两个动作看你的性格

动作1、两手直觉十指交握

  握好没,别偷看答案...

  A.左手拇指在上-->“U”

  B.右手拇指在上-->“SA”

  

  动作2、双手直觉交错抱胸

  抱好没,别偷看答案....

  A.右手臂在上-->“U”

  B.左手臂在上-->“SA”

将动作1和2的结果(共两个字)顺序组合起来,

  你的结果是?

这是日本的〔USAUSA~UNO SANO URANA)性格诊断,利用人类左右脑各司其职的特性,设计了简单的两个惯性动作,分辨出这个人习惯以左脑(主理性,语言,计算,分析)还是右脑(主感性,直觉,想象,创造),来做为解读讯息用的”接收脑”,还是决定怎么说,怎么行动的”传达脑”?进而了解一个人的潜在性格与行为模式.

动作1、两手直觉十指交握<显示一个人”接收脑”的惯用情形>
  A.左手拇指在上-->意思是接收讯息时优先使用感性为主的右脑(U)
  B.右手拇指在上-->意思是接收讯息时优先使用理性为主的左脑(SA)

动作2、双手直觉交错抱胸<显示一个人”传达脑”的惯用情形>
  A.右手在上-->意思是传达讯息时优先使用感性为主的右脑(U)
  B.左手在上-->意思是传达讯息时优先使用理性为主的左脑(SA)

结果分析:

  1、SASA女
  性格:无坚不摧的铁娘子:为人一本正经,给人精明干练的距离感,若跟莎莎女成为好友,则是值得依赖的好帮手,但成为敌人,就会非常难缠!
  恋爱:想太多的自我设限:交往前会想太多,对恋爱小心翼翼,不过很容易因此放弃,对主动告白的异性会难以招架,不过要小心反被聪明误!
  
  2、USA女
  性格:人情的好听众:散发出安心,温柔,善解人意的气质,是一个人人都想跟妳说心事的好听众,如困别人苦苦哀求妳,总是很难拒絶别人!
  恋爱:难以爽快脱身:虽然会理性评估对方,不过一但陷入热恋,就完全被感性主导,当热情不在时,很容易因对方对自己的依赖而无法爽快分手!
  
  3、UU女
  性格:直觉行事的侠女:热血又充满个人魅力,会突然失控大笑或大哭,但都是出自真心,因此颇受朋友喜欢,最明显的就是购买东西完全凭感觉,就算不实用或已有相同款式还是想买!
  恋爱:单纯的爱情至上者:以自己心理的感觉为主,不会参考对方或客观因素来决定自己下一步举动,若对对方很有好感,一整天就像春暖花开,如果对方疑似劈腿,也会惊天动地大哭一场,但也很容易变心!
  
  4、SAU女
  性格:阳刚味的大姊大:因为冷静观察与分析的性格,在同性之间很容易展现气慨与责任感,常常是女生之间的大姊大,但掌握全场之余又不失冷静观察!
  恋爱:有目标的下手:操控自己的感觉,能冷静分析对方是否适合自己,一旦锁定目标,就会用尽方法维持热度,虽然严谨以对,但内心总有一把不可告人的浪漫烈火!
  
  5、SASA男
  性格:超级理性的数字人:完全以左脑为主的男性,以步骤跟数字为行事的准则,总是条理分明,不太能察觉感情,所以会给人固执,偏执的感觉!
  恋爱:慢热专情的完美主义:会在心中描绘完美形象,面对真实感情却显得慢热自闭,一旦点燃热情后,就会持续专情,就算对方响应冷淡,莎莎男仍念兹在兹,从一而终!

  6、USA男
  性格:情义相挺的汉子:虽然看似冷酷,其实很重感情,会以直觉印象为出发点,然后再以坚决的步伐行事,就是那种看你顺眼,就会收你做徒弟,挺你的那种大哥!
  恋爱:不打没有把握的仗:恋爱成功机率很高,一旦确认对方也对自己有好感后,就会火力全开,不过爱得深,对女方的要求跟猜疑也很深!
  
  7、UU男
  性格:永远乐观的国王:因为相信自己的直觉,所以会显得自信满满,率直天真,坏处就是对不感兴趣的事,也丝毫不想掩饰,会显得兴趣缺缺甚至默不关心!
  恋爱:自我得意的攻势:很容易自我沉溺在热恋气氛中,不过太过率直乐观的个性,可能会误解别人对你是否有好感,陷入自我得意的陷井中!
  
  8、SAU男
  性格:智囊分析者:喜欢探求理与擅长分析,常是旁人意见的给予者,给人一种冷静稳当的感觉,不喜欢与人争吵,很能妥善地处理事情,不过难免给人距离感!
  恋爱:可能性至上:把自己喜不喜欢对方放在其次,反而以跟对方能否发展下去为第一前提,是个很适合爱情长跑或结婚的对象!

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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