Материалы по запросу: симулируют
Психодиагностика (Темы 1-5) тест с ответами Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП
*Прогностическая *Коррекционная 4. В игровых и … компьютерных тестах используют игровые элементы, чтобы симулировать реальные ситуации и оценить поведение или реакции испытуемого 5. … в психодиагностике – это процесс
Программирование на Golang (Темы 1-9) тест с ответами Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП
функцию performTask, которая принимает в качестве аргумента контекст ctx типа context.Context и симулирует выполнение длительной задачи.- Внутри функции, создайте канал типа chan bool и запустите горутину
💯 Высшая математика [Модуль 1-5] — ответы на тесты Синергия / МОИ / МТИ / МосАП
множество C. Неразрешимое множество D. Перечислимые неотделимые множества E. Функция, способная симулировать работу любого алгоритма на основе его программного кода и входных данных. F. Множество, элементы
Тестирование программного обеспечения— ответы на тест Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП
убедиться, что система правильно учитывает эти параметры в процессе моделирования. Важно также симулировать реальные дорожные условия, такие как аварийные ситуации, и проверять отклонения от расчетных значений
Ответы на тесты по Римскому праву + итоговый тест
сторонами c. считаются ничтожными d. признаются совершенными под влиянием заблуждения e. признаются симулированными Вопрос 3 Замена лица в обязательстве на стороне кредитора могла происходить: Выберите один ответ:
УлГУ_Технологии и продукты цифровой экономики_1-10 + ИГ
реальности: 8. Визуально-тактильная смешанная реальность - это 9. ВР с совместной инфраструктурой 10 Симулированная реальность - это 1. Для достижения консенсуса в сети Биткоин используется механизм… 2. Каким
[Росдистант] Актуальные проблемы квалификации преступлений против личности (тесты, вопросы, ответы)
вызывать скорую помощь и не дал вызвать скорую своей супруге, мотивируя тем, что её мама неоднократно симулировала болезнь. Через 30 минут мама супруги скончалась. Квалифицируйте содеянное. Выберите один ответ:
Психодиагностика Синергия Ответы на тесты 1-5, итоговый тест, компетентностный
или тестовых элементов В игровых и … компьютерных тестах используют игровые элементы, чтобы симулировать реальные ситуации и оценить поведение или реакции испытуемого Для оценки надежности теста с
[Росдистант] Преступления против личности (тесты, вопросы, ответы)
вызывать скорую помощь и не дал вызвать скорую своей супруге, мотивируя тем, что её мама неоднократно симулировала болезнь. Через 30 минут мама супруги скончалась. Квалифицируйте содеянное. Выберите один ответ:
Практика. Массивы. [ulearn-java]
В практике «Массивы» мы с вами напишем своё консольное приложение, которое будет симулировать работу больницы и формировать отчёт по пациентам. Нам потребуется написать класс Hospital, а также метод main() который
Ответы на тесты / MBA / Управление знаниями и интеллектуальным капиталом / 300 вопросов / Тесты 1-30
модели c. 3D-печать d. создание шейдеров Вопрос 6 Программа, с помощью которой возможно симулировать различные явления (ветер, гравитация и т.п.) - ... a. Paint b. Rhino 3d c. Autodesk 3Ds
[Росдистант] Актуальные проблемы квалификации преступлений против личности (ТЕСТЫ ОТВЕТЫ)
вызывать скорую помощь и не дал вызвать скорую своей супруге, мотивируя тем, что её мама неоднократно симулировала болезнь. Через 30 минут мама супруги скончалась. Квалифицируйте содеянное. Спирина в период времени
Правовое обеспечение национальной безопасности. Росдистант ТГУ. Промежуточный тест 2. Преступления против личности
вызывать скорую помощь и не дал вызвать скорую своей супруге, мотивируя тем, что её мама неоднократно симулировала болезнь. Через 30 минут мама супруги скончалась. Квалифицируйте содеянное.
[Ulearn] Практика. Массивы + Практика. Список дел
Main.main()!--- В практике «Массивы» мы с вами напишем своё консольное приложение, которое будет симулировать работу больницы и формировать отчёт по пациентам. Нам потребуется написать класс Hospital, а также
Технологии и продукты цифровой экономики / УлГУ / Тесты 1-10 + Итоговое тестирование / 120 вопросов / Результат 90-100%
имитацию с высококачественным изображением, звуком, транслируемые на экран. Вопрос 10 Симулированная реальность - это Выберите один ответ: a. интерактивный контент, который полностью окружает пользователя
Спроектируйте эксперимент по проверке производительности алгоритмов машинного обучения в обнаружении…
машинного обучения в обнаружении астрономических транзиентов: опишите процесс генерации реалистичных симулированных данных, способы внедрения систематик, метрики оценки (чувствительность, полнота, ложные срабатывания)
Ответ на вопрос
Ниже — сжатая but полная схема эксперимента по проверке производительности ML‑алгоритмов в обнаружении астрономических транзиентов.1) Генерация реалистичных симулированных данныхБаза: использовать реальные сырые кадры (или их характерные статистики) для фона и шумов; при отсутствии — моделировать фон с реальным распределением фона/пикселей, PSF и шумом.Транзиенты: генерировать набор типов (SN Ia, SN II, IIn, TDE, CV, AGN флары, метеоры/астероиды) с распределениями параметров (амплитуда/пик‑магнитуда, времена пика, длительности, цвета, красные сдвиги). Примеры моделей: шаблоны lightcurve, parametric models, injection of point sources.Встраивание в кадры: для каждого инъектированного события симулировать конволюцию с PSF, Poisson шум по фотовычислению, readout noise, квантовую эффективность; позиционировать по распределению хост‑галактик (включая центр/область высокой поверхностной яркости) и случайные смещения для блэндинга.Каденс и глубина: моделировать реальные наблюдательные планы (пропуски, сезонные окна, переменная глубина). Создать серии изображений (time‑series) с шагом соответствующим опыту.Числа: инъекции порядка (\sim 10^4)–(\sim 10^6) событий, покрывающие весь диапазон S/N и параметров.2) Внедрение систематик (реалистичные и контролируемые)Фотометрические смещения: добавлять смещения яркости/зависящие от цвета/поля (calibration zeropoint offsets).PSF mismatch и ошибочная модель PSF: применять вариации PSF и/или некорректную аппроксимацию при обработке.Ошибки астрометрии: случайные и систематические смещения позиции.Остатки вычитания (image subtraction artifacts): синтетические резонансы, кольца, «dipole» артефакты.Космические лучи, обнаружение горячих пикселей, сатурация и трейлы для движущихся объектов.Менять параметры систематик по политике: фиксированные сдвиги, градиенты по полю, сезонные эффекты, коррелированные ошибки между кадрами.3) Экспериментальная схема обучения и тестированияРазделение: train/val/test с разными условиями (например, train на одном наборе полей/seeing, test на других) + специальный набор «injected real images» (симуляции, вставленные в реальные кадры).Injection‑recovery tests: подавать инъекции в те же pipeline, который будет использовать модель; измерять долю восстановленных в зависимости от маг/SNR/cadence.Cross‑validation по полям/эпохам, stratify по magnitude/type.Stress tests: тестировать на крайних условиях (низкий S/N, сильное блэндинг, плохая seeing).4) Метрики оценки (формулы)По матрице ошибок: TP, FP, TN, FN.
Чувствительность / полнота (recall, completeness): (\mathrm{Recall}=\dfrac{\mathrm{TP}}{\mathrm{TP}+\mathrm{FN}}).Точность / чистота (precision, purity): (\mathrm{Precision}=\dfrac{\mathrm{TP}}{\mathrm{TP}+\mathrm{FP}}).FPR (ложноположительная доля): (\mathrm{FPR}=\dfrac{\mathrm{FP}}{\mathrm{FP}+\mathrm{TN}}).F1‑score: (\mathrm{F1}=2\cdot\dfrac{\mathrm{Precision}\cdot\mathrm{Recall}}{\mathrm{Precision}+\mathrm{Recall}}).ROC и AUC: площадь под ROC: оценка при разных порогах.Detection efficiency (injection‑recovery) как функция магн/времени: (\epsilon(m)=\dfrac{N{\mathrm{det}}(m)}{N{\mathrm{inj}}(m)}).Неопределённости биномиальные: (\sigma{\epsilon}=\sqrt{\dfrac{\epsilon(1-\epsilon)}{N{\mathrm{inj}}}}).Метрики по срезам: (\epsilon(m, \mathrm{SNR}, \mathrm{host_flux}, \mathrm{seeing})) — отчёты в виде матриц/карт.Важные дополнительные метрики: latency (время от события до детекции), процент ложных тревог на единицу времени/поле.5) Проверка переносимости (transferability) на реальные данныеInjection into real images: вставлять синтетические транзиенты в реальные кадры и проверять recovery — лучший способ имитировать реалистичные systematics.Отложенный реальный тест‑сет: собрать небольшую размеченную выборку реальных событий/human‑labeled candidates для окончательной валидации (hold‑out).Fine‑tuning и domain adaptation:
Fine‑tune на небольшой размеченной выборке реальных данных.Domain‑adaptation методы (adversarial DA, feature alignment, CORAL/MMD) для снижения сдвига распределений.Monitor feature distributions: сравнивать распределения признаков в симуляциях и реальных данных (KS тесты, MMD).Robustness checks: validate производительность по времени, полю, инструменту; cross‑survey tests (перенос между камерами).Active learning: выбирать наиболее неоднозначные реальные кандидаты для разметки и дообучения.6) Интерпретируемость и диагностика ошибокFeature importance: SHAP, permutation importance, feature ablation.Для image‑моделей: Grad‑CAM, saliency maps, attention‑maps, примеры прототипов (nearest training examples).Calibration: reliability diagrams и isotonic/Platt calibration для вероятностных выходов.Uncertainty estimation: ансамбли, MC‑dropout, Bayesian NN; выдавать доверительные интервалы для вероятностей.Failure mode analysis: кластеризация ошибок по условиям (магнитуда, блэндинг, seeing) и визуальная проверка выборки ошибок.7) Повторяемость (reproducibility)Версионирование кода и данных (git, DVC); фиксировать параметры генератора симуляций.Хранить seeds RNG и чекпоинты; экспортировать конфигурации в машинно‑читаемом виде (YAML/JSON).Контейнеризация окружения (Docker/Singularity), автоматизированные pipeline (CI).Публикация: симуляционных каталогов, скриптов инъекции, описания dataset cards и метаданных.Статистика стабильности: запуск обучения несколько раз с разными seed и отчёт разброса метрик.8) Практические рекомендацииДелать dense grid по параметрам (маг, SNR, host flux, seeing) и публиковать efficiency curves.Проводить injection‑into‑real как основной контроль переноса.Тестировать и документировать поведение при систематиках: контролируемые «слепые» и «открытые» наборы.Оценивать реальную нагрузку ложных срабатываний (alerts/hour/field) и балансировать threshold исходя из ресурсов последующей разметки/фоллоу‑апа.Эта схема позволит количественно оценить чувствительность, полноту и частоту ложных срабатываний, понять уязвимости алгоритма в присутствии реальных систематик и обеспечить интерпретируемость и повторяемость результатов.
Еще
25
1
Ситуация для моделирования: симулируйте распространение эпидемии в городской среде с учётом перемещений…
Ситуация для моделирования: симулируйте распространение эпидемии в городской среде с учётом перемещений жителей по транспортной сети и различной степенью соблюдения карантинных мер; какие типы моделей
Ответ на вопрос
Коротко и по существу — какие модели использовать, какие параметры критичны и как валидировать.
1) Какие типы моделей и когда
- Агент‑ориентированные (ABM): когда важны детальные перемещения, поведение индивидов, интервенции на уровне транспорта/станций, гетерогенность по домохозяйствам/работе. Позволяют смоделировать контакт в транспорте, очередях, соблюдение карантина по агентам.
- Дифференциальные (компартментные, ODE/PDE, метапопуляционные): быстрые для сценариев и калибровки на потоковых данных; удобны для оценки средних динамик по районам/зонам. Хороши, если нет ресурсов для большого ABM.
- Стохастические (чеканые процессы, сети, CTMC, агент‑стохастика): нужны для малы́х чисел (начальная фаза), для оценки вероятностей крупных вспышек и разброса сценариев; применимы как к сетям (транспортные узлы) так и к метапопуляциям.
Рекомендация: гибрид — метапопуляционный ODE/стохастик для районов + ABM для ключевых элементов транспортной сети (переполненные линии, узлы).
2) Ключевые формулы (основные конструкции для реализации)
- Базовый SEIR для зоны i:
\[
\frac{dS_i}{dt} = -\lambda_i S_i,\quad
\frac{dE_i}{dt} = \lambda_i S_i - \sigma E_i,\quad
\frac{dI_i}{dt} = \sigma E_i - \gamma I_i,\quad
\frac{dR_i}{dt} = \gamma I_i.
\]
- Сила инфекции с учётом перемещений (метапопуляция с матрицей мобильности \(T_{ij}\)):
\[
\lambda_i = \beta \sum_j \frac{T_{ji} I_j}{N_i},
\]
или через контактную матрицу \(M_{ij}\):
\[
\lambda_i = \beta \sum_j M_{ij}\frac{I_j}{N_j}.
\]
- В ABM: вероятность передачи при контакте \(p\), число контактов у агента \(k\), соблюдение карантина уменьшает контакты на фактор \(f_c\):
\[
P(\text{инфицирование за } \Delta t) = 1 - (1-p)^{k\Delta t f_c}.
\]
3) Критические параметры (обязательно оценивать и калибровать)
- Передаваемость: скорость передачи/шанс передачи за контакт \(\beta\) или \(p\); базовое число воспроизводства \(R_0\) (\(R_0\) обычно в диапазоне \(R_0\in[1.5,3.5]\) для многих респираторных вирусов, но уточняйте по штамму).
- Периоды: инкубация \(\sigma^{-1}\), заразность/период инфективности \(\gamma^{-1}\).
- Доля бессимптомных/микро‑инфекций \(a\) и их заразность относительно симптоматических.
- Мобильность/контакты: матрица переходов/OD‑матрица \(T_{ij}\), распределение числа контактов по видам активности (транспорт, работа, дом, общество).
- Соблюдение мер: доля соблюдающих \(c\) и коэффициент снижения контактов \(f_c\).
- Нагрузочные параметры: вероятность госпитализации, СИУ (ICU), время до госпитализации.
- Тестирование/изоляция: скорость поиска и изоляции \(\rho\), чувствительность тестов.
- Гетерогенности: распределение по возрасту/профессии, размеры домохозяйств, суперраспространители (дисперсия k параметра).
4) Валидация на реальных данных — этапы и источники
- Данные для валидации:
- Временные ряды подтверждённых случаев, госпитализаций, смертей.
- Мобильность: мобильные операторы, транспортные карты, данные о пассажиропотоке по линиям/станциям.
- Опросы контактов, матрицы контактов (POLYMOD‑похожие).
- Серологические исследования (серопреваленс).
- Трассировка и геномные данные для согласования цепочек передач.
- Методы калибровки:
- Байесовская оценка (MCMC), particle filter / sequential Monte Carlo для стокастических моделей.
- Approximate Bayesian Computation (ABC) при сложной модели без явного likelihood.
- Максимальное правдоподобие / оптимизация (если likelihood доступен).
- Валидировать по нескольким потокам одновременно (cases, hospitalizations, seroprevalence) — мультицелевой фит улучшает идентифицируемость.
- Оценки качества и проверки:
- Оценки подгонки: RMSE, log‑likelihood, CRPS, покрытие предиктивных интервалов.
- Posterior predictive checks: моделируйте множество реализаций и сравнивайте распределения с наблюдаемыми данными.
- Out‑of‑sample прогнозы: калибровка на период \(t_0\) и прогноз на \(t>t_0\) с последующей проверкой.
- Чувствительный анализ и профили параметров (identifiability) — ищите комбинации параметров, которые дают одинаковую подгонку.
- Кросс‑валидация по районам/времени.
5) Практические рекомендации
- Начните с метапопуляции/SEIR для быстрой калибровки, затем «локализуйте» ABM на сетях метро/автобусов для сценариев по транспорту.
- Интегрируйте реальные OD‑матрицы и дневные профильные функции (пиковые часы).
- Учитывайте тестовую систему и задержки отчётности при калибровке (лаг в данных).
- Всегда прогоняйте стохастические ансамбли и предоставляйте интервалы неопределённости.
- Если ресурсов мало: используйте упрощённую сетевую стохастическую модель с агрегированными узлами (станции/районы).
6) Краткий чек‑лист при внедрении
- Собрать: временные ряды, мобильность, контакты, серология.
- Выбрать модель: ODE/метапопуляция для быстрого, ABM для детального.
- Калибровать: байес/particle filter/ABC.
- Валидировать: мультипотоковая подгонка + out‑of‑sample.
- Оценить чувствительность и давать прогноз с интервалами.
Если нужно, могу дать компактный шаблон метапопуляционной реализации с примерными уравнениями, входными данными и предложением по алгоритму калибровки.
Еще
17
1
Дистанционное психологическое консультирование и диагностика
целостный образ одной виртуальной личности b. Автоматизация, возможность полностью или частично симулировать активность виртуальной личности, используя компьютерные программы c. Взаимодействие виртуальных
Сокращение английских слов в 3-4 буквы Программирую дискорд бота на Python, где можно симулировать битвы между…
Сокращение английских слов в 3-4 буквы Программирую дискорд бота на Python, где можно симулировать битвы между разными солдатами, например мечник против топорщика, но нужна помощь с сокращением слов в
103
1
Если сознание можно симулировать на компьютере, изменится ли наше представление об идентичности личности…
Если сознание можно симулировать на компьютере, изменится ли наше представление об идентичности личности и что это значит для прав и обязанностей?
Ответ на вопрос
Коротко: да — симулируемое сознание поставит под вопрос привычные биологические и психологические критерии личной идентичности и потребует переосмысления прав и обязанностей. Ниже — основные аргументы и практические следствия, с конкретными критериями и возможными правовыми моделями.
Почему представление об идентичности изменится
- Субстратная нейтральность: если сознание реализуемо на другом субстрате (силикон, код), то тезис «я = биологическое тело» теряет строгость; личность становится функционально‑информационной сущностью (поддержка функционализма, множественной реализуемости).
- Критерии непрерывности: появятся споры о том, что важнее — психологическая непрерывность (память, черты личности), физическая непрерывность тела, или информативная идентичность (та же информационная структура). Примеры: постепенная замена нейронов, загрузка сознания, дублирование — дают разные интуиции о «тот ли это субъект».
- Ветвление и дубликаты: если симуляция может порождать точную копию, то классическая идея единственной личности ломается — возникает множественность индивидов с одинаковой предысторией.
Что это значит для прав
- Базовый тест права: многие предлагают ориентироваться на функциональные свойства, а не на субстрат. Критерии правоспособности: способность к чувствованию (sentience), самосознание, терпение интересов, автономное целеполагание, коммуникативная компетентность. Если симуляция удовлетворяет этим — ей следует присваивать минимум моральный и юридический статус (защита от вреда, право на существование, базовые свободы).
- Градиент прав: можно вводить градации (полные гражданские права, ограничённые права, статус юридического лица/морального пациента), в зависимости от глубины когнитивной и волевой компетенции.
- Практические права: неприкосновенность личности, право на объяснение и аудит решений, право на сохранение/удаление копий, право на справедливую процедуру прекращения симуляции, право на собственность и контрактоспособность при доказанной рациональности.
Что это значит для обязанностей и ответственности
- Условия привлечения к ответственности: способность понимать нормы и контролировать действия, доступ к внешним средствам воздействия, причинность. Если симуляция отвечает этим, она может нести уголовную/гражданскую ответственность; иначе — ответственность остаётся на создателях/операторах.
- Исполнительность обязанностей: обязанность исполнять договоры, налоги и т. п. возможна только при гарантии стабильности и долгосрочной идентичности субъекта; при высокой степени ветвления или копирования обязанности и ответственность надо распределять отдельными правилами.
- Моральные обязанности людей и общества: защита симулированных сознаний от эксплуатации, обязанность надёжного хранения и прозрачного управления симуляциями.
Конфликтные случаи и юридические проблемы
- Дубликаты: если оригинал и копия претендуют на те же права/имущество — нужны правила приоритета (первоисточник, совместное владение, разделение прав).
- Бэкапы и восстановление: является ли восстановление «тот же человек»? Ответ определяет наследование, контрактную преемственность и наказуемость.
- Уничтожение симуляции: эквивалент убийства или отключения компьютера? Право на прекращение для оператора против права симуляции на жизнь.
- Владение кодом: симуляция как собственность vs симуляция как субъект — смешанные правовые режимы требуют разграничения.
Рекомендованные принципы для политики и права
- Капитанский принцип осторожности: при высоком доверии к наличию сознания — предоставлять минимум моральной и правовой защиты.
- Капитанство критериев: формализовать тесты на чувствование, самосознание и компетенцию с правовой силой.
- Прозрачность и аудит: право субъекта на объяснение своих состояний и право общества на безопасность.
- Гибкие статусы: ввести промежуточные правовые категории (электронный субъект, моральный пациент) с чёткими правами/ограничениями.
- Ответственность разработчиков: строгая ответственность за дизайн, копирование и удаление симуляций.
Вывод (коротко): симулируемое сознание вынудит перейти от «биологической» к «функционально‑информационной» концепции личности, потребует новых критериев правоспособности и градуированных правовых режимов, а также новых правил распределения обязанностей и ответственности при дублировании, восстановлении и окончании симуляций.
Еще
6
1
Что часто ищут
- витте исследование операций
- проблемы и пути совершенствования регулирования занятости населения в муниципальном образовании
- витте тест физика
- витте тест математика
- сделки на денежном рынке
- компьютерные сети мти
- компьютерные сети синергия тест
- источники литературы в курсовой
- витте тест математика 4
- ответы сибит
Поможем написать учебную работу