Вики iq тест: Уровень интеллекта – frwiki.wiki

IQ-тест от Mensa – международный IQ-тест

IQ-тест от Mensa – международный IQ-тест

IQ-тест от Mensa

IQ-тест от Mensa является самым известным тестом на интеллект в мире. Международная огранизация Mensa насчитывает примерно 145 000 участников, которым удалось пройти тестирование Mensa. Теоретически, пройти тест Mensa могут не более 2% от общего числа населения.

ПРОЧИТАЙТЕ
ПОЛНУЮ СТАТЬЮ →

• -
• org/ListItem”> Статьи
• IQ-тест от Mensa

Как расшифровывается название Mensa?

Международная организация Mensa насчитывает примерно 145 000 участников, которым удалось пройти тестирование Mensa. Само слово Mensa имеет латинские корни и переводится как “стол”. Ранее слово Mensa использовалось для обозначения круглого стола, за которым сидят равные люди.

Участники Mensa могут вступить в организацию только после успешного прохождения тестирования от Mensa, показав результат лучше, чем у 98% мирового населения.

Mensa является некоммерческой организацией, которая занимается созданием тестов для оценки интеллекта и умственных способностей. Если вы хотите узнать об ограничениях тестирования Mensa и понять, должны ли вы принимать участие в тестирования Mensa, прочитайте нашу статью Ограничения теста на интеллект от Mensa.

Тестирование Mensa

Компания Mensa была создана после Второй мировой войны в 1946 году. Основная цель организации – продвижение мира во всем мире вне зависимости от этнической, расовой или половой принадлежности людей. ^[1]

Вы должны понимать, что членство в Mensa является одним из наиболее желанных достижений во все мире. Как стать участником Mensa? Вы должны пройти тест в Mensa. Как мы говорили в статье Как подготовиться к тесту Mensa, вы можете начать с тренировки, используя разнообразные тесты, например, такой, как представлен на нашем сайте.

Хотите вступить в Mensa?
ПРОВЕРЬТЕ ВАШ IQ
ПРЯМО СЕЙЧАС →

---

Ссылки:

[1] Mensa International, Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Mensa_International

Пожалуйста, подождите.

Собаки продемонстрировали уникальную память

04 февраля 2021 12:12 Ольга Мурая

Некоторые собаки обладают феноменальной способностью запоминать новую информацию.
pixabay

Бордер-колли по кличке Виски. Эта порода считается одной из самых умных.

Фото Claudia Fugazza.

Йоркширский терьер Вики Нина и её внушительная коллекция игрушек.
Фото Marco Ojeda.

Простой тест поможет определить, обладает ли ваша собака выдающимся интеллектом. Однако учёные отмечают, что его результаты могут зависеть от породы питомца и его предыдущего опыта.

Любой хозяин скажет, что его собака “всё понимает, только сказать ничего не может”. Возможно, именно выдающиеся умственные способности первых собак и определили их одомашнивание.

Ранее Вести.Ru писали о феноменальной памяти собак, но только теперь учёные обнаружили, что некоторые собаки способны запомнить новое слово, услышав его всего-то четыре раза, а также успешно ассоциировать его с реальным объектом. Ранее бытовало мнение, что такая способность есть только у людей.

Неудивительно, что описание нового исследования было опубликовано в журнале Nature, ведущем научном издании планеты.

Эксперимент учёных был довольно прост, его без труда можно повторить в домашних условиях и проверить, насколько “умна”, например, ваша собака. Но этот результат будет обусловлен тем, как хорошо животное готовилось к этим конкретным заданиям, и позволяет ли её порода заниматься таким “интеллектуальным трудом”.

В эксперименте приняли участие две собаки: бордер-колли по кличке Виски (Whisky), которую выбрали, потому что она знает “наизусть” названия 59 своих игрушек, и йоркширский терьер Вики Нина (Vicky Nina) с не менее впечатляющей коллекцией из 42 игрушек, которые та тоже знает “поимённо”.

Бордер-колли по кличке Виски. Эта порода считается одной из самых умных.

Фото Claudia Fugazza.

Сначала учёные проверили, так ли хорошо собаки “владеют материалом”.

Их просили принести ту или иную игрушку, при этом ни хозяева, ни экспериментаторы не могли видеть сами игрушки, чтобы никак не повлиять на выбор животного. Напомним, что собаки очень внимательно следят за своим хозяином и “понимают его с полуслова”.

Затем собакам показали по два новых предмета, поочерёдно помещая их среди знакомых игрушек. Виски сдала этот тест на “отлично”, каждый раз находя незнакомую игрушку “среди своих”, а Вики Нина сделала правильный выбор только в 52,5% попыток. То есть этот результат мало чем отличается от простой случайности.

В финальной части испытания, исследователи дали новым игрушкам названия. Они показывали их собакам, называли игрушку и давали с ней поиграть. Повторив эту процедуру по четыре раза, учёные проверяли, насколько хорошо животные запоминали, “кто есть кто”.

В этот раз они специально показывали два новых объекта отдельно от старых и знакомых, чтобы удостовериться, что испытуемые не воспользуются методом исключения. Экспериментаторы называли новые игрушки, и обе собаки делали правильный выбор так часто, что это нельзя было назвать случайностью.

Правда, за 10 минут мохнатые вундеркинды успевали подзабыть “имена” новых знакомых, а через час почти не могли их вспомнить. Но в этом нет ничего удивительного, ведь любую информацию надо повторять и закреплять, чтобы она не забылась, и память животных – не исключение.

Йоркширский терьер Вики Нина и её внушительная коллекция игрушек.

Фото Marco Ojeda.

К слову, в исследовании приняли участие ещё 20 добровольцев, но их питомцы не продемонстрировали столь феноменальных способностей к запоминанию.

Учёные обратили внимание, что на результаты эксперимента могли повлиять несколько факторов. Во-первых, бордер-колли – пастушья порода, специально выведенная чтобы слушать и внимательно выполнять команды человека, они высоко мотивированы в “несении службы”. Йоркширские терьеры также сильно ориентированы на взаимодействие с человеком.

Во-вторых, две эти собаки до эксперимента проводили огромное количество времени, запоминая и принося нужные игрушки. Поэтому их можно назвать настоящими профессионалами в этом деле. Вряд ли у них получилось бы так быстро выучить названия и вид новых предметов, если бы они не были хорошо подготовлены.

Также эта работа подтверждает эффективность положительного подкрепления в дрессировке. Таким образом можно обучить любую собаку самым разным трюкам, если только она будет готова и вообще способна на это. Так, вряд ли стоит ожидать, что афганская борзая или сенбернар будут с охотой приносить хозяину игрушки. С другой стороны, лишь воображение ограничивает возможности хозяина в обучении бордер-колли и пуделей.

Добавим, что Вести.Ru писали о том, что собаки не такие умные, как нам кажется, и даже рыбки иногда могут дать им фору в сообразительности.

наука животные интеллект животных новости

Коэффициент интеллекта – Wikiwand

• Введение 03 Текущие тесты
• Надежность и валидностьНадежностьВалидность как мера интеллекта Систематическая ошибка теста или дифференциальное функционирование элементаЭффект ФлиннаВозраст0006
• Вмешательства
• Музыка
• Анатомия мозга
• Здоровье
• Социальные корреляцииУспеваемость в школеДоход ПреступлениеЗдоровье и смертностьДругие достижения
• Групповые различияРасаПол
• Государственная политика
• Классификация
• Общества с высоким IQ
• См. также
• Цитаты
• Общие и цитируемые ссылки
• Внешние ссылки

Уважаемый AI Wikiwand, давайте будем краткими, просто ответив на эти ключевые вопросы:

Можете ли вы перечислить основные факты и статистические данные о тесте IQ?

Кратко изложите эту статью для 10-летнего ребенка

ПОКАЗАТЬ ВСЕ ВОПРОСЫ

Коэффициент интеллекта ( IQ ) представляет собой общий балл, полученный из набора стандартизированных тестов или подтестов, предназначенных для оценки человеческого интеллекта.[1] Аббревиатура «IQ» была придумана психологом Уильямом Стерном для немецкого термина Intelligenzquotient , его термина для метода подсчета баллов для тестов интеллекта в Университете Бреслау, который он отстаивал в 1919 году.12 кн.[2]

Исторически IQ был показателем, полученным путем деления показателя умственного возраста человека, полученного путем проведения теста интеллекта, на хронологический возраст человека, выраженный в годах и месяцах. Полученную дробь (частное) умножали на 100, чтобы получить показатель IQ.[3] Для современных тестов IQ исходная оценка преобразуется в нормальное распределение со средним значением 100 и стандартным отклонением 15. [4] Это приводит к тому, что примерно две трети населения имеют IQ от 85 до 115 и около 2,5% от 130 до 70.[5][6]

Результаты тестов интеллекта являются оценками интеллекта. В отличие, например, от расстояния и массы, конкретная мера интеллекта не может быть достигнута, учитывая абстрактный характер понятия «интеллект».[7] Было показано, что показатели IQ связаны с такими факторами, как питание,[8][9][10] социально-экономический статус родителей,[11][12] заболеваемость и смертность,[13][14] социальный статус родителей,[15] и перинатальная среда.[16] Хотя наследуемость IQ исследуется уже почти столетие, до сих пор ведутся споры о значении оценок наследуемости[17][18] и механизмов наследования[19].]

баллов IQ используются для поступления в учебные заведения, оценки умственной отсталости и оценки кандидатов на работу. В контексте исследований они изучались как предикторы производительности труда[20] и дохода[21]. Они также используются для изучения распределения психометрического интеллекта в популяциях и корреляции между ним и другими переменными. Необработанные баллы по тестам IQ для многих групп населения с начала 20 века росли в среднем до трех баллов IQ за десятилетие, явление, называемое эффектом Флинна. Исследование различных закономерностей увеличения баллов по субтестам также может дать информацию для текущих исследований человеческого интеллекта.

I/Q Rotation [Analog Devices Wiki]

Эта версия (16 мая 2016 г. 10:19) была одобрена Робином Гетцем. Доступна ранее утвержденная версия (10 апреля 2015 г. 00:27).

Содержание

• Вращение I/Q

  • Определение разности фаз

  • Величина

  • Вращающийся I/Q

Во многих многоканальных ВЧ-системах, таких как AD-FMCOMMS5 или даже в AD-FMCOMMS2, AD-FMCOMMS3, необходимо измерять или корректировать разность фаз между двумя сложными (I/Q) ВЧ-сигналами.

Согласно чисто математическому описанию, одна синусоида не имеет фазы, фаза может развиваться только между двумя разными синусоидами. Дополнительная сложность заключается в том, что у нас нет единого реального сигнала (синусоиды), у нас есть комплексный сигнал. Поворот этого сигнала на 180° или в радианах становится , и это результат, который мы хотим найти и в конечном итоге скорректировать. Если вы не уверены, почему математика работает именно так, ознакомьтесь с этим объяснением.

В предыдущем разделе мы говорили о коррекции I/Q — фазовом сдвиге Q по отношению к фиксированному I и уравнивании величин I и Q. В AD9361/AD9364 это делается внутри устройства автоматически и называется «квадратурной коррекцией».

Первым этапом, который мы рассмотрим, является измерение разности фаз.

Определение разности фаз

В классическом понимании – измерение фазовой синхронизации различных сигналов, важна только фаза. Никаких ограничений на амплитуды не накладывается. Таким образом, фазовая синхронизация связанных систем определяется как появление соотношений между их фазами, при этом амплитуды могут оставаться некоррелированными. Многие из описанных ниже методов будут измерять как разность фазы/частоты/амплитуды, так и другие будут просто измерять только фазу. В зависимости от приложения и сигнала разные схемы могут обеспечить лучшие результаты.

Хотя Simulink может иметь блок для прямого измерения разности фаз между двумя сложными входными сигналами, в большинстве других сред его нет, и нам нужно будет лучше понять, как это сделать.

Точный метод измерения разности фаз между двумя РЧ-сигналами зависит от сигнала и рассматриваемого приложения:

• Присутствует ли шум в сигналах, коррелирован ли шум или это случайный гауссов шум в обоих сигналах?

• Как выглядит сигнал? Это широкополосный сигнал (например, QPSK, QAM, LTE и т. д.) или это однотональный сигнал с постоянной частотой? Частота сигнала меняется (как щебет?)

• Амплитуда двух сигналов близка к одинаковой? или они сильно отличаются?

• Требуется ли приложению среднее отставание по фазе для всего кадра/набора данных или требуется отслеживание изменения фазы во времени?

В зависимости от вашего ответа на эти вопросы, вы можете рассмотреть следующие методы:

• пересечения нуля – хотя это можно сделать с I/Q отдельно, просмотр 2 разных сигналов I и 2 разных сигналов Q, а затем усреднение/объединение разницы требует больших вычислительных ресурсов. Это также имеет проблемы, если есть небольшое смещение постоянного тока или разница амплитуд между сигналами. Другие варианты, представленные ниже, лишены этих недостатков.

• Взаимная корреляция: это реализовано в приложении осциллографа iio с использованием кода, найденного в сообщении Дэвида Э. Нарваеса о его дипломном проекте, и в его репозитории Github. Это измеряет сходство (фазу и амплитуду) двух рядов (в данном случае либо реальных, либо комплексных сигналов) в зависимости от запаздывания одного относительно другого. Недостатком этого является точность, основанная на времени выборки относительно анализируемого сигнала. В этом случае учитываются как амплитуда, так и фаза/частота.

• одноточечный анализ: используется приведенное выше изображение и рассматривается фаза между двумя точками. Поскольку нас на самом деле не интересует момент времени (поскольку сложная модуляция работает иначе), это неприменимо или не реализовано. Приведенные ниже методы относятся к вещам с несколькими захваченными образцами и используются, но в основном основаны на этом (закон косинусов, разработанный Евклидом Александрийским в 3 веке до нашей эры). Единственная проблема заключается в том, что закон косинусов всегда дает внутренний или тупой угол, а не рефлекторный угол, который может быть тем, который нас интересует.0046

• Внутренний продукт — хотя это лучше работает для чистых синусоид, его можно использовать для произвольных сигналов, но вы получаете угол между двумя векторами (включая весь шум), не зависящий от амплитуды. При этом используется одноточечный анализ, описанный выше, и он применяется ко всем выборочным данным
  , где обозначает комплексное сопряжение

• Частотный диапазон: хорошо подходит для сигналов, в которых преобладает постоянная частота. Здесь вы конвертируете свои сигналы в частотную область (используя fftw). Затем вы найдете бин, соответствующий интересующей вас частоте, и получите угол между двумя сигналами. Например, если бы мы знали, что 18-й бин был интересующей нас частотой, это просто: . Вы можете использовать Закон косинусов, чтобы переписать это в векторном методе (используя скалярные произведения и, следовательно, умножение комплексного сопряжения) как: Когда вы хотите использовать atan vs acos зависит – если углы близки к 90º, используйте acos (тангенс 90º равен ∞). Недостатком является то, что cos/acos имеет симметрию — нет никакого способа определить разницу между 45º и -45º или 90º и -90º, поэтому может потребоваться дополнительная проверка реальных/мнимых знаков. Если углы ближе к 0º, используйте atan (разрешение atan при 0º выше, чем у acos, поэтому он обеспечивает более точное число). Также необходимо следить за тем, чтобы при необходимости мы измеряли угол рефлекса. Все это реализовано в приложении осциллографа iio, просто выберите 2 комплексных входа для частотного метода, и будет отображаться разность фаз в разных ячейках (маркерах).

• Преобразование Гильберта. Это можно сделать, но я этого еще не делал, так что пока не сделаю, можете поискать в гугле.

Величина

Понимание того, какие проблемы мы пытаемся решить — приятно понимать взаимосвязь между фазовым углом и временным запаздыванием/опережением.

или

Таким образом, для синусоидальной волны основной полосы частот 1 МГц, которая отклонена на 0,5 °, это . Как и все электромагнитные волны, радиоволны распространяются со скоростью света (~0,299792458 метр / нс ). В этом случае 0,5 ° означает, что мы можем быть на ~ 41,64 см от любого измерения относительного расстояния (если это то, что вы делаете).

Вот почему мы должны быть уверены, что не думаем о основной полосе частот.

Для синусоидальной волны основной полосы частот 1 МГц, которую мы модулируем до 2,4 ГГц (волна 2,401 МГц), это . Это превращается в измерение относительного расстояния ~ 0,173 мм.

Излишне говорить, что мы хотим быть максимально точными и убедиться, что мы ссылаемся на эфирный/радиочастотный интерфейс, а не на модулирующие сигналы.

Вращающийся I/Q

Когда один РЧ-тон непрерывной волны (CW) смешивается с основной полосой частот, он создает два сигнала (синфазный и квадратурный), которые должны быть ортогональны друг другу с одинаковой амплитудой. Без ограничения общности мы нормализуем амплитуду и фазу, тогда два сигнала можно выразить как:

и

,

Как упоминалось выше, мы хотим вращать эти сигналы вокруг одной и той же точки, что равносильно обеспечению постоянного фазового сдвига.

и

,

где – частота основной полосы тона, а – желаемый фазовый сдвиг, который вызовет фиксированное вращение вокруг начала координат (в созвездии или на графике I vs Q).

Мы можем использовать тригонометрические тождества суммы/разности, чтобы переписать это как:

и

,

и замените наши исходные нескорректированные значения (и поменяйте местами порядок , чтобы мы могли видеть матрицу немного проще…

и

,

перевести это в матричное умножение 2 x 4 довольно просто.

.

И хотя коэффициенты сильно отличаются от корректировки Q относительно I, можно использовать то же аппаратное обеспечение (множитель 2 на 2).

Это хорошо, но поскольку мы имеем дело с математикой с фиксированной точкой внутри FPGA, нам нужно быть осторожными с переполнением. Если мы определим, что хотим повернуть что-то на 45° (или в радианах), с ,

, ,

Если вы просто исследуете непрерывные тона, это будет нормально. Однако, поскольку простые тоны CW на самом деле не представляют сложные (I/Q) радиосигналы, такие как QPSK, возможно, что I/Q может быть близок к максимальному разрешению, для AD9361 это будет 12 бит или 1,11. биты (1 бит знака, 11 битов величины). Например: если I и Q равны +1638 (около 80% полной шкалы), результаты скорректированных I’ и Q’ будут I’ = 0, а Q’ = 2317. Q’ переполнит 1,11-битный представление.

Есть два решения:

1. сделать путь данных шире (что и сделано в проектах “> ADI , где мы допускаем 16-битные результаты). Это имеет побочный эффект изменения масштаба устройства. Результаты теперь не просто 12 бит, а могут быть на полбита выше. (как упоминалось выше, мы могли бы изменить масштаб в 1,41 раза, что могло бы добавить почти 1/2 бита величины).

2. уменьшение масштаба. Хотя уменьшение амплитуды (которое может нарушить существующее разрешение) всегда является проблемой, это имеет то преимущество, что масштаб не меняется с ±1 (полная шкала всегда будет одинаковой, независимо от поворота).

Для масштабирования достаточно разделить на коэффициент усиления (). Важно взять абсолютное значение, чтобы гарантировать, что (что в противном случае произошло бы при +135 градусов (+3/4π радиан) или +315 (-45) градусов (-π/4 радиан)). Это означает:

и

,

ИЛИ

и

,

Что делает матрицу:

.

Вышеупомянутое можно использовать напрямую, в зависимости от того, какие функции доступны в вашей математической библиотеке (sin, cos, tan) и допустимого поворота (вышеприведенное для ±180 градусов).