25. nädala tähtsamad sündmused:
Kastist välja mõtlemine ja loovus käivad käsikäes ning on olulised oskused uute ideede ja lahenduste leidmiseks. Siin on mõned võtmetegurid, mis aitavad arendada kastist välja mõtlemist ja stimuleerida loovust:
Avatud meel: Oluline on omada avatud meelt uute ideede ja erinevate perspektiivide suhtes. Olles avatud erinevatele mõtetele ja ideedele, saad vabastada ennast piiravatest uskumustest ning avastada uusi võimalusi.
Riskivõtmine: Kastist välja mõtlemine nõuab julgust võtta riske ja astuda välja mugavustsoonist. Olla valmis katsetama uusi ideid, vaatenurki ja lähenemisviise, isegi kui need võivad tunduda alguses ebaharilikud või ebatavalised.
Küsimuste esitamine: Esita väljakutsuvaid küsimusi ja kahtlusta eeldusi. Küsi "Miks?" ja "Mis siis, kui...?" See aitab sul kahtluse alla seada olemasolevaid tõekspidamisi ning leida uusi võimalusi ja perspektiive.
Võrdlemine ja seoste loomine: Loo seoseid erinevate valdkondade, ideede ja kontseptsioonide vahel. Otsi inspiratsiooni teistest valdkondadest ning proovi rakendada neid uutes ja ootamatutes kontekstides.
Mängulisus: Ole mänguline ja avatud eksperimenteerimisele. Proovi erinevaid lähenemisviise ja tehnikaid ning ära karda eksida. Mängulisus aitab vabastada loovuse ja avada uksi uute ideede ja lahenduste leidmiseks.
Koostöö ja arvamuste mitmekesisus: Kaasa erinevaid perspektiive ja ideid. Koostöö erinevate inimestega, kellel on erinevad taustad ja kogemused, võib rikastada mõtlemist ning avada uusi vaatenurki ja ideid.
Harjutamine ja pidev areng: Loovus on oskus, mida saab arendada ja harjutada. Võta aega loovateks tegevusteks, nagu kirjutamine, joonistamine või probleemide lahendamine. Harjutamine aitab sul avastada oma loovust ning arendada kastist välja mõtlemise oskust.
Kastist välja mõtlemine ja loovus on protsessid, mis vajavad pühendumist ja harjutamist. Oluline on olla avatud uutele ideedele, julgeda riske võtta ning proovida erinevaid lähenemisviise.
Tehisintellekt (AI) koosneb mitmest erinevast komponendist, mis koos töötades võimaldavad arvutisüsteemidel mõista, õppida, teha otsuseid ja täita erinevaid ülesandeid. Lisaks masinõppele, närvivõrkudele ja keelemudelitele on veel mitmeid teisi olulisi tehisintellekti komponente, millest mõned on:
Andmed: Andmed on tehisintellekti jaoks äärmiselt olulised. Süsteemid õpivad ja arenevad andmete põhjal ning kasutavad neid treenimiseks, modelleerimiseks ja otsuste tegemiseks. Andmed võivad olla struktureeritud (nt tabelid) või mittetruktuursed (nt tekstid, pildid, helid) ning nende kvaliteet ja ulatus mõjutavad otseselt tehisintellekti tulemuslikkust.
Andmetöötlus ja andmeanalüüs: Andmetöötlus ja andmeanalüüs hõlmavad erinevaid tehnikaid ja algoritme andmete töötlemiseks, puhastamiseks, organiseerimiseks ja analüüsimiseks. Need protsessid aitavad muuta toormaterjali kasulikuks teabeallikaks, mis on masinõppe ja teiste tehisintellekti komponentide jaoks hõlpsasti kasutatav.
Loodusliku keele töötlemine (NLP): Loodusliku keele töötlemine on valdkond, mis keskendub arvutisüsteemide võimele mõista ja töödelda inimkeelt. NLP hõlmab keele struktuuri ja semantika analüüsimist, tekstianalüüsi, keeleteadmiste esitamist arvutile ja keele genereerimist. See on oluline komponent paljudes keeletehnoloogia rakendustes, sealhulgas keelemudelites.
Arvutinägemine: Arvutinägemine võimaldab arvutisüsteemidel mõista ja tõlgendada visuaalset teavet, nagu pildid ja videod. See hõlmab objektide ja mustrite tuvastamist, pilditöötlust, kujutiste segmenteerimist, tuvastamist ja kategooriatele omistamist. Arvutinägemist kasutatakse näiteks pildituvastuses, autonoomsetes sõidukites, meditsiinilises diagnoosimises jne.
Loominguline tehisintellekt: Loominguline tehisintellekt hõlmab süsteeme, mis suudavad tekitada originaalset ja loomingulist sisu, nagu muusika, kunst, kirjandus jne. See valdkond ühendab tehisintellekti võimeid loovuse ja väljendusoskusega ning püüab luua süsteeme, mis suudavad luua midagi uut ja unikaalset.
Need on vaid mõned näited tehisintellekti komponentidest. Tehisintellekt on lai valdkond, kus erinevad komponendid ja tehnikad võivad omavahel kombineerida ja täiendada, et luua võimekaid arvutisüsteeme erinevate ülesannete täitmiseks.
Masinõpe, närvivõrgud ja keelemudelid on omavahel seotud valdkonnad, mis sageli kombineeritakse keeletehnoloogia rakendustes, eriti looduskeele töötlemisel ja keele genereerimisel. Siin on, kuidas need kolm kontseptsiooni võivad omavahel seotud olla:
Masinõpe: Masinõpe on tehisintellekti haru, mis hõlmab arvutisüsteemide võimet õppida ja areneda kogemuste kaudu, ilma otsese programmeerimiseta. Masinõpe võimaldab süsteemidel õppida andmete põhjal, leida mustreid, teha ennustusi ja teha otsuseid. Keeletehnoloogia valdkonnas kasutatakse masinõpet sõnavara ja grammatika analüüsimiseks, keelemodelleerimiseks ning tekstide ja dokumentide klassifitseerimiseks.
Närvivõrgud: Närvivõrgud on tehislikud võrgustikud, mis matkivad inimese aju närvisüsteemi. Need on üks levinumaid tehisintellekti algoritme, mis suudavad õppida ja tuvastada mustreid andmetes. Närvivõrgud koosnevad arvutuslikest üksustest, mida nimetatakse kunstlikeks neuroniteks, mis on ühendatud erinevate kihtide ja kaaludega. Keelemudelites kasutatakse sageli rekurrentseid närvivõrke (RNN) või tehtepõhiseid närvivõrke (LSTM), et analüüsida keelestruktuuri ja konteksti ning ennustada sõnu ja lauseid.
Keelemudelid: Keelemudelid on arvutuslikud süsteemid või algoritmid, mis on treenitud keele mõistmiseks ja genereerimiseks. Keelemudelid kasutavad masinõppe tehnikaid ja sageli närvivõrke, et õppida keelestruktuuri, sõnavara ja konteksti. Need võivad olla tundlikud eelneva konteksti suhtes ning võimelised prognoosima sõna või lause jätku, pidades silmas eelnevat teksti. Keelemudelid võivad olla kasutusel masintõlkes, tekstigeneratsioonis, automaatse tekstianalüüsi ja paljudes teistes keeletehnoloogia rakendustes.
24. nädala tähtsamad sündmused:
23. nädala tähtsamad sündmused:
OSINT (Open Source Intelligence) mängib olulist rolli poliitika ja poliitiliste protsesside mõistmisel ning jälgimisel. Siin on mõned peamised OSINT-i kasutusvaldkonnad selles kontekstis:
Poliitilise teabe kogumine: OSINT võimaldab poliitikauuringute ja analüüsi spetsialistidel koguda teavet erinevate poliitiliste küsimuste kohta. Nad saavad kasutada OSINT-i, et jälgida ja analüüsida poliitilisi arutelusid, avalikke seisukohti, valitsusasutuste tegevust, poliitikute avaldusi ja muud seotud teavet. See aitab neil saada ülevaadet poliitilisest maastikust, poliitikate kujundamisest ning mõista erinevate huvigruppide seisukohti.
Valimiste jälgimine: OSINT võimaldab poliitilistel jälgijatel jälgida ja analüüsida valimisprotsesse ning poliitilist konkurentsi. Nad saavad kasutada OSINT-i, et koguda teavet erinevate poliitiliste kampaaniate kohta, jälgida valimisdebatte, hinnata avalikku arvamust, jälgida valimistulemusi ja muud seotud teavet. See aitab neil jälgida demokraatlikke protsesse, hinnata valimiste usaldusväärsust ning mõista poliitilise konkurentsi dünaamikat.
Poliitiliste sündmuste analüüs: OSINT võimaldab poliitikaeksperdidel ja analüütikutel koguda teavet ja analüüsida poliitilisi sündmusi ning nende mõjusid. Nad saavad kasutada OSINT-i, et koguda teavet poliitiliste kriiside, konfliktide, poliitiliste liikumiste ja muude oluliste sündmuste kohta. See võimaldab neil analüüsida poliitilisi protsesse, hinnata poliitiliste otsuste tagajärgi ning prognoosida tulevasi arenguid.
Avaliku arvamuse jälgimine: OSINT võimaldab poliitikauuringute spetsialistidel jälgida avalikku arvamust erinevate poliitiliste küsimuste kohta. Nad saavad kasutada OSINT-i, et koguda teavet sotsiaalmeedia arutelude, uudiste, blogide, foorumite ja muude kanalite kohta. See võimaldab neil jälgida, mõista ja analüüsida avalikke seisukohti, meeleolusid ning hinnata poliitilise tegevuse mõju ühiskonnale.
Need on vaid mõned näited OSINT-i kasutusvaldkondadest poliitika ja poliitiliste protsesside mõistmisel. OSINT-i abil saavad poliitikaeksperdid, analüütikud ja uurijad koguda mitmekülgset teavet, mis aitab neil paremini mõista poliitilist maastikku, prognoosida arenguid ning teha informeeritud otsuseid poliitikate ja strateegiate osas.
Algoritm ProbleemiLahendamine:
Sisend: probleem
Väljund: lahendus
ProbleemTuvastamine(probleem)
TeabeKogumine(probleem)
ProbleemiAnalüüs(probleem)
LahendusteGenereerimine(probleem)
LahendusteHindamine(probleem)
LahenduseValimine(probleem)
LahenduseRakendamine(probleem)
Tagasta lahendus
Lõpp
Funktsioon ProbleemTuvastamine(probleem):
// Määratle probleem ja selle ulatus
// Võimalikud sammud probleemi tuvastamiseks
Lõpp
Funktsioon TeabeKogumine(probleem):
// Kogu vajalik teave probleemi kohta
// Tehke uurimistööd, küsige arvamusi, koguge andmeid jne.
Lõpp
Funktsioon ProbleemiAnalüüs(probleem):
// Analüüsige probleemi põhjuseid ja tagajärgi
// Jagage probleem väiksemateks osadeks või alaprobleemideks
Lõpp
Funktsioon LahendusteGenereerimine(probleem):
// Mõelge välja mitu võimalikku lahendust
// Ole loominguline ja avatud erinevatele ideedele
Lõpp
Funktsioon LahendusteHindamine(probleem):
// Hindake iga lahenduse eeliseid, puudusi ja mõju
// Kaaluge teostatavust, ressursse ja riske
Lõpp
Funktsioon LahenduseValimine(probleem):
// Valige parim lahendus pärast hindamist
// Arvestage olulisi tegureid ja eesmärke
Lõpp
Funktsioon LahenduseRakendamine(probleem):
// Pane valitud lahendus ellu
// Looge tegevuskava ja seadke selged eesmärgid
Lõpp
// Rakendus
Probleem = "Minu probleem"
Lahendus = ProbleemiLahendamine(Probleem)
Väljasta Lahendus
Probleemide lahendamise oskus hõlmab mitmeid olulisi samme ja lähenemisviise. Siin on mõned põhielemendid, mis aitavad probleeme tõhusalt lahendada.
Probleemi määratlemine: Oluline on selgelt mõista, mis probleem täpselt seisneb. Selleks tuleb probleem üksikasjalikult kirjeldada, sümptomeid analüüsida ja tuvastada peamised probleemi põhjused.
Teabe kogumine: Probleemi lahendamiseks on vaja piisavalt teavet. Koguge andmeid, uurige tausta, rääkige asjaosalistega ja saage aru probleemi kontekstist.
Alternatiivsete lahenduste väljatöötamine: Genereerige mitu erinevat võimalikku lahendust, mis võiksid probleemi lahendada. Kreatiivsus ja paindlikkus on selles etapis olulised.
Lahenduste hindamine: Analüüsige igat alternatiivset lahendust, hinnates nende eeliseid, puudusi, teostatavust ja tulemusi. Kaaluge võimalikke riske ja tagajärgi.
Lahenduse valimine: Pärast lahenduste hindamist valige kõige sobivam ja tõhusam lahendus. Arvestage ressursse, aega, teostatavust ja muid olulisi tegureid.
Lahenduse rakendamine: Pane valitud lahendus ellu. Määratlege tegevuskava, seadke eesmärgid, jaotage vastutus ja jälgige protsessi. Vajadusel teostage kohandusi ja korrigeerige plaani.
Järeltegevus: Pärast lahenduse rakendamist hinnake tulemusi ja tagasisidet. Kui lahendus ei osutu oodatust efektiivseks, kaaluge alternatiivseid lähenemisviise ja parandusi.
Probleemide lahendamise oskus on pidev protsess, mis nõuab analüütilist mõtlemist, loovust, otsustusvõimet ja paindlikkust. See võib olla oluline nii isiklikus elus kui ka töökeskkonnas, aidates saavutada paremaid tulemusi ja leida uuenduslikke lähenemisviise probleemide lahendamiseks.
BNS uudis (2871 tähemärki)
Riigikohtus prokuratuuri võitnud endise politseijuhi Ain Seppiku sõnul tundub talle, et politseil kipub praegu kohati adrenaliini üle jääma ja tehakse neid asju, mida ei ole tarvis teha.
Seppik nimetas politseinike poolt tema kinnipidamist mullu 4. jaanuaril ja käeraudade kasutamist alandavaks ning piinavaks viisiks. „Mulle tundub, et see on tänapäeva politseitaktika küsimus. 1990-ndatel, kui ma olin politseijuht, oli reaalne oht ja reaalne kurjategijategega tegelemine, kuid nüüd tundub, et kohati jääb adrenaliini üle ja tehakse selliseid asju, mida teha ei ole vaja ja nagu kohus arvab, on koguni ebaseaduslik,” ütles Seppik BNS-ile. „Kui teiega on käitutud ebaõiglaselt või ebaseaduslikult, siis kaevake, kusagil tuleb ikka mõistus ja õiglus vastu. Õiglus ei ole riigist veel päris kadunud, ei maksa kaotada lootust, kui muidugi närvid vastu kaovad,” lisas Seppik.
Ta ei soovitanud temaga sarnast juhtumit mitte kellegil läbi teha, ka mitte vaenlasel. „Tegemist oli väga ootamatu riigi reaktsiooniga. Nagu näha riigikohtu määrusest, oli riigiprokuratuuril asja kohta oma arvamus,” lausus Seppik. „Nad on seda nii enne kui pärast minu juhtumit ohtralt kasutanud,” kritsiseeris Seppik politseid. Ta tõi näiteks enda vanuse eaka tuntud inimesest sõbra, kes pisteti kambrisse. „Järgmisel päeval isegi ei küsitud, kas tahate veel midagi öelda. Öeldi lihtsalt, kasige koju,” meenutas Seppik sarnast juhtumit.
Ain Seppik loodab siiski, et pärast temaga juhtunut hakatakse rohkem põhiseadust järgima. „Loodan, et justiitsministeerium ja riigi peaprokurör mõtlevad selle asja üle järele,” märkis Seppik. Ta juhtis tähelepanu, et korrakaitseseaduse järgi peab käeraudade puhul igale juhtumile eelnema analüüs, kas neid on vaja kasutada. „Igal juhul tuleb hoiduda nende kasutamisest. Ma ei räägi situatsioonist, kui keegi peksab, märatseb või läheb politseinikule kallale, see on hoopis teine asi. Ent minu iga ja iseloomu arvestades ei olnud ju midagi sellist, seetõttu oli see algusest peale ebaseaduslik,” rääkis Seppik.
Mis puudutab Seppiku kasuks välja mõistetud 303 eurot, siis selle kohta ütles Seppik, et seal ei ole kohtul palju ruumi otsustamiseks. „On ette nähtud, kuidas seda arvutatakse. Me üldse summat ei küsinud, vaid jätsime selle kohtu otsustada,” lausus Seppik.
Riigikohus leidis reedel avaldatud määruses, et Ain Seppiku kuriteos kahtlustatavana kinnipidamine mullu 4. jaanuaril ja sel ajal käeraudade kasutamine oli ebaseaduslik ning mõistis Seppiku kasuks hüvitisena välja 303 eurot.
Keskkriminaalpolitsei pidas Ain Seppiku ja veel kolm meest kinni möödunud aasta 4. jaanuaril kahtlustatuna altkäemaksu andmises pankrotihaldurile. Seppik peeti kinni kell 11.40 ja vabastati järgmisel päeval kell 12.50, kusjuures 25 minuti jooksul kasutati tema peal ka käeraudu.
Riigiprokuratuur põhjendas Seppiku kinnipidamist rohkem kui ööpäevaks digitaalsete tõendite kõrvaldamise ohuga ja vajadusega ta kahtlustatavana üle kuulata.
Seppiku kaitsjad esitasid hiljem taotluse süüteomenetlusega tekitatud kahju hüvitamiseks. Nad väitsid, et Seppiku kinnipidamine, käeraudade kasutamine ja kriminaalasja kohta meedias info avaldamine oli õigusvastane. Riigiprokuratuur ja maakohus jätsid kaitsjate taotluse täielikult rahuldamata, kuid ringkonnakohtu hinnangul olid põhjendatud etteheited käeraudade kasutamisele.
Uudis ChatGPT koostatud teesidena (886 tähemärki)
22. nädala tähtsamad sündmused:
Jah, olen nõus, et arengu alus on mõõtmine ehk tagasiside. Mõõtmine võimaldab meil hinnata ja jälgida oma progressi ning saada selget tagasisidet selle kohta, kuidas meie tegevused ja pingutused mõjutavad soovitud eesmärkide saavutamist. See aitab meil mõista, mis toimib hästi ja mida saaksime veel paremini teha. Tagasiside aitab meil tuvastada tugevaid külgi, avastada valdkondi, kus on vaja veel tööd teha, ning teha vajalikke kohandusi ja parandusi.
Mõõtmine ja tagasiside on olulised nii isiklikus arengus kui ka organisatsioonilises kontekstis. Isiklikul tasandil võime seada eesmärke ja mõõta oma edusamme nende saavutamisel. Tagasiside aitab meil näha, kas meie pingutused on andnud soovitud tulemusi ja annab meile võimaluse oma tegevust kohandada, et saavutada paremaid tulemusi.
Organisatsioonilisel tasandil on mõõtmine ja tagasiside olulised, et hinnata organisatsiooni tulemuslikkust, jälgida eesmärkide täitmist ja teha strateegilisi otsuseid. Mõõdikute ja tagasiside abil saavad organisatsioonid hinnata oma protsesse, toodete või teenuste kvaliteeti ning klientide rahulolu. See aitab neil leida võimalusi efektiivsuse parandamiseks, probleemide lahendamiseks ja paremate tulemuste saavutamiseks.
Seega, mõõtmine ja tagasiside on olulised vahendid, mis võimaldavad meil jälgida ja hinnata meie arengut ning võtta vajalikke samme edasiminekuks.
Kuidas käib teksti jaotamine teesideks?
Siin on 10 kuulsat Bütsantsi diplomaatia trikki:
Kahekordne mäng: Osapoolte vastuoluliste lubaduste andmine ja manipuleerimine erinevate jõudude vahel.
Salakirjad ja kodeeritud sõnumid: Kasutati kodeeritud sõnumeid ja salakirju, et vältida informatsiooni lekkimist ja saladuste paljastamist.
Valeinfo levitamine: Teadlikult levitati valeandmeid ja kuulujutte, et eksitada teisi jõude.
Sõjalise jõu demonstreerimine: Saadeti suuri sõjalaevu või sõjaväge teiste riikide piiridele, et näidata jõudu ja hirmutada vastaseid.
Abieluliitude sõlmimine: Sõlmiti sobivaid abieluliite teiste riikidega, et luua poliitilisi sidemeid ja alliansse.
Sisemine rahutus tekitamine: Bütsantsi diplomaadid püüdsid tekitada rahutust vastase riigi sees, toetades vastupanuliikumisi või õhutades konflikte.
Maade ja territooriumide vahetamine: Sõlmiti kokkuleppeid maade ja territooriumide vahetamiseks, et rahuldada erinevate riikide territoriaalseid nõudmisi.
Meelitamine ja altkäemaks: Kasutati meelitamist ja altkäemakse, et saavutada soodsaid tingimusi või leevendada pinget teiste riikidega.
Eksitavad rahulepingud: Sõlmiti rahuleppeid, mis sisaldasid varjatud tingimusi või ebamäärast sõnastust, et võimaldada Bütsantsil tulevikus oma huve paremini kaitsta.
Religioosne manipulatsioon: Kasutati religioosseid tegureid diplomaatilises protsessis, näiteks õigustades poliitilisi otsuseid või kasutades usulisi sümboleid, et saavutada soovitud tulemusi.
Need trikid kajastavad Bütsantsi diplomaatia mitmekülgsust ja kavalust, mida nad kasutasid poliitiliste eesmärkide saavutamiseks ja oma mõjujõu säilitamiseks.
Telefonifoobia on ärevushäire, mille puhul inimesel tekib tugev hirm või ärevus telefonikõnede tegemise või vastuvõtmise suhtes. See võib hõlmata erinevaid sümptomeid ja reaktsioone, mis võivad takistada inimesel normaalset suhtlemist telefoni teel.
Telefonifoobia võib avalduda erineval viisil. Mõned levinumad sümptomid ja tunnused hõlmavad järgmist:
Hirm telefonikõnesid tegema või vastu võtma: Inimene võib tunda tugevat hirmu või ärevust telefonikõnede alustamise või vastuvõtmise ees. Neil võib olla hirm eksida sõnade või tekitada ebamugavustunde teisele poolele.
Ärevus ja paanikahood: Telefonikõnedega seotud ärevus võib põhjustada paanikahoo sümptomeid, nagu südamepekslemine, higistamine, hingamisraskused, iiveldus või peapööritus.
Vältimiskäitumine: Telefonifoobiaga inimesed võivad püüda vältida telefonikõnesid või leida vabandusi, et mitte vastata telefonile. Nad võivad tunda suurt ebamugavust või ärevust, kui neil on vaja telefoni kasutada.
Sotsiaalne isolatsioon: Hirm telefonikõnede ees võib piirata inimese suhtlemist teistega, eriti juhul, kui telefon on oluline suhtlusvahend. See võib kaasa tuua sotsiaalset isolatsiooni ja raskusi olulise teabe edastamisel või vajalike ülesannete täitmisel.
Telefonifoobia võib olla seotud erinevate teguritega, sealhulgas sotsiaalse ärevushäirega, hirmuga suhtlemise ees või varasemate negatiivsete kogemustega telefonikõnedega. Mõnel juhul võib see olla osa laiemast suhtlemisärevusest.
Kui telefonifoobia põhjustab olulisi raskusi igapäevaelus või suhtlemises, võib olla kasulik otsida professionaalset abi, näiteks psühholoogi või terapeudi tuge. Ravi võib hõlmata erinevaid meetodeid, sealhulgas teraapiat, ärevuse juhtimise tehnikaid ja järkjärgulist tundlikkuse vähendamist telefonikõnede suhtes.
Näiteid:
