Сайт школы 922 москва официальный сайт: Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение города Москвы «Школа № 922»

Содержание

Общие сведения, ГБОУ Школа № 922, Москва

Общие сведения

ГБОУ Школа №922 наделена правом оценки выполнения нормативов испытаний (тестов) Всероссийского физкультурно-спортивного комплекса «Готов к труду и обороне» (ГТО). На сегодняшний день выполнить нормативы Всероссийского физкультурно-спортивного комплекса «Готов к труду и обороне» в Москве может каждый желающий. Однако, ГБОУ Школа №922 принимает нормативы только у обучающихся образовательных организаций, подведомственных Департаменту образования города Москвы. Тем, кто не подходит под это требование, следует обратиться в Департамент физической культуры и спорта города Москвы, который принимает нормативы по всем ступеням.

Стать участником Всероссийского физкультурно-спортивного комплекса «Готов к труду и обороне» очень просто. Для начала нужно пройти регистрацию на официальном интернет-портале ГТО по ссылке: https://user.gto.ru/user/register. Вы получите УИН (уникальный идентификационный номер), благодаря которому все ваши результаты будут сохранены в базе, и их всегда можно будет отследить. Обращаем ваше внимание, что несовершеннолетние обязаны прикрепить при регистрации согласие родителей или законных опекунов на обработку персональных данных. Бланк заявления можно посмотреть здесь: https://gto.ru/files/uploads/documents/56ea9bfe78564.pdf. Стоит помнить, что к выполнению нормативов допускаются участники, получившие допуск врача. Проверка проходит в амбулаторно-поликлинических учреждениях города Москвы врачами-педиатрами, терапевтами и врачами по спортивной медицине.

Настало время заявиться на выполнение нормативов. Для этого следует прийти на одну из 250 площадок, которые принимают нормативы ГТО. С собой надо принести документ, подтверждающий личность, и допуск от врача. Вам предложат на выбор несколько дат, после чего внесут в списки.

Теперь вы готовы приступить к самому интересному – выполнению нормативов, которые делятся на 11 ступеней:

первая ступень — от 6 до 8 лет;

вторая ступень — от 9 до 10 лет;

третья ступень — от 11 до 12 лет;

четвертая ступень — от 13 до 15 лет;

пятая ступень — от 16 до 17 лет;

шестая ступень — от 18 до 29 лет;

седьмая ступень — от 30 до 39 лет;

восьмая ступень — от 40 до 49 лет;

девятая ступень — от 50 до 59 лет;

десятая ступень — от 60 до 69 лет;

одиннадцатая ступень — от 70 лет и старше.

Каждая ступень включает в себя обязательные и испытания по выбору. Как правило, для практически каждого норматива существует альтернатива. Поэтому вы сможете выбрать те испытания, которые у вас получаются лучше всего. Так как ГБОУ Школа №922 имеет право принимать нормативы только у обучающихся образовательных организаций Департамента образования города Москвы, то, обычно, к нам приходят дети с первой по шестую ступень. Список всех испытаний, а также результаты, позволяющие получить знаки отличия, указаны на официальном сайте Всероссийского физкультурно-спортивного комплекса «Готов к труду и обороне»: https://gto.ru/norms#tab_scholars. Знаки бывают: бронзовыми, серебряными и золотыми. Это не только повод для гордости, но и возможность получить различные бонусы. Например, обучающихся чаще всего интересует вопрос получения бонусных баллов в высших учебных заведениях. Начиная с 2016 года, знаки ГТО дают право получить от 1 до 10 бонусных баллов. Количество баллов определяет само высшее учебное заведение, но каким бы оно не было, даже 1 балл может помочь получить заветное бюджетное место на желаемую специальность.

Театр «Мастерская» | Официальный сайт

«Полный восторг! Я плакала, смеялась, переживала вместе с героями. Игра актёров потрясающая! Веришь им и их чувствам на 100%. Такие сложные судьбы, такие яркие характеры, такие важные темы! Послевкусие непередаваемое!» Ирина, зритель | Отзывы →

«Театр Мастерская — это самые яркие впечатления в Санкт-Петербурге. Нестандартный подход к уже знакомым произведениям и потрясающая игра актёров делают этот театр поистине уникальным! » Анна, зритель | Отзывы →

«Такое погружение в процесс, такой профессионализм, я верила всему что происходило на сцене, каждому действию, каждому слову. Хлынул целый поток эмоций, здесь и смех и горе, и страх и отвращение, и слезы и любовь! Браво мастеру, актерам и всем кто трудился над постановкой. Спасибо большое!» Евгения, зритель | Отзывы →

«Я думаю, на наших глазах родился театр-событие, театр, о котором через годы будут вспоминать, как о «Современнике» 60-х, как о БДТ периода Товстоногова, театр-явление, театр-чудо. Это действительно удивляет, поражает, восхищает – как это сделано?? Спасибо большое всем причастным к этому чуду!»

Виолетта, зритель | Отзывы →

«Какой театр!!! Фантастика!!! Ты забываешь, что это спектакль, что это актеры, ты живешь и дышишь с ними в унисон, ты растворяешься в этой атмосфере… Я думала, что такого театра больше нет… Это настоящее, высокое искусство театра. Спасибо!» Ольга, зритель | Отзывы →

«То, что происходило на сцене, не передать словами. Такая мощь и энергетика, что зрители боялись пошевелиться! Зал аплодировал стоя. Ком в горле не давал мне кричать браво, но сердце разрывалось от эмоций! БРАВО!!!!!!»

Светлана, зритель | Отзывы →

«Безусловно, лучший на сегодня театр в Санкт-Петербурге. Лучший из российских театров, основанных в XXI веке. Здесь не «служат», здесь живут. Создаётся впечатление, что «Мастерская» – это настоящая семья. Играют, как дышат. Такой органичности и естественности вообще никогда до этого не приходилось видеть.»

Виктор, зритель | Отзывы →

«Ребята излучают энергию. Можно приходить и набираться сил. Всем рекомендую!»

Отзывы →

«Выхожу с их спектаклей, как наполненный воздушный шарик!!»

Ольга, зритель | Отзывы →

«Мастерская» – это, действительно, лучший театр в Санкт-Петербурге, такой живой и настоящий. Каждый спектакль хочется посмотреть не один раз и при этом ощутить энергию добра, жизни, юмора, света, любви, таланта.»

Ольга, зритель | Отзывы →

«Все спектакли – событие. Всегда интересно, всегда по-новому. Потрясающая энергетика. Театр, в который хочется возвращаться и пересматривать уже любимые спектакли много раз.»

Галина, зритель | Отзывы →

«Безмерно благодарна Вам, что знаю, что такое настоящий Театр! Спасибо за чудо, которое происходит на сцене, за радость, тепло и любовь!»

Александра, зритель | Отзывы →

«Козлов и его ребята дарят Петербургу настоящий Театр. Театр, полный жизни, света и любви – друг к другу, к зрителю, к своему большому и прекрасному делу.»

Мария, зритель | Отзывы →

«Это настоящий, абсолютно чистый театр, без лицемерия, надуманности, пошлости, неискренности. Именно таким должен быть ТЕАТР! Это прорыв! Спасибо большое Григорию Козлову и его воспитанникам! Это чудо!!! Обязательно придем, и еще не один раз! И расскажем друзьям!»

Юлия, зритель | Отзывы →

МКОУ СОШ №14 г.Слободского | Телефоны оперативного штаба по предупреждению коронавирусной инфекции: 8-912-706-55-39 / 8-922-932-32-12

12.10.2021, Рашид Алексеевич Агафонов

Приглашаем Вас на школьный этап всероссийской олимпиады школьников на олимпиаду по предмету «ХИМИЯ» которая пройдет 13 ОКТЯБРЯ 2021г. с 8:00 до 20:00 (время местное) на платформе Образовательного центра «Сириус»: https://uts.sirius.online/ Ссылка на сайт школьного этапа Удачи! Новости школьного этапа: https://siriusolymp.ru/

Школьные новости ,

19.10.2021, Наталья Викторовна Ощепкова

Началась неделя  окружающего мира. Сегодня посмотрели фильм «Созвездия» и прослушали выступления каждого ученика по этой теме. Кто-то приготовил презентацию ,а кто-то выступал по бумажному носителю.  

2-а класс ,

19.10.2021, Елена Валерьевна Герасимова

В школе проходит неделя окружающего мира. Ребята участвовали в викторине. Первое место заняла Нелли . Второе место отдано Диме . Третье место разделили Вера и Василиса. Молодцы!

3-д класс ,

19.10.2021, Елена Геннадьевна Соловьева

В рамках недели окружающего мира в классе прошло мероприятие, в ходе которого дети узнали об интересных деревьях планеты. О самом высоком дереве, о самом красивом, о самом могучем. И даже о самом ядовитом дереве на планете.

1-б класс ,

19.10.2021, Людмила Трофимовна Кайгородцева

наш класс с победой в школьном конкурсе «Учителя благодарю» — 1 место среди учащихся шестых классов. Успехов вам, ребята, на творческом «олимпе»!

6-б класс ,

19.10.2021, Мария Владимировна Чурина

В субботу 16 октября ребята посетили Центр патриотического воспитания им. Г. Булатова, где состоялся урок-встреча с Евгением Ситниковым, руководителем поискового отряда «Имени Григория Булатова» (г. Киров). Бойцы поискового отряда уже несколько раз выезжали в экспедиции на места боёв, поднимали останки солдат Великой Отечественной. Результативной была весенняя Вахта памяти-2021. Руководитель поискового отряда Евгений Ситников показал вещи, […]

9-б класс ,

19.10.2021, Жанна Анатольевна Жилина

Воспитательная работа ,

19.10.2021, Мария Владимировна Чурина

В конкурсе видеороликов, посвящённом Дню Учителя, наш класс занял 1 место, спасибо ребятам, которые вложили свои силы и время, чтобы выразить любовь и внимание дорогим учителям. Благодарим нашего бывшего одноклассника Кирилла Р. который помог смонтировать фильм.

9-б класс ,

18.10.2021, Елена Сергеевна Симонова

С 18.10.2021 в школе проходит сбор макулатуры, сохраним здоровую планету!

3-а класс ,

18.10.2021, Елена Сергеевна Симонова

Прошлая неделя в нашем классе была посвящена Окружающему миру. Ребята участвовали в викторинах, конкурсах, нарисовали плакаты «Берегите Воду», очень познавательная и интересная выдалась неделя

3-а класс ,

18.10.2021, Елена Валерьевна Герасимова

На классном часе,Жанна Анатольевна, провела беседу о выдающейся женщине-математике С.В.Ковалевской. Ребята узнали интересные события из ее детства и жизни, что она увлекалась не только математикой, но и литературой. На уроке дети говорили о том, что такое математика, где она может пригодиться, чему она учит. А также узнали некоторые интересные факты, касающиеся этой науки.

3-д класс ,

Дистанционное зондирование | Бесплатный полнотекстовый | Годовые временные ряды ночных огней Global VIIRS, рассчитанные на основе среднемесячных значений: 2012–2019 гг.

1. Введение

Глобальные ночные огни являются одними из наиболее широко признанных продуктов спутниковых данных, обеспечивающих визуальное выражение присутствия человечества на поверхности земли. Кроме того, глобальное разграничение освещенных областей и уровни их яркости используются учеными из самых разных дисциплин, от экономистов и биологов до астрономов [1].Создание глобальных ночных огней требует тщательного анализа большого количества ночных наблюдений и получения достаточного количества высококачественных наблюдений, чтобы получить стабильную меру яркости, видимой из космоса. Как правило, требуется целый год ночных наблюдений, чтобы убедиться, что диапазон широты продукта достигает максимально возможной степени, при этом на большей части поверхности Земли проводится несколько наблюдений без посторонних особенностей, не связанных с электрическим освещением.Цепочка обработки включает каскадный набор этапов фильтрации [2]. Первоначальная фильтрация удаляет облачные, солнечные и лунные данные, чтобы получить набор пикселей-кандидатов для включения в годовой продукт данных. Следующим этапом обработки является отсечение выбросов, таких как горение биомассы и полярное сияние, чтобы получить сетку, где фоновые области, в которых отсутствует обнаруживаемое освещение, могут быть более легко отделены от освещения. Затем области фона преобразуются в нули, а освещенные ячейки сетки заполняются средним значением яркости.Цель фильтрации — сохранить как можно больше характеристик поверхностного освещения, полностью исключив фон и посторонние особенности. Группа наблюдения Земли (EOG) впервые разработала свою ежегодную систему генерации продуктов ночного освещения для данных визуализации при слабом освещении, собранных с помощью Оперативная система линейного сканирования (OLS) программы метеорологических спутников обороны ВВС США (DMSP) в середине 1990-х годов [3]. В 2015 году система была модифицирована для производства ежегодных глобальных продуктов в ночное время на основе данных визуализации при слабом освещении в ночном дневном / ночном диапазоне (DNB), собранных набором радиометров видимого инфракрасного изображения NASA / NOAA (VIIRS).EOG произвела два ежегодных продукта ночного освещения на основе ночных данных VIIRS: за 2015 и 2016 годы. Спонсор отказался продлить финансирование для продолжения производства временных рядов ночных огней VIIRS (VNL). Тем не менее, EOG продолжил производство среднемесячной безоблачной яркости для данных DNB, собранных первым прибором VIIRS, запущенным на спутнике Suomi National Polar Partnership (SNPP). В средних и высоких широтах ежемесячные продукты DNB в летние месяцы отключаются из-за солнечного загрязнения, и не применялась фильтрация для удаления пожаров, полярных сияний или фона.Эти характеристики ограничивают их применимость во многих приложениях, где основное внимание уделяется электрическому освещению. По состоянию на декабрь 2020 года ежемесячная коллекция продуктов EOG охватывает период с апреля 2012 года по ноябрь 2020 года — всего 104 месяца. В этой статье мы сообщаем о методах, разработанных для производства ежегодных продуктов VNL с фильтрацией для удаления пожаров и фона из ежемесячных наборов продуктов DNB. Мы сравниваем годовой продукт V.2, полученный на основе ежемесячных данных, с продуктом, полученным несколько лет назад (V.1), с ночными данными.

2. Материалы и методы

Процесс сборки ежегодных глобальных продуктов ночного освещения начинается с создания справочной сетки. Мы используем 15-дуговую вторую сетку, простирающуюся от 65 юга до 75 северной широты, с 86 401 ячейкой сетки с востока на запад и 33 601 ячейкой сетки с севера на юг. При обработке учитываются все ночные данные VIIRS SNPP DNB, собранные в течение года, с ежемесячными приращениями (Рисунок 1). Ежемесячные безоблачные композиты DNB генерируются путем усреднения яркости от участков орбиты, свободных от солнечного света, лунного света и облачных данных, на основе маски облаков VIIRS [2].В дополнение к средней яркости ежемесячный набор продуктов V.1 включает сетки, подсчитывающие количество безоблачных наблюдений и общее количество наблюдений. Ежемесячные наборы продуктов V.1 доступны по адресу https://eogdata.mines.edu/download_dnb_composites.html (по состоянию на 30 декабря 2020 г.).

Ежемесячные продукты V.1 производятся с данными, скорректированными на рассеянный свет, и без них. Версии, за исключением данных с поправкой на рассеянный свет, обозначаются буквой «vcm» в имени файла. Те, в которых включены данные, скорректированные на рассеянный свет, обозначены «vcmsl» в имени файла.Для V.2 мы использовали наборы файлов «vcmsl», за исключением 2012 и 2013 годов, когда наша собственная коллекция предшествовала появлению коррекции рассеянного света. EOG планирует переделать V.2 VNL 2012 и 2013 годов, чтобы включить данные с поправкой на рассеянный свет.

Следующая задача при составлении годовой VNL из ежемесячных отчетов — это отфильтровать сжигание биомассы и другие выбросы, тем самым изолировав фон. В исходном методе, основанном на ночных данных DNB, удаление выбросов на основе гистограмм использовалось для создания сетки среднегодовой яркости, свободной от горения биомассы и других эфемерных событий.Мы обнаружили, что среднее значение удаленного выброса, полученное из ночных данных, было аппроксимировано средним значением яркости, рассчитанным для двенадцати месячных продуктов. Медиана эффективно исключает выбросы как с высокой, так и с низкой яркостью. Это включает сжигание биомассы, которое является сезонным явлением. На рисунках 2 и 3 показаны максимальное и среднее значение яркости для двенадцати месячных продуктов за 2019 год.

В исходном методе VNL освещенные области для каждого годового продукта отделены от фона путем применения порога к диапазону данных (DR), рассчитанному на основе выброс удален средней сеткой яркости.Ячейка сетки DR рассчитывается как максимум минус минимальная яркость окружающего набора ячеек сетки 3 × 3. Пороговое значение DR, используемое для обнуления ячеек фоновой сетки, индексируется по количеству безоблачных наблюдений, чтобы приспособиться к увеличению минимального уровня шума, обнаруженному в областях с небольшим количеством безоблачных наблюдений. Таким образом, порог DR предназначен для преодоления шума, что приводит к более чистому конечному продукту.

При разработке временных рядов V.2 VNL особое внимание уделялось применению одного и того же порогового значения DR в каждый год ряда.Это было достигнуто путем разработки пороговой кривой DR на основе многолетней максимальной медианы и процента безоблачных продуктов, охватывающих весь набор лет: с 2012 по 2019 год. Были извлечены выборочные наборы ячеек сетки, чтобы охватить широкий диапазон% безоблачных условий ( Рисунок 4), а диаграмма рассеяния была построена путем построения графика зависимости% отсутствия облачности от DR (Рисунок 5). Гамма-кривая соответствовала уровню шума диаграммы рассеяния с установками связующих точек 0,2 при 100% отсутствии облачности и 1,0 при отсутствии облачности 0%. Порог DR оставался неизменным на уровне 0.2 с 50% до 100% безоблачности и поднялся выше повышенного уровня шума, присутствующего при более низких% безоблачных уровнях. Затем пороговая линия DR использовалась для создания глобальной сетки пороговых значений DR на основе продукта процентной облачности за несколько лет. Затем это было применено к каждой годовой сетке DR для выявления и обнуления фона. Многолетний порог DR был рассчитан из безоблачных покрытий (Рисунок 4) на основе пороговой кривой (Рисунок 5) и показан на Рисунке 6. Кривая основана на подборе гамма-функции, дающей 0.2 при 100% отсутствии облаков и 1,0 при отсутствии облаков 0%. Формула для пороговой кривой в зависимости от ПКТ (% безоблочности) выглядит следующим образом:

DRthreshold = (1,25 − gamma_p (4,5, 20 * PCT) /1,25

где gamma_p (a, z) — нормализованная нижняя неполная гамма-функция

gamma_p (a, z) = 1Γ (a) ∫0zta − 1e − tdt

Затем пороговая кривая DR была объединена с сеткой многолетней процентной безоблачности (рис. 4), чтобы сформировать глобальное пороговое изображение многолетнего DR (рис. 6). Применение пороговой сетки DR к сетке многолетних DR оставило остаточный фоновый шум как в северной, так и в южной зонах полярных сияний и в зонах сжигания биомассы в некоторых частях Африки и в других местах.Повышение порога DR для удаления всего шума в зонах полярных сияний и горения биомассы привело бы к потере обнаружения тусклого освещения в других областях. Поэтому мы использовали несколько методов для дальнейшего снижения остаточного шума в годовой продукции VNL в зонах полярных сияний и нескольких зонах сжигания биомассы. Во-первых, векторные многоугольники были нарисованы на остаточном шуме, присутствующем в северной и южной зонах полярных сияний, тщательно избегая разделения объектов освещения. Поскольку в зоне южных полярных сияний не осталось световых элементов, все ячейки закрытой сетки были обнулены.В зоне северных сияний порог DR был повышен до 1.0. Оставшийся шум, присутствующий в зоне северного сияния, был покрыт серией векторных многоугольников, тщательно нарисованных, чтобы сохранить особенности освещения. Затем ячейки сети, покрытые векторами, были обнулены. Чтобы устранить оставшиеся утечки шума, числа обнаруженных данных были подсчитаны за все восемь лет. Утечки шума были обнаружены в африканских пожарных поясах и на крайнем севере, что связано с несовершенством процесса удаления паразитного света (рис. 7). Было установлено, что оставшиеся утечки шума произошли всего один или два раза за восемь лет.Были исследованы образцы ячеек сетки, суммирующих 1 и 2 медианы яркости из двух наиболее заметных шумовых областей (Рисунок 8 и Рисунок 9), чтобы установить пороговые значения 0,6 нВт / см 2 / ср, завершив удаление шума.

Результатом этапов фильтрации был набор годовых «замаскированных медиан», где фоновые области были обнулены. Затем они использовались для создания ежегодных масок освещенных ячеек сетки, которые применялись для обнуления ячеек фоновой сетки на среднегодовых и среднегодовых изображениях.Маски подсвеченных ячеек сетки также можно применять к соответствующим среднемесячным значениям V.1, чтобы тушить пожары и обнулять фон.

3. Результаты

3.1. V. 2 Годовые комплекты продуктов VNL

В результате обработки было создано восемь глобальных глобальных комплектов продуктов для ночного освещения VIIRS, охватывающих 2012–2019 годы. В каждый набор товаров входит:

  • Среднее замаскированное сияние — с нулевым фоном, горением биомассы и северным сиянием.

  • Срединное сияние замаскировано — фон, горение биомассы и северное сияние обнулены.Показано на рисунке 10.
  • Средняя яркость — рассчитывается на основе среднемесячной яркости, взвешенной на основе количества безоблачных покрытий за каждый месяц.

  • Среднее значение яркости на основе среднемесячных значений.

  • Минимальная яркость по сравнению со средними значениями за месяц.

  • Максимальное сияние на основе среднемесячных значений.

  • Наблюдения без облачности.

  • Общее количество наблюдений без солнечного и лунного света.

Следует отметить, что средние, медианные, минимальные и максимальные значения яркости V.2 взяты из наборов продуктов за месяц, а не из наборов пикселей полного временного разрешения, которые анализируются в методе V.1.

3.2. Сравнение с ранее произведенным VNL
Чтобы сравнить средний уровень яркости и степень освещения из серии V.2 и набора V.1, мы исследуем два продукта замаскированной средней яркости 2015 года в регионе Сеула (рис. 11). Внешне эти два продукта очень похожи.Диаграмма рассеяния, сделанная из двух изображений (Рисунок 12), показывает сильное диагональное облако данных с наклоном около 1, что указывает на то, что уровни яркости в двух очень похожи для подавляющего большинства ячеек сетки, только с небольшим количеством ячеек сетки. (0,59%) с отклонением от диагонали более 3 нВт / см 2 / ср. Рисунок 12 также показывает, что продукт V.2 2015 имеет тускло освещенные ячейки сетки с яркостью менее 15 нВт / см 2 / sr, которые не были обнаружены в продукте V.1. Эти ячейки сетки отображаются в виде небольшого вертикального выступа около начала координат на рисунке 12.В целом, V.2 имеет на 10,48% больше освещенных ячеек сетки в районе Сеула (рисунок 11). Для сравнения, в продукте V.1 только 0,016% освещенных ячеек сетки не обнаружено в продукте V.2. Следующим шагом является изучение пространственного распределения новых освещенных ячеек сетки, функций, присутствующих только на одном из двух изображений. . На рисунке 13 показано сочетание цветов новых освещенных ячеек сетки как красных, а старого продукта как голубого для региона Сеула из рисунка 11. Новые функции освещения, представленные в продукте V.2, включают в себя оправы, окружающие яркий свет, и области с тусклым освещением, пропущенные. в V.1 продукт 2015 г. Фактически пределы обнаружения продукта V.2 ниже, чем у продукта V.1 2015.

4. Обсуждение

Новый, последовательно обрабатываемый временной ряд годовых глобальных ночных огней VIIRS был получен из ежемесячных сеток средней яркости без облачности за период с 2012 по 2019 год. Новая методология представляет собой модификацию исходного метода, основанного на ночных данных [2 ]. В обоих методах есть начальная фильтрация для удаления солнечных, лунных и облачных пикселей, что приводит к грубым композитам, содержащим огни, огни, полярное сияние и фон.В исходном методе грубые годовые композиты создаются из ночных данных DNB за полный год. В новом методе грубые композиты создаются с ежемесячными приращениями, а затем объединяются, чтобы сформировать грубые годовые композиты.

Оба метода используют удаление выбросов, чтобы отбросить пиксели горения биомассы и изолировать фон. В методе V.1 удаление выбросов выполняется на гистограммах, сгенерированных для каждой ячейки сетки длиной 15 угловых секунд, причем выбросы отсекаются как с высокой, так и со стороны низкой яркости гистограммы.Отбрасывание резко выделяющихся пикселей продолжается до тех пор, пока стандартное отклонение гистограммы не стабилизируется. Новый метод использует среднюю яркость за двенадцать месяцев, чтобы отбросить выбросы высокой и низкой яркости, отфильтровывая большинство пожаров и изолируя фон.

Фоновые области обнуляются в обоих методах с использованием диапазона данных (DR), рассчитанного из ячеек сетки 3 × 3. В обоих методах пороговое значение DR для фона индексируется по уровням облачности, с более высокими пороговыми значениями DR в областях, имеющих небольшое количество безоблачных покрытий.

В новом методе особое внимание уделяется установке единого порога DR для различения освещенных ячеек сетки от фона для каждой ячейки сетки с 15 углами дуги. Это достигается путем установки порога DR на основе максимальной медианы за несколько лет и соответствующей сетки процентной облачности за несколько лет. Многолетний подход позволяет обнаруживать освещение, присутствующее в каждой ячейке сетки с 15 угл. Секундами, с единым пороговым значением DR по всем годам в серии.

5. Выводы

Несколько лет назад EOG произвела пару V.1 ежегодное глобальное ночное освещение VIIRS за 2015 и 2016 годы на основе ночных данных с фильтрацией для исключения солнечного и лунного света, облаков, горения биомассы, полярных сияний и фона. Из-за финансовых ограничений ежегодное производство продукции V.1 на основе ночных данных DNB было приостановлено. Тем не менее, EOG удалось продолжить ежемесячное производство продуктов для сияния без облачности. Ежемесячные наборы среднего сияния DNB в настоящее время охватывают более 100 месяцев, с апреля 2012 года по ноябрь 2020 года. В этом документе описываются методы, разработанные для создания V.2 ежегодных серии ночных светильников VIIRS из ежемесячных продуктов с фильтрацией для устранения горения биомассы, полярного сияния и фонового шума. Ежемесячная генерация продуктов среднего сияния DNB включает ту же предварительную фильтрацию для удаления лунных, солнечных и облачных пикселей, которые использовались в ежегодном поколении продуктов V.1. Для удаления выбросов серия V.2 полагается на среднюю яркость. И V.1, и V.2 применяют порог к диапазону данных, рассчитанному из блоков 3×3 ячеек сетки, чтобы идентифицировать фоновые массивы, где не может быть обнаружено поверхностное освещение.Фоновые области обнуляются — процесс, который мы называем маскированием. Это позволяет сосредоточить анализ на освещенных ячейках сетки и исключает включение фона в анализ изменений.

В методе V.1 для производства годовых ночных огней VIIRS каждый год производился независимо. Таким образом, пороговое значение диапазона данных для идентификации освещенных ячеек сетки могло изменяться из года в год и должно было быть достаточно высоким, чтобы устранить фоновый шум из изображения диапазона данных, удаленного с выбросами.В методе V.2 пороговое значение диапазона данных для определения освещенных ячеек сетки выводится из максимального многолетнего диапазона данных и многолетней процентной безоблачной сетки. Это гарантирует, что для каждой ячейки сетки во все годы будет использоваться один и тот же порог диапазона данных. Кроме того, порог DR в новом методе ниже, в пределах от 0,2 до 1,0 по сравнению с 0,5 до 1,3 в методе V.1. Более низкий порог DR приводит к утечке шума в северных широтах из-за несовершенства коррекции рассеянного света и в некоторых высокочастотных пожарных поясах, таких как Центральная Африка.Остаточный шум может быть изолирован и отфильтрован на основе низкой частоты появления (один или два года из восьми) и низкой средней яркости (менее 0,6 нВт / см 2 / ср). Одним из последствий более низкого порога DR является то, что обнаружение распространяется на более тусклые области освещения. В некоторых случаях дополнительные обнаружения происходят от атмосферного рассеяния (свечения) вокруг областей яркого освещения. В других случаях дополнительные области обнаружения тусклого освещения кажутся областями редкого развития в отсутствие свечения от ближайшего яркого освещения.

Следует отметить, что маскирование фона на основе порогового значения диапазона данных приводит к потере некоторых функций тусклого освещения. Классическими примерами являются тускло освещенные дороги, которые можно увидеть на изображениях средней яркости с удаленными выбросами V.1 или среднегодовых изображениях V.2 до маскирования. Пользователи, заинтересованные в этих нечетких функциях, могут найти их в средних или медианах с удаленными выбросами перед маскированием фона.

Версии V.2 и V.1 VNL 2015 были количественно сопоставлены и оказались сильно коррелированными друг с другом для подавляющего большинства ячеек сетки.Однако было обнаружено, что V.2 VNL обнаруживает тусклое освещение в ячейках сетки, назначенных фону в V.1 VNL. Из-за различных этапов обработки и пороговых значений, вероятно, лучше не смешивать два набора продуктов для многотемпорального анализа. Пользователи продукта V.2 могут быть уверены, что все этапы обработки и пороговые значения одинаковы для всей серии с 2012 по 2019 год. Это прогресс по сравнению с методами V.1, где пороговое значение DR ячейки сетки может изменяться от года к году. год.Это важное отличие, когда речь идет о создании превосходного набора продуктов для анализа изменений освещения.

Шейп-файлы, используемые для указания местоположений наборов выборок для определения пороговой кривой DR, а также файлы, построенные на остаточном шуме, присутствующем в северной и южной зонах полярных сияний, можно найти как дополнительные материалы.

Дополнительные материалы

Вклад авторов

Каждый из авторов принимал активное участие в создании продукта или подготовке статьи.C.D.E. разработал концепцию временного ряда V.2, руководил разработкой нового продукта и написал первоначальный проект документа. T.G. обработал ежемесячные наборы продуктов DNB V.1. М.З. разработан для обработки скриптов для создания временных рядов V.2. F.-C.H. поддерживает сбор данных VIIRS и базу данных, используемую для облегчения ежемесячного создания продуктов. J.T. участвовал в разработке концепции проекта и редактировании статьи. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

Финансирование

Это исследование частично финансировалось Фондом Рокфеллера и программой испытательного полигона Объединенной полярной спутниковой системы (JPSS) NOAA. Проект Фонда Рокфеллера называется «Центр роста и использования электроэнергии в развивающихся странах (E-GUIDE)», номер гранта POW004. Проект JPSS называется «Интерпретация изменений ночного освещения во время пандемии COVID-19» со Стивеном Миллером в качестве главного исследователя.

Заявление о доступности данных

Благодарности

Новые временные ряды ночных огней VIIRS основаны на больших усилиях NASA и NOAA по созданию длинных записей ночных данных VIIRS DNB и обеспечению доступа к этим данным в открытом доступе.Кимберли Боуг, Университет Колорадо, была ведущим разработчиком оригинальных ежегодных ночных огней VIIRS на 2015 и 2016 годы.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Финансирующие организации не играли никакой роли в разработке исследования; при сборе, анализе или интерпретации данных; при написании рукописи или в решении опубликовать результаты.

Литература

  1. Levin, N .; Kyba, C.C .; Zhang, Q .; де Мигель, A.S .; Роман, М.O .; Li, X .; Портнов, Б.А .; Molthan, A.L .; Jechow, A .; Miller, S.D .; и другие. Дистанционное зондирование ночного света: обзор и перспективы на будущее. Remote Sens. Environ. 2020 , 237, 111443. [Google Scholar] [CrossRef]
  2. Elvidge, C.D .; Baugh, K .; Жижин, М .; Hsu, F.C .; Гош, Т. ВИРС Ночные огни. Int. J. Remote Sens. 2017 , 38, 5860–5879. [Google Scholar] [CrossRef]
  3. Elvidge, C.D .; Имхофф, M.L .; Baugh, K.E .; Hobson, V.R .; Nelson, I .; Сафран, Дж.; Dietz, J.B .; Таттл, Б. Ночные огни мира: 1994–1995 гг. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2001 , 56, 81–99. [Google Scholar] [CrossRef]

Рисунок 1. Блок-схема обработки данных для создания ежегодных ночных огней VIIRS на основе среднемесячных значений яркости без облачности.

Рисунок 1. Блок-схема обработки данных для создания ежегодных ночных огней VIIRS на основе среднемесячных значений яркости без облачности.

Рисунок 2. Максимальное сияние от двенадцатимесячных безоблачных композитов DNB 2019 года. Размеры ячеек сетки указаны желтым цветом.

Рисунок 2. Максимальное сияние от двенадцатимесячных безоблачных композитов DNB 2019 года. Размеры ячеек сетки указаны желтым цветом.

Рисунок 3. Среднее сияние от двенадцатимесячных безоблачных композитов DNB 2019 года.

Рисунок 3. Среднее сияние от двенадцатимесячных безоблачных композитов DNB 2019 года.

Рисунок 4. Многолетний процент отсутствия облачности, полученный из ежемесячных композитов за период с 2012 по 2019 годы. Зеленые многоугольники — это местоположения набора образцов, используемые для определения пороговой кривой DR, показанной на рисунке 5. Рисунок 4. Многолетний процент отсутствия облачности, полученный из ежемесячных композитов, охватывающих период с 2012 по 2019 год. Зеленые многоугольные векторы — это местоположения выборки, используемые для определения пороговой кривой DR, показанной на рисунке 5.

Рисунок 5. Диаграмма рассеяния процента безоблачности в зависимости от диапазона данных (DR) для наборов ячеек сетки, охватывающих условия облачности от низкой до высокой и не имеющих очевидных функций освещения.Темно-синяя линия — это пороговое значение DR, используемое для различения фоновых областей, в которых отсутствует обнаруживаемое освещение, в каждой из годовых сеток DR. Выбросы выше порога около 20% -ного уровня отсутствия облаков были прослежены до огней рыбацких лодок у побережья Суматры.

Рисунок 5. Диаграмма рассеяния процента безоблачности в зависимости от диапазона данных (DR) для наборов ячеек сетки, охватывающих условия облачности от низкой до высокой и не имеющих очевидных функций освещения. Темно-синяя линия — это пороговое значение DR, используемое для различения фоновых областей, в которых отсутствует обнаруживаемое освещение, в каждой из годовых сеток DR.Выбросы выше порога около 20% -ного уровня отсутствия облаков были прослежены до огней рыбацких лодок у побережья Суматры.

Рисунок 6. Изображение сетки диапазонов многолетних данных, определенной на основе пороговой кривой DR (Рисунок 5) и сетки многолетней процентной безоблачности (Рисунок 4). Рисунок 6. Изображение сетки диапазонов многолетних данных, определенной на основе пороговой кривой DR (Рисунок 5) и сетки многолетней процентной безоблачности (Рисунок 4).

Рисунок 7. На изображении показано количество ежегодных обнаружений освещенных ячеек сетки около 63 градусов северной широты после фильтрации на основе порогового значения DR. Ячейки сетки с одиночными обнаружениями отмечены зеленым цветом, а двойные обнаружения — красным. Большинство зеленых областей представляют утечку шума из-за недостатков коррекции рассеянного света.

Рисунок 7. На изображении показано количество ежегодных обнаружений освещенных ячеек сетки около 63 градусов северной широты после фильтрации на основе порогового значения DR.Ячейки сетки с одиночными обнаружениями отмечены зеленым цветом, а двойные обнаружения — красным. Большинство зеленых областей представляют утечку шума из-за недостатков коррекции рассеянного света.

Рисунок 8. Гистограммы медианы среднемесячной яркости в ячейках сетки, имеющих разовые годовые обнаружения, в зависимости от яркости в зоне утечки шума с крайнего севера (рис. 7) и части Африканского пожарного пояса. Порог 0,6 нВт / см 2 / ср эффективно устраняет шум в ячейках сетки, обнаруживаемых за один год из восьми. Рисунок 8. Гистограммы медианы среднемесячной яркости в ячейках сетки, имеющих разовые годовые обнаружения, в зависимости от яркости в зоне утечки шума с крайнего севера (рис. 7) и части Африканского пожарного пояса. Порог 0,6 нВт / см 2 / ср эффективно устраняет шум в ячейках сетки, обнаруживаемых за один год из восьми. Рисунок 9. Гистограммы ячеек сетки, имеющих два обнаружения за восемь лет, в зависимости от яркости в зоне утечки шума с крайнего севера (рис. 7).Порог 0,6 нВт / см 2 / ср эффективно устраняет шум в ячейках сетки, имеющих два года обнаружения из восьми. Рисунок 9. Гистограммы ячеек сетки, имеющих два обнаружения за восемь лет, в зависимости от яркости в зоне утечки шума с крайнего севера (рис. 7). Порог 0,6 нВт / см 2 / ср эффективно устраняет шум в ячейках сетки, имеющих два года обнаружения из восьми.

Рисунок 10. Скрытая медиана 2019 года.

Рисунок 10. Маскированная медиана 2019 г.

Рисунок 11. Карта изображения нового среднего замаскированного 2015 года для Сеула, Корея. Контраст повышен, чтобы показать более тусклое освещение.

Рисунок 11. Карта изображения нового среднего замаскированного 2015 года для Сеула, Корея. Контраст повышен, чтобы показать более тусклое освещение.

Рис. 12. Диаграмма рассеяния старого (ось x) по сравнению с новым (ось y) замаскировала среднюю яркость для региона Сеула (рис. 11). Рисунок 12. Диаграмма рассеяния старого (ось x) по сравнению с новым (ось y) замаскировала среднюю яркость для региона Сеула (рис. 11).

Рисунок 13. Новая версия VNL 2015 обнаруживает более тусклое освещение (красный), чем исходный VNL (голубой). Сюда входят три типа областей: ( A ) зоны, лишенные построенной инфраструктуры с атмосферным свечением от ближайших ярких источников света, ( B ) редко используемые области с тусклым освещением на некотором расстоянии от ярких источников света и ( C ) временное освещение функции, отфильтрованные путем удаления выбросов за ночь, но присутствующие в среднегодовом изображении, составленном из двенадцати продуктов за месяц.

Рисунок 13. Новая версия VNL 2015 обнаруживает более тусклое освещение (красный), чем исходный VNL (голубой). Сюда входят три типа областей: ( A ) зоны, лишенные построенной инфраструктуры с атмосферным свечением от ближайших ярких источников света, ( B ) редко используемые области с тусклым освещением на некотором расстоянии от ярких источников света и ( C ) временное освещение функции, отфильтрованные путем удаления выбросов за ночь, но присутствующие в среднегодовом изображении, составленном из двенадцати продуктов за месяц.

Примечание издателя: MDPI остается нейтральным в отношении юрисдикционных претензий на опубликованных картах и ​​филиалов организаций.


© 2021 Авторы. Лицензиат MDPI, Базель, Швейцария. Эта статья представляет собой статью в открытом доступе, распространяемую в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Университет Джорджии | Высший рейтинг университета

Университет Джорджии — это государственный университет с грантами на сушу и море, предлагающий наиболее инклюзивное и многопрофильное учебное заведение.Университет стремится пропагандировать интеллектуальное, культурное и экологическое наследие всех своих студентов, формируя свою жизнь, улучшенную с помощью знаний и мудрости. Университет Джорджии — лучший университет среди грузинских университетов в лучших университетах мира по отличным академическим достижениям, стандартам образования, технически продвинутой среде, преданным преподавательскому составу, целеустремленной и разнообразной учебной атмосфере, многообещающему ориентированному на исследования обучению. Университет Джорджии — лучшая рекомендация для каждого студента-медика, желающего обучаться и получать знания, адаптированные к разнообразным исследованиям, для многообещающего будущего и желаемой карьеры.Университет Джорджии обязуется институционализировать передовой опыт исследований, гениальное мышление, инновации и качество в образовании. Университет Джорджии — это университет, который больше всего стремится к продолжению высшего образования, особенно для тех, кто стремится расширить свое образование и превзойти его.

Официальный сайт: https://www.uga.edu/

Университет Джорджии признан лучшим и крупнейшим среди частных университетов Грузии, в котором обучаются более 6000 местных и иностранных студентов по различным программам для выпускников, аспирантов и докторантов.Университет Джорджии — это управляемая школа, где знания производятся и усваиваются профессиональными и опытными преподавателями в своих областях специализации. Университет Джорджии вмещал сотни профессоров, опытных практикующих врачей и других преподавателей и преподавателей, обладающих высокой квалификацией, чтобы вывести своих студентов на передовые рубежи.

Инфраструктура и другие объекты


Университет Джорджии — ведущий университет области, связанный с высочайшей структурой, первоклассными объектами, научно-исследовательскими лабораториями, оснащенными новейшими технологиями, инновационными техническими лабораториями, большим количеством аффилированных больниц, обширной оцифрованной библиотекой с тысячами томов справочников и электронные книги, чтобы значительно облегчить студенческое сообщество.Оцифрованные современные оборудованные электронные лаборатории, технологии моделирования для студентов-медиков, множество учебных пособий, лаборатории анатомии, гистологии и другие лаборатории облегчают исследования и обучение для студентов естественных наук и студентов-медиков.

Среди 6000 студентов Университета Джорджии более 2000 — иностранцы, преследующие свои мечты о высшем образовании и карьерные возможности. Университет заботится о благосостоянии всех своих местных и иностранных студентов с особой тщательностью и приоритетом, чтобы обеспечить их эффективную эрудицию и просвещение.Каждый иностранный студент под тщательным руководством опытных преподавателей познакомится с новой средой, познает культуру, научится инвестировать, чтобы улучшить свой уровень образования.

Более 300 индийских студентов зачислены в Университет Джорджии за последние несколько лет, своевременно изучая учебную программу MBBS. Индийские студенты больше всего стремятся поступить в Университет Джорджии, вдохновляясь высочайшими стандартами медицинского образования, прекрасной возможностью участия в различных исследовательских программах, передачей технологий и другими видами содействия.Наряду с удобствами, наиболее желательным фактором является доступность платы за обучение и безопасная среда для мирного завершения медицинского образования.

Индийская еда и проживание


Каждый индиец желает попробовать свою домашнюю еду в любом месте, которое он изучает, чтобы познакомить со своим телом с детства, чтобы хорошо координировать свое здоровье. Это имеет решающее значение для любого студента-медика, отправляющегося в зарубежные страны для изучения медицины за рубежом, и Университет Джорджии оказывает большую заботу и уделяет первоочередное внимание созданию комфортных условий для всех своих студентов.Континентальные и индийские блюда доступны в столовых и общежитиях университетов, чтобы студенты могли наслаждаться их домашней едой. Всем иностранным студентам предоставляются полностью меблированные комнаты общежития с общими удобствами, такими как кухня, читальный зал, общая зона и т.д., по доступным ценам.

О городе Тбилиси: Тбилиси — крупнейший и столица Грузии — великолепный древний город, раскинувшийся на берегу реки Кура. С 1.5-миллионный город Тбилиси расположен в непосредственной близости от Великого шелкового пути и между пересечением Европы и Азии. Преимущество местоположения и культурное наследие города на протяжении веков Тбилиси служил точкой соединения универсальных сил. Тбилиси наслаждается городом с мировым историческим наследием для людей, принадлежащих к разным культурам, национальностям и религиям.

Транспорт: 2010 Современная трансформация всей транспортной системы Тбилиси за счет крупных государственных инвестиций позволила создать лучшие инфраструктурные объекты для всех граждан.Обширный и прекрасный железнодорожный, автомобильный, воздушный транспорт с пышной зеленью — лучшая достопримечательность, обеспечивающая путешественникам лучший сервис. Город обслуживает международный аэропорт, соединяющий все уголки земного шара, а метро, ​​национальная железная дорога, автобусы, такси и удобные автомобильные службы являются лучшими транспортными системами страны. Тбилисское метро предполагает предлагать своим гражданам 9 миллионов поездок в месяц, что является одной из основных транспортных услуг города по очень экономичной цене.

Климат: Тбилиси классифицируется как влажный субтропический климат со значительным континентальным и полузасушливым влиянием.Лето жаркое и влажное, а зима умеренно холодная, а Тбилиси — город, в котором в течение года выпадают полные дожди без засушливых периодов. Он также имеет относительно мягкий микроклимат по сравнению со всеми другими городами, которые находятся в аналогичных климатических условиях. Средняя температура 13,3 градуса сохраняется примерно в течение всего года, так как январь — самый холодный регион, который достигает низких температур до 2 градусов, а июнь — самый жаркий в году, в среднем 24 градуса. В Тбилиси также бывает в среднем от 15 до 25 дней в году со снегопадами до холода.

Безопасность: Тбилиси — одна из самых безопасных столиц мира, в которой очень безопасно жить и учиться. Даже для иностранных граждан, особенно для женщин, город более безопасен и безопасен. Общение также может быть больше на английском, что значительно облегчит иностранным гражданам. Система наблюдения, распространенная по всей стране, проверяет безопасность страны, а также граждан.

Связь: Большинство грузин говорят по-английски, что делает их очень комфортными для иностранных граждан в городе.Тбилиси, являющийся столицей и торговым центром страны, общаться на английском очень легко, так как большинство местных жителей хорошо владеют английским языком. Хотя великим гражданам Грузии может быть трудно общаться на английском, тем не менее молодые граждане могут общаться хорошо. Преподавание и общение в ТГУ будет осуществляться исключительно на английском языке, чтобы помочь всему международному студенческому сообществу.

Факты и цифры об университете Франклина, Швейцария

Университет Франклина, Швейцария — небольшой международный университет, расположенный в южном швейцарском городе Лугано.Основанный в 1969 году, Франклин был одним из первых учреждений, которые принесли американское гуманитарное образование в Европу. Это единственный в мире гуманитарный университет, аккредитованный в США (MSCHE) и Швейцарии. Следуя руководящим принципам Болонского процесса, Франклин предлагает приложения к диплому и транскрипты, отражающие кредиты Европейской системы перевода кредитов (ECTS). Это единственный университет в Швейцарии, который предлагает гибкое, междисциплинарное, основанное на опыте образование, ставя академические путешествия в центр своей учебной программы.

Расположение: Франклин расположен на склоне холма над Лугано, главным городом самого южного италоязычного кантона Швейцарии, Тичино.

Посетите Франклина

Язык обучения: Английский.

Двойная аккредитация

Университет Франклина, Швейцария, аккредитованный в США Комиссией по высшему образованию Средних штатов (3624 Market Street, Philadelphia, PA 19014, United States, тел.: +1 267-284-5000) и Швейцарским советом по аккредитации в Швейцарии (Effingerstrasse 15, Postfach, 3001 Bern, Switzerland) Тел .: +41 31 380 11 64)

Университет также был одобрен Министерством образования Китая 中华人民共和国 教育部 в качестве аккредитованного иностранного университета в Китае.

Узнайте больше о двойной аккредитации Франклина.

Факультет

Перепись осенью 2020 года

Факультет FUS — это избранная группа опытных ученых, уважаемых исследователей и мыслителей-новаторов.Они получили докторские степени в некоторых из самых известных институтов мира, таких как: Принстонский университет / Нью-Йоркский университет / Чикагский университет / Университет Санкт-Галлена / Лондонский университет / Парижский университет

.

Познакомьтесь с нашим факультетом

Статистика класса

Перепись осенью 2020 года

Студенты

Перепись осенью 2020 года

Количество сотрудников: 275
Количество сотрудников, занятых полный рабочий день: 271.5

Распределение жилья (2016)


В кампусе: 293 (83%)
За пределами кампуса: 59 (17%)

Успеваемость студентов
Выпуск первокурсников за 4 года: 45,1%
Выпуск первокурсников за 6 лет: 65,6%

Окончил с отличием: 2
Окончил с отличием: 7
Окончил с отличием: 6

Представленные страны

Перепись осенью 2020 года

Северная Америка (48.0%)
Канада / Мексика / Соединенные Штаты Америки

Европа (33,9%)
Албания / Армения / Австрия / Бельгия / Босния / Болгария / Дания / Эстония / Франция / Германия / Венгрия / Италия / Латвия / Мальта / Нидерланды / Норвегия / Польша / Румыния / Россия / Испания / Швеция / Швейцария / Украина / Великобритания

Ближний Восток, Северная Африка и Большая Аравия (9,6%)
Иран / Израиль / Иордания / Кувейт / Марокко / Саудовская Аравия / Сирия / Турция

Азия (4.2%)
Китай / Индия / Япония / Казахстан / Кыргызстан / Сайпан / Шри-Ланка / Таиланд / Туркменистан / Вьетнам

Южная Америка (2,1%)
Бразилия / Парагвай / Перу / Венесуэла

Африка к югу от Сахары (0,9%)
Сенегал / Южная Африка / Уганда

Центральная Америка и Карибский бассейн (1,2%)
Бермудские острова / Гватемала / Сент-Китс

N.B. Студенты с двойным гражданством учитываются дважды при подсчете процентов.

Сеть студентов и выпускников

Выпускники Университета Франклина в Швейцарии трудоустроены на полную ставку

75% 0-6 месяцев после выпуска
95% 0-12 месяцев после выпуска

Работодатели, которые наняли недавних выпускников Франклина

Al Faridah Publications / Arlen Group / Barclays PLC / Bloomberg LP / BMW / Бостонская детская больница / Посольство Великобритании / Dalma Capital Ltd./ Deloitte / Ernst & Young / Evernote / Fidelity Investments / Google / Hodgman Capital Partners / Houston Ind. School District / Human Rights Campaign / IBM / Leighton Broadcasting / Loro Piana / Milieu Law and Policy Consulting / Oasis500 / Peace Corps / Prince’s Charity for Устойчивое развитие (Великобритания) / Responsible Medial / Saudi Sanabel Company / Государственный департамент США

Должности, занимаемые выпускниками в течение 1-3 лет после выпуска *

Менеджер по работе с клиентами / Аналитик / Генеральный директор / Финансовый директор / Клинический исследователь / Менеджер по коммуникациям / Финансовый консультант / Координатор по сбору средств и специальных мероприятий / Директор по расширению экономических прав и возможностей женщин / Финансовый советник / Специалист по глобальному здравоохранению / Сотрудник по маркетингу / Координатор проекта / Налоговый консультант
* Источник: опрос выпускников классов Франклина 2011, 2012 и 2013 годов

Направления в аспирантуру (магистратура / докторантура)

Университет Боккони / Бостонский университет / Университет Брандейса / Колумбийский университет / Дипломатическая академия, Вена / ETH, Цюрих / Университет Франклина, Швейцария / Джорджтаунский университет / Университет Джорджа Вашингтона / Гарвардский университет / Еврейский университет в Иерусалиме / IDC в ​​Герцлии, Израиль / Университет Джонса Хопкинса / Лондон Школа экономики / Университет Макгилла / Московский государственный университет / Нью-Йоркский университет / Оксфордский университет / Государственный университет Сан-Диего / Университет Саймона Фрейзера / Стэнфордский университет / Университет Тринити (Ирландия) / Университет Сорбонны / Университетский колледж Лондона / Иллинойский университет / Университет Майами / Университет Сан-Диего / Университет Южной Калифорнии / Университет Св.Галлен / Техасский университет в Остине / Университет Ватерлоо / Международный центр ученых Вудро Вильсона

Куда идут наши выпускники

Справочник iSchool | Информационная школа

  • Алгоритмический уклон и управление (2021 год)

    Весенняя лекция UW iSchool — Virtual

  • Связывание выражений задач и поисковых запросов (2021 год)

    Конференция ACM SIGIR по взаимодействию и поиску информации с человека (CHIIR) — Virtual

  • Ярмарка — это новый ум для интеллектуальных систем (2021 год)

    Apple — Виртуальный

  • Интеллектуальный поиск и рекомендации на основе задач (2021 год)

    Пекинский университет — Пекин, Китай (виртуальный)

  • Устранение предвзятости в поиске и справедливости в машинном обучении (2020)

    Международная конференция по разработке промышленных приложений (ICIAE) — Мацуэ, Япония

  • Решение проблем с нулевым запросом и нулевым намерением рекомендаций по созданию интеллектуальных агентов (2020)

    Институт искусственного интеллекта Аллена (AI2) — Сиэтл, штат Вашингтон

  • Лучшие практики разработки заявок на гранты: NSF, NIH, IMLS, IARPA, Amazon, Google и т. Д.(2020)

    Виртуальная ежегодная встреча ASIS & T 2020 — Virtual

  • Противодействие предвзятости и повышение справедливости в поисковых и рекомендательных системах (2020)

    Виртуальная конференция ACM Recommender Systems (RecSys 2020) — Virtual

  • Наука о данных (2020)

    Саммит Вайшвик Бхаратия Вайгьяник (ВАИБХАВ) — Виртуальный

  • Изучение ответов слушателей на расходящиеся рекомендации (2020)

    Виртуальная конференция ACM Recommender Systems (RecSys 2020) — Virtual

  • Интеллектуальный поиск и рекомендации на основе задач (2020)

    Facebook — Пало-Альто, Калифорния

  • Интеллектуальный поиск и рекомендации на основе задач (2020)

    Европейская конференция по поиску информации (ECIR) — Лиссабон, Португалия

  • Поиск и анализ на основе задач (Учебное пособие) (2020)

    ACM SIGIR 2020 — Виртуальный

  • Университет Вашингтона в рейтинге справедливости TREC 2020 (2020)

    Конференция NIST’s Text REtrieval Conference (TREC) — виртуальный

  • Противодействие предвзятости и повышение справедливости поиска (2019)

    Симпозиум по исследованиям iSchool — Сиэтл, штат Вашингтон

  • Выходя за рамки поиска: выполнение задач и поддержка с помощью информации (2019)

    Королевский технологический институт Мельбурна (RMIT), университет — Мельбурн, Австралия

  • Переход от «Что» и «Как» к «Кто» и «Почему»: анализ задач в интерактивном и физическом контекстах (2019)

    Университетский колледж Лондона — Лондон, Великобритания

  • How Fair Can We Go: определение границ оптимизации справедливости при поиске информации (2019)

    ACM SIGIR Международная конференция по теории поиска информации (ICTIR 2019) — Санта-Клара, Калифорния

  • Исследование задач и задач с помощью исследований поиска в Интернете и в дикой природе (2019)

    Семинар DUB — Сиэтл, штат Вашингтон

  • Coagmento: прошлое, настоящее и будущее индивидуальной и совместной платформы поиска информации (2018)

    Конференция ACM по взаимодействию и поиску информации между людьми (CHIIR) — Нью-Брансуик, Нью-Джерси

  • От предубеждения к предубеждениям: светлая и темная стороны исследования данных (2018)

    Университет Райерсона — Торонто, Онтарио, Канада

  • Повышение воспроизводимости корпуса за счет модульного преобразования текста и связанных наборов данных (2018)

    Ассоциация информационных наук и технологий (ASIST) — Ванкувер, Канада

  • Информационная поддержка — проактивность поиска и рекомендаций (2018)

    Амазонка — Сиэтл, штат Вашингтон

  • Содействие информации: активное участие в поиске и извлечении информации (2018)

    Конференция ACM по взаимодействию и поиску информации между людьми (CHIIR) — Нью-Брансуик, Нью-Джерси

  • Информационное обеспечение: искусство и наука давать ответы без вопросов (2018)

    Spotify — Нью-Йорк, Нью-Йорк

  • Система поиска информации и взаимодействия (IRIS) Набор инструментов для исследования действий по поиску информации и взаимодействию (2018)

    Конференция ACM по взаимодействию и поиску информации между людьми (CHIIR) — Нью-Брансуик, Нью-Джерси

  • Убеждение коллегой или экспертом для веб-поиска (2018)

    Совместная работа с компьютерной поддержкой (CSCW) — Джерси-Сити, Нью-Джерси

  • К автоматической классификации фейковых новостей (2018)

    Ассоциация информационных наук и технологий (ASIST) — Ванкувер, Канада

  • От датчиков к осмыслению: возможности и проблемы информатики (2017)

    Труды Ассоциации информационных наук и технологий, 54 (1), 599-602 — N / A

  • Требования к данным для оценки персонализации поиска информации (2017)

    Лаборатория оценки персонализированного поиска на CLEF 2017 — Дублин, Ирландия

  • Содействие информации: проактивность в поиске информации (2017)

    Национальный институт информатики (NII) — Токио, Япония

  • Содействие информации: проактивность в поиске информации (2017)

    Microsoft Research — Редмонд, Вашингтон,

  • Обучение: работает он или нет, и что делать дальше? (2017)

    Ассоциация информационных наук и технологий, 54 (1), 591-594 — N / A

  • Coagmento 2.0: Система сбора информации о поведении при поиске индивидуальной и групповой информации (2016)

    Совместная конференция ACM / IEEE по электронным библиотекам (JCDL) — Ньюарк, Нью-Джерси

  • Содействие информации: проактивность в поиске информации (2016)

    Техасский университет в Остине — Остин, Техас

  • Информационное обеспечение: активное дополнение к поиску информации (2016)

    GESIS — Кельн, Германия

  • Информационное обеспечение: активное дополнение к поиску информации (2016)

    PhD 610 (семинар по информатике) — Университет Рутгерса — Нью-Брансуик, Нью-Джерси

  • Информационное обеспечение: проактивная поддержка поиска информации (2016)

    Университет Тампере — Тампере, Финляндия

  • Поиск информации в социальных сетях и для совместной работы: синергия в поиске (2016)

    GESIS — Кельн, Германия

  • Поиск социальной информации: использование мудрости толпы (2016)

    Университет Райерсона — Торонто, Онтарио, Канада

  • Поиск социальной информации: использование мудрости толпы (2016)

    ИРИТ — Тулуза, Франция.

  • Аффективные сигналы как неявные индикаторы актуальности информации и стратегии обработки информации (2015)

    Семинар NeuroIR2015 на выставке SIGIR 2015 — Сантьяго, Чили

  • Алгоритмическое посредничество для совместного поиска (2015)

    Университет Сантьяго — Сантьяго, Чили

  • Построение экономной модели для определения лучших ответов с использованием истории взаимодействия в вопросах и ответах сообщества.(2015)

    ASIST 2015 — Сент-Луис, Миссури.

  • Отчет меньшинства о поиске информации: исправление ошибок до того, как они сломаются при поиске (2015)

    Технологический университет — Сидней, Австралия

  • Поиск информации в онлайн-среде — где, кто и почему? (2015)

    iConference 2015 — Ньюпорт-Бич, Калифорния

  • Поиск социальной и совместной информации: состояние Союза (2015)

    Основной доклад на семинаре по оценке в совместном поиске и извлечении информации (ECol) на конференции ACM CIKM 2015 — Мельбурн, Австралия

  • Поиск социальной и совместной информации: состояние Союза (2015)

    Семинар по оценке совместного поиска и поиска информации (Ecol) — Мельбурн, Австралия

  • СОКРАТ 2.0: Преодоление разрыва между исследователями и данными социальных сетей посредством взаимодействия на естественном языке (2015)

    Ассоциация информационных наук и технологий (ASIST) 2015 — Сент-Луис, Миссури

  • Синергия в поиске: расширение границ поиска информации с помощью сотрудничества (2015)

    Университет Мэриленда — Колледж-Парк, Мэриленд

  • Синергия в поиске: расширение границ поиска информации с помощью сотрудничества (2015)

    Маунтин-Вью, CA

  • Демонстрация SOCRATES: оптимизация сбора, анализа и исследования данных в социальных сетях (2014)

    Ассоциация информационных наук и технологий (ASIST) 2014 — Сиэтл, Вашингтон

  • Будьте вместе, но не одинаковыми: использование силы социальных и общественных связей для поиска информации (2014)

    Центр динамической аналитики данных (CDDA) — Нью-Брансуик, Нью-Джерси

  • Распределенный поиск, объединенные поисковики: изучение социальных и совместных аспектов поиска информации (2014)

    Google — NY, NY

  • Ставить под сомнение вопрос — Обращение к ответам на вопросы в ответах на вопросы сообщества (2014)

    Гавайская международная конференция по системным наукам (HICSS) — Wikoloa, HI

  • Следующий шаг: добавление социальных параметров и параметров совместной работы в поиск (2014)

    Yahoo! — Нью-Йорк, NY

  • «10 баллов за лучший ответ!» — Приманка для объяснения вклада знаний в онлайн-вопросах и ответах (2013)

    Ежегодное собрание Ассоциации информационных наук и технологий (ASIST) — Монреаль, Квебек, Канада

  • Предложение для ориентированной на пользователя оценки и прогнозирования процесса поиска информации (2013)

    Презентация позиционного документа на семинаре EuroHCIR на конференции ACM Special Interest Group on Information Retrieval (SIGIR) — Дублин, Ирландия

  • Предложение для ориентированной на пользователя оценки и прогнозирования процесса поиска информации (2013)

    Семинар EuroHCIR на конференции ACM Special Interest Group on Information Retrieval (SIGIR) — Дублин, Ирландия

  • Сотрудничество в действии: предоставление инновационных стипендий с помощью социальных и краудсорсинговых услуг (2013)

    Рецензируемая группа на iConference 2013 — Форт-Уэрт, Техас

  • Коллективный поиск информации (СНГ): проблемы и возможности (2013)

    Третий семинар по совместному поиску информации на конференции CSCW 2013 — Сан-Антонио, Техас

  • Общение для подключения: с телефона на Twitter (2013)

    Пенсионное сообщество Meadow Lakes — Хайтстаун, штат Нью-Джерси,

  • Распределенный поиск, объединенные поисковики: изучение социальных и совместных аспектов поиска информации (2013)

    Лондонский университет — Лондон, Великобритания

  • Исследуйте глобально, собирайте локально: сбор данных из социальных сетей с помощью ContextMiner (2013)

    Симпозиум по большим данным в общественном здравоохранении, Школа коммуникаций Анненберга, Университет Пенсильвании — Филадельфия, Пенсильвания

  • От плохого к хорошему: исследование качества вопроса и трансформации (2013)

    Ежегодное собрание Ассоциации информационных наук и технологий (ASIST) — Монреаль, Квебек, Канада

  • Роуд-шоу исследований: дизайн исследования, выходящий за рамки обычного (2013)

    Экспертная комиссия на ежегодном собрании Ассоциации информационных наук и технологий (ASIST) — Монреаль, Квебек, Канада

  • В поисках синергии в поиске информации (2013)

    Университет Теннесси в Ноксвилле — Ноксвилл, TN

  • Сегментарный анализ процесса онлайн-поиска пользователей (2013)

    Семинар по взаимодействию человека с компьютером и информационному поиску (HCIR) — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • Разработка типологии онлайн-моделей вопросов и ответов и рекомендация подходящей модели для каждого типа вопросов. (2012)

    Шестой симпозиум по взаимодействию человека с компьютером и поиску информации (HCIR) — Кембридж, Массачусетс

  • Псевдо-сотрудничество как метод выборочного алгоритмического посредничества в совместных IR-системах (2012)

    Шестой симпозиум по взаимодействию человека с компьютером и поиску информации (HCIR) — Кембридж, Массачусетс

  • Разработка типологии онлайн-моделей вопросов и ответов и рекомендация подходящей модели для каждого типа вопросов. (2012)

    Ежегодное собрание Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Балтимор, Мэриленд

  • Распределенный поиск, объединенные поисковики: изучение социальных и совместных аспектов поиска информации (2012)

    Центральный офис Яндекса — Москва, Россия

  • Изучение предложений динамических запросов и результатов динамического поиска на предмет их влияния на поведение при поиске. (2012)

    Презентация доклада на ежегодном собрании Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Балтимор, Мэриленд

  • Изучение положительных и отрицательных эффектов при совместном поиске информации: отчет о пилотном исследовании (2012)

    Шестой симпозиум по взаимодействию человека с компьютером и поиску информации (HCIR) — Кембридж, Массачусетс

  • Изучение положительных и отрицательных влияний при совместном поиске информации: отчет о пилотном исследовании (2012)

    Ежегодное собрание Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Балтимор, Мэриленд

  • Условия, мотивация и материалы: изучение традиционных и социальных онлайн-сервисов вопросов и ответов (2012)

    Презентация доклада на ежегодном собрании Ассоциации библиотечного и информационного образования (ALISE) — Даллас, Техас

  • Псевдо-сотрудничество как метод выборочного алгоритмического посредничества в совместных IR-системах (2012)

    Ежегодное собрание Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Балтимор, Мэриленд

  • Время как триггер взаимодействия и сотрудничества в исследовательских группах: дневниковое исследование (2012)

    Конференция по совместной работе с компьютерной поддержкой (CSCW) — Сиэтл, Вашингтон,

  • Спрашивать или не спрашивать, вот в чем вопрос: изучение методов и мотивации онлайн-вопросов и ответов.(2012)

    Шестой симпозиум по взаимодействию человека с компьютером и поиску информации (HCIR) — Кембридж, Массачусетс

  • Понимание влияния времени и близости на сотрудничество: последствия для технологий, поддерживающих совместный поиск информации (2012)

    Конференция ACM CHI — Остин, Техас

  • Метод оценки синергетического эффекта при совместном поиске информации (2011)

    Пятый семинар по взаимодействию человека с компьютером и поиску информации (HCIR) — Маунтин-Вью, Калифорния

  • Coagmento — система для поддержки совместного поиска информации (2011)

    Ежегодное собрание Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Новый Орлеан, Луизиана

  • Оценка синергетического эффекта сотрудничества в поиске информации (2011)

    Специальная группа по поиску информации (SIGIR) 2011 — Пекин, Китай

  • Быстрее, лучше или и то, и другое? Глядя на обе стороны медали с ответами на вопросы онлайн (2011)

    Ежегодное собрание Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Новый Орлеан, Луизиана

  • Онлайн-ответы на вопросы: виртуальные ссылки на социальные вопросы и ответы и обратно (2011)

    Интернет-разговор со студенческим отделением Ассоциации информатики и технологий (ASIST) в Университете Алабамы — Таскалуса, AL

  • В поисках синергии в поиске информации (2011)

    Рекомендации и поисковые системы.Кафедра CS, Университет Рутгерса — Нью-Брансуик, штат Нью-Джерси

  • Шаги к синергии: социальные вопросы и ответы и виртуальный справочник (2011)

    Экспертная группа на ежегодном собрании Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Новый Орлеан, Лос-Анджелес

  • Онлайн-поток роликов по защите окружающей среды из The Daily Show и The Colbert Report (2011)

    Конференция Международной коммуникационной ассоциации (ICA) 2011 — Бостон, Массачусетс

  • Предложение по измерению и реализации эмоциональной значимости группы в совместном поиске информации.(2010)

    Семинар по взаимодействию человека с компьютером и поиску информации (HCIR) 2010 — Нью-Брансуик, штат Нью-Джерси

  • Совместная работа — что, почему и как? (2010)

    Семинар по совместному поиску информации на CSCW 2010 — Саванна, Джорджия

  • Coagmento — совместная структура поиска, синтеза и осмысления информации. (2010)

    CSCW 2010 — Саванна, Джорджия

  • Аффективная релевантность группы: предложение по изучению аффективной релевантности в совместном поиске информации. (2010)

    ACM GROUP 2010 — Остров Санибел, Флорида

  • Рассказ о захвате контекста и межстрановом кодировании (2009)

    Университет Висконсина в Мэдисоне — Мэдисон, Висконсин

  • История захвата контекста и межстранового кодирования (2009)

    Университет Висконсина в Мэдисоне — Мэдисон, Висконсин

  • Осведомленность в совместном поиске информации (2009)

    Симпозиум по исследованиям Школы библиотечных и информационных наук (SILS), Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • За пределами Google: поиск информации во времени и среди людей. (2009)

    CRADLE Talk, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • Зарабатывая на мудрости толпы, отвечая на вопросы. (2009)

    Группа ASIST 2009 по социальным справочникам и цифровым справочникам: практика ответов на вопросы в Интернете в двух различных сообществах (SIGs SI, BWP, USE) — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • ContextMiner — собирайте разные (2009)

    Конференция DigCCurr 2009 — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • ContextMiner — Исследуйте глобально, собирайте локально (2009)

    Совместная конференция IEEE ACM по электронным библиотекам (JCDL) 2009 — Остин, Техас,

  • От сбора урожая к возделыванию: преобразование веб-системы сбора в надежную среду курирования (2009)

    Совместная конференция IEEE ACM по электронным библиотекам (JCDL) 2009 — Остин, Техас,

  • Уроки и проблемы для разработчиков систем коллективного поиска информации (CIS).(2009)

    Труды семинара по совместному информационному поведению в GROUP 2009 — Остров Санибел, Флорида

  • Возможности, угрозы и теоретические подходы: исследование традиционных и социальных виртуальных справочников. (2009)

    Экспертная группа на ежегодном собрании Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • Повторное использование запроса в задачах исследовательского поиска (2009)

    Взаимодействие человека с компьютером и поиск информации (HCIR) 2009 — Вашингтон, округ Колумбия

  • Социальная справка и цифровая справка: практика онлайн-ответов на вопросы в двух разных сообществах (2009)

    Экспертная комиссия на ежегодном собрании Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • Поддержка сбора исследовательских данных с YouTube с помощью TubeKit (2009)

    YouTube и избирательный цикл 2008 года в конференции в США (обладатель 3-й премии) — Амхерст, Массачусетс,

  • Системный и опосредованный пользователем совместный поиск информации (CIS) (2009)

    Университет Шеффилда — Шеффилд, Великобритания

  • Системный и опосредованный пользователем совместный поиск информации (CIS) (2009)

    Microsoft Research — Кембридж, Великобритания

  • То же самое, но разные: сравнение исследований «традиционных» цифровых справок и социальных вопросов и ответов (2009)

    Презентация Группы экспертов по возможностям, угрозам и теоретическим подходам Ассоциации информатики и технологий (ASIST) 2009: исследование качества традиционных и социальных виртуальных эталонов (SIG HCI), — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • На пути к модели совместного поиска, синтеза и осмысления информации: работа в стадии разработки (2009)

    Университет Мэриленда — Колледж-Парк, Мэриленд

  • На пути к модели совместного поиска, синтеза и осмысления информации: работа в стадии разработки (2009)

    Государственный университет Пенсильвании — Государственный колледж, Пенсильвания

  • На пути к модели совместного поиска, синтеза и осмысления информации: работа в стадии разработки (2009)

    Государственный университет Пенсильвании — Государственный колледж, Пенсильвания

  • Модели участия пользователей в Yahoo! Ответы (2009)

    Ежегодное собрание Американского общества информационных наук и технологий (ASIST) — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • Сосредоточьтесь на результатах: поиск личной и групповой информации с течением времени (2008)

    Семинар по взаимодействию человека с компьютером и поиску информации (HCIR) 2008 — Сиэтл, штат Вашингтон

  • Понимание реализации системы и поведения пользователей в среде совместного поиска информации.(2008)

    Консорциум докторантов при ACM Special Interest Group по информационному поиску (SIGIR) 2008 — Сингапур

  • Совместное получение информации: все за одного и один за всех (2008)

    Гостевая лекция INLS 200, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • Коллективный поиск информации: искусство создавать 1 + 1> 2 (2008)

    Гостевая лекция INLS 490, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • Коллективный поиск информации: использование мудрости толпы (2008)

    компьютерных наук, Universiti Sains Malaysia.- Пенанг, Малайзия,

  • Коллективный поиск информации: расчет на мудрость толпы (2008)

    Гостевая лекция INLS 200, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • От поиска к исследованию, от поиска к пониманию и от видения к визуализации информации (2-й призер) (2008)

    Плакат Дня исследований университета, Университет Северной Каролины (UNC) — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • Охота на хипстеров и хипстеров на YouTube (2008)

    ASIST 2008 — Колумбус, Огайо

  • Республика Интернета: Сеть, созданная людьми и для людей (2008)

    CRADLE talk, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • На пути к совместному поиску информации (СНГ) (2008)

    Семинар по совместному исследовательскому поиску в JCDL 2008 — Питтсбург, Пенсильвания

  • TubeKit — набор инструментов для сканирования YouTube на основе запросов (2008)

    Совместная конференция IEEE ACM по электронным библиотекам (JCDL), 2008 г. — Питтсбург, Пенсильвания,

  • Понимание реализации системы и поведения пользователей в среде совместного поиска информации (2008)

    Консорциум докторантов на совместной конференции ACM IEEE по электронным библиотекам (JCDL) 2008 — Питтсбург, Пенсильвания

  • Понимание реализации системы и поведения пользователей в среде совместного поиска информации (2008)

    Специальная группа по поиску информации (SIGIR) Консорциум докторантов, 2008 г. — Сингапур

  • Понимание реализации системы и поведения пользователей в среде совместного поиска информации (2008)

    Совместная конференция по электронным библиотекам (JCDL), 2008 Консорциум докторантов — Питтсбург, Пенсильвания

  • Мы, люди на YouTube: понимание демократии при обмене интернет-СМИ (2008)

    Дневная дискуссия об исследованиях в университете, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • Сбор актуальной информации для цифрового курирования (2007)

    Совместная конференция IEEE ACM по электронным библиотекам (JCDL) 2007 — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • Коллективный исследовательский поиск (CES) — начало (2007)

    Презентация летних стажеров в FXPAL — Пало-Альто, Калифорния

  • ContextMiner: инструмент для цифрового куратора (2007)

    Совместная конференция IEEE ACM по электронным библиотекам (JCDL) 2007 — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • Цифровые музеи и взаимодействие с пользователем (2007)

    Семинар по человеческому информационному взаимодействию (HCI), Университет Северной Каролины — Чапел-Хилл, Северная Каролина,

  • DiscoverInfo: инструмент для поиска актуальной и новаторской информации (2007)

    Конференция ACM Special Interest Group по поиску информации (SIGIR) 2007 — Амстердам, Нидерланды

  • Поиск коннекторов, знатоков и продавцов на YouTube (2007)

    Yahoo! Исследования — Беркли, Калифорния,

  • Охота на хипстеров и хипстеров на YouTube — история ContextMiner (2007)

    CRADLE Talk, Университет Северной Каролины, Чапел-Хилл — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • Заставляя разум и машину встречаться — исследование сочетания когнитивной и алгоритмической обратной связи по релевантности (2007)

    Конференция ACM Special Interest Group по поиску информации (SIGIR) 2007 — Амстердам, Нидерланды

  • Анализ контекстной информации для сохранения эфемерного цифрового видео: начало (2007)

    Семинар по исследовательским вопросам и вопросам, Университет Северной Каролины — Чапел-Хилл, Северная Каролина

  • Сохранение видеороликов о президентских выборах в США в 2008 году (2007)

    Международный семинар по веб-архивированию (IWAW) 2007 — Ванкувер, Британская Колумбия, Канада

  • Сохранение видеороликов о президентских выборах в США в 2008 году (2007)

    Труды Международного семинара по веб-архивированию (IWAW) — Ванкувер, Британская Колумбия,

  • Поиск социальной информации: использование мудрости толпы (2007)

    Sungkyunkwan University (SKKU) — Сеул, Южная Корея

  • Рассказывая всю историю: отбор и сбор видео в Интернете для архивных коллекций (2007)

    Конференция по цифровому курированию (DCC) — Вашингтон, округ Колумбия.С.

  • Two — это компания: шаг к созданию среды совместного исследовательского поиска (CES) (2007)

    WHIP Talk на FXPAL — Пало-Альто, Калифорния

  • Использование актуальных и информационных мер для улучшения представления документа для обнаружения ссылок в истории (2007)

    Европейская конференция по поиску информации (ECIR) 2007 — Рим, Италия.

  • Использование совместных запросов для улучшения поиска сложных тем (2007)

    Конференция ACM Special Interest Group по поиску информации (SIGIR) 2007 — Амстердам, Нидерланды

  • Изучение эффектов фасетных интерфейсов — Предложение по исследованию (2006)

    Семинар по взаимодействию человека с компьютером (HCI), Университет Северной Каролины — Чапел-Хилл, Северная Каролина,

  • Еще раз о релевантности (2006)

    Семинар по исследовательским вопросам и вопросам, Университет Северной Каролины — Чапел-Хилл, Северная Каролина,

  • Представление документов с именованными объектами для обнаружения ссылок в истории (SLD) (2006)

    Международная конференция по управлению информацией и знаниями (CIKM) 2006 — Арлингтон, Вирджиния

  • Обнаружение ссылок в истории (SLD) с использованием графов именованных сущностей (2006)

    Северо-Восточный университет — Бостон, Массачусетс

  • Связывание тем с блогами — трек блога TREC 2006: Open Task (2006)

    TREC 2006 при Национальном институте стандартов и технологий (NIST) — Гейтерсбург, Мэриленд

  • Использование актуальных и информационных мер для улучшения представления для обнаружения ссылок в истории (SLD) (2006)

    Национальный институт информатики (NII) — Токио, Япония

  • Использование представления на основе именованных сущностей для обнаружения ссылок в истории (SLD) (2006)

    Массачусетский университет — Амхерст, Массачусетс

  • Формальное изучение терминологической обратной связи (2005)

    Массачусетский университет — Амхерст, Массачусетс

  • Строим планы для домашних дел из распределенных знаний (2005)

    Семинар IJCAI 2005 — Моделирование естественного отбора (MNAS) — Эдинбург, Великобритания

  • Выбор модели в неконтролируемом отслеживании (2005)

    Массачусетский университет — Амхерст, Массачусетс

  • Строим планы для домашних дел из распределенных знаний (2004)

    Исследовательский институт Honda (HRI) — Маунтин-Вью, Калифорния

  • Оценка методов поиска с высокой точностью (2004)

    Специальная группа ACM по поиску информации (SIGIR) 2004 — Шеффилд, Великобритания,

  • Голосовой поиск документов (SDR) для новостей на индийских языках (2001)

    Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP) 2001 — Солт-Лейк-Сити, штат Юта,

  • Канзасский мужской баскетбол, мужской и женский кросс-кантри APR среди 10% лучших в стране — Канзас Джейхокс

    17 мая 2011 г.

    Во вторник NCAA признал три команды KU — мужской баскетбол и мужской и женский кросс-кантри — за достижение четырехлетних показателей академической успеваемости (APR), которые входят в 10% лучших в стране в соответствующих видах спорта.Эти три команды получают эту награду второй год подряд.

    По всем трем видам спорта многолетний годовой рейтинг в 1000 баллов — это наивысший из возможных баллов. Самые последние многолетние APR основаны на баллах за 2006-07, 2007-08, 2008-09 и 2009-10 академические годы. Лучшие команды в этом году показали, что за четыре года годовые оценки варьируются от 977 до идеальной 1000.

    годовых для всех спортивных команд Дивизиона I, включая команды, получившие общественное признание и штрафы, будут объявлены 24 мая.Четырехлетние оценки годовых по всем 18 спортивным программам KU были намного выше необходимого показателя в 925, установленного NCAA для оценки хорошей репутации. Женский баскетбол, софтбол и теннис присоединились к мужскому баскетболу, мужскому и женскому кроссу, набрав 1000 баллов в 2009-10 учебном году.

    «Каждый год NCAA награждает выбранные спортивные команды Дивизиона I, публично признавая их последний многолетний годовой доход», — говорится в сообщении NCAA. «Это объявление предназначено для того, чтобы выделить команды, которые демонстрируют приверженность академическому прогрессу и удержанию студентов-спортсменов за счет достижения наивысших годовых оценок в своих видах спорта.”

    APR позволяет в режиме реального времени следить за академическими успехами команды каждый семестр, отслеживая успеваемость каждого студента-спортсмена, получившего стипендию. Годовая процентная ставка учитывает право на участие, удержание и окончание учебы, обеспечивая оценку академической успеваемости каждой команды.

    NCAA ежегодно награждает команды, зарабатывающие многолетние годовые ставки, в 10% лучших команд в каждом виде спорта. Список команд, получивших эту награду, доступен по ссылке ниже. Команды доступны для поиска по виду спорта, конференции, учебному заведению, штату и году.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.