В н с расшифровка: Коэффициенты соответствия занимаемой должности и «блата» — новые (альтернативные) наукометрические показатели для объективной оценки научного труда в России

Содержание

Коэффициенты соответствия занимаемой должности и «блата» — новые (альтернативные) наукометрические показатели для объективной оценки научного труда в России

Кирилл Иванов

23 ноября 2013 года появилось известие, что де «в России создается система государственной научной аттестации». В России уже была «Табель о рангахъ всѣхъ чиновъ воинскихъ, статскихъ…», где выделялось 14 классов должностей от коллежских регистраторов до тайных советников. «Табель» была утверждена в 1722 г. Петром I, она соотносила чины воинские и штатские и отчасти давала возможность выдвинуться талантам и из низших сословий «дабы тем охоту подать к службе и оным честь, а не нахалам и тунеядцам получать». Считается (ошибочно!), что «Табель о рангах» просуществовала с изменениями лишь до 1917 г. Но и по сию пору мало что изменилось. Сейчас «табели о рангах» (а также зарплатах, пенсиях и пр.) определяются такими документами как ФЗ «О системе гос. службы РФ» от 27.05.2003, Указ Президента от 01.02.2005 и др. Интересно, что классов в этих самых табелях и теперь, как правило, от 13 (например, в юстиции) до 15. И чаще – именно 14. «Табель» Петра I оказалась весьма жизнестойкой и лишь с небольшими изменениями проследовала после 1917 г. и в армию и в АН СССР, а за ней и в РАН.

В наше высокоинформационное время уже можно численно оценить, насколько достигнутая ученым должность соответствует его вкладу в науку.

Итак, в чём идея?

Заниматься учеными исследованиями сейчас должны 5 категорий научных сотрудников (мнс, нс, снс, внс, гнс) и как бы еще гораздо более ученые над ними.

Наиболее распространенный сейчас наукометрический показатель, определяющий с той или иной точностью (но точность хотя бы для всех одна) вклад в науку – это h-индекс, предложенный физиком Х.Хиршем. Индекс Хирша является количественной характеристикой продуктивности: учёный с индексом

h опубликовал h статей, на каждую из которых сослались как минимум h раз. Важно, что индекс Хирша большинства ученых находится в открытом доступе. В частности, в базе данных крупнейшей в России электронной научной библиотеки e-library.ru, где есть данные на 590 тыс. российских ученых. Совершенно необходимо всячески совершенствовать эту электронную базу.

Если считать, что переход на любую более высокую научную должность обусловлен вкладом в науку (что собственно и декларируется), то при переходе от должности к должности h индекс должен увеличиваться на некоторую величину. Примем эту величину (“шаг” индекса) за 2; по моей статистической оценке, коллеги, с которыми я обсуждал эту статью, против этой цифры не возражали. Для

мнс нормальной является величина h индекса от 0 до 2. Для нс она уже составляет 2-4 и т.д. Середину каждого из этих и последующих интервалов примем за hn — индекс Хирша нормативный, т.е. «нормальный» для данной должности.

Дальнейшее просто – у любого научного работника, не слишком занятого в обороне страны (и потому секретного), можно рассчитать «коэффициент соответствия занимаемой должности» – далее «коэффициент соответствия Кс»

Для этого достаточно всего лишь войти в базу e-library, посмотреть индекс Хирша этого ученого и сверить его с таблицей 1 этой статьи.

Таблица 1. Категории научных работников России («Табель о рангах»)

Катег ория	должность	hn	Категория	должность	hn
1.	Младший научный сотрудник ( мнс)	1	8.	Директор, ректор	15
2.	Научный сотрудник (нс)	3	9.	Член-корреспондент РАН	17
3.	Старший научный сотрудник (снс)	5	10.	Член-корр. РАН, директор	19
4.	Ведущий научный сотрудник (внс)	7	11.	Академик РАН	21
5.	Главный научный сотрудник (гнс)	9	12.	Академик РАН, директор, ректор	23
6.	зав. лаб. (зав. кафедрой)	11	13.	Академик РАН, Председатель Отделений, секций, Центров РАН	25
7.	зам. директора, зав. сектором, отделом, декан	13	14.	Президент РАН + 2-3 его зама	27

Мне могут возразить, что, дескать, дело академиков не проводить научные исследования, а организовывать их. Так то бы оно так. Но ведь считается, что выбирают в члены РАН как бы именно за

научные заслуги, причем личные! Короче «назвался груздем – полезай в кузов», в смысле назвался академиком – полезай в e-library и в табл.1.

Итак, «коэффициент соответствия» Кс = h : hn ……………………………….(1)

где h–индекс Хирша фактический того или иного ученого, по базе e-library,

а hn – индекс Хирша нормативный, т.е. «нормальный» для должности, которую этот ученый занимает, по табл. 1.

Понятно, что Кс =1 означает, что ученый соответствует занимаемой должности,

Кс ≤1 – «недосоответствует», и чем ниже Кс, тем хуже это “соответствие”. Кс ≥1 указывает на «недооцененность» того или иного ученого. Кс 3-4 и более свидетельствует о сильной недооцененности.

Второй предлагаемый коэффициент – это «коэффициент вненаучного влияния Кв» (т.е. блата, коррупции и т.п.). Далее для краткости – «коэффициент блата». Рассчитывается в %, также совсем просто:

Кв = (hn : h) х 100% — 100%……………………………….(2)

Ниже для наглядности приведена

таблица 2, с примерами расчета этих коэффициентов.

№	ФИО, должность	h	hn	Кс	Кв	А	Б
1.	Иванов К.С. зав. лаб. ИГГ, дгмн	11	11	1,0	0	159	1379
2.	Краснобаев А.А. гнс ИГГ, дгмн	10	9	1,1	-10	139	1007
3.	Пучков В.Н., член-корр. РАН, директор И-та геологии Уфы	20	19	1,05	-5	164	2505
Разрыв между группами
4.	Шмелев В.Р., внс ИГГ, кгмн	4	7	0,57	75	14	139
5.	Черных В.В., зав. лаб. ИГГ, дгмн	6	11	0,55	83	37	434
6.	Мартышко П.С., член-корр. РАН, директор Ин-та геофизики УрО	4	19	0,21	375	34	75
7.	Шамхалов Ф.И., член-корр. РАН, быв. Председатель ВАК	3	21	0,14	600	46	311
8.	Казанцева Т.Т., академик^*, гнс, Уфа	4	21	0,19	425	51	193
9.	Бахтизин Р.Н., член-корр^*, президент АН РБ, Уфа	3	21	0,14	600	52	183
10.	Асхабов А.М., академик, Президент Коми НЦ РАН	6	25	0,24	317	75	240
Разрыв между группами
11.	Ронкин Ю.Л. снс ИГГ	15	5	3	-67	160	1165
12.	Козлов П.С. снс ИГГ (0,2 ставки), кгмн	9	5 (1,0)	1,8 (9,0)	-45 (-89)	34	280
13.	Фортов В.Е., Президент РАН	45	27	1,67	-40	1317	14845
14.	Осипов Ю.С. академик РАН, быв. Президент РАН	13	27	0,48	108	137	1413
15.	Месяц Г.А., академик РАН, быв. Зам. Президента РАН	23	27	0,85	17	607	5386
16.	Машковцев Г.А., директор ВИМСа	4	15	0,27	275	52	121

Примечания:h — индекс Хирша фактический, по e—library;hn— индекс Хирша «нормальный» для данной должности; Кс — коэффициент соответствия занимаемой должности; Кв — «коэффициент блата» (вненаучного влияния), в %; A — количество публикаций по базе e—library; Б — цитируемость по базе e—library. ИГГ — Институт геологии и геохимии УрО РАН. Дгмн и кгмн – доктора и кандидаты геол.-мин. наук. Звездочкой помечены «башкирские» академики. Два правых столбца не имеют непосредственного отношения к расчету предлагаемых коэффициентов.

Таблица 2 представляется достаточно интересной, и легко может быть продолжена. Коллеги, есть возможность сильно развлечься – Вам почти без труда откроется очень много любопытного!

Первые 3 человека в табл. 2 примеры «группы соответствия», которая включает очень много исследователей, от мнс до Президента РАН. Отмечу, что коэффициенты Кс и Кв все же носят ориентировочный характер и различие в 10-20% не критично (т.е. №15 – Месяц Г.А. тоже в этой группе). Так критическая черта для «коэффициента блата» Кв проходит в районе 40-50%.

Вторая выделившаяся группа научных работников (“группа не полного соответствия” – № 4, 5) тоже обширная и, вероятно, в России сопоставима по численности с «группой соответствия». Большой процент в ней составляют люди, которые зря, вообще говоря, пошли в науку. Работали бы, где еще, так и ..не мучали бы сами себя, как при царском режиме (М. Булгаков). Много в этой группе и молодежи, поскольку h индекс величина высоко инерционная. И в целом Кс и Кв, по-видимому, не следует считать для исследователей моложе 30 лет. Опять же, чем раньше поймешь, что наука – это не твоё, тем, наверное, и лучше… Еще в этой группе много переоценённых работников, т.е. человек, например, являлся нормальным нс, так его за «высидку лет» делают снс, а то глядишь и внс. В отсутствии внешней оценки работы РАН такое происходило сплошь и рядом. Еще типичная подгруппа в «группе неполного соответствия» — это зав.лабы, в том числе и потому, что эта должность перестает быть престижной.

Третья группа таблицы 2 (№ 6-10) – «группа полного несоответствия» “населена”, чаще всего, начальниками. Группа характеризуется крайне низкими «коэффициентами соответствия Кс» (в районе 0,2 и ниже) и огромными «коэффициентами блата» Кв от 300 до 600% и выше. Комментировать это не очень хочется. Всё и так очевидно. Ясно, что в подобных случаях как то странно говорить о «фундаментальных научных заслугах..» и т.п., как об основной силе, движущей такого человека вверх. Понятно, что работают иные механизмы, силы или организации. Более реальные. Или конкретные. Какие – в каждом случае можно знать или гадать (родственные связи, деньги, принадлежность к правящей партии, клану, национальности, мафиозным и мафиозно-научным структурам, интриги и т.п.), но в принципе какие именно – не столь уж и важно. Все эти «силы и средства», иные, чем вклад в науку, и объединяет в себе «коэффициент вненаучного влияния Кв».

Пример работоспособности коэффициента Кв. У бывшего президента РАН, академика Осипова Ю.С. h =13. Что весьма достойный научный результат (думаю, что все результаты с h ≥ 7 достойны уважения), особенно с учетом, что эти его публикации с малым числом соавторов и сделаны до занятия столь высокого поста. Но Кв «коэффициент блата» Ю.С.Осипова 108%. Ну, и так понятно, что если б не выходец из Екатеринбурга Б.Н.Ельцин… Коэффициент Кв считается же в автоматическом режиме, и знания всех этих “нюансов ассоциативности” совершенно не требует. А был бы на этой ключевой должности прошедшие 20 лет энергичный исследователь более склонный к переменам, то глядишь и не пришлось бы выслушивать высокомерные поучения от Нобелевского лауреата А.Гейма (покинувшего Россию уроженца г.Сочи), что «РАН – это дом престарелых» (а что в ответ то тут скажешь…). И не было бы кризиса РАН. Гадать, впрочем, поздно.

Достаточно редкая четвертая группа табл.2 (№ 11-12) – «группа отрицательного блата». Тут, по всей видимости, есть силы направленные против данного исследователя. Например, ученого «не любит» директор, или сам исследователь с критикой выступает, панимаешь… Также типичный участник группы – ассистент интенсивно публикующегося ученого.

Предложенные коэффициенты Кс и Кв хотя и индивидуальные, но могут быть использованы и для оценки организаций. Например, как среднее арифметическое Кв сотрудников этой организации. Так, в бюджетной организации «Академия наук Республики Башкортостан» состоит 31 башкирский академик и 52 член-кора. Из которых башкир и татар 92,8%, т.е. налицо явная дискриминации всех других наций этой республики, составляющих в ней почти половину населения. Преобладают же в АН РБ труженики с «коэффициентами блата» в сотни и даже в тысячи процентов.

М.С.Гельфанд отметил «неправильно устанавливать единые пороги для всех наук. Так, для молекулярной биологии Ваши оценки кажутся заниженными». Это очевидно, и нельзя не согласиться. «Коэффициенты для наук» можно будет ввести позже, когда будет статистика по областям наук. Науки о Земле, на которые я опирался, консервативны и обычно требуют много времени на «публикационную единицу». Таким образом, вероятно можно рассматривать табл. 1 как минимум. Так пусть хотя бы минимальный норматив пройдут и начальники и пролетарии умственного труда.

Введение предложенных наукометрических коэффициентов для объективной оценки научного труда в России необходимо именно сейчас, в момент реорганизации науки и грядущих сокращений. Прикидки затрат времени показывают, что 7-8 сотрудников, скажем ФАНО, всего лишь за 1-1,5 месяца смогут рассчитать Кв и Кс всех работающих в РАН^¹. Как написал один из первых читателей (докт. физ.-мат. наук), «Я не поддерживаю излишнюю формализацию оценки научного труда, но почти любая обоснованная формальная оценка лучше бардака… «на усмотрение чиновников». А эта логична и не перегружена разными сложностями». Иначе же сокращать будут, вероятнее всего, просто ученых, неугодных местному начальству, без какой-либо объективности.

Призываю коллег к обсуждению. Продолжите таблицу 2 – и очень много «голых королей» от науки предстанет перед общественностью в натуральном виде.

Всем удачи!

Автор:
докт. геол.-мин. наук Иванов Кирилл Святославич,
закончил эту статью 29 ноября 2013 г.;
сокращена и доработана после замечаний 25 января 2014 г.

1 Конечно, одна наукометрия без правильно поставленной экспертизы всех проблем не решит. Проблемы же самой экспертизы остались за рамками статьи. Замечу лишь, что хорошую экспертизу еще м.б. можно наладить, когда процесс идет в нормальном режиме. Сейчас же, за несколько месяцев, ФАНО предстоит оценить и расклассифицировать (наверное, на 1, 0 – остается или вылетает) всех сотрудников РАН (≈100 000 чел.). На это надо 5-10 тыс. экспертов – высококвалифицированных, неподкупных, а главное (что встречается гораздо реже) беспристрастных, в научных кланах не состоящих. Не очень ясно, откуда бы они в таком количестве на нашу грешную Землю вдруг свалились!?

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Метки: Wikipedia, академики, Академия наук, бюджет, ВАК, Екатеринбург, индекс Хирша, исследования, К.С. Иванов, кризис, наука, наукометрия, РАН, результаты, Сочи, СССР, статистика, таблица, ученые, ФАНО, человек

См. также:

Биохимический анализ крови. Расшифровка основных показателей

2. Холестерин общий. Этот показатель в норме не должен превышать 5,2. Высокий холестерин в крови, не считавшийся проблемой еще несколько десятков лет назад, сейчас волнует многих. Инфаркты и инсульты уносят жизни, а причиной половины из них является атеросклероз сосудов, который, в свою очередь, является следствием повышенного холестерина в крови у мужчин и женщин. Цифра именно «общего» холестерина сама по себе не показательна, поэтому если он повышен, то врач назначит дополнительные анализы, которые покажут фракции холестерина, то есть соотношение «плохого» (липопротеид низкой плотности) и «хорошего» (липопротеид высокой плотности ) холестерина в крови.

Повышенное содержание в крови холестерина способствует развитию атеросклеротического поражения стенок кровеносных сосудов и является одним из факторов риска развития тяжелых сердечно-сосудистых заболеваний, таких как стенокардия (ишемическая болезнь сердца) и инфаркт миокарда, мозговой инсульт и перемежающаяся хромота.

Помогает снизить холестерин физическая активность, отсутствие в рационе продуктов, содержащих транс-жиры, употребление клетчатки, в продуктах, разрешенных для низко-углеводной диеты, включение в рацион морской рыбы хотя бы 2 раза в неделю, отказ от курения и алкоголя.

Следует отметить важное значение регулярных медицинских осмотров, ведь большинство заболеваний гораздо проще вылечить на начальной стадии, когда человека еще практически ничто не беспокоит. Помните: осложнения, которые вызываются повышенным холестерином, необратимы, а лечение не избавляет от существующих проблем, а лишь предотвращает развитие новых.

3. Билирубин общий. Биохимический анализ крови на билирубин проводится при: болезнях печени, разрушении эритроцитов, нарушении оттока желчи и заболеваниях желчевыводящих путей, появлении желтушности глаз и кожи. Этот показатель дает врачу понимание о том, как у человека работает печень.

Билирубином называют желчный пигмент, вещество, которое образуется при распаде некоторых веществ, в том числе отработанного гемоглобина. Железо из гемоглобина организм использует повторно, а вот белковая часть молекулы после сложных биохимических процессов превращается в билирубин.

Показатель в норме – от 5 до 21. Если билирубин повышен, то нужно обратиться к врачу, чтобы он исключил желчекаменную болезнь, гепатиты, инфекционное поражение печени. Часто повышенный билирубин может говорить о гепатите А (болезнь Боткина, желтуха). Подъем этой болезни обычно бывает осенью.

4. АЛТ, АлАТ, аланинаминотрансфераза и АСТ, АсАТ, аспартатаминотрансфераза. Все это вместе можно назвать одним термином – «трансминазы». Аланинаминотрансфераза (алт, или АлАТ) — маркерные ферменты для печени. Аспартатаминотрансфераза (аст, или АсАТ) — маркерные ферменты для миокарда. Количество содержания фермента аланинаминотрансферазы в крови измеряется в единицах на литр. Врач смотрит на соотношение АЛТ и АСТ и делает выводы.

В диагностических целях важен не только факт изменения показателей крови АсАТ и АлАТ, но и степень их повышения или понижения, а также соотношение количества ферментов между собой. К примеру:

Об инфаркте миокарда свидетельствует повышение обоих показателей (АСТ и АЛТ) в анализе в 1,5–5 раз. Если соотношение АСТ/АЛТ находится в пределах 0,55–0,65, можно предположить вирусный гепатит.

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е.Жуковского и Ю.А.Гагарина»

Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина»» (г. Воронеж) образован на основании распоряжения Правительства Российской Федерации от 23 апреля 2012 года №609-р путём слияния ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Монино, Московская обл.) и Военного авиационного инженерного университета (г. Воронеж).

Академия образована на базе Военного авиационного инженерного университета (г. Воронеж), созданного 1 января 1950 года в городе-герое Сталинграде и прошедшего становление от военного авиационно-технического училища ВВС до одного из лучших учебных заведений Министерства обороны Российской Федерации, награждённого вымпелом Министра обороны «За мужество, воинскую доблесть и высокую боевую выучку».

В Воронеже бережно сохраняют память о прославленных академиях, об их успехах и свершениях, которые навсегда вошли в историю военной авиации России. Более 280 сотрудников этих вузов стали лауреатами Ленинской и Государственной премий, удостоены звания Героя Социалистического Труда. Свыше 800 выпускников удостоены звания Героя Советского Союза, 90 из них — дважды, а маршалу авиации Ивану Никитичу Кожедубу это звание было присвоено трижды.

Среди выпускников академий — первый космонавт Юрий Гагарин, первая женщина-космонавт Валентина Терешкова, первый человек, вышедший в открытый космос, Алексей Леонов, знаменитые конструкторы летательных аппаратов Сергей Ильюшин, Артем Микоян, Александр Яковлев, более десяти летчиков-космонавтов России, а также зарубежные космонавты Фам Туан, Зигмунд Йен, Владимир Ремек. За отличные успехи в подготовке кадров и развертывании научно-исследовательской работы прославленные академии удостоены государственных наград Советского Союза и ряда иностранных государств.

Военно-воздушная инженерная академия имени профессора Н.Е. Жуковского награждена орденом Ленина (1933 год), орденом Красного Знамени (1945 год), орденом Октябрьской Революции (1970 год), орденом «Народная Республика Болгария I степени» (1970 год), орденом «За заслуги перед народом и Отечеством в (золоте)» (ГДР, 1973 год), орденом «Дружбы» (Вьетнам, 1977 год), «Командорским крестом со звездой ордена заслуги Польской Народной Республики» (1978 год), орденом Красной Звезды (Венгрия, 1985 год).

Военно-воздушная академия имени Ю.А. Гагарина награждена орденом Красного Знамени (1945 год), орденом Кутузова I степени (1968 год), орденом «Народная республика Болгария I степени» (1970 год), орденом «За заслуги перед народом и Отечеством (в золоте)» (ГДР, 1972 год), орденом «Знамя труда I класса» (Польша, 1973 год), орденом Красного Знамени (Чехословакия, 1978 год), орденом Боевого Красного Знамени (Монголия, 1979 год), орденом Воинской Доблести I степени (Вьетнам, 1983 год), орденом Красного Знамени (Венгрия, 1988 год), медалью «За заслуги перед ЧНА» I степени (Чехословакия, 1990 год), орденом Антонио Масео (Куба, 1991 год).

1 августа 2012 года в соответствии с приказом Министра обороны РФ от 16.06.12 г. №1515 и директивой Генерального Штаба Вооруженных Сил Российской Федерации от 25.06.12 г. №314/10/2801 государственные награды, знаки отличия, награды иностранных государств Военно-воздушной инженерной орденов Ленина и Октябрьской революции Краснознаменной академии имени профессора Н.Е. Жуковского, Военно-воздушной Краснознаменной ордена Кутузова академии имени Ю.А. Гагарина, Военного авиационного инженерного университета переданы в ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) как правопреемнику прославленных вузов ВВС.

Указом Президента Российской Федерации от 20 февраля 2020 года №144 за заслуги в укреплении обороноспособности страны и подготовке квалифицированных военных кадров ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (г. Воронеж) в ознаменование 100-летия со Дня создания награжден орденом Жукова.

Военный учебно-научный центр ВВС «Военно-воздушная академия» впитал в себя славные традиции Военно-воздушной академии имени Ю.А. Гагарина и Военно-воздушной инженерной академии имени профессора Н.Е. Жуковского, Военного авиационного инженерного университета (г. Воронеж), Военного института радиоэлектроники (г. Воронеж), Иркутского и Ставропольского высших военных авиационных инженерных училищ, Тамбовского ВВАИУ радиоэлектроники, а также Федерального государственного научно-исследовательского испытательного центра радиоэлектронной борьбы и оценки эффективности снижения заметности.

В Военно-воздушной академии осуществляется обучение офицеров-слушателей оперативно-тактического уровня подготовки (магистратура), а также курсантов — будущих офицеров (специалитет). В 2013 году на базе Военно-воздушной академии создана первая в Вооруженных Силах Российской Федерации научная рота.

Образовательную деятельность в составе академии ведут 22 факультета, 94 кафедры, размещенные в Воронеже и в филиалах (Челябинск и Сызрань), учебно-авиационные базы по родам авиации, научно-исследовательские центры и другие структурные подразделения.

В академии функционируют докторантура и адъюнктура очной формы обучения. Для защиты кандидатских и докторских диссертаций действуют 9 диссертационных советов по 20 научным специальностям. Также осуществляется целевая подготовка адъюнктов иностранных государств.

Научный потенциал составляют авторитетные учёные — заслуженные деятели науки и работники высшего образования, возглавляющие 23 научные и научно-педагогические школы. Среди них 172 докторов наук и профессоров, 1243 кандидатов наук, 669 доцентов и старших научных сотрудников.

Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева

Учредитель: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации

Организационно-правовая форма: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

Наименование без организационно-правовой формы: Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва

Полное наименование: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва»

Краткое наименование: Национальный исследовательский Мордовский государственный университет; МГУ им. Н. П. Огарева; ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва»

Полное наименование на английском: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «National Research Ogarev Mordovia State University»

Краткое наименование на английском: National Research Mordovia State University; MRSU

Дата образования: 01.10.1931

Юридический адрес: ул. Большевистская, д. 68, г. Саранск, Республика Мордовия, 430005

Почтовый адрес: ул. Большевистская, д. 68, г. Саранск, Республика Мордовия, 430005

ИНН: 1326043499

КПП: 132601001

Банковские реквизиты:

Получатель: УФК по Республике Мордовия (ФГБОУ ВО «МГУ им. Н.П. Огарёва» л/с 20096Х35120)
Расчетный счет: 03214643000000010900
Корреспондентский счет: 40102810345370000076
Наименование банка: ОТДЕЛЕНИЕ-НБ РЕСПУБЛИКА МОРДОВИЯ БАНКА РОССИИ//УФК по Республике Мордовия г. Саранск
БИК: 018952501

Телефоны: +7 (8342) 243732; 472913

Факс: +7 (8342) 472913

Электронная почта: [email protected]; [email protected]

Карта:

загрузка карты…

Маркировка шин — расшифровка

Настоящим я выражаю свое согласие ООО «Автоапгрейд» (ОГРН 5117746042090, ИНН 7725743662) при оформлении Заказа товара/услуги на сайте www.autobam.ru в целях заключения и исполнения договора купли-продажи обрабатывать — собирать, записывать, систематизировать, накапливать, хранить, уточнять (обновлять, изменять), извлекать, использовать, передавать (в том числе поручать обработку другим лицам), обезличивать, блокировать, удалять, уничтожать — мои персональные данные: фамилию, имя, номера домашнего и мобильного телефонов, адрес электронной почты.

Также я разрешаю ООО «Автоапгрейд» направлять мне сообщения информационного характера о товарах и услугах ООО «Автоапгрейд», а также о партнерах.

Согласие может быть отозвано мной в любой момент путем направления ООО «Автоапгрейд» письменного уведомления по адресу: 115191, г. Москва, ул. Большая Тульская, д. 10.

Конфиденциальность персональной информации

1. Предоставление информации Клиентом:

1.1. При оформлении Заказ товара/услуги на сайте www.autobam.ru (далее — «Сайт») Клиент предоставляет следующую информацию:

— Фамилию, Имя, Отчество получателя Заказа товара/услуги ;

— адрес электронной почты;

— номер контактного телефон;

— адрес доставки Заказа (по желанию Клиента).

1.2. Предоставляя свои персональные данные, Клиент соглашается на их обработку (вплоть до отзыва Клиентом своего согласия на обработку его персональных данных) компанией ООО «Автоапгрейд» (далее – «Продавец»), в целях исполнения Продавцом и/или его партнерами своих обязательств перед Клиентом, продажи товаров и предоставления услуг, предоставления справочной информации, а также в целях продвижения товаров, работ и услуг, а также соглашается на получение информационных сообщений. При обработке персональных данных Клиента Продавец руководствуется Федеральным законом «О персональных данных» и локальными нормативными документами.

1.2.1. Если Клиент желает уничтожения его персональных данных в случае, если персональные данные являются неполными, устаревшими, неточными, либо в случае желания Клиента отозвать свое согласие на обработку персональных данных или устранения неправомерных действий ООО «Автоапгрейд» в отношении его персональных данных то он должен направить официальный запрос Продавцу по адресу: 115191, г. Москва, ул. Большая Тульская, д. 10.

1.3. Использование информации предоставленной Клиентом и получаемой Продавцом.

1.3.1 Продавец использует предоставленные Клиентом данные в целях:

обработки Заказов Клиента и для выполнения своих обязательств перед Клиентом;
для осуществления деятельности по продвижению товаров и услуг;
оценки и анализа работы Сайта;
определения победителя в акциях, проводимых Продавцом;
анализа покупательских особенностей Клиента и предоставления персональных рекомендаций;
информирования клиента об акциях, скидках и специальных предложениях посредством электронных и СМС-рассылок.

1.3.2. Продавец вправе направлять Клиенту сообщения информационного характера. Информационными сообщениями являются направляемые на адрес электронной почты, указанный при Заказе на Сайте, а также посредством смс-сообщений и/или push-уведомлений и через Службу по работе с клиентами на номер телефона, указанный оформлении Заказа, о состоянии Заказа, товарах в корзине Клиента.

2. Предоставление и передача информации, полученной Продавцом:

2.1. Продавец обязуется не передавать полученную от Клиента информацию третьим лицам. Не считается нарушением предоставление Продавцом информации агентам и третьим лицам, действующим на основании договора с Продавцом, для исполнения обязательств перед Клиентом и только в рамках договоров. Не считается нарушением настоящего пункта передача Продавцом третьим лицам данных о Клиенте в обезличенной форме в целях оценки и анализа работы Сайта, анализа покупательских особенностей Клиента и предоставления персональных рекомендаций.

2.2. Не считается нарушением обязательств передача информации в соответствии с обоснованными и применимыми требованиями законодательства Российской Федерации.

2.3. Продавец получает информацию об ip-адресе посетителя Сайта www. autobam.ru и сведения о том, по ссылке с какого интернет-сайта посетитель пришел. Данная информация не используется для установления личности посетителя.

2.4. Продавец не несет ответственности за сведения, предоставленные Клиентом на Сайте в общедоступной форме.

2.5. Продавец при обработке персональных данных принимает необходимые и достаточные организационные и технические меры для защиты персональных данных от неправомерного доступа к ним, а также от иных неправомерных действий в отношении персональных данных.

Расшифровка общего анализа крови

Уважаемые пациенты! Когда Вы получаете бланк общего анализа крови, у Вас возникает вопрос: «Что означают эти показатели?» В данной статье Вы найдете объяснение основных показателей общего анализа крови. Предупреждение: для объяснения показателей анализа крови и постановки диагноза необходима консультация специалиста (врача)!

Нормальные показатели:

WBC – лейкоциты – от 4,0 до 10,0 млрд/литр,

Lymph –лимфоциты — от 0,8 до 4,0 млрд/литр,

Mid- (содержание смеси моноцитов, эозинофилов, базофилов и незрелых клеток) —

от 0,1 до 1,5 млрд/литр,

Gran – гранулоциты — от 2,0 до 7,0 млрд/литр,

Lymph% – лимфоциты — от 20 до 40%,

Mid%- (содержание смеси моноцитов, эозинофилов, базофилов и незрелых клеток) -от 3 до 15%,

Gran% — гранулоциты — от 50 до 70%,

HGB -гемоглобин — 20-160 гр/литр

RBC – эритроциты — от 3,5 до 5,5 трлн/литр,

HCT – гематокрит – от 37,0 до 54,0,

MCV — средний объем эритроцита- от 80,0 до 100,0 фемтолитров,

MCH – среднее содержание гемоглобина в эритроците — от 27,0 до 34,0 пикограммов,

MCHC – средняя концентрация гемоглобина в эритроците — от 320 до 360,

RDW – CV – ширина распределения эритроцитов — от 11,0 до 16,0,

RDW – SD — ширина распределения эритроцитов (стандартное отклонение) –

от 35,0 до 56,0,

PLT – тромбоциты — от 180 до 320 млрд/литр,

MPV – средний объем эритроцита — от 6,5 до 12,0,

PDW – относительная ширина распределения тромбоцитов по объему — от 9,0 до 17,0,

PCT – тромбокрит (доля тромбоцитов в общем объеме цельной крови) от 0,108 до 0,282

ESR — СОЭ — менее 12, но показатели нормы могут сильно изменяться в зависимости от возраста и пола.

Значение показателей:

WBC – лейкоциты . Лейкоциты (белые кровяные тельца) защищают организм от инфекций (бактерий, вирусов, паразитов. Высокий уровень лейкоцитов говорит о наличии бактериальной инфекции, а снижение числа лейкоцитов встречается при приеме некоторых лекарств, заболеваниях крови.

Lymph –лимфоциты — от 0,8 до 4,0 млрд/литр. Лимфоцит – это вид лейкоцита, который отвечает за выработку иммунитета и борьбу с микробами и вирусами. Увеличение числа лимфоцитов (лимфоцитоз) встречается при вирусных инфекционных заболеваниях , а также при заболеваниях крови (хронический лимфолейкоз и др). Уменьшение числа лимфоцитов (лимфопения) встречается при тяжелых хронических заболеваниях, приеме некоторых лекарств, подавляющих иммунитет (кортикостероиды и др.).

Mid. Моноциты, эозинофилы, базофилы и их предшественники циркулируют в крови в небольших количествах, поэтому нередко эти клетки объединяют в одну группу, которая обозначается как MID. Эти виды клеток крови также относятся к лейкоцитам и выполняют важные функции (борьбу с паразитами, бактериями, развитие аллергических реакций и др.)

Gran – гранулоциты. Это лейкоциты, которые содержат гранулы (зернистые лейкоциты). Гранулоциты представлены 3 типами клеток: нейтрофилы, эозинофилы и базофилы. Эти клетки участвуют в борьбе с инфекциями, в воспалительных и аллергических реакциях.

Lymph% – лимфоциты — от 20 до 40%,

Mid%- (содержание смеси моноцитов, эозинофилов, базофилов и незрелых клеток) -от 3 до 15%,

Gran% — гранулоциты — от 50 до 70%,

HGB –гемоглобин. Особый белок, который содержится в эритроцитах и отвечает за перенос кислорода к органам. Снижение уровня гемоглобина (анемия) приводит к кислородному голоданию организма. Повышение уровня гемоглобина, как правило, говорит о высоком количестве эритроцитов, либо об обезвоживании организма.

RBC – эритроциты. Эритроциты выполняют важную функцию питания тканей организма кислородом, а также удаления из тканей углекислого газа, который затем выделяется через легкие. Если уровень эритроцитов ниже нормы (анемия) организм получает недостаточные количества кислорода. Если уровень эритроцитов выше нормы (полицитемия, или эритроцитоз) имеется риск того, что красные кровные клетки склеятся между собой и заблокируют движение крови по сосудам (тромбоз).

HCT – гематокрит. Показатель, который отражает, какой объем крови занимают эритроциты. Повышенный гематокрит встречается при эритроцитозах (повышенное количество эритроцитов в крови), а также при обезвоживании организма. Снижение гематокрита указывает на анемию (снижение уровня эритроцитов в крови), либо на увеличение количества жидкой части крови.

MCV — средний объем эритроцита. Эритроциты с малым средним объемом встречаются при микроцитарной анемии, железодефицитной анемии и пр. Эритроциты с повышенным средним объемом встречаются при мегалобластной анемии (анемия, которая развивается при дефиците в организме витамина В12, либо фолиевой кислоты).

MCH – среднее содержание гемоглобина в эритроците. Снижение этого показателя встречается при железодефицитной анемии, увеличение – при мегалобластной анемии (при дефиците витамина В12 или фолиевой кислоты).

MCHC – средняя концентрация (насыщенность) гемоглобина в эритроците. Снижение этого показателя встречается при железодефицитных анемиях, а также при талассемии (врожденное заболевание крови). Повышение этого показателя практически не встречается.

RDW – CV – ширина распределения эритроцитов. Показатель используется при лабораторной оценке анемий, воспаления, онкопатологии, заболеваний сердечно-сосудистой системы и желудочно-кишечного тракта.
RDW – SD — ширина распределения эритроцитов (стандартное отклонение).

PLT – тромбоциты. Небольшие пластинки крови, которые участвуют в образовании тромба и препятствуют потере крови при повреждениях сосудов. Повышение уровня тромбоцитов в крови встречается при некоторых заболеваниях крови, а также после операций, после удаления селезенки. Снижение уровня тромбоцитов встречается при некоторых врожденных заболеваниях крови, апластической анемии (нарушение работы костного мозга, который вырабатывает кровяные клетки), идиопатической тромбоцитопенической пурпуре (разрушение тромбоцитов из-за повышенной активности иммунной системы), циррозе печени

MPV – средний объем эритроцита. Повышение MPV могут спровоцировать сахарный диабет, тромбоцитодистрофия, патологии крови (системная волчанка), спленэктомия, алкоголизм, миелоидный лейкоз, атеросклероз сосудов, талассемия (генетическое нарушение строения гемоглобина), синдром Мея-Хегглина, постгеморрагическое малокровие. Ниже нормы данный показатель опускается вследствие лучевой терапии, при циррозе печени, анемии (пластическая и мегалобластной), синдроме Вискота-Олдрича.

PDW – относительная ширина распределения тромбоцитов по объему. Этот показатель косвенный, учитывающийся в комплексе других показателей.

PCT – тромбокрит (доля тромбоцитов в общем объеме цельной крови). Главным назначением этого исследования является оценка риска развития тромбоза или, наоборот, кровотечения, что и в обоих случаях может нести угрозу для жизни больного.

ESR — СОЭ. Неспецифический индикатор, повышающийся при многих патологических состояниях абсолютно разного происхождения т(инфекционные заболевания, болезни крови, опухоли, воспалительные процессы, аутоиммунные заболевания).

На общий анализ крови записываться не надо! Забор крови производится с 7.30 до 12.00.

Классификация канатов

Приведенная ниже информация по классификации канатов далеко не нова, и мы практически ничего нового добавить не сможем. Аналогичные материалы вы легко сможете найти на прочих ресурсах, так зачем мы размещаем её у себя? Взглянув на нижепредставленную классификацию вы поймете, что видов каната большое количество и порой даже специалисту бывает достаточно сложно разобраться что такое Канат 12—ГЛ—ВК—Л—О—Н—1770 ГОСТ 2688–80.

Работая с одними и теми же канатами расшифровать все достаточно просто, но если клиент хочет купить нестандартный канат? Вот тут и начинается «Где посмотреть? Где взять? Что означает эта буква в наименовании?». Ранее мы уже публиковали материал о канатах, но подробно не описывали классификацию, поэтому мы надеемся что и данная статья будет вам полезна.

Классификация, технические требования, методы испытаний, правила приемки, транспортировки, и хранения стальных канатов изложены в ГОСТ 3241-91 «Канаты стальные. Технические условия».

Классификация стальных канатов

1. По основному конструктивному признаку:

одинарной свивки или спиральные состоят из проволок, свитых по спирали в один или несколько концентрических слоев. Канаты одинарной свивки, свитые только из круглой проволоки, называют обыкновенными спиральными канатами. Спиральные канаты, имеющие в наружном слое фасонные проволоки, называют канатами закрытой конструкции. Канаты одинарной свивки, предназначенные для последующей свивки, называют прядями.
двойной свивки состоят из прядей, свитых в один или несколько концентрических слоев. Канаты двойной свивки могут быть однослойные или многослойные. Широкое распространение получили однослойные шестипрядные канаты двойной свивки. Канаты двойной свивки, предназначенные для последующей свивки, называют стренгами.
тройнойсвивки состоят из стренг, свитых по спирали в один концентрический слой.

2. По форме поперечного сечения прядей:

круглые
фасоннопрядные (трехграннопрядные, плоскопрядные), имеют значительно большую поверхность прилегания к шкиву, чем круглопрядный.

3. По типу свивки прядей и канатов одинарной свивки:

ТК — с точечным касанием проволок между слоями,
ЛК — с линейным касанием проволок между слоями,
ЛК-О — с линейным касанием проволок между слоями при одинаковом диаметре проволок по слоям пряди,
ЛК-Р — с линейным касанием проволок между слоями при разных диаметрах проволок в наружном слое пряди,
ЛК-З — с линейным касанием проволок между слоями пряди и проволоками заполнения,
ЛК-РО — с линейным касанием проволок между слоями и имеющих в пряди слои с проволоками разных диаметров и слои с проволоками одинакового диаметра,
ТЛК — с комбинированным точечно-линейным касанием проволок в прядях.

Пряди с точечным касанием проволок изготовляют за несколько технологических операций в зависимости от числа слоев проволок. При этом необходимо применять разные шаги свивки проволок для каждого слоя пряди и повивать следующий слой в противоположном направлении предыдущему. В результате проволоки между слоями перекрещиваются. Такое расположение проволок увеличивает их износ при сдвигах в процессе эксплуатации, создает значительные контактные напряжения, способствующие развитию в проволоках усталостных трещин, и уменьшает коэффициент заполнения сечения каната металлом.
Пряди с линейным касанием проволок изготовляют за один технологический прием; при этом сохраняется постоянство шага свивки, и одинаковое направление свивки проволок для всех слоев пряди, что при правильном подборе диаметров проволоки по слоям, дает получение линейного касания проволок между слоями. В результате значительно снижается износ проволок и резко возрастает работоспособность канатов с линейным касанием проволок в прядях в сравнении с работоспособностью канатов типа ТК.
Пряди точечно-линейного касания применяют при необходимости замены в прядях линейного касания центральной проволоки семипроволочной прядью, когда на однослойную семипроволочную прядь типа ЛК укладывается слой проволок одинакового диаметра с точечным касанием. Пряди могут обладать повышенными некрутящимися свойствами.

4. По материалу сердечника:

ОС — с органическим сердечником — в качестве сердечника в центре каната, а иногда и в центре прядей, используются сердечники из натуральных, синтетических и искусственных материалов — из пеньки, манилы, сизали, хлопчатобумажной пряжи, полиэтилена, полипропилена, капрона, лавсана, вискозы, асбеста.
МС — с металлическим сердечником — в качестве сердечника, в большинстве конструкций, применяется канат двойной свивки из шести семи проволочных прядей, расположенных вокруг центральной семи проволочной пряди, в канатах по ГОСТ 3066-80, 3067-88,3068-88 в качестве МС применяется прядь той же конструкции, что и в повиве. Их целесообразно применять тогда, когда надо повысить структурную прочность каната, уменьшить конструктивные удлинения каната при растяжении, а также при высокой температуре среды, в которой работает канат.

5. По способу свивки:

Нераскручивающихся канатах — Н — пряди и проволоки сохраняют заданное положение после снятия вязок с конца каната или легко укладываются в ручную при незначительном раскручивании, что достигается предварительной деформацией проволок и прядей при свивке проволок в прядь и прядей в канат.
Раскручивающихся канатах — проволоки и пряди предварительно не деформированы или недостаточно деформированы перед их свивкой в пряди и в канат. Поэтому пряди в канате и проволоки в прядях не сохраняют своего положения после снятия вязок с конца каната.

6. По степени уравновешенности:

Рихтованный канат — Р — не теряет своей прямолинейности (в пределах допустимого отклонения) в свободном подвешенном состоянии или на горизонтальной плоскости, т.к. после свивки прядей и шпата соответственно напряжения от деформации проволок и прядей сняты рихтовкой.
Нерихтованный канат — не обладает таким свойством, свободный конец нерихтованного каната стремится образовать кольцо, за счет напряжений деформации проволок и прядей полученных в процессе изготовления каната.

7. По направлению свивки каната:

Правой свивки — не обозначается
Левой свивки — Л

Направление свивки каната определяется: направлением свивки проволок наружного слоя — для канатах одинарной свивки; направлением свивки прядей наружного слоя — для канатов двойной свивки; направлением свивки стренг в канат — для канатов тройной свивки

8. По сочетанию направлений свивки каната и его элементов:

Крестовой свивки — направление свивки прядей и стренг противоположны направлению свивки каната.
Односторонней свивки — О — направление свивки прядей в канат и проволоки в прядях одинаковы.
Комбинированной свивки — К с одновременным использованием в канате прядей правого и левого направления свивки.

9. По степени крутимости

Крутящиеся — с одинаковым направлением свивки всех прядей по слоям каната (шести — и восьмипрядные канаты с органическим и металлическим сердечником)
Малокрутящиеся — (МК) с противоположным направлением свивки элементов каната по слоям (многослойные, многопрядные канаты и канаты одинарной свивки). В некрутящихся канатах благодаря подбору направлений свивки отдельных слоев проволок (в спиральных канатах) или прядей (в многослойных канатах двойной свивки) устраняется вращение каната вокруг своей оси при свободном подвешивании груза.

10. По механическим свойствам проволоки

Марка ВК — высокого качества
Марка В — повышенного качества
Марка 1 — нормального качества

11. По виду покрытия поверхности проволок в канате:

Из проволок без покрытия
Из оцинкованной проволоки в зависимости от поверхностной плотности цинка:
группа С — для средних агрессивных условий работы
группа Ж — для жестких агрессивных условий работы
группа ОЖ — особо жестких агрессивных условий работы
П — канат или пряди покрыты полимерными материалами

12. По назначению каната

Грузолюдские — ГЛ — для подъема и транспортировки людей и грузов
Грузовые — Г — для подъема и транспортировки и грузов

13. По точности изготовления

Нормальной точности — не обозначается
Повышенной точности — Т— ужесточенными предельными отклонениями по диаметру каната

14. По прочностным характеристикам
Маркировочных групп временного сопротивления разрыву Н/мм2 (кгс/ мм2) — 1370 (140), 1470 (150), 1570 (160), 1670 (170), 1770 (180), 1860 (190), 1960 (200), 2060 (210), 2160 (220)

Примеры условного обозначения стальных канатов

Канат 16,5 — Г — I — Н — Р — Т — 1960 ГОСТ 2688 — 80 Канат диаметром 16,5 мм, грузового назначения, первой марки, из проволоки без покрытия, правой крестовой свивки, нераскручивающийся, рихтованный, повышенной точности, маркировочной группы 1960 Н/мм2 (200 кгс/мм2), по ГОСТ 2688 — 80
Канат 12 — ГЛ — ВК — Л — О — Н — 1770 ГОСТ 2688 — 80 Канат диаметром 12,0 мм, грузолюдского назначения, марки ВК, из проволоки без покрытия, левой односторонней свивки, нераскручивающийся, нерихтованный, нормальной точности, маркировочной группы 1770 Н/мм2 (180 кгс/мм2), по ГОСТ 2688-80
Канат 25,5 — Г — ВК — С — Н — Р — Т — 1670 ГОСТ 7668 — 80 Канат диаметром 25,5 мм, грузового назначения, марки ВК, оцинкованный по группе С, правой крестовой свивки, нераскручивающийся, рихтованный, повышенной точности, маркировочной группы 1670 Н/мм2 (170 кгс/мм2), по ГОСТ 7668 — 80
Канат 5,6 — Г — В — Ж — Н — МК — Р — 1670 ГОСТ 3063 — 80 Канат диаметром 5,6 мм, грузового назначения, марки В, оцинкованный по группе Ж, правой свивки, нераскручивающийся, малокрутящийся, рихтованный, маркировочной группы 1670 Н/мм2 (170 кгс/мм2), по ГОСТ 3063 — 80

Классификация канатов по отечественным и зарубежным стандартам

ГОСТ	DIN	EN	BS	ISO
ГОСТ 2688-80	DIN 3059-72	EN 12385	BS 302 6х19 (12/6/1) FC
ГОСТ 3062-80	DIN 3052-71
ГОСТ 3063-80	DIN 3053-72
ГОСТ 3064-80	DIN 3054-72
ГОСТ 3066-80	DIN 3055-72	EN 12385	BS 302 6х7 (6/1)WSC
ГОСТ 3067-88	DIN 3060-72	EN 12385	BS 302 6х19 (12/6/1)WSK
ГОСТ 3068-88	DIN 3066-72
ГОСТ 3069-80	DIN 3055-72	EN 12385	BS 302 6х7 (6/1) FC
ГОСТ 3070-88	DIN 3060-72		BS 302 6х19 (12/6/1) WSC
ГОСТ 3071-88	DIN 3066-72		BS 302 6х37 (18/12/6/1) FC
ГОСТ 3077-80	DIN 3058-72	EN 12385	BS 302 6х19 (9/9/1) FC	ISO 2408
ГОСТ 3079-80
ГОСТ 3081-80	DIN 3058-72	EN 12385	BS 302 6х19 (9/9/1) WRC	ISO 2408
ГОСТ 7668-80	DIN 3064-72	EN 12385	BS 302 6х36 (14/7&7/7/1) FC	ISO 2408
ГОСТ 7669-80	DIN 3064-72	EN 12385	BS 302 6х36 (14/7&7/7/1) IWRC	ISO 2408
ГОСТ 14954-80	DIN 3059-72	EN 12385	BS 302 6х19 (12/6+6F/1) IWRC

цель c — проблема NSSecureCoding с коллекциями пользовательского класса

Я действительно час боролся с этим в Swift 5.

Моя ситуация заключалась в том, что у меня был набор настраиваемых объектов решения:

  var resultsSet = Установить <Решение> ()

, что соответствует безопасному кодированию:

  статическая переменная supportsSecureCoding: Bool {get {return true}}

Их контейнерный объект закодировал их как NSSet из-за безопасного кодирования:

  кодер.кодировать (resultsSet как NSSet, forKey: "resultsSet")

Но при декодировании у меня всегда возникала ошибка компилятора:

  если let decodedResultsSet = aDecoder.decodeObject (of: NSSet.self, forKey: "resultsSet") {

            resultsSet = decodedResultsSet как! Установить <Решение>
        }

Ошибка:

2020-02-11 22: 35: 06.555015 + 1300 Возникла исключительная ситуация, когда значение состояния восстановления для ключа NS.objects относилось к неожиданному классу App.Solution. Допустимые классы: ‘{( NSSet )} ‘.2020-02-11 22: 35: 06.564758 + 1300 *** Завершение работы приложения из-за неперехваченного исключения «NSInvalidUnarchiveOperationException», причина: «значение ключа« NS.objects »относилось к неожиданному классу« App.Solution ». Допустимые классы: ‘{( NSSet )} ‘.’

Если я изменил decodeObject (ofClass: на Решение:

  если let decodedResultsSet = aDecoder.decodeObject (of: Solution.self, forKey: "resultsSet") {

            resultsSet = decodedResultsSet как! Установить <Решение>
        }

Я получаю сообщение об ошибке:

11 февраля 2020, 22:33:46.0 + 1300 Произошла исключительная ситуация при восстановлении значения состояния для ключа «resultsSet» неожиданного класса «NSSet». Допустимые классы: ‘{( приложение. решение )} ‘. 2020-02-11 22: 33: 46.2 + 1300 *** Завершение работы приложения из-за неперехваченного исключения «NSInvalidUnarchiveOperationException», причина: «значение ключа« resultsSet »относится к неожиданному классу« NSSet ». Допустимые классы: ‘{( приложение. решение )} ‘.’

Ответ, который сейчас очевиден, но я мог найти его где угодно, заключался в том, чтобы понять, что список разрешенных объектов представляет собой массив, и для него нужны как NSSet, так и настраиваемый объект: Решение.

  если let decodedResultsSet = aDecoder.decodeObject (of: [NSSet.self, Solution.self], forKey: "resultsSet") {

            resultsSet = decodedResultsSet как! Установить <Решение>
        }

Надеюсь, это кому-то поможет.

Декодировать полученные символы с использованием алгоритма сферического декодирования

Синтаксис

Y = шаг (H, RXSYMBOLS, CHAN)

Описание

Примечание

Начиная с R2016b вместо использования метода step для выполнения операция, определенная Системным объектом ™, вы можете вызвать объект с аргументами, как если бы это была функция.Например, y = step (obj, x) и y = obj (x) выполняют эквивалентные операции.

Y = step (H, RXSYMBOLS, CHAN) декодирует полученные символы, RXSYMBOLS, с использованием алгоритма декодирования сфер. Алгоритм может быть использован для декодирования реализаций Ns каналов в один звонок, при котором в каждой реализации канала принимается Nr символов.

Входные данные:

RXSYMBOLS : комплексная двойная матрица [Ns Nr]. содержащие полученные символы.

CHAN : комплексный двойной [Ns Nt Nr] или [1 Nt Nr] матрица, представляющая коэффициенты канала с замираниями для плоских замираний MIMO канал. Для случая [Ns Nt Nr] объект применяет каждый канал матрица для каждого набора символов Nr. Для случая блочного замирания, т.е. когда размер CHAN составляет [1 Nt Nr], тот же канал применяется ко всем полученным символам.

Выход Y , который зависит от настройки DecisionType — это двойная матрица, содержащая Логарифмические отношения правдоподобия (LLR) декодированных битов или самих битов.В обоих случаях размер вывода составляет [Ns * bitsPerSymbol Nt], где бит PerSymbol представляет количество бит на переданную символ, как определено свойством BitTable .

Примечание

obj указывает системный объект на который запускает этот метод step .

Объект выполняет инициализацию в первый раз метод step выполняется. Эта инициализация блокирует ненастраиваемую свойства и входные характеристики, такие как размеры, сложность и тип входных данных.Если вы измените ненастраиваемый свойство или входную спецификацию, системный объект выдает ошибка. Чтобы изменить ненастраиваемые свойства или входы, вы должны сначала вызвать метод release для разблокировки объекта.

Расшифровка потенциала локального поля начала и интенсивности острой боли у крыс

Животные

Все процедуры в этом исследовании были одобрены Институтом по уходу и использованию животных (IACUC) Школы медицины Нью-Йоркского университета (NYUSOM) как согласованные. с Руководством Национального института здравоохранения (NIH) по уходу и использованию лабораторных животных, чтобы гарантировать минимальное использование животных и дискомфорт.Самцов крыс Sprague-Dawley приобретали на фермах Taconic Farms, Олбани, штат Нью-Йорк, и содержали в центре Mispro Biotech Services в Александрийском центре наук о жизни. Крыс содержали с контролируемой влажностью, температурой и 12-часовым (с 6:30 до 18:30) циклом свет-темнота. Еда и вода были доступны без ограничений. Животные доставлялись в животноводческий комплекс в количестве от 250 до 300 граммов, и им давали в среднем 10 дней, чтобы приспособиться к новой среде до начала экспериментов.

Протокол эксперимента и нейрофизиологические записи

Сборка и имплантация микропривода тетрода (VersaDrive8, Neuralynx) была аналогична нашему предыдущему исследованию ¹³.Тетрод был построен с использованием нихромовой проволоки диаметром 12,7 мкм (Sandvik) в соответствии с протоколом ^13,45. В VersaDrive8 было установлено восемь тетродов. Кончик тетрода обрезали острыми ножницами (Fine Science Tools), а затем покрывали золотом до тех пор, пока сопротивление не достигло 100-500 кОм (NanoZ, Neuralynx). После этого перед имплантацией наконечники тетрода замачивали в 100% этаноле.

Для имплантации крыс анестезировали изофлураном (1,5–2%). Краниотомия была выполнена над односторонней передней поясной извилиной корой (AP +2.5–3,5 мм, ML 0,8–1,8 мм). Пучок тетрода медленно опускали на DV 1,6 мм с углом наклона 10 ° к средней линии. Kwik-cast (World Precision Instruments) использовался для герметизации открытой области трепанации черепа. Винты заземления и эталона закреплялись над мозжечком. Для фиксации микропривода костными винтами использовался стоматологический цемент. Крысам давали возможность выздороветь в течение примерно 1 недели после операции.

Двойная лазерная стимуляция и нейронные записи

Двойная лазерная стимуляция выполнялась, как описано ранее ¹³.Перед стимуляцией животным позволяли привыкнуть в записывающей камере над сетчатым столом в течение 30 минут. Два твердотельных лазера с диодной накачкой (SDL-473-1000T, Shanghai Dreams Laser Technology) использовались для доставки вредной стимуляции. Выходная интенсивность связанного с лазером патч-кабеля была откалибрована (M83L01, Thorlabs) на одну из трех значений мощности: 50 мВт (NS), 150 мВт (LS) и 250 мВт (HS). И три пары условий стимула (NS против LS, NS против HS, LS против HS) использовались для каждого сеанса записи.Во время каждого сеанса два лазера случайным образом применялись к задней лапе крысы в общей сложности примерно 60 испытаний с различными интервалами между испытаниями (приблизительно 1 мин). За всем процессом следила высокоскоростная камера (HC-V550, Panasonic). Импульсы TTL использовались для синхронизации с нейронными сигналами.

Тетроды опускали с шагом 120 мкм перед каждым днем записи. Необработанные нейронные сигналы записывались с помощью 32-канального цифрового пульта управления (RHD2132, Intan Technologies) и платы сбора данных (Open Ephys) с частотой дискретизации 30 кГц.Для получения пиковой активности необработанные данные подвергались полосовой фильтрации от 300 Гц до 7,5 кГц и в автономном режиме сортировались коммерческим программным обеспечением (Offline Sorter, Plexon). Чтобы получить LFP, необработанные данные подвергались цифровой фильтрации с помощью полосового фильтра между 0,3 и 300 Гц и подвергались понижающей дискретизации на частоте 1 кГц.

Предварительная обработка данных

Для многоканальных сигналов LFP мы сначала провели базовую процедуру предварительной обработки (анализ детрендов, отклонение каналов артефактов). Далее мы выполнили анализ главных компонентов (PCA) для многоканальных сигналов LFP, а затем спроецировали сигналы LFP на первое доминирующее главное подпространство.Мы извлекли очищенные одноканальные LFP-сигналы для последующего анализа спектра.

Спектральный анализ

Мы провели спектральный анализ сигналов LFP с использованием многопозиционного метода (в отличие от стандартного метода произвольного оконного управления). Многостадийный метод — это усовершенствованный метод спектрального анализа ⁴⁶, который направлен на уменьшение смещения / дисперсии спектральных оценок путем предварительного умножения данных на несколько ортогональных конусов, известных как функции Слепяна. В частности, мы выбрали параметр W половинной ширины полосы таким образом, чтобы оконные функции были максимально сконцентрированы в пределах [- W, W ].Мы выбрали W > 1/ T (где T обозначает временную длительность) так, чтобы функции конуса Слепяна были хорошо сконцентрированы по частоте и имели характеристику уменьшения смещения.

Многонаправленный анализ спектра был реализован с помощью набора инструментов Chronux ⁴⁷: программное обеспечение для анализа данных с открытым исходным кодом на http://chronux.org. Спектр и спектрограмма были вычислены с использованием функций « mtspectrmc » и « mtspecgramc » соответственно.Что касается настройки функции Chronux, мы использовали настройку конусов [ TW K ], где TW = 3 — произведение времени на полосу пропускания, а K = 2x TW — 1 = 5 — число конусов.

Мы использовали данные [0, 5] s для вычисления спектра мощности LFP, где 0 обозначает начало лазерного излучения. Кроме того, мы вычисляем Z-оценку мощности, относящуюся к базовому периоду [-5, 0] с непосредственно перед началом лазерного излучения. Положительный Z-показатель показывает увеличение мощности в определенной полосе (ах) частот.Однополосная мощность была рассчитана путем суммирования всех расчетных значений мощности для каждой полосы (тета 4-8 Гц, альфа 8-15 Гц, бета 15-30 Гц, низкая гамма 30-60 Гц, высокая гамма 60-100 Гц) .

Декодирование Spike, LFP и Spike-LFP

Целью анализа популяционного декодирования было классифицировать пробные метки различной интенсивности стимуляции (например, LS против HS) на основе спайков или только LFP, или спайков и LFP вместе . Во-первых, при декодировании только спайков для каждой отдельной нейронной записи мы разбили спайки на 50 мс, чтобы получить данные о подсчете спайков во времени, и использовали скользящее окно 50 мс для накопления статистики подсчета спайков от начала действия лазера (время 0) до 5 с ( я.е., 100 ячеек). Мы оценили точность декодирования для каждого временного интервала на основе совокупной статистики количества пиков. Следовательно, для всего C нейронов размерность входных признаков варьировалась от C (первая ячейка) до 100 C (все ячейки). Во-вторых, при однополосном декодировании LFP мы использовали окно длительностью 1 с (с шагом приращения 50 мс движущегося окна) для вычисления суммы мощности LFP в каждой полосе частот (тета, альфа, бета, низкая и высокая гамма). Для декодирования всех частотных диапазонов мы объединили все эти 5 однодиапазонных мощностей в каждом бине вместе как вектор признаков.Наконец, при декодировании пиков и LFP мы объединили количество пиков и статистику мощности LFP в качестве входных характеристик.

В экспериментах по классификации различных интенсивностей лазера (например, NS против HS или LS против HS) предполагалось, что у нас есть n ₁ испытаний с интенсивностью лазера 1 и n ₂ испытаний при интенсивности лазера 2. Мы разделили общее количество ( n ₁ + n ₂) испытаний на две группы, 80% использовались для обучения, а 20% использовались для тестирования.В частности, мы использовали классификатор машины опорных векторов (SVM) ⁴⁸. SVM — это дискриминативная модель обучения с учителем, которая строит границу классификации с помощью разделяющей гиперплоскости с максимальным запасом. В частности, SVM может отображать ввод x _i ( i = 1,…, N , где N обозначает размер обучающей выборки) в многомерные пространства признаков, которые позволяют нелинейную классификацию.{N} {\ alpha} _ {i} K ({\ bf {x}}, \, {{\ bf {x}}} _ {i}) + b $$

(1)

где y _i ∈ {−1, +1} обозначает метку класса для обучающей выборки x _i (некоторые из которых связаны с ненулевым α _i называются опорными векторами), b обозначает смещение, а K (•, •) обозначает функцию ядра.Мы использовали полиномиальное ядро и обучили нелинейную SVM с помощью последовательного алгоритма минимальной оптимизации (MATLAB Machine Learning Toolbox: функция « fitcsvm »). Наконец, точность декодирования была оценена с помощью 5-кратной перекрестной проверки из 100 симуляций Монте-Карло. Мы сообщили среднее значение ± S.E.M. точность декодирования.

В качестве контроля мы также вычислили точность декодирования на уровне случайности. Мы случайным образом переставили метки классов между двумя классами и повторили анализ декодирования. Эта процедура перемешивания повторялась 500 раз, и мы сообщили уровень вероятности по усредненной точности классификации на основе перемешанных данных с переставленными метками.Теоретически, когда размеры выборки из обоих классов идеально сбалансированы, уровень вероятности должен быть близок к 50%.

Обнаружение начала острой боли

Используя скользящее окно, мы оценили совокупную точность декодирования SVM во времени, используя вместе функции пиков, LFP или пиков и LFP. В начале лазерной стимуляции точность декодирования находится на уровне вероятности (~ 50%). Чтобы определить начало болевых сигналов с точки зрения декодирования, нам нужен пороговый критерий, на основе которого мы определили время, которое пересекает пороговое значение, как начало болевых сигналов.Здесь мы использовали критерий 1/ e (где e обозначает число Эйлера, а 1/ e ≈ 0,37). Обоснование этого выбора было мотивировано критерием для определения размера зрительного нейронального рецептивного поля ³³. Мы определили начало времени как первый момент, когда пиковая точность декодирования SVM падает до уровня 1/ e динамического диапазона, где динамический диапазон определяется как разница между максимальной точностью и точностью на уровне алтаря. Поскольку критерий 1/ e является скорее специальным, мы также исследовали, повлияет ли изменение критерия (например, 1/2) на наши результаты.

Статистика и статистические тесты

Мы представили среднее значение ± S.E.M. статистика в мощности LFP. Если не указано иное, мы использовали непараметрический критерий суммы рангов Манна-Уитни для сравнения медианной статистики между двумя группами.

Исследователи расшифровывают ДНК афалин, чтобы узнать о хрупкой популяции | Провинциальный | Новости

ГАЛИФАКС, Н. —

Северные афалины — дружелюбные существа и не уклоняются от людей, которые сталкиваются с ними в Северной Атлантике.

«Они, как известно, любят лодки, они очень милые, — сказала Лаура Фейрер, кандидат наук по морской биологии из Университета Далхаузи и эксперт по этим редким животным.

Но их социальный характер привел к трагическому повороту, начавшемуся в 19 веке: афалин охотились за их мясом и маслом до 1970-х годов.

«Китобои действительно воспользовались этим, и, поскольку они общительны, они остались бы с другим животным, если бы оно было ранено, и тогда китобои смогли бы захватить всю группу», — сказал Фейрер.

От 60 000 до 100 000 северных афалин были убиты в Северо-Западной Атлантике китобоями из Новой Шотландии, Норвегии, Исландии и северного Лабрадора.

По оценкам, осталось от 100 до 200 представителей северной популяции афалин у Новой Шотландии, а также еще одна группа, которая живет в более северных районах, включая Арктику.

Хрупкое состояние северной афалины стало очевидным благодаря работе Фейрер и ее коллеги Тони Эйнфельдта.Используя передовые методы анализа ДНК, они смогли расшифровать генетический состав северных афалин у побережья Новой Шотландии.

Они проанализировали образцы тканей, которые Фейрер взял с помощью дротиков для биопсии из северных афалин во время экспедиций в места их обитания в открытом море, такие как морской охраняемый район оврага примерно в 200 км от юго-восточного побережья Новой Шотландии.

Фейрер и несколько других исследователей проводят недели на исследовательском парусном судне, которым управляет морской биолог из Далхаузи Хэл Уайтхед, выслеживая бутылочные носы.

Она и Эйнфельдт также смогли извлечь образцы ДНК из зубов и десен китов, убитых во время китобойного промысла, и сотрудники из более северных регионов также отправили им образцы биопсии.

Пара опубликовала свои последние открытия в статье, недавно опубликованной в журнале Ecology and Evolution.

«Есть несколько разных целей — первая — выяснить, сколько существует групп», — сказал Эйнфельдт, который занимается генетическим тестированием в рамках исследования.«Этот вид распространен вдоль очень узкой полосы океана, простирающейся от Арктики до морской охраняемой территории оврага».

Они пришли к выводу, что популяция Новой Шотландии действительно генетически отличается от афалин на севере. Но этот генетический фонд опасно мал в результате китобойного промысла.

«Вы знаете, что генетическое разнообразие — это своего рода страховой полис, верно, для видов, оно помогает им адаптироваться к будущим изменениям окружающей среды», — сказал Фейрер, главный научный сотрудник северного проекта афалины, работающего в лаборатории Уайтхеда.

«Таким образом, это дает им ресурсы, которые они могут использовать, если условия изменятся, и мы обнаружили, что, как вы знаете, в Новой Шотландии население очень истощено, поэтому их страховой полис невелик. По сравнению с северной популяцией, китобойный промысел пострадал намного сильнее ».

Северные афалины уже внесены в список исчезающих видов, и их работа подтвердила, что популяция зависит от морских охраняемых территорий, таких как Овраг.

Теперь, когда они секвенировали весь геном популяции Новой Шотландии, следующим шагом будет выяснение того, почему афалины Новой Шотландии генетически отличаются от своих более северных кузенов, сказал Эйнфельдт.

«Это просто то, что они изолированы друг от друга, это просто случайные вещи, которые отличаются, или они адаптируются к долгосрочной среде, в которой они находятся», например, все более теплые воды, вызванные климатом — переехать в Новую Шотландию, — сказал он. «Я смотрю . . . глубже в генетику, чтобы понять (это) ».

RE-NS Board Модуль неразрушающего декодера Усилитель Карта TF U Disk MP3 Decoding Player — покупайте по низким ценам на платформе электронной коммерции Joom

Привет, добро пожаловать в наш магазин, чтобы делать покупки, Подробнее о продукте:

С супер качеством звука, он имеет встроенный моноусилитель мощности 2 Вт (источник питания 5 В до 3 Вт), напрямую подключенный к динамику (рекомендуется динамик 4 Ом 3 Вт), а 3.Позолоченный разъем для наушников 5 мм можно подключить к наушникам или внешним динамикам.

С интерфейсом источника питания Micro USB он может использовать мобильное питание или зарядное устройство USB для подачи питания через линию передачи данных мобильного телефона, или использовать батарею 3,7 В (батарея в комплект не входит) или USB 5 В для источника питания.

Он поддерживает формат MP3 и может автоматически воспроизводиться после включения, а также обновляет красный светодиодный индикатор при воспроизведении.

Эта плата декодера поддерживает режим воспроизведения с U-диска (протестировано 32 ГБ) и TF-карты (протестировано 16 ГБ).

По умолчанию при включении используется режим TF-карты, если TF-карта не существует, она автоматически перейдет в режим U-диска, и оба устройства установлены, вы можете вручную установить режим воспроизведения.

С клеммами для рупора сварка не требуется, что удобно при подключении проводов.

Основные инструкции по эксплуатации:

Кнопка «Prev / V—»: «Короткое нажатие» для переключения «предыдущей» песни, «длительное нажатие» для «уменьшения громкости».

Кнопка «Next / v ++»: «Короткое нажатие» для переключения «следующей» песни, «долгое нажатие» для «увеличения громкости».

Кнопка «P / P / Mode»: «Короткое нажатие» для переключателя «воспроизведение / пауза», «длительное нажатие» для «режима» U-диска или TF-карты.

Кнопка «Повторить»: «Короткое нажатие» для циклического переключения «одна песня / полная песня». (без функции длительного нажатия)

Тип: плата декодера MP3

Материал: печатная плата

Диапазон питания: 3,7-5,5 В

Характеристики: прочный, простой в использовании, неразрушающий

Размер продукта: 4,5 см x 3,6 см / 1,77 x 1,42 дюйма (прибл.)

Примечания:

Из-за разницы в освещении и настройках экрана цвет элемента может немного отличаться от цвета на фотографиях.

Возможны незначительные различия в размерах из-за различных измерений вручную.

«Длительное нажатие» приблизительно 2S.

Если вы используете режим U-диска, рекомендуется источник питания 5 В, а некоторые U-образные диски не поддерживают питание 3,7 В.

В комплект входит:

1 плата декодера MP3

Тип продукта: электронные модули

Пропускная способность и задержка для Soft-Decision FEC v1.1

Vivado Design Suite Release 2018.3

Содержание

Пропускная способность измеряется в информационных битах в секунду, включая любые выколотые биты. В следующих разделах пропускная способность измеряется путем максимально быстрого ввода данных. В таблицах указано время начала и конца первого входного блока, а также начала и конца выходных данных первого, 84 ^-го, 96 ^-го и 100 ^{-го блоков} относительно начала первый введенный блок.Начальная задержка — это время между последней передачей первого входного блока и последним выходом первого выходного блока. Здесь предполагается, что параметры кода LDPC и общие параметры кода LDPC в жестком блоке SD-FEC уже настроены для конкретного кода. Конечная пропускная способность — это пропускная способность от блоков 84 до 96. Обратите внимание, что было использовано число 12, так как оно кратно 1, 2, 3 и 4, то есть количеству блоков, которые могут быть декодированы одновременно. Предполагается, что вывод не задерживается, и что измерение декодера выполняется с жестким выводом, который не включает четность.

Обратите внимание, что задержка более поздних блоков, вероятно, будет больше начальной задержки из-за буферизации ввода, содержащей дополнительные блоки, и часто может быть уменьшена путем подачи блоков с постоянной скоростью, соизмеримой с пропускной способностью, чтобы избежать их накопления. во входном буфере. Для некоторых кодов также возможно иметь уменьшенную задержку с небольшим уменьшением пропускной способности из-за способа, которым ядро планирует несколько блоков, и более низкая пропускная способность может означать меньшее количество чередующихся блоков и, как следствие, меньшую задержку.

В следующих таблицах предполагаются тактовые частоты 667 МГц для core_clk и 400 МГц для других тактовых импульсов, а декодер использует восемь итераций. Однако для получения подробной информации о тактовой частоте, поддерживаемой устройством, и использовании ресурсов посетите веб-страницу «Производительность и использование ресурсов». Предполагается, что упаковка включена; если отключено, то для кодов с PSIZE ≤ 64 вероятно значительное снижение пропускной способности.

5G Новое радио — декодирование

,5,5,0

Кодовое имя	N	К	Оценка (K / N)	P Размер	Вход		Выход								Производительность
					Первый блок		Первый блок		84 ^-й Блок		96 ^-й Блок		100 ^-й Блок		Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
					Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
5g_graph2_kb22_l5_p384	10368	8448	0.815	384	0	1617,5	8255,0	8417,5	331397,5	331560,0	378252,5	378415,0	3,5	3	,0	6,80	2,164
5g_graph2_kb22_l5_p256	6912	5632	0,815	256	0	1077,5	5892,5	6000,0	180987.5	181095,0	206150,0	206257,5	211475,0	211582,5	4,92	2,686
5g_graph2_kb22_l5_p128	3456	2816	0,815	128	0	537,5	3135,0	3187,5	85555,0	85607,5	97442,5	97495,0	100167,5	100220,0	2.65	2,843
5g_graph2_kb22_l5_p64	1728	1408	0,815	64	0	267,5	2007,5	2037,5	45565,0	45595,0	51900,0	51930,0	53567,5	53597,5	1,77	2,667
5g_graph2_kb22_l5_p32	864	704	0,815	32	0	132.5	1500,0	1525,0	30317,5	30345,0	34562,5	34590,0	35860,0	35887,5	1,39	1,990
5g_graph2_kb22_l46_p384	26112	8448	0,324	384	0	4077,5	23777,5	23940,0	1665810,0	1665972,5	1 0,0	1 2.5	1982345,0	1982507,5	19,86	0,427
5g_graph2_kb22_l46_p256	17408	5632	0,324	256	0	2717,5	14142,5	14250,0	960965,0	961072,5	1097855,0	1097962,5	1143485,0	1143592,5	11,53	0,494
5g_graph2_kb22_l46_p128	8704	2816	0.324	128	0	1357,5	12997,5	13050,0	340260,0	340312,5	388222,5	388275,0	405645,0	405697,5	11,69	0,705
5g_graph2_kb22_l46_p64	4352	1408	0,324	64	0	677,5	11015,0	11045,0	227337.5	227367,5	259412,5	259442,5	269407,5	269437,5	10,37	0,527
5g_graph2_kb22_l46_p32	2176	704	0,324	32	0	337,5	9602,5	9627,5	194720,0	194747,5	222332,5	222360.0	231207,5	231235,0	9.29	0,306
5g_graph3_kb10_l7_p384	6528	3840	0,588	384	0	1017,5	6440,0	6512,5	245782,5	245855,0	280595.0	280667,5	2	2	.0	5,50	1,324
5g_graph3_kb10_l7_p256	4352	2560	0.588	256	0	677,5	4477,5	4525,0	109952,5	110000,0	125307,5	125355,0	129547,5	129595.0	3,85	2,001
5g_graph3_kb10_l7_p128	2176	1280	0,588	128	0	337,5	2560,0	2582,5	54382.5	54405,0	61947,5	61970,0	64142,5	64165,0	2,25	2,030
5g_graph3_kb10_l7_p64	1088	640	0,588	64	0	167,5	1750,0	1762,5	34217,5	34230,0	39002,5	39012,5	40542,5	40555,0	1.59	1,606
5g_graph3_kb10_l7_p32	544	320	0,588	32	0	82,5	1517,5	1527,5	29260,0	29270,0	33382,5	33392,5	34752,5	34762,5	1,44	0,931
5g_graph3_kb10_l42_p384	19968	3840	0.192	384	0	3117,5	18747,5	18820,0	1316535,0	1316607,5	1504167,5	1504240,0	1566712,5	1566785,0	15,70	0,246
5g_graph3_kb10_l42_p256	13312	2560	0,192	256	0	2077,5	14037,5	14085,0	4 .5	4 ,0	559030,0	559077,5	581315.0	581362,5	12,01	0,445
5g_graph3_kb10_l42_p128	6656	1280	0,192	128	0	1037,5	10275,0	10297,5	211375,0	211397,5	240950,0	240972,5	249905,0	249927.5	9,26	0,519
5g_graph3_kb10_l42_p64	3328	640	0,192	64	0	517,5	8682,5	8695,0	175220,0	175230,0	199937,5	199950,0	207787,5	207800,0	8,18	0,311
5g_graph3_kb10_l42_p32	1664	320	0.192	32	0	257,5	8245,0	8255,0	167365,0	167375,0	1	1	198770,0	198777,5	8,00	0,162

5G Новое радио — кодирование

Кодовое имя	N	К	Оценка (K / N)	P Размер	Вход		Выход								Производительность
					Первый блок		Первый блок		84 ^-й Блок		96 ^-й Блок		100 ^-й Блок		Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
					Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
5g_graph2_kb22_l5_p384	10368	8448	0.815	384	0	162,5	1470,0	1670,0	61280,0	61480,0	69975,0	70175,0	72672,5	72872,5	1,51	11,659
5g_graph2_kb22_l5_p256	6912	5632	0,815	256	0	107,5	1240,0	1372,5	26395,0	26527.5	30100,0	30232,5	31275,0	31407,5	1,26	18,241
5g_graph2_kb22_l5_p128	3456	2816	0,815	128	0	52,5	675,0	740,0	12255,0	12320,0	13960,0	14025,0	14520,0	14585,0	0,69	19,819
5g_graph2_kb22_l5_p64	1728	1408	0.815	64	0	25,0	440,0	480,0	7625,0	7662,5	8677,5	8715,0	8995,0	9032,5	0,45	16,053
5g_graph2_kb22_l5_p32	864	704	0,815	32	0	12,5	345,0	380,0	5862,5	5897,5	6662.5	6697,5	6915,0	6947,5	0,37	10,560
5g_graph2_kb22_l46_p384	26112	8448	0,324	384	0	162,5	2625,0	3132,5	231830,0	232337,5	264967,5	265475,0	276015,0	276522,5	2,97	3,059
5g_graph2_kb22_l46_p256	17408	5632	0.324	256	0	107,5	1367,5	1705,0	104702,5	105040,0	119642,5	119980,0	124622,5	124960,0	1,60	4,524
5g_graph2_kb22_l46_p128	8704	2816	0,324	128	0	52,5	1657,5	1825,0	44485.0	44652,5	50780,0	50947,5	52720,0	52887,5	1,77	5,368
5g_graph2_kb22_l46_p64	4352	1408	0,324	64	0	25,0	1387,5	1485,0	27432,5	27532,5	31292,5	31392,5	32580,0	32680,0	1.46	4,377
5g_graph2_kb22_l46_p32	2176	704	0,324	32	0	12,5	1142,5	1240,0	22450,0	22545,0	25600,0	25695.0	26650,0	26745,0	1,23	2,682
5g_graph3_kb10_l7_p384	6528	3840	0.588	384	0	72,5	1030,0	1155,0	43677,5	43802,5	49872,5	49997,5	51770,0	51895.0	1,08	7,438
5g_graph3_kb10_l7_p256	4352	2560	0,588	256	0	47,5	842,5	925,0	17312,5	17395.0	19740,0	19822,5	20547,5	20630,0	0,88	12,655
5g_graph3_kb10_l7_p128	2176	1280	0,588	128	0	22,5	467,5	507,5	8555,0	8595,0	9747,5	9787,5	10135,0	10175,0	0,48	12,881
5g_graph3_kb10_l7_p64	1088	640	0.588	64	0	10,0	357,5	380,0	6207,5	6230,0	7065,0	7090,0	7330,0	7352,5	0,37	8,930
5g_graph3_kb10_l7_p32	544	320	0,588	32	0	5,0	317,5	337,5	5475,0	5495,0	6227.5	6247,5	6462,5	6485,0	0,33	5,103
5g_graph3_kb10_l42_p384	19968	3840	0,192	384	0	72,5	1922,5	2310,0	159665,0	160052,5	182470,0	182857,5	1900 72,5	1	,0	2,24	2,021
5g_graph3_kb10_l42_p256	13312	2560	0.192	256	0	47,5	1532,5	1790,0	65137,5	65395,0	74407,5	74665,0	77497,5	77755.0	1,74	3,314
5g_graph3_kb10_l42_p128	6656	1280	0,192	128	0	22,5	1355,0	1482,5	27922,5	28050.0	31855,0	31982,5	33165,0	33292,5	1,46	3,906
5g_graph3_kb10_l42_p64	3328	640	0,192	64	0	10,0	1042,5	1117,5	20477,5	20552,5	23357,5	23432,5	24317,5	24392,5	1,11	2,667
5g_graph3_kb10_l42_p32	1664	320	0.192	32	0	5,0	967,5	1040,0	18900,0	18972,5	21555,0	21627,5	22440,0	22512,5	1,03	1.446

В режиме 5G NR логика поддержки 5G генерирует и загружает параметры кода LDPC и общего кода LDPC для определения кода, применяемого через интерфейс CTRL . Задержка загрузки в каждом случае указана в таблице ниже.Для повышения пропускной способности напишите определения кода через интерфейс CTRL как можно раньше по сравнению с входными данными, чтобы минимизировать влияние задержки кода и повысить пропускную способность. Однако следует проявлять осторожность, чтобы не применять больше CTRL слов, чем соответствующие кодовые блоки в данном интервале времени передачи.

Логика поддержки 5G также ведет журнал максимум 14 кодов, загружаемых в ядро SD-FEC в любой момент времени, чтобы избежать необходимости повторно создавать и повторно загружать один и тот же код.

Код Тип				Задержка загрузки кода (циклы)
bg	кб	мб	Z (РАЗМЕР)	Задержка загрузки кода (циклы)
0	22	46	2 ≤ Z ≤ 32	852
0	22	46	32	651
0	22	46	64	554
1	10	42	2 ≤ Z ≤ 32	631
1	10	42	32	472
1	10	42	64	394
2	9	42	2 ≤ Z ≤ 32	606
2	9	42	32	442
2	9	42	64	384
3	8	42	2 ≤ Z ≤ 32	614
3	8	42	32	456
3	8	42	64	376
4	6	42	2 ≤ Z ≤ 32	572
4	6	42	32	432
4	6	42	64	351

Wi-Fi 802.11ac — декодировать

Кодовое имя	N	К	Оценка (K / N)	P Размер	Вход		Выход								Производительность
					Первый блок		Первый блок		84 ^-й Блок		96 ^-й Блок		100 ^-й Блок		Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
					Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
Wi-Fi802_11_cr1_2_648	648	324	0.500	27	0	100,0	2560,0	2572,5	50955,0	50965,0	58155,0	58165,0	60542,5	60555,0	2,47	0,540
Wi-Fi802_11_cr2_3_648	648	432	0,667	27	0	100,0	2022,5	2040,0	39807,5	39825.0	45425,0	45442,5	47292,5	47310,0	1,94	0,923
Wi-Fi802_11_cr3_4_648	648	486	0,750	27	0	100,0	1622,5	1642,5	31480,0	31500,0	35915,0	35935,0	37362,5	37382,5	1,54	1,315
Wi-Fi802_11_cr5_6_648	648	540	0.833	27	0	100,0	1235,0	1257,5	24795,0	24817,5	28270,0	28292,5	29367,5	29390,0	1,16	1,865
Wi-Fi802_11_cr1_2_1296	1296	648	0,500	54	0	200,0	3017,5	3035,0	60440,0	60455.0	68950,0	68965,0	71712,5	71727,5	2,83	0,914
Wi-Fi802_11_cr2_3_1296	1296	864	0,667	54	0	200,0	2535,0	2557,5	52512,5	52532,5	59892,5	59912,5	62195,0	62215,0	2,36	1,405
Wi-Fi802_11_cr3_4_1296	1296	972	0.750	54	0	200,0	2427,5	2452,5	63810,0	63835,0	72755,0	72777,5	75035,0	75057,5	2,25	1,304
Wi-Fi802_11_cr5_6_1296	1296	1080	0,833	54	0	200,0	1677,5	1705,0	45290,0	45315.0	51660,0	51687,5	53902,5	53930,0	1,50	2,034
Wi-Fi802_11_cr1_2_1944	1944	972	0,500	81	0	302,5	3430,0	3450,0	88540,0	88557,5	101050,0	101067,5	106470,0	106487,5	3,15	0.932
Wi-Fi802_11_cr2_3_1944	1944	1296	0,667	81	0	302,5	3302,5	3327,5	89710,0	89737,5	102420,0	102445,0	107547,5	107572,5	3,02	1,224
Wi-Fi802_11_cr3_4_1944	1944	1458	0,750	81	0	302.5	3032,5	3060,0	86817,5	86845,0	99075,0	99102,5	103277,5	103305,0	2,76	1,427
Wi-Fi802_11_cr5_6_1944	1944	1620	0,833	81	0	302,5	2217,5	2247,5	81927,5	81957,5	,5	`.5`	97355,0	97385,0	1,94	1,674

WiFi 802.11ac - кодирование

Кодовое имя	N	К	Оценка (K / N)	P Размер	Вход		Выход								Производительность
					Первый блок		Первый блок		84 ^-й Блок		96 ^-й Блок		100 ^-й Блок		Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
					Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
Wi-Fi802_11_cr1_2_648	648	324	0.500	27	0	5,0	540,0	570,0	11380,0	11410,0	12982,5	13012,5	13515,0	13545,0	0,56	2.426
Wi-Fi802_11_cr2_3_648	648	432	0,667	27	0	7,5	367,5	400,0	7930,0	7962.5	9037,5	9070,0	9405,0	9437,5	0,39	4,681
Wi-Fi802_11_cr3_4_648	648	486	0,750	27	0	7,5	362,5	392,5	6937,5	6967,5	7900,0	7930,0	8210,0	8242,5	0,39	6,059
Wi-Fi802_11_cr5_6_648	648	540	0.833	27	0	10,0	272,5	305,0	4902,5	4935,0	5575,0	5605,0	5787,5	5817,5	0,29	9,672
Wi-Fi802_11_cr1_2_1296	1296	648	0,500	54	0	12,5	655,0	687,5	13145,0	13180.0	15000,0	15032,5	15612,5	15645,0	0,67	4,198
Wi-Fi802_11_cr2_3_1296	1296	864	0,667	54	0	15,0	520,0	552,5	10107,5	10140,0	11525,0	11557,5	11985,0	12017,5	0,54	7,314
Wi-Fi802_11_cr3_4_1296	1296	972	0.750	54	0	17,5	542,5	577,5	10027,5	10060,0	11430,0	11465,0	11882,5	11917,5	0,56	8,302
Wi-Fi802_11_cr5_6_1296	1296	1080	0,833	54	0	20,0	425,0	460,0	7487,5	7520.0	8527,5	8560,0	8850,0	8882,5	0,44	12,462
Wi-Fi802_11_cr1_2_1944	1944	972	0,500	81	0	17,5	887,5	925,0	17657,5	17695.0	20155,0	20192,5	20987,5	21025,0	0,91	4,670
Wi-Fi802_11_cr2_3_1944	1944	1296	0.667	81	0	25,0	772,5	812,5	14977,5	15015,0	17087,5	17125,0	17777,5	17815,0	0,79	7,371
Wi-Fi802_11_cr3_4_1944	1944	1458	0,750	81	0	27,5	722,5	760,0	13760,0	13797.5	15695,0	15732,5	16322,5	16360,0	0,73	9,042
Wi-Fi802_11_cr5_6_1944	1944	1620	0,833	81	0	30,0	655,0	692,5	12272,5	12310,0	13992,5	14030,0	14527,5	14565,0	0,66	11.302

ДОКУМЕНТ 3.1 - декодировать

,0,0

Кодовое имя	N	К	Оценка (K / N)	P Размер	Вход		Выход								Производительность
					Первый блок		Первый блок		84 ^-й Блок		96 ^-й Блок		100 ^-й Блок		Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
					Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
cablemodem_56	1120	840	0.750	56	0	172,5	1660,0	1680,0	42550,0	42570,0	48550,0	48570,0	51065,0	51085,0	1,51	1,680
cablemodem_180	5940	5040	0,848	180	0	927,5	6820,0	6917,5	268285,0	268385.0	306337,5	306435,0	318592,5	318690,0	5,99	1,589
cablemodem_360	16200	14400	0,889	360	0	2530,0	10002,5	10282,5	6	6
7 ,5	7	,5	823187,5	823467,5	7,75	1.753

DOCSIS 3.1 - кодировать

Кодовое имя	N	К	Оценка (K / N)	P Размер	Вход		Выход								Производительность
					Первый блок		Первый блок		84 ^-й Блок		96 ^-й Блок		100 ^-й Блок		Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
					Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Старт (нс)	Конец (нс)	Начальная задержка (мкс)	Конечная пропускная способность (Гбит / с)
cablemodem_56	1120	840	0.750	56	0	15,0	315,0	340,0	5355,0	5380,0	6092,5	6117,5	6325,0	6352,5	0,33	13,668
cablemodem_180	5940	5040	0,848	180	0	97,5	1150,0	1265,0	33412,5	33527,5	38130.0	38245,0	39660,0	39775,0	1,17	12,820
cablemodem_360	16200	14400	0,889	360	0	280,0	1390,0	1705,0		,0	,0	105557,5	105872,5	109942,5	110257,5	1,43	13,133

На рисунке ниже показана максимально достижимая пропускная способность Turbo Decode для данного размера блока.

АВТОРСКИЕ ПРАВА

Copyright 2018 Xilinx, Inc. Xilinx, логотип Xilinx, Alveo, Artix, ISE, Kintex, Spartan, Versal, Virtex, Vivado, Zynq и другие указанные здесь бренды являются товарными знаками Xilinx в США и других странах. Arm является зарегистрированным товарным знаком Arm Limited в ЕС и других странах. Все остальные товарные знаки являются собственностью соответствующих владельцев.

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ: ПРОЧИТАЙТЕ, ПОЖАЛУЙСТА,

Информация, раскрываемая вам по настоящему документу («Материалы»), предназначена исключительно для выбора и использование продуктов Xilinx.В максимальной степени, разрешенной действующим законодательством: (1) Материалы доступны. «КАК ЕСТЬ» и со всеми ошибками Xilinx ОТКАЗЫВАЕТСЯ ОТ ВСЕХ ГАРАНТИЙ И УСЛОВИЙ, ЯВНЫХ, ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ИЛИ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВО, ВКЛЮЧАЯ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯСЬ, ГАРАНТИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ЦЕННОСТИ, НЕСУЩЕСТВЛЕНИЯ ПРАВ ИЛИ ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ ЛЮБОГО КОНКРЕТНОЕ НАЗНАЧЕНИЕ; и (2) Xilinx не несет ответственности (по контракту или по правонарушению, включая халатность, или согласно любой другой теории ответственности) за любые убытки или ущерб любого рода или характера, связанные, возникающие в связи с или в связи с Материалами (включая использование вами Материалов), в том числе для любых прямых, косвенных, особые, случайные или косвенные убытки или ущерб (включая потерю данных, прибыли, деловой репутации или любые другие убытки или ущерб, понесенные в результате любого иска, предъявленного третьей стороной), даже если такой ущерб или убыток был разумно предсказуемым, или Xilinx был предупрежден о возможности того же.Xilinx не берет на себя никаких обязательств для исправления любых ошибок, содержащихся в Материалах, или для уведомления вас об обновлениях Материалов или продукта. технические характеристики. Вы не можете воспроизводить, изменять, распространять или публично демонстрировать Материалы без предварительного письменное согласие. На некоторые продукты распространяются условия ограниченной гарантии Xilinx, пожалуйста. см. Условия продажи Xilinx, которые можно просмотреть по адресу https://www.xilinx.com/legal.htm#tos; IP-ядра могут быть в соответствии с условиями гарантии и поддержки, содержащимися в лицензии, выданной вам Xilinx.Продукция Xilinx не спроектированы или предназначены для обеспечения отказоустойчивости или для использования в любом приложении, требующем отказоустойчивой работы; вы предполагаете исключительный риск и ответственность за использование продуктов Xilinx в таких критических приложениях, пожалуйста, обратитесь к Xilinx's Условия продажи, которые можно просмотреть по адресу https://www.xilinx.com/legal.htm#tos.

Как хранить данные NSCoding с помощью Codable

Версия Swift: 5.2

Пол Хадсон

Вообще говоря, NSCoding - это способ архивирования данных Objective-C, а Codable - способ Swift.Однако это не означает, что они не могут работать вместе - немного поработав, вы можете сохранить любые данные NSCoding прямо внутри Codable , что полезно, потому что многие типы Apple, такие как UIColor и UIImage , соответствуют к NSCoding , но не Codable .

  struct Person {
    имя переменной: Строка
    var favouriteColor: UIColor
}

  добавочный человек: Codable {

}

  перечисление CodingKeys: String, CodingKey {
    название дела
    чехол любимыйЦвет
}

  init (от decoder: Decoder) выбрасывает {
    let container = попробуйте decoder.container (keyedBy: CodingKeys.self)

    name = попробуйте container.decode (String.self, forKey: .name)

    let colorData = попробуйте container.decode (Data.self, forKey:.любимый цвет)
    избранноеColor = попробуйте NSKeyedUnarchiver.unarchiveTopLevelObjectWithData (colorData) как? UIColor ?? UIColor.black
}

  func encode (to encoder: Encoder) выбрасывает {
    var container = encoder.container (keyedBy: CodingKeys.self)
    попробуйте контейнер.encode (имя, forKey: .name)

    let colorData = попробуйте NSKeyedArchiver.archivedData (withRootObject: favouriteColor, requireSecureCoding: false)
    попробуйте container.encode (colorData, forKey: .favoriteColor)
}

  let taylor = Человек (имя: "Тейлор Свифт", favouriteColor:.синий)
пусть кодировщик = JSONEncoder ()

делать {
    let encoded = попробуйте encoder.encode (Тейлор)
    let str = String (декодирование: закодировано, как: UTF8.self)
    печать (str)
} ловить {
    печать (error.localizedDescription)
}

Коэффициенты соответствия занимаемой должности и «блата» — новые (альтернативные) наукометрические показатели для объективной оценки научного труда в России

См. также:

Биохимический анализ крови. Расшифровка основных показателей

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е.Жуковского и Ю.А.Гагарина»

Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева

Маркировка шин — расшифровка

Расшифровка общего анализа крови

Классификация канатов

Классификация стальных канатов

Примеры условного обозначения стальных канатов

Рекомендации по применению различных конструкций канатов

Классификация канатов по отечественным и зарубежным стандартам

цель c — проблема NSSecureCoding с коллекциями пользовательского класса

Декодировать полученные символы с использованием алгоритма сферического декодирования

Синтаксис

Описание

Расшифровка потенциала локального поля начала и интенсивности острой боли у крыс

Животные

Протокол эксперимента и нейрофизиологические записи

Двойная лазерная стимуляция и нейронные записи

Предварительная обработка данных

Спектральный анализ

Декодирование Spike, LFP и Spike-LFP

Обнаружение начала острой боли

Статистика и статистические тесты

Исследователи расшифровывают ДНК афалин, чтобы узнать о хрупкой популяции | Провинциальный | Новости

RE-NS Board Модуль неразрушающего декодера Усилитель Карта TF U Disk MP3 Decoding Player — покупайте по низким ценам на платформе электронной коммерции Joom

Пропускная способность и задержка для Soft-Decision FEC v1.1

Vivado Design Suite Release 2018.3

Содержание

5G Новое радио — декодирование

5G Новое радио — кодирование

Wi-Fi 802.11ac — декодировать

WiFi 802.11ac - кодирование

ДОКУМЕНТ 3.1 - декодировать

DOCSIS 3.1 - кодировать

АВТОРСКИЕ ПРАВА

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ: ПРОЧИТАЙТЕ, ПОЖАЛУЙСТА,

Как хранить данные NSCoding с помощью Codable

Подобные решения…

О базе знаний Swift

Оставьте комментарий Отменить ответ