Занятия с сыпучими и пластичными элементами развивают мелкую моторику и сенсорное восприятие

Работа с пластичными материалами — лепка — входит в комплекс занятий по развитию мелкой моторики. Создание простых форм из песка (в том числе кинетического), глины и пластилина упражняет кисть в ловкости и гибкости. Разминая эти материалы руками, ребёнок расслабляется — лепка обладает терапевтическим эффектом.

Взаимодействие с пластичными материалами расслабляет мышцы рук и вызывает положительные эмоции у ребёнка

С пластилином и другими материалами для лепки воспитанники средней группы играют и упражняются в различных режимных моментах:

• на занятиях по изобразительной деятельности раз в две недели: создание поделок из пластилина;
• на занятиях познавательно-исследовательской деятельностью: знакомство со свойствами глины, песка, теста;
• как самостоятельная деятельность в комнате отдыха;
• на индивидуальных занятиях с психологом в качестве арт-терапии;
• на прогулке: лепка из песка или снега в игровой форме.

Лепят средние дошкольники не только поделки, но и в кабинете психолога — на занятиях пластилинотерапией

Лепке как виду продуктивного творчества посвящаются занятия по ИЗО. Дети 4–5 лет занимаются с пластилином, реже — с пластичным или солёным тестом. Цель занятий по лепке в средней группе — формирование умения лепить предметы различной формы и величины, в том числе составные. Задачи для занятий воспитатель планирует с учётом возрастных и индивидуальных особенностей детей.

Таблица: задачи занятий по лепке в средней группе

На занятиях по лепке расширяются и закрепляются знания детей, например, об овощах

Практическая работа по лепке в средней группе длится 10–12 минут. Если задание дано в игровой форме на прогулке или ребёнок самостоятельно занимается с пластилином в творческом уголке, длительность процесса увеличивается.

Обучение приёмам лепки осуществляется через последовательный показ педагогом действий. Каждый этап работы предваряется устным комментарием.

Важно помнить. У детей 4–5 лет внимание и память непроизвольные. Объяснение воспитателя должно быть лаконичным, чётким и вместе с тем интересным для ребят.

В средней группе предполагается, что дети вылепливают детали вслед за воспитателем. Чередуются виды деятельности: слуховое и зрительное восприятие с практической работой. Когда дети лепят, воспитатель наблюдает, хвалит, подбадривает. Возможна помощь отстающим:

• подсказка, как сделать, как исправить,
• индивидуальный показ,
• совместное выполнение: педагог направляет движение пальцев и рук ребёнка.

Усваивание приёмов лепки в средней группе осуществляется через объяснение и показ

Сочетание с другими видами изобразительной деятельности

1. Аппликация — дополнение основы поделки или коллективной композиции небольшими элементами, соединёнными между собой.
   1. Бумажная аппликация.
      

      Коллективные работы в средней группе получаются яркими, если сочетать различные техники и приёмы изо-деятельности

   2. Аппликация природными материалами: семечками, крупами, кофейными зёрнами.
      

      Использование природного материала позволяет создать оригинальные поделки

2. Рисование. Элементарными узорами — пятнами, линия — дети украшают поверхность вылепленной поделки или закрашивают поверхность полностью.
   1. Гуашью рисуют по сухим фигуркам из солёного теста.
   2. Акриловой краской под наблюдением педагога рисуют на пластилине.
      

      Вылепленные угощения из солёного теста рекомендуется раскрасить гуашью

Техника лепки в средней группе

Упражнения с пластичными материалами готовят детскую руку к освоению важнейшего навыка в ближайшем будущем — письму. Регулярные занятия лепкой развивают гибкость кисти и точность движений. Поделки ребята создают, изучая различные приёмы лепки.

Таблица: способы и приёмы лепки

В средней группе дети осваивают конструктивный способ лепки: вылепливание и соединение деталей в единый образ

Видео: уроки лепки для детей

Виды лепки

1. Предметная лепка. В средней группе дети лепят двух- и трёхмерные предметы на плоскости. Максимально точно стараются передать форму знакомых объектов. На занятиях обязательно стоит образец — фигурка или игрушка.
   

   Предметная лепка подразумевает и изображение живых существ, например, рыб

2. Сюжетная лепка. На пятом году жизни стремительно развиваются мыслительные способности. Ребёнок сопоставляет объекты окружающего мира, обнаруживает связи и взаимодействие между ними. Первые сюжеты — это коллективные композиции «Хоровод зайчат», «Птичий двор».
   

   Коллективные работы имеют простой сюжет, например, «Утята плавают на пруду»

3. Декоративная лепка. В средней группе этот вид лепки может использоваться для украшения поделок «Ваза», «Тарелка».
   

   Дети 4–5 лет учатся украшать поверхности рельефным узором, например, как на занятии «Чудо-цветок»

Материалы и инструменты

• Пластилин — наиболее податливый материал. Познакомить детей с глиной можно, но лепить из неё рекомендуется в старшей и подготовительной группах (с детьми 5–7 лет).
  Изредка на занятиях может использоваться пластилин Плей До. Это дорогостоящий материал, но яркий и необычный. С его помощью можно украсить подарки мамам на 8 Марта, например.
  

  Сохраняйте остатки пластилина их наборов — дети используют их позже

• Стек — инструмент-помощник, с которым дети знакомятся в средней группе. Воспитатель показывает, как держать стек, каким образом с его помощью отрезать часть от куска пластилина/теста. Стек понадобится для дополнения поделок надрезами или простыми узорами (точками, линиями). Им обозначают глаза, рот, нос на мордочке животных.
  

  Для средней группы рекомендуется закупить пластмассовые стеки с закруглённым концом

Нетрадиционные техники лепки

• Пластилиновая мозаика — выкладывание пластилиновых шариков на нарисованном изображении. В техническом плане использование этой техники на занятиях в средней группе не даёт ничего нового детям. Пластилиновой мозаикой уместно заниматься во время декоративной лепки. Например, мозаикой дети украсят пластиковые тарелки или крышки.
  

  Мозаика отлично подходит для декорирования пластиковых и картонных поверхностей

• Пластилинография — рисование или закрашивание контуров при помощи размазывания и/или налепливания пластилина. В средней группы подбираются небольшие картинки на плотном листе бумаги или картоне. Задача для детей 4–5 лет — «раскрасить» тонким слоем пластилина рисунок, не выходя за контуры. Цвета для пластилинографии дети выбирают самостоятельно.
  

  Пластилином дети раскрашивают несложные изображения, например, цветик-семицветик

• Тестопластика — лепка из солёного теста. В средней группе в этой технике выполняются поделки «Угощение для кукол/друзей», «Гусеница». Солёное тесто — замечательная альтернатива пластилину, полностью натуральный материал. Воспитатель заготавливает тесто непосредственно перед занятием.
  

  Рецепт солёного теста:
  1/2 ст. холодной воды,
  1 ст. муки,
  1 ст. соли
  Размешать до однородной массы.

  В солёное тесто можно добавить пищевые красители

Солёное тесто имеет обыкновение крошиться во время работы. Для деток 4–5 лет этот материал не назовёшь податливым. Поэтому к массе, полученной по классическому рецепту, я добавляю 1–2 столовых ложки растительного масла (без запаха). Тесто становится пластичнее.

Дифференциация заданий

В течение учебного года воспитатель оценивает эффективность занятий. В сентябре, январе и мае проводится мониторинг изобразительных способностей детей. Определяется уровень овладения практическими навыками для каждого воспитанника.

Практические навыки формируются и закрепляются неравномерно среди детей одного возраста. Это нормально. Задача воспитателя — создать благоприятные условия для развития каждого подопечного. Учитывая личностные качества и темп овладения приёмами лепки, педагог разрабатывает разноуровневые задания.

На занятии ребёнок получает новый опыт и положительные эмоции, задания подбираются по уровню развития

Таблица: примеры заданий разного уровня сложности

Разноуровневые задания необходимы для того, чтобы каждый ребёнок проявил свои умения и почувствовал себя успешным

Планирование занятий по лепке в средней группе

К 4–5 годам игра становится ведущим видом деятельности у детей. Творческие занятия рекомендуется выстраивать на основе сказочного сюжета или в форме интересных заданий. Детей настраивают на конечный результат не в виде пластилиновой поделки, а как удачное решение проблемы или возвращение из фантастического путешествия.

Важно. Структура занятия обязательно включает вводную часть для мотивации детей к лепке.

Заинтересовать детей темой занятия может фантастический персонаж, например, волшебница

Занятие по лепке в средней группе имеет чёткую структуру:

• Организационный момент.
• Вводная часть.
• Практическая работа.
• Показ работ, подведение итогов.

Между этапами занятия проводятся короткие подвижные игры и физкультминутка. Смена образовательной деятельности на двигательную активность предотвращает эмоциональное и физическое напряжение у детей.

Важно. Рекомендуется проводить пальчиковую гимнастику непосредственно перед тем, как дети приступят к лепке. Мышцы пальцев и рук разогреты — значит, готовы трудиться.

Пальчиковые игры и упражнения разогревают кисти рук перед лепкой

Конспекты занятий по лепке в средней группе

Подборка включает интереснейшие разработки классических тем по лепке в средней группе. Занятие «Дома нашего города» можно назвать интегрированным, поскольку оно проводится в рамках нравственно-патриотического воспитания. Методическая находка педагога — распределение объектов для лепки при помощи игры с карточками.
Занятие «Грибы» примечательно использованием природного и бросовых материалов, а также авторскими стихотворениями от воспитателя.
Лепка «Животные жарких стран» сочетается с техникой аппликации, а в начале конспекта воспитатель описывает назначение поделок. То есть у детей есть реальная цель, зачем они лепят львят.
Поделка «Цветик-семицветик» выполняется в нетрадиционной технике — пластилинографии. Педагог составил конспект ознакомительного занятия. Плюсы — в связи со сказочным сюжетом, включении пальчиковых упражнений и использовании фоновой музыки во время лепки.
Конспект занятия «Мукосолька» разработан для кружка, где дети лепят из солёного теста. Элементы разработки можно использовать на занятии НОД. Дать детям возможность самостоятельно замесить тесто — значит удовлетворить их исследовательский интерес.

Видео: занятие по лепке в средней группе «Ёжик»

Картотека сюжетов для лепки в средней группе

Темы по лепке перекликаются с занятиями по познавательно-исследовательской деятельности, музыке, развитию речи. Рекомендуется выполнять поделки из пластилина во время или сразу после изучения какой-либо темы. Для удобства сюжеты для лепки объединяют в предметные и тематические группы.

Растительный мир

• «Фрукты: сливы, лимоны, виноград, арбуз», «Фрукты для компота».
• «Овощи: огурец, свёкла, капуста», «Овощи на зиму».
  

  Овощи дети лепили и раньше, но в средней группе задание интереснее: слепить овощи для борща

• «Деревья», «Ветка рябины».
  

  Занятие «Ветка рябины» воспитывает у детей бережное отношение к птицам: они лепят угощение для синиц

• «Грибы».
• «Цветы».

Живая природа

• «Зимующие/перелётные птицы», «Птицы нашего участка», «Птичий двор», «Сова-совища», «Уточки на пруду».
  

  Для детей 4–5 лет изобразить сову по силам при помощи рельефной лепки на плоскости

• «Лесные животные: заяц, медведь, ёжик», «Животные зоопарка: лев, тюлень», «Домашние животные: кошка, собака».
  

  На занятии «Мама кошка» можно познакомить детей с комбинированным способом лепки

Домашний обиход

• «Мебель: стол, табурет, стул».
• «Посуда: чашка, блюдце», «Посуда для кукол/бабушки».
  

  Занятие «Чашки для кукол» в средней группе — это и продуктивное творчество, и часть игры

• «Продукты: хлеб, выпечка, сосиски», «Угощение для кукол/друзей/гостей», «Профессия — повар».
• «Одежда: шуба/куртка, шарф, шапка, рукавицы», «Девочка в зимней одежде».
  

  Фигуру человека дети будут лепить в старшей группе, поэтому сейчас изображение девочки в зимней одежде условное

Изготовление угощений для какого-либо персонажа проводится в средней группе как лепка по замыслу. В беседе с педагогом ребята называют, что подходит в качестве угощений. Например, для ёжика — овощи, фрукты, грибы. Каждый ребёнок придумывает, какую поделку он будет делать (капусту, яблоко, грибок и так далее). Важное условие — дети уже должны были лепить ранее эти предметы, иначе замысел сложно будет исполнить.

В городе

• «Транспорт/специальная техника: автобус, пожарная машина, скорая помощь» (пластилинография).
  

  Дети закрепляют знания о транспорте, выполняя поделки в технике пластилинография

• «Светофор».
  

  Изготовление поделок «Светофор» может быть частью проекта по ПДД

• «Здания нашего города».
  

  Объекты с плоскими гранями дети изображают при помощи пластилина на плоскости (методом пластилинографии или мозаики)

Открытое занятие по лепке в средней группе по ФГОС

Проведение открытый занятий — часть работы воспитателя. Это не испытательное мероприятие для детей, их уровень подготовки и знаний оцениваться не будет. Воспитатель стремится показать эффективность своей работы. В открытой форме также делятся педагогическими находками, авторскими приёмами подачи материала.

Дети должны быть спокойны, объясните, что незнакомые люди — просто зрители

На занятии могут присутствовать методисты, сотрудники ДОУ, педагоги из других детских садов, студенты и молодые специалисты.

В качестве проверяющих на занятии присутствуют методисты. Оцениваются следующие аспекты:

• Наличие подробного конспекта занятия.
• Тема занятия, её актуальность для средней группы.
• Разнообразие педагогических приёмов и их соответствие особенностям группы.
• Реализация индивидуально-личностного подхода в обучении.
• Поддержание положительного эмоционального фона.
• Использование компьютерных технологий на занятии.
• Достижение поставленных целей и задач.

Методисты оценивают занятие и документацию к нему (конспект, план предварительной работы, приложения)

Подготовка к открытому занятия не отличается от подготовки к любому занятию из планирования. Воспитатель работает с детьми, никогда — ради наблюдателей.

Важно. После занятия воспитатель проводит самоанализ проделанной работы. Если что-то не удалось, об этом следует сообщить аудитории и обозначить варианты корректировки в занятии.

Приготовьте записывающее устройство (камеру или планшет) для видеозаписи занятия. Этот материал можно будет разместить на педагогических порталах.

Видео: открытое занятие по лепке (с родителями)

Видео: занятие по лепке «Грибы»

Методическая литература по лепке для средней группы

1. Ионова О. С. Секреты художника. Игры-занятия по рисованию, лепке, аппликации с детьми дошкольного возраста.
2. Комарова Т. С. Изобразительная деятельность в детском саду. Средняя группа. ФГОС.
3. Лыкова И. А. Изобразительная деятельность в детском саду. Средняя группа. Учебно-методическое пособие.
4. Павлова О. В. Изобразительная деятельность и художественный труд. Средняя группа: комплексные занятия. ФГОС.
5. Ткаченко Т. Б. Уроки лепки из пластилина. Практическое пособие.

Если вы занимаетесь с детьми 4–5 лет, приготовьтесь: активно растущий словарный запас и постоянно расширяющиеся представления об окружающем мире стимулируют воображение ребят. Сколько интересного и красивого им предстоит сделать на занятиях лепкой!

Конспект занятия по лепке в средней группе на тему: «Ромашка».

Конспект занятия по лепке в средней группе на тему: «Ромашка».

Тема: ромашка.

Цель: учить лепить цветы способом — жгутики.

Задачи: закрепить название цветов, научить лепить цветы ромашки; учить скатывать жгутики из пластилина.

Оборудование: пластилин, стека, коврики для лепки, листы картона, образец работы.

Ход:

К нам в гости пришла Королева цветов. Давайте поздороваемся. Как вы думаете, почему ее так назвали? Какие цветы вы знаете? Но мы сегодня будем лепить цветок, а какой отгадайте:

Что за чудо на поляне!

В дивном белом сарафане,

И зелёная рубашка,

С жёлтым пятнышком…

(Ромашка)

Рассматриваем картинку с цветком ромашки и образец работы.

Ромашка бывает полевая и садовая. Полевая ромашка растет в (поле), садовая в (саду). Цветы ромашки бывают крупные и мелкие. Серединка у ромашки желтая, а лепестки белые. Стебелек и листья зеленого цвета.

Физминутка:

Шёл я полем по тропинке (ходьба на месте),

Глянул — солнце на травинке (глядим вдаль)

Ах! Совсем не горячи (руки в стороны),

Cолнца белые лучи (руки вверх).

Ребята, а какой главный праздник в марте вы знаете? Предлагаю вам сделать открытку для мам. Королева цветов нам поможет.

Показ приема лепки.

В процессе работы воспитатель оказывает помощь затруднившимся детям.

Молодцы, ребята!

Открытки получились просто замечательные. Мамам очень понравиться наши подарки. Давайте поблагодарим Королеву цветов за помощь.

Абстрактная алгебра – использование моделей для понимания групп

Многие студенты находят теорию групп трудной для понимания из-за ее абстракции. Наблюдая за интересным семейством групп с помощью физических (или виртуальных) моделей, абстрактное становится конкретным. Студенты действительно могут держать эти группы в руках. Студенту потребуется немного усилий, чтобы узнать кое-что о моделях, которые обсуждаются на этом веб-сайте. Лучшее место для ознакомления с моделями – это обсуждение теоремы о стабилизаторе орбиты.Для каждой модели группа – это группа поворотов, которые приводят модель к самосовпадению. Следовательно, набор сфер – это набор переставляемых объектов, а вращения – это перестановки, которые их перемещают. Следовательно, арифметика, заложенная в теореме о стабилизаторе орбиты, позволяет легко вычислить размер каждой группы на основе простой проверки модели (это подробно объясняется на этом веб-сайте). Далее легко найти набор подгрупп каждой группы. Студенты не только станут более комфортно взаимодействовать между группами и их подгруппами, но и смогут экспериментировать и исследовать этот важный аспект теории групп.Определить, какие элементы группы являются сопряженными, чрезвычайно просто, и поэтому определение того, какие подгруппы являются нормальными, решается путем наблюдения за цветами в осях и вне осей вращений в конкретной подгруппе. Когда мои ученики освоились с моделями, классу потребовалось всего 10 минут, чтобы убедиться, что чередующаяся группа A4 проста, и за один урок мои ученики, работая вместе в группах из 4 учеников, смогли собрать достаточно данных, чтобы правильно предположить результат, сформулированный в третьей теореме Силова.Доступ к структуре подгрупп группы с использованием таблицы Кэли чрезвычайно затруднен, за исключением самых маленьких групп, и эти модели упрощают этот процесс. Также существует ряд направлений исследования, по которым любознательные студенты могут следовать с помощью моделей. Хотя оптимальный подход для студентов – это работа с физическими моделями, предоставляется программное обеспечение (для ПК, а не Apple), которое дает студентам возможность работать с виртуальными версиями моделей. Идеальным подходом является работа в классе с физическими моделями и предоставление студентам доступа к моделям виртуально дома.

Какие группы входят в модели?

Стандартные названия групп для групп, включенных в модели:

Циклические группы (хотя они представлены тривиально) и не представляют интереса как модели.

Группа четырех Клейна обозначается 222

Диэдральные группы обозначены n22 для всех целых чисел n = 2,3,4,6 (включая группу S3 как 322 ).Теоретически можно сделать модели для любых n > 1.

Симметричная группа S4 , обозначенная 432 , и ее переменная группа A4 , обозначенная 332 .

Переменная группа A5 , обозначенная 532.

Как видите, это довольно хороший перечень важных конечных групп.

Моделирование цементации и пористости кварца в среднеюрских песчаниках группы Brent месторождения Квитебьёрн, северная часть Северного моря | Бюллетень AAPG

Петрографическое исследование глубоко погребенных среднеюрских песчаников группы Brent на газовом месторождении Квитебьёрн в норвежском секторе Северного моря показывает, что объемы кварцевого цемента на небольших расстояниях варьируются от менее 1% до почти 30%, а пористость колеблется от От 5 до 30%.Четкая корреляция между площадью поверхности кварца и объемом кварцевого цемента указывает на то, что это изменение связано с различиями в площади поверхности кварца, доступной для образования нарастания кварца, что, в свою очередь, зависит от размера зерна, обилия покрытий зерен и обилия обломков кварца. . Корреляция между площадью поверхности кварца и объемом кварцевого цемента также предполагает, что процесс цементации кварца – это процесс, в значительной степени контролируемый скоростью осаждения, и что цементацию кварца действительно можно смоделировать количественно, моделируя этап осаждения в процессе цементации кварца.

Используя историю температур, минералогию обломков, размер зерен и обилие зерен в качестве входных данных, объемы кварцевого цемента для 90% образцов были смоделированы с точностью до 4% или меньше наблюдаемых значений с помощью программы диагенетического моделирования EXEMPLAR®. Смоделированные значения пористости отклоняются от измеренных значений менее чем на 3% для 75% образцов, а разница между измеренной и смоделированной пористостью превышает 5% только для двух из 40 образцов.

Отклонения между смоделированными и измеренными объемами кварцевого цемента не коррелируют с расстоянием до ближайшего стилолита, но может присутствовать тенденция к занижению оценки кварцевого цемента в образцах с низкой площадью поверхности кварца.Сравнение с результатами моделирования кварцевой цементации в других песчаниках показывает, что оптимальное соответствие между измеренными и смоделированными объемами кварцевого цемента не всегда достигается с одинаковыми значениями кинетических параметров, контролирующих скорость осаждения кварца на единицу площади поверхности как функцию температуры. Различия в оптимальной кинетике между наборами данных, вероятно, частично связаны с неточными историями температуры, но улучшение функции площади поверхности кварца может также уменьшить диапазон оптимальных значений кинетических параметров.

Типы концептуальных, логических и физических моделей данных

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных (моделирование данных) – это процесс создания модели данных для данных, которые будут храниться в базе данных. Эта модель данных представляет собой концептуальное представление объектов данных, связей между различными объектами данных и правил. Моделирование данных помогает в визуальном представлении данных и обеспечивает соблюдение бизнес-правил, нормативных требований и государственных политик в отношении данных.Модели данных обеспечивают согласованность в соглашениях об именах, значениях по умолчанию, семантике, безопасности, обеспечивая при этом качество данных.

Модель данных

Модель данных определяется как абстрактная модель, которая организует описание данных, семантику данных и ограничения согласованности данных. Модель данных подчеркивает, какие данные необходимы и как они должны быть организованы, а не какие операции будут выполняться с данными. Модель данных похожа на план здания архитектора, который помогает создавать концептуальные модели и устанавливать отношения между элементами данных.

Два типа методов моделирования данных:

1. Модель отношений сущностей (E-R)
2. UML (унифицированный язык моделирования)

Мы обсудим их подробно позже.

Этот учебник по моделированию данных лучше всего подходит для новичков, новичков, а также для опытных профессионалов. В этом руководстве по модели данных подробно рассматриваются концепции моделирования данных –

Зачем использовать модель данных?

Основная цель использования модели данных:

• Обеспечивает точное представление всех объектов данных, необходимых для базы данных.Отсутствие данных приведет к созданию ошибочных отчетов и выдаче неверных результатов.
• Модель данных помогает проектировать базу данных на концептуальном, физическом и логическом уровнях.
• Структура модели данных помогает определить реляционные таблицы, первичные и внешние ключи и хранимые процедуры.
• Он дает четкое представление о базовых данных и может использоваться разработчиками баз данных для создания физической базы данных.
• Также полезно определить недостающие и избыточные данные.
• Хотя первоначальное создание модели данных требует труда и времени, в конечном итоге это делает обновление и обслуживание ИТ-инфраструктуры дешевле и быстрее.

Типы моделей данных

Типы моделей данных : В основном существует три различных типа моделей данных: концептуальные модели данных, логические модели данных и физические модели данных, и каждая из них имеет определенное назначение. Модели данных используются для представления данных и того, как они хранятся в базе данных, а также для установления взаимосвязи между элементами данных.

1. Концептуальная модель данных: Эта модель данных определяет ЧТО содержит система. Эта модель обычно создается заинтересованными сторонами бизнеса и архитекторами данных. Цель состоит в том, чтобы организовать, охватить и определить бизнес-концепции и правила.
2. Модель логических данных: Определяет КАК система должна быть реализована независимо от СУБД. Эта модель обычно создается архитекторами данных и бизнес-аналитиками. Цель – разработать техническую карту правил и структур данных.
3. Физическая модель данных : Эта модель данных описывает КАК система будет реализована с использованием конкретной системы СУБД. Эта модель обычно создается администраторами баз данных и разработчиками. Целью является фактическая реализация базы данных.

Концептуальная модель данных

Концептуальная модель данных – это организованное представление концепций базы данных и их взаимосвязей. Цель создания концептуальной модели данных – установить сущности, их атрибуты и отношения.На этом уровне моделирования данных практически нет подробностей о фактической структуре базы данных. Заинтересованные стороны и архитекторы данных обычно создают концептуальную модель данных.

Три основных клиента концептуальной модели данных:

• Сущность : реальная вещь
• Атрибут : характеристики или свойства сущности
• Взаимосвязь : зависимость или связь между двумя сущностями

Пример модели данных:

• Клиент и Продукт – две сущности.Номер и имя клиента являются атрибутами сущности клиента
• Название продукта и цена являются атрибутами сущности продукта
• Продажа – это отношения между покупателем и продуктом

Характеристики концептуальной модели данных

• Предложения Охват бизнес-концепций в масштабах всей организации.
• Этот тип моделей данных разработан и разработан для бизнес-аудитории.
• Концептуальная модель разрабатывается независимо от технических характеристик оборудования, таких как емкость хранилища данных, местоположение или спецификации программного обеспечения, такие как поставщик СУБД и технология.Основное внимание уделяется представлению данных так, как пользователь увидит их в «реальном мире».

Концептуальные модели данных, известные как модели предметной области, создают общий словарь для всех заинтересованных сторон, устанавливая базовые концепции и область действия.

Модель логических данных

Модель логических данных используется для определения структуры элементов данных и установления отношений между ними. Логическая модель данных добавляет дополнительную информацию к элементам концептуальной модели данных. Преимущество использования логической модели данных заключается в обеспечении основы для формирования базы для физической модели.Однако структура моделирования остается общей.

На этом уровне моделирования данных не определены ни первичный, ни вторичный ключ. На этом уровне моделирования данных вам необходимо проверить и скорректировать детали соединителя, которые были установлены ранее для отношений.

Характеристики логической модели данных

• Описывает потребности в данных для одного проекта, но может интегрироваться с другими логическими моделями данных в зависимости от объема проекта.
• Разработан независимо от СУБД.
• Атрибуты данных будут иметь типы данных с точной точностью и длиной.
• Нормализация модели обычно применяется до 3NF.

Физическая модель данных

Физическая модель данных описывает реализацию модели данных для конкретной базы данных. Он предлагает абстракцию базы данных и помогает сгенерировать схему. Это связано с богатством метаданных, предлагаемых физической моделью данных. Физическая модель данных также помогает визуализировать структуру базы данных путем репликации ключей столбцов базы данных, ограничений, индексов, триггеров и других функций СУБД.

Характеристики физической модели данных:

• Физическая модель данных описывает потребность в данных для одного проекта или приложения, хотя она может быть интегрирована с другими физическими моделями данных в зависимости от объема проекта.
• Модель данных содержит взаимосвязи между таблицами, которые учитывают количество элементов и возможность нулевого значения отношений.
• Разработано для конкретной версии СУБД, местоположения, хранилища данных или технологии, которая будет использоваться в проекте.
• Столбцы должны иметь точные типы данных, назначенную длину и значения по умолчанию.
• Определены первичный и внешний ключи, представления, индексы, профили доступа, авторизации и т. Д.

Преимущества и недостатки модели данных:

Преимущества модели данных:

• Основная цель разработки модели данных – убедиться, что объекты данных, предлагаемые функциональной группой, представлены точно.
• Модель данных должна быть достаточно подробной, чтобы ее можно было использовать для построения физической базы данных.
• Информация в модели данных может использоваться для определения взаимосвязи между таблицами, первичными и внешними ключами и хранимыми процедурами.
• Модель данных помогает бизнесу общаться внутри и между организациями.
• Модель данных помогает документировать сопоставления данных в процессе ETL.
• Помогает распознать правильные источники данных для заполнения модели.

Недостатки модели данных:

• Для разработки модели данных необходимо знать физические характеристики хранимых данных.
• Это навигационная система, производящая комплексную разработку приложений, управление ими. Таким образом, требуется знание биографической правды.
• Даже небольшие изменения в структуре требуют модификации всего приложения.
• В СУБД отсутствует установленный язык управления данными.

Заключение

• Моделирование данных – это процесс разработки модели данных для хранения данных в базе данных.
• Модели данных обеспечивают согласованность в соглашениях об именах, значениях по умолчанию, семантике, безопасности, обеспечивая при этом качество данных.
• Структура модели данных помогает определить реляционные таблицы, первичные и внешние ключи и хранимые процедуры.
• Есть три типа концептуального, логического и физического.
• Основная цель концептуальной модели – установить сущности, их атрибуты и их отношения.
• Логическая модель данных определяет структуру элементов данных и устанавливает отношения между ними.
• Физическая модель данных описывает реализацию модели данных для конкретной базы данных.
• Основная цель разработки модели данных – убедиться, что объекты данных, предлагаемые функциональной группой, представлены точно.
• Самый большой недостаток состоит в том, что даже небольшие изменения в структуре требуют модификации всего приложения.
• Читая это руководство по моделированию данных, вы узнаете об основных понятиях, таких как «Что такое модель данных?». Введение в различные типы моделей данных, преимущества, недостатки и пример модели данных.

Что способствует низкой успеваемости учащихся средней школы: данные моделирования многогруппового структурного уравнения

Тщательный анализ отношений учитель-ученик на любом уровне внутри или за пределами школы показывает их фундаментально повествовательный характер. (учитель) и пациент, слушающие объекты (ученики).Содержание, будь то ценности или эмпирические измерения реальности, в процессе повествования становится безжизненным и окаменевшим. Образование страдает от повествовательной болезни. Учитель говорит о реальности, как если бы она была неподвижной, статичной, разрозненной и предсказуемой. Или же он излагает тему, совершенно чуждую экзистенциальному опыту студентов. Его задача – «наполнить» учащихся содержанием его повествования – содержанием, которое оторвано от реальности, от той целостности, которая их породила и может придать им значение.Слова лишаются своей конкретности и становятся пустым, отчужденным и отчуждающим многословием. Таким образом, выдающейся характеристикой этого повествовательного образования является звучность слов, а не их преобразующая сила. «Четыре раза по четыре – шестнадцать; столица Пара – Белен ». Учащийся записывает, запоминает и повторяет эти фразы, не понимая, что на самом деле означает четыре раза по четыре, или не осознавая истинного значения слова «капитал» в утверждении «столица Пара – Белем», то есть того, что Белен означает для Пара и что Пара означает Бразилию.Повествование (с учителем в качестве рассказчика) заставляет учеников механически запоминать рассказанное содержание. Что еще хуже, это превращает их в «сосуды», в «сосуды», которые учитель «наполняет». Чем полнее она заполняет вместилища, тем лучше она учитель. Чем смиреннее позволяют себе заполняться сосуды, тем лучше они становятся учениками. Таким образом, образование становится актом депонирования, в котором ученики являются депозитариями, а учитель – вкладчиками. Вместо того, чтобы общаться, учитель издает сообщения и делает вклады, которые ученики терпеливо принимают, запоминают и повторяют.Это «банковская» концепция образования, в которой диапазон действий, разрешенных студентам, распространяется только на получение, регистрацию и хранение вкладов. У них действительно есть возможность стать коллекционерами или каталогизаторами вещей, которые они хранят. Но в конечном итоге именно сами люди отстранены от недостатка творчества, трансформации и знаний в этой (в лучшем случае) ошибочной системе. Поскольку помимо исследования, помимо практики, люди не могут быть истинно людьми.Знание возникает только через изобретения и переизобретения, через беспокойные, нетерпеливые, продолжающиеся, обнадеживающие исследования, которые люди преследуют в мире, с миром и друг с другом. Согласно банковской концепции образования, знания – это дар, дарованный теми, кто считает себя знающими, тем, кого они считают ничего не знающими. Проецирование абсолютного невежества на других, характерное для идеологии угнетения, отрицает образование и знания как процессы исследования.Учитель представляет себя ученикам как их необходимую противоположность; считая их невежество абсолютным, он оправдывает свое собственное существование. Ученики, отчужденные, как рабы в гегелевской диалектике, принимают свое невежество как оправдание существования учителя, но, в отличие от раба, они никогда не обнаруживают, что обучают учителя. С другой стороны, смысл либертарианского образования заключается в его стремлении к примирению. Обучение должно начинаться с разрешения противоречия между учителем и учеником, путем согласования полюсов противоречия так, чтобы оба одновременно были учителями и учениками.Этого решения нет (и не может быть) в банковской концепции. Напротив, банковское образование поддерживает и даже стимулирует противоречие посредством следующих взглядов и практик, которые отражают угнетающее общество в целом: а. учитель преподает, а учеников обучают; б. учитель знает все, а ученики ничего не знают; c. думает учитель и думают об учениках; d. учитель говорит, а ученики кротко слушают; е. учитель дисциплинирует, а ученики дисциплинированы; f.учитель выбирает и добивается своего выбора, а ученики подчиняются; г. учитель действует, а ученики имеют иллюзию действия через действия учителя; час преподаватель выбирает содержание программы, а ученики (с которыми не консультировались) адаптируются к нему; я. учитель путает авторитет …

Прогнозирование венозной тромбоэмболии с помощью методов машинного обучения у стационарных пациентов молодого и среднего возраста

Дизайн исследования и пациенты

Исследование проводилось с использованием данных для всех пациентов, которые были резидентами всех медицинских отделений госпиталя Китайско-Японского союза (Университет Цзилинь, Чанчунь, провинция Цзилинь, Китай).Были включены данные для пациентов в возрасте ≤ 45 лет и продолжительностью госпитализации ≥ 2 дней. Пациенты, которые (i) имели ВТЭ при поступлении, (ii) в возрасте ≤ 18 лет, (iii) были беременны, (iv) не имели основных показаний и экспериментальных данных (отсутствовали более 7 параметров) и (v) имели неопределенности в отношении время сбора лабораторных показателей было исключено. Первоначально данные для пациентов с ВТЭ и без ВТЭ сначала собирались у пациентов в период с января 2017 г. по октябрь 2018 г. Затем, чтобы решить проблему классового дисбаланса, вызванную небольшим объемом данных пациентов с ВТЭ ⁴³ , случаев ВТЭ в период с января 2019 г. и декабрь 2020 г.Исследование было одобрено этическим комитетом Китайско-японского госпиталя Университета Цзилинь, Чанчунь, провинция Цзилинь, Китай (2020081901). Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией. Клинические данные в этой рукописи были одобрены этическим комитетом Китайско-японской объединенной больницы Цзилиньского университета, г. Чанчунь, провинция Цзилинь, Китай (2020081901). Комитет по этике прямо заявил, что информированное согласие не требуется в рамках этого исследования.

Ковариаты

Данные о сопутствующих заболеваниях, физические данные, лабораторные данные и данные о лекарствах были получены из медицинских записей больницы.Тромбоз зафиксирован только во время госпитализации. Переменные включали следующее: возраст (возраст ≤ 45 лет), пол, артериальная гипертензия, инфаркт миокарда, заболевания периферических сосудов (ангиитидная окклюзия сосудов, болезнь Бюргера, наружная аневризма яремной вены, бедренная артериовенозная фистула, повреждение подколенной артерии, двустороннее повреждение бедренной артерии, нижняя повреждение артерии конечностей, варикозное расширение вен пищевода и желудка, варикозное расширение вен нижних конечностей, лимфедема, гемангиома печени и межмышечная гемангиома), цереброваскулярные заболевания (ишемическая сосудистая болезнь, геморрагические цереброваскулярные заболевания и внутричерепные артериовенозные мальформации) и хронические воспаления ), ревматоидные заболевания (ревматоидный артрит, ревматический порок сердца и анкилозирующий спондилит), заболевания иммунной системы (аллергический дерматит, пурпурный дерматоз, системная красная волчанка), язва пищеварительного тракта, сахарный диабет без осложнений, диабет с осложнениями (диабетический кетоацидоз, диабетический кетоацидоз опатия и диабетическая кетоацидурия), заболевание почек, геми- или параплегия, легкое заболевание печени (ожирение печени, гемангиома печени, киста печени, камень внутрипеченочного желчного протока), заболевание печени от умеренной до тяжелой степени (нарушение функции печени, цирроз печени и гепатит B), активный рак (госпитализация для диагностики рака или химиотерапии), история ТГВ (история ТГВ верхних или нижних конечностей в течение 30 дней), история ТЭЛА (в течение 30 дней), история любого события ВТЭ (кроме ТГВ и / или ПЭ), опасное для жизни заболевание (любое состояние, при котором требуется госпитализация или перевод в ОИТ), история предшествующих ЦВА / ТИА (нарушение мозгового кровообращения, транзиторная ишемическая атака), введение ЦВК или PICC, тип операции, профилактическое лечение, гемостатические средства. лечение, триглицериды, общий холестерин, активированное частичное тромбопластиновое время (APTT), протромбиновое время (PT), фибриноген, количество лейкоцитов (WBC), количество эритроцитов (RBC), гемоглобин, тромбоциты и C-реактивный белок (CPR) ).Для нехирургических стационарных пациентов использовали первый лабораторный индекс после поступления. Для госпитализированных пациентов, перенесших операцию, лабораторный индекс был первым показателем лабораторного обследования после первой операции. Пациенты с ВТЭ, возникшие до операции, лечились как нехирургические пациенты. Использовались данные для переменных до начала ВТЭ. Для категориальных переменных, если в медицинской карте была соответствующая информация, они присваивались согласно соответствующей информации; если не было соответствующей информации, они считались нормальным здоровьем.

Установление результатов

ТГВ был подтвержден на основании положительного компрессионного УЗИ и контрастной венографии. ПЭ определяли на основании положительной ангиограммы легких, спиральной компьютерной томографии и сканирования вентиляции / перфузии с высокой вероятностью.

Статистический анализ

Анализ 573 субъектов был проведен с использованием программы с открытым исходным кодом R (версия 4.0.4) ⁴⁴ . Данные были очищены методом многих НА в пакете DMwR ⁴⁵ .Отсутствующие непрерывные данные были вменены методом knnImputation в пакете DMwR со значением k, равным 10. Затем испытуемые были случайным образом распределены в соотношении 75:25 с помощью метода создания раздела данных в пакете CARET ⁴⁶ для обучения. набор (n = 431) для определения переменных и построения модели и набор тестов (n = 142) для проверки производительности модели. Детали переменных показаны во вставке 1. Для обучения и подготовки моделей использовались пять алгоритмов, включая логистическую регрессию, дерево решений, нейронную сеть с прямой связью, машину опорных векторов и случайный лес.

Модель обобщенного линейного метода (логистической регрессии) использовала метод GLM в пакете статистики ⁴⁴ . Первоначально был проведен одномерный логистический регрессионный анализ для выявления значимых переменных (характеристик). Все значимые переменные со значимостью <5% по результатам одномерного анализа были введены в модель множественной логистической регрессии с использованием пошагового исключения для определения конечных переменных. Другие методы машинного обучения для дерева решений, нейронной сети с прямой связью, опорных векторных машин и моделей случайного леса использовали методы RPART, nnet, SVM Radial и RF в пакете CARET соответственно.Метод исключения рекурсивных функций в пакете CARET использовался для определения комбинации оптимальных функций для каждой модели машинного обучения ^47,48 . Десятикратная перекрестная проверка использовалась для минимизации смещения при переобучении или выборе признаков в модели ^49,50,51 . Чтобы получить наилучшие характеристики моделей, параметр cp был настроен для RPART, размер и затухание для nnet, sigma и C для SVM Radial и mtry для RF.

Переменные, используемые в модели GLM, включали фибриноген, гемоглобин, параплегию, опасное для жизни заболевание, CRP и профилактическое лечение.Переменные PT, фибриноген, опасное для жизни заболевание, эритроциты, гемоглобин, лейкоциты, APTT, CRP, CVC или введение PICC, профилактическое лечение, параплегия, ТГВ в анамнезе, холестерин, активный рак, лапароскопическая операция, небольшая операция, триглицерид, открытая операция , и история любого события VTE использовалась в модели SVM; опасное для жизни заболевание, ПВ, фибриноген, эритроциты, гемоглобин, введение CVC или PICC, профилактическое лечение, ТГВ, лейкоциты, APTT в анамнезе, открытая операция, CRP, тромбоциты, гипертония, активное воспаление, активный рак, цереброваскулярные заболевания, холестерин, история болезни в модели RPART использовались предшествующие CVA / TIA, диабет с осложнениями, диабет без осложнений, лапароскопическая хирургия, гемостатическое лечение, заболевания иммунной системы, легкое заболевание печени, незначительное хирургическое вмешательство и умеренное или тяжелое заболевание печени; В модели RF использовались ПВ, опасное для жизни заболевание, фибриноген, АЧТВ, эритроциты, лейкоциты, тромбоциты, гемоглобин, ТГВ в анамнезе, введение CVC или PICC, профилактическое лечение, холестерин и открытое хирургическое вмешательство; и гемоглобин, опасное для жизни заболевание, введение CVC или PICC, история ТГВ, язва пищеварительного тракта, заболевания иммунной системы, история ПЭ, фибриноген, инфаркт миокарда, профилактическое лечение, история любого события ВТЭ, гемостатическое лечение, лейкоциты, история болезни предыдущая CVA / TIA, умеренное и тяжелое заболевание печени, незначительное хирургическое вмешательство и APTT использовались в модели nnet.

Наконец, модель SVM была построена с использованием метода svmRadial с sigma = 0,1019223 и C = 0,25; модель дерева решений была построена методом rpart с cp = 0,03571429; ВЧ-модель построена методом ВЧ с mtry = 2; а модель nnet была построена методом nnet с размером = 1 и распадом = 1e − 04.

Функция varImp пакета CARET использовалась для расчета важности переменных в каждой модели, и первые четыре переменных с наивысшими баллами считались главными переменными модели.Полный граф важности характеристик модели SVM был построен с использованием метода Скотта М. Лундберга ⁵² .

Сравнение моделей

Для оценки и проверки модели перекрестно проверенная область под кривой характеристики оператора приемника (ROC) (cvAUC) была определена с 10 частями в тестовых наборах, созданных методом создания складок в пакете CARET с использованием метода LeDell et al. ⁵³ . Порог кривой ROC в процессе расчета был значением по умолчанию для метода cvAUC в пакете cvAUC ⁵³ .Консенсусную кривую ROC для каждой модели получали с использованием метода cvAUC в пакете cvAUC. Матрицы неточностей каждой модели в тестовых наборах также использовались для оценки точности моделей.

Почему моделировать распространение COVID-19 чертовски сложно Сегодня эта фраза относится только к жизненно важной задаче сокращения пикового числа людей, одновременно инфицированных вирусом COVID-19.Начиная с начала 2020 года, графики, показывающие ожидаемое количество заражений, распространяемых через социальные сети, очень похожи на сам вирус. Мы все стали потребителями эпидемиологических моделей, математических сущностей, которые выделяют эти зловещие линии тренда.

Такие модели существуют уже несколько десятилетий, но никогда не пользовались таким широким вниманием. Они сообщают о государственной политике, финансовом планировании, распределении медицинских услуг, спекуляциях о судном дне и горячих новостях в Твиттере. В первом квартале 2020 года руководители правительства публично анализировали эти вычислительные спекуляции, принимая важные решения о том, закрывать ли школы, предприятия и поездки.Убьет ли неконтролируемая вспышка миллионы или исчезнет? Какие вмешательства помогут больше всего? Насколько мы можем быть уверены в каком-либо прогнозе? Модели расходились во мнениях, и некоторые люди указывали на ту кривую, которая лучше всего соответствовала их пристрастиям. Не помогло то, что исследователи, строящие модели, все еще выясняли, что, черт возьми, они делают.

Существует несколько способов смоделировать эпидемию. Некоторые подходы представляют собой чистую математическую абстракцию, просто пытаясь уточнить линии. Некоторые воссоздают общество из кремния, вплоть до человека.Некоторые сочетают в себе несколько техник. По мере того как моделисты – специалисты по информатике, эпидемиологи, врачи и статистики – пробираются сквозь тьму этой пандемии, они снимают с полок инструменты, модифицируют их и создают новые, адаптируясь по мере того, как они узнают, что работает, и по мере появления новой информации .

Они, конечно, надеются помочь подавить текущую эпидемию. Но их более крупная цель – иметь инструменты для моделирования любого будущего заболевания, будь то сезонный грипп или следующая большая ошибка.«В некотором смысле, когда эта пандемия начала распространяться, прогнозирование эпидемий все еще находилось в зачаточном состоянии», – сказала в июне биолог Лорен Ансель Мейерс. Мейерс, глава Консорциума моделирования COVID-19 в Техасском университете в Остине, добавил: «И за последние два-три месяца он немного повзрослел». Итак, что сработало, а что нет?

Наиболее распространенный подход к моделированию эпидемии – это так называемая компартментная модель. Вы делите совокупность на несколько категорий и пишете математические правила, которые определяют, сколько людей переходят из одной категории в другую при каждом такте часов модели.Во-первых, все восприимчивы. Они в купе S. Затем некоторые люди заражаются (I), а позже они удаляются (R) с пути распространения патогена либо в результате выздоровления, либо в результате смерти. Эти модели иногда называют моделями SIR. Варианты включают группу, которая подверглась воздействию (E) патогена, но еще не заразна – модели SEIR. Если иммунитет после восстановления является временным, вы можете вернуть выздоровевших людей обратно в S, сделав его моделью SIRS (или SEIRS). По сути, модель представляет собой набор чисел, указывающих, сколько человек находится в каждом отсеке, плюс дифференциальные уравнения, управляющие переходами между отсеками.Каждое уравнение имеет регулируемые параметры – ручки, которые устанавливают скорость потока.

График удаленной (R) популяции с течением времени обычно напоминает сигмовидную или удлиненную S-кривую, поскольку количество умерших или выздоровевших сначала растет медленно, затем более круто, затем постепенно выходит на плато. Восприимчивая популяция (S) следует той же тенденции, но снижается, снижаясь медленно, затем быстро, затем медленно. Вокруг того места, где линии пересекаются, на самых крутых участках линия для инфицированных в данный момент (I) образует горб.Это кривая, которую мы хотим сгладить, опуская вершину горба и растягивая ее, чтобы облегчить нагрузку на больницы в любой момент времени.

Для прогнозирования формы этих линий необходимо правильно составить уравнения. Но их параметры, которые могут меняться со временем, зависят от таких разнообразных факторов, как биология, поведение, политика, экономика и погода. Компартментные модели – золотой стандарт, говорит Сунетра Гупта, эпидемиолог из Оксфордского университета, но «вопрос в том, что вы на них привязываете.”

Известной группой, использующей раздельную модель, является Институт показателей и оценки здоровья (IHME) Вашингтонского университета в Сиэтле. На самом деле команда начала работу в начале пандемии с совершенно другого подхода, называемого моделью подбора кривой. Поскольку вспышка в США отставала от вспышки в некоторых других странах, эта модель предполагала, что кривая для США будет напоминать предыдущие кривые. По словам Тео Вос, эпидемиолога из Вашингтонского университета, цель состояла в том, чтобы предсказать пик использования больниц с кривыми для Китая, Италии и Испании.В конце марта, когда в Соединенных Штатах погибло всего несколько тысяч человек, IHME точно предсказал рост примерно до 50 тысяч в течение следующих четырех недель. К апрелю политики и средства массовой информации уделяли модели IHME большое внимание. Доктор Дебора Биркс, координатор Белого дома по реагированию на коронавирус, и ее команда почти ежедневно разговаривали с группой IHME.

Но кривая для США не стала ровной так быстро, как предполагала модель IHME. Например, в середине апреля прогнозировалось, что к середине мая число погибших достигнет 60 000 человек, а фактическое число оказалось около 80 000 человек.По прошествии нескольких недель модель начала подвергаться резкой критике со стороны некоторых эпидемиологов и биостатистов за то, что они не учли все источники неопределенности, а также за то, что она основана на маловероятном предположении, что политика социального дистанцирования будет столь же обширной и эффективной в Соединенных Штатах. Штаты как были в других странах. (Вос отмечает: «Если вы прочитаете нашу документацию, которую мы опубликовали на нашем веб-сайте с результатами модели на тот момент, вы увидите, что это предположение было четко сформулировано»). К концу апреля директор IHME Кристофер Мюррей признал, что его модель был «на порядки оптимистичнее», чем другие, но при этом отстаивал свою полезность.В начале мая команда IHME добавила модель SEIR в качестве центрального компонента своей постоянно развивающейся системы.

Вместо того, чтобы вручную определять параметры в своих уравнениях SEIR, команда позволила сделать это компьютерам, используя байесовские статистические методы, которые оценивают вероятность различных причин для данного результата. Группа регулярно получает статистику о течении COVID-19: сколько времени нужно людям, чтобы показать симптомы, сколько людей обращаются в больницы, сколько людей умирает.Они также собирают данные о таких факторах, как ношение маски (из онлайн-опросов) и, в качестве показателя социального дистанцирования, мобильность (из анонимного отслеживания местоположения по телефону).

Для настройки модели SEIR система тестирует различные параметры модели, чтобы увидеть, какие из них приводят к прогнозам, которые лучше всего соответствуют последним данным. После выбора лучших параметров модель SEIR использует их вместе с ожидаемыми изменениями других входных данных для прогнозирования инфекций и смертей в течение следующих нескольких месяцев. Байесовские методы включают неопределенность, поэтому модель запускается тысячу раз с немного разными настройками ручки управления, создавая диапазон возможных результатов.

Один из самых важных регуляторов – это номер репродукции, или R (не то же самое, что R в SEIR). R – это количество людей, которых, как ожидается, заразит каждый инфицированный. Обычно, если R выше 1,0, ранняя эпидемия растет экспоненциально. Ниже 1.0 он исчезает. «Мы узнали, как приручить модель SEIR», – говорит Вос. «Они очень быстро реагируют на небольшие изменения. Тенденция к экспоненциальному росту ». В полностью абстрактной модели небольшие различия в параметрах, таких как R, могут привести к совершенно разным результатам, не связанным с реальными социальными и экологическими непредвиденными обстоятельствами.Вос говорит, что без использования статистических данных для обоснования настройки параметров на основе достоверных данных, «ваши дела просто сойдут с ума».

Другие также объединили секционные модели с машинным обучением. Одна модель под названием YYG хорошо зарекомендовала себя на хабе, который передает прогнозы в Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC). Модель YYG управляется исключительно независимым специалистом по данным, имеющим степень магистра информатики Массачусетского технологического института по имени Юян Гу. Его модель очень проста: единственные данные, которые она использует, – это ежедневные смерти.На основе этой статистики он устанавливает параметры, в том числе число воспроизводств, уровень смертности от инфекций и усталость от изоляции, используя поиск по сетке. Для каждого параметра он рассматривает несколько вариантов и проверяет каждую возможную комбинацию, прежде чем выбрать набор, который наилучшим образом соответствует данным. Это похоже на смешивание и подбирание нарядов – теперь давайте попробуем красную рубашку с зелеными брюками и желтыми носками.

«Я был разочарован качеством моделей еще в начале апреля и в конце марта», – говорит Гу. «В то время одна из наиболее часто цитируемых в СМИ моделей – модель подбора кривой IHME – к июню приближала к нулю смертность.Когда я посмотрел на данные, я не мог понять, как это было возможно, поэтому я просто хотел сделать собственный снимок ». К 9 мая, когда число погибших в США почти точно совпало с прогнозом Гу – 80 000 к этой дате, врач и руководитель общественного здравоохранения Эрик Тополь назвал модель YYG «самой точной моделью # COVID19».

«Мы показали, что очень простая модель, такая как наша, может хорошо работать», – говорит Гу. Он добавляет, что одним из преимуществ простоты является гибкость: он прогнозирует 50 штатов и 70 стран менее чем за 30 минут на своем ноутбуке.”Поскольку это так просто, я могу быстро вносить изменения”. Кроме того, более простые модели с меньшим количеством параметров с большей вероятностью будут обобщены на новые ситуации, а также их легче понять.

Одна альтернатива моделям SEIR – модели, управляемые данными. «Эти потоки данных без явного учета отдельных категорий людей», – объясняет Б. Адитья Пракаш, специалист по информатике из Технологического института Джорджии. Его команда использует набор моделей глубокого обучения – большие нейронные сети с десятками тысяч параметров.Эти сети позволяют вывести сложные взаимосвязи между входными данными (такими как мобильность, тестирование и социальные сети) и результатами пандемии (такими как госпитализации и смерти).

Пракаш отмечает, что модели, основанные на данных, могут быть хороши для прогнозирования «сложных сигналов, сигналов, не имеющих четкого эпидемиологического аналога». Например, если вы прогнозируете посещение врача, это «шумный» сигнал, который зависит не только от количества инфекций, но и от всех социальных и экономических факторов, которые могут заставить человека пойти к врачу или остаться дома.Но он признает, что компартментные модели лучше, чем модели глубокого обучения для исследования гипотетических предположений – если бы мы могли ввести в действие политики, снижающие R (число воспроизводимых) на 20 процентов, сильно ли это изменило бы кривую? – поскольку ручки управления модели более заметны. А поскольку модели SEIR опираются на эпидемиологическую теорию, они могут делать более долгосрочные прогнозы. Глубокое обучение больше привязано к данным, поэтому в краткосрочной перспективе оно может быть более точным, но это черный ящик с тысячами непонятных параметров, которые определяются в процессе обучения, поэтому трудно понять, насколько хорошо оно будет экстраполировано на другие ситуации или далекое будущее.

В то время как модели , управляемые данными, занимают абстрактную вычислительную часть спектра моделирования, противоположный, гиперреалистичный конец отмечен агентными моделями. Это очень похоже на видеоигру The Sims. Каждый человек в популяции представлен своим собственным фрагментом кода, называемым агентом, который взаимодействует с другими агентами при перемещении по миру. Одна из самых успешных агентных моделей была разработана в Сиднейском университете. Модель состоит из трех слоев, начиная со слоя демографии.«По сути, мы создаем цифрового двойника для каждого человека, представленного в переписи», – сказал Михаил Прокопенко, ученый-компьютерщик из университета. Он и его коллеги построили виртуальную Австралию, состоящую из 24 миллионов агентов, распределение которых соответствует реальному с точки зрения возраста, размера семьи, размера района, размера школы и так далее. Второй уровень – это мобильность, при которой агенты закреплены за домом, школой или рабочим местом. Помимо демографии и мобильности, они добавляют болезнь, включая скорость передачи в домохозяйствах, школах и на рабочих местах, а также то, как болезнь прогрессирует у людей.В 2018 году группа опубликовала аналогичную модель для гриппа, в которой использовались более старые данные переписи населения. Когда разразилась эпидемия COVID-19, они строили обновленную модель для дальнейших исследований гриппа, поэтому они решили уловить ее отличительные характеристики на своем уровне передачи болезней.

При движении модель срабатывает дважды в день: люди общаются в школе или на работе днем, затем дома ночью. Это все равно что бросать кости снова и снова. Модель покрывает 180 дней за несколько часов.Команда обычно запускает десятки или сотни копий модели параллельно на вычислительном кластере для получения различных результатов.

Самая большая идея, о которой сообщила сиднейская группа, заключалась в том, что социальное дистанцирование очень мало помогает, если его практикуют только 70 процентов людей, но успешно сокращает заболеваемость COVID-19, если 80 процентов людей могут справиться с этим в течение нескольких месяцев. И 90-процентное соблюдение позволило добиться того же эффекта в более короткие сроки. Модель послужила основой как для отчета федеральному правительству от Группы восьми австралийских университетов, так и для двух отчетов Всемирной организации здравоохранения.«Мы все рады, – говорит Прокопенко, – что модель, основанная на агентах, которую мы так долго пытаемся отстаивать, в нужный момент сработала».

Прокопенко говорит, что модели SEIR проделали «грубую работу» в Австралии, где некоторые прогнозы отклонились на порядки. Кроме того, они помогают исследовать гипотезы, но не говорят, как именно вмешаться. Допустим, модель SEIR говорит вам, что сокращение R на 20 процентов снизит скорость распространения пандемии вдвое. Но как уменьшить R на 20 процентов в реальном мире? С помощью агентных моделей вы можете заставить всех оставаться дома один день в неделю и видеть прогнозируемые эффекты этой политики.

На сегодняшний день агентные модели широко не используются – возможно, потому, что они требуют огромных вычислительных мощностей, которые до недавнего времени не были широко доступны. Кроме того, их сложно откалибровать. Сиднейская модель начала соответствовать реальности только после того, как команда установила, что количество больных, у которых симптомы проявляются намного ниже, у детей, чем у взрослых, – одно из существенных отличий COVID-19 от гриппа. «Теперь, когда у нас есть технологии и опыт для развертывания крупномасштабных агентно-ориентированных моделей, – сказал Прокопенко, – это может иметь реальное значение для следующей пандемии.”

Исследователи говорят, что они усвоили уроков, моделирующих эту пандемию, и уроки, которые будут перенесены в следующую.

Первый набор уроков посвящен данным. Говорят, мусор на входе, мусор на выходе. Джарад Ниеми, адъюнкт-профессор статистики в Университете штата Айова, который помогает управлять центром прогнозов, используемым CDC, говорит, что неясно, что мы должны прогнозировать. У каждого числа инфекций, смертей и госпитализаций есть проблемы, которые влияют на их полезность не только в качестве входных данных для модели, но и в качестве выходных данных.Трудно узнать истинное количество инфекций, если не все проходят тестирование. Смерть легче подсчитать, но они отстают от инфекций на несколько недель. Количество госпитализаций имеет огромное практическое значение для планирования, но не все больницы публикуют эти цифры. Насколько полезно предсказывать эти числа, если у вас никогда нет истинных чисел для сравнения? По его словам, нам нужно систематизированное случайное тестирование населения, чтобы предоставить четкую статистику как о количестве людей, инфицированных в настоящее время, так и о количестве людей, у которых есть антитела против вируса, указывающие на выздоровление.Пракаш из Технологического института Джорджии говорит, что правительствам следует быстро собирать и публиковать данные в централизованных местах. Он также выступает за создание централизованных хранилищ политических решений, чтобы разработчики моделей могли быстро увидеть, в каких областях и какие меры дистанцирования применяются.

Исследователи также говорили о необходимости разнообразия моделей. На самом базовом уровне усреднение совокупности прогнозов повышает надежность. Что еще более важно, у каждого типа модели есть свои собственные применения и подводные камни. Модель SEIR – относительно простой инструмент для составления долгосрочных прогнозов, но дьявол кроется в деталях ее параметров: как настроить их, чтобы они соответствовали реальным условиям сейчас и в будущем? Совершите ошибку, и модель отправится в мир фантазий.Модели на основе данных могут делать точные краткосрочные прогнозы, а машинное обучение может быть полезным для прогнозирования сложных факторов. Но останутся ли непостижимые вычисления, например, нейронной сети надежными при изменении условий? Агентно-ориентированные модели выглядят идеально для моделирования возможных вмешательств для выработки политики, но их сложно построить, и их сложно откалибровать.

Наконец, исследователи подчеркивают необходимость гибкости. Ниеми из штата Айова говорит, что программные пакеты упростили быстрое построение моделей, а сайт совместного использования кода GitHub позволяет людям делиться своими моделями и сравнивать их.По словам Мейерса из Техасского университета, COVID-19 дает моделистам возможность опробовать все свои новейшие инструменты. «Темпы инноваций, темпы развития не похожи на когда-либо прежде», – говорит она. «Появляются новые статистические методы, новые виды данных, новые структуры моделей».

«Если мы хотим победить этот вирус, – говорит Прокопенко, – мы должны быть максимально адаптивными».

Эта статья опубликована в октябрьском выпуске печати за 2020 год как «Беспорядок в моделях».

Границы | Моделирование пространственно-временной динамики повреждения сети и восстановления сети

1.Введение

Производительность сетей, подверженных повреждениям, является центральной проблемой в биологических и небиологических сетях (Cohen et al., 2000b; Nawrocki and Voyles, 2011). Интуитивно понятно, что степень инвалидности в результате повреждения должна коррелировать с размером повреждения. Однако разные архитектуры сетей показывают разные реакции на пространственный характер повреждений (Callaway et al., 2000; Cohen et al., 2000a; Albert et al., 2000; Vazquez, Moreno, 2002; Murre et al., 2003; Bondarenko). , 2005; Fortney et al., 2007; Alstott et al., 2009; Ли и др., 2011; Wang et al., 2011).

с аттракторами сохраняют хранимую информацию, несмотря на большой ущерб, нанесенный их синаптическим связям (Amit, 1992). Более того, эксперименты показывают, что легче вылечиться от поражений, которые растут медленно, чем от быстрорастущих. Фактически, восстановление после поражения данного размера возможно в зависимости от того, развивалось ли поражение медленно или быстро (Duffau et al., 2002, 2003; Desmurget et al., 2007; Варона, 2010). Это важно, потому что в реалистичных настройках оптимального восстановления необходимо учитывать временную скорость, а также размер травмы. Экспериментальные данные на крысах, кошках и обезьянах показывают, что временной интервал между поражениями головного мозга оказывает сильное влияние на дефицит, который у животных возникает после операции (Stewart and Ades, 1951; Meyer et al., 1958; Adametz, 1959; Finger et al., 1971; Розен и др., 1971; Глик и Циммерберг, 1972; Патрисси и Штейн, 1975). В более клинических условиях это оказывается решающим аспектом восстановления мозга после инсультов или поражений, вызванных медленно растущими опухолями.Биологическая основа восстановления после инсульта и то, как мозг реорганизуется, например, все еще в значительной степени неизвестны (Pantano et al., 2003; Calautti and Baron, 2003), но, безусловно, возможно, что степень и скорость восстановления значительно различаются для различные места поражения и зависят от структурных изменений, происходящих в сохраненной мозговой ткани во время медленного и постепенного поражения височной области (Stewart and Ades, 1951; Meyer et al., 1958; Glick and Zimmerberg, 1972).

В этих случаях необходимо подчеркнуть два основных момента.Во-первых, пространственные повреждения не распределены случайным образом, а сильно локализованы. Во-вторых, повреждения развиваются из-за постоянной активности мозга. Это делает моделирование повреждения мозга сложной задачей, и действительно, большинство экспериментально наблюдаемых случаев повторного картирования мозга остаются неисследованными в исследованиях с помощью моделирования. Чтобы назвать несколько, по-видимому, существует четкое различие функционального повторного картирования на соседние области поражения в медленно и быстро растущих опухолях (Desmurget et al., 2007). Здесь постепенное повреждение с медленной динамикой и с преимуществом непрерывной активности мозга может увеличить исцеляющий потенциал травм мозга, тогда как острое разрушение ограничит шанс выздоровления из-за внезапного прекращения активности в поврежденных областях мозга.Нейронам рядом с пораженными областями нужно время, чтобы перенастроить их, чтобы компенсировать вычислительную долю нейронов в пораженной области. При наличии достаточного промежутка времени есть шанс на выздоровление, если результирующая инвалидность не перешагнет определенный порог. Сейчас мало что известно о специфике повреждения сети при заболеваниях головного мозга. В крайне нелинейной динамике повреждения мозга взаимосвязь между приемлемым уровнем повреждения и продолжающимся восстановлением мозга является важным вопросом в клинических исследованиях.В качестве первого шага хотелось бы узнать, как разрушение данной области меняет схему восстановления в зависимости от динамики травмы.

Недавно было предпринято несколько попыток использования простых повторяющихся сетей, чтобы показать эффект переназначения мозга и его вклад в гомеостаз нейронов после повреждений (Butz et al., 2008, 2009). Эти результаты, однако, больше относятся к пространственному паттерну повреждений головного мозга и должны быть расширены до того, что можно назвать пространственно-временным паттерном повреждения головного мозга.Здесь следует различать острый инсульт, при котором происходит внезапное повреждение головного мозга, и медленно растущее поражение, такое как глиомы низкой степени злокачественности (Duffau et al., 2002, 2003; Desmurget et al., 2007 ; Варона, 2010). Согласно многочисленным экспериментальным сообщениям, у медленно растущих травм гораздо больше шансов на выздоровление, чем у травм, вызванных острыми повреждениями (Stewart and Ades, 1951; Meyer et al., 1958; Adametz, 1959; Finger et al., 1971; Rosen et al., 1971; Glick, Zimmerberg, 1972; Patrissi and Stein, 1975).

В данной статье исследуются две простые, но разные сети, трехслойная и модель гомеостаза с разными временными паттернами повреждений. Эти модели не только просты, но и достаточно общие, чтобы учитывать как биологические, так и небиологические сети. В первом случае, например, сеть с прямой связью часто считается подходящей для моделирования стадии сенсорной обработки, тогда как повторяющаяся сеть, такая как модель гомеостаза, относится к стадии более высокого уровня.Это, однако, довольно произвольно, поскольку теперь можно спроектировать рекуррентную сеть с типом поведения с прямой связью (Goldman, 2009). Тем не менее, изучение этих прототипов по отдельности предпочтительнее, если основной механизм некоторого общего поведения остается неизвестным.

Трехуровневая модель содержит основные компоненты нашей сети, состоящие из входного, обрабатывающего и выходного уровней. Слой обработки – это место, где мы вводим травмы. Отказ сети измеряется как расстояние Хэмминга между текущим и желаемым выходом.

Модель гомеостаза (Butz et al., 2008, 2009) является более реалистичной моделью коркового контура. Впервые он был разработан Butz et al. (2008, 2009) и основан на повторяющейся сети. Для этой модели дисперсия отклонения от гомеостаза измеряется как сетевая неспособность. Конечно, на этом уровне обобщения модели не должны быть более реалистичными, чем способность отображать основные тенденции и функциональное поведение сети. Параметры, выбранные в обеих моделях, позволяют наиболее четко изучить влияние размера ущерба относительно заданных мер.Как будет показано ниже, эти сети действительно сопротивляются постепенному повреждению при условии, что повреждения, нанесенные сетям, не превышают критического размера. Наш главный вывод состоит в том, что постепенное увечье снижает максимальное количество нетрудоспособности, поэтому у сети может быть больше шансов на выздоровление. Получение одних и тех же результатов с использованием двух разных моделей предполагает, что результаты надежны и не зависят от деталей моделей.

2. Трехслойная модель

2.1. Модель

В этой модели нейроны входного слоя связаны со средним (обрабатывающим) слоем взвешенными связями.После того, как обработка выполняется на среднем уровне, их активность проходит через другой набор взвешенных соединений с выходным уровнем. Связи от каждого слоя к следующему локально плотны, то есть каждый узел связан с группой соседних узлов, аналогично тому, что обычно наблюдается в реальном мозге.

Ожидается, что сеть выдаст желаемый результат на основе ввода, подаваемого на первый уровень. Здесь неспособность системы измеряется путем измерения коэффициента ошибок в выходном слое с использованием расстояния Хэмминга.Изучается результирующая инвалидность, вызванная определенным типом повреждений среднего слоя.

В этой модели узлы представляют собой бинарные нейроны с двумя состояниями 0 и 1, показывающими неактивное и активное состояния соответственно. Сеть состоит из трех колец узлов, каждое из которых содержит N узлов. Нет связи между узлами на каждом уровне, но есть прямые связи от предыдущего к следующему уровню. Узлы на входном, среднем и выходном уровнях обозначены как I _i , M _i и O _i соответственно, где i = 0, 1, 2,…, N .Каждый узел i подключен к группе из n соседних узлов на следующем уровне в диапазоне от i-n2 до i + n2. (см. рисунок 1).

Рис. 1. Топология сети трехуровневой модели: существуют прямые соединения от каждого уровня к следующему . Каждый узел из входного уровня ( I _i ) подключается к n соседним узлам на уровне обработки или промежуточном уровне (от Mi-n2 до Mi + n2). Такие же связи существуют между промежуточным слоем и выходным слоем.Нет никакой связи между узлами слоя. В этом исследовании мы устанавливаем N = 500 и n = 100.

Вероятность активации каждого узла будет показана его функцией активации. Функция активации узла i среднего уровня в момент времени t равна

, где θ _ml – порог, β – амплитуда шума и Xit = ∑j = 1NwijIj, где w _ij – вес подключения от узла j во входном слое к узлу i в среднем слое.Узлы в выходном слое представляют собой двоичные пороговые единицы с функцией активации Хевисайда и порогом θ _{, выходным} . В нашей модели применяется правило обучения Хебба, и изменение веса соединения Δ w _ij между узлами i и j составляет:

, где a, b и c – константы, а η – скорость обучения, s _i и s _j показывают состояния узлов i и j , которые равны «1», если они активны, и «0» в противном случае.Константы a, b и c выбираются таким образом, что если два узла активны одновременно, их вес соединения увеличивается на η ∕ 2 и уменьшается на ту же величину, если активен только один из двух. Вес соединений ограничен, и его дальнейшее увеличение или уменьшение не допускается. Минимальное значение устанавливается равным нулю, чтобы нейрон не был одновременно возбуждающим и тормозящим. Верхняя граница не позволяет системе иметь бесконечные веса связи. Эта верхняя граница связана с порогом активации функций активации нейрона.Мы используем расстояние Хэмминга как меру несходства между фактическим и желаемым результатом:

, который подсчитывает количество несовпадений между фактическим и желаемым рисунками. В этом исследовании все константы установлены, как показано в таблице 1.

Таблица 1. Данные, использованные при моделировании трехуровневой модели .

На этапе перед повреждением мы начинаем со случайных бинарных паттернов с 50% активных узлов во входном и выходном слое и даем системе достаточно времени для обучения.В фазе поражения мы немедленно или постепенно убиваем группу соседних узлов на среднем уровне и ждем восстановления системы. Доля nN измеряет полноту сети в том смысле, что если мы удалим группу из m соседних узлов на среднем уровне и m > n , маршрут от входного уровня к выходному уровню для некоторых узлов будет обрезан. Для m < n , хотя сеть может быть изначально отключена, у нее есть потенциал для самовосстановления.В каждом испытании для первого уровня показывается один вход, и веса соединений изменяются в соответствии с правилом обучения, подобным Хеббиану, уравнением (2), до тех пор, пока существует разница между желаемым и фактическим выходом. Также на каждом временном шаге мы вычисляем расстояние Хэмминга ( H ) в выходном слое как меру для количественной оценки сетевой нетрудоспособности.

Мы рассматриваем три различных типа поражений: немедленные, постепенные и резекционные. При немедленных травмах мы одновременно удаляем м узлов.При постепенном повреждении мы удаляем соседние узлы один за другим с определенными временными шагами, пока не будет удалено общее количество м узлов (размер дефекта). Временной интервал между этими временными шагами удаления количественно определяется параметром, называемым временем между удалениями ( IRT ). Резекционное повреждение (Stewart and Ades, 1951; Meyer et al., 1958; Adametz, 1959; Finger et al., 1971; Rosen et al., 1971; Glick and Zimmerberg, 1972; Patrissi and Stein, 1975) является промежуточным между немедленным и постепенным, при котором m узлов, которые считаются удаленными, делятся на n _p пакетов, а пакеты (каждый из которых содержит mp = mnp узлы) удаляются в целом каждые IRT единицы времени.Непосредственную травму можно рассматривать как второй или третий тип с IRT = 0.

2.2. Обсуждение скорости обучения, η

В простейшем случае скорость обучения η, введенную в разделе 2, можно считать постоянной. Однако, чтобы быть более реалистичным, η должна быть функцией сетевой нетрудоспособности. Мы определяем модифицированную скорость обучения как инструмент для лучшей интерпретации результатов динамических изменений, основанных на повреждении сети и инвалидности.

Здесь мы предполагаем наихудший сценарий, в котором скорость обучения является убывающей функцией сетевой нетрудоспособности.Цель состоит в том, чтобы показать, что, хотя производительность сети снижается из-за более низкой скорости обучения (обратите внимание, что мы не намерены улучшать производительность по сравнению с фиксированной скоростью), система по-прежнему работает лучше, когда повреждение является постепенным по сравнению с внезапное повреждение. Известно, например, что многие травмы, такие как внезапный удар по голове, приводят к антероградной или ретроградной амнезии. Механизм, хотя еще не известен, включает некоторое нарушение синаптической пластичности, влияющее как на память, так и на процессы обучения.Однако мы можем интерпретировать это как снижение скорости обучения, которое также зависит как от пространственной, так и от временной протяженности повреждения.

Интуитивно можно ожидать, что после серьезной травмы, которая приводит к серьезной инвалидности, сеть не сможет восстановиться, поэтому должен быть критический размер инвалидности, H _c , выше которого система не может быть восстановлена ​​( скорость обучения η ~ 0). С другой стороны, когда H < H ₀ , скорость обучения более или менее имеет постоянное значение (η ~ η ₀ ).Здесь, в нашей модели, мы позволяем η плавно уменьшаться с размером сетевой неработоспособности от η ₀ до 0. Поведение системы не чувствительно к точному соотношению η и H , но оно чувствительно к критическое значение инвалидности, H _c . η ( H ) определяется как