Школа 904 москва официальный сайт: Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение города Москвы “Школа № 904”

Содержание

Основные сведения, ГБОУ Школа № 904, Москва

Дата создания образовательной организации:

Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение города Москвы «Школа № 904» было образовано на основании Приказа Департамента образования города Москвы №930 от 19.12.2014 “О реорганизации государственных бюджетных образовательных учреждений Департамента образования города Москвы, подведомственных Южному окружному управлению образования Департамента».

Государственное бюджетное образовательное учреждение города Москвы средняя общеобразовательная школа № 904 реорганизовано в форме присоединения к нему Государственного бюджетного образовательного учреждения города Москвы средней общеобразовательной школы № 1640, расположенного по адресам: г. Москва, ул. Бехтерева, дом 17 А, г. Москва, ул. Бехтерева, дом 13, корп. 2, г. Москва, ул. Бехтерева, дом 21, корп. 2; Государственного бюджетного образовательного учреждения города Москвы средней общеобразовательной школы № 840, расположенного по адресам: г. Москва, Кавказский бульв., д. 37, корп. 2, г. Москва, ул. Бехтерева, д. 27, корп. 2, г. Москва, Кавказский бульв., д. 45, корп. 2, г. Москва, ул. Севанская, д. 48, корп. 2; Государственного бюджетного образовательного учреждения города Москвы детского сада комбинированного вида № 2679, расположенного по адресу: г. Москва, ул. Бехтерева, д. 13, корп. 4; Государственного бюджетного образовательного учреждения города Москвы Центра детского творчества «Царицыно», расположенного по адресу: г. Москва, Кавказский бульвар д. 12 к 3.

С 22 декабря 2014 года согласно Уставу в 5 редакции учреждение переименовано в Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение «Школа № 904»

В нашем комплексе:

Всего обучающихся в ОО

3884

  • по программам дошкольного образования

1439

  • по программам начального общего образования

1111

  • по программам основного общего образования

1119

  • по программам среднего общего образования

215

Общий охват дополнительным образованием обучающихся, занимающихся как в данной школе, так и в других организациях

3495

 

Классов – 106

Всего сотрудников

450

  • педагогические работники, непосредственно осуществляющие основной учебный процесс*

269

в том числе учителей

147

  • иные педагогические работники

67

  • учебно-вспомогательный, младший обслуживающий персонал

108

  • административно-управленческий персонал

6

 

Педагогические коллективы (учителей и воспитателей) представлены высококвалифицированными кадрами:

почетных работников общего образования и отличников народного просвещения – 29 чел.;

учителей, имеющих высшую и первую квалификационные категории, составляют – 66% ,

молодых специалистов -8 человек.

В настоящее время укомплектованность кадрами 100 %.

Площадь зданий -14 551м2, площадь территории -126 882 м2.

 

давайте знакомиться 13 зданий 3800 обучающихся и воспитанников

  • Департамент образования и науки города Москвы ГБОУ Школа 9 0 4

  • ГБОУ Школа № 904: давайте знакомиться

    13 зданий

    3800 обучающихся и воспитанников

    Дошкольное, школьное,

    дополнительное образование

  • Наши результаты

    Результаты школы в 2017-2018 учебном году

    7 участников ЕГЭ набрали более 250 баллов в сумме трех экзаменов

    19 выпускников получили от 220 до 249 баллов

    1 выпускник набрал 100 баллов по литературе

    12 выпускников награждены медалью Департамента образования города Москвы

    «За особые успехи в обучении»

    241 место в рейтинге

  • Развитие профессионального мастерства обучающихся

    Более 15 победителей и призеров

    Более 60 участников

    Более 30 компетенций

  • Достижения учащихся

    Олимпиада, конкурс Результат

    Музеи. Парки. Усадьбы 38 команд-победителей, 11 команд-призеров

    История моей семьи в истории России

    Победители городского этапа

    Городской конкурс проектов «Мастерская сказки»

    Победители городского этапа

    2017-2018 учебный год:

    • 185 раз приняли участие в фестивалях, конференциях, акциях и др.

    • 123 победы • 102 призовых места

  • Предприятия

    Колледжи

    Вузы

    Профессиональная ориентация

    Развитие содержания образования

    Развитие профессиональных

    компетенций школьников

    Сетевое взаимодействие с ВУЗами , колледжами , предприятиямиСетевое взаимодействие: вузы, колледжи, предприятия

  • ФОРМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

    Сетевое взаимодействие с ВУЗами , колледжами , предприятиямиСетевое взаимодействие: вузы, колледжи, предприятия

    • Дополнительное образование на базе вузов, колледжей, технопарков

    • Проект «Профессиональное обучение без границ»

    • Проект «Юные мастера» • Конкурсы профессионального

    мастерства • Субботы московского школьника • другие профориентационные

    проекты

  • Реализуемые проекты

  • Поддержка ученических инициатив

    Дни самоуправления

    Экологические акции

    Идеи оформления пространств

    Участие в разработке локальных актов

    Интерактивные программы для младших школьников

    УЧЕНИЧЕСКОЕ САМОУПРАВЛЕНИЕ

    ОБЩЕСТВЕННЫЕ ОБЪЕДИНЕНИЯ

  • ГБОУ Школа № 904: информация о нас

    Официальный сайт школы http://sch904u.mskobr.ru/

  • Учебный корпус № 1 «Флагман» Кавказский бульвар, дом 16, корпус 2

    Домова Татьяна Витальевна

    Образование: среднее специальное Учитель первой квалификационной категории Педагогический стаж: 22 года

    Хорькова Ирина Николаевна

    Образование: высшее Учитель высшей квалификационной категории Педагогический стаж: 15 лет

    Скворцова Светлана Славовна

    Образование: высшее Учитель высшей квалификационной категории Педагогический стаж: 32 года

    Наши учителя

  • Потапова Елена Викторовна Образование: высшее СЗД Педагогический стаж: 33 года

    Дробышева Елена Александровна

    Образование: высшее Учитель первой квалификационной категории Педагогический стаж: 11 лет

    Калашникова Валентина Николаевна Образование: высшее Учитель высшей квалификационной категории Педагогический стаж: 42 года

    Учебный корпус № 3 «Перспектива» Кавказский бульвар, дом 37, корпус 2

    Наши учителя

    Киселёва Ольга Валентиновна

    Образование: высшее Педагогический стаж: 2 года

  • Астахова Анна Андреевна

    Образование: Высшее Учитель первой квалификационной категории Педагогический стаж: 20 лет

    Румянцева Марина Евгеньевна

    Образование: Высшее Учитель первой квалификационной категории Педагогический стаж: 38 лет

    Смоленская Ирина Александровна

    Образование: среднее специальное Учитель первой квалификационной категории Педагогический стаж: 46 лет

    Наши учителя

    Учебный корпус № 10 «Гармония» ул. Бехтерева, дом 21, корпус 2

  • ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ В ШКОЛЕ

    Раздел 1

    Департамент образования и науки города Москвы ГБОУ Школа 9 0 4

  • Программа обучения в школе учебно-методический комплекс

    «ШКОЛА РОССИИ» Лучшие традиции российского

    образования и проверенные практикой инновации.

    http://school-russia.prosv.ru

    Департамент образования и науки города Москвы ГБОУ Школа 9 0 4

  • Департамент образования и науки города Москвы ГБОУ Школа 9 0 4

  • УМК «Школа России»

    • построен на единых для всех учебных предметов принципах;

    • имеет полное программно-методическое сопровождение, включая электронные пособия;

    • гарантирует преемственность с дошкольным образованием

    Департамент образования и науки города Москвы ГБОУ Школа 9 0 4

  • • Переработанные издания учебников сохраняют лучшие традиции начальной школы.

    • Комплект «Школа России» проверен временем и обеспечивает хорошие результаты.

    • В программе соблюдается принцип преемственности в обучении со средним звеном.

    Депар т амен т   о б р а з о в а ни я   г о р од а  Мо с к вы ГБОУ  Школ а  №   9 0 4

    Департамент образования и науки города Москвы ГБОУ Школа 9 0 4

  • УСЛОВИЯ ОРГАНИЗАЦИИ УЧЕБНО-ВОСПИТАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В ШКОЛЕ Раздел 2

    Департамент   образования  и  науки   города  Москвы ГБОУ    Школа  904  

  • Где и какие учебники нужно купить для первоклассника?

    • Учебники выдаются школьникам бесплатно из библиотечного фонда

    Департамент образования и науки города Москвы ГБОУ Школа 9

  • Школа №10 | ГБОУ школа №10 Калининского района

    Время проведения: 25 мая — 8 июня 2020г. 15.00 — 16.30

    Организатор: СПб ГКУЗ «Городской центр медицинской профилактики»

    Занятия проводят ведущие преподаватели СПб ГПМУ, специалисты детских поликлиник №7, №63, ГЦМП, юрист, руководитель Благотворительного фонда «Открытый медицинский клуб».

    С расписанием занятий можно ознакомиться на сайте www.gcmp.ru

    Ведущий: Заозерский Юрий Александрович, заведующий отделом координации и организации профилактической работы женщинам и детям

    1 занятие. 25 мая. 15.00-16.30.

    Рахматуллина Язиля Мансуровна, врач-педиатр ДГП №63 Выборгского района.

    Тема: «Профилактика травматизма у детей»

    • Отравление ягодами, грибами, растениями;

    • Укусы змей, животных, птиц;

    • Укусы клеща и других насекомых

    Ответы на вопросы

    2 занятие. 26 мая. 15.00-16.30.

    Пелих Кирилл Игоревич, врач — детский хирург, ДГП №7 Выборгского района.

    Тема занятия: «Профилактика травматизма у детей»

    • Ушибы, порезы, вывихи и переломы;

    • Солнечный и тепловой удары;

    • Инородное тело в верхних дыхательных путях

    Ответы на вопросы

    3 занятие. 27 мая. 15.00-16.30.

    Пальчик Александр Бейнусович, д.м.н., профессор, кафедра неонатологии с курсами неврологии и акушерства-гинекологии ФГОУ СПб ГПМУ

    Тема занятия: «Психомоторное развитие ребенка до 3 лет»

    Ответы на вопросы

    4 занятие. 28 мая. 15.00-16.30.

    Снегова Евгения Владимировна, заведующий отделением, врач-невролог высшей категории, СПб ГБУЗ «Консультативно-диагностический центр для детей»

    Тема занятия: «Нервно-психическое развитие ребенка от 3 до18 лет» Ответы на вопросы

    5 занятие. 29 мая. 15.00-16.30.

    Гурова Маргарита Михайловна, д.м.н., доцент, ведущий научный сотрудник лаборатории медико-социальных проблем в педиатрии ФГОУ СПб ГПМУ

    Тема занятия: «Питание детей от года до 7 лет». Ответы на вопросы

    6 занятие. 1 июня. 15.00-16.30.

    Гурова Маргарита Михайловна, д.м.н., доцент, ведущий научный сотрудник лаборатории медико-социальных проблем в педиатрии ФГОУ СПб ГПМУ

    Тема занятия: «Питание детей от 7 до 18 лет». Ответы на вопросы

    7 занятие. 2 июня. 15.00-16.30.

    Гончар Наталья Васильевна, д.м.н., профессор кафедры педиатрии и неонатологии Северо-Западного государственного медицинского университетаа имени И. И. Мечникова (СЗГМУ), руководитель отдела кишечных инфекций ФГБУ ДНКЦИБ ФМБА России

    Тема занятия: «Профилактика кишечных и паразитарных инфекций (сальмонеллез, гепатит А, аскаридоз, энтеробиоз, опистархоз и прочие гельминтозы)»

    Ответы на вопросы

    8 занятие. 3 июня. 15.00-16.30

    Мишакина Наталья Олеговна,  к.м.н, доцент кафедры педиатрии и детской кардиологии СЗГМУ им. И.И. Мечникова, врач – инфекционист, специалист по иммунопрофилактике, ГК «Вирилис 

    Тема занятия: «Профилактические прививки. Что нужно знать родителям и детям!». Демонстрация мультфильма «Вакцинация – здоровье нации»

    Ответы на вопросы

    9 занятие. 4 июня. 15.00-16.30.

    Исаева Елена Рудольфовна, доктор психологических наук, заведующий кафедрой общей и клинической психологии Первого СПб ГМУ им. академика И.П. Павлова

    Тема занятия: «Стили семейного воспитания и их влияние на характер ребенка»

    Ответы на вопросы

    10 занятие. 5 июня. 15.00-16.30.

    Панфилова Екатерина Юрьевна, врач методист Городского центра медицинской профилактики

    Тема занятия: «Урок здоровья для детей дошкольного и младшего школьного возраста»

    • правила гигиены;

    • правильное питание;

    • сохранение здоровья зубов и глаз.

    Для детей будут организованы игровые задания, просмотр мультфильма «Сказочное путешествие в страну Гигиены»

    11 занятие. 8 июня. 15.00-16.30.

    Крюкова Анна Алексеевна, врач-педиатр, юрист, руководитель Благотворительного фонда «Открытый медицинский клуб».

    Тема занятия: «Права и обязанности родителей по сохранению здоровья детей» Ответы на вопросы

    Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение города Москвы “Школа № 115”

    Школа была открыта в 1978 году и имела статус общеобразовательной средней школы.

    В образовательном учреждении трудятся три кандидата наук, один – соискатель ученой степени.

    Высшее образование имеют – 88 педагогов начальной средней и старшей школы и 71 воспитатель и специалист дошкольного отделения;

    В школе нет вакансий с 2001года. В 2006 году заслуженный учитель РФ, учитель немецкого языка Наумова В. А. стала победителем Конкурса на Премию Президента РФ, получила Почетную грамоту как лучший учитель России.

    Грант Москвы в 2007 году завоевала заместитель директора по УВР Шипилова Л. Д.

    В 2007 году школа стала лауреатом Всероссийского конкурса «Во имя жизни на Земле» и получила диплом за успешное выполнение приоритетных программ Правительства РФ в области образования и социальной сфере, за сохранение и развитие традиций духовно-нравственного воспитания молодого поколения.

    В 2008 году ГБОУ СОШ № 933 стала победителем конкурсного отбора общеобразовательных учреждений, внедряющих инновационные образовательные программы.

    Школа функционирует на основании лицензии № 033395 от 13 февраля 2013 года серия 77Л01 на осуществление образовательной деятельности, срок действия лицензии: бессрочно, а также свидетельства о государственной аккредитации 77 ОП 001368, регистрационный № 011646 от 20.03.2012 года. Свидетельство действительно по 07.11.2023.

    С сентября 2012 года в ГБОУ СОШ произошла реорганизация (приказ Департамента образования города Москвы № 332 от 23.05.2012 г.), в образовательный комплекс вошли следующие учреждения: ГБОУ СОШ № 928, ГБОУ ДОУ № 667, № 834, № 904, № 964, № 2232.

    Наша школа по итогам 2012/2013 учебного года вошла в 400 школ Москвы, показавших высокие академические результаты и внесших наибольший вклад в обеспечение качественного образования детей жителей города. Мы занимаем 260 место в рейтинге школ Москвы.

    В 2013 году мы стали лауреатами Гранта Мэра Москвы в сфере образования, как учреждение, реализующее программу дошкольного образования.

    Список приглашенных | Творческая лаборатория «2×2»

    Приглашённые на второй тур

    На второй тур приглашаются призеры и победители письменного тура (список опубликован выше), а также ребята, набравшие не менее 15 баллов в части А или решившие на полный балл не менее двух задачи в части Б:

    I диплом (39 — 42 баллов)

    • Ленская Наталия, школа 1329 (Москва)
    • Шевкопляс Максим , школа 548 ( Санкт-Петербург )
    • Якир Дмитрий, школа 67 (Москва)

    II диплом (30 — 38 баллов)

    • Андрић Војислав, ОШ Светозар Милетић (Земун, Србиjа)
    • Варенцова Мария , школа 118 ( Нижний Новгород )
    • Воинов Григорий , 4 класс, гимназия 158 ( Санкт-Петербург )
    • Габдуллин Артём , 4 класс, лицей 36 ( Нижний Новгород )
    • Горовой Дмитрий , лицей 366 ( Санкт-Петербург )
    • Дьяченко Леонид, школа 178 (Киев, Украина)
    • Жабицкая Елизавета , лицей 6 ( Дубна )
    • Жабицкий Вячеслав , лицей 6 ( Дубна )
    • Жаров Даниил , школа 444 ( Москва )
    • Иванов Виталий , школа 1329 ( Москва )
    • Карпинская Алиса , школа 1329 ( Москва )
    • Карягин Тимофей , школа 2086 ( Москва )
    • Ковылин Александр , школа 1514 ( Москва )
    • Корнейчук Степан , школа 1533 ( Москва )
    • Куканов Григорий , 4 класс, лицей 30 ( Нижний Новгород )
    • Личманов Михаил , школа 57 ( Москва )
    • Лысый Даниил , школа 463 ( Санкт-Петербург )
    • Мамонов Кирилл , школа 444 ( Москва )
    • Мордакин Антон , школа 1543 ( Москва )
    • Мухамедзарифов Илья , школа 57 ( Москва )
    • Недева Демира , (Пловдив, Болгария)
    • Паршин Дима , 4 класс, школа 48 ( Нижний Новгород )
    • Пекшиев Иван , ПФМЛ 239 ( Санкт-Петербург )
    • Попов Алексей , 4 класс, лицей 144 ( Санкт-Петербург )
    • Сахновская Анастасия , школа 103 ( Нижний Новгород )
    • Служак Григорий , школа 1514 ( Москва )
    • Смирнягина Анна , школа 1329 ( Москва )
    • Стригун Алеся , школа 444 ( Москва )
    • Узунов Петър, (Пловдив, Болгария)
    • Черепенников Иван , лицей 36 ( Нижний Новгород )
    • Чубарин Эмиль , школа 444 ( Москва )
    • Шилов Ярослав , 4 класс, школа 518 ( Санкт-Петербург )
    • Ющенко Дмитрий , школа 1514 ( Москва )

    III диплом (25 — 29 баллов)

    • Азгоров Борис , ( София , Болгария)
    • Анохин Серафим , Православная Свято-Петровская школа ( Москва )
    • Антошин Игорь , школа 1514 ( Москва )
    • Бацын Тимофей , 3 класс лицей 40 ( Нижний Новгород )
    • Бурмистров Владислав , школа 444 ( Москва )
    • Василевский Марк , школа 354 ( Москва )
    • Волков Михаил , школа 2086 ( Москва )
    • Герценштейн Яков , школа 1210 ( Москва )
    • Головатская Дарья , Физтех-лицей ( Долгопрудный )
    • Гюлев Никола , ( Пловдив , Болгария)
    • Делозари Иван , школа 1329 ( Москва )
    • Жукова Елизавета , школа Марьина Роща ( Москва )
    • Журова Ирина , школа 1329 ( Москва )
    • Злотникова Таисия , школа 6 ( Дубна )
    • Ильясов Степан , школа 444 ( Москва )
    • Кобозев Артем , школа 1329 ( Москва )
    • Королева Дария , школа 444 ( Москва )
    • Кузнецов Семен , лицей 82 ( Нижний Новгород )
    • Кузнецов Александр , лицей 40 ( Нижний Новгород )
    • Куля Анастасия , школа 444 ( Москва)
    • Малухин Кирилл , школа Ломоносова ( Нижний Новгород )
    • Маркарова Юлия , лицей 2 ( Мытищи )
    • Назарова Екатерина , лицей ( Балашиха )
    • Несвіт Артем, 4 класс, Скандинавська гімназія (Киев, Украина)
    • Николова Весела , ( Шумен , Болгария)
    • Орлов Кирилл , школа 1533 ( Москва )
    • Осипов Михаил , школа 2086 ( Москва )
    • Панькина Александра , Новая школа ( Москва )
    • Пашков Дмитрий , ФМЛ 366 ( Санкт-Петербург )
    • Пелишенко Михаил , школа 2086 ( Москва )
    • Пименов Марк , 4 класс, школа 2086 ( Москва )
    • Покровский Антон , школа 1534 ( Москва )
    • Починский Михаил , 4 класс, школа 547 ( Санкт-Петербург )
    • Салыгин Егор , школа Интеллектуал ( Зеленоград )
    • Сениченков Никита , школа 904 ( Москва )
    • Сердюкова Татьяна , школа 57 ( Москва )
    • Скарук Артём , ( Санкт-Петербург )
    • Славчев Георги , ( София , Болгария)
    • Станева Йоана , ( Пловдив , Болгария)
    • Сыздыков Константин , школа 1158 (Москва )
    • Тодоров Лазар , ( София , Болгария)
    • Трунова Валентина , школа 1329 ( Москва )
    • Ульянов Александр , школа 274 ( Санкт-Петербург )
    • Урин Федор , школа Сотрудничества ( Москва )
    • Чистов Федор , лицей 36 ( Нижний Новгород )
    • Шуманов Милен , ( София , Болгария)
    • Шумилов Роман , школа 444 ( Москва )
    • Янушевич Лев , школа 1329 ( Москва )
    • Яшина Маргарита , школа 45 ( Москва )

    Похвальная грамота (21 — 24 баллов)

    • Аверьянов Александр , школа 2086 ( Москва )
    • Агальцов Кирилл , школа 1329 ( Москва )
    • Александров Александр , школа 1329 ( Москва )
    • Бакунц Арина , школа 1272 ( Москва )
    • Баранов Владимир , 4 класс школа 1 ( Жуковский )
    • Бобрикова Анна , школа 1329 ( Москва )
    • Бобров Алексей , школа 1514 ( Москва )
    • Бондарькова Настя, школа 250 (Киев, Украина)
    • Брагина Екатерина , 4 класс, гимназия 261 ( Санкт-Петербург )
    • Бушков Борис , лицей Воробьёвы Горы ( Москва )
    • Быкова Елизавета , Курчатовская школа ( Москва )
    • Ветчинкин Петр , школа 1514 ( Москва )
    • Воронин Игорь , школа 1514 ( Москва )
    • Геродес Георгий , школа 2086 ( Москва )
    • Гладыш Светлана , 4 класс школа 1329 ( Москва )
    • Горева Лада , школа Интеллектуал ( Москва )
    • Григина Ульяна , школа 14 ( Жуковский )
    • Грицаев Андрей , школа 1329 ( Москва )
    • Евстафьев Артемий , школа 1210 ( Москва )
    • Евсютин Даниил , школа 2086 ( Москва )
    • Захаров Иван , школа 1543 ( Москва )
    • Зенов Яромир , лицей 590 ( Санкт-Петербург )
    • Зотикова Екатерина , школа 1514 ( Москва )
    • Ивковская Лидия , школа 1329 ( Москва )
    • Канаев Михаил , школа 488 ( Санкт-Петербург )
    • Карачков Алексей , лицей Воробьевы горы ( Москва )
    • Климов Александр , школа 1329 ( Москва )
    • Крапенкова Татьяна , школа 1514 ( Москва )
    • Краснов Илья , школа 1329 ( Москва )
    • Лещинский Андрей , школа 1533 ( Москва )
    • Манукян Андроник , школа 548 ( Москва )
    • Митић Марко, Математичка гимназија (Београд, Србиjа)
    • Нарышкин Александр , школа 1543 ( Москва )
    • Натальин Борис , ГФМЛ 30 ( Санкт-Петербург )
    • Нистратов Ярослав , школа 1210 ( Москва )
    • Орехова Агата , школа Наши Пенаты ( Москва )
    • Осинин Константин , 3 класс, гимназия 1 ( Нижний Новгород )
    • Павлов Владимир , школа 500 ( Санкт-Петербург )
    • Паняев Матвей , лицей 36 ( Нижний Новгород )
    • Перфильева Мария , школа 962 ( Москва )
    • Пискарёв Иван , школа 1329 ( Москва )
    • Полковникова Мария , школа 1329 ( Москва )
    • Потапенко Степан , школа 1583 ( Москва )
    • Прокофьев Михаил , школа 1239 ( Москва )
    • Редько Григорий , школа 1329 ( Москва )
    • Рощина Мария , школа 1329 ( Москва )
    • Салимова Анастасия , школа 9 ( Москва )
    • Скуратник Борис , школа 1514 ( Москва )
    • Соколов Даниил , школа 1543 ( Москва )
    • Сорокина Арина , школа 1514 ( Москва )
    • Спасић Стефан, Математичка гимназија (Београд, Србиjа)
    • Суслов Егор , школа 175 ( Нижний Новгород )
    • Сысоева Елизавета , школа 57 ( Москва )
    • Татарко Софія, школа 171 (Киев, Украина)
    • Твердохлеб Артем , школа 1534 ( москва )
    • Теплицкая Александра , школа 1329 ( Москва )
    • Топоров Алексей , школа 444 ( Москва )
    • Устименко Глеб , школа на Юго-Востоке ( Москва )
    • Устинов Андрей, школа 208 (Киев, Украина)
    • Фарафонов Стефан , лицей 40 ( Нижний Новгород )
    • Физиков Юрий , школа 444 ( Москва )
    • Хайдин Никита , школа 444 ( Москва )
    • Чернов Федор , школа 2086 ( Москва )
    • Чинченко Федор , гимназия 2 ( Санкт-Петербург )
    • Шатилина Варвара , школа 1505 ( Москва )
    • Яндоловская Ариадна , лицей 1158 ( Москва )

    Дополнительно на второй тур приглашаются

    На второй тур приглашаются призеры и победители письменного тура (список опубликован выше), а также ребята, набравшие не менее 15 баллов в части А или решившие на полный балл не менее двух задачи в части Б:

    • Бирюлин Алексей , Курчатовская школа ( Москва )
    • Бугорская Надежда , школа 26 ( Мытищи )
    • Гуляев Матвей , школа 1329 ( Москва )
    • Данилкин Константин , школа 1505 ( Москва )
    • Жихарев Артем , школа 1329 ( Москва )
    • Илаев Алексей , школа 1329 ( Москва )
    • Иомдин Миша , школа 57 ( Москва )
    • Карпова Ирина , 4 класс школа 1862 ( Москва )
    • Лызинцев Евгений , школа имени Маршала В.И. Чуйкова ( Москва )
    • Макарова Елена , школа 1543 ( Москва )
    • Мироненкова Анастасия , школа 2086 ( Москва )
    • Мкртчян Алина , школа 444 ( Москва )
    • Резников Михаил , гимназия 3 ( Королев, МО )
    • Савина Екатерина , школа 444 ( Москва )
    • Сурнина Анастасия , школа 1530 ( Москва )
    • Шеремет Влад , школа Сотрудничества ( Москва )
    • Якупов Руслан , школа 444 ( Москва )
    • Петровић Андреј , Математичка гимназија (Београд, Србиjа) )
    • Адюков Иван , школа 54 ( Санкт-Петербург )
    • Баженов Константин , школа 365 ( Санкт-Петербург )
    • Лебедева Алёна , школа 98 ( Санкт-Петербург )
    • Платонова София , школа 610 ( Санкт-Петербург )
    • Раскин Михаил , школа 504 ( Санкт-Петербург )
    • Малиняк Дмитрий, школа 171 (Киев, Украина)
    • Ревенко Костя, школа 171 (Киев, Украина)
    • Калистратов Даниил , школа 187 ( Нижний Новгород )
    • Крайнов Григорий , лицей 36 ( Нижний Новгород )
    • Смирнов Андрей , школа Ступени образования ( Нижний Новгород )

    Кроме того в устном туре олимпиады могут принять участие победители и призеры некоторых других олимпиад:

    • Обладатели 1 или 2 диплома математического праздника 2017
    • Обладатели 1 или 2 диплома математического праздника 2018
    • Призеры устного тура олимпиады 5 класса 2017 (диплом)
    • Призеры устной олимпиады шестиклассников “Дважды Два” 2017 (диплом)
    • Обладатели 1 или 2 диплома олимпиады начальной школы 2017 (4 класс)
    • Призеры городской олимпиады Санкт-Петербурга 2017 или 2018 года 5-6 класса (диплом)
    • Призеры олимпиады ЮМШ 2017 или 2018 года 5-6 класса (диплом)
    • Призеры личной олимпиады Уральского турнира 2018 или 2017 (диплом)
    • Призеры олимпиады “Роман Хайнацки” (Болгария) 2018 или 2017 (диплом)

    Примечание – диплом – означает 1, 2 или 3 дипломы. Похвальная грамота или похвальный отзыв любой степени не являются дипломами
    Для участия в устном туре необходимо зарегистрироваться. Регистрация будет скоро открыта. Устный тур пройдет 4 марта, в помещении школа 2086 (Университетский проспект, 7)

    Смотреть аниме на Jut.su

    В ХХ в. на Востоке, а именно в Японии, возникло новое искусство мультипликации – аниме jutsu. Простота и легкость этого невероятного жанра дает возможность познать себя. Из-за разности в менталитете и характерного рисования, японская анимация сильно отличается от европейской. Замкнутость японцев отображается в персонажах аниме, которые выражают свои чувства в скрытой форме.

    Помимо этого, японский народ считается вежливым и гостеприимным, но несравнимо с русской душой. Много поклонников боятся пропустить и с захватом смотрят все серии аниме. В честь любимых героев они устраивают особые фестивали и шоу-косплеи, на которых демонстрируют яркие костюмы известных персонажей. Но вместе с тем, аниме смотрят еще и из-за высокого качества детальной прорисованности.

    В данное время аниме-сериалы стают более популярными. И теперь даже тяжело определить, что лидирует: чтение мангы онлайн или просмотры аниме онлайн.

    Пять топовых аниме по запросам наших пользователей:

    На сегодняшний день интернет переполнен сайтами jutsu с материалами по данной теме. Наш портал является полным собранием аниме с переводом на русский язык. К каждому из них есть описание. Чтобы просмотр был более приятным, на сайте установлен плеер с опциями, которыми очень легко и удобно пользоваться.

    Только у нас аниме онлайн на jutsu

    Здесь вас ждут разнообразные жанры, в которых вы сможете переживать вместе с героями всю их жизнь от моментов радости и влюбленности из жанра романтики до невероятных приключений фэнтазийных сериалов. Девочки и мальчики тут встретят изумительных сёдзё и сёнэн. Почитатели своеобразных направлений сёдзё-ай и сёнэн-ай смогут наблюдать за их героями. Вы будете иметь возможность посмотреть аниме любого жанра и направления. Тут вы найдете демоны и школа, Гарем и Этти, Психологическое и Сверхъестественное. OVA, спешелы, бонуссерии – все сезоны любимого аниме ждут вас на этом портале.

    Northwest Christian School по адресу 904 Shaw Rd – Puyallup, WA US, апрель 2022 г.

    Northwest Christian School — частная школа в округе ПИРС, город Пуяллап, штат Вашингтон, США. Школа расположена по адресу 904 SHAW RD. Вы можете позвонить в Северо-западную христианскую школу через -. Подробнее о Северо-западной христианской школе читайте ниже.

    Северо-западная христианская школа Основная информация.

    Страна

    США
    ГОСУДАРСТВЕННЫЙ Вашингтон
    ГОРОД Пуяллап
    Название школы Северо-западная христианская школа
    Адрес школы 904 ШОУ РД
    Собственность школы Частный
    Почтовый индекс 98372
    Zip4 5211
    Телефон
    Тип школы 1
    Статус школы 1
    Школьное население 136
    Fips округа 53053
    Широта школы 47.18297793
    Школьная долгота -122.2567375
    Код Naics 611110
    Описание Naics Начальные и средние школы
    Источник http://nces.ed.gov/GLOBALLOCATOR/sch_info_popup.asp?Type=Private&ID=01463997
    Дата источника 29.01.2010 00:00
    Метод Вал Изображения/другое
    Вал Дата 08.09.2010 00:00
    Веб-сайт школы http://Nces.Ed.Gov/Globallocator/Sch_Info_Popup.Asp?Type=Private&Id=01463997
    Уровень школы 1
    Регистрация 129
    Начальный уровень 2
    Конечный класс 13
    Идентификатор района 7
    Футов Учитель 10796802
    Идентификатор приюта Нет
    Х 47.18297793
    Д -122.2567375
    Идентификатор объекта 18466
    Школа NCESID 1463997

    Король Таиланда создает курсы «единства» в стиле учебного лагеря Королевский дворец и интервью со стажерами и организаторами.

    Тайские официальные лица отдают дань уважения рядом с изображением короля Таиланда Маха Вачиралонгкорна возле Большого дворца в Бангкоке, Таиланд, 28 июля 2019 г. По словам некоторых экспертов, 67-летний суверен навязывает свою волю правительству и обществу Таиланда в большей степени, чем любой другой суверен с момента падения абсолютной монархии в 1932 году.

    Семь выпускников программы, принимавших участие в тренинге «Волонтерский дух 904», рассказали агентству Рейтер, что проснулись в 5 утра.м. для легких групповых упражнений, а затем выстраиваются в очередь, чтобы попрактиковаться в салютах в стиле милитари перед занятиями по истории тайских королей и подготовкой к общественным работам.

    В конце программы обучения, которая длится от 15 дней до шести недель, они объявляются «Каратчакан Суан Пра-онг», или «Чиновники на службе Его Величества», и им поручается продвигать монархию, и их усилия отслеживаются. через приложения для обмена сообщениями, сказали выпускники.

    Курсы 904 координирует постоянный секретарь канцелярии премьер-министра Терапат Праюрасиддхи.Дворец направил все вопросы в его кабинет.

    «У короля есть королевская политика, направленная на создание единства среди людей», — сказал Терапат. «Тогда все приведет к счастью людей и безопасности нации».

    Около 3000 человек прошли курсы в группах по 500 человек с марта 2018 года, сказал он, назвав программу «строго добровольной».

    Цель программы 904, названной в честь позывного службы безопасности короля, — создать корпус влиятельных людей для «развития и защиты страны и создания людей, верных монархии», говорится на сайте Королевского дворца.

    Почитание монархии долгое время было частью традиционной тайской культуры, но король Вачиралонгкорн, профессиональный военный, формализует и организует общественное служение таким образом, которого не было со времен заката абсолютной монархии, сказал Джошуа Курланцик из базирующийся в США Совет по международным отношениям.

    «Он основан на прошлом, но с этим королем все намного, намного яснее и гораздо напористее», — сказал Курланцик.

    Было обнародовано мало подробностей о программе, которая связана с спонсируемым дворцом “Духом добровольцев” – корпусом общественных работ, состоящим почти из 6 миллионов добровольцев.

    Обучение проводится официальными лицами, связанными с дворцом, и военными офицерами, по словам семи выпускников, лектора и организатора, которые говорили с Рейтер.

    «ДИСЦИПЛИНА ДОЛЖНА БЫТЬ»

    В бангкокской штаб-квартире Первого пехотного полка, который недавно был передан личному командованию короля, проводятся курсы повышения квалификации.

    «Должна быть дисциплина и должны быть правила», — сказал 80-летний Сумет Тантивейкул, который ведет курсы о короле Пхумипоне Адульядете, широко почитаемом отце короля.

    «Участники живут вместе, едят вместе, спят вместе… Старые люди остаются с молодыми, чтобы молодые учились на опыте старых, а старые также могли узнать о молодых», — сказал Сумет.

    Выпускники программы сказали, что наряду с подготовкой к общественным работам, одним из основных направлений уроков является монархия как окончательное решение проблем Таиланда во время политического раскола, который в целом противопоставляет консерваторов-военных-роялистов сторонникам популистских партий.

    За последние 15 лет уличные протесты, возглавляемые консерваторами, в конечном итоге привели к смещению четырех премьер-министров-популистов по решению суда или военным действиям.

    Напряженность вылилась в жестокие протесты обоих лагерей в последние годы и два военных переворота – в 2006 и 2014 годах. Мартовские выборы не устранили разногласий.

    Самый последний лидер переворота, Прают Чан-оча, остался премьер-министром, несмотря на обвинения в жульничестве со стороны оппозиционных партий, которые, в свою очередь, были заклеймены провоенной партией Праюта как нелояльные к монархии.Ни одна тайская партия не заявляет, что выступает против монархии.

    ASSERTIVE KING

    Синчай Чаоджароенрат, независимый ученый, написавший книги о тайской культуре и религии, описывает программу 904 как часть «стратегии слияния монархии с каждым государственным учреждением».

    Таиланд стал конституционной монархией после переворота 1932 года, но король никогда не был просто подставным лицом. Для некоторых тайцев он непогрешимый полубог.

    По словам аналитиков, наблюдающих за его публичными действиями, после семидесятилетнего правления своего отца Ваджиралонгкорн утвердил свой личный авторитет несколькими способами.

    В июле 2017 года назначенное военными законодательное собрание внесло поправки в закон 1936 года, чтобы дать королю полный контроль над Королевским бюро собственности, которое управляет активами короны, стоимость которых оценивается более чем в 30 миллиардов долларов.

    Ранее они находились в ведении Министерства финансов.

    В прошлом месяце он принял непосредственное командование двумя базирующимися в Бангкоке армейскими подразделениями, сославшись на чрезвычайные положения конституции.

    Такие изменения почти не встречали открытой критики в стране, где оскорбление короля может означать 15 лет тюрьмы.

    «Вдохновленные до слез»

    С момента своего основания курсы 904 были расширены от дворцовых чиновников, солдат, полиции и государственных служащих до университетских лекторов и студентов.

    Среди тех, кто гордится тем, что является частью программы, есть 38-летняя Фуньяви Суванлила, которая недавно помогла королевским добровольцам очистить знаменитый Бангкокский Храм Рассвета — после того, как впервые отдала честь портрету короля.

    «Мы обучены распространять информацию, чтобы сделать других более сознательными, чтобы они полюбили страну так же, как и мы», — сказал Фуньяви, работающий в таиландской версии ФБР.

    Выпускники разделены на группы по 30 человек, и они используют чаты для обмена мгновенными сообщениями, чтобы поделиться своим прогрессом в распространении сообщения, сказал государственный служащий Наттапорн Ратхасилапин, 34 года. несколько месяцев», — сказал Наттапорн.

    Но один человек в возрасте 40 лет из-за пределов Бангкока, который говорил на условиях анонимности из-за страха перед последствиями, сказал, что, несмотря на то, что он является убежденным роялистом, он считает некоторые аспекты программы слишком манипулятивными.

    В частности, он жаловался, что теперь от него ждут, что он распространит сообщение среди школьников и докажет, что они пострадали.

    «Должны быть хоть какие-то фотографии, на которых наши зрители расплакались от благодарности», — сказал он. «Мы должны найти того, кто плакал».

    Theerapat подтвердила, что выпускникам 904 рекомендуется проводить публичные выступления, чтобы поделиться своими знаниями.

    «Во время обучения каждая группа должна сделать фотографии, чтобы сообщить о том, что они сделали», — сказал он.«Но нет конкретной цели заставить людей плакать. Кого бы ни вдохновили до слез, это их дело».

    Автор Кей Джонсон; Под редакцией Майка Коллетта-Уайта

    О нас: д-р Алекс Прытков

    Стефани К. Джонс, MSN, APRN-BC

    Стефани К. Джонс — семейная медсестра, сертифицированная советом ANCC. Стефани родом из небольшого городка Уайт-Спрингс, штат Флорида, дома Стивена Фостера и исторической реки Суванни. Стефани имеет большой опыт в области обучения сестринскому делу, внутренних болезней, семейной медицины, первичной и профилактической помощи, неотложной помощи, женского здоровья и долгосрочного ухода.

    Стефани окончила Государственный университет Валдоста со степенью бакалавра наук в области сестринского дела в 1996 году и начала свою карьеру медсестры в Лейк-Сити, Флорида. Позже она рискнула обучать зарегистрированных студентов-медсестер в местном колледже, одновременно получив степень магистра сестринского дела в Университете Феникса в 2001 году. В 2002 году, после получения степени магистра в качестве сертифицированной семейной медсестры. Флориды, у Стефани появилось много последователей, и она стала пользоваться уважением в обществе как поставщик медицинских услуг.Стефани хорошо известна комплексным подходом к пациентам; надлежащее осуществление индивидуального ухода за каждым пациентом вместе с семьей и близкими пациентов. Она искренне верит, что ее страсть – обучать пациентов, заботясь о них физически, эмоционально и психологически. Самое главное, что защита каждого пациента является основной целью Стефани, помня о том, что каждый пациент уникален с индивидуальными потребностями.

    Стефани очень любит обучать тех, кто хочет стать практикующими медсестрами.Она наставляет, читает лекции и поддерживает студентов из местных школ и близлежащих университетов. Поэтому она осознает важность непрерывного образования и знаний в области доказательной медицины. Стефани также реализовывала программы профилактики здоровья и благополучия в обществе, живя в Лейк-Сити, штат Флорида.

    Стефани является членом нескольких государственных и национальных организаций. Она мать одного сына Гаррета. В свободное время она любит путешествовать, читать, писать, слушать музыку и проводить время со своей семьей и мужем Дэвидом.

    Чартерные школы подверглись тщательной проверке на предмет использования долларов налога с продаж

    Независимый комитет по надзору задается вопросом, нарушают ли чартерные школы Джексонвилля закон, используя доллары налога с продаж школ Дюваля для погашения долгов.

    Округ заявляет, что это незаконно, но чиновники все равно позволяют чартерным школам делать это — пока — до тех пор, пока они не получат официальное заключение от государственного аудитора, сообщила во вторник членам школьного совета суперинтендант Дайана Грин.

    Комитету по надзору за подоходным налогом с продаж школ Duval Schools поручено следить за тем, как школьный округ тратит деньги, полученные от нового полуцентового налога с продаж, который вступил в силу в прошлом году. На этой неделе комитет из 22 человек опубликовал свой первый годовой отчет для школьного совета.

    «Несмотря на то, что мы высоко оцениваем отчеты округа, комитет по надзору по-прежнему обеспокоен отсутствием прозрачности в отчетах некоторых наших чартерных школ», — говорится в отчете комитета.

    Более 14 миллионов долларов из нового полуцентового налога с продаж пошли на чартеры в прошлом году.

    30 чартерных школ, получивших эти деньги, представили ежеквартальные отчеты, но в этих отчетах содержится гораздо меньше подробностей, чем в отчетах округа по оставшимся 110 миллионам долларов, полученным за полпенни по налогу с продаж в прошлом году.

    Использование чартерными школами долларов налогоплательщиков — начиная от оплаты аренды и найма сотрудников службы безопасности и заканчивая получением средств — вызвало недоумение и юридические опасения.

    Округа и чартеры расходятся во мнениях по поводу расходов

    Согласно закону штата, управляющие чартерными школами могут использовать деньги для аренды или покупки имущества, технологий, транспортных средств и средств массовой информации для своих школ.Нет в этом списке? Облигации и обслуживание долга.

    По словам Грина, это самый важный пункт разногласий с некоторыми чартерными школами. Ежеквартальные финансовые отчеты показывают, что по крайней мере четыре чартерных школы использовали доллары налога с продаж для погашения долга и процентов по облигациям, которые они использовали для покупки школьных помещений.

    «Чтобы выяснить, кто прав, а кто нет, нам нужно заключение аудитора», — сказал Грин. «И реальная проблема связана с облигациями».

    По словам председателя комитета по надзору Хэнка Роджерса, комитет по надзору за налогом с продаж хочет, чтобы сторонний консультант высказал свое мнение.

    “У округа одно мнение, у наших чартерных школ другое мнение, так кто же обращается к этому?” Роджерс сказал членам школьного совета во вторник. «Мы просим, ​​чтобы, возможно, было разъяснено стороннее мнение, чтобы помочь нам в этом, чтобы, двигаясь вперед, мы действительно могли понять, соблюдают ли наши чартерные школы закон».

    В отличие от закона штата о расходах на чартерные школы, отдельное руководство разрешает школьным округам использовать полпенни долларов налога с продаж на облигации и долги для строительства и капитальных проектов.

    Снимок экрана

    /

    Государственные школы округа Дюваль

    Толкование надзорным комитетом закона штата о том, какие расходы допустимы с учетом подоходного налога с продаж в долларах.

    Упомянутые чартерные школы заявляют, что эти платежи вообще не должны классифицироваться как облигации, потому что третья сторона выпускает облигации, а затем ссужает деньги чартерной школе.

    «Это ничем не отличается от традиционного банковского кредита, который используется для приобретения или улучшения недвижимого имущества», — написал адвокат Шон Арнольд, который представляет некоторые местные чартерные школы, в письме школьному округу ранее в этом году.

    «В будущем [оператор чартерной школы] улучшит описание этого типа расходов, чтобы избежать возможной путаницы», — написал Арнольд, посоветовав, что платежи должны подпадать под категорию законных платежей за собственность.

    Суперинтендант Грин сказал, что Генеральная аудиторская служба штата проводит проверку округа, и округ попросит этот офис решить, были ли расходы на чартерные школы незаконными к концу этого года. Она надеется, что это решение удовлетворит запрос комитета по надзору за мнением со стороны, поэтому округу не придется платить сторонним консультантам.

    Тем временем округ разрешает чартерным школам использовать деньги налогоплательщиков для выплаты долгов, но «со звездочкой», как выразился Грин.

    «Когда мы получим мнение, если мнение говорит, что чартерные школы правильны, я имею в виду, что это допустимо, они продолжат работу. Мы уберем звездочку и будем двигаться вперед», — сказал Грин.

    “Если они укажут, что район указан правильно – в соответствии с этим руководством вы не можете – тогда мы потребуем, чтобы они взяли все эти доллары и перераспределили их на допустимые расходы.”

    Создание прецедента во Флориде

    По словам суперинтенданта, решение юридических вопросов может создать прецедент для других школьных округов Флориды.

    В 2020 году, когда государственные школы округа Дюваль пытались заручиться поддержкой половины

    Duval Schools были одними из первых, кто провел референдум о подоходном налоге с продаж после принятия нового закона штата. вступил в силу.

    «Мы разговаривали с [Департаментом образования], и на самом деле это впервые, — сказал Грин. «Потому что мы первые, кто буквально делит свои доллары пропорционально с чартерными школами. Как и для вашего сведения, теперь все другие округа должны будут делать то же самое, но мы были первыми».

    Чартерные школы возражают, что ранее они использовали доллары налогоплательщика для погашения долгов, связанных с облигациями, поэтому допустимое использование долларов подоходного налога с продаж не должно быть новым вопросом.

    Но отсутствие консенсуса в Дювале во многих отношениях оставило комитет по надзору в подвешенном состоянии относительно того, как обеспечить соблюдение законных расходов на чартерные школы.

    “Я думаю, что члены комитета, вероятно, сейчас в этом пространстве вроде как все в порядке, кто на самом деле прав, а кто виноват?” Об этом заявил председатель школьного совета Дэррил Уилли. «Это как бы портит разговор, потому что они не знают».

    Призывы к прозрачности

    В дополнение к конфликту и путанице в отношении того, какие расходы разрешены, отчет комитета по надзору также вызывает тревогу по поводу того, насколько прозрачны чартерные школы в отношении расходов на подоходный налог.

    Первым пунктом в списке рекомендаций комитета по надзору является то, что «Школьный совет и суперинтендант должны работать с внешним агентством для разработки информационной панели Чартерной школы, которая размещена на том же веб-сайте, что и информационная панель округа».

    В настоящее время сведения о расходах на чартерные школы легко доступны только из двух коротких ежеквартальных электронных таблиц, размещенных на веб-сайте школьного округа. Большинство расходов имеют мало подробностей или конкретики. Напротив, округ подготовил подробные отчеты о ходе работы, в которых подробно описаны проекты, которые до сих пор финансировались за счет средств налогоплательщиков.

    «Мы верим, что [панель инструментов] поможет справиться с некоторыми проблемами прозрачности, которые поднимались перед нами почти на каждом собрании», — сказал Роджерс, председатель комитета по надзору, о предлагаемой панели инструментов.

    У школьного совета возникли разногласия по поводу того, кто должен платить за обслуживание предлагаемой информационной панели.

    «Мы тратим много времени, энергии, ресурсов и персонала, пытаясь обеспечить прозрачность для сообщества для наших чартерных партнеров, и это время, энергия, ресурсы и персонал, которые могли бы по-другому служить нашим ученикам», Школьный совет — сказала участница Элизабет Андерсен.

    Грин сообщил, что округ планирует разработать панель инструментов, которая позволит чартерным школам вводить информацию с помощью уже имеющегося у округа программного обеспечения. Сроков, когда это может быть сделано, она не назвала.

    Прочтите полный отчет надзорного комитета ниже. Отчет о первом году подоходного налога с продаж. Полпенсовый налог с продаж будет действовать в течение 15 лет.

    Студицкий Василий Михайлович, к.м.н.

    Нилов Д., Малюченко Н., Кургина Т., Пушкарев С., Лыс А., Кутузов М., Герасимова Н., Феофанов А., Сведас В., Лаврик О., Студицкий В. М.Молекулярные механизмы ингибитора PARP-1 7-метилгуанина. Международный журнал молекулярных наук. 2020;21(6):pii: 2159. Epub 05.04.2020. дои: 10.3390/ijms21062159. PubMed PMID: 32245127.

    Кантидзе О.Л., Гурова К.В., Студицкий В.М., Разин С.В. Трехмерный геном как мишень для противоопухолевой терапии. Тренды Мол Мед. 2020;26(2):141-9. Эпб 2019/11/05. doi: 10.1016/j.molmed.2019.09.011. PubMed PMID: 31679987.

    Кантидзе О.Л., Лужин А.В., Низовцева Е.В., Сафина А., Валиева М.Е., Голов А.К., Величко А.К., Любителев А.В., Феофанов А.В., Гурова К.В., Студицкий В.М., Разин С.В.Противораковые препараты кураксины нацелены на пространственную организацию генома. Нац коммун. 2019;10(1):1441. Эпб 2019/03/31. doi: 10.1038/s41467-019-09500-7. PubMed PMID: 30

    8; PMCID: PMC6441033.

    Чанг Х.В., Низовцева Е.В., Разин С.В., Формоза Т., Гурова К.В., Студицкий В.М. Гистоновый шаперон FACT и кураксины: влияние на структуру и функцию генома. J Лечение метастазов рака. 2019;5:pii: 78. Epub 20.12.2019. дои: 10.20517/2394-4722.2019.31. PubMed PMID: 31853507; PMCID: PMC6

    9.

    Шайтан А.К., Сяо Х., Армеев Г.А., Гайкалова Д.А., Комарова Г.А., Ву С., Студицкий В.М., Ландсман Д., Панченко А.Р.Структурная интерпретация ДНК-белковых экспериментов по отпечатку гидроксильных радикалов с высоким разрешением с использованием HYDROID. Нат Проток. 2018;13(11):2535-56. Эпб 2018/10/21. doi: 10.1038/s41596-018-0048-z. PubMed PMID: 30341436.

    Маккалоу Л.Л., Коннелл З., Синь Х., Студицкий В.М., Феофанов А.В., Валиева М.Е., Формоза Т. Функциональная роль ДНК-связывающего домена HMGB в гистоновом шапероне FACT при реорганизации нуклеосом. Дж. Биол. Хим. 2018;293(16):6121-33. Эпб 2018/03/09. doi: 10.1074/jbc.RA117.000199. PubMed PMID: 29514976; PMCID: PMC50.

    Гурова К., Чанг Х.В., Валиева М.Е., Сандлеш П., Студицкий В.М. Структура и функция гистонового шаперона FACT – Решение вопросов FACTual. Биохим Биофиз Акта. 2018;1861:892-904. Эпаб 2018/07/29. doi: 10.1016/j.bbagrm.2018.07.008. PubMed PMID: 30055319.

    Чанг Х.В., Валиева М.Е., Сафина А., Чережи Р.В., Ван Дж., Кулаева О.И., Морозов А.В., Кирпичников М.П., ​​Феофанов А.В., Гурова К.В., Студицкий В.М. Механизм удаления FACT из транскрибируемых генов противоопухолевыми препаратами кураксинами.Наука идет вперед. 2018;4(11):eaav2131. Эпублик 2018/11/13. doi: 10.1126/sciadv.aav2131. PubMed PMID: 30417101; PMCID: PMC6221510.

    Валиева М.Е., Герасимова Н.С., Кудряшова К.С., Козлова А.Л., Кирпичников М.П., ​​Ху К., Ботуян М.В., Мер Г., Феофанов А.В., Студицкий В.М. Стабилизация нуклеосом гистоновыми хвостами и FACT, обнаруженная с помощью микроскопии spFRET. Раков (Базель). 2017;9(1):pii: E3. Эпублик 2017/01/10. doi: 10.3390/cancers03. PubMed PMID: 28067802; PMCID: PMC5295774.

    Султанов Д.С., Герасимова Н.С., Кудряшова К.С., Малюченко Н.В., Котова Е.Ю., Ланжелье М.Ф., Паскаль Ю.М., Кирпичников М.П., ​​Феофанов А.В., Студицкий В.М.Развертывание ядерных нуклеосом с помощью PARP-1, выявленное с помощью микроскопии spFRET. АИМ Генет. 2017;4(1):21-31. Эпб 2017/08/15. doi: 10.3934/genet.2017.1.21. PubMed PMID: 28804761; PMCID: PMC5552189.

    Низовцева Е.В., Тодолли С., Олсон В.К., Студицкий В.М. К количественному анализу регуляции генов энхансерами. Эпигеномика. 2017;9(9):1219-31. Эпб 2017/08/12. doi: 10.2217/epi-2017-0061. PubMed PMID: 28799793; PMCID: PMC5585842.

    Низовцева Е.В., Клаувелин Н., Тодолли С., Поликанов Ю.С., Кулаева О.И., Венжжинек С., Олсон В.К., Студицкий В.М.Свободные от нуклеосом области ДНК по-разному влияют на отдаленные связи в хроматине. Нуклеиновые Кислоты Res. 2017;45(6):3059-67. Эпаб 13.12.2016. дои: 10.1093/нар/gkw1240. PubMed PMID: 27940560; PMCID: PMC5389534.

    Чанг Х.В., Студицкий В.М. Репликация хроматина: передача гистонового кода. Журнал природы и науки. 2017;3(2):pii: e322. Эпаб 11.04.2017. PubMed PMID: 28393112; PMCID: PMC5384335.

    Валиева М.Е., Армеев Г.А., Кудряшова К.С., Герасимова Н.С., Шайтан А.К., Кулаева О.И., Маккалоу Л.Л., Формоза Т., Георгиев П.Г., Кирпичников М.П., ​​Студицкий В.М., Феофанов А.В.Крупномасштабная АТФ-независимая нуклеосома разворачивается под действием гистонового шаперона. Nat Struct Mol Biol. 2016;23(12):1111-6. Эпублик 2016/11/08. doi: 10.1038/nsmb.3321. PubMed PMID: 27820806; PMCID: PMC5518926.

    Студицкий В.М., Низовцева Е.В., Шайтан А.К., Лусе Д.С. Нуклеосомный барьер для транскрипции: структурные детерминанты и изменения в структуре хроматина. Журнал биохимии и молекулярной биологии. 2016;2(2). Эпублик 2016/10/19. дои: 10.21767/2471-8084.100017. PubMed PMID: 27754494; PMCID: PMC5041593.

    Герасимова Н.С., Пестов Н.А., Кулаева О.И., Кларк Д.Дж., Студицкий В.М. Индуцированная транскрипцией сверхспирализация ДНК: новые роли петель внутринуклеосомной ДНК в репарации и транскрипции ДНК. Транскрипция. 2016;7(3):91-5. Эпб 2016/04/27. дои: 10.1080/21541264.2016.1182240. PubMed PMID: 27115204; PMCID: PMC4984681.

    Чанг Х.В., Пандей М., Кулаева О.И., Патель С.С., Студицкий В.М. Преодоление нуклеосомного барьера репликации. Наука идет вперед. 2016;2(11):e1601865. Эпб 2016/11/17. дои: 10.1126/sciadv.1601865. PubMed PMID: 27847876; PMCID: PMC5106197.

     

    Одноимпульсный классификатор для обзора всего неба LOFAR Tied-Array | Ежемесячные уведомления Королевского астрономического общества

    РЕЗЮМЕ

    Поиск рассеянных одиночных импульсов длительностью в миллисекунды стал стандартным инструментом, используемым при исследованиях радиопульсаров в последнее десятилетие. Они позволили открыть два новых класса источников: вращающиеся радиовсплески и быстрые радиовсплески.Однако сейчас мы находимся в режиме, когда чувствительность к одиночным импульсам в радиообзорах зачастую ограничивается больше сильным фоном радиочастотных помех (РЧ-помех, которые могут сильно увеличить процент ложноположительных результатов), чем чувствительностью самого телескопа. . Чтобы смягчить эту проблему, мы вводим одноимпульсный искатель (SpS). Это новый классификатор с машинным обучением, предназначенный для идентификации астрофизических сигналов в среде с сильными радиочастотными помехами и оптимизированный для обработки больших объемов данных, создаваемых телескопами с апертурной решеткой нового поколения.Он был специально разработан для обзора всего неба LOFAR Tied-Array All-Sky Survey (LOTAAS), текущего обзора пульсаров и быстрых радиоимпульсов в северном полушарии. Во время своего развития SpS обнаружил семь новых пульсаров и слепо идентифицировал около 80 известных источников. Модульная конструкция программного обеспечения позволяет легко адаптировать его к другим исследованиям с другими инструментами и характеристиками. Действительно, SpS уже использовался в других проектах, например. для идентификации импульсов от источника быстрых радиовсплесков FRB 121102.Разработка программного обеспечения завершена, и теперь SpS используется для повторной обработки всех данных LOTAAS, собранных на сегодняшний день.

    1 ВВЕДЕНИЕ

    Первый пульсар был обнаружен путем регистрации его одиночных импульсов на частоте ∼80 МГц с использованием апертурной решетки (Хьюиш и др., 1968). В более поздних исследованиях использовались методы складывания и Фурье, чтобы воспользоваться периодичностью пульсара. Многие наблюдения за пульсарами переместились на более высокие частоты наблюдения около 1,4 ГГц, где расстояние между сигналами пульсаров и яркостью неба максимально для большей части популяции пульсаров (Клифтон и Лайн, 1986).Кроме того, фазированные решетки обычно заменялись большими одиночными тарелками, что устраняло сложность корреляции сигналов, позволяя увеличить чувствительность телескопа и полосу пропускания (Гарретт, 2012 г.). Однако в последние годы увеличение доступной вычислительной мощности позволяет создавать телескопы с фазированной апертурной решеткой с чувствительностью и полосой пропускания, которые превосходят традиционные одиночные антенны на низких радиочастотах, предлагая большее поле зрения (FoV) и более гибкие инструменты ( Тейлор и соавт.2012 г.; Тингей и соавт. 2013; ван Харлем и соавт. 2013). Это позволяет исследовать пространство параметров, которое дополняет другие поиски: например. можно обнаружить источники со спектром, более крутым, чем фон неба (спектральный индекс α ∼ −2,5; Моздзен и др., 2017), которые, вероятно, слишком слабы, чтобы их можно было обнаружить на более высоких частотах. Кроме того, большее поле зрения повышает скорость съемки и упрощает поиск по всему небу.

    На сегодняшний день наиболее чувствительным телескопом с фазированной апертурной решеткой является низкочастотный ARray (LOFAR; Stappers et al.2011 г.; ван Харлем и соавт. 2013). Например, его большая площадь сбора уже позволила детально изучить архетипические источники и свойства известной популяции пульсаров. Примером первого служит открытие переключения режимов радио/рентгеновского излучения в PSR B0943+10 (Hermsen et al. 2013). Примерами последних являются результаты переписи пульсаров, представленные Кондратьевым и др. (2016) и Билоус и соавт. (2016). Помимо этих известных источников, многие пульсары в нашей Галактике остаются незамеченными. Ранее было признано, что LOFAR обладает большим потенциалом для их обнаружения (van Leeuwen & Stappers 2010).Пилотные исследования наложили ограничения на возникновение быстрых переходных процессов на низких частотах и ​​обнаружили первые два радиопульсара с помощью LOFAR (Коенен и др., 2014). В настоящее время мы проводим полный и чувствительный обзор северного полушария под названием «Обзор всего неба LOFAR Tied-Array All-Sky Survey» (LOTAAS; Coenen et al. 2014; Sanidas et al. 2018) 1 . LOTAAS уже продемонстрировал свою способность находить новые пульсары с помощью поиска периодичности (на сегодняшний день сделано более 80 открытий), и в этой статье мы сосредоточимся на открытиях, сделанных с помощью одиночных импульсов.Длительное время выдержки (1  час) и большое поле зрения (∼10 кв.    градусов) LOTAAS также делают съемку потенциально подходящей для обнаружения быстрых радиопереходных процессов, если на них сильно не влияет рассеяние или дисперсионное размытие.

    1.1 Классификация сигналов

    Все более серьезной проблемой при съемке пульсаров является наличие радиочастотных помех (РЧП), создаваемых несколькими устройствами, которые могут имитировать поведение астрофизических сигналов и ограничивать чувствительность съемки (например,грамм. Лион и др. 2016). Большое количество обнаружений РЧ-помех делает непрактичным визуальный осмотр и отслеживание всех обнаруженных сигналов. Это усугубляющаяся проблема, вызванная увеличением количества устройств, излучающих радиоволны, и улучшением характеристик телескопов, таких как чувствительность, время задержки и полоса пропускания. Таким образом, это является серьезной проблемой для радиотелескопов следующего поколения и, в частности, для массива квадратных километров (Эллингсон, 2004 г.). Улучшение достигается за счет установки телескопов в зонах, свободных от радиопомех, в местах, где присутствие человека минимально.Однако радиоизлучение самолетов и спутников все еще присутствует.

    Чтобы уменьшить количество обнаружений, подлежащих визуальной проверке, для обзоров пульсаров было разработано множество автоматических классификаторов (см. резюме Lyon et al. 2016 и ссылки в нем). Эти автоматические классификаторы эволюционировали от простых эвристик и порогов отношения сигнал/шум (например, Clifton & Lyne, 1986) до полуавтоматических алгоритмов ранжирования (например, Lee et al., 2013). Также эволюционировало графическое представление обнаруженных сигналов, визуализируя увеличивающуюся информацию, описывающую их параметры (например,грамм. Бургай и др. 2006). Методы машинного обучения (ML) начали использоваться для оценки эвристической эффективности, установки пороговых значений и выполнения классификации (например, Eatough et al. 2010). Совсем недавно были предприняты значительные усилия по отбору сигналов пульсаров, чтобы справиться с большим количеством обнаружений новых чувствительных радиотелескопов (например, Яо, Синь и Го, 2016; Форд, 2017; Бетапуди и Десаи, 2017).

    Здесь ветвь МО, называемая статистической классификацией (Митчелл, 1997), используется для фильтрации и выбора астрофизических сигналов.Для этого необходимо сначала получить большой набор примеров-кандидатов, для которых известно истинное происхождение или «класс». Когда рассматриваются два класса, задача классификации называется «бинарной». В бинарных задачах цели, т.е. астрофизические сигналы, относятся к положительному классу. Отрицательный класс описывает все другие примеры (например, RFI или шум). В любом случае примеры должны быть охарактеризованы с помощью одной или нескольких переменных, обычно называемых «признаками». Признаки — это числовые или текстовые дескрипторы, которые обобщают кандидата каким-либо релевантным образом (например,грамм. сигнал/шум, ширина импульса и т. д.). Функции должны быть извлечены алгоритмами для каждого кандидата и связаны с их истинными «метками» классов. В сочетании эта информация образует так называемую «тренировочную выборку». Используя обучение с учителем, можно «выучить» математическую функцию из этого обучающего набора, которая может автоматически выполнять аналогичное сопоставление с новыми данными. Этот процесс известен как «обучение». Процесс обучения направлен на разделение обучающих данных на соответствующие классы с использованием присущих им различий в распределении признаков для их разделения.Процесс обучения управляется эвристикой, чаще всего минимизацией ошибок, которая количественно определяет количество допущенных ошибок. Каждая правильная положительная классификация известна как истинно положительная (TP), а неправильная положительная классификация известна как ложноположительная (FP). Точно так же отрицательные классификации могут быть описаны с точки зрения истинно-отрицательных (TN) и ложно-отрицательных (FN) прогнозов. Вместе эти четыре результата образуют так называемую матрицу путаницы, используемую для оценки того, насколько успешно алгоритм изучил отображение.

    Для хорошей классификации важно иметь признаки, позволяющие разделить данные на положительные и отрицательные классы. Следовательно, для извлечения таких признаков должны быть разработаны специальные алгоритмы. Более того, эти алгоритмы должны быть быстрыми и эффективными, чтобы сократить время вычислений. Эти алгоритмы могут быть разработаны с учетом различных свойств членов положительного и отрицательного классов. Успех классификации обычно определяется на этапе «тестирования», проводимого на независимой выборке примеров-кандидатов.Если модель, изученная во время обучения, хорошо работает во время тестирования (выдает мало FP и FN), ее можно использовать для получения прогнозов для новых ранее невиданных данных. Алгоритм обычно будет успешным, если он обучен на большой репрезентативной выборке данных. Для оценки отдельных характеристик можно использовать различные эвристики, такие как прирост информации (также известный как взаимная информация; Браун и др., 2012 г.), мера корреляции между характеристикой и целевой переменной (Лайон и др., 2016 г.). Кроме того, существует несколько показателей для оценки эффективности всего набора функций при классификации данных.В этом исследовании мы использовали стандартные показатели, такие как частота ложноотрицательных результатов (FNR) и частота ложноположительных результатов (FPR), которые должны быть как можно ниже для правильной классификации, частота истинно положительных результатов (TPR, также известная как полнота), положительная прогностическая ценность (PPV, также известная как точность), точность (ACC), G-мера (G-M, среднее геометрическое полноты и точности) и F-мера (FM, гармоническая среднее значение отзыва и точности), которое должно быть как можно выше для хорошей классификации (т.грамм. Пауэрс 2011). Все эти показатели принимают значения от 0 до 1.

    1.2 Одноимпульсный поиск

    Вскоре после первоначального открытия пульсаров в исследованиях начали использовать присущую пульсарным сигналам периодичность для улучшения чувствительности поиска (Лоример и Крамер, 2004). Обычно это достигается путем преобразования Фурье временного ряда. Однако этот метод значительно снижает чувствительность к источникам, излучение которых не является регулярным во времени (McLaughlin et al.2006). Поэтому стало стандартной процедурой включать поиск одиночных импульсов в обзоры пульсаров, чтобы избежать пропуска источников с большими вариациями амплитуды импульсов или большой нулевой долей (Лоример и Крамер, 2004). Более того, два новых класса источников, открытых в последние годы, вызвали новый интерес к поиску одиночных импульсов: вращающиеся радиопереходные процессы (RRAT; Маклафлин и др., 2006 г.) и быстрые радиовсплески (FRB; Лоример и др., 2007 г.). Первый класс состоит из пульсаров, излучение которых настолько спорадично во времени, что они не учитываются при поиске периодичности.Типичная частота пульса RRAT варьируется от 1 в несколько секунд до 1 в несколько часов 2 . Класс FRB (Торнтон и др., 2013) состоит из внегалактических радиовспышек (Тендулкар и др., 2017). На сегодняшний день наблюдалось повторение только одного (Spitler et al., 2016), и никакой периодичности обнаружено не было (Scholz et al., 2016).

    Типичный поиск одиночных импульсов выполняется после дедисперсии данных, собранных телескопом. Это направлено на исправление частотно-зависимой задержки, вызванной взаимодействием радиоволн от источника со свободными электронами, присутствующими на луче зрения.Величина дисперсионной задержки, проявляемая сигналом, пропорциональна мере дисперсии (DM, которая представляет собой плотность столбца свободных электронов). Поскольку DM источника неизвестна априори , необходимо дедисперсировать сигнал на многих пробных значениях. Затем временной ряд, полученный в результате добавления всех частотных каналов, ищется на предмет одиночных импульсов. Обычно это достигается путем свертки каждого дедисперсионного временного ряда с цилиндрической функцией переменной ширины W .Свойства функции и свертки записываются каждый раз, когда результирующее отношение сигнал/шум (S/N) превышает определенный порог (подробное обсуждение см. в Lorimer & Kramer 2004).

    1.3 Одноимпульсный искатель LOTAAS

    Количество обнаружений сигналов, вызванных радиопомехами, особенно велико для LOTAAS, поскольку ядро ​​LOFAR находится в районе с высокой плотностью населения. Кроме того, высокая чувствительность и длительное время задержки, предлагаемые съемкой, и большое пространство параметров, необходимое для поиска на этих низких частотах, увеличивают количество ложных обнаружений.По этим причинам был разработан автоматический классификатор для классификации периодических сигналов LOTAAS (Лион и др., 2016; Тан и др., 2018). Он использует преимущества статистической классификации для создания надежной статистической основы для отклонения RFI.

    Наличие радиопомех особенно проблематично для одноимпульсного поиска. Фактически, в отличие от поиска периодичности, здесь невозможно отфильтровать апериодические сигналы. Обычно одноимпульсные классификаторы используют форму импульса в частотно-временной области, где, в отличие от РЧ-помех, ожидается, что астрофизические сигналы обычно будут широкополосными и рассредоточенными (Лоример и Крамер, 2004 г.).В отличие от поиска по периодичности, обсуждавшегося ранее, сообщалось, что только несколько классификаторов специально просеивают обнаружения одиночных импульсов. Кин и др. (2010) вычли нерассеянный сигнал из своих данных (Eatough, Keane & Lyne 2009) и использовали пространственную информацию из многолучевой съемки, чтобы обнаружить 10 новых RRAT. Спитлер и др. (2012) разработали многомоментный метод, полезный для количественной оценки отклонения, присутствующего в интенсивности импульса на разных частотах. Карако-Аргаман и др. (2015) представили RRATtrap, который использует установленные вручную пороги для различения астрофизических сигналов на основе их отношения сигнал/шум в зависимости от DM.2_\text{over}$|⁠) показали лучшие результаты в своем случае.

    Здесь мы представляем новый одноимпульсный классификатор Single-pulse Searcher (SpS, Michilli & Hessels 2018), который способен отличать астрофизические сигналы от РЧ-помех с высокой скоростью и точностью. В своей текущей реализации (одноимпульсный поиск LOTAAS, L-SpS) он был специально разработан для обработки данных LOTAAS. Наблюдения LOTAAS и обработка данных представлены в разделе 2; классификатор SpS представлен в разделе 3; первые открытия представлены в разделе 4; а выводы и будущие разработки обсуждаются в Разделе 5.

    2 ЗАМЕЧАНИЯ

    LOFAR — это радиотелескоп, состоящий из тысяч антенн, которые сгруппированы в станции, разбросанные по Нидерландам и другим европейским странам (Стапперс и др., 2011; ван Харлем и др., 2013). Наблюдения LOTAAS (Coenen et al. 2014) выполняются с использованием 12 подстанций Superterp, круглой области диаметром около 350 м, где концентрация станций самая высокая. Антенны высокого диапазона (HBA) используются для наблюдения в диапазоне от 119 до 151 МГц.Сигналы от разных станций складываются как когерентно («связанные лучи»), так и некогерентно. Лучи разделены на три направления подмассивов (SAP, которые представляют собой направления, сформированные на уровне станции). В общей сложности 222 одновременных луча на небе за одно наведение: 3 некогерентных луча, шестиугольная сетка из 61 × 3 когерентных лучей и 12 × 3 дополнительных когерентных луча, которые рассеяны по центральной сетке и которые могут быть направлены на известные источники. в пределах поля зрения. Некогерентные лучи имеют общее поле зрения ∼30 град 2 , а когерентные лучи имеют общее поле зрения ∼10 град 2 и чувствительность |${\sim } {\sqrt{12}}=3.5$| раз выше, чем у некогерентных пучков. Каждое наведение LOTAAS имеет время задержки 1 час и временное разрешение 0,492 мс. Весь обзор разделен на три прохода, и по завершении обзора каждое положение неба будет охвачено три раза некогерентными лучами и один раз когерентным лучом.

    Данные обрабатываются с использованием конвейера на основе presto (Ransom 2001) 3 , подробно описанного Sanidas et al. (2018), который работает на голландском национальном суперкомпьютере Cartesius 4 .После использования алгоритма rfifind для фильтрации радиопомех в частотно-временной области сигнал подвергается некогерентной дедисперсии, а частотные каналы суммируются вместе с использованием mpiprepsubband для формирования данных временного ряда. В каждом временном ряду ищутся как периодические сигналы, так и одиночные пики импульсов. Последнее выполняется с помощью single_pulse_search.py, который сворачивает функции boxcar различной длины от 0,5 до 100  мс. Одноимпульсные пики с отношением сигнал/шум выше 5 сохраняются для дальнейшей группировки и просеивания.

    Всего проведено ∼10 4 испытаний DM при значениях DM  0–550 pc см −3 с шагом между испытаниями DM  0,01–0,1 pc см −3 . Учитывая в общей сложности примерно 7 × 10 90 520 6 90 521 отсчетов времени на временной ряд, это подразумевает сетку в пространстве DM-времени с 7 × 10 90 520 10 90 521 пикселей, каждый из которых потенциально содержит астрофизический сигнал, для каждого из 222 лучей. в каждом указании. Принимая во внимание только идеальный случайный шум, это означает, что ожидаемое количество ложных обнаружений (≥5 σ) для каждого наблюдения составляет примерно 45 (Cordes & McLaughlin 2003).Вместо этого типичное наблюдение дает ∼10 7 –10 8 обнаружений выше 5σ, демонстрируя огромное влияние, которое РЧ-помехи и нестационарный шум оказывают на одноимпульсный поиск. Для сравнения, количество обнаружений, генерируемых выше 6σ, примерно на порядок меньше, а выше 7σ обычно вдвое меньше. Таким образом, необходим автоматизированный алгоритм, способный просеивать эти обнаружения для идентификации редких астрофизических сигналов.

    3 ОДНОИМПУЛЬСНЫЙ ПОИСК LOTAAS

    L-SpS (Michilli & Hessels 2018) — это новый алгоритм просеивания, разработанный для одноимпульсного поиска в среде с сильными радиочастотными помехами и специально разработанный для исследования LOTAAS.Программное обеспечение использует методы машинного обучения, чтобы отличать РЧ-помехи от астрофизических сигналов, классифицировать интересные сигналы и создавать диагностические графики.

    3.1 Алгоритм работы

    Целью программы является создание диагностических графиков для наилучших обнаружений при типичном поиске одиночных пульсаров. Для достижения этого результата необходимы три шага.

    3.1.1 События

    Сценарий single_pulse_search.py, включенный в presto, выводит информацию о каждом обнаруженном сигнале, в частности, DM, время относительно начала временного ряда и выбранную ширину функции ядра.Эти значения сохраняются для каждого сигнала в виде одной строки в текстовом файле. Определим одну из таких строк как событие . Конвейер на основе presto запускается для каждого указания LOTAAS. Для каждого луча L-SpS копирует обнаруженные события в память компьютера и сохраняет их в легкодоступной базе данных HDF5 5 .

    Импульсный сигнал, имеющий достаточно большое отношение сигнал/шум, будь то RFI или астрофизический, будет обнаружен в нескольких временных рядах, рассредоточенных по близким значениям. Поэтому он будет производить ряд близких по времени и DM событий.{-2} \справа), \end{eqnarray*}

    (1)где k = (4148,808 ± 0,003) МГц 2  pc −1  см 3  с — дисперсионная постоянная (Лоример и Крамер 200). Это уравнение представляет собой половину значения задержки DM между минимальной ( ν m ) и максимальной ( ν M ) частотами наблюдения. В L-SpS наклон, определяемый уравнением (1), корректируется таким образом, чтобы события, относящиеся к одному и тому же широкополосному сигналу, были одновременными.
    3.1.2 Импульсы

    Все близкие по времени события и DM группируются вместе, образуя импульс . Группировка выполняется с помощью алгоритма друзей друзей (например, Huchra & Geller, 1982; Press & Davis, 1982), разработанного так, чтобы быть высокоэффективным и способным обрабатывать один миллион событий примерно за полсекунды. Такой алгоритм начинает с первого события в списке и помечает ближайшее другое событие во временном пространстве DM как часть того же импульса, если они находятся в пределах определенного диапазона.Пороги времени и диапазоны DM между последовательными событиями были установлены эмпирически на уровне 30  мс и 20 испытаний DM (т.е. между 0,2 и 2 pc см -3 в зависимости от размера шага испытания DM) соответственно. Алгоритм последовательно обрабатывает все события с одинаковыми условиями. Характеристики каждого импульса (т. е. время прихода, DM, ширина, отношение сигнал/шум) выводятся из самого яркого события, формирующего этот импульс. Импульсы, сформированные менее чем пятью событиями, считаются ложными или слишком слабыми для последующего анализа и поэтому удаляются.Слабые узкополосные сигналы, генерирующие импульсы с постоянным отношением сигнал/шум, подавляются удалением импульсов с отношением сигнал/шум < 6,5. Кроме того, импульсы с DM < 3 пк см −3 удаляются, чтобы избежать загрязнения широкополосными РЧ-помехами вблизи DM = 0 пк см −3 . Продолжаются тесты, чтобы попытаться снизить этот порог на DM. Затем к импульсам применяется классификация ML, чтобы отличить РЧ-помехи от астрофизических сигналов, как описано в разделе 3.2.

    После удаления импульсов, помеченных классификатором ML как РЧ-помехи, положительно классифицированные импульсы дополнительно фильтруются на основе пространственной информации.Учитывая схему чувствительности лучей LOTAAS, астрофизические сигналы будут иметь максимальное отношение сигнал/шум в луче, ближайшем к фактическому положению источника, и уменьшающиеся значения отношения сигнал/шум в лучах, расположенных дальше. Учитывая сложную схему боковых лепестков, можно ожидать более слабое обнаружение в дальних лучах для ярких сигналов. Для каждого импульса, обнаруженного в когерентном луче, загружаются все события в других несмежных когерентных пучках того же SAP, если они находятся во временном окне, в четыре раза превышающем ширину импульса, и в окне DM, равном 0.4 пк см −3 вокруг импульса. Кроме того, эти события должны иметь отношение сигнал/шум больше половины отношения сигнал/шум импульса, чтобы удалять только сигналы с почти постоянной силой на многих лучах. Если более четырех дополнительных лучей содержат события, выбранные по этим критериям, импульс отбрасывается. Пространственное сравнение требует значительных вычислительных ресурсов из-за необходимости загрузки и выбора множества событий. Поэтому он реализуется после того, как классификатор ML уже удалил большую часть импульсов.

    3.1.3 Кандидаты

    В каждом луче положительно классифицированные импульсы (появляющиеся в разное время) группируются в кандидатов в соответствии с их близостью в DM. Максимальный разброс DM, при котором считается, что два импульса исходят от одного и того же источника, эмпирически установлен равным 0,3 пк см -3 , что соответствует 3–30 испытаниям DM. Считается, что кандидаты в разных лучах в этом диапазоне DM создаются одним и тем же сигналом, и сохраняется только самый яркий.Вычисляются характеристики каждого кандидата, т. е. номер луча, средняя DM, кумулятивный сигнал/шум, количество обнаруженных импульсов и время прихода, если присутствует только один импульс, в противном случае период вычисляется с использованием предварительной процедуры rrat_period. Кандидаты, образованные одним импульсом, рассматриваются только в том случае, если они удовлетворяют S/N > 10, поскольку более слабые кандидаты не будут видны в динамическом спектре, а это означает, что их астрофизическая природа не может быть проверена. По той же причине кандидаты, образованные несколькими импульсами, должны иметь кумулятивное отношение S/N > 16.

    Максимум 10 ярких кандидатов (т. е. кандидатов с наибольшим кумулятивным сигналом/шумом) обрабатываются на луч. Как правило, создается меньшее количество кандидатов на луч, как обсуждалось в разделе 3.3. Этот предел устанавливается эмпирически, чтобы избежать обработки слишком большого числа ложных кандидатов, особенно в лучах, загрязненных РЧ-помехами. По той же причине устанавливается предел обработки, рассматривая только 50 самых ярких кандидатов за одно наблюдение. Как указано в Lyon et al. (2016), это не идеальная процедура.Однако типичные наблюдения дают примерно в 3 раза меньше кандидатов. Затем для каждого выбранного кандидата создаются диагностические графики, как описано в разделе 3.4.

    3.2 Классификатор машинного обучения

    Исследуемые астрофизические сигналы отличаются от РЧ-помех тем, что они обычно являются широкополосными, рассредоточенными и локализованными на небе, в то время как последние обычно являются либо узкополосными, либо нерассеянными и часто обнаруживаются в нескольких лучах, поскольку источник является локальным.Это означает, что астрофизические сигналы производят импульсы с пиком отношения сигнал/шум в определенном луче и при определенной DM  > 0 pc см −3 , в то время как РЧ-помехи часто будут иметь одинаковое отношение сигнал/шум во всех лучах и постоянное отношение сигнал/шум на различные испытания DM, если они узкополосные, или с пиком DM = 0 pc см −3 , если они широкополосные. Однако реальная ситуация часто бывает более сложной из-за статистического и нестационарного шума (который имеет тенденцию маскировать эти различия, особенно для слабых сигналов), а также артефактов, вносимых телескопом.Кроме того, RFI может имитировать дисперсионную задержку (например, Petroff et al. 2015), например, когда несколько сигналов появляются одновременно в рассредоточенных данных. Астрофизический сигнал также может быть замаскирован одновременной РЧ-помехой. Кроме того, как радиочастотные, так и астрофизические сигналы могут иметь сложную структуру, которая усложняет их кривую сигнал-шум в зависимости от DM. Наконец, некоторые источники помех, такие как самолеты, радары и сигналы, отраженные ионосферой, могут излучаться и, таким образом, казаться локализованными в небе.

    Мы используем методы машинного обучения, чтобы эффективно различать радиочастотные и астрофизические сигналы и иметь статистическую основу для оценки эффективности наших функций.Статистический алгоритм, выбранный для построения модели и выполнения классификации, представляет собой дерево очень быстрых решений Гаусса-Хеллингера (Лайон и др., 2014), алгоритм обучения дерева (Митчелл, 1997), основанный на дереве очень быстрых решений (VFDT; Hulten, Spencer). и Домингос 2001). Алгоритм предназначен для решения несбалансированных проблем, когда целевой класс, в нашем случае астрофизические события с одиночным импульсом, превосходит количество экземпляров, которые мы хотим отклонить (Лион и др., 2016). Инструмент интеллектуального анализа данных WEKA 6 использовался для запуска этого алгоритма, чтобы оценить эффективность классификации, построить модель классификации и выполнить классификацию новых экземпляров.Другие алгоритмы, включенные в стандартное распределение weka, были протестированы с использованием обучающего набора, описанного в следующем подразделе, но ни один из них явно не превзошел VFDT.

    3.2.1 Сборка тренировочного комплекта

    Набор вручную помеченных экземпляров был выбран для оценки используемых функций и построения модели классификации. В общей сложности 35 063 случая РЧ-помех были случайным образом выбраны из различных наблюдений LOTAAS, в которых невозможно было идентифицировать астрофизические источники на глаз.Кроме того, было выбрано 18 003 импульса из 47 известных пульсаров, отобранных в равном количестве лучей. Все импульсы в этих пучках включались в обучающую выборку, если они регистрировались на ДМ пульсара и находились в пределах |$0,1{{\ \rm percent}}$| ожидаемого времени прибытия с учетом периода пульсара. Те же самые условия, применяемые к случайным значениям DM и периода в пучках без каких-либо известных пульсаров, обычно не приводили к выбору импульсов. Учитывая затраты, связанные с маркировкой данных, возможность человеческой ошибки, а также поскольку метки наземной истины могут быть подтверждены только повторным наблюдением, некоторые обучающие примеры могут быть неправильно помечены.Хотя это маловероятно, небольшое количество обучающих выборок может быть затронуто таким образом. Такие неправильно обозначенные примеры, хотя и нежелательны, мало влияют на наши результаты. Это связано с тем, что мы использовали достаточно большую коллекцию размеченных обучающих выборок, описывающих все классы, что компенсирует. В любом случае, такие примеры с неправильным обозначением часто могут помочь предотвратить переоснащение классификатора, что снижает реальную производительность (Duda, Hart & Stork 2000; Bishop 2006). С помощью этого процесса отбора также были включены импульсы, затронутые шумом или одновременными РЧ-помехами, которые желательно сохранить.Таким образом, мы стремились уменьшить потенциальную погрешность классификации в отношении редкого класса. Распределение некоторых параметров RFI и астрофизических экземпляров в обучающей выборке показано на рис. 1.

    Рисунок 1.

    Сравнение продолжительности, отношения сигнал/шум и DM для RFI (черные линии) и астрофизических (красные линии) экземпляров, используемых в обучающем наборе LOTAAS.

    Рисунок 1.

    Сравнение продолжительности, отношения сигнал/шум и DM для RFI (черные линии) и астрофизических (красные линии) экземпляров, используемых в обучающем наборе LOTAAS.

    3.2.2 Особенности конструкции

    Мы разработали различные алгоритмы для извлечения признаков, используемых для выбора релевантных сигналов. Эти алгоритмы были созданы путем анализа индивидуальных характеристик экземпляров RFI. В конце процесса отдельные признаки были оценены в соответствии со значением их информационного прироста. Признаки с низким значением прироста информации удалялись до тех пор, пока не был достигнут пик числа правильно классифицированных экземпляров. Остаточные избыточные функции впоследствии удалялись с помощью итеративного метода, вручную удаляя все функции одну за другой и подсчитывая количество правильно классифицированных экземпляров для каждой конфигурации, пока не был достигнут пик.Денева и соавт. (2016) разработали алгоритм классификации, основанный на уравнении (12) Кордеса и Маклафлина (2003), который, по их сообщениям, работает хорошо. Однако мы не могли использовать тот же алгоритм для извлечения новых признаков для L-SpS, потому что в нашей реализации он был слишком медленным и требовал большого количества событий на импульс.

    В конце этого процесса было обнаружено, что следующие пять признаков дают наибольшее количество правильно классифицированных экземпляров. Они отсортированы в порядке убывания их информативности (таблица 1):

    • Ширина импульса, Вт.

    • Средневзвешенное значение DM пульса.

    • Избыточный эксцесс кривой ширины как функция СД.

    • Избыточный эксцесс кривой S/N как функция СД. 4 (\ text {W} _ \ text {e}) \ sum _ \ text {e} \ text {W}_\text{e}}-3$| 0.4(\text{S/N}_\text{e})\sum _\text{e}\text{S/N}_\text{e}}-3$| 0,29 (V) S/N = MAX (S/N E ) 0,10

      00 . Особенность . Инф. прирост .
      (я) Вт = Вт е (макс (S / N е )) 0,74
      (II) | $ \ Overline {\ text{DM}}=\frac{\sum _\text{e} \text{DM}_\text{e}\, \text{S/N}_\text{e}}{\sum _\text {e}\text{DM}_\text{e}}$| 0.4(\text{S/N}_\text{e})\sum _\text{e}\text{S/N}_\text{e}}-3$| 0,29
      (V) S/n = MAX (S/N E ) 0,10
      Таблица 1.

      ML Особенности, выбранные для L-SPS, для отдельных астрофизических почбков. 4 (\ text {W} _ \ text {e}) \ sum _ \ text {e} \ text {W}_\text{e}}-3$| 0.4(\text{S/N}_\text{e})\sum _\text{e}\text{S/N}_\text{e}}-3$| 0,29 (V) S/N = MAX (S/N E ) 0,10

      00 . Особенность . Инф. прирост .
      (я) Вт = Вт е (макс (S / N е )) 0,74
      (II) | $ \ Overline {\ text{DM}}=\frac{\sum _\text{e} \text{DM}_\text{e}\, \text{S/N}_\text{e}}{\sum _\text {e}\text{DM}_\text{e}}$| 0.4(\text{S/N}_\text{e})\sum _\text{e}\text{S/N}_\text{e}}-3$| 0,29
      (V) S/N = MAX (S/N E ) 0,10

      (II), (III), и (iv) Тан и др. (2018).

      3.2.3 Оценка характеристик

      Способность классификатора выбирать астрофизические обнаружения и отклонять экземпляры РЧ-помех оценивается с использованием выбранной вручную выборки импульсов, описанной в разделе 3.2.1. В идеале обучающая и тестовая выборки должны состоять из независимых выборок. Однако мы решили использовать всю выборку астрофизических обнаружений, доступных для обучения классификатора. Поэтому мы использовали тот же обучающий набор для проверки производительности классификатора, запустив 10-кратную перекрестную проверку WEKA, которая случайным образом делит выборку на 10 групп. Девять групп используются для построения модели и одна для ее оценки. Процесс повторяется для каждой группы и рассчитываются средние значения.Используя функции и алгоритм машинного обучения, описанные в предыдущих разделах, |$98,9{{\ \rm percent}}$| экземпляров в наборе LOTAAS правильно классифицированы, а результирующая матрица путаницы приведена в таблице 2.

      Таблица 2. Матрица путаницы

      для классификатора ML L-SpS, примененного к набору LOTAAS.

      Фактический Пульсар Фактический ЗПИ
      . Прогнозируемый пульсар . Прогнозируемые радиочастотные помехи .
      ТР = 17754 FN = 249
      FP = 355 TN = 34708
      9 99.9014 8. 9019 2928 8. . 9019 29.0199.9014 9019 2 8. 9.0199. -SpS применяется к набору LOTAAS.

      . Прогнозируемый пульсар . Прогнозируемые радиочастотные помехи .
      Фактический пульсар TP = 17754 FN = 249
      Фактический RFI FP = 355 TN = 34708
      Фактический Пульсар Фактический ЗПИ
      . Прогнозируемый пульсар . Прогнозируемые радиочастотные помехи .
      ТР = 17754 FN = 249
      FP = 355 TN = 34708
      908 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9028 9014 9028 9004 9.908 9014 9.908 9014 9.908 9. 9004 9. 9004 9. 9014 9.9014 9004 9. 9004 4. . выполнен классификатор на обучающей выборке.Подавляющее большинство неправильно маркированных экземпляров с высокой вероятностью были бы неправильно классифицированы даже после визуального осмотра. Возможно, эти экземпляры были ложными обнаружениями, неправильно помеченными при построении обучающей выборки (см. Раздел 3.2.1). Однако в редких случаях экземпляры, неправильно классифицированные классификатором ML, могли быть правильно помечены после визуального осмотра. Частично это связано с тем, что астрофизические импульсы, на которые влияет РЧ-помеха, иногда имитируют поведение РЧ-помех, и поэтому некоторые РЧ-помехи неправильно помечаются, чтобы сохранить такие астрофизические сигналы.Это также может указывать на то, что еще есть место для дополнительных функций, полезных для различения экземпляров RFI, которые трудно отличить от истинных астрофизических сигналов. Кривые сигнал/шум вдоль DM четырех импульсов представлены на рис. 2 в качестве примера.

      Рис. 2.

      Кривые S/N вдоль DM четырех импульсов с указанием относительной классификации вверху.

      Рис. 2.

      Кривые S/N по DM четырех импульсов с указанием относительной классификации вверху.

      Мы сравнили эффективность нашего классификатора с другими, представленными в литературе. Однако важно отметить, что статистические показатели нельзя использовать для сравнения классификаторов на разных выборках. На самом деле, если бы мы выбрали, например. разные пороги для импульсов для построения тренировочного набора (например, S/N или количество событий) привели бы к другой производительности. Поэтому мы только для справки сравниваем производительность других одноимпульсных классификаторов. Мы сравниваем только наш классификатор ML, а не полный процесс классификации (т.грамм. группировка событий, сравнение лучей и т. д.). Значения, полученные для различных одноимпульсных классификаторов, представлены в таблице 3.

      Таблица 3. Метрики

      для оценки производительности различных одноимпульсных классификаторов. Алгоритм машинного обучения L-SpS применяется к обучающему набору LOTAAS. Используемые показатели могут принимать любое значение от 0 до 1 и описаны в тексте. В то время как FNR и FPR предполагают более низкие значения для лучшей классификации, остальные показатели предполагают более высокие значения для лучшей классификации.2_\текст{над}$| взяты из Devine et al. (2016), для RRATtrap взяты из Karako-Argaman et al. (2015), а для ранга кластера взяты из Deneva et al. (2016).

      . Прогнозируемый пульсар . Прогнозируемые радиочастотные помехи .
      Фактический пульсар TP = 17754 FN = 249
      Фактический RFI FP = 355 TN = 34708
      Классификатор . ФНР . ФПР . ТПР . АКК . ППВ . Г-М . Ф-М .
      Л-СпС 0.2_\текст{над}$| 0,282 0,011 0,718 0,716
      RRATtrap 0,2 0,09
      Clusterrank 0,3 0,07
      Классион .2_\текст{над}$| 0,282 0,011 0,718 0,716
      RRATtrap 0,2 0,09
      Clusterrank 0,3 0,07
      Таблица 3.

      Метрики для оценки производительности разных штук.Алгоритм машинного обучения L-SpS применяется к обучающему набору LOTAAS. Используемые показатели могут принимать любое значение от 0 до 1 и описаны в тексте. В то время как FNR и FPR предполагают более низкие значения для лучшей классификации, остальные показатели предполагают более высокие значения для лучшей классификации. rrattrap и clusterrank не используют машинное обучение и доступны только приблизительные оценки. Показатели оцениваются по разным наборам данных, поэтому они представлены только для справки (подробности см. в основном тексте).2_\текст{над}$| взяты из Devine et al. (2016), для RRATtrap взяты из Karako-Argaman et al. (2015), а для ранга кластера взяты из Deneva et al. (2016).

      Классификатор . ФНР . ФПР . ТПР . АКК . ППВ . Г-М . Ф-М .
      Л-СпС 0.2_\текст{над}$| 0,282 0,011 0,718 0,716
      RRATtrap 0,2 0,09
      Clusterrank 0,3 0,07
      Классион .2_\текст{над}$| 0,282 0,011 0,718 0,716
      RRATtrap 0,2 0,09
      Clusterrank 0,3 0,07 9 35

      4

      9 353 Вычислительная производительность классификатора L-SpS

      Как упоминалось в разделе 2, количество событий, которые сохраняются в конце конвейера на основе preto, составляет порядка 10 7 –10 8 выше 5σ для типичного наблюдения LOTAAS. Выбирая только один импульс для каждой группы событий и удаляя все импульсы, образованные менее чем шестью событиями, имеющими отношение сигнал/шум < 6,5 или DM < 3 pc см −3 , как обсуждалось в разделе 3.1.2, число экземпляров уменьшается до ∼10 6 .На этом этапе импульсы выбираются с помощью классификатора ML, описанного в разделе 3.2. Для типичного наблюдения выбор ML занимает примерно минуту, чтобы обработать все наблюдение. В конце процесса МО остается ∼10 4 импульсов. Пространственное сравнение различных лучей на небе удаляет примерно половину этих импульсов. Группировка импульсов в кандидатов, выбор самых ярких для каждого диапазона DM и пороговые значения их кумулятивных значений S/N обсуждались в Разделе 3.1.3 обычно оставляют около 20 диагностических файлов для проверки на одно наблюдение. Всего L-SpS требуется около 30 минут для обработки одного наблюдения на одном узле Cartesius (на базе 2 × 12 ядер Intel Xeon E5-2690 v3 Haswell с тактовой частотой 2,6 ГГц). Многомоментный анализ может еще больше сократить количество экземпляров RFI, и тесты продолжаются.

      3.4 Диагностические графики

      Несмотря на огромный прогресс в классификации машинного обучения за последние годы, окончательная проверка человека имеет важное значение. Яркие сигналы могут быть легко идентифицированы машинами и людьми, но для слабых сигналов классификация становится неопределенной даже после проверки человеком.По этой причине мы разработали набор диагностических графиков, помогающих визуально идентифицировать астрофизические сигналы, даже если они скрыты в шуме. После обработки наблюдения для каждого кандидата создается файл, содержащий диагностические графики. Пример показан на рис. 3, который представляет график обнаружения PSR J0139+33. Для сравнения его обнаружение в подтверждающем наблюдении показано на рис. A1, а диагностический график для кандидата RFI показан на рис. A2.

      Рис. 3.

      Участок открытия PSR J0139+33. Подобные диагностические графики создаются для каждого положительно классифицированного кандидата из опроса LOTAAS. Вверху: сводные графики импульсов, обнаруженных в луче. Внизу: графики самого яркого импульса, формирующего кандидата. Описание каждой подпанели приведено в Разделе 3.4.

      Рисунок 3.

      График обнаружения PSR J0139+33. Подобные диагностические графики создаются для каждого положительно классифицированного кандидата из опроса LOTAAS.Вверху: сводные графики импульсов, обнаруженных в луче. Внизу: графики самого яркого импульса, формирующего кандидата. Описание каждой подпанели приведено в Разделе 3.4.

      В верхней части представлены четыре сводных графика обнаружений в луче, а также метаданные, содержащие информацию о луче, на котором был обнаружен кандидат. На рис. 3(а) все импульсы, положительно классифицированные в луче, нанесены с размером, пропорциональным их сигнал/шум, как функция времени прихода и DM.Импульсы, принадлежащие показанному кандидату, выделены звездочками, а 10 самых ярких пронумерованы в порядке убывания S/N. На рис. 3(b) показано количество положительно классифицированных импульсов на диапазон DM. На рис. 3(c) показано распределение S/N по сравнению с DM событий, формирующих импульсы. На рис. 3(d) показано кумулятивное отношение сигнал/шум импульсов для каждого диапазона DM. Красные линии указывают на кандидата в DM.

      В нижней части подпанели показывают информацию, относящуюся к самому яркому импульсу, связанному с источником-кандидатом.Метаданные о пульсе отображаются в левом верхнем углу. Рис. 3(e) представляет собой крупный план самого яркого импульса с рис. 3(a). На нем показаны все одиночные события в DM и временных диапазонах, нанесенные на график черными точками, включая те, которые считаются шумом или РЧ-помехами. События, формирующие импульс, выделены красными кружками, размер которых пропорционален отношениям сигнал/шум. Синим крестом отмечена наиболее вероятная ТМ и время взрыва. На рис. 3(f) показаны временные ряды относительно времени импульса и DM. Красные линии указывают на ожидаемое размытие широкополосного сигнала.На рис. 3(g) показан профиль импульса, т. е. временной ряд вокруг времени прихода импульса, рассредоточенный по DM импульса. На рис. 3(h) представлены отношения сигнал/шум (черная линия) и ширина (красная линия) событий, формирующих импульс, как функции DM. На рис. 3(i) и (j) представлен спектр импульса во время прихода импульса. Эти два графика сгенерированы с помощью водопада.py 7 . На рис. 3(i) спектр дедисперсирован в DM импульса, дискретизирован по частоте с коэффициентом от 162 до 16 поддиапазонов и сглажен во времени с помощью функции с прямым интервалом той же ширины, что и импульс.Красный треугольник указывает ожидаемое положение сигнала. На рис. 3(j) показаны данные, рассредоточенные вокруг импульса, с пониженной частотой дискретизации в 27–96 раз по поддиапазонам и по времени до трехкратной ширины импульса. Красная кривая представляет ожидаемую развертку сигнала DM. РЧ-помехи, видимые на рис. 3(i) и (j) в виде горизонтальных полос, являются причиной слабого обнаружения вокруг импульса на рис. 3(e) и кратковременных событий в хвостах импульса на рис. 3(h). ). На рис. 3(k) представлен максимальный сигнал/шум событий, обнаруженных в каждом из когерентных лучей SAP, в пределах DM и временных диапазонов, указанных вверху.Отношение S/N нормализовано между 0 и 1 и представлено в виде цветовой шкалы горячих оттенков. Белая звездочка указывает на луч, в котором был обнаружен кандидат, а лучи пронумерованы синим цветом. В этом случае сигнал наиболее силен в луче 73, где регистрируется импульс. Сложная схема чувствительности и РЧ-помехи ответственны за (кажущееся) более слабое обнаружение в других лучах.

      4 РАННИЕ ОДНОИМПУЛЬСНЫЕ ОТКРЫТИЯ ИЗ СЪЕМКИ LOTAAS

      Классификатор L-SpS был разработан и протестирован с использованием данных исследования LOTAAS.В данной статье представлена ​​последняя версия программы, которая будет использована при полном повторном анализе данных съемки. Около 80 известных пульсаров были слепо идентифицированы различными предварительными версиями L-SpS. Некоторые из них использовались для создания обучающей выборки, описанной в разделе 3.2.1. На сегодняшний день с помощью L-SpS обнаружено семь новых пульсаров — десятки также были обнаружены с помощью поиска периодичности и соответствующего классификатора (Тан и др., 2018). Сводка их свойств представлена ​​в таблице 4.PSR J0139+33 — это RRAT, который не удалось обнаружить ни при поиске периодичности в указании обнаружения, ни при последовательных целевых наблюдениях. PSR J0301+20, J0317+13 и J1849+15 демонстрируют сильную изменчивость между одиночными импульсами. По этой причине первые два были первоначально обнаружены по их ярким одиночным импульсам, а впоследствии также найдены с помощью поиска периодичности в последующих наблюдениях. Остальные пульсары достаточно яркие, чтобы их можно было обнаружить как при поиске периодичности, так и при поиске одиночных импульсов.О временных решениях представленных здесь источников будет сообщено в следующих статьях.

      Таблица 4.

      пульсара, обнаруженных ранними версиями L-SpS в обзоре LOTAAS. Качественно описан уровень изменчивости яркости импульса в процессе наблюдения.

      2 9000
      Имя . Период (с) . DM (шт см −3 ) . Изменчивость .
      PSR J0139+33  1.248 21,2 Экстремальные
      PSR J0301 + 20 1,207 19,0 Большой
      PSR J0317 + 13 1,974 12,9 Большой
      PSR J0454 + 45 1,389 20,8 Некоторые
      PSR J1340+65 1,394 30,0 Около
      PSR J1404+110014 99999.6509 2,65014 2,65014 2
      .5 около
      PSR J1849+15 2,233 77,4 Extreme

      8 1,4

      PSR J03207 09 233333333333333333н.4
      ИЗИЦИИ. . Период (с) . DM (шт см −3 ) . Изменчивость .
      PSR J0139+33 1,248 21,2 Экстремальный
      19,0 Большой
      PSR J0317 + 13 1,974 12,9 Большой
      PSR J0454 + 45 1,389 20,8 Некоторые
      PSR J1340 + 65 1,394 30,0 Некоторые
      PSR J1404+11 2,650 18,5 Около
      9000

      119999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999

      Extreme
      Таблица 4.

      Пульсары, обнаруженные ранними версиями L-SpS в обзоре LOTAAS. Качественно описан уровень изменчивости яркости импульса в процессе наблюдения.

      2 9000
      Имя . Период (с) . DM (шт см −3 ) . Изменчивость .
      PSR J0139+33  1.248 21,2 Экстремальные
      PSR J0301 + 20 1,207 19,0 Большой
      PSR J0317 + 13 1,974 12,9 Большой
      PSR J0454 + 45 1,389 20,8 Некоторые
      PSR J1340+65 1,394 30,0 Около
      PSR J1404+110014 99999.6509 2,65014 2,65014 2
      .5 около
      PSR J1849+15 2,233 77,4 Extreme

      8 1,4

      PSR J03207 09 233333333333333333н.4 
      ИЗИЦИИ. . Период (с) . DM (шт см −3 ) . Изменчивость .
      PSR J0139+33 1,248 21,2 Экстремальный
      19,0 Большой
      PSR J0317 + 13 1,974 12,9 Большой
      PSR J0454 + 45 1,389 20,8 Некоторые
      PSR J1340 + 65 1,394 30,0 Некоторые
      PSR J1404+11 2,650 18,5 Около
      9000

      119999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999

      Extreme 

      5 ВЫВОДЫ И БУДУЩИЕ РАЗРАБОТКИ

      Мы представили L-SpS, новый классификатор для поиска одиночных радиоимпульсов в обзоре LOTAAS. Он использует алгоритм машинного обучения для отделения астрофизических сигналов от РЧ-помех с высокой точностью. Во время разработки алгоритм обнаружил семь новых пульсаров и вслепую идентифицировал около 80 известных источников. Полная повторная обработка данных LOTAAS с помощью последней версии L-SpS, представленной здесь, идет полным ходом.

      Будущие усовершенствования программного обеспечения включают тестирование многомоментного анализа и разработку дополнительных функций. Также мы использовали только бинарную классификацию, т.е. экземпляры были разделены на астрофизические и радиочастотные. Использование многоклассовой классификации (например, выделение широкополосных и узкополосных РЧ-помех) может повысить производительность (Тан и др., 2018 г.). Кроме того, в будущем будет использоваться более крупный обучающий набор с лучшим распределением положительных экземпляров (например, с большим количеством пульсаров с высокой DM).Наконец, методы глубокого обучения могут значительно повысить эффективность классификации (Deng & Yu, 2014). Однако алгоритмы глубокого обучения обычно требуют больших обучающих наборов. Следовательно, их можно было бы использовать для повторной обработки данных съемки, когда будет достигнуто достаточное количество открытий и повторных обнаружений.

      5.1 Портативность

      Хотя программа L-SpS была разработана специально для исследования LOTAAS, в настоящее время предпринимаются усилия по созданию более общего программного обеспечения (SpS; Michilli & Hessels 2018), которое можно легко адаптировать к другим проектам.Цель состоит в том, чтобы создать программу, удобную для пользователя, простую в настройке и устойчивую к различным характеристикам наблюдений, чтобы ее можно было легко использовать в общем исследовании. Это достигается за счет разработки модульного программного обеспечения, в котором различные задачи, описанные в разделе 3, выполняются различными модулями, последовательно выполняемыми основным сценарием. Таким образом, последовательность может быть легко изменена, и каждый из модулей может быть адаптирован к конкретному исследованию. Первый выпуск этого программного обеспечения находится в свободном доступе на github 8 .На момент написания, хотя правильная работа SpS была всесторонне проверена, некоторые функции, разработанные специально для съемки LOTAAS, все еще должны быть включены, например, возможность параллельной обработки нескольких лучей телескопа на разных компьютерных ядрах.

      Вероятно, наиболее важной частью программы является окончательный выбор астрофизических сигналов. На самом деле, из-за необходимости большого набора данных помеченных обнаружений анализ машинного обучения может быть затруднен или невозможен в случае небольших исследований.Поэтому для таких ситуаций был создан набор фильтров, не использующих методы машинного обучения. Хотя такие фильтры были разработаны для поддержания низкого уровня ложноотрицательных результатов, FPR будет выше, чем в подходе ML, хотя для небольших проектов все еще можно управлять. Трудно оценить общую производительность этих фильтров, поскольку они зависят от характеристик конкретных наблюдений. Грубая оценка получена при изучении FRB 121102 с Аресибо. Используемые функции обычно сокращают количество кандидатов примерно на 80–90 %.Из оставшихся кандидатов, как правило, ∼25 % оказывались реальными после визуального осмотра, хотя эта доля варьировала от 1 % до 64 % в разных наблюдениях (в зависимости от серьезности RFI).

      БЛАГОДАРНОСТИ

      Эта работа была выполнена на голландской национальной электронной инфраструктуре при поддержке SURF Cooperative. Вычислительное время было предоставлено NWO Physical Sciences (проект SH-242-15). Объекты LOFAR в Нидерландах и других странах, находящиеся в разных владельцах, управляются через Фонд Международного телескопа LOFAR (ILT) в качестве международной обсерватории, открытой для мирового астрономического сообщества в рамках совместной научной политики.DM и JWTH признают финансирование Европейского исследовательского совета в рамках Седьмой рамочной программы Европейского Союза (FP/2007-2013) / Соглашение о стартовом гранте ERC №. 337062 («ДРАГНЕТ»). JWTH также признает финансирование от стипендии NWO Vidi. JvL признает финансирование Европейского исследовательского совета в рамках Седьмой рамочной программы Европейского Союза (FP/2007-2013) / Соглашение о гранте ERC №. 617199. В этом исследовании использовались различные модули Python, в частности numpy, matplotlib, pandas и astropy.

      ССЫЛКИ

      Bethapudi

      S.

      ,

      DESAI

      S.

      ,

      2018

      ,

      Астрономия и вычисления

      ,

      23

      ,

      15

      Двухветный

      A. v.

      et al. ,

      2016

      ,

      A & A

      ,

      591

      ,

      A134

      Bishop

      C. M.

      ,

      2006

      ,

      Распознавание схемы и обучение машины

      .

      Springer-Verlag

      ,

      Берлин

       

      Браун

      Г.

      ,

      Покок

      А.

      ,

      М.-J Чжао

      2

      ,

      Лухан

      М.

      ,

      2012

      ,

      Дж. Мах. Учиться. Рез.

      ,

      13

      ,

      27

       

      Бургай

      М.

      и др. ,

      2006

      ,

      МНРС

      ,

      368

      ,

      283

      Клифтон

      Т.R.

      ,

      Lyne

      A. G.

      ,

      1986

      ,

      Nature

      ,

      320

      ,

      43

      Coenen

      T.

      и др. ,

      2 014

      ,

      &

      ,

      570

      ,

      А60

      Корд

      J. M.

      ,

      McLaughlin

      М. А.

      ,

      2003

      ,

      ApJ

      ,

      596

      ,

      1142

      Денева

      Дж. С.

      и др. ,

      2016

      ,

      APJ

      ,

      821

      ,

      10

      Deng

      L.

      ,

      Yu

      D.

      ,

      2014

      ,

      Фундации и тенденции в обработке сигналов

      ,

      7 70003,

      и тренды в обработке сигналов

      ,

      7 70003,

      и тренды в обработке сигналов

      ,

      7 70003,

      и тренды в обработке сигналов

      ,

      7 70003,

      и тренды в обработке сигналов

      ,

      7 70003,

      и тренды в обработке сигналов

      ,

      7 70003,

      и тренды.

      ,

      3-4

      ,

      Now Publishers Inc

      ,

      Hanover, MA, USA

      Devine

      T. R.

      ,

      Goseva-Popstojanova

      K.

      ,

      McLaughlin

      ,

      2016

      ,

      MNRAS

      ,

      459

      ,

      1519

      Duda

      R. O.

      ,

      HART

      P. E.

      ,

      Stork

      D. G.

      ,

      20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003 20003

      ;

      Eatough

      R. P.

      ,

      Keane

      E. F.

      ,

      Lyne

      A. G.

      ,

      2009

      ,

      MNRAS

      ,

      395

      ,

      410

      EateП.

      ,

      Molkenthin

      Н.,

      Крамер

      М.,

      Noutsos

      A.,

      Кит

      М. Дж,

      Стапперс

      Б. В.

      ,

      Лайна А. Г.

      ,

      2010

      ,

      МНРАС

      ,

      407

      ,

      2443

      Эллингсон

      Ю.В.

      ,

      ,

      0003 Астрон.

      ,

      17

      ,

      261

      Форд

      Дж.M.

      ,

      2017

      ,

      PhD Диссертация

      ,

      Nova Southastern Univ

      Гаррет

      M. A.

      ,

      2013

      , в

      Слушаниях «От Антикитера до квадратного километра Arrray: Mardonons от поков» от поков «от поков» «от поков» «от

      разбирательства» от Antikythera до квадратного километра: Mardonons от Ancient ».

      .

      PoS

      ,

      Триест

      ,

      170

      ,

      41

       

      Hermsen

      W.

      и др. ,

      2013

      ,

      Наука

      ,

      339

      ,

      436

      Хьюиш

      А.

      ,

      Bell

      S. J.

      ,

      Pilkington

      J. D. H.

      ,

      Скотт

      П. Ф.

      ,

      Collins

      Р. А.

      ,

      1968

      ,

      Природа

      ,

      217

      ,

      709

      Хакра

      J. P.

      ,

      Geller

      M. J.

      ,

      1982

      ,

      APJ

      ,

      257

      ,

      423

      Hulten

      G.

      ,

      Spencer

      L.

      ,

      Domingos

      P.

      ,

      2001

      , in

      Материалы седьмой Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных. КДД ’01

      .

      ACM

      ,

      Нью-Йорк, NY

      , с.

      97

      Карако-Аргаман

      С.

      и др. ,

      2015

      ,

      ApJ

      ,

      809

      ,

      67

      Кин

      E. F.

      ,

      2 Ludovici 90.А.

      ,

      Eatough

      Р. П.

      ,

      Kramer

      M.

      ,

      Лайна

      А. Г.

      ,

      McLaughlin

      М. А.

      ,

      Стапперс

      В. В.

      ,

      2010

      ,

      MNRAS

      ,

      401

      ,

      1057

      Кондратьев

      В.И.

      и др. ,

      2016

      ,

      A&A

      ,

      585

      ,

      A128

      Ли

      К.Дж.

      и др. ,

      2013

      ,

      MNRAS

      ,

      433

      ,

      688

      Lorimer

      D. R.

      ,

      Kramer

      M.

      ,

      2004

      ,

      Sandbook of Pulspormy

      .

      Cambridge University Press

      ,

      Cambridge, UK

      Lorimer

      D. R.

      ,

      Bailes

      M.

      ,

      McLaughlin

      M. A.

      ,

      Narkevic

      D.J.

      ,

      Crawford

      F.

      ,

      2007

      ,

      Science

      ,

      318

      ,

      777

      Lyon

      R.

      ,

      Brooke

      J.

      ,

      J0002

      J0002

      J0002

      J0002

      J000 2

      J000 2

      J000 2

      J0009 2

      J0009 2

      J0009 2

      .

      ,

      Степлеры

      B.

      ,

      2014

      ,

      2014 22-я Международная конференция по распознаванию образов (ICPR)

      , с.

      1969

      Лион

      Р. Дж.

      ,

      Степлеры

      Б.W.

      ,

      Cooper

      S.

      ,

      Brooke

      J. M.

      ,

      Knowles

      J. D.

      ,

      2016

      ,

      MNRA

      ,

      459

      :

      McLaughlin

      M.M.

      ET. ,

      2006

      ,

      Nature

      ,

      439

      ,

      817

      Michilli

      D.

      ,

      Hessels

      J. W. T.

      ,

      2018

      ,

      SPS: Single Pulse.Библиотека исходного кода астрофизики

      .

      Код библиотеки источников по астрофизике

      , запись

      Митчелл

      Т. М.

      ,

      1997

      ,

      Машинное обучение

      . 1 изд.

      McGraw-Hill, Inc

      ,

      Нью-Йорк, Нью-Йорк

      Моздзен

      T. J.

      ,

      Bowman

      J. D.

      ,

      Monsalve

      Р. А.

      ,

      Rogers

      А. Е. Е.

      ,

      2017

      ,

      MNRAS

      ,

      464

      ,

      4995

      Петров

      Э.

      и др. ,

      2015

      ,

      MNRAS

      ,

      451

      ,

      3933

      Powers

      D. M. W.

      ,

      2011

      ,

      J. Mach. Учиться. Технол.

      ,

      2

      ,

      37

      Нажмите

      В. Х.

      ,

      Дэвис

      М.

      ,

      один тысяча девятьсот восемьдесят-две

      ,

      ApJ

      ,

      259

      ,

      449

      Рансом

      С. М.

      ,

      2001

      ,

      Кандидатская диссертация

      ,

      Гарвардский университет

      Санидас

      С.

      и др. ,

      2018

      ,

      Scholz

      P.

      и др. ,

      2 016

      ,

      ApJ

      ,

      833

      ,

      177

      Спитлер

      Л. Г.

      ,

      Корд

      Дж М.

      ,

      Чаттерджи

      С.

      ,

      Камень

      Дж

      ,

      2012

      ,

      ApJ

      ,

      748

      ,

      73

      Spitler

      L. G.

      и др. ,

      2016

      ,

      Природа

      ,

      531

      ,

      202

      Степлеры

      B.W.

      и др. ,

      2011

      ,

      A & A

      ,

      530

      ,

      A80

      TAN

      C. M.

      ,

      Lyon

      R. J.

      ,

      Stappers

      B. W.

      ,

      COOPER

      .

      Дж В. Т.

      ,

      Кондратьев

      В. И.

      ,

      Michilli

      Д.

      ,

      Санидас

      С.

      ,

      2018

      ,

      MNRAS

      ,

      474

      ,

      4571

      Тэйлор

      Г.В.

      и др. ,

      2012

      ,

      Ж. Астрон. Инструмент.

      ,

      1

      ,

      1250004

      Тендулкар

      С. П.

      и др. ,

      2017

      ,

      ApJ

      ,

      834

      ,

      L7

      Thornton

      D.

      и др. ,

      2013

      ,

      Science

      ,

      341

      ,

      53

      Tingay

      S. J.

      et al. ,

      2013

      ,

      PASA

      ,

      30

      ,

      e007

      Ван Харлем

      М.стр.

      и др. ,

      2013

      ,

      &

      ,

      556

      ,

      А2

      ван Лиувен

      Дж

      ,

      Стапперс

      Б. В.

      ,

      2010

      ,

      &

      ,

      509

      ,

      A7

      YAO

      Y.

      ,

      XIN

      X.

      ,

      GUO

      P.

      ,

      2016

      , в

      Работа 12 -й Международной конференции по вычислительной разведке и безопасности (CIS)

      .

      Springer Nature Switzerland

      ,

      Basel

      , p.

      120

      ПРИЛОЖЕНИЕ A: ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ ПЛАН RFI

      Представлены примеры двух диагностических графиков, созданных L-SpS. На рис. A1 сообщается об обнаружении PSR J0139+33 во время его подтверждения. На рис. A2 показан пример типичного диагностического графика для кандидата, созданного RFI. Объяснение подучастков приведено в разделе 3.4.

      Рисунок A1.

      Пример диагностических графиков подтверждающего наблюдения PSR J0139+33.Представлены те же графики, что и на рис. 3, и они обсуждаются в тексте. Количество лучей, видимых на панели (k), отличается для подтверждающих наблюдений. Сильные помехи, видимые в виде горизонтальных полос на панелях (i) и (j), не помешали обнаружить яркие импульсы от RRAT.

      Рисунок A1.

      Пример диагностических графиков подтверждающего наблюдения PSR J0139+33. Представлены те же графики, что и на рис. 3, и они обсуждаются в тексте. Количество лучей, видимых на панели (k), отличается для подтверждающих наблюдений.Сильные помехи, видимые в виде горизонтальных полос на панелях (i) и (j), не помешали обнаружить яркие импульсы от RRAT.

      Рисунок A2.

      Пример диагностических графиков для кандидата RFI. Представлены те же графики, что и на рис. 3, и они обсуждаются в тексте.

      Рисунок A2.

      Пример диагностических графиков для кандидата RFI. Представлены те же графики, что и на рис. 3, и они обсуждаются в тексте.

      © 2018 Автор(ы) Опубликовано Oxford University Press от имени Королевского астрономического общества

      25 классов подготовки к GED в Спокане, Вашингтон

      Здесь размещен обзор всех центров GED и испытательных центров в регионе Спокан.Штат Вашингтон использует компьютерный экзамен GED для проверки эквивалентности средней школы.

      GED-тестирование

      можно пройти онлайн или на одном из сертифицированных GED-центров штата Вашингтон.

      Подготовка к GED «Все в одном»

      Получите диплом за 2 месяца.
      Неважно, когда ты закончил школу.

      Экзамен проверяет знания по сравнению с тем, что ученики должны знать после окончания средней школы.

      Существует четыре независимых модуля GED® (субтесты) по предметным областям математики, естественных наук, грамотности и социальных наук.

      Вы можете пройти один из четырех подтестов, когда будете к этому готовы. Нет необходимости делать все за один раз.

      До недавнего времени тестирование можно было проводить только в специально отведенных местах. Варианта онлайн-тестирования GED не было.

       Быстрые и простые онлайн-курсы GED

      Получите диплом GED за 2 месяца

      Однако теперь это изменилось с введением формата онлайн-тестирования GED. Узнайте больше в нижней части этого поста.

      Адрес класса подготовки к GED в Спокане (по почтовому индексу)

      Next Generation Zone (Споканский региональный совет по развитию рабочей силы)
      901 E Second St, Suite 100, Spokane, WA 99202, тел.: 509 – 340 – 7820
      Next Generation Zone управляется некоммерческой организацией Spokane Workforce Development Council.Он помогает молодым людям в возрасте от 16 до 24 лет получить дипломы GED, которые приведут к (лучшему) трудоустройству, и позволяет получить образование в колледже. Next Generation Zone — это плацдарм для нескольких других организаций, таких как Job Corps, Open Doors и YouthBuild.

      Spokane Community College Adult Education Centre
      2310 N Monroe St, Spokane, WA 99205, тел.: 509 – 533 – 7221

      Требования GED в штате Вашингтон

      Spokane Community College (Обучение взрослых и переходное обучение)
      1810 N Greene St, Spokane, WA 99217, тел.: 509 – 533 – 7221

      Sylvan North Spokane
      8536 N Wall St, Spokane, WA 99208.Тел.: 509 – 904 – 1205

      Места вокруг Спокана (города по алфавиту)

      Центр исправительных учреждений Airway Heights, программа GED
      11919 Sprague Ave, Airway Heights, WA 99001, тел.: 509 – 244 – 6700
      Недоступно для широкой публики

      Учебный центр на Мейн-стрит
      520 W. Мейн-стрит, Брюстер, Вашингтон 98812, тел.: 509 . 689 . 8031

      Северный Айдахо Собрание. Ctr Education Ctr
      1000 W Garden Ave, Coeur d’Alene, Idaho 83814, тел.: 208 .665 . 5099
      Узнайте больше о местах Coeur d’Alene в Coeur d’Alene GED Classes

      Требования GED в штате Вашингтон

      Spokane Community College Colville Center GED
      985 South Elm St, Colville, WA 99114, тел.: 509 – 685 – 2120

      Curlew Job Corps Гражданский природоохранный центр
      3 Campus St, Curlew, WA 99118, тел.: 509 – 779 – 4611

      Inchelium Center (SCC)
      14 Community Center Loop, Inchelium, WA 99138, тел.: 509 – 722 – 3702

      Университет Айдахо – Центр развития человека и инвалидов
      3-я улица W, 129, Москва, ID 83843, тел.: 208 – 885 – 3705
      .

      Муниципальный колледж Биг-Бенд, образование для взрослых
      7662 Chanute Street NE, Moses Lake, Washington 98837, тел.: 509 .793 . 2305
      Ознакомьтесь со всеми удобствами на озере Мозес здесь

      Community College Spokane-Newport (SCC)
      1204 W Fifth St, Newport, WA 99156, тел.: 509 – 447 – 3835

      Центр заключения округа Оканоган Программа GED
      237 4th Avenue N, 2nd Floor, Okanogan, Washington 98840, тел.: 509 – 422 – 7260
      Недоступно для общественности

      Omak Worksource Education Center
      116 W Apple St, Omak, Washington 98841, тел.: 509 – 826 – 7414

      WSU Pullman Center (SCC)
      185 Veterans Way, Pullman, WA 99164, тел.: 509 – 332 – 2706

      Спокан Комм.Сб. Республиканский центр
      63 N Keller Street, Republic, Washington 99166, тел.: 509 – 775 – 3675

      Центр Spokane Valley (SCC)
      11530 E Sprague Avenue, Spokane Valley, WA 99206, Тел.: 509 – 533 – 7221

      Sylvan Spokane Valley
      1510 N. Argonne Road, Suite C, Spokane Valley, WA 99212, тел.: 509 – 904 – 1203

      Возможно, нужны какие-либо обновления? Должны ли мы перечислить подготовительную площадку? Пожалуйста, сообщите нам здесь. Мы приветствуем ваши вклады!

      Представлен онлайн-тест GED

      До недавнего времени сдать экзамен GED в онлайн-формате было невозможно.Чтобы подтвердить свой сертификат GED штата Вашингтон (общее образование), требовалось ваше личное присутствие в официальном, утвержденном штатом центре тестирования GED.

      Что ж, теперь это изменилось, когда мы увидели появление онлайн-прокторинга для участия в четырех подтестах GED. Студенты, которые имеют право на сдачу онлайн-теста и решили сделать это, увидят онлайн-проктора, который следит за их действиями и проверяет, все ли идет в соответствии с некоторыми довольно строгими правилами. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с приветственным онлайн-тестированием GED.

      Требования GED в штате Вашингтон

      Центры тестирования GED области Спокан

      Spokane Community College (Расширенное обучение, корпус 16, аудитория 127)
      1810 North Greene Street, Spokane, Washington 99217, тел. 509-533-7074

      North Idaho College-Bonners Ferry (Suite B)
      6791 Main Street, Bonners Ferry, Idaho 83805, тел.

      Добавить комментарий

      Ваш адрес email не будет опубликован.