Posted in Огэ

Как решать 5 задание в огэ по информатике: Задание 5 ОГЭ по информатике 2020. ФИЗИНФИКА

Содержание

Информатика ОГЭ 5 задание объяснение и разбор

На уроке рассмотрен материал для подготовки к ОГЭ по информатике, разбор 5 задания

ОГЭ по информатике 5 задания объяснение

5-е задание: «Алгоритм для конкретного исполнителя с фиксированным набором команд, линейный алгоритм».
Уровень сложности — базовый,
Максимальный балл — 1,
Примерное время выполнения — 6 минут.

Алгоритм для конкретного исполнителя с фиксированным набором команд

* до 2020 г — это было задание № 6, 14 ОГЭ

Рассмотрим понятия, которые пригодятся для решения задач данной темы:

  • Алгоритмом называется последовательность команд, предназначенных для выполнения какого-либо действия.
  • Для выполнения алгоритма необходим исполнитель. Выполнять алгоритм, то есть быть исполнителем, может робот, компьютер, машина или даже человек.
  • У исполнителя должна быть система команд, которые он может выполнять.
  • И, кроме того, для исполнителя должна быть предусмотрена среда исполнения — то есть пространство, в котором он действует или существует.
Исполнитель Чертежник
  • Большинство заданий 5-го варианта связано с исполнителем Чертежник, который перемещается на координатной плоскости согласно алгоритму:

Повтори k раз
Сместиться на (a1,b1) Сместиться на (a2,b2)
Конец
  • Что фактически означает циклическую конструкцию, говоря алгоритмическим языком. Т.е. решение будет таковым:
    • 
перемещение исполнителя по оси ох:
k*(a1 + a2)
перемещение исполнителя по оси оy:  
k*(b1 + b2)

    Например:

    
Повтори 5 раз
Сместиться на (2,3) Сместиться на (-1,4)
Конец

    ✍ Решение: 

    
перемещение исполнителя по оси ох:  
5*(2 + (-1)) = 5
перемещение исполнителя по оси оy: 
5*(3 + 4) = 35
    Исполнитель Черепашка
    • Формула нахождения внутреннего угла n-угольника:

      • \[ внутреннийУгол = \frac {180°(n-2)}{n} \]

    • где n — количество вершин многоугольника
    • Формула нахождения количества вершин многоугольника:

      • \[ n = \frac {360°}{180°-x°} \]

    • где х — значение внутреннего угла многоугольника

      • или

      \[ n = \frac {360°}{y°} \]

    • где y — значение внешнего угла многоугольника
    Исполнитель Муравей
    • Задания с исполнителем Муравьем обычно связаны с его движением по клеточному полю, похожему на шахматное. В таких заданиях встречается циклическая структура, аналогичная с заданиями про исполнителя Чертежника. Важно правильно проследить шаги цикла:
    
Повтори n раз
вниз a влево b вверх c влево d
кц
  • Команда Повтори n раз указывает на то, что следующие за ней действия, вплоть до команды кц (конец), будут повторяться n раз.

    • Например:

    
Повтори 2 раз
вниз 2 влево 1 вверх 3 влево 2
кц

    Фактически означает:

    Разбор 5 задания ОГЭ по информатике

    Подробный видеоразбор по ОГЭ 5 задания:

  • Перемотайте видеоурок на решение заданий, если не хотите слушать теорию.

    • Решение 5 задания ОГЭ демо 2022 г. ФИПИ

    Исполнитель Чертежник

    Решение задания 5.1. Демонстрационный вариант 2019 г.

    Исполнитель Чертёжник перемещается на координатной плоскости, оставляя след в виде линии. Чертёжник может выполнять команду Сместиться на (a, b) (где a, b — целые числа), перемещающую Чертёжника из точки с координатами (x, у) в точку с координатами (x + а, у + b). Если числа a, b положительные, значение соответствующей координаты увеличивается; если отрицательные — уменьшается.

    Чертёжнику был дан для исполнения следующий алгоритм:

    
Повтори 3 paз
Сместиться на (-2, -3) Сместиться на (3, 2) Сместиться на (–4, 0)
конец

    На какую одну команду можно заменить этот алгоритм, чтобы Чертёжник оказался в той же точке, что и после выполнения алгоритма?

    1) Сместиться на (–9, –3)
2) Сместиться на (–3, 9)
3) Сместиться на (–3, –1)
4) Сместиться на (9, 3)

    Подобные задания для тренировки

    ✍ Решение: 

    • Вспомним, что команда Повтори n, означает умножение последующих параметров на n (вплоть до команды Конец).
    • Предположим, что Чертежник начал движение с начала координатной плоскости (x=0, y=0). Исходя из этого предположения рассчитаем его перемещение по оси ox и oy:
    
по оси ox:
3 * (-2 + 3 - 4) = 0 (начало с 0)   =>  по оси ox = -9
по оси oy:
     
    
3 * (-3 + 2 + 0) = 0 (начало с 0)   =>  по оси ox = -3
  • То есть этот алгоритм можно заменить на команду Сместиться на (–9, –3). Это соответствует варианту 1.

    • Ответ: 1

    Решение задания 5.2:

    Исполнитель Чертёжник перемещается на координатной плоскости, оставляя след в виде линии. Чертёжник может выполнять команду Сместиться на (a, b) (где a, b — целые числа), перемещающую Чертёжника из точки с координатами (x, у) в точку с координатами (x + а, у + b). Если числа a, b положительные, значение соответствующей координаты увеличивается; если отрицательные — уменьшается.

    Чертёжнику был дан для исполнения следующий алгоритм:

    
Повтори 4 paз
Сместиться на (−1, −1) Сместиться на (2, 2) Сместиться на (3, −3) 
Конец

    Какую команду надо выполнить Чертёжнику, чтобы вернуться в исходную точку, из которой он начал движение?

    1) Сместиться на (−16, −8)
2) Сместиться на (16, 8)
3) Сместиться на (16, −8)
4) Сместиться на (−16, 8)

    Подобные задания для тренировки

    ✍ Решение: 

    • Вспомним, что команда Повтори n, означает умножение последующих параметров на n (вплоть до команды Конец).
    • Предположим, что Чертежник начал движение с начала координатной плоскости (x=0, y=0). Исходя из этого предположения рассчитаем его перемещение по оси ox и oy:
    
по оси ox:
4 * (-1 + 2 + 3) = 0 (начало с 0)   =>  по оси ox = 16
по оси oy:
4 * (-1 + 2 - 3) = 0 (начало с 0)   =>  по оси ox = -8
  • То есть этот алгоритм можно заменить на команду Сместиться на (16, –8).
  • Поскольку по заданию Чертежнику нужно вернуться в исходную точку, то ему необходимо выполнить команду, обратную данной команде, т.е.
    Сместиться на (-16, 8)    . Это соответствует варианту 4.

    • Ответ: 4

    Решение задания 5.3:

    Исполнитель Чертёжник перемещается на координатной плоскости, оставляя след в виде линии. Чертёжник может выполнять команду Сместиться на (a, b) (где a, b — целые числа), перемещающую Чертёжника из точки с координатами (x, у) в точку с координатами (x + а, у + b). Если числа a, b положительные, значение соответствующей координаты увеличивается; если отрицательные, уменьшается.

    Чертёжнику был дан для исполнения следующий алгоритм:

    
Повтори 4 paз
Команда1 Сместиться на (3, 2) Сместиться на (2, 1) Конец
Сместиться на (−12, −8)

    После выполнения этого алгоритма Чертёжник вернулся в исходную точку. Какую команду надо поставить вместо команды Команда1?

    1) Сместиться на (−8, −4)
2) Сместиться на (−2, −1)
3) Сместиться на (7, 5)
4) Сместиться на (2, 1)

    Подобные задания для тренировки

    ✍ Решение: 

    • Вспомним, что команда Повтори n, означает умножение последующих параметров на n (вплоть до команды Конец).
    • Выполним все действия сначала с первой координатой, подставив вместо неизвестного x:
    
4 * (x + 3 + 2) + (-12) = 4x + 12 + 8 - 12
4x = -8
x = -2
  • Так же найдем вторую координату y:
    • 
4 * (y + 2 + 1) + (-8) = 4y + 8 + 4 - 8
4y = -4
y = -1
  • Получили значения -2 и -1. Но поскольку нам необходимо, чтобы исполнитель вернулся в исходную точку, то нам необходимо выполнить обратную команду! — Сместиться на (2, 1).

    • Ответ: 4

    Исполнитель Черепашка

    Решение задания 5.4:

    Исполнитель Черепашка перемещается на экране компьютера, оставляя след в виде линии. В каждый конкретный момент известно положение исполнителя и направление его движения.

    У исполнителя существует две команды:

  • Вперёд n (где n — целое число), вызывающая передвижение Черепашки на n шагов в направлении движения;
  • Направо m (где m — целое число), вызывающая изменение направления движения на m градусов по часовой стрелке.
  • Запись Повтори k [Команда1 Команда2 КомандаЗ] означает, что последовательность команд в скобках повторится k раз.

    •   
    Черепашке был дан для исполнения следующий алгоритм:

    
Повтори 5 [Вперёд 80 Направо 60]

    Какая фигура появится на экране?

    1) правильный пятиугольник 
2) правильный треугольник
3) правильный шестиугольник
4) незамкнутая ломаная линия

    Подобные задания для тренировки

    ✍ Решение: 

    
180° - 60° = 120°

  • Подставим полученное значение в формулу:
    • 
количество вершин = 360 / (180 - 120)
количество вершин = 360 / 60 = 6
  • Казалось бы, что должен получиться 6-угольник, но обратим внимание, что вместо 6 шагов Черепашка делает 5: Повтори 5 [Вперёд 80 Направо 60]
  • То есть результатом будет «недорисованный» 6-угольник или незамкнутая ломанная линия. Вариант 4.

    • Ответ: 4

    Исполнитель Муравей

    Решение задания 5.5:

    Исполнитель Муравей перемещается по полю, разделённому на клетки. Размер поля 8×8, строки нумеруются числами, столбцы обозначаются буквами. Муравей может выполнять команды движения:

    Вверх N,
    Вниз N,
    Вправо N,
    Влево N
    (где N — целое число от 1 до 7), перемещающие исполнителя на N клеток вверх, вниз, вправо или влево соответственно.
      
    Запись

    Повтори k раз
Команда1 Команда2 КомандаЗ
Конец

    означает, что последовательность команд Команда1 Команда2 КомандаЗ повторится k раз. Если на пути Муравья встречается кубик, то он перемещает его по ходу движения.

    Пусть, например, кубик на ходится в клетке Б6. Если Муравей выполнит команды вправо 1 вниз 3 , то сам окажется в клетке Б5, а кубик в клетке Б4.

    Пусть Муравей и кубик расположены так, как указано на рисунке. Муравью был дан для исполнения следующий алгоритм:

    Повтори 4 раз
Вниз 2 вправо 1 вверх 2
Конец

    В какой клетке окажется кубик после выполнения этого алгоритма?

    1) Г6
2) Е4
3) Д1
4) Е6

    Подобные задания для тренировки

    ✍ Решение: 

    • Заметим, что после исполнения команд вниз 2 вверх 2, Муравей окажется в той же клетке, из которой он начал движение:
    
Повтори 4 раз
Вниз 2 вправо 1 вверх 2
Конец
  • Между этими командами остается команда вправо 1, которая выполняется 4 раза.
  • Рассмотрим движение муравья за 1 повтор на рисунке:

  • Оказавшись в клетке Б8, Муравей сдвинул кубик в клетку В6.
  • Изначально кубик находится в клетке Б6. Выполнив четыре повтора, Муравей передвинет кубик в клетку Е6.
  • Верный ответ указан под номером 4.

    • Ответ: 4

    Исполнитель Альфа

    Решение задания 5.6. Демонстрационный вариант ОГЭ 2021 г. ФИПИ:

    У исполнителя Альфа две команды, которым присвоены номера:
    1. прибавь 1
    2. умножь на b

    (b – неизвестное натуральное число; b ≥ 2)

    Первая из них увеличивает число на экране на 1, втора умножает его на b.
    Алгоритм для исполнителя Альфа – это последовательность номеров команд.
      
    Найдите значение числа b, при котором из числа 6 по алгоритму 11211 будет получено число 82.

    ✍ Решение: 

    • Запишем все действия исходной программы 11211. Учтем, что исходное число — 6. В целях соблюдения верной последовательности операций будем использовать скобки:
    
команды
   1:        (6 + 1) 
   11:       (6 + 1) + 1 
   112:      ((6 + 1) + 1) * b
   1121:     (((6 + 1) + 1) * b) + 1
   11211:    ((((6 + 1) + 1) * b) + 1) + 1
  • В результате программы алгоритм выдает число 82. Значит, выполним уравнение:
    • ((((6 + 1) + 1) * b) + 1) + 1 = 82
  • Упростим уравнение и найдем неизвестное b:
    • ((((6 + 1) + 1) * b) + 1) + 1 = 82

8 * b + 2 = 82
8 * b = 80
b = 10

    Ответ: 10

    Решение задания 5.8:
    У исполнителя Делитель две команды, которым присвоены номера:
    1. раздели на 2
    2. вычти 1

    Первая из них уменьшает число на экране в 2 раза, вторая уменьшает его на 1. Исполнитель работает только с натуральными числами.

    Составьте алгоритм получения из числа 27 числа 3, содержащий не более 5 команд. В ответе запишите только номера команд.

    Например, 12121 — это алгоритм: раздели на 2, вычти 1, раздели на 2, вычти 1, раздели на 2, который преобразует число 30 в 3.

    Если таких алгоритмов более одного, то запишите любой из них.

    ОГЭ. Информатика. Задание 5. | ОГЭ ИНФОРМАТИКА

    Привет, Мир! Ну вот мы и добрались до первой ступеньки наших занятий. Сегодня рассмотрим способы решения пятого задания.
    Правильно решив первые пять заданий, вы заработаете 5 баллов и благополучно переступите порог положительной оценки (какой оценки, скромно умолчим). В бой?!

    Для выполнения задания потребуются некоторые математические знания, уровня 6 класса. При поиске материала в сети обнаружил два варианта пятого задания. Давайте их рассмотрим.

    Вариант 1:

    Внимательно читаем условие.

    Внимательно читаем условие.

    Нам предлагают найти неизвестное число b в команде 2, если известна программа из пяти команд и ее результат- число 9 переводится в число 53.
    В следующем рисунке зафиксированы этапы решения задания. Ход рассуждений смотри после рисунка:

    В верхней таблице, для наглядности, выписаны из условия номера команд, а также их смысловое и математическое значение.

    В верхней таблице, для наглядности, выписаны из условия номера команд, а также их смысловое и математическое значение.

    1. Выписываем из условия строку последовательности команд программы (красный шрифт).
    2. Ниже, указываем начальное число и под каждой программой подписываем соответствующее действие (синий шрифт). В конце подписываем конечное число.
    4. Решаем уравнение.
    5. Получили ответ: 5, что подходит под условие задачи: натуральное число, больше или равно 2. Всё решение состоит из одного уравнения.

    Но есть еще один вариант пятого задания. Выглядит он так.

    Вариант 2:

    Читаем условие.

    Читаем условие.

    В данном варианте, нам предлагают самим составить последовательность двух команд , если известно их значение и один из результатов выполнения этой программы (из числа 1 получается 25). Обратите внимание на пояснение, в котором говорится, что программа должна содержать не более пяти команд.

    Опять предлагаю вам подробное решение на картинке и ход рассуждений ниже.

    Верхняя таблица составлена по аналогии с предыдущим заданием.

    Верхняя таблица составлена по аналогии с предыдущим заданием.

    Для наглядности, проставляем номера действий команд (№1, №2 …№5.) Ниже и левее подписываем начальное число из условия, ниже и правее — конечное число.
    Начинаем подбирать действия команд (из верхней таблицы), стремясь получить в ответе конечное число.
    Действие №1: Один(начальное число) возводить в квадрат смысла нет, поэтому, к начальному числу прибавляем 3 (красный шрифт), получаем 4.
    Действие №2: Пытаемся быстрее получить число ближе к конечному, поэтому возводим 4 в квадрат (красный шрифт), получаем 16.
    Действие №3 , 4, 5: 16 возводить в квадрат бессмысленно, так как квадрат 16 намного больше нужного конечного числа, поэтому в действиях №3,4,5 прибавляем тройки (красный шрифт). Получили нужное конечное число.
    Для получения ответа, под каждым действием подписываем соответствующий номер команды (синий шрифт), сверяясь с первой таблицей. Получаем последовательность команд — 21222, это и есть ответ.

    И снова, без рассуждений, всё решение умещается в 3 небольшие строчки.

    Не забываем, что для успешного закрепления выполнения задания, необходимо прорешать некоторое их количество. Материал для этого можно найти здесь:
    а) ссылка на сборник вариантов 2021: https://yadi.sk/i/ooO-9DnkXFZ5Pw б) ссылка на всем известный ресурс: https://inf-oge.sdamgia.ru/?redir=12.

    Надеюсь, вы успешно освоили способы решения первых пяти заданий и поднялись на первую ступеньку результативной сдачи экзамена по информатике в 9 классе.

    Еще больше надеюсь, что вы на этом не остановитесь.
    Во первых, всегда есть вероятность совершить ошибку и тогда суммы баллов будет недостаточно для положительной оценки.
    Во вторых, если вы абсолютно уверены в своих силах (знаниях), то почему-бы не замахнуться на вторую ступень успешной сдачи в виде оценки «4»?

    Попробуем?

    Тогда жду вас на разборе следующего задания.

    Разбор заданий первой части. Информатика. ОГЭ-2016

    Информатика
    (разбор заданий первой части)

    2. 1 задание

    Умение оценивать количественные
    параметры информационных объектов

    3. Решение 1 задания

    Для решения этого задания нужно выполнить несколько шагов.
    1) Подсчитать количество символов в предложении, не забыв про
    пробелы и знаки препинания. В нашем случае их 52.
    2) Зная что наше предложение в кодировке Unicode, где каждый
    символ кодируется 16 битами, нужно общее количество символов
    умножить на размер одного символа (52 х 16 = 832) получаем 832
    бит.
    Это и есть наш ответ. Он под номером 2.
    Ответ: 2

    4. 2 задание

    Умение определять значение
    логического выражения

    5. Решение 2 задания

    Логическое сложение (дизъюнкция) для двух
    высказываний истинна тогда и только тогда.
    когда хотя бы одно из высказываний истинно,
    и ложна тогда и только тогда, когда ложны
    оба высказывания.

    6. Решение 2 задания

    Обозначим искомое число за Х и составим таблицу истинности для каждого из
    указанных значений.
    По таблице определяем, что данное высказывание ложно при Х=123
    Ответ: 1

    7. 3 задание

    Умение анализировать формальные описания
    реальных объектов и процессов

    8. Решение 3 задания

    На основании таблицы, которая дана в задании, строим граф.
    ABCE=2+1+2=5
    ACE=5+2
    Из
    пункта А=7
    можно попасть в
    ADCE=1+3+2=6
    пункты
    В, С и D, а из них — в
    нашем
    случае это
    C,В D,
    E и т.д.
    маршрут АВСЕ (2+1+2=5).
    Ответ: 2

    9. 4 задание

    Знание о файловой системе организации данных

    10. Решение 4 задания

    Полное имя это путь размещения файла и имя файла.
    В данном случае, нам известно, что файл лежал в папке Осень в которую
    добавили подпапку Ноябрь, значит в полный путь к файлу добавился
    Ноябрь.
    Вывод, полное имя файла стало таким
    D:\2013\Осень\Ноябрь\Хризантема.doc
    Ответ: 1

    11. 5 задание

    Умение представлять формульную зависимость в
    графическом виде

    12. Решение 5 задания

    Для
    начала
    вычислим
    значения
    по из
    Теперь
    подбираем
    правильную
    формулу
    предложенных
    нам ответов.
    известным формулам
    в таблице.
    В ячейке В2: = 5 – 1 = 4.
    1) =D1–A1=5-3=2
    В ячейке С2: = 3 + 4 = 7.
    2) =B1/C1=4/2=2
    В
    ячейке D2: = 2 + 5 = 7.
    3) =D1–C1+1=5-2+1=4
    4) =B1*4=4*4=16
    Теперь
    ясно,
    на быть
    Значит встало
    ячейке
    А2 что
    должно
    диаграмме
    два равных
    число 4 (такотражены
    как на диаграмме
    у
    числа
    4 и два
    нас: 7,со
    7, значением
    4, 4).
    равных числа со значением 7.
    Единственным подходящим ответом является 3
    Ответ: 3

    13. 6 задание

    Умение исполнить алгоритм для конкретного
    исполнителя с фиксированным набором команд

    14. Решение 6 задания

    В цикле Чертёжник выполняет последовательность команд
    — Сместиться на (-2, -3)
    — Сместиться на (3, 2)
    — Сместиться на (-4, 0)
    которую можно заменить одной командой Сместиться на (-2+3-4, -3+2+0), т.е. Сместиться
    на (-3, -1).
    Так как цикл повторяется 3 раза, то полученная команда Сместиться на (-3, -1)
    выполнится 3 раза.
    Значит цикл можно заменить командой Сместиться на (-3*3, -1*3), т.е. Сместиться на (-9,
    -3).
    Таким образом получаем команду Сместиться на (-9, -3) на которую можно заменить весь
    алгоритм.
    Ответ: 1

    15. 7 задание

    Умение кодировать и декодировать информацию

    16. Решение 7 задания

    Такое задание лучше всего решать последовательно, закрывая каждый
    возможный код.
    4.
    (• –) (– • •) (• –к •варианту
    •) (–) – •а)• – • – –, это буква Л
    3.
    Возвращаемся
    2.
    1. (• –) – • • • – • • – – • • – • – –, первые две позиции могут быть только
    5.
    (• –)
    –)(–
    • –буква
    –, это
    Д
    (
    –)
    (–
    •А(–•)
    (••)•–(•–• –
    ••••–(–
    Ж буква
    а)
    (
    •••)
    ••)••––•)––(–)
    –•••––•)–,–,–это
    следующие
    три позиции
    могут быть
    буквой
    6.
    (• –) Д(– • •) (• – • •) (–) (– • •) (–) • – –, и это буква Л
    буквой
    7.
    (• –)
    –) (–)
    (– •• ••)•(•– –• •• •)
    (• одна
    –) –, позиция
    буква Абуква Л, но если
    б) (
    – –(–)
    • •(–
    – •• –•)–,(–)
    или
    8.
    (• –)
    (– • •) (• –комбинацию
    • •) (–) (– • •)(•(–)
    (• –)
    взять
    следующую
    –) (–)
    (• •(–),
    • –)буква
    • • – –Л• • – • – –, (буква
    9.
    Собираем
    все буквы,
    у нас получились:
    АДЖЛДЛАЛ.
    Т) то
    больше выбрать
    мы некоторые
    сможем (таких
    сочетаний начинающихся
    с
    двух точек просто нет), т.о. мы зашли в тупик и делаем
    вывод,АДЖЛДЛАЛ
    что этот
    Ответ:
    путь не правильный

    17. 8 задание

    Умение исполнить линейный алгоритм,
    записанный на алгоритмическом языке

    18. Решение 8 задания

    Изначально значение а равно 6, значение b равно 2.
    Теперь переменной b присваивается другое
    значение, оно равно a/2*b, 6/2*2=6. Таким образом
    значение переменной b стало равно 6.
    Теперь переменной а присваивается другое
    значение, вычисляем его по формуле 2*a+3*b,
    2*6+3*6=30. Таким образом новое значение
    переменной а равно 30.
    (В ответе требуется указать значение переменной а)
    Ответ: 30

    19. 9 задание

    Умение исполнить простейший циклический
    алгоритм, записанный на алгоритмическом языке

    20. Решение 9 задания

    Изначально значение переменной s
    равно 0.
    Каждый раз в цикле к нему прибавляется
    ещё 10.
    Цикл выполнится для к=6, 7, 8, 9, 10, 11,
    12 ровно 7 раз.
    Итак, к 0 мы должны прибавить 7 раз по
    10, таким образом значение переменной
    s в результате выполнения программы
    будет следующее 0+7*10=70.
    Ответ: 70

    21. 10 задание

    Умение исполнить циклический алгоритм обработки массива
    чисел, записанный на алгоритмическом языке

    22. Решение 10 задания

    В данной программе создан массив из 10
    Перефразируя,
    получаем
    Для
    чисел. В цикле
    от 1 до следующее.
    10 включительно
    каждого исполнителя народных песен с 1 по
    значение элемента массива сравнивается
    10 включительно количество голосов
    со
    значением
    переменной
    m.
    Если
    сравнивается со значением m. Если
    оказывается,
    что значение
    количество
    голосов
    больше m,элемента
    то переменной
    массива
    строго
    большеравное
    значения
    m
    присваиваем
    значение
    количеству
    переменной
    m, то переменной
    голосов.
    В результате
    выполнения m
    цикла
    присваивается
    значение
    элемента
    получаем
    число m,
    которое показывает
    наибольшее
    количество голосов
    отданное
    массива (изначально,
    до цикла
    значение
    одному
    из участников,
    m=41.
    переменной
    m было т.е.
    равно
    0).
    Ответ: 41

    23. 11 задание

    Умение анализировать информацию,
    представленную в виде схем

    24. Решение 11 задания

    На основании схемы дорог нужно
    построить граф. Из пункта А можно
    попасть в пункты Д, Г, В, Б:
    — из пункта Д в Ж и Г;
    — из пункта Г в Ж и К;
    — из пункта В в К и Г;
    — из пункта Б в Е и В и т.д.

    25. Решение 11 задания

    Продолжаем до тех пор пока
    каждая ветка не приведет нас в
    пункт К.
    Выделяем и подсчитываем все
    пункты К.
    Ответ: 12

    26. Решение 11 задания (2)

    1
    1
    2
    4
    1
    12
    5
    Ответ: 12

    27. 12 задание

    Умение осуществлять поиск в готовой базе данных
    по сформулированному условию

    28. Решение 12 задания

    В данном задании сложное условие
    отбора, состоящее из двух простых
    1. Категория поезда = «скорый»
    2. Время в пути > 36.00
    которые связаны с помощью
    логической операции «И».

    29. Решение 12 задания

    1) Отметим голубым цветом ячейки
    удовлетворяющие условию
    Категория поезда = «скорый»
    2) Отметим оранжевым цветом
    ячейки удовлетворяющие условию
    Время в пути > 36.00
    3) Оба условия соединяет связка И,
    которая даёт истинное
    высказывание только если верны
    оба утверждения. Таких строк 5.
    Ответ: 5

    30. 13 задание

    Знание о дискретной форме представления числовой,
    текстовой, графической и звуковой информации

    31. Решение 13 задания

    Для того чтобы перевести целое
    десятичное число в двоичную систему
    счисления, необходимо осуществить
    последовательное деление десятичного
    числа и затем получаемых целых частных
    на основание системы в которую оно
    переводится (в нашем случае двоичная
    система, значит делим на 2) , до тех пор,
    пока не получится частное, меньшее
    делителя (0 или 1). Число в двоичной
    системе записывается в виде остатков от
    деления, начиная с последнего.
    Ответ: 1111110

    32. 14 задание

    Умение записать простой линейный алгоритм для формального
    исполнителя

    33. Решение 14 задания

    Если число четное, то делим его на 2 (команда 1) если нечетное то
    вычитаем 1 (команда 2).
    1) 65 число нечетное, поэтому вычитаем 1 и получаем 64 (команда 2)
    2) 64 четное, делим на 2 получаем 32 (команда 1)
    3) 32 четное, делим на 2 получаем 16 (команда 1)
    4) 16 четное, делим на 2 получаем 8 (команда 1)
    5) 8 четное, делим на 2 получаем 4 (команда 1)
    Таким образом получаем следующую последовательность номеров команд
    — 21111.
    Ответ: 21111

    34. 15 задание

    Умение определять скорость
    передачи информации

    35. Решение 15 задания

    Размер переданного файла Q можно вычислить по формуле Q=q*t, где
    q – пропускная способность канала (скорость передачи данных через данное
    соединение),
    t – время передачи файла через это соединение.
    1) Определяем скорость передачи данных через данное соединение (размер
    передаваемого файла делим на время)
    q = 2000/30 (Кбайт/с)
    2) Определяем размер искомого файла (скорость передачи данных через данное
    соединение умножаем на время передачи)
    Q = (2000/30) * 12 = 800 (Кбайт)
    Ответ: 800

    36. 16 задание

    Умение исполнить алгоритм, записанный на естественном
    языке, обрабатывающий цепочки символов или списки

    37. Решение 16 задания

    Определимся с условиями задания:
    — максимальной цифрой в разряде может быть 9, значит поразрядные суммы не могут
    быть больше 18 (9 + 9), поэтому если одно из чисел (как в числе 1916 — 19) больше 18, то
    число не подходит,
    — отпадают и числа с возрастающими суммами (например как в числе 916 — 9 и 16).
    Наша цепочка — 1616 169 163 1916 1619 316 916 116
    1) Убираем из списка числа с возрастающими суммами
    1619 (16 и 19)
    316 (3 и 16)
    916 (9 и 16)
    Остаются — 1616, 169, 163, 1916, 116.

    38. Решение 16 задания

    Оставшиеся числа — 1616, 169, 163, 1916, 116
    2) Удаляем и уже рассмотренное нами число 1916, т.к 19 получиться не может
    (больше 18).
    3) Разбираемся с оставшимися — 1616, 169, 163, 116. Все ли они могут получиться как
    результат сложения.
    1616 — поразрядные суммы 16 и 16 — исходное число 888. (подходит)
    169 — поразрядные суммы 16 и 9 — исходными могут быть числа 972 и 881.
    (подходит)
    163 — поразрядные суммы 16 и 3 — 16 может получиться только как сумма 8+8
    или 7+9, но тогда мы не получим 3.
    116 — поразрядные суммы 11 и 6 — исходными могут быть числа 560 и 651.
    (подходит)
    Значит наши искомые числа 1616, 169, 116 — всего 3
    Ответ: 3

    39. 17 задание

    Умение использовать информационно-коммуникационные
    технологии

    40. Решение 17 задания

    Последовательность адреса такова: протокол, сервер,
    слэш, имя файла на сервере.
    1) Указываем протокол https://
    2) Затем указываем сервер https://obr.org
    3) Добавляем слэш https://obr.org/
    4) Добавляем имя файла на сервере https://obr.org/rus.doc
    Таким образом получаем
    https(Ж) ://(Г) obr.(А) org(В) /(Б) rus.(Е) doc(Д)
    Ответ: ЖГАВБЕД

    41. 18 задание

    Умение осуществлять поиск информации в
    Интернете

    42. Решение 18 задания

    1) Меньше всего страниц будет найдено по
    запросу А, т.к. поисковый сервер выдаст
    страницы, на которых будут присутствовать
    оба слова сразу (Солнце и Воздух).
    2) На втором месте будет запрос Г, т.к. его
    результатом станут страницы, где будут
    встречается хотя бы одно из 2 слов (Солнце
    или Воздух) или оба слова вместе.

    43. Решение 18 задания

    3) На третьем месте будет запрос Б, т.к. его
    результатом станут страницы, где будут
    встречается хотя бы одно из 3 слов (Солнце
    или Воздух или Вода) или два любых слова из
    этих, или все три слова вместе.
    4) На четвертом месте будет запрос В, т.к. его
    результатом станут страницы, где будут
    встречается хотя бы одно из 4 слов (Солнце
    или Воздух или Вода или Огонь) или два
    любых слова из этих, или три любых слова из
    этих, или все четыре слова вместе.
    Ответ: АГБВ

    Задание 5 ЕГЭ по информатике 2019: разбор и решение заданий

    Статьи

    Среднее общее образование

    Информатика

    Предлагаем вашему вниманию разбор задания № 5 ЕГЭ 2019 года по информатике и ИКТ. Этот материал содержит пояснения и подробный алгоритм решения, а также рекомендации по использованию справочников и пособий, которые могут понадобиться при подготовке к ЕГЭ.

    16 января 2019

    Что нового?

    В предстоящем ЕГЭ не появилось никаких изменений по сравнению с прошлым годом.

    Возможно, вам также будут интересны демоверсии ЕГЭ по математике и физике.

    О нововведениях в экзаменационных вариантах по другим предметам читайте в наших новостях.

    ЕГЭ-2020. Информатика. Тематические тренировочные задания

    Пособие содержит задания, максимально приближенные к реальным, используемым на ЕГЭ, но распределенные по темам в порядке их изучения в 10-11-х классах старшей школы. Работая с книгой, можно последовательно отработать каждую тему, устранить пробелы в знаниях, а также систематизировать изучаемый материал. Такая структура книги поможет эффективнее подготовиться к ЕГЭ.

    Купить

    Источник: сайт ФИПИ

    Демо-КИМ ЕГЭ-2019 по информатике не претерпел никаких изменений по своей структуре по сравнению с 2018 годом. Это значимо упрощает работу педагога и, конечно, уже выстроенный (хочется на это рассчитывать) план подготовки к экзамену обучающегося.

    Рассмотрим разбор и решение задания номер 5 предлагаемого проекта (на момент написания статьи пока еще ПРОЕКТА) КИМ ЕГЭ по информатике.

    Часть 1

    Ответами к заданиям 1–23 являются число, последовательность букв или цифр, которые следует записать в БЛАНК ОТВЕТОВ № 1 справа от номера соответствующего задания, начиная с первой клеточки, без пробелов, запятых и других дополнительных символов. Каждый символ пишите в отдельной клеточке в соответствии с приведёнными в бланке образцами.

    Задание 5

    Для кодирования некоторой последовательности, состоящей из букв А, Б, В, Г, Д, Е, решили использовать неравномерный двоичный код, удовлетворяющий условию Фано. Для буквы А использовали кодовое слово 0; для буквы Б – кодовое слово 10. Какова наименьшая возможная сумма длин кодовых слов для букв В, Г, Д, Е?

    Примечание. Условие Фано означает, что никакое кодовое слово не является началом другого кодового слова. Это обеспечивает возможность однозначной расшифровки закодированных сообщений.

    Ответ: ___________________________.

    Решение

    Для решения поставленной задачи построим граф:


    Кодовое слово длины 2 – 11, или любое из кодовых слов длины 3, неизбежно станет началом одного из слов длины 4. Выбор длины 4 связан с тем, что была потребность в кодировании четырех букв. Полученные кодовые слова в совокупности дают длину 16.

    Ответ: 16.

    #ADVERTISING_INSERT#

    как подготовиться и сдать экзамен после 9 класса

    Престижность и доходность IT-сферы сейчас очень высока, и многие школьники мечтают стать программистами, системными администраторами, веб-дизайнерами и т.д. Поэтому девятиклассники довольно часто выбирают для сдачи на ОГЭ информатику. Это делается с прицелом на поступление в профильный класс с её дальнейшим углубленным изучением.

    Как подготовиться

    Подготовка к ОГЭ по информатике имеет свои особенности. Например, часть работы ребята должны выполнить на компьютере. Здесь недостаточно просто повторить пройденные темы, нужно еще и уметь работать с разными компьютерными программами.

    Практические навыки стоит «прокачать» заранее. На экзамене может пригодиться уверенное владение основными программными продуктами Microsoft Office:

    • Word;
    • Excel;
    • Power Point.

    Для выполнения задания по построению алгоритма для исполнителя «Робот» нужно уметь работать в специальных учебных средах – например, «КуМир». Также необходимо свободно обращаться с поисковыми и почтовыми сервисами. Стоит поинтересоваться у преподавателя, какие именно версии программ будут использоваться на экзамене, и установить точно такие же на свой компьютер для тренировок.

    Демоверсия

    Один из основных помощников при подготовке к ОГЭ по информатике в 9 классе – демонстрационный вариант экзамена. В демоверсии представлены типовые задания, подобные тем, которые могут попасться ученику на экзамене. Используя этот материал, школьники сначала разбираются в особенностях каждого из упражнений, а затем выполняют их в формате, приближенном к реальному испытанию. Здесь важно постараться уложиться в установленное время и научиться работать с бланками контрольно-измерительных материалов.

    Кодификатор

    Еще один важный инструмент – это кодификатор. В нем систематизированы все требования к освоению школьной программы по информатике и ИКТ и темы, которые будут проверяться на экзамене. Он состоит из двух разделов:

    • Первый содержит перечень профильных умений и навыков, которыми обязан владеть девятиклассник. Это знание типов алгоритмических конструкций, принципов работы компьютера, видов информационных процессов, способность выполнять операции при помощи разных программ, структурировать текст, создавать чертежи и рисунки, искать необходимые сведения и т.д.
    • Во втором разделе указаны темы, которые проверяются в процессе испытания. Это представление, обработка и передача информации, устройство и основные технические характеристики компьютера, работа с текстовыми файлами и таблицами, запись изображения и звука, моделирование и проектирование, обработка информационных объектов.

    Чтобы при подготовке не упустить что-то важное, нужно внимательно изучить кодификатор ОГЭ по информатике, проработать все перечисленные в нем теоретические вопросы и отточить необходимые навыки на практике.

    Ресурсы для подготовки

    Демонстрационный вариант экзамена и кодификатор можно найти на официальных порталах Федерального института педагогических измерений и «ГИА9». Там всегда размещена самая свежая информация и необходимые рекомендации учителям, школьникам и родителям по подготовке и проведению ОГЭ.

    Кроме того, полезно пользоваться различными интернет-тренажерами. Среди наиболее качественных ресурсов – «ЯндексРепетитор» и «Сдам ГИА». В этих проектах к составлению заданий привлекают опытных учителей, многие из которых сами участвуют в проверке экзаменационных работ. Здесь можно выполнить упражнения по 15 основным темам ОГЭ по информатике. Среди них:

    • кодирование и декодирование информации;
    • обработка крупных массивов данных;
    • программа с условным оператором;
    • использование текстового редактора и поисковых систем;
    • форматирование текста и создание презентаций и др.

    Чтобы школьник мог разобраться в материале и довести навык выполнения заданий до автоматизма, по каждой теме предлагается от 27 до 90 тренировочных упражнений.

    Как сдать

    Все условия сдачи ОГЭ по информатике и ИКТ прописаны в спецификации, утвержденной ФИПИ. Ученикам на выполнение работы выделяется 150 минут (2,5 часа). Сам экзамен состоит из двух частей:

    • Первая включает в себя 10 заданий базового уровня, предполагающих краткий ответ. Это может быть слово, число, последовательность букв или цифр. Они сначала записываются непосредственно в текст работы, а затем переносятся в бланк ответов №1. Каждый символ вписывается разборчиво и в отдельной клеточке.
    • Вторая часть – это 5 заданий, выполняемых на компьютере. Из них 2 – с краткими ответами, которые заносятся в тот же бланк №1. Результатом остальных трех становятся отдельные файлы, созданные в формате, указанном экзаменаторами.

    Во время сдачи экзамена девятикласснику важно правильно распределить отведенное время. Каждый ученик самостоятельно определяет для себя стратегию выполнения заданий, однако лучше не тратить на первую часть больше 30 минут и основные силы бросить на более сложную вторую.

    Если возникла проблема с решением какой-то простой задачи (а это нередко бывает из-за волнения), то лучше ее пропустить и попытаться разобраться с ней за 10-15 минут до конца испытания. Как правило, к этому времени школьник уже успокаивается и без проблем справляется с затруднением.

    Критерии оценивания и выставление баллов

    В отличие от некоторых других экзаменов, ОГЭ по информатике содержит задания разного уровня сложности.

    Уровень сложности заданий Количество заданий Максимальный первичный балл Процент от максимального балла
    Базовый 10 10 52
    Повышенный 3 4 22
    Высокий 2 5 26
    Итого 15 19 100

    Школьникам, которые претендуют на высокий результат, стоит разобраться, как выставляются баллы за выполнение заданий ОГЭ по информатике. Это поможет сконцентрировать внимание на самых «дорогих» задачах и выделить для них больше времени. Общая картина такова:

    • все 10 заданий первой части и задачи 11 и 12 второй части оцениваются 1 баллом по принципу «верно/неверно»;
    • упражнения 13 (создание презентации) и 15 (разработка алгоритма для исполнителя «Робот») могут принести в копилку ученику от 0 до 2 баллов каждое;
    • задание 14 (составление электронных таблиц с данными) – самое ценное, при его правильном выполнении есть шанс получить 3 балла.

    Задачи 13–15 занимают обычно от 25 до 40 минут каждая. Они оцениваются экзаменаторами по ряду специально разработанных критериев. Затем первичные баллы переводятся в итоговую оценку по пятибалльной шкале:

    • от 0 до 3 баллов – двойка;
    • 4–9 баллов – тройка;
    • 10–15 баллов – четверка;
    • 16–19 баллов – пятерка.

    Как видим, чтобы выполнить необходимый минимум, достаточно набрать всего 4 первичных балла. Поэтому ученикам, которым вполне достаточно тройки, можно сосредоточиться только на базовой первой части. Однако просто угадать ответ будет невозможно, поскольку с 2020 года в ОГЭ по информатике нет заданий в тестовой форме. Школьник должен самостоятельно найти решение.

    Девятиклассникам, нацеленным на высокую отметку, необходимо делать упор на более сложные задачи, которые оцениваются «дороже». При отборе учеников в профильные 10 классы, после которых проще поступать в технические вузы, рекомендуют отталкиваться от минимального показателя ОГЭ в 13 баллов. Чем лучше результат, тем выше шансы быть зачисленным.

    Информатика и ИКТ – далеко не самый трудный экзамен для девятиклассников. Достаточно решить 4 самых простых примера – и ты уже набрал минимально необходимый балл. Многие школьники, которые с ранних лет на «ты» с компьютером, выбирают этот предмет, если ограничены во времени на подготовку. Те же, кто связывает свое будущее со сферой высоких технологий, осознанно останавливаются на этой дисциплине. Для них информатика – одна из обязательных ступенек на пути к профессии.

    МЦКО

    Как подготовиться к ЕГЭ по точным наукам в 2021 году? Какие задачи будут самыми сложными и как знание информатики поможет на экзамене по профильной математике? Эксперт предметной комиссии ЕГЭ по математике Мария Шабанова и эксперты предметной комиссии ЕГЭ по информатике и ИКТ Мария Родневская и Николай Никулин делятся лайфхаками и дают советы выпускникам.

    Для успешной сдачи единых государственных экзаменов по точным наукам — математике, информатике и ИКТ — выпускнику 2021 года необходимо продемонстрировать умение решать задачи разных типов и уровней сложности с использованием аналитических или компьютерных средств. Варианты заданий можно найти на сайте Федерального института педагогических измерений в разделе «Открытый банк заданий ЕГЭ» (он содержит 1576 заданий по информатике и ИКТ и 1157 заданий по математике ЕГЭ профильного уровня).

    1. Определитесь со своими целями

    Для этого зайдите на сайты вузов, в которые собираетесь подавать документы, найдите информацию о вступительных испытаниях и посмотрите, с какими результатами были зачислены выпускники прошлого года. Это поможет понять, на какой примерно балл необходимо сдать ЕГЭ.

    Информация о проходных баллах представлена в тестовой шкале. Чтобы узнать, сколько заданий нужно решить на экзамене, сделайте обратный перевод первичных баллов в тестовые. Это и будет ваша первая математическая задача.

    2. Оцените свои возможности

    Найдите на сайте Федерального института педагогических измерений демоверсии контрольных измерительных материалов (КИМ) 2021 года и решите предложенные в них задачи. Если вы планируете сдавать ЕГЭ по информатике и ИКТ, то ознакомьтесь с демоверсией станции КЕГЭ.

    Отметьте типы заданий, которые вы решили неверно или с которыми вовсе не смогли справиться. Для повышения достоверности результатов самодиагностики желательно повторить подобное испытание приблизительно 5–6 раз. В этом вам помогут тренажеры и генераторы вариантов, размещенные на сайте Московского центра качества образования и на образовательных порталах для подготовки к государственной итоговой аттестации. Кроме того, пройти самодиагностику можно в Библиотеке Московской электронной школы.

    Когда вы определитесь со своими пробелами в знаниях, создайте календарный план по их ликвидации: распределите время на подготовку так, чтобы научиться выполнять как можно больше заданий.

    3. Используйте все возможности для консультаций с экспертами и разработчиками КИМ

    Эксперты и разработчики контрольных измерительных материалов ЕГЭ не так недоступны, как кажутся.

    Во-первых, Рособрнадзор и Федеральный институт педагогических измерений в октябре этого года провели серию онлайн-консультаций по подготовке к ЕГЭ-2021 «На все 100!». Их можно посмотреть в записи.

    Во-вторых, для выпускников прошлых лет Московский образовательный телеканал подготовил видеолекции председателей и экспертов комиссий по проверке заданий с развернутым ответом ЕГЭ г. Москвы. Материалы все еще актуальны. Их можно найти в архиве телеканала — «Учимся вместе. Я сдам ЕГЭ!».

    В-третьих, Московский центр качества образования предоставляет возможность онлайн-встречи с экспертами. Для этого нужно пройти самодиагностику в формате ЕГЭ и записаться на консультацию. Продолжительность таких занятий не очень большая, ведь желающих много, но за отведенные на общение 20 минут специалист расскажет о ваших персональных ошибках, даст полезные советы, ответит на вопросы.

    4. Проводите параллели

    Если вы решили сдавать информатику и ИКТ вместе с профильной математикой, то полезно сравнить задания этих экзаменов и найти точки соприкосновения. Установление таких связей позволит лучше понять материал, а в некоторых случаях и сэкономить время.

    Контрольные измерительные материалы по этим предметам похожи в проверке практических навыков анализа статистической информации, представленной в виде таблицы или графиков. Для решения ряда задач по информатике и ИКТ нужны математические сведения о свойствах целых чисел и способах задания числовых последовательностей. Это вопросы повышенного и высокого уровня сложности на программирование и проверку работы компьютерных программ.

    Знание информатики и алгоритмическое мышление окажут неоценимую помощь и при сдаче математики

    Как известно, на профильном экзамене самая сложная задача № 19, на числа. Даже понять ее условие зачастую бывает очень трудно. Представьте, что вы пишете компьютерную программу. Это поможет не только разобраться в хитросплетениях исходных данных, но и сконструировать подходящий пример, получить обобщенную модель множества или последовательности чисел, вскрыть существующие противоречия, найти пределы изменения величин.

    Аналогичная работа по созданию компьютерной динамической модели ситуации поможет лучше представить условие задачи с параметром, решаемой функционально-графическим или геометрическим методом (задание № 18 профильного ЕГЭ по математике), найти контрольные значения параметра, представить зависимость характера изменения модели при направленном изменении значений параметра.

    Таких точек соприкосновения еще очень много. Смотрите на каждую задачу глазами не только математика, но и программиста. Это существенно облегчит ее решение.

    5. Используйте все возможности МЭШ

    Пройти самодиагностику, повторить сложный материал, провести опыты в виртуальной лаборатории московские школьники могут с помощью сервисов МЭШ.

    В Библиотеке МЭШ множество образовательных материалов: более 50 тысяч сценариев уроков и более 8 тысяч видеоуроков, свыше 1600 электронных учебных пособий, 348 учебников, более 130 тысяч образовательных интерактивных приложений, 8 уникальных виртуальных лабораторий, 245 произведений художественной литературы, а также огромное количество тестовых заданий, соответствующих содержанию ОГЭ и ЕГЭ, и многое другое.

    Логарифмические неравенства и задачи с логарифмическими уравнениями — сложная тема, и именно за эти задания можно получить большое количество баллов на ЕГЭ. В разделе «Подготовка к ЕГЭ. Логарифмы» для 10–11-х классов школьники могут потренироваться в преобразовании числовых логарифмических выражений.

    6. Сделайте решение задач своим хобби

    Подготовка к экзамену подобна спортивным тренировкам. Нужно не только хорошо разбираться в предмете, но и набрать форму: привести все свои знания и умения в актуальное состояние.

    А с учетом перехода ЕГЭ по информатике и ИКТ в компьютерную форму (в 2021 году экзамен впервые будет проводиться в новом формате) и увеличения количества заданий на программирование необходимо повысить уровень владения выбранным для себя языком программирования. Для этого нужны постоянные упражнения. Посвящайте им не только учебное, но и свое свободное время. Подмечайте ситуации, в которых знание математики, информатики и ИКТ может найти применение, ставьте и решайте задачи. Получайте от этого удовольствие. И тогда успех к вам обязательно придет.

    Источник: МЕЛ

    Решение задач с помощью кругов Эйлера

    В языке запросов поискового сервера для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

    Считается, что все запросы выполнялись практически одновременно, так что набор страниц, содержащих все искомые слова, не изменялся за время выполнения запросов.

    Решение задачи №1

    Для решения задачи отобразим множества Тортов и Пирогов в виде кругов Эйлера.

    Обозначим каждый сектор отдельной буквой (А, Б,В).

    Из условия задачи следует:

    Торты │Пироги =  А+Б+В = 12000

    Торты & Пироги = Б = 6500

    Пироги = Б+В = 7700

    Чтобы найти количество Тортов (Торты = А+Б), надо найти сектор А, для этого из общего множества (Торты│Пироги) отнимем множество Пироги.

    Торты│Пироги – Пироги = А+Б+В-(Б+В) = А = 1200 – 7700 = 4300

    Сектор А равен 4300, следовательно

    Торты = А+Б = 4300+6500 = 10800

    Задача №2

    В языке запросов поискового сервера для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

    В таблице приведены запросы и количество найденных по ним страниц некоторого сегмента сети Интернет.
    ЗапросНайдено страниц (в тысячах)
    Пироженое & Выпечка5100
    Пироженое9700
    Пироженое | Выпечка14200

    Какое количество страниц (в тысячах) будет найдено по запросу Выпечка?

    Считается, что все запросы выполнялись практически одновременно, так что набор страниц, содержащих все искомые слова, не изменялся за время выполнения запросов.Решение задачи №2

    Для решения задачи отобразим множестваПироженых и Выпечек в виде кругов Эйлера.

    Обозначим каждый сектор отдельной буквой (А, Б,В).

    Из условия задачи следует:

    Пироженое & Выпечка = Б = 5100

    Пироженое = А+Б = 9700

    Пироженое │ Выпечка =  А+Б+В = 14200

    Чтобы найти количество Выпечки (Выпечка = Б+В), надо найти сектор В, для этого из общего множества (Пироженое │ Выпечка ) отнимем множествоПироженое.

    Пироженое │ Выпечка – Пироженное = А+Б+В-(А+Б) = В = 14200–9700 = 4500

    Сектор В равен 4500, следовательно  Выпечка = Б + В = 4300+5100 = 9400

    Задача №3
    В таблице приведены запросы к поисковому серверу. Расположите номера запросов в порядке убывания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.
    Для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».
    1спаниели | (терьеры & овчарки)
    2спаниели | овчарки
    3спаниели | терьеры | овчарки
    4терьеры | овчарки


    Решение задачи №3

    Представим множества овчарок, терьеров и спаниелей в виде кругов Эйлера, обозначим сектора буквами (А, Б, В, Г).

    Преобразим условие задачи в виде суммы секторов:

    спаниели │(терьеры & овчарки) = Г + Б

    спаниели│овчарки = Г + Б + В

    спаниели│терьеры│овчарки = А + Б + В + Г

    терьеры & овчарки = Б

    Из сумм секторов мы видим какой запрос выдал больше количества страниц.

    Расположим номера запросов в порядке убывания количества страниц: 3 2 1 4

    Задача №4

    В таблице приведены запросы к поисковому серверу. Расположите номера запросов в порядке возврастания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.
    Для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

    1барокко | классицизм | ампир
    2барокко | классицизм & ампир
    3классицизм & ампир
    4барокко | классицизм

    Решение задачи №4

    Представим множества классицизм, ампир и классицизм в виде кругов Эйлера, обозначим сектора буквами (А, Б, В, Г).

    Преобразим условие задачи в виде суммы секторов:

    барокко│ классицизм │ампир = А + Б + В + Г
    барокко │(классицизм & ампир) = Г + Б
    классицизм & ампир = Б
    барокко│ классицизм = Г + Б + А

    Из сумм секторов мы видим какой запрос выдал больше количества страниц.

    Расположим номера запросов в порядке возрастания количества страниц: 3 2 4 1




    Задача №5В таблице приведены запросы к поисковому серверу. Расположите номера запросов в порядке возврастания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.
    Для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».
    1канарейки | терьеры | содержание
    2канарейки & содержание
    3канарейки & щеглы & содержание
    4разведение & содержание & канарейки & щеглы

    Решение задачи №5

    Для решения задачи представим запросы в виде кругов Эйлера.

    K —  канарейки,

    Щ – щеглы,

    С – содержание,

    Р – разведение.

    Далее будем закрашивать красным цветом сектора согласно запросам, наибольший по величине сектор даст большее количество страниц на запрос.


    В порядке возрастания по количеству страниц запросы будут представлены в следующем порядке: 4 3 2 1Самая большая область закрашенных секторов у первого запроса, затем у второго, затем у третьего, а у четвертого запроса самый маленький.

    Обратите внимание что в первом запросе закрашенные сектора кругов Эйлера содержат в себе закрашенные сектора второго запроса, а закрашенные сектора второго запроса содержат закрашенные сектора третьего запроса, закрашенные сектора третьего запроса содержат закрашенный сектор четвертого запроса.

    Только при таких условиях мы можем быть уверены, что правильно решили задачу.  

    Задачи для самостоятельного решения

    Задача №6

    В таблице приведены запросы к поисковому серверу. Расположите номера запросов в порядке возрастания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.
    Для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

    1принтеры & сканеры & продажа
    2принтеры  & продажа
    3принтеры | продажа
    4принтеры | сканеры | продажа

    Задача №7

    В таблице приведены запросы к поисковому серверу. Расположите номера запросов в порядке возрастания количества страниц, которые найдет поисковый сервер по каждому запросу.
    Для обозначения логической операции «ИЛИ» используется символ «|», а для логической операции «И» — символ «&».

    1физкультура
    2физкультура & подтягивания & отжимания
    3физкультура & подтягивания
    4физкультура | фитнесс

    Человеческие ресурсы в здравоохранении, информатике здравоохранения и системах здравоохранения: 9781615208852: Книги по медицине и здравоохранению

    Процесс рецензирования является движущей силой всех книг и журналов IGI Global. Все рецензенты IGI Global соблюдают самые высокие этические стандарты, и каждая рукопись проходит строгую двойную слепую проверку процесс обзора, который поддерживается нашим полным членством в Комитете по этике публикаций (СПРАВЛЯТЬСЯ). Узнать больше> Редакторам и авторам книг и журналов IGI Global предоставляются письменные инструкции и контрольные списки, которые должны быть следит за тем, чтобы поддерживать высокое значение, которое IGI Global придает публикуемой работе.Как полноправный член Комитет по этике публикаций (COPE), все редакторы, авторы и рецензенты должны придерживаться определенных этических норм. и стандарты качества, которые включают в себя полные руководящие принципы по этике и противозаконному поведению, а также редакционную политику IGI Global. Они распространяются на все книги, журналы, главы и статьи, представленные и принятые к публикации. К ознакомьтесь с нашей полной политикой, заявлением о конфликте интересов и исправлениями, внесенными после публикации, ознакомьтесь с рекомендациями IGI Global Полное заявление об этике и злоупотреблении служебным положением.

    Предисловие

    Определение «здоровья» как «состояние полного физического, психического и социального благополучия, а не просто отсутствие болезней или недугов», принятое Всемирной организацией здравоохранения в Нью-Йорке в июне 1946 г. первоначальная встреча оказалась недостижимой глобальной целью. В то время как многие страны воспользовались преимуществами систем здравоохранения и социальной и экономической политики, которые повысили продолжительность жизни и снизили смертность, ВОЗ одержала единичные значительные победы в искоренении болезней (e.грамм. оспа и полиомиелит), многие страны по-прежнему имеют высокую материнскую и младенческую / детскую смертность, борются с инфекционными заболеваниями, такими как ВИЧ / СПИД, малярия, туберкулез, и сталкиваются с острой нехваткой кадровых ресурсов здравоохранения. Восемь амбициозных целей ООН в области развития, сформулированных в Декларации тысячелетия, нацелены на бедность и голод, здоровье матери и ребенка, гендерное равенство, начальное образование, экологическую устойчивость, инфекционные заболевания и глобальные инициативы в области развития — возможно, это первая глобальная попытка достичь «здоровья» в первоначальном определении понятия «здоровье». срок.К сожалению, многие из текущих проблем, связанных с оказанием медико-санитарной помощи и медицинских услуг на глобальном уровне, — нехватка медицинских работников, утечка умов и миграция медицинских работников, отходы умов, отсутствие надлежащих медицинских технологий и адекватных информационных и коммуникационных технологий — угрожают обществу. достижение этих целей к 2015 году. Цена неудачи — потенциальная катастрофа с буквально жизнью или смертью. В это время нынешних и ожидаемых пандемий, неравенства в состоянии здоровья городских и сельских жителей или развитых и развивающихся стран, старения глобальной демографии, увеличения распространенности хронических заболеваний, экономических кризисов каждая страна изо всех сил пытается найти индивидуальные решения, которые подходят для их здравоохранения. системы, одновременно пытаясь работать с другими странами под руководством Всемирной организации здравоохранения, чтобы найти глобальное решение многих из этих проблем.

    В Торонтском призыве к действиям десятилетие с 2006 по 2015 годы было объявлено «Десятилетием кадровых ресурсов здравоохранения» для Северной и Южной Америки. Участники регионального совещания Обсерваторий кадровых ресурсов здравоохранения (Торонто, октябрь 2005 г.) признали, что как национальные, так и международные субъекты в секторе здравоохранения и других соответствующих секторах должны быть мобилизованы для «коллективного укрепления кадровых ресурсов здравоохранения посредством как политику, так и меры вмешательства для достижения Целей развития тысячелетия и в соответствии с национальными приоритетами здравоохранения, чтобы обеспечить доступ к качественным медицинским услугам для всех народов Северной и Южной Америки к 2015 году »(PAHO, 2005).Актуальная и своевременная, эта книга решает две проблемы — кадровые ресурсы здравоохранения и внедрение компьютерных технологий в здравоохранение — за счет того, что некоторые из наиболее уважаемых ученых и практиков со всего мира описывают свой опыт, некоторые успехи, множество новых начинаний и предлагают возможные решения как на теоретическом, так и на практическом уровне.

    16 глав книги разделены на четыре части. В первом разделе рассматриваются основы кадровых ресурсов в области здравоохранения и дается обзор в главе 1 вопросов, с которыми сталкиваются кадровые ресурсы здравоохранения, а также излагается необходимость стратегического планирования кадровых ресурсов здравоохранения на организационном и институциональном уровне, что включает рассмотрение социальных, экономических и культурных линз и реальностей.В главе 2 представлен исторический обзор социальных истоков и теорий управления человеческими ресурсами, которые сформировали текущую практику, и подчеркивается необходимость оставить теоретические модели и взглянуть на повседневную жизнь работников здравоохранения. Существующая иерархическая и традиционная структура врачей и медсестер также подвергается сомнению, поскольку нам необходимо искать решения проблем с человеческими ресурсами с помощью новых способов совместной работы и новых организаций. Приводится пример «магнитных» больниц — так называемых, потому что условия работы привлекли медсестер в эти организации, которые подчеркнули организационную культуру совместных моделей работы, высокое качество медсестринского обслуживания, компетентность, сильное лидерство и непрерывное образование.Наконец, в главе 3 бизнес-модель обучающихся организаций, изложенная Питером Сенге в 1990-х годах, описывается и применяется к «обучающейся организации здравоохранения». Во всех главах подчеркивается необходимость нового способа построения наших организаций здравоохранения и необходимость динамичного и гибкого планирования человеческих ресурсов.

    Раздел 2 посвящен проблеме набора и удержания специалистов в области здравоохранения. С точки зрения мотивации, управления и демографии авторы отлично справляются с объяснением трудностей не только с наймом, но и с управлением и удержанием мотивированных кадров здравоохранения.

    Системы здравоохранения во всем мире испытывают острую нехватку медицинских работников, что ограничивает возможность оказания своевременной и эффективной помощи. Нехватка ресурсов в странах с низким уровнем дохода усугубляется приманкой и «притягиванием» обученного персонала к более высокооплачиваемым должностям в развивающихся странах, а также «толчком» из этих стран из-за плохих условий труда, опасных условий и отсутствия квалифицированных кадров. непрерывное образование («утечка мозгов»). В этих главах Бидвелл и др. Выделяют некоторые общие факторы, которые касаются того, как мотивировать и поддерживать персонал, и описывает стимулы, как финансовые, так и нефинансовые, которые являются наиболее эффективными, в то время как два конкретных примера приведены в очень разных странах.В главе 5 МакОлифф и др. Описывают условия в двух странах Африки к югу от Сахары, Лесото и Малави, и на основе обсуждений в фокус-группах и опросов рабочих иллюстрируют причины неудовлетворенности и истощения, в то время как в главе 6 Кабене и др. указывает на то, что это проблема не только в развивающемся мире, но и в такой стране, как Канада, с довольно хорошей системой здравоохранения и образования. Наем и удержание медицинских работников, особенно в недостаточно обслуживаемых сельских общинах, также является проблемой, которая влияет на доступность и предоставление медицинской помощи.Авторы предоставляют рекомендации по увеличению приема в медицинские вузы, более эффективному использованию выпускников медицинских вузов, прошедших обучение за рубежом / из-за рубежа (для устранения «пустой траты мозгов»), а также призывают к более эффективному управлению персоналом и планированию персонала в области здравоохранения.

    В третьем разделе, состоящем из шести глав, основанных на тематических исследованиях и практике из разных регионов мира, рассматриваются важнейшие проблемы электронного здравоохранения, информатики здравоохранения и внедрения информационных технологий в отдельных организациях, регионах или странах.Мы начинаем с «большой» картины в главе 7, представляя обзор испанской системы здравоохранения и ее усилий по внедрению информационных технологий и электронного здравоохранения на региональном и национальном уровнях, а в главе 8 приводим пример государственно-частного партнерства в Индии, привело к внедрению ИТ и уникальной модели предоставления услуг для первичной медико-санитарной помощи в штате Андхра-Прадеш. Используя пример в меньшем масштабе (в больничном отделении неонатальной помощи), Антунес и др. В главе 9 представляют модель для изучения воздействия технологий и оценки рисков, которая рассматривает взаимодействие программного обеспечения, оборудования и «живого программного обеспечения». (я.е. человека) и окружающей среды (ОБОЛОЧКА).

    Внедрение и использование информационных и коммуникационных технологий рекламируется как инструмент, который может помочь решить некоторые проблемы плохих условий труда в сельских и отдаленных районах (путем обеспечения связи с коллегами и специалистами, повышения квалификации) и предоставления услуг. через приложения телемедицины для пациентов в удаленных сообществах. В главе 10 описывается инновационная программа дистанционного обучения в Таиланде, реализуемая Университетом Чулалонгкорн, специально разработанная для того, чтобы удерживать передовых медицинских работников в своих местных сообществах путем предоставления онлайн-обучения и предоставления материалов и курсов, которые имеют непосредственное отношение к местным проблемам — « индивидуальное обучение на рабочем месте ».В главе 11 Эдирриппулиге обсуждаются преимущества телездравоохранения и некоторые из преимуществ, которые оно может предоставить при предоставлении медицинских и сестринских услуг, с оговоркой, что технологии следует внедрять только для решения существующей проблемы, а не просто ради технологии. сам. Сообщение, которое, как мне кажется, находит отклик во всех наших примерах информатики здравоохранения в обеспечении улучшенного медицинского обслуживания нации, первичной помощи сельским жителям, находящимся в километрах от медицинских центров, индивидуализированном решении для местных потребностей здравоохранения, а также прогнозируемых и непредвиденных преимущества, которые возникают, когда ИТ внедряются в медицинское учреждение и изменяют взаимодействие и сотрудничество между врачами, медсестрами, помощниками медсестер, родителями и маленькими пациентами.

    В последней главе третьего раздела описываются размышления и личное путешествие одного исследователя, который работал над несколькими проектами в Южной Африке в рамках модели совместного исследования. Во многих случаях эта модель представляет собой лучший способ для сообществ и исследователей сотрудничать по внедрению услуг, которые улучшат здравоохранение на местном уровне, но Эль Ансари предупреждает об уникальных свойствах этой формы исследований и хрупком балансе, который необходим для развития и поддерживать настоящее совместное партнерство — ключ к решению проблемы пациента.

    Все авторы проделали огромную работу по описанию, анализу и представлению этих примеров из реальной жизни, а также по оказанию помощи читателю в лучшем представлении о проблемах, с которыми сталкиваются и часто успешно с которыми сталкиваются коллеги по всему миру.

    Наконец, в логическом продолжении и захватывающем завершении книги, Раздел четвертый: Новые типы человеческих ресурсов — новые методы работы; Будущее! — заглядывает в будущее. Авторы представили будущее здравоохранения как с точки зрения человеческих ресурсов, так и с точки зрения технологий.Переход к более широкому использованию компьютерных технологий в системах здравоохранения и полностью интегрированной электронной медицинской карте также требует нового типа медицинских работников, обладающих техническими знаниями и способных сочетать как знания, так и навыки в области ИКТ и медицинских / биомедицинских наук. Сфера информатики здравоохранения или, в более широком смысле, термин «электронное здравоохранение» используется для описания этого дивного нового мира, и требуется сочетание специалистов в области электронного здравоохранения (технических специалистов, специалистов по информатике в области здравоохранения, специалистов по управлению медицинской информацией) или специалистов в области медицинской информатики.Эти новые типы работников описаны в главах (13 и 14, соответственно) Гибсоном и Ковви «Демистификация человеческих ресурсов электронного здравоохранения» и Луи, специалистом в области информатики в области здравоохранения. В следующей главе 15 Джонсон и Такаширо рассматривают, как лучше всего разрабатывать и разрабатывать учебные программы, которые обеспечивают основанное на фактических данных межпрофессиональное образование, новый способ совместной работы для всех медицинских работников, с некоторыми примерами, взятыми из их работы в области управления медицинской информацией.

    Наконец, Дэвис провокационно смотрит в будущее и на новейший тип «работника» и способ работы, сочетающий в себе людей и технологии — с учетом «hu» ресурсов — высшая задача и окончательная эволюция наших передовых технологий и интеграция «человеческого» и «человеческого» и «человеческого». «Технологические» ресурсы.Это не так уж и далеко, как некоторые могут подумать, термин «гуманизация» уже используется для описания этого дивного нового мира, в котором вместе эволюционировали люди и робототехника!

    Эти авторы продемонстрировали невероятное предвидение и навыки, заставив нас путешествовать во времени, чтобы представить, каким может быть будущее здравоохранения. На перекрестке человеческого поведения, новейших технологий и их мутных вод они помогают нам ориентироваться и достигать берегов.

    Мы приглашаем вас присоединиться к нам и прочитать этот очень увлекательный том, чтобы путешествовать как в пространстве, так и во времени в важнейшей области здравоохранения, ее проблемах, успехах и неудачах.Эту книгу можно использовать как справочник и как учебник для использования на уроках, чтобы начать увлеченные обсуждения с коллегами и / или студентами. Эта книга также поможет вам подкрепить свои собственные идеи примерами и видениями коллег, которые с таким же энтузиазмом решают самую важную из всех проблем: здоровье человечества! И сделать это оригинальное определение здоровья ВОЗ реальностью. Этого можно добиться, только убедившись, что у нас есть нужное количество профессионалов в области здравоохранения, высоко мотивированных, должным образом обученных и располагающих необходимыми технологиями.

    Мы были искренне рады видеть большое количество ученых, заинтересованных в написании этой книги. Перед нашими рецензентами и консультативным советом стояла непростая задача выбрать лучших, чтобы сделать эту книгу важным вкладом в область здравоохранения и ее человеческого капитала, а также в миллиарды пациентов во всем мире, надеющихся на лучшее лечение и для всех. из нас ищут крепкого здоровья. Мы очень вам признательны. Мы также хотим поблагодарить издателя IGI-Global за принятие этой публикации, а также за поддержку и терпение, которые они проявляли на протяжении всего процесса, а также за всех авторов и рецензентов, которые помогли воплотить ее в жизнь.

    Это «золотое пятно» может улучшить диагностику меланомы

    изображение: Матрица путаницы с истинными (и ложными) положительными и отрицательными результатами (а также обычными артефактами, например, волосами). посмотреть еще

    Кредит: Атлантический университет Флориды

    Слишком много, слишком мало, в самый раз.Это может показаться строчкой из «Златовласки и трех медведей», но на самом деле описывает важное открытие, сделанное исследователями из Колледжа инженерии и информатики Атлантического университета Флориды. Они разработали методику с использованием машинного обучения — подраздела искусственного интеллекта (ИИ) — который улучшит компьютерную диагностику (CADx) меланомы. Благодаря созданному ими алгоритму, который можно использовать в разрабатываемых мобильных приложениях для диагностики подозрительных родинок, они смогли определить «золотую середину» при классификации изображений кожных повреждений.

    Это новое открытие, опубликованное в журнале Journal of Digital Imaging , в конечном итоге поможет клиницистам более надежно выявлять и диагностировать меланомные кожные поражения, отличая их от других типов кожных поражений. Исследование проводилось в NSF Industry / University Cooperative Research Center for Advanced Knowledge Enablement (CAKE) в FAU и финансировалось отраслевыми членами Центра.

    Меланома является особенно смертельной формой рака кожи, если ее не диагностировать.Только в Соединенных Штатах в 2016 году было зарегистрировано 76 380 новых случаев меланомы и около 6750 случаев смерти от меланомы. Злокачественная меланома и доброкачественные поражения кожи часто выглядят очень похожими на неопытный глаз. За прошедшие годы дерматологи разработали различные методы эвристической классификации для диагностики меланомы, но с ограниченным успехом (точность от 65 до 80 процентов). В результате компьютерные ученые и врачи объединились для разработки инструментов CADx, способных помочь врачам классифицировать поражения кожи, которые потенциально могут спасти множество жизней каждый год.

    «Современные системы CADx основаны на архитектурах глубокого обучения, которые в основном состоят из метода, используемого для обучения компьютеров выполнению интеллектуальной задачи. Мы скармливаем им огромные объемы данных, чтобы они могли научиться извлекать смысл из данных и, в конечном итоге, продемонстрировать производительность, сравнимую с человеческими экспертами — в данном случае дерматологами », — сказал Оге Маркес, доктор философии, ведущий автор исследования и профессор кафедры компьютерной и электротехнической инженерии и компьютерных наук FAU, специализирующийся на машинном познании, медицинской визуализации и технологии здравоохранения.«Мы не пытаемся заменить врачей или других медицинских работников искусственным интеллектом. Мы пытаемся помочь им решить проблему быстрее и с большей точностью, другими словами, используя расширенный интеллект».

    Изображения поражений кожи часто содержат больше, чем просто поражения кожи — фоновый шум, волосы, шрамы и другие артефакты на изображении могут потенциально сбить с толку систему CADx. Чтобы классификатор не связал эти нерелевантные артефакты с меланомой, изображения сегментированы на две части, отделяя поражение от окружающей кожи, в надежде, что сегментированное поражение будет легче проанализировать и классифицировать.

    «Предыдущие исследования дали противоречивые результаты: некоторые исследования показывают, что сегментация улучшает классификацию, в то время как другие исследования показывают, что сегментация вредна из-за потери контекстной информации вокруг области поражения», — сказал Маркес. «То, насколько мы сегментируем изображение, может помочь или затруднить классификацию кожных повреждений».

    Имея это в виду, Маркес и его сотрудники Борко Фурт, доктор философии, профессор кафедры электротехники, вычислительной техники и информатики FAU и директор CAKE в FAU, спонсируемого NSF; Джек Бердик, студент второго курса магистратуры FAU; и Джанет Вайнталь, студентка FAU, проверила свою гипотезу: «Сколько сегментации — это слишком?»

    Чтобы проверить свою гипотезу, исследователи сначала сравнили влияние отсутствия сегментации, полной сегментации и частичной сегментации на классификацию и продемонстрировали, что частичная сегментация дает наилучшие результаты.Затем они приступили к определению того, насколько сегментация будет «правильной». Для этого они использовали три степени частичной сегментации, исследуя, как граница неповреждения переменного размера вокруг сегментированного поражения кожи влияет на результаты классификации. Они проводили сравнения систематическим и воспроизводимым образом, чтобы эмпирически продемонстрировать, что определенная граница сегментации вокруг поражения может улучшить качество классификации.

    Их результаты показывают, что расширение границы за пределы поражения для включения ограниченного количества фоновых пикселей улучшает способность их классификатора отличать меланому от доброкачественного поражения кожи.

    «Наши экспериментальные результаты показывают, что существует« золотая середина »в той степени, в которой окружающая кожа не является ни слишком большой, ни слишком маленькой и обеспечивает« правильный »объем контекста», — сказал Маркес.

    Их метод показал улучшение по всем значимым показателям работы классификатора кожных повреждений.

    ###

    Это исследование проводится при поддержке NSF CAKE в FAU, работающего в сотрудничестве с отраслевыми партнерами, а также международными партнерами из Политехнического университета Каталонии (UPC), Барселона.

    О колледже инженерии и информатики FAU:

    Колледж инженерии и информатики Атлантического университета Флориды стремится предоставлять доступные и гибкие программы обучения и исследований, признанные на национальном уровне за их высокое качество. Предлагаемые курсы представлены на территории кампуса и за его пределами, а также посредством дистанционного обучения в области биоинженерии, гражданского строительства, компьютерной инженерии, информатики, электротехники, инженерии окружающей среды, геоматики, машиностроения и океанической инженерии.Для получения дополнительной информации о колледже посетите eng.fau.edu.

    О Флоридском Атлантическом университете:

    Florida Atlantic University, основанный в 1961 году, официально открыл свои двери в 1964 году как пятый государственный университет Флориды. Сегодня университет, годовой экономический эффект которого составляет 6,3 миллиарда долларов, обслуживает более 30 000 студентов и аспирантов на объектах по всему региону обслуживания с шестью округами на юго-востоке Флориды. Преподавательский и исследовательский факультет FAU обслуживает студентов 10 колледжей: Dorothy F.Колледж искусств и литературы им. Шмидта, Колледж бизнеса, Колледж дизайна и социальных исследований, Педагогический колледж, Колледж инженерии и информатики, Высший колледж, Колледж Харриет Л. Уилкс с отличием, Колледж Чарльза Э. Шмидта Медицинский колледж, Медицинский колледж Кристины Э. Линн и Научный колледж Чарльза Э. Шмидта. FAU оценивается как учреждение с высокой исследовательской активностью Фондом Карнеги по развитию преподавания. Университет уделяет особое внимание быстрому развитию критических областей, которые составляют основу его стратегического плана: здоровое старение, биотехнологии, прибрежные и морские проблемы, нейробиология, регенеративная медицина, информатика, продолжительность жизни и окружающая среда.Эти области предоставляют возможность преподавателям и студентам использовать существующие сильные стороны FAU в области исследований и стипендий. Для получения дополнительной информации посетите fau.edu.

    Журнал

    Журнал цифровой обработки изображений

    Заявление об отказе от ответственности: AAAS и EurekAlert! не несут ответственности за точность выпусков новостей, размещенных на EurekAlert! участвующими учреждениями или для использования любой информации через систему EurekAlert.

    Основы CS для классов К-5

    Информатика способствует развитию творческих способностей и учит студентов навыкам критического мышления, чтобы они могли стать активными учениками, поэтому начальная школа — идеальное время для ознакомления учащихся с CS.

    Наши шесть курсов по основам компьютерных наук гибко разработаны для учителей, плохо знакомых с CS, которые хотят предложить своим студентам доступные и справедливые вводные курсы CS.

    Как вы будете преподавать эти курсы, зависит от вас — в рамках вашего расписания занятий, еженедельных лабораторных занятий или библиотечных занятий, вспомогательных уроков по математике и языку или для творческих проектов.Наша сеть фасилитаторов и региональных партнеров предлагает профессиональные учебные семинары по всей стране, чтобы помочь вам начать работу!

    Это подтверждено исследованиями.

    Шесть различных исследований показывают: дети, изучающие информатику, лучше успевают по другим предметам, преуспевают в решении проблем и на 17% чаще посещают колледж.

    Недавнее исследование также демонстрирует положительную связь между изучением информатики с основами CS и пониманием прочитанного, решением проблем и навыками планирования.Учащиеся с находчивыми учителями набирали более высокие баллы на стандартных экзаменах на понимание прочитанного, когда они выполняли дополнительные задания по основам CS. Студенты, изучающие основы CS, также превзошли других студентов, изучающих STEM, в управленческой функции решения проблем и навыках планирования.

    Начать легко.

    Каждый курс включает в себя исчерпывающие планы уроков, занятия с подключением и отключением, а также ресурсы поддержки для учителей. Вам даже не нужна учетная запись пользователя, чтобы попробовать это. Как только вы прочувствуете курсы и планы уроков, зарегистрируйтесь в качестве учителя, чтобы присоединиться к форумам сообщества учителей и пользоваться всеми доступными ресурсами.Затем быстро создайте раздел класса из своего списка или синхронизируйте его с такими инструментами, как Clever или Google Classroom, чтобы отслеживать успеваемость учащихся и управлять учетными записями. Затем отметьте учебу своих учеников, распечатав сертификаты, которые они могут принести домой.

    CS Fundamentals соответствует стандартам Ассоциации преподавателей компьютерных наук (CSTA) 2017 года. Планы уроков определяют связь со стандартами CSTA и предоставляют возможности для поддержки обучения по другим предметам. Согласование стандартов CS Fundamentals доступно в каждом курсе учебной программы.

    И мы упоминали, что это весело !?

    Ваши ученики будут создавать свои собственные игры, рисунки и цифровые истории, которыми они смогут поделиться — и все это при развитии навыков решения проблем, сотрудничества, настойчивости и вычислительного мышления. Каждый курс включает в себя «отключенные от сети» занятия, которые обучают вычислительному мышлению и навыкам цифрового гражданства без использования компьютеров. Посмотрите несколько замечательных творений студентов ниже!

    Изучите круговорот воды в интерактивном режиме!

    Изучайте ракурсы, создавая красивое искусство!

    Оживите динозавров, чтобы поговорить о предыстории!

    Наши семинары по профессиональному обучению предназначены для учителей, не знакомых с CS.

    Новичок в преподавании информатики? Не стоит беспокоиться! Большинство наших учителей никогда раньше не преподавали информатику. Присоединяйтесь к местным учителям для воодушевления и практической поддержки по внедрению информатики в вашем классе. Наши региональные партнеры предлагают высококачественные однодневные семинары Code.org для отдельных учителей или для школьного PD. Запишитесь на ближайший к вам семинар по профессиональному развитию!

    Присоединяйтесь к более чем 100 000 учителей, принявших участие в наших семинарах. Большинство посетителей нашего семинара говорят: «Это лучшее профессиональное развитие, которое я когда-либо посещал.«Фактически, 90% посетителей порекомендовали бы нашу программу другим учителям!

    Найти мастерскую

    Развитие Courss A-F основывается друг на друге, чтобы учащиеся, продолжающие обучение, оставались интересными и узнавали что-то новое. Это позволяет использовать один и тот же курс на любом уровне обучения для всех учащихся, независимо от их опыта. Изучите планы уроков и загрузите руководство по учебной программе для курсов A-F здесь. Все курсы являются подходящими отправными точками для студентов. Более поздние курсы включают в себя «наращивающие» уроки, которые предназначены для ускоренного ознакомления с важными концепциями предыдущих курсов или их повторения.

    Детский сад (Поддерживает предварительные чтения)

    13 уроков. Студенты научатся программировать, используя такие команды, как циклы и события. Уроки, представленные в этом курсе, также учат студентов конструктивно сотрудничать с другими, исследовать различные методы решения проблем, настойчиво преодолевать сложные задачи и узнавать о безопасности в Интернете.

    Посмотреть планы курса и уроков
    1-й класс (поддерживает предварительные чтения)

    13 уроков. Учащиеся изучают более сложные виды деятельности без подключения к электросети и решают большее количество головоломок.Студенты изучат основы программирования, методы совместной работы, навыки исследования и критического мышления, настойчивость перед лицом трудностей и безопасность в Интернете.

    Посмотреть планы курса и уроков
    2 класс

    16 уроков. Студенты будут создавать программы с последовательностью, циклами и событиями. Они будут изучать методы решения проблем и разрабатывать стратегии для создания позитивных сообществ как онлайн, так и офлайн. К концу курса студенты создадут интерактивные игры, которыми они смогут поделиться.

    Посмотреть планы курса и уроков
    3 класс

    17 уроков. Курс начинается с обзора концепций, изложенных в предыдущих курсах, включая циклы и события. После этого учащиеся разовьют свое понимание алгоритмов, вложенных циклов, циклов while, условных выражений и многого другого.

    Посмотреть планы курса и уроков
    4 класс

    18 уроков. Студенты научатся создавать веселые интерактивные проекты, которые закрепят то, что они узнают о безопасности в Интернете.После этих уроков студенты будут заниматься более сложным кодированием. Студенты узнают о вложенных циклах, функциях и условных выражениях.

    Посмотреть планы курса и уроков
    5 класс

    20 уроков. Курс начинается с изучения того, как пользователи делают выбор в приложениях, которые они используют. Затем студенты учатся создавать различные приложения Sprite Lab, которые также предлагают пользователю выбор. На более поздних уроках курса студенты изучат более сложные концепции, включая переменные и циклы «for».

    Посмотреть планы курса и уроков

    Ищете больше новостей, советов или поддержки для преподавания основ CS?

    Получите поддержку и поделитесь своим мнением!
    Мы всегда ищем способы улучшить наши курсы — и мы здесь, чтобы помочь. Если что-то не совсем работает или у вас есть идеи о функциях, которые вы хотели бы увидеть, мы будем рады услышать от вас!
    Свяжитесь с нами
    Подпишитесь на последние новости
    Подпишитесь на наши ежемесячные электронные письма, которые содержат последние новости об инструментах, видео и других важных обновлениях для CS Fundamentals.

    Зарегистрироваться

    Обсуждение основ CS на форуме
    У нас есть форумы для преподавателей, где они могут обсуждать и обмениваться идеями об основах CS, а также об учебной программе. Форумы Code.org используются для всех наших курсов K-12.

    Посетить форум

    Хотите, чтобы основы CS стали доступными для всей школы?

    Наша начальная программа доказала свою эффективность в крупных городских школьных округах, таких как Даллас и небольшие сельские округа в Айове. Это ведущая учебная программа K-12 CS в U.S. Нет необходимости нанимать специалистов для обучения CS. Наша программа разработана специально для поддержки учителей, плохо знакомых с CS, и при этом предлагает гибкость для развития уроков в соответствии с потребностями учащихся. Поделитесь этой брошюрой с администраторами вашего учебного заведения и округа или предложите им взглянуть на нашу страницу для администраторов, специально предназначенную для ответов на самые распространенные вопросы администраторов.

    Ищете уроки без подключения к сети ??

    Давай, перережь шнур (ненадолго)! Обучение компьютерным наукам не всегда должно быть перед экраном, и вам не нужно делать доступ к устройству препятствием для изучения концепций информатики.CS Fundamentals Unplugged — это набор уроков, для которых не требуются устройства учащихся. Уроки можно использовать отдельно или вместе с другими уроками информатики по связанным понятиям.

    Перейти к основам CS Unplugged

    Не хватает времени? Ищете варианты самостоятельного обучения?

    Мы считаем, что классные учителя играют решающую роль в обеспечении равных условий для учащихся. Тем не менее, мы понимаем, что основы CS не всегда преподаются в полном объеме, поэтому в дополнение к курсам A – F, CS Fundamentals предлагает два экспресс-курса для самостоятельного изучения.Оба предназначены для ситуаций, когда учитель не может играть активную роль в привлечении учеников. В экспресс-курсах нет отключенных уроков, и вместо этого они сосредоточены на освещении контента из аналогов A-F таким образом, чтобы его можно было преподавать без учителя.

    Не говорящий по-английски? Ознакомьтесь с нашими курсами перевода

    Благодаря глобальному сообществу переводчиков-добровольцев курсы A-F и экспресс-курс переводятся на другие языки, кроме английского. Убедитесь, что в раскрывающемся меню выбран ваш язык, а затем посетите наш каталог курсов, чтобы узнать, что мы рекомендуем для вашего языка.

    Посмотреть каталог курсов

    Ищете сторонние курсы?

    Ознакомьтесь с полным списком рекомендаций на нашей странице ресурсов для сторонних преподавателей.

    Комплексное решение для начальных школ и учителей, плохо знакомых с CS education
    « Code.org — это универсальный магазин для программирования в школах. Что наиболее важно, учителям не нужны дипломы по информатике, чтобы облегчить выполнение курсовой работы.»- Воспитание здравого смысла

    Задание 2 по детской литературе NA — C269 — WGU

    Nancy Arrieta Задача 2 Детская литература

    Шаблон обзора сегмента подключенного обучения WGU

    Общая информация

    Педагогическое образование Имя кандидата: Нэнси Арриета Дата разработки: 28 июля / Название сегмента связанного обучения: Период / время освоения космоса Оценка недвижимости:

    1 ½ часа за 3 недели

    Класс Уровень: 5 класс Количество Студенты:

    24

    Центр внимания: Солнечная система и космос

    Информация об уроке 1

    W.5.9. Нарисуйте доказательства из литературных или информационные тексты для анализ поддержки, отражение, и исследовать.

    Тема:

    Письмо

    Название книги: Почти Астронавты: 13 женщин кто посмел мечта

    Цели обучения:

    После прочтения Почти космонавты, студенты будут получить доказательства из книга для сравнения двух космонавтов эффективно в исследовательская работа и оценка 4 из 5 по рубрике.

    Обзор стратегий и учебных заданий:

    Во время урока письма, студенты будут анализировать солнечную система и пространство Читают Почти космонавты.Студенты будут размышлять и данные исследований из книга, чтобы завершить исследовательская работа по одному из 13 женщин их выбор. Используя пять шаги написания (предварительная запись, составление, редактирование, редактирование и публикации), студенты будет работать в небольших совместные группы во время управляемой практики.

    Описание формирующего и Суммативный Оценка:

    В качестве формирующей оценки, студенты будут использовать совместные группы для завершения графика органайзер пока учитель задает открытые вопросы и сделал наблюдения.После прочтения Почти космонавты, студенты будут заполнить итоговую сумму оценка по рисунку свидетельство из книги сравните двух космонавтов эффективно в исследовательской работе и наберите 4 из 5 на

    Учитель моделирует шаги для письма и графики организатор, а также ожидания с оценочная рубрика. В течение управляемая практика, студенты завершит Венн диаграмма для организации мысли и информация. Учитель покажет примеры на доске используя мы делаем, вы делаете, я делаю стратегия. Учитель также корректировать и проводить ученик учитель конференции для обсуждения прогресс исследовательской работы.Во время независимого практики, студенты будут завершить свое исследование бумага с использованием google docs для окончательного обзора. Учитель будет ходить и спросить открылся закончился вопросы по всему деятельность.

    руб.

    Урок 2 Информация

    заметки о команде и индивидуальное исполнение и понимание пока студенты работают в эксперте команда по сбору информации на назначенное им лицо. Во время последней части управляемая практика, команды будут доложить их назначил домашние команды принести свои исследования и сроки вместе в хронологический порядок.Каждый студент несет ответственность за их собственная личность и их взносы. Учитель будет задать открытый вопрос на протяжении всей деятельности.

    Информация об Уроке 3

    5.CX.2 Понять междисциплинарный связи и жизнь заявления Изобразительное искусство.

    Тема:

    Арт

    Название книги: Кометы, звезды, Луна и Марс: Космос стихи и картины

    Цели обучения:

    После блока по кометам, звезды, луна и марс, студенты поймут связь и жизнь пространство, рисуя их собственная живопись и создание собственного стихотворения и набрал 5 из 5 по рубрике.

    Обзор стратегий и учебных заданий:

    Во время урока изобразительного искусства, студенты поймут Солнечная система и пространство пониманием междисциплинарный связи и жизнь Приложения. После чтения кометы, звезды, луна и Марс, студенты создадут свои картины и интерпретации стихотворений. Учитель моделирует ее

    Описание формирующего и Суммативный Оценка:

    Контрольный список, учитель наблюдения и вопросы проводились как формирующая оценка.

    После блока по кометам, звезды, луна и марс, студенты поймут связь и жизнь космоса нарисовав свои собственные картины и написание их

    стихотворение и объясните рубрика ожидания. Она покажет классные картинки предыдущих студенческих работ и прочтите предыдущие студенты стихи выгружают и отвечу на вопросы. Во время практики с гидом студенты проведут мозговой штурм свои мысли, используя свои художественные журналы и набросок рисунок их картины при использовании контрольного списка для держать их на задании.Учитель поможет студенты будут любые вопросы и получим

    Конечно, студенты остаются на задача основанная на ней наблюдения и индивидуальный чек-лист. В течение независимая практика, студенты напечатают свои стихи с использованием google docs и раскрасить их рисунок используя предоставленные материалы. После завершения учитель распечатаем стихи и прикрепить картину к отображать в бюллетене.

    собственных стихотворения и оценка 5 из 5 по рубрике.

    Reflection

    Объясните, как сегмент обучения был разработан для поддержки студентов (е.g., мотивация и вовлечение студентов) при взаимодействии с

    Учебный сегмент был разработан для поддержки студентов побудить их проявить любопытство и заинтересованность в новой информации.

    Включение абстрактной стратегии обучения, основанной на проблемах, позволяет студенты, чтобы достичь более высокого уровня мышления и решить свои проблемы навыки решения.

    Ссылки APA

    Acrobatiq. (2018). Умная авторская детская литература [Учебные ресурсы WGU, Детская литература]. https: // wgu- nx.acrobatiq.com/courseware/contents/wgu_C970_15Mar18_child_lit_

    Художественное образование — Основные стандарты изобразительного искусства. (нет данных). Получено 30 июля 2020 г., из https://sites.google.com/dpi.nc.gov/artseducation/standards/visual-arts-essential-standards?authuser=

    Флориан Д. (2007). Кометы, звезды, Луна и Марс: Космические стихи и картины. Орландо: Харкорт.

    C. (н.о.). Стандарты пятого класса. Получено 30 июля 2020 г. с https://www.corecommonstandards.com/fifth-grade-standards/

    .

    Шеттерли, М.L., Conkling, W., Freeman, L., & amp; Шеттерли, М. Л. (2018). Скрытые фигуры: настоящая история четырех чернокожих женщин и космическая гонка. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Харпер, отпечаток HarperCollins.

    Стоун, Т. Л. (2009). Почти космонавты: 13 женщин, которые посмели помечтать. Сомервилль, Массачусетс: Candlewick Press.

    Суле Йилдирим Яилган — NTNU

    Биография

    Профессор Суле Йилдирим Яилган работает на кафедре информационной безопасности и коммуникационных технологий (ИИК) НТНУ с 2009 года.Она получила степень магистра. степень в области компьютерной инженерии в 1995 году и докторская степень в области искусственного интеллекта и компьютерных наук в 2002 году. Она более 25 лет преподавала в академических кругах (копия сертификата universitypedagogikk находится в резюме), занималась исследованиями и занимала должность начальника отдела между 2005-2009 гг. Она участвовала в проектах, финансируемых программами EU Horizon 2020, Eurostars, Erasmus +, Исследовательским советом Норвегии, Региональным исследовательским советом Норвегии и Министерством иностранных дел Норвегии.Она работает в Центре кибернетической информационной безопасности (ccis.no) и возглавляет исследовательскую группу MR PET: мультидисциплинарная исследовательская группа по конфиденциальности и защите данных. Она руководила студентами на разных академических уровнях и опубликовала более 100 журналов и статей на конференциях.

    Цель и подход исследования

    Моя общая цель исследования — разработать интеллектуальные системы или их интеллектуальные компоненты. Эти интеллектуальные системы обеспечивают поддержку принятия решений для людей, и они могут действовать этично, законно и с сохранением конфиденциальности.Эти системы построены с использованием самых современных подходов в области искусственного интеллекта, машинного обучения и информационной безопасности.

    Области исследований

    Если говорить более конкретно, во всех областях исследований, моя более конкретная исследовательская цель и фокус — изучить и улучшить использование методов, основанных на данных, для решения задач каждой из этих областей исследований. Я разрабатываю и адаптирую методы искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения и кибербезопасности для решения проблем и обеспечения оптимальной работы решений.Я работаю в следующих прикладных областях:

    • здоровья,
    • энергия,
    • информационная безопасность,
    • образование,
    • искусственный интеллект,
    • прочие.

    Последние исследования и образовательные проекты

    Год

    Роль заявителя

    Название проекта

    Финансирующее агентство

    2017-2020 гг.

    Руководитель WP и один из двух инициаторов проекта

    SMILE: подход с умной мобильностью к безопасности границ в Европе

    SEC-14-BES-2016 Horizon 2020

    2017-2020 гг.

    Основной заявитель

    ПРИГЛАШАЮЩАЯ УЛЫБКА

    NTNU (Центральный факультет ЕС + IE)

    2020-2023

    WP лидер

    METICOS

    Горизонт 2020

    2020-2023

    Основной заявитель

    МЕДИЦИНСКИЕ МЕТИКЫ

    NTNU

    2017-2020 гг.

    Основной заявитель

    ИНТЕНСИВНЫЙ ИНТЕНСИВ

    Предложение Horizon, получившее более 12 баллов, поэтому финансируется за счет поощрений от NTNU

    2019-2022

    WP исследователь

    ECODIS: Проектирование и мониторинг состояния цифровой подстанции

    Исследовательский совет Норвегии, ENERGIX IPN

    2019-2022

    WP лидер

    INTERSECURE: Безопасность электроснабжения в интеллектуальных сетях с взаимодействующими цифровыми системами

    Исследовательский совет Норвегии, ENERGIX IPN

    2019–2024

    WP лидер

    Лежащее перо писцов

    Исследовательский совет Норвегии, FRIPRO Toppforsk

    2020-2023

    WP Ключевой исследователь

    КАТЕГОРИИ

    КА2 и Промышленный проект

    2019-2020

    Созаявитель

    MODUS 2: мобильность для развития университетов

    ЕС Гранты ЕЭЗ

    2015-2022

    Руководитель проекта и ведущий преподаватель

    Получено 4 проекта: два для Косово (UP и UBT) и два для UT

    Erasmus + Global Mobility

    2011-2016

    Руководитель проекта и ведущий преподаватель

    AEP: Академический обмен для прогресса

    Министерство иностранных дел Норвегии

    2020-2023

    WP лидер

    MAAS: Многопараметрический датчик активной антенны

    Исследовательский совет Норвегии,

    2015–2019

    WP лидер

    IQMED: Повышение качества изображения в медицинской диагностике, мониторинге и лечении

    Исследовательский совет Норвегии

    2020-2023

    Председатель WG и член MC

    LITHME : Язык в эпоху человека и машины

    COST Европейское сотрудничество в области науки и технологий

    OC-2019-1-23689

    2013-2017

    Член МС

    IC1206: Деидентификация для защиты конфиденциальности в мультимедийном контенте

    Стоимость Действия

    2016–2024

    Ключевой исследователь WP2 (Smart Microgrids)

    CINELDI : Центр интеллектуального электричества

    Исследовательский совет Норвегии, программа FME

    Прошлые образовательные проекты:

    SMILE Bee \ footnote {http: // projectbee.co.kr/}: 2016-. Этим проектом руководит профессор д-р Янгбон Сео из Инновационного центра инженерного образования Пусанского национального университета, Пусан, Южная Корея, а другим партнером является профессор Эль Хасани из факультета телекоммуникаций, сетей и компьютерных наук Университета Чуаиб Дуккали. , Марокко. Проект направлен на совершенствование инженерного образования.

    МОНЕТ: 2013-2018 гг. Исследовательская школа компьютерной и информационной безопасности) \ footnote {https://coinsrs.no/}

    FRISC: 2012-2016.Форум исследований и инноваций в области безопасности и коммуникаций \ footnote {https://www.frisc.no/} — это сеть организаций, работающих в области безопасности в Норвегии.

    ЦИМЕТ: 2007–2014. Цвет в информатике и медиа-технологиях — это совместная магистерская программа на степень
    , финансируемая ЕС в рамках программы Erasmus
    Mundus.

    COSI: 2015–2019. Цвет в науке и промышленности — это совместная магистерская программа с несколькими степенями, финансируемая ЕС в рамках программы Erasmus Mundus

    .

    С 2012 года в 3DMT \ footnote {http: // master-3dmt.eu /}, Университет Жана Монне Сент-Этьена (Франция) и NTNU объединяют свои навыки и опыт, чтобы предложить двухлетний магистерский курс по 3D-мультимедийным технологиям (3DMT).

    Прошлые исследовательские проекты

    HUMDIG: 2019-2019. Права и достоинство человека: политика и технологии, трансформирующие дискурс о правах человека в отношении беженцев, финансируется программой SAMKUL.

    Дрон скорой помощи: 2017-2018 гг. финансируется NTNU

    LTICR: 2017-2018. Обучение детей иммигрантов с помощью робототехники — предварительный проект, финансируемый NFR

    .

    SWAN : 2016-2018.Безопасный контроль доступа по глобальной сети, финансируемый IKTPLUSS.

    ЭНЕРГЕТИКА: 2016-2017. Упрощенное 3D-моделирование (BIM) с играми для цифрового энергоэффективного дрейфа, обслуживания и восстановления систем нагрева водяных костей — это предварительный проект исследования, финансируемый RFF-Inland

    .

    ЛЫЖИ: 2015-2015. Разработка пилотной базы данных для обработки информации о раненых на горных объектах финансируется Региональным исследовательским фондом Норвегии, Внутренний (RFF-Inland)

    .

    IC1206 : 2013-2017.Деидентификация для защиты конфиденциальности в мультимедийном контенте

    INFUSE: 2012-2015 гг. Разработка интеллектуального поискового двигателя — это проект, финансируемый программой ЕС Eurostars.

    СКОРОСТЬ: 2011-2012 гг. Sport EvEnt iDentity Management — проект, финансируемый RFF-Inland

    .

    ДРОН: 2010–2010 гг. Мобильные распределенные агенты для расследования сцен обнаружения улик — это небольшой проект, финансируемый NFR и GUC.

    Словарь: 2008-, Проект словаря моделирования и имитации.

    GED: 2007-2009. Разработка игрового движка: к единой платформе для разработки игр

    Безопасность: 2005. Проблемы безопасности в адаптивных распределенных системах, финансирование от HIHM.

    Недавний опыт работы

    2016 г. — доцент кафедры информационной безопасности и коммуникационных технологий, NTNU, Йёвик, Норвегия

    2016 Доцент факультета компьютерных наук и медиа-технологий НТНУ

    2009-2015 Доцент, факультет компьютерных наук и медиа-технологий, Университетский колледж Йёвик, Норвегия

    2005-2009 Начальник отдела компьютерных наук, HIHM, Норвегия

    2004-2005 Доцент, Департамент компьютерных наук, HIHM, Норвегия

    Административная деятельность

    2021- Участник мероприятия по затратам CA16101

    2021- член группы лидеров исследовательской группы, ИИК

    2020- Глава исследовательской группы MR PET: Междисциплинарная исследовательская группа по конфиденциальности и защите данных

    2020- Тронхейм ACM-Women Chapter Member

    2020- Член Правления из Норвегии в COST Action CA19102

    2020- член IEEE и IEEE Computational Intelligence Society

    2020- Член Правления проекта METICOS

    2019- Член Правления Проекта Лежащих Писцов

    2019- Член Совета по этике проекта

    лживых писцов

    2019- Эксперт-оценщик программы EU Horizon2020

    2018- Член Совета по этике исследований NTNU

    2016- Член правления проекта SMILE Horizon2020

    2018- Глава Совета по этике проекта Horizon2020 SMILE

    2018 Член консультативного совета проекта

    по обучению языку детей иммигрантов с помощью робототехники (LTICR)

    2017- член Международной ассоциации по распознаванию образов (IAPR)

    2016- Член рабочей группы ECSO «Поддержка малого и среднего бизнеса, координация со странами (в частности, восточная часть ЕС) и регионами»

    2013-2017 Член Правления IC1206

    2013- Эксперт COST для участия в оценке деятельности COST

    2013 Заместитель члена оргкомитета, GUC

    2015- Заместитель члена Правления CCIS, GUC и NTNU

    2011- член Норвежской лаборатории биометрии, NTNU

    , 2010 г. — член руководящего комитета Норвежского общества искусственного интеллекта, отделения Европейской ассоциации искусственного интеллекта (EurAI)

    2008-2009 Координатор исследования управления административными данными в сотрудничестве с Studiesenteret, HIHM \ footnote {http: // www.studiesenteret.no/}

    2006- член Норвежской ассоциации обработки изображений и распознавания образов (NOBIM)

    2005- член Норвежской ассоциации исследователей (Forskerforbundet) \ newline

    2005-2009 Начальник отдела компьютерных наук HIHM

    2000 — советник для аспирантов с более чем 27 + 5 (в процессе) MSc, 2 + 2 (периоды) + 4 (в процессе) PhD, 10 постдоков и приглашенных исследователей, NTNU, GUC, HIHM и EGE

    5 ВЫВОДЫ

    В этой статье мы представили несколько экспериментов, основанных на задаче захвата

    (например, автономный вакуумный робот

    ).Эти эксперименты основаны на генетической эволюции

    нейроконтроллера без скрытого слоя

    . В первой части мы развили в модели

    восемь нейроконтроллеров (каждый в заданной среде

    ). Нейроконтроллер был заменен на

    и были оценены его характеристики в других средах

    . По мнению некоторых исследователей,

    иногда представляет собой путаницу между генетическим алгоритмом

    и сгенерированным поведением.Мы показали, что

    генетических алгоритмов можно легко адаптировать с

    тех же параметров к нескольким задачам. Мы также показали, что

    , сгенерированный нейроконтроллер

    выделен для обученной среды. Это означает, что

    генетических алгоритмов являются общими, в отличие от

    нейроконтроллеров, выделенных для этого. Этот результат

    , вероятно, может быть расширен на все параметры оценки

    : шум, оборудование робота, заряд батареи,

    и т. Д.

    Во второй части статьи были опробованы несколько стратегий

    для создания общих нейроконтроллеров

    . Во-первых, оценка человека

    была проведена в восьми средах, а средняя производительность

    была использована для вычисления пригодности

    . Этот эксперимент дает хорошие результаты

    , за исключением одной среды, где приспособленность была

    очень плохой. В последнем эксперименте производительность

    в наихудших условиях использовалась для вычисления пригодности

    .Общая производительность

    немного меньше, чем в предыдущем эксперименте, но производительность

    более распределена по средам. Создание

    универсальных контроллеров с использованием генетических алгоритмов остается сложной задачей

    , но мы показали, что выбор наихудшего случая

    для оценки индивидуума может быть первым шагом

    в автоматическом создании универсальных нейроконтроллеров

    .

    СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

    Jansen T.и Вегенер И., 2002 г., Об анализе

    эволюционных алгоритмов: доказательство того, что кроссовер

    действительно может помочь. Algorithmica, Springer New York, Volume

    34, Number 1 / July, 47-46.

    Бэк Т., 1996, Эволюционные алгоритмы в теории и

    на практике: стратегии эволюции, эволюционное программирование

    , генетические алгоритмы. Оксфордский университет

    Press.

    Флореано Д. и Мондада Ф., 1994, Автоматическое создание

    автономного агента: генетическая эволюция робота, управляемого нейронной сетью

    .3-я Международная конференция

    по моделированию адаптивного поведения

    (SAB’94).

    Мондада Ф., Франци Э. и Йенн П., 1993, Мобильный робот

    Миниатюризация: инструмент для исследования в области управления

    Алгоритмы

    , 3-й Международный симпозиум по

    Experimental Robotics III, 28-30 октября, 501- 513.

    Флореано Д. и Мондада Ф., 1998, Evolutionary

    Нейроконтроллеры для автономных мобильных роботов.

    Нейронные сети, 11 (7-8), 1461-1478.

    Нольфи С. и Флореано Д., 2000, Эволюционная робототехника:

    Биология, интеллект и технология самоорганизации

    Машины. Книга Брэдфорда, MIT Press,

    Кембридж, Массачусетс.

    Ахуакцин Дж.М., Талби Э.Г., Бессьер П. и Мазер Э., 1992

    , Использование генетических алгоритмов для планирования движения роботов.

    Европейская конференция по искусственному интеллекту

    (ECAI92), Вена (Австрия) Ямасаки Ф., Эндо К.,

    Китано Х.и Асада М., 2002, Приобретение

    гуманоидных движений при ходьбе с использованием генетического алгоритма —

    С учетом характеристик сервомодулей.

    Робототехника и автоматизация, Известия. ICRA ’02.

    Международная конференция IEEE по робототехнике и

    автоматизации, 3123-3128.

    Аркин Р.К., 1992, Сотрудничество без связи,

    Навигация роботов на основе многоагентных схем, Журнал

    Робототехнических систем, Том. 9 (3), аврил, 351-364.

    Люсидарм П. и Симонин О., 2006, Le robot mobile Type

    1, Journée des démonstrateurs en automatique,

    Анже, Франция.

    Haussler A., ​​Li Y., Ng K.C., Murray-Smith D.-J.

    и Шарман К.С., 1995, Нейроконтроллеры разработали

    с помощью генетического алгоритма. Первая конференция по генетическим алгоритмам

    в инженерных системах: инновации и приложения

    , Шеффилд, Великобритания, Publ. № 414.

    Брайтенберг В., 1986, Транспортные средства — эксперименты по синтетической психологии

    , книги Брэдфорда.

    Митчелл Т.М., 1997, Машинное обучение. Макгроу-Хилл

    Наука.

    ЭВОЛЮЦИЯ НЕЙРОКОНТРОЛЛЕРА МОБИЛЬНОГО РОБОТА В ЗАДАНИИ ЗАДАНИЯ — Генетический ли

    также является универсальным?

    313

    Границы | Сравнение методов ускорения для выбранных низкоуровневых биоинформатических операций

    1. Введение

    Благодаря технологическим разработкам, таким как, например, секвенирование следующего поколения или передовая лабораторная робототехника, за последние 5–10 лет объем данных, полученных в результате экспериментов в области наук о жизни, достиг новых размеров.Таким образом, биоинформатика должна сосредоточить свое внимание не только на алгоритмических аспектах анализа биоданных, но и на поиске новых способов обработки огромных массивов данных, иначе сообщество столкнется с опасностью того, что большие объемы данных могут быть потрачены впустую (Ro and Re, 2010 ).

    В последние годы неуклонная гонка за более высокими тактовыми частотами современных процессоров заметно замедлилась из-за физических ограничений на миниатюризацию интегральных схем (Bendavid, 2006). Эти ограничения в конечном итоге привели к появлению современных многоядерных процессоров, которые включают в себя несколько процессорных ядер в одном корпусе процессора.Далее термин процессор относится к одноядерным ЦП, а также к одноядерным процессорам в многоядерных ЦП. Проблемы, возникающие при проектировании аппаратного обеспечения, также нашли свое отражение в разработке программного обеспечения, где все большее количество приложений было адаптировано для использования на компьютерах с несколькими процессорами. Самая основная идея, лежащая в основе этих методов распараллеливания, заключается в распределении вычислительных операций между несколькими процессорами вместо использования только одного процессора, что значительно сокращает время работы приложения без необходимости повышения тактовой частоты.Однако этот сдвиг парадигмы требует фундаментальных изменений в разработке программного обеспечения и в стратегиях решения проблем в целом. Для достижения разумной производительности при использовании более чем одного процессора интересующий алгоритм должен быть описан таким образом, чтобы можно было обработать как можно больше вычислений в произвольном порядке. Это требование гарантирует, что данные могут обрабатываться параллельно, вместо классических последовательных вычислений, когда данные обрабатываются в строгом порядке. В настоящее время существует четыре основных метода оптимизации и распараллеливания приложений, а именно: многопроцессорность ЦП, векторные инструкции и оптимизация кеша, кластерные вычисления (передача сообщений, планировщики заданий) и использование специализированных устройств ускорения. E.g., ПЛИС, графические процессоры, микрофоны. Для большинства этих стратегий доступны ручные, автоматические или гибридные методы распараллеливания.

    Далее мы представляем методы ускорения вместе со схемой, показывающей, как ускорение может быть реализовано для задачи счета k -mer (обратите внимание, что это только одно возможное решение для ускорения, и существует множество решений). k -mer — это слово длиной k в заданном алфавите, например, алфавит ДНК Σ = { A, C, G, T }.Чтобы извлечь все возможные k -меры исходной строки, скользящее окно размером k перемещается по строке, подсчитывая вхождения. Задача примера, используемого в этом разделе, состоит в том, чтобы подсчитать вхождения всех 256 4-меров в заданной последовательности. k -меры являются строительными блоками, используемыми во множестве задач биоинформатики, например, в филогенетике (Martin et al., 2008; Diaz et al., 2009), поскольку они обеспечивают сжатое представление последовательности.

    2.Материалы и методы

    2.1. Техники

    2.1.1. ЦП с несколькими процессорами

    Многоядерные / процессорные машины — это компьютерные системы с более чем одним процессором. Обычно они используются как рабочие станции или серверы. В обычных настольных компьютерных системах сегодня используется до восьми процессоров, а в серверах или рабочих станциях используется еще больше. Для CPU-multi-processing две библиотеки для использования с популярными языками программирования, включая C, C ++ или Fortran, доминируют в разработке программного обеспечения, а именно Posix Threads (pthreads; Butenhof, 1997) и OpenMP (Dagum and Menon, 1998).Оба подхода хорошо зарекомендовали себя, стабильны и имеют активное сообщество. Хотя обе библиотеки облегчают параллельное выполнение кода, сценарии использования немного отличаются. OpenMP обычно используется для аннотирования исходного кода приложения подсказками о том, где следует оптимизировать, чтобы выполнить автоматическое распараллеливание подходящих языковых конструкций, таких как циклы, без каких-либо дополнительных действий со стороны разработчика. Библиотека pthreads не предлагает автоматического распараллеливания. Создание / уничтожение потока должно выполняться явно, поэтому необходимо изменить код.OpenMP часто предпочтительнее из-за возможности создания параллельных версий существующих приложений без изменений в логике приложения и, таким образом, контролируемого времени и усилий с сохранением совместимости для систем без OpenMP из-за его директивного характера.

    Особые виды многоядерного оборудования — это устройства с множеством интегрированных ядер (MIC). Они включают в себя множество ядер на одном кристалле. Преимущество состоит в том, что MIC можно запрограммировать, например, с помощью OpenMP.

    Схема, изображающая одну возможность вычисления k -меров с использованием многопроцессорной обработки, показана на рисунке 1.Здесь каждый процессор вычисляет четверть всех отсчетов тыс. -меров.

    Рис. 1. Многопоточность: 4 k = 256 4-мерных (обозначенных числами 1–256) обрабатываются на одном компьютере с четырьмя процессорами (обозначены прямоугольными полями внизу) . Каждый процессор вычисляет четверть всех отсчетов тыс. -меров.

    2.1.2. Векторные инструкции и оптимизация кэша

    Последние процессоры имеют несколько специализированных наборов векторных команд (например,g., MMX, SSE, AVX), которые позволяют эффективно обрабатывать векторные структуры данных, часто используемые в визуальных операциях или в научных вычислениях. Эти наборы команд используют параллелизм данных, чтобы обеспечить одновременное выполнение операций над векторной структурой вместо последующего выполнения операции над каждым элементом вектора, что приводит к увеличению производительности для типичных векторных и матричных операций, например, скалярных произведений. К сожалению, качество преобразования приложений для использования векторных инструкций сильно зависит от используемого компилятора и сложности кода.

    В настоящее время объем памяти в серверных системах достаточен для решения множества алгоритмических задач. Однако время доступа и пропускная способность основной памяти могут создавать узкие места. Кэш процессора, размещенный в качестве промежуточной памяти между основной памятью и процессором, действует как быстрый буфер для повторных обращений к памяти и предотвращает доступ ЦП к более медленной основной памяти. Передача содержимого памяти выполняется фрагментами, так называемыми строками кэша. Механизм кеширования работает хорошо, если доступ к информации в кеше является непрерывным, но не работает в случае произвольного доступа к памяти.

    Оптимизаторы кэша пытаются избежать ненужной передачи данных, оптимизируя доступ к памяти, чтобы он был непрерывным. Ручная оптимизация требует значительного времени на разработку, знаний, опыта и ресурсов и поэтому может быть оставлена ​​подходящему программному обеспечению, например PluTo-SICA.

    PluTo-SICA (Feld et al., 2013, 2015) преобразует аннотированный (аналогично OpenMP) исходный код для использования векторных инструкций, а также для оптимизации кеша и, кроме того, может распараллеливать приложение с помощью OpenMP (см. CPU-multi-processing).

    Схема, изображающая одну возможность вычисления k -меров с использованием векторных инструкций, показана на рисунке 2. Если k = 4, векторная инструкция могла бы сравнить все четыре символа 4-мерного с 4-мя символами текста вместо использования цикл for, сравнивающий одну пару символов за раз.

    Рис. 2. Блоки векторных инструкций расположены внутри процессора и могут выполнять одну инструкцию для нескольких данных одновременно . Это означает, что, например, сравнение четырех пар символов выполняется (почти) так же быстро с векторными инструкциями, как сравнение 1 пары символов.

    2.1.3. Графические процессоры

    В настоящее время графические процессоры, которые можно использовать для научных вычислений [вычисления на GPU общего назначения (GPGPU)], становятся все более и более распространенными в исследовательских рабочих станциях. Они отличаются от ЦП, поскольку они специально разработаны для высокопараллельных вычислений и имеют гораздо большее количество процессоров, чем ЦП (например, процессоры NVIDIA Tesla K40: 2880; NVIDIA Corporation, 2014) и обычно обеспечивают более высокую пропускную способность памяти.

    Хотя графические процессоры имеют огромное количество процессоров и обладают высокой пропускной способностью памяти, не все алгоритмы могут быть эффективно запущены на графических процессорах.Алгоритмы должны быть совместимыми с SIMT, и для обеспечения эффективности необходимо объединить произвольный доступ к глобальной памяти. Кроме того, может возникнуть проблема, связанная с сокрытием латентности доступа к памяти, которая немного компенсируется на современных графических процессорах за счет использования архитектур кеширования (cmp. NVIDIA, 2015). Более того, глубоко вложенные управляющие структуры неэффективны. Приложения, требующие двойной точности для чисел с плавающей запятой, будут иметь значительное снижение производительности в зависимости от используемого графического процессора.

    Два API, CUDA (NVIDIA Corporation, 2013) и OpenCL (Khronos OpenCL Working Group, 2014), заявили о себе в программировании на GPU.CUDA более устоявшаяся и предлагала лучшую производительность в прошлом, но ограничена графическими процессорами NVIDIA, тогда как OpenCL совместим с более широким спектром оборудования (графические процессоры NVDIA / ATI, а также другие устройства, например, процессоры, MIC) и постоянно набирает обороты. с точки зрения производительности (Karimi et al., 2010; Fang et al., 2011). В Komatsu et al. (2010) диагностировали, что разница в производительности связана с отсутствием оптимизации компилятора в компиляторе OpenCL C. Недавний тест пакета тестов SHOC (Danalis et al., 2010) показывает, что в тесте хеширования MD5 производительность OpenCL и CUDA сопоставима, но CUDA значительно быстрее в тесте FFT (OpenBenchmarking.org, 2015).

    Создание исходного кода с ускорением на GPU требует большого опыта и знаний в области проектирования оборудования GPU, чтобы полностью раскрыть потенциал графических процессоров.

    Оптимизаторы

    , специально предназначенные для генерации кода графического процессора, все еще относительно не используются. Однако два примера автоматических генераторов кода, PPCG (многогранная параллельная генерация кода; Verdoolaege et al., 2013) и OpenACC (Open Accelerators; OpenACC Consortium, 2013). PPCG анализирует исходный код благоприятного фрагмента кода и генерирует соответствующий код ускорителя, но ограничен в поддержке только подмножества конструкций языка программирования. OpenACC — это библиотека на основе аннотаций, немного напоминающая OpenMP, которая автоматически генерирует ускоренный код для графических процессоров. До сих пор поддержка компилятора для OpenACC ограничена несколькими коммерчески доступными компиляторами, такими как Cray Compiling Environment (CCE, Cray Inc, США), PGI Accelerator (NVIDIA Corporation, США, ограниченная университетская лицензия разработчика доступна бесплатно) и Компилятор CAPS (предприятие CAPS, Франция).

    Схема, изображающая одну возможность вычисления тыс. -меров с использованием графических процессоров, показана на рисунке 3. Каждый процессор на графическом процессоре вычисляет одно число тыс. -меров.

    Рис. 3. ГП / ПЛИС: концепция вычислений на ГП и ПЛИС для k -меров аналогична, поскольку оба устройства имеют множество процессоров . Здесь задача распределяется между этими процессорами путем вычисления одного k -mer на каждом процессоре. Обратите внимание, что для ПЛИС существует множество подходов к решению этой проблемы, и это решение представлено только как одна из возможностей.

    2.1.4. ПЛИС

    Программируемые вентильные матрицы (FPGA) представляют собой конфигурируемые интегральные схемы, в отличие от других интегральных схем в компьютере, которые имеют фиксированную компоновку. Устройства-ускорители FPGA являются многообещающим способом решения нескольких серьезных вычислительных проблем благодаря их индивидуальному аппаратному решению с очень тонким контролем над каждым аспектом выполнения. К сожалению, это условие для явного и точного описания алгоритма и дорогостоящего преобразования алгоритма в проект FPGA.В отличие от разработки приложений, процесс проектирования схемы FPGA требует знания языка описания оборудования, а также общего понимания конструкции оборудования. Более того, некоторые преимущества программирования ЦП, такие как архитектура кэширования или числа с плавающей запятой, недоступны, но могут быть реализованы, требуя больших усилий и обширных знаний. Чтобы преодолеть разрыв от разработки программного обеспечения к разработке оборудования, инструменты синтеза высокого уровня, такие как компилятор ROCC (Villarreal et al., 2010), которые могут преобразовывать исходный код C в проект FPGA, доступны, но очень ограничены с точки зрения поддерживаемых языковых конструкций. Помимо требований к конструкции FPGA, удельные затраты на FPGA намного выше по сравнению с многопроцессорными процессорами или графическими картами с поддержкой вычислений на GPU.

    Схема, изображающая одну возможность вычисления тыс. -меров с использованием ПЛИС, показана на рисунке 3. ПЛИС сконфигурирована так, чтобы иметь счетчик для каждого тыс. -меров. Каждый счетчик считает появление числа k -mer в текущей текстовой позиции.Обратите внимание, что мы описываем решение, в котором использовалась ПЛИС для параллельного решения проблемы, чтобы ускорить ее. Существуют и другие решения, в которых используется тонкое управление конфигурируемым оборудованием, например, ускорение передачи данных путем установки размера символа на 2 бита для алфавита ДНК.

    2.1.5. Кластерные вычисления
    2.1.5.1. Передача сообщений

    Высокопроизводительная вычислительная установка с передачей сообщений состоит из нескольких компьютеров, соединенных между собой линиями с низкой задержкой и работающих параллельно, путем разделения вычислительной проблемы на подзадачи, которые решаются на каждом компьютере.Компьютеры требуют связи для эффективного обмена данными, обмена промежуточными результатами и, таким образом, породили интерфейс передачи сообщений (MPI), реализованный MPICH (Bridges et al., 1995), а также более поздний Open MPI (Gabriel et al., 2004 г.). Проблема хорошо подходит для решения с помощью MPI, если взаимосвязанные компьютеры не требуют большого обмена данными между собой, поскольку ожидание ответов от других компьютеров значительно снизит производительность. Необходимо тщательно продумать разделение проблемы на подзадачи, чтобы ограничить общение.Это требует обширных знаний об алгоритме. Кроме того, необходимо изменить исходный код для решения подзадач и использования передачи сообщений. Насколько известно авторам, существует очень мало элементарных подходов, таких как в Bondhugula (2013), доступных с учетом методов автоматического переноса кода для выполнения MPI.

    Схема, изображающая одну возможность вычисления k -меров с использованием передачи сообщений, показана на рисунке 4. Здесь каждый компьютер независимо вычисляет количество k -меров для части всех k -меров.Подсчеты передаются через передачу сообщений на один компьютер, который создает отчет.

    Рисунок 4. Взаимосвязанная сеть компьютеров дается . Каждый компьютер может иметь один или несколько процессоров (показано пунктирными прямоугольными полями). Сначала задача распределяется по четырем компьютерам, где вычисляется четверть из тыс. -мерных счетчиков. Если процессоров несколько, работа распределяется между ними. Поскольку задачи распределяются по нескольким компьютерам, отчет не может быть создан напрямую, поскольку результаты присутствуют на разных устройствах.Используя соединение между компьютерами, одно устройство собирает результаты с помощью передачи сообщений.

    2.1.5.2. Планирование заданий кластерных вычислений

    Вычислительный кластер в настройке планирования заданий — это слабосвязанный набор автономных компьютеров, подключенных к центральному серверу, действующему как планировщик. Планировщик получает запросы вычислительных заданий и порождает их на компьютерах в кластере. Планирование заданий кластерных вычислений возможно для большинства приложений, так как, как правило, приложение не должно предоставлять специфические для кластера функциональные возможности.Однако обрабатываемые данные должны быть разделены на независимые блоки, которые могут обрабатываться независимо на разных машинах без какого-либо обмена данными.

    В отличие от передачи сообщений, компьютеры часто либо соединяются между собой через медленное, обычное сетевое соединение, либо вообще не соединяются между собой, поскольку обмен данными между заданиями в этой настройке не предусмотрен. Существуют различные программные решения для планирования, например, Oracle grid Engine (Developers, 2013), Univa Grid Engine ™ (Univa Corporation, 2013) или Simple Linux Utility для управления ресурсами (Yoo et al., 2003), а общий механизм для управления заданиями в вычислительных кластерах был создан с помощью API приложения для управления распределенными ресурсами (DRMAA; Rajic et al., 2004). Но, к сожалению, необходимо настроить программное обеспечение планировщика, что нетривиально.

    Схема, изображающая одну возможность вычисления k -меров с использованием кластерных вычислений планирования заданий, показана на рисунке 5. Для каждого k -меров выполняется приложение (считая одного k -меров в одном тексте), которое получает номер k , который необходимо подсчитать, а также файл, содержащий последовательность, в которой следует считать номер k в качестве параметров.Они создаются планировщиком на компьютерах кластера. Поскольку все приложения независимы друг от друга, необходимо запустить приложение, которое ожидает завершения всех заданий и собирает результаты, считывая их с жесткого диска.

    Рис. 5. Планирование заданий кластерных вычислений. Настройка кластерных вычислений планирования заданий аналогична настройке передачи сообщений . Есть четыре компьютера с одним или несколькими процессорами, которые выполняют задачу подсчета k -меров.Однако между компьютерами нет связи. Поэтому каждый компьютер сохраняет свои результаты на жесткий диск. После того, как все компьютеры завершат подсчет k -меров, результаты должны быть прочитаны с жесткого диска и собраны, чтобы можно было вывести отчет.

    2.1.5.3. Далее приближается

    Другой популярной парадигмой программирования, работающей поверх MPI (MapReduce-MPI) или более популярного Apache Hadoop, является MapReduce (Dean and Ghemawat, 2008). Решаемая задача описывается как пара карта и функция сокращения.Каждое приложение функции карты к точке данных запускается как независимый процесс на нескольких компьютерах, а функция сокращения собирает результаты. Преимущество MapReduce состоит в том, что программисту нужно только переформулировать проблему, так как функции сопоставления и сокращения, а также распараллеливание и миграция данных обрабатываются инфраструктурой MapReduce. Однако должна быть возможность выразить проблему в виде серии функций сопоставления / сокращения. Кроме того, все компьютеры должны быть подключены друг к другу, и скорость шага уменьшения может зависеть от полосы пропускания / задержки сети.

    Особым видом настройки кластерных вычислений для планирования заданий являются сеточные вычисления. Грид — это «гибкий, безопасный, скоординированный обмен ресурсами между динамическими коллекциями людей, учреждений и ресурсов» (Foster et al., 2001). Хотя сетка является очень абстрактным понятием, в настоящее время люди описывают ее как более разнородную, слабосвязанную и пространственно разнообразную, как обычную кластерную вычислительную систему с планированием заданий.

    2.2. Создание параллельной обработки в последовательной информатике

    Появление в 2005 году новых технологий секвенирования, а именно 454 GS от Roche (Margulies et al., 2005), Illumina GAIIx (Bentley et al., 2008) и система Applied Biosystems SOLiD (Shendure et al., 2005) ознаменовали новую эру в секвенировании нуклеотидов, а также в биоинформатике. Проекты секвенирования генома, выполнение которых раньше занимало месяцы, теперь можно было выполнить за несколько дней. Таким образом, объем генерируемых данных значительно увеличился на несколько порядков, что сделало многие хорошо зарекомендовавшие себя биоинформатические приложения эпохи Сангера устаревшими.

    По сравнению с секвенированием по Сэнгеру (Сэнгер и др., 1977), который способен обрабатывать до сотен образцов параллельно на современных машинах, все системы NGS способны параллельно упорядочивать миллионы образцов ДНК. Увеличилось не только чистое количество чтений, но и заметно уменьшилась длина чтения. Считывания, происходящие из традиционного секвенирования по Сэнгеру, охватывали более 1000 п.н., считывания, сгенерированные системой 454, достигли длины 100 пар оснований, а считывания, полученные с помощью машин Illumina, были ограничены в лучшем случае 36 парами оснований в первые дни секвенирования следующего поколения.

    2.2.1. Методы / алгоритмы сравнения последовательностей

    С появлением постоянно развивающихся методов секвенирования ДНК для расшифровки порядка нуклеотидов одним очевидным вопросом является измерение сходства двух или более нуклеотидных последовательностей. Таким образом, сравнение последовательностей является одной из основных методологий биоинформатики. Он используется для различных целей, таких как поиск в базе данных (Pertsemlidis and Fondon, 2001), отображение краткого чтения (Li and Homer, 2010), множественное выравнивание последовательностей (Thompson et al., 2011) с применением, например, в филогенетике, сборке, протеомике и сравнительной геномике. Из-за его повсеместного использования в полевых условиях существуют различные подходы для каждого из доменов, и многие приложения включают параллелизм. Кроме того, существуют некоторые приложения, использующие алгоритмические свойства для быстрых вычислений, которые используют, например, k -меров вместо сравнения строковых последовательностей, а некоторые также используют методы распараллеливания (McHardy et al., 2007; Langenkämper et al., 2014). Например, при поиске в базе данных требуются алгоритмы быстрого выравнивания, которые способны справиться с увеличением размеров базы данных и увеличением количества запросов к этим базам данных. Самым популярным приложением для поиска в базе данных последовательностей является Basic Local Alignment Search Tool (BLAST; Altschul et al., 1990).

    Отображение короткого чтения требует алгоритмов, которые способны выравнивать большое количество последовательностей в относительно небольшой базе данных (по сравнению с типичными базами данных BLAST) с небольшим количеством ошибок.При множественном выравнивании последовательностей для филогенетического анализа используются алгоритмы сравнения. По существу, они требуют высокой чувствительности с учетом эволюционной модели и ряда связанных последовательностей.

    2.2.2. ВЗРЫВ

    Поиск в базе данных последовательностей в биоинформатике тесно связан с BLAST. Основная функция BLAST заключается в обнаружении сходства последовательностей на уровне нуклеотидов и белков; он часто запускается как часть конвейера аннотации генома. Применяемый сегодня процесс аннотации вряд ли был бы возможен, если бы приложения, используемые ежедневно, были ограничены одним процессором на одной машине.BLAST может получить прибыль от выполнения на многопроцессорных компьютерах, поскольку он может использовать определенное количество процессоров на одном компьютере или, в более крупном масштабе, работать в системах планировщика заданий, а также распределять входные данные на несколько компьютеров.

    Кроме того, адаптированные версии BLAST, работающие на специализированном оборудовании (FPGA: TimeLogic ® Tera-BLAST ™; TimeLogic Division, 2013; GPU: GPU-BLAST; Vouzis and Sahinidis, 2011, G-BLASTN; Zhao and Chu, 2014 ) существовать.

    2.2.3. Чтение карт

    Существуют различные варианты использования для секвенирования геномной ДНК.Геном организма можно секвенировать впервые, что приводит к подходу de novo , или секвенируется организм, тесно связанный с известным организмом, поэтому выполняется повторное секвенирование. Во многих случаях для получения информации о геномных различиях между двумя или более индивидуумами секвенируют разные, но близкородственные штаммы вида. В этом случае все чтения, полученные в результате секвенирования, могут быть сопоставлены с известной ссылкой. Эта задача, известная как отображение чтения, — еще одна тема, которая привлекла внимание с момента появления технологий NGS.Типичными представителями являются MAQ (Li et al., 2008), SSAHA (Ning et al., 2001), BLAT (Kent, 2002), BLASTZ (Schwartz et al., 2003), GMAP (Wu and Watanabe, 2005), SOAP. (-dp) (Li et al., 2008; Luo et al., 2013), Bowtie (2) (Langmead et al., 2009; Langmead and Salzberg, 2012), BWA (Li and Durbin, 2009, 2010), BarraCUDA (Klus et al., 2012), CUSHAW (Liu et al., 2012b), CUSHAW2-GPU (Liu and Schmidt, 2014). SOAP, BWA и Bowtie активно разрабатывались с момента их выпуска, что привело к их реализации для использования в системах FPGA (Convey Computer, 2011).SOAP был выпущен во второй версии (Li et al., 2009) и в конечном итоге перенесен на графические процессоры (Liu et al., 2012a; Luo et al., 2013) с использованием серверной части CUDA. Доступны другие инструменты, совместимые с GPU, такие как BarraCUDA, CUSHAW (2).

    2.2.4. Сборка

    В настоящее время все доступные методы секвенирования основаны на фрагментации входной ДНК. Следовательно, очень важно иметь возможность повторно получить правильный порядок фрагментов после того, как секвенирование имело место. Эта задача известна как сборка генома последовательности. Для решения этой проблемы были предложены различные алгоритмические подходы; Двумя яркими примерами являются подходы Де Брёйна, основанные на графах (Myers et al., 2000; Певзнер и др., 2001; Batzoglou et al., 2002; Sommer et al., 2007; Батлер и др., 2008; Миллер и др., 2008; Зербино и Бирни, 2008; Simpson et al., 2009; Boisvert et al., 2010; Li et al., 2010) и на основе перекрытия-компоновки-консенсуса (OLC) (Dohm et al., 2007; Jeck et al., 2007; Warren et al., 2007; Bryant et al., 2009; Hossain et al. , 2009; Ariyaratne, Sung, 2011) сборочные приложения. Когда вы сталкиваетесь с наборами данных в масштабе человеческого генома, требования к оборудованию, особенно потребление памяти, резко возрастают из-за проблемы сборки.К сожалению, распараллеливание алгоритмов сборки нетривиально, что приводит к поэтапным подходам, при которых только несколько этапов процесса сборки распределяются между несколькими процессорами. Таким образом, алгоритмы сборки были перенесены только для работы с инфраструктурами вычислительных кластеров (Myers et al., 2000; Simpson et al., 2009).

    Современные серверные системы обладают до 2 ТБ оперативной памяти, что позволяет даже de novo сборок организмов с очень большими и сложными геномами.Однако максимальный объем памяти на графический процессор ограничен 12 ГБ [NVIDIA Tesla K40 (NVIDIA Corporation, 2014), NVIDIA Tesla K80 2 × 12 ГБ (NVIDIA Corporation, 2015)]. До сих пор, насколько известно авторам, не было опубликовано программное обеспечение для сборки на базе графического процессора. При увеличении объема памяти графического процессора в будущем адаптация существующих алгоритмов сборки для графических процессоров или разработка новых подходов, способных полностью использовать все их преимущества, могут значительно сократить время, необходимое для больших сборок NGS.Однако одним из основных недостатков подходов, основанных на графическом процессоре, часто является узкое место при передаче данных между хост-системой и графическим процессором.

    3. Результаты

    Далее оцениваются инструменты, которые автоматически используют метод оптимизации. Протестированы следующие методы: многопроцессорная обработка ЦП, векторные инструкции и оптимизация кеша, а также вычисления на графическом процессоре. Они оцениваются с использованием двух вариантов использования. Один из них — это подсчет паттерна в нескольких последовательностях, например, k -mer, как представлено во введении.Вторая задача — это умножение двух больших матриц, что больше подходит для большинства оптимизаторов. Кроме того, умножение матриц актуально как строительный блок для множества задач последовательной или общей биоинформатики, например, скрытых марковских моделей или кластеризации. Код C, представленный в следующих листингах, перечисляет только ту часть, которая требует больших вычислительных ресурсов для данной задачи. Эта часть также называется ядром или точкой доступа.

    3.1. Настройки

    Примеры выполнялись на двух процессорах Intel Xeon E5620 (2.4 ГГц, 4 ядра, включена гиперпоточность) ЦП с ОЗУ 70 ГБ и графическим процессором NVIDIA Tesla C2070. Компиляция производилась с использованием следующих инструментов. Если применимо, использовались флаги оптимизации. Исходный код предоставлен в дополнительных материалах.

    Для компиляции использовались следующие инструменты:

    • C / C ++ gcc 4.92

    • CUDA nvcc 7,5

    • PPCG ppcg 0,04 + nvcc 7,5

    • PluTo-SICA PluTo 0.10.0-100-g45b91e4, текущая (11.11.2015) SICA Github branch + gcc 4.92

    • OpenACC pgcc 15.7-0

    3.2. Оценка

    Время работы ядер было измерено и представлено на Рисунке 6 (Таблица 1) и Рисунке 7 (Таблица 2). Как видно из примера умножения матриц (см. Рисунок 7; таблица 2, PPCG / OpenACC), можно увидеть, что значительное ускорение может быть достигнуто с использованием графических процессоров. В примере с подсчетом паттернов ускорение с использованием графических процессоров является скромным для PPCG, но значительным для OpenACC.Большинство методов оптимизации связаны с накладными расходами, что означает, что размер проблемы должен быть достаточно большим, чтобы измерить ускорение (см. Рисунок 8; таблица 3). Наконец, сравнение оптимизированного вручную кода CUDA, написанного разработчиками NVIDIA CUDA [см. Рисунок 9; Таблица 4 CUDA / CUDA (CUBLAS)] по сравнению с автоматически оптимизированным кодом GPU, сгенерированным OpenACC (см. Рисунок 9; таблица 4 OpenACC), показывает, что оптимизированный вручную код на порядок быстрее. Для подходов на основе ЦП [PluTo-SICA (многопоточность и оптимизация кеша) и OpenMP (многопоточность)] ускорение зависит от поставленной задачи.Что касается умножения матриц, PluTo-SICA значительно превосходит OpenMP (см. Рисунок 7; Таблица 2 OpenMP / PluTo-SICA). Это связано с оптимизацией кеша PluTo-SICA. В версии OpenMP шаблоны доступа к памяти специально не оптимизированы. PluTo-SICA делит матричное умножение на более мелкие блоки, которые помещаются в кэш для повышения производительности (Lam et al., 1991). Если посмотреть на пример подсчета паттернов, OpenMP превосходит PluTo-SICA (см. Рисунок 6; таблица 1) и, более того, версия PluTo-SICA работает медленнее, чем исходный код.Это вызвано перекосом различных циклов на этапе мозаики PluTo-SICA (мозаика / блокировка — это процесс переупорядочения итерационной последовательности цикла для лучшего повторного использования локальных данных), включая короткий самый внутренний k-цикл, который повторяется только четыре раза за цикл. . Это преобразование листов блокирует код для улучшенного повторного использования данных, с одной стороны, но, с другой стороны, оно делает результирующий код более сложным, чем исходная версия, и, следовательно, ограничивает возможности компилятора (в нашем случае «gcc») по оптимизации результирующего кода. исходный код кроме того.Кроме того, блокировка для лучшего использования кеша не окупается для этого примера кода, поскольку дополнительно полученное повторное использование данных из-за свойств кода относительно невелико. Для исходного кода компилятор, как правило, сможет полностью развернуть вышеупомянутый внутренний короткий цикл и заменить его четырьмя инструкциями или даже векторизовать его напрямую. После преобразования PluTo-SICA этого больше не происходит из-за сложных результирующих структур цикла, вызванных новым порядком итераций.

    Рис. 6. Сравнение различных методов автоматической оптимизации для подсчета образов . Проанализировано 200000 последовательностей длиной 5000 пар оснований каждая. PluTo-SICA (1) — это версия с ручным развертыванием цикла (см. Дополнительные материалы, листинг 12).

    Таблица 1. Время выполнения подсчета шаблонов .

    Рисунок 7. Сравнение различных методов автоматической оптимизации умножения матриц .Перемножаются две матрицы 4096 × 4096. OpenACC соответствует времени, необходимому только для вычислений, без учета времени, необходимого для инициализации драйвера. OpenACC (1) — это версия, в которой вводится временная переменная (см. Дополнительные материалы, листинг 4).

    Таблица 2. Время выполнения матричного умножения двух 4096 квадратных матриц .

    Рисунок 8. Влияние размера проблемы на время выполнения последовательной версии (gcc) по сравнению с версией OpenACC .

    Таблица 3. Время выполнения умножения матриц с различными размерами задач .

    Рисунок 9. Сравнение автоматически преобразованного кода (PPCG, OpenACC) и оптимизированного вручную кода CUDA для матричного умножения двух 4096 квадратных матриц .

    Таблица 4. Время выполнения автоматически преобразованного кода и оптимизированного вручную кода для матричного умножения двух 4096 квадратных матриц .

    4.Обсуждение

    На протяжении этого исследования был представлен широкий спектр различных стратегий распараллеливания и оценено их подмножество. Наши результаты показывают, что улучшение производительности может быть довольно значительным, как показывает оптимизированный для PPCG код умножения матриц, который обеспечивает ускорение в размере 155 × по сравнению с временем выполнения исходного кода, оптимизированного gcc. Сравнение приложений, перенесенных на GPU, с многопроцессорными приложениями, использующими тот же алгоритм, в большинстве случаев показывает значительное ускорение в пользу реализации GPU.Однако это ускорение применимо только в том случае, если размер проблемы превышает определенный порог, а это означает, что для небольших размеров ввода накладные расходы, добавленные за счет миграции данных и инициализации драйвера, снижают производительность (рисунок 8; таблица 3). Влияние этих накладных расходов на общее время выполнения показано OpenACC на рисунке 7; Таблица 2. К сожалению, оценить размер проблемы, за пределами которой целесообразно перенос приложения на графические процессоры, затруднительно. Инструменты автоматического преобразования сокращают ресурсы, необходимые для преобразования приложения, так что эти границы могут быть определены эмпирически.Наша оценка показывает, что, хотя код OpenMP лучше справляется с задачей подсчета паттернов в наборе последовательностей (см. Главу Результаты — Оценка для объяснения), оптимизация PluTo-SICA превосходит код OpenMP в случае умножение матрицы на один порядок. В то время как PPCG работает лучше в примере умножения матриц, OpenACC работает значительно лучше в примере подсчета шаблонов. Это связано с разными подходами к оптимизации.Хотя результаты могут показаться впечатляющими, инструменты для автоматического преобразования исходного кода ограничены. Это может быть связано с техническими трудностями или недостаточной зрелостью компилятора. Следует также отметить, что некоторые оптимизаторы все еще находятся в стадии разработки, во время которой в будущем могут быть добавлены дополнительные языковые функции и конструкции.

    OpenMP — один из наиболее зрелых методов распараллеливания, который хорошо интегрирован в несколько компиляторов. Практически не накладывает ограничений.Поддержка компилятора OpenACC ограничена несколькими коммерчески доступными продуктами, в то время как альтернативы с открытым исходным кодом, такие как gcc, все еще находятся на ранней стадии разработки. Новизна этих компиляторов и сложный характер компоновки памяти и выполнения на графических процессорах накладывают ограничения на автоматическое преобразование произвольного кода. PPCG и PluTo-SICA используют многогранную модель для оптимизации приложений, которая является хорошо известным и признанным инструментом, особенно в академических исследованиях. Но есть ограничения на исходный код, который можно эффективно преобразовать.Кроме того, это новые приложения, которые относительно малоизвестны.

    За последние годы в области биоинформатики был достигнут значительный прогресс в области внедрения методов распараллеливания. Большинство последовательных приложений имеют многопроцессорные реализации или были перенесены на оборудование GPU или FPGA. Программное обеспечение для сборки, средство чтения карт и другое программное обеспечение, относящееся к «-omics», по крайней мере частично распараллелено. В отличие от других областей информатики, связанных с естественными науками, которые, как правило, используют вычисления с плавающей запятой, большинство программного обеспечения для биоинформатики частично основано на строках из-за связи с последовательностями ДНК или белков.Это родство включает в себя передачу данных и хранение больших последовательностей, которые в настоящее время с трудом умещаются в доступной памяти графического процессора или даже в схемах FPGA.

    CPU Multi-Processing и Vector Instructions установлены в сообществе биоинформатиков, а аппаратные средства распространены повсеместно. OpenMP — это простой в применении неинвазивный подход. PluTo-SICA еще не налажен, но кажется многообещающим инструментом в будущем. Более того, обычное программное обеспечение компилятора, такое как gcc, icc или llvm, также использует оптимизацию кеширования и автоматическое преобразование в векторные инструкции, но результат часто менее удовлетворительный.

    Проектируя текущее состояние вычислений на графическом процессоре, разумно предположить, что через несколько поколений объем памяти графического процессора может быть достаточно большим, чтобы вместить целые наборы данных и позволить переносить полные приложения на графические процессоры, а не только на подмножества приложения с обратная сторона миграции данных. Это сведет к минимуму требуемую передачу данных и теоретически позволит реализовать BLAST-подобные реализации, способные хранить целые базы данных BLAST в памяти графического процессора. OpenACC, хотя и доступен только на коммерческой основе, является довольно зрелым и эффективным инструментом.У PPCG нет поддержки и он ограничен, но его можно использовать бесплатно, и наши результаты сопоставимы с OpenACC. Учитывая текущие темпы развития методов оптимизации, кажется разумным, что через несколько лет цепочки инструментов смогут автоматически распараллеливать большинство языковых конструкций с меньшими ограничениями.

    ПЛИС

    — это специализированное оборудование, которое дорого и сложно в использовании. Поскольку создание проекта FPGA вручную сильно отличается от обычного проектирования программного обеспечения, разработчику-программисту эти усилия часто не окупаются.За исключением нескольких проданных приложений (так называемых личностей), приложения FPGA практически не присутствуют в сообществе биоинформатиков. С другой стороны, FPGA могут быть многообещающей возможностью для проблем, которые в противном случае не решаются при определенных ограничениях. Компилятор ROCC автоматического оптимизатора является незрелым и довольно ограничен в коде, который он может преобразовать. Обратите внимание, что методы использования всего потенциала FPGA, а также обширный обзор методов оптимизации FPGA выходят за рамки данной статьи.

    Планирование заданий кластерных вычислений легко применить, если проблема решена. Если приложение обычно обрабатывает несколько входных файлов независимо, вместо этого можно запустить одно приложение для каждого входного файла на кластерном компьютере. Если входные файлы не обрабатываются независимо или промежуточные результаты должны быть вычислены или собраны, кластерные вычисления планирования заданий будут довольно медленными, потому что тогда данные должны быть прочитаны и записаны на жесткий диск и с него через сеть. Кроме того, обслуживание (большого) кластера нетривиально.

    Программирование передачи сообщений

    в настоящее время в основном используется на суперкомпьютерах и в крупномасштабных компьютерных сетях. Используемое оборудование дорогое, и почти не существует инструментов автоматического преобразования. С другой стороны, это предпочтительный метод эффективного использования вычислительной мощности более чем одного компьютера (для проблемы, не подходящей для кластерных вычислений с планированием заданий). В современных приложениях MPI проблема разбита на подзадачи, которые распределяются с помощью MPI и параллельно решаются с помощью графических процессоров или CPU-Multi-Processing.

    Возможно одновременное использование нескольких методов ускорения, хотя не все комбинации методов легко реализовать (см. Дополнительный рисунок 1). Методы на основе ЦП (многопроцессорность ЦП, векторные инструкции и оптимизация кеша) легко комбинируются, и большинство компиляторов реализуют все эти оптимизации. Комбинирование подходов на основе кластера (планирование заданий, MPI) с подходами на основе ЦП или подходами на основе ускорителя (GPU, FPGA) также является простым, как упоминалось выше.Одновременное использование процессора и ускорителей не так просто. Эффективная динамическая балансировка нагрузки и контрольные точки — ключ к максимальной производительности и полному использованию обеих систем. Хотя существуют некоторые успешные реализации, миграция памяти и резкие различия в производительности часто приводят к неэффективному использованию. Кроме того, насколько известно авторам, автоматических подходов для совместного выполнения CPU-Accelerator не существует.

    Как показано в этом исследовании, автоматическое распараллеливание возможно и показало его осуществимость (рисунок 10).Самый простой подход, по-видимому, заключается в использовании CPU-Multi-Processing с использованием OpenMP и векторных инструкций / оптимизации кеша, поскольку не требуется специального оборудования, автоматическое преобразование легко использовать и применимо к предоставленному диапазону исходного кода. Если требуется существенное ускорение и соответствующее оборудование доступно, а код подходит, рекомендуется использовать приложение GPU, использующее автоматическое преобразование с OpenACC, поскольку ускорение является разумным для усилий по обучению его применению. К сожалению, доступны только коммерческие продукты.ПЛИС, вычислительные кластеры и MPI представляют собой продукты особого интереса, которые дороги и / или сложны в использовании. К сожалению, большинство программ биоинформатики пока не используют эти методы. Но разумно полагать, что в будущем усовершенствования оборудования и усовершенствования инструментов автоматической оптимизации упростят для сообщества биоинформатиков получение прибыли от распараллеливания.

    Рис. 10. Тенденции для четырех категорий, отражающие плюсы и минусы различных методов оптимизации. .Обратите внимание, что эти значения являются только тенденциями, а отображаемые значения зависят от проблемы. Обратите внимание, что ось времени выполнения масштабируется логарифмически.

    Авторские взносы

    DL, TJ, LJ и TN разработали работу, в то время как DL, TJ, DF, AG и TN интерпретировали результаты. DL и DF реализовали подпрограммы. DL, TJ, DF и LJ подготовили документ, а AG и TN тщательно его отредактировали. DL, TJ, DF, LJ, AG и TN окончательно одобрили текущую версию. DL, TJ, DF, LJ, AG и TN дали свое согласие нести ответственность за все аспекты работы.

    Заявление о конфликте интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Эта работа была поддержана Федеральным министерством образования и исследований Германии [грант 01 | h21004 ENHANCE] для DL, LJ, TJ и DF.

    Дополнительные материалы

    Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https: // www.frontiersin.org/article/10.3389/fgene.2016.00005

    Список литературы

    Альтшул, С. Ф., Гиш, В., Миллер, В., Майерс, Э. У. и Липман, Д. Дж. (1990). Базовый инструмент поиска локального выравнивания. J. Mol. Биол. 215, 403–410. DOI: 10.1016 / S0022-2836 (05) 80360-2

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Батцоглу, С., Яффе, Д. Б., Стэнли, К., Батлер, Дж., Гнерре, С., Мусели, Э. и др. (2002). ARACHNE: полногеномный ассемблер для дробовика. Genome Res. 12, 177–189. DOI: 10.1101 / gr.208902

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Бентли, Д. Р., Баласубраманиан, С., Свердлоу, Х. П., Смит, Г. П., Милтон, Дж., Браун, К. Г. и др. (2008). Точное секвенирование всего генома человека с использованием химии обратимых терминаторов. Природа 456, 53–59. DOI: 10.1038 / nature07517

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Boisvert, S., Laviolette, F.и Корбей Дж. (2010). Ray: одновременная сборка считываний из сочетания высокопроизводительных технологий секвенирования. J. Comput. Биол. 17, 1519–1533. DOI: 10.1089 / cmb.2009.0238

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Bondhugula, U. (2013). «Компиляция аффинных гнезд циклов для параллельных архитектур с распределенной памятью», в материалах Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis , SC ’13 (New York, NY: ACM), 1–33.

    Бриджес, П., Досс, Н., Гропп, В., Каррелс, Э., Ласк, Э., и Скьеллум, А. (1995). Руководство пользователя mpich, переносимой реализации mpi. Argonne Natl. Лаборатория. 9700, 60439–64801.

    Google Scholar

    Бутенхоф, Д. Р. (1997). Программирование с использованием потоков POSIX (R), Аннотированный редактор . Бостон, Массачусетс: Addison-Wesley Professional.

    Батлер, Дж., МакКаллум, И., Клебер, М., Шляхтер, И., Бельмонте, М., Ландер, Э. и др. (2008). ALLPATHS: de novo сборка полногеномных микрочтений дробовика. Genome Res. 18, 810–820. DOI: 10.1101 / gr.7337908

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Convey Computer (2011). Новое мировоззрение Барроуза-Уиллера Конвей обеспечивает 15-кратное повышение эффективности исследований . Ричардсон, Техас: Конвейерный компьютер.

    Дагум Л. и Менон Р. (1998). Openmp: стандартный API для программирования с общей памятью. IEEE Comput. Sci. Англ. 5, 46–55. DOI: 10.1109 / 99.660313

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Даналис, А., Марин, Г., Маккарди, К., Мередит, Дж. С., Рот, П. К., Спаффорд, К. и др. (2010). «Набор тестов для масштабируемых гетерогенных вычислений (Shoc)», в Proceedings of the 3rd Workshop on General Purpose Computing on Graphics Processing Units (Pittsburgh, PA: ACM), 63–74. DOI: 10.1145 / 1735688.1735702

    CrossRef Полный текст

    Дин Дж. И Гемават С. (2008). Mapreduce: упрощенная обработка данных на больших кластерах. Commun. ACM 51, 107–113. DOI: 10.1145 / 1327452.1327492

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Разработчики, О. Г. Э. (2013). Веб-сайт Oracle Grid Engine . Редвуд-Сити, Калифорния: Oracle.

    Диас, Н. Н., Краузе, Л., Гесманн, А., Нихаус, К., и Натткемпер, Т. В. (2009). TACOA: таксономическая классификация фрагментов генома в окружающей среде с использованием ядерно-методического подхода к ближайшему соседу. BMC Bioinformatics 10:56. DOI: 10.1186 / 1471-2105-10-56

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дом, Дж.К., Лоттаз, К., Бородина, Т., и Химмельбауэр, Х. (2007). SHARCGS, быстрый и высокоточный алгоритм быстрой сборки для геномного секвенирования de novo . Genome Res. 17, 1697–1706. DOI: 10.1101 / gr.6435207

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фанг Дж., Варбанеску А. и Сипс Х. (2011). «Комплексное сравнение производительности cuda и opencl», в Parallel Processing (ICPP), 2011 International Conference on (Taipei City), 216–225.

    Google Scholar

    Фельд Д., Соддеманн Т., Юнгер М. и Маллах С. (2013). «Содействие генерации SIMD-кода в многогранной модели с помощью аппаратного автоматического преобразования кода», Труды 3-го Международного семинара по методам многогранной компиляции , ред. А. Грёслигер и Л.-Н. Пуше (Берлин), 45–54.

    Фельд Д., Соддеманн Т., Юнгер М. и Маллах С. (2015). «Аппаратное автоматическое преобразование кода для поддержки компиляторов в использовании многоуровневого параллельного потенциала современных процессоров», в материалах Proceedings of the 2015 International Workshop on Code Optimization for Multi and Many Cores , COSMIC ’15 (New York, NY : ACM), 1–10.

    Google Scholar

    Фостер И., Кессельман К. и Туеке С. (2001). Анатомия сети: создание масштабируемых виртуальных организаций. Внутр. J. Высокая производительность. Comput. Прил. 15, 200–222. DOI: 10.1177 / 109434200101500302

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Габриэль, Э., Фагг, Г. Э., Босилка, Г., Ангскун, Т., Донгарра, Дж. Дж., Скуайрс, Дж. М., и др. (2004). «Открытый mpi: цели, концепция и дизайн реализации mpi следующего поколения», в Последние достижения в области параллельных виртуальных машин и интерфейса передачи сообщений (Будапешт: Springer), 97–104.

    Jeck, W. R., Reinhardt, J. A., Baltrus, D. A., Hickenbotham, M. T., Magrini, V., Mardis, E. R., et al. (2007). Расширение сборки коротких последовательностей ДНК для обработки ошибок. Биоинформатика 23, 2942–2944. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btm451

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Карими К., Диксон Н. Г. и Хамзе Ф. (2010). Сравнение производительности cuda и opencl. arXiv препринт arXiv: 1005.2581 .

    PubMed Аннотация | Google Scholar

    Рабочая группа Khronos OpenCL (2014). OpenCL 1.2 Спецификация . Бивертон, Орегон: Рабочая группа Khronos OpenCL.

    Klus, P., Lam, S., Lyberg, D., Cheung, M. S., Pullan, G., McFarlane, I., et al. (2012). Barracuda — быстрый выравниватель последовательности короткого чтения с использованием графических процессоров. BMC Res. Примечания 5:27. DOI: 10.1186 / 1756-0500-5-27

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Комацу К., Сато К., Араи Ю., Кояма К., Такидзава Х. и Кобаяши Х. (2010). «Оценка производительности и переносимости программ opencl», в Пятый международный семинар по автоматической настройке производительности (Беркли, Калифорния).

    Google Scholar

    Лам М. Д., Ротберг Э. Э. и Вольф М. Э. (1991). Производительность кеша и оптимизация заблокированных алгоритмов. ACM SIGOPS Опер. Syst. Ред. 25, 63–74. DOI: 10.1145 / 106974.106981

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лангенкемпер Д., Гусманн А. и Натткемпер Т. В. (2014). Ake — ускоренный веб-инструмент исследования k-mer для быстрой таксономической классификации и визуализации. BMC Bioinformatics 15: 384.DOI: 10.1186 / s12859-014-0384-0

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лэнгмид, Б., Трапнелл, К., Поп, М., и Зальцберг, С. Л. (2009). Сверхбыстрое и эффективное с точки зрения памяти выравнивание коротких последовательностей ДНК с геномом человека. Биология генома . 10: R25. DOI: 10.1186 / GB-2009-10-3-r25

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ли, Х., Руан, Дж., И Дурбин, Р. (2008). Картирование считываний коротких последовательностей ДНК и вызова вариантов с использованием показателей качества картирования. Genome Res. 18, 1851–1858. DOI: 10.1101 / gr.078212.108

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Li, R., Yu, C., Li, Y., Lam, T.-W., Yiu, S.-M., Kristiansen, K., et al. (2009). SOAP2: улучшенный сверхбыстрый инструмент для согласования краткого чтения. Биоинформатика 25, 1966–1967. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btp336

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ли, Р., Чжу, Х., Жуань, Дж., Цянь, В., Фанг, X., Ши, З. и др. (2010). De novo сборка человеческих геномов с массовым параллельным секвенированием короткого чтения. Genome Res. 20, 265–272. DOI: 10.1101 / gr.097261.109

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лю Ч.-М., Вонг, Т.К.Ф., Ву, Э., Луо, Р., Ю, С.-М., Ли, Й., и др. (2012a). SOAP3: сверхбыстрый инструмент параллельного выравнивания на базе графического процессора для коротких чтений. Биоинформатика 28, 878–879. DOI: 10.1093 / биоинформатика / bts061

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лю, Ю., и Шмидт, Б. (2014). Cushaw2-gpu: расширение возможностей более быстрого выравнивания короткого чтения с промежутками с использованием вычислений на графическом процессоре. Des. Тест IEEE 31, 31–39. DOI: 10.1109 / MDAT.2013.2284198

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лю Ю., Шмидт Б. и Маскелл Д. Л. (2012b). Cushaw: cuda-совместимый выравниватель короткого чтения для больших геномов, основанный на преобразовании Берроуза-Уиллера. Биоинформатика 28, 1830–1837. DOI: 10.1093 / биоинформатика / bts276

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Луо, Р., Wong, T., Zhu, J., Liu, C.-M., Zhu, X., Wu, E., et al. (2013). Soap3-dp: быстрый, точный и чувствительный выравниватель короткого чтения на основе графического процессора. PLoS ONE 8: e65632. DOI: 10.1371 / journal.pone.0065632

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Маргулис М., Эгхолм М., Альтман В. Э., Аттия С., Бадер Дж. С., Бембен Л. А. и др. (2005). Секвенирование генома в микропроцессорных пиколитровых реакторах высокой плотности. Природа 437, 376–380. DOI: 10.1038 / nature03959

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мартин, К., Диаз, Н. Н., Онтруп, Дж., И Натткемпер, Т. В. (2008). Кластеризация признаков фрагментов ДНК на основе гиперболической SOM для таксономической визуализации и классификации. Биоинформатика 24, 1568–1574. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btn257

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Макхарди, А. К., Мартин, Х. Г., Циригос, А., Гугенгольц, П., и Ригуцос, И. (2007). Точная филогенетическая классификация фрагментов ДНК переменной длины. Nat. Методы 4, 63–72.DOI: 10.1038 / nmeth976

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Миллер, Дж. Р., Делчер, А. Л., Корен, С., Вентер, Э., Валенц, Б. П., Браунли, А. и др. (2008). Агрессивная сборка ридов пиросеквенирования с товарищами. Биоинформатика 24, 2818–2824. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btn548

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Майерс, Э. У., Саттон, Г. Г., Делчер, А. Л., Дью, И. М., Фасуло, Д. П., Флэниган, М.J., et al. (2000). Полногеномная сборка дрозофилы. Science 287, 2196–2204. DOI: 10.1126 / science.287.5461.2196

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    NVIDIA Corporation (2013). Веб-сайт NVIDIA CUDA . Санта-Клара, Калифорния: NVIDIA Corporation.

    NVIDIA Corporation (2014). Лист данных семейства NVIDIA Tesla Kepler . Санта-Клара, Калифорния: NVIDIA Corporation.

    NVIDIA Corporation (2015). УСКОРИТЕЛЬ ГПУ TESLA K80 .Санта-Клара, Калифорния: NVIDIA Corporation.

    Консорциум OpenACC (2013 г.). OpenACC API Specification . Бенд, ИЛИ: Консорциум OpenACC.

    Pertsemlidis, A., and Fondon, J. W. (2001). Провести BLAST с биоинформатикой (и избежать BLASTphemy). Биология генома . 2, reviews2002.1 – reviews2002.10. DOI: 10.1186 / GB-2001-2-10-reviews2002

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Раджич, Х., Бробст, Р., Чан, В., Ферстл, Ф., Гардинер Дж., Хаас А. и др. (2004). Спецификация API приложения для управления распределенными ресурсами 1.0 .

    Schwartz, S., Kent, W. J., Smit, A., Zhang, Z., Baertsch, R., Hardison, R.C., et al. (2003). Выравнивание человека и мыши с BLASTZ. Genome Res. 13, 103–107. DOI: 10.1101 / gr.809403

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Шендуре, Дж., Поррека, Дж. Дж., Реппас, Н. Б., Лин, X., Маккатчеон, Дж. П., Розенбаум, А.М., et al. (2005). Точное мультиплексное секвенирование полонии эволюционировавшего бактериального генома. Science 309, 1728–1732. DOI: 10.1126 / science.1117389

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Симпсон, Дж., Вонг, К., Джекман, С., Шейн, Дж., Джонс, С., и Бирол, И. (2009). ABySS: параллельный ассемблер для данных короткой последовательности чтения. Genome Res . 19, 1117. doi: 10.1101 / gr.089532.108

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Томпсон, Дж.Д., Линард Б., Лекомпт О., Поч О. (2011). Комплексное эталонное исследование нескольких методов выравнивания последовательностей: текущие проблемы и перспективы на будущее. PLoS ONE 6: e18093. DOI: 10.1371 / journal.pone.0018093

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    TimeLogic Division, A. M. I. (2013). Accelerated Blast Performance с Tera-Blast: Сравнение FPGA и реализаций Blast на GPU и CPU. Карлсбад, Калифорния: TimeLogic Division.

    Univa Corporation (2013). Веб-сайт Univa Grid Engine . Хоффман Эстейтс, Иллинойс: Univa Corporation.

    Verdoolaege, S., Carlos Juega, J., Cohen, A., Ignacio Gómez, J., Tenllado, C., and Catthoor, F. (2013). Генерация многогранного параллельного кода для cuda. ACM Trans. Arch. Код Оптим. , 9, 54. doi: 10.1145 / 2400682.2400713

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Вильярреал, Дж., Парк, А., Наджар, В., и Холстед, Р. (2010). «Проектирование модульных аппаратных ускорителей на c с помощью roccc 2.0 »в 2010 18-й Ежегодный международный симпозиум IEEE по программируемым пользовательским вычислительным машинам (FCCM) (Шарлотт, Северная Каролина: IEEE), 127–134.

    Вузис, П. Д., и Сахинидис, Н. В. (2011). Gpu-blast: использование графических процессоров для ускорения выравнивания последовательности белков. Биоинформатика 27, 182–188. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btq644

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Уоррен, Р. Л., Саттон, Г. Г., Джонс, С. Дж. М., и Холт, Р.А. (2007). Сборка миллионов коротких последовательностей ДНК с помощью SSAKE. Биоинформатика 23, 500–501. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btl629

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ю, А. Б., Джетт, М. А., и Грондона, М. (2003). «Slurm: простая утилита Linux для управления ресурсами», в Стратегии планирования заданий для параллельной обработки , ред. Д. Фейтельсон, Л. Рудольф и У. Швигельшон (Сан-Хосе, Калифорния: Springer), 44–60.

    .

    Author: alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *