Характеристики деятельности человека: Общие характеристики деятельности

Содержание

Психологическая характеристика деятельности | Диплом по психологии

Понятие деятельности в психологии

Понятие «деятельность», наряду с такими понятиями, как «сознание», «личность», «общение», является одним из основополагающих в психологической науке. Деятельность – это динамическая система взаимодействия субъекта с миром. В процессе этого взаимодействия происходит возникновение психического образа и его воплощение в объекте, а также реализация субъектом своих отношений с окружающей реальностью. Деятельность является формой активности человека, т.е. формой его взаимодействия со средой. Но деятельность – это не любая активность, деятельность – это активность человека, направленная на достижение сознательно поставленных целей и связанная с созданием общественно значимых ценностей или освоением социального опыта (определение Шадрикова).

Психологические особенности деятельности

Деятельность имеет следующие особенности, свойственные только ей:

Предметность: каждая деятельность имеет свой предмет. Предмет деятельности выступает двояко: первично – в своем независимом существовании, как подчиняющий себе и преобразующий деятельность субъекта, вторично – как образ предмета, продукт психического отражения его свойств, которое осуществляется в результате деятельности субъекта и иначе осуществиться не может.
Осознанность и целенаправленность. Деятельность регулируется не потребностями человека, а осознаваемой целью как идеальным образом будущего результата. Цель выступает системообразующим фактором деятельности, т. е. главным критерием определения ее содержания, структуры и динамики. В этом заключается важнейшее отличие деятельности от иных форм активности человека.
Социальная обусловленность. При всем своем своеобразии деятельность человека представляет собой систему, включенную в систему социальных отношений. Вне этих отношений человеческая деятельность не существует. Человек находит в обществе не просто внешние условия, к которым он должен приспосабливать свою деятельность, – общественные условия сами несут в себе мотивы и цели его деятельности, ее средства и способы. По сути, общество производит деятельность образующих его индивидов.
Системность. Деятельность предстает не простой суммой своих компонентов, а их организованной целостностью. Важно отметить, что у деятельности как целостности имеются такие свойства, которых нет ни у ее отдельных компонентов, ни у их простой суммы.

Психологическая структура деятельности

Системность организации деятельности обусловливает существование двух основных планов ее психологического анализа – внешнего (предметно-действенного) и внутреннего (собственно психологического). Каждая деятельность имеет следующую структуру:

Мотив деятельности – причина, побудившая человека к деятельности и придающая этой деятельности определенную направленность.
Цель деятельности – образ потребного будущего, предполагаемый результат деятельности. Цель формируется на основе мотива деятельности.
Предмет деятельности – тот объект внешней среды, на изменение которого направлена деятельность человека. Однако предмет деятельности может быть не только материальным, но и идеальным (мыслительная деятельность).
Средства и условия деятельности. К средствам относятся орудия труда, психофизиологические ресурсы организма. К условиям труда относятся не только физические характеристики среды, но и психологические состояния человека.
Продукт деятельности – результат деятельности. Продукт может быть прямым и побочным: прямой продукт – объективный результат деятельности, созданное в процессе деятельности изменение во внешней среде; побочный продукт – субъективный результат деятельности, изменение во внутреннем мире человека (удовлетворенность, приобретенные знания, умения, навыки и т.п.).

Иерархическая структура деятельности (Леонтьев): деятельность осуществляется при помощи действий, а действия, в свою очередь, при помощи операций (деятельность – цепочка действий, а действия – цепочки операций).

Деятельность.
Действие — это элемент деятельности, в процессе которого достигается конкретная, не разлагаемая на более простые, осознанная цель. Действие – относительно самостоятельный и завершенный акт деятельности. Действия направлены на достижение целей деятельности и выступают единицей анализа деятельности. В процессе упражнений изменяется структура действий, они становятся «свернутыми», более экономными и быстрее выполнимыми, превращаясь в навыки.
Операции – способы осуществления действий в определенных условиях. Операции направлены на решение задач деятельности и определяются средствами и условиями деятельности. Как правило, операции носят автоматизированный и неосознаваемый характер.

Виды деятельности

Деятельность человека не только предельно сложна по содержанию и строению, но и крайне разнообразна в своих общих разновидностях и конкретных проявлениях. Традиционно принято считать, что основным делением деятельности на ее типы является дифференциация на трудовую, учебную и игровую деятельность:

Трудовая деятельность – процесс активного изменения предметов природы, материальной и духовной жизни общества в целях удовлетворения потребностей человека и создания различных ценностей. Трудовая деятельность предполагает получение какого-либо общественно значимого продукта, результата, в отличие от учебной и игровой деятельности, где этот результат является не общественно, а индивидуально значимым и состоит в освоении субъектом социально выработанного опыта, знаний и т.д. для последующего осуществления трудовой деятельности.
Учение выступает как вид деятельности, целью которого является приобретение человеком знаний, умений и навыков. Учение может быть организованным и осуществляться в специальных образовательных учреждениях. Оно может быть не организованным и происходить попутно, в других видах деятельности как их побочный, дополнительный результат. У взрослых людей учение может приобретать характер самообразования. Особенности учебной деятельности состоят в том, что она непосредственно служит средством психологического развития индивида.
Игра – особый вид деятельности, в котором исторически закрепились типичные способы действия и взаимодействия людей. Результатом игровой деятельности не становится про-изводство какого-либо материального или идеального продукта. Тем не менее, игры имеют большое значение в жизни людей. Включение ребенка в игровую деятельность обеспечивает возможность овладения общественным опытом, накопленным человечеством, а также когнитивное, личностное и нравственное развитие ребенка. Особое значение имеет ролевая игра, в процессе которой ребенок принимает на себя роли взрослых и действует с предметами в соответствии с приписанными значениями. Механизм усвоения социальных ролей через ролевые игры обеспечивает возможность социализации личности. Специфическим признаком игровой деятельности является то, что главным ее мотивом выступает сам процесс деятельности, а не ее результат.

Указанные виды деятельности имеют разное значение для развития человека на разных этапах онтогенеза. Деятельность, выполнение которой определяет возникновение и формирование основных психологических новообразований человека на определенном этапе онтогенетического развития, называется ведущей деятельностью.

Деятельность, характеристика деятельности человека — Общая психология Библиотека русских учебников

51 Общее характеристика деятельности человека

Все живые существа способны проявлять активность, то есть способны самостоятельно реагировать, превращая или поддерживая жизненно важные связи с окружающим миром. Активность всеобща характеристики живого го, имеет своеобразное проявление и получила название»деятельность»Деятельность человека — достаточно сложное явление, которое является объектом изучения многих наук. Специфика психологического подхода к изучению деятельности заключается в анализе деятельности отдельного человека, хотя в последнее время объектом психологического исследования является совместная или групповая деятельностьяльність.

Известный ученый. ОМЛеонтьев считает, что главной конституирующий характеристикой деятельности является ее предметность. При этом предмет имеет два проявления: во-первых, в своем независимом существовании как таковой, что подчиненные дковуе и превращает деятельность субъекта, во-вторых, как образ предмета, как продукт психического отражения его свойств, которое осуществляется в результате деятельности субъекткта.

Любая индивидуальная деятельность неразрывно связана с деятельностью общества, любой индивид — с другими людьми

Индивидуальная деятельность является составной частью деятельности общества, за общественными отношениями индивидуальная деятельность не может существовать. Поэтому анализ индивидуальной деятельности целесообразно начать с изучения ее функций в системе общественной жизни. Главным при таком анализе является изучение индивидуальной деятельности в системе общественных отношений, складывающихся в данном обществе, на данном этапе и историческая развитияку.

Общественные отношения не являются чем-то внешним относительно индивида и его деятельности. Она является одной из главных форм реализации общественных отношений. Виды деятельности определяются уровнем развития производительных сил общества и системой общественных отношений. В деятельности индивид выступает как общественная существота.

ОМ. Леонтьев считает, что деятельность — это реальная связь субъекта с объектом, к которому обязательно включена психика. Выполняя ту или иную деятельность, индивид должен воспринимать, запоминать, думать быть внимательным; в ее процессе у индивида возникают те или иные эмоции, оказываются волевые качества, формируются установки, отношения и т.д.. Иными словами, в деятельности формируется, развивается, оказывается вся система психических процессов, состояний и свойств индивидвіда.

Деятельность человека имеет следующие основные характеристики: мотив, цель, предмет, структура и средства

Источником активности индивида является его потребности, то есть состояния индивида, которые показывают его зависимость от конкретных условий существования. Человеческие потребности являются следствием развития производственной культуры, в отличие от мира животных, где удовлетворения потребностей непосредственно связано с определенной естественной вещью как стимулом активности животного (пища, нора, индивидуум противоположного пола и т.д.). Животные потребности называют органическими мы, человеческие же потребности косвенные предметной деятельностью: не сама потребность как таковая, а общественно принятые способы ее удовлетворения определяют формы поведенияки.

Потребности можно разделить по происхождению и предметом. По своему происхождению потребности могут быть естественными (органическими) и культурными. Естественные потребности связаны с необходимостью сохранения и поддержания же жизни человека и его потомства (еда, сон, защита от холода и т.п.). Недовольство естественных потребностей приводит к гибели человека или его вырождения. Объекты культурных потребностей включают в себя как предметы, щ в служат для удовлетворения определенной естественной потребности (вилка, тарелка), так и предметы, необходимые для общения с другими людьми, для участия в общественной жизни. Недовольство культурных потребностей не при сводит к физической гибели человека, но приводит к социальной деградациядації.

По характеру предмета потребности могут подразделяться на материальные, связанные с предметами материальной культуры (пища, одежда, жилье и т.п.), и духовные, в которых проявляется зависимость от продуктов общественного й сознания (потребность в общении, видеть прекрасное и т. д.). Все потребности тесно связаны между собой. Так, естественная по происхождению потребность может быть материальной по предмету, культурной по происхождению, м атериальною или духовной по предмету. Удовлетворение духовных потребностей невозможно без удовлетворения материальныхних.

Сама по себе потребность не порождает сознательной деятельности возникновения целенаправленной деятельности необходимо соотнесение потребности с предметом, с помощью которого можно удовлетворить данную потребность осознают лена потребность становится мотивом поведения. Мотивом называется то, что побуждает деятельность, ради чего она осуществляется немотивированные и нецеленаправленными деятельности не существует, поэтому понятием мотива и цели в идводиться в психологическом анализе деятельности важное место. Мотив и цель определяют направление деятельности и величину усилий, которые прилагает субъект для ее выполнения. Это способствует организации всей системы пс ихичних процессов и состояний, которые формируются и развиваются в ходе деятельности.

Мотивами могут выступать потребности, чувства, мысли и другие психические образованияворення.

Мотивы человеческой деятельности могут быть разнообразными: органическими, функциональными, материальными, социальными, духовными. Органические мотивы направлены на удовлетворение естественных потребностей организма (в люди ини — на создание условий, в наибольшей степени нем способствуют). Такие мотивы связаны с ростом, самосохранением и развитием организма (производство продуктов питания, жилья, одежды и т.д.). Функциональные мотивы удовлетворяются с помощью различных культурных форм активности, например, игр и занятий спортом. Материальные мотивы побуждают человека к деятельности, направленной на создание предметов домашньог в употреблении, различных вещей и инструментов, непосредственно в виде продуктов, которые удовлетворяют естественные потребности. Социальные мотивы порождают различные виды деятельности, направленные на то, чтобы занять определенное место е в обществе, получить признание и уважение со стороны окружающих людей.

Духовные мотивы являются основой тех видов деятельности, которые связаны с самосовершенствованием человека. Тип деятельности чаще всего определяется с а ее доминирующим мотивом (доминирующим том, что любая человеческая деятельность полимотивована, т.е. побуждается несколькими различными мотивамитивами).

Для субъекта его мотив выступает как непосредственная побудительная сила, непосредственная причина его поведения. В общем плане мотив — это отражение потребности, которая действует как объективная закономерность и выступает ае как объективная необходимостьь.

Для поведения человека характерна динамичность: с изменением обстоятельств могут меняться и мотивы поведения, и средства, необходимые для достижения цели. Мотивы в ходе деятельности могут проходить следующие этапы: 1)) этап осознания побуждения (мотивационное побуждение осознается и начинает выполнять направляющую функцию, отсутствие этапа ведет к слепого поиска, импульсивного поведения) 2) этап принятия мо иву (преобразование осознанного побуждения в личностный мотив, происходит соотношения и включения побуждение к иерархии субъективно-личностных ценностей), 3) этап реализации мотива (отбывает ться насыщения мотива содержанием; невозможность реализации мотива приводит к фрустрации побуждения) 4) этап закрепления мотива (многократное повторение ведет к превращению мотива в черту характера: как что же закрепления мотива не происходит, то формируется нецильнисть характера, возникает ощущение социально-ролевой неадекватности) 5) этап актуализации побуждения (закрепление в чертах характера, нача ок нового цикла формирования мотивационных образований) (АА.

Файзуллаевава).

Мотив тесно связан с деятельностью, но не определяет ее конкретных характеристик. То, какой именно будет деятельность, определяется целью. На почве одного мотива могут формироваться различные цели деятельности. Моти. См. относится к потребности, которая побуждает к деятельности, цель-до предмета, на который направлена ??деятельность и который в ходе ее выполнения должен быть преобразован в продукукт.

Цель деятельности — это идеальное представление ее будущего результата, определяет характер и способы действий человека. Цель является феноменом прогностического отражение и формируется самим индивидом

Целью деятельности выступает ее продукт. Он может быть реальным физическим предметом, создается человеком, определенные знания, умения и навыки, которые приобретаются в ходе деятельности, творческий результат (мысль, идет ея, теория, произведение искусства).

Цель деятельности не равнозначна ее мотиву, хотя иногда мотив и цель деятельности могут совпадать друг с другом. Различные виды деятельности, имеющие одну и ту же цель (конечный результат), могут спонукатися я и поддерживаться различными мотивами. Напротив, основой различных видов деятельности с разными конечными целями могут быть одни и те же мотивы. Например, чтение книги для человека может выступить как средство удовлетворения материальных (продемонстрировать знания и получить высокооплачиваемую работу), социальных (показать осведомленность в кругу значимых людей, добиться их хорошего отношения), духовных (расширить свой кругозор, подняться на более высокий уровень нравственного развития) потребностей. Такие разные виды деятельности, как приобретение модных, престижных вещей, чтение литературы, забота о внешнем виде, выработка. ВМИ ния вести себя могут наконец преследовать одну и ту же цель: достичь чьего-то признанииання.

Предметом деятельности называется то, с чем она непосредственно имеет дело. Так, например, предметом познавательной деятельности является любая информация, предметом учебной деятельности знания, умения и навич ки, предметом трудовой деятельности — создаваемый материальный продукт.

Общественно значимый мотив влияет на результат деятельности. В формировании отношения человека к деятельности, в становлении мотивационно-целевой сферы исключительное значение имеет успех или неуспех в деятельности, г уровень притязаний и уровень достижений. Успех или неудача влияют на последующую деятельность, преломляясь через особенности личности. В одних случаях успех, поднимая человека в глазах, мобилизует силы на достижение новых целей в работе, а в других — может вызвать самоуспокоениення.

Существует несколько типичных реакций на неуспех. Не решив предложенной задачи, человек может либо выбрать простые с целью удержать успех, или игнорировать неуспех и выбрать еще более сложные задачи, или ‘ ‘выяснить причины неуспеха при решении задачи, овладеть приемами выполнения простых видов деятельности и постепенно переходить к более сложных задач. Неудача в деле, значимой для человека, может вы звать подавленное состояние зависимости от черт характера человека неприятные переживания могут вызвать или отказ от дальнейшей деятельности в данной сфере, или настойчивый анализ причин неуспеха и новые спо бы выполнить заданиення.

Уровень притязаний — это оценка человеком своих возможностей в деятельности. В гармонически сформированной личности уровень притязаний соответствует возможностям выполнения деятельности. При высоком уровне притязаний и ограниченности енои возможности их реализации возникает конфликт личности с группой или с самим собойою.

Другим аспектом изучения деятельности динамика сенсомоторных, перцептивных, мнемических, интеллектуальных и других процессов в реальной деятельности субъекта. Вышеупомянутый вектор цель — мотив является регулятором деятельности, определенным образом организует психические процессы, определяет избирательность восприятия, особенности внимания, запоминания, сохранения и воспроизведения информации и т.д.. Существует взаимосвязь между вн утренние планом и внешним проявлением деятельности. Процесс формирования внутреннего плана деятельности происходит постепенно и связан с переходом от внешней реального действия к внутренней идеальной и на зиваеться интериоризацией. Схематически это выглядит так: сначала человек выполняет определенные действия с предметом, эти действия являются внешними, потом они интериоризируются и становятся внутренними, или психическими действиями. При. Этому м происходит свертывание действий, их редукция и видоизменение. Примером интериоризации является процесс овладения счетом у детей. Сначала ребенок считает палочки, перекладывая их внешним, практическим способом. Поти м она переходит к счету без перекладывания палочек, только видя их перед собой. Наступает время, когда палочки становятся ненужными, поскольку счет превращается в умственное действие с ними. Объектом оперуван ния становятся символы: слова и числа. Благодаря интериоризации человек приобретает способность оперировать образами предметов, которые в данный момент отсутствуют в поле зорв полі зору.

Таким образом, в деятельности человека тесно связаны ее внешний (физический) и внутренний (психический) стороны. Внешняя сторона-движения, с помощью которых человек воздействует на внешний мир-определяется и регулируется ся внутренней (психической) деятельности. При этом внешнюю предметную деятельность можно рассматривать как экстериоризации внутренней психической деятельности, поскольку человек в деятельности реализует ее идеально пр едставлений плаан.

Развертывание структур во внутреннем плане имеет такую ??последовательность: потребность — мотив — цель — задача. Во внешнем плане деятельность имеет иную последовательность: деятельность-действие-операция — движение. Два планы — зов внишний и внутренний — тесно взаимосвязаны между собой: внешнее воздействие опосредуется внутренними процессами, а внутренний процесс так или иначе оказывается внешні.

§ 3. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ЧЕЛОВЕКА | 9 класс учебник «Человек и Общество»

§ 3. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ЧЕЛОВЕКА

Характеристика деятельности человека. Типы и виды деятельности. Сущность труда. Факторы, побуждающие к деятельности,

мотивы и мотивация.

Деятельность, ее типы и виды. Слово деятельность означает специфический человеческий способ отношения человека к миру.

Оглянемся вокруг. Встав рано утром, вы идете в школу, ваши родители — на работу, совсем маленькие — в детский сад. Бабушки и дедушки тоже не остаются без дела: занимаются чем-либо полезным в саду или в доме.

Таким образом, жизнь человека всегда протекает в каких-либо действиях, занятиях каким-либо делом. Не бывает человека без действия. Где есть жизнь — там и действие, потому что действие— форма жизни человека.

Вообще действия, направленные на поддержание собственной жизни, характерны для любых живых организмов. И животные, и рыбы, и все другие живые существа ежедневно приступают к поиску пищи, спасаются от опасностей, продолжают свой род.

По сравнению с животными сущность деятельности человека абсолютно иная. Она отличается противопоставлением на определенном уровне его субъекта и объекта. Человек противопоставляет себе в качестве материала объект деятельности, а объект противостоит деятельности человека и, приняв новые формы и свойства, становится необходимым для него продуктом.

Любая деятельность человека имеет свою цель, средство, результат и процесс выполнения. Из этого можно дать характеристику деятельности: она становится реальной движущей силой общества, фактором прогресса, одним из условий жизни общества. Главное отличие деятельности человека от действий животных — в ее целевой направленности и применении орудий труда при ее выполнении. Действия животных, производимые только по инстинкту, без цели и средств, нельзя отнести к категории деятельности.

Деятельность — процесс, в ходе которого человек воспроизводит и творчески преобразует природу; свойственная только человеку форма активного взаимодействия с окружающим миром.

Существует множество классификаций типов и видов деятельности: духовная, материальная, производственная, трудовая и нетрудовая. В большинстве случаев исследователи рассматривают проблемы человеческого труда, духовной, творческой и психической деятельности как составные элементы деятельности человека.

Цель деятельности человека. Цель — один из основных элементов поведения и сознательной деятельности человека, который характеризует мысленное предвосхищение результата деятельности, а также средств и путей его реализации.

Цель проявляется как способ интеграции различных действий человека в некоторую последовательность или систему. Анализ целенаправленной деятельности предполагает выявление несоответствия между наличной жизненной ситуацией и целью. Тогда осуществление цели является процессом преодоления этого несоответствия.

Рассматривая цель как один из элементов деятельности человека по преобразованию окружающего мира, нельзя забывать об объективной обусловленности цели. Цель человека порождена объективным миром и связана с объективными потребностями, она выступает как идеальный внутренний мотив, побуждающий к производству.

Цель определяет способ и характер действия человека. Она проявляется как определенный механизм интеграции различных действий в системе: цель — средство — результат. Цель является проектом действий, определяющих характер и системную упорядоченность различных актов и операций, она рассматривается как идеальное предвосхищение результата деятельности, а деятельность—как сложный процесс осуществления цели, выбора оптимального пути среди возможных альтернатив и планирования деятельности.

Здесь возникает проблема взаимосвязи цели и средств ее осуществления. Нужно отметить, что необходимо отвергнуть порочный тезис/‘Цель оправдывает средства» как антигуманный. Применение антигуманных средств для осуществления цели приводит к обесчелове- чиванию самой цели, к подмене ее ложной целью. Цель человека должна быть правой и средства ее достижения должны быть чистыми.

Мотивация деятельности человека. Факторы, побуждающие человека к действию, бывают различными по характеру и сущности. В психологии силу, побуждающую человека к определенной деятельности, называют мотивом.

Мотив (лат. movere — «приводить в движение, толкать”) — побуждение к деятельности, связанное с удовлетворением потребности субъекта; совокупность внешних или внутренних условий, вызывающих активность субъекта и определяющих ее направленность; осознаваемая причина, лежащая в основе выбора действий и поступков личности. В современной психологии в качестве основного механизма возникновения мотива рассматривается реализация потребностей в ходе поисковой активности и тем самым превращения ее объектов в мотив. У животных диапазон объектов, выступающих в качестве мотива, дан от природы и жестко ограничен специфичным для каждого биологического вида кругом приспособительных инстинктивных форм деятельности. У человека же источником развития мотива является не имеющий границ процесс общественного производства материальных и духовных ценностей. В качестве таких потенциальных мотивов выступают присущие данному обществу объективные ценности, интересы и идеалы.

Мотивы, побуждающие человека предпринимать те или иные действия, различаются по цели и характеру. В большинстве случаев они определяются материальной заинтересованностью. Это объясняется социальным бытием человека. Стремление к созданию необходимых для жизни условий свойственно для всех живых организмов. Но по взглядам на эту проблему человек существенно отличается от животных. Это отличие заключается в накоплении человеком материальных фондов (т.е. богатства), стремлении человека к эстетичным, красивым вещам и обладанию техническими средствами, облегчающими деятельность (транспорт, связь, бытовая техника и др.).

Кто бы отказался жить в красивом доме, есть вкусную пищу, иметь дорогие вещи, путешествовать на комфортабельном транспорте? Ни один человек, за исключением, пожалуй, только некоторых религиозных деятелей, сознательно ограждающих себя от мира, не откажется от материальных ценностей.

Но нетрудно также признать, что деятельность человека направлена на накопление не только и не столько материальных ценностей. Среди множества мотивов, побуждающих к деятельности, самыми значительными являются мотивы, порожденные его духовными потребностями. Человек по природе пристрастен к знаниям, науке. В философии уделяется большое внимание проблемам, касающимся познавательной деятельности человека. Стремление познать окружающий мир свойственно только людям, оно является одним из главных факторов, ведущих к прогрессу.

Для человека более значима духовная пища, нежели материальная. Сейчас невозможно представить современную жизнь общества без искусства и информации. А деятельность человека, касающаяся его чувств, составляет целый мир. Современные философы, рассматривая деятельность человека как целостный процесс, считают общение людей одним из его составных компонентов.

Вопросы и задание

1. Назовите типы и виды деятельности. 2. В чем заключается существенное отличие действий животных от деятельности человека?

3. Согласны ли вы с утверждением: «Я имею право на счастье и стремлюсь к достойной жизни. Поэтому выбираю любое средство для достижения цели, даже если оно принесет другому страдание”?

4. Какие побудительные силы заставляют вас учиться в школе?

Общая психологическая характеристика деятельности | Psylist.net

Одной из самых главных особенностей человека является то, что он способен трудиться, а любой вид труда является деятельностью. Деятельность – это динамическая система взаимодействия субъекта с миром. В процессе этого взаимодействия происходит возникновение психического образа и его воплощение в объекте, а также реализация субъектом своих отношений с окружающей реальностью. Любой простейший акт деятельности является формой проявления активности субъекта, а это означает, что любая деятельность имеет побудительные причины и направлена на достижение определенных результатов.

Побудительными причинами деятельности человека являются мотивы – совокупность внешних и внутренних условий, вызывающих активность субъекта и определяющих направленность деятельности. Именно мотив, побуждая к деятельности, определяет ее направленность, т.е. определяет ее цели и задачи.

Цель – это осознанный образ предвосхищенного результата, на достижение которого направлено действие человека. Целью может быть какой-либо предмет, явление или определенное действие. Задача – это заданная в определенных условиях (например, в проблемной ситуации) цель деятельности, которая должна быть достигнута путем преобразования этих условий согласно определенной процедуре. Любая задача всегда включает в себя следующее: требования, или цель, которой надо достичь; условия, т.е. известный компонент постановки задачи; искомое – неизвестное, которое надо найти, чтобы достигнуть цели. Задачей может быть конкретная цель, которой надо достичь. Однако в сложных видах деятельности чаще всего задачи выступают как частные цели, без достижения которых нельзя достичь главной цели. Например, для того чтобы овладеть какой-либо специальностью, человек должен вначале изучить ее теоретические аспекты, т.е. решить определенные учебные задачи, а затем реализовать эти знания на практике и получить практические навыки, т.е. решить ряд задач практической деятельности.

Человек современного общества занимается разнообразными видами деятельности. Классифицировать все виды деятельности вряд ли представляется возможным, поскольку для того, чтобы представить и описать все виды человеческой деятельности, необходимо перечислить наиболее важные для данного человека потребности, а число потребностей очень велико, что обусловлено индивидуальными особенностями людей.

Однако можно обобщить и выделить свойственные всем людям основные виды деятельности. Они будут соответствовать общим потребностям, которые можно обнаружить практически у всех без исключения людей, а точнее – тем видам социальной человеческой активности, в которые неизбежно включается каждый человек в процессе своего индивидуального развития. Такими видами деятельности являются игра, учение и труд.

Игра – это особый вид деятельности, результатом которого не становится производство какого-либо материального или идеального продукта. Чаще всего игры имеют характер развлечения, преследуют цель получения отдыха. Существует несколько типов игр: индивидуальные и групповые, предметные и сюжетные, ролевые и игры с правилами. Индивидуальные игры представляют собой род деятельности, когда игрой занят один человек, групповые – включают несколько индивидов. Предметные игры связаны с включением в игровую деятельность человека каких-либо предметов. Сюжетные игры разворачиваются по определенному сценарию, воспроизводя его в основных деталях. Ролевые игры допускают поведение человека, ограниченное определенной ролью, которую в игре он берет на себя. Наконец, игры с правилами регулируются определенной системой правил поведения их участников. Бывают и смешанные типы игр: предметно-ролевые, сюжетно-ролевые, сюжетные игры с правилами и т.п. Отношения, складывающиеся между людьми в игре, как правило, носят искусственный характер в том смысле этого слова, что окружающими они не принимаются всерьез и не являются основанием для выводов о человеке. Игровое поведение и игровые отношения мало влияют на реальные взаимоотношения людей, по крайней мере, среди взрослых. Тем не менее, игры имеют большое значение в жизни людей. Для детей игры имеют по преимуществу развивающее значение. У взрослых игра не является ведущим видом деятельности, а служит средством общения и разрядки.

Вконтакте

Facebook

Twitter

Одноклассники

Общая психология — ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ: СТРУКТУРА, ВИДЫ, ХАРАКТЕРИСТИКИ

ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ: СТРУКТУРА, ВИДЫ, ХАРАКТЕРИСТИКИ

Деятельность – динамическая система взаимодействий субъекта с миром, в процессе которых происходят возникновение и воплощение в объекте психического образа и реализация опосредованных им отношений субъекта в предметной действительности.

Деятельность – это внутренняя (психическая) и внешняя (физическая) активность человека, регулируемая сознаваемой целью.

Структура деятельности. Деятельность имеет сложное иерархическое строение. Она состоит из нескольких слоев или уровней: психофизиологических функций; операций; действий; деятельностей особенных, или особых видов деятельности.

В деятельности выделяют движения и действия. Каждый относительно законченный элемент деятельности, направленный на выполнение одной простой текущей задачи, называют действием. Следует отметить, что выполнение движения постоянно контролируется и корректируется сопоставлением его результатов с конечной целью действия. Выполнение предметного действия включает сенсорный контроль и корректировку движений в соответствии с их текущими результатами и свойствами объектов действия.

В отношении человека с другими людьми осуществляется его деятельность, т. е. в ней выражается личность человека и одновременно она формирует его личность. Возникновение видов деятельности у человека представляет длительный процесс.

В течение первого года на основе развития исследовательского поведения ребенок узнает и знакомится с миром. Затем начинается практическое поведение. Далее развивается коммуникативное поведение – средство, благодаря которому ребенок может удовлетворить свои потребности и желания. Виды деятельности:

1) игра. Связь игровой деятельности с энергетическим обменом организма объясняет возникновение побуждений к игре. Особенность игрового поведения заключается в том, что его целью является сама «деятельность», а не практические результаты, которые достигаются с ее помощью;

2) учение. Научение, или освоение опыта, – это главный фактор развития ребенка. Особым видом деятельности можно назвать учение, т. е. деятельность, которая направлена на усвоение определенной информации, форм поведения, но оно возможно только тогда, когда человек сам нацелен на усвоение определенных знаний, умений, навыков;

3) труд – представляет собой деятельность, направленную на производство определенных общественно-полезных продуктов – материальных или идеальных. Трудовая деятельность человека – это видовое поведение, которое обеспечивает его выживание, использование им сил и веществ природы.

Основные характеристики деятельности. В развитой форме предметность свойственна лишь человеческой деятельности. Она проявляется в социальной обусловленности деятельности человека, в ее связи со значениями, в понятиях языка, в ценностях, в ролях и социальных нормах. Субъектность деятельности выражается в таких аспектах, как обусловленность психического образа прошлым опытом, потребностями, установками, эмоциями, целями и мотивами, определяющими направленность и избирательность деятельности.

Деятельность как сущностная характеристика человеческого бытия

Под деятельностью понимают специфически человеческую форму отношения к окружающему миру, содержание которой составляет изменение этого мира в интересах людей. Синонимами деятельности являются труд, производство. Главное в деятельности — это то, что она является средством изменения не только окружающего мира, но и самого человека. С одной стороны, человек создаёт «вторую природу», то есть, производит то, чего никогда не было: новые вещи, новые материалы, новые устройства и т.д. С другой стороны, производя вещи, люди тем самым производят и самих себя: развивают свой интеллект, свободу, совершенствуют социальную среду. Таким образом, человек является причиной своего собственного существования.
Деятельность носит универсальный характер. Маркс по этому поводу писал: «Животное, правда, тоже производит. Оно строит себе гнездо или жилище, как это делают пчела, бобр, муравей и т.д. Но животное производит лишь то, в чём непосредственно нуждается оно само или его детёныш; оно производит односторонне, тогда как человек производит универсально; … животное производит только самого себя, тогда как человек воспроизводит всю природу … Животное строит только сообразно мерке и потребности того вида, к которому оно принадлежит, тогда как человек умеет производить по меркам любого вида и всюду он умеет прилагать к предмету присущую мерку; в силу этого человек строит также и по законам красоты». 35
Деятельность включает в себя цель, средства, результат и сам процесс. Цель — это то, ради чего осуществляется деятельность, идеальный или материальный объект устремлений человека. В общем виде целью деятельности является создание чего-то посредством преобразования исходного объекта воздействия в конечный, желаемый объект.
К деятельности человека побуждают потребности, удовлетворить которые он не может так, как это делают животные, то есть, просто взяв то, что необходимо в готовом виде, из природы. Традиционно потребности делят на витальные (необходимые для физического существования) и духовные. К первым относится потребность в пище, одежде, крыше над головой и т.д. Духовные потребности — это потребность в музыке, книгах, религии, научном творчестве, общении с другими людьми. Потребность, требующая удовлетворения, выступает в качестве непосредственной причины деятельности. Структура потребностей человека зависит от множества факторов: от культурной среды, воспитания, уровня образования, физического здоровья.
Удовлетворение потребности означает создание материального или духовного продукта. Для этого подбираются средства, посредством которых осуществляется воздействие на объект, подлежащий преобразованию в конечный продукт. При выборе средств человек руководствуется объективными и субъективными критериями и принципами. Средство должно, во-первых, соответствовать особенностям объекта, учитывать его строение, физические свойства и характеристики. Во-вторых, применяемое средство не должно вызывать побочных, негативных последствий, препятствовать другим людям в достижении ими своих целей. Для человека неприемлемой является логика, в соответствие с которой «цель оправдывает любое применяемое средство».
Деятельность есть единство процессов опредмечивания и распредмечивания. Опредмечивание — это материализация идеальных проектов, схем, образов, перевод их в предметную форму. Созданная человеком вещь представляет собой его интеллект, умения и волю, воплощенные в камень, металл, пластик и т. д. Распредмечивание — это обратный процесс перевода предметов из формы материального бытия в идеальные формы: познавательные образы, схемы, проекты. Распредмечивание означает, по сути, попытку понять людей, которые создавали предметы, вкладывали в них свои знания и умения. Благодаря процессам опредмечивания и распредмечивания осуществляется преемственность между различными ступенями в развитии культуры.
В истории человека явно прослеживается закономерность, заключающаяся в том, что деятельность, направленная на производство материальных продуктов постепенно уступает место производству духовного, идеального продукта. Это согласуется с общей тенденцией усиления роли сознания, расширения пространства свободы. Чем богаче созданный человеком мир вещей, тем богаче и разностороннее внутренний мир человека.
Деятельность (труд) по своему содержанию является процессом, в основе которого лежит свободное целеполагание человека. Хотя многие человеческие действия детерминированы потребностями, люди все равно вкладывают в производимый ими продукт, — здания, машины, музыку и т. д., — свои субъективные предпочтения. Это означает, что деятельность немыслима без свободы — самой большой субъективной ценности, которой обладает человек.

Page not found — ОХРАНА ТРУДА

Unfortunately the page you’re looking doesn’t exist (anymore) or there was an error in the link you followed or typed. This way to the home page.

Blog

04/05/2021 — Тема Всемирного дня охраны труда в 2021 году
04/01/2021 — Вступает в силу новый порядок проведения обязательных предварительных и периодических медосмотров
03/27/2021 — Минтруд разъяснил, как указывать наименование вредных или опасных производственных факторов и видов работ при составлении списка для медосмотров
03/25/2021 — Роструд разъяснил вопрос выдачи работникам средств индивидуальной защиты, бывших в употреблении
03/17/2021 — Утверждены новые требования к комплектации аптечки для оказания первой помощи работникам
03/01/2021 — Вступили в силу новые Правила по охране труда при работе в ограниченных и замкнутых пространствах
02/10/2021 — Продлены сроки обучения по охране труда и срок действия результатов специальной оценки условий труда
02/09/2021 — Ростехнадзор разъяснил вопрос о внеочередной проверке знаний новых правил по охране труда
02/03/2021 — Утвержден новый порядок проведения обязательных предварительных и периодических медосмотров работников
01/22/2021 — Минтруд России разъяснил вопрос о внеочередной проверке знаний требований охраны труда в связи с введением в действие новых правил по охране труда
01/18/2021 — Роструд напоминает о необходимости соблюдения режима работы в холодное время
01/01/2021 — Введены в действие новые правила по охране труда
01/01/2021 — Вступил в силу новый Перечень работ, профессий, должностей, непосредственно связанных с управлением транспортными средствами или управлением движением ТС
01/01/2021 — Вводится новый перечень производств, работ и должностей с вредными и (или) опасными условиями труда, на которых ограничивается применение труда женщин
01/01/2021 — Вступили в силу требования о подготовке работников в области защиты от чрезвычайных ситуаций
12/31/2020 — Принят Закон о бессрочных декларациях соответствия условий труда государственным нормативным требованиям охраны труда
12/31/2020 — Утверждены СП 2. 2.3670-20 «Санитарно-эпидемиологические требования к условиям труда»
12/31/2020 — Утверждены Правила по охране труда при эксплуатации электроустановок
12/31/2020 — Утверждены Правила по охране труда при эксплуатации объектов теплоснабжения и теплопотребляющих установок
12/31/2020 — Утверждены Правила по охране труда при работе в ограниченных и замкнутых пространствах
12/31/2020 — Утверждены Правила по охране труда при обработке металлов
12/31/2020 — Утверждены Правила по охране труда при выполнении электросварочных и газосварочных работ
12/31/2020 — Утверждены Правила по охране труда при производстве строительных материалов
12/31/2020 — Утвержден порядок проведения медицинского освидетельствования частных охранников
12/31/2020 — Утверждены Правила по охране труда при проведении водолазных работ
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда в медицинских организациях
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда при строительстве, реконструкции и ремонте
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда при выполнении работ на объектах связи
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда при производстве отдельных видов пищевой продукции
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда при выполнении окрасочных работ
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда в подразделениях пожарной охраны
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда при выполнении работ в театрах, концертных залах, цирках, зоотеатрах, зоопарках и океанариумах
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда в лесозаготовительном, деревообрабатывающем производствах и при выполнении лесохозяйственных работ
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда при хранении, транспортировании и реализации нефтепродуктов
12/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда на морских судах и судах внутреннего водного транспорта
12/29/2020 — Утверждены Правила по охране труда при нанесении металлопокрытий
12/29/2020 — Утверждены Правила по охране труда при производстве дорожных строительных и ремонтно-строительных работ
12/29/2020 — Утверждены Правила по охране труда на городском электрическом транспорте
12/29/2020 — Утверждены Правила по охране труда при использовании отдельных видов химических веществ и материалов
12/29/2020 — Утверждены Правила по охране труда в целлюлозно-бумажной и лесохимической промышленности
12/28/2020 — Утверждены Правила по охране труда при работе на высоте
12/28/2020 — Утверждены Правила по охране труда при строительстве, реконструкции, ремонте и содержании мостов
12/27/2020 — Утверждены Правила по охране труда на автомобильном транспорте
12/26/2020 — Утверждены Правила по охране труда при осуществлении охраны (защиты) объектов и (или) имущества
12/26/2020 — Утверждены Правила по охране труда при проведении работ в легкой промышленности
12/26/2020 — Утверждены Правила по охране труда при производстве цемента
12/26/2020 — Утверждены Правила по охране труда при проведении полиграфических работ
12/25/2020 — Утверждены Правила по охране труда при работе с инструментом и приспособлениями
12/24/2020 — Утверждены Правила по охране труда при погрузочно-разгрузочных работах и размещении грузов
12/23/2020 — Утверждены критерии определения степени утраты профессиональной трудоспособности от несчастных случаев и профзаболеваний
12/22/2020 — Утверждены Правила по охране труда при добыче и переработке водных биоресурсов
12/21/2020 — Утверждены Правила по охране труда при размещении, монтаже, техобслуживании и ремонте технологического оборудования
12/18/2020 — Утверждено Типовое положение о единой системе управления промышленной безопасностью и охраной труда в сфере добычи угля
12/17/2020 — Утверждены Правила по охране труда при осуществлении грузопассажирских перевозок на железнодорожном транспорте
12/16/2020 — Утверждены Правила по охране труда при эксплуатации промышленного транспорта
12/15/2020 — Утверждены Особенности режима рабочего времени, времени отдыха и условий труда водителей автомобилей
12/14/2020 — Утверждены Правила по охране труда при эксплуатации объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта
12/12/2020 — Минтруд России разъяснил вопросы проведения инструктажа и СОУТ для работников, вернувшихся с удаленной работы в офис
12/11/2020 — Утверждены Правила по охране труда в жилищно-коммунальном хозяйстве
12/09/2020 — Минстрой России разработал новые рекомендации по профилактике COVID-19 в строительной отрасли
12/04/2020 — Утверждены Правила по охране труда при проведении работ в метрополитене
12/03/2020 — Утвержден порядок проведения обязательных медосмотров на железнодорожном транспорте
11/30/2020 — Утверждены Правила по охране труда в сельском хозяйстве
11/05/2020 — Минтрансом России утверждены новые обязательные реквизиты и порядок заполнения путевых листов
11/02/2020 — Утвержден временный порядок установления степени утраты профессиональной трудоспособности в результате несчастных случаев на производстве и профзаболеваний
10/21/2020 — Минтруд России разъяснил, вправе ли работодатель требовать от работников прохождения теста на COVID-19
10/12/2020 — Утверждены Правила по охране труда в морских и речных портах
10/06/2020 — Минтранс России отменил ряд актов по вопросам охраны труда
09/21/2020 — Отменен ряд типовых инструкций и правил по охране труда
09/02/2020 — Роспотребнадзор разъяснил порядок допуска к работе вахтовых работников, переболевших коронавирусной инфекцией
09/02/2020 — Внесены изменения в некоторые правовые акты Минтруда России по вопросам проведения спецоценки условий труда
08/27/2020 — ФСС России разъяснил особенности возмещения расходов на мероприятия по предупреждению распространения COVID-19
08/05/2020 — Расходы на мероприятия по предупреждению распространения COVID-19 могут быть возмещены за счет средств ФСС России
08/05/2020 — Минтруд России разъяснил вопрос об обязательных медосмотрах сотрудников, работающих с персональными компьютерами
07/17/2020 — Минтруд разъяснил, как следует присваивать индивидуальный номер рабочим местам при проведении внеплановой или повторной СОУТ
07/07/2020 — Утверждены санитарно-эпидемиологические требования к работе образовательных организаций в условиях COVID-19
07/06/2020 — Роспотребнадзор дал рекомендации для работающих в условиях повышенных температур воздуха
07/02/2020 — Утверждена новая годовая форма федерального статистического наблюдения N 7-травматизм
06/17/2020 — Продлены сроки для проведения обучения по охране труда и сроки действия результатов проведения спецоценки условий труда
06/11/2020 — МЧС России даны разъяснения по организации вводного инструктажа по гражданской обороне
06/08/2020 — ФСС России разъяснил вопросы продления сроков уплаты страховых взносов на травматизм в связи с распространением COVID-19
05/28/2020 — Роспотребнадзор подготовил рекомендации по организации работы предприятий автотранспорта в условиях распространения COVID-19
05/26/2020 — Утвержден временный порядок расследования страховых случаев причинения вреда здоровью медработников от COVID-19
05/24/2020 — С 24 мая 2020 года работа за компьютером более 50% рабочего времени не является основанием для обязательных медосмотров
05/19/2020 — Роспотребнадзор дал рекомендации по организации работы образовательных организаций в условиях распространения COVID-19
05/19/2020 — Уточнено, при каких значениях частот электромагнитного поля работники должны будут проходить обязательные медосмотры
05/12/2020 — Роспотребнадзор дал новые рекомендации по организации работы вахтовым методом в условиях распространения COVID-19
05/06/2020 — Утверждены временные правила работы вахтовым методом
05/06/2020 — Роспотребнадзор дал рекомендации по организации работы вахтовым методом в условиях распространения COVID-19
05/06/2020 — Минтруд России разъяснил, как следует указывать сведения об условиях труда в трудовом договоре до и после проведения СОУТ
04/20/2020 — Определен временный порядок установления степени утраты профессиональной трудоспособности в результате несчастных случаев на производстве
04/20/2020 — Минтруд России разъяснил вопросы проведения медосмотров в период действия ограничений, связанных с COVID-19
04/14/2020 — Минстрой дал рекомендации по профилактике распространения коронавируса для организаций строительной отрасли
04/10/2020 — Правительством РФ определен минимум проверок в отношении юридических лиц и индивидуальных предпринимателей
04/10/2020 — Роспотребнадзор подготовил для работодателей новые рекомендации по профилактике распространения коронавирусной инфекции
04/09/2020 — Продлены сроки уплаты страховых взносов на травматизм для малого и среднего бизнеса, пострадавшего от коронавируса
04/08/2020 — До 1 октября 2020 года отложена проверка знаний требований охраны труда и безопасности, предъявляемых к организации и выполнению работ в электроустановках
04/04/2020 — До конца года не будут проводиться проверки в отношении субъектов малого и среднего предпринимательства
04/02/2020 — Тема Всемирного дня охраны труда в 2020 году
04/02/2020 — Дополнение к Рекомендациям работникам и работодателям в связи с объявлением в Российской Федерации нерабочих дней
03/30/2020 — Минтруд России дал разъяснения для работников и работодателей в связи с предстоящей нерабочей неделей
03/30/2020 — Уточнены особенности проведения специальной оценки условий труда на рабочих местах работников, занятых на подземных работах
03/11/2020 — Минтруд России разъяснил вопросы оплаты работодателем проезда и проживания работников в месте проведения медосмотров
02/28/2020 — Минздрав России разъяснил ряд вопросов, связанных с проведением профилактических прививок отдельным категориям работников
02/17/2020 — Министерством просвещения подготовлены примерные положения о СУОТ в образовательных организациях
02/16/2020 — Росархивом определены сроки хранения документов по охране труда
02/13/2020 — Роструд разъяснил вопросы, связанные с выполнением сверхурочной работы и установлением ненормированного рабочего дня
02/05/2020 — Роструд разъяснил вопросы, связанные с расторжением и прекращением трудовых договоров
01/21/2020 — До 27 января 2020 года необходимо сдать отчетность по форме N 7-травматизм
01/15/2020 — До 21 января 2020 года необходимо сдать отчетность по форме N 1-Т (условия труда)
01/05/2020 — Внесены изменения в порядок проведения обязательных медицинских осмотров работников
01/04/2020 — Минтруд России разъяснил вопрос о возможности введения в штатное расписание должности специалиста по охране труда на 0,5 ставки
01/03/2020 — Определен порядок осуществления госнадзора за расследованием и учетом несчастных случаев на производстве
01/01/2020 — Вступили в силу изменения в Федеральный закон «О специальной оценке условий труда»
12/26/2019 — Водители грузовиков и автобусов должны соблюдать нормы времени управления транспортным средством
11/18/2019 — Гарантии женщинам, работающим в сельской местности, теперь закреплены в Трудовом кодексе РФ
11/05/2019 — Минтруд России разъяснил порядок предоставления компенсаций за работу во вредных условиях труда
10/07/2019 — Минтруд России разъяснил вопрос об обучении безопасным методам выполнения работ на высоте при смене работодателя
10/03/2019 — Вступили в силу изменения в Правила противопожарного режима
09/16/2019 — Минтруд разъяснил порядок продления срока действия декларации соответствия условий труда государственным нормативным требованиям охраны труда
09/11/2019 — Внесены изменения в порядок расследования и учета несчастных случаев с обучающимися в образовательных организациях
09/06/2019 — Разъяснен порядок оформления трудовых отношений с педагогическими, медицинскими работниками и руководителями организаций отдыха детей
08/27/2019 — Минтруд России разъяснил, когда работающие за компьютером сотрудники должны проходить обязательные медосмотры
08/26/2019 — Введены в действе Правила по охране труда при эксплуатации подвижного состава железнодорожного транспорта
08/15/2019 — Утвержден новый перечень производств, работ и должностей, на которых ограничивается труд женщин
07/04/2019 — Минтранс России разъяснил некоторые вопросы по заполнению путевых листов
07/03/2019 — Введены в действие Правила по охране труда в морских и речных портах
06/03/2019 — Минтруд России разъяснил вопрос о необходимости проведения инструктажей по охране труда с лицом, выполняющим работы по гражданско-правовому договору
06/03/2019 — Утверждены Правила по охране труда при эксплуатации подвижного состава железнодорожного транспорта
05/16/2019 — Вступили в силу изменения в Правила по охране труда при производстве отдельных видов пищевой продукции
04/29/2019 — Минтранс России разъяснил особенности проведения обязательных предрейсовых и послерейсовых медосмотров
04/18/2019 — Роструд утвердил методические рекомендации по проверке создания и обеспечения функционирования СУОТ у работодателей
04/17/2019 — Введены в действие Типовые нормы бесплатной выдачи спецодежды и СИЗ работникам торфозаготовительных и торфоперерабатывающих организаций
04/11/2019 — Утверждены Правила по охране труда в морских и речных портах
04/09/2019 — Введены в действие правила по охране труда при выполнении работ по эксплуатации, техобслуживанию и ремонту промышленного транспорта
03/21/2019 — Введены в действие Типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам организаций легкой промышленности
03/05/2019 — Тема Всемирного дня охраны труда в 2019 году
03/04/2019 — Утверждены типовые формы контрактов на оказание услуг по проведению специальной оценки условий труда и обучению по охране труда
03/04/2019 — Минтруд России разъяснил, каким образом должна осуществляться разработка и выдача инструкций по охране труда работникам организаций
02/28/2019 — Минтруд России разъяснил, какой инструктаж должен проводиться водителям перед выездом на линию
02/28/2019 — Внесены изменения в Правила по охране труда при производстве отдельных видов пищевой промышленности
02/27/2019 — С 27 февраля 2019 года при проведении госэнергонадзора может проверяться соблюдение требований охраны труда
01/29/2019 — 29 января 2019 года вступили в силу изменения в правила по охране труда в строительстве, при работе на высоте и при работе с инструментом
01/23/2019 — Утверждены Типовые нормы бесплатной выдачи спецодежды и СИЗ работникам торфозаготовительных и торфоперерабатывающих организаций
01/21/2019 — Минтруд России разъяснил, в каких случаях у индивидуальных предпринимателей не проводится специальная оценка условий труда
01/21/2019 — Уточнены правила финансового обеспечения предупредительных мер по сокращению производственного травматизма и профзаболеваний
01/16/2019 — Уточнен порядок осуществления госнадзора за соблюдением требований охраны труда при эксплуатации электроустановок и тепловых энергоустановок
01/08/2019 — Вступили в силу изменения в законе о специальной оценке условий труда
01/01/2019 — 1 января 2019 года вступил в силу закон, определяющий размеры страховых взносов на травматизм в 2019 году
12/28/2018 — Утверждены Типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам организаций легкой промышленности
12/10/2018 — Утвержден порядок организации и проведения предрейсового или предсменного контроля технического состояния транспортных средств
12/10/2018 — Роструд разъяснил отдельные вопросы оказания первой помощи
12/08/2018 — Разъяснен порядок оплаты расходов на реабилитацию лиц, пострадавших от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний
12/07/2018 — Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 29. 11.2018 N 41
12/06/2018 — Определены нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам государственных природных заповедников, находящихся в ведении Минобрнауки России
12/03/2018 — Минтруд России разъяснил порядок применения ГОСТ 12.0.004-2015
11/13/2018 — Утверждены новые формы проверочных листов, используемых при проведении плановых проверок соблюдения требований пожарной безопасности
11/01/2018 — Вступили в силу изменения в Правила по охране труда в строительстве
11/01/2018 — Вступили в силу изменения в Правила по охране труда в лесозаготовительном, деревообрабатывающем производствах и при лесохозяйственных работах
11/01/2018 — Минздравом России разъяснены вопросы оказания первой помощи работникам организации
10/24/2018 — Минтрудом и Минздравом России разъяснены отдельные вопросы, связанные с отнесением условий труда на рабочих местах медицинских работников к определенному классу
10/15/2018 — Роспотребнадзор разъяснил, чем регламентированы гигиенические требования к условиям труда женщин
10/12/2018 — Минтруд России разъяснил отдельные вопросы, связанные с охраной труда при работе на высоте
10/09/2018 — Минтруд России разъяснил некоторые вопросы о порядке обучения по охране труда и проверки знания требований охраны труда
10/09/2018 — Утверждены правила по охране труда при выполнении работ по эксплуатации, техническому обслуживанию и ремонту промышленного транспорта
10/05/2018 — Рострудом утверждены 26 новых проверочных листов, которые будут использоваться при проведении плановых проверок
09/27/2018 — Минтруд России напоминает о необходимости проведения специальной оценки условий труда до конца 2018 года
09/27/2018 — Вступили в силу Правила по охране труда на автомобильном транспорте
09/26/2018 — За счет средств ФСС работодатель сможет возместить расходы на приобретение работникам СИЗ, изготовленных на территории государств — членов ЕАЭС
09/09/2018 — Вступили в силу Правила по охране труда при выполнении окрасочных работ
08/22/2018 — Роструд разъяснил вопрос необходимости включения пункта о СИЗ в программу вводного инструктажа по охране труда
08/21/2018 — Утверждено новое приложение к форме федерального статистического наблюдения N 7-травматизм
08/17/2018 — Определены особенности СОУТ на рабочих местах работников, участвующих в производстве и уничтожении взрывчатых веществ и боеприпасов
08/16/2018 — Внесены изменения в Правила по охране труда в сельском хозяйстве
08/15/2018 — Утверждена новая форма N 1-Т (условия труда) «Сведения о состоянии условий труда и компенсациях на работах с вредными и опасными условиями труда»
08/07/2018 — Внесены изменения в Правила по охране труда в строительстве
08/06/2018 — Минтруд России разъяснил отдельные вопросы обучения безопасным методам и приемам выполнения работ на высоте
08/03/2018 — Внесены изменения в Правила по охране труда в деревообрабатывающем, лесозаготовительном производствах и при лесохозяйственных работах
07/30/2018 — Минтруд России разъяснил требования к оформлению журналов проведения инструктажей по охране труда
07/23/2018 — Приняты законы об исключении дублирования полномочий федеральных органов исполнительной власти в сфере охраны труда
07/01/2018 — С 1 июля 2018 года при проведении плановых проверок работодателей должны использоваться проверочные листы
06/27/2018 — МЧС России разработаны методические рекомендации по организации и проведению вводного инструктажа по ГО
06/13/2018 — Утверждены правила охраны труда при выполнении окрасочных работ
06/12/2018 — Минтруд России разъяснил особенности проведения плановых проверок с использованием проверочных листов
06/12/2018 — Вступили в силу изменения в порядок выдачи работникам смывающих и обезвреживающих средств
06/09/2018 — Минтруд России разъяснил, какие правила по охране труда должны применяться в организациях связи
06/05/2018 — Утверждены новые предельно допустимые концентрации (ПДК) микроорганизмов-продуцентов, бактериальных препаратов в воздухе рабочей зоны
06/03/2018 — Введены в действие типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам отдельных отраслей промышленности
05/29/2018 — Минтрансом России внесены изменения в Положение о режиме труда и отдыха водителей автомобилей
05/28/2018 — Правительством России одобрен законопроект о ратификации Конвенции о безопасности и гигиене труда в строительстве
05/21/2018 — Вступили в силу Правила по охране труда в организациях связи
05/17/2018 — Подготовлен проект порядка прохождения ежегодного медосмотра работниками ведомственной охраны
05/14/2018 — Роструд разъяснил некоторые вопросы порядка продления срока для исполнения предписания Государственной инспекции труда
05/10/2018 — Утверждены Основы государственной политики РФ в области промышленной безопасности на период до 2025 года и дальнейшую перспективу
05/07/2018 — Минтруд России предлагает разрешить отзыв из отпуска работников, занятых на работах с вредными или опасными условиями труда
05/02/2018 — Введен в действие ГОСТ Р 57974-2017, устанавливающий требования к проведению проверок систем противопожарной защиты в зданиях
04/25/2018 — Утверждены новые размеры предельно допустимой концентрации (ПДК) вредных веществ в воздухе рабочей зоны
04/25/2018 — ФСС России разъяснил отдельные вопросы обязательного социального страхования от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний
04/23/2018 — Вступили в силу Типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам элеваторной, мукомольно-крупяной и комбикормовой промышленности
04/16/2018 — Подготовлен проект, определяющий перечень работ с вредными и опасными условиями труда, на которых ограничен труд женщин
04/06/2018 — Подготовлен проект Правил по охране труда при выполнении работ в театрах, концертных залах, цирках и зоопарках
04/05/2018 — Роструд разъяснил условия для снижения категории риска деятельности юридических лиц и индивидуальных предпринимателей
04/04/2018 — Письмо Роструда от 07. 03.2018 N 837-ТЗ «О добровольном внутреннем контроле работодателями соблюдения требований трудового законодательства»
04/01/2018 — Определены нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам государственных природных заповедников, находящихся в ведении ФАНО России
03/29/2018 — Минтруд России разработал проект обновленного порядка обучения по охране труда и проверки знания требований охраны труда работников организаций
03/28/2018 — Утверждены Правила по охране труда на автомобильном транспорте
03/28/2018 — Роструд разработал формы 28 новых проверочных листов для применения при проведении проверок соблюдения трудового законодательства
03/26/2018 — Тема Всемирного дня охраны труда в 2018 году
03/17/2018 — Минтруд России разработал проекты типовых контрактов на оказание услуг по проведению СОУТ и услуг по обучению вопросам охраны труда
03/16/2018 — Работники организаций социального обслуживания должны будут проходить обязательные медицинские осмотры
03/15/2018 — Минтрудом России утвержден примерный перечень мероприятий по снижению травматизма на производстве
03/12/2018 — Утверждены типовые нормы выдачи СИЗ работникам промышленности стройматериалов, стекольной и фарфоро-фаянсовой промышленности
03/07/2018 — Утверждены типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам, выполняющим геологические, топографо-геодезические и землеустроительные работы
03/01/2018 — Минздрав России разъяснил порядок перевода младшего медицинского персонала в уборщики служебных помещений
02/21/2018 — Утверждены Правила по охране труда в организациях связи
02/21/2018 — Уточнены основания для изменения присвоенной категории риска деятельности юридических лиц или индивидуальных предпринимателей
02/19/2018 — Подготовлен проект правил по охране труда в морских и речных портах
02/17/2018 — Вступают в силу Правила по охране труда при осуществлении охраны (защиты) объектов и (или) имущества
02/04/2018 — Вступил в силу приказ Роструда об утверждении форм 107 проверочных листов, используемых при проведении плановых проверок
02/02/2018 — Уточнен порядок осуществления Рострудом государственного надзора за соблюдением трудового законодательства
01/30/2018 — Подготовлен проект уточняющий обязанности работодателя по обеспечению безопасных условий и охраны труда в отношении подрядных организаций
01/24/2018 — ФСС РФ разъяснил, какой должна быть продолжительность неполного рабочего дня для возмещения Фондом расходов на выплату пособия по уходу за ребенком
01/23/2018 — Утверждены Типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам элеваторной, мукомольно-крупяной и комбикормовой промышленности
01/14/2018 — Подготовлен проект, изменяющий Правила по охране труда в сельском хозяйстве
01/12/2018 — Правительством РФ внесен проект о лишении Ростехнадзора и Росздравнадзора контрольных функций в сфере охраны труда
01/12/2018 — Утверждено Типовое положение о единой системе управления промышленной безопасностью и охраной труда для организаций по добыче угля
01/11/2018 — За нарушение требований к организации безопасного использования и содержания лифтов и эскалаторов могут установить административную ответственность
01/10/2018 — Минтруд России разъяснил вопрос о проведении внеплановой спецоценки условий труда при перемещении рабочих мест
01/09/2018 — Правительством РФ внесены изменения в Правила противопожарного режима в Российской Федерации
01/08/2018 — Нарушение порядка оформления трудовых отношений будет являться основанием для проведения внеплановой проверки
01/06/2018 — Определены страховые тарифы на травматизм на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов
01/06/2018 — МЧС России утверждены формы проверочных листов, используемых при проведении плановых проверок соблюдения требований пожарной безопасности
01/01/2018 — С 1 января 2018 года при проведении проверок соблюдения трудового законодательства должны применяться риск-ориентированный подход и проверочные листы
01/01/2018 — С 1 января 2018 года инспекторы Роструда будут проверять обеспечение доступности рабочих мест и условий труда для инвалидов
01/01/2018 — Введен в действие ГОСТ 12. 0.230.3-2016 «ССБТ. Системы управления охраной труда. Оценка результативности и эффективности»
12/29/2017 — Рострудом подготовлены доклады за I и II кварталы 2017 года с руководствами по соблюдению обязательных требований трудового законодательства
12/27/2017 — Внесены изменения в Правила финансового обеспечения предупредительных мер по сокращению производственного травматизма и профзаболеваний
12/26/2017 — Роструд опубликовал перечень типовых нарушений обязательных требований трудового законодательства с классификацией по степени риска причинения вреда работнику
12/18/2017 — МЧС России разъяснены требования об организации подготовки работников в области ГО и вопросы проведения плановых и внеплановых проверок
12/15/2017 — Определены особенности проведения СОУТ на рабочих местах водителей городского наземного пассажирского транспорта общего пользования
12/14/2017 — Подготовлен проект, изменяющий Закон о специальной оценке условий труда
12/13/2017 — Уточнены правила выдачи работникам смывающих и обезвреживающих средств
12/08/2017 — Постановление Конституционного Суда РФ от 07. 12.2017 N 38-П
12/04/2017 — Подготовлен проект, изменяющий Методику проведения специальной оценки условий труда
12/01/2017 — Вступают в силу Типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам авиационной промышленности
11/27/2017 — Региональные органы власти имеют право расширять перечень профессий, подлежащих обязательным медицинским осмотрам
11/27/2017 — Инспекторы Роструда будут осуществлять надзор за обеспечением доступности для инвалидов специальных рабочих мест и условий труда
11/26/2017 — Подготовлен проект, уточняющий особенности режима рабочего времени и времени отдыха водителей автомобилей
11/25/2017 — Утвержден новый Перечень должностных лиц Ростехнадзора, уполномоченных составлять протоколы об административных правонарушениях
11/24/2017 — Рострудом утверждено руководство по установлению степени утраты профессиональной трудоспособности от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний
11/22/2017 — Внесены изменения в Правила противопожарного режима в Российской Федерации
11/21/2017 — Подготовлен проект, устанавливающий новые предельно допустимые концентрации вредных веществ в воздухе рабочей зоны
11/17/2017 — Утверждены Правила по охране труда при осуществлении охраны (защиты) объектов и (или) имущества
11/17/2017 — Утверждены формы 107 проверочных листов, которые будут использоваться Рострудом при проведении плановых проверок
11/16/2017 — Минтрудом России утверждены методические рекомендации по выявлению признаков дискриминации инвалидов в трудовой сфере
11/13/2017 — Роструд разъяснил вопрос о соблюдении и исполнении требований межотраслевых правил по охране труда
11/08/2017 — МЧС России разработан проект нового порядка обучения мерам пожарной безопасности
11/07/2017 — Минтруд России разъяснил порядок прохождения работниками обучения по охране труда и проверки знаний требований охраны труда
11/02/2017 — Рострудом опубликован доклад с руководством по соблюдению работодателями обязательных требований трудового законодательства
11/01/2017 — Вводятся в действие Правила по охране труда при проведении работ в легкой промышленности
10/31/2017 — Отменен запрет на проведения проверок исполнения работодателями нормативно-правовых актов СССР и РСФСР в сфере труда
10/30/2017 — Подготовлен проект изменений в Правила по охране труда в строительстве
10/17/2017 — Книга МОТ: «Коллективные переговоры. Стратегическое руководство»
10/13/2017 — Вступает в силу приказ Ростехнадзора, уточняющий требования к производству сварочных работ на опасных производственных объектах
10/05/2017 — Утвержден Порядок расследования и учета несчастных случаев с обучающимися во время пребывания в образовательной организации
10/02/2017 — Минтруд России разъяснил порядок применения ГОСТов и правил по охране труда
10/02/2017 — С 1 октября 2017 года плановые проверки органами ГПН осуществляются с использованием проверочных листов
09/28/2017 — Ростехнадзор предполагает уточнить перечень должностных лиц, уполномоченных составлять протоколы об административных правонарушениях
09/27/2017 — Внесены изменения в Порядок оформления декларации промышленной безопасности опасных производственных объектов
09/26/2017 — Обязательные медосмотры водителей могут перевести на телемедицинские технологии
09/14/2017 — Минобрнауки России разработан примерный перечень мероприятий соглашения по охране труда в организациях, осуществляющих образовательную деятельность
09/14/2017 — Минтруд России подготовил план мероприятий по совершенствованию правового регулирования в сфере охраны труда
09/14/2017 — Утверждена новая форма N 1-Т (условия труда), которая должна применяться с отчета за 2017 год
09/13/2017 — В 2018 году при проведении плановых проверок государственные инспекторы труда должны использовать проверочные листы
09/12/2017 — Установлены особенности проведения СОУТ медработников, оказывающих психиатрическую и иную медпомощь лицам с психическим расстройством
09/12/2017 — Подготовлен проект, уточняющий правила выдачи работникам смывающих и обезвреживающих средств
09/11/2017 — Подготовлен проект Правил по охране труда при выполнении окрасочных работ
09/07/2017 — Подготовлен проект, определяющий порядок обучения мерам пожарной безопасности работников организаций
09/05/2017 — Утверждены типовые нормы бесплатной выдачи спецодежды работникам авиационной промышленности
09/05/2017 — Минтруд России разъяснил порядок организации работы комиссии по проведению специальной оценки условий труда
08/28/2017 — Введены в действие Правила по охране труда при использовании отдельных видов химических веществ и материалов
08/28/2017 — МЧС России разъяснило положения об обязанности проведения вводного инструктажа по гражданской обороне с вновь принятыми работниками
08/23/2017 — Минздрав России разъяснил некоторые вопросы санитарно-эпидемиологических требований к безопасности условий труда несовершеннолетних
08/16/2017 — Разработан проект об уточнении порядка осуществления Рострудом функций по надзору за соблюдением трудового законодательства
08/16/2017 — Разработан проект Правил по охране труда при производстве строительных материалов
08/10/2017 — Ужесточена уголовная ответственность за уклонение от уплаты страховых взносов
08/06/2017 — Вводятся в действие Правила по охране труда при производстве дорожных строительных и ремонтно-строительных работ
08/04/2017 — Подготовлен проект изменений в Правила по охране труда при работе на высоте
08/02/2017 — Минтруд России разъяснил правила предоставления специальных перерывов работникам, работающим за компьютером
08/01/2017 — Минтрудом России утверждены Правила по охране труда при проведении работ в легкой промышленности
08/01/2017 — Внесены изменения в Технический регламент о требованиях пожарной безопасности
07/31/2017 — Урегулировано взаимодействие ФСС РФ и следственных органов при выявлении фактов уклонения от уплаты страховых взносов на травматизм
07/31/2017 — С 1 августа 2017 года меняются правила возмещения расходов на специальную одежду за счет взносов на производственный травматизм
07/29/2017 — Минтруд России подготовил проект приказа об утверждении Правил по охране труда при эксплуатации промышленного транспорта
07/27/2017 — Страховые тарифы на травматизм на 2018 год и на плановый период 2019 и 2020 годов планируется сохранить на прежнем уровне
07/27/2017 — МЧС России разработало нормативный документ, который определяет дополнительное снижение нагрузки на бизнес сообщество
07/27/2017 — Принят технический регламент ЕАЭС о требованиях к средствам обеспечения пожарной безопасности и пожаротушения
07/24/2017 — Водителям, не прошедшим независимую оценку квалификации, могут запретить осуществлять трудовую деятельность
07/19/2017 — МЧС России предлагает проводить обучение работников в области гражданской обороны только в организациях, отнесенных к категориям по ГО
07/18/2017 — Минтруд России разъяснил требования к испытательным лабораториям организаций, претендующих на проведение спецоценки условий труда
07/07/2017 — Решение Верховного Суда РФ от 27. 04.2017 N АКПИ17-144
07/05/2017 — Уточнены некоторые вопросы регулирования трудовой деятельности несовершеннолетних
06/29/2017 — Утвержден порядок организации и проведения предрейсового контроля технического состояния транспортных средств
06/29/2017 — Обновлена форма расчета по начисленным и уплаченным страховым взносам на ОСС от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний
06/29/2017 — Правительством РФ утвержден перечень заболеваний, препятствующих работе на морских судах, судах внутреннего и смешанного плавания
06/27/2017 — Утверждена новая годовая статистическая форма для предоставления сведений о травматизме на производстве и профзаболеваниях
06/24/2017 — Роспотребнадзор разъяснил возможность использования светодиодного освещения в образовательных учреждениях
06/21/2017 — МЧС России разъяснило порядок проведения вводных инструктажей и курсового обучения по гражданской обороне
06/16/2017 — Уточнен порядок оплаты дополнительных расходов на реабилитацию лиц пострадавших вследствие несчастных случаев на производстве
06/16/2017 — Минтруд России разъяснил вопрос о прохождении медицинского осмотра работником, уволенным и принятым на ту же работу
06/14/2017 — Минтруд России разъяснил вопрос о порядке проведения вводного инструктажа по охране труда
06/09/2017 — Определен порядок осуществления Рострудом госнадзора за соблюдением требований законодательства о специальной оценке условий труда
06/06/2017 — Подготовлен проект определяющий порядок расследования и учета несчастных случаев с обучающимися во время пребывания в образовательной организации
06/06/2017 — Минтруд России разъяснил порядок подачи декларации соответствия условий труда государственным нормативным требованиям охраны труда
06/02/2017 — Роструд разъяснил вопрос о прохождении обязательных медицинских осмотров работниками, занятыми на работе с ПЭВМ
05/31/2017 — Утверждены Правила по охране труда при использовании отдельных видов химических веществ и материалов
05/27/2017 — Ростехнадзор разъяснил отдельные вопросы присвоения I группы по электробезопасности
05/25/2017 — Запрет на проверку с 1 июля 2017 года требований нормативно-правовых актов СССР и РСФСР, по отдельным вопросам регулирования трудовых отношений может быть отмен
05/18/2017 — Роструд разъяснил условия и порядок снижения категории риска работодателя на более низкую категорию
05/13/2017 — Утверждены Правила по охране труда при производстве дорожных строительных и ремонтно-строительных работ
05/11/2017 — Правительством России утвержден план мероприятий по повышению уровня занятости инвалидов на 2017-2020 годы
05/05/2017 — Минтруд России разъяснил порядок организации обучения по оказанию первой помощи пострадавшим на производстве
05/03/2017 — Минтруд России подготовил законопроект о сопровождаемом содействии трудоустройству инвалидов
04/30/2017 — В России начинает действовать Конвенция МОТ о работе на условиях неполного рабочего времени
04/27/2017 — Роструд разработал для государственных инспекторов труда методические рекомендации припроведении расследования несчастных случаев
04/27/2017 — Минфин России разъяснил вопрос о применении дополнительных тарифов страховых взносов на ОПС исходя из результатов спецоценки условий труда
04/22/2017 — Минтруд России установил тождество отдельных наименований профессий для целей назначения досрочной пенсии по старости
04/22/2017 — ФСС России разъяснил отдельные вопросы финансового обеспечения предупредительных мер по сокращению травматизма и профзаболеваний
04/21/2017 — Информация Минтруда России по вопросам независимой оценки квалификации
04/21/2017 — Вступили в действие Правила по охране труда при добыче (вылове), переработке водных биоресурсов и производстве продукции из водных биоресурсов
04/20/2017 — Вступили в действие Правила по охране труда при нанесении металлопокрытий и Правила по охране труда на городском электрическом транспорте
04/13/2017 — Вступило в силу Положение о правилах обязательного страхования гражданской ответственности владельца опасного объекта
04/12/2017 — Утверждены новые формы документов, применяемых при контроле за уплатой страховых взносовна ОСС от несчастных случаев и профзаболеваний
04/08/2017 — Организации должны подавать в инспекцию нулевой расчет по страховым взносам, если в отчетном периоде хозяйственная деятельность не велась
04/07/2017 — Отчитаться по начисленным и уплаченным страховым взносам по обязательному социальному страхованию нужно по новой форме
04/05/2017 — Информация Минтруда России по вопросам применения профессиональных стандартов
04/04/2017 — Ростехнадзор разъяснил вопрос обучения персонала электрослужб оказанию первой помощи пострадавшим
04/04/2017 — Разъяснение Роструда по вопросу применения профессионального стандарта специалиста в области охраны труда
03/30/2017 — Минздравом России подготовлен проект приказа, уточняющий порядок проведения обязательных медосмотров работников
03/29/2017 — В Госдуму внесен проект изменений в ТК РФ в части ограничения использования ненормированного рабочего дня
03/28/2017 — Минтруд России разъяснил требования к средствам индивидуальной защиты
03/28/2017 — Минтруд России разъяснил порядок пересмотра инструкций по охране труда
03/25/2017 — Роструд разъяснил некоторые вопросы порядка проведения проверок
03/25/2017 — Минтруд России разъяснил вопрос проведения работодателем вводного инструктажа по охране труда
03/25/2017 — Минтруд России разъяснил отдельные вопросы декларирования рабочих мест
03/23/2017 — Целевой инструктаж по охране труда при проведении субботника
03/20/2017 — Подготовлен проект, определяющий особенности проведения спецоценки условий труда отдельных категорий медицинских работников
03/17/2017 — Подготовлен проект, определяющий особенности проведения спецоценки условий труда водителей городского наземного пассажирского транспорта
03/17/2017 — Роструд разъяснил порядок обучения работников безопасным методам и приемам выполненияработ на высоте
03/16/2017 — Страхователи уплачивающие взносы на травматизм должны подтвердить основной вид экономической деятельности до 17 апреля 2017 года
03/09/2017 — Утверждена Национальная стратегия действий в интересах женщин
03/09/2017 — Роспотребнадзор разработал новые требования к рабочим местам женщин
03/08/2017 — Доклад Международной организации труда и Института Гэллапа «К лучшему будущему для женщин и сферы труда: мнения женщин и мужчин»
03/06/2017 — Решение Верховного Суда РФ от 26. 01.2017 N АКПИ16-1035
03/06/2017 — Книга Международной организации труда (МОТ): «Равная оплата труда. Вводное руководство»
03/06/2017 — Работники целлюлозно-бумажного, деревообрабатывающего, лесохимического производств будут получать спецодежду и СИЗ по новым нормам
03/05/2017 — Минтруд России разъяснил правовой статус Рекомендаций по организации работы службы охраны труда в организации
03/04/2017 — Руководство МОТ «Формирование культуры охраны труда»
03/03/2017 — Минтруд России разъяснил порядок выполнения работ по обслуживанию опор линий связи
03/02/2017 — Утвержден порядок проведения экспертизы временной нетрудоспособности
03/02/2017 — Минтруд России разъяснил вопрос о необходимости проведения внеплановой СОУТ при перемещении рабочего места
03/01/2017 — Как организовать медицинские осмотры водителей
02/28/2017 — С 1 марта 2017 года вводятся в действие новые ГОСТы в сфере охраны труда
02/27/2017 — Доклад Международной организации труда (МОТ) о возможностях и проблемах, связанных с ростом масштабов удаленной работы
02/22/2017 — Государственный надзор в сфере труда будет осуществляться с применением риск-ориентированного подхода
02/20/2017 — Установлены общие требования к разработке и утверждению проверочных листов для проведения проверок
02/19/2017 — Утверждены Правила вынесения предостережений в адрес предпринимателей
02/17/2017 — Новый сервис для отправки деклараций соответствия условий труда в электронном виде
02/16/2017 — Подготовлен проект изменений в Порядок обучения по охране труда и проверки знаний требований охраны труда
02/14/2017 — Минобрнауки России разъяснило отдельные вопросы обучения по охране труда
02/12/2017 — Проверочные листы при проведении плановых проверок могут быть введены уже в этом году
02/09/2017 — Роструд напоминает об условиях труда в морозы
02/09/2017 — Изменена форма декларации соответствия условий труда государственным нормативным требованиям охраны труда
02/08/2017 — Минтруд России разъяснил порядок приема деклараций соответствия условий труда государственным нормативным требованиям
02/06/2017 — Минэкономразвития внесло в Правительство проект постановления о введении институтапредостережения в контрольно-надзорной деятельности
02/06/2017 — Предостережение вместо внеплановых проверок
02/03/2017 — Тема Всемирного дня охраны труда в 2017 году
02/01/2017 — Определение Верховного Суда РФ от 20. 12.2016 N 67-КГ16-22
02/01/2017 — Минтруд России разъяснил порядок применения профстандарта для специалистов по охране труда
02/01/2017 — Минтруд России разъяснил порядок предоставления работникам лечебно-профилактического питания
02/01/2017 — Минтруд России разъяснил порядок обеспечения работодателем ухода за средствами индивидуальной защиты
01/31/2017 — Определены перечни НПА соблюдение которых должно оцениваться Рострудом при проведении проверок
01/31/2017 — Утверждены Правила по охране труда при добыче и переработке рыбы и морепродуктов
01/30/2017 — Утверждены Правила по охране труда при нанесении металлопокрытий
01/27/2017 — Утверждены Правила по охране труда на городском электрическом транспорте
01/20/2017 — Минтруд России разъяснил порядок применения Типового положения о системе управления охраной труда
01/09/2017 — Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 23.04.1991 N 1 (ред. 03.03.2015)
01/06/2017 — Определен порядок рассмотрения разногласий по вопросам проведения спецоценки условий труда
01/04/2017 — С 3 января 2017 года вступили в силу изменения уточняющие правила заполнения акта о несчастном случае на производстве
01/03/2017 — Документация и отчетность по охране труда
01/01/2017 — Изменения в сфере охраны труда, вступающие в силу с 1 января 2017 года
12/29/2016 — Памятки для работников и работодателей стали доступны на портале Роструда «Онлайнинспекция. рф»
12/28/2016 — Уточнены правила начисления учета и расходования средств на обязательное соцстрахование от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний
12/27/2016 — Уточнены правила заполнения акта о несчастном случае на производстве
12/22/2016 — Роструд разъяснил вопросы ответственности работодателя за необеспечение работников средствами индивидуальной защиты
12/21/2016 — Минтруд России разъяснил порядок действий комиссии по проведению СОУТ в случае несогласия с результатами идентификации потенциально вредных (опасных) факторов
12/21/2016 — Уточнен порядок обучения по охране труда и проверки знаний требований охраны трудаработников организаций
12/20/2016 — Роструд запустил мобильное приложение, позволяющее фотографировать нарушения и сообщать об этом в инспекцию
12/20/2016 — Организация работы службы охраны труда
12/20/2016 — Уточнен перечень рабочих мест в отношении которых спецоценка условий труда должна проводиться с учетом особенностей
12/19/2016 — Минтруд России разъяснил вопрос о создании работодателем службы охраны труда в организации
12/15/2016 — Оценка деятельности по выполнению требований охраны труда
12/15/2016 — Утверждены новые формы акта о причинах и обстоятельствах аварии на опасном объекте иизвещения об аварии на опасном объекте
12/07/2016 — Минтруд России разъяснил порядок применения Типового положения о системе управления охраной труда
12/07/2016 — Минтруд России разъяснил порядок проведения внеочередной проверки знаний требований охраны труда
12/01/2016 — Организация контроля за состоянием охраны труда
11/24/2016 — Уточнены основания для проведения внеплановых проверок в процессе осуществления государственного надзора за соблюдением трудового законодательства
11/23/2016 — Определен порядок проведения независимой оценки квалификации в форме профессионального экзамена
11/17/2016 — Минтруд России разъяснил вопросы декларирования соответствия условий труда государственным нормативным требованиям охраны труда и обучения по охране труда
11/17/2016 — Роструд разъяснил порядок прохождения обязательного обучения по охране труда и проверки знаний требований охраны труда работников
11/16/2016 — Минтруд России разъяснил порядок обеспечения работников средствами индивидуальной защиты
11/14/2016 — Трудоустройство и охрана труда несовершеннолетних
11/03/2016 — Минтруд России разъяснил порядок выдачи работникам средств индивидуальной защиты
11/02/2016 — Минтруд России разъяснил порядок проведения вводного инструктажа по охране труда
11/01/2016 — Учет рабочего времени на работах с вредными условиями труда
10/31/2016 — Минтруд России разъяснил порядок проведения внеочередной проверки знаний требований охраны труда
10/27/2016 — Роструд разъяснил порядок прохождения работниками обязательного психиатрического освидетельствования
10/21/2016 — Минтруд России разъяснил порядок проведения обучения и проверки знаний требований охраны труда
10/20/2016 — 19 октября 2016 года вступили в силу изменения в Правилах по охране труда приэксплуатации электроустановок
10/19/2016 — Личная карточка учета выдачи средств индивидуальной защиты
10/18/2016 — Утверждено Типовое положение о системе управления охраной труда
10/17/2016 — Минтруд России разъяснил порядок выдачи работникам средств индивидуальной защиты
10/14/2016 — Минтруд России разъяснил порядок выдачи работникам смывающих и (или) обезвреживающих средств
10/12/2016 — Минтруд России разъяснил порядок прохождения работниками обязательных психиатрических освидетельствований
10/05/2016 — Дополнительный отпуск за работу с вредными и/или опасными условиями труда
09/30/2016 — Система независимой оценки квалификации заработает в полную силу с 1 января 2017 года
09/29/2016 — Минтруд России разъяснил порядок разработки инструкций по охране труда
09/28/2016 — Минтруд России разъяснил порядок ведения журналов учета и выдачи инструкций по охране труда
09/27/2016 — Минтруд России разъяснил статус приказа, определяющего типовые нормы бесплатной выдачи специальной сигнальной одежды работникам всех отраслей экономики
09/18/2016 — Почему ни одной стране не удалось полностью исключить несчастные случаи на производстве
09/14/2016 — Минтруд России разъяснил порядок выдачи работникам смывающих и (или) обезвреживающих средств
08/30/2016 — Утверждена типовая форма трудового договора для микропредприятий
08/12/2016 — С 1 января 2017 года предъявить к финансированию за счет средств ФСС России можно будет только российские СИЗ
07/22/2016 — Утверждены Правила по охране труда при размещении, монтаже, техническом обслуживании и ремонте технологического оборудования
07/21/2016 — Минтруд России разъяснил порядок выдачи смывающих и (или) обезвреживающих средств
07/15/2016 — Минтруд России разъяснил вопросы охраны труда при выполнении погрузочно-разгрузочных работ и размещении грузов
07/14/2016 — Современные требования охраны труда при выполнении погрузочно-разгрузочных работ и размещении грузов установлены в 2014 году
07/02/2016 — Минтруд России разъяснил отдельные положения законодательства о спецоценке условий труда
07/01/2016 — Вступили в силу Правила по охране труда в сельском хозяйстве
06/24/2016 — Уточнены правила отнесения видов экономической деятельности к классу профессионального риска
06/23/2016 — Минтруд России разъяснил порядок выдачи работникам смывающих и (или) обезвреживающих средств
06/15/2016 — Подготовлен проект Правил по охране труда при проведении работ в легкой промышленности
06/08/2016 — Утвержден порядок проведения экспертизы профессиональной пригодности
06/06/2016 — Компенсацию за каждый день просрочки выплаты зарплаты хотят увеличить
06/04/2016 — Внесены изменения в ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов»
06/02/2016 — Введен в действие ГОСТ 12. 0.002-2014 «Система стандартов безопасности труда. Термины и определения»
05/30/2016 — Минтруд России разъяснил порядок применения Правил по охране труда при работе с инструментом и приспособлениями
05/25/2016 — Минтруд России разъяснил вопрос о выдаче офисным сотрудникам смывающих и (или) обезвреживающих средств
05/13/2016 — Минтруд России предлагает расширить перечень мер по охране труда, расходы на которые возмещаются работодателям за счет страховых взносов
05/05/2016 — Внесены изменения в Закон о специальной оценке условий труда
05/03/2016 — Коллективные переговоры в социально-трудовой сфере
05/03/2016 — Что такое органы социального партнерства
05/03/2016 — Представители сторон социального партнерства
05/02/2016 — Что такое социальное партнерство в сфере труда
05/02/2016 — С 4 мая 2016 года вступают в силу Правила по охране труда при хранении, транспортировании и реализации нефтепродуктов
04/30/2016 — Профсоюзы в трудовом праве
04/30/2016 — Гарантии прав профсоюзов
04/30/2016 — Основные права профсоюзов
04/30/2016 — Право на объединение в профсоюзы
04/30/2016 — Что такое профсоюз
04/29/2016 — Уточнено содержание профессионального стандарта для специалистов в области охраны труда
04/28/2016 — Доклад МОТ к Всемирному дню охраны труда 2016
04/27/2016 — Минтруд России разъяснил особенности проведения специальной оценки условий труда на рабочих местах медицинских работников
04/22/2016 — Минтруд России проводит работу по сближению российского законодательства об охране труда с международными нормами
04/21/2016 — С 2017 года финансовому обеспечению будут подлежать только изготовленные в России средства индивидуальной защиты
04/21/2016 — Работодатели, регулярно и качественно проводящие внутренний контроль, могут избежать плановых проверок
04/20/2016 — Минтруд России планирует внести изменения в Трудовой кодекс
04/19/2016 — Внесены изменения в Правила по охране труда при эксплуатации электроустановок
04/11/2016 — Внесены изменения в пункт 36 Правил противопожарного режима в РФ
04/11/2016 — ФСС России разъяснил отдельные вопросы применения Закона об обязательном социальном страховании от несчастных случаев на производстве
04/07/2016 — Подготовлены проекты, предусматривающие изменения по вопросам специальной оценки условий труда
04/01/2016 — С 1 апреля 2016 года вступили в силу Правила по охране труда при производстве отдельных видов пищевой продукции
03/31/2016 — Утверждены Правила по охране труда в сельском хозяйстве
03/26/2016 — Минтруд России разъяснил порядок обеспечения средствами индивидуальной защиты работников связи
03/19/2016 — Тема Всемирного дня охраны труда в 2016 году
03/17/2016 — Минтруд России разъяснил отдельные положения Правил по охране труда при работе на высоте
03/14/2016 — Введена новая форма медицинского заключения для водителей и кандидатов в водители
02/17/2016 — Утверждены Правила по охране труда в лесозаготовительном, деревообрабатывающем производствах и при проведении лесохозяйственных работ
02/05/2016 — Утверждены Правила по охране труда при хранении, транспортировании и реализации нефтепродуктов
02/04/2016 — Определены типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам организаций нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности
02/02/2016 — Минтруд России разъяснил вопросы, касающиеся обучения работников безопасным методам и приемам выполнения работ на высоте
02/01/2016 — Утверждены Правила по охране труда при производстве цемента
01/26/2016 — Минтруд России разъяснил порядок обучения оказанию первой помощи пострадавшим на производстве
01/14/2016 — Утверждены Правила по охране труда при производстве отдельных видов пищевой продукции
12/30/2015 — Разработан проект закона, предусматривающий комплексные изменения в сфере охраны труда
12/29/2015 — Внесены изменения в отдельные законодательные акты РФ по вопросам обязательного социального страхования от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний
12/24/2015 — Разработан проект Типового положения о системе управления охраной труда
12/13/2015 — Утвержден Порядок формирования, хранения и использования сведений о результатах проведений специальной оценки условий труда
12/10/2015 — Утверждены типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам судостроительных и судоремонтных организаций
12/04/2015 — Финансовая нагрузка на работодателей, которые постоянно обеспечивают безопасные условия труда,будет снижена
12/02/2015 — Роструд освободит от штрафов малый бизнес
12/02/2015 — Работодатели с низким уровнем риска будут полностью исключены из планов проверок
11/24/2015 — Минтруд России разъяснил порядок предоставления гарантий и компенсаций работникам, занятым во вредных и опасных условиях труда
11/18/2015 — Утвержден ГОСТ 12. 0.002-2014 «Система стандартов безопасности труда. Термины иопределения»
11/14/2015 — С 14 ноября начинают действовать Правила по охране труда в жилищно-коммунальном хозяйстве
11/06/2015 — Внесены изменения в закон о защите прав юридических лиц и индивидуальных предпринимателей при осуществлении государственного контроля (надзора)
10/31/2015 — Минтрансом России внесены изменения в Положение об особенностях режима рабочего времени и времени отдыха водителей автомобилей
10/29/2015 — Внесены изменения в Положение о федеральном государственном пожарном надзоре
10/09/2015 — Утверждены Правила по охране труда при работе с инструментом и приспособлениями
10/09/2015 — Утверждены Правила по охране труда при эксплуатации тепловых энергоустановок
10/06/2015 — Минтруд России разъяснил порядок внесения в карты спецоценки условий труда СНИЛС работников
10/02/2015 — Определен перечень должностных лиц Роструда и его территориальных органов, уполномоченных составлять протоколы об административных правонарушениях
09/17/2015 — ФСС России разъяснил вопросы финансового обеспечения предупредительных мер по сокращению производственного травматизма и профзаболеваний работников
09/04/2015 — Минтруд России определил порядок оказания госуслуги по аккредитации организаций, оказывающих услуги в области охраны труда
08/25/2015 — Минобрнауки России разработаны рекомендации по созданию и функционированию системы управления охраной труда в образовательных организациях
08/21/2015 — Утверждены Правила по охране труда в строительстве
08/15/2015 — Утверждены Правила по охране труда в жилищно-коммунальном хозяйстве
08/14/2015 — Минтруд России обяжет предприятия вести учет любых травм работников
08/03/2015 — Определены особенности проведения специальной оценки условий труда на рабочих местах спортсменов
07/27/2015 — Внесены изменения в Правила по охране труда при работе на высоте
07/23/2015 — Внесены изменения в Положение о федеральном государственном надзоре за соблюдением трудового законодательства
07/22/2015 — Утверждены новые межгосударственные стандарты для специалистов в области охраны и безопасности труда
07/18/2015 — Определен порядок оказания Минтрудом России госуслуги по формированию и ведению реестра организаций, проводящих специальную оценку условий труда
07/17/2015 — Внесены изменения в ст. 213 Трудового кодекса РФ «Медицинские осмотры некоторых категорий работников»
07/16/2015 — В закон о защите прав юридических лиц и индивидуальных предпринимателей при осуществлении госконтроля (надзора) внесены изменения
07/15/2015 — Уточнены Правила аккредитации организаций, оказывающих услуги в области охраны труда
07/01/2015 — 1 июля 2015 года вступают в силу Правила по охране труда при погрузочно-разгрузочных работах и размещении грузов
06/24/2015 — Подготовлены Рекомендации по разработке и оформлению Правил по охране труда
06/15/2015 — Рекомендации по разработке и оформлению Правил по охране труда – 2015
06/03/2015 — 3 июня 2015 года вступают в силу Правила по охране труда при эксплуатации холодильных установок
06/02/2015 — 2 июня 2015 года вступают в силу Правила по охране труда на судах морского и речного флота
06/01/2015 — Утверждено Положение об аттестации экспертов в области промышленной безопасности
05/25/2015 — Утверждены особенности проведения спецоценки условий труда на рабочих местах отдельных категорий медицинских работников
05/06/2015 — 6 мая 2015 года вступают в силу новые Правила по охране труда при работе на высоте
05/01/2015 — 1 мая 2015 года вступил в силу Порядок проведения предсменных, предрейсовых и послесменных, послерейсовых медицинских осмотров
04/30/2015 — Уточнен перечень рабочих мест в организациях, в отношении которых предусмотрены особенности проведения специальной оценки условий труда
04/26/2015 — Сведения о результатах проведения специальной оценки условий труда разрешено передавать на электронных носителях
04/20/2015 — Утвержден Порядок проведения предсменных, предрейсовых и послесменных, послерейсовых медицинских осмотров
04/10/2015 — Письмо Минтруда России от 24. 04.2015 N 17-3/В-215
03/26/2015 — Утверждены особенности проведения спецоценки условий труда на рабочих местах с пребыванием работников в условиях повышенного давления газовой и воздушной среды
03/23/2015 — Утверждены особенности проведения специальной оценки условий труда на рабочих местах водолазов
03/18/2015 — Утверждены особенности проведения специальной оценки условий труда на рабочих местах работников, занятых на подземных работах
03/12/2015 — Разъяснение Минтруда России о вступлении в силу и применении новых Типовых норм бесплатной выдачи спецодежды и различных средств индивидуальной защиты
03/04/2015 — Утверждены Правила по охране труда при эксплуатации холодильных установок
03/04/2015 — Утверждены Типовые нормы бесплатной выдачи СИЗ работникам сквозных профессий и должностей всех видов экономической деятельности
03/03/2015 — Письмо Роспотребнадзора от 02.02.2015 N 01/951-15-31 «Об оценке условий труда»
03/01/2015 — Утверждены Правила по охране труда при выполнении электросварочных и газосварочных работ
02/27/2015 — Минтруд утвердил методику снижения класса (подкласса) условий труда при применении работниками эффективных средств индивидуальной защиты
02/23/2015 — Ведение реестра организаций, проводящих специальную оценку условий труда, возложено на Департамент условий и охраны труда
02/20/2015 — Внесены изменения в Методику проведения специальной оценки условий труда и Классификатор вредных и (или) опасных производственных факторов
02/06/2015 — Уточнен перечень вредных и опасных производственных факторов, при наличии которых должны проводиться обязательные предварительные и периодические медосмотры
02/04/2015 — Учебное пособие Международной организации труда «Безопасность, охрана здоровья и условия труда»
01/30/2015 — Утверждено Положение о проведении общероссийского мониторинга условий и охраны труда
01/27/2015 — Утверждены методические рекомендации по определению размера платы за проведение экспертизы качества специальной оценки условий труда
01/16/2015 — Решение Верховного Суда РФ от 14. 10.2014 N АКПИ14-918
01/14/2015 — Создается единый реестр для обеспечения учета проверок, проводимых при осуществлении государственного и муниципального контроля
01/11/2015 — Решение Верховного Суда РФ от 14.01.2013 N АКПИ12-1570
01/05/2015 — Проведение специальной оценки условий труда. Законодательные изменения
01/01/2015 — С 1 января 2015 года вступают в силу положения КоАП РФ, касающиеся нарушения требований в сфере охраны труда

Функции и модели для распознавания деятельности человека

Реферат

Распознавание деятельности человека (HAR) предназначено для идентификации текущей предметной задачи, выполняемой человеком в результате анализа данных с носимых датчиков. HAR — это очень сложная задача, которая применялась в различных областях, таких как реабилитация и локализация. За последние десять лет было сообщено о большом количестве моделей, количестве датчиков и размещений датчиков, а также преобразованиях функций для этой задачи. Из этой связки предыдущих идей кажется очевидным, что очень специфические приложения приводят к выбору лучших вариантов для каждого случая.

Настоящее исследование сфокусировано на ранней диагностике инсульта, что включает в себя сокращение пространства признаков собранных данных и последующих HAR, среди других задач. В этом исследовании был проведен анализ коэффициента корреляции информации (ICC), за которым последовал метод выбора функции оболочки (FS) на сокращенном входном пространстве. Кроме того, для этой конкретной проблемы ранней диагностики инсульта предлагается новый метод HAR, включающий адаптацию известного метода генетической нечеткой конечной машины (GFFSM).

Насколько известно автору, это самый первый анализ пространства функций, касающийся всех ранее опубликованных преобразований функций на необработанных данных ускорения. Основным вкладом этого исследования является оптимизация частоты дискретизации, выбор наилучшего подмножества функций и изучение подходящего метода HAR, основанного на GFFSM, который будет применяться к проблеме HAR.

Ключевые слова

Распознавание человеческой деятельности

Генетический нечеткий конечный автомат

Сокращение предметной области

Выбор характеристик

Коэффициент корреляции информации

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

Сильвия Гонсалес получила степень в области компьютерных наук Университет Бургоса в 2011 году.С 2010 года она работает с группой искусственного интеллекта и прикладной электроники в Instituto Tecnológico de Castilla y León. В настоящее время она также имеет докторскую степень. в области компьютерной инженерии в Университете Овьедо, Испания. Ее исследовательские интересы сосредоточены в области генетических алгоритмов, выбора функций и машинного обучения.

Хавьер Седано — эксперт в области разработки электронных систем (аппаратного обеспечения), промышленных проектов, систем сбора данных и управления производственными системами, а также в разработке моделей без установления соединения для идентификации и моделирования динамических систем. Он возглавляет группу по искусственному интеллекту и прикладной электронике в Instituto Tecnológico de Castilla y León. Он также является частью группы прикладного вычислительного интеллекта в Университете Бургоса и провел несколько лет, работая над проектами и публикациями, связанными с искусственным интеллектом и системным моделированием. Он участвовал в организации международных научных конференций, программных комитетов и организаций. Он является членом испанского отделения IEEE Systems, Man & Cybernetics Chapter Society и имеет несколько международных публикаций, а также записи о программных и промышленных патентах.

Хосе Р. Вильяр получил степень электронного инженера в Университете Овьедо (1992) и докторскую степень. Кандидат компьютерных наук в Леонском университете (2002 г.). Он работал в нескольких компаниях, специализирующихся в разных областях, от автоматизации до производства электроэнергии. Он был сотрудником факультета электроники и инженерии Леонского университета (1998-2004). В настоящее время он является адъюнкт-профессором факультета компьютерных наук Университета Овьедо.

Темы его исследований основаны на генетических нечетких системах и мягких вычислениях, применяемых в реальных системах.Он получил государственные средства на свои исследования в таких областях, как оптимизация распределения электроэнергии и биоинформатика. Кроме того, он подписал исследовательские проекты с местными предприятиями для разработки новых продуктов или передачи исследований; как следствие, было одобрено несколько патентов. В настоящее время он опубликовал более 20 исследований в индексируемых журналах и более 70 статей на конференциях.

Эмилио Корчадо — адъюнкт-профессор Университета Саламанки и профессор, аккредитованный ANECA с 15 февраля 2012 года.Он является президентом испанской секции IEEE (2014-2015), основателем и вице-президентом испанской секции SMC IEEE. Основатель исследовательской группы GICAP Университета Бургоса, член IBSAL и член исследовательской группы BISITE (Университет Саламанки). Он является координатором европейского проекта WELCOME и партнером европейского проекта SEP, оба проекта осуществляются в рамках инициативы h3020 Европейской комиссии.

Он является президентом 4 международных конгрессов, он был президентом Организационного совета 10 Конгрессов / семинаров с высоким авторитетом и членом редакционного совета следующих журналов: KAIS, IJNS, IJCIA, Computational Intelligence, IJRIS.Он является / был IP более 12 конкурентоспособных национальных и региональных проектов I + D, координатором одного европейского проекта, участником другого в рамках h3020 и участником 10 европейских конкурентоспособных проектов I + D.

Кроме того, он был координатором узла Университета Бургоса и Саламанки 2 европейских и 5 национальных тематических сетей. Он является участником нескольких COST Actions (IntelliCIS, APP для AAL и т. Д.). Он является автором более 70 опубликованных статей в журналах с импакт-фактором, 38 книг и глав книг научного характера, а также автором / соавтором более 120 опубликованных статей на международных научных конгрессах.

Альваро Эрреро — преподаватель искусственного интеллекта в Высшей политехнической школе Университета Бургоса (Испания). Он был академиком в Бургосе с сентября 2005 года. Альваро Эрреро получил докторскую степень в Университете Бургоса, где он исследовал гибридные системы искусственного интеллекта, применяемые для обнаружения сетевых вторжений. Его основные исследовательские интересы связаны с прикладным искусственным интеллектом, включая искусственные нейронные сети (в основном те, которые основаны на неконтролируемом обучении), многоагентные системы и гибридный искусственный интеллект, специально решающие (но не ограничиваясь) проблемы в области безопасности компьютерных сетей.

Альваро Эрреро опубликовал книгу, более 10 статей в престижных рецензируемых журналах и более 60 статей на международных конференциях. Он работал рецензентом в нескольких известных международных журналах и был членом международного научного комитета многих международных конференций, таких как ICANN, ISNN, IWANN, IDEAL, PAAMS, HAIS, IWANN, KES, CISIS, IAS, UCAmI, IWPACBB. и DCAI среди других. Альваро Эрреро также был председателем, председателем программного комитета, председателем сессий и организатором специальных сессий для ряда конференций, таких как CISIS, HAIS, IDEAL, SOCO, KES, ISDA и CMMSE.

Альваро Эрреро — казначей испанского отделения IEEE Systems, Man & Cybernetics Society и сотрудник испанской секции IEEE.

Бруно Баруке работает лектором в Университете Бургоса, Испания. Он получил докторскую степень. степень в области компьютерных наук / искусственного интеллекта (европейское упоминание) в 2009 году и его степень магистра компьютерных наук в 2004 году, оба в Univ. Бургоса.

Он является активным членом GICAP (Univ. Burgos) и BISITE (Univ.Саламанки) исследовательские группы, приняв участие во многих проектах, разработанных этими группами; как в области компьютерных исследований, так и в области образования. Он также сотрудничал с другими исследовательскими группами в LABRI (Бордо, Франция) или Манчестерском университете (Манчестер, Великобритания) во время исследовательских стажировок в упомянутых центрах.

Его исследовательские интересы сосредоточены в области автоматизированного обучения, с особым упором на искусственные нейронные сети. Его работа в основном была связана с алгоритмами обучения без учителя, используемыми для визуализации данных, и моделями ансамблевого обучения, используемыми для улучшения результатов этих алгоритмов, он опубликовал множество рецензируемых статей по этим темам, включая теоретические и практические приложения (пищевая промышленность, анализ окружающей среды, и т.п.) в известных международных журналах и на конференциях.

Он участвует в качестве рецензента нескольких международных журналов (Neurocomputing, Pattern Analysis and Applications и т. Д.) И в качестве члена программного комитета на многочисленных конференциях (Международная конференция по гибридным системам искусственного интеллекта (HAIS), Международная конференция по мягким вычислениям). Модели в промышленных и экологических приложениях (SOCO), Международная конференция по интеллектуальной инженерии данных и автоматизированному обучению IDEAL).

Просмотреть полный текст

определите деятельность человека. Запишите три характеристики деятельности человека.

Пояснение:

Экономическая деятельность делится на три основные категории. Что такое бизнес, профессия и занятость. Давайте подробно рассмотрим все три из них.

Профессия требует специальных знаний и навыков, которые могут быть применены людьми в своей профессии. Образование дает людям особые знания, которые помогут им в работе.

Работа означает лицо, работающее на работодателя и получающее заработную плату взамен.

Тонкая грань, которая различает профессию и занятие, состоит в том, что профессия не всегда должна приносить вознаграждение. Но работа всегда будет приносить вам оплату.

КЛАССИФИКАЦИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА — ОПРЕДЕЛЕНИЕ

Человеческая деятельность может быть классифицирована как экономическая и внеэкономическая деятельность.

Экономическая деятельность включает производство, распределение и потребление всех товаров и услуг.

Неэкономическая деятельность, осуществляемая без намерения получения прибыли или каких-либо денег.

ХАРАКТЕРИСТИКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ — ОПРЕДЕЛЕНИЕ

Экономическая деятельность включает производство, распределение и потребление всех товаров и услуг. Этими видами деятельности мы можем зарабатывать себе на жизнь. Характеристики экономической деятельности следующие:

Они приносят богатство

Они удовлетворяют человеческие потребности

Они помогают в получении дохода

Они помогают в социальном развитии

ВИДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ — ОПРЕДЕЛЕНИЕ

Экономическая деятельность — это те виды деятельности, которые с помощью которых мы можем зарабатывать себе на жизнь.

Например, рабочий, работающий на фабрике, врач, работающий в своей клинике, менеджер, работающий в офисе, и учитель, преподающий в школе, делают это, чтобы заработать себе на жизнь и, следовательно, заняты экономической деятельностью.

Экономическую деятельность можно разделить на три категории, а именно: бизнес, профессия и занятость.

Бизнес может быть определен как экономическая деятельность, связанная с производством и продажей товаров и услуг, осуществляемая с целью получения прибыли путем удовлетворения человеческих потребностей в обществе.

Профессия включает в себя те виды деятельности, которые требуют специальных знаний и навыков, применяемых отдельными лицами в своей профессии.

Занятость относится к профессии, в которой люди работают на других и получают взамен вознаграждение.

(PDF) О роли признаков в распознавании человеческой деятельности

ISWC ’19, 9–13 сентября 2019 г., Лондон, Соединенное Королевство Хариш Харесамудрам, Дэвид В. Андерсон и Томас Плётц

ССЫЛКИ

[1]

М.Ализаде и Н.Д. пер. 2018. Использование предварительно обученных моделей Full-Precision

для ускорения обучения двоичных сетей для мобильных устройств. В

Proc. Int. Конф. Мобильные системы, приложения и услуги.

[2]

Б. Алмаслух, Дж. Аль-Мухтади и А. Артоли. 2017. Эффективный глубокий автокодировщик

для онлайн-распознавания человеческой активности на смартфоне

. Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur 17 (2017), 160.

[3]

С. Амирипарян, М.Фрайтаг, Н. Камминс и Б. Шуллер. 2017. Se-

Последовательность автокодировщиков для неконтролируемого представления

обучение по аудио. В Proc. Семинар DCASE 2017.

[4]

М. Бахлин, М. Плотник, Д. Рогген, И. Майдан, Дж. М. Хаусдоро, Н. Ги-

ladi и Г. Тростер. 2010. Носимый помощник при болезни Паркинсона

пациента с симптомом замирания походки. IEEE Transactions on

Информационные технологии в биомедицине 14, 2 (2010), 436–446.

[5]

С. Бхаттачарья и Н. Д. Лейн. 2016. Распределение и разделение

уровней глубокого обучения для ограниченного вывода ресурсов на носимых устройствах.

В процессе. ACM Conf. Встроенные сетевые сенсорные системы.

[6]

А. Буллинг, У. Бланке и Б. Шиле. 2014. Учебное пособие по распознаванию человеческой деятельности

с помощью нательных инерциальных датчиков. Comput. Surveys 46, 3

(2014), 33.

[7]

R. Chavarriaga, H.Сагха, А. Калатрони, С. Т. Дигумарти, Г. Тростер,

Дж. Р. Миллан и Д. Рогген. 2013. Задача «Возможности»: база данных эталонных тестов

для распознавания активности на основе датчиков на теле.

Письма о распознавании образов 34, 15 (2013), 2033–2042.

[8]

Дж. Чанг, К. Гульчере, К. Чо и Ю. Бенжио. 2015. Закрытая обратная связь

рекуррентных нейронных сетей. В Proc. Int. Конф. Машинное обучение (ICML).

[9]

Д. Фигу, П. К. Диниз, Д.Р. Феррейра и Дж. М. Кардозу. 2010. Препро-

приемов распознавания контекста по данным акселерометра.

Персональные и повсеместные вычисления 14, 7 (2010), 645–662.

[10]

Дж. Франк, С. Маннор и Д. Прекап. 2010. Распознавание активности и походки

с вложениями с задержкой времени. В Proc. AAAI Conf. по ст. Разведка

(AAAI).

[11]

П. Георгиев, Н. Д. Лейн, К. Масколо и Д. Чу. 2017. Ускорение

мобильных алгоритмов распознавания звука за счет загрузки встроенного графического процессора.В

Proc. Int. Конф. Мобильные системы, приложения и услуги.

[12]

И. Гудфеллоу, Ю. Бенжио и А. Курвиль. 2016. Глубокое обучение. MIT

Press.

[13]

А. Грейвс и М. Ранзато. 2018. Unsupervised Deep Learning Tutorial

— Part 1, NeurIPS 2018. https://ranzato.github.io/publications/tutorial_

deep_unsup_learning_part1_NeurIPS2018.pdf

[14]

M. Graves и M. Graves. 2018. Учебное пособие по неконтролируемому глубокому обучению

— часть 2, NeurIPS 2018.https://ranzato.github.io/publications/tutorial_

deep_unsup_learning_part2_NeurIPS2018.pdf

[15]

Я. Гуан и Т. Плётц. 2017. Ансамбли глубоких студентов lstm для распознавания активности

с помощью носимых устройств. Proc. ACM on Interactive, Mobile,

Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT) 1, 2 (2017), 11.

[16]

Н. Хаммерла. 2015. Распознавание активности в естественной среде

с помощью нательных датчиков.

[17]

Н. Хаммерла, Дж. Фишер, П. Андрас, Л. Рочестер, Р. Уокер и Т. Плётц.

2015. Оценка болезненного состояния БП в естественной среде с использованием глубокого обучения

. В Proc. AAAI Conf. по ст. Разведка (AAAI).

[18]

Н. Хаммерла, С. Халлоран и Т. Плётц. 2016. Глубокие, сверточные,

и повторяющиеся модели распознавания человеческой деятельности с использованием носимых устройств.

В процессе. Int. Совместная конф. по ст. Разведка (IJCAI).

[19]

Н. Хаммерла, Р. Киркхэм, П. Андрас и Т. Плётц. 2013. На pre-

служат статистические характеристики данных акселерометрии с использованием их

эмпирического кумулятивного распределения. В Proc. Int. Symp. Носимый компьютер

puting (ISWC).

[20]

Г. Хинтон. 2007. Чтобы распознавать формы, сначала научитесь создавать изображения.

Прогресс в исследованиях мозга 165 (2007), 535–547.

[21]

Г. Хинтон, С. Осиндеро, Ю.Тех. 2006. Алгоритм быстрого обучения для

сетей глубоких убеждений. Нейронные вычисления 18, 7 (2006), 1527–1554.

[22]

S. Hochreiter и J. Schmidhuber. 1997. Долговременная кратковременная память.

Нейронные вычисления 9, 8 (1997), 1735–1780.

[23]

T. Huynh и B. Schiele. 2005. Анализ признаков для распознавания деятельности-

-я. В Proc. Int. Совместная конф. Смарт-объекты и окружающий интеллект.

[24]

Лунлун Цзин и Ингли Тянь.2019. Самоконтролируемое визуальное обучение

Обучение с глубокими нейронными сетями: обзор. Препринт arXiv

arXiv: 1902.06162 (2019).

[25]

Х. Квон, Г. Абоуд и Т. Плётц. 2018. Добавление структурных характеристик —

в представления акселерометра на основе распределения для распознавания активности

с использованием носимых устройств. В Proc. Int. Symp. Носимые компьютеры

(ISWC).

[26]

Н. Лейн, С. Бхаттачарья, А. Матхур, П.Георгиев, К. Форливеси и Ф.

Кавсар. 2017. Использование глубокого обучения в мобильных и встроенных

устройствах. IEEE Pervasive Computing 16, 3 (2017), 82–88.

[27]

Х. Ли, Г. Абоуд и Т. Плётц. 2018. На специализированных окнах длиной

и детекторном распознавании человеческой активности. В Proc. Int. Symp.

Носимые компьютеры (ISWC).

[28]

J. Lin, E. Keogh, L. Wei и S. Lonardi. 2007. Опыт SAX: роман

символическое представление временных рядов.Интеллектуальный анализ данных и знания

Discovery 15, 2 (апрель 2007 г.), 107–144.

[29]

Т. Миколов, И. Суцкевер, К. Чен, Г. Коррадо и Дж. Дин. 2013. Dis-

распределенных представлений слов и словосочетаний и их композиционного состава-

ити. В Proc. Достижения в системах обработки нейронной информации (NIPS).

[30]

Д. Миннен, Т. Вестейн, Т. Старнер, Дж. Уорд и П. Лукович. 2006.

Метрики производительности и проблемы оценки для непрерывной деятельности

признание.Показатели производительности интеллектуальных систем (2006), 141–

148.

[31]

Тюдор Миу, Паоло Миссье и Томас Плётц. 2015. Начальная загрузка

Персонализированные модели распознавания человеческой деятельности с использованием активного онлайн-обучения

Обучение. Proc. IUCC (2015).

[32]

В. Мурахари и Т. Плётц. 2018. О моделях внимания для распознавания активности человека

. В Proc. Int. Symp. Носимые компьютеры (ISWC).

[33]

А.Одена, В. Думулин и К. Олах. 2016. Деконволюция и

артефактов шахматной доски. Дистилль (2016). http://distill.pub/2016/deconv-

шахматная доска

[34]

Ф. Хавьер Ордоньес и Д. Рогген. 2016. Глубокие сверточные и lstm re-

текущие нейронные сети для мультимодального распознавания носимой активности.

Sensors 16, 1 (2016), 115.

[35]

T. Ploetz и Y. Guan. 2018. Deep Learning for Human Activity Recog-

nition in Mobile Computing.IEEE Computer 51, 5 (2018), 50–59.

[36]

Т. Плётц, П. Мойнихан, К. Фам и П. Оливье. 2010. Деятельность Recog-

и приготовление более здоровой пищи. В распознавании действий в

распространенных интеллектуальных средах. Атлантис Пресс.

[37]

Т. Плётц, Н. Хаммерла и П. Оливье. 2011. Обучение функциям для распознавания деятельности

в повсеместных вычислениях. В Proc. Int. Совместная конф. по ст.

Разведка (IJCAI).

[38]

Дэвид Мартин Пауэрс. 2011. Оценка: от точности, отзыва и

F-меры к ROC, информированности, заметности и корреляции. (2011).

[39]

А. Рейсс и Д. Стрикер. 2012. Представляем новый эталонный набор данных

для мониторинга деятельности. В Proc. Int. Symp. Носимые вычисления (ISWC).

[40]

Н. Шривастава, Э. Мансимов, Р. Салахудинов. 2015. Unsuper-

Визуальное изучение видеопредставлений с использованием lstms.В Proc. Int. Конф.

Машинное обучение (ICML).

[41]

Т. Штифмайер, Д. Рогген, Г. Огрис, П. Лукович и Г. Тростер. 2008.

Носимое отслеживание активности в автомобилестроении. IEEE Pervasive Com-

puting 2 (2008), 42–50.

[42]

Аэрон Ван Ден Оорд, Сандер Дилеман, Хейга Зен, Карен Симонян,

Ориол Виньялс, Алекс Грейвс, Нал Кальчбреннер, Эндрю В. Старший и

Корай Кавукчуоглу. 2016. WaveNet: Генеративная модель для сырого звука.

SSW 125 (2016).

[43]

Дж. Ван, Х. Чжан, К. Гао, Х. Юэ и Х. Ван. 2017. Провод без устройств —

без локализации и распознавания активности: подход глубокого обучения.

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.

Подавляющее большинство научных исследований климата указывает на то, 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.
Выбросы в результате повсеместного 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 в следующем столетии.
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.
Растет количество свидетельств того, 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.
Ученые и экономисты предсказывают, что глобальное изменение климата будет иметь как положительные, так и отрицательные последствия. Если потепление превышает 2–3 ° C (от 3,6 до 5.4 ° F) в течение следующего столетия, последствия негативных воздействий, вероятно, будут намного сильнее, 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 по множеству научных дисциплин теперь подтверждают этот принцип, и в Национальной оценке климата 2014 г. говорится: «Глобальный климат меняется, и это очевидно по широкому кругу наблюдений.Глобальное потепление последних 50 лет в первую очередь связано с деятельностью человека ».

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 к увеличению CO ₂ в атмосфере связана с экспоненциальным ростом населения, массовыми изменениями растительного 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 обезлесение, 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, преподавателям предлагается представить эту тему с помощью щедрых строительных лесов, которые устанавливают 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 вопросов окружающей среды, 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 для решения проблем учащиеся любого возраста могут чувствовать себя разочарованными и отталкиваемыми наукой.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?

Ученики средней школы будут знакомы с изменением климата / глобальным потеплением, полученным 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 попросить 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.
Старшие классы колледжей студентов могут изучать наборы данных и использовать модели, которые иллюстрируют 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

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

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

Артикул Google Scholar

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

Артикул CAS Google Scholar

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

ADS Статья Google Scholar

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

PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

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

ADS Статья CAS Google Scholar

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

CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar

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

Артикул Google Scholar

Ван, В., Лю, А. X., 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.).

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

Артикул Google Scholar

10.

Zhang, H.-B. 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 увеличения носимых устройств и мультимодальных интерфейсов для мониторинга человеческой деятельности: обзор. Biosens. 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. Цифра NPJ. 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 местоположения 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 доклад о датчиках для телесной сети в здравоохранении. В международной конференции по новым тенденциям в вычислительных и коммуникационных технологиях (ICETCCT) , 1–6 (IEEE, Дехрадун, Индия, 2017 г.).

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).

MATH 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. Процедуры 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., Сонг, 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 вопросы исследования. 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 коммуникационной системы для беспроводной телесети на основе магнитной индукции. В конференции USNC-URSI Radio Science Meeting (совместно с симпозиумом AP-S) , 49–50 (IEEE, 2017).

41.

Vicon. 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 в ближнем поле. 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., Акюлдиз, И. Ф., Кисселев, С., Герстакер, В. Повышение пропускной способности магнитной индукционной связи в средах с ограниченными 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. К. 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 в виде 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: всеобъемлющая 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 Голдштейн, 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.

Pan, 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 информационным наукам, обработке сигналов и их приложениям (ISSPA) , 989–994 (IEEE, Монреаль, Квебек, 2012 г.).

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 активности с использованием носимых устройств. В 25 Int. 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. В конференции IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) , 2249–2258 (IEEE, Гонолулу, Гавайи, 2017).

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.

Noori, F. M., Wallace, B., Uddin, M. Z. & Torresen, J. 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

Глава 1 ~ Экосистемы и человек — Наука об окружающей среде

Дайте определение науке об окружающей среде и отделите ее от связанных областей, таких как исследования окружающей среды, экология и география.
Объясните сложность Вселенной через иерархическую структуру, которая включает рассмотрение Земли, жизни и экосистем в различных масштабах.
Определите ключевые принципы экосистемного подхода к сохранению природных ресурсов.
Опишите, как экологические стрессоры и нарушения могут влиять на виды и экосистемы.
Объясните историю эволюции человеческой культуры с точки зрения возрастающей способности справляться с экологическими ограничениями, ограничивающими доступность природных ресурсов и другими аспектами экономического развития.
Перечислите по крайней мере три способа, которыми люди напрямую влияют на условия окружающей среды.
Определите четыре широких класса экологических ценностей.
Опишите пять важных мировоззрений.
Разберитесь в разнообразных проблемах экологического кризиса, разделив их на три категории и приведя несколько примеров в рамках каждой из них.
Обсудите влияние человека на окружающую среду в зависимости от двух основных факторов: увеличения численности населения и интенсификации образа жизни (влияние на душу населения).
объясняют разницу между экономическим ростом и экологически устойчивым развитием.

причины и следствия быстрого увеличения численности населения
использование и истощение природных ресурсов
ущерб, причиненный загрязнением и нарушениями, включая угрозу биоразнообразию

Насколько велика вероятность того, что человеческое население будет в Канаде или на Земле через 50 или 200 лет?
Как можно интегрировать использование ископаемого топлива в устойчивую экономику, учитывая тот факт, что это невозобновляемые ресурсы, которые не восстанавливаются?
Как мы можем добывать возобновляемые ресурсы (у которых есть потенциал к регенерации) способами, которые не ухудшают их запасы, например треска в Атлантической Канаде, дикий лосось в Британской Колумбии, пшеница и другие зерновые в провинциях Прерии, а также лесные ресурсы по большей части страны?
Какой экологический ущерб наносят различные виды загрязнения, такие как кислотные дожди, озон, пестициды и диоксид серы, и как можно предотвратить или устранить эти эффекты?
Влияет ли влияние человека на глобальный климат, и если да, то каковы причины и последствия этого эффекта?
Где и как быстро виды и естественные среды обитания становятся вымирающими или исчезающими и как можно предотвратить эти бедствия?

Добыча, переработка и использование невозобновляемых ресурсов, таких как ископаемое топливо и металлы, способами, которые не причиняют неприемлемого экологического ущерба, а также в некоторой степени сдерживают их истощение (например, путем повторного использования определенных материалы)
Сбор биологических ресурсов и управление ими, например, в сельском хозяйстве, рыболовстве и лесном хозяйстве, таким образом, чтобы они могли полностью восстановиться, чтобы их запасы могли поддерживаться в будущем
Рост возобновляемых источников энергии, таких как различные формы солнечной энергии (включая топливо из биомассы, гидроэнергетику, фотоэлектрическую энергию и ветер), как способ замены невозобновляемых ископаемых видов топлива и, тем самым, повышения устойчивости энергетики
Предотвращение и устранение экологического ущерба, например, связанного с находящимся под угрозой биологическим разнообразием, деградировавшими землями или водами, а также регулированием парниковых газов

Рисунок 1.2. Иерархическая организация Вселенной.

отдельные организмы, которые являются генетически и физически дискретными живыми существами
популяции или особи одного вида, встречающиеся вместе во времени и пространстве
сообщества или популяции различных видов, также встречающиеся одновременно в одном месте и в одном месте
ландшафтов и морских пейзажей (в совокупности это экопейзажи), которые представляют собой пространственную интеграцию различных сообществ на больших территориях
и биосфера в целом, которая состоит из всей жизни и экосистем на Земле

открытие способов создания улучшенного оружия для охоты на животных
Одомашнивание собаки, что также значительно облегчило охоту
одомашнивание огня, которое давало тепло и позволяло приготовить более легкоусвояемую пищу
способов выращивания и одомашнивания растений и скота, что привело к значительному увеличению доступности продуктов питания
методов обработки необработанных металлов в инструменты, которые были намного лучше, чем инструменты из дерева, камня или кости. Скорость новых открытий со временем значительно возросла.Более поздние технологические революции включают следующее:
методы использования машин и энергии для выполнения работы, ранее выполнявшейся людьми или тягловыми животными
дальнейшие достижения в области одомашнивания и выращивания растений и животных
открытия в медицине и санитарии
выдающиеся достижения в области технологий связи и обработки информации

Население
В 2015 году численность населения превышала 7 человек.3 миллиарда, в том числе около 34 миллионов в Канаде. На глобальном уровне человеческое население увеличивается из-за превышения коэффициента рождаемости над коэффициентом смертности. Недавний взрывной рост населения и бедность такого большого числа людей являются первопричиной экологического кризиса. Прямо или косвенно большой рост населения приводит к обширному обезлесению, расширению пустынь, деградации земель из-за эрозии, нехватке воды, изменению регионального и глобального климата, угрозе исчезновения видов и другим серьезным экологическим проблемам.Взятые вместе, эти повреждения представляют собой изменения в характере биосферы, которые столь же катастрофичны, как и крупные геологические события, такие как оледенение. Мы обсудим человеческую популяцию более подробно в главах 10 и 11.
Ресурсы
Можно выделить два вида природных ресурсов. Невозобновляемый ресурс присутствует в конечном количестве. Поскольку эти ресурсы извлекаются из окружающей среды в процессе, называемом добычей полезных ископаемых, их запасы неумолимо сокращаются, и поэтому они доступны во все меньших количествах для будущих поколений.Невозобновляемые ресурсы включают металлы и ископаемое топливо, такое как нефть и уголь. Напротив, возобновляемые ресурсы могут восстанавливаться после сбора урожая и, при правильном управлении, могут обеспечить постоянное снабжение. Однако, чтобы ресурс был возобновляемым, его способность к регенерации не может быть нарушена чрезмерным сбором урожая или ненадлежащими методами управления. Примеры возобновляемых ресурсов включают пресную воду, биомассу деревьев, сельскохозяйственных растений и домашнего скота, а также промысловых животных, таких как рыба и олени.В конечном счете, устойчивая экономика должна поддерживаться возобновляемыми ресурсами. Однако слишком часто потенциально возобновляемые ресурсы не используются ответственно, что затрудняет их возобновление и представляет собой разновидность добычи полезных ископаемых. Тематика природных ресурсов подробно рассматривается в главах 12, 13 и 14.
Качество окружающей среды
Эта предметная область посвящена антропогенному загрязнению и нарушениям и их влиянию на людей, их экономику, другие виды и природные экосистемы.Загрязнение может быть вызвано газами, выбрасываемыми электростанциями и транспортными средствами, пестицидами или нагретой водой, сбрасываемой в озера. Примеры беспокойства включают сплошные рубки, рыболовство и лесные пожары. Последствия загрязнения и беспокойства для биоразнообразия, изменения климата, доступности ресурсов, рисков для здоровья человека и других аспектов качества окружающей среды рассматриваются в главах 15–26.

I — общее воздействие человека на окружающую среду
P — численность населения
A — оценка благосостояния на душу населения с точки зрения использования ресурсов
T — степень технологического развития экономики, в пересчете на душу населения

Изображение 1.4. Места, где люди живут, работают, выращивают продукты питания и добывают природные ресурсы, подвергаются воздействию многих видов антропогенных факторов стресса. В результате возникают не очень естественные по своему характеру экосистемы, такие как тротуар и травянистые края этой главной автомагистрали в Торонто. Источник: Б. Фридман.

повышение эффективности использования невозобновляемых ресурсов, например, путем тщательной переработки металлов и оптимизации использования энергии
увеличение использования возобновляемых источников энергии и материалов в экономике (для замены невозобновляемых источников)
повышение социальной справедливости с конечной целью помочь всем людям (а не только привилегированному меньшинству) иметь разумный доступ к предметам первой необходимости и жизненным удобствам

Вопросы для обзора

Дайте определение науке об окружающей среде, исследованиям окружающей среды и экологии.Перечислите ключевые дисциплинарные области знаний, которые включает каждая из них.
Опишите иерархическую структуру Вселенной и перечислите элементы, которые охватывают области биологии и экологии.
Определите основные факторы экологического стресса, которые могут влиять на экосистему в вашем районе (например, в местном парке). Убедитесь, что вы учитываете как естественные, так и антропогенные факторы стресса.
В чем разница между моралью и знаниями и как они обусловлены личными и общественными ценностями?
Объясните, как культурные атрибуты и выражения могут влиять на то, как люди смотрят на мир природы и взаимодействуют с экологическими проблемами.

Вопросы к обсуждению

Опишите, как вы связаны с экосистемами как через ресурсы, которые вы потребляете (продукты питания, энергия и материалы), так и через ваши развлекательные мероприятия. Без каких из этих подключений вы могли бы обойтись?
Как ваши личные этические стандарты связаны с утилитарными, экологическими, эстетическими и внутренними ценностями? Подумайте о своем мировоззрении и обсудите, как оно соотносится с антропоцентрическим, биоцентрическим и экоцентрическим мировоззрением.
Согласно информации, представленной в этой главе, Канаду можно рассматривать как перенаселенную Индию и Китай. Считаете ли вы это разумным выводом? Обосновать ответ.
Составьте список наиболее важных культурных влияний, повлиявших на ваше отношение к миру природы и окружающей среде.

Изучение проблем

Организация Объединенных Наций попросила вас разработать индекс национального и душевого воздействия на окружающую среду, который будет использоваться для сравнения различных развитых и менее развитых стран.До сих пор Организация Объединенных Наций использовала чрезвычайно простые показатели, такие как потребление энергии и валовой внутренний продукт, но теперь они хотят использовать более реалистичные данные. Как бы вы лучше разработали индикаторы? Как вы думаете, какие компоненты индикаторов являются наиболее важными и почему?

Датчики

| Бесплатный полнотекстовый | Распознавание деятельности человека с помощью инерциальных датчиков в смартфоне: обзор

1. Введение

Человеческая деятельность обычно используется для определения моделей поведения человека.Наличие датчиков в мобильных платформах позволило разработать множество практических приложений для нескольких областей знаний [1,2], таких как:

Здоровье — с помощью систем обнаружения падений [3], наблюдения за пожилыми людьми [4] и болезней. профилактика [5].
Интернет вещей и умные города — с помощью решений, используемых для распознавания и мониторинга домашней деятельности [6] и экономии электроэнергии [7].
Безопасность — с помощью индивидуальных решений для мониторинга активности [8], обнаружения аномалий толпы [9] и отслеживания объектов [10].
Транспорт — решения, связанные с автомобильной [11,12] и пешеходной [13] навигацией.

По этой причине в последние годы изучалась разработка решений, распознающих человеческую деятельность (HAR) с помощью вычислительных технологий и методов [11,14,15,16]. В этом смысле проблема HAR ранее рассматривалась как типичная проблема распознавания образов, а точнее, проблема классификации, то есть идентификация деятельности, выполняемой человеком в данный момент.По этой причине большинство решений HAR было разработано с использованием методов искусственного интеллекта с помощью различных методов машинного обучения, включая неглубокие (например, машина опорных векторов (SVM), дерево решений, наивный байесовский алгоритм и KNN) и глубокие алгоритмы (например, сверточная нейронная сеть). (CNN), рекуррентная нейронная сеть (RNN), ограниченная машина Больцмана (RBM), составной автокодер (SAE), глубоко подключенная сеть (DFN) и сеть глубокого убеждения (DBN)) [16,17,18,19]. Разработка эффективных решений для HAR зависит от понимания концепций, ограничений и проблем.Человеческая деятельность определяется как набор действий, которые могут повторяться с течением времени в данной среде [20]. Когда эти действия становятся заметными и частыми, этот набор можно рассматривать как деятельность, например ходьбу или приготовление пищи. Однако проблема с существующими решениями, распознающими деятельность человека, связана с предсказательной способностью принятых классификационных моделей, поскольку каждый человек имеет тенденцию выполнять действия по-разному из-за привычек, личных предпочтений и состояния здоровья.Кроме того, количество действий, выполняемых человеком, намного больше, чем могут распознать существующие решения. Даже с такими ограничениями решения, разработанные в этой области, показали интересные результаты в конкретных приложениях, связанных с благополучием, благодаря распознаванию физической активности пользователей [19,21,22]. Смартфоны обычно использовались для разработки решений HAR из-за повсеместные возможности и разнообразие датчиков, встроенных в такие устройства. Смартфоны входят в сферу носимых компьютеров [23,24], и эти устройства считаются частью систем HAR на основе мобильных вычислений.Преимущество смартфонов перед другими носимыми устройствами связано с их способностью (а) собирать и обрабатывать данные, (б) передавать и получать данные и (в) подключаться к другим устройствам или датчикам, доступным в физической среде. Инерционные датчики, такие как акселерометр и гироскоп, чаще всего используются для сбора информации, связанной с ускорением и направлением движения человеческого тела соответственно. Эти датчики позволили извлекать разнообразную информацию о пользователе, которую можно использовать для распознавания индивидуальных физических действий [25].Решения HAR на основе смартфонов с инерциальными датчиками развивались и следовали методологии разработки с четко определенными шагами, такими как сбор данных, сегментация и объединение, извлечение и выбор функций, а также создание моделей классификации с помощью алгоритмов машинного обучения [16,17]. Недавно область HAR объединилась для использования новых методов глубокого обучения, которые изменили процедуры, обычно используемые для этапов извлечения и выбора признаков в традиционной методологии [19].Эти процедуры относятся к способу извлечения признаков, поскольку алгоритмы глубокого обучения могут автоматически генерировать признаки во время обучения моделей классификации, тогда как в традиционной процедуре признаки определяются вручную. В этой статье анализируются вариации в методологиях HAR на основе распознавание физических действий пользователей (например, ходьба и бег) с помощью смартфонов, оснащенных инерциальными датчиками. Статья мотивирована необходимостью всестороннего обсуждения основных различий между традиционной методологией, основанной на алгоритмах неглубокого машинного обучения, и методологией, основанной на алгоритмах глубокого обучения.В предварительных опросах традиционная методология [11,14,16,18,22,26,27,28] и методология, основанная на глубоком обучении [19,29], рассматриваются отдельно. В этом смысле эта статья состоит из трех основных частей. Первый вклад — это анализ влияния процесса извлечения для ручных и автоматических функций с использованием алгоритмов поверхностного и глубокого машинного обучения. Вторым вкладом является увеличение количества предыдущих опросов наряду с представлением более полной информации с темами, связанными с объединением данных инерционных датчиков, влиянием решений на энергопотребление аккумулятора в смартфонах и различными методами уменьшения размерности данных.

Третий вклад состоит в улучшенном представлении области HAR в контексте смартфонов с инерциальными датчиками. Эта презентация включает описание концепций, приложений и задач пользователей. Кроме того, описаны следующие этапы: (1) понимание данных, (2) подготовка данных, (3) моделирование и вывод данных и (4) оценка решений HAR. Все эти шаги являются частью четко определенной методологии, обычно используемой для разработки решений HAR. Для каждого шага методологии мы представляем подробное описание, включая список документов, сгруппированных по различным формам обработки данных.Кроме того, мы выделяем лучшие практические рекомендации для реализации каждого шага в будущих внедрениях. Кроме того, мы представляем исторические события, чтобы продемонстрировать эволюцию решений, выявляя возможности и мотивируя разработку новых решений для будущих исследований.

2. Понимание человеческой деятельности

Человеческая деятельность, такая как купание, приготовление пищи, работа и вождение, может быть определена как набор действий, выполняемых пользователем в течение определенного периода в данной среде [20].Формально случай или возникновение активности определяется последовательностью событий датчика. События определяются как последовательности данных, сформированные последовательными показаниями датчиков за определенный период. Каждое событие e имеет вид e = (t, s, m), где t представляет время, s — датчик, а m — сообщение датчика. Таким образом, набор действий можно определить как A = (a1, a2,…, an), где an = (e1, e2,…, ek) представляет собой n-е действие, а ek — k-n-е событие [19 ]. Человеческую деятельность можно разделить на категории по степени сложности процесса распознавания.Dernbach et al. [30] и Shoaib et al. [21], например, классифицируют действия как простые и сложные, в то время как Khan et al. [31] и Рейсс [32] классифицируют действия как низкоуровневые и высокоуровневые. Обе категории имеют одинаковое значение. Вкратце, простые или низкоуровневые действия — это те действия, которые можно распознать только путем анализа данных с одного или нескольких датчиков за короткий период времени (например, ходьба и бег). В то время как сложные или высокоуровневые действия можно рассматривать как набор низкоуровневых действий, которые можно распознать в течение длительного периода времени (например,ж., работа и покупки). Большинство исследований HAR в смартфонах сосредоточено на использовании инерциальных, акустических, радио и датчиков определения местоположения. Исходя из этого, мероприятия данной шкалы можно разделить на две группы [11,16]. Первый касается действий, связанных с движением человека (например, ходьба и бег), а второй — действий, связанных с местоположением человека (например, работа и покупки). Исследования, связанные с движением, сосредоточены на анализе физической активности пользователей [25], в то время как исследования, связанные с действиями по определению местоположения, сосредоточены на отслеживании позиций пользователей [13,33,34].

В этом контексте данное исследование направлено на обнаружение физических действий, выполняемых пользователями с помощью инерциальных датчиков (например, акселерометра и гироскопа), встроенных в смартфоны. Физическая активность пользователей напрямую связана с движением и отдыхом человеческого тела. Таким образом, действия, выявленные в этом контексте, и те, которые рассматриваются в решениях, представленных в этой работе, включают ходьбу, бег, лежа, стояние, езду на велосипеде, вождение и подъем по лестнице.

3.Метод исследования

Чтобы идентифицировать документы, представленные в этой статье, мы использовали некоторые методы систематического обзора, чтобы максимизировать количество работ в области HAR для смартфонов. Для этого мы получаем документы из основных электронных библиотек, таких как IEEE Explorer, ACM, Springer и Google Scholar. Запрос, использованный для восстановления работ, был основан на следующих исследовательских вопросах:

Какие методологии, используемые в HAR, ориентированы на смартфоны, оснащенные инерциальными датчиками?
Каковы лучшие практики с точки зрения методов и приемов разработки эффективного решения?
Какие датчики могут собирать репрезентативные данные, позволяющие повысить уверенность в классификации деятельности?

Запрос был составлен для комбинации ключевых слов «распознавание человеческой деятельности», «смартфоны», «инерциальные датчики», «машинное обучение» и синонимов.Например:

(«распознавание человеческой деятельности» ИЛИ «распознавание активности») И (смартфоны ИЛИ «мобильные телефоны») И («инерциальные датчики» ИЛИ «акселерометр» ИЛИ «гироскоп») И («машинное обучение» ИЛИ «классификация» алгоритмы »ИЛИ« глубокое обучение »)

В дополнение к автоматическому поиску в электронных библиотеках мы также использовали метод« снежного кома »[35], который обеспечивает большую безопасность при сборе релевантных статей. По сути, мы проанализировали наиболее важные ссылки, на которые ссылаются найденные работы.Результаты сгруппированы в следующие разделы.

4. Общая мотивация для области HAR на основе смартфонов

Почему смартфоны являются одним из основных инструментов, используемых для распознавания человеческой деятельности? На этот вопрос можно ответить тем, что смартфоны портативны и обладают вычислительной мощностью, возможностями связи, а также множеством встроенных датчиков. Эти функции сделали смартфоны ключевой повсеместной платформой для HAR благодаря их способности извлекать и комбинировать контекстную информацию из различных типов реальных сред.Lane et al. [15] приводят четыре фактора, которые демонстрируют, что смартфон является идеальной платформой для распознавания человеческой деятельности. Во-первых, смартфон — это недорогое устройство, объединяющее в одном устройстве различные аппаратные и программные датчики. Во-вторых, смартфоны — это открытые и программируемые устройства. В-третьих, смартфоны обладают большой способностью массового охвата за счет распространения контента и приложений через виртуальные магазины (например, магазин приложений). Наконец, облачные вычисления позволяют разработчикам иметь дополнительные функции, которые служат для поддержки и обмена информацией для этих устройств.Кроме того, данные о действиях, предпочтениях и социальных взаимодействиях пользователей можно использовать для распознавания, отслеживания и реагирования практически на любое явление, будь то физическое, психологическое или социальное.

Чтобы усилить мотивацию использования смартфонов в области HAR, основные исторические события, которые ознаменовали эволюцию области HAR с точки зрения смартфонов, заключаются в следующем.

Одна из первых исторических вех произошла в 2006 году, когда появились первые HAR-решения, явно использующие смартфоны [36,37].В то время были проведены первые исследования с использованием анализа данных, полученных с датчиков GSM и акселерометра для мониторинга мобильности пользователей. В течение этого периода вся обработка данных выполнялась на компьютере (автономная обработка), поскольку смартфоны обладали ограниченными вычислительными ресурсами. По состоянию на 2007 год литература продвинулась до разработки первых совместных решений [38,39,40]. Модель связи и обработки, принятая в этих решениях, соответствует следующему потоку: данные со смартфона собирались, отправлялись на сервер в Интернете, где информация пользователей передавалась.В целом такая информация использовалась для повышения точности классификационных моделей алгоритмов машинного обучения. Только до 2008 года, с развитием технологий обработки и хранения в смартфонах, стали появляться решения, в которых сбор и обработка данных выполнялись в самом смартфоне [41]. С 2009 года смартфоны были оснащены еще большим количеством датчики, позволяющие пользователям распознавать новые действия, такие как распознавание человеческого голоса. В работах SoundSense [42] этот сценарий очень хорошо представлен с распознаванием действий, основанных на окружающем звуке, таких как групповые беседы.Примерно в то же время больше исследований было сосредоточено на разработке приложений в области здравоохранения, таких как обнаружение хронических заболеваний на основе проблем с передвижением пользователей [4,43,44]. С 2010 года исследователи сосредоточились на улучшении специфики Процесс распознавания HAR, такой как (i) эффективный сбор данных посредством непрерывного зондирования для повышения энергоэффективности батарей [45], (ii) улучшение моделей классификации с использованием набора классификаторов [46], и (iii) обнаружение переходных интервалов. между занятиями [47].Кроме того, Berchtold et al. [39] предложили создать облачный сервис HAR, который позволяет постоянно обновлять классификационные модели, встроенные в смартфоны, посредством обратной связи с пользователями. Начиная с 2011 года, появились более конкретные решения, такие как первые обсуждения, связанные с эффектами местоположения и ориентации. смартфонов на теле пользователя [25,48]. Например, Henpraserttae et al. [48] показали, что смартфон, расположенный в руке и на поясе человека, подает разные сигналы и, следовательно, требует разного анализа для распознавания одной и той же активности.В то же время была опубликована первая общедоступная база данных — база данных WISDM [49]. Публичные базы данных помогают в проверке и сравнении новых методов HAR с существующими. В 2012 году были опубликованы первые исследования, связанные с распознаванием более сложных действий с использованием смартфонов. Dernbach et al. [30] и Хан и др. [31], например, объединили данные от инерционных датчиков для распознавания повседневной (например, приготовление пищи) и физической активности. Das et al. [50] объединили данные датчиков со смартфонов и интеллектуальных датчиков окружающей среды для распознавания повседневной активности пользователей.Другие работы были сосредоточены на улучшении онлайн-решений, чтобы весь процесс данных происходил на мобильном устройстве [46,47]. С 2013 года методы объединения данных для нескольких датчиков применялись на этапе извлечения признаков [51]. Кроме того, были выполнены более подробные исследования для обнаружения точных легких деталей [52]. В 2014 году некоторые исследования были посвящены этапу сегментации данных с целью измерения влияния размера временного окна на точность моделей классификации [53]. С 2015 года область HAR начала объединяться с применением алгоритмов классификации глубокого обучения, с первой работой, разработанной Alsheikh et al.[54]. С этого момента классификационные модели, созданные с помощью методов глубокого обучения, стали последним словом в классификационной деятельности. В 2016 году появились новые исследователи HAR, сосредоточившие внимание на области потоковой передачи данных [55]. На данный момент такая проблема рассматривается как проблема онлайн-обучения, чтобы свести к минимуму необходимость хранить исторически необходимое обучение моделей классификации. Кроме того, этот метод основан на новом обнаружении с целью отображения новых видов деятельности, которые случайно не представлены в моделях классификации.Метод также включает непрерывное взаимодействие с пользователем посредством активного обучения. Кроме того, новые исследования [56], связанные с распознаванием переходов между видами деятельности (например, «сидя-стоя»), появились в попытке устранить ошибки классификации моделей, поскольку данные, относящиеся к переходам, считаются шумом в базе данных. В 2017 году в нескольких исследованиях [31,57,58,59,60] был проведен сравнительный анализ различных решений HAR, доступных в литературе. Большинство анализов пытались выявить эффективность функций в моделях классификации, созданных алгоритмами машинного обучения.Недавно, в 2018 году, появились фреймворки, которые инкапсулируют все ранее изученные шаги и методы в общую архитектуру [61]. Отсюда могут возникнуть новые реализации HAR в формате API (Application Programming Interface) для облегчения разработки приложений HAR.

5. Процесс распознавания человеческой деятельности

Процесс распознавания человеческой деятельности очень похож на универсальную систему распознавания образов и соответствует набору шагов от сбора данных до классификации видов деятельности.Этот процесс включает в себя набор преобразований необработанных данных, извлеченных с датчиков, для создания эффективных моделей классификации человеческой деятельности. Методология HAR для смартфонов, оснащенных инерциальными датчиками, может быть разделена на два подхода, основанных на методах машинного обучения, таких как мелкие алгоритмы (например, SVM, KNN и дерево решений) и глубокие алгоритмы (например, CNN, RNN, RBM, SAE, DFN, и DBM). Основное различие между этими подходами заключается в способе извлечения признаков, то есть в том, извлекаются ли они вручную или автоматически [19].Это различие подчеркивается главным образом потому, что традиционный процесс выделения признаков ограничен человеческими знаниями [62]. В случае данных, собранных с инерциальных датчиков, характеристики обычно извлекаются на основе двух основных характеристик области: временной области и частотной области [63]. Недостатком этого традиционного подхода является то, что в некоторых случаях человеческий опыт не всегда может выбрать лучший набор функций для различных сценариев. Другой недостаток заключается в том, что этот подход может генерировать нерелевантные признаки, что требует применения методов, уменьшающих размерность данных, таких как выбор признаков, поскольку ненужные функции могут повлиять на производительность алгоритмов классификации.Чтобы преодолеть эти недостатки, алгоритмы глубокого обучения предоставляют преимущество на этапе извлечения признаков за счет их способности автоматически генерировать признаки. Эти алгоритмы способны генерировать сложные и высокоуровневые функции, которые хорошо представляют данные и генерируют эффективные модели классификации для различных сценариев. По этой причине методы глубокого обучения считаются самыми современными в таких областях, как вычислительное зрение и обработка естественного языка [64]. Чтобы проиллюстрировать разницу между двумя подходами, на рисунке 1 показаны шаги, обычно используемые в традиционных подходах, с выделением этапы сегментации и выделения признаков.На рисунке 2 показаны этапы, обычно используемые в подходе глубокого обучения, когда функции неявно генерируются в скрытых слоях нейронных сетей на этапе обучения и построения моделей классификации. Остальные шаги являются общими для двух подходов. Раздел 5.3 содержит более подробную информацию об этапе извлечения признаков для обоих подходов. Этап сегментации является частью процесса подготовки данных, в котором данные разделяются на сегменты, известные как временные окна. При традиционном подходе в процессе извлечения признаков используются временные окна.Подход глубокого обучения не требует использования временных окон, поскольку обработка данных происходит непосредственно в необработанных данных. С другой стороны, в некоторых работах [25,46,65] добавлен более ранний этап, касающийся предварительной обработки необработанных данных, чтобы минимизировать шум, вызванный аномалиями, связанными с условиями окружающей среды, движениями и изменениями в поведении пользователя во время сбора данных. Наиболее часто используемые методы устранения шума — это фильтры нижних частот [65], фильтр скользящего среднего [25] и фильтр Калмана [46]. В этом случае оба подхода могут использовать эту стратегию.

Первым этапом исследований по сбору данных является следующий: необработанные данные собираются с датчиков смартфона, таких как акселерометр и гироскоп. Для этого следует учитывать набор параметров, таких как тип, время и частота сбора данных, а также положение и ориентацию смартфона на теле пользователя. Смартфоны, обычно используемые для сбора данных, имеют встроенные операционные системы, такие как Android, IOS и Symbian. Последний шаг касается построения классификационных моделей для вывода человеческой деятельности.Модели классификации создаются на основе алгоритмов поверхностного или глубокого машинного обучения.

Этап объединения данных — это перекрестный процесс, используемый для объединения данных из нескольких источников. Этот аспект поперечного сечения возникает из-за того, что данные могут быть объединены на любом из этапов, описанных выше. Например, (i) на этапах сбора данных и сегментации, где могут применяться методы объединения сигналов, такие как величина, (ii) на этапе извлечения признаков, где может применяться стратегия конкатенации векторов признаков, и, наконец, (iii) в этап классификации, на котором ансамбль классификаторов может использоваться для помощи в решении вывода.Все эти стратегии направлены на повышение точности классификации видов деятельности. Раздел 5.3 содержит более подробную информацию о стратегиях слияния данных.

5.1. Сбор данных

Как правило, данные, собранные с инерциальных датчиков смартфонов, упорядочены в хронологическом порядке в виде временных рядов. Например, данные акселерометра представлены набором из трех векторов acci = (xi, yi, zi), где i = (1,2,3,…, n). Акселерометр является наиболее часто используемым датчиком в HAR для смартфонов, поскольку он полностью отображает движения пользователей.

Для создания хороших моделей классификации необходимо учитывать следующие элементы: тип, время, частоту, положение и ориентацию смартфона относительно тела пользователя. Локхарт и Вайс [66] предложили два типа сбора данных в зависимости от степени естественности, с которой они собираются:

Естественный: пользователи обычно выполняют свои повседневные действия, не вмешиваясь в свое поведение со стороны приложения.
Полуестественный: пользователи выполняют свои повседневные действия в обычном режиме, но пользователь должен выполнить действия из экспериментов хотя бы один раз, то есть пользователь должен убедиться, что все действия, связанные с исследованием, были выполнены.
Лаборатория: Пользователи систематически выполняют действия в контролируемой среде с заранее определенными шагами.

Литература показывает, что сбор данных, проводимый в лабораториях, имеет тенденцию генерировать более точные классификационные модели, поскольку действия в этом типе сбора данных определены ранее. Однако модели, созданные с помощью таких наборов данных, теряют точность при применении в реальных условиях из-за разнообразия поведения пользователей.С другой стороны, модели, созданные с использованием естественных наборов данных, имеют тенденцию быть более общими и могут применяться к группам людей со схожим поведением. В таблице 1 представлены некоторые работы, разделенные по типу сбора данных. Частота сбора данных также является важным фактором, который следует учитывать при сборе данных, поскольку частота содержит соответствующую информацию о движении человеческого тела [81]. Теоретически частота представляет собой количество выборочных данных, собираемых каждую секунду (в герцах).В литературе частоты, используемые при извлечении данных сотовых датчиков, варьируются от 1 Гц до 200 Гц для инерционных датчиков. Чтобы определить идеальную частоту, Хусаинов и др. [18] экспериментально доказали, что частота 20 Гц содержит достаточно информации о физических движениях человека. В таблице 2 приведен список статей, в которых проводились исследования в нескольких частотных диапазонах. Положение смартфона на теле пользователя — еще один фактор, который сильно влияет на качество собираемых данных и точность моделей классификации.Например, данные, собранные с помощью смартфона, расположенного на талии пользователя, создают разные шаблоны сигналов от смартфона, помещенного в руку пользователя [44,49]. В таблице 3 приведен список работ, разделенных положением смартфона на теле пользователя. Создание общих моделей для распознавания действий с использованием смартфонов, расположенных в разных положениях на теле пользователя, по-прежнему остается сложной задачей. Исследования, проведенные со смартфоном в различных положениях, показывают, что поясница является лучшим положением для распознавания физической активности, поскольку движения человеческого тела происходят из этой области [48].Более того, в некоторых работах, описанных в [81], использовались решения, не зависящие от положения смартфона на теле человека. Вкратце, эти решения ориентированы на извлечение данных с помощью смартфона, расположенного во всех соответствующих положениях на теле пользователя. Ориентация смартфона (например, портретная и альбомная) также является еще одним фактором, влияющим на точность моделей классификации. Что делает модели классификации зависимыми или независимыми от ориентации, так это типы функций, используемых на этапе обучения.Например, величина сигнала признаков считается независимым признаком ориентации, поскольку их значения не меняются при изменении ориентации устройства. В таблице 4 представлен список работ, в которых наблюдалась ориентация смартфонов на создание моделей классификации, а в разделе 5.4 представлены подробные сведения об этих функциях. Наконец, разнообразие данных позволяет сделать более обобщенные модели классификации. Обзор литературы показывает, что количество особей не превышало 49, как показано в наборах данных, представленных в разделе 8.Это происходит из-за сложности убедить пользователей предоставить свою личную информацию. Чтобы разнообразить сценарии, необходимо, среди прочего, получить данные от людей разных возрастов и групп, с разными уровнями здоровья и передвижения.

5.2. Сегментация

Сегментация предназначена для разделения данных на значимые подгруппы с одинаковыми характеристиками. В контексте инерциальных датчиков подгруппы данных представлены сегментами сигнала в заданном временном интервале.Цель состоит в том, чтобы каждый сегмент содержал достаточные характеристики, позволяющие распознавать деятельность человека в данный момент, то есть анализ данных должен проводиться точно в течение интервала времени выполнения каждого действия.

Для достижения этой цели данные разделяются на последовательные сегменты, так что каждый из них анализируется отдельно и последовательно. Этот процесс известен как временные окна (или скользящие окна). Сегментация на основе скользящего окна часто используется для управления данными от инерциальных и звуковых датчиков, поскольку события представлены непрерывными значениями.Этот подход разделяет события датчиков на организованные подпоследовательности с течением времени.

Кук и Кришнан [20] определяют скользящее окно как производное от последовательности событий X = {x1, x2,…, xn}, где x представляет значение, а n-е значение последовательности. Временное окно представлено подпоследовательностью X ′ = {xp, xp + 1,…, xp + w − 1}, где w представляет размер временного окна, а p представляет произвольную позицию, например 1≤p≤n −w + 1, где n представляет размер последовательности. В случае инерциальных датчиков данные представлены в трехмерной плоскости по осям xi, yi, zi, где i = (1,2,3,…, n).Сегментацией на основе временного окна можно управлять двумя способами [18]: перекрывающиеся и неперекрывающиеся окна. Неперекрывающиеся окна — это сегменты, в которых их значения не пересекаются со значениями других окон, то есть X1∩X2 = ∅. Перекрывающиеся окна — это сегменты, представленные процентом, который определяет, сколько отсчетов из предыдущего окна пересекают отсчеты из следующего окна, то есть X1∩X2 ≠ ∅. Например, для временного окна со 100 отсчетами перекрытие 50% означает, что 50 отсчетов из предыдущего окна будут частью набора отсчетов из следующего окна.В контексте инерциальных датчиков размеры окна измеряются на основе временного интервала и частоты сбора данных. Кроме того, окна могут иметь фиксированные или переменные размеры. Количество образцов фиксированного размера определяется на основе времени, обычно измеряемого в секундах. Исследования показывают, что идеальный размер фиксированных окон колеблется от 2 до 5 с, учитывая частоту от 20 Гц до 50 Гц [21,53,58]. С другой стороны, количество выборок окон переменной длины может быть определено, например, в соответствии с изменениями среднего значения и дисперсии сигнала.Однако, насколько нам известно, исследований с переменными размерами окон не проводилось. Все найденные до сих пор решения используют временные окна фиксированного размера. В таблице 5 показан список работ с соответствующими размерами временных окон. Для исследований, связанных с переменными размерами временных окон, рекомендуемой техникой, которая обнаруживает изменения в среднем значении сигнала, является метод Пейджа Хинкли, предложенный Себастьяо и др. [84]. Интуиция, лежащая в основе этой идеи, заключается в том, что границы временных окон могут быть в точности изменениями среднего сигнала с течением времени.Это решает проблему, связанную со смешанными данными от двух или более действий в одном временном окне. Другим важным фактором, влияющим на процесс сегментации, является очистка данных за счет снижения шума инерциальных датчиков. Отсутствующие значения, неправильные значения или выбросы могут характеризовать такие шумы. Шум можно устранить с помощью специальных методов, обычно используемых в области обработки сигналов. Современный обзор показывает, что HAR-решения на базе смартфонов в основном используют фильтр нижних частот [4,31,51,52,77,78] Баттерворта [65], Калмана [46] и скользящего среднего [25, 52] фильтры.

5.3. Что такое особенности?

Интуитивно элемент может быть определен как элемент, наделенный некоторой полезной информацией о данных, которые он представляет. В контексте HAR это понятие может использоваться для представления различных моделей движений при физической активности пользователей. Например, «бег» требует от человеческого тела большего усилия для создания движения по сравнению с «ходьбой». Следовательно, интенсивность усилия каждого из них передается на инерционные датчики, напрямую влияя на распределение данных, собираемых с этих датчиков.Следовательно, мы можем найти способы подчеркнуть разницу между «ходьбой» и «бегом», используя, например, статистические данные. Таким образом, среднее значение и дисперсия данных могут быть полезны, чтобы выделить разницу между этими двумя видами деятельности.

В этом контексте в литературе признаки классифицируются в различных областях представления. Каждый домен имеет набор определенных формул, которые извлекают различную полезную информацию из сигналов инерциальных датчиков. Классификационные группы доменов признаков, определенные в литературе, следующие [63]: временная область, частотная область и дискретная область.Во временной области есть математические функции, используемые для извлечения статистической информации из сигналов. В частотной области есть математические функции, которые фиксируют повторяющиеся шаблоны сигналов и часто связаны с естественной периодичностью действий. Дискретная область использует методы символического представления для представления шаблонов сигналов через дискретную информацию. Функции дискретной области редко используются в области HAR. Фактически, Сииртола и др. [71] и Фигу и др. [63] используют метод дискретизации SAX для извлечения признаков.Таким образом, данная область не является предметом настоящего исследования.

5.3.1. Временная область

В этом разделе представлены сведения о наиболее часто используемых характеристиках на основе временной области в контексте инерциальных датчиков смартфонов. Эти функции можно разделить на два типа функций: статистические функции и нестатистические функции. Статистические функции включают вычисления, такие как минимальное, максимальное, среднее, стандартное отклонение, среди других формул. Нестатистические функции включают в себя несколько вычислений, таких как площади и расчет распределения ячеек, среди прочего.В таблице 6 показан набор функций во временной области, найденный в литературе. Все они применяются к осям x, y и z инерциальных датчиков. Среди функций, упомянутых выше, некоторые специальные функции могут создавать другие новые функции посредством процесса объединения математических функций. Например, характеристика величины сигнала может быть объединена с другими характеристиками, такими как среднее значение и дисперсия, и генерировать новые характеристики из этой комбинации [73]. То же самое происходит с функциями, основанными на вертикальной и горизонтальной составляющих сигналов [48,79].Кроме того, сигналы, генерируемые этими специальными функциями, имеют размеры, равные размеру исходных сигналов, в то время как другие обычные функции генерируют сжатые сигналы с размерами, равными количеству временных окон, определенных на этапе сегментации. Другими словами, эти функции работают как методы объединения данных, поскольку координаты x, y и z преобразуются только в одну ось. По этим причинам мы классифицируем объекты с таким типом поведения как низкоуровневые, где процесс извлечения выполняется в необработанных данных.Величина сигнала — это независимая от ориентации характеристика, извлеченная из многомерных данных датчика. По данным Хусаинова и соавт. [18], целью величины является оценка степени интенсивности движения на основе пороговых значений, полученных из пиков ускорения. Это возможно, потому что величина подчеркивает изменение сигналов, вызванное слиянием значений между разными координатами инерциальных датчиков. (1) Показывает, как рассчитать величину сигнала в данных, извлеченных из инерциальных датчиков, координаты которых равны x, y и z: Аналогичным образом, элементы, основанные на вертикальной и горизонтальной составляющих, также считаются независимыми элементами ориентации [25,72].= (X¯, y¯, z¯) ‖ (x¯, y¯, z¯) ‖‖

(3)

где x¯, y¯, z¯ представляют собой среднее значение каждой координаты, содержащейся во временном окне, а ‖ (x¯, y¯, z¯) ‖ представляет собой векторную норму значений координат. Характеристики, основанные на горизонтальных компонентах (hi), являются производными от функций, основанных на вертикальных компонентах (vi). Таким образом, горизонтальная составляющая рассчитывается по формуле (4):

привет = ‖ai⇀ − vprojk‖

(4)

где vprojk означает проекцию вертикальной составляющей, вычисленную скалярным произведением вертикальной составляющей и силы тяжести сигнала (5).

Кроме того, характеристики величины, а также вертикальные и горизонтальные компоненты считаются независимыми от ориентации смартфона на теле пользователя

5.3.2. Частотная область

В этом разделе представлены подробности о наиболее часто используемых функциях частотной области в контексте инерциальных датчиков смартфонов. Эти функции представляют собой альтернативу анализу сигналов на основе частотного спектра значений определенного временного окна. Характеристики таблицы 7 вычисляются на основе низкоуровневого быстрого преобразования Фурье (БПФ) или функций вейвлета.Таблица 7 показывает набор частотных характеристик, найденных в литературе. Все они применяются к осям x, y и z инерциальных датчиков. Характеристики частотной области, описанные в таблице 7, строго зависят от функций низкоуровневого преобразования Фурье и вейвлет-преобразования. Оба преобразования состоят из математического инструмента, который осуществляет переход между переменными во времени для частотных переменных, то есть сигнал раскладывается на набор реальных и мнимых значений, которые представляют компоненты волн, называемые частотами.В контексте HAR преобразования полезны для представления повторяющихся шаблонов сигналов с точки зрения частоты. Для вычисления преобразования Фурье используется эффективный алгоритм вычисления дискретного преобразования Фурье (ДПФ), называемого быстрым преобразованием Фурье (БПФ), формула которого представлена формулой (6):

БПФ (X) = ∑k = 0n − 1xke − 2πijkn

(6)

где xk — последовательность размера n, которая представляет непрерывный сигнал, а e − 2πijkn представляет собой n-й примитивный корень каждой единицы xk.Более подробную информацию о первообразном корне можно найти в [84]. Вычисление вейвлет-преобразования аналогично вычислению преобразования Фурье, с той разницей, что значения диапазона представлены в виде ортогональных оснований. Есть несколько способов вычислить вейвлет-преобразование, наблюдая непрерывные и дискретные значения. Однако в контексте HAR в литературе используется упрощенная форма, называемая вейвлетом Хаара. Эта форма представлена основной формулой расчета вейвлетов, представленной Стренгом [85].

Кроме того, некоторые характеристики, принадлежащие временной области, могут быть адаптированы к частотной области, такие как пиковая частотная амплитуда коэффициентов, среднее значение коэффициента, площадь коэффициента, среди прочего, поскольку действительные и мнимые коэффициенты также образуют векторы значений. Затем вы можете извлечь статистическую информацию о них. Функции, полученные на основе преобразований Фурье и Вейвлета, зависят от ориентации смартфона на теле пользователя.

5.4. Извлечение признаков

В общем, извлечение признаков соответствует процессу преобразования данных, выполняемого для сегментированных данных.В контексте инерциальных датчиков этот процесс необходим, потому что необработанные данные, представленные сигналом, не подходят для использования обычными алгоритмами машинного обучения [20,86]. В этом разделе представлены подробности о том, как характеристики временной и частотной областей извлекаются из сигнала. Кроме того, в этом разделе рассматриваются аспекты, связанные с уменьшением размерности данных в наборах данных, созданных после этапа извлечения признаков.

5.4.1. Временная и частотная области

Характеристики временной и частотной области извлекаются таким же образом, т.е.е., оба являются производными от процессов, выполняемых во временных окнах, определенных на этапе сегментации. По этой причине размер и частота перекрытия временных окон напрямую подразумевают качество функций. В процессе извлечения признаков создается новый набор данных, используемый для обучения и создания моделей классификации действий. В таблице 8 показано распределение исследований, разделенных по функциональным областям. Некоторые важные данные показывают, что большая часть работы на основе HAR на смартфонах с инерциальными датчиками использует функции на основе временной области [52,66].Причина широкого использования этого подхода заключается в том, что, как правило, функции временной области имеют меньшие вычислительные затраты по сравнению с функциями частотной области [74,81]. Напротив, характеристики частотной области могут лучше представлять контекстную информацию с точки зрения шаблонов сигналов. Низкоуровневые функции, описанные в разделе 5.3, могут быть разделены на основе ориентации смартфона на теле пользователя (альбомная и портретная), то есть функции могут зависеть или не зависеть от ориентации устройства на теле пользователя.Например, функция величины считается независимой ориентацией, тогда как функции БПФ и вейвлета считаются зависимыми от ориентации. В результате все новые функции, производные от любой низкоуровневой функции, наследуют ориентацию на зависимость или независимость. С другой стороны, при изолированном применении все характеристики временной и частотной области зависят от ориентации.

5.4.2. Уменьшение размерности данных

Размерность приписывается количеству объектов, содержащихся в наборе данных, где каждый объект представляет собой измерение в пространстве.Таким образом, большое пространство функций свидетельствует о двух проблемах. Первый связан со стоимостью обработки данных, а второй — с точностью моделей классификации, созданных на этапе обучения. Кроме того, существует проблема проклятия размерности, которое может обеспечить высокий уровень ошибок в классификаторе [87]. В этом смысле процесс уменьшения размерности данных включает удаление нерелевантных функций для повышения точности моделей классификации. По этой причине Хусаинов и соавт.[18] подтверждают, что выбор характеристик более важен, чем выбор алгоритмов классификации, поскольку низкое качество функций может отрицательно повлиять на точность любой модели, созданной с помощью обычных алгоритмов машинного обучения. Литература о снижении размерности данных довольно обширна. [87], однако, в некоторых исследованиях такие методы использовались в контексте HAR на базе смартфонов. Тем не менее, можно выделить два типа методов, используемых в этом контексте. В первом рассматриваются методы, которые действуют после этапа извлечения признаков, а во втором — методы, действующие на этапе извлечения признаков.Первый тип характеризуется приемами выбора признаков. Эти наборы методов выбирают наиболее репрезентативные объекты из всех объектов, доступных в наборе данных. В контексте HAR можно упомянуть некоторые примеры, использованные в решениях, предложенных Хусаиновым и соавт. [18] и Хан (2011). Эти методы использовались на основе анализа получения информации от функций (метод информационного усиления) и того, как каждый из них соотносится друг с другом (метод выбора характеристик на основе корреляции). Оба метода анализируют влияние каждого признака на производительность моделей классификации. Признак, не имеющий информации или сильно коррелированный друг с другом, может быть исключен из набора данных.В то время как методы выбора признаков определяют подмножество признаков, которые лучше всего различают действия человека, методы, которые работают на этапе извлечения признаков, объединяют признаки, чтобы уменьшить размерность данных. Кроме того, новые признаки, которые имеют более низкую внутриклассовую дисперсию и более высокую межклассовую дисперсию, генерируются для увеличения разделимости действий перед загрузкой классификатора [88]. В этом контексте методы, наиболее часто используемые в контексте HAR, — это анализ главных компонентов (PCA), линейный дискриминантный анализ (LDA) и дискриминантный анализ ядра (KDA).Хан и др. [31] представляют результаты серии экспериментов, связанных с уменьшением размерности данных в контексте инерциальных датчиков. Результаты показывают, что методы, которые работают в процессе извлечения признаков, более эффективны по сравнению с методами выбора признаков. Среди них признак, созданный KDA, получил лучшие модели классификации. В другой статье Khan et al. [52] объединил KDA с несколькими наборами функций, включая временную и частотную области. Таким образом, комбинация характеристик KDA и временной области дает лучшие результаты в точности моделей классификации.

Недавно в контексте HAR стали применяться новые методы уменьшения размерности. Например, Hassan et al. (2017) используют метод Kernel PCA (KPCA) со статистическим ядром, улучшающим производительность PCA. Сиддики и др. (2014) используют нелинейный метод, называемый пошаговым линейным дискриминантным анализом (SWLDA), который выбирает дискриминантные признаки с использованием методов регрессии в сочетании со статистическим методом F-теста. Наконец, Гуо и Ван (2018) использовали модификацию метода LDA под названием Робастный линейный дискриминантный анализ (RLDA).

5.4.3. Извлечение признаков на основе глубокого обучения

Методы извлечения признаков, основанные на методах глубокого обучения, действуют иначе, чем обычные методы извлечения признаков. Основное различие между двумя подходами заключается в том, что алгоритмы глубокого обучения могут автоматически генерировать признаки в процессе обучения моделей классификации. Такие модели обучаются с использованием более сложных функций и, в некоторых случаях, относятся к неизвестным доменам. Кроме того, функции могут меняться от одной базы данных к другой, даже если пользователи выполняют одни и те же действия.Это связано с тем, что нейронные сети могут адаптироваться к распределению данных. По этой причине функции, извлеченные с помощью методов глубокого обучения, сгенерировали лучшие модели классификации в контексте HAR, поскольку, в отличие от традиционных методов, методы глубокого обучения способны разрабатывать важные и высокоуровневые функции, адаптированные к каждому сценарию и типу данных [19] . Чтобы лучше понять процесс извлечения признаков, основанный на глубоком обучении, важно знать базовую структуру алгоритмов глубокого обучения.Таким образом, методы глубокого обучения основаны на нейронных сетях с несколькими уровнями, которые зависят друг от друга [89]. Каждый уровень представляет собой уровень абстракции проблемы, т. Е. Чем больше количество уровней, тем больше деталей проблемы отображается в моделях классификации. Например, в контексте обработки изображения первый слой может содержать элементы, которые представляют текстуру изображения, а второй слой может содержать другие элементы, которые представляют линии и края изображения.Ту же аналогию можно провести в контексте HAR для смартфонов. Таким образом, первый слой может отображать интенсивность движений каждого вида деятельности, а второй слой может представлять корреляцию между движениями. Таким образом, каждый уровень глубокой нейронной сети может представлять набор функций, относящихся к уровню детализации данной проблемы. Существует несколько методов глубокого обучения, описанных в [89]. Однако в контексте HAR для смартфонов было идентифицировано только пять методов, из которых они: сеть с глубоким подключением (DFN), сверточная нейронная сеть (CNN), рекуррентная нейронная сеть (RNN), долговременная краткосрочная память (LSTM). , Составной автоэнкодер (SAE) и машина Больцмана с ограничениями (RBM).Если мы проанализируем только с точки зрения извлечения признаков, все эти методы похожи, с различиями в количестве слоев и способах соединения слоев друг с другом.

CNN представлена последовательными свертками и объединениями между слоями. Свертка — это математический инструмент, используемый для обработки матрицы с помощью другой матрицы ядра. Результатом является линейное преобразование всех элементов исходной матрицы. На практике это преобразование вызывает такие эффекты, как усиление краев изображения или типа движения при выполнении действия.

Роль объединения в этом контексте заключается в изменении размера матрицы таким образом, чтобы пространственный размер уменьшился, чтобы уменьшить количество параметров и операций в сети. На практике это означает, что матрица размером 5 × 5 может быть уменьшена до 2 × 2. В контексте CNN характеристики представлены нейронами последующих последовательных слоев, представленных свертками и объединениями. Обзор других методов проще и ограничен количеством нейронов и скрытыми слоями нейронных сетей.

С точки зрения ввода данных каждая координата представляет входной канал для нейронной сети. Таким образом, обработка выполняется последовательными одномерными свертками. В противном случае Wang et al. (2017) представили предварительную обработку данных, при которой трехмерный сигнал преобразуется в изображение, и, таким образом, обработка в нейронной сети осуществляется посредством двумерных сверток.

Метод DFN характеризуется более плотной традиционной искусственной нейронной сетью (ИНС), то есть DFN содержит много скрытых слоев (глубоких) в отличие от традиционной ИНС, которая имеет только несколько мелких слоев.Метод SAE характеризуется использованием набора автокодировщиков. Автоэнкодеры — это нейронные сети, в которых скрытые слои изучают функции неконтролируемым образом (предварительное обучение) в процессе кодирования и декодирования ввода данных. Метод RNN характеризуется повторяющейся нейронной сетью, которая использует временные зависимости между нейронами. Точно так же LSTM действует во временном контексте на основе блоков памяти, где при необходимости можно «забыть» или «обновить» некоторую информацию из скрытых слоев.Наконец, метод RBM характеризуется двусоставной нейронной сетью без направления и с нейронами слоев, полностью связанными друг с другом. Стек RBM называется сетью глубокого убеждения (DBN).

Кроме того, в некоторых работах используются комбинации глубоких моделей. Например, Ордонес и Рогген [90] и Яо и др. [91] представляют примеры того, как объединить CNN и RNN. Более подробную информацию о каждом из этих методов можно найти в [89]. Количество функций, генерируемых любым из упомянутых выше методов, зависит от определения гиперпараметров обучения нейронных сетей.Основными параметрами, используемыми в конфигурации нейронной сети, являются количество слоев, количество нейронов для каждого слоя, количество раз, скорость обучения, вес регуляризации и функция активации [60].

Хотя глубокие нейронные сети могут автоматически генерировать признаки, Hassan et al. (2017) проверили, как эти сети ведут себя с традиционными характеристиками временной и частотной областей. При этом эксперименты проводились с 561 признаком с использованием архитектуры метода DBN.Результаты показали лучшую точность по сравнению с традиционными методами со средней разницей около 2%. Кроме того, до того, как нацелиться на область HAR для глубокого обучения, Хан (2011) с помощью экспериментов понял, что скрытая нейронная сеть с несколькими скрытыми слоями может генерировать полезные функции, не прибегая к функциям временной и частотной области.

5.5. Обучение и классификация

После обработки данных на этапах сегментации и извлечения признаков, следующим шагом будет использование алгоритмов классификации, которые отвечают за создание моделей классификации для определения действий человека.В этом контексте алгоритмы классификации делятся на две группы. Первый касается обычных алгоритмов машинного обучения, а второй — алгоритмов глубокого обучения. Таким образом, модели вывода (или классификации) генерируются посредством процесса обучения алгоритмов классификации. Эти модели генерируются из набора обучающих данных, где образцы действий должны быть должным образом помечены действиями. Формально процесс обучения этих моделей определяется следующим образом [20]: если задана случайная величина X, принадлежащая n-мерной плоскости, эта переменная соответствует атрибутам или характеристикам, извлеченным из последовательностей событий датчиков.Таким образом, X = 〈x1, x2,…, xn〉, где x представляет признак, а n — количество признаков. Переменная X имеет связанную переменную y, которая представляет целевой атрибут или класс переменной X. Таким образом, y = 〈y1, y2,…, yn〉, где y представляет класс, а n — количество классов. Следовательно, набор обучающих L состоит из пар {(x1, y1), (x2, y2),…, (xn, yn)}, где (xn, yn) представляет собой экземпляр, образованный набором атрибутов xn и a класс yn. Классификационные модели подразделяются на следующие категории [22,92]:

Безличностные или общие: модели обучаются с использованием данных из одной группы пользователей и тестируются на другой группе, состоящей из разных пользователей.
Персональные или специальные: модели обучаются с использованием данных только одного пользователя и тестируются с одним и тем же пользователем.
Смешанный: модели обучаются с использованием всей базы данных без различия пользователей.

Кроме того, модели классификации могут быть сгенерированы на основе трех стратегий:

Перекрестная проверка: база данных случайным образом делится на 10 равных частей, где модели генерируются из 9 частей и тестируются с оставшейся частью.Это повторяется до тех пор, пока все части не будут использоваться индивидуально в качестве тренировки. Окончательная точность складывается из среднего значения 10 классификационных моделей, созданных за 10 тренировочных раундов.
Leave-one-subject-out: эта стратегия аналогична перекрестной проверке, но вместо случайного разделения на равные части данные разделяются пользователем. Данные каждого пользователя используются в качестве теста.
Leave-30% -out: Эта стратегия состоит из разделения данных на 70% для обучения и 30% для тестирования.

В целом предыдущие исследования были направлены на разработку безличных моделей с высокой степенью точности; однако создание распознавателей человеческой деятельности, учитывающих такие факторы, как возраст и здоровье пользователя, по-прежнему является проблемой. Одним из решений этой проблемы было бы создание моделей классификации для каждого профиля пользователя, например детей, взрослых, людей с затрудненным движением, среди прочих.

Мелкая машина алгоритмов обучения, обычно используемые для распознавания физической активности пользователей представлены наивного байесовского, опорных векторов (SVM), нейронные сети, KNN и алгоритмов семьи дерева решений, например.Эти алгоритмы используют временную и частотную области в процессе обучения моделей классификации. В таблице 9 представлен список статей, в которых используются эти методы. Эта статья не пытается предоставить теоретическую информацию о том, как работает каждый из этих алгоритмов, более подробную информацию о каждом из них можно найти в [20]. Аналогичным образом, алгоритмы глубокого обучения недавно стали использоваться для распознавания физической активности пользователей на смартфонах. В этом контексте наиболее широко используемые алгоритмы классификации — это сеть с глубоким подключением (DFN), сверточная нейронная сеть (CNN), рекуррентная нейронная сеть (RNN), долгосрочная краткосрочная память (LSTM), составной автоэнкодер и машина Больцмана (RBM). ) описанный в разделе 5.4.3. В таблице 10 представлен список статей, в которых используются эти методы. Эта статья не пытается предоставить теоретическую информацию о том, как работает каждый из этих алгоритмов, более подробную информацию о каждом из них можно найти в [64].

Основная причина использования методов глубокого обучения — успехи в области обработки изображений и естественного языка. С точки зрения HAR, эти алгоритмы создали хорошие модели классификации и в настоящее время считаются передовыми в области HAR.Поэтому в нашем обсуждении рассматриваются основные причины, которые привели к переходу от области HAR, основанной на смартфонах, к использованию методов глубокого обучения, а также преимущества и недостатки, отмеченные каждым подходом.

Показатели оценки

Эффективность конкретной модели классификации оценивается набором показателей, которые математически информируют о том, насколько надежна модель в процессе HAR. Ключевыми показателями оценки, обычно используемыми в литературе по HAR для смартфонов, являются [20]: точность, чувствительность, специфичность, прецизионность, отзыв и f-мера.

Точность — это наиболее распространенный показатель, используемый для оценки моделей классификации. В контексте HAR точность рассчитывается путем деления количества правильно классифицированных действий c и общего количества действий n. Формула точности показана в (9).

Точность дает общее представление о моделях классификации. Однако этот показатель рассматривает классы как одинаково важные в наборе данных. Это приводит к тому, что точность является неэффективным показателем в несбалансированных базах данных. Для решения этой проблемы существуют другие метрики, которые оценивают классы отдельно, например чувствительность и специфичность.Чувствительность анализирует истинно положительный (ложно отрицательный) показатель для каждого класса. Формула, представленная в (10), показывает, как рассчитывается чувствительность: где VP означает истинные положительные результаты, а FN означает ложноотрицательные результаты. Напротив, специфичность анализирует истинно отрицательный (ложноположительный) уровень для каждого класса. Формула, представленная в (11), показывает, как рассчитывается специфичность: где VN означает истинные отрицательные результаты, а FP означает ложные срабатывания. То же самое с метриками точности, отзыва и f-меры. Точность анализирует частоту совпадений от истинных положительных до ложноположительных, в то время как отзыв проверяет частоту от истинных положительных до ложноотрицательных.Формулы в (12) и (13) показывают, как рассчитать метрику точности и отзыва. Метрика f-мера имеет дело со счетом, полученным в результате комбинации значений точности и отзыва. Идея этой метрики состоит в том, чтобы предоставить общее значение, которое представляет эти две метрики. Формула (14) показывает, как рассчитывается f-мера:

f − measure = (1+ β) 2 ∗ revocacao ∗ Precisaoβ2 ∗ (revocacao + Precisao)

(12)

где β — весовой коэффициент, которому обычно присваивается значение 1. Ранее для измерения характеристик моделей HAR использовалась только точность.

6. Слияние данных

Этап слияния данных соответствует процессу интеграции нескольких данных и / или знаний, которые представляют реальный объект согласованным, точным и полезным способом [133]. Методы слияния данных используются для улучшения согласованности данных и помощи в извлечении все более полной информации, чтобы данные знания подкреплялись агрегацией данных из нескольких источников. Саеди [13] и Тсинганос и Скодрас [134] представляют три уровня, на которых данные Могут применяться техники слияния.Первый уровень возникает непосредственно в необработанных данных на этапе сегментации. Второй уровень происходит на этапе извлечения признаков путем объединения векторов признаков из нескольких источников. Наконец, третий уровень возникает на уровне принятия решений путем объединения результатов нескольких классификаторов. Внимательное изучение литературы по HAR для смартфонов показывает, что методы слияния данных чаще применяются в контексте второго и третьего уровня. С этой точки зрения Vaizman et al. [135] и Köping et al.[61] представляют три стратегии слияния данных в контексте HAR для смартфонов, включая только два последних уровня в этой работе, которые называются Early Fusion и Late Fusion.

Первая стратегия (Early Fusion) имеет дело с конкатенацией векторов признаков {Xa} s = 1N в одном векторе X размерности d = ∑s = 1Nds. Вторая стратегия (Позднее слияние) основана на позднем слиянии с использованием метода средней вероятности (LFA). LFA использует простую эвристику, основанную на средних вероятностях результатов нескольких ансамблей.LFA гарантирует одинаковый вес для каждого датчика в попытке устранить влияние нерелевантных датчиков. Третья стратегия основана на позднем слиянии с использованием метода выученных весов (LFL). LFL учитывает вес каждого датчика, чтобы принять окончательное решение, поскольку есть некоторые датчики, которые распознают одни действия лучше, чем другие.

Хотя Vaizman et al. [135] предложили стратегии, основанные на LFA и LFL, большая часть работы применяет первую стратегию, основанную на конкатенации функций.Таким образом, чтобы дополнить эту стратегию, некоторые решения используют алгоритмы уменьшения размерности, такие как PCA, LDA и KDA, чтобы помочь в процессе объединения данных. По сути, эти алгоритмы используются на заключительном этапе процесса объединения данных для улучшения границы принятия решений между классами, состоящими из набора связанных функций. Основные работы, в которых были разработаны решения с использованием слияния данных, представлены ниже.Shoaib et al. [57] разработали решение, используя данные от инерциальных датчиков (акселерометр, линейный акселерометр, гироскоп и магнитометр), расположенных в различных положениях тела пользователя.Решение применялось в трех сценариях. В первом сценарии оценивались модели классификации со смартфоном, расположенным только в одной позиции тела пользователя (талии). Во втором сценарии оценивались модели классификации со смартфоном, расположенным в других положениях тела, таких как рука, запястье и карман брюк. В третьем сценарии оценивались конкретные модели классификации одних и тех же пользователей. Guiry et al. [51] разработали решение для смартфонов и смарт-часов, использующее данные от акселерометра, гироскопа, магнитометра, света, давления и датчиков GPS.Этап слияния данных был разделен на 3 этапа. Первый связан с применением техники линейной интерполяции с целью синхронизации извлеченных данных с разными частотами, поскольку данные акселерометра, гироскопа, магнитометра и давления собирались с частотой 100 Гц, 27 Гц, 25 Гц. Гц и 5 Гц соответственно. Второй касается конкатенации векторов признаков всех источников данных. Наконец, третий касается применения метода PCA для уменьшения размерности данных.Хан и др. [31] представляют решение для смартфонов, использующее данные с датчиков акселерометра, давления и микрофона, расположенных в различных положениях тела пользователя. После процесса конкатенации признаков подсчитывается этап объединения данных с подробным анализом влияния методов уменьшения размерности PCA, LDA и KDA на точность моделей классификации. Анализ показал, что наилучшие результаты дает метод KDA с ядром RBF (Gaussian). Другие работы, такие как Vepakomma et al.[128] объединяют данные инерциальных датчиков с интеллектуальными датчиками окружающей среды. Вся цитированная выше работа была разработана с использованием обычных методов извлечения признаков. В контексте глубокого обучения в некоторых работах [118,136] данные с инерциального акселерометра и датчиков гироскопа объединены в самой архитектуре нейронной сети без какой-либо дополнительной предварительной обработки в отношении слияния данных. В аппаратном контексте методы слияния данных также реализуются в сами чувствительные элементы. Бэнкрофт и Лашапель [137], например, предложили решение слияния данных для нескольких микросхем IMU (инерциального измерительного устройства).Кроме того, современные смартфоны имеют чипы IMU со встроенными реализациями слияния данных. Таким образом, извлечение сигналов не требует какой-либо предварительной обработки, такой как ориентация, сила тяжести и линейное ускорение. На этом этапе можно напрямую рассчитать временные и частотные характеристики.

7. Энергоэффективность

Важным аспектом, который не рассматривался в предыдущих обзорах, является презентация исследований, связанных с разработкой решений, основанных на низком энергопотреблении мобильных устройств.В этом ракурсе мы представляем последние решения, основанные на анализе данных инерционных датчиков, связанные с экономией энергии аккумуляторов смартфонов.

Чрезмерное потребление энергии аккумуляторами смартфонов решениями HAR до сих пор считается одной из основных проблем, препятствующих массовому распространению приложений. Проблема связана с высокой нагрузкой на обработку данных, которая по-прежнему потребляет довольно много вычислительных ресурсов. Кроме того, сбор данных за счет постоянного использования датчиков также способствует высокому энергопотреблению.Для решения этих проблем в литературе представлены три стратегии, позволяющие минимизировать потребление энергии аккумуляторами смартфонов. Все они делают компромисс между потреблением энергии и точностью моделей классификации.

Первая стратегия связана с выбором и активацией датчиков по запросу, т.е. каждый датчик используется только тогда, когда данные необходимы для распознавания определенной активности [15,45,138]. С точки зрения инерциальных датчиков, интеллектуальное использование датчиков распространяется на выбор только нескольких координат осей x, y и z.Например, Viet et al. [139] используют только данные координат y и z. Вторая стратегия связана с использованием облегченных функций только для уменьшения нагрузки на обработку данных [139, 140, 141, 142]. Например, Хан и др. [2] пришли к выводу, что функции временной области имеют более низкие вычислительные затраты и потребляют меньше энергии по сравнению с функциями частотной области. Третья стратегия связана с динамическим регулированием частоты сбора данных инерциальными датчиками для различных видов деятельности. Чем выше частота сбора данных, тем больше энергии расходуют инерциальные датчики.Ян и др. [141] провели обширное исследование для каждого вида деятельности, где частота сбора данных варьировалась от 5 Гц до 100 Гц. Результаты показали, что частоты 5 Гц достаточно для представления статической активности, например, стоя и сидя. С другой стороны, более активные действия, такие как ходьба и бег, требуют данных, извлекаемых с более высокой частотой, и частоты 50 Гц достаточно для представления этих действий.

8. Обсуждение

Эти подходы в последние годы широко изучались в литературе.В этом смысле в этом разделе представлена сводка основных результатов, полученных в результате экспериментов, проведенных с различными базами данных. В контексте HAR для смартфонов в литературе представлены два типа баз данных, которые обычно используются в экспериментах для проверки правильности решений HAR. Первый тип баз данных — это базы данных, созданные самими авторами, а второй тип имеет дело с общедоступными базами данных. Ранние исследования смартфонов на основе HAR использовали в своих экспериментах собственные базы данных.Недостатком такого сценария является то, что, помимо сложности сбора данных авторами, сравнения между решениями были затруднены из-за невозможности воспроизвести эксперименты в одном и том же сценарии. Только после 2011 г., с публикацией общедоступной базы данных WISDM [49], сравнение нескольких решений HAR стало более возможным. С тех пор в литературе появилось несколько других общедоступных баз данных. В таблице 11 перечислены основные базы данных инерциальных датчиков, используемых в исследовательской работе.Важно отметить, что есть и другие базы данных, перечисленные в [19] и [143], но другие не часто используются или относятся к другим доменам, например, носимые датчики или датчики окружающей среды.

Основные результаты HAR-решений с точки зрения инерционных датчиков, встроенных в смартфоны, представлены ниже. Представленные ниже данные основаны на основных исследованиях, в которых проводились сравнительные эксперименты между различными методами и стратегиями, представленными в этом исследовании.

В общем, акселерометр является основным датчиком в процессе распознавания физической активности пользователей, за исключением некоторых изолированных действий, таких как подъем и спуск по лестнице, где преобладает гироскоп [57].
Данные, извлеченные из гироскопа, дополняют данные акселерометра, и оба генерируют лучшие модели классификации со средним увеличением точности на 2% [21,22,57]. Wang et al. [59] отметили, что такое слияние является наиболее точным для распознавания статической активности (например, стоя и сидя), чем для динамической активности (например, ходьбы и бега).
Данные акселерометра без информации о гравитации (линейный акселерометр) создают модели с меньшей точностью по сравнению с данными акселерометра с информацией о гравитации [58].
Датчик магнитометра, когда используется отдельно, генерирует модели классификации с низкой точностью по сравнению с датчиками акселерометра и гироскопа [57].
Идеальный размер для фиксированных временных окон варьируется от 2 до 5 с, учитывая частоту от 20 Гц до 50 Гц [21,53,58].
Поясный карман и карман брюк — лучшее место для распознавания простых физических действий, таких как ходьба и бег, поскольку движения человеческого тела происходят в этих областях [44].
Функции временной области, особенно среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение, среднеквадратическое значение, минимум, максимум, амплитуда и корреляция, позволяют создавать модели с более высокой точностью по сравнению с характеристиками частотной области.Кроме того, функции времени дешевле и потребляют меньше энергии батареи по сравнению с функциями частотной области [49].
Характеристики, полученные вейвлетами, лучше, чем функции, производные от БПФ [58].
Независимые признаки ориентации, полученные на основе величины, вертикальной и горизонтальной составляющих, недостаточно отражают физическую активность [58].
KDA — лучший метод уменьшения размерности по сравнению с PCA, LDA и традиционными методами выбора признаков [31].
Метод RNN рекомендуется для распознавания краткосрочных действий, а метод CNN — для распознавания повторяющихся и длительных действий [20]. Напротив, методы LSTM могут распознавать долгоживущие действия благодаря своей способности манипулировать несколькими блоками памяти [132].
Almaslukh et al. [60] предложили архитектуру, основанную на методе SAE, которая сгенерировала лучшую из известных до сих пор классификационных моделей с точностью 97,5%. Такая модель превзошла состояние традиционных методов, созданных линейной SVM One-Vs-One Multiclass [149] с 96.Точность 4%.

9. Выводы

В этой статье представлен обзор области HAR с упором на смартфоны с инерциальными датчиками. Сначала мы обсудили концепцию человеческой деятельности, а затем полную историю области HAR на основе смартфонов. В этой истории были описаны основные исторические ориентиры, отражающие эволюцию области HAR с течением времени. Цель истории состоит в том, чтобы помочь научному сообществу увидеть состояние дел в области HAR в контексте смартфонов и представить мотивацию для планирования и выполнения следующих шагов, которые помогут определить будущие этапы эволюции площадь.

Кроме того, в этой статье представлено подробное описание каждого шага методологии, обычно используемой для распознавания действий человека с помощью смартфонов, оснащенных инерциальными датчиками. В описаниях шагов представлены основные работы из литературы, а также советы по передовой практике. В частности, были выделены вопросы, связанные с функциями, используемыми в моделях классификации. С этой точки зрения мы представляем два подхода к извлечению признаков на основе способа извлечения признаков, то есть извлекаются ли они вручную или автоматически.

Такие подходы основаны на использовании алгоритмов поверхностного и глубокого машинного обучения. Кроме того, в этом документе были представлены некоторые темы, которые не были исчерпывающе освещены в основных исследованиях в данной области, такие как объединение данных, энергоэффективность и снижение размерности данных. Кроме того, мы рассмотрели ключевые результаты, присущие лучшим методам и реализации смартфонов на основе HAR с инерциальными датчиками.

Мы представили ряд проблем и будущих возможностей исследований в области HAR на базе смартфонов.Кроме того, мы представили список практических приложений, в которых решения HAR могут использоваться в реальных средах. Поэтому мы надеемся, что информация в этой статье поможет научному сообществу создать более надежные решения, которые могут все более и более эффективно распознавать физическую активность пользователей.

Характеристики деятельности человека: Общие характеристики деятельности

Психологическая характеристика деятельности | Диплом по психологии

Понятие деятельности в психологии

Психологические особенности деятельности

Психологическая структура деятельности

Виды деятельности

Деятельность, характеристика деятельности человека — Общая психология Библиотека русских учебников

51 Общее характеристика деятельности человека

§ 3. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ЧЕЛОВЕКА | 9 класс учебник «Человек и Общество»

Общая психологическая характеристика деятельности | Psylist.net

Похожие материалы в разделе Общая психология:

Общая психология — ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ: СТРУКТУРА, ВИДЫ, ХАРАКТЕРИСТИКИ

ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ: СТРУКТУРА, ВИДЫ, ХАРАКТЕРИСТИКИ

Деятельность как сущностная характеристика человеческого бытия

Page not found — ОХРАНА ТРУДА

Blog

Функции и модели для распознавания деятельности человека

Реферат

Ключевые слова

определите деятельность человека. Запишите три характеристики деятельности человека.

(PDF) О роли признаков в распознавании человеческой деятельности

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

Деятельность человека влияет на климатическую систему.

Обучение этому принципу поддерживается пятью ключевыми концепциями.

Что означает этот принцип?

Почему это важно?

Что затрудняет преподавание этого принципа?

Интегрирующие решения:

Как я могу использовать этот принцип в своем обучении?

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

Глава 1 ~ Экосистемы и человек — Наука об окружающей среде

Население

Ресурсы

Качество окружающей среды

Вопросы для обзора

Вопросы к обсуждению

Изучение проблем

| Бесплатный полнотекстовый | Распознавание деятельности человека с помощью инерциальных датчиков в смартфоне: обзор

1. Введение

2. Понимание человеческой деятельности

3.Метод исследования

4. Общая мотивация для области HAR на основе смартфонов

5. Процесс распознавания человеческой деятельности

5.1. Сбор данных

5.2. Сегментация

5.3. Что такое особенности?

5.3.1. Временная область

5.3.2. Частотная область

5.4. Извлечение признаков

5.4.1. Временная и частотная области

5.4.2. Уменьшение размерности данных

5.4.3. Извлечение признаков на основе глубокого обучения

5.5. Обучение и классификация

Показатели оценки

6. Слияние данных

7. Энергоэффективность

8. Обсуждение

9. Выводы

About the Author

admin

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики

Related Posts