Потеря перчатки какая примета


Почему терять перчатки интересная примета? Левая или правая

Суеверия и приметы о потере аксессуаров гардероба подмечались нашими предками веками. Одни из них сулили хорошие события, а другие – беды и болезни. Считается, что терять перчатки – примета нехорошая. Она предвещает материальные убытки, ссоры в семье, предательство близких людей. Но чтобы правильно истолковать примету, нужно учесть немало нюансов – место пропажи, время суток, дату.

Общее значение

Если вам нужна помощь слепой ясновидящей бабы Нины Напишите нам на Вайбер или Ватсапп +79602013094

Перчатки – предмет гардероба, постоянно контактирующий с руками. Они несут в себе энергетику хозяина. Поэтому их нередко используют в магии при наведении порчи, снятии сглаза.

С точки зрения предметной магии, потерять перчатки – примета очень плохая. Она означает, что обладатель вещи лишается контроля над одной или сразу несколькими сферами жизни. В зависимости от сопутствующих обстоятельств, утрата личных вещей сулит:

  • неудачу в личной жизни;
  • проблемы на работе;
  • болезни близких.

Адепты эзотерики предупреждают, что нельзя дарить предметы гардероба. Но если знакомый все-таки преподносит подарок, заплатите за него несколькими монетами или мелкой купюрой.

Потерялась перчатка – что это означает

Народные приметы основаны на многовековых наблюдениях предков. Чтобы правильно их истолковать, нужно обращать внимание на детали. Хуже всего обстоит дело с потерей обеих перчаток. Если же теряется только одна, то это предвещает неудачу только в одной из сфер жизни.

Левая перчатка

Левая часть тела тесно связана с сердечными делами. Если теряется левая перчатка, это сулит проблемы в личной жизни. Толкование приметы зависит от пола и социального статуса.

Что сулит пропажа аксессуара для:

  • незамужней девушки – разочарование в избраннике, предательство, скорое расставание с возлюбленным;
  • неженатого мужчины – проблемы в личной жизни, ссоры со второй половинкой, приближающееся расставание;
  • супруги – склоки и ссоры с мужем, супружескую измену, проблемы в интимной сфере;
  • супруга – сильную обиду на жену, отсутствие взаимопонимания, нежелание налаживать отношения.

Потеря предметов гардероба всегда предвещает лишения, огорчения или черную полосу в жизни. Но приметы их не провоцируют, а только предупреждают о возможных событиях.

Правая перчатка

У большинства людей правая рука ведущая. Если человек теряет именно правую перчатку, это говорит о проблемах:

  • со здоровьем – не исключены серьезные заболевания у домочадцев – супруга, детей или родителей.
  • на работе – возможны споры с начальством, понижение в должности, ухудшение взаимоотношений с коллегами, задержка зарплаты;
  • в финансах – грядут серьезные непредвиденные расходы, связанные с лечением близких, ремонтом авто после ДТП, кражей имущества и т.д.

Но не всегда потеря предметов гардероба сулит только неудачу. Если перчатка теряется на Рождество или Пасху, это означает, что черная полоса в жизни скоро закончится.

Обе перчатки

Потерять обе перчатки – примета очень плохая, которая предвещает крах надежд, расторжение брака, серьезные заболевания. Вскоре на человека обрушатся несчастья, которая могут стать причиной депрессии или апатии. Если теряются личные вещи, это предвещает:

  • разочарование в любви;
  • увольнение с работы;
  • ухудшение материального положения;
  • напряженные отношения с близкими;
  • супружескую измену;
  • смерть родителя;
  • заболевания у ребенка;
  • ссоры с коллегами по работе.

Но если аксессуар гардероба пропадает перед первым свиданием, это сулит хорошие перспективы. С высокой вероятностью отношения сложатся и перерастут в настоящее чистое чувство.

Дополнительные детали

Потеря перчаток – примета не всегда плохая, ведь ее толкование зависит от многих обстоятельств:

  • Времени суток. Если предметы гардероба теряются в первой половине дня, пропажа не сулит никаких проблем. Хуже обстоит дело в случаях, когда перчатки пропадают в вечерние часы.
  • Даты. Когда вещи теряются на Новый Год или Рождество, стоит готовиться только к приятным вестям. Потеря аксессуаров гардероба на православные праздники не предвещает неприятностей.
  • Места. Если личные вещи забываются в ЗАГСе, супруги будут часто ссориться, а если на поминках – кто-то из близких скоро заболеет.

По поверьям, потеря аксессуаров перед важной встречей сулит успехи в делах, удачное заключение контракта, повышение в должности. Но если событие происходит на закате солнца, ожидания от переговоров не оправдаются.

Личные вещи нашлись – что это означает

Нахождение пропажи – к позитивным изменениям в жизни. Если вы находите свои перчатки, это предвещает:

  • серьезную покупку – жилья, машины, дачи или дорогой техники;
  • успехи на работе – повышение зарплаты, продвижение по карьерной лестнице, налаживание взаимоотношений с коллегами;
  • улучшение материального положения – наследство, крупный денежный подарок, выигрыш в лотерею;
  • налаживание личной жизни – вступление в брак, взаимопонимание с супругом, улучшения в интимной жизни.

Что сулит нахождение чужих перчаток:

  • детских – мелкие неурядицы в семье, выговор от начальства;
  • старых – материальные трудности, большие расходы;
  • новых – приятные сюрпризы или известия от близких;
  • красных – неприятный разговор с другом или супругом.

Если предметы гардероба обнаруживаются рядом с домом, это означает скорый отъезд из дома кого-то из домочадцев. Поезда может быть связана с поступлением на военную службу, учебой, переходом на другую работу.

Что сделать, чтобы примета не сбылась

Суеверные люди боятся предсказаний и это не беспочвенно, ведь предсказанные приметами события имеют свойство сбываться. Но существует несколько способов их нейтрализации:

  • Сожгите предсказание. Напишите значение приметы на бумаге и спалите ее. Лучше всего брать пламя от освященной восковой свечи, а не от зажигалки.
  • Воспользуйтесь антиприметой. Рассыпьте соль перед входной дверью и прочитайте любую христианскую молитву или скажите «мне всегда везет, а беда на порог не идет».

Пропажа перчаток в большинстве случаев предвещает плохие события. Но если вы правильно ее истолковали и воспользовались антиприметой, то всегда сможете отвернуть беду.

Задайте ваш вопрос внучке Анне здесь

Интуитивное руководство по пониманию эмбедирования перчаток | автор: Sohan Ganegedara

GloVe означает «Глобальные векторы». И, как упоминалось ранее, GloVe собирает как глобальную, так и локальную статистику корпуса, чтобы создавать векторы слов. Но нужна ли нам и глобальная, и локальная статистика?

Оказывается, у каждого типа статистики есть свои преимущества. Например, Word2vec, который собирает локальную статистику, очень хорошо справляется с задачами по аналогии. Однако такой метод, как LSA, который использует только глобальную статистику, плохо справляется с задачами аналогии.Однако, поскольку метод Word2vec имеет определенные ограничения (например, то, что мы обсуждали выше) из-за использования только локальной статистики.

Метод GloVe основан на важной идее

Вы можете вывести семантические отношения между словами из матрицы совместной встречаемости.

Учитывая корпус, содержащий V слов, матрица совместной встречаемости X будет матрицей V x V , где i -я строка и j -й столбец X , X_ij обозначает, сколько раз слово i совпало со словом j .Пример матрицы совместной встречаемости может выглядеть следующим образом.

Матрица совместной встречаемости предложения «кошка сидела на циновке» с размером окна 1. Как вы, наверное, заметили, это симметричная матрица.

Как получить из этого метрику, измеряющую семантическое сходство между словами? Для этого вам нужно будет сразу три слова. Позвольте мне конкретно изложить это заявление.

Поведение P_ik / P_jk для различных слов (Источник [1])

Рассмотрим объект

P_ik / P_jk , где P_ik = X_ik / X_i

Здесь P_ik обозначает вероятность слова i и k вместе, которое вычисляется путем деления количества раз, когда i и k появлялись вместе ( X_ik ) на общее количество раз слово i появилось в корпусе ( X_i ).

Вы можете видеть, что данные два слова, т.е. ice и steam , если третье слово k (также называемое «пробным словом»),

  • очень похоже на лед. но не имеет отношения к пару (например, k = твердый), P_ik / P_jk будет очень высоким (> 1),
  • очень похож на пар, но не имеет отношения к льду (например, k = газ), P_ik / P_jk будет очень маленьким (<1),
  • связано или не связано ни с одним словом, тогда P_ik / P_jk будет близко к 1

Итак, если мы можем найти способ включить P_ik / P_jk для вычисления векторов слов, мы достигнем цели использования глобальной статистики при изучении векторов слов.

Если до сих пор вам понравилось, пристегнитесь. Скоро станет грубо! Не очень очевидно, как мы можем прийти к алгоритму вектора слов, потому что,

  • У нас нет уравнения, например F (i, j, k) = P_ik / P_jk , но просто выражение.
  • Словарные векторы являются векторами высокой размерности, однако P_ik / P_jk является скаляром. Так что есть несоответствие размеров.
  • Участвуют три организации ( i, j и k ).Но вычисление функции потерь с тремя элементами может стать непростым делом, и его необходимо сократить до двух.

Ответы на эти три вопроса - главный вклад GloVe. Теперь давайте рассмотрим GloVe шаг за шагом и посмотрим, как ответы на эти три вопроса дают нам алгоритм вектора слов.

Я использую следующие обозначения, которые немного отличаются от бумажных из-за трудностей при отображении латекса на Medium.

  • w , u - Два отдельных слоя встраивания
  • w * - Транспонирование w
  • X - матрица совместного вхождения
  • bw и bu - предубеждения w и u соответственно

Ответить на первый вопрос несложно.Просто предположите это. Предположим, что существует функция F, которая принимает векторы слов i , j и k , которая выводит интересующее нас соотношение.

F (w_i, w_j, u_k) = P_ik / P_jk

К этому моменту вам должно быть немного любопытно, потому что мы видим, как воспроизводятся два слоя встраивания ( w и u ). Так почему два? В документе говорится, что часто оба этих уровня будут работать одинаково и будут отличаться только разной случайной инициализацией.Однако наличие двух слоев помогает модели уменьшить переоснащение .

Теперь вернемся к функции. Векторы слов - это линейные системы. Например, вы можете выполнять арифметические операции в области встраивания, например

w_ {король} - w_ {мужчина} + w_ {женщина} = w_ {королева}

Следовательно, давайте изменим приведенное выше уравнение на следующее:

F (w_i - w_j, u_k) = P_ik / P_jk

Почему здесь подходит w_i - w_j ? Фактически, вы можете получить хорошие свойства, которые вы наблюдаете около P_ik / P_jk в пространстве для встраивания.Позвольте мне уточнить.

Поведение векторных расстояний до пробного слова по отношению к w_i - w_j

Итак, вы можете увидеть, как изменяется расстояние (пунктирная линия) при рассмотрении разных слов. И расстояние между двумя заданными словами i и k , коррелированное с обратной величиной P_ {ik} . А почему так? Это потому, что мы всегда вычисляли расстояния относительно вектора слов w_i - w_j (то есть красной линии).Так что неплохо было бы начать с w_i - w_j.

Решив одну проблему, мы переходим к следующей. Как сделать LHS скаляром? На это есть довольно прямой ответ. То есть ввести транспонирование и скалярное произведение между двумя объектами следующим образом.

F ((w_i - w_j) *. U_k) = P_ik / P_jk или,

Если принять вектор слов как матрицу Dx1 , (w_i - w_j) * будет 1xD , что дает скаляр при умножении на u_k .

Далее, если мы предположим, что F имеет определенное свойство (например, гомоморфизм между аддитивной группой и мультипликативной группой), которое дает,

F (w_i * u_k - w_j * u_k) = F (w_i * u_k) / F (w_j * u_k) = P_ik / P_jk

Другими словами, этот конкретный гомоморфизм гарантирует, что вычитание F (AB) также может быть представлено как деление F (A) / F (B) и получим тот же результат. Следовательно,

F (w_i * u_k) / F (w_j * u_k) = P_ik / P_jk

и

F (w_i * u_k) = P_ik

Хорошо, я был подлый.Просто потому, что F (A) / F (B) = G (A) / G (B), вы не можете сказать F (A) = G (A). Поскольку F (A) / F (B) = 2F (A) / 2F (B), это не означает, что F (A) = 2F (A). И из оригинальной статьи не ясно (по крайней мере, для меня), почему это предполагается. Но позвольте мне дать вам некоторое представление о том, почему это предположение было бы безопасным. Если мы должны правильно определить указанное выше отношение, это будет:

F (w_i * u_k) = c P_ik для некоторой константы c

Но с этим вы также получите F ( w_j * u_k) = c P_jk для любого j .Таким образом, если сходство между i и k увеличится на c , сходство между j и k (для любых j ) также будет расти. по c . Это означает (в некотором смысле), что все векторы слов будут увеличиваться / уменьшаться в масштабе c , что не повредит, поскольку сохранится относительная топография.

Продолжаем, если предположим, что F = exp , то вышеупомянутое свойство гомоморфизма выполнено.Затем установим,

Exp (w_i * u_k) = P_ik = X_ik / X_i

и

w_i * u_k = log (X_ik) - log (X_i)

Далее, X_i не зависит от k , мы перемещаем log (X_i) в LHS,

w_i * u_k + log (X_i) = log (X_ik)

Теперь, учитывая, что у нас пока нет предвзятости в уравнении, мы проявим немного творчества и выразим log (X_i) на языке нейронных сетей, который мы получим,

w_i * u_k + bw_i + bu_k = log (X_ik)

или,

w_i * u_k + bw_i + bu_k - log (X_ik) = 0

, где bw и bu - смещения сети.

В идеальных условиях, когда у вас есть идеальные векторы слов, приведенное выше выражение будет равно нулю. Другими словами, это наша цель или задача. Итак, мы установим выражение LHS в качестве функции стоимости.

J (w_i, w_j) = (w_i * u_j + bw_i + bu_j - log (X_ij)) ²

Обратите внимание, что квадрат делает эту функцию среднеквадратичной стоимости. Никакого вреда исходным находкам не нанесено. Также k был заменен на j.

Но ваша работа на этом не заканчивается, вам еще предстоит исправить важную теоретическую проблему.Подумайте, что произойдет, если X_ik = 0. Если вы начнете небольшой эксперимент с приведенной выше функцией стоимости, вы увидите три самых ненавистных буквы для практикующего ML, то есть NaN . Поскольку log (0) не определен. Простым решением будет использование log (1 + X_ik) , известного как сглаживание Лапласа. Но светила, стоящие за бумагой GloVe, предлагают более изящный способ сделать это. То есть ввести весовую функцию.

J = f (X_ij) (w_i ^ T u_j + bw_i + bu_j - log (X_ij)) ²

, где f (X_ij) = (x / x_ {max}) ^ a , если x else 0

Это завершает все.GloVe - это метод вектора слов, который использует как глобальную, так и локальную статистику корпуса, чтобы придумать принципиальную функцию потерь, которая использует и то, и другое. GloVe делает это, решая три важные проблемы.

  • У нас нет уравнения, например F (i, j, k) = P_ik / P_jk , но просто выражение (т.е. P_ik / P_jk ).
  • Словарные векторы являются векторами высокой размерности, однако P_ik / P_jk является скаляром.Так что есть несоответствие размеров.
  • Участвуют три организации ( i, j и k ). Но вычисление функции потерь с тремя элементами может стать непростым делом, и его необходимо сократить до двух.

Код для реализации GloVe с Keras предоставляется [здесь]

[1] GloVe: глобальные векторы для представления слов (исходный документ)

.

Рассмотрение статьи: "Перчатка: глобальные векторы для представления слов" объяснение

Предварительно обученные вложения слов - один из основных компонентов глубокого обучения НЛП. Пионером встраивания слов в массовое глубокое обучение является известная компания word2vec. GloVe - еще один широко используемый метод получения предварительно обученных вложений. К сожалению, очень мало практиков, которые, кажется, действительно понимают GloVe; многие просто считают это «еще одним словом 2vec». На самом деле GloVe - это гораздо более принципиальный подход к встраиванию слов, который дает глубокое понимание встраивания слов в целом.

GloVe - это статья, которую необходимо прочитать любому уважающему себя инженеру НЛП, которая на первый взгляд может показаться устрашающей. Этот пост призван проанализировать и объяснить статью для инженеров и выделить различия и сходства между GloVe и word2vec.

TL; DR

  • GloVe преследует две цели:
    • (1) Создание векторов слов, которые фиксируют значение в векторном пространстве
    • (2) Использует глобальную статистику вместо локальной информации
  • В отличие от word2vec, который обучается путем потоковой передачи предложений, GloVe обучается на основе матрицы совпадения и тренирует векторы слов таким образом, чтобы их различия предсказывали соотношения совпадений
  • GloVe взвешивает потери на основе частоты встречаемости слов
  • Как ни странно, word2vec и GloVe оказались очень похожими, несмотря на то, что начинались с совершенно разных отправных точек.

Мотивация и краткий обзор вложений слов

Проблема с Word2vec

GloVe был опубликован после word2vec, поэтому возникает естественный вопрос: , почему word2vec недостаточно ?

Если вы не знакомы, вот краткое объяснение word2vec.Word2vec тренирует встраивание слов, оптимизируя функцию потерь с градиентным спуском, как и любая другая модель глубокого обучения. В word2vec функция потерь вычисляется путем измерения того, насколько хорошо определенное слово может предсказать окружающие слова. Например, возьмите предложение

«Кот сел на циновку».

Предположим, что контекстное окно имеет размер 2, а слово, на котором мы фокусируемся, - «sat». Контекстные слова - это «тот», «кот», «на» и «тот». Word2vec пытается либо предсказать слово в фокусе по контекстным словам (это называется моделью CBOW), либо по контекстным словам, используя слово в фокусе (это называется моделью Skip-gram).

Я не буду здесь вдаваться в подробности, поскольку в Интернете есть множество объяснений. Важно отметить, что word2vec принимает во внимание только локальный контекст . Он не использует преимущества глобальной статистики подсчета. Например, слова «the» и «cat» могут часто использоваться вместе, но word2vec не знает, связано ли это с тем, что «the» является общим словом, или потому, что слова «the» и «cat» имеют сильную связь. (ну, на самом деле, косвенно, но это тема, о которой я расскажу позже в этом посте).Это мотивация для использования глобальной статистики подсчета.

Проблема с методами глобальной статистики подсчета

До word2vec использование матриц, содержащих информацию о глобальном подсчете, было одним из основных способов преобразования слов в векторы (да, идея векторов / вложений слов существовала задолго до word2vec). Например, латентный семантический анализ (LSA) вычисляет вложения слов путем декомпозиции матриц терминов и документов с использованием разложения по сингулярным значениям. Хотя эти методы используют глобальную информацию, полученные векторы не показывают того же поведения, что и полученные с помощью word2vec.Например, в word2vec аналогии слов могут быть выражены в терминах простой (векторной) арифметики, как в случае «король - мужчина + женщина = королева».

Такое поведение желательно, потому что оно показывает, что векторы захватывают размерность значения . Некоторые измерения векторов могут отражать, является ли слово мужским или женским, в настоящем или прошедшем времени, во множественном или единственном числе и т. Д. Это означает, что последующие модели могут легко извлечь значение из этих векторов, чего мы действительно хотим достичь. при обучении векторов слов.

GloVe стремится взять лучшее из обоих миров: принять во внимание глобальную информацию при изучении значений значений . Исходя из этой первоначальной цели, GloVe создает принципиальный метод обучения векторов слов.

Строительная перчатка, шаг за шагом

Подготовка данных

В word2vec векторы были изучены, чтобы они могли выполнять задачу предсказания окружающих слов в предложении. Во время обучения word2vec передает в поток предложения и вычисляет потерю для каждого пакета слов.

В GloVe авторы придерживаются более принципиального подхода. Первым шагом является построение матрицы совместной встречаемости . GloVe также принимает во внимание локальный контекст, вычисляя матрицу совпадения с использованием фиксированного размера окна (считается, что слова встречаются вместе, когда они появляются вместе в фиксированном окне). Например, предложение

«Кот сел на циновку»

с размером окна 2 будет преобразовано в матрицу совместной встречаемости

кот сб по мат
2 1 2 1 1
кот 1 1 1 1 0
сб 2 1 1 1 0
по 1 1 1 1 1
мат 1 0 0 1 1

Обратите внимание на симметричность матрицы: это потому, что когда слово «кошка» появляется в контексте «сат», происходит и обратное (слово «сат» появляется в контексте «кот»).

Что нам прогнозировать?

Теперь вопрос в том, как связать векторы со статистикой, вычисленной выше. Основной принцип, лежащий в основе GloVe, можно сформулировать следующим образом: соотношение совпадения двух слов в контексте прочно связано со значением.

Звучит сложно, но идея действительно проста. Возьмем, к примеру, слова «лед» и «пар». Лед и пар различаются по своему состоянию, но одно и то же в том, что они оба являются формами воды.Следовательно, можно ожидать, что слова, относящиеся к воде (например, «вода» и «мокрый»), будут одинаково встречаться в контексте «льда» и «пара». Напротив, такие слова, как «холодный» и «твердый», вероятно, появятся рядом со словом «лед», но не появятся рядом с «паром».

В следующей таблице приведены фактические статистические данные, которые хорошо демонстрируют эту интуицию:

.

Перчатки требуемые знаки - в наличии, быстрая доставка

Надежные перчатки для использования вне помещений Знаки требования

Найдите знаки износа перчаток, достаточно прочные, чтобы их можно было вывесить на стройплощадках. Наши знаки и этикетки на защитных перчатках изготавливаются из таких материалов, как винил с клейкой основой, полиэстер и нержавеющий алюминий.

Защитные перчатки Знаки быстрой доставки

Знаки защитных перчаток есть в наличии и готовы к отправке в тот же или на следующий день. Все наши знаки Wear Gloves производятся на нашем предприятии прямо здесь, в США.

Знаки защитных перчаток по низкой цене

Наши современные методы печати позволяют клиентам получать вывески и этикетки высокого качества по самым низким ценам. На все знаки «Перчатки необходимо носить» предоставляется гарантия низкой цены.

.

Перчатки SignAloud переводят движения языка жестов на разговорный английский

Перчатки SignAloud переводят жесты языка жестов на разговорный английский

  • Два студента из США разработали перчатки, которые переводят жесты рук
  • Перчатки SignAloud переводят американский язык жестов на разговорный английский
  • Недавно выиграла пара предпринимателей 10 000 долларов за инновационный дизайн
  • Первоначально предназначенные для глухих и слабослышащих, перчатки потенциально могут найти применение в реабилитации после инсульта и виртуальной реальности

Райан О'Хара для MailOnline

Опубликовано: | Обновлено:

Для людей, живущих в мире без звука, язык жестов может гарантировать, что их точка зрения будет услышана.

Но за пределами сообществ глухих и слабослышащих этот язык жестов может потерять свое значение.

Теперь пара студентов, изучающих предпринимательские технологии в США, разработала пару перчаток, чтобы сломать коммуникационные барьеры, переводя жесты рук в речь.

Прокрутите вниз для просмотра видео

Изобретатели из США разработали пару перчаток под названием «SignAloud», которые переводят жесты языка жестов на разговорный английский. В перчатках (на фото) используются встроенные датчики для отслеживания положения и движения рук пользователя, в то время как центральный компьютер анализирует данные и преобразует жесты в речь. руки пользователя.

Используя эту информацию, перчатки передают данные через Bluetooth на компьютер, который анализирует движения и сравнивает их с библиотекой жестов.

Система основана на алгоритмах машинного обучения, которые учатся на основе каталога примеров подписи.

На практике, если жест руки совпадает, то соответствующий звук произносится компьютеризированным голосом через динамик.

В демонстрационном видео можно увидеть, как изобретатели Томас Прайор и Навид Азоди подписывают перчатками, в то время как компьютерный голос переводит движения, говоря: «Здравствуйте, меня зовут Томас, а это Навид.Мы являемся изобретателями в конкурсе на соискание студенческой премии Lemelson-MIT ».

В демонстрационном видео (на фото) изобретатели и студенты Вашингтонского университета Томас Прайор (слева) и Навид Азоди (справа) подписывают жесты перчатками, в то время как компьютерный голос переводит жесты рук на разговорный английский

КАК РАБОТАЕТ СИГНАЛ?

«SignAloud» использует встроенные датчики в паре перчаток для отслеживания положения и движения рук пользователя.

Информация передается через Bluetooth на ПК, который анализирует движения и сравнивает их с библиотекой жестов рук.

Используя алгоритмы машинного обучения, система изучает каталог примеров жестового языка.

На практике, если жест руки совпадает, то соответствующий звук произносится компьютеризированным голосом через динамик.

Два студента Вашингтонского университета недавно получили главный приз в размере 10 000 долларов США (6920 фунтов стерлингов) за инновационный дизайн, который в настоящее время переводится с американского языка жестов на английский.

'Многие из уже существующих устройств перевода на язык жестов непригодны для повседневного использования. Некоторые используют видеовход, в то время как другие имеют датчики, которые покрывают всю руку или тело пользователя », - пояснил Прайор.

«Наши перчатки легкие, компактные и носятся на руках, но при этом достаточно эргономичны, чтобы их можно было использовать в качестве повседневного аксессуара, такого как слуховые аппараты или контактные линзы».

По словам команды, основная аудитория устройства - это глухие и слабослышащие люди, а также те, кто заинтересован в изучении американского языка жестов и работе с ним.

Однако дизайнеры считают, что перчатки могут найти применение и в других областях, например, для наблюдения за пациентами, перенесшими инсульт, во время их реабилитации или для управления жестами и повышения маневренности с помощью технологии виртуальной реальности.

Два студента Вашингтонского университета недавно получили главный приз в размере 10 000 долларов США (6920 фунтов стерлингов) за инновационный дизайн (на фото), который в настоящее время переводится с американского языка жестов на английский.

Другие группы работали над подобной технологией.

В 2012 году украинские исследователи получили первый приз Microsoft Imagine Cup за жест, аналогичный речевой системе.

В концептуальном дизайне, получившем название EnableTalk, использовались датчики в перчатках и мобильное устройство для перевода жестов рук.

Совсем недавно совместная группа из Новой Зеландии и Малайзии продемонстрировала прогресс в программе «Знак в текст», которая переводила жесты с малазийского языка жестов на несколько языков.

В 2014 году команда, создавшая автоматический переводчик жестового языка (ASLT), заявила, что его ранняя технология может быть достаточно экономичной для массового производства и использования на мобильных устройствах.

Конечной целью в этой области является использование технологий для устранения препятствий для общения, которые могут сдерживать глухих и слабослышащих людей в их повседневной жизни.

.

Смотрите также