Расшифровка тх: Маркировка чертежей: ТХ, ТК, ГП, АС, КМД, ЭМ, ЭО, АЗО. Расшифровка

Содержание

Маркировка чертежей: ТХ, ТК, ГП, АС, КМД, ЭМ, ЭО, АЗО. Расшифровка

Современное строительство представляет собой сложный комплекс работ  монтажных и других работ. При выполнении любого этапа возведения здания используется множество различных конструкций, отличающихся особенности  компоновки и соединений.

Инженерная информация об объекте в целом и его отдельных компонентах  предоставляется виде чертежей – графическом изображении основных характеристиках конструкций, их компоновке и методах сборки.

Разновидности комплектов чертежей

По своему назначению комплекты строительных чертежей могут содержать информацию об:

  • общестроительных работах, — возведении здания и его отделке;
  • специальных работах, — прокладке инженерных систем и т.д.

Каждому такому комплекту присваивается наименование и особенная марка. Она, согласно действующим нормативам, составляется их начальных букв названия исходной части проекта.   Среди наиболее распространенных:

  • ТХ – технология производства;
  • ТК – технологические коммуникации;
  • ГП – генеральный план;
  • АС— архитектурно-строительные решения;
  • КМД— конструкции металлические деталировочные;
  • ЭМ – силовое электрооборудование;
  • ЭО – электрическое освещение;
  • АЗО – антикоррозионная защита конструкций.

Профессиональный язык

Полный перечень маркировок различного предназначения более, чем весом. Он представлен в специальной справочной литературе. Для расшифровки непонятной маркировки можно также воспользоваться специальными программами или электронными таблицами.

Маркировки  — своего рода профессиональный язык, позволяющий быстро найти нужную документацию тем, кто по роду деятельности работает с большим количеством чертежей.

В случае необходимости могут назначаться дополнительные маркировки рабочих чертежей.

Общая система маркировки универсальна. Марка обычно состоит не более чем, из трех прописных букв – выбираемых из изначальных букв наименования комплекта чертежей.

Таким образом, буквенная часть маркировки чертежа информирует о том, к какому комплекту рабочей документации он относится.  Цифра после нее указывает порядковый номер чертежа. Такой подход к «идентификации» чертежной документации позволяет систематизировать огромный объем информации, которым отличатся каждая строительная площадка.  

Например, если специалист увидит «КМД-4» он поймет, что это обозначает четвертый чертеж комплекта «Конструкции металлические деталировочные». 

Компания ООО «НТК» предоставляет широкий перечень услуг по строительству быстромонтируемых зданий: от чертежа до готовой конструкции!

Разделы проектной документации, расшифровка и состав по постановлению 87

АВД (Автомобильные дороги) АВТ (Автоматизация АК (автоматизация и контроль) АЗ (Антикоррозийная защита) АИ (Интерьеры)
АК (Автоматизация комплексная) АПВ (Автоматизация противопожарного водопровода) АПТ (автоматизация системы дымоудаления или автоматизация пожаротушения) АР (Архитектурные решения)
АС (Архитектурно-строительные решения) АСТУЭ (Автоматизированная система технического учета электроэнергии) АТП (Автоматизация теплового пункта, автоматизиция технологических процессов) АТХ (Автоматизация технологии производства)
БЛАГ (Благоустройство и озеленение) ВК (Водоснабжение и канализация) ВОДОСТ (Водостоки) ВПТ (Водопропускные трубы)
ВР (Ведомости работ)
ВС (Воздухоснабжение)
ВТ (Вертикальный транспорт) ГДЗ (Технический отчет по инженерно-геодезическим изысканиям)
ГЛД (Технический отчет по инженерно-геологическим изысканиям ГМИ (Технический отчет по инженерно-гидрометеорологическим испытаниям) ГП (Генеральный план) ГР (Гидротехнические решения)
ГСВ (Внутренние устройства газоснабжения) ГСН (Газопроводные сети наружные) ДО (Дорожная одежда) ЗП (Земляное полотно)
ИЛО (Здания, строения и сооружения, входящие в инфраструктуру линейного объекта) ИО (Информационное обеспечение) ИОС (Система электроснабжения) КД (Конструкции деревянные)
КЖ (Конструкции железобетонные) КМ (Конструкции металлические) КМД (Конструкции металлические деталировочные) КОНД (Кондиционирование)
КР (Конструктивные и объёмно-планировочные решения) КТСО (Комплекс технических средств охраны) МО (Материалы обследования) МПБ (Проект организации работ по сносу (демонтажу) линейного объекта)
НВ (Нагруженные сети водоснабжения) НВД (Наружные водостоки и дренажи) НВК (Нагруженные сети водоснабжения и канализации) НК (Наружные сети канализации)
НСС (Наружные сети связи объекта. Искусственные сооружения) ОВ (Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха) ОД (Обустройство дорог) ОДИ (Мероприятия по обеспечению доступа инвалидов)
ОК (Основные конструкции) ОМ (Обосновывающие материалы) ООС (Охрана окружающей среды) ОПЗ (Общая пояснительная записка)
ОР (Организация рельефа) ОС (Охрана и пожарные сигнализации) ОЭ (Система электрического оборгева) ПБ (Мероприятия по обеспечению пожарной безопасности)
ПЖ (Железнодорожные пути) ПЗ (Пояснительная записка) ПЗУ (Схема планировочной организации земельного участка) ПНО (Проект наружного освещения)
ПО (Программное обеспечение) ПОД (Проект организации работ по сносу (демонтажу) линейного объекта) ПОС (Проект организации строительства) ППО (Проект полосы отвода)
ППР (Проект производства работ) ПС (Пожарная сигнализация) ПТ (Пожаротушение (Пенотушение)
ПТА (Мероприятия по противодействию террористическим актам)
ПУ (Пылеудаление) Р (Рекультивация земель) РТ (Радиосвязь, радиовещание и телевидение) С (Сборник спецификаций оборудования, изделий и материалов)
СВ (Сводная ведомость чертежей) СД (Сметная документация) СДКУ (Система диспетчерского контроля и управления) СКС (структурированные кабельные сети, т. е. слаботочные сети связи и сигнализации)
СМ (Смета на строительство объектов капитального строительства) СМЕТ (Сметная документация) СМИС (Структурированная система мониторинга и управления инженерными сетями) СОТ (Система охранного телевидения)
СП (Состав проекта) СС (Системы связи) ССР (Сводный сметный расчет) ССРСС (Сводный сметный расчет стоимости строительства)
ТБЭ (Требования к обеспечению безопасной эксплуатации объекта капитального строительства) ТК (Технологические коммуникации) ТКР (Технологические и конструктивные решения линейного объекта) ТМ (Тепломеханические решения котельных)
ТР (Сооружения транспорта) ТС (Теплоснабжение) ТХ (Технологии производства) ТЧ (Технология)
ХС (Холодоснабжение) ЭГ (молниезащзита и заземление) ЭК (электроснабжение) ЭМ (Силовое электрооборудование)
ЭН (Наружное электроосвещение) ЭО (Электрическое освещение внутреннее) ЭС (Электроснабжение) ЭЭ (Мероприятия по обеспечению соблюдения требований энергетической эффективности)

Масло 5w-40: расшифровка и характеристики

— Если нужного масла не оказалось в продаже?

— Если вы решили попробовать продукт другого производителя?

— Если вы купили подержанный автомобиль и не знаете, какое масло заливали в него ранее?

В каждом случае вам потребуется оперативно найти подходящий аналог. Для того чтобы снизить вероятность ошибки, лучше научиться самому разбираться в моторных маслах. Для этого достаточно знать хотя бы основные детали, а именно классификацию продуктов по различным стандартам. В рамках этой статьи мы займемся расшифровкой одного из наиболее популярных сегодня видов масел 5w40. Мы разберем это сокращение, значение его элементов и поговорим о том, когда его стоит заливать и с чем его можно смешивать.

Для начала скажем, что они означают классификацию масел по стандарту SAE. Данный стандарт был введен Американским сообществом автомобильных инженеров (Society of Automotive Engineers), которое впоследствии превратилось в крупный мировой концерн SAE.

Так как с развитием нефтяной промышленности стандарты и способы производства моторных масел менялись, возникла необходимость их классификации по определенным параметрам. В спецификации SAE за основу была взята вязкость, а точнее ее значения при низких и высоких температурах.

Как известно, на холоде масло густеет, а на жаре, наоборот, становиться более жидким и текучим. Производители обязаны контролировать соответствие показателя вязкости требованиям, необходимым для правильной работы мотора. Необходимо, чтобы смазочный материал одновременно соответствовал двум условиям:

  1. Легко прокачивался по каналами системы смазки при низкой температуре.
  2. Обеспечивал достаточную несущую способность защитной пленке при рабочей температуре двигателя.

Если продукт не отвечал этим требованиям, он не мог быть сертифицирован SAE.

Пользуясь своим влиянием, сообщество (в число его основателей входили Генри Форд и Эндрю Райкер) обязало всех производителей соответствовать новым стандартам и маркировать свои продукты. Такое решение оказалось приемлемым для производителей из других стран, и вскоре SAE стал международным. Разумеется, развитие индустрии не остановилось, и стандарт адаптировался под новые реалии.

Важно!

Сегодня вы сможете выбрать масло по SAE вне зависимости от того, в какой стране мира находитесь. Оно будет соответствовать тем же стандартам.

Как обозначаются масла по SAE?

Из всех стандартов, применяемых сегодня, его можно считать одним из наиболее понятных, так как в наименовании уже содержится вся необходимая информация.

Само обозначение состоит из двух частей и выглядит следующим образом xW-y, где на месте x и y стоят числа. Они показывают параметры динамической и кинематической вязкостей при нормативных температурах.

Если вы не занимаетесь изучением моторного масла с точки зрения физики и химии, то это определение, скорее всего, не будет вам понятно. Поэтому отметим главное:

Важно!

Цифры в обозначении по SAE позволяют понять, при каких температурах масло, залитое в двигатель, будет сохранять необходимые показатели для выполнения своих функций.

Теперь скажем несколько слов о значении каждого показателя. В нашей схеме xW-y:

  • х обозначает низшую планку температуры, поэтому пишется вместе с буквой W, обозначающей Winter («Зима»). Этот показатель присутствует у зимних и всесезонных масел;
  • y обозначает верхнюю планку температурного режима. Этот показатель присутствует у летних и всесезонных масел.

Для того чтобы вам было удобнее воспринимать информацию, предлагаем вам ее в формате таблицы:

Расшифровка масла 5W-40

Перед тем как начать, снова обратим внимание на таблицу из предыдущего пункта.

Масло 5W-40 находится примерно на тех же позициях, что и 5W-30, но прибавляет одно деление справа, в сторону высокой температуры.

Это делает его одним из наиболее универсальных продуктов из всех представленных.

Почему же мы не говорим этого, например, о SAE 0W-50, ведь его температурный диапазон на порядок шире? Такое масло требуется для работы двигателя в экстремальных условиях, с которыми не сталкивается большинство автолюбителей.

Возвращаясь к 5W-40, обратим внимание на его температурный диапазон, который находится в промежутке от -35 ℃ до +40 ℃. Если вы живете в средней полосе России, скорее всего температура держится в этом промежутке весь год.

Важно!

Масло с такими показателями относится к категории всесезонных и сохраняет оптимальные показатели вязкости как в зимний, так и в летний период.

Вот другие его технические характеристики:

Характеристика Показатель Информация
Прокачиваемость -35 ℃ При более низкой температуре масло не будет прокачиваться по каналам.
Проворачиваемость -30 ℃ Это минимальная температура, при которой можно безопасно запускать двигатель.
Кинематическая вязкость при t=100℃ 12,6—16,3 мм2/с В этом пределе должна находиться вязкость в условиях разогретого двигателя.
Кинематическая вязкость при t=40℃ 89—97 мм2/с Вязкость масла при высоких показателях температуры окружающей среды.
Динамическая вязкость CCS при t=-30℃ Показатель определяет возможности масла по энергосбережению при заданной температуре.
Температура вспышки >224℃ При этой температуре происходит возгорание.
Температура замерзания ~-45℃ При этой температуре масло замерзает.

Если на упаковке масла (мы имеем в виду фирменные продукты, а не подделки) есть маркировка 5W-40, то вы можете не сомневаться в том, что оно соответствует всем этим значениям.

Важно!

Это значит, что полностью исправный мотор (с рабочими стартерами, функционирующей системой охлаждения и заряженным аккумулятором), сможет запускаться без проблем при температуре от -35℃ до +40℃.

Какая основа может быть у масел 5W-40?

Спецификация SAE касается только вязкости масла и не накладывает ограничений по его составу. Смазочные материалы на чистой минеральной основе сегодня встречаются все реже и уже доказали свою несостоятельность в конкуренции с синтетикой и полусинтетикой, поэтому затрагивать их в данной статье мы не будем и поговорим о преимуществах современных продуктов.

Масла 5W-40 на полусинтетической основе

Будет точнее сказать, что содержание минеральных компонентов в них составляет примерно 60—70 %, а синтетических — 30—40 %, в зависимости от производителя.

Важно!

Эти компоненты являются базой для продукта. Чем качественнее база, тем качественнее товарный продукт.

В отличие от полностью минеральных масел, полусинтетика отличается бОльшими показателями стабильности. Это значит, что смазочный материал сохраняет свои защитные и чистящие свойства в более широком температурном диапазоне, что как раз соответствует требованиям SAE. Присадки способствуют образованию пленки на элементах двигателя как в жару, так и в холод, а дополнительные присадки увеличивают интервал между заменами масла.

Масла 5W-40 на синтетической основе

Они считаются наиболее эффективными среди аналогов, хотя их стоимость значительно выше. Такие масла производятся искусственно, и все их показатели контролируются. Такие жидкости не нуждаются в частой замене, надежно защищают элементы двигателя от износа, удаляют существующие отложения и препятствуют образованию новых.

Выбор оптимальной основы зависит, в первую очередь, от возможностей вашего автомобиля и ваших предпочтений. Чтобы правильно выбрать масло для авто, воспользуйтесь нашим сервисом и почитайте другие наши статьи.

Несколько слов о смешивании масел 5W-40

Если вам необходимо долить одну смазочную жидкость в другую, вы можете это сделать, но только при условии, что они будут совместимы. Поэтому, при смешивании масел 5W-40 стоит придерживаться следующих правил:

  1. Не снижать качество масла. Это значит, смешивать стоит либо масла с одной основой (минеральные с минеральными, синтетические с синтетическими), либо с более качественной основой (полуминерльное с синтетическим).
  2. По возможности не смешивать масла с одинаковой вязкостью, но от разных производителей. Такая комбинация представляет определенный риск, даже если используются продукты с одинаковой базой. В маслах от разных производителей используются разные комплекты присадок, которые при смешивании могут начать реакцию и выпасть в осадок.
  3. Проявлять осторожность при смешивании масел с разной вязкостью. Даже если это будут продукты от одного производителя, вам стоит учесть, что температурный режим может измениться. Например, если вы доливаете 5W-30 в 5W-40, то вязкость смеси будет не на уровне одного из продуктов, а между ними. Чтобы обезопасить себя, ориентируйтесь на меньшие значения.
  4. Будьте внимательны при смешивании масел с одинаковой вязкостью от одного производителя. У продуктов некоторых производителей состав присадок идентичен, а значит с осадком вы, вероятнее всего, не столкнетесь. В этом случае смешивать их можно без риска.

В то же время, у одного бренда может быть много линеек с одинаковой вязкостью, но с принципиально различным составом присадок. В этом случае смешивать масла запрещено, так как велика вероятность начала реакций.

Какой вывод можно из этого сделать? Если вы можете определить вероятность начала реакций по составу масла, то применяйте собственные знания (и отправьте свое резюме одному из производителей ГСМ). Если же вы не обладаете такими знаниями, не рискуйте, ведь в противном случае вы рискуете серьезно навредить своему автомобилю.

Какие масла 5W-40 мы предлагаем?

Продукты с таким допуском по SAE представлены во всех основных линейках «Шелл». В нашем каталоге вы найдете полусинтетические и синтетические жидкости, в том числе произведенные из газа по технологии GTL. Найти все масла 5W-40 вы сможете на этой странице.

Как расшифровать аббревиатуры строительных проектов АР, КМ, КЖ, ПОС, ВК, ОВ и т.

д. | Анатоль Иванов Заметки строителя
Уверен, вы часто слышали сокращения в виде букв в названиях проектов и не всегда понимали, о чём идет речь. Я сам часто употребляю подобные термины при общении, а заказчики просят расшифровать. Так вот, расшифровываю!
(Источник: https://clck.ru/TE9At).

(Источник: https://clck.ru/TE9At).

Подготовил для вас подборку сокращенных названий проектов.

Для удобства поиска по алфавиту, не благодарите)

АР – Архитектурные решения

АС – Архитектурно-строительные решения

ВВ – Внутреннее водоснабжение

ВК – Водоснабжение и водоотведение

ГДЗ – Технический отчет по инженерно-геодезическим изысканиям

ГЛД – Технический отчет по инженерно-геологическим изысканиям

ГП – Генеральный план

ГСН – Газопроводные сети наружные

ИЗИ – Технический отчет по инженерно-экологическим испытаниям

ИОС – Внутренние и внешние инженерные коммуникации

КЖ – Конструкции железобетонные

КД – Конструктивная документация (графические и текстовые документы, которые, в совокупности или в отдельности, определяют состав и устройство изделия и содержат необходимые данные для его разработки, изготовления, контроля, эксплуатации, ремонта и утилизации)

КМ – Конструкции металлические

КМД – Конструкции металлические деталировочные (это чертежи, по которым непосредственно изготавливаются и монтируются металлоконструкции любого здания или сооружения).

КОС – Канализационные очистные сооружения

КР – Конструктивные решения

НВД – Наружные водостоки и дренажи

НВК – Наружный водопровод и канализация

ОВ – Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха

ООС – Охрана окружающей среды

ПБ — Мероприятия по обеспечению пожарной безопасности

ПЗ – Пояснительная записка

ПОД – Проект организации работ по сносу (демонтажу)

ПОС – Проект организации строительства

ППО — Проект полосы отвода

ПТА — Мероприятия по противодействию террористическим актам

СС – Системы связи

ТС – Теплоснабжение

ЭН – Электроосвещение наружное

ЭС – Электроснабжение

ЭГ – Молниезащита и заземление;

ЭМ — Электрооборудование для бытовой техники;

ЭО — внутреннее электроосвещение;

Профессия инженера-строителя очень ценится во всем мире, что бы ни случилось, строители всегда при деле. Если вы задумались над профессией, то хороший вариант стать инженером-строителем. Как минимум уже один плюс есть — будете знать все аббревиатуры).

Оставьте в закладках, чтобы не потерять!

Мои соцсети: ВК | Инста | Fb | Ок | YouT

ОВЕН ДТСхх5 EXIA. Технические характеристики

Номинальная статическая характеристика (НСХ)

50М, 100М

50П, 100П

Pt100, Pt500,

Pt1000

50М, 100М

50П, 100П,
PT100, PT500, PT1000

Диапазон измеряемых температур:

— класс допуска А

 

–100…+450 °C

–60…+300 °C

–50…+85 °C

–60…+85 °C

— класс допуска В и С

–50…+180 °C

–196…+500 °C

–60…+500 °C

–50…+85 °C

Температура окружающей среды

–60…+85 °C

Условное давление

0,1…6,3 МПа (в зависимости от конструктивного исполнения)

Показатель тепловой инерции

не более 10…30 с

Сопротивление изоляции

не менее 100 МОм

Количество чувствительных элементов

1 или 2

Схема внутренних соединений проводников

2 – двухпроводная

3 – трехпроводная

4 – четырехпроводная

Исполнение сенсора относительно корпуса

изолированный 

Материал коммутационной головки

пластмассовая, металлическая

Тип резьбового штуцера

метрическая резьба, трубная резьба

Материал защитной арматуры

сталь 12Х18Н10Т

Степень защиты

IP54 (IP65 – для датчиков с металлической головкой)

Средний срок службы

не менее 10 лет

Маркировка взрывозащиты

0Ex ia IIC T1…T6 Ga

Параметры искробезопасных электрических цепей

Ui=10,2 В; Ii=200 мA; Li=0,75 мкГн; Сi=2,75 мкФ

Технические характеристики Ford Transit Фургон VIII

Модификация 310M FWD 6+1460 L4 2.2TD135 M6 RWDVAN 260 2.2TD100 M6 FWD SWBVAN 270S 2.2TD100 T4 M6 FWD SWBVAN 270S 2.2TD100 T5 M6 FWD SWBVAN 270S 2.2TD100 T5 M6 FWD SWBVAN 310L 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 310L 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 310M 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 350E 2.2TD125 T4 M6 RWDVAN 350L 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 350M 2.2TD125 T4 M6 4WDVAN 350M 2.2TD125 T5 M6 FWDVAN 370 LWB 2.2TD155 M6 RWDVAN 460E LWB 2.2TD155 M6 RWDМодификация

1 авто доступно
от 2 816 000 ₽

46 авто доступно
от 2 506 000 ₽

396 авто доступно
от 2 287 000 ₽

44 авто доступно
от 2 261 300 ₽

13 авто доступно
от 2 533 000 ₽

22 авто доступно
от 2 792 000 ₽

7 авто доступно
от 2 812 000 ₽

3 авто доступно
от 2 308 000 ₽

Модификация 310M FWD 6+1460 L4 2.2TD135 M6 RWDVAN 260 2.2TD100 M6 FWD SWBVAN 270S 2.2TD100 T4 M6 FWD SWBVAN 270S 2.2TD100 T5 M6 FWD SWBVAN 270S 2.2TD100 T5 M6 FWD SWBVAN 310L 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 310L 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 310M 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 350E 2.2TD125 T4 M6 RWDVAN 350L 2.2TD125 T4 M6 FWDVAN 350M 2.2TD125 T4 M6 4WDVAN 350M 2.2TD125 T5 M6 FWDVAN 370 LWB 2.2TD155 M6 RWDVAN 460E LWB 2.2TD155 M6 RWDМодификация

1 авто доступно
от 2 816 000 ₽

46 авто доступно
от 2 506 000 ₽

396 авто доступно
от 2 287 000 ₽

44 авто доступно
от 2 261 300 ₽

13 авто доступно
от 2 533 000 ₽

22 авто доступно
от 2 792 000 ₽

7 авто доступно
от 2 812 000 ₽

3 авто доступно
от 2 308 000 ₽

Выбор датчика MEG для декодирования нейронной речи

DOI: 10.1109 / доступ.2020.3028831. Epub 2020 6 окт.

Принадлежности Расширять

Принадлежности

  • 1 Кафедра электротехники и вычислительной техники, Техасский университет в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 2 Отделение неврологии, Медицинская школа Делл, Техасский университет в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 3 Департамент речи, языка и слуха, Техасский университет в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 4 Лаборатория MEG, Детский медицинский центр Dell, Остин, Техас 78723, США.
  • 5 Департамент психологии Техасского университета в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 6 Отделение радиологии, Техасский университет на юго-западе, Даллас, Техас 75390, США.
Бесплатная статья PMC

Элемент в буфере обмена

Debadatta Dash et al. Доступ IEEE. 2020.

Бесплатная статья PMC Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

DOI: 10.1109 / доступ.2020.3028831. Epub 2020 6 окт.

Принадлежности

  • 1 Кафедра электротехники и вычислительной техники, Техасский университет в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 2 Отделение неврологии, Медицинская школа Делл, Техасский университет в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 3 Департамент речи, языка и слуха, Техасский университет в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 4 Лаборатория MEG, Детский медицинский центр Dell, Остин, Техас 78723, США.
  • 5 Департамент психологии Техасского университета в Остине, Остин, Техас 78712, США.
  • 6 Отделение радиологии, Техасский университет на юго-западе, Даллас, Техас 75390, США.

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Опции CiteDisplay

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Прямое декодирование речи из головного мозга — более быстрая альтернатива современной электроэнцефалографии (ЭЭГ), основанной на спеллерных интерфейсах мозг-компьютер (BCI) при оказании коммуникативной помощи заблокированным пациентам.Магнитоэнцефалография (МЭГ) недавно показала большой потенциал в качестве неинвазивного метода нейровизуализации для декодирования нейронной речи, отчасти благодаря своей пространственной избирательности по сравнению с другими устройствами с высоким временным разрешением. Стандартные системы MEG имеют большое количество криогенно охлаждаемых каналов / датчиков (200–300), заключенных в фиксированный дьюар с жидким гелием, что исключает их использование в качестве носимых устройств BCI. К счастью, недавно разработанные магнитометры с оптической накачкой (OPM) не требуют криогенов и могут быть носимыми и подвижными, что делает их более подходящими для приложений BCI.Эта конструкция также является модульной, что позволяет настраивать монтаж и включать только датчики, необходимые для конкретной задачи. Поскольку количество датчиков оказывает сильное влияние на стоимость, размер и вес систем MEG, минимизация количества датчиков имеет решающее значение для разработки практических BCI на основе MEG в будущем. В этом исследовании мы стремились определить оптимальный набор каналов MEG для декодирования воображаемых и произносимых фраз из сигналов MEG. Используя алгоритм прямого выбора с машинным классификатором опорных векторов, мы обнаружили, что девять оптимально расположенных градиентометров MEG обеспечивают более высокую точность декодирования по сравнению с использованием всех каналов.Кроме того, алгоритм прямого выбора обеспечивает производительность, аналогичную уменьшению размерности, с использованием автокодировщика с разреженным стеком. Анализ пространственной динамики декодирования речи показал, что в декодировании речи участвуют датчики как левого, так и правого полушария. Было обнаружено, что датчики, расположенные примерно рядом с областью Брока, обычно вносят вклад в число датчиков с более высоким рейтингом по всем предметам.

Ключевые слова: Автоэнкодер; OPM; SVM; интерфейс мозг-компьютер; алгоритм прямого выбора; магнитоэнцефалография; нейронное декодирование речи.

Цифры

РИСУНОК 1.

Блок МЭГ (Нейромаг; МЕГИН,…

РИСУНОК 1.

Блок MEG (Neuromag; MEGIN, LCC) с субъектом.МЭГ сохранилась…

РИСУНОК 1.

Блок MEG (Neuromag; MEGIN, LCC) с субъектом. МЭГ держали в вертикальном положении, испытуемый удобно сидел, положив голову внутрь дьюара (крышки датчика). Экран располагался на расстоянии около 90 см от объекта, отображающего стимулы.

РИСУНОК 2.

Опытный образец того времени…

РИСУНОК 2.

Экспериментальный дизайн протокола с временной синхронизацией. Одно испытание состояло из 4 этапов…

ФИГУРА 2.

Экспериментальный дизайн протокола с временной синхронизацией. Одно испытание состояло из 4 этапов подряд.«0» на рисунке обозначает начало стимула. На этапе до появления стимула (предварительные стимулы) экран был пустым. После 0,5 с этапа предварительных стимулов на экране отображался образец стимула из 5 стимулов, который оставался там в течение 1 с. Затем крестик фиксации («+») заменял раздражитель на экране на этапе подготовки / воображения. Через 1 секунду экран погас, и испытуемый открыто произнес фразу во время стадии производства / артикуляции, которая длилась 1,5–2,5 секунды.Перед началом следующего испытания был базовый показатель отсутствия движения, равный 1 секунде, во время которого экран также был пустым.

РИСУНОК 3.

Алгоритм выбора переднего датчика: Это…

РИСУНОК 3.

Алгоритм выбора переднего датчика: этот пошаговый алгоритм выбора выбирает наиболее оптимальный набор…

РИСУНОК 3.

Алгоритм выбора переднего датчика: этот пошаговый алгоритм выбора выбирает наиболее оптимальный набор датчиков, начиная от 1 до 50, по одному на каждом этапе. Во-первых, алгоритм выбирает первый оптимальный датчик (O 1 ), что приводит к наилучшей точности CV, когда SVM был обучен с каждым датчиком в качестве входных данных 196 раз (общее количество датчиков = 196).Затем с фиксированным O 1 SVM был обучен для каждой пары датчиков, чтобы найти пару (O 1 и O 2 ), дающую наилучшую точность CV. Затем с фиксированными O 1 и O 2 , он был обучен со всеми возможными наборами из 3 датчиков и так далее, пока точность не сойдется с максимальной границей до набора из 50 оптимальных датчиков. Обратите внимание, что O 1 , O 2 … может быть любым датчиком от 1 до 196, но все они отличаются друг от друга.

РИСУНОК 4.

Архитектура многослойно-разреженная…

РИСУНОК 4.

Архитектура стеково-разреженного автокодировщика (AE) для уменьшения размерности. Для обучения…

РИСУНОК 4.

Архитектура стеково-разреженного автокодировщика (AE) для уменьшения размерности.Для обучения входными данными в AE были 1176-мерные (196 датчиков × 6 мозговых волн) RMS-характеристики 240 тренировочных попыток (48 попыток на фразу × 5 фраз). Архитектура кодер-декодер этого AE была спроектирована таким образом, что кодер сначала находит наиболее важные характеристики в 54 измерениях (что эквивалентно размерности 9 датчиков: 9 датчиков × 6 мозговых волн), так что декодер может сгенерировать исходную входную характеристику 1176. размер (эквивалентный размеру элемента 196 датчиков) из низкоразмерных (54) встроенных элементов.И кодер, и декодер имеют 2 скрытых слоя с последовательно уменьшаемым размером 600 и 300. После неконтролируемого предварительного обучения автокодировщика и точной настройки составного автокодера с обучающими метками через сеть SoftMax была обучена последняя 54-мерная встроенная функция. с полиномиальной SVM порядка 2 и с 5-кратным CV. Затем 1176 размерных RMS-характеристик 60 тестовых испытаний (12 на фразу) были переданы в AE (без меток) для создания 54-х мерных тестовых AE-характеристик, которые были протестированы с помощью обученной модели SVM для прогнозирования меток тестовых фраз.

РИСУНОК 5.

Сравнение точности декодирования при…

РИСУНОК 5.

Сравнение точности декодирования во время воображения и артикуляции, усредненное по 7 испытуемым с…

РИСУНОК 5.

Сравнение точности декодирования во время воображения и артикуляции, усредненных для 7 субъектов с Все : Использование всех 196 датчиков, Левое : Использование датчиков в левом полушарии, Правое : Использование датчиков в правом полушарии. Синяя сплошная линия на 20% представляет точность уровня вероятности. Планки погрешностей указывают на стандартную ошибку (SE) по 7 предметам.

РИСУНОК 6.

Средняя производительность декодирования по 7…

РИСУНОК 6.

Средняя производительность декодирования по 7 объектам с увеличением количества оптимальных датчиков…

РИСУНОК 6.

Средняя производительность декодирования по 7 объектам с растущим числом оптимальных датчиков для воображения и производства.Сплошная красная линия соответствует точности классификации для декодирования произнесенных фраз по мере увеличения количества оптимальных датчиков, а соответствующее стандартное отклонение отображается в виде розовой прозрачной тени. Пунктирная красная линия представляет точность, полученную при рассмотрении всех датчиков. Точно так же черная сплошная линия предназначена для точности декодирования воображаемой речи, серая тень указывает стандартное отклонение, а пунктирная черная линия — для декодирования воображаемой речи всеми датчиками. Количество датчиков с оптимальной точностью и наилучшей точностью для декодирования воображаемой и произнесенной фразы показано стрелками.

РИСУНОК 7.

Отслеживание местонахождения…

РИСУНОК 7.

Отслеживание расположения оптимальных датчиков в 3D (слева) и 2D-осевом…

РИСУНОК 7.

Отслеживание местоположений оптимальных датчиков в трехмерном (слева) и 2D-осевом (справа) пространстве расположения датчиков, выбранном алгоритмом прямого выбора для воображения (вверху) и производства (внизу). Осевые графики показаны для вывода информации о боковой (левой / правой) стороне. Ранг отображается рядом с датчиком. Координаты осей указаны в см.

РИСУНОК 8.

Межпредметная изменчивость в локации…

РИСУНОК 8.

Показана межсубъектная изменчивость в расположении оптимальных датчиков для 6 испытуемых для…

РИСУНОК 8.

Межпредметная изменчивость в расположении оптимальных датчиков показана для 6 испытуемых для декодирования речевого воображения (два верхних ряда) и производства (два нижних ряда).Показан осевой вид карты датчика. Координаты осей указаны в см. Расположение датчиков зависит от свободного пространства над головой человека.

РИСУНОК 9.

График статистической частоты (режима)…

РИСУНОК 9.

График статистической частоты (режим) общих датчиков для 7 субъектов во время воображения…

РИСУНОК 9.

График статистической частоты (режим) общих датчиков у 7 субъектов во время воображения (а) и артикуляции (б). чем больше размер текста, тем выше режим. Датчики с более высокими режимами также представлены оранжевым цветом в центре кластера имени датчика.Например, в случае декодирования воображения датчик MEG2322 был общим для всех 7 испытуемых. Местоположение датчика можно определить по плоской карте датчиков с названиями датчиков (c). Звезды оранжевого и синего цвета (для артикуляции и воображения соответственно) помещены рядом с индексом наиболее распространенных датчиков для справки. Изображение компоновки датчика изменено с разрешения из руководства пользователя «TriuxTM neo Instruction for Use, 2020 (MEGIN, LCC).

РИСУНОК 10.

Сравнение точности декодирования при…

РИСУНОК 10.

Сравнение точности декодирования во время воображения и артикуляции, усредненное по 7 испытуемым с…

РИСУНОК 10.

Сравнение точности декодирования во время воображения и артикуляции, усредненных по 7 субъектам с Все : с использованием всех 196 датчиков, AE : после уменьшения размеров с помощью автоэнкодера. FS-9 : с 9 оптимальными датчиками, найденными при прямом выборе. FS-Max : с оптимальными датчиками, обеспечивающими максимальную среднюю точность (30 для воображения и 32 для артикуляции; см. Рис. 6) по 7 объектам после алгоритма прямого выбора. Синяя сплошная линия на 20% представляет точность уровня вероятности. Планки погрешностей указывают на стандартную ошибку (SE) по 7 предметам.

РИСУНОК 11.

т-СНЭ участков поезда…

РИСУНОК 11.

t-SNE графики поезда и тестовые характеристики предмета для…

РИСУНОК 11.

t-SNE графики поезда и тестовые характеристики объекта для сочленения до и после уменьшения размеров с помощью автоэнкодеров.Каждый цвет представляет собой фразу (класс). Каждая точка в поездах и тестовых объектах (показанных вверху графика) имеет размер 1176, и после уменьшения размера с помощью AE (показано внизу графика) каждый образец (точка) имеет размер 54, полученный из встроенного слоя сложенный-разреженный-AE.

Все фигурки (11)

Похожие статьи

  • Расшифровка скрытой речи из комплексного обзора ЭЭГ-А.

    Паначакель Дж. Т., Рамакришнан АГ. Panachakel JT, et al. Front Neurosci. 2021, 29 апреля; 15: 642251. DOI: 10.3389 / fnins.2021.642251. Электронная коллекция 2021 г. Front Neurosci. 2021 г. PMID: 33994922 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

  • Расшифровка воображаемых и произносимых фраз из неинвазивных нейронных (MEG) сигналов.

    Dash D, Ferrari P, Ван Дж. Dash D и др.Front Neurosci. 2020 7 апреля; 14:29. DOI: 10.3389 / fnins.2020.00290. Электронная коллекция 2020. Front Neurosci. 2020. PMID: 32317917 Бесплатная статья PMC.

  • Определение оптимального количества испытаний MEG: перспективы машинного обучения и декодирования речи.

    Тире Д., Феррари П, Малик С., Монтилло А., Мальджиан Дж. А., Ван Дж. Dash D и др. Брейн Информ (2018). 2019 декабрь; 11309: 163-172.DOI: 10.1007 / 978-3-030-05587-5_16. Epub 2018 7 декабря. Брейн Информ (2018). 2019. PMID: 31768504 Бесплатная статья PMC.

  • Практический нейронный интерфейс на основе МЭГ в реальном времени с магнитометрами с оптической накачкой.

    Виттевронгель Б., Холмс Н., Бото Е., Хилл Р., Ри М., Либерт А., Хачатрян Е., Ван Халл М.М., Боутелл Р., Брукс М.Дж. Виттевронгель Б. и др. BMC Biol.2021 10 августа; 19 (1): 158. DOI: 10.1186 / s12915-021-01073-6. BMC Biol. 2021 г. PMID: 34376215 Бесплатная статья PMC.

  • Расшифровка динамических паттернов мозга на основе вызванных ответов: Учебное пособие по многомерному анализу паттернов, применяемому к данным нейровизуализации временных рядов.

    Grootswagers T, Wardle SG, Carlson TA. Grootswagers T, et al. J Cogn Neurosci. 2017 Апрель; 29 (4): 677-697.DOI: 10.1162 / jocn_a_01068. Epub 2016 25 октября. J Cogn Neurosci. 2017 г. PMID: 27779910 Рассмотрение.

Процитировано

1 артикул
  • Расшифровка скрытой речи из комплексного обзора ЭЭГ-А.

    Паначакель Дж. Т., Рамакришнан АГ. Panachakel JT, et al.Front Neurosci. 2021, 29 апреля; 15: 642251. DOI: 10.3389 / fnins.2021.642251. Электронная коллекция 2021 г. Front Neurosci. 2021 г. PMID: 33994922 Бесплатная статья PMC. Рассмотрение.

использованная литература

    1. Конен RF, Lavrijsen JCM, Bor JHJ и Koopmans RTCM, «Распространенность и характеристики пациентов с классическим синдромом запертости в голландских домах престарелых», J.Neurol, т. 260, нет. 6. С. 1527–1534, июнь 2013 г. — PubMed
    1. Кирнан М.С., Вучич С., Чеа BC, Тернер М.Р., Эйзен А., Хардиман О., Баррелл Дж. Р. и Зоинг М.С., «Боковой амиотрофический склероз», The Lancet, vol. 377, нет. 9769, стр. 942–955, 2011.[Онлайн]. Доступно: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673610611567 — PubMed
    1. Wolpaw JR, Birbaumer N, McFarland DJ, Pfurtscheller G и Vaughan TM, «Интерфейсы мозг – компьютер для связи и управления», Clin.Нейрофизиол, т. 113, нет. 6, pp. 767–791, 2002. [Online]. Доступно: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1388245702000573 — PubMed
    1. Брумберг Дж. С., Ньето-Кастанон А., Кеннеди П. Р. и Гюнтер Ф. Х. «Интерфейсы мозг – компьютер для речевого общения», Speech Commun, vol.52, нет. 4, стр. 367–379, апрель 2010 г., DOI: 10.1016 / j.specom.2010.01.001. — DOI — ЧВК — PubMed
    1. Резейка А., Бенда М., Ставицки П., Гемблер Ф., Сабур А. и Волосяк И. «Спеллеры интерфейса мозг-компьютер: обзор», Brain Sci, vol.8, вып. 4, 2018. [Online]. Доступно: https://www.mdpi.com/2076-3425/8/4/57

Показать все 89 ссылок

LinkOut — дополнительные ресурсы

  • Полнотекстовые источники

  • Исследовательские материалы

tron-tx-decoder — npm

tron-tx-декодер

Облегченная утилита для декодирования параметров функций и вывода функций из транзакций блокчейна Tron.

  • Минимальные зависимости.

  • Имя метода декодирования, используемое определенным идентификатором транзакции.

  • Найдите входной параметр, переданный в функцию по идентификатору транзакции.

  • Найдите точный результат, возвращаемый функцией по идентификатору транзакции.

  • Построен с использованием ethers.js .

Демо: https://tron-decoder.github.io

Установка

Инициализация

 

const TronTxDecoder = require ('tron-tx-decoder');

const decoder = новый TronTxDecoder ({mainnet: true});

Вход декодирования:

Входные параметры функции декодирования путем передачи идентификатора транзакции.

 

асинхронная функция decodeTxInput (txId) {

const decodedInput = ожидание decoder.decodeInputById (txId);

возврат decodedInput;

}

decodeTxInput ("0c739761b34a891b3bbecd528302de827736660d76c62dacf8d3a9ebe7dade08");

Вывод:
 

{

methodName: 'submitTheGame',

inputNames: ['_betId', 'freshHouseSeed', 'rollResult', '_gameOutcome'],

inputTypes: ['uint256', 'address', 'uint8', 'uint8'],

декодировано Вход: {

'0': BigNumber {_hex: '0x265aa6'},

'1': '0x8F476d1155E9910A885Cae1c4396BDD392c3883E',

'

'

'

'

'

'

'

'

'

'

'

'

' ,

_длина: 4

}

}

Выход декодирования:

Выходные данные функции декодирования путем передачи идентификатора транзакции.

 

асинхронная функция decodeTxOutput (txId) {

const decodedOutput = ожидание decoder.decodeResultById (txId);

возврат decodedOutput;

}

decodeTxOutput ("0c739761b34a891b3bbecd528302de827736660d76c62dacf8d3a9ebe7dade08");

Вывод:
 

{

methodName: 'submitTheGame',

outputNames: [null, null],

outputTypes: ['uint256', 'uint256'],

decodedOutput: {

'0': BigNumber {_hex '0x265aa6'},

'1': BigNumber {_hex: '0x0615ec20'},

_length: 2

}

}

Сообщение о восстановлении декодирования (если есть):

Выходные данные функции декодирования путем передачи идентификатора транзакции.

 

асинхронная функция decodeRevertMessage (txId) {

const decodedMessage = ожидание decoder.decodeRevertMessage (txId);

возврат decodedMessage;

}

decodeRevertMessage ("5d6db71f3316a2abdf7f08f97cd42880209ee7344816d404ce865a8679bdb7ae");

Вывод:
 

{

txStatus: 'REVERT',

revert Сообщение: 'Участок в настоящее время не принадлежит'

}

BigNumber

Содействие

  • Вопросы и запросы на извлечение приветствуются! Разветвляйся, разветвляйся и отправляй PR.

История изменений

Лицензия

MIT

(PDF) Декодирование с мягким решением систем с разнесением Tx / Rx

Декодирование с мягким решением систем с разнесением Tx / Rx

Ахмед Дж. Джамиль, Хадил Аднан² и Ю Сяоху²

¹ Кафедра инженерии связи и электроники, Факультет of Engineering,

Амманский университет Аль-Ахлия, Амман 19328, Иордания

²Национальная исследовательская лаборатория мобильной связи

Департамент инженерных коммуникаций, Юго-Восточный университет, Нанкин 210096, Китай

Аннотация — В этой статье мы описываем конкатенацию

Турбо / сверточных кодов с передачей и приемом

схем разнесения с использованием пространственно-временного блочного кода.На примере

показано, что при использовании двух передающих антенн и одной / или двух приемных антенн

большой выигрыш от кодирования для коэффициента ошибок по битам составляет

, достигаемый в системе без разнесения. Результаты моделирования

показывают, что при использовании систем с разнесением передачи и приема

высокий коэффициент усиления может быть достигнут при очень низкой сложности

. Оказывается, что при 4-

10BER, усиление 9

дБ может быть достигнуто для системы, использующей STTD только разнесение передачи

(без использования каких-либо канальных кодов), а усиление 2 дБ

может быть достигнуто через системы кодирования каналов. с использованием декодирования с жестким решением

с гораздо меньшей сложностью.Наиболее важный вывод

состоит в том, что использование систем декодирования

с мягким решением, улучшенных за счет разнесения передачи, может обеспечить очень высокий выигрыш при кодировании; Например, в системе со сверточным кодированием

, использующей декодер Витерби с мягким решением, коэффициент кодирования

составляет 12 дБ по сравнению с некодированной системой и 5 дБ по сравнению с декодированием с жестким решением

в канале с плоским замиранием, тогда как коэффициент усиления кодирования составляет

около 13 дБ для систем с турбонаддувом, использующих декодирование

с мягким решением на основе алгоритма SOVA с разнесением передачи

, и выигрыш от кодирования составляет 15 дБ, если декодер

на основе алгоритма Log-MAP.В системах, использующих передачу

и разнесение приема, выигрыш от кодирования намного выше, например,

для систем со сверточным кодированием, выигрыш от кодирования составляет 20 дБ,

, а для систем с турбонаддувом, использующих SOVA и Log-MAP

алгоритмов, усиление кодирования составляет немногим более 20 дБ

и 21 дБ соответственно.

Ключевые слова — пространственно-временной блочный код, турбо-коды,

SOVA, разнесение передачи, разнесение приема.

I. ВВЕДЕНИЕ

В будущих системах беспроводной связи, высокие скорости передачи данных

должны надежно передаваться по изменяющимся во времени каналам с ограниченной полосой пропускания

.Беспроводной канал

в основном страдает от изменяющегося во времени замирания из-за многолучевого распространения

и деструктивного наложения сигнала

, принятого по разным путям, что затрудняет надежное определение переданного сигнала

приемнику

, если только не менее на приемник подается ослабленная копия сигнала

. Передача реплики сигнала

называется разнесением. Для беспроводных систем

обычно используются как методы разнесения, так и канальное кодирование

для обнаружения и / или исправления ошибок.Широко применяемый метод

для уменьшения эффектов замирания из-за многолучевого распространения

— это разнесение антенн. Обычно в приемнике используется несколько антенн

с каким-то

комбинирования принятых сигналов, например, максимальное отношение

комбинирования [1]. Однако методы разнесения передачи и приема

могут применяться в восходящей линии связи и / или в нисходящей линии связи

.

В цифровых системах мобильной связи мощное канальное кодирование

имеет первостепенное значение для борьбы с эффектами

замирания, помех и шума для получения достаточного качества приема

.Турбокоды [2], могут обеспечить отличную производительность по ошибкам

при низком отношении сигнал / шум

(SNR) с умеренной сложностью декодирования.

Недавно было предложено несколько схем, сочетающих пространственно-временные

и Турбо-коды. Схема, в которой

объединяет двоичный турбокодер с передающей антенной

разнесения, была предложена в [3]. В [4] выходы

параллельно соединенных модулей TCM направляются на две отдельные антенны

.Эта конфигурация является прямым расширением

[5], где модули TCM подключаются к одиночной антенне

через селектор. Схема, в которой

состоит из двух параллельно соединенных STC, была

, предложенная в [6]. Однако в схеме отсутствует механизм

для исключения вывода, что приводит к кодам Turbo

с пониженной скоростью передачи данных по сравнению с составляющими кодами

. Схемы последовательного объединения

STC и Турбо-кодов можно найти в [7,8].

Эта статья организована следующим образом. В разделе 2 представлены принципы

пространственно-временных блочных кодов. В разделе 3

описывается декодирование с мягким решением систем с разнесением передачи и приема

. Результаты моделирования

представлены в разделе 4, а результаты

заключаются в разделе 5.

II. ПРИНЦИПЫ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО БЛОЧНОГО КОДА

В этом разделе мы рассмотрим теорию пространственно-временного блочного кода

, рассматривая классическую технику MRC [9,10].

A. Классическое объединение максимального отношения

На рисунке 1 показано представление основной полосы частот классического метода MRC

в сочетании с двумя приемниками

. В конкретный момент передается символ

— это

. Как видно из рисунка, переданный символ

распространяется по двум различным каналам

, а именно, 1

h и 2

h. Для простоты предполагается, что все

каналов состоят из одного

бездисперсионного или плоского пути распространения и могут быть смоделированы

как комплексное мультипликативное искажение, которое

состоит из амплитуды и фазовой характеристики, заданной как

[ 9,10]

1

11

T

j

ehh (1)

Расшифровка капли воды для понимания жизни на побережье Техаса

Волонтеры Храмы Мелиссы и Эльзы собирают образцы морской среды в качестве участников Texas BioBlitz 2019 года.Предоставлено: Келли Сэвидж.

Можно плавать, но не спрятаться. Исследователи из Института морских наук Техасского университета (UTMSI), Миссия-Арансас заповедник и Техасского университета A&M Corpus Christi (TAMUCC) объединились с исследователями из Института морских наук Техасского университета (UTMSI), который трудно найти даже в заливах и устьях прибрежной излучины. Программа морской GEO (Глобальная обсерватория Земли) Смитсоновского института для амбициозного проекта по точному определению того, что обитает в прибрежных водах.

Новая перепись морской флоры и фауны в районе, первая в своем роде в прибрежной излучине, предоставит ценные новые справочные материалы для морской науки, помогая лучше понять связь между живыми организмами побережья и быстро меняющейся морской экосистемой, с которой они принадлежат.

В одной капле воды содержится достаточно подсказок, чтобы ученые знали, какие существа и растения живут поблизости. Это потому, что живые существа сбрасывают микроскопические клетки, содержащие их ДНК. Местные учреждения, участвующие в программе Marine GEO BioBlitz Смитсоновского института, создают реестр ДНК для заливов Техаса, в котором будут указаны различные виды креветок, крабов, рыб и других обитателей воды.

«Кампания BioBlitz значительно расширит наши знания о том, что живет под водой, и даст нам новый мощный инструмент, позволяющий понять, как меняются заливы», — сказал ведущий ученый доктор Эд Баски, профессор и исследователь UTMSI. Координатор в заповеднике Миссия-Аранзас. «Весьма вероятно, что благодаря этим большим и интенсивным усилиям будут обнаружены новые виды».

Разнообразные живые организмы составляют основу функционирующих, устойчивых экосистем, но эти экосистемы быстро меняются во всем мире, что сказывается на услугах, от которых зависят люди.Масштабы, распространение и функциональное значение морского биоразнообразия остаются плохо изученными для многих районов, особенно для небольших и незаметных организмов. Целью Texas BioBlitz 2019 года является заполнение реестра и переписи морских видов в водах прибрежной излучины Техаса, что обеспечит прочную основу для продолжения исследований экологии, биогеографии и таксономии, необходимых для информированного управления.

Чтобы ученые могли сопоставить ДНК с существом, большая группа добровольцев, работая с экспертами, собирает образцы морской среды и образцы ДНК в городах вдоль Прибрежной излучины.Студенты и ученые местных университетов собирают образцы и отправляют их в лаборатории TAMUCC и UTMSI для идентификации в сотрудничестве с приезжими экспертами Смитсоновского института, которые используют образцы тканей и обрабатывают их. Создается уникальный штрих-код ДНК, связанный с каждым обнаруженным видом.

Инвентаризация ДНК станет настоящей сокровищницей для ученых, чтобы быстро и эффективно измерить, кто и что живет в заливах и эстуариях Техаса. В будущем несколько небольших образцов воды позволят ученым увидеть, как и почему животные и растения меняются с течением времени.

Расшифровка дислексии — расширение прав и возможностей родителей, обеспокоенных дислексией S

Приглашенный блоггер Лин Поллард пишет: «Как родитель ребенка с дислексией или другими нарушениями чтения вы иногда можете чувствовать себя одиноким. Когда вы сталкиваетесь с трудностями, помогая вашему ребенку научиться читать, получать услуги в школе, а иногда и просто вписываться в нее , легко почувствовать себя в одиночестве в этом путешествии.Теперь все это меняет растущее национальное движение родителей. Организация Decoding Dyslexia , основанная в конце 2011 года группой родителей из Нью-Джерси, объединяет родителей по всей стране — так же, как мы с вами. Результат? Родители, которые больше не чувствуют себя изолированными в своей работе, чтобы получить соответствующие образовательные услуги для своих детей с дислексией «. Мы пригласили Лин поделиться своими взглядами на этот замечательный всплеск родительской энергии, охвативший всю страну.
Движение DD Как один из родителей растущего движения «Декодирующая дислексия», за последние несколько недель я на собственном опыте ощутил силу и надежду родителей-единомышленников в США.С. объединились вокруг единой цели — улучшения услуг по борьбе с дислексией в школах нашей страны. С момента запуска программы Decoding Dyslexia New Jersey в настоящее время существует более 20 базирующихся на штатах низовых родительских организаций Decoding Dyslexia. Как основатель Decoding Dyslexia Texas, я был поражен страстью, профессионализмом и чистым энтузиазмом родителей, с которыми мне посчастливилось познакомиться уже через движение — от Нью-Джерси до Орегона, от Техаса до Пенсильвании.
Попасть на борт Отличная новость для родителей? «Расшифровка дислексии» — это место, где вы тоже можете найти помощь и поддержку.Любой родитель ребенка с дислексией (или ребенка, который, как вы подозреваете, может иметь нарушение обучаемости) или родитель, который хочет работать над улучшением школьных услуг по дислексии в своем штате, поощряется присоединиться и подключиться к ресурсам, предоставляемым каждым штатом DD. глава. Не присоединяйтесь только к ресурсам и поддержке; стать неотъемлемой частью движения, приняв участие в волонтерской работе, чтобы помочь в важной работе, которую выполняет ваше государственное отделение DD. Движение DD направлено на предоставление возможности каждому члену-родителю внести свой вклад в поддержание импульса.Позвольте мне привести несколько примеров того, чем занимается движение DD:
DD New Jersey — Paving the Way DD-NJ упорно работает на законодательном фронте и принимает активное участие в написании, продвижении и, в конечном итоге, продвижении нескольких законопроектов о дислексии, преодолев первое препятствие в законодательном органе Нью-Джерси. Кроме того, DD-NJ находится в процессе написания нескольких новых законопроектов. Вы можете узнать больше, щелкнув вкладку «Законодательство штата Нью-Джерси» на сайте www.DecodingDyslexiaNJ.org. В дополнение к прогрессу на законодательном фронте, DD-NJ также работает над тем, чтобы другие родители по всей стране имели легкий доступ к информации, которая поможет им сформировать свои собственные движения на уровне штата.Комитет учредителей DD-NJ разработал руководство, чтобы помочь семьям из других штатов присоединиться к делу и собрать войска родителей, заинтересованных в изменении ситуации с дислексией в своих штатах. Проверить это:

Начало массового движения против дислексии DD Texas Комната для усовершенствования Спустя всего два месяца после основания Decoding Dyslexia Texas, Texas, родители начали объединяться с существующими группами поддержки родителей для родителей детей с дислексией и другими ограниченными возможностями, чтобы распространять информацию о DD-TX.Кроме того, члены-основатели DD-TX обращаются к школьным округам по всему штату, стремясь к сотрудничеству и помощи в рекламе и улучшении существующих программ обучения родителей, требуемых штатом. Поскольку Техас входит в число штатов, в которых действуют самые старые законы в отношении услуг по лечению дислексии в школах, основной целью движения DD-TX будет обеспечение надлежащего выполнения давно действующих законов в школьных округах по всему штату. И поскольку новый закон о дислексии предлагается и обсуждается, DD-TX надеется стать голосом родителей из Техаса, сотрудничая с исторически важными организациями, занимающимися дислексией, такими как Texas Scottish Rite for Children и другими организациями, чтобы гарантировать, что родительский вклад учитывается и вносит обратную связь. и свидетельство о том, что существующие законы работают и не работают в интересах молодых техасцев с дислексией.
По государственным линиям Родители-члены DD-NJ также работают с родителями с отделениями DD по всей стране, чтобы создать национальную организацию DD. Видение и цель национального движения DD — помочь направить родителей в каждом штате, желающих принять участие в создании положительных изменений для учащихся с дислексией в школах нашей страны, в отделение DD в своем штате. В этом качестве родители-учредители DD со всей страны соберутся в Нью-Йорке весной 2013 года, чтобы поделиться идеями, объединить усилия и составить план для следующего этапа национального движения DD.Межгосударственная группа DD собралась в марте 2013 года в Вашингтоне, округ Колумбия, чтобы встретиться с некоторыми конгрессменами США и посетить семинар по различиям в обучении. В тот день были представлены шесть штатов (Нью-Джерси, Коннектикут, Пенсильвания, Мэриленд, Вирджиния и Западная Вирджиния), что доказало, что волонтеры из числа родителей DD готовы путешествовать и работать вместе, чтобы стать единым голосом, представляющим студентов-дислексиков по всей нашей стране.
Настоящий союзник И надо отдать должное, Learning Ally сыграл важную роль в том, чтобы сдвинуть с мертвой точки движение по декодированию дислексии.Learning Ally позволил DD-NJ проводить свои ежемесячные собрания в штаб-квартире в Принстоне и помог Нью-Джерси и Пенсильвании установить контакты со СМИ и ускорить законодательный процесс.
Посмотрите, кто говорит о DD Вокруг движения DD определенно идет ажиотаж. Люди говорят и пишут о том, что делает DD, чтобы расширить разговор о дислексии и дать родителям возможность изменить свое состояние. Например, Кайл Редфорд, редактор отдела образования Йельского центра дислексии и творчества, написал статью о движении в Huffington Post.Общая картина: переосмысление дислексии (документальный фильм HBO о дислексии, снятый мужем Кайла, Джейми Редфордом) присоединился к движению DD. Команды специалистов по декодированию дислексии по всей стране посещают образовательные показы фильма в школах и общественных центрах, пользуясь возможностью напрямую общаться с родителями, пришедшими посмотреть фильм. Чтобы узнать больше, посмотрите это информативное видео, созданное командой родителей-основателей DD-NJ кинематографистом The Big Picture, в котором объясняется, что такое движение DD. Вы также можете прочитать недавнюю статью в Trenton Times о расшифровке дислексии.
Оплата визита DD Более чем в 20 штатах «Декодирующая дислексия» теперь есть страницы в Facebook, и у многих есть учетные записи в Twitter. Государства сотрудничают через социальные сети, чтобы повторно публиковать информацию, поощрять родителей в разных штатах и ​​делиться информацией о подходах к созданию законодательства и привлечению родителей к работе в местных сообществах. У некоторых государственных отделений DD теперь есть независимые веб-сайты.Приходите в гости и узнайте, что такое движение DD — от штата к штату! Нью-Джерси Пенсильвания Техас Иллинойс Орегон Коннектикут Канзас Вирджиния Мэриленд Южная Каролина Калифорния
Сделай сам В вашем состоянии еще нет главы «Декодирование дислексии»? Помогите установить один! Лучший способ начать — напрямую связаться с DD-NJ по электронной почте [email protected] или посетить их сайт www.DecodingDyslexiaNJ.org. Лин Поллард

документация по морским звездам

 bd = FindSpots.BlobDetector (
    min_sigma = 2,
    max_sigma = 6,
    num_sigma = 20,
    порог = 0,1,
    is_volume = True,
    Measure_type = 'среднее',
)

lmp = FindSpots.LocalMaxPeakFinder (
    min_distance = 2,
    строгость = 8,
    min_obj_area = 6,
    max_obj_area = 600,
    is_volume = Истина
)

tlmpf = FindSpots.TrackpyLocalMaxPeakFinder (
    spot_diameter = 11,
    min_mass = 0,2,
    max_size = 8,
    разделение = 3,
    препроцесс = Ложь,
    процентиль = 80,
    verbose = True,
)

# кадрирование стека изображений
crop_selection = {Axes.X: (300, 700), Axes.Y: (300, 700)}
cropped_imgs = imgs.sel (выбор_ урожая)
cropped_dots = dots.sel (урожай_выборка)

# найти пятна на обрезанных изображениях
bd_spots = bd.run (image_stack = cropped_imgs, reference_image = cropped_dots)
lmp_spots = lmp.run (image_stack = cropped_imgs, reference_image = cropped_dots)
tlmpf_spots = tlmpf.run (image_stack = cropped_imgs, reference_image = cropped_dots)

# встраиваем точечные трассы в таблицу интенсивности
bd_table = build_spot_traces_exact_match (bd_spots)
lmp_table = build_spot_traces_exact_match (lmp_spots)
tlmpf_table = build_spot_traces_exact_match (tlmpf_spots)

Найдено # участка участка
импортировать matplotlib
import matplotlib.pyplot как plt

# получаем координаты x, y и размер пятна из таблицы интенсивности
def get_cropped_coords (таблица, x_min, x_max, y_min, y_max):
    df = table.to_features_dataframe ()
    df = df.loc [df ['x']. между (x_min, x_max) и df ['y']. между (y_min, y_max)]
    вернуть df ['x']. values-x_min, df ['y']. values-y_min, df ['radius']. values.astype (int)
bd_x, bd_y, bd_s = get_cropped_coords (bd_table, 200, 250, 200, 250)
lmp_x, lmp_y, lmp_s = get_cropped_coords (lmp_table, 200, 250, 200, 250)
tlmpf_x, tlmpf_y, tlmpf_s = get_cropped_coords (tlmpf_table, 200, 250, 200, 250)

matplotlib.rcParams ["figure.dpi"] = 150
f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots (ncols = 3)

# Построить обрезанную область изображения с максимальным количеством проецируемых точек по оси Z
imshow_plane (cropped_dots.reduce ({Axes.ZPLANE}, func = "max"), sel = {Axes.X: (200, 250), Axes.Y: (200, 250)}, ax = ax1, title = ' BlobDetector ')
imshow_plane (cropped_dots.reduce ({Axes.ZPLANE}, func = "max"), sel = {Axes.X: (200, 250), Axes.Y: (200, 250)}, ax = ax2, title = ' LocalMaxPeak ')
imshow_plane (cropped_dots.reduce ({Axes.ZPLANE}, func = "max"), sel = {Axes.X: (200, 250), Axes.Y: (200, 250)}, ax = ax3, title = ' Trackpy ')
# Пятна наложения, найденные каждым алгоритмом FindSpotsAlgorithm
ax1.разброс (bd_x, bd_y, marker = 'o', facecolors = 'none', edgecolors = 'r', s = bd_s * 10)
ax2.scatter (lmp_x, lmp_y, marker = 'o', facecolors = 'none', edgecolors = 'r', s = lmp_s * 10)
ax3.scatter (tlmpf_x, tlmpf_y, marker = 'o', facecolors = 'none', edgecolors = 'r', s = tlmpf_s * 10)
 

Расшифровка общих форм политики домовладельцев в Техасе

При выборе страхового покрытия домовладельца в Хьюстоне, подходящего для вас и вашей семьи, это может вызвать путаницу, особенно здесь, в Техасе, где компании могут использовать формы национального или Техасского полиса.В то время как вы несете ответственность за то, чтобы ваш дом был должным образом застрахован, агенты Texan Insurance расскажут вам о различных вариантах, чтобы вы могли сделать лучший выбор для защиты своего дома и семьи.

Техасские компании используют как формы национальной политики, такие как общий HO3, так и техасские формы HOA, HOA + и HOB. Давайте сравним общие формы страхового полиса в Техасе (перечисленные в порядке от наименее широкого охвата до самого широкого доступного):

ТСЖ (именованные опасности)

HOA — это основной вид страхования домовладельцев в Техасе.Полисы ТСЖ предлагают страхование только фактической денежной стоимостью, то есть выплаты за поврежденное имущество амортизируются в соответствии с возрастом и состоянием объекта на момент потери. ТСЖ ограничено этими 8 конкретными именованными опасностями:

  1. Пожар или молния
  2. Внезапное и случайное повреждение от дыма
  3. Ураган или град (не покрывает ветровой дождь)
  4. Взрыв
  5. Самолеты и транспортные средства (не по вине застрахованного или резидента)
  6. Вандализм или злонамеренный вред
  7. Беспорядки или гражданские беспорядки
  8. Кража (ограничения действуют вне помещения)
HOA + (Расширенная версия ТСЖ)

Политика HOA + Home обеспечивает более широкий охват, чем политика HOA, но по-прежнему ограничивается именованными опасностями, перечисленными в политике.Компенсация убытков, как правило, представляет собой затраты на замену жилища, также может быть добавлено покрытие затрат на возмещение для содержимого. Формы предназначены для конкретных компаний, но мы включили общие опасности, перечисленные ниже:

  1. Падающие предметы
  2. Вес льда, снега или мокрого снега
  3. Внезапный и случайный слив / перелив воды или пара
  4. Внезапное и случайное разрушение, растрескивание, горение или вздутие пара или воды из системы водяного отопления
  5. Падающие деревья или конечности.
HO3 (Национальная форма Open Peril)

HO3 — это наиболее распространенная форма полиса в США, которая обеспечивает покрытие вашего дома на основе открытых опасностей, а также покрытие именованных рисков для вашего содержимого. В отличие от форм политики именованных рисков, формы политики Open Perils обеспечивают покрытие всех внезапных и случайных повреждений, за исключением элементов, специально исключенных или ограниченных иным образом. Заметными исключениями являются ограниченный сброс воды (отсутствие просачивания, утечки или обратного водоснабжения), наводнение и движение земли.

HOB (Техасская форма Open Peril)

HOB аналогичен HO3, поскольку он также обеспечивает покрытие вашего дома на основе открытых рисков; тем не менее, он обеспечивает дополнительную защиту от повреждения водой, которую не обеспечивает HO3. Хотя популярность этой формы политики в компаниях снизилась, многие компании предпочли предоставить менее широкую форму HO3. Форма HOB, если таковая имеется, обеспечивает отличное соотношение цены и качества предоставляемого покрытия.

Как видите, существует множество вариантов, которые следует учитывать при выборе защиты для своего дома.Агенты Texan Insurance помогут вам учесть все факторы и выбрать страховку домовладельцев, наиболее подходящую для вас и вашей семьи.

Позвоните сегодня в Texan Insurance 281-998-2500, чтобы узнать о текущих потребностях вашего домовладельца в страховании.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *