ZD至顶网CIO与应用频道 06月08日 专栏:有时候只是让你保持还不错的状态需要艰巨的努力。你落后的越多,就越不可能达成目标。所以当你被各种任务和待办事项缠身的时候你该怎么做?
这时候你需要追踪目标。
Google Play Store提供了大量目标追踪应用,但是选择适合你的那个应用可能有些难度。下面就可以5个可以帮助你追踪目标和实现目标的应用。
1、GoalTracker
想要为一周、一个月或者一年设定目标?想要追踪家庭、财务、健康、社交、兴趣爱好、或是职业生涯?GoalTracker(如图A)可能正是你所需要的。它提供了一个易于使用的、只需要5个步骤的向导,帮助你完成创建目标的整个流程。你可以设置和跟踪时间间隔和平均值,增加提醒和图像,创建一个目标口号和说明,分类整理目标以便更容易查看,等等。
图A
一旦你创建了一个目标,你就可以通过目标仪表盘查看进度。个人目标仪表盘让GoalTracker脱颖而出成为该领域的佼佼者。如果你时常被大量信息淹没,需要一款应用让单个的目标看起来更有序,这时候你就需要GoalTracker了。
2、Goal Tracker & Habit List
如果你需要一种简单的方式来追踪目标——一个不需要太多细节或者功能,但仍然可以保证完成任务——Goal Tracker & Habit List(如图B)可能会很适合你。有了这款应用,你就可以开始为一个目标创建一个条目了。然后你可以在日历中打开这个目标,每天都做一个标记,是完成了还是没有完成每天的要求。这款特殊的应用没有什么花哨的东西……但是它的确可以非常出色地、快速地想你展示目标进度。
图B
你可以以细节、周、或者月来查看目标,可以导入和导出目标(点击左上角的菜单按钮,弹出快速访问工具栏看到更多选项)。对于那些希望追踪任务流程又不想有太多花哨功能的人来说,这是一款完美的应用。
3、Raise the Bar
这款目标追踪应用旨在帮助你养成良好的习惯,它会通过百分比进度条来显示每日的进度。Raise the Bar(如图C)还让你可以创建每天待办事项,以完成更多的详细的目标。
图C
创建一个目标很简单,这要感谢它的嵌入式向导。你给目标设定一个名称,选择你希望追踪目标的方式(提醒、里程碑或者检查表),给目标设定一个完成日期,然后自定义你的目标栏。一旦你创建了目标栏,你就可以查看状态、标记目标、从列表中划去项目,等等。你可以设置不限数量的目标,甚至是在现有目标中编辑数据。
4、HabitBull
HabitBull(如图D)提供了一个完全可自定义的简单界面,帮助你追踪你的各种习惯。你可以从从Work & Study、Arts、Health & Fitness、Housekeeping & Pets、Money以及Self Improvement中选择,创建新的习惯。
图D
在你选择了一种习惯之后,你可以决定追踪的方式(简单的“是”或者“不是”、一个数字、或者来自Google Fit的数据)。然后,给这个习惯设定一个名称,选择你希望在哪些天追踪它,以及/或者为这个习惯设定一个目标数字(例如连续多少天成功)。在这个习惯的日历视图中,点击被标记为成功、不成功或者空白的那些天。你可以为这些习惯设定提醒、笔记、以及可视化呈现。
5、My Goals
My Goals(如图E)采用了一种独特的方法。你创建目标(任务、期限、图像等),然后应用会在主屏幕上创建一个动机。是的,这看起来似乎有点俗气。但是你可以给这个目标选择一个图像,立即进入这个特定目标的细节界面。细节界面让你可以点击完成任务、标记目标、检查进程。尽管My Goals不包括GoalTracker中的那些额外功能,但是它精巧的设计和易用性可以作为弥补。
图E
其他选择?
正如我们有很多自己追踪目标的方法,现在有很多目标追踪应用。你的需求以及你的工作方式将决定了哪些应用最适合你。
好文章,需要你的鼓励
随着大语言模型在人工智能时代展现强大力量,可穿戴设备成为收集人体数据的重要载体。通过实时监测血压、心率、血糖等生命体征,结合AI边缘计算能力,医疗正向个性化转型。基因治疗、数字孪生技术让每个人都能拥有专属的医疗数字化身,实现从"报销型医疗"向"创新循证医疗"的转变,为疾病预防和健康管理带来革命性突破。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
在巴黎举办的欧洲开放基础设施峰会期间,专门用一整天时间讨论VMware迁移问题。博通收购VMware后许可证价格上涨,导致客户运营成本大幅增加。开源开发者展示了将VMware虚拟机迁移到开源替代方案的产品。Forrester分析师指出VMware客户对此感到信任破裂。OpenStack等开源解决方案虽然复杂度较高,但提供了健康的开源生态系统替代方案。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。