Сибгму преподаватели: СибГМУ 2023: Сибирский государственный медицинский университет

Содержание

Сибирский государственный медицинский университет — студенты и преподаватели — Учёба.ру

Колледж экономических международных связей

Для выпускников 9 и 11 классов.

Высшее образование онлайн

Федеральный проект дистанционного образования.

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Технологии будущего

Вдохновитесь идеей стать крутым инженером, чтобы изменить мир

Студенческие проекты

Студенты МосПолитеха рассказывают о своих изобретениях

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

Страница не найдена « Региональный центр развития образования

Вход и регистрация

Зарегистрироваться и войти

Планы работы РЦРО

Ежемесячные планы работы

Полезные ссылки

Спутники сайта

Извините, но вы ищете то чего здесь нет.

Главное

События месяца

5 марта

завершение приема заявок от юных исполнителей в возрасте от 11 до 17 лет на конкурсный отбор на программу «Музыкально-исполнительское искусство по видам инструментов: фортепиано, кларнет, труба, тромбон/туба, валторна» на базе ОЦ «Сириус»

9 марта

завершение приема заявок от юных художников в возрасте от 12 до 17 лет на конкурсный отбор на программу «Основы многослойной акварельной живописи» на базе ОЦ «Сириус»

завершение приема заявок от юных скульпторов в возрасте от 12 до 17 лет на конкурсный отбор на программу «Основы анималистической скульптуры» на базе ОЦ «Сириус»

завершение приема заявок от юных гончаров в возрасте от 14 до 17 лет на конкурсный отбор на программу Основы гончарного искусства» на базе ОЦ «Сириус»

завершение приема заявок от юных дизайнеров в возрасте от 14 до 17 лет на конкурсный отбор на программу «Урбанистика и дизайн городского пространства» на базе ОЦ «Сириус»

10 марта

завершение приема заявок на стажировку «Возможности Центра «Точка Роста» для формирования ключевых компетенций современных школьников»

12 марта

завершается регистрация на Пригласительную олимпиаду по лингвистике ОЦ «Сириус»

13-14 марта

2 занятие дистанционного курса Сезон проектов «ПРОЕКТИРУЙ. ДЕЙСТВУЙ. ПОБЕЖДАЙ!»

15 марта

завершение приема заявок от обучающихся 10-11 классов на конкурсный отбор на участие в «Майской проектной образовательной программе по математике и теоретической информатике» на базе ОЦ «Сириус»

завершение приема заявок на III Всероссийскую конференцию-конкурс исследовательских и проектных работ школьников «СибМед»

16 марта

завершается запись на курсы ОЦ «Сириус» по темам «Дополнительные главы геометрии», «Дополнительные главы физики: геометрическая оптика», «Введение в программирование на языке C++», «Дополнительные главы химии».

19 марта

завершение приема заявок на стажировку «Формирование естественнонаучной и математической грамотности на уроках и внеурочной деятельности в центре «Точка роста»

20 марта

завершение приема работ на открытую научно-практическую конференцию «Исследовательский марафон» — 2023

27 марта

завершение приема заявок на Межрегиональный конкурс «Медиапедагог года»

1 апреля

завершается запись на курсы ОЦ «Сириус» по темам «Дополнительные главы алгебры», «Дополнительные главы физики: статика», «Введение в алгоритмы: реализация на языке Python», «Введение в алгоритмы: реализация на языке C++», «Компьютерная лингвистика», «Дополнительные главы биологии», «Введение в машинное обучение»

16 апреля

завершается запись на курсы ОЦ «Сириус» по темам «Лингвистика: фонетика и графика», «Знакомство с искусственным интеллектом»

17 апреля

окончание приема заявок на XI открытый конкурс проектных и исследовательских работ школьников «Мир начинается с меня»

1 мая

завершается запись на курсы ОЦ «Сириус» по темам «Дополнительные главы комбинаторики», «Дополнительные главы физики: цепи постоянного тока»

20 мая

завершение приема заявок на Всероссийский конкурс «Сохраним историческую память о защитниках НовоРоссии и Донбасса»

Версия для слабовидящих

Архив

АрхивВыберите месяц Март 2023 (24) Февраль 2023 (51) Январь 2023 (52) Декабрь 2022 (82) Ноябрь 2022 (96) Октябрь 2022 (98) Сентябрь 2022 (66) Август 2022 (39) Июль 2022 (33) Июнь 2022 (58) Май 2022 (73) Апрель 2022 (103) Март 2022 (96) Февраль 2022 (63) Январь 2022 (51) Декабрь 2021 (68) Ноябрь 2021 (95) Октябрь 2021 (62) Сентябрь 2021 (92) Август 2021 (48) Июль 2021 (40) Июнь 2021 (54) Май 2021 (64) Апрель 2021 (111) Март 2021 (112) Февраль 2021 (87) Январь 2021 (74) Декабрь 2020 (125) Ноябрь 2020 (133) Октябрь 2020 (130) Сентябрь 2020 (96) Август 2020 (47) Июль 2020 (35) Июнь 2020 (83) Май 2020 (78) Апрель 2020 (86) Март 2020 (118) Февраль 2020 (117) Январь 2020 (77) Декабрь 2019 (115) Ноябрь 2019 (151) Октябрь 2019 (165) Сентябрь 2019 (100) Август 2019 (48) Июль 2019 (20) Июнь 2019 (52) Май 2019 (100) Апрель 2019 (180) Март 2019 (128) Февраль 2019 (118) Январь 2019 (86) Декабрь 2018 (103) Ноябрь 2018 (149) Октябрь 2018 (125) Сентябрь 2018 (78) Август 2018 (65) Июль 2018 (19) Июнь 2018 (57) Май 2018 (106) Апрель 2018 (140) Март 2018 (123) Февраль 2018 (116) Январь 2018 (71) Декабрь 2017 (130) Ноябрь 2017 (121) Октябрь 2017 (109) Сентябрь 2017 (82) Август 2017 (59) Июль 2017 (31) Июнь 2017 (52) Май 2017 (80) Апрель 2017 (112) Март 2017 (112) Февраль 2017 (83) Январь 2017 (76) Декабрь 2016 (96) Ноябрь 2016 (92) Октябрь 2016 (101) Сентябрь 2016 (74) Август 2016 (51) Июль 2016 (25) Июнь 2016 (53) Май 2016 (80) Апрель 2016 (92) Март 2016 (81) Февраль 2016 (60) Январь 2016 (49) Декабрь 2015 (54) Ноябрь 2015 (82) Октябрь 2015 (70) Сентябрь 2015 (72) Август 2015 (24) Июль 2015 (16) Июнь 2015 (60) Май 2015 (56) Апрель 2015 (78) Март 2015 (74) Февраль 2015 (59) Январь 2015 (39) Декабрь 2014 (52) Ноябрь 2014 (48) Октябрь 2014 (76) Сентябрь 2014 (67) Август 2014 (81) Июль 2014 (18) Июнь 2014 (33) Май 2014 (52) Апрель 2014 (67) Март 2014 (68) Февраль 2014 (68) Январь 2014 (35) Декабрь 2013 (45) Ноябрь 2013 (46) Октябрь 2013 (43) Сентябрь 2013 (42) Август 2013 (86) Июль 2013 (10) Июнь 2013 (40) Май 2013 (28) Апрель 2013 (76) Март 2013 (62) Февраль 2013 (47) Январь 2013 (29) Декабрь 2012 (44) Ноябрь 2012 (58) Октябрь 2012 (43) Сентябрь 2012 (53) Август 2012 (89) Июль 2012 (19) Июнь 2012 (19) Май 2012 (47) Апрель 2012 (55) Март 2012 (56) Февраль 2012 (59) Январь 2012 (34) Декабрь 2011 (34) Ноябрь 2011 (47) Октябрь 2011 (50) Сентябрь 2011 (26) Август 2011 (11) Июль 2011 (8) Июнь 2011 (29) Май 2011 (26) Апрель 2011 (57) Март 2011 (100) Февраль 2011 (47) Январь 2011 (42) Декабрь 2010 (25) Ноябрь 2010 (40) Октябрь 2010 (19)

Сибирский государственный медицинский университет, Россия – MBBSNEET.

com

30.05.2015 mbbsneet MBBS/MD в России

«Каждый день на основе современной науки и клинической практики создавать самое качественное медицинское и фармацевтическое образование в России для улучшения жизни и здоровья людей».

Сибирский государственный медицинский университет основан в 1888 году как лечебный факультет Императорского Томского университета, на сегодняшний день входит в тройку лучших медицинских вузов России, является лучшим нестоличным медицинским вузом России, а также абсолютным лидером в количество бюджетных мест среди медицинских вузов за Уралом. С 2017 года СибГМУ имеет статус единственного медицинского опорного вуза в России. В 2017 году СибГМУ был включен в список вузов, отобранных правительством для реализации проекта «Экспорт образования». Всего 39В списке представлены вузы, из них 2 медицинских: СибГМУ и Первый МГМУ. И. М. Сеченов.

СибГМУ – крупный научно-учебно-клинический комплекс, в состав которого входят 7 факультетов, на которых обучается более 5000 студентов из 55 регионов России и 24 стран мира. Профессорско-преподавательский состав университета на 80% состоит из специалистов с учеными степенями и званиями. Студенты СибГМУ имеют уникальную возможность проходить обучение и практику на базе собственных многопрофильных клиник, где ежегодно получают медицинскую помощь более 20 000 пациентов со всей России. Профессиональный состав врачей клиник СибГМУ уникален – среди них есть профессора, доктора и кандидаты медицинских наук. Клиники оснащены всем необходимым современным оборудованием: ультрасовременный 128-срезовый компьютерный томограф, МРТ, гамма-камера, эндоскопический и ультразвуковой комплексы и многое другое.

Научная медицинская библиотека СибБУУ – единственная общедоступная медицинская библиотека Томской области, крупнейшая специализированная библиотека Сибири. Также согласно ежегодному рейтингу библиотек медицинских вузов, составленному Академией доказательной медицины в 2016 году, она является лучшей в России.

В СибГМУ наравне с центры Франции и Австрии.

Университет имеет большой музейный комплекс, где студенты имеют возможность заниматься на основе уникальных экспонатов, коллекции которых формировались на протяжении 120 лет. Ряд экспонатов являются единственными экземплярами в мире.

Сегодня СибГМУ дает студентам современное высшее медицинское образование. Авторитетные научные школы и лучшие традиции сочетаются с высоким уровнем качества образования и честным, бескомпромиссным подходом к обучению. В стенах университета были сделаны мировые открытия в области медицины, более 800 докторов наук и профессоров, 42 академика, 2 президента АМН России (Николай Бурденко, Владимир Тимаков), министр здравоохранения РСФСР (Анатолий Потапов ) и заместитель министра образования и науки Российской Федерации (Людмила Огородова).

В 2015 году СибГМУ стал первым медицинским вузом в России, аккредитованным технопарком «Сколково».

В СибГМУ есть возможность параллельно с базовым образованием пройти обучение на уникальных курсах медицинского английского языка.

Языковой подготовке в университете уделяется большое внимание. Английский разговорный клуб работает регулярно.

Быть студентом СибГМУ сложно, но интересно. Здесь каждый может развить свои таланты и найти себя не только в учебе, но и в музыке, спорте, волонтерстве и многом другом. В университете работает более 20 разноплановых творческих объединений, студенческое научное общество, есть команды КВН и собственный театр.

Университет стремится улучшить качество жизни и здоровья населения за счет инноваций в образовании, исследованиях и уходе за пациентами, предлагая студентам высококачественное обучение, образование и исследовательские возможности.

Факультет общей медицины — старейший факультет университета. Он состоит из 29 теоретических и клинических отделений, что делает его одним из самых крупных кафедр СибГМУ. На кафедре также обучается более… студентов, в том числе …иностранные студенты.

Ссылки по теме

Нажмите здесь, чтобы получить (реальную информацию и реальный пакет) о MBBS в Китае, MBBS в Бангладеш, MBBS/MD в Грузии, MBBS/MD в других странах

MBBS Exit Exam/MCI Screening Test/ДАЛЕЕ /FMGE, NEET. PG, USMLE, PLAB

Звоните/Whatsapp Г-н Арун Бапна +91

99110 для индивидуального консультирования на основе результатов вступительного экзамена, 12-го процента, 12-го прошедшего года и бюджета

лучший колледж для получения MBBS в россиилучший медицинский колледж в россиигосударственный колледж mbbs в россиикак получить mbbs за рубежомпоследние новости о mbbs за рубежомсамый низкий пакет для получения mbbs в россиидлительность mbbs в россиилучший медицинский колледж в россиипочему mbbs за рубежом

Насколько надежен MovieLens? Анализ набора данных для рекомендательных систем

1. Введение

Часто отмечают сложность оценки рекомендательных систем. Недавние исследования показали, что во многих работах производительность новых алгоритмов переоценивается (Rendle et al., 2019; Dacrema et al., 2019) .

Предварительная обработка также является проблемой для оценки, но разнообразие предварительных обработок часто отражает разнообразие приложений рекомендательных систем: большинство наборов данных являются частными и имеют очень разные свойства. Например, для рекомендательных систем на основе сеансов исследователи часто используют предварительную обработку для преобразования наборов данных рейтингов, таких как MovieLens 9.0047 (Harper and Konstan, 2016) к этому конкретному случаю. Мы утверждаем, что отсутствие рекомендаций на этом этапе затрудняет оценку и сравнение алгоритмов.

В этой статье мы раскрываем разнообразие протоколов предварительной обработки и используем их для извлечения информации о наборах данных. Мы анализируем, как метрики варьируются в зависимости от настроек. Наши основные взносы:

мы определяем показатель надежности, оценивающий, насколько показатель производительности отличается от протоколов предварительной обработки набора данных,
мы определяем подпись для предварительно обработанных наборов данных,
мы предлагаем принципиальный способ выбора протокола предварительной обработки для публикации результатов.

2.

Метод

Протокол предварительной обработки набора данных рекомендательных систем включает выбор:

Предварительная обработка
взаимодействий: пороги рейтинга, минимальное количество взаимодействий для пользователей и предметов и т. д.
Обработка последовательности
: используются ли временные метки, сколько событий принимается на вход/выход, существует ли максимальная длина последовательности и т. д.?
обучения/проверки/тестирования и оценка неопределенности.

Для ясности в остальной части статьи мы называем p-набор данных d результатом получения полного необработанного набора данных D (например, MovieLens-20M) и применения протокола предварительной обработки.

Для данного p-набора данных d легко вычислить производительность m(a,d) алгоритма a, используя метрику m. a выбирается из пула алгоритмов A={a1,…,aj,…aA}. m берется из пула метрик рекомендательной системы M={m1,…,mi,…mM}.

2.

1. Надежность набора данных

При заданной метрике m цель устойчивости состоит в том, чтобы измерить, насколько могут измениться ранги алгоритма для этой метрики при изменении протоколов предварительной обработки. Пусть P(D) будет набором p-наборов данных, вычисленных из D. Пусть m(d)=m(A,d)

будет вектором производительности каждого алгоритма на

d для m. Устойчивость определяется:

(1)

r(D,m)=P5%({ρ(m(di),m(dj)) | di,dj∈P(D),i

, где P5% обозначает 5-й процентиль значений, а ρ(x,y) — корреляция Спирмена между векторами x и y.

Этот показатель можно легко интерпретировать, поскольку он представляет собой корреляцию Спирмена. Он принимает значения от -1 до 1, чем выше, тем надежнее. Значение -1 означает, что алгоритмы можно ранжировать в порядке, обратном метрике, путем изменения протокола предварительной обработки. Значение 0 означает, что вы можете получить совершенно разные значения. Набор данных является полностью надежным, если рейтинги не меняются, что отражает надежность, равную 1. Гибкость — это отсутствие надежности.

2.2. Подписи и выбор протокола

Мы определяем сигнатуру p-набора данных как блочный вектор X(d)∈RM×A с элементами xi,j(d)=mi(aj,d).

Как выбрать лучший протокол для моих экспериментов?

Практики обычно применяют алгоритм к частному набору данных для производства и используют общедоступный набор данных для быстрого экспериментирования и публикации. Лучшим протоколом является тот, который позволяет иметь общедоступный набор данных p, воспроизводящий свойства закрытого набора данных d.

Метод выбора так же прост, как найти общедоступный набор p-данных d∗ из доступного пула, такой, что X(d∗) является ближайшим соседом X(d).

3. Эксперименты

Подпись набора данных зависит от пула метрик и алгоритмов. Надежность зависит от выбора пула параметров предварительной обработки, а также метрик и алгоритмов.

Мы используем классические метрики поиска, используемые в рекомендательных системах: Precision@k, Recall@k, MMR@k, NDCG@k, а также метрики разнообразия, такие как ItemCoverage@k и APT@k (Абдоллахпури и др., 2017) , с k=10,30,100. Мы сохраняем точные определения каждой из этих метрик для более подробной версии статьи.

Мы используем пять алгоритмов для пула алгоритмов A

: Random, Best-Of (наиболее популярные элементы), ItemKNN, SVD и нейронную сеть с прямой связью, которая предсказывает вероятность появления каждого элемента в выходных данных с учетом входных данных. элементы в соответствии с базовым показателем MovieLens

(Серра и Карацоглу, 2017 г.) .

Мы создаем p-наборы данных, изменяя следующие параметры: порог рейтинга, минимальное количество взаимодействий на элемент, максимальное количество взаимодействий, максимальное количество пользователей, временной интервал между сеансами, стратегию разделения ввода/вывода сеанса (т. е. количество «истинных» рекомендации).

Предварительные эксперименты проводились с четырьмя версиями MovieLens: 100K, 1M, 10M и 20M. Мы смоделировали четыре частных набора p-данных из двух прогонов reco-gym (Rohde et al., 2018) .

3.1. Результаты

Мы вычисляем надежность каждого из наборов данных MovieLens. На рисунке 1

показано, что большие наборы данных более надежны, причем MovieLens-20M является наиболее надежным в среднем по 4 показателям, показанным здесь. Это также показывает, что некоторые показатели более устойчивы к изменениям, чем другие: NDCG кажется более устойчивым, чем точность и полнота. На рисунке

2 показан пример того, как MovieLens-1M не является надежным для Precision@10: он достаточно гибок, чтобы нейронная сеть или SVD выглядели наилучшим образом. Обратите внимание, что оба набора p-данных дают очень низкую точность.

Рис. 1. Надежность наборов данных MovieLens по некоторым классическим показателям.

Метрика ясно дает понять, что MovieLens-20M намного более надежен, чем его меньшие аналоги. Доверительные интервалы на основе стандартного отклонения на 100 бутстрапах.

Сигнатуры можно использовать для визуализации наборов p-данных с помощью TSNE, как показано на рисунке 3. Это может пролить свет на сходство наборов данных. Например, четыре набора данных recogym, как правило, близки к MovieLens-1M и 100K. В полном пространстве сигнатур один из наборов данных фактически имеет ближайшего соседа, вычисленного из MovieLens-10M, в то время как три других имеют совпадающие p-наборы данных в MovieLens-100K. Эти результаты обнадеживают, но необходимы дополнительные эксперименты, чтобы оценить, распространяется ли сходство производительности ближайших соседей на новые алгоритмы или показатели.

Рисунок 3. Встраивание наборов данных: наборы данных RecoGym могут быть аппроксимированы хорошо выбранным аналогом MovieLens.

4. Заключение

Нельзя недооценивать важность предварительной обработки набора данных.