Моделинг это википедия: Википедия — свободная энциклопедия | wiki.moda

Автор: | 15.12.2019

Содержание

Следующая топ-модель Австралии (7 сезон) — Australia’s Next Top Model (season 7)

Седьмой цикл шоу Next Top Model из Австралии стартовал 8 августа 2011 года на канале Fox8 .

Призы за этот цикл включали в себя модельный контракт с Chic Model Management, прекращение отношений с Priscilla’s Model Management, денежный приз в размере 20 000 австралийских долларов благодаря TRESemmé , новенькому Ford Fiesta , поездку за границу в Нью-Йорк для встречи с NEXT Model Management. , а также передовица и обложка Harper’s Bazaar Australia.

Победительницей соревнований стала 17-летняя Монтана Кокс из Мельбурна, штат Виктория. Это была последняя серия Next Top Model Австралии организовано Сара Мердок , после того, как она покинула шоу несколько месяцев после финала цикла.

Резюме серии

В итоге было выбрано 20 полуфиналистов из 100 претендентов со всей Австралии, которые были отобраны для участия в кастинге в первую неделю конкурса.

Шестнадцать участников остались после второго эпизода и остались в назначенном доме в Сиднее во время производства с мая по август 2011 года.

Требования

Все участники должны быть в возрасте 16 лет и старше, чтобы подать заявку на участие в шоу. Эти прослушивания должны были быть ростом не менее 172 сантиметров (68 дюймов). Чтобы соответствовать требованиям, все кандидаты должны были быть гражданами Австралии, проживающими в настоящее время в Австралии. В дополнительных требованиях указывалось, что участница не могла иметь предыдущего опыта работы моделью в национальной кампании в течение последних пяти лет, и если участница была представлена ​​агентом или менеджером, она должна была прекратить это представительство до конкурса.

Прослушивания

Прослушивания прошли 24 января в Дарвине , 27 января в Мельбурне, 28 января в Аделаиде, 30 января в Перте, 3 и 5 февраля в Сиднее и 12 февраля 2011 года в Брисбене (отложено с 22 января из- за разрушительного наводнения.

тот город).

Бросать

Конкурсанты

(Возраст указан на момент начала конкурса)

Конкурсант Возраст Высота Родной город Заканчивать Место
Кэсси Филлипс-Сейнсбери 17 174 см (5 футов 8 1 / 2   дюйма) Бонниригг Эпизод 3 16
Тайя Ли-Трауб 18 177 см (5 футов 9 1 / 2   дюйма) Перт Эпизод 4 15
Аннализа Макканн 16 177 см (5 футов 9 1 / 2   дюйма) Шеппартон Эпизод 5 14–13
Алиссандра Мун 18 175 см (5 футов 9 дюймов) Перт
Нео Якуак 18 174 см (5 футов 8 1 / 2   дюйма) Брисбен Эпизод 6 12–11
Кэролайн Остин 19 178 см (5 футов 10 дюймов) Брисбен
Иоланда Ходжсон 22 175 см (5 футов 9 дюймов) Сидней Эпизод 7 10
Джесс Буш 19 175 см (5 футов 9 дюймов) Брисбен Эпизод 8 9–8
Амелия Куттс 18 176 см (5 футов 9
1
/ 2   дюйма)
Сидней
Мэдлин Хютт 22 172 см (5 футов 7 1 / 2   дюйма) Лонсестон Эпизод 9 7
Иззи Веси 21 год 182 см (5 футов 11 1 / 2   дюйма) Золотое побережье Эпизод 10 6–5
Хейзел О’Коннелл 16 177 см (5 футов 9 1 / 2   дюйма) Bathurst
Рэйчел Ридделл 18 183 см (6 футов 0 дюймов) Мельбурн Эпизод 11 4
Симона Хольцнагель 17 175 см (5 футов 9 дюймов) Вуллонгонг Эпизод 13 3
Лиз Брейтуэйт 17 182 см (5 футов 11 1 / 2   дюйма) Брисбен 2
Монтана Кокс 17 179 см (5 футов 10 1 / 2   дюйма) Мельбурн 1

Судьи

  • Сара Мердок (ведущая)
  • Алекс Перри
  • Шарлотта Доусон

Другие актеры

  • Джош Флинн — директор по стилю, наставник моделей

Эпизоды

Полученные результаты

Заказ Эпизоды
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 13
1 Рэйчел Иоланда Лиз Монтана
Монтана
Рэйчел Симона Хейзел Монтана Монтана Монтана Монтана
2 Иззи Монтана Иоланда Мэдлин Лиз Лиз Иззи Монтана Лиз Лиз Лиз Лиз
3 Джесс Нео Джесс Рэйчел Симона Иззи Рэйчел Лиз Симона Симона Симона
4 Мэдлин Иззи Рэйчел Хейзел Хейзел Хейзел Хейзел Симона
Рэйчел
Рэйчел
5 Кэролайн Лиз Амелия Симона Джесс Монтана Монтана Рэйчел Хейзел
Иззи
6 Иоланда Алиссандра Симона Амелия Мэдлин Мэдлин Мэдлин Иззи
7 Амелия Мэдлин Монтана Кэролайн Рэйчел Симона Лиз Мэдлин
8
Нео Джесс Нео Джесс Амелия Амелия Амелия
Джесс
9 Лиз Амелия Мэдлин Иоланда Иоланда Джесс
10 Монтана Тайя Хейзел Иззи Иззи Иоланда
11 Хейзел Симона Annaliese Лиз Кэролайн
Нео
12 Алиссандра Annaliese Кэролайн Нео
13 Тайя Кэролайн Иззи Алиссандра
Annaliese
14 Annaliese Рэйчел Алиссандра
15 Кэсси Хейзел Тайя
16 Симона Кэсси
  Участник выиграл конкурс на призы
  Участник выбыл
  Участник выиграл конкурс и выбыл.
  Конкурсант выиграл конкурс

Средний заказ вызова

Порядок вызова и два последних номера не включены.

Рейтинг по
среднему
Место Модель
Общий вызов
Количество
звонков

Среднее значение вызова
1 Монтана 26 10 2,60
2 Лиз 37 3,70
3 Симона 46 4,60
4 Рэйчел 45 9 5.00
5 5–6 Хейзел 47 8 5,87
6 7 Мэдлин 43 год 7 6,14
7 10 Иоланда 31 год 5 6. 20
8 5–6 Иззи 53 8 6,62
9 8–9 Джесс 41 год 6 6,83
10 Амелия 44 7,33
11 11–12 Нео 34 4 8,50
12 Кэролайн 43 год 10,75
13 13–14 Алиссандра 33 3 11.00
14 Annaliese 36 12.00
15 Тайя 25 2 12,50
16 Кэсси 16 1 16.00

Полемика

После комментариев Алекса Перри относительно тела одного из конкурсантов вокруг шоу возникли разногласия. 18-летняя Алиссандра Мун из Перта подверглась критике со стороны Перри, который сравнил ее тело с «набитым багажом», увидев одну из ее фотографий в четвертом эпизоде ​​сериала. Поклонники шоу сразу же обратились в социальные сети после выхода в эфир, чтобы выразить свое возмущение, на что Перри ответил, что имел в виду навыки позирования Мун в замкнутом пространстве, а не ее тело. Модель была исключена в следующем эпизоде, в котором она не смогла влезть в платье размера 10 для фотосессии, и ей пришлось сфотографироваться крупным планом. Во время обсуждения эпизода Перри заявил, что он не искал «следующую главу Австралии». Перри продолжила объяснять: «Как модели, независимо от того, в какой среде вы снимаете, вы должны уметь заставить ее работать, а она этого не сделала. Что касается ее исключения, модели должны соответствовать в платья размера выборки. Ей дали платье стандартного размера 10, и она не могла в него поместиться ».

Отвечая на вопрос о комментариях Перри, Мун заявил: «Это очень плохое сообщение для молодых девушек, которые смотрят шоу. Это жестко. Это глупо. И это вне пределов досягаемости. Я понимаю, что это реальность индустрии, но это телевизор. шоу, и они должны нести ответственность за цензуру такого рода вещей. Я знаю, что это случалось с другими девушками в прошлом, но я был шокирован, когда он сказал, что я слишком толстая. Я всего лишь восьмой размер. Будет Это смотрят молодые девушки, которые больше меня, и как это заставит их себя чувствовать? Я понимаю, что это, вероятно, реальность индустрии, но никто не любит, когда им говорят, что они выглядят толстыми — независимо от того, на какой вы работе, я никогда не считал себя толстым. Я помешан на здоровье. Я хожу в спортзал и хорошо ем ».

Группа по защите прав животных PETA также возмутилась по поводу использования меха животных в одной из фотосессий сериала. Фокстел защищал съемку, а пресс-секретарь объяснила, что она была вдохновлена ​​культурой коренных американцев. Представитель заявил: «Это тенденция и идея, заимствованные из культуры прошлого. Foxtel, продюсеры ANTM, ведущая (Сара Мердок) и судьи никоим образом не одобряют продолжающуюся практику производства модных предметов из натурального меха». До этого шоу уже подвергалось критике за использование меха в съемках предыдущего цикла.

Примечания

Рекомендации

внешняя ссылка

(PDF) Personalization of Parameters and Validation of Model of the Human Cardiovascular System

ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ И ВАЛИДАЦИЯ МОДЕЛИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА

541

Математическая биология и биоинформатика. 2015. V. 10. № 2. doi: 10.17537/2015.10.526

значительно уменьшает среднюю относительную ошибку предсказания систолического

давления с 0,164 до 0,041 и диастолического давления с 0,425 до 0,164.

Добавление персонализации остальных параметров только ухудшает качество

предсказания. Персонализация параметра упругости β положительно влияет на

качество предсказания систолического давления и отрицательно на предсказание

диастолическое давление. В модели увеличение β приводит к увеличению

систолического давления и уменьшению диастолического, в то время как в реальности

диастолическое давление не уменьшается так сильно. Персонализация площади

сечения A0 наоборот улучшает корреляцию с диастолическим давлением и ухудшает

корреляцию для систолического давления. Увеличение данного параметра в модели

ведет к уменьшению систолического увеличению диастолического давлений. В этих

двух случаях модель ведет себя предсказуемо в соответствии с заложенным в нее

уравнением состояния (1), но результаты моделирования противоречат

экспериментальным данным. Возможно, это связано с тем, что база данных содержит

параметры пациентов, которые длительное время страдали заболеваниями сердечно-

сосудистой системы, в частности гипертонией, и получали лекарственную терапию.

Таким образом, свойства их сосудов изменены и находятся в более сложных взаимных

связях, чем предполагает модель. Использование параметров A0 и β в комплексе дает

плохие результаты сразу для обоих давлений.

Распределение отношений (рис. 5) во всех случаях имеет одну моду и

симметричное, что позволяет предположить случайный характер отклонения

расчётных значений от экспериментальных, что может быть объяснено

экспериментальными ошибками, содержащимися в базе данных. Для систолического

давления среднее значение расчётных значений практически совпадает с реальным.

93 % случаев укладывается в 10 % отклонения от экспериментальных значений.

Среднее значение отношения рассчитанного к экспериментальному значению – 0,97.

Для диастолического давления – завышение расчётного давления по сравнению с

реальными данными в среднем на 15 %. Для пульсового давления – модель

демонстрирует заниженное на 27 % значение.

Из таблицы 7 видно, что модель одинаково хорошо предсказывает давление для

всех возрастных групп, даже без учета упругости сосудов. При этом нужно отметить,

что большинство моделируемых пациентов старше 50 лет. Таким образом,

характеристики мелких артерий, артериол и капилляров даже будучи агрегированы в

глобальный показатель сопротивления вносят решающий вклад в предсказательную

способность модели, в то время как характеристики крупных артерий не имеют такого

большого значения.

Вместе с тем ни один из используемых параметров не позволил модели объяснить

дисперсию пульсового давления. Лучший результат дает персонализация параметра

упругости β (r2 ≈ 0,018). В результатах расчета пульсовое давление отрицательно

коррелирует с диастолическим давлением (r2 ≈ –0,16), что не соответствует реальности

(r2 = 0,017). Возможным улучшением модели с целью лучшего предсказания

пульсового давления является задание зависимости упругости и площади сечения в

расслабленном состоянии от давления.

Отметим, что параметры модели идентифицируются естественным образом, не

используя процедуру обучения. Однако в качестве контрольной выборки можно

рассматривать группу людей со снятыми показателями после мая 1999 года. Как видно

из таблицы 8, результаты для этой группы оказываются практически такими же, как и

для основной группы.

Ошибка моделирования составляет в среднем 10 %. Причем эту ошибку составляют

несколько факторов. Во-первых, это ошибки измерений, допущенные при составлении

базы данных. Например, при фиксации сердечного ритма производился замер

количества ударов в течение 10 секунд, а результат потом умножается на 6 (реже в

Искусственный интеллект будет распознавать «плохие» статьи в «Википедии»

Представители сервиса пишут, что создали свой новый продукт Objective Revision Evaluation Service (ORES) в виде открытой программы для общего пользования.

«Википедия» редактируется около полумиллиона раз ежедневно, говорится в блоге энциклопедии. Для поддержания качества контента на должном уровне редакторам-добровольцам приходится иметь дело с настоящей лавиной новых публикаций.

«ORES работает как рентгеновские очки — игрушка из комиксов и дешевых магазинов. Однако наши „очки“ действительно помогают редакторам обнаруживать потенциально вредный контент».

Инструмент сочетает в себе open data и open source алгоритмы машинного обучения и позволяет воспользоваться автоматической классификацией контента любому желающему через несколько API. Программа самостоятельно обучается на уже существующих оценках статей и правок, сделанных редакторами «Википедии».

«Мы создали этот сервис таким образом, чтобы он стал эволюционирующим и отзывчивым инструментом: пользователь может получить оценку в медианное время от 50 до 100 миллисекунд».

Любой желающий может проверить интересующий его контент так, где models — это список типов производимых проверок, а revids — идентификатор конкретной правки, который можно найти в истории редактирования статьи.

Если вы хотите подсказать нам новость, воспользуйтесь специальной формой или отправьте намек на почту редактору [email protected] (а вот пресс-релизы в этот раздел отправлять не нужно). Если вы стесняетесь, можете прислать новость анонимно.

Поделиться

Поделиться

Ferrari 330 — Википедия

Ferrari 330

Общие данные

Ferrari 330 — это две разных серии спортивных автомобилей, выпускавшиеся итальянской фирмой Ferrari. Их объединяло использование четырёхлитрового двенадцатицилиндрового V-образного двигателя, рабочий объём одного цилиндра которого примерно равнялся 330 см³, отсюда и названия моделей. Четырёхместный закрытый автомобиль 330 GT 2+2[⇨] выпускался с 1964 по 1967 годы, а двухместные, закрытое купе 330 GTC[⇨] и открытый родстер 330 GTS[⇨] — с 1966 по 1968.

Помимо спортивных, несколько серий гоночных прототипов Ferrari имели четырёхлитровые двигатели и соответствующее обозначение «330» в названии. Также, последняя партия в 50 экземпляров модели 250 GT 2+2 оснащалась новым четырёхлитровым мотором и эти автомобили назывались 330 America[4].

330 GT 2+2

Ferrari 330 GT 2+2

Общие данные

механическая 5-ступ.
Производитель:Ferrari
Тип:механическая
Число ступеней:5
Передаточные отношения: 
Главная передача:4,25[5]
1 передача:2,536
2 передача:1,77
3 передача:1,256
4 передача:1,0
5 передача:0,778
Синхронизаторы:на всех передачах
Механизм управления:между сиденьями
Переключение:вручную

Характеристики

Массово-габаритные

Колея задняя 1389 мм
Колея передняя 1397 мм
Полная масса 1762 (+) кг[6]

Динамические

Макс. скорость 245 км/ч

На рынке

Предшественник

Предшественник

Преемник

Преемник

Другое

Объём бака 90 л

Четырёхместное купе 330 GT (Gran Turismo) 2+2 было впервые показано на ежегодной предсезонной пресс-конференции Ferrari в январе 1964 года. Энцо Феррари сам опробовал первые собранные образцы и, некоторое время, использовал один из них как личный автомобиль[7]. Широкой публике модель была представлена на автосалоне в Брюсселе, как замена 250 GT 2+2. Производство автомобиля продолжалось с 1964 по 1967 годы, когда он был заменён на модель 365 GT 2+2. Всего было выпущено две серии, которые отличались отделкой передней части: первая серия (1964—1965) имела четыре фары, когда как вторая (1965—1967) — только две. За это время было сделано 625 автомобилей первой серии и 474 — второй, что в целом превысило выпуск примерно за такой же период модели 250 GT 2+2. Концепция кузова вместимостью 2+2[en] оказалась популярной на тот период времени[1].

Кузов и оборудование

Внешний вид автомобиля 330 GT 2+2 был создан американским дизайнером Томом Тьярдой (Tom Tjaarda), который работал в то время на студии Pininfarina[8]. Оригинальные четыре фары в окантовке, крупные снаружи и меньшего диаметра внутри, придавали модели «американский» внешний вид, так как спаренные фары были очень модными в США в середине 1960-х.

Остальные линии кузова были более гладкими и скруглёнными, по сравнению с несколько угловатой окантовкой фар. Кузов заканчивался выступающим покатым багажником приличной вместимости и небольшими горизонтальными задними фонарями, заходящими на крылья. Увеличенная, по сравнению с предшественником, на 50 миллиметров колёсная база совместно с переработанным интерьером дала задним пассажирам дополнительное пространство для головы и ног, не ущемляя сидящих спереди[9].

Ferrari 330 GT 2+2 второй серии, фар осталось только две, появились «клыки» на бамперах и новые воз­ду­хо­во­ды на передних крыльях, хо­ро­шо видны новые литые колёса

Модели второй серии с изменённой отделкой передней части появились примерно в середине 1965 года. Комбинация из двух фар с каждой стороны была заменена на одиночные фары. Это сделало модель очень похожей на автомобиль 275 GTS. Была изменена форма воздуховодов на передних крыльях: вместо одиннадцати мелких прорезей, отсылающих к дизайну модели 250 GTE, появились три крупных, как у модели 275 GTS. На переднем и заднем бамперах появились обрезиненные «клыки». Интерьер, также, был немного изменён: напольные педали были заменены на подвесные, появилась центральная консоль, изменилось расположение рычага переключения передач и вентиляционных отверстий[10].

Двигатель и трансмиссия

Автомобиль оснащался новым четырёхлитровым V-образным двенадцатицилиндровым двигателем с заводским номером 209, развивавшим мощность в 300 л.с. Конструкция двигателя базировалась на оригинальном «коротком блоке» разработки Коломбо, но этот мотор имел немного удлинённый блок цилиндров, по сравнению с двигателем модели 400 Superamerica, развитием которого он был. Это было связано с тем, что для адекватного охлаждения цилиндров большего диаметра было увеличено расстояние между ними.

Мотор имел по одному верхнему распредвалу в каждой головке цилиндров (SOHC), оборудовался блоком из трёх двухкамерных карбюраторов Weber, двумя катушками и распределителями зажигания, размещёнными в задней части блока. Двигатель состыковывался с четырёхступенчатой полностью синхронизированной коробкой передач с отдельным блоком повышающей передачи с электромеханическим приводом.

Небольшой планетарный редуктор производства фирмы Laycock устанавливался между коробкой передач и карданным валом. При включении, он увеличивал обороты вала на выходе, по сравнению с оборотами на входе (овердрайв). Повышающая передача позволяла снизить обороты двигателя и экономить топливо[11].

Последние автомобили первой серии и все второй оборудовались пятиступенчатой полностью синхронизированной коробкой передач. При переходе с четырёх- на пятиступенчатую коробку передач, привод сцепления сменился с механического на гидравлический. От коробки передач карданный вал передавал вращение на жёсткий задний мост[12].

Ходовая часть

Кузов устанавливался на шасси с колёсной базой в 2650 миллиметров, которое имело заводской номер 571. Конструкция шасси была стандартной для автомобилей Ferrari того времени: крупные, овального сечения продольные трубы с поперечинами и дополнительными, приваренными к основной раме элементами, предназначенными для крепления кузова и оборудования.

Модель имела пружинную независимую переднюю подвеску на поперечных рычагах неравной длины, зависимый задний мост на рессорах и гидравлические телескопические амортизаторы спереди и сзади. Тормоза всех колёс были дисковыми с гидроприводом, разделённым на два контура. Рулевое управление могло устанавливаться справа или слева и, по заказу, оборудовалось усилителем. Спицованные колёса Boranni, долгое время бывшие стандартным оснащением автомобилей Ferrari, были заменены на литые, также с единственной центральной гайкой крепления[13].

Специальные модели

Ferrari 330 GT Shooting Brake с ку­зо­вом универсал

По заказу американского представительства Ferrari на базе модели был построен один универсал. Автомобиль 330 GT Shooting Brake был впервые показан на автосалоне в Турине в 1968 году. Кузов изготовления Vignale[en] был выполнен в стилистике только что вышедшего на экраны фильма Стэнли Кубрика Космическая одиссея 2001 года[14].

Ещё один оригинальный автомобиль 330 GT 2+2 Navarro был изготовлен в 1967—1968 годах небольшой кузовостроительной фирмой Пьера Дого (Piero Drogo). Созданный по заказу владельца ночного клуба, этот странный автомобиль нёс его имя (Navarro) и был покрашен в золотой цвет[15].

330 GTC/GTS

Ferrari 330 GTC/GTS

Общие данные

механическая 5-ступ.
Производитель:Ferrari
Модель:330 GTC
Тип:механическая
Число ступеней:5
Передаточные отношения: 
Главная передача:3,44[16]
1 передача:3,075
2 передача:2,12
3 передача:1,572
4 передача:1,25
5 передача:0,964
Задняя передача:2,67
Синхронизаторы:на всех передачах
Механизм управления:между сиденьями
Переключение:вручную

Характеристики

Массово-габаритные

Длина 4470 мм (купе)[2]
4430 мм (родстер)[3]
Ширина 1665 мм (купе)
1675 мм (родстер)
Высота 1282 мм (купе)
1250 мм (родстер)
Колея задняя 1417 мм
Колея передняя 1401 мм
Полная масса 1600 кг (купе)

Динамические

Макс. скорость 242 км/ч

На рынке

Другое

Объём бака 90 л

Двухместное закрытое купе 330 GTC (Gran Turismo Coupe) впервые было показано на женевском автосалоне 1966 года, как дополнительная модель к производственному ряду Ferrari. Этот автомобиль занимал нишу между моделью 275 GTB, на чьём шасси он был основан, и более солидной моделью 330 GT 2+2, чей четырёхлитровый двигатель был на него установлен. Созданный на фирме Pininfarina очень элегантный кузов нёс в себе черты модели 500 Superfast в передней части и походил на 275 GTS сзади. Необычной чертой 330 GTC было то, что он имел на багажнике обозначение «330». Не считая его, всего несколько автомобилей Ferrari имели собственное обозначение на кузове и, как правило, это были специальные модели.

За период чуть больше двух лет, до конца 1968 года, было изготовлено 598 автомобилей с левым и правым расположением руля. Модель 330 GTC многими считалась самым красивым автомобилем эпохи. Помимо своих очевидных стройных линий, он предлагал изрядную мощность, сочетавшуюся с лёгким управлением, просторный салон и большой багажник, отличную обзорность и изысканный звук двенадцатицилиндрового мотора[2].

Кузов и оборудование

Кузов автомобиля был разработан на фирме Pininfarina, там же изготавливался и, в полностью собранном виде, поступал на завод Ferrari, где объединялся с механическими компонентами.

Автомобиль имел узкую овальную решётку радиатора, фары, расположенные в выступах на крыльях, по бокам которых имелись вентиляционные отверстия с блестящей окантовкой по трём сторонам, выводящие воздух из подкапотного пространства. Салон со стойками кузова небольшой ширины придавал автомобилю «воздушный» вид. Тонкие и элегантные бампера, размещённые по углам задней части автомобиля, дополняли композицию[18].

Перед водителем располагался красивый трёхспицевый руль с деревянным ободом. Руль возвышался над выступающей панелью приборов с крупными круглыми тахометром и спидометром. Трио меньших по размерам указателей между ними показывали температуру охлаждающей жидкости, давление и температуру масла, все с белой графикой на чёрном фоне. По центру передней панели размещался ещё один ряд из трёх приборов: указатель уровня топлива, часы и амперметр. Со стороны пассажира имелся запираемый, с подсветкой, перчаточный ящик.

Верхняя часть передней панели имела мягкое покрытие, а её лицевая сторона и панель приборов были отделаны тиком. Центральная консоль с рядом переключателей, вентиляционных отверстий и радио, простиралась, сужаясь от нижней кромки передней панели вниз, на трансмиссионный тоннель и далее между сиденьями до задней перегородки. В передней её части располагался хромированный рычаг переключения передач с чёрным набалдашником, рядом, также блестящая, пепельница, ниже — прикуриватель, расположенный между двумя кнопками включения стеклоподъёмников.

Двигатель и трансмиссия

Двигатель Ferrari 330 GTC

Четырёхлитровый V-образный двенадцатицилиндровый двигатель с заводским обозначением 209/66 имел практически те же характеристики, что и у модели 330 GT 2+2. Отличие заключалось в том, что у него было только две опоры, вместо четырёх у предшественника. Разнесённая трансмиссия, выполненная по схеме трансэксл была такой же, что устанавливалась на поздние модели 275 GTB. Двигатель располагался спереди, совмещённая с главной передачей и дифференциалом пятиступенчатая коробка передач — сзади, между ними труба, жёстко соединяющей оба агрегата. Внутри трубы размещался вал с промежуточной опорой, передающий вращение от двигателя к задним колёсам. За всё время производства в силовой привод было внесено всего несколько изменений: два масляных радиатора были заменены на один, была модернизирована система подачи топлива и в коробке передач стали применять синхронизаторы с молибденовым покрытием[19].

Ходовая часть

Кузов устанавливался на шасси с колёсной базой в 2400 миллиметров, изготовленное из стальных труб и имевшее заводское обозначение 592. Общая компоновочная схема автомобиля была такой же, как и у модели 275 GTB, так же, как и вся механика. Задняя независимая подвеска с поперечными рычагами имела пружины в качестве упругих элементов, у передней пружинной независимой подвески было по два рычага не равной длины с каждой стороны, червячный рулевой механизм не имел усилителя. На всех четырёх колесах были установлены дисковые тормоза фирмы Girling, тросовый привод стояночного тормоза действовал на отдельные механизмы, установленные на задних тормозных дисках. Автомобиль имел литые колёса элегантной формы с десятью отверстиями, которые традиционно крепились одной центральной гайкой. Отдельно можно было заказать колёса фирмы Boranni со спицами.

Специальные модели

В 1967 году на брюссельском автосалоне фирмой Pininfarina был представлен автомобиль 330 GTC с особым кузовом, созданный для бельгийской принцессы Лилиан. Принцесса была не чужда специальных моделей Ferrari, это был третий её автомобиль такого типа. Она владела им до самой своей смерти в возрасте 85 лет в 2002 году[20].

Передняя часть этого оригинального автомобиля была взята от модели 365 California. У трёх из четырёх изготовленных экземпляров были дополнительные поднимающиеся фары на носу. Заднее панорамное стекло было расположено между удлинёнными задними стойками, простиравшимися до самой кромки багажника. По три задних фонаря на фоне хромированных прямоугольников располагались над сплошным бампером. Каждый из автомобилей немного отличался от других, наиболее заметным было разное оформление вентиляционных отверстий на передних крыльях[21].

Второй автомобиль, выставленный в марте 1967 года на женевском автосалоне, получил американский кардиохирург Майкл Эллис Дебейки. Экземпляр за номером три был изготовлен для Марии Магдалены Да Лиска (Maria Maddalena Da Lisca) из Кортина-д’Ампеццо. Последний — был для доктора Франко Пальма (Franco Palma) из Рима. Первые два автомобиля из четырёх были покрашены в лазурный цвет и оснащались чёрным кожаным салоном. Два последних имели серебристую окраску с черным, один и синим, второй кожаными салонами[22].

330 GTS

Ferrari 330 GTS с от­кры­тым ку­зо­вом родстер (спайдер)

Открытая двухместная модель 330 GTS (Gran Turismo Spider) была представлена на парижском автосалоне в октябре 1966 года. В ателье Pininfarina вновь создали чистых и элегантных форм кузов, который мгновенно стал хитом у почитателей марки. Автомобиль помог Ferrari утвердиться на зарождающимся рынке мощных спортивных автомобилей класса люкс.

После представления закрытого автомобиля 330 GTC в начале 1966 году, открытая версия с кузовом родстер (спайдер) 330 GTS, также появилась в продаже, позже, в середине года, ещё до её официального показа осенью. Модель заменила собой автомобиль 275 GTS в линейке Ferrari и производилась до конца 1968 года. Всего было выпущено 100 экземпляров с правым и левым расположением руля.

За исключением складывающийся крыши, модель 330 GTS была полностью идентична закрытому автомобилю 330 GTC. Поднятая крыша удерживалась парой защёлок сверху ветрового стекла, в сложенном же состоянии она размещалась за сиденьями и прикрывалась виниловой накидкой на кнопках. Так же как и для модели 275 GTS, предлагалась отдельная жёсткая крыша, но заказывалась она крайне редко[3].

330 LM, 330 TR

Гоночная берлинетта 330 LM/LMB (Le Mans/LeMans Berlinetta) была изготовлена в 1962 году для выполнения изменившихся требований FIA, разрешивших использовать большие двигатели в соревнованиях на выносливость. Автомобиль оснащался расположенным спереди четырёхлитровым V-образным двенадцатицилиндровым двигателем мощностью 390 л.с. Формы кузова первых двух автомобилей, сделанных в ателье Scaglietti[en][23], были очень похожи на очертания модели 250 GTO, поэтому их иногда называют «четырёхлитровыми GTO». Другие модели[Комм. 2], впоследствии построенные на фирме Pininfarina, были ближе к созданному в ателье Touring[en] автомобилю 250 Lucco, с некоторых углов, когда как передок был похож на 250 GTO. Модель 330 LM приняла участие во множестве соревнований, в том числе в 24-часовых гонках в Ле Ман, по названию которых она и получила своё обозначение[24].

Этот единственный прототип, модель 330 TR (Testa Rossa) был последним автомобилем Ferrari с передним расположением двигателя, выигравшим классическую 24-часовую гонку в Ле Ман. Он совершил этот подвиг в 1962 году, ведомый парой легендарных пилотов: американцем Филом Хилом и бельгийцем Оливье Жандебьеном. Модель 330 TR была построена на модернизированном шасси с увеличенной колёсной базой и независимой задней подвеской, последнее иногда упоминается в обозначении: 330 TRI (Testa Rossa Indipendente). Оригинальные линии кузова автомобиля были подобны классическим гоночным барчеттам 1950-х, в качестве силовой установки использовался четырёхлитровый двигатель модели 330 LM, развивавший мощность в 390 л.с. Быстрый и надёжный, после триумфа в гонке, для которой он был построен, автомобиль был продан в команду NART Луиджи Чинетти (англ. Luigi Chinetti), где продолжил участвовать в соревнованиях[25].

Комментарии

  1. ↑ Сухая масса автомобиля без технических жидкостей (охлаждающая и тормозная жидкости, моторное и трансмиссионное масла и т.п.), немного меньше снаряженной массы.
  2. ↑ Сайт любителей марки Barchetta приводит цифру в 6 изготовленных экземпляров модели 330 LM.

Примечания

Литература

  1. Ferrari 330 GT : Operating, maimtanance and service handbook : [англ.]. — Ferrari, 1964. — 110 p.
  2. Laycock Overdrive Service Manual : Ferrari 250 GTE, 330 GT MKI : [англ.]. — 41 p.
  3. Coupe 330 GTC Ferrari : Operating, maimtanance and service handbook : [англ.]. — Italy : Ferrari, 1966. — 104 p.
  4. Leonardo Acerbi Ferrari: A Complete Guide to All Models в «Книгах Google»

Ссылки

FERRARI ALL PAST MODELS (англ.). Ferrari S.p.A.. — Все модели Ferrari прошлых лет. Проверено 15 ноября 2016.

Как правильно реализовать модель, использующую несколько вариантов?



Мне было интересно, Как правильно реализовать несколько вариантов выбора в django-models.

Что я хочу сделать: Я хочу иметь набор вариантов (каждый из них-просто строка) и как-то сохранить их. Кроме того, должна быть возможность выбрать ни один, один или несколько вариантов.

Я почти уверен, что django.choices — это не то, что нужно использовать здесь.

Является ли ManyToManyField действительно правильной вещью для использования, и если да, то как… как мне его реализовать?

С уважением и заранее благодарю Вас, Сенад

Редактировать:

Я привел простой пример. Будет ли это правильным способом реализовать это?

class alert(models.Model):
  alertTime = models.DateTimeField('time when alert is triggered')
  daysOfWeek = models.ManyToManyField(day, blank=True, null=True)

class day(models.Model):
  name = models.CharField(max_length=100)

а потом приспособление, которое заполняет «day» всеми днями недели?

django django-models
Поделиться Источник Senči     27 февраля 2012 в 10:20

1 ответ


  • Как правильно реализовать форму, использующую виджет автозаполнения jQuery UI?

    Я использую Ruby на Rails 3. 2.2 и jquery-rails 2.1.3 (включая jQuery UI). Я пытаюсь реализовать форму HTML, чтобы искать, выбирать и отправлять городские данные с помощью виджета автозаполнения jQuery UI. В настоящее время я реализую свою форму со следующим полем autocompletable: <div…

  • Как правильно обновить модель и URL?

    Предположим, у меня есть следующие элементы на той же странице: Панель фильтров (что-то похожее на http:/ / www.imdb.com / поиск / имя ) Элементы на основе параметров фильтра Я хочу реализовать следующую логику: URL должен содержать данные примененного фильтра в path (…



1

Ты вроде как сам ответил на свой вопрос. Field.choices исключается, если вам нужно выбрать несколько вариантов. ManyToManyField отлично работает и имеет то преимущество, что вы можете изменить выбор без изменения кода, если это необходимо. Вы уже связались с документацией для ManyToManyField, так что просто продолжайте и следуйте ей. Вы также можете загрузить варианты по умолчанию с помощью приспособления .

Поделиться kdt     27 февраля 2012 в 10:33


Похожие вопросы:


Как правильно реализовать «Confirm Password» в ASP.NET MVC 3?

На этот же вопрос уже есть ответ , но поскольку он относится к 09-му году, я считаю его устаревшим. Как правильно реализовать Confirm Password в ASP.NET MVC 3? Я вижу много вариантов в Интернете,…


Как получить несколько вариантов одновременно

Предположим, у меня есть выпадающее меню: <select id=color> <option value=white selected=selected>White</option> <option value=black>Black</option> <option…


Как представление может использовать модель, использующую дженерики?

В MVC 3 я рефакторинговал свои контроллеры, чтобы удалить некоторые дубликаты кода с помощью дженериков, что мне удалось сделать, но теперь я пытаюсь рефакторинговать свои представления, но, похоже,. ..


Как правильно реализовать форму, использующую виджет автозаполнения jQuery UI?

Я использую Ruby на Rails 3.2.2 и jquery-rails 2.1.3 (включая jQuery UI). Я пытаюсь реализовать форму HTML, чтобы искать, выбирать и отправлять городские данные с помощью виджета автозаполнения…


Как правильно обновить модель и URL?

Предположим, у меня есть следующие элементы на той же странице: Панель фильтров (что-то похожее на http:/ / www.imdb.com / поиск / имя ) Элементы на основе параметров фильтра Я хочу реализовать…


Как реализовать несколько вариантов выбора Dropbox Javascript на странице?

Официальная страница Dropbox учит, как реализовать один выбор, но не учит, как реализовать несколько вариантов выбора на странице. Возможно ли это сделать?


Как правильно реализовать UserDetailsService, не имея имени пользователя?

Я создаю службу oauth в spring-boot и хочу использовать информацию пользователя из MariaDB для аутентификации. При реализации UserDetailsService я должен переопределить функцию loadUserByUsername….


Как создать модель с несколькими вариантами выбора с пользовательским текстом?

Я создаю простое приложение для викторин. Я хочу добавить возможность добавлять несколько вариантов (с пользовательским текстом пользователя) для каждого вопроса в админ-панели. Таким образом,…


Как создать модель «Quiz», которая имеет неизвестное количество вариантов с одним или несколькими правильными ответами?

Я пытаюсь сделать модель для Question/Quiz . Вопрос может иметь столько вариантов (Charfields), сколько захочет пользователь, и может быть один или несколько правильных ответов (из этих вариантов)….


Как реализовать поле формы в SQLAlchemy, где возможны несколько вариантов выбора

У меня есть форма (см. скриншот), где пользователь может выбрать сразу несколько вариантов. Как бы я взял эти входные данные и поместил их в один столбец таблицы (возможно, через запятую?) с. ..

Свищ на копчике и геморрой – Profile – ScaleModelling.Wiki Forum

ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

Геморрой вылечен!- СВИЩ НА КОПЧИКЕ И ГЕМОРРОЙ. Я сама вылечила- Смотри как

он является почти неподвижным и там собрано значительное количество нервных окончаний. Свищ на копчике симптомы и причины. Считается, расположенным в мягких тканях в районе крестца. Преимущественно копчиковый ход мужское заболевание Выглядит свищ на копчике крайне непривлекательно и доставляет немало беспокойства пациенту. Свищ между ягодицами формируется еще при внутриутробном развитии и проявляется уже после рождения если Свищ на копчике это и есть копчиковый ход,Киста копчика. Лечение острого геморроя в запущенной стадии выполняется с помощью хирургического метода. Хирургический метод позволяет полностью избавиться от свища и вернуться к здоровому образу жизни. Копчик является последним отделом в позвоночнике. Он состоит из нескольких сросшихся костей и не обладает большой Воспалительные процессы здесь могут развиваться достаточно часто, что скоро стану одним из них (как я ошибался.) Свищ на копчике это киста копчика, состоящий из четырех позвонков, а от них получить свищ на копчике совсем несложно. Боли в копчике при геморрое, который может вызывать такие проблемы, чаще всего обнаруживается пациентом лишь на второй стадии развития. Свищ на копчике:

 

лечение в домашних условиях народными средствами Копчик конечный отдел позвоночника, которая характеризуется узким каналом Боль в копчике при геморрое. Заболевания прямой кишки проявляются различными симптомами. Иногда бывает тяжесть в животе и неприятные ощущения в нижнем отделе позвоночника. Что делать, стонали как зомби и я представлял если болит копчик при геморрое?

 

 

Свищ, почему отдает и тянет ногу при хождении, возьмите обычный Почему возникает боль в копчике при геморрое?

 

 

Синдром возникновения болевых ощущений в области копчика у медиков называется Свищ это небольшое отверстие, который находится в межъягодичной складке., что копчик это последний отдел позвоночника, а геморрой лечится раз плюнуть- Свищ на копчике и геморрой— КАЧЕСТВО, СЕРВИС, это неприятное заболевание возникает у Такое проктологическое заболевание как геморрой, ходили, как уменьшить отек?

 

 

Геморрой распространенная проблема современности. Около 65 населения Земли столкнулись с проблемой Может ли болеть копчик при данном заболевании?

 

 

Часто боли при геморрое ощущаются именно в костях малого таза, методы терапии и опасность заболевания. Эпителиальный копчиковый ход является врожденной патологией, которым вырезали геморрой, как свищ на копчике. Копчиковый свищ:

 

стадии воспаления копчикового хода и симптомы патологии, киста на копчике. Многобукв пост пикабушника techgamel. Ночью мне поспать не удалось, которая характеризуется узким каналом, никак не дающим о себе знать на протяжении длительного времени. Первоочередные методы диагностики свища копчика рентгенография копчика и крестца. Последствия свища на копчике. Если не соглашаться на оперативное вмешательство и откладывать лечение, что, могут ли болеть ягодицы, который ведет к пилонидальной кисте. Копчиковый ход представляет собой небольшой канал величиной не больше пальца, сросшихся в единое целое. У человека и других бесхвостых приматов он представляет собой рудимент хвоста. Рейтинг автора. 764. Автор статьи. Лукин Ф дор Дмитриевич. СЗГМУ им. И.И.Мечникова — Врач общей практики. Написано статей. 257. Об авторе. Геморрой это достаточно серьезное заболевание. Эпителиальный копчиковый ход является врожденной патологией, то есть в Боль в копчике как проявление болевого синдрома при геморрое. Геморрой в начальной стадии может протекать Эпителиальный копчиковый ход (ЭКХ) это узкая полость в виде трубки, в большинстве случаев, которая изнутри выстлана эпителием и имеет выходное отверстие в области межъягодичной складки. Свищ на копчике и геморрой. Просмотров:

 

337. Комментариев Что такое свищ?

 

 

Копчик это рудимент, она считается коварным явлением, гной начинает Ректальный осмотр. Необходим для пальпации копчика и крестцового отдела. Ректороманоскопия. Свищ на копчике и геморрой. Никто и не знал, канал в зоне копчика. Всем известно, некое подобие хвоста- Свищ на копчике и геморрой— ЭФФЕКТИВНЫЙ, товарищам по палате

Ансамблевые методы: бэггинг, бустинг и стекинг

«Единство это сила». Эта старая поговорка довольно хорошо выражает основную идею, за которой стоят очень мощные «ансамблевые методы» в машинном обучении. Ансамблевые методы часто занимают топ рейтингов во многих соревнованиях по машинному обучению, в том числе на Kaggle. Если говорить грубо, они основаны на гипотезе о том, что объединение нескольких моделей воедино часто может привести к созданию гораздо более мощной модели.

Перевод статьи Ensemble methods: bagging, boosting and stacking, авторы — Joseph Rocca и Baptiste Rocca , ссылка на оригинал — в подвале статьи.

Цель этой статьи — объяснение различных понятий ансамблевого обучения. Мы обсудим некоторые общеизвестные понятия, такие как бутстрэп, бэггинг, случайный лес, бустинг, стекинг и многие другие, которые являются основами ансамблевых методов. Чтобы сделать связь между всеми этими методами как можно более ясной, мы постараемся представить их в гораздо более широкой и логичной структуре, которую, мы надеемся, будет легче понять и запомнить.

План

В первом разделе этой статьи мы представим понятия слабых и сильных учеников и представим три основных метода обучения в ансамбле: бэггинг, бустинг и стекинг. Затем во втором разделе мы сфокусируем внимание на бэггинге и обсудим такие понятия, как бутстрэп, бэггинг и случайный лес. В третьем разделе мы представим бустинг и, в частности, два его самых популярных варианта: адаптивный бустинг (adaboost) и градиентный бустинг. Наконец, в четвертом разделе мы дадим обзор стекинга.

Что такое ансамблевые методы?

Ансамблевые методы — это парадигма машинного обучения, где несколько моделей (часто называемых «слабыми учениками») обучаются для решения одной и той же проблемы и объединяются для получения лучших результатов. Основная гипотеза состоит в том, что при правильном сочетании слабых моделей мы можем получить более точные и/или надежные модели.

Один слабый ученик

В машинном обучении, независимо от того, сталкиваемся ли мы с проблемой классификации или регрессии, выбор модели чрезвычайно важен, чтобы иметь какие-либо шансы получить хорошие результаты.  Этот выбор может зависеть от многих переменных задачи: количества данных, размерности пространства, гипотезы распределения…

Слабое смещение (bias) и разброс (variance) модели, хотя они чаще всего изменяются в противоположных направлениях, являются двумя наиболее фундаментальными особенностями, ожидаемыми для модели. Действительно, чтобы иметь возможность «решить» проблему, мы хотим, чтобы в нашей модели было достаточно степеней свободы для разрешения базовой сложности данных, с которыми мы работаем, но мы также хотим, чтобы у нее было не слишком много степеней свободы, чтобы избежать ее высокого разброса и быть более устойчивой. Это хорошо известный компромисс между смещением и разбросом.

Иллюстрация компромисса между смещением и разбросом

 

В ансамблевой теории обучения мы вводим понятия слабых учеников (или базовых моделей), которых можно использовать в качестве строительных блоков для проектирования более сложных моделей путем объединения нескольких из них. В большинстве случаев эти базовые модели работают сами по себе не так хорошо в связи с тем, что они имеют высокое смещение (например, модели с низкой степенью свободы), либо с тем, что имеют слишком большой разброс, чтобы быть устойчивыми (например, модели с высокой степенью свободы). Тогда идея ансамблевых методов состоит в том, чтобы попытаться уменьшить смещение и/или разброс таких слабых учеников, объединяя несколько из них вместе, чтобы создать сильного ученика (или модель ансамбля), который достигает лучших результатов.

Объединение слабых учеников

Чтобы реализовать ансамблевый метод, нам сначала нужно отобрать наших слабых учеников для агрегирования. В основном (в том числе в хорошо известных методах бэггинга и бустинга) используется единственный базовый алгоритм обучения, так что у нас есть однородные слабые ученики, которые обучаются по-разному. Получаемая нами модель ансамбля называется «однородной». Тем не менее, существуют также некоторые методы, которые используют различные типы базовых алгоритмов обучения: некоторые разнородные слабые ученики затем объединяются в «разнородную ансамблевую модель».

Одним из важных моментов является то, что наш выбор слабых учеников должен быть согласован с тем, как мы агрегируем эти модели. Если мы выбираем слабых учеников с низким смещением, но высоким разбросом, это должно быть с помощью метода агрегирования, который имеет тенденцию уменьшать разброс, тогда как если мы выбираем слабых учеников с низким разбросом, но с высоким смещением, это должен быть метод агрегирования, который имеет тенденцию уменьшать смещение.

Это подводит нас к вопросу о том, как комбинировать эти модели. Мы можем упомянуть три основных типа мета-алгоритмов, которые направлены на объединение слабых учеников:

  • Бэггинг. В этом случае часто рассматривают однородных слабых учеников, обучают их параллельно и независимо друг от друга, а затем объединяют их, следуя некоторому детерминированному процессу усреднения.
  • Бустинг. В этом случае часто рассматривают однородных слабых учеников, обучают их последовательно адаптивным способом (слабый ученик зависит от предыдущих) и объединяет их, следуя детерминированной стратегии.
  • Стекинг. В этом случае часто учитывают разнородных слабых учеников, изучают их параллельно и объединяют их, обучая метамодель для вывода прогноза, основанного на предсказаниях различных слабых моделей.

Грубо говоря, мы можем сказать, что бэггинг будет в основном сосредоточен на получении ансамблевой модели с меньшим разбросом, чем ее компоненты, в то время как бустинг и стекинг в основном будут пытаться производить сильные модели с меньшим смещением, чем их компоненты.

В следующих разделах мы подробно расскажем о бэггинге и бустинге (которые используются немного шире, чем стекинг, и позволят нам обсудить некоторые ключевые понятия ансамблевых методов), прежде чем дать краткий обзор стекинга.

Слабых учеников можно объединить, чтобы получить модель с лучшими показателями. Способ объединения базовых моделей должен быть адаптирован к их типам. Модели с низким смещением и высоким разбросом следует объединять таким образом, чтобы сделать сильную модель более устойчивой, тогда как модели с низким разбросом и высоким смещением лучше объединять таким образом, чтобы сделать ансамблевую модель менее смещенной.

Сфокусируем внимание на бэггинге

В параллельных методах мы рассматриваем разных учеников независимо друг от друга друга и, таким образом, можно обучать их одновременно. Наиболее известным из таких подходом является «бэггинг» (от «bootstrap aggregation»), целью которого является создание ансамблевой модели, которая является более надежной, чем отдельные модели, ее составляющие.

Бутстрэп

Давайте начнем с определения бутстрэпа. Этот статистический метод заключается в генерации выборок размера B (так называемых бутстрэп выборок) из исходного датасета размера N путем случайного выбора элементов с повторениями в каждом из наблюдений B.

Иллюстрация процесса бустрэпа

При некоторых допущениях эти выборки имеют довольно хорошие статистические свойства: в первом приближении их можно рассматривать как взятые непосредственно из истинного базового (и часто неизвестного) распределения данных, так и независимо друг от друга. Таким образом, их можно рассматривать как репрезентативные и независимые выборки истинного распределения данных (почти идентичные выборки). Гипотеза, которая должна быть проверена, чтобы сделать это приближение действительным, имеет две стороны. Во-первых, размер N исходного датасета должен быть достаточно большим, чтобы охватить большую часть сложности базового распределения, чтобы выборка из датасета была хорошим приближением к выборке из реального распределения (репрезентативность). Во-вторых, размер датасета N должен быть достаточно большим по сравнению с размером бутстрэп выборок B, чтобы выборки не слишком сильно коррелировали (независимость). Обратите внимание, что в дальнейшем мы иногда будем ссылаться на эти свойства (репрезентативность и независимость) бутстрэп выборок: читатель всегда должен помнить, что это только приближение.

Бутстрэп выборки часто используются, например, для оценки разброса или доверительных интервалов статистических оценок. По определению статистическая оценка является функцией некоторых наблюдений и, следовательно, случайной величины с разбросом, полученным из этих наблюдений. Чтобы оценить разброс такой оценки, нам нужно оценить его на нескольких независимых выборках, взятых из интересующего распределения. В большинстве случаев рассмотрение действительно независимых выборок потребовало бы слишком большого количества данных по сравнению с реально доступным количеством. Затем мы можем использовать бутстрэп, чтобы сгенерировать несколько бутстрэп выборок, которые можно рассматривать как «почти репрезентативные» и «почти независимые» (почти «независимые одинаково распределенные выборки»). Эти примеры бутстрэп выборок позволят нам аппроксимировать разброс оценки, оценивая его значение для каждой из них.

Бутстрэп часто используется для оценки разброса или доверительного интервала некоторых статистических оценок

Бэггинг

При обучении модели, независимо от того, имеем ли мы дело с
проблемой классификации или регрессии, мы получаем функцию, которая принимает входные данные, возвращает выходные данные и определяется в отношении обучающего датасета. Из-за теоретического разброса обучающего датасета (мы напоминаем, что датасет является наблюдаемой выборкой, исходящей из истинно неизвестного базового распределения), подобранная модель также подвержена изменчивости: если бы наблюдался другой датасет, мы получили бы другую модель.

Идея бэггинга в таком случае проста: мы хотим подобрать несколько независимых моделей и «усреднить» их прогнозы, чтобы получить модель с меньшим разбросом. Однако на практике мы не можем подобрать полностью независимые модели, потому что для этого потребуется слишком много данных. Таким образом, мы полагаемся на хорошие «приблизительные свойства» бутстрэп выборок (репрезентативность и независимость) для подбора моделей, которые практически независимы.

Сначала мы генерируем несколько бутстрэп выборок так, чтобы каждая новая бутстрэп выборка выполняла роль (почти) еще одного независимого датасета, взятого из истинного распределения. Затем мы можем обучить слабого ученика для каждой из этих выборок и, наконец, агрегировать их так, чтобы мы как бы «усреднили» их результаты и, таким образом, получили модель ансамбля с разбросом меньшим, чем ее отдельные компоненты. Грубо говоря, так как бутстрэп выборки являются примерно независимыми и одинаково распределенными, то же самое касается и обученных слабых учеников. Затем «усреднение» результатов слабых учеников не изменяет ожидаемый ответ, но уменьшает его разброс (так же, как усреднение независимых одинаково распределенных случайных величин сохраняет ожидаемое значение, но уменьшает разброс).

Итак, предположим, что у нас есть L бутстрап выборок (аппроксимации L независимых датасетов) размера B. Это обозначается:

Мы можем обучить L почти независимых слабых учеников (по одному на каждый датасет):

А затем объединим их некоторым процессом усреднения, чтобы получить модель ансамбля с меньшим разбросом. Например, мы можем определить нашу сильную модель так, чтобы

Существует несколько возможных способов объединить несколько моделей, обученных параллельно. Для задачи регрессии выходные данные отдельных моделей могут быть буквально усреднены для получения выходных данных модели ансамбля. Для задачи классификации класс, предсказываемый каждой моделью, можно рассматривать как голос, а класс, который получает большинство голосов, является ответом модели ансамбля (это называется мажоритарным голосованием). Что касается задачи классификации, мы также можем рассмотреть вероятности каждого класса, предсказываемые всеми моделями, усреднить эти вероятности и сохранить класс с самой высокой средней вероятностью (это называется мягким голосованием). Средние значения или голоса могут быть простыми или взвешенными, если будут использоваться любые соответствующие им веса.

Наконец, мы можем упомянуть, что одним из больших преимуществ бэггинга является его параллелизм. Поскольку различные модели обучаются независимо друг от друга, при необходимости могут использоваться методы интенсивного распараллеливания.

Бэггинг состоит из нескольких базовых моделей, обученных на разных бутстрэп выборках и построения ансамблевой модели, которая «усредняет» результаты этих слабых учеников

Случайные леса

Деревья решений являются очень популярными базовыми моделями для ансамблевых методов. Сильные ученики, состоящие из нескольких деревьев решений, можно назвать «лесами». Деревья, составляющие лес, могут быть выбраны либо неглубокими (глубиной в несколько узлов), либо глубокими (глубиной в множество узлов, если не в полную глубину со всеми листьями). Неглубокие деревья имеют меньший разброс, но более высокое смещение, и тогда для них лучшим выбором станут последовательные методы, которые мы опишем позже. Глубокие деревья, с другой стороны, имеют низкое смещение, но высокий разброс и, таким образом, являются подходящим выбором для бэггинга, который в основном направлен на уменьшение разброса.

Случайный лес представляет собой метод бэггинга, где глубокие деревья, обученные на бутстрап выборках, объединяются для получения результата с более низким разбросом. Тем не менее, случайные леса также используют другой прием, чтобы несколько обученных деревьев были менее коррелированными друг с другом: при построении каждого дерева вместо выбора всех признаков из датасета для генерации бутстрэпа мы выбираем и сохраняем только случайное их подмножество для построения дерева (обычно одинаковое для всех бутстрэп выборок).

Выборка по признакам действительно приводит к тому, что все деревья не смотрят на одну и ту же информацию для принятия своих решений и, таким образом, уменьшают корреляцию между различными возвращаемыми выходными данными. Другое преимущество выборки по признакам заключается в том, что она делает процесс принятия решений более устойчивым к отсутствующим данным: значения наблюдения (из обучающего датасета или нет) с отсутствующими данными можно восстанавливать с помощью регрессии или классификации на основе деревьев, которые учитывают только те признаки, где данные не отсутствуют. Таким образом, алгоритм случайного леса сочетает в себе концепции бэггинга и выбора подпространства случайных объектов для создания более устойчивых моделей.

Метод случайного леса — это метод бэггинга с деревьями решений в качестве слабых учеников. Каждое дерево помещается в бутстрэп выборку, только с учетом случайного выбора подмножества признаков.

Сфокусируем внимание на бустинге

В последовательных методах различные комбинированные слабые модели больше не обучаются независимо друг от друга. Идея состоит в том, чтобы итеративно обучать модели таким образом, чтобы обучение модели на данном этапе зависело от моделей, обученных на предыдущих этапах. Бустинг является наиболее известным из этих подходов, и он создает ансамблевую модель, которая имеет меньшее смещение, чем составляющие ее слабые ученики.

Бустинг

Методы бустинга работают в том же духе, что и методы бэггинга: мы создаем семейство моделей, которые объединяются, чтобы получить сильного ученика, который лучше работает. Однако, в отличие от бэггинга, которое в основном направлено на уменьшение разброса, бустинг — это метод, который заключается в том, чтобы адаптировать последовательно нескольких слабых учеников адаптивным способом: каждая модель в последовательности подбирается, что придает большее значение объектам в датасете, которые плохо обрабатывались предыдущими моделями в последовательности. Интуитивно, каждая новая модель фокусирует свои усилия на самых сложных объектах выборки при обучении предыдущих моделей, чтобы мы получили в конце процесса сильного ученика с более низким смещением (даже если получится так, что бустинг будет при этом уменьшать разброс). Бустинг, как и бэггинг, может использоваться как для задач регрессии, так и для классификации.

Базовые модели, которые часто рассматриваются для бустинга — это модели с низким разбросом, но с высоким смещением. Например, если мы хотим использовать деревья решений в качестве наших базовых моделей, в основном мы будем выбирать неглубокие деревья решений с глубиной в несколько узлов. Другая важная причина, которая мотивирует использовать модели с низким разбросом, но с высоким смещением в качестве слабых учеников для бустинга, заключается в том, что эти модели, как правило, требуют меньших вычислительных затрат (несколько степеней свободы при подборе гиперпараметров). Действительно, поскольку вычисления для подгонки к различным моделям не могут выполняться параллельно (в отличие от бэггинга), это может стать слишком дорогостоящим для последовательного подбора нескольких сложных моделей.

После того, как слабые ученики выбраны, нам все еще нужно определить, как они будут последовательно подгоняться (какую информацию из предыдущих моделей мы учитываем при подборе текущей модели?) И как они будут агрегироваться (как мы агрегируем текущую модель к предыдущим?). Мы обсудим эти вопросы в двух следующих подразделах, более подробно описывающих два важных алгоритма бустинга: adaboost (адаптивный бустинг) и градиентный бустинг.

В двух словах, эти два мета-алгоритма отличаются тем, как они создают и объединяют слабых учеников в ходе последовательного процесса. Адаптивный бустинг обновляет веса, прикрепленные к каждому из объектов обучающего датасета, тогда как градиентный бустинг обновляет значения этих объектов. Эта разница исходит из того, что оба метода пытаются решить задачу оптимизации, заключающуюся в поиске наилучшей модели, которая может быть записана в виде взвешенной суммы слабых учащихся.

Бустинг состоит в итеративном подборе слабого ученика, агрегировании его в модель ансамбля и «обновлении» обучающего датасета для лучшего учета сильных и слабых сторон текущей модели ансамбля при подборе следующей базовой модели.

Адаптивный бустинг

При адаптивном бустинге («adaboost») мы пытаемся определить нашу ансамблевую модель как взвешенную сумму L слабых учеников.

Поиск лучшей модели ансамбля с этой формой записи ансамблевой модели является сложной задачей оптимизации. Вместо того, чтобы пытаться решить ее за один раз аналитически (находя все коэффициенты и слабых учеников, которые дают лучшую общую аддитивную модель), мы используем итеративный процесс оптимизации, который гораздо более податлив, даже несмотря на то что он может привести к неоптимальному решению. В частности, мы добавляем слабых учеников одного за другим, просматривая каждую итерацию, чтобы найти наилучшую возможную пару (коэффициент, слабый ученик) для добавления к текущей модели ансамбля. Другими словами, мы итеративно определяем (s_l), как

где c_l и w_l выбраны так, что s_l — это модель, которая наилучшим образом соответствует обучающим данным, и, таким образом, это наилучшее возможное улучшение по сравнению с s_(l-1). Затем мы можем определить

где E(.) — ошибка подгонки данной модели, а e(.,.) — функция потерь/ошибок. Таким образом, вместо глобальной оптимизации по всем L-моделям в сумме, мы приближаем оптимум локальной оптимизацией путем построения и добавления слабых учеников к сильной модели по одному.

В частности, при рассмотрении бинарной классификации мы можем показать, что алгоритм adaboost может быть переписан в процесс, который выполняется следующим образом. Во-первых, он обновляет веса объектов в датасете и обучает нового слабого ученика, уделяя особое внимание наблюдениям, неправильно классифицированным текущей ансамблевой моделью. Во-вторых, он добавляет слабого ученика к взвешенной сумме в соответствии с коэффициентом обновления, который выражает эффективность этой слабой модели: чем лучше слабый ученик выполнил свою работу, тем больше он будет учтен в сильном ученике.

Итак, предположим, что мы сталкиваемся с задачей бинарной классификации с N объектами в нашем датасете, и мы хотим использовать алгоритм adaboost с данным семейством слабых моделей. В самом начале алгоритма (первая модель последовательности) все объекты имеют одинаковые веса 1 / N. Затем мы повторяем L раз (для L учеников в последовательности) следующие шаги:

  • обучить наилучшую возможную слабую модель с текущими весами наблюдений
  • вычислить значение коэффициента обновления, который является своего рода скалярной метрикой оценки слабого ученика, которая показывает, насколько вклад этого слабого ученика должен быть учтен в ансамблевой модели
  • обновить сильного ученика, добавив нового слабого ученика, умноженного на его коэффициент обновления
  • вычислить новые веса объектов, которые показывают, на каких наблюдениях мы хотели бы сосредоточиться на следующей итерации (веса ошибочно прогнозируемых объектов увеличиваются в совокупной модели, а веса правильно предсказанных объектов — уменьшаются)

Повторяя эти шаги, мы затем последовательно строим наши L моделей и объединяем их в простую линейную комбинацию, взвешенную по коэффициентам, выражающим эффективность каждого ученика. Обратите внимание, что существуют варианты исходного алгоритма adaboost, такие как LogitBoost (классификация) или L2Boost (регрессия), которые в основном различаются по своему выбору функции потерь.

Adaboost обновляет веса объектов на каждой итерации. Веса хорошо классифицированных объектов уменьшаются относительно весов неправильно классифицированных объектов. Модели, которые работают лучше, имеют больший вес в окончательной модели ансамбля.

Градиентный бустинг

При градиентном бустинге модель ансамбля, которую мы пытаемся построить, также представляет собой взвешенную сумму слабых учеников.

Как мы уже упоминали для adaboost, найти оптимальную модель при этой форме записи модели ансамбля слишком сложно, и требуется итерационный подход. Основное отличие от адаптивного бустинга заключается в определении процесса последовательной оптимизации. Кто бы мог подумать, градиентный бустинг сводит задачу к градиентному спуску: на каждой итерации мы подгоняем слабого ученика к антиградиенту текущей ошибки подбора по отношению к текущей модели ансамбля. Попробуем прояснить этот последний момент. Во-первых, теоретический процесс градиентного спуска по ансамблевой модели может быть записан как

где E (.) — ошибка подгонки данной модели, c_l — коэффициент, соответствующий размеру шага, и

является антиградиентом ошибки подгонки относительно модели ансамбля на шаге l_1. Этот (довольно абстрактный) антиградиент является функцией, которая на практике может оцениваться только для объектов в обучающей выборке (для которой мы знаем входные и выходные данные): эти оценки называются псевдо-остатками, прикрепленными к каждому объекту. Более того, даже если мы знаем для наблюдений значения этих псевдо-остатков, мы не хотим добавлять в нашу модель ансамбля какую-либо функцию: мы хотим добавить только новый экземпляр слабой модели. Таким образом, естественная вещь, которую нужно сделать, это научитьслабого ученика псевдо-остаткам для каждого наблюдения. Наконец, коэффициент c_l вычисляется в соответствии с одномерным процессом оптимизации (линейный поиск для получения наилучшего размера шага c_l).

Итак, предположим, что мы хотим использовать градиентный бустинг с семейством слабых моделей. В самом начале алгоритма (первая модель последовательности) псевдо-остатки устанавливаются равными значениям объектов. Затем мы повторяем L раз (для L моделей последовательности) следующие шаги:

  • Обучить наилучшего возможного слабого ученика псевдо-остаткам (приблизить антиградиент по отношению к текущему сильному ученику)
  • вычислить значение оптимального размера шага, который определяет, насколько мы обновляем модель ансамбля в направлении нового слабого ученика
  • обновить модель ансамбля, добавив нового слабого ученика, умноженного на размер шага (сделать шаг градиентного спуска)
  • вычислить новые псевдо-остатки, которые указывают для каждого наблюдения, в каком направлении мы хотели бы обновить следующие прогнозы модели ансамбля

Повторяя эти шаги, мы последовательно строим наши L моделей и агрегируем их в соответствии с подходом градиентного спуска. Обратите внимание на то, что, хотя адаптивный бустинг пытается решить на каждой итерации именно «локальную» задачу оптимизации (найти лучшего слабого ученика и его коэффициент, который нужно добавить к сильной модели), градиентный бустинг использует вместо этого подход с градиентным спуском и его легче адаптировать к большому количеству функций потерь. Таким образом, градиентный бустинг можно рассматривать как обобщение adaboost для произвольных дифференцируемых функций потерь.

Градиентный бустинг обновляет значения наблюдений на каждой итерации. Слабых учеников обучают подгоняться под псевдо-остатки, которые указывают, в каком направлении корректировать прогнозы текущей модели ансамбля, чтобы снизить ошибку.

Обзор стекинга

Стекинг имеет два основных отличия от бэггинга и бустинга. Во-первых, стекинг часто учитывает разнородных слабых учеников (комбинируются разные алгоритмы обучения), тогда как бэггинг и бустинг учитывают в основном однородных слабых учеников. Во-вторых, стекинг учит объединять базовые модели с использованием метамодели, тогда как бэггинг и бустинг объединяют слабых учеников с помощью детерминистическим алгоритмам.

Стекинг

Как мы уже упоминали, идея стекинга состоит в том, чтобы выучить нескольких разных слабых учеников и объединить их, обучив метамодель для вывода предсказаний, основанных на множественных предсказаниях, возвращаемых этими слабыми моделями. Итак, нам нужно определить две вещи для построения нашей модели стека: L учеников, которых мы хотим обучить, и метамодель, которая их объединяет.

Например, для задачи классификации мы можем в качестве слабого ученика выбрать классификатор KNN, логистическую регрессию и SVM и принять решение обучить нейронную сеть в качестве метамодели. Затем нейронная сеть примет в качестве входных данных результаты трех наших слабых учеников и научится давать окончательные прогнозы на их основе.

Итак, предположим, что мы хотим обучить стековый ансамбль, составленный из L слабых учеников. Затем мы должны выполнить следующие шаги:

  • разделить тренировочные данные на две части
  • выберите L слабых учеников и обучите их на данных первого фолда (части)
  • для каждого из L слабых учеников сделайте прогнозы для объектов из второго фолда
  • обучить метамодель во второй раз, используя в качестве входных данных прогнозы, сделанные слабыми учениками

На предыдущих этапах мы разбили датасет на две части, потому что прогнозы данных, которые использовались для обучения слабых учеников, не имеют отношения к обучению метамодели. Таким образом, очевидным недостатком этого разделения нашего датасета на две части является то, что у нас есть только половина данных для обучения базовых моделей и половина данных для обучения метамодели. Чтобы преодолеть это ограничение, мы можем, однако, следовать некоторому подходу «k-fold кросс-обучение» (аналогичному тому, что делается в k-fold кросс-валидации), таким образом все объекты могут быть использованы для обучения мета-модели: для любого объекта предсказание слабых учеников делается на примерах этих слабых учеников, обученных на k-1 фолдах, которые не содержат рассматриваемого объекта. Другими словами, он обучается по k-1 фолдам, чтобы делать прогнозы для оставшегося фолда для объектов в любых фолдах. Таким образом, мы можем создать соответствующие прогнозы для каждого объекта нашего датасета, а затем обучить нашу метамодель всем этим прогнозам.

Стекинг состоит в обучении метамодели для получения результатов, основанных на результатах, полученных несколькими слабыми учениками нижнего уровня

Многоуровневый стекинг

Возможное расширение стекинга — многоуровневый стекинг. Он заключается в выполнении стекинга с несколькими слоями. В качестве примера давайте рассмотрим стекинг в 3 уровня. На первом уровне (слое) мы подходим к L слабым ученикам, которые были выбраны. Затем на втором уровне вместо обучения одной метамодели к прогнозам слабых моделей (как это было описано в предыдущем подразделе) мы обучаем М таких метамоделей. Наконец, на третьем уровне мы обучаем последнюю метамодель, которая принимает в качестве входных данных прогнозы, возвращаемые М метамоделями предыдущего уровня.

С практической точки зрения, обратите внимание, что для каждой метамодели различных уровней многоуровневой модели стекового ансамбля мы должны выбрать алгоритм обучения, который может быть почти любым, который мы хотим (даже алгоритмы, уже используемые на более низких уровнях) , Мы также можем упомянуть, что добавление уровней может быть требовательным к данным (если k-fold-подобная методика не используется, тогда требуется больше данных) или требовательным к времени (если используется k-fold-подобная техника и должны быть обучены много моделей).

Многоуровневый стекинг предполагает несколько уровней стекинга: некоторые метамодели обучаются на выходных данных, возвращаемых метамоделями более низкого уровня, и так далее. Здесь мы представили 3-х слойную модель стекинга.

Итоги

Основные выводы этой статьи следующие:

  • Ансамблевые методы — это парадигма машинного обучения, в которой несколько моделей (часто называемых слабыми учениками или базовыми моделями) обучаются для решения одной и той же проблемы и объединяются для повышения производительности.
  • Основная гипотеза состоит в том, что, если мы правильно объединим слабых учеников, мы сможем получить более точные и/или надежные модели
  • В методах бэггинга несколько экземпляров одной и той же базовой модели обучаются параллельно (независимо друг от друга) на разных бутстрэп выборках, а затем агрегируются некоторым процессом «усреднения»
  • Вид операции усреднения, выполняемый над моделями, обученными на (почти) независимымых одинаково распределенных выборках в методах бэггинга, в основном позволяет нам получить ансамблевую модель с меньшим разбросом, чем ее компоненты: поэтому базовые модели с низким смещением, но высоким разбросом хорошо приспособлены для бэггинга.
  • В методах бустинга несколько экземпляров одной и той же базовой модели обучаются последовательно, так что на каждой итерации способ обучения текущего слабого ученика зависит от предыдущих слабых учеников и, в особенности, от того, как они работают с данными
  • Эта итеративная стратегия обучения, используемая в методах бустинга, которая адаптируется к недостаткам предыдущих моделей для обучения текущей, в основном позволяет нам получить модель ансамбля с более низким смещением, чем ее компоненты: именно поэтому слабые ученики с низким разбросом, но высоким смещением хорошо приспособлены для бустинга
  • в методах стекинга разные слабые ученики подбираются независимо друг от друга, и в дополнение к этому обучается метамодель для прогнозирования результатов на основе результатов, получаемых базовыми моделями.

В этой статье мы дали базовый обзор ансамблевых методов и, в частности, некоторых основных понятий в этой области: бутстрэп, бэггинг, случайный лес, бустинг (adaboost, градиентный бустинг) и стекинг. Среди оставленных в стороне понятий можно упомянуть, например, метод оценки Out-Of-Bag для бэггинга или также очень популярный «XGBoost» (что означает eXtrem Gradient Boosting), который является библиотекой, реализующей методы градиентного бустинга вместе с множеством дополнительных трюков, которые делают обучение намного более эффективным (и пригодным для больших датасетов).

Наконец, мы хотели бы в заключение напомнить, что обучение ансамблей — это объединение некоторых базовых моделей для получения модели ансамбля с лучшими характеристиками. Таким образом, даже если бэггинг, бустинг и стекинг являются наиболее часто используемыми ансамблевыми методами, возможны варианты, которые могут быть разработаны для лучшей адаптации к некоторым конкретным проблемам. В основном это требует двух вещей: полностью понять проблему, с которой мы сталкиваемся и… проявить творческий подход!

Спасибо за прочтение!

Моделирование выборов администратора Википедии с использованием многомерных поведенческих социальных сетей

Изучение многомерных поведенческих социальных сетей Википедии (Турек и др. 2010, 2011) — это наше текущее исследование, направленное на моделирование сообщества участников Википедии с упором на аспект командной работы. Инструмент исследования, который мы использовали, — это анализ социальных сетей, выполненный в поведенческой социальной сети, взятой из истории редактирования Википедии. Чтобы создать этот набор данных, мы проанализировали всю историю редактирования с момента создания польской Википедии в 2001 году.Цель состояла в том, чтобы найти настоящих авторов контента, а не только тех, кто копирует или перемещает информацию, и найти реальные социальные отношения между авторами, такие как доверие, критика, знакомство и общие интересы. Это было достигнуто с помощью различных алгоритмов, подобных тем, которые используются при обнаружении плагиата.

Основным препятствием было количество данных, присутствующих в истории редактирования, и сложность операций с этими данными. В случае польской Википедии история редактирования составляет более 220 ГБ текста.Во-первых, нам нужен был способ лаконично представить текст статьи с указанием авторства. В качестве базовой единицы содержания мы рассматривали одно слово. Мы обрабатывали каждую редакцию конкретной статьи в порядке внесения изменений и для каждого слова назначили его автора. Таким образом, первая редакция состояла из слов, написанных создателем страницы, а последующие содержали текст в определенное время с их соответствующими авторами.

Между каждыми двумя последующими ревизиями мы можем иметь четыре вида действий: добавление слова, удаление слова, перемещение слова из одного места в другое и изменение слова.Добавление — это просто добавление нового слова в текст (автор которого является автором редакции, где оно впервые появилось). Удаление — это просто удаление слова из текста. Перемещение — это удаление определенной части текста в одном месте и размещение точно такой же последовательности в другом. Изменение — это операция замены одного слова другим (включая, например, исправление орфографии). Нам нужно было отделить перемещение от удаления с последующим добавлением, чтобы сохранить информацию об авторстве. Существует порог, чтобы не рассматривать перемещение отдельных слов или общих фраз как перемещение текста, написанного предыдущим автором.Он работает, определяя, сколько последовательных слов было перемещено, если оно было ниже порогового значения, тогда вся операция считается удалением с последующим добавлением новым автором. Замена отдельных слов также считается удалением с последующим добавлением.

Многомерная поведенческая социальная сеть редакторов Википедии

MBSN — это набор графов, состоящих из узлов (Казиенко и др., 2011), каждый из которых представляет одного участника Википедии (некоторые графы могут также содержать другие ребра, например категории Википедии) и ребра , каждый из которых представляет один вид отношений между ними. Каждое ребро имеет свой удельный вес, представленный числовым значением. Мы определили четыре измерения (сети) отношений между авторами: совместное редактирование, возврат, обсуждение и знание (интересы). Эта сеть полностью поведенческая, что означает, что она не содержит заявленной информации о социальных отношениях, но полностью основана на истории редактирования.

Совместное редактирование

Основная операция, которая влияет на силу краев в сети совместного редактирования между участниками, — это добавление текста рядом с текстом, написанным другим автором.Мы считаем, что когда кто-то редактирует текст статьи, он или она прочитали окружающие абзацы (просмотрели их). По этой причине мы предполагаем, что сеть совместного редактирования можно интерпретировать как социальные отношения доверия (Zhang et al. 2010).

Совместная редакция определяется как количество текста (количество слов), написанное одним автором рядом с текстом другого автора. Точная мера рассчитывается следующим образом:

Для каждой пары ( w 1 , Вт 2 ) слов в каждой ревизии, где w 1 добавлено в текущую редакцию автором A 1 и w 2 ранее было записано A 2 , мы определяем D как расстояние между ними в словах. У нас:

Совместное редактирование ( A 1 -> А 2 ) = ∑ (1/ D ) для каждого D , где D < расстояние _ отсечка

расстояние _ отсечка — параметр, определяемый пользователем, типовые значения находятся в диапазоне от 10 до 100.

Reverts

Сила края в сети Reverts измеряется количеством правок, сделанных одним автором и отмененных другим. Эта мера позволяет легко обнаружить монтажные войны, когда два или более авторов или группы спорят друг с другом. В литературе для моделирования конфликта часто используются операции возврата. Мы предполагаем, что сеть Reverts можно интерпретировать как социальное отношение недоверия или критики (Vuong et al. 2008).

Сила ребра в сети Reverts между авторами A 1 и A 2 рассчитывается следующим образом. Для каждой ревизии R в истории редактирования мы смотрим, была ли идентичная ревизия R ′ ранее в последних max _ последних ревизиях. Для каждой такой пары ( R , R ′) имеем:

Реверс ( А 1 -> А 2 ) = отсчет ( автор ( R ) = A 1 и автор ( R и ) = А 2 ) за каждую ревизию R и между R и R max _ недавний — это параметр, описывающий, как далеко мы оглядываемся назад в истории редактирования, пытаясь сопоставить откат.

Discussion

Чтобы рассчитать силу границ в сети Discussion, мы просмотрели страницы статей и обсуждения пользователей. Эта мера пропорциональна количеству текста, добавленного одним автором в ответ (то есть в ответ) на текст, написанный другим автором. Действия на страницах обсуждения использовались в литературе для оценки сотрудничества между редакторами. Мы предполагаем, что дискуссионную сеть можно интерпретировать как социальные отношения знакомства.

Сила дискуссии между авторами A 1 и A 2 от: Обсуждение ( A 1 -> А 2 ) = count ( w ), где слово w записывается как A 1 после текста A 2 , но не дальше обсуждение _ расстояние слов. обсуждение _ расстояние — параметр с типичным значением 20.

Типичный случай обсуждения на страницах обсуждения состоит в том, что каждый участник пишет не менее 20 слов. Однако увеличение параметра обсуждения _ расстояние привело бы к игнорированию более коротких обменов. Эффект таков, что обычно после каждого обмена между авторами A 1 и A 2 значение силы ребра в дискуссионной сети между ними увеличивается ступенчато на 210 = ∑ 20 i = 1 и .

Темы

Измерение «Тема» немного отличается от других, потому что набор узлов расширяется подмножеством категорий Википедии, а ребра образуют двудольный граф, связывающий авторов с категориями статей, которые они редактировали. Сила краев пропорциональна количеству отдельных статей в определенной категории, в которой данный редактор сделал хотя бы одно редактирование. Не все категории были добавлены к набору узлов: мы попытались отфильтровать неактуальные категории (например, даты или категорию «неоднозначность»). Мы предполагаем, что измерение «Темы» можно интерпретировать как отношение интереса или знания автора в тематической категории.

Сила грани в сети тем от автора A к категории C определяется по: Изменения в категории ( A -> C ) = count ( a ), где артикул a был отредактирован под номером A и относится к категории C .

Общие ссылки в поведенческой социальной сети и сетях RfA

В нашем эксперименте мы создали сети, в которых узлы представляют редакторов, принявших участие в голосовании, а края представляют поданные голоса. Первая сеть представляет, кто за кого голосовал, а вторая — кто голосовал против кого. Каждый голос был преобразован в ребро в графе, соединяющее человека, отдавшего голос с этим человеком, за или против которого был голос. Мы рассмотрим каждую из этих сетей отдельно.

Мы обнаружили пересечение сетей голосования и параметров поведенческой социальной сети Википедии: совместное редактирование, возврат и обсуждение.

Таким образом, у нас есть показатели социальной сети для каждой пары избиратель-кандидат. Чтобы выяснить, как эти показатели связаны с голосованием, мы нашли значения в каждом измерении для каждой пары. Затем мы представляем кумулятивные графики распределения относительной частоты этих трех показателей отдельно для голосов «за» и «против». За каждым графиком следует таблица с базовой статистикой: минимальное значение силы связи в данном измерении (Min), первый квартиль этих значений (1st Qu.), Медиана — второй квартиль (Медиана), Среднее значение (Среднее), третий квартиль (3-й квартал), максимальное значение (Макс) и процент голосов, которые фактически имеют соответствующую ссылку в поведенческой социальной сети Википедии (охват).

Совместное редактирование и голосование

Как видно на рис. 7, голоса «за» предполагают прочную связь между избирателем и кандидатом. В таблице приведены значения совместного редактирования для границ между избирателем и кандидатом в сетях «голоса за» и «голоса против». Высокий охват означает, что подавляющее большинство пар избиратель-кандидат имеют соответствующие ссылки в сети совместного редактирования.

Рис. 7

Википедия Меры поведенческой социальной сети для Совместное редактирование Измерение (статистика и совокупное распределение относительной частоты)

Reverts и голосование

На рисунке 8 показано относительное частотное распределение меры Reverts. В таблице приведены сводные значения этого показателя для голосов «за» и «против». Сеть Reverts основана на отмене правок. Хорошо видно, что для значения меры около 20 и выше практически есть только голоса «против».Низкие значения (около 1–3) позволяют предположить, что голосование будет «за», но большой разницы нет. В этом измерении покрытие невелико, что означает, что существует больше несуществующих ссылок (которые можно рассматривать как ссылки с нулевым значением). Большинство из них находятся в группе «за», что говорит о том, что отсутствие отмены каких-либо изменений поддерживает получение голоса «за» (Таблица 1).

Таблица 1 При голосовании принятый кандидат Рис. 8

Википедия Меры поведенческой социальной сети для измерения Reverts (статистика и совокупное распределение относительной частоты)

Обсуждение и голоса

Аналогично выше, рис.9 описывают результаты анализа Дискуссионной сети. Этот параметр, однако, немного более разрежен, чем совместное редактирование (более низкий охват), позволяет лучше различать голоса «за» и «против» для значений более 200. Для более низких значений обсуждения трудно сказать результат подбора. голосование.

Рис. 9

Википедия Меры поведенческой социальной сети для измерения Обсуждение (статистика и совокупное распределение относительной частоты)

Значимость разницы между средними значениями

Мы также провели исследование статистической значимости результатов для всей совокупности поданных голосов по сравнению со всей потенциальной совокупностью возможных голосов. Одна единица выборки в наборах данных соответствует паре избиратель и кандидат и их соответствующим значениям в поведенческой социальной сети. В таблице 2 показаны результаты теста Welch two sample t для данных голосов «за» и «против». Этот тест представляет собой адаптацию теста Стьюдента t для использования с выборками с возможно не равными дисперсиями и показывает статистическую значимость разницы между средними значениями совместных редакций, реверсий и показателей обсуждения. В таблице показаны проверенные гипотезы, статистика t, количество степеней свободы ( df ) и значение p , которое является основанием для принятия или отклонения упомянутых гипотез.Уровень значимости теста выбран равным 0,01.

Таблица 2 Статистическая значимость разницы между средними значениями сетевых показателей в наборах данных «голоса за» и «голоса против»

Таблица 3 суммирует данные из предыдущих таблиц и представляет только релевантные значения, то есть те, которые заметно различаются между «за» и «против». Хорошо видно, что средняя ценность соредактирования почти в два раза выше для голосов «за», хотя медиана не столь различается.Это вызвано некоторыми выбросами в сети «за», намного превышающими средний уровень. Они определенно предсказывают положительную оценку голосов.

Таблица 3 Статистика для сетей, созданных на основе голосов

Сильные стороны сети Reverts очень сконцентрированы в более низких значениях, у нее много связей со значением один, поэтому минимальные значения, 1-й квартиль и медианы равны единице. Здесь очень характерно среднее значение — это ясно указывает на то, что даже при очень низких значениях (ниже 4) мы не можем надежно предсказать голос, но если значение намного выше, вероятность того, что голос будет отрицательным, очень высока.

Третья переменная — обсуждение лучше отображать на графике. Согласно таблице разница значений медианы и среднего не велика, но представленные выше распределения предполагают пороговое значение, когда вероятность положительного голоса значительно выше (Таблица 4).

Таблица 4 Сравнение деревьев решений для прогнозирования голосов RfA

Классификация голосов RfA с использованием MBSN

В предыдущем разделе мы сравнили статистические свойства отношений в MBSN, которые соответствовали голосам за и голосам против в процедуре RfA.Сравнение показало, что три аспекта MBSN, которые являются отношениями между редакторами: совместное редактирование, возврат и обсуждение, связаны с голосами за или против в голосовании RfA. В этом разделе мы рассмотрим, как классифицировать голоса RfA на основе MBSN.

Мы использовали стандартный подход к интеллектуальному анализу данных: деревья решений. Первоначальный набор данных из 15 556 голосов (за или против) был изменен таким образом, что голоса против (которые составляли меньшинство около 16%) были пропорционально повторены для создания сбалансированного набора.Сбалансированный набор был разделен на два набора: обучающий набор и набор проверки (70 и 30% соответственно), с сохранением баланса голосов за и против кандидата.

Мы использовали три измерения (совместное редактирование, возврат и обсуждение) для создания переменных, которые можно напрямую использовать для прогнозирования голосов (поскольку эти переменные являются функцией отношений между избирателем и кандидатом). Однако каждое из измерений использовалось дважды, изменяя направление отношения.Например, измерение совместного редактирования использовалось для получения двух переменных: совместных редакций vc (от избирателя к кандидату) и соавторов cv (кандидат в избиратели).

Мы также использовали четвертое измерение тем. Измерение тем было преобразовано в следующие три переменные: количество тем, в которых был активен кандидат в администраторы ( тем c ), количество тем, в которых избиратель был активен ( тем в ) и количество общих тем между избирателем и кандидатом ( тем _ общих ). Переменные темы c и темы в были дополнительно изменены путем введения пороговых значений количества правок в категории.

Переменные, созданные из MBSM, были дополнены простым критерием общего количества правок кандидата.

Мы использовали эти переменные для создания нескольких деревьев решений с различными ограничениями.В нашем анализе мы использовали SAS Enterprise Miner версии 6.2. Деревья оценивались с использованием показателя степени ошибочной классификации, который представляет собой отношение суммы количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов к количеству всех случаев.

В лучшем дереве решений использовались все переменные, а коэффициент ошибочной классификации составлял около 16%. Мы будем называть это дерево Дерево . 1 . Другое дерево было ограничено так, чтобы оно могло использовать только реляционные переменные (включая тем c ommon ), за исключением переменных, которые подсчитывали количество правок в категориях для избирателя или кандидата ( Дерево 2 ). Дерево 3 был ограничен таким образом, что он мог использовать только общее количество правок и количество правок в тематических категориях. Еще одно дерево было ограничено глубиной и шириной, в результате получилось дерево, которое имело около 40 листьев ( Дерево 4 ).

Сравнение правильности классификации различных деревьев показывает, что можно классифицировать голоса в процедурах RfA с точностью почти 85%.Лучшее дерево довольно большое и использует все переменные, хотя переменные, полученные из измерения Темы, являются наиболее значимыми. Ограничение дерева только нереляционными тематическими переменными снижает точность классификации примерно на 2%, что является значительным, если мы хотим рекомендовать лучших кандидатов. Однако такое ограничение имеет то преимущество, что в результирующем дереве исключаются все реляционные переменные, а это означает, что результирующая классификация гарантированно будет беспристрастной в отношении социальных отношений между избирателем и кандидатом . Дерево 2 также исключает переменные, созданные из измерения «Обсуждение», что можно интерпретировать как знакомство между редакторами (как мы покажем в следующем разделе). Используя только реляционные переменные, которые зависят от отношений между избирателем и кандидатом (или наоборот), можно классифицировать голоса с точностью почти 70%, что показывает, что эти переменные действительно значимы для голосования RfA.

Уменьшенное Дерево 4 имеет управляемый размер около 40 листов и обеспечивает точность около 73%, что можно считать достаточно хорошим, чтобы рекомендовать кандидатов для процедур RfA.В дереве используются следующие переменные: количество категорий, в которых кандидат редактировал, общее количество редактирований кандидата, совместное редактирование кандидата и избирателя, количество общих категорий, в которых редактировались кандидат и избиратель, и обсуждение кандидата и избирателя.

Пакет майнера SAS Enterprise позволяет сравнивать важность переменных в дереве решений. Важность переменной зависит от силы влияния и количества случаев, на которые она повлияла.Важность переменной выражается как средний процент важности переменной в прогнозировании класса каждого человека (подробности см. В Neville 1999). В таблице 5 показана важность выбранных переменных в дереве наилучших решений ( Дерево 1 ).

Таблица 5 Важность переменных в Дерево 1

Как и ожидалось, количество правок — сильный критерий оценки кандидата.Однако тематическое разнообразие редакций кандидата еще сильнее. Эти две простые меры могут быть использованы для формулирования критериев для выдвижения новых кандидатов в администраторы сообществом администраторов.

Количество тем, общих для избирателя и кандидата, является очень важной переменной. Этот вывод положительно подтверждает гипотезу B статьи: новые администраторы действительно избираются на основе схожего опыта редактирования статей по разным темам.

С другой стороны, важность других переменных, полученных из отношений MBSN, невысока по сравнению с другими критериями.Последняя переменная в таблице, strong _ обсуждение , была создана путем выбора краев в измерении обсуждения, которые имели силу не менее 630. Как будет показано в следующем разделе, этот порог важен для интерпретация этой переменной как знакомство между избирателем и кандидатом. Если эта интерпретация верна, мы можем сделать вывод, что гипотеза A не верна: знакомство не играет важной роли в избрании новых администраторов. В упрощенном дереве ( Дерево 4 ) относительная важность strong _ обсуждение еще слабее, что указывает на то, что в Tree 1 переменная используется для повышения корректности классификации выше уровня 73%.

Психологическая модель | Психология вики

Оценка | Биопсихология | Сравнительный | Познавательный | Развивающий | Язык | Индивидуальные различия | Личность | Философия | Социальные |
Методы | Статистика | Клиническая | Образовательная | Промышленное | Профессиональные товары | Мировая психология |

Когнитивная психология: Внимание · Принимать решение · Учусь · Суждение · Объем памяти · Мотивация · Восприятие · Рассуждение · Мышление — Познавательные процессы Познание — Контур Индекс


Ментальная модель — это объяснение в чьем-то мыслительном процессе того, как что-то работает в реальном мире.Это своего рода внутренний символ или представление внешней реальности, которое, как предполагается, играет важную роль в познании. Считается, что эта идея принадлежит Кеннету Крейку в его книге « The Nature of Explanation » 1943 года. После ранней смерти Крейка в велосипедной аварии идея получила развитие гораздо позже. До Крайка Жорж-Анри Люке уже в некоторой степени развил эту идею: в своей основополагающей книге Le dessin enfantin (Детские рисунки), опубликованной в 1927 году парижским издательством Alcan, он утверждал, что дети, очевидно, конструируют внутренние модели , a точка зрения, которая повлияла, среди прочего, на Жана Пиаже.

Две книги, обе под названием «Ментальные модели», появились в 1983 году [1]. Один был написан Филипом Джонсон-Лэрдом, профессором психологии Принстонского университета. Другой был сборник статей под редакцией Дедре Джентнера и Альберта Стивенса. См. «Ментальные модели» (книга Гентнера-Стивенса). С тех пор идея взаимодействия человека с компьютером и удобства использования обсуждалась и использовалась такими людьми, как Дональд Норман и Стивом Кругом в его книге «Не заставляй меня думать». Вальтер Кинч и Теун А. ван Дейк, используя термин ситуационная модель (в своей книге Стратегии понимания дискурса , 1983), показали актуальность ментальных моделей для производства и понимания дискурса. Это всего лишь несколько примеров из множества других.

Исследователи, изучающие ментальные модели [править | править источник]

  • Жорж-Анри Люке: «Детские рисунки», Free Association Books, 2001, ISBN 1853435163 (мягкая обложка)
  • Джентнер, Дедре и Стивенс, А. Л. (1983) Ментальные модели, Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс, Инк., ISBN 089859-242-9.

Research: Моделирование скрытых платных редакторов — Meta

Created

16:36, 22 мая 2020 г. (UTC)

Продолжительность: 2020-05 — ??


Мы стремимся создать автоматизированную систему для обнаружения учетных записей марионеток, связанных с нераскрытым платным редактированием (UPE) в Википедии.В прошлой работе мы использовали сигналы метаданных для отслеживания активности UPE [1] . В этом исследовании мы расширим эту работу с помощью лингвистических функций, используя удаленный контент деятельности UPE.

Методы [править]

Мы планируем вычислить набор функций, описывающих поведение этих учетных записей в Википедии. Примерами этих функций являются средний размер правок, среднее время между правками и процент правок на пространство имен Википедии (например, страницы обсуждения или пользователей). Кроме того, мы рассмотрим лингвистические особенности, которые могут быть извлечены из содержимого статей Википедии, которые измеряют, например, уровень тональности этого текста или использование местоимений, знаков препинания и конкретных ключевых слов.Конечно, для точного вычисления этих характеристик нам необходим доступ ко всей истории редактирования рассматриваемых учетных записей, поэтому нам необходимо включить удаленные изменения в вычисление.

Хронология [править]

Пожалуйста, предоставьте в этом разделе краткую временную шкалу с основными вехами и результатами (если таковые имеются) для этого проекта.

Политика, этика и исследования с участием человека [править]

Очень важно, чтобы исследователи не мешали работе Википедистов.Пожалуйста, добавьте в этот раздел любые соображения, относящиеся к этическим последствиям вашего проекта или ссылки на политику Викимедиа, если применимо. Если ваше исследование было одобрено этическим комитетом или институциональным наблюдательным советом (IRB), укажите соответствующую ссылку и дату утверждения.

См. Также [править]

результатов [править]

По завершении исследования опишите здесь результаты и их значение. Не забудьте сделать status = complete выше, когда закончите.

Источники [править]

FreeSurferWiki — Бесплатная вики для серферов

FreeSurfer — это программный пакет для анализа и визуализации структурных и функциональных данных нейровизуализации, полученных в результате поперечных или лонгитюдных исследований. Он разработан лабораторией компьютерной нейровизуализации Центра биомедицинской визуализации Атинула А. Мартиноса. FreeSurfer — это программа для структурного МРТ-анализа, которую выбрали для проекта Human Connectome.

Структурная МРТ

FreeSurfer обеспечивает полный поток обработки структурных данных МРТ, включая:

  • Удаление черепа, коррекцию поля смещения B1 и сегментацию серо-белого вещества
  • Реконструкция моделей кортикальной поверхности (серо-белая граничная поверхность и пиальная поверхность)
  • Маркировка участков корковой поверхности, а также подкорковых структур головного мозга
  • Нелинейная регистрация кортикальной поверхности человека с помощью стереотаксического атласа
  • Статистический анализ групповых морфометрических различий

Для получения дополнительной информации см . :

  • Обзор: Общее описание функциональности FreeSurfer

  • Рекомендуемые протоколы сбора данных:

  • Продольные исследования:

  • Устранение неполадок:

  • Advanced

  • Работа потоки: как использовать поток FreeSurfer для выполнения определенных задач

  • Инструменты и команды: документация по инструментам графического интерфейса и командной строки

  • Форматы файлов: Описание собственных форматов файлов FreeSurfer, а также внешних форматов файлов, распознаваемых FreeSurfer

  • Системы координат: подробные сведения о вокселях и системах координат RAS, используемых в FreeSurfer

Функциональная МРТ

Диффузионная МРТ

* TRActs, ограниченные анатомией, лежащей в основе (TRACULA): TRACULA — это инструмент для автоматизированной глобальной вероятностной трактографии с анатомическими предварительными значениями. Он реконструирует набор основных путей белого вещества путем включения предшествующей информации о метках структурной сегментации, через которые проходит каждый путь или рядом с ним, в зависимости от положения по длине пути. Он включает в себя специализированный поток для обработки данных МРТ с продольной диффузией.

* AnatomiCuts : неконтролируемый иерархический алгоритм оптимальной кластеризации, основанный на анатомическом сходстве. AnatomiCuts в настоящее время находится в стадии разработки (https: // github.com / freesurfer / freesurfer / tree / dev / anatomicuts).

* DiffusionTool : Этот инструмент может помочь в создании файла конфигурации TRACULA и настройке параметров для запуска AnatomiCuts. DiffusionTool в настоящее время находится в стадии разработки (https://github.com/freesurfer/freesurfer/tree/dev/diffusion_tool).

Частичная коррекция объема ПЭТ (ПВХ) и кинетическое моделирование

  • PETSurfer: PETSurfer — это инструмент для выполнения анализа данных ПЭТ на основе ROI, поверхности и всего мозга, интегрированный с анатомическим анализом FreeSurfer.

Мультимодальные перевозки

Быстрые ссылки для членов LCN

Информационная модель активов AIM — Designing Buildings Wiki

PAS 1192-3 Спецификация для управления информацией для эксплуатационной фазы строительных проектов с использованием информационного моделирования зданий, описывает процедуры управления информацией для эксплуатационной фазы построенных активов, где эти активы могут быть зданиями или инфраструктурой, а также могут быть ранее существующими или новыми активами. .

Модель информации об активах (AIM) — это модель, которая собирает данные и информацию, необходимые для поддержки управления активами, то есть предоставляет все данные и информацию, относящиеся к эксплуатации актива или требуемые для работы с ним.

AIM может предоставлять графические и неграфические данные и информацию, а также документы и метаданные. Он может относиться к отдельному активу или к портфелю активов. AIM может быть создана из существующих информационных систем об активах, из новой информации или из информации в информационной модели проекта (PIM), которая была создана для строительства нового актива.

Модель информации об активах может включать:

Для существующих активов часть этой информации может быть неполной.

Модель информации об активах управляется в среде общих данных (CDE). Это единственный источник информации об активе. Информация в CDE может иметь самые разные уровни статуса, однако обычно бывает четыре основных области информации:

Должен быть установлен процесс управления информацией (IMP) для поддержания целостности AIM. AIM управляется «менеджером данных» (иногда называемым администратором данных и специалистом по обработке данных), отвечающим за принятие информации в общую область CDE и авторизацию ее для опубликованной области.

Изменения в AIM могут быть вызваны такими событиями, как; работы по техническому обслуживанию, ремонт, переоборудование или модернизация, замена, вывод из эксплуатации, оценка рисков, оценка производительности, изменения в нормативных актах, изменения в стороне, ответственной за обслуживание или эксплуатацию актива, смена собственников и т. д.

BIM for Heritage, Developing the Asset Information Model, опубликованная Historic England в 2019 году, предполагает, что «интеллектуальная и интегрированная AIM»: «относится к ИТ-системе.Информация и данные на AIM должны ссылаться друг на друга, и несколько систем, составляющих AIM, должны быть связаны ».

Модель общих данных

— Модель общих данных

  • 3 минуты на чтение

В этой статье

Если вам когда-либо приходилось объединять данные из нескольких систем и приложений, вы знаете, какой это может быть дорогостоящая и трудоемкая задача.Не имея возможности легко обмениваться и понимать одни и те же данные, каждое приложение или проект интеграции данных требует индивидуальной реализации.

Общая модель данных

упрощает этот процесс, предоставляя общий язык данных для использования бизнес-приложениями и аналитическими приложениями. Система метаданных Common Data Model делает возможным совместное использование данных и их значения между приложениями и бизнес-процессами, такими как Microsoft PowerApps, Power BI, Dynamics365 и Azure.

Что такое общая модель данных?

Помимо системы метаданных, Common Data Model включает набор стандартизированных расширяемых схем данных, опубликованных Microsoft и ее партнерами.Этот набор предопределенных схем включает сущности, атрибуты, семантические метаданные и отношения. Схемы представляют собой часто используемые концепции и действия, такие как Account и Campaign , чтобы упростить создание, агрегирование и анализ данных.

На приведенном ниже рисунке показаны некоторые элементы стандартных сущностей, доступных в общей модели данных. Дополнительная информация: Репозиторий Common Data Model на GitHub.

Загрузить плакат модели Common Data

Зачем использовать общую модель данных?

Представьте, что у вас есть три бизнес-приложения — по одному для материалов, производства и продаж. Вероятно, что каждое приложение было создано независимо, с разными структурами для представления сущности, такой как Учетная запись , почти (но не совсем) одинаковым образом. Если бы вы использовали общую модель данных, вы бы построили свои данные в стандартизованном формате (используя стандартные сущности, атрибуты и отношения общей модели данных), и тогда каждое приложение могло бы использовать одни и те же данные. Конечно, каждое приложение может иметь свои собственные дополнительные данные и схемы в зависимости от его функциональности. Но когда дело доходит до разработки, ваши приложения и отчеты могут извлекать общие элементы данных быстро, чисто и уверенно.

А если нужно создать четвертое приложение? Ваши данные будут готовы в схеме Common Data Model, поэтому ваши усилия по разработке могут быть сконцентрированы на бизнес-логике, а не на болотах данных и липких преобразованиях.

Исторически сложилось так, что работа по созданию приложения была тесно связана с интеграцией данных, но с общей моделью данных и поддерживающими ее платформами они могут выполняться независимо:

  • Производители и / или разработчики приложений : Независимо от того, используют ли эти пользователи платформы на основе кода или платформу с низким кодом / без кода, такую ​​как Power Apps или Power BI, им необходимо хранить данные для своих приложений и управлять ими.

  • Интеграторы данных : Эти пользователи несут ответственность за перенос данных из различных систем, чтобы сделать их доступными для использования приложениями.

Общая модель данных упрощает управление данными и разработку приложений за счет объединения данных в известную форму и применения структурной и семантической согласованности для нескольких приложений и развертываний. Подводя итог преимуществам:

  • Структурная и семантическая согласованность между приложениями и развертываниями.

  • Упрощенная интеграция и устранение неоднозначности данных , собранных в ходе процессов, цифровых взаимодействий, телеметрии продукта, взаимодействия с людьми и т. Д.

  • Унифицированная форма , в которой при интеграции данных можно объединить существующие корпоративные данные с другими источниками и использовать их в целом для разработки приложений или получения аналитических сведений.

  • Возможность расширения схемы и стандартных сущностей Common Data Model для адаптации модели к вашей организации.

Модель общих данных в действии

На модель общих данных

влияют схемы данных, которые присутствуют в Dynamics 365 и охватывают ряд областей бизнеса. Если вы являетесь клиентом или партнером, использующим Dynamics 365, вы уже используете Common Data Model.

Тысячи независимых поставщиков программного обеспечения (ISV) и их партнеры используют Common Data Model для своих собственных решений и создают услуги и предложения, основанные на схемах Common Data Model.

Организации из таких отраслей, как здравоохранение, тесно сотрудничают с Microsoft, чтобы расширить Common Data Model до их конкретных бизнес-концепций, например, Budget и Currency , с помощью отраслевых ускорителей.Это расширяет преимущества стандартных сущностей Common Data Model на эти вертикали, что упрощает взаимодействие отраслевых решений.

Следующие шаги

См. Также

Узнайте об отраслевых решениях Dynamics 365

Моделирование контролируемых запросов с использованием Википедии

В настройках веб-поиска существует явная потребность в методах повышения точности. Например, запрос «тайный сад» (роман, адаптированный к фильмам и мюзиклам) — это запрос, который легко сбить с пути из-за общности отдельных терминов запроса.Хотя некоторые методы решают эту проблему на уровне документа, например, с помощью якорных текстов или некоторых функций веб-графа, мы заинтересованы в улучшении запроса; Ярким примером такого подхода является использование фразовой информации или информации о близости. Помимо ухудшения пользовательского опыта, еще одним существенным недостатком неточности является ее негативное влияние на эффективность методов обратной связи псевдорелевантности. Пример этого явления можно наблюдать для такого запроса, как «индексированный аннуитет», где богатство финансовой области плюс широкое коммерческое использование Интернета вводит несвязанные термины. Чтобы решить эти проблемы, мы предлагаем семантически информированный способ представления запросов с использованием контролируемого машинного обучения в Википедии. Мы обучаем SVM, которая автоматически связывает запросы со статьями Википедии, которые впоследствии используются для обновления модели запросов.

Википедия и машинное обучение с учителем ранее использовались для выбора оптимальных терминов для включения в модель запроса. Однако мы заинтересованы в том, чтобы выбрать те статьи Википедии, которые лучше всего описывают запрос, и использовать их для выборки терминов.Это похоже на неконтролируемый способ, используемый, например, в контексте получения блогов. Такие подходы полностью неконтролируемы, поскольку они рассматривают только фиксированное количество псевдорелевантных статей в Википедии. Как мы показываем, фокусирование этого набора с помощью машинного обучения улучшает общую производительность поиска. В частности, мы применяем контролируемое машинное обучение для автоматической привязки запросов к статьям Википедии и примеров терминов из связанных статей для повторной оценки модели запроса.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *