동광 메모리 시리즈 메모리의 원리는 무엇입니까?
(a) 데스크톱 메모리 초점 거울:
1. 근시를 예방하고, 기억을 강화하고, 눈을 보호하고, 숙제를 하나로 융합한다.
학생들이 숙제를 마치면서 근시 예방과 눈 보건을 받을 수 있게 하다. 이미지 기반 초기억 훈련에서 나는 근시 예방과 눈 보호를 받았다.
스탠드의 필기판에서 숙제 (읽기와 쓰기) 를 한다. 눈과 책의 거리가 제한되어 있고, 가상 초경이 읽기와 쓰기를 가상으로 하는 먼 곳의 풍경을 볼 수 있기 때문에, 눈은 많은 숙제를 할 때 항상 주동적인 휴식 상태에 있다. 조정하고 조립할 필요가 없다. 근시와 시각적 피로의 발생과 발전을 효과적으로 예방할 수 있다.
스탠드는 시스템의 이미지 기반 슈퍼 메모리 기반과 실습 교육을 제공하며 향상된 메모리 테스트 방법을 제공합니다. 이미지 기반 슈퍼 메모리 훈련 과정은 거의 테이블 램프 플레이트에서 이루어지며 거리 제한과 가상 초점 렌즈의 능동적인 이완 조정의 영향을 받습니다. 그래서 기억력을 늘리는 과정에서 근시를 예방하고 눈을 보호하는 역할을 한다.
2. 이 스탠드는 국내 최초의 이미지 기반 초메모리 훈련기로 여러 국가 특허와 지적재산권 보호를 받았다. 초강력 기억력 훈련은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.
(1). 현대 이미지 기반 초기억 훈련의 주요 방법 (직관적인 이미지법, 시각지각학습법, 상상-도랑법 등) 을 통합했습니다. ), 그리고 메모리 트레이닝 서적이 시각적 학습 실제 경험을 제공하지 못하는 큰 문제를 혁신적으로 해결했다.
(2) 스탠드의 메모리 훈련 프로그램은 메모리 정보가 자연스럽게 이미지 정보로 변환되어 오른쪽 뇌 리본에 저장되어 장기 메모리 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다.
(3) 스탠드는 시각인식 학습에 필요한 20 여종의 체험과 훈련 장면을 제공하며 우뇌 사진 슈퍼메모리를 빠르게 구축하는 데 필요한 조건을 제공한다.
(4) 탁상용 램프의 메모리 훈련 프로그램은 우뇌 A 와 안뇌 민감영역의 흥분성을 불러일으키는 것으로 시작해 직관적 이미지의 윤곽을 점진적으로 내보낸 다음 평면과 입체적인 방법으로 안뇌 민감영역을 자극하여 직관적 이미지를 점진적으로 반영한다.
(2) 안구 민감성 거울
1. 근시방지 원리: 사람의 눈의 수정체가 볼록하게 변하여 거리가 선명한지 여부를 결정한다.
사람이 원근을 잘 볼 수 있는지 여부는 수정체가 볼록하게 변하는 민감도 (즉, 감도를 조절하는 것) 에 달려 있다. 근시일 때 조절 민감도가 떨어지고 근시도가 높을수록 민감도가 낮아진다. 민감도를 높이는 것은 근시의 발생 발전을 예방하는 관건이다.
경련이나 느린 민감성을 조절하는 것은 학생의 근시 발생 발전의 주요 원인이다.
눈 건강체조는 조절 감도를 높일 수 있지만 눈 주위의 혈마사지를 통해 간접적으로 작용하여 효과가 좋지 않다.
안수정체 연습은 광학 감지를 통해 수정체 조절 민감도를 직접 훈련시키는 방법으로 근시 예방, 노안 예방에 즉각적인 효과가 있다.
2. 기억증가원리: 80% 의 기억정보는 눈에서, 눈은 마음의 창이다. 고대 황제의 내경에 따르면, 눈은 지치지 않고 마음은 어지럽지 않다. 영국 대학 연구에 따르면 안구 운동은 5 분 동안 기억력을 크게 높일 수 있다.
기억력을 향상시키는 안구 운동에는 다섯 가지 원칙이 있다.
(1). 안구가 좌우로 회전하면 좌뇌의 내부 회로를 활성화시켜 좌뇌의 기억을 전뇌의 기억으로 전환시켜 효율을 높일 수 있다.
(2) 눈 주위의 극한 추광 운동은 시야를 넓히고 우뇌의 영상 기억 잠재력을 활성화시켜 기억 효율을 높일 수 있다.
(3) 컬러 플래시 추구는 주의력과 컬러 연상 기억을 높일 수 있다.
(4) 귀-눈-뇌 조정 그래픽 코드의 연상 메모리:
안구는 음성 일련 번호의 소리를 따라 주변의 색점을 추적하고 일련 번호로 인코딩된 이미지를 떠올린다. 이 합계는 귀-눈-뇌 협동기억의 감도를 직접 훈련시키는 것이다. 학생들이 100 디지털 이미지 코드를 쉽게 기억할 수 있도록 하여 Lenovo 기억의 기초가 됩니다.
우뇌의 영상 초기억 잠재력을 자극하는 데 더 도움이 된다.
(5) 귀혈 효과침: 경락효과는 뇌하수체가 더 많은 장기 기억 물질을 생산하도록 촉진한다.
세부 사항: Liu Dongguang 교수 메모리 네트워크