OmniFocus — мощное и гибкое приложение для пользователей экосистемы Apple, созданное специально для работы по методике GTD. Оно предлагает расширенные возможности по управлению проектами и задачами, включая поддержку сложных иерархий задач и гибкую систему фильтров. Вы можете создать проект «Работа» с подзадачами для каждого проекта или клиента, используя метки для обозначения контекста (например, «Звонки», »Электронная почта»).
Кроме того, нужно быть уверенным в правильности своего выбора. Это все задачи, для выполнения которых понадобится выполнить больше одного действия — например, отправка отчета на согласование и получение обратной связи, внесение финальных правок. В GTD это называется «подготовка финального отчета», а действия по ней могут попадать в другие категории.
Аллена я начал разгребать свой почтовый ящик, я обнаружил там много не отвеченных писем. Конечно, когда-то давно, я их помечал галочками, как важные задачи, но потом забывал о них. Так же вы можете организовать список задач по контексту, например, «за компьютером», «в магазине» и т.д. Множество других способов организации представлены в книге.
И могу сказать, что у меня появилось большее чувство контроля над делами, большее чувство удовлетворения по поводу работы. Я стал ощущать большую радость от выполненных дел и вышел из ощущения «постоянного, нескончаемого проекта». И главное, для меня открылся большой простор для совершенствования своих дел и своей работы.
Если вы привыкли делать заметки на бумаге, можете использовать её. Вместо того чтобы пытаться запомнить все эти задачи, вы записываете их в один общий список. Это может быть блокнот, приложение или заметка на компьютере. Главное — зафиксировать все задачи, не пытаясь сразу определить их приоритет. Чтобы планирование не оставалось толькопланированием, необходимо выполнять все действия по решению задач.
Главное, чтобы вам было где выгружать мысли по мере их прихода к вам, где бы вы ни находились. Таким образом, вы всегда будете знать ответ на вопрос «Что мне делать дальше? Это центральный принцип, лежащий в основе метода «Все готово» (GTD). Перемещая задачи из своего мозга в инструмент для создания списков дел, у вас появляется больше возможностей для работы, которая имеет значение. В книге Дэвида Аллена о GTD еженедельный обзор назван «критическим фактором успеха», и он не шутит.Если вы начнете использовать фреймворк GTD, и вы не робот, все начнёт сбиваться с пути. Вы завершите следующее действие проекта и забудете добавить новое «следующее действие» для этого проекта.
Основываясь на предложенной им классификации и методах хранения информации, Аллен существенно облегчил этот процесс, хотя и изложил его в несколько путанной манере. В конце концов все люди немного отличаются друг от друга по своему психотипу и характеристикам личности. Вероятно, для части людей именно реактивный подход к ведению дел подходит лучше.
💡 Ключевая идея GTD — хранить максимум информации вне головы, записывать их, система планирования gtd регулярно пересматривать и обновлять список незаконченных дел. Для этого нужно придерживаться нескольких принципов метода. С какой степенью детализации следует планировать проект?
Записывание чего-либо как физического, видимого действия снижает барьер для начала выполнения задачи. С точки зрения умственных усилий гораздо проще «позвонить Дженнифер, чтобы заказать присмотр за детьми на четверг», чем «организовать услуги няни», хотя технически это одно и то же. Если вы не можете делегировать что-то, вам нужно добавить это либо в календарь , либо добавить в список следующих действий , желательно с тегом context .
Большинство научных исследований однозначно говорят о том, что наибольшим врагом человека является его неспособность к концентрации на задаче. Кстати, для тех кому интересен именно этот аспект мы рекомендуем почитать о помидорных техниках. Однако приняв во внимание, инструкцию GTD предписывающую вам делать короткие задачи в первую очередь, вы рискуете заниматься весь день только этими короткими задачами. Для рассмотренного выше примера это означает, что вы сами можете позвонить Джону (проактивность), не дожидаясь когда вы его случайно встретите. При этом вам вовсе не обязательно обсуждать с ним все дела с пометкой «джон» — вместо этого обсудите только то важное дело, которое у вас сейчас в приоритете и сконцентрируйтесь исключительно на нем. Аналогичная ситуация и с «центральным офисом» — зачем ждать подходящего контекста?
Мы абсолютно согласны с автором GTD в том, что человек стремящийся к высокой личной продуктивности должен взять под свой полный контроль управление рабочим процессом. Чуть позже мы еще вернемся к этому процессу, а пока проиллюстрируем его наглядной схемой. GTD, Getting Issues Done (по-русски можно смело читать как Гэ-Тэ-Дэ) — это система для самоорганизации, придуманная американским автором Дэвидом Алленом. С момента выпуска соответствующей книги в 2000 году миллионы неорганизованных людей наконец обрели счастье и душевное спокойствие. Ведь система, как заявляется, позволяет привети дела в порядок. Работа 2.zero - Краткий пересказ книги Глеба Архангельского "Работа 2.0" - как с комфортом и удобствами построить работу в современном мире с интернет-технологиями и быстро меняющимся миром.
Программа синхронизируется с устройствами пользователя,чтобы был доступ к спискам в любое время. Возьмите за привычку сразу записывать всю информацию, поступающую к вам, включая идеи, задачи или проекты. Это избавит вас от необходимости держать все планы, события или задания в голове. И далее, на фазе «сортировки», по каждому из них вы сможете принять грамотное и взвешенное решение. Если вы можете легко передать дело кому-то другому, сделайте это.
Если это мусор, который больше не пригодится, вы его выкидываете. Он должен быть структурирован https://deveducation.com/ по категориям и меткам, чтобы было легко найти необходимое. Один-два раза в неделю придётся пересматривать список «Входящие» и сортировать накопившееся по папкам или ярлыкам.
Фильтры помогут вам быстро найти задачи, которые нужно выполнить в определенных условиях. Методология Getting Issues Accomplished (GTD) базируется на пяти ключевых этапах, каждый из которых направлен на систематизацию и упрощение управления задачами. В этом разделе мы рассмотрим каждый этап подробно, чтобы показать, как GTD помогает эффективно Стадии разработки программного обеспечения управлять делами в повседневной жизни. В обычном списке дел, мы знаем, что нужно выполнить, но не знаем, как это сделать. GTD отличается тем, что помимо того, что мы знаем, что нужно сделать, мы также знаем, как это сделать. С помощью GTD вы можете скорее и эффективнее выполнять свои задачи.
Сравнительно малыми усилиями можно сделать бесплатное решение, — дообучить на своих данных end2end модель (например, взять фреймворк NeMo от NVIDIA) или гибридную модель типа kaldi. Сверху понадобится добавить расстановку пунктуации и денормализацию для улучшения читаемости ("где мои семнадцать лет" → "Где мои 17 лет?"). Это лишь некоторые примеры использования распознавания и случайности в искусственном интеллекте. Существует множество других областей, где эти концепции могут быть применены для решения различных задач и создания интеллектуальных систем.
Зачастую именно эти факторы играют решающую роль и предопределяют успехи специалистов. Распознавание и случайность также широко применяются в играх и развлекательных приложениях. Алгоритмы распознавания могут использоваться для анализа игровых ситуаций и принятия решений, а случайность может быть использована для создания разнообразных игровых сценариев и поведения. Генетические алгоритмы – это методы оптимизации, которые используют принципы эволюции и случайности для поиска оптимальных решений. Они могут быть применены в различных областях, таких как проектирование, планирование и оптимизация. Генетические алгоритмы используют случайность для генерации новых решений и распознавание для оценки и выбора лучших решений.
Однако, в некоторых областях науки может отсутствовать достаточное количество данных, а сами данные могут быть неполными, искаженными или подвергнутыми предвзятости [2]. Искусственный интеллект (ИИ) https://deveducation.com/ стал одной из ведущих технологий XXI века, проникающей в различные сферы жизни человека. Одной из областей, значительно влияющей и преобразующейся под воздействием ИИ, является наука и образование.
Компании могут выявлять закономерности, улучшать свои услуги и делать выбор на основе данных, расшифровывая звонки клиентов и собирая полезную информацию из этих взаимодействий. В последние годы резко возрос спрос на точное и эффективное преобразование речи в текст. Заказав у нас приложение, ваша компания повысит вовлеченность клиентов и операционную эффективность. Пользователи получат возможность беспрепятственного взаимодействия с помощью голоса, а ваши сотрудники автоматизируют рабочие процессы, что улучшит производительность и приведёт к росту бизнеса.
В MS Word добавляется специальная надстройка, которая и отвечает за распознавание речи в файлах. При этом необходимо отметить, что MS Word должен иметь версию выше 2007, иначе надстройка не установится. Клиенты взаимодействовали либо с ИИ, либо со специалистом службы поддержки, чтобы решить гипотетическую проблему.
Это позволяет подавать звук из любого приложения, предназначенного для воспроизведения аудио- и видеофайлов, на вход программно реализованного микрофона. В данном исследовании в качестве такого инструмента была выбрана программа Voicemeeter. Естественно-языковой интерфейс — это трансляция естественных конструкций языка на внутримашинный уровень представления знаний. Иначе говоря, это использования голоса, в качестве команды для информационной системы.
Кроме того, IBM Watson Speech to Text имеет мощные функции диаризации говорящих, которые позволяют распознавать и разделять различные говорящие в аудиоисточнике. Кроме того, IBM Watson Speech to Text предлагает модели и словари, предназначенные для определенной отрасли и адаптированные к ее требованиям. Контекстуальное понимание помогает в интерпретации и транскрипции аудио в зависимости от конкретных доменов или делового жаргона. Кроме того, программа может распознавать различные речевые паттерны и диалекты благодаря настраиваемому пользователем голосовому профилю. Благодаря сложным функциям голосового управления вы можете управлять своим компьютером без помощи рук, перемещаясь по приложениям и диктуя документы, повышая эффективность и производительность.
И подсознательно, и вполне сознательно человек относится с опаской к появлению в его жизни машин, способных на эмоции и самостоятельное принятие решений. Как видим, водитель трамвая говорит простым языком, хотя и довольно сбивчиво. Только благодаря моей реакции я тормознул.Но у меня там, конечно, все закричали, не картошкувезёшь, а что делать? Я по трансляции сказал, я человека сейчас спасу.Первый трамвай на электрической тяге, именно на электрическойконке уже вовсю ходили по городу, появился на Невев 1894 году. Попробуем расшифровать несколько типичных видео разных жанров и с разным набором лексики. Cпециализированные домены (звонки в коллл-центр и т.д.) мы сейчас рассматривать не будем, так как без дообучения под такой домен результат будет заведомо плохой (я пробовал).
В нашем случае мы увидели потенциал для улучшения качества почти в 2 раза. Ещё около 10% можно выиграть, добавив результат распознавания по исходной, неразделённой, аудиозаписи. Результаты выглядели впечатляюще, но оставался вопрос, как нам получить своего «оракула».
Однако стоимость его услуг (см. ниже) не так уже велика, поскольку качество, забегая вперед, превосходит ожидания. Voco Professional представляет собой отечественную программу с поддержкой распознавания звуковых файлов. Основная ее специализация, как и у большинства других программ, — диктовка. Сдерживающим фактором развития нейросетей отчасти выступает инстинкт самосохранения, без которого человечество не смогло бы выжить и эволюционировать.
ИИ может помочь исследователям в создании гипотез, а также предлагать новые идеи для научных исследований на основе анализа существующих данных. Искусственный интеллект революционизировал научные исследования, предоставив исследователям мощные инструменты для анализа данных и выявления паттернов. Ниже представлен результат распознавания для того же фрагмента, который ранее приводился при описании Dragon NaturallySpeaking. Поскольку подавляющее большинство интернет-сервисов для распознавания речи не сильно различаются по своим возможностям, нет смысла описывать все исследованные сервисы (а их было исследовано более десятка). Остается надеяться, что в демо-режиме работает еще прежняя версия Real Speaker.
Диалоговые системы, способные вести естественные и продуктивные разговоры с людьми, являются одной из главных целей NLP. Перспективы развития включают создание более умных и эффективных диалоговых систем, способных понимать и отвечать на сложные вопросы, учитывать контекст и предоставлять полезную информацию. Чтобы научиться распознавать среди звуков буквы, инженеры обучают нейросеть на подготовленном датасете. Датасет состоит из аудиозаписей с голосом, которые сопровождаются размеченным текстом.
Семантический анализ – это процесс понимания значения слов и их связей в контексте. Синтаксический анализ – это процесс определения синтаксической структуры предложений в тексте. Он позволяет понять связи между словами и построить дерево разбора предложения. Лемматизация голосовые технологии и стемминг – это процессы приведения слов к их базовой форме. Лемматизация учитывает грамматические правила и приводит слова к их словарной форме, а стемминг обрезает слова до их основы. Это помогает уменьшить размерность данных и улучшить точность анализа.
Там он очищается от лишних шумов, помех и всего того, что помешает распознаванию речи. Уже «чистый» сигнал разбивается на фонемы — маленькие фрагменты длительностью до 25 мс. Сервер «прогоняет» каждую фонему через акустическую модель и определяет, какие звуки произнёс пользователь. Чем больше циклов обучения прошла система, тем точнее будет результат.
Эта задача требует понимания семантики и грамматики обоих языков и является одной из сложных задач обработки естественного языка. Распознавание речи позволяет автоматизировать и улучшить множество процессов, связанных с обработкой и анализом больших объемов аудио- и видеоданных. Например, системы распознавания речи могут использоваться для автоматического транскрибирования аудиозаписей, что значительно упрощает и ускоряет работу с большими объемами информации. В данном обзоре представлены результаты исследования программного обеспечения для распознавания речи, которое может стать посредником между человеком и машинным переводом. Например, сервис Go Transcribe уже умеет распознавать речь на уровне, очень близком к уровню человека.
Программа обладает исключительным уровнем точности транскрипции, поэтому произносимые слова надежно преобразуются в письменную форму. Спектр услуг Rev по расшифровке выходит за рамки простого преобразования речи в текст. Эта технология с голосовыми командами для воспроизведения мультимедиа и поисковыми системами, активируемыми голосом, позволяет легко и удобно наслаждаться развлечениями.
Это полезный инструмент для многонациональных корпораций и приложений, использующих несколько языков, благодаря широкому языковому охвату. Эта функция будет особенно полезна для людей с ограниченными физическими возможностями или тех, кто предпочитает работу без помощи рук. Nuance Dragon Professional — это ведущее на рынке программное обеспечение для распознавания речи, которое предоставляет полный набор функций и возможностей для специалистов из самых разных областей. Rev ставит эффективность выше точности, обеспечивая быстрое выполнение работ без ущерба для качества.
Например, определение, является ли слово существительным, глаголом, прилагательным и т.д. Разметка частей речи помогает понять смысл предложения и его структуру. Но что на самом деле умеют современные программы искусственного интеллекта, и какими принципами они руководствуются во время работы? Сегодня мы поговорим про одну из ключевых особенностей машинного разума, с которой каждый из нас регулярно сталкивается в повседневности — способностью голосовых помощников распознавать человеческую речь. Модель языка определяет вероятность последовательности слов в языке, а модель речи определяет вероятность последовательности звуков в речи. В 1970-х годах исследователи начали использовать скрытые марковские модели (СММ) для распознавания речи.
DeWave достигла лишь чуть более 40% точности на основе одного из двух наборов показателей в экспериментах, однако это на 3% лучше, чем предыдущий стандарт перевода мнений по записям ЭЭГ. Другой пример — оценка ESG-рейтинга компаний на основе открытых данных отчетности, новостей и контрольно-надзорных мероприятий. ESG-рейтинг (Environmental, Social, and Corporate Governance)
Таким образом, распознавание и случайность взаимодействуют друг с другом, обогащая и улучшая возможности искусственного интеллекта. Они могут быть использованы вместе для достижения более точных и адаптивных решений в различных задачах и приложениях. До этого момента мы говорили о работе виртуальных ассистентов Салют, но это не единственный сценарий использования ASR. Во внутренних продуктах мы также сталкиваемся с задачей, которую называем транскрибацией, когда нужно распознать длинную аудиозапись — например, подкаст.
В искусственном интеллекте случайность может быть использована для создания различных вариантов решений или поведения системы. Например, в генетических алгоритмах случайность используется для создания разнообразия в популяции и поиска оптимального решения. Существует огромное количество языков и диалектов в мире, каждый из которых имеет свои особенности и нюансы. Это создает вызовы для систем обработки естественного языка, так как они должны быть способны работать с различными языками и учитывать их особенности.
В этих случаях реакция на голосовую команду нужна сразу же — и обработка речи занимает меньше секунды. Распознавание речи может быть использовано для создания удобных и интуитивно понятных пользовательских интерфейсов. Например, голосовые помощники, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, позволяют пользователям взаимодействовать с устройствами и приложениями с помощью голосовых команд. Это упрощает и ускоряет выполнение задач и повышает удобство использования. После преобразования в цифровую форму, речевой сигнал проходит через процесс извлечения характеристик. Это включает в себя выделение особенностей речи, таких как частота, длительность, амплитуда и т.
