Бетар счетчик отзывы: Отзывы покупателей — счетчик воды Бетар СГВ-15

Эдуард Е., 21.08.2020

Комментарий: работает уже лет 6, все норм и гвс и хвс, все четко

Имя скрыто, 04. 06.2020

Комментарий: счетчик на горячей воде проработал 5,8 лет, не прослужил положенный срок 6 лет.
Заменить не представляется возможным в связи с прошедшим сроком по гарантии

Дмитрий П., 26.05.2020

Недостатки: Проработал меньше года и на свалку. Сделан из пластиковых отходов.

Комментарий: Ужос! Никому не советую. Этот счетчик настоящий хлам!

Имя скрыто, 20.05.2020

Юрий О., 15.02.2020

м, 11.02.2020

Недостатки: ненадежный корпус, протекает

Комментарий: Это самые ненадежные (с 2017г) счетчики на рынке, которые запотевают и начинают течь на 2-3год, подвергая вас высокому риску затопить соседей или, в лучшем случае, вы попадете на расходы по замене этого барахла. К сожалению не знал об этом начитавшись поддельных отзывов и попал на деньги. Это уже второй счетчик купленый в дилерском магазине. Рекламацию подать некуда, дилеры каждый год переезжают в др. офисы и меняют юрлицо. Производителю на это пофиг, он занят ботами строчащими поддельные отзывы в инете.

Урус Ю., 23.01.2020

Комментарий: Проработал чуть больше года. Намотал 167 и остановился. На хрен он такой нужен если каждый год его менять. Дело даже не в стоимости. А в переоформлении .

Артём, 13.11.2019

Недостатки: нету

Комментарий: Сам использовал не раз, как дома, так и устанавливал друзьям и знакомым. Счетчики Премиум класса, советую всем.

Пользователь удален, 26.08.2019

Недостатки: Маленькие цифры,нужно долго присматриваться.

Универсальные счетчики воды Бетар: последние отзывы

Для уменьшения затрат на воду большинство людей ставят счетчик. Потому что платить по счетчику нужно намного меньше, чем по установленным государственным средним ценам. Вследствие установки водомера необходимо платить только лишь за употребленную жидкость. По отзывам, счетчик воды «Бетар» считается особенно качественным водомером в нынешнее время.

Компания-производитель

Фирма «Бетар» – один из крупнейших изготовителей измерителей для учета потребления воды и газа в РФ. Вдобавок компания изготавливает составляющие части для устройств водопровода. Нужно заметить, что производитель выпускает приборы только под названием «Бетар» и к созданию и изготовлению прочих коммерческих брендов совершенно не имеет отношения.

На настоящий момент компания «Бетар» изготавливает тридцать семь марочных изделий. Это:

• Приборы учета горячей и холодной воды: в поперечнике 15 и 20 мм, с магнитной защитой и отдаленным списыванием учетных сведений.
• Индустриальные аппараты учета воды СВМ: в поперечнике 25, 32 и 40 мм.

Назначение счетчиков

Водомеры необходимы для учета количества горячей и холодной воды, пробегающей по трубам температурой от +5° до +40° для приборов учета холодной воды (СХВ) и от +5° до +90° для водомеров, учитывающих горячую воду (СГВ), при напоре не больше 1,0 МПа или 10 кгс/см².

По отзывам, счетчику воды «Бетар» недоставало оборотного клапана. Требования покупателей удовлетворили – в водомер поставили водозапорный инверсионный гидроклапан, препятствующий перетеканию жидкости в противоположную сторону.

Приборы учета фиксируются в Государственном реестре средств измерений РФ под № 16078-05. Сырье и составляющие, применяемые при производстве водомеров, дозволены к использованию Министерством здравоохранения РФ.

Виды счетчиков

Водомеры «Бетар» специализированы для домашнего и индустриального применения. Для домашнего использования фирма выпускает нижеследующие приборы учета.

Антимагнитного типа:

• СХВ-15, СГВ-15 и аналогичные;
• СХВ-20, СГВ-20 и похожей конструкции.

Дистанционные модели:

• СХВ-15Д и СГВ-15Д;
• СХВ-20Д и СГВ-20Д.

С радиоканалом:

Домашние водомеры необходимы для учета потребления воды питьевой +5° до +40° и горячей до +90° при напоре не больше 1,0 МПа или 10 кгс/см². Покупатели оставляют отзывы о счетчике горячей воды «Бетар» СГВ-15 как об отвечающем полностью запросам отечественных и иностранных ГОСТов. Аппараты измерения потребления жидкости с магнитной защитой не поддаются воздействию магнитов с влияющим полем до 140 кА/м.

Приборы вида СГВ-20Д применяют для систем автоматического измерения потребления. По отзывам, счетчик воды «Бетар» СХВ-20Д с радиоканалом ставят в трубопроводных колодцах или в подвалах высотных зданий. Подобный аппарат содействует сбору данных о количестве употребленной воды, не требуя спуска в подвал или колодец.

Фирма «Бетар», водомеры которой расценены как наилучшие и самые добротные в РФ, изготавливает в том числе и индустриальные аппараты для измерения потребления. Компоненты, примененные при производстве аппаратов, дозволены к использованию Минздравом РФ.

Технические характеристики

Измерительные приборы делают замеры траты воды температурой от плюс 5 градусов до плюс 90 под напором не выше 1,0 МПА. Их устанавливают на водопроводные трубы объемом 15 мм. Предназначены для проходящего количества воды в 1,5 м³/ч. Продаются в комплекте с двумя накидными гайками, двумя прокладками, двумя резьбовыми штуцерами и инструкцией по использованию. В собранном виде прибор учета имеет 172 мм длины. Водомеры могут укомплектовываться инверсионным гидроклапаном. В прочем это приборы точно такие же, как все водомеры данного вида и категории, как по функциям, так и по техническим соответствиям.

Счетчик воды универсальный «Бетар» СГВ-15 М3

Счетчик горячей воды «Бетар» универсальный сделан из термоустойчивых комплектующих, потому его используют для учета потребления как горячей, так и холодной воды. Защита от магнитов происходит за счет оригинального разделения доменов и поля магнитов самого измерительного аппарата. Возможна установка водомеров в горизонтальном, вертикальном и наклонном положении шкалы на вертикально расположенных трубах.

Водомер СХВ-15 «Бетар»

Счетчик воды «Бетар» холодную воду учитывает при температуре от +5 градусов до +40 при напоре до 1,0 МПа или 10 кгс/см². Комплектующие произведены из материалов, допущенных Минздравом РФ. Устанавливается на трубы диаметром 15 мм. Длина прибора 172 мм в собранном виде, вес счетчика без комплектующих — полкилограмма. Прибор на гарантии шесть лет, между проверками промежуток времени также шесть лет.

Водомер «Бетар» СВМ-32

Счетчик холодной и горячей воды «Бетар» многоструйный крыльчатый СВМ-32 можно приобрести с первичной поверкой. Прибором измеряют количество употребленной горячей и холодной жидкости температурой +5°…+90° с напором не больше 10 атм. При работе счетчика вращение крыльчатки при движении воды превращается в величину учета на счетчике прибора. Водомер СВМ-32 не имеет радиоканала, потому проверяют счетчик для горячей воды единожды в четыре года и для холодной — раз в шесть лет. Устанавливают на трубы диаметром 32 мм. В собранном виде прибор достигает 260 мм в длину, со штуцерами 380 мм. Размеры прибора 260х115х120 мм, вес 2,8 килограмма.

Антимагнитная защита

В строении водомера есть магнитная гидромуфта для переноса вращения от крыльчатки в прибор учета данных. По сути, это магнит, толкающий другой магнит, повернутый к нему супротивным полюсом. Подталкиваемый элемент связан с механизмом учета часового вида. Часовой прибор имеет комплект зубчатых колесиков с нарисованными на них циферками. При движении жидкости вращается крыльчатка, и на панели прибора происходит смена циферок.

Для защиты водомера от магнитного воздействия из внешней среды, во избежание искажений данных потребления воды, сделана система защиты прибора. Она предохраняет магнит муфты от стараний извне застопорить учетный прибор действием на него магнитом.

Для наиболее результативного предохранения счетчика от попыток остановки разработали антимагнитную пломбу. При приближении магнита к водомеру происходит разрушение пломбы. Подобная наклейка просто приклеивается на корпус из разного материала: из пластика, отполированной деревянной доски, стекла, железа, бумаги и покрашенной поверхности. Она легко наносится, но ее фактически нельзя удалить, не разрушив пломбу.

Отзывы покупателей

Покупатели довольны водомерами, по отзывам, счетчик холодной воды «Бетар» применяют для контроля затрат воды, СВК 15−1,5 используют для горячей и для холодной. Прибор выдерживает напор до 1,6 Мпа и температуру +5…+90 градусов, количество прохождения воды в день 37 кубов. О счетчике можно сказать, что он ежемесячно экономит деньги примерно в три раза.

Этот незаменимый прибор дает прекрасные результаты. Он стоит недорого, незатейливый в установке, комфортный при использовании. В упаковке вместе со счетчиком имеется абсолютно вся комплектовка, поэтому поставить или заменить на другой можно самому, не вызывая мастера.

Прибор учета стабильно работает даже при воздействии на него внешнего магнита, посему специально его не застопоришь. Принцип работы связан с вращением крыльчатки при продвижении потока воды. Количество употребленной жидкости подсчитывается в кубических метрах. Смотреть учетные данные на таком приборе весьма сподручно. В отзывах о счетчиках воды «Бетар» пользователи всем рекомендуют их приобретать и устанавливать.

БЕТАР-Урал, оптовая компания в Екатеринбурге на Колмогорова, 3 — отзывы, адрес, телефон, фото — Фламп

Если б не счетчики воды,точнее,сломавшийся уже второй счетчик на горячую воду за 1,5 года-никогда б не узнала об этой компании,а тем более не посетила их лично.

Принесла я сюда свой вышедший из строя счетчик для замены(так как он сломался в рамках гарантийного срока),так же принесла квитанцию от своей управляющей компании на 500₽ за замену…

Показать целиком

Если б не счетчики воды,точнее,сломавшийся уже второй счетчик на горячую воду за 1,5 года-никогда б не узнала об этой компании,а тем более не посетила их лично.

Принесла я сюда свой вышедший из строя счетчик для замены(так как он сломался в рамках гарантийного срока),так же принесла квитанцию от своей управляющей компании на 500₽ за замену счётчика,для того,чтобы завод мне их компенсировал.

Да,да-именно так.

Мне об этом техник-смотритель наш рассказала и все расписала подробно.

Счетчик свой я сдала,забрала новый,отдала документы для компенсации 500₽-все заняло минут 10-15.Теперь жду возврата своих кровно заработанных.

Сама компания находится на 2м этаже мрачного здания,но,при помещении выяснилось,что и внутри то так же мрачно.

Давным-давно не видела такого интерьера а-ля 80е.👍🏼

Сотрудники тоже все соответствуют интерьеру,но при этом довольно приветливы и участливы.

Я сказала им,что их плохие,так как меняю уже третий подряд-на что некоторые из сотрудников откровенно обиделись и посоветовали мне купить немецкий😉.

Вот сейчас и пытаюсь разобраться,толи счетчики плохие-как утверждают у нас в ТСЖ,либо застройщик сэкономил на фильтрах,поэтому счетчики ломаются-как утверждают в представительстве Бетара.

Дилемма.😳

Не смотря на кучу недочётов и не поняток-три звезды,так как в любом случае идут они навстречу потребителю.

Пыталась вернуть деньги по документам по гарантийной замене их же счётчика за 2014 год-отказали.Мотивировали это тем,что только в 2015 начали практиковать компенсацию.

Кстати,счетчики на горячую воду у нас у всего дома уже неоднократно ломались,хотя дом не старый.Выводы не утешительные.

И времени своего жаль.

Обзор моделей диагностики COVID-19, основанных на подходах машинного обучения и глубокого обучения

Учитывая широкое распространение коронавируса, ML и DL использовались для повышения эффективности традиционных методов обнаружения или прогнозирования COVID-19. Для обнаружения COVID-19 использовались подходы машинного обучения, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, которые будут обсуждаться в разделе 3.1. Кроме того, для обнаружения COVID-19 использовалось несколько подходов DL, которые будут обсуждаться в Разделе 3.2. В разделе 3.3 описывается использование гибридных подходов, сочетающих ОД и ГО для выявления инфекции COVID-19. На рисунке представлены классифицированные методы искусственного интеллекта (ML и DL), выбранные в этом обзорном документе.

3.1. Подходы к машинному обучению

Машинное обучение инструктирует компьютеры о том, что делать, и обучает их выполнять действия независимо. Это метод анализа данных, который включает в себя разработку и подгонку моделей и позволяет машинам «учиться» на практике и делать прогнозы.

ML используется для обнаружения COVID-19 путем анализа содержимого входного изображения рентгеновского снимка или компьютерной томографии и извлечения из них уникальных характеристик.В соответствии с этими функциями прогноз входного изображения будет обеспечен как обычный случай или зараженный случай.

В целом, алгоритмы машинного обучения, которые используются для диагностики COVID-19, можно разделить на два подхода: подходы к обучению с учителем, описанные в разделе 3.1.1, и подходы к обучению без учителя, описанные в разделе 3.1.2. На рисунке показано исследование машинного обучения для COVID-19.

Исследование машинного обучения для COVID-19. (a) Количество публикаций по машинному обучению.(b) Картирование публикации по машинному обучению

3.1.1. Подходы к контролируемому обучению

Многие методы регрессии, классификации и выделения признаков использовались для обнаружения COVID-19 (Peng & Nagata, 2020). Эти методы используются для выполнения следующих задач: (i) определение того, как закончится эпидемия, (ii) прогнозирование передачи коронавируса по регионам, (iii) анализ темпов распространения и форм лечения в разных странах, (iv) корреляция влияния погодных условий и коронавируса и (v) анализ скорости передачи вируса (М.Ядав и др., 2020). Недавние исследования были сосредоточены на использовании модели логистического прогнозирования (Wang, Zheng, et al., 2020), модели прогнозирования на основе нейронных сетей (Wieczorek et al., 2020), модели гибридного ансамбля нелинейных авторегрессионных нейронных сетей, объединяющей нейронные сети. с нечетким типом 2 и алгоритмом светлячка (Мелин и др., 2020a), предсказание COVID-19 (Кавади и соавт., 2020), предсказание дыхательной декомпенсации у пациентов с Covid-19 с ML (Burdick et al., 2020) , разработка правил ассоциации между данными о погоде и пандемией COVID-19 для прогнозирования уровня смертности (Malki et al., 2020), классификация изображений с целевыми результатами, такими как пневмония, COVID-19 и здоровые легкие, с использованием Q-деформированной энтропии и функций DL (Hasan et al., 2020), модели машинного обучения с учителем для прогнозирования случаев COVID-19 (Рустам et al., 2020), анализ пространственной взаимосвязи в распространении COVID-19 (Melin et al., 2020b), оценка мнений о здоровье и онлайн-контента, относящегося к COVID-19, с помощью ML (Sear et al., 2020) и методы машинного обучения для исследования влияния пандемии COVID-19 на деятельность, психическое здоровье и стиль обучения молодых студентов (Khattar et al., 2020).

Сиддики и др. (2020) исследовали корреляцию между температурой пациента и статусом случая COVID-19 (т. е. подозрение, подтвержденный диагноз и смерть) с использованием алгоритма k-средних. Методология включает три этапа: проектирование базы данных, кластеризацию и сбор данных. На первом этапе используется набор данных «отчеты о ситуации с коронавирусным заболеванием (COVID-2019)», полученные от ВОЗ. Этот набор данных включает уровень заражения в различных регионах Китая. На втором этапе предоставляется описание набора данных, состоящего из семи признаков (т.т. е., регион, население [10 000 s], подозрительные случаи, подтвержденные случаи и смерть). В набор данных были добавлены две характеристики, а именно самая низкая температура и самая высокая температура. Причина в том, что температура пациента считается одним из основных факторов для определения статуса случая COVID-19. На последнем этапе для поиска новых тенденций используются алгоритмы кластеризации, основанные на k-средних. Тенденции продемонстрировали влияние температуры на каждый регион в трех состояниях COVID-19 (т. е. при подозрении, подтверждении и смерти).

Онг, Вонг и др. (2020) проанализировали существующие вакцины-кандидаты против COVID-19, а затем предложили вычислительную модель, основанную на ML и обратной вакцинологии (RV), для прогнозирования белков-кандидатов для разработки вакцины. Основная роль РВ заключается в изучении биоинформатики геномов патогенов. Таким образом, потенциальные кандидаты на вакцины определены. Набор данных, использованный в этом исследовании, был собран из баз данных UniProt (Bairoch et al., 2005) и NCBI. Он состоит из последовательностей SARS-CoV-2 и всех белков, извлеченных из известных штаммов коронавируса человека.В настоящем исследовании авторы полагались на Vaxign и Vaxign-ML (Y. He et al., 2010; Ong, Wang et al., 2020) для прогнозирования биологических характеристик протеома и усовершенствовали модель Vaxign-ML на основе RV и ML с использованием XGBoost, RF, метода опорных векторов (SVM), KNN и методов логистической регрессии (LR) для прогнозирования уровней белка всех белков SARS-CoV-2.

Рандхава и др. (2020) использовали внутренние геномные сигнатуры COVID-19 в качестве шаблонов для создания подхода без выравнивания дерева решений ML для прогнозирования последовательности генов вируса COVID-19.Подход без выравнивания обрабатывает только необработанные данные о последовательностях ДНК и быстро предоставляет таксономические классификации новых патогенов. Предложенная методология была протестирована на большом наборе данных, включающем более 5000 уникальных геномных последовательностей вирусов. Эти данные были собраны из известного репозитория под названием Virus-Host DB. Результаты показали, что предложенный метод является альтернативным способом анализа последовательностей генома патогена и обеспечивает точную таксономическую классификацию невидимых последовательностей в режиме реального времени.

Пинтер и др. (2020) исследовали потенциал использования модели гибридизации сетевой системы нечеткого вывода и многоуровневого перцептронно-империалистического конкурентного алгоритма для прогнозирования вспышки COVID-19 на основе данных временных рядов, собранных из статистических отчетов Венгрии о случаях инфицирования и показатели смертности. При оценке эффективности предложенной модели прогнозирования использовались три показателя, а именно: средняя абсолютная процентная ошибка, среднеквадратическая ошибка (RMSE) и коэффициент детерминации.Предложенная модель прогнозирования показала многообещающие результаты при оценке общей смертности и прогнозировании вспышки COVID-19.

Элазиз и др. (2020) использовали изображения CXR для создания инструмента визуальной диагностики для дифференциации случаев COVID-19 и обычных случаев. Первоначально на основе дробных моментов многоканальной экспоненты из изображений CXR извлекались признаки. Этот процесс требует много времени и средств; для ускорения вычислений изображений и обработки данных использовалась параллельная вычислительная многоядерная структура.В настоящем исследовании был предложен новый метод отбора признаков, а модифицированный алгоритм оптимизации кормодобывания манта, основанный на дифференциальной эволюции (MRFODE), использовался для определения соответствующих признаков подмножества из извлеченных признаков. Итеративно MRFODE генерирует подмножество признаков-кандидатов, которые оцениваются с помощью подхода KNN. В исследовании использовались два набора рентгеновских данных COVID-19. Первый набор данных был собран из двух ресурсов: изображений, опубликованных Джозефом Полом Коэнандом, Полом Моррисоном и Лан Дао, и изображений, извлеченных из 43 различных публикаций.Эти изображения были разделены на два типа: нормальная и вирусная пневмония. Этот набор данных включает 216 положительных изображений COVID-19 и 1675 отрицательных изображений COVID-19. Второй набор данных был собран исследовательской группой, состоящей из участников из разных стран, включая Катар, Бангладеш, Пакистан и Малайзию (Chowdhury, Rahman, et al., 2020). Исследовательская группа добавила новые изображения из базы данных COVID-19. Эти изображения были собраны Интервенционной радиологией и Итальянским обществом медицинской радиологии.Этот набор данных включал 219 положительных изображений COVID-19 и 1341 отрицательное изображение COVID-19. Предложенный метод (т. е. MRFODE) был оценен с использованием точности классификации, полноты и прецизионности. Результаты показали, что MRFODE управлялся с целью достижения многообещающей точности классификации при классификации образцов пациентов с COVID-19.

Файюми и др. (2020) разработали онлайн-анкету для обычных случаев и случаев COVID-19 в Иордании. Данные анкеты использовались для определения наличия признаков и симптомов в обеих группах.Исследователи создали набор данных о признаках и симптомах COVID-19 у разных пациентов. После этого исследователи использовали этот набор данных в качестве входных данных для набора моделей машинного обучения (SVM, многослойный персептрон [MLP]) и статистических подходов (например, LR) для прогнозирования потенциальных пациентов с COVID-19. Точность классификации показала, что MLP имеет наилучшие показатели (91,62 % ). SVM показал лучшую производительность (91,67 % ) с точки зрения точности.

Кавади и др. (2020) предложили альтернативный подход к предотвращению вспышки COVID-19 в Индии.Исследователи использовали индийскую базу данных COVID-19. Предлагаемый подход объединяет два широко известных подхода: нелинейное машинное обучение (NML) и регрессию в частных производных. PDL использовался для нормализации набора данных, а затем для прогнозирования применялся NML. Экспериментальные результаты показали, что этот метод превосходит предыдущие работы по точности классификации и времени прогнозирования.

Ван, Чжэн и др. (2020) приложили значительные усилия для прогнозирования тренда COVID-19 с использованием метода логистического моделирования и алгоритма машинного обучения FbProphet.Набор данных, использованный в этом исследовании, представляет собой самый последний набор эпидемических данных COVID-19, связанный с данными временных рядов на уровне страны. В этом исследовании приняли участие многие страны, включая Бразилию, Россию, Индию, Перу и Индонезию. На практике предельное значение эпидемической тенденции оценивалось с помощью логистического моделирования. Затем результат был использован при создании модели обучения модели FbProphet для прогнозирования эпидемической тенденции COVID-19. Согласно результатам эксперимента, предлагаемая модель позволит лицам, принимающим решения в одной стране, быстро действовать во время вспышки COVID-19.

Burdick et al. (2020) предложили модель прогнозирования потребности в вентиляции у пациентов с COVID-19 на основе классификатора XGBoost. Классификатор XGBoost использует несколько деревьев решений и объединяет их результаты в одну оценку. В этом исследовании набор данных собирается из пяти систем здравоохранения США для пациентов, которые поступили или были госпитализированы в эти пять больниц в период с 24 марта 2020 г. по 4 мая 2020 г. Для каждого пациента измеряются 12 переменных, таких как диастолическое артериальное давление. (ДАД), температуры и азота мочевины крови (АМК).Предлагаемая модель дает диагностический коэффициент для прогнозирования вентиляции выше, чем модифицированная шкала раннего предупреждения (MEWS). Наряду с этим достижением предложенная модель дала хороший компромисс между чувствительностью и специфичностью, где она имеет более высокую чувствительность (0,90) и более высокую специфичность ( p  < 0,05), чем MEWS.

De Felice and Polimeni (2020) использовали библиометрическую методологию ML для анализа и оценки тенденций исследований в области COVID-19. Исследовательские работы были получены из Scopus и содержали информацию о странах, результатах, журналах, учреждениях, финансировании, ключевых словах и количестве цитирований.Результаты показали значительный прирост количества опубликованных документов за изучаемый период, определили клинические особенности пациентов с COVID-19 и определили COVID-19 как наиболее распространенную тему.

Самуэль и др. (2020) определяют общественное мнение о пандемии с помощью твитов, в которых упоминается коронавирус. Кроме того, авторы представили информацию о взаимосвязи между развитием чувства беспокойства и временем, когда COVID-19 достиг максимального уровня в Соединенных Штатах.Эти идеи были продемонстрированы с помощью аналитики, которая объясняет текст с помощью визуализации данных текста. В контексте текстовой аналитики предоставляются два основных метода машинного обучения, и сравнивается их эффективность при категоризации твитов о коронавирусе различной длины. Результаты показали высокую эффективность двух методов машинного обучения, поскольку они дали высокую точность классификации коротких твитов. Однако точность, полученная двумя методами, не обещает более длинных твитов.

Способность моделей машинного обучения прогнозировать пациентов, пострадавших от COVID-19, была продемонстрирована Rustam et al. (2020). Были изучены четыре стандартные модели, в том числе оператор наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO), экспоненциальное сглаживание (ES), линейная регрессия (LR) и SVM, чтобы предвидеть угрожающие факторы COVID-19. Каждая модель сделала три типа прогнозов, таких как количество новых случаев заражения, количество смертей и количество выздоровлений в следующие 10 дней. Текущий сценарий COVID-19 используется для оценки этих методов.Результаты показывают, что модель ES достигает высокой производительности, поскольку она обеспечивает наилучшие результаты в прогнозировании новых подтвержденных случаев, когда ее сравнивают с другими сопоставимыми моделями.

Седик и др. (2020) представили две тактики увеличения данных, чтобы улучшить процесс обучения для каждой из нейронных сетей (CNN) и LSTM. Следовательно, повышение точности обнаружения COVID-19. Результаты доказывают, что предложенные стратегии улучшают логарифмические потери, точность обнаружения и время тестирования.

Cobb and Seale (2020) изучили тенденции роста заболеваемости COVID-19 в округах США с учетом существования в этих округах режима самоизоляции (SIP). Они рассчитали темпы сложного роста, используя совокупные подтвержденные случаи COVID-19 за 2 месяца и 10 дней с 21 января 2020 года по 31 марта 2020 года. скорость распространения вируса в течение исследуемого периода. Результаты показали, что SIP-заказы эффективно снижают уровень заболеваемости COVID-19, особенно в округах с большим населением.На рисунке  показан пример подходов к контролируемому обучению для COVID-19.

Методы контролируемого обучения для COVID-19 (Asnaoui et al., 2020)

3.1.2. Подходы к обучению без учителя

В отличие от обучения с учителем, в обучении без учителя у нас есть немаркированные данные (т. е. кластеризация). Цель состоит в том, чтобы собрать данные в похожие кластеры без каких-либо дополнительных знаний. В общем, основные методы кластеризации можно разделить на две категории: иерархическая кластеризация и кластеризация разделов.Иерархические методы можно классифицировать как разделительные (подход «сверху вниз») и агломерационные (подход «снизу вверх»). Разделительная кластеризация начинается со всех объектов в одном кластере, а затем предпринимается попытка разделить их на более мелкие кластеры до тех пор, пока не будет удовлетворен критерий остановки. Напротив, агломеративная кластеризация начинается с рассмотрения каждого объекта как отдельного кластера, а затем объединяет их в более крупные кластеры до тех пор, пока не будет удовлетворен критерий остановки (Абаси, Хадер, Аль-Бетар, Наим, Махадмех и Альяссери, 2020a).

Алгоритмы разделения предназначены для классификации текстовых документов на отдельные кластеры. Как правило, в этих методах каждый кластер-центроид используется для привлечения схожих данных (Abasi, Khader, Al-Betar, Naim, & Alyasseri, et al., 2020). Конечная цель этих методов — эффективно распределить огромный объем данных по набору разнородных кластеров, каждый из которых содержит однородные данные (Abasi et al., 2021). На рисунке показан пример агломеративной и разделительной иерархической кластеризации в наборе данных из пяти кластеров { a , b , c , d , e }, а на рисунке показана структура кластеризации разделов в наборе данных из четырнадцати кластеров. .

(a) Применение агломерации и деления к набору данных из пяти объектов { a , b , c , d , e } (b) Применение кластеризации разделов к набору данных из четырнадцати объектов кластеры

Метод кластеризации разделов чаще всего применяется исследователями при кластеризации данных, поскольку он требует меньшего времени выполнения по сравнению с методами иерархической кластеризации (Abasi et al., 2019b). Кроме того, результаты оценки кластеризации при применении подчеркивают, что кластеризация разделов дает наилучшие результаты производительности с различными многомасштабными текстовыми коллекциями (Abasi, Khader, Al-Betar, Naim, Mahadmeh, & Alyasseri, 2020b).

Модель кластеризации предложена Cui et al. (2020) для выявления латентных кластеров у пациентов с COVID-19. Исследование было проведено на наборе данных о более чем шести тысячах взрослых пациентов с положительным скринингом на инфекцию SARS-CoV-2 в системе здравоохранения Mount Sinai в Нью-Йорке, США. Хронический характер и одна из 18 структур тела сопоставляются с диагнозами пациентов, а оптимальное количество кластеров оценивается с помощью алгоритма K-средних и локтевого подхода. Они выделили четыре кластера. У всех пациентов с положительным результатом сканирования на COVID-19 были проблемы с дыханием.Пациенты с COVID-19 чаще всего страдают от высокой сопутствующей патологии и хронических заболеваний. Возраст также является важным фактором, но сопутствующие заболевания и хроническое течение тесно связаны между собой. Кроме того, пациенты с нарушениями иммунной системы и метаболическими или мочеполовыми заболеваниями в анамнезе более уязвимы к серьезным проблемам или заболеваниям системы кровообращения, когда они инфицированы. Обнаружение этих четырех кластеров является важным шагом в определении путей развития болезни и лечения пациентов с последующим улучшением профилактики заболеваний.

Чтобы определить кластеры стран на основе данных для прогнозирования воздействия COVID-19, в Carrillo-Larco и Castillo-Cara (2020) используются k-средние. Он был основан на охвате системы здравоохранения, социально-экономическом статусе, показателях загрязнения воздуха и расчетной распространенности заболеваний. Исследователи сравнивают кластеры с точки зрения уровня летальности, количества смертей, количества подтвержденных случаев COVID-19 и порядка, в котором первый случай был выявлен в стране. Модель была разработана для 155 стран и использовалась для определения кластеров.В модели используются три параметра анализа основных компонентов (PCA), а пять или шесть кластеров обеспечивают оптимальный результат путем объединения стран в связанные наборы. Полученные данные показывают, что модель из пяти или шести кластеров может стратифицировать страны в соответствии с зарегистрированным количеством случаев COVID-19. Однако с точки зрения количества смертельных исходов модель не может стратифицировать страны. На рисунке показан пример шагов глубокого обучения для COVID-19.

Шаги глубокого обучения для COVID-19 (Ozturk et al., 2020)

3.2. Подходы глубокого обучения для COVID-19

Основными алгоритмами DL, используемыми для COVID-19, являются CNN, описанный в разделе 3.2.1, DNN, описанный в разделе 3.2.2, RNN, описанный в разделе 3.2.3. , GAN, описанный в разделе 3.2.4, и гибридный подход между ML и DL, описанный в разделе 3.3. На рисунке показаны публикации DL по COVID-19 в разных странах.

Публикация по глубокому обучению в разных странах для COVID-19.(a) Количество публикаций по глубокому обучению. (b) Сопоставление публикации глубокого обучения

Алгоритмы DL широко используются для лечения болезни COVID-19 с разных точек зрения. Рахман и др. (2020) утверждают, что сеть 5G RAN интегрирована с граничными вычислениями. Локальный механизм DL был распространен для границ COVID-19, и в этом методе использовалась глобальная структура DL, объединенная с трехфазным согласованием для управления облачной средой. Предложенная ими модель DL поддержала экспертов в области COVID-19 в добавлении семантики к принятию ключевых решений.

Пациенты с COVID-19 также классифицируются с помощью механизма DL под названием DenseNet201 (Jaiswal et al., 2020). Этот метод классификации основан на КТ грудной клетки, а система DL предварительно обучена для диагностики коронавирусной инфекции. База данных ImageNet использовалась при оценке предлагаемого метода. Классификационная модель показала конкурентоспособные результаты. В другом исследовании случаи Covid-19 были классифицированы по энтропии и механизму DL, и использовались компьютерные томограммы (Hasan et al., 2020). Первоначально КТ-изображения были нарезаны для уменьшения вариантов интенсивности.После этого фоны КТ-изображений были выделены с помощью порогового механизма гистограммы. Затем функции были извлечены из каждого КТ легкого с помощью алгоритма Q-деформированной энтропии в сочетании с механизмом DL. Извлеченные признаки затем использовались для классификации КТ-изображений с помощью нейронной сети с LSTM.

Инфекция COVID-19 была предсказана с использованием подходов DL (Alakus & Turkoglu, 2020). Лабораторные данные и DL использовались для определения того, у какого пациента есть инфекция COVID-19.Предложенный метод позволял распознавать пациентов с COVID-19 с точностью 86,66 % .

Для обнаружения COVID-19 на изображениях CXR можно использовать три класса, а именно коронавирус, пневмонию и норму (Toğaçar, Ergen, & Cömert, 2020). Метод нечетких цветов используется при реструктуризации данных, а структурированные данные складываются. Затем методы DL (например, MobileNetV2 и SqueezeNet) используются с методом выбора функций, называемым оптимизацией Social Mimic. Наконец, SVM используется для классификации эффективных функций.Предложенный ими подход позволил достичь уровня точности 99,27 % . Изображения CXR используются для диагностики COVID-19 с архитектурами CNN на основе патчей. Этот подход обеспечивает интерпретируемые карты значимости для диагностики COVID-19 и сортировки пациентов. В другом исследовании (Yoo et al., 2020) классификатор дерева решений с DL использовался для диагностики инфекции COVID-19 с помощью CXR-изображений. Предлагаемая модель содержала три классификатора бинарного дерева решений (BDT), обученных на основе модели CNN. Первый BDT использовался для классификации изображения CXR как нормального или аномального.Признаки туберкулеза были обнаружены с помощью второго БДТ с аномальными изображениями. COVID-19 был обнаружен с помощью третьего BDT аномальных изображений. Показатель точности достиг 95%. Точно так же модель Wang, Liu, et al. (2020) использовали изображения CXR и три типа данных: нормальный, вирусная пневмония и COVID-19. Точность, достигнутая моделью, составила 96,1%.

CNN используются для определения тяжести заболевания легких во время инфекции COVID-19 (Abdulkareem, Sani, et al., 2021; Zhu et al., 2020).Это достигается за счет рентгенологической оценки степени тяжести заболевания, полученной с помощью портативных изображений CXR. Их CNN может определять тяжесть стадии заболевания легких, прогнозировать и предвидеть реакцию на лекарства. Сети пространственных преобразователей, которые представляют собой своего рода нейронную сеть, адаптированы для анализа изображений ультразвукового исследования легких (LUS) различных случаев COVID-19 на разных стадиях (Roy et al., 2020). Это делается для прогнозирования оценки тяжести заболевания и, таким образом, диагностики инфекции COVID-19 на основе изображений LUS.

Прогнозирование последовательности методом DL используется для мониторинга инфекции COVID-19 и процесса выздоровления (Heni, 2020). Это необходимо для измерения воздействия бациллы Кальметта-Герена и уровня инфицирования туберкулезом в таких группах населения. Методы DL, используемые для вспышки COVID-19, представлены в Hurt et al. (2020). Были использованы рентгенограммы грудной клетки, полученные от пяти пациентов с COVID-19, получавших лечение в США и Китае.

Глубокое трансферное обучение использует изученные знания модели для решения новой аналогичной задачи с минимальным переобучением вместе с пограничными устройствами (ED), например, интеллектуальным медицинским оборудованием, веб-камерой, дроном, IoT, роботом и т. д.Обзор таких методов представлен Sufian et al. (2020), чтобы указать, как такая инфраструктура может помочь в автоматизации во время вспышки. Такие методы классифицируют COVID-19 с использованием рентгеновских изображений, изображений КТ и последовательностей вирусного генома.

Некоторые исследователи решают задачу прогнозирования COVID-19 с помощью трансферного обучения, при котором модель, обученная одной задаче, повторно используется в другой задаче после некоторой настройки на новую задачу. Минаи и др. (2020) применяют трансфертное обучение, чтобы выяснить COVID-19, изучая CXR-изображения.Авторы обучили четыре CNN, а именно: DenseNet-121, ResNet50, ResNet18 и SqueezeNet. Результаты оценки показывают, что большинство моделей достигают степени чувствительности около 98 % и степени специфичности около 90 % . Точно так же Vaid, Kalantar и Bhandari (2020) используют CNN с развертыванием метода трансфертного обучения для повышения точности результатов при распознавании COVID-19 на рентгенограммах. Результаты оценки: (96,3%) точность и потери (0,151 двоичной кросс-энтропии).

В недавнем исследовании Farhat et al.(2020) обобщает современные методы, основанные на DL и медицинских изображениях легких. Они упомянули, что для лучшего прогноза КТ предпочтительнее рентгенографии.

Ультразвуковое исследование легких (УЗИ) считается более дешевым и безопасным методом визуализации в реальном времени, который можно использовать для диагностики COVID-19. Рой и др. (2020) разрабатывают полностью аннотированный набор данных изображений LUS. Предлагаемый набор данных используется с сетями Spatial Transformer Networks для прогнозирования оценки остроты болезни. Кроме того, они вводят новый подход на основе uninorms для обеспечения агрегирования оценок на уровне видео.Предлагаемый набор данных тестируется на различных моделях DL для прогнозирования сегментации на уровне пикселей визуализирующих биомаркеров COVID-19.

3.2.1. Сверточная нейронная сеть

Как указано в Albawi et al. (2017), слово «глубокое обучение» относится к многоуровневым нейронным сетям ИИ (ИНС). Он стал одним из самых эффективных инструментов за последние несколько десятилетий и занимает очень видное место в литературе, поскольку он обрабатывает огромное количество данных. Интерес к более глубоким секретным слоям в различных областях, особенно в распознавании образов, в последнее время превзошел возможности классических методов.CNN являются наиболее распространенными DNN. Это называется сверткой, линейным математическим действием между матрицами. CNN имеет много уровней, включая сверточный, нелинейный, объединяющий и полностью связанный уровни. Сверточные и полностью связанные слои имеют параметры, которые необходимо установить. В задачах машинного обучения CNN дает выдающиеся результаты, особенно в приложениях, работающих с данными изображений, таких как крупнейший сбор данных распознавания изображений, компьютерное зрение и обработка естественного языка. В этой статье были разъяснены и описаны все элементы и основные проблемы CNN, а также то, как эти элементы работают.Кроме того, были определены параметры, влияющие на эффективность CNN. В этой статье предполагалось, что читатели довольно хорошо узнают компьютер и искусственную нейронную сеть.

Алазаб и др. (2020) представили метод искусственного интеллекта, в котором использовалась глубокая CNN для распознавания пациентов с COVID-19 с двумя реальными наборами данных, собранными из Австралии и Иордании. Их алгоритм был протестирован с использованием 1000 рентгеновских снимков реальных пациентов. Экспериментально их метод выявлял случаи COVID-19 с точностью 95 %˘ 99 % .Их метод также использовался для прогнозирования количества пациентов с COVID-19, выздоровевших и умерших в течение следующих 7 дней с помощью двух методов прогнозирования, а именно авторегрессионной интегрированной модели скользящего среднего и LSTM. Наборы данных из Австралии и Иордании использовались для обучения и тестирования. Выявлено количество подтвержденных случаев COVID-19, выздоровевших и умерших в Австралии и Иордании, а средняя точность составила 94,80% (Австралия) и 88,43% (Иордания).

Биомаркеры изображения из рентгеновских изображений для COVID-19 могут быть извлечены автоматически с использованием глубокой CNN.Апостолопулос и др. (2020) использовали CNN под названием Mobile Net, чтобы проанализировать, насколько успешно извлеченные признаки позволяют классифицировать биомаркеры COVID-19 по рентгеновским изображениям. Результат показал точность классификации 87,66% между семью классами COVID-19 с точностью 99,18% в идентификации COVID-19 от не-COVID-19 и чувствительностью и специфичностью 97,36% и 99,42% соответственно. Кроме того, Civit-Masot et al. (2020) использовали архитектуру VGG16 (Simonyan & Zisserman, 2014) для создания модели DL для идентификации COVID-19 на рентгенограммах легких.Результат показал высокую чувствительность около 100% и высокую специфичность. Брунезе и др. (2020) представили подход DL для распознавания COVID-19 по рентгеновским снимкам. Подход состоял из трех шагов. Сначала с помощью рентгенографии проверяли признаки пневмонии. Во-вторых, COVID-19 был дифференцирован от пневмонии. Наконец, было определено местоположение COVID-19 на рентгеновском снимке. Полученные результаты были многообещающими, так как время, необходимое для обнаружения, составляло приблизительно 2,5 с, а средняя точность составляла 97.

(2020) представили CNN на основе патчей, которая может работать, настраивая несколько параметров. В этом методе результат классификации был получен большинством голосов за несколько местоположений патчей с выводом результатов. Общая точность метода составила 91,9%, что близко к COVID‐Net (Wang & Wong, 2020) с 92,4%. Седик и др. (2020) рассмотрели эту проблему, предложив две модели увеличения данных для улучшения процесса обучения для каждой из CNN и сверточной LSTM при классификации медицинских изображений (рентгеновских и КТ).Цель состояла в том, чтобы повысить точность обнаружения COVID-19. Полученный результат показал улучшение с точки зрения логарифмических потерь, времени тестирования и точности обнаружения по сравнению с результатами моделей DL, которые не используют увеличение данных.

Ислам и др. (2020) разработали автоматизированную систему идентификации заболеваний. Система помогла врачам диагностировать COVID-19 и предложила надежные и четкие быстрые результаты, которые показали снижение риска смертности. В этой работе была предпринята попытка представить глубокую стратегию обучения, ориентированную на модели LSTM и CNN, для автоматической диагностики COVID-19 по изображениям CXR.CNN использовался для извлечения глубоких функций, а LSTM использовался для идентификации извлеченных элементов. Аппарат был оснащен серией из 4575 рентгеновских снимков, в том числе 1525 снимков COVID-19. Результаты тестов показали, что предлагаемый метод обеспечивает точность 99,4%, специфичность 99,9%, чувствительность 99,2%, 99,3% и 98,9 балла F1.

Инвазивная и содержательная модель онлайн-исследований, основанная на CNN и данных в реальном времени с адаптивными алгоритмами, была представлена ​​в Farooq and Bazaz (2020). Еще одна трудность в постоянном улучшении обучающих данных заключается в моделировании и моделировании определенных проблем путем настройки параметров модели с течением времени.Ключевой функцией алгоритма является устранение необходимости переделывать модель при получении новой коллекции по сравнению с традиционными подходами ГО в постоянно развивающемся сценарии обучения. В соответствии с концепцией валидации авторы использовали ее для исследования эффектов многочисленных методов реагирования на заболевания. Наконец, авторы предлагают и моделируют стратегию управляемой естественной иммунизации посредством разделения популяции в зависимости от риска (PC), которое делит популяцию на группы низкого риска (LR) и высокого риска (HR) в зависимости от факторов риска (например,г., сопутствующие заболевания и возраст).

Панвар и др. (2020) использовали компьютерную томографию и рентген легких для обнаружения COVID-19. Авторы предложили систему нейронной сети DL nCOVnet, которую можно использовать при исследовании рентгеновских снимков пациентов в качестве альтернативного инструмента быстрого тестирования для выявления COVID-19. Предлагаемая модель достигла истинного положительного результата в 97% после использования последовательных слоев CNN и объективных наборов данных.

Ардакани и др. (2020) заявили, что методы быстрой диагностики могут быть полезны при лечении пациентов в трудоемких ситуациях и облегчают мониторинг и предотвращение распространения пандемических заболеваний, таких как COVID-19.В этой работе было получено 1020 КТ-изображений 108 пациентов с COVID-19 и 86 пациентов без COVID-19 с типичной и вирусной пневмонией. GoogleNet, AlexNet VGG-16, SqueezeNet, ResNet-18, MobileNet-V2, ResNet-101, Xception и ResNet-50 использовались для дифференциации классов инфекций COVID-19 и не-COVID-19 в 10 признанных сверточных нейронных сетях. ResNet-101 и Xception показали самые высокие результаты среди сетей. ResNet-101 дифференцировал случаи COVID-19 с AUC 0,994 от случаев, не связанных с COVID-19, со специфичностью 99.02% и чувствительность 100%. Модель Xception достигла чувствительности 98,04% и специфичности 100%. Однако результат валидации рентгенолога соответствовал каждой AUC с точки зрения чувствительности, специфичности и точности. Они пришли к выводу, что ResNet101 можно использовать в качестве альтернативного инструмента в рентгенологическом отделении и как высокочувствительную модель для прогнозирования инфекций COVID-19.

Al-Waisy et al. (2021) предложили параллельную архитектуру (COVID-DeepNet), основанную на включении сети глубокого убеждения, а затем была интегрирована сверточная сеть глубокого убеждения, обученная с нуля с помощью крупномасштабного набора данных.Система точно диагностировала пациентов с COVID-19 с уровнем точности обнаружения 99,93%, чувствительностью 99,90%, специфичностью 100%, точностью 100%, показателем F1 99,93%, MSE 0,021% и RMSE 0,016%. .

Палуру и др. (2021) предложили облегченную CNN на основе анаморфотного встраивания глубины, названную Anam-Net, для сегментации аномалий на КТ-изображениях грудной клетки COVID-19. Количество параметров современной UNet (или ее вариантов) было в 7,8 раз больше, чем у предложенной Anam-Net. Таким образом, Anam-Net является легковесной и предполагает использование мобильных платформ или платформ с ограниченными ресурсами (в местах оказания медицинской помощи).Пригодность Anam-Net для платформ по месту оказания медицинской помощи была продемонстрирована при использовании ее во встроенных системах, таких как Raspberry Pi 4, NVIDIA Jetson Xavier и мобильном приложении Android (CovSeg), встроенном в Anam-Net.

Монши и др. (2021) предложили модель CovidXrayNet, основанную на EfficientNet-B0, для оптимизации увеличения данных и гиперпараметров CNN для обнаружения COVID-19 с помощью CXR с точки зрения точности проверки. CovidXrayNet достигает 95,82% в наборе данных COVIDx всего за 30 периодов обучения.Кроме того, эта оптимизация повышает точность популярных архитектур CNN, таких как сеть Visual Geometry Group (VGG-19) и остаточная нейронная сеть (ResNet-50), на 11,93% и 4,97% соответственно.

Ismael and Şengür (2021) представили подходы, основанные на глубоком обучении, а именно глубокое извлечение признаков, тонкую настройку предварительно обученных CNN и сквозное обучение разработанной модели CNN, классификацию COVID-19 и нормальную (здоровую) рентгенограмму картинки. Для извлечения глубоких признаков использовались предварительно обученные модели глубоких CNN (ResNet18, ResNet50, ResNet101, VGG16 и VGG19).Был использован набор данных, содержащий 180 COVID-19 и 200 нормальных (здоровых) изображений CXR. Глубокие признаки, извлеченные из модели ResNet50 и классификатора SVM с линейной функцией ядра, дали оценку точности 94,7%, что было самым высоким среди полученных результатов. Достижение тонко настроенной модели ResNet50 составило 92,6%, тогда как сквозное обучение разработанной модели CNN дало результат 91,6%.

3.2.2. Глубокие нейронные сети

Стратегии DL были предложены с 2006 года (Liu et al., 2017) для быстрого алгоритма обучения глубоким убеждениям. Благодаря присущей им способности преодолевать недостатки традиционных нейронных сетей. Стратегии DL также были определены как подходящие для всестороннего тестирования приложений компьютерного зрения, распознавания образов, распознавания речи, чтения и систем рекомендаций на естественном языке. Некоторые архитектуры и практические конфигурации DL обсуждались в Liu et al. (2017). Были представлены четыре архитектуры DL, а именно автокодировщики, нейронные сети, машина Больцмана и сети глубокого доверия.Дано четкое обоснование выбора возможных моделей ГНС для решения задач в определенных случаях, таких как обработка речи, обнаружение образов и компьютерное зрение.

Согласно Das et al. (2020), для проверки контаминации с помощью наборов для ОТ-ПЦР требуется 6–9 часов. Из-за меньшей чувствительности ОТ-ПЦР дает высокие неверные результаты. Чтобы решить эту дилемму, маркеры и диагностика COVID-19 сосредоточены на рентгенографии и компьютерной томографии (КТ). Разработан метод автоматического распознавания, использующий глубокое машинное обучение.CXR анализируются напрямую с использованием методов DL для улучшения работы алгоритма. Методы обучают веса сети с использованием больших наборов данных и максимизируют вес с предварительно обученными сетями в небольших наборах данных.

В работе Wang, Zheng et al. (2020) ретроспективно обследовано 5372 пациента из семи городов или провинций с КТ-снимками. Во-первых, метод DL был предварительно обучен с использованием КТ-изображений 4106 пациентов. Изображения были полезны для изучения свойств легких. На основе продолжительности квалифицированного и внешне оцененного успеха схемы DL были зарегистрированы 1266 пациентов (924 с COVID-19; 471 наблюдался более 5 дней) и 342 с пневмонией из шести муниципалитетов или провинций.Метод DL был эффективен при оценке COVID-19 в других случаях пневмонии (AUC 0,87 и 0,88) и вирусной пневмонии (AUC 0,86) в четырех предыдущих наборах проверки. Пациенты были стратифицированы методом DL, и наблюдалась существенная разница в продолжительности пребывания в стационаре. Устройство DL автоматически позиционировалось в центрах подозрительных областей без вмешательства человека, демонстрируя характеристики, аналогичные задокументированным данным в радиологии. DL предлагает простой способ быстрого скрининга на COVID-19 и распознает возможных пациентов с высоким риском, тем самым максимизируя услуги по уходу и предотвращая серьезные симптомы.

Согласно Hu et al. (2020), смерть от тяжелого альвеолярного повреждения и прогрессирующей дыхательной недостаточности можно объяснить началом тяжелого заболевания. ОТ-ПЦР является универсальным стандартом для клинической оценки, но может вызвать ложные побочные эффекты. Кроме того, отсутствие услуг ОТ-ПЦР для тестирования может отсрочить принятие окончательного клинического решения и оказание помощи в ситуации пандемии. Визуализация грудной клетки на КТ — это мощный метод тестирования и прогнозирования для пациентов с COVID-19. В этой работе предлагалось распознавать и характеризовать инфекции COVID-19 с помощью КТ-изображений с помощью слабо контролируемой техники глубокого обучения.Этот метод может помочь уменьшить ручную маркировку на КТ-изображениях и отличить случаи COVID-19 от случаев, не связанных с COVID-19. Основываясь на положительных результатах, авторы заявили, что их работа может предсказать широкомасштабное применение проверенных технологий в клинических испытаниях. Чтобы соответствовать изменениям размера и места поражений, авторы предложили многоуровневую систему обучения. Они передали промежуточные представления CNN (т. е. Conv3, Conv4 и Conv5) с функциональными диаграммами и классификационными слоями, которые используются со сверткой 1X1.Результаты, полученные с помощью предложенной методики, сравнивали с результатами, полученными рентгенологами (0,994 против 0,873).

Алгоритм оптимизации алгоритма роя сальп был использован с DL для отбора генов COVID-19 (Altan & Karasu, 2020), и методы, снижающие уровень смертности, вызвали значительный интерес (Farooq & Bazaz, 2020). Алтан и Карасу (2020) предложили гибридный метод между алгоритмом хаотического роя сальп (CSSA) и подходом CNN для распознавания инфекции пневмонии COVID-19 с использованием наборов рентгеновских данных.Основной целью использования КССА является оптимизация диагностированной коронавирусной пневмонии. Эффективность предложенного гибридного метода показала высокую точность обнаружения болезни COVID-19 на рентгеновских снимках.

3.2.3. Рекуррентная нейронная сеть

Прогнозирование новых зараженных и выздоровевших случаев COVID-19 важно при планировании распределения ресурсов и обновлении правил комендантского часа для замедления прогрессирования заболевания. Зеруаль и др. (2020) сравнили пять методов DL для прогнозирования количества новых случаев COVID-19 и выздоровевших случаев COVID-19 в течение 17 дней.Сравниваемыми методами были LSTM, простой RNN, вентилируемые рекуррентные единицы, алгоритмы Variational AutoEncoder (VAE) и двунаправленный LSTM (BiL-STM). В исследовании использовались данные, собранные из Испании, Италии, Китая, Франции, Австралии и США. Полученные результаты показали, что VAE превосходит другие алгоритмы с точки зрения Loss, MAE, RMSE, MAPE, EV и RMSLE.

Анализ клинической выживаемости можно использовать для прогнозирования вероятности клинического исхода. Лян и др. (2020) использовали модель выживаемости, основанную на DL, для прогнозирования уровня риска у пациентов с COVID-19 при прогрессировании тяжелого заболевания с использованием клинических характеристик, полученных при поступлении.Предлагаемая модель была оценена с использованием данных трех отдельных когорт из Гуандуна, Хубэя и Уханя, Китай. Разработанная модель использовалась расчетной онлайн-платформой https://aihealthcare.tencent.com/COVID19-Triage_en.html, которая применялась при определении приоритетности пациентов при поступлении. Пациенты с высоким риском развития тяжелого заболевания смогли получить необходимую помощь в кратчайшие сроки.

Арора и др. (2020) применили модели DL для прогнозирования положительных случаев COVID-19 в Индии.В своем методе RNN использовала варианты LSTM. Были использованы следующие варианты LSTM: глубокая LSTM, сверточная LSTM и двунаправленная модель LSTM для прогнозирования положительных случаев COVID-19. Экспериментально двунаправленный LSTM дал наилучшие результаты, тогда как сверточный LSTM дал наихудшие результаты с точки зрения ошибок прогнозирования. С точки зрения ежедневных и еженедельных прогнозов двунаправленный LSTM достиг поразительных результатов с 3% или менее для краткосрочного прогноза.

3.2.4.Генеративные состязательные сети

In Loey, Smarandache et al. (2020) авторы представили глубокое трансферное обучение и GAN для распознавания случаев COVID-19 с использованием CXR-изображений. Этот алгоритм был протестирован с использованием набора данных из 307 изображений. Эти изображения были разделены на четыре класса следующим образом: вирусная пневмония, COVID-19, бактериальная пневмония и нормальная. Были использованы три модели глубокой передачи, а именно Alexnet, Googlenet и Restnet18. Для распознавания случаев COVID-19 были предложены три экспериментальных сценария.Первый сценарий включал четыре класса изображений, тогда как второй сценарий включал три класса изображений. В третий сценарий включены два класса изображений. Изображения COVID-19 были включены в набор данных, используемый в каждом экспериментальном сценарии. Экспериментально Googlenet как модель глубокого переноса добилась наилучших результатов точности в первом экспериментальном сценарии. Alexnet как модель глубокого переноса показала наибольшую точность во втором экспериментальном сценарии, а Googlenet — в третьем экспериментальном сценарии.

Джамшиди и др. (2020) использовали методы глубокого обучения, такие как GAN, машина интенсивного обучения и LSTM, для диагностики пациентов с COVID-19. Они предложили стратегию прикладной биоинформатики, объединяющую многочисленные аспекты знаний из ряда организованных и неструктурированных источников данных в удобные интерфейсы для врачей и ученых. Ключевым преимуществом этих систем искусственного интеллекта является повышенная скорость оценки и лечения на этапе COVID-19.

3.3. Гибридный подход, сочетающий машинное и глубокое обучение для COVID-19

Модель глубокого обучения с итеративным сокращением была представлена ​​в Rajaraman, Siegelman, et al.(2020). Использовали рентгенограммы с легочными проявлениями COVID-19. В этом методе пользовательская CNN и обученная модель с использованием ImageNet использовались для изучения представлений о конкретных функциях COVID-19. Затем полученные знания были использованы для классификации пациентов как с вирусной аномалией COVID-19, нормальной и бактериальной пневмонией. Экспериментально предложенная модель дает отличные результаты с точностью 99,01% и значением AUC 0,9972.

Раджараман и Антани (2020) увеличили данные, используемые для обучения выявлению COVID-19, с помощью данных со слабой маркировкой.Причина заключалась в том, что COVID-19 имеет сходные характеристики с легочными вирусными патогенами. Обучающие данные были расширены за счет включения слабо меченых рентгеновских возбудителей бактериальной или вирусной пневмонии. Выбранные изображения использовались для обучения алгоритма CNN и сравнения результатов с моделью без дополненных данных. Для оценки использовались шесть наборов данных. Экспериментально увеличение слабо помеченных данных было лучше, чем базовое отсутствие увеличения при обучении идентификации проявлений COVID-19 как вирусной пневмонии.

Точно так же авторы Zhu et al. (2020) применили CNN с глубоким обучением для определения тяжести заболевания легких у пациентов с COVID-19. Их подход был протестирован с использованием реального набора данных с 131 рентгенограммой, полученной от 84 пациентов с COVID-19 в больницах США. Набор данных был разделен. Примерно 80% данных использовались для обучения, а 20% — для тестирования. Корреляционный анализ и анализ среднеквадратичной ошибки используются для оценки предлагаемого подхода. Результаты были удовлетворительными на небольшом наборе данных, но авторы отметили, что их подход следует проверить на большем наборе данных.Кроме того, авторы упомянули, что их подход может быть использован для определения тяжести заболеваний легких у пациентов с COVID-19 и изучения развития болезни и реакции на лечение.

З. Ли и др. (2020) разработали систему искусственного интеллекта на основе DL для распознавания областей легких, инфицированных COVID-19, и оценки тяжести и развития заболевания с помощью КТ-изображений толстого сечения грудной клетки. Их система была протестирована с использованием набора данных с 531 компьютерной томографией, полученной от 204 пациентов с COVID-19. Результаты моделирования их системы сравнивались с отчетами о диагностике пациентов и ключевыми характеристиками, полученными из результатов радиологии, полученных с использованием кривой рабочих характеристик приемника и каппа Коэна.Результаты показали способность их системы сегментировать области инфекции легких, диагностировать и лечить пациентов с COVID-19 с помощью компьютерной томографии. Авторы упомянули несколько ограничений своей системы: 1) движение органов из-за дыхания и сердцебиения может привести к неправильному диагнозу, 2) их система тестируется на основе изменений визуализирующих биомаркеров на уровне всего легкого и 3) их система тестируется с использованием Только КТ пациентов с COVID-19.

Другой алгоритм DNN для распознавания и категоризации инфекции COVID-19 на КТ-изображениях был разработан Hu et al.(2020). Пациенты без пневмонии и пациенты с внебольничной пневмонией были отнесены к категории COVID-19 по предложенному алгоритму. Этот алгоритм определил точное расположение поражений или областей воспаления, вызванных COVID-19, и, таким образом, облегчил определение тяжести заболевания и был полезен при сортировке и лечении. Алгоритм оценивается с использованием 60 экземпляров, опубликованных в наборе данных TCIA. Количество используемых образцов было различным. Например, 40 были использованы при обучении, 10 для проверки и 10 на этапе тестирования.При моделировании алгоритм показал многообещающие результаты с точки зрения точности, прецизионности и площади под кривой рабочей характеристики приемника.

Чжан и др. (2020) использовали программное обеспечение на основе DL для обнаружения, локализации и количественной оценки пневмонии COVID-19. Предлагаемая программа ИИ использовала 3D CNN в сочетании со структурами узкого места V-Net. Их метод был протестирован с использованием 2460 изображений, собранных в больнице Хуошэньшань в Ухане, Китай. Экспериментально их метод дал отличные результаты, которые были полезны при оценке заболевания и составлении планов лечения.

Рахман, Хоссейн и др. (2021) изучили девять различных версий алгоритма глубокого обучения, используемого для обнаружения явлений COVID-19 с помощью медицинских устройств IoT для сбора необработанных данных. Алгоритмы DL были протестированы для проектирования состязательных примеров для каждого типа и определения подотчетности этих алгоритмов. Авторы указали, что алгоритмы DL рассматривают защитные модели от враждебных возмущений, которые остаются уязвимыми для враждебных случаев.

Битва Twitch и YouTube в области прямых трансляций только началась

В отличие от предыдущих конкурентов Twitch, которые произвели фурор — например, ныне несуществующая платформа Microsoft Mixer — YouTube является гигантом, с общей базой пользователей более 2 миллиардов человек.Хотя общая пользовательская база Twitch неизвестна, она может похвастаться 140 миллионами активных пользователей в месяц. Но Twitch по-прежнему отвечает за 65 процентов часов просмотра прямых трансляций, и нет никакой гарантии, что даже YouTube сможет повлиять на это. (Twitch принадлежит Amazon, чей основатель Джефф Безос владеет The Washington Post). Он объяснил, что YouTube структурирован иначе, чем Twitch, потому что он позволяет создателям расширять свои каналы, делая больше, чем просто постоянно транслируя — они также могут загружать обычные видео, истории, короткометражки и видео по запросу — что означает, что, по его мнению, , YouTube Gaming напрямую не конкурирует с Twitch.

История продолжается ниже объявления

«Когда вы смотрите на время просмотра в прямом эфире, это своего рода вторичный рынок с точки зрения потребления контента», — сказал Вятт. «Подавляющее большинство просмотров видео происходит в формате [видео по запросу] и в коротких формах, но прямые трансляции настолько интригуют, потому что они действительно интерактивны. Это приносит богатый контент, который вы никогда не сможете получить в видео по запросу и в короткометражках. Вот почему я думаю, что это важно, но я не рассматриваю это как причину, по которой мы этим занимаемся, в том, что это гиперрастущий, огромный бизнес.

Несмотря на влияние Лупо и Бетара, Twitch мог позволить себе отпустить их. Они были хороши для бренда, но, вероятно, не являлись крупными дойными коровами в традиционном смысле этого слова. Кроме того, на Twitch все еще есть сотни других крупных стримеров, к которым зрители могут перейти. В то время как Бетар, в частности, добился огромного успеха в своем переходе на YouTube — собрав более 100 000 одновременных зрителей в своем первом потоке и получив почти 20 000 платных подписчиков всего за два дня — чистое влияние на общее количество зрителей Twitch было незначительным.

Тем не менее, Лупо и Бетар имеют схожие сообщества и вкусы в играх, которые совместимы не только друг с другом, но и с другими популярными стримерами YouTube, такими как Джек «CouRage» Данлоп и Гай «Dr Disrespect» Беам. Четверо уже сотрудничали, играя в такие игры, как «Call of Duty: Warzone», создавая гораздо более заметную точку воспламенения, чем они могли бы иметь по отдельности, и привлекая миллионы зрителей. Если Twitch потеряет больше стримеров, которые вместе больше, чем сумма их частей, это может привести к ослаблению его собственной гегемонии.Теперь вопросы заключаются в том, какие дополнительные громкие имена в конечном итоге отпустит Twitch и как (или даже если) это начнет влиять на платформу более заметным образом.

История продолжается ниже объявления

Но есть и другие краткосрочные последствия, которые следует учитывать. Действия Лупо и Бетара происходят в то время, когда доверие стримеров к Twitch находится на рекордно низком уровне. Бетар объявил о своем уходе в тот же день, когда тысячи стримеров участвовали в #ADayOffTwitch, движении бойкота, начатом маргинализованными стримерами, сытыми по горло эпидемией «рейдов ненависти», охвативших весь Twitch, когда агрессоры используют ботов и фиктивные аккаунты для наполнения стримеров. ‘ чаты с ненавистными сообщениями.Пока стримеры протестовали против относительного молчания Twitch перед лицом рейдов ненависти, Вятт провел день, отвечая на десятки твитов от стримеров и зрителей, интересующихся планами YouTube Gaming. Это был разительный контраст, хотя, по общему признанию, Twitch и YouTube имели дело с очень разными ситуациями (с тех пор Twitch подал в суд на двух пользователей, предположительно ответственных за организацию рейдов ненависти). Сторонники хэштегов, таких как #ADayOffTwitch, также выступают за диверсификацию доходов стримеров — чтобы стримеры могли проверить возможности других платформ, чтобы убедиться, что они, по крайней мере, максимизируют свой доход, имея дело с плохим обращением.В совокупности эти события привели к тому, что многие стримеры Twitch задались вопросом, стоит ли им тоже переходить на YouTube, даже если никто не предлагает им многомиллионный контракт.

Ненавистнические рейды не только стали меньшей проблемой на YouTube, но и платформа предлагает другие льготы, такие как разделение дохода по умолчанию 70-30 (в пользу создателей), где Twitch начинает с 50-50. Кроме того, YouTube менее насыщен прямыми трансляциями, чем Twitch, где на 1000 ведущих вещателей приходится более половины всех часов просмотра, что оставляет относительно небольшую аудиторию, за которую конкурируют миллионы других стримеров.Кроме того, Twitch структурирован вокруг каталогов, посвященных конкретным играм и занятиям, и видимые стримеры в верхней части этих каталогов, как правило, самые большие. Иными словами, успех порождает успех в будущем, а безвестность почти невозможно преодолеть.

На YouTube есть похожая, но менее надежная страница для изучения, где Вятт признает, что есть «возможности для улучшения», но, по его мнению, это не главное. Вместо этого алгоритмическая система рекомендаций YouTube — это то, что он считает самой сильной стороной платформы.Хотя он признал, что текущая стратегия YouTube — заключать крупные сделки с ведущими стримерами — по-своему «тяжелая», алгоритм рекомендаций может служить уравнителем.

История продолжается под рекламой

«Я действительно думаю, что многие создатели добиваются огромного успеха в прямом эфире на YouTube, потому что мы появляемся по рекомендации», — сказал он, указывая на популярность таких звезд потокового вещания, как Рэйчел «Валькира» Хофстеттер, которая ушел из Twitch в YouTube в начале прошлого года и в итоге стал одним из самых громких имен в сфере прямых трансляций.«В противном случае они могли бы не быть найдены, потому что, если бы вы зашли на страницу игры, вы бы, скорее всего, просто посмотрели некоторые из самых больших потоков».

Но не все так просто. В то время как крупные стримеры могут быстро произвести фурор на YouTube, более мелкие стримеры, как правило, вынуждены начинать все сначала — по крайней мере, на начальном этапе. Эшли «Ashnichrist» Кристенсон, коуч по стримингу, чей контент часто направлен на то, чтобы помочь другим вещателям добиться успеха, недавно в течение двух месяцев экспериментировала со стримингом на YouTube.Она сказала, что ее типичное количество одновременных зрителей упало со 120 на Twitch до примерно 60 на YouTube.

«Я чувствовала, что стриминг на YouTube немного оторван от всех остальных», — сказала она. «Я думаю, что у стримеров на Twitch есть такая идея: «О, у меня есть свое собственное сообщество». но дело не столько в том, что у вас есть собственное сообщество, сколько в том, что вы похожи на громоотвод внутри общего сообщества Twitch, который имеет некоторую способность привлекать к себе других людей в этом пространстве.

Кроме того, YouTube по-прежнему отстает от Twitch, когда речь идет о функциях прямой трансляции. Это, по словам Кристенсона, вредит стримерам не только в их кошельках. Такие функции Twitch, как дарение подписки, которое позволяет зрителям покупать подписки для других зрителей в чате, способствуют развитию сообщества и вызывают волнение. Вдобавок ко всему, поля для небольших стримеров могут быть довольно тонкими; прямо сейчас набор прибыльных функций YouTube не может компенсировать разницу, вызванную потерей зрителей.

Продолжение истории ниже объявления

У YouTube есть базовые системы, такие как платные подписки, но он все еще находится в процессе связывания связующего волокна, которое так крепко связывает Twitch.

«Вы видите все эти функции сообщества, и вы видите эти суб-сообщества и внутренние шутки, и даже культуру монетизации, которая существует с подарком», — сказал Кристенсон. «Они так хорошо создали культуру сообщества на платформе, что , чтобы Twitch мог составить действительно солидную конкуренцию, должен быть определенный уровень культуры.”

Вятт говорит, что дополнительные функции прямой трансляции YouTube находятся в разработке, хотя он не стал уточнять, что именно это будет.

История продолжается под рекламой

«То, что вы видите сегодня, с точки зрения монетизации, даже близко не соответствует тому, чего мы хотим», — сказал Вятт. Он также указал на недавний запуск YouTube Better Twitch TV, популярного стороннего расширения, которое позволяет зрителям видеть и использовать смайлики Twitch, как на то, что, как он надеется, поможет создать культуру YouTube и создать сценарий, который «лучший из обоих». миры.

Однако Вятт отметил, что YouTube не стремится воссоздать в точности те структуры и обстоятельства, которые породили культуру Twitch. На такой большой платформе, как YouTube, он не думает, что это возможно.

«Идея о том, что у вас есть такая глобальная культура и культура мемов среди 300 миллионов человек, которые приходят и смотрят игры каждый божий день, не кажется реалистичной — и в этом нет необходимости», — сказал он. «Что мне действительно нужно, YouTube to be — это платформа, которая позволяет авторам процветать и создавать свои собственные сообщества.

История продолжается под рекламой

В последнее время культура Twitch также становится все более интернациональной: четыре из 10 самых популярных стримеров пришли из Испании и Бразилии. Тем не менее, эмоции и мемы, такие как «PogChamp» и «KEKW», остаются узнаваемыми независимо от языка. Это свидетельство уникального способа, которым Twitch, который начал с малого и сосредоточился на конкретных, тогда нишевых игровых сообществах, сдерживал молнию.

Несмотря на менее ориентированный на потоковое вещание подход, YouTube по-прежнему, несомненно, конкурирует за куски пирога, если не за все, среди стримеров, сообществ и обмена мнениями.Впереди долгая тяжелая битва. Девин Нэш, директор по маркетингу агентства талантов для создателей контента Novo, не думает, что Twitch скоро упадет со своего трона.

«Я думаю, что самым большим преимуществом Twitch является то, что они убедили людей, что истории успеха в прямом эфире важнее для Twitch», — сказал Нэш. «Если у вас есть канал на YouTube, и вы его убиваете, влияние это кажется меньшим, чем у кого-то с эквивалентными зрителями на Twitch. Это то, что, я думаю, им удалось сделать случайно, что заставляет меня не быть уверенным, что тенденция через один-два года, в краткосрочной перспективе, будет заключаться в том, что все перейдут на YouTube.

История продолжается ниже рекламного объявления

Нэш добавил, однако, что из-за алгоритма рекомендаций YouTube и общего размера он «на 100 процентов убежден», что в ближайшие четыре-пять лет он станет ведущей платформой для прямых трансляций. Другие, такие как Дорон Нир, соучредитель ведущей компании по предоставлению инструментов и услуг StreamElements, отметили, что инициатива YouTube по потоковому вещанию — это не просто Mixer 2.0.

«Для Mixer их решение было связано не только с талантом, но и с получением актуальности», — сказал Нир.«Их выдающееся партнерство гарантировало, что с того дня они были включены в обзоры всех платформ потокового вещания, даже если их количество зрителей никогда не ставило их в ту же лигу, что и Twitch и YouTube. В этом случае YouTube уже является частью разговора, но теперь они добавляют к списку, который уже может похвастаться впечатляющими талантами, такими как CouRage и Valkyrae, и, по слухам, в разработке. Учитывая размер игрового сообщества, никогда не наступит момент, когда одна платформа будет управлять всеми.”

Кристенсон не готова делать какие-либо столь широкие заявления, но она верит, что в то время, когда потоковая передача все больше становится одним из многих различных инструментов в наборах инструментов создателей, другие платформы будут продолжать вторгаться на территорию Twitch. .

История продолжается ниже рекламного объявления

«Я считаю, что по мере того, как все больше авторов переходят на платформы и принимают правильные бизнес-решения для себя, мы будем видеть все больше и больше [зрителей], которые делают паузу перед открытием. Twitch и вместо этого начните поддерживать создателей над платформами», — сказала она.«В конечном счете, на каждой платформе будет функция прямой трансляции, если она еще не реализована. Это инструмент развития доверия, который нужен каждому создателю. Это касается не только Twitch».

BETAR GHAR, Arambagh Court — Магазин электроники в Хугли

BETAR GHAR находится в Арамбах Корт, Хугли. В настоящее время у нас нет обзоров или оценок для BETAR GHAR. В Арамбаг Корт есть как минимум 41 магазин электроники, из которых этот магазин электроники имеет общий рейтинг 7. Адрес магазина электроники: PARUL, ARAMBAGH, рядом с офисом BSNL, Арамбаг, Западная Бенгалия 712601.

предприятия, расположенные рядом с БЕТАР ГАР: Spice Hotspot, SMS Honda Arambagh, интернет-магазины Arambagh, интерьеры Betar Bhavan, Brahma Ayurved, Brahma Ayurved, Kalimata Auto Center, KEI INDUSTRIES LTD, Ma Sarada Body Builders, TVS-Drishti Powertech Llp, SUNMOON HOTEL AND РЕСТОРАН, Логистика Ekart, ОТЕЛЬ И РЕСТОРАН SUNMOON, Godrej Interio — Интерьеры Betar Bhavan — Магазин мебели в Арамбахе и т. Д.

Оформить заказ Top Electronics Магазины

• Бантарент-распределительная станция — Расстояние между Бетарской Грэром и Бандальной станцией Bandel составляет около 59.42 км.
• Бандельская церковь. Расстояние между БЕТАР-ГАР и Бандельской церковью составляет примерно 61,13 км.
• Розенкранц-Базилика — Расстояние между БЕТАР ГАР и Розенкранц-Базилика составляет около 61,13 км.

NEW BETAR BICHITRA, Boraichanditala — Магазин электроники в Хугли

NEW BETAR BICHITRA находится в Boraichanditala, Хугли. В настоящее время у нас нет отзывов или оценок для НОВАЯ БЕТАР БИЧИТРА. В Борайчандитала есть как минимум 46 магазинов электроники, из которых этот магазин электроники имеет общий рейтинг 25.Адрес магазина электроники ..boraiChanditala, Hoogly, West Bengal, 712136

Некоторые компании Расположенный недалеко от новой бетарской бичитра: PRATAG INTERNATIONAL, ARBIND TELECOM мобильный, ноутбук, Центр ремонта ПК, Rupkatha и др.

Касса Лучшие магазины электроники

• Станция Bandel Junction. Расстояние между NEW BETAR BICHITRA и станцией Bandel Junction составляет около 8.87 км.
• Бандельская церковь — Расстояние между NEW BETAR BICHITRA и Бандельской церковью составляет около 7,92 км.
• Розенкранц-Базилика — Расстояние между NEW BETAR BICHITRA и Розенкранц-Базилика составляет около 7,92 км.

Обещания, обещания — рецензия на книгу | Исраэль Медад

Рецензия на книгу «Кому была обещана земля обетованная?» Авраам А. Сион, Mazo Publishers, 2021, стр. 442.

Отвечая на те же дебаты, лорд Бальфур сказал, inter alia , что он не

«… отрицать, что это приключение… Неужели мы никогда не будем проводить новые эксперименты? Я надеюсь, что ваши светлости никогда не опустятся до этой лишенной воображения глубины и что эксперименты и авантюры будут оправданы, если для этого есть какое-либо основание или причина.

Арье Михайлович Дубнов, размышляя над теми же словами Бальфура, пришел к совершенно иному их пониманию и писал:

«Другими словами, британская политика в Палестине не сводилась к построению независимого национального государства или даже к попытке найти «решение» «еврейского вопроса». Наоборот, это было продолжение имперского авантюризма девятнадцатого века новыми средствами, политический эксперимент».

Как он мог прийти к такому заключению, когда Бальфур заявил в тот день, что Мандат на Палестину не «несовместим с политикой держав, которые изобрели обязательную систему» ​​ , систему, которая «всегда рассматривала Мандат на Палестину в общих чертах Декларации ноября 1917 года» непостижимо.Эта Декларация, прямо заявил Бальфур, предлагала «политику еврейского дома» . Предположение Дубнова — это не только указание на преднамеренное искажение речи, но и подлое искажение истории.

Я представляю книгу профессора Сиона на этом фоне как показатель того, насколько важен предмет, которым он занимается. Его подзаголовок — «Некоторые фундаментальные истины об арабо-израильском конфликте». Сион — ученый-правовед, и его книга является существенным вкладом в растущую литературу, бросающую вызов про-«палестинским» силам, утверждающим, что сионизм и, как это было сформулировано в Декларации Бальфура, восстановление еврейского национального очага благодаря исторической связи еврейского народа на эту землю как-то незаконно.

Уже в 1971 году, как отмечено в статье Сахара Хунейди о ближневосточном департаменте министерства иностранных дел, доктор философии Денниса Эдварда Нокса. В диссертации «Развитие британской политики в Палестине, 1917–1925 гг.» высказывалось предположение, что с вступлением в силу Мандата в сентябре 1923 г. Декларация Бальфура, бывшая политическим письмом о намерениях, приобрела юридический статус.

Как я сам указывал, уже в 1936 году У. Ф. Бустани опубликовал трактат, в котором утверждалось, что мандат на Палестину недействителен, как и Тауфик Ханаан в том же году в своем «Конфликте в стране мира».Гораздо позже Генри Каттан развил этот подход, который включает отрицание евреев как нации, не имеющей прав, как чужаков для страны и так далее. Они утверждали, что Великобритания совершила незаконный акт, отстаивая права евреев на Земле Израиля. Ханаан, однако, признал, что «

Сиону предшествовали Говард Гриф и Жак Готье, а также множество статей и исследований. В чем же тогда преимущество чтения книги Сиона?

Сион обеспокоен двумя основными проблемами. Во-первых, является ли деятельность еврейских поселений в Иудее и Самарии незаконной, противоречащей международному праву? Во-вторых, является ли это военным преступлением? Чтобы прийти к выводу, он анализирует имеющийся материал — не воображаемые юридические заключения последних лет или решения ООН, а то, что намеревались вовлеченные стороны, как они намеревались построить сионистский проект в соответствии с нормами международного права и историческими рамками. ссылка на это.

Его цель хорошо достигнута, предоставляя заинтересованному читателю детали и малоизвестные факты в исчерпывающей форме, но не утомляя читателя и не заставляя его чувствовать себя, как если бы он был классом юридической школы. Эта книга представляет собой отличный ресурс для противодействия арабской пропаганде, независимо от того, продвигается ли она арабами, пропалестинскими агентами агитпропа или прогрессивными антисионистскими евреями.

Пример: на с. 149, он цитирует лорда Керзона, не симпатизирующего сионизму, который сказал на конференции в Сан-Ремо в 1920 году, что важно «защищать права меньшинств, в первую очередь, права арабов».Как мы все знаем, в то время арабы не составляли меньшинства в Палестине. Вывод должен заключаться в том, что при мысли о еврейском государстве и огромном количестве евреев, прибывающих в страну, арабы станут меньшинством. Это делает недействительным использование арабами принципа самоопределения. Мандат был специально разработан для увеличения еврейского населения, объекта 500-летнего османского угнетения, а также мусульманского подавления в прошлые века, поскольку евреи были естественным и неимущим народом Земли Израиля.

По общему признанию, это мой личный интерес, но Сион решил не включать какие-либо мысли Зеева Жаботинского по этому вопросу. Например, в своих официальных показаниях перед комиссией Пиля Жаботинский отметил, что сэр Эдвард Грей, министр иностранных дел Великобритании, 13 марта 1916 года телеграфировал сэру Джорджу Бьюкенену, британскому послу в Санкт-Петербурге, с просьбой узнать, что отношение российского правительства к просионистской декларации. Формулировка Грея того, что Жаботинский назвал «еврейскими сионистскими устремлениями», была следующей: « схема должна предвещать разрешение евреям, когда их колонисты в Палестине станут достаточно сильными, чтобы конкурировать с арабским населением, взять в свои руки управление внутренними делами Палестины». той области (кроме Иерусалима и святых мест). ” Сион не включает это сообщение, хотя Грей цитируется несколько раз.

Сион в частной переписке утверждал, что его исследование основано на официальных документах, а Жаботинский почти не упоминается в этих документах, а если и упоминается, то характер его не комплиментарен. Я думаю, что Жаботинский был в центре политических и дипломатических усилий небольшой группы сионистов в 1916-1917 годах, которые достигли как Декларации Бальфура, так и формирования частей Еврейского легиона, вполне поддающейся формированию задачи.Цитируя слова Грея, которые были в официальной документации, он делал это как участник событий. В 1937 году Жаботинский напомнил британским официальным лицам и нам сегодня, что намерение Англии состояло в том, чтобы легально и обоснованно создать еврейское геополитическое образование за два года до принятия Декларации Бальфура.

Жаботинский в показаниях 1937 года также напоминает Комиссии Пиля, что «незадолго до публикации Декларации Бальфура, в 1917 году, в «Таймс» произошла полемика между членами сионистской и антисионистской секций британского еврейская община.Лорд Ротшильд опубликовал свою формулу «еврейских сионистских устремлений» в «Таймс» от 28 мая 1917 года: «Мы, сионисты, [стремимся] к созданию автономного еврейского содружества под эгидой и защитой союзных держав». Сион действительно упоминает это письмо на странице 105, но его источником является книга Леонарда Штейна 1961 года, опубликованная через четверть века после очень публичных и очень официальных показаний Жаботинского относительно тех же самых слов.

Я выбираю еще один текст Жаботинского перед Комиссией, когда он цитирует еще одно доказательство того, «что декларация была обещанием способствовать созданию еврейского государства с еврейским большинством.Он вспоминает, как капитан Хопкин Моррис говорил в Палате общин 17 ноября 1930 года о «обещании». В этой речи он сказал: « Декларация Бальфура была принята в 1917 году, и она… обещала евреям национальный дом, с одной стороны, при соблюдении гражданских и религиозных прав существующего нееврейского населения, с другой… Нет никаких сомнений в том, что после принятия Декларации в 1917 году сионистов заставили поверить, что они должны были создать в Палестине еврейское государство.Я внимательно просмотрел речи и статьи, написанные покойным лордом Бальфуром… Вы не можете сказать, что какая-либо часть его сочинений или речей содержит что-либо вроде обещания еврейского государства… Все национальные лидеры говорили о еврейском государстве. Состояние.» Этого я тоже не нашел в книге Сиона.

Я думаю, что эти примеры должны были быть включены. Но их отсутствие не умаляет важной ценности книги для тех, кто мало знает — или отказывается признавать — эту историю.

Еще одна вещь, которую, возможно, можно было бы включить, — это карта сионистского предложения о границах Мандата, которая была представлена ​​на Версальском мирном договоре в январе 1919 года, когда Вейцман встретился с Фейсалом. В книге Сиона есть семь карт, четыре из которых посвящены библейским границам Земли Израиля. Карта 1919 года, помимо ее контуров, простирающихся до реки Литани и через реку Иордан до реки Хиджаз, важна, поскольку она свидетельствует о том, что народы мира знали о территориальных устремлениях сионистов.

Сион посвящает свою работу вопросу о том, имели ли арабы какие-либо претензии на самоопределение на территории Палестины, и подчеркивает явное противоречие между тем, что еврейское поселение где-либо на территории Палестины было очевидным правом (статья 6). решения Лиги Наций 1922 г.), который «поощрял бы тесные поселения евреев на земле», и нынешние обвинения в «незаконных поселениях». Он утверждает, что положения о мандате имеют приоритет над статьей 49 Женевской конвенции.

Книга Сиона предлагает новое, глубокое и свежее прочтение обстоятельств дипломатического и юридического создания мандата на Палестину, намерений тех, кто был причастен к его созданию, документов, подтверждающих все это, и последствий для понимания Текущая политическая ситуация в Израиле, Иудее и Самарии. Это место на вашей полке.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

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

Настройка браузера на прием файлов cookie

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

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

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

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

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

UA подтверждает отсоединение владельца магазина

ТАСКАЛУЗА | Университет Алабамы отстранил владельца магазина мужской одежды T-Town Тома Аль Бетара от программы в письме от 31 марта, о чем школа объявила во вторник, но не обнаружил нарушений в обзоре отношений магазина со студентами-спортсменами UA.

«Из-за опасений, выраженных в нашем письме г-ну Альбетару от 31 марта 2011 года, мы исключили его из нашей программы. Как мы всегда делаем в вопросах такого рода, мы обсудили этот вопрос с офисом SEC», — директор по соблюдению UA Майк. — сказал Уорд. «Поскольку мы не нашли доказательств какого-либо нарушения NCAA, мы не сообщали о нарушении самостоятельно. UA будет продолжать активно действовать во всех областях контроля за соблюдением требований».

Магазин мужской одежды T-Town в торговом центре University Mall в последние дни стал объектом пристального внимания, когда на странице магазина в Facebook появились фотографии, на которых звезда UA Трент Ричардсон, бегущий назад, подписывает товары в магазине.Другие игроки UA, как действующие, так и бывшие, также были сфотографированы с Аль Бетаром на странице в Facebook. С тех пор фотографии были удалены. Если Ричардсону или любым другим нынешним игрокам будут предоставлены деньги, товары для магазина или любая другая выгода, считающаяся ненадлежащей в соответствии с правилами NCAA, в обмен на автографы, их право на участие может быть поставлено под угрозу.

«Наши специалисты по комплаенсу давно разбираются в этом. Я думаю, что это пример… это не нарушение, если вы подписываете кому-то футболку, вы просто не можете получить за это компенсацию.Мы давным-давно прекратили отношения с этим заведением, чтобы убедиться, что все понимают, что игроки могут и чего не могут делать», — сказал тренер UA Ник Сабан Яну Фитцсиммонсу из ESPN Radio 103.3 в Далласе. «Знаете, я думаю, Я мог бы выгнать наших игроков из клуба, но пока кто-нибудь не убедит меня, что кто-то делает что-то не так — в чем я еще не убедился — я не знаю, справедливо ли это по отношению к нашим игрокам».

Уорд сказал, что соответствие UA расследует такие вещи как обычное дело.

«Основываясь на нашем рассмотрении этого вопроса, мы пришли к выводу, что г-н Альбетар соблюдает правила NCAA», — добавил Уорд. «Для студентов-спортсменов раздача автографов не является нарушением, а для бизнеса не является нарушением демонстрация фотографий, футболок или других предметов, изображающих нынешних студентов-спортсменов. Мы не нашли доказательств того, что какой-либо студент-спортсмен получал какие-либо дополнительные преимущества. »

В письме от 31 марта срок отстранения Аль-Бейтара от общества составляет три года. Это указывает на то, что, хотя UA в то время не сочла его представителем спортивных интересов школы, видимость нарушения правил вынудила школу действовать в защиту своих учеников-спортсменов.Условия отказа предусматривают, что UA не примет помощь от Al Betar, которая будет поддерживать действующих спортсменов или набор потенциальных спортсменов; что UA не примет финансовую помощь для своей спортивной программы от Al Betar; чтобы «Аль-Бейтар» не предоставлялись никакие льготы или привилегии, недоступные широкой публике; и что UA предпримет другие действия, которые она сочтет в пределах своих полномочий, против Аль-Бейтара, чтобы исключить его участие в спортивной программе. В письме, написанном директором по легкой атлетике UA Мэлом Муром, также указывается, что Аль-Бейтару не будет выдаваться боковая линия, площадка для корта или другие зоны с ограниченным доступом на территории кампуса.

Аль-Бетар, которому удалось связаться во вторник, отказался от комментариев.

Учреждение NCAA не является беспрецедентным в том, чтобы отмежеваться от кого-то, кто не был определен как представитель спортивных интересов школы.

В декабре UA направила Аль-Бейтару письмо о прекращении противоправных действий, в котором просила его прекратить продажу или распространение товаров с подписями спортсменов UA. В письме отмечалось, что продажа или распространение таких предметов может поставить под угрозу их право на участие.Правила NCAA требуют, чтобы спортсмены или их учреждения, действующие от их имени, предпринимали шаги для прекращения такой практики, если они хотят сохранить право на участие. Аль-Бетар также организовал автограф-сессии для игроков UA после истечения срока их права на участие в NCAA, что не является нарушением правил и является обычной практикой для известных игроков.

Текущая вывеска на витрине отмечает, что предметы с автографами предназначены только для демонстрации, а не для продажи.

Три бывших игрока UA, в том числе защитник национального чемпионата BCS Грег МакЭлрой, рассказали Tidesports.com им не были предоставлены какие-либо неправомерные выгоды от Al Betar. Ранее в этом году, после того, как его право на участие истекло, МакЭлрой организовал автограф-сессию через Аль-Бейтара.

«Он никогда не пытался приблизиться ко мне во время футбола или пытался сделать что-то подобное, пока я еще имел право на участие», — сказал МакЭлрой. «Все мои отношения с ним были законными. Я организовал с ним подписание контракта через своих специалистов по маркетингу, как только я закончил и мое право на участие было завершено. Он был в порядке — он заплатил нужную сумму, и мы организовали подписание в пользу моего фонда. .»

Один из бывших игроков, ранее изображенный на странице магазина в Facebook, Крис Роджерс, сказал, что Аль-Бетар не предоставлял игрокам в своем магазине товары бесплатно или со скидкой, и указал, что понимает, что это недопустимо.

«Он (говорил): «Эй, ребята, вы мне нравитесь, ребята, но там ничего не будет бесплатно или со скидкой. Вы должны платить за все, потому что они следят за мной», — сказал Роджерс. «Он всегда говорил это, и он всегда следил за тем, чтобы вы покупали все за то, что оно было (стоило).»

Роджерс не указал, имел ли в виду Аль-Бетар соответствие требованиям UA, конкурирующих фанатов или кого-то еще, сказав, что за ним следят. Однако в письме Аль-Бейтару от UA от 31 марта указывалось, что ему «несколько раз предоставляли образование, связанное с рекламной деятельностью и дополнительными преимуществами для студентов-спортсменов». Роджерс играл в качестве резерва в команде национального чемпионата Алабамы BCS 2009 года в качестве старшего. Хотя он не был из тех высокопоставленных игроков, чей автограф имел бы значительную ценность, он сказал, что, по его мнению, знал бы, если бы его товарищи по команде неправомерно извлекали выгоду из отношений с Аль Бетаром.

«Если бы это стало известно, мне было бы трудно в это поверить», — сказал Роджерс. «Я бы сказал:« Что? Для меня было бы шоком услышать это».

Бывший защитник UA Лютер Дэвис, который подписал контракт свободного агента с Buffalo Bills во вторник в качестве недрафтованного новичка, сказал, что купил единственные костюмы, которые у него когда-либо были в Алабаме, у Al Betar, и заплатил за них полностью.

«У меня, наверное, есть два, может быть, три костюма во всем моем шкафу. Я купил их в первые два года пребывания в Bama», — сказал Дэвис.«Насколько я понимаю, он просто очень гордый фанат, может быть, он переусердствовал с тем, чтобы быть фанатом. Я думаю, что, возможно, сделал пару снимков с ним».

На вопрос, почему некоторые игроки UA часто посещают этот магазин, МакЭлрой сказал: «Том всегда может видеть из своего магазина торговый центр, он может видеть людей, когда они проходят мимо, из-за того, где находится его прилавок, поэтому я уверен, что он зовет». …Они заходят туда, потому что ходят по торговому центру. Вы заходите в магазины.