Елизавета емельянова: Елизавета Емельянова | Facebook

Емельянова Елизавета — В клубе Читаек

Елизавета Емельянова, Кувандык, Россия

Личная информация

Деятельность

скрыта или не указана

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

Интересы

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

Любимая музыка

скрыта или не указана

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению:

Можно скрыть настройками приватности: да

Любимые фильмы

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

Любимые телешоу

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

Любимые книги

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

Любимые игры

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

Любимые цитаты

скрыты или не указаны

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

О себе

скрыто или не указано

Можно редактировать: да

Обязательно к заполнению: нет

Можно скрыть настройками приватности: да

Елизавета Емельянова Актёр Модель Танцор | Россия

ФИО

Актёр

Начинающий

Модель

Начинающий

Танцор

Начинающий

Страна

Россия

Условия работы

Срок подписания

Приду на кастинг

Только в моём городе

Готовность к переезду

Да, в пределах страны

Есть

Телосложение

Мускулистое

Обхват груди

90 см

Обхват талии

64 см

Обхват бёдер

90 см

Размер обуви

40

Размер одежды

XS

Тип внешности

Европейский

Цвет глаз

Зелёный

Длина волос

До плеч

Цвет волос

Светло-русый

Татуировки

Нет

О себе

Хобби / увлечения

2021

Москва Школа 1576

Специальность:

Преподаватель:

Опыт / Фильмография

О совете молодых ученых | Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения

Состав Совета СМУ:

Председатель:

• Климин Алексей Иванович, канд. ист. наук, доцент кафедры проектной деятельности в кинематографии и телевидении факультета управления и медиакоммуникаций.

Члены совета:

• Хрюкин Денис Андреевич — аспирант кафедры искусствознания факультета экранных искусств, преподаватель кафедры драматургии и киноведения факультета экранных искусств;
• Мархотин Арсений Андреевич — аспирант кафедры радиотехники и информационных технологий факультета мультимедийных технологий и фотографии;
• Перелыгин Сергей Васильевич — канд. техн. наук, старший преподаватель кафедры радиотехники и информационных технологий факультета мультимедийных технологий и фотографии;
• Шашкина Антонина Сергеевна — аспирант кафедры киновидеоаппаратуры факультета мультимедийных технологий и фотографии, преподаватель и инженер кафедры математики и физики факультета мультимедийных технологий и фотографии;

Основными цели деятельности СМУ:

• привлечение студентов и выпускников института к обучению в магистратуре и аспирантуре;

• вовлечение молодых специалистов в научно-исследовательскую деятельность по фундаментальным и прикладным направлениям, актуальным для отрасли кино и телевидения;

• пропаганда и содействие внедрению результатов исследований молодых учёных и специалистов.

Задачи СМУ:

• обмен информацией об основных направлениях и результатах научно-исследовательской деятельности молодёжи СПбГИКиТ;

• координация деятельности различных подразделений СПбГИКиТ в организации научных исследований молодых ученых и аспирантов и взаимодействия между ними;

• пропаганда результатов исследований на научных конференциях, научно-практических семинарах, в средствах массовой информации и электронных телекоммуникаций; 

• организация и проведение научных конференций, форумов, семинаров, круглых столов, мастер-классов и других мероприятий, в которых могли бы принимать участие молодые ученые и аспиранты СПбГИКиТ;

• распространение информации о грантах фондах, оказывающих финансовую поддержку молодым ученым; 

• содействие в опубликовании результатов исследований;

• обобщение и распространение положительного опыта научной работы различных подразделений СПбГИКиТ, а также российских и зарубежных организаций;

• ведение поиска и внедрение в практику инновационных форм работы молодых ученых и аспирантов СПбГИКиТ.

Тел.: 8 (921) 591-73-59

Россия, 191119, Санкт-Петербург, ул. Правды, дом 13, 2 этаж, кабинет 1211 (Кафедра проектной деятельности в кинематографии и телевидении)

Елизавета Емельянова, %d0%a0%d0%be%d1%81%d1%82%d0%be%d0%b2-%d0%bd%d0%b0-%d0%94%d0%be%d0%bd%d1%83

Вы искали:

Нашлось 4 человек(а)

Подробнее

Подробнее

Адрес страницы: Реклама

Подробнее

Подробнее

Триумф Санкт-Петербурга: у «ЦОП-Невы» — третий победный этап, у ЦОП-2

В воскресенье в Перми прошел 4-й этап чемпионата России-2019/20 по баскетболу 3х3. Впервые в этом сезоне в обеих категориях победителями стали команды из одного города – Санкт-Петербурга.

У женщин все свелось к соперничеству двух команд – победителя второго этапа питерского ЦОП-2 (Мария Барышникова, Анна Бойкова, Елизавета Емельянова, Арина Нагибина) и казанского «Тулпара» (Таисия Афанасьева, Анна Вавилина, Олеся Николенко, Ирина Чекунова), который на третьем этапе 10 дней назад в Иваново добрался до финала. Обе выиграли по два матча в своих группах (6 участников были разбиты на две тройки). А затем добились успеха в полуфиналах: ЦОП-2 оказался сильнее проводившего свой первый этап «Десерта» из Екатеринбурга (17:13), а «Тулпар» лишь на последней минуте «дожал» ЦОП-1 (11:8).

Финал выдался крайне напряженным. Почти все время впереди был ЦОП-2, который лишь дважды позволил соперницам повести в счете. На последней минуте он добился максимального преимущества (18:14), но до победы было еще далеко. Афанасьева, которая выиграла снайперскую дуэль у Нагибиной (11 очков против 9), в двух атаках подряд забила издали и сравняла счет – овертайм!

В нем первая атака была у «Тулпара», однако казанская команда совершила потерю. В ответ ЦОП-2 не стал откладывать дело в долгий ящик: Емельянова двухочковым броском принесла девушкам из Санкт-Петербурга победу – 20:18! Всего же чемпионки двух этапов чемпионата России-2019/20 в финальной игре реализовали 8 дальних попыток из 20!

Похожий сценарий был и у мужчин (12 участников). По две победы на групповой стадии одержали две команды из Санкт-Петербурга («ЦОП-Нева» и «ЦОП-Теорема»), а также столичная DavidoffTeam. В четвертой группе все три участника выиграли по одному разу, а по средней результативности первое место заняли «Грязные парни-УЭС» из Екатеринбурга, дебютировавшие на нынешнем чемпионате.

В итоге все 4 победителя групп добрались до полуфинала. При этом в 1/4 финала достаточно уверенно выиграли как раз только «Грязные парни-УЭС» — у Sparta U18 из Воронежа (21:14). В трех остальных матчах был зафиксирован одинаковый счет – 21:19!

Полуфиналы оказались разными по содержанию и затраченным силам. В матче двух питерских команд «ЦОП-Нева» (Лео Лагутин, Артем Тимофеев, Алексей Топорков, Шалва Шаташвили) не оставила шансов «ЦОП-Теореме» — 21:12. Победители сделали ставку на дальние броски и не прогадали – 9 попаданий из 14! DavidoffTeam (Денис Бергман, Никита Вавилов, Семен Дебда, Никита Макшев) неудачно стартовала в игре с «Грязными парнями-УЭС» (0:3). Однако в ответ набрала 6 очков подряд и вела в счете все оставшееся время. Правда, немного: лишь на 9-й минуте разрыв достиг максимальных «+6» (20:14). Екатеринбуржцы, впрочем, не сдались и набрали 4 очка подряд. Но Бергман не оставил им шансов, поставив жирную точку дальним попаданием – 22:18.

Финальный матч прошел с переменным успехом. Сначала инициатива была у «ЦОП-Невы», хотя разрыв ни разу не превысил 3 очка. На 5-й минуте впервые повела DavidoffTeam, но и ее максимальный перевес составил «+3». В начале 8-й минуты Лагутин двумя меткими штрафными вернул петербуржцам лидерство, однако Дебда тут же сравнял счет – 14:14. Шанс же вывести москвичей вперед не использовал, смазав бонусный штрафной.

А затем «взорвался» Шаташвили. До этого в финале снайпер «ЦОП-Невы» смазал все 4 свои дальние попытки, однако в концовке реализовал 3 двухочковых броска из 3! Последний и принес петербуржцам уже третью победу на этапах текущего чемпионата России — 21:17.

Итоги 4-го тура

Женщины

1. ЦОП-2, Санкт-Петербург (4 победы – 0 поражений) – 100 очков. 2. «Тулпар», Казань (3-1) – 80 очков. 3. «Десерт», Екатеринбург (2-2) – 70 очков. 4. ЦОП-1, Санкт-Петербург (1-3) – 60 очков. 5. Latinas, Москва (1-2) – 50 очков. 6. Sisters Felix, Дзержинск (0-3) – 45 очков.

Мужчины

1. «ЦОП-Нева», Санкт-Петербург (5-0) – 100 очков. 2. DavidoffTeam, Москва (4-1) – 80 очков. 3. «ЦОП-Теорема», Санкт-Петербург (3-1) – 70 очков. 4. «Грязные парни-УЭС», Екатеринбург (2-2) – 60 очков. 5. «Три звездочки», Москва (2-2, Средняя результативность – 19,3) – 50 очков. 6. Sparta U18, Воронеж (2-2, 17,5) – 45 очков. 7. Bulldogs, Нижний Новгород (1-3, С/Р – 17,5) – 40 очков. 8. Сборная Челябинской области (1-3, 12,5) – 35 очков. 9. «Хели Таб», Казань (1-2, С/Р – 16,7) – 20 очков. 10. «Банкиры», Казань (1-2, 16,0) – 18 очков. 11. Bionord, Пермь (1-2, 16,0) – 16 очков. 12. Red Faces, Москва (0-3) – 14 очков.

Положение в чемпионате

Женщины

1. ЦОП-2 – 270 очков. 2. «ЦОП-1» — 220 очков. 3. «Тулпар» — 210 очков. 4. МБА, Москва – 200 очков. 5-6. «Москва», Москва, «Энергия», Иваново — по 130 очков. 7. Sisters Felix – 90 очков. 8. «Десерт» — 70 очков. 9. «Спарта», Воронеж – 60 очков. 10-11. «Самара 3х3», Самара, Latinas – по 50 очков.

Мужчины

1. «ЦОП-Нева» — 360 очков. 2. DavidoffTeam – 280 очков. 3. «ЦОП-Теорема» — 185 очков. 4-5. «Гагарин», Химки, «Три звездочки» — по 180 очков. 6. Red Faces – 154 очка. 7. ЦОП U18, Санкт-Петербург – 105 очков. 8. Bulldogs – 90 очков. 9. «Банкиры» — 88 очков. 10. Сборная Челябинской области – 75 очков. 11. «Хели Таб» — 73 очка. 12. «Нижний Новгород», Нижний Новгород — 65 очков. 13. «Грязные парни-УЭС» — 60 очков. 14. Sparta U18 – 59 очков. 15. Ivanovo, Иваново – 55 очков. 16. Warface, Москва – 45 очков. 17. R2D2, Воронеж – 40 очков. 18. Bionord – 34 очка. 19. «Самара 3х3», Самара — 32 очка. 20-21. «Ерофей», Хабаровск, «Ерофей»-2, Хабаровск – по 16 очков.

Пятый этап пройдет 31 января в Санкт-Петербурге.

Переславна Елизавета Емельянова стала Учителем года в Ярославской области

24 марта в детской школе искусств №1 Ярославля состоялся финал областного этапа всероссийского конкурса «Учитель года России». За звание лучшего боролись 15 педагогов из 12 муниципальных районов. Средний возраст участников – 34 года. Самому молодому – 24 года, самому опытному – 46 лет.

В финал конкурса вышли шестеро: учитель русского языка и литературы средней школы №6 Тутаевского МР Яна Васильева, учитель истории и обществознания средней школы №76 Ярославля Надежда Емелина, учитель физики средней школы №4 Переславля-Залесского Елизавета Емельянова, учитель начальных классов средней школы №1 Пошехонья Наталья Маринина, учитель русского языка и литературы средней общеобразовательной школы №7 Углича Ирина Соловей и учитель истории и обществознания средней общеобразовательной школы №20 Рыбинска Тимур Хусаинов.

Помимо профессионального жюри в выборе достойного кандидата впервые приняло участие общественное жюри, которое возглавил учитель русского языка и литературы Красноткацкой средней школы Ярославского МР, победитель областного этапа всероссийского конкурса «Учитель года России» в 2016 году Алексей Бутусов.

– Стать лучшим учителем – это всегда почетно и на всю жизнь, – отметил, обращаясь к финалистам конкурса, заместитель директора департамента образования Ярославской области Александр Гудков. – Труд педагога по праву считается самым благородным, созидательным и творческим. Благодаря заслугам наших талантливых учителей в школах воспитывается достойное будущее страны.

Победителем областного этапа конкурса «Учитель года России» 2017 года стала Елизавета Емельянова. Она участвует в этом конкурсе уже во второй раз. Два года назад, в 2015 году, молодому учителю чуть-чуть не хватило для победы, но она не отступила от намеченной цели.

– Первый конкурс меня многому научил и показал, над чем еще нужно поработать. Все эти моменты я учла, посмотрела видеоуроки лучших учителей, поработала с методистами, и результат не заставил себя ждать, – рассказала Елизавета Емельянова.

елизавета емельянова — Купить Alpha Pharma Testobolin

Testovorin Depot — это стероид для инъекций, который содержит 250 мг на мл гормона тестостерона энатата.

• Форма выпуска: Тестоворин Депо 250 мг 1 мл
• Категория: Стероиды для инъекций
• Состав: тестостерон энантат
• Производство: BM Pharmaceuticals
• Кол-во: 10 ампер
• Цена товара: 5.06 $

Testobolin XR — это более длинная версия другого продукта, производимого Alpha Pharma, под названием Testobolin.Просто Testobolin от Alpha Pharma содержит тестостерон энантат — очень известную форму тестостерона, в то время как Testobolin XR содержит тестостерон ундеканоат — менее известную форму тестостерона, но с гораздо более высоким периодом полураспада. Единственная разница между Testobolin XR и простым… Встречи ZOOM похожи на 😂 работа из дома во время Рона # коронавирус # корона # работа # работа из дома # курица # тренажерный зал # чернила # тату # татуировки # белки # еда # есть # печеная каша # бодибилдинг # бодибилдер # жир # пауэрлифтинг # пауэрлифтер # флекс # мускулы # девушки # фитнес-модель # фитнес-мотивация # фитнес # фитнес # фитнес # фитнес # фитнес-девушки # фитнес-путешествие

#crociaicavi #pettorali #bodybuilding #pushday #training #migliorarsi #motivation #fighter #difesapersonale #artimarziali #streetfighter #sapersidifendere # 2020 #fitness #fitnessmotivation #spartan #team # matino #zone #puglepreza #PugleParalia #PugleParalia #PugleParalia #PugleParalia #PugleParalia атлети

https: // mix.com /! ESDIU2q-: http% 3A-methana.over-blog.com-2020-08-black-dragon-pharma-dianabol-dianabol-50-mg.html

Продажа тестоболина Alpha Pharma. Тестоболин (он же тестостерон энантат) Химическое название: 4-андростен-3-он-17бета-ол, 17-бета-гидрокси-андрост-4-ен-3-он Молекулярный вес: 288,42 г / моль Формула: C19h38O2 Период полураспада: 10 дней обнаружения Время: 3 месяца Анаболический рейтинг: 100 Андрогенный рейтинг: 100 Эффективная дозировка для мужчин: 250 — 1000 мг / неделю Эффективная дозировка для женщин: Не рекомендуется Вы уже забронировали время в нашей студии? Если нет, пожалуйста, нажмите ссылку в биографии или DM для получения более подробной информации. ⠀

Passei anos buscando alguma atividade física que eu REALMENTE gostasse. O crossfit preencheu esse vazio, essa lacuna, completetamente! Sinto que poso ser eu mesma, dentro do box. Lá eu lido com minhas próprias dificuldades, семантидаде де импрессионар ninguém. É um ambiente decentivo, de crescimento, de superação… todo treino é uma oportunidade pra ser melhor, no que quer que seja. Aos 2 meses que passaram e aos próximos que virão, meu muitooo obrigada por todo o conhecimento comptilhado, pelos coaches @coachpaulosoares @lcunhac e @lucasliote — é só o começo 🚀🚀🚀 1,2,3 superforce! 🍀

https: // www.docdroid.net/BWLPSxh/primobolan-comprar-valor-pdf

Купите стероиды онлайн у местного поставщика анаболических стероидов Alpha Pharma: заплатите кредитной картой и получите стероиды быстро. Введите и нажмите «Enter» для поиска. … Купить Тестоболин для спортсменов в США АЛЬФА ФАРМА 18 июн 2019 без комментариев. Купить Сустанон 350 и смесь тестостерона по лучшей цене АЛЬФА ФАРМА 18 июня 2019

# добавки # фитнес # бодибилдинг # питание # тренажерный зал # здоровье # тренировка # протеин # здоровый образ жизни # витамины # фитнес-мотивация # мотивация # перед тренировкой # здоровье # хорошее самочувствие # мышцы # добавка #gymlife # похудание # энергия # сывороточный белок #supplement3dietwork #

Фамилия Емельянова

Имена Емельянова

• Ирина Емельянова 6
• Галина Емельянова 6
• Наталья Емельянова 5
• Иришка Емельянова 4
• Иринка Емельянова 4
• Емельянова
• Емельянова
• Емельянова
Ингеля
• Емельянова
• Емельянова
• Емельянова 4
• Хельга Емельянова 4
• Елена Емельянова 4
• Галя Емельянова 4
• Гала Емельянова 4
• Анита Емельянова 4
• Виктория Емельянова 30008
• Емельянова Емельянова
• Вера Емельянова
• Емельянова Вера 3
• Олеся Емельянова 3
• Настя Емельянова 3
• Маша Емельянова 3
• Мария Емельянова 3
• Евгения Емельянова 3
• Елена Емельянова 30008
• Елена Емельянова 30008melyanova
• Анна
• Змеяна Емельянова
• Анна
• Змеяна Емельянова 2
• Зарина Эме лянова 2
• Юля Емельянова 2
• Юлия Емельянова 2
• Юлианна Емельянова 2
• Юлия Емельянова 2
• Юленька Емельянова 2
• 00070007 Емельянова
• 0007 Емельянова
• 0007 Емельянова
• 0008
• 0007 Емельянова
• 0008
• 0008 Емельянова
• 0008
• 0008 Емельянова 2 Емельянова 2
• Виктория Емельянова 2
• Вика Емельянова 2
• Виктория Емельянова 2
• Вероника Емельянова 2
• Вероника Емельянова 2
• Василиса
• 00070007
• Емельянова Емельянова 2
Емельянова 2
• Ульяна Емельянова 2
• Тина Емельянова 2
• Татьяна Емельянова 2
• Татьяна Емельянова 2
• Танюшка Емельянова 2
• 0007
• Емельянова
• Емельянова
• Таня Емельянова
• Емельянова
• Таня Емельянова
• Емельянова
• Емельянова 2
• Стеша Емельянова 2
• Соня Емельянова 2
• София Емельянова 2
• Снежана Емельянова 2
• Саша Емельянова 2
• Сабина Емельянова 9000
• 0007
• 0007
• Емельянова Сабина Емельянова 2
Емельянова 2
• Полина Емельянова 2
• Оксана Емельянова 2
• Оленька Емельянова 2
• Олечка Емельянова 2
• Оксана Емельянова 2
• 000
• 000 Емельянова Наталья 7
• Нина Емельянова
• Нина Емельянова 2 9а Емельянова 2
• Наталия Емельянова 2
• Natali Емельянова 2
• Натали Емельянова 2
• Наталья Емельянова 2
• Настюха Емельянова 2
• Настенька Емельянова 2
• Настасья Емельянова 2
• Надюшка Емельянова 2
• Надежда Емельянова 2
• Надя Емельяно va 2
• Надежда Емельянова 2
• Надежда Емельянова 2
• Надежда Емельянова 2
• Мила Емельянова 2
• Мария Емельянова 2
• Марья Емельянова
• 0007 Марья Емельянова
Марья Емельянова Марья Емельянова 2 Емельянова 2
• Мариана Емельянова 2
• Маргарита Емельянова 2
• Людмила Емельянова 2
• Любовь Емельянова 2
• Людмила Емельянова 2
• Люба Емельянова 2
• Лора Емельянова 2
• Лиза Емельянова 2
• Лина Емельянова 2
• Лиля Емельянова 2
• Лилия Емельянова 2
• Лилия Емельянова 2
• Лика Емельянова 2
• Лидия Емельянова 2
• Лида Емельянова 2
• Лера Емельянова
• 0007
• Емельянова 2
Лера Емельянова
• Ленусюнова 2
Лера Емельянова
Емельянова 2 Емельянова 2
• Лана Е мельянова 2
• Ксюша Емельянова 2
• Ксения Емельянова 2
• Ксения Емельянова 2
• Ксения Емельянова 2
• Кристина Емельянова 2
• Кристина Емельянова 2
• 00070007
• Емельянова
• Емельянова
• Катмельянова
• Катмельянова
• Кираэтмельянова
• Катмельянова
• Катмельянова
• Емельянова 2
• Катя Емельянова 2
• Карина Емельянова 2
• Юлия Емельянова 2
• Юлия Емельянова 2
• Юлия Емельянова 2
• Джейн Емельянова 20007
• Емельянова
• Емельянова
Емельянова
• Емельянова 2
• 00 Емельянова 2
• Ирада Емельянова 2
• Inusik Емельянова 2
• Innessa Емельянова 2
• Илиана Емельянов 2
• Елена Емельянов 2
• Гульнара Емельянова 2
• Galyunya Емельянова 2
• Евгений Емельянов 2
• Eva Емельянова 2
• Эльвира Емельянова 2 9000 8
• Елизавета Емельянова 2
• Елизавета Емельянова 2
• Элина Емельянова 2
• Екатерина Емельянова 2
• Дина Емельянова 2
• Диана Емельянова 2
• Емельянова Даша
• Даша
• Даша Емельянова
• Даша
• Даша Емельянова
• Дарина Емельянова 2
• Дарья Емельянова 2
• Кристина Емельянова 2
• Ая Емельянова 2
• Ася Емельянова 2
• Арина Емельянова 2
• Емельянова
• Емельянова
• Емельянова
• Емельяна 2
• Емельянова
• Емельянова
• Емельянова
• Емельянова
• Антонина Емельянова 2
• Анна Емельянова 2
• Ангелина Емельянова 2
• Анастасия Емельянова 2
• Анастасия Емельянова 2
• Анастасия Емельянова 20007
• Емельянова
Аллымельянова
Аллымельянова
• Amelyanova
Amelyanova 90 008
• Алинка Емельянова 2
• Алина Емельянова 2
• Алиса Емельянова 2
• Альфия Емельянова 2
• Алекс Емельянова 2
• Александра Емельянова 2
• Емельяна Емельяна
• Емельяна
• Емельяна
• Алеся
• Емели 8
• Альбина Емельянова 2
• Зуля Емельянова
• Злата Емельянова
• Зинаида Емельянова
• Жаннет Емельянова
• Yulyok Емельянова
• Yulyaschka Емельянова
• Юличка Емельянова
• Юлиана Емельянова
• Юла Емельянова
• Yliya Емельянова
• Ylianna Емельянова
• Яска Емельянова
• Ярослава Емельянова
• Янина Емельянова
• Хсения Емельянова
• Владислава Емельянова
• Владимир Емельянова
• 0007 Виталина Емельянова
• 0007 Виталина
• Емельянова
• Виолета Емельянова
• Виола Емельянова
• Vikulka Емельянова
• Викки Емельянова
• Victorya Емельянова
• Victoriya Емельянова
• Victoriia Емельянова
• Верочка Емельянова
• Верка Емельянова
• Валюша Емельянова
• Валерий Емельянова
• Uluy Емельянова
• Uliya Емельянова
• Ула Емельянова
• тори Емельянова
• Torichka Емельянова
• Тая Емельянова
• Tatsiana Емельянова
• Tatchna Емельянова
• таны Емельянова
• Танечка Емельянова
• Syuzanna Емельянова
• Swetlana Емельянова
• Светланка Емельянова
• Светка Емельянова
• Светик Емельянова
• Стения Емельянова
• Софья Емельянова
• Софья Емельянова
• София Емельянова
• Снежанна Емельянова
• Selena Емельянова
• Sashuta Емельянова
• Сара Емельянова
• Samanta Емельянова
• Сабрина Емельянова
• Роза Емельянова
• Рената Емельянова
• Rashida Емельянова
• Radika Емельянова
• Полинка Емельянова
• Полин Емельянова
• Oly Емельянова
• Olqa Емельянова
• Olia Емельянова
• Olesy Емельянова
• Olesia Емельянова
• Ола Емельянова
• Нюра Емельянова
• Нонна Емельянова
• Nikolya Емельянова
• Nelly Емельянова
• Nayalya Емельянова
• Natusik Емельянова
• Natochka Емельянова
• Nati Емельянова
• Наташка Емельянова
• Наталья Емельянова
• Наталия Емельянова
• Настюшка Емельянова
• Настюша Емельянова
• Настю Емельянова
• Nastys Емельянова
• Настюша Емельянова
• Nastüha Емельянова
• Настя Емельянова
• Nastena Емельянова
• Nastasiy Емельянова
• Nasiko Емельянова
• Nadyua Емельянова
• Надина Емельянова
• Nadi Емельянова
• Nadezda Емельянова
• Nadeschda Емельянова
• Наденька Емельянова
• Мирослав Емельянов
• Милена Емельянова
• Melya Емельянова
• Майя Емельянов
• Машуля Емельянов
• Машульки Емельянов
• Mascha Емельянова
• Mariy Емельянова
• Марий Емельянов
• Маришки Емельянов
• Marishechka Емельянова
• Марин Емельянова
• Маригарита Емельянова
• Мария Емельянова
• Марго Емельянова
• Маргарита Емельянова
• Магдалена Емельянова
• Люся Емель Янов
• люды Емельянов
• Любашь Емельянов
• Lyubanya Емельянова
• Любы Емельянова
• Luydmila Емельянова
• Люси Емельянова
• Люси Емельянова
• Люда Емельянов
• Любови Емельянова
• Ljudmila Емельянова
• Lizushka Емельянова
• Лизонька Емельянов
• Лизочка Емельянова
• Лизавета Емельянова
• Лия Емельянова
• Людмила Емельянова
• Любови Емельянова
• Лиллиан Емельянова
• Liliyana Емельянова
• Likusea Емельянова
• Лидия Емельянова
• Леонид Емельянова
• Lenusichka Емельянова
• Lenun Емельянова
• Леночке Емельянова
• Ленкита Емельянова
• Ленка Емельянова
• Лени Емельянова
• Ленашка Емельянова
• Лида Емельянова
• Лар ик Емельянов
• Лада Емельянов
• Ксюшки Емельянов
• Ксюша Емельянов
• Ksyha Емельянова
• Kristy Емельянова
• Kris Емельянова
• Крестины Емельянова
• Катюши Емельянов
• Katrinka Емельянова
• Katrina Емельянова
• Katirina Емельянова
• Кати Емельянов
• Катеринка Емельянова
• KARISHKA Емельянова
• Karinka Емельянова
• Камилла Емельянова
• Jylia Емельянова
• Juli Емельянова
• Juliae Емельянова
• Jilia Емельянова
• Jeanna Емельянова
• Izobela Емельянова
• Iylia Емельянова
• Иванна Емельянова
• Христина Емельянова
• Хошкадам Емельянова
• Файночка Емельянова
• Евкения Емельянова
• Евгения Емельянова
• Евдокия Емельянова 9 0008
• Евдокия Емельянова
• Eugenita Емельянова
• Евгений Емельянов
• Эмилий Емельянов
• Емельянова Емельянов
• Элза Емельянов
• Эли Емельянова
• Эллы Емельянова
• Элизабет Емельянова
• Елеоноры Емельянова
• Еленки Емельянова
• Ekeaterina Емельянова
• Ehlmirochka Емельянова
• Ehlmira Емельянова
• Ehlla Емельянова
• Эдита Емельянова
• Dinhik Емельянова
• Dianochka Емельянова
• Дианка Емельянова
• Dashulya Емельянова
• Дарьяна Емельянова
• Дария Емельянова
• Darishka Емельянова
• Даниэлла Емельянова
• Criss Емельянова
• Борислава Емельянова
• Айка Емельянова
• Аксиния Емельянова
• Асель Емельянова
• Аполинария Емельянова
• Ан. zhella Емельянова
• Anzhelika Емельянова
• Анюточка Емельянова
• Anytka Емельянова
• Angelika Емельянова
• Angel Емельянова
• Angela Емельянова
• Анечка Емельянова
• Anastassia Емельянова
• Алёнка Емельянова
• Аля Емельянова
• Аллея Емельянова
• Алка Емельянова
• Ален Емельянов
• Алид Емельянов
• Альфий Емельянов
• Alexa Емельянова
• Алеся Емельянов
• Alenchik Емельянова
• Alekcandra Емельянова
• Aladini Емельянова
• Аксана Емельянов
• Айна Емельянов

Опечатки & Misspells

Лучшие изображения для Емельянова

Подобные имена

Emelyanova — Энциклопедия имен

Анаграммы: Aovneelmya
Орфографические ошибки: Emelyonova Emelianova Emelyanoba Emelyanovaa Eemlyanova Emelyanoav Emelyanvoa

Рифмы: Casanova nova supernova Ахматова Молдова pavlova mimosa mucosa

Значение этого имени неизвестно.
Эта страница была посещена из следующих стран:

 Emelyanova.com - ЗАРЕГИСТРИРОВАНО
Emelyanova.net - ЗАРЕГИСТРИРОВАНО
Emelyanova.co.uk - БЕСПЛАТНО
Emelyanova.de - ЗАРЕГИСТРИРОВАНО
 

Валерия Емельянова — Настольный теннис

Россия Премьер-Лига Женщины	15. 03 07:40	–	Валерия Емельянова v Елизавета Хлызова	L	2-3
Россия Премьер-Лига, Женщины	14.03 14:53	–	Екатерина Зиронова v Валерия Емельянова	L	3-0
Россия Премьер-Лига, Женщины	14.03 07:58	–	Дарья Шадрина v Валерия Емельянова	L	3-0
Россия Премьер-Лига, Женщины	13. 03 14:51	–	Валерия Емельянова v Юлия Колосова	Вт	3-1
Россия Премьер-Лига, Женщины	13.03 07:50	–	Валерия Емельянова v Диана Иванова	L	1-3
Чемпионат России среди женщин	28.02, 11:40	–	Валерия Емельянова v Валентина Снежко	–	Вид
Чемпионат России среди женщин	25. 02 07:54	–	Ольга Вишнякова v Валерия Емельянова	Вт	1-3
Чемпионат России до 22 лет	14.12, 11:10	–	Аминат Гергова v Валерия Емельянова	Вт	2-3
Чемпионат России до 22 лет	13.12 10:30	–	Анастасия Шевцова v Валерия Емельянова	Вт	2-3
Чехия Экстралига Женщины	01. 12 09:40	–	Симона Слехобровка v Валерия Емельянова	L	3-0
Лига Про	11.06 13:30	–	Екатерина Беспалова v Валерия Емельянова	L	3-1
Лига Про	11.06 11:30	–	Алина Кутузова v Валерия Емельянова	Вт	1-3

Саратовская осенняя встреча 2019: Вычисления и анализ данных: от наномасштабных инструментов к функциям мозга | (2020) | Публикации

Показать аннотацию

Распознавание определенных колебательных паттернов в электроэнцефалограммах человека (ЭЭГ) — важная проблема, которая привлекла значительное внимание при создании интерфейсов мозг-компьютер (ИМК).Некоторые из этих закономерностей легко идентифицировать различными численными методами. Однако гораздо труднее распознать мысленные намерения, которые могут быть далее преобразованы в команды управления для оборудования, и выбор соответствующего числового инструмента становится очень важным. В этом исследовании мы сравниваем несколько численных методов, примененных к многоканальным ЭЭГ, записанным у нетренированных добровольцев, которые воображали движения рук и ног. Мы показываем, что качество распознавания варьируется между разными методами и зависит от объекта.Обсуждаем возможности надежного разделения воображаемых движений разных типов.

Показать аннотацию

Мы предлагаем подход к анализу двигательной активности мозга, основанный на сочетании непрерывного вейвлет-преобразования и количественного анализа повторяемости (RQA).Обнаружение таких паттернов на ЭЭГ — сложная задача из-за нестационарности и сложности сигнала ЭЭГ, что приводит к высокой меж- и внутрипредметной вариабельности традиционно применяемых методов. Мы показываем, что измерения сложности RQA, такие как частота рецидивов и ламинарность, очень полезны при обнаружении переходов от фоновой к двигательной ЭЭГ. Более того, RQA измеряет временную зависимость для верхних конечностей контралатерально, что позволяет различать два типа движений.

Показать аннотацию

Анализ нейрофизиологических механизмов, ответственных за воображение движения, необходим для разработки интерфейсов мозг-компьютер.Проведенные магнитоэнцефалографические (МЭГ) эксперименты с добровольными участниками подтверждают существование двух типов двигательных образов: кинестетических образов (KI) и визуальных образов (VI), отличающихся активацией и торможением различных областей мозга. Для классификации состояний мозга, связанных с образами движения, мы использовали иерархический кластерный анализ и популярный тип искусственных нейронных сетей, называемый многослойным персептроном. Применение методов машинного обучения позволяет нам классифицировать двигательные образы при поднятии правой и левой руки со средней точностью 70% как для KI, так и для VI, используя соответствующую фильтрацию входных сигналов.Такая же средняя точность достигается за счет оптимизации каналов MEG и уменьшения их количества до 13.

Показать аннотацию

Мы разрабатываем неинвазивный интерфейс мозг-мозг, который позволяет динамически перераспределять когнитивную нагрузку между субъектами на основе их текущих когнитивных способностей. В результате участник, показывающий более высокую производительность, подвергается более высокой нагрузке, в то время как его / ее партнер получает меньшую нагрузку. Мы демонстрируем, что распределение нагрузки позволяет повысить когнитивные способности пары взаимодействующих субъектов.

Показать аннотацию

Мы проанализировали нейронные взаимодействия в коре головного мозга детей, связанные с когнитивной активностью во время простой оценки когнитивной задачи (таблица Шульте) в двух различных частотных диапазонах — альфа (8-13 Гц) и бета (15-30 Гц) диапазонах с использованием линейных Пирсонов. корреляционный анализ связности.Мы наблюдали связанное с задачей подавление связности альфа-диапазона в лобной, височной и центральной областях мозга, в то время как в теменной и затылочной областях мозга связь увеличивается. Мы также продемонстрировали значительное увеличение функциональной связности в бета-диапазоне во всей распределенной корковой сети, связанное с задачами.

Показать аннотацию

Мы проанализировали ЭЭГ-сигналы детей, записанные при выполнении конкретной познавательной задачи — теста Шульте. Мы проанализировали поведенческие характеристики — интервалы времени, необходимые для нахождения субъектом каждого последовательного числа в таблице, а также частотные характеристики сигнала ЭЭГ, рассчитанные с помощью непрерывного вейвлет-преобразования с учетом усредненных энергий вейвлетов по альфа- и бета-диапазонам.Мы также выполнили статистический анализ этих характеристик с помощью дисперсионного анализа, чтобы найти особенности, которые можно использовать для оценки уровня внимания и его динамики во время выполнения элементарной задачи.

Показать аннотацию

Предлагается новый метод пространственно-временного анализа, основанный на использовании концепции непрерывного вейвлет-преобразования. Этот метод позволяет вовремя обнаружить доминирующую частоту в каждом из каналов записи ЭЭГ и визуализировать результаты. Показаны результаты применения разработанной методики к ЭЭГ-сигналам активности головного мозга крыс.Показаны различные структурные особенности колебательной активности мозга во время поведенческого сна у крыс с абсцессной эпилепсией и условно здоровых.

Показать аннотацию

В данной статье мы предложили метод выявления индивидуальных характеристик двигательной активности на основе анализа рецидивов применительно к энцефографии головного мозга человека. Анализ проводился по реальным и воображаемым (для МЭГ только воображаемым) движениям испытуемых и сравнивался с фоновой записью, когда испытуемый находился в состоянии покоя. Такой подход позволяет определить для каждого испытуемого каналы, в которых частота увеличивается в момент двигательной активности и / или формируется устойчивый паттерн, соответствующий этому движению. Предлагаемый метод имеет большое количество прикладных приложений в медицине и нейрофизиологии.

Показать аннотацию

Цель. Произведен расчет оптимального значения задержки внедрения. Запаздывание — один из эмпирических параметров математических моделей, используемых в моделях авторегрессии для прогнозирования, анализа связи, классификации сигналов и т. Д. Методы. Обнаружен первый минимум зависимости функции взаимной информации от запаздывания.Полученные результаты. Расчет показал, что оптимальная задержка составляет около 8 интервалов выборки (1/64 с или 1/8 характерного периода колебаний для приступов отсутствия). Обсуждение. Оптимальная задержка, составляющая около 1/8 характерного периода колебаний, была получена как для эпилептиформной, так и для фоновой активности, включая преиктальную и различные стадии иктальной активности, т.е. е. эта временная шкала присутствует в сигнале на протяжении всего времени наблюдения.

Показать аннотацию

В этой статье мы разработали метод, позволяющий автоматически определять предвестник начала движения на основе анализа электромиографических сигналов. Методы определения начала движения и моментов планирования движения являются острой необходимостью в нейробиологии, и отдельной проблемой является использование сигналов электрической активности мышц (электромиограмм) для точного определения начала движения руки из-за сложности, малой продолжительности. и шум исходных сигналов.Мы выяснили, что в случае, когда движение начинается по определенному звуковому сигналу, момент начала движения фиксируется с некоторой задержкой по времени.

Показать аннотацию

Ранние стадии рака желудка не распознаются из-за его бессимптомного развития. Выявление патологических изменений может быть достигнуто с помощью фотодинамической диагностики, но такой подход обеспечивает достаточно низкую селективность опухоли.Дополнительные возможности для улучшения выявления предраковых стадий могут быть предоставлены путем анализа кровообращения в сосудах желудка. Мы рассматриваем возможности мультиразрешающего анализа в распознавании изменений кровообращения у крыс с разными уровнями флуоресцентного сигнала в желудке, связанными с предраковыми стадиями.

Показать аннотацию

В этом исследовании было проанализировано 300 кубиков мультиспектральных данных о поражениях кожи (включая 32 меланомы кожи).Были проанализированы многоэтапные и одношаговые подходы к машинному обучению, чтобы найти диапазоны волн, которые предоставляют наибольшую информацию, которая помогает отличить меланому кожи от других доброкачественных пигментных поражений. Подход многоэтапного машинного обучения предполагал обучение нескольких моделей, но оказался неэффективным. Причина этого — необходимость обучить модель сегментации на очень маленьком наборе данных и использование стандартного классификатора машинного обучения, которые показали низкую производительность классификации. Одношаговый подход основан на нейронной сети глубокого обучения. Мы провели 2600 экспериментов с двумя архитектурами нейронных сетей: популярным предварительно обученным анализатором изображений «InceptionV3» и простыми настраиваемыми классификаторами сверточной нейронной сети (ConvNet). Наблюдение за показателями производительности этих двух архитектур на основе глубокого обучения (DL) позволило определить комбинации трех спектральных диапазонов волн, что позволило обучить классификатор с лучшими результатами классификации. Было обнаружено, что простой классификатор ConvNet позволяет нам получать лучшие результаты классификации.Результаты обучения ConvNet показали, что наиболее информативными являются диапазоны волн 450 нм, которые являются наиболее информативными для концентрации меланина на поверхности кожи, 590 нм, которые представляют собой интегральную информацию о распределении меланина и гемоглобина из слоя эпидермиса и дермы, и 950 нм, которые предоставляют информацию из более глубоких слоев кожи. . В представленном виде модель сверточной нейронной сети (CNN) была простой, но не показала большой производительности. Кроме того, мы должны изучить альтернативные архитектуры CNN. Фреймворк AutoKeras был использован для поиска архитектуры классификатора изображений с использованием найденных триплетов диапазона волн.

Показать аннотацию

Фазовые взаимодействия между сердечно-сосудистой и дыхательной системами анализировали в состоянии покоя у добровольцев.В исследовании приняли участие 22 здоровых некурящих человека с нормальным АД в возрасте от 21 до 45 лет. Одновременно регистрировались следующие физиологические сигналы: частота дыхания, вариабельность сердечного ритма (ВСР), кровоток в коже предплечья и стопы, объем крови в тканях подушечек пальцев кисти и стопы. Степень синхронизации фаз анализируемых сигналов оценивалась значением функции фазовой когерентности вейвлета. Обнаружена высокая фазовая синхронизация между дыханием и колебаниями объема крови в тканях обоих пальцев и низкая синхронизация между дыханием и колебаниями кровотока в коже обоих исследуемых участков кожи.Также была получена высокая фазовая синхронизация между колебаниями ВСР и тканевого объема крови обоих пальцев, а также низкая синхронизация между колебаниями ВСР и кожного кровотока обоих участков кожи с частотой дыхания (~ 0,3 Гц). Имеется сходство фазовых взаимодействий обоих анализируемых сигналов (кровотока и объема крови) с ВСР в низкочастотном диапазоне от 0,0095 до 0,1 Гц. Эти результаты не зависели от исследуемых конечностей. Мы полагаем, что полученные результаты могут быть использованы для разработки новых диагностических подходов к оценке состояния периферических сосудов при патологиях.

Показать аннотацию

В данной работе мы проанализировали сигналы вариабельности сердечного ритма и фотоплетизмограммы ног новорожденных. В серии экспериментов участвовали 10 условно здоровых испытуемых; каждая запись велась в течение 15 минут во время кормления. Использованы методы спектрального анализа и методы нелинейной динамики.В данной работе показаны некоторые особенности вегетативной нервной регуляции сердечно-сосудистой системы у новорожденных, дана оценка степени синхронизации и сцепления петель для регулирования вариабельности сердечного ритма и сосудистого тонуса с использованием методов расчета поперечного спектра, коэффициента когерентности и общего процент фазовой синхронизации.

Показать аннотацию

Мы представляем двумерную модель динамики астроцитов Ca ²⁺ . Мы принимаем во внимание два основных фактора рассматриваемого процесса: опосредованное IP _3- высвобождение из внутриклеточных хранилищ Ca ²⁺ и двунаправленный обмен плазматической мембраны, т.е.е. Na ⁺ / Ca ²⁺ -обменник (NCX). Мы основывались на формализме Ходжкина-Хаксли для описания эффектов NCX и учитывали опосредованное переносчиком глутамата увеличение Na ⁺ во время синаптической активности и регуляцию, зависимую от Na ⁺ и Ca ²⁺ . Результаты численного решения единой модели подтверждают появление кальциевых волн, которые возникают из-за синаптической активности и распространяются по сети астроцитов. Наличие NCX приводит к уменьшению средних площадей, на которые влияет глобальная кальциевая волна во время возбуждения.Однако обменник Na / Ca стимулирует кальциевые волны, делая возможным формирование более долгоживущих волн.

Показать аннотацию

Мы моделируем формирование и динамику кальциевых волн в распределенной сети астроцитов.Мы учитываем объемные эффекты, вызванные реальной морфологией клетки астроцита. Астроциты представляют собой губчатые структуры, которые не занимают весь объем своего отсека: листочки астроцитов окружены нейропилем. Мы вводим параметр объемной доли астроцитов (AVF), который показывает часть 2D-шаблона, занятую астроцитом по сравнению с нейропилем, и коррелирует с этим соотношением в реальной 3D-структуре. Для описания разницы в процессах в ветвях и листочках астроцита и непрерывного перехода между ними мы используем параметр отношения поверхности к объему (SVR).

Показать аннотацию

Сосудисто-нервная единица паренхимы головного мозга называется клеточной цепью, которая обеспечивает контроль местного кровотока в зависимости от потребностей нейронов. При изменении активности нейрона активируется цепь сигнальных механизмов, что приводит к увеличению или уменьшению радиуса ближайшего кровеносного сосуда. Разработан ряд математических моделей сосудисто-нервного взаимодействия, воспроизводящих основные сигнальные пути и позволяющих оценивать количественную сторону процессов. Однако эти модели слишком сложны в вычислительном отношении, чтобы служить основой для 2D и тем более 3D моделирования паренхимы нервной ткани. В данной статье мы предлагаем функциональную модель нервно-сосудистого блока, направленную на правильное воспроизведение динамических паттернов нервно-сосудистого ответа с минимальным количеством уравнений и управляющих параметров.Такая модель включает в себя наиболее значимые элементы клеточной схемы: сцепление объемной передачи в межклеточном пространстве паренхимы, внутриклеточную динамику концентрации кальция в астроците, а также двухфазный характер реакции клетки гладкой мускулатуры сосуда на рост концентрации калия в периваскулярном пространстве. Результаты вычислительного эксперимента показывают хорошее согласие динамики модели с известными типами нервно-сосудистого ответа.

Показать аннотацию

Понятие нервно-сосудистая единица (NVU) используется для обозначения клеток и их коммуникационных механизмов, участвующих в формировании ауторегуляции кровоснабжения. Было показано, что «открытие» гематоэнцефалического барьера (ГЭБ) может быть вызвано различными типами эффектов, такими как сильный и продолжительный звук или лазерное излучение.Замечено, что открытие ГЭБ сопровождается периваскулярным отеком, так как проницаемость капилляров для воды также увеличивается во много раз. Таким образом, можно ожидать, что такие изменения могут существенно повлиять на режим работы нервно-сосудистого блока. Мы представляем модельное исследование, направленное на оценку влияния периваскулярного отека на функционирование нервно-сосудистой связи с использованием многомерной количественной математической модели. Наши результаты предсказывают блокировку работы нервно-сосудистой коммуникации при открытии ГЭБ.А именно, мы показываем, что относительно небольшое (в 2-3 раза) изменение периваскулярного объема имеет тонкий эффект, 10-кратное увеличение PVS заметно меняет, но не нарушает функциональность сосудисто-нервного взаимодействия, и значительную степень отека ( увеличение ПВС более чем в 100 раз) практически полностью отключает нервно-сосудистую связь.

Показать аннотацию

Мы рассматриваем синхронизацию между динамикой кровотока в мозговых и периферических сосудах у крыс с точки зрения фиксации мгновенных частот, связанных с медленными колебаниями, вызванными нейрогенным регуляторным механизмом или, частично, метаболической активностью.Мы показываем, что степень синхронизации изменяется с развитием инсульта, вызванного сильным стрессом, что отражается в уменьшении средней продолжительности сегментов с частотной синхронизацией. Такие изменения различаются между макро- и микроцеребральной динамикой и более выражены для сети мелких сосудов, окружающих сагиттальный синус.

Показать аннотацию

Разработана математическая гидродинамическая модель сердечно-сосудистого ложа человека. Модель включает четырехкамерное сердце, два круга кровообращения и многоуровневую микрососудистую сеть. С помощью разработанной модели изучено влияние шума малой интенсивности на колебания кровотока в микрососудистом русле.Изучено влияние шума малой интенсивности на тонус сердечной стенки левого желудочка. Использовались немодулированный шум и шум, модулированный синусом с частотами 0,02, 0,0625 и 0,1 Гц. Немодулированный шум вызывал формирование низкочастотных колебаний микрососудистого кровотока с максимумом на частоте 0,1 Гц. Модулированный шум вызывал низкочастотные колебания кровотока с ярко выраженными пиками на частотах модуляции. Полученные результаты указывают на детектирующее свойство моделируемого сосудистого русла, что позволяет определять модулирующий сигнал.Такое поведение характерно для системы, состоящей из нелинейной и фильтрующей составляющих.

Показать аннотацию

Исследование направлено на применение анализа перекрестных рецидивов для выявления связи между петлями симпатической регуляции сердечно-сосудистой системы. Для проверки применимости метода и задания его параметров он был применен к математической модели сердечно-сосудистой системы, которая имеет структуру, аналогичную структуре реальной системы.Чтобы выяснить, отражает ли анализ перекрестных рецидивов динамику вегетативного контроля, авторы провели четыре численных эксперимента с постепенно снижающейся активностью симпатической регуляции. Не было обнаружено корреляции между результатами перекрестного анализа повторений и силой сцепления.

Показать аннотацию

Механизмы сократимости и пространственно-временные закономерности активности лимфатических сосудов изучены гораздо меньше, чем кровеносных сосудов. Однако понимание характеристик их динамики не менее важно для биомедицинских приложений. В этой работе мы предлагаем простую модель сократительной активности элементарного сегмента лимфатического сосуда, которую мы используем для сборки модели лимфангиона, функциональной единицы лимфатической системы, обеспечивающей перекачку лимфы.Наши результаты показывают, что этот подход является многообещающим, особенно с учетом дальнейшей параметризации модели.

Показать аннотацию

Мы исследуем динамику сетей из 100 идентичных бистабильных нейронов Ходжкина-Хаксли с безмасштабными, малыми мирами и случайными топологиями. Для всех из них мы обнаруживаем явление, когда одна часть нейронов находится в состоянии покоя, а другая находится в колебательном режиме в определенной области силы связи и амплитуды внешнего тока.Мы исследуем это явление и объясняем его взаимодействием нейронов, аналогичным короткому импульсу внешнего тока, который способен переключать режим нейрона с покоя на колебательный и наоборот. Мы находим различия в этом явлении для разных топологий и исследуем его эволюцию с увеличением внешнего тока.

Показать аннотацию

Мы исследуем динамику отдельного нейрона Ходжкина-Хаксли в мультистабильной области, где сосуществуют как стабильная фиксированная точка, так и стабильный предельный цикл. Продемонстрирована возможность управления динамикой нейрона коротким импульсом постоянного внешнего тока.В зависимости от времени, длительности и амплитуды импульса он может переключать состояние нейрона из состояния покоя в колебательное и наоборот. Мы исследуем возможность управления динамикой сети из 100 бистабильных нейронов Ходжкина-Хаксли с помощью короткого импульса внешнего тока. Мы показываем, что для определенных значений параметров импульса, таких как амплитуда, продолжительность и время приложения, импульс может заставить некоторые нейроны изменить свою динамику.

Показать аннотацию

Мы предлагаем новый безмодельный метод на основе искусственной нейронной сети с прямой связью для обнаружения функциональной связности в связанных системах. Разработанный метод, не требующий больших вычислительных затрат и способный работать с короткими испытаниями данных, может быть использован для анализа и восстановления связности экспериментальных многоканальных данных различной природы.Мы тестируем этот подход на хаотической системе Рёсслера и демонстрируем хорошее согласие с предыдущими известными результатами.

Показать аннотацию

Краудион представляет собой разновидность межузельного дефекта, расположенного в плотно упакованных атомных рядах, может играть важную роль в релаксационных процессах, происходящих в кристаллах в неравновесных условиях, эффективно передавая массу и энергию. В последнее время динамика краудионов широко изучалась для различных типов решеток и размеров. Однако точка обмена энергией между краудионами ранее не рассматривалась. В статье представлен анализ энергообмена в комплексе краудионов, расположенных в соседнем плотно упакованном атомном ряду. Полученные результаты показывают, что близко расположенные краудионы могут интенсивно передавать энергию друг другу, что влияет на динамику и сценарий эволюции дефектной структуры в кристалле.

Показать аннотацию

Краудионы, будучи межузельными атомами, расположенными в плотноупакованных атомных рядах, играют важную роль в релаксационных процессах, происходящих в металлах и сплавах при сильных внешних воздействиях, эффективно передавая массу и энергию. Недавно концепция сверхзвукового краудиона была расширена до N-краудиона, состоящего в одномерном движении N дополнительных атомов вдоль плотно упакованного атомного ряда. В данной работе методом молекулярной динамики изучено движение 1- и 2-краудионов в ГЦК решетке Pt. N-краудион возбуждался путем приложения одинаковой скорости к N соседним атомам вдоль плотно упакованного ряда. Установлено, что независимо от начальных условий краудион демонстрирует квазипериодическую динамику бризера, а средняя длина пробега практически не зависит от начальной скорости и конфигурации.

Показать аннотацию

Дискретные перегибы в уравнениях Клейна-Гордона обычно имеют две равновесные конфигурации: нестабильную с максимальной потенциальной энергией и стабильную с минимальной энергией. Разница между энергиями кинка в этих двух конфигурациях дает высоту потенциала Пайерлса-Набарро. Максимальный градиент этого потенциала дает минимальную силу, необходимую для приведения изгиба в движение. Было показано, что некоторые исключительные неинтегрируемые дискретизации уравнения Клейна-Гордона имеют нулевой статический потенциал Пайерлса-Набарро. Произвольно малая внешняя сила в таких моделях приводит к ускорению кинка. Здесь будут рассмотрены несколько методов, дающих дискретные модели Клейна-Гордона с нулевым статическим потенциалом Пайерлса-Набарро.Будут упомянуты законы сохранения, которым удовлетворяют эти дискретные уравнения.

Показать аннотацию

Углеродные нанотрубки (УНТ) обладают очень высокими механическими свойствами, поэтому их используют для изготовления сверхпрочных и легких нитей, канатов, наполнителей для композитов, твердых смазок и т. Д. Механические свойства жгутов УНТ рассматривались в ряде экспериментальных и теоретические исследования. Разработка эффективных вычислительных методов для решения этой проблемы является важным шагом в разработке новых материалов на основе УНТ.В настоящем исследовании модель атомистической цепи используется для анализа механического отклика кристалла УНТ в условиях плоской деформации. Модель учитывает растяжение и изгиб стенки УНТ, а также ван-дер-ваальсовы взаимодействия. Дискретность модели позволяет описать большую кривизну стенки УНТ и разрушение УНТ при очень высоком давлении. Получены равновесные структуры кристалла УНТ при двухосном нагружении с контролируемой деформацией, а потенциальная энергия структуры разложена на энергию валентных связей, валентных углов и ван-дер-ваальсовых взаимодействий. Показано, что основной вклад в потенциальную энергию дает энергия валентных углов, связанная с изгибом стенок УНТ. Представленные результаты моделирования хорошо согласуются с существующей литературой. Предлагаемая здесь цепная модель может быть эффективно применена для анализа механических свойств однослойных или многослойных пучков УНТ в условиях плоской деформации или, при несложных модификациях, к аналогичным структурам из других 2D-наноматериалов.

Показать аннотацию

Мы обсуждаем, как случайное переключение между двумя состояниями в динамике сложных систем влияет на характеристики колебаний на основе анализа данных. Появление нежелательных коротких сегментов с отчетливыми корреляционными признаками может существенно изменить свойства временных рядов, оцениваемых стандартными численными методами, и, следовательно, усложнить диагностику динамики системы.Эффекты случайного переключения намного сильнее для систем с антикоррелированной динамикой по сравнению со случаем степенных корреляций.

Projektleiter (m / w / d) im Bereich Hochbau — Jobangebot von LMH Engineering во Франкфурте-на-Майне

Ihre Aufgaben als …

Als ein Projektleiter (m / w / d) im Bereich Hochbau übernehmen Sie Verantwortung und Fin allen wier Plan Phasen.Die Dokumentation und Einhaltung von Terminen sowie die Berichterstattung bzgl. erreichter Meilensteine ​​gehören ebenfalls zu Ihrem Aufgabengebiet. Die Lieferanten- und Kundenbetreuung rundet Ihr Profil ab.

Дас WIRD Ihnen geboten

• * Эйн überdurchschnittliches Bruttojahresgehalt (Дже нах Qualifikation унд Erfahrung)
• * Эйн unbefristetes Arbeitsverhältnis
• * Интенсивные Einarbeitung
• * Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten
• * Эйн kollegiales Umfeld

Das WIRD VON Ihnen erwartet

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium Fachrichtung Bauingenieurswesen
• Mind. 5 Jahre Berufserfahrung als Projektleiter im Bereich Bau
• Guter Umgang mit Branchentypischer Software

Ihr neuer Arbeitsort

Ihr neuer Arbeitgeber ist ein großes, etablier, das, and unternehtementeme. Es konnte sich bereits einen Namen in der Branche durch zahlreiche Großprojekte in den Regionen Frankfurt am Main und Berlin machen.

Sie möchten mehr erfahren? Oder Bewerben Sie sich direkt!

Senden Sie einfach Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen an die unten angegebene E-Mailadresse, um sich direkt auf diese Vakanz zu bewerben.Für weitere Informationen bezüglich dieser Vakanz oder bei weiteren Fragen erreichen Sie mich unter +49 69 33399426. Sind Sie selbst (momentan) nicht an dieser Vakanz interessiert, kennen aber den richtigen Kandidaten? Dann teilen Sie gerne die Stellenausschreibung und verdienen Sie sich damit 250 €.

LMH Engineering — Инженеры по подбору персонала

Standort

Франкфурт-на-Майне

Контактное лицо

Елизавета Емельянова
T: +49 (0) 69 33399426
E: elizaveta.