась необходимость разработки общей теории деятельности (см. Системо-мыследеятельностная методология). Основным результатом этих работ по исследованию деятельности стала институционализация методологии как особой деятельности, объектом и предметом которой выступает сама деятельность. В дальнейшем интерес к этой тематике стал активно расти, и она оказалась в центре научных дискуссий по проблемам социальной философии, методологии науки, обществознания и других.

Здоровый образ жизни | Центр медицинской профилактики ДЗМ

Здоровый образ жизни (ЗОЖ) — образ жизни человека, направленный на профилактику заболеваний и укрепление здоровья.

Здоровый образ жизни — это образ жизни рационально организованный, активный, трудовой, закаливающий и, в то же время, защищающий от неблагоприятных воздействий окружающей среды, позволяющий до глубокой старости сохранять нравственное, психическое и физическое здоровье.

Актуальность ведения здорового образа жизни вызвана возрастанием и изменением характера нагрузок на организм человека в связи с усложнением общественной жизни, увеличением рисков техногенного, экологического, психологического, политического и военного характеров, провоцирующих негативные сдвиги в состоянии здоровья.

 

Основные компоненты здорового образа жизни:

  1. Здоровое питание
  2. Оптимальный уровень двигательной активности
  3. Соблюдение режима труда и отдыха
  4. Отказ от вредных привычек
  5. Закаливание организма
  6. Соблюдение правил личной гигиены и безопасного поведения

 

Питание – процесс усвоения организмом питательных веществ, необходимых для поддержания жизни, здоровья и работоспособности. При здоровом питании человек меньше подвергается различным заболеваниям и легче с ними справляется.

Здоровое питание – это сбалансированный рацион, составленный с учетом пола, возраста, состояния здоровья, образа жизни, характера труда и профессиональной деятельности человека, климатических условий его проживания.

Здоровое питание имеет профилактическое значение для предупреждения преждевременного старения. При желудочно-кишечных, сердечно-сосудистых и других заболеваниях специально составленный рацион и режим питания являются одним из лечебных назначений.

Для того чтобы как можно дольше быть здоровым, необходимо придерживаться принципов здорового питания:

  1. Энергетическое равновесие
  2. Сбалансированность питания по содержанию основных пищевых веществ
  3. Ограничение потребления поваренной соли
  4. Разнообразие рациона питания
  5. Использование цельнозерновых продуктов
  6. Повышенное потребление овощей и фруктов
  7. Избегание переедания и развития ожирения
  8. Низкое содержание жиров в рационе с их оптимальным соотношением
  9. Ограничение в рационе простых углеводов (сахаров)
  10. Ограничение потребления алкоголя (в дозах, не превышающих допустимые)

 

Первый принцип здорового питания: энергетическое равновесие

Энергетический баланс – соответствие поступающей с пищей энергии количеству затрачиваемой организмом энергии в процессе жизнедеятельности. Основным источником энергии для организма является потребляемая пища.

Организм расходует энергию на поддержание температуры тела, функционирование внутренних органов, течение обменных процессов, мышечную деятельность. При недостаточном поступлении энергии с пищей организм переключается на внутренние источники питания – жировую клетчатку, мышечные ткани, что при длительном дефиците энергии неизбежно приведет к истощению организма. При постоянном избытке питательных веществ организм запасает жировую клетчатку в качестве альтернативных источников питания.

Энергетическая ценность пищевого рациона питания должна соответствовать энерготратам организма.

Энерготраты зависят от пола (у женщин ниже на 10%), возраста человека, уровня физической активности и профессиональной деятельности.

Вид деятельностиЭнерготраты (ккал/час)
Сон50
Отдых лежа (без сна)65
Чтение вслух90
Сидячая работа110
Работа стоя160-170
Работа в саду130-190
Домашние дела (уборка, готовка, стирка)100-240
Спокойная ходьба130
Быстрая ходьба215-300
Бег «трусцой»360
Бег вверх и вниз по ступеням540
Ходьба на лыжах485
Плавание180-400
Езда на велосипеде210-540

Второй принцип здорового питания: сбалансированность питания по содержанию основных пищевых веществ

Согласно основам рационального питания оптимальным соотношением белков, жиров и углеводов является 1:1:4 для взрослого населения при низкой интенсивности труда и 1:1:5 при высокой интенсивности труда. Энергетическая ценность рациона взрослого человека, проживающего в умеренном климате и не вовлеченного в тяжелый труд, должна распределяться в последовательности 10%-15% белковой пищи, 15%-30% жиросодержащих продуктов, а также 55%-75% углеводов.

Третий принцип здорового питания: ограничение потребления поваренной соли

Среди разнообразных минеральных солей, которые человек получает с пищей, значительное место занимает поваренная соль. Конечно, пресная пища, даже самая разнообразная, быстро приедается. Кроме того, поваренная соль необходима для поддержания нормального количества жидкости в крови и тканях, она влияет на мочевыделение, деятельность нервной системы, кровообращение, участвует в образовании соляной кислоты в железах желудка.

Однако важно помнить, что избыточное потребление соли негативно влияет на здоровье человека – задерживает в организме жидкости, приводит к повышению артериального давления, риску развития артериальной гипертонии и сердечно-сосудистых заболеваний.

Необходимо свести употребление соли до 5 и менее грамм в сутки, включая скрытую соль в хлебе, мясных и колбасных изделиях, соусах и консервах. Возьмите в привычку недосаливать пищу в тарелке, добавляйте меньше соли при приготовлении пищи, заменяйте соль на ароматные травы и специи (это придаст новизны даже привычным блюдам).

Необходимо обогащать рацион солями калия (2500 мг/сутки) и магния (400 мг/сут).

Большое содержание калия (более 500 мг на 100 г продукта) содержится в черносливе, кураге, урюке, изюме, морской капусте и печеном картофеле. Во фруктах и овощах содержится 200-400 мг калия на 100 г продукта.

Богаты магнием (более 100 мг на 100 г продукта) отруби, овсяная крупа, фасоль, орешки, пшено, чернослив.

Четвертый принцип здорового питания: разнообразия рациона питания

Ешьте питательную пищу, в основе которой лежат разнообразные продукты главным образом растительного, а не животного происхождения. Пища должна быть разнообразной, поскольку ни один продукт в отдельности не может обеспечить организм всем необходимым.

Именно поэтому вредны, и даже опасны, популярные современные «монодиеты», основанные на преобладании 1-2 видов продуктов. Снижение веса при соблюдении таких диет сопровождается нанесением вреда здоровью организма, их эффект краткосрочен и потерянные килограммы вернутся быстро и даже в большем объёме.

Третий принцип здорового питания: ограничение потребления поваренной соли

Среди разнообразных минеральных солей, которые человек получает с пищей, значительное место занимает поваренная соль. Конечно, пресная пища, даже самая разнообразная, быстро приедается. Кроме того, поваренная соль необходима для поддержания нормального количества жидкости в крови и тканях, она влияет на мочевыделение, деятельность нервной системы, кровообращение, участвует в образовании соляной кислоты в железах желудка.

Однако важно помнить, что избыточное потребление соли негативно влияет на здоровье человека – задерживает в организме жидкости, приводит к повышению артериального давления, риску развития артериальной гипертонии и сердечно-сосудистых заболеваний.

Необходимо свести употребление соли до 5 и менее грамм в сутки, включая скрытую соль в хлебе, мясных и колбасных изделиях, соусах и консервах. Возьмите в привычку недосаливать пищу в тарелке, добавляйте меньше соли при приготовлении пищи, заменяйте соль на ароматные травы и специи (это придаст новизны даже привычным блюдам).

Необходимо обогащать рацион солями калия (2500 мг/сутки) и магния (400 мг/сут).

Большое содержание калия (более 500 мг на 100 г продукта) содержится в черносливе, кураге, урюке, изюме, морской капусте и печеном картофеле. Во фруктах и овощах содержится 200-400 мг калия на 100 г продукта.

Богаты магнием (более 100 мг на 100 г продукта) отруби, овсяная крупа, фасоль, орешки, пшено, чернослив.

Четвертый принцип здорового питания: разнообразия рациона питания

Ешьте питательную пищу, в основе которой лежат разнообразные продукты главным образом растительного, а не животного происхождения. Пища должна быть разнообразной, поскольку ни один продукт в отдельности не может обеспечить организм всем необходимым.

Именно поэтому вредны, и даже опасны, популярные современные «монодиеты», основанные на преобладании 1-2 видов продуктов. Снижение веса при соблюдении таких диет сопровождается нанесением вреда здоровью организма, их эффект краткосрочен и потерянные килограммы вернутся быстро и даже в большем объёме.

Седьмой принцип здорового питания: избегание переедания и развития ожирения

Необходимо поддерживать массу тела в определенных пределах: Всемирной организацией здравоохранения индекс массы тела (ИМТ) от 18,5 до 24,9 определён как норма. Поддерживать нормальный вес помогают физические упражнения, здоровое питание и регулярные профилактические медицинские осмотры. Резкие колебания массы тела без изменения образа жизни могут свидетельствовать о проблемах со здоровьем и потребовать дополнительных медицинских обследований.

Индекс массы тела можно рассчитать самостоятельно по формуле:

Или вы можете воспользоваться «Калькулятором здоровья» на нашем сайте по ссылке!

Восьмой принцип здорового питания: низкое содержание жиров в рационе с их оптимальным соотношением

Необходимо контролировать потребление жиров (на них должно приходиться не более 30% от всей суточной потребляемой энергии).

Жир (сало, курдюк), жирное мясо (свинина, баранина), заводские мясные консервы и колбасы – все эти продукты способствуют набиранию организмом инертной массы тела, которая тяжестью ляжет на позвоночник, даст дополнительную нагрузку на сердце.

Нужно стараться жирные мясо и мясные продукты заменять птицей (индейка) или нежирным мясом (говядина), бобами, фасолью, чечевицей, рыбой.

 

Девятый принцип здорового питания: ограничение в рационе простых углеводов (сахаров)

Необходимо выбирать продукты с низким содержанием сахара.

Нужно ограничивать потребление добавленного сахара в пище и сладких напитков (фруктовые соки с сахаром, сладкие газированные напитки).

Не следует употреблять в сутки более 100 г. чистого сахара и/или сахаросодержащих, в том числе кондитерских, изделий.

Калорийность чистого сахара и некоторых кондитерских изделий

На 100 г продуктаБелкиЖирыУглеводыКкал
Сахар0099.8379
Клубничное варенье0.3074.6282
Молоко сгущённое с сахаром7.28.556320
Печенье сахарное7.511.874.4436
Булки сдобные7.65.356.8295
Шоколадные изделия (шоколад, конфеты)от 5 до 24от 20 до 40от 18 до 55от 449 до 603
Торты, пирожныеот 5 до 7от 12 до 39от 34 до 53от 356 до 553

Десятый принцип здорового питания: ограничение потребления алкоголя (в дозах, не превышающих допустимые).

Алкоголь расшатывает нервную систему, ослабляет силу воли, делает человека грубым, раздражительным, агрессивным. А также приводит к хроническому гастриту желудка, циррозу печени, негативно воздействует на головной мозг, ускоряет биологическое старение

Необходимо ограничивать употребление алкоголя до 2 стандартных доз для мужчин и до 1 стандартной дозы для женщин в день.

Одна стандартная доза = 10 мл (8 г) этанола (спирта)

Стандартные дозы алкоголя для некоторых алкогольных напитков

Наименование напиткаОбъемКоличество стандартных доз
Светлое пиво1 бутылка (0,5 л)1,5 порции
Тёмное пиво1 бутылка (0,5 л)2,5 порции
Сухое вино1 бутылка (0,7 литра)6 порций
1 бокал (150 г)1 порция
Водка или виски1 бутылка (0,7 л)20 порций
1 рюмка (30 г)1 порция
Коньяк, граппа, кальвадос, чача, текила1 бутылка (0,7 л)20 порций
Ликёр1 бутылка (0,5 л)10 порций
1 рюмка (50 г)1 порция

Распознавание человеческой активности с использованием сигналов движения на основе магнитной индукции и глубоких рекуррентных нейронных сетей.

  • 1.

    Инь, Дж., Ян, Q. и Пан, Дж. Дж. Обнаружение аномальной активности человека на основе сенсоров. IEEE Trans. Знай. Data Eng. 20 , 1082–1090 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • 2.

    Kim, J. et al. Носимые интеллектуальные сенсорные системы, встроенные в мягкие контактные линзы для беспроводной диагностики глаза. Nat. Commun. 8 , 1–8 (2017).

    Артикул CAS Google Scholar

  • 3.

    Mukhopadhyay, S.C. Носимые датчики для мониторинга деятельности человека: обзор. IEEE Sens. J. 15 , 1321–1330 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 4.

    Йованов, Э., Миленкович, А., Отто, К. и Де Гроен, П. С. Беспроводная сеть интеллектуальных датчиков движения для компьютерной реабилитации. J. Neuroeng. Rehabil. 2 , 6 (2005).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 5.

    Jones, S. E. et al. Генетические исследования показателей сна на основе акселерометра позволяют по-новому взглянуть на поведение человека во сне. Nat. Commun. 10 , 1–12 (2019).

    ADS Статья CAS Google Scholar

  • 6.

    Ким, Дж., Кэмпбелл, А. С., де Авила, Б. Э.-Ф. И Ван, Дж. Носимые биосенсоры для мониторинга здравоохранения. Nat. Biotechnol. 37 , 389–406 (2019).

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 7.

    Лара О. Д. и Лабрадор М. А. Исследование распознавания человеческой деятельности с помощью носимых датчиков. IEEE Commun. Surveys Tuts 15 , 1192–1209 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • 8.

    Ван В., Лю А. Х., Шахзад М., Линг К. и Лу С. Понимание и моделирование распознавания человеческой активности на основе сигнала Wi-Fi. В Proc. 21-я ежегодная международная конференция по мобильным вычислениям и сетям , 65–76 (Париж, Франция, 2015 г.).

  • 9.

    Поппе Р. Исследование по распознаванию действий человека на основе видения. Изображение Vis. Comput. 28 , 976–990 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • 10.

    Чжан, Х.-Б. и другие. Комплексный обзор методов распознавания действий человека на основе зрения. Датчики 19 , 1005 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 11.

    Бодор Р., Джексон Б. и Папаниколопулос Н. Отслеживание человека и распознавание активности на основе зрения. В 11-я Средиземноморская конференция по управлению и автоматизации , Vol.1 (Родос, Греция, 2003 г.).

  • 12.

    Меслунд, Т. Б., Хилтон, А. и Крюгер, В. Обзор достижений в области захвата и анализа движений человека на основе зрения. Comput. Vis. Изображение Und. 104 , 90–126 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 13.

    Кумари, П., Мэтью, Л. и Сьял, П. Тенденция роста носимых устройств и мультимодальных интерфейсов для мониторинга человеческой деятельности: обзор. Биосенс.Биоэлектрон. 90 , 298–307 (2017).

    CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 14.

    Hua, A. et al. Прогностические модели риска падений у пожилых женщин на основе акселерометра: пилотное исследование. NPJ Цифра. Med. 1 , 1–8 (2018).

    ADS Статья Google Scholar

  • 15.

    Нвеке, Х. Ф., Тех, Ю. В., Аль-Гаради, М. А.И Ало, У. Р. Алгоритмы глубокого обучения для распознавания человеческой деятельности с использованием мобильных и переносных сенсорных сетей: современное состояние и исследовательские задачи. Expert Syst. Прил. 105 , 233–261 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 16.

    Lu, Y. et al. К распознаванию неконтролируемой физической активности с помощью акселерометров смартфонов. Мультимед. Инструменты Прил. 76 , 10701–10719 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 17.

    Цветкович, Б., Секлицки, Р., Янко, В., Лутомски, П. и Луштрек, М. Мониторинг активности в реальном времени с помощью браслета и смартфона. Инф. Fusion 43 , 77–93 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 18.

    Хассан М. М., Уддин М. З., Мохамед А. и Альмогрен А. Надежная система распознавания человеческой активности с использованием сенсоров смартфонов и глубокого обучения. Future Gener. Комп. Syst. 81 , 307–313 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 19.

    Ван, Дж., Чен, Ю., Хао, С., Пэн, X. и Ху, Л. Глубокое обучение для распознавания активности на основе сенсоров: обзор. Распознавание образов. Lett. 119 , 3–11 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 20.

    Аллахбахши, Х., Хинрикс, Т., Хуанг, Х. и Вейбель, Р. Ключевые факторы определения типа физической активности с использованием реальных данных: систематический обзор. Фронт. Physiol. 10 , 75 (2019).

    PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

  • 21.

    Гао, Л., Бурк, А. и Нельсон, Дж. Оценка мультисенсорных систем на основе акселерометра по сравнению с системами распознавания активности с одним сенсором. Med. Англ. Phys. 36 , 779–785 (2014).

    PubMed Статья Google Scholar

  • 22.

    Чен, Л., Хои, Дж., Ньюджент, К. Д., Кук, Д. Дж. И Ю, З. Распознавание активности на основе сенсоров. IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. Syst. 42 , 790–808 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • 23.

    Sztyler, T., Stuckenschmidt, H. & Petrich, W. Распознавание активности с учетом положения с помощью носимых устройств. Pervasive Mob. Comput. 38 , 281–295 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 24.

    Cornacchia, M., Ozcan, K., Zheng, Y. & Velipasalar, S. Обзор по обнаружению и классификации активности с использованием носимых датчиков. IEEE Sens. J. 17 , 386–403 (2016).

    ADS Статья Google Scholar

  • 25.

    Erturul, Ö.Ф. и Кая Ю. Определение оптимального количества нательных датчиков для распознавания деятельности человека. Soft Comput. 21 , 5053–5060 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 26.

    Шарма, С., Трипати, М. и Мишра, В. Обзорный документ по датчикам для телесной сети в здравоохранении. В Международной конференции по новым тенденциям в вычислительных и коммуникационных технологиях (ICETCCT) , 1–6 (IEEE, Дехрадун, Индия, 2017).

  • 27.

    Mosenia, A., Sur-Kolay, S., Raghunathan, A. & Jha, N.K. Дизайн носимых медицинских сенсорных систем: обзор. IEEE Trans. Многомасштабные вычисления. Syst. 3 , 124–138 (2017).

    МАТЕМАТИКА Статья Google Scholar

  • 28.

    Гравина, Р., Алиния, П., Гасемзаде, Х. и Фортино, Г. Объединение нескольких датчиков в сетях телесных датчиков: современное состояние и исследовательские задачи. Инф.Fusion 35 , 68–80 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 29.

    Мовассаги, С., Аболхасан, М., Липман, Дж., Смит, Д. и Джамалипур, А. Беспроводные телесные сети: обзор. IEEE Commun. Обзоры тут. 16 , 1658–1686 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 30.

    Aroganam, G., Manivannan, N. & Harrison, D.Обзор носимых технологических датчиков, используемых в потребительских спортивных приложениях. Датчики 19 , 1983 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 31.

    Каваллари Р., Мартелли Ф., Розини Р., Буратти К. и Вердоне Р. Обзор беспроводных телесетей: технологии и проблемы проектирования. IEEE Commun. Surv. Тутс 16 , 1635–1657 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 32.

    Негра, Р., Джемили, И. и Белгит, А. Беспроводные телесные сети: приложения и технологии. Процедура Comput. Sci. 83 , 1274–1281 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 33.

    Голестани Н. и Могхаддам М. Теоретическое моделирование и анализ магнитной индукционной связи в беспроводных телесетях (WBAN). IEEE J. Electromagn. RF Microw. Med. Биол. 2 , 48–55 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 34.

    Хасан, К., Бисвас, К., Ахмед, К., Нафи, Н.С. и Ислам, М.С. Всесторонний обзор беспроводной телесети. J. Netw. Comput. Прил. 143 , 178–198 (2019).

    Артикул Google Scholar

  • 35.

    Бэ, Дж., Чо, Х., Сон, К., Ли, Х. и Ю, Х.-Дж. Механизм передачи сигнала на поверхности человеческого тела для телесного канала связи. IEEE Trans. Микроу. Теория Техн. 60 , 582–593 (2012).

    ADS Статья Google Scholar

  • 36.

    Вернер, Д. Х. и Цзян, З. Х. Электромагнетизм телесных сетей: антенны, распространение и радиочастотные системы (John Wiley and Sons, 2016).

  • 37.

    Хайаджне Т., Алмашакбех Г., Уллах С. и Василакос А. В. Обзор сосуществования беспроводных технологий в глобальной сети Интернет: анализ и открытые исследовательские вопросы. Wirel. Netw. 20 , 2165–2199 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 38.

    Натараджан Р., Занд П. и Наби М. Анализ сосуществования между IEEE 802.15. 4, BLE и IEEE 802.11 в диапазоне ISM 2,4 ГГц. В IECON 2016—42-я ежегодная конференция Общества промышленной электроники IEEE , 6025–6032 (IEEE, Флоренция, Италия, 2016).

  • 39.

    Sharma, A. K. et al. Нетрадиционные медиа-коммуникации на основе магнитной индукции: обзор. IEEE Sens. J. 17 , 926–940 (2016).

    Google Scholar

  • 40.

    Голестани, Н. и Могхаддам, М. Проектирование системы связи для беспроводной телесети на основе магнитной индукции. На конференции USNC-URSI Radio Science Meeting (совместно с симпозиумом AP-S) , 49–50 (IEEE, 2017).

  • 41.

    Викон. https://www.vicon.com/hardware/blue-trident. По состоянию на 29 января 2020 г.

  • 42.

    Zenshin Technology. https://zenshin-tech.com. Доступ 29 января 2020 г.

  • 43.

    Прайуди, И. и Ким, Д. Разработка и реализация системы захвата движений руки человека на основе imu. В Международная конференция IEEE по мехатронике и автоматизации , 670–675 (IEEE, Чэнду, Китай, 2012).

  • 44.

    Таль Н., Мораг Ю., Шац Л. и Леврон Ю. Оптимизация конструкции передающих антенн для систем связи со слабой магнитной индукцией. PLoS ONE 12 , e0171982 (2017).

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar

  • 45.

    Бансал Р. Магнитная связь ближнего поля. Антенны IEEE Propag. Mag. 46 , 114–115 (2004).

    ADS Статья Google Scholar

  • 46.

    Sun, Z. & Akyildiz, I. F. Связь с магнитной индукцией для беспроводных подземных сенсорных сетей. IEEE Trans. Антенны Propag. 58 , 2426–2435 (2010).

    ADS Статья Google Scholar

  • 47.

    Агбиня, Дж. И. и Масихпур, М. Уравнения мощности и характеристики емкости систем связи с магнитной индукцией. Wirel. Чел. Commun. 64 , 831–845 (2012).

    Артикул Google Scholar

  • 48.

    Вс, З., Акылдиз, И. Ф., Кисселев, С., Герстакер, В. Повышение пропускной способности магнитной индукционной связи в средах с радиочастотными помехами. IEEE Trans. Commun. 61 , 3943–3952 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 49.

    Kim, H.-J. и другие. Обзор беспроводного питания и связи ближнего поля для биомедицинских приложений. IEEE Access 5 , 21264–21285 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • 50.

    Доминго, М.С. Магнитная индукция для подводных сетей беспроводной связи. IEEE Trans. Антенна. Распространение. 60 , 2929–2939 (2012).

    ADS MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google Scholar

  • 51.

    Вемулапалли Р., Аррате Ф. и Челлаппа Р. Распознавание действий человека путем представления трехмерных скелетов как точек в группе лжи. В Proc. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов , 588–595 (Колумбус, Огайо, 2014 г.).

  • 52.

    Голестани Н. и Могхаддам М. Повышение эффективности беспроводной телесети на основе магнитной индукции. В IEEE International Microwave Biomedical Conference (IMBioC) , 166–168 (IEEE, Philadelphia, Pennsylvania, 2018).

  • 53.

    Ма, Ю., Патерсон, Х. М. и Поллик, Ф. Э. Библиотека захвата движения для изучения идентичности, пола и восприятия эмоций от биологического движения. Behav. Res. Методы 38 , 134–141 (2006).

    PubMed Статья Google Scholar

  • 54.

    Офли, Ф., Чаудри, Р., Курилло, Дж., Видал, Р. и Байчи, Р. Беркли мхад: комплексная мультимодальная база данных о человеческих действиях. В IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV) , 53–60 (IEEE, Tampa, Florida, 2013).

  • 55.

    Джохари, Р., Крогмайер, Дж. В. и Лав, Д. Дж. Анализ и практические соображения при реализации нескольких передатчиков для беспроводной передачи энергии через связанный магнитный резонанс. IEEE Trans. Ind. Electron. 61 , 1774–1783 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 56.

    Кэннон, Б. Л., Хобург, Дж. Ф., Стэнсил, Д. Д. и Гольдштейн, С. С. Магнитно-резонансная связь как потенциальное средство беспроводной передачи энергии на несколько небольших приемников. IEEE Trans. Power Electron 24 , 1819–1825 (2009).

    ADS Статья Google Scholar

  • 57.

    Пан, T.-Y., Kuo, C.-H., Liu, H.-T. И Ху, М.-К. Реконструкция траектории почерка с помощью недорогой imu. IEEE Trans. Emerg. Вершина. Comput. Intell. 3 , 261–270 (2018).

    Google Scholar

  • 58.

    Giansanti, D., Maccioni, G., Benvenuti, F. & Macellari, V. Инерционные измерительные устройства обеспечивают точную реконструкцию траектории туловища при маневре «сидя-стоя» у здоровых субъектов. Med.Биол. Англ. Comput. 45 , 969–976 (2007).

    PubMed Статья Google Scholar

  • 59.

    Суворова С., Вайтианатан Т. и Каелли Т. Реконструкция траектории движения по измерениям инерциального датчика. В 11-я Международная конференция по информатике, обработке сигналов и их приложениям (ISSPA) , 989–994 (IEEE, Монреаль, Квебек, 2012).

  • 60.

    Ордоньес, Ф.Дж. И Рогген Д. Глубокие сверточные и рекуррентные нейронные сети lstm для мультимодального распознавания носимой активности. Датчики 16 , 115 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 61.

    Хаммерла, Н. Ю., Халлоран, С. и Плотц, Т. Глубокие, сверточные и повторяющиеся модели распознавания человеческой деятельности с использованием носимых устройств. В 25-м Междунар. Совместная конф. Артиф. Intell. (IJCAI), 1533–1540 (Нью-Йорк, Нью-Йорк, 2016).

  • 62.

    Шилдс, Т. Дж., Амер, М. Р., Эрлих, М. и Тамракар, А. Классификация действий-аффектов-гендеров с использованием многозадачного обучения репрезентации. На конференции IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) , 2249–2258 (IEEE, Гонолулу, Гавайи, 2017 г.).

  • 63.

    Мимуна А., Халифа А. Б. и Амара Н. Е. Распознавание действий человека с использованием данных трехосного акселерометра: выборочный подход. В 15-й Международной мультиконференции по системам, сигналам и устройствам (SSD) , 491–496 (IEEE, Хаммамет, Тунис, 2018).

  • 64.

    Гарсия-Сеха, Э., Гальван-Техада, К. Э. и Брена, Р. Многовидовое суммирование для распознавания активности со звуком и данными акселерометра. Инф. Fusion 40 , 45–56 (2018).

    Артикул Google Scholar

  • 65.

    Нури, Ф. М., Уоллес, Б., Уддин, М. З. и Торресен, Дж. Надежный подход к распознаванию человеческой активности с использованием openpose, функций движения и глубокой рекуррентной нейронной сети.В Scandinavian Conference on Image Analysis , 299–310 (Springer, Norrköping, Sweden, 2019).

  • 66.

    Cheng, D. K. et al. Полевая и волновая электромагнетизм . Pearson Education India (Аддисон-Уэсли, 1989).

  • 67.

    Роса, Э. Б. Расчет самоиндуктивности однослойных катушек . 31 (Типография правительства США, 1906 г.).

  • 68.

    Фрики, Д. А. Преобразования между параметрами s, z, y, h, abcd и t, которые действительны для комплексных сопротивлений источника и нагрузки. IEEE Trans. Микроу. Теория Техн. 42 , 205–211 (1994).

    ADS Статья Google Scholar

  • 69.

    Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: машинное обучение на Python. J. Mach. Учить. Res. 12 , 2825–2830 (2011).

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 70.

    Мурад А. и Пьюн Ж.-Й. Глубокие рекуррентные нейронные сети для распознавания человеческой активности. Датчики 17 , 2556 (2017).

    Артикул Google Scholar

  • Основной принцип обучения 6: Деятельность человека влияет на климатическую систему.

    Деятельность человека влияет на климатическую систему.

    Обучение этому принципу поддерживается пятью ключевыми концепциями.

    Щелкните здесь, чтобы увидеть их.

    1. Подавляющее большинство научных исследований климата показывает, что большая часть наблюдаемого повышения средних глобальных температур со второй половины 20-го века, скорее всего, связана с деятельностью человека, в первую очередь с увеличением концентрации парниковых газов в результате сжигания ископаемых. топливо.
    2. Выбросы в результате массового сжигания ископаемого топлива с начала промышленной революции увеличили концентрацию парниковых газов в атмосфере. Поскольку эти газы могут оставаться в атмосфере в течение сотен лет, прежде чем будут удалены естественными процессами, их влияние на потепление, по прогнозам, сохранится и в следующем столетии.
    3. Деятельность человека повлияла на сушу, океаны и атмосферу, и эти изменения изменили глобальные климатические модели.Сжигание ископаемого топлива, выброс химикатов в атмосферу, уменьшение площади лесного покрова и быстрое расширение сельского хозяйства, развития и промышленной деятельности выбрасывают углекислый газ в атмосферу и меняют баланс климатической системы.
    4. Растущее количество свидетельств показывает, что изменения во многих физических и биологических системах связаны с глобальным потеплением, вызванным деятельностью человека. Некоторые изменения, вызванные деятельностью человека, снизили способность окружающей среды поддерживать различные виды и существенно снизили биоразнообразие экосистем и экологическую устойчивость.
    5. Ученые и экономисты предсказывают, что глобальное изменение климата будет иметь как положительные, так и отрицательные последствия. Если потепление превысит 2–3 ° C (3,6–5,4 ° F) в течение следующего столетия, последствия негативных воздействий, вероятно, будут намного больше, чем последствия позитивных воздействий.

    Что означает этот принцип?

    Эти ключевые идеи относятся к причинам и последствиям изменения климата, вызванного деятельностью человека. Потенциал деятельности человека по повышению температуры Земли за счет выбросов парниковых газов описывался и рассчитывался уже более века.Объемы научных исследований в различных научных дисциплинах теперь подтверждают этот принцип, и в Национальной оценке климата 2014 года говорится: «Глобальный климат меняется, и это очевидно по широкому кругу наблюдений. Глобальное потепление за последние 50 лет в первую очередь связано с деятельностью человека. виды деятельности.»

    Проблема атрибуции — однозначно показывающая, что деятельность человека вызывает глобальное изменение климата — является одной из наиболее активных областей климатических исследований. Имеются веские доказательства того, что деятельность человека, особенно сжигание ископаемого топлива, приводит к повышению уровня углекислого газа и других парниковых газов в атмосфере, что, в свою очередь, усиливает естественный парниковый эффект, вызывая повышение температуры атмосферы Земли, океана и поверхности суши. увеличивать.То, что парниковые газы действительно «улавливают» инфракрасное тепло, хорошо установлено лабораторными экспериментами, проводившимися еще в середине 1850-х годов, когда сэр Джон Тиндалл впервые измерил эффект.

    Хорошо задокументированная тенденция увеличения CO 2 в атмосфере связана с экспоненциальным ростом населения, массовыми изменениями земного покрова и сжиганием ископаемого топлива. «Дымящийся пистолет», который ясно показывает, что деятельность человека ответственна за недавнее увеличение содержания углекислого газа в атмосфере, обеспечивается изотопами кислорода (атомами кислорода разного атомного веса).Эти изотопы позволяют ученым идентифицировать источник молекул углекислого газа, которые показывают, что повышенное содержание CO 2 в атмосфере отражает добавление CO 2 в результате сжигания ископаемого топлива. (см. ссылки)

    Почему это важно?

    В этом принципе мы исследуем, как из-за фундаментальной физики удерживающих тепло газов и экспоненциального роста населения и потребления энергии люди стали силой природы. Ясно, что это сложная тема с огромными политическими, социально-экономическими и эмоциональными аспектами, но научные результаты ясно показывают, что:

    • Деятельность человека, особенно сжигание ископаемого топлива, изменяет климатическую систему.
    • Изменения в землепользовании и земном покрове, вызванные деятельностью человека, такие как вырубка лесов, урбанизация и изменение структуры растительности, также изменяют климат, что приводит к изменениям отражательной способности поверхности Земли (альбедо), выбросам от горящих лесов, эффектам городских островов тепла и изменения в естественном круговороте воды.
    • Поскольку основной причиной недавнего глобального изменения климата является человек, решения также находятся в сфере человеческой деятельности.
    • Прозрачность в отношении причин изменения климата позволяет разрабатывать и внедрять эффективные решения.

    Что затрудняет преподавание этого принципа?

    Проще говоря, этому принципу сложно преподавать, потому что некоторые слои общественности продолжают спорить о том, могут ли эти идеи быть правдой, несмотря на устоявшуюся науку. Есть несколько возможных причин, по которым студенты могут сопротивляться выводу о том, что люди меняют климат. Эта концепция может быть неудобной для студентов из-за чувства вины, политического сопротивления или реального отсутствия научного понимания.Более того, прогнозы воздействия изменения климата на наше общество могут напугать, подавить или отпугнуть учащихся. Это может привести к отрицанию или сопротивлению обучению. Таким образом, преподаватели поощряются к тому, чтобы знакомить с этой темой с помощью щедрых строительных лесов, которые закладывают основы научного процесса, основополагающие принципы науки о климате и полагаются на надежные научные исследования, подтверждающие этот вывод. На этой странице представлены несколько стратегий преподавания спорных экологических проблем, которые подчеркивают аффективную область учащихся.

    Интегрирующие решения:

    Научные темы, связанные с климатом и энергетикой, часто бывают сложными, технически сложными, неинтуитивными и потенциально эмоционально подавляющими и политически чувствительными. Когда люди начинают понимать природу и масштабы проблем, связанных с климатом и энергией, они часто хотят знать, «что я могу сделать?» Без реалистичных вариантов и возможностей решения проблем учащиеся всех возрастов могут чувствовать разочарование и отвращение к науке.Что многие преподаватели начали делать, чтобы справиться с научными, техническими и эмоциональными трудностями предмета, так это вплетать решения в обсуждение на каждом этапе пути.

    Выбросы углерода выросли с 2,5 гигатонн в год в конце 1950-х годов до 9 гигатонн в год сегодня. На этом графике показаны выбросы углерода в разбивке по их источникам. Источник: данные Окриджской национальной лаборатории. Щелкните изображение, чтобы увеличить.

    Как я могу использовать этот принцип в своем обучении?

    • Учащиеся средней школы будут знакомы с проблемами изменения климата / глобального потепления, полученными из средств массовой информации, семьи или в школе.Это может быть возможностью развить их понимание того, как деятельность человека связана с изменением климата, особенно с увеличением CO 2 в атмосфере. См. Задание Автомобильные выбросы и парниковый эффект.
    • H Средняя школа Педагоги могут помочь учащимся понять многочисленные связи между деятельностью человека и климатической системой. Это может быть сделано с исторической точки зрения или с использованием подхода науки о земных системах. См. Сборник данных Mauna Loa CO 2 .
    • студентов начального уровня бакалавриата студентов могут получить задание применить свое понимание науки в социальном контексте. В мероприятии «Глобальное изменение климата: последствия глобального потепления» изучаются тенденции выбросов двуокиси углерода и рассматривается влияние человека на концентрации двуокиси углерода в атмосфере.
    • Колледж старших классов студентов могут изучать наборы данных и использовать модели, иллюстрирующие антропогенный вклад в изменение климата.Попросив учащихся работать непосредственно с данными и моделями, учащиеся могут сделать собственные выводы о взаимосвязях. Например, см. Использование модели баланса массы для понимания диоксида углерода и его связи с глобальным потеплением.

    Кредит: CLEAN

    Классификация человеческой деятельности на основе распознавания звука и остаточной сверточной нейронной сети

    Основные моменты

    На основе метода распознавания звука была предложена модель классификации человеческой деятельности.

    Набор звуковых данных для десяти классов человеческой деятельности был разработан с использованием открытых видео- и аудиоплатформ.

    Глубокая остаточная нейронная сеть с 34 сверточными слоями была разработана для классификации звуковых данных, преобразованных в 2D спектрограммы.

    Была оценена и обсуждена эффективность модели классификации по классам человеческой деятельности.

    Реферат

    Распознавание человеческой деятельности имеет решающее значение для лучшего понимания рабочих на строительных площадках и людей в искусственной среде.В предыдущих исследованиях предлагались различные способы использования методов зондирования и машинного обучения для автоматического сбора данных о деятельности человека. Распознавание звука может использоваться способами, которые дополняют ограничения предыдущих методов, поскольку звуковые сигналы легко распространяются в помещениях, где существует множество физических препятствий, и этот метод может одновременно распознавать не только звуки деятельности человека, но и звуки, исходящие от человека. связанные объекты. Таким образом, это исследование разрабатывает основанную на распознавании звуков модель классификации человеческой деятельности с использованием остаточной нейронной сети.Качественные данные собираются на основе десяти классов, представляющих повседневную деятельность людей в помещении. Затем особенности звуковых данных были извлечены с использованием метода энергий банка логарифмических Mel-фильтров, и остаточная модель нейронной сети с 34 сверточными слоями была обучена с использованием данных. Результаты показали следующее: точность модели составила 87,6%, а оценка точности для каждого класса варьировалась от 76,8% до 92,6%, оценка отзыва составила от 75,8% до 98,6%, а оценка F1 — от 78.От 6% до 93,7%. Вклад этого исследования состоит в том, чтобы продемонстрировать, что распознавание звука может успешно классифицировать занятия людей в помещении, но это исследование оставляет ограничение, заключающееся в том, что оно основано на монофоническом методе, позволяющем классифицировать только одно действие за раз.

    Ключевые слова

    Распознавание человеческой деятельности

    Распознавание звука

    Остаточная нейронная сеть

    Сверточная нейронная сеть

    Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

    Полный текст

    © 2020 Elsevier B.V. Все права защищены.

    Рекомендуемые статьи

    Цитирование статей

    Последовательное распознавание человеческой деятельности на основе глубокой сверточной сети и экстремально обучающейся машины с использованием носимых датчиков

    Проблемы распознавания человеческой активности (HAR) традиционно решались с помощью инженерных функций, полученных с помощью эвристических методов. Эти методы игнорируют информацию о времени потоковых данных датчика и не могут обеспечить последовательное распознавание человеческой активности. При использовании традиционных методов статистического обучения результаты могут легко упасть до локального минимума, отличного от глобального оптимума, а также столкнуться с проблемой низкой эффективности.Поэтому мы предлагаем гибридную глубокую структуру, основанную на операциях свертки, рекуррентных модулях LSTM и классификаторе ELM; Преимущества заключаются в следующем: (1) не требует экспертных знаний в извлечении признаков; (2) моделирует временную динамику функций; и (3) больше подходит для классификации извлеченных функций и сокращает время выполнения. Все эти уникальные преимущества делают его лучше других алгоритмов HAR. Мы оцениваем нашу структуру на основе набора данных OPPORTUNITY, который использовался в задаче OPPORTUNITY.Результаты показывают, что предлагаемый нами метод превосходит глубокие неповторяющиеся сети на 6%, превосходя предыдущий отчетный лучший результат на 8%. По сравнению с нейронной сетью, использующей алгоритм BP, время тестирования сократилось на 38%.

    1. Введение

    Распознавание человеческой активности (HAR) — это новая технология, которая может распознавать человеческие действия или жесты через компьютерную систему. Идентифицированные сигналы могут быть получены от различных типов детекторов, таких как аудиодатчики, датчики изображения, барометры и акселерометры.С быстрым развитием взаимодействия человека с компьютером (HCI) и беспроводных сетей тела (WBAN) все больше и больше технологий и методов применяется для распознавания человеческой активности на основе датчиков. Между тем, растущая зрелость повсеместных вычислений [1] и алгоритмов машинного обучения сделала распознавание человеческой активности широко используемым в спортивных соревнованиях [2], медицине [3], умном доме [4] и здравоохранении для пожилых людей [5 ].

    Существует два метода распознавания деятельности человека: распознавание деятельности человека на основе визуальных образов [6, 7] и на основе носимых датчиков [8].Анализ движения человека в компьютерном зрении включает обнаружение, отслеживание и распознавание движений человека [6]. Метод распознавания человеческой активности на основе компьютерного зрения имеет множество ограничений. Например, сложность обнаружения движения будет значительно улучшена в неограниченных условиях, при закрытии объекта и проблемах с получением видеоданных в течение длительного времени. Кроме того, камеру необходимо развернуть заранее, что не может быть использовано в некоторых особых сценариях, таких как аварийное спасение.По сравнению с компьютерным зрением, получение сигналов от носимых датчиков более выгодно, чем от видеокамер, по следующим причинам: (1) носимые датчики снимают ограничения, связанные с окружающей средой и фиксированными сценами, от которых камеры часто страдают [9, 10]; (2) носимые датчики могут лучше защитить конфиденциальность пользователей, поскольку они могут получать сигналы для конкретной цели; и (3) несколько датчиков можно более точно и эффективно разместить на теле для получения сигнала.

    В этой статье мы изучаем распознавание активности на основе носимых датчиков.Эта работа мотивирована требованиями распознавания действий: уменьшение зависимости от технических характеристик для решения все более сложных проблем распознавания, повышение точности распознавания и повышение эффективности распознавания. Распознавание человеческой деятельности затруднено из-за большой вариативности данного действия. Для получения высокой точности требуется большое количество данных. Например, испытание OPPORTUNITY Activity Recognition Challenge, организованное в 2011 году и направленное на распознавание действий и жестов в сложной домашней среде, показало, что точность распознавания 17 жестов не может превышать 88% [11].Следовательно, решение проблемы распознавания в сложных сценах потребует дальнейшего улучшения характеристик распознавания, чтобы справиться с более широким набором действий.

    Статистические методы обучения широко используются для решения задач распознавания деятельности [12]. Гупта и Даллас использовали наивный байесовский (NB) классификатор и классификатор ближайшего соседа (KNN) для распознавания семи движений, таких как ходьба, бег и прыжки [13]. Однако они полагались на созданные вручную функции и не могли найти отличительных признаков, позволяющих точно различать различные действия.Методы извлечения признаков, такие как символическое представление [14], статистика необработанных данных [15] и кодирование с преобразованием [16], широко применяются при распознавании человеческой деятельности, но они являются эвристическими и требуют экспертных знаний для разработки функций.

    Некоторые методы могут автоматически извлекать признаки, не требуя специальных знаний, например, сверточная нейронная сеть (CNN). Ян и др. [17] использовали глубокие сверточные нейронные сети для автоматического изучения функций из исходных входных данных.Благодаря глубокой структуре функции обучения рассматриваются как абстрактные представления низкоуровневых необработанных сигналов временных рядов. Однако эта структура игнорировала временные зависимости от функций и не подходила для распознавания сигналов датчиков в реальном времени. Применение временной зависимости к характеристикам, полученным с помощью исходных датчиков, является ключевым фактором успеха последовательного распознавания человеческой активности.

    HAR также сталкивается со многими проблемами, такими как большая изменчивость данного действия, сходство между классами, затраты времени и высокая доля нулевого класса.Все эти проблемы побудили исследователей разработать методы представления систематических признаков и эффективные методы распознавания для эффективного решения этих проблем. Ордоньес и Рогген [18] предложили глубокую сверточную сеть с использованием CNN и LSTM. В этой статье LSTM использовался для решения задачи последовательного распознавания человеческой активности, и была достигнута хорошая точность. Но сложная сетевая структура страдала низкой эффективностью и вряд ли могла удовлетворить требования реального времени в практических приложениях.

    По указанным выше причинам мы творчески интегрируем машину экстремального обучения (ELM) [19] в глубокую сверточную сеть. В отличие от [18], мы применяем ELM для повышения производительности нашей инфраструктуры в реальном времени. В ELM параметры узлов скрытого слоя выбирались случайным образом, а выходные веса вычислялись методом наименьших квадратов. Он был эффективным для обучения и мог иметь очень хорошие показатели классификации.

    Вклады этого документа следующие: (i) Мы предлагаем гибридную глубокую структуру под названием CNN-LSTM-ELM, которая решает проблему последовательного распознавания активности. (ii) Структура состоит из сверточных слоев, рекуррентных слоев LSTM и классификатора ELM, который может автоматически изучать представления функций и моделировать временные зависимости между функциями и улучшать возможности в реальном времени с помощью ELM (iii) Мы показываем, что предлагаемая глубокая структура с использованием классификатора ELM превосходит структуру, использующую полностью связанный уровень во времени выполнения, а именно с высокой эффективностью

    Остальная часть статьи организована следующим образом.В разделе 2 мы даем учебник по основам глубокого обучения для распознавания человеческой деятельности. Подробное описание представлено в разделе 3, иллюстрирующем структуру предлагаемой нами модели CnvLSTM-ELM. Эксперименты демонстрируются в разделе 4, и результаты показывают преимущества предложенной нами модели. Затем выводы делаются в Разделе 5.

    2. Сопутствующие работы

    Непрерывное распознавание действий человека — сложная проблема в машинном обучении с некоторыми трудностями при определении требуемых параметров и размеров, поскольку это сильно зависит от некоторых проблем, таких как выбор функций при непрерывном обучении. потоковая передача данных и типичные методы классификатора, и у нас меньше предварительных знаний, чтобы определить окончательный размер обучающих данных и размер архитектур машинного обучения.В характеристиках данных о действиях человека нам приходится иметь дело с проблемой дисперсии, как объясняется в обзорной статье [6, 7, 15]. Типично для методов классификатора, он предъявляет непростые требования и условия для любых методов машинного обучения [16], таких как нейронные сети [17], динамические байесовские сети [4], машины экстремального обучения [19] и глубокое обучение [12]. это может не дать хорошей точности обобщения и скорости обработки для всех случаев распознавания действий человека. Здесь мы резюмируем это состояние дел в области мониторинга электронного здравоохранения и другие предложения по распознаванию человеческой деятельности.

    2.1. Сверточная нейронная сеть

    Входом нейронной сети обычно является исходный сигнал; однако применение к нейронной сети функций, извлеченных из исходного сигнала, имеет тенденцию к повышению производительности. Извлечение более полезных функций из исходного сигнала требует достаточных экспертных знаний, что неизбежно ограничивает систематическое исследование пространства признаков [20]. Для решения этой проблемы были предложены сверточные нейронные сети. В целом CNN можно рассматривать как состоящую из двух частей.Первая часть — это иерархический экстрактор признаков, который содержит сверточные слои и слои объединения. Входные данные каждого слоя являются выходными данными предыдущего слоя. В результате исходный сигнал преобразуется в векторы признаков. Вторая часть — это полностью связанный слой, и векторы признаков классифицируются по полностью связанному слою.

    Наиболее широко используемый подход глубокого обучения в области повсеместных вычислений в целом и в распознавании человеческой деятельности с использованием носимых устройств, в частности, использует CNN.CNN обычно содержат несколько скрытых слоев, которые реализуют сверточные фильтры, извлекающие абстрактные представления входных данных. В сочетании со слоями объединения и / или подвыборки и полностью связанными специальными уровнями CNN могут изучать иерархические представления данных и классификаторы, что приводит к чрезвычайно эффективным системам анализа. Множество приложений основано на CNN, включая, но не ограничиваясь, [21–24].

    Недавно были внедрены сложные методы оптимизации моделей, которые фактически позволяют реализовать глубокие CNN в сценариях с ограниченными ресурсами, в первую очередь для анализа данных датчиков в реальном времени на смартфонах и даже смарт-часах [25].

    2.2. Сеть с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM)

    Де-факто стандартный рабочий процесс для распознавания активности в повсеместных и переносных вычислениях [26] рассматривает отдельные кадры данных датчиков как статистически независимые, то есть изолированные части данных преобразуются в векторы признаков, затем представляются классификатору без дальнейшего временного контекста. Однако игнорирование временного контекста за пределами границ кадра во время моделирования может ограничить производительность распознавания для более сложных задач.Вместо этого подходы, которые специально включают временные зависимости потоков данных датчиков, кажутся более подходящими для распознавания человеческой активности. В ответ на это в этой области стали популярны повторяющиеся методы глубокого обучения. Наиболее известные модели, основанные на так называемых модулях LSTM [27], используются очень успешно. В [18] глубокие рекуррентные нейронные сети использовались для распознавания активности в тестовом наборе данных OPPORTUNITY. Модель LSTM была объединена с рядом предшествующих уровней CNN в глубокой сети, которая изучила богатые, абстрактные представления датчиков и очень эффективно могла справиться с нетривиальной задачей распознавания.Посредством крупномасштабных экспериментов в [28] были проанализированы соответствующие процедуры обучения для ряда подходов глубокого обучения к HAR, включая глубокие сети LSTM. Во всей предыдущей работе использовались отдельные модели LSTM, а для оценки параметров применялись стандартные процедуры обучения. Большинство существующих методов [18, 27, 28] основано на (вариантах) процедур скользящего окна для извлечения кадров. Основное внимание в этой статье уделяется улавливанию разнообразия данных во время обучения и включению различных моделей в ансамблевые классификаторы.

    2.3. Машина экстремального обучения (ELM)

    Последовательная концепция в нейронных сетях была в основном представлена ​​Yingwei et al. [29] для аппроксимации функций и прогнозирования временных рядов с использованием нейронной сети с минимальной радиальной базисной функцией (RBFNN), называемой нейронной сетью с минимальным распределением ресурсов (MRAN). Затем MRAN с алгоритмами последовательного обучения становится популярным для сетей прямого распространения с узлами RBF. В отличие от MRAN, OS-ELM (онлайн-последовательный ELM) может обрабатывать как аддитивные, так и RBF-узлы в единой структуре и может изучать обучающие данные не только по одному, но и по частям (с фиксированной или переменной длиной). .OS-ELM происходит от машины экстремального обучения с пакетным обучением (ELM), разработанной Хуангом и др. [19].

    Проблема OS-ELM не может автоматически определить оптимальное количество скрытых узлов в скрытом слое. В большинстве случаев поиск подходящего количества скрытых узлов полагается на метод проб и ошибок. Есть два недостатка: (1) это тратит много времени и (2) не всегда может гарантировать получение оптимального решения, потому что слишком маленькая сеть не может хорошо изучить проблему, а слишком большая сеть может привести к переобучению и низкой производительности обобщения. .Согласно Джун и Эр [30], OSELM, как и ELM, требует гораздо большего количества скрытых узлов по сравнению с MRAN, что увеличивает время обработки в приложениях реального времени. Алгоритм EOS-ELM адаптирует расположение узла, настройку и метод отсечения нейронной сети с минимальным распределением ресурсов (MRAN), так что количество скрытых узлов, используемых в OS-ELM, может быть изменено. В качестве дальнейшего улучшения Lan et al. [31] CEOS-ELM был предложен с возможностью поиска оптимальной сетевой архитектуры и может обрабатывать скрытые узлы как с аддитивной, так и с радиальной базисной функцией (RBF).Оптимальное количество скрытых узлов может быть получено автоматически в процессе последовательного обучения.

    3. Предлагаемая архитектура

    Современные популярные алгоритмы в основном используют CNN для извлечения и классификации признаков. Но эти методы часто не идеальны для решения задач временных рядов. Мы предлагаем гибридную архитектуру распознавания активности; блок-схема архитектуры изображена на рисунке 1. Мы вводим модули LSTM для моделирования временных зависимостей от функций, извлеченных CNN, которые могут использоваться для решения проблем временных рядов.Кроме того, мы используем классификатор ELM с лучшей производительностью обобщения для классификации функций, содержащих информацию о времени, что может улучшить производительность классификации и сократить время выполнения. Структура объединяет сверточные слои, слои LSTM и классификатор ELM.


    3.1. Извлечение признаков с помощью CNN-LSTM

    Сверточная нейронная сеть имеет большой потенциал для выявления различных характерных особенностей сигналов распознавания человеческой активности. В частности, блок обработки нижних уровней получает локальные характеристики сигнала (для представления характера каждого элементарного движения в человеческой деятельности).Блоки обработки более высокого уровня представляют данные в более абстрактном виде (чтобы охарактеризовать значимость нескольких базовых комбинаций движения). Обратите внимание, что, как описано ниже, каждый уровень может иметь несколько операций свертки и операций объединения (заданных разными параметрами), поэтому CNN принимает во внимание функции, содержащиеся в данных, с разных аспектов, а изученные функции являются более полными, чем у искусственное извлечение.

    Когда эти операции с одинаковыми параметрами применяются к сигналам последовательности (или их отображениям) в разные периоды времени, достигается свойство инвариантности трансляции.Следовательно, важен вид сигнала, а не его положение или масштаб. Однако при распознавании человеческой деятельности мы сталкиваемся с множеством сигнальных каналов временных рядов, и традиционные CNN нельзя использовать напрямую. Наши задачи включают следующее: (1) блок обработки в CNN должен применяться во временном измерении, (2) совместное использование или объединение блоков в CNN между несколькими датчиками. Затем мы определим операцию свертки и операцию объединения по временному измерению, а затем представим всю архитектуру CNN, используемую для распознавания человеческой активности.

    Мы используем стратегию скользящего окна, чтобы разложить сигнал временного ряда на набор коротких сигналов. В частности, пример, используемый CNN, представляет собой двумерную матрицу, содержащую исходные образцы (каждый образец содержит атрибуты). Здесь выбрана частота дискретизации (например, в эксперименте используется 30), а размер скользящего шага окна выбран как / 2. Мы можем выбрать меньший размер шага, чтобы увеличить количество экземпляров, но это может привести к более высоким вычислительным затратам.Для обучающих данных фактическая метка экземпляра матрицы определяется наиболее часто встречающимися метками исходных записей. Для карты th функции в слое CNN она также является матрицей. Для удобства значение ой строки датчика выражается как.

    Сверточная нейронная сеть предполагает, что входы и выходы модели независимы друг от друга. Однако собранные данные зависят от времени; таким образом, во входные данные должна быть включена некоторая временная информация.Для решения этой проблемы была предложена сеть с долговременной краткосрочной памятью (LSTM). LSTM — это расширение рекуррентной нейронной сети, которая использует ячейки памяти вместо модулей цикла для хранения и вывода информации. В этом исследовании мы использовали LSTM для моделирования признаков, извлеченных CNN, и вывода векторов признаков, содержащих временные отношения.

    Сеть извлечения признаков, предлагаемая в этой статье, объединяет четыре сверточных слоя, два слоя LSTM и полностью связанный (FC) слой, как показано на рисунке 2.Сверточный слой действует как экстрактор признаков и обеспечивает абстрактное представление исходных данных в виде графа признаков. Слой LSTM строит временную динамику для графа признаков. Чтобы проиллюстрировать преимущества предложенной сети ConvLSTM-FC, мы сравним ее с непериодической нейронной сетью глубокой свертки (а именно, базовой CNN). Все они используют четыре сверточных слоя. Входные данные обрабатываются иерархически, при этом каждый уровень обрабатывает входные данные и затем передает их следующему уровню.В рамках этих двух структур количество ядер свертки в сверточном слое такое же, как и в плотном слое. Единственное отличие состоит в том, что ConvLSTM-FC использует модуль цикла, в то время как базовая CNN не является повторяющейся и полностью подключенной.


    Вход в сеть — последовательные данные. Эти последовательности извлекаются из данных датчика с помощью скользящего окна фиксированной длины. Слой свертки выполняет операции свертки над этими последовательностями данных и представляет данные в виде графов признаков.Слой LSTM строит временную корреляцию графа признаков и извлекает признаки, содержащие информацию о времени. Когда все обучение ConvLSTM-FC завершено, мы резервируем только слой свертки и слой LSTM.

    3.2. Классификация с использованием ELM

    Как мы все знаем, чем больше отличительных признаков и чем мощнее классификатор, тем выше будет скорость распознавания. Полносвязный слой эквивалентен обычному классификатору нейронной сети прямого распространения со скрытым слоем, который обучается методом обратного распространения (BP).С одной стороны, алгоритм BP может заставить вес сходиться к определенному значению, но не гарантируется, что он будет глобальным минимумом поверхности ошибки [32]. С другой стороны, сеть может быть перетренирована и получить неидеальную производительность обобщения, когда используется обучение BP. Другими словами, полносвязный слой не подходит для классификации отличительных признаков глубокой свертки.

    Дан обучающий набор пар экземпляров-меток (обозначает функции и является метками), где и, для одной нейронной сети скрытого уровня со скрытыми узлами, выход сети (обозначается как) вычисляется по следующей формуле: уравнение: где — функция активации, — матрица входных весов, — вектор выходных весов, и — смещение th скрытого узла.

    Как показано на рисунке 3, цель обучения ELM состоит в том, чтобы минимизировать ошибку вывода (см. (2)), то есть существует, и что make (3) выполняется.


    Уравнение (4) — это компактная версия (3), где — выходная матрица скрытого слоя (см. (4)), является вектором выходных весов и является желаемым выходом.

    Традиционный алгоритм обучения на основе градиента требует, чтобы все параметры настраивались во время итерации. Однако выходной вес ELM решается без итерационным способом, и нет никакой зависимости между входными весами и выходными весами.Безытерационное решение ELM обеспечивает ускорение на 5 порядков по сравнению с многослойным персептроном (MLP) [33] или на 6 порядков по сравнению с машинами опорных векторов (SVM) [34].

    Использование ELM для классификации глубоких сверточных объектов может обеспечить хороший результат распознавания и обладает хорошей способностью к обобщению. В отличие от BP, веса между входным слоем и скрытым слоем ELM устанавливаются случайным образом, а выходные веса решаются методом наименьших квадратов [19]. Таким образом, скорость обучения ELM очень высока.

    3.3. Предварительная обработка данных

    В этой статье мы используем набор данных OPPORTUNITY для оценки модели ConvLSTM-ELM и сравнения производительности с базовой CNN и другой литературой с использованием некоторых других алгоритмов машинного обучения, использованных в эксперименте с набором данных. Базовая версия CNN обеспечивает эталон производительности для глубоких сетей.

    В этой статье мы использовали набор данных OPPORTUNITY для обучения и тестирования нашей модели. Набор данных распознавания активности OPPORTUNITY состоит из набора сложных естественных действий человека, собранных в среде, где установлены разнообразные датчики [35].Мы рассматриваем только датчики на теле, включая инерциальные измерительные блоки и 3-осевые акселерометры. Положение датчика при ношении показано на рисунке 4. Каждый канал датчика рассматривается как отдельный канал, всего 113 каналов. Частота опроса этих датчиков составляет 30 Гц. Набор данных OPPORTUNITY содержит несколько жестов и поз, и мы в основном реализуем распознавание жестов, включая или игнорируя класс Null. Это проблема классификации 18 классов; Жесты в наборе данных сведены в Таблицу 1.

    85385

    Жесты

    Посудомоечная машина открытая Посудомоечная машина закрытая
    Открыть холодильник
    Открыть ящик 2 Закрыть ящик 2
    Открыть ящик 3 Закрыть ящик 3
    Открыть дверь 1 Закрыть дверь 1
    Открыть дверь 2 Открыть дверь 2
    Напиток из чашки Чистый стол
    Тумблер Нулевой

    Мы использовали 0 для заполнения недостающих значений данных датчика, и каждый канал датчика был нормализован по интервал.Мы использовали скользящее окно фиксированной длины для сегментации данных; каждая сегментация данных была названа последовательностью. Длина окна составляет 500 мс, а размер шага — 250 мс. Модель обучается со скоростью обучения 0,001 и коэффициентом затухания 0,9. CNN-LSTM работает как средство извлечения признаков. Вся настройка архитектуры CNN-LSTM будет подробно описана позже в разделе 4, который показан в таблице 2. Когда обучение завершено, параметры сверточных слоев и слоев LSTM зарезервированы, а полносвязный уровень удаляется.Затем в ELM загружаются функции, извлеченные CNN-LSTM и обучающиеся как классификатор.

    9085 9085 9085 9085 9085 9085 128854 9085 9085 9085 ST

    Слой Тип Количество нейронов Размер ядра Шаг
    9085 9085 9085 9085 9085 1
    2 Сверточный 20 × 113 5 × 1 1
    3 Сверточный 16 × 113 54 1 54 1 54 1 Сверточный 12 × 113 5 × 1 1
    5 Сверточный 8 × 113 5 × 1 1
    8 Полностью подключен n

    9 0859

    Сериализованным данным окна соответствует поза, наблюдаемая в течение временного окна.Учитывая скользящее окно длиной, мы выбираем метку момента как класс последовательности; другими словами, мы выбираем метку последних данных в последовательности как метку последовательности, как показано на рисунке 5.


    3.4. Реализация модели

    Мы строим и обучаем нейронную сеть в Theano, используя Lasagne [36]. Модель работает на ядре 1536, тактовой частоте 1050 МГц и 8 ГБ оперативной памяти. Подробные параметры программного и аппаратного обеспечения показаны в таблицах 3 и 4 соответственно.

    9085 9085 9029 Spyder

    Операционная система Ubuntu 14.04
    Язык программирования Python 2.7.11
    IDE

    Процессор Intel Xeon E3-1505M v5

    Доминирующая частота процессора 2.8 ГГц
    Количество ядер / потоков 4 ядра / 8 потоков
    Объем ОЗУ 64 ГБ
    Графическая карта NVIDIA Quadro M5000M
    Графическая память ГБ
    Тактовая частота 1050 МГц
    Ядра CUDA 1536

    4. Результат и анализ

    В этом разделе мы тестируем нашу модель.Мы дадим краткое введение в набор данных, использованный в эксперименте, и индикаторы для оценки эффективности предложенных моделей. Подробно обсуждаются результаты экспериментов. Мы продемонстрировали эффективность предложенного метода и оценили влияние некоторых ключевых параметров на методы.

    4.1. Показатель эффективности

    Наборы данных о человеческой деятельности, собранные в естественных условиях, часто не сбалансированы между классами [37]. Некоторые классы могут содержать большое количество образцов, в то время как другие классы имеют только несколько образцов.Жесты набора данных OPPORTUNITY крайне несбалансированы; на класс Null приходится более 70% всех данных. Классификатор предсказывает точность классификации каждого класса; класс Null может обеспечить очень высокую точность. Общая точность классификации не является подходящим показателем для оценки эффективности. -measure () считает правильную классификацию каждого класса одинаково важной. Он учитывает как точность, так и отзыв каждого класса для вычисления оценки и может оценить модель лучше, чем точность.Точность определяется как, а отзыв соответствует, где и — количество истинных и ложных срабатываний, соответственно, и соответствует количеству ложноотрицательных результатов. Несбалансированность классов компенсируется весовыми классами в соответствии с их выборочной пропорцией: где — доля выборок th класса, где — количество выборок th класса, а — общее количество выборок.

    4.2. Оценка параметров

    Мы описываем влияние ключевых параметров архитектуры.Мы оцениваем влияние узлов скрытого слоя ELM. Для ELM он снабжен отличительными признаками, и выбрано другое количество скрытых узлов, а соответствующая производительность распознавания записана на рисунке 6.


    Очевидно, производительность распознавания увеличивается с увеличением количества скрытых узлов. Когда имеется 500 узлов скрытого слоя, производительность распознавания достигает 91,56%, что уже лучше, чем у многих методов. Он достигает 91,81% при 3000 узлах скрытого слоя.Результаты показывают, что производительность можно улучшить, если увеличить количество скрытых узлов.

    4.3. Анализ времени выполнения CNN-LSTM-ELM

    Анализ времени выполнения CNN-LSTM-ELM выполняется на наборе данных OPPORTUNITY. Он имеет 46495 обучающих выборок и 9894 тестовых выборки, и каждая выборка представляет собой последовательность. Обучение и тестирование модели выполняются на графическом процессоре с 1536 ядрами, тактовой частотой 1050 МГц и 8 ГБ оперативной памяти.

    Поскольку традиционная нейронная сеть с прямой связью использует итерационный алгоритм градиентного спуска для обновления весовых параметров, она имеет очевидные недостатки: скорость обучения низкая, поэтому временные затраты неприемлемы; скорость обучения трудно определить, и сеть легко попадает в локальный минимум; он, вероятно, был бы перетренирован; и оптимальная производительность его обобщения не гарантируется.Эти дефекты становятся узким местом для широкого применения нейронной сети с прямой связью, использующей итерационные алгоритмы. Для решения этих проблем вместо традиционного алгоритма с градиентным спуском используется ELM. Алгоритм может рассчитать выходные веса обучающейся сети за один шаг. По сравнению с итеративным алгоритмом ELM значительно улучшает способность к обобщению и скорость обучения сети. Поэтому для нашей сети по сравнению с традиционной сетью время выполнения в основном зависит от использования классификатора ELM.

    CNN-LSTM с полностью подключенным уровнем используется для сравнения времени выполнения с CNN-LSTM-LSTM; время обучения и время тестирования показаны в Таблице 5.

    9085M CNN- ]

    Время обучения (с) Время тестирования (с)

    12154,5 8,025
    CNN-LSTM-ELM 11456.124 4,901

    в сравнении с таблицей L Как видно из 4 время обучения сокращается на 5%, а время тестирования сокращается на 38%.Длина скользящего окна составляет 500 мс, а тестовые образцы состоят из 9894 окон, поэтому тестовые образцы содержат исходные данные 4947 с. CNN-LSTM-ELM распознает тестовые образцы и занимает всего 4,901 с, что означает, что наша структура может распознавать данные датчиков в реальном времени.

    4.4. Сравнение производительности

    Результаты классификации предложенных глубоких методов в наборе данных OPPORTUNITY показаны на рисунке 7 и в таблице 2. Мы сообщаем о производительности классификации, включая или игнорируя нулевой класс.Включение класса Null может привести к гораздо более высоким показателям распознавания класса Null, чем редкие классы. Другими словами, некоторые образцы, принадлежащие к редким классам, часто ошибочно распознаются как класс Null. Предоставляя оба результата, мы можем лучше понять тип ошибок, вызванных моделью.


    На рисунке 7 показаны характеристики классификации прошлых опубликованных методов классификации, реализованных в наборе данных OPPORTUNITY. Все эти методы основаны на скользящем окне, и отличаются только извлечение признаков и классификатор.По сравнению с лучшим подходом к задаче ВОЗМОЖНОСТИ, наш метод улучшает производительность в среднем на 8%. Задача распознавания жестов, включая класс Null, улучшена более чем на 13% по сравнению с методами задачи OPPORTUNITY.

    Судя по результатам в Таблице 6, CNN-LSTM-ELM имеет лучшую производительность, чем другие глубокие модели, включающие или игнорирующие класс Null. CNN-LSTM-ELM улучшается на 6% по сравнению с CNN, используемым Yang et al. [17]. Базовая CNN имеет такое же количество сверточных слоев, что и CNN-LSTM-ELM, но использует традиционный классификатор, основанный на алгоритме градиентного спуска.По сравнению с базовым CNN, CNN-LSTM-ELM улучшается в среднем на 7,5%. Для распознавания подобных жестов CNN-LSTM-ELM может повысить производительность классификации, поскольку ячейки LSTM могут моделировать временную динамику последовательностей данных. Однако базовая CNN игнорирует временные зависимости между последовательностями данных.

    17859851 CNN

    Глубокие архитектуры
    Распознавание жестов Распознавание жестов (без нулевого класса)

    â € ‰
    Базовый уровень CNN 0,883 0,783
    CNN-LSTM [18] 0,897 0,802
    0,906

    5. Выводы

    В этой статье мы продемонстрировали преимущества глубокой архитектуры, основанной на комбинации сверточных слоев, рекуррентных слоев LSTM и классификатора ELM для носимой деятельности. признание.Эта комбинированная структура используется для изучения данных многоканальных временных рядов. Он в основном использует операции свертки и ячейки LSTM для захвата важных характеристик сигналов датчиков с различными временными масштабами. Затем все извлеченные признаки классифицируются классификатором ELM. Основные преимущества этой структуры заключаются в следующем: (i) извлечение признаков выполняется автоматически без ручного вмешательства; (ii) ячейки LSTM могут фиксировать временные зависимости от характеристик, извлеченных операциями свертки; и (iii) классификатор ELM обладает выдающейся способностью к обобщению и быстрой скоростью обучения.Этот фреймворк превзошел лучший результат задачи ВОЗМОЖНОСТИ в среднем на 13% в задаче распознавания жестов для 18 классов. В эксперименте мы показываем, что предлагаемый метод превосходит другие лучшие методы, поэтому мы полагаем, что предлагаемый метод может быть использован в качестве мощного инструмента для решения задач распознавания человеческой деятельности.

    Что касается будущей работы, мы стремимся улучшить адаптивную способность последовательного обучения; Таким образом, машинное обучение способно непрерывно учиться, одновременно выполняя проверку (обучение на практике).Подход к переносу обучения, основанный на существующих моделях, для распознавания активности на крупномасштабных данных может быть потенциальным рабочим направлением.

    Доступность данных

    Данные, использованные для подтверждения выводов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

    Благодарности

    Эта работа поддержана проектами международного сотрудничества и обменов NSFC (Key Program) no.61327807.

    Окружающая среда и деятельность человека

    Климат и среда обитания человека

    Способность Земли принимать и поглощать солнечный свет является основным фактором окружающей среды Земли, а также оказывает большое влияние на человеческое население. В Антарктиде нет больших городов или человеческих сообществ, потому что здесь очень холодно; Большая часть солнечного света, проникающего в Антарктиду, отражается от Земли на этой широте из-за наклона земной оси и возникающего в результате угла падающего солнечного излучения.Ответ на основные вопросы о том, где живет большинство людей на Земле и почему они живут там, зависит от понимания климата. Умеренный климат типа C обычно предоставляет наибольшие возможности для проживания людей.

    Поскольку регион между тропиком Рака и тропиком Козерога получает больше всего прямого солнечного света в течение года, он благоприятен для жизни растений и животных при условии наличия достаточной влажности или осадков. Люди долгое время жили в тропиках, даже когда ледяные щиты покрывали часть средних широт.Проблема с тропиками заключается в том, что почвы обычно низкого качества и питательные вещества вымываются наружу. Сегодня, когда мы смотрим на Землю и распределение населения, два основных фактора привлекают человеческое жилье: умеренный климат и доступ к воде.

    Более 70 процентов поверхности земли покрыто водой. Единственная проблема заключается в том, что менее 3 процентов воды пресные, и большая часть этой пресной воды хранится в ледяных шапках на Северном или Южном полюсе.В результате остается менее 1 процента пресной воды в мире для использования человеком, обычно в озерах, реках, ручьях или грунтовых водах и подземных водоносных горизонтах. Климат играет важную роль в том, где живут люди, потому что осадки необходимы для выращивания сельскохозяйственных культур, животноводства и снабжения пресной водой городских сообществ.

    Несколько географов разработали категории для определения типов климата Долгосрочные погодные условия на основе условий окружающей среды, включая температуру и осадки.. Климат можно определить как долгосрочную среднюю погодную картину, наблюдаемую в определенном регионе мира. Погода — это термин, обычно используемый для определения краткосрочных или даже ежедневных условий. Двумя основными элементами климатических условий являются температура и осадки. Для целей этого обзора мировой географии различные типы климата были разбиты на шесть основных типов — A, B, C, D, E и H — по системе классификации Кеппен-Гейгера. Климат типа H фактически является подмножеством климатической категории типа E.

    • Тип A: Тропический или экваториальный климат
    • Тип B: Сухой или засушливый климат
    • Тип C: умеренный или умеренный климат
    • Тип D: холодный или континентальный климат
    • Тип E: полярный или экстремальный климат
    • Тип H: (без классификации) высокогорный климат

    Рисунок 1.12 Основные климатические регионы на основе системы классификации Кеппена-Гейгера (местные условия могут сильно различаться)

    Тип A: тропический или экваториальный климат

    Рисунок 1.13

    Тропический климат типа А характеризуется теплой температурой круглый год и более высоким годовым количеством осадков, как, например, в этом месте на побережье Белиза.

    Источник: Фото Р. Бергли.

    Влажный тропический климат типа А, обычно встречающийся в тропиках, имеет теплые температуры круглый год с большим количеством осадков, обычно в виде дождя. Климат типа А имеет различные подгруппы, которые показывают, насколько изменчиво распределение осадков в течение года.В некоторых климатических условиях типа A отмечаются засушливые сезоны и сезон дождей (муссоны), в то время как в других выпадают постоянные осадки в течение всего года.

    Тип B: сухой или засушливый климат

    Примером засушливого климата типа B являются пустынные районы земли. Температуры могут быть экстремальными, с небольшим количеством осадков. Климатические регионы типа B характеризуются низким уровнем осадков и высокими температурами в течение дня и более низкими температурами ночью или зимой.Ландшафт в климате типа B может варьироваться от песчаных пустынь до степных лугов и степей. В климате типа B меньше деревьев, чем в большинстве других климатических зон.

    Существует прямая связь между высокогорьями и климатом типа B в различных частях мира. Это климатическое условие, известное как эффект тени от дождя, когда горы или высокогорный рельеф ограничивают попадание осадков на другую сторону гор, что приводит к засушливым или пустынным условиям, или, точнее, эффект тени от осадков возникает, когда одна сторона горный хребет получает обильные осадки, в то время как регион по другую сторону горного хребта представляет собой пустыню или имеет более засушливые климатические условия.Это явление очевидно везде, где есть местность с достаточной высотой, чтобы ограничить движение несущих осадки облаков.

    Рисунок 1.14 Эффект тени от дождя

    Тени от дождя образуются, когда преобладающие ветры, несущие влагу, быстро поднимаются вверх по склону горы, где воздух охлаждается и конденсируется, чтобы выпустить влагу в виде дождя или снега. К тому времени, когда воздушная масса достигает вершины горы, ее влажность значительно уменьшается.Осушенный воздух устремляется вниз по другую сторону горного хребта, где его температура повышается. Теплый сухой воздух, исходящий с гор, продолжает вытягивать влагу из земли, что приводит к возникновению пустынных или засушливых климатических условий.

    Рисунок 1.15

    Сухой или засушливый климат типа B, такой как центральная Аризона, имеет меньше деревьев, чем другой климат. Кактус сагуаро может выдерживать длительные периоды с небольшим количеством осадков.

    Источник: Фото Р.Бергли.

    Гавайский остров Кауаи является ярким примером эффекта тени от дождя. На наветренной стороне острова выпадает больше осадков, чем в любом другом месте на Земле: до 460 дюймов (почти 40 футов) в год. Однако только часть острова получает такое количество дождя. Высота гор вызывает тень от дождя на сухой подветренной стороне, создавая полупустынные условия и климат типа B.

    Долина Смерти в Калифорнии также является результатом эффекта тени дождя.В Долине Смерти выпадает мало дождя, потому что любая влажность при преобладающих ветрах падает на западную сторону прилегающих горных хребтов. Весь штат Невада сухой из-за эффекта тени дождя. Весь дождь, идущий с Тихого океана, падает на прибрежные горы и Сьерра-Неваду в Калифорнии. Горы достаточно высоки, чтобы затенять этот регион Невады, а бассейн и хребты усиливают эффект тени дождя на местном уровне.

    На другой стороне земли Гималаи — отличный пример гор, создающих эффект тени дождя.На большей части западного Китая климат типа B из-за эффекта дождевой тени, вызванного высокими горами, которые не позволяют дождевым облакам когда-либо достигать региона. На южной стороне Гималаев выпадают обильные осадки из-за дождей, идущих из Индийского океана, но западный Китай по сути является пустыней. Он малонаселен по сравнению с густонаселенными регионами в собственном Китае на востоке, где много осадков.

    Тип C: умеренный или умеренный климат

    Рисунок 1.16

    Умеренный климат типа C благоприятен для сельского хозяйства. Например, в Аппалачах хорошо растут табачные и лиственные леса.

    Источник: Фото Р. Бергли.

    Климат типа C, часто описываемый как умеренный по температуре и осадкам, является наиболее благоприятным для проживания людей, поскольку в нем проживает самая большая плотность населения на планете. Климат типа C встречается в основном в средних широтах, граничащих с тропиками.Ярко выражены сезонные изменения, с отчетливой зимой и летом. Зима бывает прохладной или холодной, а лето обычно теплое. Количество осадков варьируется от низкого до высокого, в зависимости от местоположения. В Соединенных Штатах климат C преобладает на юго-востоке и западном побережье.

    Климат типа C не является самым распространенным на планете, но он привлекает наибольшее количество людей. Одной из причин такой привлекательности было обилие лесов, сельскохозяйственных угодий и пресной воды в регионах типа C.Основные населенные пункты планеты находятся в климате типа C. На планете проживает более семи миллиардов человек, и их число постоянно растет, люди заселили большинство регионов с климатом типа C и теперь заполняют другие области с типами климата A, B или D.

    Тип D: холодный или континентальный климат

    Климатические регионы типа D часто находятся в глубине континентов, вдали от сдерживающего влияния крупных водоемов.Они часто находятся дальше на север, чем регионы типа C, что приводит к более холодным зимам. Существуют сезонные колебания, от прохладного до жаркого лета и холодной зимы. Осадки обычно в виде дождя летом и снега зимой. Регионы с климатом типа D можно найти в районе Великих озер в США, большей части Канады и значительной части России.

    Тип E: полярный или экстремальный климат

    Тип E — это экстремальный климатический тип, встречающийся в полярных регионах рядом с Полярным кругом или к северу от него, а также рядом с Южным полярным кругом или к югу от него.В регионах с климатом типа Е круглый год холодно с постоянным льдом или вечной мерзлотой. Растительность минимальная, деревьев нет. В короткие летние месяцы температура может немного нагреваться, но редко поднимается выше 50 градусов.

    Тип H: климат высокогорья

    Высокогорный климат типа H обычно входит в подкатегорию климатов типа E. Горные хребты могут создавать различные типы климата из-за изменения высоты от основания хребта до вершины.На одной и той же горе на разных высотах можно встретить разные типы климата. Климат типа H обозначает высокогорье или горную местность. На большинстве горных хребтов существуют колебания климата. Климат у подножия гор будет варьироваться в зависимости от того, находятся ли горы в тропиках или в более высоких широтах. Например, высокие горы около экватора могут иметь климат типа A у основания и климат типа E на вершине с различными климатами типа C и типа D между ними.Климат типа H встречается там, где разница высот достаточно велика, чтобы обеспечить разные климатические зоны. Повышенный рельеф может доходить до линии деревьев и иметь постоянный снежный покров на вершине. Термин рельеф используется в географии для обозначения отметок поверхности суши. Зоны высот с постоянным льдом или снегом могут напоминать полярный климат типа E.

    Вырубка леса

    Растущее население планеты увеличивает потребность в природных ресурсах, в том числе в лесных продуктах.Люди тысячелетиями использовали деревья для производства дров, строительства домов и изготовления инструментов. Деревья являются возобновляемым ресурсом, но вырубка лесов происходит с неустойчивой скоростью. происходит, когда они удаляются быстрее, чем могут быть восполнены. Большинство людей в сельских районах развивающихся стран используют дрова для приготовления пищи. Во многих из этих областей количество доступных деревьев быстро сокращается. Люди, живущие в основном в климате типа B, могут изначально не иметь доступа к большому количеству деревьев; поэтому, когда деревья вырубают на дрова или строительные материалы, происходит обезлесение.В тропических районах деревья лиственных пород обычно вырубают на пиломатериалы для получения дохода или для расчистки земли для других сельскохозяйственных целей, таких как разведение крупного рогатого скота. Страны, у которых отсутствуют возможности и преимущества, стремятся использовать свои природные ресурсы — в данном случае деревья — либо для натурального сельского хозяйства, либо для экономической выгоды. Вырубка лесов увеличилась во всем мире в связи с быстрым ростом мирового населения.

    Во время промышленной революции европейские страны быстрыми темпами вырубали свои леса.Большая часть Британских островов когда-то была засажена лесами, но сегодня на Британских островах осталось немного лесов, и они, как правило, находятся под защитой. Колониализм привел европейцев в Америку. Соединенные Штаты на раннем этапе своего развития продвинулись на запад от первоначальных тринадцати колоний и многих старовозрастных лесов, которые не были уничтожены людьми. были вырублены в процессе. Когда были проложены железнодорожные пути и пионерские разработки продвинулись на запад в сторону Великих равнин, где росло мало деревьев, большая вырубка произошла в восточных и центральных лесах — вырубка — термин, обозначающий систематическую вырубку лесов в восточных и центральных лесах.В Мичигане и Висконсине деревья были вырублены в ходе систематической вырубки леса.

    Рисунок 1.18

    Леса вырубают на древесину, а после сжигания излишков земля очищается для других целей.

    Источник: Фото Р. Бергли.

    Некоторым областям разрешили отрастить, но многие другие области были превращены в сельскохозяйственные угодья. В Соединенных Штатах осталось немного старовозрастных лесов.Сегодня возникают конфликты по поводу того, как лесная промышленность обращается с лесами в таких местах, как Тихоокеанский Северо-Западный регион США.

    Экономически более обеспеченным странам больше не нужно рубить собственные деревья, но они могут позволить себе заменять другие ресурсы или импортировать пиломатериалы из других мест. Развивающиеся регионы мира в Латинской Америке, Африке и некоторых частях Азии испытывают серьезные проблемы с обезлесением. Вырубка лесов широко распространена: жители Гаити вырубили около 99 процентов лесов страны; большая часть древесины использовалась в качестве топлива для приготовления пищи.Люди в Афганистане вырубили около 70 процентов своих лесов. Нигерия потеряла около 80 процентов своих старовозрастных лесов с 1990 года. Эфиопия потеряла до 98 процентов своих лесных площадей, а Филиппины потеряли около 80 процентов своих лесов.

    Бразильский бассейн Амазонки претерпел множество проектов, которые привели к обезлесению. Например, примерно половина штата Рондония в западной Бразилии была вырублена с 1990 года. Страны Центральной Америки потеряли около половины своих первоначальных лесов, и вырубка лесов продолжается на систематической основе.Тропические регионы Юго-Восточной Азии и Африки эксплуатируются для получения древесины неприемлемыми темпами, вызывая обезлесение, с которым придется иметь дело следующему поколению. В Индии с населением более миллиарда человек по-прежнему существует высокий спрос на дрова и строительные материалы; их леса сокращаются быстрее, чем их можно заново засаживать. Китай с его более чем миллиардным населением пытается решить свои проблемы обезлесения путем реализации масштабной программы пересадки и природоохранных мер.Другие страны начинают принимать аналогичные меры.

    Рисунок 1.19

    Мужчина из Малави несет дрова для приготовления пищи и отопления.

    Источник: Фото любезно предоставлено Брайс Ситтер.

    Тропические дождевые леса составляют лишь около 5 процентов поверхности земли, но содержат до 50 процентов биоразнообразия Земли. Эти леса вырубают по разным причинам.Норман Мейерс, британский защитник окружающей среды, подсчитал, что около 5 процентов вырубки лесов в тропических регионах вызвано ростом животноводства. Девятнадцать процентов этих лесов вырублены в лесной промышленности, 22 процента вырублены для расширения плантационного земледелия и 54 процента вырублены из-за подсечно-огневого земледелия. Большинство тропических дождевых лесов расположено в бассейне Амазонки в Южной Америке, в Центральной Африке и в Юго-Восточной Азии. Все эти области ищут преимущества и возможности для роста своей экономики; к сожалению, они часто ориентируются на свои влажные тропические леса в качестве источника дохода.

    Какие проблемы с обезлесением?

    Вырубка лесов вызывает больше, чем просто вырубку деревьев для топлива, строительных материалов, бумажных изделий или производства. Еще одна проблема, связанная с уравнением обезлесения, — это эрозия почвы. Без деревьев, которые удерживали бы почву во время сильных дождей, почва размывается, оставляя землю в непродуктивном состоянии. В тропических регионах почвы часто деградированы и испытывают недостаток питательных веществ. Большинство питательных веществ в тропических регионах находится в разлагающемся материале у корней деревьев, который поставляет энергию обратно в экосистему.После того, как деревья убраны, восполнение этого запаса энергии будет незначительным. Эрозия почвы в тропических районах затрудняет восстановление лесов после их удаления. Оползни Когда такие условия, как высокая водонасыщенность или землетрясение, вызывают оползание большого количества земли по склону. может быть более серьезным компонентом проблемы эрозии почвы. После сильных дождей целые пропитанные водой склоны холмов могут опускаться вниз, нанося серьезный структурный ущерб зданиям, домам и сельскохозяйственным участкам.Корни деревьев удерживают склоны холмов вместе и, следовательно, предотвращают оползни.

    Леса играют важную роль в круговороте воды. Деревья вытягивают влагу корнями из почвы и выводят ее через листья обратно в атмосферу. Влага в атмосфере собирается в облака, конденсируется и падает обратно на Землю. Не только деревья хранят воду, но и органическое вещество у основания деревьев также накапливает воду и делает ее доступной для более крупной экосистемы, что может замедлить сток воды.Полог леса рассеивает воду во время дождя и создает еще один слой влаги в их листьях и ветвях, который либо используется другими организмами, либо испаряется обратно в атмосферу. Вырубка лесов устраняет роль, которую леса играют в круговороте воды.

    Лесные экосистемы обеспечивают разнообразное сообщество организмов. Влажные тропические леса — одна из самых ярких экосистем на планете. Их богатое биоразнообразие может дать представление о неиспользованных решениях на будущее.Растения и организмы в этих средах обитания могут стать ключом к медицинским или биологическим открытиям, но дикая природа и растительность будут потеряны, поскольку обезлесение уничтожает среду их обитания и ускоряет вымирание исчезающих видов.

    Рисунок 1.20 Лесопильный завод по переработке древесины твердых пород

    Источник: Фото Р. Бергли.

    Деревья и растения удаляют углекислый газ из атмосферы и накапливают его в структуре растений в процессе фотосинтеза.Двуокись углерода — это основной парниковый газ, который является частью процесса изменения климата. Углекислый газ и другие подобные газы уменьшают количество длинноволнового излучения (тепла), выходящего из атмосферы Земли, что приводит к повышению температуры на планете. По мере того, как в атмосферу выбрасывается все больше углекислого газа, происходит изменение климата. Вырубка деревьев путем обезлесения приводит к тому, что из атмосферы удаляется меньше углекислого газа, что способствует изменению климата. Подсечно-огневые методы земледелия, при которых сжигаются леса, высвобождают углерод, содержащийся в растительной жизни, непосредственно в атмосферу, усиливая эффект изменения климата.

    Изменение климата

    Изменение климата было постоянным явлением в эволюции планеты. Повышение температуры в окружающей среде — это деятельность, которая привлекает наибольшее внимание в последние годы. Были подняты вопросы о темпах и масштабах изменения климата во всем мире. Понимание динамики повышения температуры может помочь понять, как это связано с деятельностью человека.

    Атмосфера — это газовый слой, который окружает Землю и отмечает переход между ее поверхностью и космосом.Атмосфера состоит из смеси газов, состоящей из азота (77 процентов), кислорода (21 процент) и второстепенных элементов (1 процент), включая аргон, гелий, двуокись углерода и водяной пар. Небольшое количество углекислого газа является важным компонентом в контроле температуры земли. Атмосфера простирается на триста миль над земной поверхностью, а нижний уровень составляет климатическую систему Земли. Этот самый нижний уровень называется тропосферой и отвечает за условия, позволяющие жизни существовать на поверхности планеты.

    С 1960-х годов ученых беспокоила концентрация углекислого газа, метана, закиси азота и хлорфторуглеродов в атмосфере. Эти так называемые парниковые газы могут улавливать тепловую энергию, излучаемую земной поверхностью, и могут повышать глобальную температуру и вызывать изменение климата. После промышленной революции деятельность человека — сжигание ископаемого топлива и широкомасштабная вырубка лесов — увеличила количество удерживающих тепло парниковых газов в атмосфере.Углекислый газ и подобные газы действуют как стеклянные панели теплицы, которые пропускают коротковолновое излучение солнца, но не позволяют длинноволновому излучению тепла уходить в космос.

    Увеличение содержания углекислого газа и парниковых газов в атмосфере обычно вызывает повышение температуры климата планеты, что, в свою очередь, может вызывать изменения погодных условий в различных местах на Земле. Изменения температуры могут повлиять на характер выпадения осадков и изменить погодные условия, что может повлиять на сельскохозяйственную продукцию и повлиять на потребности в энергии, что может вызвать усиление экономической нестабильности.Изменения климата также влияют на условия окружающей среды для организмов, адаптированных к конкретным ареалам обитания. При изменении климата может измениться и зона обитания организма, что, в свою очередь, может повлиять на целые экосистемы.

    Вырубка лесов и сжигание ископаемого топлива могут способствовать изменению климата. Ископаемые виды топлива, такие как уголь, нефть и природный газ, образуются, когда мертвые растения и животные находятся под давлением, разлагаются в течение длительных периодов времени и сохраняют свой углеродный компонент. При сжигании ископаемого топлива углерод возвращается в атмосферу.Растущая потребность человека в энергии и древесине будет продолжать способствовать изменению климата, если не будут найдены альтернативы. Повышение температуры может привести к таянию ледяных шапок, что, в свою очередь, может поднять уровень моря, что повлияет на деятельность человека во всем мире. Более подробная информация об изменении климата содержится в главе 13 об Антарктике.

    Тектонические плиты

    Движение тектонических плит Отдельные участки земной коры, которые движутся независимо и сталкиваются друг с другом, вызывая землетрясения и вулканическую активность.- еще один аспект динамики Земли, влияющий на деятельность человека. Земная кора толщиной от 10 до 125 миль представляет собой не один большой твердый кусок, а, скорее, серию пластин, покрывающих расплавленное железное ядро ​​в центре планеты. Плиты, покрывающие поверхность земли, медленно перемещаются и перемещаются. Пластины могут удаляться друг от друга или сталкиваться, а также скользить параллельно друг другу в противоположных направлениях. Когда две пластины сталкиваются и одна пластина скользит под соседней пластиной, этот процесс называется субдукцией .Движение или сдвиг в месте встречи двух плит может вызвать землетрясения и обычно связано с вулканической активностью.

    Рисунок 1.21 Общая структура тектонических плит

    Источник: Изображение любезно предоставлено USGS.

    Горные цепи, такие как Гималаи, являются прямым результатом столкновения двух плит. Столкновение выталкивает землю вверх в горную цепь либо под прямым давлением, либо из-за вулканической активности.Пластины могут сдвигаться на дюйм в год в активных регионах. Эти плиты, движимые внутренним теплом Земли, создали горные ландшафты планеты. Землетрясения и вулканические действия вдоль границ плит (так называемые разломы ) продолжают влиять на деятельность человека и могут нанести серьезный экономический ущерб сообществу. Границы плит можно найти возле многих естественных окраин континентов. Непрерывное воздействие плит вызывает серьезные землетрясения и извержения вулканов, которые могут нанести ущерб деятельности человека.Землетрясения у моря часто вызывают цунами, которые могут создавать огромные волны, которые приносят разрушения прибрежным регионам на своем пути. Землетрясение у восточного побережья Японии в 2011 году вызвало цунами, которое вызвало дополнительные разрушения на объектах ядерной энергетики, подвергнув некоторые части Японии и остальной мир радиации.

    Основные выводы

    • Человеческая деятельность на планете коррелирует с типом климата и местности, которые представляются людям в виде природных ресурсов или пригодности для жизни.Шесть основных климатических зон (A, B, C, D, E и H) описывают типы климата Земли. Температура и осадки — две основные переменные, которые создают климатическую зону и соответствующие ей экологические атрибуты.
    • Земная кора состоит из нескольких отдельных плит, которые движутся, вызывая землетрясения и вулканическую активность. Большинство горных хребтов на Земле являются продуктом деятельности тектонических плит.
    • Вырубка деревьев быстрее, чем они могут снова отрасти, называется вырубкой леса.Люди вырубают леса во многих областях с неустойчивой скоростью. Вырубка лесов может привести к эрозии почвы, изменению погодных условий и потере мест обитания. Деревья вырубают для дров, строительных материалов или прибыли.
    • Горы или высокогорный рельеф могут ограничивать прохождение дождевых облаков и заставлять облака терять свои осадки по мере увеличения воздушной массы. На другой стороне горы или хребта не выпадает никаких осадков, и она превращается в более засушливый или засушливый регион, создавая условия для пустыни.
    • Изменение климата — это явление, при котором газы, такие как углекислый газ и метан, увеличиваются в тропосфере и ограничивают выход длинноволновой радиации с планеты, что может привести к повышению температуры на Земле. Деревья удаляют углекислый газ из атмосферы, что может уменьшить изменение климата.

    Вопросы для обсуждения и изучения

    1. В каком климате вы живете?
    2. Каковы основные атрибуты каждого типа климата?
    3. К каким двум основным климатическим качествам тяготеют люди?
    4. В чем разница между погодой и климатом?
    5. Как можно уменьшить или уменьшить основные причины обезлесения?
    6. Что такое тектонические плиты и как они помогают формировать планету?
    7. Как движение тектонических плит повлияет на деятельность человека?
    8. Кто отвечает за решение проблем, вызванных изменением климата? Что вы можете сделать по этому поводу?
    9. Что вызывает эффект тени от дождя? Назовите несколько примеров этого явления.
    10. Какие регионы планеты больше всего страдают от вырубки лесов?

    Деятельность

    1. Узнайте и определите, когда произошли три последних землетрясения, ближайших к вашему месту жительства. Какой ущерб они нанесли?
    2. Запишите среднегодовую температуру в месте вашего проживания за последние сто лет, чтобы проиллюстрировать любую тенденцию изменения климата.
    3. Определите ближайшее к вашему месту жительства место, на которое распространяется эффект тени дождя.

    моделей глубокого обучения для распознавания человеческой деятельности

    Последнее обновление 5 августа 2019 г.

    Распознавание человеческой деятельности или HAR — сложная задача классификации временных рядов.

    Он включает в себя прогнозирование передвижения человека на основе данных датчиков и традиционно включает в себя глубокие знания и методы, от обработки сигналов до правильного проектирования функций из необработанных данных, чтобы соответствовать модели машинного обучения.

    В последнее время методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети, показали свою способность и даже достигают самых современных результатов за счет автоматического изучения функций на основе необработанных данных датчиков.

    В этом посте вы откроете для себя проблему распознавания человеческой деятельности и методы глубокого обучения, которые позволяют достичь самых современных результатов в решении этой проблемы.

    Прочитав этот пост, вы будете знать:

    • Распознавание активности — это проблема прогнозирования движения человека, часто в помещении, на основе данных датчиков, таких как акселерометр в смартфоне.
    • Потоки данных датчиков часто разделяются на подпоследовательности, называемые окнами, и каждое окно связано с более широкой деятельностью, называемой подходом скользящего окна.
    • Сверточные нейронные сети и сети с долговременной краткосрочной памятью, а возможно и то и другое вместе, лучше всего подходят для изучения функций на основе необработанных данных датчиков и прогнозирования связанного движения.

    Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

    Приступим.

    Модели глубокого обучения для распознавания человеческой деятельности
    Фотография Саймона Харрода, некоторые права защищены.

    Обзор

    Этот пост разделен на пять частей; их:

    1. Распознавание человеческой деятельности
    2. Преимущества моделирования нейронных сетей
    3. Представление данных контролируемого обучения
    4. Модели сверточной нейронной сети
    5. Рекуррентные модели нейронных сетей

    Распознавание человеческой деятельности

    Распознавание активности человека, или сокращенно HAR, — это обширная область исследований, связанная с идентификацией конкретного движения или действия человека на основе данных датчиков.

    Движения часто являются типичной деятельностью, выполняемой в помещении, например ходьба, разговор, стояние и сидение. Это также могут быть более целенаправленные действия, такие как те виды деятельности, которые выполняются на кухне или в производственном цехе.

    Данные датчика могут быть записаны удаленно, например, видео, радаром или другими беспроводными методами. В качестве альтернативы данные могут быть записаны непосредственно на объекте, например, при переноске специального оборудования или смартфонов с акселерометрами и гироскопами.

    Распознавание активности на основе датчиков требует глубоких знаний высокого уровня о деятельности человека на основе множества низкоуровневых показаний датчиков

    — Глубокое обучение для распознавания активности на основе сенсоров: обзор, 2018.

    Исторически сбор данных датчиков для распознавания активности был сложным и дорогостоящим, так как требовалось специальное оборудование. Теперь смартфоны и другие персональные устройства слежения за фитнесом и здоровьем стали дешевыми и повсеместными. Таким образом, данные датчиков с этих устройств дешевле собирать, они более распространены и, следовательно, являются более широко изучаемой версией общей проблемы распознавания активности.

    Проблема состоит в том, чтобы предсказать активность по снимку данных датчика, обычно данных от одного или небольшого количества типов датчиков.Обычно эта проблема оформляется как задача одномерной или многомерной классификации временных рядов.

    Это сложная проблема, поскольку нет очевидных или прямых способов связать записанные данные датчиков с конкретными действиями человека, и каждый субъект может выполнять действия со значительными вариациями, что приводит к вариациям в записанных данных датчика.

    Цель состоит в том, чтобы записать данные датчиков и соответствующие действия для конкретных субъектов, подогнать модель на основе этих данных и обобщить модель для классификации активности новых невидимых субъектов по данным их датчиков.

    Нужна помощь с глубоким обучением для временных рядов?

    Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).

    Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

    Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

    Преимущества моделирования нейронных сетей

    Традиционно для анализа и дистилляции собранных сенсорных данных использовались методы из области обработки сигналов.

    Такие методы предназначались для проектирования функций, создания специфичных для предметной области, специфичных для датчика или специфичных для обработки сигналов функций и представлений исходных данных.Затем статистические модели и модели машинного обучения были обучены на обработанной версии данных.

    Ограничением этого подхода является обработка сигналов и знание предметной области, необходимые для анализа необработанных данных и разработки функций, необходимых для соответствия модели. Этот опыт потребуется для каждого нового набора данных или модальности датчика. По сути, это дорого и не масштабируется.

    Однако в большинстве повседневных задач HAR эти методы могут в значительной степени полагаться на эвристическое извлечение признаков вручную, которое обычно ограничено человеческими знаниями в предметной области.Кроме того, с помощью этих подходов можно изучить только поверхностные функции, что приведет к снижению производительности для неконтролируемых и дополнительных задач. Из-за этих ограничений характеристики обычных методов [распознавания образов] ограничены в отношении точности классификации и обобщения модели.

    — Глубокое обучение для распознавания активности на основе датчиков: обзор, 2018 г.

    В идеале можно использовать методы обучения, которые автоматически изучают функции, необходимые для точного прогнозирования непосредственно на основе необработанных данных.Это позволит быстро и дешево внедрить новые проблемы, новые наборы данных и новые сенсорные методы.

    Недавно модели глубоких нейронных сетей начали выполнять свои обещания по изучению функций и достигают самых современных результатов в распознавании человеческой активности. Они способны выполнять автоматическое изучение функций на основе необработанных данных датчиков и превосходить модели, подходящие для созданных вручную специфичных для предметной области функций.

    […], процедуры извлечения признаков и построения моделей часто выполняются одновременно в моделях глубокого обучения.Функции могут быть изучены автоматически через сеть, вместо того, чтобы разрабатываться вручную. Кроме того, глубокая нейронная сеть также может извлекать высокоуровневое представление на глубоком уровне, что делает ее более подходящей для сложных задач распознавания активности.

    — Глубокое обучение для распознавания активности на основе датчиков: обзор, 2018 г.

    Существует два основных подхода к нейронным сетям, которые подходят для классификации временных рядов и которые, как было продемонстрировано, хорошо работают при распознавании активности с использованием данных датчиков с обычных смартфонов и устройств отслеживания фитнеса.

    Это модели сверточной нейронной сети и модели рекуррентной нейронной сети.

    RNN и LSTM рекомендуются для распознавания коротких действий, которые имеют естественный порядок, в то время как CNN лучше выводит долгосрочные повторяющиеся действия. Причина в том, что RNN может использовать взаимосвязь временного порядка между показаниями датчиков, а CNN более способна изучать глубокие функции, содержащиеся в рекурсивных шаблонах.

    — Глубокое обучение для распознавания активности на основе сенсоров: обзор, 2018.

    Представление данных контролируемого обучения

    Прежде чем мы углубимся в конкретные нейронные сети, которые могут использоваться для распознавания человеческой активности, нам нужно поговорить о подготовке данных.

    Оба типа нейронных сетей, подходящие для классификации временных рядов, требуют, чтобы данные были подготовлены определенным образом, чтобы соответствовать модели. То есть, способом « контролируемого обучения », который позволяет модели связывать данные сигнала с классом активности.

    Прямой подход к подготовке данных, который использовался как для классических методов машинного обучения для созданных вручную функций, так и для нейронных сетей, включает разделение данных входного сигнала на окна сигналов, где данное окно может иметь длительность от одной до нескольких секунд. данные наблюдений.Это часто называют «скользящим окном , ».

    Распознавание человеческой деятельности направлено на определение действий одного или нескольких человек из набора наблюдений, полученных с помощью датчиков. Обычно это выполняется с помощью подхода скользящего окна фиксированной длины для извлечения признаков, при котором должны быть зафиксированы два параметра: размер окна и сдвиг.

    — Подход с динамическим скользящим окном для распознавания действий, 2011 г.

    Каждое окно также связано с определенным действием.Данное окно данных может иметь несколько переменных, таких как оси x, y и z датчика акселерометра.

    Приведем конкретный пример.

    У нас есть данные датчика за 10 минут; это может выглядеть так:

    x, y, z, активность 1.1, 2.1, 0.1, 1 1,2, 2,2, 0,2, 1 1,3, 2,3, 0,3, 1 …

    x, y, z, активность

    1,1, 2,1, 0,1, 1

    1.2, 2,2, 0,2, 1

    1,3, 2,3, 0,3, 1

    Если данные записываются с частотой 8 Гц, это означает, что будет восемь строк данных за одну секунду прошедшего времени выполнения действия.

    Мы можем выбрать, чтобы одно окно данных представляло одну секунду данных; это означает восемь строк данных для датчика 8 Гц. Если у нас есть данные x, y и z, это означает, что у нас будет 3 переменные. Следовательно, единое окно данных будет двумерным массивом с восемью временными шагами и тремя характеристиками.

    Одно окно представляет один образец. Одна минута данных будет представлять 480 точек данных датчика или 60 окон с восемью временными шагами. Всего за 10 минут данных будет представлено 4800 точек данных или 600 окон данных.

    Удобно описывать форму подготовленных нами данных датчика в терминах количества выборок или окон, количества временных шагов в окне и количества характеристик, наблюдаемых на каждом временном шаге.

    [образцы, временные интервалы, особенности]

    [образцы, временные шаги, особенности]

    Наш пример 10-минутных данных акселерометра, записанных с частотой 8 Гц, будет представлен в виде трехмерного массива с размерами:

    Оптимального размера окна не существует, и он действительно зависит от конкретной используемой модели, характера собранных данных датчиков и классифицируемых действий.

    Есть напряжение в размере окна и размере модели. Для больших окон требуются большие модели, которые медленнее тренируются, тогда как для меньших окон требуются модели меньшего размера, которые намного легче подогнать.

    Понятно, что уменьшение размера окна позволяет быстрее обнаруживать активность, а также сокращает потребности в ресурсах и энергии. Напротив, большие окна данных обычно рассматриваются для распознавания сложных действий

    — Влияние размера окна на признание человеческой деятельности, 2014.

    Тем не менее, для классификации текущего фрагмента действия обычно используются данные датчиков от одной до двух секунд.

    По результатам видно, что уменьшенные окна (2 с или меньше) обеспечивают наиболее точное обнаружение. Фактически, наиболее точный распознаватель достигается для очень коротких окон (0,25–0,5 с), что приводит к идеальному распознаванию большинства действий. Вопреки тому, что часто думают, это исследование демонстрирует, что большие размеры окна не обязательно приводят к лучшей производительности распознавания.

    — Влияние размера окна на признание человеческой деятельности, 2014 г.

    Существует некоторый риск того, что разделение потока данных датчиков на окна может привести к тому, что окна будут пропускать переход одного действия в другое. Таким образом, традиционно было принято разделять данные на окна с перекрытием, так что первая половина окна содержала наблюдения из последней половины предыдущего окна в случае перекрытия 50%.

    […] неправильная длина может привести к усечению экземпляра действия.Во многих случаях ошибки появляются в начале или в конце действий, когда окно перекрывает конец одного действия и начало следующего. В других случаях длина окна может быть слишком короткой, чтобы предоставить наилучшую информацию для процесса распознавания.

    — Подход с динамическим скользящим окном для распознавания действий, 2011 г.

    Неясно, требуются ли окна с перекрытием для данной задачи.

    При принятии моделей нейронных сетей использование перекрытий, таких как перекрытие 50%, удвоит размер обучающих данных, что может помочь в моделировании меньших наборов данных, но также может привести к моделям, которые превосходят обучающий набор данных.

    Для некоторых приложений допускается перекрытие соседних окон; однако это используется реже.

    — Влияние размера окна на признание человеческой деятельности, 2014 г.

    Модели сверточных нейронных сетей

    Модели сверточной нейронной сети

    , или сокращенно CNN, представляют собой тип глубокой нейронной сети, которая была разработана для использования с данными изображений, например например, распознавание почерка.

    Они доказали свою высокую эффективность в решении проблем компьютерного зрения при широкомасштабном обучении для таких задач, как идентификация и локализация объектов на изображениях и автоматическое описание содержимого изображений.

    Это модели, состоящие из двух основных типов элементов: сверточных слоев и слоев пула.

    Сверточные слои считывают ввод, например двумерное изображение или одномерный сигнал, используя ядро, которое считывает небольшие сегменты за раз и проходит через все поле ввода. Каждое чтение приводит к входу, который проецируется на карту фильтра и представляет внутреннюю интерпретацию входных данных.

    Слои объединения берут проекции карты объектов и сводят их к наиболее важным элементам, таким как использование процесса усреднения или максимизации сигнала.

    Слои свертки и объединения могут повторяться на глубине, обеспечивая несколько уровней абстракции входных сигналов.

    Выход этих сетей часто представляет собой один или несколько полностью связанных слоев, которые интерпретируют то, что было прочитано, и отображают это внутреннее представление на значение класса.

    Подробнее о сверточных нейронных сетях читайте в посте:

    CNN могут применяться к данным распознавания человеческой деятельности.

    Модель CNN учится сопоставлять заданное окно данных сигнала с действием, при котором модель считывает каждое окно данных и подготавливает внутреннее представление окна.

    При применении к классификации временных рядов, такой как HAR, CNN имеет два преимущества перед другими моделями: локальная зависимость и масштабная инвариантность. Локальная зависимость означает, что близлежащие сигналы в HAR, вероятно, будут коррелированы, в то время как масштабная инвариантность относится к масштабной инвариантности для разных темпов или частот.

    — Глубокое обучение для распознавания активности на основе датчиков: обзор, 2018 г.

    Первая важная работа с использованием CNN для HAR была проведена Мин Цзэн и др. В их статье 2014 года «Сверточные нейронные сети для распознавания человеческой деятельности с использованием мобильных датчиков».”

    В этой статье авторы разрабатывают простую модель CNN для данных акселерометра, где каждая ось данных акселерометра подается в отдельные сверточные слои, объединяющие слои, затем объединяются перед интерпретацией скрытыми полностью связанными слоями.

    Рисунок ниже, взятый из статьи, ясно показывает топологию модели. Он обеспечивает хороший шаблон того, как CNN может использоваться для задач HAR и классификации временных рядов в целом.

    Изображение модели CNN для данных акселерометра
    Взято из «Сверточных нейронных сетей для распознавания человеческой деятельности с использованием мобильных датчиков»

    Есть много способов смоделировать проблемы HAR с CNN.

    Один интересный пример был представлен Херион Чо и Сан Мин Юн в их статье 2018 года под названием «Распознавание человеческой деятельности 1D CNN на основе разделения и владения с использованием повышения точности тестовых данных».

    В нем они делят действия на те, которые связаны с движением, называемые «, динамические, », и те, в которых субъект неподвижен, называемые «, статические, », а затем разрабатывают модель CNN, чтобы различать эти два основных класса. Затем внутри каждого класса разрабатываются модели, позволяющие различать действия этого типа, такие как « ходьба, » для динамических и «, сидя, » для статических.

    Разделение действий на динамические и статические
    Взято из «Распознавания человеческой деятельности 1D CNN на основе разделения и владения с использованием повышения точности тестовых данных»

    Они называют это двухэтапным подходом к моделированию.

    Вместо того, чтобы напрямую распознавать отдельные действия с использованием одного классификатора из 6 классов, мы применяем подход «разделяй и властвуй» и строим двухэтапный процесс распознавания действий, в котором абстрактные действия, т. Е. Динамические и статические действия, сначала распознаются с использованием 2-х классный или бинарный классификатор, а затем отдельные действия распознаются с помощью двух 3-х классификаторов.

    — Распознавание человеческой деятельности 1D CNN на основе разделения и владения с использованием повышения точности тестовых данных, 2018 г.

    Были разработаны довольно большие модели CNN, которые, в свою очередь, позволили авторам заявить о новейших результатах по сложным стандартным наборам данных распознавания человеческой деятельности.

    Еще один интересный подход был предложен Вэньчао Цзян и Чжаочжэн Инь в их статье 2015 года под названием «Распознавание человеческой деятельности с помощью носимых датчиков с помощью глубоких сверточных нейронных сетей.”

    Вместо использования 1D CNN для данных сигнала они вместо этого объединяют данные сигнала вместе для создания « изображений », которые затем передаются в 2D CNN и обрабатываются как данные изображения со свертками по временной оси сигналов и по сигнальным переменным. , в частности данные акселерометра и гироскопа.

    Во-первых, необработанные сигналы последовательно складываются в изображение сигнала [….]. В сигнальном изображении каждая сигнальная последовательность может быть смежной с любой другой последовательностью, что позволяет DCNN извлекать скрытые корреляции между соседними сигналами.Затем к сигнальному изображению применяется двухмерное дискретное преобразование Фурье (ДПФ), и его величина выбирается в качестве нашего изображения активности

    — Распознавание деятельности человека с помощью носимых датчиков с помощью глубоких сверточных нейронных сетей, 2015.

    Ниже приводится описание обработки необработанных данных датчика в изображения, а затем из изображений в «изображение активности », результат дискретного преобразования Фурье.

    Обработка необработанных данных сенсора в изображение
    Взято из «Распознавания человеческой деятельности с использованием носимых сенсоров глубокими сверточными нейронными сетями»

    Наконец, еще одна хорошая статья по этой теме — это Чарисса Энн Ронао и Сунг-Бэ Чо в 2016 году под названием «Распознавание человеческой активности с помощью сенсоров смартфонов с использованием нейронных сетей с глубоким обучением».”

    Проведено тщательное исследование использования CNN, показывающее, что большие размеры ядра данных сигнала полезны и ограниченное объединение.

    Эксперименты показывают, что свертки действительно получают релевантные и более сложные функции с каждым дополнительным слоем, хотя разница в уровне сложности функций уменьшается с каждым дополнительным слоем. Можно использовать более широкий временной интервал временной локальной корреляции (1 × 9 — 1 × 14), и показано, что низкий размер пула (1 × 2 — 1 × 3) является полезным.

    — Распознавание человеческой активности сенсорами смартфонов с использованием нейронных сетей глубокого обучения, 2016 г.

    Полезно, что они также предоставляют полную конфигурацию гиперпараметров для моделей CNN, которые могут служить полезной отправной точкой для новых HAR и других проблем классификации последовательностей, кратко изложенных ниже.

    Таблица конфигурации гиперпараметров модели CNN
    Взято из «Распознавание человеческой активности с помощью датчиков смартфонов с использованием нейронных сетей с глубоким обучением».

    Рекуррентные модели нейронных сетей

    Рекуррентные нейронные сети, или сокращенно RNN, представляют собой тип нейронной сети, которая была разработана для обучения на основе данных последовательности, таких как последовательности наблюдений во времени или последовательность слов в предложении.

    Особый тип RNN, называемый сетью долговременной краткосрочной памяти, или LSTM для краткости, является, пожалуй, наиболее широко используемой RNN, поскольку его тщательный дизайн преодолевает общие трудности в обучении стабильной RNN на данных последовательности.

    LSTM доказали свою эффективность в решении сложных задач прогнозирования последовательности при масштабном обучении для таких задач, как распознавание рукописного ввода, языковое моделирование и машинный перевод.

    Слой в модели LSTM состоит из специальных модулей, которые имеют шлюзы, управляющие вводом, выводом и повторяющимися соединениями, веса которых изучаются.Каждый модуль LSTM также имеет внутреннюю память или состояние, которое накапливается при считывании входной последовательности и может использоваться сетью как тип локальной переменной или регистра памяти.

    Для получения дополнительной информации о сетях с долговременной краткосрочной памятью см. Сообщение:

    Подобно CNN, которая может считывать входную последовательность, LSTM считывает последовательность входных наблюдений и разрабатывает собственное внутреннее представление входной последовательности. В отличие от CNN, LSTM обучается таким образом, чтобы уделять особое внимание сделанным наблюдениям и ошибкам прогнозирования, сделанным за временные шаги во входной последовательности, что называется обратным распространением во времени.

    Для получения дополнительной информации об обратном распространении во времени см. Сообщение:

    LSTM могут быть применены к проблеме распознавания человеческой деятельности.

    LSTM учится сопоставлять каждое окно данных датчика с действием, где наблюдения во входной последовательности считываются по одному, где каждый временной шаг может состоять из одной или нескольких переменных (например, параллельных последовательностей).

    Простые модели LSTM применяются в ограниченном объеме для решения проблем HAR.

    Один из примеров — это Абдулмаджид Мурад и Джэ-Ён Пьюн в их статье 2017 года под названием «Глубокие рекуррентные нейронные сети для распознавания человеческой деятельности.”

    Важно, что в документе они комментируют ограничение CNN в их требовании работать с окнами данных датчиков фиксированного размера, ограничение, которое строго не имеет LSTM.

    Однако размер сверточных ядер ограничивает фиксируемый диапазон зависимостей между выборками данных. В результате типичные модели не адаптируются к широкому спектру конфигураций распознавания активности и требуют окон ввода фиксированной длины.

    — Глубокие рекуррентные нейронные сети для распознавания человеческой деятельности, 2017.

    Они исследуют использование LSTM, которые обрабатывают данные последовательности как в прямом (нормальном), так и в обоих направлениях (двунаправленный LSTM). Интересно, что LSTM прогнозирует активность для каждого временного шага ввода подпоследовательности данных датчиков, которые затем агрегируются, чтобы спрогнозировать активность для окна.

    Будет [будет] счет для каждого временного шага, предсказывающий тип активности, происходящей в момент времени t. Прогноз для всего окна T получается путем объединения отдельных оценок в один прогноз

    — Глубокие рекуррентные нейронные сети для распознавания человеческой деятельности, 2017.

    На приведенном ниже рисунке, взятом из документа, представлена ​​модель LSTM, за которой следуют полностью связанные слои, используемые для интерпретации внутреннего представления необработанных данных датчика.

    Изображение LSTM RNN для распознавания активности
    Взято из «Глубоких рекуррентных нейронных сетей для распознавания человеческой активности».

    Может быть более распространено использование LSTM в сочетании с CNN при проблемах HAR, в модели CNN-LSTM или модели ConvLSTM.

    Здесь модель CNN используется для извлечения признаков из подпоследовательности необработанных выборочных данных, а выходные признаки из CNN для каждой подпоследовательности затем интерпретируются LSTM в совокупности.

    Примером этого является статья Франсиско Хавьера Ордонеза и Дэниела Роггена от 2016 года под названием «Глубокие сверточные и рекуррентные нейронные сети LSTM для мультимодального распознавания носимой активности».

    Мы представляем новую структуру DNN для распознавания носимых устройств, которую мы называем DeepConvLSTM. Эта архитектура сочетает в себе сверточные и повторяющиеся слои. Сверточные слои действуют как экстракторы признаков и предоставляют абстрактные представления входных данных датчика на картах признаков.Повторяющиеся слои моделируют временную динамику активации карт признаков.

    — Глубокие сверточные и рекуррентные нейронные сети LSTM для мультимодального распознавания носимых устройств, 2016.

    Глубокая сетевая архитектура используется с четырьмя сверточными уровнями без каких-либо слоев объединения, за которыми следуют два уровня LSTM для интерпретации извлеченных функций за несколько временных шагов.

    Авторы утверждают, что удаление слоев объединения является важной частью их архитектуры модели, где использование слоев объединения после сверточных слоев препятствует способности сверточных слоев научиться понижать дискретизацию необработанных данных датчика.

    В литературе структуры CNN часто включают последовательно сверточные и объединяющие уровни в качестве меры по снижению сложности данных и внедрению инвариантных функций трансляции. Тем не менее, такой подход не является строго частью архитектуры, и в области временных рядов […] DeepConvLSTM не включает операции объединения, поскольку входные данные сети ограничены механизмом скользящего окна […], и этот факт ограничивает возможность понижающей дискретизации данных, учитывая, что DeepConvLSTM требует, чтобы последовательность данных обрабатывалась повторяющимися слоями.Однако без требования скользящего окна механизм объединения может быть полезен для покрытия различных временных масштабов данных датчиков на более глубоких уровнях.

    — Глубокие сверточные и рекуррентные нейронные сети LSTM для мультимодального распознавания носимых устройств, 2016.

    Рисунок ниже, взятый из статьи, делает архитектуру более понятной. Обратите внимание, что слои 6 и 7 на изображении на самом деле являются слоями LSTM.

    Изображение модели CNN LSTM для распознавания активности
    Взято из «Глубоких сверточных и рекуррентных нейронных сетей LSTM для мультимодального распознавания носимых действий.”

    Дополнительная литература

    В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

    Общий

    Окна раздвижные

    CNN

    RNNs

    Сводка

    В этом посте вы обнаружили проблему распознавания человеческой деятельности и использования методов глубокого обучения, которые позволяют достичь самых современных результатов в решении этой проблемы.

    В частности, вы выучили:

    • Распознавание активности — это проблема прогнозирования движения человека, часто в помещении, на основе данных датчиков, таких как акселерометр в смартфоне.
    • Потоки данных датчиков часто разделяются на подпоследовательности, называемые окнами, и каждое окно связано с более широкой деятельностью, называемой подходом скользящего окна.
    • Сверточные нейронные сети и сети с долговременной краткосрочной памятью, а возможно и то и другое вместе, лучше всего подходят для изучения функций на основе необработанных данных датчиков и прогнозирования связанного движения.

    Есть вопросы?
    Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

    Разрабатывайте модели глубокого обучения для временных рядов сегодня!

    Разработка собственных моделей прогнозирования за считанные минуты

    … всего несколькими строками кода Python

    Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
    Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

    Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
    CNN , LSTM , Многомерное прогнозирование , Многоступенчатое прогнозирование и многое другое …

    Наконец-то привнесите глубокое обучение в свои проекты прогнозирования временных рядов

    Пропустить академики. Только результаты.

    Посмотрите, что внутри

    Человеческое воздействие на Земли Системные научные игры

    В этой серии игр ваши ученики узнают, как различные типы человеческой деятельности влияют на экосистемы Земли. Цель обучения «Воздействие человека на системы Земли» — основанная на NGSS и государственных стандартах — обеспечивает повышение вовлеченности учащихся и академической успеваемости в вашем классе, как показали исследования.

    Прокрутите вниз, чтобы ознакомиться с играми с этой целью обучения и концепциями, которые они воплощают в жизнь.

    Охваченные концепции

    У живых существ есть черты, которые позволяют им выживать в своих конкретных экосистемах. Когда их окружение меняется, они могут быть неспособны адаптироваться к новым условиям, что вынуждает их уйти или умереть.

    Изменения окружающей среды часто вызваны деятельностью человека. Многие океанические, речные, озерные, лесные, пустынные и подземные экосистемы изменились из-за сельского хозяйства, добычи полезных ископаемых, бурения, добычи воды, обезлесения, развития, охоты, рыбалки, строительства плотин, отдыха и других отраслей.

    Подобные действия могут иметь серьезные последствия, такие как разрушение среды обитания, эрозия, потеря почвы, изменение климата и загрязнение воздуха, воды и земли. Это может привести к миграции или вымиранию видов, нарушая пищевые цепи и конкуренцию за ресурсы, нарушая баланс экосистемы.

    Предварительный просмотр каждой игры в обучающей задаче приведен ниже.

    Вы можете получить доступ ко всем играм Legends of Learning бесплатно, навсегда, с учетной записью учителя.Бесплатная учетная запись учителя также позволяет создавать плейлисты с играми и заданиями для учащихся и отслеживать успеваемость в классе. Зарегистрируйтесь сегодня бесплатно!

    Теги: Окружающая среда, абиотический, биотический, ресурсы, вырубка лесов, изменение климата, эрозия, загрязнение, углерод, вымирание, парниковые газы, экосистема, рост населения

    .