Рф моделс: Стать моделью | Модельное агентство RF Models

Автор: | 26.01.2021

Содержание

Manganese test kit, model MN-5 | Hach Российская Федерация - Обзор

Хотели бы Вы воспользоваься конфигуратором прежде, чем добавите это в свою корзину? Если нет, добавьте в корзину напрямую.

Manganese causes a bitter taste in water, and at concentrations above 0.1 mg/L, it causes objectionable stains on laundry and plumbing fixtures. Manganese control also is important in the beverage, paper, and textile industries, and in dye production and food processing. An economical solution, this kit uses the simple, accurate color disc method.

  • Simple, low-cost color disc method is the most accurate visual test kit method
  • Achieve fast results with an easy-to-carry test kit

В Иркутске при поддержке ДОМ.

РФ протестируют модели ревитализации советской застройки для сейсмоактивных регионов

В Иркутске стартовала 22-я сессия Международного Байкальского зимнего градостроительного университета, инициированная Фондом ДОМ.РФ и Межрегиональным Фондом поддержки стратегических инициатив «Байкальские стратегии». В этом году участникам крупнейшего градостроительного воркшопа предстоит применить Стандарт комплексного развития территории при реконструкции советских районов в регионах с высокой сейсмической активностью. Разработанные молодыми специалистами концепции будут предложены региональным властям для практической реализации. Об этом на церемонии открытия сообщил заместитель генерального директора ДОМ.РФ

Денис Филиппов.

«В этот раз основная тема образовательной сессии посвящена регенерации городских пространств с учетом применения Стандарта КРТ. Это актуальная в масштабах всей страны задача, которая позволит улучшить и обезопасить жилищные условия миллионов семей. Кейсы, разработанные участниками Байкальского воркшопа, будут предложены для реализации в Иркутске и могут использоваться при дальнейшей работе с аналогичными задачами в других регионах», - рассказал заместитель генерального директора ДОМ.РФ Денис Филиппов.

Но основная задача мероприятия – практическое применение молодыми специалистами Стандарта КРТ при работе с территориями. В ходе проектных сессий участники получают возможность расширить объем знаний, полученных в вузе, и под руководством опытных экспертов использовать их в разработке градостроительных концепций.

«Такой практики вузы зачастую не дают. Зимний университет за два десятилетия стал эффективной площадкой для подготовки кадров, которые меняют российские города и делают среду комфортной для жизни горожан», - подчеркнул Денис Филиппов.

Программа сессии будет состоять из двух образовательных модулей. Онлайн модуль пройдет с 15-го по 28-е февраля, офлайн модуль пройдет в Иркутске с 6-го по 20-е марта. Результатом работы молодых градостроителей станут концепции развития нескольких участков в Иркутске. Участники предложат модели поэтапного расселения на участках типовой советской застройки панельными домами с дефицитом сейсмостойкости.

«Мы заинтересованы в проведении таких мероприятий. Очень важно, что в этом году зимний университет поддержал Фонд ДОМ.РФ. Совместно нам предстоит провести серьезную работу по разработке стратегии развития города Иркутска, а также Прибайкальской территории, в частности п. Листвянка, города Байкальск, поселка Большое Голоустное, острова Ольхон. Тем более, что 2021 год объявлен Годом Байкала в Иркутской области», - отметил губернатор Иркутской области Игорь Кобзев.

Еще два проекта будут созданы для участков, планируемых к реализации на аукционах ДОМ.РФ. Концепции застройки, разработанные участниками Зимнего университета, будут предложены для инвесторов – победителей аукционов, а помощь в практической реализации проекта они смогут получить с помощью механизма инфраструктурных облигаций ДОМ.РФ.

«Программа зимнего градостроительного университета является оригинальной моделью подготовки молодых специалистов, позволяет развивать у них качественно новый уровень концептуального мышления. А ещё ваши сессии – это возможность обмена информацией, овладения аналитическими и проектными подходами в условиях международного междисциплинарного партнерства», - резюмировал Игорь Кобзев.

Справочно

Зимний университет - единственный в России ежегодный международный градостроительный воркшоп, который в этом году состоится уже в 21 раз. С 1999 года в нем приняли участие свыше 1000 студентов и молодых специалистов из 43 стран мира. Их наставниками выступали более 200 экспертов и лекторов международного уровня. Участники разработали 118 концепций развития территорий, ряд которых уже сегодня находятся в стадии реализации.

Регионы утвердили дорожные карты для реализации целевой модели по подключениям к сетям тепло- и водоснабжения

Субъекты Российской Федерации приступили к реализации «дорожных карт» подключения бизнеса к сетям теплоснабжения и централизованным системам водоснабжения и водоотведения. Самые эффективные из карт размещены на сайте ведомства. В ходе Всероссийского селекторного совещания, которое состоялось в Минстрое России 11 апреля, замглавы Минстроя России Андрей Чибис подчеркнул, что все регионы должны завершить мероприятия по достижению целевой модели до конца текущего года.

«Задача Минстроя России и глав субъектов – сделать процедуру подключения к сетям максимально гибкой и комфортной для всех участников рынка, определить понятные правила для развития бизнеса вокруг коммунальной инфраструктуры. Важно создать условия для привлечения этого бизнеса в регионы и развития здоровой конкуренции среди ресурсоснабждающих организаций, - пояснил Андрей Чибис. - Чем проще и прозрачнее будет эта процедура, тем меньше злоупотреблений на местах. Действующие сейчас нормы слишком жестко ограничивают возможности бизнеса, делая процесс подключения крайне затянутым и зачастую, необоснованно дорогим».

Для перехода к целевым моделям субъектам было поручено провести на региональном уровне обсуждение возможностей для упрощения процедуры подключения к сетям с регуляторами, бизнес сообществом и ресурсоснабжающими организациями. На основе их предложений разработать дорожные карты по достижению целевой модели. Сегодня дорожные карты всех субъектов выгружены в систему мониторинга Region-ID, но только 70 регионов заполнили текущие показатели целевой модели, 15% приступили к реализации «дорожной карты».  

«Мы видим, что часть субъектов справились с этой задачей достаточно формально. Для того, чтобы они могли провести корректировку карт, на сайте Минстроя России размещены наиболее эффективные по мнению рабочей группы дорожные карты, разработанные регионами», - пояснил директор Департамента ЖКХ Минстроя России Андрей Таманцев, принявший участие в совещании.

Напомним, что по поручению Президента Российской Федерации Минстрой России совместно с Агентством стратегических инициатив (АСИ) запустил в субъектах внедрение целевых моделей по подключениям к сетям водо- и теплоснабжения с целью повышения инвестиционной привлекательности отрасли и снятия административных барьеров для развития малого и среднего бизнеса на территории страны.

Партийная конкуренция в РФ, by Vladimir Ivanov (model ID 4154) -- NetLogo Modeling Commons

Tags

(This model has yet to be categorized with any tags)

Model was written in NetLogo 5.0.5 • Viewed 160 times • Downloaded 8 times • Run 0 times

Download this model • Embed this model

To embed this model in another Web site, use the following link:

  <iframe src="http://modelingcommons.org/browse/one_model/4154?embedded=true" />
globals [gini-index-reserve
  lorenz-points ]
breed [leaders]
breed [opposers] 
breed [spoilers]
patches-own [energy apathy] 
turtles-own [support]

to setup
  clear-all
  setup-patches
  loyals
  protest
  ask turtles [set support support + 1]
  setup-leaders
  setup-opposers
  setup-spoilers
  update-lorenz-and-gini
  reset-ticks
end 

to setup-patches
  ask patches [set pcolor green ]
  ask patches [set energy 0]
  ask patches [set apathy 0]
end 

to loyals
  ask n-of кол.-лояльных-зон patches [ set pcolor yellow set apathy 1 ]
end 

to protest
  ask n-of кол.-зон-недовольства patches [ set pcolor blue set energy 1 ]
end 

to setup-spoilers
  create-spoilers количество-спойлеров
    ask spoilers [ setxy random-xcor random-ycor ]
  ask spoilers [set color grey]
   ask spoilers [set shape "mouse side"]
end 

to setup-leaders
  create-leaders количество-лидеров
    ask leaders [ setxy random-xcor random-ycor ]
  ask leaders [set color red set size 1.2]
   ask leaders [set shape "bear"]
   ask leaders[set label-color blue - 1 ]
   ask turtle 0 [ifelse партия-власти? 
      [set size 1.
5 set support support + 2 watch-me] [set size 1.2 set support support + 1] ] end to setup-opposers create-opposers количество-претендентов ask opposers [ setxy random-xcor random-ycor ] ask opposers [set color white - 1] ask opposers [set shape "person business"] ask opposers [set label-color orange ] end to go if ticks = 450 [ stop] if ticks = 449 [ask patches [if pcolor = blue [ set pcolor white ] ]] if ticks = 449 [ask patches [if pcolor = yellow [ set pcolor black ] ]] if ticks = 449 [ask patches [if pcolor = green [ set pcolor white ] ]] move-leaders move-opposers move-spoilers ask leaders [compete] ask opposers [take-yours] ask opposers [retaliate] ask spoilers [spoil] update-lorenz-and-gini tick end to move-leaders ask leaders [ right random 360 forward 1 ask turtle 0 [ ifelse партия-власти? [forward 2] [forward 1]] ] end to move-opposers ask opposers [right random 360 forward 1] ask one-of opposers [ifelse кооперация-претендентов? [move-to one-of leaders forward 1] [right random 360 forward 1]] ask opposers [ifelse макс-конкурентность? [move-to one-of leaders forward 1] [right random 360 forward 1] ] end to move-spoilers ask spoilers [ifelse макс-конкурентность? or агрессия-спойлеров? [move-to one-of opposers forward 1] [right random 360 forward 1] ] end to spoil ask spoilers-here [if sum [count spoilers-here] of neighbors >= 2 and sum [count opposers-here] of neighbors = 1 [ help-leaders ]] end to compete ask leaders-here [if sum [count opposers-here] of neighbors end to retaliate ask opposers-here [if sum [count opposers-here] of neighbors >= 1 and sum [count leaders-here] of neighbors end to take-yours ask opposers-here [if sum [count leaders-here] of neighbors 0 [persuade] ] end to win-votes ask leaders-here [if pcolor = green [ set pcolor black set support support + 1 ask turtle 0 [ ifelse партия-власти? [set support support + 0.
5] [set support support + 0]]] if pcolor = yellow [ set pcolor black set support support + 1 ask turtle 0 [ ifelse партия-власти? [set support support + 1] [set support support + 0]]] if pcolor = white [ set pcolor black set support support + 1 ask turtle 0 [ ifelse партия-власти? [set support support + 0.5] [set support support + 0]]] ifelse показать-поддержку? [ set label support ] [ set label "" ] ] end to persuade ask opposers-here [ if pcolor = green [ set pcolor white set support support + 1] if pcolor = blue [ set pcolor white set support support + 1 ask turtle 1 [ ifelse ведущая-опп.-партия? [set support support + 1] [set support support + 0]]] if pcolor = black [ set pcolor white set support support + 1 ask turtle 1 [ ifelse ведущая-опп.-партия? [set support support + 0.5] [set support support + 0]]] ifelse показать-поддержку? [ set label support ] [ set label "" ] ] end to help-leaders ask spoilers-here [ if pcolor = green [ set pcolor black set support support + 0.5 ask turtle 0 [set support support + 1] ] if pcolor = blue[ set pcolor black set support support + 0.5 ask turtle 0 [set support support + 1]] if pcolor = white [ set pcolor black set support support + 0.5 ask turtle 0 [set support support + 1]] ] end to update-lorenz-and-gini let sorted-supports sort [support] of turtles let total-support sum sorted-supports let support-sum-so-far 0 let index 0 set gini-index-reserve 0 set lorenz-points [] repeat count turtles [ set support-sum-so-far (support-sum-so-far + item index sorted-supports) set lorenz-points lput ((support-sum-so-far / total-support) * 100) lorenz-points set index (index + 1) set gini-index-reserve gini-index-reserve + (index / count turtles) - (support-sum-so-far / total-support) ] end

There is only one version of this model, created over 6 years ago by Vladimir Ivanov.

Attached files

File Type Description Last updated
Партийная конкуренция в РФ.png preview Preview for 'Партийная конкуренция в РФ' over 6 years ago, by Vladimir Ivanov Download

This model does not have any ancestors.

This model does not have any descendants.

ВЕБИНАР «САМООЦЕНКА ОРГАНИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПРЕМИЙ ПРАВИТЕЛЬСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В ОБЛАСТИ КАЧЕСТВА»

Организатор: Академия Роскачества, деловой портал ProКачество.

На Роскачество возложены функции секретариата Совета по присуждению премий Правительства Российской Федерации в области качества, который занимается организацией и проведением конкурса на соискание премий Правительства Российской Федерации в области качества.

Академия Роскачества проводит вебинары по модели премий Правительства Российской Федерации в области качества для повышения конкурентоспособности российских организаций.

О премиях Правительства Российской Федерации в области качества

Самая престижная государственная награда в сфере качества присуждается за достижение значительных результатов в области качества продукции и услуг, обеспечения их безопасности, а также за внедрение высокоэффективных методов менеджмента качества по итогам масштабного всероссийского конкурса. Участником конкурса может стать любая организация, производящая продукцию или оказывающая услуги на территории Российской Федерации.

Применение модели премий Правительства Российской Федерации в области качества позволяет повысить качество процессов, продукции, услуг и конкурентоспособность организации.

Организации, которые участвуют в конкурсе и становятся лауреатами или дипломантами, являются примерами внедрения лучших практик управления бизнес-процессами.

Победители получают награду из рук председателя Правительства Российской Федерации и могут использовать символику премии для поддержания имиджа своих компаний.

Подробная информация о конкурсе: roskachestvo.gov.ru/award

Целевая аудитория вебинара

  • руководители организаций, руководители и специалисты служб качества и другие лица, заинтересованные в применении метода самооценки для совершенствования деятельности организации;

  • вебинар будет полезен организациям, планирующим принять участие в конкурсе на соискание премий Правительства Российской Федерации в области качества в 2021 году, а также в последующие годы.

По итогам вебинара слушатели

  • получат знания и навыки, необходимые для проведения самооценки, разработки мероприятий по улучшению систем менеджмента, процессов, повышения эффективности и уровня совершенства (зрелости) организаций с применением модели премий Правительства Российской Федерации в области качества;

  • научатся организовывать процесс по сбору информации и написанию отчета по самооценке деятельности;
  • узнают о лучших практиках лауреатов и дипломантов премий Правительства Российской Федерации в области качества.

Лектор

  • Константин Писаренко, ведущий эксперт премий Правительства Российской Федерации в области качества, ведущий асессор EFQM.

Слушатели вебинара получат свидетельства об участии в вебинаре установленного образца.

Дополнительная информация

Академия Роскачества

Тел. : (495) 777-43-12 (доб.155)

E-mail: [email protected]

Добавить в календарь 09-02-2021 00:00 11-02-2021 00:00 Europe/Moscow ВЕБИНАР «САМООЦЕНКА ОРГАНИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПРЕМИЙ ПРАВИТЕЛЬСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В ОБЛАСТИ КАЧЕСТВА» На Роскачество возложены функции секретариата Совета по присуждению премий Правительства Российской Федерации в области качества, который занимается организацией и проведением конкурса на соискание премий Правительства Российской Федерации в области качеств Все города

рост госучастия в электроэнергетике противоречит конкурентной модели экономики РФ

Смотрите также

«Сегодня электроемкость российского ВВП составляет более 4% и демонстрирует тенденцию к росту: по оценкам специалистов, в 2021 году он может достичь уже 4,6%. Сегодня это сдерживает рост ВВП на 0,8% в год, а в 2021 году этот показатель будет уже 1%», — сказал Павел Завальный Завальный
Павел Николаевич Депутат Государственной Думы избран по избирательному округу 0222 (Ханты-Мансийский – Ханты-Мансийский автономный округ - Югра) . 

«Конкуренция на оптовом рынке, формирование которого считается одним из наиболее заметных итогов реформы электроэнергетики, ограничивается при помощи разного рода искусственных механизмов, таких как межрегиональная перекрестка, развитие ВИЭ и мусоросжигающих заводов. На сегодня она составляет менее 50%. Конкуренция на розничном рынке электроэнергии фактически отсутствует, работа сетевого комплекса далека от эффективности. Можно сказать, реформа заморожена», — заявил парламентарий. 

«Я убежден, что без ее продолжения, без формирования истинно рыночных механизмов и подлинной конкуренции невозможно обеспечить требуемое качество и адекватную стоимость электроэнергии для роста российской экономики», — оценил Павел Завальный ситуацию в отрасли.

По мнению Председателя Комитета, корень проблем – в том, что электроэнергетика нагружена несвойственными ей функциями. Освобождение от них, ограничение перекрестного субсидирования, в том числе и выравнивание тарифов для населения и промышленности при одновременном усилении адресной социальной поддержки, ряд решений по повышению эффективности сетевого комплекса (справедливое распределение перекрестки по уровням напряжения и потребителям, снижение льгот по технологическому присоединению, оплата резервирования мощности, синергия от консолидации активов) позволят повысить эффективность работы электроэнергетики и за счет внутреннего перераспределения затрат снизить перекрестку. Поможет и ускоренная цифровизация отрасли, введение интеллектуального учета энергоресурсов. Законодательная база для этого создана.

Не менее важно, по словам Павла Завального, развитие конкуренции на розничных рынках электроэнергии. «Необходимо принципиально менять модель функционирования в рынке ТЭЦ, дать им возможность реализации части электроэнергии на розничном рынке, на региональных торговых площадках. Только тогда в отрасли возникнут механизмы предложения энергии и нормальной конкуренции и, соответственно, правильные сигналы для ее развития», — уверен Председатель Комитета.

клинико-биологические и социальные модели, проблемы терапии»

Название:

Научно-практическая конференция «Шизофрения: клинико-биологические и социальные модели, проблемы терапии»

Дата, место проведения:

13-16 февраля 2020
Московская область, Пушкинский район, территория Парк-отель Софрино, корпус 1, стр. 4 (Tulip Inn Sofrino Park Hotel)

Организаторы:

ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
Российское Общество Психиатров (РОП)
ФГБНУ НЦПЗ
АНО "Персонализированная медицина"
Технический организатор: ООО "Интегрити"

Краткое описание:

13-16 февраля 2020​ состоялась Научно-практическая конференция «Шизофрения: клинико-биологические и социальные модели, проблемы терапии». В рамках научной программы конференции обсуждались такие социально значимые проблемы как психотические расстройства шизофренического спектра, депрессия, аффективные расстройства; современные достижения диагностики, перспективы, пути развития, современные методы лечения шизофрении и аффективных расстройств. В мероприятии примут участие ведущие российские специалисты в области психиатрии.

Документация по данному мероприятию была представлена в Комиссию по оценке учебных мероприятий и материалов для НМО. Участники конференции получили Свидетельства НМО.

Программа:

13 февраля 2020 г.

14:00 Регистрация участников
 
Конференц-зал Софрино, 1-й этаж
16:00 - 18:00 Пленарное заседание
16:00 - 16:30 Открытие конференции 16:30 - 17:00 Доклад «К проблеме  pathos et nosos  в современной психиатрии»
Незнанов Николай Григорьевич
– д.м.н., профессор, директор Национального медицинского исследовательского центра психиатрии и неврологии имени В.М. Бехтерева, заведующий кафедрой психиатрии и наркологии ФГБОУ ВО Первый СПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, Президент Российского общества психиатров, главный внештатный специалист-эксперт по психиатрии Росздравнадзора, Заслуженный деятель науки РФ, Российская Федерация, Санкт-Петербург 17:00 - 17:30 Доклад «Международные аспекты оказания помощи больным с шизофренией»
Морозов Петр Викторович – д. м.н., профессор кафедры психиатрии ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, вице-президент Российского общества психиатров, Российская Федерация, Москва

17:30 - 18:00 Доклад "О подготовке к внедрению в РФ МКБ-11"
Костюк Георгий Петрович – доктор медицинских наук, профессор, главный внештатный специалист психиатр Департамента здравоохранения города Москвы, главный врач ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А.Алексеева ДЗМ», Российская Федерация, Москва

14 февраля 2020 г.

МОДУЛЬ 1. КЛИНИКА ШИЗОФРЕНИИ

10:00 - 11:00 Интерактивная лекция «Шизофрения (история и современные концепции)»
Смулевич Анатолий Болеславович
- академик РАН, д.м.н., профессор, зав.отделом ФГБНУ НЦПЗ, зав. кафедрой ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Российская Федерация, Москва 11:00 - 11:45 Интерактивная лекция «Эпидемиологические аспекты клинических проявлений шизофрении»
Шмуклер Александр Борисович
– д.м.н., профессор, заместитель директора по научной работе Московского НИИ психиатрии - филиала ФГБУ "НМИЦ ПН им. В.П.Сербского" Минздрава России, Российская Федерация, Москва 11:45 - 12:30 Доклад «Шизофрения с навязчивостями»
*
 при поддержке компании ООО «Джонсон и Джонсон», данный доклад не обеспечивается баллами НМО
Крылов Владимир Иванович - доктор медицинских наук, профессор, профессор кафедры психиатрии и наркологии с курсом медицинской психологии ФГОУ ВО Сантк-Петербургской государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова 12:30 - 13:15 Интерактивная лекция «Шизофрения и расстройства шизофренического спектра в юношеском возрасте»
Каледа Василий Глебович – доктор медицинских наук, профессор, заместитель директора по развитию и инновационной деятельности ФГБНУ НЦПЗ, Российская Федерация, Москва 13:15 - 13:30 Дискуссия 13:30 - 14:30 Обед 14:30 - 15:00 Доклад «Депрессии при шизофрении»
Бархатова Александра Николаевна – доктор медицинских наук, профессор, зав. отделом ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Российская Федерация, Москва 15:00 - 15:30 Интерактивная лекция «Шизоастения»
Иванов Станислав Викторович
– доктор медицинских наук, профессор, гл. научный сотрудник ФГБНУ НЦПЗ, профессор кафедры психиатрии и психосоматики ИКМ  ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Российская Федерация, Москва 15:30 - 16:00 Интерактивная лекция «Шизофрения и расстройства шизофренического спектра в общей медицине»
Романов Дмитрий Владимирович
  – доктор медицинских наук, профессор кафедры психиатрии и психосоматики ИКМ  ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), вед. научный сотрудник ФГБНУ НЦПЗ, Российская Федерация, Москва 16:00 - 16:15 Кофе-брейк
 

МОДУЛЬ 2. БИОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ШИЗОФРЕНИИ

16:15 - 17:00 Интерактивная лекция  «Патогенетические гипотезы шизофрении»
Клюшник Татьяна Павловна
– доктор медицинских наук, профессор, директор ФГБНУ НЦПЗ, Российская Федерация, Москва 17:00 - 17:30 Интерактивная лекция «Генетика шизофрении»
Голимбет Вера Евгеньевна
– доктор биологических наук, профессор, руководитель лаборатории клинической генетики ФГБНУ НЦПЗ, Российская Федерация, Москва 17:30 - 18:00 Интерактивная лекция «Психология шизофрении»
Тхостов Александр Шамильевич
- доктор психологических наук,  профессор, заведующий кафедрой нейро- и патопсихологии МГУ им. М.В. Ломоносова, Президент Московского психоаналитического общества, Российская Федерация, Москва 18:00 - 18:15 Дискуссия 

15 февраля 2020 г.

МОДУЛЬ 3. ШИЗОФРЕНИЯ: КЛИНИКА И СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ТЕРАПИИ 

09:30 - 10:15 Доклад «Негативные расстройства при шизофрении»
*
при поддержке компании ООО «Гедеон Рихтер Фарма», данный доклад не обеспечивается баллами НМО
Смулевич  Анатолий Болеславович - академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, зав. отделом ФГБНУ НЦПЗ, зав. кафедрой ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Российская Федерация, Москва 10:15 - 11:00 Доклад «Терапия негативных расстройств при шизофрении»
*
при поддержке компании ООО «Гедеон Рихтер Фарма», данный доклад не обеспечивается баллами НМО
Иванов Станислав Викторович – доктор медицинских наук, профессор, гл. научный сотрудник ФГБНУ НЦПЗ, профессор кафедры психиатрии и психосоматики ИКМ  ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Российская Федерация, Москва 11:00 - 11:45 Доклад «Эффективность карипразина (Реагила) при шизофрении, протекающей с преобладанием негативных расстройств (предварительные результаты)»
*
при поддержке компании ООО «Гедеон Рихтер Фарма», данный доклад не обеспечивается баллами НМО
Воронова Евгения Ивановна  –  кандидат медицинских наук, доцент кафедры психиатрии и психосоматики ИКМ  ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), вед. научный сотрудник ФГБНУ НЦПЗ, Российская Федерация, Москва 11:45 - 12:00 Кофе-брейк 12:00 - 12:45 Доклад «Современные подходы к терапии шизофрении»
*
при поддержке компании ООО «Джонсон и Джонсон», данный доклад не обеспечивается баллами НМО
Иванов Михаил Владимирович  – доктор медицинских наук, профессор, руководитель отделения биологической терапии психически больных ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России, Российская Федерация, Санкт-Петербург 12:45 - 13:30 Доклад «Роль современных пролонгированных антипсихотиков на ранних этапах шизофрении»
* при поддержке компании ООО «Джонсон и Джонсон», данный доклад не обеспечивается баллами НМО
Петрова Наталия Николаевна – д.м.н., профессор, с.н.с., зав. кафедрой психиатрии и наркологии Санкт-Петербургского государственного университета, психиатр высшей категории, Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, Лауреат премии Правительства РФ в области образования, Председатель Правления Бехтеревского психиатрического общества Санкт-Петербурга, член Правления Российского общества психиатров (РОП) 13:30 - 14:00 Доклад «Расстройства аутистического спектра и детская шизофрения»
Симашкова Наталья Валентиновна – доктор медицинских наук, профессор, руководитель отдела детской психиатрии ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Российская Федерация, Москва 14:00 - 14:45 Обед

МОДУЛЬ 4. ОРГАНИЗАЦИЯ ПОМОЩИ БОЛЬНЫМ С ШИЗОФРЕНИЕЙ

14:45 - 15:15 Интерактивная лекция «Организация психиатрической помощи больным с первым психотическим эпизодом»
Костюк Георгий Петрович
– доктор медицинских наук, профессор, главный внештатный специалист психиатр Департамента здравоохранения города Москвы, главный врач ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А.Алексеева ДЗМ», Российская Федерация, Москва
Карпенко Ольга Анатольевна – кандидат медицинских наук, заместитель заведующего учебным центром ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница № 1 им. Н.А.Алексеева ДЗМ», Российская Федерация, Москва 15:15 - 15:45 Интерактивная лекция «Управление качеством вторичной профилактики шизофрении в психоневрологическом диспансере»
Боев Олег Игоревич
– исполняющий обязанности заведующего кафедрой психиатрии ФГБОУ ВО «Ставропольский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, главный врач ГБУЗ СК «Ставропольская краевая клиническая специализированная психиатрическая больница № 1» 15:45 - 16:15 Интерактивная лекция «Современное состояние и перспективы обеспечения качества в психиатрии»
Букреева Наталья Дмитриевна
– доктор медицинских наук, заслуженный врач РФ, Руководитель Научно-организационного отдела ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии имени В.П. Сербского» Минздрава России, Российская Федерация, Москва 16:15 - 16:30 Кофе-брейк

МОДУЛЬ 5. СТРАТЕГИИ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННОГО ПСИХИАТРИЧЕСКОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

16:30 - 17:00 Интерактивная лекция «Психиатрия: место в образовательной траектории врача»
Кинкулькина Марина Аркадьевна – член-корреспондент РАН, доктор медицинских наук, профессор, директор Института клинической медицины, зав. кафедрой психиатрии и наркологии ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Российская Федерация, Москва 17:00 - 17:30 Интерактивная лекция «Школа мастерства – инновационная форма обучения в медицинском ВУЗе»
Дороженок Игорь Юрьевич – кандидат медицинских наук, доцент, доцент кафедры психиатрии и психосоматики ИКМ  ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), cт. научный сотрудник ФГБНУ НЦПЗ, Российская Федерация, Москва 17:30 - 18:00 Интерактивная лекция «Школы молодых психиатров в истории отечественной психиатрии»
Бархатова Александра Николаевна – доктор медицинских наук, профессор, зав. отделом ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Российская Федерация, Москва 18:00 - 18:30 Интерактивная лекция «Непрерывное профессиональное развитие врача: проблемы и перспективы»
Воронова Евгения Ивановна
– кандидат медицинских наук, доцент кафедры психиатрии и психосоматики ИКМ  ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), вед. научный сотрудник ФГБНУ НЦПЗ, Российская Федерация, Москва 18:30 - 18:45 Дискуссия

16 февраля 2020 г.

10:00 - 11:45 Дискуссионный клуб 
*
) По решению Программного комитета данное заседание на оценку в комиссию Совета НМО не подается, баллами НМО не обеспечивается 11:45 - 12:00 Заключительное слово. Закрытие конференции

Прогнозирование клинического риска со случайными лесами для выживаемости, продольный и многомерный (RF-SLAM) анализ данных | BMC Medical Research Methodology

  • 1

    Goldstein BA, Navar AM, Carter RE. Выход за рамки методов регрессии в прогнозировании сердечно-сосудистых рисков: применение машинного обучения для решения аналитических задач. Eur Heart J. 2016; 38 (23): 1805–14.

    PubMed Central PubMed Google ученый

  • 2

    Kruppa J, Ziegler A, König IR.Оценка рисков и прогнозирование рисков с использованием методов машинного обучения. Hum Genet. 2012; 131 (10): 1639–54.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 3

    Малли Дж. Д., Круппа Дж., Дасгупта А., Малли К. Г., Зиглер А. Машины вероятности. Методы Inf Med. 2012; 51 (01): 74–81.

    PubMed Статья CAS Google ученый

  • 4

    Deo RC. Машинное обучение в медицине.Тираж. 2015; 132 (20): 1920–30.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 5

    Boulesteix A-L, Janitza S, Kruppa J, König IR. Обзор методологии случайного леса и практическое руководство с акцентом на вычислительную биологию и биоинформатику. Wiley Interdiscip Rev Data Min Knowl Disc. 2012; 2 (6): 493–507.

    Артикул Google ученый

  • 6

    Вейджер S, Эти С.Оценка и вывод неоднородных эффектов обработки с использованием случайных лесов. J Am Stat Assoc. 2018; 113 (523): 1228–42.

    Артикул CAS Google ученый

  • 7

    Hill JL. Байесовское непараметрическое моделирование причинно-следственного вывода. J Comput Graph Stat. 2011; 20 (1): 217–40.

    Артикул Google ученый

  • 8

    Sparapani RA, Logan BR, McCulloch RE, Laud PW. Непараметрический анализ выживаемости с использованием байесовских аддитивных деревьев регрессии (bart).Stat Med. 2016; 35 (16): 2741–53.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 9

    Foster JC, Taylor JM, Ruberg SJ. Идентификация подгрупп по данным рандомизированных клинических исследований. Stat Med. 2011; 30 (24): 2867–80.

    PubMed Статья Google ученый

  • 10

    Су Х, Цай Ч.Л., Ван Х., Никерсон Д.М., Ли Б. Анализ подгрупп с помощью рекурсивного разбиения.J Mach Learn Res. 2009; 10 (фев): 141–58.

    Google ученый

  • 11

    Лу М., Садик С., Фистер Д. Д., Ишваран Х. Оценка индивидуального эффекта лечения по данным наблюдений с использованием методов случайного леса. J Comput Graph Stat. 2018; 27 (1): 209–19.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 12

    Wilson PW, D’Agostino RB, Levy D, Belanger AM, Silbershatz H, Kannel WB.Прогнозирование ишемической болезни сердца с использованием категорий факторов риска. Тираж. 1998; 97 (18): 1837–47.

    PubMed Статья CAS Google ученый

  • 13

    Морроу Д.А., Антман Е.М., Чарльзуорт А., Кернс Р., Мерфи С.А., де Лемос Дж. А., Джульяно Р.П., МакКейб С.Х., Браунвальд Э. Тими Оценка риска инфаркта миокарда на левом подъеме: удобная, прикроватная, клиническая оценка для оценки риска при поступлении: внутривенное введение НПВ для лечения инфаркта миокарда на ранней стадии II экспериментального исследования.Тираж. 2000; 102 (17): 2031–7.

    PubMed Статья CAS Google ученый

  • 14

    Фишман Г.И., Чу С.С., ДиМарко Дж. П., Альберт К.М., Андерсон М.Э., Боноу Р.О., Бакстон А.Е., Чен П.С., Эстес М., Джувен Х и др. Прогнозирование и предотвращение внезапной сердечной смерти: отчет национального сердца , институт легких и крови и семинар общества сердечного ритма. Тираж. 2010; 122 (22): 2335–48.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 15

    Хаяси М., Симидзу В., Альберт С.М.Спектр эпидемиологии, лежащей в основе внезапной сердечной смерти. Circ Res. 2015; 116 (12): 1887–906.

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 16

    Wellens HJ, Schwartz PJ, Lindemans FW, Buxton AE, Goldberger JJ, Hohnloser SH, Huikuri HV, Kääb S, La Rovere MT, Malik M и др. Стратификация рисков внезапной сердечной смерти: текущее состояние и проблемы на будущее. Eur Heart J. 2014; 35 (25): 1642–51.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 17

    Kandala J, Oommen C, Kern KB. Внезапная сердечная смерть. Br Med Bull. 2017; 122 (1): 5–15. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28444125. https://doi.org/10.1093/bmb/ldx011.

    PubMed Статья Google ученый

  • 18

    Myerburg RJ, Goldberger JJ. Оценка риска внезапной остановки сердца: популяционная наука и индивидуальный риск.JAMA Cardiol. 2017; 2 (6): 689–94.

    PubMed Статья Google ученый

  • 19

    Заман С., Голдбергер Дж., Ковур П. Стратификация риска внезапной смерти в 2018–2019 годах: старое и новое. Heart Lung Cir. 2019; 28 (1): 57–64.

    Артикул Google ученый

  • 20

    Хаккани Х.М., Чан К.Х., Кумар С., Деннисс А.Р., Грегори А.Т. Современная эпоха внезапной сердечной смерти и желудочковых аритмий: основные концепции, последние разработки и направления на будущее.Heart Lung Circ. 2019; 28 (1): 1–5.

    PubMed Статья Google ученый

  • 21

    Chieng D, Paul V, Denman R. Текущие методы лечения с помощью устройств для предотвращения внезапной сердечной смерти - icd, подкожный icd и носимый icd. Heart Lung Circ. 2019; 28 (1): 65–75.

    PubMed Статья Google ученый

  • 22

    Moss AJ, Zareba W., Hall WJ, Klein H, Wilber DJ, Cannom DS, Daubert JP, Higgins SL, Brown MW, Andrews ML.Профилактическая имплантация дефибриллятора пациентам с инфарктом миокарда и сниженной фракцией выброса. N Engl J Med. 2002; 346 (12): 877–83.

    PubMed Статья Google ученый

  • 23

    Bardy GH, Lee KL, Mark DB, Poole JE, Packer DL, Boineau R, Domanski M, Troutman C, Anderson J, Johnson G и др. Амиодарон или имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор при застойной сердечной недостаточности. N Engl J Med. 2005; 352 (3): 225–37.

    PubMed Статья CAS Google ученый

  • 24

    Wu KC, Gerstenblith G, Guallar E, Marine JE, Dalal D, Cheng A, Marbán E, Lima JA, Tomaselli GF, Weiss RG. Комбинированная магнитно-резонансная томография сердца и уровни c-реактивного белка позволяют определить когорту с низким риском срабатывания дефибриллятора и смерти. Circ Cardiovasc Imaging. 2012; 5 (2): 178–86.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 25

    Кент DM, Hayward RA.Ограничения применения сводных результатов клинических исследований к отдельным пациентам: необходимость стратификации риска. Джама. 2007; 298 (10): 1209–12.

    PubMed Статья CAS Google ученый

  • 26

    Саббаг А., Сулейман М., Лаиш-Фаркаш А., Самания Н., Казацкер М., Гольденберг И., Гликсон М., Бейнарт Р. и другие. -world setting: Из израильского реестра icd.Ритм сердца. 2015; 12 (12): 2426–33.

    PubMed Статья Google ученый

  • 27

    Kramer DB, Kennedy KF, Noseworthy PA, Buxton AE, Josephson ME, Normand S-L, Spertus JA, Zimetbaum PJ, Reynolds MR, Mitchell SL. Характеристики и исходы пациентов, получающих новые и заменяемые имплантируемые кардиовертер-дефибрилляторы: результаты NCDR. Результаты Circ Cardiovasc Qual. 2013; 6 (4): 488–97.

    PubMed Статья Google ученый

  • 28

    Deo R, Norby FL, Katz R, Sotoodehnia N, Adabag S, DeFilippi CR, Kestenbaum B, Chen LY, Heckbert SR, Folsom AR, et al.Разработка и проверка модели прогнозирования внезапной сердечной смерти для населения в целом. Тираж. 2016; 134 (11): 806–16.

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 29

    Кальтман Дж. Р., Томпсон П. Д., Лантос Дж., Берул К. И., Боткин Дж., Коэн Дж. Т., Кук Н. Р., Коррадо Д., Дрезнер Дж., Фрик К. Д. и др. Скрининг на внезапную сердечную смерть у молодых: отчет рабочая группа национального института сердца, легких и крови.Тираж. 2011; 123 (17): 1911–8.

    PubMed Статья Google ученый

  • 30

    Wu KC. Субстрат внезапной сердечной смерти, полученный с помощью магнитно-резонансной томографии: от исследовательского инструмента до клинического применения. Circ Cardiovasc Imaging. 2017; 10 (7): 005461.

    Артикул Google ученый

  • 31

    Боу-Хамад I, Ларок Д., Бен-Амер Х и др. Обзор деревьев выживания.Stat Surv. 2011; 5: 44–71.

    Артикул Google ученый

  • 32

    Брейман Л. Случайные леса. Mach Learn. 2001; 45 (1): 5–32.

    Артикул Google ученый

  • 33

    Ишваран Х., Когалур У.Б., Блэкстоун Э.Х., Лауэр М.С. и др. Леса случайного выживания. Ann Appl Stat. 2008; 2 (3): 841–60.

    Артикул Google ученый

  • 34

    Hastie T, Tibshirani R, Friedman J.Элементы статистического обучения. Springer Ser Stat. 2001.

  • 35

    Фернандес-Дельгадо М., Сернадас Э., Барро С., Аморим Д. Нужны ли нам сотни классификаторов для решения реальных задач классификации ?. J Mach Learn Res. 2014; 15 (1): 3133–81.

    Google ученый

  • 36

    Schmidt A, Azevedo C, Cheng A, Gupta S, Bluemke D, Foo T, Gerstenblith G, Weiss R, Marban E, Tomaselli G, Lima J, Wu K. Неоднородность ткани инфаркта с помощью магнитно-резонансной томографии выявляется повышенной предрасположенность к сердечной аритмии у пациентов с дисфункцией левого желудочка.Тираж. 2007; 115 (15): 2006–14. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17389270.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 37

    Тао С., Асикага Х., Чиуффо Л.А., Йонеяма К., Лима Д.А., Фрэнк Т.Ф., Вайс Р.Г., Томаселли Г.Ф., Ву К.С. Нарушение функции левого предсердия предсказывает несоответствующие шоки при первичной профилактике имплантируемых кардиовертеров-дефибрилляторов. J Cardiovasc Electrophysiol. 2017; 28 (7): 796–805.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 38

    Zhang Y, Guallar E, Weiss RG, Stillabower M, Gerstenblith G, Tomaselli GF, Wu KC.Связь между характеристиками рубца по данным магнитного резонанса сердца и изменениями фракции выброса левого желудочка у реципиентов дефибриллятора первичной профилактики. Ритм сердца. 2016; 13 (8): 1661–6.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 39

    Cheng A, Dalal D, Butcher B, Norgard S, Zhang Y, Dickfeld T, Eldadah ZA, Ellenbogen KA, Guallar E, Tomaselli GF. Проспективное обсервационное исследование имплантируемых кардиовертеров-дефибрилляторов в первичной профилактике внезапной сердечной смерти: дизайн исследования и описание когорты.J Am Heart Assoc. 2013; 2 (1): 000083.

    Артикул Google ученый

  • 40

    Cheng A, Zhang Y, Blasco-Colmenares E, Dalal D, Butcher B, Norgard S, Eldadah Z, Ellenbogen KA, Dickfeld T, Spragg DD и др. Биомаркеры белков выявляют пациентов, которым первичная профилактика вряд ли поможет имплантируемые кардиовертер-дефибрилляторы: результаты проспективного обсервационного исследования имплантируемых кардиовертер-дефибрилляторов (prose-icd). Circ Arrhythmia Electrophysiol.2014; 7 (6): 1084–91.

    Артикул CAS Google ученый

  • 41

    Zhang Y, Guallar E, Blasco-Colmenares E, Dalal D, Butcher B, Norgard S, Tjong FV, Eldadah Z, Dickfeld T, Ellenbogen KA и др. Клинические и сывороточные маркеры связаны со смертью в течение 1 года после имплантации de novo у реципиентов МКБ первичной профилактики. Ритм сердца. 2015; 12 (2): 360–6.

    PubMed Статья Google ученый

  • 42

    Ishwaran H, Kogalur UB, Kogalur MUB.Пакет ’randomforestsrc’. 2019. http://www.est.colpos.mx/R-mirror/web/packages/randomForestSRC/randomForestSRC.pdf.

  • 43

    Moradian H, Larocque D, Bellavance F. Правила разделения L1 в лесах выживания. Анализ данных за все время. 2017; 23 (4): 671–91.

    PubMed Статья Google ученый

  • 44

    Nasejje JB, Mwambi H, Dheda K, Lesosky M. Сравнение модели леса выживания с условным выводом и случайных лесов выживания на основе моделирования, а также двух приложений с данными о времени до события.BMC Med Res Methodol. 2017; 17 (1): 115.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 45

    Singer JD, Willett JB. Пора: использовать анализ выживаемости в дискретном времени для изучения продолжительности и времени событий. J Educ Stat. 1993; 18 (2): 155–95.

    Google ученый

  • 46

    Fleming TR, Harrington DP. Процессы подсчета и анализ выживаемости, т.169. Хобокен: Уайли; 2011. https://books.google.com/books?id=Sqg-YPcpzLYC&printsec=frontcover&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false.

  • 47

    Therneau TM, Atkinson EJ, et al. Введение в рекурсивное разбиение с использованием подпрограмм rpart. 1997. https://www.mayo.edu/research/documents/biostat-61pdf/doc-10026699.

  • 48

    Куигли Дж., Бедфорд Т., Уоллс Л. Оценка частоты возникновения редких событий с помощью эмпирических байесов: железнодорожное приложение.Надежный Eng Syst Saf. 2007; 92 (5): 619–27.

    Артикул Google ученый

  • 49

    Ховладер Х.А., Баласоория У. Байесовское оценивание функции распределения модели Пуассона. Биом Дж. Математические методы Biosci. 2003; 45 (7): 901–12.

    Google ученый

  • 50

    Брейман Л. Деревья классификации и регрессии: Chapman & Hall; 1984. https://books.google.com/books?id=Sqg-YPcpzLYC&printsec=frontcover&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false.

  • 51

    Брейман Л., Катлер А. Настройка, использование и понимание случайных лесов v4. 0: Калифорнийский университет, статистический факультет; 2003. https://www.stat.berkeley.edu/~breiman/Using_random_forests_v4.0.pdf.

  • 52

    Лиав А., Винер М. и др. Классификация и регрессия методом случайного леса. Новости R. 2002; 2 (3): 18–22.

    Google ученый

  • 53

    Данковски Т., Циглер А. Калибровка случайных лесов для оценки вероятности.Stat Med. 2016; 35 (22): 3949–60.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 54

    Круппа Дж., Шварц А., Армингер Дж., Зиглер А. Риск потребительского кредита: индивидуальные оценки вероятности с использованием машинного обучения. Expert Syst Appl. 2013; 40 (13): 5125–31.

    Артикул Google ученый

  • 55

    Steyerberg EW, Vergouwe Y. На пути к лучшим моделям клинического прогнозирования: семь шагов для разработки и abcd для проверки.Eur Heart J. 2014; 35 (29): 1925–31.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 56

    Ли Й-ч, Банг Х, Ким Диджей. Как установить модели клинического прогнозирования. Endocrinol Metab. 2016; 31 (1): 38–44.

    Артикул CAS Google ученый

  • 57

    Moons KG, Royston P, Vergouwe Y, Grobbee DE, Altman DG. Прогноз и прогностические исследования: что, почему и как ?.Bmj. 2009; 338: 375.

    Артикул Google ученый

  • 58

    Kattan MW, Hess KR, Amin MB, Lu Y, Moons KG, Gershenwald JE, Gimotty PA, Guinney JH, Halabi S, Lazar AJ и др. Американский объединенный комитет по критериям приемлемости рака для включения моделей риска для индивидуального прогноза в практике точной медицины. КА: Рак J Clin. 2016; 66 (5): 370–4.

    Google ученый

  • 59

    Steyerberg EW, Uno H, Ioannidis JP, Van Calster B, Ukaegbu C, Dhingra T, Syngal S, Kastrinos F.Низкая эффективность моделей клинического прогнозирования: вред широко применяемых методов. J Clin Epidemiol. 2018; 98: 133–43.

    PubMed Статья Google ученый

  • 60

    Bansal A, Heagerty PJ. Учебное пособие по оценке изменяющейся во времени точности дискриминации моделей выживания, используемых при динамическом принятии решений. Принятие решений в медицине. 2018; 38 (8): 904–16.

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 61

    Кортес С., Мори М.Доверительные интервалы для области под кривой roc. В: Достижения в системах обработки нейронной информации: 2005. с. 305–12. https://papers.nips.cc/paper/2645-confidence-intervals-for-the-area-underthe-roc-curve.pdf.

  • 62

    Эфрон Б., Тибширани Р. Введение в бутстрап. Нью-Йорк: Чепмен и Холл; 1994.

    Google ученый

  • 63

    Spiegelhalter DJ. Вероятностный прогноз в ведении пациентов и клинических исследованиях.Stat Med. 1986; 5 (5): 421–33.

    PubMed Статья CAS Google ученый

  • 64

    Руфибах К. Использование показателя Бриера для оценки бинарных предсказаний. J Clin Epidemiol. 2010; 63 (8): 938–9.

    PubMed Статья Google ученый

  • 65

    Ян С., Прентис Р. Усовершенствованные тесты логарифмического ранжирования для данных выживаемости с использованием адаптивных весов. Биометрия. 2010; 66 (1): 30–8.

    PubMed Статья Google ученый

  • 66

    Mantel N.Оценка данных о выживаемости и две новые статистические данные о порядке ранжирования, возникающие при ее рассмотрении. Cancer Chemother Rep.1966; 50: 163–70.

    PubMed CAS Google ученый

  • 67

    Пето Р., Пето Дж. Асимптотически эффективные процедуры рангового инварианта. J R Stat Soc Ser A (Gen). 1972; 135 (2): 185–98.

    Артикул Google ученый

  • 68

    Прентис Р.Л., Петтингер М., Андерсон Г.Л.Статистические проблемы, возникающие в рамках инициативы по охране здоровья женщин. Биометрия. 2005; 61 (4): 899–911.

    PubMed Статья Google ученый

  • 69

    Повар NR. Использование или неправильное использование кривой рабочих характеристик приемника при прогнозировании рисков. Тираж. 2007; 115 (7): 928–35.

    PubMed Статья Google ученый

  • 70

    Wager S, Hastie T, Efron B. Доверительные интервалы для случайных лесов: складной нож и бесконечно малый складной нож.J Mach Learn Res. 2014; 15 (1): 1625–51.

    PubMed PubMed Central Google ученый

  • 71

    Папагеоргиу Г., Мауфф К., Томер А., Ризопулос Д. Обзор совместного моделирования времени до события и продольных результатов. Ann Rev Stat Appl. 2019. https://www.annualreviews.org/doi/abs/10.1146/annurev-statistics-030718-105048.

  • 72

    Rizopoulos D, Molenberghs G, Lesaffre EM. Динамические прогнозы с зависящими от времени ковариатами в анализе выживаемости с использованием совместного моделирования и ориентировки.Биом Дж. 2017; 59 (6): 1261–76.

    PubMed Статья Google ученый

  • 73

    Chi Y-Y, Ibrahim JG. Совместные модели для многомерных продольных и многомерных данных о выживаемости. Биометрия. 2006; 62 (2): 432–45.

    PubMed Статья Google ученый

  • 74

    Guler I, Faes C, Cadarso-Suárez C, Teixeira L, Rodrigues A, Mendonca D. Двухэтапная модель для многомерных продольных данных и данных о выживаемости с применением в нефрологических исследованиях.Биом Дж. 2017; 59 (6): 1204–20.

    PubMed Статья Google ученый

  • Извлечение параметров для моделей RF

    Извлечение параметров для моделей RF

    Начните извлечение радиочастотных параметров для моделей BSIM3 или BSIM4, щелкнув соответствующую модель извлечения, чтобы открыть графический интерфейс пользователя (GUI), с которым вы уже знакомы. Задачи разделены на подпапки для облегчения работы.Некоторые из папок имеют тот же вид, что и часть DC Extraction в инструментах моделирования BSIM3 и BSIM4.

    Кнопки верхнего ряда описаны в разделе Измерение постоянного и переменного тока полевых МОП-транзисторов для моделей BSIM3 и BSIM4.

    Как только вы нажмете Открыть , откроется диалоговое окно «Предварительный выбор», в котором вам будет предложено ввести некоторые базовые определения для извлечения параметров.

    В этом окне выберите некоторые настройки постоянного тока и частоты для процесса извлечения.

    Транзисторная частота fT транзистора вычисляется с использованием стандартной процедуры измерения усиления на заранее заданной частоте и экстраполяции fT из произведения коэффициента усиления на полосу пропускания, равного единице. Введите частоту, которая будет использоваться для извлечения в окне предварительного выбора. Разрешены только частоты, определенные в разделе измерений с помощью папки условий измерения. Внутри этой папки вы ввели начальную и конечную частоту, а также количество измеряемых частот.Развертка частоты, деленная на количество частотных точек, дает определенные частоты, которые необходимо измерить. Это частоты, которые вы можете выбрать в качестве постоянной частоты для расчета fT. Помните о точности анализатора цепей на более низких частотах при выборе частоты расчета.

    Вы также можете указать наименьшие напряжения затвора и стока, которые будут использоваться для моделирования S-параметров. Выберите минимальное напряжение затвора, превышающее пороговое напряжение, чтобы устройство работало внутри активной области.В противном случае возникнет проблема с извлечением Rout. Это сопротивление очень велико, если транзистор выключен, что приводит к большим ошибкам при извлечении. Измерения проводятся при напряжениях затвора и стока от нуля вольт и выше, но извлечение параметров приведет к ошибочным значениям.

    Примечания к извлечению РФ

    Папка Notes уже описана. См. Примечания к проекту.

    РФ извлечение информации

    Вторая папка, Информация, выглядит и функционирует так же, как и папка DC Extraction.См. Информацию DC.

    RF Извлечение Инициализировать

    Папка Initialize используется для установки начальных значений во время извлечения для технологических и геометрических параметров, а также флагов модели. Существуют различия в инициализации моделей BSIM3 и BSIM4. На следующих рисунках показаны папки инициализации каждой из моделей.

    BSIM3 - Инициализировать

    Рисунок 66 Папка инициализации для модели BSIM3

    BSIM4 - Инициализировать

    Рисунок 67 Папка инициализации для модели BSIM4

    Папки Initialize содержат разделы для ввода команд PEL, которые будут выполняться при инициализации процесса извлечения.

    Наборы параметров модели

    Слева от папки вы можете Import DC / CV Start Set для использования для извлечения RF. Вы получаете список существующих файлов * .mps для выбора. Выбранный файл * .mps будет скопирован в каталог проекта RF. Это действие установит значения параметров, извлеченные из измерений DC / CV, в качестве отправных точек для извлечения RF. Поскольку устройства, измеряемые для извлечения ВЧ-сигналов, представляют собой очень компактные многопальцевые транзисторы из-за требований к конструкции (а также для повышения точности за счет снижения шума измерений во время измерений анализатора цепей), их параметры отличаются от параметров, извлеченных из измерений постоянного тока.Чтобы получить результаты, согласованные для процесса, а не только для реального измеряемого устройства, извлечение релевантных радиочастотных параметров должно начинаться с начальных точек начальных параметров, чтобы соответствовать S-параметрам на низких частотах. Следовательно, использование параметров, извлеченных в процессе извлечения постоянного тока, используется для получения начальных точек с хорошей точностью для процесса извлечения РЧ.

    Путь и имя файла выбранного начального набора будут показаны на синем фоне.


    Примечание


    Вы не можете напрямую изменить путь и имя файла для начального набора в поле DC Parameter Set для использования.Вместо этого используйте кнопку «Импортировать стартовый набор DC / CV» слева от папки, чтобы ввести правильный путь или найти местоположение вашего начального набора.


    Установите для параметров значения по умолчанию для схемы: выбор кнопки Set to Circuit Default Values. Кнопка в левой части папки в разделе «Пользовательские значения по умолчанию» восстанавливает значения по умолчанию.

    Вы можете Добавить или Удалить параметры из списка исходных значений в середине папки инициализации.

    Выберите тип модели для извлечения. Возможны два выбора: одиночный или масштабируемый транзистор модели . Для получения подробного объяснения см. Модель с одним транзистором или Полностью масштабируемое устройство.

    Вы можете установить начальные значения параметров вручную. Для этого введите желаемые значения в поля параметров, предусмотренные для нескольких параметров.

    Рисунок 68 Выбор флага высокочастотной модели для моделей RF BSIM3 (слева) и BSIM4 (справа) (часть папки инициализации)

    Модель BSIM3 использует только один флаг для моделирования RF - флаг NQSMOD (неквазистатическая модель, см. Параметры неквазистатической модели).

    Установите высокочастотные флаги модели для извлечения параметров BSIM4, используя стрелки для изменения значения флага. Процесс ограничен разрешенными значениями флагов соответствующей модели RF.

    Флаги могут иметь значения, перечисленные в следующей таблице.

    Таблица 11 Флаги высокочастотной модели для BSIM4
    RGATEMOD
    [Стр. 8-8]
    0 (без сопротивления затвора)
    1 (постоянное сопротивление затвора)
    2 (переменное сопротивление затвора)
    3 (два сопротивления затвора, ток перекрывающейся емкости не проходит через собственное входное сопротивление)
    Селектор модели сопротивления затвора
    RBODYMOD
    [Стр. 8-9]
    0 (нет цепи сопротивления подложки)
    1 (имеется пять резисторов подложки)
    Селектор модели сети сопротивления подложки
    TRNQSMOD
    [Стр. 8-3]
    0 (модель NQS с дефицитом заряда выключена)
    1 (модель NQS с дефицитом заряда включена)
    Селектор переходной неквазистатической модели (NQS)
    ACNQSMOD
    [Стр. 8-5]
    0 (модель NQS с дефицитом заряда слабым сигналом переменного тока выключена)
    1 (модель NQS с дефицитом заряда слабого сигнала переменного тока включена)
    Селектор неквазистатической модели слабого сигнала переменного тока
    Примечание [Страница 8-X] относится к номерам страниц BSIM4.3.0 Руководство Калифорнийского университета в Беркли [1]

    RF выдержка

    В этой папке вы определяете процесс извлечения параметров устройств. Реализован стандартный поток извлечения, но вы можете изменить этот поток, если найдете, что другой больше соответствует вашим потребностям, чем поток по умолчанию.

    Рисунок 69 Извлечь папку

    Чтобы извлечь параметры из одного потока: Выберите нужный поток в разделе Extraction Flow этой папки и нажмите кнопку Single .Будет выполнено только выбранное извлечение. Статус извлечения отображается в поле статуса. В этом поле отображается «-», если извлечение этих параметров еще не завершено, или «завершено», если параметры из этого шага извлечены.
    Чтобы пройти процесс извлечения по шагам, выделите шаг, затем выберите Шаг за шагом . Может появиться диалоговое окно с запросом ввода.
    Для автоматического извлечения всех параметров с использованием потоков экстракции, перечисленных в разделе Поток экстракции : Выберите Автоматически .Запрограммированный поток экстракции будет извлекать все параметры, определенные в активном потоке экстракции.
    Все предупреждения и ошибки во время процесса извлечения записываются в журнал отказов, который открывается с помощью кнопки Failure Log .

    Если вы хотите очистить статус извлечения, используйте Очистить статус .


    Примечание


    Уже извлеченные параметры возвращаются к значениям по умолчанию!


    Вы можете добавить шаги в поток извлечения, нажав кнопку Добавить в левой части папки в разделе «Поток извлечения».Вам будет предложено добавить извлечение. Выберите желаемое извлечение и выберите Добавить в папке «Добавить извлечение».
    Измените поток экстракции с помощью кнопок Move Up или Move Down для перемещения выбранной процедуры экстракции на один шаг вверх или вниз.
    Кнопка Default восстанавливает порядок извлечения параметров, как это было в начале проекта.
    Чтобы удалить шаг: нажмите кнопку Удалить .


    Примечание


    Вы не можете удалить первый (Сбросить параметры) и последний (Сохранить параметры) шаги внутри потока извлечения.


    Чтобы экспортировать извлеченные параметры: Шаг «Сохранить параметры» в потоке извлечения сообщает вам путь и имя для сохраненного файла .mps или .lib.

    Справа от папки Extract вы найдете поле с именем Extraction.

    В этом поле отображается имя извлечения, а также имя и путь преобразования, используемого на этом этапе извлечения.Существует поле Function Flow , которое используется для установки последовательности этапов извлечения. Выберите нужную функцию из списка в разделе Доступные функции , выбрав функцию и щелкнув стрелку между полями Поток функций и Доступные функции . Расположение функций внутри потока функций выполняется с помощью кнопок, расположенных под полем Поток функций .

    В разделе «Доступные функции» в приведенном выше примере вы найдете три функции для этого потока функций.Первая функция - это этап извлечения (E), вторая использует тюнер (T), третья использует оптимизатор (O).

    Дисплей извлечения RF

    В этой папке вы найдете поля для выбора графиков для отображения.

    Рисунок 70 Показать папку

    Есть три поля для выбора моделей для отображения в этой папке:

    Выберите устройство : Используйте набор параметров фактической модели или выберите одну из кнопок слева от имени транзистора для отображения графиков.

    Откройте графики для выбранного транзистора, щелкнув имя графика внутри поля Plots Single Transistor в папке.

    Откройте графики для моделей масштабируемых транзисторов, щелкнув имя нужных графиков в поле Plots Scalable Transistor в этой папке.


    Примечание


    Вы можете выбрать только график для извлеченной модели, которая была выбрана в поле Тип извлеченной модели в папке Initialize .Графики внутри других полей не могут быть выбраны.


    Каждый сюжет открывается в новом окне. Закройте все окна с помощью кнопки Close All в правой части папки Display или закройте отдельные окна с помощью значка Close внутри соответствующего окна.

    RF Извлечь HTML

    Эта папка помогает вам подготовить файл отчета в формате HTML для отображения в интернет-браузере.

    Поскольку эта папка такая же, как и в разделе «Извлечение DC», см. Подробности в DC HTML.

    Параметры извлечения RF

    Эта папка используется для установки переменных процесса извлечения и параметров отображения графиков.

    Рисунок 71 Папка параметров

    Поле переменной Simulator и пути к файлам схемы и тестовой схемы выделены синим фоном.Вы не можете напрямую изменять эти поля. Вместо этого вы должны нажать кнопку Simulator and Circuits Change , чтобы установить другой целевой симулятор, а также пути к файлам схем и тестовых схем. Если вы используете свои собственные файлы схем, рекомендуется скопировать весь каталог examples в каталог, в котором у вас есть доступ на запись, и установить путь в соответствии с вашей ситуацией. Вы найдете путь к каталогу примеров в папке параметров! Если вас устраивают настройки по умолчанию или вы хотите использовать их в качестве отправной точки, просто оставьте указанные пути.

    Есть поле для ввода команды принтера для печати графиков (см. Примечания к печати в разделе Измерение постоянного и переменного тока полевых МОП-транзисторов для моделей BSIM3 и BSIM4).

    Если вы хотите изменить размер окна графика, выберите Use X-Y Plot Size: Fixed_Plot_Size и введите желаемый размер X и Y в соответствующие поля. Вы можете изменить цвет фона окна графика с черного на белый, активировав поле: Белый фон графиков .

    Файлы схемы

    Файлы схем расположены в: ~ ICCAP_ROOT / example / model_files / mosfet / bsim3 (или bsim4) / circuit .

    Вы найдете подкаталоги под каталогом схем для каждого поддерживаемого симулятора (hpeesofsim, hspice, specter, spice3). Каждый каталог содержит каталог схемы (cir), а также каталог тестовой схемы (tci), которые содержат файлы схемы с использованием соответствующего синтаксиса симулятора.

    Границы извлечения РФ

    Папка Boundaries такая же, как и в DC Extraction. Для получения дополнительной информации см. Границы постоянного тока.

    Моделирование речного стока на основе данных в неучтенных бассейнах: районирование моделей случайного леса (RF)

    Аннотация

    Прогнозирование речного стока в неучтенных бассейнах (PUB) ориентировано на методы, основанные на данных, включая использование таких методов машинного обучения, как случайное лес (РФ).Такие методы применяются при районировании PUB или переносе модели речного стока из измеренных в не измеряемые (суб) бассейны или водосборы после группирования водосборов по правилам подобия. Региональные модели речного стока необходимы для тропических и горных регионов, таких как Лусон, Филиппины, где измеренные данные ограничены, но требования к моделированию речного стока для учета и управления водными ресурсами высоки. В 21 водоразделе на острове Лусон мы «регионализируем» модели речного стока РФ после группирования водосборов на основе: анализа основных компонентов (сгруппированный по PCA), по основным речным бассейнам (сгруппированный по бассейнам), масштаб всей исследуемой территории (сгруппированный по одному).Другой метод без группировки водоразделов (уровень водоразделов) также был включен и подвергнут взаимному сравнению. Среди четырех методов оценки соответствия показали, что метод с кластеризацией PCA был выше не более чем на 0,35 коэффициента детерминации R 2 и 0,31 эффективности по Нэш-Сатклиффу NSE , а наименьшее смещение - на 8 из 12. ежемесячные потоки. Это связано с добавленной стоимостью однородной группировки водоразделов, что отражается в более высокой важности (для моделей РФ) статических ковариат из открытых данных и данных с высоким разрешением.Нормализованные ошибки от ежемесячного стока показали явную систематическую ошибку (по крайней мере, с помощью метода с кластеризацией PCA), связанного с сезоном и практикой управления водными ресурсами в исследуемой области. Необорудованные водосборы на Филиппинах могут эффективно использовать модели речного стока с замерных водосборов, если они принадлежат к одному кластеру.

    Ключевые моменты

    • Необследованные суббассейны (водосборы) могут эффективно использовать RF-модели речного стока из замерных водосборов, если оба принадлежат к одному кластеру.

    • Биофизические данные из открытых данных высокого разрешения ценны: как основа для кластеризации водоразделов и как предикторы стока для моделей RF.

    • Прогнозируемый сток по моделям РФ отражает сезонные отклонения в речном потоке, вызванные естественным и искусственным регулированием водных ресурсов

    Заявление о конкурирующем интересе

    Авторы заявили об отсутствии конкурирующего интереса.

    Программное обеспечение для радиочастотного моделирования | ANSYS RF вариант

    ANSYS RF Option в сочетании с ANSYS HFSS предлагает сквозное высокопроизводительное радиочастотное (RF) моделирование беспроводных устройств и систем для аэрокосмической, автомобильной, коммуникационной, бытовой электроники, Интернета вещей (IoT) и др. Приложения.ANSYS RF Option включает в себя EMIT, уникальную технологию моделирования с множеством характеристик для прогнозирования производительности РЧ-системы и бюджета канала в сложных РЧ-средах с множеством источников помех. EMIT предоставляет универсальную библиотеку беспроводных радиочастотных систем и моделей распространения, а также диагностические инструменты, необходимые для быстрого выявления и устранения основных причин радиочастотных помех (RFI), которые влияют на производительность беспроводных систем. ANSYS RF Option также включает в себя Circuit Design, который включает анализ переходных процессов, симулятор схемы гармонического баланса, 2.5D планарный метод решения моментов и многое другое.

    Мощные средства моделирования множественности на уровне системы и динамической диагностики

    RF Option позволяют быстро выявлять и устранять проблемы, связанные с помехами. RF Option обеспечивает успешное проектирование беспроводных систем, работающих в изолированных или перегруженных радиочастотами средах, с линейными и нелинейными эффектами во временной и частотной областях. В этой таблице выделены ключевые функции, доступные в RF Option.

    EMIT

    EMIT - это уникальный метод множественного моделирования для прогнозирования космических радиопомех, обеспечивающий как анализ первопричин проблем радиочастотных помех в сложных радиочастотных средах, так и эффективные методы их устранения.Моделирование беспроводных систем в EMIT определяет эффекты помех, такие как совмещенный канал, соседний канал, внеполосные и интермодуляционные. EMIT помогает инженерам управлять данными о производительности радиочастотной системы, моделировать влияние радиочастотных помех на производительность системы и устранять проблемы, связанные с радиопомехами. Полную модель радиочастотной среды можно легко повторно использовать для оценки будущих изменений и поддержания рабочего процесса проектирования в течение всего срока службы системы или платформы. Рабочий процесс также позволяет использовать множество систем. Ключевые особенности включают следующее:

    • Анализ бюджета канала RF.
    • Встроенный радиомодуль и библиотеки компонентов.
    • Многообразие поведенческих радиомоделей.
    • Встроенные модели беспроводного распространения.
    • Анализ сосуществования радиочастот и антенн.
    • Автоматическая диагностика для быстрого анализа первопричин.
    • Быстрая оценка и сравнение потенциальных мер по смягчению последствий.
    • Модели с несколькими антенно-антенными соединениями.

    Симуляторы схем

    Симуляторы схем в ANSYS RF Option позволяют инженерам анализировать электронные схемы, используя компоненты схем и модели из различных источников, включая поведенческие элементы системного уровня.Инженеры могут моделировать конструкции схем как во временной, так и в частотной областях и создавать значимые графики и отчеты, которые количественно определяют производительность схемы. Ключевые особенности включают следующее:

    • Линейный анализ (в комплекте с HFSS).
    • Анализ переходных процессов.
    • Анализ постоянного тока с несколькими вариантами продолжения.
    • Анализ многотонального гармонического баланса.
    • Осцилляторный анализ.
    • Анализ нестационарного и фазового шума.
    • Анализ конверта.
    • Анализ нагрузки и поддержки моделей.
    • Периодический анализ передаточной функции

    Брошюра EMIT (PDF)

    Устранение проблем с помехами в умном доме с помощью EMIT - Белая книга

    RC19-5082 Обзор проекта

    Д-р Дэниел Гэмбилл | ERDC-CERL

    RC19-5082

    Цель

    Целью этого проекта является демонстрация и валидация ERDC-CERL Hydrologic Risk Forecaster (Hydro RF).Демонстрация модели Hydro RF будет проводиться на трех установках Министерства обороны (DoD), представляющих три климатических региона (юго-восток, юго-запад, северо-запад и / или средний запад), и проверка метода будет проведена для диапазона качества входных данных и несколько типов приложений / инфраструктуры, таких как переходы с низким уровнем воды, водозаборы для питьевой воды, инфраструктура для очистки бытовой воды и / или инфраструктура для тренировок на полигоне. Методология оценки рисков и отчетности также будет проверена для каждого исследовательского центра, включая отзывы соответствующих лиц, принимающих решения.

    В начало

    Описание технологии

    Hydro RF - это средство моделирования и прогнозирования, которое использует краткосрочные детерминированные и вероятностные ансамблевые прогнозы осадков регионального масштаба для прогнозирования последующих гидрологических реакций для систем речной и ливневой инфраструктуры. Hydro RF принимает детерминированные прогнозы осадков с высоким разрешением, а также уменьшенные вероятностные ансамблевые прогнозы в качестве входных данных для серии гидрологических и гидравлических моделей для конкретных водоразделов, которые затем используются для прогнозирования отдельных событий речного стока / затопления и связанных с ними гидравлических реакций в критической инфраструктуре.Hydro RF может предоставить краткосрочные оценки рисков в отношении безопасности солдат и готовности к установке (например: разрешено / запрещено использовать конструкции переходов с низким уровнем воды, затопление насосных станций питьевой воды, очистных сооружений и другой критически важной инфраструктуры, а также возможность оптимизировать использование учебной земли с точки зрения доступности и удобства использования).

    В начало

    Льготы

    DoD (2018) обнаружил, что 706 объектов недвижимости DoD подвержены потенциальному риску наводнений, а 763 - к повреждению ветром, вызванному ураганами.Пятью основными категориями активов, которые, по сообщениям, чаще всего имели один или несколько эффектов в прошлом, были: эксплуатация аэродромов, за которыми следуют транспортная инфраструктура, энергетическая инфраструктура, учебные / полигонные объекты и системы водоснабжения / водоотведения. Этот проект предоставит модель прогнозирования, которая может обеспечить установку с краткосрочными оценками рисков для безопасности солдат, отказа критической инфраструктуры и готовности установки (например, ограничения в доступе к тренировочным площадкам, надежность критических ресурсов, таких как забор питьевой воды и т. Д.). насосные станции, управление полигоном и деградация) в связи с экстремальными осадками и наводнениями.Улучшенная способность принимать решения позволит повысить безопасность солдат, снизить затраты из-за сбоев инфраструктуры или систем предупреждения на месте, повысить отказоустойчивость установки за счет смягчения воздействия на критическую инфраструктуру и соответствовать параметрам миссии за счет ограничения внеплановых простоев во время обучения.

    Ссылка:

    Министерство обороны (DoD). (2018). Отчет о первоначальной оценке уязвимости инфраструктуры Министерства обороны США (SLVAS), связанный с климатическими рисками. Офис заместителя министра обороны по закупкам, технологиям и логистике, Вашингтон, округ Колумбия.

    В начало

    Понимание нелинейных моделей P2D | Microwaves & RF

    Модели нелинейных усилителей, основанные на измерениях, идеально предсказывают характеристики высокочастотного усилителя с максимальной точностью. Пригодная к использованию нелинейная поведенческая модель может спроектировать характеристики конструкции в различных рабочих условиях, экономя время и деньги на создание схемы усилителя для экспериментов. Конечно, подробные модели схем часто требуют модели транзистора, модели корпуса и моделей линий передачи, пассивных элементов и других устройств, используемых в цепях согласования и смещения.В качестве альтернативы можно рассматривать корпусный транзистор как «черный ящик» как часть модели поведения схемы, основанной на измерениях, чтобы ускорить и упростить процесс моделирования и моделирования усилителя большого сигнала.

    Файлы S-параметров (P2D), зависящие от мощности (P2D) в формате нелинейного микроволнового обмена данными (MDIF), доступные в наборе инструментов моделирования Advanced Design System (ADS) от Agilent Technologies (www.agilent.com), служат в качестве простого формата поведенческой модели. для нелинейных устройств СВЧ. 1 Поскольку высокочастотные усилители мощности имеют тенденцию демонстрировать зависящее от мощности усиление преобразователя, когда уровень выходного сигнала больше не является линейной зависимостью от уровня входного сигнала, их поведение можно воссоздать с помощью модели на основе файла P2D. . Формат P2D в основном основан на измерениях с использованием результатов тестирования векторного анализатора цепей (VNA) для тестируемого устройства (DUT) для создания модели устройства, которая может быть интегрирована в модель усилителя.

    Подход к моделированию P2D прост и удобен, поскольку эти модели легко доступны на сайте программного обеспечения ADS, хотя и имеют ограничения.Хороший обзор альтернативных поведенческих моделей, появившихся в результате обширных исследований, проводимых во всем мире в этой области, можно найти в исх. 2. С точки зрения ограничений, модель P2D, например, не лучший выбор при прогнозировании контуров нагрузки устройства / усилителя или поведения мощности в зависимости от нагрузки. Для этих и других более сложных симуляций становятся доступны более продвинутые поведенческие модели. 3

    Поскольку модель P2D основана на данных измерений, тип измерения и объем данных играют большую роль в определении объема данных, которые можно надежно извлечь из моделирования модели в системе.Поскольку файл P2D довольно универсален, объем данных, необходимых для достоверного представления поведения устройства, во многом зависит от приложения, для которого разрабатывается модель. Однако единственное требование к файлу MDIF P2D для работы в Agilent ADS - это наличие S-параметров большого сигнала для устройства и их вставка в файл в надлежащем формате. Кроме того, блоки данных для S-параметров слабого сигнала, информации о интермодуляционных искажениях (IMD) и данных коэффициента шума предлагают потенциал для относительно универсальных моделей малого и большого сигналов.

    Чтобы продемонстрировать подход к моделированию P2D, был измерен усилитель WLAN 2,45 ГГц с целью создания модели P2D для моделирования и сравнения с результатами измерений. Для создания точной нелинейной модели усилителя потребовались данные измерений для компрессии на 1 дБ, преобразования амплитудной модуляции в амплитудную модуляцию (AM-AM), AM-фазовой модуляции (AM- в PM), S-параметры малого и большого сигнала (зависящие от мощности), а также зависимость входной мощности от выходной мощности.Модель P2D была разработана, смоделирована и сравнена с измеренными данными, чтобы продемонстрировать надежность модели, что в конечном итоге привело к интеграции в проект системы связи для анализа на уровне системы.

    При создании файла P2D в подходящем формате необходимо уделять особое внимание деталям. Хотя это правда, что модель устройства извлекается посредством измерений, это формат модели на основе файлов, поэтому программирование и / или создание функциональных файлов MDIF является критическим шагом в создании модели.Процедуры, подробно описанные в этой статье, были разработаны для формата Agilent Citifile, связанного с анализаторами цепей Agilent HP 8719C и Agilent HP 8753D (в настоящее время устаревшими или снятыми с производства). Процедуры имеют дело с созданием файла P2D, а не с конкретными методами измерения, выполняемыми для сбора данных для файла P2D. Формат файла для этого примера, который содержит данные S-параметров с разверткой по частоте и мощности, а также данные о параметрах шума, можно просмотреть в длинной версии этой статьи, доступной на веб-сайте Microwaves & RF по адресу www.mwrf.com.

    Тестовая конфигурация, использованная для создания примера модели усилителя на основе файла P2D, представленной в этой статье, показана на рис. 1. Испытательная установка включает ВЧ / микроволновый анализатор цепей HP 8753, источник питания постоянного тока, широкополосный тройник смещения, 6 дБ. аттенюатор и измеритель мощности СВЧ. Для сбора данных для модели был протестирован коммерческий усилитель мощности, работающий на номинальной частоте беспроводной локальной сети (WLAN) 2,45 ГГц. Измерения были установлены для частотной развертки от 2 до 3 ГГц, в то время как диапазон развертки входной мощности был установлен между –20 и 0 дБмВт, а S-параметры устройства были измерены на анализаторе цепей HP 8753.

    Нелинейная модель P2D, основанная на измерениях, была построена для того, чтобы выполнить анализ сжатия модели усилителя AM-AM, сжатия AM-PM и зависимости выходной мощности от входной мощности в симуляторе Agilent ADS. Фиксированный аттенюатор на 6 дБ был добавлен к тестируемому усилителю мощности (PA), чтобы улучшить согласование импеданса нагрузки с испытательным оборудованием на основной и гармонической частотах.

    Испытательный стенд ADS для примера усилителя 2,45 ГГц показан на рис.2. Этот конкретный файл содержит только частотно-зависимые S-параметры малого и большого сигналов на определенных частотах. Формат файла довольно универсален, поскольку не требует обширной отладки программного обеспечения, присущей многим программируемым форматам данных. Хотя сервер файлов / инструментов доступен в ADS, опыт показал, что между различными форматами файлов, используемыми с различными коммерческими VNA, могут существовать конфликты программного обеспечения. Таким образом, особое внимание следует уделять реализации измеренных данных в самом файле.Хотя сервер приборов при правильном использовании значительно упрощает задачу, важно отметить, что данные могут быть вручную запрограммированы в файл нелинейных данных, что не требует использования программного обеспечения файлового сервера. Для примера усилителя файл P2D был создан вручную с помощью Microsoft Excel для организации данных Sparameter качающейся частоты и качающейся мощности.

    Agilent предлагает автоматическое решение для создания поведенческих моделей на основе файлов P2D на основе наборов данных измерений, которое называется диспетчером подключений.Он имеет встроенный модуль, который может выполнять измерения S-параметра качающейся мощности на нелинейных устройствах и усилителях. После завершения измерений этот инструмент может преобразовать измеренные данные в соответствующий формат файла P2D, который может использоваться непосредственно компонентом модели поведения «AmplifierP2D» в ADS. Такой автоматический подход позволяет значительно сократить время, необходимое для создания аналогичной модели вручную. 4

    Заголовок страницы

    Схема ADS для примера усилителя для S-параметров большого сигнала, сжатия усиления и сжатия фазы использует файл P2D с именем «2.45GHz_PA.p2d. "Файл был смоделирован для номинальной рабочей частоты усилителя (частота CW 2,45 ГГц), с выходом усилителя, оконеченным на 50 Ом, что упрощает моделирование Sparameter. Моделирование S-параметров большого сигнала был вставлен блок (LSSP), и мощность была установлена ​​в соответствии с измеренной входной мощностью устройства.

    На рисунках 3 и 4 показаны графики моделирования сжатия AM-AM и AM-PM, соответственно, на основе использования файлов P2D в ADS на основе измерений Intersil 2.45 ГГц PA. Хотя файл P2D эффективен при моделировании усилителя большого сигнала, базовая установка измерения большого сигнала также может использоваться для измерений и моделирования слабого сигнала с очень незначительными корректировками. На рисунке 5 показана установка для анализа Sparameter малых сигналов с использованием подхода файла P2D. Используя файл P2D, были получены смоделированные данные S-параметра слабого сигнала для амплитуды (усиления) и фазы, показанные на рис. 6 .

    В дополнение к традиционному однотональному или двухтональному моделированию модель усилителя P2D также может использоваться для прогнозирования характеристик со сложными сигналами с цифровой модуляцией, присутствующими в современных системах связи.Параметры производительности системы связи, такие как коэффициент мощности по соседнему каналу (ACPR) и величина вектора ошибки (EVM), которые используются для оценки расширения спектра усилителя за пределы желаемого канала (ов) и влияния усилителя на качество модуляции, соответственно, могут быть оценивается с помощью модели усилителя P2D.

    На рисунке 7 показан пример схемы моделирования, в которой сигнал WLAN используется на входе усилителя. На рисунке 8 показаны результаты моделирования огибающей области с использованием модели P2D.Нелинейный спектральный рост очевиден, что предсказывается нелинейной моделью, интегрированной в модель усилителя P2D. На рисунке 9 показаны характеристики ACPR усилителя при различных уровнях входной мощности. Модель усилителя P2D помогает определить высокие уровни ACPR при больших уровнях входной мощности, как и ожидалось.

    Хотя этот пример основан на программном обеспечении Agilent ADS, подход к моделированию файлов P2D может использоваться с другими программными инструментами. Например, The MathWorks (www.mathworks.com) добавляет поддержку моделей поведения на основе файлов P2D в последний выпуск своего популярного программного обеспечения для математического анализа и моделирования MATLAB.

    Схематическая диаграмма для установки моделирования MATLAB показана на рисунке 10. Рисунок 11 показывает смоделированные кривые сжатия усиления и сжатия фазы, сгенерированные с использованием поведенческих моделей на основе P2D в MATLAB, с результатами, близкими к результатам моделирование ADS на рис. 3 и 4.

    Короче говоря, формат поведенческой модели на основе файла P2D, доступный в симуляторах, таких как ADS от Agilent Technologies и MATLAB от MathWorks, позволяет пользователям удобно представлять ряд важных нелинейных эффектов устройства в компактном формате.Моделирование, показанное в этой статье, демонстрирует, как модели P2D могут использоваться, чтобы выйти за рамки S-параметров при обеспечении прогнозов поведения устройства, зависящего от мощности, например, преобразования AM в AM и эффектов преобразования AM в PM. Модели P2D также могут использоваться для более продвинутого моделирования со сложными тестовыми сигналами с цифровой модуляцией в области огибающей, включая моделирование и анализ характеристик ACPR и EVM.

    Примечание редактора: немного более длинная версия этой статьи с примером формата файла P2D, адаптированным из примера, предоставленного Agilent Technologies в программном пакете ADS, можно найти на сайте Microwaves & RF сайт: www.mwrf.com . Файлы ADS, используемые для примеров моделирования, показанного в этом документе, будут доступны для загрузки на следующей веб-странице Modelithics: www.modelithics.com/free-models.asp . Дополнительную информацию можно получить по электронной почте [email protected]

    БЛАГОДАРНОСТИ
    Эта статья была частично адаптирована из работы, выполненной в Университете Южной Флориды (USF) бывшими студентами USF Брэдом Раметтой и Прабху Пателем. Также выражаем признательность за сотрудничество с Джимом Павиолом и Патриком Лэнди, ранее работавшим с Intersil, а также предложения и вклад, предоставленные Крисом Меутом и Кори Эдельманом из Agilent Technologies и Колином Уориком из Mathworks.

    ССЫЛКИ
    1. Документация по программному обеспечению Advanced Design System, Agilent Technologies, Inc., Пало-Альто, Калифорния, Интернет: www.agilent.com.
    2. J.C. Pedro и S.A. Maas, «Сравнительный обзор подходов к моделированию поведения микроволнового и беспроводного усилителя мощности», IEEE Transactions on Microwave Theory & Techniques , Vol. 53, № 4, апрель 2005 г., стр. 1150–1163.
    3. Цзян Лю, Лоуренс П. Данливи и Хусейн Арслан, «Поведенческое моделирование нелинейных усилителей при больших сигналах на основе измерений AM-AM и AM-PM нагрузки», IEEE Transactions on Microwave Theory & Techniques , Vol.54, № 8, август 2006 г., стр. 31

    6.
    4. Крис Меут, «Поведенческое моделирование сглаживает RF-дизайн», EE Times , 26 сентября 2003 г.

    СНОска
    aDr. Данливи также занимает должность преподавателя в Университете Южной Флориды, 4202 Ист Фаулер Авеню, Тампа, Флорида 33620; Интернет: www.usf.edu

    Моделирование радиочастотных аналоговых искажений для моделирования систем связи: применение к приемопередатчикам на основе OFDM

    Предисловие xi

    Благодарности xiii

    Об авторе xv

    1 Введение в коммуникационную систему на кристалле, аналоговый РЧ интерфейс, модуляцию OFDM и показатели производительности 1

    1.1 Коммуникационная система на кристалле 1

    1.1.1 Введение 1

    1.1.2 Технология CMOS 3

    1.1.3 Проблемы сосуществования 4

    1.2 Обзор RF AFE 6

    1.2.1 Введение 6

    1.2.2 Супергетеродинный трансивер 8

    1.2.3 Однородный трансивер 10

    1.2.4 Приемопередатчик с низкой ПЧ 11

    1.2.5 Порядок аналогового фильтра основной полосы частот по сравнению с динамическим диапазоном АЦП 12

    1.2.6 Цифровая компенсация недостатков РЧ аналогового внешнего интерфейса 13

    1.3 Модуляция OFDM 14

    1.3.1 OFDM как модуляция с несколькими несущими 14

    1.3.2 Преобразование Фурье и ортогональные поднесущие 15

    1.3.3 Оценка и выравнивание канала в частотной области 18

    1.3.4 Контрольные сигналы 20

    1.3.5 Защитный интервал 21

    1.3.6 Оконный OFDM 21

    1.3.7 Адаптивная передача 22

    1.3.8 OFDMA для множественного доступа 23

    1.3.9 Масштабируемая OFDMA 23

    1.3.10 OFDM Архитектура DBB 24

    1.3.11 Стандарты на основе OFDM 27

    1.4 SNR, EVM и

    1.4.1 Частота битовых ошибок 27

    1.4.2 SNR по сравнению с EVM 28

    1.4.3 SNR по сравнению с E

    1.4.4 Комплексное представление основной полосы частот 32

    Ссылки 34

    Eb / N0 Определения и взаимосвязь 27b / N0 31

    2 Описание и моделирование РЧ аналоговых искажений 37

    2.1 Введение 37

    2.2 Тепловой шум 38

    2.2.1 Аддитивный белый гауссов шум 38

    2.2.2 Коэффициент шума и чувствительность 40

    2.2.3 Каскадное шумовое напряжение в конструкции ИС 41

    2.2.4 AWGN в моделировании 42

    2.2.5 Фликкер-шум и моделирование AWGN 43

    2.3 Фазовый шум генератора 44

    2.3.1 Описание и влияние на систему 44

    2.3.2 Моделирование фазового шума в частотной области 45

    2.3.3 Моделирование во временной области 49

    2.3.4 Ограничение SNR из-за фазового шума 50

    2.3.5 Влияние фазового шума на OFDM 52

    2.4 Джиттер дискретизации 57

    2.4.1 Определения джиттера 57

    2.4.2 Взаимосвязь джиттера дискретизации и фазового шума 58

    2.4.3 Ограничение SNR из-за джиттера дискретизации 61

    2.4. 4 Влияние джиттера выборки в OFDM 63

    2.4.5 Моделирование джиттера выборки 63

    2.5 Смещение несущей частоты 64

    2.5.1 Описание 64

    2.5.2 Влияние CFO в OFDM 65

    2.6 Смещение частоты дискретизации 67

    2.6.1 Описание 67

    2.6.2 Влияние SFO в OFDM 68

    2.7 I и Q Mismatch 71

    2.7.1 Описание 71

    2.7.2 Моделирование IQ Mismatch 76

    2.7 .3 Ограничение SNR из-за IQ Mismatch 76

    2.7.4 Влияние IQ Mismatch в OFDM 78

    2.8 Шум квантования DAC / ADC и отсечение 79

    2.8.1 Ограничение SNR из-за шума квантования и уровня отсечения 79

    2.8.2 Влияние уровня ограничения преобразователя в OFDM 82

    2.8.3 Динамический диапазон ЦАП и АЦП в OFDM 84

    2.8.4 Моделирование ЦАП и АЦП 86

    2,9 IP2 и IP3: нелинейности второго и третьего порядка 87

    2,9 .1 Гармоники (однотональный тест) 87

    2.9.2 Интермодуляционные искажения (двухтональный тест) 89

    2.9.3 Ухудшение характеристик приемника из-за нелинейностей 92

    2.9.4 Влияние нелинейности третьего порядка в OFDM 95

    2.9.5 Моделирование в сложной основной полосе частот 98

    2.10 Искажения усилителя мощности 99

    2.10.1 Моделирование PA 99

    2.10.2 Влияние искажений PA в OFDM 102

    Ссылки 104

    3 Моделирование влияния радиочастотных аналоговых помех на реальные Характеристики приемопередатчика на основе OFDM 107

    3.1 Введение 107

    3.2 Обзор физического уровня WLAN и мобильного WiMAX 108

    3.2.1 WLAN: стандарт IEEE 802.11a / g 108

    3.2.2 Мобильный WiMAX: стандартный IEEE 802.16e 109

    3.3 Обзор стенда моделирования 110

    3.3.1 Моделирование приемопередатчиков WiFi и WiMAX OFDM 110

    3.3.2 Оценка EVM как показатель производительности 112

    3.3.3 Сравнение EVM и SNR в AWGN Канал 113

    3.4 Сигналы WiFi OFDM и Mobile WiMAX PAPR 116

    3.5 Моделирование искажений передатчика 117

    3.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *