Балацко анна: Лариса Шоломон (Городенко), 37 лет, с. Назавизов

Содержание

Рейтинговый стипендиальный список 4 курса за осенний семестр 2018/2019 учебного года

Специальность 051 Экономика

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Майстро Дарина Сергеевна, БЭМ-15а(ЭК)	92,18
2.	Карпутова Катерина Владимировна, БЭМ-15б(ЭК)	86,165

Специальность 051 Экономика

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Юр Марк Витальевич, БЭМ-85а(ЭК)	89,16

Специальность 051 Экономика

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Лехман Анна Витальевна, БЭМ-85(БФ)	85,91
2.	Пасечник Ольга Геннадиевна, БЭМ-85(БФ)	82,475
3.	Гусев Андрей Владимирович, БЭМ-85(БФ)	81,24

Специальность 071 Учет и налогообложение

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Савич Виктория Федоровна, БЭМ-55б(ЭК)	90,27
2.	Полякова Евгения Андреевна, БЭМ-55а(ЭК)	89,875
3.	Антоненко Яна Сергеевна, БЭМ-55а(ЭК)	89,56

Специальность 072 Финансы, банковское дело и страхование

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Полещук Ирина Александровна, БЭМ-35б(БФ)	80,84

Спеціальність 073 Менеджмент

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Ипатова Алина Павловна, БЭМ-45(ЭК)	92,74
2.	Овод Никита Андреевич, БЭМ-45(ЭК)	92,74
3.	Курченко Алена Анатольевна, БЭМ-65(ЭК)	89,23
4.	Спасёнова Алёна Владимировна, БЭМ-25а(БФ)	89,15
5.	Луценко Юлия Александровна, БЭМ-25б(БФ)	89,03
6.	Балацко Алёна Романовна, БЭМ-45(ЭК)	88,70
7.	Волобуева Полина Вадимовна, БЭМ-15б(БФ)	87,83
8.	Поддубная Дарина Александровна, БЭМ-25б(БФ)	85,44
9.	Сидренок Мария Викторовна, БЭМ-15б(БФ)	84,21
10.	Коломиец Юлия Александровна, БЭМ-25б(БФ)	84,21
11.	Бабенко Дарья Александровна, БЭМ-25а(БФ)	83,36
12.	Ильченко Юлия Александровна, БЭМ-65(ЭК)	83,34
13.	Зайцев Владислав Дмитриевич, БЭМ-15б(БФ)	83,31
14.	Дегтяр Мария Евгеньевна, БЭМ-15б(БФ)	83,04
15.	Кондратенко Катерина Сергеевна, БЭМ-65(ЭК)	82,97
16.	Ляш Катерина Сергеевна БЭМ-65(ЭК)	82,64
17.	Пушкарь Елизавета Евгеньевна, БЕМ-15б(БФ)	82,37

Специальность 075 Маркетинг

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Базарова Эльвира Джамахоновна, БЭМ-35(ЭК)	88,53
2.	Белошкуренко Наталья Георгиевна, БЭМ-35(ЭК)	87,66
3.	Масюк Юлия Михайловна, БЭМ-25(ЭК)	85,02
4.	Ланько Елена Васильевна, БЭМ-95(БФ)	83,03

Специальность 076 Предпринимательство, торговля и биржевая деятельность

Рейтинговый №	ФИО, группа	Рейтинговый бал
1.	Пятничук Валерия Валерьевна, БЭМ-75(БФ)	88,35

Победители

Место	Победитель	ВУЗ
I	Бикбаев Ахад Иркинович	Кубанский государственный университет
I	Тюрин Богдан Антонович	Всероссийский государственный институт кинематографии имени С.А. Герасимова
I	Кречетов Андрей Андреевич	Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина
II	Творческий коллектив: Рахматуллина Яна, Ращупкина Татьяна, Акберов Рустам, Бичурин Никита	Высшая школа журналистики и массовых коммуникаций Санкт-Петербургского государственного университета
II	Игревский Александр Михайлович	Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
II	Пачковская Яна Александровна, Пирогова Анастасия Владимировна	Российский университет дружбы народов
II	Творческий коллектив: Эбну Эсма, Попова Глафира, Шевченко Сергей	Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники»
III	Творческий коллектив студенческого телеканала СТК	Российский государственный гуманитарный университет
III	Неклюдова Мария Сергеевна	Иркутский государственный педагогический институт
III	Чиркаев Андрей Александрович, Ильгова Ольга Олеговна	Саратовская государственная юридическая академия

2013 — Харьковский университетский лицей

Выпуск 2013

11 физико-математический

Бабичев Максим

Балацко Максим

Белоедова Мария

Бондаренко Владислав

Власенко Анастасия

Голубцов Даниил

Гордиенко Антон

Губанова Анна

Деревянко Анна

Зацаринна Екатерина

Кашкаров Владислав

Коноплева Елизавета

Мазур Борис

Маринченко Максим

Миронов Дмитрий

Морозов Андрей

Перееденко Анастасия

Самойленко Дмитрий

Стешенко Анастасия

Филиппов Илья

Хаустов Никита

Юрченко Юлия

11 восточных языков

Бекетова Анастасия

Бондаренко Медина

Ватагина Анастасия

Волобуева Дарья

Галковский Максим

Дворников Богдан

Демиденко Карина

Золотарев Александр

Игнатов Антон

Ищенко Денис

Кандыба Александр

Марченко Николай

Нгуен Шон Тунг

Неелова Дарья

Нечипоренко Никита

Олешко Роман

Пахомова Татьяна

Петухова Анастасия

Суркова Анастасия

Толкачев Кирилл

Цымбал Мария

Юрченко Диана

11 биолого-химический

Глазкова Владислава

Дурсунова Гюльяз

Золотарев Григорий

Калинина Наталия

Кондратюк Михаил

Костюченко Елизавета

Левитова Дарья

Лунева Марина

Немец Анна

Нуруллаева Сабина

Олейник Анастасия

Пашнева Анастасия

Рассолова Александра

Сымкина Виктория

Сороколат Алина

Богатов Валерий

Федоренко Елена

11 исторический

Арендарь Дарина

Бережная Анна

Бакатуев Максим

Белодед София

Бондаренко Дарья

Журавель Андрей

Ищенко Екатерина

Касторная Елизавета

Кравчанко Анастасия

Лазуренко Богдан

Луценко Дмитрий

Омаров Руфат

Омаров Ульви

Прудникова Юлия

Ранасингхе Эрик

Сасова Марина

Симоненко Владислав

Стасевская София

Филоненко Дарина

Черненко Наталья

Черняк Ксения

Чикирякин Кирилл

ПК ПК ВОЛЬНИЦА — ОГРН 1072349001075, ИНН 2349029291

Имя		Доля в уставном капитале
Жамерко Сергей Васильевич	Физическое лицо	ИНН 234901011627
Куцевольская Юлия Владимировна	Физическое лицо	ИНН 234902270060
Кабанков Сергей Федорович	Физическое лицо	ИНН 234901974716
Донец Надежда Ивановна	Физическое лицо	ИНН 234904284647
Щербина Людмила Андреевна	Физическое лицо	ИНН 234902271970
Шишкина Валентина Александровна	Физическое лицо	ИНН 234902271804
Чечетка Екатерина Сергеевна	Физическое лицо	ИНН 234991586070
Цымбал Владимир Митрофанович	Физическое лицо	ИНН 234902324799
Хотина Ольга Федотовна	Физическое лицо	ИНН 234900981990
Филатов Евгений Геннадьевич	Физическое лицо	ИНН 234906204710
Филатова Ольга Ивановна	Физическое лицо	ИНН 234902271586
Федина Анна Афанасьевна	Физическое лицо	ИНН 234904399951
Ткаченко Надежда Павловна	Физическое лицо	ИНН 234900857142
Тимошина Мария Федоровна	Физическое лицо	ИНН 234902269650
Столяр Григорий Алексеевич	Физическое лицо	ИНН 237000150187
Суняйкина Татьяна Анатольевна	Физическое лицо	ИНН 234903079740
Сиротина Валентина Платоновна	Физическое лицо	ИНН 234904399704
Приходько Владимир Сергеевич	Физическое лицо	ИНН 234903864476
Приходько Лидия Васильевна	Физическое лицо	ИНН 234900982094
Почеревина Таисия Иосифовна	Физическое лицо	ИНН 234901178390
Попов Владимир Александрович	Физическое лицо	ИНН 234902297802
Пикалова Анна Григорьевна	Физическое лицо	ИНН 234906986610
Плотникова Светлана Викторовна	Физическое лицо	ИНН 234910837410
Нежид Тамара Петровна	Физическое лицо	ИНН 234902270776
Мирошниченко Вера Васильевна	Физическое лицо	ИНН 234909242930
Кондра Аня Зинаидовна	Физическое лицо	ИНН 234902270381
Карапетова Воски Вазгеновна	Физическое лицо	ИНН 233600254575
Кабанкова Татьяна Геннадьевна	Физическое лицо	ИНН 234902270208
Иневаткина Валентина Георгиевна	Физическое лицо	ИНН 234902269971
Зуб Федор Иванович	Физическое лицо	ИНН 234908105539
Зинченко Татьяна Ивановна	Физическое лицо	ИНН 234902269805
Жамерко Ирина Ивановна	Физическое лицо	ИНН 234900999644
Еременко Валентина Павловна	Физическое лицо	ИНН 233602593358
Белоус Ирина Васильевна	Физическое лицо	ИНН 234900720003
Дудка Людмила Анатольевна	Физическое лицо	ИНН 234903408201
Донец Федор Иванович	Физическое лицо	ИНН 234900014960
Силантьева Ольга Валентиновна	Физическое лицо	ИНН 230901572664
Вакуленко Валентина Петровна	Физическое лицо	ИНН 234904941927
Буданова Валентина Николаевна	Физическое лицо	ИНН 234901307590
Балацко Татьяна Михайловна	Физическое лицо	ИНН 234902269019
Баранцова Любовь Николаевна	Физическое лицо	ИНН 234902268914
Бабакова Татьяна Николаевна	Физическое лицо	ИНН 234903259599
Артемьева Лариса Николаевна	Физическое лицо	ИНН 234903259278
Величко Светлана Борисовна	Физическое лицо	ИНН 234902272607
Пономаренко Валентина Васильевна	Физическое лицо	ИНН 234902270913
Довгенко Надежда Алексеевна	Физическое лицо	ИНН 234902269403
Кресов Сергей Васильевич	Физическое лицо	ИНН 234900646977
Салмина Александра Викторовна	Физическое лицо	ИНН 237002648186
СЛАВЯНСКИЙ РАЙОННЫЙ СОЮЗ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ОБЩЕСТВ	Юридическое лицо (Резидент РФ)	ОГРН 1022304649333

Трансформация пространства.

Как украинские компании готовят свои офисы к окончанию пандемии

Nestlé переезжает. Из шестиэтажного офиса возле Рыбальского моста компания в начале 2022 года переберется в опенспейс у метро «Лыбидская». Новое пространство будет разбито на зоны для работы отделов, коворкинг, комнаты для встреч, кофе-поинты и «тихие» комнаты, в которых можно читать, работать и отдыхать. Главное – не разговаривать.

В чем причина переезда? Рядом с офисом, который компания занимает с 2008 года, постоянно идет ремонт. Создать у команды хорошее настроение и поднять боевой дух в таких условиях невозможно, говорит директор Nestlé по корпоративным коммуникациям и связям с общественностью Владимир Спивак. О переезде компания задумывалась давно, пандемия побудила ускориться.

«Мы уменьшим площадь офиса на 6%, но используем ее эффективнее и дадим команде лучшие условия для работы»,– говорит Спивак. При необходимости в новом помещении смогут работать все сотрудники центрального офиса.

Но такой задачи нет – компания выбрала баланс работы из дома и офиса.

Как человечество будет работать после пандемии? Готового ответа ни у кого нет. Как выяснили консультанты McKinsey, опросившие летом 2021 года более 500 топ-менеджеров и 5000 офисных сотрудников, взгляды на оптимальный режим работы у работодателей и работников существенно расходятся. Более половины руководителей настроены на то, чтобы сотрудники работали в офисах минимум четыре дня в неделю, тогда как больше половины сотрудников хотят минимум три дня в неделю работать из дому.

IT-компания Jooble тоже не расстается с офисом, перейдя на remote-first. Площадь ее пространства на Подоле – 2800 кв. м. За сотрудниками закреплены рабочие места. Сотрудники, выбравшие гибкий режим, пользуются системой хот-десков. Фото Анна Наконечная

IT-компания Jooble. Фото Анна Наконечная

Предыдущий слайд Следующий слайд

Над тем, как реорганизовать работу и офисное пространство в свете новых данных, ломают голову бизнесмены всего мира. Forbes опросил 80 украинских компаний и банков, чтобы узнать об их планах. Из 43 полученных ответов можно сделать вывод, что бизнес склоняется к трем основным вариантам. На гибридный режим работы переходят более половины, или 27 компаний. Семь из них намерены добавить к классическим опенспейс-пространства для творчества и командной работы. Семь компаний берут курс на полное возвращение в офисы. Девять пока не определились с будущим форматом работы.

Гибридные модели

Первый украинский единорог Grammarly в 2018 году переехал в офис площадью 1750 кв. м в комплексе Gulliver. В феврале 2020-го компания добавила к нему помещение этажом ниже. А еще через месяц оба пространства опустели. Из-за пандемии компания перешла на удаленный режим, в котором останется минимум до конца 2021 года.

С января 2022-го Grammarly планирует начать работу в гибридном формате, с акцентом на удаленку (remote-first). Сотрудники смогут выбирать, как работать – в офисе или удаленно. Обязательным будет только участие в командных встречах, которые будут длиться минимум две недели раз в квартал. Часть сотрудников, которая взаимодействует с несколькими командами, будет приезжать в офисы на месяц. Иногородним сотрудникам компания оплатит переезд и проживание в Киеве.

Первый украинский единорог Grammarly в 2018 году переехал в офис площадью 1750 кв. м в комплексе Gulliver. В феврале 2020-го компания добавила к нему помещение этажом ниже. Фото Grammarly

Предыдущий слайд Следующий слайд

«Личные встречи помогают поддерживать взаимоотношения и генерировать идеи, а удаленная работа дает больше гибкости»,– описывает преимущества новой модели руководитель киевского хаба Grammarly Анатолий Висикирский. Между сессиями офис Grammarly остается открытым – работать оттуда можно и вне командных встреч.

IT-компания Jooble тоже не расстается с офисом, перейдя на remote-first. Площадь ее пространства на Подоле – 2800 кв. м. Офис, ремонт которого обошелся в €1 млн, посещает около 100 из 500 с лишним сотрудников. За ними закреплены рабочие места. Сотрудники, выбравшие гибкий режим, пользуются системой хот-десков. После перехода на удаленку компания сократила количество комнат для отдыха и оборудовала дополнительные переговорные зоны.

Основатель IT-аутсорсера Innovecs Алекс Луцкий решил, что нынешнее пространство для работы себя исчерпало. Компания, в которой работает 700 человек, в течение полутора лет переедет в новый офис. Точнее – «антиофис». Идея в том, чтобы создать такое пространство, куда сотрудники будут приходить с удовольствием и которое сможет стать альтернативой коворкингам и другим местам для работы. Сейчас в офисе работает около 40% сотрудников компании, обязательное посещение для всех Луцкий вводить не планирует: график работы будут определять менеджеры команд.

Nestlé переезжает. Из шестиэтажного офиса возле Рыбальского моста компания в начале 2022 года переберется в опенспейс у метро «Лыбидская». Фото Nestlé

Предыдущий слайд Следующий слайд

MЕTRO Cash & Carry переехала в опенспейс с зонами для отдыха, креатива и встреч еще в начале 2020-го. В планах – переход в режим коворкинга и обустройство студии для съемок обучающих видео. Но находиться в офисе сотрудники не обязаны. Нет у команды и фиксированных рабочих часов. «Мы рекомендуем быть гибкими в назначении встреч,– рассказывает директор MЕTRO по управлению персоналом Анна Толмачева. – Но никто не контролирует, начали вы работать в 8 или в 11».

С 2022 года все сотрудники «Nestlé Украина» будут работать из дому и офиса равное количество времени. «У нас 413 фабрик во всем мире. Их команды выходят на работу каждый день,– транслирует Спивак подход глобальной Nestlé.– Мы не чувствуем морального права работать только удаленно». Полностью удаленный режим не подойдет компании в любом случае: так не получается строить корпоративную культуру и интегрировать новых сотрудников в команду.

«Пространство» вместо офиса

Трансформация офисов в пространство для командной работы – другой тренд, о котором думают украинские компании. В январе 2021 года исследовательская компания DXI опросила 30000 офисных работников в 31 стране. 66% опрошенных жаловались на утрату персонального контакта с коллегами. «Когда теряются связи, останавливаются инновации»,– говорится в отчете Microsoft, посвященном гибридной работе.

Крупнейший IT-аутсорсер Украины SoftServe не планирует полностью переходить на удаленную работу. «Возвращения в доковидные времена точно не будет,– отмечает вице-президент SoftServe по финансам Соломия Гнатив.– Офис должен стать хабом для коллаборации».

Компания открывает экспериментальный офис во Львове. В нем будет меньше рабочих мест, чем до пандемии, и больше зон для общения и отдыха. Если тестирование окажется удачным, SoftServe переведет в такой формат все свои офисы.

Банк «Креди Агриколь» уже перестроил свои помещения, сократив количество рабочих мест на треть, рассказывает HR-директор финучреждения Елена Урусова. «Некоторые кабинеты мы объединили в гибкие опенспейсы,– говорит Урусова.– Один из этажей головного офиса – теперь современный коворкинг».

IT-компания GlobalLogic. Акцент – на зонах для брейнсторминга и командной работы. Во львовском офисе GlobalLogic 37 помещений для встреч и три зоны для командной работы – там нет столов и можно писать прямо на стенах. Фото Анна Наконечная

Предыдущий слайд Следующий слайд

Схожим образом реорганизовала офисы и IT-компания GlobalLogic. Акцент – на зонах для брейнсторминга и командной работы. Во львовском офисе GlobalLogic 37 помещений для встреч и три зоны для командной работы – там нет столов и можно писать прямо на стенах. «Идею такого пространства подали сотрудники,– отмечает старший вице-президент GlobalLogic Денис Балацко.– Им важно иметь место для общения и генерации новых идей».

Альфа-Банк экспериментирует с концепцией «антиофиса». Команда программистов «Альфы» работает в офисе, стилизованном под 13-комнатную квартиру. «У людей появилась возможность работать дома, и мы решили дать равноценную альтернативу»,– говорит исполнительный директор банка Ольга Филипенко. «Альфа» планирует создать еще два таких пространства.

Вперед, в прошлое

В марте 2021 года Amazon заявил о планах возродить офисную культуру и полностью вернуть сотрудников в рабочие пространства. Распространение штамма вируса «Дельта» заставило переменить курс. В июне Amazon разрешил сотрудникам два дня в неделю работать удаленно.

МХП, одна из крупнейших частных компаний в Украине, в которой работает около 20000 человек, тоже готовится к возвращению сотрудников в офисы. «Допускаем удаленную работу один-два дня в неделю по согласованию с руководителем»,– уточняет Катерина Банщикова, директор МХП по защите здоровья и безопасности.

Альфа-Банк экспериментирует с концепцией «антиофиса». Команда программистов «Альфы» работает в офисе, стилизованном под 13-комнатную квартиру. Фото Анна Наконечная Фото Анна Наконечная

Альфа-Банк экспериментирует с концепцией «антиофиса». Команда программистов «Альфы» работает в офисе, стилизованном под 13-комнатную квартиру. Фото Анна Наконечная

Предыдущий слайд Следующий слайд

Один из мотивов возобновления полноценной работы из офисов – повышение эффективности принятия решений, говорит директор по персоналу McDonald’s Ukraine Наталья Тиморина. «Наши сотрудники постоянно присутствуют в ресторанах,– говорит она.– Поэтому для поддержки командного духа и солидарности наша рекомендация – работать в основном в офисе».

Чтобы сотрудники не перезаражали друг друга, МХП разработала протоколы, подробно описывающие офисную жизнь во время пандемии. Все посетители главного офиса попадают под прицел температурной камеры инфракрасного спектра, в систему вентиляции встроена установка для пробиотической дезинфекции, в совещаниях не может участвовать более 35 человек, рассказывает Банщикова.

McDonald’s разделил центральный офис на три зоны (пространство для встреч, фудкорт и зону для работы, отдыха и коворкинга). «Каждый может работать, где удобно. Но рабочие места организованы так, чтобы взаимодействовать друг с другом было легко», – говорит Тиморина. Чем больше взаимодействия между сотрудниками, тем больше инноваций.

Материалы по теме

Новые записи по теме «embedded» — Лента

В этой статье — 9 историй от ІТ-специалистов об интересном «железе», которое они сами собирали или улучшали. Кейсы самые разные — от сборки домашнего ПК, станции для машинного обучения до установок для тестирования устройств и embedded AI-системы.

Вероніка Демедецька, Tech Expert & Senior Software Engineer в AMC Bridge, кандидат технічних наук, покроково і з власного досвіду розповідає, як розробити симулятор промислових роботів. Тому, якщо ви працюєте або хотіли б працювати у цій галузі, стаття стане вам у пригоді.

Имея за плечами 7-летний опыт в embedded-разработке и беспроводных коммуникациях, Станислав Баранцев является основателем конструкторского бюро по ракетостроению и стартапа AMW Labs. Параллельно он учится в International Space University в Страсбурге, а после планирует продолжить развитие своего стартапа в Украине. С читателями DOU Станислав делится опытом создания ракетных двигателей и полетных испытаний, а также размышлениями о перспективах ракетостроения в Украине.

Недавно команды «ЛУН Місто» и факультета радиофизики, электроники и компьютерных систем КНУ им. Шевченко разработали системы мониторинга воздуха в Киеве. В этой статье рассказывают веселые и серьезные истории о том, как прошли путь разработки от громоздкого аппарата до компактной outdoor-станции измерения качества воздуха, передающей данные в real-time.

Майже кожен автомобіль, що випускається сьогодні у світі, містить 11 типів мікросхем Melexis. Мало хто знає, що частину цих мікросхем розроблено в Україні — в київському офісі Melexis. Тож ми вирішили дізнатися детальніше, що саме та як створюють у R&D-центрі компанії в Києві.

Ajax Systems — украинская продуктовая компания, известная разработкой и производством умной беспроводной системы безопасности. За разработку устройств и ноу-хау в компании отвечает R&D-команда: она насчитывает более 150 человек и состоит из четырех отделов: Device, System, QA и Automation. Мы решили узнать подробнее о процессах в разных отделах и задачах, которые перед ними стоят.

В статье рассматриваем условия работы и общую архитектуру telecom-приложения, синхронный, асинхронный и промежуточный варианты построения soft real-time системы с большим количеством бизнес-логики и разбираем плюсы и минусы каждого подхода.

Данная статья — это систематизация опыта, технических решений и навыков, которые Team Lead Марина Сергиенко и ее команда получили в ходе портирования актуальной версии open source системы Android на одноплатный компьютер Orange Pi. Материал будет полезен энтузиастам и разработчикам, которые хотели бы получить навыки разработки программного обеспечения под ОС Android.

Эта статья для всех, кого интересует интеграция голосового интерфейса управления разнообразными устройствами в собственный дом. Будет полезно как начинающим, так и профессионалам, которые давно хотели проникнуться темой голосового управления.

Зачем собирать 3D-принтер самостоятельно? Главная причина — стоимость. Покупка всех необходимых компонентов обойдется вам максимум в пару сотен долларов, при том что готовый хороший 3D-принтер стоит от $1000. Второй плюс в том, что вы разберетесь с принципами его устройства и работы. Эти знания пригодятся при эксплуатации любого принтера.

Эта статья посвящена графической библиотеке Mesa 3D и нескольким доступным для всех разработчиков инструментам, которые позволяют производить отладку игр, разработанных или портированных под Linux. Также тут мы рассмотрим платформу Steam и ее возможности по отладке.

Денис Балацко, вице-президент по инжинирингу в GlobalLogic, рассказывает о том, какие инновации будут создавать инженеры во всем мире, о нестандартных технологиях в автоиндустрии, робототехнике и VR/AR, новинках от производителей гаджетов, а также навыках, которые понадобятся ІТ-специалистам.

В этом материале описано проектирование, разработка и сборка прототипа подводного дрона на базе Raspberry PI и управление им с Android-смартфона. Статья может пригодиться как новичкам (изложены азы управления электродвигателями, диодами, камерами, гироскопом), так и опытным инженерам.

Embedded-разработчик занимается разработкой встроенного ПО. По данным DOU, среднему украинскому Embedded-разработчику 30 лет, он получает $880 на уровне Junior, $1750 на уровне Middle и $3500 на уровне Senior. Зарплата тим- и техлидов — около $4200.

Привет, меня зовут Иван Некипелов, и я Python Tech Lead в Poster. Хочу рассказать, как и почему мы решили использовать Raspberry Pi на постоянной основе в коммерческих целях для нашего highload продукта. Наш опыт будет полезен всем тем, кто думает применить Raspberry в узком месте проекта и хочет понять, какие подводные камни могут встретиться на пути.

Меня зовут Алекс, я руковожу направлением Automotive & Embedded Systems в EPAM. Чуть больше полутора лет назад мы начали проект разработки облачной платформы для автомобилей. Надеемся, в ближайшие годы он позволит автопроизводителям перестроиться на новые рельсы и глобально подружиться с software и облачными сервисами.

Руслан Коптев самостоятельно освоил Arduino и С++, затем пошел в IT-школу в Кропивницком, где создал робота для очистки рек. В 2017 году он поступил на бюджет в КПИ, но спустя две недели забросил учебу и начал сотрудничество с GlobalLogic.

Если узнать, что будет востребовано на рынке завтра, то можно прокачать свои навыки и умения в этом направлении уже сегодня. Мысль, конечно, очевидная, но как знать, во что инвестировать усилия?

Following material is targeted for juniors but some mature programmers also find it useful.

I want to share experience achieved in electronic gaming of chance. This article may be important for all interested in quality.

Новошицька Анна Ігорівна від НАЗК

1. Тип декларації та звітний період

Щорічна
особи, уповноваженої на виконання функцій держави або місцевого самоврядування (охоплює попередній рік) 2018

2.1. Інформація про суб’єкта декларування

Прізвище: НОВОШИЦЬКА

Ім’я: АННА

По батькові (за наявності): ІГОРІВНА

Податковий номер: [Конфіденційна інформація]

Дата народження: [Конфіденційна інформація]

Зареєстроване місце проживання:

Країна: Україна

Поштовий індекс: [Конфіденційна інформація]

Місто, селище чи село: Мирне / Надвірнянський район / Івано-Франківська область / Україна

Вулиця: [Конфіденційна інформація]

Номер будинку: [Конфіденційна інформація]

Номер корпусу: [Конфіденційна інформація]

Номер квартири: [Конфіденційна інформація]

Місце фактичного проживання або поштова адреса, на яку Національне агентство з питань запобігання корупції може надсилати кореспонденцію суб’єкту декларування: Збігається з місцем реєстрації
Місце роботи:

Місце роботи або проходження служби (або місце майбутньої роботи чи проходження служби для кандидатів): Головне управління Національної поліції України в Івано-Франківській області

Займана посада (або посада, на яку претендуєте як кандидат): Начальник сектору кадрового забезпечення Надвірнянського відділу поліції

Категорія посади (заповніть, якщо це вас стосується):

Тип посади: [Не застосовується]

Категорія посади: [Не застосовується]

Чи відноситесь ви до службових осіб, які займають відповідальне та особливо відповідальне становище, відповідно до статті 50 Закону України “Про запобігання корупції”? Ні

Чи належить ваша посада до посад, пов’язаних з високим рівнем корупційних ризиків, згідно з переліком, затвердженим Національним агентством з питань запобігання корупції? Ні

2.

2. Інформація про членів сім’ї суб’єкта декларування

Членами сім’ї суб’єкта декларування є: особи, які перебувають у шлюбі із суб’єктом декларування (чоловік/дружина), незалежного від того, чи вони проживають спільно; діти, у тому числі повнолітні діти, батьки, особи, які перебувають під опікою і піклуванням, інші особи, які спільно проживають, пов’язані спільним побутом, мають взаємні права та обов’язки із суб’єктом декларування (крім осіб, взаємні права та обов’язки яких не мають характеру сімейних – наприклад, особи, що спільно орендують житло), у тому числі особи, які спільно проживають із суб’єктом декларування, але не перебувають з ним у шлюбі.

Зв’язок із суб’єктом декларування	Прізвище, ім’я, по батькові	Громадянство	Податковий номер
син	Прізвище: НовошицькийІм’я: Максим По батькові: НазаровичДата народження: [Конфіденційна інформація]	Україна	[Конфіденційна інформація]

3.

Об’єкти нерухомості

Суб’єкт декларування повинен задекларувати всі об’єкти нерухомості, що належать йому або членам його сім’ї на праві власності, знаходяться у них в оренді чи на іншому праві користування, незалежно від форми укладення правочину, внаслідок якого набуте таке право. Це включає такі об’єкти нерухомості: земельна ділянка, житловий будинок, квартира, офіс, садовий (дачний) будинок, гараж, інше.

Загальна інформація	Місцезнаходження	Вартість на дату набуття	Вартість за останньою оцінкою	Інформація щодо прав на об’єкт
Вид об’єкта:Житловий будинок Дата набуття права:01.01.2016 Загальна площа (м²): 204,9 Реєстраційний номер:[Конфіденційна інформація]Прізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Мирне / Надвірнянський район / Івано-Франківська область / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не відомо]	[Не відомо]	Тип права: Інше право користуванняВідсоток, %: [Не застосовується] Інший тип: Безоплатне користуванняВласник: Громадянин УкраїниПрізвище: БалацкоІм’я: ОльгаПо батькові: ІванівнаДата народження: [Конфіденційна інформація]Податковий номер: [Конфіденційна інформація]Зареєстроване місце проживання: [Конфіденційна інформація]Місце фактичного проживання: [Конфіденційна інформація]
Вид об’єкта:Земельна ділянка Дата набуття права:01. 01.2016 Загальна площа (м²): 1400 Кадастровий номер:[Конфіденційна інформація]Прізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Мирне / Надвірнянський район / Івано-Франківська область / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не відомо]	[Не відомо]	Тип права: Інше право користуванняВідсоток, %: 100Інший тип: безоплатне користуванняВласник: Громадянин УкраїниПрізвище: БалацкоІм’я: ОльгаПо батькові: ІванівнаДата народження: [Конфіденційна інформація]Податковий номер: [Конфіденційна інформація]Зареєстроване місце проживання: [Конфіденційна інформація]Місце фактичного проживання: [Конфіденційна інформація]

4. Об’єкти незавершеного будівництва

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: 1) об’єкти незавершеного будівництва; 2) об’єкти, не прийняті в експлуатацію; або 3) об’єкти, право власності на які не зареєстроване в установленому законом порядку.

Такі об’єкти декларуються, якщо вони: а) належать суб’єкту декларування або членам його сім’ї на праві власності відповідно до Цивільного кодексу України; б) розташовані на земельних ділянках, що належать суб’єкту декларування або членам його сім’ї на праві приватної власності, включаючи спільну власність, або передані їм в оренду чи на іншому праві користування, незалежно від правових підстав набуття такого права; або в) повністю або частково побудовані з матеріалів чи за кошти суб’єкта декларування або членів його сім’ї.

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

5. Цінне рухоме майно (крім транспортних засобів)

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: цінне рухоме майно, вартість якого перевищує 100 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року. Під рухомим майном розуміються будь-які матеріальні об’єкти, які можуть бути переміщеними без заподіяння їм шкоди (наприклад, ювелірні вироби, персональні або домашні електронні пристрої, одяг, твори мистецтва, антикваріат тощо).

У цьому розділі декларації НЕ декларується таке майно: цінні папери, корпоративні права, готівкові кошти, кошти на рахунках в банку чи інших фінансових установах, дорогоцінні (банківські) метали.

Якщо рухоме майно є одночасно подарунком, то воно декларується як в цьому розділі (у разі перевищення зазначеного порогу декларування), так і в розділі «Доходи, у тому числі подарунки».

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

6. Цінне рухоме майно — транспортні засоби

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: транспортні засоби та інші самохідні машини і механізми незалежно від їх вартості.

Загальна інформація	Характеристика	Вартість на дату набуття у власність, володіння чи користування	Інформація щодо прав на майно
Вид об’єкта:Автомобіль легковий Дата набуття права:29.08.2018 Ідентифікаційний номер:[Конфіденційна інформація] Прізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА	Марка:HYUNDAI Модель:I10 Рік випуску:2013	65000	Тип права: ВласністьПрізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА

7.

Цінні папери У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

8. Корпоративні права

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: будь-які корпоративні права, крім акцій, зазначених в попередньому розділі декларації, у тому числі частки (паї) у статутному (складеному) капіталі чи в будь-якому іншому еквіваленті статутного капіталу товариства, підприємства, організації, що зареєстровані в Україні або за кордоном, у тому числі пайові внески в кредитній спілці.

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

9. Юридичні особи, кінцевим бенефіціарним власником (контролером) яких є суб’єкт декларування або члени його сім’ї

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

10. Нематеріальні активи

Нематеріальні активи включають: об’єкти права інтелектуальної власності, що можуть бути оцінені в грошовому еквіваленті (право на винахід, корисну модель, ноу-хау, промисловий зразок, топографії інтегральної мікросхеми, сорт рослин, торгову марку чи комерційне найменування, авторське право тощо), право на використання надр чи інших природних ресурсів, інше.

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

11. Доходи, у тому числі подарунки

Суб’єкт декларування повинен зазначити отриманий (нарахований) дохід упродовж звітного періоду.

Доходи включають: заробітну плату (грошове забезпечення), отриману як за основним місцем роботи, так і за сумісництвом, гонорари та інші виплати згідно з цивільно-правовими правочинами, дохід від зайняття підприємницькою або незалежною професійною діяльністю, дохід від надання майна в оренду, дивіденди, проценти, роялті, страхові виплати, благодійну допомогу, пенсію, спадщину, доходи від відчуження цінних паперів та корпоративних прав, подарунки та інші доходи. Під заробітною платою розуміється основна заробітна плата, а також будь-які заохочувальні та компенсаційні виплати, які виплачуються (надаються) особі у зв’язку з відносинами трудового найму.

Подарунки у формі грошових коштів повинні зазначатися, якщо розмір таких подарунків, отриманих від однієї особи (групи осіб) протягом року, перевищує 5 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року.Подарунок у формі, іншій ніж грошові кошти (рухоме майно, нерухомість тощо), зазначається, якщо вартість такого подарунку перевищує 5 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року. Зазначення інформації про подарунок не виключає обов’язок вказати відповідне майно в інших розділах декларації, наприклад, у розділах про цінне рухоме майно, нерухоме майно, цінні папери тощо.

Джерело доходу	Вид доходу	Розмір (вартість)	Інформація щодо права власності
Джерело доходу:Прізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА Декларує:Прізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА	Заробітна плата отримана за основним місцем роботи	136637	Тип права: ВласністьПрізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА
Джерело доходу:Громадянин УкраїниПрізвище: НовошицькийІм’я: НазарПо батькові: ВасильовичДата народження: [Конфіденційна інформація]Податковий номер: [Конфіденційна інформація]Зареєстроване місце проживання: [Конфіденційна інформація]Фактичне місце проживання: [Конфіденційна інформація] Декларує:Прізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА	Інше: Аліменти	25902	Тип права: ВласністьПрізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА
Джерело доходу:Громадянин УкраїниПрізвище: ЧемерисІм’я: ХристинаПо батькові: МирославівнаДата народження: [Конфіденційна інформація]Податковий номер: [Конфіденційна інформація]Зареєстроване місце проживання: [Конфіденційна інформація]Фактичне місце проживання: [Конфіденційна інформація] Декларує:Прізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА	Гонорари та інші виплати згідно з цивільно-правовим правочинами	78168	Тип права: ВласністьПрізвище: НОВОШИЦЬКАІм’я: АННАПо батькові: ІГОРІВНА

12.

Грошові активи

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: готівкові кошти, кошти, розміщені на банківських рахунках, внески до кредитних спілок та інших небанківських фінансових установ, у тому числі до інститутів спільного інвестування, кошти, позичені суб’єктом декларування або членом його сім’ї третім особам, активи у дорогоцінних (банківських) металах, інше.

Не підлягають декларуванню наявні грошові активи (у тому числі готівкові кошти, кошти, розміщені на банківських рахунках, внески до кредитних спілок та інших небанківських фінансових установ, кошти, позичені третім особам) та активи у дорогоцінних (банківських) металах, сукупна вартість яких не перевищує 50 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року.

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

13. Фінансові зобов’язання

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: отримані кредити, отримані позики, зобов’язання за договорами лізингу, розмір сплачених коштів в рахунок основної суми позики (кредиту) та процентів за позикою (кредитом), зобов’язання за договорами страхування та недержавного пенсійного забезпечення, кошти, позичені суб’єкту декларування або члену його сім’ї іншими особами, несплачені податкові зобов’язання, інше.

Інформація зазначається, лише якщо розмір зобов’язання перевищує 50 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року. Якщо розмір зобов’язання не перевищує 50 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року, зазначається лише загальний розмір такого фінансового зобов’язання (наприклад, якщо розмір сплачених коштів в рахунок основної суми позики (кредиту) у звітному році не перевищує 50 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року, то зазначається лише загальний розмір позики (кредиту)).

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

14. Видатки та правочини суб’єкта декларування

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: видатки та всі правочини, вчинені у звітному періоді, на підставі яких у суб’єкта декларування виникає або припиняється право власності, володіння чи користування, у тому числі спільної власності, на нерухоме або рухоме майно, нематеріальні та інші активи, а також виникають фінансові зобов’язання, які зазначені у розділах 3–12 цієї декларації.

Відомості про видатки та правочини зазначаються лише у разі, якщо розмір відповідного видатку (вартість предмету правочину) перевищує 50 прожиткових мінімумів, встановленних для працездатних осіб на 1 січня звітного року.

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

15. Робота за сумісництвом суб’єкта декларування

Суб’єкт декларування повинен задекларувати: посаду чи роботу, що виконується або виконувалася за сумісництвом.

Зайняття посади чи робота за сумісництвом декларується, якщо її зайняття (виконання) розпочалося або продовжувалося під час звітного періоду незалежно від тривалості.

Посада чи робота за сумісництвом декларується незалежно від того, чи була вона оплачуваною.

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

16. Членство суб’єкта декларування в організаціях та їх органах

Посада чи робота за сумісництвом декларується незалежно від того, чи була вона оплачуваною.

Організації, у яких суб’єкт декларування є членом.

У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі Членство в органах організацій.У суб’єкта декларування чи членів його сім’ї відсутні об’єкти для декларування в цьому розділі

Документ підписано:

НОВОШИЦЬКА АННА ІГОРІВНА

Реконструкция отсутствующих признаков с использованием генеративно-состязательной сети импутации Вассерштейна

1. Алькала-Фдез, Дж., и др.: Программный инструмент для интеллектуального анализа данных Keel: репозиторий наборов данных, интеграция алгоритмов и структура экспериментального анализа. Дж. Мульт. Ценная логика Soft Comput. 17 , 255–287 (2011)

2. Arjovsky, M., Chintala, S., Bottou, L.: Wasserstein gan (2017)

3. Arroyo Á, Herrero Á, Tricio V, Corchado E, Woźniak M. Нейронные модели для импутации отсутствующих данных об озоне в наборах данных о качестве воздуха.Сложность. 2018;2018:14. doi: 10.1155/2018/7238015. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]4. Азур М.Дж., Стюарт Э.А., Франгакис С., Лиф П.Дж. Множественное вменение с помощью цепных уравнений: что это такое и как это работает? Междунар. J. Methods Psychiatric Res. 2011;20(1):40–49. doi: 10.1002/mpr.329. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]5. Болье-Джонс, Б.К., Мур, Дж.Х.: Вменение отсутствующих данных в электронной медицинской карте с использованием глубоко изученных автокодировщиков. В: Тихоокеанский симпозиум по биокомпьютерам 2017, стр.207–218. World Scientific (2017) [бесплатная статья PMC] [PubMed]

6. Камино, Р. Д., Хаммершмидт, К. А., Стейт, Р.: Улучшение вменения отсутствующих данных с помощью глубоких генеративных моделей. CoRR, abs/1902.10666 (2019)

7. Чен Т., Гестрин К.: Xgboost: масштабируемая система повышения дерева. В: Труды 22-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных, KDD 2016, стр. 785–794. ACM, New York (2016)

8. Коста А.Ф., Сантос М.С., Соарес Дж.П., Абреу П.Х. Вменение отсутствующих данных с помощью шумоподавляющих автоэнкодеров: нерассказанная история.В: Duivesteijn W, Siebes A, Ukkonen A, редакторы. Достижения в области интеллектуального анализа данных XVII; Чам: Спрингер; 2018. С. 87–98. [Google Академия]9. Демшар Дж. Статистические сравнения классификаторов по нескольким наборам данных. Дж. Мах. Учиться. Рез. 2006; 7:1–30. [Google Академия] 10. Дуань Ю, Lv Y, Лю JL, Ван FY. Эффективная реализация глубокого обучения для вменения данных о трафике. трансп. Рез. Часть C Экстрен. Технол. 2016;72:168–181. doi: 10.1016/j.trc.2016.09.015. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 11. Фархангфар А., Курган Л.А., Ды Дж.Г.Влияние вменения пропущенных значений на ошибку классификации для дискретных данных.

Распознавание образов 2008;41:3692–3705. doi: 10.1016/j.patcog.2008.05.019. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 12. Friedjungová M, Jiřina M, Vašata D, et al. Реконструкция отсутствующих признаков и ее влияние на точность классификации. В: Rodrigues JMF, et al., редакторы. Вычислительная наука – ICCS 2019; Чам: Спрингер; 2019. С. 207–220. [Google Академия] 13. Фридман М. Использование рангов, чтобы избежать предположения о нормальности, подразумеваемого в дисперсионном анализе.Варенье. Статист. доц. 1937; 32 (200): 675–701. doi: 10.1080/01621459.1937.10503522. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 14. Фридман М. Сравнение альтернативных тестов значимости для проблемы ранжирования. Аня. Мат. Статист. 1940; 11 (1): 86–92. doi: 10.1214/aoms/1177731944. [Перекрестная ссылка] [Академия Google] 15. Гондара Л., Ван К. MIDA: Множественное вменение с использованием шумоподавляющих автоэнкодеров. В: Phung D, Tseng VS, Webb GI, Ho B, Ganji M, Rashidi L, редакторы. Достижения в области обнаружения знаний и интеллектуального анализа данных; Чам: Спрингер; 2018.

стр. 260–272. [Google Scholar]

16. Гудфеллоу И.Дж. и др. Генеративные состязательные сети. В: Достижения в системах обработки нейронной информации 27: Ежегодная конференция по системам обработки нейронной информации 2014, 8–13 декабря 2014 г., Монреаль, Квебек, Канада, стр. 2672–2680 (2014)

17. Иванов О., Фигурнов, М., Ветров Д.: Вариационный автоэнкодер с произвольным обусловливанием. В: Международная конференция по представлениям обучения (2019)

18. Йонссон, П., Волин, К.: Оценка вменения k-ближайших соседей с использованием данных Лайкерта.В: 10-й Международный симпозиум по метрикам программного обеспечения, 2004 г. Труды, стр. 108–118. IEEE (2004)

19. Кингма Д.П., Веллинг М.: Автоматическое кодирование вариационных байесов. В: 2nd International Conference on Learning Representations, ICLR 2014, Banff, AB, Канада, 14–16 апреля 2014 г., Conference Track Proceedings (2014)

20. Lee, D., Kim, J., Moon, W.-J. ., Ye, JC: Collagan: Collaborative GAN для вменения отсутствующих данных изображения. CoRR, abs/1901.09764 (2019)

21. Ли Л., Джеймисон К., ДеСальво Г., Ростамизаде А., Талвалкар А.Hyperband: новый бандитский подход к оптимизации гиперпараметров. Дж. Мах. Учиться. Рез. 2017;18(1):6715–6816. [Google Scholar]

22. Li, S.C.-X., Jiang, B., Marlin, B.M.: Misgan: обучение на неполных данных с помощью генеративно-состязательных сетей. CoRR, abs/1902.09599 (2019)

24. Little RJA, Rubin DB. Статистический анализ с отсутствующими данными. Хобокен: Уайли; 2014. [Google Академия]25. Лопес-Мартин, М., Карро, Б., Санчес-Эсгевилльяс, А., Льорет, Дж.: Условный вариационный автоэнкодер для прогнозирования и восстановления функций, применяемый для обнаружения вторжений в IoT.Sensors 17 (9) (2017) [бесплатная статья PMC] [PubMed]26. Маккой Дж. Т., Крун С., Ауре Л. Вариационные автоэнкодеры для вменения отсутствующих данных с применением к моделируемой схеме фрезерования. МФБ-PapersOnLine. 2018;51(21):141–146. doi: 10.1016/j.ifacol.2018.09.406. [CrossRef] [Google Scholar]

27. Назабал А., Олмос П.М., Гахрамани З., Валера И.: Обработка неполных разнородных данных с использованием vaes. CoRR, abs/1807.03653 (2018)

28. Патхак Д., Крахенбул П., Донахью Дж., Даррелл Т., Эфрос, А.А.: Кодировщики контекста: изучение признаков путем рисования. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 2536–2544 (2016)

29. Шафер Дж.Л. Анализ неполных многомерных данных. Лондон: Чепмен и Холл; 1997. [Google Scholar]30. Сильва-Рамирес Э.Л., Пино-Мехиас Р., Лопес-Коэльо М. Одиночное вменение с многослойным персептроном и множественное вменение, сочетающее многослойный персептрон и k-ближайших соседей для монотонных шаблонов. заявл. Мягкий компьютер.2015;29:65–74. doi: 10.1016/j.asoc.2014.09.052. [CrossRef] [Google Scholar]

31. Sohn, K., Lee, H., Yan, X.: Обучение структурированному представлению вывода с использованием глубоких условных генеративных моделей. В: Кортес, К., Лоуренс, Н.Д., Ли, Д.Д., Сугияма, М., Гарнетт, Р. (ред. ) Достижения в системах обработки нейронной информации 28, стр. 3483–3491. Curran Associates Inc. (2015)

32. Ван Бюрен С. Гибкое вменение отсутствующих данных. Бока-Ратон: Чепмен и Холл/CRC; 2018. [Google Scholar]

33.Винсент П., Ларошель Х., Бенжио Ю., Манзагол П.-А.: Извлечение и компоновка надежных функций с помощью шумоподавляющих автоэнкодеров. В: Материалы 25-й Международной конференции по машинному обучению ACM (2008 г.)

34. Вонг, Л.З., Чен, Х., Лин, С., Чен, Д.К.: Вменение пропущенных значений в сенсорных сетях с использованием разреженных представлений данных. В: Материалы 17-й Международной конференции ACM по моделированию, анализу и моделированию беспроводных и мобильных систем, MSWiM 2014, стр. 227–230.ACM, Нью-Йорк (2014)

35. Юн, Дж., Джордон, Дж., Ван дер Шаар, М.: GAIN: вменение отсутствующих данных с использованием генеративно-состязательных сетей. В: Дженнифер Дай и Андреас Краузе, редакторы, Труды 35-й Международной конференции по машинному обучению, том 80 Трудов исследований машинного обучения, стр. 5689–5698. PMLR, Stockholmsmässan, Стокгольм, Швеция, 10–15 июля 2018 г.

36. Zadeh, A., Lim, Y.C., Liang, P.P., Morency, L.-P.: Вариационный автодекодер. КОРР, абс/1903.00840 (2019)

Кто такая Филатова Ольга Ивановна: профиль деятельности (ИНН 234

1586)
По данным Единого государственного реестра юридических лиц, публикуемого ФНС России, Филатова Ольга Ивановна (ИНН 2341586) фигурирует в следующих юридических лицах.
1. Руководитель компании, генеральный директор
2. Учредитель Филатова О. И.
3. Филатова Ольга Ивановна и косвенно связанные лица
Данный ИНН выдан налоговой инспекцией Краснодарский край .
Организации, к которым относится данное лицо регион Краснодарский край (бизнес и управленческий консалтинг; деятельность в сфере общественного питания).
Ранее Филатова О.И. была указана в реквизитах организаций, зарегистрированных в Краснодарском крае: управление эксплуатации жилищного фонда на платной или договорной основе край.
Руководитель компании, генеральный директор
Учредитель Филатова О. И.
Филатова Ольга Ивановна и косвенно связанные лица
По данным, содержащимся в ЕГРЮЛ, прослеживаются следующие косвенные связи с российскими организациями, их руководителями и учредителями. Обратите внимание, что ссылки могут носить формальный характер и не обязательно указывать на реальные контакты этих лиц.При установлении связи учитывалось не только совпадение фамилии, имени и отчества, но и ИНН физического лица.
Данные, представленные на данной странице, получены из официальных источников: Единого государственного реестра юридических лиц (ЕГРЮЛ), Государственного информационного ресурса бухгалтерской отчетности, сайта Федеральной налоговой службы (ФНС), Министерства финансов и Федеральная служба государственной статистики.
Кубок Украины открыл сезон для кадетов
9 апреля в Киеве состоялось
поединка Кубка Украины среди кадетов (спортсмены до 16 лет). Турнир прошел в рамках социальной программы «Забери ребенка с улицы», которую реализует Национальная федерация самбо Украины (УНФС). с лета 2016.
Соревнования собрали почти 200 спортсменов из 15 регионов страны. Спортсмены разыграли 20 комплектов индивидуальных медалей и командных кубков.По итогам турнира старшие тренеры команд этой возрастной группы Сергей Логвиненко (юноши) и Сергей Шпилев (девочки) приступили к формированию сборной, которая в начале декабря выступит на чемпионате Европы. Окончательный состав определится на чемпионате страны в Киеве в конце октября.
— Я считаю, что Кубок Украины удался, — говорит исполнительный директор UNSF Юрий Скрипаль. – Как известно, с этого возраста начинаются официальные международные соревнования, такие как Кубок мира и Чемпионат Европы, поэтому мы планировали не только чемпионат страны, но и Кубок Украины среди кадетов. На самом деле, мы стараемся уделять больше внимания молодому поколению. Для этого вместе с братом Вадимом мы запустили программу «Забери ребенка с улицы» на базе нашей «Школы братьев Скрипалей», поддержку нам оказала Национальная федерация самбо Украины.
По словам Юрия Скрипаля, первенцы этой программы уже есть: с начала учебного года только в Киеве нам удалось охватить более 300 детей из малообеспеченных семей, детей-сирот и вынужденных переселенцев.Все они обучаются в «Школе братьев Скрипалей» на безвозмездной основе.
«Они посещают не только тренировки, но и соревнования, чтобы возродить мечты стать чемпионами. Мы получаем поддержку от наших коллег по всей стране — в рамках программы и с их собственными инициативами. Например, Виктор Савинов – шестикратный чемпион мира и Европы, действующий тренер мужской сборной и член исполкома ФИАС, открыл собственную школу самбо, где бесплатно занимаются дети от 5 до 8 лет», — подчеркнул исполнительный менеджер UNSF.
Итоги Кубка Украины по самбо 2017 среди кадетов:
Командный зачет
1. Одесская область
2. Харьковская область
3. Днепропетровская область
Победители и призеры по отдельным видам программы
Молодежь (Ж)
До 38 кг
1. Валентина РОМАНОВИЧ (Днепропетровская область)
2.Екатерина ГРИГОРЕНКО (Винницкая область)
До 41 кг
1. СИКИШ Анна (Ивано-Франковская область)
2. Дарья РОМАНОВИЧ (Днепропетровская область)
До 44 кг
1. Вероника МИЦКЕВИЧ (Одесская область)
2. Олеся САЛФЕТНИК (Житомирская область)
3. Александра ПРИЩЕНКО (Винницкая область) и София БОРДИНСКИХ (Днепропетровская область)
До 48 кг
1.Руслана ПРЕХРЕСТ (Киев)
2. Охрименко Анна (Сумская область)
3. КУНАШ Татьяна (Житомирская область) и СОКОЛЕНКО Валерия (Житомирская область)
До 52 кг
1. ОГЛИ Ирина (Харьковская область)
2. ВОРОНЕНКО Юлия (Сумская область)
3. Алиса КАНЮК (Сумская область) и Анастасия ПОПЛАВСКАЯ (Одесская область)
До 56 кг
1. Валерий ЗАХАРЕВИЧ (Днепропетровская область)
2.Мария БАЛАЦКО (Ивано-Франковская область)
3. Анастасия ГУМЕНКО (Одесская область) и Мария КУНЕВИЧ (Ивано-Франковская область)
До 60 кг
1. РЫБАЧУК Мария (Одесская область)
2. БИРЮЧЕНКО Валерия (Житомирская область)
3. Иванна ПРОЦУН (Житомирская область) и Анна НЕДОТОПА (Днепропетровская область)
До 65 кг
1. СТУКАЛЕНКО Ольга (Одесская область)
2. Орина ТАРАН (Донецкая область)
3.Эмилия КАМЕРОН (Житомирская область)
До 70 кг
1. ТОРОПЦЕВА Владислава (Черкасская область)
2. Валентина ЩЕРБАТЮК (Одесская область)
3. Яна ТАРАС (Ивано-Франковская область) и Диана МЕДВИД (Ивано-Франковская область)
Свыше 70 кг
1. Анастасия Жиляева (Днепропетровская область)
Молодежь (М)
До 42 кг
1. Даниил МОВЧАН (Харьковская область)
2.Дмитрий ПОЛИХАНЕНКО (Донецкая область)
3. Александр ИСКРИЦКИЙ (Сумская область) и Максим КАЗНАЧЕЕВ (Харьковская область)
До 46 кг
1. Кирилл СОЛОХ (Харьковская область)
2. Даниил КАЛМЫКОВ (Харьковская область)
3. Семен АГЕНКО (Сумская область) и Роман ШИЙКА (Львовская область)
До 50 кг
1. МУДРАК Даниил (Винницкая область)
2. КЛЕЙНОС Антон (Сумская область)
3. Тагир МАГОМАД (Ивано-Франковская область) и Евгений ФЕДЕНКО (Одесская область)
До 55 кг
1.Максим ПАРФЕНОВ (Одесская область)
2. Даниил ИСАЕНКО (Харьковская область)
3. Назар КОТЛЯРЕНКО (Черкасская область) и Артем ШИПОШ (Днепропетровская область)
До 60 кг
1. САГАЙДАКОВ Сергей (Донецкая область)
2. КРАСНИКОВ Кирилл (Харьковская область)
3. ТОБАКИН Евгений (Днепропетровская область) и КАНИКОВСКИЙ Даниил (Одесская область)
До 66 кг
1. КИЗИМЕНКО Денис (Харьковская область)
2.Илья ПАРАМОНОВ (Луганская область)
3. Алексей СЫТИН (Харьковская область) и Сергей ШЕВЧЕНКО (Черкасская область)
До 72 кг
1. Назар ЗУБКОВ (Харьковская область)
2. Владислав ПОГАСИЙ (Днепропетровская область)
3. Виктор Скляров (Киев) и Василий КУЧЕРОВ (Днепропетровская область)
До 78 кг
1. Тимур Валеев (Житомирская область)
2. ТАРОВИТОВ Александр (Харьковская область)
3.Захар ЛИТВИНЕНКО (Донецкая область) и Даниил СЫТНЮК (Днепропетровская область)
До 84 кг
1. Давид Аллахвердиев (Одесская область)
2. Даниил КАРЛОВ (Черниговская область)
3. Владислав ТОЧЕНЫЙ (Донецкая область) и Игорь БАСАНЕЦ (Сумская область)
Более 84 кг
1. Егор КРЫНИН (Киев)
2. СМИРНОВ Денис (Харьковская область)
3. Артем ПОПУТНЯК (Киев) и Владислав РУДИЙ (Винницкая область)
Эффективность восьми немедикаментозных вмешательств против COVID-19 в 41 стране
Резюме
Справочная информация Правительства пытаются контролировать пандемию COVID-19 с помощью немедикаментозных вмешательств (НФВ).Однако до сих пор в значительной степени неизвестно, насколько эффективны различные НПВ в снижении передачи. Исследования, основанные на данных, могут оценить эффективность НФУ при минимизации допущений, но существующим анализам не хватает данных и проверки, чтобы четко различать эффекты отдельных НФУ.
Методы Мы собираем хронологические данные о НФУ в 41 стране в период с января по май 2020 года, используя независимую двойную запись исследователей для обеспечения высокого качества данных. Мы оцениваем эффективность НФУ с помощью байесовской иерархической модели, связывая даты реализации НФУ с национальными показателями заболеваемости и смертности.Насколько нам известно, на сегодняшний день это крупнейшее и наиболее тщательно проверенное исследование эффективности НПИ, основанное на данных.
Результаты Мы моделируем эффект каждого NPI как мультипликативное (процентное) уменьшение числа воспроизведения R . Мы оцениваем среднее снижение R по странам в наших данных для восьми НФУ: обязательное ношение масок в (некоторых) общественных местах (2%; 95% ДИ: -14%–16%), ограничение собраний до 1000 человек или меньше. (2%; −20%–22%), до 100 человек или менее (21%; 1%–39%), до 10 человек или менее (36%; 16%–53%), закрытие некоторых предприятий с высоким уровнем риска (31%; 13%–46%), закрытие большинства второстепенных предприятий (40%; 22%–55%), закрытие школ и университетов (39%; 21%–55%) и издание приказов оставаться дома ( 18%; 4%–31%).Эти результаты подтверждаются обширной эмпирической проверкой, включая 15 анализов чувствительности.
Выводы Наши результаты показывают, что путем внедрения эффективных НФУ многие страны могут снизить R ниже 1 без выдачи приказа о самоизоляции. Мы находим удивительно большую роль закрытия школ и университетов в снижении передачи COVID-19, что является вкладом в продолжающиеся дебаты о роли бессимптомных носителей в распространении болезни. Запрет собраний и закрытие предприятий с высокой степенью риска могут быть очень эффективными в снижении передачи инфекции, но закрытие большинства предприятий дает лишь ограниченные дополнительные преимущества.
Введение
Правительства всего мира мобилизовали огромные ресурсы для борьбы с пандемией COVID-19. Был развернут широкий спектр нефармацевтических вмешательств (НФВ), включая радикальные меры, такие как запрет на пребывание дома и закрытие всех второстепенных предприятий. Недавние анализы показывают, что эти крупномасштабные НФУ совместно эффективны в снижении эффективного числа репродукции вируса, ¹, но эффекты отдельных НФУ до сих пор в значительной степени неизвестны. По мере того, как время идет и появляется больше данных, мы можем выйти за рамки оценки совокупного эффекта набора НФУ и начать понимать эффекты отдельных вмешательств.Это может помочь правительствам эффективно контролировать эпидемию, устраняя при этом менее эффективные НФУ и облегчая бремя, ложащееся на население.
Многообещающим способом оценки эффективности НФВ является межстрановое моделирование на основе данных: вывод об эффективности путем сопоставления НФВ, реализованных в разных странах, с ходом эпидемии в этих странах. Чтобы распутать влияние отдельных НФУ, нам необходимо использовать данные из нескольких регионов с различными наборами вмешательств.За некоторыми исключениями, ^1–4 предыдущие исследования, основанные на данных, были сосредоточены на отдельных НФУ или отдельных географических регионах (таблица F.4). Напротив, мы оцениваем влияние восьми НФВ на рост эпидемии в 34 европейских и 7 неевропейских странах. Насколько нам известно, на сегодняшний день это крупнейшее основанное на данных исследование влияния НФВ на передачу COVID-19. Собранные данные находятся в открытом доступе.
Чтобы выделить влияние отдельных НФУ, нам также нужны достаточно разнообразные данные. Если бы все страны внедрили один и тот же набор НФУ в один и тот же день, индивидуальный эффект каждого НФУ невозможно было бы определить.Однако меры реагирования на COVID-19 были гораздо менее скоординированы: страны внедряли разные наборы НФУ в разное время и в разном порядке (рис. 1).
Рис. 1. Сроки реализации NPI в начале 2020 г. Перечеркнутые символы означают, что NPI был отменен. Подробные определения НФУ приведены в Таблице 1.
Даже при наличии разнообразных данных из многих стран оценка эффектов НФУ остается сложной задачей. Во-первых, многие компоненты модели, такие как эпидемиологические параметры и взаимодействия между НФВ, известны только с высокой степенью неопределенности.Два недавних повторных исследования продемонстрировали, что оценки эффективности NPI могут быть очень чувствительными к произвольным решениям моделирования, ⁵ особенно когда они основаны на недостаточных данных. ⁶ Во-вторых, данные являются ретроспективными и основанными на наблюдениях, а это означает, что ненаблюдаемые факторы могут исказить результаты. В-третьих, крупномасштабные общедоступные наборы данных NPI страдают от частых несоответствий ⁷ и отсутствия данных. ⁸ По этим причинам данные и модель должны быть тщательно проверены.Недостаточно подтвержденные результаты не должны использоваться для принятия политических решений. Насколько нам известно, мы проводим самую обширную на сегодняшний день проверку результатов эффективности НФУ COVID-19, что является важным, но в значительной степени отсутствующим или неполным элементом исследований эффективности НФУ. ⁵
Таблица 1:
НФУ, включенных в исследование. Приложение G подробно описывает, как обрабатывались крайние случаи при сборе данных.
Методы
Набор данных
Мы анализируем влияние НФУ (таблица 1) в 41 стране ^a (см. рис. 1).Мы зафиксировали внедрение НПИ, когда меры были реализованы на национальном уровне или в большинстве регионов страны (затронув не менее трех четвертей населения). Для каждой страны окно анализа начинается 22 января и заканчивается после отмены первого NPI или 30 мая 2020 года, в зависимости от того, что наступит раньше. Причина прекращения анализа после первого крупного повторного открытия ^b заключалась в том, чтобы избежать смещения распределения. Например, когда школы вновь открывались, это часто было связано с мерами безопасности, такими как меньшие размеры классов и правила дистанцирования.Поэтому ожидается, что модели контактов в школах будут отличаться до закрытия школ и после их открытия. Явное моделирование этой разницы оставлено для будущей работы. Данные о подтвержденных случаях COVID-19 и смертях были взяты из набора данных Johns Hopkins CSSE COVID-19. ⁹ Данные, использованные в этом исследовании, включая источники, доступны онлайн здесь.
Сбор данных
Мы собрали данные о дате начала и окончания реализации НПИ с начала пандемии до 30 мая 2020 года. Перед сбором данных мы поэкспериментировали с несколькими общедоступными наборами данных NPI и обнаружили, что они недостаточно полны для нашего моделирования и содержат неверные даты. ^c Сосредоточив внимание на меньшем наборе стран и НФУ, чем эти наборы данных, мы смогли обеспечить строгий контроль качества: мы использовали независимую двойную запись и вручную сравнивали наши данные с общедоступными наборами данных для перекрестной проверки.
Сначала два автора независимо друг от друга исследовали каждую страну и внесли данные NPI в отдельные электронные таблицы.Исследователи вручную исследовали даты с помощью интернет-поиска: в процессе сбора данных не было автоматического компонента. Среднее время, затраченное исследователем на исследование каждой страны, составило 1,5 часа.
Во-вторых, исследователи независимо сравнивали свои записи со следующими общедоступными наборами данных и, если возникали конфликты, посещали все первоисточники для разрешения конфликта: базу данных EFGNPI, ¹⁰, Oxford COVID-19 Government Response Tracker, ¹¹. и набор данных mask4all.¹²
В-третьих, каждая страна и НКО снова были независимо введены от одного до трех платных подрядчиков, которым было предоставлено подробное описание НКО и предложено включить первоисточники с их данными. Затем исследователь разрешил любые конфликты между этими данными и одной (но не обеими) электронными таблицами.
Наконец, две независимые электронные таблицы были объединены, и все конфликты разрешились исследователем. Окончательный набор данных содержит первоисточники (государственные веб-сайты и/или статьи в СМИ) для каждой записи.
Предварительная обработка данных
Данные о случаях и смертях зашумлены. Многие страны предпочтительно сообщают о случаях смерти и случаях заболевания в определенные дни недели. Например, бывают дни, когда новых подтвержденных случаев нет, хотя накануне было зарегистрировано несколько сотен случаев. Поэтому мы сглаживаем данные, используя скользящее среднее (в линейной шкале) за 2 дня в прошлое и будущее. Когда число случаев невелико, большая часть случаев может быть завезена из других стран, и режим тестирования может быстро меняться.Чтобы это не повлияло на нашу модель, мы пренебрегаем числом случаев до того, как страна достигла 100 подтвержденных случаев, и числом смертей до того, как страна достигла 10 смертей. Мы включаем все этапы предварительной обработки в наш анализ чувствительности (Приложение C.2).
Модель
В нашей модели используются данные о случаях и смертях из каждой страны для «обратного» вывода о количестве новых инфекций в каждый момент времени, который сам по себе используется для вывода показателей воспроизводства. Затем эффекты NPI оцениваются путем соотнесения дневных показателей воспроизводства с активными NPI за все дни и страны.Этот относительно простой, «управляемый данными» подход позволяет нам обойти предположения о характере и интенсивности контактов, заразности различных возрастных групп и т. д., которые обычно требуются в модельных исследованиях. Наша полумеханистическая байесовская иерархическая модель основана на модели Flaxman et al., ¹, расширенной для использования данных как о случаях, так и о смертях. Это увеличивает объем данных, из которых мы можем извлечь эффекты НФУ, уменьшает явные погрешности в отчетах о случаях и смертях и снижает погрешность включения только стран с большим количеством смертей.Кроме того, поскольку мы не стремимся сделать вывод об общем количестве случаев заражения COVID-19, мы не предполагаем конкретный коэффициент летальности от инфекций (IFR) или коэффициент установления (коэффициент тестирования). Приступим к обобщению модели (рис. 2). Подробное описание приведено в Приложении A. Код доступен онлайн здесь.
Рисунок 2: Обзор модели. Фиолетовые узлы наблюдаются или имеют фиксированное распределение. Снизу вверх: Эффективность вмешательства i представлена как α _i .На каждый день t ежедневный репродукционный номер страны R _t,c зависит от основного репродукционного номера страны R _{0, c} и активных НФУ. Активные NPI кодируются Φ _{i, t, c} , что равно 1, если NPI i активен в стране c в момент времени t , и 0 в противном случае. R _t,c преобразуется в суточную скорость роста g _t,c , которая также зависит от межгенерационного интервала.Темп роста используется для расчета новых инфекций, которые позже будут зарегистрированы как подтвержденные случаи C _t,c и смерти D _t,c соответственно после задержки. В нашей модели используются данные как о смертях, так и о случаях: она разбивает все узлы выше дневного темпа роста g _t,c на отдельные ветви для смертей и подтвержденных случаев.
Рост эпидемии определяется временным и страновым репродукционным номером R _t,c , который зависит от: при отсутствии активных NPI и b) активных NPI на момент времени t . R _{0, c} учитывает все неизменные во времени факторы, влияющие на передачу инфекции в стране c , такие как различия в демографии, плотности населения, культуре и системах здравоохранения. ¹³ Мы предполагаем, что влияние каждого НФУ на R _t,c стабильно в разных странах и во времени. Эффективность NPI i представлена параметром α _i , над которым мы помещаем симметричный априор со средним нулем, допуская как положительные, так и отрицательные эффекты.Вслед за Flaxman et al. и другие, ^1–3 предполагается, что влияние каждого НФУ на R _t,c независимо влияет на R _t,c в качестве мультипликативного фактора: Куда φ _{I, C, T} = 1 Указывает, что NPI I активен в стране C в день T ( Φ _{I, C, T} = 0 в противном случае), а I — количество NPI. Мультипликативный эффект кодирует правдоподобное предположение, что NPI имеют меньший абсолютный эффект, когда R _t,c уже низкое. Мы обсуждаем значение оценок эффективности с учетом взаимодействий NPI в разделе «Результаты».
На ранней стадии эпидемии число новых ежедневных случаев заражения растет в геометрической прогрессии. При экспоненциальном росте существует однозначное соответствие между суточной скоростью роста и R _t,c .¹⁴ Соответствие зависит от интервала генерации (время между последовательными инфекциями в цепочке передачи), который, как мы предполагаем, имеет гамма-распределение со средним значением 6,67 дня. ^1,15,16 Мы моделируем ежедневное количество новых инфекций отдельно для подтвержденных случаев и смертей, представляя те инфекции, о которых сообщается позже, и те, которые позже заканчиваются смертельным исходом. Однако предполагается, что оба числа инфицированных будут расти с одинаковой ежедневной скоростью в ожидании, что позволяет использовать оба источника данных для оценки каждого α _i . Цифры инфекций переводятся в зарегистрированные подтвержденные случаи и смерти после стохастической задержки, которая считается одинаковой для всех стран. Задержка представляет собой сумму двух независимых гамма-распределений, которые считаются одинаковыми по странам: инкубационный период и задержка от появления симптомов до подтверждения. Мы используем ранее опубликованные эмпирические распределения из Китая и Италии, ^16–19, которые взаимно согласуются друг с другом и дают среднюю задержку от заражения до подтверждения 10,35 дней. Точно так же задержка от заражения до смерти представляет собой сумму инкубационного периода и (гамма-распределенной) задержки от появления симптомов до смерти, ^17,20, что в сумме дает среднюю задержку 22.9 дней. Наконец, как зарегистрированные случаи смерти, так и случаи следуют отрицательному биномиальному распределению шума и предполагаемому параметру дисперсии, как и в связанных моделях NPI. ^1,3
Используя алгоритм выборки Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC), ²¹ эта модель выводит апостериорные распределения эффективности каждого НФУ с учетом межстрановых различий в тестировании, отчетности и показателях смертности. Однако он основан на основных допущениях о том, что НФУ оказывают одинаковое влияние в разных странах и во времени и что изменения в R связаны с наблюдаемыми НФУ.Чтобы проанализировать, в какой степени выбор моделей влияет на результаты, наш анализ чувствительности включает все эпидемиологические параметры, предшествующие распределения и многие структурные допущения, представленные выше (Приложение B.2 и Приложение C). Статистика конвергенции MCMC приведена в Приложении C.
Результаты
Эффективность NPI
Наша модель позволяет оценить индивидуальную эффективность каждого NPI, выраженную в процентном снижении R . Как и в связанной работе, ^1–3, это процентное сокращение моделируется как постоянное по странам и во времени и независимое от других реализованных НКО.Однако на практике эффективность НКО может зависеть от других реализованных НКО и местных обстоятельств. Таким образом, наши оценки эффективности следует интерпретировать как эффективность , усредненную по контекстам, в которых был реализован NPI, в наших данных . ⁵ Таким образом, наши результаты показывают среднюю эффективность NPI в типичных ситуациях, в которых были реализованы NPI. На рис. 3 (внизу слева) показано, какие NPI обычно возникают одновременно, что облегчает интерпретацию.
Рисунок 3: Вверху: эффекты NPI.На рисунке показано среднее процентное снижение R , наблюдаемое в наших данных (или, с точки зрения модели, апостериорные маргинальные распределения 1 − exp( − α _i )), с медианой , 50% и 95% достоверные интервалы. Отрицательное снижение на 1% означает увеличение на 1% R . Показан кумулятивный эффект для иерархических НКО (собирание запретов и закрытие предприятий), т. е. результат для Закрытие большинства второстепенных предприятий. большинство оставшихся (не связанных с высоким риском, но несущественных) предприятий, учитывая, что некоторые предприятия уже закрыты.Наконец, мы показываем совместный эффект закрытия школ и университетов, потому что даты закрытия школ и университетов почти полностью совпадают в наших данных, и мы не можем осмысленно изолировать их индивидуальные последствия (Приложение D. 2). Внизу слева: Матрица условной активации. Значения ячеек показывают частоту, когда NPI i (ось x ) был активен при условии, что NPI j (ось y ) был активен. Например, школы всегда закрывались всякий раз, когда действовал приказ о самоизоляции (нижний ряд, третий столбец справа), но не наоборот. Внизу справа: Общее количество дней, в течение которых каждый НКО был активен во всех странах.
Среднее процентное снижение R (с достоверным интервалом 95 %), связанное с каждым NPI, выглядит следующим образом (рис. 3): обязательное ношение масок в (некоторых) общественных местах: 2 % (–14 %–16 %), ограничение собраний до 1000 человек или меньше: 2% (-20%–22%), до 100 человек или меньше: 21% (1%–39%), до 10 человек или меньше: 36% (16%–53%) , закрытие некоторых предприятий с высокой степенью риска: 31 % (13–46 %), закрытие большинства второстепенных предприятий: 40 % (22–55 %), закрытие школ и университетов: 39 % (21–55 %), и выдача заказы на дому: 18% (4–31%).
Некоторые NPI часто встречаются одновременно, т. е. являются коллинеарными . Однако мы можем изолировать влияние отдельных NPI, поскольку коллинеарность несовершенна, а наш набор данных велик. Для каждой пары НФУ мы наблюдаем один из них без другого в среднем в течение 748 страно-дней (Приложение D.3). Минимальное количество кантри-дней для любой пары NPI составляет 143 (для ограничения собраний до 1000 или 100 участников). Кроме того, в условиях чрезмерной коллинеарности и недостаточности данных для ее преодоления оценки индивидуальной эффективности очень чувствительны к вариациям данных и параметров модели.²² Высокая чувствительность помешала Flaxman et al., ¹, у которых был меньший набор данных, распутать эффекты NPI. ⁶ Наши оценки существенно менее чувствительны (см. ниже). Наконец, апостериорные корреляции между оценками эффективности слабы, что предполагает управляемую коллинеарность (Приложение D.4).
Хотя корреляции между отдельными оценками слабые, их следует учитывать при оценке комбинированных эффектов НФУ. Например, если два NPI часто встречаются одновременно, может быть больше уверенности в комбинированном эффекте, чем в отношении двух отдельных эффектов.На рис. 4 показана комбинированная эффективность наборов NPI, наиболее часто встречающихся в наших данных. Все НФУ вместе взятые снижают R на 82 % (79–85 %). В наших странах среднее значение R без каких-либо NPI (т. е. R ₀) составляет 3,8, что соответствует среднему результату Flaxman et al. ¹ (Таблица D.2 показывает R ₀ для всех стран). Начиная с этого числа, расчетное значение R может быть уменьшено ниже 1 путем закрытия школ и университетов, предприятий с высокой степенью риска и ограничения размеров собраний.Читатели могут в интерактивном режиме изучить влияние наборов НФУ на http://epidemicforecasting.org/calc. Файл CSV, содержащий совместную эффективность всех возможных комбинаций NPI, доступен онлайн здесь.
Рисунок 4. Совокупная эффективность NPI для наиболее распространенных наборов NPI в наших данных по размеру набора NPI. Заштрихованные области обозначают 50% и 95% достоверные интервалы. Левый : Максимум R ₀, который может быть уменьшен до значения ниже 1 для каждого набора NPI. Правый : Прогноз R после реализации каждого набора NPI, при условии, что R ₀ = 3.8. Читатели могут в интерактивном режиме изучить влияние всех наборов НФУ на http://epidemicforecasting.org/calc.
Валидация
Мы проводим ряд экспериментов для изучения надежности и калибровки наших оценок эффективности NPI (Приложение B, дальнейшие эксперименты в Приложении C). Мы анализируем, как модель экстраполирует на неизвестные страны и периоды, и проводим множественный анализ чувствительности. Среди прочего, мы анализируем, как меняются результаты, если мы изменяем эпидемиологические параметры или изменяем данные (используя в качестве наблюдений только случаи смерти или подтвержденных случаев; исключая страны из данных).Чтобы исследовать наши ключевые предположения, мы показываем результаты для нескольких альтернативных моделей (структурная чувствительность), анализируем роль времени NPI и изучаем возможное искажение наших оценок ненаблюдаемыми факторами, влияющими на R . На рис. 5 обобщаются эти анализы, показывая, как оценивается эффективность каждого НФУ по сравнению с другими НФУ и как его ранг распределяется по всем условиям эксперимента. Сильное согласие между этими многочисленными анализами повышает нашу уверенность в результатах, а также показывает, что точные оценки эффективности сопряжены с дополнительной неопределенностью.
Рисунок 5: Ранжирование НФУ по медианной эффективности по всем анализам чувствительности (15 анализов чувствительности с 96 экспериментальными условиями). В каждом анализе влияние NPI оценивалось при нескольких различных возможных вариантах модели или данных (Приложение B и Приложение C). Цвет указывает, в какой части всех условий эксперимента NPI занимал данный ранг. Анализы чувствительности, собранные на этом рисунке, показаны на рисунках B.8, B.9, C.11, C.12, C.13 и B.7А.
Обсуждение
Мы используем подход, основанный на данных, для оценки влияния восьми немедикаментозных вмешательств на передачу COVID-19 в 41 стране. Все восемь NPI вместе снижают R на 82% (79–85%). Этот вывод полностью согласуется с совместным эффектом, оцененным Flaxman et al. в одиннадцати странах. ¹ и способствует накоплению доказательств того, что НФВ могут быть эффективны для смягчения последствий и подавления вспышек COVID-19. Кроме того, наши результаты показывают, что некоторые NPI превосходят другие.Хотя точные оценки эффективности немного различаются, качественные выводы, обсуждаемые ниже, устойчивы по результатам 15 анализов чувствительности.
Закрытие предприятий и запрет на собрания кажутся эффективными для снижения передачи COVID-19. Закрытие только предприятий с высоким риском (среднее сокращение в R : 31%) кажется лишь несколько менее эффективным, чем закрытие большинства несущественных предприятий (40%), что делает его более многообещающим вариантом политики в некоторых обстоятельствах. Ограничение собраний до 10 человек или менее (36%) было более эффективным, чем ограничения до 100 (21%) или 1000 человек (2%). Это может отражать то, что небольшие собрания являются обычным явлением. Как обсуждалось ранее, мы оцениваем средний 90 111 дополнительный 90 112 эффект, который каждый НФУ имел в контексте, в котором он был реализован. Когда страны вводили правила самоизоляции, они почти всегда также запрещали собрания и закрывали школы, университеты и второстепенные предприятия, если они еще не сделали этого. Флаксман и др. ¹ и Hsiang et al. ⁴ добавить эффект этих отдельных НФУ к эффективности приказов о самоизоляции и, соответственно, найти большой эффект.Напротив, мы и Banholzer et al. ³ выделить дополнительный эффект приказа населению оставаться дома, а вместо этого найти меньший эффект (18%). Типичная страна может снизить R до уровня ниже 1 без приказа о пребывании дома (рис. 4) при условии, что другие НКО останутся активными.
Обязательное ношение масок в различных общественных местах в среднем дало небольшой положительный эффект в изученных нами странах (2%). Это не исключает того, что ношение маски имеет больший эффект в других контекстах.По нашим данным, ношение масок было обязательным только тогда, когда другие НКО уже сократили количество публичных взаимодействий. Когда большая часть передачи происходит в частных помещениях, ожидается, что ношение масок в общественных местах будет менее эффективным. Это может объяснить, почему больший эффект был обнаружен в исследованиях, включавших Китай и Южную Корею, где ношение масок было введено раньше. ^2,23 Несмотря на то, что появляется все больше литературы, указывающей на то, что ношение масок может быть эффективным средством снижения передачи инфекции, основная часть доказательств поступает из медицинских учреждений.²⁴ В немедицинских учреждениях более важную роль играют компенсация риска ²⁵ и открытые вопросы о различных типах масок, что может снизить эффективность. Хотя наши результаты ставят под сомнение сообщения о том, что ношение масок является основным фактором, определяющим эпидемию в стране, ²³ политика все еще кажется многообещающей, учитывая все имеющиеся данные, из-за ее сравнительно низких экономических и социальных издержек. Его эффективность может повыситься по мере отмены других НПИ и возобновления взаимодействия с общественностью.
Мы обнаружили удивительно большой эффект закрытия школ и университетов: сокращение R в среднем на 39%. Этот вывод удивительно надежен при различных структурах моделей, вариациях данных и эпидемиологических допущениях (рис. B.7). Он остается устойчивым при контроле НКО, исключенных из нашего исследования, и времени начала крупного государственного вмешательства (рисунки B.9 и C.10). Поскольку закрытие школ и университетов почти полностью совпадает в изучаемых нами странах, подход, подобный нашему, не позволяет выделить их индивидуальные последствия (Приложение D.2). Кроме того, он не может различать прямые и косвенные последствия, такие как принуждение родителей оставаться дома или более широкие изменения в поведении за счет усиления общественного беспокойства.
Предыдущие данные о закрытии школ и университетов неоднозначны. ^1,3,26 Предварительные данные свидетельствуют о том, что дети и молодые люди в равной степени восприимчивы к инфекции, но у них наблюдается заметно более низкая наблюдаемая заболеваемость, чем у пожилых людей — остается неизвестным, связано ли это с закрытием школ и университетов. ^27–29 Хотя инфицированные молодые люди часто протекают бессимптомно, они, по-видимому, выделяют такое же количество вируса, как и пожилые люди, ^30,31, и поэтому могут неосознанно распространять инфекцию среди групп населения с более высоким риском.Это также ограничивает нашу способность выявлять крупные вспышки в учебных заведениях, которые закрылись почти во всех странах до того, как такое обнаружение стало возможным (за исключением ³² ). Поскольку вспышки, выявленные в британских школах, быстро увеличиваются, ³³ эта тема заслуживает дальнейшего изучения.

Наше исследование имеет несколько ограничений. Во-первых, эффективность НФУ может зависеть от контекста реализации, например, от наличия других НФУ и факторов, характерных для конкретной страны. Наши оценки должны интерпретироваться как средняя эффективность по контекстам в нашем наборе данных, ⁵, и требуется экспертная оценка, чтобы скорректировать их с учетом местных условий.Во-вторых, R мог быть уменьшен в результате ненаблюдаемых NPI или спонтанных изменений в поведении. Чтобы выяснить, можно ли ложно отнести это снижение к наблюдаемым NPI, мы провели несколько дополнительных анализов и обнаружили, что наши результаты стабильны по отношению к ряду ненаблюдаемых эффектов (Приложение B.2). Однако это не может дать окончательной определенности. Изучение роли ненаблюдаемых эффектов является важной темой для будущих исследований. В-третьих, наши результаты нельзя использовать без оговорок для прогнозирования эффекта отмены NPI.Например, закрытие школ и университетов, по-видимому, значительно снизило передачу инфекции, но это не означает, что их повторное открытие приведет к резкому росту числа случаев заражения. Образовательные учреждения могут (и делают) внедрять меры безопасности, такие как сокращение размеров классов. Необходима дальнейшая работа для анализа последствий повторного открытия; собранные нами данные могут быть полезными. В-четвертых, хотя мы включили больше НФУ, чем в предыдущей работе (таблица F.4), несколько многообещающих НФУ были исключены. Например, тестирование, отслеживание и изоляция случаев могут быть важной частью экономически эффективных ответных мер на эпидемию, ³⁴, но не были включены, поскольку трудно получить исчерпывающие данные.Мы обсуждаем дополнительные ограничения в Приложении E.

В настоящее время правительства во всем мире стремятся удерживать R ниже 1, сводя к минимуму социальные и экономические издержки своих вмешательств. Мы надеемся, что наши результаты помогут принять политические решения о том, какие ограничения снять и какие НФУ внедрить при любой потенциальной второй волне инфекций. Кроме того, наши результаты показывают, какие области общественной жизни больше всего нуждаются в реструктуризации, чтобы они могли продолжаться, несмотря на пандемию.Однако наши результаты следует рассматривать не как окончательный ответ на вопрос об эффективности NPI, а скорее как вклад в разнообразные доказательства, наряду с другими ретроспективными исследованиями, экспериментальными испытаниями, моделированием и клиническим опытом.

Декларации интересов

Отсутствие конфликта интересов.

Вклад авторов

Д. Джонстон, Дж. М. Браунер, Дж. Кулвейт, Г. Альтман, А. Дж. Норман, Дж. Т. Монрад, Г. Лич, В. Микулик разработали и провели сбор данных NPI.S Mindermann, M Sharma, JM Brauner, AB Stephenson, H Ge, YW Teh, Y Gal, J Kulveit, T Gavenciak, J Salvatier, MA Hartwick, L Chindelevitch разработали модель и эксперименты по моделированию. М. Шарма, А.Б. Стефенсон, Т. Гавенчак, Дж. Салватье выполнили и проанализировали эксперименты по моделированию. Дж. Кулвейт, Т. Гавенчак, Дж. М. Браунер задумали исследование. С. Миндерманн, Т. Бесироглу, Дж. Кулвейт, Дж. М. Браунер провели поиск литературы. Рукопись написали Дж. М. Браунер, С. Миндерманн, М. Шарма, Г. Лич, Т. Бесироглу, В. Микулик.Все авторы прочитали и дали отзывы о рукописи и одобрили окончательный вариант рукописи. Дж. М. Браунер, С. Миндерманн и М. Шарма внесли равный вклад. Y Gal и J Kulveit в равной степени внесли свой вклад в старшее авторство.

Приложение H. Ссылки Ссылки

Благодарности

Ян Браунер получил поддержку Центра докторантуры EPSRC в области автономных интеллектуальных машин и систем [EP/S024050/1] и Cancer Research UK. Серен Миндерманн финансировал обучение в аспирантуре Оксфордского университета и DeepMind.Мринанк Шарма получил поддержку Центра докторантуры EPSRC в области автономных интеллектуальных машин и систем [EP/S024050/1]. Гэвин Лич получил поддержку Центра докторантуры в области интерактивного искусственного интеллекта UKRI [EP/S022937/1].

Оплачиваемая работа подрядчика по сбору данных и разработке интерактивного веб-сайта финансировалась Инициативой экзистенциального риска Беркли.

Мы благодарим Джейкоба Лагерроса за оперативную поддержку и знакомство некоторых авторов друг с другом.Мы благодарим Максима Балацко, Марека Пукая и Томаша Вицани за разработку интерактивного веб-сайта.

Приложение

Приложение A. Детали моделирования

Приложение A.1. Подробное описание модели

Рисунок A.6: Обзор модели. Фиолетовые узлы наблюдаются или имеют фиксированное распределение. Опишем диаграмму снизу вверх: Эффективность каждого НКО характеризуется α _i , который не зависит от страны. В каждый день ежедневный репродукционный номер страны R _t,c зависит только от базового репродукционного номера этой страны R _{0, c} и активных НФУ (Φ _9,tc ). R _t,c преобразуется в ежедневный темп роста g _t,c , который используется для подсчета новых случаев заражения и превращается в подтвержденные случаи и смерти соответственно. Наконец, количество новых подтвержденных случаев C _t,c и смертей D _t,c вычисляется путем свертки с соответствующими распределениями задержек. Та же структура модели используется для подтвержденных случаев и смертей.Модель объединяет оба наблюдения; он разбивает все узлы выше суточной скорости роста g _t,c на отдельные ветви для смертей и случаев.

Мы строим полумеханистическую байесовскую иерархическую модель, аналогичную модели Flaxman et al. ¹ Основное отличие состоит в том, что мы моделируем как подтвержденные случаи , так и смертей, что позволяет нам использовать значительно больше данных. Кроме того, мы не предполагаем конкретный коэффициент летальности от инфекций (IFR), поскольку мы не стремимся сделать вывод о 90 111 общем количестве 90 112 случаев заражения COVID-19.В конце этого раздела подробно описаны дальнейшие адаптации, которые позволяют нам свести к минимуму предположения о тестировании, отчетности и IFR. Список всех технических деталей приведен в Приложении A.2.

Мы опишем модель на рисунке A.6 снизу вверх. Рост эпидемии определяется страново-временным (мгновенным) репродукционным числом R _t,c . Это зависит от: а) основного репродукционного номера R _{0, c} без активных NPI и b) активных NPI.Мы размещаем априорное (и гипераприорное) распределение по R _{0, c} , отражая широкое расхождение региональных оценок R ₀ . ² Мы параметризуем эффективность NPI i , которая считается одинаковой для разных стран и времени, с помощью α _i . Предполагается, что каждый NPI имеет независимый мультипликатив, как на R _t,c, следующим образом: Куда φ φ _{I, C, T} = 1 означает NPI I активен в стране C в день T ( Φ _{I, C, T} = 0 в противном случае), а I — количество NPI.Мы используем слабоинформативный симметричный априор α _i ∼ 𝒩 (0, 0,2), учитывающий как положительные, так и отрицательные эффекты, поскольку в настоящее время мы не можем исключить, что некоторые NPI прямо или косвенно увеличивают передачу.

Темпы роста

N _t,c обозначает количество новых инфекций на момент времени t и в стране c . В ранней фазе эпидемии N _t,c растет экспоненциально с ежедневным ^a темпом роста g _t,c .При экспоненциальном росте существует известное однозначное соответствие между g _t,c и R _t,c : ³ где M ( · ) — моментообразующая функция распределения интервала генерации (времени между последовательными случаями в цепи передачи). Мы предполагаем, что распределение интервалов генерации задается гамма-распределением со средним значением 6,67 дней и стандартным отклонением 2,1. Среднее значение основано на итальянском исследовании ⁴, которое считается наиболее актуальным для европейских стран, ⁵, а стандартное отклонение основано на международном наборе стран, поскольку в европейских странах оно было оценено только для серийного номера , а не чем интервал поколения, насколько нам известно.^6,7 Использование (A.2), мы можем написать г _{T, C} AS G _{T, C} ( R _{T, C}) (см. Приложение А.2).

Модель инфекции

Вместо того, чтобы моделировать общее количество новых инфекций N _t,c , мы моделируем новые инфекции, которые впоследствии будут либо а) подтверждены как положительные, либо б) приведут к зарегистрированной смерти, . Они получены обратным выводом из моделей наблюдения за случаями и смертями, показанными ниже.Мы предполагаем, что оба растут с одинаковой ожидаемой скоростью g _t,c : где – отдельные, независимые члены шума. Флаксман и соавт. не используют шум на числах инфекций. ¹, но имеет опыт моделирования эпидемий. ⁸ Опытным путем мы обнаружили, что это приводит к значительно более надежным оценкам эффективности. ⁹

Мы выбрали σ _N путем перекрестной проверки, так как для него нет ссылки.Мы не настраивали какие-либо другие аспекты модели — вместо этого мы используем выбор из Flaxman et al. ¹ или наиболее актуальные доступные источники. Мы оцениваем пять различных значений ( σ _N ∈ {0,05, 0,1, 0,2, 0,3, 0,4}), каждый раз подгоняя модель к 35 странам и оценивая на фиксированном, случайно выбранном проверочном наборе из 6 страны. Мы выбираем σ _N = 0,2, чтобы максимизировать логарифмическую вероятность на проверочном наборе.Перекрестная проверка обеспечивает более откалиброванную модель, которая с меньшей вероятностью будет давать самоуверенные и нестабильные оценки. ¹⁰ Окончательная модель с σ _N = 0,2 затем оценивается по данным за 20 дней задержки во всех странах, которые не использовались для корректировки какого-либо аспекта модели (рисунок B.7). . Мы обнаружили, что разные значения для σ _N дают очень похожие оценки эффективности, но большие значения приводят к большей неопределенности и надежности (рисунок C.12 и Шарма и др. ⁹ ).

Мы заполняем нашу модель ненаблюдаемыми начальными значениями и , которые имеют неинформативные априорные значения. ^b

Модель наблюдения за подтвержденными случаями

Среднее прогнозируемое количество новых подтвержденных случаев представляет собой дискретную свертку где P _C (задержка) — распределение задержки от заражения до подтверждения. Это распределение задержки представляет собой сумму двух независимых гамма-распределений: инкубационный период и задержка от появления симптомов до подтверждения.Мы используем ранее опубликованные и согласованные эмпирические распределения из Китая и Италии, ^4,11–13, которые в сумме дают среднюю задержку 10,35 дней. Наконец, наблюдаемые случаи C _t,c следуют отрицательному биномиальному распределению шума со средним значением и предполагаемым параметром дисперсии, согласно Flaxman et al. ¹

Модель наблюдения за смертями

Среднее прогнозируемое количество новых смертей представляет собой дискретную свертку где P _D (задержка) — распределение задержки от заражения до смерти.Это также сумма двух независимых гамма-распределений: вышеупомянутого инкубационного периода и задержки от появления симптомов до смерти, ^11,14, что в сумме дает среднюю задержку в 22,9 дня. Наконец, наблюдаемые смерти D _t,c также подчиняются отрицательному биномиальному распределению со средним значением и тем же предполагаемым параметром дисперсии, который использовался для наблюдаемых случаев.

Одиночные и комбинированные модели

Для построения моделей, в которых в качестве наблюдений используются только подтвержденные случаи или случаи смерти, мы удаляем переменные, соответствующие неучтенным наблюдениям.

Тестирование, отчетность и смертность от инфекций

Масштабирование всех значений временного ряда с помощью константы не меняет скорости его роста. Таким образом, модель инвариантна к масштабу наблюдений и, следовательно, к различиям на уровне страны в IFR и коэффициенте выявления (доля инфицированных людей, у которых впоследствии сообщается о положительном результате). Например, предположим, что страны A и B отличаются только коэффициентами установления. Тогда наша модель будет делать вывод о разнице в (уравнение.(A.5)) но , а не в скоростях роста g _t,c поперек A и B (уравнения (A.3)–(A.4)). Соответственно предполагаемая эффективность NPI будет одинаковой.

В действительности, коэффициент подтверждения страны (и IFR) также может изменяться с течением времени . В принципе, можно отличить изменения в частоте выявления от эффектов НФВ: снижение частоты выявления уменьшает будущие случаи C _t,c на постоянный коэффициент, тогда как введение НФВ уменьшает их на фактор, экспоненциально возрастающий со временем.^d Шумовой член (уравнение (A.3)), имитирующий изменения скорости установления — шум в момент времени τ влияет на все будущие случаи — и допускает постепенные мультипликативные изменения скорости установления.

Мы выводим ненаблюдаемые переменные в нашей модели, используя гамильтониан Монте-Карло ^15,16 (HMC), стандартный алгоритм выборки MCMC.

Приложение А.2. Техническая модель Описание

Переменные индексируются по вмешательству i , стране c и дню t .Все предыдущие дистрибутивы независимы.

Данные
1. Активации NPI : ϕ _{i,t,c _{5 90 {0}}}
2. Сглаженные наблюдаемые случаи : C _t,c .
3. Сглаженные наблюдаемые смерти : D _t,c .
Предыдущие выпуски
1. Для конкретной страны R ₀
Эффективность НФУ
Первичный подсчет инфекции (неинформативные предварительные данные)
Параметр рассеяния шума наблюдения
Гиперпараметры
1. Шкала инфекционного шума , σ _N
  (выбрано перекрестной проверкой).
Эпидемиологические параметры
1. Параметры интервала генерации . Предполагается, что интервал генерации имеет гамма-распределение со средним значением 6,67 и стандартным отклонением 2,1 дня. ^4–6 Это приводит к распределению Гамма ( α= 7,9, β= 1,2).
2. Распределение задержки . Предполагается, что время от заражения до подтверждения представляет собой сумму инкубационного периода и времени от появления симптомов до лабораторного подтверждения.Следовательно, время от заражения до подтверждения, 𝒯 ( C ) равно: ^4,11–13
  Предполагается, что время от заражения до смерти представляет собой сумму инкубационного периода и времени от появления симптомов до смерти. Следовательно, время от заражения до смерти 𝒯 ^{( D )} равно: ^1,11,14 где α известен как параметр дисперсии. Внимание: большие значения α соответствуют меньшей дисперсии и меньшей дисперсии.С нашей параметризацией дисперсия отрицательного биномиального распределения равна .
  Для повышения вычислительной эффективности мы дискретизируем это распределение с помощью выборки Монте-Карло. Поэтому мы образуем дискретные массивы, π _C [ I ] и π _D [ I ] Где значение π _C [ I ] соответствует вероятности задержки i дней. Мы усекаем π _C до максимальной задержки в 31 день и π _D до максимальной задержки в 63 дня.
Модель заражения
1. .
2. где α и β — параметры распределения интервалов генерации. Это точное преобразование при экспоненциальном росте по уравнению. (2.9) в Wallinga & Lipsitch. ³ (Обратите внимание, что мы используем ежедневные темпы роста.)
  представляет собой количество ежедневных новых инфекций в момент времени t в стране c , у которых в конечном итоге будет положительный результат теста (аналогично, но для инфекций, которые исчезнут).
3. Модель наблюдения : Мы используем дискретные свертки для получения ожидаемого числа новых случаев и смертей в данный день.
  Наконец, выходное распределение соответствует отрицательному биномиальному распределению шума, предложенному Flaxman et al. ¹

α — параметр дисперсии распределения. Внимание: большие значения α соответствуют меньшей дисперсии и меньшей дисперсии.С нашей параметризацией дисперсия отрицательного биномиального распределения равна , так что меньшие наблюдения относительно более зашумлены.

Эта модель была реализована в PyMC3 ¹⁸ с алгоритмом выборки NUTS MCMC. ¹⁶

Приложение B. Валидация

Приложение B.1. Невидимые данные

Важным способом проверки байесовской модели является проверка того, насколько хорошо она предсказывает невидимые данные, даже если предсказание не является целью модели. ^10,19 Если модель эффективности НФВ полностью неспособна экстраполировать на невидимые страны или на будущие невидимые подтвержденные случаи и смерти, у нас есть серьезные основания сомневаться в оценках ее эффективности.Однако мы не ожидаем идеальной экстраполяции моделей эффективности NPI. Почти всегда будут присутствовать ненаблюдаемые факторы, влияющие на наблюдаемое количество случаев и смертей, такие как изменения в коэффициенте выявления или IFR, спонтанные изменения поведения и ненаблюдаемые NPI. Наши модели должны рассматривать эти факторы как шум и не приписывать их влияние на R наблюдаемым NPI.

Мы подгоняем нашу модель, удерживая последние 20 дней случаев заболевания и смерти для всех стран, а затем экстраполируем на последние 20 дней (рис. B.7, вверху слева). Прогноз на 20 дней сложен; самый длинный период ожидания, который мы обнаружили в моделях NPI, управляемых данными, составлял 3 дня, ¹, и большинство других связанных работ вообще не подтверждают прогнозы на невидимых данных. ⁹ Модель хорошо откалибрована, и большинство точек попадает в 95-процентные правдоподобные интервалы. Модель предсказывает большее число, чем сообщается, ровно в два раза чаще, чем предсказывает меньшее число. Это говорит о том, что ненаблюдаемые факторы снизили R ниже уровня, который можно было бы предсказать на основе только активных NPI.Мы действительно ожидаем, что в большинстве стран будет меньше случаев заболевания и смертей, чем прогнозируется исключительно на основе восьми НФВ в нашей модели. Есть несколько других NPI, а также другие ненаблюдаемые изменения поведения, которые мы не моделируем, но которые, вероятно, уменьшают в среднем R . Результат предполагает, что эти факторы, по крайней мере, в определенной степени, успешно рассматриваются как шум вместо того, чтобы искажать эффекты NPI.

Однако обратите внимание, что модель, показанная на рисунке B.7 (вверху слева), была подобрана на 20 дней меньше данных (по стране), чем основная модель.Таким образом, прогнозы могут служить только для проверки модели, поскольку мы ожидаем, что модель, подобранная для всех дней, будет иметь такую же или лучшую экстраполяцию на невидимые данные, как модель, подобранная для всех дней, кроме последних 20. В дальнейших проверочных экспериментах мы анализируем, как модель экстраполируется на отдельные страны, не учтенные во время подбора, и снова обнаруживаем, что она дает хорошо откалиброванные прогнозы (Приложение C.5).

Приложение Б.2. Анализ чувствительности

Анализ чувствительности показывает, какие результаты зависят от неопределенных параметров и вариантов моделирования, и может диагностировать неправильную спецификацию модели и чрезмерную коллинеарность данных.²⁰ Мы изменяем многие компоненты нашей модели и повторно вычисляем оценки эффективности NPI, кратко изложенные здесь. Дальнейший анализ в Приложении C.

Чувствительность к эпидемиологическим параметрам

Эпидемиологическими параметрами в нашей модели являются задержка от заражения до регистрации, задержка от заражения до смерти и интервал между поколениями. Кроме того, мы указываем априорное распределение по эффективности NPI. На рисунке B.7 (вверху справа) мы рассматриваем несколько альтернативных значений этих параметров.В соответствии с Flaxman et al. ¹ и теоретическое ожидание, ³, мы находим, что более короткий средний интервал между поколениями подразумевает меньший начальный R ₀ и, следовательно, более низкие оценки эффективности в среднем. Тем не менее, оценка для запрета больших собраний увеличивается, отчасти вследствие включения нереально короткого интервала генерации в 4 дня. Предварительное ограничение, позволяющее только уменьшать NPI, но не увеличивать R , не оказывает существенного влияния на оценки («половина нормы»).Использование неинформативного априорного значения (логарифмически нормального с 90 111 µ = 90 112 1 и 90 111 σ = 90 112 10; «широкий») усиливает различия между NPI, предполагая, что наш априорный анализ по умолчанию является информативным. Используя предварительную версию Flaxman et al. увеличивает различия между NPI, результат, который поощряется этим априором. Мы не используем это предварительное значение в нашем основном анализе, поскольку оно предназначено для реалистичных предположений о совместном влиянии всех НФУ, а не об их индивидуальном влиянии.

Рисунок B.7: Проверка результатов. Вверху слева: Мы подгоняем нашу модель, удерживая последние 20 дней случаев и смертей для всех стран. На рисунке показана экстраполяция на последние 20 дней. Каждая точка представляет прогнозируемые случаи или случаи смерти в одной стране. Показаны 95% выборочных достоверных интервалов. Наблюдаемые случаи и смерти сглажены (см. Методы). Прочее: Оценки эффективности НФВ при изменении эпидемиологических параметров или данных. Показаны медиана, 50% и 95% достоверные интервалы предельного апостериорного распределения параметров эффективности. Вверху справа: Чувствительность к выбору эпидемиологических параметров. Изменения в среднем интервале между поколениями, распределения задержек между заражением и подтверждением случая/смертью, а также априорной эффективностью NPI. Внизу слева: Чувствительность к удалению одной страны из данных за раз. Внизу справа: Чувствительность к различным источникам данных: использование только подтвержденных случаев, только смертей или того и другого.

Чувствительность к данным

На рисунке B.7 (внизу справа) показаны оценки эффективности NPI из моделей, в которых в качестве наблюдений используются только случаи или смертей, в отличие от нашей основной модели, в которой используются и те, и другие.Обнадеживает то, что все три модели имеют схожие результаты. Это говорит о том, что результаты не искажаются факторами, характерными для смертей или подтвержденных случаев, такими как изменения в частоте установления, IFR и характерные для модели временные задержки. На рисунке B.7 (внизу слева) показаны результаты, если из данных исключается одна страна за раз. Поскольку нет веских оснований для включения или исключения одной конкретной страны, результаты должны быть стабильными, если страна исключена. Это действительно так. Все страны показаны в Приложении C.

Чувствительность к структурно различным моделям

В нашей модели делается ряд неявных структурных допущений. Мы проверяем чувствительность к этим допущениям, оценивая оценки эффективности NPI из альтернативных моделей, воспроизводя анализ структурной чувствительности из нашей параллельной работы, где эти модели подробно описаны. ⁹

Как показано на рисунке B.8, все модели подтверждают выводы, сделанные нами в ходе обсуждения. Модели:

Модель с различными эффектами .Эффективность каждого НКО может варьироваться в зависимости от страны.
Модель дискретного обновления . Вместо преобразования R в суточную скорость роста в качестве модели заражения используется процесс обновления, как и в ряде более ранних работ. ^1,8,21–23
Модель Noisy-R . Члены шума влияют на R , а не на скорость роста, как в Fraser ⁸
Модель аддитивных эффектов Каждый NPI оказывает аддитивное влияние на R .Совместная эффективность набора НФУ получается путем суммирования, а не умножения оценок их индивидуальной эффективности.

Рисунок B.8: Анализ структурной чувствительности. Оценки эффективности при различных структурных допущениях. Обратите внимание, что аддитивную модель (синюю) нельзя количественно сравнивать с другими (см. текст).

Результаты аддитивной модели (синие) нельзя напрямую сравнивать с другими моделями, поскольку они выражены не в процентном уменьшении R , а в R ₀ .Поэтому его оценки меньше (но подтверждают те же выводы).

Рисунок B.9: Устойчивость к ненаблюдаемым воздействиям. Слева: Результаты при учете ранее ненаблюдавшихся NPI. Мы в свою очередь включаем один дополнительный ИНФ и показываем оценки для ИНФ в нашем исследовании (дополнительный ИНФ не показан). Справа: Результаты при исключении ранее наблюдаемых NPI. Мы по очереди исключаем один из НФУ и показываем оценки для других НФУ. Оба: Обратите внимание, что на этом рисунке показан дополнительный эффект каждого NPI.На других рисунках мы показываем кумулятивный эффект от запретов на сбор и закрытия предприятий, обозначенных несколькими символами (как объяснено в подписи к рисунку 3). Например, на рисунке 3 показан общий эффект закрытия большинства второстепенных предприятий, а здесь мы показываем дополнительный эффект закрытия большинства второстепенных предприятий по сравнению с простым закрытием некоторых предприятий с высоким риском. Мы показываем здесь дополнительные эффекты, потому что эффект кумулятивного вмешательства станет неопределенным, если его часть исключить из анализа.

Приложение Б.3. Устойчивость к ненаблюдаемым эффектам

Наши данные не охватывают ни все реализованные НФУ, ни непосредственно измеряют более широкие поведенческие изменения. Поскольку эти факторы влияют на R , мы должны опасаться, что их влияние будет приписано наблюдаемым NPI. Мы исследуем это дальше, оценивая, насколько меняются оценки эффективности при включении ранее ненаблюдавшихся факторов, а также при исключении наблюдаемых факторов. Это лучшая практика для оценки устойчивости к ненаблюдаемым факторам.^24,25 Мы также проводим несколько дополнительных исследований, описанных в Приложении C.1.

Ненаблюдаемые факторы могут исказить результаты, если их время коррелирует со временем наблюдаемых НФУ. ²⁶ Сроки реализации наших наблюдаемых НФУ действительно коррелируют, что вызывает вопрос, насколько исключение наблюдаемых НФУ меняет результаты. На рисунке B.9 (справа) показаны оценки эффективности НФУ при исключении ранее наблюдаемых НФУ. Оценки устойчивы, все 50% достоверных интервалов взаимно перекрываются.Принимая во внимание, что некоторые из исключенных НФУ имеют сильный оценочный эффект при включении и коррелируют с другими НФУ, эта степень устойчивости оказывается на удивление высокой. Это предполагает, что ненаблюдаемые факторы не будут существенно искажать результаты, пока их влияние и их корреляции с изучаемыми НФУ не превышают таковые изучаемых НФУ. Мы предполагаем, что эта устойчивость к ненаблюдаемым факторам связана с шумом в числах инфекций в нашей модели. ⁹

Кроме того, рисунок B.9 (слева) показаны оценки эффективности НФУ, когда мы включаем (т. е. контролируем) дополнительные НФУ, взятые из набора данных OxCGRT. ²⁷ На наши выводы не влияет контроль этих НФУ. Это также говорит о том, что ненаблюдаемые факторы успешно рассматриваются как шум.

Приложение C. Дополнительный анализ чувствительности и проверка

Примечание. Отдельные последствия закрытия школ и университетов невозможно четко разделить, как описано в Приложении D.2. Для полноты мы по-прежнему показываем 90 111 индивидуальных 90 112 оценок закрытия школ и университетов в нижней части каждого графика в этом разделе.

Приложение C.1. Роль времени NPI

Рисунок C.10: Взаимосвязь между эффективностью NPI и временем. Слева: 1) Эффект задержки закрытия школ и университетов на 6 дней в данных, 2) увеличение задержки подтверждения на 2 дня в странах без обширного тестирования и уменьшение на 2 дня в странах с тестированием и 3) контроль начала государственного вмешательства (т.е. любой активной НКО). Справа: Эффективность ранних и поздних НФУ. Модель оценивает влияние всех первых, вторых и т. д. НФУ.

Есть несколько причин для изучения взаимосвязи между сроками и эффективностью NPI. Во-первых, как обсуждалось ранее в Приложении B, ненаблюдаемые факторы, такие как изменение поведения, обычно могут возникать при введении первых НФВ и могут смешивать их эффекты. Это могло привести к неожиданно высоким оценкам закрытия школ и университетов, поскольку эти НКО часто внедрялись на раннем этапе. Во-вторых, как обсуждалось в разделе «Результаты», эффективность НФВ может зависеть от присутствия других НФВ, и меньшее количество НФВ будет присутствовать ранее, что может уменьшить дополнительный эффект более поздних НФВ.

На рисунке C.10 (слева) показаны три дополнительных эксперимента. Во-первых, следуя Flaxman et al., ¹, мы контролируем начало государственного вмешательства, вводя «NPI», который активен со дня реализации первого NPI. Этот тест предназначен для контроля потенциальной путаницы из-за ранних ненаблюдаемых NPI и изменений в поведении. Результат предполагает, что оценка закрытия школ и университетов не искажена и не искажена каким-либо иным образом тем фактом, что эти НКО часто вводились в действие раньше срока.Однако включение этой ковариации увеличивает неопределенность и несколько снижает среднюю оценку запретов на массовые собрания, которые также часто были первыми введенными НКО.

Во-вторых, мы откладываем закрытие школ и университетов на один интервал среднего поколения (округленный до 6 дней). Это мотивировано тем, что дети и подростки реже проявляют симптомы или умирают от COVID-19. Поэтому их инфекции могут проявляться с дополнительной задержкой в данных о случаях и смертях, поскольку они должны сначала заразить демографические группы с более высоким риском.Отсрочка закрытия школ и университетов также приводит к тому, что они становятся одними из более поздних НКО в большинстве стран, что является проверкой того, могла ли их высокая эффективность быть связана с их относительно ранним появлением. Поскольку предполагаемый эффект стабилен, мы можем исключить эти потенциальные проблемы (рис. C.10, слева).

В-третьих, мы ослабляем предположение о том, что задержка от заражения до подтверждения одинакова в разных странах. Это может быть дольше в странах, которые в основном тестируют пациентов в больницах, а не по месту жительства.Поэтому мы увеличили задержку на 2 дня в странах, которые не предлагали тестирование людям с симптомами (используя данные Оксфордского трекера реагирования правительства на COVID ²⁷ ), и уменьшили ее на 2 дня в странах, которые это сделали. Хотя у нас нет точных данных для этих различных задержек, 2 дня вполне вероятны, исходя из данных о госпитализации. ²⁸

На рисунке C.10 (справа) мы переименовали НФУ в каждой стране как «1-й НФУ», «2-й НФУ» и т. д. Затем мы оцениваем влияние этих «НФУ», которые могут представлять различные фактические НКО.Рейтинг эффективности по порядку внедрения: 3, 6, 1, 8, 7, 5, 2, 4, 9. Результат показывает, что более ранние НФУ не обязательно считаются более эффективными, что снимает нашу обеспокоенность тем, что более поздние НФУ менее эффективны. из-за взаимодействия с более ранними НКО.

Приложение C.2. Чувствительность к предварительной обработке данных

В следующих разделах мы показываем чувствительность к этапам предварительной обработки данных и дополнительным параметрам, а также повторно печатаем результаты чувствительности из предыдущего раздела, дополнительно показывая отдельные оценки закрытия школ и университетов в нижней части каждого графика.

Мы сгладили данные о случаях и смертях со скользящим средним значением в окне ± 2 дня, чтобы учесть предварительное знание о том, что большие скачки в данных вызваны непоследовательной отчетностью. Здесь мы показываем результаты для меньших и больших окон сглаживания, включая отсутствие сглаживания (рисунок C.11, вверху справа). На наши выводы это не влияет.

Кроме того, мы исключаем данные по каждой стране до того, как в совокупности будет достигнуто 100 случаев и 10 смертей, чтобы избежать систематической ошибки в модели, связанной со случаями, завезенными из-за рубежа.Здесь мы варьируем эти пороги. Интересно, что порог смерти не оказывает явного влияния на результаты, в то время как порог случая влияет (рис. C.11 (внизу слева, внизу справа). Повышение порога случая до 500 удаляет большую часть наших данных в марте, что затрудняет для определения R ₀ (это не относится к порогу смертности).Напротив, слишком низкий порог для случаев, вероятно, приводит к систематической ошибке, создаваемой случаями, завезенными из-за границы, и ранними изменениями в режимах тестирования, что приводит к завышению оценки Р ₀ .Тем не менее, все варианты подтверждают наши основные выводы (Обсуждение).

На других подрисунках повторяется анализ чувствительности из Приложения B с отдельными эффектами закрытия школ и университетов, показанными внизу.

Рисунок C.11: Дополнительный анализ чувствительности к изменениям данных. Вверху справа: Чувствительность к сглаживанию данных о случаях и смертях в разных окнах (1 подразумевает отсутствие сглаживания). Внизу слева/справа: Чувствительность к порогу для исключения данных о случаях и смертях.

Приложение C.3. Чувствительность к дополнительным эпидемиологическим предположениям

Для полноты картины мы тестируем чувствительность к двум дополнительным эпидемиологическим предположениям. Это: 1) Приор на R ₀ — мы изменяем его среднее значение от очень маленького значения (2,5) до значения по умолчанию (3,25) и большого значения (4,5). 2) Стандартное отклонение шума σ _N от скорости роста. Как обсуждалось ранее, для этого параметра установлено значение 0,2 с использованием перекрестной проверки.Другие варианты не обязательно являются разумными, поскольку они приводят к неверно откалиброванным прогнозам (параметр потенциально может быть выведен из данных, но это будет сложно с вычислительной точки зрения). Мы показываем эти другие варианты для полноты. Все варианты подтверждают наши выводы, и все достоверные интервалы перекрываются, но более высокий уровень шума, как и ожидалось, приводит к более высокой неопределенности.

Результаты показаны на рисунке C.12 (посередине слева, посередине справа).

Рисунок C.12: Чувствительность к дополнительным и ранее показанным эпидемиологическим предположениям. Средний слева: Чувствительность к априорному среднему на R ₀ . Другое: Добавлено повторение ранее показанных результатов с индивидуальным эффектом закрытия школ и университетов.

Приложение C.4. Дополнительные исключения стран

Рисунок C.13: Чувствительность к исключению одной страны из данных за раз.

Приложение C.5. Проверка с использованием прогнозов в исключенных странах

Оценка прогнозов на невидимых данных — важный этап проверки модели, даже если прогнозирование не является целью модели.²⁹ Мы используем 41-кратную перекрестную проверку: подбираем модель для 40 стран и показываем ее прогнозы для исключенной страны. Мы повторяем этот процесс для всех 41 страны. В исключенной стране наблюдения за первыми 14 днями смерти и данными о случаях позволяют сделать грубый вывод R ₀ . Эти дни не используются для вывода об эффективности NPI. Также указаны даты активации НКО, и в модели используются оценки эффективности, полученные по 40 другим странам.

Наша модель дает разумные, выверенные прогнозы на длительные периоды, за исключением стран (рисунки C.14–C.17).

Приложение C.6. Результаты стабильности MCMC

Рисунок C.18: Результаты стабильности MCMC. Слева: Статистика R-шляпы. Значения близки к 1, что указывает на сходимость. Справа: Относительный эффективный размер выборки. Значения 1 указывают на идеальную декорреляцию между выборками. Значения больше 1 указывают на то, что эффективное количество выборок больше фактического количества выборок (из-за отрицательной корреляции), и наоборот.

Приложение D. Дополнительные результаты

Приложение D.1. Оценка

R ₀ по странам Таблица D.2:

Расчетные значения для R ₀ по странам. В скобках указан 95% достоверный интервал. Среднее значение R ₀ по странам составляет 3,8.

Приложение D.2. Индивидуальные последствия закрытия школ и университетов

Даты закрытия школ и университетов практически полностью совпадают для всех стран, за исключением Исландии и Швеции, которые закрыли университеты, но не школы (рис. 1).Как следствие, предполагаемые индивидуальные эффекты сильно зависят от включения или исключения этих стран в наборе данных (рис. D.20). Мы приходим к выводу, что мы не можем осмысленно разделить эти два НФУ, основываясь только на двух странах, и показать их совместный эффект (рисунок 3), для которого имеется гораздо больше данных.

Рисунок D.20: Индивидуальная эффективность закрытия школ и университетов, а также совокупный эффект закрытия школ и университетов, оцененный по всем странам (по умолчанию), всем странам, кроме Швеции, и всем странам, кроме Исландии.Показаны медиана, 50% и 95% достоверные интервалы. Индивидуальный эффект закрытия школ очень чувствителен к включению или исключению одной из стран. Если мы включим все страны, мы придем к выводу, что общий эффект в основном обусловлен закрытием университетов. Однако, если мы исключим Швецию, мы придем к выводу, что закрытие школ играет большую роль. Поскольку нет веских оснований для включения или исключения одной конкретной страны, мы приходим к выводу, что мы не можем осмысленно разделить последствия закрытия школ и университетов.Комбинированный эффект более стабилен.

Приложение D.3. Коллинеарность

В таблице D.3 показано общее количество дней во всех странах, доступных для различения эффектов NPI. Для каждой пары НФУ (строка-столбец) запись показывает количество страно-дней, в течение которых был реализован только один из НФУ (но не оба или ни один). Обратите внимание, что мы не показываем традиционную статистику коллинеарности, коэффициенты инфляции дисперсии и корреляции данных, поскольку их применимость к данным временных рядов ограничена.В частности, ценность этих статистических данных в наших данных возрастает по мере того, как становятся доступными данные за более длительный период времени, что могло бы ввести в заблуждение предположение о том, что мы могли бы решать проблемы, связанные с коллинеарностью, используя меньше данных.

Таблица D.3:

Общее количество дней во всех странах, доступных для различения эффектов NPI. Для каждой пары НФУ (строка-столбец) запись показывает количество страно-дней, в течение которых был реализован ровно один из НФУ. Сокращения: Г.: Собрания; SBC: некоторые предприятия закрыты; MBC: большинство второстепенных предприятий закрылись; SaUC: школы и университеты закрыты; SaHO: Режим самоизоляции.

Приложение D.4. Корреляция между оценками эффективности

Параметры эффективности α _i обычно отрицательно коррелируют друг с другом для НФУ, которые часто используются вместе, что отражает неопределенность в отношении того, какой НФУ сокращается R . Чрезмерная коллинеарность данных привела бы к широким апостериорным достоверным интервалам с сильными корреляциями, ²⁰, но мы обнаружили слабые апостериорные корреляции между оценками эффективности.Самая сильная корреляция между любой парой NPI составляет − 0,41, между ограничением собраний до 100 человек и 1000 человек или менее (рисунок D.21). Слабые корреляции являются одним из показателей того, что с нашим набором данных можно управлять коллинеарностью.

Чтобы лучше понять апостериорные корреляции, мы визуализируем их эффект в размещенных видеофайлах. Поскольку мы обуславливаем разные значения для одного NPI, мы видим, что оценки других NPI меняются незначительно, всегда оставаясь в пределах достоверных интервалов на рисунке 3.Значимость апостериорных корреляций достаточно мала, чтобы можно было рассчитать разумное приближение к среднему эффекту набора NPI, просто объединив средние процентные сокращения для каждого отдельного NPI (например, два сокращения на 50% приводят к снижению на 75%). . Например, это приближение приводит к общему эффекту 82% для всех НФУ вместе, что соответствует точному среднему общему эффекту (тоже 82%) с точностью до ошибки округления.

Видео доступны онлайн здесь.

Рисунок Д.21: Апостериорные корреляции между параметрами эффективности α _i .

Приложение E. Дополнительное обсуждение допущений и ограничений

Приложение E.1. Ограничения данных

Мы регистрируем НФВ только в том случае, если они реализованы в большей части страны (если они затрагивают более трех четвертей населения). Таким образом, мы упускаем из виду, если бы НКО применялись только на региональном уровне. Например, несколько регионов Германии ввели режим самоизоляции, но большинство — нет.Таким образом, в наших данных Германия указана как «без режима самоизоляции». Кроме того, наши определения NPI не были идеально детализированы. Например, запрет на собрания с участием более 15 человек и запрет на собрания с участием более 60 человек подпадают под действие НКО «Собрания, ограниченные 100 или менее людьми», несмотря на то, что они, вероятно, по-разному влияют на R . Наконец, хотя мы включили больше НКО, чем в предыдущей работе (таблица F.4), есть много НКО, для которых мы не смогли собрать достаточно высококачественных данных для нашего моделирования, таких как общественная уборка или изменения в общественном транспорте.

Приложение Д.2. Ограничения модели

Независимость от страны и времени

Мы предполагаем, что влияние НФУ на R постоянно в разных странах и во времени. Однако точная реализация и приверженность каждой НФВ, вероятно, различаются. Наши оценки неопределенности на рис. 3 учитывают эти проблемы лишь в строго ограниченной степени. Кроме того, в разных странах действуют разные культурные нормы и возрастные особенности, влияющие на степень эффективности того или иного вмешательства.Например, в стране, где более высокая доля населения получает образование, скорее всего, будет наблюдаться больший эффект от государственного распоряжения о закрытии школ и университетов. Таким образом, наши оценки должны быть скорректированы с учетом местных условий. Чтобы устранить различия между странами, наш структурный анализ чувствительности включает модель, в которой каждый НФУ может иметь различный эффект в каждой стране (Приложение C). Средние оценки эффективности по странам в этой модели соответствуют выводам нашей модели по умолчанию.

Тестирование, отчетность и IFR

Наша модель может учитывать различия в тестировании (и IFR/отчетности) между странами и с течением времени, как описано в Приложении A. Однако мы не использовали дополнительные данные по тестированию для подтверждения того, что он делает это надежно. Наша модель может с трудом учитывать изменения в режиме тестирования — например, когда страна достигает своего потенциала тестирования, так что уровень подтверждения снижается экспоненциально. Экспоненциальное снижение будет иметь такое же влияние на наблюдения, как и ненаблюдаемый NPI.Следовательно, мы не можем количественно оценить его влияние на наши результаты (хотя анализ чувствительности выглядит многообещающе).

Взаимодействие между НФУ

Как обсуждалось в разделе «Результаты», наша модель сообщает о среднем дополнительном эффекте, который каждый НФУ имел в контекстах, где он был активен в наших данных (в смысле, математически показанном Шармой и др. ⁹ ). Рисунок 3 (внизу слева) суммирует эти контексты, помогая в интерпретации. Эффективность NPI может быть экстраполирована на другие контексты только в том случае, если его эффект не зависит от контекста.Например, мы можем ожидать, что закрытие школ будет иметь одинаковую эффективность независимо от того, закрыты ли предприятия. Но ношение масок в общественных местах может быть менее эффективным, когда режим самоизоляции ограничивает общественные взаимодействия.

Темпы прироста

Функциональная форма зависимости между суточным темпом прироста числа заражений g и репродуктивным числом R сохраняется именно тогда, когда эпидемия находится в фазе экспоненциального роста, но становится менее точной по мере снижается количество восприимчивых людей в популяции и/или реализуются меры контроля.Однако мы также сообщили о результатах процесса обновления модели ⁸, в котором отсутствует это допущение и получены аналогичные оценки эффективности.

Сигнальный эффект НФУ

Как мы объясняли в Обсуждении закрытия школ, мы не делаем различий между прямым эффектом НФУ и его косвенным эффектом, поскольку он сигнализирует общественности о серьезности ситуации. И наоборот, подъемные вмешательства также могут иметь сигнальный эффект.

Однородный эффект вмешательств

Мы работаем, исходя из неявного предположения, что НФВ в равной степени влияют на разные группы населения.Это может повлиять на результаты различными способами. Например, предположим, что страна A тестирует более старую демографическую группу, чем страна B, и мы рассматриваем влияние NPI, который в основном влияет на более старшую демографическую группу (например, изоляция пожилых людей). Тогда NPI будет оказывать большее влияние на подтвержденные случаи в стране A, нарушая предположение о том, что эффекты постоянны в разных странах. Наше предыдущее обсуждение интерпретации результатов, когда это предположение нарушается, применимо.

Приложение F.Обзор предыдущей работы

Таблица F.4:

Существующие основанные на данных исследования эффективности наблюдаемых (в отличие от гипотетических) НФВ в снижении передачи COVID-19.

Приложение G. Обработка крайних случаев при сборе данных

В процессе сбора данных мы полагались на тщательно сформулированные определения 9 различных НФУ (таблица F.4), что позволило нам систематически определить дату, когда страна ввел NPI и, если применимо, дату отмены NPI.

В некоторых случаях, однако, мы столкнулись с неясностью в том, как интерпретировать дату начала NPI. Одна из проблем возникла, когда описания политических мер были менее конкретными, чем наши определения НФУ (например, запрет на «большие собрания», в котором не указывается точное количество людей, составляющих «большое собрание»). Еще одна трудность была связана с политикой НФУ, которая проводила различия, которых мы не проводили в наших собственных определениях НФУ (например, политика НФУ, в которой проводилось различие между количеством людей, способных собираться в помещении и на улице).

Чтобы разрешить эти неясности последовательным образом, наши исследователи разработали набор принципов и руководств, которым следовали в процессе сбора данных. Для каждого из приведенных ниже примеров соответствующие источники доступны в таблице данных в дополнительном материале.

Ситуация: Иногда запрещены только публичные собрания, без явного запрета на частные собрания

Как мы с этим боремся: Мы по-прежнему считали это запретом на собрания.Примеры:

Швеция: В Швеции были запрещены все публичные собрания с участием более 50 человек (демонстрации, религиозные собрания, театральные представления, рынки и другие мероприятия, основанные на конституционной свободе собраний), однако у запрета не было полномочий запрещать частные собрания (например, частные вечеринки). Мы посчитали это запретом на собрания
Финляндия: В Финляндии 16 марта запретили все публичные собрания более 10 человек.Хотя формальные ограничения не распространялись на частные собрания, эта политика соответствовала нашему определению запрета на собрания. (Обратите внимание, что это включение кажется особенно уместным в свете того факта, что, по данным финской полиции, формальные ограничения на публичные мероприятия были широко истолкованы как применимые и к частным собраниям, и было очень мало сообщений о крупных частных вечеринках, несмотря на отсутствие формальных ограничений.)

Ситуация: Ограничения по размеру собраний иногда различаются для собраний в помещении и на открытом воздухе

Как мы с этим боремся: больший риск передачи.

Пример:

Испания: В Испании применялся ряд правил, поскольку страна постепенно ослабляла ограничения на собрания. На первом этапе были разрешены культурные мероприятия с участием до 30 человек в помещении и до 200 человек на открытом воздухе. Это было засчитано как «собрания, ограниченные 100 людьми или менее».

Ситуация: Ограничения по размеру собраний иногда различаются для разных типов собраний

Как мы с этим боремся: В этом случае исследователи должны сделать вывод, применимо ли ограничение к большинству собраний заданного размера.

Пример:

Испания: В Испании на этапе 1 повторного открытия культурные мероприятия допускали до 30 участников в помещении, а общественные собрания были ограничены до 10 человек. В данном случае, поскольку понятие «культурные мероприятия» широкое, мы учитывали это как случай «собраний, ограниченных 100 людьми или менее». Однако, если бы, например, были запрещены все собрания более 5 человек, за исключением похорон, мы бы засчитали это как «собрания, ограниченные 10 людьми или менее», поскольку исключение применялось только к меньшинству собраний.

Ситуация: Ограничения на размеры собраний четко не указаны, однако действует политика, гласящая, что «крупные мероприятия запрещены»

Как мы справляемся с этим: охват политики.

Пример:

Албания: 8 марта «власти также распорядились отменить все крупные общественные мероприятия, включая культурные мероприятия, и обратились к спортивным федерациям с просьбой отменить запланированные матчи».Упомянутые здесь мероприятия представляют собой многотысячные собрания, поэтому мы выбрали 8 марта в качестве даты начала «собраний, ограниченных до 1000 человек или меньше». Однако было неясно, будут ли также запрещены собрания от 100 до 1000 человек, поэтому мы еще не сказали, что «собрания, ограниченные 100 людьми или менее», были введены в действие.

Ситуация: Только некоторые школы были закрыты или школы открывались постепенно

Как мы с этим справляемся достаточно всего нескольких школ или учебных лет, чтобы соответствовать этому критерию.Точно так же, если школы вновь открывались только для очень ограниченного числа годовых групп, например, для учащихся последних курсов, сдающих экзамены, мы не считали это отменой NPI «большинство закрытых школ».

Примеры:

Швеция: Швеция оставила открытыми все школы до 9-го класса, но закрыла средние школы (старше 16 лет). В данном случае мы не учитывали это как «Большинство школ закрыты», так как более 75% учащихся младше 9-го класса.
Чешская Республика: после закрытия всех школ 13 марта Чешская Республика разрешила школам вновь открыться для обучения в некоторых контекстах с 11 мая (в частности, для учащихся последнего года обучения в начальной школе или старшей школе, готовящихся к экзаменам).Тем не менее, мы по-прежнему учитывали это как «Большинство школ закрыты», поскольку большинство учащихся не посещали школу. Мы зафиксировали дату окончания закрытия школ — 8 июня, когда все школы вновь открылись.

Ситуация: В стране, где было закрыто большинство второстепенных предприятий, отмена закрытия предприятий происходит постепенно, и предприятиям в разных секторах последовательно разрешается открываться

Как мы справляемся с этим: различные, идиосинкразические способы и последовательности.Учитывая имеющиеся данные, невозможно создать принцип, который можно было бы однозначно применять к каждому отдельному случаю без участия исследователя. Общее руководство, которое мы использовали, было следующим: если только несколько предприятий с низким уровнем риска (например, магазины велосипедов, хозяйственные магазины и т. д.) дополнительно могут открыться, то мы по-прежнему считали это «Большинство второстепенных предприятий закрыты». Однако, если какой-либо один из следующих критериев соблюдается, то мы считали, что «Большинство второстепенных предприятий закрылось» как поднятое, но NPI «Некоторые предприятия закрылись» все еще оставался в силе:

Все обычные розничные магазины, только с несколько исключений эл.г. ограничения по размеру, открыты
Контактные услуги, такие как парикмахерские и тату-салоны, открыты
Рестораны и бары открыты и обслуживают в помещении

Мы решили, что соответствие любому из этих критериев является достаточное условие для перехода страны из категории «Большинство второстепенных предприятий закрыто» в категорию «Некоторые предприятия закрыты». Эта эвристика была частично основана на том факте, что статус этих категорий, по-видимому, последовательно коррелировал, а это означало, что даже при отсутствии полных спецификаций относительно того, что было повторно открыто или нет, обычно можно было сделать вывод об общем уровне повторного открытия на основе по любой из этих категорий.Соответствие хотя бы одному из этих критериев считалось необходимым условием для прекращения НПИ «Большинство второстепенных предприятий закрыто».

Примеры:

Словакия: 22 апреля открыты магазины и услуги до 300 м2. Поскольку это соответствует одному из достаточных условий, мы посчитали 22 апреля датой окончания «Большинства второстепенных предприятий закрыты»
Ирландия: 18 мая вновь открылись следующие хозяйственные магазины, строительные магазины и предприятия, предоставляющие товары первой необходимости, розничные продавцы. занимается продажей и ремонтом автомобилей, некоторые магазины канцтоваров.Поскольку этот белый список не соответствует ни одному из трех критериев, датой окончания «Большинство второстепенных предприятий закрыто» в Ирландии не считается 18 мая. , слесари, магазины велосипедов, автосалоны, магазины электроники. На данный момент ни один из критериев не был выполнен, поэтому мы записали Чешскую Республику как «Большинство второстепенных предприятий закрыто». 11 мая вновь открылся длинный список предприятий, в том числе парикмахерские, парикмахерские, музеи, все заведения в достаточно крупных торговых центрах, шоу с участием до 100 человек и рестораны с окном на улицу.Поскольку контактным службам (парикмахерские) и всем торговым заведениям на достаточно больших площадях было разрешено вновь открыться, мы засчитали 11 мая датой окончания НПИ «Большинство второстепенных предприятий закрыто».
Хорватия: 27 апреля открылись все «торговые операции» (кроме торговых центров), рабочие места в сфере услуг, не связанные с физическими контактами, музеи, библиотеки, галереи. Поскольку критерии «все розничные магазины открыты» были соблюдены, мы посчитали 27 апреля датой окончания «Большинство второстепенных предприятий закрыты».

Сноски

Эта работа была проведена в сотрудничестве с проектом EpidemicForecasting.org
↵ ^a Страны были выбраны по количеству случаев превышения минимального совокупного количества случаев (минимум) , наличие надежных данных о НФУ и достоверность их сообщений о смертях. Наконец, мы исключили очень крупные страны, такие как Китай, США и Канада, для простоты сбора данных, так как для них потребовались бы более подробные данные на местном уровне.
↵ ^b В частности, окно анализа было продлено до трех дней после первого повторного открытия для подтвержденных случаев и до 13 дней после первого повторного открытия для случаев смерти. Эти значения соответствуют квантилю 5% распределения случаев инфицирования-подтверждения/смерти, гарантируя, что менее 5% новых случаев инфицирования в день повторного открытия все еще наблюдались в окне анализа.
↵ ^c Мы оценили следующие наборы данных:
- Эпидемия Прогнозирование Глобальная база данных NPI ¹⁰
- Оксфорд Covid-19 Правительственный отслеживатель Оксфорда Covid-19 (Oxcggrt) ¹¹
- ACAPS # COVID19 Правительственные меры DataSet
Обратите внимание, что эти наборы данных находятся под постоянным разработка.Многие из найденных ошибок уже будут исправлены. Мы знаем из собственного опыта, что сбор данных может быть очень сложным. Мы с полным уважением относимся к людям, стоящим за этими наборами данных. В этой статье мы сосредоточимся на более ограниченном наборе стран и НФУ, чем эти наборы данных, что позволяет нам обеспечить более высокое качество данных в этом подмножестве. Учитывая наш опыт работы с общедоступными наборами данных и сбором данных, мы призываем коллег-исследователей COVID-19 самостоятельно проверять качество общедоступных данных, которые они используют, если это возможно.
↵ ^a Многие эпидемиологические модели определяют темпы роста как показатель степени r в экспоненциальной функции роста. Здесь вместо этого мы используем ежедневные темпы роста для простоты изложения. Эти варианты математически эквивалентны. Обратите внимание, что мы адаптировали уравнение (2.9) в Wallinga & Lipsitch ³ для учета нашего выбора.
↵ ^b Поскольку мы рассматриваем новые случаи заражения как непрерывное число, его начальное значение может (и часто должно) находиться в диапазоне от 0 до 1.
^c Это верно только приблизительно. Отрицательное биномиальное распределение выпуска имеет коэффициент вариации, уменьшающийся вместе со средним значением; т. е. наблюдения меньшего размера являются относительно более шумными и имеют меньший вес. Кроме того, в то время как априорная обработка может нарушить масштабную инвариантность, неинформативность априорной обработки приводит к незначительному эффекту.
↵ ^d Однако наша модель может испытывать затруднения, когда скорость установления также экспоненциально меняется с течением времени.Это может произойти, когда страна достигнет своего потенциала тестирования. См Приложение E.

↵ ↵ ↵
↵ ↵ ↵
↵ ↵ ↵
↵ ↵
↵ ↵ ↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
Джеймс М Робинс, Андреа Ронницкий и Даниэль Очарфштейн.«Анализ чувствительности к предвзятости выбора и неизмеренному смешению в отсутствующих данных и моделях причинно-следственного вывода». В: Статистические модели в эпидемиологии, окружающей среде и клинических испытаниях. Спрингер, 2000, стр. 1–94.
↵
↵
↵
↵
↵
Карл Эдвард Расмуссен. «Гауссовские процессы в машинном обучении». В: Летняя школа по машинному обучению. Спрингер. 2003, стр. 63–71.

София Б. Виллаш-Боаш и др.Мы #ОставаемсяДома, чтобы сгладить кривую? Тех. представитель Калифорнийский университет в Беркли: Департамент экономики сельского хозяйства и природных ресурсов, 2020 г.

Каталожные номера:

18.09.21 Доктор Медведь
45.72.253.74
Не спешите называть это для BQ. Они все еще на три пункта ниже по сравнению с 2019 годом. Я говорил в предыдущих предвыборных раундах, что это естественное место рабочего класса НДП, которое медленно диверсифицируется и облагораживается. Если бы это был любой другой город, мы бы сказали «оранжевая команда» и двинулись дальше. Тем не менее, это все еще довольно националистический район, и люди здесь не смогут пройти мимо тюрбана Сингха (грустно констатировать, но это правда). И хотя НДП, вероятно, прилагает все усилия, они потерпят неудачу (я был бы рад и впечатлен, если бы оказался неправ в этом вопросе).Тем не менее, я считаю, что мы увидим повторение 2019 года; тесная гонка с либералами, вытесняющими BQ и NDP. Здесь есть либеральная поддержка; всегда было, когда времена были хорошие для либералов; хотя и немного приглушенный по сравнению с более откровенными конкурентами.
16.09.21 J.F. Breton
38.23.227.9
Comme le souligne David, c’est un match revanche entre les trois principaux candidats.Depuis 2019, l’aura du NPD n’a pas plus brille et les libéraux sont un peu plus use. Комбинируйте а-ля petite poussée du Bloc suivant le débat en anglais, je penche pour un gain du Bloc ici, dans cette circonscription francophone de l’Est de Montréal.
14.09.21 kingstonstudent
130.15.35.44
Сохранение НДП этой поездки в 2015 году и ее высокие показатели по сравнению с их общим количеством по провинциям в 2019 году демонстрируют, что это одно из немногих мест в Квебеке, где партия обладает органической силой.Хотя опросы на этих выборах проводились повсеместно, если всплеск Блока, указанный в опросах после дебатов, хотя бы частично точен, то для Кэтрин Рой-Гойетт может быть слишком поздно совершить прорыв.
09.08.21 Дэвид
70.81.78.149
Реванш между 3 главными кандидатами Сорайей Мартинес дю ПЛС, Симоном Маршаном дю Блоком Квебекуа и Кэтрин Рой-Гойетт дю НПД. Avec le désenchantement de nombreux électeurs face aux libéraux Джастин Трюдо, он получил 2$ на выборах Саймона Маршана, который набрал 200 голосов в 2019 году!
09.06.21 Дрю613
173.32.44.138
Хотя в 2019 году это было ожесточенно, я думаю, что, поскольку Блок в лучшем случае стабилен в Квебеке и, что более вероятно, упадет, это будет гонка либералов и НДП. Новый большой выборочный опрос Leger Quebec от 1 сентября показал, что поддержка BQ составляет всего 13% на острове Монреаль — это ниже, чем у консерваторов! НДП заигрывает с поддержкой 20%, а это означает, что они могут стать главной угрозой в Хочелага для либералов, а не для НДП. Более сильная НДП также может привести к разделению голосов, что приведет к большему перевесу в победе либералов.Тот, который точно стоит посмотреть в ночь выборов. https://2g2ckk18vixp3neolz4b6605-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2021/09/Rapport-politique-federale-1-sept-2021-VF.pdf
/31/09/ 21 GritBusters
199.119.232.210
Я был потрясен, увидев, как Хочелага и Лорье-Сент-Мари стали либералами в 2019 году: верховая езда является оплотом как квебекского национализма, так и демократического социализма. Ищите здесь левых избирателей, которые объединятся вокруг Квебекского блока, поскольку они все еще более прогрессивны, чем либералы на плато Маунт-Рояль и в его окрестностях.
22.08.21 Сэм
188.29.158.34
Да, справедливо сказать, что Хочелага был одним из тех результатов, которые не имели полного смысла, пока мы не задним числом огляделись, и в этом случае фактор Монреаля был ясен. И в этой более националистической части острова деятельность НДП среди возрождающегося Блока была похвальной.
Как уже упоминалось, это трехсторонний матч-реванш. Падение благосостояния Блока может вывести их из борьбы здесь, но сможет ли НДП ухватиться за это? Время покажет, но либералы пока в обороне.
15.08.21 А.С.
99.225.52.35
Матч-реванш с тремя участниками. Многих удивило, что Хочелага предпочла Либс Блоку в 19-м, хотя я определенно допускал это — в основном, как повторение 15-го, сдутое НДП. И с учетом возрастающего недовольства внутренними районами по поводу городского прогрессивизма в лагере БК, вместе с занимаемой должностью либеральной партии, начинает казаться, что если Блок не сможет проникнуть в дверь в 19-м, то будет еще больше. проблемы сейчас.*И*, НДП все еще в кадре.
05.12.21 JF Breton
38.23.227.9
Hochelaga sera l’objet, comme toujours d’une lutte intéressante sur l’île de Montréal, comme l’a démontré le résultat de à la dernière 1 résultat son de la dernière 1 0 élection. Монреаль. Celle-ci devrait être intéressante, comme toujours. Дуэль Блок — Либерал. Trop tot pour désigner un gagnant.

Др.Анна Балакерская – Семейная музыкальная школа Ревы и Сида Дьюберри
Доктор Анна Балакерская
Фортепиано | Камерная музыка
Срок Профессор музыки
Прикладное фортепиано
Камерные ансамбли
Инструментальное сопровождение
Образование
М.М., Д.М.А., Фортепианное исполнительство, Педагогика и камерная музыка, Санкт-Петербургская государственная консерватория
Др.Анна Балакерская — «постоянно волнующая пианистка» (Джуди Грубер, «Вашингтон пост»), чье выражение лица «сочетается с восхитительной свободой» (Роберт Дамм, клавир) и чей звук «теплый и глубокий». (Элейн Файн, American Record Guide) Действительно, легендарный русский скрипач и дирижер Виктор Третьяков так пишет о докторе Балакерской: «Неповторимое, почти экстрасенсорное чувство ансамбля, превосходный пианист, яркая личность — это [Анна] Балакерская. !”
Будучи трехкратным лауреатом Диплома за лучшую концертмейстерскую программу на Международном конкурсе Чайковского, ее карьера привела ее к выступлениям в некоторых из величайших концертных залов современности, включая Карнеги-холл в Нью-Йорке, Театр Колон в Буэнос-Айресе, Театр имени Джона Ф. .Кеннеди в Вашингтоне, округ Колумбия, Дворец изящных искусств в Брюсселе, Зал Гаво в Париже и многие другие.
Доктор Балакерская также имела удовольствие заниматься музыкой с рядом всемирно известных артистов, включая Леонида Когана, Михаила Гантварга, Илью Калера, Кирилла Кондрашина, Даниэля Шафрана, Валерия Гергиева и Юрия Темирканова. Также она играла с Жаклин дю Пре у Мстислава Ростраповича.
Д-р Балакерская является одним из основателей «Ансамбля камеры Вашингтона», трио музыкантов из Бразилии, Германии и России, базирующихся в Вашингтоне, округ Колумбия.C., и известны во всем мире за их «необычайное техническое мастерство и музыкальное восприятие». (Джозеф Маклеллан, Washington Post) Ансамбль выпустил несколько хорошо зарекомендовавших себя записей, а также выступал в качестве постоянных артистов Американского молодежного филармонического оркестра. Они создали Программу камерной музыки AYPO, где ежемесячно проводят мастер-классы и дают серию концертов. Эта программа поддерживается щедрым грантом Национального фонда искусств.
Кроме того, Dr.Балакерская является основателем собственной серии концертов «Анна и друзья», которые регулярно проводятся в Университете Джорджа Мейсона в Фэрфаксе, штат Вирджиния. Помимо «Ансамбля камеры», д-р Балакерская также имела особое удовольствие выступать со всемирно известным скрипачом и дирижером Зино Богачеком, с которым она записала несколько компакт-дисков, и великой пианисткой Дарьей Габай, невесткой д-ра Балакерской. закон.
Д-р Балакерская сделала выдающуюся преподавательскую карьеру, работая на факультетах Университета Св.Петербургской и Московской консерваторий. В настоящее время она учится на восемнадцатом году обучения в Университете Джорджа Мейсона, где она является профессором фортепианной и камерной музыки. Она также является преподавателем нескольких летних музыкальных фестивалей в Италии, Германии, России и Нидерландах. и является артистом-резидентом Международного музыкального фестиваля Orfeo. Ее ученики завоевали призы на многих международных конкурсах, в том числе на Международном конкурсе пианистов Рубинштейна и Международном конкурсе Томаса и Эвана Купера, и в настоящее время выступают и преподают по всему миру.
Доктор Балакерская получила степень магистра музыки и доктора музыкальных искусств в области фортепианного исполнительства, педагогики и камерной музыки в Санкт-Петербургской государственной консерватории, где она изучала фортепиано с Еленой Гугель, Надеждой Голубовской, камерную музыку с Тамарой Фидлер и аккомпанемент с Софией. Вакман.
Связаться с доктором Балакерской: [email protected]
.

Балацко анна: Лариса Шоломон (Городенко), 37 лет, с. Назавизов

Рейтинговый стипендиальный список 4 курса за осенний семестр 2018/2019 учебного года

Победители

Место

Победитель

ВУЗ

2013 — Харьковский университетский лицей

(adsbygoogle=window.adsbygoogle||[]).push({}); (adsbygoogle=window.adsbygoogle||[]).push({}); Выпуск 2013

ПК ПК ВОЛЬНИЦА — ОГРН 1072349001075, ИНН 2349029291

Трансформация пространства.

Гибридные модели

«Пространство» вместо офиса

Вперед, в прошлое

Новые записи по теме «embedded» — Лента

Новошицька Анна Ігорівна від НАЗК

1. Тип декларації та звітний період

2.1. Інформація про суб’єкта декларування

2.

3.

4. Об’єкти незавершеного будівництва

5. Цінне рухоме майно (крім транспортних засобів)

6. Цінне рухоме майно — транспортні засоби

7.

8. Корпоративні права

9. Юридичні особи, кінцевим бенефіціарним власником (контролером) яких є суб’єкт декларування або члени його сім’ї

10. Нематеріальні активи

11. Доходи, у тому числі подарунки

12.

13. Фінансові зобов’язання

14. Видатки та правочини суб’єкта декларування

15. Робота за сумісництвом суб’єкта декларування

16. Членство суб’єкта декларування в організаціях та їх органах

Реконструкция отсутствующих признаков с использованием генеративно-состязательной сети импутации Вассерштейна

Кто такая Филатова Ольга Ивановна: профиль деятельности (ИНН 234

Руководитель компании, генеральный директор

Учредитель Филатова О. И.

Филатова Ольга Ивановна и косвенно связанные лица

Кубок Украины открыл сезон для кадетов

Эффективность восьми немедикаментозных вмешательств против COVID-19 в 41 стране

Резюме

Введение

Методы

Набор данных

Сбор данных

Предварительная обработка данных

Модель

Результаты

Эффективность NPI

Валидация

Обсуждение

Декларации интересов

Вклад авторов

Приложение H. Ссылки Ссылки

Благодарности

Приложение

Приложение A. Детали моделирования

Приложение A.1. Подробное описание модели

Темпы роста

Модель инфекции

Модель наблюдения за подтвержденными случаями

Модель наблюдения за смертями

Одиночные и комбинированные модели

Тестирование, отчетность и смертность от инфекций

Приложение А.2. Техническая модель Описание

Приложение B. Валидация

Приложение B.1. Невидимые данные

Приложение Б.2. Анализ чувствительности

Чувствительность к эпидемиологическим параметрам

Чувствительность к данным

Чувствительность к структурно различным моделям

Приложение Б.3. Устойчивость к ненаблюдаемым эффектам

Приложение C. Дополнительный анализ чувствительности и проверка

Приложение C.1. Роль времени NPI

Приложение C.2. Чувствительность к предварительной обработке данных

Приложение C.3. Чувствительность к дополнительным эпидемиологическим предположениям

Приложение C.4. Дополнительные исключения стран

Приложение C.5. Проверка с использованием прогнозов в исключенных странах

Приложение C.6. Результаты стабильности MCMC

Приложение D. Дополнительные результаты

Приложение D.1. Оценка

Выпуск 2013