Интернет-компании отбивают пороги – Газета Коммерсантъ № 203 (6683) от 06.11.2019
Российский бизнес готов смириться с возможным ограничением доли иностранного участия в значимых интернет-ресурсах, включая «Яндекс», на уровне 49%, следует из позиции Российского союза промышленников и предпринимателей (РСПП). Но оценивать стоит только голосующие акции, а не экономическое участие, настаивают в союзе. Такой формат позволит хотя бы частично снизить риски потери инвестиционной привлекательности российских технологических компаний, надеются участники рынка.
Комиссия РСПП по связи и ИТ согласна с целесообразностью установки порога иностранного владения в значимых интернет-ресурсах на уровне 49%, следует из ее позиции (есть у “Ъ”), которую направил 1 ноября председателю Госдумы Вячеславу Володину президент РСПП Александр Шохин. При этом следует регулировать именно корпоративный контроль, но не экономическое участие, подчеркивают в РСПП. Позиция была вынесена на рассмотрение и одобрена большинством голосов 30 октября, подтвердил “Ъ” ответственный секретарь комиссии Вячеслав Судьин.
Законопроект о значимых информационных ресурсах, предлагающий ограничить иностранное владение в онлайн-сервисах с большой аудиторией 20%, был внесен в Госдуму 26 июля. 20 октября его поддержало правительство с условием, что требования по ограничению иностранного участия будет установлено на уровне 50% минус 1 акция в отношении голосующих долей. Официально проект направлен на развитие технологической независимости и безопасности информационной инфраструктуры России. Как ранее пояснял его автор Антон Горелкин, речь идет в первую очередь о «Яндексе», которому в случае принятия закона необходимо будет изменить структуру собственности.
Аркадий Волож, гендиректор группы компаний «Яндекс», 25 октября 2019 года (цитата Forbes)
Кажется, некоторые наши аргументы услышали. Однако пока невозможно сказать точно, как в конечном итоге будет выглядеть этот закон
Капитал «Яндекса» разделен на акции класса А и класса B. На класс А приходится 88,3% экономического интереса, но лишь 43,1% голосующего. Проблемы у компании могут возникнуть в первую очередь в случае введения ограничений на экономическую долю: как следует из данных «Яндекса», 54,92% голосующей доли принадлежат гендиректору группы компаний Аркадию Воложу и топ-менеджменту, в то время как их экономическая доля всего 14,15%.
В состав комиссии РСПП, предложившей вариант с 49%, входят, например, представители «Ростелекома», «Вымпелкома», «МегаФона», МТС, Tele2, «ЭР-Телекома», РЖД, SAP и др. Крупнейших интернет-компаний, включая «Яндекс», там нет. Но собеседник “Ъ” в одной из них утверждает, что там считают предложения РСПП и правительства позитивными. «Важно, что правительство предлагает контролировать голоса, а не экономическую долю иностранного участия в компании»,— подчеркивает он. В «Яндексе», Mail.ru Group, Сбербанке, МТС, «МегаФоне» отказались комментировать позицию комиссии РСПП.
«HeadHunter не функционирует ни в одной из сфер, критически важных для экономики РФ, мы считаем любые домыслы о попадании той или иной компании, включая HeadHunter, в перечень объектов регулирования нового законопроекта преждевременными и спекулятивными»,— категоричен представитель сервиса. В других компаниях на запросы “Ъ” не ответили.
Ограничение в 49% лучше, чем в 20%, исключительно по той причине, что под действие закона так попадет меньше компаний, констатирует руководитель практики по работе с компаниями сектора технологий, медиа и телекоммуникаций КПМГ в России и СНГ Еркожа Акылбек. «Но, на мой взгляд, если речь идет о корпоративном контроле, то было бы эффективнее прописать корпоративные договоры, где разграничить права иностранных акционеров вне зависимости от доли владения, чтобы у них оставался экономический интерес, но голосовать и принимать решения они не могли»,— отмечает он.
С этим согласен аналитик Российской ассоциации электронных коммуникаций Карен Казарян. Он добавляет, что российские технологические компании имеют сложную структуру акций, основное голосующее количество которых, как правило, находится у ранних инвесторов или основателей, а акции, которые торгуются на биржах, не относятся к голосующим, то есть приобретение их иностранными компаниями не несет рисков получения ими контроля.
«Предложение про 49% в текущей ситуации лучше, чем 20%, но, так или иначе, законопроект мешает российским интернет-компаниям искать финансовой поддержки на глобальных рынках»,— скептичен заместитель директора по правовым вопросам ivi Михаил Платов. Лучше, чтобы ограничения касались не прав на уровне владения, а прав на уровне корпоративного управления, рассуждает он, это оставило бы возможность привлекать средства финансовых инвесторов.
Юлия Тишина
А ведь и я щелкнуть могу: выбираем сноуборд для фристайла
В чем особенность досок для фристайла? Какие из них лучше подходят для естественного рельефа, а какие для вкалачивания труб в парке? Мы опять включили зануда-mode и решили углубиться в теорию.
Однажды в зал бордшопа зашел уверенного вида мужчина и прямо с порога заявил, что ему нужен сноуборд для фристайла. Леха, продавец-консультант, живо выхватил из ряда доску и начал объяснять что-то про щелчок, радиус, жесткость и езду в «свиче».
Все это время мужик удивленно на него смотрел, а потом заявил: «Нет, ты меня не понял. Мне для такого фристайла». И попытался изобразить змейку ладонью…
В чем мораль этой байки и кто был прав? Да никто. Чисто фристайловых досок не существует — сейчас покупатель получает сноуборд, на котором можно не только попрыгать, но и по целине погонять, и даже “поездить змейкой”.
Все доски для фристайла, условно говоря, делятся на:
— мягкие — для джибинга и фанового катания в парке
— средние по жесткости — для технического фристайла, — они технологичные, часто с извилистыми кантами (magnetraction) для лучшего вхождения в дугу на трамплине
— сноуборды для бэк-кантри фристайла.
Сноуборды для джибинга не очень подойдут для целины и катания в больших горах, так как слишком мягкие. Зато на них прекрасно делаются прессы, сходы 180 и 360 аут. Эти модели прощают ошибки.
Сноуборы для прыжков и серьезных трюков достаточно жесткие, чтобы не «расколбасило» на большой скорости на подъезде и уезде, основание, как правило, кэмберное. Присутствуют вставки из кевлара и титанала для дополнительной упругости и щелчка, как у Capita JOC.
На большинстве из этих досок можно и нужно кататься в целине. Времена сплошных кэмберов прошли, в сегодняшних досках появились так называемые плоские зоны, а также технология Wah-Pow — специально для стабильности в глубоком снегу. Пример такой доски — Capita Superdoa.
Кемберный прогиб с технологией Wah-Pow
Проще говоря, мягкие доски, которые не будут вызывать ощущение неуправляемой рельсины на боксе или периле. С такими досками лучше всего делать первые шаги во фристайле и пробовать закрутить 180 или 360. Но это вовсе не означает, что на них катаются только новички. На мягких досках любят кататься многие опытные райдеры, и Capita Horrorscope тому пример. Гибридный прогиб Park V2 с плоскачем посередине и плавными рокерами на носу и хвосте позволяет чувствовать себя уверенно как в парке, так и за пределами трассы. Но конечно, для больших гор это не лучший вариант, как и для прыжков с 20-метровыми пролетами. Если интересуют трамплины, тогда нужен старый добрый кэмбер, посередине уж точно. Хотя есть индивидумы, вроде Дэнни Дэвиса, для которых рокер вообще не проблема в пайпе, например.
Так выглядит парковый прогиб Park V2
Burton Ampifier тоже можно отнести к чисто парковым доскам. Плоская база и два рокера для пухлячка, что еще нужно для катания по фану? Ведь положа руку на сердце, кто прыгает десятки с огромных роллеров? Да единицы.
Фото с контеста по джибингу «Царь улиц»
Модели для джиба на нашем сайте:
Capita Horrorscope
SALOMON 6 PIECE
LIB TECH BOX KNIFE C3
Burton Ampifier
ДОСКИ ДЛЯ ФРИСТАЙЛАЭти доски жестче тех, которые описаны выше, поэтому, чтобы использовать их на все сто, лучше стоять в стойке более-менее уверенно, а лучше в двух. Средняя жесткость нужна для того, чтобы райдер плавно заходил в дугу перед трюком, для хорошего щелчка используются технологии, вроде титаноловых вставок. В Capita Outerspace Living они расположены попарно в носовой и хвостовой части доски.
Capita Outerspace в деле
Раньше доски для фристайла делались, в основном, с прогибом кэмбер. «Банана» с обратным прогибом в парке подошла не всем, зато владельцы таких досок никогда не обламывались в пухляке. А вот на классических кэмберах приходилось сильно смещать крепления назад и давить задней ногой.
Сейчас в досках для фристайла используют технологии, благодаря которым можно и стабильно крутить пятерки в ледяном парке, и неплохо проводить время в «паудер-дэй». В той же Outerspace Living гибридный прогиб Resort V3: основная часть доски между креплениями имеет небольшой классический кэмбер, а нос и хвост обладают обратным прогибом. В итоге края сноуборда плавно загибаются вверх. Это позволяет доске легче всплывать в глубоком снегу.
Гибридный прогиб Resort V3
У Capita Defenders of Awesome похожий прогиб — Resort V1: между креплений аналогичный «кэмбер», затем идут плоские зоны, переходящие в короткие отрезки обратного прогиба.
Еще одна классика фристайла — Gnu riders choice. Проходят годы, в доску «пакуют» новые технологии, например, прогиб C2X — посередине рокер и два кэмбера по бокам, плюс — ассиметричная геометрия, котора включает в себя разные радиусы бокового выреза (в районе заднего канта более глубокий).
Традиционные доски для фристайла все же остались. Например, Burton Process. Классический кэмбер — теперь просто олд-скул какой-то.
И наконец, стоит упомянуть Capita Ultrafear. Достаточно жесткая доска с нулевым кэмбером посередине. Нос и хвост — с обратным прогибом. Все вместе называется прогиб Park V2.
Большинство фристайловых досок — твин тип, то есть закладные стоят симметрично. Однако в свое время Burton Custom directional совершенно не мешал Терье Хааконсену прыгать из свича и приземляться в него же.
Capita Ultrafear — пример отличной парковой доски
Модели из этой категории на нашем сайте:
GNU ASYM RIDERS CHOICE C2X
BURTON KILROY TWIN
Capita JOC
DC PBJ M SNBD
CAPITA ULTRAFEAR
ДОСКИ ДЛЯ БЭККАНТРИ-ФРИСТАЙЛАСуществует мнение, что суть сноубординга — перенести фристайл в большие горы. Травис Райс даже придумал целый контест в этой дисциплине — Natural Selection. В целом эффектно, но не так просто, как кажется.
И снова Capita, модель — Superdoa
Еще для бэккантри-фристайла подойдет жесткая Jones Aviator или Jones Mountain Twin. Сложный сердечник, чтобы гасилась вибрация и удары, геометрия Twin Directional, нос на 20 мм длинее хвоста — это доски для больших гор. Даже канты у этих досок толще обычных.
Модели для бэккантри-фристайла в «Траектории»:
Lib Tech Travis Rice Goldmember
Jones Mountain Twin
CAPITA SUPERDOA
THE BLACK SNOWBOARD OF DEATH
P.S. Надеемся, что были полезны. Как и всегда, ждем ваши вопросы и комментарии) на связи!
Вейвлет Matlab для шумоподавления мягкий и жесткий порог
clear all,clc,close all;
image = rgb2gray(imread('Lenna.
jpg'));
noiseI=imnoise(image,'gaussian',0,0.02);
subplot(231),imshow(image),title('Исходное изображение');
subplot(232),imshow(noiseI),title('Гауссовское изображение белого шума');
% Используйте базовую функцию вейвлета sym5, чтобы реализовать N-слойное разложение для шума изображения.
[c,z]=wavedec2(noiseI,2,'sym5');
% (1)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)
% (2)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X)
% (3)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X)
% Функция ddencmp используется для получения порогового значения сигнала по умолчанию в процессе шумоподавления или сжатия.
% Входной параметр X - одномерный или двумерный сигнал; значение IN1 равно'den'или же'cmp','den'Указывает на шумоподавление,'cmp'Указывает на сжатие; значение IN2 равно'wv'или же'wp', Wv означает выбор вейвлета, wp означает выбор вейвлет-пакета. Возвращаемое значение THR - это порог возврата; SORH - параметр выбора мягкого порога или жесткого порога; KEEPAPP означает сохранение низкочастотного сигнала; CRIT - имя энтропии (используется только при выборе вейвлет-пакетов).
% Найдите значение по умолчанию
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',noiseI);
% Установка глобального порога шумоподавления.
% [XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2] = wdencmp('gbl',X,'wname',N,THR,SORH,KEEPAPP)
% Функция wdencmp используется для шумоподавления или сжатия одномерных или двумерных сигналов. wname - это используемая вейвлет-функция,gbl(Аббревиатура от global)Указывает, что каждый уровень использует один и тот же порог для обработки, lvd указывает, что каждый уровень обрабатывается с разными пороговыми значениями, N указывает количество уровней вейвлет-разложения, а THR - это пороговый вектор. Для формата(2)(3)Каждый уровень требует порога, поэтому длина вектора порога THR равна N, SORH указывает, следует ли выбрать мягкий порог или жесткий порог.(Взятые как 's' и 'h' соответственно.), Значение параметра KEEPAPP равно1Когда низкочастотный коэффициент не квантуется по порогу, напротив, низкочастотный коэффициент квантуется по порогу. XC - сигнал после шумоподавления или сжатия,[CXC,LXC]Структура вейвлет-разложения XC, а PERF0 и PERFL2 - это восстановление и сжатие L^2% От нормы, В нем используется процентная система для обозначения энергетической составляющей, сохраняемой за счет уменьшения шума или сжатия.
2
[denoiseI,cxc,lxc,perf0,perf12]=wdencmp('gbl',c,z,'sym5',2,thr,sorh,keepapp);
denoiseI = uint8(denoiseI);
subplot(233),imshow(denoiseI),title('Изображение после шумоподавления');
imwrite(denoiseI,'denoiseI.jpg');
sigma=std(c);
% Используя жесткий порог и вейвлет-преобразование мягкого порога, чтобы уменьшить шум изображения, порог является стандартным отклонением.3Раз
% Жесткий порог означает, что он будет меньше3Все вейвлет-коэффициенты, умноженные на стандартное отклонение, равны нулю, а другие коэффициенты остаются неизменными.
% Мягкий порог означает, что вейвлет-коэффициент, ключ которого больше порога, изменяется до значения после вычитания порога и будет меньше, чем вейвлет-коэффициент с противоположностью порога.
thresh=3*sigma;
csize=size(c);
c(find(abs(c)<thresh))=0;
denoiseI1=uint8(waverec2(c,z,'sym5'));
subplot(234),imshow(denoiseI1),title(«Жесткое пороговое шумоподавление»);
imwrite(denoiseI,'denoise2.jpg');
pos1=find(c>thresh);
c(pos1)=c(pos1)-thresh;
pos2=find(c<=thresh);
c(pos2)=c(pos2)+thresh;
denoiseI2=uint8(waverec2(c,z,'sym5'));
subplot(235),imshow(denoiseI2),title(«Мягкое пороговое шумоподавление»); % что-то не так? ? ?
imwrite(denoiseI2,'denoise3.
jpg');
Visual Arts Review: «Soft Thresholds» — «Комната с видом» и «Слон»
Программа RMA Soft Thresholds посвящена открытию физических границ: деревня слонов — один из замечательных примеров этой приверженности фирмы.
Soft Thresholds: выставка RMA Architects в галерее Gund Hall в Высшей школе дизайна Гарвардского университета, Кембридж, Массачусетс (закрыта 15 октября).
План этажа жилища для слонов от RMA Architects, рисунок от RMA Architects.Марк Фаверманн
Махаут — это человек, который водит слонов и ухаживает за ними. Это карьера на всю жизнь как для человека, так и для слона, традиция, которую продолжают чрезвычайно знающие, очень опытные люди. Они не только хорошо разбираются в навыках выращивания слонов, но и культивируют близость со своим особым толстокожим. Мастера погонщики обладают исключительной способностью общаться и управлять своими слонами с помощью несложных словесных команд и простых прикосновений. В идеале погонщиков и их слоны живут как можно ближе друг к другу.
А как насчет размещения смотрителей и их подопечных? Элегантным решением этой проблемы стало создание Хатигаон (или деревни слонов), которая расположена в предгорьях Янтарного дворца и форта, недалеко от Джайпура, Индия. Здесь семьи 90 003 погонщиков 90 004 живут рядом со своими подопечными — буквально в одних и тех же жилых единицах. Отправьте этого непослушного слона в его комнату.
Восхитительные иллюстрации дизайна деревни слонов были частью выставки Soft Thresholds, , которую можно было увидеть в обширном вестибюле первого этажа лучшего музея дизайна Бостона, Высшей школы дизайна Гарвардского университета. Модель Hathigaon была одной из архитектурных жемчужин, представленных индийско-американской фирмой RMA Architects на этой потрясающей выставке.
Рисунки слоновьей деревни, выполненные командой дизайнеров RMA, включают масштабные изображения настоящих слонов. Этот детальный подход одновременно необычен и увлекателен; представление планов, фасадов и описаний сделало проект восхитительно доступным. Рисунок используется для того, чтобы рассказать яркую историю, очаровательное повествование, обогащение которого визуальным, даже внутренним опытом, подчеркивает функциональную ценность проекта.
RMA Architects была основана профессором GSD Рахулом Мехротрой, талантливым архитектором и городским дизайнером, который также является превосходным писателем и учителем. Это архитектурная практика со студиями в Мумбаи, Индии и Бостоне.
Хатиагаон, Деревня слонов от RMA Architects, фото RMA Architects. Практика фирмы сотрудничает с широким кругом клиентов, включая правительственные и неправительственные учреждения, корпоративных и частных клиентов и некоммерческие организации. Фирма также выступает в качестве правозащитной группы в городе Мумбаи, занимаясь архитектурным и городским проектированием. Проекты фирмы включают проектирование жилых, офисных, институциональных, художественных галерей и торговых зданий, а также архитектурную консервацию значительных исторических сооружений.
Студия работает совместно и творчески с местными мастерами, разрабатывая и совершенствуя строительные детали и методы строительства, которые являются традиционными, устойчивыми и основаны на местных знаниях. Образцы ремесел местных ремесленников были представлены у входа на выставку «Мягкие пороги ». Эти плетеные бамбуковые экраны служили мягкими стенами между секциями экспоната.
Эта выставка показала творческие пути, которыми фирма управляла различными переплетенными силами (правительственными, культурными, историческими и духовными), которые заинтересованы в формировании и сохранении пространства в Индии.В этих усилиях форма почти органически следует за функцией. Наблюдатель может спросить , что первично — форма или функция? Подход фирмы основан на симбиозе: невозможно сказать, что появилось раньше, курица или яйцо.
Первоначально продуманная стратегия проектирования деревни слонов включала в себя структурирование ландшафта участка, который ранее был опустошен из-за того, что раньше использовался в качестве песчаного карьера. Первым шагом было создание ряда хранилищ для сбора дождевой воды, наиболее важного ресурса, учитывая расположение деревни в пустынном климате.С учетом этого элемента сохранения была создана обширная программа посадки деревьев, усиленная засевом участка для размножения местных видов трав. Обеспечение водоснабжения было критически важным компонентом проекта, служащим не только для омоложения ландшафта, но и для облегчения связи между погонщиком и его слоном в процессе купания. Такая схема воспитания имеет решающее значение как для здоровья животного, так и для взаимной привязанности человека и слона.
Деревня слонов является прекрасным примером экспериментов RMA Architects по созданию «мягких порогов». Для RMA пороги, задуманные как «мягкие пороги», являются как физическими, так и символическими маркерами разделения, а также связи. Пороги часто определяют жесткие границы, такие как линии стен, баррикады и контрольно-пропускные пункты в зданиях, границы страны и въезды в районы, поселки или города. Пороги также разделяют человеческую деятельность или сообщества по социальным, этническим, национальным или экономическим характеристикам. Согласно RMA, «архитектура и планирование могут невольно способствовать этим различным формам физического разделения, особенно способами, которые становятся видимыми благодаря интерпретациям культуры, религии или законодательства их практиками».
Таким образом, RMA пытается объединить богатство, обнаруженное на пересечении множества дисциплинарных точек зрения. Они видят сквозь навязчивое стремление архитектуры создавать автономные объекты, которые отделяют себя от окружающей среды.Фирма постоянно исследует, могут ли архитектура и планирование намеренно создавать «мягкие пороги». Это пороги, через которые линии можно легко преодолеть, даже временно стереть, что позволяет использовать различные точки зрения в различных формах исследования и практики, включая культурные, структурные и духовные барьеры и ограничения. «Мягкие пороги» — это открытие физических границ: деревня слонов — чудесный пример такой приверженности.
Наряду с деревней слонов, Soft Thresholds включал в себя примеры более тонкой работы фирмы, в том числе впечатляющую, но чувствительную реставрацию объекта всемирного наследия, Тадж-Махала, структуры для Агентства общественного здравоохранения и дизайна, в которую входило сообщество проект туалета (да, проект коммунального туалета) и Magic Bus для детской службы НПО.Также вдохновляет: внимание к индийским мастерам и женщинам, которые помогали с архитектурными деталями, обнаруженными в отдельных «комнатах» выставки. Точные масштабные модели продемонстрировали стремление RMA четко донести свое видение до клиентов.
Городской дизайнер, Марк Фаверманн принимает активное участие в брендинге сообщества, улучшая и делая более доступными части городов, спортивные объекты и ключевые учреждения. Также отмеченный наградами публичный художник, он создает функциональное паблик-арт как гражданский дизайн.Марк создал образы Олимпийских игр столетия 1996 года в Атланте, матчей Кубка Райдера 1999 года в Бруклине, Массачусетс, и Финала четырех NCAA 2000 года в Индианаполисе. Дизайнер отреставрированного театра Кулидж Корнер, он был консультантом по дизайну Red Sox с 2002 года. Заместитель редактора The Arts Fuse Марк пишет об архитектуре, дизайне, изобразительном искусстве и театре.
Мягкое пороговое значение — обзор
9.3 Оператор наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO)
В главе 3 мы обсудили некоторые преимущества применения метода регуляризации для повышения производительности оценщика.В этой главе мы увидим и изучим больше причин, оправдывающих использование регуляризации. Первый относится к тому, что известно как интерпретация мощности оценщика. Например, в задаче регрессии мы хотим выбрать те компоненты θi из θ , которые играют наиболее важную роль в формировании выходной переменной. Это очень важно, если количество параметров l велико и мы хотим сконцентрироваться на наиболее важных из них.В задаче классификации не все признаки информативны, поэтому хотелось бы оставить наиболее информативные из них, а менее информативные сделать равными нулю. Другая родственная проблема относится к тем случаям, когда мы априори знаем, что число компонентов вектора параметров равно нулю, но мы не знаем, какие именно. Теперь обсуждение в конце предыдущего раздела становится более содержательным. Можем ли мы использовать при регуляризации подходящую норму, которая может помочь процессу оптимизации (а) раскрыть такие нули или (б) сделать больший акцент на наиболее значимых его компонентах, которые играют решающую роль в уменьшении измерения несоответствия? в регуляризованной функции стоимости, а остальные равны нулю? Хотя нормы ℓp с p<1 кажутся естественным выбором для такой регуляризации, тот факт, что они не являются выпуклыми, усложняет процесс оптимизации.Норма ℓ1 «наиболее близка» к ним, но при этом сохраняет вычислительно привлекательное свойство выпуклости.
Норма ℓ1 давно используется для таких задач. В 1970-х годах он использовался в сейсмологии [27, 86], где отраженный сигнал, указывающий на изменения в различных земных субстратах, является разреженным, то есть очень немногие значения относительно велики, а остальные малы и незначительны. С тех пор он использовался для решения схожих задач в различных приложениях (например,г., [40,80]). Тем не менее, можно проследить две статьи, которые послужили катализатором для нынешнего сильного интереса к норме ℓ1. Один пришел из статистики [89], в котором рассматривалась задача LASSO (впервые сформулированная, насколько нам известно, в [80]), которая будет обсуждаться далее, а другой пришел из сообщества анализа сигналов [26], которое сформулировало базис преследование , которое будет обсуждаться в следующем разделе.
Сначала обратимся к знакомой задаче регрессии
y=Xθ+η,y,η∈RN,θ∈Rl,N≥l,
и получим оценку неизвестного параметра θ через сумму стоимость квадрата ошибки, регуляризованная по норме ℓ1, то есть для λ⩾0
(9.5)θˆ:=arg minθ∈RlL(θ,λ)
(9.6):=arg minθ∈Rl(∑n=1N(yn−xnTθ)2+λ‖θ‖1)=arg minθ∈Rl(( y−Xθ)T(y−Xθ)+λ‖θ‖1).
Следуя обсуждению члена систематической ошибки, приведенному в разделе 3.8, и для упрощения анализа мы далее будем предполагать, не нарушая общности, что данные имеют нулевые средние значения. Если это не так, данные можно центрировать, вычитая их соответствующие выборочные средние значения.
Оказывается, задачу в (9.6) можно эквивалентно записать в следующих двух формулировках:
(9.7)θˆ:minθ∈Rl(y−Xθ)T(y−Xθ),st‖θ‖1≤ρ,
или
(9.8)θˆ:minθ∈Rl‖θ‖1,st(y −Xθ)T(y−Xθ)≤ϵ,
при заданных пользователем параметрах ρ,ϵ⩾0. Формулировка в (9.7) известна как LASSO, а формула в (9.8) — как базисных методов шумоподавления (BPDN) (например, [15]). Все три формулировки эквивалентны для конкретного выбора λ,ϵ и ρ (см., например, [14]). Заметим, что минимизируемая функция стоимости в (9.6) соответствует лагранжиану формулировки в (9.7). Однако эту функциональную зависимость между λ,ϵ и ρ трудно вычислить, если только столбцы X не взаимно ортогональны. Более того, эта эквивалентность не обязательно означает, что все три формулировки одинаково легко или трудно решить. Как мы увидим позже в этой главе, алгоритмы были разработаны для каждой из предыдущих формулировок. С этого момента мы будем называть все три формулировки задачей ЛАССО, слегка злоупотребляя стандартной терминологией, а конкретная формулировка будет очевидна из контекста, если не будет указана явно.
Мы знаем, что гребенчатая регрессия допускает решение в замкнутой форме, то есть
θˆR=(XTX+λI)−1XTy.
Напротив, это не относится к LASSO, и его решение требует итерационных методов. Легко видеть, что LASSO можно сформулировать как стандартную выпуклую квадратичную задачу с линейными неравенствами. В самом деле, мы можем переписать (9.6) в виде 0,i=1,2,…,l,
, которая может быть решена любым стандартным методом выпуклой оптимизации (например,г., [14,101]). Причина, по которой разработка алгоритмов для задачи LASSO находилась в центре интенсивной исследовательской деятельности, связана с упором на получение эффективных алгоритмов за счет использования специфики этой задачи, особенно для случаев, когда l очень велико, как это часто бывает на практике.
Чтобы лучше понять природу решения, полученного с помощью LASSO, предположим, что регрессоры взаимно ортогональны и имеют единичную норму, следовательно, XTX=I.Ортогональность входной матрицы помогает разделить координаты и результаты на l одномерных задач, которые можно решить аналитически. В этом случае оценка LS принимает вид
θˆLS=(XTX)−1XTy=XTy,
, а гребневая регрессия дает
(9,9)θˆR=11+λθˆLS,
, то есть каждый компонент оценки LS равен просто уменьшился в раз в раза, 11+λ; см. также раздел 6.5.
В случае ℓ1 регуляризации минимизированная функция Лагранжа не более дифференцируема из-за наличия абсолютных значений в норме ℓ1.Итак, в этом случае мы должны рассмотреть понятие субдифференциала. Известно (гл. 8), что если нулевой вектор принадлежит субдифференциальному множеству выпуклой функции в точке, то это означает, что эта точка соответствует минимуму функции. Взяв субдифференциал лагранжиана, определенный в (9. 6), и вспомнив, что множество субдифференциалов дифференцируемой функции включает в качестве своих отдельных элементов соответствующий градиент, оценка θˆ1, вытекающая из ℓ1 регуляризованной задачи, должна удовлетворять
0∈− 2XTy+2XTXθ+λ∂‖θ‖1,
, где ∂ обозначает субдифференциальное множество (глава 8).Если X имеет ортонормированные столбцы, то предыдущее уравнение можно записать по компонентам следующим образом: субдифференциал функции |⋅|, полученный в примере 8.4 (глава 8), имеет вид 1], если θ=0.
Таким образом, теперь мы можем записать для каждой компоненты оптимальной оценки LASSO
Заметим, что (9.11) может быть верным только при θˆLS,i>λ2, а (9.12) только при θˆLS,i<−λ2.Более того, в случае, когда θˆ1,i=0, (9.10) и субдифференциал |⋅| предполагают, что обязательно |θˆLS,i|⩽λ2. В заключение мы можем написать более компактно, что
(9.13), где (⋅)+ обозначает «положительную часть» соответствующего аргумента; он равен аргументу, если он неотрицательный, и нулю в противном случае. Это действительно очень интересно. В отличие от гребневой регрессии, которая сжимает все координаты нерегуляризованного решения LS в один и тот же множитель, LASSO принуждает все координаты, абсолютное значение которых меньше или равно λ/2, к нулю, а остальные координаты уменьшаются, по абсолютной величине на ту же величину λ/2.Это известно как мягкое пороговое значение , чтобы отличить его от операции жесткого порогового значения ; последний определяется как θ⋅χ(0,∞)(|θ|−λ2), θ∈R, где χ(0,∞)(⋅) — характеристическая функция относительно множества (0,∞) . На рис. 9.3 показаны графики, иллюстрирующие влияние гребенчатой регрессии, LASSO и жесткой пороговой обработки на нерегуляризованное решение LS в зависимости от его значения (горизонтальная ось). Обратите внимание, что наше обсуждение здесь, упрощенное с помощью случая ортонормированной входной матрицы, количественно оценило то, что мы сказали ранее о тенденции нормы ℓ1 подтолкнуть малые значения к тому, чтобы стать ровно равным нулю .
Это будет дополнительно усилено более строгой математической формулировкой в разделе 9.5.
Рисунок 9.3. Кривые, связывающие выход (по вертикали) с входом (по горизонтали) для операторов жесткой и мягкой пороговой обработки, показаны вместе с линейным оператором, связанным с гребневой регрессией, для одного и того же значения λ = 1,
Пример 9.1
Предположим, что нерегуляризованное решение LS для данной задачи регрессии y=Xθ+η задается выражением
θˆLS=[0.2,-0,7,0,8,-0,1,1,0]Т.
Получите решения для соответствующих задач гребневой регрессии и ℓ1 норм регуляризации. Предположим, что входная матрица X имеет ортонормированные столбцы и что параметр регуляризации равен λ=1. Кроме того, каков результат жесткой пороговой обработки вектора θˆLS с порогом, равным 0,5?Мы знаем, что соответствующее решение для гребневой регрессии равно
θˆR=11+λθˆLS=[0,1,−0,35,0,4,−0,05,0,5]T.
Решение для регуляризации нормы ℓ1 дается с помощью мягкого порога с порогом, равным λ/2=0.θˆ1=[0,−0,2,0,3,0,0,5]T.
Результатом операции жесткой пороговой обработки является вектор [0,−0,7,0,8,0,1,0]T.Примечания 9.1
- •
Жесткие и мягкие правила определения порога — это только две возможности из большого числа альтернатив. Обратите внимание, что операция жесткой пороговой обработки определяется через прерывистую функцию, и это делает это правило нестабильным в том смысле, что оно очень чувствительно к небольшим изменениям входных данных.Кроме того, это правило сжатия имеет тенденцию демонстрировать большую дисперсию в результирующих оценках. Правило мягкого порога является непрерывной функцией, но, как видно из графика на рис. 9.3, оно вносит смещение даже при больших значениях входного аргумента. Чтобы исправить эти недостатки, был введен ряд альтернативных пороговых операторов, которые исследовались как теоретически, так и экспериментально. Хотя они не входят в сферу нашего интереса, мы приводим два популярных примера для полноты картины: правило пороговой установки с плавным усечением абсолютного отклонения (SCAD),
θˆSCAD={sgn(θ)(|θ|−λSCAD )+,|θ|≤2λSCAD,(α−1)θ−αλSCADsgn(θ)α−2,2λSCAD<|θ|≤αλSCAD,θ,|θ|>αλSCAD,
и неотрицательных удавок пороговых правил,θˆgarr={0,|θ|≤λgarr,θ−λgarr2θ,|θ|>λgarr.
На рис. 9.4 показаны соответствующие графики. Заметьте, что в обоих случаях были предприняты попытки устранить разрыв (связанный с жесткой пороговой обработкой) и удалить/уменьшить смещение для больших значений входного аргумента. Параметр α>2 определяется пользователем. За более подробным обсуждением заинтересованный читатель может обратиться, например, к [2]. В [83] предложено обобщенное пороговое правило, охватывающее все упомянутые ранее как частные случаи. Кроме того, предлагаемая структура является достаточно общей, чтобы предоставить средства для разработки новых правил установления пороговых значений и/или включения априорной информации, связанной с уровнем разреженности, т.е.е., количество ненулевых компонентов разреженного вектора, который необходимо восстановить.Рисунок 9.4. Выходной (вертикальный)–входной (горизонтальный) график для SCAD и неотрицательных правил гарроты с параметрами α =3,7 и λ SCAD = λ garr = 1.
Заметим, что оба правила сглаживают разрыв, связанный с с жестким пороговым правилом. Также обратите внимание, что правило SCAD устраняет смещение, связанное с правилом мягкого порогового значения для больших значений входной переменной.Напротив, пороговое правило гарроты допускает некоторое смещение для больших входных значений, которое уменьшается по мере того, как λ garr становится все меньше и меньше.
Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка браузера на прием файлов cookie
Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее распространенные причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
- Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.
%PDF-1.1 % 498 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 498 343 0000000016 00000 н 0000016403 00000 н 0000016469 00000 н 0000016617 00000 н 0000016840 00000 н 0000017021 00000 н 0000017208 00000 н 0000017380 00000 н 0000017590 00000 н 0000017778 00000 н 0000017965 00000 н 0000018130 00000 н 0000018309 00000 н 0000018489 00000 н 0000018670 00000 н 0000018856 00000 н 0000019246 00000 н 0000019449 00000 н 0000019658 00000 н 0000019881 00000 н 0000020057 00000 н 0000020256 00000 н 0000020469 00000 н 0000020680 00000 н 0000020888 00000 н 0000021086 00000 н 0000021251 00000 н 0000021471 00000 н 0000021660 00000 н 0000021853 00000 н 0000022035 00000 н 0000022223 00000 н 0000022646 00000 н 0000023020 00000 н 0000023458 00000 н 0000023738 00000 н 0000024082 00000 н 0000024356 00000 н 0000024505 00000 н 0000024699 00000 н 0000024878 00000 н 0000025073 00000 н 0000025263 00000 н 0000025450 00000 н 0000025645 00000 н 0000025844 00000 н 0000026018 00000 н 0000026203 00000 н 0000026403 00000 н 0000028826 00000 н 0000029225 00000 н 0000029620 00000 н 0000029787 00000 н 0000029988 00000 н 0000030185 00000 н 0000030372 00000 н 0000030582 00000 н 0000030772 00000 н 0000030960 00000 н 0000031119 00000 н 0000031273 00000 н 0000031426 00000 н 0000031602 00000 н 0000031823 00000 н 0000032045 00000 н 0000032207 00000 н 0000032316 00000 н 0000032559 00000 н 0000032806 00000 н 0000033049 00000 н 0000033265 00000 н 0000033492 00000 н 0000033754 00000 н 0000034026 00000 н 0000034238 00000 н 0000034367 00000 н 0000034611 00000 н 0000034839 00000 н 0000035165 00000 н 0000035377 00000 н 0000035649 00000 н 0000035896 00000 н 0000036143 00000 н 0000036337 00000 н 0000036531 00000 н 0000036777 00000 н 0000037025 00000 н 0000037409 00000 н 0000037606 00000 н 0000037817 00000 н 0000038018 00000 н 0000038207 00000 н 0000038449 00000 н 0000038639 00000 н 0000038811 00000 н 0000039032 00000 н 0000039191 00000 н 0000039383 00000 н 0000039565 00000 н 0000039765 00000 н 0000039956 00000 н 0000040137 00000 н 0000040352 00000 н 0000040542 00000 н 0000040746 00000 н 0000040991 00000 н 0000041234 00000 н 0000041668 00000 н 0000041850 00000 н 0000042005 00000 н 0000042198 00000 н 0000042372 00000 н 0000042606 00000 н 0000042835 00000 н 0000043053 00000 н 0000043285 00000 н 0000043517 00000 н 0000043733 00000 н 0000043975 00000 н 0000044208 00000 н 0000044455 00000 н 0000044668 00000 н 0000044919 00000 н 0000045104 00000 н 0000045342 00000 н 0000045532 00000 н 0000045755 00000 н 0000045956 00000 н 0000046243 00000 н 0000046448 00000 н 0000046658 00000 н 0000046888 00000 н 0000047105 00000 н 0000047355 00000 н 0000047563 00000 н 0000047781 00000 н 0000047987 00000 н 0000048232 00000 н 0000048406 00000 н 0000048571 00000 н 0000048766 00000 н 0000049019 00000 н 0000049204 00000 н 0000049435 00000 н 0000049669 00000 н 0000049910 00000 н 0000050113 00000 н 0000050353 00000 н 0000050600 00000 н 0000050794 00000 н 0000051002 00000 н 0000051248 00000 н 0000051509 00000 н 0000051781 00000 н 0000052299 00000 н 0000052731 00000 н 0000052912 00000 н 0000053135 00000 н 0000053421 00000 н 0000053591 00000 н 0000053759 00000 н 0000053930 00000 н 0000054082 00000 н 0000054232 00000 н 0000054437 00000 н 0000054604 00000 н 0000054843 00000 н 0000055079 00000 н 0000055287 00000 н 0000055518 00000 н 0000055753 00000 н 0000055973 00000 н 0000056217 00000 н 0000056451 00000 н 0000056608 00000 н 0000056785 00000 н 0000056951 00000 н 0000057153 00000 н 0000057354 00000 н 0000057519 00000 н 0000057732 00000 н 0000057944 00000 н 0000058108 00000 н 0000058289 00000 н 0000058453 00000 н 0000058604 00000 н 0000058766 00000 н 0000058954 00000 н 0000059163 00000 н 0000059369 00000 н 0000059539 00000 н 0000059735 00000 н 0000059913 00000 н 0000060090 00000 н 0000060281 00000 н 0000060491 00000 н 0000060706 00000 н 0000060925 00000 н 0000061141 00000 н 0000061307 00000 н 0000062273 00000 н 0000062581 00000 н 0000062824 00000 н 0000063058 00000 н 0000063232 00000 н 0000063433 00000 н 0000063643 00000 н 0000063838 00000 н 0000064044 00000 н 0000064248 00000 н 0000064419 00000 н 0000064652 00000 н 0000064837 00000 н 0000065009 00000 н 0000065200 00000 н 0000065419 00000 н 0000065579 00000 н 0000065762 00000 н 0000065933 00000 н 0000066121 00000 н 0000066372 00000 н 0000066597 00000 н 0000066846 00000 н 0000067035 00000 н 0000067225 00000 н 0000067408 00000 н 0000067566 00000 н 0000067720 00000 н 0000067922 00000 н 0000068179 00000 н 0000068247 00000 н 0000068319 00000 н 0000068470 00000 н 0000068643 00000 н 0000068835 00000 н 0000069071 00000 н 0000069285 00000 н 0000069503 00000 н 0000069693 00000 н 0000069895 00000 н 0000070096 00000 н 0000070282 00000 н 0000070496 00000 н 0000070630 00000 н 0000070739 00000 н 0000070910 00000 н 0000071083 00000 н 0000071235 00000 н 0000071386 00000 н 0000071585 00000 н 0000071753 00000 н 0000071985 00000 н 0000072215 00000 н 0000072374 00000 н 0000072548 00000 н 0000072753 00000 н 0000072953 00000 н 0000073145 00000 н 0000073377 00000 н 0000073615 00000 н 0000073804 00000 н 0000074064 00000 н 0000074231 00000 н 0000074430 00000 н 0000074624 00000 н 0000074807 00000 н 0000074998 00000 н 0000075195 00000 н 0000075365 00000 н 0000075593 00000 н 0000075774 00000 н 0000075936 00000 н 0000076150 00000 н 0000076305 00000 н 0000076490 00000 н 0000076663 00000 н 0000076840 00000 н 0000077034 00000 н 0000077243 00000 н 0000077453 00000 н 0000077616 00000 н 0000077780 00000 н 0000077961 00000 н 0000078165 00000 н 0000078371 00000 н 0000078536 00000 н 0000078727 00000 н 0000078905 00000 н 0000079079 00000 н 0000079266 00000 н 0000079490 00000 н 0000079702 00000 н 0000080206 00000 н 0000080417 00000 н 0000080661 00000 н 0000080867 00000 н 0000081064 00000 н 0000081260 00000 н 0000081432 00000 н 0000081627 00000 н 0000081808 00000 н 0000081900 00000 н 0000081973 00000 н 0000082125 00000 н 0000082352 00000 н 0000082540 00000 н 0000082821 00000 н 0000083046 00000 н 0000083275 00000 н 0000083481 00000 н 0000083706 00000 н 0000083923 00000 н 0000084111 00000 н 0000084305 00000 н 0000084478 00000 н 0000084680 00000 н 0000084866 00000 н 0000085072 00000 н 0000085301 00000 н 0000085485 00000 н 0000085709 00000 н 0000085903 00000 н 0000086119 00000 н 0000086368 00000 н 0000086600 00000 н 0000086732 00000 н 0000086889 00000 н 0000087172 00000 н 0000087440 00000 н 0000087699 00000 н 0000087933 00000 н 0000088266 00000 н 0000088461 00000 н 0000088628 00000 н 0000088837 00000 н 0000089154 00000 н 0000089468 00000 н 0000089764 00000 н 00000
00000 н 00000Пороги оплаты Medicare для амбулаторных терапевтических услуг
Модификатор KX и обработка исключенийЕсли услуги превышают годовые пороговые суммы, требования должны включать модификатор KX в качестве подтверждения того, что услуги необходимы по медицинским показаниям, что подтверждается соответствующей документацией в медицинской карте. Существует одна сумма для объединенных услуг PT и SLP и отдельная сумма для услуг OT.Эта сумма ежегодно индексируется экономическим индексом Medicare (MEI).
Для 2022 года эта пороговая сумма модификатора KX составляет:
- 2150 долларов США за объединенные услуги PT и SLP и
- 2150 долларов США за услуги OT.
Для 2021 года эта пороговая сумма модификатора KX составляет:
- 2110 долларов США за объединенные услуги PT и SLP и
- 2110 долларов США за услуги OT.
Пороговый процесс состоит из 2 уровней:
- Когда пациенты достигают порога амбулаторного лечения в этом году, необходимо использовать модификатор KX и задокументировать причины дополнительных услуг.
- Для услуг на сумму более 3000 долларов США начинается процесс целевого медицинского осмотра.
Добавьте модификатор KX в строки заявки, чтобы указать, что вы подтверждаете, что услуги на уровне и выше порогов терапии необходимы с медицинской точки зрения, и что документация в медицинской карте пациента оправдывает услуги. Это включает в себя документацию о том, что пациенты, в зависимости от их состояния, нуждаются в продолжении квалифицированной терапии, т. е. терапии сверх суммы, подлежащей уплате ниже порога, для достижения их прежнего функционального состояния или максимально ожидаемого функционального состояния в течение разумного периода времени.
Вам не нужно предоставлять специальную документацию вместе с порогом модификатора KX. Вы несете ответственность за ознакомление с руководствами Medicare и профессиональной литературой, чтобы определить, подпадает ли бенефициар под исключение.
Обратите внимание, что хотя этот процесс является «автоматическим», ваша заявка не имеет обязательной силы для подрядчика Medicare, который принимает окончательное решение о том, подлежит ли претензия оплате.
Принимая решение об использовании модификатора KX, рассмотрите, например, подходят ли услуги для:
- Состояние пациента, включая диагноз, осложнения и тяжесть.
- Предоставляемые услуги, включая их тип, частоту и продолжительность.
- Взаимодействие текущих активных состояний и сложностей, которые прямо и существенно заставляют лечение превышать терапевтический порог.
Наряду с пороговым значением модификатора KX, BBA 2018 года сохраняет процесс целевого медицинского осмотра, который был установлен в Законе о доступе к Medicare и повторной авторизации CHIP от 2015 года (MACRA).На период с 2018 по 2028 год целевой порог медицинского осмотра составляет 3000 долларов США для услуг PT и SLP и 3000 долларов США для услуг OT. (После 2028 года пороговое значение будет ежегодно индексироваться MEI.) Как следует из названия, целевое медицинское рассмотрение означает, что не все требования, превышающие пороговую сумму лечения, подлежат рассмотрению.
Центры услуг Medicare и Medicaid (CMS) наняли Noridian Healthcare Solutions в качестве подрядчика по дополнительной медицинской проверке (SMRC) для проведения целевых проверок медицинских карт.Цели SMRC заключаются в снижении ставок неправомерных платежей и повышении эффективности функций медицинской проверки программ Medicare и Medicaid. Проверки могут быть сосредоточены на проблемах, выявленных, среди прочего, в результате анализа внутренних данных CMS, программы комплексного тестирования коэффициента ошибок, профессиональных организаций, других федеральных агентств, таких как Управление генерального инспектора и Счетная палата правительства, а также сравнительных отчетов о выставлении счетов.
Факторы, используемые для выбора требований для рассмотрения, могут включать следующее:
- У поставщика был высокий процент отказов в претензиях на терапевтические услуги или он менее соответствует применимым требованиям.
- У поставщика есть схема выставления счетов за терапевтические услуги, которая отличается от аналогичной схемы, или иным образом сомнительная практика выставления счетов за услуги, например выставление счетов за единицу услуг, маловероятную с медицинской точки зрения, в течение одного дня.
- Поставщик недавно зарегистрировался или ранее не предоставлял терапевтические услуги.
- Услуги предоставляются для лечения целевых типов заболеваний.
- Провайдер входит в группу, в которую входит другой провайдер, определенный указанными выше факторами.
Как указано в Руководстве по обработке требований Medicare, глава 5, раздел 10.3.2: «Документация, обосновывающая услуги, должна быть представлена в ответ на любой запрос дополнительной документации (ADR) для требований, которые выбраны для медицинского рассмотрения. Соблюдайте требования к документации. в Pub.100-02, глава 15, раздел 220.3.Если медицинские записи запрашиваются для обзора, клиницисты могут включить, по своему усмотрению, резюме, в котором конкретно рассматривается обоснование исключения порога терапии.
Еще от CMSСубъективная оценка упругих и пластических свойств мягких тел; «дифференциальные пороги» для вязкостей и модулей сжатия | Труды Лондонского королевского общества.
При измерении мягкости материалов, обладающих как упругими, так и пластическими свойствами, принято либо оценивать мягкость и эластичность с помощью чисто эмпирических испытаний, либо, что чаще встречается в промышленных процессах, полагаться на субъективную оценку какой-то опытный человек.Мало что известно о способности людей измерять такие свойства с помощью тактильных, кинестетических и визуальных наблюдений, за исключением того, что Кац (1937) провел предварительное исследование способности пекарей судить о свойствах мучного теста и пришел к выводу, что их особые навыки в основном не из-за какой-либо аномальной способности судить о текучести и деформационных («реологических») свойствах. Проблемы такого рода встречаются во многих отраслях промышленности, особенно в производстве хлеба и бисквитов, производстве сыра и масла, керамической промышленности.С теоретической точки зрения данные по таким сложным материалам были помещены в двойную структуру, первоначально разработанную для настоящих жидкостей и упругих твердых тел соответственно. Были использованы уравнения, содержащие два члена, один по существу ньютоновский член, но включающий переменную вязкость, а другой по существу гуковский член, соответствующим образом модифицированный для учета упругого гистерезиса и последействия. Можно много говорить об этом лечении. Оцененные таким образом свойства получаются в c. г. с. Единицы и воспроизводимы до тех пор, пока сохраняются фиксированные произвольные условия напряжения и деформации.Более того, физики привыкли мыслить в терминах вязкости и модулей упругости и с большей готовностью усваивают информацию, представленную в таких привычных терминах. С другой стороны, необходимо помнить, что разделение явлений деформирования на вязкую и упругую части предполагает разделение возникающих деформаций на восстанавливаемую и невосстанавливаемую составляющие; и, поскольку некоторые материалы проявляют чрезвычайно медленное упругое последействие, такое различие часто бывает совершенно произвольным. Более того, для очень сложных систем, которые встречаются в природе и используются в промышленности, ньютоновско-гуковская структура определенно искусственна.
ВОСПРИЯТИЕ ГРОМКОСТИ НА ПОВЫШЕННОМ ПОРОГЕ И ВБЛИЗИ: МЯГКО ЕЩЕ МЯГКО?
Мулла, Рим (2019) ВОСПРИЯТИЕ ГРОМКОСТИ НА ПОВЫШЕННОМ ПОРОГЕ И ВБЛИЗИ: МЯГКОЕ ПО-ПРЕЖНЕМУ МЯГКОЕ? Докторская диссертация, Университет Питтсбурга. (Неопубликовано)
Аннотация
Исходные данные. Были описаны две разные модели рекрутирования громкости (аномально быстрый рост громкости выше повышенных порогов) для людей с сенсорной тугоухостью (Buus & Florentine, 2002; Moore & Glasberg, 2004).Две модели предоставляют противоречивые данные, связанные с воспринимаемой громкостью при повышенных порогах и ростом громкости вблизи порога у слушателей с сенсорной тугоухостью по сравнению с нормально слышащими слушателями. Настоящее исследование было проведено, чтобы понять это несоответствие.
Методы: 29 слушателей с нормальным слухом и 29 слушателей с потерей слуха участвовали в простой задаче обнаружения да/нет для тонов 4000 Гц, представленных на уровне их порога слышимости и вблизи него (на уровне -4, 0, 4, 10 и 16 SL), в то время как их реакция расширения зрачка была записана. Участники также выполнили задание на субъективную оценку, чтобы оценить громкость тех же и других тонов на более высоких уровнях до 28 дБ SL.
Результаты. Значительная разница между группами наблюдалась в реакции расширения зрачка при пороговых (0 SL) и 10 SL условиях. На пороге расширение зрачков у слушателей с нормальным слухом начиналось раньше и сохранялось дольше по сравнению со слушателями с потерей слуха, что согласуется с повышенной трудностью обнаружения звука на пороге. Подобное поведение реакции наблюдалось при -4 SL.На уровне 10 SL расширение зрачков у слушателей с потерей слуха сохранялось дольше, чем у слушателей с нормальным слухом. Расширение зрачков до тонов на других уровнях (условия 4 и 16 SL) не отличалось между группами. Обе группы субъективно оценивали громкость тонов на всех уровнях одинаково с аналогичными закономерностями роста громкости.
Вывод: результаты показывают, что слушатели с нормальным слухом испытывали больше трудностей при обнаружении звука на пороге, а также большую неуверенность в принятии решений. Это наблюдение может согласовываться с более громким восприятием тонов на пороге у слушателей с потерей слуха, что подтверждает модель громкости невосприятия мягкости, предложенную Florentine et al. В целом следует проявлять осторожность при интерпретации реакции зрачков, чтобы напрямую указать на воспринимаемую громкость или психоакустические ощущения, поскольку когнитивная обработка, вызванная заданием, может в большей степени способствовать реакции.
Поделиться
Цитата/Экспорт: | Выберите формат…Citation — TextCitation — HTMLEndnoteBibTexDublin CoreOpenURLMARC (ISO 2709)METSMODSEP3 XMLReference ManagerRefer |
---|---|
Социальные сети: |
Детали
Тип изделия: | Университет Питтсбурга ETD |
---|---|
Статус: | Неопубликовано |
Создатели/авторы: | |
Комитет ETD: | |
Дата: | 17 января 2019 г. |
Тип даты: | Публикация |
Дата защиты: | 2 октября 2018 г. |
Дата утверждения: | 17 января 2019 г. |
Дата подачи: | 14 ноября 2018 г. |
Ограничение доступа: | Без ограничений; Немедленно выпустите ETD для доступа по всему миру. |
Количество страниц: | 258 |
Учреждение: | Университет Питтсбурга |
Школы и программы: | Школа медицинских и реабилитационных наук > Коммуникативные науки и расстройства |
Степень: | Кандидат философских наук |
Тип диссертации: | Докторская диссертация |
Рефери: | Да |
Бесконтрольный Ключевые слова: | Громкость, восприятие громкости, невосприятие мягкости, рекрутирование громкости, рекрутирование, потеря слуха |
Дата депонирования: | 17 янв. |