Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "solid wood furniture" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A systemic model of furniture meant for stimulating development of a child based on educational aids from M. Montessori
Autorzy:
Dobrowolska, Ewa
Błaszczak, Iwona
Mielnik, Agnieszka
Lisiecka, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2146675.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
didactic materials
Montessori
solid wood and plywood furniture
Opis:
In furniture design, understood as a kind of evolutionary process, there is room for designer’s creativity, but not in the sense traditionally accepted in the psychology of creation. The creativity of the designer shapes the products of the evolutionary algorithm but does not replace them. This can be illustrated by the genesis of any design, such as furniture that stimulates the development of the child. The Montessori pedagogy leaves a lot of room for new designs of Montessorian teaching aids. The Montessori didactic material forms a logically structured whole. It enables the child to move out of experience and sensual cognition; it serves not only the development of the intellect but also the education of the whole personality. The Montessorian materials take into account the child’s stage of development, corresponding to a given sensitive phase and the very logic of things, so that the child, while learning, can embrace larger cognitive sequences, arouse a sense of aesthetics, motivation, curiosity and interest, thus triggering various forms of activity.
Systemowy model projektowania mebli stymulujących rozwój dziecka w oparciu o pomoce dydaktyczne M. Montessori. W projektowaniu mebli rozumianym, jako rodzaj ewolucyjnego procesu, jest miejsce na kreatywność projektanta, ale nie w znaczeniu tradycyjnie przyjmowanym w psychologii twórczości. Kreatywność projektanta kształtuje wytwory ewolucyjnego algorytmu, ale ich nie zastępuje. Ilustracją może być geneza dowolnego projektu mebli stymulującego rozwój dziecka. Pedagogika Montessori pozostawia szerokie miejsce dla nowych projektów zestawów dydaktycznych pomocy montessoriańskich. Materiał dydaktyczny Montessori tworzy logicznie uporządkowaną całość programową. Umożliwia w uczeniu dziecka przechodzenie od doświadczenia i poznania zmysłowego, rozwoju intelektu, ale przede wszystkim do kształtowania całej jego osobowości. Materiały montessoriańskie uwzględniają stopień, odpowiadający danej wrażliwej fazie rozwoju dziecka. Dzięki temu dziecko ucząc się może przyswoić sobie większe sekwencje poznawcze, modelować odczucia estetyczne, motywację, ciekawość oraz zainteresowania, wyzwalające różne formy aktywności.
Źródło:
Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Forestry and Wood Technology; 2021, 113; 13--20
1898-5912
Pojawia się w:
Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Forestry and Wood Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of the Possibility of Imitating Experts’ Aesthetic Judgments about the Impact of Knots on the Beauty of Furniture Fronts Made of Pine Wood
Autorzy:
Gajowniczek, Krzysztof
Bator, Marcin
Śmietańska, Katarzyna
Górski, Jarosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27323141.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Instytut Informatyki Technicznej
Tematy:
image processing
knots on the fronts
machine learning
preference learning
solid wood furniture
quality control
importance of variables
Opis:
Our research aims to reconstruct expert preferences regarding the visual attractiveness of furniture fronts made of pine wood using machine learning algorithms. A numerical experiment was performed using five machine learning algorithms of various paradigms. To find the answer to the question of what determines the expert’s decision, we determined the importance of variables for some machine learning models. For random forest and classification trees, it involves the overall reduction in node impurities resulting from variable splitting, while for neural networks it uses the Garson algorithm. Based on the numerical experiments we can conclude that the best results of expert decision reconstruction are provided by a neural network model. The expert’s decision is better reconstructed for more beautiful images. The decision for nice images is made based on the best 4 or 5 variables, while for ugly images many more features are important. Prettier images and those for which the expert’s decision is better reconstructed have fewer knots.
Źródło:
Machine Graphics & Vision; 2023, 32, 2; 67--88
1230-0535
2720-250X
Pojawia się w:
Machine Graphics & Vision
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies