Структура

Наименование общества	Место нахождения, ИНН (если применимо), ОГРН (если применимо)	Доля в уставном капитале, %
Акционерное общество «ТЭЦ «Белый Ручей» (АО «ТЭЦ «Белый Ручей»)	Вологодская обл., Вытегорский р-н, п. Депо, ул. Советская, д. 6 ИНН 3508005131 ОГРН 1023502090732	90,32
Акционерное общество «Управляющая организация многоквартирными домами Дзержинского района» (АО «Управдом Дзержинского района»)	г. Ярославль, ул. Громова, д. 9, каб. 5 ИНН 7602063917 ОГРН 1077602005216	19,81
Общество с ограниченной ответственностью «Шарьинская ТЭЦ» (ООО «Шарьинская ТЭЦ»)	г. Кострома, ул. Индустриальная, д. 38, каб. 16 ИНН 4407011532 ОГРН 1104436000130	100,00
Общество с ограниченной ответственностью «Долговое агентство» (ООО «Долговое агентство»)	г. Ярославль, ул. Пятницкая, д. 6, каб. 321 ИНН 4401109309 ОГРН 1104401004685	100,00
Общество с ограниченной ответственностью «ТГК-2 Энергосбыт» (ООО «ТГК-2 Энергосбыт»)	г. Архангельск, пр. Обводный канал, д. 101, каб. 506 ИНН 7604193710 ОГРН 1107604019962	74,00
Общество с ограниченной ответственностью «Хуадянь-Тенинская ТЭЦ» (ООО «Хуадянь-Тенинская ТЭЦ»)	Ярославская обл. , Ярославский р-н, Ивняковское с/п, ст. Тенино, здание 6 ИНН 7604217961 ОГРН 1117604022337	49,00
Bitar Holdings Limited (Битар Холдингс Лимитед) (Bitar Holdings Limited (БитарХолдингсЛимитед))	Andrea Patsalidi 1, 3rd Floor, Office 301, 2362, Agios Dometios, Nicosia, Cyprus (Андреа Патсалиди 1, 3-ий этаж, офис 301, 2362, Агиос Дометиос, Никосия, Кипр) Не применимо Не применимо	100,00
Общество с ограниченной ответственностью «Рыбинская генерация» (ООО «Рыбинская генерация»)	Ярославская обл., г. Рыбинск, Территория Юго-Западная промышленная зона, д. 3, каб. 301 ИНН 4401158338 ОГРН 1154401000456	100,00
Общество с ограниченной ответственностью «ТГК-2 Сервис» (ООО «ТГК-2 Сервис»)	г. Ярославль, пр. Октября, д. 83, лит. В, каб. 304 ИНН 7602142196 ОГРН 1187627009151	100,00
Общество с ограниченной ответственностью «ТГК-2 Энергоремонт» (ООО «ТГК-2 Энергоремонт»)	г. Ярославль, ул. Пятницкая, д. 6, каб. 217 ИНН 7606118807 ОГРН 1187627032724	100,00
Общество с ограниченной ответственностью «ТГК-2 Эксплуатация» (ООО «ТГК-2 Эксплуатация»)	г. Архангельск, ул. Попова, д. 17, каб. 314 ИНН 2901298019 ОГРН 1192901007067	100,00

Что такое единый регистр сведений о населении и зачем он необходим

С 1 января вводится в силу закон, предусматривающий создание единого федерального информационного регистра.

Он будет содержать конкретные сведения о гражданине: Ф.И.О., дату и место рождения, пол, СНИЛС, ИНН, гражданство и семейное положение. Вести ресурс будет Федеральная налоговая служба на основании имеющихся у нее данных, а также данных МВД, Минобороны, Минобрнауки, государственных внебюджетных фондов. Налоговая служба также будет обязана обеспечить защиту всех имеющихся сведений.

При этом некоторые нормы вступят в силу с 1 января 2024 года и с 1 января 2025 года. Также предусмотрен переходный период до 31 декабря 2025 года. Кроме того, до 2023 года нормативные правовые акты РФ не смогут устанавливать требование об использовании регистра в качестве единственного и обязательного источника получения сведений.

Подробнее о законе рассказывает Председатель Комитета по информационной политике, информационным технологиям и связи Александр Хинштейн Хинштейн
Александр Евсеевич Депутат Государственной Думы избран по избирательному округу № 158 (Самарский — Самарская область) .

— Государство будет собирать еще больше сведений о гражданах?

Нет. Все сведения, которые поступают в эту базу, — это общие данные, которыми государство и так сегодня располагает, но они не соединены воедино.

Грубо говоря, мы предлагаем не срывать яблоки по одному и носить их, а складывать их в корзину. Наши оппоненты говорят о том, что по одному яблоки можно срывать, а в корзину класть нельзя. Но они уже и так сорваны.

Важно, что в этой базе не будет сведений ни о налогах, ни о доходах, ни о размерах пенсии. Нет в этой базе никаких данных о состоянии здоровья, QR-кодов, никакой биометрии. 

— Какая польза от этого регистра?

Государство сможет более четко прогнозировать развитие страны, оперативно администрировать процессы. Это удобно в первую очередь для граждан, потому что им не потребуется по кругу носить документы в случае каких‑либо изменений, скажем смены паспорта.

Сегодня после того, как ты меняешь паспорт, везде, где есть данные о нем, ты должен снова представить сведения о паспорте. После вступления закона в силу это будет происходить в автоматическом режиме.

— Как будут защищены данные?

Они будут находиться в центре обработки данных, проверенном и протестированном на безопасность уполномоченными на это органами, в первую очередь ФСБ.

Из Федеральной налоговой службы ни разу за всю ее историю сведения не утекли, что говорит о достаточно высоком уровне защищенности.

Внутри этой будет еще одна, внутренняя, база, связанная с деятельностью силовых структур.

— Кто будет иметь доступ к регистру?

Государственные органы, каждый — в части своей компетенции. Иными словами, если кто‑то работает в системе образования, он не сможет посмотреть данные, связанные, скажем, с номером ОМС.

— А нотариусы?

Нотариусы не будут иметь доступа к этой базе данных, но при совершении нотариальных действий обязаны будут сверяться с этими данными, отправив запрос. Это нужно для того, чтобы все нотариальные действия совершали, удостоверившись в подлинности представленных документов, сведений.

— Зачем нужна еще одна база, если есть «Госуслуги»?

«Госуслуги» — это не база: это портал обратной связи государства и граждан. Здесь другой формат. 

Сегодня государство старается выработать алгоритмы, при которых оно идет к гражданину с поддержкой, а не люди должны бегать за ним.

В частности, когда мы говорим о выплатах на детей. Президент обозначил, что люди не должны сами ходить со справками. Например, известно, что у человека есть второй ребенок, и он должен получить меры поддержки. Когда в этой базе будут собраны данные, там будут видны и люди наиболее нуждающиеся.

— Что делать, если я не хочу, чтобы данные обо мне собирали в этом регистре?

Человек в любом случае получил паспорт, свидетельство о рождении или регистрации брака — этими данными государство уже располагает. Сейчас они просто будут собраны в единый ресурс. Удаляться из регистра записи не могут.

— А что делать, если там ошибка?

Важно, что человек получит право проверить сведения о себе, и в случае, если он увидит ошибку (такое возможно: например, паспорт был выдан с неправильной датой рождения), закон определяет порядок, по которому изменения в регистр могут вноситься по его заявлению.

— Почему ФНС станет оператором единого регистра? 

Федеральная налоговая служба — самое продвинутое цифровое ведомство в стране, которое работает с большим количеством баз — даже тех, которые не относятся к его деятельности: например, с базой данных ЗАГС. 

Мы понимаем, что ФНС — это орган, который сегодня в состоянии не только разработать эту систему, но и эффективно ее вести и сопровождать.

Старорусский политехнический колледж (филиал) НовГУ

 

 

 

 

 

СТАРОРУССКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ (филиал) ФГБОУ  ВО»Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого»  
Дата создания: 31 марта 1994 года

Учредитель: Министерство   науки  и высшего образования Российской Федерации ( в составе НовГУ)

Адрес: 175204, Новгородская область, г. Старая Русса,  ул. Крестецкая , дом 4.

Телефон/факс: (816 52) 3 52 93
 e-mail: spk-f-novgu@novsu. ru

Режим работы:
пн-пт 8.30 — 17:00 (перерыв 12:00 — 12:30)

 

РЕКВИЗИТЫ
ИНН	5321033744
КПП	532202001
ОГРН	1025300780075
ОКВЭД	85.21
ОКПО	00219916
ОКТМО	49639101
ОКФС	12
ОКОПФ	30002
ОКОГУ	1322600
Банк	ОТДЕЛЕНИЕ НОВГОРОД //УФК ПО НОВГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ г Великий Новгород
Р /счет	03214643000000015000
Кор/сч	40102810145370000042
БИК	014959900
платные образовательные услуги КБК	00000000000000000130
Наименование учреждения в Казначействе	УФК по Новгородской области (Старорусский политехнический колледж (филиал) НовГУ л/с 20506У38940)
Директор	Алексеева Марина Анатольевна
Доверенность	№ 107/2020 от 25. 12.2020 года
Тел./факс	8(816 52) 3-52-93
Главный бухгалтер	Цыкман Александра Петровна
Тел.факс	8(816 52) 3-53-47
E-mail:	[email protected]

 

 

Краткая историческая справка

История Старорусского политехнического колледжа (филиала) Новгородского государственного университета началась в 1955 году с создания Старорусского вечернего лесотехнического техникума при Старорусском Судомеханическом заводе. (Приказ Министра лесной промышленности от 5 августа 1955 г. № 254).

В 1958 году Старорусский вечерний лесотехнический техникум был переименован в Старорусский вечерний механический техникум. (Постановление Совета Народного хозяйства Ленинградского экономического административного района от 23 января 1958 г. № 48).

1 сентября 1993 года Старорусский вечерний механический техникум был реорганизован в Старорусский механический техникум с организацией дневной формы обучения. (Приказ Министерства образования Российской Федерации от 30.07.93 г. №323).

31 марта 1994 года Старорусский механический техникум был преобразован в структурное подразделение Новгородского государственного университета на правах среднетехнического факультета – Старорусский политехнический колледж (без статуса юридического лица). (Приказ Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию от 31.03.94 г. №249).

В 2003 году Старорусский политехнический колледж  был переименован в Старорусский политехнический колледж (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого». ( Приказ Министерства образования Российской Федерации от 19.02.2003 г. №588).

В 2011 году образовательное учреждение было переименовано в Старорусский политехнический колледж (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого». ( Приказ Министерства образования и науки Российской Федерации от 23.05.2011 № 1709)

В 2015 году образовательное учреждение переименовано в Старорусский политехнический колледж ( филиал)  федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Новгородский  государственный университет имени Ярослава Мудрого»

Федеральная служба по надзору в сфере здравоохранения :: Главная страница

Время работы:

пн-чт: 9:00 — 18:00
пт: 9:00 — 16:45
сб-вс: выходные дни

 

 

 

 

 

 

 

 

Горячая линия:

По вопросам качества оказания медицинской помощи населению: (8672) 33-38-43 E-mail: info@reg15. roszdravnadzor.gov.ru

По вопросам обращения лекарственных средств и изделий медицинского назначения: (8672) 53-42-16 E-mail: [email protected]

По вопросам лекарственного обеспечения при амбулаторном лечении пациентов с заболеванием COVID-19 — (8672) 53-42-16 E-mail: [email protected]

По противодействию незаконному обороту промышленной продукции: 8-800-333-51-12

 Территориальный орган Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения по Республике Северная Осетия — Алания осуществляет функции по контролю и надзору в сфере здравоохранения на территории Республики Северная Осетия — Алания. 

Территориальный орган Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения по Республике Северная Осетия — Алания действует в соответствии с «Положением о Территориальном органе Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения по Республике Северная Осетия — Алания», утвержденным приказом Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения (Росздравнадзора) от 06. 06.2013 г. №2300-Пр.13.

Территориальный орган Росздравнадзора по Республике Северная Осетия — Алания руководствуется в своей деятельности Конституцией Российской Федерации, федеральными конституционными законами, федеральными законами, указами и распоряжениями Президента Российской Федерации, постановлениями и распоряжениями Правительства Российской Федерации, международными договорами Российской Федерации, Положением о Министерстве здравоохранения Российской Федерации, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 19 июня 2012 г. № 608, Положением о Федеральной службе по надзору в сфере здравоохранения, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 30 июня 2004 г. № 323, нормативными правовыми актами Министерства здравоохранения Российской Федерации, актами Росздравнадзора.

Смотреть весь текст

Скрыть часть текста

Исследование структуры РНК in vivo

Обзор

doi: 10. 1016/j.sbi.2019.07.008. Epub 2019 13 сентября.

Принадлежности Расширять

Принадлежности

• ¹ Химический факультет Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Центр молекулярной биологии РНК, Государственный университет Пенсильвании, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США.Электронный адрес: [email protected].
• ² Центр молекулярной биологии РНК Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Факультет биологии Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания, 16802, США. Электронный адрес: [email protected].
• ³ Химический факультет Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Центр молекулярной биологии РНК Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Кафедра биохимии и молекулярной биологии Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания, 16802, США.Электронный адрес: [email protected].

Бесплатная статья ЧВК

Элемент в буфере обмена

Обзор

Дэвид Митчелл 3-й и др. Curr Opin Struct Biol. 2019 дек.

Бесплатная статья ЧВК Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

дои: 10. 1016/j.sbi.2019.07.008. Epub 2019 13 сентября.

Принадлежности

• ¹ Химический факультет Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Центр молекулярной биологии РНК, Государственный университет Пенсильвании, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США.Электронный адрес: [email protected].
• ² Центр молекулярной биологии РНК Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Факультет биологии Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания, 16802, США. Электронный адрес: [email protected].
• ³ Химический факультет Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Центр молекулярной биологии РНК Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания 16802, США; Кафедра биохимии и молекулярной биологии Пенсильванского государственного университета, Юниверсити-Парк, Пенсильвания, 16802, США.Электронный адрес: [email protected].

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Параметры отображения цитирования

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Структура РНК лежит в основе многих важных функций в биологии. В последние годы появились новые химические реагенты и методы исследования структуры РНК в живых клетках. Высокопроизводительные полногеномные методы, такие как Structure-seq2 и DMS-MaPseq, используют модификацию азотистых оснований с помощью диметилсульфата (DMS) для получения полных структуромов и применимы к множеству областей жизни и условий. Новые реагенты, такие как 1-этил-3-(3-диметиламинопропил)карбодиимид (EDC), глиоксаль и никотиноилазид (NAz), значительно расширяют возможности зондирования азотистых оснований в клетках.Кроме того, реагенты для нацеливания на рибозу при селективном 2′-гидроксилацилировании и удлинении праймера (SHAPE) обнаруживают гибкость РНК in vivo. Эти методы в сочетании с сшиванием азотистых оснований в псораленовом анализе взаимодействий и структур РНК (PARIS) обеспечивают новые и разнообразные способы выяснения вторичной и третичной структуры РНК in vivo и в масштабах всего генома.

Copyright © 2019 ООО «Эльзевир». Все права защищены.

Цифры

Рисунок 1.

Сравнение структуры in vivo …

Рисунок 1.

Сравнение методов исследования структуры in vivo. (A) DMS (зеленые круги), EDC (синие…

Рисунок 1.

Сравнение методов исследования структуры in vivo. (A) DMS (зеленые кружки), EDC (синие треугольники) и реагенты SHAPE (фиолетовые ромбы) реагируют с доступной для растворителя одноцепочечной РНК. И наоборот, NAz (розовые шестиугольники) не зависит от спаривания оснований и реагирует с любыми пуринами, подвергшимися воздействию растворителя. (B) Реакции обратной транскрипции приводят к остановкам ОТ, что приводит к укорочению кДНК или мутациям, которые приводят к удлинению кДНК за пределы модифицированного основания РНК.

Рисунок 2.

In vivo Исследование структуры РНК…

Рис. 2.

In vivo Реагенты для исследования структуры РНК, нацеленные на азотистые основания и рибозу. Сайты таргетинга…

Фигура 2.

In vivo Реагенты для исследования структуры РНК, нацеленные на азотистые основания и рибозу. Сайты нацеливания на азотистое основание или рибозу для каждого реагента показаны на атомном уровне. Направленность стрелки представляет перенос электрона от нуклеофила к электрофилу.«ФОРМА» здесь представляет собой набор реагентов для нацеливания на рибозу, обсуждаемых в этом обзоре, поскольку все такие реагенты имеют схожий химический состав. Реакция предотвращается, если сайты реактивности блокируются путем спаривания оснований или защиты посредством связывания с белком или образования третичной структуры.

Рисунок 3.

Сравнение с предыдущим Xist…

Рисунок 3.

Сравнение с предыдущей структурной моделью Xist (слева), созданной в результате исследования DMS с использованием…

Рисунок 3.

Сравнение предыдущей модели структуры Xist (слева), созданной в результате исследования DMS с использованием только целевых данных Structure-seq [28], и обновленной модели Xist (справа), созданной из DMS с использованием целевых данных Structure-seq в сочетании с DMS-MaPseq и EDC. данные зондирования [38]. Различия в спаривании оснований между двумя моделями показаны штрихами пурпурного цвета между основаниями в каждой структуре.Адаптировано из [28,38].

Похожие статьи

• Карбодиимидные реагенты для химического зондирования структуры РНК в клетках.

  Ван П.Ю., Секстон А.Н., Каллиган В.Дж., Саймон М.Д. Ван П.Ю. и др. РНК. 2019 Янв; 25 (1): 135-146. doi: 10.1261/РНК.067561.118. Epub 2018 2 ноября. РНК. 2019. PMID: 30389828 Бесплатная статья ЧВК.

• Исследование структуры РНК in vivo на спаривание оснований урацила и гуанина с помощью 1-этил-3-(3-диметиламинопропил)карбодиимида (EDC).

  Митчелл Д. 3-й, Ренда А.Дж., Доудс К.А., Бабицке П., Ассманн С.М., Бевилаква П.К. Митчелл Д. 3-й и др. РНК. 2019 Янв; 25 (1): 147-157. doi: 10.1261/РНК.067868.118. Epub 2018 19 октября. РНК. 2019. PMID: 30341176 Бесплатная статья ЧВК.

• Исследование структуры РНК в масштабе всего генома in vivo с помощью Structure-seq.

  Ричи Л.Э., Су З., Ассманн С.М., Бевилаква П.С. Ричи Л.Э. и соавт. Методы Мол биол. 2019; 1933: 305-341. дои: 10.1007/978-1-4939-9045-0_20. Методы Мол биол. 2019. PMID: 30945195

• Анализ структуры вирусной РНК с использованием DMS-MaPseq.

  Томезско П., Сваминатан Х., Рускин С. Томезско П. и др. Методы. 2020 1 ноября; 183: 68-75.doi: 10.1016/j.ymeth.2020.04.001. Epub 2020 3 апр. Методы. 2020. PMID: 32251733 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Структурный анализ РНК с помощью развивающейся химии SHAPE.

  Spitale RC, Flynn RA, Torre EA, Kool ET, Chang HY. Спитале Р.С. и др. Wiley Interdiscip Rev RNA. 2014 ноябрь-декабрь; 5(6):867-81. doi: 10.1002/wrna.1253. Epub 2014 15 августа. Wiley Interdiscip Rev RNA.2014. PMID: 25132067 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

Цитируется

21 статьи

• Методы in vitro для расшифровки структуры геномов вирусной РНК.

  Ромеро-Лопес С., Рамос-Лоренте С.Э., Берзал-Эрранц А. Ромеро-Лопес С. и др. Фармацевтика (Базель).2021 ноябрь 20;14(11):1192. doi: 10.3390/ph24111192. Фармацевтика (Базель). 2021. PMID: 34832974 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Карта структуры РНК SARS-CoV-2.

  Эндрюс Р.Дж., О’Лири К.А., Томпкинс В.С., Петерсон Дж.М., Ханифф Х.С., Уильямс С., Дисней М.Д., Мосс В.Н. Эндрюс Р.Дж. и др. НАР Геном Биоинформ. 2021 22 мая; 3(2):lqab043. doi: 10.1093/nargab/lqab043.электронная коллекция 2021 июнь. НАР Геном Биоинформ. 2021. PMID: 34046592 Бесплатная статья ЧВК.

• Анализ возникающих вариантов в структурированных областях генома SARS-CoV-2.

  Райдер С.П., Морган Б.Р., Коскун П., Антковяк К., Масси Ф. Райдер С.П. и др. Эвол Биоинформ Онлайн. 2021 5 мая; 17:11769343211014167. дои: 10.1177/11769343211014167. Электронная коллекция 2021. Эвол Биоинформ Онлайн.2021. PMID: 34017166 Бесплатная статья ЧВК.

• Инкапсуляция рибозимов внутри модельных протоклеток приводит к более быстрой эволюционной адаптации.

  Лай Ю.С., Лю З., Чен И.А. Лай Ю.С. и соавт. Proc Natl Acad Sci U S A. 2021 May 25;118(21):e2025054118. doi: 10.1073/pnas.2025054118. Proc Natl Acad Sci U S A. 2021. PMID: 34001592 Бесплатная статья ЧВК.

• Структура РНК бесполых кровяных стадий возбудителя малярии plasmodium falciparum .

  Альварес Д.Р., Оспина А., Барвелл Т., Чжэн Б., Дей А., Ли С., Басу С., Ши Х., Кадри С., Чакрабарти К. Альварес Д.Р. и соавт. РНК биол. 2021 Декабрь;18(12):2480-2497. дои: 10.1080/15476286.2021.1926747. Epub 2021 23 июня. РНК биол. 2021. PMID: 33960872

Типы публикаций

• Поддержка исследований, Н. И.Х., заочное
• Поддержка исследований, правительство США, не-PHS

Условия MeSH

• Конформация нуклеиновой кислоты*
• Эфиры серной кислоты / химия

[Икс]

Укажите

Копировать

Формат: ААД APA ГНД NLM

Возникающая лингвистическая структура в искусственных нейронных сетях, обученных с помощью самоконтроля

Аннотация

В этой статье исследуются знания о лингвистической структуре, полученные большими искусственными нейронными сетями, обученными с помощью самоконтроля, посредством чего модель просто пытается предсказать замаскированное слово в заданный контекст.Общение на человеческом языке осуществляется через последовательности слов, но понимание языка требует построения богатых иерархических структур, которые никогда не наблюдаются явно. Механизмы для этого были главной загадкой овладения человеческим языком, в то время как инженерная работа в основном проводилась путем контролируемого обучения на деревьях предложений, помеченных вручную для этой скрытой структуры. Однако мы показываем, что современные модели глубокого контекстуального языка изучают основные аспекты этой структуры без какого-либо явного контроля.Мы разрабатываем методы идентификации лингвистической иерархической структуры, возникающей в искусственных нейронных сетях, и демонстрируем, что компоненты этих моделей сосредоточены на синтаксических грамматических отношениях и анафорической кореферентности. Действительно, мы показываем, что линейное преобразование изученных вложений в этих моделях в удивительной степени фиксирует расстояния дерева синтаксического анализа, позволяя приблизительную реконструкцию структур дерева предложений, обычно предполагаемых лингвистами. Эти результаты помогают объяснить, почему эти модели принесли такие большие улучшения во многих задачах понимания языка.

Общение на человеческом языке осуществляется посредством последовательностей слов, канонически воспроизводимых в основном в виде непрерывного речевого потока (1). За этой линейной организацией стоит богатая иерархическая языковая структура с дополнительными связями (такими как кореферентность между упоминаниями), которые должны быть понятны слушателю (или читателю). Например, на рис. 1 слушатель должен понять структуру предложения, примерно подобную показанной, чтобы понять, что у повара закончилась еда, а не в магазине*. Понимание языка, как и зрение, можно рассматривать как обратную задачу ( 3), где слушатель должен реконструировать структуры и причины по наблюдаемой поверхностной форме.

Рис. 1.

Слушатель должен реконструировать, что магазин находится в относительном предложении, изменяющем шеф-повара, чтобы знать, что это шеф-повар, у которого закончилась еда, а не линейно ближайший магазин.

В компьютерной лингвистике долгое время доминировал способ решения этой проблемы структурной индукции, заключающийся в разработке лингвистических репрезентаций вручную, в целом следуя предложениям собственно лингвистики. Согласно одному набору соглашений, предложение на рис. 1 будет аннотировано показанной структурой.Затем люди маркируют многие предложения естественного языка их основной структурой. Такие наборы данных аннотированной структуры человеческого языка, известные как банки деревьев (4, 5), подпитывали большую часть исследований в этой области за последние 25 лет. Исследователи тренируют все более совершенные модели машинного обучения с учителем на банке деревьев, которые пытаются восстановить эту структуру для любого предложения (6⇓–8). Этот подход был очень эффективным в качестве инженерного решения, но помимо высокой практической стоимости маркировки человеком, он не дает понимания того, как дети могут подойти к индукции структуры только на основе наблюдаемых данных.

В последнее время был достигнут огромный прогресс в изучении репрезентации естественного языка за счет принятия подхода к обучению с самоконтролем. При самоконтролируемом обучении системе не дается явная маркировка необработанных данных, но она может создавать свои собственные контролируемые задачи обучения, выбирая интерпретацию некоторых данных как «метку» для прогнозирования. ^† Каноническим случаем для человеческого языка является задача моделирования языка, состоящая в попытке предсказать следующее слово в высказывании на основе предшествующих во времени слов (рис.2). Вариантные задачи включают задачу моделирования замаскированного языка по предсказанию замаскированного слова в тексте [также известном как задача закрытия (11)] и предсказание слов, которые могут встречаться вокруг данного слова (12, 13). Автоэнкодеры (14) также можно рассматривать как обучающиеся системы с самоконтролем. Поскольку явная маркировка данных не требуется, обучение с самостоятельным учителем является типом обучения без учителя, но подход к самогенерированию целей обучения с учителем отличает его от других методов обучения без учителя, таких как кластеризация.

Рис. 2.

Задача предсказания следующего слова (моделирование языка) (а) и задача закрытия (б).

Можно было бы ожидать, что модель машинного обучения, обученная предсказывать следующее слово в тексте, будет просто гигантской ассоциативной обучающейся машиной с множеством статистических данных о том, как часто за словом «ресторан» следует слово «кухня», и, возможно, некоторыми базовыми знаниями об абстрактной последовательности. например, зная, что за прилагательными в английском языке обычно следуют существительные. Совершенно не очевидно, что такая система может развить интересные знания о лингвистической структуре любого человеческого языка, на котором обучается система.Действительно, это было доминирующей точкой зрения в лингвистике, где языковые модели долгое время считались неадекватными и не представляющими научного интереса, даже когда их полезность в практических инженерных приложениях неохотно признавалась (15, 16).

Начиная с 2018 года исследователи в области обработки естественного языка (NLP) создали новое поколение гораздо более крупных моделей искусственных нейронных сетей, которые создают богатые, специфичные для словесных токенов глубокие контекстуальные представления человеческого языка в виде числовых векторов (17, 18).В этой статье мы исследуем, как в этом более крупном масштабе происходит резкое увеличение того, что моделируется такими сетями. Простая задача предсказания слов является высокоэффективным сигналом самоконтроля: нейронные сети могут и действительно улучшают эту задачу, вызывая свои собственные представления структуры предложения, которые охватывают многие понятия лингвистики, включая классы слов (части речи), синтаксическая структура (грамматические отношения или зависимости) и кореференция (упоминания объекта относятся к одному и тому же объекту, например, например,г. , когда «она» относится к «Рэйчел»). Мы изучаем изученную структуру внимания в моделях и разрабатываем простые тесты, чтобы показать, что эти модели знают о каждом из этих типов лингвистической информации. Действительно, усвоенное кодирование предложения в значительной степени включает в себя информацию, найденную в древовидных структурах предложений, предложенных лингвистами.

Поразительный и интригующий результат. Традиционно основное внимание в НЛП уделялось использованию меток для частей речи, синтаксиса и т. д., в качестве помощи в других последующих задачах. Этот результат предполагает, что крупномасштабное ручное построение синтаксически размеченных обучающих данных может больше не понадобиться для многих задач. Несмотря на свою простую природу, универсальность предсказания слов как задачи, которая извлекает выгоду из синтаксической, семантической и дискурсивной информации, приводит к тому, что она является очень мощным многомерным контрольным сигналом.

Хотя представленная здесь работа представляет собой интересную пищу для размышлений об отправной точке и процессе овладения человеческим языком, мы не пытаемся моделировать человеческое обучение. Эти модели работают в среде, совершенно отличной от той, в которой находятся дети, с гораздо большим количеством лингвистических входных данных, но без реальной среды, которая могла бы помочь в обучении. Тем не менее, эта работа имеет отношение к логической проблеме овладения языком (19). Важно отметить, что он показывает успешное изучение структуры языка только на основе положительных данных.

Представления двунаправленного кодировщика от трансформеров: искусственная нейронная сеть с самоконтролем

Современные современные системы НЛП обычно включают глубокую искусственную нейронную сеть, которая была обучена на большом массиве текстов с использованием самоконтроля.В качестве примера мы описываем представление двунаправленного кодировщика от трансформеров (BERT), недавно предложенную модель трансформера и процедуру обучения, которая получила известность благодаря доминированию в нескольких ключевых тестах НЛП (18, 20).

Задание на самоконтроль, используемое для обучения BERT, представляет собой замаскированное задание на моделирование языка или закрытие, где человеку дается текст, в котором некоторые исходные слова заменены специальным символом маски. Цель состоит в том, чтобы предсказать для каждой замаскированной позиции исходное слово, появившееся в тексте (рис.3). Чтобы хорошо справиться с этой задачей, модель должна использовать окружающий контекст, чтобы сделать вывод, что это может быть за слово.

Рис. 3.

Высокоуровневая иллюстрация BERT. Слова во входной последовательности случайным образом маскируются, а затем все слова встраиваются в виде векторов в Rd. Сеть Transformer применяет несколько уровней многоголового внимания к представлениям. Окончательные представления используются для предсказания идентичности замаскированных входных слов.

BERT — это модель преобразователя (21), архитектура нейронной сети без рекуррентных соединений (22), которая принимает последовательность слов (или других символов) в качестве входных данных и создает контекстуализированное векторное представление каждого слова в качестве своего вывода ( Инжир.3). Он содержит многие миллионы обучаемых параметров на нескольких уровнях, для обучения которых обычно требуются огромные объемы данных и вычислений. Это делает Transformers сложными для обучения, но также и очень выразительными моделями, которые могут превзойти другие современные нейронные сети при правильной оптимизации.

Ключевым механизмом, с помощью которого Трансформеры контекстуализируют репрезентации, является многоголовое внимание (см. рис. 5). Внимание (23) динамически присваивает вес каждой паре слов в последовательности, указывая, насколько модель должна «уделять внимание» первому слову при вычислении представления второго.Преобразователи используют несколько головок внимания параллельно, где каждая головка потенциально может фиксировать совершенно другое отношение слова к слову. Преобразователи объединяют информацию от каждой головки, чтобы создать единое выходное векторное представление для каждого слова в последовательности. Ниже мы приводим более подробные математические данные.

Чувствительность языковых моделей к синтаксису

Модели, обученные предсказывать слова, такие как BERT, получают в качестве входных данных только список слов и не представляют синтаксис явно. Способны ли они, тем не менее, усвоить иерархическую структуру языка? Один из подходов к исследованию этого вопроса заключается в изучении прогнозов модели в сценариях, зависящих от синтаксиса.

Например, для согласования подлежащего и глагола в английском языке требуется понимание иерархической структуры. В предложениях «Повар здесь» и «Повара здесь» форма глагола зависит от того, стоит ли подлежащее в единственном или во множественном числе: «есть» согласуется с «шеф», а «есть» — нет. Совершенно неудивительно, что нейронные языковые модели могут изучать статистику последовательного совпадения, например.г., что за существительным в единственном числе часто следует глагол в единственном числе. Однако согласование подлежащего и глагола основано не на линейном порядке слов, а на синтаксических отношениях слов. Например, в «Шеф-повар, который приготовил пиццу, находится здесь», промежуточная фраза не влияет на правильное согласование «есть», несмотря на фразу, содержащую существительное «аттрактор» «пиццы», номер которого противоположен подлежащему глагола. (рис. 4).

Рис. 4.

Пример, в котором неявное моделирование синтаксической структуры может помочь в предсказании пропущенного слова и улучшить производительность языкового моделирования.

Линцен и др. (24) впервые оценили модели нейронного языка на предмет их способности выполнять такие задачи согласования. Модели просили предсказать следующее слово для входных данных с нулем или более промежуточными существительными-аттракторами. Точность измерялась тем, насколько часто модель присваивает более высокую вероятность правильной форме глагола. Чтобы правильно выполнить эту задачу прогнозирования формы слова, модель должна игнорировать аттрактор(ы) (здесь пиццу) и назначать форму глагола на основе его синтаксического подлежащего (повара) в соответствии с подразумеваемой иерархической структурой предложения, а не линейной близостью.

В последующей работе оценивались модели более сложных предложений, в которых устранены потенциальные путаницы (25), оценивались модели других грамматических явлений, таких как рефлексивная анафора (26), оценивались модели, которые явно моделируют иерархию (27), и оценивались BERT на соответствие между аттракторы (28). Исследования показали, что такие модели, как BERT, хорошо справляются с этими задачами; например, исх. 28 показывает, что BERT делает столько же или меньше ошибок, чем люди, для некоторых типов соглашений. ^‡

Отношения соглашения подчеркивают богатство языкового моделирования как задачи перед обучением, возможно, объясняя некоторые из его недавних успехов в НЛП.Однако, хотя этот подход «черного ящика» учит нас тому, что модель изучает некоторую форму синтаксиса, он не говорит нам, как это сделать. Поэтому мы перенесем наше обсуждение на анализ внутреннего устройства BERT и продемонстрируем два отдельных механизма (внимание и структурные зонды), с помощью которых мы можем наблюдать структуру, которую модель строит на основе входных данных.

Датчики внимания

Нейронное внимание — это компонент нейронной сети, широко распространенный в современных передовых моделях НЛП, таких как BERT. Здесь мы даем точное описание внимания и объясняем, как его можно интерпретировать лингвистически. Затем мы применяем эту интерпретацию к заголовкам множественного внимания BERT и показываем, что многие заголовки сильно коррелируют с хорошо известными концепциями лингвистической структуры.

Механизм нейронного внимания.

Для заданного запроса q и набора из n элементов {x1,…,xn} механизм внимания (23) индуцирует распределение вероятностей α по набору элементов, а затем выдает ожидание (взвешенную сумму) элементов в качестве выходных данных . Интуитивно внимание мягко выбирает, какой элемент xi лучше всего подходит для запроса q.Более формально каждый элемент xi представлен двумя векторами: ключом ki и значением vi. Ключ ki используется для определения распределения α с помощью скалярного произведения с вектором запроса q, нормализованным с помощью softmax: αi=expq⊤ki∑ℓ=1n⁡expq⊤kℓ. векторы значений vi:y=∑i=1nαivi. [2] Сеть Transformer (21) использует вариант этого механизма, называемый само-вниманием, где каждое входное слово играет двойную роль и как запрос, и как выбираемый элемент. Это реализуется путем передачи векторного представления каждого слова xi через три различных линейных преобразования, в результате чего получаются векторы запроса qi, ключа ki и значения vi.Затем каждый запрос qj может обслуживать все пары ключ-значение (ki,vi) в последовательности, производя различное распределение внимания αj (т. е. αij обозначает вес внимания к позиции i от позиции j) и выводить yj для каждого слова , как показано на рис. 5.

Рис. 5.

Обзор механизма нейронного внимания. Модели НЛП часто содержат множество механизмов внимания, каждый из которых производит свой набор весов внимания.

Внимание оказалось очень успешным компонентом нейронной сети для обработки текстовых (31), видео (32), изображений (33) и речевых (34) данных.Сеть Transformer состоит из нескольких слоев, каждый из которых содержит несколько головок внимания. Каждая голова вычисляет свои собственные независимые веса внимания и выходные векторы; выходные векторы по головкам объединяются вместе при создании выходных данных слоя.

Метод: Головы внимания как простые классификаторы.

Мы количественно изучаем соответствие между головками внимания и лингвистическими явлениями, наблюдая за поведением головок внимания на корпусах аннотированных данных.Мы фокусируемся на данных, где аннотации присваивают каждой паре слов (wi,wj) метку l(wi,wj), которая равна 1, если выполняется конкретное лингвистическое отношение между словами (например, wi является синтаксическим заголовком слова wj), и равна 0, если в противном случае . Чтобы интерпретировать, что вычисляет блок внимания в BERT, мы исследуем наиболее посещаемое слово в каждой позиции. Более формально, если α(w,h) обозначает распределение внимания головы h, когда BERT обрабатывает последовательность слов w=[w1,…,wn], мы находим наиболее посещаемое слово wargmaxiα(w,h )ij для каждой позиции 1≤j≤n.Затем мы оцениваем, выражает ли головка внимания конкретное языковое отношение, вычисляя, как часто слово, на которое чаще всего обращают внимание, находится в этой связи с входным словом (т. е. как часто голова «обращает внимание» на лингвистически релевантные слова). Если Sl(w)={j:∑i=1nl(wi,wj)>0} является подмножеством входных данных, выражающих аннотированное отношение, оценка точности для головы вычисляется какprecision(h)=1N∑w∈corpus ∑j∈Sl(w)l(wargmaxiα(w,h)ij,wj),[3]где N — общее количество слов в корпусе, выражающих отношения.Эту оценку можно рассматривать как оценку головы внимания как простого классификатора, который предсказывает наличие интересующей лингвистической связи.

Эксперименты.

Мы используем оригинальную необработанную модель BERT базового размера от Google, которая состоит из 12 слоев, каждый из которых содержит 12 головок внимания и 768-мерных скрытых векторов. Мы используем «head ⟨layer⟩-⟨index⟩», чтобы обозначить особое внимание головы.

Наша первая оценка касается синтаксических зависимостей, используя в качестве корпуса часть Wall Street Journal (WSJ) Penn Treebank (4, 35), аннотированную Stanford Dependencies (SD) (36). В синтаксисе зависимостей типизированные направленные ребра соединяют слова, образуя древовидную структуру, описывающую синтаксис предложения. В частности, древовидная структура возникает из-за того, что каждое слово имеет ровно одно входящее ребро либо из другого слова («синтаксический заголовок»), либо из выделенного корневого символа предложения с типом, указывающим на грамматическое отношение (например, предложный объект). Дерево может быть выражено в виде меток пар слов, где l(wi,wj) равно 1, если wi является головой wj, и 0 в противном случае. Мы также проводим более детальный анализ конкретных грамматических отношений, например, ограничивая метку 1, если wi является прямым объектом wj, и 0 в противном случае. ^§ Некоторые отношения зависимости предсказать проще, чем другие; например, определитель существительного часто является непосредственно предшествующим словом. Поэтому в качестве точки сравнения мы показываем прогнозы на основе простой базовой линии с фиксированным смещением. Фиксированное смещение -2 означает, что слово на две позиции левее зависимого всегда считается головным; мы сообщаем оценки для наиболее эффективного смещения в [−5, 5].

Мы также оцениваем внимание BERT на семантическое явление кореференции.Кореферентность возникает, когда два или более упоминаний (текстовых выражений, относящихся к объектам реального слова) в документе относятся к одному и тому же объекту (например, «Лондон», «город» и «это» могут быть кореферентными упоминаниями). Мы оцениваем концентрацию внимания на разрешении кореферентности, используя набор данных общей задачи Конференции по изучению естественного языка (CoNLL-2012) (37). Мы сообщаем точность выбора антецедентов: как часто заглавное слово кореферентного упоминания больше всего соответствует заглавному слову одного из антецедентов этого упоминания, поэтому l(wi,wj)=1, когда wi и wj являются заглавными словами кореферентных упоминаний, и 0, если в противном случае.Мы сравниваем два исходных уровня для выбора антецедента: во-первых, выбираем ближайшее другое упоминание в качестве антецедента, а во-вторых, используем систему кореферентности, основанную на правилах. Он проходит через четыре сита: 1) совпадение полной строки, 2) совпадение заглавного слова, 3) совпадение числа/пола/лица и 4) все остальные упоминания. Возвращается ближайшее упоминание, удовлетворяющее самому раннему решету. Несмотря на простоту, эти базовые уровни могут работать на удивление хорошо при кореференции (38).

Результаты.

Результаты для синтаксиса зависимостей показаны в таблице 1.Ни один заголовок внимания не соответствует синтаксису зависимостей в целом; лучшая головка получает точность 34,5%, что ненамного лучше базовой линии с правым разветвлением (точность 26,3%). Однако мы обнаруживаем, что определенные головки внимания специализируются на конкретных отношениях зависимости, иногда достигая высокой точности и существенно превосходя базовый уровень с фиксированным смещением. Качественные примеры этих головок внимания показаны на рис. 6. Помимо рассмотрения отдельных головок внимания, мы также сообщаем об объединенной оценке при выборе наилучшей головки внимания для каждого типа зависимости и обнаруживаем, что она достигает точности около 70%, что значительно выше, чем базовый уровень. .Явное включение синтаксической информации для улучшения внимания было активной областью исследований НЛП (39⇓–41). Наши результаты показывают, что обучение с самоконтролем может привести к возникновению в моделях НЛП выученного внимания с учетом синтаксиса.

Таблица 1.

Хорошо работающие головки внимания BERT при разборе зависимостей WSJ SD по типу зависимости В примерах карт внимания темная линия указывает на размер веса внимания.Все внимание к/от красных слов окрашивается в красный цвет; эти слова выбраны, чтобы подчеркнуть определенное поведение головок внимания. [CLS] (классификация) и [SEP] (разделитель) — это специальные токены, которые BERT добавляет к входным данным во время предварительной обработки. Головки внимания нумеруются по их слою и индексу в BERT. Перепечатано с разрешения исх. 59, который находится под лицензией CC BY 4.0.

Обратите внимание, что заголовки могут не соглашаться с соглашениями об аннотациях, сохраняя синтаксическое поведение. Например, заголовок 7-6 помечает s как зависимый (т. g., Fig. 6, Bottom Left ) для притяжательного отношения существительного, в то время как ярлыки золотого стандарта отмечают дополнение ‘s как зависимое. Существует значительный произвол и различия в соглашениях об аннотациях различных банков деревьев и лингвистических теорий, и такое поведение не является явно неправильным. Разногласия подчеркивают, что такое синтаксическое поведение в BERT возникает как побочный продукт обучения с самоконтролем, а не как копирование человеческого дизайна.

Результаты кореференса представлены в таблице 2.Одна из головок внимания BERT достигает довольно высокой производительности, превосходя систему, основанную на правилах. Он особенно эффективен при номинальных упоминаниях, возможно, потому, что нейронные репрезентации хорошо подходят для нечеткого сопоставления синонимов (например, рис. 6, , внизу справа ).

Таблица 2.

Точность (%) систем, выбирающих правильный антецедент для кореферентного упоминания в данных CoNLL-2012 по типу упоминания

Поиск синтаксических деревьев в представлениях слов

Естественно задаться вопросом, встраиваются ли в представление, то есть векторы, представляющие слова в каждом слое BERT, синтаксические деревья. В более общем плане фундаментальный вопрос при исследовании лингвистической структуры в нейронных сетях заключается в том, согласуются ли внутренние представления сетей с древовидной структурой предложений. На первый взгляд это кажется маловероятным; деревья представляют собой дискретные структуры, несовместимые непосредственно с многомерными вещественными Rd-пространствами нейронных представлений.

В этом разделе мы объясним метод структурного зонда (42) для поиска деревьев, встроенных во внутренние представления сети, и продемонстрируем удивительную степень, в которой синтаксические деревья линейно извлекаются из внутренних представлений.На высоком уровне этот метод находит единственную метрику расстояния на Rd, которая при применении к любым двум представлениям слов, построенным моделью для одного и того же предложения, аппроксимирует результат метрики расстояния, определяемой синтаксическим деревом этого предложения (рис. 7).

Рис. 7.

( A–D ) Обзор метода структурного зонда.

Метод структурного зондирования.

Чтобы проверить, встраиваются ли деревья в Rd-представление, нам нужны точки соприкосновения между деревьями и векторными пространствами.Заметим, что множество узлов неориентированного дерева T является метрическим пространством, где метрика dT(i,j) между узлами i и j определяется как количество ребер на пути между i и j. Имея только метрику пути, можно восстановить само дерево, указав, что все элементы i,j с dT(i,j), равным 1, соединены ребром. Таким образом, вместо того, чтобы пытаться найти деревья в Rd, мы можем искать метрику расстояния, более естественное понятие для векторного пространства. «Поиск метрики расстояния» означает определение метрики расстояния с настраиваемыми параметрами и использование контролируемых данных для поиска параметров, которые лучше всего соответствуют данным.

Интуитивно мы хотим построить метрику расстояния, которая фокусируется на определенных аспектах пространства; мы ожидаем, что только некоторые аспекты представления будут кодировать синтаксис, поскольку большинство будет кодировать значение предложения. Заметим, что расстояние L2 на Rd может быть параметризовано положительно полуопределенной ^¶ матрицей A∈S+d×d. Все такие матрицы, в свою очередь, могут быть представлены в виде A=B⊤B для некоторой матрицы B∈Rk×d, что приводит к расстоянию следующего вида: dAhi,hj2=hi−hj⊤Ahi−hj=Bhi−hj⊤(B (привет-hj))=‖B(привет-hj)‖22.[4] Вышеприведенное расстояние фокусируется на тех аспектах Rd, которые имеют высокое скалярное произведение со строками B.

Мы хотим найти линейное преобразование B такое, что метрики пути синтаксических деревьев лучше всего аппроксимируются квадратом расстояния ^# ‖⋅‖B2, на внутренних представлениях. Мы аппроксимируем это, находя B, который лучше всего воссоздает все пары расстояний для предложений в наборе данных предложений, аннотированных людьми синтаксическими деревьями. Рассмотрим каждое предложение sℓ, имеющее древовидную структуру Tℓ.Это дерево определяет расстояние dTℓ(wiℓ,wjℓ) для каждой пары слов (wiℓ,wjℓ) в предложении. Вспоминая, что внутренние представления wiℓ и wjℓ обозначаются hiℓ и hjℓ, мы хотим, чтобы разница между dTℓ(wiℓ,wjℓ) и ‖B(hiℓ,hjℓ)‖22 была как можно меньше в ожидании. Мы реализуем это путем усреднения по всем предложениям sℓ в анализируемом человеком корпусе и нормализуем влияние каждого предложения на количество пар слов в предложении, |sℓ|2. Это приводит к следующей задаче оптимизации для нахождения B:argminB∑ℓ1|sℓ|2∑i,jdTℓ(wiℓ,wjℓ)−‖B(hiℓ,hjℓ)‖22.[5] Мы аппроксимируем эту цель с помощью градиентного спуска, чтобы найти B.

Когда у нас есть метрика расстояния, которая аппроксимирует расстояние дерева, мы можем предсказать деревья на новых предложениях и сравнить их с деревьями, аннотированными людьми. Напомним, что, зная истинные расстояния дерева dT, мы можем восстановить дерево, построив ребро между каждой парой слов с расстоянием 1. Это эквивалентно взятию минимального остовного дерева слов в пространстве расстояний. Чтобы построить деревья для нового предложения, мы аналогичным образом предсказываем расстояния для всех пар слов и строим минимальное остовное дерево в соответствии с предсказанными расстояниями (рис.7 С ).

До сих пор в этом разделе мы обсуждали синтаксические деревья как ненаправленные. Это предположение мы делаем, чтобы рассматривать их как метрики расстояния. Однако синтаксические деревья зависимостей являются корневыми, и все ребра ориентированы таким образом, что каждое ребро перемещается от слова, расположенного ближе к корню, к слову, находящемуся дальше. Направления этих ребер отражают, какое слово управляется другим.

Поскольку расстояния являются неупорядоченными функциями, мы не можем использовать их для моделирования направленных ребер; для этого мы используем небольшую вариацию датчика расстояния.Сначала мы связываем порядок ребер и векторные пространства через понятие нормы — понятие длины в пространстве. Порядок ребер в корневом дереве соответствует норме глубины wi, равной количеству ребер между словом и корнем дерева. Учитывая, что между двумя словами есть ребро, тогда ребро, указывающее на слово с большей нормой.

Рассмотрение порядка ребер как результата нормы снова помогает нам связать древовидные структуры с векторным пространством, в котором находятся внутренние представления. Как и метрики расстояния, нормы — это естественный способ взглянуть на глобальные свойства векторного пространства. Теперь наша цель — найти такую ​​норму на Rd, что норма на векторном пространстве аппроксимирует норму глубины дерева. Отсюда метод аналогичен нахождению метрики расстояния. Мы рассматриваем норму L2, параметризованную матрицей B, то есть ‖Bhi‖, и пытаемся найти B, чтобы сделать норму наилучшим образом соответствующей норме дерева в ожидании по корпусу: argminB∑ℓ1|sℓ|∑i‖wiℓ‖глубина −‖Бхиℓ‖22.[6]

Эксперименты.

Мы анализируем внутренние представления BERT, сохраняя тот же набор данных, что и при анализе весов внимания.Из-за контролируемого характера подхода мы обучаем нашу метрику расстояния на тренировочном разбиении набора данных (разделы 2–21) и сообщаем обо всех точности реконструкции дерева на тестовом разбиении (раздел 23) ссылки. 35.

Мы оцениваем синтаксические расстояния, предсказанные структурным зондом расстояния, двумя способами. Первая метрика — это показатель ненаправленного непомеченного прикрепления (UUAS), который представляет собой долю ребер в истинном синтаксическом дереве, которые также находятся в прогнозируемом дереве с минимальным остовом. Второй — это корреляция расстояний Спирмена (DSpr.), которая измеряет, насколько близки предсказанные расстояния к воссозданию порядка расстояний между всеми парами слов. Мы оцениваем глубину синтаксиса, предсказанную структурным зондом глубины, оценивая root%, процент корней дерева, которые, по прогнозам, будут наименее глубокими. Мы также оцениваем нормальную корреляцию Спирмена (NSpr.), которая измеряет, насколько близки предсказанные глубины к воссозданию порядка глубин, определенного деревом.

Поскольку структурные зонды являются моделями с учителем, мы хотим убедиться, что сами зонды не просто обучаются анализу поверх BERT, а не раскрывают свойства BERT.Для этого мы определяем Proj0 (проекция слоя 0), нейронную сеть со случайными весами, которая принимает последовательность неконтекстных представлений слов и выводит последовательность контекстуальных представлений слов, подобных тем, которые мы оцениваем в BERT. Мы обучаем и оцениваем структурные зонды на представлениях этой модели в качестве основы для сравнения BERT. ^∥

Результаты.

Мы обнаружили, что древовидные структуры зависимостей встроены в представления BERT в поразительной степени.**

Эти результаты представлены на рис. 8 и 9. В таблице 3 мы сообщаем наши оценочные показатели для BERT, которые значительно превосходят с точки зрения UUAS (82,5) по сравнению с нашим контролем случайного представления (59,8) и базовым уровнем, который присоединяет каждое соседнее слово слева направо (48,9). .

Рис. 8.

Минимальные остовные деревья, полученные в результате структурных исследований в BERT и случайном контрольном представлении Proj0, по сравнению с деревом синтаксического анализа, аннотированным человеком. В текстовом предложении «S+L» относится к американским сберегательным и кредитным банкам, а «RTC» относится к Resolution Trust Corporation.Перепечатано с разрешения исх. 42, который находится под лицензией CC BY 4.0.

Рис. 9.

( Left ) Матрица, показывающая расстояния золотого дерева между всеми парами слов в предложении, линейный порядок которых идет сверху вниз и слева направо. Более темные цвета указывают на более близкие слова. ( Right ) Те же расстояния, что и у BERT (в квадрате). Перепечатано с разрешения исх. 42, который находится под лицензией CC BY 4.0.

Таблица 3.

Результаты структурных тестов на тестовом наборе WSJ SD (базовые уровни в верхней половине, модели, предположительно кодирующие синтаксис, ниже) значительной степени.На рис. 10 показано, как предсказанные глубины в соответствии с зондом воссоздают глубины в истинном дереве синтаксического анализа. Количественно (таблица 3) структурный тест BERT правильно идентифицирует корень предложения в 90,1% случаев, что превышает базовый уровень в 64,4%.

Рис. 10.

Предложение с глубиной анализа, аннотированной человеком (серые кружки) и глубиной анализа, предсказанной BERT (синие квадраты). Перепечатано с разрешения исх. 42, который находится под лицензией CC BY 4.0.

Связанные эмерджентные свойства

Наша работа по изучению синтаксиса и кореференции является частью растущего объема работ по изучению того, какие лингвистические свойства возникают в BERT и связанных с ним представлениях. Недавняя работа над глубокими контекстуальными представлениями слов следует за более ранней литературой, изучающей распределенные представления типов слов, с моделями, включая латентный семантический анализ (44) и модели нейронных сетей, такие как word2vec (12) и GloVe (Global Vectors) (13). Эти модели и их исследование были больше сосредоточены на лексической семантике. В этом разделе мы сосредоточимся на методах зондирования, когда простая контролируемая модель обучается прогнозировать лингвистическое свойство на основе исследуемого фиксированного представления.Мы рассматриваем информацию, полученную не только о BERT, но и о подобных нейронных сетях, таких как ELMo (Embeddings from Language Models) (17).

Синтаксис.

До нашего внимания и структурных исследований ранняя работа Shi et al. (45) ввел пробную задачу предсказания метки наименьшего фразового компонента над каждым словом в дереве, используя его представление (аналогично «Это слово в именной фразе, глагольной фразе или другом?»). Этот метод был расширен (46, 47) для предсказания метки ребра зависимости, управляющего словом (т.г., именное подлежащее, прямое дополнение и т. д.), метка ребра, управляющего родителем слова, и т. д. Прогнозирование этих ярлыков требует информации о том, как слово участвует в значении предложения на нескольких уровнях иерархии. Отдельно было показано, что наличие отдельных ребер зависимости можно предсказать на основе проб пар представлений слов (47, 48).

Части речи.

Жетоны слов подразделяются на классы, такие как существительные, прилагательные и наречия.Одно и то же слово может иметь разные части речи в зависимости от контекста, например, «охранник включает (глагол) сигнал тревоги, услышав звуки (существительное)». Несколько исследований используют маркировку частей речи в качестве исследовательской задачи (48⇓⇓–51) и демонстрируют, что BERT и родственные модели кодируют информацию, необходимую для предсказания части речи каждого слова в контексте из его векторного представления. Значительная часть информации о частях речи также была доступна из контекстно-свободных вложений на уровне типов слов, таких как word2vec и GloVe (12, 13), как показали более ранние исследования (52), но более поздние исследования дополнительно демонстрируют способность контекстуальные представления слов для кодирования информации об остальной части последовательности, полезной для устранения неоднозначности части речи в контексте, как это необходимо для приведенного выше примера.

Морфология.

Морфология касается того, как форма и значение слов образуются из компонентов подслов, например, как «runs» является изменённой формой run, или «silversmith» может быть разложен на серебро + кузнец. Морфологическая маркировка требует прогнозирования свойств, таких как единственное число и третье лицо для серий. Такая маркировка преобладает в языках с богатой морфологией, таких как турецкий, где можно предсказать определенный, местный падеж, единственное число для garajın (гаража). Конно и др. (53) обнаружили, что системы НЛП кодируют информацию о количестве (единственном и множественном числе) субъектов и объектов в предложении, даже если все предложение представляется как единый вектор (в отличие от использования векторного представления субъекта и объекта для Сделай так). Белинков и др. (54) провели пробные эксперименты с нейронными системами машинного перевода (такими как Google Translate), показав, что они неявным образом усваивают значительный объем информации о морфологии как входного, так и выходного языка.

Семантика.

Семантика относится к тому, как языковые структуры кодируют информацию о событиях и идеях. Исследовательская работа показала, что BERT и подобные системы кодируют в представлении каждого слова информацию о семантической роли каждого слова в предложении, например агент («исполнитель» действия) и пациент (вещь, с которой совершается действие) (47). , 48). Есть также свидетельства того, что более мелкие атрибуты, например, знал ли исполнитель о том, что он совершил действие, также, по-видимому, закодированы (48). ^‡‡

Распознавание именованных объектов (NER) — это задача маркировки слов (аналогично маркировке частей речи), которая помечает слова как часть типа именованного объекта или нет. Например, Apple будет обозначена как организация, а Тим и Кук — как личность. Многочисленные исследования показали, что словесные представления BERT кодируют информацию о категории слов в NER (47, 48).

Заключение

Мы продемонстрировали удивительную степень, в которой BERT, средство обучения представлению НЛП, обученное посредством самоконтроля в задачах предсказания слов, неявно учится восстанавливать богатую скрытую структуру человеческого языка.Этот результат был продемонстрирован во внимании: как BERT рассматривает сентенциальный контекст для кодирования слова. Отдельно мы получили аналогичный результат с помощью структурных исследований внутренних векторных представлений, показывая, что иерархические древовидные структуры языка возникают в векторном пространстве BERT. То, что такая богатая информация появляется благодаря самоконтролю, удивительно и захватывающе, с интригующими последствиями как для исследований НЛП, так и для логической проблемы овладения языком.

Благодарности

Мы благодарим Тацунори Б.Hashimoto, Abigail See, Siva Reddy, Drew A. Hudson, Roma Patel, Percy Liang и обозревателям PNAS за полезные комментарии. К.С. был поддержан Google Fellowship. Дж. Х. и C.D.M. были частично профинансированы за счет дара от Tencent Corp. проектное исследование; KC, JH и UK провели исследование; и C.D.M., K.C., J.H., U.K. и O.L. написал газету.

Этот документ является результатом публикации Артура М.Саклеровский коллоквиум Национальной академии наук «Наука глубокого обучения», состоявшийся 13–14 марта 2019 г. в Национальной академии наук в Вашингтоне, округ Колумбия. Коллоквиумы NAS начались в 1991 г. и публикуются в PNAS с 1995 г. С февраля 2001 г. по май 2019 г. коллоквиумы поддерживались щедрым подарком от Дамы Джиллиан и Фонда искусств, наук и гуманитарных наук доктора Артура М. Саклера в память мужа дамы Саклер, Артура М. Саклера. Полная программа и видеозаписи большинства презентаций доступны на веб-сайте NAS по адресу http://www.nasonline.org/наука глубокого обучения.

Заявление о конкурирующих интересах: K.C. и Великобритания работали неполный рабочий день в Google Inc., а К.С. имеет стипендию Google PhD. Исследователи из Google Inc. разработали модель BERT, анализируемую в этой статье.

Эта статья является прямой отправкой PNAS. М.Г. является приглашенным редактором по приглашению редколлегии.

Депонирование данных: код и большая часть данных для воспроизведения анализов в этой статье находятся в свободном доступе на https://github.com/clarkkev/attention-analysis и https://github.com/john-hewitt/structural-probes.

↵*Существуют два основных подхода к изображению синтаксической структуры предложения: структура фразы (или составная часть) и структура зависимости (или грамматические отношения). Первое доминирует в современной лингвистике, но в этой статье мы используем второе, которое доминирует в компьютерной лингвистике. Оба представления фиксируют сходную, хотя в целом и не идентичную информацию (2).

↵ ^† Подход самоконтролируемого обучения существует уже несколько десятилетий и используется, в частности, в робототехнике, например.г., исх. 9 и 10, но недавно он был возрожден как объект интереса, используемый также для зрения и языка.

↵ ^‡ Психолингвисты показали, что аттракторы также заставляют людей делать ошибки согласия (29, 30).

↵ ^§ Интуитивно показатель точности в этом случае измеряет, в каком проценте случаев наиболее посещаемое слово глагола является прямым дополнением этого глагола.

↵ ^¶ Строго говоря, поскольку A является положительно полуопределенным, а не положительно определенным, результатом является полуметрика.

↵ ^# Мы обнаружили, что квадрат расстояния L2 работает значительно лучше, чем истинное расстояние при аппроксимации расстояния по дереву (42). 43. Если требуется действительная метрика расстояния, использование квадратного корня всех прогнозов приводит к одинаковым относительным расстояниям.

↵ ^∥ См. арт. 42 для получения более подробной информации об этих показателях оценки и Proj0.

↵**Мы определили и сообщили о лучших результатах, взятых из 16-го слоя оригинальной модели Google BERT с большим корпусом (24 слоя, 1024-мерные скрытые слои, 16 головок внимания на слой).

↵ ^‡‡ Результаты охватывают семантические зависимости (57), маркировку семантических ролей и семантические протороли (58).

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

---

Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

---

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

---

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Иерархическая структура в ClickUp | ClickUp Tutorials & Docs

Иерархия ClickUp лежит в основе платформы. Поначалу структура может показаться немного сложной, но она значительно упрощает управление проектами и рабочими процессами ! Иерархия обеспечивает организованный способ разбить работу на легко управляемые действия, над которыми может работать вся ваша команда!

Рабочие области — это высший уровень нашей Иерархии, представляющий всех в организации.Каждое рабочее пространство организовано в пространства.

Вы можете присоединиться или создать столько Рабочих областей, сколько захотите, но важно учитывать, что каждая Рабочая область полностью независима и отделена от других.

Переключиться между рабочими пространствами или создать новое можно просто в меню за аватаром!

Чтобы уменьшить беспорядок из-за функций, которые вам не нужны, ClickApps можно включать и выключать для вашего рабочего пространства, а некоторые даже можно включать и выключать для определенных пространств (продолжайте читать 😉).

Для работы со всеми задачами в Workspace очень удобны представления на уровне Everything!

Примечание : Для наиболее эффективного управления проектами мы рекомендуем хранить всю вашу работу в одном рабочем пространстве. Вы можете сделать личные элементы конфиденциальными только для себя и выборочно делиться определенными элементами с соавторами, используя настройки конфиденциальности, доступные на каждом уровне иерархии.

Пространства, к которым легко получить доступ на боковой панели рабочей области, действуют как «отделы» в рамках общей организации рабочей области.Эта структура позволяет компании включать избранных участников в пространство и устранять громоздкость для тех, кому не нужен доступ.

Вы можете настроить доступность пространств на боковой панели, изменив макет.

Каждое пространство имеет свои собственные настройки, поэтому вы можете иметь совершенно разные настройки рабочего процесса, плавно передавая информацию или переключаясь между ними! Если параметры пространства, такие как статусы и настраиваемые поля, не настроены на уровне папки или списка, они будут унаследованы всеми задачами в пространстве.

Многие предприятия используют пробелы для разделения отделов своей компании. Например, «Продажи», «Успех клиентов» и «Бухгалтерский учет».

В зависимости от количества клиентов, с которыми они работают, агентства, фрилансеры и консультанты могут создать Пространство для каждого клиента или одно «Клиентское» Пространство с папкой или списком для каждого клиента.

Папки существуют в пространствах и используются для организации ваших списков задач. Папки — это группы списков, которые содержат задачи.

Примечание : вы можете не использовать папки и вместо этого создавать отдельные списки.

Списки также действуют как контейнеры для ваших задач. Некоторым людям нравится думать о списках как о «вкладках» внутри папок. Вы можете использовать их для различных целей, таких как временные рамки (спринты), местоположения (географические), фазы (сложные проекты) или что угодно, что поможет вам оставаться организованным.

Информация о списке предоставляет дополнительный уровень информации о задачах в списке. Это включает в себя возможность добавлять контекст, такой как описание, добавлять исполнителей списка, прикреплять файлы и многое другое!

Хотя списки не обязательно должны располагаться в папке, каждая задача в ClickUp должна располагаться в списке.

Примечание : Список отличается от списка. Вы можете создать представление списка на любом уровне вашей иерархии!

Мы дополняем иерархию ClickUp задачами, самой важной частью управления проектами ClickUp! Задачи — это элементы, требующие действия, предназначенные для перехода от открытых к выполненным с использованием статусов.

У каждой задачи всегда будет один родительский список, но для вашего удобства они могут использоваться совместно с другими списками!

Задачи наследуют такие функции, как статусы или настраиваемые поля.Чтобы настроить их на уровне задачи, вы измените их на уровне пространства, папки или списка.

Дополнительные функции

Назначенные комментарии используются в комментариях к задачам, информации о списках и документах. Они уведомляют назначенного пользователя о том, что он несет ответственность за запрос, и обеспечивают надежный способ отслеживания мелких действий, не связанных с задачей. Когда это будет завершено, они могут разрешить назначенный комментарий.

Подзадачи

Подзадачи создаются внутри задачи, которая называется «родительской задачей».Подзадача наследует те же элементы рабочего процесса, что и ее родительская задача. Если у вашего пространства есть статусы и несколько исполнителей, ваши подзадачи тоже будут.

Вложенные подзадачи

Вложенные подзадачи обеспечивают дополнительный уровень иерархической организации. По сути, это похоже на организацию подзадач внутри подзадач, поэтому вы можете увидеть, как все связано и какая подзадача имеет приоритет.

Контрольные списки

Контрольные списки можно добавлять внутрь задач и подзадач. Это отличный способ отслеживать мелкие элементы, которые либо выполнены, либо не выполнены, а записи можно легко перетаскивать между контрольными списками. Вы также можете назначить одного пользователя для каждой записи контрольного списка!

Шаблоны

Шаблоны отлично экономят время и могут быть созданы для элементов на любом уровне иерархии от пространства до контрольных списков!

1. Щелкните многоточие ... рядом с пространством, списком или папкой, в которую вы хотите добавить шаблон, или из открытой задачи или подзадачи щелкните многоточие ... справа от Общего ресурса или нажмите кнопку с многоточием ... справа от контрольного списка

2. В любом из меню «Пространство», «Список», «Папка» или «Настройки подзадачи» выберите Центр шаблонов , а затем Обзор шаблонов .Чтобы добавить шаблон контрольного списка, нажмите Добавить контрольный список в открытой задаче, в разделе контрольного списка

3. Найдите шаблон в рабочей области или среди готовых к использованию шаблонов, созданных нашим сообществом ClickUp

Примечание: Для задач расположение многоточия . .. параметров задачи зависит от представления.

---

Хотите узнать больше?

Астрономы нашли самую большую структуру в Млечном Пути, водородную нить длиной 1600 световых лет

Примерно 13.8 миллиардов лет назад наша Вселенная родилась в результате мощного взрыва, породившего первые субатомные частицы и законы физики, какими мы их знаем. Примерно 370 000 лет спустя образовался водород, строительный блок звезд, которые сплавляют водород и гелий внутри себя, чтобы создать все более тяжелые элементы. Хотя водород остается самым распространенным элементом во Вселенной, бывает трудно обнаружить отдельные облака газообразного водорода в межзвездной среде (МЗС).

Это затрудняет исследование ранних фаз звездообразования, которые могли бы дать ключ к пониманию эволюции галактик и космоса.Международная группа под руководством астрономов из Института астрономии Макса Планка (MPIA) недавно заметила в нашей галактике массивную нить атомарного водорода. Эта структура, названная «Мэгги», расположена примерно в 55 000 световых лет от нас (на другой стороне Млечного Пути) и является одной из самых длинных структур, когда-либо наблюдаемых в нашей галактике.

Исследование, описывающее их выводы, недавно опубликованное в журнале Astronomy & Astrophysics, , возглавлял Джонас Сайед, доктор философии.D. студент MPIA. К нему присоединились исследователи из Венского университета, Гарвард-Смитсоновского центра астрофизики (CfA), Института радиоастрономии им. Макса Планка (MPIFR), Университета Калгари, Гейдельбергского университета, Центра астрофизики и планетологии, Институт астрономии Аргеландера, Индийский институт науки и Лаборатория реактивного движения НАСА (JPL).

Исследование основано на данных, полученных в ходе обзора линий Млечного Пути HI/OH/Recombination (THOR) — программы наблюдения, основанной на данных Карла Г. Jansky Very Large Array (VLA) в Нью-Мексико. Используя радиоантенны сантиметрового диапазона VLA, этот проект изучает образование молекулярных облаков, преобразование атомарного водорода в молекулярный, магнитное поле галактики и другие вопросы, связанные с межзвездной средой и звездообразованием.

Конечная цель состоит в том, чтобы определить, как два наиболее распространенных изотопа водорода сходятся, создавая плотные облака, которые поднимаются к новым звездам. Изотопы включают атомарный водород (H), состоящий из одного протона, одного электрона и ни одного нейтрона, и молекулярный водород (H ² ) — или дейтерий — состоит из одного протона, одного нейтрона и одного электрона.Только последние конденсируются в относительно компактные облака, в которых образуются морозные области, где со временем появляются новые звезды.

Процесс превращения атомарного водорода в молекулярный до сих пор в значительной степени неизвестен, что сделало эту необычайно длинную нить особенно интересной находкой. В то время как самые большие известные облака молекулярного газа обычно имеют длину около 800 световых лет, длина Мэгги составляет 3900 световых лет, а ширина — 130 световых лет. Как объяснил Сайед в недавнем пресс-релизе MPIA:

“ Расположение этой нити способствовало этому успеху . Мы пока точно не знаем, как он туда попал. Но нить простирается примерно на 1600 световых лет ниже плоскости Млечного Пути. Наблюдения также позволили нам определить скорость газообразного водорода . Это позволило показать, что скорости вдоль нити практически не различаются. ”

Участок Млечного Пути, измеренный спутником ЕКА Gaia (вверху). Прямоугольником отмечено расположение нити «Мэгги» и изображение распределения атомарного водорода в искусственных цветах (внизу), красная линия указывает на нить «Мэгги».Предоставлено: ESA/Gaia/DPAC/T. Мюллер/Дж. Сайед/MPIA

Анализ группы показал, что материя в филаменте имеет среднюю скорость 54 км/с ^-1 , которую они определили главным образом путем измерения относительно вращения диска Млечного Пути. Это означало, что излучение на длине волны 21 см (также известное как «водородная линия») было видно на космическом фоне, что делало структуру различимой. «Наблюдения также позволили нам определить скорость газообразного водорода», — сказал Хенрик Бейтер, глава THOR и соавтор исследования.«Это позволило нам показать, что скорости вдоль нити практически не различаются».

Из этого исследователи сделали вывод, что Мэгги представляет собой целостную структуру. Эти выводы подтвердили наблюдения, сделанные годом ранее Хуаном Д. Солером, астрофизиком из Венского университета и соавтором статьи. Когда он увидел нить, он назвал ее в честь самой длинной реки в своей родной Колумбии: Рио-Магдалена (на английском языке: Маргарет или «Мэгги»). В то время как Мэгги была узнаваема в более ранней оценке данных THOR, проведенной Солером, только текущее исследование без сомнения доказывает, что это согласованная структура.

Основываясь на ранее опубликованных данных, команда также подсчитала, что Мэгги содержит 8% молекулярного водорода по массовой доле. При ближайшем рассмотрении команда заметила, что газ сходится в разных точках вдоль нити, что привело их к выводу, что газообразный водород накапливается в больших облаках в этих местах. Они также предполагают, что в этих средах атомарный газ будет постепенно конденсироваться в молекулярную форму.

«Однако многие вопросы остаются без ответа», — добавил Сайед.«Дополнительные данные, которые, как мы надеемся, дадут нам больше информации о доле молекулярного газа, уже ждут анализа». К счастью, скоро заработают несколько космических и наземных обсерваторий, телескопы которых будут оснащены для изучения этих волокон в будущем. К ним относятся космический телескоп Джеймса Уэбба (JWST) и радиообзоры, такие как массив квадратных километров (SKA), которые позволят нам увидеть самый ранний период Вселенной («Космический рассвет») и первые звезды в нашей Вселенной. .

Дополнительная литература: MPIA , Астрономия и астрофизика

Нравится:

Нравится Загрузка. ..

Важность структуры команды в DevOps

Роли и обязанности в командах DevOps

Независимо от структуры вашей команды, все высокофункциональные команды, практикующие DevOps, регулярно обмениваются знаниями и опытом между разработчиками и операции, будь то во время регулярных встреч, или люди, работающие в разных командах, и / или когда члены команды работают по обеим функциям.Высокоэффективная команда отличается преимуществами DevOps: более быстрым выходом на рынок, улучшенным временем выполнения заказов, более высокой частотой развертывания, более качественными результатами, лучшей командной культурой и более тесным сотрудничеством между командами и отделами.

Команды DevOps обычно состоят из людей, обладающих навыками как разработки, так и эксплуатации. Некоторые члены команды могут быть сильнее в написании кода, в то время как другие могут быть более опытными в эксплуатации и управлении инфраструктурой. Однако в крупных компаниях каждый аспект DevOps — от CI/CD до IaaS и автоматизации — может иметь значение. Сюда может входить менеджер по выпуску, который координирует и управляет приложениями от разработки до производства, до архитекторов автоматизации, которые поддерживают и автоматизируют конвейер CI/CD команды.

Так что же нужно, чтобы присоединиться к команде DevOps? Требования к работе для присоединения к команде DevOps меняются благодаря новым технологиям и методам, но качества хорошей команды DevOps всегда одинаковы. Твердые технические навыки, хорошая коммуникация, менталитет командного игрока и адаптивность — вот некоторые из основных качеств сильного специалиста DevOps.Их сочетание, вероятно, более важно, чем энциклопедическое знание Kubernetes или Git. Но и то и другое не помешает!

Еще одна составляющая успеха — это лидер, желающий пропагандировать DevOps в команде, совместных командах и организации в целом. Это не обязательно должен быть кто-то со словом «менеджер» в названии, но любой, кто готов убедить скептически настроенных членов команды начать наводить мосты между своей командой и внешней командой, будь то разработчики, операторы или команда платформы.
 

Что такое структура письма и как она влияет на смысл? — Видео и стенограмма урока

О чем рассказ?

Вы когда-нибудь рисовали? Или выучил новый танец? Когда вы рисуете картину, вы начинаете сначала с контура изображения. Оттуда вы добавите более темные линии, больше цветов и создадите готовую работу. Когда вы разучиваете новый танец, вы сначала разучиваете маленькие шаги, а затем начинаете добавлять новые и заканчиваете их, чтобы получился законченный танец.

Когда автор пишет рассказ, он/она предпринимает те же действия. Сначала есть каркас, а потом автор добавляет еще и из этого каркаса создает готовую работу.

Что делает историю интересной? Мы все ответили бы на этот вопрос немного по-разному. Мы можем сказать, что это персонажи или обстановка. Некоторые могут предпочесть, чтобы в письме была загадка или просто что-то уникальное. Это может быть даже стиль письма автора и детали.

Однако все эти элементы опираются на один сильный элемент: структуру письма. Что такое структура? Структура — это то, как организован рассказ. Это каркас рассказа. Вы можете думать о структуре как о схеме истории или карте ее построения.

Когда автор пишет рассказ, он или она начинает с структуры рассказа. В этих рамках мы также найдем сюжет, сеттинг, персонажей и тему. Все эти литературные элементы опираются на структуру.

Сюжет это основные события истории. Разрабатывая структуру рассказа, автор хотел бы рассказать события в каком-то порядке.Это может быть начало, середина или даже воспоминания.

Сеттинг — это время и место, где происходит история. Персонажи — это персонажи истории. Наконец, тема является основным сообщением, центральной идеей истории.

Когда автор развивает историю, структура — это то, что скрепляет все эти идеи. Благодаря структуре автор может полностью раскрыть сюжет, персонажей и их действия и подвести нас к уроку истории.

Большинство коротких рассказов имеют повествовательную структуру.