有無人聽過”大腦皮紋測試”?🤔
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話說,上2個月有朋友想幫囡囡做皮紋分析,佢話想知道點樣同個囡相處、點樣教佢。
就係咁,我帶住半信半疑嘅心態,俾佢挑起左對 “大腦皮紋” 嘅好奇!😅
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為咗幫朋友搵資料,於是我喺媽媽group問其他媽媽,原來都有唔少媽媽曾經聽過,有位...
有無人聽過”大腦皮紋測試”?🤔
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話說,上2個月有朋友想幫囡囡做皮紋分析,佢話想知道點樣同個囡相處、點樣教佢。
就係咁,我帶住半信半疑嘅心態,俾佢挑起左對 “大腦皮紋” 嘅好奇!😅
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為咗幫朋友搵資料,於是我喺媽媽group問其他媽媽,原來都有唔少媽媽曾經聽過,有位媽媽仲介紹咗我哋去尖沙咀IGI做皮紋測試。我繼續半信半疑去睇😅,估唔到見我哋嘅大腦皮紋分析師竟然係電影🎬明星 @chankawoon 陳嘉桓Rose🙂 ,原來佢亦係一位大腦皮紋分析師,加上《資深皮紋分析師》 @janeychau 珍妮,佢係擁有”新加坡IIPA國際智能與大腦潛能分析師” 嘅專業資格。
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言歸正傳,做皮紋分析測試需要分2次去!
第一次,主要係記錄十隻手指紋同講解 “大腦皮紋學” 嘅背景;第二次上去,就係詳細講解皮紋報告內容,份報告包含12個部分。
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今次對大腦皮紋認識多咗之後,自己確實對呢個學説有少少睇法🙂。因為以我日日對住佢哋3個🧒🏻👦🏻👧🏻嘅人來講,自問亦算幾了解佢哋唔同嘅性格同態度,但係當我聽到珍妮同Rose數據詳細報告講解佢哋每人嘅特質就發現皮紋分析的確有佢準確之處,不過我依然有個難題,就係...
1️⃣我點樣可以針對3個搵到佢哋更有效嘅教育方法?!
2️⃣我要點樣配合到佢哋唔同嘅學習需要?!
等等問題...
以上學習問題,珍妮同Rose透過皮紋分析俾到一啲好實用意見我,對我嚟講係好好嘅提醒!
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例如:妺妹其中一隻手指係象弧紋,擁有呢隻紋型小朋友,係好需要家長陪伴閱讀,所以珍妮提醒我當妹妹讀書時,一定要陪住佢睇字先會增加妹妹學習興趣同動力,加上妹妹大部分手指紋型係正箕紋,同時要按步就班教妹妹,佢會學得好好!
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聽完珍妮同Rose皮紋分析後,感受到愈早了解仔女嘅性格、學習類型特質,可以盡早調整教養佢哋嘅方法,俾到適切指引與教導;每一種紋型都有佢獨特特質,無話邊款紋好啲,報告內包含八大智能嘅強、弱項,可以俾父母對小朋友發展做參考。🙂
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歌c拉👩🏽🦰覺得好適合一啲雙職爸媽帶小朋友去做分析,因為皮紋分析可以極快咁令繁忙嘅爸媽了解自己小朋友各方面更多!
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另外,開頭我以為每隔幾年就要做一次,不過原來唔係,只要小朋友一歲左右就可以做皮紋潛能檢測,一生人一次就夠,因為啲紋係唔會有特別變化,即使磨損,皮紋樣式、數量、紋形都仍然同原來嘅一樣。不過,都想講皮紋測試得出嘅結果係先天嘅條件,我哋重視嘅係後天教育同環境影響。所以如果愈早幫小朋友做測試就可以提早從各方面培養。
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透過呢個測試認識咗 “大腦皮紋學”,解開咗之前嘅誤解,因為初初以為佢好似睇掌咁😅,原來皮紋學係綜合大腦科學、遺傳學、統計學加上行為科學嘅知識。
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最後,有樣嘢想講😆😅⋯⋯
我深入了解完佢哋3個份report後,覺得皮紋分析原來係幾值得認識嘅學說,所以瞻粗粗問咗 Rose同珍妮可唔可以俾少少優惠歌c拉嘅朋友仔,佢哋好好🙏🏻答應只要係歌c拉介紹嘅朋友仔搵佢哋做皮紋分析會有95折優惠同埋免費《皮紋分析課程.基礎班 Level 1》3個名額,如果想了解多啲,可以pm我!😊
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你的大腦類型檢測報告 在 歌c拉。3年抱3。1湊3 Facebook 的精選貼文
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1️⃣我點樣可以針對3個搵到佢哋更有效嘅教育方法?!
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例如:妺妹其中一隻手指係象弧紋,擁有呢隻紋型小朋友,係好需要家長陪伴閱讀,所以珍妮提醒我當妹妹讀書時,一定要陪住佢睇字先會增加妹妹學習興趣同動力,加上妹妹大部分手指紋型係正箕紋,同時要按步就班教妹妹,佢會學得好好!
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聽完珍妮同Rose皮紋分析後,感受到愈早了解仔女嘅性格、學習類型特質,可以盡早調整教養佢哋嘅方法,俾到適切指引與教導;每一種紋型都有佢獨特特質,無話邊款紋好啲,報告內包含八大智能嘅強、弱項,可以俾父母對小朋友發展做參考。🙂
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歌c拉👩🏽🦰覺得好適合一啲雙職爸媽帶小朋友去做分析,因為皮紋分析可以極快咁令繁忙嘅爸媽了解自己小朋友各方面更多!
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另外,開頭我以為每隔幾年就要做一次,不過原來唔係,只要小朋友一歲左右就可以做皮紋潛能檢測,一生人一次就夠,因為啲紋係唔會有特別變化,即使磨損,皮紋樣式、數量、紋形都仍然同原來嘅一樣。不過,都想講皮紋測試得出嘅結果係先天嘅條件,我哋重視嘅係後天教育同環境影響。所以如果愈早幫小朋友做測試就可以提早從各方面培養。
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透過呢個測試認識咗 “大腦皮紋學”,解開咗之前嘅誤解,因為初初以為佢好似睇掌咁😅,原來皮紋學係綜合大腦科學、遺傳學、統計學加上行為科學嘅知識。
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你的大腦類型檢測報告 在 小飛媽媽咪呀 Facebook 的最佳貼文
育兒就像打怪,每次越過了一個關卡以為伴隨的是海闊天空,沒想到卻是更恐怖多大魔王在等待著。隨著小飛上學後我們之間的磨合越來越多,我常常覺得我好無力,原以為送上學一切都會迎刃而解,沒想到卻是更多的情緒問題,每天都在想哪裡出了問題,到底該怎麼教導他,這時候忽然想到之前曾經帶他去優兒親子教育集團做了專業的 #兒童發展能力評量,時隔一年也可以再回去評估看看,順便讓優兒的諮詢師看看是哪個環節我忽略了。
這次除了做兒童發展評估我也在優兒的諮詢師的建議下,做了 #皮指紋檢測。坦白說去年朋友跟我聊過皮指紋檢測,當時我跟對方說我覺得怎麼可能透過皮指紋就能了解孩子,這不過是種噱頭,花這個錢有點浪費。但沒想到結果出乎預料,幫我理清了一些育兒的方向,也更了解小飛。
每個人的大腦結構有48%來自先天遺傳,52%來自後天環境的培養,報告主要是告訴家長孩子的天賦優勢,剩下的還是要靠後天的培養。皮指紋檢測簡單來說就是幫助父母更了解孩子潛能優弱勢,並理解孩子的個別差異,透過適當的方式去引導孩子,讓他們能發揮其所長。
檢測方式真的蠻神奇的,運用人工智慧科技採取10隻手指紋通過交叉比對,就可以有一份自己的專屬報告,因為指紋不會改變,一生只需做一次,當然成人也能做,但我個人覺得小孩做更值得。
這次檢測結果比較出乎我意料的是他的組織和領導能力居然佔潛能順位的前三名,我一度很懷疑但經由老師解說,發現他在家指揮大家的時候,確實非常有邏輯性,對於事情的安排也很有條理,但對外這部分沒有展現可能是因為他觸覺敏感的問題。(關於觸覺敏感的部份可以看之前兒童發展評估👉https://pse.is/39cgc7)另外他對於音樂、藝術的潛能也很高,剛好他又是聽覺型,加上他很喜愛音樂,感覺以後可以往這類培養一下了。
小飛檢測的結果是右腦型,感性大於理性,加上他是聽覺型的孩子,對聲音很敏感,稍微音量大聲對他來說都是指責,所以在溝通上要先輕聲細語的同理再來講道理。之前在家就很常發生飛爸覺得小飛講不聽,但小飛覺得爸爸就是一直指責他,其實雙方都沒錯,只是用了不對的方式。其實只要先同理他讓情緒發洩完再講道理其實他都聽得進去,只是大人很容易也在情緒中,現在我自己的方式是和小飛先隔離冷靜一下,再來同理並處理(媽媽知道剛剛你是怎樣.....,所以你覺得很生氣,但是你怎樣....也讓媽媽覺得很不舒服,所以我們下次試著.....好嗎?)。
每個孩子都有自己適合的學習類型,像聽覺型孩子就是要想辦法訓練專注度,視覺型的孩子是眼見為憑,體覺型的就適合抄筆記。也是經由這次我才知道小飛原來是聽覺型的孩子,是當下學習吸收類型,但缺點是無法一心二用,只要一些聲音都會導致他分心,怪不得他很常在看電視或是寫練習本時要求他人不要說話,之前我常常覺得我們又沒很大聲,但他一直阻止大家很沒禮貌,經由這次才了解原來聲音對他來說是很敏感的。
在潛在人格方面他說很兩極的社會兼認知型,感覺上很好溝通實際上很自我,所以在教養方面老師給我的建議是不要硬碰硬,以軟性攻勢並搭配讓他決定的方式來執行,因為這類型的人非常重視承諾,只要答應的事就要做到,可以引導他許下承諾並執行。回家後我嘗試老師的方式跟小飛溝通,發現這種溝通方式真的改善很多問題,雖然媽媽有時候還是會忍不住想掌控他,但事實證明合理範圍的選擇,才是我們之間最有效的溝通啊!
這次優兒的諮詢師在發展評估後跟我說覺得小飛觸覺敏感的這部份有比去年好點,但在評估的過程中他做不到的部份,他會開始眼神飄移並扭動手指和身體,感覺很緊張很擔心,老師不斷的跟我強調「孩子的學習與大腦的活躍都是靠動態活動來增進,所以在0-6歲階段應該是要讓孩子大量的動、有目的性的動,才有助於日後的學習。」
兒童發展每個階段都有其發展重點,唯有基礎奠定的好,地基打得穩,後面的學習才會順利。做專業發展評量和皮指紋可以多方了解孩子的天性與目前的發展,並藉由老師專業意見來突破盲點。這次皮指紋和發展評量同時做,剛好可以進行交叉比對,讓最近卡關很久的我找到了不同的努力方向。
如果和我一樣育兒遇上瓶頸的媽媽,想更進一步了解孩子狀況的,推薦大家可以到優兒親子教育體驗看看唷!
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優兒親子教育集團
官網:http://www.yourfamily.com.tw/
臉書:https://www.facebook.com/YourfamilyTaipei
#優兒親子教育 #大腦開發 #全腦開發 #感覺統合 #親子課程
你的大腦類型檢測報告 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
AI加持的物聯網:實現你對未來生活的一切幻想
2020年05月13日16:21 電子產品世界
人工智能和物聯網密不可分。人工智能的整個想法是從物聯網設備捕獲更多可行的數據,就像我們自己的人類意識一樣,人工智能可以依靠與人類相似的感覺來將他們的思維過程與我們的物理世界聯繫起來。
準確地說,人工智能更多是關於使機器具有智能行為,物聯網的功能是使這些機器連接起來。
物聯網幫助AI感知世界
物聯網提供了對傳感器的便捷訪問,從而使AI感知到世界—— 紅外“眼睛”使AI可以“看到”熱量變化,以及標準的對象檢測、計數和分類;超聲波“聽覺”,可以訪問超出人類頻譜的頻率範圍;加速度計可捕捉“觸覺”運動,其細節要比我們自己的指尖好得多;顆粒和化學傳感器提供了靈敏的“鼻子”。在許多不同的地方,獲得比我們人類更多的感覺輸入。
通過物聯網捕獲數據的能力在過去五年中爆炸性的大規模發展,傳感器現已應用於幾乎所有領域,這表明可以從每個事物或流程中實時收集無限多個數據。物聯網設備是製造環境以及客戶服務部門中數據收集過程的第一線,任何具有芯片組的設備都可以連接到網絡並開始24/7流數據傳輸。
AI增強了這些物聯網驅動的感覺輸入的感知和意義。物聯網有效地測量並指示物理數據屬性,而AI是使您能夠感知物理數據代表什麼的大腦。
低成本分佈式、計算功能(雲)的廣泛可用性、開源軟件的發展、機器學習的進步以及移動驅動的先進微電子(ARM)功能的出現,為最終連接提供了許多點,使AI成為現實。
隨著廉價傳感器和低成本網絡連接的出現,物聯網設備的數量正在激增。根據Gartner的調查,到2020年,全球將有超過200億台互聯設備。物聯網設備的持續激增導致需要存儲和保留的數據激增,但物聯網領域的進步仍然受到可計算數據的速度和效率以及價值提取的約束。企業被這些設備產生的海量數據所淹沒,他們希望人工智能來幫助管理這些設備,並從這些大量的數據中獲得更多的見地和智慧。
有趣的是,當前人工智能技術的興起可能為當今數字世界所面臨的數據氾濫提供了解決方法。隨著這兩個領域的迅速創新發生,我們可以從它們的融合道路中期待什麼?
AI幫助物聯網實現想像
2016年7月,軟銀斥資243億英鎊收購了微芯片巨頭ARM。軟銀總裁孫正義認為,物聯網將引領下一輪技術爆炸,他指出:“物聯網與人工智能之間的關係就像眼睛和大腦使生物進化的關係。物聯網正在爆炸”。
從1956年人工智能學科被正式提出至今,人工智能的技術一直在不斷發展,但直到近幾年物聯網產業逐步走向成熟後,人工智能的發展才迎來了又一次發展的春天。如今,利用AI來幫助進行實時分析的互聯設備已經面世,並且廣泛採用的趨勢正在上升。例如Nest等智能恆溫器,它們利用AI來學習用戶的溫度偏好並相應地調整能源使用。
另外,通過顯式編程編寫算法的傳統方法太耗時且容易出錯,以至於許多物聯網設備都無法理解。為了有效地分析IoT數據,企業正在轉向基於機器學習的AI來尋找模式和相關性,以實現IoT的承諾。
在企業部門中,AI已經通過幫助實時決策制定了標誌。AI的功能對於企業同時有效處理與這些組件相關的事務(時間、金錢和風險)特別有價值。這可以包括銷售預測,信息管理和各種形式的自動化。
調查顯示,近一半(49%)的受訪者已經在他們的物聯網應用中使用人工智能。物聯網和AI方向的機會繼續增長。現在,業界將這種融合稱為“ AIoT”。最後一次如此大的融合發生在1990年代後期,手機和互聯網的碰撞改變了人類歷史的進程,人工智能與物聯網的融合將帶來更大範圍的類似革命。
硬件製造商和解決方案提供商已經在全力以赴,以利用這種技術融合併在不斷發展的工業環境中處於有利地位。諸如亞馬遜之類的創新公司正在為員工提供即將過時的工作職能方面的培訓和再教育機會,這種技術的融合正在推向市場。
實際意義上來說,AI在某種程度上可以幫助物聯網出現的突發情況進行迅速應對,這才是當今互聯網時代的智能優勢。我們可以看到在許多問題出現的時候,解決方案也相應出現,這些解決方案的計算能力也將隨著人類的需求的改變而進行延伸和發展。
人工智能在發展的早期,由於數據量少、運算速度跟不上等原因,一直發展比較緩慢。但近二年隨著物聯網的發展,促進了大數據和雲計算技術的發展,雲計算和大數據技術的進步,又使物聯網產生的大量數據的存儲和計算沒有了後顧之憂,而AI技術可以使這些數據發揮更大的作用。
物聯網、大數據、雲計算的發展為AI的發展提供了豐富的數據,而AI的發展也使得物聯網時代變得更加智慧。但是,對AI和IoT的全面優化還相距遙遠,在解決問題和信息可以改善所有利益相關者成果的情況下,這兩種技術現在正在跨行業組合。
隨著物聯網、人工智能的相互促進和滲透,各個行業也發生了一些變化,智能製造、智慧城市、智慧交通、智慧工廠、智能家居等大批“智能化”的新業態不斷出現。
揭秘AI和物聯網的力量
你對AI和物聯網如何統治科技世界有了解嗎?以下是一些重要的統計數據:
· Gartner表示,到2022年,將有80%的企業物聯網項目將AI作為主要組成部分。
· 41%的消費者認為人工智能將改善他們的生活。
· 每秒有127個IoT設備連接到互聯網。
· Statista報告稱,到2025年,預計全球將有440億個IoT設備。
物聯網和人工智能的結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關係。企業現在可以通過物聯網收集數據並將其轉化為有用和有價值的信息。
當今企業在人工智能和物聯網方面面臨的共同挑戰是物聯網數據的應用、可訪問性和分析。如果您有來自各種來源的數據池,您可以使用這些數據進行一些統計分析。但是,如果你想在預測未來事件中採取積極主動的行動,一個企業需要學習如何辨別這種數據和分析過程。
企業正在以多種不同的方式實施支持人工智能的物聯網系統:有關解決方案公司開始提供打包好的代碼和模板,其中包括針對特定應用領域(如航運和物流、製造、能源、環境、建築和設施運營)的測試模型;其他公司正在創建客戶解決方案,構建和培訓自己的模型,利用雲供應商的外部CPU能力。
隨著消費者、企業和政府開始在各種環境中部署物聯網,我們的世界將發生巨大變化。它已經迅速地改變了從零售到供應鏈再到醫療保健的一切。
人工智能驅動的物聯網對各個行業的影響:
· 智能建築:智能傳感器通過預防火災、洪水或短路等事故來預測事件並提高安全性。
· 智能家居:智能家居的出現旨在為我們的生活提供一個機會,讓我們的設備無論在哪裡都能被控制。在美國,智能家居市場預計到2021年將覆蓋28%的家庭。
· 航空飛機:傳感器已經在飛機上被用來監測和預防各種錯誤和風險,甚至在它們發生之前。
· 石油勘探:這種類型的機器在無法正常工作時會給公司造成巨大損失,大多數石油工業公司傾向於在石油鑽探機械上投入大量資金。得益於物聯網,智能傳感器現在可以很容易地連接到機器上。這樣做意味著提供預防性維護分析,從而降低運營成本。
· 自動駕駛:自動駕駛系統結合了專用硬件,可以實現GPS、聲納、攝像機和前視雷達,從而可以充分利用數據並將其耦合到神經網絡體系結構中。這就像一個自封閉系統,可以從傳感器收集信息,並進一步使用神經網絡模型來確定汽車運動的下一個變化。
· 健康監測系統:構建醫療設備來監測、診斷身體狀況。用傳感器收集信息,AI來預測身體狀況。
· 智能電網:利用物聯網設備和傳感器網格的優勢,它們可以在系統中收集和傳輸數據,從而可以自動調節電流。可以實時將問題通知遠程管理器,如果有問題可以立即採取行動。
· 供應鏈:解決運營物流網絡的複雜性,正確實施AI可以幫助公司做出更明智、更迅速的決策。通過預測期望值,他們可以調整貨物數量並將貨物調配到預計最大需求的位置,降低運營成本。
· 智能倉庫:智能倉庫是完全自動化的設施,其中大部分工作是通過自動化或軟件來完成的。在此過程中繁瑣的任務得以簡化,操作變得更具成本效益。阿里巴巴和亞馬遜已經通過使用自動化改造了他們的倉庫。亞馬遜最近推出了自動裝箱客戶訂單的機器。在亞馬遜倉庫中,機器人與人類並肩工作以提高生產力和效率。
物聯網設備的普及正使未來成為一個緊密相連、即時獲取信息的世界。現在需要人工智能來管理所有這些設備,並理解這些設備返回的數據。從某種程度上講,人工智能和物聯網是互利共生的,並將繼續保持相互交織的關係向前發展。
資料來源:https://tech.sina.com.cn/roll/2020-05-13/doc-iirczymk1423034.shtml