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:

(4.6.1) ¶ \ [\ begin {split} \ begin {align} h ‘= \ begin {case} 0 & \ text {с вероятностью} p \\ \ frac {h} {1-p} & \ text {иначе} \ end {case} \ конец {выровненный} \ конец {раскол} \]

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 <= 1
    # В этом случае все элементы выпадают
    если выпадение == 1:
        вернуть нп.zeros_like (X)
    # В этом случае все элементы сохраняются
    если выпадение == 0:
        вернуть X
    маска = np.random.uniform (0, 1, X.shape)> 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 <= 1
    # В этом случае все элементы выпадают
    если выпадение == 1:
        вернуть torch.zeros_like (X)
    # В этом случае все элементы сохраняются
    если выпадение == 0:
        вернуть X
    маска = (факел.Тензор (X.shape) .uniform_ (0, 1)> 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 <= выпадение <= 1
    # В этом случае все элементы выпадают
    если выпадение == 1:
        вернуть tf.zeros_like (X)
    # В этом случае все элементы сохраняются
    если выпадение == 0:
        вернуть X
    маска = tf.random.uniform (
        shape = tf.shape (X), minval = 0, maxval = 1) <1 - выпадение
    вернуть tf.cast (маска, dtype = tf.float32) * X / (1.0 - выпадение)
 

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

Свяжитесь с
Tools
ED.gov
Newsflash Блог NCES
Twitter
.