27 задание егэ по информатике: Задание 27 ЕГЭ информатика 2021 практика.

Содержание

Линия заданий 27, Тесты ЕГЭ по информатике

12443. Вам предлагается два задания с похожими условиями: задание А и задание Б. Вы можете решать оба задания или одно из них по своему выбору. Задание Б более сложное, его решение оценивается выше. Итоговая оценка выставляется как максимальная из оценок за задания А и Б.

Задание А. Имеется набор данных, состоящий из 6 пар положительных целых чисел. Необходимо выбрать из каждой пары ровно одно число так, чтобы сумма всех выбранных чисел не делилась на 6 и при этом была минимально возможной. Если получить требуемую сумму невозможно, в качестве ответа нужно выдать 0.
Напишите программу для решения этой задачи. В этом варианте задания оценивается только правильность программы, время работы и размер использованной памяти не имеют значения.
Максимальная оценка за правильную программу — 2 балла.
Задание Б. Имеется набор данных, состоящий из пар положительных целых чисел.
Необходимо выбрать из каждой пары ровно одно число так, чтобы сумма всех выбранных чисел не делилась на 6 и при этом была минимально возможной.

Если получить требуемую сумму невозможно, в качестве ответа нужно выдать 0.
Напишите программу для решения этой задачи.
Постарайтесь сделать программу эффективной по времени и по используемой памяти (или хотя бы по одной из этих характеристик).
Программа считается эффективной по времени, если время работы программы пропорционально количеству пар чисел N, т.е. при увеличении N в k раз время работы программы должно увеличиваться не более чем в k раз.
Программа считается эффективной по памяти, если размер памяти, использованной в программе для хранения данных, не зависит от числа N и не превышает 1 килобайта.
Максимальная оценка за правильную программу, эффективную по времени и по памяти, — 4 балла.
Максимальная оценка за правильную программу, эффективную по времени, но не эффективную по памяти, — 3 балла.
Как в варианте А, так и в варианте Б программа должна напечатать одно число — минимально возможную сумму, соответствующую условиям задачи (или 0, если такую сумму получить нельзя).

НАПОМИНАЕМ! Не забудьте указать, к какому заданию относится каждая из представленных вами программ.
Перед текстом программы кратко опишите Ваш алгоритм решения, укажите использованный язык программирования и его версию (например, Free Pascal 2.6.4).
Входные данные
Для варианта А на вход программе подаётся 6 строк, каждая из которых содержит два натуральных числа, не превышающих 10 000.
Пример входных данных для варианта А:
1 3
5 12
4 9
5 4
3 3
1 1
Для варианта Б на вход программе в первой строке подаётся количество пар № (1 ⩽ N ⩽ 100 000). Каждая из следующих N строк содержит два натуральных числа, не превышающих 10 000.

Пример входных данных для варианта Б:
6
1 3
5 12
4 9
5 4
3 3
1 1
Пример выходных данных для приведённых выше примеров входных данных:
19

Показать подсказку

Задание Б. Сначала рассмотрим решение для более общего задания (вариант Б).

Решение 1
Чтобы получить минимально возможную сумму, будем брать из каждой пары меньшее число. Если полученная при этом сумма будет делиться на 6, ее необходимо увеличить.
Для этого достаточно в одной из пар, где числа имеют разные остатки при делении на 6, заменить ранее выбранное число на другое число из той же пары. При этом разница между числами в паре должна быть минимально возможной. Если во всех парах оба числа имеют одинаковый остаток при делении на 6, получить нужную сумму невозможно.

Программа читает все данные один раз. В каждой паре определяется меньшее число Min и разность между большим и меньшим числами пары D. После обработки очередной пары программа хранит два числа: s — сумму всех минимальных элементов прочитанных пар и D_min — наименьшую возможную разность D, не кратную 6. Окончательным ответом будет значение s, если оно не делится на 6, и s+D_min в противном случае. Если s делится на 6, а D_min не определено (разность между числами во всех парах кратна 6), ответ в соответствии с условиями задачи считается равным 0.

Решение 2.
Возможно и решение, основанное на другой идее. А именно, будем хранить для каждого прочитанного набора пар суммы (s0, s1, s2, s3, s4, s5) — минимальные суммы элементов пар, имеющие при делении на 6 соответственно остатки 0, 1, 2, 3, 4 и 5. При обработке очередной пары (a1, a2) эти суммы обновляются. Для этого достаточно рассмотреть суммы s
j
+ak для j от 0 до 5 и для k от 1 до 2. Для каждого возможного остатка от деления на 6 выбрать в качестве нового значения sj значение наименьшей из указанных сумм, дающей данный остаток. Окончательным ответом будет меньшая из сумм sj для j больших 0.
Эта идея приводит к более громоздкой реализации, но все основные требования по эффективности в ней выполнены, поэтому подобное решение при отсутствии ошибок можно оценить максимальным количеством баллов.
Ниже приводится пример основанной на этом принципе программы на языке Паскаль. Задание А. Это задание можно выполнить «в лоб»: сохранить в массиве все исходные данные, перебрать все возможные способы выбора одного элемента из каждой пары и найти минимальную сумму, соответствующую условиям задачи.

Ниже приводится пример такого решения.

P.S. Нашли ошибку в задании? Пожалуйста, сообщите о вашей находке 😉
При обращении указывайте id этого вопроса — 12443.

Задание №27 ЕГЭ информатика (демо 2020) оптимальное решение на pyton

На вход программы поступает последовательность из n целых положительных чисел. Рассматриваются все пары элементов последовательности ai и aj, такие что i < j и ai > aj (первый элемент пары больше второго; i и j — порядковые номера чисел в последовательности входных данных). Среди пар, удовлетворяющих этому условию, необходимо найти и напечатать пару с максимальной суммой элементов, которая делится на m = 120. Если среди найденных пар максимальную сумму имеют несколько, то можно напечатать любую из них.

Описание входных и выходных данных

В первой строке входных данных задаётся количество чисел 

n (2 ≤ n ≤ 12 000).

В каждой из последующих n строк записано одно целое положительное число, не превышающее 10 000.

В качестве результата программа должна напечатать элементы искомой пары. Если таких пар несколько, можно вывести любую из них. Гарантируется, что хотя бы одна такая пара в последовательности есть.

Пример входных данных:

6

60

140

61

100

300

59

Пример выходных данных для приведённого выше примера входных данных:

140 100


n1=0 # первое максимальное
n2=0 # второе максимальное
a=[0]*120 # обнуляем массив
m=0
n=int(input())
x1=int(input()) # ввод первого числа
for i in range(1,n):
x2=int(input())
if x1>a[x1%120]:
a[x1%120]=x1
for j in range(120):
if a[j]+x2>m and (a[j]+x2)%120==0 and (a[j] > x2):

m=a[j]+x2
n1=a[j]
n2=x2
x1=x2
if n1+n2>0:
print(n1,n2)
else:
print(‘NO’)

Редактировалось Дата:

27 задание ЕГЭ по информатике

На ускорителе для большого числа частиц производятся замеры скорости каждой из них. Скорость частицы – это целое неотрицательное число. Частиц, скорость которых измерена, может быть очень много, но не может…

ПОДРОБНЕЕ

Вам предлагается два задания с похожими условиями: задание А и задание Б. Вы можете решать оба задания или одно из них по своему выбору. Задание Б более сложное, его решение…

ПОДРОБНЕЕ

Региональный этап олимпиады по информатике проводился для учеников 9–11-х классов. Все ученики участвовали в общем конкурсе. Каждый участник олимпиады мог набрать от 0 до 600 баллов. По положению об олимпиаде…

ПОДРОБНЕЕ

Муниципальный этап олимпиады по информатике проводился для учеников 7–11-х классов. Все ученики участвовали в общем конкурсе. Каждый участник олимпиады мог набрать от 0 до 400 баллов. По положению об олимпиаде…

ПОДРОБНЕЕ

На вход программе подаются сведения о пассажирах, желающих сдать свой багаж в камеру хранения на заранее известное время до полуночи. В первой строке сообщается число пассажиров N, которое не меньше…

ПОДРОБНЕЕ

На вход программе подаются сведения о ячейках автоматической камеры хранения багажа. В первой строке задана текущая дата: через точку два целых числа, соответствующие дню (от 01 до 31 – ровно…

ПОДРОБНЕЕ

В физической лаборатории проводится долговременный эксперимент по изучению гравитационного поля Земли. По каналу связи каждую минуту в лабораторию передаётся положительное целое число – текущее показание прибора «Сигма 2015». Количество передаваемых…

ПОДРОБНЕЕ

Космическое агентство производит эксперимент, в котором участвуют спутники «Птолемей-1» и «Птолемей-2». На спутнике «Птолемей-1» установлен прибор для измерения расстояния между спутниками. Каждую минуту прибор передаёт по каналу связи неотрицательное целое…

ПОДРОБНЕЕ

На спутнике «Фотон» установлен прибор, предназначенный для измерения энергии космических лучей. Каждую минуту прибор передаёт по каналу связи неотрицательное вещественное число – количество энергии, полученной за последнюю минуту, измеренное в…

ПОДРОБНЕЕ

На ускорителе для большого числа частиц производятся замеры скорости каждой из них. Скорость частицы – это целое неотрицательное число. Частиц, скорость которых измерена, может быть очень много, но не может…

ПОДРОБНЕЕ

Финал Национальной технологической олимпиады впервые прошел на Национальном киберполигоне

13 марта в России завершился финальный этап Национальной технологической олимпиады (НТО) школьников 8-11 классов по профилю «Информационная безопасность». Финалисты впервые приняли участие в киберучениях на Национальном киберполигоне, в ходе которых расследовали хакерскую атаку на энергетическое предприятие. Среди 32 направлений олимпиады на профиль «Информационная безопасность» третий год подряд был самый высокий конкурс — более 75 человек на место. Всего на профиль было подано 7317 заявок, в финал прошли порядка 100 человек — учащиеся из 23 регионов страны, от Крыма до Владивостока.

 

Для участия в финале школьникам нужно было пройти два этапа отборочных испытаний. С первым этапом — задачами повышенной сложности по математике и информатике — успешно справились порядка двух тысяч человек. Они вышли во второй этап, который представлял собой командные соревнования в формате CTF (Capture The Flag). Участники выполняли задания на онлайн-платформе и получали баллы за отправленный «флаг» — набор символов или произвольную фразу. Задачи для соревнований разрабатывали специалисты компании «Ростелеком-Солар» и Национального исследовательского ядерного университета МИФИ (НИЯУ МИФИ).

 

Финальный этап стартовал с предметного теста по математике и информатике. После этого школьники впервые в истории Олимпиады приняли участие в киберучениях на Национальном киберполигоне — высокотехнологичной платформе, предназначенной для тренировки практических навыков по защите от актуальных киберугроз. Во время киберучений школьники примерили на себя роль настоящих сотрудников службы кибербезопасности. Им предстояло выполнить задачу, которая предусматривала несколько вариантов решений: нужно было расследовать хакерскую атаку на объект энергетики. Специально для финальных соревнований команда Национального киберполигона смоделировала цифровую копию типовой ИТ-инфраструктуры энергетического предприятия.

 

По условию задачи на защищаемый объект была совершена многоэтапная атака с использованием вируса-шифровальщика и специализированного вредоносного ПО, влияющего на функционирование технологических процессов предприятия. Школьники должны были определить, из каких компонентов состоит инфраструктура, найти слабые места в ее защите, расследовать цепочку действий условного злоумышленника и устранить последствия.

 

«Начинать подготовку квалифицированных специалистов необходимо уже со школьной скамьи: важно находить талантливых ребят и мотивировать их оставаться в отрасли. Национальная технологическая олимпиада — одно из мероприятий, которое помогает решать эту задачу. Мы участвуем в разработке и проведении НТО уже третий год и каждый раз видим много подготовленных школьников, желающих глубоко разобраться в задаче и демонстрирующих серьезные результаты. В этом году мы провели финальные киберучения на базе Национального киберполигона, который фокусируется на тренировке навыков по принятию защитных мер от киберугроз. Это позволило нам максимально приблизить задания к реальной жизни, окунуть ребят в условия, с которыми сталкиваются настоящие сотрудники служб кибербезопасности предприятий», — отметил заместитель генерального директора компании «Ростелеком-Солар» Александр Чечин.

 

При подсчете результатов учитывались экспертные оценки за творческий подход и нестандартное видение участников при решении задачи, а также использовалась система скоринга, разработанная специалистами «Ростелеком-Солар». Принцип ее работы заключается в автоматизированном сравнении отчетов команд с эталонными образцами.

 

Победителями в индивидуальном зачете стали Вячеслав Лучкин, Иван Лебедев, Арсений Барсток, Александр Карпов, Иван Кочкарев, Всеволод Кокорин, Максим Кутявин. Призерами в индивидуальном зачете стали Алексей Ефремов, Евгений Черевацкий, Даниил Новоселов, Сергей Атконов, Владислав Шевченко, Алексей Тарасов, Иван Федотов, Артур Лукьянов, Никита Ильин, Александр Ефремов, Никита Дильман, Степан Шлотов, Ярослав Морозов, Андрей Суровых, Михаил Фильчуков, Егор Борозенец. Команда-победитель — «N_K_N» (Иван Лебедев, Арсений Барсток, Александр Карпов, Максим Кутявин). Команда-призер — «Команда Артема Михеева» (Вячеслав Лучкин, Всеволод Кокорин, Владислав Шевченко, Иван Федотов). Все победители и призеры получат 100 баллов ЕГЭ по одному из предметов на выбор — математике или информатике, а также другие льготы при поступлении в ведущие инженерные вузы России.

 

В 2021 году заявки на участие в Национальной технологической олимпиаде по всем направлениям инженерной деятельности подали более 94 тысяч школьников из 85 регионов России и зарубежных стран. Наиболее популярной олимпиада была среди школьников из Московской области — на этот регион пришлась треть поданных заявок. Также в ТОП-5 регионов по количеству регистраций вошли Новосибирская область, Санкт-Петербург, Москва и Томская область. Всего за семь лет в олимпиаде приняли участие более 379 тысяч школьников 5-11 классов и студентов со всей России, а также из стран ближнего зарубежья.

 

Олимпиада проводится при координации Министерства науки и высшего образования РФ, проектный офис олимпиады развернут на базе Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» при методическом сопровождении Ассоциации участников технологических кружков (Кружковое движение НТИ) совместно с АНО «Платформа НТИ», АНО «Россия — страна возможностей» и Агентством стратегических инициатив.

 

Информатика и вычислительная техника: в чем разница?

Для тех, кто любит решать проблемы и разбираться в новых технологиях, информатика может стать подходящей карьерой. И хорошая новость: отрасль находится на подъеме. На самом деле, рабочие места в области компьютерных наук теперь являются источником номер один новой заработной платы в Америке.

Более того, квалифицированные специалисты в области информатики пользуются большим спросом. Бюро трудовой статистики прогнозирует, что к 2020 году их будет 1.4 миллиона вакансий, связанных с компьютерными науками, и только 400 000 выпускников компьютерных наук, обладающих навыками, подходящими для этих вакансий.

Для большинства этих вакансий требуются навыки и знания, полученные в результате получения ученой степени в области компьютерных наук или вычислительной техники. Однако, если вы находитесь в начале своей карьеры, решить, следует ли заниматься информатикой или компьютерной инженерией, может быть непросто.

Узнайте больше о сходствах и различиях между двумя дисциплинами, в том числе о необходимых навыках, вариантах карьеры и о том, как определить, что подходит именно вам.


Загрузите наше бесплатное руководство по компьютерным наукам

Независимо от того, имеете ли вы техническое или нетехническое образование, вот что вам нужно знать.

СКАЧАТЬ


Информатика и вычислительная техника: роли и обязанности

Один из способов определить, какой путь вам подходит, — это рассмотреть цели своей карьеры. Например, если вы хотите работать в сфере кибербезопасности или системным администратором, вам может подойти компьютерная наука.Если ваша цель состоит в том, чтобы в конечном итоге стать архитектором или разработчиком программного обеспечения, степень в области компьютерных наук или компьютерной инженерии подготовит вас к работе. Продвинутые учебные программы по информатике подробно рассказывают, как работают протоколы безопасности сетей и систем, а также обучают программированию и соответствующим математическим понятиям.

Специалисты по информатике обычно понимают:

  • языков программирования, таких как Java, SQL и Python;
  • как запускать, поддерживать и исправлять операционные системы Linux и Windows;
  • структур данных и алгоритмов;
  • основы кибербезопасности и криптографии;
  • знание проектирования, кодирования и тестирования программного обеспечения;
  • как работают компьютерные сети и как ими управлять.

Некоторые общие навыки, которыми пользуется компьютерный инженер, включают:

  • Полное понимание того, как работает компьютерная техника и архитектура;
  • знание проектирования, кодирования и тестирования программного обеспечения;
  • гибкость для работы с широким спектром программного обеспечения, которое может быть узкоспециализированным в зависимости от компании и/или отрасли;
  • способность создавать свои собственные компьютерные системы и ремонтировать/обслуживать драйверы устройств.

CS и CE: Обзор рынка

Технологическая индустрия переживает бум роста и возможностей.Прогнозируется, что к 2026 году карьера в области компьютерных и информационных наук вырастет на 19 процентов, а количество рабочих мест инженеров по компьютерному оборудованию увеличится на 5 процентов за тот же период времени.

Заработная плата компьютерных специалистов и компьютерных инженеров также очень привлекательна для будущих специалистов. Специалисты по компьютерным наукам могут зарабатывать на 40 процентов больше, чем другие специальности в колледжах, а все профессии, связанные с наукой, технологиями, инженерией и математикой (STEM), оплачиваются на 12–30 процентов больше, чем карьеры, не связанные с STEM, на всех уровнях образования.В среднем ученые-компьютерщики могут зарабатывать 118 370 долларов в год, а инженеры-компьютерщики — 114 600 долларов в год.

Мало того, что эти пути карьеры могут похвастаться высокой заработной платой и стабильным ростом занятости, получение степени в любой области может проложить путь к множеству различных вариантов карьеры. Например, вы можете перейти от традиционного управления базами данных или работы в области ИТ и заняться аналитикой данных или криптовалютами со степенью в области компьютерных наук, поскольку вы узнаете, как применять статистические методы к большим наборам данных с помощью вычислительных методов.

Другими бурно развивающимися областями, в которых нанимаются компьютерщики и инженеры, являются отрасли искусственного интеллекта (ИИ) и виртуальной реальности (ВР)/дополненной реальности (ДР). Прогнозируется, что рынок ИИ в будущем составит 3,9 триллиона долларов, и ему нужны компьютерные специалисты для программирования и кодирования интеллектуальных машин. Инженеры-компьютерщики также необходимы для программирования и разработки аппаратного обеспечения машин с искусственным интеллектом.

Прогнозируется, что к 2022 году индустрия виртуальной/дополненной реальности будет стоить 9,9 миллиардов долларов, а спрос на рабочие места в прошлом году увеличился на 93 процента.Виртуальная реальность — это не просто прославленная игровая система, она произвела революцию в здравоохранении, архитектуре, вооруженных силах, обороне и образовании. Степень в области компьютерных наук или инженерии будет ценной для любого, кто хочет проникнуть в эту отрасль.

Подробнее: Узнайте о девяти самых высокооплачиваемых профессиях в области информатики.

CS и CE: программы на получение степени

Многие профессии в области информатики и вычислительной техники требуют наличия степени бакалавра и хорошо оплачиваются после окончания учебы, но получение степени магистра может помочь вам зарабатывать на 30 000 долларов больше в год. Если вы рассматриваете возможность получения ученой степени для продвижения по карьерной лестнице, сравнение программ может помочь вам принять решение.

Несмотря на то, что эти степени в области компьютерных наук и компьютерной инженерии имеют схожие курсы и являются отличным выбором для успешной карьеры в области технологий, следует отметить большое различие. Информатика в основном сосредоточена на устранении неполадок на уровне программного обеспечения. Ожидайте изучения различных языков программирования, того, как работать с операционными системами и как поддерживать базы данных.

Компьютерная инженерия фокусируется на решении проблем и разработке аппаратных и программных интерфейсов. Ожидайте некоторого сходства между степенями и названиями должностей, поскольку компьютерные инженеры могут одновременно нести ответственность за разработку и прототипирование программного и аппаратного обеспечения.

Обе степени позволяют студентам специализироваться в каждой дисциплине, включая кибербезопасность, аэрокосмическую промышленность или робототехнику. Например, программа магистра компьютерных наук в Северо-восточном университете позволяет студентам специализироваться на управлении базами данных, безопасности, дизайне игр, графике или языках программирования.

Как решить, какая степень магистра вам подходит

Не все магистерские программы в области компьютерных наук улучшат ваше резюме и произведут впечатление на рекрутеров, как на Северо-Востоке. Получение диплома с техническими ноу-хау и уверенностью в своем практическом опыте даст вам конкурентное преимущество для получения должности в области компьютерных наук во многих ведущих технологических компаниях и компаниях из списка Fortune 500.

Степени в области компьютерных наук также различаются в зависимости от школы, которую вы посещаете, и вашей готовности переехать.Получение технического диплома во Флориде, например, может не дать такого сильного конкурентного преимущества, как программы, расположенные в таких районах, как Бостон, Сиэтл или Силиконовая долина, поскольку там меньше технологических компаний, в которых можно работать после окончания учебы. Поиск работы на сайте Indeed.com показывает более 8 500 списков вакансий в области информатики во Флориде по сравнению с более чем 42 000 вакансий в Калифорнии. Компьютерные инженеры также зарабатывают в Калифорнии на 33 740 долларов в год больше, чем во Флориде.

Важно провести исследование школ, чтобы найти программы повышения квалификации, в которых участвуют высококвалифицированные профессора и связи со стажировками и сотрудничеством с такими компаниями, как eBay, Amazon и Google.

Как получить степень магистра компьютерных наук без опыта

Вам трудно получить работу своей мечты или превзойти титул или потолок заработной платы? Получение степени магистра в области компьютерных наук может дать вам конкурентное преимущество на вашей текущей работе или позволить вам сменить сферу деятельности.

Но что, если вы не знаете Java из Linux? Может быть, ваш компьютерный опыт доходит до отправки электронных писем и серфинга в сети.

Хорошей новостью является то, что вы можете узнать все, что вам нужно знать о компьютерных науках, чтобы преуспеть в ИТ-специалистах, даже если ваша степень бакалавра и текущая должность не имеют ничего общего с компьютерами.

Благодаря уникальной магистерской программе Align Master в области компьютерных наук Северо-Восточного университета студенты преодолевают разрыв между своими текущими ноу-хау и тем, что им нужно для достижения успеха в мире технологий. Магистерская программа Align добавляет два строгих семестра занятий по информатике, чтобы помочь студентам подготовиться к курсовой работе на уровне магистра. Благодаря гибким вариантам неполного и вечернего обучения работающий специалист может получить степень магистра за 2,5–3,5 года.

Вам больше не нужно тратить время на получение степени или должности, которые вам не нравятся.Программа Align позволяет вам изменить свой опыт обучения в колледже и открыть для себя новые удивительные возможности.

Готовы ли вы к стремительному развитию своей карьеры со степенью магистра компьютерных наук? Если вы всегда были любителем компьютеров или все еще стесняетесь программировать, северо-восточная степень подготовит вас к работе.

 

11 самых высокооплачиваемых профессий в области компьютерных наук

Если вы подумываете о том, чтобы получить степень магистра компьютерных наук (MS in CS), у вас наверняка возникнет множество вопросов:

На все эти вопросы важно ответить, прежде чем принять решение о получении степени магистра, но последний вопрос особенно важен. Прежде чем вкладывать время, усилия и деньги в получение какой-либо степени, вы должны знать, приведут ли эти инвестиции к той отдаче, которую вы хотите.

Нужна ли мне степень магистра для достижения карьерных целей?

Будет ли получение степени «стоит того» или нет, зависит в значительной степени от того, как вы лично определяете «стоимость». Что, по вашему мнению, должно произойти, чтобы получение определенной степени стоило того? Должен ли он привести к определенной работе или карьере? Должен ли он предлагать рост занятости и стабильность? Нужно ли предлагать определенную зарплату?

Многие люди используют заработную плату, чтобы решить, стоит ли получать ту или иную степень, и на то есть веская причина: это простой способ оценить рентабельность инвестиций.Если для вас важна высокая заработная плата, то получение степени магистра компьютерных наук — один из способов добиться этого.

В отчете Белого дома прогнозируется, что к 2020 году будет доступно 1,4 миллиона вакансий, связанных с информатикой, и только около 400 000 выпускников компьютерных наук, обладающих навыками, необходимыми для их заполнения. Из-за этого высокого спроса и низкой доступности квалифицированных специалистов ожидается, что оплата в этой области останется высокой, особенно для должностей, которые требуют большего образования, чем степень бакалавра.

Чтобы представить это в перспективе, ниже приведены одиннадцать должностей, популярных среди выпускников MS in CS — от инженера по безопасности до старшего разработчика программного обеспечения — и средняя заработная плата этих должностей.


Загрузите наше бесплатное руководство по компьютерным наукам

Независимо от того, имеете ли вы техническое или нетехническое образование, вот что вам нужно знать.

СКАЧАТЬ


Наиболее высокооплачиваемые рабочие места для выпускников MS в CS

1.Архитектор программного обеспечения

Средняя годовая зарплата: $125 328

Диапазон заработной платы: $88 000–$165 000

Архитекторы программного обеспечения проектируют и разрабатывают программное обеспечение с точки зрения высокого уровня, предоставляя разработчикам программного обеспечения архитектурный план, которому нужно следовать. Эти люди также обеспечивают соблюдение технических стандартов компании, таких как стандарты кодирования и инструменты. Ожидается, что они будут обладать обширными знаниями программного обеспечения и различных языков кодирования, а также пониманием шаблонов и принципов проектирования.

2. Разработчик программного обеспечения

Средняя годовая зарплата: $107 510

Диапазон заработной платы: $64 240–$164 590

Разработчики программного обеспечения несут большую ответственность за компьютерные приложения или программы, которые позволяют пользователям выполнять задачи на компьютере или электронном устройстве. В зависимости от области ожидается, что они знакомы с компьютерными языками, такими как HTML, C++, Java, Python и PHP, в дополнение к различным операционным системам. Общие задачи включают в себя написание и отладку кода для приложений, управляемых событиями, модификацию программного обеспечения, а также тестирование и документирование приложений.

3. Системный администратор UNIX

Средняя годовая зарплата: 103 273 долл. США

Диапазон заработной платы: $78 516–$126 829

Системный администратор UNIX отвечает за обслуживание компьютерной операционной системы UNIX в данной организации или учреждении. Системы UNIX сегодня менее распространены, чем в прошлом, но многие организации по-прежнему используют UNIX или UNIX-подобные операционные системы, что позволяет системным операторам UNIX требовать высокой оплаты за свои услуги.Общие задачи, выполняемые системными администраторами UNIX, включают установку, настройку, обслуживание и обновление программного и аппаратного обеспечения, критически важного для системы UNIX; установление ряда стандартов и процедур, которым необходимо следовать; и устранение любых проблем, которые могут возникнуть во время работы сервера.

4. Инженер-охранник

Средняя годовая зарплата: $99 834

Диапазон заработной платы: $73 000–$130 000

Инженеры по безопасности несут ответственность за разработку и внедрение систем и протоколов безопасности в своей организации. Общие задачи включают в себя определение решений безопасности и внедрение уровней защиты, настройку брандмауэров и систем обнаружения, реагирование на вторжение в сеть; тестирование нового оборудования и программного обеспечения, а также регулярное тестирование защиты системы для предотвращения нарушений.

5. Инженер DevOps

Средняя годовая зарплата: $99 604

Диапазон заработной платы: $72 000–$146 000

Инженеры

DevOps контролируют процесс развертывания кода, выступая в качестве связующего звена между разработчиками, ИТ-персоналом и группой эксплуатации.Общие задачи включают создание инструментов и инфраструктуры разработки, тестирование и анализ кода перед развертыванием, работу по автоматизации процесса разработки и мониторинг процессов на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения.

6. Специалист по информатике

Среднегодовая заработная плата: 99 050 долларов США

Диапазон заработной платы: $68 000–$138 000

Ученый-компьютерщик отвечает за разработку компьютерных инструментов, используемых в их организации. В зависимости от типа компании это может варьироваться от проектирования базы данных до разработки алгоритма, который помогает организации работать с большей эффективностью и производительностью. Таким образом, знакомство с работой и разработкой алгоритмов и программного обеспечения имеет важное значение, как и знание различных языков программирования, которые могут включать SQL, C++, Python, Java, XML или другие.

7. Разработчик мобильных приложений

Средняя годовая зарплата: 96 016 долларов США

Диапазон заработной платы: $64 000–$140 000

Разработчики мобильных приложений несут ответственность за разработку приложений, используемых на мобильных устройствах.Помимо знакомства с рядом языков программирования и мобильных операционных систем, они должны иметь четкое представление о пользовательском опыте (UX), чтобы создать приложение, отвечающее ожиданиям конечного пользователя.

8. Разработчик/инженер программного обеспечения Android

Средняя годовая зарплата: $94 497

Диапазон заработной платы: $72 000–$149 000

Разработчики программного обеспечения для Android аналогичны разработчикам мобильных приложений с точки зрения обязанностей, но с четким и сильным акцентом на работу с платформой Android. Специализируясь на работе с Android, они также должны иметь четкое представление о пользовательском опыте (UX), чтобы конечный продукт соответствовал ожиданиям пользователей. Типичные задачи включают в себя написание и модификацию программного обеспечения по мере необходимости, тестирование, отладку и документирование проблем с приложениями и многое другое.

9. Инженер-разработчик программного обеспечения (SDE)

Средняя базовая зарплата: $92 046

Диапазон заработной платы: $77 000–$143 000

Инженеры-разработчики программного обеспечения

, также известные как SDE, могут работать в любом количестве отраслей для проектирования, создания и обслуживания компьютерных систем и программного обеспечения организации.Задачи, связанные с названием, могут существенно различаться и зависят от навыков, начиная от информатики и заканчивая анализом информации и компьютерной инженерией.

10. Старший веб-разработчик программного обеспечения

Средняя годовая зарплата: 87 712 долларов США

Диапазон заработной платы: $58 000–$139 000

Старшие веб-разработчики программного обеспечения используют свои навыки для написания и отладки кода для веб-сайтов, логических серверов и баз данных. В зависимости от работы ожидается, что они как минимум знакомы с рядом языков программирования, таких как C#, F#, ASP и SQL Server.Общие задачи могут включать работу с дизайнерами и производителями контента; написание кода для создания веб-сайтов, баз данных и логических серверов; тестирование и документирование программного обеспечения; и отладочное программное обеспечение.

11. Инженер-разработчик программного обеспечения, тест (SDET)

Средняя годовая зарплата: 83 070 долларов США

Диапазон заработной платы: $61 000–$107 000

Инженеры-разработчики программного обеспечения, тестировщики, также известные как SDET, — это разработчики программного обеспечения, которые уделяют особое внимание тестированию.Помимо отладки программного обеспечения, они несут ответственность за изменение кода, необходимое для решения проблем. Их обязанности часто представляют собой смесь обязанностей, обычно принадлежащих разработчикам и тестировщикам. В дополнение к пониманию ряда языков программирования, SDET должны понимать, как конечный пользователь, вероятно, будет использовать программное обеспечение или приложение, чтобы они могли лучше выполнять свое тестирование и гарантировать, что оно соответствует ожиданиям.

Знай себе цену

Прежде чем вы решите получить какую-либо степень, важно понять, как эта степень повлияет на вашу карьеру и потенциальный доход.

Перечисленные выше профессии распространены в области компьютерных наук. Хотя для большинства только требуется степень бакалавра в области компьютерных наук, получение степени магистра в области компьютерных наук может помочь вам достичь ваших карьерных целей. Расширяя свои навыки и знакомясь с более широким спектром языков, систем и процессов, ученая степень может помочь вам выделиться на фоне конкурентов и потенциально получить более высокую начальную зарплату.


Примечание редактора: эта статья была первоначально опубликована в октябре 2017 года и с тех пор была обновлена ​​для обеспечения точности.

Информационный бюллетень № 17A: Освобождение для руководящих, административных, профессиональных, компьютерных и внешних сотрудников по продажам в соответствии с Законом о справедливых трудовых стандартах (FLSA)

часть 541 с датой вступления в силу 1 января 2020 года. WHD продолжит применять положения части 541 2004 года до 31 декабря 2019 года, включая стандартную заработную плату в размере 455 долларов США в неделю и уровень годовой компенсации в размере 100 000 долларов США для высокооплачиваемых сотрудников.Окончательное правило доступно по адресу: https://www.federalregister.gov/documents/2019/09/27/2019-20353/defining-and-delimiting-the-exemptions-for-executive-administrative-professional-outside-sales. -а также.

(пересмотрено в сентябре 2019 г.) (PDF)

В этом информационном бюллетене содержится общая информация об освобождении от минимальной заработной платы и оплаты сверхурочных, предусмотренных Разделом 13(a)(1) ЗФЗ, как это определено в Правилах 29 C.F.R. Часть 541.

FLSA требует, чтобы большинству сотрудников в Соединенных Штатах выплачивалась по крайней мере федеральная минимальная заработная плата за все отработанные часы, а сверхурочные оплачивались не менее чем в половину обычной ставки оплаты за все часы, отработанные свыше 40 часов в неделю. .

Тем не менее, раздел 13(a)(1) FLSA предусматривает освобождение как от минимальной заработной платы, так и от оплаты сверхурочных для сотрудников, работающих добросовестно в качестве исполнительных, административных, профессиональных и внешних торговых работников. Раздел 13(a)(1) и Раздел 13(a)(17) также освобождают некоторых сотрудников, работающих с компьютерами. Чтобы претендовать на освобождение, сотрудники, как правило, должны пройти определенные тесты в отношении своих должностных обязанностей и получать заработную плату не менее 684 долларов США* в неделю. Работодатели могут использовать недискреционные бонусы и поощрительные выплаты (включая комиссионные), выплачиваемые на ежегодной или более частой основе, для удовлетворения до 10 процентов стандартного уровня заработной платы.Должности не определяют статус освобождения. Для применения освобождения конкретные должностные обязанности и заработная плата сотрудника должны соответствовать всем требованиям правил Департамента.

См. другие информационные бюллетени в этой серии для получения дополнительной информации об исключениях для исполнительных, административных, профессиональных, компьютерных и внешних торговых сотрудников, а также для получения дополнительной информации о требованиях к основе заработной платы.

Исполнительное освобождение

Чтобы претендовать на освобождение для руководящих сотрудников, необходимо пройти все следующие тесты:

  • Сотрудник должен получать компенсацию на основе оклада (как определено в правилах) в размере не менее 684 долларов США* в неделю;
  • Основной обязанностью работника должно быть управление предприятием или управление общепризнанным отделом или подразделением предприятия;
  • Работник должен обычно и регулярно руководить работой как минимум двух или более других штатных сотрудников или их эквивалента; и
  • Сотрудник должен иметь право нанимать или увольнять других сотрудников, либо предложения и рекомендации сотрудника относительно найма, увольнения, продвижения по службе, продвижения по службе или любого другого изменения статуса других сотрудников должны иметь особое значение.

Административные исключения

Чтобы получить право на освобождение административного служащего, необходимо пройти все следующие тесты:

  • Сотрудник должен получать компенсацию на основе оклада или вознаграждения (как определено в правилах) в размере не менее 684 долларов США* в неделю;
  • Основной обязанностью работника должно быть выполнение офисной или нефизической работы, непосредственно связанной с управлением или общими деловыми операциями работодателя или клиентов работодателя; и
  • Основная обязанность работника включает в себя проявление свободы действий и независимого суждения в отношении важных вопросов.

Профессиональное освобождение

Чтобы претендовать на освобождение для обученных специалистов  наемных работников, необходимо пройти все следующие тесты:

  • Сотрудник должен получать компенсацию на основе оклада или вознаграждения (как определено в правилах) в размере не менее 684 долларов США* в неделю;
  • Основной обязанностью работника должно быть выполнение работы, требующей передовых знаний, определяемой как работа, которая носит преимущественно интеллектуальный характер и включает работу, требующую последовательного проявления осмотрительности и суждения;
  • Передовые знания должны быть в области науки или обучения; и
  • Передовые знания должны обычно приобретаться в результате длительного курса специализированного интеллектуального обучения.

Чтобы претендовать на освобождение Creative Professional  для сотрудников, необходимо выполнить все следующие тесты:

  • Сотрудник должен получать компенсацию на основе оклада или вознаграждения (как определено в правилах) в размере не менее 684 долларов США* в неделю;
  • Основной обязанностью работника должно быть выполнение работы, требующей изобретательности, воображения, оригинальности или таланта в признанной области художественной или творческой деятельности.

Освобождение для сотрудников, работающих с компьютерами

Чтобы претендовать на освобождение для сотрудников, работающих с компьютерами, необходимо пройти следующие тесты:

  • Работник должен получать компенсацию  либо  на основе оклада или вознаграждения (как определено в положениях) по ставке не менее 684 долл. США* в неделю 27 долларов.63 в час;
  • Сотрудник должен быть нанят в качестве аналитика компьютерных систем, программиста, инженера-программиста или другого квалифицированного работника в компьютерной области, выполняющего обязанности, описанные ниже;
  • Основная обязанность работника должна состоять из:
    1. Применение методов и процедур системного анализа, включая консультации с пользователями, для определения технических характеристик оборудования, программного обеспечения или системы;
    2. Проектирование, разработка, документирование, анализ, создание, тестирование или модификация компьютерных систем или программ, включая прототипы, основанные на пользовательских или системных спецификациях и связанные с ними;
    3. Проектирование, документирование, тестирование, создание или модификация компьютерных программ, связанных с машинными операционными системами; или
    4. Сочетание вышеупомянутых обязанностей, выполнение которых требует одинакового уровня навыков.

Освобождение от продажи за пределами страны

Чтобы претендовать на освобождение для внешних торговых служащих, необходимо пройти все следующие тесты:

  • Основной обязанностью сотрудника должно быть осуществление продаж (как определено в FLSA) или получение заказов или контрактов на услуги или на использование объектов, за которые клиент или покупатель будет платить вознаграждение; и
  • Работник должен обычно и регулярно работать вдали от места или места работы работодателя.

Высокооплачиваемые работники

Высокооплачиваемые сотрудники, выполняющие офисную или нефизическую работу и получающие общую годовую компенсацию в размере 107 432 долларов США или более (которая должна включать не менее 684 долларов США* в неделю, выплачиваемую на основе заработной платы или вознаграждения), освобождаются от FLSA, если они обычно и регулярно работают на по крайней мере одна из обязанностей освобожденного исполнительного, административного или профессионального служащего, определенных в стандартных тестах на освобождение.

Рабочие

Исключения, предусмотренные Разделом 13(a)(1) FLSA, применяются только к «белым воротничкам», которые соответствуют критериям заработной платы и обязанностей, изложенным в положениях Части 541.Исключения не распространяются на рабочих или других «синих воротничков», которые выполняют работу, связанную с повторяющимися операциями, руками, физическими навыками и энергией. Неуправляющие работники, занятые в сфере производства, технического обслуживания, строительства и аналогичных профессий, подпадающие под действие FLSA, такие как плотники, электрики, механики, сантехники, металлурги, мастера, инженеры по эксплуатации, грузчики, строители и рабочие, имеют право на минимальную заработную плату и надбавку за сверхурочную работу. в соответствии с FLSA и не освобождаются от правил Части 541, независимо от того, насколько высокооплачиваемыми они могут быть.

Полиция, пожарные, парамедики и другие службы экстренного реагирования

Исключения также не распространяются на сотрудников полиции, детективов, заместителей шерифа, военнослужащих штата, сотрудников дорожной полиции, следователей, инспекторов, сотрудников исправительных учреждений, сотрудников условно-досрочного освобождения или условного освобождения, смотрителей парка, пожарных, парамедиков, техников скорой медицинской помощи, персонал скорой помощи, спасатели, работники, работающие с опасными материалами, и аналогичные работники, независимо от звания или уровня оплаты, которые выполняют такие работы, как предотвращение, контроль или тушение пожаров любого типа; спасение жертв пожара, преступления или несчастного случая; предотвращение или раскрытие преступлений; проведение расследований или проверок на предмет нарушений закона; осуществление наблюдения; преследование, задержание и задержание подозреваемых; содержание под стражей или надзор за подозреваемыми и осужденными преступниками, в том числе отбывающими условное или условно-досрочное освобождение; опрос свидетелей; допрос и снятие отпечатков пальцев подозреваемых; подготовка отчетов о расследованиях; или другая подобная работа.

Другие законы и коллективные договоры

FLSA устанавливает минимальные стандарты, которые могут быть превышены, но не могут быть отменены или снижены. Работодатели должны соблюдать, например, любые федеральные, государственные или муниципальные законы, постановления или постановления, устанавливающие более высокую минимальную заработную плату или более низкую максимальную рабочую неделю, чем те, которые установлены в соответствии с FLSA. Точно так же работодатели могут по своей собственной инициативе или в соответствии с коллективным договором предоставлять более высокую заработную плату, более короткую рабочую неделю или более высокую надбавку за сверхурочную работу, чем предусмотрено в FLSA.В то время как коллективные договоры не могут отменить или ослабить защиту FLSA, ничто в FLSA или постановлении части 541 не освобождает работодателей от их договорных обязательств по таким переговорным соглашениям.

Где получить дополнительную информацию

Для получения дополнительной информации посетите наш веб-сайт отдела заработной платы и рабочего времени: http://www. wagehour.dol.gov и/или позвоните по нашей бесплатной информационной и горячей линии, работающей с 8:00 до 17:00. в вашем часовом поясе: 1-866-4USWAGE (1-866-487-9243).

Если закон штата отличается от федерального FLSA, работодатель должен соблюдать стандарт, наиболее защищающий сотрудников. Ссылки на отдел труда вашего штата можно найти по адресу /agencies/whd/contact/local-offices.

Эта публикация предназначена для общего ознакомления и не должна рассматриваться в том же свете, что и официальные заявления с изложением позиции, содержащиеся в правилах.

Почему ваш мозг не компьютер | Нейронаука

Мы переживаем одно из величайших научных начинаний — попытку понять самый сложный объект во Вселенной — мозг.Ученые накапливают огромные объемы данных о структуре и функционировании огромного количества мозгов, от самых крошечных до наших собственных. Десятки тысяч исследователей посвящают огромное количество времени и энергии размышлениям о том, что делает мозг, и поразительные новые технологии позволяют нам как описывать, так и манипулировать этой деятельностью.

Теперь мы можем заставить мышь вспомнить что-то о запахе, с которым она никогда не сталкивалась, превратить плохую память мыши в хорошую и даже использовать электрический разряд, чтобы изменить то, как люди воспринимают лица.Мы составляем все более подробные и сложные функциональные карты мозга, человеческого и любого другого. У некоторых видов мы можем по желанию изменить саму структуру мозга, в результате чего изменится поведение животного. Некоторые из самых глубоких последствий нашего растущего мастерства можно увидеть в нашей способности позволить парализованному человеку управлять роботизированной рукой силой своего разума.

Каждый день мы слышим о новых открытиях, проливающих свет на то, как работает мозг, а также о обещаниях — или угрозах — новых технологий, которые позволят нам делать такие надуманные вещи, как чтение мыслей, обнаружение преступников и даже быть загружены в компьютер.Неоднократно издаются книги, каждая из которых претендует на то, чтобы объяснить мозг по-разному.

И все же среди некоторых нейробиологов растет убеждение, что наш дальнейший путь неясен. Трудно понять, куда мы должны двигаться, кроме простого сбора дополнительных данных или расчета на новейший захватывающий экспериментальный подход. Как выразился немецкий нейробиолог Олаф Спорнс: «Нейронауке все еще в значительной степени не хватает организационных принципов или теоретической основы для преобразования данных мозга в фундаментальные знания и понимание.Несмотря на огромное количество накопленных фактов, наше понимание мозга, похоже, приближается к тупику.

В 2017 году французский нейробиолог Ив Френьяк обратил внимание на нынешнюю моду на сбор огромных объемов данных в рамках дорогостоящих крупномасштабных проектов и заявил, что цунами данных, которые они производят, приводит к серьезным узким местам в процессе, отчасти потому, что, как он выразился лаконично: «большие данные — это не знание».

«Всего 20–30 лет назад нейроанатомическая и нейрофизиологическая информация была относительно скудной, тогда как понимание процессов, связанных с сознанием, казалось вполне досягаемым», — писал Френьяк. «Сегодня мы тонем в потоке информации. Как это ни парадоксально, всякое чувство глобального понимания находится в острой опасности быть размытым. Каждое преодоление технологических барьеров открывает ящик Пандоры, открывая скрытые переменные, механизмы и нелинейности, добавляя новые уровни сложности».

Нейробиологи Энн Черчленд и Ларри Эбботт также подчеркнули наши трудности с интерпретацией огромного количества данных, производимых лабораториями по всему миру: экспериментальных технологий, существенного прогресса в методах анализа данных и интенсивного применения теоретических концепций и моделей.»

Теоретические подходы к работе мозга действительно существуют, в том числе к самой загадочной вещи, которую может делать человеческий мозг — производить сознание. Но ни одна из этих структур не получила широкого признания, поскольку ни одна из них еще не прошла решающую проверку экспериментального исследования. Возможно, что неоднократные призывы к большему количеству теории могут быть благочестивой надеждой. Можно возразить, что не может быть единой теории функционирования мозга даже у червя, потому что мозг — это не одно целое. (Ученым даже трудно дать точное определение того, что такое мозг.)

Как заметил Фрэнсис Крик, один из первооткрывателей двойной спирали ДНК, мозг представляет собой интегрированную, эволюционировавшую структуру, в которой разные ее части появляются в разные моменты эволюции и приспособлены для решения разных задач. Наше нынешнее понимание того, как все это работает, крайне неполно — например, большинство сенсорных исследований в области нейробиологии были сосредоточены на зрении, а не на обонянии; запах концептуально и технически более сложен. Но то, как работают обоняние и зрение, отличается как вычислительно, так и структурно.Сосредоточившись на зрении, мы развили очень ограниченное понимание того, что делает мозг и как он это делает.

Природа мозга — одновременно целостного и составного — может означать, что наше будущее понимание неизбежно будет фрагментарным и состоящим из разных объяснений для разных частей. Черчленд и Эбботт сформулировали вывод: «Глобальное понимание, когда оно придет, скорее всего, примет форму самых разных панелей, свободно сшитых вместе в лоскутное одеяло.


На протяжении более полувека все эти очень разнообразные панели лоскутного шитья, над которыми мы работали, основывались на представлении о том, что мозговые процессы включают что-то вроде тех, которые выполняются в компьютере. Но это не значит, что эта метафора будет полезна и в будущем. В самом начале цифровой эры, в 1951 году, пионер нейрофизиологии Карл Лэшли выступил против использования любой машинной метафоры.

«Декарт был впечатлен гидравлическими фигурами в королевских садах и разработал гидравлическую теорию действия мозга», — писал Лэшли.«С тех пор у нас были теории телефона, теории электрического поля, а теперь и теории, основанные на вычислительных машинах и автоматических рулях. Я полагаю, что мы с большей вероятностью узнаем о том, как работает мозг, изучая сам мозг и феномены поведения, чем предаваясь надуманным физическим аналогиям».

Этот отказ от метафоры недавно был еще более развит французским нейробиологом Роменом Бреттом, который бросил вызов самой фундаментальной метафоре функции мозга: кодированию.С момента своего появления в 1920-х годах идея нейронного кода стала доминировать в нейробиологическом мышлении — за последние 10 лет было опубликовано более 11 000 статей по этой теме. Фундаментальная критика Бретта заключалась в том, что, думая о «коде», исследователи непреднамеренно смещаются от технического смысла, в котором существует связь между стимулом и активностью нейрона, к репрезентативному смыслу, согласно которому нейронные коды представляют этот стимул. .

Негласный вывод большинства описаний нейронного кодирования заключается в том, что деятельность нейронных сетей представляется идеальному наблюдателю или читателю в мозге, часто описываемом как «нисходящие структуры», имеющие доступ к оптимальному способу декодирования сигналов.Но способы, которыми такие структуры на самом деле обрабатывают эти сигналы, неизвестны и редко выдвигаются в явном виде, даже в простых моделях функционирования нейронных сетей.

МРТ головного мозга. Фотография: Getty/iStockphoto

Обработка нейронных кодов обычно рассматривается как серия линейных шагов – как ряд костяшек домино, падающих одна за другой. Однако мозг состоит из очень сложных нейронных сетей, которые связаны между собой и связаны с внешним миром для осуществления действия.Сосредоточение внимания на наборах сенсорных и обрабатывающих нейронов без привязки этих сетей к поведению животного упускает из виду суть всей этой обработки.

Рассматривая мозг как компьютер, который пассивно реагирует на входные данные и обрабатывает данные, мы забываем, что это активный орган, часть тела, которая вмешивается в мир и имеет эволюционное прошлое, сформировавшее его структуру и функция. Такой взгляд на мозг изложил венгерский нейробиолог Дьёрдь Бужаки в своей недавней книге «Мозг изнутри наружу».Согласно Бужаки, мозг не просто пассивно поглощает стимулы и представляет их через нейронный код, а активно ищет альтернативные возможности для проверки различных вариантов. Его вывод — вслед за учеными XIX века — состоит в том, что мозг не представляет информацию: он ее конструирует.

Метафоры нейронауки — компьютеры, кодирование, электрические схемы и т. д. — неизбежно частичны. Такова природа метафор, которые интенсивно изучались философами науки и учеными, поскольку они, по-видимому, занимают центральное место в образе мышления ученых.Но метафоры также богаты и позволяют проникать в суть и делать открытия. Наступит момент, когда понимание, которое они позволяют, будет перевешиваться ограничениями, которые они налагают, но в случае вычислительных и репрезентативных метафор мозга нет единого мнения, что такой момент наступил. С исторической точки зрения, сам факт того, что эти дебаты имеют место, предполагает, что мы, возможно, действительно приближаемся к концу вычислительной метафоры. Однако неясно, что его заменит.

Ученые часто приходят в восторг, когда осознают, как их взгляды сформировались благодаря использованию метафор, и осознают, что новые аналогии могут изменить их понимание своей работы или даже позволить им проводить новые эксперименты. Придумать эти новые метафоры непросто — большинство из тех, что использовались в прошлом в отношении мозга, были связаны с новыми видами технологий. Это может означать, что появление новых и проницательных метафор для мозга и того, как он функционирует, зависит от будущих технологических прорывов, таких как гидравлическая энергия, телефонная станция или компьютер.Нет никаких признаков такого развития; несмотря на последние модные словечки, которые носятся вокруг — блокчейн, квантовое превосходство (или что-то квантовое), нанотехнологии и так далее — маловероятно, что эти области изменят технологию или наше представление о том, что делает мозг.


Одним из признаков того, что наши метафоры могут терять свою объяснительную силу, является широко распространенное предположение, что многое из того, что делает нервная система, от простых систем до появления сознания у людей, может быть объяснено только как эмерджентные свойства — вещи, которые вы нельзя предсказать на основе анализа компонентов, но которые возникают по мере функционирования системы.

В 1981 году британский психолог Ричард Грегори утверждал, что использование эмерджентности как способа объяснения работы мозга указывает на проблему с теоретической основой: «Появление «эмерджентности» вполне может быть признаком того, что меньше всего отличается) нужна концептуальная схема… Роль хороших теорий состоит в том, чтобы убрать видимость эмерджентности. (Поэтому объяснения в терминах эмерджентности неверны.)»

При этом упускается из виду тот факт, что существуют разные виды эмерджентности: слабая и сильная.Слабые эмерджентные признаки, такие как движение косяка крошечных рыбок в ответ на акулу, можно понять с точки зрения правил, управляющих поведением их составных частей. В таких случаях кажущееся таинственным групповое поведение основано на поведении отдельных особей, каждая из которых реагирует на такие факторы, как движение соседа, или внешние раздражители, такие как приближение хищника.

Этот вид слабого возникновения не может объяснить деятельность даже простейших нервных систем, не говоря уже о работе вашего мозга, поэтому мы прибегаем к сильному возникновению, когда возникающее явление не может быть объяснено активностью отдельных компонентов. Вы и страница, на которой вы это читаете, состоите из атомов, но ваша способность читать и понимать исходит из особенностей, возникающих благодаря атомам в вашем теле, формирующим структуры более высокого уровня, такие как нейроны и их паттерны возбуждения, а не просто из взаимодействующие атомы.

Недавно некоторые нейробиологи раскритиковали сильное эмерджентность как риск «метафизической неправдоподобности», поскольку не существует ни очевидного причинного механизма, ни единого объяснения того, как происходит эмерджентность.Подобно Грегори, эти критики утверждают, что опора на эмерджентность для объяснения сложных явлений предполагает, что нейробиология находится в ключевом историческом моменте, подобном тому, когда алхимия медленно трансформировалась в химию. Но сталкиваясь с тайнами нейронауки, эмерджентность часто оказывается нашим единственным средством. И это не так глупо — удивительные свойства программ глубокого обучения, которые в корне не могут быть объяснены людьми, которые их разрабатывают, по сути являются эмерджентными свойствами.

Интересно, что в то время как некоторые нейробиологи сбиты с толку метафизикой эмерджентности, исследователи искусственного интеллекта упиваются этой идеей, полагая, что сама сложность современных компьютеров или их взаимосвязанность через Интернет приведет к тому, что драматически известно как необычность.Машины станут сознательными.

Существует множество вымышленных исследований этой возможности (в которых все часто заканчивается плохо для всех заинтересованных сторон), и предмет, безусловно, будоражит общественное воображение, но нет причин, кроме нашего незнания того, как работает сознание, предполагать, что это произойдет в ближайшее время. В принципе, это должно быть возможно, потому что рабочая гипотеза состоит в том, что разум является продуктом материи, и поэтому мы должны иметь возможность имитировать его в устройстве.Но масштаб сложности даже самого простого мозга затмевает любую машину, которую мы можем себе представить. В течение десятилетий – столетий – сингулярность будет предметом научной фантастики, а не науки.

Родственный взгляд на природу сознания превращает метафору «мозг-как-компьютер» в строгую аналогию. Некоторые исследователи рассматривают разум как своего рода операционную систему, реализованную на нейронном оборудовании, подразумевая, что наш разум, рассматриваемый как определенное вычислительное состояние, может быть загружен на какое-то устройство или в другой мозг.В том виде, как это обычно представляется, это неправильно или, в лучшем случае, безнадежно наивно.

Рабочая гипотеза материалистов состоит в том, что мозг и разум людей, личинок и всего остального идентичны. Нейроны и процессы, которые они поддерживают, включая сознание, — это одно и то же. В компьютере программное и аппаратное обеспечение разделены; однако наш мозг и наш разум состоят из того, что лучше всего можно описать как «мокрое программное обеспечение», в котором то, что происходит, и то, где это происходит, полностью переплетены.

Представление о том, что мы можем перепрофилировать нашу нервную систему для запуска различных программ или загрузки нашего разума на сервер, может звучать научно, но за этой идеей скрывается нематериалистический взгляд, восходящий к Декарту и далее. Это означает, что наши разумы каким-то образом плавают в нашем мозгу и могут быть перенесены в другую голову или заменены другим разумом. Можно было бы придать этой идее видимость научной респектабельности, представив ее в терминах считывания состояния набора нейронов и записи его на новый субстрат, органический или искусственный.

Но даже для того, чтобы представить себе, как это может работать на практике, нам потребуется как понимание работы нейронов, далеко превосходящее все, что мы можем себе представить, так и невообразимо огромные вычислительные мощности, а также симуляция, точно имитирующая структуру нейронов. рассматриваемый мозг. Чтобы это было возможно хотя бы в принципе, нам сначала нужно было бы полностью смоделировать деятельность нервной системы, способной удерживать одно состояние, не говоря уже о мысли.Мы так далеки от того, чтобы сделать этот первый шаг, что возможность загрузки вашего разума может быть отброшена как фантазия, по крайней мере, до далекого будущего.


На данный момент метафора мозг-компьютер сохраняет свое господство, хотя существуют разногласия по поводу того, насколько сильна эта метафора. В 2015 году робототехник Родни Брукс выбрал вычислительную метафору мозга в качестве своей излюбленной ненависти в своем вкладе в сборник эссе под названием «Эта идея должна умереть». Менее резко, но делая аналогичные выводы, два десятилетия назад историк С. Райан Йоханссон утверждал, что «бесконечные споры о правдивости или ложности такой метафоры, как «мозг — это компьютер», — пустая трата времени.Предлагаемые отношения метафоричны, и они приказывают нам что-то делать, а не пытаются сказать нам правду».

С другой стороны, американский эксперт в области искусственного интеллекта Гэри Маркус выступил в защиту компьютерной метафоры: «Компьютеры — это, в двух словах, систематические архитектуры, которые принимают входные данные, кодируют и манипулируют информацией, а также преобразуют ее. в выходы. Мозги, насколько мы можем судить, именно таковы. Настоящий вопрос заключается не в том, является ли мозг информационным процессором как таковым, а в том, как мозг хранит и кодирует информацию и какие операции он выполняет с этой информацией после ее кодирования.

Далее Маркус утверждал, что задача нейронауки состоит в том, чтобы «реконструировать» мозг, подобно тому, как можно изучать компьютер, исследуя его компоненты и их взаимосвязи, чтобы понять, как он работает. Это предложение существует уже некоторое время. В 1989 году Крик осознал его привлекательность, но чувствовал, что он потерпит неудачу из-за сложной и запутанной истории эволюции мозга — он драматически заявил, что это будет похоже на попытку реконструировать часть «инопланетной технологии». Попытки найти общее объяснение того, как работает мозг, логически вытекающее из его структуры, будут обречены на провал, утверждал он, потому что отправная точка почти наверняка неверна — общей логики нет.

Обратное проектирование компьютера часто используется в качестве мысленного эксперимента, чтобы показать, как, в принципе, мы можем понять мозг. Неизбежно, что эти мысленные эксперименты увенчались успехом, побуждая нас следовать этому пути понимания мягких органов в нашей голове. Но в 2017 году пара нейробиологов решила провести эксперимент на реальном компьютерном чипе, который имел реальную логику и настоящие компоненты с четко прописанными функциями. Все пошло не так, как ожидалось.

Дуэт — Эрик Джонас и Конрад Пол Кординг — применил те самые методы, которые они обычно использовали для анализа мозга, и применил их к процессору MOS 6507, установленному в компьютерах конца 70-х и начала 80-х годов, который позволял этим машинам запускать видеоигры, такие как как Donkey Kong и Space Invaders.

Сначала они получили коннектом чипа, просканировав содержащиеся в нем 3510 транзисторов расширенного режима и смоделировав устройство на современном компьютере (включая запуск игровых программ на 10 секунд). Затем они использовали весь спектр нейробиологических методов, таких как «повреждения» (удаление транзисторов из симуляции), анализ «всплесков» активности виртуальных транзисторов и изучение их связности, наблюдение за влиянием различных манипуляций на поведение системы. , судя по его способности запускать каждую из игр.

Несмотря на развертывание этого мощного аналитического арсенала и несмотря на то, что существует четкое объяснение того, как работает чип (говоря техническим языком, у него есть «наземная правда»), исследование не смогло обнаружить иерархию обработки информации, которая происходит внутри чип. Как выразились Йонас и Кординг, эти методы не дали «осмысленного понимания». Их вывод был мрачным: «В конечном счете, проблема не в том, что нейробиологи не могут понять микропроцессор, проблема в том, что они не поймут его, учитывая подходы, которые они используют в настоящее время.

Этот отрезвляющий результат говорит о том, что, несмотря на привлекательность компьютерной метафоры и тот факт, что мозг действительно обрабатывает информацию и каким-то образом представляет внешний мир, нам все еще необходимо совершить значительный теоретический прорыв, чтобы добиться прогресса. Даже если бы наш мозг был спроектирован по логическим принципам, а это не так, наши нынешние концептуальные и аналитические инструменты были бы совершенно неадекватны для задачи их объяснения. Это не означает, что симуляционные проекты бессмысленны — моделируя (или симулируя) мы можем проверять гипотезы, а связывая модель с хорошо зарекомендовавшими себя системами, которыми можно точно манипулировать, мы можем получить представление о том, как работает настоящий мозг.Это чрезвычайно мощный инструмент, но требуется определенная скромность, когда речь идет о заявлениях, которые делаются для таких исследований, и необходим реализм в отношении трудностей проведения параллелей между мозгом и искусственными системами.

Существующие методы «обратного проектирования» не могут дать правильного понимания чипа консоли Atari, не говоря уже о человеческом мозге. Фотография: Radharc Images/Alamy

Даже такая очевидная вещь, как вычисление объема памяти мозга, разваливается, когда пытаются это сделать.Такие расчеты сопряжены с концептуальными и практическими трудностями. Мозг — это естественный, эволюционный феномен, а не цифровое устройство. Хотя часто утверждается, что определенные функции строго локализованы в мозгу, как и в машине, эта уверенность неоднократно подвергалась сомнению новыми нейроанатомическими открытиями неожиданных связей между областями мозга или удивительными примерами пластичности, в которых люди могут функционировать. обычно без кусочков мозга, которые предположительно связаны с определенным поведением.

На самом деле сами структуры мозга и компьютера совершенно разные. В 2006 году Ларри Эбботт написал эссе под названием «Где переключатели на этой штуке?», в котором он исследовал потенциальную биофизическую основу самого элементарного компонента электронного устройства — переключателя. Хотя тормозные синапсы могут изменять поток активности, делая нижестоящие нейроны невосприимчивыми, такие взаимодействия в головном мозге относительно редки.

Нейрон не похож на двоичный переключатель, который можно включать и выключать, образуя схему соединений.Вместо этого нейроны реагируют аналоговым образом, изменяя свою активность в ответ на изменение стимуляции. Нервная система изменяет свою работу за счет изменения паттернов активации в сетях клеток, состоящих из большого количества единиц; именно эти сети направляют, переключают и шунтируют активность. В отличие от любого устройства, которое мы до сих пор предполагали, узлы этих сетей представляют собой не стабильные точки, такие как транзисторы или вентили, а наборы нейронов — сотни, тысячи, десятки тысяч сильных — которые могут последовательно реагировать как сеть с течением времени, даже если компонент клетки демонстрируют противоречивое поведение.

Понимание даже самой простой из таких сетей в настоящее время находится за пределами нашего понимания. Ева Мардер, нейробиолог из Университета Брандейса, большую часть своей карьеры посвятила попыткам понять, как несколько десятков нейронов в желудке омара производят ритмичное скрежетание. Несмотря на огромные усилия и изобретательность, мы до сих пор не можем предсказать эффект изменения одного компонента в этой крошечной сети, которая не является даже простым мозгом.

Это большая проблема, которую мы должны решить. С одной стороны, мозг состоит из нейронов и других клеток, которые взаимодействуют друг с другом в сети, на активность которых влияет не только синаптическая активность, но и различные факторы, такие как нейромодуляторы.С другой стороны, ясно, что функция мозга включает в себя сложные динамические паттерны активности нейронов на уровне популяции. Я подозреваю, что поиск связи между этими двумя уровнями анализа будет проблемой до конца века. А перспектива правильного понимания того, что происходит в случаях психических заболеваний, еще дальше.

Не все нейробиологи настроены пессимистично — некоторые уверенно заявляют, что применение новых математических методов позволит нам понять множество взаимосвязей в человеческом мозгу.Другие, как и я, предпочитают изучать животных на другом конце шкалы, фокусируя наше внимание на крошечных мозгах червей или личинок и применяя хорошо зарекомендовавший себя подход к пониманию того, как работает простая система, а затем применяя эти уроки к более широкому кругу вопросов. сложные случаи. Многие нейробиологи, если они вообще задумываются над этой проблемой, просто считают, что прогресс неизбежно будет постепенным и медленным, потому что за углом не скрывается великая единая теория мозга.

Существует много альтернативных сценариев того, как может развиваться наше понимание мозга в будущем: возможно, различные вычислительные проекты окажутся успешными, и теоретики взломают работу всего мозга, или коннектомы откроют принципы работы мозга, которые настоящее время скрыто от нас. Или теория каким-то образом появится из огромного количества данных изображений, которые мы генерируем. Или мы будем медленно собирать теорию (или теории) из ряда отдельных, но удовлетворительных объяснений.Или, сосредоточившись на простых принципах нейронной сети, мы поймем организацию более высокого уровня. Или какой-нибудь радикально новый подход, объединяющий физиологию, биохимию и анатомию, прольет решающий свет на происходящее. Или новые сравнительные эволюционные исследования покажут, как другие животные обладают сознанием, и дадут представление о функционировании нашего собственного мозга. Или невообразимая новая технология изменит все наши взгляды, предоставив радикально новую метафору для мозга. Или наши компьютерные системы предоставят нам тревожное новое понимание, став сознательными.Или новая структура возникнет из кибернетики, теории управления, теории сложности и динамических систем, семантики и семиотики. Или мы примем, что теории не найти, потому что в мозгу нет общей логики, есть только адекватные объяснения каждой крошечной части, и нам придется довольствоваться этим. Или –

Это отредактированный отрывок из книги Мэтью Кобба «Идея мозга», который будет опубликован в Великобритании издательством Profile 12 марта, а в США издательством Basic Books 21 апреля и доступен на сайте guardianbookshop. com

Следите за длинным чтением в Твиттере на @gdnlongread и подпишитесь на еженедельную рассылку длинного чтения здесь.

Авторы/названия в области компьютерных наук «новые»

Новые представления

Материалы, полученные с вторника, 15 марта 22, по среду, 16 марта, 22, объявлено в четверг, 17 марта, 22

[ всего 514 записей: 1-514 ]
[ показывает до 2000 записей на странице: меньше | подробнее ]

Новые поступления на Чт, 17 марта 22

[1] arXiv:2203.08145 [pdf, прочее]
[2] arXiv:2203.08146 [pdf, прочее]
[3] arXiv:2203.08147 [pdf, прочее]
[4] arXiv:2203.08148 [pdf, прочее]
[5] arXiv:2203.08150 [pdf, прочее]
[6] arXiv:2203.08174 [pdf, прочее]
[7] arXiv:2203.08176 [pdf, прочее]
[8] arXiv:2203. 08180 [pdf, прочее]
[9] arXiv:2203.08182 [pdf, прочее]
[10] arXiv:2203.08184 [pdf, прочее]
[11] arXiv:2203.08189 [pdf, прочее]
[12] arXiv:2203.08193 [pdf, прочее]
[13] arXiv:2203.08195 [pdf, прочее]
[14] arXiv:2203.08199 [pdf, ps, другое]
[15] arXiv:2203.08205 [pdf, прочее]
[16] arXiv:2203.08207 [pdf, прочее]
[17] arXiv:2203.08209 [pdf, прочее]
[18] arXiv:2203.08212 [pdf, прочее]
[19] arXiv:2203.08215 [pdf, прочее]
[20] arXiv:2203.08216 [pdf, другое]
[21] arXiv:2203.08217 [pdf, прочее]
[22] arXiv:2203.08219 [pdf, прочее]
[23] arXiv:2203.08220 [pdf, прочее]
[24] arXiv:2203.08221 [pdf, прочее]
[25] arXiv:2203. 08222 [pdf, прочее]
[26] arXiv:2203.08227 [pdf, ps, другое]
[27] arXiv:2203.08235 [pdf, прочее]
[28] arXiv:2203.08242 [pdf, прочее]
[29] arXiv:2203.08243 [pdf, прочее]
[30] arXiv:2203.08244 [pdf, прочее]
[31] arXiv:2203.08245 [pdf, прочее]
[32] arXiv:2203.08248 [pdf, ps, другое]
[33] arXiv:2203.08251 [pdf, прочее]
[34] arXiv:2203.08253 [pdf, прочее]
[35] arXiv:2203.08257 [pdf, прочее]
[36] arXiv:2203.08259 [pdf, прочее]
[37] arXiv:2203.08263 [pdf, прочее]
[38] arXiv:2203.08264 [pdf, прочее]
[39] arXiv:2203.08267 [pdf]
[40] arXiv:2203.08272 [pdf, прочее]
[41] arXiv:2203.08274 [pdf, прочее]
[42] arXiv:2203. 08277 [pdf, прочее]
[43] arXiv:2203.08280 [pdf]
[44] arXiv:2203.08284 [pdf, прочее]
[45] arXiv:2203.08287 [pdf, прочее]
[46] arXiv:2203.08289 [pdf, прочее]
[47] arXiv:2203.08295 [pdf, прочее]
[48] arXiv:2203.08299 [pdf, прочее]
[49] arXiv:2203.08302 [pdf, прочее]
[50] arXiv:2203.08303 [pdf, прочее]
[51] arXiv:2203.08304 [pdf, прочее]
[52] arXiv:2203.08307 [pdf, прочее]
[53] arXiv:2203.08308 [pdf, прочее]
[54] arXiv:2203.08314 [pdf, прочее]
[55] arXiv:2203.08320 [pdf, прочее]
[56] arXiv:2203.08321 [pdf, прочее]
[57] arXiv:2203.08327 [pdf, прочее]
[58] arXiv:2203.08328 [pdf, ps, другое]
[59] arXiv:2203. 08332 [pdf, прочее]
[60] arXiv:2203.08334 [pdf, прочее]
[61] arXiv:2203.08339 [pdf, прочее]
[62] arXiv:2203.08340 [pdf, ps, другое]
[63] arXiv:2203.08343 [pdf, прочее]
[64] arXiv:2203.08344 [pdf, прочее]
[65] arXiv:2203.08345 [pdf, прочее]
[66] arXiv:2203.08351 [pdf, прочее]
[67] arXiv:2203.08354 [pdf, прочее]
[68] arXiv:2203.08355 [pdf, прочее]
[69] arXiv:2203.08356 [pdf, ps, другое]
[70] arXiv:2203.08359 [pdf, прочее]
[71] arXiv:2203.08360 [pdf, прочее]
[72] arXiv:2203.08362 [pdf, прочее]
[73] arXiv:2203.08364 [pdf, прочее]
[74] arXiv:2203.08368 [pdf, прочее]
[75] arXiv:2203.08370 [pdf, ps, другое]
[76] arXiv:2203. 08371 [pdf, прочее]
[77] arXiv:2203.08372 [pdf, прочее]
[78] arXiv:2203.08373 [pdf, прочее]
[79] arXiv:2203.08377 [pdf, прочее]
[80] arXiv:2203.08378 [pdf, прочее]
[81] arXiv:2203.08380 [pdf, ps, прочее]
[82] arXiv:2203.08381 [pdf, ps, другое]
[83] arXiv:2203.08382 [pdf, прочее]
[84] arXiv:2203.08383 [pdf, прочее]
[85] arXiv:2203.08388 [pdf, прочее]
[86] arXiv:2203.08390 [pdf, прочее]
[87] arXiv:2203.08392 [pdf, прочее]
[88] arXiv:2203.08394 [pdf, прочее]
[89] arXiv:2203.08395 [pdf, ps, прочее]
[90] arXiv:2203.08396 [pdf, прочее]
[91] arXiv:2203.08398 [pdf, прочее]
[92] arXiv:2203. 08399 [pdf, прочее]
[93] arXiv:2203.08402 [pdf, ps, другое]
[94] arXiv:2203.08403 [pdf, прочее]
[95] arXiv:2203.08404 [pdf, прочее]
[96] arXiv:2203.08406 [pdf, ps, другое]
[97] arXiv:2203.08408 [pdf, прочее]
[98] arXiv:2203.08409 [pdf, прочее]
[99] arXiv:2203.08410 [pdf, прочее]
[100] arXiv:2203.08411 [pdf, прочее]
[101] arXiv:2203.08412 [pdf, прочее]
[102] arXiv:2203.08414 [pdf, прочее]
[103] arXiv:2203.08416 [pdf, ps, другое]
[104] arXiv:2203.08417 [pdf, прочее]
[105] arXiv:2203.08420 [pdf, прочее]
[106] arXiv:2203.08421 [pdf, прочее]
[107] arXiv:2203.08422 [pdf, прочее]
[108] arXiv:2203. 08423 [pdf, прочее]
[109] arXiv:2203.08424 [pdf, прочее]
[110] arXiv:2203.08426 [pdf]
[111] arXiv:2203.08429 [pdf]
[112] arXiv:2203.08430 [pdf, прочее]
[113] arXiv:2203.08435 [pdf, прочее]
[114] arXiv:2203.08436 [pdf, прочее]
[115] arXiv:2203.08437 [pdf, прочее]
[116] arXiv:2203.08439 [pdf, прочее]
[117] arXiv:2203.08441 [pdf, прочее]
[118] arXiv:2203.08442 [pdf, прочее]
[119] arXiv:2203.08444 [pdf, прочее]
[120] arXiv:2203.08445 [pdf, прочее]
[121] arXiv:2203.08448 [pdf, прочее]
[122] arXiv:2203.08450 [pdf, прочее]
[123] arXiv:2203.08451 [pdf, ps, другое]
[124] arXiv:2203.08452 [pdf, прочее]
[125] arXiv:2203. 08454 [pdf, прочее]
[126] arXiv:2203.08455 [pdf, прочее]
[127] arXiv:2203.08456 [pdf, прочее]
[128] arXiv:2203.08457 [pdf, ps, другое]
[129] arXiv:2203.08459 [pdf, прочее]
[130] arXiv:2203.08462 [pdf, прочее]
[131] arXiv:2203.08465 [pdf]
[132] arXiv:2203.08472 [pdf, прочее]
[133] arXiv:2203.08479 [pdf, прочее]
[134] arXiv:2203.08480 [pdf, прочее]
[135] arXiv:2203.08481 [pdf, прочее]
[136] arXiv:2203.08483 [pdf, прочее]
[137] arXiv:2203.08485 [pdf, прочее]
[138] arXiv:2203.08490 [pdf, прочее]
[139] arXiv:2203.08491 [pdf, прочее]
[140] arXiv:2203.08492 [pdf, прочее]
[141] arXiv:2203. 08496 [pdf, прочее]
[142] arXiv:2203.08498 [pdf, прочее]
[143] arXiv:2203.08500 [pdf, прочее]
[144] arXiv:2203.08501 [pdf, прочее]
[145] arXiv:2203.08504 [pdf, прочее]
[146] arXiv:2203.08507 [pdf, прочее]
[147] arXiv:2203.08508 [pdf, ps, другое]
[148] arXiv:2203.08509 [pdf, прочее]
[149] arXiv:2203.08512 [pdf, прочее]
[150] arXiv:2203.08513 [pdf]
[151] arXiv:2203.08515 [pdf]
[152] arXiv:2203.08516 [pdf, прочее]
[153] arXiv:2203.08517 [pdf, прочее]
[154] arXiv:2203.08519 [pdf, прочее]
[155] arXiv:2203.08524 [pdf, ps, другое]
[156] arXiv:2203.08527 [pdf, прочее]
[157] arXiv:2203.08528 [pdf, прочее]
[158] arXiv:2203. 08532 [pdf, ps, другое]
[159] arXiv:2203.08534 [pdf, прочее]
[160] arXiv:2203.08537 [pdf, прочее]
[161] arXiv:2203.08542 [pdf, прочее]
[162] arXiv:2203.08543 [pdf, прочее]
[163] arXiv:2203.08546 [pdf, ps, другое]
[164] arXiv:2203.08547 [pdf, прочее]
[165] arXiv:2203.08548 [pdf, прочее]
[166] arXiv:2203.08549 [pdf, прочее]
[167] arXiv:2203.08550 [pdf, прочее]
[168] arXiv:2203.08552 [pdf, прочее]
[169] arXiv:2203.08553 [pdf, прочее]
[170] arXiv:2203.08555 [pdf, прочее]
[171] arXiv:2203.08556 [pdf, прочее]
[172] arXiv:2203.08557 [pdf, ps, другое]
[173] arXiv:2203.08559 [pdf, прочее]
[174] arXiv:2203. 08563 [pdf, прочее]
[175] arXiv:2203.08565 [pdf, прочее]
[176] arXiv:2203.08566 [pdf, прочее]
[177] arXiv:2203.08568 [pdf, прочее]
[178] arXiv:2203.08569 [pdf, прочее]
[179] arXiv:2203.08570 [pdf, прочее]
[180] arXiv:2203.08578 [pdf, прочее]
[181] arXiv:2203.08579 [pdf]
[182] arXiv:2203.08580 [pdf, прочее]
[183] ​​arXiv:2203.08581 [pdf, прочее]
[184] arXiv:2203.08586 [pdf, прочее]
[185] arXiv:2203.08588 [pdf, прочее]
[186] arXiv:2203.08594 [pdf, прочее]
[187] arXiv:2203.08597 [pdf, прочее]
[188] arXiv:2203.08600 [pdf, прочее]
[189] arXiv:2203.08601 [pdf, прочее]
[190] arXiv:2203. 08606 [pdf, прочее]
[191] arXiv:2203.08612 [pdf, прочее]
[192] arXiv:2203.08615 [pdf, прочее]
[193] arXiv:2203.08616 [pdf, прочее]
[194] arXiv:2203.08617 [pdf, прочее]
[195] arXiv:2203.08619 [pdf, прочее]
[196] arXiv:2203.08630 [pdf, прочее]

Название: Расширенный набор данных об энергопотреблении транспортных средств (eVED): расширенный крупномасштабный набор данных для глубокого изучения энергопотребления транспортных средств.

Предметы: Машинное обучение (cs.LG)

В этой работе представлена ​​расширенная версия набора данных об энергии транспортных средств (VED), который представляет собой открытый крупномасштабный набор данных о потреблении энергии транспортными средствами. анализ.По сравнению с исходной версией расширенный набор данных VED (eVED) дополнен точными GPS-координатами поездки автомобиля, которые служат основой для связать записи о поездках на ЖВЭД с внешней информацией, например, со скоростью движения ограничения и пересечения, от доступных картографических сервисов до накопления атрибутов это важно при анализе энергопотребления транспортного средства. В частности, мы откалибровать все записи трассировки GPS в исходных данных VED, после чего мы связал данные ВЭД с атрибутами, извлеченными из географического Информационная система (QGIS), API Overpass, API Open Street Map и API Карт Google.Связанные атрибуты включают 12 609 170 записей о дорогах. высота, 12 203 044 ограничения скорости, 12 281 719 ограничения скорости с направлением (если дорога двусторонняя), 584 551 перекрестков, 429 638 автобусов остановки, 312 196 переходов, 195 856 светофоров, 29 397 стоп-сигналов, 5 848 разворотов, 4 053 железнодорожных переезда (железнодорожных переездов), 3 554 поворотные круги и 2938 развязок на автомагистралях. С точным GPS координаты и расширенные характеристики записи поездки транспортного средства, полученный eVED набор данных может предоставить точную и обильную среду для питания механизма обучения, особенно механизм глубокого обучения, который более требователен к достаточности данных и богатство.Кроме того, наше программное обеспечение работает для калибровки и обогащения данных. могут быть повторно использованы для создания дополнительных наборов данных о поездках для конкретного пользователя случаи, способствуя глубокому пониманию поведения транспортных средств и дорожного движения анализы динамики. Мы ожидаем, что набор данных eVED и наше обогащение данных программное обеспечение может служить академической и промышленной автомобильной секции в качестве аппарата в разработке технологий будущего.

[197] arXiv:2203.08632 [pdf, прочее]
[198] arXiv:2203.08633 [pdf, прочее]
[199] arXiv:2203.08637 [pdf, прочее]
[200] arXiv:2203.08638 [pdf, прочее]
[201] arXiv:2203.08642 [pdf, прочее]
[202] arXiv:2203.08645 [pdf, прочее]
[203] arXiv:2203.08648 [pdf, прочее]
[204] arXiv:2203.08649 [pdf, прочее]
[205] arXiv:2203.08651 [pdf, ps, другое]
[206] arXiv:2203. 08652 [pdf, прочее]
[207] arXiv:2203.08653 [pdf, прочее]
[208] arXiv:2203.08654 [pdf, прочее]
[209] arXiv:2203.08655 [pdf, прочее]
[210] arXiv:2203.08656 [pdf, прочее]
[211] arXiv:2203.08657 [pdf, прочее]
[212] arXiv:2203.08667 [pdf, прочее]
[213] arXiv:2203.08669 [pdf, прочее]
[214] arXiv:2203.08670 [pdf, прочее]
[215] arXiv:2203.08674 [pdf, прочее]
[216] arXiv:2203.08679 [pdf, прочее]
[217] arXiv:2203.08680 [pdf, прочее]
[218] arXiv:2203.08685 [pdf, прочее]
[219] arXiv:2203.08688 [pdf, прочее]
[220] arXiv:2203.08689 [pdf, прочее]
[221] arXiv:2203.08694 [pdf, прочее]
[222] arXiv:2203. 08698 [pdf, прочее]
[223] arXiv:2203.08702 [pdf, прочее]
[224] arXiv:2203.08713 [pdf, прочее]
[225] arXiv:2203.08715 [pdf, прочее]
[226] arXiv:2203.08717 [pdf, прочее]
[227] arXiv:2203.08725 [pdf, прочее]
[228] arXiv:2203.08728 [pdf, прочее]
[229] arXiv:2203.08729 [pdf, прочее]
[230] arXiv:2203.08731 [pdf, ps, прочее]
[231] arXiv:2203.08733 [pdf, ps, другое]
[232] arXiv:2203.08734 [pdf, прочее]
[233] arXiv:2203.08737 [pdf, прочее]
[234] arXiv:2203.08739 [pdf, прочее]
[235] arXiv:2203.08745 [pdf, прочее]
[236] arXiv:2203.08746 [pdf, прочее]
[237] arXiv:2203.08753 [pdf]
[238] arXiv:2203. 08757 [pdf, прочее]
[239] arXiv:2203.08759 [pdf, прочее]
[240] arXiv:2203.08760 [pdf]
[241] arXiv:2203.08764 [pdf, прочее]
[242] arXiv:2203.08765 [pdf, прочее]
[243] arXiv:2203.08773 [pdf, прочее]
[244] arXiv:2203.08774 [pdf, прочее]
[245] arXiv:2203.08777 [pdf, прочее]
[246] arXiv:2203.08781 [pdf, прочее]
[247] arXiv:2203.08787 [pdf, прочее]
[248] arXiv:2203.08788 [pdf, прочее]
[249] arXiv:2203.08792 [pdf, прочее]
[250] arXiv:2203.08795 [pdf, прочее]
[251] arXiv:2203.08796 [pdf, прочее]
[252] arXiv:2203.08797 [pdf, прочее]

Перекрёстные списки на Чт, 17 марта 22

[253] arXiv:2203.08143 (кросс-лист из q-fin. ST) [pdf, прочее]
[254] arXiv:2203.08144 (кросс-список из q-fin.ST) [pdf, другое]
[255] arXiv:2203.08149 (кросс-список из q-bio.QM) [pdf, другое]
[256] arXiv:2203.08194 (кросс-список из eess.IV) [pdf, прочее]
[257] arXiv:2203.08196 (кросс-список из q-fin.CP) [pdf, ps, другое]
[258]  arXiv:2203.08213 (кросс-список из eess.IV) [pdf, прочее]
[259]  arXiv:2203.08252 (кросс-список из stat.AP) [pdf, другое]
[260] arXiv:2203.08312 (кросс-список из q-bio.NC) [pdf, другое]
[261] arXiv:2203.08317 (кросс-список из stat.ML) [pdf, другое]
[262]  arXiv:2203.08349 (перекрестный список из eess.SP) [pdf, ps, прочее]
[263] arXiv:2203.08350 (кросс-список из eess.AS) [pdf, прочее]
[264] arXiv:2203.08415 (кросс-лист из math.OC) [pdf, ps, прочее]
[265] arXiv:2203. 08434 (кросс-список из astro-ph.IM) [pdf, другое]
[266] arXiv:2203.08447 (кросс-список из cond-mat.mtrl-sci) [pdf, другое]
[267] arXiv:2203.08471 (кросс-список из Physics.optics) [pdf, другое]
[268] arXiv:2203.08488 (кросс-список из eess.AS) [pdf, прочее]
[269] arXiv:2203.08564 (кросс-список из math.СТ) [pdf, ps, прочее]
[270] arXiv:2203.08571 (кросс-список из math.AT) [pdf, другое]
[271] arXiv:2203.08592 (кросс-список из math.GR) [pdf, ps, другое]
[272] arXiv:2203.08614 (кросс-список из math.PR) [pdf, другое]
[273] arXiv:2203.08644 (кросс-список из stat.ML) [pdf, другое]
[274] arXiv:2203.08650 (кросс-список из eess.IV) [pdf]
[275] arXiv:2203.08659 (перекрестный список из math.OC) [pdf, прочее]
[276]  arXiv:2203. 08709 (кросс-список из stat.ML) [pdf, другое]
[277] arXiv:2203.08727 (кросс-список из math.AG) [pdf, другое]
[278] arXiv:2203.08767 (кросс-список из math.AT) [pdf, другое]
[279]  arXiv:2203.08775 (кросс-список из stat.ML) [pdf, другое]

Замены на Чт, 17 марта 22

[280] arXiv:1805.03253 (заменен) [pdf, др.]
[281] arXiv:1809.07744 (заменено) [pdf, другое]
[282] arXiv:1908.01308 (заменено) [pdf, другое]
[283] arXiv:1912.10230 (заменено) [pdf, другое]
[284] arXiv:2002.02390 (заменено) [pdf, ps, другое]
[285] arXiv:2004.13424 (заменено) [pdf, другое]
[286] arXiv:2006.06897 (заменено) [pdf, другое]
[287] arXiv:2006.10598 (заменен) [pdf, прочее]
[288] arXiv:2006.11654 (заменено) [pdf, другое]
[289] arXiv:2006. 12687 (заменено) [pdf, другое]
[290] arXiv:2007.07124 (заменено) [pdf, другое]
[291] arXiv:2007.07131 (заменено) [pdf, другое]
[292] arXiv:2007.12928 (заменено) [pdf, другое]
[293] arXiv:2009.02970 (заменено) [pdf, другое]
[294] arXiv:2009.11782 (заменен) [pdf, прочее]
[295] arXiv:2010.02033 (заменено) [pdf, другое]
[296] arXiv:2010.03533 (заменено) [pdf, другое]
[297] arXiv:2011.05382 (заменено) [pdf, другое]
[298] arXiv:2011.08181 (заменено) [pdf, другое]
[299] arXiv:2011.08908 (заменено) [pdf, другое]
[300] arXiv:2101.05339 (заменено) [pdf, другое]
[301] arXiv:2101.05467 (заменен) [pdf, др.]
[302] arXiv:2101.06223 (заменено) [pdf, другое]
[303] arXiv:2101. 07295 (заменено) [pdf, другое]
[304] arXiv:2102.06203 (заменено) [pdf, другое]
[305] arXiv:2102.06571 (заменено) [pdf, другое]
[306] arXiv:2102.06593 (заменено) [pdf, другое]
[307] arXiv:2103.00370 (заменено) [pdf, другое]
[308] arXiv:2103.11784 (заменен) [pdf, прочее]
[309] arXiv:2103.12407 (заменено) [pdf, другое]
[310] arXiv:2103.15241 (заменено) [pdf, другое]
[311] arXiv:2104.00567 (заменено) [pdf, другое]
[312] arXiv:2104.03547 (заменено) [pdf, другое]
[313] arXiv:2104.05565 (заменено) [pdf, другое]
[314] arXiv:2104.07232 (заменено) [pdf, другое]
[315] arXiv:2104.07389 (заменен) [pdf, ps, прочее]
[316] arXiv:2104.07642 (заменено) [pdf, другое]
[317] arXiv:2104. 10895 (заменено) [pdf, другое]
[318] arXiv:2104.13450 (заменено) [pdf, другое]
[319] arXiv:2105.04444 (заменено) [pdf, другое]
[320] arXiv:2105.04471 (заменено) [pdf, другое]
[321] arXiv:2105.07122 (заменено) [pdf, другое]
[322] arXiv:2105.07470 (заменен) [pdf, ps, прочее]
[323] arXiv:2105.08621 (заменено) [pdf, другое]
[324] arXiv:2105.11589 (заменено) [pdf, другое]
[325] arXiv:2105.11827 (заменено) [pdf, другое]
[326] arXiv:2105.14488 (заменено) [pdf, другое]
[327] arXiv:2105.14686 (заменено) [pdf, другое]
[328] arXiv:2106.01006 (заменено) [pdf, другое]
[329] arXiv:2106.01613 (заменен) [pdf, прочее]
[330] arXiv:2106.02193 (заменено) [pdf, другое]
[331] arXiv:2106. 02938 (заменено) [pdf, другое]
[332] arXiv:2106.03982 (заменено) [pdf, другое]
[333] arXiv:2106.04427 (заменено) [pdf, другое]
[334] arXiv:2106.05258 (заменено) [pdf, другое]
[335] arXiv:2106.06042 (заменено) [pdf, другое]
[336] arXiv:2106.06409 (заменен) [pdf, др.]
[337] arXiv:2106.06848 (заменено) [pdf, другое]
[338] arXiv:2106.06920 (заменено) [pdf, другое]
[339] arXiv:2106.07214 (заменено) [pdf, другое]
[340] arXiv:2106.07250 (заменено) [pdf, другое]
[341] arXiv:2106.08190 (заменено) [pdf, другое]
[342] arXiv:2106.09292 (заменено) [pdf, другое]
[343] arXiv:2106.09848 (заменен) [pdf, прочее]
[344] arXiv:2106.11688 (заменено) [pdf, другое]
[345] arXiv:2106. 11692 (заменено) [pdf, ps, другое]
[346] arXiv:2106.12112 (заменено) [pdf, другое]
[347] arXiv:2106.14282 (заменено) [pdf, другое]
[348] arXiv:2106.15147 (заменено) [pdf, другое]
[349] arXiv:2106.15754 (заменено) [pdf, другое]
[350] arXiv:2106.15844 (заменен) [pdf, прочее]
[351] arXiv:2106.15893 (заменено) [pdf, другое]
[352] arXiv:2107.00110 (заменено) [pdf, другое]
[353] arXiv:2107.00753 (заменено) [pdf, другое]
[354] arXiv:2107.00986 (заменено) [pdf, другое]
[355] arXiv:2107.02168 (заменено) [pdf, другое]
[356] arXiv:2107.05253 (заменено) [pdf, ps, другое]
[357] arXiv:2107.06626 (заменен) [pdf, ps, прочее]
[358] arXiv:2107.07905 (заменено) [pdf, другое]
[359] arXiv:2107. 08929 (заменено) [pdf, другое]
[360] arXiv:2107.10339 (заменено) [pdf, другое]
[361] arXiv:2107.10724 (заменено) [pdf, другое]
[362] arXiv:2107.11637 (заменено) [pdf, другое]
[363] arXiv:2107.13296 (заменено) [pdf, другое]
[364] arXiv:2107.14795 (заменен) [pdf, прочее]
[365] arXiv:2108.01224 (заменено) [pdf, другое]
[366] arXiv:2108.01513 (заменено) [pdf, другое]
[367] arXiv:2108.02327 (заменено) [pdf, другое]
[368] arXiv:2108.04433 (заменено) [pdf, ps, другое]
[369] arXiv:2108.06869 (заменено) [pdf, другое]
[370] arXiv:2108.06987 (заменено) [pdf, ps, другое]
[371] arXiv:2108.09509 (заменен) [pdf, др.]
[372] arXiv:2108.13048 (заменено) [pdf, другое]
[373] arXiv:2108. 13750 (заменено) [pdf, другое]
[374] arXiv:2109.00356 (заменено) [pdf]
[375] arXiv:2109.01780 (заменено) [pdf, ps, другое]
[376] arXiv:2109.02707 (заменено) [pdf, другое]
[377] arXiv:2109.03127 (заменено) [pdf, другое]
[378] arXiv:2109.04314 (заменен) [pdf, прочее]
[379] arXiv:2109.04504 (заменено) [pdf, другое]
[380] arXiv:2109.05490 (заменено) [pdf, другое]
[381] arXiv:2109.05565 (заменено) [pdf, другое]
[382] arXiv:2109.07117 (заменено) [pdf, другое]
[383] arXiv:2109.07830 (заменено) [pdf, другое]
[384] arXiv:2109.09659 (заменено) [pdf, другое]
[385] arXiv:2109.11071 (заменен) [pdf, прочее]
[386] arXiv:2109.12249 (заменено) [pdf, другое]
[387] arXiv:2109. 12405 (заменено) [pdf, другое]
[388] arXiv:2109.12720 (заменено) [pdf, другое]
[389] arXiv:2110.02034 (заменено) [pdf, другое]
[390] arXiv:2110.02096 (заменено) [pdf, другое]
[391] arXiv:2110.02442 (заменено) [pdf, другое]
[392] arXiv:2110.02865 (заменен) [pdf, др.]
[393] arXiv:2110.03336 (заменено) [pdf, другое]
[394] arXiv:2110.04135 (заменено) [pdf, другое]
[395] arXiv:2110.04334 (заменено) [pdf, ps, другое]
[396] arXiv:2110.04375 (заменено) [pdf, другое]
[397] arXiv:2110.05357 (заменено) [pdf, другое]
[398] arXiv:2110.06021 (заменено) [pdf, другое]
[399] arXiv:2110.06381 (заменен) [pdf, прочее]
[400] arXiv:2110.06843 (заменено) [pdf, другое]
[401] arXiv:2110. 07152 (заменено) [pdf, другое]
[402] arXiv:2110.07961 (заменено) [pdf, другое]
[403] arXiv:2110.08193 (заменено) [pdf, другое]
[404] arXiv:2110.08294 (заменено) [pdf, другое]
[405] arXiv:2110.08486 (заменено) [pdf, другое]
[406] arXiv:2110.08529 (заменен) [pdf, прочее]
[407] arXiv:2110.08840 (заменено) [pdf, другое]
[408] arXiv:2110.12894 (заменено) [pdf, другое]
[409] arXiv:2110.14216 (заменено) [pdf, другое]
[410] arXiv:2110.14334 (заменено) [pdf, другое]
[411] arXiv:2110.15326 (заменено) [pdf, другое]
[412] arXiv:2111.00537 (заменено) [pdf, другое]
[413] arXiv:2111.00998 (заменен) [pdf, прочее]
[414] arXiv:2111.01270 (заменено) [pdf, другое]
[415] arXiv:2111. 01906 (заменено) [pdf, другое]
[416] arXiv:2111.02246 (заменено) [pdf, другое]
[417] arXiv:2111.03781 (заменено) [pdf, другое]
[418] arXiv:2111.09046 (заменено) [pdf, другое]
[419] arXiv:2111.09337 (заменено) [pdf, другое]
[420] arXiv:2111.11124 (заменен) [pdf, прочее]
[421] arXiv:2111.11146 (заменено) [pdf, другое]
[422] arXiv:2111.11187 (заменено) [pdf, другое]
[423] arXiv:2111.11632 (заменено) [pdf, другое]
[424] arXiv:2111.11802 (заменено) [pdf, другое]
[425] arXiv:2111.12221 (заменено) [pdf]
[426] arXiv:2111.12273 (заменено) [pdf, другое]
[427] arXiv:2111.12855 (заменен) [pdf, прочее]
[428] arXiv:2111.13662 (заменено) [pdf, другое]
[429] arXiv:2111. 14522 (заменено) [pdf, другое]
[430] arXiv:2111.14837 (заменено) [pdf, другое]
[431] arXiv:2112.00503 (заменено) [pdf, другое]
[432] arXiv:2112.02213 (заменено) [pdf, другое]
[433] arXiv:2112.03126 (заменено) [pdf, другое]
[434] arXiv:2112.05423 (заменен) [pdf, прочее]
[435] arXiv:2112.08766 (заменено) [pdf, другое]
[436] arXiv:2112.08772 (заменено) [pdf, другое]
[437] arXiv:2112.09237 (заменено) [pdf, другое]
[438] arXiv:2112.11592 (заменено) [pdf, другое]
[439] arXiv:2112.11593 (заменено) [pdf, другое]
[440] arXiv:2112.15421 (заменено) [pdf, другое]
[441] arXiv:2201.01251 (заменен) [pdf, прочее]
[442] arXiv:2201.01849 (заменено) [pdf, другое]
[443] arXiv:2201. 02639 (заменено) [pdf, другое]
[444] arXiv:2201.06009 (заменено) [pdf, другое]
[445] arXiv:2201.06578 (заменено) [pdf, другое]
[446] arXiv:2201.08812 (заменено) [pdf, ps, другое]
[447] arXiv:2201.08845 (заменено) [pdf, другое]
[448] arXiv:2201.09415 (заменен) [pdf, прочее]
[449] arXiv:2201.10248 (заменено) [pdf, другое]
[450] arXiv:2201.10927 (заменено) [pdf, другое]
[451] arXiv:2201.11748 (заменено) [pdf, другое]
[452] arXiv:2201.11898 (заменено) [pdf, другое]
[453] arXiv:2201.12755 (заменено) [pdf, другое]
[454] arXiv:2201.12787 (заменено) [pdf, другое]
[455] arXiv:2202.01011 (заменен) [pdf, прочее]
[456] arXiv:2202.01147 (заменено) [pdf, другое]
[457] arXiv:2202. 01919 (заменено) [pdf, ps, другое]
[458] arXiv:2202.01950 (заменено) [pdf, другое]
[459] arXiv:2202.01952 (заменено) [pdf, ps, другое]
[460] arXiv:2202.03058 (заменено) [pdf, другое]
[461] arXiv:2202.03956 (заменено) [pdf, ps, другое]
[462] arXiv:2202.05531 (заменен) [pdf, др.]
[463] arXiv:2202.06823 (заменено) [pdf, другое]
[464] arXiv:2202.07145 (заменено) [pdf, другое]
[465] arXiv:2202.08904 (заменено) [pdf, другое]
[466] arXiv:2202.09019 (заменено) [pdf, другое]
[467] arXiv:2202.09518 (заменено) [pdf, другое]
[468] arXiv:2202.10525 (заменено) [pdf, другое]
[469] arXiv:2202.11298 (заменен) [pdf]
[470] arXiv:2202.11512 (заменено) [pdf, другое]
[471] arXiv:2202. 12378 (заменено) [pdf, другое]
[472] arXiv:2202.13036 (заменено) [pdf, ps, другое]
[473] arXiv:2202.13093 (заменено) [pdf, другое]
[474] arXiv:2202.13972 (заменено) [pdf, другое]
[475] arXiv:2203.00073 (заменено) [pdf, другое]
[476] arXiv:2203.00783 (заменен) [pdf, прочее]
[477] arXiv:2203.00867 (заменено) [pdf, другое]
[478] arXiv:2203.01215 (заменено) [pdf, другое]
[479] arXiv:2203.01723 (заменено) [pdf, другое]
[480] arXiv:2203.01735 (заменено) [pdf, другое]
[481] arXiv:2203.01914 (заменено) [pdf, другое]
[482] arXiv:2203.02113 (заменено) [pdf, другое]
[483] arXiv:2203.02295 (заменен) [pdf, ps, прочее]
[484] arXiv:2203.03004 (заменено) [pdf, другое]
[485] arXiv:2203. 03192 (заменено) [pdf, другое]
[486] arXiv:2203.03376 (заменено) [pdf, другое]
[487] arXiv:2203.03802 (заменено) [pdf, другое]
[488] arXiv:2203.03831 (заменено) [pdf, другое]
[489] arXiv:2203.04531 (заменено) [pdf, другое]
[490] arXiv:2203.04814 (заменен) [pdf, прочее]
[491] arXiv:2203.05556 (заменено) [pdf, другое]
[492] arXiv:2203.06359 (заменено) [pdf, другое]
[493] arXiv:2203.06498 (заменено) [pdf, ps, другое]
[494] arXiv:2203.06517 (заменено) [источник]
[495] arXiv:2203.06691 (заменено) [pdf, другое]
[496] arXiv:2203.06989 (заменено) [pdf, другое]
[497] arXiv:2203.07098 (заменен) [pdf, прочее]
[498] arXiv:2203.07179 (заменено) [pdf, другое]
[499] arXiv:2203. 07195 (заменено) [pdf, другое]
[500] arXiv:2203.07378 (заменено) [pdf, другое]
[501] arXiv:2203.07433 (заменено) [pdf, другое]
[502] arXiv:2203.07512 (заменено) [pdf, другое]
[503] arXiv:2203.07523 (заменено) [pdf, другое]
[504] arXiv:2203.07637 (заменен) [pdf, ps, прочее]
[505] arXiv:2203.07657 (заменено) [pdf, другое]
[506] arXiv:2203.07682 (заменено) [pdf, другое]
[507] arXiv:2203.07694 (заменено) [pdf, другое]
[508] arXiv:2203.07697 (заменено) [pdf, другое]
[509] arXiv:2203.07735 (заменено) [pdf, другое]
[510] arXiv:2203.07898 (заменено) [pdf, другое]
[511] arXiv:2203.07980 (заменен) [pdf, др.]
[512] arXiv:2203.08049 (заменено) [источник]
[513] arXiv:2203. 08115 (заменено) [pdf, другое]
[514] arXiv:2203.08138 (заменено) [pdf, другое]
[ всего 514 записей: 1-514 ]
[ показывает до 2000 записей на странице: меньше | подробнее ]

Отключить MathJax (что такое MathJax?)

Ссылки на: arXiv, интерфейс формы, найти, кс, последние, 2203, контакт, помощь (Информация о ключе доступа)


Что такое компьютерное зрение? | IBM

Ученые и инженеры уже около 60 лет пытаются разработать способы, с помощью которых машины смогут видеть и понимать визуальные данные.Эксперименты начались в 1959 году, когда нейрофизиологи показали кошке набор изображений, пытаясь сопоставить реакцию ее мозга. Они обнаружили, что он сначала реагирует на резкие края или линии, и с научной точки зрения это означает, что обработка изображений начинается с простых форм, таких как прямые края. (2)

Примерно в то же время была разработана первая компьютерная технология сканирования изображений, позволяющая компьютерам оцифровывать и получать изображения. Еще одна веха была достигнута в 1963 году, когда компьютеры смогли преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные формы.В 1960-х годах ИИ стал академической областью исследования, и это также положило начало поиску ИИ для решения проблемы человеческого зрения.

В 1974 году была представлена ​​технология оптического распознавания символов (OCR), которая могла распознавать текст, напечатанный любым шрифтом или гарнитурой. (3) Аналогичным образом интеллектуальное распознавание символов (ICR) может расшифровывать рукописный текст с помощью нейронных сетей. (4) С тех пор OCR и ICR нашли свое применение в обработке документов и счетов, распознавании автомобильных номеров, мобильных платежах, машинном переводе и других распространенных приложениях.

В 1982 году нейробиолог Дэвид Марр установил, что зрение работает иерархически, и ввел для машин алгоритмы обнаружения краев, углов, кривых и подобных основных форм. Одновременно ученый-компьютерщик Кунихико Фукусима разработал сеть клеток, способных распознавать закономерности. Сеть, получившая название Неокогнитрон, включала в себя сверточные слои нейронной сети.

К 2000 году основное внимание в исследованиях было уделено распознаванию объектов, а к 2001 году появились первые приложения для распознавания лиц в реальном времени.Стандартизация того, как наборы визуальных данных помечаются и аннотируются, появилась в 2000-х годах. В 2010 году стал доступен набор данных ImageNet. Он содержал миллионы помеченных изображений в тысячах классов объектов и обеспечивает основу для CNN и моделей глубокого обучения, используемых сегодня. В 2012 году команда из Университета Торонто представила CNN для участия в конкурсе по распознаванию изображений. Модель под названием AlexNet значительно снизила количество ошибок при распознавании изображений. После этого прорыва количество ошибок снизилось до нескольких процентов. (5)

Типы направлений компьютерной инженерии (с уровнями и советами)

  1. Развитие карьеры
  2. Типы направлений компьютерной инженерии (с уровнями ученых степеней и советами)
Авторы редакции Indeed

27 мая 2021 г.

Компьютерная инженерия поле со многими карьерными путями и возможностями специализации. В этой области профессионалы могут выбрать работу в нескольких направлениях компьютерной инженерии.Узнав больше об этой инженерной области, вы сможете определить свои следующие шаги с точки зрения образования или карьеры. В этой статье мы объясним, что такое компьютерная инженерия и какие существуют ее типы, чтобы помочь вам решить, какой из них подходит для ваших карьерных целей.

Подробнее: Узнайте, как стать компьютерным инженером

Что такое компьютерная инженерия?

Вычислительная техника — это отрасль техники, которая включает в себя информатику и электронные процессы. В этой области профессионалы разрабатывают, тестируют и совершенствуют компьютерное оборудование и программы.Они могут создавать новые изобретения, сотрудничать с командами программистов и совершенствовать технологические процессы для повышения эффективности.

Виды компьютерной инженерии

Как правило, специалисты в этой области специализируются на одном из следующих видов инженерии:

Программная инженерия

Программная инженерия включает разработку и улучшение программного обеспечения. Этот процесс может включать в себя анализ программного обеспечения, сбор данных, проведение тестов и изобретение новых программ.Профессионалы в этой области могут специализироваться на определенном типе программного обеспечения или мобильных приложений.

Подробнее: Как стать инженером-программистом

Разработка компьютерного оборудования

Разработка компьютерного оборудования — это процесс создания новых компьютеров и технологического оборудования. Профессионалы в этой области могут создавать компьютерные модели, тестировать новые конструкции и реализовывать предложения по увеличению скорости работы компьютера. Они могут специализироваться на определенном типе аппаратного обеспечения или компьютера, например, на процессорном оборудовании телефона.

Подробнее: Как стать инженером по компьютерному оборудованию

Сетевое проектирование

Сетевое проектирование — это процесс планирования, построения и обслуживания сетевых систем. Профессионалы в этой области могут работать в самых разных сферах, в том числе и в технике. В этой роли они могут специализироваться на компьютерных сетях и системах. В их обязанности может входить установка сетевого протокола, тестирование систем и разработка сетевого оборудования.

Электротехника

Электротехника — это процесс проектирования новых электрических систем.Специалисты в этой области могут создавать, тестировать и совершенствовать электрическое оборудование или процессы. Они могут специализироваться на определенных типах электрических систем, включая смартфоны или компьютеры.

Уровни компьютерной инженерии

Начинающие инженеры-компьютерщики могут получить различные степени для развития своих отраслевых знаний и технических навыков. Они могут специализироваться в таких областях, как информационная безопасность, управление ИТ или сетевые системы. Для большинства должностей инженеров требуется как минимум степень бакалавра, хотя на некоторые смежные должности или должности начального уровня может быть принят младший сотрудник.

Специалисты, заинтересованные в компьютерной инженерии, могут получить следующие степени:

Степень младшего специалиста

Специалисты могут получить степень младшего специалиста в области компьютерной инженерии или электроники и компьютерных инженерных технологий. Для получения этой степени обычно требуется два года. В течение этого времени ученики могут учиться:

  • ALGEBRA

  • CALLUS

  • компьютерное программирование

  • Engineering

После завершения ассоциированной программы профессионалы могут преследовать дополнительное образование или начать свою карьеру в въезде Положение технологии, в том числе следующие роли:

  • Компьютерный программист

  • веб-разработчик

  • IT Specialist

степень бакалавра

1 Начальные компьютерные инженеры могут преследовать различные степени бакалавра, связанные с информатикой или инженерные концепции.В это время профессионалы могут начать изучение определенного типа вычислительной техники. Возможные степени на этом уровне могут включать:

  • Бакалавр наук в области вычислительной техники

  • Бакалавр наук в области компьютерных наук и техники

  • Бакалавр наук в области электротехники

  • 9 инженерное дело

Эти программы на получение степени обычно занимают не менее четырех лет. Общие классы в этих программах включают в себя:

  • программирование языков

  • 8

  • CALLUS

  • ALGORITHMS

  • 8

  • Компьютерная архитектура

после завершения этой степени, Профессионалы могут продолжать свое образование или проводить различные роли, в том числе:

    • машины обучения инженера

      8

    • данных ученый

    • разработчик программного обеспечения

    магистерская степень

    профессионалов, заинтересованных в компьютерная инженерия может получить степень магистра в области компьютерной инженерии после получения степени бакалавра.Некоторые инженерные должности требуют или предпочитают степень магистра или выше. Хотя это может быть необязательным для должностей начального уровня в этой области, степень магистра может помочь начинающим компьютерным инженерам развить свои технические навыки. Это может помочь им претендовать на передовые или конкурентные позиции.

    Магистерская программа обычно длится от двух до трех лет. В это время студенты могут сосредоточиться на различных специальностях, включая кибербезопасность, программное обеспечение, оборудование или сетевые системы.Они могут взять следующие курсы:

    • компьютерных систем Engineering

    • Программное обеспечение

    • Hardware Engineering

    • Расширенное программирование

    • встроенные системы

      8

    После заработки этой степени профессионалы могут преследовать Усовершенствованное оборудование, программное обеспечение или сетевые инженерные роли, такие как:

    • программного обеспечения инженер

    • компьютерный архитектор

    • сетевой инженер

    • Systems Engineer

    • Engineware Engineer

    Доктор

    Профессионалы кто хочет расширить свои знания и навыки в области компьютерной инженерии, может получить докторскую степень в области компьютерной инженерии. Эта степень обычно не является обязательной в этой области, но она может помочь подготовить студентов к продвинутым ролям или преподавательским должностям на уровне выпускников.

    В докторантуре студенты изучают специальности компьютерной инженерии, такие как программная или аппаратная инженерия. Они могут пройти следующие курсы:

    • Дизайн программного обеспечения

    • Компьютерные схемы

    • Теория информационных технологий

    Подробнее: 17 Вакансии со степенью 100 Тип компьютерной инженерии 90 инженерия

    Если вы заинтересованы в карьере компьютерного инженера, рассмотрите следующие советы:

    Изучите свои интересы

    Выбирая тип инженерии, подумайте о том, чтобы составить список ваших личных интересов.Вы можете указать хобби, предыдущий опыт работы или исследовательские идеи. Попробуйте подумать о тех областях компьютерных технологий, которые вас больше всего интересуют. Например, некоторые профессионалы собирают новые компьютеры и анализируют детали в качестве хобби. Эти специалисты могут быть заинтересованы в обучении или работе в области аппаратного обеспечения. Если вы заинтересованы в разработке компьютерных программ и написании компьютерного кода, вас может больше заинтересовать разработка программного обеспечения.

    Поиск возможных вакансий

    Еще один способ выбрать тип инженера — изучить названия должностей в области компьютеров или технологий.Эти должности могут быть в различных отраслях, включая образование, правительство, производство и бизнес. Рассмотрите возможность изучения различных ролей и типичных обязанностей на этих должностях. Затем вы можете составить список профессий, которые вас больше всего интересуют. Это может помочь вам определить, какой тип инженерии лучше всего подходит для вас. Например, если вы хотите стать компьютерным архитектором, вы можете изучать разработку компьютерного оборудования с упором на проектирование внутренних структур компьютера.

    Рассмотреть специализацию

    Специалисты могут специализироваться в определенной области технологий в области вычислительной техники.

Author: alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.