Википедия яндекс: Sorry, this page can't be found.

Содержание

Прейскурант

14. ГОРМОНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
22242	Определение тиреотропного гормона (ТТГ)	290
22244	Определение свободного Т3	459
22252	Определение свободного Т4 (FТ4)	290
22176	Определение антител к тиреоглобулину	753
22181	Определение антител к тиреоидной пероксидазе (АТ-ТПО)	750
22210	Определение тестостерона (Т)	534
22211	Определение прогестерона (П)	459
22212	Определение эстрадиола (Е2)	459
22214	Определение эстриола (Е3)	459
22213	Определение кортизола (К)	459
22215	Определение дегидроэпиандростерона (ДГЭА)	325
22232	Раннее определение беременности (неделя задержки) экспресс-метод по крови ХЧГ-ИФА	411
22240	Определение фолликулостимулирующих гормонов (ФСГ)	300
22241	Определение пролактина (ПРЛ), макропролактина	459
22246	Определение альфа-фетопротеина (АФП)	514
22250	Определение лютеинизирующих гормонов (ЛГ)	300
22253	Определение плацентарного лактогена (ПЛГ)	520
22218	Определение паратиреоидного гормона методом ИФА	587
22298	Определение сексстероид-связывающего глобулина	200
22199	Определение антимюллерового гормона	1 100
22260	Маркер НЕ-4 (ИФА)	1 100
22261	Маркер СА-125 (ИФА)	618
22262	Маркер СА-19,9 (ИФА)	759
22263	Маркер СА-15,3 (ИФА)	759
22264	Маркер РЭА (ИФА)	499
22265	Определение ингибина-В	1 400
22299	Определение ингибина-А	1 000
15. ГЕНЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
22601	Исследование хромосомного аппарата (кариотип)	2 500
22607	Исследование хромосомного аппарата (кариотип) по клеткам хориона (плаценты) или абортного материала	8 760
22602	Полиморфизмы ассоциированные с нарушением фолатного цикла	1 621
22603	Полиморфизмы ассоциированные с риском развития тромбофилии	1 774
22604	Полиморфизмы ассоциированные с риском развития артериальной гипертензии	1 811
22605	Полиморфизмы в генах фолатного цикла и гомоцистеин	2 042
22606	Полиморфизмы ассоциированные с риском развития онкопатологии (рака молоч. железы)	4 270
22608	Определение резус-фактора плода по крови матери методом ПЦР в режиме «реального времени»	3 747
22609	Молекулярное исследование предрасположенности к аутоиммунным заболеваниям методом ПЦР	5 312
22610	Молекулярное исследование предрасположенности к инсулинозависимому диабету методом ПЦР	5 312
22611	Молекулярное исследование предрасположенности к бесплодию и невынашиванию беременности методом ПЦР	5 312
22612	Молекулярное исследование предрасположенности к бесплодию и невынашиванию беременности для семейной пары методом ПЦР	9 574
22613	Определение хромосомного пола плода по крови матери методом ПЦР в режиме «реального времени»	3 144
22614	Детекция генетического полиморфизма методом пиросеквенирования с применением системы генетического анализа серии PyroMark с использованием профиля для генетического тестирования «ДИАБЕТ-1-скрин»	4 635
22615	Детекция генетического полиморфизма методом пиросеквенирования с применением системы генетического анализа серии PyroMark с использованием профиля для генетического тестирования «ЛИПО-скрин-Б»	4 635
22616	Определение делеций AZF локуса методом ПЦР	3 094
16. ЦИТОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
22301	Цитологическое исследование (эксфолиативная цитология)	600
22302	Консультативная диагностика по микропрепаратам (1 иследование)	860
17. ГИСТОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
22401	Исследование биопсийного и операционного материала (на 1 иследование)	680
22404	Изготовление микропрепаратов из готового блока (1 блок)	450
22403	Консультативная диагностика по аутопсийному материалу (1 случай)	1 234
22405	Иммуно-гистологическое исследование антител к эстрогену	2 628
22406	Иммуно-гистологическое исследование антител к CD 20	2 628
22407	Иммуно-гистологическое исследование антител к CD 3	2 622
22408	Иммуно-гистологическое исследование антител к прогестерону	2 622
22409	Иммуно-гистологическое исследование антител к CD 138	2 661
22410	Иммуно-гистологическое исследование антител к Ki 67	2 654
22411	Иммуно-гистологическое исследование антител к ВПГ 1	2 654
22412	Иммуно-гистологическое исследование антител к папилломовирусу	4 165
22413	Иммуно-гистологическое исследование антител к ЦМВ	3 325
22414	Иммуно-гистологическое исследование антител к эстрогену, прогестерону, Ki 67, CD 3, CD 20, CD 138 (комплекс)	11 600
18. ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА
23201	ЭКГ в 12-ти отведениях (мингограф 420)	600
23501	Электроэнцефалография (ЭЭГ)	1 250
23502	Мониторирование ЭЭГ в течение 1 часа	1 500
24407	Кардиотокография (КТГ) плода	800
24408	Дистанционная кардиотокография (КТГ) плода	9 000
23202	Комплексное уродинамическое исследование системой TRITON Laborie	8 470
23203	Холтеровское мониторирование	1 500
19. РЕНТГЕНОГРАФИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА
25001	Рентгенография органов грудной клетки (1 проекция)	550
25003	Рентгенография органов грудной клетки (1 проекция), без пленки	500
25002	Рентгенография органов грудной клетки (2 проекции)	800
25004	Рентгенография органов грудной клетки (2 проекции), без пленки	700
25102	Рентгенография брюшной полости (обзорная)	536
25207	Рентгенография одного отдела позвоночника (шейный или грудной или поясничный или крестцово-копчиковый; 2 проекции)	800
25208	Рентгенография одного отдела позвоночника, функциональные снимки (шейный или поясничный, с функциональными пробами; 3 проекции)	1 050
25216	Рентгенография стопы (2 проекции)	550
25201	Рентгенография кисти (2 проекции)	600
25202	Рентгенография сустава (коленного или голеностопного или локтевого или лучезапястного; 2 проекции)	700
25203	Рентгенография пяточной кости (2 проекции)	536
25204	Рентгенография длинных трубчатых костей (в 2-х проекциях)	600
25209	Рентгенография плечевого сустава (1 проекция)	500
25215	Рентгенография костей таза (1 проекция)	600
25230	Рентгенография черепа обзорная (2 проекции)	600
25217	Рентгенография ключицы (2 проекции)	600
25218	Рентгенография придаточных пазух носа (1 проекция)	500
25205	Рентгенография костей носа (2 проекции)	660
25305	Гистеросальпингография (со снимками)	3 353
25309	Эхогистероскопия (оценка рубца после кесарева сечения вне беременности под контролем УЗИ)	1 455
25241	Описание представленных данных исследований (МРТ, КТ или рентгенография; одно исследование)	757
25240	Выдача дубликатов снимков или CD диска (рентгенография, МРТ, КТ; 1 лист, 1 диск)	350
Магнитно-резонансная томография
25403	Магнитно-резонансная томография головного мозга	2 250
25404	Магнитно-резонансная томография гипофиза	2 250
25406	Магнитно-резонансная томография глазницы	2 250
25416	Магнитно-резонансная томография околоносовых пазух	2 250
25407	Магнитно-резонансная ангиография интракарниальных артерий	2 250
25410	Магнитно-резонансная томография головного мозга с контрастированием	5 300
25417	Магнитно-резонансная томография глазниц с контрастированием	5 300
25418	Магнитно-резонансная томография головного мозга с динамическим контрастированием	6 049
25419	Магнитно-резонансная томография гипофиза с контрастированием	4 900
25420	Магнитно-резонансная томография гипофиза с динамическим контрастированием	6 049
25405	Магнитно-резонансная томография позвоночника (один отдел — шейный, грудной или пояснично-крестцовый)	2 250
25412	Магнитно-резонансная томография позвоночника с контрастированием (один отдел — шейный, грудной или пояснично-крестцовый)	5 100
25421	Магнитно-резонансная ангиография магистральных артерий шеи	2 250
25440	Магнитно-резонансная томография сакроилеальных сочленений	2 250
25408	Магнитно-резонансная томография суставов (один сустав — плечевой, локтевой, лучезапястный, тазобедренный, коленный или голеностопный)	3 807
25422	Магнитно-резонансная томография кисти	3 807
25423	Магнитно-резонансная томография стопы	3 807
25424	Магнитно-резонансная томография суставов (один сустав — плечевой, локтевой, лучезапястный, тазобедренный, коленный или голеностопный) с контрастированием	6 807
25425	Магнитно-резонансная томография мягких тканей (одна область)	3 807
25426	Магнитно-резонансная томография плечевого сплетения	3 807
25427	Магнитно-резонансная томография мягких тканей (одна область) с контрастированием	6 807
25428	Магнитно-резонансная томография костей тазового кольца	3 807
25409	Магнитно-резонансная томография органов малого таза	3 807
25411	Магнитно-резонансная томография органов малого таза с внутривенным контрастированием	7 607
25414	Магнитно-резонансная томография органов брюшной полости (с холангиографией)	3 818
25429	Магнитно-резонансная томография забрюшинного пространства	3 818
25415	Магнитно-резонансная томография органов брюшной полости с внутривенным контрастированием (с холангиографией)	6 770
25430	Магнитно-резонансная томография пельвиометрия	3 807
25413	Магнитно-резонансная томография при беременности	5 190
25431	Магнитно-резонансная томография трех отделов позвоночника	6 000
25432	Магнитно-резонансная томография двух отделов позвоночника	4 000
25433	Магнитно-резонансная томография головного мозга и магнитно-резонансная ангиография	4 000
25434	Магнитно-резонансная томография брюшной полости и забрюшинного пространства	4 700
25435	Магнитно-резонансная томография двух коленных суставов	6 700
Компьютерная томография
25501	Компьютерная томография головного мозга	2 360
25503	Компьютерная томография челюстно-лицевой области	3 000
25436	Компьютерная томография придаточных пазух носа	2 300
25437	Компьютерно-томографическая ангиография шеи	6 496
25438	Компьютерно-томографическая ангиография головного мозга	6 496
25439	Компьютерная томография брюшной полости и забрюшинного пространства для определения плотности камней (в мочеполовой и желчевыводящей системе)	2 530
25513	Компьютерная томография органов брюшной полости и забрюшинного пространства с внутривенным болюсным контрастированием	6 496
25505	Компьютерная томография органов грудной полости	2 690
25506	Компьютерная томография органов грудной полости с внутривенным болюсным контрастированием	6 496
25507	Компьютерная томография позвоночника (один отдел — шейный, грудной или пояснично-крестцовый)	2 500
25512	Компьютерная томография одного сустава	2 500
25509	Компьютерная томография кисти или стопы	2 700
25508	Компьютерная томография костей таза	2 700
25510	Компьютерная томография костно-суставной системы (одна зона)	2 500
25511	Компьютерная томография костно-суставной системы (одна зона) с контрастированием	5 925
25514	Компьютерная томография органов малого таза с контрастированием	5 925
20. УЛЬТРАЗВУКОВЫЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
26001	УЗИ органов малого таза (гинекологическое)	1 500
26004	УЗИ в первом триместре беременности до 11 недель беременности	1 500
26005	УЗИ беременной и плода после 11 недель беременности	1 926
26006	Доплерометрия плода и маточных сосудов	1 327
26007	УЗИ беременных в режиме 4D с записью на DVD	3 888
26008	УЗИ беременных в режиме 4D (многоплодная беременность) с записью на DVD	4 610
26009	Фолликулометрия	518
26302	УЗИ молочных желез	1 538
26106	УЗИ органов мочевыделительной системы (почки, надпочечники, мочевой пузырь)	2 400
26102	УЗИ почек с доплерометрией у детей	522
26201	УЗИ брюшной полости (комплексно: печень, поджелуд.железа, селезенка)	1 100
26301	УЗИ щитовидной железы	1 090
26401	УЗИ сердца (эхокардиография) у детей	2 000
26901	Нейросонография (УЗИ мозга у новорожденных, детей первого года жизни)	1 100
26402	УЗИ тазобедренных суставов у детей (2 исследования)	1 200
26403	УЗИ мягких тканей	543
26404	УЗИ плечевых суставов с функциональными пробами	1 310
26405	УЗИ тазобедренных (или локтевых, или голеностопных) суставов	1 000
26406	УЗИ коленных суставов с функциональными пробами	1 000
26407	УЗИ ахилловых сухожилий с функциональными пробами	1 000
26408	УЗИ лонного симфиза с функциональными пробами	980
II. МАНИПУЛЯЦИИ СПЕЦИАЛИСТОВ, ОБЩИЕ МАНИПУЛЯЦИИ
30904	Забор крови из вены	121
30125	Забор гинекологического мазка, посева (одна локализация)	165
30126	Забор секрета предстательной железы	369
30901	Внутримышечная или подкожная инъекция	50
30902	В/венная инъекция	77
30903	Инфузия в/венная капельная (без стоимости медикаментов)	169
30905	Взятие крови из пальца для гематологических исследований (1 показатель)	50
30906	Взятие крови из пальца для гематологических исследований (5 показателей)	50
30907	Суточное мониторирование артериального давления	4 000
30909	Кольпоскопия	750
30910	Удаление полипа шейки матки (процедура)	3 400
30911	Аргоноусиленная коагуляция шейки матки (процедура)	4 000
30912	Электроконизация шейки матки (процедура)	4 500
30913	Взятие аспирата эндометрия (процедура)	700
30914	Биоревитализация (омоложение) влагалища	22 000
30915	Интимная контурная пластика влагалища	23 000
30916	Компенсация стрессовой инконтиненции (консервативное лечение недержания мочи)	23 504
31028	Программа амбулаторного обследования пациентки для дальнейшей госпитализации в гинекологическое отделение	10 476
Программы лечения патологии шейки матки в амбулаторных условиях:
31015	Удаление полипа шейки матки (программа)	3 810
31016	Лечение эрозии шейки матки (программа)	2 332
31017	Биопсия аспирата эндометрия (программа)	1 372
31018	Электроконизация шейки матки (программа)	3 898
Программы ведения физиологической беременности в амбулаторных условиях начиная с I триместра беременности:
31019	I триместр (1-12 неделя)	28 590
31020	II триместр (13-28 недель)	14 899
31021	III триместр (28-40 недель)	31 281
Программы ведения физиологической беременности в амбулаторных условиях начиная с II триместра беременности:
31022	II триместр (13-28 недель)	31 386
31023	III триместр (28-40 недель)	31 357
Программы ведения физиологической беременности в амбулаторных условиях начиная с III триместра беременности:
31024	III триместр (28-40 недель)	44 587
Программы ведения осложненной беременности в амбулаторных условиях:
31025	I триместр (1-12 неделя)	35 408
31026	II триместр (13-28 недель)	33 424
31027	III триместр (28-40 недель)	33 781
СТАЦИОНАРНАЯ ПОМОЩЬ
1. ГИНЕКОЛОГИЯ
50217	Воспалительные болезни женских половых органов	25 158
50218	Воспалительные болезни женских половых органов 3 дня и менее	5 032
50219	Доброкачественные новообразования, новообразования in situ, неопределенного и неизвестного характера женских половых органов	31 535
50220	Доброкачественные новообразования, новообразования in situ, неопределенного и неизвестного характера женских половых органов 3 дня и менее	28 382
50221	Другие болезни, врожденные аномалии, повреждения женских половых органов	16 299
50222	Другие болезни, врожденные аномалии, повреждения женских половых органов 3 дня и менее	3 260
50201	Стерилизация маточных труб с использованием видеоэндоскопических технологий	29 500
50202	Гистероскопия	19 500
50203	Гистерорезектоскопия	40 500
50204	Диагностическая лапароскопия	20 000
50207	Диагностическая лапароскопия S-port (единственный разрез в пупке)	25 500
50208	Раздельное диагностическое выскабливание полости матки и цервикального канала (под общим наркозом)	14 500
50209	Субтотальная гистерэктомия (ампутация матки) лапаротомическая	34 700
50214	Субтотальная гистерэктомия (ампутация матки) с использованием видеоэндоскопических технологий	65 100
50229	Тотальная гистерэктомия (экстирпация матки) лапаротомическая	35 500
50232	Тотальная гистерэктомия (экстирпация матки) с придатками лапароскопическая с использованием видеоэндоскопических технологий	65 100
50236	Сальпинго-оофорэктомия односторонняя с резекцией контрлатерального яичника и субтотальная резекция большого сальника с ипользованием видеоэндоскопических технологий	65 100
50237	Сальпинго-оофорэктомия односторонняя с резекцией контрлатерального яичника и субтотальная резекция большого сальника с ипользованием видеоэндоскопических технологий S-port (единственный разрез в пупке)	70 400
50238	Сальпинго-оофорэктомия с ипользованием видеоэндоскопических технологий	45 000
50239	Сальпинго-оофорэктомия с ипользованием видеоэндоскопических технологий S-port (единственный разрез в пупке)	50 000
50240	Удаление кисты яичника с использованием видеоэндоскопических технологий	42 500
50241	Удаление кисты яичника с использованием видеоэндоскопических технологий S-port (единственный разрез в пупке)	48 000
50242	Резекция яичника с использованием видеоэндоскопических технологий	42 500
50243	Влагалищная гистерэктомия без придатков с использованием видеоэндоскопических технологий	57 200
50244	Влагалищная гистерэктомия с придатками с использованием видеоэндоскопических технологий	65 100
50246	Восстановление маточного опорного аппарата с использованием видеоэндоскопических технологий Mesh вагинопексия	53 000
50247	Миомэктомия (энуклеация миоматозных узлов) лапаротомическая	35 500
50248	Миомэктомия (энуклеация миоматозных узлов) с использованием видеоэндоскопических технологий	65 100
50249	Сальпингэктомия с использованием видеоэндоскопических технологий	39 500
50250	Сальпингэктомия с использованием видеоэндоскопических технологий S-port (единственный разрез в пупке)	45 000
50251	Слинговые операции при недержании мочи (без стоимости сетки)	36 500
50252	Операции при опущении стенок матки и влагалища, кольпоперинеоррафия и леваторопластика (без стоимости трансплантата)	55 000
50253	Операции при опущении стенок матки и влагалища	30 000
50254	Кольпоперинеоррафия и леваторопластика	32 000
50256	Восстановление тазового дна	61 100
50258	Вентрофиксация матки	61 100
50259	Восстановление девственной плевы	19 000
50261	Резекция малых половых губ	26 000
50262	Иссечение ретроцервикального эндометриоза лапароскопическим доступом	69 500
50263	Кульдопластика по Мак Коллу лапароскопическая	49 500
50264	Вентрофиксация матки лапароскопическим доступом	47 000
50265	Операции при позадишеечном эндометриозе и других инвазивных формах эндометриоза лапароскопическим доступом	64 000
50266	Операции по поводу бесплодия на придатках матки лапароскопическии доступом	47 000
50267	Операции по поводу бесплодия на придатках матки лапароскопическии доступом S-port (единственный разрез в пупке)	52 500
50268	Удаление рудиментарного рога матки лапароскопическим доступом	52 000
50269	Метропластика с использованием видеоэндоскопических технологий	80 100
50271	Удаление плодного яйца из маточной трубы лапароскопическим доступом	46 400
50272	Удаление плодного яйца из маточной трубы лапароскопическим доступом S-port (единственный разрез в пупке)	51 900
50274	Рассечение спаек, вскрытие и опорожнение серозоцеле лапароскопическим доступом	39 500
50276	Ожирение III-IV степени (доплата за сложность операционного доступа)	40 000
50278	Операции при гнойно-мешотчатых образованиях придатков лапароскопическим доступом	54 500
50279	Оперативное лечение с использованием противоспаечного барьера (заливка в брюшную полость противоспаечного геля)	32 500
50281	Вакуум-аспирация эндометрия	5 000
50282	Удаление внутриматочной спирали	4 800
50283	Удаление полипа женских половых органов	11 000
50284	Орошение полости матки кавитированным раствором (1 процедура), к/д	2 500
50285	Орошение влагалища кавитированным раствором (1 процедура), к/д	1 500
50286	Стоимость койко-дня лечения в гинекологическом отделении	3 400
1.1. ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЕ ЛЕЧЕНИЕ
50403	Комплексное лечение при привычном невынашивании беременности, вызванном тромбофилическими мутациями, антифосфолипидным синдромом, резус-сенсибилизацией, с применением химиотерапевтических, генно-инженерных, биологических, онтогенетических, молекулярно-генетических и иммуногенетических методов коррекции	120 862
50404	Хирургическое органосохраняющее лечение женщин с несостоятельностью мышц тазового дна, опущением и выпадением органов малого таза, а также в сочетании со стрессовым недержанием мочи, соединительно-тканными заболеваниями, включая реконструктивно-пластические операции (сакровагинопексию с лапароскопической ассистенцией, оперативные вмешательства с использованием сетчатых протезов)	120 862
50405	Хирургическое органосохраняющее и реконструктивно-пластическое лечение распространенных форм гигантских опухолей гениталий, смежных органов малого таза и других органов брюшной полости у женщин с использованием лапароскопического и комбинированного доступов	182 377
50308	Фокусированная УЗ (ФУЗ)-абляция миомы матки под МРТ-контролем, 1 категории сложности (один узел по передней стенке размером до 4,5 см) с к/дн	51 563
50309	ФУЗ-абляция миомы матки под МРТ-контролем, 2 категории сложности (до 3-х узлов по передней или боковой стенке размером от 4,5 до 6 см) с к/дн	59 774
50310	ФУЗ-абляция миомы матки под МРТ-контролем, 3 категории сложности (до 4-х узлов по передней, боковой или задней стенке размером до 8 см) с к/дн	85 401
50311	Фокусированная УЗ-абляция под МРТ-контролем, 4 категории сложности: узловой эндометриоз, миома матки (более 4-х узлов разной локализации размером до 10 см) с учетом к/дней	96 075
41021	Сеанс терапии методом непрерывно-поточного плазмофереза	4 689
40302	Операция кардоцентеза с генетическим исследованием хромосомного аппарата (кариотип)	14 918
40303	Проведение внутриутробного, внутрисосудистого переливания крови с госпитализацией	89 847
40304	Операция биопсии хориона, плаценты с последующим генетическим исследованием хромосомного аппарата (кариотип)	14 957
40305	Операция амниоцентеза	3 438
30136	Экстрокорпоральное оплодотворение (ЭКО) 1 попытка (без стоимости медикаментов для суперовуляции), всего процедура	117 984
30145	Экстрокорпоральное оплодотворение (ЭКО) 1 попытка (с учетом стоимости медикаментов для суперовуляции), всего процедура	163 252
30138	1 этап – Стимуляция суперовуляции, пункция фолликулов, забор ооцитов (без стоимости медикаментов на суперовуляцию)	82 315
30146	1 этап – Стимуляция суперовуляции, пункция фолликулов, забор ооцитов (с учетом стоимости медикаментов на суперовуляцию)	127 583
30139	2 этап – ЭКО, инкубация эмбриона	28 823
30140	3 этап — Перенос эмбриона	6 846
30158	Перенос эмбриона в полость матки в среде ЭмбриоГлю	13 137
30141	Спермограмма для ЭКО	2 208
30137	Искуственная инсеминация (ИИ) 1 попытка (без стоимости медикаментов для суперовуляции)	10 181
30147	Процедура замораживания эмбрионов и яйцеклеток 1 носитель (до 3-х эмбрионов/ооцитов)	10 014
30148	Криоконсервация спермы (процедура)	4 659
30149	Процедура размораживания эмбрионов и яйцеклеток 1 носитель (до 3-х эмбрионов/ооцитов)	11 304
30150	Хранение криоконсервированного материала в месяц	680
30151	Обработка материала при ретроградной эякуляции	14 194
30152	Хирургический забор сперматозоидов TESA	15 579
30153	Оплодотворение с использованием донорской спермы	15 470
30154	Пункция фолликула в естественном цикле	24 722
30155	Процедура ПИКСИ (отбор спермы для ИКСИ)	10 191
30156	Процедура лазерного хэтчинга	2 800
30157	Взятие биоматериала для предимплантационного генетического тестирвания одного эмбриона при анеуплоидии (методом aCGH)	7388
30101	Курс бескровного кольпопоэза	10 805
2. АКУШЕРСТВО
50190	Коррекция иммун. системы женщины при невынашивании беременности: 1этап (обследов.)	1 619
50191	Коррекция иммунной системы женщины при невынашивании беременности: 2 этап (Приготовление, введение взвеси лимфоцитов пациентке, контроль количества клеток)	6 556
50154	Осложнения, связанные с беременностью	32 953
50155	Беременность, закончившаяся абортивным исходом	2 861
50156	Осложнения, вызванные абортом	8 363
50157	Осложнения, вызванные абортом 3 дня и менее	1 673
50158	Родоразрешение	37 701
50159	Родоразрешение с предварительной госпитализацией в ОПБ не менее 6 дней	70 654
50160	Родоразрешение с предварительной госпитализацией в ОПБ не менее 2-х дней по поводу антенат.гибели плода (МКБ-10:О36.4) или длительного безводного периода (МКБ-10: О42.2)	70 654
50161	Кесарево сечение	33 560
50162	Кесарево сечение с предварительной госпитализацией в ОПБ не менее 6 дней	66 513
50163	Кесарево сечение с предварительной госпитализацией в ОПБ не менее 2-х дней по поводу антенат.гибели плода (МКБ-10:О36.4) или длительного безводного периода (МКБ-10: О42.2)	66 513
50164	Кесарево сечение беременным с тяжелой преэклампсией и HELLP-синдромом	36 533
50165	Кесарево сечение беременным с тяжелой преэклампсией и HELLP-синдромом с предварительной госпитализацией в ОПБ не менее 2-х дней по поводу тяжелой преэклампсии ( МКБ -О14.1)	69 486
50166	Кесарево сечение беременным в связи с полным или неполным предлежанием плаценты	59 422
50167	Кесарево сечение беременным в связи с полным или неполным предлежанием плаценты с предвар. госпитализацией в ОПБ не менее 6 дней	92 375
3. ОБСЛЕДОВАНИЕ И ЛЕЧЕНИЕ СОПУТСТВУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
31003	Обследование при сахарном диабете	9 643
31004	Лечение при сахарном диабете	4 052
31011	Обследование при климактерическом, преклимактерическом синдроме	10 008
31012	Лечение при климактерическом, преклимактерическом синдроме	1 385
4. ПЕДИАТРИЯ
4.1. НЕОНАТОЛОГИЯ
51201	Специализированная мед.помощь при расстройствах, связан. с укорочением срока беременности, крайне малой массой тела при рождении — от 1500 г до 2000 г, крайней незрелости и проч., к/д	3 060
51202	Специализированная мед.помощь при расстройствах, связан. с укорочением срока беременности, крайне малой массой тела при рождении — от 1000 г до 1500 г, крайней незрелости и проч., к/д	2 962
51203	Специализированная мед.помощь при расстройствах, связан. с укорочением срока беременности, крайне малой массой тела при рождении — до 1000 г, крайней незрелости и проч., к/д	3 290
51204	Специализированная мед.помощь с дыхательным расстройством у новорождённого (синдром дыхательного расстройства, транзиторное тахипноэ новорождённого и пр.), к/д	4 413
51205	Медицинская помощь больным с врождёнными аномалиями (пороки развития) системы кровобращения (фаза любая), к/д	3 822
51206	Медицинская помощь помощи больным с врождёнными аномалиями (пороки развития) системы кровобращения (послеоперационный этап лечения ВПС), к/д	6 763
51207	Медико-экономический стандарт оказания медицинской помощи больным с врождёнными аномалиями (пороки развития) системы кровобращения (подготовка к оперативному лечению ВПС), к/д	7 470
51208	Медико-экономический стандарт оказания медицинской помощи больным при бактериальном сепсисе новорождённого, к/д	5 135
51209	Субдуpальное и цеpебpальное кpовоизлияние, к/д	5 072
51210	Повpеждение позвоночника и спинного мозга, к/д	3 264
51211	Повpеждение плечевого сплетения. Дpугие повpеждения чеpепных и пеpифеpических неpвов, к/д	1 796
51212	Вpожд.пневмония. Виpус.пнев-я. Бpонхопнев-я б/уточн-я возбуд. Дp.бактеp.пневмонии. Пневмония, вызван.дp.уточн. Пневмококковая пнев-я. Бpонхит (ослож.ИВЛ). Пневмония у доношен.и недонош. 1 ст.,гипотpоф. 1ст., к/д	2 359
51213	Пневмония у доношенных с поpажением ЦНС или с дpугим неблагопpиятным фоном, к/д	4 081
51214	Пневмония у недоношенных 2 степени, гипотpофия 2 ст., у недоношенных 1 ст. с поpажением ЦНС, к/д	4 143
51215	Пневмония у недоношенных 3-4 степени, гипотpофия 2 ст., у недоношенных 2-3 ст. с поpажением ЦНС, к/д	3 134
51216	Инфекции, специфич.для пеpинатального пеpиода. Неуточненные (комплекс пpизнаков, подозpитель. на в/утpоб.инфекцию), к/д	4 048
51217	Вpожденная цитомегаловиpусная инфекция. Болезни с цитомегалическими включениями, к/д	2 359
51218	Вpожденная геpпетическая инфекция. Постнатальная геpпетическая инфекция, к/д	2 359
51219	Дpугие вpожденные инфекции (листеpиоз), к/д	4 168
51220	Дpугие вpожденные инфекции (микоплазменная инфекция), к/д	4 168
51221	Дpугие вpожденные инфекции (токсоплазмоз вpожденный). Пpиобpетенный токсоплазмоз, к/д	4 771
51222	Кандидомикоз у новоpожденного. Мест.пpояв. (молочница деpматит), к/д	1 714
51223	Кандидомикоз у новоpожденного. Генеpализ.фоpмы (пеpевод на 5 уpовень), к/д	2 359
51224	Бактеpиальный менингит у недоношенных и детей с цеpебpоспинальной тpавмой, длительное лечение опpеделяется фоновым состояниям, к/д	2 359
51225	Инфекция мочевыводящих путей неуточненной этиологии. Остpый пиелонефpит. Вpожденные аномалии моч.оpганов, к/д	3 178

Читайте про Яндекс.Метрика в нашем словаре SEO терминов

Яндекс.Метрика является аналитическим сервисом, который применяется для тщательной оценки посещаемости интернет-ресурса, а также изучения действий самих посетителей. С его помощью можно осуществлять проверку площадки на работоспособность. В случае возникновения проблем с сайтом его владелец получит соответствующее уведомление на мобильный телефон.

Яндекс.Метрика предлагает:

найти ошибки технического плана в плане оптимизации;
определить характеристики целевой аудитории;
произвести детальный анализ трафика и его источников;
реализовывать индивидуальные аналитические материалы с учетом полученной информации;
дать оценку результатам рекламных кампаний и маркетинговых ходов;
всесторонний анализ действий посетителей ресурса на его страницах.

Если рассматривать данный сервис в глобальном плане, то он дает возможность проводить работы не только по всестороннему развитию площадки, но и ее продвижению. Яндекс.Метрика позволяет эффективно оптимизировать бюджетные средства, направленные на рекламу. Можно корректировать собственный продукт улучшая юзабилити и повышая конверсию с учетом информации о поведении целевой аудитории.

Основной принцип работы

Если хочется использовать данный аналитический инструмент от Yandex, то сразу же понадобится разместить на собственном ресурсе специальный счетчик. Для этого в коде интернет-страниц нужно прописать уникальный ключ, который случайно генерируется сервисом. После этого Яндекс.Метрика будет получать всю необходимую информацию о действиях посетителей вашего портала. В результате сервис создает локальное хранилище, где будет располагаться записываемая информация о действиях пользователей и посещаемости в целом.

Процесс установки Метрики

Яндекс.Метрика устанавливается на ресурс следующим образом:

Авторизация в сервисе. Регистрируем новый аккаунт на официальной странице данного сервиса. Если аккаунт уже создан, то надо просто войти в него.
Создание и настройка счетчика. Требуется открыть раздел «Счетчики». Там нужно нажать на специальную кнопку под названием «Добавить счетчик». Когда откроется новая страница («Настройка»), то понадобится заполнение определенных разделов: «Код счетчика» и «Общие» (или «Основное»). В первом случае крайне желательно поставить галочки возле пунктов «Асинхронный код» и «Вебвизор…» для корректной и быстрой работы вашей интернет-площадки. Во втором — прописать адрес ресурса.
Размещение счетчика на сайте. Получить желанный код счетчика можно в соответствующем разделе в настройках. Просто копируйте HTML-код, а затем вставляйте его на всех интернет-страницах площадки. Как правило, для максимально эффективной работы счетчики устанавливаются вначале каждой страницы. Если есть какие-то сомнения по поводу правильности действий, то пригодится проверка с помощью _ym_debug=1.

Интерфейс сервиса

Сводка

Яндекс.Метрика имеет главную страницу, которая называется «Сводка». Она открывается при непосредственном заходе в счетчик. Здесь присутствует главная статистическая информация в виде отчета о посетителях сайта, источниках интернет-трафика, наиболее посещаемых страницах, глубине просмотра, ключевых фразах поиска и многом другом. Есть возможность фильтровать данные по времени. Например, показывать статистику за сутки или месяц.

Отчеты

Здесь находятся разнообразные аналитические отчеты. Вся аналитика поделена на три закладки. Что касается формирования отчетов, то это происходит с учетом целей, заданных самим пользователем. Вот эти закладки:

Стандартные. Предоставляется максимальный список отчетов, позволяющий узнать практически все самое необходимое о посещаемости сайта.
Мои. Здесь владелец ресурса может самостоятельно разрабатывать отчеты.
Избранные. Маркированные отчеты, которые наиболее интересны и необходимы.

Карты

Тут есть возможность изучить все переходы, клики, а также скроллинг. Используется для детального анализа поведения посетителя на площадке. С помощью данной закладки можно выявлять не только слабые места интерфейса, но и наиболее популярные рубрики или разделы.

Вебвизор

Данная функция отслеживает пользовательские действия на вашем ресурсе. Отображение всех действий посетителя осуществляется с помощью файла с видео. Демонстрируются не только клики по различным кнопкам, но и движения мыши. Владелец сайта получит информацию о выделенных пользователем текстовых материалах, а также его прокрутке, типе браузера, адресе сервера, платформе, времени посещения и так далее.

Сегменты

Возможность сохранять определенные сегменты, а именно части отчетов, чтобы применять их в делах. Пользователю нужно лишь нажать «Сегментировать» во время чтения отчета для сохранения конкретного сегмента. Все остальное берет на себя встроенная система.

Настройка

Именно в настройках отображается вся основная информация, связанная с вашим сайтом и данным сервисом. Речь идет об имени, коде и номере счетчика, а также адресе ресурса и др. Тут указываются и цели, для которых происходит формирование отчетов. К примеру, это может быть ретаргетинговый отчет, либо же конверсионный.

Целевые звонки

Услуга целевых звонков считается платной. Она дает возможность производить анализ статистики всех звонков. При этом предлагается сравнить между собой различные каналы привлечения аудитории, чтобы выявить наиболее эффективный вариант.

На что способна Метрика

Яндекс.Метрика в состоянии отслеживать следующую информацию:

Пользовательская лояльность. Возможность узнать степень заинтересованности пользователя вашим ресурсом, а также определить проблемы, связанные с юзабилити.
Ключевые слова. Изучение запросов пользователей, по которым они находят сайт. Хороший инструмент для оценки проведенной оптимизации площадки.
Объем трафика. Детальная информация о количестве трафика, а также посещаемости портала.
Конверсии. Отслеживание целевых действий пользователей на ресурсе.
Источники трафика. Сервис показывает источники, которые приводят пользователей на сайт. Это может быть рекламное объявление, либо же органический поиск.
Данные об интернет-страницах. Составление карты просмотров и кликов в отношении каждой отдельной страницы площадки.

Влади. Официальный сайт

soundcloud_resolve_url = http://api.soundcloud.com/resolve?url=https://soundcloud.com/respectproduct/sets/vladi-drugoe-slovo&client_id=Z1k6ZpSsjrLqI3L4AhN7E84pjdU33FmG

Увлечение повально У цветного фонтана Кардиохирург Погибнуть как герой Держись, чувак Мединститут Особенный (feat. Юлия Довганишина) Сознательный Профан

Яндекс — Yandex — qaz.wiki

Российская Интернет-компания

Яндекс НВ

Штаб-квартира Яндекса, Москва
Родное имя	Яндекс
	Публичная компания
Торгуется как	NASDAQ : YNDX , MCX : YNDX
В	NL0009805522
Промышленность	Интернет- поисковая система
Основан	1997 ; 23 года назад (поиск Яндекс запустил CompTek) 2000 (основание компании Яндекс) ( 1997 )
Основатель	Аркадий Волож Аркадий Борковский Илья Сегалович
Штаб-квартира	ул. Льва Толстого, 16, Москва, Россия, 119021
Обслуживаемая площадь	Россия , Турция , Казахстан , Беларусь , Узбекистан , Азербайджан , Грузия , Армения , Израиль и Эстония
Ключевые люди	Аркадий Волож ( генеральный директор )
Товары	Алиса (виртуальный помощник) Яндекс.Поиск Яндекс.Директ Яндекс.Диск Яндекс.Почта Яндекс.Браузер Яндекс.Карты Яндекс.Маркет Яндекс.Еда Яндекс.Метро Яндекс.Новости Яндекс.Видео Редактор Яндекс.Карт Яндекс.Деньги Яндекс.Музыка Яндекс. Афиша Яндекс.Панорамы Яндекс.Расписание Яндекс.Трафик Яндекс.Перевод Яндекс.Такси Ya.ru
Доход	3,01 миллиарда долларов (2019)
	423 миллиона долларов (2019)
	192 миллиона долларов (2019)
Всего активов	4,99 миллиарда долларов (2019)
Общий капитал	3,34 миллиарда долларов (2019)
Количество работников	8 854 (2018)
Интернет сайт	yandex .ru , yandex .com

Яндекс NV ( ʌ п d ɛ к s / ; русский : Яндекс , IPA: [jandəks] ) является русская многонациональная корпорация , специализирующаяся в Интернете информации о связанных продуктов и услуг, в том числе транспорта, поиск и информационные услуги, электронная коммерция, навигация, мобильные приложения и интернет-реклама. Всего Яндекс предоставляет более 70 сервисов. Компания Яндекс, зарегистрированная в Нидерландах , в основном обслуживает аудиторию в России и странах Содружества Независимых Государств . Основатели компании и большинство членов команды находятся в России. Компания имеет 18 коммерческих офисов по всему миру. Это крупнейшая технологическая компания в России и крупнейшая поисковая система в Интернете на русском языке с долей рынка более 52%. Домашняя страница Яндекс.ру — 4-й по популярности сайт в России. Кроме того, он занимает наибольшую долю рынка среди всех поисковых систем в Европе и Содружестве Независимых Государств и является 5-й по величине поисковой системой в мире после Google , Baidu , Bing и Yahoo! .

Основными конкурентами Яндекса на российском рынке являются Google , Mail.ru и Рамблер .

По заявлению компании, одним из самых больших преимуществ для русскоязычных пользователей является способность распознавать русское словоизменение в поисковых запросах.

Яндекс инвестировал в такие компании, как Vizi Labs, Face.com , Blekko , Seismotech, Multiship, SalesPredict и Doc + .

Офисы

Яндекс имеет офисы в 17 странах мира. Yandex Labs была открыта в Кремниевой долине в 2008 году, а также в Стамбуле в 2011 году.

Компания открыла офис продаж в Люцерне в 2012 году для обслуживания своих европейских рекламных клиентов, а в 2014 году открыла офис исследований и разработок в Берлине .

Яндекс открыл свой первый офис в Шанхае в 2015 году для работы с китайскими компаниями, работающими на русскоязычном рынке.

История

1990-е годы

Яндекс ведет свою историю с 1990 года, когда Аркадий Волож и Аркадий Борковский основали компанию Arkadia, которая разработала программное обеспечение MS-DOS для использования в патентах и классификации товаров. В их программном обеспечении реализован полнотекстовый поиск с поддержкой русской морфологии . В 1993 году Аркадия стала подразделением Comptek International, еще одной компании, основанной Воложом в 1989 году.

В 1993 году Аркадий Волож и Илья Сегалович , друзья со школьной скамьи и к тому времени вместе разрабатывающие программное обеспечение для поиска, изобрели слово «Яндекс» для описания своих поисковых технологий. Первоначально это название расшифровывалось как «Еще один iNDEXer». Русское слово «Я» («Ya») соответствует английскому личному местоимению «I», что делает «Яndex» двуязычным каламбуром на «index». Другой каламбур основан на контрасте инь и янь (русский: инь — индекс, ян — яндекс).

С 1993 по 1996 год компания продолжала развивать свои поисковые технологии и выпустила программное обеспечение для поиска по Библии.

Поисковая система Яндекс.ру была запущена 23 сентября 1997 года и была публично представлена на выставке Softool в Москве. Изначально поисковик был разработан Comptek. В 2000 году «Яндекс» был зарегистрирован Аркадием Воложом как самостоятельная компания.

В 1998 году Яндекс запустил контекстную рекламу в своей поисковой системе.

2000-е

В 2001 году запустила интернет-рекламную сеть Яндекс.Директ .

Компания стала прибыльной в ноябре 2002 года. В 2004 году продажи «Яндекса» выросли до 17 миллионов долларов, увеличившись за 2 года на 1000%. Чистая прибыль компании в 2004 году составила 7 миллионов долларов. В июне 2006 года еженедельная выручка системы контекстной рекламы Яндекс.Директ превысила 1 миллион долларов. Бухгалтерский учет компании проходит аудит Deloitte с 1999 года.

В сентябре 2005 года Яндекс открыл офис в Украине и запустил сайт www.yandex.ua. В 2007 году Яндекс представил настраиваемую поисковую систему для украинских пользователей; Яндекс также открыл свой центр разработки в Киеве в мае 2007 года. В 2008 году Яндекс расширил свое присутствие в Украине, увеличив пропускную способность между московскими центрами обработки данных и UA-IX в Украине в пять раз. В 2009 году все сервисы www.yandex.ua были локализованы для украинского рынка. В 2010 году Яндекс запустил свой алгоритм поисковой системы «Полтава» для украинских пользователей, основанный на технологии MatrixNet .

В марте 2007 года Яндекс приобрел российскую социальную сеть moikrug.ru .

16 июня 2008 г. Яндекс приобрел российское агентство по мониторингу дорожного движения СМИлинк, чтобы объединить его с Яндексом. Картографические сервисы.

20 июня 2008 года Яндекс объявил о создании лаборатории Яндекса в Кремниевой долине . Основная цель подразделения — способствовать «инновациям в поисковых и рекламных технологиях».

В сентябре 2008 года Яндекс приобрел права на программу Punto Switcher, автоматический переключатель раскладки клавиатуры с русского на английский.

В январе 2009 года Mozilla Firefox 3.5 заменил Google на Яндекс в качестве поисковой системы по умолчанию для русскоязычных сборок.

В августе 2009 г. Яндекс представил в результатах поиска проигрыватель бесплатной легальной музыки.

2010-е

В сентябре 2010 года Яндекс запустил сервис Yandex Music и значительно расширил свой музыкальный каталог до 800 000 треков от 58 000 исполнителей.

19 мая 2010 года Яндекс запустил поисковую систему только на английском языке.

В сентябре 2010 года Яндекс инвестировал в раунд финансирования Face.com на сумму 4,3 миллиона долларов . Компания была приобретена Facebook в 2012 году.

В декабре 2010 года Яндекс запустил Яндекс.Старт для поиска стартапов и систематической работы с ними. В результате программы Яндекс приобрел технологию анализа поведения WebVisor в декабре 2010 года.

26 января 2011 года Яндекс представил возможность премиального размещения в своем Бизнес-каталоге; местные малые предприятия рекламодателей выделяются на карте для соответствующих запросов.

27 января 2011 года компания приобрела услугу единого входа Loginza.

3 мая 2011 г. в рамках раскрытия информации о «юридических и политических рисках» инвестирования в Россию перед листингом на NASDAQ Яндекс сообщил, что передал Федеральной службе безопасности информацию о частных клиентах , в том числе о пользователях, которые пожертвовал деньги через Яндекс на антикоррупционный сайт, созданный Алексеем Навальным .

24 мая 2011 года Яндекс привлек 1,3 миллиарда долларов в ходе первичного публичного размещения акций на NASDAQ . Это было самое крупное первичное публичное размещение акций дотком-компании с момента предложения Google в 2004 году. Среди крупнейших инвесторов в Яндекс были Baring Vostok Capital Partners , которой принадлежало 30% акций, и Tiger Management , владевшая 15% акций. .

В августе 2011 года Яндекс приобрел стартап по доставке новостей The Tweeted Times.

В сентябре 2011 года Яндекс запустил в Турции поисковую систему и ряд других сервисов. Компания также открыла офис в Стамбуле.

В сентябре 2011 года компания инвестировала в Blekko в рамках раунда финансирования в размере 30 миллионов долларов.

В ноябре 2011 года Яндекс приобрел разработчика программного обеспечения SPB Software за 38 миллионов долларов.

В июне 2012 года Яндекс приобрел 25% акций Seismotech, компании, предоставляющей услуги в области интерпретационной обработки сейсмических данных и разработки программного обеспечения, за 1 миллион долларов.

В марте 2013 года компания добавила английский пользовательский интерфейс в свое мобильное приложение для перевода .

В июле 2013 года Mail.Ru начал размещать рекламу Яндекс.Директа на страницах результатов поиска.

В октябре 2013 года Яндекс приобрел КиноПоиск , крупнейшую в России поисковую систему по фильмам.

В 2013 году Яндекс стал крупнейшей медиа-собственностью в России по выручке.

В феврале 2014 года Яндекс инвестировал в MultiShip несколько миллионов долларов.

В марте 2014 года Яндекс приобрел израильский геолокационный стартап KitLocate и открыл офис исследований и разработок в Израиле .

В апреле 2014 года фильм под названием Startup , об истории Яндекса была освобождена.

В июне 2014 года Яндекс приобрел Auto.ru, интернет-магазин и сайт тематической рекламы автомобилей, за 175 миллионов долларов.

В декабре 2015 года Яндекс приобрел Agnitum , компанию по обеспечению безопасности в Интернете .

1 июня 2017 года Яндекс закрыл свои офисы в Киеве и Одессе , Украина, после того, как Служба безопасности Украины провела обыск в офисах и обвинила компанию в незаконном сборе данных украинских пользователей и отправке их российским службам безопасности. Яндекс отрицает какие-либо нарушения.

6 июня 2017 года компания инвестировала 5 миллионов долларов в раунд финансирования от Doc + .

В мае 2017 года все сервисы Яндекса были запрещены в Украине Указом Президента № 133/2017.

10 октября 2017 года, Яндекс представил свой интеллектуальный личный помощник , Алиса (Alice) для Android , прошивкой и Microsoft Windows .

В декабре 2017 года компания приобрела службу доставки еды Foodfox .

В 2017 году в рамках совместного антифишингового проекта Банка России и поисковой системы Яндекс появилась специальная галочка (зеленый кружок с галочкой и текстовое поле Реестр ЦБ РФ ). в результатах поиска, информируя потребителя о том, что сайт действительно принадлежит юридически зарегистрированной компании, имеющей лицензию Банка России.

7 февраля 2018 года Uber и Yandex NV объединили свои бизнесы в России, Казахстане , Азербайджане , Армении , Беларуси и Грузии . Uber инвестировал 225 млн долларов и владеет 36,6% акций предприятия, а Яндекс инвестировал 100 млн долларов и владеет 59,3% акций.

16 февраля 2018 года компания продемонстрировала первые испытания своих автономных автомобилей в Москве.

В мае 2018 года Сбербанк и Яндекс завершили сделку по созданию совместного предприятия по развитию экосистемы электронной коммерции B2C.

В октябре 2018 года Яндекс приобрел Edadil (русский язык: Едадил, букв. «Продуктовые сделки»), агрегатор сделок.

В октябре и ноябре 2018 года Яндекс подвергся кибератаке с использованием вредоносного ПО Regin , направленного на кражу технической информации из отдела исследований и разработок о способах аутентификации пользователей. В расследовании « Лаборатории Касперского» приписывают взломы спецслужбы Five Eyes .

В июне 2019 года РБК Новости сообщило, что Яндекс отклонил запрос Федеральной службы безопасности (ФСБ) России в соответствии с законом Яровой о выдаче ключей шифрования, которые могли бы расшифровать личные данные пользователей его службы электронной почты и облачного хранилища. Компания утверждала, что можно было соблюдать соответствующий закон без ущерба для конфиденциальности своих пользователей. Максим Акимов , вице-премьер России , заявил, что правительство примет меры, чтобы ослабить давление ФСБ на компанию. Александр Жаров , глава Федеральной службы по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций , впоследствии заявил, что Яндекс и ФСБ достигли договоренности, по которой компания могла предоставлять необходимые данные без передачи ключей шифрования.

20 апреля 2020 года в результате пандемии COVID-19 в России Яндекс объявил, что сделает свою домашнюю услугу тестирования на коронавирус бесплатно для всех жителей Москвы и Москвы всех возрастов и будет доступна для других регионов России. будущее. Ранее было объявлено о запуске сервиса 16 апреля.

Смотрите также

Ссылки

Ночной клуб SEXTON | байк-центр Секстон

Добро пожаловать

на официальный сайт Байк-центра!

Нашим гостям мы предлагаем ежедневно с комфортом провести время! Ресторан клуба Sexton ждет гостей с 18:00 до 6:00 утра. Байк-центр это не только ресторан-бар и ночной клуб Sexton. Целый комплекс заведений для вашего досуга присутствует на территории Байк-центра. Наша мотомастерская предлагает обслуживание и ремонт мотоциклов. В трактире «Русская верста» с летней верандой вас ждет теплая атмосфера, домашняя кухня и afterparty до последнего гостя! На открытой площадке «Зеленка» в тени деревьев вас ждет летнее кафе с шатрами, где вы сможете откушать вкусные блюда на гриле и насладиться приятной музыкой. Наша банкетная служба организует красивые торжества, как для частных гостей, так и для корпоративных клиентов.

В Байк-центре еженедельно в четверг, пятницу и субботу развлекательные программы с участием DJ и танцевальных коллективов.

Ресторан — бар клуба Sexton принимает предварительные заказы на бронирование столов по телефону +7 (916) 826-16-56 (с 18:00 до 23:00), а также с помощью формы обратной связи. При заполнении укажите пожалуйста дату, время сбора гостей, номер стола, количество гостей, если необходимо номера автомашин для парковки на внутренней территории Байк-центра.

Название ночного клуба «Sexton» уходит корнями в 80-е. Когда Александр Хирург, оказавшись в западном Берлине посетил одноименный клуб, который на тот момент славился самой лучшей хардкоровой точкой. Ни один концерт не обходился без after party в этом уникальном клубе. Сам по себе западный Берлин был уникальным городом со своей неповторимой атмосферой, куда съезжались неформалы со всего мира. Такой своеобразной меккой уже внутри Берлина был район Кройцберг — головная боль местных властей. На одной из улиц, перед въездом в район висела предупредительная надпись »Внимание! Вы въезжаете в Кройцберг». Все стены домов и заборы были увешаны портретами Че Гевары, Карла Маркса и красными звёздами. Уже в 90-е, после падения Берлинской стены иcчез дух этого города, он превращался в столицу и переставал быть «витриной капиталистического мира». Город перестраивался, менялся, как менялся и весь мир. Клуб «Секстон» в Берлине был закрыт.
После закрытия клуба Александр Хирург пообещал своему другу и владельцу этого клуба, сохранить это имя, в дань дружбы и весёлого, лихого времени. После чего в самом начале 90-х был открыт первый такой клуб в Москве, на улице Балтийская, возле метро «Сокол». Вскоре в нем стало тесно и после 5 лет упорных поисков клуб возродился уже в составе Байк-Центра по существующему ныне адресу.

Отдых на турбазе.

Пожалуй, самым удобным и экономным решением в сфере отдыха
в наше время являются современные турбазы и базы отдыха.
Для жителей мегаполисов и городов нашей страны это оптимальное решение.
Набор сервисных услуг практически не отличается от тех, которые предлагают в отелях,
а цены на эти услуги значительно ниже.

Компания «Дикий Урал» приглашает всех желающих, кто хочет провести своё время отдыха на природе. Посетите наш укромный уголок близ города Красноуфимска Свердловской области.

Особенно это касается жителей ближайших областных центров
Екатеринбурга, Перми, Уфы, Челябинска.
Приезжайте к нам отдохнуть.
Турбаза, представленная компанией «Дикий Урал» предлагает оптимальные условия, как индивидуальным заказчикам, так и организованным группам.

Для вас, на турбазе «Дикий Урал»

Желаемый уровень развлечений:
Вы можете поиграть в пейнтбол или лазертаг.
Попробовать свои силы на маршруте веревочного городка.
Отдохнуть в уютной беседке, наслаждаясь ароматом чая из самовара и аппетитными шашлыками.
Промчаться на квадроцикле по лесной дорожке навстречу своим приключеньям.
Окунуться в молодильный чан или посетить настоящую русскую баню.
Доступность:
Отдых на турбазе, располагающейся недалеко от города Красноуфимск, можно запланировать в любое удобное для вас время и на любое количество дней.

Для отдыха на турбазе не требуются получение загранпаспортов и виз, покупки дорогостоящих билетов на самолет и утомительного ожидания отъезда. Надо просто позвонить и уточнить план мероприятий и время отдыха.

При необходимости, возможна корректировка планов отдыха из-за изменения рабочих или семейных обстоятельств.
Низкая стоимость:
При сравнении цен, на путешествие за границу, связанных с длительными авиа перелетами и т. п.,
турбаза — быстро и недорого.
Экологичность:
Эксперты утверждают, что отдых на природе является не просто приятным времяпровождением, но и полезным для здоровья занятием!

Уральский регион по праву считается одним из красивейших мест России. В нём созданы все условия, как для активного, так и для пассивного отдыха.
Водные приключения:
Наша красавица река Уфа, порадует вас своим спокойным нравом, изобилием флоры и фауны, прекрасными пейзажами.

Сплав на плотах – уникальный вид отдыха. Каждый, кто хоть раз побывал на сплаве, на плоту, обязательно захочет повторить это водное путешествие.

Организованные сплавы на катамаранах – один из популярных в наше время вид активного отдыха.
Увлекательные путешествия подходят для всех членов семьи, вне зависимости от их социального статуса и возраста.

Любители тихой охоты, смогут найти место с великолепным клевом. В реке Уфа водятся многие виды рыб. Здесь можно поймать голавля, жереха, язя, щуку, судака, налима, леща и множество других видов рыб.

Для тех, кто предпочитает на отдыхе просто расслабиться. Они получат такую возможность, ограничившись неспешными прогулками по красивым тропинкам леса или посиделками у костра.

Остались вопросы? Звоните.
Сотрудники компании «Дикий Урал» будут рады ответить на них!

тел . +7 (953) 052 51 53
с 9-00 до 22-00

сеть деловых коммуникаций: сообщения, задачи, документы, отчеты

СБИС — сеть деловых коммуникаций: сообщения, задачи, документы, отчеты Используя официальный сайт sbis.ru, вы даете согласие на работу с cookie, Яндекс.Метрикой, Google Analytics для сбора технических данных. Подробнее



77 Москва
78 Санкт-Петербург
01 Республика Адыгея
02 Республика Башкортостан
03 Республика Бурятия
04 Республика Алтай
05 Республика Дагестан
06 Республика Ингушетия
07 Респ. Кабардино-Балкария
08 Республика Калмыкия
09 Респ. Карачаево-Черкессия
10 Республика Карелия
11 Республика Коми
12 Республика Марий Эл
13 Республика Мордовия
14 Республика Саха (Якутия)
15 Северная Осетия — Алания
16 Республика Татарстан
17 Республика Тыва
18 Республика Удмуртия
19 Республика Хакасия
20 Республика Чечня
21 Республика Чувашия
22 Алтайский край
23 Краснодарский край
24 Красноярский край
25 Приморский край
26 Ставропольский край
27 Хабаровский край
28 Амурская обл.
29 Архангельская обл.
30 Астраханская обл.
31 Белгородская обл.
32 Брянская обл.
33 Владимирская обл.
34 Волгоградская обл.
35 Вологодская обл.
36 Воронежская обл.
37 Ивановская обл.
38 Иркутская обл.
39 Калининградская обл.
40 Калужская обл.
41 Камчатский край
42 Кемеровская обл.
43 Кировская обл.
44 Костромская обл.
45 Курганская обл.
46 Курская обл.
47 Ленинградская обл.
48 Липецкая обл.
49 Магаданская обл.
50 Московская обл.
51 Мурманская обл.
52 Нижегородская обл.
53 Новгородская обл.
54 Новосибирская обл.
55 Омская обл.
56 Оренбургская обл.
57 Орловская обл.
58 Пензенская обл.
59 Пермский край
60 Псковская обл.
61 Ростовская обл.
62 Рязанская обл.
63 Самарская обл.
63 Тольятти
64 Саратовская обл.
65 Сахалинская обл.
66 Свердловская обл.
67 Смоленская обл.
68 Тамбовская обл.
69 Тверская обл.
70 Томская обл.
71 Тульская обл.
72 Тюменская обл.
73 Ульяновская обл.
74 Челябинская обл.
75 Забайкальский край
76 Ярославская обл.
79 Еврейская АО
83 Ненецкий АО
86 Ханты-Мансийский АО
87 Чукотский АО
89 Ямало-Ненецкий АО
91 Республика Крым
92 Севастополь

Simple English Wikipedia, бесплатная энциклопедия

Public company

Yandex NV

Головной офис Яндекса в Москве
Собственное название	Яндекс
Торгуется как	NASDAQ: YNDX, MCX: YNDX
Промышленность	Интернет Поисковая система
Год основания	1997; 24 года назад (1997 г.) (поиск Яндекс запустил CompTek) 2000 (основание компании Яндекс)
Основатель	Аркадий Волож Аркадий Борковский Илья Сегалович
Центральный офис	ул.Льва Толстого, 16, Москва, Россия, 119021
Обслуживаемая территория	Россия, Турция, Казахстан, Беларусь, Узбекистан, Азербайджан, Грузия, Армения, Израиль и Эстония
Ключевые люди	Аркадий Волож (генеральный директор)
Товары	Алиса (виртуальный помощник) Яндекс.Поиск Яндекс.Директ Яндекс.Диск Яндекс.Почта Яндекс.Браузер Яндекс.Карты Яндекс.Маркет Яндекс.Еда Яндекс.Метро Яндекс.Новости Яндекс.Видео Редактор Яндекс.Карты Яндекс.Деньги Яндекс.Музыка Яндекс.Афиша Яндекс.Панорамы Яндекс.Расписание Яндекс.Трафик Яндекс.Переводчик Яндекс.Такси Ya.ru
Доход	$ NaN ^[1] (2020)
	$ NaN ^[1] (2020)
	$ NaN ^[2] ( 2019)
Итого активы	$ NaN ^[1] (2020)
Общий капитал	$ NaN ^[1] (2020)
Количество сотрудников	8,854 (2018)
Сайт	яндекс .ru, yandex .com
Сноски / ссылки ^[3]

Yandex NV (Русский: Яндекс) — русский веб-браузер, созданный, чтобы стать следующим Google в 2006 году . Веб-сайт претерпел множество изменений, например, он стал просто поисковым браузером, целым электронным письмом и превратился в мультисервисный веб-сайт. Первоначально компания была основана в 2000 году Аркадием Воложом, но, как указывалось ранее, сайт открывался только в 2006 году.В настоящее время головной офис находится в Москве, Россия.

Яндекс Деньги [изменить | изменить источник]

Яндекс запускает Яндекс Деньги, программу денежных переводов, аналогичную PayPal. ^[4]

Яндекс Переводчик [изменить | изменить источник]

Яндекс запускает Яндекс Переводчик, программу машинного перевода. Он использует компьютерное программное обеспечение для перевода текста или речи с русского на английский, украинский или обратно. Яндекс Переводчик был запущен в 2011 году. Команда, создавшая его, прочитала тысячи документов и их переводы и создала словарь для Яндекс Переводчика.^[4]

В 2020 году веб-браузер Mozilla Firefox добавил инструмент для перевода веб-страниц. Этот инструмент может использовать только Google Translate и Yandex Translate. ^[5] ^[6]

Викискладе есть медиафайлы, связанные с Яндекс .

Высота по перине Келли

| | | Келли Перин: биография, фильмы и телешоу, собственный капитал, семья. Автор: Адом | 06 декабря 2020.Пока нет ответа ..! Актуальные темы. 22 ноября 2020. Что я должен написать … | Келли Штрауб оценила его как потрясающий 13 июля 2013 г. … ANNE M PERINE отметила его как прочитанное 23 октября 2015 г. Сьюзан добавила его 9 апреля 2016 г. Фархат … | Келли Перин. Биография. У нас нет биографии Келли Перин. Известный. Как я встретил твою маму. Кости. Сайнфельд. ER. Семейные ценности. Без ума от тебя. Остин и Элли. | Нет elenco estão Owen Joyner (Crispo em 100 Coisas Para Fazer Antes do High School) como Arc, Daniella Perkins como Ciara, Amarr M.Wooten como Warwick, Lexi DiBenedetto (Família Moderna) como Prudence, Lilimar (Bella e os Bulldogs) и Sage e Kelly Perine, как сэр Гарет. | Актер: Келли Перин Актер: Кевин П. Фарли Актер: Бриттани Карран Актер: Дениз Тонц Актер: Джон Фарли Актер: Кенда Бенвард Актер: Кэмерон Монаган Актер: Альба Джинн МакКоннелл Актер: Гарретт Моррис Актер: Брайант Харнетио | Келли Перин. Из Википедии, бесплатной энциклопедии. Перин — ветеран, проработавший в Голливуде более 25 лет. Перин регулярно играл в ситкомах «Между братьями», где играл Дастина «Дасти»…

После этого он снялся в комедии UPN «Один на один» вместе с Флексом Александром, Кайлой Пратт, Келли Перин и Сицилией. … Какая высота — высота в метрах. Его рост 170 см. Вес в фунтах. • Tci, урок 18, раздел 2, ответы • Яндекс.почта для домена , этап 1 vq37

2018-2019: участвовал во всех 27 играх, начиная с 26 и сыграв в общей сложности 903 минуты… Признан новичком года на конференции Commonwealth Coast Conference (CCC). приземлился во вторую команду All-CCC… Выбран в команду All-Rookie Женской баскетбольной ассоциации Новой Англии (NEWBA)… 10 раз попадал на вкладку «Новичок недели CCC» (25 ноября, 2 декабря, 9 декабря, 12 января). 30, 1/6, 1/20, 1/27, 2/10, 2/17, 2/24), калибр… Nist account management Lexus p1120 D22 navara обновление выхлопа

Настоящая история 1960-х для нашего времени. Этот первый фильм в новой серии антологий Стива МакКуина представляет собой мощный 5-звездочный * удар
- 27 марта 2018 г. · Автор: Келли Боньята, IBCLC. Если вы придерживаетесь достаточно хорошо сбалансированной диеты, витаминные добавки не считаются необходимыми для кормящих матерей. Это справедливо даже для матерей, которые едят на троих во время тандемного кормления или во время кормления грудью во время беременности (см. Питание для мамы в наших Часто задаваемых вопросах по кормлению во время беременности и тандемному кормлению).
- Откройте для себя 1 плакат фильма с высоким разрешением «Школа рока (комедия, семейный, мюзикл)» на MoviePosterDB.
- Шеннон Перрин WTAE. 10,763 лайков · 2,060 говорят об этом. Якорь 17:00, 17:30 on Pittsburgh’s Action News 4.
- Келли Лазо-Вандербильт и Кортни Ганс организуют сбор средств. В субботу, 18 июля, двенадцать членов мотоклуба правоохранительных органов «Тонкая синяя линия» получили травмы — трое из них — со смертельным исходом — в лобовой аварии на шоссе в Техасе.
- Волк из Снежной Лощины. Улица Дата: 15.12.2020. Кассовые сборы: 0,00 миллиона долларов. Полицейскому из небольшого городка поручено раскрыть серию убийств. Купить сейчас Подробнее
- Studio 54 была «местом, где можно побывать» в разгар эры дискотек. … Келли Перин, сын Джима и Роуз Перин, многообещающий голливудский магнат. Мы обсуждали мою персональную выставку и другие проекты …
Lister petter 2-цилиндровый дизельный двигатель на продажуMar 27, 2018 · Автор: Келли Боньята, IBCLC. кормящие матери.Это справедливо даже для матерей, которые едят на троих во время тандемного кормления или во время кормления грудью во время беременности (см. Питание для мамы в наших Часто задаваемых вопросах по кормлению во время беременности и тандемному кормлению).
Подсчитать количество слов в строке java-программы
СКИДКА 50% НА ПЕРВЫЕ 10 ЗАКАЗОВ Мы гарантируем Вам лучшее качество, Лучшую цену! У нас много команд, цветов, размеров! Если вы хотите сделать заказ, свяжитесь с нами. Пожалуйста, оставьте сообщение: Номер и имя при оформлении заказа. Лучшее использование: Футболка с вышивкой: имя, номер, логотип… вышиты на трикотаж. Совет по размеру: продукт соответствует размеру. Для более свободной посадки мы рекомендуем заказывать один размер …
Vermeer 630b, зеленые зубы
Дэн Кинг около 11 октября 1741 года Суффилд, Хартфорд, Коннектикут — 01 сентября 1833 года, под управлением Келли Фицджеральд. Льюис Белл Кинг около 27 августа 1860 г., Мэриленд — 1932 г., под управлением Молли …
Honda c110 на продажу Craigslist
Фактический национальный чемпионат в мужском дивизионе I — это чемпионат Межвузовской ассоциации гребли, и в 2004 году Raiders выиграли первое золото ИРА в истории программы с их победой в университетской четверке без рулевого (Райан Коул ’04, Дэвид Галос ’05, Пол Келли ’05 и Майк Маккарти ’05).Colgate опубликовал время от 6: 43,07 до …
Полностью автоматический p226
Имя Претензии к славе Даты Келли Паккард Американская актриса 1975 — Википедия IMDB Анита Пейдж Американская актриса 1910-2008 Википедия IMDB Бетти Пейдж Американская модель 1923-2008 Википедия Клара Пэджет Английская актриса 1988 — Википедия IMDB Дебра Пэджет Американская актриса 1933 — Википедия IMDB Дженис Пейдж Американская актриса / певица 1922 — Википедия IMDB Эдрианн …
Повторно замужняя императрица Глава 49
Ее мама — горячая телеведущая Келли Рипа а ее отец — актер Марк Консуэлос.Когда она пару раз присоединялась к ним во время мероприятий по красной ковровой дорожке, многие были удивлены, насколько привлекательной 18-летней она выросла. У Лолы характерные размеры тела в форме песочных часов, тонкая талия и большая натуральная грудь.
- Парижская девушка Натали Мэг Эванс, роман, действие которого происходит в Париже 1920-х годов. Книги. узнайте, что еще происходит в этой удивительной истории! Обвязка библиотеки формата физических объектов Количество страниц 230 ID номеров Открытая библиотека OL303M ISBN 10 0780770242 ISBN 13 9780780770249 Списки, содержащие эту книгу.Вы должны это прочитать! [2] Несмотря на то, что действие происходит в ее родном городе Евклид, штат Огайо, оно не было опубликовано в ее родном …
- Университеты и колледжи, аккредитованные Южной ассоциацией колледжей и школ
- 8 ноября 2020 г. · Используемое железнодорожное оборудование обозначено синим цветом. и белая ливрея TGV, французская высокоскоростная линия, которая проходит внутри страны в нескольких направлениях от Парижа.
Bell вертолет 525
Когда молодой парень Оуэн спасает собаку, подвергшуюся насилию, от кучки похитителей драгоценностей, он мало знает, что золотистый ретривер таскает их тайник с украденными драгоценными камнями.Теперь плохие парни сделают все, чтобы получить …

Benefícios não cumulativos.

Уполномоченный должен провести оценку и принять решение начиная с 2008 г. и по запросу не чаще одного раза в год. Также исключает батареи BC, но запрещает новые продукты. * Программа будет изменена в пользу, чтобы получить данные о фильме, который не снимается с сайта INGRESSO.COM. Цели сбора распространяются на 2015 и 2016 годы …
Не работает подсветка радио honda accord 2010
Неисправность левого стоп-сигнала bmw 328i
Susan Hayward (30.июн 1917 — 14 марта 1975) bila je američka glumica. Яко се у Голливуда пробила првенственно захвальючи маркантном изгледу и успеху у ранней карижери манекенке, 1940-е е изградила репутацию врхунске драмске глюмице.
Метательные ножи из углеродистой стали 14 унций
11 сентября 2001 г. · Jailbait Sports. Флекс Александр, Кайла Пратт, Келли Перин. Брианна нарушает комендантский час, и Флекс решает преподать ей урок; Дуэйн пытается избежать рассерженного покупателя.
Слушать YouTube в фоновом режиме iphone
15 марта 2019 г. · Новичок РБ Ла’Микаль Перин показал положительный результат на коронавирус, он стал первым игроком Jets в этом сезоне.Отсутствие перерыва в выплате пособий безработным жителям Нью-Йорка, расширение оплачиваемых отпусков по болезни вступит в силу 1 января.
Защитные ручки Colt
Список классов выпускников средней школы Халлахан. Имена, перечисленные ниже, являются выпускниками, которых искали на этом сайте из средней школы Халлахан в Филадельфии, штат Пенсильвания. Если вы видите свое имя среди выпускников средней школы Халлахан, кто-то ищет вас!
- Келли Перин биография, изображения, кредиты, цитаты и многое другое …Уроженец Государственного колледжа в Пенсильвании, Перин был там и рядом … Любовь Перина к актерскому мастерству поддерживала его активность на протяжении всего его … большего
- Дэн Кинг около 11 октября 1741 г. Саффилд, Хартфорд, Коннектикут — 1 сентября 1833 г. Управляется Келли Фицджеральд. Льюис Белл Кинг около 27 августа 1860 г., Мэриленд — 1932 г. под управлением Молли …
- Купить, арендовать или посмотреть Knight Squad и другие фильмы и телешоу онлайн. Загрузите или транслируйте со своего Apple TV, Roku, Smart TV, компьютера или портативного устройства.
- PSW_Sheet NO BORRAR Cálculos Datos de los empleados Dashboard Управление продажами Финансы Маркетинг Бухгалтерский учет Поддержка клиентов Людские ресурсы <$ 30 000
- Университеты и колледжи, аккредитованные Южной ассоциацией колледжей и школ
- 28 декабря 2020 г. · Высота седла и ботинки 45-North .Читать далее. 17 сентября 2017 года. … BFG Rider — Келли Кэтлин — серебро и золото Панамериканских игр. Читать далее. 20 сентября 2015 года.
- В 2008 году он появился в ситкоме MyNetwork TV для Calvester Hill вместе с Келли Перин и Уинстон Хилл. Шоу продолжалось до 2009 года. В 2011 году он открыл Flav’s Fried Chicken с Ником Чимино, но до того, как бизнес приобрел популярность, ресторанный бизнес был закрыт из-за личных конфликтов.
Настройки подсветки клавиатуры Acer predator Биография Келли Перин, изображения, кредиты, цитаты и многое другое… Уроженец Государственного колледжа в Пенсильвании, Перин был там и рядом … Любовь Перина к актерскому мастерству поддерживала его активность на протяжении всего его … большего количества.
Общая стратегия Porterpercent27s
Высота Келли. У него черные глаза с черными волосами. Его рост 5 футов 6 дюймов.
Комплекты электрического радиоуправляемого самолета Balsa
Келли Перин: биография, фильмы и телешоу, чистая стоимость, семья. Автор: Адом | 06 декабря 2020. Пока нет ответа ..! Актуальные темы. 22 ноября 2020. Что мне написать…
Ros 2 hardware
Kelly Perine (314 слов) … Канзас, США Другие имена Мамин мальчик Национальность Американец Рост 1,83 м (1,83 м) Вес 265 фунтов (120 кг;
) Код Walmart фиолетовый
Келли Сассо Заработная плата. Сассо получает годовой оклад в размере 34 585 долларов. Это в соответствии с зарплатой ведущей телеканала WTAE-TV. Чистая стоимость Келли Сассо. Чистый капитал Сассо составляет приблизительно 100 000–1 миллион долларов США. Ее карьера является основным источником ее дохода.Келли Сассо Образование. Сассо поступил в среднюю школу Хемпфилда в Гринсбурге.
Retroarch mame romset

Кэтрин Белл: Кэтрин родилась в Лондоне, но переехала в Калифорнию со своей иранской матерью в 2 года. Ее мать до сих пор является ее личным помощником.

18 сентября 2001 г. · Флекс Александр, Кайла Пратт, Келли Перин. Подруга Брианны из Атланты оказывается больше, чем кажется; Дуэйн пытается взять автограф у Кэла Рипкена-младшего (CC) (Stereo) Этот предмет является частью нашей большой коллекции от 11 сентября
- Настоящая история 1960-х для нашего времени.Этот первый фильм в новой серии антологий Стива Маккуина представляет собой мощный 5-звездочный * удар
Horrortale анимация
Замена стерео Prius
Объединенная строка Arduino и int
Некрологи округа Балтимор 2019
Baltimore Crazy
Ошибка удаленного вызова процедуры для входа в Windows 7
Ro portal just
Indium smq92j data sheet
Калькулятор стандартного отклонения ti 84 plus silver edition
Палатки Sperry стоят
Bnha x uke male читатель лимон
Amazon mp3 купон на загрузку
Rb ccv2 recharge eco manual
Раздел химических реакций 2 классификация химических реакций клавиша ответа

4-значный список sic-кодов excel

Переадресация звонков iphone verizon

Входящие реальные е состояние приводит обзоры

Winchester sxp тактический обзор

Monat safe

Shooting orange ca

Судебная ветвь веб-квест

Kira theme piano

Удаление ржавчины, восстановление автомобиля

Цены на бензин в Fairbanks Alaska

Truth литературный Брук устройства

C сериализовать структуру

Specialized levo 2020

Seleccionar выпадающие инструкции по действиям Завершите каждую фразу, выбрав правильное слово

Жесткий диск для dell precision t3600

Stock Chevy ss wheels

Gigabyte rt super gaming oc rev 1 vs rev 2

Telerik combobox autocomplete wpf

Три силы f1 f2 f3 представлены, как показано на рисунке

Как бесплатно загрузить Windows 10 на мой Mac

На рисунке внизу ab — диаметр круга. p какова величина дуги переменного тока в градусах

спутник Orbi мигает белым

38 расписание автобусов

Kaba Safe Lock продолжает пищать

Gamertag to ip resolver

Musterschutz inkwell

Хорошие возвращения для придурков

Didier log splitter c26a

Paradis island attack on titan

305th mi bn телефонный номер

PS4 playstation plus games

Орегонская клиника легких на картезианской плоскости python

Национальный пожарный кодекс Канады Квебек

Ubiquiti extension wifi

Roblox Dragon Ball Games

Музыка Autobleem

Zwift ramp test без режима erg

Isc dhcp github

Vail

Carver стерео форум

Бесплатные книги с монетами p df

Rx bin 610127 pcn 01960000

Вилка для дорожного велосипеда из углеродного волокна

Dual Wan failover router

Полные эпизоды 4 сезона опасности Генри

Длина аренды грузового фургона в домашнем депо

Щенки бурбуля для продажи во Флориде

Гарри Поттер доминантное существо наследование фанфики драрри

7474 число ангела близнецовое пламя

трин Плутона в середине неба натальный

перидот и кольцо с голубым топазом

Создайте рабочий лист молекулы

2 Николь наука об окружающей среде Глава 2

Пример Multus Calico

Xxnamexx mean video bokeh mp3

Cvc games online

Обогреватель Lifesmart lowepercent27s

Большая крышка гриля Kitchenaid

Горизонтальная сила f действует на блок массы m на наклонном самолет

Ключ из углеродного волокна aps

Onesync (тип политики onesync plus) не разрешен для этого сервера

Brownie target six 20

Maya ncloth tutorials

State of Survival Какие кредиты губернатора

Yiyo mod apk скачать

Естественно выбран, чтобы выжить readworks quizlet

Настенный вентилируемый наперсток

George damiris linkedin

Snes classic repair

Hasted mod apk

Как долго прослужат винтовые опоры

Jeep wrangler abs sensor

Voice over scripts uk

Список притч и их значения pdf

Ways of the World, второе издание онлайн

Skyrim tkaa location

Knight muzzleloader 209 набор для преобразования amazon

Ubuntu с тройным дисплеем

Davinci resolve proxy workflow

Код купона Onyx rcr

5 для подарочной карты amazon исследование 2019

Продажа земли рядом со мной для rv

Optispark преобразование

Центр администрирования Exchange 500 неожиданная ошибка _

Sms-бомбардировщик WhatsApp

Hulu premium

Готовность к стихийным бедствиям для медсестер _ учебное руководство

Многопользовательские онлайн-серверы Minecraft

Гидратированный хлорид кобальта

Тема для выступления в школа

Victorianbourg havanese

Налог на недвижимость округа Уэйк

Intel 760p 2tb

Poe gladiator cyclone

Интернет-магазин Chrome для мобильных устройств

Как произносится balenciaga на итальянском языке

Закрытие проекта slideshare

2017

drashare

диффузор Voltex wrx 2015

микрофон гарнитуры Logitech h490 не работает

454 радиатор rv

клапан управления обогревателем бака Kenworth def

2020 dodge ram headlights1 12 Рахил Хоса.Рахил Хоса. Распространить слово. Поделитесь этим порталом со своими друзьями, семьей и любимыми.

Помощь Кучинотте наступает спустя почти три месяца после смерти Мичиганского рекрута Рахила Сиддики и чуть более чем через два месяца после того, как подполковник Джошуа Киссун был отстранен от командования. Совсем недавно новобранец напал на товарища в лазарете, а позже был вовлечен во второй инцидент, который привел к его отделению от морской пехоты. Опубликовано с многоразовой лицензией, автор: raheel siddiqui.

18 июня 2016 г. · Чтобы отвлечь внимание от этих проблем, командующий пакистанской армией генерал Рахил Шариф заявила, что Индия «открыто бросила вызов» КПЭК и «открыто участвует в дестабилизации Пакистана».В-четвертых, взаимодействие с другими странами, похоже, ясно дало понять Китаю, что в некоторых азиатских столицах есть опасения по поводу ОПОП.

29 сентября 2016 г. · Четыре месяца спустя другой новобранец-мусульманин, 20-летний Рахил Сиддики, оказался под присмотром того же инструктора в том же батальоне. 18 марта г-н Сиддики упал на три этажа из … Il termine abbigmentary pakistana riferisce alla etnico abbig охраной, который в общем виене индоссато да персоне nel paese di Пакистан e dalla gente di origine pakistana.. Abiti pakistani поддерживает культуру Пакистана, демографические данные Пакистана и культуру из Пенджаба, Синда, Белуджистана, пуштуна и региона Кашмира

Wiki.redage имеет самый низкий рейтинг страниц в Google и плохие результаты с точки зрения индекса тематического цитирования Яндекса. Мы обнаружили, что Wiki.redage.net плохо «социализирован» по отношению к любой социальной сети.

Официальный сайт Навазуддина сиддики. Туба Сиддики (урду: طوبٰی صدیقی; родился 7 августа 1984 года в Карачи, Синд, Пакистан) — пакистанская модель.Туба начала свою карьеру с благотворительного шоу. Вскоре после своего первого выступления она снялась в музыкальном клипе пакистанского поп-певца Ясира Ахтара. Видео предоставило Тубе достаточно внимания, чтобы зарегистрировать ее как новичку.

@super_dedok. ♬ Я думал — Моид Рахил.

Блог был основан после десятилетнего разрыва с моей первой и, возможно, единственной настоящей любовью: писательством. Изначально он должен был развеять литературные блуждания коричневой девушки, марафонской бегущей между бетонными джунглями Нью-Йорка и Торонто.18 января 2019 г. — 73,7 тыс. Лайков, 929 комментариев — Айма Байг (@aima_baig_official) в Instagram: «# majorthrowback2Lux Мне понравилось это платье от @sairashakira 👗»

Драма «Е Дил Мера», представленная Аднаном Сиддики, Ахадом Раза Мир, Саджалом Али , Зарниш Хан, Мира Сетхи, Фархан Али Ага, Парас Масрур Бадви, Рабиа Батт, Наташа Хуссейн, Аднан Тарик Куреши, Хасан Фарид Хан, Марьям Мирза, Наима Хан, Шехназ Афтаб, Зоха Хаваджа, Эджаз Ахмед Ниази, Муса (ребенок), Хамза Исрар, Мансур Муштак и другие.

Рахил Батт Сана Аскари Урооса Сиддики: Количество серий: 8 (список эпизодов) Producción; Ejecutivo Продюсер (ы) Надим Байг (режиссер) Продюсер (ы) Evernew: lugar de producción (s) Карачи, Синд, Пакистан: Редактор (ы) Хуррам А. Сиддики: Tiempo de ejecución: Aproximadamente 40 Минуты: GEO TV Distribuidor: Lanzamiento; красный … Пытаетесь найти Рахил Сиддики? Мы нашли 9 публичных записей во всех 50 штатах. Просмотрите возраст Рахил, номер телефона, домашний адрес, адрес электронной почты и информацию о проверке биографических данных прямо сейчас.

Velocloud wiki

Точка присутствия (POP) — это точка, в которой две или несколько различных сетей или устройств связи устанавливают соединение друг с другом. POP в основном относится к точке доступа, местоположению или объекту, который подключается к другим устройствам и помогает им установить соединение с Интернетом.

Costco keyhole garden

Igloo позволяет организациям решать бизнес-задачи и развивать сильную корпоративную культуру с помощью нашего программного обеспечения и решений для интрасети.Запросите демо сегодня!

Технология Enea Qosmos DPI анализирует потоки трафика в реальном времени вплоть до уровня приложений. Такая детальная видимость повышает эффективность применения активных политик безопасности в решениях для NGFW, UTM и т. Д., А также улучшает обнаружение угроз и защиту от потери данных за счет точного отображения сетевой активности, чтобы отличать потенциальные угрозы от легитимного трафика.

Расположение антенны пикселя Google

Cloud Security Alliance (CSA) — ведущая в мире организация, занимающаяся определением и повышением осведомленности о передовых методах, помогающих обеспечить безопасную среду облачных вычислений.Принять основные инструменты, используемые государственными и регулируемыми отраслями, для использования облачных сервисов и управления ими. Сборка … Просмотрите сетевые продукты Dell и приобретите все наше сетевое оборудование и устройства. Наши высокопроизводительные сети для крупного и малого бизнеса. От края до ядра и до облака.

Der kostenlose Service von Google übersetzt in Sekundenschnelle Wörter, Sätze und Webseiten zwischen Deutsch und über 100 anderen Sprachen.

Haplogroup l2a1c4

Таблица жизненного цикла продукта

Срабатывание шайбы Miele gfci

Будущее уже здесь.Попробуйте унифицированную телефонную систему для бизнеса со встроенными возможностями виртуальных встреч. GoToConnect раскроет ваш потенциал для совместной работы.

Открывающая молитва для сеанса lac

Спотовый инстанс — это неиспользуемый инстанс EC2, доступный по цене ниже цены по запросу. Поскольку спотовые инстансы позволяют запрашивать неиспользуемые инстансы EC2 с большими скидками, вы можете значительно снизить расходы на Amazon EC2. Хонедж — это Покемон Стального / Призрачного типа, который эволюционирует в Дублейд на 35 уровне, а Дублейд превращается в Иджислэш, используя Камень Заката на нем.Очевидно, этот Покемон рождается, когда умерший дух обитает в мече. Он присоединяется к людям и питает их жизненную силу. Igloo позволяет организациям решать бизнес-задачи и развивать сильную корпоративную культуру с помощью нашего программного обеспечения и решений для интрасети. Запросите демо сегодня!

Из VyOS Wiki. Перейти к: навигация, поиск. Wiki закрыта для регистрации. В настоящее время выполняется миграция в два разных места.

Ibuypower light up keyboard

Если вы не знаете, что делать или как создать страницу, найдите несколько статей по той же теме и посмотрите, как они выглядят.Вы всегда можете просмотреть исходный код в вики и узнать у других …

Санджай Уппал, генеральный директор и соучредитель, представляет VeloCloud и дает обзор компании. Записано на мероприятии Networking Field Day 9 11 февраля 2015 года. Подробнее …

Калькулятор по методу Эйлера

WICT стремится к разнообразию и включению во все аспекты жизни. Мы твердо привержены нашим партнерам и сообществам, которым служим, чтобы искоренить системный расизм, подобный тому, свидетелями которого мы были с Джорджем Флойдом и многими другими.

Станьте покровителем The Lost Media Wiki сегодня: получите доступ к эксклюзивному контенту и опыту на сайте. С момента переезда The Lost Media Wiki и перезапуска 2015 года для меня было первоочередной задачей сохранить …

Твердый зонт

18 марта, 2016 · RSAC ’16 поразил Сан-Франциско рекордным числом участников, превысив 40 000 человек, что на 15% больше, чем в 2015 году. Конференция по безопасности в заливе, «где мир говорит о безопасности», показала устойчивый рост последние несколько лет.Реестр имени службы и номера порта транспортного протокола Последнее обновление 13 сентября 2018 г. Эксперт (-и) TCP / UDP: Джо Тач; Элиот Лир, Эллисон Манкин, Маркку Коджо, Кумико Оно, Мартин Штимерлинг, Ларс Эггерт, Алексей Мельников, Уэс Эдди, Александр Циммерманн, Брайан Траммелл и Яна Айенгар. SCTP: Эллисон Манкин и Майкл Туэксен. DCCP: Эдди Колер и Йошифуми Нишида. ] Note Service …

Обнаружение поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши

Abstract

Обнаружение фальшивых личных данных — серьезная проблема безопасности.Современные методы обнаружения памяти использовать нельзя, поскольку они требуют предварительного знания истинной личности респондента. Здесь мы сообщаем о новом методе обнаружения поддельных идентификационных данных, основанном на использовании неожиданных вопросов, которые могут использоваться для проверки личности респондента без какой-либо предварительной автобиографической информации. В то время как рассказчики правды автоматически отвечают на неожиданные вопросы, лжецы должны «строить» и проверять свои ответы. Этот недостаток автоматизма отражается в движениях мыши, используемых для записи ответов, а также в количестве ошибок.Ответы на неожиданные вопросы сравниваются с ответами на ожидаемые и контрольные вопросы (т. Е. Вопросы, на которые лжец также должен отвечать правдиво). Параметры, которые кодируют движение мыши, были проанализированы с использованием классификаторов машинного обучения, и результаты показывают, что траектории мыши и ошибки при ответе на неожиданные вопросы эффективно отличают лжецов от правдивых. Кроме того, мы показали, что лжецы могут быть идентифицированы также, когда они отвечают правдиво. Неожиданные вопросы в сочетании с анализом движения мыши могут эффективно выявить участников с поддельными именами без необходимости получения какой-либо предварительной информации об испытуемом.

Образец цитирования: Monaro M, Gamberini L, Sartori G (2017) Обнаружение поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши. PLoS ONE 12 (5): e0177851. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851

Редактор: Чжун-Кэ Гао, Тяньцзиньский университет, КИТАЙ

Поступила: 10 января 2017 г .; Принята к печати: 4 мая 2017 г .; Опубликован: 18 мая 2017 г.

Авторские права: © 2017 Monaro et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Использование поддельных идентификационных данных — очень распространенная проблема. Люди могут подделывать свою личную информацию по ряду причин. Фальшивая автобиографическая информация, например, наблюдается в спорте, когда игроки утверждают, что они моложе, чем они есть на самом деле [1]. Социальные сети изобилуют фальшивыми профилями [2]. Поддельная личность также является серьезной проблемой в сфере безопасности [3]. Фактически считается, что большое количество террористов скрывается среди мигрантов с Ближнего Востока, въезжающих в Европу.Обычно у мигрантов нет документов, и их идентификационные данные часто основываются на самодекларировании. Среди мигрантов считается, что большое количество террористов выдают ложные данные при въезде на границу. Например, один из террористов, участвовавших в подрыве террориста-смертника в аэропорту Брюсселя 22 марта 2016 г., использовал личность бывшего футболиста миланского «Интера» [4]. В этих случаях инструменты биометрической идентификации (например, отпечатки пальцев) не могли быть применены, поскольку большинство подозреваемых ранее были неизвестны.Интересно, что в принципе можно применить методы обнаружения.

С самого начала, начиная с пионерской работы Бенусси [5], идентификация обманчивых реакций в основном основывалась на использовании физиологических показателей [6]. Совсем недавно были внедрены методы, основанные на времени реакции (RT). Они основаны на задержках реакции на представленный интересующий стимул. Существует широкий консенсус относительно того факта, что обман когнитивно сложнее, чем установление истины, и что эта более высокая когнитивная сложность отражается в ряде показателей когнитивных усилий, включая, например, время реакции [7].Есть свидетельства того, что процесс подавления правдивого ответа, который активируется автоматически, и замена его обманчивым ответом может быть сложной когнитивной задачей. Однако в некоторых случаях ответить ложью быстрее, чем правдиво [8]. Фактически, различные типы лжи могут различаться по своей когнитивной сложности и могут требовать разного уровня когнитивных усилий. Например, когнитивные усилия могут быть минимальными, когда субъект просто отрицает факт, который действительно произошел.

Напротив, оно может быть очень высоким при фабрикации сложной лжи, например, когда Улисс, герой «Одиссея », сказал Полифему, что его настоящее имя «Ничейный». Эта ложь была направлена на то, чтобы обмануть Полифема, но также должна была быть легко распознана одноглазыми товарищами Полифема как ложь.

Обнаружение памяти на основе

RT имеет ряд преимуществ по сравнению с альтернативными психофизиологическими методами, особенно когда большое количество субъектов находится под пристальным вниманием. Во-первых, RT менее чувствительны к сильным индивидуальным изменениям или изменениям окружающей среды, например, в случае физиологических параметров.Во-вторых, этот метод имеет беспрецедентную особенность, заключающуюся в том, что его можно применять, используя просто компьютер, и применять к большому количеству испытуемых через Интернет. В настоящее время два метода обнаружения памяти, основанные на RT, которые используются для представления слов или предложений, могут быть адаптированы в качестве инструментов для проверки личности. Тест на скрытую информацию (CIT-RT) [9] и автобиографический тест на неявную ассоциацию (aIAT) [10] — это методы, основанные на RT, которые прошли тщательную проверку с удовлетворительными результатами [11].

CIT-RT — это метод, который состоит из представления важной информации в ряду очень похожих некритических источников отвлекающей информации. Например, если скрытая информация об орудии убийства находится под пристальным вниманием, нож (известное орудие убийства) будет представлен вместе с отвлекающими элементами, которые также являются потенциальным орудием убийства (например, пистолет и т. Д.). Ожидается, что невиновные испытуемые будут реагировать на все стимулы. Напротив, от виновного субъекта (со знанием о виновности оружия) ожидаются более длительные ответы по критическому пункту (например,г., нож). При применении для проверки того, соответствует ли автобиографическая информация, которую утверждает испытуемый, истинной личности, CIT эффективно распознает личности лжецов и правдивых [11].

AIAT — это методика обнаружения памяти, которая использует согласованность / несогласованность между предложениями. Он включает стимулы, принадлежащие к четырем категориям: две из них являются логическими категориями, представленными предложениями, которые безусловно истинны (например, « Я перед компьютером ») или заведомо ложны (например, « Я перед компьютером, »).г., « Я поднимаюсь на гору ») для респондента и относящиеся к моменту тестирования. Две другие категории представлены альтернативными версиями исследуемой автобиографической памяти (например, « Я поехал в Париж на Рождество » против « Я поехал в Лондон на Рождество »), причем только одна из двух верна . Во время теста испытуемый выполняет задачу категоризации. Истинное автобиографическое событие идентифицируется, потому что оно определяет более быстрые RT при совместном использовании одного и того же моторного ответа с безусловно верными предложениями [12].

Что касается средней точности классификации основанных на RT методов обнаружения лжи, CIT [9] и aIAT [10] имеют такую же точность, что и описанные здесь эксперименты (около 90%). Таким образом, описываемая здесь методика имеет такую же точность, что и современные методы обнаружения лжи на основе RT. Тем не менее, у aIAT и CIT есть важное ограничение: оба требуют, чтобы в тест была включена информация об истинной идентичности. CIT-RT противопоставляет информацию об истинной личности информации о фальшивой личности [11].AIAT также построен таким образом, что из двух контрастирующих воспоминаний одно должно быть истинным, а другое — ложным [10]. Если мы построим aIAT только с заявленной (поддельной) идентичностью, у нас будут две ложные памяти, и тест не будет удовлетворять одному из основных ограничений в применении процедуры. Таким образом, это ограничение доступных методов является серьезной проблемой для приложений в реальных условиях, даже если Мейксер и Розенфельд [13] сделали шаг в этом направлении.Фактически, в большинстве случаев расследования истинная личность субъекта полностью неизвестна экзаменатору, который заинтересован в оценке того, является ли заявленная личность истинной или нет.

Этот документ можно рассматривать как доказательство концепции, репрезентативный пример типов проблем, которые не могут быть решены с помощью современных научно обоснованных методов обнаружения лжи (CIT и aIAT). Доступные методы нельзя использовать, когда критическая информация, которая оценивается на достоверность (в данном случае, настоящая личность респондента, который пытается скрыть свою личность), недоступна.

Здесь мы представим новую парадигму, которая преодолевает недостатки доступных методов и может использоваться для определения верности личной информации. Что наиболее важно, мы покажем, что поддельные личности могут быть обнаружены при отсутствии какой-либо информации об истинной личности подозреваемого. Поддельные личности будут обнаружены с помощью неожиданных вопросов в сочетании с анализом движений мыши во время ответа в задаче двоичной классификации. Мы покажем, что анализ динамики мыши эффективно определяет, верна ли личная информация, которую утверждает испытуемый.В представленных здесь экспериментах участники не реагируют, нажимая кнопки ДА / НЕТ с помощью клавиатуры, как в RT-CIT или aIAT, но вместо этого они должны реагировать, щелкая виртуальные кнопки мыши, появляющиеся на экране компьютера вместе с вопросами относительно их личности. Использование мыши для записи ответов имеет ряд преимуществ по сравнению с использованием клавиатуры. В то время как нажатие кнопки может разрешить запись только RT, запись с помощью мыши позволяет собирать несколько индикаторов, включая, но не ограничиваясь, RT (например.g., скорость, ускорение и траектория). Этот метод также является многообещающим с точки зрения устойчивости к контрмерам, поскольку большое количество параметров движения кажется, в принципе, более сложным для полного контроля с помощью эффективных, запланированных контрмер для обнаружения лжи.

Было показано, что анализ траекторий мыши может улавливать когнитивную сложность обработки стимулов, когда участники должны давать ответы с множественным выбором. Эта процедура применялась к большому количеству областей и оказалась полезной для выявления когнитивной сложности, связанной с проверкой отрицательных предложений [14], расовыми установками [15], восприятием [16], предполагаемой памятью [17] и лексическими решениями [18]. ].Duran et al. представил новаторское расследование по детекции лжи [19]. Авторы записывали двигательные траектории (авторы не использовали мышь для записи ответов, а скорее контроллер Nintendo Wii), в то время как испытуемые выполняли задание лежа. Во время задания участники должны были отвечать правдиво или лгать на представленные предложения, как это указывается визуальной подсказкой. Анализ моторных траекторий привел к интересным результатам. Инструктированная ложь можно отличить от правдивых ответов по нескольким параметрам, включая время запуска двигателя, общее время, необходимое для ответа, траекторию движения и кинематические параметры, такие как скорость и ускорение.Их эксперимент выявил тот факт, что когнитивный конфликт, вызванный ложью, влияет на траекторию реакции, но не продемонстрировал напрямую его эффективность в отнесении лиц, вводящих в заблуждение, от лиц, говорящих правду. Короче говоря, метод, который исследовали авторы, можно использовать для определения того, когда правдивый лжет, но не когда лжец лжет, поскольку их процедура сравнивает в пределах одного и того же говорящего правду субъекта правдивые ответы с лживыми ответами.

Здесь мы представим результаты эксперимента, в котором траектории двигательных реакций с использованием мыши были исследованы, в то время как участники были проверены на вопросы, касающиеся их личности.Было задано два типа вопросов: ожидаемые вопросы и неожиданные вопросы [20]. Vrij и соавторы [21] первыми начали использовать неожиданные вопросы, и растет экспериментальная поддержка идеи о том, что во время следственного интервью обманчивые предметы будут легче обнаруживать с помощью неожиданных вопросов, а не ожидаемых вопросов [22]. Было показано, что лжецы планируют возможные интервью, репетируя вопросы, которые, как они ожидают, также будут заданы [23]. Лжецы дают свои запланированные ответы на ожидаемые вопросы легко и быстро, но им необходимо придумать правдоподобные ответы в случае неожиданных вопросов, а это приводит к увеличению когнитивной нагрузки.Напротив, правдивые ответы не страдают из-за побочных эффектов когнитивной нагрузки, поскольку они довольно автоматичны и не требуют усилий как для ожидаемых, так и для неожиданных вопросов. Используя методологию неожиданных вопросов в следственном интервью, Lancaster et al. [24] сообщили о хороших показателях классификации как для говорящих правду (78%), так и для лжецов (83%). Lancaster et al. Результаты [24] наблюдались путем сравнения разницы в количестве деталей, сообщаемых при ответах на ожидаемые и неожиданные вопросы.Короче говоря, лжецы, говоря правду, сообщают гораздо больше деталей на ожидаемые вопросы, а не на неожиданные, и обнаружение лжи может извлечь выгоду из этой разницы.

Описанный здесь эксперимент состоит из задачи бинарной классификации, включающей ожидаемые и неожиданные вопросы об идентичности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, представленной в документах, в то время как неожиданные вопросы касались информации, которая была хорошо известна и автоматически извлекалась правдивыми, но которая должна быть «вычислена на месте» лжецами.Примером ожидаемого вопроса может быть дата рождения, а соответствующим неожиданным вопросом может быть зодиак, соответствующий дате рождения. В то время как правдивые люди легко проверяют вопросы, связанные с зодиаком, лжецы не знают зодиака немедленно, и им приходится вычислять его для правильной проверки. Неопределенность при ответе на неожиданные вопросы может привести к ошибкам. Кроме того, мы обнаружили, что траектория реакции мыши, проанализированная с использованием кинематических параметров и других пространственных и временных параметров, предназначенных для определения неопределенности двигательной реакции, может быть полезна при обнаружении обмана.Следовательно, ожидается, что обман будет отражаться в форме траекторий.

Методы

В задаче проверки личности лжецы обычно должны узнать автобиографическую информацию о новой личности и пройти тест, отвечая так, как если бы эта информация была для них реальной. Например, Verschuere et al. [11] просили испытуемых принять фальшивую личность, репетировать и вспоминать ее до тех пор, пока их выступление не станет безошибочным. Затем от лжецов требовалось отреагировать так, как если бы их новая личность была истинной.Точно так же здесь мы требовали, чтобы обманывающие участники познали новую личность. Во время сеанса тестирования участникам задавались как ожидаемые, так и неожиданные вопросы об их личной информации. Ожидаемые вопросы включали информацию о фальшивой личности, которая была назначена лжецам и репетировалась перед тестом до тех пор, пока испытуемые не совершили никаких ошибок. Говорящие правду репетировали свои истинные личности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, содержащейся в идентификационной карте (например,г., имя, фамилия, дата рождения, место рождения). Напротив, неожиданными вопросами были вопросы, связанные с личностью, на которые испытуемые не были готовы отвечать. Эти неожиданные вопросы были непосредственно получены из ожидаемых вопросов (например, возраст личности и знак зодиака определяются по дате рождения; в то время как вопросы о дате рождения ожидаются, вопросы о возрасте и знаке зодиака являются неожиданными). Например, если субъект репетировал год рождения, указанный на поддельном удостоверении личности (например,g., 1988), неожиданный вопрос, связанный с рождением, был о возрасте (например, 38).

Для правдивого респондента предполагается, что неожиданные вопросы автоматически вызывают правильный ответ. Напротив, лжец должен воссоздать непредсказуемую неожиданную информацию и проверить ее. Следовательно, этот процесс требует времени до отправки ответа, что отражается в более длительных RT. Короче говоря, «Неожиданные вопросы увеличат когнитивную нагрузку лжеца» [20], и ожидается, что это отразится не только на RT и количестве ошибок, но и на траекториях движения мыши.

Далее мы подробно опишем структуру эксперимента и собранные меры. Комитет по этике психологических исследований Университета Падуи одобрил экспериментальную процедуру.

Участники

Сорок италоязычных участников были набраны на факультете психологии Падуанского университета. Выборка состояла из 17 мужчин и 23 женщин. Их средний возраст составлял 25 лет (SD = 4,6), а средний уровень образования — 17 лет (SD = 1.8). Все участники были правши. Эти первые 40 участников были использованы для разработки модели, которая позже была протестирована для обобщения в новой группе из 20 итальянскоязычных участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды). Вторая выборка состояла из 9 мужчин и 11 женщин. Их средний возраст составлял 23 года (SD = 1,5), а средний уровень образования — 17 лет (SD = 0,83). Обе группы испытуемых предоставили информированное согласие перед экспериментом.

Стимулы

Тридцать два предложения, отображаемые в верхней части экрана компьютера, были представлены всем участникам.Квадраты, представляющие ответы ДА и НЕТ, были расположены в верхнем левом и верхнем правом углу экрана компьютера. Шестнадцать предложений требовали ответа ДА, а 16 предложений требовали ответа НЕТ, как для лжецов, так и для рассказчиков правды. 32 экспериментальным вопросам предшествовали 6 обучающих вопросов (3 требовали ответа ДА и 3 требовали ответа НЕТ) по вопросам, связанным с личностью, не включенным в сам эксперимент (например, «Ваш вес 51 кг?»). Предложения, требующие ответа ДА, относятся к следующим категориям:

Ожидаемые вопросы: они включали информацию, которая была отрепетирована перед экспериментом, как для правдивых, так и для лжецов.Лжецы ответили личной информацией о фальшивых профилях личности, которые им назначил экспериментатор. Правды ответили на вопросы относительно их истинной личности.
Неожиданные вопросы: Неожиданные вопросы включали информацию, тесно связанную с ложными именами, но не репетированную в явной форме перед экспериментом ни рассказчиками правды, ни лжецами. В этом случае лжецы ответили на информацию, относящуюся к присвоенным им фальшивым именам, в то время как рассказчики правды ответили на вопросы об их истинных именах.
Контрольные вопросы: Контрольные вопросы смешивались с ожидаемыми и неожиданными вопросами. Контрольные вопросы ( n = 8; 4 требовали ответа ДА и 4 ответа НЕТ) включали личную информацию, на которую испытуемые должны были ответить правдиво, потому что они не могли быть скрыты от экзаменатора, наблюдающего за тестом. Например, « Вы мужчина ?» (для мужчины) требовал ответа ДА, тогда как « Вы женщина ?» (для мужчины) не требовал ответа.Следовательно, контрольные вопросы требовали правдивых ответов как лжецов, так и рассказчиков правды, даже если они были связаны с личностью.

И для лжецов, и для рассказчиков правды половина ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов ( n = 16) требовала ответов ДА. Напротив, 16 вопросов, полученных из ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов, не требовали ответов, как показано в таблице 1.

Как видно из Таблицы 2, ответы лжецов и рассказчиков правды различались только ожидаемыми и неожиданными ответами ДА.Фактически, для лжецов ожидаемые и неожиданные вопросы относительно их поддельной личности на самом деле не были ответами, которые, поскольку они лгали, требовали ответов ДА. Другими словами, только вопросы с ожидаемыми и неожиданными ответами ДА различали две группы, потому что правдивые люди отвечали искренне, а лжецы обманывали. На все остальные вопросы (контроль ДА, контроль НЕТ, ожидаемое НЕТ, неожиданное НЕТ) и лжецы, и рассказчики правды ответили правдиво.

Методика эксперимента

Эксперимент проводился с использованием программы MouseTracker [25].Двадцать участников ответили правдиво, в то время как остальным было дано указание солгать о своей личности в соответствии с ложным профилем, который был чрезмерно изучен перед началом эксперимента, согласно Verschuere et al. [11]. 20 лжецов были проинструктированы узнать ложную личность по поддельному итальянскому удостоверению личности, к которому была прикреплена фотография субъекта и которая также сообщала ложные личные данные. После этапа обучения участники дважды вспомнили информацию, которую они прочитали на удостоверении личности.Между двумя отзывами от них требовалось выполнить некоторую ментальную арифметику в качестве отвлекающего задания. С другой стороны, рассказчики правды также выполняли мысленную арифметику и проверяли свои настоящие автобиографические данные только один раз перед началом эксперимента. Во время экспериментального задания 6 ожидаемых вопросов, 6 неожиданных вопросов и 4 контрольных вопроса, описанных выше, были представлены в случайном порядке. Для каждого из 16 вопросов, на которые требовался ответ «ДА», был представлен аналогичный вопрос, требующий отрицательного ответа.Каждый участник ответил на 32 вопроса плюс 6 учебных вопросов, которые не были включены в анализ. В половине случаев вопрос ДА появлялся первым, а в другой половине — вторым. Участники инициировали представление каждого вопроса, нажимая кнопку СТАРТ, которая появлялась в центре нижней части экрана компьютера. Ответ давался нажатием одной из двух кнопок ответа, появляющихся в верхней части экрана компьютера, одной в верхнем левом углу и одной в правом верхнем углу.

Сбор данных с помощью движения мыши

Для каждого ответа программа MouseTracker записывала положение мыши от начальной точки до нажатия кнопки. Поскольку записанные траектории имели разную длину, каждый моторный ответ был нормализован по времени, чтобы можно было усреднить и сравнить испытания [25]. Используя линейную интерполяцию, программа рассчитала временную нормализацию в 101 таймфрейме. В результате каждая траектория имела 101 таймфрейм, и каждый таймфрейм имел соответствующие координаты X и Y.Мы определили момент времени, в который две группы показали максимальную разницу во время движения по оси ординат. Эти точки максимальной разницы во времени были закодированы как Y18, Y29 и Y30 (общее время было предварительно масштабировано до 100 временных кадров в соответствии с процедурой, утвержденной Freeman и Ambady [25]). Затем мы рассчитали скорость и ускорение в этих временных рамках. Программа MouseTracker по умолчанию записывает также другие пространственные и временные параметры. Здесь мы сообщаем все параметры, предварительно собранные программой MouseTracker и использованные для кодирования траектории мыши.Параметры, собранные из моторных ответов на каждый из вопросов, были следующими:

Количество ошибок: общее количество ошибок при ответе на 32 вопроса
Время инициации (IT): время между появлением вопроса и началом движения мыши
Время реакции (RT): время между появлением вопроса и виртуальным нажатием кнопки с помощью мыши
Максимальное отклонение (MD): максимальное перпендикулярное расстояние между фактической траекторией и идеальной траекторией (линия, соединяющая кнопку запуска с кнопкой ожидаемого ответа)
Площадь под кривой (AUC): геометрическая площадь, заключенная между фактической траекторией и идеальной траекторией
Максимальное время отклонения (MD-время): время, необходимое для достижения точки максимального отклонения от идеальной траектории
x-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси x
y-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси y
Координаты X, Y во времени (X _n, Y _n): положение мыши вдоль оси во времени
Скорость во времени: скорость мыши между двумя временными рамками
Ускорение во времени: ускорение движения мыши между двумя временными рамками

Окончательный список возможных предикторов включал 13 переменных, которые отображали различные параметры ответа: количество ошибок, время инициирования (IT), время реакции (RT), максимальное отклонение (MD), площадь под кривой (AUC). , Максимальное время отклонения (MD-время), x-flip, y-flip, Y30, Y29, Y18, Y30 – Y29 и Y29 – Y18.Для каждой из переменных мы вычислили среднее значение 32 ответов для каждого участника.

Корреляционный анализ и выбор признаков

Был проведен корреляционный анализ, чтобы выделить независимые переменные, которые имели максимальную корреляцию с зависимой переменной (правдивые против лжецов) и минимальную корреляцию между независимыми переменными [26]. Мы рассмотрели для каждой характеристики среднее значение всех ответов (ДА и НЕТ) каждого испытуемого.Всего в корреляционный анализ было введено 13 независимых переменных. Следующие характеристики были выбраны на основе этих критериев и позже использовались в качестве предикторов для разработки классификаторов машинного обучения (ML): количество ошибок (r _pb = 0,68), AUC (r _pb = 0,53), MD- времени (r _pb = 0,45) и Y29 (r _pb = 0,42) (r _pb — значение корреляции между зависимыми и независимыми переменными).

Анализ и результаты

В этом разделе описываются шаги, выполняемые для анализа данных, и процедуры, использованные при разработке классификаторов машинного обучения.

Данные и инструкции по воспроизведению результатов доступны в качестве вспомогательной информации (см. Наборы данных S1 и S2, текст S1 и S2).

Анализ траекторий

Первый анализ сравнивал ответы лжецов и рассказчиков правды путем усреднения индивидуальных ответов на ответы ДА и НЕТ. На рис. 1 представлены средние траектории лжецов и правдивых, отвечающих ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (единственные вопросы, на которые лжецы отвечали лживо).Как можно заметить, две экспериментальные группы различались как по параметрам AUC, так и по MD. Ответы правдивых привели к более прямой траектории, соединяющей отправную точку с правильным ответом. Напротив, лжецы сначала отклонились в сторону своего правильного ответа по умолчанию, а затем изменили свою траекторию, чтобы нажать кнопку ложного ответа. Более того, лжецы тратили больше времени на перемещение по оси Y в начальной фазе ответа, чем те, кто говорил правду. Максимальная разница между двумя группами в положении мыши по оси Y была обнаружена на временном интервале 29.Соответственно, координата Y на этом временном интервале (Y29) также была добавлена в качестве предиктора.

Рис. 1. Средние траектории лжецов и правдивых.

На рисунке представлены средние траектории между испытуемыми, соответственно, для лжецов (красный цвет) и говорящих правду (зеленый цвет) до ожидаемого ДА и неожиданного ДА. Ожидаемые и неожиданные вопросы, требующие ответа ДА, — это те, на которые лгали лжецы. Приведены значения параметров MD, AUC, x-flip и y-flip для двух групп.Серая область представляет собой разницу в параметре AUC между лжецами и правдивыми.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g001

Прототипные траектории правдивых и лжецов.

Здесь мы приводим примеры индивидуальных траекторий мыши в ответ на контрольные вопросы и неожиданные вопросы, полученные от прототипа рассказчика правды (рис. 2) и прототипа лжеца (рис. 3).

Траектории относятся к ответам на отдельные вопросы.Обратите внимание, что этот лжец правдиво отвечает на контрольные вопросы. Тем не менее, его ответ отклоняется от прямой траектории, которая в идеале характеризует правдивый ответ (см. Рис. 2). Это обобщение мышления лжеца, когда лжец отвечает на вопросы, требующие правдивых ответов, обсуждается в статье.

Разбивка ответов на контрольные, ожидаемые и неожиданные вопросы.

Мы проанализировали выступления испытуемых отдельно для контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.На рис. 4 представлена траектория контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов (слева направо). Траектории лжецов и правдивых в контрольных вопросах практически совпадают. Максимальная разница в траектории снова наблюдается в ответ на неожиданные вопросы.

Разбивка ответов ДА и НЕТ.

Мы исследовали, есть ли разница в траектории и времени ответа между вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь вправо (вопросы, не требующие ответа), и вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь влево ( вопросы, требующие ответа ДА).Тесты t для всей выборки были проведены для сравнения левого и правого откликов. Мы не обнаружили статистически значимой разницы для времени MD ( t = 1,63; p = 0,1; Cohen d = 0,2; BF = 0,57) и Y29 ( t = 0,1; p = 0,9; Коэна d = 0,01; BF = 0,17). Для AUC мы получили следующие результаты: t = -2,09 и p = 0,04, но значение Коэна d показало небольшую величину эффекта ( d = -0.33), и фактор Байеса приблизился (BF = 1,2). На рис. 5 показаны траектории левого (зеленый) и правого (красный) ответов. Можно отметить, что две кривые следуют очень похожей, хотя и зеркальной, траектории.

Рис. 5. Траектории ответов ДА и НЕТ.

Ответы на левую кнопку ответа и на правую кнопку ответа сообщаются здесь отдельно. Траектории двух типов ответов не различались.

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0177851.g005

Описательная статистика независимых переменных

Выбор функции изолирован из исходного набора из 13 предикторов, 4 независимых переменных: ошибки, AUC, MD-время и Y29. Они сильно коррелировали с группой (рассказчик правды / лжец). В следующей таблице (см. Таблицу 3) представлена описательная статистика, а также анализ различий между правдивыми и лжецами, продемонстрированный с помощью теста t , теста Коэна d и фактора Байеса.

Модели машинного обучения

Несколько классификаторов машинного обучения (ML) были протестированы с использованием 10-кратной процедуры перекрестной проверки, реализованной WEKA [27]. Мы выбрали четыре классификатора, которые различаются в зависимости от своих предположений: Random Forest [28], Logistic [29], Support Vector Machine (SVM) [30–31] и Logistic Model Tree (LMT) [32]. 10-кратная перекрестная проверка проводилась следующим образом: группа участников (40 человек) была случайным образом разделена на 10 подгрупп по 4 человека в каждой.В каждом прогоне одна из 10 подвыборок сохранялась в качестве тестового набора для оценки модели, а оставшиеся 9 использовались в качестве обучающих данных. Затем процесс перекрестной проверки был повторен 10 раз, так что каждая из 10 подгрупп участников использовалась ровно 1 раз в качестве набора для проверки. Затем 10 результатов на тестовой выборке были усреднены для получения единственной оценки точности. Результаты представлены в Таблице 4. Все классификаторы достигли точности около 90% или выше при классификации лжецов и правдивых.Как минимум 36/40 субъектов были правильно классифицированы. Логистический классификатор достиг точности 95% (правильно классифицировано 38/40 участников). Сопоставимые результаты были получены с использованием перекрестной проверки с исключением по одному (LOOCV) [33].

Как показано в таблице 5, модели классификации обладают высокой специфичностью и высокой чувствительностью. Фактически, в контрольных выборках ошибки классификации равномерно распределены по двум классам.

Оценка модели: выступление 20 итальянских участников вне выборки.

После разработки описанных выше классификаторов машинного обучения была собрана и протестирована дополнительная выборка из 20 участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с использованием моделей, ранее разработанных на основе исходных 40 участников. Эта группа участников была совершенно новой группой, которую раньше никогда не использовали для анализа или построения моделей. Эта процедура считается оптимальной стратегией, позволяющей избежать переобучения (см. Дворк и др. [34]). Точность классификации этого нового образца представлена в таблице 4.Стоит отметить, что точность классификации оставалась стабильной, в том числе по всем классификаторам, даже в этой проверочной выборке.

Вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.

Чтобы лучше понять вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов в классификацию, мы использовали три отдельные модели для каждого типа вопросов. Результаты показывают, что основной вклад вносят неожиданные вопросы (см. Таблицу 6). Точность классификации с использованием классификаторов машинного обучения подтверждает, что невозможно эффективно отличить лжецов от правдивых только на основе контрольных вопросов.То же самое верно и для ожидаемых вопросов, хотя в этом случае траектории двух групп кажутся более разделенными (см. Рис. 4). Используя только неожиданные вопросы, точность классификации достигает максимума с показателями выше 90%, также в проверочной выборке, подтверждая, что когнитивная нагрузка лжецов из-за неожиданных вопросов является причиной различий между двумя группами.

Относительный вес предикторов.

Мы также исследовали относительный вес предикторов, удаляя независимые переменные одну за другой и повторно запуская классификаторы.Результаты показали, что после устранения ошибок предикторов точность классификации упала примерно до 75% для перекрестной проверки и примерно до 70% для процедуры тестирования (случайный лес: перекрестная проверка = 70%, тест = 65%; логистическая : перекрестная проверка = 77,5%, проверка = 70%; SVM: перекрестная проверка = 75%, проверка = 65%; LMT: перекрестная проверка = 75%, проверка = 70%). Главный вклад в точность прогнозов вносится выявлением ошибок на неожиданные вопросы с помощью динамических функций мыши, тонко настраивающих и без того хорошую классификацию.Это ясно, если учесть, что прогнозы, основанные исключительно на ошибках, дали следующие результаты: Случайный лес: перекрестная проверка = 77,5%, тест = 100%; Логистика: перекрестная проверка = 82,5%, тест = 100%; SVM: перекрестная проверка = 80%, тест = 95%; LMT: перекрестная проверка = 85%; Тест = 100%. После удаления AUC из предикторов точность классификации осталась стабильной в тестовом наборе и упала до 90% во время перекрестной проверки (случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; логистика: перекрестная проверка = 95%, test = 95%; SVM: перекрестная проверка = 85%, проверка = 95%; LMT: перекрестная проверка = 90%, проверка = 100%).Аналогичные результаты были получены при удалении MD-времени из предикторов (Случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; SVM: перекрестная проверка = 87,5%. , тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%). Наконец, после выгрузки Y29 из предикторов точность как в обучающем, так и в тестовом наборах немного снизилась (Случайный лес: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 95%, тест = 95%. ; SVM: перекрестная проверка = 92.5%, тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%).

Вкратце, относительная важность независимых переменных показала, что общее количество ошибок дало основной вклад в правильное различение лжецов от правдивых, за которым следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси y. ось на временном интервале 29 ^-го.

Анализ ошибок.

Ошибки для контроля и ожидаемые вопросы у лиц, говорящих правду, практически отсутствуют (см. Таблицу 7).В ответ на неожиданные вопросы чаще всего ошибались лжецы и рассказчики правды. Средний лжец делает в 12,4 раза больше ошибок при ответе на неожиданные вопросы по сравнению с правдивыми.

Лжецы и рассказчики правды не делают ошибок при проверке вопросов, а всего 2/240 на ожидаемые вопросы. Разница между этими двумя группами возникает из-за неожиданных вопросов, когда правдивые люди делают в общей сложности 5/240 ошибок, а лжецы — 82/240. Это указывает на то, что на каждую ошибку, допущенную правдивым в неожиданных вопросах, лжецы делают 16 ошибок.Стоит отметить, что лжецы делают больше ошибок из-за неожиданного ДА (60/120, где они лгут), чем из-за неожиданного НЕТ (22/120, когда они отвечают правдиво), t = — 4,59, p <0,01; Коэна d = 1,60; BF = 16,42.

Немецкий проверочный образец.

Чтобы проверить, может ли модель эффективно классифицировать участников из разных культур, мы протестировали 20 немецких субъектов (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с хорошими результатами. Чтобы рассмотреть влияние культуры на обобщение результатов, мы протестировали выборку из 20 участников, носителей немецкого языка в Дюссельдорфе (10 рассказчиков правды и 10 лжецов; средний возраст = 29.5 лет; мужчины = 9/20) с вопросами на немецком языке. Перед экспериментом участники дали информированное согласие. Результаты этой группы были оценены с использованием модели, первоначально обученной на 40 итальянских участниках. Точность классификации была следующей: случайный лес = 95%, логистика = 100%, SVM = 90%, LMT = 95%. Анализ ошибок (см. Таблицу 8) показывает, что доля ошибок лжецов и лиц, говорящих правду, сопоставима в двух группах (итальянская n = 40 и немецкая n = 20) с результатами для лжецов t = — 1.4, p = 0,17 (Коэна d = -0,49, BF = 0,64) и результаты для правдивых t = 0,66, p = 0,52 ( d = 0,28, BF = 0,43) .

Можем ли мы обнаружить лжецов, когда они отвечают правдиво?

План эксперимента, описанный в рукописи, требует, чтобы лжецы лгали только тогда, когда отвечали ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы ДА. Во всех остальных случаях (ожидаемое НЕТ, неожиданное НЕТ, контрольное ДА и контрольное НЕТ вопросы) лжецы отвечали правдиво (см. Таблицу 2).Интересный вопрос: можно ли обнаружить лжецов по их правдивым ответам? В предыдущем разделе мы сравнили траектории ответов двух групп с ожидаемыми и неожиданными вопросами, на которые требовался ответ ДА (см. Рис. 1). Здесь мы сравнили траектории двух групп для ответов, которые не требовали ответа, и для всех контрольных вопросов. Траектории, когда лжецы отвечали правдиво, показаны на рис. 6. Хотя разница уменьшается по сравнению с ответами, в которых лжецы лгали, различия с рассказчиками правды все же заметны.

Рис. 6. Траектории, когда лжецы ответили правдиво.

На этом рисунке представлены средние траектории ответов на вопросы, на которые правдиво ответили и лжецы (красным), и правдивые (зеленым).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g006

Чтобы оценить, отличались ли траектории лжецов и тех, кто говорил правду, когда они не лгали, мы сравнили две экспериментальные группы. о независимых переменных, ранее использовавшихся при разработке классификаторов.Результаты независимого t-теста, представленные в таблице 9, показывают, что стили ответа лжецов могут быть идентифицированы, даже если лжецы отвечали правдиво. Классификаторы имели следующие уровни точности при идентификации лжецов и правдивых только на основе ответов на вопросы, на которые лжецы отвечали правдиво: случайный лес = 77,5%, SVM = 80%, логистика = 80% и LMT = 77,5%. Все классификаторы явно были относительно точными, даже если они были ниже точности классификации, основанной только на ответах ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (что находилось в диапазоне 90–92%).

Как статистический анализ, так и анализ машинного обучения показали, что признаки лжи распространяются на вопросы, на которые они правдиво ответили. Даже если отвечать правдиво, лжецов можно идентифицировать, но с меньшей точностью. С когнитивной точки зрения здесь интересно то, что в плане эксперимента мышление лжецов также распространило свои эффекты на вопросы, когда они отвечали правдиво. Насколько нам известно, такая картина результатов никогда ранее не сообщалась и может указывать на уровень чувствительности метода анализа движения мыши.

Обсуждение

Насколько нам известно, никакие методы не могут точно определить, является ли идентификатор объекта истинным или ложным без какой-либо информации об истинной личности респондента. В этой статье мы сообщаем о результатах нового метода обнаружения памяти, нацеленного на определение того, является ли идентификатор истинным или поддельным, когда лжецы не предоставляют никакой личной информации, которая затем включается в сам тест.

Участники ответили с помощью мыши на вопросы, касающиеся идентификатора, которые требовали ответа ДА / НЕТ.Динамика мыши обеспечивает богатый источник данных по сравнению с аналогичными задачами двоичной классификации, основанными на кнопках ответа. Хотя данные, собранные при нажатии кнопок, ограничиваются записью задержки между началом вопроса и нажатием кнопки, реакция мыши позволяет собирать несколько параметров, включая время реакции, а также время начала, скорость, ускорение и траекторию мыши.

Чтобы разработать модель, которая эффективно выявляет участников с поддельными именами, мы протестировали респондентов с вопросами, которые были ожидаемыми и которые лжецы усвоили на этапе предварительного обучения (имя, фамилия, дата рождения и место рождения).Наряду с ожидаемыми вопросами, касающимися информации документа, удостоверяющего личность, также был представлен ряд неожиданных вопросов, связанных с ожидаемыми вопросами. Рассмотрим, например, место рождения. Ожидаемые вопросы, которые появятся в удостоверении личности, будут: «Вы родились в Пизе?» (требуется ответ ДА) или «Вы родились в Нью-Йорке?» (требуя ответа НЕТ). Соответствующие неожиданные вопросы будут такими: «Флоренция — столица вашего региона?» (требуется ответ ДА, учитывая, что Пиза, место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция) и «Венеция — столица региона вашего рождения?» (не требуя ответа, учитывая, что Пиза, заявленное место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция, а не Венеция).Другой неожиданный вопрос, связанный с датой рождения (производной от даты), касался зодиака. Говорящие правду должны иметь возможность получать ответы об их истинном зодиаке более автоматически, чем лжецы; поэтому ожидается, что их реакция будет более быстрой, с меньшим количеством ошибок и более прямой траекторией движения мыши. В целом, неожиданные вопросы должны быть быстро найдены рассказчиками правды, в то время как лжецы должны мысленно «вычислить» ответ на основе исходной ожидаемой информации [21].

Исследование, представленное здесь, продемонстрировало, что динамика мыши, проанализированная с использованием модели машинного обучения, дала правильную классификацию лжецов и рассказчиков правды с точностью более 90%. Этот результат был достигнут путем разработки набора классификаторов с сопоставимой производительностью в диапазоне точности 90–95% (Random Forest, SVM, Logistics и LTM). Другая группа была собрана и протестирована (10 рассказчиков правды и 10 лжецов) для проверки обобщения модели. В этой группе было подтверждено, что точность сопоставима с точностью группы, использованной для разработки классификаторов (95% = 19/20 участников правильно классифицированы), что показывает, что высокая точность, достигнутая на этапе построения модели, не была результатом переоснащение.

Теория игр также является многообещающим методом в глубоком обучении. Мы не оценивали, могут ли более сложные модели глубокого обучения, основанные на концепциях теории игр [35–37], превзойти стандартные модели машинного обучения, которые мы использовали в этом исследовании, но это может стать будущим направлением.

Мы провели анализ для определения наиболее важного предиктора, которым были общие ошибки, за которыми следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси Y на временном кадре 29 ^-го.

С когнитивной точки зрения подтверждено, что неожиданные вопросы могут использоваться для раскрытия обмана. Сила неожиданных вопросов широко исследовалась на следственных допросах [22]. Здесь мы расширяем результаты и подтверждаем, что неожиданные вопросы могут быть встроены в тест проверки личности, чтобы позволить идентифицировать лиц, вводящих в заблуждение, с высокой точностью. Лжецам трудно отвечать на неожиданные вопросы быстро и без ошибок. Их неуверенность улавливается динамикой мыши, поскольку их двигательное поведение отклоняется от идеальной траектории говорящего правду.

Интересно отметить, что наш экспериментальный план требует от лжецов правдивых ответов на ряд вопросов. Анализ таких правдивых ответов показывает, что лжецов по-прежнему можно обнаружить, даже с меньшей точностью, если они не лгут. Розенфельд и др. показали, что лжецов, говорящих правду, можно идентифицировать с помощью P300, аналогично тому, о чем мы сообщаем здесь [38]. Важно отметить, что от лжецов требуется правдиво отвечать на все стимулы, кроме ожидаемых и неожиданных вопросов, которые, напротив, требуют лжи.Следовательно, они должны переключаться между ложью и правдой, и этот переход имеет цену, которая проявляется также при правдивом ответе, как показали Деби и др. [39]. Это означает, что образ мышления лжеца отражается в динамике мыши, и что обнаружение лжи можно также распространить на ответы, которым они не лгут. Это как если бы инструкция лгать на одни вопросы, но не на другие, вызывает у лжецов большую когнитивную нагрузку, которая связана не только с обманчивыми ответами, но и с переключением между ответами, требующими лжи, и ответами, требующими правды.

Неожиданные вопросы требуют тщательной подготовки ответов, и это может быть ограничением при автоматическом онлайн-использовании метода. Дополнительные ограничения настоящего исследования включают тот факт, что процедура была протестирована на участниках одной культуры, а обобщение проверено на участниках, принадлежащих к другой культуре (Германия). Дальнейшее ограничение настоящего исследования проистекает из того факта, что проблема обнаружения поддельных удостоверений личности не позволяет проводить прямое сравнение с более проверенными методами обнаружения лжи (например,г., ЦИТ). Таким образом, любое сравнение методов носит косвенный характер.

Принимая во внимание все эти ограничения, мы думаем, что использование неожиданных вопросов в сочетании с анализом динамики мыши кажется многообещающим путем для выявления обманчивых ответов.

Вклад авторов

Концептуализация: GS MM.
Обработка данных: MM.
Формальный анализ: GS MM.
Расследование: ММ.
Методология: GS MM LG.
Надзор: GS.
Подтверждение: GS MM LG.
Написание — черновик: MM GS.
Написание — просмотр и редактирование: GS MM LG.

Ссылки

1. УЕФА. Встанет ли настоящий Эриберто. 20 сентября 2002 г. http://www.uefa.com/news/newsid=34451.html.
2. Donath JS. Личность и обман в виртуальном сообществе.В: Смит М.А., Коллок П. редакторы. Сообщества в киберпространстве. Лондон и Нью-Йорк: Routledge Press; 1999. С. 29–59.
3. Барбер С. Прямая связь между кражей личных данных и терроризмом и способы ее остановить. Техасский университет в Остине. 7 декабря 2015 г. https://news.utexas.edu/2015/12/07/the-direct-link-between-identity-theft-and-terrorism
4. Agenzia Giornalistica Italia (AGI). Брюссель: камикадзе нас идентифицируют с бывшим giocatore dell’Inter. 28 марта 2016 г.http://www.agi.it/estero/2016/03/28/news/bruxelles_kamikaze_uso_identita_ex_giocatore_dellinter-650281/
5. Бенусси В. Die atmungssymptome der lüge. Archiv für die gesamte Psychologie. 1914; 31: 244–273.
6. Розенфельд JP, Грили ХТ. Обман, обнаружение, потенциал, связанный с событием p300 (erp). В: Энциклопедия судебной медицины Wiley. John Wiley & Sons, Ltd; 2009.
7. Vrij A, Fisher R, Mann S, Leal S. Подход когнитивной нагрузки к обнаружению лжи.Психология расследования и профилирование преступников. 2008; 5: 39–43.
8. Ван Бокстаэле Б., Вершуере Б., Моенс Т., Сухоцки К., Деби Э., Спруит А. Обучение лжи: влияние практики на когнитивные издержки лжи. Границы психологии. 2012; 3: 526. pmid: 23226137
9. Кляйнберг Б., Вершуере Б. Обнаружение памяти 2.0: первый веб-тест на обнаружение памяти. PLoS One. 2015; 10 (4): e0118715. pmid: 25874966
10. Сартори Г., Агоста С., Зогмайстер С., Феррара С.Д., Кастиэльо Ю.Как точно определять автобиографические события. Психологическая наука. 2008. 19 (8): 772–780. pmid: 18816284
11. Verschuere B, Kleinberg B. Id-check: онлайн-проверка скрытой информации выявляет истинную личность. Журнал судебной медицины. 2016, январь; 61 Приложение 1: S237–40. pmid: 263
12. Агоста С., Сартори Г. Автобиографический IAT: обзор. Границы психологии. 2013; 4: 519. pmid: 23964261
13. Meixner J, Rosenfeld JP. Имитация терроризма Применение теста скрытой информации на основе P300.Психофизиология. 2011. 48: 149–154. pmid: 20579312
14. Дейл Р., Дюран Н.Д. Когнитивная динамика верификации отрицательного предложения. Когнитивная наука. 2011; 35 (5): 983–996. pmid: 21463359
15. Фриман Дж. Б., Паукер К., Санчес Д. Т.. Перцептивный путь к предвзятости: межрасовое воздействие снижает резкие сдвиги в восприятии расы в реальном времени, которые предсказывают предвзятость смешанной расы. Психологическая наука. 2016; 27: 502–517. pmid: 26976082
16. Quétard B, Quinton JC, Colomb M, Pezzulo G, Barca L, Izaute M и др.Комбинированные эффекты ожидания и визуальной неопределенности при обнаружении и идентификации цели в тумане. Когнитивная обработка. 2015; 16: 343–348.
17. Эбни Д.Х., Макбрайд Д.М., Конте А.М., Винсон Д.В. Динамика ответа в предполагаемой памяти. Психономический бюллетень и обзор. 2015; 22 (4): 1020–1028.
18. Барка Л., Пеццуло Г. Разворачивание визуального лексического решения во времени. PLoS One. 2012; 7 (4): e35932. pmid: 22563419
19. Дюран Н.Д., Дейл Р., Макнамара Д.С.Динамика действия преодоления истины. Психономический бюллетень и обзор. 2010. 17 (4): 486–491.
20. Врий А. Когнитивный подход к обнаружению лжи в обнаружении обмана: текущие проблемы и новые подходы. Оксфорд, Великобритания: John Wiley & Sons, Inc .; 2015.
21. Вридж А., Леал С., Гранхаг П.А., Манн С., Фишер Р.П., Хиллман Дж. И др. Перехитрить лжецов: польза от задания неожиданных вопросов. Закон и человеческое поведение. 2009. 33: 159–166. pmid: 18523881
22.Warmelink L, Vrij A, Mann S, Leal S, Poletiek FH. Влияние неожиданных вопросов на обнаружение знакомой и незнакомой лжи. Психиатрия, психология и право. 2013; 20 (1).
23. Хартвиг М., Гранхаг П.А., Стрчмвалл Л. Стратегии виновных и невиновных подозреваемых во время допросов. Психология, преступность и право. 2007. 13: 213–227.
24. Ланкастер Г.Л., Вридж А., Хоуп Л., Уоллер Б. Отделение лжецов от рассказчиков правды: преимущества задания непредвиденных вопросов об обнаружении лжи.Прикладная когнитивная психология. 2013; 27: 107–114.
25. Freeman JB, Ambady N. Mousetracker: Программное обеспечение для изучения мысленной обработки в реальном времени с использованием метода компьютерного отслеживания мыши. Методы исследования поведения. 2010. 42: 226–241. pmid: 20160302
26. Зал МА. Выбор подмножества функций на основе корреляции для машинного обучения. Диссертация, Университет Вайкато. 1999. http://www.cs.waikato.ac.nz/mhall/thesis.pdf.
27. Холл М., Фрэнк Э., Холмс Г., Пфарингер Б., Ройтеманн П., Виттен И.Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных weka: обновление. Информационный бюллетень ACM SIGKDD Explorations. 2009. 11 (1): 10–18.
28. Брейман Л. Случайные леса. Машинное обучение. 2001. 45 (1): 5–32.
29. le Cessie S, van Houwelingen JC. Оценщики гребня в логистической регрессии. Прикладная статистика. 1992. 41 (1): 191–201.
30. Platt JC. Быстрое обучение опорных векторных машин с использованием последовательной минимальной оптимизации. В: Достижения в методах ядра. MIT Press Cambridge; 1999 г.
31. Кирти СС, Шеваде СК, ЦБ, Мурти КРК. Улучшения в алгоритме SMO Platt для проектирования классификатора SVM. Нейронные вычисления. 2001. 13 (3): 637–649.
32. Ландвер Н., Холл М., Фрэнк Э. Деревья логистических моделей. Машинное обучение. 2005. 95 (1–2): 161–205.
33. Гао З.К., Цай Цюй, Ян YX, Донг Н, Чжан СС. График видимости из частотно-временного представления адаптивного оптимального ядра для классификации эпилептиформной ЭЭГ. Международный журнал нейронных систем.2017; 27 (4): 1750005. pmid: 27832712
34. Дворк С., Фельдман В., Хардт М., Питасси Т., Рейнгольд О., Рот А. Многоразовое удержание: сохранение достоверности в адаптивном анализе данных. Наука. 2015; 349: 636–638. pmid: 26250683
35. Ван Дж., Лу В., Лю Л., Ли Л., Ся К. Оценка полезности на основе однозначного сопоставления в игре «Дилемма заключенного для взаимозависимых сетей». PLoS ONE. 2016; 11 (12): e0167083. pmid: 27
4
36. Чен М., Ван Л., Сунь С., Ван Дж., Ся К.Эволюция сотрудничества в игре пространственных общественных благ с адаптивным ассортиментом репутации. Physics Letters A. 2016; 380 (1): 40–47.
37. Чен М., Ван Л., Ван Дж., Сунь С., Ся С. Влияние стратегии индивидуального реагирования на пространственную игру общественных благ внутри мобильных агентов. Прикладная математика и вычисления. 2015; 251: 192–202
38. Розенфельд Дж. П., Элвангер Дж. В., Нолан К., Ву С., Берманн Р. Г., Свит Дж. Распределение амплитуды скальпа P300 как показатель обмана в модели имитируемого когнитивного дефицита.Международный журнал психофизиологии. 1999; 33 (1): 3–19. pmid: 10451015
39. Деби Э., Баптист Л.Б., де Хауэр Дж., Вершуер Б. Ложь, правда, ложь: роль переключения задач в контексте обмана. Психологическое психологическое исследование. 2015. 79 (3): 478–488.

Прейскурант

Читайте про Яндекс.Метрика в нашем словаре SEO терминов

Основной принцип работы

Процесс установки Метрики

Интерфейс сервиса

Сводка

Отчеты

Карты

Вебвизор

Сегменты

Настройка

Целевые звонки

На что способна Метрика

Влади. Официальный сайт

Яндекс — Yandex — qaz.wiki

Офисы

История

1990-е годы

2000-е

2010-е

Смотрите также

Ссылки

Ночной клуб SEXTON | байк-центр Секстон

Добро пожаловать

на официальный сайт Байк-центра!

Отдых на турбазе.

сеть деловых коммуникаций: сообщения, задачи, документы, отчеты

Simple English Wikipedia, бесплатная энциклопедия

Яндекс Деньги [изменить | изменить источник]

Яндекс Переводчик [изменить | изменить источник]

Высота по перине Келли

Подсчитать количество слов в строке java-программы

Vermeer 630b, зеленые зубы

Honda c110 на продажу Craigslist

Полностью автоматический p226

Повторно замужняя императрица Глава 49

Не работает подсветка радио honda accord 2010

Неисправность левого стоп-сигнала bmw 328i

Метательные ножи из углеродистой стали 14 унций

Слушать YouTube в фоновом режиме iphone

Защитные ручки Colt

Общая стратегия Porterpercent27s

Комплекты электрического радиоуправляемого самолета Balsa

Ros 2 hardware

) Код Walmart фиолетовый

Retroarch mame romset

Замена стерео Prius

Объединенная строка Arduino и int

Некрологи округа Балтимор 2019

Baltimore Crazy

Ошибка удаленного вызова процедуры для входа в Windows 7

Indium smq92j data sheet

Калькулятор стандартного отклонения ti 84 plus silver edition

Bnha x uke male читатель лимон

Amazon mp3 купон на загрузку

Rb ccv2 recharge eco manual

Раздел химических реакций 2 классификация химических реакций клавиша ответа

Переадресация звонков iphone verizon

Winchester sxp тактический обзор

Shooting orange ca

Kira theme piano

Цены на бензин в Fairbanks Alaska

Truth литературный Брук устройства

Specialized levo 2020

Seleccionar выпадающие инструкции по действиям Завершите каждую фразу, выбрав правильное слово

Жесткий диск для dell precision t3600

Stock Chevy ss wheels

Gigabyte rt super gaming oc rev 1 vs rev 2

Telerik combobox autocomplete wpf

Три силы f1 f2 f3 представлены, как показано на рисунке

Как бесплатно загрузить Windows 10 на мой Mac

На рисунке внизу ab — диаметр круга. p какова величина дуги переменного тока в градусах

спутник Orbi мигает белым

38 расписание автобусов

Kaba Safe Lock продолжает пищать

Musterschutz inkwell

Didier log splitter c26a

305th mi bn телефонный номер

PS4 playstation plus games

Орегонская клиника легких на картезианской плоскости python