Аллокация навыков это: Аллокация навыков в психологии это. Популярно о психологии. PsihoCenter.ru

Аллокация — это… (Аллокация расходов, ресурсов)

Финансовый эксперт с высшим экономическим образованием по специальности «Экономист-менеджер». Имею опыт работы в Сбербанке России. Более 7 лет консультирую читателей по финансовым вопросам.

Аллокация — это система распределения дефицитных ресурсов с тем, чтобы их получение было наиболее эффективным. Попросту говоря, это планирование и расчет бюджета таким образом, чтобы впоследствии можно было выполнить необходимые задачи задействовав все имеющиеся ресурсы.

В экономической системе — аллокация — это распределение доступных ресурсов (финансового и материального имущества, рабочей силы) для достижения определенных целей более эффективно. Распределение ресурсов, таким образом, происходит с помощью рынка (то есть экономических отношений, основой которых является регулярный обмен между производителем и потребителем) и/или центрального планирования, где центром является государство, которое выстраивает плановую экономику.

В менеджменте — аллокация (или управление ресурсами) — это планирование действий и требуемых ресурсов, с учетом доступности ресурсов и времени, которое необходимо проекту.

Суть в торговле

Вся суть аллокации — это планирование доходов и расходов финансового предприятия, с целью увеличения его прибыльности.

Аллокацию в торговле можно разделить на три условных категории.

Рыночная аллокация

Рыночная аллокация — это распределение ресурсов на условиях, поставленных рынком. Аллокация рыночных ресурсов предполагает планирование доходов, получаемых отдельными людьми, за счет ресурсов, которыми располагают люди и установкой цен для покупки этих ресурсов, с тем, чтобы лица могли приобретать продукты потребительского пользования.

Само собой разумеется, что подобное распределение ресурсов не будет равномерным, часть населения окажется в плюсе, а часть в минусе.

Центральное планирование

Центральное планирование — это управление ресурсами через центральное руководство — в частности государство.

В ситуации с государственным планированием, доходность распределяется по населению равномернее. Центральное планирование ресурсов ставит перед государственной экономикой определенные задачи к определенному сроку, на которые, предварительно распланировав, требуется бросить часть ресурсов.

Государство озабочено тем, чтобы сегмент населения, имеющий проблемы с финансами по определенным причинам: безработице, болезни либо воспитании детей — уравнялся в доходности со среднестатистическим работающим сегментом, для этого необходимо распределение государственных финансов таким образом, чтобы за часть налогообложения работающего сегмента была оказана помощь в уравнивании.

Квазирынок

Квазирынок представляет собой попытку объединения рыночных и центральных ресурсов и их распределения.

Достигается это за счет ваучеров и государственных субсидий на рыночные проекты. Допустим, государство субсидирует частную организацию — больницу или школу — для этого данное учреждение должно пройти ряд проверок и соответствовать требуемому уровню, тогда оно получает государственную субсидию, что позволяет ему снизить цену и быть доступнее для ряда людей.

Либо государство выдает людям, которые в этом нуждаются и проходят строгий отбор ваучер на школу для ребенка, родители получают его и могут выбрать школу, которая более подходит. Поэтому ряд школьных учреждений повышает общее качество услуг, чтобы выбор пал на них.

Это в большей степени уравнивает граждан, чем рыночное планирование.

Экономическое и стратегическое планирование

Экономическое планирование

Экономическое планирование посвящено достижению наибольшей эффективности распределения ресурсов, с тем, чтобы при минимальных ресурсных вложениях, получить максимум прибыли, а не наоборот. Экономическое планирование в аллокации ориентировано на закон Парето, утверждающий, что 20% усилий провоцирует 80% результата, а остальные 80% усилий, только 20% результата. Поэтому экономическое планирование в аллокации направлено на выявление основных и эффективных методов распределения ресурсов, за счет которых реализуется большая часть прибыли.

Стратегическое планирование

В стратегическом планировании — распределение ресурсов — это составление плана использования имеющихся ресурсов в будущем для достижения будущих целей, включает в себя распределение дефицитных ресурсов по различным бизнес-проектам.

В стратегическом планировании существует система непредвиденных обстоятельств. В ней указано какие предметы исключены из плана и должны финансироваться, при учете появления дополнительных средств, а также приоритетные предметы, которые должны финансироваться в первую очередь, при появлении финансовых проблем.

Аллокация является важной составляющей экономической структуры. Умение правильно распределять ресурсы и добавиться наибольшей эффективности при наименьших затратах благоприятно сказывается на общей экономической ситуации, как на государственном, так и на мировом рынке.

Ваш репост и оценка статьи:

Общая психология ПедкампусОбщая психология Педкампус ответы на тесты

Описание

Общая психология Педкампус ответы на тесты

Какой тип эксперимента отличается наибольшей искусственностью условий и в основном применим только при изучении элементарных психических функций?

естественный эксперимент

констатирующий эксперимент

лабораторный эксперимент

формирующий эксперимент

Как называется метод сбора первичной информации посредством обращения с вопросами к опрашиваемым?

интервью

анкетирование

тестирование

голосование

Как называется наука о закономерностях мыслительного поиска?

психоаналитика

психоанализ

эвристика

психодиагностика

Согласно идеалистическому направлению в психологии при исследовании воли человека необходимо отталкиваться от следующих положений:

человек абсолютно свободен и его действия и поступки никем и ничем не ограничены

воля является безграничной духовной силой, способной преодолеть любые препятствия

воля возникает и развивается по общественным, а не по биологическим законам

воля зависит от материальных условий жизни

Что изучает патопсихология?

нарушения и расстройства психической деятельности при различных заболеваниях, содействуя разработке рациональных методов их лечения

аномальные индивидуально- и социально- психологические явления

особенности психических процессов, происходящих в организме человека в условиях космических полетов, в том числе влияние на его психику больших физических перегрузок

особенности нарушений психики в связи с теми или другими недостатками в строении и функциях организма

Для какого темперамента характерны высокая нервно-психическая активность, разнообразие и богатство мимики движений, эмоциональность, впечатлительность и лабильность?

сангвинического

холерического

меланхолического

флегматического

Какой философской позиции соответсвует следующие положения: человек абсолютно свободен и его действия и поступки никем и ничем не ограничен, при этом воля является безграничной духовной силой, способной преодолеть любые препятствия?

детерминизма

нигилизм

индетерминизм

позитивизм

Правильный и эффективный перенос навыков (на сходные задачи) называют:

индукцией навыков

интерференцией навыков

аллокацией навыков

диффузией навыков

Какой раздел психологии исследует психологические явления и процессы, обусловленные принадлежностью человека к конкретным общностям?

зоопсихология

возрастная психология

педагогическая психология

социальная психология

Повышение чувствительности анализаторов в связи с повышением возбудимости коры головного мозга под влиянием одновременной деятельности других анализаторов — это:

позитивная адаптация

негативная адаптация

синестезия

сенсибилизация

Какое научное направление исследует психологию правонарушителей и преступников, а также вопросы, находящие свое отражение в судебной практике?

медицинская психология

военная психология

криминогенная психология

юридическая психология

Для какого темперамена характерны высокий уровень нервно-психической активности и энергии действий, резкость и стремительность движений, а также сила, импульсивность и яркая выраженность эмоциональных переживаний?

флегматического

меланхолического

холерического

сангвинического

Отметьте задачи психологии:

анализ развития психических явлений

качественное изучение психологических явлений

изучение определенных физиологических механизмов психологических явлений

содействие планомерному внедрению психологических знаний в практику

Какое название имеет свойство живой высокоорганизованной материи, заключающееся в способности отражать своими состояниями окружающий объективный мир в его связях и отношениях, необходимое человеку или животному для активной деятельности в нём и управления своим поведением?

генетика

психология

психика

психотип

Воображение на основе прочитанного или услышанного имеет название:

творческое воображение

репродуктивное воображение

пассивное воображение

активное воображение

Создание новых образов без каких-либо внешних побудителей — это:

активное воображение

пассивное воображение

мечта

грёзы

Укажите характеристики научной психологии:

неограниченность

интуитивность

обобщенность

рационализм

Система принципов и способов организации и построения теоретической деятельности, а также учения научного познания — это:

методология исследования

проект исследования

план исследования

базис исследования

Ощущения, отражающие движение тела называются:

телесными

экстерорецептивными

интерорецептивными

проприоцептивными

Укажите, какой вид методологии обеспечивает наиболее правильные и точные представления об общих законах развития объективного мира, его своеобразии и составляющих компонентах:

частная методология

общая методология

специальная методология

честная методология

Акме в психологии это — Женщина бриллиант-новостной женский портал

Акме в психологии это

Большой психологический словарь. — М.: Прайм-ЕВРОЗНАК . Под ред. Б.Г. Мещерякова, акад. В.П. Зинченко . 2003 .

Смотреть что такое «АКМЕ» в других словарях:

акме — нескл. ср. Период наивысшего расцвета творческой деятельности. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

АКМЕ — (греч.). Высшее развитие болезни, кризис. Словарь иностранных слов, вошедших в состав русского языка. Чудинов А.Н., 1910 … Словарь иностранных слов русского языка

акме — сущ., кол во синонимов: 8 • вершина (213) • высшая точка (9) • зрелость (13) • … Словарь синонимов

акме — нескл., ср. acmé f.&LT;гр. akmê вершина. 1751. Лексис. Кульминация, апогей. 1. мед. В медицине апогей болезни, кризис. Южаков 1 254. 2. перен. Наибольшего контраста достигает Петипа, когда вслед за этим комедийным характерным па следует… … Исторический словарь галлицизмов русского языка

акмеїзм — іменник чоловічого роду … Орфографічний словник української мови

акмеїст — іменник чоловічого роду, істота … Орфографічний словник української мови

Акме — (гр. аkme – шың, гүлденген күш, жоғары дәреже) – адамның, қоғамның жетілген, гүлденген, көркейген күйі, кезеңі, өзінің дамуында ең биік деңгейге, дәрежеге жетуі … Философиялық терминдердің сөздігі

Акме — У этого термина существуют и другие значения, см. Акме (значения). Акме (др. греч. ακμή высшая точка, вершина) соматическое, физиологическое, психологическое и социальное состояние личности, которое характеризуется зрелостью ее… … Википедия

акмеїст — а, ч. Послідовник, прихильник акмеїзму … Український тлумачний словник

Акме — ( греч. akme – вершина, остриё) – в медицине наивысшая точка в развитии заболевания. * * * (от греч. akme – вершина развития человека как индивида (природного существа), как личности (ансамбля отношений) и как субъекта деятельности (прежде всего… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

Источник

Акмеология — это что за наука? Профессиональная акмеология

Границы собранных человечеством знаний расширяются до невероятности. Появляются новые, молодые науки, помогающие понять смысл всего, что нас окружает, и улучшить качество жизни. Об одной из таких мы поговорим в нашей статье. Наука акмеология — отрасль знаний о достижении человеком вершин в разных сферах жизни. Чем еще занимаются исследователи-акмеологи и какую практическую пользу могут принести их разработки, мы попытаемся представить в интересном свете в нашей статье.

Акмеология — это что за наука?

Слово «акмеология» пришло из греческого языка и имеет в значении два слагаемых: akme — вершина, logos (эта частичка нам прекрасно известна) — учение. Сегодня термином «акмеология» называется наука о вершинных достижениях человека.

Новая наука считается составляющей психологии развития. Особое направление изучения акмеологии в том, что она исследует не просто достижения, коих добиваются люди в зрелом возрасте, но и факторы, способствующие этому. «Отец» акмеологии, которым принято считать Рыбникова Н. А., предлагал еще в 1929 году связывать термин именно с наукой о развитии зрелых людей.

Большое практическое значение результатов акмеологических умозаключений в том, что они в прямом смысле представляют информацию о том, какие условия привели человека к вершинам интеллектуальной, физической и духовной деятельности. Во многом это приближает к пониманию смысла жизни.

Аспекты изучения науки

Акмеология — это изучение многопланового развития человека. Она старается максимально осветить все аспекты, касающиеся развития человека во взрослый период его жизни. Эта наука охватывает такие моменты, как:

Закономерности, выявляемые в реализации творческого потенциала взрослого человека при созидательной деятельности.
Особенности обучения взрослого человека и процесса становления его как профессионала.
Самоорганизация, самообразование зрелой личности, а также самоконтроль при этих процессах.
Факторы различного порядка (объективные, субъективные), сопровождающие достижение вершин деятельности, как сопутствующие, так и препятствующие успеху.
Особенности совершенствования взрослого человека, реакции на появление новых обстоятельств (требования профессии, изменения в научном, техническом, культурном прогрессе), самореорганизации, самокоррекции. Здесь же рассматриваются изменения внутренних, личных интересов человека (пересмотр достоинств и недостатков своей деятельности, осознание своих возможностей и способностей).

Таким образом, современная акмеология — это уникальная отрасль научного знания, призванная всесторонне исследовать успех человека и составляющие, приводящие к нему.

Начальный этап и развитие отрасли

Начало акмеологии как науке было положено в 1928 году Рыбниковым Н. А., предложившим сам термин как название науки о развитии человека на взрослом этапе жизни. Но тогда путь молодой науки только начинался.

Более-менее заметной отдельной отраслью знаний акмеология стала в середине 20 века. Тогда известный русский ученый Ананьев Б. Г. определил место нового направления, занимаемое им среди всех наук о человеке. Ближе всего акмеология стояла и стоит к психологии.

Высшую степень признания наука о развитии в зрелом возрасте обрела лишь в 90-е годы прошлого века. Внесли свой вклад в такую науку, как акмеология, Деркач А. А. и Бодалев А. А. Под их руководством была открыта первая кафедра акмеологии (полное название — кафедра акмеологии и психологии профессиональной деятельности) в Российской академии государственной службы при Президенте РФ. В 1992 году в Санкт-Петербурге открылась и была официально зарегистрирована Академия акмеологических наук. Инициировали событие российские ученые-психологи Кузьмина Н. В., Деркач А. А., Зимичев А. М.

Сегодня акмеология очень близка по целям и предмету изучения к педагогике и психологии.

На начальных этапах новая наука была обращена к изучению факторов, позволяющих взрослым людям получать высокие достижения в любом виде деятельности (управление, медицина, юриспруденция, сюда же входит акмеология спорта). Постепенно исследователи пришли к выводу, что основа вершинных достижений человека во взрослом возрасте закладывается в детстве. В начале жизни активно развиваются новые навыки, накапливается опыт, формируется отношение к тому или иному виду деятельности и устойчивая мотивационная готовность. Все эти качества, если можно так выразиться, в зрелом возрасте выстраивают успех личности во всех сферах.

Институт акмеологии в Санкт-Петербурге

Акмеология не была признана самостоятельной наукой по всему миру. Так, зарубежные ученые отнесли ее к психологии. Российские же придали большое значение новому знанию, признав его на государственном уровне.

В 1995 году был открыт Институт психологии и акмеологии в Санкт-Петербурге (первоначальное название учреждения — Санкт-Петербургская акмеологическая академия). Это было первое заведение, ориентированное на глубокое изучение молодой отрасли знаний.

За время, что акмеология накапливала результаты своих исследований, выделился ряд направлений. О них скажем далее в нашей статье.

Направления акмеологии

Отдельно в границах рассматриваемого учения стоит профессиональная акмеология. В свою очередь, она имеет свои поднаправления:

— акмеология физической культуры;

Другие направления науки о развитии в зрелом возрасте — это синергетическая, креативная, этнологическая, коррекционная акмеология, а также акмеология управления и образования.

Зрелая личность с акмеологической точки зрения

Центром, вокруг которого сосредотачивает свое внимание акмеология, является зрелая личность с ее сформированными и только лишь образовывающимися характеристиками.

Наука дает признаки зрелой личности. Это и развитое чувство ответственности, стремление конструктивно решать сложные жизненные задачи, потребность заботиться о других, находиться в психологической близости с людьми, активно участвовать в общественной жизни, применяя свои навыки и способности, — все, что ведет к максимальной самореализации.

Показателем того, что индивид — зрелая личность, является признание в социальной группе его качеств и значимости. В зависимости от оценки индивида в обществе формируется его отношение к собственному успеху и неудачам на пути к нему. То есть появляется признание на личностном уровне. В случае если признание не достигнуто, человек испытывает психологический дискомфорт.

Если признание человек не получает ни в социальной среде, ни на личностном уровне, это грозит ему психологическим кризисом личности.

Кроме высказывания своего взгляда на зрелость человека, акмеология уверяет, что для общества крайне важно, чтобы у каждого индивида период акме был как можно дольше. К слову, акме — это наиболее продуктивный период в жизни человека.

Условия для формирования зрелой личности

Достижение вершин в разных сферах деятельности возможно при некоторых условиях. Акмеология это также изучает. И вот какие закономерности, необходимые условия, она выделила:

— правильная организация времени;

— формирование активной позиции при выборе жизненного пути;

— приведение в соответствие личностных свойств человека и условий этнопсихологической среды, влияние последней на становление личности;

— благоприятные условия для преодоления противоречий между окружающей средой и личностью;

— продуктивное решение проблем и задач взрослого человека;

— осознание своих возможностей, самосовершенствование и отношение к себе как к творцу своей жизни.

Выводы

Таким образом, в ходе нашей беседы мы выяснили, что такое акмеология и каково ее реальное значение в развитии человека. Также мы узнали, что в России эту молодую науку признали как самостоятельную отрасль знаний, и в 90-е годы был открыт Институт психологии и акмеологии в Санкт-Петербурге. Наука о развитии в зрелом возрасте способна помочь человеку осознать, что ему действительно необходимо для успеха. Пусть же и ваш акме начнется или продолжится на долгие десятилетия!

Источник

К вопросу о подходах к определению понятия «акме»

Дата публикации: 03.09.2016 2016-09-03

Статья просмотрена: 1166 раз

Библиографическое описание:

Воюшина, Е. А. К вопросу о подходах к определению понятия «акме» / Е. А. Воюшина. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 17 (121). — С. 288-291. — URL: https://moluch.ru/archive/121/33547/ (дата обращения: 04.12.2020).

В статье освещены основные подходы к определению понятия «акме», его происхождение, связь с терминами самореализация, самопознание, самоактуализация.

Ключевые слова: «акме», акмеология, самореализация, самопознание

В условиях социальных изменений происходящих в нашем обществе все больше вопросов возникает к сфере самореализации личности, как одной из определяющих в жизнедеятельности человека. Политическая нестабильность, изменение ценностных ориентиров в обществе, увеличение темпов жизни — все это мешает людям воплощать в жизнь свой потенциал. А ведь именно максимальная реализация своего потенциала, использование его на благо других, является движущей силой развития общества, культуры и цивилизации в целом. То государство, которое заинтересовано в выявлении значимого для разных сфер профессиональной деятельности потенциала у членов общества, и создает условия для продуктивного использования этого потенциала на благо страны, будет успешно в социально-экономическом и культурном развитии. Поэтому все больше исследователей, научных лабораторий, учебных центров работают над проблемой достижения человеком вершин своего развития, выявляют условия, механизмы, критерии при которых это происходит.

Изучением вопросов психологического, социального и профессионального развития человека занимается наука акмеология. Центральное место в акмеологии занимают идеи о ценности человеческой жизни, ее уникальности, способности к творческому росту и самосовершенствованию. Акмеология тесно связана с психологией, особенно с психологией развития. Однако, если в психологии развитие личности связано с социализацией, интеграцией в окружающем мире, то акмеология рассматривает развитие личности опираясь главным образом на принцип субъектности и основные идеи гуманистической психологии.

Центральным понятием акмеологии считается «акме». Понимание «акме» как вершин, которых достигает в своем индивидуальном, личностном и субъектном развитии взрослый человек встречается чаще всего. Помимо этого существует еще несколько точек зрения на этот феномен. Одни ученые под «акме» понимают последовательный ряд достижений человека на жизненном пути, особо отмечая временную и количественную характеристику «акме» в жизнедеятельности человека. Другие исследователи придерживаются мнения, что «акме» — это вершина индивидуального и личного развития человека на этапах жизнедеятельности — детства, юности, взрослости, старости. Третьи исследователи рассматривают «акме» как достижение вершин личностью и социумом [3, с. 139].

Чтобы разобраться в сущности понятия, обратимся к истокам его появления. Само слово «акме» происходит от древнегреческого «akme» — вершина, высшая точка чего-либо. Исследователи отмечают, что древнегреческие доксографы, занимающиеся составлением биографий своих выдающихся соотечественников, часто указывали не даты их рождения и смерти, а то время, когда они являли себя миру в наивысшем расцвете своей мудрости и величия.

А. Д. Бейсман уточняет, что понятие «акме» «…происходит, в свою очередь, от слова «axis» («острие») и означает: «высшая степень чего-либо, цвет, цветущая пора»; «en akmy einal» (быть в акме) означает: «быть в полном цвете, на высшей степени развития»…» [1, с. 58].

Н. В. Кузьмина указывает, что «…греки словом «акме» называли период возраста в человеческой жизни, когда появляется зрелость всего, на что способен данный человек, когда развернулись, расцвели и на вершине своих способностей находятся его силы…» [1, с. 58].

В научный оборот термин «акме» был введен философом П. Флоренским в контексте российской религиозно-философской антропологии. По его мнению, в случае достижения «акме» речь идет о выявлении наивысшего достижения на всем протяжении жизни человека. «Акме» — «вершина в связи с рассмотрением понятия формы в четырехмерном пространстве. Не только человек имеет «акме», и притом каждой из координат, но и животные и растения. Всякая вещь имеет свое цветение, время наибольшего пышного своего развития, свое «акме», когда оно особенно полно и особенно цельно представительствует за себя, в ее четырехмерной цельности»[1, с. 60].

А. А. Бодалев характеризует «акме» как «высший для каждого человека уровень развития его физического здоровья, ума, чувства, воли, взаимодействующих таким образом, что он добивается наибольшего результата, проявляя себя как индивид, как личность и как субъект деятельности…» [2, с. 46].

А. А. Деркач рассматривает ступень зрелости, вершину зрелости — «акме» — как многомерное состояние человека, которое охватывает определенный период его развития, характеризует, насколько он состоялся как личность, гражданин, специалист своего дела.

В. П. Бранский определяет «акме» как вершину «совершенства и могущества».

Понятие «вершина жизни» встречается и в работах С. Л. Рубинштейна. Он связывал это понятие с проблемой развития личности. С. Л. Рубинштейн оперировал к тому, чтобы достигая вершин жизни, реализуя свой потенциал, человек не чувствовал упадок сил, желания что-либо делать, а сохранял мотивацию и возможности для новых свершений. Особо подчеркивалось, что для достижения «акме» (вершины жизни) не достаточно просто иметь способности; только собственная активность, значимая для человека, будет способствовать продвижению к вершинам.

Таким образом, мы можем говорить о том, что многие исследователи характеризуют понятие «акме» через вершинный признак — высшая степень чего-либо, пик, совершенство, расцвет способностей человека, высшая реализация потенциала и т. д.

В последнее время встречается расширение понятия «акме» через качественно новое понятие — «topos» (кульминация). Ф. Брокгауз и И. Ефрон отмечают, что латинское понятие «акме» — кульминация, раскрывают другую сторону акмеологичности, это и конкретная точка высшего достижения кульминации и в то же время — цветение. Иначе говоря, кульминацию рассматривают не только как пик, вершину достижений, продукт деятельности, а еще и как некое состояние, протяженное во времени [1, с. 64].

В дальнейшем, «акме», как вершина развития трактовалось исследователями двояко:

как пик или конкретная вершина достижения;

как расцвет — кульминация.

Несмотря на то, что исследование проблем развития «акме», науки акмеологии в целом, бесспорно является актуальным для современного общества и многие ученые занимаются изучением этих вопросов, нельзя не отметить некоторую эклектичность данной науки. Прежде всего, само определение понятия. Феномен «акме» был известен в науке с начала прошлого века, однако определения понятия (представлены нами выше) носят скорее описательный, а не научный характер. Данные определения не позволяют категоризировать понятие, соответственно и конкретизация сущностных характеристик феномена невозможна.

На наш взгляд, В. А. Толочек предложил конструктивный путь описания феномена «акме» и выделения его свойств через понимание его как психического состояния или группы состояний. Тогда необходимо выделение двух аспектов проявлений данного феномена — внешнего и внутреннего:

«акме» есть состояние, обусловленное сочетанием процессов, сопровождающих профессиональное и личностное становления человека. ;
«акме» есть психическое состояние, переживаемое человеком как гармоничная интеграция его физических, психических и духовных свойств [6, с. 19].

Обобщая, мы даем следующее определение «акме» — психическое состояние, обусловленное сочетанием процессов самопознания и самореализации, сопровождающих физическое, профессиональное и социальное становление человека, определяющее его относительно стабильную успешность.

Использование терминов самореализация, самоактуализация, самопознание не ново для акмеологии, так как многие положения гуманистической психологии (где данные понятия и появились) были приняты на вооружение акмеологами.

Научные предпосылки для изучения самореализации личности мы можем найти в трудах таких ученых как К. Юнг, А. Адлер, К. Хорни, Э. Фромм, К. Гольдштейн. Последним и был введен термин «самореализация». Кроме того, вклад в историю изучения самореализации внести К. Роджерс, А. Маслоу, Г. Олпорт.

Понятие самореализация действительно очень близко к термину «акме». В качестве доказательства приведем несколько определения самореализации, которые дают авторы.

Самореализация — высшее желание человека реализовать свои таланты и способности. Стремление человека проявить себя в обществе, отразив свои положительные стороны (А. Маслоу).

С. И. Кудинов считает, что самореализация — это комплексное психологическое образование, детерминированное совокупностью внешних и внутренних факторов, обеспечивающих успешность самоосуществления личности в различных сферах жизнедеятельности в процессе онтогенеза.

По определению Л. А. Коростылевой, самореализация личности — это осуществление возможностей развития посредством собственных усилий, со деятельности, сотворчества с другими людьми (ближним и дальним окружением), социумом и миром в целом [4, с. 27].

Как видно, определения самореализации весьма близки тем, что даются для определения «акме» — делается акцент на потенциал человека, необходимость активности личности при достижении вершин, успешность в различных сферах жизни в качестве показателя результата.

Однако совсем отождествлять понятия все же не стоит. Понятие «акме» стоит над самореализацией, представляет ее максимальное воплощение, сосредоточение всего достигнутого. Кроме того, «акме» предполагает не только наличие процесса самореализации, но и самопознания.

Самопознание это изучение своей внутренней сущности в процессе деятельности, своих актуальных и потенциальных свойств, личностных и интеллектуальных особенностей и отношений с другими.

Е. М. Боброва дает следующее определение самопознания — сложный, многоуровневый процесс познания себя как субъекта деятельности и общения, построение и коррекция образа Я, наполнение содержанием самосознания личности [7, с. 19].Следовательно, самопознание можно рассматривать как одно из условий самореализации и соответственно достижения «акме».

Помимо того, что в основе «акме» лежат процессы самопознания и самореализации, выделим те сферы, в которых оно может проявляться — социальная, профессиональная и физическая.

Больше всего исследований в акмеологии посвящено именно профессиональной сфере, введено отдельное понятие «профессиональное акме». Б. Г. Ананьев, В. В. Васильев, А. А. Деркач, В. Г. Зазыкин, А. К. Маркова, Е. В. Фетисова изучали структуру, особенности и виды профессионального «акме», механизмы, условия достижения профессионализма.

Гораздо меньше исследований в социальной сфере, в которую входят семья и досуг. Прежде всего, это связано со сложностью выделения критериев и шкал измерения.

Изучение физической сферы считается скорее задачей психофизиологии, а не акмеологии. Обозначим только, что под физической сферой мы понимаем то, как сам человек оценивает свое состояние, насколько он готов к реализации своих планов.

В заключение отметим, что осветили не все вопросы, которые связаны с феноменом «акме». Требуют дальнейшего изучения вопросы, связанные с временной локализацией «акме», одновершинностью/многовершинностью «акме» человека, факторами, влияющими на достижение «акме» и многие другие.

Акмеология философии успеха / под ред. С. Д. Пожарского — Санкт-Петербург, 2010–300 с.
Бодалев А. А. Вершина в развитии взрослого человека: характеристики и условия достижения / А. А. Бодалев. — М.: Флинта, 1998. — 168 с.
Двинянинова Е. Н. Акмеологический подход к изучению человека как субъекта развития и саморазвития // Психология человека в современном мире. Том 3. — 2009. — С. 138–145.
Коростылева Л. А. Психология самореализации личности. Затруднения в профессиональной сфере — СПб, 2005. — 222 с.
Леонтьев Д. А. Развитие идеи самоактуализации в работах А. Маслоу // Вопросы психологии. — 1987. -№ 3. — С.150–158.
Толочек В. А. Феномен «акме»: личность, успешность, среда (окружение) // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Акмеология образования. Психология развития — Саратов, 2015 — № 1 — С.16–21.
Фельдман И. Л., Агапов В. С., Шайденкова Т. Н. Профессиональное самопознание педагога: монография. Тула: Изд-во ТГПУ им. Л. Н. Толстого, 2010. — 152 с.

Источник

IPO: можно ли заработать? | Invest Heroes

С каждым годом участие в IPO становится все более популярной формой инвестиций. Многие брокеры активно расширяют доступ частных инвесторов к IPO, снижая порог входа и не требуя статус квалифицированного инвестора.

В статье мы разберем:

— что такое IPO

— что о нём говорят профессионалы

— насколько выгодно участвовать в IPO

— подводные камни IPO

Что такое IPO?

IPO – первое публичное размещений акций компании. Если частная компания решает стать публичной и торговаться на бирже, она проводит IPO.

Частная компания нанимает крупного брокера – финансового посредника, у которого есть большая база инвесторов.

Такой посредник занимается продвижением новой компании, рассказывает о перспективах её развития и убеждает клиентов в том, что инвестор может заработать. В случае успеха частная компания становится публичной и получает деньги на развитие, а инвестор получает акции, которые он может продать.

Когда компания решает выйти на биржу?

Частные компании выбирают правильное время, когда выйти на биржу. Обычно это информационный шум о перспективе данной отрасли или краткосрочная благоприятная обстановка для бизнеса.

Давайте разберем это на примере биотехов:

Источник: Crunchbase

Информационный шум вокруг биотехнологий начался как раз в 2018 году, и оценка средней компании выросла в два раза: с 270 млн долларов до 520 млн долларов. В 2020 году COVID-19 также вызвал повышенный интерес к таким компаниям, и оценка средней компании выросла еще на 20%: с 520 млн долларов до 630 млн долларов.

Однако информационный шум не влияет на показатели деятельности компании, а лишь помогает ей завысить свою оценку, так как создается «вера в успех».

Эксперты скептичны к IPO

В 2019 и 2020 годах наблюдается доля IPO с отрицательной прибылью компаний почти на таком же уровне, как во время пузыря доткомов. Во время пузыря доткомов (1999-2000) доля компаний с положительной прибылью составляла 21%, в 2019 и 2020 годах она составляет до 24%:

Источник: Jay Ritter. A review of IPO activity, pricing and allocations (2002)

Если посмотреть на данные по IPO с 1980 годов, то средняя доходность составляет 22.4% на горизонте трех лет, при этом доходность в первый день находится на уровне 18%. Неприбыльные компании показывают более высокие результаты в первый день, но на горизонте трех лет значительно уступают индексу – доходность всего 3.3%:

Дэвид Костин из Goldman Sachs утверждает, что ни один биотех, вышедший на IPO, не будет прибыльным в ближайшие пару лет.

А биотехи в последние годы составляют 20-30% всеx IPO.

Из крупных IPO Uber и Lyft с момента выхода на биржу в 2019 году до сих пор показывают отрицательную прибыль.

Уоррен Баффетт в интервью на CNBC скептично отозвался об IPO именно из-за отсутствия прибыли таких компаний. По словам Баффетта, он покупает часть компании, которая способна генерировать стабильный денежный поток. Также Баффетт советует инвесторам не обращать внимание на IPO в период информационного шума в данном секторе.

Что говорит статистика?

Freedom Finance проанализировали 112 IPO с 2012 года октябрь 2020 года.

По их данным, средняя доходность за сделку по итогам 3-х месяцев составляет +52.5%. 75% сделок приносят прибыль инвестору.

По данным Stock Analysis, в 2020 году прошло 373 IPO со средней доходностью 22%. Всего 54% оказались прибыльными.

В 2019 году прошло в два раза меньше IPO. Средняя доходность на сегодня составляет 44%, а доля прибыльных компаний – 57%.

Источник: Jay Ritter. IPO: Update statistics (2020).

Аллокация не позволит вам проинвестировать всю сумму

Аллокация – это то, какое количество вашей заявки реализуется при IPO. Например, вы подаёте заявку о покупке акций компании, выходящей на IPO, на сумму 10 000 долларов. Аллокация – 10%, значит вы получите акций всего на 1 000 долларов, а остальное вернется на ваш счет.

Аллокация напрямую зависит от брокера, через которого вы работаете. Также от него зависит минимальная сумма инвестиции и комиссия за совершение сделки.

Наиболее доступный брокер для участия – Freedom Finance. Участие возможно от 2 000 долларов, комиссия составляет от 3% до 5% на вход и выход из IPO. Также в FF аллокация напрямую зависит от рейтинга инвестора: чем выше рейтинг, тем выше аллокация. Рейтинг определяется активностью инвестора при использовании разнообразных продуктов компании. Есть и общее правило – чем популярнее компания, тем ниже аллокация.

У других брокеров минимальная сумма намного выше и варьируется от 50 до 100 тысяч долларов, и требуется статус квалифицированного инвестора. Комиссии на сопоставимом уровне с FF, только у ВТБ комиссия составляет 0.3% от сделки.

Посредник снизит вашу доходность на 5-10%

Предположим, что вам удалось поучаствовать в каждом IPO 2020 года. Ваша средняя доходность составит 22%.

С учетом комиссии брокера на вход и выход вы потеряете 10% доходности.

В итоге ваша доходность составит 12%. Однако во всех IPO вы поучаствовать не сможете, так как брокер не предоставляет такую возможность.

Чтобы принять участие в 20 IPO, необходимо иметь хотя бы 40 000 долларов, что обычному инвестору зачастую недоступно. С учетом аллокации от 1% до 15%, суммарный эффект IPO на ваш портфель не окажет большого влияния.

К тому же участие в IPO схоже с лотереей:

прибыльных IPO всего чуть больше половины;
вы не контролируете аллокацию IPO;
в период Lock Up (запрет на продажу акций, обычно 93 дня) ваши деньги оказываются замороженными.

Вывод

Участие в IPO является инвестицией с повышенным риском. Вы не контролируете объем инвестиций, и ваши средства на время Lock Up будут заморожены.

Для того, чтобы выделить успешную компанию, необходимо погрузиться в финансовую отчетность и перспективы отрасли. Также стоит соотнести справедливую цену акции с возможной ценой размещения. Только такой анализ позволит превратить спекуляцию в реальную инвестицию.

Отказ от ответственности

НЕХомяк! — рассылка для инвесторов

Тут мы собираем самое лучшее из написанного нами на тему рынка и текущих ситуаций в компаниях для вас!

Готово! Скоро на указанный адрес начнет приходить рассылка с самыми важными постами нашей команды.

Можно ли в России заработать на инвестициях в вино :: РБК Pro

Сандро Хатиашвили, винный эксперт, член совета директоров Simple Group и создатель частных винных коллекций в России и за рубежом, рассказывает, какие инструменты доступны в нашей стране желающим инвестировать в вино

Фото: Pablo Blazquez Dominguez / Getty Images

На мировом рынке fine wines в 2020-м оживление: кто-то спешно пытается продать сокровища из своего погреба, чтобы пополнить счета; кто-то, наоборот, рад шансу приобрести в коллекцию редкие вина, которые через десять лет подорожают в среднем на +147% (средняя доходность на рынке fine wine в период 2009–2019 годов по оценке Liv-ex), а в отдельных случаях и в несколько раз.

Россия в этой увлекательной игре не участвует, хотя некоторые россияне с двойным гражданством (или просто те, кто просчитывает выгоду на годы вперед) уже в «клубе».

Нюансы на местности

В России легального вторичного рынка вина нет, поскольку оно, будучи подакцизным товаром, не может быть предметом торга между физическими лицами. При этом нет и механизма для легальной организации винных аукционов. Реэкспорт ранее ввезенного в Россию алкоголя в теории возможен, но это настолько затратная и сложная процедура, что никто этим не занимается, а значит, и юридические лица фактически лишены возможности играть на мировых ценах на элитные вина: бутылка, официально попавшая в нашу страну через таможню, обречена быть выпита здесь.

Конечно, среди россиян есть ценители и знатоки вина с недвижимостью за границей, и вот там у них и винные погреба, и азарт к поиску вин-раритетов. Другой вариант: когда речь идет чисто об инвестициях, возможно участие в винных инвест-фондах, базирующихся где-нибудь в Швейцарии и по-крупному играющих на вторичке.

Внутри страны состоявшиеся коллекционеры сейчас озабочены вопросом выгодного приобретения вин, которые и через 10–20–50 лет все еще будут улучшать свое качество и расти в цене, порой в геометрической прогрессии. Круг россиян, которые заботятся о коллекции уже в терминах хорошего наследства для детей и внуков, растет с каждым годом. Какие инструменты они могут использовать?

Участвовать в кампании En Primeur. Это фьючерсная покупка молодых вин бордо по самым выгодным ценам, которая каждый год проводится в апреле—июне. Самые продвинутые осваивают еще и бургундское направление: в ноябре в регионе устраивают традиционный аукцион Hospices de Beaune, где продаются молодые вина, еще лежащие на выдержке в погребах производителей. Приобретенное вино покупатели получат через пару лет, когда оно будет готово и бутилировано.
Записаться на аллокации топовых бургундских хозяйств. Некоторые редкие вина поступают в открытую продажу в количестве лишь нескольких ящиков на урожай, так что, например, специалистам по винам-раритетам из России, в том числе от крупных компаний, приходится вести листы ожидания по ряду позиций.
Следить за выходом в продажу новых высоко оцененных критиками урожаев. По мере выдержки эти вина будут значительно дорожать, так что купить дешевле «на релизе» — грамотный ход. Сейчас, скажем, на пике интереса супертоскана и бароло 2016 года, кьянти классико резерва и брунелло-ди-монтальчино 2015-го, миллезимные шампанские и кюве-де-престижи 2008 и 2012 годов.
Заказывать старые миллезимы напрямую из погребов хозяйств, от негоциантов или с аукционов, что вполне реально осуществить только через наиболее известных импортеров.

Необходимые предосторожности

Из-за ограничений, мешающих России быть полноценным игроком на рынке fine wines, у нас, к несчастью, очень развит серый рынок.

IPO C3.ai: оценка и наше мнение

C3.ai — это американская компания-разработчик программного обеспечения для корпоративного искусственного интеллекта (ИИ). Компания предоставляет приложения в формате «программное обеспечение как услуга» (или SaaS), которые позволяют быстро развёртывать ИИ необычайного масштаба и сложности внутри корпораций, который впоследствие приносит значительные социальные и экономические выгоды. Все программные приложения C3.ai можно развернуть в Azure, Amazon Web Services, IBM Cloud, Google Cloud Platform или локально.

С3.ai предлагает три основных семейства программных решений:

C3 AI Suite, основная технология, которая представляет собой комплексную среду разработки и запуска приложений, которая позволяет клиентам компании быстро проектировать, разрабатывать и развёртывать корпоративные ИИ-приложения любого типа.
Приложения C3 AI, созданные с использованием C3 AI Suite, включают в себя большое и постоянно растущее семейство специализированных ИИ-решений для различных отраслей и приложений, которые можно сразу установить и использовать.
C3.ai Ex Machina, решение без использования программного кода, которое обеспечивает безопасный и лёгкий доступ к готовым к анализу данным и позволяет бизнес-аналитикам без навыков в области науки о данных быстро выполнять такие задачи как построение, настройка и обучение моделей ИИ.

Команда
Продукты компании
Основные партнёры
Основные инвесторы
Основные конкуренты
Текущее состояние отрасли и рынка
Рыночные возможности и стратегия компании
Финансовые показатели компании
История привлечённых средств
Детали IPO
SWOT анализ
Резюме

Год основания: 2009

Количество работников: 521

Головной офис: Редвуд-Сити, штат Калифорния

Сайт: www. с3.ai

Количество клиентов: 29

Бизнес модель: B2B

Сектор: Искусственный интеллект

Отрасль: Информационные технологии

Размер глобального рынка: $174 млрд. (рыночная доля 0.13%)

Томас Зибель

Должность: Основатель и генеральный директор (СЕО)

Предыдущий опыт работы: Siebel Systems, Oracle

Образование: B.A. в области Истории, M.B.A. и M.S. в области Компьютерных наук от University of Illinois at Urbana-Champaign

Эдвард Аббо

Должность: Президент и технологический директор (CTO)

Предыдущий опыт работы: Siebel Systems, Oracle

Образование: B.S. в области Машиностроения и Аэрокосмической техники от Princeton University, M.S. в области Инженерного дела от Massachusetts Institute of Technology

Хуман Бехзади

Должность: Президент и директор по продуктам (CPO)

Предыдущий опыт работы: Siebel Systems, Oracle

Образование: B. A. в области Экономики от University of California, Santa Barbara

Дэвид Бартер

Должность: Старший вице-президент и финансовый директор

Предыдущий опыт работы: Model N, Guidewire Software, Microsoft Corporation

Образование: B.A. в области Финансов и философии от University of Notre Dame и M.B.A от Northwestern University, Kellogg School of Management

с3.ai была основана выдающимся предпринемателем и миллиардером Томасом Зибелем и Патрисией Хаус. Зибель является обладателем многочисленных наград, включая Entrepreneur of the Year – EY (2018, 2017), Glassdoor Top CEO (2018), Most Admired CEO Lifetime Achievement Award – San Francisco Business Times (2016), Woodrow Wilson Award for Corporate Citizenship и многих других. В 1993 году он основал компанию Siebel Systems, которую продал в 2006 году Oracle, после чего занимал различные директорские позиции в этом технологическом гиганте. Ведущие менеджеры c3.ai знают друг друга много лет, поскольку также ранее работали в Siebel Systems, после чего перешли в Oracle вместе с Зибелем, откуда также последовали за ним в c3. ai. Все ведущие управленцы компании обладают блестящим образованием и огромным опытом работы в технологической сфере. Кроме того, совокупно, им принадлежит 42,37% акций компании, хотя подавляющая часть принадлежит основателю Томасу Зибелю.

Запатентованная архитектура на основе модели, C3 AI Suite и C3 AI Applications позволяют организациям значительно упростить и ускорить внедрение корпоративного ИИ. По оценкам компании, по сравнению со структурным подходом к программированию, который обычно используют большинство организаций, её архитектура, управляемая моделями, ускоряет разработку в 26 раз, сокращая при этом объем кода, который необходимо написать на 99%.

У компании богатый портфель патентов, который представляет собой существенное конкурентное преимущество на рынке корпоративного ИИ — в первую очередь, недавно выданные патенты США (№ 10 817 530 и № 10824 634), которые были выданы на системы, методы и устройства для ИИ предприятий.

C3 AI Suite это единственная комплексная платформа как услуга, позволяющая клиентам, разрабатывать, представлять и использовать корпоративные приложения AI в любом масштабе. Клиенты могут использовать C3 AI Suite для создания и эксплуатации собственных индивидуальных приложений Enterprise AI, а также для настройки, эксплуатации и управления приложениями C3 AI.

Управляемая моделями архитектура, C3 AI Suite позволяет компании и клиентам разрабатывать корпоративные приложения AI с использованием концептуальных моделей всех элементов, необходимых для приложения, например, объекты данных, вычислительных ресурсов, служб обработки данных, AI и служб машинного обучения без необходимости писать сложный, длинный код.

Такой подход значительно снижает техническую сложность для разработчиков и объём кода, который необходимо написать. C3 AI Suite предоставляет комплексные возможности для быстрой разработки, развертывания и эксплуатации корпоративных приложений AI в любом масштабе.

Службы интеграции и управления данными

Для простого автоматического приема и агрегирования огромных объёмов разнообразных данных из многочисленных внутренних и внешних источников и объединения данных в общий и расширяемый образ данных.

Услуги по разработке и эксплуатации приложений искусственного интеллекта

Автоматизированные сервисы для исследования данных, создания и обучения моделей искусственного интеллекта, а также внедрения моделей и приложений искусственного интеллекта в масштабе предприятия.

Услуги по эксплуатации и безопасности

Связанные услуги базовой платформы (например, управление доступом, шифрование данных, кибербезопасность, услуги временных рядов, нормализация, конфиденциальность данных).

C3 AI Integrated Development Studio (C3 AI IDS)

Набор визуальных инструментов с малым количеством или без кода для разработки, развёртывания и эксплуатации корпоративных ИИ-приложений.

Приложения C3 AI

Приложения C3 AI это расширяющийся портфель готовых межотраслевых и отраслевых корпоративных AI-приложений, которые предназначены для ряда критически важных вариантов использования. Используя приложения C3 AI, организации обычно могут развёртывать производственные приложения AI в течение одного-шести месяцев. Каждое из этих приложений является расширяемым и настраиваемым в соответствии с требованиями заказчика.

Готовые межотраслевые приложения C3 AI включают:

C3 Оптимизация инвентаризация ИИ

Применяет передовые методы ИИ/МО и стохастической оптимизации, чтобы помочь оптимизировать уровни запасов сырья, незавершённого производства и готовой продукции, обеспечивая при этом наличие запасов тогда и там, где это необходимо.

C3 Риск сети поставок ИИ

Предоставляет менеджерам по цепочке поставок на предприятии информацию о рисках сбоя в работе всей цепочки поставок.

C3 AI Управление оттоком клиентов

Позволяет менеджерам по работе с клиентами отслеживать удовлетворённость клиентов, используя всю доступную транзакционную, поведенческую и контекстную информацию, и предпринимать упреждающие и ранние действия для предотвращения оттока клиентов с помощью прогнозов и заблаговременных предупреждений на основе ИИ, интерпретируемых человеком.

Оптимизация графика производства C3 AI

Динамически оптимизирует производственные графики для максимизации выпуска продукции с высокой маржой, удовлетворяя потребности клиентов и соблюдая производственные ограничения.

C3 AI Predictive Maintenance

Предоставляет специалистам по планированию технического обслуживания и операторам оборудования понимание рисков, связанных с активами, чтобы они могли поддерживать более высокий уровень доступности активов в своей деятельности.

C3 AI Fraud Detection

Выявляет закономерности в потоках данных о событиях, которые выявляют утечку доходов или проблемы с обслуживанием и безопасностью, чтобы группы расследования могли действовать в рамках единой, постоянно обновляемой и упорядоченной по приоритетам очереди потенциальных клиентов.

C3 AI Energy Management

Использует МО, чтобы помочь предприятиям получить представление о своих расходах на электроэнергию и расставить приоритеты для действий по сокращению своих операционных расходов и снижению выбросов углекислого газа.

Отраслевые приложения

С3 предлагает интегрированные семейства приложений Enterprise AI под ключ для удовлетворения потребностей растущего списка вертикальных сегментов рынка, включая нефть и газ, химическую промышленность, коммунальные услуги, производство, финансовые услуги, оборону, разведку, аэрокосмическую промышленность, здравоохранение и телекоммуникации.

Для каждого из этих вертикальных рынков компания развернула или планирует развернуть полное семейство интегрированных приложений ИИ, которые охватывают всю цепочку создания стоимости в каждой отрасли.

Финансовые услуги

C3 AI Smart Lending

Повышает продуктивность и удовлетворённость клиентов в процессе подачи заявки на получение кредита и утверждения, предоставляя кредитным специалистам контекстуализированную информацию, позволяя сократить время на принятие простых решений об утверждении или отклонении и сосредоточиться на более тонких кредитных заявках.

C3 AI Управление денежными средствами

Использует передовые алгоритмы ИИ для количественной оценки деятельности казначейства клиентов и прогнозирования того, какие клиенты с наибольшей вероятностью сократят или прекратят свои отношения с банком по управлению денежными средствами и казначейскими услугами.

C3 AI Оптимизация кредитования ценными бумагами

Помогает банкам автоматизировать и оптимизировать операции по кредитованию ценными бумагами с помощью машинного обучения для количественной оценки неопределённостей клиентов и кредиторов и последующего автоматического утверждения всех выполняемых клиентских запросов.

C3 AI Противодействие отмыванию денег

Это приложение с поддержкой ИИ, ориентированное на рабочий процесс, в котором используются комплексные методы МО для повышения достоверности идентификации в отчётах о подозрительной активности и уменьшения количества ложных срабатываний.

Производство

C3 Оптимизация инвентаризации AI

Применяет передовые методы ИИ/МО и стохастической оптимизации для анализа изменчивости спроса, сроков поставки от поставщиков, проблем с качеством и сбоев в работе продуктовой линейки для создания рекомендаций и мониторинга в реальном времени.

C3 AI Predictive Maintenance

Предоставляет специалистам по планированию технического обслуживания производства и операторам оборудования исчерпывающее представление о рисках, связанных с активами, позволяя им поддерживать более высокий уровень доступности активов, обеспечивать дифференциацию на основе услуг и сокращать затраты на техническое обслуживание.

C3 AI Energy Management

Использует МО для точного прогнозирования, сравнительного анализа, оптимизации зданий, реагирования на спрос и обнаружения аномалий, помогая производителям снизить расходы, улучшить операции и достичь целей в области энергоэффективности.

C3 AI Sensor Health

Обеспечивает работоспособность и оптимальное развёртывание сенсорных устройств IoT, используя ИИ/МО для прогнозирования отказов сенсоров и выявления проблем сенсоров и сети с высокой степенью точности.

Утилиты

C3 Защита доходов от ИИ

Выявляет случаи кражи энергии для защиты основного дохода с более высокой точностью и меньшими затратами, чем традиционные подходы, основанные на правилах.

C3 AI AMI Операции

Интегрирует и анализирует данные расширенной инфраструктуры измерения, близкие к реальному времени, и использует контролируемые и неконтролируемые методы МО для оценки развёртывания счетчиков и состояния активов.

C3 AI Порталы взаимодействия с клиентами

Объединяет данные из нескольких разрозненных клиентских систем, включая биллинг, CRM, демографические данные и AMI, чтобы обеспечить 360-градусный профиль клиента, чтобы как потребители коммунальных услуг, так и представители службы поддержки могли понимать и управлять своё потребление энергии и затраты.

Нефть и газ

C3 Оптимизация производства AI

Масштабная оптимизация добычи за счёт детального влияния на нагнетательные скважины, прогнозов добычи на основе ИИ и оптимизации искусственного подъема.

C3 AI Надёжность

Интегрирует сенсорные сети, корпоративные системы и архиваторы данных, чтобы вооружить инженеров по надёжности, инженеров-технологов и менеджеров по техническому обслуживанию аналитическими сведениями на основе ИИ для устранения рисков, связанных с производительностью процессов и оборудования на производственных объектах и НПЗ.

C3 Оптимизация доходности AI

Интегрирует данные планирования ресурсов предприятия, данные лабораторных испытаний, данные об активах и данные производственных систем, а также развёртывает модели МО для выявления проблем или возможностей для улучшения в ключевых точках непрерывного производства.

Аэрокосмическая промышленность и оборона

C3 AI Готовность

Интегрирует и унифицирует данные самолётной телеметрии, файлов заданий, технического обслуживания и операционных систем и использует передовые модели ИИ для мониторинга работоспособности подсистем и прогнозирования отказов компонентов.

C3 AI Workforce Analytics

Помогает специалистам по рискам и комплаенсу эффективно анализировать финансовые, коммерческие, общественные и правоохранительные документы, чтобы определить, представляют ли люди угрозу безопасности.

C3 AI Intelligence Analysis

Создает графы знаний сущностей, извлечённых из наборов как структурированных (например, существующих тщательно отобранных баз данных), так и неструктурированных (например, источников новостей, источников в социальных сетях, академических отчётов и патентных баз данных).

C3 AI Intelligence Data Fusion

Поглощает аналитические данные из разрозненных источников в единый, объединённый образ данных, чтобы аналитики могли быстрее выполнять свою работу.

Baker Hughes Company — это американская международная промышленная сервисная компания и одна из крупнейших в мире нефтесервисных компаний. Компания обеспечивает нефтяную и газовую промышленность с продуктами и услугами для бурения нефтяных скважин, оценок пласта, производства, а также оказывает услуги в области консалтинга по пластам.

Engie SA — это французская многонациональная электроэнергетическая компания со штаб-квартирой в Ла-Дефанс, Курбевуа, которая работает в области передачи энергии, производства и распределения электроэнергии, природного газа, ядерной энергии, возобновляемых источников энергии и нефти.

ORTEC — это ведущий мировой поставщик ПО для математической оптимизации и расширенной аналитики, в котором работают около 1000 сотрудников. Компания имеет офисы в 13 странах по всему миру. За прошедшие годы она оптимизировала бизнес-процессы в более чем 1200 ведущих компаниях, что позволило ей внести свой вклад в улучшение мира.

Fidelity National Information Services, Inc. — это американская компания из списка Fortune 500, предлагающая широкий спектр финансовых продуктов и услуг. Штаб-квартира FIS находится в Джексонвилле, Флорида, в ней работает около 55 000 человек по всему миру.

Raytheon — это крупный оборонным подрядчик и промышленная корпорация из США, которая в основном занимается производством оружия, военной и коммерческой электроники. До начала 2007 года она использовалась в самолётах корпоративного и специального назначения.

Microsoft Corporation — это американская многонациональная технологическая компания со штаб-квартирой в Редмонде, штат Вашингтон. Она разрабатывает, производит, лицензирует, поддерживает и продаёт компьютерное программное обеспечение, бытовую электронику, персональные компьютеры и сопутствующие услуги.

Adobe — это американская многонациональная компания по производству компьютерного программного обеспечения. Основанная в Делавэре и штаб-квартира в Сан-Хосе, Калифорния, она исторически занималась созданием мультимедийных и творческих программных продуктов, а в последнее время занялась разработкой программного обеспечения для цифрового маркетинга.

Google — это американская транснациональная технологическая компания, специализирующаяся на услугах и продуктах, связанных с Интернетом, включая технологии онлайн-рекламы, поисковую систему, облачные вычисления, программное обеспечение и оборудование.

IBM Services — это подразделение IBM по оказанию профессиональных услуг, состоящее из экспертов по бизнесу, технологиям и отрасли, которые применяют передовые технологии и помогают клиентам проектировать, создавать и управлять предприятиями. В его состав входят два подразделения: IBM Global Business Services и IBM Global Technology Services.

Amazon.com — это американская транснациональная технологическая компания, базирующаяся в Сиэтле, штат Вашингтон, специализируется на электронной коммерции, облачных вычислениях, потоковой передаче цифровых данных и ИИ.

Hewlett-Packard или HP — это американская многонациональная компания в области информационных технологий со штаб-квартирой в Пало-Альто, Калифорния, которая разрабатывает и предоставляет широкий спектр аппаратных компонентов, а также программного обеспечения и сопутствующих услуг для потребителей, малых и средних предприятий и крупных предприятий, включая клиентов из государственного сектора, здравоохранения и образования.

Intel Corporation — это американская транснациональная технологическая компания со штаб-квартирой в Санта-Кларе, Калифорния, в Кремниевой долине.

Также партнёрами компании являются Aubay, BGP, CMC, Data Reply, Infoedge Technology, Informatica El Corte Ingles, Intelia, Neal Analytics, Ortec, Pariveda, SCAP и Synechron. Эти союзы нацелены на помощь организациям в ускорении реализации программ корпоративного ИИ и цифровой трансформации.

Стратегическое партнёрство лежит в основе стратегии роста с ведущими компаниями, предлагающими каналы сбыта с высокой долей заемных средств на различных рынках.

Baker Hughes: нефть, газ и химия. В 2019 году C3.ai заключила стратегический альянс с Baker Hughes, нефтегазовой сервисной компанией с оборотом $24 млрд. В соответствии с условиями этого альянса, Baker Hughes стандартизировала C3.ai для всех приложений ИИ внутреннего использования.

Кроме того, компания совместно занимается маркетингом и продажей ряда корпоративных ИИ-решений для решения всех задач разведки, добычи и переработки нефти под брендом BHC3.ai нефтегазовым компаниям во всём мире при активном участии Baker Hughes, который имеет торговую организацию с 12 000 человек.

В сентябре 2020 года C3 вступила в стратегический альянс с FIS, поставщиком технологий для мировой индустрии финансовых услуг, системы которого обрабатывают $75 млрд. транзакций в год на сумму $9 трлн. Этот альянс объединяет обширный опыт FIS в области финансовых услуг с опытом C3.ai в области ИИ для продвижения и развёртывания C3 AI Suite и C3 AI, AWS, IBM, Intel и Microsoft.

Кроме того, C3 объявила о глобальном альянсе с AWS, IBM, Intel и Microsoft для совместного маркетинга, продажи и обслуживания своих комбинированных предложений в отраслевых вертикалях.

В большинстве своих возможностей продаж C3.ai связана с одним или несколькими из этих партнеров.

Стратегия выхода на рынок С3 заключалась в налаживании полноценного взаимодействия с клиентами с крупными глобальными первопроходцами или маячковыми клиентами в Европе, Азии и США в целом ряде отраслей.

Эти клиенты-маяки служат доказательством для других потенциальных клиентов в их конкретных отраслях. C3.ai установили стратегические отношения с клиентами, в число которых входят многие всемирно известные организации, демонстрируя полезность программных решений корпоративного ИИ в разных регионах, культурах, вертикальных рынках и в широком спектре сценариев использования на средних, малых предприятиях и на крупнейших промышленных масштабах. С3 работает над тиражированием этих развёртываний в аналогичных компаниях на каждом вертикальном рынке.

В феврале 2020 года C3.ai создала Digital Transformation Institute, или C3.ai DTI, который представляет собой исследовательский консорциум, призванный повысить эффективность использования искусственного интеллекта для бизнеса, правительства и общества. C3.ai DTI привлекает ведущих учёных мира для проведения исследований и обучения практиков новой науке цифровой трансформации, которая работает на стыке ИИ, МО, облачных вычислений, Интернета вещей, анализа больших данных, организационного поведения, общественной политики и этики.

C3.ai DTI — это коалиция некоторых ведущих исследовательских институтов мира, включая Принстон, Карнеги-Меллон, Массачусетский технологический институт, Иллинойский университет в Урбана-Шампейн, Чикагский университет, Калифорнийский университет в Беркли, Стэнфорд, Национальный центр суперкомпьютерных приложений и Lawrence Berkeley Labs в партнерстве с Microsoft и C3.ai.

Репутация в интернете:

Компания имеет довольно малое количество подписчиков в социальных сетях: 27 тыс. на LinkedIn и 5,9 тыс. в Twitter. Это связано с тем, что она разрабатывает довольно сложные для понимания обычного человека технологии и ориентируется на B2B-сегмент.

На портале Glassdoor, где работники оставляют отзывы о работодателях, компания имеет блестящие рейтинги. 4,6 из 5 совокупный рейтинг, с уровнем одобрения CEO 90%, что свидетельствует о великолепной рабочей атмосфере внутри коллектива.

C3.ai является победителем многочисленных конкурсов, проводимых различными социальными медиа, включая: CNBC Disruptor 50 (2020, 2019, 2018), BloombergNEF Pioneer (2020), Forbes Cloud 100 (2020, 2019, 2018, 2017), Deloitte Technology Fast 500 (2019), а также была названа “лидером” в отчёте Forrester Wave: Industrial IoT Software Platforms (2019, 2018).

TPG Capital, ранее известная как Texas Pacific Group, — это американская инвестиционная компания. Фирма прямых инвестиций ориентирована на выкуп за счёт заёмных средств и рост капитала. TPG управляет инвестиционными фондами в виде капитала роста, венчурного капитала, государственного капитала и долговых инвестиций. TPG Growth специализируется на увеличении капитала и возможностях выкупа на среднем рынке.

Baker Hughes Company — это американская международная промышленная сервисная компания и одна из крупнейших в мире нефтесервисных компаний. Компания обеспечивает нефтяную и газовую промышленность с продуктами и услугами для бурения нефтяных скважин, оценок пласта, заканчивания, производства и пластового консалтинг.

Исходя из представленных данных, до IPO в руках инвесторов с долей выше 5% находится 74.59% акций, после IPO уменьшится до 59,90%. У руководства и директоров находится 14,5% акций, после IPO их доля владения уменьшится до 12,9%.

Позитивным фактором является то, что у CEO Томаса Зибеля большая доля в компании — 37.71%. Это говорит о том, что у него очень высокий интерес к повышению её стоимости. Другими крупными акционерами являются Нехал Радж и Лоренцо Симонелли.

Нехал Радж является членом совета директоров C3.ai с августа 2016 года. С июля 2006 года Радж является профессиональным инвестиционным специалистом в TPG, частной инвестиционной фирме, где является партнёром. Радж также входил в совет директоров Domo, компании по разработке облачного программного обеспечения, с марта 2014 по сентябрь 2019 года, и Zscaler, Inc. , компании, занимающейся облачной информационной безопасностью, с июля 2015 года по январь 2020 года.

Лоренцо Симонелли является членом совета директоров C3 с августа 2019 года. С октября 2017 года Симонелли занимал пост председателя совета директоров Baker Hughes Company, компании, занимающейся энергетическими технологиями, а с июля 2017 года в качестве директора, президента и главного исполнительного директора. С октября 2013 года по июль 2017 года Симонелли занимал должность президента и главного исполнительного директора GE Oil & Gas. В настоящее время Симонелли является членом совета директоров CNH Industrial, компании по производству промышленного оборудования.

C3.ai — это американская компания-разработчик программного обеспечения для корпоративного искусственного интеллекта (ИИ). Компания предоставляет приложения в формате «программное обеспечение как услуга» (или SaaS), которые позволяют быстро развёртывать ИИ необычайного масштаба и сложности внутри корпораций, который впоследствие приносит значительные социальные и экономические выгоды. Все программные приложения C3.ai можно развернуть в Azure, Amazon Web Services, IBM Cloud, Google Cloud Platform или локально.

Штаб-квартира: Редвуд-Сити, США

www.c3.ai

Годовая выручка: $143 млн

Привлечённые средства: $228,5 млн

Оценка компании: $3,3 млрд

P/S: 23,1

Количество сотрудников: 521

Год основания: 2009

IBM — американская компания, которая работает по всему миру, предоставляя комплексные решения и услуги. Сегмент облачного и когнитивного ПО предлагает ПО для вертикальных и отраслевых решений в сферах здравоохранения, финансовых услуг, Интернета вещей (IoT), погоды и безопасности, а также ПО и сервисов; а также систему управления и хранения информации о клиентах, программные решения для аналитики и интеграции для поддержки критически важных локальных рабочих нагрузок клиентов в банковской, авиационной и розничной отраслях.

Штаб-квартира: Армонк, штат Нью-Йорк

www.ibm.com

Годовая выручка: $75 млрд

Привлечённые средства: —

Капитализация компании: $113,3 млрд

P/S: 1,5

Количество сотрудников: 352 600

Год основания: 1911

General Electric — это высокотехнологичная промышленная компания, которая работает в США, Европе, Азии, Америке, на Ближнем Востоке и в Африке. Она работает в сегментах энергетики, возобновляемых источников энергии, авиации, здравоохранения и капитала. Сегмент «Электроэнергетика» предлагает технологии, решения и услуги, связанные с производством энергии, включая газовые и паровые турбины, генераторы и услуги по выработке электроэнергии.

Штаб-квартира: Бостон, штат Массачусетс

www.gr.com

Годовая выручка: $83,9 млрд

Привлечённые средства: $2 млн

Капитализация компании: $95,3 млрд

P/S: 1,1

Количество сотрудников: 189 400

Год основания: 1892

Accenture — это компания по оказанию профессиональных услуг, которая предоставляет стратегические и консультационные, интерактивные, технологические и операционные услуги по всему миру. Компания также предоставляет услуги аутсорсинга. Она обслуживает компании, занимающиеся коммуникациями, СМИ, высокими технологиями, ПО и платформами; банковским делом, рынками капитала и страхованием; потребительскими товарами, розничной торговлей, туристическими услугами, промышленностью, естественными науками, а также клиентов в секторах здравоохранения, коммунального обслуживания, химии и природных ресурсов, энергетики и коммунальных услуг.

Штаб-квартира: Дублин, Ирландия

www.accenture.com

Годовая выручка: $44,3 млрд

Привлечённые средства: $6 млн

Капитализация компании: $160,4 млрд

P/S: 3,6

Количество сотрудников: 506 600

Год основания: 1989

Lockheed Martin — это оборонная и аэрокосмическая компания, которая занимается исследованиями, проектированием, разработкой, производством, интеграцией и поддержкой технологических систем, продуктов и услуг по всему миру. Она работает в четырёх сегментах: воздухоплавание, управление ракетами и огнём, вращающиеся и полётные системы, а также космические системы.

Штаб-квартира: Бетесда, штат Мэриленд.

www.lockheedmartin.com

Годовая выручка: $64,2 млрд

Привлечённые средства: $102,6 млн

Капитализация компании: $102,6 млрд

P/S: 1,6

Количество сотрудников: 110 000

Год основания: 1912

Основные конкуренты C3.ai — это, в основном, самостоятельные разработки и приложения для ИИ, созданные специально для потребности компании собственными разработчиками. Это, как правило, очень дорогостоящие сложные проекты разработки ПО, которые часто терпят неудачу а, в случае успеха, обычно требуют многих лет для получения экономической отдачи. К примеру, большинство клиентов C3.ai пытались один или несколько раз создать подобные системы и терпели неудачу — иногда с большими затратами. В последствие обращались к C3.ai за данными решениями. C3.ai неизвестны какие-либо платформы для сквозной разработки ИИ, которые напрямую конкурируют с C3 AI Suite. Коммерческими предложениями продуктов, которые ранее позиционировались как функционально эквивалентные C3.ai, были GE Predix и IBM Watson — это проекты по разработке ПО на несколько миллиардов долларов, подкреплённые масштабными рекламными кампаниями. Однако на текущий момент позиционирование изменилось и компании практически не конкурируют.

Основными конкурентами C3.ai являются ИТ-организации, которые пытаются разрабатывать индивидуальные платформы разработки приложений ИИ и среды выполнения. Такие усилия обычно включают интеграцию инструментов собственной разработки, решений с открытым исходным кодом и точечных решений, предлагаемых независимыми поставщиками ПО, и компонентов, предлагаемых на облачных платформах AWS, Azure или Google. Часто эти усилия осуществляются через проекты, которые профессионально обслуживаются такими компаниями, как Accenture или Lockheed Martin. По мнению C3.ai, эти усилия часто дороги, отнимают много времени и не всегда успешны. На наш взгляд, компания не имеет прямых конкурентов и является первопроходцем в данном направлении, поэтому тяжело сказать каким образом рынок будет походить к её оценке. Можно только заметить, что компания оценивается с некоторой премией по сравнению со средними показателями P/S других поставщиков облачного ПО с аналогичными темпами роста.

По прогнозам, в ближайшие годы глобальный рынок ПО для ИИ будет быстро расти и к 2025 году достигнет примерно $126 млрд. Общий рынок ИИ включает в себя широкий спектр приложений, таких как обработка естественного языка, роботизированная автоматизация процессов и МО.

Глобальная отрасль корпоративного искусственного интеллекта заработала $4,68 млрд в 2018 году и, как ожидается, к 2026 году принесет $53,06 млрд, при этом среднегодовой темп роста с 2019 по 2026 год составит 35,4%.

Растущее беспокойство по поводу конфиденциальности и безопасности данных усиливает спрос на локальные решения AI среди крупных организаций. Тем не менее, по оценкам, в облачном сегменте будет зарегистрирован самый быстрый среднегодовой темп роста в 38,9% с 2019 по 2026 год. Рост потребности в проверке компонентов ИИ, созданных другими командами внутри предприятия, и доступа к контенту ИИ способствует росту этого сегмента.

Северная Америка занимала самую высокую долю рынка в 2018 году, составляя более двух пятых глобального рынка корпоративного ИИ, и сохранит свое доминирующее положение с точки зрения доходов в течение прогнозируемого периода.

Мировой рынок ПО для корпоративной инфраструктуры в 2019 году вырос на 11,7% в долларах США. Заметные области роста включают системы управления базами данных, безопасность, инфраструктуру приложений и промежуточное ПО. Microsoft заняла первое место, а IBM и Oracle — второе и третье.

Мировая выручка от корпоративных приложений выросла на 7,5% до почти $225 млрд. в 2019 году. На мировом рынке корпоративных приложений пятилетний совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 3,4%, а к 2024 году размер рынка достигнет $265,7 млрд.

Согласно прогнозам, доля доходов от общедоступного облачного программного обеспечения вырастет с 40,3% в 2019 году до 56,8% в 2024 году, поскольку возможности роста в значительной степени смещаются в пользу облачных приложений.

Ожидается, что к 2020 году рынок корпоративных приложений вырастет до $213,43 млрд, при этом среднегодовой темп роста составит 7,4% в прогнозный период 2014-2020 годов.

C3.ai обслуживает большой и быстрорастущий рынок, который оценивается в $174 млрд. в 2020 году и вырастет до $271 млрд. к 2024 году, совокупный годовой темп роста составит 12%.

Рынок программного обеспечение Enterprise AI составляет $18 млрд. в 2020 году и достигнет $44 млрд. в 2024 году, со среднегодовым темпом роста 24%.

Разработка приложений, инфраструктура и промежуточное ПО; Инструменты интеграции и качества данных, а также продукты для управления основными данными: $63 млрд. в 2020 году, $82 млрд. в 2024 году, среднегодовой темп роста 7%.

Корпоративные приложения. Аналитика, бизнес-аналитика и управление взаимоотношениями с клиентами, или CRM: $93 млрд. в 2020 году, 145 млрд. в 2024 году, среднегодовой темп роста 12%. Можно отметить, что это большие и быстрорастущие доступные рынки.

Конкурентные преимущества

Основная технология, C3 AI Suite, представляет собой семейство интегрированных программных сервисов, разрабатываемых более 10 лет, спроектированных на основе собственной архитектуры, основанной на модели, которая предоставляет все программные сервисы и микросервисы, необходимые и достаточные для быстрой разработки и развёртывания корпоративных приложений ИИ.

Приложения, разработанные с помощью C3 AI Suite, могут использовать любые программные решения с открытым исходным кодом и все облачные сервисы AWS, Azure, Google Cloud и IBM Cloud и могут работать на любой из этих облачных платформ, локально или в гибридной облачной среде. По сравнению со структурным подходом к программированию, который обычно используют большинство организаций, их архитектура на основе моделей ускоряет разработку в 26 раз, сокращая при этом объём кода, который должен быть написан, до 99%.

Используя эту управляемую моделями архитектуру, разработчики приложений и специалисты по обработке данных могут сосредоточиться на получении немедленной выгоды без необходимости управлять сложными взаимозависимостями базовых элементов. Эти концептуальные модели могут повторно использоваться многими приложениями, тем самым ускоряя разработку новых приложений.

По сравнению с традиционным структурированным программированием архитектура на основе моделей и декларативное программирование сокращают время окупаемости и снижают общую стоимость владения за счёт:

Предоставление разработчикам возможности создавать приложения ИИ в 26 раз быстрее и с использованием до 99% меньше кода, чем при использовании других технологий, за счёт использования концептуальных моделей (включая десятки тысяч предварительно созданных моделей C3. ai)
Сокращение ресурсов, необходимых для созд?

Почему большинство высокоуровневых языков медленно работают?

Ответ на этот вопрос в своём блоге даёт графический программист Себастьян Сильван (Sebastian Sylvan), который работает в офисе Microsoft в Сиэтле.

Причин, по которым большинство высокоуровневых языков программирования медленно работают, обычно две:

они плохо работают с кэшем;
сборка мусора отнимает много ресурсов.

На самом деле, обе причины сводятся к одной — в таких языках происходит большое количество выделений памяти.

Следует уточнить, что я говорю в первую очередь о клиентских приложениях, где важна локальная скорость выполнения. Если приложение тратит 99,9% времени на ожидание ответа по сети, вряд ли важно, насколько медленным является язык, проблема оптимизации сетевого взаимодействия будет важнее.

Я возьму в качестве примера C# по двум причинам: во-первых, это высокоуровневый язык, который я часто использую последнее время, и во-вторых, если бы я взял Java, фанаты C# могли бы возразить, что использование value-типов в C# избавляет от большинства проблем (это не так).

Кроме того, я буду исходить из предположения, что пишется идиоматичный код, в одном стиле со стандартными библиотеками и с учетом принятых соглашений. Я не буду рассматривать уродливые костыли в качестве «решения» проблемы. Да, в некоторых случаях это позволяет обойти особенности языка, но не устраняет изначальную проблему.

Для начала, давайте посмотрим, почему важно правильно использовать кэш. Вот график задержек памяти в процессорах Haswell, основанный на этих данных.

Задержка при чтении из кучи составляет примерно 230 тактов, в то время, как чтение из L1 кэша — 4 такта. Получается, что неправильная работа с кэшем может сделать код почти в 50 раз медленнее. Более того, благодаря многозадачности современных процессоров, чтение из кэша может происходить одновременно с работой с регистрами, поэтому задержку при чтении из L1 можно вообще не учитывать.

Проще говоря, кроме разработки алгоритма, промахи кэша — основная проблема производительности. Как только вы решите проблему эффективного доступа к данным, останутся только небольшие оптимизации, которые, в сравнении с промахами кэша, не так сильно влияют на производительность.

Хорошие новости для разработчиков языка: вам нет необходимости разрабатывать самый эффективный компилятор и вы можете сэкономить свое время с помощью некоторых абстракций. Все, что вам нужно — организовать эффективный доступ к данным, и программы на вашем языке смогут посоревноваться в скорости исполнения с C.

Проще говоря, C# разработан так, что не учитывает современных реалий работы с кэшем. Ещё раз, я не говорю об ограничениях, накладываемых языком и «давлении», которое они оказывают на программиста, заставляя писать не самый эффективный код. Теоретически, для многих из этих вещей есть обходные пути, хотя и не самые удобные. Я говорю о том коде, к написанию которого нас побуждает язык как таковой.

Основная проблема C# в том, что он очень скудно поддерживает value-типы. Да, в нём есть структуры, которые представляют из себя значения, хранящиеся там же, где и объявлены (например, на стеке или внутри других объектов). Но есть несколько довольно серьезных проблем, из-за которых эти структуры являются скорее костылями, чем решениями.

Вы обязаны объявлять типы данных заранее, что означает, если вам когда-либонужно, чтобы объект этого типа существовал в куче, то все объекты этого типавсегда будут выделяться в куче. Конечно, вы можете написать классы-обёртки для нужных типов данных и использовать для каждого случая нужную обёртку, но это довольно болезненный путь. Было бы лучше, если классы и структуры всегда объявлялись одинаково, но использовать их было возможно по-разному и именно так, как нужно в данном конкретном случае. Т. е. когда вам нужно что-либо на стеке, вы объявляете это как значение, а когда в куче — как объект. Именно так работает С++, например. Там вас не заставляют делать всё объектами хотя бы потому, что есть некоторые вещи, которые должны быть в куче (по разным причинам).
Возможности ссылок сильно ограничены. Вы можете передать что-либо по ссылке в функцию, но на этом всё. Нельзя просто так взять и получить ссылку на элемент в List<int>, например. Для этого нужно хранить в списке и ссылки и значения одновременно. Нельзя получить указатель на что-либо выделенное на стеке или расположенное внутри объекта. Можно только скопировать всё, либо передать в функцию по ссылке. Причины такого поведения, конечно, вполне понятны. Если безопасность типов в приоритете, то довольно затруднительно (если не вообще невозможно) поддерживать гибкую систему ссылок и одновременно гарантировать такую безопасность. Но даже резонность таких ограничений не изменяет того факта, что эти ограничения всё таки есть.
Буферы с фиксированным размером не поддерживают пользовательские типы и требуют директивы unsafe.
Ограниченная функциональность подмассивов. Существует класс ArraySegment, однако он мало кем используется. Если вам надо передать набор элементов из массива, вам придется создавать IEnumerable, а значит выделять память. Даже если API поддерживает ArraySegment, этого все равно недостаточно: вы не сможете использовать его ни для List<T>, ни для массива на стеке, только для обычного массива.

В итоге, язык всегда, кроме самых простых случаев, подталкивает в активному использованию кучи. Если все ваши данные в куче, вероятность промаха становится выше (поскольку вы не можете решать, как именно расположить данные). В то время как при написании программы на C++ программисту приходится думать, как эффективно обеспечить доступ в данным, C# поощряет их расположение в отдельных участках памяти. Программист теряет контроль над расположением данных, что влечет за собой ненужные промахи и, как следствие, падение производительности. Причем тот факт, что вы можете скомпилировать программу на C# в нативный код, не имеет значения. Рост производительности не скомпенсирует плохую локальность кэша.

Кроме того, неэффективно используется место. Каждая ссылка — это 8 байт на 64-битной машине, каждой аллокации сопутствуют метаданные. В куче, которая заполнена крошечными объектами со ссылками на них, остается намного меньше свободного места, чем если бы в них были расположены крупные объекты с содержимым внутри, расположенным на фиксированном смещении. Даже если вас не беспокоит впустую растраченное место, если куча переполнена заголовками и ссылками, весь этот мусор пойдет в кэш, что, опять же, приведет к большому количеству промахов и падению производительности.

Конечно, есть обходные пути. К примеру, вы можете использовать структуры и размещать их в пуле из List<T>. Это позволит, например, обойти список и обновить все объекты на месте. К сожалению, теперь, чтобы получить ссылку на объект, вам надо получить ссылку на пул и индекс элемента, и в дальнейшем пользоваться индексацией по массиву. В отличие от C++, в С# такой трюк выглядит ужасно, язык просто не предназначен для этого. Более того, теперь доступ к одному элементу из пула дороже, чем при использовании просто ссылки — теперь может быть два промаха, поскольку надо будет разыменовывать сам пул. Вы можете, конечно, продублировать функционалList<T> в структуре, чтобы избежать этого. Я написал много подобного кода за свою практику: он уродлив, работает на низком уровне и не застрахован от ошибок.

Наконец, я хочу отметить, что это проблема возникает не только в узких местах. В идиоматично написанном коде ссылочные типы будут повсюду. Это значит, что по всему коду постоянно будут происходить задержки в несколько сотен тактов, перекрывая все оптимизации. Если даже оптимизировать ресурсоемкие участки, ваш код будет равномерно медленным. Так что, если вы не хотите писать программы, используя пулы памяти и индексы, работая, возможно, на более низком уровне, чем C++ (зачем тогда использовать C#), вы вряд ли что-то можете сделать, чтобы избежать этой проблемы.

Я полагаю, что читатель понимает, почему сборка мусора сама по себе составляет серьезную проблему для производительности. Случайные зависания на время сборки совершенно недопустимы для программ с анимацией. Я не буду останавливаться на этом и перейду к тому, как дизайн самого языка может ухудшить ситуацию.

Из-за ограничений языка в работе с value-типами, разработчику зачастую приходится вместо одной большой структуры данных (которую даже можно положить на стек) использовать много маленьких объектов, которые размещаются в куче. При этом надо помнить, что чем больше объектов размещено в куче, тем больше работы для сборщика мусора.

Есть определенные тесты, в которых C# и Java превосходят C++ в производительности, поскольку выделение памяти в языке со сборкой мусора обходится заметно дешевле. Однако, на практике такое происходит редко. Написать программу на C# c таким же количеством выделений памяти, как в самой наивной реализации на C++, требует намного больше усилий. Мы сравниваем сильно оптимизированную программу на языке с автоматическим управлением памятью, с нативной программой, написанной «в лоб». Если мы потратим такое же количество времени на оптимизацию C++ кода, мы вновь оставим C# далеко позади.

Я знаю, что возможно написать сборщик мусора, обеспечивающий высокую производительность (например, инкрементальный, с фиксированным временем на сбор), но этого недостаточно. Самая большая проблема высокоуровневых языков — то, что они поощряют создание большого количества объектов. Если бы в идиоматичном C# было бы такое же количество выделений памяти, как и в программе на C, сборка мусора представляла бы гораздо меньшую проблему. И если бы вы использовали инкрементальный сборщик мусора, например, для систем мягкого реального времени, вам, скорее всего, понадобился бы барьер записи для него. Но насколько бы он дешево не обходился, в языке, который поощряет активное использование указателей, это означает дополнительную задержку при изменении полей.

Посмотрите на стандартную библиотеку .Net — выделения памяти на каждом шагу. По моим подсчетам .Net Core Framework содержит в 19 раз больше публичных классов, чем структур. Это значит, что при ее использовании вы столкнетесь с большим количеством аллокаций. Даже сами создатели языка не смогли сопротивляться соблазну! Я не знаю, как собрать статистику, но используя библиотеку базовых классов, вы точно заметите, что по всему коду происходит огромное количество выделений памяти. Весь код написан с учетом предположения, что это дешевая операция. Нельзя даже вывести intна экран без создания объекта! Представьте себе: даже используя StringBuilder вы не можете просто передать в него int без аллокации с помощью стандартной библиотеки. Это же глупо.

Это встречается не только в стандартной библиотеке. Даже в API Unity (игровой движок, для которого важна производительность) повсюду методы, которые возвращают ссылки на объекты или массивы ссылочных типов, или заставляют пользователя выделять память для вызова этих методов. К примеру, возвращая массив из GetComponents, разработчики выделяют память для массива только для того, чтобы посмотреть, какие компоненты есть в GameObject. Конечно, есть альтернативные API, однако если следовать стилю языка, лишних выделений памяти не избежать. Ребята из Unity пишут на «хорошем» C#, у которого ужасная производительность.

Если вы разрабатываете новый язык, пожалуйcта, учитывайте производительность. Никакой «достаточно умный компилятор» не сможет обеспечить ее пост-фактум, если не заложить эту возможность изначально. Да, сложно обеспечить типобезопасность без сборщика мусора. Да, сложно собирать мусор, если данные представлены неоднородно. Да, сложно разрешать вопросы области видимости, если есть возможность получить указатель на любое место в памяти. Да, здесь много проблем. Но разработка нового языка — это решение именно этих вопросов. Зачем делать новый язык, если он мало отличается от тех, что были созданы в 60-ых?

Даже если вы не сможете решить все проблемы, можно постараться справиться с большинством из них. Можно использовать region types как в Rust для обеспечения безопасности. Можно отказаться от идеи «типобезопасности любой ценой», увеличив количество рантайм-проверок (если они не вызывают дополнительных промахов кэша). Ковариантные массивы в C# — как раз тот случай. По сути, это обход системы типов, который ведет к выбросу исключения во время выполнения.

Подводя итог, могу сказать, что если вы хотите разработать альтернативу C++ для высокопрозводительного кода, вам необходимо задуматься о расположении данных и их локальности.

Доступность

— это не набор навыков! 5 советов по распределению ресурсов • Руководство для девочек по управлению проектами

«Кто может работать над этой задачей?»

Это то, что когда-нибудь услышат все руководители проектов. И это не лучший способ распределять работу между членами вашей проектной команды. В конце концов, вы бы сделали операцию на головном мозге у хирурга, специализирующегося на стопах, только потому, что он или она оказались свободными в тот день? Конечно, нет.

Не могли бы вы попросить коллегу сделать презентацию правлению только потому, что у них было немного свободного времени? И независимо от того, что они специализируются на анализе требований и никогда раньше не представлялись высшему руководству?

Это был бы рецепт катастрофы — вы оба в конечном итоге выглядели бы глупо.

Распределение ресурсов — один из самых сложных аспектов руководства высокопроизводительной проектной командой. Вы хотите, чтобы все были полностью заняты, но задачами, которые играют их сильные стороны. Время от времени это может означать, что кто-то должен работать над тем, что не является его основной областью знаний. Но при условии, что у них будет необходимая поддержка, это может быть хорошей возможностью для развития.

Однако я твердо уверен, что доступность — это не набор навыков . Предполагая, что у вас есть возможность получить доступ к разным ресурсам с разными навыками, как вы должны распределять задачи? Вот мои пять советов, как определить, кто лучше всего подходит для работы.

1. Навык

Первое место в списке занимает умение. Обладает ли человек необходимыми навыками, чтобы на самом деле выполнить эту проектную задачу и успешно ее завершить? Если так, то они, вероятно, лучший человек для этой работы.

2. Опыт

Выполнял ли данный человек подобную задачу раньше? Если так, у них будет соответствующий опыт и уверенность, чтобы сделать это снова. Скорее всего, они не будут нуждаться в вашей поддержке.

Если они не делали этого раньше, но вы считаете, что у них есть навыки для выполнения этой работы, им потребуется дополнительная поддержка.Они все еще могут успешно выполнить задачу, пока существует структура поддержки, которая поможет им достичь этого.

Это руководство по делегированию поможет вам поддержать вашу команду, когда они берутся за новые задачи.

3. Проценты

Просто потому, что у кого-то есть навыки и опыт, не означает, что он достаточно заинтересован в работе, чтобы хорошо выполнить задачу.

Если они выполняли одну и ту же задачу тысячу раз раньше и действительно хотят потратить некоторое время на развитие своего опыта, то им это не будет интересно.Вы можете поручить им работу, но она может быть выполнена не очень качественно или своевременно.

Поговорите с членами вашей команды, прежде чем давать им работу. Оцените уровень их мотивации к выполнению задач. Я знаю, что неразумно позволять людям работать только над забавными и интересными вещами, но вы можете хотя бы учитывать это при принятии решений.

Недавно я вызвался участвовать в проекте, которым все остальные не хотели браться. Я сказал да, потому что это звучало интересно.Я не уверен, что снова приму такое же решение, зная, насколько сложной оказалась эта работа, но я не жалею, что поставил свое имя в кадр.

Заинтересованность в работе помогает поддерживать высокий моральный дух и заставляет людей чувствовать, что у них появляются возможности для развития.

4. Стоимость

Да, вы должны учитывать, сколько стоит ресурс, прежде чем распределять задачи! Человек, лучше всего подготовленный для выполнения работы, может оказаться слишком дорогим для бюджета вашего проекта, поэтому вам, возможно, придется пойти на компромисс.

Точно так же не стоит использовать высокооплачиваемого менеджера программ для выполнения основных административных задач. Если у вас есть кто-то в команде в роли координатора проекта или поддержки PMO, было бы более рентабельно использовать этого человека.

5. Место нахождения

Где будет выполняться задача? При большом объеме проектной работы это не имеет большого значения, и члены вашей команды могут работать откуда угодно. Но, вероятно, будут некоторые задачи, в которых местоположение действительно играет роль. Например, настройка серверов на месте или длительная работа у клиента.

Очевидно, вы хотите выбрать кого-то, кто лучше всего подходит для этой работы. Однако, если у вас есть выбор ресурса, позвольте местоположению играть роль в процессе принятия решений. Это дешевле, если вам не нужно оплачивать командировочные расходы, и, вероятно, для соответствующего ресурса будет удобнее, если работа будет выполняться локально по сравнению с тем местом, где они обычно работают.

Это может работать и по-другому: если вы предлагаете выгодное место работы за границей или возможность пожить вдали от дома в течение определенного периода времени, тогда вы можете найти добровольцев, которые воспользуются этой возможностью.

Если вы используете в команде людей, удаленных от вашего офиса, ознакомьтесь с этими советами для успешных виртуальных встреч.

И напоследок… Наличие

Наконец, вы должны принять во внимание доступность! Хорошо, это не самый важный критерий при распределении работы между членами команды, но он имеет значение.

Нет смысла поручать задачу тому, кто уже перегружен, в то время как другие члены команды сидят и ждут работы. Вместо этого используйте задачу как хорошую возможность улучшить навыки кого-то другого. Работа может помочь другим узнать что-то совершенно новое, например, управление бюджетом.

Планирование мощностей может быть секретом успешных проектов, но только если вы учитываете все остальное.

Существует множество факторов, которые влияют на распределение задач проекта между членами команды. Вы, наверное, делаете это неосознанно. Но время от времени полезно подумать, почему вы даете кому-то задачу.Найдите минутку, чтобы убедиться, что они действительно являются наиболее подходящим человеком для работы в то время. Вы можете быть удивлены, увидев, что имена других людей тоже всплывают.

Версия этой статьи впервые появилась в блоге 2080 Strategy Execution еще в 2014 году! Опубликовано здесь с разрешения.

Анализ распределения ресурсов / навыков — PDWare Customer Success Center

Простое распределение (без оптимизации)

Использование данных спроса из таблицы «Прогнозы усилий» в порядке приоритета проекта;

Подсчитать все потребности в ресурсах и назначениях навыков
Для каждого ресурса «распределить» спрос от емкости ресурса до меньшего из спроса и емкости
Продолжить вниз по приоритетным назначениям, распределяя спрос из оставшейся мощности

В этом стандартном случае назначения навыков не имеют распределения, и каждый ресурс со спросом имеет распределение до мощности ресурса.

Вид> Легенда листа в прогнозе усилий , Использование ресурсов и Требование проекта Листы представляют собой информационный диалог с текущими настройками пороговых значений.

Пороговые значения выделения недостатков устанавливаются на вкладке Параметры цвета в диалоговом окне Инструменты > Параметры .

Анализ распределения можно настроить с помощью функций, описанных в оставшейся части этой статьи.

Оптимизировать размещение

Параметры оптимизации

Использовать неиспользованные для навыков применяет неиспользованную емкость к назначениям навыков.
Использовать неиспользованные для всех применяет неиспользованные мощности к дефициту ресурсов, а также к назначениям навыков.
Использовать распределение с более низким приоритетом выполняет метод «Использовать неиспользованные для всех» и, если какая-либо потребность остается неудовлетворенной, берет выделение ресурсов из проектов с более низким приоритетом и применяет его к требованиям с более высоким приоритетом.

Результаты «оптимизации» никогда не будут оптимальными на 100%! Алгоритмы слепо используют неиспользуемую емкость и распределение с более низким приоритетом. Они не могут заменить опыт и интеллект ваших менеджеров ресурсов. Но это дает первое приближение к пределу того, что может быть достигнуто с помощью имеющихся ресурсов и навыков.

Объем оптимизации Поиск

Если выбрано это меню и если после выполнения указанных опций оптимизации сохраняется какая-либо нехватка, процедура оптимизации систематически продвигается вверх по дереву OBS ресурсов в поисках неиспользуемой емкости (или распределения с более низким приоритетом), которая соответствует всем критериям оптимизации.

Это означает, что для каждого назначения с оставшимся дефицитом сначала ищите в одноранговых или соседних узлах, а затем продвигайтесь вверх по дереву, если дефицит остается. В конечном итоге все ресурсы в Get Data будут просматриваться до тех пор, пока дефицит не будет удовлетворен или пока ни один ресурс не сможет его удовлетворить.

Анализ распределения спроса на навыки

Вкладка Allocation Calculation в диалоговом окне Tools-Options предоставляет два метода расчета и выделения потребности в назначении навыков.

Всегда КРАСНЫЙ — это выделяет цветом каждые экземпляров навыков спроса (в отличие от спроса на ресурсы, когда конкретный ресурс назначается проекту), чтобы выделить назначения «общих» навыков, которые необходимо будет удовлетворяются возможностями отдельных ресурсов.
Игнорировать — всегда отключает цветовую подсветку для всех записей о требованиях к навыкам.

Расчет распределения

Есть пять вариантов расчета:

Инструменты-Параметры, вкладка «Расчет распределения», анализ распределения параметров спроса на квалификацию

1 Всегда КРАСНЫЙ Подсчет потребности в навыках Без оптимизации

2 Игнорировать Не учитывать потребность в навыках Без оптимизации

Инструменты-Оптимизация Варианты размещения Оптимизация

3 Использовать неиспользованную емкость (только для навыков) — Неиспользованная емкость для назначений навыков (то же, что и «Вычислить» в диалоговом окне «Инструменты-Параметры»)

4 Использовать неиспользованную емкость (все) — Неиспользованная емкость для назначений на дефицит навыков и ресурсов

5 Используйте распределение с более низким приоритетом — используйте неиспользованные мощности и передайте распределение ресурсов для проектов с более низким приоритетом для устранения дефицита спроса в проектах с более высоким приоритетом

Расчет распределения состоит из трех этапов:

1) Распределить ресурсы (подсчитать потребность в навыках, если опция КРАСНЫЙ, остановить, если нет оптимизации)

Если оптимизация включена, использование ресурсов из филиала организации по заданиям с неудовлетворенным спросом:

2) удовлетворить {Skill | Skill & Resource} дефицит назначения из оставшегося запаса (неиспользованная мощность) ресурсов с требуемым навыком

3) Если остающийся дефицит, восполните нехватку назначений по навыкам и ресурсам, используя любое распределение для проектов с более низким приоритетом ресурсов, обладающих требуемыми навыками

Например, если нехватка более высокого приоритета для Eng ,,,,,,, , и есть выделение для проекта с более низким приоритетом для Eng, SW, Appl ,,,, Joe, VB, и у Джо есть навыки Администратор базы данных, назначение Джо будет перенесено в проект с более высоким приоритетом.

Игнорировать параметр для присвоения навыков

ПРИМЕЧАНИЕ. Параметр «Игнорировать» на вкладке «Расчет распределения» диалогового окна «Инструменты-Параметры» приводит к тому, что назначения навыков полностью игнорируются при расчете ; они не учитываются ни спросом, ни распределением.

Волшебная палочка распределения ваших ресурсов

Некоторые говорят, что распределение правильных ресурсов — самая важная часть успешного управления проектом — определение подходящего человека для правильных действий.Однако это также очень сложный и сложный процесс, особенно если предстоит завершить множество проектов, и возможность сделать правильный выбор будет зависеть от большого количества переменных.

В каком-то смысле это похоже на то, что тебя ждут Мерлином. Вам нужно принимать решения, но вы не совсем знаете, как действовать, несмотря на то, что столкнулись с хаотическим беспорядком возможностей. У вас может возникнуть соблазн вытащить свой хрустальный шар, но не отчаивайтесь. Решение может быть проще и интуитивно понятнее, чем может показаться.Волшебное слово здесь: навыки.

Роль и навыки

Как известно любому менеджеру проекта, есть два основных способа назначить ресурсы проекту. Первый основан на профессиональной роли, которую играет каждый (распределение по ролям). Исходя из согласованного времени, вам необходимо определить общие ресурсы проекта. Для этого вам понадобятся определенные фигуры, такие как, например, руководитель проекта, два аналитика и графический дизайнер. Вы включаете их в диаграмму Ганта в зависимости от их доступности и роли.

С другой стороны, если критерии отбора основаны на навыках (распределение на основе навыков), вы не будете выбирать людей исключительно на основе их собственной профессиональной роли или должности, а в соответствии с конкретными навыками, которые у них есть, которые необходимы для успешно завершить проект. Например, если вам нужны определенные графические работы при создании онлайн-платформы, вам может потребоваться разработчик, который также имеет навыки графического дизайна (это может привести к выбору, отличному от того, который был выбран посредством распределения на основе ролей).

Как мы можем управлять этим большим количеством переменных, связанных с конкретными навыками каждого отдельного сотрудника? Интегрированные платформы, такие как NetSuite и другие подобные, позволяют создать реестр навыков, который каталогизирует различные навыки и знания, связанные с каждым человеком. Затем каждый сотрудник связывается с его конкретными навыками, языком, на котором он разговаривает, его рейтингом и различными другими полезными критериями, чтобы помочь процессу выбора. Выполняя поиск по навыкам, система, как по волшебству, возвращает список отсортированных результатов из тех, которые лучше всего соответствуют вашим потребностям.

Преимущества отбора на основе навыков

Существует несколько причин, по которым использование инвентаризации навыков более эффективно, чем система, основанная на простых названиях должностей. Во-первых, это решает проблему неравномерного распределения навыков между разными отделами. Сегодня легко найти профессионалов в данном отделе (бухгалтерский учет, администрация, ИТ), которые обладают навыками, которые не обязательно используются в их традиционной роли, но могут оказаться полезными в других конкретных проектах. Выполнение поиска на основе навыков может позволить вам идентифицировать их без необходимости в волшебной палочке, даже если они не находятся в отделах или командах, где вы бы их обычно искали.

Еще одно преимущество связано с экономией времени. Поиск на основе навыков позволяет вам быстрее и точнее определить наиболее подходящий вариант без необходимости дополнительной проверки. Более того, если вы используете интегрированную систему управления проектами, переход от составления бюджета проекта к распределению общих ресурсов и определению эффективного использования ресурсов будет более рациональным и быстрым.

Подумайте, как можно быстро ответить клиенту, которому нужен конкретный совет. Имея каталог навыков, вы можете легко определить людей, наиболее подходящих для удовлетворения их особых запросов. Кроме того, вы можете быстро и легко найти наиболее подходящие профили для использования в технических предложениях, связанных с тендерами.

Еще один важный аспект — обучение. Четкое представление обо всех квалифицированных ресурсах позволит вам выделить ваши сильные и слабые стороны. Затем вы можете улучшить свои общие навыки с помощью учебных курсов и курсов повышения квалификации, направленных на сокращение разрыва между требованиями к работе и фактическими навыками.

Наконец, удовлетворенность клиентов, безусловно, является одной из причин, по которым требуется этот новый подход к выбору ресурсов. Обладая навыками, которые хорошо подходят для проекта, вы будете уверены, что проект будет выполняться более эффективно и приведет к удовлетворению потребностей клиентов.

Мы видели, насколько важно использовать инвентарь навыков. Теперь давайте посмотрим, как это будет применяться в общем предложении по проекту. Загрузите наш БЕСПЛАТНЫЙ шаблон: шаблон предложения и коммерческого предложения по управлению проектом!

(PDF) Методология динамического распределения навыков для развивающихся систем сборки

Рис.5. Задание рецепта для «Выбрать и положить» (составное умение).

Результаты выполнения методологии распределения для «Выбрать

и место» позволяют сократить количество комбинаций навыков

, которые могут удовлетворить требования составного навыка.

Как видно на «Рис. 5» из исходного набора рецептов навыков

распределение, которое может быть напрямую назначено каждому требованию навыка

. Только два набора Рецептов навыков (Рецепт 1 и

Рецепт 2) привели к возможным решениям для составного требования навыков

после оценки зон навыков (физическая среда

VI. ВЫВОДЫ

В данной статье предлагается решение задачи выделения возможностей мехатронного агента

для выполнения требований процессов

системы сборки. Методология динамического распределения

, описанная здесь, снижает сложность процесса распределения

за счет использования концепции «Рецепт навыков». Это

на основе набора правил, которые будут применяться во время анализа, и

распределения возможностей агента в соответствии с требованиями процесса.

Эти правила оценивают информацию, предоставленную требованиями к навыку

и навыкам из среды агента, например,

, как тип навыка, параметры навыков и физические зоны агентов

на предмет возможности их совместного выполнения.

Хотя эта работа была разработана и применена на этапе проектирования

конфигурации процесса сборки, ожидается, что применение предложенной методологии распределения

окажет положительное влияние во время прогона —

Распределение времени процесс.Поэтому дальнейшая работа будет сосредоточена в

на расширении и практической проверке этой методологии до

поддерживает сложности в поведении во время выполнения (балансировка линий, производительность

, изменчивость среди прочего). Кроме того, также будет важно разработать методологию синтеза для определения зоны

. Наконец, методология

динамического распределения навыков вносит свой вклад в работу проекта IDEAS и поддерживает дальнейшее развитие эволюционируемых систем сборки

как возможную парадигму

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Заявленная работа частично финансируется Европейской комиссией

в рамках проекта CP-FP 246083-2 IDEAS.

Благодарю за поддержку.

ССЫЛКИ

[1] Мауро Онори, Нильс Лозе, Хосе Барата, Кристоф Ханиш, (2012) «Проект

IDEAS: подключи и производи на уровне цеха», Сборка

Automation, Vol. 32 Iss: 2, pp.124 — 134.

[2] П. Феррейра, Н. Лозе, М.Разгон, П. Ларицца и Г. Тригиани. 2012.

«Методология конфигурирования на основе навыков для эволюционирующих мехатронных систем

» IECON 2012, 38-я ежегодная конференция Общества электроники IEEE Industrial

, Монреаль, Канада, 25-28 октября 2012 г., стр. 4366 —

4371

[3] П. Феррейра и Н. Лозе. 2012. «Модель конфигурации для эволюционируемых систем сборки

. В: 4-я конференция CIRP по сборочным технологиям

и системам» — CATS 2012, Мичиганский университет, Анн-Арбор, США

, 21-23 мая 2012 г.С. 75-80

[4] К. Уэда, «Концепция бионических производственных систем, основанная на информации о типах ДНК-

», в PROLAMAT. 1992, ИФИП: Токио.

[5] S.L. Гольдман, Р. Нагель и К. Прейсс «Гибкие конкуренты и виртуальные

организации: стратегии для обогащения клиентов». т. 414. 1995:

Van Nostrand Reinhold New York.

[6] Дж. Феррейра, Л. Рибейро, П. Невес, Х. Акиллиоглу, М. Онори и Дж. Барата,

«Инструмент визуализации для поддержки мультиагентных мехатронных систем»,

IECON 2012 — 38th Ежегодная конференция IEEE Industrial Electronics

Society, vol., no., pp.4372,4377, 25-28 октября 2012 г.

[7] Р. Бабичану и Ф. Чен, «Разработка и применение производственных систем holonic

: обзор». Journal of Intelligent Manufacturing ,,

2006. 17: стр. 111–131.

[8] М. Онори, Х. Альстерман и Дж. Барата. «Подход к разработке архитектуры

для эволюционирующих сборочных систем». В Международном симпозиуме

по сборке и планированию задач: от нано до макро сборки и

Производство. 2005. Монреаль, Канада: IEEE.

[9] З. М. Би, С. Ю. Т. Ланг, В. Шен и Л. Ван, «Реконфигурируемые производственные системы

: современное состояние». International Journal of

Production Research, 2007. 46 (4): pp. 967-992.

[10] Z.M. Би, Л. Ван и С.Й.Т. Ланг, “Текущее состояние реконфигурируемых систем сборки

”. International Journal of Manufacturing Research,

2007. 2 (3): стр. 303–328.

[11] М. Онори, «Эволюционирующие сборочные системы — новая парадигма?» in

Труды 33-го Международного симпозиума по робототехнике (ISR).

2002 г. Стокгольм, Швеция.

[12] Дж. Барата, М. Онори, Р. Фрей и П. Лейтао, «Развиваемое производство

Системы

: обеспечение исследовательских областей», на Международной конференции

Изменяемое, гибкое, реконфигурируемое и виртуальное производство 2007:

Торонто, Канада.

[13] М. Блэкенфелт и Р. Б. Кол. «Модульность в контексте структурирования продукта

— обзор». на втором семинаре Nord Design Seminar, KTH,

Stockholm. 1998 г.

[14] М. В. Мартин и К. Исии, «Дизайн для разнообразия: разработка стандартизированных и модульных архитектур платформы продуктов

».

Research in Engineering Design 2002. 13: p. 213-233.

[15] П. Феррейра, «Методология самоконфигурирования на основе агентов для модульных сборочных систем

», в Отделе механики, материалов

и технологии производства. 2011, Университет

Ноттингем: Ноттингем.

[16] М.Онори, Дж. Барата, Ф. Дюран и Дж. Хус, «Evolvable Assembly

Системы

: выход во второе поколение». 4-я конференция CIRP по

Сборочные технологии и системы. 2012. Мичиган, США. С. 81-84.

[17] Л. Рибейро, Р. Роза, А. Кавальканте и Дж. Барата, «IADE — IDEAS agent

среда разработки: извлеченные уроки и направления исследований». 4-я конференция

CIRP по сборочным технологиям и системам. 2012.

Мичиган, США. Pp. 91-94.

[18] В. Вяткин, «Функциональные блоки IEC 61499 для проектирования встроенных и распределенных систем управления

» 2007: ISA.

[19] Араи, Т. и др., Agile Assembly System от «Plug and Produce». CIRP

Annals — Manufacturing Technology, 2000. 49 (1): pp. 1 — 4.

Пассивное умение — Official Path of Exile Wiki

Обзор пассивных навыков

Каждый персонаж в Path of Exile имеет доступ к дереву пассивных умений .«Дерево» пассивных умений — это большая сеть характеристик и необработанных улучшений атрибутов персонажа игрока. Все классы используют одно и то же дерево, но начинаются в разных местах. Когда персонаж повышает уровень или выполняет определенные квесты, он или она получает одно очко навыков. Очки навыков позволяют игроку выделить узел в дереве навыков при условии, что он уже подключен к выделенному узлу. Так формируется пассивный «путь» персонажа.

Механика

Персонажи могут накапливать 99 очков пассивных навыков за уровни, 22 или 24 очка навыков за квесты (в зависимости от выбора, сделанного игроком в квесте «Разобраться с бандитами») и 20 очков возврата навыков за квесты.

Игроки, которые выбирают Наследника своим персонажем, также могут получить до 5 дополнительных очков пассивных навыков, в зависимости от выбора, который они делают в своем Восхождении.

Хотя пассивное дерево (иногда называемое в игре Skilldrasil или Skill Web) может показаться сложным, на самом деле оно состоит только из двух частей. Это можно представить как карту с пригородами и дорогами.

Кластеры связанных пассивных узлов, которые усиливают определенную область (мечи, булавы, стрельба из лука, типы повреждений, уклонение и т. Д.), Похожи на пригород.Они составят основную часть строения персонажа. Пути между этими кластерами, полностью состоящие из узлов, которые дают +10 определенному атрибуту, подобны дорогам. Некоторые из этих дорог могут преодолевать большое расстояние намного быстрее, чем если бы игрок объезжал пригород: то, что может выглядеть как короткий путь с пассивным усилением, на самом деле может быть намного длиннее, чем взятие +10 для атрибутивного пути.

Нажатие клавиши «c» в игре и наведение курсора на каждый из трех атрибутов покажут, что они делают.Все, что не делают атрибуты, например увеличение дальнего урона или скорости атаки, скорее всего, будет обрабатываться пассивными узлами в «дереве» навыков.

Макет

Классы персонажей и их приблизительное начальное положение на дереве

Дерево можно разделить на три основных сектора равного размера, одну треть относительно круглого дерева, окружающего центральное колесо. Это северный или синий сектор, юго-западный или красный сектор и юго-восточный или зеленый сектор.
Северный или синий сектор также известен как магический сектор; пассивные умения повышают интеллект, стихийный урон, энергетический щит, урон жезлом, характеристики миньонов и т. д.Все, что связано с магией и навыками, которые обычно можно найти на синих камнях.
Юго-западный или красный сектор также известен как сектор ближнего боя; пассивные умения повышают силу, броню, физический урон и почти все известные аспекты рукопашного боя, а также все навыки, обычно встречающиеся на красных камнях.
Юго-восточный или зеленый сектор также известен как сектор дальнего боя; пассивные умения повышают ловкость, урон дальнобойными снарядами, уклонение, наиболее известные аспекты дальнего боя и все навыки, обычно встречающиеся на зеленых камнях.
По мере того, как игрок перемещается к границам между секторами, доступные там пассивные навыки становятся более гибридными между ними.
Когда начинается новая игра, каждый персонаж начинает игру у границы внутреннего колеса дерева в другом месте; Ведьма, например, начинает игру на северной границе внутреннего колеса, ударяясь в середину синего сектора, показывая, что она предпочитает магию. Колесо с изображениями персонажей (справа) показывает, с какой позиции начинается каждый класс и, следовательно, их предпочтительный метод боя; Мародер начинает в середине красного сектора, показывая предпочтение рукопашному бою, а Рейнджер начинает в середине зеленого сектора для дальнего боя, с другими персонажами, начиная с позиции, чтобы поставить их в более гибридную роль, чтобы начать .
Хотя для этого требуются дополнительные очки навыков, ничто не мешает игроку выбрать пассивные умения, чтобы быстро попасть в сектор, отличный от того, с которого персонаж начал, например, для создания Ведьмы ближнего боя, учитывая, что есть нет установленных ограничений на экипировку того, какой персонаж может что надеть, кроме того, что позволяют их пассивные характеристики. Однако имейте в виду, что квесты кампании, которые дают драгоценные камни навыков в качестве награды, дают драгоценные камни, связанные с естественными предпочтениями этого персонажа, т.е.е. Ведьма обычно видит только драгоценные камни магического типа, а классы Восхождения, доступные конкретному персонажу, в основном предназначены для работы со сборкой в естественном разделе дерева навыков. Поэтому крайне не рекомендуется делать нетипичную сборку, за исключением показа / хихиканья

Пассивные узлы

Есть несколько типов пассивных навыков.

Базовые пассивы

Базовые пассивные навыки дают персонажу лишь незначительные улучшения.

Известные пассивы

Некоторые знатные предметы можно получить только с помощью кластерных самоцветов и помазания.Кластерные самоцветы предоставляют уникальный набор знатных особей, в то время как каждое известное существо на главной ветке умений может быть помазано, плюс еще 11 знатных особей, которые исключены из помазания.

Значительные пассивные умения дают персонажу заметные улучшения.

Пассивные элементы Keystone

Пассивные умения Keystone существенно меняют функции персонажа. Некоторые из них даются исключительно за уникальный кластерный самоцвет и уникальный Вневременной самоцвет.

Драгоценные головки

Гнезда для самоцветов — это пассивные умения, которые можно заполнять самоцветами. По умолчанию они пусты и не дают бонусов. В настоящее время в дереве распределено 21 сокет. Нет ограничения на количество сокетов, которые может выделить игрок.

Пассивные умения Восхождения

Каждый персонаж имеет возможность получить подкласс, называемый классом Восхождения, который предоставляет доступ к дереву навыков Восхождения, специфичному для выбранного класса персонажа.

Планирование сборки

Благодаря количеству узлов в дереве навыков, разнообразию начальных позиций, количеству очков пассивных навыков, которые вы можете получить, и разнообразию доступных самоцветов, количество возможных конфигураций построений навыков в дереве настолько велико, что оно может все намерения и цели считаются бесконечными.Планирование хорошей сборки в этом дереве может быть сложной задачей для многих игроков, но есть способы сделать это намного проще.

В верхней части окна просмотра пассивного дерева находится ОЧЕНЬ эффективная функция поиска. Если вы поместите слово или даже часть слова в эту функцию поиска, каждый пассивный узел во всем дереве, который имеет это слово либо в своем имени, либо в предложении с описанием основного эффекта, будет выделен пульсирующим свечением, легко видимым даже при максимальном увеличении изображения в виде дерева. Затем вы можете быстро навести указатель мыши на этот узел, чтобы получить более подробную информацию о том, что он конкретно делает, и сравнить его положение с частями дерева, которым вы уже присвоили точки.

Чтобы затем приступить к эффективному проектированию сборки, выполните следующие действия:

Подумайте об эффекте, который вы хотите, например о конкретном пассиве, перечисленном на другой странице вики, который казался привлекательным, или о более общем понятии, например о пассиве, влияющем на щиты.
Введите соответствующее ключевое слово в функцию поиска, например, часть имени конкретного пассивного элемента, который вы ищете, или концептуальное слово, например «Щит».
Уменьшите масштаб древовидной структуры, найдите соответствующие светящиеся узлы и наведите на них указатель мыши, чтобы проверить соответствующие прямые эффекты
Сравните положения этих пассивных кластеров с путём узла, который вы уже разблокировали, и определите наиболее эффективный путь, который использует наименьшее количество пассивных точек, чтобы добраться до нужных узлов и / или провести вас поблизости / через другие узлы другие эффекты, которые также очень помогут вам позже.
Получите очки пассивных умений обычными способами и примените их согласно плану.

Немного поработав, вы сможете спланировать чрезвычайно эффективный дизайн персонажа, используя описанный выше процесс.

Очки пассивных навыков в качестве награды за квест

Несколько квестов в сюжетной линии награждают персонажей очками, которые можно потратить на пассивное дерево. Игроки могут использовать в игре команду / passives , чтобы получить список пассивных квестов, которые они уже получили для этого персонажа.

Ниже перечислены все квесты, за выполнение которых дается пассивное дерево очков.Всего их 22-24, в зависимости от вашего выбора во время квеста Bandit.

очков возврата пассивных навыков в качестве награды за квест

Несколько квестов в сюжетной линии вознаграждают персонажей пассивными точками возврата (или известными как точки восстановления пассивных навыков), которые позволяют персонажу освобождать пассивные очки аналогично Сфере сожаления Размер стопки: 40 Предоставляет пассивное возмещение навыков point Щелкните этот элемент правой кнопкой мыши, чтобы использовать его.
Для разделения щелкните мышкой с зажатой клавишей Shift..

Ниже перечислены все квесты, за которые начисляются пассивные очки уважения. Всего за квесты можно получить 20 пассивных очков респека.

См. Также

История версий

Версия	Изменений
3.11.0	Рамки при наведении курсора на пассивные умения были обновлены до тех, которые созданы для Path of Exile 2. Мы хотели добавить поддержку механики, которая была добавлена в последние несколько лет и пока еще не имеет адекватной поддержки в пассивном дереве.Некоторые из этих механик включают ярость, развязку, манипулирование трупом, боевые кличи, вестники и знамена. Многие кластеры пассивных навыков предлагают то же самое, что и другие кластеры, с той лишь разницей, что их расположение на дереве и количество пассивных навыков в кластере. В этом патче мы постарались придать каждому кластеру свою индивидуальность и функцию. Пассивные умения Timeless Jewel Keystone стали популярной особенностью для многих сборок, но их чрезвычайно сложно приобрести (особенно без обмена).Мы переместили некоторые из самых важных ключевых камней из Timeless Jewels в само дерево. Эти ключевые камни были добавлены в дерево: Агностик, Скользящие удары, Высшее эго, Танцор с ветром и Вечная юность. Мы также добавили новые ключевые камни в рамках наших усилий по поддержке новых механик. Эти ключевые камни: Цепеш, несбалансированный страж и Призыв к оружию. Мы также хотели уменьшить мощность некоторых кластеров, которые были чрезмерно эффективными, и увеличить мощность кластеров, которые были неэффективными.В конечном счете, дерево пассивных умений должно предлагать более интересные варианты независимо от вашей сборки. Из-за большого количества изменений в дереве пассивных умений мы не будем перечислять каждое изменение. Вместо этого вы можете сами проверить новое дерево [1].
3. 0.0	С удалением системы сложности изменилось большинство наград за квесты. Персонажи, убившие Безжалостного Малахая до выхода версии 3.0, обычно имеют 10-12 из 22-24 возможных пассивных квестовых очков. Некоторые квесты из второй части уже были «выполнены» для персонажей из предыдущих версий, созданных до 3.0. Это: Отец войны в 6 акте уже был завершен для Таркли, если персонаж убил Безжалостного Малахая. Включите его. Мастер миллиона лиц в 7 акте уже был завершен для Эрамира, если персонаж убил Безжалостного Малахая. Включите. «Конец голоду» уже было выполнено, если персонаж убил Безжалостного Малахая.Очки навыков уже были начислены.

Версия

Изменений

3.11.0

Рамки при наведении курсора на пассивные умения были обновлены до тех, которые созданы для Path of Exile 2.
Мы хотели добавить поддержку механики, которая была добавлена в последние несколько лет и пока еще не имеет адекватной поддержки в пассивном дереве.Некоторые из этих механик включают ярость, развязку, манипулирование трупом, боевые кличи, вестники и знамена.
Многие кластеры пассивных навыков предлагают то же самое, что и другие кластеры, с той лишь разницей, что их расположение на дереве и количество пассивных навыков в кластере. В этом патче мы постарались придать каждому кластеру свою индивидуальность и функцию.
Пассивные умения Timeless Jewel Keystone стали популярной особенностью для многих сборок, но их чрезвычайно сложно приобрести (особенно без обмена).Мы переместили некоторые из самых важных ключевых камней из Timeless Jewels в само дерево. Эти ключевые камни были добавлены в дерево: Агностик, Скользящие удары, Высшее эго, Танцор с ветром и Вечная юность.
Мы также добавили новые ключевые камни в рамках наших усилий по поддержке новых механик. Эти ключевые камни: Цепеш, несбалансированный страж и Призыв к оружию.
Мы также хотели уменьшить мощность некоторых кластеров, которые были чрезмерно эффективными, и увеличить мощность кластеров, которые были неэффективными.В конечном счете, дерево пассивных умений должно предлагать более интересные варианты независимо от вашей сборки.
Из-за большого количества изменений в дереве пассивных умений мы не будем перечислять каждое изменение. Вместо этого вы можете сами проверить новое дерево [1].

0.0

С удалением системы сложности изменилось большинство наград за квесты. Персонажи, убившие Безжалостного Малахая до выхода версии 3.0, обычно имеют 10-12 из 22-24 возможных пассивных квестовых очков.

Некоторые квесты из второй части уже были «выполнены» для персонажей из предыдущих версий, созданных до 3.0. Это:

Отец войны в 6 акте уже был завершен для Таркли, если персонаж убил Безжалостного Малахая. Включите его.
Мастер миллиона лиц в 7 акте уже был завершен для Эрамира, если персонаж убил Безжалостного Малахая. Включите.
«Конец голоду» уже было выполнено, если персонаж убил Безжалостного Малахая.Очки навыков уже были начислены.

Навык | Borderlands Wiki | Фэндом

Borderlands

Навыки — это различные классовые способности, которые изменяют способности персонажа. Выбирая определенную комбинацию навыков, игрок настраивает своего персонажа, делая его более эффективным для определенных стилей игры.

Очки навыков

Навыков выбираются и развиваются путем инвестирования очков навыков, которые присуждаются по мере повышения уровня персонажа.Каждый раз, когда уровень персонажа повышается, он получает дополнительное очко навыков. Первое очко навыка достигается на уровне 5 и должно использоваться для приобретения навыка действия для класса этого персонажа. Последующие очки навыков можно вкладывать в различные навыки, которые открываются по мере развития персонажа.

В одно умение можно вложить несколько очков умений, увеличивая эффективность персонажа в этом умении. Каждый навык, кроме навыка действия, может получить до 5 очков.

При установке модификаций класса персонаж получит дополнительные очки в одном или нескольких навыках. Чтобы бонус к любому навыку вступил в силу, у персонажа должно быть уже как минимум одно очко, выделенное для этого навыка. Использование модификаций класса может дать персонажу эффективный ранг навыка выше 5.

Если при вложении очков навыков допущена ошибка или желательна другая сборка, можно потратить деньги на Станции New-U, чтобы «перераспределить» (перераспределить) очки навыков персонажа. При покупке респекта все навыки сбрасываются, включая навык действия, и игрок должен перераспределить все очки навыков этого персонажа. Стоимость респекта увеличивается с увеличением общего количества очков навыков персонажа, но никогда не превысит 15000 долларов даже для персонажа максимального уровня.

Навыки действия

Основная статья: Навыки действия

У каждого персонажа есть один навык действия. Это первый изучаемый навык, приобретаемый на 5 уровне.

Кирпич

Навык действия Брика — Берсерк. В этом состоянии видение Брика затуманивается кровью, он начинает маниакально смеяться и откладывает оружие, чтобы избивать врагов кулаками. Его урон в ближнем бою увеличен, он получает меньше урона от вражеских атак и восстанавливает здоровье в бою.

Лилит

Навык действия Лилит — Phasewalk. Когда Лилит использует Phasewalk, она становится невидимой и может быстро двигаться. Когда Лилит входит в Phasewalk, возникает небольшая ударная волна, которая наносит урон врагам в области действия. Очки навыков можно использовать для увеличения урона в ближнем бою в этом состоянии и для ограничения урона при выходе из него.

Мордехай

Навык действий Мордекая позволяет ему отправить в бой инопланетного питомца, похожую на сокола птицу по имени Кровокрыл, чтобы атаковать врагов.

Роланд

Навык действия Роланда — Башня Скорпиона. Это турель, которая атакует врагов, обеспечивая при этом укрытие для команды с прикрепленным щитом. Его можно улучшить, чтобы снабдить товарищей по команде здоровьем и боеприпасами.

Древа навыков

Пример дерева навыков. Этот принадлежит Брику.

Помимо навыка действия, доступ к различным навыкам персонажа регулируется древовидной структурой. У каждого класса есть три различных дерева навыков. Каждое из этих деревьев включает семь различных навыков, расположенных в четыре последовательных яруса; первые три яруса дерева имеют по два навыка, а последний ярус содержит только один мощный навык.

Изначально персонаж имеет доступ только к умениям первого уровня каждого дерева, открываемым умением действия. За каждые пять очков навыков, вложенных в конкретное дерево, открывается другой уровень в этом дереве, что позволяет вкладывать очки навыков в новые навыки. Очки навыков можно вкладывать в любую комбинацию навыков доступных уровней: максимизировать одно умение, вложив в него пять очков умений, возможно, но не обязательно для продвижения. Точно так же персонажи не обязательно должны быть привязаны к одному дереву навыков, но могут распределять очки навыков между деревьями так, как игрок считает нужным.

В отличие от навыка действия, навыки в этих деревьях не требуют явной команды.Они либо действуют автоматически при определенных условиях (например, когда персонаж совершает убийство, как в «Убийце Мардохея», или когда персонаж наносит взрывной урон, как в «Ликвидации кирпича»), либо являются постоянными эффектами (например, бонус к емкости щита. Примадонны Лилит, или сокращение времени восстановления боевых умений Развертывания Роланда).

Кирпич

Деревья навыков

Brick — это скандалист, танк и бластер.

Brawler сосредотачивается на рукопашном бою, особенно используя кулаки Берсерка Брика.
Tank специализируется на смягчении и восстановлении повреждений.
Blaster специализируется на оружии, особенно на оружии взрывного действия.

Brick Build

Lilith

Деревья навыков Лилит — Убийца, Элементаль и Контроллер.

Контроллер фокусируется на уменьшении урона и ошеломлении врагов.
Elemental фокусируется на взаимодействии с техническими эффектами и стихийным уроном.
Assassin фокусируется на нанесении урона, особенно с помощью Phasewalk и рукопашных атак.

Лилит Билд

Мордехай

Деревья навыков Мардохея: Снайпер, Разбойник и Стрелок.

Снайпер сосредотачивается на эффективности со снайперскими винтовками.
Rogue фокусируется на использовании Bloodwing и увеличении добычи, получаемой от врагов.
Gunslinger фокусируется на улучшении урона / критических попаданий и эффективности пистолетов.

Mordecai Build

Roland

Деревья навыков Роланда — Пехота, Поддержка и Медик.

Пехота фокусируется на наступательных способностях с оружием и башней Роланда.
Поддержка сосредоточена в основном на обороне и предоставлении дополнительных боеприпасов.
Медик сосредоточен в основном на здоровье и поддержании жизни группы.

Roland Build

Интерактивные деревья навыков

Официальный сайт

Borderlands предлагает интерактивное дерево навыков для каждого персонажа. Обратите внимание, что очки навыков, полученные за выполнение DLC, не используются в калькуляторе навыков, то есть в деревьях можно выделить максимум 57 очков.

Неофициальное дерево навыков, которое включает в себя очки навыков DLC.

Банкноты

Без какого-либо DLC персонажи могут накопить 54 очка навыков к тому времени, когда они достигнут максимального уровня 58. Однако с добавлением Mad Moxxi’s Underdome Riot , The Secret Armory of General Knoxx DLC и Claptrap’s New Robot Revolution , теперь можно получить максимум 69 очков навыков:
- +2 Бунт под куполом Безумного Мокси
- +2 Новая революция роботов Claptrap
- +11 Секретный арсенал генерала Нокса
Чтобы иметь возможность использовать все навыки, персонажу потребуется 37 дополнительных очков навыков, так как общее количество должно быть 106.

Borderlands 2

Навыки — это различные классовые способности, которые изменяют способности персонажа. Borderlands 2 имеет три дерева навыков для каждого персонажа.

Разблокировка навыков

Очки навыков

Навыков выбираются и развиваются путем инвестирования очков навыков, которые присуждаются по мере повышения уровня персонажа. Каждый раз, когда уровень персонажа повышается, он получает дополнительное очко навыков. Первое очко навыка достигается на уровне 5 и должно использоваться для приобретения навыка действия для класса этого персонажа.Последующие очки навыков можно вкладывать в различные навыки, которые открываются по мере развития персонажа.

Уровни навыков

Большинство навыков состоит из пяти уровней, для открытия каждого из которых требуется одно очко навыка. Однако навык действия и некоторые другие навыки имеют только один уровень, а навык «Меньший, легче, быстрее» Мехроманта имеет только четыре уровня.

Дерево навыков

У каждого персонажа есть три дерева навыков, и каждое дерево навыков имеет шесть уровней. Первый уровень — это верхний ряд дерева навыков, и на него можно потратить очки навыков, как только будет разблокирован навык действия персонажа.Каждые пять очков навыков, потраченных на дерево, открывает следующий уровень этого дерева навыков.

Уровни открываются по общему количеству очков, вложенных в каждое дерево.

Типы навыков

Навык действия

У каждого персонажа есть навык действия, на который нужно потратить первое очко навыка. Навыки действия представляют собой «фирменный ход» персонажа.

Пассивное умение

Большинство навыков пассивны и влияют на действия персонажа.

Навык убийства

Некоторые умения срабатывают при убийстве врага; их можно отличить по шестиугольной рамке (в отличие от квадратной рамки для других навыков).Однако навыки убийства Гайдж имеют квадратную рамку.

Блокировка ближнего боя

Навыки переопределения в ближнем бою позволяют персонажу выполнять специальную атаку вместо обычной атаки ближнего боя. У трех из пяти переопределений ближнего боя есть кулдауны; персонаж может совершать обычные атаки ближнего боя, пока способность остывает. Для выполнения переопределения Гайдж требуется один стек Анархии, и его можно выполнить без перезарядки, если у нее есть стек Анархии, который можно потратить на него. Замещение Zer0 не имеет перезарядки, но может быть выполнено только при использовании его навыка действия Decepti0n и только на врагах дальше стандартного диапазона рукопашного боя от Zer0.У каждого персонажа, кроме Акстона, есть одно умение переопределения ближнего боя:

Изменения в игре

Каждое дерево имеет одноуровневое умение на уровне 3 (далее именуемое второстепенным) и на уровне 6 (основное изменение игры), которое коренным образом меняет игру персонажа или его навык действия. В частности, главный игровой механизм имеет тенденцию быть особенно мощным. Некоторые деревья навыков также имеют одноуровневые навыки на уровне 2 или 4, но обеспечивают меньшие изменения. Анархия также может изменить правила игры, несмотря на то, что это навык 1-го уровня.

Требуется не менее 11 очков навыков в дереве, чтобы получить второстепенный способ изменения правил игры, и не менее 26 очков навыков, чтобы приобрести существенные изменения. В первоначальном выпуске Borderlands 2 доступно 46 очков навыков, а это означает, что можно получить только оба игровых чейнджера в одном дереве и второстепенный игровой чейнджер в другом или все три второстепенных гейм-чейнджера. С Ultimate Vault Hunter Pack игрокам доступно 57 очков навыков, что позволяет им приобретать обоих игровых чейнджеров в двух деревьях навыков или всех трех второстепенных и основных.

С выпуском DLC Digistruct Peak Challenge у персонажа есть 68 доступных очков навыков, что позволяет им владеть всеми тремя второстепенными и двумя основными игровыми изменениями.

Особые навыки

Для получения информации о конкретных навыках см. Соответствующие страницы персонажей.

Borderlands 3

Навыки — это различные классовые способности, которые изменяют способности персонажа. Borderlands 3 имеет три дерева навыков для каждого персонажа.

Типы навыков

По сравнению с Borderlands 1 и 2, в Borderlands 3 навыки действуют иначе. В 3 вы можете выбрать, какие навыки вам нужны, и это не ограничивается только одним игроком в вашей совместной группе.

Для получения информации о конкретных навыках см. Соответствующие страницы персонажей.

5 секретов маршрутизации на основе навыков — объяснение распределения вызовов

Назначение идеального агента для каждого вызова. Звучит здорово, правда?

Маршрутизация на основе навыков

может стать отличным инструментом, если вы хотите обеспечить максимально комфортное обслуживание клиентов.Однако это не так просто, как настроить и забыть об этом. Правильная маршрутизация вызовов требует времени для совершенствования и постоянной оптимизации.

В этом руководстве мы покажем вам все, что вам нужно знать о маршрутизации на основе навыков. Мы также обсудим, как вы можете использовать его в своих исходящих кампаниях, улучшая качество разговоров со своими контактами.

Что такое интеллектуальная маршрутизация вызовов?

Маршрутизация на основе навыков

работает примерно так:

Вы определяете, в чем каждый агент хорош или в чем конкретно разбирается.Это можно сделать для каждого агента или поместив каждого человека в группу, связанную с определенным навыком.
Затем программа анализирует характеристики клиента, который звонит. Он также рассматривает проблему, с которой они сталкиваются — такого рода информацию обычно получает IVR или сравнивает их количество с вашей CRM.
Затем каждый звонок направляется агенту, который является наиболее квалифицированным специалистом по работе с клиентом и его проблемой, если они доступны. Это (теоретически) значительно улучшит ваш клиентский опыт, особенно если вы склонны иметь дело с множеством похожих, но все же довольно сложных проблем.

Однако, в зависимости от решения, которое вы используете, этот процесс может быть немного сложнее. Как правило, у вас будет еще несколько вариантов в отношении того, предоставляется ли (например) нескольким агентам возможность отвечать на каждый звонок, что происходит, когда проблема клиента не ясна, и как приоритезация вызовов работает, когда наиболее квалифицированный агент недоступен.

Преимущества маршрутизации на основе навыков

Очевидно, что соединение вызывающего абонента с агентом, наиболее подходящим для решения его проблемы, будет здорово для вашего клиентского опыта. Меньше времени на ожидание, более ясные для понимания ответы и меньшее количество «хм-м-м-м-м-м-м» — никогда не плохо.

Однако есть и несколько менее очевидных преимуществ подобного управления входящими вызовами:

Проблемы решаются быстрее, что помогает сократить расходы.
Разрешение первого контакта будет выше, а это означает, что вашим агентам придется иметь дело с меньшим количеством вызовов в будущем.
Агенты могут специализироваться в том, что у них хорошо получается, повышая удовлетворение от работы и позволяя им в будущем улучшить свои конкретные навыки.
Наем и обучение новых сотрудников должно быть проще. Вы точно знаете, в чем должен разбираться каждый агент, что значительно упрощает собеседование с кандидатами и разработку программ адаптации.

Для исходящих инициатив потенциальные выгоды еще больше.Вы можете значительно увеличить количество успешных результатов, которых добьетесь, убедившись, что каждый клиент / потенциальный клиент разговаривает с человеком, который, скорее всего, понимает их потребности и искренне взаимодействует с ними.

Проблемы с интеллектуальной маршрутизацией вызовов

Маршрутизация на основе навыков не так проста, как просто настроить и забыть о ней. Внедрение этой системы без надлежащей инфраструктуры может фактически навредить, а не помочь вашим процессам обслуживания клиентов.

Вот что вам нужно знать:

1. Работа с переливом

Что происходит, когда поступает звонок по конкретной проблеме, и все агенты, назначенные для решения такой проблемы, находятся на связи? У вас есть два варианта:

Переведите звонок на другого агента. Но если вы научили всех специализироваться в определенной области, этот другой человек может не иметь возможности решать эту проблему конкретно.
Держите клиента в ожидании. Проблема в том, что если у вас нет большого количества агентов (что будет дорого), это время удержания может быть довольно большим.Клиенты, очевидно, будут разочарованы, если им придется долго ждать решения.

В более долгосрочной перспективе вы также можете расширить команду, занимающуюся проблемным «пулом», который часто бывает переполнен. Но что, если типы входящих вызовов внезапно переключатся на проблему другого рода? Если у вас есть особенно гибкий продукт (например, приложение), типы вызовов, с которыми вы имеете дело, могут резко меняться еженедельно или даже ежедневно.

Если что-то изменится, у вас останется та же проблема, что и до изменения структуры команды — только с другим набором бездействующих агентов и другим набором перегруженных членов команды.

2. Проблемы постоянно меняются

Как мы только что обсуждали, все должно быть плавно, что может сильно затруднить подготовку агентов для решения конкретных проблем. Если вы точно не знаете, с какими проблемами вы столкнетесь в будущем, как вы собираетесь обучать агентов решать эти проблемы заранее?

Перед настройкой маршрутизации на основе навыков вам нужно оглянуться на проблемы, с которыми вы сталкивались. Есть ли несколько четко определенных категорий? Сколько звонков связано с проблемой, специфической для этого клиента?

В конечном итоге вы хотите, чтобы и ваши клиенты, и ваш продукт или услуга были достаточно статичными (то есть, не подвергались слишком большим изменениям), прежде чем вкладывать время и деньги в интеллектуальную маршрутизацию вызовов.

Университеты, страховые компании и банки являются примерами организаций, для которых это программное обеспечение творит чудеса. Но если вы предоставляете особенно персонализированные услуги или у вас достаточно небольшой контактный центр, определенно стоит подумать о потенциальной окупаемости ваших инвестиций, прежде чем идти по этому пути.

3. Проблемы не всегда четко определены

Что происходит, когда клиент звонит по двум совершенно разным вопросам? Кто принимает звонок и может ли ваш IVR определить, что есть два отдельных запроса?

Если нет, то ваш клиент, скорее всего, объяснит свою первую проблему, а затем скажет: «Кстати, у меня тоже есть вопрос о…».Если агент не квалифицирован, чтобы правильно ответить на этот вопрос, вы всегда можете перевести звонящего. Но должен существовать протокол, гарантирующий, что это произойдет плавно, с минимальным временем ожидания.

Также возможно, что клиенты будут звонить не по тому номеру или разочарованно использовать IVR, что означает, что он не поймет, в чем заключается их настоящая проблема.

4. Текущая оптимизация

Даже если ваши входящие вызовы довольно однородны, маршрутизация на основе навыков потребует значительного объема постоянной работы, чтобы обеспечить ее бесперебойную работу.

Как система будет адаптироваться по мере роста вашей организации и прихода в нее новых сотрудников? Можно ли дать новым сотрудникам возможность отвечать только на основные вызовы, пока они изучают основы? Как вы определяете, готовы ли они отвечать на более сложные вызовы?

Вам также следует подумать о том, как ваш IVR влияет на качество обслуживания клиентов. Можно ли его оптимизировать, чтобы упростить процесс выявления проблем, но при этом сохранить необходимую информацию?

5. Выявление опыта

Выяснить, в чем именно нуждается клиент, — не единственная ваша задача.Вы также должны определить, какими конкретными знаниями обладает каждый агент и как лучше всего применить эти знания для входящих звонков.

У вас есть несколько способов сделать это:

Анализ производительности сотрудника — в чем он преуспевает?
Возвращаясь к вашим записям (надеюсь, они у вас есть!) С того момента, когда вы впервые взяли интервью у сотрудника — что вас впечатлило?
Прослушивание успешных / неудачных звонков и субъективное суждение.
Анализирующий KPI агентов — степень их разрешения выше в определенных областях? Помните, что некоторые проблемы, как правило, легче решить, независимо от агента.

После того, как вы это сделаете, вы сможете преобразовать эти навыки в группы приоритетов или правила, которые может понять ваше программное обеспечение интеллектуальной маршрутизации. В вашем решении должен быть интуитивно понятный, но мощный метод настройки этих правил маршрутизации. В идеале он должен быть достаточно простым в настройке, но и достаточно продвинутым, чтобы вы могли гибко определять любые правила, которые захотите.

Как получить максимальную отдачу от интеллектуальной маршрутизации вызовов

Теперь, когда мы рассмотрели некоторые проблемы с маршрутизацией на основе навыков, мы покажем вам, как получить максимальную отдачу от такой системы — если вы решите пойти по этому пути.

1. Планируйте заранее

Ничто не идет в точности по плану. Вы и ваша команда должны быть готовы к тем моментам, когда звонки не назначаются нужному агенту, или когда есть много людей, звонящих по определенной проблеме.

У вас должен быть план на тот момент, когда:

Звонки поступают, но агент с соответствующей квалификацией недоступен.
Клиент неверно описывает свою проблему (или имеет несколько проблем), и, возможно, его необходимо передать другому агенту.Или, если вы просто используете простую приоритизацию, не переносите их — просто попросите первого агента решить проблему.
Сегмент агентов не особо загружен (звонки, требующие их опыта, не поступают). Могут ли они начать принимать другие звонки или заниматься другой полезной административной деятельностью? Меньше всего вам нужно, чтобы агенты сидели и ничего не делали.

2. Установить фреймворки заблаговременно

Хорошо иметь планы, касающиеся того, как будет работать ваш процесс интеллектуальной маршрутизации, но вам также необходимо иметь механизмы, позволяющие работать должным образом.

Знают ли сотрудники, как будет работать система? Обучены ли они справляться с неправильным распределением или любыми другими проблемами с правилами маршрутизации?

Соберите свою группу и подробно обсудите, что в ней задействовано — это позволит процессу работать максимально гладко.

3. Не идите олл-ин (сначала)

Как мы обсуждали выше, наличие очень разных групп агентов, которые оснащены только для обработки определенных типов вызовов, может привести к проблемам.Например, снижение эффективности, когда в определенный день поступают только определенные типы вызовов.

Лучше всего (особенно как SME) определить пару групп навыков и начать просто определять приоритетность небольшой части вызовов наиболее подходящим операторам. Другие члены команды по-прежнему должны иметь возможность решать проблемы, для решения которых они не были специально назначены.

После того, как вы попробуете этот процесс какое-то время, вы сможете оценить результаты и решить, стоит ли переходить на подход, основанный на навыках.Если вызовы, которые назначаются конкретным операторам, решаются намного быстрее, возможно, стоит определить больше групп навыков и сделать правила распределения более жесткими.

4. Следите за своими результатами как ястреб

Перед тем, как углубиться в интеллектуальную маршрутизацию вызовов, определите некоторые KPI, с помощью которых вы сможете отслеживать эффективность своей работы. Например:

Разрешение первого звонка.
Среднее время удержания.
Показатель отказа от IVR (если изменение будет включать настройку IVR или изменение существующего).

После настройки нового процесса распределения внимательно следите за этими показателями. Выясните, есть ли проблемы с настройкой маршрутизации на основе ваших навыков, и оцените, работает ли система должным образом. Есть ли настройки или инструкции для персонала, которые вы можете изменить, чтобы решить любые возникающие проблемы?

Помимо мониторинга KPI, вы также можете использовать модуль QA для прослушивания вызовов, которые были, например, переданы другому агенту. Это позволяет понять, есть ли возможности для улучшения вашего процесса IVR.

5. Проведите анализ затрат и выгод

Определить рентабельность инвестиций от такого изменения может быть сложно заранее. Если хотите, вы можете сначала провести небольшой пилотный тест (с несколькими базовыми правилами распределения), прежде чем проводить приблизительный анализ затрат и выгод.

Во-первых, выясните, во что вам обойдется сдача. Если вы вкладываете значительные средства в маршрутизацию на основе навыков, учитывайте следующие расходы:

Расширение команд для обработки большого количества обращений по конкретной проблеме.
Обучение агентов специализации в определенных областях — сколько дополнительных инструкций требуется?
Обучение вашей команды решению любых проблем, связанных с новыми процессами.
Недовольство клиентов, связанное с потенциально увеличенным временем ожидания / работой с вашим IVR. Стоит ли это потенциальные затраты выше затрат на наем дополнительных агентов, чтобы всегда был кто-то, готовый разобраться с проблемой?

И тогда вам, очевидно, нужно взглянуть на преимущества возможности обрабатывать звонки быстрее и эффективнее.

Исходящая маршрутизация на основе навыков

Платформа contactSPACE позволяет не только распределять входящие вызовы между операторами на основе имеющихся у них навыков. Вы также можете определить навыки для исходящих кампаний, чтобы нужные агенты связывались с нужными людьми.

Есть два основных метода достижения этого:

1. Распределение на основе приоритета

По сути, это работает как входящая маршрутизация на основе навыков. Вы назначаете широкие категории для контактов и определяете, какие агенты вы хотели бы поговорить с каждым типом контактов в качестве приоритета.

Например, предположим, что вы делите своих потенциальных клиентов на руководителей и менеджеров. Каждому участнику команды вы можете присвоить ему приоритетный балл для каждого типа категории.

Если агент имеет приоритет 10 для обеих категорий, им будут назначены оба типа потенциальных клиентов одинаково. Но если их приоритет 10 для генеральных директоров и 5 для менеджеров, им будет назначено больше руководителей, чем менеджеров, при условии, что у вас одинаковое количество потенциальных клиентов обоих типов.

2. Расширенная фильтрация

Когда вы применяете расширенные фильтры к маршрутизации вызовов, у вас появляется гораздо больше выбора при определении того, куда направляется каждый интерес. Этот процесс включает распределение на основе приоритетов, но лучше работает для более крупных и разнообразных ведущих групп.

Во-первых, вам нужно определить очень конкретные категории и создать для них фильтр. Например, мужчины-менеджеры, живущие в Сиднее, работают в компаниях IT-сектора.

Затем вы можете использовать эти фильтры, присвоив высокий приоритет операторам, с которыми вы хотите разговаривать с этим конкретным типом людей.

Заключение

Маршрутизация на основе навыков может иметь огромное количество потенциальных преимуществ, как для тех, кто работает в сфере обслуживания клиентов, так и для внутренних продаж.Нет ничего лучше, чем иметь возможность быстро решать проблемы, не жертвуя качеством входящей связи, и иметь возможность назначить лучшего агента для каждой исходящей связи.

Однако вы должны быть уверены, что такая система подходит для вашей организации. Позволит ли это вам достичь лучших общих результатов, и если да, то какой ценой?

Вот почему постепенное введение правил маршрутизации (или просто установка простой логики приоритизации) — отличная идея.

Аллокация — это… (Аллокация расходов, ресурсов)

Суть в торговле

Рыночная аллокация

Центральное планирование

Квазирынок

Экономическое и стратегическое планирование

Экономическое планирование

Стратегическое планирование

Похожие статьи

Общая психология ПедкампусОбщая психология Педкампус ответы на тесты

Описание

Акме в психологии это — Женщина бриллиант-новостной женский портал

Акме в психологии это

Смотреть что такое «АКМЕ» в других словарях:

Акмеология — это что за наука? Профессиональная акмеология

Акмеология — это что за наука?

Аспекты изучения науки

Начальный этап и развитие отрасли

Институт акмеологии в Санкт-Петербурге

Направления акмеологии

Зрелая личность с акмеологической точки зрения

Условия для формирования зрелой личности

Выводы

К вопросу о подходах к определению понятия «акме»

IPO: можно ли заработать? | Invest Heroes

Можно ли в России заработать на инвестициях в вино :: РБК Pro

Нюансы на местности

Необходимые предосторожности

IPO C3.ai: оценка и наше мнение

Почему большинство высокоуровневых языков медленно работают?

— это не набор навыков! 5 советов по распределению ресурсов • Руководство для девочек по управлению проектами

1. Навык

2. Опыт

3. Проценты

4. Стоимость

5. Место нахождения

И напоследок… Наличие

Анализ распределения ресурсов / навыков — PDWare Customer Success Center

Простое распределение (без оптимизации)

Оптимизировать размещение

Анализ распределения спроса на навыки

Расчет распределения

Волшебная палочка распределения ваших ресурсов

Роль и навыки

Преимущества отбора на основе навыков

(PDF) Методология динамического распределения навыков для развивающихся систем сборки

Пассивное умение — Official Path of Exile Wiki

Механика

Макет

Пассивные узлы

Базовые пассивы

Известные пассивы

Пассивные элементы Keystone

Драгоценные головки

Пассивные умения Восхождения

Планирование сборки

Очки пассивных навыков в качестве награды за квест

очков возврата пассивных навыков в качестве награды за квест

См. Также

История версий

Навык | Borderlands Wiki | Фэндом

Borderlands

Очки навыков

Навыки действия

Кирпич

Лилит

Мордехай

Роланд

Древа навыков

Кирпич

Lilith

Мордехай

Roland

Интерактивные деревья навыков

Банкноты

Borderlands 2

Разблокировка навыков

Очки навыков

Уровни навыков

Дерево навыков