Свмс: Синдром внезапной детской смерти (СВДС)

ГУП «ВМСУ «СВМС»-Дочернее Предприятие ГУП «Северо-Западное СУ МО РФ»

ГУП «ВМСУ «СВМС»-Дочернее Предприятие ГУП «Северо-Западное СУ МО РФ» ИНН 5110101804 ОГРН 1025100711460 зарегистрировано 28.12.1998 по юридическому адресу 184606, Мурманская область, город Североморск, улица Вице-адмирала Падорина, 7. Статус организации: в процессе ликвидации. Руководителем является конкурсный управляющий Бурыкин Илья Анатольевич (ИНН 132603071166). Подробнее >

В выписке из ЕГРЮЛ в качестве учредителя указано 1 российское юридическое лицо. Сведения о видах деятельности отсутствуют. В исторических сведениях доступно 178 записей об изменениях, последнее изменение датировано 3 июня 2021 г..

Организация состоит на учете в налоговом органе Межрайонная инспекция ФНС России № 2 по Мурманской области с 3 марта 1999 г., присвоен КПП 511001001. Регистрационный номер в ПФР — 061002000141, ФСС — 510105370951011.

Информации об участии ГУП «ВМСУ «СВМС»-Дочернее Предприятие ГУП «Северо-Западное СУ МО РФ» в тендерах не найдено. Есть данные об участии организации в 3 рассматриваемых и 49 завершенных арбитражных делах. < Свернуть

Памятка для родителей. Как предотвратить синдром внезапной смерти младенца

   Синдро́м внеза́пной де́тской сме́рти, СВДС — внезапная смерть от остановки дыхания внешне здорового человека или ребенка , при которой вскрытие не позволяет установить причину летального исхода.

Как предотвратить синдром внезапной смерти младенца (СВСМ)?

   Можно существенно снизить риск СВСМ,  следуя простым рекомендациям, разработанным педиатрическими сообществами мира. Соблюдение этих простых правил безопасного сна младенца позволить в значительной степени снизить не только риск СВСМ, но и смерть от внешних причин, таких как удушение, закупорка дыхательных путей, застревание головы ребенка между разными предметами.

Факторы социального риска СВМС:

·         ночной сон в одной кровати с родителями, в том числе в состоянии опьянения,

·         «пассивное» курение для ребенка — курение его матери, отца,

·         отказ матери от исключительно грудного вскармливания в первые шесть месяцев жизни ребенка,

·         самостоятельный перевод матери на кормление ребенка искусственной смесью

·         многодетные матери,

·         матери, воспитывающие детей без отцов,

·         матери, ранее лишенные родительских прав на старших детей;

·         юные матери в возрасте 16–20 лет,

·         низкий уровень образования родителей,

·         плохие жилищно-бытовые условия семьи, печное отопление,

·         выход матери на работу и оставление грудного ребенка в ночное время на отцов, бабушек, старших детей;

·         купание грудного ребенка в бане.

Факторы гендерного риска СВМС:

·         мужской пол ребенка

Факторы психологического риска СВМС:

·         ночной сон грудного ребенка в одной кровати с уставшей матерью,

·         ребенок рожден от незапланированной беременности,

·         нежеланный ребенок,

·         недостаточное психологическое, эмоциональное внимание матери к ребенку,

·         недостаточное внимание членов семьи к матери грудного ребенка, к матери, которая кормит грудью.

Факторы медицинского риска СВМС:

·         преждевременные роды и рождение ребенка весом менее 2,9 кг;

·         предшествующие аборты, выкидыши, мертворождения,

·         болезни матери во время беременности, включая инфекции, передающиеся половым путем.

Реализация вышеперечисленных факторов риска в особой группе детей первого года жизни:

·         ребенок родился больным, с врожденными заболеваниями,

·         перенесенные ребенком грудного возраста операции,

·         длительные периоды госпитализации в стационаре,

·         излишняя или недостаточная прибавка в весе в первые месяцы жизни;

ПОМНИТЕ:

·         1.      Кладите ребенка спать на спину!   Внимание! Не используйте полотенца и различные подкладки, пытаясь уложить ребенка на спину,  они могут стать причиной удушения ребенка.

·         2.     Внимательно отнеситесь к выбору места для сна ребенка! Заранее приготовьте для ребенка кроватку для сна. Матрас должен быть жестким. В кроватке не должно быть никаких игрушек, подушек, одеял, платков и других предметов, способных перекрыть дыхательные пути ребенка.

·         3.     Совместный сон с ребенком на диване, в кресле несет в  себе чрезвычайно высокий риск СВСМ или удушения ребенка!

·         4.     Не используйте устройства, которые по заявлениям производителей направлены на предотвращения риска СВСМ их эффективность и безопасность не доказана!

        5.     Не оставляйте ребенка надолго спящим на машинном сидении, в коляске,  детских качелях, надувных сиденьях, переносках для младенцев, слингах.

·         мест, как можно скорее перенесите его в колыбель или кроватку.

·         6.     Спите в одной комнате, но не в одной кровати! Лучше, если первые полгода ребенок будет спать в одной с вами комнате. Не кладите ребенка спать с собой в постель – это увеличивает риск СВСМ даже у некурящих матерей. Укладывание младенца с собой в кровать так же может привести к удушению, перекрыванию дыхательных путей, придавливанию ребенка.

·         7.     Не перегревайте своего ребенка. Чтобы не перегреть ребенка, пока он спит, одевайте его так, чтобы на нем было на один слой одежды больше, чем взрослый человек надел бы в данном помещении для того, чтобы чувствовать себя комфортно. Следите за симптомами перегревания, такими как капли пота, влажные волосы.

·         8.     Не курите! Практически все исследования определили, что курение во время беременности повышает риск СВСМ.

·         9. Не употребляйте алкоголь и запрещенные вещества во время беременности!

·         Употребление алкоголя и запрещенных веществ — это факторы риска СВСМ. И, безусловно, эти факторы могут в значительной мере отразиться на здоровье вашего будущего ребенка.

·         10. Берегите ребенка от сигаретного дыма!

·         Сохраняйте воздух вокруг ребенка в доме, машине и любом другом месте свободным от сигаретного дыма. Если кто-то из близких курит, убедитесь, что они делают это за пределами дома, квартиры. Если вы сами курите, то лучше всего бросить эту вредную привычку.

·         11. Вакцинируйте ребенка!

·         Иммунопрофилактика инфекционных болезней путем вакцинации в соответствии с рекомендованным графиком может снизить риск СВСМ до 50%. Недоношенным детям и детям, перенесшим патологические состояния во время родов и в период новорожденности (первые 28 дней жизни) могут быть показаны дополнительные иммунопрофилактические мероприятия. Проконсультируйтесь по этому вопросу с врачами – неонатологами отделениям патологии новорожденных или участковым педиатром.

·         12. Кормите грудью, если можете.

·         Исключительно грудное вскармливание в течение 4-6 месяцев снижает этот риск СВСМ примерно  на 70%.

Безопасность в автомобиле.

   Если Вы планируете перевозить Вашего ребенка в автомобиле, обязательно используйте специальную люльку для перевозки младенцев – это защитит Вашего ребенка от травм в случае автомобильной аварии. Не думайте, что если Вы строго соблюдаете правила дорожного движения, то Вам ничего не угрожает, есть другие, менее опытные участники дорожного движения.

Безопасность при купании.

   В последнее время участились случаи смерти детей от утопления во время купания. Никогда не оставляйте ребенка без присмотра во время купания.

Эти простые рекомендации помогут обеспечить безопасный сон вашего ребенка и сохранить ему жизнь!

864 УНР — ФЛ ГУП «ВМСУ «СВМС», ИНН 5110100310

Общие сведения:



Контактная информация:

Адрес: 184600 , МУРМАНСКАЯ ОБЛ. ,Г СЕВЕРОМОРСК,УЛ ЗАВОДСКАЯ, Д 1

GPS координаты: 69.064682007,33.380702972

Юридический адрес: 184600, МУРМАНСКАЯ ОБЛ.,Г СЕВЕРОМОРСК,УЛ ЗАВОДСКАЯ, Д 1

Телефон: 8 (410) 394-23-29

E-mail:

Реквизиты компании:

ИНН: 5110100310

КПП:

ОКПО: 08142024

ОГРН:

ОКФС: 12 — Федеральная собственность

ОКОГУ: 1313500 — Министерство обороны Российской Федерации

ОКАТО: 47530 — Североморск, Города областного подчинения Мурманской области, находящиеся в ведении федеральных органов государственной власти и управления, Мурманская область

Предприятия рядом: ЗАО «АМК», УПП № 2, ООО «ССК», ООО «ГОЛД ФИШ» — Посмотреть все на карте

Виды деятельности:

Основной (по коду ОКВЭД): 29 — Производство машин и оборудования

Найти похожие предприятия — в той же отрасли и регионе (с тем же ОКВЭД и ОКАТО)

Дополнительные виды деятельности по ОКВЭД:

40. 10.2	Передача электроэнергии
40.30.14	Производство пара и горячей воды (тепловой энергии) котельными
45	Строительство
45.2	Строительство зданий и сооружений
51	Оптовая торговля, включая торговлю через агентов, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами
52	Розничная торговля, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами, ремонт бытовых изделий и предметов личного пользования
55.30	Деятельность ресторанов и кафе
74.20.11	Архитектурная деятельность

Госзакупки по 44-ФЗ не найдены

Госзакупки по 223-ФЗ не найдены

Краткая справка:

Организация ‘864 УПРАВЛЕНИЕ НАЧАЛЬНИКА РАБОТ-ФЛ ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИТАРНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ «ВОЕННО-МОРСКОЕ СТРОИТЕЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ «СЕВВОЕНМОРСТРОЙ»- ДОЧЕРНЕЕ ПРЕДПРИЯТИЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИТАРНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ «СЕВЕРО-ЗАПАДНОЕ СТРОИТЕЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ» МИНОБОРОНЫ РФ’ зарегистрирована по адресу 184600, МУРМАНСКАЯ ОБЛ. ,Г СЕВЕРОМОРСК,УЛ ЗАВОДСКАЯ, Д 1. Компании был выдан ИНН 5110100310. Основным видом деятельности является производство машин и оборудования. Компанию возглавляет НАЧАЛЬНИК ЕГОРОВ АЛЕКСЕЙ ИГОРЕВИЧ.

Добавить организацию в сравнение

БАСТИОН, BASTION. ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЙ СБОРНИК. ИСТОРИЯ ОРУЖИЯ, ВОЕННАЯ ТЕХНИКА. MILITARY-TECHNICAL COLLECTION. HISTORY OF WEAPONS, MILITARY EQUIPMENT

02.10.2020

Экипажи кораблей Черноморского флота (ЧФ) примут участие во Втором Севастопольском военно-морском салоне «СВМС-2020» , который пройдёт в Севастополе с 6 по 7 октября этого года.
В рамках проведения «СВМС-2020» будут задействованы экипажи современных боевых кораблей и катеров ЧФ, в том числе фрегат «Адмирал Григорович», малый ракетный корабль «Орехово-Зуево», патрульный корабль «Дмитрий Рогачёв», корабль противоминной обороны «Иван Антонов», противодиверсионный катер типа «Грачонок» и патрульный катер типа «Раптор».
Наиболее подготовленные офицеры из состава экипажей проведут экскурсии по верхним палубам для участников и гостей салона.
В ходе проведения военно-морского салона запланировано проведение экспертных и панельных дискуссии, круглых столов и других заседаний, темами которых станут защита геополитических интересов России в Азово-Черноморском и Средиземноморском регионах, а также развитие российского кораблестроения, судостроения и судоремонта.
В мероприятиях военно-морского салона примет участие командующий Черноморским флотом вице-адмирал Игорь Осипов.
Показ кораблей и катеров будет проведён на центральном Морском вокзале и на «Минной стенке» рядом с музеем Черноморского флота.
«СВМС-2020» проходит в рамках мероприятий «Морской недели России – 2020» под эгидой Морской коллегии при Правительстве Российской Федерации совместно с Восьмым Международным морским бизнес-форумом.
Отдел информационного обеспечения Черноморского региона (г. Севастополь)

ВОЕННО-МОРСКИЕ УЧЕНИЯ И СОБЫТИЯ

07.10.2020

Командующий Черноморским флотом (ЧФ) вице-адмирал Игорь Осипов принял участие в торжественном открытии Второго Севастопольского военно-морского салона «СВМС-2020», который пройдёт в Севастополе с 6 по 7 октября.
В рамках военно-морского салона запланировано проведение экспертных и панельных дискуссий, круглых столов и других заседаний, темами которых станут защита геополитических интересов России в Азово-Черноморском и Средиземноморском регионах, а также развитие российского кораблестроения, судостроения и судоремонта.
На одной из площадок проведения «СВМС-2020» будут выставлены современные боевые корабли и катера ЧФ: малый ракетный корабль «Вышний Волочек», патрульный корабль «Дмитрий Рогачёв», корабль противоминной обороны «Иван Антонов» и противодиверсионный катер «Юнармеец Крыма».
Наиболее подготовленные офицеры из состава экипажей проведут для участников и гостей салона экскурсии по верхним палубам кораблей.
Показ кораблей и катеров будет проведён на причале Морского вокзала и на «Минной стенке».
«СВМС-2020» проходит в рамках мероприятий «Морской недели России – 2020» под эгидой Морской коллегии при Правительстве Российской Федерации совместно с Восьмым Международным морским бизнес-форумом.
Пресс-служба Южного военного округа

О ФОРУМЕ СИ МБФ 2020 И САЛОНЕ СВМС 2020

С 06 по 07 октября 2020 года в г. Севастополе в рамках мероприятий Морской недели России 2020 под эгидой Морской коллегии при Правительстве Российской Федерации будут проходить VIII Международный морской бизнес-форум СИ МБФ 2020 и II Севастопольский военно-морской салон СВМС 2020.
Морская неделя России является одним из крупнейших и авторитетнейших отечественных конгрессно-выставочных событий морского профиля не только на территории России, но и на пространстве всего Евразийского экономического союза ЕАЭС. Проведение Морской недели в г. Севастополе стимулирует социально-экономическое развитие города, а также подчеркивает его неоспоримый статус Южной морской столицы России.
Конгрессно-выставочную программу Форума и Салона 2020 года планируется провести на базе НОЦ «Центр морских исследований и технологий» Севастопольского государственного университета на набережной б. Голландия (ул. Курчатова, 7).
Выставка оборудования, товаров и услуг будет развернута как в выставочном павильоне Центра, так и на открытых площадках гидроаэродрома «Севастополь I», прилегающего к нему.
За семь лет работы Международный морской бизнес-форум SIMBF зарекомендовал себя в качестве современной эффективной площадки для диалога бизнеса и власти, решения вопросов социально-экономического развития г. Севастополя и Республики Крым, трансформации делового климата России, развития морских отраслей Российской Федерации и защиты геополитических интересов России в Азово-Черноморском и Средиземноморском регионах.
В 2020 году Форум СИ МБФ планирует представить участникам расширенную конгрессно-выставочную программу, направленную на развитие российского судостроения, кораблестроения, судоремонта, машиностроения, приборостроения, портовой деятельности, водного транспорта, морской добычи нефти и газа, гидротехнического строительства, рыбной промышленности, аквакультуры, судоходства, яхтинга, круизов и других смежных отраслей.
В план конгрессно-выставочных мероприятий SIMBF также планирует включить вопросы развития ВМФ РФ, Погранслужбы ФСБ России, российской гидроавиации, высокоскоростного флота, морского образования, научной деятельности и археологии. Экспертные и панельные дискуссии, круглые столы и другие заседания будут проведены в аудиториях центра согласно деловой Программы Форума и Салона.
С учетом опыта прохождения пандемии, вызванной вирусом COVID-19, в рамках программы Форума и Салона 2020 года будут выработаны предложения по восстановлению и поддержке предприятий и организаций, связанных с морской и речной индустрией России.
Для участия в Форуме SIMBF 2020 и Салоне СВМС 2020 приглашены делегации регионов России, ведущие предприятия, организации и эсперты.
Иностранные делегации также приглашены к участию в конгрессно-выставочных мероприятиях Морской недели России 2020 года.
МИД России подтвердил готовность оказать им помощь в упрощении процедуры получения виз.
Планируется, что показ боевых кораблей и катеров будет проведен на центральном Морском вокзале и, как в 2019 году, на «Минной стенке» в Южной бухте города рядом с музеем Черноморского флота России, Графской пристанью и памятником адмиралу Нахимову:
Оргкомитет Форума СИ МБФ 2020 и Салона СВМС 2020 также прорабатывает вопрос о размещении отдельной морской и береговой экспозиции в районе б. Голландия.

Контактная информация
Севастополь
проспект Победы, дом 44 Г, оф. 26/27, 299046
тел: + 7 978 888 78 19, +7 978 525 25 55
Москва
Ленинградский проспект, дом 47, стр.2, БЦ «Авион», 4й этаж, 125167
тел: + 7 985 099 29 56
почта: [email protected], [email protected]
http://simbf.ru

МОРСКАЯ КОЛЛЕГИЯ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
КОРАБЛИ И ОРУЖИЕ ВМФ
МОРСКИЕ И ВОЕННО-МОРСКИЕ ВЫСТАВКИ, САЛОНЫ, ФОРУМЫ
ВЫСТАВКИ, САЛОНЫ

עתיד | СВДС

«Смерть в колыбели», это широко распространённое определение, используемое для описания внезапной и неожиданной смерти младенца, не имеющей никакого объяснения. В медицине используется термин Синдром Внезапной Младенческой Смерти (СВМС). Некоторые случаи внезапной и неожиданной смерти можно объяснить (в случае ДТП, смертельного скоротечного заражения или метаболической смерти). Только случаи, тщательно проверенные и не имеющие объяснения, являются случаями смерти в колыбели.

Медицинское определение: внезапная и неожиданная смерть здорового младенца, оставшаяся необъясненной после всех необходимых посмертных экспертиз: посмертное вскрытие, исследование места происшествия и изучение медицинской истории малыша; внезапная смерть младенца или ребенка, которую невозможно было предвидеть, и при патологоанатомическом исследовании отсутствуют адекватные для объяснения причины смерти.

Виллигер (JAMA 1999) – требует ставить диагноз через отрицание. Нужно отклонить все возможные известные причины, которые могли бы объяснить смерть, и только после этого определить смерть, как «смерть в колыбели».

Частота: смерть в колыбели, является наиболее распространенной причиной смерти среди младенцев в возрасте от одного месяца до года. 99% случаев происходят до 6-имесячного возраста. В Израиле происходит около 60-и случаев внезапной необъясненной смерти младенцев в год. В западном мире 0.7-1 случаев на каждые 1000 успешных родов. Пик частоты смертности падает на возраст от двух до четырех месяцев, смерть обычно происходит ночью во время сна.

Факторы: несмотря на тысячи проведенных исследований, до сих пор не найдены объяснения или причины, с помощью которых можно определить малышей находящихся в опасности. Так как умершие малыши ничем не отличаются от других — ни физиологическим строением, ни иммунной системой, одна из теорий гласит, что, возможно, речь идет об одном или нескольких легких дефектах, которые тяжело распознать, и только в некоторых конкретных случаях или в конкретные периоды в жизни малыша (когда он особенно уязвим), накопившееся влияние этих дефектов приводит к смерти.

Факторы риска:
1. Лежание на животе. С 1998 года существуют инструкции укладывать малыша на спину на время сна (лежание на боку увеличивает опасность смерти в колыбели в два раза по сравнению с лежанием на спине). Несмотря на то, что причины явления еще не найдены, предотвращение фактора лежания на животе, значительно уменьшило процент смертности (до 70%). Несмотря на заметное снижение смертности, смерть в колыбели все еще является основной причиной смерти среди младенцев (в возрасте от месяца до года). В каком положении рекомендуется укладывать малыша спать? Несмотря на то, что причины смерти еще не найдены, исследователям ясно, что смерть вызывается каким-то внешним фактором или сочетанием обстоятельств, усугубляющиеся положением малыша на животе.

В 1992 были опубликованы рекомендации укладывать малышей спать на спине или на боку, так как в эпидемических исследованиях было обнаружено, что около 80% умерших внезапной смертью малышей были найдены лежащими на животе. Поэтому появилось предположение, что положение малыша на животе является одним из факторов риска.

В 1998 году вышло однозначное постановление Американской академии педиатрии, укладывать малышей исключительно на спину. Это произошло после того, как выяснилось, что младенцы, лежащие на боку, подвержены риску в два раза большему, чем те которые лежат на спине. Объясняется это тем, что когда малыш лежит на боку, ему легче перекатиться на живот — а это, как уже известно, более опасное положение.

В анатомическом исследовании, проведенном доктором Шац и её сотрудниками, было найдено, что когда малыш лежит на спине, голова и шея вытянуты в одну линию со спиной, таким образом, его дыхательные пути полностью открыты.

Все аргументы, говорящие о том, что лежать на спине опасно для малыша, были опровергнуты: нет опасности увеличения срыгивания, приплюснутости черепной коробки или дефектного ортопедического развития спины. Итак, ребенка однозначно нужно укладывать на спину!

Почему не стоит укладывать малыша на живот, ведь лежание на спине сопряжено с опасностью удушья вследствие срыгивания? Раньше действительно было принято укладывать малыша на живот из опасения удушья в следствие срыгивания. Сегодня, большое количество исследований в западном мире, особенно в Англии и в Австралии, указывают на то, что лежание на животе во время сна опасно, так как может являться причиной смерти в колыбели. При этом, такое положение во время сна не грозит повышенной заболеваемостью или смертностью связанными с другими факторами, включая вдыхание пищи в легкие. Этот вывод был сделан после того, как более 80% найденных мертвыми малышей, умерших по причине Синдрома Внезапной Смерти, были найдены лежащими на животе. Опасность смерти в колыбели при лежании на животе, как выяснилось, выше в 3-5 раз, чем при лежании на боку или на спине. Ученые, которые обнаружили связь между положением малыша лежа на животе и внезапной смертью, предполагают, что эта поза может привести к механической блокировке дыхания и перекрытию носа и рта — вплоть до удушья. Более того, когда малыш лежит на животе, он выдыхает углекислый газ в простыню, но из-за положения младенца, этот газ не распространяется и малыш снова его вдыхает, а это может быть опасно для его жизни. Дополнительные проблемы, которые могут возникнуть, как следствие положения малыша (на животе): давление на межпозвоночную артерию, а так же перегрев, так как в таком положении тепло распространяется меньше, чем при положении на спине. Итак, укладывать малыша на живот во время сна опасно! В течении дня, когда малыш бодрствует и находится под присмотром взрослого человека, желательно укладывать малыша на живот, для того, чтобы он привыкал к разным позам и мог развивать свои моторные способности.

2. Курение. После отмены положения лежа на животе выяснилось, что основным фактором риска на сегодняшний день является курение. Курение матери в период беременности, а так же курение рядом с малышом после его рождения являются пассивным курением. Можно и должно и предотвратить курение рядом с малышом и таким образом уменьшить опасность смерти в колыбели.

с использованием собственных лиц и SVM — документация scikit-learn 0.24.2

 from time import time
импорт журнала
импортировать matplotlib.pyplot как plt

из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn.model_selection import GridSearchCV
из sklearn.datasets импортировать fetch_lfw_people
из sklearn.metrics импорт классификации_report
из sklearn.metrics импортировать confusion_matrix
из sklearn.decomposition import PCA
из sklearn.svm импортировать SVC


печать (__ doc__)

# Отображать логи прогресса на stdout
Ведение журнала.basicConfig (level = logging.INFO, format = '% (asctime) s% (message) s')


# ########################################################################## ###########################
# Загрузите данные, если они еще не находятся на диске, и загрузите их как массивы numpy

lfw_people = fetch_lfw_people (min_faces_per_person = 70, resize = 0,4)

# исследуем массивы изображений, чтобы найти формы (для построения)
n_samples, h, w = lfw_people. images.shape

# для машинного обучения мы используем 2 данных напрямую (как относительные пиксельные
# информация о позициях игнорируется этой моделью)
X = lfw_people.данные
n_features = X.shape [1]

# метка для прогнозирования - это идентификатор человека
y = lfw_people.target
target_names = lfw_people.target_names
n_classes = target_names.shape [0]

print ("Общий размер набора данных:")
print ("n_samples:% d"% n_samples)
print ("n_features:% d"% n_features)
print ("n_classes:% d"% n_classes)


# ########################################################################## ###########################
# Разделить на обучающий набор и тестовый набор с помощью стратифицированного k-образного сгиба

# разделить на набор для обучения и тестирования
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (
    X, y, размер_теста = 0.25, random_state = 42)


# ########################################################################## ###########################
# Вычислить PCA (собственные лица) для набора данных лиц (обрабатывается как немаркированный
# dataset): неконтролируемое извлечение признаков / уменьшение размерности
n_components = 150

print ("Извлечение верхних% d собственных лиц из% d лиц"
      % (n_components, X_train. shape [0]))
t0 = время ()
pca = PCA (n_components = n_components, svd_solver = 'randomized',
          whiten = True) .fit (X_train)
print ("сделано в% 0.3fs"% (time () - t0))

eigenfaces = pca.компоненты_.reshape ((n_компонентов, h, w))

print («Проецирование входных данных на ортонормированный базис собственных граней»)
t0 = время ()
X_train_pca = pca.transform (X_train)
X_test_pca = pca.transform (X_test)
print ("сделано в% 0.3fs"% (time () - t0))


# ########################################################################## ###########################
# Обучаем модель классификации SVM

print («Подгонка классификатора к обучающей выборке»)
t0 = время ()
param_grid = {'C': [1e3, 5e3, 1e4, 5e4, 1e5],
              'гамма': [0,0001, 0,0005, 0.001, 0,005, 0,01, 0,1],}
clf = GridSearchCV (
    SVC (ядро = 'rbf', class_weight = 'сбалансированный'), param_grid
)
clf = clf.fit (X_train_pca, y_train)
print ("сделано в% 0.3fs"% (time () - t0))
print ("Лучшая оценка, найденная поиском по сетке:")
печать (clf. best_estimator_)


# ########################################################################## ###########################
# Количественная оценка качества модели на тестовом наборе

print («Прогнозирование имен людей по тестовой выборке»)
t0 = время ()
y_pred = clf.predict (X_test_pca)
print ("выполнено за% 0.3fs "% (время () - t0))

print (отчет_классификации (y_test, y_pred, target_names = target_names))
print (confusion_matrix (y_test, y_pred, labels = range (n_classes)))


# ########################################################################## ###########################
# Качественная оценка прогнозов с помощью matplotlib

def plot_gallery (изображения, заголовки, h, w, n_row = 3, n_col = 4):
    "" "Вспомогательная функция для построения галереи портретов" ""
    plt.figure (figsize = (1.8 * n_col, 2.4 * n_row))
    plt.subplots_adjust (внизу = 0, слева =.01, справа = 0,99, вверху = 0,90, hspace = 0,35)
    для i в диапазоне (n_row * n_col):
        plt.subplot (n_row, n_col, i + 1)
        plt. imshow (images [i] .reshape ((h, w)), cmap = plt.cm.gray)
        plt.title (заголовки [i], size = 12)
        plt.xticks (())
        plt.yticks (())


# построить результат предсказания на части тестового набора

def title (y_pred, y_test, target_names, i):
    pred_name = target_names [y_pred [i]]. rsplit ('', 1) [- 1]
    true_name = target_names [y_test [i]]. rsplit ('', 1) [- 1]
    return 'предсказано:% s \ ntrue:% s'% (pred_name, true_name)

prediction_titles = [название (y_pred, y_test, target_names, i)
                     для i в диапазоне (y_pred.форма [0])]

plot_gallery (X_test, prediction_titles, h, w)

# построить галерею наиболее значимых собственных лиц

eigenface_titles = ["eigenface% d"% i для i в диапазоне (eigenfaces.shape [0])]
plot_gallery (eigenfaces, eigenface_titles, h, w)

plt.show ()
 

Средняя школа Саут-Вэлли

Миссия SVMS

0001pt; text-align: center; background: #fbfbfb;»> Мы привержены делу для обеспечения безопасной, позитивной, ориентированной на рост среды, в которой все студенты достигают академических, интеллектуальных и социальных успехов в процессе подготовки на вызовы 21 века.

SVMS Vision

Наше видение в SVMS — предоставить студентам с фундаментальной трудовой этикой, социальными навыками, академическим мастерством и креативность, необходимая для того, чтобы стать учениками на протяжении всей жизни, лидерами сообщества и продуктивные, ответственные граждане.

Утверждения убеждений SVMS

1. SVMS считает, что каждому ребенку нужны отношения со взрослым.

2. SVMS считает, что все студенты должны проявлять уважение и уважение.

3. SVMS считает, что у каждого ребенка есть возможность учиться по-своему.

4. SVMS считает, что каждый взрослый и каждый ребенок должны нести ответственность за свои действия.

5. SVMS считает, что каждый ребенок заслуживает обучения в a положительных результатах. и безопасная среда.

Ансамбль Exemplar-SVM для обнаружения объектов и не только

Люди

Абстрактные

В этой статье предлагается концептуально простой, но удивительно мощный метод, сочетающий в себе эффективность различающего объекта детектор с явным соответствием, предлагаемым подход ближайшего соседа. Методика основана на обучении отдельной линейный SVM-классификатор для каждого экземпляра в обучающей выборке.Каждый из эти Exemplar-SVM, таким образом, определяются одним положительным экземпляром и миллионы негативов. Хотя каждый детектор довольно специфичен для своего образец, мы эмпирически наблюдаем, что ансамбль таких Exemplar-SVM предлагает удивительно хорошее обобщение. Наш производительность по задаче обнаружения ЛОС PASCAL находится на одном уровне с более сложная основанная на скрытых частях модель Felzenszwalb et al., всего лишь на умеренное увеличение вычислительных затрат. Но главное преимущество нашего подход заключается в том, что он создает явную связь между каждым обнаружения и единый обучающий образец.Потому что большинство обнаружений показать хорошее соответствие со своим образцом, можно передавать любые доступные метаданные образца (сегментация, геометрические конструкции, 3D-модели и т. д.) непосредственно на обнаруженные объекты, которые могут затем использоваться как часть общего понимания сцены.

ICCV 2011 Документ для загрузки и цитирования

Расширенный тезис приглашенного выступления на ICML 2012

Результаты: 3D-передача

Результаты: Подготовка человека

Результаты: перенос сегментации

Код Matlab (бета-версия)

Образец-СВМ кодовая страница на GitHub

Презентация

Статьи по теме из CMU

Томаш Малисевич, Алексей А. Эфрос. Признание ассоциацией через Изучение расстояний на один образец. В CVPR, июнь 2008 г. PDF Страница проекта

Финансирование

Это исследование поддержано:

Машина опорных векторов — Введение в алгоритмы машинного обучения | Рохит Ганди

Стоимость равна 0, если прогнозируемое и фактическое значения имеют один и тот же знак. Если это не так, мы рассчитываем размер убытка. Мы также добавляем параметр регуляризации функции стоимости. Цель параметра регуляризации — уравновесить максимизацию маржи и убыток. После добавления параметра регуляризации функции стоимости выглядят следующим образом.

Теперь, когда у нас есть функция потерь, мы берем частные производные по весам, чтобы найти градиенты. Используя градиенты, мы можем обновить наши веса.

Если нет ошибочной классификации, т.е.Наша модель правильно предсказывает класс нашей точки данных, нам нужно только обновить градиент из параметра регуляризации.

Когда есть неправильная классификация, то есть наша модель делает ошибку при прогнозировании класса нашей точки данных, мы включаем потерю вместе с параметром регуляризации для выполнения обновления градиента.

Реализация SVM в Python

Набор данных, который мы будем использовать для реализации нашего алгоритма SVM, — это набор данных Iris. Вы можете скачать его по этой ссылке.

Поскольку набор данных Iris состоит из трех классов, мы удалим один из классов. Это оставляет нам проблему классификации бинарных классов.

Кроме того, нам доступны четыре функции. Мы будем использовать только две функции, а именно длину чашелистика и длину лепестка. Мы берем эти две функции и наносим их на график для визуализации. Из приведенного выше графика вы можете сделать вывод, что для разделения точек данных можно использовать линейную линию.

Мы извлекаем необходимые функции и разделяем их на данные для обучения и тестирования.90% данных используются для обучения, а остальные 10% используются для тестирования. Теперь давайте создадим нашу модель SVM, используя библиотеку numpy.

α (0,0001) — скорость обучения, а параметр регуляризации λ установлен на 1 / эпох. Следовательно, значение регуляризации уменьшает количество возрастов эпох.

Теперь мы обрезаем веса, так как тестовые данные содержат только 10 точек данных. Мы извлекаем функции из тестовых данных и прогнозируем значения. Мы получаем прогнозы, сравниваем их с фактическими значениями и печатаем точность нашей модели.

Есть еще один простой способ реализовать алгоритм SVM. Мы можем использовать библиотеку Scikit learn и просто вызвать связанные функции для реализации модели SVM. Количество строк кода значительно сокращается, если слишком мало строк.

Заключение

Машина опорных векторов — это элегантный и мощный алгоритм. Используйте его с умом 🙂

Машина опорных векторов — обзор

4.2.1 Машина опорных векторов

Машина опорных векторов (SVM) — один из самых популярных методов машинного обучения, который используется для прогнозирования или классификационного анализа (Brownlee, 2016 ).SVM — это методология, использующая гиперплоскость для разделения данных из одного измерения в многомерное пространство (Cortes and Vapnik, 1995). Если точки данных не могут быть разделены линейно во входном пространстве, SVM может преобразовать данные в пространство высокой размерности посредством нелинейного преобразования. В теории машинного обучения SVM — это метод обучения с учителем в классификации данных и регрессионном анализе. В заданном количестве обучающих выборок с двумя разными классами каждая выборка известна и помечена как член в любом из классов.SVM отображает образцы данных в гиперпространство, где образцы данных двух классов будут явно разделены. Классификатор SVM создает гиперплоскость, которая разделяет данные образца на две стороны гиперплоскости.

В SVM все выборки, рассматриваемые как p -мерные векторы, будут разделены на два класса с помощью размерной гиперплоскости ( p -1), которая называется линейным классификатором. Существует множество возможных линейных классификаторов, которые могут разделять данные, но есть только один, который максимизирует маржу (максимизирует расстояние между ним и ближайшей точкой данных каждого класса).Этот линейный классификатор называется оптимальной разделяющей гиперплоскостью.

SVM также использует функции ядра для создания эффективных нелинейных классификаторов. При обнаружении болезней растений Rumpf et al. использовали данные спектроскопии VIS и NIR для раннего обнаружения и дифференциации болезней сахарной свеклы ( C. beticola , Uromyces betae или Erysiphe betae ) на основе SVM и спектральных индексов вегетации (Rumpf et al., 2010). В этом методе 15 растений инокулировали патогенами на стадии роста, а еще 15 здоровых растений использовали в качестве контрольной группы.Результаты показали, что метод SVM успешно применялся для идентификации листьев сахарной свеклы, инокулированных C. beticola , U. betae или E. betae . В 2013 году японские исследователи использовали гибридные алгоритмы сопоставления шаблонов и SVM для раннего обнаружения пятен на листьях Cercospora сахарной свеклы. Для определения и извлечения признаков болезней растений они использовали гистограмму двухцветного изображения 2D xy для обучения модели классификации SVM сегментированию пикселей болезни от здоровых и их фоновых пикселей. Ядро радиальной базисной функции было выбрано в качестве функции ядра для нелинейного отображения в исследовании. Результаты показали, что SVM с методом обнаружения признаков цветного изображения демонстрирует устойчивую производительность при сложных изменениях внешней среды раннего обнаружения сахарной свеклы. Позже в 2015 году индийские исследователи опубликовали еще одно исследование, в котором компьютерное зрение и SVM используются для обнаружения болезней и пораженных частей, присутствующих на изображениях листьев (Kaur and Kang, 2015). В ходе исследования сравнивались два разных классификатора SVM (нормальный и расширенный), и результаты показали, что расширенный метод SVM может обнаруживать до 82.94% случаев заболевания растений, при этом нормальный классификатор SVM достиг точности обнаружения только 76%.

машин опорных векторов — Microsoft Research

Машины опорных векторов — это набор алгоритмов, которые учатся на данных, создавая модели, которые максимально увеличивают допустимую погрешность.

Машины опорных векторов (SVM) — это семейство алгоритмов для классификации, регрессии, преобразования, обнаружения новизны и частично контролируемого обучения. Они работают, выбирая модель, которая максимизирует погрешность обучающего набора.

были первоначально разработаны Владимиром Вапником в 1963 году. С середины 90-х годов вокруг них выросло энергичное исследовательское сообщество. Если вы хотите узнать больше о SVM, вы можете прочитать руководство Криса Берджеса. Нелло Кристианини и Джон Шоу-Тейлор написали о них учебник. Бернхард Шёлкопф и Алекс Смола написали учебник по методам ядра, которые представляют собой тесно связанный набор методов.

С 1998 года мы проводим фундаментальные исследования, чтобы сделать SVM более удобными для пользователя.Результатом нашего исследования стало:

• SMO: быстрый алгоритм обучения SVM на основе данных, который легко понять и запрограммировать.
• Метод калибровки выходных данных SVM для получения вероятностей.
• Простой метод преобразования многоклассовой задачи в серию двухклассовых SVM, которые быстрее решают
• Метод применения SVM для поиска необычных элементов в обучающем наборе (обнаружение новизны).
• Онлайн-приближение к SVM.

См. Полный список публикаций ниже.

Реальные наборы данных, описанные в техническом отчете (ниже), доступны в сжатом формате ASCII (формат zip). Доступны как данные для взрослых, так и данные из Интернета. В каждом zip-архиве есть файл readme.txt, объясняющий формат файла. Также доступны набор для тестирования для взрослых, набор для тестирования для веб-данных и набор данных MNIST.

MSR в настоящее время не имеет программного обеспечения, реализующего SVM. LIBSVM — популярный пакет, основанный на алгоритме, подобном SMO.

Проверьте здесь исправления в бумажном документе SMO «Быстрое обучение» (уже исправленном в онлайн-версии).

Sathiya Keerthi и его коллеги опубликовали документ, в котором описывается улучшенный SMO: вместо обновления одного порога они обновляют границы допустимых пороговых значений. Они сообщают о значительном улучшении скорости, особенно при экстремальных значениях C.

Гэри Флейк и Стив Лоуренс разработали эффективный алгоритм SMO для регрессии опорных векторов.

В документе «Быстрое обучение» есть некоторые неясные идеи и ошибки, которые я (Джон Платт) хотел бы прояснить на этой веб-странице:

• Уравнения (12.9) и (12.10) в статье предназначены для случаев, когда решающая функция (1.7) вычитает b, а не складывает его.
• Уравнение (12.18) содержит ошибку знака: плюс должен быть минусом.
• Предложение после (12.24) следует читать «отрицательно», а не «положительно».
• В псевдокоде после «if (eta

Просмотр списка развернутых SVM

Просмотр списка развернутых SVM

Kaspersky Security позволяет просматривать список всех SVM, развернутых в виртуальной инфраструктуре, управляемой выбранным сервером VMware vCenter Server. В этом списке отображаются номера версий SVM, развернутых на гипервизорах.

Для просмотра списка SVM:

1. Запустите Консоль управления Сервером интеграции.
2. Перейдите на вкладку Защита виртуальной инфраструктуры.
3. В списке выберите сервер VMware vCenter и разверните список доступных действий, щелкнув адрес или имя сервера VMware vCenter в столбце Адрес.
4. В разделе «Управление защитой» выберите «Управление SVM». Откроется мастер управления SVM.

   Если вы ранее настроили ведение журнала подробной информации во время работы Мастера управления SVM, откроется окно Сбор подробной информации во время работы мастера. Перейдите к следующему шагу мастера.

   Вы можете включить запись подробной информации в журналы Kaspersky Security только при развертывании или обновлении SVM с компонентом Файловый Антивирус в инфраструктуре, управляемой VMware vCenter Server и VMware vShield Manager.

5. Выберите вариант «Просмотр списка развернутых виртуальных машин защиты» и перейдите к следующему шагу мастера.
6. Укажите параметры подключения к серверу VMware vCenter:
   • Адрес сервера VMware vCenter. IP-адрес (в формате IPv4) или полное доменное имя (FQDN) сервера VMware vCenter, с которым установлено соединение. По умолчанию это поле содержит адрес сервера VMware vCenter, который вы выбрали в Консоли управления сервером интеграции.
   • Имя пользователя. Имя учетной записи пользователя, используемой для подключения к VMware vCenter Server. Рекомендуется указать имя учетной записи пользователя, которая была создана для использования приложения и перенастройки SVM.Этой учетной записи пользователя должна быть назначена предварительно заданная системная роль ReadOnly.
   • Пароль. Пароль учетной записи пользователя, используемой для подключения к VMware vCenter Server.
7. Перейти к следующему шагу мастера.

   Мастер проверяет сертификат SSL, полученный от сервера VMware vCenter. Если полученный сертификат содержит ошибку, откроется окно проверки сертификата с сообщением об ошибке. Вы можете просмотреть подробную информацию о полученном сертификате.Для этого нажмите кнопку Просмотреть полученный сертификат в окне с сообщением об ошибке.

   Вы можете установить полученный сертификат в качестве доверенного сертификата, чтобы избежать получения сообщения об ошибке сертификата при следующем подключении к этому серверу VMware vCenter. Для этого установите флажок «Установить полученный сертификат и прекратить показ предупреждений для <адрес сервера VMware vCenter>». Чтобы продолжить подключение, нажмите кнопку «Продолжить» в окне проверки сертификата.Если вы установили флажок Установить полученный сертификат и прекратить показ предупреждений для <адрес VMware vCenter Server>, полученный сертификат сохраняется в реестре операционной системы на компьютере с Консолью администрирования Kaspersky Security Center в папке HKEY_CURRENT_USER \ Software \ KasperskyLab \ Components. \ 34 \ Products \ KSV \ 2.0.0.0 \ CAStorage \ <адрес> \, где <адрес> — это адрес сервера, с которого был получен сертификат. Мастер выполнит поиск ранее установленного доверенного сертификата для этого сервера VMware vCenter.Если полученный сертификат не совпадает с ранее установленным сертификатом, откроется окно для подтверждения замены ранее установленного сертификата. Чтобы заменить ранее установленный сертификат сертификатом, полученным от сервера VMware vCenter, и продолжить подключение, нажмите кнопку «Да» в этом окне.

8. В поле Тип SVM выберите тип SVM, список которого вы хотите просмотреть. В окне мастера отображается список виртуальных машин защиты, развернутых на гипервизорах VMware ESXi, управляемых выбранным сервером VMware vCenter.Если в виртуальной инфраструктуре VMware не обнаружены SVM выбранного типа, список пуст.

   Список SVM отображается в виде таблицы. В столбцах таблицы отображается следующая информация:

   • Гипервизор VMware ESXi. IP-адрес или доменное имя гипервизора.
   • Версия SVM. Номер версии SVM с компонентом Файлового Антивируса или номер версии SVM с компонентом Обнаружения сетевых угроз, развернутым на гипервизоре.
   • Версия патча.Если на SVM был установлен патч, в этом поле отображается номер версии SVM после установки патча. Если на SVM было установлено несколько патчей, в поле отображается версия SVM после установки последнего патча. В столбце отображается Недоступно , если не было получено никакой информации об исправлениях на SVM (например, если SVM отключен, произошел сбой подключения к SVM или SVM не передает информацию об установленных исправлениях).
   • Гос.Информация о состоянии SVM: Включено или Выключено .

   Список SVM можно отсортировать по любому столбцу таблицы. Для этого щелкните левой кнопкой мыши заголовок столбца. Список отсортирован по возрастанию. При повторном щелчке заголовка столбца список сортируется в порядке убывания.