Контрольные и самостоятельные работы по математике. 6 класс. К уч. ВИЛЕНКИН, ЗУБАРЕВА, МОРДКОВИЧ, НИКОЛЬСКИЙ. ФГОС (к новому учебнику), Журавлев С.Г. | ISBN: 5-377-09514-9
Журавлев С.Г.
Аннотация
Данное пособие полностью соответствует федеральному
государственному образовательному стандарту
(второго поколения). Книга предназначена для
проверки знаний учащихся по курсу математики 6
класса. Издание ориентировано на работу с любым
учебником по математике из федерального перечня
учебников и содержит контрольные работы по всем
темам, изучаемым в 6 классе, а также
самостоятельные работы. Контрольные и
самостоятельные работы даются в четырех вариантах
двух уровней сложности: первые два варианта
соответствуют среднему уровню сложности, 3-й и 4-й
варианты рассчитаны на учащихся, проявляющих
повышенный интерес к математике. Пособие поможет
оперативно выявить пробелы в знаниях и адресовано
как учителям математики, так и учащимся для
самоконтроля.
Дополнительная информация
| Регион (Город/Страна где издана): | Москва |
| Год публикации: | 2016 |
| Страниц: | 176 |
| Ширина издания: | 145 |
| Высота издания: | |
| Язык публикации: | Русский |
| Тип обложки: | Мягкий / Полужесткий переплет |
| Цвета обложки: | Многоцветный |
| Полный список лиц указанных в издании: | Журавлев С.Г. |
▶▷▶▷ зубарев 6 кл математика гдз
▶▷▶▷ зубарев 6 кл математика гдз| Интерфейс | Русский/Английский |
| Тип лицензия | Free |
| Кол-во просмотров | 257 |
| Кол-во загрузок | 132 раз |
| Обновление: | 12-10-2019 |
зубарев 6 кл математика гдз — ГДЗ решебник по математике 6 класс Зубарева Мордкович gdzputinaco 6 -klass-onlajnmatematika- 6 gdz Cached Здесь представлены ответы к учебнику по математике 6 класс Зубарева Мордкович Вы можете смотреть и читать гдз онлайн (без скачивания) с компьютера и мобильных устройств Решебник (ГДЗ) по математике 6 класс Зубарева, Мордкович megareshebarugdzmatematika 6 -klasszubareva Cached Подробные решения задач и гдз по математике для 6 класса, авторов Зубарева ИИ, Мордокович АГ на 2016 учебный год ГДЗ по Математике за 6 класс Зубарева ИИ, Мордкович АГ gdzruclass- 6 matematikazubareva-i-mordkovich- 6 Cached ГДЗ : Спиши готовые домашние задания по математике за 6 класс, решебник Зубарева ИИ, ФГОС, онлайн ответы на gdzru ГДЗ по математике 6 класс Зубарева Мордкович учебник yagdzcom 6 -klassmatematika- 6 gdz-po-matematike Cached Все ГДЗ 6 класс Математика ГДЗ по математике 6 класс Зубарева Мордкович Учебник Математика 6 класс И И Зубаревой, А Г Мордковича Математика, 6 класс, Зубарева и Мордкович — ГДЗ domashkasugdzklass 6 mathematika 6 -matematika-zubareva Cached Решебник Математика , 6 класс, Зубарева и Мордкович 32 Взаимно простые числа Признак делимости на произведение Решебник (ГДЗ) по математике 5 класс Зубарева, Мордкович megareshebaruindex040-483 Cached Подробный решебник и гдз по математике для 5 класса, авторы учебника: ИИ Зубарева, АГ Мордкович на 2016 учебный год ГДЗ решебник по математике 6 класс Зубарева Мордкович botanamnetgdz 6 -klassmatematika- 6 zubareva-mordkovich- 6 Cached Подробный решебник ГДЗ к учебнику по Математике 6 класс Зубарева ИИ, Мордкович АГ 20102011, онлайн ответы на домашнюю работу ГДЗ по математике 6 класс — reshebame reshebamegdzmatematika 6 -klasszubareva Cached Подробные ответы и решения к учебнику математики за 6 класс, авторов Зубарева ИИ, Мордокович АГ 2014 год издания ГДЗ решебник по математике 6 класс рабочая тетрадь Зубарева gdzputinaco 6 -klass-onlajnmatematika- 6 gdz Cached ГДЗ 6 класс Математика рабочая тетрадь Зубарева Здесь представлены ответы к рабочей тетради по математике 6 класс Зубарева Мордкович ГДЗ, математика, 6 класс — uchimorg uchimorggdzmatematika- 6 -klass-zubareva-mordkovich Cached Всё для учебы ГДЗ бесплатно ГДЗ , математика , 6 класс — Зубарева, Мордкович — онлайн решебник Чтобы добавить страницу в закладки, нажмите CtrlD Promotional Results For You Free Download Mozilla Firefox Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of 1 2 3 4 5 Next 2,360
- ГДЗ по математике 5 класс Мордкович: решебник, ответы онлайн. Смотреть все задачи по математике 5 кл
- асс зубарева. Главная ГДЗ 5 класс математика. Материал удален по требованию издательства quot;Экзаменquot; Минобрнауки намерено освободить родителей от платы за продленку в школах. Книга: Математика
- енquot; Минобрнауки намерено освободить родителей от платы за продленку в школах. Книга: Математика 6 класс. Решебник по математике зубарева авторы зубарева и и мордокович а г издательство мнемозина. Главная Файлы 5 класс Математика. Модуль ГДЗ учебники. Design by Ivan K. При копировании материалов указывайте активную ссылку на источник! ГДЗ по Математике для 6 класса Зубарева Мордкович. Авторы: Зубарева И.И., Мордокович А.Г. Гдз алгебра. Категория: Решебник (ГДЗ) по математике для 5 класса к учебнику Математика. Математика. 5 класс. Зубарева, Мордкович. Ответы к задачам. Домашние контрольные работы. ГДЗ к Алгебра 9кл.Мордковича А.Г. и др 2014 -288с пономарева гдз по биологии 8. Смешанные задачи Элементы комбинаторики и теории решебник 6 кл зубарева Элементы комбинаторики.. Официальные ГДЗ России. Подробный решебник и гдз по математике для 5 класса, авторы учебника: И.И. Зубарева, А.Г. Мордкович на 2016 учебный год. 3 класс: ГДЗ по математике. Задачник.quot; А.Г. Мордкович, Т.Н. Мишустина, Е.Е. Тульчинская., 6-е изд., испр.. — М., 2003; pdf; 1,5 Мб. Математика: 6 класс: рабочая тетрадь… С товаром Математика Сам.работы 6 кл часто покупают. МНЕМОЗИНА Зубарева 6 Математика Самостоятельные работы.
испр.. — М.
6-е изд.
- АГ Мордкович на 2016 учебный год ГДЗ решебник по математике 6 класс Зубарева Мордкович botanamnetgdz 6 -klassmatematika- 6 zubareva-mordkovich- 6 Cached Подробный решебник ГДЗ к учебнику по Математике 6 класс Зубарева ИИ
- АГ Мордкович на 2016 учебный год ГДЗ решебник по математике 6 класс Зубарева Мордкович botanamnetgdz 6 -klassmatematika- 6 zubareva-mordkovich- 6 Cached Подробный решебник ГДЗ к учебнику по Математике 6 класс Зубарева ИИ
- 6 класс
Нажмите здесь , если переадресация не будет выполнена в течение нескольких секунд зубарев кл математика гдз Поиск в Все Картинки Ещё Видео Новости Покупки Карты Книги Все продукты ГДЗ математика класс Зубарева , Мордкович Мнемозина eurokiorg gdz matematik Решебник по математике за класс авторы Зубарева , Мордкович издательство Мнемозина ГДЗ по математике класс Самостоятельные работы по ГДЗ по Математике за класс Зубарева ИИ, Мордкович АГ https gdz ru matematika zubarev ai ГДЗ Спиши готовые домашние задания по математике за класс , решебник Зубарева ИИ, ФГОС, онлайн Математика класс сборник Решебник ГДЗ по математике класс Зубарева , Мордкович gdz matematika Решебник по Математике за класс авторов Зубарева ИИ, Мордкович АГ станет отличным помощником во ГДЗ по математике для класса Зубарева ИИ https gdz putinaru matematike Они используют ГДЗ по математике за класс Зубарева ИИ и Мордкович А Г, Зубарева пишет решебники для ГДЗ , математика , класс Зубарева , Мордкович онлайн gdz matematika klass ГДЗ , математика , класс Зубарева , Мордкович онлайн решебник Видео с этим котом всего секунд, а смеха ГДЗ по математике класс Зубарева , Мордкович ответы из https gdz plusme matematika Подробный разбор задач из учебника по математике за класс Зубаревой, Мордковича Бесплатный сборник ГДЗ по Математике класса Зубарева , Мордкович https gdz putinainfo matematika Авторы Математика класс Учебник для общеобразовательных организаций ИИ Зубарева , АГ Мордкович ГДЗ решебник по математике класс Зубарева , Мордкович mathcomua gdz ГДЗ по математике класс Зубарева , Мордкович ГДЗ готовые домашние задания к учебнику Математика ГДЗ по математике класс Зубарева Мордкович учебник https gdz putinainfo matematika ГДЗ ответыс решением на номера учебника по математике класс Зубарева Мордкович год новый учебник Решебник по Математике за класс Зубарева ИИ Гитем matematika zubarev a Данное пособие содержит решебник ГДЗ по Математике за класс Автора Зубарева ИИ, Мордкович АГ ГДЗ по математике класс Зубарева , Мордкович ГДЗ ЛОЛ https gdz lolbiz matematika klass Готовые домашние задания к учебнику математики класс по программе Зубаревой, Мордковича Решебник по математике класса Зубарева , Мордкович https gdz life matematika mordkovic Рейтинг , голосов Учебник по математике за класс И И Зубаревой, А Г Мордковича соответствует ФГОС и охватывает Задание а Математика класс Зубарева апр Задание а Математика класс Зубарева , Мордкович Published on Apr , Урок Задание б ГДЗ по математике класс Петерсон ЛГ Часть myoutubecom Решебник Математика Зубарева ИИ класс гдз Niglus gdz Решебник по математике Зубарева ИИ класс поможет вам найти ответы к заданиям этого учебника и успешно Задание ГДЗ по математике класс Зубарева gdz netzadanie Видео решение задания Письменное решение задания Тест к заданию Математика Зубарева , Мордкович Математика класс Зубарева , гдз купить в Республике matematika _ _klass_ Объявление о продаже Математика класс Зубарева , гдз в Республике Татарстан на Avito Картинки по запросу зубарев кл математика гдз ГДЗ решебник по математике класс Зубарева reshatorcom gdz matematika zubare ГДЗ по математике класс Зубарева , Мордкович помогут успешно справиться со сложным материалом без Упражнение ГДЗ по математике класс Зубарева ИИ На сайте представлено решение по предмету Математика за класс автора Зубарева ИИ, Мордокович АГ гдз математика зубарева класс ctkupavnaru gdz matematika zubarev сен гдз математика зубарева класс Решебник ГДЗ по математике класс Зубарева , Мордкович Готовые домашние задания по математике за класс к schoolru matematika gdz июн класс Учебник Математика Зубарева ИИ, Мордкович АГ год Ответы к задачам Гдз по математике класс контрольные зубарева Stylus kuchoothostyluslangcomivph gdz po А в каждом мазке художника чувство, гдз по математике класс контрольные зубарева мордкович, слышал я ГДЗ по математике класс упражнение Зубарева ИИ dzokru gdz bookunit Готовое Домашнее Задание по математике для класса упражнение Зубарева ИИ, Мордкович АГ гдз математика зубарева от путина orenpromcom gdz matematika сен гдз математика зубарева от путина ГДЗ решебник по математике класс Зубарева ГДЗ номер , список задач по математике класс gdz matematika ГДЗ , готовое домашнее задание по математике класс , автор учебника Зубарёва ИИ На Решунове ты Задание Математика , класс , Зубарева и Мордкович domashkasu gdz matematika Предмет, Математика Класс, Учебник, Зубарева ИИ Подробнее, Математика , класс , Зубарева и Мордкович ГДЗ по математике для класса Зубарева ИИ номер gdz matematika Учебник номер ГДЗ Учебник по математике класс Зубарева ИИ номер Решебник номер ГДЗ по математике для класса Зубарева ИИ номер gdz matematika Решебник номер ГДЗ Решебник по математике класс Зубарева И И номер Видеорешение номер Гдз математика класс зубарева смотреть ithaelie ohneinithuembassyberlinzwnm gdz Якщо грн уже становить від усіх грошей, вероятно, под влиянием Сперанского, у которого он жил, Решебник По Математике Класс Зубарев Мордкович recoverytopikweeblycomreshebnik Решебник по Математике за класс авторов Зубарева ИИ, Мордкович АГ Станет отличным помощником во ГДЗ и Решебник по ! Математика класс ФГОС ! Зубарева yrokynet gdz otvethtml ГДЗ ответ ! Математика класс ФГОС ! Зубарева , Мордкович номер Решебник Лучшие бесплатные зубарева гдз по математике класс отборные закачки wwwuniphizcom zubarev a gdz апр зубарева гдз по математике класс , примеры задач по физике решения, класс гдз по алгебре гдз по математике в рабочей тетради зубарева cidyrac сен Гдз от путина по математике класс рабочая тетрадь зубарева , мордкович части Гдз по Алгебра , класс Часть из Задачник А Г Мордкович, Л Алгебра , класс Часть из Задачник А Г Мордкович, Л А Александрова , Т Н Мишустина и др Гдз сборник задач по математике класс зубарева sportakerru? gdz matematike Гдз по математике класс сборник задач и упражнений авторы гамбарин Подробное решение повторение Кроссворды по история древнего мира harrami Pinterest pinterestcom Гдз по математике класс Street Map Of London, London Pictures, nd Grade Class Street Map Of LondonLondon PDF бесплатный решебник по математике зубарева мордкович wwwrrchinccombesplatnyireshebni по математике зубарева мордкович для класса Все результаты ГДЗ , математика , класс Зубарева Гдз по матиматике класс зубарев stilistonlineru gdz pomatimatike klass ГДЗ Спиши готовые домашние задания по математике за класс , решебник Зубарева ИИ, ФГОС, онлайн гдз путин математика класс зубарева Deep Sound deepsoundmeditationorg gdz putin окт гдз путин математика класс зубарева ГДЗ от Путина класс математика gdz putinainfo ГДЗ и Решебник по математике для класса автор Зубарева i gdz org klass matematika zubarev a Решебник по математике класс Зубарева Готовые домашние задания ГДЗ по Математике автор Зубарева , гдз по математике зубарева шестой класс Ammar Medical wwwammarcomplexcom gdz po сен гдз по математике зубарева шестой класс ГДЗ решебник по математике класс Зубарева Задача по математике класс решебник ответы vcevcerumvn Выполните действие, записав каждое число в виде десятичной дроби гдз по литературе класс просвещение Prakard prakardcomviewtopicphp? день назад Якир T ru gdzhahaorg ГДЗ по математике класс рабочая тетрадь Зубарева Автор Зубарева ИИ гдз по математике класс зубарев wwwcheermooncomtw gdz po сен гдз по математике класс зубарев Решебник ГДЗ по математике класс Зубарева , Мордкович Решебник Алгебра и начала математического анализа Мы рады вам представить новый решебник задачника Мордковича класс , в котором содержится большинство Мы скрыли некоторые результаты, которые очень похожи на уже представленные выше Показать скрытые результаты Запросы, похожие на зубарев кл математика гдз гдз по математике класс зубарева от путина гдз по математике шестой класс зубарева мордкович гдз по математике класс зубарева сборник гдз по математике класс зубарева мордкович рабочая тетрадь ерина гдз по математике зубарева мордкович класс контрольные работы по математике класс зубарева мордкович ответы гдз по математике класс зубарева рабочая тетрадь гдз по математике класс зубарева контрольные работы Войти Версия Поиска Мобильная Полная Конфиденциальность Условия Настройки Отзыв Справка
ГДЗ по математике 5 класс Мордкович: решебник, ответы онлайн. Смотреть все задачи по математике 5 класс зубарева. Главная ГДЗ 5 класс математика. Материал удален по требованию издательства quot;Экзаменquot; Минобрнауки намерено освободить родителей от платы за продленку в школах. Книга: Математика 6 класс. Решебник по математике зубарева авторы зубарева и и мордокович а г издательство мнемозина. Главная Файлы 5 класс Математика. Модуль ГДЗ учебники. Design by Ivan K. При копировании материалов указывайте активную ссылку на источник! ГДЗ по Математике для 6 класса Зубарева Мордкович. Авторы: Зубарева И.И., Мордокович А.Г. Гдз алгебра. Категория: Решебник (ГДЗ) по математике для 5 класса к учебнику Математика. Математика. 5 класс. Зубарева, Мордкович. Ответы к задачам. Домашние контрольные работы. ГДЗ к Алгебра 9кл.Мордковича А.Г. и др 2014 -288с пономарева гдз по биологии 8. Смешанные задачи Элементы комбинаторики и теории решебник 6 кл зубарева Элементы комбинаторики.. Официальные ГДЗ России. Подробный решебник и гдз по математике для 5 класса, авторы учебника: И.И. Зубарева, А.Г. Мордкович на 2016 учебный год. 3 класс: ГДЗ по математике. Задачник.quot; А.Г. Мордкович, Т.Н. Мишустина, Е.Е. Тульчинская., 6-е изд., испр.. — М., 2003; pdf; 1,5 Мб. Математика: 6 класс: рабочая тетрадь… С товаром Математика Сам.работы 6 кл часто покупают. МНЕМОЗИНА Зубарева 6 Математика Самостоятельные работы.
ГДЗ по математике для 6 класса контрольные работы Зубарева
Несмотря на все разнообразие и важность школьных дисциплин, основными являются два навыка – считать и писать. Именно от них зависит освоение всех наук. В шестом классе сложность дисциплин существенно возросла, а времени на работу с каждой из них становится все меньше. Но существует и еще одна серьезная проблема – если сейчас не заметить пробелы в знаниях математики или пропустить хотя бы одну тему, возникнет угроза не просто текущей успеваемости, но и переходу на следующий год от математики к алгебре и геометрии. Поможет ученикам разобраться со всеми темами программы качественное ГДЗ по математике за 6 класс контрольные работы Зубарева.
Онлайн-помощник по математике за 6 класс контрольные работы Зубаревой — это отличная альтернатива репетиторам
Проблемы чаще всего возникают, безусловно, у ребят с гуманитарным складом мышления. Столкнувшись с непонятной задачей, любой ребенок спросит совет, в первую очередь, у родителей. Обычно, большинство взрослых в такой ситуации просто решает задачу, полагая, что можно научиться работе глядя, как работают другие. Но ближайшая же контрольная проверка в классе не просто покажет, что такая помощь малоэффективна, но и приведет к необходимости исправлять низкие отметки. Настоящую профессиональную поддержку ученику сможет оказать качественная учебная литература — решебник по математике за 6 класс контрольные работы Зубаревой.
Издание содержит образцы контрольных работ по всему курсу основного учебника шестого класса. В пособие входит сорок восемь контрольных работ с разбивкой на две части в соответствии с учебными полугодиями, шесть вариантов итоговых работ по всей программы текущего учебного года, подробные образцы решения всех упражнений. Найти нужную тему можно мгновенно благодаря продуманной навигации сайта.
Готовые домашние задания окажутся полезны любому ученику, независимо от уровня его знаний. Кому и чем поможет ресурс:
- всем шестиклассникам — надежно подготовиться к любым контрольным работам;
- любителям математики — участвовать в тематических олимпиадах;
- школьникам с гуманитарным складом ума – определить и устранить пробелы в своих математических знаниях самостоятельно.
jahetij математика 6 класс самостоятельные работы зубарева и и лепешонкова
Ссылка:http://idexaced.sabemo.ru/4/64/matematika-6-klass-samostoyatelnye-raboty-zubareva-i-i-lepeshonkova
▶▷▶ математика 6 класс зубарева мордкович итоговые контрольные работы
▶▷▶ математика 6 класс зубарева мордкович итоговые контрольные работыматематика 6 класс зубарева мордкович итоговые контрольные работы — Yahoo Search Results Yahoo Web Search Sign in Mail Go to Mail» data-nosubject=»[No Subject]» data-timestamp=’short’ Help Account Info Yahoo Home Settings Home News Mail Finance Tumblr Weather Sports Messenger Settings Yahoo Search query Web Images Video News Local Answers Shopping Recipes Sports Finance Dictionary More Anytime Past day Past week Past month Anytime Get beautiful photos on every new browser window Download Контрольные работы по математике за 6 класс к учебнику mathematics-testscom/matematika- 6 -klass/ Cached Скачать: Контрольные работы для 6 класса к учебнику Виленкина НЯ Обучающие пособия и тренажеры в интернет-магазине «Интеграл» для 6 класса Контрольные работы по математике 6 класс ( ИИ Зубарев, АГ infourokru/kontrolnie-raboti-po-matematike Cached › Другие методич материалы › Контрольные работы по математике 6 класс ( ИИ Зубарев, АГ Мордкович ) Контрольные работы по математике 6 класс ( ИИ Зубарев, АГ Мордкович ) Математика 6 Класс Зубарева Мордкович Итоговые Контрольные Работы — Image Results More Математика 6 Класс Зубарева Мордкович Итоговые Контрольные Работы images Контрольная работа № 1 | Решебник (ГДЗ) Математика 5 класс И vklasseonline … Математика Контрольная работа № 1 Полный и качественный решебник (ГДЗ) Математика 5 класс ИИ Зубарева , АГ Мордкович 2011 Контрольные работы Контрольные работы 5 класс к учебнику ИИЗубарева, АГМордкович pedportalnet/starshie-klassy/raznoe/kontrolnye Cached Контрольные работы по математике в 6 классе (ИИ Зубарева ,АГ Мордкович ) Шибалкина Людмила Николаевна 21 Мар 2015 Контрольные работы 6 класс зубарева мордкович с ответами in-eduru/page/kontrolnie-raboti- 6 -klass-zubareva Итоговые контрольные математике 1,2,3,4,5, 6 ,7,8 пробные егэ 2019 Сборник диктантов Русскому языку в классе с русским языком обучения учитель получает месяц 36 руб Контрольные работы по математике в 6 классе (ИИЗубарева,АГ pedportalnet/starshie-klassy/algebra/kontrolnye Cached Рабочая программа Математика 6 класс по учебнику ИИ Зубарева , АГ Мордкович Прийма Татьяна Борисовна 15 Окт 2015 ГДЗ по математике 5 класс Зубарева контрольные работы yagdzcom 5 класс Математика ГДЗ по математике 5 класс Зубарева контрольные работы ГДЗ решебник тетрадь для контрольных работ по математике 5 класс Зубарева , Лепешонкова ФГОС Часть 1 и 2 Контрольные работы по математике в 6 классе для УМК ИИ kopilkaurokovru/matematika/prochee/kontrol-nyie Cached Контрольные работы в 6 классе подготовлены для учебника математики под редакцией И И Зубаревой, А Г Мордковича и позволяют выполнить проверку знаний, умений и навыков после изучения Уроки по математике 5 класс, презентации на различные темы mathematics-testscom/temy-uroki-matematika-5-klass Cached Уроки по математике в 5 классе, презентации на различные темы, зубарева , Виленикн, фгос Уроки по математике 5 класс , презентации на различные темы, Виленкин, Зубарева Контрольные работы по алгебре в 7 классе на весь год УМК ИИ easyenru/load/math/7_klass/kontrolnye_raboty Cached Контрольные работы по алгебре в 7 классе на весь год УМК ИИЗубаревой и АГМордковича Математика 7 класс • 7 класс Promotional Results For You Free Download | Mozilla Firefox ® Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 27,300 results Settings Help Suggestions Privacy (Updated) Terms (Updated) Advertise About ads About this page Powered by Bing™
математика 6 класс зубарева мордкович итоговые контрольные работы — Все результаты Итоговая контрольная работа по математике 6 класс (по учебнику › Математика 5 июн 2017 г — Cкачать: Итоговая контрольная работа по математике 6 класс по учебнику И И Зубарева , АГ Мордкович сборник контрольных работ по математике за 6 класс (Зубарева И › Математика Похожие Скачать: сборник контрольных работ по математике за 6 класс Зубарева ИИ , Мордкович библиотека материалов 73 Итоговая контрольная работа за курс 6 класса Вариант 1 1 Вычислите: Похожие материалы Презентация по математике на тему «Средняя скорость движения» (5 класс ) 0408 ГДЗ контрольные работы по математике 6 класс Зубарева — Я ГДЗ › 6 класс › Математика класс Зубарева ГДЗ контрольные работы по математике 6 класс Зубарева Мордкович Итоговая контрольная работа за курс 6-го класса Вариант 1 Годовая контрольная работа по математике 6 класс зубарева docplayerru/79849683-Godovaya-kontrolnaya-rabota-po-matematike-6-klass-zubare Годовая контрольная работа по математике 6 класс зубарева мордкович Сколько тонн нефти было в каждой цистерне первоначально Упростите Итоговая контрольная работа по математике в 6 класс по УМК ИИ 22 нояб 2014 г — Итоговая контрольная работа по математике в 6 классе по УМК математике в 6 класс по УМК ИИ Зубаревой, АГ Мордковича 3635 КБ Контрольные работы 5 класс к учебнику ИИ Зубарева , АГ Мордкович Итоговая контрольная работа по математике 6 класс в формате 18 февр 2012 г — контрольной работы в формате ГИА) по математики для учащихся 6 класса Разработан по учебнику ИИ Зубарева , АГ Мордкович Контрольные работы по математике для 6 класса 24 апр 2014 г — Контрольные работы по математике для учащихся 6 класса по учебнику ИИ Зубаревой, АГ Мордковича 5 Вычислите -3 КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА ( итоговая за III четверть) 6кл АГ Мордкович Вариант 1 1 [DOC] Итоговая контрольная работа за курс 6 класса — МАОУ «СОШ №12» solk12uralschoolru/file/download/223 Похожие Программа: Программа основного общего образования по математике 5 — 6 классы , Математика Составители ИИ Зубарева , АГ Мордкович – М: ГДЗ, математика, 6 класс — Зубарева, Мордкович — онлайн решебник ГДЗ, математика , 6 класс — Зубарева , Мордкович — онлайн решебник Введите номер: Домашние контрольные работы Работа №1, Работа №2, Не найдено: итоговые Итоговая контрольная работа по математике в 6 класс по УМК ИИ Похожие Итоговая контрольная работа по математике в 6 класс по УМК ИИ Зубаревой, АГ по математике для 6 класса (УМК ИИ Зубарева , АГ Мордкович ) Контрольные работы по математике в 6 классе для УМК ИИ 9 мар 2015 г — Контрольные работы в 6 классе подготовлены для учебника математики под редакцией И И Зубаревой, А Г Мордковича и позволяют В конце года проводится итоговая контрольная работа , которая включает в Математика 6 класс Зубарева ИИ, Мордкович АГ Учебно Зубарева ИИ, Мордкович АГ» в Интернет-магазине My-shopru: цены, скидки Пособие содержит материалы для тематического и итогового контроля, Контрольные работы по математике 6 класс Ко всем действующим Тематические контрольные работы по математике 6 класс 2 февр 2015 г — Зубарева И И, Мордкович А Г, а так же входная контрольная работа и контрольные работы по математике 6 класс ( Зубарева ИИ, [DOC] Итоговая контрольная работа по математике за курс 6 класса wwwlingym67nnovru/File/0-progr/6-3matemdoc Похожие автор: ЛН Шибалкина — Похожие статьи ИИ Зубарева , АГ Мордкович в объеме 170 часов (Программы Математика 5- 6 классы Алгебра 7-9 классы Алгебра и начала анализа10-11 классы Математика 6 классзубарева мордкович | Образовательный 8 мая 2017 г — ИИ Зубарева , АГ Мордкович – 2-е изд, испр и доп Итоговая контрольная работа за курс математики 6 класса 175 Анализ [DOC] Итоговая контрольная работа по математике — Алтайская краевая aschedu22info/DswMedia/rabochayaprogramma6klassdoc Учебник ИИ Зубарева , АГ Мордкович Математика 6 класс – М: Мнемозина Контрольная работа №8 Итоговая контрольная работа №9 Всего 170 Итоговый тест по математике 6 класс Зубарева, Мордкович wwwzavuchru/methodlib/196/133145/ Похожие 22 апр 2015 г — Материал из раздела Контрольные , тесты — Итоговый тест по математике 6 класс Зубарева , Мордкович Методической библиотеки [PDF] Контрольные работы 6 класс Мордкович — 5splusom-schoolru автор: ВН Рудницкая — Цитируется: 1 — Похожие статьи Изображение учебного издания « Математика 6 класс : учеб для И И Зубарева , А Г Мордкович — М : Мнемозина» приведено на обложке данного Издание содержит самостоятельные и контрольные работы по математике Видео 3:25 итоговая контрольная работа 6 класса виталик джабраилов YouTube — 27 авг 2014 г 3:00 № 80 — Математика 6 класс Зубарева GDZ Ru YouTube — 7 окт 2016 г 3:53 № 5 — Математика 6 класс Зубарева GDZ Ru YouTube — 29 сент 2016 г Все результаты [PDF] 6 класс Математика kutjah-soshru/uploads/ivanovaN/razrabotki/02pdf Зубарева ИИ Математика 6 класс : учеб для учащихся общеобразоват 6 класс: поурочные планы по учебнику ИИЗубаревой, АГ Мордковича I Формы промежуточной и итоговой аттестации: контрольные работы , [DOC] Математика» для 5-6 классов (doc) — МБОУ СОШ №11 stosh21narodru/fs/rp/46doc Похожие Рабочая программа по математике , 5 — 6 класс ы, составлена на основе авторской общеобразоват учреждений / ИИ Зубарева , АГ Мордкович – 6 -е изд, стер 3 (входной, промежуточный контроль, итоговая контрольная работа ) В 6 классе : тематических контрольных работ – 8, мониторинговых Картинки по запросу математика 6 класс зубарева мордкович итоговые контрольные работы «cl»:3,»cr»:3,»id»:»dcWX33jn4Fx7oM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:83,»oh»:688,»ou»:» «,»ow»:641,»pt»:»fs00infourokru/images/doc/39/49777/hello_html_m6″,»rh»:»infourokru»,»rid»:»5uV9AwZrKCW0qM»,»rt»:0,»ru»:» \u003d87969″,»sc»:1,»st»:»Инфоурок»,»th»:90,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcS0p6W9HZQlwOT_EL74KuSEPTFaH_gB2uNULdH0XidVd59MEnQ6vQiX5WM»,»tw»:84 «cl»:3,»cr»:3,»id»:»xiVEorfn5TbRVM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:96,»oh»:586,»ou»:» «,»ow»:641,»pt»:»fs00infourokru/images/doc/39/49777/hello_html_52″,»rh»:»infourokru»,»rid»:»5uV9AwZrKCW0qM»,»rt»:0,»ru»:» \u003d87969″,»sc»:1,»st»:»Инфоурок»,»th»:92,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcQUjjRdoEHylnvhQxhduqMX1ZzTMPMTD1FYyAlE4SRcbQTpLTWgD_Q5Dbk»,»tw»:101 «id»:»DKO3HJJruRqRzM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:75,»oh»:1002,»ou»:» «,»ow»:840,»pt»:»yagdzcom/gdz/matematika/6/zubareva-kr/%D0%9A-76″,»rh»:»yagdzcom»,»rid»:»r01vnRy1dLmp3M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Я ГДЗ»,»th»:91,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcQ-UMuLO7ivHl-5Y9iQdZwM39Evh2vNE3vOWd8YUd545BjwEWXdAj3WfJU»,»tw»:76 «cl»:3,»cr»:3,»id»:»tG0ngjn9RFjvSM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:108,»oh»:523,»ou»:» «,»ow»:642,»pt»:»fs00infourokru/images/doc/39/49777/hello_html_60″,»rh»:»infourokru»,»rid»:»5uV9AwZrKCW0qM»,»rt»:0,»ru»:» \u003d87969″,»sc»:1,»st»:»Инфоурок»,»th»:90,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcS5UUaq8dZznzLbZHpemWEx93klzaUmaMuAWg9kC_20_GHMXUeyPncZQpU»,»tw»:110 «id»:»zDvdpegLTMe0UM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:55,»oh»:1374,»ou»:» «,»ow»:844,»pt»:»yagdzcom/gdz/matematika/6/zubareva-kr/%D0%9A-36″,»rh»:»yagdzcom»,»rid»:»r01vnRy1dLmp3M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Я ГДЗ»,»th»:106,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcStJIz_Y3TbaRPmdtILCbKGneWuuHLtdS2I—E-0FAMJ9MG3yZx4Q0DWg»,»tw»:65 «id»:»OlkCB_m6qldqsM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:71,»oh»:1063,»ou»:» «,»ow»:834,»pt»:»yagdzcom/gdz/matematika/6/zubareva-kr/%D0%9A-75″,»rh»:»yagdzcom»,»rid»:»r01vnRy1dLmp3M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Я ГДЗ»,»th»:94,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcQC5KZvjsKnAjVpzEdVBOsklLTvu8G14eVUIX39FCBqmZtkLIAYXtX9dQ»,»tw»:74 «id»:»TzTal6ptbLFSfM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:88,»oh»:847,»ou»:» «,»ow»:839,»pt»:»yagdzcom/gdz/matematika/6/zubareva-kr/%D0%9A-63″,»rh»:»yagdzcom»,»rid»:»r01vnRy1dLmp3M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Я ГДЗ»,»th»:90,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcQdxokq4E-vRSB7QTh_2YnDSyUFfnKW7Lw_UBLLEuZKmF_YsJQbJTa1EZo»,»tw»:89 Другие картинки по запросу «математика 6 класс зубарева мордкович итоговые контрольные работы» Жалоба отправлена Пожаловаться на картинки Благодарим за замечания Пожаловаться на другую картинку Пожаловаться на содержание картинки Отмена Пожаловаться Все результаты ГДЗ математика 6 класс Зубарева, Мордкович Мнемозина › Математика › 6 класс Похожие Решебник по математике за 6 класс авторы Зубарева , Мордкович Контрольные работы по математике 6 класс Дудницын, Кронгауз Экзамен Итоговый тест по математике, 5 класс — Урокрф 8 окт 2017 г — Итоговая контрольная работа проводится в форме письменной 6 7 8 9 10 11 12 13 Вариант1 3 2 100см 2 1 2 69у+30 3 1 4 3, 6 ИИ Зубарева , АГ Мордкович Дидактические материалы по математике 5 класс : к учебнику ИИ Зубаревой, АГ Мордковича « Математика 5 класс » [PDF] адaптированная рабочая программа — ГБОУ СОШ сШигоны shigminobr63ru/prog/matem/matem6pdf Преподавание курса математики в 6 классе ведется по учебнику « Математика 6 » ИИ Зубарева , АГ Мордкович -М:Мнемозина, 2013, содержит большое итоговый административный мониторинг, контрольные работы [DOC] Анализ итоговой контрольной работы Обобщение знаний по Обобщающее повторение курса математики за 6 класс 21, 19 ИТОГО УМК, автором которого являются ИИ Зубарева , АГ Мордкович , рекомендован [PDF] для домашнего обучения по математике Лопандиной Светланы school6-nvkzucozru/RABPROG//dom_obuchenie_lopandina_zubareva-6_klasspd Мордкович –М: Мнемозина, 2011г общеобразовательных учреждений / И И Зубарева , ИП Лепешонкова, МС 6 Математика 6 класс Тетрадь для контрольных работ № 2: учеб пособие для Итоговая контрольная работа [DOC] 5 класс — Муниципальное бюджетное общеобразовательное school13admsurgutru/storage/app/media/5-matematika-adaptirovandocx 5— 6 классы : пособие для учителей общеобразовательных организаций сост учебника Учебник: « Математика 5- 6 класс », Зубарева И И, Мордкович А Г 9 тематических контрольных работ и 1 итоговая контрольная работа контрольная работа по математике 6 класс зубарева мордкович lyquokeblogcz//kontrolnaja-rabota-po-matematike-6-klass-zubareva-mordkovich- математика самостоятельные и контрольные работы петерсон 2 класс — Практика развивающего обучения — Зубарева , А Г Мордкович Математика 5 Дидактические материалы по математике 6 класс К уч Зубаревой allengorg/d/math/math2500htm 6 класс К уч Зубаревой ИИ, Мордковича АГ — Рудницкая ВН ( pdf) Издание содержит самостоятельные и контрольные работы по математике для 6 класса , а также набор задач и Итоговая контрольная работа 107 Итоговый тест по математике (6 класс) Похожие Итоговый тест по математике ( 6 класс ) Онлайн-тест с ответами по математике Знания по математике, полученные в 5 и 6 классе, помогут освоить Диагностические контрольные работы по математике 5 – 6 (стр 10 ) 10 кг сои? Итоговая диагностическая контрольная работа 6 класс Диагностические контрольные работы – 5, УМК Зубарева — Мордкович 36 Контрольные работы по математике 6 класс (И И Зубарев, А Г › Учителю › Математика Контрольные работы по математике 6 класс (И И Зубарев , А Г Мордкович ) Автор публикации: Мокшина ТВ Дата публикации: 13112015 Краткое описание: предварительный просмотр материала Тематические контрольные работы Итоговая контрольная работа за курс 6 класса Вариант 1 1 Контрольная работа по математике 6 класс зубарева 1 полугодие 28 сент 2016 г — Авторы И Контрольная работа по математике 6 класс зубарева 1 полугодие Авторы И И Зубарева , А Г Мордкович ФГОС1, 2, 3, 4 четверть, 1 и 2 А Г, а так же входная контрольная работа и итоговая ГДЗ по математике 6 класс Зубарева, Мордкович — ГДЗ ЛОЛ ГДЗ Математика 6 класс Зубарева , Мордкович математики 6-го класса авторов Зубарева , Мордкович Даны ответы к упражнениям учебника, а также контрольным вопросам и Математика 6 класс Жохов ( контрольные работы ) Не найдено: итоговые Контрольные работы по математике 6 классавтор зубарева ии 6 мар 2015 г — Cкиньте пожалуйста решение итоговой контрольно работы по математике 6 класс ,Автор: Зубарева , Мордкович !!!! Зубарева И Но кто [DOC] Муниципальное общеобразовательное учреждение «Средняя vos-school-12edumskoru/uploads/2000//6/matematika-6_na_2015-2016docx Предметная линия учебников ИИЗубаревой, АГ Мордковича : пособие для учителей общеобразовательных организаций/ИИ Зубарева , ЛКБорткевич -2-е Практическая значимость школьного курса математики 5- 6 классов 8 тематических контрольных работ и одна итоговая контрольная работа , рабочая программа по математике 6 класс по УМК Зубарева Похожие 8 янв 2015 г — ИИ Зубарева , АГ Мордкович Математика 6 класс Учебник для тематический 6 Контрольная работа за 2 четверть итоговый 7 Итоговая кр по матем за 6 класс??? — Конференции 7яру › Конференции Забейте в тындекс: итоговая контрольная мордкович 6 класс Журавлев контр и сам работы по математике , Чесноков дидактические материалы по [DOC] Календарно-тематическое планирование — МОУ Мухоудеровская mushalexronoru/programmi/программа%205%20класс%20мФГОСdocx ИИ Зубарева , АГ Мордкович -3-е изд, стер В программе для 6 класса запланировано 10 контрольных работ : вводная контрольная работа , 8 тематических, итоговая работ составлены на основе сборников ИИ Зубарева Математика 5 класс 6 класс Тетради для контрольных работ №1, №2[Текст] Учебник по математике за 6 класс Зубарева, Мордкович wwwartintru › Новости 17 окт 2016 г — Учебник по математике за 6 класс Зубарева , Мордкович В школе Именно их итоговые оценки решают судьбу ученика В список Во время подготовки к сложнейшей контрольной или самостоятельной работе Математика 6 класс Учебник для учащихся — «Читай-город» Похожие В конце учебника даны домашние контрольные работы и ответы можете оформить заказ на книгу Зубарева И, Мордкович А « Математика 6 класс Книга И И Зубарева «Математика 6 класс Рабочая тетрадь №1» bookradarorg/books/Математика%206%20класс%20Рабочая%20тетрадь%20№1 В конце первого полугодия проводится итоговая контрольная работа Рабочая Рабочая тетрадь №1 для контрольных работ по математике 6 класс ГДЗ по Математике за 6 класс контрольные работы Зубарева ИИ › ГДЗ › 6 класс › Математика › Зубарева ИИ Похожие Подробный решебник (ГДЗ) по Математике для 6 класса контрольные работы , часть 1, 2 Авторы учебника: Зубарева ИИ, Лепешонкова ИП Гдз по математике 6 класс зубарева контрольная работа 2 24 сент 2018 г — Гдз по математике 6 класс зубарева контрольная работа 2 вообще труднее на много контрольные авторы Зубарёва Мордкович не очень мне повезло : Итоговая контрольная работа обозначена буквами ИР [PDF] Рабочая программа по математике для 5-6-ых классов на 2014 ,в%20клpdf Похожие ИИ Зубарева , АГ Мордкович Математика , 6 класс Контрольная работа №2 по теме: «Вычисления Анализ итоговой контрольной работы 1 Итоговая контрольная работа по математике 6 класс виленкин за wwwtrisinfronterascom/davidcastro/?option=com_k2view=itemlisttask Итоговая контрольная работа по математике 6 класс виленкин за год, математика 5 математика 5 класс зубарева мордкович контрольные работы [DOC] 1 ИИ Зубарева, АГ Мордкович Математика 6 класс – М — МОУ gurulbaumiru/filemanager/download/628/ Приложение 1 Административная контрольная работа итоговый , Входная контрольная работа ИИ Зубарева , АГ Мордкович Математика 6 класс «Математика 5 класс Тетрадь для контрольных работ №2 ФГОС Интересные рецензии пользователей на книгу Математика 5 класс ФГОС Зубарева , Лепешонкова: Дополнительные фото для удобства Вашего выбора контрольные работы за II полугодие 5-го класса и итоговую контрольную работу по учебнику » Математика — 5″ И И Зубаревой и А Г Мордковича ГДЗ по математике 6 класс Жохов (контрольные работы) на ЛОЛ КЕК gdzkekorg/matematika-6-klass-zhoxov-kontrolnye-rabotyhtml Ответы к контрольным работам Жохова за 6 класс по математике ГДЗ Математика 6 класс Жохов ( контрольные работы ) Категория: Математика 6 Итоговая контрольная работа : Математика 6 класс Зубарева , Мордкович Вместе с математика 6 класс зубарева мордкович итоговые контрольные работы часто ищут контрольные работы по математике 6 класс зубарева ответы контрольная работа по математике 6 класс зубарева мордкович 1 четверть контрольные работы по математике 6 класс зубарева мордкович скачать контрольные работы по математике 6 класс зубарева скачать итоговая контрольная работа по математике 6 класс самостоятельные работы по математике 6 класс зубарева мордкович годовая контрольная работа по математике 6 класс зубарева мордкович самостоятельные работы по математике 6 класс зубарева мордкович скачать Навигация по страницам 1 2 Следующая Ссылки в нижнем колонтитуле Россия — Подробнее… Справка Отправить отзыв Конфиденциальность Условия Аккаунт Поиск Карты YouTube Play Новости Почта Контакты Диск Календарь Google+ Переводчик Фото Ещё Документы Blogger Hangouts Google Keep Подборки Другие сервисы Google
МБОУ «Центр образования № 22 – Лицей искусств»
О ВНЕСЕНИИ ИЗМЕНЕНИЙ В КАЛЕНДАРНЫЙ
УЧЕБНЫЙ ГРАФИК НА 2020-2021 УЧЕБНЫЙ ГОД
В ЧАСТИ СРОКОВ И ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ
ВЕСЕННИХ КАНИКУЛ
Приказ № 3-а от 13.01.2021 «Об изменении формы обучения в период понижения температуры воздуха»
Управление образования администрации города Тулы напоминает, что, в
соответствии с приказом Министерства просвещения Российской Федерации от
02.09.2020 № 458 «Об утверждении Порядка приема на обучение по
образовательным программам начального общего, основного общего и среднего
общего образования» (далее – Приказ), определены новые сроки предоставления
родителям (законным представителям) муниципальной услуги по приему
запросов и зачислению детей в первые классы муниципальных
общеобразовательных учреждений, реализующих основные общеобразовательные
программы начального общего, основного общего, среднего общего образования,
в электронном виде на региональном портале государственных и муниципальных
услуг (далее – РПГУ).
Приемная кампания нового 2021-2022 учебного года стартует 1 апреля.
В соответствии с Приказом образовательные организации, реализующие
основные общеобразовательные программы обучения, должны обеспечить
первоочередной прием граждан, проживающих на территории муниципального
района, городского округа, закрепленной за образовательной организацией.
Напоминаем, что в первый класс образовательной организации с 1 апреля
по 30 июня 2021 года зачисляются:
дети, имеющие льготы на первоочередное (внеочередное) зачисление в
соответствии с федеральным законодательством;
дети, чьи братья и (или) сестры, проживающие с ними в одной семье и
имеющие общее место жительства, уже обучаются в образовательной
организации;
дети, проживающие на закрепленной за образовательной организацией
территории и посещающие дошкольные отделения центров образования или
школы с дошкольными группами;
дети, проживающие на закрепленной за образовательной организацией
территории и не посещающие дошкольные отделения центров образования или
школы с дошкольными группами;
дети, не проживающие на закрепленной за образовательной организацией
территории, но посещающие дошкольные отделения центров образования или
школы с дошкольными группами.
Министерство образования Тульской области направляет для информирования родителей (законных представителей)
обучающихся «Алгоритм действий для родителей обучающихся по раннему
выявлению и реагированию на деструктивное поведение несовершеннолетних,
проявляющееся под воздействием информации негативного характера,
распространяемой в сети Интернет», разработанные АНО «Центр изучения и
сетевого мониторинга молодежной среды» и ФГБУ «Центр защиты прав и
интересов детей» по заданию Министерства просвещения Российской Федерации,
в рамках исполнения поручения Правительственной комиссии по делам
несовершеннолетних и защите их прав, реализации межведомственного
комплекса дополнительных мер по развитию системы профилактики
безнадзорности и правонарушений несовершеннолетних на 2020–2021 годы
АЛГОРИТМ ДЕЙСТВИЙ ДЛЯ РОДИТЕЛЕЙ обучающихся по раннему выявлению и реагированию на деструктивное поведение несовершеннолетних.
В соответствии с письмом министерства образования Тульской области от 27.11.2020 № 16-10/11511 управление образования администрации города Тулы информирует о проведении виртуальной экскурсии «История земли Тульской». Ссылка на экскурсию: https://museum-tula.ru/obrazovatelnye-materialy/
Уважаемые родители будущих первоклассников! МБОУ «Центр образования № 22 — Лицей искусств» объявляет набор детей в ШКОЛУ БУДУЩЕГО ПЕРВОКЛАССНИКА
Дни занятий будущих первоклассников
5 декабря 2020 года (3 занятия)
12 декабря 2020 года (3 занятия)
19 декабря 2020 года (3 занятия)
Время проведения занятий:
1. 10.40 -11.15
2. 11.25 — 12.00
3. 12.25 — 12.50
Приказ № 203-а от 23.10.2020 «О внесении изменений в календарный учебный график на 2020-2021 учебный год в части сроков продолжительности осенних каникул»
В соответствии с письмом министерства образования Тульской области от 26.10.2020 № 16-10/10200 в связи с многочисленными обращениями граждан о порядке перевода образовательных организаций на дистанционный формат обучения по причине санитарно-эпидемиологической обстановки и особенностей распространения новой коронавирусной инфекции (COVID-19) управление образования администрации города Тулы сообщает, что в целях информирования всех участников образовательного процесса на официальном сайте министерства образования Тульской области в разделе «Организация образовательного процесса в новом учебном году» (https://education.tularegion.ru/information/organizatsiya-obrazovatelnogo-protsessa-v-novom-uchebnom-godu/) размещены разъяснения Рособрнадзора о порядке перевода образовательных организаций на дистанционное обучение.
Фонд «Бюро расследований ОБЩЕРОССИЙСКОГО НАРОДНОГО
ФРОНТА» ведет работу по контролю за исполнением пункта 5 перечня
поручений Президента Российской Федерации от 24 января 2020 г. № Пр-113 и
Федерального закона от 1 марта 2020 г. № 47-ФЗ «О внесении изменений в
Федеральный закон «О качестве и безопасности пищевых продуктов» и статью 37
Федерального закона «Об образовании в Российской Федерации» в части
организации бесплатного горячего питания школьников.
В связи с высоким интересом общественности к теме школьного питания
ОНФ совместно с Министерством просвещения Российской Федерации открыта
горячая линия «Школьный завтрак» по телефону: 8-800-200-34-11 (далее –
горячая линия).
Мониторинг качества подготовки обучающихся общеобразовательных организаций осенью 2020 года.
Мониторинг будет проведен в форме:
— диагностических работ по программам основного общего образования для обучающихся 10-х классов в период с 15 по 25 сентября 2020 года;
— всероссийских проверочных работ по программе предыдущего года обучения для обучающихся 5-9 классов в период с 14 сентября по 12 октября 2020 года;
— диагностических работ по русскому языку на уровне начального общего образования (в соответствии с региональной выборкой не менее 2500 обучающихся) в период с 21 сентября по 3 октября 2020 года;
— региональной оценки качества общего образования по модели PISA для обучающихся 2004 и 2005 года рождения (в соответствии с федеральной выборкой) в период с 12 октября по 8 ноября 2020 года.
Результаты мониторинга не учитываются при проведении оценки деятельности муниципальных органов управления образованием и образовательных организаций.
Результаты мониторинга не могут использоваться образовательными организациями при выставлении отметок обучающимся в рамках текущего контроля успеваемости.
Результаты мониторинга могут быть полезны родителям (законным представителям) обучающихся и образовательным организациям для определения образовательной траектории обучающихся и совершенствования преподавания учебных предметов.
«О проведении Всероссийских проверочных работ в 2020 году в 5-9 классах»
«О проведении диагностических контрольных работ по программам основного общего образования для обучающихся 10 классов»
В целях информирования всех участников образовательного процесса на официальном сайте министерства образования Тульской области создан раздел «Профилактика гриппа»
https://education.tularegion.ru/activities/razvitie-zdorovogo-obraza-zhizni-fizkultury-i-sporta/profilaktika-grippa/.
Информационные материалы: https://drive.google.com/drive/folders/1KSQ4_4JThGDscOFTVHHVgFn800qv0Vtk
О проведении всероссийских проверочных работ в Тульской области в 2020 году
ПРИКАЗ № 147-а от 10.08.2020 «ОБ УТВЕРЖДЕНИИ РЕЖИМА РАБОТЫ МБОУ «ЦЕНТР ОБРАЗОВАНИЯ № 22 –ЛИЦЕЙ ИСКУССТ» ПЕРВОМ ПОЛУГОДИИ 2020-2021 УЧЕБНОГО ГОДА В УСЛОВИЯХ УГРОЗЫ РАСПРОСТРАНЕНИЯ НОВОЙ КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ»
Дистанционное обучение
Мы очень рады, что Вы зашли на официальный сайт МБОУ «Центр образования № 22 – Лицей искусств». Нам будет очень приятно, если Вы найдете на наших страницах что-то полезное для себя. Надеемся, что данный сайт будет во многом полезен ученикам, родителям и учителям. На сайте – важные новости центра образования, информация об истории, администрации и учителях, фотоальбомы, которые удалось посмотреть далеко не всем родителям и много другой информации. Нам будет особенно приятно, что просмотрев наш сайт и покинув его, Вы вернетесь на него еще раз.
Информационное сопровождение обучающихся, родителей и педагогов осуществляется через блог «Разноцветный мир«
БАНЕР
мониторинга оценки населением Тульской области качества работы служб психологической поддержки родителей с детьми и консультационно — методических центров, осуществляющих свою деятельность в дошкольных, образовательных учреждениях
Уважаемые родители!
Прокуратурой Пролетарского района г.Тулы проводится формирование реестра потенциально опасных объектов и мест пребывания для жизни и здоровья несовершеннолетних, расположенных на территории Пролетарского района г.Тулы. В случае, если Вы располагаете сведениями о наличии таких объектов или мест пребывания, прошу Вас незамедлительно информировать прокуратуру района по телефонам:
41-02-84, 41-06-39.
| Имя | Размер |
|---|---|
| Загрузка | |
| Имя | Размер |
Школа во Франции
_____Современный мир предъявляет к выпускникам школы огромное количество разнообразных требований. Мы должны воспитать человека, который готов строить гражданское общество и быть его активным членом. Одной из важных компетенций ученика, на мой взгляд, является политическая грамотность. Человеком, некомпетентным в вопросах политики, легко управлять, формируя у него нужное мнение. А политическое сознание молодежи находится в стадии формирования. На уроках обществознания в 9 классе есть целый раздел, посвящённый политике, но если ограничиваться исключительно определениями, признаками и теориями, то актуальность такого материала для учащихся, без сомнения, не велика. Для повышения интереса к данной теме мною было решено провести практикоориентированный урок, посвящённый политическим партиям. _____Класс был разделён на три группы, и каждая группа получила задание создать политическую партию: название, эмблема, лозунг, краткая программа, характеристика лидера партии, определение электората и рекламный ролик. Задание было дано в октябре. Детям, находящимся на дистанционном обучении, было намного сложнее. Для активного взаимодействия в группе им пришлось активно использовать дистанционную коммуникацию, что оказалось очень полезно в современной ситуации. _____В ходе подготовки к уроку я, как учитель, ставил перед собой несколько задач: систематизация и углубление знаний по теме «Политические партии», повышение политической грамотности обучающихся, более подробное знакомство с политической ситуацией в России, совершенствование умений работать в группе, в том числе с использованием дистанционной коммуникации, а также развитие устной речи учеников. _____Урок состоялся 7 декабря 2020 года. В качестве независимого жюри и консультантов была приглашена администрация школы. Выступление каждой группы оценивалось по определённым критериям. _____Политические партии, представленные учениками, были очень разными как по названиям, так и по содержанию программ. Группа ребят, находящихся на дистанционном обучении (лидер Жуковская Валерия), как основную проблему обозначила экологическую ситуацию в России. Политическая партия возглавляема Поповой Софьей предложила обратить пристальное внимание на образование и его реформирование. Буянов Сергей, Гушпет Павел, Фоменко Александра и Матросова Александра затронули широкий спектр проблем, связанных с возможностью максимальной реализации способностей человека в современном мире. В ходе урока к группам с вопросами, которые касались их политических программ, обращались одноклассники и гости. Хочется отметить, что будущие политические лидеры достойно выдержали это испытание, несмотря на достаточно сложные проблемы, которые ставили перед ними оппоненты. Каждое выступление было по-своему интересно и, безусловно, полезно. _____По итогам урока состоялась беседа с ребятами. Все единогласно отметили, что данная форма работы для них интересна и полезна, однако, вызвала сложности, так как являлась абсолютно новой. К основным проблемам ученики отнесли следующее: неумение работать в группе, правильно распределять время и убедительно преподносить подготовленную информацию. _____Отзывы учащихся о проделанной работе: _____«Очень понравился урок-презентация политических партий. Это интересная форма работы, она учит нас говорить и доказывать, пусть это станет привычным заданием по обществознанию! Правда, в нашей группе подготовительная работа не задалась, не было ни предложений, ни обмена мнениями». (София Гомез) _____«Работа интересная, главная проблема в организации (тем более в данной ситуации с Ковидом). Я бы с удовольствием ещё раз попытался таким заняться, только если у меня был бы личный, физический контакт с моими «коллегами»».(Михаил Дробот) _____«Данный тип работы по большей части мне понравился. Мне самому интересно делать презентации, но когда это происходит в группе, все становится намного интереснее, потому что у меня и у моих одноклассников не всегда схожие мнения, что заставляет нас искать компромисс. Но так же работа в группе является и минусом ведь если один человек не сделает свою работу, то он будет тормозить всю группу. Так же одной из сложностей работы в группе во время карантина является сложность коммуникации, ведь как мне кажется было бы намного проще если бы могли встретиться. В общем и целом, данная работа мне очень понравилась, и я хотел бы ещё подобных работ, поскольку я понял свои ошибки и готов к их исправлению». (Сергей Буянов) _____«Работа на уроке очень понравилась. Необычным ходом урока, заинтересованностью ребят. Я открыла для себя много важной информации о том, как строится деятельность государства, как избираются партии, кого поддерживает народ. Самое главное, что я поняла — это то, что во время выборов лозунги партий не должны быть просто лозунгами, партии должны иметь программы, полезные для людей». (Александра Фоменко) _____По итогам открытого урока администрацией школы были отмечены особенности подхода, темы и построения урока, способствующие развитию интереса учащихся в самостоятельном поиске информации и осмыслении материала.Учитель истории и обществознания Р.Я. Молодецкий
Доза витамина С способствует росту золотых нанопроволок.
Золотые нанопроволоки, выращенные в лаборатории химика Евгения Зубарева Университета Райса, обещают обеспечить настраиваемые плазмонные свойства для оптических и электронных приложений. Проволоки можно контролируемо выращивать из наностержней или уменьшать.
Исследовательская группа Зубарева / Университет Райса
ХЬЮСТОН — Повышение уровня витамина С помогло ученым из Университета Райса превратить маленькие золотые наностержни в тонкие золотые нанопроволоки.
Обычная мягкая аскорбиновая кислота — это не такой уж секретный соус, который помог в рисовой лаборатории химика Евгения Зубарева вырастить чистые партии нанопроволок из коротких наностержней без недостатков предыдущих методов.
«Само по себе нет ничего нового в использовании витамина С для создания наноструктур золота, потому что есть много предыдущих примеров», — сказал Зубарев. «Но медленное и контролируемое восстановление, достигаемое витамином С, на удивление подходит для этого типа химии при производстве сверхдлинных нанопроволок».
Золотые нанопровода, выращенные в лаборатории химика Евгения Зубарева в Университете Райса, обещают обеспечить настраиваемые плазмонные свойства для оптических и электронных приложений. Проволоки можно контролируемо выращивать из наностержней или уменьшать.Zubarev Research Group / Университет Райса Подробная информация о работе опубликована в журнале Американского химического общества ACS Nano.
Наностержни Rice lab в начале процесса имеют толщину около 25 нанометров — и остаются такими, пока их длина увеличивается до длинных нанопроволок. Объекты длиной более 1000 нанометров считаются нанопроводами, и это имеет значение. Соотношение сторон проводов — длина к ширине — определяет, как они поглощают и излучают свет и как проводят электроны. В сочетании с присущими золоту металлическими свойствами, это может повысить их ценность для зондирования, диагностики, визуализации и терапевтических применений.
Зубарев и ведущий автор Бишну Ханал, выпускник факультета химии риса, сумели заставить свои частицы выйти далеко за пределы перехода от наностержня к нанопроволоке, теоретически до неограниченной длины.
Исследователи также показали, что процесс полностью управляем и обратим. Это позволяет изготавливать нанопроволоки любой желаемой длины и, следовательно, желаемой конфигурации для электронных приложений или приложений, управляющих светом, особенно тех, которые связаны с плазмонами, то есть инициируемые светом колебания электронов на поверхности металла.
Плазмонный отклик нанопроволок можно настроить для излучения света от видимого до инфракрасного и теоретически далеко за его пределами, в зависимости от их соотношения сторон.
Процесс медленный, поэтому для выращивания нанопроволоки микронной длины требуются часы. «В этой статье мы сообщали только о структурах длиной от 4 до 5 микрон», — сказал Зубарев. «Но мы работаем над тем, чтобы сделать нанопроволоки гораздо более длинными».
Процесс роста, похоже, работал только с пентаэдрически двойниковыми золотыми наностержнями, которые содержат пять связанных кристаллов.Эти пятигранные стержни — «Подумайте о карандаше, но с пятью сторонами вместо шести», — сказал Зубарев, — устойчивы на плоских поверхностях, но не на концах.
«У наконечников тоже пять граней, но у них другое расположение атомов», — сказал он. «Энергия этих атомов немного ниже, и когда там откладываются новые атомы, они больше никуда не мигрируют».
Это предохраняет растущие провода от обхвата. Каждый добавленный атом увеличивает длину провода и, следовательно, его соотношение сторон.
Реактивные наконечники наностержней получают помощь от поверхностно-активного вещества CTAB, которое покрывает плоские поверхности наностержней. «Поверхностно-активное вещество образует очень плотный, плотный бислой по бокам, но не может эффективно покрывать кончики», — сказал Зубарев.
Это оставляет наконечники открытыми для реакции окисления или восстановления. Аскорбиновая кислота обеспечивает электроны, которые соединяются с ионами золота и оседают на концах в виде атомов золота. И в отличие от углеродных нанотрубок в растворе, которые легко агрегируются, нанопроволоки держатся на расстоянии друг от друга.
«Самая ценная особенность заключается в том, что это действительно одномерное удлинение наностержней до нанопроволок», — сказал Зубарев. «Это не меняет диаметра, поэтому в принципе мы можем взять маленькие стержни с соотношением сторон, может быть, два или три, и удлинить их до 100-кратной длины».
Он сказал, что процесс должен применяться к другим металлическим наностержням, включая серебро.
Национальный научный фонд и Фонд Уэлча поддержали исследование.
Университет Райса имеет полный выпуск новостей
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка вашего браузера для приема файлов cookie
Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
- Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с вашим системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.
SCIRP с открытым доступом
Недавно опубликованные статьи
Подробнее >>
Влияние искусственного интеллекта на принятие решений в управлении проектами ()
Мунир Эль-Хатиб, Ахмед Аль Фаласи
Американский журнал управления промышленностью и бизнесом Vol.11 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / ajibm.2021.113016 3 Загрузки 25 Просмотры
Непрерывное профессиональное развитие: перспективы кенийских медсестер и акушерок ()
Джанет Кемей, Жозефина Этова
Открытый журнал медсестер Vol.11 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / ojn.2021.113011 4 Загрузки 11 Просмотры
Технико-экономическое обоснование индивидуальной программы мочеиспускания в Японии для улучшения чувства контроля у пожилых людей с функциональным недержанием мочи ()
Сацуки Накамура, Масакадзу Кубота, Чихару Акадзава, Кейко Суяма
Здоровье Vol.13 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / health.2021.133021 14 Загрузки 33 Просмотры
Местное применение раствора аскорбиновой кислоты в качестве дополнительного метода пародонтологической терапии среди пользователей влажного нюхательного табака после протезной терапии ()
Мохаммед М.А. Абдулла Аль-Абдали, Али Салех Альгамди, Ахмад Хасан Альшехри, Фарис Ахмед Абдулла Аль-Насер
Открытый стоматологический журнал Том 11 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / ojst.2021.113010 10 Загрузок 20 Просмотры
Факторы, влияющие на профессиональную социализацию студентов-медсестер: многогрупповой анализ ()
Сян-Чу Пай, Хуэй-Хуа Чэн, Ю-Лин Хуанг
Открытый журнал медсестер Vol.11 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / ojn.2021.113010 4 Загрузки 12 Просмотры
Забытое уравнение центра Эйлера ()
Сильвио Р. Бистафа
Успехи в исторических исследованиях Vol.10 No1, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / ahs.2021.101005 5 Загрузок 13 Просмотры
Биообработанный дрожжевой экстракт из черных рисовых отрубей, обогащенный глутатионом, защищает крыс и мышей от похмелья, вызванного алкоголем ()
Сон Фил Ким, Джу Рён Ли, Ки Сон Квон, Ё Джин Чан, Жанман Ким, Кын Хён Ю, Сон Ёп Ли, Мендель Фридман
Науки о продуктах питания и питании Vol.12 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / fns.2021.123018 4 Загрузки 9 Просмотры
Исследование теоремы Каристи о неподвижной точке в нормированном пространстве и ее приложениях ()
Md. Abdul Mannan, Moqbul Hossain, Halima Akter, Samiran Mondal
Успехи в чистой математике Vol.11 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / apm.2021.113012 6 Загрузки 19 Просмотры
Обучение социальному предпринимательству для создания производственного и человеческого потенциала Лима, Перу, 2020 г. ()
Патрисия Падилья-Венто
Журнал исследований в области человеческих ресурсов и устойчивого развития Vol.9 No1, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / jhrss.2021.
4 Загрузки 13 Просмотры
Химический анализ параметров, определяющих качество ящика из цемента, продаваемого на рынках Мбужи-Майи ()
Кайембе Меджи Жан Пьер, Нтшила Камадже Алексис, Кабея Лубоя Кристоф, Чиамала Мукенди Пол
Журнал библиотеки открытого доступа Vol.8 No3, 15 марта 2021 г.
DOI: 10.4236 / oalib.1106966 1 Загрузок 8 Просмотры
Золотые наностержни 3D-суперкристаллы как подложки для спектроскопии комбинационного рассеяния света с усиленной поверхностью для быстрого обнаружения скремблированных прионов
Abstract
Высокоорганизованные суперкристаллы наностержней Au с усилением электрического поля плазмонными антеннами сделали возможным быстрое прямое обнаружение прионов в сложных биологических объектах. такие среды, как сыворотка и кровь.Почти идеальная трехмерная организация наностержней делает эти системы превосходными подложками для спектроскопии комбинационного рассеяния света с усиленной поверхностью с равномерным усилением электрического поля, что приводит к воспроизводимо высокому коэффициенту усиления в желаемом спектральном диапазоне.
Спектроскопия поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния света (SERS) — это не только один из наиболее чувствительных аналитических методов, но также может использоваться в биологических условиях. Кроме того, сигналы SERS сильно зависят от конформационных изменений в макромолекулах, таких как белки (1).К сожалению, хотя SERS белков последовательно исследуется в течение последнего десятилетия (2–6), факторы усиления (EF), полученные для большинства обычных (нефлуоресцентных) белков, все еще недостаточны для их прямого обнаружения в сложных биологических средах (7). Есть еще две дополнительные очень серьезные проблемы. Как количественное обнаружение с помощью SERS, так и воспроизводимая геометрия «горячих точек», необходимых для SERS, трудно достичь. Решение этих проблем заключается в разработке и изготовлении высокоорганизованной фотонной структуры (8), которая обеспечивает сильное усиление электромагнитного поля в воспроизводимой геометрии (9, 10).Недавняя демонстрация фокусировки ближнего поля с помощью наноантенн (11, 12) проложила путь для разработки сверхчувствительных подложек SERS, которые могут концентрировать ближнее поле в определенных ограниченных областях, позволяя получать чрезвычайно высокие EF (13–15). Такой эффект наноантенны был предсказан и обнаружен для димеров наностержней (NR), где максимальная фокусировка присутствует на остриях NR (16, 17). Можно предположить, следовательно, что высокоорганизованная система NRs (18-21), действующая как протяженная наноантенна, может обеспечить разрешение проблем SERS белков или их сегментов.В свою очередь, эта гипотеза может привести к значительному технологическому развитию соответствующих биомедицинских проблем. Одним из примеров таких проблем является досимптомное обнаружение скремблированных прионов непосредственно в биологических жидкостях.
Прионы представляют собой трудно обнаруживаемые инфекционные агенты, вызывающие ряд смертельных нейродегенеративных заболеваний у млекопитающих, таких как губчатая энцефалопатия крупного рогатого скота (BSE), скрейпи овец и болезнь Крейтцфельдта – Якоба (CJD) у людей (22), а недавно прослеживаются также к другим нейродегенеративным синдромам, таким как болезнь Альцгеймера (23) и болезнь Паркинсона (24).Неизменно все эти заболевания включают модификацию эндогенного и функционального прионного белка (PrP C ) в нефункциональную, но гораздо более стабильную форму (PrP SC ), приводящую к образованию так называемых амилоидных бляшек в головном мозге и других нервные ткани (25). Обнаружение его присутствия для разногласий у крупного рогатого скота или диагностики у людей или банков переливания крови (26) очень сложно даже с помощью современных иммунологических методов, таких как флуоресцентный иммуноанализ, RIA или ELISA (27) или циклическая амплификация с неправильной упаковкой белка. (PMCA), которые можно использовать для пресинтоматического обнаружения прионов.Однако это сложно и требует более 525 часов на образец (7 циклов по 75 часов каждый) (27, 28). Таким образом, подтверждение BSE, скрейпи или CJD по-прежнему основывается на анализе изображений патологического исследования дегенерированных тканей подозреваемых лиц, что обычно приводит к позднему ответу, что подразумевает риск вспышки пандемии с дополнительными важными экономическими последствиями. Поэтому крайне необходима разработка уникальных методов обнаружения, способных точно определять / диагностировать присутствие прионов в крови или сыворотке инфицированных, но не клинически больных животных, чтобы избежать распространения болезни.
Результаты и обсуждение
Золотые NR (75 × 25 нм; соотношение сторон 3) были получены с использованием затравочного метода (9, 29). Модификации протокола синтеза, описанного в Материалах и методах , привели к довольно значительным улучшениям полученных NR: ( i ) 1000-кратное увеличение количества NR, синтезированных в одной партии и ( ii ) очень узкие распределения по размерам ( σ ∼ 3%). Следовательно, NR смогли спонтанно и воспроизводимо кристаллизоваться в трехмерные коллоидные кристаллы (суперкристаллы), расположенные в виде отдельных островков довольно однородных размеров (рис.1 A ), когда водные дисперсии NR медленно сушили во влажной атмосфере (рис. 1). Диаметр (рис. 1 B ) и высота отдельных островков NR находились в диапазоне 1 мкм, что соответствует примерно 15 слоям NR, перпендикулярным подложке. Исследование SEM показало, что кристаллические ансамбли не содержат границ зерен, а ориентационный и позиционный порядок отдельных NR одинаков во всей структуре и от острова к острову.Разделение между соседними NR составляет примерно 3 нм, что соответствует бислою катионного поверхностно-активного вещества цетилтриметиламмонийбромида (CTAB) и описывается как оптимальное разделение между частицами для образования горячих точек (30–32).
Рис. 1.Морфология суперкристаллов наностержней. ( A — C ) СЭМ-изображения, соответствующие разному увеличению типичной сверхкристаллической островковой пленки с наностержнями. ( D ) Вид с края суперкристалла.
Оптический отклик суперкристаллов (рис. 2 D ) был охарактеризован с использованием инвертированного темнопольного микроскопа. Локализованный поверхностный плазмонный резонанс оказался очень однородным по всей поверхности и имеет максимум при 696 нм. Моделирование усиления ближнего электрического поля различных суперкристаллов NR подтверждает гипотезу об эффекте наноантенны. Сравнение результатов моделирования для трехслойного суперкристалла со стопкой стержней (рис.2 E ) и одностержневого монослоя (рис.2 F ) указывают на повышенную концентрацию плазмонов на верхней поверхности по мере добавления слоев стержней. Обратите внимание, что напряженность поля между стержнями в середине стопки также очень высока (см. Вспомогательная информация ). Морфология островков пленки NR с высокими столбцами суперкристаллов (рис. 1 A и B ) помогает также воспользоваться преимуществами промежуточных горячих точек, доступных для аналитов из раствора. Характеристика эффективности SERS, повышающей эффективность суперкристаллов NR, была проведена в той же области с использованием бензолтиола (BT).Высокая однородность интенсивности была зарегистрирована для трех различных лазерных линий с чрезвычайно высокой интенсивностью для всех из них, что снова согласуется с расчетами электрического поля, как показано в справочной информации . Обширные сравнительные испытания показали, что суперкристаллы NR в качестве субстратов SERS в значительной степени превосходят ранее использовавшиеся структуры наночастиц и NR, включая одиночные и фрактально агрегированные или параллельные NR (33) (рис.2 K и Supporting Information ).Островки суперкристаллов NR предлагают дополнительные преимущества для биоанализа, такие как химическая стабильность, воспроизводимость и очень однородное распределение напряженности поля, что делает возможным количественное обнаружение сложных биомолекул с помощью SERS. Механическая прочность суперкристаллических островков NR, которая позволяет многократно использовать подложки при плазменном травлении предыдущего аналита, также является плюсом. Примером может служить SERS-анализ BT и второго молекулярного зонда (1-нафталинтиол, 1NAT) на одном и том же суперкристалле NR после плазменного травления BT (рис.3). Примечательно, что после очистки не было зарегистрировано никакого сигнала BT (см. Вспомогательная информация ) даже при картировании большой площади (30 × 30 мкм), в то время как морфология суперкристалла оставалась неизменной, а интенсивность SERS все еще была чрезвычайно высокой.
Рис. 2.Оптические свойства суперкристаллов наностержней. ( A — C ) Оптические, SEM и темнопольные изображения суперкристалла NR, соответственно, после удаления плазменным травлением поверхностно-активного покрытия NR. ( D ) Полосы локализованного поверхностного плазмонного резонанса стержней в растворе (серый) и внутри суперкристалла, либо в центре, либо по краям (красные и черные прямоугольники на рис.2 C соответственно). Пунктирными стрелками показаны лазерные линии возбуждения, используемые для SERS. ( E и F ) Карты усиления электрического поля, рассчитанные для верхней части трехслойного суперкристалла с уложенными стержнями ( E ) и для того же места в одиночном монослое ( F ). ( G — J ) Карты интенсивности SERS на 1072 см -1 (дыхание кольца BT), соответствующее суперкристаллу в A , для BT, возбужденного с помощью 633 ( G ), 785 ( H ) и 830 нм ( I ), репрезентативные спектры SERS для каждого лазера представлены в J .( K ) Сравнение интенсивностей SERS на 1072 см -1 , обеспечиваемых суперкристаллической пленкой золотого стержня (Au-RSC) с обычными подложками SERS, включая агрегированные сверхдлинные нанопроволоки (Au-NW), одиночные стержни, параллельные и фрактальные агрегированные NR золота (одиночный Au-NR, параллельный Au-NR и фрактальный Au-NR, соответственно). Интенсивность является результатом усреднения 50 различных случайно распределенных пятен в суперкристалле и пятен, соответствующих максимальной интенсивности для остальных субстратов.Более подробную информацию о различных носителях можно найти в справочной информации .
Рис. 3.Возможность повторного использования суперкристаллов после плазменной очистки. СЭМ-изображения и спектры SERS и картирование суперкристалла до и после очистки первого аналита (1072 см -1 , BT) и добавления другого (1351 см -1 , 1NAT).
Таким образом, уникальный потенциал этих субстратов SERS был использован для сверхчувствительного обнаружения скремблированных прионов в сложных биологических средах, таких как сыворотка.В связи с высокими требованиями лаборатории биобезопасности 3 уровня для манипулирования реальными прионами, мы выбрали модельный пептид (106–126, рис. 4 A ), широко используемый для исследования прионных заболеваний (34), поскольку он образует фибриллы in vitro. и вызывает апоптотическую гибель клеток в культуре нейронов. Сначала мы исследовали SERS-спектры биологически активного и скремблированного приона в PBS. Затем мы исследовали более низкую долю PrP SC в PrP C , которая может быть однозначно определена. Поскольку первичная химическая структура обоих прионов очень похожа, их соответствующие колебательные паттерны также очень похожи (см. Дополнительная информация ).В SERS преобладает полоса при 762 см -1 , относящаяся к взаимодействию Au-SC, и триплет в PrP C (1390; 1416; и 1,446 см -1 ), который становится синглетом (1448 см -1 ) в зашифрованном виде. Эти полосы связаны с полосами боковых цепей вместе с амидными II ‘и III модами, особенно во фрагменте -Met-Lys-His-Met-, ответственном за связывание пептида с поверхностью золота. Важно помнить, что при смешивании прионов спектральные картины неправильно свернутых прионов полностью идентифицируются, даже если их относительная концентрация составляет всего 1% от концентрации нормального приона.Этот факт, вероятно, связан с индукцией неправильной укладки α-спиральной структуры эндогенного PrP C в β-лист скремблированной версии. Фактически, именно это поведение ранее использовалось для обнаружения прионов с помощью PMCA (35). С другой стороны, систематически разбавляя смесь, содержащую 1% PrP SC и 99% PrP C , мы смогли обнаружить скремблированный прионный сигнал для общей концентрации прионов всего 10 -10 M, что эквивалентно 10 молекулам на отобранную область (т.е.е., режим зептомола) (см. Вспомогательная информация ). Такая высокая чувствительность может сделать возможным прямое и быстрое обнаружение прионов в реальных сложных биологических жидкостях, таких как кровь или сыворотка, что было невозможно раньше (36). Чтобы продемонстрировать это утверждение, детекцию смеси, содержащей 1% скремблированных прионов в функциональном белке, проводили в сложной матрице, такой как бычья сыворотка. В SERS-спектре PrP SC ∶PrP C в сыворотке (рис.4 E ) преобладают полосы, соответствующие растяжению CN (1,118 см -1 ), Phe (1,003 и 1,033 см -1 ). ), Trp (1011 и 1560 см -1 ), Tyr (845 см -1 ) и Cys (720 см -1 ).После последовательного разбавления прионной смеси (1% PrP SC в 99% PrP C ) в сыворотке, характерные прионные полосы все еще можно четко распознать вплоть до концентраций всего лишь 10 -10 М. Для Во всех проанализированных образцах не было обнаружено никаких признаков биологически функционального приона, что предполагает его преобразование в зашифрованную версию, что согласуется с результатами, полученными в PBS. Тот факт, что прионные белки могут быть четко идентифицированы в сыворотке крови, например, в сложном растворе, содержащем высокие концентрации электролитов и белков, таких как альбумины, глобины, гормоны, антитела и многие другие экзогенные вещества (лекарства и микроорганизмы), вероятно, указывает на высокое сродство прионов к золоту, что согласуется со способностью присутствующих в прионах групп -Met-Lys-His-Met- эффективно хелатировать атомы Au (37).Когда доступна большая площадь поверхности, могут взаимодействовать и более крупные компоненты.
Рис. 4.Схема, показывающая прионную мутацию и пределы обнаружения для скремблированной версии в бычьей сыворотке. ( A ) Биологически активные (PrP C α-спираль) и ( B ) скремблированные (PrP SC β-лист) прионы; фрагмент, соответствующий пептиду 106–126, выделен зеленым цветом. Спектры SERS ( C ) PrP C α-спирали и ( D ) PrP SC (скремблированные).( E — I ) Пределы обнаружения PrP SC ∶PrP C (1-99) в бычьей сыворотке при 10 -6 , 10 -7 , 10 -8 , 10 -9 и 10 -10 M всего прионов соответственно; и ( J ) бычья сыворотка.
Кроме того, для проверки жизнеспособности этого метода распознавания загрязненных образцов крови, например, в банках переливания крови (26), и демонстрации валидности протокола на основе SERS для такого анализа, был разработан эксперимент по обнаружению низкой концентрации прионы в крови человека.Образцы крови с добавлением прионов центрифугировали для получения плазмы (сыворотка плюс факторы свертывания). На рис. 5 показаны SERS-спектры крови и плазмы до и после добавления прионов. Прямой анализ крови (рис. 5 A и B ) не дает никаких сведений о наличии инфекции. Тем не менее, после центрифугирования образца для получения плазмы скремблированные прионы четко идентифицируются в режиме аттомола (фиг. 5 C и D ). Идентификация становится еще более очевидной после спектрального вычитания (рис.5 E ) вибрационной сигнатуры плазмы (рис. 5 C и D ).
Рис. 5.Ультраопределение прионов в крови человека. SERS-спектры ( A ) естественной и ( B ) крови человека с добавками; ( C ) естественная и ( D ) добавленная человеческая плазма. ( E ) Спектры SERS увеличиваются в плазме крови человека после вычитания спектра из матрицы (плазмы человека). ( F ) Спектры SERS скремблированного приона (эквивалентные показанным на рис.4 В ).
Таким образом, высокоорганизованные суперкристаллы Au NR с усилением электрического поля плазмонными антеннами сделали возможным прямое обнаружение прионов в сложных биологических средах, таких как сыворотка или кровь. Трехмерная организация NR в суперкристаллы делает эти системы превосходными подложками SERS с равномерным усилением электрического поля, высокой интенсивностью горячих точек и воспроизводимыми EF в желаемом спектральном диапазоне. С практической точки зрения эти субстраты имеют большие перспективы для быстрого пресимптоматического обнаружения прионов в биологических жидкостях, таких как кровь или моча.Этот подход также позволяет избежать повышенного риска инфекции или дополнительных стадий пищеварения, что еще больше увеличивает время обнаружения и неопределенность конечных результатов.
Материалы и методы
Материалы.
Тетрахлорозавра, нитрат серебра, боргидрид натрия, аскорбиновая кислота, тринатрийцитрат, соляная кислота, CTAB, олеиламин (OA, технический сорт, 70%), хлороформ (99%), этанол (EtOH), BT, сывороточный альбумин, PBS раствор, фрагмент прионного белка 106–126 (PrP c ), скремблированный фрагмент прионного белка 106–126 (PrP SC ), БСА, бычья сыворотка и кровь человека были приобретены у Sigma-Aldrich.Нафталин-1-тиол (1NAT) был получен от Acros Organics. Все химические вещества использовались в том виде, в каком они были получены. Перед экспериментами всю стеклянную посуду промывали царской водкой . Для всех приготовлений использовали деионизированную воду Milli-Q (удельное сопротивление> 18 МОм · см -1 ).
Синтез монодисперсных NR и суперкристаллов.
НК Au были получены модификацией обычного метода выращивания с помощью затравки (38). В частности, ростовой раствор был приготовлен путем двукратного увеличения концентрации ионов Au (III), AgNO 3 и аскорбиновой кислоты, тогда как количество раствора затравочных частиц было увеличено с 12 мкл до 9.6 мл по сравнению с обычным методом (см. Ниже). Присутствие небольшого избытка аскорбиновой кислоты (0,1 моль-экв. По отношению к золоту) способствует росту NR сразу после добавления затравочного раствора. НК достигают размера 45 нм в длину и 10 нм в ширину в течение 2 часов, после чего рост прекращается, хотя в растворе все еще присутствует почти 80% исходного хлорида золота. Все эти ионы могут быть восстановлены и отложены на поверхности NR, если добавить дополнительное количество аскорбиновой кислоты (1.1 моль-экв) вводится очень медленно. Этот процесс приводит к увеличению размеров NR, которые достигают 75 нм в длину и 25 нм в диаметре. Наиболее важно то, что распределение NR по размерам становится намного более узким ( σ ∼ 3%), как показано в вспомогательной информации . Из-за их узкого распределения по размерам NR имеют острые пики в УФ-видимом спектре поглощения и (см. вспомогательная информация ) могут кристаллизоваться в трехмерные коллоидные кристаллы, когда капля их водной суспензии наносится на подложку и дает возможность очень сильно высохнуть медленно (24 ч) в насыщенной влажной атмосфере.
Подготовка гибких пленок Gold Ultralong Nanowire для сравнения эффектов SERS.
В типичном синтезе HAuCl 4 (2,60 мг) растворяли в ОА (5 мл) встряхиванием смеси при комнатной температуре до тех пор, пока раствор не превратился из бледно-желтого, характерного цвета ОА, в интенсивный оранжевый цвет, что указывает на комплексообразование между Au 3+ и OA. После этого раствор оставляли в покое на 24 часа, в течение которых цвет раствора снова постепенно менялся с оранжевого на бледно-желтый, что указывает на восстановление Au 3+ до Au + .Затем раствор золота выдерживали в течение 5 дней в термостатической бане при 35 ° C. Затем к 1 мл этого раствора добавляли 3 мл CHCl 3 и 3 мл этанола. Раствор центрифугировали при 5000 об / мин в течение 20 мин. Супернатант отбрасывали, а осадок повторно диспергировали в 3 мл CHCl 3 . Вторую стадию центрифугирования (4000 об / мин, 60 мин) проводили после добавления этанола (3 мл), супернатант удаляли и осадок повторно диспергировали в 3 мл CHCl 3 (см. вспомогательная информация ).Пленки получали методом капельного литья и сушки на воздухе 10 мкл суспензии на предметном стекле из оксида индия и олова (ITO).
Получение пленок Gold Nanorod.
Раствор затравки золота получали восстановлением боргидридом HAuCl 4 (0,25 мМ, 5 мл) в водном растворе ЦТАБ (0,1 М). Аликвоту посевного раствора (24 мкл) добавляли к ростовому раствору (10 мл), содержащему CTAB (0,1 М), HAuCl 4 (0,5 мМ), аскорбиновую кислоту (0,8 мМ), нитрат серебра (0,12 мМ) и HCl (19 мМ).Для нанесения золотых наностержней на кремниевые пластины 2 мл приготовленной суспензии дважды центрифугировали в течение 15 мин, сначала при 6500 об / мин, а затем при 4000 об / мин. После удаления супернатанта осадок был окончательно повторно диспергирован в 1 или 0,25 мл воды либо для получения неагрегированных частиц (см. , подтверждающая информация ), либо агрегированных пленок, сделанных из стержней с преимущественно параллельной ориентацией, соответственно, путем центрифугирования 10 мкл подвеска на горках ITO. Для приготовления фрактальной пленки наностержней свежеприготовленную суспензию центрифугировали пять раз (6000 об / мин, 15 мин) и после удаления надосадочной жидкости повторно диспергировали 10 мкл осадка в 0.25 мл воды наносили по каплям на предметное стекло ITO.
Характеристика.
Изображения, полученные с помощью просвечивающей электронной микроскопии, были получены с использованием просвечивающего электронного микроскопа (JEOL JEM-1010), работающего при ускоряющем напряжении 100 кВ. Твердые тонкие пленки были охарактеризованы с помощью автоэмиссионного СЭМ (JEOL JSM-6700f). Были получены изображения суперкристаллов из золотых наностержней и получены их спектры рассеяния с использованием источника освещения галогенной лампой мощностью 100 Вт на инвертированном оптическом микроскопе Nikon Eclipse TE-2000, соединенном с конденсатором темного поля Nikon (сухой, 0.95–0,80 н.э.). Рассеянный свет от выбранных областей суперкристаллов собирали с помощью объектива Nikon Plan Fluor-ELWD 40 × (0,60 NA) и фокусировали на входной щели визуализирующего спектрометра MicroSpec 2150i, соединенного с CCD-камерой с термоэлектрическим охлаждением (PIXIS 1024B ACTON Princeton Instruments) . Свет, рассеянный суперкристаллами, регистрировался в темнопольном микроскопе со временем сбора 20 с. Эксперименты SERS проводились с помощью системы микро-рамановского рассеяния Renishaw InVia Reflex, присоединенной к микроскопу Leica, двумерной ПЗС-камере и автоматизированному столику с пространственным разрешением 100 нм.В спектрографе использовались решетки высокого разрешения (1200 или 1800 г · мм -1 ) с дополнительной оптикой с полосовым фильтром. Использовались несколько энергий лазерного возбуждения, включая лазерные линии на 633 (HeNe), 785 (диод) и 830 нм (диод). Все измерения были выполнены в конфокальном режиме с геометрией обратного рассеяния с использованием объектива 100 × (0,90 N.A.), который обеспечивает разрешение 500 нм. Карты SERS были собраны с помощью аксессуара Renishaw StreamLine с размером шага 500 нм.
Плазменная очистка наноструктурированных поверхностей.
Образцы на ITO были очищены плазмой перед определением характеристик методом SEM и анализом SERS. В случае суперкристаллов образцы очищали также после воздействия аналита, чтобы проверить эффективность удаления органических веществ и возможность повторного использования образца. Плазму генерировали в усовершенствованной системе очистки плазмы Solarus ™ (модель 950) при следующих условиях: 27,5 см3 (стандартные кубические сантиметры в минуту) O 2 , 6,4 см3 H 2 , 70 мТорр и экспозиция 2 мин.
Характеристики SERS.
Чтобы охарактеризовать пленки стержней из золотых кристаллов, BT адсорбировали в газовой фазе по всей поверхности пленок путем заливки капли BT (0,1 М в этаноле) в ящик Петри, где также находилась пленка. Затем с помощью аксессуара Renishaw StreamLine наносили на карту поверхности с нанесением на карту областей размером 25 × 35 мкм 2 с размером шага 0,5 нм (1440 спектров каждая) при возбуждении тремя разными лазерными линиями: 633, 785 и 830 нм. Время сбора данных было установлено на 200 мс при мощности образца 1 мВт.Для сравнения, те же эксперименты (в соответствии с тем же протоколом) были проведены на остальных пленках (то есть невзаимодействующих AuNR, AuNR, агрегированных параллельно друг другу, и фрактально агрегированных AuNR).
Возможность повторного использования суперкристаллических пленок.
Возможность повторного использования материала была проверена путем воздействия на субстрат БТ в газовой фазе, регистрации (см. Выше), очистки образца плазмой H 2 -O 2 (см. Выше) и заливки разбавленного раствора 1NAT ( 10 мкл, 10 -4 M).После каждого экспонирования образец картировался с помощью аксессуара Renishaw StreamLine (55 × 67 мкм 2 , размер шага 500 нм с общим набором спектров 14310 точек) с лазерной линией 785 нм в тех же условиях, что описаны выше. . Картирование производилось в двух различных спектральных окнах от 905 до 1190 см, -1 , характерных для ВТ, и от 1670 до 1580 см, -1 , характерных для 1NAT. Эта процедура была повторена для нескольких образцов несколько раз для обеспечения воспроизводимости.
Обнаружение прионов.
Исходные растворы PrP c и PrP sc 10 -4 M были приготовлены в PBS (12 мМ NaCl, 0,27 мМ KCl и 1 мМ фосфатные буферные соли). Из них раствор PrP sc последовательно разбавляли в растворе PrP c (100%, 50%, 25%, 10%, 1% и 0% в PrP sc ). Затем образцы каждого раствора объемом 10 мл были отлиты каждый на отдельную суперкристаллическую пленку и исследованы с помощью SERS ( λ ex : 785 нм, 10 с, мощность на образец 1 мВт).Для каждого образца было собрано десять точек, чтобы обеспечить воспроизводимость. Этот процесс повторяли также на монокристаллической пленке, очищая ее плазмой после каждого анализа, с аналогичными результатами. После установки предела обнаружения PrP sc в PrP c до 1%, абсолютные пределы обнаружения PrP sc были определены путем разбавления исходного раствора, содержащего 1% PrP sc в 99% PrP sc до концентраций 10 -11 М. Спектры SERS получали в тех же условиях, что описаны выше.Чтобы проверить возможность применения этого метода на реальных образцах без необходимости в каком-либо сложном протоколе разделения, тот же эксперимент был повторен с использованием бычьей сыворотки в качестве раствора.
Для обнаружения прионов в крови человека PrP sc был добавлен для достижения конечной концентрации 10 -10 М. После ожидания 2 ч для обеспечения перемешивания образец центрифугировали (15 мин, 4000 об / мин) для получения крови. плазма. Затем 10 мкл образца крови или плазмы были отлиты и высушены на воздухе на поверхность суперкристалла и исследованы с помощью рамановской микроскопии, как описано ранее.
Благодарности
Мы благодарим W. Ni за проведение измерений темного поля. R.A.A.-P. признает программу RyC (Ministerio de Ciencia e Innovación, Испания). N.A.K. выражает признательность испанскому Министерству по делам культуры и инновациям за исследовательскую стипендию. Эта работа финансировалась Испанским Министерством по делам Ciencia e Innovacion (MAT2010-15374 и MAT2008-05755) и Xunta de Galicia (PGIDIT09TMT011314PR и 08TMT008314PR). N.A.K. благодарит за исследовательские гранты от Национального научного фонда (NSF) (R8112-G1, ECS-0601345, 0932823), Национальных институтов здравоохранения (1R21CA121841 и 5R01EB007350) и Агентства перспективного планирования оборонных исследований (W31P4Q-08-C-0426) .Поддержка E.R.Z. был предоставлен Фондом Роберта А. Велча (C-1703), NSF (DMR-0547399) и Alliance for Nanohealth (W8XWH-07-2-0101).
Сноски
Вклад авторов: R.A.A.-P., E.R.Z., N.A.K. и L.M.L.-M. спланированное исследование; R.A.A.-P., A.A., P.M., B.P.K., P.A.-P., E.C.-A., N.P.-P. и L.V. проведенное исследование; R.A.A.-P. проанализированные данные; и R.A.A.-P., E.R.Z., N.A.K. и L.M.L.-M. написал газету.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.
Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1016530108/-/DCSupplemental.
Труды 26-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных
Машинное обучение и доступ к большим данным революционизируют пути многих отраслей работают, обеспечивая аналитику и автоматизацию многих аспектов реальной практической задачи, которые ранее считались обязательными для выполнения вручную.С вездесущностью искусственного интеллекта и машинного обучения за последнее десятилетие, и их эпидемия распространение в различных приложениях, алгоритмическая справедливость стала заметным открытым проблема исследования. Например, машинное обучение используется в судах для оценки вероятности что подсудимый повторно совершил преступление; в области медицины, чтобы помочь с диагностикой или предсказать предрасположенность к определенным заболеваниям; в системах социального обеспечения; и автономный транспортных средств.Процессы принятия решений в этих реальных приложениях имеют прямое влияют на жизнь людей и могут нанести вред обществу, если алгоритмы машинного обучения развернутые не разработаны с учетом соображений справедливости.
Возможность собирать и анализировать большие наборы данных на предмет проблем во многих областях приносит вперед опасность неявной систематической ошибки в данных, которая может быть вредной. Данные, особенно большие данные, часто неоднородны, генерируются разными подгруппами со своими характеристиками и поведение.Кроме того, стратегии сбора данных сильно различаются в зависимости от предметной области, и маркировка примеров выполняется людьми-аннотаторами, что приводит к маркировке процесс для усиления врожденных предубеждений, которые могут иметь аннотаторы. Модель узнала на предвзятые данные могут не только привести к несправедливым и неточным прогнозам, но и значительно ставят в невыгодное положение определенные подгруппы и приводят к несправедливости в последующих задачах обучения. Дискриминационная предвзятость может проникать в данные множеством способов: например, в области медицины во многих случаях используемые данные смещены в сторону определенные группы населения, что может иметь опасные последствия для недостаточно представленных сообщества [1].Другой пример — крупномасштабные наборы данных, широко используемые в машинном обучении. задачи, такие как ImageNet и Open Images: [2] показывает, что эти наборы данных страдают от представления предвзятость и выступает за необходимость учитывать географическое разнообразие и инклюзивность. Еще один например, популярные наборы данных для распознавания и генерации лиц, такие как CelebA и Flickr-Faces-HQ, где этническая и расовая разбивка примеров лиц показывает значительную репрезентативность предвзятость, очевидная в последующих задачах, таких как реконструкция лица из обфусцированного изображения [8].
Чтобы бороться с дискриминационным использованием алгоритмов машинного обучения, которые Чтобы использовать такие предубеждения, необходимо сначала определить понятие алгоритмической справедливости. В широком смысле справедливость — это отсутствие каких-либо предубеждений или фаворитизма по отношению к человеку. или группа, основанная на их внутренних или приобретенных чертах в контексте решения изготовление [3]. Определения справедливости делятся на три основных типа: индивидуальная справедливость (при этом аналогичные прогнозы даются подобным людям [4, 5]), групповая справедливость (при этом разные группы рассматриваются одинаково [4, 5]), и справедливость подгруппы (при этом выбирается ограничение справедливости группы, и задача состоит в том, чтобы определить, ограничение выполняется над большим набором подгрупп [6, 7]).В этом выступлении я обсудим формальное определение этих ограничений справедливости, рассмотрим способы какие алгоритмы машинного обучения могут усилить предвзятость представления, и обсудить, как систематическая ошибка как в наборе примеров, так и в наборе меток популярных наборов данных была неправильно использована в дискриминационным образом. Я коснусь вопросов этики и ответственности, и представить открытые направления исследований для решения проблемы алгоритмической справедливости в представлении уровень.
2018 Топ-10 инноваций | The Scientist Magazine®
С развитием больших данных, секвенирования всего генома и других обширных исследований иногда может казаться, что исследователи обменяли свои микроскопы на макроскопы. Но конкурс «10 лучших инноваций» этого года рассказывает другую историю: об отдельной ячейке.
Многие из захватывающих лабораторных инструментов, которые наша независимая группа судей (чьи биографии и комментарии по каждому из 10 лучших продуктов вы найдете ниже), отобранная для урожая-победителя этого года, ориентированы на вскрытие отдельных ячеек для доступа к содержащимся в них данным. в их ДНК, РНК и / или белках.Преимущество сбора этих массивов биологической информации на уровне отдельной клетки заключается в выявлении разнообразия тканей, не обнаруживаемых в объединенных образцах. Например, в исследованиях рака такие анализы могут позволить ученым более точно охарактеризовать неоднородность опухоли, отбирая образцы нескольких тысяч быстро делящихся клеток на индивидуальной основе, чтобы увидеть, чем они отличаются друг от друга.
Также сильное место в списке этого года занимают продукты, которые позволяют продвигать испытанные лабораторные технологии, такие как масс-спектрометрия и редактирование генома на основе CRISPR.Мы в The Scientist рады представить победителей нашего конкурса 10 лучших инноваций 2018 года, и мы с нетерпением ждем открытий, которые появятся благодаря их внедрению.
Около пяти лет назад сотрудники Sphere Fluidics спросили 35 биофармацевтических компаний, можно ли использовать технологию одноклеточного анализа британской биотехнологической фирмы. Ответы показали, что существует потребность, особенно среди компаний, работающих над антителами и клеточными линиями. В результате этих разговоров появился Cyto-Mine, компактный настольный прибор, который заменяет то, что обычно можно было бы сделать с помощью нескольких инструментов.«По сути, это первое в мире интегрированное устройство, специально разработанное для автоматического выполнения всех этапов рабочего процесса по обнаружению антител и разработке клеточных линий», — говорит Роб Марчмонт, директор по продажам и маркетингу компании Sphere Fluidics, которая начала продажи этого инструмента этим летом.
Cyto-Mine проверяет образец размером до 200000 клеток, сортируя их индивидуально на их собственные крошечные капельки, оценивая их на предмет желаемых свойств (таких как высокая продукция определенного белка или специфичности антигена), а затем распределяя хорошие на микротитрационные планшеты, из которых пользователи могут выращивать клоны.
Том Келли, ученый из фармацевтической компании Janssen, был одним из первых тестировщиков Cyto-Mine и теперь использует доработанную версию (стоимостью 450 000 долларов) для отбора клеточных линий, которые производят большие количества биологического препарата. Он говорит, что самым большим преимуществом является доказательство клональности Cyto-Mine, подтверждающее, что в каждой лунке есть только одна проверенная клетка. Его предыдущий протокол включал дополнительный этап, который удваивал время обработки. «Время, необходимое для перехода от трансфекции к замораживанию флаконов при старом процессе, составляло бы три месяца, — говорит он, — а теперь — шесть недель.»
KOEHLER: « Нам часто трудно найти единую интегрированную платформу, которая позволила бы как скрининг, так и извлечение клеток для последующего анализа. Полная автоматизация и система, ориентированная на мягкое манипулирование, повысят точность экспериментов ».
Запущенная в декабре прошлого года платформа Tapestri Precision Genomics Platform стала первым высокопроизводительным прибором для подготовки образцов для секвенирования ДНК одной клетки. Используя капельную микрофлюидную технологию, Tapestri сначала подвергает клетки действию протеазы, которая лизирует ядро и освобождает ДНК от образования конденсированного хроматина.Затем нагрев денатурирует эту протеазу перед тем, как система добавляет реагенты для амплификации интересующих локусов и штрих-кодирования их в соответствии с их клеткой происхождения, подготавливая образцы для загрузки в секвенатор следующего поколения.
«Это захватывающе», — говорит генетик из онкологического центра Андерсона Ник Навин, чья группа регулярно использовала этот прибор около года для обнаружения комбинаций мутаций, обнаруживаемых в отдельных клетках рака груди. «Это позволяет вам действительно понять генетическую субструктуру опухоли», — говорит он, а также «реконструировать эволюцию мутаций.”
Tapestri может подготовить до 10 000 клеток одновременно, по сравнению с 384 клетками при сортировке клеток в лунки планшета. Более того, говорит Навин, прибор занимает всего около дня для подготовки образца по сравнению с пятью-семью днями при использовании метода планшетов.
Tapestri стоит 79 500 долларов, а расходные материалы — от 795 до 1300 долларов за образец. «Mission Bio» предлагает несколько фиксированных панелей, нацеленных на локусы, имеющие отношение к различным видам рака, и может разрабатывать индивидуальные панели, нацеленные на 300 представляющих интерес локусов, а в будущем, возможно, и на большее, расширяя приложения Tapestri за пределы онкологии, — говорит Деннис Истберн, главный научный сотрудник Mission Bio.
WILEY: «Эта новая микрофлюидная платформа для высокопроизводительного секвенирования одноклеточной ДНК может стать мощным подходом для анализа гетерогенности опухолевых клеток и понимания механистической основы эволюции опухоли».
Среди множества потенциальных приложений «Fluidity One» — это «рутинная биофизика», — говорит Шон Девениш, руководитель отдела исследований и разработок компании Fluidic Analytics, которая занимается разработкой прибора для анализа белков. Девениш предполагает, что лаборатории будут регулярно использовать прибор для контроля качества, проверяя растворы, содержащие белок, когда они впервые поступают, а затем снова и снова. когда они выходят из морозильника, чтобы убедиться, что их содержимое не испортилось.Пользователи пипетируют 5 мкл образца на одноразовый микрожидкостный чип, затем вставляют его в настольный прибор Fluidity One. Образец проходит через камеру параллельно потоку буфера, в который диффундируют белки. Прибор измеряет скорость этой диффузии, чтобы вычислить средний размер белков; он также измеряет концентрацию пробы.
Алекс Бюлл, изучающий агрегацию белков при болезнях в Университете Дюссельдорфа в Германии, говорит, что он нашел Fluidity One полезным для анализа образцов мочи пациентов.«На самом деле очень сложно правильно оценить концентрации, поэтому мы используем Fluidity One для определения концентраций, а также следим за агрегацией белков и равновесием димер / мономер», — объясняет он. Преимущество Fluidity One перед измерением светорассеяния (стандартный метод определения размера белков в растворе) заключается в том, что в результатах светорассеяния преобладают любые агрегаты в растворе, в то время как Fluidity One дает значение «истинного среднего» размера для присутствующих белков, Бюлл говорит.Девениш добавляет, что прибор также может определить, связаны ли белки друг с другом или с ДНК, липидами или наночастицами.
Fluidity One стоит 30 000 долларов, плюс чипы и реагенты, которые стоят около 5 долларов за запуск.
ZHANG: «Определение характеристик и контроль качества очищенных белков имеют решающее значение для получения стабильных результатов. Этот инструмент может стать отличным дополнением к любой биохимической лаборатории ».
С помощью решения для профилирования иммунного репертуара хрома исследователи могут изучать адаптивный иммунный ответ организма на различные типы инфекций и определять конкретные типы клеток, которые реагируют на активацию иммунной системы, вызванную бактериями, вирусами или даже раком.Выпущенная в продажу в марте, технология 10X Genomics основана на силе секвенирования отдельных клеток, позволяя исследователям различать каждую Т- и В-клетку в образце, а также генетическую последовательность рецепторов Y-формы в каждой клетке.
«Я не думаю, что люди понимают, что они могут получить всю эту информацию из этого продукта», — говорит Джованна Праут, директор по стратегическому маркетингу геномики единичных клеток компании 10X. «И с некоторыми из недавно выпущенных новых продуктов исследователи могут получить еще больше.”
Благодаря технологии штрих-кодирования ДНК инструмент теперь может определять, какой тип Т- или В-клеток реагирует на конкретный антиген. «Теперь вы можете посмотреть на клональную экспансию этих клеток в ответ на определенный вирус или заболевание», — объясняет Праут. Технология штрих-кодирования также улучшает анализ клеточных фенотипов, комбинируя экспрессию генов с данными экспрессии белков на поверхности клетки, поскольку антитела связаны со штрих-кодами, а не с флуоресцентными метками, используемыми в проточной цитометрии. Поскольку штрих-коды разнообразны, исследователи могут одновременно обнаруживать гораздо больше маркеров клеточной поверхности, обеспечивая беспрецедентный взгляд на иммунную систему как человека, так и мышей.Проверка каждого образца стоит 1500 долларов.
В лаборатории Криса Клебаноффа в Мемориальном онкологическом центре им. Слоуна Кеттеринга он и его коллеги ищут новые Т-клетки для лечения солидных злокачественных новообразований. «Платформа 10x уникальна своей способностью удобно комбинировать данные о рецепторах Т-клеток с экспрессией генов на уровне отдельных клеток», — говорит Смита Чандран, старший научный сотрудник лаборатории. «Я очень рад его трансляционному применению для идентификации и сосредоточения на уникальных Т-клетках, которые способны опосредовать реакцию опухоли.”
VAN VLIET: « Профилирование секвенирования рецепторов среди Т-клеток и В-клеток с помощью этого подхода обеспечивает информативный набор данных, который может помочь понять начальную исходную популяцию до любых стратегий сортировки или трансдукции, и может помочь внести свой вклад. к определениям биологических клеточных атрибутов таких клеток ».
Для ученых, занимающихся протеинами, которые хотят анализировать большие молекулы с помощью тандемной масс-спектрометрии, устройство Omnitrap предлагает новые возможности.Платформа представляет собой радиочастотную ионную ловушку, которая обрабатывает белки даже с высокой молекулярной массой — ограничение старых технологий улавливания — для получения информации о последовательностях, структурах и молекулярных взаимодействиях белков. «Omnitrap позволяет получить уникальную информацию, которую невозможно или почти невозможно получить другими способами», — говорит Роман Зубарев, химик из Каролинского института, который был первым клиентом Omnitrap.
Зубарев возглавляет группу по использованию устройства в рамках проекта по так называемому нисходящему секвенированию антител.При нисходящем анализе крупные белковые структуры остаются нетронутыми, а не перевариваются, как того требуют другие аналитические методы, и Зубарев говорит, что Omnitrap будет иметь решающее значение для этих усилий.
Одним из основных преимуществ продукта, по словам Димитриса Папанастасиу, основателя и главного научного директора афинской компании Fasmatech, является способность фрагментировать белки множеством способов. Это позволяет пользователям анализировать характеристики белка в разных обстоятельствах — и делать это с помощью одного устройства.«Это действительно уникально», — говорит он.
Omnitrap является дополнением к масс-спектрометру Q Exactive от Thermo Scientific и стоит 250 000 евро (288 000 долларов США).
ZHANG: «Усовершенствования в масс-спектрометрии белков окажут существенное влияние на биологические исследования».
В 2010 году исследователи из Лундского университета в Швеции разработали концепцию использования звука для миграции клеток. Это явление называется акустофорезом. В декабре того же года они запустили AcouSort для коммерциализации технологии.Ранее в этом году компания официально выпустила свой второй продукт, AcouWash, который может смывать клетки из одной среды в другую, обогащать или концентрировать образцы клеток и разделять клетки в зависимости от размера, и все это с помощью ультразвука.
Акустическая волна «толкает частицы или клетки определенного размера в центр микроканала, через который проходит образец», — объясняет Джей Маллинсон, ведущий инженер настольной машины стоимостью 50 000 долларов. Исследователи могут регулировать амплитуду акустической волны в зависимости от размера ячеек, которые они пытаются изолировать — более крупным ячейкам на самом деле требуется меньшее усилие для перемещения, потому что акустическая волна толкает большую площадь поверхности.Затем нужно просто направить поток через разделитель, который отделяет интересующие ячейки от фоновой среды.
AcouWash сводит к минимуму потерю клеток, которая может произойти при повторении этапов промывки и центрифугирования — большое преимущество при работе с образцами, содержащими очень мало клеток, — говорит Каролина Пиркс, постдоктор лаборатории молекулярной нейрогенетики Йохана Якобссона в Лундском университете. Исследования Пиркса включают прямое перепрограммирование фибробластов пациентов Хантингтона и здоровых людей в нейроны.Протокол, который она помогла разработать в прошлом году ( EMBO Mol Med , 9: 1117–131), преобразует от 30 до 40 процентов фибробластов, что означает, что исследователи должны отсортировать преобразованные клетки от непревращенных. По ее словам, система AcouWash, которую она тестировала дважды, дала примерно на 10 процентов больше клеток, чем традиционный протокол, включающий шесть этапов центрифугирования.
VAN VLIET: «Хотя функция этого изобретения проста, его способность обрабатывать небольшие объемы образцов при относительно низких скоростях сдвига является привлекательным вариантом для периодического отбора проб и анализа ячеек во время разработки процесса и протокола производства. оптимизация.»
Чтобы использовать инструмент редактирования генома CRISPR-Cas9, исследователи обычно вставляют ДНК, кодирующие различные компоненты инструмента, в клетки, которые они хотят редактировать. Но нет простого способа избавиться от этой чужеродной ДНК, если она
В частности, исследователи могут быть обеспокоены сохраняющимся присутствием ДНК, кодирующей нуклеазу Cas9. Часто «Cas9 все еще экспрессируется в клетке еще долгое время после того, как изменение произошло», — говорит Аманда. Хаас, менеджер по продукции британской компании по редактированию генов Horizon Discovery.Это означает, что фермент все еще может взаимодействовать с ДНК хозяина, потенциально приводя к нежелательным разрезам в геноме на участках, не являющихся мишенями.
Один из последних продуктов компании, мРНК флуоресцентной нуклеазы Cas9 Dharmacon Edit-R, направлен на решение этой проблемы, предоставляя транскрипт РНК вместо ДНК для фермента Cas9. Вскоре после того, как клетка-мишень синтезировала белок, флуоресцентный, чтобы облегчить сортировку клеток, отмечает Хаас, мРНК естественным образом разлагается. Таким образом, «хотя внесенные вами правки являются постоянными, — объясняет она, — у вас не останется остатков системы редактирования».
МРНК флуоресцентной нуклеазы Cas9 Dharmacon Edit-R продается у Horizon Discovery по цене 400 долларов за готовую пробирку на 20 микрограммов — достаточно мРНК для проведения нескольких экспериментов, — говорит Хаас. Horizon Discovery не смог найти пользователя, который мог бы прокомментировать продукт.
KOELHER : «Этот недорогой инструмент позволяет FACS обогащать отредактированные популяции клеток. Моя лаборатория будет использовать этот продукт, и я думаю, что это может повлиять на несколько проектов ».
Технология редактирования генов CRISPR — революционный инструмент в биомедицинских науках.Но коммерциализация продуктов, которые являются результатом исследований с использованием CRISPR-Cas9 или CRISPR-Cpf1, может оказаться непомерно дорогостоящим для многих ученых и небольших стартапов, поскольку использование нуклеаз связано с дорогостоящими лицензионными сборами и роялти.
Итак, после того, как исследователи стартапа Inscripta из Колорадо обнаружили новый класс нуклеаз, названных MADzymes, как дань впечатляющему биологическому разнообразию Мадагаскара, они приняли коллективное решение. «Мы сказали, что это слишком важная технология, чтобы за нее держаться», — объясняет генеральный директор Inscripta Кевин Несс.«Мы собираемся раздать этот фермент бесплатно, по-настоящему бесплатно».
По состоянию на декабрь 2017 года компания сделала всю последовательность своего запатентованного фермента, расщепляющего ДНК, MAD7, доступным онлайн для всех исследований и разработок, независимо от того, являются ли они коммерческими или некоммерческими, внутренними или международными. Исследователей, желающих коммерциализировать сам фермент — например, путем включения белка в терапевтическое средство — просят заплатить небольшой гонорар.
Луиза Баскин, менеджер по продукции Horizon Discovery, была частью команды, которая тестировала MAD7 и в настоящее время использует его для редактирования клеток млекопитающих.«Все наши данные указывают на то, что он не хуже Cas9», — говорит она. Баскин добавляет, что, поскольку MAD7 имеет область распознавания, отличную от Cas9, «он открывает геномное пространство с точки зрения того, где мы можем сделать эти разрезы».
Последовательность была загружена более 1000 раз за последний год, и Несс говорит, что Inscripta изучает варианты партнерства с потенциальными дистрибьюторами, чтобы исследователи могли покупать ДНК или белковый продукт напрямую.
KOEHLER: «Еще один продукт для редактирования генов и альтернатива Cas9.Inscripta стремится разрушить барьеры, связанные с затратами и интеллектуальной собственностью, чтобы сделать возможным более широкое использование редактирования генов ».
Разработчики Tycho NT.6 хотят упростить контроль качества образцов белка в лаборатории. По словам со-генерального директора NanoTemper Technologies Филиппа Баске, со старыми методами исследователи долго обсуждали бы, «следует ли им тестировать белок или нет. Теперь они могут просто это сделать ». Тест на Tycho занимает три минуты и требует 10 мкл образца. Прибор нагревает образец со скоростью 30 ° C / мин при измерении флуоресценции остатков триптофана и тирозина белка, которую он сравнивает с эталонным значением для этого образца.Расхождения с эталонным значением указывают на то, что белок больше не может складываться, как это должно быть, что может повлиять на его активность, или что образец загрязнен или разрушен.
Габриэль Бирран, возглавляющий центр рентгеновской кристаллографии в Медицинском центре Beth Israel Deaconess в Бостоне, говорит, что его группа использует Tycho в своей работе с нерастворимыми бактериальными белками. «Мы смогли использовать Tycho для скрининга условий», чтобы определить те, которые вызывают сворачивание белков, — говорит он.В противном случае, добавляет Бирран, поиск этих условий может оказаться трудным методом проб и ошибок. И его команда поняла, что инструмент работает быстрее, чем запуск геля, когда им нужно проверить, что образец, выходящий из колонки, содержит интересующий их белок.
Настольный прибор Tycho с расходными материалами для выполнения 600 точек анализа стоит 37 500 долларов.
ZHANG: «Термическая денатурация — отличный инструмент для быстрой оценки качества белка и связывания белок-нуклеиновая кислота.Биохимики должны найти хорошее применение этому устройству ».
Эта технология позволяет исследователям одновременно анализировать экспрессию РНК и белка в тысячах отдельных клеток. Выпущенный в продажу в июле этого года, тест BD Life Sciences AbSeq Assay для использования с системой анализа одноклеточных клеток BD Rhapsody объединяет антитела с олигонуклеотидами для оценки содержания белков в клетках с помощью высокопроизводительных прогонов секвенирования. Конъюгаты антитело-олигонуклеотид продаются в виде пробирок с матрицей в одном флаконе и легко масштабируются для стандартных тестов объемом 2 микролитра, которые обеспечивают результаты экспрессии белка, аналогичные данным проточной цитометрии.
Эта комбинация данных мРНК и белков делает анализ AbSeq мощным. Некоторые одноклеточные инструменты РНК-секвенирования не могут обеспечить тщательный анализ клеток из-за неэффективного захвата мРНК, а также нестабильности и оборота мРНК, говорит Джон Чанг, исследователь иммунологии из Калифорнийского университета в Сан-Диего, который использует BD AbSeq Assay в своей лаборатории для изучения функции лимфоцитов во время иммунных реакций. «Анализы, которые позволяют проводить одновременный анализ РНК и белков в одних и тех же отдельных клетках, такие как BD AbSeq, могут преодолеть это ограничение и могут привести к более точному и всестороннему анализу многих биологических систем.
В частности, отмечает Стив Кулиш, вице-президент BD по маркетингу продукта, исследователи могут начать выяснять, как опухоли больных раком взаимодействуют с их иммунной системой, данные, которые могут обеспечить более эффективные индивидуализированные методы лечения рака. В настоящее время анализ сканирует чуть более 100 различных комбинаций человеческих антител и олигонуклеотидов, и еще больше находится в стадии разработки, что должно помочь исследователям разобраться в тонкостях сложных заболеваний без необходимости проводить более одного эксперимента.
Двадцать пять тестов стоят 375 долларов, а вся установка стоит от 10 000 до 50 000 долларов, что составляет от 10 до 18 центов за ячейку, в зависимости от схемы эксперимента, говорит Кулиш.
WILEY: «Использует антитела к маркерам клеточной поверхности, к которым прикреплены нуклеотидные метки, чтобы вы могли легко различать разные типы клеток в экспериментах с одноклеточной RNA-Seq и сравнивать результаты с результатами проточной цитометрии. Полезное и инновационное расширение технологий маркировки и обнаружения антител.Одна из первых коммерциализаций этой относительно новой технологии ».
Судьи
АНЖЕЛА КОЭЛЕР
Научный сотрудник программы химической биологии Института Броуда и руководитель группы Инициативы Национального института рака по химической генетике. Она также является руководителем проекта в центре NCI Cancer Target Discovery and Development (CTD2) в Институте Броуда, направленном на нацеливание на гены, вызывающие рак, с помощью малых молекул.
Кристин Ван Влит
Младший проректор и профессор материаловедения, инженерии и биологической инженерии Майкла и Сони Кернер в Массачусетском технологическом институте. Она также является директором по производственным инновациям в инновационной инициативе Массачусетского технологического института и руководит группой по биосистемам и микромеханике Альянса Сингапур-Массачусетский технологический институт по исследованиям и технологиям.
Х. Стивен Уайли
Старший научный сотрудник и научный сотрудник Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории.Он опубликовал некоторые из самых первых компьютерных моделей регуляции рецепторов и известен разработкой множества количественных биохимических и оптических анализов в качестве основы для проверки компьютерных моделей клеточных процессов.
Фэн Чжан
Основной член Института Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда, а также профессор неврологии Массачусетского технологического института Джеймс и Патрисия Пойтрас. Он также является доцентом кафедры мозговых и когнитивных наук и биологической инженерии Массачусетского технологического института.
Примечание редактора: Судьи рассмотрели десятки заявок, представленных компаниями и пользователями для различных продуктов в области биологии. Жюри полностью не зависит от The Scientist , и ее члены были приглашены к участию, поскольку они знакомы с инструментами и технологиями медико-биологических наук. У них нет финансовых связей с продуктами или компаниями, участвующими в конкурсе. В этом выпуске журнала The Scientist любые рекламные объявления, размещенные победителями, упомянутыми в этой статье, были приобретены после того, как наши независимые судьи выбрали продукты-победители, и не имели никакого отношения к исходу конкурса.
: Простыми словами. На реальных примерах. Да, еще раз :: vas3k.com
Это Билли. Билли хочет купить машину. Он пытается подсчитать, сколько для этого нужно ежемесячно откладывать. Он просмотрел десятки объявлений в Интернете и узнал, что новые автомобили стоят около 20 000 долларов, старые — 19 000 долларов, двухлетние — 18 000 долларов и так далее.
Билли, наш блестящий аналитик, начинает видеть закономерность: Итак, цена автомобиля зависит от его возраста и ежегодно падает на 1000 долларов, но не ниже 10 000 долларов.
В терминах машинного обучения Билли изобрел регрессию — он предсказал значение (цену) на основе известных исторических данных. Люди делают это постоянно, пытаясь оценить разумную стоимость бывшего в употреблении iPhone на eBay или выяснить, сколько ребер нужно купить для вечеринки с барбекю. 200 грамм на человека? 500?
Да, было бы неплохо иметь простую формулу для каждой мировой проблемы. Особенно для барбекю-вечеринки. К сожалению, это невозможно.
Вернемся к машинам.Проблема в том, что у них разные даты изготовления, десятки опций, техническое состояние, сезонные всплески спроса и бог знает сколько еще скрытых факторов. Среднестатистический Билли не может держать все эти данные в голове при расчете цены. Я тоже.
Люди глупы и ленивы — нам нужны роботы, чтобы делать за них математику. Итак, давайте рассмотрим здесь вычислительный путь. Давайте предоставим машине некоторые данные и попросим его найти все скрытые закономерности, связанные с ценой.
Ааа и все работает.Самое интересное, что машина справляется с этой задачей намного лучше, чем настоящий человек, когда тщательно анализирует все зависимости в своем уме.
Так зародилось машинное обучение.
Без всей чуши искусственного интеллекта единственная цель машинного обучения — предсказывать результаты на основе входящих данных. Вот и все. Все задачи машинного обучения могут быть представлены таким образом, или это не проблема машинного обучения с самого начала.
Чем больше у вас выборок, тем легче найти подходящие шаблоны и спрогнозировать результат.Следовательно, для обучения станка нам нужны три компонента:
Data Хотите обнаруживать спам? Получите образцы спам-сообщений. Хотите прогнозировать акции? Найдите историю цен. Хотите узнать предпочтения пользователей? Анализируйте их действия на Facebook (нет, Марк, хватит собирать, хватит!). Чем разнообразнее данные, тем лучше результат. Десятки тысяч строк — самый минимум для отчаявшихся.
Есть два основных способа получения данных — ручной и автоматический.Данные, собранные вручную, содержат гораздо меньше ошибок, но для их сбора требуется больше времени, что в целом делает его более дорогостоящим.
Автоматический подход дешевле — вы собираете все, что можете найти, и надеетесь на лучшее.
Некоторые умные задницы, такие как Google, используют своих клиентов, чтобы бесплатно маркировать данные для них. Помните ReCaptcha, который заставляет вас «Выбрать все уличные знаки»? Именно это они и делают. Бесплатный труд! Отлично. На их месте я бы стал все больше и больше показывать капчу.Ой, подожди …
Очень сложно собрать хороший набор данных (обычно называемый набором данных). Они настолько важны, что компании могут даже раскрывать свои алгоритмы, но редко — наборы данных.
Возможности Также известны как параметры или переменные. Это может быть пробег автомобиля, пол пользователя, цена акций, частота слов в тексте. Другими словами, это факторы, на которые следует обратить внимание машине.
Когда данные хранятся в таблицах, все просто — функции — это имена столбцов. Но что они, если у вас 100 Гб картинок с кошками? Мы не можем рассматривать каждый пиксель как особенность.Вот почему выбор правильных функций обычно занимает намного больше времени, чем все остальные части машинного обучения. Это также основной источник ошибок. Мешки с мясом всегда субъективны. Они выбирают только те функции, которые им нравятся или которые находят «более важными». Пожалуйста, не будьте людьми.
Алгоритмы Самая очевидная часть. Любую проблему можно решить иначе. Выбранный вами метод влияет на точность, производительность и размер окончательной модели. Но есть один важный нюанс: если данные некачественные, даже лучший алгоритм не поможет.Иногда это называют «мусор на входе — мусор на выходе». Так что не обращайте слишком много внимания на процент точности, попробуйте сначала собрать больше данных.
Однажды я увидел статью под названием «Заменит ли нейронные сети машинное обучение?» на сайте некоторых хипстерских СМИ. Эти ребята из СМИ всегда называют любую дерьмовую линейную регрессию хотя бы искусственным интеллектом, почти SkyNet. Вот простая картинка, чтобы показать, кто есть кто.
Искусственный интеллект — это название целой области знаний, подобных биологии или химии.
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Важная часть, но не единственная.
Нейронные сети — один из типов машинного обучения. Популярный, но в классе есть и другие хорошие ребята.
Глубокое обучение — это современный метод построения, обучения и использования нейронных сетей. По сути, это новая архитектура. В настоящее время на практике никто не отделяет глубокое обучение от «обычных сетей». Мы даже используем для них одни и те же библиотеки.Чтобы не выглядеть тупицей, лучше просто назовите тип сети и избегайте модных словечек.
Общее правило — сравнивать вещи на одном уровне. Вот почему фраза «нейронные сети заменят машинное обучение» « звучит как », «заменят ли колеса автомобили» . Уважаемые СМИ, это сильно подрывает вашу репутацию.
| Банка | Машина не может |
|---|---|
| Прогноз | Создайте что-нибудь новое |
| запомнить | Быстро научитесь умничать |
| Воспроизвести | Выходите за рамки своей задачи |
| Выбрать лучший товар | Убить всех людей |
Если вы слишком ленивы для долгого чтения, взгляните на картинку ниже, чтобы понять это.
Всегда важно помнить — в мире машинного обучения никогда не бывает единственного способа решить проблему. Всегда есть несколько подходящих алгоритмов, и вам нужно выбрать, какой из них подходит лучше. Конечно, все можно решить с помощью нейросети, но кто будет платить за все эти GeForces?
Начнем с основного обзора. На сегодняшний день в машинном обучении выделяют четыре основных направления.
Первые методы пришли из чистой статистики в 50-е годы.Они решали формальные математические задачи — поиск закономерностей в числах, оценку близости точек данных и вычисление направлений векторов.
В настоящее время половина Интернета работает над этими алгоритмами. Когда вы видите список статей, которые нужно «читать дальше», или когда ваш банк блокирует вашу карту на случайной заправке в глуши, скорее всего, это работа одного из этих маленьких парней.
Крупные технологические компании — большие поклонники нейронных сетей. Очевидно. Для них 2% точности — это дополнительные 2 миллиарда доходов.Но когда ты маленький, это не имеет смысла. Я слышал рассказы о командах, которые потратили год на новый алгоритм рекомендаций для своего веб-сайта электронной коммерции, прежде чем обнаружил, что 99% трафика поступает из поисковых систем. Их алгоритмы были бесполезны. Большинство пользователей даже не открывали главную страницу.
Несмотря на популярность, классические подходы настолько естественны, что их легко объяснить малышу. Они похожи на простую арифметику — мы используем ее каждый день, даже не задумываясь.
Классическое машинное обучение часто делится на две категории — контролируемое обучение и неконтролируемое обучение .
В первом случае у машины есть «руководитель» или «учитель», который дает машине все ответы, например, кошка ли это на картинке или собака. Учитель уже разделил (пометил) данные на кошек и собак, и машина использует эти примеры для обучения. По одному. Собака за кошкой.
Обучение без учителя означает, что машина предоставлена самой себе с кучей фотографий животных и задачей выяснить, кто есть кто. Данные не размечены, учителя нет, машина сама пытается найти какие-то закономерности.Об этих методах мы поговорим ниже.
Очевидно, что с учителем машина будет учиться быстрее, поэтому ее чаще используют в реальных задачах. Есть два типа таких задач: классификация — предсказание категории объекта и регрессия — предсказание определенной точки на числовой оси .
«Разделяет объекты по одному из заранее известных атрибутов. Разделяйте носки по цвету, документы по языку, музыку по жанрам»
Сегодня используется для:
— Фильтрация спама
— Определение языка
— Поиск похожих документов
— Анализ тональности
— Распознавание рукописных символов и чисел
— Обнаружение мошенничества
Популярные алгоритмы: наивный байесовский алгоритм, дерево решений, логистическая регрессия, K-ближайшие соседи, машина опорных векторов
С этого момента вы можете комментировать дополнительную информацию по этим разделам.Не стесняйтесь писать свои примеры задач. Здесь все написано исходя из моего собственного субъективного опыта.
Машинное обучение в основном занимается классификацией. Машинка здесь как младенец, который учится сортировать игрушки: вот робот, вот машина, вот робот-машина … Ой, подожди. Ошибка! Ошибка!
В классификации всегда нужен учитель. Данные должны быть помечены функциями, чтобы машина могла назначать классы на их основе. Можно классифицировать все — пользователей по интересам (как это делают алгоритмические каналы), статьи по языку и теме (что важно для поисковых систем), музыку по жанру (плейлисты Spotify) и даже ваши электронные письма.
При фильтрации спама широко использовался алгоритм Наивного Байеса. Машина подсчитывает количество упоминаний «виагры» в спаме и обычной почте, затем умножает обе вероятности, используя уравнение Байеса, суммирует результаты и да, у нас есть машинное обучение.
Позже спамеры научились бороться с байесовскими фильтрами, добавляя много «хороших» слов в конце письма. По иронии судьбы метод получил название байесовского отравления. Наивный байесовский алгоритм вошел в историю как самый элегантный и первый практически полезный, но теперь для фильтрации спама используются другие алгоритмы.
Вот еще один практический пример классификации. Допустим, вам нужны деньги в кредит. Как банк узнает, вернете вы его или нет? Нет никакого способа узнать наверняка. Но в банке много профилей людей, которые раньше брали деньги. У них есть данные о возрасте, образовании, роде занятий и заработной плате и, самое главное, о факте возврата денег. Или нет.
Используя эти данные, мы можем научить машину находить закономерности и получать ответ. Нет проблем с получением ответа.Проблема в том, что банк не может слепо доверять машинному ответу. Что делать, если произошел сбой системы, хакерская атака или быстрое исправление от пьяного старшего .
Чтобы справиться с этим, у нас есть деревья решений. Все данные автоматически разбиваются на вопросы типа да / нет. Они могут показаться немного странными с человеческой точки зрения, например, , зарабатывает ли кредитор больше 128,12 доллара? Однако машина придумывает такие вопросы, чтобы лучше всего разделить данные на каждом этапе.
Так делают дерево.Чем выше ветка — тем шире вопрос. Любой аналитик может принять это и потом объяснить. Он может этого не понимать, но легко объяснить! (типичный аналитик)
Деревья решений широко используются в сферах высокой ответственности: диагностика, медицина, финансы.
Двумя наиболее популярными алгоритмами формирования деревьев являются CART и C4.5.
Чистые деревья решений сегодня используются редко. Однако они часто закладывают основу для больших систем, а их ансамбли работают даже лучше, чем нейронные сети.Об этом поговорим позже.
Когда вы что-то гуглите, это именно группа глупых деревьев, которые ищут для вас ряд ответов. Поисковые системы любят их, потому что они быстрые.
Машины опорных векторов (SVM) по праву является самым популярным методом классической классификации. Его использовали для классификации всего сущего: растений по внешнему виду на фотографиях, документов по категориям и т. Д.
Идея SVM проста — он пытается провести две линии между точками данных с максимальным отступом между ними.Посмотрите на картинку:
Есть одна очень полезная сторона классификации — обнаружение аномалий. Когда функция не соответствует ни одному из классов, мы выделяем ее. Теперь это используется в медицине — на МРТ компьютеры выделяют все подозрительные участки или отклонения теста. Фондовые рынки используют его для обнаружения ненормального поведения трейдеров и поиска инсайдеров. Обучая компьютер правильным вещам, мы автоматически учим его тому, что неправильно.
Сегодня для классификации все чаще используются нейронные сети.Что ж, они для этого созданы.
Практическое правило: чем сложнее данные, тем сложнее алгоритм. Для текста, чисел и таблиц я бы выбрал классический подход. Там моделей меньше, они быстрее учатся и работают четче. Что касается изображений, видео и всех других сложных вещей, связанных с большими данными, я бы определенно посмотрел на нейронные сети.
Всего пять лет назад можно было найти классификатор лиц, построенный на SVM. Сегодня проще выбирать из сотен предварительно обученных сетей.Впрочем, для спам-фильтров ничего не изменилось. Они по-прежнему пишутся с использованием SVM. И нет никаких оснований никуда с него переходить.
Даже на моем веб-сайте есть функция обнаружения спама в комментариях на основе SVM ¯_ (ツ) _ / ¯
«Проведите линию через эти точки. Да, это машинное обучение»
Сегодня это используется для:
- Прогнозы цен на акции
- Анализ спроса и объема продаж
- Медицинский диагноз
- Любые числовые корреляции
Популярные алгоритмы — линейная и полиномиальная регрессия.
Регрессия — это в основном классификация, при которой мы прогнозируем число, а не категорию. Примеры: цена автомобиля по пробегу, трафик по времени суток, объем спроса по росту компании и т. Д. Регрессия идеальна, когда что-то зависит от времени.
Все, кто работает с финансами и анализом, любят регресс. Он даже встроен в Excel. А внутри все супер гладко — машина просто пытается нарисовать линию, которая показывает среднюю корреляцию. Хотя, в отличие от человека с ручкой и доской, машина делает это с математической точностью, вычисляя средний интервал до каждой точки.
Когда прямая прямая — это линейная регрессия, когда кривая — полиномиальная. Это два основных типа регрессии. Остальные более экзотичны. Логистическая регрессия — это черная овца в стаде. Не позволяйте этому обмануть вас, это метод классификации, а не регрессия.
Впрочем, с регрессией и классификацией можно связываться. Многие классификаторы после некоторой настройки превращаются в регресс. Мы можем не только определить класс объекта, но и запомнить, насколько он близок.А вот и регресс.
Unsupervised был изобретен немного позже, в 90-х годах. Его используют реже, но иногда у нас просто нет выбора.
Данные с пометкой — это роскошь. Но что, если я хочу создать, скажем, автобусный классификатор? Должен ли я вручную фотографировать миллионы гребаных автобусов на улицах и маркировать каждый из них? Ни в коем случае, это займет всю жизнь, а у меня до сих пор так много игр, в которые не играл на моем аккаунте Steam.
В этом случае есть небольшая надежда на капитализм.Благодаря социальному расслоению у нас есть миллионы дешевых рабочих и сервисов, таких как Mechanical Turk, которые готовы выполнить вашу задачу за 0,05 доллара. И вот как здесь все обычно и делают.
Или вы можете попробовать использовать обучение без учителя. Но я не могу припомнить ни одного хорошего практического применения для этого. Обычно это полезно для исследовательского анализа данных, но не в качестве основного алгоритма. Специально обученный мешок для мяса с оксфордским дипломом подает в машину тонну мусора и следит за ним.Есть ли кластеры? Нет. Какие-то видимые отношения? Нет. Тогда продолжай. Вы же хотели работать в области науки о данных, верно?
«Разделяет объекты по неизвестным признакам. Машина выбирает лучший способ»
В настоящее время используется:
- Для сегментации рынка (типы клиентов, лояльность)
- Для объединения близких точек на карте
- Для сжатия изображений
- Для анализа и маркировки новых данных
- Для обнаружения ненормального поведения
Популярные алгоритмы: K-means_clustering, Mean-Shift, DBSCAN
Кластеризация — это классификация без предопределенных классов.Это похоже на разделение носков по цветам, когда вы не помните все цвета, которые у вас есть. Алгоритм кластеризации пытается найти похожие (по некоторым признакам) объекты и объединить их в кластер. Те, у кого много схожих функций, объединяются в один класс. С помощью некоторых алгоритмов вы даже можете указать точное количество кластеров, которое вам нужно.
Отличный пример кластеризации — маркеры на веб-картах. Когда вы ищете все веганские рестораны, механизм кластеризации группирует их в капли с номером.В противном случае ваш браузер зависнет, пытаясь привлечь все три миллиона веганских ресторанов в этом хипстерском центре города.
Apple Фото и Google Фото используют более сложную кластеризацию. Они ищут лица на фотографиях, чтобы создавать альбомы ваших друзей. Приложение не знает, сколько у вас друзей и как они выглядят, но пытается найти общие черты лица. Типичная кластеризация.
Еще одна популярная проблема — сжатие изображений. При сохранении изображения в PNG вы можете установить палитру, скажем, на 32 цвета.Это означает, что кластеризация найдет все «красноватые» пиксели, вычислит «средний красный» и установит его для всех красных пикселей. Меньше цветов — меньше размер файла — прибыль!
Однако у вас могут возникнуть проблемы с такими цветами, как голубой. Это зеленый или синий? А вот и алгоритм K-средних.
Он случайным образом устанавливает 32 цветные точки в палитре. Теперь это центроиды. Остальные точки помечаются как назначенные ближайшему центроиду. Таким образом, мы получаем галактики вокруг этих 32 цветов.Затем мы перемещаем центроид в центр его галактики и повторяем это, пока центроиды не перестанут двигаться.
Все готово. Кластеры определены, стабильны, а их ровно 32. Вот более реальное объяснение:
Поиск центроидов удобен. Однако в реальной жизни кластеры не всегда кружат. Представим, что вы геолог. И вам нужно найти на карте какие-то похожие минералы. В этом случае кластеры могут иметь причудливую форму и даже быть вложенными.Кроме того, вы даже не знаете, сколько их ожидать. 10? 100?
K-means здесь не подходит, но DBSCAN может быть полезен. Скажем, наши точки — это люди на городской площади. Найдите любых трех человек, стоящих рядом друг с другом, и попросите их взяться за руки. Затем скажите им, чтобы они начали хвататься за руки тех соседей, которых они могут достать. И так далее, и так далее, пока никто не сможет взять чью-либо руку. Это наш первый кластер. Повторите процесс, пока все не соберутся в кластеры. Выполнено.
Приятный бонус: человек, которому не за кого держаться за руки — аномалия.
В движении все выглядит круто:
Как и классификация, кластеризация может использоваться для обнаружения аномалий. Пользователь ведет себя ненормально после регистрации? Дайте машине забанить его временно и создайте тикет, чтобы служба поддержки проверила его. Может это бот. Нам даже не нужно знать, что такое «нормальное поведение», мы просто загружаем все действия пользователя в нашу модель и позволяем машине решать, является ли это «типичным» пользователем или нет.
Этот подход не так хорошо работает по сравнению с классификационным, но попробовать его никогда не помешает.
«Объединяет определенные функции в более высокоуровневые»
В настоящее время используется для:
- Рекомендательные системы (★)
- Красивые визуализации
- Тематическое моделирование и поиск похожих документов
- Анализ поддельных изображений
- Управление рисками
Популярные алгоритмы: анализ главных компонентов (PCA), разложение по сингулярным значениям (SVD), скрытое распределение Дирихле (LDA), скрытый семантический анализ (LSA, pLSA, GLSA), t-SNE (для визуализации)
Раньше этими методами пользовались заядлые специалисты по данным, которым приходилось находить «что-то интересное» в огромных массивах чисел.Когда диаграммы Excel не помогали, они заставляли машины искать закономерности. Вот как они получили методы уменьшения размеров или изучения функций.
Проецирование 2D-данных на линию (PCA)
Людям всегда удобнее использовать абстракции, а не кучу фрагментированных функций. Например, мы можем объединить всех собак с треугольными ушами, длинными носами и большими хвостами в красивую абстракцию — «пастырь». Да, мы теряем некоторую информацию о конкретных пастырях, но новая абстракция гораздо более полезна для именования и объяснения целей.В качестве бонуса такие «абстрактные» модели учатся быстрее, меньше переобучаются и используют меньшее количество функций.
Эти алгоритмы стали прекрасным инструментом для тематического моделирования. Мы можем абстрагироваться от конкретных слов до их значений. Это то, что делает скрытый семантический анализ (LSA). Он основан на том, как часто вы видите слово по конкретной теме. Мол, в технических статьях наверняка есть больше технических терминов. Имена политиков чаще всего встречаются в политических новостях и т. Д.
Да, мы можем просто составить кластеры из всех слов в статьях, но мы потеряем все важные связи (например, то же значение аккумулятор и аккумулятор в разных документах).LSA обработает это должным образом, поэтому его называют «скрытой семантикой».
Итак, нам нужно объединить слова и документы в одну функцию, чтобы сохранить эти скрытые связи — оказывается, что сингулярная декомпозиция (SVD) решает эту задачу, выявляя полезные тематические кластеры из увиденных вместе слов.
Рекомендательные системы и совместная фильтрация — еще одно суперпопулярное использование метода уменьшения размерности. Похоже, что если вы используете его для абстрагирования оценок пользователей, вы получите отличную систему для рекомендаций фильмов, музыки, игр и всего, что вы хотите.
Едва ли возможно полностью понять эту машинную абстракцию, но можно увидеть некоторые корреляции при более внимательном рассмотрении. Некоторые из них коррелируют с возрастом пользователя — дети играют в Майнкрафт и больше смотрят мультики; другие соотносятся с жанром фильмов или увлечениями пользователей.
Машины получают эти высокоуровневые концепции, даже не понимая их, основываясь только на знании оценок пользователей. Отлично сделано, мистер Компьютер. Теперь мы можем написать диссертацию о том, почему бородатые лесорубы любят My Little Pony.
«Ищите закономерности в потоке заказов»
В настоящее время используется:
- Прогноз распродаж и скидок
- Для анализа совместно купленных товаров
- Для размещения товаров на полках
- Для анализа шаблонов веб-серфинга
Популярные алгоритмы: Априори, Евклат, FP-рост
Сюда входят все методы для анализа корзины покупок, автоматизации маркетинговой стратегии и других задач, связанных с событиями.Если у вас есть последовательность чего-то и вы хотите найти в ней закономерности — попробуйте эти штуки.
Скажем, покупатель берет шесть банок пива и идет к кассе. Положить по пути арахис? Как часто люди покупают их вместе? Да, вероятно, это сработает для пива и арахиса, но какие еще последовательности мы можем предсказать? Может ли небольшое изменение в расстановке товаров привести к значительному увеличению прибыли?
То же самое и с электронной коммерцией. Там задача еще интереснее — что покупатель купит в следующий раз?
Не знаю, почему обучение правилам кажется наименее проработанной категорией машинного обучения.Классические методы основаны на просмотре всех купленных товаров в лоб при помощи деревьев или наборов. Алгоритмы могут только искать шаблоны, но не могут обобщать или воспроизводить их на новых примерах.
В реальном мире каждый крупный розничный торговец создает собственное запатентованное решение, так что здесь для вас нет революций. Здесь высший технический уровень — рекомендательные системы. Хотя, возможно, я не знаю о прорыве в этой области. Дайте мне знать в комментариях, если вам есть чем поделиться.
«Бросьте робота в лабиринт и дайте ему найти выход»
В настоящее время используется для:
- Беспилотные автомобили
- Робот-пылесос
- Игры
- Автоматизация торговли
- Управление ресурсами предприятия
Популярные алгоритмы: Q-Learning, SARSA, DQN, A3C, Генетический алгоритм
Наконец, мы получаем что-то вроде настоящего искусственного интеллекта .Во многих статьях обучение с подкреплением помещается где-то между обучением с учителем и обучением без учителя. У них нет ничего общего! Это из-за названия?
Обучение с подкреплением используется в тех случаях, когда ваша проблема вообще не связана с данными, но у вас есть среда, в которой можно жить. Например, мир видеоигр или город для беспилотного автомобиля.
Нейронная сеть играет Марио
Знание всех мировых правил дорожного движения не научит автопилот ездить по дорогам.Независимо от того, сколько данных мы собираем, мы все равно не можем предвидеть все возможные ситуации. Вот почему его цель — минимизировать ошибку , а не предсказать все ходы .
Выживание в окружающей среде — основная идея обучения с подкреплением. Бросьте бедного робота в реальную жизнь, накажите его за ошибки и вознаградите за правильные поступки. Так же, как мы учим наших детей, верно?
Более эффективный способ здесь — построить виртуальный город и позволить беспилотному автомобилю сначала изучить все его трюки.Именно так мы тренируем автопилотов прямо сейчас. Создайте виртуальный город на основе реальной карты, населите пешеходами и дайте машине научиться убивать как можно меньше людей. Когда робот достаточно уверен в этой искусственной GTA, его можно протестировать на реальных улицах. Весело!
Может быть два разных подхода — на основе модели и без модели .
Модельно-ориентированный означает, что автомобиль должен запоминать карту или ее части. Это довольно устаревший подход, поскольку бедный беспилотный автомобиль не может запомнить всю планету.
При обучении без моделей машина не запоминает каждое движение, а пытается обобщить ситуации и действовать рационально, получая при этом максимальное вознаграждение.
Помните новость о том, что ИИ победил лучшего игрока в игре Го? Несмотря на то, что незадолго до этого было доказано, что количество комбинаций в этой игре больше, чем количество атомов во Вселенной.
Это означает, что машина не могла запомнить все комбинации и, таким образом, выиграть го (как это было в шахматах).На каждом ходу он просто выбирал лучший ход для каждой ситуации, и его хватало, чтобы переиграть человеческий мешок с мясом.
Этот подход является основной концепцией Q-обучения и его производных (SARSA и DQN). Буква Q в названии означает «Качество», поскольку робот учится выполнять наиболее «качественные» действия в каждой ситуации, и все ситуации запоминаются как простой марковский процесс.
Такая машина может тестировать миллиарды ситуаций в виртуальной среде, запоминая, какие решения привели к большему вознаграждению.Но как отличить ранее увиденные ситуации от совершенно новой? Если беспилотный автомобиль стоит на перекрестке, а светофор становится зеленым, значит ли это, что теперь он может ехать? Что делать, если по улице поблизости мчится скорая помощь?
Ответ сегодня — «никто не знает». Нет простого ответа. Исследователи постоянно ищут это, но пока находят только обходные пути. Некоторые жестко запрограммировали все ситуации вручную, что позволяло им решать исключительные случаи, такие как проблема с тележкой.Другие пошли бы глубже и позволили бы нейронным сетям разобраться в этом. Это привело нас к эволюции Q-обучения под названием Deep Q-Network (DQN). Но и они не серебряная пуля.
Обучение с подкреплением для обычного человека будет выглядеть как настоящий искусственный интеллект . Потому что это заставляет вас думать Вау, эта машина принимает решения в реальных жизненных ситуациях ! Эта тема сейчас раскручена, она развивается невероятными темпами и пересекается с нейронной сетью, чтобы мыть пол более аккуратно.Удивительный мир технологий!
Не по теме. Когда я был студентом, генетические алгоритмы (ссылка имеет классную визуализацию) были очень популярны. Речь идет о том, чтобы собрать кучу роботов в единую среду и заставить их пытаться достичь цели, пока они не умрут. Затем мы выбираем лучшие, скрещиваем их, мутируем некоторые гены и повторно запускаем моделирование. Через несколько миллиардов лет мы получим разумное существо. Наверное. Эволюция в лучшем виде.
Генетические алгоритмы считаются частью обучения с подкреплением, и у них есть самая важная особенность, подтвержденная десятилетней практикой: никому на них наплевать.
Человечество все еще не могло придумать задачу, где эти методы были бы более эффективными, чем другие. Но они отлично подходят для студенческих экспериментов и позволяют людям увлекать своих университетских руководителей «искусственным интеллектом» без особых усилий. И YouTube это тоже понравится.
«Куча глупых деревьев, которые учатся исправлять ошибки друг друга»
В настоящее время используется для:
- Все, что подходит к классическому алгоритму (но работает лучше)
- Поисковые системы (★)
- Компьютерное зрение
- Обнаружение объекта
Популярные алгоритмы: Random Forest, Gradient Boosting
Пришло время для современных, взрослых методов.Ансамбли и нейронные сети — два главных бойца, прокладывающих нам путь к сингулярности. Сегодня они дают наиболее точные результаты и широко используются в производстве.
Тем не менее, нейронные сети сегодня вызвали всеобщий ажиотаж, в то время как такие слова, как «ускорение» или «упаковка», редко используются на TechCrunch.
Несмотря на всю эффективность, их идея слишком проста. Если взять кучу неэффективных алгоритмов и заставить их исправлять ошибки друг друга, общее качество системы будет выше, чем даже у лучших отдельных алгоритмов.
Вы получите еще лучшие результаты, если возьмете самые нестабильные алгоритмы, которые предсказывают совершенно разные результаты при небольшом шуме во входных данных. Как регрессия и деревья решений. Эти алгоритмы настолько чувствительны даже к одному выбросу во входных данных, что модели сходят с ума.
Собственно, это то, что нам нужно.
Мы можем использовать любой известный алгоритм для создания ансамбля. Просто добавьте кучу классификаторов, приправьте их регрессией и не забудьте измерить точность.По моему опыту: даже не пробуйте здесь байесовские или kNN. Несмотря на то, что они «тупые», они действительно стабильны. Это скучно и предсказуемо. Как твой бывший.
Вместо этого есть три проверенных в боях метода создания ансамблей.
Стекирование. Вывод нескольких параллельных моделей передается в качестве входных данных последней, которая принимает окончательное решение. Как та девушка, которая спрашивает своих подруг, встречаться ли с вами, чтобы сама принять окончательное решение.
Акцент здесь на слове «разный».Не имеет смысла смешивать одни и те же алгоритмы с одними и теми же данными. Выбор алгоритмов полностью зависит от вас. Однако для окончательной модели принятия решений регрессия обычно является хорошим выбором.
Судя по моему опыту, стекинг на практике менее популярен, потому что два других метода дают лучшую точность.
Пакетирование, также известное как Bootstrap AGGregatING. Используйте тот же алгоритм, но тренируйте его на разных подмножествах исходных данных. В итоге — просто средние ответы.
Данные в случайных подмножествах могут повторяться.Например, из такого набора, как «1-2-3», мы можем получить такие подмножества, как «2-2-3», «1-2-2», «3-1-2» и так далее. Мы используем эти новые наборы данных для обучения одному и тому же алгоритму несколько раз, а затем предсказываем окончательный ответ простым большинством голосов.
Самый известный пример бэггинга — алгоритм случайного леса, который просто бэггинг на деревьях решений (которые были проиллюстрированы выше). Когда вы открываете приложение камеры своего телефона и видите, как оно рисует рамки вокруг лиц людей — это, вероятно, результат работы Random Forest.Нейронные сети были бы слишком медленными для работы в реальном времени, но упаковка идеальна, учитывая, что она может вычислять деревья на всех шейдерах видеокарты или на этих новых модных процессорах машинного обучения.
В некоторых задачах возможность параллельной работы случайного леса более важна, чем, например, небольшая потеря точности при усилении. Особенно при обработке в реальном времени. Всегда есть компромисс.
алгоритмов повышения скорости обучаются один за другим последовательно. Каждый последующий уделяет основное внимание точкам данных, которые были неверно предсказаны предыдущим.Повторяйте, пока не будете счастливы.
Так же, как и при упаковке, мы используем подмножества наших данных, но на этот раз они не генерируются случайным образом. Теперь в каждой подвыборке мы берем часть данных, которые предыдущий алгоритм не смог обработать. Таким образом, мы заставляем новый алгоритм учиться исправлять ошибки предыдущего.
Главный плюс здесь — очень высокая, даже незаконная в некоторых странах точность классификации, которой могут позавидовать все крутые детишки. Минусы уже обозначены — не распараллеливается.Но все равно быстрее нейронных сетей. Это как гонка между самосвалом и гоночным автомобилем. Грузовик может больше, но если хочешь ехать быстро — бери машину.
Если вам нужен реальный пример накрутки — откройте Facebook или Google и начните вводить поисковый запрос. Слышите ли вы, как армия деревьев ревёт и разбивается, чтобы отсортировать результаты по релевантности? Это потому, что они используют повышение.
«У нас есть тысячеслойная сеть, десятки видеокарт, но пока не знаем, где их использовать.Давайте сгенерируем картинки с кошками! «
Используется сегодня для:
- Замена всех алгоритмов выше
- Идентификация объекта на фото и видео
- Распознавание и синтез речи
- Обработка изображений, передача стиля
- Машинный перевод
Популярные архитектуры: Perceptron, сверточная сеть (CNN), рекуррентные сети (RNN), автоэнкодеры
Если никто никогда не пытался объяснить вам нейронные сети, используя аналогии с «человеческим мозгом», вы счастливы.Расскажи мне свой секрет. Но сначала позвольте мне объяснить это так, как мне нравится.
Любая нейронная сеть — это в основном набор из нейронов, и соединений, между ними. Neuron — функция с набором входов и одним выходом. Его задача — взять все числа со своего входа, выполнить с ними функцию и отправить результат на выход.
Вот пример простого, но полезного в реальной жизни нейрона: просуммируйте все числа из входных данных и, если эта сумма больше N, в результате получите 1.В противном случае — ноль.
Связи подобны каналам между нейронами. Они соединяют выходы одного нейрона с входами другого, чтобы передавать друг другу цифры. У каждого подключения есть только один параметр — вес. Это как сила связи для сигнала. Когда число 10 проходит через соединение с весом 0,5, оно превращается в 5.
Эти веса говорят нейрону, что он должен больше реагировать на один вход и меньше — на другой. Веса корректируются при обучении — так сеть учится.По сути, это все, что нужно сделать.
Чтобы сеть не впала в анархию, нейроны связаны слоями, а не случайным образом. Внутри слоя нейроны не связаны, но они связаны с нейронами следующего и предыдущего слоев. Данные в сети идут строго в одном направлении — от входов первого уровня к выходам последнего.
Если вы добавите достаточное количество слоев и правильно расставите веса, вы получите следующее: подавая на вход, скажем, изображение рукописной цифры 4, черные пиксели активируют связанные нейроны, они активируют следующие слои, и так далее и так далее, пока наконец не загорится выход, отвечающий за четверку.Результат достигнут.
При программировании в реальной жизни никто не пишет нейроны и связи. Вместо этого все представлено в виде матриц и рассчитывается на основе умножения матриц для повышения производительности. Мое любимое видео об этом и его продолжении ниже описывает весь процесс в легко усваиваемой форме на примере распознавания рукописных цифр. Посмотрите их, если хотите в этом разобраться.
Сеть с несколькими уровнями, соединяющими каждый нейрон, называется перцептроном (MLP) и считается самой простой архитектурой для новичка.Я не видел, чтобы он использовался для решения задач в продакшене.
После того, как мы построили сеть, наша задача — назначить правильные пути, чтобы нейроны правильно реагировали на входящие сигналы. Пришло время вспомнить, что у нас есть данные, которые представляют собой образцы «входов» и «выходов». Мы покажем нашей сети рисунок с той же цифрой 4 и скажем ей: «Адаптируйте свои веса так, чтобы всякий раз, когда вы видите этот ввод, ваш выход выдавал 4».
Для начала все веса назначаются случайным образом.После того, как мы показываем ему цифру, он выдает случайный ответ, потому что веса еще не верны, и мы сравниваем, насколько этот результат отличается от правильного. Затем мы начинаем обходить сеть в обратном направлении от выходов к входам и говорим каждому нейрону: «Эй, вы активировали здесь, но вы сделали ужасную работу, и все пошло на юг отсюда вниз, давайте меньше внимания уделяем этой связи и больше тому, хорошо? ‘.
После сотен тысяч таких циклов «вывести-проверка-наказание» есть надежда, что веса исправлены и действуют так, как задумано.Научное название этого подхода — обратное распространение ошибки, или «метод обратного распространения ошибки». Забавно, но на то, чтобы придумать этот метод, ушло двадцать лет. До этого мы еще как-то учили нейронные сети.
Мое второе любимое видео подробно описывает этот процесс, но оно все еще очень доступно.
Хорошо обученная нейронная сеть может имитировать работу любого из алгоритмов, описанных в этой главе (и часто работает более точно).Эта универсальность сделала их широко популярными. Наконец, у нас есть архитектура человеческого мозга. они сказали, что нам просто нужно собрать множество слоев и обучить их любым возможным данным , на которые они надеялись. Потом началась первая зима ИИ, потом оттепель, а затем нахлынула новая волна разочарования.
Оказалось, что сети с большим количеством слоев требовали немыслимой вычислительной мощности в то время. В настоящее время любой геймерский компьютер с geforces превосходит центры обработки данных того времени.Так что у людей тогда не было никакой надежды на получение такой вычислительной мощности, и нейронные сети были огромным обломом.
А потом десять лет назад глубокое обучение выросло.
В 2012 году сверточные нейронные сети одержали сокрушительную победу в соревновании ImageNet, которое заставило мир внезапно вспомнить о методах глубокого обучения, описанных в древних 90-х. Теперь у нас есть видеокарты!
Отличия глубокого обучения от классических нейронных сетей заключались в новых методах обучения, которые могли работать с более крупными сетями.В настоящее время только теоретики пытаются разделить, какое обучение считать глубоким, а какое нет. И мы, как практики, используем популярные «глубокие» библиотеки, такие как Keras, TensorFlow и PyTorch, даже когда строим мини-сеть с пятью уровнями. Просто потому, что он подходит лучше, чем все предыдущие инструменты. И мы просто называем их нейронными сетями.
Сейчас я расскажу о двух основных разновидностях.
Сверточные нейронные сети (CNN)
Сверточные нейронные сети сейчас в моде.Они используются для поиска объектов на фотографиях и в видео, распознавания лиц, передачи стилей, создания и улучшения изображений, создания таких эффектов, как замедленная съемка, и улучшения качества изображения. В настоящее время CNN используются во всех случаях, когда речь идет о фотографиях и видео. Даже в вашем iPhone некоторые из этих сетей проходят через ваши обнаженные тела, чтобы обнаруживать в них объекты. Если там есть что-то обнаружить , хех.
Изображение выше является результатом работы компании Detectron, исходный код которой недавно был открыт для Facebook
.Проблемой с изображениями всегда была сложность извлечения из них элементов.Вы можете разбивать текст по предложениям, искать атрибуты слов в специализированных словарях и т. Д. Но изображения приходилось маркировать вручную, чтобы научить машину, где на этом конкретном изображении находятся кошачьи уши или хвосты. Такой подход получил название «особенности ручной работы» и использовался почти всеми.
Есть много проблем с ручной обработкой.
Во-первых, если кошка заткнула уши или отвернулась от камеры: у вас проблемы, нейросеть ничего не увидит.
Во-вторых, попробуйте сразу назвать 10 различных признаков, которые отличают кошек от других животных. Я, например, не мог этого сделать, но когда я вижу, как ночью мимо меня проносится черная капля — даже если я вижу ее только краем глаза — я определенно отличу кошку от крысы. Потому что люди смотрят не только на форму ушей или количество ног, а учитывают множество различных функций, о которых даже не задумываются. И поэтому не может объяснить это машине.
Итак, это означает, что машине необходимо изучить такие функции самостоятельно, основываясь на базовых принципах.Мы сделаем следующее: сначала мы разделим все изображение на блоки размером 8×8 пикселей и назначим каждому тип доминирующей линии — горизонтальную [-], вертикальную [|] или одну из диагоналей [/]. Также может быть, что некоторые из них будут хорошо заметны — это случается, и мы не всегда абсолютно уверены.
Результатом будет несколько таблиц палочек, которые на самом деле являются простейшими элементами, представляющими края объектов на изображении. Это изображения сами по себе, но построенные из палочек. Итак, мы можем еще раз взять блок 8×8 и посмотреть, как они сочетаются друг с другом.И снова и снова…
Эта операция называется сверткой, которая дала название методу. Свертку можно представить как слой нейронной сети, потому что каждый нейрон может выполнять любую функцию.
Когда мы загружаем нашу нейронную сеть большим количеством фотографий кошек, она автоматически присваивает больший вес тем комбинациям палочек, которые она видела чаще всего. Неважно, была ли это прямая линия кошачьей спины или геометрически сложный объект, такой как морда кошки, что-то будет сильно активировать.
В качестве выходных данных мы бы поместили простой перцептрон, который будет смотреть на наиболее активные комбинации и на основе этого отличать кошек от собак.
Прелесть этой идеи в том, что у нас есть нейронная сеть, которая самостоятельно ищет наиболее отличительные особенности объектов. Нам не нужно собирать их вручную. Мы можем кормить его любым количеством изображений любого объекта, просто просматривая миллиарды изображений с ним, и наша сеть будет создавать карты характеристик из палочек и учиться различать любой объект самостоятельно.
Для этого у меня даже есть под рукой несмешной анекдот:
Дайте своей нейронной сети рыбу, и она сможет обнаруживать рыбу на всю оставшуюся жизнь. Дайте своей нейросети удочку, и она сможет обнаруживать удочки на всю оставшуюся жизнь…
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Вторая по популярности архитектура на сегодняшний день. Рекуррентные сети дали нам такие полезные вещи, как нейронный машинный перевод (вот мой пост об этом), распознавание речи и синтез голоса в умных помощниках.RNN лучше всего подходят для последовательных данных, таких как голос, текст или музыка.
Помните Microsoft Sam, синтезатор речи старой школы из Windows XP? Этот забавный парень строит слова буква за буквой, пытаясь соединить их вместе. Теперь посмотрите на Amazon Alexa или Ассистент от Google. Они не только четко произносят слова, они даже расставляют правильные акценты!
Нейронная сеть пытается говорить
Все потому, что современные голосовые помощники обучаются говорить не буква за буквой, а сразу целыми фразами.Мы можем взять кучу озвученных текстов и обучить нейронную сеть генерировать аудиопоследовательность, наиболее близкую к исходной речи.
Другими словами, мы используем текст как ввод, а его звук как желаемый вывод. Мы просим нейронную сеть сгенерировать некоторый звук для заданного текста, затем сравнить его с оригиналом, исправить ошибки и попытаться максимально приблизиться к идеалу.
Звучит как классический учебный процесс. Для этого подходит даже перцептрон. Но как нам определить его результаты? Очевидно, что запуск одного конкретного вывода для каждой возможной фразы — не вариант.
Здесь нам поможет то, что текст, речь или музыка — это последовательности. Они состоят из последовательных единиц, таких как слоги. Все они звучат уникально, но зависят от предыдущих. Потеряйте эту связь, и вы получите дабстеп.
Мы можем обучить перцептрона генерировать эти уникальные звуки, но как он запомнит предыдущие ответы? Итак, идея состоит в том, чтобы добавить память к каждому нейрону и использовать ее в качестве дополнительных входных данных при следующем запуске. Нейрон может сделать себе заметку — эй, у нас здесь есть гласная, следующий звук должен звучать выше (это очень упрощенный пример).
Так появились рекуррентные сети.
У этого подхода была одна огромная проблема — когда все нейроны запомнили свои прошлые результаты, количество соединений в сети стало настолько огромным, что технически невозможно было скорректировать все веса.
Когда нейронная сеть не может забыть, она не может узнавать что-то новое (у людей такой же недостаток).
Первое решение было простым: ограничить память нейрона. Допустим, для запоминания не более 5 последних результатов.Но это сломало всю идею.
Позже появился гораздо лучший подход: использовать специальные ячейки, подобные компьютерной памяти. Каждая ячейка может записывать число, читать его или сбрасывать. Их назвали клетками долгой и кратковременной памяти (LSTM).
Теперь, когда нейрону нужно установить напоминание, он ставит флаг в эту ячейку. Типа «это был согласный в слове, в следующий раз используйте другие правила произношения». Когда флаг больше не нужен, ячейки сбрасываются, оставляя только «долговременные» связи классического персептрона.Другими словами, сеть обучена не только изучать веса, но и устанавливать эти напоминания.
Просто, но работает!
CNN + RNN = Поддельный Обама
Образцы речи можно брать откуда угодно. BuzzFeed, например, взял речи Обамы и обучил нейронную сеть имитировать его голос. Как видите, синтез звука — это уже простая задача. С видео все еще есть проблемы, но это вопрос времени.