«ФНЛ – САМАЯ НЕПРЕДСКАЗУЕМАЯ ЛИГА»
10.10.2019
В программе матча «Текстильщик» — «Луч» опубликовано интервью с Максимом Гайдуковым. Предлагаем вам его фрагмент.
2 гола и 2 голевые передачи – для нынешней статистики «Текстильщика» неплохие результаты. Да и игрой уроженец Волгограда заявил о себе довольно ярко. Атакующий полузащитник, перешедший в «Текстильщик» перед началом сезона, прочно завоевал место в основе.
Гайдуков Максим (06.03.1995, Волгоград)
Воспитанник клуба «Ротор» (Волгоград)
Рост: 176 см, Вес: 71 кг
Позиция: полузащитник, № 15
Серебряный призер ПФЛ в зоне «Восток» (2015/16).
2014 ФК «Долгопрудный-2» (Долгопрудный)
2015 ФК «Ротор» (Волгоград)
2015 – 2016 ФК «Сахалин» (Южно-Сахалинск)
2016 ФК «Волгарь» (Астрахань)
2017 ФК «Носта» (Новотроицк)
2017 – 2018 «Зенит» (Пенза)
2018 ФК «Витязь» (Подольск)
2019 – н.
в. – ФК «Текстильщик» (Иваново)
Задумываешься о будущем?
Честно – пока всерьез не об этом не думаю. Сейчас надо играть, стараться, ничего лишнего в голове стараюсь не держать. Я – футболист, все мысли сейчас только об этом.
Но если всерьез говорить, то мое будущее скорее что-то футбольное… Возможно, тренировать… Или еще чем-то околоспортивным заниматься. Может, и учиться еще придется, но пока, возвращаясь к началу разговора, в голове только моя работа как футболиста.
Именно работа?
Да.
А как же эмоции? Какой матч оставил у тебя самые яркие впечатления?
Конечно, эмоции есть. Но я никакую игру не выделю особо. Так же и с голами. Я помню их все – те, которые забил, все приятные. От самого первого, в ворота «Томи» в ее игре с моим «Сахалином», и до мячей «Краснодару-2» и «Спартаку-2» в этом сезоне. Но какой-то один не выделю, все для меня одинаковые. Да, первый свой мяч в профессиональном футболе я забил простенько — в пустые ворота добил.
Как вообще занялся футболом?
Первый толчок точно помню — крестный подарил мяч на день рожденья, на 7 лет, он, кстати, тоже футболом занимался. И мне стало нравится – и во дворе играть, и смотреть по телевизору. А потом попросил, чтобы меня в секцию записали. Но это не в 7 лет было, попозже.
Почему?
Я сначала другими видами спорта увлекался. С пяти лет занимался спортивной гимнастикой: много прыгал, крутил кульбиты. Шесть лет отдал, дорос до второго взрослого разряда. Плаванием три года занимался, третий взрослый. По полгода – ну, это чисто для себя – карате и кик-боксинг. А самые большие успехи — в дзю-до, там я добился звания кандидата в мастера спорта. Но я как-то это не очень серьезно воспринимаю, мне все легко давалось.
В твоей биографии много команд…
Да, успел и за родной «Ротор» поиграть при Веретенникове, и на Сахалине, и в «Волгаре».
Но выступить за него в первенстве мне так и не удалось, пришлось уйти в «Носту», где я и познакомился с Бояринцевым.Но после «Носты» у тебя был не «Текстильщик», а другие команды…
Да, но связи с Денисом Константиновичем не терял. И потом, опыт выступления в самых разных коллективах, с разными задачами – он полезен. Возможно, я зря пошел в пензенский «Зенит». Меня убедили, что это амбициозный клуб, с задачей выхода в ФНЛ. Но на самом деле в марте команда снялась с первенства. Мне пришлось уйти в любители. А попасть после КФК назад в профи довольно трудно. Поэтому сложилось так, как сложилось. И в ПФЛ я пришел с орехово-зуевским «Знаменем Труда». У нас там сложился неплохой коллектив. В прошлом сезоне мы боролись с лидерами, а мне удалось забить девять мячей.
Помнишь игры с «Текстильщиком»?
Конечно! Первый тур, первая игра сезона, у нас все молодые, несыгранные. А когда на первой минуте Алексеев нам забил, я уж думал, все, сейчас себе мешок мячей привезем… Но ничего, постепенно как-то выровняли игру, бились, как можем.
Проиграли, но не разгромно. Отмечу и вторую встречу – заключительную в Первенстве. Понятно, что Иваново уже праздновало, тем более, для «Текстильщика» результат был не важен со спортивной точки зрения, но естественно, все играли, никто не хотел проигрывать. Кстати, хочу сказать, что по моему ощущению, в Иванове самая шумная арена. Во время игры мы даже не слышали друг друга. Приходилось всё время крутить головой. Мы сыграли уже столько встреч в ФНЛ, но ни у одной команды нет такой поддержки зрителей. Разве что с «Ротором» приходилось непросто. Верю, что поддержка ивановских зрителей на родном стадионе станет для нас серьезным подспорьем.
Считаю, в ПФЛ большинство команд плюс–минус равны. Чуть больше удачи, чуть больше умения – вот и получается разница. А так, все бьются, все стараются. А в ФНЛ еще меньше разница между лидерами и аутсайдерами! Это самый непредсказуемый чемпионат. Любая команда с низа турнирной таблицы может обыграть обитателей верхних этажей.
Думаешь, все может поменяться?
Конечно! Уверен, что на родном стадионе «Текстильщик» станет играть лучше. Еще ничего не потеряно. Вместе с нашими болельщиками мы можем победить!
Блиц-опрос
За какой футбольный клуб болеешь? В России – за «Спартак», в мире – за «Барселону» и «МЮ».
Кто из футболистов нравится? Из играющих: Неймар. Из закончивших карьеру – Аршавин и Рональдиньо.
Вид спорта, кроме футбола, который нравится? Дзюдо.
Любимый праздник? Новый год.
Любимое блюдо? Борщ.
Любимое время года? Лето.
Любимый цвет? Белый.
Любимый город? Волгоград, Нью-Йорк, Москва.
Любимая книга? «Граф Монте-Кристо».
К списку всех новостей >>
Гостевая
04.06.2022 00:04:38
Влад
В октябре 1991-го Колыванов в последний раз сыграл за родное московское «Динамо» (42 гола в 140 матчах), а в ноябре — за сборную СССР. После этого в жизни Игоря началось итальянское путешествие длиной в целую десятилетку: тащил «Фоджу», становился лучшим бомбардиром «Болоньи».
Тема: Просто болталка
Maksim Gaydukov — профиль игрока 22/23
Данные игрока
Точное амплуа
- Основное амплуа:
- Правый полузащитник
- Дополнительное амплуа:
- Левый полузащитник
Стоимость
Текущая стоимость:
250 тыс €
Максимальная стоимость:
250 тыс €
29 дек.
2020 г.
Последнее изменение: 02 дек. 2022 г.
К подробной информации о стоимости
Факты и цифры
Имя на родине:
Гайдуков Максим Андреевич
Дата рождения:
06 марта 1995 г.
Место рождения:
Volgograd
Возраст:
28
Рост:
1,78 м
Национальность:
Россия
Амплуа:
Полузащитник — Правый полузащитник
Ударная нога:
правая
Нынешний клуб:
Металлург Липецк
В команде с:
15 июля 2022 г.
Трансферная история
Сезон
Дата
Уходит из
Переходит в
РС
Сумма компенсации
22/23
15 июля 2022 г.
Авангард Курск
Металлург Лип.
150 тыс €
Свободный агент
21/22
18 февр. 2022 г.
Форте Таганрог
Авангард Курск
150 тыс €
Свободный агент
20/21
30 янв. 2021 г.
Зенит Ирк.
Форте Таганрог
250 тыс €
Свободный агент
20/21
25 июля 2020 г.
Текстильщик
Зенит Ирк.
225 тыс €
Свободный агент
19/20
01 июля 2019 г.
Знамя Труда О-З
Текстильщик
225 тыс €
Свободный агент
18/19
01 июля 2018 г.
Зенит Пенза
Знамя Труда О-З
50 тыс €
Свободный агент
17/18
11 июля 2017 г.
Волгарь
Зенит Пенза
50 тыс €
Свободный агент
16/17
30 июня 2017 г.
Носта
Волгарь
50 тыс €
Окончание аренды
16/17
09 февр. 2017 г.
Волгарь
Носта
50 тыс €
Аренда
16/17
12 авг. 2016 г.
Сахалин
Волгарь
—
Свободный агент
15/16
01 июля 2015 г.
Ротор Волгоград
Сахалин
—
Свободный агент
14/15
31 июля 2014 г.
Долгопрудный II
Ротор Волгоград
—
?
13/14
01 янв. 2014 г.
ДЮСШ ДГП
Долгопрудный II
—
—
Общий трансферный доход:
Статистика выступлений
Полная статистика выступлений
Оценка использования алгоритма машинного обучения для классификации рака легких на основе уровней экспрессии генов
Сравнительное исследование
.
2016;17(2):835-8.
doi: 10.7314/apjcp.2016.17.2.835.
Максим Д Подольский 1 , Барчук Антон А., Кузнецов Владимир I, Гусарова Наталья Ф., Гайдуков Вадим С., Тараканов Сергей А.
принадлежность
- 1 Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия E-mail: [email protected].
- PMID: 26925688
- DOI: 10.7314/apjcp.2016.17.2.835
Бесплатная статья
Сравнительное исследование
Подольский Максим Д.
и др.
Азиатский Pac J Рак Prev.
2016.
Бесплатная статья
. 2016;17(2):835-8.
doi: 10.7314/apjcp.2016.17.2.835.
Авторы
Максим Д Подольский 1 , Барчук Антон А, Кузнецов Владимир И, Гусарова Наталья Ф, Гайдуков Вадим С, Тараканов Сергей А
принадлежность
- 1 Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия E-mail: [email protected].
- PMID: 26925688
- DOI:
10.
7314/apjcp.2016.17.2.835
7314/apjcp.2016.17.2.835Абстрактный
Фон: Рак легкого остается одним из самых распространенных видов рака в мире, как с точки зрения новых случаев (около 13% от общего числа в год), так и с точки зрения смертности (почти каждый пятый случай смерти от рака) из-за высокой летальности. Ошибки в определении типа рака легкого или злокачественного роста приводят к снижению эффективности лечения, поскольку противораковая стратегия зависит от морфологии опухоли.
Материалы и методы: Мы предприняли попытку оценить эффективность алгоритмов машинного обучения в задаче классификации рака легкого на основе уровней экспрессии генов. Мы обработали четыре общедоступных набора данных. Набор данных Института рака Дана-Фарбера содержит 203 образца, и задача состояла в том, чтобы классифицировать четыре типа рака и образцы здоровой ткани.
С набором данных Мичиганского университета из 96 образцов задача состояла в том, чтобы выполнить бинарную классификацию аденокарциномы и неопухолевых тканей. Набор данных Университета Торонто содержит 39образцы, и задача состояла в том, чтобы обнаружить рецидив, в то время как с набором данных Brigham and Women’s Hospital из 181 образца необходимо было составить бинарную классификацию злокачественной мезотелиомы плевры и аденокарциномы. Мы использовали алгоритм k-ближайших соседей (k=1, k=5, k=10), наивный байесовский классификатор с предположением как о нормальном распределении атрибутов, так и о распределении через гистограммы, машину опорных векторов и дерево решений C4.5. Эффективность алгоритмов машинного обучения оценивалась с помощью коэффициента корреляции Мэтьюза.
Полученные результаты: Метод опорных векторов показал лучшие результаты среди наборов данных Института рака Дана-Фарбер и Бригама и Женской больницы.
Все алгоритмы, за исключением дерева решений C4.5, показали максимальную потенциальную эффективность в наборе данных Мичиганского университета. Однако дерево решений C4.5 показало наилучшие результаты для набора данных Университета Торонто.
Выводы: Алгоритмы машинного обучения можно использовать для классификации морфологии рака легких и аналогичных задач, основанных на оценке уровня экспрессии генов.
Похожие статьи
Анализ дерева решений и алгоритма K-ближайшего соседа в классификации рака молочной железы.
Раджагуру Х, С Р SC. Раджагуру Х. и др. Азиатский Pac J Рак Prev. 20191 декабря; 20 (12): 3777-3781. doi: 10.31557/APJCP.2019.20.12.3777. Азиатский Pac J Рак Prev. 2019. PMID: 31870121 Бесплатная статья ЧВК.
Радиомика для классификации гистологических подтипов рака легкого на основе неусиленной компьютерной томографии.
Э.Л., Лу Л., Ли Л., Ян Х., Шварц Л.Х., Чжао Б. Э Л и др. Академ Радиол. 2019 сен;26(9):1245-1252. doi: 10.1016/j.acra.2018.10.013. Epub 2018 28 ноября. Академ Радиол. 2019. PMID: 30502076
Дифференциальная диагностика рака легкого на месте с помощью молекулярно-вибрационной визуализации без маркировки и классификации, основанной на знаниях.
Гао Л., Ли Ф., Тралл М.Дж., Ян И., Син Дж., Хаммуди А.А., Чжао Х., Масуд И., Кейгл П.Т., Фан И., Вонг К.К., Ван З., Вонг С.Т. Гао Л. и др. J Биомед Опт. 2011 Сентябрь; 16 (9): 096004. дои: 10.1117/1.3619294. J Биомед Опт. 2011. PMID: 21950918
In silico сравнительный геномный анализ двух подтипов немелкоклеточного рака легкого и их возможности для классификации рака.
Ли Дж., Ли Д., Вэй С., Су Ю. Ли Дж. и др. Протеомика геномики рака. 2014 ноябрь-декабрь;11(6):303-10. Протеомика геномики рака. 2014. PMID: 25422361
Молекулярная классификация и молекулярная генетика рака легкого человека.
Мейерсон М., Франклин В.А., Келли М.Дж. Мейерсон М. и соавт. Семин Онкол. 2004 Feb; 31 (1 Suppl 1): 4-19. doi: 10.1053/j.seminoncol.2003.12.009. Семин Онкол. 2004. PMID: 14981576 Обзор.
Посмотреть все похожие статьи
Цитируется
Масштабируемый анализ транскриптомики с Dask: приложения в науке о данных и машинном обучении.
Морено М., Виласа Р., Феррейра П.
Г.
Морено М. и др.
Биоинформатика BMC. 2022 30 ноября; 23 (1): 514. doi: 10.1186/s12859-022-05065-3.
Биоинформатика BMC. 2022.
PMID: 36451115
Бесплатная статья ЧВК.
Обзор.Классификация рака микрочипов на основе глубокого обучения и подход к выбору ансамбля генов.
Резаи К., Чон Г., Хосрави М.Р., Аттар Х.Х., Сабзевари А. Резаи К. и др. ИЭТ Сист. биол. 2022 мая; 16 (3-4): 120-131. дои: 10.1049/syb2.12044. Epub 2022 4 июля. ИЭТ Сист. биол. 2022. PMID: 357 Бесплатная статья ЧВК.
Разработка и валидация прототипа неинвазивной оценки риска рака полости рта в кресле с использованием подхода машинного обучения.
Шимпи Н., Глурич И., Ростами Р.
, Хегде Х., Олсон Б., Ачарья А.
Шимпи Н. и др.
J Pers Med. 2022 11 апреля; 12 (4): 614. дои: 10.3390/jpm12040614.
J Pers Med. 2022.
PMID: 35455730
Бесплатная статья ЧВК.Применение искусственного интеллекта при раке легких: описательный обзор.
Чжан Х., Мэн Д., Цай С., Го Х., Чен П., Чжэн З., Чжу Дж., Чжао В., Ван Х., Чжао С., Ю Дж., Хе Ю. Чжан Х и др. Транс Рак Res. 2021 май; 10 (5): 2478-2487. дои: 10.21037/tcr-20-3398. Транс Рак Res. 2021. PMID: 35116562 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.
Описательный обзор гистопатологической диагностики и принятия решений при помощи искусственного интеллекта при немелкоклеточном раке легкого: достижения и ограничения.
Ли Ю, Чен Д, Ву С, Ян В, Чен Ю.
Ли Ю и др.
Дж. Торак Дис. 2021 Декабрь;13(12):7006-7020. doi: 10.21037/jtd-21-806.
Дж. Торак Дис. 2021.
PMID: 35070383
Бесплатная статья ЧВК.
Обзор.
Г.
Морено М. и др.
Биоинформатика BMC. 2022 30 ноября; 23 (1): 514. doi: 10.1186/s12859-022-05065-3.
Биоинформатика BMC. 2022.
PMID: 36451115
Бесплатная статья ЧВК.
Обзор.
, Хегде Х., Олсон Б., Ачарья А.
Шимпи Н. и др.
J Pers Med. 2022 11 апреля; 12 (4): 614. дои: 10.3390/jpm12040614.
J Pers Med. 2022.
PMID: 35455730
Бесплатная статья ЧВК.
Ли Ю и др.
Дж. Торак Дис. 2021 Декабрь;13(12):7006-7020. doi: 10.21037/jtd-21-806.
Дж. Торак Дис. 2021.
PMID: 35070383
Бесплатная статья ЧВК.
Обзор.Просмотреть все статьи «Цитируется по»
Типы публикаций
термины MeSH
вещества
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
gif» bgcolor=»#FFFFCC»> 1.
Артем Дубов, ОТПРАВИЛСЯ В МИЧИГАН
gif»>
gif»> 10. Александр Резник
gif»> 15. Ростислав Шоргин 2014 (ОТПРАВИЛСЯ В STANFORD GSB)
gif»>
Десять
индивидуально исправленные сочинения завершены. Проработано более 400 задач
в классе с дополнительными 400 дополнительными задачами вне класса по предоставленным
программное обеспечение. Включает 20 академических часов математики
(алгебра, геометрия, вероятность и теория чисел) и 28 часов устных навыков (грамматика, понимание прочитанного и логика).
Курс включает в себя все материалы и программное обеспечение. Занятия могут повторяться
по желанию, с частично другим содержанием, предоставить 96
и более академических часов .