WWW.NAUKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, издания, публикации
 


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

«СБОРНИК ТЕЗИСОВ ЛУЧШИХ ДИПЛОМНЫХ РАБОТ 2013 года МОСКВА УДК 517.6 + 519.8 ББК 22 С23 Данный сборник посвящается 110-летию со дня рождения Андрея Николаевича Колмогорова – выдающегося ...»

-- [ Страница 3 ] --

При обработке с использованием всех детализирующих коэффициентов наилучший результат показывают адаптивные пороги с мягкой пороговой обработкой. При необходимости можно повысить резкость выходного изображения, используя при фильтрации не все детализирующие коэффициенты, а только коэффициенты разложения уровней j = 1, 2, 3 (это уровни, содержащие наиболее мелкие детали). Однако при этом незначительно ухудшается отношение сигнал/шум.

Обрабатываемые фотографии можно приблизительно разделить на три класса по размеру исходного массива, описывающего изображение: малый (400400 пикселя), средний (12001200 пикселя) и большой (30894118 пикселей). Обработка улучшает соотношение сигнал/шум при любом размере входного массива. Однако размер массива существенно влияет на визуальное восприятие результата. При малом размере мелкие детали расплываются или теряются, появляются заметные артефакты.

Визуально явно заметна зависимость от выбранной стратегии. Эта зависимость менее заметна при среднем размере массива. Улучшить передачу границ можно модифицировав алгоритм обработки. При большом размере массива результаты обработки отличаются только по формальным показателям, визуально очищенные от шума фотографии не отличаются от исходных незашумленных.

Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года Литература

1. Donoho D., Johnstone I. Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage //J. Am. Statist. Assoc. 1995. 90. P. 1200–1224.

2. Donoho D., Johnstone I. Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage //Biometrika. 1994. 81. P. 425–455.

3. Jansen M. Wavelet thresholding and noise reduction. ISBN 90-5682-235Захарова Т. В., Шестаков О. В. Вейвлет-анализ и его приложения.

М.: Макс Пресс, 2009.

Применение скрытых марковских моделей для анализа ЭКГ Работа удостоена диплома III степени Медведев Никита Михайлович Кафедра математической статистики email: medvednick@yandex.ru Научный руководитель: к.ф.-м.н., доц. Архангельский Алексей Николаевич Дипломная работа посвящена решению задачи сегментации и классификации сигналов электрокардиограмм с помощью скрытых марковских моделей - дважды стохастических случайных процессов с дискретным пространством времени и непрерывным пространством наблюдений.

Основная цель - локализация волн и зубцов на сигнале, которые соответствуют скрытым переменным в модели. Сложность задачи состоит в большой вариабельности форм волн.

В работе рассматриваются различные подходы к построению скрытых марковских моделей, адекватно моделирующих сигналы ЭКГ [1]. Сюда входит рассмотрение некоторых вариантов топологий, таких, как полная модель и последовательная модель Бакиса, использование смесей гауссовских распределений в качестве наблюдаемых переменных и соответствия скрытых переменных и разметки сигнала.

Представлен алгоритм построения скрытой марковской модели, позволяющий одновременно выполнять сегментацию сигнала и классификацию волн и зубцов. Он основан на создании топологии с помощью композиции марковских цепей моделей Бакиса, отвечающих разным волнам и их классам. По построению такая модель является физически интерпретируемой.

По обучающей выборке реальных сигналов из базы QT Database с помощью данного алгоритма получена модель с 19 состояниями.

Рассмотрен метод обработки ЭКГ, состоящий из фильтрации, сегментации и классификации, использующий построенную марковскую модель.

Кафедра МС Метод был реализован в среде Matlab и протестирован на реальных данных. Он показал адекватные в рамках задачи результаты, что подтвердило возможность применения скрытых марковских моделей для данной задачи.

Литература

1. Novak. D. Electrocardiogram Signal Processing using Hidden Markov Models. PhD thesis. Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering, Technicka 2, 166 27 Prague 6, Czech Republic, 2003.

Разделение речевых потоков с помощью вейвлет-анализа Садовой Иван Андреевич Кафедра математической статистики email: isadovoy@gmail.com Научный руководитель: д.ф.-м.н., доц. Шестаков Олег Владимирович Дипломная работа посвящена решению задачи слепого разделения источников применительно к разделению речевых потоков в смеси. Предполагается, что сигнал, полученный на датчиках некоторой автоматической системы обработки речи, представляет собой смесь нескольких источников и, кроме того, содержит шумы. Если нет никакой априорной информации о виде смеси, то такая задача называется задачей слепого разделения источников. Целью работы является разработка метода, позволяющего выделить из смеси исходные сигналы.

В теоретической части работы рассмотрены метод независимых компонент (ICA) [1] и вейвлет-анализ [2]. Алгоритмы, реализующие ICA, используются для решения задачи слепого разделения источников, однако их эффективность заметно снижается при наличии шумов, поэтому необходимо произвести предварительное шумоподавление. Задача шумоподавления эффективно решается с помощью вейвлет-анализа. В работе построен метод, объединяющий эти два математических инструмента.

Кроме того, что этот метод оказался устойчивым к шумам, он также позволил уменьшить набор коэффициентов, к которым применяется ICA, за счёт исследования вместо всего сигнала лишь диапазона частот, соответствующих речи.

В работе приведены оценки качества, схожие по природе с величиной SNR (отношение сигнал-шум), но адаптированные к задаче разделения источников [3]. Наибольшее внимание уделено величине SIR (отношение источник-помехи), являющейся отношением мощности целевого источника к мощности прочих источников в полученной оценке целевого источника.

Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года В экспериментальной части дипломной работы описанный метод реализован в среде Matlab. В экспериментах с незашумленными данными объединенный метод показал результаты несколько хуже, чем обычные алгоритмы, реализующие ICA. Однако в экспериментах с данными, зашумленными на уровне 30-33 дБ, объединенный метод показал результаты, качество которых близко и даже превышает качество результатов обычных алгоритмов, что указывает на обоснованность его использования в реальных задачах. Кроме того, методы, подобные разработанному, могут применяться во многих иных задачах слепого разделения источников (см., например, [4]).

–  –  –

1. Matei B. A Review of Independent Component Analysis Techniques.

Electrical and Computer Engineering Department, Rutgers University, Piscataway, NJ, 08855-0909, USA.

2. Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов. Второе издание. М.: Мир, 2005.

3. Vincent E., Gribonval R., Fevotte C. Performance Measurement in Blind Audio Source Separation. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 14, no. 4, pp.1462 -1469, 2006.

4. Azzerboni B., La Foresta F., Mammone N., Morabito F.C.

A New Approach Based On Wavelet-ICA Algorithms For Fetal Electrocardiogram Extraction. University of Messina, Italy, 2005.

Построение поверхности волатильности опционов Стржельбицкая Мария Михайловна Кафедра математической статистики email: master91@yandex.ru Научный руководитель: к.ф.-м.н., н.с. Дойников Александр Николаевич Волатильность является одним из важнейших индикаторов финансового рынка и характеризует степень колеблемости цен активов. Российский индекс волатильности является индикатором срочного рынка, который рассчитывается на основе волатильности цен ближайшей и следующей серий опционов на фьючерс на индекс РТС.

На Фондовой бирже РТС российский индекс волатильности рассчитывается с помощью кривой с шестью параметрами, информация о которых нигде не опубликована. Данные вычисляются каждые 15 секунд.

Кафедра МС В данной работе рассмотрен и программно реализован новый метод построения поверхности российского индекса волатильности с помощью процесса Variance-Gamma. Впервые этот процесс был определён в статье 1998 года «The Variance Gamma process and option pricing». Это стохастический процесс с тремя параметрами, который обобщает Броуновское движение.

Процесс Variance Gamma получается с помощью замены у Броуновского движения времени на случайное время, которое является Гамма процессом.

В статье 1998 года было получено две формулы: риск-нейтральный процесс цены акции европейского call опциона и цена европейского call опциона на акцию, когда риск-нейтральная динамика цены акции задана с помощью процесса Variance Gamma с риск-нейтральными параметрами.

Построение поверхности российского индекса волатильности в помощью процесса Varianсe-Gamma осуществляется в несколько этапов:

1. Получение в реальном времени значений текущих цен таких контрактов, как Фьючерсный контракт на Индекс РТС, Маржируемый Опцион колл на фьючерсный контракт на Индекс РТС и Маржируемый Опцион пут на фьючерсный контракт на Индекс РТС. Рассматривались контракты с разными датами исполнения: 15.05.2013, 17.06.2013, 16.09.2013, 16.12.2013 и 17.03.2014.

2. С помощью процесса Variance-Gamma выполняются одновременно расчёты для построения поверхности: по полученным данным для всех страйков и для всех дат исполнения вычисляется цена опциона с использованием процесса Varianсe-Gamma. (Как в случае callопционов, так и в случае put-опционов).

3. Для каждой даты исполнения c помощью поиска решений в Excel вычисляются оптимальные параметры процесса Variance-Gamma.

4. По полученным данным вычисляются значения подразумеваемой волатильности с помощью модели Блэка-Шольца.

Данный способ построения поверхности - прост и понятен, в нём нет формул с засекреченными параметрами и непонятными функциями. В методе построения поверхности волатильности Фондовой биржи присутствует шесть (!) нигде не опубликованных параметров. В методе, основываемом на процессе Variance-Gamma параметров всего три: волатильность Броуновского движения, дисперсия гамма-изменений времени и сдвиг Броуновского движения. Таким образов, существенно сокращено необходимое количество расчётов для получения конечного результата. При окончательном построении поверхности российского индекса волатильности была учтена малая ликвидность российского рынка. Данный подход позволяет избежать очевидных ошибок, которые возникают из-за нехватки данных.

Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года При сравнении двух способов построения поверхностей волатильности были получены следующие результаты: Цены опционов, вычисленные по моделям RTS и Variance-Gamma, совпадают. Для опционов со средними страйками значение волатильностей совпадает, однако у опционов с крайними страйками есть расхождение в полученных результатах. В середине наблюдается максимальное совпадение, поскольку основные торги проходят как раз по опционам со средними страйками, и, значит, по ним достаточно информации.

Литература

1. Dilip B. Madan, Peter P. Carr, Eric C. Chang The Variance Gamma process and option pricing. М.:European Finance Review 2: 79-105, 1998.

2. статьи rts.micex.ru Российский индекс волатильности: комментарии разработчиков Анализ волатильности российского фондового рынка Просто о сложном: принципы расчета Российского индекса волатильности Методика расчета Индекса волатильности.

3. Ю.Г.Баласанов, А.Н.Дойников, М.Ф.Королёва, А.Ю.Юровский Прикладной анализ временных рядом с программой Эвриста. М.:Центр СП «Диалог» МГУ, 1991.

Криволинейный скелет полигональной модели Зимовнов Андрей Вадимович Кафедра математических методов прогнозирования email: zimovnov@gmail.com Научный руководитель: д.т.н., проф. Местецкий Леонид Моисеевич В дипломной работе рассматривается задача построения криволинейного скелета (curve-skeleton) для полигональной модели пространственного объекта. Криволинейный скелет представляет собой «проволочную модель» такого объекта. Это геометрический граф в трёхмерном пространстве, структура которого отображает геометрию и топологию исходного объекта. Криволинейные скелеты используются для решения различных прикладных задач, связанных с анализом формы трехмерных объектов [3], таких как скелетная анимация, виртуальная навигация в 3Dпространстве, извлечение признаков формы для задач классификации. В последнее время таких задач ставится все больше, что обусловлено появлением дешевых инструментов для сканирования объектов реального мира.

Кафедра ММП Практически все существующие методы построения скелета непосредственно анализируют полигоны модели [3].

В реальных задачах такие методы являются очень ресурсозатратными по времени. В некоторых приложениях для простых моделей удается использовать серединные оси [1] проекций рассматриваемых моделей. Такой подход является перспективным с точки зрения вычислительной эффективности, однако до сих пор его удавалось использовать лишь в случае отсутствия окклюзий на проекциях объекта. Получение проекции без окклюзий не всегда возможно.

В дипломной работе рассматривается идея построения криволинейного скелета на основе использования серединных осей различных проекций, в том числе проекций с окклюзиями.

В рамках проведенного исследования предложена принципиально новая реализация известной идеи [4] итерационного утончения объекта. В работе предлагается новый метод для утончения объекта, основанный на построении по серединным осям плоских проекций облака точек, аппроксимирующего криволинейный скелет. Метод использует множество серединных осей проекций модели с разных ракурсов. Аппроксимация скелета облаком точек основана на погружении серединных осей плоских проекций внутрь модели. Полученное облако точек после этого подвергается фильтрации и уточнению на базе алгоритма Mean-Shift. Важную роль в фильтрации занимает использование визуальной оболочки (visual hull) [5], что позволяет избежать очень ресурсозатратного анализа полигонов модели.

Был проведен численный эксперимент на известной базе трехмерных моделей [3] с использованием программной реализации предлагаемого метода. Эксперимент показал достаточно высокое качество получаемых скелетов, что позволяет рассчитывать на использование разработанного метода в прикладных задачах. Метод показал в среднем 6-кратное ускорение вычислений по сравнению с известными методами. Алгоритм практически идеально масштабируется, что делает перспективным его реализацию на графических процессорах, что в свою очередь позволит использовать его в задачах реального времени.

Полученные оригинальные прикладные результаты опубликованы в статье на конференции «ИОИ-2012» [2]. Результаты работы нашли применение в рамках проекта РФФИ 11-01-00783.

Литература

1. Местецкий Л. М. Непрерывная морфология бинарных изображений:

фигуры, скелеты, циркуляры. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009.

2. Зимовнов А. В., Местецкий Л. М. Построение криволинейного скелета пространственного объекта по проекциям с окклюзиями // Доклады 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации». — 2012. — с. 422Ц-425.

Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года

3. Cornea N. D., Silver D., Min P. Curve-skeleton applications // IEEE Visualization. — IEEE Computer Society, 2005. — P. 13.

4. Skeleton extraction by mesh contraction / O. K.-C. Au, C.-L. Tai, H.-K.

Chu et al. // ACM SIGGRAPH 2008 papers. — SIGGRAPH Т08. — New York, NY, USA: ACM, 2008. — Pp. 44:1–44:10.

5. Livesu M., Guggeri F., Scateni R. Reconstructing the curve-skeletons of 3d shapes using the visual hull // IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. — 2012. — Vol. 18, no. 11. — Pp. 1891Ц-1901.

Бинарные функции многозначных аргументов. Минимизация их представлений в классе формул, обобщающих дизъюнктивно нормальные формы булевых функций Игнатьев Олег Анатольевич Кафедра математических методов прогнозирования email: kcdoleg@gmail.com Научный руководитель: академик РАН Журавлев Юрий Иванович Данная работа посвящена обобщению теории дизъюнктивных нормальных форм на случай многозначного аргумента и бинарного множества значений функции, а также методу построения форм достаточно короткого вида для функций с малым числом нулей.

В работе рассматривается один из способов обобщения понятия элементарной конъюнкции на случай многозначного аргумента. Ранее такие попытки были предприняты в работах [2] и [3], однако, результаты этих работ было бы трудно применить для построения теории минимизации дизъюнктивных нормальных форм булевых функций с малым числом нулей.

В качестве элементарной конъюнкции предлагается функция, принимающая значение 1 на таких наборах, для которых i i для любого i {1,..., n}, где i — фиксированное подмножество множества Ek, которое либо является замкнутым отрезком, либо является комбинацией двух замкнутых отрезков, содержащих элементы 0 и k 1. Вводятся определения, аналогичные определениям для бинарного случая, таким образом, чтобы существующая теория являлась частным случаем построенной.

Подробно рассматривается метод, аналогичный методу Блейка для построения сокращенной дизъюнктивной нормальной формы. Для этого метода доказывается его корректность при некоторых ограничениях на использование операции «обобщенного склеивания».

Подробно рассматриваются свойства функции, которая принимает значение 0 только на наборах, для которых i = j для любых i и Кафедра ММП j. Эта функция часто используется для построения коротких форм для других функций с малым числом нулей. Для функции построена сокращенная дизъюнктивная нормальная форма, а также два вида достаточно коротких форм, отличающихся длиной в зависимости от значений n и k.

Для обоих видов форм доказана их тупиковость. Эти нормальные формы могут в дальнейшем использоваться в качестве базовых частей для построения коротких нормальных форм функций с малым числом нулей методом, подробно описанным в [1] для случая бинарного аргумента.

Литература

1. Журавлев Ю. И., Коган А. Ю. Реализация булевых функций с малым числом нулей дизъюнктивными нормальными формами и смежные задачи —Докл. АН СССР.—1985.—Т.285. №4.—C. 795–799.

2. Абдугалиев У. Ф. К вопросу представления функций k-значной логики нормальными формами —Дискретный анализ.—1969.—Т.15.—С.3Нурлыбаев А. Н. О нормальных формах k-значной логики —Сборник работ по математической кибернетике. М.: ВЦ АН СССР.—1976.— Т.1.—С.56-58.

4. Яблонский С. В. Введение в дискретную математику —M.: Наука, 1986.

Дизъюнктивные нормальные формы специального вида для функций с малым количеством нулей Кириллов Александр Николаевич Кафедра математических методов прогнозирования email: arhipisk@gmail.com Научный руководитель: д.ф.-м.н., проф. Дьяконов Александр Геннадьевич Во многих задачах, таких как построение алгоритмов распознавания, основанных на переборе конъюнкций или на выделении представительных наборов, встречается задача построения как можно более коротких дизъюнктивных нормальных форм (ДНФ) для функций с малым количеством нулей. В работе [1] представлен способ сведения этой задачи к построению ДНФ для полных функций с тем же количеством нулей. Матрица, построенная из наборов, на которых достигается ноль, называется нулевой матрицей функции. Полной функцией n переменных с k нулями называется функция, нулевая матрица которой состоит из 2k1 1 различных столбцов, причем среди них нет столбца, состоящего целиком из нулей или Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года единиц, а также для любого столбца в матрице, столбец, являющийся его почленным отрицанием, не входит в матрицу.

Важным требованием является возможность эффективного построения соответствующих ДНФ. Впервые методы, позволяющие строить достаточно простые ДНФ с применением алгоритмов, трудоемкость которых относительно невысока, были получены в работах [1, 2]. Метод, предложенный в работе [2], имеет высокую сложность реализации при больших k, что ограничивает возможности применения подобной техники.

В работе [3] был предложен алгоритм построения ДНФ полной функции. Длина полученной ДНФ для функции n переменных и k нулей состаk1)/2 2 вила n + k 3k + Ck1. Для доказательства был использован аппарат околонулевых наборов. Околонулевыми наборами называются наборы, отличающиеся от нулевых лишь одним элементом.

В настоящей работе удалось получить явную формулу ДНФ полной функции. Для построения использовалось аккуратное рассмотрение покрытия всех околонулевых наборов минимальным числом конъюнкций.

Была доказана корректность формулы, а также тупиковость данной ДНФ.

Длина полученной ДНФ D полной функции n переменных с k нулями составляет

–  –  –

1. Журавлёв Ю. И., Коган А. Ю. Алгоритм построения дизъюнктивной нормальной формы, эквивалентной произведению левых частей булевых уравнений нельсоновского типа. Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 41:5(2001), 821Ц828.

2. Журавлёв Ю. И., Коган А. Ю. Реализация булевых функций с малым числом нулей дизъюнктивными нормальными формами и смежные задачи. Докл. АН СССР. 285:4 (1985), 795Ц799.

3. Дьяконов А. Г. Реализация одного класса булевых функций с малым числом нулей тупиковыми дизъюнктивными нормальными формами. Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 41:5(2001), 821Ц828.

Кафедра ММП Бинарные функции многозначных аргументов. Обобщения и исследования дизъюнктивных нормальных форм для таких функций Работа удостоена диплома II степени Панов Алексей Витальевич Кафедра математических методов прогнозирования email: panov.al.vit@gmail.com Научный руководитель: академик РАН Журавлев Юрий Иванович Часто задачи распознавания с бинарными признаками [1], [2] сводятся к построению дизъюнктивных нормальных форм достаточно короткого вида функций с малым числом нулей. Как правило, данные ДНФ строятся методом, предложенным Ю. И. Журавлевым и А. Ю. Коганом [3], [4].

Метод основан на формуле, предложенной С. В. Яблонским. На практике признаки могут быть не бинарными. Использование бинарных функций k-значных аргументов позволяет уйти от этого ограничения.

В данной работе вводится обобщение теории дизъюнктивных нормальных форм на случай бинарных функций многозначных аргументов. Рассматриваются важные фундаментальные понятия и свойства этих обобщений. Предлагается эффективный метод построения дизъюнктивных нормальных форм для бинарных функций многозначных аргументов с малым числом нулей. Доказываются некоторые оценки длины таких ДНФ, использующие числа Стирлинга второго рода [5]. Подробно изучаются дизъюнктивные нормальные формы аналога функции Яблонского.

Вводятся следующие понятия:

• Класс функций:

–  –  –

В работе предложен метод синтеза ДНФ достаточно короткого вида для функций, заданных матрицей нулей с малым числом строк m. Данные метод позволяет переходить к построению ДНФ для функции, зависящей от числа переменных, равного количеству различных столбцов в матрице нулей. Вводится ряд преобразований, инвариантных относительно задач минимизации, позволяющие рассматривать только матрицы нулей специального вида. В работе доказывается, что максимальное возможное число различных столбцов в таких матрицах равно:

–  –  –

где S(m, i) - числа Стирлинга второго рода [5].

В работе удалось полностью перенести метод Ю. И. Журавлева и А.

Ю. Когана на случай бинарных функций многозначных аргументов. Были доказаны некоторые оценки. Попутно были введены и подробно изучены обобщения дизъюнктиных нормальных форм для таких функций.

–  –  –

1. Платоненко И. М. О реализации алгоритмов типа «Кора» с помощью решения систем булевых уравнений специального вида М.: ВЦ АН СССР, 1983.

2. Баскакова Л. В., Журавлев Ю. И. Модель распознающих алгоритмов с представительными наборами и системами опорных множеств Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 1981.

3. Журавлёв Ю. И., Коган А. Ю. Реализация булевых функций с малым числом нулей дизъюнктивными нормальными формами и смежные задачи Докл. АН СССР, 1985.

Кафедра ММП

4. Журавлёв Ю. И., Коган А. Ю. Алгоритм построения дизъюнктивной нормальной формы, эквивалентной произведению левых частей булевых уравнений нельсоновского типа Ж. вычисл. матем. и матем.

физ., 1986.

5. Rennie B. C., Dobson A. J. On stirling numbers of the second kind Journal of Combinatorial Theory, 1969.

Комбинаторные оценки обобщающей способности и их применение для построения композиций линейных классификаторов Работа удостоена диплома I степени Соколов Евгений Андреевич Кафедра математических методов прогнозирования email: sokolov.evg@gmail.com Научный руководитель: д.ф.-м.н., доц. Воронцов Константин Вячеславович Решение задач машинного обучения связано с принятием решений по неполной информации: имеется случайная конечная обучающая выборка объектов, и требуется из заданного множества алгоритмов выбрать тот, который ошибался бы как можно реже не только на объектах наблюдаемой обучающей выборки, но и на объектах скрытой контрольной выборки. Если частота ошибок на контрольной выборке оказывается значительно выше, чем на обучающей, то говорят, что произошло «переобучение» алгоритма — он слишком хорошо описывает конкретные данные, но не обладает способностью к их обобщению, не восстанавливает порождающую их зависимость и не пригоден для построения прогнозов.

Проблема обобщающей способности является ключевой и в то же время наиболее сложной в машинном обучении. Одной из основных задач теории статистического обучения является получение оценок вероятности переобучения, предсказывающих частоту ошибок найденного алгоритма на скрытой контрольной выборке. На данный момент известно много таких оценок, но практически все они чрезмерно завышены, и проблема их успешного практического применения остаётся открытой.

Комбинаторная теория переобучения — это новое направление в теории статистического обучения. В его рамках впервые удалось получить точные оценки вероятности переобучения для ряда модельных семейств алгоритмов классификации, а также слабо завышенные оценки для некоторых практических семейств. Например, в [1] комбинаторный подход позволил уменьшить переобучение конъюнктивных закономерностей в логических алгоритмах классификации.

Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года Данная работа посвящена дальнейшему развитию комбинаторной теории, а также ее применению для повышения обобщающей способности линейных классификаторов и композиций над ними.

Предложена новая комбинаторная оценка вероятности переобучения, в которой учитывается конкуренция между несравнимыми алгоритмами.

В экспериментах данная оценка продемонстрировала улучшение точности на несколько порядков по сравнению с существующими оценками, и на сегодняшний день она является лучшей.

Описана структура классов эквивалентности семейства линейных классификаторов, предложен метод обхода графа данного семейства, основанный на математическом аппарате геометрических конфигураций гиперплоскостей. Разработан подход для эффективного вычисления комбинаторных оценок, основанный на случайных блужданиях. Предложенный алгоритм находит небольшое подмножество алгоритмов, вносящих наиболее существенный вклад в вероятность переобучения, и использует его для приближенного вычисления оценки. Данный результат крайне важен для практического применения комбинаторных оценок переобучения, поскольку суммирование вкладов всех алгоритмов семейства на практике неосуществимо.

Предложен метод построения композиций линейных классификаторов, основанный на алгоритме ComBoost. Предложенная оценка используется в нем как критерий отбора признаков для базовых классификаторов, а для ее эффективного вычисления используются случайные блуждания.

В экспериментах показано, что комбинаторные оценки позволяют повысить обобщающую способность и уменьшить длину композиции по сравнению с оценками скользящего контроля, а также с другими оценками обобщающей способности. В частности, комбинаторные оценки показали существенное увеличение качества (порядка 7%) по сравнению с PAC-Bayes оценками [2], которые являются одними из лучших на данный момент в теории статистического обучения.

Имеется эффективная реализация всех предложенных алгоритмов, использующая технологии параллельного программирования.

Часть полученных результатов была представлена на конференциях «Ломоносов-2012» [3] и «ИОИ-2012» [4]. По материалам работы подана статья на конференцию «NIPS-2013».

–  –  –

1. Vorontsov K. V., Ivahnenko A. A. Tight combinatorial generalization bounds for threshold conjunction rules. // 4-th Int’l Conf. on Pattern Recognition and Machine Intelligence (PReMI’11). Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag. 2011, 66–73.

2. Jin C., Wang L. Dimensionality Dependent PAC-Bayes Margin Bound.

–  –  –

3. Соколов Е. А. Оценки вероятности переобучения и комбинаторные отступы в задачах классификации. // Сборник тезисов XIX Международной научной конференции «Ломоносов-2012». М.: МАКС Пресс, 2012, с.106-107.

4. Соколов Е. А., Воронцов К. В. Минимизация вероятности переобучения для композиций линейных классификаторов малой размерности.

// Сборник докладов 9-й международной конференции «Интеллектуализация обработки информации» М.: Торус Пресс, 2012, с. 82-85.

Системы точек с вырожденными матрицами попарных расстояний Работа удостоена диплома III степени Фигурнов Михаил Викторович Кафедра математических методов прогнозирования email: michael@figurnov.ru Научный руководитель: д.ф-м.н., проф. Дьяконов Александр Геннадьевич Работа посвящена изучению свойства k-сингулярности, введённого в работе [1]. Система q попарно различных точек пространства Rm называется k-сингулярной, если размерность пространства значений полиномов (с поэлементным умножением) степени не выше k от столбцов матрицы попарных l1 -расстояний меньше q. Ясно, что 1-сингулярность эквивалентна вырожденности матриц попарных l1 -расстояний, а k-сингулярность — более сильное свойство, чем 1-сингулярность. Свойство k-сингулярности тесно связано с теорией интерполяции: система точек не является kсингулярной тогда и только тогда, когда любая функция на этой системе точек может быть представлена в виде суммы функций от k переменных.

Кроме того, исследование корректности замыкания степени k модели алгоритмов вычисления оценок можно свести к проверке некоторой системы точек на k-сингулярность.

В работе [2] доказан метрический критерий k-сингулярности: kсингулярность эквивалентна линейной зависимости системы функций k (, si ), i = 1,..., q, где вместо второго аргумента подставляются точки s системы, а — метрика Хэмминга или l1 -метрика.

В дипломной работе приведено авторское доказательство метрического критерия k-сингулярности. На основе этого доказательства критерий обобщён на широкий класс метрик. Показано, что в качестве можно выбрать:

–  –  –

• сумму двух предыдущих метрик;

• полуметрики из конуса разрезных полуметрик CU T q [3], при этом формулировка критерия незначительно усложняется.

Важным фактом теории k-сингулярности является равенство линейных замыканий столбцов характеристической матрицы HS (ij-й элемент равен числу совпадающих координат у i-й и j-й точки системы S) и матрицы PS попарных расстояний Хэмминга системы точек. В доказательстве этого равенства из работы [1] неявно требуется, чтобы существовал вектор c с неотрицательными компонентами такой, что HS c = (без ограничения на знак компонент это верно всегда). В дипломной работе приведена система точек, для которой это предположение неверно.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №12-07-00187-a.

Литература

1. Дьяконов А. Г. Критерии вырожденности матрицы попарных l1 расстояний и их обобщения, Докл. РАН. 425:1 (2009), 11-14.

2. Карпович П. А. Критерии k-сингулярности и разделение 1сингулярных систем, Вестник Московского университета. Секция,

15. Вычислительная математика и кибернетика 34:4 (2010), 164-171.

3. Деза М. М., Лоран М. Геометрия разрезов и метрик. // М.: МЦНМО, 2001.

Криптоанализ криптосистемы Мак-Элиса, построенной на основе двоичных кодов Рида-Маллера Работа удостоена диплома I степени Бородин Михаил Алексеевич Кафедра математической кибернетики email: bor1m@mail.ru Научный руководитель: к.ф.-м.н., ассистент Чижов Иван Владимирович В настоящее время важным аспектом криптографических исследований являются работы, посвященные криптосистемам с открытым ключом. Наиболее распространенными являются криптосистемы RSA и ЭльГамаля, стойкость которых основывается на известных проблемах в теории чисел. За последние годы бурное развитие теории чисел и возможное Кафедра МК построение квантового компьютера актуализировали исследования альтернативных криптосистем. Одной из таких альтернатив являются кодовые криптосистемы, то есть криптосистемы, основанные на задачах из теории кодов, исправляющих ошибки. В настоящее время широкую известность получила криптосистема Мак-Элиса, оригинальная версия которой использует коды Гоппы. В 1994 году В.М. Сидельников в своей работе [2] предложил использовать для построения криптосистемы МакЭлиса коды Рида-Маллера, которые позволяют увеличить как скорость расшифрования криптограммы, так и скорость передачи криптосистемы.

В данной работе рассматриваются два разных способа восстановления секретного ключа по открытому ключу криптосистемы Мак-Элиса, основанной на двоичных кодах Рида-Маллера. Первый способ анализа основан на сведении задачи поиска секретного ключа криптосистемы Мак-Элиса к эквивалентной задаче ВЫПОЛНИМОСТЬ КНФ. Этот способ часто применяется для криптоанализа криптосистем с секретным ключом. Хотя задача ВЫПОЛНИМОСТЬ КНФ в общем случае является NP-трудной, существует большое число готовых программных продуктов, способных её решить. Такие продукты называются SAT-решателями, и среди них проводят множество международных конкурсов. В данной работе удалось описать и программно реализовать алгоритм со сложность O(n3 ) битовых операций, который строит эквивалентную криптосистеме КНФ. Верхние оценки на параметры полученной КНФ приведены в работе, так же приводятся параметры КНФ полученные при практических запусках алгоритма. Данный алгоритм позволяет использовать для криптоанализа криптосистемы вычислительные мощности суперкомпьютера без каких-либо доработок, нужно использовать подходящий параллельный SAT-решатель.

В рамках данной работы для проведения практических испытаний использовался персональный компьютер, а в качестве SAT-решателя были взяты финалисты конкурса SAT-competitions. Полученные результаты о времени выполнения анализа КНФ представлены в работе.

Второй способ криптоанализа опирается на алгоритм Л. Миндера и А.

Шокроллахи, предложенный ими в 2007 году в работе [3]. Этот алгоритм имеет субэкспоненциальную сложность. Идея, предложенная Л. Миндером и А. Шокроллахи, заключается в сведении задачи взлома криптосистемы с параметрами кода RM (r, m) к такой же задаче, но для кода RM (1, m). В данной работе предложен другой алгоритм сведения, который имеет полиномиальную сложность для некоторого подмножества кодов Рида-Маллера.

В данной статье теоретически доказывается правильность предложенного алгоритма сведения. Полученные теоретические результаты можно кратко представить в виде следующей теоремы:

Теорема. Пусть НОД(r, m 1) = d 1. Тогда существует алгоритм со сложностью O(nd + n4 log2 n) битовых операций, который по порожТезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года дающей матрице кода RM (r, m) находит перестановку такую, что RM · (r, m) = RM (r, m).

Это означает, что для параметров кода RM (r, m) у которых НОД(r, m 1) ограничен, предложенная атака имеет полиномиальную сложность.

Теоретические результаты подтверждаются практическими исследованиями: алгоритм был реализован программно и запускался на ноутбуке с процессором 2,1 ГГц. Результаты приведены в таблице:

–  –  –

1. Мак-Вильямс Ф. Дж., Слоэн Н. Дж. Теория кодов, исправляющих ошибки. М.: Связь. 1979.

2. Сидельников В. М. Открытое шифрование на основе двоичных кодов Рида – Маллера. Дискретная математика. т. 6, 1994. № 2. С. 3–20.

3. Minder L., Shokrollahi A. Cryptanalysis of the Sidelnikov cryptosystem LNCS. 2007. V. 4515. P. 347–360.

Кафедра МК Нижние оценки функции Шеннона длины проверяющего теста при константных неисправностях на выходах элементов в некоторых схемных базисах Работа удостоена диплома II степени Плоткина Юлия Сергеевна Кафедра математической кибернетики email: julplotkina@yandex.ru Научный руководитель: к.ф.-м.н., доц. Романов Дмитрий Сергеевич В дипломной работе рассматриваются нижние оценки функции Шеннона длины проверяющего теста при константных неисправностях на выходах элементов в некоторых схемных базисах. Пусть f (n ) — произвольx ная булева функция, формально зависящая от переменных x1, x2,..., xn, а S — схема из функциональных элементов в некотором базисе B, реализующая функцию f. Пусть на схему S действует источник неисправностей U, способный вызывать какие-то поломки функциональных элементов (под поломкой или неисправностью элемента подразумевается функционирование элемента в режиме работы, отличном от исправного; при задании источника неисправностей количество вызываемых им поломок элементов может быть ограничено). Неисправностью схемы при этом называется совокупность поломок всех ее элементов. Считается, что действие источника неисправностей является единовременным, и в процессе исследования схемы на предмет анализа ее неисправности характер поломок элементов схемы не меняется. Константной называется такая неисправность на выходе функционального элемента, при которой функция, реализуемая на его выходе, заменяется на константу. (Источник неисправностей, вызывающий произвольные константные неисправности на выходах функциональных элементов, обозначим через U c ). Тривиальной будем называть такую неисправность схемы S, при которой значение на выходе любого элемента E неисправной схемы на всяком входном наборе равно значению на выходе этого же элемента E исходной схемы S (при отсутствии в ней неисправности). Неисправности, не являющиеся тривиальными, будем называть нетривиальными. Примерами тривиальной неисправности являются а) отсутствие неисправностей в схеме, б) неисправность типа константа “ на выходе функционального элемента, на выходе которого на всех входных наборах при исправной работе схемы возникает значение. Поскольку любую тривиальную неисправность схемы S нельзя обнаружить даже введением дополнительных контрольных точек в схеме, в дальнейшем будут рассматриваться только исходная схема и схемы, полученные из исходной под действием нетривиальных неисправностей.

Множество всех схем, полученных из схемы S под действием нетривиальных неисправностей (вызванных источником U ), обозначим через V U (S).

–  –  –

Д.С. Романовым в [2]-[3] устанавливается, что длина минимального единичного проверяющего теста относительно инверсных и произвольных константных неисправностей на выходах элементов в произвольном полном базисе для каждой неконстантной булевой функции лежит в пределах от 2 до 4.

В дипломной работе получен следующий результат:

Теорема. Для схем из функциональных элементов в любом конечном полном базисе B с не более чем 2 входами нижняя оценка функции Шеннона длины единичного проверяющего теста относительно произвольных константных неисправностей на выходах элементов не меньше 3: DB, U (n) 3 при n 3.

detect

–  –  –

1. Редькин Н. П. Надежность и диагностика схем. М.: Моск. университет, 1992 Кафедра АСВК

2. Романов Д. С. Об оценках функции Шеннона длины единичного проверяющего теста относительно произвольных константных неисправностей на выходах элементов // Материалы XI Международного семинара "Дискретная математика и ее приложения посвященного 80-летию со дня рождения академика О. Б. Лупанова (Москва, МГУ, 18-23 июня 2012 г.). М.: Изд-во мех.-мат. ф-та МГУ,

2012. С. 160-163.

3. Романов Д. С. Метод синтеза легкотестируемых схем в одном базисе, допускающих единичные проверяющие тесты константной длины. Вестник Моск. ун-та. Матем. Механ. 2012. № 2, С. 24-29.

4. Бородина Ю. В. О синтезе легкотестируемых схем в случае однотипных константных неисправностей на выходах элементов. Вестник Моск. ун-та. — 2008. — Серия 15. Вычислит. матем. и киберн.

— № 1, С. 40-44.

5. Бородина Ю. В. О схемах, допускающих единичные тесты длины 1 при константных неисправностях на выходах элементов. Вестник Моск. ун-та. — 2008. — Серия 1. Матем. Механика. — № 5, С. 49-52.

Выделение полупрозрачных частиц переднего плана в видео на основе анализа резкости кадра Акимов Дмитрий Александрович Кафедра автоматизации систем вычислительных комплексов email: dakimov@graphics.cs.msu.ru Научный руководитель: к.ф.-м.н., c.н.с. Ватолин Дмитрий Сергеевич

a) Исходная сцена б) Карта глубины Рис. 1. Пример особо сложной для обработки сцены (а) с большим количеством небольших полупрозрачных объектов переднего плана и карта глубины (б), созданная с применением предложенного метода.

На сегодняшний день технологии отображения многоракурсных изображений становятся все более популярны, однако процесс создания материалов в подобном формате все еще трудоемок. Довольно часто применяются ручные или полуавтоматические методы создания многоракурсного Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года видео по видео в моноскопическом формате, так называемые алгоритмы конвертации. В первую очередь для процедуры конвертации необходима информация о расстоянии от зрителя до объектов сцены. Для представления данной информации используются карты глубины.

В настоящее время активно ведутся работы по снижению объемов ручного труда в задачах конвертации, разрабатываются алгоритмы, позволяющие получать карты глубины для широкого класса сцен. Однако существуют особо сложные сцены с большим количеством небольших объектов переднего плана (см. рис. 1), в общем случае полупрозрачных и движущихся с произвольными скоростями, например, снег, дождь, конфетти, взрывы и прочие частицы. В таких ситуациях требуется отдельно выделить каждый объект, определить его маску и глубину. На данный момент не существует автоматических методов обработки подобных сцен.

В данной работе предлагается метод выделения большого количества полупрозрачных частиц в кадре на основе анализа резкости их границ, построения маски прозрачности и карты глубины данных объектов. Метод нацелен на возможность создания комфортного для зрителя многоракурсного изображения, в первую очередь требуется субъективное качество результата, а не отражение реальной информации о сцене.

В работе принимается предположение, что вся сцена находится после области фокусировки, на переднем плане располагаются искомые частицы. В данных рамках размытие границ объектов переднего плана возможно аппроксимировать как сглаживание фильтром Гаусса с неизвестным параметром и оценить на основе сравнения с переразмытым изображением [1].

Однако из-за большого количества объектов в сцене, их малого размера, частого перекрытия и общего высокого числа шумов, требуется дополнительная обработка базовой оценки параметра размытия границ. В предложенном методе вводится оценочная функция для коэффициента расфокусировки в каждой точке изображения и дополнительная частотная и цветовая фильтрация.

На основе оцененного в каждой точке параметра расфокусировки принимается решение, является ли данная точка изображения частицей переднего плана или нет, после чего все обнаруженные связные области обрабатываются как единые объекты. Карта глубины и маска прозрачности для каждого выделенного объекта вычисляется на основе средневзвешенного значения расфокусировки всех точек объекта.

Работа была частично поддержана грантом РФФИ 10-01-00697-a и совместным грантом компаний Intel и Cisco. По результатам были сделаны публикации [2, 3, 4] и доклады на конференциях «ГрафиКон’11», «Ломоносов-2011» и «Ломоносов-2013».

–  –  –

1. Zhuo S., Sim T. On the Recovery of Depth from a Single Defocused Image // Proceedings of the 13th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, 2009, P. 889–897.

2. Akimov D., Vatolin D., Smirnov M. Single-Image Depth Map Estimation Using Blur Information // 21st GraphiCon International Conference on Computer Graphics and Vision, 2011, P. 12–15.

3. Акимов Д. А. Методы восстановления карты глубины сцены по одному изображению // Материалы XVIII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов». 2011.

T. IV:Вычислительная математика и кибернетика. Компьютерная графика. C. 65–57.

4. Акимов Д. А. Выделение полупрозрачных частиц переднего плана в видео на основе анализа резкости кадра // Материалы XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов». 2013. T. IV:Вычислительная математика и кибернетика. Компьютерная графика. C. 91–93.

Применение метамоделей для задачи выбора механизмов обеспечения отказоустойчивости распределенных вычислительных систем реального времени Глонина Алевтина Борисовна Кафедра автоматизации систем вычислительных комплексов email: alevtina@lvk.cs.msu.su Научный руководитель: ассистент Волканов Дмитрий Юрьевич Одним из способов повышения надёжности распределённых вычислительных систем реального времени (РВС РВ) является использование механизмов обеспечения отказоустойчивости (МОО) [1], то есть добавление в систему избыточных ресурсов, позволяющих предотвратить отказ.

Использование МОО приводит к увеличению стоимости РВС РВ и ухудшению производительности. Следовательно, на этапе проектирования РВС РВ возникает задача построения конфигурации системы с использованием МОО, имеющей максимальную надёжность при ограничениях на стоимость и производительность. Эта задача называется задачей выбора МОО РВС РВ. Неформально она может быть сформулирована следующим образом.

Тезисы лучших дипломных работ факультета ВМК МГУ 2013 года РВС РВ состоит из нескольких взаимодействующих между собой модулей. Структура РВС РВ задаётся в виде ориентированного ациклического графа, вершины которого соответствуют программным компонентам модулей, а дуги — зависимостям по данным. Для каждого модуля заданы доступные МОО. Каждый модуль содержит не менее одной версии аппаратного и программного компонента (количество версий зависит от МОО). Известны наборы версий аппаратных и программных компонентов и МОО, которые можно использовать в модуле. Каждая версия аппаратного или программного компонента характеризуется надежностью и стоимостью. Для каждой пары (версия аппаратного компонента, версия программного компонента) известно время выполнения. Известен объем данных, передаваемых вдоль дуг графа зависимостей по данным. Работа программного компонента модуля считается завершённой, если его выходные данные полностью переданы всем зависящим от него компонентам. Программный компонент не может начать выполнение до тех пор, пока не получит данные от других компонентов, от которых он зависит.

Скорость передачи данных между всеми модулями одинакова и считается заданной. Предполагается, что РВС РВ имеет топологию «общая шина»:

в каждый момент времени может выполняться не более одного обмена.

Необходимо найти такую конфигурацию системы, при которой надёжность будет максимальной при ограничениях на общую стоимость и время выполнения программных компонентов в каждом модуле.

Данная задача решается с помощью адаптивного гибридного эволюционного алгоритма (АГЭА) [2], в ходе работы которого приходится многократно вычислять время завершения работы программ для различных конфигураций РВС РВ. Для вычисления этого времени проводятся имитационные эксперименты, имеющие большую по сравнению с АГЭА вычислительную сложность: эксперименты показали, что 99% времени работы АГЭА приходятся на вычисление времени.

Для сокращения количества обращений к процедуре вычисления времени применяются метамодели — аппроксимационные модели, позволяющие быстро получать приближенные значения неизвестной «дорогой»

функции [3]. Однако при использовании метамоделей снижается точность решений, выдаваемых алгоритмом. Таким образом возникает задача подбора такой метамодели и схемы её применения к задаче выбора МОО РВС РВ, которая позволила бы максимально уменьшить время работы АГЭА при сохранении его точности.

По результатам обзора метамоделей, а также анализа функции времени завершения выполнения программных компонентов для исследования были выбраны следующие метамодели: нейросетевая, метод опорных векторов, линейная регрессия методом наименьших квадратов, метод k ближайших соседей, усреднение по окрестности, случайная.

Существующие схемы применения метамоделей оказались неприменимы к задаче выбора МОО РВС РВ. Поэтому автором была разработана Кафедра АСВК схема, учитывающая особенности данной задачи и алгоритма её решения.

Экспериментальное исследование на различных классах исходных данных показало, что лучшей метамоделью как по точности, так и по времени работы, является линейная регрессия методом наименьших квадратов.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

Похожие работы:

«УТВЕРЖДЕНО Общим собранием акционеров Протокол № 02/09 от «24» сентября 2009 г. Председатель собрания _ / В.Н. Суралев / ПОЛОЖЕНИЕ О БЮДЖЕТЕ ОТКРЫТОГО АКЦИОНЕРНОГО ОБЩЕСТВА «Научно-производственное предприятие «Темп» им. Ф. Короткова» Москва – 2009 г. ОГЛАВЛЕНИЕ 1. Общие положения..3 2. Бюджетная система..3 3. Форма планово-бюджетной процедуры..6 4. Бюджетный процесс..7 5. Исполнение утвержденного бюджета..9 6. Контроль за исполнением бюджета..10 7. Ответственность за нарушения положения о...»

«Doc 996 Revised ФИНАНСОВЫЕ ОТЧЕТЫ И ДОКЛАДЫ ВНЕШНЕГО РЕВИЗОРА ЗА ФИНАНСОВЫЙ ПЕРИОД, ЗАКОНЧИВШИЙСЯ 31 ДЕКАБРЯ 2010 ГОДА ДОКУМЕНТАЦИЯ к 38-й сессии Ассамблеи в 2013 году МЕЖДУНАРОДНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ Doc 9969 Revised ФИНАНСОВЫЕ ОТЧЕТЫ И ДОКЛАДЫ ВНЕШНЕГО РЕВИЗОРА ЗА ФИНАНСОВЫЙ ПЕРИОД, ЗАКОНЧИВШИЙСЯ 31 ДЕКАБРЯ 2010 ГОДА ДОКУМЕНТАЦИЯ к 38-й сессии Ассамблеи в 2013 году МЕЖДУНАРОДНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ Опубликовано отдельными изданиями на русском, английском, арабском,...»

«Мы сошлись здесь, дабы обсудить наши планы, наши способы и средства, наши умыслы и уловки. Очень скоро, еще до рассвета, мы тронемся в долгий путь, в путешествие, из которого некоторые из нас, а возможно, даже все, кроме, разумеется, нашего друга и советчика, хитроумного чародея Гэндальфа, могут не вернуться назад. Настал торжественный миг. Наша цель, как я полагаю, известна всем нам. Но уважаемому мистеру Бэггинсу, а может быть, и кому-нибудь из младших гномов (я думаю, что не ошибусь, если...»

«ПОНЕДЕЛЬНИК, 18 МАЯ 2015 г. СТЕНДОВЫЕ ДОКЛАДЫ Зал № 9 12.15 – 13.15 «АКШ С ИК V/S МИРМ: ЗА И/ИЛИ ПРОТИВ» «РАЗВИТИЕ ЭКМО В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ – НАСТОЯЩЕЕ И БУДУЩЕЕ» «НОВОЕ В ДИАГНОСТИКЕ И РАДИКАЛЬНОМ ЛЕЧЕНИИ ФИБРИЛЛЯЦИИ ПРЕДСЕРДИЙ» «СОСУДИСТАЯ ХИРУРГИЯ» «МАТЕРИАЛЫ И ИЗДЕЛИЯ ДЛЯ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ ХИРУРГИИ: ОТ ЭКСПЕРИМЕНТА ДО ВНЕДРЕНИЯ» +++++++++++++++++++++++ Зал № 7 Мастер-классы по КТ, МРТ и УЗИ для кардиологов, кардиохирургов и врачей смежных специальностей +++++++++++++++++++++++...»

«ISSN 2410-2865 EUROPEAN SCIENCE 2015. № 8 (9) EDITOR IN CHIEF Valtsev S. EDITORIAL BOARD Abdullaev K. (PhD in Economics, Azerbaijan), Alieva V. (PhD in Philosophy, Republic of Uzbekistan), Alikulov S. (D.Sc. in Engineering, Republic of Uzbekistan), Anan'eva E. (PhD in Philosophy, Ukraine), Asaturova A. (PhD in Medicine, Russian Federation), Askarhodzhaev N. (PhD in Biological Sc., Republic of Uzbekistan), Bajtasov R. (PhD in Agricultural Sc., Belarus), Bakiko I. (PhD in Physical Education and...»

«Международный Комитет Красного Креста Региональная делегация в Российской Федерации Беларуси и Молдове 129090 Москва, Грохольский пер., 13, стр. Тел.: (495) 626 54 26 Факс: (495) 564 84 31 www.icrc.org/rus E-mail: moscow@icrc.org ©МККК, апрель 2015 — II — АНРИ ДЮНАН ВОСПОМИНАНИЕ О БИТВЕ ПРИ СОЛЬФЕРИНО Перевод с французского Репринтное издание Москва Международный Комитет Красного Креста УДК 355.48.(44)”1859.06.24” ББК 63.3(4Фра) Международный Комитет Красного Креста выражает глубокую...»

«Investing in your future EUROPEAN OP “Development of UNION the Competitiveness of the Bulgarian European Regional Economy” 2007-2013 Development Fund Project “Promoting the advantages of investing in Bulgaria” BG 161PO003-4.1.01-0001-C0001, with beneficiary InvestBulgaria Agency, has been implemented with the financial support of the European Union through the European Fund for Regional Development and the national budget of the Republic of Bulgaria. Аутсорсинг бизнеспроцессов в болгАрии...»

«КРАТКИЙ ДОКЛАД О ВНЕДРЕНИИ ПРОТОКОЛА ПО ПРОБЛЕМАМ ВОДЫ И ЗДОРОВЬЯ В РЕСПУБЛИКЕ МОЛДОВА в соответствии со статьей 7 Протокола по проблемам воды и здоровья, принятая на второй сессии Совещания Сторон (Бухарест, 23-25 ноября 2010 года) ЧАСТЬ 1: ОБЩИЕ АСПЕКТЫ 1. Были ли целевые показатели и сроки их достижения установлены в вашей стране в соответствии со статьей 6 Протокола? ДА НЕТ УСТАНАВЛИВАЮТСЯ Были ли они опубликованы, и если да, то как? 2. Процесс установления целевых показателей в Республике...»

«МИНИСТЕРСТВО ВНУТРЕННИХ ДЕЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ДЕПАРТАМЕНТ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ И КАДРОВ ЦЕНТР СОЦИАЛЬНОЙ РАБОТЫ СБОРНИК ДОКУМЕНТОВ И МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ ЧЛЕНОВ СЕМЕЙ СОТРУДНИКОВ ОРГАНОВ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ, ПОГИБШИХ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ СЛУЖЕБНЫХ ОБЯЗАННОСТЕЙ, ИНВАЛИДОВ ВСЛЕДСТВИЕ ВОЕННОЙ ТРАВМЫ И ВЕТЕРАНОВ БОЕВЫХ ДЕЙСТВИЙ г. МОСКВА 2015 год СОДЕРЖАНИЕ Вступление 4 Семьи погибших сотрудников ОВД 1. 5 Оформление удостоверения 1.1. 5-6 Льготы и компенсации 1.2. 6-10 Меры социальной поддержки и компенсации...»

«Лебедева Юлия Михайловна МЕТАСОМАТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ ПРИ ВЫСОКИХ ТЕМПЕРАТУРАХ И ДАВЛЕНИЯХ В ЛАПЛАНДСКОМ ГРАНУЛИТОВОМ ПОЯСЕ (НА ПРИМЕРЕ ПОРЬЕГУБСКОГО ПОКРОВА) Специальность 25 00 04 петрология, вулканология Диссертация на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук Научный руководитель: кандидат геолого-минералогических наук доцент...»

«Кандидатская диссертация Рыжовой С. М. Содержание Введение.. 5 ГЛАВА I. СТРУКТУРА, СВОЙСТВА И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕРМОСТОЙКИХ ПОЛИМЕРОВ И КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ НА ИХ ОСНОВЕ. 15 1.1 Общие положения о полимерах с повышенной термостойкостью.. 15 1.1.1 Структура, свойства и области применения полиимидов. 16 1.1.2 Структура, свойства и области применения полиарилатов. 20 1.2 Композиционные материалы на основе полиарилатов и полиимидов.. 27 1.2.1 Композиционные материалы на основе полиимидов....»

«Из решения Коллегии Счетной палаты Российской Федерации от 10 апреля 2015 года № 14К (1025) «О результатах контрольного мероприятия «Проверка эффективности управления объектами федеральной собственности, закрепленными за федеральными государственными унитарными предприятиями»: Утвердить отчет о результатах контрольного мероприятия. Направить представление Счетной палаты Российской Федерации Федеральному агентству по управлению государственным имуществом. Направить обращения Счетной палаты...»

«МИНИСТЕРСТВО ГЕОЛОГИИ СССР АКАДЕМИЯ НАУК СССР МИНИСТЕРСТВО ВЫСШЕГО И СРЕДНЕГО СПЕЦИАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ СССР СТРАТИГРАФИЯ СССР CT PAT И Г РАФ И ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР Б. С. СОКОЛОВ ЗАМЕСТИТЕЛИ ГЛАВНОГО РЕДАКТОРА: В. Н. В Е Р Е Щ А Г И Н, А. И. ЖАМОЙДА, В. В. М Е Н Н Е Р, Е. В. Ш А Н Ц Е Р УЧЕНЫЙ СЕКРЕТАРЬ Е. Л. П Р О З О Р О В С К А Я ЧЛЕНЫ ГЛАВНОЙ РЕДКОЛЛЕГИИ: В. А. ГРОССГЕЙМ, Б. М. К Е Л Л Е Р, И. И. КРАСНОВ, Г. Я. К Р Ы М Г О Л Ь Ц, С. В. МЕЙЕН, Л. В. МИРОНОВА, М. М. МОСКВИН, Л. А. НЕВЕССКАЯ,...»

«ИП СУРОВЯГИН О.И. Содержательный отчёт по результатам исследования предпочтений и пожеланий жителей, направлений развития возможностей и условий для интересного и современного досуга 6/25/2014 Содержит выводы и рекомендации, данные глубинных интервью и анкетного опроса жителей города Московский и нескольких поселений ТиНАО Общие сведения Исследование было проведено в апреле-мае 2014 года, опрошены 4 эксперта методом глубинного интервью и 500 респондентов методом анкетирования; исследование...»

«ISSN 1991-3494 АЗАСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ ЛТТЫ ЫЛЫМ АКАДЕМИЯСЫНЫ ХАБАРШЫСЫ ВЕСТНИК THE BULLETIN НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN 1944 ЖЫЛДАН ШЫА БАСТААН ИЗДАЕТСЯ С 1944 ГОДА PUBLISHED SINCE 1944 АЛМАТЫ ЫРКЙЕК АЛМАТЫ 2015 СЕНТЯБРЬ ALMATY SEPTEMBER Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан Бас редактор Р А академигі М. Ж. Жрынов Р е д а к ц и я а л а с ы: биол.. докторы, проф., Р А академигі Айтхожина Н.А.;...»

«Брянская городская администрация Образовательный консорциум «Среднерусский университет» Брянский институт управления и бизнеса Гомельский государственный университет им. Ф. Скорины Конкурентоспособность бизнеса и технологий на потребительском рынке: проблемы и перспективы ЧАСТЬ Сборник материалов международного форума «Инновации 2013. Конкурентоспособность бизнеса и технологий на потребительском рынке: проблемы и перспективы» Брянск 2013 «Конкурентоспособность бизнеса и технологий на...»

«Свобода – Равенство – Братство Французская Республика Министерство внутренних дел, заморских дел, местного самоуправления и иммиграции Генеральный секретариат по делам иммиграции и интеграции РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПРОСИТЕЛЯ УБЕЖИЩА 2011 ГОД информация и ориентация РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПРОСИТЕЛЯ УБЕЖИЩА СОДЕРЖАНИЕ Различные формы защиты 1– 3 Статус беженца 1.1. 3 Вспомогательная (субсидиарная) защита 1.2. 3 Статус апатрида 1.3. 4 2 – Пребывание во время процедуры рассмотрения ходатайства о предоставлении...»

«Выпуск 4 (23), июль – август 2014 Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» publishing@naukovedenie.ru http://naukovedenie.ru УДК 339 Ху Мин Торгово-промышленный банк Китая Россия, Москва1 Менеджер Аспирант E-Mail: milaxy@mail.ru Совершенствование функциональной системы управления рисками предпринимательской деятельности предприятий Китая в России Аннотация. В настоящее время большое количество китайских предприятий выходят на российский рынок и сталкиваются с разнообразными рисками. Чтобы обеспечить...»

«МДОАУ « Детский сад общеразвивающего вида с приоритетным осуществлением деятельности по физическому развитию детей №88» ПРОЕКТ «Развитие музыкально-ритмических движений у детей дошкольного возраста»Музыкальный руководитель: Иванова Татьяна Николаевна Содержание Введение..3 Глава 1. Реализация проекта..6 1.1. Анализ внешней и внутренней среды. 7 1.2. Цели и задачи проекта.. 8 1.3. Принципы интеграции и инновационности.10 1.4. Этапы реализации проекта..11 Глава 2. Диагностика..12 2.1. Диагностика...»

«Закрытое акционерное общество Профессиональный центр оценки и экспертиз 115054, г. Москва, Дубининская, д.3 Телефоны: +7 (985) 760-32-23, +7 (985) 769-44-77, +7 (499) 746-92-55, +7 (499) 746-93-55 Факс: +7 (499) 746-94-55 www.profocenka.ru info@profocenka.ru Экз. № УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор Н.И. Мальцева Дата составления отчета: 19 ноября 2014 г. ОТЧЕТ ОБ ОЦЕНКЕ № И-141112/ недвижимого имущества, расположенного по адресу: Смоленская область, г. Смоленск, ул. Дохтурова, д. 3 по состоянию на...»








 
2016 www.nauka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.