Классификатор бик: 404 | Банк России

Содержание

Справочник БИК Банков

Меню

БИК | Список БИК

Справочник БИК

Банковский идентификационный код (сокращенное название БИК) – это уникальный код присваиваемый банку (идентификатор банка) и служащий при проведении платежей на территории Российской Федерации.
Присваивается БИК Центробанк РФ (Банком России) при регистрации кредитной организации, Центробанк РФ так же ведется реестр классификаторов БИК.
БИК состоит из 9 цифр

  • первые две цифры – это код страны (в данном случае код Российской Федерации – 04).
  • вторая и третья цифры – это территориальный код субъекта Российской Федерации по ОКАТО
  • пятая и шестая цифры — условный номер подразделения расчетной сети Банка России, уникальный в рамках территориального учреждения Банка России, в составе которого действует данное подразделение расчетной сети Банка России, или условный номер структурного подразделения Банка России — принимает цифровые значения от 00 до 99
  • последние три цифры —  условный номер кредитной организации (всегда соответствуют трем последним цифрам в корреспондентском счёте банка и могут принимать значение от 050 до 999)

Интернет ресурс «Service-Online. su» разработан для свободного и бесплатного использования. На этом сайте никогда не будет вирусов или других вредоносных программ. Наша задача упростить вашу работу и постараться помочь Вам по мере своих сил.
Данный сайт является бесплатным сервисом предназначенным облегчить Вашу работу. На сайте представлено большое количество бланков которые удобно заполнять и распечатывать онлайн, сервисов по работе с текстами и многое другое.
Материалы сайта носят справочный характер, предназначены только для ознакомления и не являются точным официальным источником. При заполнении реквизитов необходимо убедиться в их достоверности сверив с официальными источниками.
© Service-Online.SU 2013-2022
По всем вопросам обращайтесь на почту:

Справочник БИК банков РФ — BankoDrom.ru

На этой странице представлен список БИК банков России.

Банк БИК
Абсолют банк 044525976
Авангард
044525201
Аверс 049205774
Автоградбанк 049240748
Автокредитбанк 049205795
Автоторгбанк 044599244
Агропромкредит 044579710
Агророс 046311772
Азиатско-Тихоокеанский банк (АТБ) 041012765
Азия-Инвест Банк 044585218
АйСиБиСи Банк 044525551
АК БАРС 049205805
Акибанк 049240803
Акрополь 044585677
Актив банк 048952752
Александровский 044030755
Алеф-банк 044579226
Алмазэргиэнбанк (АЭБ)
049805770
Алтайкапиталбанк 040173771
Алтынбанк 049205919
Альба Альянс 044583288
Альтернатива 044585115
Альфа-банк 044525593
Америкэн Экспресс Банк 044525717
Апабанк 044585238
Аресбанк 044583551
Арзамас 042204757
Байкалинвестбанк 042520706
Байкалкредобанк 042520872
Балаково-банк 046359728
Балтинвестбанк 044030705
Банк 131 049205131
Банк Агора 044579709
Банк Акцепт 045004815
Банк БЖФ 044585464
Банк БКФ 044579215
Банк ДОМ. РФ 044525266
Банк Интеза 044525922
Банк Казани 049205844
Банк Кредит Свисс 044525236
Банк НБС 042406718
Банк Оранжевый 044030904
Банк Оренбург 045354885
Банк ПСА Финанс РУС 044585111
Банк развития и модернизации промышленности 044585567
Банк Развития Русской Сети Интернет (РСИ) 044583782
Банк Реалист 044579283
Банк Сберегательно-кредитного сервиса 044525247
Банк СГБ 041909786
ББР Банк 044583769
Белгородсоцбанк 041403701
Берейт 044106888
Бест Эффортс Банк 044525186
Бизнес-Сервис-Траст 043209706
БКС Банк 045004761
БМ-Банк (бывш. Банк Москвы) 044525219
БМВ Банк 044583770
БНП Париба Банк 044525185
Братский 042511741
БыстроБанк 049401814
Бэнк Оф Чайна 044525213
Вакобанк 045853774
Великие Луки 045853729
Венец 047308813
Веста
044579768
Вестерн Юнион ДП Восток 044525299
Викинг 044030869
Витабанк 044030758
ВКАБанк 041203729
Владбизнесбанк 041708706
Внешфинбанк 040349909
Возрождение 044525181
Вологжанин 041909760
Восточный Экспресс Банк 041012718
ВРБ 044525834
Всероссийский банк развития регионов 044525880
ВТБ 044525187
ВУЗ-банк 046577781
Вятич 046126701
Газнефтьбанк 046322801
Газпромбанк 044525823
Газтрансбанк 047908750
Газэнергобанк 042908701
Гарант-Инвест 044585109
Генбанк 044585382
Геобанк 044579733
Гефест 042822729
Глобус 044585473
Голдман Сакс Банк 044525340
Горбанк 044030814
ГУТА-банк 044583911
Далена 044599313
Дальневосточный 040507705
Датабанк (бывш. Ижкомбанк) 049401871
Денизбанк Москва 044525102
Деньги.Мэйл.Ру 044583701
Держава 044525675
Дж.П. Морган Банк 044525218
Джей энд Ти Банк 044579520
Дойче Банк 044525101
Долинск 046401727
Дом-Банк 044583593
Донкомбанк 046015804
Дон-Тексбанк 046014718
Дружба 047106730
Евразийский Банк 044579708
Евроазиатский Инвестиционный Банк 044579132
Евро-Азиатский Торгово-Промышленный Банк 041203715
Евроальянс 042406701
Еврофинанс Моснарбанк 044525204
Единая касса 044579706
Единая Расчетная Палата 044583691
Екатеринбург 046577904
Енисейский объединенный банк 040485666
Ермак 047169742
Живаго Банк 046126744
Запсибкомбанк 047130639
Заречье 049205772
Заубер Банк 044030925
Земкомбанк 046027267
Земский банк 043606811
Зенит 044525272
Зенит Сочи 040396717
Зираат Банк (Москва) 044525116
ИК Банк 049209767
Икано Банк 044525766
Инбанк 044583861
Инвестторгбанк 044583267
ИНГ Банк 044525222
Индустриальный Сберегательный Банк 044583349
Инкахран 044583934
Интернациональный Торговый Банк 045279731
Интерпрогрессбанк 044525402
Интерпромбанк 044525126
Инэко 042406807
ИРС 044583544
Итуруп 046401772
Ишбанк 044579624
Йошкар-Ола 048860889
Калуга 042908748
Камский Коммерческий Банк 049240785
Капитал 044525738
Кетовский 043735821
КИВИ банк 044585416
Классик Эконом Банк 049033758
Кольцо Урала 046577768
Коммерцбанк (Евразия) 044525105
Коммерческий Индо Банк 044525500
Консервативный Коммерческий Банк 041203711
Континенталь 040708744
Космос 044583469
Костромаселькомбанк 043469720
Кошелев-банк 043601742
Красноярский Краевой Расчетный Центр 040407686
Креди Агриколь КИБ 044030882
Кредит Европа Банк 044525767
Кредит Урал Банк 047516949
Кремлевский 044579196
Крокус-Банк 044585881
Крона-банк 042520840
Кросна-банк 044579773
КС банк 048952749
Кубань Кредит 040349722
Кубаньторгбанк 040349718
Кузбассхимбанк 043207793
Кузнецкбизнесбанк 043209740
Кузнецкий 045655707
Кузнецкий мост 044583625
Курган 043735830
Курскпромбанк 043807708
КЭБ ЭйчЭнБи Банк 044525808
Ланта-банк 044525348
Левобережный 045004850
Локо-Банк 044525161
Лэнд Кредит 044579663
Майкопбанк 047908704
Майский 048341736
Максима 044585435
МБА-Москва 044525502
МВС банк 048209775
Мегаполис 049706723
Межбанковский Кредитный Союз 044585670
Межгосударственный банк 044525362
Международный Коммерческий Банк 044585319
Международный финансовый клуб 044583632
Межрегиональный промышленно-строительный банк 048952729
Мерседес-Бенц Банк Рус 044525159
Металлинвестбанк 044525176
Металлург 044579499
Меткомбанк (Каменск-Уральский) 046577881
Мидзухо Банк 044525107
Мир Бизнес Банк 044525184
МОБИ. Деньги 044579678
Мобильная карта 044030303
Модульбанк 043469751
Монета 048860734
Морган Стэнли Банк 044525277
Морской банк 044583125
Москва-Сити 044579800
Московский Индустриальный банк 044525600
Московский Коммерческий Банк 044579476
Московский кредитный банк (МКБ) 044585659
Московский Нефтехимический Банк 044579629
Московский Областной Банк 044525521
Московское ипотечное агентство 044585185
Москоммерцбанк 044599951
МС Банк Рус 044585474
МСП Банк 044525108
МТИ Банк 044579273
МТС-Банк 044525232
Муниципальный Камчатпрофитбанк 043002717
Мурманский Расчетный Центр 044705301
Мурманский Социальный Коммерческий Банк 044705768
Нальчик 048327741
Нарат 046311771
Народный банк 049133834
Народный банк Тувы 049304735
Народный доверительный банк 044585124
Народный Инвестиционный Банк 043602842
Натиксис Банк 044525512
Нацинвестпромбанк 044585413
Национальная Факторинговая Компания 044583736
Национальный Клиринговый Центр 044525734
Национальный Расчетный Депозитарий 044583505
Национальный Резервный Банк 044525933
Национальный стандарт 044585498
НБД-Банк 042202705
Невастройинвест 044030870
Нейва 046577774
Нефтепромбанк 044585272
НИКО-банк 045354814
НК банк 044579278
Новикомбанк 044583162
Новобанк 044959746
Новокиб 043209770
Новый век 044585487
Новый Московский Банк 044579852
Нокссбанк 041806831
Ноосфера 048405718
Норвик 043304728
Нордеа Банк 044583990
НС банк 044579158
Объединенная расчетная система 044583103
Объединенный банк Республики 049706749
Объединенный капитал 044030826
Объединенный Резервный Банк 044579256
Онего 048602746
Оней Банк 044585101
Оргбанк 044579815
ОТП Банк 044525311
Первоуральскбанк 046524721
Первый Дортрансбанк 043304757
Первый Инвестиционный Банк 044525408
Первый Клиентский Банк 044583727
Пересвет 044585259
Пермь 045773756
Петербургский Расчетный Центр 044030505
Петербургский социальный коммерческий банк 044030852
Платежи и Расчеты 043601592
Платежный Центр 045004832
Платина 044585931
Плюс Банк 045209783
Пойдём! 044525732
Почта Банк 044585214
Почтобанк 045773705
Премиум 044599200
Приморье 040507795
Примсоцбанк 040507803
Примтеркомбанк 040507717
Приобье 047169777
ПРИО-Внешторгбанк 046126708
ПроБанк 044579203
Проинвестбанк 045773764
Прокоммерцбанк 044583699
Проминвестбанк 044585173
Промсвязьбанк (ПСБ) 044525555
ПромСвязьИнвест 048209975
Промсельхозбанк 044579771
ПромТрансБанк 048073846
Прохладный 048341752
ПэйПал РУ 044525303
ПэйЮ 044583107
Развитие-Столица 044525984
Райффайзенбанк 044525700
Расчетно-кассовый центр "Дальний Восток" 047003303
Расчетные Решения 044583722
Раунд 044585700
РБА 044599604
Ренессанс Кредит 044525135
Рента-Банк 044585453
РЕСО кредит 044585451
Республиканский кредитный альянс 044579802
Ресурс-Траст 044583919
РИБ 044583793
Р-Инкас 044525063
РН Банк 044583105
Росбанк 044525256
Росбизнесбанк 044583676
Росгосстрах Банк 044579174
Росдорбанк 044583666
Роскосмосбанк 044525904
Россельхозбанк 044525111
Российская финансовая корпорация 044585257
Российский Национальный Коммерческий Банк (РНКБ) 044525607
Россита-банк 044585747
Россия 044030861
РостФинанс 046027283
Росэксимбанк 044585176
Роял Кредит Банк 040825773
Руна-банк 044599610
Руснарбанк 044585466
Русский Банк Сбережений 040724712
Русский Стандарт 044583151
Русское Финансовое Общество 044585503
Русфинанс Банк 043602975
Русьрегионбанк 044583412
Русьуниверсалбанк 044585674
РФИ Банк 044599799
Саммит 040518780
Санкт-Петербург 044030790
Санкт-Петербургский банк инвестиций 044030820
Саратов 046311755
Саровбизнесбанк 042204721
Сбербанк 044525225
Связь-Банк 044525848
СДМ-банк 044583685
Севастопольский Морской банк 046711103
Северный Народный Банк 048702781
Северстройбанк 041909707
Севзапинвестпромбанк 044030724
Сельмашбанк 046015860
Сервис Резерв 044583963
Сетевая Расчетная Палата 049205201
Сетелем Банк 044525811
СИАБ 044030757
Сибсоцбанк 040173745
Синергия 046311766
Синко-банк 044583320
Система 044525494
Сити Инвест Банк 044030702
Ситибанк 044525202
СКБ-банк 046577756
Славия 044579318
Славянбанк 044959775
Славянский кредит 044585788
СМП банк 044583503
Снежинский 047501799
Собинбанк 044525487
Совкомбанк 043469743
Современные Стандарты Бизнеса 044583711
Соколовский 044579901
Солид Банк 043002708
Солидарность (Самара) 043601706
Социум-банк 044579311
Союз 044525148
Спецстройбанк 044585728
Спиритбанк 047003725
Спутник 045318806
Ставропольпромстройбанк 040702760
Стандарт-Кредит 047908749
Столичный кредит 044525683
Стройлесбанк 047102658
Сумитомо Мицуи 044525470
Сургутнефтегазбанк 047144709
СЭБ Банк 044030747
Таврический Банк 044030877
Таганрогбанк 046013946
Тайдон 043207780
Тамбовкредитпромбанк 046850755
Татсоцбанк 049205703
Тексбанк 049133845
Тендер-банк 044583131
Тимер Банк 049205798
Тинькофф Банк 044583974
Тойота Банк 044525630
Тольяттихимбанк 043678838
Томскпромстройбанк 046902728
Торжок 042854751
ТрансКапиталБанк 044525388
Трансстройбанк 044579326
Траст 044585592
Тэмбр-банк 044585166
Углеметбанк 047528989
Унифондбанк 044583488
Уралпромбанк 047501906
Уралсиб 044525787
Уралфинанс 046577993
Уральский Банк Реконструкции и Развития (УБРиР) 046577795
Уральский Финансовый Дом 045773790
Ури Банк 044525163
Финам 044583604
Финанс Бизнес Банк 044583835
Финсервис 044583848
Финчер 044583555
ФК Открытие 044525985
Фольксваген Банк Рус 044525619
ФОРА-банк 044525341
ФорБанк 040173743
Форштадт 045354860
Фридом Финанс 046401724
Хакасский муниципальный банк 049514745
Химик 042274756
Хлынов 043304711
Холмск 046423716
Хоум Кредит 044585216
Центрально-Азиатский 049514720
Центр-инвест 046015762
Центрокредит 044525514
Чайна Констракшн 044525777
Челиндбанк 047501711
Челябинвестбанк 047501779
Черноморский Банк Развития и Реконструкции 043510101
Эйч-Эс-Би-Си Банк 044525351
ЭКО-Инвест 044583440
Экономбанк 046311722
ЭКСИ-банк 044030889
Экспобанк 044585460
Экспресс-Волга 046311808
Элекснет 044583133
Электронный Платежный Сервис 044585108
Элита 042908762
Эм-Ю-Эф-Джи Банк (Евразия) 044525361
Энергобанк 049205770
Энергомашбанк 044030754
Энерготрансбанк 042748701
Эс-Би-Ай Банк (бывш. Яр-Банк) 044585265
Ю Би Эс Банк 044525733
Юг-Инвестбанк 040349966
ЮМК банк 040349830
ЮниКредит Банк 044525545
Юнистрим 044585550
Яндекс.Деньги 044579444
Яринтербанк 047888728

Как обновить классификатор банков (для 1С:Бухгалтерия 8.3, редакция 3.0)

Как обновить классификатор банков (для 1С:Бухгалтерия 8.3, редакция 3.0)2021-02-04T12:01:40+00:00

Введение

1С:Бухгалтерия 8.3 содержит в себе классификатор банков, который обновляется автоматически каждый день специальным регламентным заданием. Это гарантирует наличие самой актуальной информации по реквизитам всех банков.

Но если у нас по-какой-то причине выключено  регламентное задание по обновлению адресного классификатора, то мы можем запустить процесс обновления самостоятельно.

Подготовка

Открываем меню «Функции для технического специалиста…» (у вас нет этого пункта?):

В открывшемся окне раскрываем раздел «Обработки» (либо используем поиск) и выбираем пункт «Обновление классификаторов»:

Обновление через ИТС

В открывшемся окне обработки выбираем «Загрузить обновления через интернет» и нажимаем «Далее»:

В открывшемся окне отмечаем пункт «Банки (справочник по кредитным организациям)» или «Справочник БИК» и снова нажимаем «Далее»:

Ожидаем загрузку:

Готово:

Обновление через сайт РБК

К сожалению, в последних типовых (БП начиная с 3.0.87.28) изменился формат загрузки классификаторов, поэтому способ ниже больше не работает. Те, у кого есть возможность скачивать обработки с Infostart, могут попробовать воспользоваться вот этой обработкой.

Способ, который работал раньше

В этом случае потребуется небольшая подготовка.

Скачиваем архив bnk.zip:

Меняем имя «bnk» на «Banks_1». Первая буква обязательно должна быть заглавной.

Далее нажимаем правой кнопкой на файле и выбираем пункт «Отправить»-«Сжатая ZIP-папка»:

Рядом с уже имеющимся архивом появится файл с именем «Banks_1 (2)»:

Возвращаемся к открытой в начале нашей статьи обработки и выбираем в ней пункт «Загрузить обновления из файла»:

В качестве файла с обновлением выбираем тот самый Banks_1 (2):

И нажимаем «Далее».

Отмечаем пункт «Банки» и снова нажимаем «Далее»:

Ожидаем обработку:

Готово:

 

Действия после обновления

И напоследок не забываем нажать кнопку «Синхронизировать» в списке справочника «Банки» на случай, если в классификаторе были изменения уже имеющихся банков:

).

расскажите (кнопки поделиться ниже) о нём своим друзьям и коллегам. Сделайте это один раз и вы внесете существенный вклад в развитие сайта. На сайте

, но чем больше людей им пользуются, тем больше сил у меня для его поддержки.

Получение справочной информации | Документация SmartMarket

Для обращения к ресурсу необходимо отправлять запрос на:

  • Тестовый контур https://edupirfintech.sberbank.ru:9443
  • Промышленный контур https://fintech.sberbank.ru:9443

Ресурс /v1/dicts?name={name} позволяет получить справочники, необходимые для отправки документов.

Шаги

1. Получить AccessToken.

2. Отправить запрос.

Для получения справочника, необходимо отправить GET-запрос /v1/dicts?name={name}, где в качестве {name} нужно передать соответствующее значение параметра.

Чтобы получить доступ к ресурсу, необходимо передать в scope сервис DICT.

Модель запроса

Наименование Описание
Параметры заголовка
Authorization (String) Access token полученный через SSO
Пример: Bearer 8190f687-c916-453b-9d68-0ce22f4f3f9d-1
Параметры запроса
name (String) Идентификатор справочника

Пример запроса

curl -X GET --header 'Accept: application/json' --header
'Authorization: Bearer 8190f687-c916-453b-9d68-0ce22f4f3f9d-1'
'https:

В ответ вернется JSON, содержащий ZIP архив, закодированный в Base64. Архив нужно декодировать из Base64, после чего разархивировать. Результатом разархивирования ZIP будет JSON справочника, соответствующего указанному {name}. Необходимо учитывать, что в JSON справочников будет применяться экранирование спецсимволов(unicode символы тоже экранируются), в приведенных примерах экранирование уже снято.

Модель ответа

Наименование Описание
DictArchive {
archive (string, optional): Содержимое архива в Base64,
name (string, optional): Идентификатор справочника
}

Пример ответа

{
   "name":"ResidDict",
   "archive":"UEsDBBQACAgIAA6Np04AAAAAAAAAAAAAAAAOAAAAUmVzaWREaWN0Lmpzb26VkEsKwkAQAA4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFJlc2lkRGljdC5qc29uUAAAA=="
}
Наименование справочника Значение параметра {name}
Справочник БИК BIC
Справочник структур национальных клиринговых кодов ClearingStructure
Справочник стран Country
Справочник валют CurDict
Справочник типов списания DirType
Справочник кодов инструкций поля 23Е Instruction23
Справочник Кодовые слова поля 70 KeyWord70
Справочник Кодовые слова поля 72 KeyWord72
Справочник Кодовые слова поля 77B KeyWord77B
Справочник типов пластиковых карт ЗП проект MzpCardType
Справочник Признак резидента оформившего ПС ResidDict
Справочник цифровых значений видов зачислений SalType
Международный справочник банков SwiftBic
Справочник Шаблоны для поля 70 Templ70
Справочник Коды видов валютных операций VOCodes
Справочник типов ПСФ GenericLetterType
Справочник кодов ставок ЛИБОР LiborCode
Справочник кодов видов подтверждающих документов DocCode
Код срока привлечения PaymentPeriodCode
Признак поставки DelDir
Структура счетов IBAN/BBAN IBAN
Балансовые счета получателей платежей в иностранных банках BalAccInFrgnBanks
Справочник Административные единицы и штаты State
Справочник платежных систем CorpCardPaySystem
Справочник типов бизнес-карт CorpCardType
Справочник типов лимитов бизнес-карт CorpCardLimitType
Справочник подразделений выдавших паспорт IssueAuthDict
Справочник ВСП из NSI Subdivision
Справочник кассовых символов cashSymbol
Справочник ВСП c услугой заказа наличных для ЮЛ SubdivisionCash
Код возврата Описание кода возврата Причина возникновения
200 OK
Успешный код возврата
401 UNAUTHORIZED
accessToken not found by value =хххххххх-хххх-хххх-хххх-хххххххххххх-х Указан некорректный или просроченный access_token.
403 ACTION_ACCESS_EXCEPTION
Операция не может быть выполнена: доступ к ресурсу запрещён У пользователя нет прав на использование соответствующего сервиса SberBusinessAPI, доступ к которому не предусмотрен настройками scope; Справочника с указанном значением не существует.
404 NOT_FOUND
Не найден архив справочника
500 UNKNOWN_EXCEPTION
Внутренняя ошибка сервера

BIC — Справочник БИК

Наименование поля Описание поля Пример
zipcode(String) Индекс 109240
datech(Date) Дата контроля 1970-01-01
address(String) Адрес ул Высоцкого, 4
city(String) Город Г. Москва
corrAccount(String) Корр. счет 30101810600000000754
tnp(String) Тип населенного пункта Г
name(String) Наименование банка КУ АО «ЗЕРНОБАНК»- ГК «АСВ»
type(String) Флаг «Участие в электронных расчетах» 0
bic(String) БИК банка 040173754
cityOrig(String) Населенный пункт Москва
status(String) Статус ЛИКВ

BIC — Пример записи справочника

{
"zipcode": "350000",
"datech": null,
"address": "ул Фестивальная, 1",
"city": "Г. Краснодар",
"corrAccount": "30101810203490000724",
"tnp": "Г",
"name": "ФИЛИАЛ ООО КБ \"СОЮЗНЫЙ\" В Г. КРАСНОДАРЕ",
"type": "4",
"bic": "040349724",
"cityOrig": "Краснодар",
"status": null
}

ClearingStructure — Справочник структур национальных клиринговых кодов

Наименование поля Описание поля Пример
countryCode(String) Код страны CH
countryIso(String) ISO код страны CH
countryNameRus(String) Наименование страны на русском языке null
format(String) Формат национального клирингового кода 6!n
fullName(String) Наименование национального клирингового кода Swiss Clearing Code (SIC code)
name(String) Сокращенное наименование национального клирингового кода Swiss Clearing Code (SIC code)
note(String ) Обозначение национального клирингового кода SW

ClearingStructure — Пример записи справочника

{
"note": "RU",
"countryIso": "RU",
"countryCode": "RU",
"format": "9!n",
"name": "Банковский идентификационный код (БИК)",
"fullName": "Банковский идентификационный код (БИК)",
"countryNameRus": null
}

Country — Справочник стран

Наименование поля Описание поля Пример
mnem03(String) 3-символьный код DZA
code(String) Цифровой код 012
nameInt(String) Международное наименование ALGERIA
mnem02(String) 2-символьный код DZ
name(String) Наименование Алжирская Народная Демократическая Республика
nameShort(String) Краткое наименование страны АЛЖИР

Country — Пример записи справочника

{
"mnem03": "EGY",
"code": "818",
"nameInt": "EGYPT",
"mnem02": "EG",
"name": "Арабская Республика Египет",
"nameShort": "ЕГИПЕТ"
}

CurDict — Справочник валют

Наименование поля Описание поля Пример
name(String) Наименование валюты АВСТРАЛИЙСКИЙ ДОЛЛАР
code(String) Код валюты (цифровой) 036
isoCode(String) ISO код валюты AUD
fractDigits(Integer) Количество знаков дробных единиц в 1 целой единице 2

CurDict — Пример записи справочника

{
"name": "КАНАДСКИЙ ДОЛЛАР",
"code": "124",
"isoCode": "CAD",
"fractDigits": 2
}

DirType — Справочник типов списания

Наименование поля Описание поля Пример
code(Integer) Код 2
name(String) Наименование Оплата товаров, работ, услуг по ценам (тарифам), подлежащим государственному регулированию

DirType — Пример записи справочника

{
"name": "Перечисления прибыли в размере, согласованном сторонами при заключении контракта и предусмотренном его условиями, после исполнения контракта и представления в уполномоченный банк акта приема-передачи товара (акта выполненных работ, оказанных услуг)",
"code": 4
}

Instruction23 — Справочник кодов инструкций поля 23Е

Наименование поля Описание поля Пример
compability(String) Не допускается совместное использование с кодами CHQB,HOLD
code(String) Код SDVA
desc(String) Описание Средства должны быть зачислены бенефициару той же датой валютирования

Instruction23 — Пример записи справочника

{
"compability": "CHQB,HOLD",
"code": "INTC",
"desc": "Платеж является внутрикорпоративным, то есть перевод средств между двумя компаниями, принадлежащими к одной группе (например, между филиалом и головной организацией)"
}

KeyWord70 — Справочник Кодовые слова поля 70

Наименование поля Описание поля Пример
format(String) Формат [135!с]0!с
description(String) Описание Указываются реквизиты счета-фактуры: дата, референс и детали через слэши ‘/’
codeWord(String) Кодовое слово /INV/
jurPersonUsage(String) Признак использования юр. лицами в ПП Y

KeyWord70 — Пример записи справочника

{
"format": "[20!с]0!с",
"description": "Указывается уникальный референс, идентифицирующий соответствующее международное платежное поручение (International Payment Instruction - IPI) (до 20 символов)",
"codeWord": "/IPI/",
"jurPersonUsage": "Y"
}

KeyWord72 — Справочник Кодовые слова поля 72

Наименование поля Описание поля Пример
format(String) Формат 6..10n
description(String) Описание Международный Блиц-перевод, осуществляемый только через счета Лоро ЦА
codeWord(String) Кодовое слово /IET/
currCode(String) Валюта 111
jurPersonUsage(String) Признак использования юр. лицами в ПП N

KeyWord72 — Пример записи справочника

{
"format": "30x\n[//33x]",
"description": "Банк, который дал инструкции по данной операции",
"codeWord": "/INS/",
"currCode": null,
"jurPersonUsage": "N"
}

KeyWord77B — Справочник Кодовые слова поля 77B

Наименование поля Описание поля Пример
format(String) Формат null
description(String) Описание Указывается код отчетности Национального банка Украины (НБУ) – используется только при переводе средств в UAH
codeWord(String) Кодовое слово /1PB/
currCode(String) Валюта UAH

KeyWord77B — Пример записи справочника

{
"format": null,
"description": "Указывается местоположение клиента-бенефициара",
"codeWord": "/BENEFRES/",
"currCode": null
}

MzpCardType — Справочник типов пластиковых карт ЗП проект

Наименование поля Описание поля Пример
bonusProgramCode(String) Код бонусной программы AE
depositTypeCode1C(String) Код вида вклада 1C 50
typeName(String) Вид карты Visa Classic «Аэрофлот»
uniqueDesign(Boolean) Индивидуальный дизайн false
depositSubTypeCode1C(String) Код подвида вклада 1C 2
peopleGroupName(String) Название категории населения Зарплатная
typeCode(String) Код вида карты 12
peopleGroupCode(String) Код категории населения 207

MzpCardType — Пример записи справочника

{
"bonusProgramCode": "PG",
"depositTypeCode1C": "50",
"typeName": "Visa Classic \"Подари жизнь\"",
"uniqueDesign": false,
"depositSubTypeCode1C": "2",
"peopleGroupName": "Зарплатная",
"typeCode": "18",
"peopleGroupCode": "207"
}

ResidDict — Справочник Признак резидента оформившего ПС

Наименование поля Описание поля Пример
code(String) Код 0
description(String) Наименование признак для ПС, оформленных до 01. 10.2012

ResidDict — Пример записи справочника

{
"description": "юридическое лицо или его филиал",
"code": "1"
}

SalType — Справочник цифровых значений видов зачислений

Наименование поля Описание поля Пример
description(String) Описание Перевод по договору ГПХ
code(String) Цифровое значение 49

SalType — Пример записи справочника

{
"description": "юридическое лицо или его филиал",
"code": "1"
}

SwiftBic — Справочник цифровых значений видов зачислений

Наименование поля Описание поля Пример
zip Zip код 13022 KUWA
address(String) Адрес OPPOSITE PUBLIC LIBRARY
bicInt(String) Международный БИК AAACKWKWXXX
filialName(String) Наименование филиала Branch lxdMF
bicTypeNat(String) Тип национального БИК null
countryNameShort(String) Краткое наименование страны СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ
modflag(String) Статус U
abonent(String) Тип абонента null
mnem03(String) 3-символьный код KWT
nationalId(String) Национальный клиринговый код 50
bicNat(String) Национальный БИК null
countryCode(String) Цифровой код 414
mnem02(String) 2-символьный код KW
name(String) Наименование банка ALMUZAINI EXCHANGE COMPANY KSC (CLOSED)
location(String) Почтовый индекс, месторасположение ALKHOBAR
countryNameInt(String) Международное наименование KUWAIT
bicTypeInt(String) Тип международного БИК SWIFT
state(String) Республика/штат null
place(String) Населенный пункт KUWAIT
account(String) Корсчет 42013457689100142604

SwiftBic — Пример записи справочника

{
"zip": "Zip Lkspx",
"address": "BankAddress qeTUG",
"bicInt": "SWIFTEPNPOI",
"filialName": "Branch JwHtB",
"bicTypeNat": null,
"countryNameShort": "СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ",
"modflag": null,
"abonent": null,
"mnem03": "USA",
"nationalId": null,
"bicNat": null,
"countryCode": "840",
"mnem02": "US",
"name": "Открытое акционерное общество Сбербанк России",
"location": null,
"countryNameInt": null,
"bicTypeInt": "SWIFT",
"state": null,
"place": "City VqDOp",
"account": "86027683840122180969"
}

Templ70 — Справочник Шаблоны для поля 70

Наименование поля Описание поля Пример
textRus1(String) Текст1 null
textRus2(String) Текст2 null
destination(String) Назначение платежа (англ. ) ADVANCE PAYMENT FOR CONTRACT N
description(String) Описание АВАНСОВЫЙ ПЛАТЕЖ ПО КОНТРАКТУ N
textRus3(String) Текст3 null
textRus4(String) Текст3 null

Templ70 — Пример записи справочника

{
"textRus1": null,
"textRus2": null,
"destination": "ACCORDING TO AGREEMENT",
"description": "СОГЛАСНО СОГЛАШЕНИЮ",
"textRus3": null,
"textRus4": null
}

VOCodes — Справочник Коды видов валютных операций

Наименование поля Описание поля Пример
description(String) Наименование вида валютной операции Продажа резидентом иностранной валюты за валюту Российской Федерации
code(String) Код вида валютной операции 01010

VOCodes Пример записи справочника

{
"description": "Покупка резидентом иностранной валюты за валюту Российской Федерации",
"code": "01030"
}

GenericLetterType — Справочник типов ПСФ

Наименование поля Описание поля Пример
attachmentsEnabled(String) Признак возможности добавления обычных вложений 0
attachmentsEnabledBF(String) Признак возможности добавления вложений с помощью сервиса Больших Файлов 1
groupId(String) Порядковый номер группы письма для сортировки 3
groupName(String) Наименование группы письма ОТОЗВАТЬ ПЛАТЕЖ, В Т. Ч. ИЗ КАРТОТЕКИ ИЛИ УТОЧНИТЬ РЕКВИЗИТЫ
letterType(String) Тип письма Отзыв платежа из картотеки
sysGroupName(String) Системное имя группы письма ReqLetter
systemName(String) Системное имя типа письма payment_recall_from_register
template(String) Шаблон сообщения по умолчанию Прошу ОТОЗВАТЬ ПЛАТЕЖ из КАРТОТЕКИ:____

GenericLetterType — Пример записи справочника

{
"attachmentsEnabled": 0,
"attachmentsEnabledBF": 1,
"groupId": 3,
"groupName": "ОТОЗВАТЬ ПЛАТЕЖ, В Т.Ч. ИЗ КАРТОТЕКИ ИЛИ УТОЧНИТЬ РЕКВИЗИТЫ",
"letterType": "Отзыв платежа из картотеки",
"sysGroupName": "ReqLetter",
"systemName": "payment_recall_from_register",
"template": "Прошу ОТОЗВАТЬ ПЛАТЕЖ из КАРТОТЕКИ:____"
}

LiborCode — Справочник кодов ставок ЛИБОР

Наименование поля Описание поля Пример
description(String) Описание месячная ставка ЛИБОР
code(String) Код ставки LIBOR Л01

LiborCode — Пример записи справочника

[{
"description": "месячная ставка ЛИБОР",
"code": "Л01"
},
{
"description": "3-месячная ставка ЛИБОР",
"code": "Л03"
},
{
"description": "6-месячная ставка ЛИБОР",
"code": "Л06"
},
{
"description": "12-месячная ставка ЛИБОР",
"code": "Л12"
}]

DocCode — Справочник кодов видов подтверждающих документов

Наименование поля Описание поля Пример
description(String) Описание вида подтверждающего документа О вывозе с территории Российской Федерации товаров с оформлением декларации
на товары или документов, указанных в подпункте 9. 1.1 пункта 9.1 настоящей Инструкции,
за исключением документов с кодом 03_3
code(String) Код вида подтверждающего документа 01_4

DocCode — Пример записи справочника

[{
"description": "О вывозе с территории Российской Федерации товаров с оформлением декларации на товары или документов, указанных в подпункте 9.1.1 пункта 9.1 настоящей Инструкции, за исключением документов с кодом 03_3",
"code": "01_3"
},
{
"description": "О ввозе на территорию Российской Федерации товаров с оформлением декларации на товары или документов, указанных в подпункте 9.1.1 пункта 9.1 настоящей Инструкции, за исключением документов с кодом 03_4",
"code": "01_4"
},
{
"description": "Об отгрузке (передаче покупателю, перевозчику) товаров при их вывозе с территории Российской Федерации без оформления декларации на товары или документов, указанных в подпункте 9.1.1 пункта 9.1 настоящей Инструкции, за исключением документов с кодом 03_3",
"code": "02_3"
},
{
"description": "О получении (передаче продавцом, перевозчиком) товаров при их ввозе на территорию Российской Федерации без оформления декларации на товары или документов, указанных в подпункте 9. 1.1 пункта 9.1 настоящей Инструкции, за исключением документов с кодом 03_4",
"code": "02_4"
}]

PaymentPeriodCode — Код срока привлечения

Наименование поля Описание поля Пример
description(String) Срок привлечения (предоставления) от 31 до 90 дней
code(String) Код срока 1

PaymentPeriodCode — Пример записи справочника

[{
"description": "до 30 дней",
"code": "0"
},
{
"description": "от 31 до 90 дней",
"code": "1"
},
{
"description": "от 91 до 180 дней",
"code": "2"
}]

DelDir — Признак поставки

Наименование поля Описание поля Пример
description(String) Описание условия поставки валюты Предоставление резидентом коммерческого кредита нерезиденту в виде отсрочки оплаты
code(String) Код условия поставки валюты 2

DelDir — Пример записи справочника

[{
"description": "Исполнение резидентом обязательств по контракту в счет ранее полученного аванса от нерезидента",
"code": "1"
},
{
"description": "Предоставление резидентом коммерческого кредита нерезиденту в виде отсрочки оплаты",
"code": "2"
},
{
"description": "Исполнение нерезидентом обязательств по контракту в счет ранее полученного аванса от резидента",
"code": "3"
},
{
"description": "Предоставление нерезидентом коммерческого кредита резиденту в виде отсрочки оплаты",
"code": "4"
}]

IBAN — Структура счетов IBAN/BBAN

Наименование поля Описание поля Пример
flFormat(String) Описание условия поставки валюты Предоставление резидентом коммерческого кредита нерезиденту в виде отсрочки оплаты
ibnLen(String) Код условия поставки валюты 22!c
bbnkr(String) Контрольное число 1!n
bbnkrList(String) Контрольное число (список)
ibnFrm(String) Формат счета IBAN TR 2!n 5!n 1!c 16!c
swiftPresence(Boolean ) Флаг «есть/нет SWIFT-код в формате кода банка» true/false
ibnIsoBen(String) Список 2-буквенных кодов страны банка-бенефициара TR
ibnCodeBrn(String) Код филиала
ibnCodeBnk(String) Код банка 5!n
ibnIso(String) 2-буквенный код страны TR
ibnNum(String) Номер счета 1!c 16!c
filialList(String) Код филиала (список)
ibnComment(String) Примечание 3!n4!n-HEBIC-код
controlNumber(String) Контрольное число

IBAN — Пример записи справочника

[{
"flFormat": false,
"ibnLen": "24!c",
"bbnkr": null,
"bbnkrList": null,
"ibnFrm": "AD 2!n 4!n 4!n 12!c",
"swiftPresence": false,
"ibnIsoBen": "AD",
"ibnCodeBrn": "4!n",
"ibnCodeBnk": "4!n",
"ibnIso": "AD",
"ibnNum": "12!c",
"filialList": null,
"ibnComment": "Примечание",
"controlNumber": "null"
}]

BalAccInFrgnBanks — Балансовые счета получателей платежей в иностранных банках

Наименование поля Описание поля Пример
balAcc(String) Номер счета (первые 5 знаков) 30111

BalAccInFrgnBanks — Пример записи справочника

[{
"balAcc": "30111"
},
{
"balAcc": "30114"
},
{
"balAcc": "30117"
},
{
"balAcc": "30119"
},
{
"balAcc": "30230"
},
{
"balAcc": "30231"
}]

State — Справочник Административные единицы и штаты

Наименование поля Описание поля Пример
fullName(String) Полное наименование Australian Capital Territory
shortName(String) Сокращенное наименование А. С.Т.
isoCountry(String) 2-буквенный код страны AU

State — Пример записи справочника

[{
"fullName": "Australian Capital Territory",
"shortName": "А.С.Т.",
"isoCountry": "AU"
},
{
"fullName": "New South Wales",
"shortName": "N.S.W.",
"isoCountry": "AU"
},
{
"fullName": "Northern Territory",
"shortName": "N.Terr.",
"isoCountry": "AU"
}]

СorpCardPaySystem — Справочник платежных систем

Наименование поля Описание поля Пример
name(String) Платежная система Visa
description(String) Описание платежной системы Платежная система Visa

СorpCardPaySystem — Пример записи справочника

[{
"name": "Visa",
"description": "Платежная система Visa"
},
{
"name": "Mastercard",
"description": "Платежная система Mastercard"
},
}]

СorpCardType — Справочник типов бизнес-карт

Наименование поля Описание поля Пример
typeName(String) Тип карты Business Digital
caption(String) Наименование типа карты Цифровая
firstYearTariff(String) Комиссия за первый год 1000
afterFirstYearTariff(String) Комиссия за последующие года 1 000 RUB / год
firstMonthTariff(Number) Комиссия за первый месяц 100
afterFirstMonthTariff(String) Комиссия за последующие месяцы 100 RUB / мес
receiveFromVsp(Boolean) Получение в ВСП true
description(String) Описание типа карты Настоящая карта, только без пластика. Выпуск онлайн — 5 минут.

СorpCardType — Пример записи справочника

[{
"typeName": "Business Digital",
"caption": "Цифровая",
"firstYearTariff": 1000,
"afterFirstYearTariff": "1000 RUB / год",
"firstMonthTariff": 100,
"afterFirstMonthTariff": "100 RUB / мес",
"receiveFromVsp": true,
"description": "Настоящая карта, только без пластика. Выпуск онлайн - 5 минут."
}]

СorpCardLimitType — Справочник типов лимитов бизнес-карт

Наименование поля Описание поля Пример
code(String) Код лимита T_MN_BUS
name(String) Наименование лимита Лимит (Месяц) — все операции по карте
period(String) Период действия лимита: D — суточный, M — месячный М
maxValue(Number) Максимальное значение лимита 50000
type(String) Тип карты Visa Business Travel

СorpCardLimitType — Пример записи справочника

[{
"code": "T_MN_BUS",
"name": "Лимит (Месяц) - все операции по карте",
"period": "М",
"maxValue": 50000,
"type": "Visa Business Travel"
}]

IssueAuthDict — Справочник подразделений выдавших паспорт

Наименование поля Описание поля Пример
code(String) Код подразделения 020-069
name(String) Наименование подразделения ОТДЕЛЕНИЕ УФМС РОССИИ ПО РЕСПУБЛИКЕ БАШКОРТОСТАН В ШАРАНСКОМ Р-НЕ
rating(Number) Рейтинг 1
type(String) Тип карты Visa Business Travel

IssueAuthDict — Пример записи справочника

{
"code": "020-069",
"name": "ОТДЕЛЕНИЕ УФМС РОССИИ ПО РЕСПУБЛИКЕ БАШКОРТОСТАН В ШАРАНСКОМ Р-НЕ",
"raiting": "1"
}

Subdivision — Справочник ВСП

Наименование поля Описание поля Пример
terBank(String) Номер ТБ 13
branch(String) Номер ОСБ 9013
subBranch(String) Номер ВСП 0165
name(String) Наименование структурного подразделения Воронежское отделение №9013
address(String) Адрес г. Воронеж, ул.9 Января, 28
code(String) Код структурного подразделения 139013
sclir(String) Код подразделения 0017-00167
fullName(String) Полное наименование Дополнительный офис №8624/066 Пензенского отделения №8624 ПАО Сбербанк
email(String) Email [email protected]
phone(String) Телефон 8(495)353-16-78
defPhone(String) Телефон для юр.лиц 8(495)351-56-78
workMode(String) Рабочее время c 9:00 по 18:00
lng(Number) Долгота 97,330107
lat(Number) Широта 92,732103
branchId(Number) Идентификатор 2983
index(String) Почтовый индекс 117234

Subdivision — Пример записи справочника

[{
"terBank": "13",
"branch": "9013",
"subBranch": "0165",
"name": "Воронежское отделение №9013",
"address": "г. Воронеж, ул.9 Января, 28",
"code": "139013",
"sclir": "0017-00167",
"fullName": "Дополнительный офис №8624/066 Пензенского отделения №8624 ПАО Сбербанк",
"email": "[email protected]",
"phone": "8(495)353-16-78",
"defPhone": "8(495)351-56-78",
"workMode": "c 9:00 по 18:00",
"lng": 97,330107,
"lat": 92,732103,
"branchId": 2983,
"index": "117234"
}]

CashSymbol — Справочник кассовых символов

Наименование поля Описание поля Пример
cashSymbol(String) Кассовый символ 2
payCashSymbolName(String) Название кассового символа платежа Поступления от продажи товаров

CashSymbol — Пример записи справочника

[{
"cashSymbol": "2",
"payCashSymbolName": "Поступления от продажи товаров"
}]

SubdivisionCash — Справочник ВСП c услугой заказа наличных для ЮЛ

Наименование поля Описание поля Пример
terBank(String) Номер ТБ 13
branch(String) Номер ОСБ 9013
subBranch(String) Номер ВСП 0165
name(String) Наименование структурного подразделения Воронежское отделение №9013
address(String) Адрес г. Воронеж, ул.9 Января, 28
code(String) Код структурного подразделения 139013
sclir(String) Код подразделения 0017-00167
fullName(String) Полное наименование Дополнительный офис №8624/066 Пензенского отделения №8624 ПАО Сбербанк
email(String) Email [email protected]
phone(String) Телефон 8(495)353-16-78
defPhone(String) Телефон для юр.лиц 8(495)351-56-78
workMode(String) Рабочее время c 9:00 по 18:00
lng(Number) Долгота 97,330107
lat(Number) Широта 92,732103
branchId(Number) Идентификатор 2983
index(Number) Почтовый индекс 117234

SubdivisionCash — Пример записи справочника

[{
"terBank": "13",
"branch": "9013",
"subBranch": "0165",
"name": "Воронежское отделение №9013",
"address": "г. Воронеж, ул.9 Января, 28",
"code": "139013",
"sclir": "0017-00167",
"fullName": "Дополнительный офис №8624/066 Пензенского отделения №8624 ПАО Сбербанк",
"email": "[email protected]",
"phone": "8(495)353-16-78",
"defPhone": "8(495)351-56-78",
"workMode": "c 9:00 по 18:00",
"lng": 97,330107,
"lat": 92,732103,
"branchId": 2983,
"index": "117234"
}]

Бухгалтерии ред. 3.0 – Учет без забот

Опубликовано 19.01.2021 15:30
Автор: Administrator
Просмотров: 22807

Еще одним из нововведений нового года послужило Письмо ФНС от 08.10.2020 г. № КЧ-4-8/[email protected] «О направлении реквизитов казначейских счетов», согласно которому с 1 января 2021 года все платежи в налоговые органы перечисляются по новым реквизитам. Безусловно, в целях недопущения паники указан переходный период для таких действий – с 01 января по 30 апреля 2021 года, однако некоторые банки в своей системе ввели уже новые реквизиты и по старым данным платежи отклоняют. Пользователю ничего не остается, как выполнить в своей программе аналогичные действия. В этом материале мы расскажем, как легко и просто это сделать в программе 1С: Бухгалтерия предприятия ред. 3.0, не прибегая к помощи специалистов линии консультаций 1С. 

Будьте внимательны! Реквизиты изменились также и в ФСС, и в органах таможни и т.д. Актуальные реквизиты ищите на сайтах соответствующих ведомств!

Итак, ошибка у пользователей выглядит следующим образом: 

Чтобы внести исправления, сначала обновите программу до релиза не ниже 3.0.87.28.

Затем обновите классификатор банков в разделе «Администрирование».

Это касается пользователей, работающих в локальной программе.

Те, кто работает в облачных программах (1cfresh), этот шаг пропускают, т.к. у вас классификатор ежедневно обновляется автоматически!

Далее алгоритм единый для всех пользователей!

Возвращаемся в платежное поручение, заходим в счет получателя.

В поле «Банк» вставьте БИК ТОФК, указанный для вашего региона, согласно Письму ФНС от 08.10.2020 г. № КЧ-4-8/[email protected] «О направлении реквизитов казначейских счетов».

В поле «Номер счета» также вставляем информацию из Письма ФНС.

Далее кнопка «Записать и закрыть».

Теперь при печатной форме платежного поручения мы видим новые реквизиты.

Вот и всё! На самом деле ничего сложного!

Автор статьи: Ирина Плотникова

Понравилась статья? Подпишитесь на рассылку новых материалов


Добавить комментарий

Что такое БИК банка: расшифровка

Автор статьи: Судаков А.П.

Свой банковский идентификационный код (БИК) есть у каждого банка. Это обязательный реквизит, носящий чисто информационный характер о местонахождении конкретного учреждения. Такую аббревиатуру нередко можно наблюдать при осуществлении кредитных переводов, общении с оператором банковского колл-центра, когда гражданин получает руководство по оплате через терминал, или же в любых других документах, связанных с банковскими операциями.  С этим понятием приходится встречаться часто, так как оно обязательно к заполнению во всех платежных документах, но несмотря на это многие всё же не знают что такое БИК банка. БИК — это уникальный идентификатор банков – участников расчётов на территории России. Это то же самое, что и документы, удостоверяющие личность человека, только здесь реквизит удостоверяет организацию. Код расшифровывает подразделение банковского центра и его территориальное местонахождение.

Значение цифр кода

Роль идентификационного кода

Для головного офиса БИК, играет большую роль. Он нужен для отслеживания денежных потоков, поступающих из разных мест. Помимо этого код необходим для:

  • Идентификации филиалов. Идентификация нужна, чтобы отделения не осуществляли махинации в отношении головного офиса.
  • Перевода средств между отделениями.
  • Контроля со стороны Центробанка и налоговой службы. Это нужно для регулирования уровня курса или платежеспособности учреждения. Если говорить простым языком ЦБ мониторит движение денег внутри системы, чтобы действия во всех филиалах были правомерными как для простых граждан, так и для юридических лиц.

Какое значение играет БИК банка для клиента:

  • по коду можно выявить, в каком филиале обслуживался или осуществлял регистрацию кредитной организации клиент Банка;
  • можно определить расположение подразделения;
  • три последние цифры в коде дают возможность узнать, когда был открыт филиал.

    БИК встречается в заполнении реквизитов для перевода на банковский счет с яндекс деньги

Что означает код БИК

Разобравшись, что же такое БИК, можно переходить к рассмотрению самой структуры данного кода и вопросу «как расшифровывается БИК». Положение и структура БИК была узаконена 6 мая 2003 года. Исходя из этого, код являет собой набор разрядов в рамках платежной системы Банка РФ. Совокупность этих знаков принято делить на четыре группы. Но сначала узнаем, сколько цифр БИК имеет код.
Состоит он из девяти цифр, которые и делятся на разряды, как было сказано выше:

  1. Первые две цифры из четырехзначного разряда — 04, являются одинаковыми для всех финансовых организаций России, так как это код страны. Исключение Беларусь, там идет 15.
  2. Разряд 3–4 – это код территории России по ОКАТО (общероссийскому классификатору административно-территориального деления объектов). Когда обе цифры равны нулю, это говорит о том, что филиал располагается за территорией РФ.
  3. Разряд слева 5–6, являет условный номер подразделения расчетной сети Банка России. Выглядеть номер, может, от «00» до «99».
  4. Последний разряд 7–9 – это номер участника расчетов, сети Банка России.

    Как выглядит БИК в реквизитах

Именно последнему разряду уделяется особое внимание, в цифрах кодируется дополнительная информация:

  • когда филиал выступает расчетно-кассовым или кредитно-кассовым центром он имеет код 000;
  • когда офис является головным расчетно-кассовым центром его цифры – 001;
  • если центр не имеет подобных полномочий, его номер – 002.

Расшифровка БИК в качестве примера на двух разных территориально филиалах. Сбербанка, находящегося в Санкт-Петербурге – 04 40 35 275 и Московского банка ОАО – 04 45 25 225. В первом примере код означает следующее:

  • 04 – Банк России;
  • 40 – расположен филиал в Санкт-Петербурге;
  • 35 – номер подразделения расчетной сети;
  • 275 – номер расчета кредитной организации.

Московский банк ОАО Сбербанк России:

  • 04 – код Российской Федерации;
  • 45 – месторасположения – г. Москва;
  • 25 – порядковый номер учреждения;
  • 225 – номер кредитной организации.

    Распечатанные реквизиты Сбербанка

Итак, при помощи идентификатора можно найти подразделение, обслуживающее клиентов и осуществляющее безналичные расчеты. По этой причине, номер и является уникальным для каждого подразделения. Присваивать его может только Банк России. Код регистрируют в едином Центральном справочнике БИК, который проходит ежемесячное обновление. Если филиал по каким-то причинам исключен из справочника, то номер в течение года пустует, но как только проходит положенный срок с момента исключения, его передают на дальнейшее пользование другому подразделению Банка.
Статистический справочник всегда открыт для доступа, его прикладное назначение – это использование в финансовых программах бухгалтеров. Приобретать или фиксировать в электронном виде классификатор бессмысленно из-за постоянного обновления. Надеемся, теперь вам понятна расшифровка аббревиатуры БИК и его структура.

Хочется отметить, что такой индивидуальный код имеют только банки, остальные финансовые организации не имеют на это право.

Узнать БИК можно в отделении Сбербанка

Как узнать БИК Банка

Еще раз уточним, что БИК присваивается отделению банка, а не платежной карте, поэтому на ней не может быть кода. При получении платежной карты выдают конверт, где помимо ПИН-кода, есть реквизиты учреждения и сам БИК. Определить идентификационный код несложно — совсем необязательно пользоваться справочником или самостоятельно выявлять номер из пакета документов. Хоть код и прописан в верхней части платежного листа, это не дает полной гарантии его правильности, так как в любой системе иногда случаются сбои. Есть несколько способов, как сделать это проще:

  1. Обратиться в отделение банка. Там беспрекословно должны предоставить запрашиваемую информацию в порядке очереди. Реквизиты распечатываются на бумаге А4.
  2. Позвонить оператору по телефону горячей линии. Так как связь с оператором автоматизирована, то для этого телефон нужно поставить в тональный режим и следовать указаниям электронного помощника. Нужно заранее приготовить паспортные данные. Телефон Сбербанка России для звонков по стране – 8 800 555 55 50.
  3. Через официальный портал Центробанка или сайт самого кредитного отделения, на котором нужно выбрать свой регион и нужное отделение, после чего появится вкладка «Реквизиты». Если возникнут проблемы можно оставить запрос консультанту.
  4. Через справочные системы «Гарант» и «Консультант плюс».
  5. Спросить у знакомых, чья карта была выдана в том же отделении.
  6. Узнать банковский идентификационный код можно и через личный кабинет. Зайти на портал Сбербанк-Онлайн и нажать на вкладку «Карты».

    Узнать БИК можно у оператора

  7. Также, можно узнать, через систему Клиент-Банк. Это реестр компьютерного формата. Делаете обновление ПО, и вбиваете название отделения.
  8. Через банкомат. Нужно вставить карту, затем в разделе меню кликнуть на «Мои платежи», а далее зайти в «Реквизиты».
  9. Можно изложить вопрос по электронной почте. Заявку обработают в течение суток.

Как узнать БИК через сайт Центробанка

Так как информация обо всех банках есть на сайте Центробанка РФ, то узнать БИК можно за несколько шагов. Знать нужно только название банка, где открыт счет. Для этого:

  1. В интернете ищем сайт Центробанка.
  2. После переходим в любое из предложенных меню.
  3. Верху, жмем на вкладку «Весь сайт».
  4. Во всплывающем окне ищем раздел «Информация Межрегионального центра обработки информации Банка России».
  5. Далее, выступают вкладки, где нужно выбрать «Главная страница раздела», а затем «Справочник БИК».
  6. После этого грузим на ПК дистрибутив программного комплекса «Справочник БИК».
  7. После распаковки и установки файла, выбираем в программе название банка, и смотрим код.

    Сайт Центробанка где можно узнать БИК

Есть еще способ поиска кода через Центробанк, он немного проще, но здесь указана только часть отделений банков:

  1. В меню кликаем на «Информационно-аналитические материалы».
  2. Переходим на вкладку «Классификаторы и справочники».
  3. Теперь нажимаем на «Справочник соответствия БИК и СВИФТ БИК».
  4. Жмем на «ЭБД Справочника соответствия БИК и СВИФТ БИК», и скачиваем файл.
  5. Распаковываем файл и смотрим соответствующие реквизиты.

Надеемся, что представленная информация в полной мере описывает значение аббревиатуры БИК, и что это в реквизитах. Хорошим залогом проведения банковских транзакций, является точное знание банковских реквизитов, в том числе и кода БИК. Только так вы можете быть спокойны за свои средства.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Google+

Страница не найдена | МетроКоунт

Имя:

Организация:

Страна: — AfghanistanAlbaniaAlgeriaAndorraAngolaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBhutanBoliviaBosnia и HerzegovinaBotswanaBrazilBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCabo VerdeCambodiaCameroonCanadaCentral African RepublicChadChileChinaColombiaComorosCongo, Республика theCongo, Демократическая Республика theCosta RicaCote d’IvoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFijiFinlandFranceGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGreeceGrenadaGuatemalaGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHondurasHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsraelItalyJamaicaJapanJordanKazakhstanKenyaKiribatiKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMauritaniaMauritiusMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMoroccoMozambiqueMyanmar (Bur м) НамибияНауруНепалНидерландыНовая ЗеландияНикарагуаНигерНигерияНорвегияОманПакистанПалауПалестинаПанамаПапуа-Новая ГвинеяПарагвайПеруФилиппиныПольшаПортугалияКатарРумынияРоссияРуандаSt. Китс и НевисSt. Люсия Св. Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth KoreaSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSwazilandSwedenSwitzerlandSyriaTaiwanTajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteTogoTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTuvaluUgandaUkraineUnited арабских EmiratesUnited KingdomUnited Штаты AmericaUruguayUzbekistanVanuatuVatican CityVenezuelaVietnamYemenZambiaZimbabwe

Эл. адрес:

Телефонный номер:

Сообщение:

Контакты: [email protected]@[email protected]

MetroCount собирает указанную выше информацию для ответа на ваш запрос и связи с вами в соответствии с нашей Политикой конфиденциальности.
Я даю согласие на то, чтобы MetroCount сохранял представленную мной информацию.

BIK вызывает агрессивный фенотип рака молочной железы посредством сублетального апоптоза и предсказывает неблагоприятный прогноз для ER-положительного рака молочной железы

Препарат лизата из первичных мгновенно замороженных опухолей

Ткань пациента была собрана с одобрения Совета по этике исследований (HREB Biomedical, Pro00030345). Первичные опухоли молочной железы, собранные во время операции, подвергали мгновенной заморозке и хранили при температуре -80 °C до дальнейшей обработки. Опухолевые ткани оттаивали на льду и измельчали ​​с использованием гомогенизатора Dounce в буфере RIPA в комплекте с ингибиторами протеазы и фосфатазы. Затем образцы вращали с максимальной скоростью при 4 °C. Супернатант получали и хранили при -80 °С. Общий белок определяли с помощью набора для количественного определения белка ВСА (Thermo Scientific, США). Для вестерн-блоттинга загружали 25 мкг общего белка.

Генерация Dox-индуцируемых клеточных линий

Dox-индуцируемая клеточная линия MCF-7 Tet-On была получена путем трансфекции клеток MCF-7 вектором pTet-On (631018, Clontech, USA) с последующей селекцией 100 мкг/мл G418 (Invitrogen, США).Был отобран один клон, и экспрессия репрессора Tet была подтверждена с помощью вестерн-блоттинга для дальнейших экспериментов. Клеточная линия MDA-MB-231 Tet-On была подарком доктора Джудит Хью. Dox-индуцируемые BIK-экспрессирующие клеточные линии получали путем клонирования кДНК Wt Bik или BikΔBh4 в вектор pRetroX-Tight-Pur (Clontech, США) между сайтами рестрикции BamHI и EcoRI. Ретровирусные частицы с дефицитом репликации были созданы в соответствии с инструкциями производителя и использованы для трансдукции клеток MCF-7 или MDA-MB-231 для получения стабильных клеточных линий (632104, Clontech, США).Вкратце, клетки GP2-293 временно трансфицировали плазмидами pRetroX-Tight-pur-Bik и pAmpho с использованием липофектамина 2000 для получения ретровирусных частиц. Супернатант, содержащий вирусные частицы, собирали с интервалами 24, 48 и 72 часа, а клетки MCF-7 или MDA-MB-231 Tet-On трансдуцировали этими частицами с интервалами 24, 48 и 72 часа (частицы не объединяли). согласно протоколу производителя. Через 24 часа после трансдукции среду меняли на среду для селекции, содержащую 1 мкг/мл пуромицина (Sigma, США) и 100 мкг/мл G418 на 7 дней для элиминации нетрансдуцированных клеток. Стабильные колонии, образованные отобранными клетками, объединяли и размножали. Dox-титрование для проверки дозозависимого повышения уровня белка BIK оценивали с помощью вестерн-блоттинга и иммунофлуоресценции. Все манипуляции с клетками до этого момента проводили в сыворотке, свободной от Tet (Clontech, США), а затем переходили на обычную сыворотку (Sigma, США) после подтверждения отсутствия экспрессии BIK с утечкой с помощью вестерн-блоттинга. Для последующих экспериментов клеточные линии MCF-7 Tet-On BIK и MDA-MB-231 Tet-On BIK выращивали в среде RPMI + 10% FCS после подтверждения отсутствия какой-либо негерметичной экспрессии.

Вестерн-блоттинг

Клеточные лизаты готовили в буфере RIPA (50 мМ Tris-Cl, 150 мМ NaCl, 0,1 % SDS, 1 % NP-40, 0,5 % дезоксихолата и 1 мМ EDTA, pH 7,5) с добавлением протеаз- (11873580001, Roche, США) и ингибиторы фосфатазы (047001, Roche, США), а концентрацию белка определяли с использованием набора для анализа белка BCA (Thermo Scientific, США). Двадцать микрограмм общего белка разделяли на 12% SDS-PAGE и наносили на нитроцеллюлозные мембраны (Amersham TM Protran TM Premium 0.2 мкм NC) с последующим зондированием указанными антителами (дополнительная таблица 3) в течение ночи при 4 °C. На следующий день использовали конъюгированные с HRP вторичные антитела (1:5000) (Santa Cruz Biotechnology, BioRad и Cell signaling Technologies, США) с последующим детектированием сигнала с помощью реагента ECL (Amersham TM , Великобритания) и рентгеновской пленки ( Фуджифилм, Япония). Регулировка яркости и контрастности изображений была равномерно применена для лучшего визуального представления. Денситометрический анализ изображений сканированных блотов проводили с помощью ImageJ (1.51j8) программа.

Иммунофлуоресценция

1,5 × 10 5 клеток выращивали на покровных стеклах (Fisher Scientific, США) на лунку в 24-луночных планшетах и ​​обрабатывали, как указано. Для окрашивания митохондрий живые клетки инкубировали с 150 нМ MitoTracker Red CMXRos (Invitrogen, США) в течение 30 мин перед фиксацией. Клетки фиксировали в 4% PFA (Thermo Scientific, США) при комнатной температуре в течение 15 мин, пермеабилизировали 0,1% Triton X-100 (Sigma, США), приготовленном в 1XPBS, и блокировали в течение 1 ч 4% нормальной козьей или ослиной сывороткой ( Life Technologies и Millipore, США соответственно) в зависимости от соответствующего вторичного антитела.Затем клетки инкубировали с соответствующими первичными антителами, четыре раза промывали 1XPBS по 5 мин каждый и инкубировали с 1:250 конъюгированными вторичными антителами Alexa Fluor 488 или 555 (Life Technologies, США) вместе с DAPI (0,25 мкг/мл) (Invitrogen, США). После трехкратной отмывки 1XPBS покровные стекла помещали на предметные стекла с использованием реагента против выцветания ProLong Gold (Molecular Probes, США). Флуоресцентные изображения были получены с использованием микроскопа AxioObserver.Z1 (Carl Zeiss, Германия) при увеличении ×40 (NA: 1.4) объектив с использованием программы визуализации ZEN2. Конфокальные изображения были получены с помощью микроскопа с вращающимся диском WaveFx (Quorum Technologies, ON, Канада) с использованием масляных иммерсионных объективов ×20 (ЧА: 0,85) или ×100 (ЧА: 1,4) с использованием камеры EM-CDD (Hamamatsu, Япония) и программного обеспечения Volocity. (PerkinElmer, США) установка на перевернутой подставке Olympus IX-81 (Olympus, Япония). Регулировка яркости и контрастности изображений была равномерно применена для лучшего визуального представления.

Анализ жизнеспособности клеток

Жизнеспособность клеток измеряли с помощью анализа исключения PI следующим образом.Вкратце, 1,5 × 10 5 клеток высевали на лунку в 12-луночные планшеты с последующей 24- или 48-часовой стимуляцией Dox при указанных концентрациях Dox. STS (2,5 мкМ) использовали в течение 24 часов в качестве положительного контроля для индуцирования гибели клеток. По окончании обработки клетки собирали путем трипсинизации, дважды промывали 1XPBS и ресуспендировали в 1XPBS, содержащем 0,5% BSA и 50 мкг/мл йодида пропидия (Invitrogen, США). Проточный цитометрический анализ 10 000 клеток для трех независимых экспериментов был выполнен с использованием проточного цитометра BD-Accuri с использованием программного обеспечения C6.

Анализы клоногенной выживаемости

Тысячи клеток высевали в 6-луночные чашки в трех повторностях и культивировали в течение 12 дней (8 дней для MDA-MB-231). Свежую питательную среду подавали каждые 3 дня. Колонии окрашивали красящим раствором (0,4% кристаллический фиолетовый, 4% PFA в 1XPBS), промывали, сушили в течение ночи и подсчитывали вручную.

Анализы подсчета клеток

1 × 10 5 MCF-7 Tet-On BIK или пустые векторные клетки высевали на лунку в 6-луночных планшетах в двух повторах. На следующий день было начато лечение доксициклином.Свежую среду, содержащую соответствующую концентрацию доксициклина, добавляли каждые 3 дня. Во время сбора популяцию плавающих клеток собирали, клетки один раз промывали 1XPBS, трипсинизировали и подсчитывали с использованием гемоцитометра в двух повторностях. Для подсчета клеток использовали отрицательные по трипановому синему клетки. Было проведено три независимых эксперимента.

Окрашивание TMRE и проточная цитометрия

2 × 10 5 Клетки MDA-MB-231 высевали на лунку в 12-луночные чашки для культивирования клеток и индуцировали 250 нг/мл Dox или обрабатывали 2. 5 мкМ стауроспорина в течение 24 часов. В конце обработки собирали питательную среду, содержащую поплавки, прилипшие клетки промывали один раз 1 мл 1XPBS и трипсинизировали 50 мкл раствора трипсина в течение 5 минут. Трипсин нейтрализовали 1 мл полной ростовой среды и клеточную суспензию центрифугировали при 300 ×  g в течение 5 мин. Полученные клеточные осадки ресуспендировали в 500 мкл питательной среды, аликвоту 150 мкл из нее собирали в планшеты с V-образным дном и центрифугировали при 300 х g в течение 5 мин.Супернатант удаляли, а клеточные осадки ресуспендировали в 200 мкл полной питательной среды, содержащей 0,1 мкМ раствора этилового эфира тетраметилродамина (TMRE), с последующей инкубацией при 37 °С в инкубаторе для культивирования клеток в течение 15 мин. Клетки центрифугировали при 300 ×  г в течение 5 минут, надосадочную жидкость удаляли, а осадки один раз промывали 1XPBS. Конечные осадки клеток ресуспендировали в 250 мкл 1XPBS и пропускали через нейлоновое сито с размером ячеек 70 мкм для удаления любых скоплений клеток. Проточный цитометрический анализ проводили на 10 000 клеток с использованием проточного цитометра BD-Accuri по меньшей мере в трех независимых экспериментах.Данные были проанализированы с использованием программы BD-Accuri c6, а репрезентативные гистограммы были подготовлены с использованием программы Flow Jo (версия X).

Окрашивание активной каспазой-3/7 и проточная цитометрия

2,5 × 10 5 Клетки MDA-MB-231 высевали на лунку в 12-луночные планшеты для культивирования клеток и индуцировали 250 нг/мл доксициклина или стауроспорина в течение 24 час Флотирующие клетки собирали, а прилипшие клетки обрабатывали трипсином (50 мкл), нейтрализовали 1 мл питательной среды и центрифугировали при 300 × г в течение 5 мин.Полученные осадки клеток ресуспендировали в 0,5 мл питательной среды и 200 мкл этой клеточной суспензии центрифугировали при 300× г в течение 5 минут в чашках с V-образным дном. Супернатант удаляли, а клеточные осадки ресуспендировали в 250 мкл питательной среды, содержащей 5 мкМ реагента Cell Event Green (кат. № C10723, Invitrogen, США), в течение 30 мин в инкубаторе для культивирования клеток. Затем клетки пропускали через нейлоновое сито с размером ячеек 70 мкм, чтобы избавиться от комков, и проводили проточный цитометрический анализ не менее 10 000 клеток.Данные были проанализированы с использованием программы BD-Accuri c6, а репрезентативные гистограммы были подготовлены с использованием программы Flow Jo (версия X).

Активированная флуоресценцией сортировка клеток со слабой и выраженной каспазо-положительностью

2 × 10 5 Клетки MDA-MB-231 окрашивали реагентом Cell Event Green, как описано в разделе Активное окрашивание каспазы-3/7 и проточная цитометрия . Тысячи клеток были отсортированы непосредственно в 6-луночные планшеты, содержащие 2   мл питательной среды, в повторах для анализа образования колоний, а 100 000 клеток были собраны в смеси 50/50 1XPBS и FCS для вестерн-блоттинга.

Количественное определение очагов γh3AX и ядер апоптоза

Анализ изображений очагов на ядро ​​выполняли в MATLAB (MathWorks). Для обнаружения границ ядер использовался подход сегментации по маске на основе Otsu 73 с последующим разделением соприкасающихся ядер посредством водораздела. Неполные ядра (бинарные объекты, соприкасающиеся с краями изображения) были удалены, а полученные границы ядер были проверены вручную. Для обнаружения очагов фоновое изображение было вычтено из необработанных изображений γh3AX, как описано ранее 73 , с использованием гауссовой диаграммы шириной 10 пикселей.Затем пятна локальной интенсивности очагов были обнаружены посредством итеративной фильтрации по значимым коэффициентам и бинаризированы. Затем из ядер и бинарных изображений очагов вычисляли количество очагов на ядро. Клетки с тремя очагами или менее наблюдались в необработанных клетках и представляли базовые фоновые уровни положительности γh3AX. Для количественной оценки дискретных повреждений ДНК с помощью иммунофлуоресценции γh3AX мы подсчитывали % клеток с 4–19 очагами. Клетки с >19 очагами не наблюдались. Для идентификации апоптотических клеток диффузное панъядерное окрашивание γh3AX было сегментировано с использованием вышеупомянутого метода обнаружения границ ядер.Полученные бинарные объекты, совпадающие с ядерными объектами, считались апоптозными. Всего было проанализировано 19–20 кадров для каждой группы.

Анализ щелочных комет

Анализ комет проводили, как описано ранее 11,74 . Анализ проводили в условиях низкой освещенности, чтобы свести к минимуму вызванное светом повреждение ДНК. Вкратце, клетки собирали после соответствующей обработки трипсином с последующим центрифугированием (230 ×  г, при 4°C) и ресуспендировали в 1XPBS. Клетки ресуспендировали в 1% агарозе с низкой температурой плавления (LMP) при плотности 50 клеток/мкл; 50 мкл этой агарозы помещали на предметные стекла (предварительно покрытые 1% агарозой LMP) и оставляли для связывания с агарозой с покрытием в течение 30 минут при 4 °C.Затем клетки, залитые агарозой, подвергали лизису in situ в лизирующем буфере (2,5 М NaCl, 100 мМ ЭДТА, 10 мМ основания Trizma, 1% TX-100, pH 10) при 4 °С в течение 60 мин. Затем ядерную ДНК раскручивали, используя свежеприготовленный щелочной раскручивающий раствор (200 мМ NaOH, 1 мМ ЭДТА, рН 8) в течение 1 ч при 4°С. Затем предметные стекла выравнивали на равном расстоянии от электродов и проводили электрофорез при 300 мА в течение 30 мин в щелочном растворе для электрофореза (200 мМ NaOH, 1 мМ ЭДТА, pH   > 13). Затем предметные стекла дважды промывали dH 2 O с последующей фиксацией 70% этанолом и сушкой.ДНК после электрофореза окрашивали красителем RedSafe DNA. Полученные кометы визуализировали с помощью микроскопа AxioObserver.Z1 (Carl Zeiss, Германия) при 10-кратном увеличении. %ДНК в хвосте рассчитывали с использованием программы анализа комет CasPLab (http://casplab.com/download) 75 .

трансфекции миРНК

2 × 10 5 клеток высевали на лунку в 12-луночные планшеты. На следующий день 100 нМ олигонуклеотидов миРНК трансфицировали с использованием липофектамина 2000 в соответствии с инструкциями производителя. Нокдаун Dox-индуцированного Bik выполняли путем трансфекции ранее описанной анти-Bik siRNA за 24 ч до индукции Dox в течение 24 ч 27 . Сайленсинг CAD был выполнен аналогичным образом. Подробная информация об олигонуклеотидах миРНК, использованных в исследовании, представлена ​​в дополнительной таблице 2.

Измерение уровня АФК и повреждения ДНК

Клетки инкубировали в питательной среде, содержащей 2,5 мкМ реагента CellRox Green (Invitrogen, США), в течение 30 мин при 37°С. С. Уровни АФК количественно определяли путем измерения средней интенсивности флуоресценции (MFI) в отдельных клетках с использованием проточного цитометрического анализа на проточном цитометре BD-Accuri с использованием программного обеспечения C6.TBHP ( трет--бутилгидропероксид, 100 мкМ) (458149, Sigma, США) использовали в качестве положительного контроля. 2,5 мМ NAC (N-ацетилцистеин) (A9165, Sigma, США) использовали в качестве поглотителя АФК в течение 30 минут перед обработкой TBHP. АФК-зависимое повреждение ДНК измеряли путем обработки клеток 50 мкМ H 2 O 2 в течение 30 мин в присутствии или в отсутствие ингибитора каспаз z-VAD-fmk (Promega, США) или поглотителя АФК NAC. Повреждение ДНК было подтверждено с помощью вестерн-блоттинга с антителом против γh3AX.

Окрашивание CaspACE и проточная цитометрия

2 × 10 5 клеток/лунку высевали в 12-луночные планшеты. Через 24 часа клетки обрабатывали указанными концентрациями докса или стауроспорина (2,5 мкМ) в течение 24 часов. В конце лечения собирали плавающие клетки с последующей обработкой трипсином (50 мкл) для сбора популяции прикрепившихся клеток. Трипсин нейтрализовали, используя 1 мл питательной среды. Пробирки с клеточной суспензией вращали при 300 ×  г в течение 5 минут при комнатной температуре.Осадки клеток ресуспендировали в 450 мкл питательной среды, аликвоту объемом 175 мкл переносили в 96-луночные планшеты с V-образным дном с последующим вращением при 300 х г в течение 5 мин при комнатной температуре. Полученные клеточные осадки ресуспендировали в 200 мкл питательной среды, содержащей 10 мкМ реагента CaspAce (#G7461, Promega, США) или только в питательной среде для неокрашенного контроля, и инкубировали в инкубаторе для культивирования клеток в течение 1 ч. Планшеты с V-образным дном вращали в течение 5 минут при 300 ×  г , а осадок клеток дважды промывали 200 мкл 0.5% BSA, содержащий 1XPBS, с последующим окончательным ресуспендированием в 200 мкл 0,5% BSA, содержащего 1XPBS. Проточную цитометрию проводили на проточном цитометре BD-Accuri на канале FL-1. Для dox-индуцированных клеток было получено не менее 10000 клеток, тогда как для клеток, обработанных стауроспорином, было получено 5000 клеток для трех независимых экспериментов. Анализ данных был выполнен в программе FlowJo_V10.

Анализ миграции одиночных клеток

Клетки MCF-7 LTC ​​или MDA-MB-231 LTC высевали с плотностью 3000 клеток/лунку в 8-луночные камеры LabTek со стеклянным дном (#155409, Thermo Fisher Scientific, США). .На следующий день на микроскопе ZEN AxioObserver, оснащенном нагретым и увлажненным предметным столиком, была начата визуализация живых клеток в течение 24 часов. Интервальные изображения получали каждые 1 час с использованием объектива с 10-кратным увеличением и камеры Rolera. Анализ треков одиночных клеток после приобретения проводили вручную на клетках, которые не подвергались клеточному делению, с использованием программы ImageJ. Скорость рассчитывалась путем деления длины пути в каждый момент времени на прошедшее время (часы). Графики Розы и постоянство рассчитывали с использованием программы MATLAB.Стойкость рассчитывали путем деления смещения на длину гусеницы. Ограниченная и неограниченная классификация была определена по кривой среднего квадрата смещения отдельной дорожки, соответствующей альфа, со значениями альфа <1, соответствующими ограниченному движению. Из трех независимых экспериментов было проанализировано не менее 57 и 60 треков в клетках MCF-7 LTC ​​и MDA-MB-231 LTC соответственно.

Анализ коллективной клеточной миграции

2,5 × 10 5 Клетки MCF-7 или MDA-MB-231 LTC высевали в 8-луночные камеры LabTek со стеклянным дном (#155409, Thermo Fisher Scientific, США) для получения конфлюэнта монослой на следующий день.Клетки обрабатывали 10 мкг/мл митомицина С (#M4287, Sigma, США) в течение 3 ч для блокирования пролиферации клеток. Затем с помощью наконечника пипетки объемом 200 мкл одним быстрым движением были сделаны горизонтальные царапины. Клеточный дебрис и митомицин С вымывали тремя мягкими промываниями питательной средой. Затем на микроскопе ZEN AxioObserver, оснащенном нагретым и увлажненным предметным столиком, была начата визуализация живых клеток продолжительностью до 15 часов. Интервальные изображения получали каждые 1 час с использованием объектива ×10 и камеры Rolera.Для каждого эксперимента выбирали три различных положения царапин на клеточную линию. Площадь, покрытая клетками, была вычтена из исходной площади, чтобы получить расстояние, пройденное с течением времени, с использованием программы визуализации ZEN pro. Было проведено не менее трех независимых экспериментов.

Формирование колонии на мягком агаре

Формирование колонии на мягком агаре проводили, как описано ранее 11,76 . Вкратце, 2500 клеток ресуспендировали в 0,35% агарозе (Invitrogen, США), смешанной с полной питательной средой, и наслаивали поверх смеси 1% агароза:среда для выращивания.Колониям давали возможность сформироваться в течение 7 недель (6 недель для MDA-MB-231 LTC), а слой агарозы поддерживали гидратированным добавлением 200 мкл ростовой среды (RPMI + 10% FCS) каждые 5 дней. Колонии окрашивали 0,005% раствором кристаллического фиолетового (Fisher science education, США) в течение ночи с последующей визуализацией с помощью сканера EPSON. Колонии на мягком агаре, образованные клетками MDA-MB-231 LTC, было трудно визуализировать на сканере EPSON. Поэтому репрезентативные изображения были получены с использованием микроскопа ZEN AxioObserver с объективом ×10.

Исследование образования маммосфер

Планшеты с низким прикреплением клеток готовили путем инкубации 24-луночных планшетов с 0,5 мл раствора поли-ГЭМА (Sigma, США) с концентрацией 20 мг/мл, приготовленного в 95% EtOH, с последующим выпариванием в течение ночи в культуре клеток. капот. Отдельные клетки EV-LTC-250, BIK-LTC-0 и BIK-LTC-250 высевали в повторах в 24-луночные планшеты с покрытием из поли-НЕМА при 5 клетках/мм суспензии 3 (объем суспензии 500  мкл на лунку). в DMEM/F12 (1:1) с добавлением 20 нг/мл FGF-2 (Sigma, США), 20 нг/мл EGF (PeproTech), 2% B27 без витамина A (GIBCO, США) и 1 × ITS (инсулин -трансферрин-селен, GIBCO).Для предотвращения агрегации клеток использовали 0,5% метилцеллюлозу (Sigma, США), что позволяло расти маммосферам в разных z-плоскостях среды. Каждые 3 дня в каждую лунку добавляли по 500 мкл свежей среды, не удаляя старую среду. Маммосферы визуализировали в светлом поле (микроскоп Zeiss AxioObserver.Z1) на 4, 8 и 12 день (на 28 день для MDA-MB-231 LTC). Эффективность образования маммосфер определяли на 12-й день (28-й день для MDA-MB-231 LTC) и рассчитывали по количеству сфер на лунку, деленному на количество высеянных клеток, умноженному на 100 (для преобразования в проценты).

Сегментация светлопольных изображений маммосфер

Анализ изображений проводили в MATLAB (MathWorks). Для сегментации маммосфер на светлопольных изображениях и определения их площадей была рассчитана бинарная градиентная маска изображения маммосфер(ы) из порогового значения, определяемого краем и оператором Собеля. Линейные промежутки в градиентных изображениях были расширены с помощью линейных структурирующих элементов, внутренние отверстия заполнены, а полученная граница маммосферы сглажена путем двойной эрозии изображения алмазным структурирующим элементом.Ручная проверка каждого изображения выполнялась для обеспечения правильного определения границ.

Лечение антиэстрогенами

Тамоксифен (T5648, Sigma) растворяли в ДМСО в исходной концентрации 1 мМ. Эксперимент проводили в условиях низкой освещенности, чтобы свести к минимуму изменения хиральности тамоксифена. Клетки MCF-7 выращивали в среде RPMI + 10% FCS, не содержащей фенолового красного, и обрабатывали тамоксифеном в указанных концентрациях в течение 72 часов. Клеточные лизаты готовили в буфере RIPA (50 мМ Tris-cl, 150 мМ NaCl, 0. 1% SDS, 1% NP-40, 0,5% дезоксихолата и 1 мМ ЭДТА, pH 7,5) с добавлением ингибиторов протеазы- (11873580001, Roche, США) и ингибиторов фосфатазы (047001, Roche, США), и экспрессия BIK была подтверждена с помощью вестерн-блоттинг.

Наборы данных Gene Microarray

ER-положительные наборы данных, обработанные тамоксифеном, включают GSE17705 43 и GSE2990 42 . Для этих наборов данных были загружены необработанные данные, откорректированы фон и нормализована медиана с использованием процедуры Robust Multi-array Average (RMA) в MATLAB Bioinformatics Toolbox.Были загружены исходные нормализованные наборы данных TNBC, которые включают GSE31519 50 , GSE33926 44 и GSE65194 45,46,47 . Чтобы разделить пациентов на группы BIK -низкий и BIK -высокий, оптимальная точка отсечения была определена для каждого набора данных с помощью анализа кривой характеристик оператора-приемника (ROC) с рецидивом заболевания в качестве переменной классификации в соответствии с подходом, описанным 77 . с использованием MedCalc версии 15 (Остенде, Бельгия). Безрецидивная выживаемость рассчитывалась с помощью анализа Каплана-Мейера (КМ).Значительные различия между кривыми КМ измеряли с помощью логарифмического рангового теста.

Анализ микрочипов тканей

Микрочипы тканей (ТМА) готовили, как описано ранее ( n  = 152) 15 . Информация о пациентах была собрана с одобрения Совета по этике исследований (HREB Biomedical). ЭР-положительные пациенты были выявлены с помощью иммуногистохимического анализа биоптатов опухолей. Иммуноокрашивание ТМА проводили с использованием антитела против BIK (Santa Cruz Biotechnology, Inc.США). Оценка иммуноокрашенного ТМА проводилась слепым методом в соответствии с обучением и рекомендациями лечащего патолога исследования. Оптимальная точка отсечения баллов была определена путем проведения анализа ROC-кривой, где рецидив заболевания использовался в качестве переменной классификации. Кривые безрецидивной и общей выживаемости были построены с использованием MedCalc версии 15 (Остенде, Бельгия). Значительные различия между кривыми КМ измеряли с помощью логарифмического рангового теста.

Статистический анализ

Все гистограммы и линейные графики были подготовлены с использованием GraphPad Prism версии 7.03 (программное обеспечение GraphPad, США, www.graphpad.com). Статистическую значимость между двумя группами определяли с использованием двустороннего непарного t -критерия, где альфа была установлена ​​на уровне 0,05. Для определения статистической значимости среди более чем двух групп данных использовали однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA). Там, где ANOVA был значительным, различия между двумя выбранными группами анализировали с помощью апостериорного критерия Сидака и получали значения p . После ANOVA, где каждое среднее значение сравнивалось с любым другим средним значением, p -значений были рассчитаны с использованием постфактум-критерия Тьюки, тогда как, когда каждое среднее сравнивалось с контрольным средним, p -значений были рассчитаны с использованием пост-критерия Даннетта. -хок тест.Наклоны линий коллективной клеточной миграции клеток LTC рассчитывали с помощью линейного регрессионного анализа, а статистическую значимость определяли с использованием GraphPad Prism версии 7.03 (GraphPad Software, США, www.graphpad.com). (* р  < 0,05, ** р  < 0,01, *** р  < 0,001). Если среди проанализированных групп не было обнаружено статистической значимости, звездочки (*) не показывались.

(PDF) Облегченные классификаторы машинного обучения потоков трафика IoT

B.Алгоритмы классификации

Линейные модели, такие как логистическая регрессия и поддержка

Векторная машина с линейным ядром и дерево решений

можно рассматривать как относительно недорогие варианты. Ради верхней оценки

мы включили более сложные модели,

такие как ансамбли деревьев решений и нейронная сеть с прямой связью

.

Проблемы классификации обычно трудно описать в терминах пространственно-временной

сложности, поскольку она зависит исключительно от

реализации базового алгоритма. Тем не менее, нас беспокоит

сложность фазы прогнозирования, а для двоичной задачи классификации

и линейных алгоритмов она сравнима с скалярным произведением

весового вектора и признаков объекта, что составляет

O(K). Результирующая сложность зависит от стратегии обработки многоклассовой проблемы и вида функции активации. Что касается дерева решений, то процесс классификации представляет собой

, по сути, поиск в обученном дереве, и это задача O(K)

, тогда как для ансамблевых моделей сложность составляет

O(KM), где M — это количество оценщиков, т.е.е. деревья в ансамбле

.

В процессе обучения важно настроить различные

гиперпараметры моделей, чтобы получить максимальную

производительность. Чтобы автоматизировать процесс, мы сделали поиск по сетке

параметров с перекрестной проверкой на десятой части обучающего набора

. Если параметр не указан, для него устанавливается значение библиотеки по умолчанию

. Мы определили модели и их настраиваемые параметры

следующим образом:

• Логистическая регрессия (LogRegr).Для обработки многоклассовой классификации

были использованы полиномиальные потери вместе с решателем

lbfgs. Коэффициент регуляризации С настраивался в диапазоне

10…1000 с логарифмическим шагом.

• Метод опорных векторов (SVM). Подход «один против одного»

показал лучшую производительность

с liblinear Solver, хотя и при стоимости N(N-1)/2

классификаторов для N классов. В качестве цели оптимизации было применено

квадратных потерь шарнира.Штраф за ошибку C повторил

из набора {0.1, 1, 10}.

• Дерево решений (DecTree). Библиотека sklearn

реализует алгоритм CART. Мы контролировали максимальную глубину

дерева от 5 до 20 с шагом 3 и ранжировали число

учитываемых признаков для разбиения по энтропийному критерию

от 10 до 40 с шагом 10.

• Случайный лес. Количество деревьев ансамбля

варьировалось от 10 до 50 с шагом 10, при этом верхняя граница глубины

равнялась 15.

• Повышение градиента (GradBoost). Мы зафиксировали количество

деревьев до 50 и варьировали скорость обучения в пределах 0,01…0,1 с максимальной глубиной

2…5.

• Многослойный персептрон (MLP). Мы устанавливаем два скрытых слоя

с одинаковыми размерами, равными 80 или 120, и штраф за регуляризацию L2

в логарифмическом диапазоне 0,0001…0,01.

IV. T

ESTING AND

R

РЕЗУЛЬТАТЫ

A. Показатели производительности

Для сравнения производительности мы выполнили 4-

перекрестную проверку набора данных по точности и

2 показателю F1, сохранив показатель

3 соотношение классов в тренировочном и тестовом наборах.

Для задачи мультиклассовой классификации мы использовали показатель подобия Jaccard

в качестве показателя точности. Его можно рассматривать как отношение

пересечения к объединению истинного и предсказанного классов.

Кроме того, мы использовали два способа агрегирования F1-показателей:

• Макроматрица F1-показателей не учитывает дисбаланс класса

, она находит F1-оценку для каждого класса, а затем

применяет простое усреднение.

• Взвешенная оценка F1 вычисляет средневзвешенное значение для оценок F1-

, где веса пропорциональны

количеству экземпляров класса.

B. Сценарии оценки

Разработано шесть сценариев тестирования, которые отличаются друг от друга

только набором признаков, в {скобках} указано среднее количество признаков

для каждого случая:

1. Базовый вариант {43}. Включены только признаки из наборов 1,3,4,5

, т.е. без производных времени между приходами

и набора полей TCP-флагов.

2. Случай IAT {51} включает все функции из базы, а

добавляет производные времени между приходами.

3. TCP {90} заменяет функции, основанные на времени, на предложенную

.

4. Учитываются все функции {98}.

5. Декорированные {68}. Корреляционная матрица со всеми

признаками анализируется на наличие пар с

абсолютным значением корреляции Пирсона выше 0,95 и

произвольных признаков из каждой пары отбрасывается.

6. ПТС {64}. Это преобразование применяется ко всему набору функций

с сохранением 99.9% дисперсии.

Как видно из значений в скобках, удаление

коррелированных признаков и PCA-преобразование приводят к сходному количеству

признаков. Целью последних двух сценариев является

исследование производительности классификации после удаления

коррелированных признаков в многомерном пространстве признаков трафика.

C. Результаты испытаний

Начиная с базового случая (см. рис. 1), линейные модели показывают

производительность около 99.2%, когда древовидные модели и

MLP демонстрируют Точность и взвешенную F1-меру выше

99,8%. Когда добавлены функции, основанные на времени, Логистическая

Регрессия и SVM незначительно улучшают свои результаты, поскольку

в отличие от случаев, когда включена предлагаемая функция,

, где производительность подскакивает примерно до 99,6%.

Что касается дерева решений и дорогих моделей, то их оценки

колеблются в диапазоне 99,8–99,9% при слабой реакции на

изменения в наборах функций.Gradient Boosting и MLP немного отставали

от Random Forest, что мы объясняем несовершенной настройкой параметров

двух. На практике Random Forest может быть

предпочтительнее также из-за более быстрого процесса обучения и

более простого процесса настройки параметров. Кроме того, когда производительность этапа принятия решения

вызывает беспокойство, можно использовать небольшое количество деревьев, например,

. На рис.1. Алгоритм ансамбля, содержащий множество

слабых оценок, более устойчив к условиям обучения и имеет

устойчивую производительность в различных сценариях, в отличие от

простых алгоритмов, например. линейные и дерево решений.

Прогнозирование числа пользователей велопроката | Nadir N

Классическая проблема регрессии, решенная с помощью машинного обучения с учителем

Этот проект начался как последний классный проект, над которым я работал для курса машинного обучения (EE 660).Я тщательно обновил его по мере того, как мое понимание концепций и практик машинного обучения (ML) созрело, и в процессе перенес код из Matlab в R. Сценарий R, набор данных и изображения, которые я использовал, находятся в открытом доступе на моем Github. Без лишних слов, давайте приступим к делу.

Фото Келли Сиккема на Unsplash

Система проката велосипедов — это услуга, в которой пользователи могут арендовать/использовать велосипеды, доступные для общего пользования, на краткосрочной основе за плату или бесплатно.В настоящее время в мире существует более 500 программ велопроката. Такие системы обычно направлены на уменьшение заторов, шума и загрязнения воздуха путем предоставления бесплатного/доступного по цене велосипеда для поездок на короткие расстояния в городской местности, в отличие от моторизованных транспортных средств. Количество пользователей в любой день может сильно различаться для таких систем. Возможность предсказать количество пользователей в час может позволить организациям (предприятиям/правительствам), которые контролируют эти системы, управлять ими более эффективно и экономично.Наша цель состоит в том, чтобы использовать и оптимизировать модели машинного обучения, которые эффективно прогнозируют количество велосипедов для совместного использования, которые будут использоваться в любой данный 1-часовой период времени, используя доступную информацию об этом времени/дне.

Набор данных, который мы используем, взят из репозитория машинного обучения Калифорнийского университета в Ирвине. Составители набора данных частично использовали информацию из двухлетнего исторического журнала, соответствующего 2011 и 2012 годам, из системы Capital Bikeshare, Вашингтон, округ Колумбия.C. Эта информация общедоступна. Компиляторы агрегировали данные ежечасно и ежедневно (для тех, кто заинтересован в дальнейшем копании). Затем они извлекли и добавили всю соответствующую информацию о погоде и сезонах отсюда.

Наш набор данных представляет собой файл csv (доступен на моем Github) с информацией за 17 379 часов за 731 день с 16 функциями (категориями информации) для каждого часа. Особенности:

  1. Индекс записи
  2. Дата
  3. Сезон (1:весна, 2:лето, 3:осень, 4:зима)
  4. 11:271 Год )
  5. месяц (1-12) месяц (1-12)
  6. 2
  7. час (от 0 до 23)
  8. Праздник: в этот день праздник или не
  9. будний день: День недели
  10. Рабочий день: если день не является ни выходным, ни праздничным днем, значение равно 1.В противном случае 0
  11. Погодная ситуация:
    — 1: Ясно, Немного облаков, Переменная облачность, Переменная облачность
    — 2: Туман + Облачность, Туман + Разорванные облака, Туман + Немного облаков, Туман
    — 3: Слабый снег, Слабая Дождь + Гроза + Рассеянная облачность, Небольшой дождь + Рассеянная облачность
    — 4: Сильный дождь + Ледяные поддоны + Гроза + Туман, Снег + Туман
  12. Нормированная температура в градусах Цельсия. Значения делятся на 41 (макс.)
  13. Нормализованная ощущаемая температура в градусах Цельсия.Значения делятся на 50 (макс.)
  14. Нормированная влажность. Значения делятся на 100 (макс.)
  15. Нормированная скорость ветра. Значения делятся на 67 (макс.)
  16. Количество случайных пользователей
  17. Количество зарегистрированных пользователей
  18. Общее количество арендованных велосипедов, включая как случайных, так и зарегистрированных
  19. 0 -points намного превышают количество функций, что делает этот набор данных «худым», который считается идеальным для ML.

    Прежде чем приступить к обработке набора данных с помощью алгоритмов, всегда полезно изучить его визуально. Мы собираемся использовать R для этого проекта. Используя пакеты ggplot2 и ggextra , мы можем быстро построить несколько графиков, чтобы исследовать, как количество используемых велосипедов зависит от доступных функций. Теперь давайте посмотрим на некоторые графики.

    Точечная диаграмма – скорректированная температура в зависимости от использования Точечная диаграмма – температура в зависимости от использования

    Как видно из приведенных выше диаграмм рассеяния, существует положительная корреляция между температурой и использованием и скорректированной температурой в зависимости от использования для большинства диапазоне температур, и линейная аппроксимация не далека от оптимальной кривой.Это должно быть интуитивно понятно, так как люди вряд ли будут ездить на велосипеде на улице в холодную погоду. Для максимальных температур, которые представляют собой небольшое подмножество данных, на этой кривой наблюдается провал. Опять же, это должно иметь смысл, поскольку пользователям также может не нравиться ездить на велосипеде, когда на улице слишком жарко.

    Точечная диаграмма – зависимость влажности от использования

    По-видимому, существует отрицательная корреляция между влажностью и коэффициентом использования, при этом линейная аппроксимация очень близка к наилучшей кривой для всех данных (за исключением некоторых выбросов с очень низкой влажностью). ).Это можно объяснить климатом Вашингтона, округ Колумбия, который известен своей влажностью. Более высокая влажность коррелирует с более высокой вероятностью осадков. Мы также можем предположить, что повышенное потоотделение из-за высокой влажности препятствует езде на велосипеде на открытом воздухе. Основываясь на визуализациях до сих пор, мы могли бы предположить, что погодная ситуация повлияет на использование велосипеда, а дождь сдержит использование. Наш следующий график, представленный ниже, до некоторой степени поддерживает эту гипотезу.Обратите внимание на гистограмму (по оси x), что ясных дней (погода 1) намного больше, чем пасмурных или дождливых дней (погода 2 или 3 соответственно).

    Точечная диаграмма — погодные условия и использование Точечная диаграмма — скорость ветра и использование

    Однако просмотр данных о скорости ветра не дает нам четкой интерпретации того, как это влияет на использование. Корреляция между этими двумя факторами в лучшем случае слабая. Ниже приведена корреляционная матрица всех обсуждавшихся до сих пор непрерывных переменных, которая добавляет некоторые цифры к наблюдаемым нами тенденциям.

    Примечание: Интересно, что подсчет случайного использования больше коррелирует с непрерывными переменными и лучше согласуется с нашими предыдущими гипотезами. В этом есть смысл, если подумать, поскольку зарегистрированных пользователей, которые используют велосипеды для поездок на работу, с меньшей вероятностью будут отпугивать неудобные погодные условия. Мы можем заключить, что имеет смысл предсказать эти два подсчета по отдельности и сложить подсчеты, чтобы найти общий подсчет. Однако, когда я попробовал это, я обнаружил, что окончательные прогнозы менее точны, чем то, что мы получим, если просто предскажем общее количество.Таким образом, для остальной части проекта мы будем игнорировать количество зарегистрированных и случайных пользователей и будем работать только с общим количеством в качестве выходных данных. Если вы хотите, вы можете получить доступ к набору данных и моему коду на моем Github и попробовать включить эти переменные, чтобы посмотреть, сможете ли вы найти лучшие результаты. К следующему пункту. Давайте посмотрим, как время и дата влияют на использование.

    Глядя на влияние времени, кажется, что наименьшее использование происходит поздно ночью (с минимумом между 4–5 часами утра), а пики приходятся на 8–9 утра и 17–19 часов, что неудивительно, что это время постоянного тока. на час пик.Подгонка далека от линейной. Однако с помощью некоторых простых манипуляций с данными (подробнее об этом в следующем разделе) мы можем изменить это, чтобы представить уровень использования на основе временного расстояния до 4 часов утра, и найти несколько линейное соответствие (см. ниже).
    Примечание. Наличие функций, которые линейно предсказывают результат, является идеальным решением, поскольку оно снижает потребность в сложных нелинейных алгоритмах машинного обучения.

    Аналогичную тенденцию можно наблюдать и на графике зависимости месяца от использования (ниже), с явно более высоким уровнем использования в теплые летние месяцы и самым низким в январе. С некоторыми манипуляциями, аналогичными предыдущему графику, эти данные также можно использовать для представления использования на основе временного расстояния до января. Эта корреляция, однако, не так сильна, как для манипулируемого временного графика.

    Наконец, глядя на переменную «Год» (ниже), можно увидеть, что коэффициент использования увеличивается с 1-го по 2-й год, что может свидетельствовать о росте популярности системы. Одна важная вещь, которую следует отметить при использовании этой переменной, заключается в том, что, хотя она может быть полезна для прогнозирования в указанном диапазоне лет (2011–2012 гг.), алгоритму придется значительно экстраполировать, чтобы предсказать, как она повлияет на будущие даты (2018 г.). и далее), что может сделать эту переменную менее надежным предиктором для другого периода времени.

    Для любого проекта машинного обучения предварительная обработка данных является важным шагом. Этот процесс обычно представляет собой совокупность широко применяемых методов предварительной обработки и корректировок данных для конкретных случаев на основе суждений человека, разрабатывающего модели. Если обработка данных выполняется неправильно или неадекватно, это может привести к плохо обученным алгоритмам машинного обучения, которые дают неточные или (в лучшем случае) неоптимальные результаты. Здесь применима старая поговорка: «Мусор на входе, мусор на выходе». Важной частью этого процесса является разработка функций, которая включает в себя преобразование доступных данных-функций в более полезные переменные, которые могут помочь нам предсказать наш результат.Давайте рассмотрим шаги, которые мы предпринимаем:

    1. Использование предварительных знаний для удаления функций, которые не добавляют важной информации, которая в данном случае является только функцией «индекс».
    2. Извлечение номера недели из даты. Сама дата в предоставленном формате не может быть обработана нашими алгоритмами. Однако из этой даты мы можем извлечь номер недели (для этого конкретного года) и использовать эту переменную в качестве предиктора для подсчета использования.
    3. Одно горячее кодирование, представляющее собой процесс разделения небинарных категориальных признаков (месяц, номер недели, час, погодная ситуация, сезон, день недели) на несколько бинарных подпризнаков, где каждый подпризнак указывает, является ли определенный Категория исходной функции — «Истина или нет» (1 или 0). Если возможно сделать это, не делая набор данных «толстым», лучше всего разделить каждую функцию мультиклассификации на несколько бинарных функций. Поскольку у нас есть огромный набор данных с более чем 17 000 точек данных, мы можем расширить эти функции и по-прежнему иметь «тощий» набор данных, чтобы не рисковать переобучением. Обратите внимание, что это значительно увеличивает размерность нашего набора данных и увеличивает время вычислений более чем в 5 раз. Поскольку в этом проекте мы используем только несложные алгоритмы регрессии, мы можем позволить себе добавить вычислительную сложность для повышения точности наших прогнозов.
    4. Изменение значений циклических переменных для представления временного расстояния от одной временной точки. Как мы видели в разделе визуализации данных, для циклических переменных (месяц/номер недели/час) попытка найти точные линейные закономерности для меняющихся значений может быть затруднена. Лучшая линейная модель, соответствующая неделям 1:53, может иметь очень разные значения для недели 1 по сравнению с неделей 53, несмотря на то, что точки данных на неделе 1 во времени очень близки к точкам на неделе 53. Мы исправим это, изменив значения на вместо этого представляют временное расстояние от фиксированной точки времени.Основываясь на том, что мы обнаружили в разделе «Исследовательский анализ данных», разумно установить базовые временные точки на минимальное время использования. Поэтому временные расстояния, которые мы используем, рассчитываются с 4 часов утра для часов и с середины января для недель и месяцев.

    До сих пор мы имели дело с детерминированными аспектами данных временных рядов. Для тех, кому нужно освежить в памяти, детерминированная система — это система, в которой случайность не участвует в развитии будущих состояний системы.Другими словами, детерминированная модель всегда дает один и тот же результат при заданных начальных условиях или начальном состоянии. С другой стороны, если система является стохастической, одна или несколько частей системы связаны со случайностью. Большинство данных временных рядов, которые мы наблюдаем, обычно лучше всего моделируются с помощью комбинации детерминированных И стохастических компонентов. До сих пор мы имели дело с детерминированными аспектами нашей модели. Теперь давайте рассмотрим моделирование стохастичности.

    Включение авторегрессионной модели в наши функции — это простой способ учета стохастичности в системе.Это основано на предположении, что количество пользователей в любой заданный час зависит от количества пользователей за определенное количество предыдущих часов. Это предположение часто справедливо для данных временных рядов.

    Ex : Y(t) = B0 + B1* Y(t-1) + B2* Y(t-2)+

    Однако важно выбрать правильное количество значений запаздывания для нашей модели. Автокорреляция относится к тому, как наблюдения во временном ряду связаны друг с другом, и измеряется простой корреляцией между текущим наблюдением (Yt) и периодами наблюдения за p до текущего (Y(t-p)).Функция автокорреляции (ACF) в R сообщает нам автокорреляцию между текущими значениями и значениями задержки и позволяет нам решить, сколько значений задержки включить в нашу модель.

    Результаты ACF по количеству пользователей в час

    Неудивительно, что существует сильная положительная корреляция между количеством пользователей за час и двумя предыдущими значениями задержки, а также умеренная положительная корреляция между количеством пользователей за час и третьим значением задержки . Таким образом, мы добавляем 3 значения задержки в наш набор данных как новые функции .

    Мы получаем 117 признаков для прогнозирования почасового использования велосипеда из 17 377 точек данных .

    В этом проекте мы будем использовать два наиболее известных алгоритма регрессии: Оценка максимального правдоподобия и Максимальное апостериорное . Для линейной регрессии нас интересует нахождение наилучших параметров/весов, w , таких, что с учетом наших функций, X , наш прогнозируемый результат, Y_predict = X

    2 *

    1 , максимально приближен к реальному результату, Y_test .

    Примечание по построению обучающих и тестовых наборов: В большинстве задач регрессии, когда мы рассматриваем перекрестные данные, мы рандомизируем порядок точек данных перед выбором обучающего и тестового набора. Однако, когда мы работаем с данными временных рядов, мы должны проводить хронологическое тестирование, поскольку порядок временных рядов важен. Мы не можем вырезать кусок в середине наших данных в качестве тестового набора и тренироваться на данных до и после этого. часть. Нам нужно тренироваться на наборе данных, которые старше тестовых данных.

    Пакеты на R и Python позволяют нам удобно применять алгоритмы машинного обучения с помощью двух или трех строк кода. Хотя у этого подхода есть свои преимущества, я думаю, что также важно понимать фундаментальные концепции статистики и вероятности, лежащие в основе наших алгоритмов машинного обучения, чтобы лучше понять наши результаты. В отличие от более сложных моделей, таких как нейронные сети, алгоритмы, которые мы будем использовать, легче понять и интерпретировать. Поэтому я очень кратко расскажу, что делает каждый из них, и, если хотите, вы можете просмотреть мой код с комментариями на Github, чтобы точно следовать тому, что мы делаем шаг за шагом.

    Оценка максимального правдоподобия (MLE) используется для оценки некоторой переменной в настройке вероятностных распределений. Допустим, у нас есть функция правдоподобия, P(D|w) . Это вероятность того, что наш общий набор данных, D , при определенном w , который соответствует характеристикам набора данных, X , к результатам набора данных, y . Когда мы выполняем MLE для W , параметры, которые мы пытаемся сделать сделать:
    W_Mle = Argmax W P (D | W)

    Другими словами, мы хотим найти w , которое максимизирует вероятность, P(D|w). Отсюда мы можем немного заняться линейной алгеброй, придумать функцию стоимости/потери , которая нам нужна для расчета наилучших весов, а затем минимизировать эту функцию, используя производные (вспомним исчисление) для найти лучшие веса. Имея несколько основных предположений, мы можем найти наилучшие параметры/веса, используя так называемый метод обычных наименьших квадратов (OLS) , обобщенный в следующей формуле:

    Формула обычных наименьших квадратов на подмножестве наших данных, называемом обучающим набором .Затем мы проверяем эти параметры на другом, отдельном подмножестве данных, называемом тестовым набором , чтобы увидеть, как наши прогнозы yMLE сравниваются с реальными выходными данными yTest.

    Я намеренно ускорил здесь математические этапы, потому что: а) существуют бесплатные онлайн-ресурсы, которые подробно объясняют каждый из этих методов гораздо лучше, чем я, и б) в этой статье мы больше сосредоточены на приложениях эти алгоритмы, чем статистика их работы. Обратите внимание, что вам потребуется твердое понимание исчисления, линейной алгебры и распределения вероятностей, чтобы полностью понять MLE или MAP.

    Наряду с MLE мы также попробуем другой метод, который называется Maximum A posteriori (MAP). MAP выводится с помощью байесовской статистики, области статистики, основанной на теореме Байе :

    В отличие от MLE, основанного на частотной статистике, MAP основан на представлении, которое предполагает, что у нас есть некоторые полезные предварительные знания о распределениях.Как следует из названия, это работает с апостериорным распределением, а не только с вероятностью. Из приведенной выше формулы мы можем получить апостериорное распределение, определяемое по формуле:

    P(w|D) = (P(D|w)*P(w)) / P(D)

    Предполагая, что P(D) или распределение нашего набора данных остается постоянным, мы можем заключить, что: (w)

    Первая часть, P(D|w) , — это просто член вероятности, с которым мы работали раньше. И мы предполагаем, что P(w) следует гауссовскому распределению, так что:

    веса/параметры следуют гауссовскому распределению

    Не знаю, чему должно следовать распределение веса m_w (среднее) или Тау-квадрат (дисперсия) . Поэтому мы пробуем тысячу различных комбинаций значений этих терминов, используя вложенные циклы for, чтобы протестировать наш алгоритм на наших проверочных наборах. Проверочные наборы лучше всего определять как подмножества нашего обучающего набора, которые используются для точной настройки параметров, прежде чем мы проверим параметры на окончательном тестовом наборе. Следуя шагам линейной алгебры, исчисления и вероятности, которые мы описали для MLE, мы обнаруживаем, что w для каждого обучающего набора вычисляются по формуле:

    После точной настройки параметров на проверочных наборах мы используем эти параметры. на функциях набора тестов, чтобы предсказать результаты MAP и сравнить эти прогнозы со значениями yTest.

    Диаграмма рассеяния прогнозов MLE для y по сравнению с реальными значениями yTest Диаграмма рассеяния прогнозов MAP для y по сравнению с реальными значениями yTest

    Сводная статистика для оценки: : 27,05
    Средняя ошибка прогноза: 56,53
    Значение R-квадрата : 0,65

    MAP
    Время выполнения: 258,36 секунды
    Средняя ошибка прогноза: 27,93

    Средняя ошибка прогноза.85
    Значение R-квадрата: 0,63

    Полезным подходом является сравнение производительности наших моделей с наивным прогнозом. Наивный прогноз — это метод оценки, при котором значения за последний период используются в качестве прогноза для этого периода без каких-либо корректировок, направленных на установление причинно-следственной связи.

    Модель наивного прогноза
    Средняя ошибка прогноза: 37
    Средняя ошибка прогноза: 69,9
    Значение R-квадрата: 0,65 data

    Как видно из графиков и приведенных выше значений, MAP и MLE дают очень похожие результаты, как и ожидается, когда мы используем MAP без какой-либо предварительной информации о целевой функции, которую мы пытаемся вывести. Мы находим, что у нас есть медианные ошибки прогнозирования около 27 и средние ошибки прогнозов около 57. Это значительно лучше, чем наивная модель прогнозирования со средней ошибкой прогнозирования 37 и средней ошибкой прогнозирования 69,9. Обратите внимание, что общий диапазон подсчетов пользователей находится в диапазоне от 0 до почти 800.

    Значение R-квадрата для обеих моделей и наивного прогноза составляло примерно 0,63–0,65. Таким образом, наши модели не работают лучше, чем наивный прогноз, если смотреть на эту метрику. Линии наилучшего соответствия на диаграммах рассеяния очень близки к идеальной линии с градиентом 1, проходящей через начало координат.Обратите внимание, что ни один из наших прогнозов не меньше нуля, потому что мы предположили, что количество использований соответствует распределению Пуассона, и мы использовали модель регрессии Пуассона.

    Немного углубившись в исследование, давайте посмотрим на подмножество наших тестовых данных, которое имеет всего 100 точек данных. Мы видим, что и MAP, и MLE очень хорошо предсказывают количество пользователей, когда общее количество использований невелико, но не так хорошо для случаев, когда количество использований превышает 450. Эти точки приводят к выбросам с большими ошибками, что объясняет, почему наше среднее значение ошибки настолько больше, чем наши средние ошибки.

    Учитывая, насколько наши медиана и средние ошибки ниже, чем наивный прогноз, мы, вероятно, можем с уверенностью заключить, что создали эффективные модели для прогнозирования количества пользователей велопроката в час. Конечно, есть возможности для дальнейшего улучшения, особенно для часов, когда количество пользователей велико. Поэтому, если у вас есть предложения по улучшению этих моделей, пожалуйста, дайте мне знать. На этом наша работа заканчивается. Спасибо за чтение.

    Если вы дочитали до этого места, надеюсь, вам понравилось читать это так же, как мне понравилось писать.Я также надеюсь, что вы знаете больше об исследовательском анализе данных и машинном обучении, чем раньше. Если вы считаете, что это может быть интересно или поучительно для других, которых вы знаете, пожалуйста, поделитесь им с ними. Если вам понравилась статья и у вас есть чем поделиться со мной, не стесняйтесь комментировать или связаться со мной по электронной почте [email protected] или по телефону https://www.linkedin.com/in/nadirnibras. / .
    Я намерен улучшать свои методы, анализы или наборы данных, поэтому, если у вас есть какие-либо предложения, дайте мне знать.Если вы хотите следить за моей работой в области науки о данных, подписывайтесь на меня на Medium и Linkedin.
    Если вы являетесь поклонником науки о данных или ее приложений для понимания мира, свяжитесь со мной. Всегда интересно пообщаться с коллегами по статистике, и я хотел бы сотрудничать в проектах 🙂

    (PDF) Достаточно ли справедлива классификация фехтования на колясках? Кинематический анализ среди фехтовальщиков-колясочников мирового уровня

    Ying-Ki Fung at al. Классификация фехтования на колясках

    28 EUJAPA, Vol.6, № 1

    фехтования на инвалидной коляске (т. е. максимальный угол наклона туловища

    и скорость), оцененные в настоящем исследовании

    , могут оказаться недостаточными для комплексной оценки всех

    функциональных способностей, связанных с производительностью. Таким образом,

    надежность и валидность классификационных тестов

    в отношении таких аспектов, как недостаточность конечностей игроков

    , гипертония, атаксия, атетоз и

    низкий рост, остались неисследованными.

    Заключение

    Настоящее исследование представляет собой предварительный

    кинематический анализ функциональной способности туловища

    фехтовальщиков категорий А и В

    по классификации IWAS по фехтованию на колясках.

    Результаты действительно не полностью подтверждают экологическую

    достоверность и надежность существующей системы классификации

    . В заключение, существующая классификация

    для фехтования на инвалидных колясках должна быть уточнена, особенно для адаптации использования

    вспомогательного оборудования в условиях соревнований.

    Внедрение анализа движений может стать

    будущим решением для повышения точности и

    надежности классификации инвалидности в спорте.

    Ссылки

    Бекман, Э. М., и Твиди, С. М. (2009).

    На пути к доказательной классификации в

    Паралимпийская легкая атлетика: оценка достоверности

    тестов на ограничение активности для использования в

    классификации паралимпийских беговых соревнований.

    Британский журнал спортивной медицины, 43(13),

    1067-1072.

    Беркетт, Б. (2010). Технологии в паралимпийском спорте

    : улучшение результатов или

    необходимы для достижения результатов? Британский журнал

    Sports Medicine, 44(3), 215-220.

    Чоу, Дж. В., Че, В., и Кроуфорд, М. Дж. (2000).

    Кинематический анализ

    толкания ядра, выполняемого на колясках

    спортсменов различных медицинских классов.Журнал

    спортивных наук, 18(5), 321-330.

    Чоу, Дж. В., Куенстер, А. Ф., и Лим, Ю. Т. (2003).

    Кинематический анализ метания копья

    , выполняемого спортсменами-колясочниками

    различных функциональных классов. Журнал

    Спортивная наука и медицина, 2(2), 36-46.

    Чоу, Дж. В. и Миндок, Л. А. (1999). Дискус

    метания выступления и

    медицинские, классификация спортсменов-колясочников.

    Медицина и наука в спорте и физических упражнениях,

    31(9), 1272-1279.

    Чайковский, З. (2005). Понимание фехтования:

    Единство теории и практики. Нью-Йорк:

    SKA Swordplay Books.

    Дойл, Т.Л.А., Дэвис, Р.В., Хамфрис, Б.,

    Дуган, Э.Л., Хорн, Б.Г., Шим, Дж.К., и

    Ньютон, Р.У. (2004). Еще одно доказательство изменения

    медицинской системы классификации

    национального баскетбола на колясках.Адаптировано

    Физическая активность Ежеквартально, 21(1), 63-70.

    Фроссар Л., Смитерс Дж., О’Риордан А. и

    Гудман С. (2007). Траектория выстрела

    параметры, в стационарных

    толкатели ядра золотой медали во время соревнований мирового уровня.

    Адаптированная физическая активность Ежеквартально, 24(4),

    317-331.

    Фунг, Ю.К., Чоу, Б.К., Фонг, Д.Т.П., и Чан,

    К.М. (2010, июль). Кинематический анализ способности туловища

    в фехтовании на колясках: экспериментальное исследование

    .Доклад представлен на XXVIII

    Международной конференции по биомеханике

    в Спортивном центре, Маркетт, США.

    Международная федерация баскетбола на колясках

    (2010). Официальная классификация игроков

    manual.IWBF Player Classification

    Комиссия.

    International Wheelchair & Amputee Sports

    Корпоративный налог на микроавтобусы: налоговые ставки BiK для дизельных и электрических фургонов, а также разъяснение всех правил

    еще некоторые факторы, которые следует учитывать.В отличие от автомобилей, которые облагаются переменными налоговыми ставками в зависимости от выбросов CO2, фургоны и другие легкие коммерческие автомобили (пикапы и коммерческие автомобили на базе внедорожников) попадают только в одну налоговую группу.

    Некоторые старые фургоны, зарегистрированные в период с 1 марта 2003 г. по 31 декабря 2006 г. или с 1 января 2009 г. по 31 декабря 2010 г., могут претендовать на льготную налоговую ставку, если они соответствуют стандарту выбросов Евро 4 или Евро 5. Все остальные фургоны попадают только в одну категорию, независимо от их выбросов. Тем не менее, владение фургоном, соответствующим стандарту Евро-6, поможет вам избежать других дорожных сборов, основанных на выбросах, таких как лондонская зона сверхнизких выбросов (ULEZ).

    Что касается налогов, связанных с бизнесом, налоговая и таможенная служба Ее Величества (HMRC) предлагает различные налоговые варианты в зависимости от того, как фургон используется бизнесом. Если он используется исключительно в рабочих целях, то налог вообще не взимается. Это включает в себя «незначительное частное использование», которое используется для описания поездок, таких как обход магазинов, чтобы выпить кофе по дороге на работу, или посещение стоматолога, например, в рабочее время. HMRC считает, что в этом нет заметной «выгоды в натуральной форме» (служебные автомобили платят налог BiK, потому что они часто используются для поездок, отличных от поездок на работу), поэтому налог платить не нужно.

    Однако, как только вы попадаете в сферу использования помимо работы (частное использование, которое включает в себя походы в магазины), тогда BiK срабатывает, и вам приходится кашлять. Как уже упоминалось, все фургоны облагаются налогом по одинаковой ставке, поэтому независимо от того, водите ли вы маленький Citroen Berlingo, средний VW Transporter или полноразмерный Ford Transit, налог, который вы платите, будет одинаковым.

    Что такое фургон?

    Это может показаться глупым вопросом, но первое, что вам нужно сделать, это понять, что существует официальная классификация HMRC для фургона.А именно:

    • Транспортное средство, предназначенное в первую очередь для перевозки товаров или грузов • Полная масса транспортного средства с полной нагрузкой не превышает 3 500 кг

    Сюда входят фургоны с двумя или тремя сиденьями в ряд, оборудованными кабинами шасси с конверсиями, двухместными коммерческими внедорожниками и пикапами. Что касается фургонов с двойной кабиной (со вторым рядом сидений за передним рядом), то с точки зрения налогообложения существует некоторая серая зона.

    Лучше всего дважды проверить регистрационный документ фургона V5C на предмет его европейской классификации.Если на V5 написано N1 или N2, то это фургон, но если на нем написано M1 или M2, то он должен облагаться налогом как легковой автомобиль, а это означает ставки налога на выбросы.

    Налоговые правила для пикапов с двойной кабиной

    С пикапами тоже все немного сложнее. В то время как двух- или трехместный пикап легко классифицировать, пятиместный пикап с двойной кабиной должен иметь полезную нагрузку более одной тонны, чтобы его можно было классифицировать как легкий коммерческий автомобиль (LCV). Например, все версии Ford Ranger, кроме одной, классифицируются как LCV, за исключением флагманского Ranger Raptor, который имеет полезную нагрузку менее тонны благодаря настройке подвески, которая предназначена больше для бездорожья, чем для перевозки грузов. .

    Коммерческий внедорожник (например, Mitsubishi Outlander Commercial или Toyota Land Cruiser Utility Commercial) — еще один исключительный случай. В этом случае в автомобиле должен быть только один ряд сидений спереди, все задние окна должны быть закрыты, а все задние сиденья должны быть лишены, которые обычно заменяются большой плоской грузовой площадкой.

    Ставки корпоративного налога на фургоны

    Текущая налоговая ставка в натуральной форме (BiK) для легких коммерческих автомобилей составляет 3500 фунтов стерлингов на 2021/22 налоговый год.То же самое для всех фургонов, пикапов и других коммерческих транспортных средств, которые квалифицируются как фургоны, но если ваш фургон электрический, вам не за что платить (как мы объясним ниже). Предприятиям предлагаются более низкие ставки в следующих случаях:

    • Если сотрудник не может использовать фургон в течение 30 дней подряд
    • Сотрудник платит вам за использование фургона в частном порядке
    • Другие сотрудники используют фургон

    Последнее означает, что бизнес может разделить ставку BiK между количеством сотрудников, которые используют фургон, а если это фургон для пула без определенного хранителя, налог платить не нужно.

    Сколько налога на фургон вы будете платить?

    Сумма корпоративного налога на фургон, который вы будете платить, представляет собой просто вашу личную налоговую ставку, умноженную на фиксированное значение BIK. Таким образом, для 20-процентного налогоплательщика это 20%, умноженное на 3500 фунтов стерлингов, что дает годовой показатель в 700 фунтов стерлингов, или 58,34 фунта стерлингов в месяц. 40-процентные налогоплательщики будут платить вдвое по очевидным причинам.

    Водители фургонов компании также получают выгоду от очень щедрой фиксированной ставки в натуральной форме для любого частного топлива, оплачиваемого их компанией. Он установлен в размере 669 фунтов стерлингов, и снова вы просто умножаете его на ставку налога, чтобы найти сумму, причитающуюся HMRC.

    Для 20-процентных налогоплательщиков это 20% умножить на 669 фунтов стерлингов, что дает годовую цифру 133,80 фунтов стерлингов, или около 11 фунтов стерлингов в месяц, независимо от того, сколько топлива поставляет ваша компания. Опять же, 40-процентные налогоплательщики будут платить в двойном размере.

    Налог на электрический фургон компании

    Несмотря на то, что использование гибридного фургона с подключаемым модулем не предусматривает налоговых льгот (единственная экономия, которую вы получите, — это зарядка аккумулятора), чисто электрические фургоны могут сэкономить. С 2015 по 2020 год для электрических фургонов увеличивалась ставка пособия в натуральной форме в процентах от стандартной ставки фургона, и к 2020 году она достигла 80 процентов.В бюджете на 2020 год ставка BiK была снижена до нуля для электрических фургонов, что призвано стимулировать более широкое распространение.

    Кроме того, что работники, использующие электрофургон, не облагаются налогом на пробег, нулевой рейтинг означает, что работодатели также экономят деньги на государственном страховании. Электрофургоны также экономят ваши деньги с точки зрения дорожного налога, который в настоящее время установлен на уровне 0 фунтов стерлингов, и если вы заряжаете фургон дома, то вы сможете вернуть процент от вашего счета за электроэнергию в качестве деловых расходов. На электроэнергию, используемую для зарядки, также не начисляется льгота в натуральной форме.

    Чтобы узнать больше о последних правилах налогообложения фургонов компаний для пикапов, нажмите здесь…  

    Урок 18 Американский язык жестов (ASL)


    Обзор: СЕБЯ-[«ваш_собственный»], НОВЫЙ, ХОЧУ, КОГДА


    Практика лист 18.А
    01. ВЕЛОСИПЕД, У ВАС ЕСТЬ? (У вас есть велосипед?)
    02. ЛОДКА, ПЕРЕД ВАС? (Вы были на лодке раньше?)
    03.ВЫ ХОТИТЕ ПОСТРОИТЬ ДОМ? (Вы хотите построить свой собственный дом?)
    04. АВТОМОБИЛЬ CL:3/CL:3-«авария» ВЫ СКОЛЬКО? (Сколько раз вы попал в аварию?)
    05. ВАШИ КЛЮЧИ, ТЫ РАНЬШЕ ПОТЕРЯЛ?

    Практический лист 18.B
    06. ВЫ ДУМАЕТЕ, ЧТО НАЙТИ НОВЫЙ АДРЕС ЛЕГКО? (Как вы думаете, поиск новых адресов легко?)
    07. САМОЛЕТ ДО ВАС? (Вы когда-нибудь летали на самолете?)
    08. ТЕБЕ УДОВЛЕТВОРЯЕТСЯ ЧТО-ДЕЛАТЬ? (Что тебе нравится делать?)
    09. ЛОШАДЬ, НА КОТОРОЙ ТЫ ЕЗДАЕШЬ? (Вы когда-нибудь ездили верхом на лошади?)
    10.ЖЕЛАЕТЕ ИМЕТЬ САМОСТОЯТЕЛЬНЫЙ ВЕРТОЛЕТ ВАМ? (Хотели бы вы иметь свой собственный вертолет?)

    Практический лист 18.C
    11. МОТОЦИКЛ, У ВАС ЕСТЬ? (У тебя есть мотоцикл?)
    12. ТЫ ПРАКТИКУЕШЬ ЖЕСТИ, ПОЧЕМУ? (Почему вы практикуете жесты?)
    13. ВЫ УХОДИТЕ-[уходи] ЭТОТ КЛАСС, в какое-ВРЕМЯ? (Во сколько ты покинешь этот класс?)
    14. как ты ПОДПИСЫВАЕШЬ «R-O-C-K-E-T»? (Как подписать «ракета?»)
    15. ВЫ ИЩЕТЕ РАБОТУ? (Вы ищете работу?)

    Практический лист 18.D
    16.В ВАШЕМ ГОРОДЕ ЕСТЬ МЕТРО? (Есть ли в вашем городе метро?)
    17. ПРОШЛЫЙ БИЛЕТ СКОЛЬКО ВАС? (Сколько билетов вы получили в прошлом году?)
    18. ПУТЕШЕСТВИЯ НА ПОЕЗДЕ, ВАМ НРАВИТСЯ? (Вы любите путешествовать на поезде?)
    19. ВАША КНИГА ASL, ВЫ ПОТЕРЯЕТЕ ПЕРЕД СОБОЙ? (Вы когда-нибудь теряли свой ASL? книга?)
    20. ВЫ ПРЕДПОЧИТАЕТЕ АВТОМОБИЛЬ [bodyshift-«или»] ГРУЗОВИК? (Вы предпочитаете автомобили или грузовики?)


    Практическая история:

    Я НАСЛАЖДАЮСЬ ПУТЕШЕСТВИЯМИ. МНЕ НРАВИТСЯ ПОЕЗДКА-НА САМОЛЕТЕ, ЛОДКЕ, МЕТРО, ПОЕЗДЕ. Я ДУМАЮ, ЧТО ПОЛЕТАЕТ ВЕСЕЛЬЕ. КОГДА-ЛИБО Я ХОЧУ ВЕРТОЛЕТ ИЛИ РАКЕТУ. У МЕНЯ ЕСТЬ СОБСТВЕННЫЙ ВЕЛОСИПЕД И МОТОЦИКЛ. МНЕ НУЖНА ПРАКТИКА НЕ-ХОЧУ АВАРИИ. КЛЮЧ ОТ ГРУЗОВИКА, Я ПОТЕРЯЛ, НУЖЕН ПОИСК НАЙТИ. Я ДУМАЮ, ЧТО Я ОСТАВЛЮ КЛЮЧИ В ЭТОМ ГАРАЖЕ ЗДАНИЯ [ИЛИ] ЛИФТЕ.

    Предложения в практическом рассказе:
    01. Я НАСЛАЖДАЮСЬ ПУТЕШЕСТВИЯМИ
    02. МНЕ НРАВИТСЯ ПОЕЗДКИ НА САМОЛЕТЕ, ЛОДКЕ, МЕТРО, ПОЕЗДЕ
    03. Я ДУМАЮ, ЧТО ЛЕТАТЬ УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО.
    04. КОГДА-НИБУДЬ Я ХОЧУ ВЕРТОЛЕТ ИЛИ РАКЕТУ
    05. ИМЕЮ-СВОИ [свои] ВЕЛОСИПЕД И МОТОЦИКЛ
    06.МНЕ НУЖНА ПРАКТИКА ПОЕЗДКИ-НЕ-ХОЧУ АВАРИЯ
    07. КЛЮЧ ОТ ГРУЗОВИКА, Я ПОТЕРЯЛ. НУЖЕН ПОИСК НАЙТИ
    08. Я ДУМАЮ, ЧТО Я ОСТАВЛЮ СВОИ КЛЮЧИ В ЭТОМ ЗДАНИИ ГАРАЖ ИЛИ ЛИФТ

    Образец перевода на английский язык:
    Я люблю путешествовать. люблю кататься на самолетах, лодках, на метро или в поездах. Я думаю, летать весело. Когда-нибудь я хочу попробовать полет на вертолете или ракете. У меня есть собственный велосипед и мотоцикл. Мне нужно потренироваться на них ездить, потому что я не хочу крушение. Я потерял ключи от своего грузовика и должен искать и найти их.я Думаю, я оставил их в гараже или лифте этого здания.


    Самостоятельное изучение:
    ► Английский код с ручным кодированием
    ► «Классификатор А» (CL:A)
    ► «Классификатор 3 дюйма (класс:3)

    Дополнительные тренировочные фразы:
    01. ГДЕ ВЫ УЧИТЕСЬ ПОДПИСЫВАТЬСЯ?
    02.  ЗАВТРА ЗАПИШИТЕСЬ К ВРАЧУ?
    03. ВЫ НЕДАВНО ЕЛИ ХЛОПКИ?
    04.  ВЫ ПРЕДПОЧИТАЕТЕ СУП [bodyshift-«или»] САЛАТ?
    05. СКОЛЬКО РАЗ ВЫ ТЕРЯЕТЕ СЛУХОВОЙ АППАРАТ?
    06.ВЫ ПОЕЗД ПУТЕШЕСТВУЕТЕ ПЕРЕД ВАС?
    07.

Похожие записи

Вам будет интересно

Журнал входящей документации образец: Как вести журнал входящей и исходящей документации

Торговые представители это: Кто такой торговый представитель?

Добавить комментарий

Комментарий добавить легко