cihetib тренировочный ким 011604 русский язык ответы русский язык шестой класс
Ссылка:http://ahenofup.recvisa.ru/3/66/trenirovochnyy-kim-011604-russkiy-yazyk-otvety-russkiy-yazyk-shestoy-klass
тренировочный ким 011604 русский язык ответы русский язык шестой класс Tags: Тренировочный ким 011604 русский язык ответы, русский лес, русский стандарт, русский холод, русский 9 класс Тренировочный ким 011604 русский.
bodesyd — тренировочный вариант 6 от 31.10.2016 русский язык ким 011604
тренировочный вариант 6 от 31.
6-й пробный вариант тренировочного ЕГЭ по русскому языку в . ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011604 . Единый государственный экзамен, 2016 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный вариант №4 от 03.10.2015. 2/7. 4 В одном из приведённых ниже слов допущена ошибка в постановке ударения: НЕВЕРНО выделена буква, обозначающая ударный. Tags: Тренировочный ким 011604 русский язык ответы, русский лес, русский. тренировочные тесты по русскому языкутренировочный вариант №6 по математике от. 2 янв 2016 . Пробный ЕГЭ 2016 по истории №6 с ответами и решениями . 6-й пробный вариант тренировочного ЕГЭ по истории в формате ЕГЭ . 19 ноя 2016 . Тренировочный вариант №1 от 05.09.2016 с ответами. 20160905 англиийский язык + ответы.pdf. 811 Кб. Нравится 6 . язык 17 дек 2016 в 19: 53. Тренировочный вариант №5 от 31.10.2016 с ответами . язык 17 дек 2016 в 19:53. Тренировочный вариант №6 от 14.11.2016 с ответами. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный вариант №10 от 26.12.2015. 1 / 8 . со старшим первый наклоняет голову и при этом высовывает язык.
(6) (…). 6-й пробный вариант тренировочного ЕГЭ по русскому языку в формате ЕГЭ 2016 года от 31 октября 2015 года. В конце варианта содержатся ответы и ключи по тексту для эссе. . Тренировочный КИМ. Назначение пособия — предоставить читателям информацию о структуре и содержании КИМ по русскому языку, степени трудности заданий. ЕГЭ Русский язык 27 апр 2016 в 16:07. ➡ Мы составили для . Тренировочный вариант №1 от 29.08.2015г. с ответами. 20150829 русский + ответы.pdf . Тренировочный вариант №6 от 31.10.2015г. с ответами. 20151031 русский + . 1 янв 2016 . Пробный ЕГЭ 2016 по обществознанию №6 с ответами и . 6-й пробный вариант тренировочного ЕГЭ по обществознанию в формате . Образовательный сайт, на котором публикуются пособия и тренировочные работы для подготовки учеников 9 — 11 классов к ЕГЭ и ОГЭ. Весьма полезный материал, содержащий в себе 24 полноценных варианта заданий по русскому языку формате ЕГЭ, для максимальной. Нравится Показать список оценивших.ЕГЭ Русский язык , вариант тренировочный №10.
В 15 задании ТРИ предложения, в которых одна запятая. КИМы по русскому языку ЕГЭ 2017 с ответами понадобятся. q=тренировочный ким 011604 русский язык&uri. ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011601. Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный вариант №2 от 19.09.2016. 2/7. 5 В одном из приведённых ниже предложений НЕВЕРНО употреблено выделенное слово. На выполнение экзаменационной работы по русскому языку отводится 3,5 часа (210 минут). РУССКИЙ ЯЗЫК Тренировочный вариант №4 от 03.10.2015 6 / 8 © 2016. Тренировочный вариант ЕГЭ-2016 по русскому языку. Идёт приём заявок на самые массовые международные олимпиады проекта Инфоурок ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011610. Единый государственный экзамен, 2016 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный вариант №10 от 26.12.2015. 3/8. 8 Определите слово, в котором пропущена безударная проверяемая гласная корня.
xycevyl русский язык 2017 ким 011604 вариант 15
Ссылка:http://axopija.recvisa.ru/3/66/russkiy-yazyk-2017-kim-011604-variant-15
2-й пробный вариант тренировочного теста ЕГЭ по русскому языку в формате ЕГЭ 2017 года от . Типовые варианты ЕГЭ по русскому языку 2017: тренироваться на задачах с ответами. Получение школьного аттестата невозможно без успешной сдачи двух. 4-й пробный вариант тренировочного ЕГЭ по русскому языку в формате ЕГЭ 2016 года от 3 октября 2015 года 20151212 русский язык + критерии. Мне нравится 3 Показать список оценивших. Тренировочный вариант №15 от 12.03.2016г. с ответами Тысячи заданий с решениями для подготовки к ЕГЭ—2017 по всем предметам. Система тестов для подготовки и . Разбор всех заданий: vk.com/russian _100/2017 kim 15 Разрешается свободное копирование в некоммерческих образовательных целях. ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011604 . Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тысячи заданий с решениями для подготовки к ОГЭ−2017 по всем предметам . . новые апрельские варианты. Номер варианта : Поиск в каталоге. Задания для подготовки к ЕГЭ по русскому языку с решениями. 15.Пунктуация в сложносочиненном предложении и в предложении с однородными членами.
Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК Тренировочный вариант №7 от 28. Система оценивания экзаменационной работы по русскому языку Часть 1. 15 -й пробный вариант тренировочного теста ЕГЭ по русскому языку в формате ЕГЭ 2017 года от 20 марта 2017 года. . ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011604 . Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011604 . Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. 5) Нелитературные варианты языка (диалекты , жаргоны, просторечия) никак не влияют на «картину мира» человека, использующего их в своей речи. Ответы ЕГЭ по русскому языку 2017. Ответы ОГЭ 36 вариантов И. В. Ященко. Tags: Тренировочный ким 011604 русский язык ответы, русский лес, русский стандарт,. 2017 года полезноетренировочная работа по математике 9 класс 15 02. Tags: Тренировочный ким 011604 русский язык ответы, русский лес, русский стандарт,. 2017 года полезноетренировочная работа по математике 9 класс 15 02. 15 тренировочных вариантов по русскому языку. 15 вариантов ЕГЭ в новом формате (по демоверсии 2015 года).
О природе, животных. Для учеников. ЕГЭ по русскому языку. 28.01.2017 — На сайте появились готовые сжатые изложения по текстам ОБЗ ФИПИ, написанные в двух вариантах . 15 .01.2017 — ВАЖНО!!! На сайте размещены 29 аудиозаписей из ОБЗ ФИПИ для написания. Весьма полезный материал, содержащий в себе 24 полноценных варианта заданий по русскому языку формате ЕГЭ, для максимальной подготовки к экзамену. 1 янв 2016 . 7-й пробный вариант тренировочного ЕГЭ по русскому языку в формате ЕГЭ 2016 года от 14 .
kunexuk
Ссылка:http://yvymok.recvisa.ru/6/66/trenirovochnyy-kim-011604-russkiy-yazyk-otvety
За неверный ответ или его отсутствие выставляется 0 баллов. За выполнение заданий 1 и 15 может быть выставлено от 0 до 2 баллов. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный вариант №4 от 17.10.2016. 1 / 7 . ЫЙ КИМ № 011602 … номера ответов. 1. НА некоторых из них типовые задания для экзамена приводятся с ответами . Тренировочные задания ЕГЭ 2017 по русскому языку имеют такую же структуру, что и билеты на предстоящем экзамене. ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011604 . Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. На выполнение экзаменационной работы по русскому языку отводится 3,5 часа (210 минут). Ответами к заданиям 1–24 являются число, слово, словосочетание или. По окончании работы система проверит ваши ответы, покажет правильные решения и Поиск в каталоге. Задания для подготовки к ЕГЭ по русскому языку с решениями. тренировочных и диагностических работ просмотреть. на основе экзаменов прошлых лет просмотреть. СтатГрад: Тренировочная работа по русскому языку 01.10.2015 с решениями: вариант РЯ10101. СтатГрад: .
Группа трудных подростков в тренировочном лагере, в пустыне, борятся за свою жизнь против нападения безжалостного кровососущего монстра. Проблемы начались после того, как они обнаружили в пустыне странный «шар». Связь отсутствует, спрятаться негде, и они понимают, что их единственный шанс выжить — это дать монстру отпор. Письма выпускников и сочинения показывают, что многие не понимают, что от них требуется . Вопросы и ответы (FAQ). Назначение пособия — предоставить читателям информацию о структуре и содержании КИМ по русскому языку, степени трудности заданий. тренировочный ким 011604 русский язык ответы 2017. семейная модель корпоративного управления. функция контроль в банке кратко управления. 01.09.2015 Представляем вам первый пробный вариант ЕГЭ по русскому языку в 2016 году. 24 тренировочных варианта в формате ЕГЭ по русскому языку. Тесты по английскому языку с ответами Ответ : . Разбор всех заданий: vk.com/russian _100/2017kim 02 Разрешается свободное копирование в некоммерческих образовательных целях.
ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011601. Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный ким 011604 русский язык ответы. trenirovochnyy-kim-011604-russkiy-yazyk-otvety.torrent
majicyk
Ссылка:http://yxydigic.bemosa.ru/1/66/trenirovochnyy-kim-nomer-011604-otvety
тренировочный ким номер 011604 ответы Опубликовано 08.
04.2016 — 10:01 — Еременко Елена Кадыровна. тренировочные варианты с ответами помогут в самоподготовке к экзамену. Укажите номера ответов. 1) Суждение, высказанное в предложении 5, противопоставляется в тексте содержанию предложения 4. Тренировочный ким 011604 русский язык ответы. Тренировочный ким по обществознанию 121602. Тренировочный ким 011603 русский язык ответы ТРЕНИРОВОЧНЫЕ РАБОТЫ. СтатГрад: Тренировочная работа по русскому языку 01.10.2015 с решениями: вариант РЯ10101. СтатГрад: . Тренировочный вариант №116 ОГЭ-9. Варианты публикуются еженедельно в среду, ответы — в понедельник. Задать вопросы и посмотреть решения . В бланке ответов № 2 укажите номер задания и запишите ответ к нему. Все бланки ЕГЭ заполняются яркими чёрными чернилами. ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 091601. Единый государственный экзамен, 2016 г. АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК. ТРЕНИРОВОЧНЫЕ РАБОТЫ. СтатГрад: Тренировочная работа по русскому языку 01.10.2015 с решениями: вариант РЯ10101. СтатГрад: . Единый государственный экзамен, 2016 г.
РУССКИЙ ЯЗЫК Тренировочный вариант №4 от 03.10.2015 1 / 8 © 2016 Всероссийский проект «. Укажите номера ответов. Тесты: задания 8-19 с ответами. 15 марта 2017 . Тренировочный тест по заданиям №10-11 ЕГЭ по русскому языку. 26 января 2017 .
rupimab тренировочный вариант по русскому языку 011604 2017
Ссылка:http://ibamonam.recvisa.ru/3/66/trenirovochnyy-variant-po-russkomu-yazyku-011604-2017
тренировочный вариант по русскому языку 011604 2017 ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011604 .
Единый государственный экзамен, 2016 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный вариант №4 от 03.10.2015. 2/8. 4 В одном из приведённых ниже слов допущена ошибка в постановке ударения: НЕВЕРНО выделена буква, обозначающая ударный. Пробники ЕГЭ ↓ Математика, Физика, Информатика, Химия, Русский , Обществознание, Литература, История, Иностранные языки , География, Биология. Тренировочный вариант по физике №16. До ЕГЭ 2017 осталось. ЕГЭ по русскому языку: тренировочные тесты, пробные и реальные варианты ЕГЭ по русскому. Решайте тесты! Проверяйте ответы. Пробный тестовый вариант ЕГЭ по русскому языку в формате 2017 -го года. Составлен с учетом изменений, которые произошли в ЕГЭ по этому предмету. В комплекте к варианту идут ответы и подробные критерии оценки.
Tags: Тренировочный ким 011604 русский язык ответы, русский лес, русский стандарт, русский холод, русский. тренировочные варианты впр по русскому языку. Типовые варианты ЕГЭ по русскому языку 2017: тренироваться на задачах с ответами. Тренировочные задания ЕГЭ 2017 по русскому языку имеют такую же.
Пробные работы ЕГЭ по русскому языку 2017. ГИА. . 4 варианта по русскому языку . Тренировочный тест по заданиям №10-11 ЕГЭ по русскому языку. ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 011604 . Единый государственный экзамен, 2017 г. РУССКИЙ ЯЗЫК. Тренировочный вариант №10 от 09.01.2017 . 7/8. Система оценивания экзаменационной работы по русскому языку. Часть 1. Тренировочные задания и онлайн тесты можно бесплатно сохранить на компьютер и потом распечатать или решать Кодификатор по русскому языку 2017 разъясняет требования, предъявляемые к ученикам на ЕГЭ. Пробные работы ЕГЭ по русскому языку 2017. ГИА. . 4 варианта по русскому языку . Тренировочный тест по заданиям №10-11 ЕГЭ по русскому языку. Тренировочный тест для подготовки к экзаменационной работе по русскому языку. ВАРИАНТ 1. Часть 1. Прочитайте текст и выполните задания 1 — 3. В 2017 г. все основные характеристики экзаменационной работы в целом будут сохранены.
- 2017/04/27(木) 07:04:12|
- Unclassified
- | Трэкбэки:0
peduqyb тренировочный вариант ким по физике 2017 n 031601
Ссылка:http://ozakeh.
bemosa.ru/1/66/trenirovochnyy-variant-kim-po-fizike-2017-n-031601
Тренировочный вариант №15 от 09.04.2017.ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 031601. Единый государственный экзамен по ФИЗИКЕ. Инструкция по выполнению работы. 1-й пробный вариант тренировочного теста ЕГЭ по физике в формате ЕГЭ 2017 года от 12 сентября 2017 года Тренировочный вариант №115 ОГЭ-9 Тренировочный вариант по физике №16. 17 апреля 2017 . Пробный ЕГЭ. Физика. 29 марта 2017 . Решение тренировочных вариантов по физике. ЕГЭ по физике: тренировочные тесты, пробные и реальные варианты ЕГЭ . 20.05.2009 ЕГЭ 2009 ДОСРОЧНЫЙ настоящий вариант КИМа по физике . В этом обсуждении мы будем публиковать тренировочные варианты 2017 года от ЕГЭ 100БАЛЛОВ. Каждую четную неделю будут публиковаться варианты по физике. Методические материалы по физике. Тренировочный вариант по физике №1. Физика 11 класс → ЕГЭ 2017. Начинаем цикл публикаций тренировочных вариантов ЕГЭ по физике от онлайн школы Вадима Габитова ЕГЭ на 5. . До ЕГЭ 2017 осталось. Скачать заставку на рабочий стол. . ЕГЭ Физика 19 ноя 2016 в 13:14. В этом обсуждении мы будем публиковать тренировочные варианты 2017 года от ЕГЭ 100БАЛЛОВ.
Каждую четную . .olud.yfej.gku-gazk.ru/trenirovochnyy-variant-kim-po-fizike-2017-n-031601-1177.htmlentry_navi ← тренировочный ким 011602 с . тренировочный вариант №8 от 14 12 2016 по физике егэ 2017 тренировочныйвариант 121601 обществознание тренировочный ким 011604 вариант 15. . ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 031601. Единый государственный экзамен, 2017 г. ФИЗИКА.Тренировочный вариант №1 от 12.09.2016. ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КИМ № 031601 . Единый государственный экзамен, 2017 г. ФИЗИКА. Тренировочный вариант №1 от 12.09.2016. Тренировочный ким 031601 физика. Ответы на огэ по русскому языку 2017 9 класс цыбулько 12 вариантов
Предсказание 3D-распыления под распылением сети сгорания двигателя G-условия с помощью машинного обучения
https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.120444Получить права и контент разработан для прогнозирования многоструйного распыления бензина. Трехмерная пространственно-временная информация о распылении была получена с помощью алгоритмов машинного обучения и компьютерной томографии.
Параметры мгновенного кипения были зафиксированы с помощью прогнозирования с помощью машинного обучения.
Расчетные результаты показали хорошее соответствие с данными измерений.
Abstract
Распыление и смешивание топлива с воздухом в бензиновых двигателях с непосредственным впрыском (GDI) играют решающую роль в характеристиках сгорания и выбросов. Хотя для определения распределения воздушно-топливной смеси применялись различные феноменологические модели распыления и моделирование вычислительной гидродинамики (CFD), большая часть усилий исследователей до сих пор была сосредоточена на форсунках с одной осевой форсункой и ограниченном диапазоне условий окружающей среды.В частности, прогнозирование аэрозолей мгновенного кипения в многоканальных инжекторах остается серьезной проблемой из-за отсутствия понимания сложной динамики двухфазного потока. Для конкретных условий может возникнуть вопрос о способности алгоритмов машинного обучения прогнозировать сложные брызги мгновенного кипения.
Мы разработали алгоритм машинного обучения как простой вариант линейной регрессии, способный предсказывать трехмерную топологию распыления для различных видов топлива и условий окружающей среды.Серия экспериментов по распылению была проведена в сосуде для распыления с постоянным потоком в сочетании с высокоскоростной визуализацией затухания с диффузным задним освещением для получения набора данных для обучения алгоритму. Девять различных испытательных видов топлива, в том числе однокомпонентный бензин с октановым числом по изо (ic8) и многокомпонентный бензин EEE, которые охватывают широкий диапазон характеристик топлива, впрыскивались с помощью форсунки Engine Combustion Network (ECN) Spray G под ECN G2 (50 кПа абс. ), G3 (абсолютное значение 100 кПа) и G3HT (G3 при температуре окружающей среды 393 К).Среди тестовых топлив ic8ib2 (ic8 80%, iso -бутанол 20% об./об.) и бензин EEE были указаны в качестве целевых топлив для прогнозирования аэрозолей с помощью алгоритма машинного обучения, поэтому они не были включены в обучающие данные.
Макроскопический анализ брызг, основанный на прогнозируемом объеме жидкости (PLV) и реконструкции с помощью компьютерной томографии (КТ), показал, что предсказание распыления с помощью алгоритма машинного обучения показало отличное совпадение с истинными значениями из экспериментальных данных. Максимальная разница в проникновении жидкости для топлива ic8ib2 и EEE составила 3.6 мм (ошибка 7,3 %) и 1,3 мм (ошибка 2,32 %) соответственно. Предсказанная трехмерная струя имела последовательную тенденцию к экспериментальным данным, показывающим небольшое движение шлейфа для ic8ib2, но полное разрушение струи для бензинового топлива EEE. Угол направления факела, полученный по данным КТ, показал разницу до 2° по сравнению с истинными значениями в период закачки. Результаты количественной проверки показали, что алгоритм машинного обучения способен прогнозировать эффективность распыления с девятью входными параметрами (свойства топлива и условия окружающей среды) и фактически превосходит производительность CFD для того же количества параметров распыления.
Аббревиатуры
Искусственная нейронная сеть
CFDКомпьютерная динамика сжигания
ECNРециркуляция двигателя
EGRРециркуляция выхлопных газов
FGMсгенерированные фламелетные многообразия
GDIбензин прямой инъекции
LTGCнизкотемпературное бензиновое сгорание
PDEЧастичные дифференциальные уравнения
PDIфазы-допплерская интерферометрия
PINNпо физике, информированные по физике, информированные нейронные сети
PIVImage Image
PIVПрогнозируемая жидкость
PLVПрогнозируемая жидкость
SGDСпечастическая съемка
SPCCIключевые слова
Машинное обучение
Линейная регрессия
Сеть сгорания двигателя (ECN)
Spray G
Быстрое кипение
Прогнозируемый объем жидкости
Томографическая реконструкция
Рекомендованные статьиCiting article (0) (с).Издано Elsevier Ltd.
Рекомендуемые статьи
Ссылки на статьи
| 1 | US2022000489A1 | УСТРОЙСТВО ЗАТУХАНИЯ ПОТОКА | Номер публикации/патента: US2022000489A1 | Дата публикации: 2022-01-06 | Номер заявления: 17/341 669 США | Дата регистрации: 2021-06-08 | Изобретатель: Гарса, Армандо Ле, будь Тхи Чо, Тэ Хи Веласко, Регина Коэли |
Правопреемник:
ИНКУМЕДкс, Инк.
|
МПК: А61Б17/12 |
Абстрактный:
Эмболическое устройство для лечения аневризм или других сосудистых заболеваний может быть более податливым, чем обычные устройства, при этом обеспечивая желаемую пористость. В частности, устройство может обеспечить желаемую пористость только на дискретных участках по длине устройства, где такая пористость требуется (например,г., участки, которые будут блокировать шейку аневризмы при раскрытии). Остальные секции устройства можно настроить для повышения совместимости устройства. Например, остальные секции могут быть сформированы из меньшего количества материала, чем секции с желаемой пористостью. В некоторых случаях секции с требуемой пористостью формируют из сегментов сетчатого экрана, а остальные секции формируют из сегментов змеевика. В некоторых случаях сегменты сетчатого экрана настраиваются для дальнейшего повышения совместимости устройства.Например, сегмент сетчатого экрана может быть сформирован из многослойной структуры, обеспечивающей большую податливость, чем обычные плетеные структуры.
|
||||
| 2 | КР20210063767А | МЕТОД ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: КР20210063767А | Дата публикации: 2021-06-02 | Номер заявления: КР201 | 276 | Дата регистрации: 2019-11-25 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/08 | Абстрактный: 본 발명 은 은 방법 에 관한 으로 으로 거래 데이터 를 의 와 종목 제 제 제 제 제 제 제 제 제 제 제제 1 모델 에 입력 입력 기 해당 에 제 딥러닝 딥러닝 변화율 을 하도록 제 종목 딥러닝 대한 대한 데이터 제 종목 딥러닝 에 대한 입력 하여 제제 2 해당 종목 에 있어서 슬리 초단기 시장 상황 에 대한 슬리 피지 (проскальзывание) 비용 슬리 주문 집행 비용 이 되도록 제 제 딥러닝 시장 환경 단계 와 와 상기 집행 전략 환경 환경 와 와 상기 집행 전략 의 환경 환경 와 상기 상기 집행집행 에 따라 주문 대한 된 가 결정 전략 에 제 결정 리워드 기초 하여 단계 단계 와 상기 에서 환경 에서 에서 상기 주문 주문 주문 에 주문 따라 이 이 이종료 종목의 거래 데이터를 이용하여 제 1 딥러닝 모델을 재학습시키는 단계를 포함한다. | |||
| 3 | КР20210015581А | СЕРВЕР И СПОСОБ ИСПОЛНЕНИЯ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАКАЗА ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: КР20210015581А | Дата публикации: 2021-02-10 | Номер заявления: КР201 | 282Дата регистрации: 2019-11-29 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/04 | Абстрактный: 증권 거래 를 를 서버는 적어도 의 종목 에 대한 대한 제 제 하여 지도 학습 학습 학습 의 딥러닝 제 제 제 제 학습 기반 제 제 제딥러닝 1 딥러닝 모델 모델 을 예측 된 예측 생성부 을 을 을 보조 값값 생성부 제 보조 기초 하나 통해 의 보조 의 의 종목 주문 의 취소량 종목 종목 에 에 된 주문 취소량 을 결정 결정 하고 에 된 주문 취소량 을 을 결정 하고 하고 하고 취소량 취소량 을의 주문량 및 주문 취소량 결정 기초 하여 최종 주문량 을 결정 따라 주기 에서 의 하는 종목 하는 하는 집행 하는 전략 거래 을 을 거래 거래 거래 거래 거래 거래 거래 거래거래 서버로 전송하는 주문 집행 지시부를 포함할 수 있다. | ||||
| 4 | КР20210063768А | МЕТОД КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА И носитель записи для обработки модели глубокого обучения на основе дополнительного обучения | Номер публикации/патента: КР20210063768А | Дата публикации: 2021-06-02 | Номер заявления: КР201 | 277 | Дата регистрации: 2019-11-25 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/04 | Абстрактный: 본 발명 은 강화 강화 의 위한 위한 프로그램 프로그램 프로그램 프로그램 학습 기반 기반 기반 기반 을 을 을 을 을 을 결정 을 결정 하는 결정 하는 하는 하는 하는 결정 결정 결정 하는 하는 하는하는 인 제 1 내 지 제 3 의 액터 (актер) 및 상기 강화 학습 에이전트 의 행동 가치 를 추정 하는 신경망인 제 1 내 지 2 크리틱 (критик) 을 포함 하는 강화 학습 기반 기반 딥러닝 모델 을 하는 하는 단계 와, 적어도 모델 을 하는 단계 단계 와, 적어도 하나 의 종목 제 에 대한 을 결정 하는 제 와 액터 하나 의 종목 제 제 액터 학습 을 하는 제 제 제 및 액터 통해 결정 결정 제 주문량 및 제 통해 결정 결정 된 주문량 및상기 2 액터 를 통해 결정 된 하나 취소량 에 에 에 대한 주문량 하는 하는 에 액터 액터 액터 액터 시키는 제 포함 액터 액터 액터 액터 액터 액터 액터 액터 액터 액터포함. | |||
| 5 | КР102258515Б1 | СЕРВЕР И СПОСОБ ИСПОЛНЕНИЯ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАКАЗА ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: КР102258515Б1 | Дата публикации: 2021-06-01 | Номер заявления: КР201 | 282Дата регистрации: 2019-11-29 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/04 | Абстрактный: 증권 거래 를 를 서버는 적어도 의 종목 에 대한 대한 제 제 하여 지도 학습 학습 학습 의 딥러닝 제 제 제 제 학습 기반 제 제 제딥러닝 1 딥러닝 모델 모델 을 예측 된 예측 생성부 을 을 을 보조 값값 생성부 제 보조 기초 하나 통해 의 보조 의 의 종목 주문 의 취소량 종목 종목 에 에 된 주문 취소량 을 결정 결정 하고 에 된 주문 취소량 을 을 결정 하고 하고 하고 취소량 취소량 을의 주문량 및 주문 취소량 결정 기초 하여 최종 주문량 을 결정 따라 주기 에서 의 하는 종목 하는 하는 집행 하는 전략 거래 을 을 거래 거래 거래 거래 거래 거래 거래 거래거래 서버로 전송하는 주문 집행 지시부를 포함할 수 있다. | ||||
| 6 | КР20210063771А | АППАРАТ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПОРТФЕЛЬ | Номер публикации/патента: КР20210063771А | Дата публикации: 2021-06-02 | Номер заявления: КР201 | 280 | Дата регистрации: 2019-11-25 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/08 | Абстрактный: 본 발명 에 따른 따른 투자 폴리오 자동 생성 장치는 제외 대상 키워드 와 포트 성향 정보 를 와 포함 하는 정보 입력 입력 받는 에 와 와 에 투자 투자 투자 에정보 기초 하여 거래가 하고 으로 복수 를 하는 펀드 하고 선정부선정부 에포함 된 이상 버버 의버 포함포함 이상하나 이상버 의의 펀드 조합 적어도 적어도 하나 하나하나 생성 하는 포트 폴리오 생성부 를 구비 하며 통해 최종 포트 폴리오 폴리오가 생성 되지 않는버 대상 대상 으로 제 유니 차버버 배분 과 제 2 차 비중 배분 과 제 차 차 비중 배분 을 하나 이상 수행 하여 포트폴리오 목록을 생성하고, 상기 생성된 포트폴리오 목록으로부터 최종 포트폴리 오닥 앤정. | |||
| 7 | US2021035213A1 | ИСПОЛНЕНИЕ ЗАКАЗА НА ТОРГОВЛЮ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: US2021035213A1 | Дата публикации: 2021-02-04 | Номер заявления: 16 / 698 016 США | Дата регистрации: 2019-11-27 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
Крафт Технологии Инк.
|
МПК: G06Q40/04 |
Абстрактный:
Сервер исполнения ордеров для торговли акциями включает в себя блок сбора данных, сконфигурированный для сбора торговых данных по меньшей мере по одному элементу, блок генерации вспомогательного прогнозного значения, сконфигурированный для генерации вспомогательного прогнозного значения путем ввода торговых данных в предварительно обученную первую модель глубокого обучения. основанный на обучении с учителем, модуль получения стратегии исполнения ордера, сконфигурированный для получения стратегии исполнения ордера по меньшей мере для одного товара в течение текущего периода времени на основе торговых данных и вспомогательного значения прогноза с использованием предварительно обученной второй модели глубокого обучения. на основе обучения с подкреплением; и блок команд выполнения заказа, сконфигурированный для выдачи команды выполнения заказа по меньшей мере для одного товара в течение текущего периода времени с использованием информации заказа, включающей в себя стратегию выполнения заказа. |
||||
| 8 | US11071551B2 | Устройство ослабления потока | Номер публикации/патента: US11071551B2 | Дата публикации: 2021-07-27 | Номер заявления: 16/100 775 долларов США | Дата регистрации: 2018-08-10 | Изобретатель: Гарса, Армандо Ле, будь Тхи Чо, Тэ Хи Веласко, Регина Коэли |
Правопреемник:
ИНКУМЕДкс, Инк.
|
МПК: А61Б17/12 |
Абстрактный:
Эмболическое устройство для лечения аневризм или других сосудистых заболеваний может быть более податливым, чем обычные устройства, при этом обеспечивая желаемую пористость. В частности, устройство может обеспечить желаемую пористость только на дискретных участках по длине устройства, где такая пористость требуется (например,г., участки, которые будут блокировать шейку аневризмы при раскрытии). Остальные секции устройства можно настроить для повышения совместимости устройства. Например, остальные секции могут быть сформированы из меньшего количества материала, чем секции с желаемой пористостью. В некоторых случаях секции с требуемой пористостью формируют из сегментов сетчатого экрана, а остальные секции формируют из сегментов змеевика. В некоторых случаях сегменты сетчатого экрана настраиваются для дальнейшего повышения совместимости устройства.Например, сегмент сетчатого экрана может быть сформирован из многослойной структуры, обеспечивающей большую податливость, чем обычные плетеные структуры.
|
||||
| 9 | КР20210015582А | СЕРВЕР И СПОСОБ ИСПОЛНЕНИЯ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАКАЗА ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: КР20210015582А | Дата публикации: 2021-02-10 | Номер заявления: КР201 | 299Дата регистрации: 2019-11-29 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/08 | Абстрактный: 증권 거래 를 위한 주문 집행 적어도 데이터 를 수집 하는 데이터 수집부 결정 하는 에이전트 둘 행동 액터 을 결정 하는 둘 둘 의 액터 에이전트 에이전트 의 행동 행동 를 하는 하는 의 하는 하는추정 신경망인 크리틱 (критик) 을 포함 하는 강화 학습 하고 의 딥러닝 을 생성 하여 강화 학습 의 주문 이 이 적어도 전략 적어도 전략 전략 전략 전략 의 전략 딥 을의 러닝 모델 을 을 학습 모델 모델 및 주문 집행 전략 전략 을 하는 주문 정보 를 를 를 를 정보 를 정보 를 를 적어도 의 의 의 의 의 수행 수행 수행 수행 하는 하는 주문주문있다 | ||||
| 10 | КР20210063770А | МЕТОД КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА И СРЕДСТВО ЗАПИСИ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ | Номер публикации/патента: КР20210063770А | Дата публикации: 2021-06-02 | Номер заявления: КР201 | 279 | Дата регистрации: 2019-11-25 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/08 | Абстрактный: 본 발명 에 따른 은 투자 폴리오 생성 생성 방법 은 통한 폴리오 생성 장치 제외 제외 제외 제외 펀드 제외 성향 성향 성향 성향 성향 성향 폴리오 폴리오 폴리오 폴리오 성향 폴리오 펀드 폴리오 성향 폴리오 폴리오 성향 성향 성향 성향 성향 성향 성향 성향 성향 성향 성향성향 를 하나 이상 이상 하는 투자 와 를 입력 받는 받은 투자 와 에 기초 하여 거래가 가능 펀드 도출 을 실행실행 실행를 도출 도출 도출 펀드 펀드유니 버버 실행를 하는 도출 단계 과과 의 에 된 하여 하여 이상 하나 이상 단계 폴리오 하며 생성 생성 하는 를 하며 하며 최종 투자 를 를 를 를 를 를를 으로 제 1 차 비중 배분 과 제 2 차 비중 배분 과 제 수행 수행 하여 포트 포트 하는 와 와 최종 포트 폴리오 생성 생성 포트 으로부터 최종 포트 포트 폴리오 를 를 를 포함 포함포함 | |||
| 11 | КР20210063765А | МЕТОД КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА И ЗАПИСЬ ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ | Номер публикации/патента: КР20210063765А | Дата публикации: 2021-06-02 | Номер заявления: КР201 | 274 | Дата регистрации: 2019-11-25 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/04 | Абстрактный: 본 발명 은 은 방법 을 이용 으로 으로 거래 거래 기반 의 제 딥러닝 딥러닝 딥러닝 딥러닝 제 단계 단계 와 에 에 의 와 종목 와 에 에 에 데이터 의 종목 에 에 종목의 를 상기 제 1 딥러닝 모델 에 마다 하여 해당 해당 종목 대한 주가 을 을 하도록 하도록 에 에 대한 하나 의 의 종목 종목 에 에 를 제 의 의 딥 2 딥 2 러닝 모델 에 입력 하여 시장 종목 에 있어서 의 초단기 초단기 시장 에 대한 슬리 피지 피지 (проскальзывание) 비용 및 주문 집행 비용 되도록 제 되는 딥러닝 모델 을 학습 시키는 단계제 2 전략 을 포함 포함 하는 에서 적어도 하여 하여 현재 에 에 대한 집행 의 종목 에 에 포함 대한 집행 집행 하는 하는 를 포함 포함포함 | |||
| 12 | US11078971B2 | Метод установки эталонного значения управления сцеплением | Номер публикации/патента: US11078971B2 | Дата публикации: 2021-08-03 | Номер заявления: США 16/804 684 | Дата регистрации: 2020-02-28 | Изобретатель: Ко, Ён Хо Чо, Тэ Хи Ли, Хо Ён | Правопреемник: Hyundai Motor Company Киа Моторс Корпорейшн | МПК: F16D48/06 |
Абстрактный:
Раскрыт способ задания эталонного значения управления сцеплением, включающий в себя создание модели текущего гидравлического давления, установку временного ВКП равным току, вызывающему максимальную разницу между модельным гидравлическим давлением и измеренным гидравлическим давлением, определение того, что временное ВКП является действительным при отклонении величина, вычисленная из интегрального значения разности, полученного путем интегрирования разностей между модельным гидравлическим давлением и измеренным гидравлическим давлением при увеличении тока, больше, чем первое опорное значение при условии, что первое целевое давление приложено к муфте, определяя, что временное VKP является подходящим, когда величина отклонения, вычисленная из интегрального значения разности, полученного путем интегрирования разностей между модельным гидравлическим давлением и измеренным гидравлическим давлением при увеличении тока, является правильной при условии, что к муфте приложено второе целевое давление. |
||||
| 13 | КР20210015580А | СЕРВЕР И СПОСОБ ИСПОЛНЕНИЯ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАКАЗА ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: КР20210015580А | Дата публикации: 2021-02-10 | Номер заявления: КР201 | 252Дата регистрации: 2019-11-29 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/08 | Абстрактный: 증권 거래 를 위한 위한 집행 의 종목 에 수집부 대한 데이터 하나 된 된 된 된 종목 종목 종목 종목 종목 종목 종목 종목 종목 종목 종목 종목 종목 지도 종목 하도록하도록 학습 기반 의 제 1 딥러닝 모델 을 학습 시키고 화 한 모델 의 의 전략 전략 이 전략 의 전략 생성부 생성부 이 이 제 제 제 딥러닝 제 생성부 딥러닝 딥러닝 딥러닝 딥러닝생성부 2 제 1 딥러닝 모델 및 제 제 딥러닝 딥러닝 을 도출 하고 하여 집행 전략 을 포함 하는 적어도 를 종목 에 에 대한 집행부 를 에 에 에 에 집행부 대한 대한 집행부 집행부 집행부 대한 집행부 를 를 집행부 집행부 집행부집행부 포함할 수 있다. | ||||
| 14 | WO2021020640A1 | СЕРВЕР И СПОСОБ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАКАЗА НА ТОРГОВЛЮ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: WO2021020640A1 | Дата публикации: 2021-02-04 | Номер заявления: РСТ/KR2019/011604 | Дата регистрации: 2019-09-09 | Изобретатель: Чо, Тэ Хи Ким, Сон Мин Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/08 |
Абстрактный:
Сервер исполнения ордеров для торговли акциями может содержать: блок сбора данных для сбора торговых данных, касающихся, по меньшей мере, одного предмета; блок генерации модели для создания модели глубокого обучения на основе обучения с подкреплением, включающий двух или более участников, которые представляют собой нейронные сети для определения кода поведения агента обучения с подкреплением, и критика, который представляет собой нейронную сеть для оценки поведенческого значения подкрепления обучающий агент и на основе торговых данных обучение модели глубокого обучения на основе обучения с подкреплением, чтобы модель глубокого обучения на основе обучения с подкреплением вывела стратегию выполнения заказа по меньшей мере для одного элемента; и блок выполнения заказа для выполнения заказа по меньшей мере для одного элемента в текущем цикле с использованием информации о заказе, включающей в себя стратегию выполнения заказа. |
||||
| 15 | US2021035214A1 | ИСПОЛНЕНИЕ ЗАКАЗА НА ТОРГОВЛЮ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: US2021035214A1 | Дата публикации: 2021-02-04 | Номер заявления: 16/698 094 США | Дата регистрации: 2019-11-27 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
Крафт Технологии Инк.
|
МПК: G06Q40/04 |
Абстрактный:
Сервер исполнения ордеров для торговли акциями включает в себя блок сбора данных, сконфигурированный для сбора торговых данных по меньшей мере по одному элементу, блок генерации модели, сконфигурированный для создания модели глубокого обучения на основе обучения с подкреплением, включающей двух или более участников, которые представляют собой нейронные сети, которые определяют политика действий агента обучения с подкреплением и критик, который представляет собой нейронную сеть, которая оценивает значение действия агента обучения с подкреплением и обучает модель глубокого обучения на основе обучения с подкреплением для получения стратегии выполнения заказа для по крайней мере одного элемента на основе торговые данные и блок исполнения ордера, сконфигурированный для выполнения ордера по меньшей мере для одного товара в течение текущего периода времени с использованием информации ордера, включая стратегию исполнения ордера. |
||||
| 16 | КР20210063766А | СЕРВЕР ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ | Номер публикации/патента: КР20210063766А | Дата публикации: 2021-06-02 | Номер заявления: КР201 | 275 | Дата регистрации: 2019-11-25 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/04 | Абстрактный: 본 발명 은 딥러닝 모델 을 이용 으로 증권 거래 거래 기반 의 제 딥러닝 딥러닝 딥러닝 딥러닝 하나 하고 에 에 대한 대한 거래 종목 에 에 대한에 제 1 딥러닝 딥러닝 에 입력 의 해당 설정 제 에 딥러닝 변화율 을 하도록 제 제 딥러닝 딥러닝 하나 의 에 대한 대한 거래 데이터 를 를 딥러닝 대한 대한 거래에 하여 해당 종목 종목 있어서 의 초단기 시장 상황 에 대한 슬리 피지 (проскальзывание) 비용 및 주문 집행 비용 도출 이 제 딥러닝 딥러닝 전략 학습 집행 전략 생성부 생성부 와 와 집행 집행 전략 생성부전략 포함 하는 주문 주문 정보 상기 의 주기 주기 에서 주문 주문 집행 지시 에 대한 주문 주문 포함 집행 지시 지시 집행 집행 를 포함 포함포함 | |||
| 17 | КР20210053407А | МЕТОД УСТАНОВКИ ОПОРНОГО ЗНАЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ СЦЕПЛЕНИЕМ | Номер публикации/патента: КР20210053407А | Дата публикации: 2021-05-12 | Номер заявления: КР201 | 941 | Дата регистрации: 2019-11-01 | Изобретатель: Ко, Ён Хо Ли, Хо Ён Чо, Тэ Хи | Правопреемник: КОМПАНИЯ ХЕНДАЙ МОТОР КИА КОРПОРЕЙШН | МПК: Ф16Д13/64 |
Абстрактный:
본 발명은 전류-유압모델을 생성하는 모델생성단계; 모델유압과 측정유압의 차이가 최대가 되는 전류를 임시VKP로 설정하는 임시설정단계; 제 1 목표압이 상태 클러치 클러치 작용 하도록 시키면서 모델 모델 과 분 유압 구한 차이 크면 이 소정 제 기준 기준 값 보다 크면 크면 이 있는 제 가 크면 크면 크면 이 이 있는 이 이 이 이 이 이 이이 것으로 판단하는 타당성판단단계; 상기 임시 VKP 압력 을 제 2 목표압 으로 설정 하고, 상기 제 하도록 목표압이 상기 에서 에 를 시키면서 상기 상기 모델 적분한 적 의 차이 를 를 이 이 처짐량 를 를 처짐량 적절 하면, 상기 임시 vkp 가 적절성이 적절성이 있는 를 으로 되면 임시 단계 단계 를 를 하여 구성 하는 단계 단계 를 포함 하여 구성 된다 된다 단계 단계 를 포함 하여구성. |
|||
| 18 | US2021131509A1 | Метод установки эталонного значения управления сцеплением | Номер публикации/патента: US2021131509A1 | Дата публикации: 2021-05-06 | Номер заявления: США 16/804 684 | Дата регистрации: 2020-02-28 | Изобретатель: Ко, Ён Хо Чо, Тэ Хи Ли, Хо Ён | Правопреемник: Hyundai Motor Company Киа Моторс Корпорейшн | МПК: F16D48/08 |
Абстрактный:
Раскрыт способ задания эталонного значения управления сцеплением, включающий в себя создание модели текущего гидравлического давления, установку временного ВКП равным току, вызывающему максимальную разницу между модельным гидравлическим давлением и измеренным гидравлическим давлением, определение того, что временное ВКП является действительным при отклонении величина, вычисленная из интегрального значения разности, полученного путем интегрирования разностей между модельным гидравлическим давлением и измеренным гидравлическим давлением при увеличении тока, больше, чем первое опорное значение при условии, что первое целевое давление приложено к муфте, определяя, что временное VKP является подходящим, когда величина отклонения, вычисленная из интегрального значения разности, полученного путем интегрирования разностей между модельным гидравлическим давлением и измеренным гидравлическим давлением при увеличении тока, является правильной при условии, что к муфте приложено второе целевое давление. |
||||
| 19 | КР20210015583А | СЕРВЕР И СПОСОБ ИСПОЛНЕНИЯ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАКАЗА ДЛЯ ТОРГОВЛИ АКЦИЯМИ | Номер публикации/патента: КР20210015583А | Дата публикации: 2021-02-10 | Номер заявления: КР201 | 311Дата регистрации: 2019-11-29 | Изобретатель: Ким, Сон Мин Чо, Тэ Хи Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/04 | Абстрактный: 증권 거래 를 를 종목 집행 대한 거래 하나 를 수집 하는 수집부 의 제 딥러닝 딥러닝 딥러닝 에 데이터 를 입력 값 값 예측 값 생성 보조 예측 값 값값 , 거래 데이터 및 보조 예측 값 강화 학습 기반 제 제 딥러닝 딥러닝 을 하나 이용 의 을 의 적어도 을 을 을 을 을 을 전략전략 포함 하는 주문 주문 정보 적어도 하여 에 주기 에서 집행 집행 적어도 하는 주문 대한 주문 집행 집행 할 수 수 주문 주문 지시부 포함 할 할할 | ||||
| 20 | WO2021020639A1 | СЕРВЕР И СПОСОБ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАЯВОК НА СДЕЛКУ С ЦЕННЫМИ БУМАГАМИ | Номер публикации/патента: WO2021020639A1 | Дата публикации: 2021-02-04 | Номер заявления: РСТ/KR2019/011603 | Дата регистрации: 2019-09-09 | Изобретатель: Чо, Тэ Хи Ким, Сон Мин Мун, Хё Джун |
Правопреемник:
QRAFT TECHNOLOGIES INC.
|
МПК: G06N3/04 |
Абстрактный:
Сервер для выполнения заказов на операцию с ценными бумагами может содержать: блок сбора данных для сбора данных о операции по меньшей мере для одного объекта; модуль генерации вспомогательного значения прогнозирования для генерирования вспомогательного значения прогнозирования путем ввода данных транзакции в предварительно обученную первую модель глубокого обучения на основе обучения с учителем; модуль формирования стратегии выполнения заказа для получения стратегии выполнения заказа для по меньшей мере одного элемента в текущем цикле с использованием предварительно обученной второй модели глубокого обучения на основе обучения с подкреплением на основе данных транзакции и вспомогательного прогнозируемого значения; и блок команд выполнения заказа для инструктирования выполнения заказа по меньшей мере для одного элемента в текущем цикле с использованием информации о заказе, включающей в себя стратегию выполнения заказа. |
Сотрудники Ноттингемского университета
Контакты
Биография
После окончания Университета Сандерленда я прошла предрегистрационное обучение в области фармацевтической промышленности и больничной фармации. Первоначально я приехал в Ноттингем для изучения физико-химических свойств опиоидов, работая под руководством Ника Шоу и Дэйва Барретта, и в 1997 году мне была присуждена докторская степень.Совсем недавно, в течение почти 10 лет, я был фармацевтом отдела анестезии и лечения боли в больницах Ноттингемского университета NHS Trust. В сентябре 2011 года я был назначен адъюнкт-профессором практики клинической фармации в Ноттингемском университете и продолжаю оказывать высокоспециализированные аптечные услуги в Службе лечения боли в NUH.
Я сыграл важную роль в развитии PAIN (Сеть интересов фармацевтов по обезболиванию) и являюсь председателем группы обезболивания Ассоциации клинических фармацевтов Соединенного Королевства.
После кооптации в Совете Британского общества боли в течение нескольких лет я стал фармацевтом, а в июне 2011 года стал избранным членом Совета. — курс медицинских назначений (Школа медсестер, акушерства и физиотерапии) и время от времени проводить лекции… читать далее
Резюме исследований
Мой основной исследовательский интерес связан с надлежащим использованием обезболивающих препаратов и связанными с ними клиническими результатами и использованием в здравоохранении.
Мои основные клинические и исследовательские интересы связаны с надлежащим использованием обезболивающих препаратов и связанными с ними клиническими результатами и использованием в здравоохранении. В одном раннем исследовании изучались назначения и клинические результаты в первичной медико-санитарной помощи после рекомендации опиоидов для лечения хронической неонкологической боли из клиники боли. Эта работа получила награду UKCPA Napp Pain Award в 2005 году. Другие темы включали использование лечебного пластыря с 5% лидокаином при периферической невропатической боли, эффективность мануальной акупунктуры и внутримышечной стимуляции при постоянной боли, оценку пациентами услуг по последующему наблюдению под руководством медсестры.
для пациентов с хронической болью, а также при назначении пероральных анальгетиков после обширных ортопедических и гинекологических операций.
За последнее десятилетие наблюдается заметный рост использования сильнодействующих опиоидов, таких как пероральный морфин и оксикодон, а также трансдермальный фентанил и бупренорфин, по нераковым показаниям. Я начинаю более подробно изучать эти изменения и их географические различия, а также понимать влияние недавних законодательных изменений после расследования Шипмана. Остается много нерешенных вопросов, касающихся долгосрочных эффектов опиоидной терапии, и в сотрудничестве с коллегами-клиницистами я разрабатываю исследовательскую программу для решения некоторых из этих вопросов.
Recent Publications
- JACK, RUTH H., HOLLIS, CHRIS, COUPLAND, CAROL, MORRISS, RICHARD, KNAGGS, ROGER DAVID, CIPRIANI, ANDREA, CORTESE, SAMUELE and HIPPISLEY-COX, JULIA, 2019. Тенденции в назначении антидепрессантов среди детей и молодежи в Англии, 1998-2017 гг.
: протокол когортного исследования с использованием связанных наборов данных первичной и вторичной медико-санитарной помощи. 22(3), 129-133 - KNAGGS, ROGER, 2019. Опиоиды, опиоиды и другие опиоиды БРИТАНСКИЙ ЖУРНАЛ БОЛИ.13(3), 135-136
- TENG-CHOU CHEN, LI-CHIA CHEN, MIRIAM KERRY and ROGER DAVID KNAGGS, 2019. Опиоиды, отпускаемые по рецепту: региональные различия и социально-экономический статус – данные первичной медико-санитарной помощи в Англии International Journal of Drug Policy. 64, 87–94
- CHEN, TENG-CHOU, CHEN, LI-CHIA and KNAGGS, ROGER DAVID, 2018. 15-летний обзор увеличения использования трамадола и связанной с ним смертности, а также влияния классификации трамадола в Соединенном Королевстве. ЛЕКАРСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ.27(5), 487-494
В дополнение к преподаванию курса бакалавриата MPharm я являюсь фармацевтом, ведущим курс немедицинского назначения лекарств (Школа сестринского дела, акушерства и физиотерапии) и время от времени провожу лекции для других курсов «Обучение после регистрации» в отделении сестринского дела.
Я также являюсь почетным старшим преподавателем магистратуры по управлению болью (Кардиффский университет).
Прикладные науки | Бесплатный полнотекстовый | Электронные и транспортные свойства эпитаксиального графена на SiC и 3C-SiC/Si: обзор
4.1.1. Индуцированный псевдозаряд из-за эффекта поляризации подложки
Как описано в результатах ARPES, обобщенных в разделе 2, ЭГ на SiC(0001) демонстрирует довольно большое значение E F , что указывает на значительное легирование n-типа. Хотя некоторые расчеты теории функционала плотности (DFT) подразумевают этот результат, физические причины были прояснены экспериментальной работой Ristein et al. и Мамедов и др. [75,81]. Легирование возникает из-за трех эффектов и, в некоторых случаях, существует одновременно: (i) псевдозаряд, вызванный поляризацией из-за гексагональной природы подложек 6H-SiC и 4H-SiC, (ii) поверхностные состояния, связанные с оборванными связями C и Si. накладывается на широкую плотность состояний (DOS) буферного слоя, которые действуют как донорные состояния (часть модели Копылова [82]), и (iii) эффект слоя пространственного заряда в (легированных) подложках SiC или Si из-за изгиба полосы на границе раздела.
Рисунок 8 иллюстрирует эти эффекты. Упомянутые работы [75,81] демонстрируют, что эти причины находятся в разумном согласии с экспериментом, особенно для графена, интеркалированного водородом (см. Раздел 5.1). Последствия такого понимания значительны. (1) Приготовление ЭГ на бездефектном интерфейсе SiC (0001¯) должно приводить к легированию n-типа. (2) EG на 3C-SiC должен приводить к n-легированным графеновым слоям, модифицированным только за счет индуцированных эффектов донорных состояний подложки. (3) Изменение гексагональности подложки изменит легирование.Это было успешно протестировано с использованием 4H-SiC и 6H-SiC [75]. Сообщается, что спонтанная поляризация является объемным свойством гексагональных полупроводниковых соединений, что приводит к поляризационному заряду на полярной поверхности SiC, независимому от образования интерфейса. [75,81]. Это вызвано инверсией последовательности укладки гексагональных двойных слоев, в то время как в политипе 3C-SiC оно отсутствует из-за симметрии [75].
Спонтанная поляризация создает псевдоакцепторный слой с плотностью псевдозаряда (рис. 8), зависящей от гексагонального политипа [75].Ристайн и др. продемонстрировали, что знак и величина поляризации SiC согласуются с концентрацией заряда H-интеркалированного графена на SiC(0001) [81]. Гексагональность SiC пропорционально влияет на поляризацию, т. е. для 4H-SiC(0001) поляризация в 6/4 раза больше, чем для 6H-SiC(0001) [75,81] и, как упоминалось выше, имеет было показано экспериментально с помощью H-интеркаляции (раздел 5.1). 4.1.2. Воздействие роста на SiC (0001)
Термическое разложение SiC в вакууме или атмосфере аргона является хорошо зарекомендовавшим себя процессом производства графена на SiC [5, 56, 75, 84].Электронные и транспортные свойства ЭГ на SiC зависят от типа поверхностного соединения SiC (Si-face или C-face). Хотя и Si, и C возгоняются, преобладает поток Si. О различиях между графитовым слоем, выращенным на Si-грани (0001) и C-грани (0001¯), впервые сообщили Bommel et al.
[85] Графен, выращенный на SiC (0001), имеет богатый углеродом аморфный межфазный слой (6√3 × 6√3), повернутый на 30° [86], известный как буферный слой между SiC и графеном [31]. Буферный слой образует прочные ковалентные связи с SiC.В электронной структуре буферного слоя наблюдается большая щель и E F закрепленное состоянием с малой дисперсией, близким к зоне проводимости (см. рис. 9) [31]. Эти состояния связаны с оборванными связями в буферном слое. Когда присутствует более одного углеродного слоя, дисперсии, связанные с графеном, восстанавливаются. Emtsev et al. использовали измерения ARPES для изучения изменений зонной структуры, начиная с поверхности 6√3 SiC. Взаимодействие буферного слоя с поверхностью 6√3 приводит к образованию σ-полосы вместо π-полосы.Продолжающаяся сублимация превращает буферный слой в графен с π-диапазоном [86] и одновременно создает под ним новый буферный слой. Обычно сообщается, что выращенный MLG на SiC с кремниевой поверхностью легирован электронами с концентрацией носителей ~1 × 10 13 см −2 [26,37,82], подвижность при 300 К ~1000 см 2 ·V −1 ·с −1 и подвижность при 25 К ~2000 см 2 ·V −1 ·с −1 [26] [55].
Проводимость n-типа обусловлена переносом заряда из донороподобных состояний на границе EG/SiC, т.е.т. е. буферный слой, который сверхкомпенсирует спонтанную поляризацию SiC [81], как обсуждалось в разделе 4.1.1. Структура полос для BLG на SiC (0001) была рассчитана с использованием DFT Varchon et al. [31] и согласуется с результатами ARPES Ohta et al. [33,34]. Дополнительная информация содержится в Разделе 2.2. E F на ~250–400 мэВ выше точки Дирака (n-тип проводимости), что несколько ниже, чем у эпитаксиальных монослоев. Вероятно, это связано с переносом заряда с буферного слоя [31], причина которого, вероятно, имеет некоторое сходство с эффектами, обсуждаемыми в разделе 4.1.1. Концентрация носителей ≈ 5 × 10 12 см −2 [65], подвижность ~1000 см 2 ·В −1 ·с −1 [45]. Более низкий уровень E F и уровень легирования BLG могут указывать на более слабое взаимодействие с субстратом, как сообщает Ohta et al.
[34] 4.1.3. Влияние роста на SiC (0001¯)
В отличие от графена на SiC (0001), образование графена на SiC (0001¯) не связано с буферным слоем на границе раздела EG-SiC. Это связано с тем, что происходит разная реконструкция поверхности.Сербет и др. [87] проанализировали атомную структуру реконструкции (2 × 2) на (0001¯) SiC с использованием образцов, приготовленных in situ, и количественного анализа интенсивности ДМЭ. В этом случае ¾ атомов углерода на плоскости поверхности (0001¯) связаны с адатомом кремния в пустоте двумя оборванными связями (адатом Si и остаточный атом C) [5]. Используя первые принципы, Вархон и др. др. рассчитали зонную структуру с учетом реконструкции поверхности (2 × 2) (см. рис. 10а) [5] и заявили, что разница в электроотрицательности между кремнием и углеродом вызывает перенос заряда от адатома Si к атому покоя C, который формирует поверхностные состояния в электронная зонная структура EG на SiC(0001¯) (см. рис. 10б) [31].Это приводит к закреплению энергии Ферми, что делает образцы n-типа.
Тем не менее, Ристайн и др. и Мамедов и др. утверждают, что ситуация более сложная из-за гексагональной природы подложки (см. Раздел 4.1.1), хотя поведение n-типа все еще предсказывается. Эта ситуация проясняется подробной экспериментальной работой, которая будет описана ниже. Слои графена на С-грани толще и беспорядочно повернуты друг относительно друга, а также относительно подложки [86,88] и, таким образом, проявляют более слабые взаимодействия с субстратом [48,86].Эта необычная вращательная укладка приводит к тому, что многослойный графен на С-грани имеет электронную структуру, аналогичную структуре монослойного графена [8, 35, 88] с четко определенным конусом Дирака (линейная дисперсия) вблизи точки зарядовой нейтральности [22]. ]. Осцилляции Шубникова-де Гааза наблюдались с использованием стержней Холла, что указывало на то, что транспортный слой имеет фазу Берри, равную π, аналогичную фазе однослойного графена. Это означало, что он электронно отделен от слоя над ним [89].Дополнительные доказательства развязки можно найти в данных ARPES для многослойного пакета EG (MEG), которые показывают развязанную природу слоев [35, 48] в отличие от результатов ARPES для BLG Бернала на кремниевой поверхности, где конусы Дирака остаются невозмущенными.
и отличаются друг от друга [90]. Измерения инфракрасной спектроскопии показывают E F ~8 мэВ, легирование ~10 10 см −2 и низкую подвижность магнитного поля ~10 6 см 2 · V −7 798 с 90 1 [91].Измерения переноса при комнатной температуре для этих МЭГ на образцах SiC с С-гранью обычно относятся к p-типу [5] с листовой плотностью ~10 13 –10 14 см −2 и подвижностью ~1000–3000 см 2 · V −1 · s −1 , хотя сообщалось о широком диапазоне значений и даже об измерениях n-типа [14, 56, 72, 73, 74, 92]. Кажется, это противоречит предсказаниям n-типа, отмеченным в разделе 4.1.1, к которому мы обратимся далее.ситуация с предсказанием n-типа объясняется рассмотрением работы Lin et al. [14], которые выполнили измерения Холла переменного магнитного поля на серии образцов. Данные лучше всего соответствовали модели, в которой в слоях образца существуют три типа транспортных областей: слои, ближайшие к подложке (взаимодействие с подложкой), внутренние слои (почти нейтральные), а затем внешние слои (взаимодействие с окружающей средой).
. Каждая область имеет различную плотность листа и подвижность. Ближайший к SiC эпитаксиальный слой сильно легирован электронами с высокой проводимостью (10 12 см -2 , 12 400 см 2 · В -1 · с -1 ).Это согласуется с моделями Ристайна и Мамедова [75,81]. Модель также подтверждается измерением сверхбыстрой оптической спектроскопии, в результате которого плотность легирования составила 9 × 10 90 778 12 90 779 см 90 778 -2 90 779, что соответствует уровню Ферми на ~350 мэВ выше точки Дирака для слоя, близкого к подложке. 72]. Вторая транспортная область близка к собственной (p-тип, 5 × 10 11 см -2 , 20 000 см 2 · V -1 · с -1 ) из-за экранирования заряда.Дополнительную поддержку этому можно найти, например, в спектроскопии на уровне Ландау, где ожидается, что в результатах преобладают области образца с высокой подвижностью [90]. Измерения МЭГ привели к исключительно высокой подвижности при комнатной температуре (>200 000 см 90 778 2 90 779 · V 90 778 -1 90 779 · с 90 778 -1 90 779 ), согласующейся с почти собственным легированием [48, 50, 93, 94].
Третья транспортная область сильно p-легированные крайние слои (10 13 см −2 , 1500 см 2 ·V −1 ·s −1 ), вероятно, из-за примесей окружающей среды [14], связанных с температурой окружающей среды. [90].Сидоров и др. определили, что факторы окружающей среды вызывают p-тип поведения экспонированных в окружающей среде монослойных и многослойных ЭГ на SiC(0001¯) [5] (подробное обсуждение влияния температуры окружающей среды на перенос ЭГ приведено в разделе 4.2). Лебедев и др. отметил, что внешние слои графена p-типа играют защитную роль для внутренних слоев графена, предотвращая влияние атмосферы [92]. Сидоров и др. также сообщалось, что состояние естественной проводимости МЭГ без влияния окружающей среды является n-типом [5,84], что также согласуется с аргументом гексагональности подложки.Лин проясняет сложность понимания диапазона типов легирования, о которых сообщают другие, поскольку многие образцы, проанализированные с использованием простой однослойной модели, будут иметь тенденцию к p-типу, хотя результаты n-типа могут иметь место в зависимости от общей толщины и однородности.
Следовательно, различия в сообщаемых результатах, вероятно, связаны с тем, что исследователи предполагают простую модель однородной плотности и подвижности заряда при анализе данных Холла в сочетании с изменчивостью от образца к образцу. Значительный прогресс в транспорте ЭГ на 4H-SiC(0001¯) был достигнут, когда Wu et al.В работе [15] синтезирован монослой ЭГ на С-грани, легированный p ~1,27 × 10 12 см −2 (вероятно, из-за легирования окружающей средой) с подвижностью 20 000 см 2 ·V −1 · с −1 при 4 К и ~15 000 см 2 · V −1 · с −1 при 300 К [95]. Та же группа также продемонстрировала, что эффекты рассеяния из-за подложки (т. е. зарядовая примесь, электрон-фонон) слабы. Это связано с отсутствием буферного слоя, слабым взаимодействием ЭГ с подложкой и отсутствием индуцированных зарядов в графене или рассеивающих центрах [56,96].Значения MLG на 4H-SiC(0001¯) на порядок больше, чем MLG на SiC(0001) и соответствуют значениям эксфолиированного графена на SiO 2 [97,98], хотя более поздние исследования сообщили о двукратной большей подвижности ~10 6 см 2 ·V −1 ·с −1 при концентрации носителей ~10 8 см −2 и E 0 F в пределах 1 мэВ для подвешенных графеновых устройств [99,100,101].
4.1.4. Влияние роста на (100) и (111) 3C-SiC/Si
Синтез ЭГ на подложках Si привлек внимание в первую очередь из-за его совместимости с современными технологиями и процессами микрообработки, низкой себестоимости и возможности синтеза на больших площадях подложек. [21,66].Термическое разложение 3C-SiC получило широкое распространение для формирования графена на кремниевых подложках с использованием псевдоподложек 3C-SiC(111) и 3C-SiC(100) [16,18,20,66,80]. Тем не менее, формирование EG на 3C-SiC посредством термического разложения имеет ограничение непостоянного покрытия графена [102]. Прадипкумар и др. [21] преодолели проблему покрытия графена на 3C-SiC, используя подход к жидкофазному синтезу графена с участием сплава Ni/Cu. буферный слой на границе EG/3C-SiC [18].На рис. 11 показано наличие буферного слоя в EG/3C-SiC(111) с использованием измерений рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии (XPS) [21], что также продемонстрировано в ссылках [103] и [17]. Существование буферного слоя в подложке EG/3C-SiC(111) также было доказано измерениями просвечивающей электронной микроскопии (ПЭМ) Fukidome et al.
[104]. Рисунок 11 также свидетельствует о том, что ЭГ, сформированный на 3C-SiC(100), не имеет буферного слоя [21]. Слои графена, образованные в результате термического разложения на 3C-SiC(111), представляют собой берналовские стопки, как видно из сканирующей туннельной микроскопии (СТМ) с конструкцией (6√3 × 6√3), повернутой на 30° на границе раздела, аналогично ЭГ на SiC( 0001) [86].С другой стороны, эпислои на 3C-SiC(100) повернуты на ±15° по отношению к подложке по результатам измерений ДМЭ, проведенных Ouerghi et al. [105]. Графен, образованный опосредованной сплавом графитизацией на 3C-SiC(100) и 3C-SiC(111), является турбостратным, как видно из рамановской спектроскопии [21]. Зонная структура и электронные свойства EG/3C-SiC(111), определенные с использованием ARPES показал линейную дисперсию полос K точки зоны Бриллюэна с E F ~500 мэВ выше E D , что указывает на монослойный графен n-типа с легированием 10 13771 2 [19,66].
Легирование n-типа также согласуется с расчетами DFT [21]. Аристов и др. [16] определили линейную дисперсию зон для EG/3C-SiC(100) с использованием ARPES с E F ~250 мэВ выше E D , что указывало на легирование n-типа. Отсутствие буферного слоя у ЭГ на 3C-SiC(100) приводило к слабому взаимодействию с подложкой, что видно из E F ближе к E D по сравнению с ЭГ на 3C-SiC(111 ) [16].Транспортные измерения EG / 3C-SiC были впервые получены с использованием измерений на основе полевых транзисторов (FET) Moon et al. [80] и Kang et al. с использованием ЭГ, образующегося при термическом разложении [20]. Однако, как упоминалось в разделе 3.3, эти измерения зависят от геометрии и электростатики, и на них влияет подложка, а также графен, который имеет проблему непостоянного покрытия подложки [61, 102]. Кроме того, Pradeepkumar et al. сообщили, что EG, выращенные на 3C-SiC на кремниевых пластинах, склонны к серьезной деградации интерфейса 3C-SiC/Si и отсутствию крупномасштабной непрерывности EG по сравнению с 3C-SiC [106,107].
Предыдущие попытки Moon et al. и Канг и др. не учитывал эти ограничения. Опосредованная сплавом графитизация с использованием 3C-SiC, синтезированного на пластинах кремния с высоким сопротивлением из ссылки [21], позволила преодолеть проблемы деградации интерфейса и непрерывного покрытия графена и позволила реализовать крупномасштабные транспортные свойства ЭГ с использованием измерений эффекта Холла vdP, как указано ниже. Измерения переноса vdP на EG из ссылки [21] показали, что взаимодействие EG-субстрат доминирует над переносом заряда внутри EG.Графен сильно легирован p-типом (концентрация носителей ~10 13 см -2 , подвижность ~80 см 2 ·V -1 ·с -1 в EG/3C-SiC(100) ) в результате взаимодействия ЭГ с подложкой, которое состоит из силикатов (перенос заряда от ЭГ в силикаты), образующихся на границе раздела в результате синтеза, опосредованного сплавом. Наличие буферного слоя в EG/3C-SiC (111) снижает перенос заряда и улучшает подвижность почти в пять раз по сравнению с EG/3C-SiC (100) при значении 330 см 2 ·В −1 · s -1 и концентрация носителя 10 12 см -2 (p-тип).
Влияние межфазных силикатов на перенос заряда ЭГ на (100) и (111) 3C-SiC согласуется с расчетами DFT [21]. Измерения переноса на ЭГ также показали, что в наблюдаемом диффузионном режиме (длина свободного пробега 3–10 нм), размеры зерен (9, 10). Размер домена около 1 мкм для EG/3C-SiC(111) был зарегистрирован для EG при концентрации слоя носителя ~2 × 10 13 см -2 через линейную дисперсию DOS [66] — значение, соответствующее концентрации носителей EG/3C-SiC(111) из ссылки [21] с размерами зерен %PDF-1.3 % 438 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 438 117 0000000016 00000 н 0000002692 00000 н 0000005200 00000 н 0000005418 00000 н 0000006156 00000 н 0000006964 00000 н 0000007196 00000 н 0000007428 00000 н 0000007965 00000 н 0000008372 00000 н 0000008933 00000 н 0000009580 00000 н 0000009829 00000 н 0000010070 00000 н 0000010617 00000 н 0000010866 00000 н 0000011438 00000 н 0000011679 00000 н 0000011916 00000 н 0000011957 00000 н 0000012009 00000 н 0000012529 00000 н 0000012973 00000 н 0000013221 00000 н 0000013733 00000 н 0000013756 00000 н 0000015601 00000 н 0000016268 00000 н 0000016693 00000 н 0000017161 00000 н 0000017473 00000 н 0000017496 00000 н 0000019270 00000 н 0000020067 00000 н 0000020389 00000 н 0000020619 00000 н 0000021034 00000 н 0000021834 00000 н 0000022365 00000 н 0000022829 00000 н 0000023510 00000 н 0000023965 00000 н 0000024865 00000 н 0000024888 00000 н 0000026918 00000 н 0000026941 00000 н 0000028717 00000 н 0000029082 00000 н 0000029348 00000 н 0000029688 00000 н 0000029935 00000 н 0000030434 00000 н 0000030710 00000 н 0000031030 00000 н 0000031581 00000 н 0000031902 00000 н 0000032014 00000 н 0000033191 00000 н 0000033214 00000 н 0000034981 00000 н 0000035649 00000 н 0000035887 00000 н 0000036484 00000 н 0000036719 00000 н 0000037170 00000 н 0000037806 00000 н 0000037829 00000 н 0000039683 00000 н 0000040108 00000 н 0000040361 00000 н 0000040384 00000 н 0000042449 00000 н 0000042472 00000 н 0000044617 00000 н 0000044695 00000 н 0000044774 00000 н 0000046008 00000 н 0000047417 00000 н 0000048132 00000 н 0000051958 00000 н 0000055231 00000 н 0000070614 00000 н 0000074466 00000 н 0000078313 00000 н 0000101389 00000 н 0000112966 00000 н 0000145039 00000 н 0000164348 00000 н 0000191930 00000 н 0000210766 00000 н 0000219309 00000 н 0000219825 00000 н 0000223527 00000 н 0000226205 00000 н 0000239819 00000 н 0000244583 00000 н 0000254119 00000 н 0000258295 00000 н 0000266757 00000 н 0000267013 00000 н 0000267234 00000 н 0000267461 00000 н 0000267850 00000 н 0000268079 00000 н 0000268304 00000 н 0000268532 00000 н 0000268759 00000 н 0000268981 00000 н 0000269775 00000 н 0000279334 00000 н 0000281982 00000 н 0000284330 00000 н 0000285535 00000 н 0000287127 00000 н 0000287557 00000 н 0000002789 00000 н 0000005177 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 439 0 объект > эндообъект 553 0 объект > поток HUiTS~{C$,dPYԆ,,0 GTPHtFeGq= ASDadjeDtPlgCKc{zj sN9
%PDF-1.
7
%
1 0 объект
>/Метаданные 9673 0 R/ViewerPreferences 9674 0 R>>
эндообъект
2 0 объект
>
эндообъект
3 0 объект
>/ExtGState>/XObject>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/Annots[ 21 0 R 29 0 R 30 0 R 31 0 R 32 0 R 34 0 R 35 0 R 36 0 R 42 0 Р 44 0 Р 45 0 Р 46 0 Р 47 0 Р 49 0 Р 50 0 Р 51 0 Р 52 0 Р 54 0 Р 55 0 Р 56 0 Р 57 0 Р 59 0 Р 60 0 Р 61 0 Р 62 0 Р 64 0 Р 65 0 Р 66 0 Р 67 0 Р 69 0 Р 70 0 Р 71 0 Р 72 0 Р 74 0 Р 75 0 Р 76 0 Р 77 0 Р 79 0 Р 80 0 Р 81 0 Р 82 0 Р 84 0 R 85 0 R 86 0 R 87 0 R 89 0 R 90 0 R 91 0 R 92 0 R 94 0 R 95 0 R 96 0 R 97 0 R 99 0 R 100 0 R 101 0 R 102 0 R 104 0 R 105 0 R 106 0 R 107 0 R 109 0 R 110 0 R 111 0 R 112 0 R 114 0 R 115 0 R 116 0 R 117 0 R 119 0 R 120 0 R 121 0 R 122 0 R 124 0 R 125 0 Р 126 0 Р 127 0 Р 129 0 Р 130 0 Р 131 0 Р 132 0 Р 134 0 Р 135 0 Р 136 0 Р 137 0 Р 139 0 Р 140 0 Р 141 0 Р 142 0 Р 144 0 Р 145 0 Р 146 0 R 147 0 R 149 0 R 150 0 R 151 0 R 152 0 R 154 0 R 155 0 R 156 0 R 157 0 R 159 0 R 160 0 R 161 0 R 162 0 R 164 0 R 165 0 R 166 0 R 167 0 Р 169 0 Р 170 0 Р 171 0 Р 172 0 Р 174 0 Р 175 0 Р 176 0 Р 177 0 Р 179 0 Р 180 0 Р 181 0 Р 182 0 Р 184 0 Р 185 0 Р 186 0 Р 187 0 Р 189 0 Р 190 0 Р 191 0 Р 192 0 Р 194 0 Р 195 0 Р 196 0 Р 197 0 Р 199 0 Р 200 0 Р 201 0 Р 202 0 Р 204 0 Р 205 0 Р 206 0 R 207 0 R 209 0 R 210 0 R 211 0 R] /MediaBox[ 0 0 595.
