Инстаграм мараховский александр: ИП Мараховский Александр Михайлович ИНН 010400155982 в поселок Краснооктябрьский – выписка из ЕГРЮЛ и проверка ОГРН 317010500004847, отзывы и контакты на Выписка-Налог

Разное

Содержание

Лот-Марафон На Призы Ю. Чепаловой 2007 год

Место
абс
Фамилия Имя Год
рожде
ния
Город/клуб Время Отста
вание
RL
пункты
Группа Место в
группе
Отста
вание
1 Пикалов Илья 1982 RUS Кемеровская обл. Новокузнецк Новокузнецк, ШВСМ 2:11:25 0:00:00 0 М 24-29 1 0:00:00
2 Джумов Алексей 1983 RUS Хабаровский край Хабаровск УГИБДД-ШВСМ 2:11:28 0:00:03 0 М 24-29 2 0:00:03
3 Полосков Алексей 1976 RUS Еврейская АО Биробиджан ХПИФСБ РФ-Биробиджан 2:13:02 0:01:37 0 М 30-34 1 0:00:00
4 Кузнецов Константин 1985 RUS Хабаровский край Хабаровск Локомотив Хабаровск 2:13:25 0:02:00 0 М 21-23 1 0:00:00
5 Ананьев Эдуард 1985 RUS Хабаровский край Хабаровск ОБО ИКПО-Хабаровск 2:13:31 0:02:06 0 М 21-23 2 0:00:06
6 Лобанов Алексей 1982 RUS Хабаровский край Хабаровск Динамо-Хабаровск 2:15:37 0:04:12 0 М 24-29 3 0:04:12
7 Тарасов Михаил 1978 RUS Хабаровский край Хабаровск Динамо-Хабаровск 2:16:12 0:04:47 0 М 24-29 4 0:04:47
8 Хренников Эдуард 1973 RUS Хабаровский край Хабаровск Хабаровск 2:17:28 0:06:03 0 М 30-34 2 0:04:26
9 Клочков Роман 1979 RUS Алтайский край Барнаул Барнаул 2:18:01 0:06:36 0 М 24-29 5 0:06:36
10 Панжинский Александр 1989 RUS Московская обл. Москва Москва МГОПУ 2:18:35 0:07:10 0 М 19-20 1 0:00:00
11 Евдокимов Алексей 1987 RUS Хабаровский край Хабаровск ОБО ИКПО-Хабаровск 2:18:49 0:07:24 0 М 19-20 2 0:00:14
12 Рубцов Евгений 1977 RUS Хабаровский край Хабаровск Динамо-Хабаровск 2:19:35 0:08:10 0 М 30-34 3 0:06:33
13 Мальцев Кирилл 1986 RUS Хабаровский край Хабаровск Хабаровск 2:19:50 0:08:25 0 М 21-23 3 0:06:25
14 Симоненко Алексей 1986 RUS Хабаровский край Хабаровск ДВГУ 2:19:53 0:08:28 0 М 21-23 4 0:06:28
15 Холоден Денис 1979 RUS Приморский край Спасск-Дальний Приморский край 2:20:36 0:09:11 0 М 24-29 6 0:09:11
16 Кузнецов Денис 1979 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре УГИБДД-Экзотур 2:20:36 0:09:11 0 М 24-29 7 0:09:11
17 Воробьев Андрей 1977 RUS Хабаровский край Хабаровск Динамо-Хабаровск 2:21:28 0:10:03 0 М 30-34 4 0:08:26
18 Кузнецов Андрей 1985 RUS Приморский край Спасск-Дальний Спасск-Дальний 2:21:29 0:10:04 0 М 21-23 5 0:08:04
19 Нефедов Дмитрий 1972 RUS Хабаровский край Хабаровск Динамо 2:21:46 0:10:21 0 М 35-39 1 0:00:00
20 Волкодаев Александр 1972 RUS Еврейская АО Биробиджан Биробиджан 2:22:00 0:10:35 0 М 35-39 2 0:00:14
21 Шохирев Олег 1968 RUS Хабаровский край Хабаровск УГИБДД-Хабаровск 2:23:32 0:12:07 0 М 35-39 3 0:01:46
22 Ашанин Виктор 1987 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре Локомотив 2:24:26 0:13:01 0 М 19-20 3 0:05:51
23 Новиков Константин 1976 RUS Приморский край Спасск-Дальний Приморский край 2:24:42 0:13:17 0 М 30-34 5 0:11:40
24 Саяпин Дмитрий 1971 RUS Хабаровский край Благовещенск Благовещенск 2:25:26 0:14:01 0 М 35-39 4 0:03:40
25 Утробин Михаил 1987 RUS Хабаровский край Хабаровск ХГАЭиП 2:26:17 0:14:52 0 М 19-20 4 0:07:42
26 Пинчуков Андрей 1981 RUS Хабаровский край Хабаровск Хабаровск 2:26:27 0:15:02 0 М 24-29 8 0:15:02
27 Лагода Максим 1989 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре Локомотив 2:26:44 0:15:19 0 М 19-20 5 0:08:09
28 Кураков Алексей 1974 RUS Хабаровский край Хабаровск ХПИ ФСБ РФ 2:26:48 0:15:23 0 М 30-34 6 0:13:46
29 Дубинин Александр 1963 RUS Хабаровский край Хабаровск Хабаровск 2:26:58 0:15:33 0 М 40-44 1 0:00:00
30 Гуцалюк Сергей 1975 RUS Приморский край Дальнереченск Дальнереченск 2:27:23 0:15:58 0 М 30-34 7 0:14:21
31 Сергеев Сергей 1963 RUS Хабаровский край Благовещенск Благовещенск 2:28:09 0:16:44 0 М 40-44 2 0:01:11
32 Столбов Антон 1991 RUS Приморский край Арсеньев Арсеньев 2:28:59 0:17:34 0 М 19-20 6 0:10:24
33 Демин Антон 1989 RUS Приморский край Арсеньев Арсеньев 2:29:00 0:17:35 0 М 19-20 7 0:10:25
34 Котляр Федор 1966 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре Комсомольск-на-Амуре 2:29:29 0:18:04 0 М 40-44 3 0:02:31
35 Германцев Сергей 1965 RUS Хабаровский край Николаевск-на-Амуре Николаевск-на-Амуре 2:29:32 0:18:07 0 М 40-44 4 0:02:34
36 Петров Федор 1979 RUS Хабаровский край Хабаровск Хабаровск 2:29:46 0:18:21 0 М 24-29 9 0:18:21
37 Мокшанов Константин 1983 RUS Хабаровский край Хабаровск Солнечный 2:30:40 0:19:15 0 М 24-29 10 0:19:15
38 Рудковский Вадим 1971 RUS Хабаровский край Хабаровск Хабаровск 2:30:45 0:19:20 0 М 35-39 5 0:08:59
39 Коваленко Алексей 1983 RUS Иркутская обл. Иркутск Иркутск 2:30:46 0:19:21 0 М 24-29 11 0:19:21
40 Качубеев Вадим 1989 RUS Хабаровский край Советская Гавань Советская Гавань 2:31:04 0:19:39 0 М 19-20 8 0:12:29
41 Неженцев Алексей 1963 RUS Еврейская АО Биробиджан Биробиджан 2:31:18 0:19:53 0 М 40-44 5 0:04:20
42 Ермоленко Александр 1967 RUS Еврейская АО Биробиджан Биробиджан 2:31:26 0:20:01 0 М 40-44 6 0:04:28
43 Мешков Сергей 1964 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре Локомотив ПУ-16 2:31:46 0:20:21 0 М 40-44 7 0:04:48
44 Агапов Вячеслав 1953 RUS Амурская обл. Благовещенск Благовещенск 2:31:47 0:20:22 0 М 50-54 1 0:00:00
45 Дубинин Александр 1987 RUS Хабаровский край Хабаровск Хабаровск 2:31:50 0:20:25 0 М 19-20 9 0:13:15
46 Ковалев Василий 1959 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре ОВО 129 2:32:59 0:21:34 0 М 45-49 1 0:00:00
47 Кудрявцев А 1981 RUS Хабаровский край Благовещенск Благовещенск 2:33:23 0:21:58 0 М 24-29 12 0:21:58
48 Колесников Константин 1989 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре Локомотив 2:33:36 0:22:11 0 М 19-20 10 0:15:01
49 Трапезников Антон 1989 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре Локомотив 2:33:59 0:22:34 0 М 19-20 11 0:15:24
50 Дель Станислав 1970 RUS Хабаровский край Комсомольск-на-Амуре Тапир 2:34:44 0:23:19 0 М 35-39 6 0:12:58

Образовательная программа «Журналистика» — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Кумулятивный рейтинг по итогам 3-4 модулей 2020/2021 уч. г.Текущий рейтинг после пересдач 2020/2021 учебного года (3-4 модули)Текущий рейтинг 2020/2021 учебного года (3-4 модули)Рейтинг выпускников 2020/2021 уч.г.Кумулятивный рейтинг по итогам 1-2 модулей 2020/2021 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2020/2021 учебного года (1-2 модули)Текущий рейтинг 2020/2021 учебного года (1-2 модули)Рейтинг выпускников 2019/2020 уч.г.Кумулятивный рейтинг по итогам 3-4 модулей 2019/2020 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2019/2020 учебного года (3-4 модули)Текущий рейтинг 2019/2020 учебного года (3-4 модули)Кумулятивный рейтинг по итогам 1-2 модулей 2019/2020 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2019/2020 учебного года (1-2 модули)Текущий рейтинг 2019/2020 учебного года (1-2 модули)Кумулятивный рейтинг по итогам 3-4 модулей 2018/2019 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2018/2019 уч.г. (3-4 модули)Текущий рейтинг 2018/2019 учебного года (3-4 модули)Рейтинг выпускников 2018/2019 уч.г.Кумулятивный рейтинг по итогам 1-2 модулей 2018/2019 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2018/2019уч. г. (1-2 модули)Текущий рейтинг 2018/2019уч.г. (1 семестр)1 курс2 курс3 курс4 курсПоказать

Сравнить
с
Кумулятивный рейтинг по итогам 3-4 модулей 2020/2021 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2020/2021 учебного года (3-4 модули)Текущий рейтинг 2020/2021 учебного года (3-4 модули)Рейтинг выпускников 2020/2021 уч.г.Кумулятивный рейтинг по итогам 1-2 модулей 2020/2021 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2020/2021 учебного года (1-2 модули)Текущий рейтинг 2020/2021 учебного года (1-2 модули)Рейтинг выпускников 2019/2020 уч.г.Кумулятивный рейтинг по итогам 3-4 модулей 2019/2020 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2019/2020 учебного года (3-4 модули)Текущий рейтинг 2019/2020 учебного года (3-4 модули)Кумулятивный рейтинг по итогам 1-2 модулей 2019/2020 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2019/2020 учебного года (1-2 модули)Текущий рейтинг 2019/2020 учебного года (1-2 модули)Кумулятивный рейтинг по итогам 3-4 модулей 2018/2019 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2018/2019 уч.г. (3-4 модули)Текущий рейтинг 2018/2019 учебного года (3-4 модули)Рейтинг выпускников 2018/2019 уч. г.Кумулятивный рейтинг по итогам 1-2 модулей 2018/2019 уч.г.Текущий рейтинг после пересдач 2018/2019уч.г. (1-2 модули)Текущий рейтинг 2018/2019уч.г. (1 семестр)

Студент

Позиция в рейтинге

Средний балл

Минимальный балл

Перцентиль

GPA

Абрамова Дарья Алексеевна 1 7.5 6 0% 6.75

Рейтинги студентов за предыдущие периоды

Расчет и публикация рейтингов студентов осуществляется на основании
Положения о рейтинговой системе комплексной оценки знаний студентов образовательных программ бакалавриата, специалитета и магистратуры Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»

Детализированная информация по оценкам доступна каждому студенту и преподавателям НИУ ВШЭ через систему LMS

ГТРК «Алания» | В Беслане и Владикавказе реализуется инвестиционная программа строительства отделений гемодиализа

Жизненно важно. В Северной Осетии живут около двух с половиной сотен людей с почечной недостаточностью. Каждый из них в среднем по 12 часов в неделю должен проходить процедуру внепочечного очищения крови – гемодиализа. Два дня без такой процедуры оборачиваются для пациента заметным ухудшением самочувствия. Отделения гемодиализа есть в нескольких районах республики, но аппаратов катастрофически не хватает – те, что есть, работают на износ. Больные надеются на новое отделение, строительство которого сейчас ведется в Беслане.

65-летний Александр Мараховский уже 6-ой год живет благодаря искусственной почке. Чтобы подключаться к аппарату, 3 раза в неделю ездит из Беслана во Владикавказ, в республиканскую клиническую больницу.

Александр Мараховский: «Если мы 2 дня не делаем эту процедуру, нам очень плохо становится. Вода попадает в легкие, и становится очень трудно дышать, ходить».

Такую же жизненно необходимую процедуру гемодиализа – внепочечного очищения крови, как и Александру Мараховскому, в РКБ регулярно проводят еще 23-м жителям Беслана. В Северной Осетии зарегистрировано 250 людей с почечной недостаточностью. Каждому необходимо не менее 12 часов в неделю пропускать кровь через «искусственную почку». Отделения гемодиализа еще есть в Моздоке – на 5 искусственных почек, и в Ардоне – 7 гемодиализаторов. Аппаратов не хватает. Те, что есть, работают в три смены, на износ.

В отделении гемодиализа РКБ в Ардонской больнице течет еще и крыша. Постоянно засоряется канализация, давно требующая ремонта. Из-за постоянной сырости на стенах грибок и плесень.

Помещения для гемодиализа в ардонской больнице на правах безвозмездной аренды принадлежат республиканской клинической больнице. По договору в структуре тарифа на оказание услуги «гемодиализ» имеется статья «расходы на текущее содержание и ремонт площадей за счет РКБ». Пока руководства этого лечебного учреждения, ардонской больницы и администрации местного самоуправления Ардонского района выясняют, кто за что отвечает, пациенты и медперсонал проводят срочные ремонтные работы за свой счет. Сами провели и уличное освещение. Оно нужно для пациентов последней смены и врачей, которые завершают процедуры и работу после 10 часов ночи.

Зарифа Гудиева, заместитель главного врача РКБ: «Эти помещения находятся у нас в аренде. В соответствии с новым федеральным законом о местном самоуправлении, функция обеспечения всех ЛПУ и коммунальными услугами, и проведение ремонтных работ – все эти обязательства лежат на администрации местного самоуправления. Главный врач неоднократно обращался в администрацию с просьбой помочь привести помещения в порядок. Пока ремонт обходится собственными силами. Где-то наши сотрудники периодически что-то подкрашивают и приводят в порядок».

Проблему с нехваткой искусственных почек обещает разрешить новое отделение. В Беслане и Владикавказе на средства крупной немецкой компании реализуется инвестиционная программа строительства отделений гемодиализа. В Правобережном районе помещение будет рассчитано на 10 аппаратов.

Лариса Бязрова, зам. главврача Правобережной муниципальной больницы: «Инспектирует строительство гемодиализного отделения и все работы, которые будут связаны с вводом в эксплуатацию этого отделения, член Совета Федерации Хацаев Олег Солтанбекович».

Оснащение отделения в Беслане будет тоже за счет немецких партнеров. Они же и будут формировать штат медицинского персонала.

Строительство гемодиализного отделения в Беслане планируют завершить весной следующего года. Для удобства пациентов строители возводят одноэтажное здание, хотя альтернативный проект двухэтажного строения отделения получался дешевле.

В следующем году предполагают начать строительство отделения во Владикавказе. В перспективе отделения объединят в гемодиализный центр, который будет работать в системе обязательного медицинского страхования.

Аслан Богазов

«Короче, разведка — россияне». Как искали, судили и защищали капитана Ерофеева и сержанта Александрова

16 мая, Счастье. Перестрелка на «Фасаде» 

16 мая 2015 года младший сержант Вооруженных сил Украины Вадим Пугачев шел по траншее с поста «Филин» на пост «Аляска» — они относятся к опорному пункту «Фасад», расположенному перед мостом через реку Северский Донец, в паре километров от города Счастье Луганской области. Именно по Северскому Донцу в этом районе прошла после Минских соглашений фактическая линия разграничения между силами АТО и формированиями самопровозглашенной Луганской народной республики.

Пугачев шел с «Филина» на «Аляску». Это было между двумя и половиной третьего дня по местному времени. Одновременно с этим со стороны Луганской ТЭС к траншее приближались трое разведчиков. Как утверждает СБУ, это были бойцы 3-й отдельной гвардейской бригады специального назначения Главного управления Генштаба ВС РФ, которые 26 марта прибыли на территорию Украины и были расквартированы в Луганске. Они занимались наблюдением за позициями ВСУ в районе Счастья.

«В связи с постоянными обстрелами позиции решил сменить позицию, в составе трех человек отправились на поиски новой позиции, — рассказывал о перемещениях разведывательной группы ее командир, капитан Евгений Ерофеев. — При поиске новой позиции наткнулся на старые окопы, показалось, что окопы брошены, решили проверить. Дал команду двум человекам проверить окопы, сам остался на прикрытие».

Двое разведчиков спустились в траншею и наткнулись на сержанта Пугачева, завязалась короткая перестрелка. Раненый Пугачев по рации успел сообщить о нападении находившимся неподалеку сослуживцам. «Сидел я на посту «Аляска» около двух дня. Хруст ветки, крик «ай», это был Пугачев», — вспоминал Евгений Залогин, боец 92-й бригады ВСУ. По словам Залогина, он увидел трех человек в форме, которые пытались бежать; украинские военные начали стрелять им вслед.

Пока раненого Пугачева выносили на плащ-палатке с места перестрелки, на «Фасад» подъехал командир 92-й бригады полковник Виктор Николюк. Вместе с другими военными он направился в ту сторону, куда отступили нападавшие. «Мы шли по следам, было видно, что человек полз через кусты, и увидели вот этого капитана, — говорил в суде командир роты Юрий Бондаренко, указывая на Ерофеева, — фамилии я его не знаю. Мы организовали охрану места эвакуации и оказание медицинской помощи. На груди капитана было оружие, мы приказали его отбросить, он отбросил».

«Стали уходить, по нам открыли огонь. Получил ранение в руку. Пулевое. Кость раздроблена. Упал, потерял сознание. Очнулся, стал ползти. Далеко не уполз. Пришли военнослужащие с окопов. Убивать не стали. Задержали. Оказали помощь», — телеграфно описывал случившееся взятый в плен Ерофеев.

Прибывший вместе с Николюком сотрудник СБУ Кирилл Верес излагал события 16 мая так: «Когда я вышел с окопа и побежал вперед, я увидел непосредственно капитана Ерофеева — вот он сидит слева. Он лежал на спине, он был в панамке, был без разгрузки и в темной форме. Он был ранен в правое предплечье и начал левой рукой тянуться к автомату, который был где-то в полуметре от него. Я был уверен, что он начнет в меня стрелять. С криком «Стоять!» я произвел два выстрела рядом с ним — попал в автомат».

Ерофеев рассказал оказывавшим ему первую помощь украинцам, что в кармане у него граната РГД-5 — не подорвал, потому что не смог дотянуться до нее раненой рукой. Метрах в 20-30 от командира обнаружили и раненого в ногу сержанта Александра Александрова. «Я добежал до Александрова, обезоружил, снял разгрузку. На вопрос «Ты кто?» Александров ответил: «Третья бригада спецназа ГРУ, Тольятти»», — вспоминал комбриг Николюк.

Рядом с Ерофеевым лежала снайперская винтовка «Винторез», ее украинские военные унесли с собой, у Александрова был автомат «Вал», который оставили на траве — по словам бойцов ВСУ, они выносили раненых, и не хватало свободных рук. Позже «Вал» так и не найдут; как предполагает Николюк, его подобрала вернувшаяся на место боестолкновения диверсионная группа противника.

На пикапе Mitsubishi L-200 раненых Ерофеева и Александрова перевезли в госпиталь, развернутый в городской больнице Счастья. Около 15:00 их передали врачам. Пугачев, которого привезли раньше, к этому времени уже скончался от полученных ранений. Александрова, у которого было прострелено бедро, и Ерофеева с огнестрельной раной плеча прооперировали. Сначала они опасались, что украинские медики их «порежут на органы», но после поблагодарили врачей за удачную операцию.

Поиск разведчиков. «Ополчуги» и «300-й тяжелый»

В 15:44 в районе Переяславской улицы в южной части Луганска у человека с позывным «Фанат» зазвонил телефон. «Фаната» СБУ идентифицирует как майора Константина Напольских, офицера 3-й отдельной бригады ГРУ. Звонивший представился позывным «Дельфин» и сообщил (цитаты приводятся по протоколу о результатах негласного розыскного мероприятия СБУ, есть в распоряжении «Медиазоны»):

— У нас 300-й один, возможно.

— Да ну *****!

— Командир группы возвращался из наблюдательного поста «Веселой горки», четверки. Командир группы остался с раненым.

— Ты, *****, много слов, ну и че?

— Ждем ваших указаний.

Напольских просит собеседника выйти «на перекресток Т-образный» и обещает с ним встретиться. Следующий разговор с «Дельфином» происходит в 15:51, Напольских спрашивает, есть ли у него «связь со старшим». Одновременно кто-то на заднем плане спрашивает: «Номер телефона Ерофеева?». Связи с ним нет, отвечает «Дельфин».

Александров и Ерофеев в это время отходят от наркоза после операции в госпитале, они не отрицают, что являются кадровыми российскими военными и начинают подробно рассказывать о своей группе. Узнав, что в ней было 14 человек, комбриг Николюк распорядился выслать отряд преследования, но тот попал под минометный обстрел со стороны сепаратистов — были ранены Андрей Ольхович-Новосадюк, Богдан Гаркуша и Александр Сирош. Украинцы отступили и открыли ответный минометный огонь.

Тем временем в 17:07 предполагаемый майор Напольских, который находится теперь уже неподалеку от Счастья, связывается с обладателем позывного «Кит» (по версии СБУ, это командир другой группы российских разведчиков старший лейтенант Олег Вечков). Тот сообщает, что идет «к этому пионерлагерю». «Противник ******** [накрывает] нас с минометов, с АГС, именно вот по тому месту, где было боевое столкновение», — докладывает «Кит». Он говорит, что «пока принял решение дальше продвигаться» и сейчас они идут «на пункт сбора, который был определен с «Дельфином»».

В 17:27 они снова созваниваются, «Кит» сообщает, что они «дошли почти до точки сбора», однако встретили неожиданное препятствие: «Чуваки какие-то ходят, вот, бородатые. Но это явно не наши». Судя по всему, речь идет о группе сепаратистов из ЛНР, с которыми российские разведчики, судя по рассказам Ерофеева и Александрова, свои действия не координировали.

Через несколько минут «Кит» докладывает Напольских, что они «в районе пункта сбора, было боевое столкновение» и «одного точно ********* [вывели из строя]». Следов Ерофеева или Александрова группа пока не обнаружила; при этом на месте боя «отчетливо разговоры слышно». «Кит» просит Напольских связаться с «местными жителями» и уточнить, «в этом месте кто-нибудь ходит из ихних» или нет.

В 17:46 они снова созваниваются, рядом с Напольских находится неустановленный мужчина, с которым он беседует перед звонком «Киту».

— Они не на турбазе самой часом сидят? А то еще между собой ********** [вступят в боестолкновение], — беспокоится Напольских.

— На самой турбазе ЛНР-цы сидят, мои… — отвечает неизвестный.

— *****. А чьи они вообще?

— Им должны были вот сейчас сообщить, что короче, разведка — россияне.

Неизвестный рассказывает о минометном обстреле со стороны ВСУ («их АГС-ми ложат») и о том, что еще одна группа сепаратистов стоит «на Веселой горе возле сгоревшего уазика». В это время Напольских дозванивается до «Кита»:

— Алло! Короче там есть, там есть свои, там есть свои. На турбазе.

— ******* [ну отлично], – мрачно реагирует «Кит». – ******* ***** [вообще отлично]. Все, я уже понял, мы их встретили.

Он сообщает, что это группа сепаратистов, которой руководит полевой командир с позывным «Механик», и что в результате неожиданной стычки с разведчиками один из сепаратистов тяжело ранен: «У них 300-й тяжелый от нас!». Напольских приказывает «Киту»: «Окажи помощь сейчас ***** и дальше продвигайся!».

В счастьинском госпитале Александров и Ерофеев ничего не знают о ходе операции по их поиску. Они подробно, в том числе на камеры, рассказывают сотрудникам СБУ и украинским военным о своем отряде и его задачах. Александров говорит, что они прибыли в Луганскую область в составе группы из 220 военнослужащих ГРУ, были дислоцированы в Луганске, откуда выезжали на боевые дежурства по четыре-пять дней. Он называет имя командира бригады — полковника Сергея Щепина.

На изъятом у Александрова мобильном телефоне следователи СБУ нашли его селфи с оружием, фотографии Ерофеева и других членов группы и видео с ними. Часть фотографий сделана 15 мая, накануне пленения.

В суде оглашалась смс-переписка Александрова и его жены Екатерины, из которой следует, что еще 19 марта он на самолете отправился «в командировку».

— Я уже в курсе, — отвечает жена.
— Плакать не надо, но и улыбаться нечему, — пишет он.
— Че плакать?
— Что муж уезжает.
— Но я же знала, за кого замуж выхожу.

«Состав отряда: три роты по четыре группы, состав моей группы — 12 человек, замкомандира группы прапорщик Азимов, командиры отделения — ефрейтор Кутулахметов, старший сержант Юлаев, разведчики-саперы — Спиридонов Кирилл и Гладков Александр, разведчики-санитары — Григорьев Владимир и Александр Александров», — перечисляет командир группы Ерофеев.

Позже полный состав группы Ерофеева вместе с фотографиями и полными личными данными был опубликован в презентации СБУ, проиллюстрированной, в том числе, и снимками с телефона Александрова.

По территории области работали шесть-восемь аналогичных групп, которыми руководил Константин Напольских, уточнял Александров в своем рассказе.

18:30. Сам Напольских в это время звонит «Киту», чтобы узнать последние новости. Тот сообщает, что они «дошли до места», но там «блокпост укроповский стоит, они это, с пулемета стреляют». Никаких следов пропавших они все еще не нашли. «*****. ну не можем мы без них вернуться! Надо узнать, что с ними, *****… Не могу я еще туда одну группу заводить, слышишь меня, нет?» — волнуется Напольских.

В 19:20 во время очередного разговора «Кит» сообщает, что их снова обстреляли из пулемета; при этом на месте боестолкновения он не видел ни крови, ни тел.

— *****! Олег, давай думать, куда они могли? Утащили их, не утащили?

— ***! Ну, если их утащили, *****, то я *** его знает. Скоро об этом узнаем, *****, не дай бог.

— *****! А если они там где-то, *****? А мы сейчас уедем? Я сейчас докладывать буду, что пропали без вести?

«Кит» предполагает, что если Ерофеев и Александров в порядке и отступили невредимыми, то они могли спрятаться в «домики дачные» неподалеку от места боя. «В общем, может быть, куда-нибудь засели. Сейчас ночи подождут, вылезти не могут».

— Я тебя понял. Вероятность того, что они отошли и вероятность того, что они попали в плен?

— 50 на 50, *****. Если они быстро спустились туда, и никого не было здесь, *****, они сразу бы ушли отсюда. Если они сразу спустились, они легко могли их туда ***** забрать. Я ***** говорю, тут 30-40 метров от моста. Сюда можно было в течение трех минут спуститься и забрать их, если необходимость такая была.

— Я тебя понял. Я тебя понял. Так, хорошо… а эти говорят, они видели, ранили их или не ранили? Они просто упали?

— Видели то, что Александров споткнулся, вот видели. Вот или споткнулся, или его ранили, *** знает, он упал, говорит, *****, ну мог типа, *****, то есть не знают, или споткнулся или ранили его. Вот, и все, командир сказал им отходить.

— Я тебя понял. Я тебя услышал. *****!!! Проходи через дачи, возвращайся обратно.

Около 20:00 комбриг Николюк возвращается в больницу Счастья, где снова беседует с Александровым и Ерофеевым. Он приказывает передать обнаруженный у Александрова телефон и «Винторез» Ерофеева начальнику группы секретно-документального обеспечения.

«Кит», проверив дачи и не обнаружив там пропавших разведчиков, начинает отходить и в 20:25 звонит Напольских с просьбой предупредить об этом сепаратистов: «Скажите, что сейчас группа будет подниматься, а то мы всех ********** [перестреляем] там». Константин Напольских звонит неустановленному абоненту и просит его: «Свяжись с ополчугами. Они («Кит» и его группа – МЗ) к трассе подошли, чтобы они, когда будут трассу переходить, по ним огонь не открыли. Или можешь сам выбежать их встретить». «Они боятся, что их ополчуги завалят. Вот которые рядом с вами сидят», — уточняет Напольских.

В 22:46 Напольских по телефону инструктирует кого-то из своих подчиненных: с утра тот должен быть «на турбазе, на пункте сбора». Он добавляет, что если двое исчезнувших, «слава Богу, выйдут, *****, то это будет, *****, чудо, *****». Собеседник уточняет приметы: «Там этот, у второго, который этот, у него на правой же лопатке пантера, правильно?». — «Да».

Пантера на лопатке — татуировка сержанта Александра Александрова, который в это время, получив обезболивающие, засыпает в Счастье.

Последний разговор у майора Константина Напольских происходит уже в 2:46 с собеседником, обозначенным в прослушке СБУ как «Тамбов». В штабе АТО полагают, что под псевдонимом «Тамбов» скрывается генерал-майор Сергей Кузовлев, который якобы командовал российскими военными, сражавшимися на стороне ЛНР. Он говорит:

— Значит, смотри, интернет читал?

— Я видел, — отвечает Напольских.

— Так… значит, первый задачу поставил, всех 100% в одну точку. Вот, но я сказал, что сейчас ночь, нецелесообразно, наверное, с утра, поэтому быть в готовности сейчас. Задача — определитесь, и связаться с начальником своим первым, вот, обговорить, и завтра, завтра… (неразборчиво), сегодня на семь часов, семь часов у меня (неразборчиво) есть куда обговорить все это дело.

— Я понял, есть. Я понял, есть.

Однако и 17 мая поиски ничего не дали. В тот же день о пленении двоих российских военных становится известно всем: первым о них рассказал врач-рентгенолог Григорий Максимец, дежуривший накануне в больнице Счастья. 19 мая Александрову и Ерофееву предъявили подозрения в террористической деятельности. 22 мая суд Шевченковского района Киева арестовал их.

Защита. «Народная милиция» ЛНР

Когда в Киеве начался процесс над Ерофеевым и Александровым, обвиняемые стали говорить, что все их признания были сделаны под давлением и не соответствуют действительности. По версии защиты, и Александров, и Ерофеев — не российские военнослужащие, а бойцы «народной милиции» самопровозглашенной ЛНР, которые приехали туда добровольцами.

Обвинения Александрову и Ерофееву были предъявлены по части 2 статьи 28 и части 2 статьи 437 (ведение агрессивной войны или агрессивных военных действий, совершенное группой лиц по предварительному сговору), части 2 статьи 201 (контрабанда, совершенная группой лиц по предварительному сговору), части 1 статьи 263 (незаконный оборот оружия, совершенный группой лиц по предварительному сговору), части 2 статьи 332-1 (нарушение порядка въезда на временно оккупированную территорию Украины, совершенное группой лиц по предварительному сговору), части 1 статьи 258-3 (создание террористической группы или участие в ней, совершенное группой лиц по предварительному сговору), а также части 3 статьи 258 (террористический акт, совершенный по предварительному сговору группой лиц и повлекший за собой гибель человека) Уголовного кодекса Украины.

В ходе прений в прошлую пятницу обвинение попросило суд признать их виновными и по совокупности преступлений приговорить каждого к 15 годам лишения свободы.

Адвокат Оксана Соколовская представила суду справки из Минобороны России, согласно которым оба подсудимых действительно служили в одной части, но уволились в запас: Александров 12 декабря 2014 года, а Ерофеев — 10 марта 2015-го. При этом с 13 февраля Ерофеев, по этим документам, находился в отпуске. Оба экс-военных поступили служить по контракту в «народную милицию» ЛНР, настаивает защита; в документах из ЛНР утверждается, что Александров вступил в ряды милиции сепаратистов 12 января, а Ерофеев — 17 февраля.

Бой, в который вступили разведчики «народной милиции», проходил на территории, которая согласно Минским соглашениям подконтрольна сепаратистам, настаивали адвокаты Александрова и Ерофеева, приводя в подтверждение своих слов карты с обозначением линий разграничения. «Происшествие имело место, по договоренности сторон, на территории, которая не была подконтрольна государству Украина», — подчеркивал защитник Валентин Рыбин.

Адвокаты в суде подробно разбирали полученные погибшим сержантом Пугачевым повреждения, подчеркивая, что отверстие в черепе размером 0,5 на 0,5 см не могло появиться в результате выстрела из «Винтореза» — оружия калибра 9,39 мм. При этом прокуроры отмечали, что подсудимых не обвиняют непосредственно в убийстве Пугачева: «Мы обвиняем их в участии в теракте, в результате которого погиб Пугачев».

Сам Пугачев был убит впоследствии погибшим сепаратистом Игорем Житным, утверждают свидетели-боевики со стороны защиты. Они не приехали в Киев, опасаясь за собственную безопасность, а суд отказался допрашивать их по видеосвязи, но согласился изучить составленные ими рапорта и записанные на видео пояснения.

По версии сепаратистов, одновременно с Ерофеевым и Александровым и независимо от них в разведку 16 мая 2015-го отправились боевики Житный и Писарев, именно они наткнулись на окопы «Фасада», и Житный застрелил Пугачева. «Обнаружил укропа, который выдвигался к ним на встречу. Житный самостоятельно принял решение и поразил укропа», — рассказывал об этом эпизоде командир роты разведки ЛНР Мараховский.

«Процесс нужен был, чтобы достичь резонанса в обществе, мире, прессе. Я не совершал преступлений, я невиновен», — сказал Ерофеев в своем последнем слове. Александров добавил, что процесс он считает политическим.

В самопровозглашенной ЛНР россияне Евгений Ерофеев и Александр Александров награждены медалями «За веру и волю».

Около процесса. «Череда неоднозначных и трагических событий»

«Мы вышли на неизвестную нам, уникальную ситуацию. Все, что происходит, имеет признаки какого-то сумасшедшего детектива», — говорил главный военный прокурор Украины Анатолий Матиос, рассказывая «Медиазоне» о расследовании убийства адвоката Юрия Грабовского. Грабовский защищал Александра Александрова, пока в начале марта не уехал в Одессу, откуда уже не вернулся. Через три недели следователи обнаружили его труп, закопанный в саду в Черкасской области. Двое подозреваемых в убийстве задержаны; прокуроры намекали на возможную причастность к преступлению российских, а адвокаты — украинских спецслужб.

После исчезновения Грабовского, которого заменил в процессе Валентин Рыбин, адвокату Оксане Соколовской по решению суда была предоставлена охрана.

Сама Соколовская находится под уголовным преследованием по делу о нанесении тяжких телесных повреждений (часть 1 статьи 121 УК Украины): по версии следствия, летом 2014 года она ударила ножом своего сожителя Михаила Крамаренко. Адвокат заявляет, что прокуратура таким образом пытается вывести ее из процесса по делу Ерофеева и Александрова, а потерпевший Крамаренко — уголовник, «отсидевший всю жизнь» — угрожает ей и ее ребенку.

В квартиру экс-сотрудника СБУ Кирилла Вереса, который выступал свидетелем по делу, 13 марта ворвались неизвестные. «Надели мешок жене на голову, это молодая девушка, у нее малолетний ребенок. Спрашивали об оружии, про документы, забрали из сейфа оружие, на которые было разрешение у свидетеля Вереса, и документы», — рассказывал о случившемся прокурор Игорь Нимченко.

Одно из заседаний по делу было отложено из-за полученной полицией информации о готовящемся нападении на конвой. С недавних пор подсудимых привозят из СИЗО в бронежилетах и касках.

В ночь на 8 апреля группа неизвестных с помощью «коктейлей Молотова» сожгла кабинет председательствующего по делу судьи Николая Дидыка. Глядя на окно сгоревшего кабинета, прокурор Матиос заметил: «Череда неоднозначных и трагических событий, связанных с этим делом, продолжается».

Отзывы и предложения

Хочу выразить благодарность тем, кто ЗА кулисами! Какие яркие костюмы предоставляет сад, невероятно красивые! Радует, что не надо сломя голову искать по магазинам нужный костюм. А украшения зала и всех остальных помещений, вплоть до коридора — всегда добавляют радостного настроения по утрам и вечерам. Спасибо!

Всем добрый день! Хочу высказать свое мнение, о детском садике «Конфетти», группа «Фантазеры», куда уже три года ходит моя дочь. Как и в каждой организации, есть свои плюсы и минусы. И как верно заметил один из родителей, все мы склонны видеть только плохие стороны, а вот все хорошее, принимаем как должное. Но, одно могу сказать со 100% уверенностью. Там работают прекрасные педагоги. Наш первый воспитатель была Мараховская Ирина Анатольевна. Она профессионал с большой буквы. Очень интересный и харизматичный человек. Она находила общий язык и подход, к каждому ребенку, и что немаловажно, он Читать далее

Сейчас такое время, когда если все хорошо, мы принимаем это как должное, а если что-то нам не нравится-кричим и возмущаемся! Хочу для себя исправить эту ситуацию и выразить огромную благодарность любимому детскому садику «Конфетти»! Для меня это первый опыт посещения ребёнком государственного детского сада, да ещё и перед самым поступление у нас обнаружились серьёзные проблемы со здоровьем. Меня все убеждали, что нас не возьмут, и не стоит и пытаться, и дорога в сад нам закрыта. Но, мы ходим в садик вот уже 3 года, никто от нас не отвернулся, а наоборот. У ребёнка есть друзья, замечательны Читать далее

Наш ребенок ходит в этот садик только две недели, ему всё нравится, адаптируется легко, благодаря доброму и внимательному персоналу. Мы очень довольны.

Хочу сказать огромное спасибо,воспитателям нашей группе Неваляшки,мы пошли первый раз в садик и честно я очень рада тому,что мы пошли именно в этот садик,мы долго думали куда идти и всё-таки решили именно в «конфетти» конечно я переживала,как наш сынок будет себя вести ,как мы будем растоваться с ним, конечно же я рассказывала ему,что такое садик,что там хорошо,там весело и т. д. Первый день когда мы пришли и он свободно пошел на контакт с воспитателем я была спокойна,что мой сын в хороших руках. Я сейчас я с уверенностью говорю,что и его сестрёнки тоже сюда придут. Огромное Вам спасибо, за ва Читать далее

Здраствуйте,хочу выразить свою искреннюю благодарность нашему логопеду Мараховской Ирине Анатольевне! Вы-потрясающий Педагог с большой буквы!!!
Нашей дочери был поставлен диагноз-дизартрия. Очень много звуков нужно было поставить и корректировать. Ириной Анатольевной за короткий срок были устранены проблемы в речи нашего ребенка. Даже то,что учебный год был очень коротким(из-за пандемии),не повлияло на результатах титанических трудов логопеда с нашим ребенком. Поставлены все звуки,приобретены навыки по развитию речи. Осталось прекрасное впечатление о занятиях у дочери. С удовольствием выпол Читать далее

Ходим с самого открытия сада, всем довольны, а воспитатели у нас самые лучшие. Мы всем довольны, дочь ходит с большим удовольствием. Группа «Волшебники»

Спасибо нашу любимому детскому саду. Мы ходим в этот сад с самого первого дня его открытия. И с первого дня в нем царит атмосфера любви к детям. Спасибо Всему коллективу нашего любимого садика

Здравствуйте, дорогие родители! Я с нескрываемым чувством опасения шла на свое первое собрание в государственный детский сад. Первые же пять минут встречи изменили мое отношение навсегда. Я с удивлением для себя обнаружила, что в этом саду работают профессионалы, действительно использующие передовые педагогические и психологические знания и навыки в своей ежедневной работе. Меня в первые три месяца довольно тяжёлой адаптации сына нас с мужем восхищало личное и искреннее отношение наших воспитателей к детям. Вера Алексеевна Бурмистрова — наш воспитатель, которая умеет найти подход к каждому ро Читать далее

Отзыв про любимый детский сад. Огромное спасибо, педагогам за праздник осени! Всегда находясь в актовом зале на празднике, сидишь и думаешь:»Как же ЗДОРОВО! Лучше не может быть, а нет приходишь на следующий праздник и видишь что еще лучше Еще бомбезнее! Ещё раз огромное спасибо, за то что каждый ребёнок выступил, каждый ребёнок раскрепощен, а потому что в него поверили, каждый доволен, а это потому что его похвалили, каждый ребёнок одет в красивый костюм, девочки супер причёсками. А мамы, папы, бабушки и дедушки вдвойне довольны! Было очень здорово! Спасибо, за ваш труд, за любовь к нашим де Читать далее

Хотелось бы выразить свою благодарность коллективу Детского Сада за вклад знаний и Помощь в воспитании детей. Особенно хотелось бы выделить психолога Ольгу Александровну , которая помогает нам «подтянуть» наших мальчишек, даёт советы по манере общения и поведения, и открывает глаза на скрытые ранее моменты. Так же неимоверный вклад нашего логопеда Анны Владимировны, и Ирины Анатольевны. И благодарность воспитателям и нянечкам за заботу и теплоту, которую они дарят детям. Наталья Викторовна, Елена Алексеевна, Валентина Валентиновна, Елена Сергеевна, Ольга Вадимовна, Светлана Николаевна, Нат Читать далее

Мы ходим и занимаемся в центре ранней помощи на базе сада «Конфетти,» с замечательным педагогом-психологом Ольгой Александровной.Сразу же понимает в чем суть проблеммы, и знает что с этим делать!Я рекомендую, так как от психолога очень многое зависит, лучше пойти к проверенному человеку с большим опытом работы.Нам очень нравиться: во первых на первом же занятии была выявлена причина (вот уж никак бы сама не подумала!), во-вторых — с нами провели диагностику, после который были предложены дальнейшие действия, в -третьих на дом был выдан материал (до сих пор пользуюсь). Но, теперь смотрю на рез Читать далее

Если и учить патриотизму, то стоит это так тонко, весело и познавательно, как это происходит в Детском саду Конфетти! Какое счастье, что наши дети живут в атмосфере праздника, музыки, театра! Спасибо всему педагогической составу Детского сада! Вы лучшие!

Приветствую всех на сайте лучшего садика! Я счастлива, что мои девочки ходят именно в него)
Домой уходить не хотят, а на выходных расстраиваются, что сегодня в садик не пойдут:)
Обе легко прошли адаптацию, благодаря воспитателям)
Все воспитатели замечательные, активные, с детьми много занимаются, каждому уделяют внимание.
А больше всего я люблю праздники!
Они проходят в дружной, весёлой обстановке, а все воспитатели в саду как профессиональные актёры)
Задействованы в празднике все дети, все в нарядных костюмах.
Спасибо за счастливые моменты, любимый садик!! Читать далее

Сегодня в первые побывала на празднике у детей,(ходим в сад 3ий день) была в восторге,какой большой вклад вносят педагоги в детей. Дети такие молодцы. Оформление шикарное. Просто супер. Спасибо большое всем педагогам.

Хороший сад,хорошие воспитатели,грамотные ,вежливые,руководители!
Читать далее

Мы переехали из Москвы в МО на пмж, и вопрос детского сада стоял остро! Про детский сад Конфетти наслышана от нашего племянника, и вопроса с выбором не было! Конечно, мы очень хотели попасть именно сюда! Побывав на своём первом родительском собрании, сомнений не осталось совсем! Неизгладимое впечатление оставила о себе руководитель Нелли Ривкатовна! Современный, профессиональный подход к развитию ребёнка. Она, как строгая, но безумно любящая мама направляет всю свою команду по пути, на котором мы сможем сохранить нашим деткам счастливое, интересное детство! С такой командой профессионалов, ув Читать далее

Вот и я побывал на собрании в детском саду «Конфетти» нашей дочери, это очень приятно и ответственно.

Был приятно удивлен от всего, что услышал и увидел.

Подготовка, подход, ответственность, ценности руководства в лице заведующей Нелли Ривкатовны и ее команды – НАПОЛНИЛА УВЕРЕННОСТЬЮ в том, что наши дети будут воспитываться в благоприятной атмосфере, формирующей Основные Человеские ценности, не вырывая детей из ДЕТСТВА!

С таким желанием в глазах и надо работать с детьми, МОЛОДЦЫ, ТАК ДЕРЖАТЬ!

Со своей стороны хочется также быть полезными в Вашем Важном деле.

Не маловажным счита Читать далее

Хочу выразить огромную благодарность заведующей детским садом Нелли Ривкатовне, а так же воспитателям группы «Крошки» Ирине Александровне и Елене Даниловне за вашу замечательную работу!!! За вашу внимательность, чуткость, заботу, доброту и профессионализм!!! Воспитатели сегда приветливы, с детьми очень терпеливы, имеют подход к каждому ребенку, всегда найдут нужное и ласковое слово. В детском саду с детьми прекрасно занимаются: развивающие и музыкальные занятия, рисование, физкультура и другое. А какие замечательные готовят для нас представления – детские утренники.

Мы ходим в детский сад Читать далее

Когда мы переезжали из Москвы в область на пмж, вопрос » садик» встал остро. Существует странное предубеждение, что в Москве все лучше, жизнь, зарплаты, обучение и тд…может что то и лучше, но поверьте, сад в который мы попали ( конфетти) полностью сломал предубеждение в наших головах! Новое здание, новая мебель, запах всего нового в перемешку с запахом свежеприготлвленной » столовской» едой. Запах ещё нашего детства! Это одно из важных для меня критериев » почему не Москва»! В Конфетти готовят еду, не привозная, не понятно кем приготовленная, а еда, так сказать сделанная своими руками на ку Читать далее

Поздравляем замечательный коллектив, который своим высоким профессионализмом помогает процветать нашему любимому детскому саду. Я желаю еще многолетней и продуктивной работы, чтобы выпустить в жизнь ни одно поколение малышей👶👧🍼которые станут выдающимися людьми, 🌟но обязательно будут помнить своих воспитателей и нянечек.
С днем рождения детского сада!
🌸🌞🌈🎂🍭🎁🎉🎊 Читать далее

С Днём Рождения наш любым детский сад!🎂🎉🎉🎉Поздравляю всех деток, родителей, воспитателей и всех работников детского сада! Пусть наш сад всегда будет наполнен счастливым звонким детским смехом, искренними улыбками, радостью и любовью. Пусть все детки будут здоровы, пусть у нас всегда будет понимание, доверие и удача. Желаю всем успехов и благополучия!🌟🙏

От всего сердца поздравляем наш любимый сад с днем рождения!Благодарим коллектив за нелёгкую,но очень нужную работу, которая всегда на высоком уровне!Желаем процветания,успехов в работе,хороших воспитанников и адекватных родителей!
С любовью, группа N4 «Волшебники» Читать далее

С днем рождения, наш любимый садик КОНФЕТТИ!!! Желаем всем сотрудникам детского садика КОНФЕТТИ, и самому садику, процветания, всего самого хорошего и быть первыми во всем!!!🎂🌹💗🍹🍨

13 декабря в нашем садике прошел благотворительный спектакль «Сказка зимнего леса». Хочется выразить огромную благодарность всем сотрудникам садика, они были как настоящие артисты. Я на какой то момент даже забыла, что нахожусь в садике. Сценарий, костюмы, грим все на высшем уровне. Спектакль получился очень добрым и веселым. Молодцы, продолжайте в том же духе. Вместе мы делаем большое дело и помогаем нуждающимся

Выражаю огромную благодарность нашей «Бабе!» Вере Алексеевне Бурмистровой, за преданность своей работе и любовь к нашим детям. В ноябре, когда Ольга Александровна была на больничном, ей пришлось работать в обе смены, с 7 утра до 7 вечера! К сожалению, ни у кого не было возможности помочь ей, заменить её хоть пару раз. Но она справилась! С сорванным голосом она продолжала быть с нашими детками и не бросила их. Спасибо!
Ещё хочу добавить, что нам очень повезло с воспитателями. Оба моих ребёнка достаточно быстро и безболезненно адаптировались к саду, благодаря воспитателям групп «Неваляшки» и » Читать далее

Хочу сказать большое спасибо детскому саду » КОНФЕТТИ», мне и моим деткам очень понравилось как нас сегодня встретили у ворот сада герои из мультфильма «Фиксики» и угостили сладостями, мои мальчишки были в полном восторге,я очень рада что мы посещаем именно этот сад т. к здесь самые классные воспитатели и лучшие сотрудники))

Хочется выразить сердечную благодарность всему коллективу детского сада №2 города Бронницы «Конфетти», где воспитывается наша дочь Ева. У меня пятеро детей (из них трое — несовершеннолетние) и четыре внука. Все дети и внуки, в свое время, посещали детские сады. Есть с чем сравнивать. Без преувеличения, коллектив детского сада №2 «Конфетти» — лучший. Здесь по призванию работают преданные своему делу люди. Моя дочь окружена любовью и заботой. Я за неё полностью спокоен, когда она в детском саду. Наши воспитатели — Елена Алексеевна и Надежда Юрьевна своими лучшими чертами дополняют друг друга, Читать далее

Огромную благодарность от нашей семьи выражаем всему коллективу и директору детского сада Конфетти Нелли Ривкатовне, особенно нашим дорогим воспитателям Группы 1 Ирине Александровне,Елене Даниловне, Марии Валерьевне и воспитателям группы #7 Ольге Александровне,Вере Алексеевне, Марине Борисовне за ваш высокий профессионализм! Спасибо вам за чуткое отношение к детям, за заботу, внимание, доброту и теплоту,за
подход к каждому ребенку, к каждой семье! У меня двое детей и все с радостью идут в сад, потому что там их встретят любимые
воспитатели, с которыми им легко и интересно. Вы
учите на Читать далее

Мой сын посещает детский сад»Конфетти» с апреля 2017 года,хочется сказать огромное СПАСИБО воспитателям за их работу и заботу о ребенке,мы Вас очень ценим и любим! В садике семейная атмосфера. Очень рады что посещаем именно этот садик. Всем знакомым мамочкам с маленькими детками советую этот садик. Процветания и добра Вам!

День добрый! Сегодня на одном из ресурсов обнаружил отзывы о нашем саде. Был несколько удивлен содержанием с позволения сказать комментариев о нашем дошкольном учреждении. Ходим в это учреждение с открытия и менять его не хотим и не собираемся. Некие «Ольги», «Марины» пишут о том как всё плохо в нашем саду начиная с питания и заканчивая пед.персоналом и заведующей. «Авторы» пишут о «текучке» персонала, не могу отвечать за все группы, но в нашей воспитатели с нами с открытия. Всё те же «авторы» упоминают праздники проходящие в нашем саду, как плохо отрепетированные и не интересные. За себя мог Читать далее

Доброго дня всем.
Мой сын посещает детский сад с самого открытия, группа «Фантазеры», воспитатели ведут нашу группу с самого начала… За это время дети и родители в нашей группе стали очень дружны, атмосфера доброжелательная, за что хочется сказать большое спасибо нашим воспитателям Ольге Вадимовне, Елене Сергеевне и всем педагогам, которые участвуют в обучении и воспитании наших детей, по программе подготовки к школе в том числе…
Отдельное спасибо хочется сказать заведующей Нелли Ривкатовне, которая по моему мнению является граммотным специалистом и хорошим управленцем. Нелли Рив Читать далее

Хочу выразить свою благодарность нашим родным и горячо любимым воспитателям Ольге Александровне, Вере Алексеевне и Марине Владимировне. Спасибо, что вы есть, что любите наших деток,заботитесь о них, как о родных, что отдаете им частичку себя. Вы каждый день делаете невероятно интересным и увлекательным,для ребенка, все время что-то придумываете. Вашей фантазии можно только позавидовать. Спасибо вам ОГРОМНЕЙШЕЕ!!!

Добрый день! Хочется выразить огромную благодарность нашим любимым и ставшим уже родными воспитателям нашей группы №3: Петровой Галине Ивановне, Ермухамедовой Эльмире Маратовне и Прониной Лидии Сергеевне.
Эти люди ежедневно делают все, чтобы наши дети чувствовали себя в детском саду комфортно, чтобы группа для всех стала вторым домом, куда детки стремятся каждое утро, рассказывая наперебой воспитателям о своих успехах, больших и маленьких событиях, планах, стремлениях. Больше того, порой именно воспитатели удосуживаются бесконечного доверия и маленькие души раскрываются им сильнее, нежели Читать далее

Дорогие наши коллеги, друзья!
От всей души поздравляем ваш дружный коллектив с Днем Рождения замечательного детского сада!
Желаем успехов, новых побед, приятных моментов в жизни детского сада,интересных идей и большой любви к детям, уважения и понимания родителей, и, самое главное, — счастливого детства и лучезарных улыбок вашим любимым воспитанникам. Вы — творческий коллектив единомышленников! Мы не успеваем удивляться и восхищаться вами! Пусть радостные детские голоса и смех всегда доносятся из стен вашего сада, а в ваших домах пусть сохраняется счастье, которое вы дарите детям! С Днем Р Читать далее

Доброго всем дня! Хотелось бы оставить свой отзыв о посещении нашего детского сада и работе педагогического коллектива. В первую очередь, отправляли дочку в садик с целью социализации, так как она не могла найти общий язык со сверстниками, всего боялась. Спасибо нашим педагогам, Наталье Викторовне, Фатиме Заурбековне, Наталье Владимировне, они смогли раскрепостить ребёнка, заинтересовать. Год назад мы ходили в другой сад, но привыкнуть мы там так и не смогли, шли со слезами и уговорами. Сейчас дочь идёт с удовольствием, нашла друзей, даже домой идти не хочет) а дома увлечённо рассказывает, Читать далее

Отличный план обучения. Дети постоянно чем то заняты: лепка, занятие с логопедом, рисование, спортивные занятия и т.д. А какие шикарные праздники и утренники!!! С прекрасными костюмами, музыкальным сопровождением. Мы очень довольны))

Доброго всем дня! Хотелось бы оставить свой отзыв о посещении нашего детского сада и работе педагогического коллектива. В первую очередь, отправляли дочку в садик с целью социализации, так как она не могла найти общий язык со сверстниками, всего боялась. Спасибо нашим педагогам, Наталье Викторовне, Фатиме Заурбековне, Наталье Владимировне, они смогли раскрепостить ребёнка, заинтересовать. Год назад мы ходили в другой сад, но привыкнуть мы там так и не смогли, шли со слезами и уговорами. Сейчас дочь идёт с удовольствием, нашла друзей, даже домой идти не хочет) а дома увлечённо рассказывает, Читать далее

Хочется сказать искренние слова благодарности нашим воспитателям Мараховской Ирине Анатольевне и Измаденовой Залине Зарубековне ,за их нелегкий труд , за то что каждый день они отдают себя без остатка нашим детям! Спасибо вам за Вашу бескорыстную любовь и трогательную заботу, которой вы одариваете наших детей!
Детский сад для моего ребенка стал вторым домом.
Я очень рада, что мой ребенок попал к таким добрым, чутким, знающим свое дело людям, с удовольствием хожу на все утренники, отмечаю, с какой ответственностью подходят воспитатели к их организации.
Занятия, которые проводят воспитате Читать далее

приложений и науки о вычислительном интеллекте III | (2000) | Публикации

Измерения возможностей искусственных нейронных сетей на основе топологии

Авторы):
Марк Э. Оксли;
Марта Алви Картер

Показать аннотацию

Текущие показатели возможностей искусственной нейронной сети (ИНС) основаны на измерении V-C и его вариациях. Эти меры могут недооценивать фактические возможности ИНС и, следовательно, переоценивать необходимое количество примеров для обучения. Это вызвано тем, что полагается на единственное инвариантное описание набора задач, которым в данном случае является мощность, и требует наихудшего геометрического расположения и раскраски. Мера возможностей позволяет согласовать меру с желаемыми характеристиками набора проблем. Была создана математическая основа для выражения других желаемых инвариантных дескрипторов меры возможностей.В проблемном пространстве определяются новые инварианты, которые дают новые меры возможностей ИНС, основанные на топологических свойствах. Приводится конкретный пример инварианта, который основан на топологических свойствах набора задач и дает новую меру архитектуры ИНС.

Минимальное количество скрытых нейронов не обязательно обеспечивает наилучшее обобщение.

Авторы):
Джейсон М. Кинсер

Показать аннотацию

Качество нейронной сети с прямой связью, которое позволяет ей связывать данные, не используемые при обучении, называется обобщением. Обычный метод создания желаемой сети заключается в том, что пользователь выбирает архитектуру сети и позволяет алгоритму обучения развивать синаптические веса между нейронами. Распространено мнение, что сеть с наименьшим количеством скрытых нейронов, которая правильно изучает достаточный обучающий набор, является сетью с лучшим обобщением.Эта статья будет противоречить этому мнению. Оптимизация обобщения требует, чтобы сеть не принимала информацию, которой нет в обучающих данных. К сожалению, сеть с минимальным количеством скрытых нейронов может потребовать допущений об информации, которой не существует. Затем сеть искажает поверхность, которая сопоставляет входное пространство с выходным пространством, чтобы приспособиться к минимальной архитектуре, которая затем приносит в жертву обобщение.

Базовая концепция динамического поведения

Авторы):
Сигеки Сугияма

Показать аннотацию

Сейчас у нас есть много видов систем и средств с участием человека, таких как компьютер, искусственный интеллект, робот, базы данных, новые медиа, межсетевое взаимодействие и т. Д.И мы очень на это полагаемся. Но справедливо сказать, что мы не можем полностью им доверять. То есть нам все еще нужно думать о том, хороши ли они, надежны, полезны или нет. Итак, это доказывает, что это может быть сделано современными нейронными сетями, взяв идею из поведения / механизмов, которые есть в нашем мозге, чтобы думать.

Коннекционистская модель трехзвенного маятника для NN-моделирования

Авторы):
Мехмет Челенк;
Иван Чанг

Показать аннотацию

Численное моделирование моделей, основанных на физике, было применено к анимации компьютерной графики из-за высокой степени реалистичности и автоматизации, которые оно предлагает. Однако высокая стоимость вычислений с численным моделированием является серьезным недостатком по сравнению с более эффективными подходами, основанными на геометрии. В этой статье показан другой подход к созданию реалистичного моделирования с использованием нейронных сетей для наблюдения и изучения динамики моделей, основанных на физике. Он также предоставляет средства для эффективного решения проблемы управления, связанной с физическими моделями, и создания целевых симуляций. В реализации выбирается сеть регуляризации с сигмоидальными блоками для имитации динамики трехзвенного маятника, подверженного действию гравитационного поля.Компьютерное моделирование продемонстрировало, что нейронная сеть с прямой связью может анимировать движение маятника, используя ограниченный набор данных.

Схемы разбиения для использования в нейронной сети для полутонирования цифровых изображений

Авторы):
Жан Р. С. Блэр;
Томми Д. Вагнер;
Дэвид А. Нэш;
Юджин К. Ресслер-младший;
Барри Л.Шуп;
Тимоти Дж. Талти

Показать аннотацию

В этом исследовании мы исследуем схемы разделения для уменьшения вычислительной сложности нейронной сети с диффузией ошибок (EDN) для применения цифрового полутонового изображения. Мы показываем, что, разбивая исходное изображение на k фрагментов, время, необходимое для выполнения полутонового изображения с использованием EDN, сокращается в k раз.Исходя из этого потенциального ускорения, мы представляем три подхода к разделению с разной степенью перекрытия и связи между разделами. Мы количественно демонстрируем, что подход с ограниченным кадрированием позволяет получать полутоновые изображения, качество которых не уступает качеству полутоновых изображений, созданных EDN без разделения.

Оценка повышения классификатора

Авторы):
Эдвард Дж. Прокоп;
Дэвид Дж. Марчетт

Показать аннотацию

Повышение — это механизм, который объединяет большое количество слабых классификаторов в один более сильный классификатор путем получения взвешенного большинства голосов. Мы показываем, что даже очень простые классификаторы могут быть объединены в надежный классификатор путем повышения, даже если сами классификаторы довольно плохи.Мы демонстрируем эти результаты на нескольких интересных задачах, включая анализ изображений, обнаружение химического оружия и искусственное обонятельное устройство. Обсуждаются некоторые практические аспекты, в частности, связанные с очень большими наборами данных, данными большой размерности и улучшением ошибок по сравнению с увеличением времени вычислений.

Исследование сложных систем с помощью дискретных итераций с запаздыванием в фазовом пространстве Такенса

Авторы):
Виктор Ф. Далиюденко

Показать аннотацию

Предлагается аналитический подход, основанный на моделировании временного преобразования фазового пространства Такенса для дискретных итераций с нелинейным запаздыванием. Эта модель позволяет получить выражения для функциональной матрицы восстановленных фазовых траекторий векторной карты из дискретных итераций с запаздыванием в многомерном фазовом пространстве. На основе предложенного режима рассчитаны аналитические выражения для параметров погружения исследуемого аттрактора.Реализован ряд компьютерных экспериментов для моделирования векторной обратной связи в исследуемых нелинейных процессах.

Новая стратегия адаптивного построения многослойных нейронных сетей с прямой связью

Авторы):
Лиин Ма;
Хашаяр Хорасани

Показать аннотацию

Хорошо известно, что нейронные сети прямого распространения (FNN) с одним скрытым слоем могут аппроксимировать любую непрерывную функцию с любой желаемой точностью, если в нее включено достаточно скрытых единиц.По этой причине многие разработки в области конструктивных нейронных сетей были сосредоточены только на конструктивных или адаптивных FNN с одним скрытым слоем. Однако этот факт не обязательно означает, что сети с одним скрытым уровнем являются наиболее эффективными и наилучшей возможной сетевой структурой, поскольку нет четких указаний по правильному выбору сетевой структуры. Следовательно, на практике было замечено, что сети с более чем одним скрытым уровнем могут работать лучше, чем сети с одним скрытым уровнем в некоторых приложениях.В этой статье мы предлагаем новую стратегию построения многослойной FNN с регулярными связями. Новый алгоритм частично включает политику добавления скрытых блоков из конструктивного алгоритма с одним скрытым слоем, а частично имеет собственную новую политику для создания дополнительных слоев. Для задач нелинейной регрессии с шумом выполняется обширное моделирование, и было обнаружено, что предложенный алгоритм сходится довольно быстро и создает сети с одним или таким количеством скрытых слоев / единиц, которое требуется, что продиктовано сложностью основной проблемы.

Определенные улучшения в процедуре обратного распространения для идентификации образов.

Авторы):
С. Н. Шиванандам;
М. Паулрадж;
Матияжаган Нитхьянандам

Показать аннотацию

В этой статье представлены некоторые простые процедуры для стабилизации класса NN, обученного алгоритмом Back Propagation с минимальным количеством отказов.Чтобы ускорить отклик сети с минимальным количеством колебаний, в биполярной сигмоидальной функции активации используется параметр наклона, который соответствующим образом выбирается с помощью теоремы Ляпунова об устойчивости. Далее предлагается новая схема обновления веса для алгоритма обратного распространения ошибки. Вышеупомянутые процедуры применяются и тестируются с проблемой XOR, данными радужной оболочки глаза и данными изображения для выбора параметра наклона, скорости обучения и коэффициента импульса; его производительность с точки зрения локальных минимумов, скорость обучения оцениваются и сравниваются с производительностью традиционного алгоритма BP.

Нейронные сети с прямой связью с адаптивной структурой, использующие полиномиальные функции активации

Авторы):
Лиин Ма;
Хашаяр Хорасани

Показать аннотацию

В каскадно-корреляционных (CC) и конструктивных сетях с одним скрытым слоем адаптация структурного уровня достигается путем включения новых скрытых единиц с идентичными функциями активации по одной в активную эволюционную сеть.Адаптации функционального уровня не уделялось значительного внимания, поскольку выбор функций активации значительно увеличит пространство поиска, а также потребуется систематический и строгий алгоритм для выполнения поиска. В этой статье мы представляем новую стратегию, которая применима как к фиксированной структуре, так и к конструктивному обучению сети с использованием различных функций активации, имеющих иерархические степени нелинейности, например, конструктивное обучение нейронной сети прямой связи с одним скрытым слоем. сеть (FNN) развивается.В частности, ортонормированные полиномы Эрмита используются в качестве функций активации скрытых единиц, которые обладают определенными интересными свойствами, полезными при обучении сети. Результаты моделирования для нескольких зашумленных задач регрессии показали, что наша схема может создавать FNN, которые обобщают намного лучше, чем конструктивные FNN с одним скрытым слоем и идентичными сигмоидальными функциями активации, в частности, применительно к довольно сложным задачам.

Нейроподобные растущие сети

Авторы):
Виталий А.Ященко

Показать аннотацию

На основе анализа научных представлений, отражающих закономерности в строении и функционировании биологических структур мозга, а также анализа и синтеза знаний, разработанных различными направлениями информатики, также были разработаны основы теории новый класс нейроподобных растущих сетей, не имеющий аналогов в мировой практике.В основе нейроподобных растущих сетей лежит синтез знаний, разработанный классическими теориями — семантическими и нейронными сетями. Первые из них позволяют формировать смыслы как объекты и связи между ними в соответствии с построением сети. Таким образом, каждое чувство получает отдельный компонент сети в качестве вершины, связанный с другими вершинами. В общем это вполне соответствует отражаемой в мозгу структуре, где каждое очевидное понятие представлено определенной структурой и имеет обозначающий символ.Во-вторых, эта сеть получает повышенную семантическую ясность за счет образования не только связей между нейронными элементами, но и самих элементов как таковых, т.е. здесь имеет место не просто построение сети структурами аккомодации в среде нейронных элементов. , а чисто создание самой этой среды, как эквивалента среды памяти. Таким образом, нейроподобные растущие сети представляют собой удобный аппарат для моделирования механизмов телеологического мышления как выполнения определенных психофизиологических функций.

Алгоритмы адаптивной передачи обслуживания на основе самоорганизующихся нейронных сетей для повышения качества обслуживания нестационарного трафика в иерархических сотовых сетях

Авторы):
Уильям С. Хортос

Показать аннотацию

Беспроводные сети третьего поколения (3G), основанные на иерархической сотовой структуре, поддерживают многоуровневые уровни мультимедийных услуг.Эти услуги можно разделить на категории в реальном времени и чувствительные к задержке, или нереальные и нечувствительные к задержкам. Каждый вызов несет параллельную потребность в одной или нескольких услугах; каждый с гарантированным качеством обслуживания (QoS). Роуминг обрабатывается процедурами передачи обслуживания между базовыми станциями (BS) и мобильными абонентами (MS) в сети. Такие показатели, как вероятность сбоя передачи обслуживания, потерянные вызовы и заблокированные вызовы; время перехода передачи обслуживания; и скорость передачи обслуживания используются для оценки схем передачи обслуживания, что также напрямую влияет на QoS.Предыдущие исследователи предложили систему нечеткой логики (FLS) с нейронным кодированием базы правил и вероятностной нейронной сетью для решения решения о передаче обслуживания в качестве проблемы распознавания образов в наборе измерений сигналов MS и мобильности в условиях неопределенности пути замирания. Оба нейронных подхода оценивают только голосовой трафик в закрытой одноуровневой сети из однородных ячеек. В этом документе была предложена новая самоорганизующаяся нейронная сеть (SONN) с сохранением топологии как для передачи обслуживания, так и для управления доступом как часть общей проблемы распределения ресурсов (RA) для поддержки QoS в трехуровневой широкополосной HCS CDMA с динамической загрузкой мультимедийные услуги.Профили MS включают требования одновременного обслуживания, которые отображаются в новый набор переменных, определенных в терминах сетевых радиоресурсов (RR). Моделирование новых алгоритмов на основе SONN при различных сценариях работы мобильной станции, динамической загрузки, размера активного набора и границ RR с использованием опубликованных моделей трафика услуг 3G сравнивает их производительность с более ранними подходами.

Визуальный выбор цели с использованием локальных и глобальных стратегий для опорных векторных машин

Авторы):
Хамид Эгбальна;
Амир Х.Ассади

Показать аннотацию

В этой статье мы предлагаем новую меру обнаружения новизны для выбора цели в визуальных сценах. Наш подход к определению новизны основан на использовании локальных ядер и информационной метрики Фишера в контексте регрессии опорных векторов. Мы обсуждаем приложения в конкретном контексте визуальных саккад как механизма поиска и обсуждаем естественные поколения этого подхода в других контекстах.Мы также предлагаем подходы естественной регуляризации, возникающие из рассмотрения проблемы, которые могут быть применены к обучающимся машинам, включая SVM.

ANDRomeda: адаптивное нелинейное уменьшение размерности

Авторы):
Дэвид Дж. Марчетт;
Кэри Э. Прибе

Показать аннотацию

Стандартные подходы к классификации данных высокой размерности требуют выбора функций, проекции функций в пространство меньшей размерности и построения классификатора в пространстве меньшей размерности.При определении подходящей проекции на более низкоразмерное пространство возникают две фундаментальные проблемы: должна быть определена целевая размерность для проекции, и конкретная проекция должна быть выбрана из определенного семейства. Мы представляем алгоритм, который разработан специально для задачи классификации и решает обе эти проблемы. Рассматриваемое семейство нелинейных проекций основано на межточечных расстояниях — в частности, мы рассматриваем расстояния от точки к подмножеству. Наш алгоритм выбирает как количество используемых подмножеств, так и сами подмножества.Методология применяется к задаче классификации запахов искусственного носа.

Конвейерная обработка алгоритмов машинного обучения для обнаружения знаний

Авторы):
Аллан Л. Эгберт-младший;
Роберт Крис Лачер

Показать аннотацию

Фурнкранц и Видмер предложили алгоритм генерации правил, инкрементное сокращение числа ошибок (IREP).Модифицированный алгоритм IREP (RIPPERk) может применяться к необработанным данным, представляющим проблему классификации. Представленный Коэном, 1995, RIPPERk генерирует набор гипотез в форме правил «если-то». Результирующее решение может быть грубым или конкурирующим, охватывающим всех посторонних в наборе классификационных данных.

Класс детально контролируемого оператора обнаружения кромок

Авторы):
Чжэн Тан;
Шуанху Ву

Показать аннотацию

Основная идея теории обнаружения краев изображения Марра состоит в том, чтобы сначала сгладить исходное изображение с помощью функции Гаусса, а затем получить карту нулевого пересечения преобразования Лапласа сглаженного изображения.Однако остатки между исходным изображением и сглаженным изображением остаются некоторыми характерными точками, которые могут не быть обнаружены. Поэтому в этой статье сначала был предложен новый оператор сглаживания, который имеет характеристики нижних частот, аналогичные фильтру Баттерворта, и ограниченную пространственную протяженность, аналогичную функции Гаусса, затем мы построили класс оператора обнаружения границ, которым можно легче управлять с помощью преобразования Лапласа. . Новый оператор обнаружения кромок также имеет закрытые формы, которые упрощают внедрение и позволяют гибко контролировать точность обнаружения функций по сравнению с оператором Марра.Кроме того, оператор обнаружения края Марра представляет собой специальную формулировку нового оператора. Практические численные экспериментальные результаты показали, что операторы обнаружения кромок шланга имеют некоторый практический эффект и справочную ценность.

Нечеткая кластеризация c-средних частично отсутствующих наборов данных

Авторы):
Ричард Дж. Хэтэуэй;
Десса Д. Оверстрит;
Джеймс С. Бездек

Показать аннотацию

Алгоритм нечетких c-средних является полезным инструментом для кластеризации реальных s-мерных данных.Обычно каждое наблюдение состоит из числовых значений для объекта s, такого как высота, длина и т. Д. В некоторых случаях наборы данных содержат векторы, в которых отсутствует одно или несколько значений признаков. Например, конкретная система данных может иметь форму: (254,3, x, 36,2, 112,7, x), где отсутствуют значения второго и пятого признаков. (Стандартный) алгоритм нечетких c-средних не может быть применен в этом случае, поскольку требуемые вычисления ссылаются на значения числовых признаков для всех признаков каждой точки данных. Здесь представлены две адаптации нечетких c-средних к случаю неполных данных.Одна адаптация заменяет неизвестные значения признаков дополнительными переменными, которые оптимизированы, чтобы доказать, что экстраполированный набор данных дает наименьшее возможное значение критерия нечетких c-средних. Другой подход использует только доступные значения объектов при вычислении расстояний, а затем корректирует недостающие значения объектов с помощью надлежащим образом выбранного масштабирования вычисленных расстояний. Обсуждаются свойства численной сходимости адаптаций и вычислительные затраты. Наборы искусственных данных используются для демонстрации двух новых подходов.

Примеры применения распределений пригодности в эволюционных алгоритмах: I. Простые нейронные сети и мутации Gaussion

Авторы):
Анкит Джайн;
Дэвид Б. Фогель

Показать аннотацию

Эволюционные алгоритмы часто применяются к задачам, в которых задача состоит в том, чтобы найти лучшее решение.Инженерная проблема заключается в том, как лучше всего разработать такие алгоритмы с точки зрения их представления, операторов вариации и выбора. Распределение оценок пригодности, полученное при применении операторов вариации к родителям, может предоставить полезную информацию для установки параметров, связанных с этими операторами. Представленные здесь эксперименты показывают, что распределения приспособленности могут также раскрывать информацию о ландшафтах, окружающих конкретных родителей, и предполагают, что типичные методы самоадаптации могут не очень хорошо подходить для исследования пространства состояний возможных решений при наличии нескольких минимумов.

Расширение Калмана генетического алгоритма

Авторы):
Филип Д. Страуд

Показать аннотацию

В типичном приложении GA приспособленность, присвоенная человеку, представленному хромосомой, в контексте определенной среды принимает детерминированное вычисляемое значение.Во многих проблемах, представляющих интерес, приспособленность человека является стохастической, а окружающая среда изменяется непредсказуемым образом. Эти два фактора вносят вклад в неопределенность, которая может быть связана с оценкой пригодности человека.

Сравнение геометрического и эволюционного методов отслеживания штормовых систем

Авторы):
Джо Энн Парикх;
Джон С.DaPonte;
Джозеф Н. Витале;
Георгий Целиудис

Показать аннотацию

Цель этого исследования — сравнить геометрические и эволюционные методы отслеживания штормовых систем по последовательностям спутниковых изображений. Анализ был применен к базе данных низкого разрешения D1 Международного проекта спутниковой климатологии облаков для отдельных штормовых систем в течение сентября 1988 года.В этот период времени было два исключительно длинных следа крупных ураганов, ураганов Гилберт и Хелен. Для идентификации штормовых систем использовались давление верхней границы облаков и оптическая толщина облаков. Была оценена способность геометрических и эволюционных методов генерировать треки через районы штормов. Различия в окончательных результатах отслеживания между двумя методами объясняются не только различиями в методологии, но также и различиями в типах предварительно обработанных входных данных, используемых каждым из методов.Результаты отслеживания сравнивались с результатами, распространенными Центром прогнозирования тропиков штата Колорадо и поддерживаемыми Национальным центром ураганов в Майами, Флорида. Для ураганов, исследованных в этом исследовании, оба метода смогли создать следы, которые следовали либо за большей частью, либо за некоторыми частями ураганов. Эволюционный алгоритм в целом был в состоянии поддерживать хорошую непрерывность путей, но, не зная об общем движении региона, не мог различить, какое из двух возможных направлений было бы лучше всего преследовать в случаях, когда были буксирные или более близкие штормовые системы. компоненты.Геометрический метод позволил сохранить плавный след близко к курсу урагана, за исключением путаницы, прежде всего, в начале и / или конце следов.

Новый подход к получению векторов ветра с помощью скаттерометра NSCAT

Авторы):
Сами М. Альхумаиди;
У. Линвуд Джонс

Показать аннотацию

Скаттерометр НАСА — спутниковая радиолокационная система, запущенная в августе 1996 года на японской усовершенствованной системе наблюдения за Землей ADEOS для дистанционного определения векторов ветра на поверхности океана.Этот радар измеряет мощность обратного рассеяния в океане по трем азимутам и использует алгоритм нелинейного определения ветра для определения векторов приземного ветра. В этой статье представлен новый подход к процессу восстановления ветра для оценки векторов ветра у поверхности океана. Этот новый подход использует генетический алгоритм (ГА) для поиска решений вектора ветра, которые минимизируют функцию правдоподобия. Функция правдоподобия генерируется путем суммирования ошибок теоретического обратного рассеяния по сравнению с измеренной сигма-0, деленных на стандартное отклонение измерений в каждой ячейке вектора ветра.В настоящее время алгоритм проекта NSCAT реализует подход «специальной грубой силы» для поиска решений вектора ветра, которые минимизируют функцию правдоподобия. В документе также представлены сравнения результатов использования подхода GA с текущим алгоритмом NSCAT. Показано, что подход GA является более надежным и невосприимчивым к достижению субоптических решений за счет исключения локальных минимумов.

Оптимизация структуры нечеткой нейронной сети как экспертной системы с использованием генетических алгоритмов

Авторы):
Беньямин Кусумопутро;
Поникс Ирванто

Показать аннотацию

В этой статье мы разработали метод оптимизации структуры нечеткой искусственной нейронной сети с помощью генетических алгоритмов.Этот генетический алгоритм используется путем оптимизации количества весовых связей в структуре нейронной сети, путем эволюции этих структур как индивидов в популяции. Установлено, что оптимизация нейронной сети обеспечивает более высокую достоверность предлагаемого решения в системе диагностики на основе конкретных случаев. Вычислительная стоимость оптимизированной сети также значительно улучшилась.

Независимый компонентный анализ с использованием генетического алгоритма

Авторы):
Дэвид Б.Хиллис;
Брайан М. Сэдлер;
Анантрам Свами

Показать аннотацию

Проблема анализа независимых компонентов (ICA) заключается в нахождении набора статистически независимых сигналов из набора измерений, состоящего из неизвестных, возможно, непрерывных смесей этих сигналов. Эта проблема возникает во многих приложениях, таких как обработка речи, связь и обработка биомедицинских сигналов.Мы представляем метод слепого разделения мгновенных смесей негауссовских сигналов с использованием генетического алгоритма (GA) и статистики более высокого порядка. GA ищет разделяющую матрицу, чтобы результирующий выходной сигнал был как статистически независимым, так и сильно негауссовым при измерении эксцесса. GA использует двоичное представление вместе со стратегией от грубого к точному, чтобы ускорить сходимость и избежать таких битов. Используя данные смоделированного сценария узкополосной связи, мы исследуем производительность алгоритма при изменении длины сигнала и уровня шума датчика.Мы сравниваем эту производительность с той, которая была получена с использованием алгоритма ACI, разработанного Comon. Мы показываем, что GA может обеспечить хорошее разделение плотных сигнальных созвездий и обеспечивает лучшее разделение с более низкой среднеквадратичной ошибкой оценки, чем ACI, хотя и с гораздо более высокой алгоритмической сложностью. Улучшение характеристик может быть значительным при небольшой длине сигнала.

Разработка микрочипа на основе нейронной сети для цветовой сегментации

Авторы):
Эмиль Фислер;
Туан А.Дуонг;
Александр Трунов

Показать аннотацию

В этом документе представлен обзор текущих исследований и разработок, проводимых Intelligent Optical Systems, Inc. в области аппаратной цветовой сегментации. Мы обсуждаем особенности конструкции микрочипа, который сочетает в себе зашитую гибридную нейронную сеть с внутрикристальной визуализацией. Несколько предварительных тестов показали высокую аппроксимируемость нашей схемы.Одночиповое устройство имеет много преимуществ. Конечный продукт будет состоять из массива пикселей RGB с бесконечной глубиной цвета и нейронной сети, способной к высокоскоростной сегментации изображения.

Неизотонный бета-управляемый искусственный нейрон

Авторы):
Виктор Иванович Варшавский;
Вячеслав Борисович Мараховский

Показать аннотацию

В статье обсуждаются варианты реализации аналогово-цифровой КМОП-схемы искусственного нейрона, обученного логическим пороговым функциям.Реализация основана на предложенном ранее (бета) -компараторе и трех выходных усилителях. Такую схему можно обучить только пороговым функциям с положительными весами переменных, которые относятся к классу изотонных булевых функций. Однако большинство задач, решаемых искусственными нейронными сетями, требуют либо тормозящих входов. Если тип ввода известен заранее, проблема инвертирования знака веса решается тривиально путем инвертирования соответствующей переменной. В противном случае нейронная система должна иметь синапсы, способные формировать вес и тип входных данных во время обучения, используя только сигналы увеличения и уменьшения.Нейрон с такими синапсами может запоминать произвольную пороговую функцию определенного числа переменных. Предлагаются схемы синапсов с двумя или одним элементом памяти для хранения положительных и отрицательных входных весов. Результаты моделирования SPICe доказывают, что проблема обучения нейрона неизотонным пороговым функциям имеет устойчивые решения.

Модернизация системы управления роботом GEP50

Авторы):
Али Т.Алунаи;
Имед Гарсалли

Показать аннотацию

Недавно компании ASL Технологического университета Теннесси был подарен сварочный аппарат GEP50. Сварка выполняется через двухточечное обучение в автономном режиме. Для исследований требовался современный робот, но потому, что на покупку такого дорогостоящего предмета не было денег. Поэтому было решено модернизировать систему управления GEP50, чтобы сделать сварщика многозадачным роботом.Робот имеет пять степеней свободы, что может быть достаточно для проведения некоторых исследований в области управления робототехникой. Проблема заключалась в том, что система управления сварщика ограничивалась двухточечным управлением с использованием автономного обучения. Чтобы сделать GEP50 многозадачным роботом, которым можно было бы управлять с использованием различных стратегий управления, необходимо было заменить существующую систему управления сварочного аппарата. Обновление оказалось недорогой операцией. Этот робот в настоящее время находится в процессе тестирования различных расширенных стратегий управления в ASL.В этой работе обсуждаются все шаги и задачи, предпринимаемые во время операции обновления. Необходимое оборудование и программное обеспечение или обновление представлены в этом документе. Недавно разработанная система управления успешно внедрена и протестирована.

Интерпретатор спектра S-астероидов (SASI): система спектрального анализа для миссии по сближению с астероидами (NEAR) с использованием препроцессора нейронной сети

Авторы):
Пол Г.Люси

Показать аннотацию

Поверхности астероидов состоят из минеральных зерен, смешанных в масштабе 10–110 микрометров, где линейные правила смешивания для спектров в ближнем ИК-диапазоне не применяются. Кроме того, спектральные свойства минеральных компонентов сильно зависят от размера зерна и химического состава. Детальные модели этих нелинейных свойств существуют, но не поддаются аналитической инверсии, требующей относительно неэффективных итерационных решений для извлечения физических данных из спектров отражения.Тем не менее, для миссии NASA по сближению с астероидом, сближающимся с Землей, по орбите астероида Эрос требуется спектральный анализ спектральных данных в ближнем ИК-диапазоне, близкий к реальному времени, для планирования операций миссии. S-Asteroid Spectral Interpreter — это программная система, которая включает нейронную сеть, которая была обучена инвертировать нелинейную физическую модель, и традиционный алгоритм градиентного спуска, который уточняет выходные данные нейронной сети для быстрого анализа входных спектров.

Свойства и ограничения визуального препроцессора Foveal

Авторы):
Эммануэль Марилли;
Кристоф Коройе;
Ален Фор;
Ольга Качард

Показать аннотацию

Мы разработали зрительный препроцессор фовеала: модель Retina.Он основан на искусственной нейронной сети, организованной для имитации радиального изменения остроты зрения. Информация кодируется с помощью аналоговых и импульсных нейронов. Основным интересом этой модели, вдохновленной этой моделью, вдохновленной сетчаткой позвоночных, является ее реакция на неподвижные или движущиеся стимулы: их можно различать как по их форме, так и по скорости. Эта модель является адаптивной, а ее характеристики с несколькими разрешениями позволяют обнаруживать широкий диапазон скоростей.Из импульсных выходных сигналов Retina мы извлекаем соответствующие параметры, которые кодируют информацию о движении и образце, благодаря частотно-временному анализу. Мы изучаем влияние различных областей сетчатки на скорость извлечения. Наша система реализует очень хорошее обобщение для классификации стимулов с разным уровнем яркости и шума. Свойства нашей модели Retina: адаптивность, мультиразрешение позволяют рассматривать ее применение на последовательностях изображений в реальном времени. Модуль управления в сочетании с этим датчиком позволил нам достичь интересных результатов в таких приложениях, как выборочное отслеживание стимулов, отслеживание сплошной или пунктирной белой линии на шоссе или дороге, исследование изображений.

Нейросетевые соответствия инженерных принципов

Авторы):
Георг Шнайдер;
Детлеф Корте;
Стефан Рудольф

Показать аннотацию

В последние годы было много сообщений о применении нейронных сетей, но исследования о том, как найти надежные рекомендации для проектирования нейронных сетей, все еще находятся в зачаточном состоянии.Эта работа призвана предоставить некоторые идеи о том, как найти полезные предопределенные сетевые структуры, по крайней мере, для определенных частей нейронной сети. Преодолевая до некоторой степени так называемый «черный ящик» нейронной сети, производительность сетей может быть улучшена, а решения сетей становятся более прозрачными и понятными в то же время. Кроме того, существенно улучшается способность нейронных сетей обобщать некоторые обучающие шаблоны до неизученных областей данных.В этой работе для определения подходящей топологии нейронных сетей используются два обычно используемых инженерных принципа, такие как метод анализа размеров и преобразование Лапласа. Представлена ​​интеграция размерного анализа в контексте нейронных сетей с прямой связью. Во второй части работы демонстрируется использование преобразования Лапласа в нейронных сетях. Несмотря на то, что на данный момент показано применение этого метода в линейном инвариантном во времени процессе, рассматривается будущее использование этого метода в нелинейных системах.

Применение нейронных сетей для управления интеллектуальными структурами

Авторы):
Штеффен Брюкнер;
Стефан Рудольф

Показать аннотацию

Интеллектуальные структуры, включающие в себя акторы и сенсорные элементы, обычно демонстрируют существенно нелинейное и часто дополнительно изменяющееся во времени поведение.Нейронные сети как нелинейный и адаптивный вычислительный инструмент предоставляют интересные возможности в области управления интеллектуальными структурами. В литературе предлагались различные методологии управления нейронными сетями, почти все из которых пренебрегали априорными знаниями о контролируемом предприятии. В этой статье показан подход к косвенному управлению нейронной сетью для системы интеллектуальной структуры с использованием модели объекта нейронной сети, разработанной в соответствии с результатами анализа размеров.

Оптимизированные частотно-временные распределения для классификации сигналов с помощью нейронных сетей с прямой связью

Авторы):
Маркус Тилль;
Стефан Рудольф

Показать аннотацию

Успешная классификация сигналов требует выбора проблемно-ориентированного представления сигнала и выделения вектора признаков для окончательной классификации.Выбор оптимального представления и оптимальных характеристик требует некоторого предварительного знания внутренней структуры и симметрии временных рядов, а также различий между классами, которые необходимо различать. Один из центральных вопросов: какие временные ряды действительно похожи. Поэтому важной задачей для успешной классификации сигналов является четкое представление о сходстве. Очень мощным инструментом для анализа сигналов являются частотно-временные распределения. Это двухмерные функции, которые показывают изменяющееся во времени частотное содержание одномерных сигналов.Каждому билинейному частотно-временному распределению соответствует функция ядра, которая управляет свойствами интегрального преобразования. Однако не существует единого частотно-временного распределения, оптимального для всех задач. По-прежнему остается нерешенной проблема определения оптимального частотно-временного распределения для заданного сигнала и задачи анализа. В этой работе представлено управляемое данными адаптивное частотно-временное распределение. Ядро частотно-временного распределения параметризовано и адаптируется к максимальной скорости классификации.Последующее извлечение признаков является результатом вычисления совместных моментов частотно-временного распределения. Анализ размерностей используется для определения концепции подобия для анализа временных рядов посредством создания набора безразмерных классификационных чисел.

Настройка алгоритмов структурного анализа изображений на лету с использованием интеллектуального анализа данных

Авторы):
Алёша Клозе;
Рудольф Крузе;
Герман Гросс;
Ульрих Тоннессен

Показать аннотацию

При разведке изображений аналитик изображений, полученных с помощью дистанционного зондирования, сталкивается с большими объемами данных.В частности, интеграция данных с несколькими датчиками требует поддержки наблюдателя с помощью алгоритмов автоматической обработки изображений. С этой целью мы недавно разработали алгоритмы структурного анализа изображений на основе моделей, которые дают успешные результаты. Однако различные сценарии, разные приложения и изменение материала изображения часто требуют настройки алгоритмов. Поэтому мы предлагаем методы поддержки и автоматизации адаптации обработки изображений к меняющимся требованиям. Наш подход использует методы интеллектуального анализа данных для обнаружения взаимосвязей между свойствами изображения и оптимальными векторами параметров.В этой статье рассматриваются два момента: подход к настройке с учителем и предложения по настройке без учителя. Для контролируемой настройки была создана репрезентативная база данных изображений, и в интерактивном режиме была определена соответствующая исходная информация. Результаты анализа структурного изображения по набору параметров можно сравнить с наземной истиной. Для примеров изображений параметры были оптимизированы с использованием цикла эволюционной оптимизации. Для неконтролируемой настройки анализируется форма данных контролируемой оптимизации.Мы представляем многообещающие результаты ручной кластеризации и предлагаем кластерный подход, основанный на деревьях решений, а также иерархических и эволюционных кластерных алгоритмах с различными мерами расстояния.

Достижения в области применения импульсных нейронных сетей

Авторы):
Кшиштоф Й. Чиос;
Дорел М. Сала

Показать аннотацию

В этой статье мы представляем новые открытия в создании и применении искусственных нейронных сетей, которые используют модель нейронов с биологическими импульсами.Используемая модель представляет собой точечный нейрон, взаимодействие между нейронами которого описывается постсинаптическими потенциалами. Синаптическая пластичность достигается за счет использования правила обучения временной корреляции, заданного как функция разницы во времени между срабатываниями пре- и постсинаптических нейронов. Используя это правило, мы показываем, как могут быть реализованы определенные ассоциации между нейронами в сети нейронов с импульсами. В качестве примера мы анализируем динамические свойства сетей латерально связанных нейронов с импульсами и показываем их способность к самоорганизации в топологические карты в ответ на внешнюю стимуляцию.В другом приложении мы исследуем возможности сетей нейронов с импульсами для решения алгоритмов графов с использованием временного кодирования расстояний в заданной пространственной конфигурации. В статье подчеркивается важность временного измерения в обработке информации искусственной нейронной сети.

Расшифровка нейронных импульсов для улучшения кохлеарных имплантатов

Авторы):
Ульрих Мойсль;
Уве Мейер-Бэзе

Показать аннотацию

За последние десятилетия биологи получили много знаний о возбуждении нервных импульсов в слуховой системе.Использование этих знаний для улучшения слуховых аппаратов и кохлеарных имплантатов — непростая задача. В этом исследовании впервые представлена ​​модель улитки человека, которая преобразует акустические сигналы в импульсы слухового нерва. Затем предлагается метод, преобразующий нервные импульсы в акустические сигналы. Затем этот метод будет использоваться на импульсном выходе широко используемого кохлеарного имплантата, чтобы получить представление о том, что пациенты на самом деле воспринимают с помощью такого устройства. На основании результатов этого исследования будут сделаны предложения по улучшению стратегий кодирования.

Байесовское разделение сигнатур волн Лэмба в лазерной ультразвуковой технике

Авторы):
Стивен В. Керсель;
Марвин Б. Кляйн;
Бруно Ф. Пуэ

Показать аннотацию

Ультразвуковые лазерные измерения (LBU) открывают большие перспективы для оперативного контроля качества сварных швов заготовок, сваренных по индивидуальному заказу.Заготовки, свариваемые на заказ, представляют собой стальные заготовки, изготовленные из листов различной толщины и / или свойств, сваренных встык; они используются в автомобилестроении для изготовления кузовов, рам и закрывающих панелей. LBU использует импульсный лазер для генерации ультразвука и лазерный интерферометр непрерывного действия для обнаружения ультразвука в точке опроса для выполнения ультразвукового контроля. LBU позволяет проводить измерения в процессе, поскольку нет контакта датчика или почти контакта с заготовкой. Авторы используют генерируемые лазером пластинчатые волны для распространения от одной пластины к сварному шву в качестве средства обнаружения дефектов.

Классификация гиперспектральных данных с использованием алгоритмов извлечения признаков на основе лучших оснований

Авторы):
Шайлеш Кумар;
Джойдип Гош;
Мельба М. Кроуфорд

Показать аннотацию

Определение типа растительного покрова с помощью бортовых / космических датчиков является важной проблемой классификации в дистанционном зондировании.Благодаря достижениям в сенсорной технологии, теперь стало возможным получать гиперспектральные данные одновременно в более чем 100 диапазонах, каждый из которых измеряет интегральный отклик цели в узком окне электромагнитного спектра. Полосы упорядочены по длинам волн, а соседние по спектру полосы обычно статистически коррелированы.

Нейронная сеть векторного квантования с нечетким обучением и ее применение для системы искусственного распознавания запахов

Авторы):
Беньямин Кусумопутро;
Хари Будиарто;
Вишну Ятмико

Показать аннотацию

В этой статье разработан нечеткий алгоритм для обучения векторному квантованию, который используется в качестве классификаторов паттернов с парадигмой контролируемого обучения в системе искусственного распознавания запахов.В этом типе FLVQ активация нейрона происходит из-за нечеткости входных данных, так что нейронная система может напрямую обрабатывать статистику ошибки измерения. Во время обучения вычисляется сходство между обучающим вектором и опорными векторами, и выигрышный опорный вектор обновляется двумя способами. Во-первых, сдвигая центральное положение нечеткого опорного вектора к входному вектору или от него, а во-вторых, изменяя его нечеткость. Используются два типа модификаций нечеткости, т.е.е., постоянный коэффициент модификации и переменный коэффициент модификации. Этот тип FLVQ отличается по своей природе от FALVQ, и в этой статье производительность сети FNLVQ сравнивается с производительностью FALVQ в системе искусственного распознавания запахов. Экспериментальные результаты показывают, что как FALVQ, так и FNLVQ обеспечивали высокую вероятность распознавания при определении различных категорий запахов для изучения, однако нейронная система FNLVQ имеет способность распознавать категорию запаха, которую не может распознать нейронная система FALVQ.

Анализ сценариев использования для получения знаний

Авторы):
Роберт Л. Келси;
Роберт Б. Вебстер

Показать аннотацию

Анализ вариантов использования, описывающих построение файлов конфигурации моделирования в системе управления данными / информацией, может привести к получению новой информации и знаний.В этом приложении пользователь создает вариант использования с описанием расширяемого языка разметки (XML), представляющим файл конфигурации для моделирования физической системы. Интеллектуальные агенты анализируют отдельные версии XML-описаний пользователя и, кроме того, сравнивают описания с примерами, формируя библиотеку вариантов использования. Затем агенты могут дать пользователю рекомендации относительно дальнейших действий или необходимости обучения. В тесте на доказательство концепции новая информация приобретается, и пользователь учится в процессе обучения, проводимого агентом.

Прогнозирование курса иностранной валюты с помощью нейронных сетей

Авторы):
Абхиджит С. Пандья;
Тадаши Кондо;
Амит Талати;
Сурьяпрасад Джаядеваппа

Показать аннотацию

Нейронные сети все чаще используются в качестве инструмента прогнозирования во многих задачах прогнозирования.В этой статье обсуждается применение нейронных сетей для прогнозирования ежедневных обменных курсов между долларами США, фунтами стерлингов и немецкими марками. Мы подходим к проблеме с точки зрения анализа временных рядов, когда будущие обменные курсы прогнозируются исключительно с использованием прошлых обменных курсов. Это основано на убеждении, что прошлые цены и будущие цены очень тесно связаны и взаимозависимы. Мы представляем результат обучения нейронной сети с историческими данными по USD-GBP. Объясняется используемая методика, а также процесс обучения.Мы обсуждаем выбор входов в сеть и представляем сравнение использования фактических обменных курсов и курсовой разницы в качестве входных данных. Разница в цене и ставках — предпочтительный способ обучения нейронной сети в финансовых приложениях. Результаты обоих подходов представлены вместе для сравнения. Мы показываем, что сеть способна правильно изучать тенденции изменения обменного курса, и представляем результаты прогнозов на несколько периодов времени.

Мониторинг состояния инструмента при бурении с помощью искусственных нейронных сетей

Авторы):
А.Д. Баоне;
Кумар Эсваран;
Г. Венката Рао;
М. Комарайя

Показать аннотацию

В современном производстве системы мониторинга состояния инструмента необходимы для повышения качества выполняемых работ и сокращения времени простоя станков из-за катастрофических отказов инструмента. Мониторы состояния инструмента предупреждают оператора о чрезмерном износе инструмента и останавливают станок в случае надвигающейся поломки или столкновения инструмента.Для портально-сверлильного станка с ЧПУ разработана система контроля состояния инструмента на основе измерения тяги. Система, хотя и хорошо работает, имеет ограничения из-за ее полной зависимости от входа одного датчика. В связи с этим были проведены исследования по применению мультисенсорного подхода к этой системе. Используются входные данные осевого усилия, тока двигателя шпинделя и вибрации, а решение о состоянии инструмента принимается с использованием ИНС. Первоначально алгоритм обучения используется для изучения сложной связи между входными сигналами датчиков и износом сверла.Позже обученная сеть используется для оценки состояния тренировки на новой сенсорной информации. Используется ИНС, основанная на алгоритме обратного распространения ошибки. В статье рассматриваются различные аспекты, учитываемые при выборе проектных параметров НС. Результаты экспериментов представлены в этой статье.

Применение нейронных сетей для идентификации различных типов частичных разрядов на газоизолированных подстанциях

Авторы):
К.Кришна Кишор;
А. К. Адикесавулу;
Б. П. Сингх;
Кумар Эсваран

Показать аннотацию

Подстанции с газовой изоляцией (КРУЭ) до класса 500 кВ получили широкое распространение по сравнению с обычными подстанциями с воздушной изоляцией благодаря ряду преимуществ. Однако наличие плавающих металлических частиц и выступов внутри ГИС в различных местах может серьезно повлиять на производительность.В статье описан метод обнаружения частичных разрядов для различных типов источников разряда, например. плавающие частицы, выступы высоковольтного проводника и частицы, налипающие на поверхность изолятора. Чтобы идентифицировать источник разряда, разработана программа нейронной сети, которая классифицирует каждый из вышеуказанных источников на основе его характерного паттерна.

Разделение инфразвуковых сигналов с помощью независимого компонентного анализа

Авторы):
Фредерик М.Ветчина;
Парк Сонджин;
Джозеф К. Уиллер

Показать аннотацию

Важным элементом контроля за соблюдением Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний (ДВЗЯИ) является инфразвуковая сеть. Для надежного мониторинга важно различать ядерные взрывы и другие источники инфразвука. Это потребует классификации сигнала после обнаружения.

Модельно-ориентированная система диагностики дугового разряда высокочастотного согласованного фильтра на основе кластеризации анализа главных компонентов (PCA)

Авторы):
Гленн О. Олгуд;
Белль Р. Упадхьяя

Показать аннотацию

Возникновение дуги в высокоэнергетических системах может отрицательно сказаться на эксплуатационных характеристиках, энергоэффективности, жизненном цикле, а также эксплуатационных расходах и расходах на поддержку объекта.Это может происходить в двигателях, коммутационных сетях и трансформаторах и может представлять серьезную угрозу для людей, которые работают или работают с системами. Чтобы снизить этот риск и повысить эффективность работы, необходимо разработать возможность диагностики одиночных и множественных событий дуги, чтобы обеспечить эффективную оценку производительности системы. Этот рассчитанный параметр затем можно использовать для обеспечения эффективного измерения состояния системы, поскольку он относится к искрению и его вредным последствиям. В этом документе подробно описывается разработка согласованного фильтра на основе модели для антенны, который распознает одиночные и / или множественные события дуги в двигателе постоянного тока и вычисляет функциональный показатель активности и коэффициент достоверности на основе оценки того, насколько хорошо данные соответствуют параметры модели согласованного фильтра.Затем выполняется анализ главных компонентов описательной статистики, вычисленной из потока входных данных модели, для разработки кластерных центров для классификации неискрящих и архивных событий, которые инвариантны к заданному значению работы системы. Этот подход также имеет преимущество развертывания, заключающееся в том, что PCA снижает вычислительную нагрузку на систему классификатора за счет уменьшения порядка в системе.

Физиологически мотивированный выбор бета-версии компьютерного распознавания визуальной цели

Авторы):
Эрик П.Blasch;
Рэнди П. Бруссард

Показать аннотацию

В этой статье исследуется использование значения бета, полученного из характеристической кривой оператора приемника, для распознавания цели. Используя физиологически мотивированный алгоритм слияния сенсоров, данные нижнего уровня фильтруются и сливаются с использованием нейронной сети с импульсной связью (PCNN), чтобы представить обработку функций парвоцеллюлярных и магнитоклеточных путей.Принятие решений на высоком уровне включает ассоциацию функций из фильтра PCNN, слияние информации и выбор бета-значения обнаружения сигнала, которое оптимизирует производительность. Значение бета представляет собой систематическую ошибку, основанную на соотношении правдоподобия гауссовых распределений, которое может использоваться в качестве стратегии принятия решений для различения целей. Используя значение бета как результат физиологически мотивированного алгоритма слияния сенсоров, цели классифицируются на основе слияния данных признаков.

Нейронный нелинейный анализатор главных компонентов для цифровой маммографии со сжатием с потерями

Авторы):
Анке Мейер-Безе;
Карстен Янке;
Уве Мейер-Бэзе

Показать аннотацию

В этой статье мы описываем новый нелинейный анализатор главных компонент и применяем его в связи с новой схемой сжатия для сжатия оцифрованных маммограмм с потерями.Мы используем сеть «нейронного газа» для разработки кодовой книги и несколько линейных и нелинейных методов главных компонент в качестве техники предварительной обработки. Во-первых, мы математически анализируем нелинейную однослойную нейронную сеть и показываем, что точки равновесия этой системы являются глобальными асимптотически устаревшими. И обычное правило Хебба, и правило анти-Хебба используются для адаптации весов связи между составляющими единицами. Затем мы исследуем производительность схемы сжатия в зависимости от размера блока, кодовой книги и количества выбранных основных компонентов.Нелинейный метод главных компонент показывает наилучший результат сжатия в сочетании с нейронно-газовой сетью.

Компьютерная томография рентгеновских снимков с использованием нейронных сетей

Авторы):
Ллойд Г. Оллред;
Мартин Х. Джонс;
Мэтью Дж. Шитс;
Энтони В. Дэвис

Показать аннотацию

Традиционная КТ-реконструкция выполняется с использованием техники Filtered Backprojection.Хотя этот метод широко используется в промышленности и медицине, не всегда понимается, что FB имеет фундаментальный недостаток. Феномен Гиббса утверждает, что любая реконструкция Фурье приведет к ошибкам вблизи всех разрывов, и что ошибка будет составлять 28 процентов разрыва. Несколько лет назад один из авторов предложил модель биологического восприятия, согласно которой биологические нейронные сети воспринимают трехмерные изображения из стереозрения. Модель восприятия поддерживает внутреннюю аппаратную нейронную сеть, которая имитирует внешний физический процесс.Повторяется процесс, при котором используются ошибочные неизвестные внутренние значения для генерации эмулированного сигнала, который сравнивается с внешними считываемыми данными, генерируя сигнал ошибки. Затем используется обратная связь от сигнала ошибки для обновления ошибочных внутренних значений. Процесс повторяется до тех пор, пока сигнал ошибки не перестанет уменьшаться. Вскоре стало понятно, что тот же метод можно использовать для получения компьютерной томографии из рентгеновских лучей без необходимости выполнять преобразования Фурье. Нейронные сети обладают дополнительным потенциалом для обработки нелинейностей и недостающих данных.Этот метод был применен к некоторым изображениям кораллов, собранным на высокоэнергетической рентгеновской установке в Лос-Аламосе. Первоначальные изображения выглядят многообещающими, в некоторых случаях демонстрируя больше деталей, чем изображения FB, полученные из тех же данных. Хотя для рутинного производства с использованием этого нового метода потребуется компьютер с массовым параллелизмом, этот метод является многообещающим, особенно там, где требуются точные детали.

Фильтрация и классификация изображений SAR с использованием parallel-SOM

Авторы):
Антонио Нуно Санта-Роса;
Вэйган Ли;
Нилтон Коррейя да Силва;
Пауло Роберто Менесес

Показать аннотацию

Фильтр Гаусса карты — это линейный адаптивный фильтр, обычно используемый для уменьшения спекл-шума, присутствующего на радиолокационных изображениях с синтезированной апертурой спутников дистанционного зондирования.В это исследование были внесены некоторые изменения, которые позволяют нам максимизировать отношение сигнал / шум, в то же время сохраняются почти все характеристики изображения. Чтобы оценить производительность нового фильтра, исходные и отфильтрованные изображения были классифицированы неконтролируемым методом, известным как параллельная самоорганизующаяся карта, и результаты этой классификации сравнивались. P-SOM — это алгоритм с отображением собственной организации, специфичный для среды параллельных вычислений. В качестве примеров приложений представлены результаты классификации предварительно обработанных исходных изображений RADARSAT с использованием фильтров Map gauss, Frost и Gamma.

Алгоритм конфиденциальности для портала досмотра пассажиров аэропорта

Авторы):
Пол Э. Келлер;
Дуглас Л. МакМакин;
Дэвид М. Шин;
А. Дэвид Маккиннон;
Джей В. Саммет

Показать аннотацию

Для службы безопасности аэропорта была разработана новая система наблюдения за персоналом, позволяющая обнаруживать и идентифицировать угрожающие объекты, которые скрыты на теле человека.Основное преимущество этой системы перед обычными металлодетекторами состоит в том, что неметаллические объекты, такие как пластиковая взрывчатка и пластиковые пистолеты, могут быть обнаружены. Эта система основана на технологии массива миллиметровых волн и алгоритме голографической визуализации, позволяющем получать изображения объектов, скрытых под одеждой, в режиме, близком к реальному времени. Алгоритм конфиденциальности основан на фильтрах обработки изображений и искусственных нейронных сетях. Алгоритм исследует изображения наблюдения в миллиметровом диапазоне, чтобы определить местонахождение и сегментировать угрозы и поместить их либо на силуэт человека, либо на каркасное изображение гуманоида.Таким образом, все человеческие черты удаляются из окончательного изображения и сохраняется конфиденциальность. Эта система идеально подходит для центров массового транспорта, таких как контрольно-пропускные пункты в аэропортах, где требуется высокая пропускная способность. В настоящее время система находится на стадии оценки. В этом документе сообщается о результатах более раннего первоначального тестирования частей алгоритма конфиденциальности, которые обнаруживают скрытые пластиковые объекты.

Новое сжатие изображений SAR с алгоритмом удаления пятен

Авторы):
Антонио Луиджи Перроне;
Джанфранко Басти

Показать аннотацию

Мы предлагаем новый метод одновременного уменьшения спеклов и сжатия данных на основе вейвлетов.Основная особенность метода — сохранение геометрических форм фигур, присутствующих на зашумленных изображениях. Быстрый алгоритм, динамический перцептрон, применяется для обнаружения правильных форм, присутствующих в зашумленном изображении. Затем используется другой быстрый алгоритм для нахождения наилучшего базиса вейвлета с точки зрения скорости искажения. Впоследствии в области вейвлетов применяется мягкая пороговая обработка, чтобы значительно подавить пятнышки на радиолокационных изображениях с синтезированной апертурой, при этом поддерживая яркие отражения для последующего обнаружения.

Взаимодействие человека с информационными системами

Авторы):
Юджин Сантос-младший;
Скотт М. Браун

Показать аннотацию

Текущее состояние пользовательских интерфейсов для больших информационных пространств накладывает на пользователя неуправляемую когнитивную нагрузку.Определение того, как преобразовать нужную информацию в нужную форму с помощью нужного инструмента в нужное время, стало монументальной задачей. Агенты интерфейса решают проблему увеличения нагрузки задачи, выступая в качестве помощника или помощника, извлекая и анализируя соответствующую информацию, предоставляя информационные абстракции этой информации и предоставляя своевременную полезную помощь пострадавшим. Агенты интерфейса общаются с пользователем через существующий пользовательский интерфейс, а также адаптируются к потребностям и поведению пользователя.С другой стороны, моделирование пользователей связано с тем, как представить знания и взаимодействие пользователей в системе, чтобы адаптировать систему к потребностям пользователей. Включение модели пользователя в общую архитектуру системы позволяет системе адаптировать свою реакцию к предпочтениям, предубеждениям, уровню знаний, целям и потребностям.

Грандиозные задачи

Авторы):
Кевин Л.Придди

Показать аннотацию

Представлен ряд задач по обеспечению жизнеспособности вычислительного интеллекта в реальном мире. Эти проблемы включают применимость искусственных нейронных сетей, нечеткой логики и эволюционных вычислений к задачам с ограниченным набором данных. Для объяснения проблем будут представлены различные варианты дизайна и использования. Специальная группа экспертов рассмотрит эти вызовы.

(PDF) КУЛЬТУРНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В ЦИФРОВОМ ОБЩЕСТВЕ

14 Илья Левин

фокусируясь как на социальных, так и на частных интересах.

Изменения повседневной реальности, происходящие в реальном времени

, воспринимаются всеми и, таким образом,

играют важную роль в этом процессе.

Человек ощущает свое будущее в своем присутствии и

— что самое главное — создает

индивидуального будущего человека.Каждого волнует собственное будущее

, которое становится как повседневной реальностью, так и важной характеристикой

повседневной жизни. Будущее

не воспринимается как идеальное или содержащее идеал.

Наше общество понимает и ожидает быстрого появления

будущего и, таким образом, оно действует соответственно, чтобы

улучшить его. Более того,

индивидуального будущего у каждого свое.

Это уникальное состояние и ситуация, где человек

сосредоточен на создании своего индивидуального будущего, а

общество фактически представляет собой глобальное пространство, в котором сосуществуют

человека.Другими словами, в современном мире

тренд глобализации, с одной стороны, и тренд

индивидуализации интеллектуальных миров каждого

человека, с другой. Эти две части

, исследующие сетевое пространство, дополняют каждую

другую, создавая основу для нового неизвестного существования

.

Человек, как открытая система,

развивая свое индивидуальное видение будущего,

одновременно создает максимально коммуникативное

настоящее.Человеку необходимо реализовать множество взаимосвязей

, чтобы сравнить множество вариантов, и

, чтобы выбрать оптимальный.

Стремление в будущее — это состояние, которое выводит

человека на новый уровень; здесь человек виртуально

реализует несколько проектов в соответствии со своими

собственными интеллектуальными ограничениями. Сама возможность

существования такого государства связана не только

с прогрессом в технологической и социальной сферах;

также отражает динамизм как наиболее важную характеристику

современной реальности.Мы живем в

возрасте

быстро меняющейся реальности [1]. Современный,

технологически ориентированный человек не только ускоряет

свое исследование нового виртуального мира. Он исследует

сетевого пространства, параллельного реальному пространству, а

тем самым создает новые культурные формы.

2. ВЕБ-ПРИСУТСТВИЕ

В начале своего существования киберпространство

воспринималось (и фактически было) как новый, удобный вид коммуникационной технологии

.В частности,

даже интерфейс (браузер), превративший

Интернет во всемирную паутину, воспринимался (а

часто воспринимается даже сейчас) только как гипертекст, а

просто более продвинутый и удобный для используйте

, чем книгу. Такое восприятие киберпространства

соответствует пониманию его как всего лишь одного технологического достижения

. Фактически, несколько лет назад

было трудно спорить с такой позицией, поскольку

действительно, Интернет состоял из

взаимосвязанных веб-страниц и в глобальном масштабе служил

огромным хранилищем информации.

Однако эта ситуация радикально изменилась около

лет назад, с появлением новых технологий Интернета

, которые широко известны под названием

Web 2.0. В то время появилось новое понимание киберпространства

, в соответствии с которым его значение

отличается от восприятия киберпространства (сети) как инструмента или инструмента

. Киберпространство стало реальностью,

, то есть кажется, что наша жизнь связана с длительным

и значимым существованием в киберпространстве.

Новая, сетевая, жилая среда,

, однако, еще не является реальностью, и, таким образом,

совершенно непредсказуема. В этой среде люди на самом деле

и довольно странным образом возвращаются в свое «до

историческое» прошлое (например, в леса или на Дикий Запад)

, когда все было неясно и непредсказуемо

в отношении взаимодействия людей с природа.

Сегодня ситуация аналогичная, но природа

заменена сетью.Недавнюю ситуацию в киберпространстве

обычно называют «цифровым феодализмом», а

оценивает относительное состояние цифрового общества как период раннего средневековья

. Важно отметить, что

важной особенностью исследуемого сегодня киберпространства

является его непредсказуемость. В отличие от непредсказуемости природы

, непредсказуемость киберпространства

абсолютна, поскольку люди никогда не испытывали его

и не имеют никаких представлений о том, что это за

.С другой стороны, в отличие от других современных технологий

(например, нанотехнологий, инженерии генов

) киберпространство актуально для всех

, поскольку это наша новая реальность, т.е. все живут или будут жить в нем

. ближайшее будущее. Очевидно, что новое сетевое сознание

будет сформировано в таком новом мире

.

В определенном смысле культура, которую можно определить как

вторая природа человека, достигает нового уровня

и нового уровня в виде интерактивного виртуального пространства

.В цифровом обществе человек не только

создает новый объективный мир, как это происходит во «второй» природе (культуре)

— он также создает объекты

иного (т. Е. Сетевых, коммуникативных и

мультимедийных). ) природа. Вот почему некоторые исследователи

склонны рассматривать культуру цифрового общества как

A Survey of Neuromorphic Computing and Neural Networks in Hardware

Iii-a Модели нейронов

Биологический нейрон обычно состоит из тела клетки, аксона и дендритов.Аксон обычно (хотя и не всегда) передает информацию от нейрона, и именно там нейроны передают выходной сигнал. Дендриты обычно (хотя и не всегда) передают информацию телу клетки и обычно находятся там, где нейроны получают входные данные. Нейроны могут получать информацию через химические или электрические передачи от других нейронов. Соединение между концом аксона одного нейрона и дендритом другого нейрона, которое позволяет передавать информацию или сигналы между двумя нейронами, называется синапсом.Типичное поведение нейрона — накопление заряда за счет изменения потенциала напряжения на клеточной мембране нейрона, вызванного получением сигналов от других нейронов через синапсы. Потенциал напряжения в нейроне может достигать определенного порога, который заставит нейрон «загореться» или, в биологической терминологии, генерировать потенциал действия, который будет перемещаться по аксону нейрона и влиять на заряд других нейронов через синапсы. Большинство моделей нейронов, реализованных в нейроморфных системах, имеют некоторую концепцию накопления заряда и возбуждения для воздействия на другие нейроны, но механизмы, с помощью которых происходят эти процессы, могут значительно различаться от модели к модели.Точно так же модели, которые не являются биологически правдоподобными (то есть искусственные модели, которые вдохновлены нейробиологией, а не имитируют нейробиологию), как правило, не реализуют аксоны или дендриты, хотя есть несколько исключений (как указано ниже).

Рис. 4: Иерархия моделей нейронов, которые имеют аппаратную реализацию. Размер прямоугольников соответствует количеству реализаций этой модели, а цвет прямоугольников соответствует «семейству» моделей нейронов, которые помечены либо над, либо под группой одноцветных прямоугольников.

На рис. 4 представлен обзор типов нейронных моделей, реализованных аппаратно. Модели нейронов делятся на пять широких категорий:

  • Биологически правдоподобный: Явно моделируйте типы поведения, которые наблюдаются в биологических нейронных системах.

  • Биологически вдохновленный: Попытка воспроизвести поведение биологических нейронных систем, но не обязательно биологически правдоподобным способом.

  • Neuron + Other: модели нейронов, включая другие биологические компоненты, которые обычно не включаются в другие модели нейроморфных нейронов, такие как аксоны, дендриты или глиальные клетки.

  • Интегрируй и запускай: более простая категория биологических моделей нейронов с импульсами.

  • McCulloch-Pitts: модели нейронов, которые являются производными от исходного нейрона McCulloch-Pitts [23] , используемого в большинстве литературы по искусственным нейронным сетям. В этой модели выходной сигнал нейрона j определяется следующим уравнением:

    , где yj — выходное значение, f

    — функция активации,

    N — количество входов в нейрон j, wi, j — вес синапса от нейрона i к нейрону j, а xi — выходное значение нейрона. я.

Множество биологически правдоподобных и основанных на биологии моделей нейронов были реализованы аппаратно. Компоненты, которые могут быть включены в эти модели, могут включать: динамику клеточной мембраны, которая определяет такие факторы, как утечка заряда через клеточную мембрану нейрона; динамика ионного канала, которая определяет, как ионы попадают в нейрон и выходят из него, изменяя уровень заряда нейрона; модели аксонов, которые могут включать компоненты задержки; и дендритные модели, которые определяют, сколько пре- и постсинаптических нейронов влияет на текущий нейрон.Хороший обзор этих типов импульсных моделей нейронов дан Ижикевичем [24] .

Iii-A1 Биологически-правдоподобный

Самая популярная биологически правдоподобная модель нейрона — модель Ходжкина-Хаксли [25] . Модель Ходжкина-Хаксли была впервые представлена ​​в 1952 году и представляет собой относительно сложную модель нейрона с четырехмерными нелинейными дифференциальными уравнениями, описывающими поведение нейрона с точки зрения переноса ионов в нейрон и из него.Из-за своей биологической правдоподобности модели Ходжкина-Хаксли были очень популярны в нейроморфных реализациях, которые пытаются точно моделировать биологические нейронные системы [26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54] . Более простой, но все же биологически правдоподобной моделью является модель Морриса Лекара, которая сводит модель к двумерному нелинейному уравнению [55] . Это широко используемая модель в нейробиологии и нейроморфных системах [27, 56, 57, 58, 59, 60, 61] .

Iii-A2 на основе биологического оружия

Существует множество моделей нейронов, которые представляют собой упрощенные версии модели Ходжкина-Хаксли, реализованные аппаратно, в том числе Фитцхью-Нагумо [62, 63, 64] и Хиндмарш-Роуз [65, 66, 67, 68, 69] моделей. Эти модели, как правило, проще в вычислительном отношении и проще с точки зрения количества параметров, но они становятся более биологически вдохновленными, чем биологически правдоподобными, потому что они пытаются моделировать поведение, а не пытаться имитировать физическую активность в биологических системах.С точки зрения нейроморфного вычислительного оборудования более простые вычисления могут привести к более простым реализациям, которые будут более эффективными и могут быть реализованы с меньшими затратами. С точки зрения алгоритмов и методов обучения, меньшее количество параметров может быть проще установить и / или обучить, чем модели с большим количеством параметров.

Модель пикового нейрона Ижикевича была разработана для создания подобных всплесков и всплесков поведения, которые могут быть получены из модели Ходжкина-Хаксли, но с гораздо более простыми вычислениями [70] .Модель Ижикевича была очень популярна в нейроморфной литературе из-за ее одновременной простоты и способности воспроизводить биологически точное поведение [27, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82 ] . Нейрон Михалаша-Нибура — еще одна популярная модель нейрона, которая пытается воспроизвести поведение всплеска и всплеска, но делает это с помощью набора линейных дифференциальных уравнений [83] ; он также имеет нейроморфные реализации [84, 85] . Модель квартики имеет два нелинейных дифференциальных уравнения, которые описывают ее поведение, а также имеет реализацию для нейроморфных систем [86] .

Iii-A3 Нейрон + другой биологически вдохновленный механизм

Также широко распространены другие модели, созданные на основе биологических факторов, которые не попадают в указанные выше категории. Они обычно содержат гораздо более высокий уровень биологических деталей, чем большинство моделей из литературы по машинному обучению и искусственному интеллекту, например, включение динамики мембраны [87, 88, 89, 90, 91] , моделирование динамики ионных каналов [ 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98] , включение аксонов и / или моделей дендритов [99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110 ] и взаимодействия глиальных клеток или астроцитов [111, 112, 113, 114, 115, 116] .Иногда новые модели разрабатываются специально с учетом аппаратного обеспечения. Например, модель нейрона с уравнениями, вдохновленными моделями Фитцхью-Нагумо, Морриса Лекара, Ходжкина-Хаксли или другими моделями, была разработана, но уравнения были обновлены или модели были абстрагированы, чтобы упростить реализацию в маломощных системах. VLSI [117, 118] , на FPGA [119, 120] или с использованием статической CMOS [121, 122, 123] . Точно так же другие исследователи обновили модель Ходжкина-Хаксли, чтобы учесть новые разработки оборудования, такие как MOSFET-транзистор [124, 125, 126, 127, 128, 129, 130] или одноэлектронный транзистор [131] .

Iii-A4 Нейроны интеграции и огня

Более простой набор моделей нейронов с импульсами принадлежит к семейству интегрируй и запускай, которое представляет собой набор моделей, которые различаются по сложности от относительно простых (базовая интегрируй и запускай) до тех, которые приближаются к уровням сложности, близким к модели Ижикевича. модель и другие более сложные биологически вдохновленные модели [132] . В целом, модели интеграции и запуска менее реалистичны с биологической точки зрения, но создают достаточно сложное поведение, чтобы их можно было использовать для наращивания нервных систем.Простейшая модель «интегрировать и запустить» поддерживает текущий уровень заряда нейрона. Существует также ненадежная реализация интеграции и запуска, которая расширяет простейшую реализацию за счет включения в модель члена утечки, который со временем приводит к снижению потенциала нейрона. Это одна из самых популярных моделей, используемых в нейроморфных системах [133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 58, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164] .Следующим уровнем сложности является общий нелинейный метод интегрирования и включения, включая квадратичную модель интегрирования и включения, которая используется в некоторых нейроморфных системах [165, 166] . Еще один уровень сложности добавляется с помощью адаптивной экспоненциальной модели интегрирования и включения, которая по сложности аналогична моделям, рассмотренным выше (например, модели Ижикевича). Они также использовались в нейроморфных системах [167, 168] .

В дополнение к предыдущим моделям нейронов с импульсами аналогового типа, существуют также реализации цифровых моделей нейронов с импульсами.Динамикой цифровой модели нейрона с импульсами обычно управляет клеточный автомат, а не набор нелинейных или линейных дифференциальных уравнений. Гибридная аналогово-цифровая реализация была создана для нейроморфных реализаций [169] , а также реализаций резонирующих и запускаемых [170] и вращающихся и запускаемых [171, 172] цифровых нейронов с импульсами. Обобщенная асинхронная цифровая модель пиков была создана для того, чтобы учесть нелинейные характеристики отклика [173, 174] .Нейроны с цифровыми импульсами также использовались в сетях с импульсной связью [175, 176, 177, 178, 179] . Наконец, нейрон для случайной нейронной сети был реализован аппаратно [180] ,

В следующих разделах термин нейронная сеть с пиками будет использоваться для описания полных сетевых моделей. Эти сети с пиками могут использовать любую из вышеупомянутых моделей нейронов в своей реализации; мы не указываем, какая модель нейрона используется. Более того, в некоторых аппаратных реализациях, таких как SpiNNaker (см. Раздел V-A1), модель нейрона является программируемой, поэтому разные модели нейронов могут быть реализованы в одной нейроморфной реализации.

Iii-A5 McCulloch-Pitts Neurons

Переходя к более традиционным аппаратным реализациям искусственных нейронных сетей, существует большое разнообразие реализаций традиционной модели нейрона Мак-Каллока-Питтса [23]

. Персептрон — это одна из реализаций модели Маккаллоха-Питтса, в которой в качестве функции активации используется простая функция определения порога; из-за своей простоты он обычно используется в аппаратных реализациях

[181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191]

.Также значительное внимание было уделено созданию аппаратных реализаций различных функций активации нейронов в стиле Мак-Каллоха-Питтса. Различные функции активации имеют разный уровень успеха в литературе по нейронным сетям, а некоторые функции активации могут потребовать значительных вычислительных ресурсов. Эта сложность вычислений может привести к сложности оборудования, что приведет к появлению множества различных функций активации и реализаций, которые пытаются найти компромисс между сложностью, общей точностью и вычислительной полезностью модели.Самыми популярными реализациями являются базовая сигмовидная функция

[192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212] и функция гиперболического тангенса [213, 214, 215, 216] , но другие аппаратные функции активации, которые были реализованы, включают функцию линейного насыщения [194] , линейный [200] , кусочно-линейная [217] , ступенчатая функция [194, 218] , многопороговая [219]

, радиальная базисная функция

[208] , касательная сигмоидная функция [208] , и функции периодической активации [220] .Поскольку производная функции активации используется в алгоритме обучения обратного распространения [221] , некоторые схемы реализуют как саму функцию, так и ее производную для сигмоида [222, 223, 224, 225, 226, 227] и гиперболический тангенс [224] . Некоторые реализации были сосредоточены на создании нейронов с программируемыми функциями активации [228] или на создании строительных блоков для построения нейронов [229] .

Модели нейронов для других традиционных моделей искусственных нейронных сетей также были реализованы аппаратно.Эти модели нейронов включают нейроны бинарной нейронной сети [230] , нейроны нечеткой нейронной сети [231] и нейроны нейронной сети Хопфилда [232, 233, 234] . В целом, было реализовано множество моделей нейронов аппаратно, и одно из решений, которое может принять пользователь, — это компромисс между сложностью и биологическим вдохновением. Рисунок 5 дает качественное сравнение различных моделей нейронов с точки зрения этих двух факторов.

Рис. 5: Качественное сравнение моделей нейронов с точки зрения биологического вдохновения и сложности модели нейрона.

Модели синапсов III-B

Так же, как некоторые нейроморфные работы были сосредоточены, в частности, на моделях нейронов, которые иногда также инкапсулируют реализацию синапса, также было сосредоточено внимание на разработке реализаций синапсов, независимых от моделей нейронов для нейроморфных систем. Опять же, мы можем разделить модели синапсов на две категории: реализации синапсов, основанные на биологии, которые включают синапсы для систем на основе шипов, и реализации синапсов для традиционных искусственных нейронных сетей, таких как нейронные сети с прямой связью.Стоит отметить, что синапсы, как правило, будут наиболее распространенным элементом в нейроморфных системах или элементом, который потребует больше всего места на конкретном чипе. Для многих аппаратных реализаций и особенно для разработки и использования новых материалов для нейроморфизма основное внимание обычно уделяется оптимизации реализации синапсов. Таким образом, модели синапсов обычно относительно просты, если только они не пытаются явно моделировать биологическое поведение. Одним из популярных включений для более сложных моделей синапсов является механизм пластичности, который вызывает изменение силы или веса нейрона с течением времени.Было обнаружено, что механизмы пластичности связаны с обучением в биологическом мозге.

Для более биологических нейроморфных сетей реализации синапсов, которые явно моделируют химические взаимодействия синапсов, такие как ионные насосы или взаимодействия нейротрансмиттеров, были использованы в некоторых нейроморфных системах [235, 236, 237, 238, 239, 240, 241, 67, 242, 243, 244, 245] . Ионные каналы также были реализованы в нейроморфных реализациях в форме основанных на проводимости моделей синапсов [246, 247, 248, 249, 250, 251] .Для этих реализаций детали выходят за рамки того, что можно было бы увидеть при моделировании ионных каналов в моделях нейронов, таких как Ходжкина-Хаксли.

Реализации для импульсных нейроморфных систем фокусируются на различных характеристиках синапсов. Нейроморфные синапсы, которые демонстрируют пластичность и механизмы обучения, вдохновленные как краткосрочным, так и долгосрочным потенцированием и депрессией в биологических синапсах, были обычным явлением в биологически вдохновленных нейроморфных реализациях [252, 253, 254, 255, 256, 257, 258, 259 , 260, 261, 262] .Правила потенцирования и депрессии являются специфическими формами правил пластичности, зависящей от времени всплеска (STDP) [263] правил. Правила STDP и связанные с ними схемы чрезвычайно распространены в нейроморфных реализациях для синапсов [264, 265, 266, 267, 268, 269, 270, 271, 272, 273, 274, 275, 252, 276, 277, 256, 278, 279, 280, 281, 282, 283, 284, 285, 286, 287, 288, 289, 290, 291, 292, 293, 259, 294, 295, 296, 297, 298, 299, 300] . Более подробная информация о STDP как об алгоритме обучения и его реализациях в нейроморфных системах представлена ​​в Разделе IV.Синаптические ответы также могут быть относительно сложными в нейроморфных системах. Некоторые реализации нейроморфных синапсов сосредотачиваются на синаптической динамике, такой как форма исходящего шипа из синапса или постсинаптический потенциал [301, 302, 303, 304, 305] . Синапсы в импульсных нейроморфных системах также использовались в качестве механизмов гомеостаза для стабилизации сетевой активности, что может быть проблемой при импульсных нейросетевых системах [306, 307] .

Рис. 6: Различные топологии сети, которые могут потребоваться для нейроморфных систем.Определение уровня связности, необходимого для нейроморфной реализации, и последующий поиск подходящего оборудования, которое может поддерживать этот уровень связи, часто является нетривиальным упражнением.

Также были реализованы различные нейроморфные синаптические реализации для нейронных сетей без пиков. Эти сети включают в себя многоуровневые сети с прямой связью [308, 309, 310, 311, 312, 313, 314] , «победитель получает все» [315] и сверточные нейронные сети [316] .Акцент на различных правилах обучения для синапсов в нейроморфных системах на основе искусственных нейронных сетей также распространен, как и для STDP и правил потенцирования и депрессии в нейроморфных системах на основе спайков. Общие правила обучения в системах на основе искусственных нейронных сетей включают обучение Хебба [317, 318, 310, 312] и метод наименьшего среднего квадрата [11, 319] . Гауссовы синапсы также были реализованы, чтобы помочь с правилами обучения обратного распространения [320, 321, 322] .

Сетевые модели Iii-C

Сетевые модели описывают, как разные нейроны и синапсы связаны и как они взаимодействуют. Как можно понять из предыдущих разделов, существует большое количество моделей нейронных сетей, разработанных для нейроморфных систем. Опять же, они варьируются от попыток точно воспроизвести биологическое поведение до нейронных сетей, в большей степени ориентированных на вычисления, без всплесков. При выборе сетевой модели необходимо учитывать множество факторов.Одним из факторов, несомненно, является биологическое вдохновение и сложность моделей нейронов и синапсов, как обсуждалось в предыдущих разделах. Еще один фактор, который следует учитывать, — это топология сети. На рисунке 6 показаны некоторые примеры сетевых топологий, которые могут использоваться в различных сетевых моделях, включая сети, основанные на биологии, и сети с пиковой нагрузкой. В зависимости от выбранного оборудования, возможность подключения может быть относительно ограниченной, что ограничивает топологии, которые могут быть реально реализованы.Третий фактор — осуществимость и применимость существующих алгоритмов обучения или обучения для выбранной сетевой модели, что будет более подробно обсуждено в Разделе IV. Наконец, общая применимость этой сетевой модели к набору приложений также может играть роль в выборе подходящей сетевой модели.

Существует большое количество аппаратных реализаций нейронных сетей общего назначения [323, 324, 325, 326, 327, 328, 329, 330, 331, 332, 333, 334, 335, 336, 337, 338, 339, 340, 341, 342, 343, 344, 345, 346, 347, 348, 349, 350, 351, 352, 353, 354, 355, 356, 357, 358, 359, 360, 361, 362, 363, 364, 365, 366, 367, 368, 369, 370, 371, 372, 373, 374, 375, 376, 377, 378, 379, 380, 381, 382, ​​383, 384, 385, 386, 387, 388, 389, 390, 391, 392, 393, 394, 395, 396, 397, 398, 399, 400, 401, 402, 403, 404, 405, 406, 407, 408, 409, 410, 411, 412, 413, 414, 415, 416, 417, 418, 419, 420, 421, 422, 423, 424, 425, 426, 427, 428, 429, 430, 431, 432, 433, 434, 435, 436, 437, 438, 439, 440, 441, 442, 443, 444, 445, 446, 447, 448, 449, 450, 451, 452, 453, 454, 455, 456, 457, 458, 459, 460, 461, 462, 21, 463, 464, 465, 466, 467, 468, 469, 470, 471, 472, 473, 474, 475, 476, 477, 478, 479, 480, 481, 482, 483, 484, 485, 486, 487, 488, 489, 490, 491, 492, 493, 494, 495, 496, 497, 498, 499, 500, 501, 502, 503, 504, 505, 506, 507, 508, 509, 510, 511, 512, 513, 514, 515, 516, 517, 518, 519, 520, 521, 522, 86, 523, 524, 525, 169, 526, 527, 528, 529, 530, 531, 532, 533, 534, 535, 536, 537, 538, 539, 540, 541, 542, 543, 544, 545, 546, 547, 548, 549, 550, 551, 552, 553, 554, 555, 556, 557, 558, 559, 560, 561, 562, 563, 564, 565, 566, 567, 568, 569, 570] .Эти реализации используют различные модели нейронов, такие как различные нейроны с интеграцией и запуском, перечисленные выше, или более биологически правдоподобные или биологически вдохновленные модели. Реализации нейронных сетей с пиками также обычно включают в себя некоторые формы STDP в реализации синапсов. Модели пиков были популярны в нейроморфных реализациях отчасти из-за их событийно-ориентированной природы и более высокой энергоэффективности по сравнению с другими системами. Таким образом, реализации других моделей нейронных сетей были созданы с использованием нейроморфных систем с пиками, включая сети с прямой связью [571, 572, 573, 574, 575] , повторяющиеся сети с пиками [576, 577, 578, 579, 580, 581] , всплеск глубоких нейронных сетей [582, 583, 584, 585, 586, 587, 588, 589, 590, 591, 592]

, всплеск глубоких сетей доверия

[593] , всплеск Системы Хебба [594, 595, 596, 597, 598, 599, 600, 601, 602] , пиковые сети Хопфилда или ассоциативные воспоминания [603, 604, 605] , пиковые сети, где победитель получает все [606 , 607, 608, 609, 610, 611] , вероятностные сети с пиками [612, 613] и случайные нейронные сети с пиками [614] .В этих реализациях архитектура нейронной сети с пиками в нейроморфных системах использовалась для другого типа модели нейронной сети. Как правило, обучение этим методам проводится на традиционном типе нейронной сети (например, сети с прямой связью), а затем полученное сетевое решение адаптируется к реализации нейроморфного пика. В этих случаях не могут быть использованы все свойства нейронной сети с пиковыми сигналами.

Популярная биологическая сетевая модель, которая часто реализуется с помощью нейронных сетей с пиковыми импульсами, — это центральные генераторы паттернов (CPG).CPG генерируют колебательные движения, такие как ходьба или плавательные движения в биологических системах. Обычно CPG используются в роботизированном движении. Есть несколько нейроморфных систем, которые были созданы специально для работы как CPG [615, 616, 617, 618, 619] , но CPG также часто являются приложением, построенным на основе существующих пиков нейроморфных систем, как обсуждается в Разделе VII.

Самая популярная реализация на сегодняшний день — нейронные сети с прямой связью, включая многослойные персептроны [620, 17, 621, 622, 623, 624, 625, 626, 627, 628, 629, 630, 8, 631, 632 , 633, 634, 635, 636, 637, 19, 638, 639, 640, 641, 642, 643, 644, 645, 646, 647, 648, 649, 650, 651, 652, 653, 654, 655, 656 , 657, 658, 659, 660, 661, 662, 663, 664, 665, 666, 667, 668, 669, 670, 671, 672, 673, 674, 675, 676, 677, 678, 679, 680, 681 , 682, 683, 684, 685, 18, 686, 687, 688, 689, 690, 691, 692, 693, 694, 695, 696, 697, 698, 699, 700, 701, 702, 703, 704, 705 , 706, 707, 708, 709, 710, 711, 712, 713, 714, 715, 716, 717, 718, 719, 720, 721, 722, 723, 724, 725, 726, 727, 728, 729, 730 , 731, 732, 733, 734, 735, 736, 737, 738, 739, 740, 741, 742, 743, 744, 745, 746, 747, 748, 749, 750, 751, 752, 753, 754, 755 , 756, 757, 758, 759, 760, 761, 762, 763, 764, 765, 766, 767, 768, 769, 770, 771, 772, 773, 774, 775, 776, 777, 778, 9, 779 , 780, 781, 782, 783, 784, 785, 786, 787, 788, 789, 790, 791, 79 2, 793, 794, 795, 796, 797, 798, 799, 800, 801, 802, 803, 804, 805, 806, 807, 808, 809, 810, 811, 812, 813, 814, 815, 816, 817, 818, 819, 820, 821, 822, 823, 824, 825, 826, 827, 828, 829, 830, 831, 832, 833, 834, 835, 836, 837, 838, 839, 840, 841, 842, 843, 844, 845, 846, 847, 848, 849, 850, 851, 852, 853, 854, 855, 856, 16, 857, 858, 859, 860, 861, 862, 863, 864, 865, 866, 867, 868, 869, 870, 192, 194, 871, 872, 873, 874, 875, 876, 877, 878, 879, 880, 881, 882, 883, 884, 885, 886, 887, 888, 889, 890, 891, 892, 893, 894, 895, 896, 897, 898, 899, 900, 200, 901, 902, 903, 904, 905, 906, 907, 908, 909, 910, 911, 912, 913, 914, 915, 916, 917, 918, 919, 920, 206, 921, 922, 923, 924, 925, 926, 927, 928, 929, 930, 931, 932, 933, 934, 935, 936, 937, 938, 939, 940, 941, 942, 943, 944, 945, 946, 947, 948, 949, 950, 951, 952, 953, 954, 955, 956, 957, 958, 959, 960, 961, 962, 963, 964, 965, 966, 967, 968, 969, 970, 971, 972, 973, 974, 975, 976, 977, 978, 979, 980, 981, 982, 983, 984, 985, 986, 987 , 988, 989, 990, 530, 991, 202, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000, 1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006, 1007, 207, 1008, 1009 , 1010, 1011, 1012, 1013, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019, 1020, 1021, 1022, 1023] .Машины с экстремальным обучением — это частный случай нейронных сетей с прямой связью, где ряд весов в сети устанавливается случайным образом и никогда не обновляется на основе алгоритма обучения или обучения; было несколько нейроморфных реализаций машин с экстремальным обучением [1024, 1025, 1026, 1027, 1028, 1029] . Другой частный случай нейронных сетей с прямой связью — это многослойные персептроны с задержкой, которые также были реализованы в нейроморфных системах [1030, 1031, 1032, 1033, 1034] .Вероятностные нейронные сети, еще один частный случай нейронных сетей с прямой связью, которые имеют определенный тип функциональности, связанный с байесовскими вычислениями, имеют несколько нейроморфных реализаций [1035, 1036, 1037, 1038, 1039, 1040, 1041, 1042 , 1043] . Однослойные сети с прямой связью, которые используют радиальные базисные функции в качестве функции активации нейронов, также использовались в нейроморфных реализациях [1044, 1045, 1046, 747, 1047, 1048, 825, 826, 1049, 1050, 530, 1051, 1052, 1053] .В последние годы, с развитием глубокого обучения, сверточные нейронные сети также видели несколько реализаций в нейроморфных системах [1054, 1055, 1056, 1057, 1058, 1059, 1060, 1061, 1062, 1063, 1064, 1065, 1066, 1067, 1068, 1069, 1070, 1071, 1072, 1073, 1074, 1075] .

Рекуррентные нейронные сети — это те, которые допускают циклы в сети, и они могут иметь разные уровни подключения, включая соединения «все ко всем». Рекуррентные нейронные сети без пиков также были реализованы в нейроморфных системах [1076, 1077, 1078, 1079, 1080, 1081, 1082, 1083, 1084, 1085, 1086, 1087, 1088, 1089, 1090, 7, 1091, 1092 , 1093, 813, 829, 1094, 857, 1095, 1096, 1097, 1098, 1099] .Модели резервуарных вычислений, включая машины с жидким состоянием, стали популярными в нейроморфных системах [1100, 1101, 1102, 1103, 1104, 1105, 1106] . В вычислительных моделях резервуара рекуррентные нейронные сети используются в качестве «резервуара», а выходные данные резервуара передаются в простые сети прямого распространения. Существуют реализации как с пиками, так и без пиков. Сети типа «победитель получает все», которые используют повторяющиеся тормозящие соединения для принудительного получения единственного выхода, также были реализованы в нейроморфных системах [1107, 1108, 1109] .Сети Хопфилда были особенно распространены в более ранних нейроморфных реализациях, что согласуется с исследованиями нейронных сетей того времени [1110, 1111, 1112, 1113, 1114, 1115, 1116, 1117, 1118, 1119, 1120, 6, 1121, 1122, 759, 1123, 1124, 764, 1125, 1126, 1127, 1128, 1129, 1130, 1131, 813, 1132, 1133, 1134, 15, 1135, 1136, 1137, 5, 13, 1138, 1139, 1140, 1141, 1142, 1143, 1144, 1145, 1146, 1147, 1148] , но есть и более свежие реализации [838, 1149, 1150, 1151, 1152, 1153, 1154, 1155, 1156, 1157, 1158, 1159] .Точно так же реализации на основе ассоциативной памяти также были значительно более популярны в более ранних нейроморфных реализациях [1160, 1161, 1162, 1163, 1164, 1165, 1166, 1167, 1168, 1169, 1170, 1171, 1172, 1173, 1174, 1175, 1176 , 1177, 1178, 1179, 1180, 1181, 1053, 1182] .

Стохастические нейронные сети, которые вводят понятие случайности в обработку сети, также использовались в нейроморфных системах [1183, 1184, 1185, 1186, 1187, 1188, 1189, 1190, 1191, 1192]

.Частный случай стохастических нейронных сетей, машины Больцмана, также были популярны в нейроморфных системах. Общая машина Больцмана использовалась в нейроморфных системах в основном в начале 1990-х гг. , 1202, 1203]

. Более распространенное использование модели Больцмана — это ограниченная машина Больцмана, потому что время обучения значительно сокращается по сравнению с обычной машиной Больцмана.Таким образом, существует несколько реализаций ограниченной машины Больцмана в нейроморфных реализациях

[1204, 1205, 1201, 1202, 1203, 1206, 1207, 1208, 1209, 1210, 1211] . Машины Больцмана с ограничениями являются неотъемлемым компонентом сетей глубоких убеждений, которые стали более распространенными с повышенным интересом к глубокому обучению и использовались в нейроморфных реализациях [1212, 1213, 1214] .

Модели нейронных сетей, которые сосредоточены на правилах неконтролируемого обучения, также были популярны в нейроморфных реализациях, помимо правил STDP, реализованных в большинстве систем нейронных сетей с пиками.Механизмы обучения Хебба, из которых STDP является одним из типов нейронных сетей с пиками, распространены в реализациях нейроморфных сетей без пиков

[1215, 1216, 1217, 1218, 1219, 1220, 1221, 1222, 1223, 1224, 1225, 1226, 1227, 1228, 1229, 1230, 1231]

. Самоорганизующиеся карты — еще одна форма искусственной нейронной сети, которая использует правила неконтролируемого обучения, и они использовались в нейроморфных реализациях

[1160, 1232, 1233, 1234, 1235, 1236, 1237, 759, 1238, 1239, 1240, 1241, 1242, 1243, 1244, 1245, 1246, 1053, 1247, 1248] .Более подробное обсуждение методов обучения без учителя, таких как изучение Hebbian или STDP, приведено в Разделе IV.

Визуальная система была общим источником вдохновения для типов искусственных нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети. Две другие модели, основанные на визуальных системах, клеточные нейронные сети [1249] и импульсные нейронные сети [1250] , были использованы в нейроморфных системах. В частности, клеточные нейронные сети были обычным явлением в ранних нейроморфных реализациях [1251, 1252, 1253, 1254, 1255, 1256, 1257, 1258, 1259, 1260] и недавно пережили возрождение [1261, 1262, 1263, 1264 , 1265, 1266, 1267, 1268] , тогда как сети с импульсной связью были популярны в начале 2000-х годов [1269, 1270, 1271, 1272, 1273, 1274, 1275, 1276, 1277] .

Рис. 7: Разбивка сетевых моделей в нейроморфных реализациях, сгруппированных по общему типу и размеру, чтобы отразить количество связанных статей. 8: Обзор того, как модели для нейроморфных реализаций изменились со временем, с точки зрения количества статей, публикуемых за год.

Другие, менее распространенные модели нейронных сетей и смежных нейронных сетей, реализованные в нейроморфных системах, включают клеточные автоматы [1278, 1279, 1280, 1281, 1282] , нечеткие нейронные сети [1283] , которые сочетают нечеткую логику и искусственные нейронные сети. сети и иерархическая временная память [1284] , сетевая модель, представленная Хокинсом в [1285] .

На рис. 7 представлен обзор сетевых моделей, реализованных в нейроморфных системах. На рисунке 8 показано, как со временем эволюционировали некоторые из наиболее часто используемых моделей в нейроморфных реализациях. Как видно из рисунков, реализации пиков и упреждающей связи являются наиболее распространенными, причем в последнее десятилетие наблюдается рост реализации пиков. Обычные сети с прямой связью начали сокращаться, но популярность и успех сверточных нейронных сетей в глубоком обучении за последние пять лет увеличились.

III-D Резюме и обсуждение

Что касается выбора модели для нейроморфных реализаций, очевидно, что существует большое разнообразие вариантов, и большая часть потенциальных биологических и искусственных моделей нейронных сетей была по крайней мере один раз пройдена предыдущими работами. Выбор модели будет во многом зависеть от предназначения нейроморфной системы. В проектах, целью которых является получение полезных результатов для нейробиологии, модели обычно ошибаются в сторону биологического правдоподобия или, по крайней мере, биологического вдохновения.Для систем, которые были переведены на аппаратное обеспечение для конкретного приложения, такого как обработка изображений на удаленном датчике или автономных роботах, могут быть наиболее применимы системы, подобные искусственным нейронным сетям, которые доказали свои возможности в этих областях. Также бывает, что модель выбирается или адаптируется для соответствия некоторым конкретным характеристикам оборудования (например, выбор моделей, которые используют STDP для мемристоров), или что модель выбирается ради эффективности, как это часто бывает для событийно-управляемых пиковые нейросетевые системы.В целом очевидно, что большинство моделей нейронных сетей в какой-то момент своей истории были реализованы аппаратно.

Стримерша Карина

По словам самой Карины, она родилась в России [7] ; жила в Белгороде до 13 лет [3] . Она переехала в Италию со своей матерью [10] ; училась в колледже Istituto Superiore Carlo Dell’Acqua в Леньяно, дизайнер одежды по профессии [4] [3] .Она увлекается играми с 12 лет, начала с азиатских многопользовательских онлайн-игр (например, Perfect World ) [11] , а с 2013 года играет в Dota [10] .

По словам блогера Александра Гусара, самые первые записи стримов Карины были сделаны в другом стиле: «Здесь вообще другая атмосфера, нет такой ненависти». Позже Карина, по его мнению, стала копировать еще один западный проект — агрессивный образ девушки-стримерши [7] .Ее канал Twitch был создан 14 августа 2015 года, в том же месяце на нем появилось первое видео [12] [13] . Как сказала Карина, первые полгода она вела трансляцию с помощью iPad (вместо веб-камеры) и слабого «двухъядерного» ноутбука [10] , по ее словам, изначально это был «некоммерческий проект». [14] назвали «Скурамингом» как пародию на другие стримеры игр для девочек, название «Стримерша Карина» придумали другие СМИ [15] .Сэкономив деньги, она приобрела более мощный компьютер и улучшила качество трансляций, что, по ее мнению, повлияло на рост популярности [10] [4] . Также она считает, что ее аудитория выросла благодаря фильму «Lamp Thain» [16] , попавшему в большое сообщество «ВКонтакте» [10] . Одно из ее видео «Трудно, сложно» [17] появилось в то время в сообществе MDK с семью миллионами подписчиков [1] .

Карина сыграла в Dota 2 игры [4] , а также в Counter-Strike , h2Z1 , Minecraft , League of Legends , Hearthstone, и другие. [13] [11] [1] Она реагирует на сообщения аудитории: шлет приветствия и поцелуи, показывает пальцами «сердечки», пишет во «ВКонтакте», ругается в ответ на оскорбления, но имеет ранее не заблокированные пользователи [9] [13] .Иногда во время трансляций она вместо игры готовит и ест [9] . Российская газета писала, что пользователи «пришли в восторг» от нецензурной лексики блогера [18] .

По данным издания TJ, сумма пожертвований в январе 2016 года превысила 850 тысяч рублей [4] , по данным Газета.ру, это сумма за шесть месяцев [8] , «Деревня» дает оценку российский стример, согласно которому общая сумма составила около 2 млн рублей [7] .По данным телеканала Россия-24, его ежемесячный доход составляет около 1 млн рублей [19] [20] . В настоящее время минимальная сумма пожертвования составляет 50 рублей (ранее — 15 и 30 рублей) [4] [9] . В сообщении телеканала «Дождь» указано, что максимальная сумма пожертвований от одного зрителя достигла нескольких тысяч долларов [3] ; По данным журнала «Афиша», она составила 3 ​​500 [9] долларов. Также за определенную плату она может получить «сигналы» (фото с подписанным листом бумаги) [11] .Карина получает доход от рекламы, она рекламировала игру War Thunder и другие. [21] Она отметила, что не против политической рекламы, если она способствует развитию страны и прогрессу, а не является «антинародной инициативой» [21] .

YouTube-канал Карины имеет 1,2 миллиона подписчиков, страница ВКонтакте — 329 тысяч, канал в Twitch — 600 тысяч, а Instagram — 797 тысяч по состоянию на март 2019 года. Количество зрителей онлайн на ее канале Twitch достигло 20 тысяч, считает Канобу. быть «беспрецедентным» уровнем [13] .В начале мая 2016 года ее канал Twitch был заблокирован за определенные нарушения, Карина выпустила об этом видео, где плачет [22] . Однако 8 мая канал возобновил работу, она посвятила шуточное видео причинам блокировки [22] . По состоянию на май 2016 года, по словам одного из стримеров, хотя популярность Карины снизилась, она остается стабильно высокой: ее смотрели около 5-6 тысяч зрителей, а у канала было около 300 платных подписчиков [22] .Карина сказала, что считает стриминг хобби, но для нее он «постепенно превращается в работу» [11] [10] .

Комментируя инициативу депутата Госдумы налоговым стримерам и видеоблогерам, издание Канобу предположило, что он узнал о доходах Карины [23] . Во время визита в Москву контент-директора Twitch Джона Кернаджа журналист журнала GmbH рассказал ему о Карин, Карней ответил, что для него не имеет значения, как именно появились подписчики на канале [24] .

14 июня 2016 года количество подписчиков на YouTube-канале Карины превысило 500 000 [25] , которому она посвятила отдельное видео, также заявив, что планирует сократить количество стримов до 2–3 раз в неделю. и многое другое для участия в канале на YouTube [26] .

Карина была специальным гостем трансляции Международного турнира по игре Dota 2 на платформе Одноклассники в августе 2016 года [27] [28] .В конце августа провела первую тестовую трансляцию своей игры в социальной сети ВКонтакте [29] [30] (с 21 сентября ВКонтакте официально начала транслировать игры, объявив о начале соревнования с Twitch [ 31] [32] ). После очередной кратковременной блокировки канала на Twitch она выразила мнение о предвзятом отношении руководства американской компании к российским стримерам [29] . С 24 мая 2017 года начала вещание на платформе «Одноклассники» [33] .

30 декабря 2017 года на канале Карины появилось видео с ее версией истории.

В апреле 2018 года Карина отметила, что «Стрими» проводит один-два раза в неделю «исключительно ради абонентов»; много времени уходит на подготовку фото и видео, в том числе для Instagram [34] . В 2019 году она сказала, что стриминг — это «то же самое, что, например, журналисты». [15]

Блогер Enjoykin посвятила ей положительный музыкальный клип «Лампа Няша» [11] [3] [35], который набрал более 52 миллионов просмотров на YouTube (по состоянию на июль 2019).«Лента.ру» высказала гипотезу о том, что сам Энджимкин каким-то образом связан с Кариной [35] .

В 2016 году Лента.ру назвала ее «неоднозначной и одиозной звездой Рунета» [35] , «Деревня» — известный популяризатор игрового жанра в России [7] , «Афиша» — «скандальный стример» [9] , «Канобу» — «кривое зеркало Рунета» [13] , представитель компании Yoola (ранее — VSP Group ) — «флагман Twitch» [1] .

Обозреватель телеканала «Дождь» Павел Лобков охарактеризовал проект Карины как финансово успешный стартап, а саму Карину назвал «it-girl» [3] . Ксения Собчак оценила переезд Карины в Италию как «утечку мозгов» из России [3] .

По словам научного сотрудника Высшей школы экономики Полины Колозариди, экономическая часть проекта Карины «воплощает идею о том, что авторам следует платить за их контент непосредственно в Интернете, минуя издателей или производителей» [36] .

Казахстанский политолог Антон Морозов привел Карину в пример героя молодежного интернет-мира, которого в настоящее время мало понимают: «Есть языковая политика и сленг. Своя экономия, причем на реальные деньги. Там есть герои и антигерои » [37] .

Оппозиционный видеоблогер Дмитрий Иванов (kamikadze_d) утверждал, что Карина, как летчик, находясь на «вершине пищевой цепочки» YouTube, получает «много бабла, но этого мало» [38] .Сама Карина назвала слухи о доходах сильно преувеличенными.

В 2017 году видеоблогер Николай Соболев назвал Карину «самым заметным персонажем русскоязычного сегмента Twitch», при этом предположив, что изначально это был коммерческий проект, направленный на получение прибыли. По его мнению, на это указывает то, что у Карины дорогое игровое кресло и профессиональный микрофон, ее модель поведения, продвижение роликов в Интернете [39] (сама Карина это мнение оспаривает [40] ).

Хавард Нарум — чистая стоимость, биография, возраст, рост, семья, Wiki!

Хавард Нарум собственный капитал, день рождения, возраст, рост, вес, вики, факт 2020, 2021! В этой статье мы узнаем, сколько лет Хаварду Наруму? С кем сейчас встречается Хавард Нарум и сколько у него денег?

003

003

КОРОТКИЙ ПРОФИЛЬ
Отец Недоступно
Мать Недоступно
Братья и сестры Недоступно
Супруг ) Не доступен

Хавард Нарум Биография

Хавард Нарум — известный журналист , родился 23 июня 1944 г. в Норвегии .По мнению Астрологов, — знак зодиака — это Рака .

Этническая принадлежность, религия и политические взгляды

Многие люди хотят знать, что такое Хавард Нарум этническая принадлежность, национальность, происхождение и раса? Давай проверим! Согласно общедоступному ресурсу IMDb & Wikipedia, этническая принадлежность Хаварда Нарума неизвестна. В этой статье мы обновим религию и политические взгляды Хаварда Нарума. Пожалуйста, проверьте статью еще раз через несколько дней.

Хавард Нарум Чистая стоимость

Хавард Нарум — один из самых богатых журналистов и внесен в список самых популярных журналистов.Согласно нашему анализу, проведенному в Википедии, Forbes и Business Insider, Havard Narum чистая стоимость составляет примерно 1,5 миллиона долларов .

Хавард Нарум Чистая стоимость и зарплата
Чистая стоимость 1,5 миллиона долларов
Заработная плата На рассмотрении
000

000

000

000

000 Источники дохода

000

000

000

000

000 Источники доходов

000 Журнал

000 В наличии
Дом Проживает в собственном доме.

Рост Хаварда Нарума

Рост Хаварда Нарума Сейчас недоступен. вес Неизвестно и размеры тела скоро будут обновлены.

Havard Narum Рост и статистика тела
Рост Неизвестно
Вес Неизвестно
Размеры тела На рассмотрении 000

Цвет волос Нет в наличии
Размер стопы / обуви Нет в наличии

Кто встречается с Хавардом Нарумом?

Согласно нашим данным, Havard Narum , возможно, одноместный и ранее не использовался.По состоянию на июнь 2021 года Хавард Нарум ни с кем не встречается.

Запись о взаимоотношениях : У нас нет записей о прошлых отношениях для Хаварда Нарума. Вы можете помочь нам создать рекорды знакомств для Хаварда Нарума!

Факты и мелочи

Входит в список самых популярных журналистов . Также входит в элитный список знаменитостей , рожденных в Норвегии, . Хавард Нарум отмечает день рождения 23 июня каждого года.

Полную биографию Хаварда Нарума вы можете прочитать в Википедии.

последние новости и главные статьи, связанные с Хавардом Нарумом


    Маленькая история шотландского правосудия

    История, которую вы не услышите, если не прочитаете Oban Times или не станете одним из 146 человек, живущих на острове Лисмор , дает глубокое понимание злоупотребления государственной властью в Шотландии сегодня.

    Как вы помните, еще в апреле 2020 года доктор Кэтрин Колдервуд, главный медицинский советник правительства Шотландии, была вынуждена уйти в отставку после нарушения правил изоляции во время визита семьи в Сент-Эндрюс.Неделю спустя в газетах появилась информация о том, что, вопреки совету правительства Шотландии, еще один ключевой деятель правительства Шотландии, занимающийся борьбой с эпидемией, профессор Марк Вулхаус из Эдинбургского университета, переехал в свой загородный дом на острове Лисмор. Вулхаус — профессор эпидемиологии и член консультативного комитета Николы Стерджена по covid-19.

    The Daily Record сообщила, что люди на Лисморе были недовольны:

    Один островитянин, который не пожелал называть своего имени, сказал: «Это просто еще один пример лицемерия.

    «Местные жители Лисмора далеки от счастья, потому что беженцы из-за коронавируса подвергают общину опасности.

    «На острове нет даже врача или медсестры.

    «Когда сюда приехал профессор Вулхаус, различные политики говорили людям держаться подальше от Хайленда и островов».

    22 марта Никола Осетр заявил:

    «Те, кто обычно не живет на островах и которые путешествовали туда в последние несколько дней, смогут уехать, чтобы уменьшить давление, но с этого момента паромы будут использоваться для тех, кто живет на наших островах, у кого есть существенная потребность. для путешествий на материк и обратно, а также для приобретения товаров первой необходимости или по делам.”

    Другие шотландские министры неоднократно давали понять, что Хайленд не в состоянии справиться с какой-либо дополнительной нагрузкой на службы здравоохранения, поэтому людям не следует ехать туда, чтобы избежать эпидемии, а если они уже есть, им следует уехать туда, где они обычно жили.

    Профессор Вулхаус покинул Эдинбург и увез свою семью в Лисмор за несколько дней до официального совета не ехать в Хайленд. Но я не знаю, имел ли он официальное предвидение предстоящих ограничений, или действовал на основе своей собственной информации в качестве эпидемиолога, или это было истинным совпадением, как утверждается, я не знаю.Что правда, так это то, что Эдинбургский университет все еще работал и преподавал, когда он покинул Эдинбург ради своего дома отдыха. И что правда, так это то, что он проигнорировал совет правительства нерезидентам покинуть острова и вернуться в свои постоянные дома.

    Woolhouse не понравилась негативная огласка. Поэтому он начал инициировать юристов, чтобы заморозить любые средства массовой информации, критикующие его отступление на остров, с некоторым успехом (хотя я отмечаю, что отчет Record все еще существует).Четыре месяца спустя он все еще был на Лисморе, а 31 июля 2020 года интервью с Кришнаном Гуру-Мурти на канале Four News включило этот необычный отрывок в прямом эфире телеканала:

    Кришнан Гуру-Мурти: «Это то, что вы сделали сами, оценка личного риска, потому что вы сами подверглись критике за переезд своей семьи на отдаленный шотландский остров в начале этой пандемии»
    Проф Вулхаус: «Кришнан, по этому поводу ведется какой-то юридический спор, и если вы хотите, чтобы Канал 4 присоединился к судебному делу, добро пожаловать, мы приехали на недельный отпуск и попали в карантин, как и многие тысячи других людей по всей стране»
    Кришнан Гуру-Мурти: «И ты все еще здесь?»
    Проф. Вулхаус: «Мы, как оказалось.Сообщество было чрезвычайно гостеприимным и очень благосклонным, и мы им за это очень благодарны ».
    Кришнан Гуру-Мурти: «Итак, что это за путаница с законом, мы, очевидно, не хотим участвовать в судебном процессе, но мне интересно, что именно вы угрожаете, когда говорите это, я имею в виду, какая путаница вокруг того, что вы сделал.»
    Проф. Вулхаус: «Как я уже сказал, сообщения в прессе проходят юридическую проверку…»
    Кришнан Гуру-Мурти: «Итак, ты не двинулся с места, ты просто случайно был пойман там, Это то, что вы имеете в виду?»
    Проф. Вулхаус: «Да, нас просто поймали там, как и тысячи других людей»
    Кришнан Гуру-Мурти: Но почему вы не вернулись, ведь ваша работа в Эдинбурге »
    Проф Woolhouse: «Да, оказывается, что, как и многие другие люди, он вполне может (так в оригинале) выполнять эту работу удаленно благодаря очень быстрой работе моей группы ИКТ в Эдинбургском университете, за которую я также благодарен.«
    Krishnan Guru-Murthy: Так что вы скажете этим людям? Я сам не предъявляю вам это обвинение, но вас обвинили в лицемерии, не так ли?»
    Проф. Вулхаус: «Как я уже сказал, если вы хотите, чтобы Channel 4 участвовал в судебном процессе, вы можете продолжить эту линию допроса».
    Krishanan Guru-Murthy: Я спрашиваю вас, когда люди обвиняют вас в лицемерии, как вы на это отвечаете? »
    Проф. Вулхаус: «Мой ответ — это законный вопрос, и я заканчиваю это интервью.Прости, Кристиан (так в оригинале).

    Одно мы можем сказать с уверенностью: утверждение профессора Вулхауса о том, что он каким-то образом застрял или застрял на Лисморе, является ложью. Во-первых, паромы продолжали ходить, и непостоянным жителям было дано прямое указание использовать их и возвращаться домой. Во-вторых, друг его дочери приехал с ними на каникулы и сумел без проблем уехать домой, как Обан Шерифский суд должен был услышать на прошлой неделе (об этом подробнее позже).

    В эту историю входит Джереми Гилкрист.Он много лет постоянно проживает на Лисморе и, я должен заявить, друг моей семьи. В начале пандемии Джереми вместе с другими жителями Лисмора был встревожен небольшой волной посторонних, прибывающих в дома отдыха на острове из городов и потенциально приносящих с собой вирус. Они создали группу в Facebook на эту тему, и Джереми дошел до того, что сообщил в полицию о возможных нарушениях правил изоляции. В ответе из полицейского участка Обана говорится, что в марте 2020 года правила изоляции не имели юридической силы.

    [На данном этапе я мог бы прояснить, что на самом деле я не одобряю такого рода виджилантизм Ковида, но могу понять его в условиях острова, и я совершенно не сочувствую тем, кто владеет вторым домом в Хайлендсе и на островах, как профессор Вулхаус или Элизабет Саксен-Кобург.]

    Островитяне также начали давать понять прибывшим с пандемией, что они не совсем приветствуются, просто вежливо объяснив им это. Джереми, которому 70 лет, 30 мая 2020 года помахал жене профессора Вулхауза, которая остановилась, проезжая мимо его дома.Он спросил ее: «Почему ты все еще здесь?» Она утверждает, что он добавил, что она должна «пойти домой», что Джереми отрицает, хотя это не несправедливо.

    Спустя несколько недель полиция Обана приехала на остров, чтобы увидеть Джереми Гилкриста, и он подумал, что наконец они серьезно отнеслись к вопросу о людях, приезжающих в дома отдыха на острове в нарушение правил изоляции. Он был удивлен, обнаружив, что полиция начала мощное расследование — в отношении Джереми Гилкриста.

    Это было началом более чем шести месяцев кошмара. Обычно заставить полицию приехать для расследования преступления на острове сложно из-за ограниченных ресурсов, но внезапно у полиции появилось неограниченное время, чтобы обойти весь остров, опросить жителей и спросить их, видели ли они когда-нибудь Джереми Гилкриста агрессивным поведением. и слышали ли он когда-нибудь что-нибудь расистское.

    Подумайте об этом — вы живете на маленьком острове, и внезапно полиция спрашивает всех ваших соседей, знают ли они вас как жестокого расиста.Напряжение было ужасным. Джереми Гилкрист должен был узнать от полиции Обана, что указание выделить все эти полицейские ресурсы исходило непосредственно от Королевского офиса. Это Шотландия 2021 год, и Джереми Гилкрист в глазах Королевского офиса просто какой-то плебейский островитянин. Принимая во внимание, что профессор Марк Вулхаус, Орден Британской Империи, является членом Консультативной группы первого министра по Covid-19. Таким образом, Вулхаус входит в круг очарованных шотландским правительством тех, чьи враги преследуются за неограниченные средства полиции Шотландии и Короны.Тем более, что вся история о сомнительном следовании совету по изоляции его собственного советника потенциально смущала шотландское правительство с политической точки зрения.

    Джереми Гилкрист, таким образом, был обвинен Коронным управлением в «действиях с расовыми отягчающими обстоятельствами, направленными на то, чтобы вызвать тревогу или беспокойство». Потому что жена профессора Вулхауза, профессор Франциска Мутапи, чернокожая зимбабвийка. Она утверждала в суде, что считала, что Гилкрист хотел, чтобы она покинула остров, потому что она была черной, а не из-за Ковида, и что он хотел, чтобы она вернулась в Зимбабве, а не в Эдинбург.

    Не было заявлений о том, что Джереми Гилкрист что-либо говорил о том, что она чернокожая, или о Зимбабве. Как заслушал суд, Гилкрист проводил кампанию за то, чтобы все жители домов отдыха покинули остров, в соответствии с официальным советом шотландского правительства Covid, без ссылки на чье-либо этническое происхождение. Профессор Мутапи — очень умная женщина, она профессор инфекционных болезней Эдинбургского университета. Идея о том, что — после того, как полемика по поводу ее семьи на острове была в национальных газетах — она ​​искренне не понимала, почему некоторые люди, включая Гилкриста, хотели, чтобы семья покинула остров, — это нонсенс.Похоже, что это очень прозрачная попытка скрыть плохое поведение — решение жить на острове во время пандемии — за защищенной характеристикой. Удивительно, но тогда такое поведение поощрялось Королевским офисом и полицией Шотландии.

    Вот отрывок из отчета Oban Times о судебном процессе на прошлой неделе:

    Мутапи сообщила суду, что когда она бежала трусцой, она заметила, что он «жестикулирует», и когда она остановилась, чтобы поздороваться, он сказал ей «возвращаться домой».
    Когда она ответила, что это ее дом, она сказала, что он начал кричать: «Это не ваш дом, вам здесь не место».
    Г-жа Мутапи охарактеризовала свою этническую принадлежность как «чернокожую зимбабвийку» и расценила его комментарии как означающие либо вернуться назад. на дачу или вернуться домой в Африку.
    Она сказала, что чувствовала себя «сердитой, атакованной, грустной и шокированной», поскольку Шотландия была ее домом последние 25 лет, а дом отдыха принадлежал семье ее мужа в течение 40 лет.
    Она сказала, что Гилкрист никогда не делал таких замечаний, когда видел ее с мужем, поэтому она решила сообщить об этом в полицию, поскольку он выделил ее как женщину, по ее словам.
    Но адвокат Гилкриста Алан Гравелл сказал, что Гилкрист просто хотел вернуться в Эдинбург.
    Г-н Гравелл также спросил г-жу Мутапи, почему она не сказала полиции, что подруга ее дочери уехала в Лисмор, но затем уехала во время изоляции, чтобы вернуться к своим родителям.
    «Я не думала, что присутствие друга имеет значение», — ответила г-жа Мутапи.
    Она также опровергла предположение г-на Гравелла о том, что жалоба на расизм была сделана для того, чтобы «заглушить законную критику» в отношении их визита, которая усилилась после того, как в апрельском сообщении национальной газеты ее мужа критиковали за то, что он находится на Лисморе.
    Гилкрист, садовник на пенсии, впоследствии был обвинен полицией в действиях с отягчающими обстоятельствами расизма, направленными на то, чтобы вызвать тревогу или причинить страдания, что он отрицал.
    Давая показания, суду сообщили, что из-за Ковида его сосед, больной раком, отменил лечение в NHS и впоследствии умер.
    Гилкрист, который также страдает диабетом типа 1 и является партнером-инвалидом, настаивал на том, что его комментарии не касались этнической принадлежности заявителя, и отрицал, что они являются расистскими.
    Он оспорил использование слов: «это не твой дом» и утверждал, что просто спросил ее: «Почему ты все еще здесь?»
    «Их не должно было быть там, и я имел право спросить, почему они были — сказал Гилкрист суду.«Я был обеспокоен тем, что вирус занесен на остров. Речь шла о том, чтобы не пускать людей с острова для нашей безопасности ».
    До инцидента Гилкрист также сообщил в полицию о другом владельце второго дома, но ему сказали, что« офицеры ничего не могут сделать ».
    Он постоянно высказывал свои опасения в группе Covid острова, размещал сообщения в Facebook и поднимал их лицом к лицу с другими владельцами вторых домов, которым «не понравилось» это слышать, признал Гилкрист.
    Г-н Гравелл сказал, что многие на острове обеспокоены людьми, покинувшими города в дома отдыха, и риском заражения коронавирусом в отдаленных районах.В нем проживает менее 200 постоянных жителей, и в нем царили опасения по поводу нехватки продовольствия и отсутствия персонала NHS для пожилого населения, в то время как лидеры общины Лисмор также были предупреждены о готовности к гибели людей, как заслушал суд.
    Однако финансовый прокурор Джеймс Данбар сказал, что Гилкрист намеревался «противостоять» г-же Мутапи с агрессивным поведением и что она представляла для него «одного владельца второго дома слишком много».
    Шериф Патрик Хьюз сказал Гилкристу, что суд не доказал, что его поведение было преступным или расистским; было ясно, что он стал «одержимым» Ковидом.

    Важно отметить, что фискальный прокурор не представил в суд никаких доказательств, подтверждающих его отвратительное и необоснованное утверждение, что Джереми Гилкрист является расистом. Таких доказательств быть не может, поскольку он не является расистом, а полиция потратила много времени на политически мотивированную погоню за дикими гусями через соседей, знакомых и социальные сети.

    Меня поразил:

    Фискальный прокурор Джеймс Данбар сказал, что Гилкрист намеревался «противостоять» г-же Мутапи с агрессивным поведением и что она представляла для него «одного владельца второго дома слишком много».

    Для многих горцев и островитян не станет шоком то, что здесь Коронный офис прямо на стороне второго хозяина дома над жителем. Но обратите внимание, что здесь прокурор опровергает свой собственный аргумент о том, что возражение Гилкриста было как-то связано с этнической принадлежностью. Это была полная чушь. Что касается его «угрожающего» поведения в разговоре с г-жой Мутапи, помните, что ему 70 лет, он нездоров и стоял у входной двери.

    Джереми Гилкрист был оправдан в Королевском суде Обана на этой неделе.Но шесть месяцев его жизни были уже испорчены, он потерял десятки тысяч фунтов стерлингов на судебных издержках, и полиция ошибочно назвала его расистом для всего сообщества, в котором он живет.

    В современной Шотландии никогда не бывает недостатка в полицейских ресурсах для расследования мысленных преступлений. Кражи со взломом или беспорядки на Джордж-сквер, не так много. Коронное управление растрачивало значительные суммы денег налогоплательщиков на крупномасштабное полицейское расследование в отношении Джереми Гилкриста и судебное преследование обвинений, которые никогда не закончились обвинительным приговором, потому что они были явно — просто — неправильно .Управляемый политикой Коронный офис сделал это для того, чтобы помочь очевидной ложной попытке отвлечь внимание от лицемерия строгого режима со стороны ключевого советника правительства Шотландии. Это было еще одно решение Королевского офиса о политике и средствах массовой информации, а не о правосудии.

    Последняя, ​​более тревожная мысль. Подобные совершенно неоправданные преследования в Шотландии станут намного проще для Управления Короны с новым Законом о преступлениях на почве ненависти. Г-жа Мутапи, несомненно, была оскорблена г-ном Гилкристом и принадлежит к защищаемой группе.С точки зрения нового закона, я думаю, что Джереми Гилкрист будет виновен, несмотря на отсутствие каких-либо расистских намерений. Взаимодействие с членами защищаемых групп будет развиваться на чем угодно, но только не на равноправной основе в соответствии с новым законом, а вероятность злонамеренных обвинений будет огромной, и их будет очень трудно опровергнуть. Вот почему либеральные демократии обычно избегают таких законов.

    —————————————————–

    Простите меня за то, что я указал, что моя способность обеспечить это покрытие полностью зависит от ваших добрых добровольных подписок, которые поддерживают этот блог.Этот пост может свободно воспроизводиться или переиздаваться, в том числе в переводе. Вы по-прежнему можете читать без подписки.

    В отличие от наших противников, включая Инициативу честности, 77-ю бригаду, Bellingcat, Атлантический совет и сотни других подстрекательских пропагандистских операций, этот блог не имеет никаких источников государственного, корпоративного или институционального финансирования. Он полностью основан на добровольной подписке своих читателей, многие из которых не обязательно согласны с каждой статьей, но приветствуют альтернативный голос, инсайдерскую информацию и дискуссии.

    С благодарностью получено

    подписок для продолжения работы этого блога.

    Выберите сумму подписки из раскрывающегося списка:

    Адрес Paypal для разовых пожертвований: [адрес электронной почты защищен]

    Альтернативно банковским переводом или постоянным платежом:

    Имя счета
    MURRAY CJ
    Номер счета 3 2 1 5 0 9 6 2
    Код сортировки 6 0–4 0–0 5
    IBAN GB98NWBK60400532150962
    BIC NWBKGB2L
    Адрес банка Natwest, PO Box 414, 38 Strand, London, WC2H 5JB

    Биткойн: bc1q3sdm60rshynxtvfnkhhqjn83vk3e3nyw78cjx9
    Ethereum / ERC-20: 0x764a6054783e86C321Cb8208442477d24834861a

    Подписки по-прежнему предпочтительнее пожертвований, так как я не могу вести блог без определенной уверенности в будущем доходе, но я понимаю, почему некоторые люди предпочитают не делать этого.

    Kaj morate jesti, da očistite jetra. Kateri izdelki očistijo in update jetri

    Jetra je ščit, ki omogoča vse udarce škodljive hrane in pijače, stresa in slabe ekologije. Не само дело кот орган за обликованье кри, темы туди очисти кри из струпов в других шкодливых снови. E želite podaljšati življenjsko dobo tega naravnega filtra organization, morate vedeti, kateri izdelki očistite jetra.

    Kateri živalski proizvodi čistijo jetra

    Za razliko od mesa, ki je zelo težko pri želodcu in ne najboljši način, da razmislimo o jetrih, je poraba sveže ribe za jetra uporabna.Морда е врага, щуке, тежка али пострв. Kaj če hočem meso? Nutricionisti priporočajo prehranjevanje piščanca ali purana. Drugo meso je zaželeno, da jedo postopoma in brez dodajanja odvečne maščobe.

    Млечные изделия со стороны коридора за джетра. Morda je odvisen sir, sir z nizko vsebnostjo maščob, različni jogurti in kefirji. Vendar ni priporočljivo piti hrane z mlekom.

    Za uporabo jetrnih jajc, kuhajte Schozyk. Toda omlet je bolje kuhati ne na mleku, ampak na smetani ali kislo smetani zmes z vodo.Takšna jed nauči želodca brez težav in jetra ne bolela.

    Какшно зеленяво в саду очистите джетра

    1. Grezfruit je zelo bogat z витамином C, ki prispeva k posodabljanju jetrnih celic. Lahko uživate oba sadja в svežega soka.
    2. Korenje in pesa so resnične zložljive flavonoide in beta-karotena. Следите за стимулами, чтобы помочь вам очистить тело.
    3. Jabolka, bogata s pektinom, pomagajo ne le jetra, temveč tudi čisti celoten organizationm kot celoto.
    4. Belo zelje je zmožno čistiti jetra. Упорабля се лахко на свежем в в душе.
    5. Олька, конопля в ланена олье в зеленых количинах так туди примерна. Koristne maščobe, ки jih vsebujejo, so nevtralizirani toksini in odstranjeni iz jeter. Del obremenitve.

    Kaj so ljudska zdravila uporabna za jetra

    O tem, kaj živila očistijo jetra, je bila razpravljala zgoraj. Vendar tradicionalna medicina pozna veliko Receptov, ki lahko to storijo bolj učinkovito.

    1. V enakih Delih, zmešajte koren rabarbare in ligarice, plodovi izseja, stebla Знаменитость, cvetja Calendula, Immortelle, in poprove mete, nato pa vlijemo to mešanico z vrelo vodo. Отвар ЖЕ 6-8 ур, нато па по пол уре пред изделаво хране.
    2. Коренчек сок, зелена в петершиле, претресите в пейте на празен желодец всако ютро. Potek zdravljenja traja en mesec.
    3. Koruzne štorklje se nalijejo s kozarcem vrele vode in pijejo oba čaja za 5-6 mesecev.

    Če veste, kaj čistijo jetra, potem lahko pozabite na morebitne bolezni tega organa že vrsto let.Главная страница ж, да следите оброком в манж стресу.

    Джетра в чловешкем телесу настопа велико. Произвольная, урея сэставо крви, очисти кри в организации из токсинов в других шкодливых снови. Та помембен орган потребует редна здравила. Posebna prehrana prav tako pomaga znebiti negativnih učinkov škodljivih snovi. Включите изделия, ки очистий йетра, ки со с правильным упорабо, ки лахко изваяйо учинковито разструпляйо органа брез шкоде телесу.


    Топ 15 изделий для поиска предметов

    çelite raztovoriti jetra, je treba uvesti izdelke v prehrano, ki odstranijo toksine, žlindre in druge škodljive zovi, so obogateni.Многи подобны изделия так в всакдании прехрани, вендар се не упорабляйо в припорочены облики али в незадостни количини. Издела правильного мания Детокса, лахко тело очистите в некай дней дома. Najprej pa se prepričajte, da ni kontraindikacij.

    Авокадо.

    Зеленява в саду так главни производства за čiščenje jeter. Авокадо заседа помембно место мед ним. To je edinstveno sadje, ker naenkrat opravlja več funkcij, da ohranijo svoje delo glavnega filtra človeškega telesa. Avokado vsebuje glutation — snov, ki veže toksine, potem pa so lažja proizvodnja.Zaradi visoke vsebine mononenasičenih kislin v jetrih in ni odložena. Садье себе нанаша на вечных желчегонных изделиях.

    Avokado se lahko doda različnim solatom. Окусна, упорабна в хитра джед с своим додатком — сендвичи. E želite to narediti, naredite avokado meso, peteršilj, česen, sol, limonin sok v mešalniku. Доброго времени суток такой размазамо на тосте из черного круга.

    Solata avokada in jajc so znana po ugodnosti in izvrstnega okusa. За ньегово приправо, 2 кухни оячана яйца, 2 свежее кумаре, 1 авокадо, зеленое чебуло перье, сладко лимонин сок žlico, ščepec soli in črni poper.Sestavine fino rezanje in gorivo oljčno olje.

    Walnutov plodovi so idealni za čiščenje jeter. Итак насичени с аргинином — мчна средства в бою против токсином. Snov se nanaša na aminokisline, in v čisti koncentrirani Obliki se uporablja za čiščenje drog. Maščobne kisline pomagajo ohranjati funkcionalnost telesa, ki je в великих количинах в oreh. За терапевтическими средствами в чистом намене можно использовать различные продукты питания: зеленая люпина, мембрана, люпина. Матисе се лахко додайо на штевильные джедаи али па Je neodvisen izdelek.

    Orehi vsebujejo veliko arginina, ki pomaga jetra, da nevtralizirajo negativen učinek toksinov na telo.

    Користна в окусной послластике — матице з медом. В размере 400 г орешков на 1 литр меденых изделий mešamo в jedo vsaj 1 žlice. По всакем оброку. В коридоре змеси лахко додате цимет, слайн, Курагу. Подобне йеди не само учинковито чистийо йетра, темвеч имао туди дивячино, пловила па очистийо, одвечни холестерол пресежек од телеса.

    Грепефрут.

    Prehrana za čiščenje jeter vključuje citrus.Мед njimi ima grenivko najmočnejši antioxidativni učinek. Poleg jeter, to sadje:

    • Čiščenje plovil;
    • izboljša učinek insulina;
    • стимулир пребавни тракт;
    • krepi imunski sistem;
    • pospešuje метаболизм;
    • stiskalnice.

    Sadje se porabi v sveži Obliki ali kot sok. E želite očistiti jetra, je priporočljivo piti kozarec grenivke soka na dan pred obroki. Da bi povečali učinek v kozarcu soka, se doda čajna žlička oljčnega olja.

    Pomagalo bo dosči hiter učinek na čiščenje paste za pasto grenivke. Чтобы это потребно за njeno kuhanje polovico mesa sadja, celuloze četrtletja limone, strok česna в 35 мл oljčnega olja. Sestavine zdrobijo, zmešajo в jih temeljito premešamo. Poraba 2 žlice. Трикрат на дан за 5-7 дней.

    Каркаде.

    Очистите jetrne в suhe liste hibiskusa barv, ki se imenujejo ime karcede. Na podlagi njih naredi dišeči, okusen in uporabni čaj. Carcade vsebuje različne kisline, vključno z maščobnimi organkimi, vitamini in aminokislinami, ki se nanašajo na več vitalnih.Čaj, ki temelji на karkazih, prispeva k čiščenju plovil, maščobnih декольтов, холестерола. Zagotavljanjem zmogljivega antioksidantnega učinka je Carcade učinkovit izdelek — čistilec telesa.

    Da bi dobili največjo korist od kartice, morate pravilno narediti pijačo. V ta namen se hibiskus listi nalijejo z vodo, pripeljejo se do vrenja in odstranjene iz ognja. Пройдите через 15 минут. Остайся, да додамо сладко по окусу в пиео вроче али охлажено. Да би изболйшали окус в коридоре ластности в каркаде, лахко додате лимоно.

    Čebula in česen

    V krmi pri čiščenju jeter mora biti vključen (ali razširjen v količini) čebulo in česen. Дом хорошо вплива на целотно тело, включено с преимуществом, приспева к чищеню реактивных тканей заради витаминов B, C, аллицина во врсти антиоксидантов. Подобна хранила я всебована в часах. Zahvaljujoč amino kislinam, ки jih vsebuje, česen tudi regenerira poškodovane jetrne celice.

    Česen s čebulo se doda številnim priložnostnim jedemm. Da bi izboljšali učinek čiščenja, morate jesti najmanj 1-2 klinčkov česna in pol surove žarnice na dan.Lahko sete tudi 5 средних великих глобусов česna z eno žarnico in medom, brušenje in mešanje hrane, vztrajajo 2-3 ure. Uporabite na žlici trikrat na dan.

    Obstajajo kontraindikacije: accept ne bo koristen za ljudi, ki trpijo zaradi gastritisa ali duodenitisa.

    Svetle korenine

    Za normalno delovanje jeter in njeno naravno čiščenje je priporočljivo, da v dnevne dietne korenine svetlih barv, kot so pesa in korenje. Песа так обогатена с бетаином — сновджо, ки се опозарья.Svetle korenine vsebujejo veliko vlaken, витаминов, ки применяется к нормальным преимуществам. Богати со з флавоноиды, ки очистий йетра из токсинов.

    Pesa in korenje se lahko uporabljajo v svežih, jetrih, kuhani obliki. Зело користно е, да жих включите в прехрано в облики соков. Učinkovito za čiščenje mešanice korenja in soka pese z enim čezo. Med dnevom ni priporočljivo piti soka pesa več kot 50-60.

    Zeleni čaj

    Zdrav življenjski slog ne more si prestavljati brez takega izdelka, kot je zeleni čaj.Тони тон, очки чреве, взаме из детей в других пребавных органах токсинов. Vsebuje zmogljive antioksidante, zaradi katerih pride do čiščenja. Od pijače je bolje začeti zjutraj in jo popijte v celotnem dnevu 4-5 skodelic.

    Зеленый цвет за чашечкой воды в здравственеге вноса сэ лахко напие такое в чисти облака кот з додатком млека, зеленых инфузий в саду.

    Jabolka

    Aromatična in cenovno dostopna jabolka, ki je na voljo v vsakem letnem času, vsebujejo veliko elementov v sledovih, vitamini, vlakni, maščobah, Organkih kislin.Уведба штевильных укрепних укреплений на телесу, плодови нисо достопни в пребавни систем. Snovi, ki so vsebovane v tem sadju, istijo črevesje, odstrani škodljiv Holesterol, preprečuje izobraževanje, zmanjša število toksinov.

    Яболка со в своей чести облики али додайо садне солате, сладице, компот в мармеладо. Вкусный в koristne sladice vključujejo pečena jabolka. За ньихово приправо е взятия вечных плодов, вдолбино сэ разрезе на средину яболка на обмочю кожу, мед али сладкор с циметом.Nato se izdelek pošlje mikrovalovni pečici ali pečici za peko. Приправленность jabolk določa Streak krilo. Морате даты предностей свежим органкем садю в не накуповати.

    Курач.

    Мед домашними чистыми средствами йевер, куркума каже найвечо учинковитость. Dišeča začimba vsebuje številne koristne snovi, od katerih je glavni korkumin. Spodbujajo proizvodnjo, ki je odgovorna za odpravo rakotvornih snovi inškodljivih toksinov. Куркумин приспева к регенерации органов целик.Изделек Ие Треба Додамо Различным Джедем, Не Ле за Повечанье Окуса, Ампак Туди За Чищеньем во Вздржеванье Джетере.

    Позлате овсе.

    Enodelna zrna so bogata z vitamini, elements v sledovih in encimih. Prispevajo k odstranitvi toksinov, žlinčkov, presežnega Holesterola, Absorpcije beljakovin in maščob, pospešiti presnovo, odstraniti. Za čiščenje jeter se pogosto uporablja infuzija, ki temelji na izdelku. Ličina zemeljskega ovsa se vlije z litrom vrele vode, vztrajajo v termosu 12 ur, porabi trikrat na dan pol ure pred obroki za en mesec.

    Тыква.

    Prehrana za čiščenje jeter je nemogoča brez buče. Изготовление всех целотен низ користних снови.

    Med poslabšanjem bolezni jeter se nemejo uporabljati sveže stisnjenega soka in surove buče.

    Za čiščenje jeter je učinkovito združiti buče z medom, ki prispeva k dodatni regeneraciji organkih celic. E желайте наредити, лахко упорайте энега од учинковитих рецептов. Zgornji del buče je odrezan, plod pa se očisti iz semen. Nastali prostor je napolnjen z medom.Тыква и прекрити з врхом в герметичном змелье в живильском фильме. По 10 дней настал сок приправлен за упрабо. Pred obroki morate piti trikrat na dan na žlico.

    Olivno olje

    Številka izdelka One na čiščenje jeter in izboljšanje telesa. Še посебей учинковито упрабо празнега желодца. За морате пити за зайтрк 1 жлице. Оля з енако количино лимонинега сока. Spodbuja proizvodnjo žolča in njen odliv, čiščenje jeter iz toksinov in other onesnaževalcev. Oljčno olje se lahko doda vsaki zelene solate, priložnostne jedi, saj vsebuje številne koristne snovi.

    Cvetača in brokoli

    Počistite telo in jetra lahko s pomočjo križnega zelenjave, kot so cvetača in brokoli. Zaradi visoke vsebnosti različnih mikroelementov in koristnih snovi, vključno z selenom in holin, izvajajo močne detox, očistijo črevesje, naredite choleretic. Bolje je, da jih uporabite v kuhanih pečeh, kuhano za nekaj poti, jedo od 300 g na dan.

    Koristna in okusna jed je piščančja jetrna kason s cvetačo in jajci. Jetra в цвете в enakih količinah se zlijejo z jajci in gredo v pečico 45 минут при 180 остановках.

    Kinza in druge zelenice

    Za učinkovito čiščenje jeter iz toksinov, morate dodati zelenice na all jedi. Bolje je, da ga uporabljate v sveži Obliki. Найболь упорабна зеленя за джетра — Кинза. Полег других онснажевальцев воды из ковинскега органа.

    Кинза в других зеленых насаждениях успешно используется в рецептах традиционной медицины. Uporabno za jetra infuzije iz Cilantro. Jedilnica žlička zelenja se vlije s kozarcem vrele vode in vztrajam ponoči. Pijte 80 мл, preden jedo trikrat na dan.

    Limona in apna

    Prehrana pri čiščenju jeter zavije citrus. К такому значнейши желчегонные в чистильных изделиях. Posebno mesto med njimi je dano z limono in apnom, bogato z Vitaminom C. Priporočljivo je jesti več kosov sadja na dan. Нджихов сок се лахко дода в солате, сокове, напитке. E посебей упорабно за čiščenje telesa in jeter, ki pije na žlici apna ali limoninega soka na prazen želodec ali pred obroki v dneh razstrupljanja prehrane.

    Кай издели негативно впливайо на джетра

    Преобрети еся в послабшала ньено дело сладкость, дафф, торте, масло, маргарино, майонезо.Slabo vplivajo na sorte maščobnih meso Organov (zlasti jagnjetina in svinjina), maščobne juhe, kisla zelenjava in sadje v pretiranih, dimljenih, ostrih in ocvrtih jedmih, omakah. DIGE za jetrne gazirane pijače, močne kave, alkohola, tobaka.

    Детокс-программа для йетра в 72 урах

    Че желите поработить čiščenje jeter 3 dni, morate vedeti, kateri izdelki očistite jetra.

    Tukaj je približni meni, ki ima močan razstrupni učinek za jetra:

    • 1. дан: Zajtrk — ovsena kaša z malinami, Smoothie iz buče z jabolkom.Косило — айда с цветочным камером в джетри. Вечеря — солата с песком, корень, орешки в ольчним олье.
    • 2. дан: Зайтрк — тосты с месом, авокадо, скута. Kosilo — svetlo piščančja juha z lokom, brokolijem in cvetačo. Вечерняя — печена буча с кореньем, гренивка с кефирьем.
    • 3. дан: Zajtrk — solata za peso, nizko vsebnostjo maščob, kislo smetano in matice, pečeno jabolko. Косило — Бучна каша з рижем, гренивко. Večerja — Смузи из йогурта с кореньчком и бодростью.

    Взпередно с продуктами Detox morate пити велико вода, зеленега чая, каркада, наравнега садья в зеленых соков.Курага, suhe slive bodo pomagale pri prehrani tistim, ki ljubijo sladko.

    Pred čiščenjem jeter je treba takšne izdelke posvetovati z zdravnikom za kontraindikacije.

    Literatura.

    • Ченков, В. Г. Клиническая онкология: študije. Прирочник за системой с дипломским. Изображение Здравники / В. Г. Ченков. — Ред. 3. Копирадж. в додайте. — М .: МК, 2010. — 434 с .: Ил., Табела.
    • Ильченко А.А. Bolezni žolčnika in žolčnika: priročnik za zdravnike.- 2-е изд., Перераб. в додайте. М .: ООО «Заложба Медицинская информационная агенция», 2011. — 880 S: Ил.
    • Тухтаева Н. С. Биокемия Бибьяры Sweet: Teza za stopnjo kandidata za medicinske vede / Институт за гастроэнтерологией Республики Таджикистан. Душанбе, 2005.
    • Литвански, И.А. Галгамед Болезен, холецистит при некатере повезания болезней (vprašanja patogenze, диагностикiranje, zdravljenje) / И.А. Литовский, А.В. Гордиенко. — Санкт-Петербург: спецлит, 2019. — 358 стр.
    • Диетология / под ред. А.Ю. Барановский — ред. 5. — СПБ: Питер, 2017. — 1104 с .: Ил. — (серия «спутник здравника»)
    • Пымов, с .. Болезень: водник за здравнике / с..Д. Вас. — Ред. 5., Рекреация. в додайте. — Москва: ООО «Медицинская информационная агенция», 2018. — 984 с .: Ил.
    • Шифф, Юджин Р. Увод в гепатологии / Юджин Р. Шифф, Майкл Ф. Соррель, Уиллис С. Мэддри; на. из углов Под ред. Ивашкин В.Т., а.о. Буовеерова, маг. Маевская. М .: Gootar Media, 2011.- 704 ул. — (серия «Schiff Bolesi»).
    • Радченко, В.Г. Основе клинической гепатологии. Bolezni jeter в žolčni sistem. — СПБ .: «Издатели наречья»; М .: «БИН заложба», — 2005. — 864 с .: Ил.
    • Гастроэнтерология: справочник / под ред. А.Ю. Барановский. СПБ: Питер, 2011. — 512 с .: Ил. — (серия «Национальная медицинская библиотека»).
    • Лутая, п. Диагностика, дифференциальная диагностика в здоровых болезнях привилегированных органов: учебное пособие / а.в. Лутая, Т. Мишина, а.а. Гудухин, Л.Я. Корнил, С.Л. АРКТЕВА, Р.Б.Орлов, О.Н. Алеутская. — Иваново, 2008. — ул. 156.
    • АХМЕДОВ В.А. Практическая гастроэнтерология: водник за здравнике. — Москва: ООО «Медицинская информационная агенция», 2011. — ул.
    • Notranje bolezni: gastroenterologija: tutorial za revizijsko delo študentov 6 tečajev v posbnosti 060101 — терапевтический праймер / Сост .: Николаева Л.В., Хенджина В.Т., Путинцева И.В. — Красноярск: Врста. Красгму, 2010. — 175 стр.
    • Радиология (диагностика севанья в радиационной терапии).Эд. М.Н. Ткаченко. — К .: Бук-плюс, 2013. — 744 ул.
    • Илларионов В.Э., Симоненко В.Б. Содобне метод физиотерапии: водник за сплошне здравнике (дружинские здравники). М .: ОАО «Заложба» Медицина «, 2007. — 176 P: IL.
    • Schiff, Eugene R. Alkohol, zdravilne, genetske in presnovne bolezni / Eugene R. Schiff, Michael F. Sorrel, Willis S. Maddrey: Per . из угла Под ред. Н. А. МУХИНА, Д. Т. Абдурахманова, эз Бурневич, так именован. Шоптина, Е. Л. Танашук. — М .: Goeotar Media, 2011.- 480 ул. — (серия «Schiff Bolesi»).
    • Schiff, Eugene R. Ciroza jeter in njegovih zapletov. Пресадитев Джетер / Юджин Р. Шифф, Майкл Ф. Сорель, Уиллис С. Мэддри: Пер. из углов Под ред. В. Ивашкин, С. Готье, яг. МыСюсюк, маг. Маевская. М .: Goeotar Media, 201i. — 592 ул. — (серия «Schiff Bolesi»).
    • Patološka fiziologija: učbenik za študente medu. Univerze / Н. Заико, ю.в. Бызов, А.В. Атаман и др .; Эд. Н.Н. Заико в ю.в. Бысти. — 3. изд., Перераб. в додайте.- К .: ЛОГОС, 1996. — 644 с .; Ил 128.
    • ФРОЛОВ В.А., ДРОЗДОВА Г.А., Казанская та, Билибин Д.П. Демуров Э.А. Патолошка физиология. М .: ОАО «Экономическая залежба», 1999. — ул.
    • Михайлов В.В. Основе патолошке физиологии: водник за здравнике. — М .: Медицина, 2001. — 704 стр.
    • Notranja medicina: VODIČ V 3 T. — T. 1 / E.N. Амосова, О.Я. Бабак, В. Зайцева и др .; Эд. проф. E.N. Амосовой. — К .: Медицина, 2008. — ул. 1064. + 10 с. Barva vklj.
    • Гайворонский, ул.с., Ничиприк Г.И. Функциональная анатомия органов превосходной системы (структура, оскрба с крвйо, инервация, лимфоток). Вадница. — СПБ .: ЭЛБИ-СПБ, 2008. — 76 стр.
    • Kirurške bolezni: vaje. Эд. М. И. Кузина. М .: Goeotar Media, 2018. — 992 ул.
    • Kirurške bolezni. Водник за надзором больников: Учебное пособие / Чернюсов А.Ф. в других — М .: Практическая медицина, 2016. — ул.
    • Александр Дж. Ф., Лишнер М. Н., Галамбос Дж. Т. Наравна згодовина алкогольного гепатита. 2. долгорочная прогноз // амер.J. Gastroenterol. — 1971. — Т. 56. — P. 515-525
    • Дреябина Н. В., Айламазян Э. К., Варинов В. А. Голестатическая гепатозная болезнь: патогенеза, клиника, здоровье // Ж. Акуш. в Жене. Болезень. 2003. №1.
    • Pazzi P., Scagliarini R., Sighinolfi D. et al. Нестероидна упораба дрог в расширении болезней женских камней: штудия о надзоре примеров // амер. J. Gastroenterol. — 1998. — Т. 93. — С. 1420-1424.
    • Мараховский Ю.Х. Жалчек: На возможностях диагностики сегодняшних фаз // Рос.Журнал. Гастроэнтерол., Гепатол., Колопроктол. — 1994. — Т. IV, шт. 4. — С. 6-25.
    • Хигасиджима Х., Ичимия Х., Накано Т. и др. Koprirubina pospeši koprecipitacijoholeterola, maščobnih kislin in mucina v študiji humane žolčne in vitro // J. gastroenterol. — 1996. — Т. 31. — P. 828-835
    • Sherlock sh., Duli J. Bolezni jeter in žolčni trakt: Per. из углов Под ред. З.Г. Апросина, н.а. Мухин. М .: Геор Медицина, 1999. — ул. 860.
    • Дадвани С.А., Вещев П.С., Шулутко А.м., Прудков М.И. Холелитиаз. М .: Изд. Хиша «Видар-М», 2000. — 150 с.
    • Яковенко Е.П., Григорьев П.Я. Kronične bolezni jeter: Diagnoza in zdravljenje // Rus. Драга. Журнал. — 2003. — Т. 11. — № 5. — 5. С. 291.
    • Вртови, Алексей čiščenje jeter in ledvic. Содобне в традиционных методах. — СПб: Питер, 2012. — 160 с .: Ил.
    • Никитин И.Г., Кузнецов С.Л., Странжеков Г.И., Петренко Н.В. Оддали результаты интерферонотерапии против гепатита С. // росс.Журнал. Гастроэнтерология, гепатология, колопроктология. — 1999, т. Ix, шт. 1. — с. 50-53.


    Pod vplivom škodljive hrane, alkoholnih pijač, kajenja in other neugodnih dejavnikov, jeter vsak dan doživlja ogrokovalno obremenitev, предлаво številnih toksinov. Nekatera hrana, ki je vključena v človeško prehrano, ni le vir koristnih snovi, temveč lahko ima tudi wellness učinek. Орган можно использовать с упором на правильное преграда в системе с использованием цветных изделий за čiščenje jeter.

    Кай Люби Джетра

    За взпоставитев дела телеса е вредно опустити негативне наваде, одправити алкоголь в кадити . Полег тега желательно заготовить редне почитатель, изменить змерним физическим напором, коттуди оправдити системчне постопке чищеня.

    Помембна вредность ima pravo prehrano. «Користно за здравие люди».

  1. odstranite težko hrano iz prehrane;
  2. упоратите изделия, богате з живильскими влакни в беляковинами;
  3. zmanjšajte količino porabe mesnih jedi;
  4. редко употребляйте витаминске в минеральном комплексе ;
  5. omejite količino sladkarij;
  6. pijte več vode.
  7. Ugodno vpliva na delo frakcintalne hrane za jetrno — 4-6 крат на дан. Osebe, ki imajo bolezni jeter, hrana je treba zaužiti v obloženi sloiki in Kuhamo par.

    Сезон использования изделий

    e lahko sistematično čistite in zaženete jetra, lahko izzovete druge zdravstvene težave. Da bi preprečili delovanje organa, ga je treba redno čistiti, vključno z izdelki, ki očistijo jetra v svoji dnevni prehrani.

    Morsko zelje

    Listi obrata vključujejo alginske kislinske soli, ki imajo možnost očistiti jetrska tkiva in celice, pa tudi za vezavo in odstranjevanje Strupenih snoviles in težinžu.Poleg tega marine zelje vsebuje veliko količino joda, ki pozitivno vpliva na delovanje ščitnice.

    Тыква.


    Skoraj vsi plodovi oranžne barve se pozitivno odražajo v stanju jetrnih celic.
    в городе Буча ни izjema.

    Zelenjava vsebuje витамин T, ki spodbuja Absorpcijo težkega moka в zmožen razkladanje organa.

    Da bi zmanjšali obremenitev na prebavnem sistemu, se mesne jedi kombinirajo z bučno okrasjem.

    Olivno olje

    Oljčno olje je močan antioxidant zaradi vsebnosti tokoferola .Чтобы бо помагало спростити джетрне ткани из негативных споджин, ки так пришли в нотраньости тобака, умазанега зрака, токсинов. Погосто бы это употребление за чищение телеса во всех врстах диете.

    Posušene marelice

    Suho sadje je sposobno v celoti nadomestiti sladkor brez škode na zdravje . Z Упорабо Курага — это может быть бестити количино холестерола, препречити видез онколошких болезней.

    Семена в сезоне

    Семена семена всебужего снов сезамин, ки щити тело пред оксидационными постопками .Lax vključuje živilska vlakna in maščobne kisline, ki bodo pomagale, da se znebijo toksinov in žlindre v telesu skozi cirkulacijski sistem.

    Čebula in česen

    Два продукта, ki spodbujata proizvodnjo pankreatičnih encimov, regeneriranje jetrnih tkanin. Помагало бо, да бо Орган очищен из распаданных изделий, затрети раст злокачественных опухолей .

    Zelje

    Vse sorte te kulture spodbujajo process čiščenja, zgraditi delo jeter, aktiviramo prebavo in gibljivost črevesa.Najbolj uporabni so brokoli, cvetača, kot tudi Bruselj in bela.

    Ajda

    Ajda — градиентный материал за jetra . Ita vsebujejo element v sledovih, flavonoidih, aminokisline, jod in železo. Redni sprejem ajde bo pomagal update celice in prinesel usedline maščob.

    Изделия для чистки в регенерации реактивных тканей

    Великолепные изделия для детей, которые находятся в таком состоянии, чтобы поселиться с активными объектами с современными спойнами, которые находятся в открытом состоянии. Tej vključujejo:

    • out kosmiči;
    • авокадо;
    • некайзачимб: куркума, базилика;
    • semena brki;

    Z различными болезнями воды, skupaj z zdravili droge, je priporočljivo ispolniti posbno prehrano, ki jo sestavljajo koristna živila:

    • pusto meso;
    • ribe kuhane za par;
    • гребень Cround;
    • sončnično olje;
    • размешены скути в кефире.

    Из пияч, ки со югодне за джетра, сэ найболй учинковита обращение: \\ t

    • зелищни жарки из млека, дивет, диспечер;
    • infuzijo izseka;
    • минеральная вода.

    Nekatera živila z jetri so zelo pomembna. Ti vključujejo sadje в зеленой культуре: koristno vplivajo na celotno telo osebe kot celote, obogati svoje hranila. Включите z njimi v dnevni prehrani, lahko vzpostavite delo kardiovaskularnega sistema в желудочно-кишечном тракте.

    Хурма.

    Imunistični sistem sadja . Zmožnost je zaščitena jetra iz debelosti, normalizira метаболизм maščob, optimulira urinsko funkcijo telesa, pospešuje process zdravljenja poškodovanih celic.

    Грепефрут.


    Наравни антиоксидант с детоксфикационными ластностями
    .

    Nevtralizira proste radikale, očisti jetra iz soli težkih kovin, zmanjšuje maščobne usedline.

    Da bi izboljšali stanje jeter, se sok iz svežega grenivke uporablja z enim kozarcem pred obrokom ali vsak dan uživa z enim sadjem.

    Limona

    Limona je sposobna naravno očistiti tkanine in celične мембрана из škodljivih povezav . Spodbuja encime, ki pomagajo exstrakciji toksinov, in obnavlja tudi delovanje organa.

    Koristno za delovanje celotnega organisma je kombinacija soka iz ene limone in kozarca vode. Ta sestava je treba uporabiti pred obroki na dan.

    Авокадо.

    Spodbuja obnovitev celice, seveda odstrani toksine, ki se akumulirajo v celicah zaradi vsebnosti glutationa.

    Za izboljšanje delovanja jeter in avokado strepene snovi na 1-2 na teden več kot 3 mesece.

    Pesa

    Zelenjava, ki spodbujacesses čiščenja jeter, ki izboljšuje process prebave hrane, kar zmanjšuje notranje vnetne processse.

    Bosa so dovoljena vsak dan , proizvodnja solat, juhe iz nje, in nanašanje v Obliki soka.

    Коренчек

    Rastlinska kultura bogata z flavonoidi in beta karotinom . Jedi s korenjem se pozitivno odražajo na delovanju organa, prispevajo k sintezo jetrnih encimov, in aktivirajo tudi process onesnaženih kanalov.

    Zelena in listnata zelenjava


    Redno oskrbovali solate, je mogoče povečati sintezo žolča in spodbujati njen odliv
    . Nekatere rastline, na primer, vdolbina in špinača, so включене в klorofil, ki seveda očisti črevesje in jetra, nevtralizira težke povezave in ščiti jetra pred poškodbami.

    Prav tako koristno za čiščenje jeter so: solata, bazilika, cikorija, zelena, gorčica.

    Hrana, uporabna za žolčnik in trebušne slinavke

    Najpogosteje se jetra patologije pridružujejo motnje trebušne slinavke.

    В посебнем вплива на дело требуемых сливок в приспева к чищеню наследних производителей: \\ t

    • Киви. Spodbuja proizvodnjo soka trebušne slinavke.
    • Яболка. Smo bogato s pektinom, nevtralizacijo strepenih spojin in prispevamo k zaključku toksinov iz telesa.
    • Орехи. Vsebujejo polinenasičene kisline, ki spodbujajo proizvodnjo želodčnega soka.
    • Помаранче. Se izloči izločanje insulina, vsebujejo vitamine C in D.
    • Temna čokolada je uporabna hrana ne samo za jetra, ampak tudi žolčnika.Активно составление в процессе пребаве, поравна дело требушне слинавке.
    • Минеральная вода. Чистый канал в стабилизирующем чудо микрофлора . Redni sprejem terapevtske Mineralne vode pomaga krepiti imunski sistem in odpraviti odvečno težo. Če želite očistiti jetrska tkiva, pijte vodo trikrat na dan pred jedjo, vsaj en mesec.
    • Jajca prepelic so zelo koristna za telo. Vsebujejo snovi Lysozyme in Lecitin, ki prispevajo k osvoboditvi organa izstrupenih snovi, pa tudi, da lahko zavirajo patogenacterije z jetrnimi okužbami.Потребен одмерек яйц на дан — 5-6 косов. Да би охранили хранила, jih kuhamo največ 5 минут. Jedo jajca je treba sistematično, 14 дней.

    Nezdrava hrana

    Jetra je enostaven toč organ, ки е дневно изпоставлен всем врстам снови, ки продирайо храно. Некатериальные изделия отрицательно впливайся на йетрне целице, zmanjšajo svoje zaščitne funkcije.

    Tej vključujejo:

    • hitre jedi, hitra hrana;
    • изделия с велико машчобами в зачимбе;
    • močan črni čaj;
    • изделия с низкими каковостными погодами, приправлены под погодой за антисандижо;
    • мачта

    • ;
    • сдоб, сладкое;
    • прекайене оброке в концервиране хранилище ;
    • maščobno meso in ptica;
    • ostre začimbe;
    • кумариче;
    • масло;
    • alkoholne pijače.

    Полег тега лахко нежелене последице повзрочий претирано упорабо некатерих растлинских приделков, мед katerimi je oraise, кинза, редкев, редкев, щавель, кисле ягоде, бруснице.

    Обстая велико упорных изделий, ки очистий в здравий джетра, в обогатийо целотно тело з витамини. Vendar pa bodo prednosti njih le, če se oseba znebi negativnih navad, odpravlja alkoholne pijače, droge in tobak.

    Jetrna bolezen v večini primerov je povezana z nepravilno prehrano in sedečim življenjskim slogom.Njihovo zdravljenje je dolga in draga, zato je lažje skrbeti za njihovo preprečevanje v času. Први погой за правильным делом здесь упораба изделий, ки их очистите од жлиндре в токсинов. В дневно прехрано морайо бити включени сами али кот дель комплексных джедаев, потем па бо Орган оправдал свое функционирование в катери коли старости.

    Funkcije jeter in potreba po čiščenju

    Jetra je glavni filter telesa, ki očisti kri izstrupenih snovi. Ta process je možen zaradi posbnosti njegovega obtočnega sistema в структуре njegovih funkcionalnih enot ali frakcij.Vieennic kri tukaj pušča škodljive snovi inse premika v srce za ponovno uporabo. Če toksini pridejo v telo v povečanih količinah, se kopičijo v jetrnih tkivih in jih je težko delati.

    Издельке, ки очистий йетра, так потребне в дневные прехраны. Оправляет свои функции заради стимулирования вечных процессов:

    • невтрализация токсинов крви в jetrnih tkiv;
    • aktiviranje dela organa;
    • pospeševanje proizvodnje žolča in preprečevanje stagnacije v jetrih in živahnega mehurčka.

    Najbolj nevaren pojav, ki se razvija s povečano obremenitvijo na jetrih, je skupna inciracija telesa.V tem primeru sestrupene snovi krožijo na krvnem obtoku, vplivajo na delovanživtema Последние zastrupitve lahko postanejo kronične bolezni jeter, gastrointestinalnega trakta in serinarnega tkiva. To so lahko vnetljive in degenerativne patologije in tvorba kamnov v votlih organih (žolč ali mehur, ledvice). E pa redno uporabljate izdelke za čiščenje jeter, lahko svoje zdravje shranite v kateri koli starosti.

    Najučinkovitejši izdelki, ki očistijo jetra

    Prehrana za čiščenje jeter je način napajanja, ki ga je treba nenehno hraniti. Napačen način življenja, slabe navade в škodljive izdelke poslabšajo delovanje jeter в zamašene z žlindami in toksini. Med jedmi, iz katerih je treba najprej zavrniti, lahko dodelite:

    • maščobni živalski izvor — в больших штевилках со вирголестерола, škodljive za plovila in notranje organe;
    • алкоголя в газовой смеси;
    • maščobe, ocvrta hrana s soljo in začimbami — lahko povzroči nastanek kamnov.

    e želite podpreti delo jeter, je pomembno vedeti, kateri izdelki so koristni za to. Prehrana je треба изделия из малых калорийских джедаев, bogatih zelenjavo in sadje, počasi ogljikovih hidratov в области KRUP, pa tudi nemastne sorte mesa in rib в kuhani области. Полег тега obstajajo posbni изделия за čiščenje jeter — se вам vsakodnevno uporabljajo ločeno ali kot del kompleksnih jedi.

    Свежее зеленое на окенту ни ле notranjo dekoracijo, ampak tudi vir uporabnih Vitaminov in Mineralovskozi vse leto

    Парадижник в наравне paradižnikove testenine

    Парадижник в сурови облики али по топлотни обделави так упорабне за джетра заради ньихове сеставе.Vsebujejo zelenjavne beljakovine, vlakna, витамины A, B, C в органске кислин в других потребностях снови. V telesu imajo več funkcij:

    • spodbujanje proizvodnje in odtoka žolča;
    • очищенного воздуха из токсинов;
    • zaščitite celice пред учинки простых радикалов в uničenja.

    Vendar pa ni treba uporabljati paradižnika v Великие количины из жолчниц. Vsebujejo licenco snov, ki optimulira gibanje žolča, tako da lahko sproži izhod in kamne in blokira kanale.Полег тега заради присутствности органов кислин вредно омейти количино парадижника в прехрани за болезни ледвиц в уринарнега системе.

    Кромпир

    Obstaja posbna prehrana za čiščenje jeter na podlagi krompirjevega soka. Dnevna potreba po brušenju surovega krompirjevega gomolji na grater, in sok, ki se Oblikuje iz njih, pijačo. Упорайте лахко туди соковник. Z redno uporabo tega izdelka se pojavijo številne koristne spremembe:

    • raven škodljivega Holesterola v krvi se zmanjša;
    • крон;
    • постопке излочанья в спрошанье жолча соо поспешени;
    • кислот желтого цвета сока нормализира.

    Samo ta krompirjev sok je uporaben, ki je pripravljen iz svežih gomoljev. Предназначены соиз люпин, медтем ко е вредно одрезати велико пласт. To je pod usnjem, ki je najvišja količina stropenih snovi, ki so nezaželene. Прав тако ни требуется включить в сок кромпирья з болезнний ледвич.

    Айда

    ita za ajda je vir uporabnih ogljikovih hidratov. Poleg tega deluje kot sorbent in odstrani žlindre iz človeškega telesa. Redno jeste lahko kuhano ajdo, vendar obstaja učinkovitejši рецепт:

    • метежи 3 жлице сурове айде жита з врело водо;
    • налите кефир в пустите, да се поночи появи;
    • общая каша за зайтрк 2 тедна.

    Ajdove drobljene je del katerega koli prehranskega menija. Z njim, ne morete samo očistiti telo iz toksinov in update delo jeter, ampak tudi znebiti dodatnih kilogramov. Tudi njene kemične komponente omogočajo okreievev stene plovil in pridobivajo škodljive vloge.

    Kuhana pesa pripada najvarnejšim in učinkovitim recom za čiščenje jeter

    Zelena in zelena zelenjava

    Sveže zelenje je povilno delovanje jeter skozi vse leto.To je dragocen vir klorofila, saj je v zelenih Delih rastlin, da se pojavijo fotosinteze reakcije. V telesu ti izdelki opravljajo pomembne funkcije:

    • невтрализируйте в одстранит токсин, пестицид, соли тежких ковинов;
    • očistiti kri;
    • normalizirati proizvodnjo in odtok žolča.

    В hladni sezoni se lahko Zeleni gojijo doma. Петершиль, Укроп, зелена, базилика, листи солате — ти изделия бодо постали одличен додатек к катери коли джед.

    Банан

    Med izdelki, čiščenje jeter, lahko označite tudi banane.Priporočljivo je, da zjutraj uporabljajo v surovi obliki. Користи банан ж, да всебужё велико število kalija. Чтобы я та элемент следенья, ки очищи пловила в zmanjšuje raven škodljivega Holesterola в krvi. Туди та изделек има позитивен учинек на процесе пребаве, веже токсинэ в соли тежких ковин.

    Одуванчики за джетра

    Одуванчик ни ле трава плевела, ампак туди вир упорабных витаминов в элементах в следовых. Учтите očisti kri в notranje organe из žlindre в toksinov, zmanjšuje raven glukoze в холестерола в krvi, prispeva k prebavi.Вси гастрономический растлайн со в храни. Obstaja Več Receptov, da je jetra čista z redno uporabo in preprečujejo številne njegove bolezni:

    • инфузия 1 жидкость сухого цвета в 1 литре воды;
    • одуванчик Cvetje Jam;
    • koren rastline je zdrobljen v mlinček za kavo, pražen in pivo namesto kave ali čaja.

    Tečaj čiščenje jeter z regratom traja vsaj mesec dni. В теме часу это отвар припороча, да трикрат на дан пиео майхне деле, нато п вземите одмор.Prav tako je koristno pripraviti surovine med cvetenjem te rastline in jo pripravimo skozi vse leto.

    Песа

    Prehrana za čiščenje jeter, ki temelji na pesi in sok pese, je preprosta in učinkovita. Мед всеми людскими методами за čiščenje органов hepatobiliarnega trakta, to ostaja najvarnejši. Изделек стимулятора избор жолч, веже в прикаже токсине.

    Postopek je zaželeno, da se porabi enkrat letno po naslednjem algoritmu:

    1. nalijte surovo peso erednje velikosti vode 3-литровая вода, zavremo in segrejemo, dokler nivo tekočine v ponvi ne pade na 1 l;
    2. hladnejša pesa, fino rešetka in dodamo v isto vodo, kuhano 20 minut;
    3. такой попийте козарец жара, остало е разделен на 3 деле в взеть в интервале 3-4 ур;
    4. poleg tega je vredno nanašati višino na desni strani.

    Pesa pomaga očistiti jetra bolj nežno kot mnoge druge metode. Če cevi izvirajo žlindre in toksini z iztrebki in bistveno povečajo pogodbeno funkcijo žolčnika, nato pa po odstranitvi žarke za pese pustijo telo skozi organe urinarnega sistema. Учинек бо опазен наследник дан по постопку. Людье опозаряйо на еноставность на подрочю деснега гипохондрия.

    Кориандер

    Semena koriander so znana orientalska začimba. Doda se na mesne in ribje jedi, kot tudi v pecilu.Tudi porabljeni in listi te rastline — Kinza. V človeškem telesu ima koriander več učinkov ob istem času:

    • прикаже однозначно текочино скупай с токсини в жлиндами;
    • одстрани больных в требуху;
    • spodbuja hujšanje;
    • выберите sestavo krvi.

    Кориандер сэ лахко использовала кот прегранско дополнило али приправи упорабно пиячо из ньега. Za to se 1 ali 2 žlice semen zlije z vrelo vodo, vztrajamo in se notri. Прав тако е христианно здружити з другими чистильными зачимбами, зласти с куркума.

    Nekatere začimbe imajo tudi sposobnost, da vežejo in izdajo toksine.

    Лимона

    Limonin sok koristen za pravilno delovanje jeter. В большие количи с разграничениями с топло водо во всакодневно пие пред оброки. Ta izdelek vsebuje витамин C в высокой концентрации, kot tudi antioksidante, ki ščitijo celice pred uničenjem in prezgodnjim staranjem. Poleg tega limona aktivira jetrne encime, ki so odgovorni za proizvodnjo in zmanjšanje žolča.

    Чеснок.

    Česen je vir velikega števila витаминов в элементах в следовых. Če izrežete cele zobe, se kemične reakcije obdelujejo z allicinom. Ta snov je povezava žvepla, ki pomaga očistiti jetra. То есть элемент в следовых, ки активира энчиме, ки одстранийо токсине в тежке ковине. Полег тега има содержит бактерицидные учителя в крепи имунской системе. Всак дан се пораби в сурови облики в майхнем знеску.

    Начин питя в упорном пияче

    Desni način pitja ni nič manj pomemben od uporabnih jetrnih izdelkov.Чиста вода брез плита Je najlažji način за čiščenje telesa pred škodljivimi priključki in pospešiti delo notranjih Organov. Priporočljivo je tudi pripraviti in vzeti orodja, ki temeljijo na zeliščih:

    • zeleni čaj;
    • инфузийо али отвар млека;
    • infuzijo izseka;
    • отвар брезиновой пасты;
    • sveže sadje in zelenjavni sokovi.

    Čiščenje jeter je preprosta, vendar pomembna metoda preprečevanja številnih bolezni.Način življenja in način prehrane moderne osebe hitro vodi do razvoja številnih kroničnih bolzni jeter in prebavil. Патология тех органов вплива на станцию ​​кардиоваскулярных в других систем, постанейо взрок презгоднего старанья. Вендар, это спреймете укрепление правильно в поскрбите за свое здоровье с помощью препростых в ценовно достопных изделий, так что оно может быть изогнити велико заплетов.

    • Uporabno za jetrno hrano
    • Kateri izdelki ne stojijo?

    Купите poceni zdravila od hepatitisa z
    Stotine dobaviteljev, ki jih prinaša Sofosbuvir, Daclatasvir in Valpatasvir iz Indije v Rusijo.Ампак лахко само заупате мало. Med njimi je internetna lekarna z brezhibnim ugledom NATCO24. Знебите себя вирусом гепатита з всем, кар я ле 12 теднов. Kakovostna zdravila, hitra dostava, najcenejše cene.

    Издельки, ки очистий йетра морайо бити присотни в дневни прехрани всаке осебе, туди с попольнома здравым телесом. Та превентивни укреп бо препречил появиться неприветных в неврных патолошких процедурах в витальном органе.

    Упораба изделий, ки очистий йетра, не бо позитивно впливала на сплошно добро почутье в успехе, ампак туди постала варщина лепоте.Iz stanja jeter je videz osebe in njegova pritožba v veliki meri odvisen, saj kakršne koli težave s tem telesom takoj povzročijo izpuščaje na koži, poslabšanje las in žebljih, tehtanja težave.

    V človeškem telesu je jetra vloga filtra, ki nevtralizira toksine in druge škodljive snovi, ki jim preprečujejo širjenje na druge organe в системе. Toksini se lahko delno usedejo v tem organu, tako da, kot vsak drug filter, zahteva redno čiščenje.

    Čiščenje lahko izvedemo z различными методами:

    • дрога;
    • лакота;
    • посебни изделия.

    Za zatekanje na skrajne metode za čiščenje jeter je kategorično ni priporočljivo. Torej, post lahko izboljša stanje jeter, in morda, da bi poškodovali celo telo. Medicinska zdravila za čiščenje jeter, da sprejmejo šele po posvetovanju z zdravnikom. Najboljši način za čiščenje tega telesa je, da revidirate svojo prehrano in dodate izdelke za čiščenje jeter.

    Uporabno za jetrno hrano

    Čiščenje jeter se promovira s preprostimi in cenovno ugodnimi izdelki, zato jih lahko vsakdo vključijo v svojo dnevno prehrano.Мед четкими изделиями и желанием опозорити:

    • sveža zelenjava in sadje;
    • растлинская оля;
    • hrana bogata beljakovine;
    • трдна жита;
    • зеленый цвет в чистой воде.

    Z всаким вносом оброка е потребно упо бити 1 зеленяво али садье в свеже облики. Ти изделия так богат з влакни. Prispevajo k odstranjevanju žlindra iz telesa in z njim nasičenja z vitamini. Vlakna je nepogrešljiva za čiščenje celotnega telesa, zato jo je treba uporabiti v zadostni količini.Jetra je najboljša čiščenje takšne zelenjave: korenje, pesa, koruza, bučke, kumare, buče, dll в peteršilj, zelje itd. Od sadja in jagod, ки jih je treba posvetiti pozornost za rozine, sline, datume, banane. Očistite jetra in prispevajo k njenim zdravstvenim morskim algam.

    Olja rastlinskega izvora so odlične izdelke, ki spodbujajo čiščenje jeter. Лахко используйте сончнико, перило, корузо, ольке в другом. Nekateri olje je treba rahlo ogreti. Poleg tega je mogoče dodamo limonin sok, da bi izboljšal učinek čiščenja.

    Высоко растлинско олье има желчегонный учитель. Če ga ne morete piti в чисти облики, лахко додате другим издельком. Odlična rešitev — зеленая солата, богата с растлинским олем, в тей смети бо вечных изделий за čiščenje jeter. Olje lahko dodate tudi v juhe, sokove in druge pijače, žita in druge jedi v dnevni prehrani.

    Najboljši viri beljakovin, da očistijo jetra, je riba, ki ne vsebuje maščob, ki ne vsebuje veliko živega srebra (крапов, щуке, пострви), строчник в матике.Користно е включити в яични яйчни мени, сэр, кефир в другом млечне издельке.

    Celotna žita je? Najbolje je uporaba kalidiranih zrn. Tradicionalne izdelke moke so zaželene, da izključijo, namesto tega lahko uporabite, kaj je kuhano iz trdnih žit in otrobi.

    Med je najbolj uporabna hrana za jetra.

    Зеленый мир припадок, да пьет это веч — большой 5 скоделиц на дан в топли облики. Poleg tega je priporočljivo piti veliko prečiščene, taline ali Mineralne vode.Свежее песе из песни, коренья, jabolka bodo koristna. По посветованию из здравником лахко пьет в отварах из здоровых растений за повышение качества лечения собак.

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

[an error occurred while processing the directive]

Related Posts

Разное

Сомневающийся апостол: Сомневающийся, апостол Андрей и прислушивающийся (группа). Сомневающийся (два варианта) — Иванов А. А. :: Артпоиск

СОБОРНОЕ ПОСЛАНИЕ СВЯТОГО АПОСТОЛА ИАКОВА
 



Соборное послание

святого апостола Иакова





1 Иаков, раб Бога и Господа Иисуса Христа, двенадцати коленам, находящимся в рассеянии, — радоваться. 2