Инструмент отсева 4: Инструмент отсева, 4 буквы — Кроссворды и сканворды —  

Для щебня допустимое содержание глины, пылевидных и илистых примесей составляет не более 1%.

Раствор своими руками

Замешивание раствора.

В индивидуальном строительстве раствор часто приготавливают своими силами. В зависимости от объема замес производят в имеющейся емкости или с помощью собственной или арендованной бетономешалки.

Все компоненты смеси — цемент, песок, щебень и отсев — с соблюдением необходимой пропорции сначала перемешиваются в сухом виде до получения однородной массы.

После этого в смесь при постоянном перемешивании добавляется вода — первоначально до 80% расчетного объема, затем небольшими порциями до достижения требуемой консистенции раствора.

Если для укладки приготовленного замеса требуется более 2-х часов, необходимо следить за его влажностью и периодически перемешивать. Добавлять воду следует только для компенсации ее испарения, не делая приготовленный состав излишне влажным.

Расчет и улучшение качеств

Прежде чем приступить к закупке материалов и выполнению работ, следует выполнить несложные расчеты, позволяющие запланировать необходимый объем материалов. Излишняя закупка или остаток приготовленного бетона могут нивелировать всю полученную от применения отсева экономию.

Расчет начинается с определения общего объема бетонирования или стяжки с учетом длины, ширины и высоты слоя. Полученный объем следует разделить пополам — объем воды и сухой смеси составляют по 50% от общего.

25% от кубатуры сухой смеси составляет цемент, объем которого нужно пересчитать в килограммы, пользуясь средней плотностью 1300 кг/м³. Если цемент планируется приобретать в мешках, то для определения их количества полученную массу следует разделить на 50.

Данный расчет можно рассмотреть для практического примера устройства бетонной площадки размером 2×5 м с толщиной слоя 10 см.

Общий объем монолита составляет 2×5×0,1=1 м³.

Объем сухой смеси составляет 50% — 0,5 м³.

Требуемое количество цемента 0,5×0,25=0,125м³ или 0,125×1,3=0,1625 тн, что составляет 3,25 мешка по 50 кг. С учетом рекомендуемого специалистами 10%-го запаса материала для рассматриваемого объекта правильным будет приобрести 4 мешка цемента требуемой марки.

» Пропорции для приготовления бетона из отсева и цемента

Бетон получил огромное применение при выполнении строительных работ. Его изготавливают из цемента с добавлением различных составляющих. Одним из видов состава, используемого при строительстве, является бетон из отсева с использованием цемента.

Описание и виды

Отсев представляет собой фракцию, которая получается при дроблении горных пород. В этом процессе используют специальное сито.

Гранитный отсев

Например, чтобы получить эту добавку из гранита, надо его добыть взрывным способом, раздробить на части и отсортировать по фракциям. Стоит отметить, что он активно используют как в жилищных, дорожных, так и в других сферах производства. Это связано с тем, что гранит обеспечивает необходимую долговечность и надежность. Также он используется в декоративных целях.

Как было сказано выше, отсев проходит обязательную сортировку. При помощи сита производится отделение частиц определенных размеров. Материал с разными фракциями используется для смесей, которые в дальнейшем найдут применение на различных строительных площадках.

Бетонный отсев

Помимо гранитного отсева существует еще бетонный. Надо сказать, что крошка гранотсева имеет размер от 0 до 10 мм. Он имеет серые или красноватые оттенки. Кстати, материал красноватого цвета используют при производстве тротуарной плитки. Что касательно бетонного отсева — это самый доступный материал, который получается после повторной переработки бетона. Размер частиц должен составлять от одного до десяти мм.

Материал получается в процессе механического дробления бетона. Такая смесь используется при прокладке дорог и благоустройстве территорий. В частности, ее применяют для изготовления асфальта и материала для стен. Надо заметить, что иногда примесь включает в себя дробленый кирпич. Обычно ее получают при переработке разрушенных строений из кирпича.

Следует отметить, что применение гранита намного удешевляет стоимость раствора по сравнению с тем, который изготовлен с применением щебня. При этом конструкция обретает необходимую плотность и прочность.

Основной характеристикой является то, что смесь с бетонным или гранитным отсевом не влияет на качественные характеристики сооружения. Именно поэтому эти виды являются просто незаменимыми в строительстве.

Объемы компонентов

Основное влияние на качество и прочность сооружения оказывают правильные пропорции всех составляющих смеси. Нелишним будет заметить, что гранитный отсев в чистом виде используется редко. Обычно им частично заменяют песок в составе или добавляют вместо части гравия.

Для правильного определения пропорции бетонного отсева нужно от стандартной пропорции отнять по 1 части щебня и песка, и вместо них добавить две его части. Например, если в составе использовалась 1 часть цемента, 4 части щебня и 3 части песка, то для приготовления замеса следует взять одну часть цемента, 3 части щебня и 2 части отсева или песка.

Количество отсева и качество бетона

Для того чтобы использовать тот или иной вид отсева, надо определить уровень нагрузки, которую будет претерпевать покрытие. Немаловажным будет являться температурный режим при эксплуатации покрытия. Как говорилось выше, раствор с использованием материала из гранита и цемента является более выгодным по сравнению с составом, в основе которого лежит песок и щебень.

Например, для заливки двора помимо раствора, используется армирующая сетка. При этом материал заливается слоем в 7 см. Обычно, если в основе смеси лежит гранитный материал, то для раствора берут следующие пропорции:

• 1 часть цемента М400;
• 8 частей отсева;
• не более 20% воды.

При этом получится масса прочностью М150. Гранит будет отличным решением смеси для заливки фундамента. Хотя при использовании для заливки двора необходимо сделать подушку из песка. Вместо песка можно использовать сам отсев, который следует утрамбовать и только после этого осуществить заливку. Толщина ее должна составлять не менее 5 см.

Стоит сказать в пользу материала из гранита, что его использование более выгодно. Чтобы применить гранит в составе растворов, надо часть песка и часть щебня заменить на две его части.

Цемент как основной компонент

И все-таки, какой бы отсев не применялся, главной составляющей раствора остается цемент, от качества которого зависит, какой будет строительная масса. Чем выше марка, тем крепче будет готовый материал, а именно — окажется высокой клеящая способность, что даст нужное сцепление с поверхностью.

Сколько времени можно хранить смесь? Долго — нельзя, так как материал через месяц потеряет до 10% своей прочности, а при хранении в течение 2 лет, станет менее прочным на 50%. Проверить качество и годность к применению можно на ощупь — взять в руку небольшое количество и слегка сжать его. При этом цемент должен быть рассыпчатым. Это говорит о том, что пропорции влаги и основы еще позволяют эффективно использовать этот материал.

Для улучшения качества цемента в него часто добавляют гидравлические добавки. Чем меньше измельчен клинкер, тем выше клеящие способности. Цемент бывает различных марок. Цифровые обозначения указывает на его прочность. Надо заметить, что выбор напрямую связан с нагрузкой, которую будет иметь будущий фундамент. Хотя чаще всего для этих целей берут цемент М400 или М500. По стоимости дороже будет вторая марка, но она же обладает лучшими качественными характеристиками. Пропорции таковы: в одном кубе бетона марки М-400 содержится цемент в количестве 417 кг, а в одном кубе бетона М-100 его всего 166 кг.

Вода. Ее качество и количество

Надо обратить внимание, что для изготовления качественного раствора необходимо внимательно отнестись к пропорции воды. Определяя, сколько ее должно быть в составе, стоит опираться на тот критерий, что в процессе должна получиться масса средней консистенции.

Избыток воды приведет к нарушению структуры смеси, которая при использовании даст очень сильную усадку. В результате могут появиться трещины, и несущая способность будет снижена. При этом необходимо заботиться о качестве воды. Например, для изготовления высокопрочного бетона на предприятиях вместо технической воды используют только питьевую.

Песок и щебень

Следует заметить, что песок должен быть обязательно чистым и не содержать глинистые примеси, так как из-за них снижается качество бетона. При этом совершенно неважно речной будет песок или карьерный. По нормативам в песке примесей должно быть не более 3%. Чистоту песка легко проверить следующим образом:

• насыпать в прозрачную емкость небольшое его количество;
• залить водой;
• взболтать.

Если вода будет прозрачной и чуть мутной, то песок чистый. Кстати, гравий не должен содержать большое количество глины. Причем обычно используют гравий размером от 1 до 8 см. Щебень перед использованием в составе необходимо промыть и очистить от лишних включений. Это можно сделать, например, из шланга. В сам бетон ни в коем случае не должна попасть земля.

Раствор своими руками

Раствор можно легко приготовить своими руками. Для этого потребуется бетономешалка, а при ее отсутствии — любая строительная емкость, в которой будет производиться замес. В мешалку или емкость засыпаются необходимые пропорции сухих составляющих:

• песок;
• цемент;
• гравий;
• отсев.

Далее производится их перемешивание до получения однородной массы. В последнюю очередь вводится небольшими порциями вода. При этом смесь должна постоянно перемешиваться. Нужно сделать однородную массу и увлажненность – тогда раствор готов и его можно использовать для работы. Надо отметить, что массу необходимо использовать в течение двух часов после приготовления, иначе не избежать потери ее свойств.

Если в процессе работы происходит испарение влаги, необходимо в смесь добавлять столько воды, сколько необходимо для нужной консистенции. Надо заметить, что если какой-то из компонентов будет влажным, то при изготовлении строительного материала надо снизить количество воды.

Расчет и улучшение качеств

Для улучшения качества необходимо просеять песок. Стоит обратить внимание на то, что состав бетона различных марок очень сильно оказывает влияние на усадку его после заливки. Поэтому прежде чем определить, сколько надо будет состава и приступить к расчетам его количества, необходимо определиться с маркой материала. Чем выше у него будет коэффициент усадки, тем больше его понадобится для выполнения работы.

Сколько бетона нужно, например, для заливки фундамента? Для расчета необходимо длину умножить на ширину и полученный результат умножить на высоту будущего фундамента. Далее, полученный показатель умножается на коэффициент усадки. И после этого еще раз произвести умножение на 1,05. Это необходимо сделать для того, чтобы установить объем, который будет занят арматурой.

Выравнивание выпадения | Park Tool

В этой статье будет обсуждаться выравнивание выпадений задних колес и вилок.

Начало работы

Передние и задние колеса помещаются внутри осей рамы. Эти выпадения должны быть выровнены так, чтобы внутренние поверхности были параллельны друг другу и перпендикулярны оси оси втулки.Если дропаут сильно смещен, это может затруднить вход и выход колеса. Кроме того, при закрытом быстроразъемном устройстве ось будет нагружена. Поверхность контргайки ступицы будет пытаться совместиться с поверхностью дропаутов. Изогнутый дропаут приведет к изгибу оси, а в некоторых случаях изгибу и поломке. Как правило, смещенные дропауты не влияют на центрирование колеса в раме, если только дропаут не сильно смещен.

Важное примечание по выравниванию: Есть некоторые конструкции велосипедных дропаутов, которые не допускают исправления путем изгиба или холодного отверждения.Чрезвычайно толстые дропауты обычно невозможно согнуть. Другие примеры включают большинство вилок подвески, большинство титановых рам и большие дропауты для 14-миллиметровых осей «фристайл / BMX».

Когда дропаут изгибается для исправления, трубка рамы не изгибается. Кроме того, дропаут не сгибается. Изгибается узкий участок между рамкой и дропаутом. Если между рамой и дропаутом нет узкого участка, ремонт может быть невозможен.Без этой «шеи» вы пытаетесь согнуть трубку рамы.

Кроме того, дропаузы, прикрепленные к раме, например, к раме из углеродного волокна, могут не подлежать ремонту. В случае сомнений проконсультируйтесь с производителем. Однако, даже если конструкция велосипеда не допускает исправлений, полезно знать, как проверить выравнивание отсева.

Как только отсевы выровнены, они, как правило, не требуют постоянной перепроверки.Когда ступица зажата на месте, система становится довольно прочной. Даже экстремальная езда и поломка колеса вряд ли погнут дропауты.

Использование Dropout с Keras и ячейкой LSTM / GRU

1. Около
2. Товары
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
6. О компании

Загрузка…

4.6. Dropout — погрузиться в глубокое обучение 0.14.3 документация

В разделе 4.5 мы представили классический подход к регуляризация статистических моделей путем штрафа \ (L_2 \) нормы веса. С вероятностной точки зрения мы могли бы оправдать этот метод следующим образом: утверждая, что мы изначально предполагали, что веса принимают значения из гауссова распределения со средним нулем. Более интуитивно мы могли бы утверждают, что мы поощряли модель распределять ее веса среди многих функции вместо того, чтобы слишком сильно зависеть от небольшого количества потенциально ложные ассоциации.

4.6.1. Переоснащение заново¶

Линейные модели, сталкиваясь с большим количеством функций, чем примеров, имеют тенденцию переоснащаться. Но учитывая больше примеров, чем функций, мы обычно можем рассчитывать на линейные модели не переоснащать. К сожалению, надежность, с которой линейный обобщение моделей имеет свою цену. Наивно применяемые линейные модели не учитывать взаимодействие между функциями. Для каждой функции линейная модель должна назначать либо положительный, либо отрицательный вес, игнорирование контекста.

В традиционных текстах это фундаментальное противоречие между обобщаемостью а гибкость описывается как компромисс смещения и дисперсии .Линейный модели имеют высокую предвзятость: они могут представлять только небольшой класс функции. Однако эти модели имеют низкую дисперсию: они дают схожие результаты по разным случайным выборкам данных.

Глубокие нейронные сети населяют противоположный конец дисперсии смещения спектр. В отличие от линейных моделей, нейронные сети не ограничиваются рассматривая каждую функцию индивидуально. Они могут научиться взаимодействию между группы функций. Например, они могут сделать вывод, что «Нигерия» и «Western Union», встречающиеся в сообщении электронной почты, указывает на спам, но это отдельно их нет.

Даже когда у нас гораздо больше примеров, чем функций, глубокие нейронные сети способны переоснащаться. В 2017 году группа исследователей продемонстрировала чрезвычайная гибкость нейронных сетей за счет обучения глубоких сетей на случайно помеченные изображения. Несмотря на отсутствие какой-либо истинной связи паттернов входы в выходы, они обнаружили, что нейронная сеть оптимизирована с помощью стохастического градиентного спуска можно пометить каждое изображение в обучении поставил идеально. Подумайте, что это значит. Если метки присвоены равномерно случайным образом и есть 10 классов, тогда ни один классификатор не может точность выше 10% по данным удержания.Пробел обобщения здесь колоссальные 90%. Если наши модели настолько выразительны, что могут это плохо, тогда когда же нам ожидать, что они не переоборудуются?

Математические основы загадочных свойств обобщения глубоких сетей остаются открытыми вопросами исследования, и мы поощряем Теоретически ориентированный читатель глубже вникает в тему. На данный момент мы обратимся к исследованию практических инструментов, которые имеют тенденцию эмпирически улучшить обобщение глубоких сетей.

4.6.2. Устойчивость к возмущениям¶

Давайте вкратце подумаем о том, чего мы ожидаем от хорошей прогнозной модели. Мы хотим, чтобы он работал с невидимыми данными. Классическое обобщение теория предполагает, что для сокращения разрыва между тренировкой и тестом производительности, мы должны стремиться к простой модели. Простота может войти форма небольшого количества габаритов. Мы исследовали это, когда обсуждение мономиальных базисных функций линейных моделей в Раздел 4.4. Кроме того, как мы видели при обсуждении убывание веса (\ (L_2 \) регуляризация) в Раздел 4.5, (обратная) норма параметров также представляет собой полезную меру простоты. Еще одно полезное понятие простота — это гладкость, т. е. функция не должна быть чувствителен к небольшим изменениям входных данных. Например, когда мы классифицируем изображения, мы ожидаем, что добавление некоторого случайного шума к пикселям должен быть в основном безвредным.

В 1995 году Кристофер Бишоп формализовал эту идею, когда доказал, что обучение с входным шумом эквивалентно регуляризации Тихонова [Бишоп, 1995]. В этой работе была проведена четкая математическая связь. между требованием, чтобы функция была гладкой (и, следовательно, простой), и требование, чтобы он был устойчив к возмущениям на входе.

Затем, в 2014 году, Шривастава и др. [Srivastava et al., 2014] разработали умную идею о том, как применить идею Бишопа к внутренним слоям сети. А именно, они предложили ввести шум в каждый слой сети. перед расчетом последующего слоя во время обучения. Они поняли что при обучении многослойной глубокой сети добавление шума обеспечивает гладкость только для отображения ввода-вывода.

Их идея, получившая название dropout , включает в себя введение шума во время вычислений. каждый внутренний слой во время прямого распространения, и он стал стандартная методика обучения нейронных сетей. Метод называется выпадает , потому что мы буквально выпадаем некоторых нейронов во время обучения. На протяжении всего обучения на каждой итерации стандартный отсев состоит из обнуление некоторой части узлов в каждом слое перед вычислением последующий слой.

Для ясности, мы навязываем собственное повествование со ссылкой на Бишопа.Оригинальная статья об отсеве из школы предлагает интуицию благодаря удивительному аналогия с половым размножением. Авторы утверждают, что нейронная сеть переоснащение характеризуется состоянием, в котором каждый слой опирается на конкретный образец активаций на предыдущем слое, называя это состояние , коадаптация . Они утверждают, что отказ от учебы прерывает совместную адаптацию так же, как утверждается, половое размножение разрушает коадаптированные гены.

Тогда ключевая проблема состоит в том, как создать этот шум. Одна идея — вводить шум несмещенным образом так, чтобы ожидаемое значение каждый слой — при фиксации других — равен значению, которое он имел бы принято отсутствие шума.2) \) на вход \ (\ mathbf {x} \), что дает возмущенную точку \ (\ mathbf {x} ‘= \ mathbf {x} + \ epsilon \). В ожидании, \ (E [\ mathbf {x} ‘] = \ mathbf {x} \).

При стандартной регуляризации выпадения каждый слой сглаживает нормализация по доле узлов, которые были сохранены (не отброшены вне). Другими словами, с вероятностью отсева \ (p \) каждый промежуточная активация \ (h \) заменяется случайной величиной \ (h ‘\) следующим образом:

По дизайну ожидание остается неизменным, т.е.е., \ (Е [h ‘] = h \).

4.6.3. Практическое прекращение обучения¶

Вызов MLP со скрытым слоем и 5 скрытыми блоками в Рис. 4.1.1. Когда мы применяем dropout к скрытому слою, обнуление из каждой скрытой единицы с вероятностью \ (p \), результат может быть рассматривается как сеть, содержащая только подмножество исходных нейронов. В Рис. 4.6.1, \ (h_2 \) и \ (h_5 \) удалены. Следовательно, расчет выходов больше не зависит от \ (h_2 \) или \ (h_5 \) и их соответствующий градиент также исчезает при выполнении обратного распространения ошибки.Таким образом, расчет выходной слой не может чрезмерно зависеть от какого-либо одного элемента \ (h_1, \ ldots, h_5 \).

Рис. 4.6.1 MLP до и после выпадения.

Обычно мы отключаем отключение во время тестирования. Учитывая обученную модель и новый пример, мы не выпадаем никаких узлов и, следовательно, нам не нужно нормализовать. Однако есть и исключения: некоторые исследователи используют выпадение во время испытания как эвристика для оценки неопределенности прогнозы нейронной сети: если прогнозы совпадают во многих разные маски отсева, то можно сказать, что сеть больше уверенный.

4.6.4. Реализация с нуля¶

Чтобы реализовать функцию выпадения для одного слоя, мы должны рисовать как много выборок из (бинарной) случайной величины Бернулли, поскольку наш слой имеет размеры, где случайная величина принимает значение \ (1 \) (сохранить) с вероятность \ (1-p \) и \ (0 \) (падение) с вероятностью \ (p \). Один из простых способов реализовать это — сначала взять образцы из униформы. распределение \ (U [0, 1] \). Затем мы можем сохранить те узлы, для которых соответствующий образец больше, чем \ (p \), остальные отбрасываются.

В следующем коде мы реализуем функцию dropout_layer , которая выпадает элементы во вводе тензора X с вероятностью выпадение , масштабирование остатка, как описано выше: разделение выжившие к 1.0-выбывшие .

 из d2l импортировать mxnet как d2l
из mxnet импорт автограда, глюона, init, np, npx
из mxnet.gluon import nn
npx.set_np ()

def dropout_layer (X, выпадение):
    assert 0  выпадение
    return mask.astype (np.float32) * X / (1.0 - выпадение)
 

 от d2l импортная горелка как d2l
импортный фонарик
из факела импорт нн

def dropout_layer (X, выпадение):
    assert 0  выпадение) .float ()
    маска возврата * X / (1.0 - выпадение)
 

 из d2l импортирует тензорный поток как d2l
импортировать тензорный поток как tf

def dropout_layer (X, выпадение):
    assert 0 
 Мы можем протестировать функцию  dropout_layer  на нескольких примерах. в
следующие строки кода, мы передаем наш ввод  X  через выпадение
операции с вероятностями 0, 0,5 и 1 соответственно.  
 X = np.arange (16) .reshape (2, 8)
печать (dropout_layer (X, 0))
печать (dropout_layer (X, 0.5))
печать (dropout_layer (X, 1))
 
 [[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.]
 [8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.]]
[[0. 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14.]
 [0. 18. 20. 0. 0. 0. 28. 0.]]
[[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
 
 X = torch.arange (16, dtype = torch.float32) .reshape ((2, 8))
печать (X)
print (dropout_layer (X, 0.))
печать (dropout_layer (X, 0.5))
print (dropout_layer (X, 1.))
 
 тензор ([[0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.],
        [8., 9., 10., 11., 12., 13., 14., 15.]])
тензор ([[0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.],
        [8., 9., 10., 11., 12., 13., 14., 15.]])
тензор ([[0., 0., 4., 6., 8., 10., 0., 14.],
        [16., 0., 20., 22., 0., 26., 28., 30.]])
тензор ([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
 
.
 Показатели отсева из средней школы 
 Пропустить навигацию
IES
 NCES
 Национальный центр статистики образования 

• Обзоры и программы
  • Годовые отчеты
    • Состояние образования Сборник статистики образования Статус и тенденции в образовании расовых и этнических групп Прогнозы статистики образования Показатели школьной преступности и безопасности Тенденции отсева из старших классов и показателей окончания школы в США
  • Национальные оценки
    • Национальная оценка образовательного прогресса (NAEP) Программа международной оценки компетенций взрослых (PIAAC)
  • Международные оценки
    • Программа международной деятельности (IAP)
  • Раннее детство
    • Лонгитюдное исследование в раннем детстве (ECLS) Национальное обследование домашнего образования (NHES)
  • Начальное / Среднее
    • Общее ядро ​​данных (CCD) Программа вторичных лонгитюдных исследований Демографические и географические оценки образования (EDGE) Национальный опрос учителей и директоров школ (NTPS) Больше. ..
  • Библиотека
    • Программа библиотечной статистики
  • Высшее
    • Бакалавриат и не только (B&B) Статистика карьеры / технического образования (CTES) Интегрированная система данных о послесреднем образовании (IPEDS) Национальное исследование помощи студентам послешкольного образования (NPSAS) Больше…
  • Системы данных, использование и конфиденциальность
    • Общие стандарты данных об образовании (CEDS) Национальный форум по статистике образования Программа грантов на системы продольных данных в масштабе штата — (SLDS) Больше…
  • ресурсов
    • Дистанционное обучение по набору данных Национальный кооператив послесреднего образования (NPEC) Программа статистических стандартов Больше…
• Данные и инструменты
  • Загрузки Microdata / Raw Data
    • EDAT Проект Delta Cost Дата-центр IPEDS Как подать заявку на лицензию на ограниченное использование
  • Онлайн-анализ
    • Таблицы ASC-ED Лаборатория данных Элементарная вторичная информационная система Международный обозреватель данных Дата-центр IPEDS Проводник данных NAEP
  • Поиск школ и колледжей
    • Панель управления ACS Штурман колледжа Частные школы Районы государственных школ Общеобразовательные школы Искать школы и колледжи
  • Инструменты сравнения
    • Профили штатов NAEP (национальный отчет. правительство) Поиск коллег по финансам округа государственных школ Центр статистики финансирования образования Дата-центр IPEDS
  • Инструменты анкеты
    • Инструмент вопросов NAEP Инструмент вопросов NAAL
  • Географические инструменты
    • Панель управления ACS-ED Карты ACS-ED CollegeMap Поиск локали MapEd SAFEMap Школьный и районный навигатор
  • Прочие инструменты
    • Библиография Реестр данных ED
• Быстрые факты
  • Оценки Раннее детство Начальная и средняя школа Библиотека Высшее и не только Ресурсы
• Новости и события
  • Блог NCES Что нового в NCES Конференции / Обучение NewsFlash Возможности финансирования Пресс-релизы StatChat
• Публикации и продукты
  • Поиск публикаций и продуктов Ежегодные отчеты Лицензии на данные с ограниченным использованием
    Последние публикации По предметному индексу от А до Я По опросам и программным областям Продукты для передачи данных за последние 6 месяцев
• О нас
  • О NCES Комиссар Связаться с NCES Штат сотрудников Помогите

Инструмент отсева 4 буквы. Музыкальный инструмент 4 буквы

При этом совершенно неважно речной будет песок или карьерный. Чистоту песка легко проверить следующим образом:. Если вода будет прозрачной и чуть мутной, то песок чистый.

Основное отличие отсева щебня от песка

Кстати, гравий не должен содержать большое количество глины. Причем обычно используют гравий размером от 1 до 8 см.

Щебень перед использованием в составе необходимо промыть и очистить от лишних включений. Это можно сделать, например, из шланга.

В сам бетон ни в коем случае не должна попасть земля. Раствор можно легко приготовить своими руками. В мешалку или емкость засыпаются необходимые пропорции сухих составляющих:. Далее производится их перемешивание до получения однородной массы. В последнюю очередь вводится небольшими порциями вода.

При этом смесь должна постоянно перемешиваться.

Нужно сделать однородную массу и увлажненность — тогда раствор готов и его можно использовать для работы. Надо отметить, что массу необходимо использовать в течение двух часов после приготовления, иначе не избежать потери ее свойств. Если в процессе работы происходит испарение влаги, необходимо в смесь добавлять столько воды, сколько необходимо для нужной консистенции.

Надо заметить, что если какой-то из компонентов будет влажным, то при изготовлении строительного материала надо снизить количество воды. Для улучшения качества необходимо просеять песок. Стоит обратить внимание на то, что состав бетона различных марок очень сильно оказывает влияние на усадку его после заливки.

Поэтому прежде чем определить, сколько надо будет состава и приступить к расчетам его количества, необходимо определиться с маркой материала. Чем выше у него будет коэффициент усадки, тем больше его понадобится для выполнения работы.

Предисловие

Сколько бетона нужно, например, для заливки фундамента? Для расчета необходимо длину умножить на ширину и полученный результат умножить на высоту будущего фундамента. Далее, полученный показатель умножается на коэффициент усадки. И после этого еще раз произвести умножение на 1, Это необходимо сделать для того, чтобы установить объем, который будет занят арматурой.

Решето пекаря

Каталог компаний. Описание и виды Отсев представляет собой фракцию, которая получается при дроблении горных пород.

Гранитный отсев Например, чтобы получить эту добавку из гранита, надо его добыть взрывным способом, раздробить на части и отсортировать по фракциям. Бетонный отсев Помимо гранитного отсева существует еще бетонный.

Ответы на сканворд дня из «Одноклассников» номер 15484

Объемы компонентов Основное влияние на качество и прочность сооружения оказывают правильные пропорции всех составляющих смеси. Количество отсева и качество бетона Для того чтобы использовать тот или иной вид отсева, надо определить уровень нагрузки, которую будет претерпевать покрытие.

Цемент как основной компонент И все-таки, какой бы отсев не применялся, главной составляющей раствора остается цемент, от качества которого зависит, какой будет строительная масса. Ее качество и количество Надо обратить внимание, что для изготовления качественного раствора необходимо внимательно отнестись к пропорции воды. Похожие вопросы 1 ответ.

Ударный инструмент 4 буквы.

Поиск ответов на кроссворды и сканворды

Инструмент для разметки лунок 4 буквы. Деревянный духовой инструмент 5 букв. Обратная связь. Отправить мне письмо на это адрес если мой ответ выбран или прокомментирован: Отправить мне письмо если мой ответ выбран или прокомментирован. Конфиденциальность: Ваш электронный адрес будет использоваться только для отправки уведомлений. Ключевые слова: нерудные строительные материалы из отсевов дробления, песок, обогащенный песок, фракционированный песок, щебень, заполнители, наполнители, бетоны, строительные растворы, сухие строительные смеси.

Пропорции для приготовления бетона из отсева и цемента

Электронный текст документа подготовлен АО «Кодекс» и сверен по: официальное издание М. Политика конфиденциальности персональных данных. Текст документа Статус Скан-копия. Предисловие 1 Область применения 2 Нормативные ссылки 3 Термины и определения 4 Технические требования 5 Правила приемки 6 Методы испытаний 7 Транспортирование и хранение Приложение А справочное. Основные области применения песков из отсевов дробления, обогащенных песков из отсевов дробления и фракционированных песков из отсевов дробления плотных горных пород при производстве щебня.

Все слова/анаграммы, которые можно составить из слова «отсев»

Поиск в тексте. ГОСТ Материалы строительные нерудные из отсевов дробления плотных горных пород при производстве щебня.

Инструмент отсева неэффективных работников на этапе подбора: дерево решения. Автор: Edward — февраля 18, Напомню, мы протестировали кандидатов на входе, они в дальнейшем показали определенные результаты, что позволило разделить их на 1 — неэффективных или тех, кого не стоило бы брать в компанию и 2 всех остальных или тех, кого можно принимать. В предыдущем посте я показал возможности логистической регрессии. Мы выявили две шкалы — Sp и Do, которые позволяют отличать неэффективных от всех остальных.

Технические условия Название документа: ГОСТ Материалы строительные нерудные из отсевов дробления плотных горных пород при производстве щебня. Данный документ представлен в формате djvu. Specifications МКС Основные области применения песков из отсевов дробления, обогащенных песков из отсевов дробления и фракционированных песков из отсевов дробления плотных горных пород при производстве щебня Приложение А справочное Таблица А.

Данный документ представлен в виде сканер копии, которую вы можете скачать в формате pdf или djvu.

Политика конфиденциальности персональных данных Версия сайта: 2. Мобильное приложение. Регистрация Забыли пароль? Восстановление пароля. Регистрация Вспомнили?

Получаем главу, подождите. Минэкономики Республики Армения. Госстандарт Республики Казахстан. Минэкономразвития Украины. Модуль крупности. Очень крупный. Повышенной крупности. Очень крупный и повышенной крупности.

Крупный и средний. Марка по дробимости обогащенного песка. Осадочные скальные.

Если Вы не знаете слово из кроссворда или сканворда, то наш сайт поможет Вам найти самые сложные и незнакомые слова. А на даче иногда Может встретиться беда.

Изверженные горные породы. Гравийно-валунные породы. Карбонатные породы. Напол- нители. Тяжелые по ГОСТ Облицовочные материалы. Строительные растворы.

Анализ масштаба и причин отсева студентов в техническом университете | Смык

1. Tinto V. Dropout from Higher Education: A Theoretical Synthesis of Recent Research // Review of Educational Research. 1975. Vol. 45. No. 1. P. 89–125.

2. Бурдье П., Пассрон Ж.-К. Воспроизводство: элементы теории системы образования. М.: Просвещение, 2007. 267 с.

3. Груздев И.А., Горбунова Е.В., Фрумин И.Д. Студенческий отсев в российских вузах: к постановке проблемы // Вопросы образования. 2013. № 2. С. 67–81.

4. Терентьев Е.А., Груздев И.А., Горбунова Е.В. Суд идёт: дискурс преподавателей об отсеве студентов // Вопросы образования. 2015. № 2. С. 129–151. DOI: 10.17323/1814-9545-2015-2-129-151

5. Валеева Д.Р., Докука С.В., Юдкевич М.М. Разрыв дружеских связей при академическом неуспехе: социальные сети и пересдачи у студентов // Вопросы образования. 2017. № 1. С. 8–24. DOI: 10.17323/1814-9545-2017-1-8-24

6. Колотова Е. Изучение отчислений студентов в бакалавриате / специалитете НИУ ВШЭ // Мониторинг университета. 2011. № 6. С. 22– 33. URL: https://cim.hse.ru/data/2011/05/27/1212557263/22_2011_6.pdf

7. Мельников В.Е. Мотивация к обучению студентов в вузе как психолого-педагогическая проблема // Вестник Новгородского государственного университета. 2016. № 5(96). С. 61–64.

8. Акатьев В.А., Волкова Л.В. Инженерное образование в постиндустриальной России // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 5. URL: http://scienceeducation.ru/ru/article/view?id=14671

9. Смык А.Ф. Опыт отраслевого управления вузами // История науки и техники. 2014. № 9. С. 7–16.

10. Кузьминов Я.И., Семенов Д.С., Фрумин И.Д. Структура вузовской сети: от советского к российскому «мастер-плану» // Вопросы образования. 2013. № 4. С. 8–63. URL: https://vo.hse.ru/data/2014/08/04/1314336015/2013-4_Kuzminov.pdf

11. Кудряшов Б.А., Прусова В.И., Безновская В.В. Портфолио студента – инновационный оценочный инструмент // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2015. Вып. 2 (41). С. 10–14.

12. Чернышова Н.А. Связь результатов ЕГЭ и академических успехов студентов в сельскохозяйственном вузе // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2017. № 1 (45). С. 171–177.

13. Гусева Е.А., Смык А.Ф. Компьютерное тестирование для анализа качества обучения по физике // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2017. № 4 (14).

14. Григорьев А.Н., Демидова Е.Д. Первый семестр – важнейший этап адаптации студента // Естественнонаучное образование: взаимодействие средней и высшей школы. М.: Изд-во МГУ, 2012. С. 220–227.

15. Смык А.Ф. Историко-индуктивный и логико-дедуктивный методы в курсе физики // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2017. № 4 (14).

16. Безновская В.В., Прусова В.И. Выбор образовательных технологий: традиционная модель или инновационный подход? // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2014. Вып. 4(39). С. 3–7.

доказываем, что развивающиеся рынки больше не самые рисковые, особенно Россия

Принцип диверсификации инвестиций гласит – «не кладите все яйца в одну корзину». Распределение средств не только между финансовыми инструментами внутри страны, но и между фондовыми рынками различных стран мира может снизить риски получения убытков, присущих отдельным государствам и регионам.

Проведем оценку и анализ показателей риска и доходности инвестиций в различные мировые фондовые рынки согласно классификации индексов MSCI (Morgan Stanley Capital International), глобальному провайдеру информации для анализа фондовых индикаторов (рисунок 1).

Рисунок 1 — Классификация фондовых рынков мира 

В качестве эталонного показателя или бенчмарка для сравнения фондовых индексов возьмем глобальный индекс MSCI All Country World Index (ACWI), отражающий динамику 23-х развитых и 26-и развивающихся рынков акций.

Критериями отнесения страны к развитой DM (developed market) или развивающейся EM (emerging market) группе являются ликвидность рынка ценных бумаг, капитализация компаний, обращающихся на фондовом рынке страны и степень открытости рынка для движения капитала.

В исследовании ставится задача определить, как на различных горизонтах времени, долгосрочном (5 лет), среднесрочном (3 года) и краткосрочном (1 год), проявляют себя индексы развитых и развивающихся стран мира и на сколько велика зависимость национальных рынков акций от фактора динамики глобальных рынков.

Для оценки риска инвестиций в страновые фондовые рынки и учета их чувствительности к ведущим рынкам акций был выбран период, начиная со второй половины 2014 г.

Начальный отсчет времени был обусловлен изменениями, произошедшими на глобальных рынках капитала. Так, в III квартале 2014 г. прекращает свое действие программа количественного смягчения (QE) в США, повлекшая за собой стремительный рост индекса доллара по отношению к мировым валютам (на 25% к текущему моменту), и в большей степени затронувшее развивающиеся экономики. Девальвация национальных валют ряда развивающихся стран в тот период достигала 100%.

После 7-летнего периода (2008-2015 гг. ) предельно низких целевых ставок по федеральным фондам США на уровне 0,25% годовых, монетарные власти крупнейшей экономики мира в лице Федеральной резервной системы США начинают цикл по ужесточению денежно-кредитной политики.

Преобразования мировой финансовой системы наряду с обострившимися политическими конфликтами того периода внесли существенный вклад в изменение привычных для большинства инвесторов параметров риска по широкому фронту мировых фондовых индексов.

Можно наблюдать снижение чувствительности и силы взаимосвязей развивающихся рынков по отношению к развитым. При этом рискованность инвестиций в ценные бумаги развивающихся стран уже не характеризуется столь впечатляющими отличиями от ведущих рынков акций, чтобы ожидать соответствующего «вознаграждения» в виде нормы прибыли на инвестиционный капитал.

Напротив, общемировой рост волатильности не делает инвестиции на развитых рынках более безопасными, нежели это было до описанных выше сдвигов в мировой финансовой системе.

Национальные рынки все в большей степени живут своей жизнью, по-разному учитывая степень влияния движения международного капитала на крупнейших рынках акций. Помимо глобальных тенденций инвесторы уделяют повышенное внимание внутренним особенностям и закономерностям развития экономик той или иной страны мира.

В качестве индикаторов риска инвестиций в страновые индексы выбраны следующие показатели.

Бета коэффициент (β) – показатель, характеризующий чувствительность национального индекса к изменению за аналогичный период времени эталонного показателя (в нашем случае индекса MSCI ACWI). Иными словами, данный показатель отражает влияние общемировой ситуации на конкретный фондовый рынок страны.

Чем выше значение бета коэффициента над 1 (эталонная мера), тем рискованнее вложения в объект инвестирования. Например, если текущая годовая бета американского индекса широкого рынка S&P 500 составляет 1,24 по отношению к MSCI ACWI, это означает, что при изменении бенчмарка на 1% индекс США изменится сильнее, на 1,24%.

Использование данного показателя может быть полезно при прогнозировании динамики фондовых индексов. Так, если рыночные ожидания склоняются к снижению мировых рынков капитала, то вложения в индекс с бетой, имеющей значения меньше 1 и близкие к 0, будет более оправданно с позиции риска инвестиций.

При бете <0, эффективность инвестиций в акции страны будет ниже в случае, если общемировые тенденции будут восходящими.

Коэффициент корреляции (R) – показатель, отражающий силу взаимосвязи между динамикой индекса конкретной страны и эталона MSCI ACWI. Чем ближе значение показателя к 1, тем связь сильнее. Например, годовая корреляция российского индекса МосБиржи и эталона составила 0,53, что по шкале Фехнера означает «прямую заметную» силу связи оцениваемых рынков.

Фондовые рынки стран с отрицательными значениями коэффициентов корреляции характеризуются обратной зависимостью.

Интерес представляет анализ динамики взаимосвязей на протяжении различных временных отрезков, что и будет нами отражено в исследовании.

Сигма коэффициент (σ) – показатель волатильности рынка акций относительно средних значений его доходности за период. Коэффициент сигма или стандартное отклонение (среднеквадратическое) отражает статистически возможную величину потерь в стоимости актива в процентах за определенный период времени.

Например, стандартное отклонение (волатильность) фондового рынка Аргентины за последние 3 года составило 66%, что отражалось в повышенных рисках инвестиций в ценные бумаги страны относительно большинства рынков мира. В августе под влиянием ряда факторов негативного характера данный риск был реализован в виде «обвала» в считанные дни национального фондового индекса Merval почти на 50%.

Чем ниже данный показатель, тем ниже риск статистической потери в стоимости индекса на заданном временном горизонте.

Также изменчивость цен любого финансового инструмента (в нашем случае фондового индекса) характеризуется монотонностью его курсовой стоимости. При высокой волатильности инструмента монотонность снижается, делая инвестиции в такой объект более рисковыми.

Расчет показателя волатильности осуществлялся путем перемножения стандартного отклонения индекса ежедневных значений за исследуемый период времени (5 лет, 3 и 1 год) на корень из количества дней в искомом периоде.

Доходность индекса (I) за период нами рассчитана и приведена в качестве справочного значения, а также для оценки эффективности инвестиции при отнесении средней доходности за период к риску соответствующего фондового индекса.

Расчет доходности происходил путем перемножения среднедневного значения доходности индекса за каждый из исследуемых периодов (5, 3, и 1 год) на количество дней в периоде. Так для 5-и летнего интервала данный множитель равнялся 1306, для 3 лет – 784 и для 1 года – 262.

Инвесторы самостоятельно могут использовать показатель риск/доходность в качестве критерия отсева менее привлекательных инструментов при включении в свой инвестиционный портфель финансовых активов различных стран мира.

При прочих равных, чем значение риск/доходность ниже, тем инвестиционно привлекательнее выглядит тот или иной страновой индекс.

Итак, нами получены показатели риска для 3 эталонных фондовых индексов (MSCI ACWI, MSCI DM, MSCI EM) и 49 фондовых индексов развитых и развивающихся мировых рынков с американского, евразийского, африканского, австралийского континентов.

На долгосрочном интервале времени (5 лет) имеем следующие значения риска страновых индексов (таблица 1):

Анализ данных показал, что на длительном периоде времени мировые рыночные тенденции проявляются в большей степени на развитых рынках, нежели развивающихся.

Риск инвестиций (бета коэффициент) фондовых рынков развивающихся экономик (MSCI EM) оказался ниже развитых (MSCI DM).

Исключением здесь являются развитые рынки, относящиеся к азиатско-тихоокеанскому региону по классификации MSCI.

Несмотря на высокую однонаправленную зависимость (среднее значение коэффициентов корреляции 0,84) этих рынков от глобальных тенденций, им присущи ряд географических и исторических особенностей.

Эти страны являются крупнейшими торговыми партнерами Китая. Мы видим замедление до минимальных за последние 30 лет темпов роста ВВП КНР на фоне снижения показателей промышленного производства. Это и обуславливает низкую чувствительность местных рынков к общемировым тенденциям движения капитала.

Волатильность (сигма коэффициент) развитых рынков все же ниже развивающихся (25% против 32%) на исследуемом горизонте. При этом среднегодовая доходность развивающихся площадок (MSCI EM) оказалась отрицательной.

Таким образом, на 5-летнем временном интервале развитые рынки показывают большую инвестиционную привлекательность по соотношению риска и доходности, а низкие значения бета коэффициента обуславливаются чрезмерной осторожностью инвесторов по отношению к рынкам с низкой ликвидностью.

Развивающиеся рынки не в полней мере отразили на себе положительные тенденции последних лет для мировых фондовых индексов.

К тому же такие значения бета коэффициента говорят о влиянии иных факторов ценообразования национальных рынков: девальвационные процессы в развивающихся экономиках, сильная чувствительность от цен на энергоносители, высокая экономическая зависимость от стран, подверженных цикличности развития.

Тем не менее по соотношению риск/доходность (показатель <1) на долгосрочном горизонте в группе лидеров находятся рынки таких стран как: Бразилия, Венгрия, Дания, Египет, Индия, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Россия, Сингапур, США, Франция.

На среднесрочном интервале времени (3 года) имеем следующие значения риска страновых индексов (таблица 2):

На горизонте 3 года мы можем наблюдать снижение чувствительности развивающихся рынков к динамике эталонного индекса. При этом отмечается рост бета коэффициента развитых стран (MSCI DM).

Лидирующие позиции американского рынка ознаменовались ростом его риска относительно большинства рынков мира (бета 1,17). В данном интервале времени индекс широкого рынка S&P 500 не уступал по этому показателю Аргентинскому высокорисковому рынку (бета 1,19).

Взаимозависимости начинают ослабевать как в целом по развивающимся и развитым рынкам, так и в частности по России коэффициент корреляции снизился с 0,8 на долгосрочном интервале до 0,6 на среднесрочном. Данный процесс отражает рост влияния прочих факторов на национальные рынки капитала.

Волатильность (сигма) индекса США превзошла эталонные значения по глобальному MSCI ACWI и DM и в плотную приблизилась к значениям показателя для развивающихся стран.

Отметим что средние значения показателя риск/доходность существенно возрастают на 3-летнем периоде (2,15) относительно долгосрочного 5-летнего интервала (0,49).

Это означает, что риски инвестиций стали превышать норму прибыли на капитал. А вероятность получения, как минимум временных, убытков кратно возрастает.

Таким образом, по соотношению риск/доходность на среднесрочном горизонте в группу лидеров попали: Австрия, Бразилия, Венгрия, Греция, Египет, Индия, Норвегия, Перу, Россия, С. Аравия, США, Чехия.

Мы видим, что наблюдается тенденция по сохранению инвестиционной привлекательности на средне-долгосрочном интервале на рынках Бразилии, Венгрии, Египта, Индии, Норвегии, России, США.

На краткосрочном интервале времени (1 год) имеем следующие значения риска страновых индексов (таблица 3):

За последний год международные фондовые рынки претерпели существенные изменения по параметрам риска инвестиций. Продолжается снижения бета коэффициента индекса развивающихся рынков (MSCI EM). Наряду с этим уменьшается и сила связи c 0,86 за 5 лет до 0,75 на коротком интервале времени по коэффициенту корреляции с эталонными значениями. Процесс размежевания рынков усиливается.

Увеличение международной торговой конфронтации захватывает интересы все большего числа стран. Укрепление таможенных барьеров между США и Китаем, исключение Кореи из списка стран «максимального благоприятствования внешней торговли с Японией», санкционные и валютные войны – оказывают непосредственное влияние на эффективность осуществления инвестиций в фондовые рынки мира.

С августа 2018 г. среднее значение параметра риск/доходность находится в области 1,5, отражая высокую неопределенность краткосрочного планирования.

Подтверждающим этот вывод является факт наличия инверсии на долговых рынках капитала. Доходность долгосрочных облигаций стала ниже краткосрочных, тем самым нарушая привычные взаимосвязи между сроком инвестиций, риском и нормой прибыли на капитал.

Таким образом, по соотношению риск/доходность (ниже среднего значения в 1,5) на краткосрочном горизонте наибольшей инвестиционной привлекательностью характеризовались рынки следующих стран: Бразилия, Венгрия, Индонезия, Новая Зеландия, Россия, Швейцария.

На протяжении всех трех анализируемых периодов устойчивые тенденции по наилучшему соотношению параметров риска и доходности инвестиций отмечены в Бразилии, Венгрии и России.

Все эти страны относятся к развивающимся (EM) по классификации MSCI. Также по фондовым рынкам данных стран наблюдается устойчивое снижение бета параметра и силы взаимосвязей (корреляции) с мировыми эталонными индексами.

Таким образом по результатам нашего исследования можно сделать следующие выводы:

1. С уменьшением времени инвестиций происходит рост риск — фактора фондовых рынков. Неопределенность долгосрочного характера пугает инвесторов в меньшей степени нежели краткосрочные риски.

2. Развивающиеся рынки больше не являются столь рисковыми по отношению к развитым, как это принято было считать ранее.

3. Зависимость национальных рынков акционерного капитала от глобальных фондовых бенчмарков снижается, увеличивая вес внутристрановых факторов ценообразования финансовых активов.

4. Российский рынок оказался в числе лидеров среди всех фондовых рынков мира по относительным параметрам риска и доходности инвестиций.

5. На основе информации о присущих тем или иным фондовым рынкам рисках возможно формирование диверсифицируемых портфелей активов для повышения нормы прибыли на капитал и снижения риска инвестиций.

БКС Брокер

А вы уже используете digital в подборе?

Арик Ахвердян, генеральный директор сервиса VCV рассказал про экономию за счет digital инструментов в рекрутменте.

Есть мнение, что большая часть российского производства — это компании, к которым применяют слово «совок». То ли дело западные компании, с их технологиями и отлаженными бизнес процессами! Но технологии давно уже победили «совок» и на российских производственных просторах, особенно в нефтехимической отрасли. 

На примере проекта компании Сибур Арик Ахвердян, генеральный директор сервиса VCV рассказал про экономию за счет digital инструментов в рекрутменте.

Видеоинтервью — как это работает?

Данная технология уже давно используется в Америке, там она носит название digital интервью. В России мы это называем видеоинтервью. Основная идея очень простая — вы заходите в систему придумываете несколько вопросов, которые будут являться первичным фильтром и устанавливаете время на ответ. После окончания времени включается камера, через которую записывается ответ кандидата, который тоже ограничен по времени, которое устанавливается вами же. Ограничения по времени позволяют получать от кандидатов только сетевую выжимку, по которой вы и оцениваете его на первичном этапе.

Вопросы вы можете формировать любые, опыт показывает, что лучшими являются вопросы, которые обычно задают нанимающие менеджеры. Например, что входит в проектно-сметную документацию?  

Audio bot — что же это такое?

Что может быть проще заменить человека ботом, который будет делать первичное интервью с кандидатом, за счет которого вы можете сэкономить час времени, если бы этот человек пришел на первое интервью лично. Ценность в том, что это инструмент отсева кандидатов, которые вам не подходят и на которых вы не тратите время, а значит экономите деньги.

Audio bot не просто информирует кандидата по телефону о вакансии или необходимости прохождения интервью с использованием аудио бота, с кандидатом строится диалог, при котором кандидат голосом должен отвечать на ответы или давать подтверждение своим намерениям: “Да, мне удобно говорить”, “Да, я готов пройти тестирование”. 

Это все те вопросы, которые задает кандидату рекрутер, приглашая на тестирование или видеоинтервью. Это значительно оптимизирует процесс обзвона, потому что не нужно тратить человеческий ресурс на данный этап. При этом система самостоятельно предлагает альтернативные варианты для звонков, а также отражает информацию, кто согласился, кто отказался продолжить диалог. Автоматически можно делать настройки звонков с учетом времени и часовых поясов, что очень удобно при работе с удаленным подбором в регионах.

На примере проекта Сибур вы можете оценить экономию ресурсов за счет видеоинтервью.  

Видеоинтервью и Audio bot — это то, что уже многим известно, что многие используют это у себя, но технологии не стоят на месте и сейчас многие сервисы, в том числе и сервис VCV разрабатывает технологию распознавания лиц, это возводит получать больше информации, чем просто записанный ролик. 

Это позволит измерять эмоции, реакции, четность кандидата, а также сравнивать результаты с результатами людей, которых вы уже нанимали и делать корреляцию с уже отобранными и нанятыми ранее.

Безусловно, отказаться совсем от людей и заменить их на роботов невозможно. Но есть множество частых для рекрутеров задач, где решения основываются на одинаковой информации в известном контексте — сбор недостающих сведений о кандидате, проверка соответствия требований указанному в резюме, бэкграунд-чек кандидатов и т. д. Их вполне логично отдать роботу. Вам решать с чего начать, но начать стоит.

Полную запись Форума HRum — Форум HR Universal Methods 2017 со всеми кейсами и выступлениями можно получить по ссылке: https://goo.gl/Haatqp

Алексей Навальный — Не репетиция, а первая часть кампании

Кудринский КГИ (я так понимаю, Кынев главный автор) выпустил интересный доклад о прошедших выборах-2015. Краткую выжимку можно почитать здесь.

Ознакомьтесь, если хотите понять, что ждёт нас в 2016 году.

Две вещи, показавшиеся мне особенно важными:

1. Чёткая тенденция на сокращение конкуренции и недопуск на выборы тех, кому «не положено». Это касается и одномандатных кандидатов и партийных списков.

На выборах глав 21 региона до дня голосования дошли 98 кандидатов. Таким образом, общий отсев кандидатов составил 31%, а средняя степень конкуренции — 4,7 (в 2014 году было соответственно 34% и 4,6, в 2013 году — 57% и 5,0). На выборах региональных парламентов был выдвинут 141 список, а до выборов дошли 86. Таким образом, на этих выборах поставлен новый рекорд по отсеву партийных списков — 39% (прежний рекорд, 34%, был установлен на выборах 2 декабря 2007 года). При этом отсев списков, которые регистрировались без сбора подписей, оказался нулевым, а отсев списков, регистрировавшихся на основании подписей, — 65%. Средняя конкуренция составила 7,8 (в 2014 году было 8,4, в 2013 году — 17,2; до реформы 2012 года максимум был в марте 2006 года — 8,1). На этих же выборах по одномандатным округам было выдвинуто 1302 кандидата (956 — партиями, имеющими льготу, 133 — партиями без льгот и 213 самовыдвиженцев). До дня голосования дошли 1015 кандидатов. Таким образом, общий отсев получился равным 22,0% (3,7% у партий, имеющих льготу, 88,0% у партий, не имеющих льготы, и 63,4% у самовыдвиженцев). Средняя конкуренция составила 4,4 кандидата на один мандат (в 2014 году этот показатель был равен 5,1, в 2013 г. — 6,8).
http://carnegie.ru/2015/09/23/…

2. Окончательное расчехление «малых партий» как просто инструмент превращения выборов в бардак и свалку. Когда надо, их регистрируют якобы по собранным подписям (несмотря на общую тенденцию пункта 1), они выполняют свою роль и набирают голосов меньше, чем «собрали подписей».

Результаты выборов подчеркивают, что существующая в настоящее время система регистрации кандидатов носит манипулятивный характер, создает практически неограниченные возможности для административного произвола и никак не связана с их реальными электоральными возможностями. Зачастую отказ в регистрации получают наиболее серьезные и перспективные кандидаты и партийные списки, и наоборот, с легкостью проходят процедуру регистрации кандидаты и списки, очевидно не имеющие никакой значимой электоральной поддержки. Показательная ситуация в Костромской области, где на основании подписей избирателей были зарегистрированы 10 партийных списков (еще 5 согласно льготе). При этом 8 из 10 партий получили меньше голосов, чем им зачли подписей. Причем 6 партий — более чем втрое меньше. Самый замечательный результат — у «Партии свободных граждан», которая получила в 8,7 раз меньше голосов, чем им зачли подписей. Больше голосов, чем подписей в регионе, смогли получить лишь ПАРНАС и «Коммунисты России».
http://carnegie.ru/2015/09/23/…

«Партия свободных граждан», набравшая голосов в 8 раз меньше, чем «собравшая подписей» — это, кстати, тот самый чучундрик «честный юрист», который ходил за мной по всем встречам, чтобы кричать про Госдеп.

Фото: Александра Астахова

Так что сценарий ГД-2016: недопуск на выборы сильных оппозиционных одномандатников, максимальное вышибание из списков сильных кандидатов, «респектабельная конкуренция» среди ЕР-КПРФ-СР-ЛДПР и куча адских партий-спойлеров, превращающих в трэш возможную кампанию независимой оппозиции.

Надо думать, как этому всему противодействовать.

СМИ России: какие партии проходят в Госдуму?

12 сентября 2016

В обзоре российских газет:

• У кого есть шансы попасть в Госдуму
• До выборов добрались все желающие
• Россиянам запретят голосовать на Украине
• Россия и США согласовали новый план действий по Сирии
• «Левада-центр» вступил в заочную борьбу с Минюстом

РБК: все те же на манеже?

Какие партии проходят в Госдуму? Об этом на первой полосе свежего номера пишет газета РБК. Последние данные, опубликованные Всероссийским центром изучения общественного мнения и «Левада-центром», показывают, что пятипроцентный барьер для прохождения в Думу преодолевают четыре партии: «Единая Россия», КПРФ, ЛДПР и «Справедливая Россия».

А вот согласно данным фонда «Общественное мнение» (ФОМ), этот барьер преодолеют лишь три партии — за «Справедливую Россию» готовы отдать голос лишь 4%. За остальные партии, включая «Яблоко», Партию роста и ПАРНАС, готовы голосовать по 1% опрошенных.

По данным ФОМа 44% совершенно точно примут участие в выборах, еще 30% склоняются к готовности проголосовать. Данные «Левада-центра» демонстрируют меньший энтузиазм избирателей: 20% говорят, что совершенно точно пойдут голосовать, еще 28% склоняются к голосованию.

Доля россиян, готовых проголосовать за «Единую Россию», составляет 41%, за ЛДПР — 11%, за КПРФ готовы проголосовать 9%, за «Справедливую Россию» — 4%.

Нынешние данные социологов ближе к реальности, чем прогнозы перед прошлыми думскими выборами, считает политолог Алексей Макаркин. «Те выборы были скандальными, к ним было много вопросов. Сейчас делается все, чтобы скандалов избежать. Однако социология не может охватить всего — неделя до выборов будет решающей», — рассуждает эксперт. По словам Макаркина, изменить ситуацию может то, что немалая часть населения принимает решение только на избирательных участках.

«Ведомости»: без отсева

Элле Памфиловой, похоже, удалось выполнить обещание превратить Центризбирком в главного защитника прав партий и кандидатов, пишет на первой полосе свежего номера газета «Ведомости» о предвыборной кампании. Понедельник, 12 сентября, — последний день, когда кандидаты на выборах разных уровней могут быть лишены регистрации по решению суда, пишет издание и отмечает, что этот инструмент отсева применялся в нынешнюю кампанию гораздо реже, чем раньше.

«Такое впечатление, что в этом выборном цикле мы переживаем золотой век электорального милосердия и избирательного правового гуманизма», — говорит член правления Ассоциации политических юристов Олег Захаров.

Политолог Александр Пожалов отмечает, что председатель ЦИК Элла Памфилова изначально транслировала установку власти: разборки между кандидатами должны быть не в судах, а на избирательных участках. В итоге жалобы в основном носили характер пиара со стороны малых партий, и ни один из таких исков не завершился положительно, подчеркивает Пожалов.

«В этой кампании мы четко видим позицию ЦИК: он старается дать возможность всем дойти до выборов, поэтому массовых вопиющих недопусков не было», — приводит газета схожее мнение Александра Буркова из «Справедливой России».

«МК»: Украина без выборов

В минувшую субботу Киев заявил о невозможности проведения российских выборов на Украине. В официальном комментарии украинского МИДа говорится, что проведение выборов депутатов Госдумы России возможно только после отказа российской стороны от проведения выборов в Крыму, рассказывает газета «Московский Комсомолец». Издание пишет, что на территории Украины находится 80 тысяч российских избирателей.

Эксперт по выборам, председатель Межрегионального объединения избирателей Андрей Бузин считает, что заявление Украины «скорее похоже на декларацию». «Непонятно, как можно запретить гражданам являться в консульства своей страны, — рассуждает Бузин. — Не могут же они физически окружить его и никого не пропускать».

А заведующий кафедрой международного права Дипломатической академии МИД России Сергей Егоров пояснил «МК», что организовывать выборы на территории консульств можно, и проход в них должен быть в принципе открытым. Он отметил, что если власти страны пребывания изолируют консульство, то это может быть рассмотрено как нарушение норм международного права.

«Коммерсант» и «Ведомости»: прекращение огня в Сирии

Сегодня в Сирии должен вступить в силу режим прекращения огня. Соответствующей договоренности достигли в ночь на 10 сентября главы внешнеполитических ведомств России и США Сергей Лавров и Джон Керри во время переговоров в Женеве, которые длились 15 часов.

Газета «Коммерсант» рассказывает об основном содержании подписанных документов. В них идет речь о «переподтверждении режима прекращения боевых действий», сначала на 48 часов, с продлением еще на 48 часов — с тем, чтобы затем выйти на его постоянное соблюдение. Также стороны договорились о доставке гуманитарной помощи в заблокированные ранее районы. А разграничением умеренной оппозиции и экстремистов будет заниматься российско-американский Совместный исполнительный центр с участием представителей военных и спецслужб двух стран.

Впрочем, отмечает газета, несмотря на, казалось бы, радужные итоги переговорного процесса, за реализацию достигнутых договоренностей не готовы ручаться даже сами заключившие их дипломаты. «Никто не может дать стопроцентных гарантий — слишком много игроков вовлечено в эту головоломку. Слишком диаметрально противоположны интересы целого ряда из них», — цитирует «Коммерсант» главу российского МИДа Сергея Лаврова.

В переговорах на попятную пошла именно Москва, а не Вашингтон, считает председатель программы «Религия, общество и безопасность» в Московском центре Карнеги Алексей Малашенко, мнение которого приводит газета «Ведомости». «Москва на переговорах сделала несколько существенных уступок: судьба Асада в документах не отражена, но ему запрещают совершать полеты на своей территории, это явный сигнал о подрыве его легитимности. Сам механизм запуска перемирия выглядит как детский сад: смотрим два дня, потом еще, если все выполняется — продолжаем. Помимо этого просто не представляю, как американцы и русские будут координировать бомбежки», — говорит эксперт.

«Коммерсант»: социологи не признают себя иностранными агентами

У Минюста не было никаких юридических оснований для зачисления в реестр НКО-иностранных агентов аналитического «Левада-центра», заявил его директор Лев Гудков, назвав «демагогией и оговором» попытку уличить социологов в том, что они «участвуют в политической деятельности в интересах иностранных источников». Статью на эту тему разместила газета «Коммерсант».

Гудков подчеркивает, что Минюст причислил «Левада-центр» к иностранным агентам, не дожидаясь возражений с его стороны, «предусмотренных процедурой проверки». «Тем самым клеветническая кампания, развязанная против нашей организации, получила формально-правовое оправдание», — заявил он, уточнив, что внеплановую проверку с 12 по 31 августа Минюст провел по обращениям сенатора Дмитрия Саблина, одного из руководителей «Антимайдана», «публично обвинявшегося в коррупции, махинациях, плагиате и тому подобных злоупотреблениях».

Что еще почитать:

Глава миссии БДИПЧ ОБСЕ Ян Петерсен рассказал газете «Известия» о том, как будет организовано международное наблюдение за парламентскими выборами в России.

«Газета.ру» пишет о том, как «фактор Путина» влияет на американскую президентскую кампанию и сможет ли он повлиять на расстановку сил на выборах.

У «Единой России» и ЛДПР разное происхождение, но общая суть и общее предназначение — помогать исполнительной власти управлять парламентом. Статья на эту тему размещена в свежем номере журнала «Коммерсант-Власть».

«НГ» делится данными Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, согласно которым в России нарастает новая волна банкротств предприятий.

Один из посредников в процессе перемирия России и Турции — глава Дагестана Рамазан Абдулатипов — рассказал газете РБК о подготовке переговоров Владимира Путина и Реджепа Тайпа Эрдогана.

Обзор подготовил Олег Савин, служба мониторинга Би-би-си

Регулировка вилки велосипеда параллельно

Выравнивание вилки

Выравнивание вилки (параллельность)

должны располагаться на правильном расстоянии и параллельно друг другу, чтобы надежно удерживать ось втулки и избежать ее повреждения.

В другой статье на этом сайте описывается расширение заднего конца рамы для установки более широкой ступицы. Это часто необходимо при переоборудовании старого велосипеда на новое колесо с большим количеством звездочек.Распространение вилок также выводит их из строя.

В этой статье описывается, как проверить, параллельны ли форкенды, и как их настроить.

В этой статье описывается регулировка задних вилок, но процедура такая же для передней вилки.

Обратите внимание: если вы не будете осторожны, вы можете серьезно повредить раму!

Если ваша рама сделана из алюминия или углеродного волокна, не пытайтесь переставлять раму: эти материалы не подходят для «холодной отверждения».«

Если сомневаетесь, попробуйте магнитный тест: если магнит не прилипает к нему, не пытайтесь переставить его!

Расширение рамы, как описано в другой статье, вызовет небольшое изменение углов вилок, поэтому они больше не будут точно параллельны друг другу (при условии, что они начинались таким образом).

Умеренные изменения интервала приводят лишь к небольшим изменениям углов вилки. Например, расширение рамки 120 мм до 126 мм изменяет угол только на полградуса.Расширение рамки 126 мм до 130 изменяет угол всего на одну треть градуса.

Проблемы, связанные с смещением вил, включают погнутые / сломанные оси. Как это бывает, направление, в котором изменяется выравнивание, когда вы разводите задний треугольник, вряд ли вызовет это, потому что напряжение, которое он создает на оси, противоположно напряжению, создаваемому цепной передачей. Ошибки выравнивания в противоположном направлении могут вызвать проблемы с гораздо большей вероятностью.

Несоосные вилы действительно затрудняют установку и закрепление колеса, особенно с быстроразъемной осью.При использовании более качественной рамы с коваными вилками, ступицы с внутренним зацеплением или герметичным подшипником несоосность с большей вероятностью приведет к повреждению.

Процедура юстировки

может быть измерена и откорректирована с помощью профессиональных инструментов или измерительного инструмента, сделанного из старой оси втулки и разводного ключа. В любом случае вам нужен полный доступ к вилочным захватам — поэтому снимите болты крыльев, зажим адаптера переключателя, регуляторы — все, что мешает.

В любом хорошо сделанном велосипеде концы пазов вилки должны быть прямо напротив друг друга. Когда ось втулки полностью вставлена ​​на концах пазов, колесо должно располагаться по центру рамы между нижними перьями. Для проверки используйте колесо с правильной выпуклостью или, если вы не уверены в правильности выпуклости, переверните колесо справа налево. Тогда он должен быть так же далеко от центра, но с противоположной стороны.

Профессиональные инструменты для выравнивания вилочного захвата поставляются парами. Эти инструменты измеряют выравнивание, а также регулируют его.Вы полностью вставляете инструменты в прорези вилочных захватов, зажимаете инструменты и тянете их до тех пор, пока чашки между вилочными захватами не будут прямо напротив друг друга.

Профессиональные инструменты для центровки вил

Когда чашки между вилками обращены друг к другу под прямым углом,
вилки выровнены правильно. Эти вилки очень немного смещены.

Вот ссылка на страницу с дополнительным полезным советом:

Используемые инструменты для выравнивания вилочного захвата

Выравнивание вил с помощью самодельных инструментов

Я бы посоветовал вам, если вы сомневаетесь в выравнивании, отнести его в магазин для этой цели, даже если вы сами раскладываете раму. Однако можно измерить и отрегулировать выравнивание вилки с помощью простых подручных средств, если вы проявите терпение и умение.

Ваши инструменты — это дополнительная ось втулки с конусами и контргайками (или гайками на концах оси), а также большой разводной гаечный ключ — или настольные тиски, или большой C-образный зажим. Ось должна быть достаточно длинной, чтобы гайки можно было завинчивать за пределами вил, поэтому ось с гайками предпочтительнее. Передний и задний мосты имеют разный диаметр — убедитесь, что вы выбрали подходящий для работы.

Во избежание изгиба тонких вилок посередине гаечный ключ должен быть достаточно большим, чтобы его губки доходили от задней части вил до места их крепления к стойкам — по крайней мере, регулируемый гаечный ключ на 12 дюймов.

Убедитесь, что ось прямая, перекатив ее по поверхности стола. Ножовка по оси пополам посередине. Навинтите конус подшипника и контргайку или гайку оси на каждый конец. Не прижимайте их друг к другу.

Задвиньте каждую половину оси до упора в паз вилки до упора. Как показано на фото ниже, зажать вилки вручную между гайками и конусами так, чтобы половины оси почти встретились посередине между вилками.

Измерение соосности вилки с помощью раздельной втулки.
Эти вилочные захваты немного расширены наружу назад.

Когда вилочные захваты выровнены правильно, половины оси будут указывать прямо друг на друга, образуя прямую линию. Если нет, снимите измерительный инструмент и заново выровняйте вилы.

Выравнивание вилки с помощью большого разводного ключа.

Если вилки смещены из-за того, что вы их раздвинули, постарайтесь согнуть дропаут по линии, параллельной подседельной трубе велосипеда.Поместите губки гаечного ключа на верхнюю часть вилочного вала, чтобы не сгибать верхнюю и нижнюю стороны паза параллельно. Вы можете проверить их параллельность с помощью линейки и выровнять их, взявшись за нижний выступ дропаута разводным ключом. Использование настольных тисков вместо разводного ключа упрощает захват дропаута рядом с рамой или вилкой, но не подходите так близко, чтобы не повредить соединение. При использовании тисков положите раму на скамью, чтобы ее вес не сгибал вилку.Работайте медленно и осторожно: помните, вам нужно всего лишь отрегулировать угол на один-два градуса, если это так.

Выравнивание вилок также немного повлияет на их расстояние. Чтобы было легче снимать и заменять колесо, отрегулируйте расстояние. Эта корректировка небольшая — метод 2 x 4, описанный на другой странице, вероятно, излишне исправит. Вместо этого вы можете слегка постучать по нижнему перьям с каждой стороны резиновым молотком. Нацельтесь на нижнее перо, а не на вилку, особенно если это тонкая штампованная сталь, которая легко сгибается.Проверьте центровку колеса, которое вы собираетесь использовать. В идеале он должен плавно входить в развилки, но без лишнего места.

Стоит ли вам попробовать?

Эта работа не для всех, но это и не ракетостроение. Многие магазины не хотят предпринимать такого рода операции либо из-за страха ответственности, либо из-за того, что они хотят продать вам новый велосипед. Хотя намеренное сгибание рамы кажется довольно тревожным, на самом деле это не такая катастрофическая операция, и она может оказаться очень полезной, если позволит вам продолжать ездить на старом друге с преимуществами современной трансмиссии.

Статьи Шелдона Брауна и других

Многоязычный учащийся и ученик, изучающий английский язык, Улучшение показателей окончания и инструмент для предотвращения отсева

Инструмент для планирования количества выпускников, говорящих на нескольких языках и изучающих английский язык, и предотвращения отсева Полный PDF

Ссылки на шаблоны занятий, упражнения и ресурсы (ссылки также есть в документе)

Введение

Средство планирования количества выпускников и учащихся, изучающих английский язык, многоязычных / изучающих английский язык, предоставляет основанные на исследованиях эффективные методы и стратегии, протоколы и шаблоны для использования округами и школами, когда они углубляются в данные ML и ELL. Он предназначен для быстрого старта учебы, размышлений и планирования вашего округа или школы с целью улучшения политики, программ и методик обучения, направленных на улучшение показателей выпускников ML и ELL. Кроме того, инструмент планирования включает встроенные ссылки на полезные ресурсы, такие как статьи, исследования и эффективные методы, связанные с выпуском и предотвращением отсева. Этот инструмент планирования поддерживает реализацию проекта NYS Blueprint for ML и ELL Success и части 154 постановлений комиссара NYSED, но не является всеобъемлющим инструментом руководства; он предназначен для облегчения разговоров и планирования в районах и школах.

Чтобы начать эту работу, нам необходимо глубоко взглянуть на то, что мы делаем программно и инструктивно для Current ELL. Чтобы понять нашу разнообразную популяцию ML и ELL, мы можем применить следующие вопросы, чтобы лучше понять основные причины, влияющие на результаты выпуска:

• Как учащиеся успевают повысить уровень владения английским языком и учебу?
• Почему наши студенты бросают учебу (например, из-за социально-эмоциональных потребностей, хронических прогулов)?
• С какими проблемами сталкивается наш округ и / или школа в плане отсева учащихся с ML и ELL?
• С какими проблемами сталкивается наш округ и / или школа с точки зрения количества выпускников для ML и ELL?
• Каковы некоторые распространенные причины, по которым наши студенты не заканчивают обучение вовремя?

Мы можем применить линзу исследования, чтобы поразмышлять о практике, процессах и структурах округа / школы для выявления и устранения предикторов / предшественников ML и ELLs с риском отсева и / или несвоевременного завершения обучения.

• Имеется ли система раннего предупреждения?
• Какие существуют программы поддержки и программы для оказания помощи ML и ELL после того, как они будут определены как отошедшие от учебы и подверженные риску отсева?
• Как наш округ привлекает родителей или лиц, состоящих в родительских отношениях с ML и ELL?
• Каким образом поддержка со стороны общественных организаций используется для удовлетворения потребностей студентов ML и ELL, которые не успевают закончить учебу или рискуют бросить учебу?
• Какие типы дополнительных возможностей доступны для увеличения количества выпускников ML и ELL (например,g., программы профессионального и технического образования, программы продленного дня, возможности смешанного обучения, гибкое расписание)?

Этот инструмент планирования разработан, чтобы помочь округам и школам изучить и ответить на эти важные вопросы, а также по мере того, как руководители изучают и рассматривают практики, программы и политики, которые приведут к увеличению числа выпускников и снижению уровней отсева среди их групп ОД и ЭЛЛ.

Как использовать этот инструмент планирования

Каждая глава инструмента планирования представляет ключевой компонент системы, которая влияет на возможности ML и ELL для успешного завершения обучения, а именно: демографические данные, система раннего предупреждения, руководство для средних школ ML и ELL, участие семьи и разнообразная поддержка ML и ELL.Глава включает полезные методы анализа данных, призванные помочь заинтересованным сторонам понять прогресс отдельных ML и ELL на пути к выпуску. Затем округа и школы могут использовать этот анализ для создания набора соответствующих практик, программ и политик для информированного удовлетворения потребностей ML и ELL.

Ключевые компоненты

• Демографические данные и данные о производительности обобщает, кто такие ML и ELL, как они работают, и какой опыт и возможности им предоставляются.Ключевые вопросы и упражнения включены в этот раздел вместе с соответствующими таблицами. Общие вопросы, такие как «Какие три особенности вы заметили в этих данных?» предназначены для использования в качестве руководства при запросе данных на районном уровне. Они будут работать вместе с выполненными вами действиями с данными, чтобы помочь вам определить тенденции и закономерности, которые ваш округ может почерпнуть из данных ML и ELL.
• Система раннего предупреждения определяет основные компоненты системы для упреждающего мониторинга и поддержки ML и ELL и описывает индикаторы, которые в сочетании с общими, основанными на исследованиях индикаторами могут помочь округам создать свою собственную систему раннего предупреждения для отслеживания прогресса ML и ELL они обучают.Округам следует использовать эту систему для выявления ML и ELL, которым грозит отсев, и проведения соответствующих мероприятий.
• Руководство для средних школ ML и ELL определяет основные компоненты сильных и эффективных инструментов руководства для ML и ELL, такие как информация о тесте на успеваемость по английскому как второму языку штата Нью-Йорк (NYSESLAT) и способах получения диплома. В эту главу также включены примеры и другие ресурсы, которые помогут округам начать разработку собственных руководящих принципов для ML и ELL.
• Взаимодействие с семьей включает в себя упражнение, предназначенное для повышения осведомленности о трех основных компонентах программ взаимодействия с семьей для ML и ELL, предлагая округам / школам использовать шаблон планирования, предназначенный для ежегодной организации и составления схемы всех компонентов в плане взаимодействия с семьей района .
• Разнообразная поддержка ML и ELL отражает реальность того, что ML и ELL представляют собой разнородную группу с разными потребностями, и предоставляет рекомендации и примеры, которые позволяют округам подумать о способах снижения уровня отсева среди определенных подгрупп на уровне средней школы, включая новичков, Учащиеся с прерванным / непоследовательным формальным образованием (SIFE) и долгосрочным ELLs — тремя наиболее уязвимыми подгруппами.

Каждая глава начинается с введения в основную тему, за которым следуют практические шаблоны и упражнения, которые должны использоваться округами / школами в соответствии с их конкретными обстоятельствами. Например, для компонента «Демографические данные» почти каждая диаграмма на уровне штата представлена ​​рядом с прикрепленным шаблоном, позволяющим округам вводить свои собственные данные. Таким образом, возможности использования инструмента планирования многочисленны. Это может помочь округам определить и понять, какие данные они должны анализировать, помочь обеспечить поддержку отдельным школам, чтобы лучше понять результаты в масштабе штата и сравнить их со своими соответствующими данными, чтобы выявить эффективные методы, помочь округам или школам получить доступ к ценным ресурсам и это может помочь округам заполнить Раздел I.Прежде всего, этот документ следует рассматривать как практический интерактивный инструмент, который поможет округам предотвратить отсеивание учащихся с ML и ELL и улучшить показатели их окончания. Этот инструмент должен использоваться не только администраторами районного уровня, но и директорами, заместителями директоров и даже учителями для выявления коренных причин и потенциальных вмешательств для любой группы ML и ELL, за которые они несут ответственность.

Одним из примеров того, как округ может использовать этот инструмент, является программирование.Например, если в округе наблюдается приток вновь прибывших подростков-иммигрантов, руководители округов США могут рассмотреть возможность создания программы для иммигрантов. Если большинство из этих ML и ELL имеют прерванное / непоследовательное формальное образование, округ должен использовать многоязычную грамотность SIFE Screener, предназначенную для оценки грамотности SIFE и рассмотреть возможность внедрения программы Bridges to Academic Success Program. Общим для этих студентов может быть то, что они пришли из травмирующих ситуаций, что потребует программы, ориентированной на социально-эмоциональное обучение.Если данные о посещаемости показывают, что учащиеся среднего и среднего образования часто опаздывают в школу, основной причиной может быть долгая работа после школы, и в этом случае округам следует рассмотреть возможность создания Сумеречной программы [1], продления школьных часов или реализации программ субботней школы. .

Учебные практики также следует рассматривать как часть студенческого программирования. Примером этого является случай, когда анализ данных выявляет много долгосрочных ELL в районе. Эти ML и ELL обычно устно говорят на английском языке, но имеют менее развитые навыки грамотности как на своем основном языке, так и на английском.Этих учеников могут совместно обучать специалист по грамотности и специалист по ML и ELL, которые могут составить внешкольную программу с акцентом на грамотность и академическое (дисциплинарное) развитие языка.

Обеспечение параллельности передних и задних колес — VeloNews.com

Есть вопрос к Леннарду? Пожалуйста, напишите нам, чтобы мы были включены в FAQ по техническим вопросам.

Дорогой Леннард,
Ваша книга дорожных велосипедов великолепна; Спасибо вам за это.

Мне любопытно, существует ли стандартизированный объективный способ обеспечения параллельности переднего колеса заднему. После этого существует такой же объективный способ определить, что руль перпендикулярен переднему колесу.
— Джеймс

Уважаемый Джеймс,
Безусловно, существует стандартизованный и объективный способ сделать и то, и другое, и он включает в себя инструменты, которые вряд ли будут у потребителя.

Изготовитель рамы может убедиться, что оба колеса находятся в одной плоскости, проверив выравнивание рамы и вилки.Рама будет проверяться на столе для точной центровки (также называемом поверхностной пластиной), который имеет тяжелый, обработанный стальной вертикальный стандарт, который зажимается через нижний кронштейн. Высоты центров всех трубок точно измеряются относительно обработанной плоской поверхности стола; если размеры одинаковы на обоих концах рулевой трубы и обоих концах подседельной трубы, то обе эти трубы копланарны, а нижний кронштейн перпендикулярен этой плоскости (т. е. рулевая труба и подседельная труба находятся в плоскости в той же плоскости, а каретка им перпендикулярна).

Измеряется высота внутренних поверхностей задних дропаутов относительно поверхности стола, чтобы гарантировать, что они находятся на равном расстоянии от плоскости переднего треугольника. Наконец, в дропауты вставляется стержень прямоугольной формы диаметром с задний мост. Стержень располагается перпендикулярно (перпендикулярно) большому, обработанному основанию, прикрепленному к нему; если основание ровно лежит на столе, а стержень полностью входит в прорези для дропаутов (или отверстия в случае сквозной оси), то задняя втулка будет параллельна нижнему кронштейну и перпендикулярно (перпендикулярно) плоскости рулевая труба и подседельная труба.Это гарантирует, что заднее колесо, которое является правильным (без качания) и имеет правильную вогнутость (обод отцентрирован относительно концов оси ступицы), также будет находиться в той же плоскости, что и передний треугольник.

Вилка проверяется аналогично на столе для центровки. Рулевая колонка зажата в длинном обработанном V-образном блоке, параллельном поверхности стола. Корона вилки выровнена вертикально (можно сделать с помощью столярного квадрата) относительно стола, а высота внутренней поверхности низкого дропаута (также известного как конец вилки) измеряется относительно поверхности стола.То, находится ли один выпавший впереди другого, можно проверить с помощью плотника.

Рулевая колонка вилки повернута на 180 градусов, а коронка вилки расположена вертикально вверх по отношению к столу, а другой выпадающий элемент внизу. Высота внутренней поверхности этого дропаута измеряется относительно поверхности стола, и если это такая же высота над столом, как и у другого дропаута, когда он был внизу, то центр ступицы находится в той же плоскости, что и рамка.

Таким же образом, как и в случае с задними дропаутами, в дропауты вставляется стержень прямоугольной формы диаметром с переднюю ось.Если его основание ровно лежит на столе, а стержень полностью входит в прорези для дропаутов (или отверстия в случае сквозной оси), то передняя ступица будет параллельна нижнему кронштейну и перпендикулярна (перпендикулярна) плоскости рулевая труба и подседельная труба. Это гарантирует, что истинное переднее колесо с правильной вогнутостью будет находиться в той же плоскости, что и заднее колесо.

Поскольку у потребителя не будет этих больших, дорогих и точных инструментов, а также маловероятно, что поблизости будет изготовитель рам с этими инструментами, готовый выполнить эти проверки, вы можете выполнять аналогичные проверки с помощью простых инструментов и материалов.Я подробно описываю шаги и иллюстрации в главах, посвященных раме и вилке, в книгах «Зинн и искусство ухода за дорожными велосипедами» и «Зинн и искусство ухода за горными велосипедами».

Наивысшая точность визуализации и использования настоящих и выпуклых колес без покрышек и веревки вокруг рамы меньше, чем с механически обработанным столом для центровки и точными циферблатными или цифровыми измерителями поверхности. Тем не менее, обладая опытом, целеустремленностью и вниманием, вы можете с достаточной точностью определить в ходе этих проверок хорошие характеристики велосипеда и избежать чрезмерного износа шин (если заднее колесо слегка тянется вбок, протектор изнашивается быстрее).

Если вы действительно готовы взяться за дело, я прикрепляю эти разделы. Вот раздел проверки выравнивания рамы из Zinn & the Art of Road Bike Maintenance ; в 5-м издании это в главе 17:

ПРОВЕРЬТЕ ВЫРАВНИВАНИЕ РАМЫ
Для точной проверки центровки требуется прецизионная поверхностная пластина, необычный инструмент в домашней мастерской. Таким образом, следующие методы определения совмещения кадров неточны, но достаточны для определения грубых проблем с выравниванием.

Если вы обнаружите проблемы более серьезные, чем умеренно изогнутые дропауты или смещенная подвеска переключателя скоростей, не пытайтесь их исправить. Регулировка выравнивания кадров, если это вообще возможно, должна выполняться только с помощью точной таблицы выравнивания кадров тем, кто имеет опыт ее использования.

1. Зажмите раму на велосипедной стойке и привяжите конец веревки к одному заднему дропауту. Плотно оберните его вокруг рулевой трубы и привяжите симметрично к другому дропауту (см. Рис.17.6).

2. Измерьте расстояние от тетивы до подседельной трубы с каждой стороны (рис. 17.6). Измерение должно быть одинаковым с точностью до 1 мм.
<Рисунок 17.6 Проверка выравнивания кадра по строке>

3. Вставьте в раму заднее колесо с правильной выпуклостью и убедитесь, что оно выровнено в той же плоскости, что и передний треугольник. Убедитесь, что колесо находится по центру между перьями сиденья и нижними перьями. Если у вас старая стальная рама с дропаутами с концевыми винтами, которые ввинчиваются с задней стороны дропаута, поверните один или другой из них так, чтобы истинное колесо выровнялось прямо за подседельной трубой (по центру между нижними перьями).

Без шины вы можете посмотреть в отверстие клапана и увидеть, находится ли противоположная сторона обода по центру за основанием подседельной трубы и под центром моста тормоза.

Ступица должна легко входить в дропауты, не требуя от вас тянуть наружу или толкать внутрь дропауты. Затягивание быстроразъемного соединения ступицы не должно приводить к изгибу или перекручиванию элементов рамы.

4. Снимите колесо и измерьте расстояние между дропаутами (рис.17.7). Для 8-, 9-, 10- или 11-скоростных задних ступиц это расстояние должно составлять 130 мм; он должен составлять 126 мм для 5-, 6- или 7-ступенчатых задних ступиц, 135 мм для ступицы дискового тормоза с быстроразъемным шампуром и 142 мм для сквозной оси. Если расстояние на раме на 1 мм меньше или на 1,5 мм больше номинального, это приемлемо. Например, если у вас есть рама, заднее расстояние которой должно составлять 130 мм, приемлемое расстояние составляет 129–131,5 мм.

5. Если у вас есть инструменты для выравнивания дропаутов, вставьте их в дропауты так, чтобы их валы полностью вошли в дропауты (рис.17,8).

Если у вас есть старая стальная рама с дропаутом с концевыми винтами, которые ввинчиваются с задней стороны дропаута, вы можете снять их и установить инструменты для выравнивания дропаутов до конца дропаутов. В качестве альтернативы вы можете оставить винты с наконечниками установленными и перед установкой инструментов для выравнивания дропаутов повернуть один или другой из них, пока настоящее колесо не выровняется прямо за подседельной трубой.

Расположите проставки для инструментов (и чашки, если они регулируемые) так, чтобы грани чашек находились в пределах миллиметра друг от друга.Затяните ручки на инструментах. Чашки для инструментов должны располагаться прямо напротив друг друга, а их грани должны быть точно параллельны. Если инструменты не выравниваются, один или оба дропауты погнуты. Если в раме есть сменные дропауты, замените один или оба. Если на раме есть композитный (например, углеродный) или склеенный задний треугольник любого типа, с этой проблемой ничего не поделать.

Если велосипед имеет задний треугольник из стали, алюминия или титана, вы можете выровнять дропауты, осторожно согнув их с помощью инструментов для выравнивания дропаутов.Возьмите чашу инструмента одной рукой, а другой надавите или потяните за ручку. Титан трудно согнуть, потому что он продолжает пружинить, сталь прочная, но все же гибкая, и вы сильно рискуете сломать алюминий при сгибании.

ВНИМАНИЕ: Никогда не нагревайте дропауты (или любую часть рамы) для выравнивания. Это может непоправимо изменить прочность, характер или твердость детали и привести к поломке.

Вот раздел проверки выравнивания вилки (без иллюстраций) от Zinn & the Art of Road Bike Maintenance; в 5-м издании это в главе 16:

КОНТРОЛЬНАЯ ВИЛКА
Вам понадобится линейка, настоящее переднее колесо и инструменты для выравнивания с дропаутом.Если у вас вилка из алюминия, титана или углеродного волокна, эта процедура носит исключительно диагностический характер, потому что вам не следует пытаться отрегулировать какую-либо из этих вилок. Проверка центровки может помочь объяснить проблемы с управлением велосипедом и может указывать на то, что другая вилка может их уменьшить или решить.

Если вы обнаружите, что выравнивание смещено более чем на пару миллиметров в любом направлении с любой вилкой, кроме стальной неподрессоренной, вам понадобится новая вилка. Если вилка новая, на несоосность распространяется гарантия.

Если стальная вилка отклоняется более чем на 8 мм в любом направлении, вам следует приобрести новую вилку. Если дропауны стальной вилки немного погнуты, их можно выровнять. Вы также можете отнести стальную вилку с умеренным изгибом (менее 8 мм) к изготовителю рамы для переналадки. Убедитесь, что тот, к кому вы ее возьмете, должным образом оснащен приспособлением для вилки или столом для выравнивания и хорошо разбирается в искусстве «холодной установки» (причудливый термин для гибки) стальных вилок.

1. Снимите вилку с велосипеда.

2. Вынув переднее колесо, измерьте расстояние между поверхностями дропаутов. Велосипеды для взрослых должны иметь расстояние 100 мм между внутренними поверхностями дропаутов. (Некоторые детские велосипеды младшего класса имеют более узкое расстояние — около 90 мм или около того.) Помните, что вы измеряете расстояние между плоскими поверхностями, которые встречаются с поверхностями втулки оси (а не между выступами, удерживающими колесо, которые выступают внутрь из дропаутов. на некоторых вилках). Допускается интервал выпадения 102 мм и узкий 99 мм.Более того, в любом направлении означает новую вилку. Если у вас есть стальная вилка, вы можете отнести ее изготовителю рам для выравнивания.

3. Зажмите рулевую трубу вилкой. Используйте подставку для велосипеда или два V-образных блока в тисках.

4. Установите инструменты для выравнивания дропаутов. Их можно использовать как на вилке, так и на заднем треугольнике велосипеда, поэтому они имеют два диаметра оси и проставки для использования в более широких задних дропаутах. Переместите все распорки за пределы дропаутов так, чтобы внутри дропаутов находились только чашки инструментов.Установите инструменты так, чтобы валы находились напротив вершин дропаутных пазов. Затяните ручки.

5. Проверьте положение чашек приспособления для выравнивания. В идеале концы чашек на инструментах для выравнивания дропаутов должны быть параллельны и выровнены друг с другом. Чашки инструментов Campagnolo для выравнивания и дропаута не регулируются и имеют номинальную длину 50 мм; идеальное расстояние между их концами — 0,1–0,5 мм. Чашки на инструментах Park dropout-alignment регулируются по длине, так что вы можете приблизить грани друг к другу независимо от того, какой интервал выпадения.Если они выровнены друг с другом, а дропауты расположены на расстоянии 99–102 мм друг от друга, переходите к шагу 5. Если дропауны жесткой стальной вилки не выровнены друг с другом, а дропауты находятся в пределах диапазона 99–102 мм. перейдите к разделу 16-3b, чтобы выровнять их, прежде чем вернуться к этой точке для следующих шагов.

ПРИМЕЧАНИЕ. Перед тем, как продолжить с шага 6, выпадающие грани должны быть параллельны, иначе остальные процедуры выравнивания будут пустой тратой времени. Зажатие ступицы в смещенных дропаутах приведет к проворачиванию ножек вилки.Если дропауты смещены, любые измерения поперечного и продольного совмещения лап вилки будут неточными.

6. Снимите шину с переднего колеса. Убедитесь, что колесо правильное и правильно выпукло.

7. Установите колесо в вилку. Убедитесь, что ось сидит напротив верхней части паза для дропаутов с обеих сторон, и убедитесь, что шпажка с быстрым выпуском затянута туго. Слегка толкните обод из стороны в сторону, чтобы убедиться, что в передней ступице нет люфта.Если есть люфт, сначала необходимо отрегулировать ступицу.

8. Если нижняя часть короны вилки открыта (т.е. это не карбоновая вилка), посмотрите вниз по рулевой колонке и через отверстие клапана на нижнюю сторону обода. Рулевая колонка должна быть совмещена с этой линией обзора через колесо.

ПРИМЕЧАНИЕ ПО УГЛЕРОДНЫМ ВИЛКАМ: Карбоновые вилки обычно закрыты под головкой вилки, поэтому сквозь них нельзя смотреть вниз. В этом случае лучшее, что вы можете сделать, это сравнить положение обода (переверните колесо и установите его в другую сторону) с тормозным отверстием и с ножками вилки по обе стороны от обода, чтобы определить, находится ли оно по центру. разветвление.Это покажет вам, симметричны ли лапы вилки, но не совмещена ли с ними рулевая колонка.

а. Когда вы смотрите через рулевую трубу и отверстие клапана, вы должны видеть одинаковое пространство между обеими сторонами обода и сторонами рулевой трубы. Вы также должны увидеть центр нижней стороны обода через отверстие для клапана.

г. Поверните колесо и установите его снова так, чтобы то, что было правым концом оси, теперь стало левым, и наоборот.Снова посмотрите через рулевую трубу и отверстие клапана колеса.

г. Установка колеса в вилку в обоих направлениях позволяет устранить деформацию оси или любое колебание колеса. Если колесо правильное и правильное, а ось в хорошем состоянии, колесо должно выровняться точно так же, как и раньше. Если он не выровнен, но смещен в одну сторону на ту же величину, что и в противоположную сторону, при повороте колеса колесо выключено, а вилка перемещается из стороны в сторону.

г.Если этот тест показывает, что вилка отклонена на 2–3 мм в сторону, это достаточно близко; продолжить. Если она отклонена более чем на 3 мм, купите новую вилку или, если она стальная, выровняйте ее у изготовителя рамы (не пытайтесь отрегулировать подвеску, карбоновые или алюминиевые вилки).

ПРИМЕЧАНИЕ: Если вы таким образом смотрите сквозь колесо и не видите нижнюю сторону обода через отверстие клапана, потому что ступица мешает, вилка имеет большие проблемы. Для правильного управления велосипедом вилка должна иметь некоторое смещение передней ступицы вперед относительно оси рулевого управления.Это смещение, или «грабли», обычно составляет около 4–5 см. Если вы посмотрите через рулевую трубу и увидите переднюю втулку, вилка так сильно согнута назад, что практически не имеет смещения! В этом случае вам понадобится новая вилка.

9. Не снимая колеса с вилки, поместите линейку на лезвие вилки так, чтобы ее плоская сторона опиралась на обод, а ее длина была перпендикулярна рулевой колонке.

10. Удерживая линейку на месте, поднимите вилку по направлению к источнику света так, чтобы вы смотрели через линейку и переднюю втулку на свет.Край линейки должен быть параллелен лицевым сторонам дропаутов. Этот тест покажет вам, согнута ли одна ножка вилки относительно другой. Если они расположены параллельно или очень близко к этому, выравнивание вилки полностью проверено, и вы можете вставить вилку обратно в велосипед. Если одна ножка вилки значительно отстает от другой, вам необходимо приобрести новую вилку или выровнять ее (возможно, только если это стальная вилка). Если инструменты для выравнивания дропаута также указали, что один дропаут был впереди другого, то могли быть согнуты только ножки вилки, а не дропаузы.

Несмотря на то, что проверить, что оба колеса находятся в одной плоскости, непросто, независимо от того, есть ли у вас для этого специальные инструменты или нет, это выполнимо даже с минимальными инструментами. Конечно, с сегодняшними карбоновыми рамами вы ничего не можете поделать, если выравнивание нарушено.

Что касается руля, перпендикулярного переднему колесу, единственное, что нужно проверить, — это то, что два зажима руля перпендикулярны друг другу. На столе для центровки это можно сделать, затянув зажим штанги на 1-1 / 8 ”(28.6 мм) измерительный стержень, который зажимается в длинном V-образном блоке параллельно поверхностной пластине. Затяните другой измерительный стержень диаметром с руль в зажиме стержня и поверните стержень так, чтобы он был параллелен поверхностной пластине (установите это, измеряя расстояние от поверхностной пластины на каждом конце).

Затем стержень, представляющий собой руль, можно проверить относительно плиты с помощью столярного угольника. Квадрат плотника должен плотно прилегать к стержню руля, когда его толкают к нему с любой стороны.
— Леннард

Леннард Зинн, наш давний технический писатель, присоединился к VeloNews в 1987 году. Он также занимается изготовлением нестандартных рам ( www.zinncycles.com ) и поставщиком огромных мотоциклов ( bikeclydesdale.com ), бывший гонщик национальной сборной США, соавтор книги « The Haywire Heart » и автор множества книг о велосипедах, включая « DVD , и« Zinn и искусство ухода за шоссейными велосипедами », а также« » Зинн и искусство велосипедов для триатлона »и« Учебник по велоспорту Зинна: ​​советы по обслуживанию и развитие навыков велосипедистов .”
Он имеет степень бакалавра физики Колорадского колледжа. Читатели могут отправлять краткие технические вопросы на адрес Ask LZ

Salsa Split Pivot Dropout Tool Top Cap, черный с черным болтом — Безлимитный велосипед

БЕСПЛАТНАЯ стандартная доставка для заказов на сумму более 75 долларов США
Любой заказ на сумму более 75 долларов США имеет право на бесплатную стандартную доставку, за исключением Аляски, Гавайев, Виргинских островов США, Пуэрто-Рико, Гуама, военных и военно-воздушных баз.

Доставка 2-9 рабочих дней в зависимости от заказа.

Возможная задержка обработки заказа

Ниже приведены текущие уровни услуг по обработке заказов из наших распределительных центров для заказов, полученных до крайних сроков последнего звонка:

· MN, CO, PA, NV: в тот же день, возможная задержка на 1 день

Поставщики услуг по доставке также испытывают больше время доставки. Пожалуйста, используйте информацию отслеживания в вашем заказе для получения самой последней информации.Даты расчетного времени прибытия для некоторых товаров, которых нет в наличии, являются неточными из-за задержки доставки.

Время последнего звонка в США

• Местный курьер, вызов по телефону и международная доставка: 14:00 центральный
• Региональная наземная служба UPS и служба Early OnTrac из Рино: 15:00, центральный район
• UPS и FedEx для авиаперевозок на следующий день, а также Spee-Dee, Golden State Overnight и стандартные региональные отправления OnTrac: 16:00 по центральному региону
• Заземление ИБП: 18:00 центральный
• Fed Ex Ground:
  • MN, CO, NV: 6 PM Центральный
  • ПА: 17:00 Центральный
• USPS * и LTL ** Земля: 18:00, центральный

* Заказы USPS, размещенные до 12:00, будут отправлены в тот же день.Заказы, размещенные после 12:00, будут отправлены на следующий день.
** Заказы, размещенные до 12:00. Central будут отправлены в тот же день. Заказы, размещенные после 12 часов дня, будут отправлены на следующий день.

Обратите внимание, что не подлежит возврату или обмену на любые проданные предварительно собранные или бывшие в употреблении велосипеды. Приведенный ниже не относится к велосипедам, которые попадают в эти категории.

Мы поддерживаем продукцию, которую продаем. Если вы не удовлетворены своей покупкой, вы можете вернуть ее для замены или вернуть деньги в течение 30 дней с момента покупки.

Товар (ы) должен быть в новом, неиспользованном состоянии в оригинальной упаковке.

Возврат будет применен к исходной карте, использованной в транзакции.

Выполните следующие четыре шага:

1. Надежно упакуйте товар и приложите оригинальную упаковку продукта и бирки, если таковые имеются. (Подсказка: если вы закроете все существующие транспортные этикетки, вы можете повторно использовать сумку или коробку, в которой пришел ваш заказ. )
2. Приложите подтверждение покупки (счет-фактуру, квитанцию ​​в магазине), а также ваше имя, адрес, адрес электронной почты, номер телефона и номер участника (если применимо) и краткое описание того, почему вы возвращаете товар.(Код возврата не требуется.)
3. Прикрепите этикетку обратной доставки или отправьте посылку по адресу:

НЕОГРАНИЧЕННЫЙ ВЕЛОСИПЕД

Проспект 501 Пенхорн Блок: 3

SECAUCUS, NJ, 07094

Обратите внимание: этикетка возврата не оплачивается заранее. Вы несете ответственность за возврат стоимости доставки.

4. Отправьте посылку с помощью перевозчика, который может обеспечить отслеживание и страховку. Unlimited Biking не несет ответственности за предметы, утерянные или поврежденные при транспортировке.

К сведению:

• Если у нас возникнут вопросы по поводу возврата, мы свяжемся с вами по телефону или электронной почте.
• Возвращенный товар, не соответствующий условиям 100% гарантии удовлетворения, будет отклонен и отправлен обратно.
• Для покупок Unlimited Biking Sale все продажи являются окончательными.
• Если ваш товар имеет производственный брак или дефект изготовления, вы можете вернуть его в любое время. См. Нашу ограниченную гарантию.
• Использованные предметы необходимо очистить перед возвратом.Товар, который не был очищен или постиран, может быть отклонен и отправлен обратно.

О данных — отсев

Обзор | Предостережения | Определения | Расчет ставок | Изменения данных | Источники данных | FAQ | Полезные ссылки | Исправления в данных | Конфиденциальность | Свяжитесь с нами

Обзор

Показатели отсева учащихся государственных школ штата Висконсин доступны на веб-сайте Департамента народного образования штата Висконсин (DPI). Эти показатели также называются годовыми показателями отсева учащихся, и используются для отслеживания годовых изменений в поведении отсева.

WISEdash — это основной портал анализа данных DPI, который содержит самый последний и наиболее полный набор данных об отсеве учащихся. WINSS Data Analysis был основным публичным порталом данных DPI для информации об отсеве до лета 2015 года, когда данные об отсеве из WINSS за последние годы были перенесены в WISEdash.

Информация о прекращении учебы также включена в карточку отчета об ответственности штата Висконсин; см. Об ответственности штата Висконсин. Ниже вы найдете подробную справочную информацию, определения и связанные ссылки для облегчения использования и соответствующей интерпретации данных об отсеве учащихся на веб-сайте DPI.Если не указано иное, вся информация о данных WISEdash на этой странице относится к Сертифицированным данным.

Предупреждения

1. В 2003-04 гг. Произошли два изменения, которые повлияли на сопоставимость показателей до и после 2003-04 гг .:
   • Критерии подсчета отсева были сделаны более четкими, и подсчет был автоматизирован на уровне штата на основе информации об уровне учащихся, представленной в Индивидуальной системе набора студентов (ISES), что привело к более согласованному подсчету по округам.
   • Новая формула используется для расчета показателей отсева, начиная с показателей за 2003-04 гг. См. Раздел Расчет ставок ниже.
2. 2003-04 был годом перехода к новому сбору данных об отсеве учащихся, Индивидуальной системе набора студентов (ISES), и в результате:
   • Данные ISES по некоторым районам и школам могут быть неполными.
   • В ISES не удалось собрать данные о летнем отсеве учащихся за 2003-04 гг., Поэтому эти данные были собраны отдельно и могут быть неполными.
   • Увеличение или уменьшение количества учащихся с 2002-03 по 2003-04 или с 2003-04 по 2004-05 годы может не отражать увеличение или уменьшение фактического отсева из-за изменений в способах применения критериев подсчета.
3. В 1998-99 годах определение отсева изменилось. См. Подробности в глоссарии WISEdash

Определения основных терминов

Определения см. В глоссарии WISEdash

Расчет ставок

Показатели отсева рассчитаны для классов с 7 по 12, как описано ниже. Эти показатели иногда называют «ежегодными показателями отсева учащихся». Годовые показатели отсева учащихся используются для отслеживания годовых изменений в поведении отсева.

Показатели отсева

Начиная с 2003-04 гг., Коэффициент отсева — это количество учащихся, выбывших из школы в течение учебного семестра, деленное на общее количество учащихся, которые должны завершить этот учебный семестр в данной школе или округе. «Общее количество, ожидаемое до окончания учебного семестра» — это знаменатель, используемый для расчета всех показателей отсева, и представляет собой сумму

• учащихся, окончивших семестр плюс
• бросивших школу.

«Общая сумма, ожидаемая к завершению учебного семестра» может быть больше или меньше, чем количество зачисленных осенью, потому что это «общее количество» корректируется для перевода учащихся в школу и из школы после даты осеннего зачисления.

До 2003-04 годов коэффициент отсева — это количество выбывших, деленное на количество студентов, зачисленных на дату осеннего зачисления.

Отсчет отсева

Начиная с 2003-04 гг., Ежегодный подсчет выбывших из школы был автоматизирован с использованием типов выхода на уровне учащихся, показателей завершенных семестров и статуса повторного зачисления.Любой учащийся, который уходит после завершения учебного семестра X-1 или который выходит во время учебного семестра X, не завершив этот учебный семестр X, засчитывается как выбывший из учебного года X, если этот учащийся не зачисляется повторно до 3-й пятницы сентября. школьного семестра X + 1, не закончил среднюю школу и не соответствует ни одному из установленных федеральным законодательством исключительных условий. См. Определение «выпадения» из глоссария WISEdash для получения списка условий исключения. Процессы подсчета выбывших основаны на этих данных и федеральном определении отсева учащихся за год.

До 2003-04 гг. Количество выбывших из школы подсчитывалось по округам на основе определения федерального ежегодного выбытия по событию и передавалось в DPI как часть совокупного сбора SPR.

В большинстве случаев отсев учитывается на уровне класса и для района / школы, в которой они учились в последний период обучения в этом учебном году. Существуют следующие исключения:

• Размещение класса. Уровень обучения любого выбывшего из школы «на весь семестр» — это уровень обучения, который отражает любое продвижение по службе, полученное в конце учебного семестра X-1, т.е.е. уровень обучения бросившего школу, если он / она повторно зачислился в семестр X. Любой бросивший школу, окончивший семестр X-1, но не зачисленный повторно до 3-й пятницы сентября школьного семестра X + 1, является отсев «на полный срок».
• Подотчетный район / школа. Бросившие школу, которые должны были перейти в другую школу штата Висконсин (например, из средней школы в среднюю школу) или округ (например, переезд по месту жительства), но прекратившие обучение, засчитываются для предполагаемой переводной школы или округа. В противном случае подотчетная школа / округ является такой же для отсева, как и для других результатов учащихся (e. г. WSAS, посещаемость, ACT и т. Д.)

Поскольку отсев учитывается как ежегодное событие, учащийся может считаться выбывшим не чаще одного раза в течение любого учебного года. Бросивший школу в любом учебном году может в любом следующем учебном году снова пойти в школу, снова бросить учебу и / или закончить среднюю школу.

Подсчет учащихся, окончивших семестр

Любой учащийся, получивший код, завершивший учебный семестр в учебном году, бросившем школу, учитывается в знаменателе, используемом для расчета коэффициента отсева в этом учебном году.

Изменения данных с течением времени

Начиная с 1998-99 гг. . Определение отсева изменилось. См. Подробности в глоссарии WISEdash.

Начиная с 2002-03 гг. . Отчетность об отсеве учащихся по группам расширена с разбивки по полу, расе / этнической принадлежности и по классам, чтобы включить показатели по статусу инвалидности.

Начиная с 2003-04 .

• Критерии подсчета отсева были уточнены в 2003-04 гг. С введением Индивидуальной системы набора студентов (ISES).
  ISES предназначен для документирования перемещений студентов в образовательную систему PK-12 и из нее. Данные о передвижениях студентов используются ISES, чтобы определить, бросил ли студент школу или нет. В ISES отсев учитывается в первую очередь на основе записей о зачислении в школу WISEdata, типов выбытия и показателей завершенных семестров, а не на местной интерпретации определения отсева. До ISES подсчет выбывших производился на местном уровне на основе относительно неоднозначных и более ограниченных критериев подсчета.
• Показатели отсева рассчитываются по новому, начиная с 2003-04 гг.См. «Расчет ставок» выше.

Начиная с 2004-05 . Отчет об отсеве студентов по группам студентов включает данные по уровню владения английским языком и экономическому статусу.

Начиная с 2017-18 гг. Статус изучающего английский язык (статус ELL) изменен, и теперь отображается значение, указанное для третьей пятницы сентября по этой теме.

Источники данных

Начиная с 2016-17 гг. . Показатели отсева основаны на данных, собранных WISEdata.

С мая 2004 г. по 16 июня 2015 г. . Показатели отсева были основаны на данных, собранных Системой индивидуального зачисления студентов (ISES). Для каждого года отсева использовались два набора записей ISES на конец года (YE): (а) записи об отсеве, где учебный год отсева является годовой ставкой, и (б) записи для учащихся, окончивших учебный семестр в этом учебном году. Набор (a) используется для числителя процента отсева, а наборы (a) и (b) используются для знаменателя показателя отсева. Осенний набор был основан на данных о дате подсчета ISES (3-я пятница сентября) и предоставлен только для сравнения.

2003-04 . Данные о показателях отсева поступают из ISES и из отдельного единовременного совокупного сбора данных о количестве отсевших за лето 2003-04 гг. Осеннее зачисление (для целей сравнения) происходит из коллекции PI-1290 Fall Enrollment (подсчет по полу, расе / этнической принадлежности и уровню обучения) и PI-2197 Federal Student Data (подсчет по инвалидности).

До 2004-04 гг. . Числитель показателя отсева основан на подсчете отсева из сводного отчета об успеваемости школы.Знаменатель коэффициента отсева основан на подсчете падений зачисления в школу PI-1290 по полу, расе / этнической принадлежности и классу обучения, а также на падении числа зачисленных в PI-2197 по инвалидности.

В таблице ниже приведены различия в источниках данных для инструментов / отчетов общедоступных данных DPI.

Источники данных о прекращении обучения по инструменту данных / отчету
Элемент данных	WISEdash	Отчет об успеваемости школьного округа	Файлы архивных данных WINSS
Район / Школа *	WISEданные для бросивших школу и окончивших учебный семестр. Используется подотчетный район / школа.	То же, что и WISEdash.	Начиная с 2004-05, то же, что и WISEdash; 2003-04 гг., Комбинация записей ISES YE и единовременный совокупный сбор за лето, бросивший школу; до 2003-04 гг., коллекция SPR, PI-1290 и PI-2197.
Учащиеся, закончившие семестр — количество и демография	WISEdata для учащихся, окончивших учебный семестр.	То же, что и WISEdash.	Начиная с 2003-04, то же, что и WISEdash; до 2003-04, NA.
Отсев — количество и демография *	WISEданные для бросивших школу.	То же, что и WISEdash.	Начиная с 2004-05, то же, что и WISEdash; 2003-04 гг., Комбинация рекордов ISES YE и единовременный совокупный сбор летних отсевов; до 2003-04 гг., сборник SPR.
Зачисление — округ / школа, графства и демографические данные	NA	записей о дате подсчета ISES (3-я пятница сентября).	Начиная с 2004-05, регистрируется дата подсчета ISES (3-я пятница сентября); до 2004-05 гг. , PI-1290 и PI-2197.

* В определенных ситуациях несколько полей используются для определения места в классе и района / школы, ответственного за отсев. См. Раздел «Подсчет выбывших» в разделе «Расчет ставок» выше.

Часто задаваемые вопросы о данных о прекращении обучения

1. Чем отличаются «ежегодные показатели отсева из программы» от «показателей отсева статуса»?
   Эти две ставки рассчитываются по-разному и предназначены для ответа на разные вопросы.«Ежегодные показатели отсева учащихся» — это процент отсева учащихся в течение любого учебного года от общего числа учащихся, закончивших учебный семестр в этом году. Годовые показатели отсева учащихся используются для отслеживания годовых изменений в поведении отсева. «Показатели отсева по статусу» показывают процент лиц в данном возрастном диапазоне, которые не ходят в школу и не закончили среднюю школу. Показатели отсева статуса используются для изучения общих проблем населения.
2. Какова взаимосвязь между (ежегодное событие), бросившим школу, и учащимися, которые учитываются в скорректированных когортах (завершение средней школы) как «неучтенные в продолжении обучения»?
   Эти два подсчета имеют разные цели и к ним применяются разные требования к подсчету.Ключевые отличия описаны ниже:
   • Отсев являются ежегодными и подсчитываются ежегодно. Статус «Не известно о продолжении» оценивается только в конце 4, 5 или 6-летнего периода окончания средней школы.
   • Отсев учитываются в классах с 7 по 12. Статус «Не известно, что продолжает обучение» оценивается только в том случае, если учащийся включен в когорту (классы с 9 по 12).
   В результате учащиеся, которые участвовали в нескольких ежегодных отсевах в течение многолетнего периода окончания, считаются не более одного раза как «заведомо не продолжающие обучение».Учащиеся, которые бросили учебу до того, как были распределены в когорту или которые были засчитаны как ежегодное событие отсева, а затем вернулись, чтобы продолжить обучение в средней школе, не считаются «неизвестно продолжающими». Учащиеся, закончившие последний учебный год указанного срока без доказательств продолжения средней школы в следующем году, считаются «не продолжающими обучение» в течение учебного года по истечении указанного срока, но не будут считаться ежегодным отсевом до в следующем году.

Полезные ссылки

Подробнее о данных

Законы, правила и руководства

Инструменты и отчеты для работы с данными
(Все ссылки ниже обеспечивают доступ к данным о состоянии и локальных отсевах.)

Прогностическая аналитика для сокращения отсева студентов в Понтифисском университете Хавериана Кали

Аналитическая программа Pontificia Universidad Javeriana Cali использует машинное обучение и методы больших данных, чтобы своевременно выявлять тех студентов, которые рискуют бросить учебу, а затем применять превентивные меры, чтобы попытаться сохранить зачисление этих студентов.

Кредит: Игорь Киселев / Shutterstock. com © 2019

Pontificia Universidad Javeriana, основанный в 1623 году, является частью 186 университетов по всему миру, доверенных Обществу Иисуса.По рейтингу Times Higher Education учебное заведение занимает первое место в Колумбии и третье место в Латинской Америке. Учреждение имеет два кампуса, один в Боготе и один в Кали. В кампусе Кали обучается около 8 500 студентов и предлагается двадцать четыре программы бакалавриата, сорок академических программ магистратуры и три докторские степени.

В 2012 году Pontificia Universidad Javeriana Cali разработал свой институциональный стратегический план, который определяет цели, касающиеся академического и человеческого превосходства, интернационализации, исследований, инноваций, социальной ответственности и устойчивости.В ответ на это был разработан стратегический план информационных технологий для развития навыков и компетенций, необходимых для достижения этих целей. Одна из целей заключалась в укреплении процессов принятия решений путем облегчения своевременного доступа к точной и институционально определенной информации, и эта цель побудила учреждение запустить проект по прогнозной аналитике с использованием машинного обучения и больших данных. ¹

Статистика по отсеву из колледжей и университетов во всем мире вызывает беспокойство.В США этот показатель составляет около 40%; Европа составляет около 60%, а Азия и Латинская Америка — около 50%. ² 1 августа 2019 г. был опубликован журнал «Скандал с отсевом из колледжа », в котором содержалась резкая критика данной ситуации с вопросом, кто должен за нее нести ответственность.

Высшие учебные заведения проводят множество мероприятий, чтобы попытаться уменьшить отсев студентов, включая финансовую помощь, академические консультации, центры письма, центры педагогической поддержки и центры физических или культурных мероприятий. ³ Проблема заключается в возможности как можно раньше определить, какие учащиеся подвержены риску отсева. ⁴ Таким образом, Pontificia Universidad Javeriana решила использовать свой инструмент прогнозной аналитики для пилотного проекта, который прогнозирует вероятность отсева студентов.

Методология

От проектов обычных технологий возлагаются большие надежды на достижение поставленных целей, и поэтому руководство сосредоточено на выполнении этих проектов в срок и в рамках бюджета.Напротив, проекты прогнозной аналитики больше похожи на исследовательские проекты, для которых уровень неопределенности намного выше. Таким образом, методологии имеют тенденцию быть нелинейными, как в случае с CRISP-DM ⁵ или Arcitura, в которых набор задач описывается в общем линейном виде, но может выполняться в другом порядке, часто требуя некоторого возврата к предыдущие задачи по достигнутым результатам.

Первый шаг — четко определить цель. Четкая цель позволяет определить, какую информацию использовать, как измерить, когда цель была достигнута, и уточнить тип обучения, который будет применяться (в данном случае обучение с учителем, в отличие от обучения без учителя, в котором не определена целевая переменная).Затем разрабатываются семейства гипотез, которые могут объяснить ситуацию, в сочетании с имеющимися данными — как внутри, так и за пределами учреждения — которые подтверждают эти гипотезы. В нашем случае цель состояла в том, чтобы рассчитать — к первому дню каждого семестра — вероятность отсева студента с ROC-AUC ⁶ выше 90% (ROC-AUC — это показатель эффективности, показывающий, насколько надежна модель). В таблице 1 приведены некоторые примеры гипотез об отсеве учащихся и типы данных, которые могут помочь проверить эти гипотезы.

Таблица 1. Гипотезы и данные, подтверждающие их (неполный список)

Затем мы приступаем к сбору, унификации, очистке и преобразованию данных в соответствующий формат для ввода в алгоритмы машинного обучения.

Работа по созданию признаков проводится в поисках способов получения новой информации из существующих данных, которая может помочь алгоритмам быстро определять закономерности. ⁷ Например, данные о курсах, которые прошел студент, можно использовать для получения новой информации о том, насколько разнородными были эти курсы с точки зрения различий в фоновом образовании сокурсников. Тем не менее, избыток переменных может привести к переобучению моделей, уменьшив их предсказательную силу. Следовательно, необходим этап выбора характеристик для устранения нежелательных переменных. ⁸ Общие методы включают статистическое, весовое, упаковочное и уменьшение размерности.

Наконец, этап моделирования / валидации состоит из тестирования выбранной базы данных алгоритмов машинного обучения и поиска тех алгоритмов, которые обладают наибольшей предсказательной силой. Чтобы иметь возможность сравнивать алгоритмы, определяется механизм проверки, обычно основанный на цели, установленной в начале. Обычно проводят этап оптимизации, на котором различные значения параметров проверяются для каждого алгоритма с использованием различных методов для дальнейшего улучшения результатов.

Ценность аналитических проектов не в предсказаниях, а в их использовании. Поэтому очень важно работать в тесном сотрудничестве с экспертами в предметной области, которые могут преобразовать потребности учреждения в технические требования и, в частности, определить, как применять решения к выбранным проблемам. Пользователи склонны ожидать предписывающей аналитики (что делать) вместо предиктивной аналитики (что произойдет). Тем не менее, большинство алгоритмов прогнозирования, как правило, малоизвестны (глубокое обучение, деревья с градиентным усилением и т. Д.). ⁹ В результате ответить, почему модель сделала конкретный прогноз, может быть сложной задачей. Благодаря GDPR и другим правилам конфиденциальности, в стадии разработки находится новая многообещающая ветка под названием Explainable Artificial Intelligence, которая пытается объяснить такие прогнозы более понятным образом. ¹⁰ Нетехнические люди склонны относиться к проектам машинного обучения с подозрением и поэтому стараются избегать их использования, и эту ситуацию можно решить, используя методы управления изменениями, включая обучение.

Результаты

Пользователям (консультантам, академическим руководителям и т. Д.) Раздаются пять результатов.

1. Прогнозирующая сила каждой выбранной модели: Мы используем кривые ROC-AUC, как описано выше.
2. Вероятность отсева на одного студента: Для каждого студента рассчитывается вероятность отсева, что упрощает выявление студентов из группы риска. Поскольку эти прогнозы рассчитываются каждый семестр для каждого студента, также можно определить тенденции.Например, если вероятность отсева учащегося растет быстрее, чем хотелось бы, этот учащийся может быть помечен как «подверженный риску», даже если учащийся не достиг заранее определенного порога.
3. Переменные, поддерживающие прогноз для каждого учащегося: Для каждого прогноза учащегося описывается набор переменных, поддерживающих прогноз, с использованием объяснимых алгоритмов искусственного интеллекта. Эта информация помогает пользователям определять действия, которые нужно предпринять индивидуально.
4. Переменные, поддерживающие прогнозирование по специальности: Также описаны типичные переменные, которые появляются в группе учащихся, чтобы пользователи могли выбирать общие, а не отдельные действия для применения.
5. Среда моделирования «что, если»: Наконец, имитатор «что, если» позволяет пользователям тестировать изменение значений переменных и наблюдать реакции вероятности выпадения. Этот артефакт призван помочь пользователям исследовать новые возможные объяснения отсева, хотя из-за количества используемых переменных (легко превышает 5000) его непросто использовать.

Полученные уроки

Из этой пилотной программы мы извлекли несколько важных уроков о том, как использовать машинное обучение и прогнозную аналитику для решения проблемы отсева из высшего образования.

• В первый день каждого семестра можно определить вероятность отсева для всех наших 7000+ студентов бакалавриата, достигая уровня точности 93% в среднем для нескольких академических программ наших четырех школ (см. Рисунок 1).

  Рис. 1. Пример оценки для Академической программы «Право»
• Этого результата можно достичь, используя стандартную информацию, уже полученную административным программным обеспечением для высшего образования, таким как Banner или PeopleSoft, плюс некоторые незначительные расширения.

• Пользователи с академическим образованием в области психологии, как правило, знают, что им делать с предоставленной информацией. Таким образом, обучение методам консультирования пользователей с разным опытом могло бы стать ценной практикой. На рисунке 2 показана информационная панель, которую можно использовать для принятия решений о сокращении отсева. Он показывает количество студентов с прогнозом вероятности выше 50% (оранжевый) по сравнению со студентами с низкой вероятностью (синий) по семестрам (слева) и количеству семестров с момента зачисления (справа).Также прогноз вероятности показан для каждого студента по семестрам (нижняя часть).

  Рис. 2. Панель управления бизнес-аналитикой, помогающая академическим руководителям принимать решения
• Даже если учреждение не планирует разрабатывать проекты машинного обучения самостоятельно, очень важно знать, как выполнять такого рода проекты, в частности, как правильно оценивать модели. В противном случае организация не знала бы, насколько рискованно принимать решения на основе прогнозов.
• ИТ-отделы находятся в выгодном положении для создания ценности за счет выполнения проектов на основе машинного обучения, поскольку они понимают «бизнес» и имеют доступ как к данным, так и к инфраструктуре, необходимой для выполнения проектов такого типа.Знание того, как выполнять проекты машинного обучения, также подготавливает ИТ-отделы к контролю над контрактами со сторонними компаниями, нанятыми для выполнения этих проектов.
• Поскольку высокие требования к памяти, обработке и графическому процессору (графические процессоры — новый тип процессоров, ускоряющих графические процессы и процессы машинного обучения) распространены в проектах машинного обучения, облачные вычисления становятся жизнеспособной альтернативой.
• Рекомендуется использовать платформы машинного обучения, которые поддерживают методологии управления проектами и, насколько это возможно, автоматизируют повторяющиеся задачи и тем самым избегают некоторого объема кода, который в противном случае потребовался бы.
• Мы работаем над прогнозированием спроса на зачисление на определенные курсы и пилотным проектом по прогнозированию академической успеваемости, также используя проекты машинного обучения. Другие отделы просят изучить проекты машинного обучения по маркетинговым и финансовым данным.

Таким образом, использование машинного обучения для прогнозирования отсева с высокой точностью не только возможно, но и удобно. Это требует информации, уже полученной большинством колледжей и университетов; уже существуют хорошие платформы для поддержки развития такого рода проектов; а необходимая техническая подготовка для ИТ-отдела относительно низкая.

Статья является частью набора корпоративных ИТ-ресурсов, исследующих роль цифровой трансформации через призму аналитики. Посетите корпоративную ИТ-программу, чтобы найти ресурсы, ориентированные на цифровую трансформацию через дополнительные линзы управления и управления взаимоотношениями, технологической стратегии, понимания затрат и ценности, а также аналитики.

Банкноты

1. Джон Эдвардс, «Что такое прогнозная аналитика? Преобразование данных в будущее», CIO.com , 16 августа 2019 г .; Джей Буассо и Люк Уилсон, «ИИ предприятия: погружение в машинное обучение», CIO.com , 24 апреля 2019 г .; и Сесилия Эрлз, «Наука о больших данных: создание институтов, управляемых данными с помощью расширенной аналитики», EDUCAUSE Review , 6 мая 2019 г.
2. Бетси О. Бэрфут, «Вращающаяся дверь высшего образования: противостояние проблеме отсева студентов в колледжах и университетах США», Открытое обучение, 19, вып. 1 (февраль 2004 г.), 9–18; Ульрих Хойблейн, «Отказ студентов из высших учебных заведений Германии», Европейский журнал образования 49, вып. 4 (23 октября 2014 г.), 497–513; Мари Дуру-Белла, «Доступ к высшему образованию: пример Франции», январь 2015 г .; ЮНЕСКО, «Высшее образование в Азии: расширение, расширение. Рост послевузовского образования и университетских исследований», 2014 г .; и Каролина Гусман Руис и др., «Высшее образование в Колумбии», Ministerio de Educación Nacional de Colombia, 2009.
3. MinEducación, «Política y Estrategias Para Incentivar la Permanencia y Graduación en Educación Superior 2013-2014», т. 57, нет.1. С. 1–24, 2013. №
.
4. Hanover Research, «Системы раннего оповещения в высшем образовании», ноябрь 2014 г. №
5. См. «Что такое методология CRISP-DM», Smart Vision Europe; и Рюдигер Вирт и Йохен Хипп, «CRISP-DM: на пути к стандартной модели процесса для интеллектуального анализа данных», Труды Четвертой Международной конференции по практическому применению открытия знаний и интеллектуального анализа данных, январь 2000 г.
6. Джейсон Браунли, «Как использовать кривые ROC и кривые точности-отзыва для классификации в Python», 31 августа 2019 г. ↩
7. Гочжу Дун, «Краткое руководство по разработке функций», KDnuggets, февраль 2019 г. ↩
8. Цзе Цай, Цзявэй Ло, Шулин Ван и Шэн Ян, «Выбор функций в машинном обучении: новая перспектива», Neurocomputing 300 (март 2018 г.), 70–79. ↩
9. Александр Лавин, «Интерпретация ИИ — это больше, чем черное и белое», Forbes , 17 июня 2019 г.
10. Филип Карло Дошилович, Марио Брчич и Никица Хлупич, «Объясняемый искусственный интеллект: исследование», май 2018 г.↩

Хайме А. Рейносо — директор Центра информационных услуг (CSI) Понтификационного университета Хавериана Кали.

Park FFG-2 Набор для выравнивания рамы и вилки

Отзывы клиентов о продукте:

Хорошие инструменты

Дональда К. Омаха, штат Нью-Йорк, 11 июля 2016 г.

Товар: Park FFG-2 Набор для выравнивания вылета вилки рамы и вилки

В собственности: более года

Плюсы

Работает хорошо

Минусы

Нет

Другие мысли

Использовал его для выпрямления стальной вилки, он работал хорошо, инструмент кажется очень крепким и хорошо сделанным

Хорошо сделанный прочный прецизионный инструмент.

, автор: Д. С. Южный Виндзор, Коннектикут, 13 мая 2015 г.

Товар: Park FFG-2 Набор для выравнивания вылета вилки рамы и вилки

В собственности: более года

Технические знания: высокие

Плюсы

Хорошо сделанный прочный прецизионный инструмент.Удивительно, сколько велосипедных рам погнуто в заднем треугольнике и дропаутов. С помощью этого инструмента можно добиться идеального выравнивания, слегка надавив на его длинные рычаги. Всегда сначала выравнивайте с ним задние дропауты, а затем используйте приспособление для выравнивания подвески парковочного переключателя, прежде чем пытаться настроить какой-либо задний индексный переключатель. Он прост в использовании и легко сказать, что вы выполнили свою работу правильно. Хорошо работает на стальных рамах.

Минусы

Позволяет выполнить проверку центровки только карбоновых рам, так как карбон не сгибается, принимая холодную затяжку.Ваши друзья захотят одолжить его.

Другие мысли

Получите инструмент для выравнивания подвески переключателя одновременно, чтобы выполнить всю работу.

Другие отзывы покупателей

Прочитать все 4 отзывы покупателей об этом продукте. Отзыв о наборе

Написать отзыв

Хотели бы вы написать обзоры продуктов, которые вы купили в Modern Bike? Вы можете помочь другим клиентам Modern Bike принять осознанное решение о покупке! Написать обзоры продуктов

«Park Tool производит специальные велосипедные инструменты с 1963 года. Мы базируемся в Сент-Поле, штат Миннесота, и являемся крупнейшим в мире производителем велосипедных инструментов. Многолетняя приверженность качеству, инновациям и обслуживанию клиентов сделала Park Tool лучшим выбором среди профессиональных и домашних велосипедных механиков во всем мире ».

Просмотреть все Park Tool

Вы просматриваете отраслевой каталог . Мы просто переиздавали информацию в том виде, в котором она была получена от нашего поставщика, без кураторства или улучшения.Названия продуктов, описания и фотографии в этом расширенном каталоге не проверялись и могут содержать сокращенные отраслевые обозначения и технический жаргон. Пожалуйста, внимательно изучите каждый продукт перед тем, как разместить заказ. узнать больше