Тренажер интеллект: Тренажеры интеллекта — Онлайн-магазин школы Васильевой Л.Л.

Тренажер мозга по методикам СССР Память, внимание, интеллект

Тренажер мозга по методикам СССР Память, внимание, интеллект

Каталог/ Специальная литература/ Психология/Тренажер мозга по методикам СССР Память, внимание, интеллект

Аннотация к книге «Тренажер мозга по методикам СССР Память, внимание, интеллект»

Все мы знаем, что в СССР огромное внимание уделялось развитию, как физическому, так и интеллектуальному. Каждый советский человек начинал свое утро с зарядки, но и не забывал про тренировку мозга. Большой популярностью пользовались специальные упражнения и задачи, разработанные лучшими умами Советского Союза. Цель таких упражнений — тренировка интеллекта, памяти и внимания. В этой книге вы найдете комплексную советскую методику, которая поможет всестороннему укреплению вашего интеллекта. Выполняя задания от простого к сложному, вы с легкостью научитесь обращаться с любым количеством информации, которой так богат наш XXI век, — анализировать ее, запоминать и применять

Отзывов пока что нет

Возможно, вам понравится

• 717

  609. 45 Р

• 457

  388.45 Р

• 919

  781.15 Р

• 553

  470.05 Р

• 351

  298. 35 Р

• 267

  226.95 Р

• 1005

  854.25 Р

• 501

  425.85 Р

• 553

  470. 05 Р

• 597

  507.45 Р

• 664

  564.4 Р

• 790

  671.5 Р

• 546

  464. 1 Р

• 248

  210.8 Р

• 321

  272.85 Р

• 882

  749.7 Р

• 527

  447.

  95 Р

• 597

  507.45 Р

• 810

  688.5 Р

© 2000–2021, ООО «Гемера-Плюс»
Моя книга | Сеть книжных магазинов в Саратове

Международная школа Васильевой Online

Международная школа Васильевой Online

Достижения

• 30 лет наработок и исследований

• Более 150 школ в России

• Более 10 школ по всему миру

• Результаты освоения тренажера

Методика Васильевой Л. Л. — система работы над языком, над ритмом мысли, структурой текста, скоростью мыслительных операций, четкая поурочная система обучения, которая позволяет:

— оптимизировать интеллектуальные ресурсы;

— изменить качество и скорость мыслительных операций;

— развить все виды памяти;

— активизировать лексикон.

На сегодняшний день по авторской методике Лидии Львовны Васильевой обучаются люди разных возрастов и профессий. Всего на сегодняшний день открыто более 150 школ в 89 городах.

В мире, где ценится интеллектуальное развитие, высоко оценивают методику Васильевой Лидии Львовны. С нами занимается Казахстан, Германия, Чехия и Украина.

Успешное овладение навыками в управлении информацией, работа с большими объемами информации и качественное ее усвоение, создание на базе полученных знаний новой информации, умение группировать, структурировать, систематизировать информацию, приходящую из окружающего мира.

Индивидуальный цифровой тренер

Применив для занятий ряд инновационных подходов, основанных на математическом анализе и конструктивном синтезе, наша команда разработала продукт, который способен постоянно подстраиваться под Ваши потребности в интеллектуальном развитии.

Каждая последующая тренировка учитывает совокупность данных о предыдущих занятиях, тем самым поддерживая Ваш мозг в постоянном тонусе и задавая верный вектор Вашего развития.

Онлайн – платформа содержит следующие виды тренажеров:

Мнемотехника. Тренажер представляет собой совокупность различных приемов, которые позволяют легче запоминать большие объемы информации.

Индуктивность мышления. Регулярные занятия на тренажере научат мозг видеть алгоритмы построения информативного блока, структурировать и запоминать информацию, имея к ней доступ спустя время.

Активизация лексикона. Данный тренажер увеличит Вашу эрудицию, как общую, так и по областям знаний: юриспруденция, история, искусство, экономика, право и пр.

Задания на слуховую и смысловую память. Благодаря ежедневным тренировкам Вы увеличите способность удерживать информацию в долгосрочной перспективе.

Тезирование. Данный тренажер развивает Вашу способность работать с разнообразными видами текста, выделяя основную мысль автора, не задерживания внимания на ненужных деталях.

Гармонизация работы полушарий. Тренажер развивает эмоциональный интеллект, запускает работу гиппокампа, что формирует пространственное ориентирование и запоминание местности.

Длительность программы обучения от 6 месяцев. Продолжительность ежедневной тренировки Вы регулируете самостоятельно, время составляет от 15 до 30 минут. Про-грамма подразумевает 6 уровней сложности. Для того, чтобы подняться на уровень выше, необходимо пять тренировок подряд закончить с результатом, не менее 90%.

Удачи, друзья! Развивайтесь и помните: Те, кто читают книги, всегда будут управлять теми, кто смотрит телевизор.

Онлайн школа, где дети учатся учиться!

Легко, весело и эффективно!Начать заниматься Offline обучение

Память

Внимание

Кругозор

Математика

Грамотная
речь

Стоимость

Клубный

1 000₽/мес

• Доступ ко всем тренировкам
• Индивидуальная адаптация занятий
• Доступ к архиву вебинаров и видеолекций
• Только для учеников, прошедших offline-обучение

Начать заниматься

Стандартный

1 500₽/мес

• Доступ ко всем тренировкам
• Индивидуальная адаптация занятий
• Доступ к архиву вебинаров и видеолекций

Начать заниматься

VIP

2 000₽/мес

• Доступ ко всем тренировкам
• Индивидуальная адаптация занятий
• Ранний доступ к вебинарам и видеолекциям
• Ранний доступ к новым тренажерам
• Нет ограничений по количеству тренировок

Начать заниматься

Стоимость (детский тренажер)

Стандартный

1 500₽/мес

• Доступ ко всем тренировкам
• Индивидуальная адаптация занятий
• Доступ к архиву вебинаров и видеолекций

Начать заниматься

Клубный

1 000₽/мес

• Доступ ко всем тренировкам
• Индивидуальная адаптация занятий
• Доступ к архиву вебинаров и видеолекций
• Только для учеников, прошедших offline-обучение

Начать заниматься

АНДРЕЙ

Оставляю свой отзыв, что касается методики. Она мне показалась действительно крутой, хотя изначально был некий скептицизм. Несколько дней я делал акцент на прохождение данных заданий. Спустя неделю тестов я начал замечать за собой улучшение кратковременной памяти, что действительно удивило. Было много раз, когда я просто забыл какие-то цифры и значения, которые необходимы в процессе работы, а после занятий сам удивлялся от того, что выдерживал информацию сколько требуется. Желаю проекту успехов в развитии, оставайтесь такими же крутыми!

Максименко Андрей

Лидия Львовна, огромное Вам спасибо за online школу! И безусловно спасибо всей команде разработчиков! Потрясающий сайт!!! Я все ломал голову, где найти время на занятия и как поймать Вас! Уверен с этим сайтом я восстановлю потерянные навыки в считанные дни❤❤❤ буду поддерживать ум в тонусе и надеюсь выйти на новые горизонты!

Екатерина Ермакова

Лидия Львовна, отзанималась на онлайн тренажере 4 тренировки!!!!! Здорово! Как у Вас на занятиях! Теперь буду поддерживать результат, который получила у Вас на курсах! Спасибо огромное!

Каринэ Сафарян

Меня зовут Каринэ Сафарян. Впервые прошла обучение на курсе Скорочтение. Развитие памяти в 2005 году, далее училась в 2017 году. Также, обучение проходил муж и дети. Планируем, в будущем, продолжить обучение. Программы постоянно актуализируются для взрослых, так и детей. Каждый раз, как результат – это рост. Дети уверенно поступили в школу. Старший сын успешно выступал на Олимпиадах на уровне страны.

Анастасия Снежная г.Златоуст

Учиться в этой школе одно удовольствие! Наш мозг уникален! Возможности его не имеют границ, в этом я убедилась на 100 %. Прошла интенсив курс в августе (школа скорочтения в Златоусте).  В институте читала много и нудно. Сейчас чтение в удовольствие. Читаю так же много и затрачиваю на это гораздо меньше времени. Была невнимательная, рассеянная, теперь все запоминаю с первого раза. Плюсов от обучения огромное количество. Наступил новый этап в моей жизни! КАЧЕСТВО МЫСЛИ ОПРЕДЕЛЯЕТ КАЧЕСТВО ЖИЗНИ

Ольга Семенова г.Керчь

Самое главное, что этот тренинг действительно меняет жизнь в лучшую сторону! А занятия — одно удовольствие! Несмотря на то,что порой приходилось заниматься по 13 часов, мы почти не уставали. Потому что эта методика предполагает постоянное переключение с одного вида деятельности на другой, а благодаря этому поочерёдно активизируются разные зоны головного мозга. А если кто-то и начинал чувствовать утомление, наш тренер, своим юмором быстро взбадривал аудиторию.

Искусственный интеллект для моделирования интеллектуальной системы

Сложности

Сложность / Опубликованные специальные выпуски / Специальный выпуск

---

Дата публикации

01 июля 2021

Срок подачи заявки

19 февраля 2021

---

. 1

Приглашенные редакторы

Ким Хе Джин ² | Борут Бухмайстер ³ | Субраманиам Ганесан ⁴

¹ Каирский университет, Гиза, Египет

² Чоннамский национальный университет, Кванджу, Республика Корея

³ Мариборский университет, Марибор, Словения

^{4 009} Оклендский университет, Рочестер, этот выпуск, США в настоящее время закрыт для представлений.

Другие статьи будут опубликованы в ближайшее время.

---

Этот выпуск закрыт для отправки.

Другие статьи будут опубликованы в ближайшее время.

Описание

Искусственный интеллект и системное моделирование — это две области информатики, которые используются для моделирования сложных систем. Методы программирования искусственного интеллекта позволяют создавать более реалистичные и надежные имитационные модели и помогают пользователю разрабатывать, запускать и интерпретировать имитационные эксперименты. При разработке очень сложной, системно связанной интеллектуальной системы искусственный интеллект может сократить время, затраты и количество ошибок.

Потенциальный вклад ИИ в проектирование и разработку интеллектуальных систем рассматривается более широко. Методы искусственного интеллекта могут играть различные роли в процессе моделирования для интеллектуальных систем, включая представление знаний в модели, принятие решений в рамках моделирования, быстрое прототипирование моделей, анализ данных выходных данных, сгенерированных симулятором, а также модификацию и обслуживание моделей.

Целью этого специального выпуска является сбор данных об исследованиях передовых методологий, стратегий, структур, архитектур и алгоритмов, которые можно эффективно использовать в искусственном интеллекте для моделирования интеллектуальных систем. Оригинальные исследовательские и обзорные статьи приветствуются.

Возможные темы включают, но не ограничиваются следующим:

• Агентное моделирование и симуляция для интеллектуальных систем
• Моделирование и моделирование сети Smart System с использованием ИИ
• Моделирование и моделирование окружающей среды и экосистем для интеллектуальных систем
• Социально-экономическое моделирование для Smart Systems
• Инструменты моделирования и симуляции ИИ для интеллектуальных систем
• Сервисная интеграция Smart Systems с использованием ИИ
• Глубокое обучение для процессов моделирования интеллектуальных систем

---

Статьи

Энергоэффективный метод кластеризации и локализации с использованием генетического алгоритма в беспроводных сенсорных сетях

Цзюньфэн Чен | Самсон Хансен Саки | . .. | Yurun He

AIBPO: Объедините внутреннюю награду и вспомогательное задание для 3D-стратегии

Huale Li | Руи Цао | … | Шухан Ци

Новые технологии чат-ботов с поддержкой естественного языка: обзор и прогноз тенденций с использованием интеллектуального извлечения онтологий и патентной аналитики

Мин-Хуа Чао | Эми Джей Си Траппи | Chun-Ting Wu

MyOcrTool: система визуализации для создания ассоциативных изображений китайских иероглифов в смарт-устройствах

Лакшмиша Рай | Хонг Ли

Методология определения подмножества эвристики для гиперэвристики с помощью метаобучения для решения задач раскраски графа и маршрутизации транспортных средств с вместимостью

Лусеро Ортис-Агилар | Мартин Карпио | … | Jorge A. Soria-Alcaraz

Технология извлечения данных веб-новостей на основе текстовых ключевых слов

Kun Zhang

Многонаправленное обнаружение объектов с высоты птичьего полета в сложных сценах

Zeqing Zhang | Вэйвэй Лин | Юцян Чжэн

Интеллектуальный метод прогнозирования пассажиропотока для стратегии ценообразования и работы отеля

Tianyang Wang

Классификация изображений товаров на основе усовершенствованной модели «мешок визуальных слов»

Huadong Sun | Сюй Чжан | . .. | Zhijie Zhao

Усовершенствованный интегрированный алгоритм планирования с выборочной по времени стратегией последовательности процессов

Zhen Wang | Сяохуань Чжан | Ганг Пэн

Издательское сотрудничество

Дополнительная информация

Метрики журнала

См. Полный отчет

Коэффициент принятия 27%

Отправка к окончательному решению 78 дней

Прием к публикации 28 дней

Citescore3.500

Журнал Индикатор цитирования0,740

.

Отправить

Руководство для авторовРедакционная коллегияБазы данных и индексация

Pasteur-ISI Research

ЧТО МЫ ДЕЛАЕМ

Simulation Intelligence описывает слияние ИИ, моделирования и научных вычислений (Lavin et al. ’21). SI включает в себя изучение сложных, динамических систем и процессов

in silico , анализ нескольких масштабов и нескольких физических явлений, включение механистических и управляемых данными моделей на обширных испытательных полигонах для понимания и открытия in situ причинно-следственных, сложных, коллективных эмерджентные и открытые явления.

Квадрант Пастера описывает класс исследований и разработок, которые направлены на фундаментальное понимание научных проблем, а также имеют немедленную пользу для общества. Работа Пастера служит примером такого метода, который устраняет разрыв между «фундаментальными» и «прикладными» исследованиями: Исследования, вдохновленные использованием — это фундаментальные исследования, ориентированные на использование в обществе, и, таким образом, основной двигатель прорывных инноваций.

Разрушение описывает стремление к технологиям, которые обеспечивают постепенные изменения в науке и технике; т. е. смягчение технологических неожиданностей. Прорыв — это не внедрение данных и ИИ в существующие рабочие процессы, а изобретение новых научных методов и инженерных рабочих процессов на основе первых принципов с помощью инструментов причинно-следственной связи, а также переопределение того, что означает надежное программное и аппаратное обеспечение при создании для динамических входных данных и сред.

→ Лавин и др. 2021, Интеллектуальное моделирование: на пути к новому поколению научных методов [препринт в формате pdf]
→ Шмидт и др. 2021, Комиссия национальной безопасности по искусственному интеллекту [полный pdf]
→ Лавин и др. 2022, Уровни технологической готовности для систем машинного обучения

[природная статья]

С точки зрения интеллектуального моделирования гибридный ИИ имеет несколько значений:

1. Полумеханистический ML для интеграции знаний в предметной области и обучения на основе данных (например, дифференциальных уравнений и нейронных сетей).
2. Машинное обучение с элементами физики , новый класс методов, объединяющих физику и машинное обучение таким образом, чтобы улучшить их производительность и понимание.
3. Нейросимволические вычисления , или принципиальная интеграция обучения на основе нейронных сетей с символическим представлением знаний и логическими рассуждениями.

Они связаны друг с другом множеством способов (обсуждается в Lavin et al ’21) и применимы к большому разнообразию задач и областей (от физики элементарных частиц до синтетической биологии, от эпидемиологии до климатологии).

SI может привести к новым научным рабочим процессам, которые итеративно управляются интеллектуальными алгоритмами и агентами, обещая более высокую эффективность и более оптимальные решения, чем традиционные подходы. Как подробно описано в Lavin et al ’21, эти методы, которые мы встраиваем в интегрированную вычислительную платформу, дают начало науке и технике, управляемой ИИ и управляемой данными:

• Человеко-машинный вывод
• Активное причинное обнаружение
• Дизайн и оптимизация онлайн-экспериментов
• Решение обратной задачи
• Открытый поиск и обучение на протяжении всей жизни

Практическая реализация таких систем включает в себя инновации в объединении человека и машины или взаимовыгодную координацию ученых и инженеров с системами алгоритмов и моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, различных потоков данных и информации, аппаратных средств, включая вычислительную архитектуру и массивы датчиков и т. д. .

Мы создаем игровых площадок in-silico для специалистов-людей и агентов ИИ, чтобы они проектировали и экспериментировали с ультрасовременной эффективностью и точностью, моделируя контрфактические модели и анализируя последующие эффекты перед развертыванием. Для создания таких систем мы внедряем инновации в нескольких ключевых областях: механизмы причинного мышления высокого и низкого уровня, мультифизическое и многомасштабное моделирование, интеграция симуляторов и онлайн-потоков данных, алгоритмы непрерывного обучения, интеграция теории обучения и физической теории (в направлении заказных вычислительных примитивов и предметно-ориентированных языков (DSL)) и многое другое. В физических науках и науках о жизни наши испытательные стенды для моделирования необходимы для продвижения многих многообещающих технологий от лабораторных концепций — через «долину смерти» — до масштабируемых реальных решений.

Мы определяем цифровых двойников в научном смысле моделирования реальной физики и процессов генерации данных в среде или системе с достаточной точностью, чтобы можно было выполнять запросы и эксперименты in silico для надежного понимания и вмешательства в реальные процессы. мир. Совместно с консорциумом партнеров NASA Frontier Development Lab (nasa.ai) мы создаем высокоэффективные симуляторы земных систем на основе искусственного интеллекта всех масштабов — от моделирования гиперлокальных наводнений до макроэффектов солнечной погоды, от лесных пожаров в Австралии до ледяных щитов. в Арктике и так далее.

Мы создаем технологии для вероятностных рассуждений, вычислений с учетом неопределенности и искусственного интеллекта, а также надежные киберфизические системы. Ключевую роль играет вероятностное программирование , парадигма искусственного интеллекта, которая приравнивает вероятностные генеративные модели к исполняемым программам, что позволяет гибко строить многофункциональные и сложные модели с помощью программных конструкций. Не говоря уже о динамических вычислениях : когда входные данные и среда меняются с течением времени, программное обеспечение имеет различную степень правильности и эффективности по отношению к входным данным.