Пп дневник: ‎App Store: Дневник Питания Похудения Воды

Содержание

Что такое дневник питания и для чего он нужен?

Все хотят быть стройными, красивыми и здоровыми, но не всегда знают, как этого достичь. Каждый год выходят десятки новых книг по правильному питанию, но количество людей с избыточным весом продолжает расти. Если кажется, что вы верно следуете рекомендациям, но вес все равно не устраивает, и вы продолжаете искать способы борьбы с ним, тогда этот дневник питания для вас.

Как определить есть ли у вас избыточный вес?

Самым простым способом является расчет Индекса массы тела (ИМТ) по следующей формуле: ИМТ= вес человека в кг/(рост в метрах)2.

Если ваш индекс массы тела находится в пределах от 18,5 до 24,9, то ваш вес в норме. Если при расчете вы получили цифру в пределах от 25 до 29,9, то вы имеете избыток веса. ИМТ от 30 до 34,9 свидетельствует об ожирении I степени, от 35 до 40 — ожирение II степени, и больше 40 — ожирение III степени. ИМТ меньше 18,5 считается недостатком массы тела, и иметь его также плохо, как и избыток массы тела.

Например, рассчитаем ИМТ при росте 163 см и весе 90 кг. По формуле 90/(1,63)2 ИМТ равен 33,3, что соответствует ожирению I степени.

Почему принято ориентироваться именно на такие значения ИМТ?

Рекомендованные значения ИМТ были вычислены эмпирически по данным сравнительных популяционных исследований, показавших, что женщины с ИМТ от 18,7 до 23,8 и мужчины с ИМТ от 21,0 до 25,1 имеют наиболее низкий риск развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний, а также риск смерти от всех возможных причин. Кстати, для разных народов эти показатели несколько отличаются. Для азиатов нормальным считается ИМТ от 18,5 до 22,9, избыточный вес определяется при ИМТ от 23 до 27,4, а ожирение — выше 27,5.

Может ли у человека быть нормальный вес с ИМТ больше 25?

Да, может. Увеличение ИМТ может быть связано не только с жировой, но и с мышечной массой. У большинства профессиональных спортсменов ИМТ находится в пределах 25–30. Следовательно для правильной оценки веса необходимо учитывать еще и количество жировой массы.

Это можно сделать двумя способами:

1. Провести биоимпендансный анализ состава тела. Данный анализ позволяет объективно оценить количество жировой массы, мышц и воды в теле.

2. Измерить объем талии. Для женщин объем талии должен быть меньше 80 см, если объём талия от 80–88 см, то женщина переходит в группу риска заболеваний, связанных с избыточным весом и ожирением, а при объеме талии большее 88 см риск этих заболеваний становится более значимым. Для мужчин эти значения соответствуют 94 и 102 см.

Чем может быть опасен избыточный вес и ожирение?

К сожалению, избыточные вес и ожирение — не только косметический дефект, но и серьезная проблема, снижающая качество и продолжительность жизни человека. Избыточный вес может приводить к различным заболеваниям кожи и варикозной болезни. Он способствует развитию гипертонической болезни, возникновению инфаркта, инсульта, болезней суставов, позвоночника, некоторых форм рака.

С чего начать борьбу с лишними килограммами?

Найти причины набора веса.

Факторы окружающей среды.

В России проблемы избыточной массы тела стала актуальной в середине 90-х. Что же произошло в это время? Улучшение экономической ситуации привело к увеличению количества доступной, высококалорийной еды и, одновременно с этим, к снижению уровня физической активности. У нас появились пульты телевизионного управления, стиральные и посудомоечные машины, компьютеры, многие приобрели собственные автомобили, во всех строящихся торговых центрах стали делать лифты или эскалаторы, открылось большое количество недорогих кафе быстрого питания, предлагающих вкусные высококалорийные продукты.

Вспомните, как давно вы просто гуляли по улице? Как давно вы не проводили вечер дома у телевизора или за компьютером?

Привычки и традиции.

В нашей стране любое праздничное мероприятие ассоциируются с едой. Когда в последний раз вы собирались с друзьями не за столом? А чего стоит наша привычка после еды выпить чай с чем-нибудь вкусненьким, которое зачастую по калорийности превышает все съеденное ранее. Мы очень любим жареную, жирную пищу. Но почему? Потому, что мы привыкли так есть, или потому, что она нам действительно необходима?

Сколько раз в день вы едите овощи, фрукты, зелень? Почему, когда вы хотите быстро перекусить, вы покупаете булочку, а не что-то другое? Это привычка или потребность? Задайте себе вопрос: почему я ем то, что я ем?

Оцените ваш недельный или месячный рацион — не слишком ли он однообразен? Вне праздников мы готовим небольшой набор блюд, а во время торжества чаще всего на наших столах — салат «Оливье» и «Селедка под шубой». Вспомните, что готовили ваши родители. Возможно, вы питаетесь также. Это относится и к вопросу о наследственности. Часто слышишь фразу: «У меня все в семье были полными, потому и я такой, генетика у нас такая…». Генетика или образ жизни?

Психологические факторы.

Для многих людей еда необходима не только для удовлетворения физиологических потребностей, но также играет множество других ролей: еда помогает им думать, справиться со скукой, поднимает настроение. Этот список может быть бесконечным. Может быть, вы относитесь к этим людям?

Биологические факторы

Конечно, к избыточному весу могут привести эндокринные заболевания, прием определенных лекарственных препаратов, болезни суставов, снижающие нашу физическую активность и многое другое. Эти факторы обычно являются причиной набора 5, максимум 10 кг, а как же другие 15-20 кг лишнего веса? Откуда они берутся? Для ответа на этот вопрос вернитесь к началу списка.

Существует еще одно заблуждение о том, что избыточный вес связан с возрастом. Да, несомненно, с возрастом вес постепенно начинает расти, но эта прибавка составляет около 5 кг за всю жизнь, а остальные килограммы мы создаем для себя сами.

Как мы видим, есть много факторов набора веса, но основная причина это мы сами, наши пищевые привычки, наш образ жизни. Часто человек набирает вес годами и расстаться с потерянным весом бывает сложно. Вес становится уже частью вас и начинает оказывать существенное влияние на организм, выстраиваясь в его работу и нарушая ее. Тем не менее, начать менять вашу жизнь к лучшему вы можете уже сегодня, начав вести дневник питания.

Как вести план питания? Инструкция по заполнению.

1. Дневник питания надо вести минимум в течение 1-2 недель, сохраняя ваш обычный образ жизни, привычный режим и объем приема пищи. И здесь самое сложное — честное заполнение дневника. Некоторым становится стыдно записывать все как есть на самом деле, и они начинают ограничивать себя в еде или занижать объемы съеденной пищи. Не надо себя стесняться. Зато дневник станет объективным инструментом, который поможет проконтролировать свое пищевое поведение и справиться с лишним весом.

Ваш врач не учитель, и не надсмотрщик, ваш доктор — партнер, который может вам помочь. Быть честным с дневником — значит быть честным с самим собой. Это большой шаг к большим переменам.

2. Дневник нужно заполнять ежедневно, записывая всю еду и ее количество, по возможности указывая точный вес. Желательно это делать сразу после приема пищи, т. к. вечером вы можете забыть указать какие-то продукты с завтрака и обеда. Чаще всего это касается быстрых калорийных перекусов. Иногда человек рассказывает, что ничего не ест или ест мало, но при этом остается полным. Но если тщательно записывать в течение дня все, что он кладет в себе рот, даже то, что пробует во время приготовления пищи, сервировки стола и пр., то перекусы по калорийности оказываются гораздо больше, чем всё съеденное за день.

3. В графе «Количество» запишите количество еды в граммах, но только в том случае, если вы действительно взвешиваете пищу перед едой. Если взвешивать еду неудобно, выражайте количество еды в ложках, чашках, тарелках или кусочках.

4. В графе «Где и с кем» коротко опишите обстановку, в которой вы принимали пищу: один, с друзьями, с включенным телевизором, за чтением книги и т. д.

5. В графе «Причина приема» укажите, что побудило вас сесть за стол: голод, желание съесть что-то вкусное, «за компанию» или это было обычное время приема пищи.

6. В графе «Характер приема пищи» опишите характеристики того, как вы принимали пищу: быстро, плохо пережевывая («съели и не заметили»), тщательно пережевывая, осталась ли еда на тарелке, вышли ли сытыми из-за стола или немного переели.

7. В графе «Водный баланс» отмечайте каждый раз, когда выпиваете стакан воды.

Если при ведении дневника возникли вопросы, вы всегда сможете задать их своему врачу.

Удачи!

Дата
Время подъема			Время отхода ко сну
Время приема пищи	Названия блюда	Количество	Где и с кем	Характер приема	Причина
1.
2.
Водный баланс

Анна Турушева, диетолог, специалист по питанию и коррекции веса Медицинского центра СКА.
_______________________________________________________________________________________________________
↓ Больше интересного в наших соцсетях ↓

Инстаграм

ВКонтакте

Facebook

Практическое обучение | ЮУГМУ, Челябинск

Специальность 31.02.01 Лечебное дело

ПП 02.05 Инфекционные болезни

ПП. 04.01 Профилактика заболеваний и санитарно-гигиеническое образование населения

ПП. 05.01 Медико-социальная реабилитация

ПП. 07.01 Технология оказания медицинских услуг. Дневник сестринских наблюдений

Производственная практика (преддипломная)

Специальность 31.02.02 Акушерское дело

ПП. 01.01 Медицинская и медико-социальная помощь женщине, новорожденному и семье при физиологическом течении беременности, родов, послеродового периода. История родов (учебная)

ПП 02.01 Соматические заболевания, отравления и беременность.

ПП. 03.01 Медицинская помощь женщинам с гинекологическими заболеваниями в различные периоды жизни.

ПП. 04.01 Медицинская помощь женщине, новорожденному, семье при патологическом течении беременности, родов, послеродового периода. История родов (учебная)

ПП. 05.01 Технология оказания медицинских услуг. Дневник сестринских наблюдений

Производственная практика (преддипломная)

Специальность 31.02.03 Лабораторная диагностика

ПП. 01.01 Теория и практика лабораторных общеклинических исследований

ПП. 02.01 Теория и практика лабораторных гематологических исследований

ПП. 03.01 Теория и практика лабораторных биохимических исследований

ПП. 04.01 Теория и практика лабораторных микробиологических и иммунологических исследований

ПП. 05.01 Теория и практика лабораторных гистологических исследований

ПП. 06.01 Теория и практика лабораторных санитарно-гигиенических исследований

Производственная практика (преддипломная)

Специальность 33.02.01 Фармация

ПП 01.01 Реализация лекарственных средств и товаров аптечного ассортимента

ПП. 03.01 Организация деятельности аптек и её структурных подразделений

УП 02.01 Технология изготовления лекарственных форм.

Производственная практика (преддипломная)

Характеристика на обучающегося.

Специальность 34.02.01 Сестринское дело

ПП 01.01 Сестринское дело в системе первичной медико-санитарной помощи населению

ПП 02.01 Сестринский уход при различных заболеваниях и состояниях: Сестринский уход в педиатрии

ПП 02.01 Сестринский уход при различных заболеваниях и состояниях: Сестринский уход в терапии.

ПП 02.01 Сестринский уход при различных заболеваниях и состояниях: Сестринский уход в хирургии.

ПП 02.04 Сестринский уход при различных заболеваниях и состояниях: Сестринский уход в акушерстве и гинекологии

ПП 03.01 Основы реаниматологии.

ПП 04.01 Технология оказания медицинских услуг. Дневник сестринских наблюдений

Производственная практика (преддипломная)

ОБРАЗЕЦ ДНЕВНИКА ДЛЯ УЧЕБНОЙ ПРАКТИКИ

Сибирский геофизический колледж: Практика

Группа, курс, семестр	Период практики	Вид практики	Преподаватель – руководитель практики	Количество часов прохождения практики
ГФ-18, 1 курс, 2 семестр	27.05-01.06	УП.01 геодезия	Громова Е.В.	36
	03.06-08.06	УП.01 бурение	Чухнов С.И.	36
			03.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	72
	10.06-15.06	УП.04	Громова Е.В.	36
	17.06-22.06	УП.04	Громова Е.В.	36
	24.06-29.06	УП.04	Громова Е.В.	36
	01.07-05.07	УП.04	Громова Е.В.	36
			05.07.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	144
ГФ-17, 2 курс, 4 семестр	13.05-18.05	ПП.02	Громова Е.В.	36
	20.05-25.05	ПП.02	Громова Е.В.	36
	27.05-01.06	ПП.02	Громова Е.В.	36
	03.06-08.06	ПП.02	Громова Е.В.	36
	10.06-15.06	ПП.02	Громова Е.В.	36
	17.06-22.06	ПП.02	Громова Е.В.	36
	24.06-29.06	ПП.02	Громова Е.В.	36
			29.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	252
ГФ-16, 3 курс, 6 семестр	22.03-28.03	УП.02	Кокшаров В.З.	36
			28.03.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов
	29.03-04.04	УП.03	Черницова Е.В.	36
			04.04.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов
ТТ-17, 2 курс, 4 семестр	27.05-01.06	УП.01	Коженивокв Ю.А.	36
	03.06-08.06	УП.01	Коженивокв Ю.А.	36
	10.06-15.06	УП.01	Коженивокв Ю.А.	36
	17.06-22.06	УП.01	Коженивокв Ю.А.	36
	24.06-29.06	УП.01	Коженивокв Ю.А.	36
	01.07-05.07	УП.01	Коженивокв Ю.А.	36
			05.07.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	108
ТТ-16, 3 курс, 6 семестр	13.05-18.05	ПП.01	Бакумов Е.А.	36
	20.05-25.05	ПП.01	Бакумов Е.А.	36
	27.05-01.06	ПП.01	Бакумов Е.А.	36
	03.06-08.06	ПП.01	Бакумов Е.А.	36
			08.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	144
	10.06-15.06	ПП.03	Бакумов Е.А.	36
	17.06-22.06	ПП.03	Бакумов Е.А.	36
	24.06-29.06	ПП.03	Бакумов Е.А.	36
			29.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	108
ГЛ-17, 2 курс, 4 семестр	27.05-01.06	УП. 01 геология	Филиппова О.В.	36
	03.06-08.06	УП. 01 геодезия	Громова Е.В.	36
	10.06-15.06	УП. 01 бурение	Чухнов С.И.	36
			15.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	108
	17.06-22.06	УП.04	Казакова Н.М.	36
	24.06-29.06	УП.04	Казакова Н.М.	36
	29.06-05.07	УП.04	Казакова Н.М.	36
			05.07.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	108
317, 2 курс, 4 семестр	27.05-01.06	УП.01 бурение	Чухнов С.И.	36
	03.06-08.06	УП. 02 геология	Филиппова О.В.	36
	10.06-15.06	УП.01 геодезия	Громова Е.В.	36
			15.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	108
	17.06-22.06	УП.04	Филлипова О.В.	36
	24.06-29.06	УП.04	Филиппова О.В.	36
	29.06-05.07	УП.04	Филиппова О.В.	36
			05.07.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	108
ТТ-15, 4 курс, 8 семестр	09.03-15.03	УП.02	Кожевников Ю.А.	36
	16.03-22.03	УП.02	Кожевников Ю.А.	36
			22.03.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	72
	23.03-29.03	УП.04	Черницова Е.В.	36
			29.03.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	36
	30.03-05.04	УП.05	Кожевников Ю.А.	36
			05.04.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	36
ГЛ-16, 3 курс, 6 семестр	13.05-18.05	ПП.01	Филиппова О.В.	36
	20.05-25.05	ПП.01	Филиппова О.В.	36
	27.05-01.06	ПП.01	Филиппова О.В.	36
	03.06-08.06	ПП.01	Филиппова О.В.	36
	10.06-15.06	ПП.01	Филиппова О.В.	36
			15.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	180
	17.06-22.06	ПП.02	Майорова Н.П.	36
	24.06-29.06	ПП.02	Майорова Н.П.	36
			29.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	72
316, 3 курс, 6 семестр	13.05-18.05	ПП.01	Майорова Н.П.	36
	20.05-25.05	ПП.01	Майорова Н.П.	36
	27.05-01.06	ПП.01	Майорова Н.П.	36
	03.06-08.06	ПП.01	Майорова Н.П.	36
	10.06-15.06	ПП.01	Майорова Н.П.	36
			15.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	180
	17.06-22.06	ПП.02	Майорова Н.П.
	24.06-29.06	ПП.02	Майорова Н.П.
			29.06.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	72
ГЛ-15, 4 курс, 8 семестр	22.03-28.03	УП.03	Черницова Е.В.	36
	29.03-04.04	УП.03	Черницова Е.В.	36
			04.04.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	72
315, 4 курс, 8 семестр	22.03-28.03	УП.03	Черницова Е.В.	36
	29.03-04.04	УП.03	Черницова Е.В.	36
			04.04.2019 сдача дневников, отчетов, аттестационных листов	72

Требования по оформлению и ведению дневника производственной практики

Дневник ведется по каждому разделу практики.
В начале дневника делается отметка о проведении инструктажа по технике безопасности в ЛПУ с отметкой общего руководителя практики и студента.
Заполняется график прохождения производственной практики по датам и количеству часов работы, с указанием конкретных структурных подразделений ЛПУ, в соответствии с программой практики.
В манипуляционном листе ежедневно отражается количество выполненных студентом манипуляций с отметкой общего руководителя практики.
В разделе ” Объем и содержание выполненной работы” ежедневно регистрируются:

в соответствии с программой практики,

мероприятия по сан-эпид. режиму;
выполнение манипуляций,
проводимые исследования,
работа с документацией,
оснащение рабочего места,
курация пациентов с обоснованием диагностических и лечебных назначений,
проведение сан-просвет. работы.

При заполнении дневника следует четко выделить:

а) что видел и наблюдал студент;

б) что выполнял самостоятельно.

В графе “Оценка и подпись руководителя практики” непосредственным руководителем ежедневно выставляется оценка.

При выставлении оценок по пятибалльной системе учитываются

количество и качество проделанных работ,
правильность описания манипуляций, лабораторных исследований, наблюдений и т.п,
аккуратность и своевременность проведенных записей.

Оценка выставляется ежедневно непосредственным руководителем практики.

По окончании практики студент составляет отчет о проведенной практике:

цифровой
текстовой.

В цифровой отчет включается количество проведенных за весь период практики практических работ, предусмотренных программой практики, с соответствием сумме цифр, указанных в дневнике.

Цифровой отчет визируется непосредственным руководителем практики.

В текстовом отчете студент отмечает

знания и умения, полученные и закрепленные во время ПП,
информацию о невыполнении программы практики с указанием причины.

ФГОУ ВПО УрГУПС

Колледж железнодорожной медицины

Дневник

производственной практики

для получения первичных

профессиональных навыков

___________________________________

(название предмета)

Студента (ки) ___________группы______________

Специальности «Сестринское дело» базовый уровень

Ф. И. О. _____________________________________

________________________________________________

Место прохождения практики:__________________

(название ЛПУ)

Руководитель практики:

Общий – Ф. И. О., должность_____________________

________________________________________________

Непосредственный – Ф. И. О., должность___________

________________________________________________

Методический – Ф. И. О., должность_______________

________________________________________________

Екатеринбург

Инструктаж по технике безопасности в лпу

Место печати ЛПУ:

Подпись общего руководителя практики:

Подпись студента:

Практика

МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРАКТИКИ

4 курс (очно-заочная форма обучения):

ПП.02 «Изготовление лекарственных форм и проведение обязательных видов внутриаптечного контроля»:

Комплект документов по ПП02 — 7 семестр обучения:

Комплект документов по ПП02 — 8 семестр обучения:

ПП.03 «Организация деятельности структурных подразделений аптеки и руководство аптечной организацией при отсутствии специалиста с высшим образованием»:

Комплект документов по ПП.03 — 7 семестр обучения

Комплект документов по ПП.03 — 8 семестр обучения

Производственная (преддипломная) практика:

3 курс (очно-заочная форма обучения):

Комплект документов по ПП.01 — 3 курс 5 семестр 2021-2022 учебный год:

Комплект документов по УП.01 — 3 курс 5 семестр 2021-2022 учебный год:

ПП.01 «Реализация лекарственных средств и товаров аптечного ассортимента»:

ПП.02 «Изготовление лекарственных форм и проведение обязательных видов внутриаптечного контроля»:

2 курс (очно-заочная форма обучения):

ПП.01 «Реализация лекарственных средств и товаров аптечного ассортимента»:

1 курс (очная форма обучения):

ПП.01 «Реализация лекарственных средств и товаров аптечного ассортимента»:

2 курс (очная форма обучения):

ПП.01 «Реализация лекарственных средств и товаров аптечного ассортимента»:

пп. пM.03 ходырева мс-161д – дневник пп

Исследование артериального давления на периферических артериях

I. Подготовка к процедуре:

1. Представиться пациенту, объяснить цель и ход процедуры. Убедиться в наличии информированного согласия пациента на предстоящую процедуру. Узнать у пациента его предполагаемое «рабочее» давление (если у него наблюдается изменение АД).

3. Обработать руки гигиеническим способом, осушить.

4. Придать пациенту удобное положение, усадить или уложить его.

II. Выполнение процедуры:

5. Освободить руку пациента от одежды, расположив ее ладонью вверх, на уровне сердца. Рука пациента должна находиться в положении максимального разгибания (под локоть пациент может поставить свой кулак), мышцы расслаблены.

6. Наложить манжету тонометра на плечо пациента. Между манжетой и поверхностью плеча должно помещаться два пальца, а ее нижний край должен располагаться на 2,5 см выше локтевой ямки.

8. Постепенно произвести нагнетание воздуха грушей тонометра до исчезновения пульса (исчезновение пульса фиксируется исследователем пальпаторно). Этот уровень давления, зафиксированный на шкале тонометра, соответствует систолическому давлению.

9. Спустить воздух из манжеты тонометра и подготовить прибор для повторного накачивания воздуха.

10. Мембрану стетофонендоскопа поместить у нижнего края манжеты над проекцией плечевой артерии в области локтевой впадины, слегка прижав к коже, но не прилагая для этого усилий.

11. После фиксации мембраны быстро накачать манжету до уровня, превышающего полученный результат на 30 мм рт.ст.

12. Сохраняя положение стетофонендоскопа, начать спускать воздух из манжеты со скоростью 2—3 мм рт.ст. за секунду. При давлении более 200 мм рт.ст. допускается увеличение этого показателя до 4—5 мм рт.ст. за секунду.

13. Запомнить по шкале на тонометре появление первого тона — это систолическое давление, значение которого должно совпадать с оценочным давлением, полученным пальпаторным путем.

14. Отметить по шкале на тонометре прекращение громкого последнего тона – это диастолическое давление. Для контроля полного исчезновения тонов продолжать аускультацию до снижения давления в манжете на 15—20 мм рт.ст. относительно последнего тона.

III. Окончание процедуры

15. Сообщить пациенту результат измерения артериального давления.

16. Снять манжету с плеча.

17. Обработать мембрану фонендоскопа антисептическим или дезинфицирующим средством.

18. Обработать руки гигиеническим способом, осушить.

современные методы ведения пищевого дневника

Возможно, вы не слышали, но 80% успеха фигуры зависит именно от качества вашего питания. И лишь 20% дают регулярные тренировки и различные процедуры по уходу. Поэтому очень важно тщательно следить за тем, что мы употребляем внутрь.

Контроль качества и количества питания дает красивое тело без лишнего веса. Для этого вам пригодится дневник питания, ведь уследить за количеством потребляемых калорий просто невозможно. Как правильно его вести?

Зачем вести дневник питания?

На самом деле вести дневник питания не так уж и сложно. Через 21 день вы уже не сможете без него жить, ведь именно тогда у человека вырабатывается привычка. После того, как вы начнете вести пищевой дневник, вы сможете узнать, как много или мало вы едите в день, вписываетесь ли в ежедневную норму калорий, калорийность потребляемых блюд, сопоставите количество белков, жиров и углеводов в вашем рационе. Исходя из этой информации, начнете более грамотно составлять меню на день, а то и на неделю.

Кому следует вести дневник питания?

В идеале, конечно, всем. Ведь работа над правильным метаболизмом длиться всю жизнь. И если вы не хотите нарушить обменные процессы, займитесь пищевым дневником как можно раньше. С возрастом вы скажете сами себе спасибо.

Тем, кто имеет проблемы с лишним весом. Если вы начнете употреблять в день всего на 200-300 ккал меньше, уже через 2 недели вы заметите существенный прогресс. И при этом вам не нужно будет сидеть на диетах и пребывать в голодовке.

Чтобы набрать вес. Да-да, эти люди все еще существуют. Некоторым из нас действительно нужно набрать лишний вес. Дневник питания поможет в этом, ведь вы увидите на сколько больше калорий в день вам следует употреблять.

Беременным. Будущим мамам важно аномально не располнеть в течение 9 месяцев. Беременным очень сложно следить за количеством еды, которое они съедают в день, а дневник питания поможет не переесть и при этом разбавить свой рацион полезной и разнообразной пищей.

Как вести дневник питания правильно?

Речь идет о бабушкином методе. В столбик прописываем продукты, которые вы съедаете за день напротив каждого расписывается количество белков, жиров и углеводов в зависимости от количества граммов продукта, который вы употребляете.

Форма для заполенения дневника питания

Также следует указывать время приема пищи, чтобы отследить, как часто вы кушаете. Между приемами пищи не должно проходить более 3 часов, таким образом обменные процессы будут работать слаженней, а лишний вес не будет откладываться «про запас».

Делать записи необходимо сразу после каждого приема пищи, чтобы ничего не забыть и не упустить. В конце дня вы можете уже забыть все цифры и продукты, которые употребляли в течение дня.

Как вести дневник питания при помощи мобильных приложений?

В современном мире у каждого из нас есть смартфон и грех этим не воспользоваться. Кроме того, предлагается огромное количество специальных приложений и счетчиков питания, которые доступны для скачивания каждому.

Среди преимуществ мобильного приложения, можно выделить следующие:

Автоматический подсчет калорий потребляемых продуктов.
Подсчет общей суммы потребляемых калорий
Сохранение данных
Приложение всегда находится под рукой и можно ввести данные в любую минуту.
Дополнительны бонусы в виде индивидуального подсчета БЖУ, нормы веса в соотношении с ростом, расчет водного баланса, возраст, привычный образ жизни.
Расчет индекса массы тела.

На какие приложения стоит обратить внимание?

Диета и дневник питания на год. Диета основана на наблюдениях за реакцией человеческого организма, в зависимости от циклов луны. Луна действительно влияет на все живое на Земле, поэтому разработчики решили, что следует учесть этот фактор и подобрали специальную диету, подробней о которой вы сможете узнать в данном приложении.

Счетчик калорий Yazio. При помощи данного пищевого дневника вы с успехом сможете отслеживать количество потребляемых калорий, физическую активность и снижение веса. Более 6 млн людей уже достигли определенных результатов при помощи этого приложения.

Дневник питания FoodDiary. Классический дневник питания, учитывающий все вышеперечисленные преимущества пищевого дневника.

Недостатки мобильных приложений?

Не все блюда есть в приложении, вам придется самостоятельно вводить название и искать калорийность продуктов питания. И то не все приложения могут похвастаться этой функций.
Приложения требуют подключения к сети интернет, поэтому не всегда у вас будет возможность вводить данные, особенно находясь в отпуске за границей.
Смартфон может разрядиться, перегреться и вы останетесь на время без пищевого дневника.

Но все же приложения для мобильного телефона на сегодняшний день считаются самыми удобными, поэтому рекомендуем все же попробовать. Делитесь с нами результатами!

Понимание долгосрочного поведения и опыта пользователей

Дневниковое исследование – это метод исследования, используемый для сбора качественных данных о поведении, действиях и опыте пользователей с течением времени. В дневниковом исследовании данные сообщают сами участники продольно – то есть за длительный период времени, который может варьироваться от нескольких дней до даже месяца или дольше. В течение определенного отчетного периода участников исследования просят вести дневник и фиксировать конкретную информацию об изучаемой деятельности.Чтобы помочь участникам не забыть заполнить свой дневник, иногда им периодически предлагается (например, через уведомление, получаемое ежедневно или в определенное время в течение дня).

Контекст и период времени, в течение которого данные собираются для дневникового исследования, делают их непохожими на другие распространенные методы исследования пользователей, такие как опросы (которые предназначены для сбора самоотчетной информации о привычках и опыте пользователя вне контекста сценарии, которые изучаются), или тесты удобства использования (которые дают наблюдательную информацию о конкретном моменте или запланированном наборе ограниченных взаимодействий в лабораторных условиях).Это «полевые исследования бедняков»: вряд ли они предоставят наблюдения, столь же богатые или подробные, как настоящее полевое исследование, но они могут служить достойным приближением.

Когда проводить дневниковое исследование

Если вы ищете контекстное понимание поведения и опыта пользователей с течением времени, может быть очень сложно создать соответствующие сценарии в лабораторных условиях для сбора такого рода идей. Дневниковые исследования полезны для понимания долгосрочного поведения, такого как:

Привычки – В какое время дня пользователи взаимодействуют с продуктом? Если и как они решат делиться контентом с другими?
Сценарии использования – В какой степени пользователи взаимодействуют с продуктом? Каковы их основные задачи? Каковы их рабочие процессы для выполнения долгосрочных задач? (Эти сценарии можно использовать для пользовательского тестирования позже в процессе.)

Отношения и мотивация – Что побуждает людей выполнять определенные задачи? Как себя чувствуют и думают пользователи?
Изменения в поведении и восприятии – Насколько обучаема система? Насколько лояльны клиенты с течением времени? Как они воспринимают бренд после взаимодействия с соответствующей организацией?

Циклы взаимодействия с клиентом – Каков типичный цикл взаимодействия с клиентом и межканальный пользовательский опыт, когда клиенты взаимодействуют с вашей организацией с помощью различных устройств и каналов, таких как электронная почта, телефон, веб-сайты, мобильные приложения, киоски, социальные сети и онлайн чат? Каков совокупный эффект от нескольких точек соприкосновения с услугами?

Фокус дневникового исследования может варьироваться от очень широкого до чрезвычайно целевого, в зависимости от изучаемой темы.Дневниковые исследования часто структурированы таким образом, чтобы сосредоточиться на одной из следующих тематических областей:

Продукт или веб-сайт – Понимание всех взаимодействий с сайтом (например, интранетом) в течение месяца.
Поведение – Сбор общей информации о поведении пользователей (например, использование смартфона, шаблоны посещений студентами колледжа через Интернет)
Общая деятельность – Понимание того, как люди выполняют общие действия (например, обмен информацией через социальные инструменты или покупки в Интернете)
Конкретное действие – Понимание того, как люди выполняют определенные действия (например,г., покупая новую машину или планируя отпуск)

Методология

Дневниковое исследование обычно состоит из пяти этапов:

Планирование и подготовка . Определите фокус исследования и долгосрочные модели поведения, которые вам необходимо понять. Определите график, выберите инструменты для участников, чтобы сообщить данные, набрать участников и подготовить инструкции или вспомогательные материалы.
Предварительное исследование . Выделите время заранее, чтобы подготовить участников к регистрации.Запланируйте личную встречу или телефонный звонок с каждым участником, чтобы обсудить детали исследования. Просмотрите расписание или календарь на отчетный период и обсудите ожидания. Обсудите инструменты, которые они будут использовать, и убедитесь, что каждый участник ознакомился с технологией; ответьте на любые вопросы, которые могут у них возникнуть, прежде чем начать.
Период регистрации . Для поддержки эффективного ведения журнала активности предоставляет простую структуру. Как можно более конкретно укажите, какую информацию участники должны регистрировать, не подавляя естественную изменчивость и различия, которые вы не можете запланировать.(Обнаружение неожиданного – это, в конце концов, одна из основных причин для исследования пользователей.) Создайте четкие и подробные инструкции для ведения журнала. Предоставьте пользователям примеры записей журнала, чтобы помочь им понять уровень детализации, который вам нужен. (Но убедитесь, что вы не склоняете участников к тем типам записей, которые вы привели в качестве примеров.)
Исследователи используют два распространенных метода сбора дневниковых данных участников.
- Регистрация на месте – Этот метод является наиболее простым для сбора данных.Участников просят регистрировать информацию о соответствующих действиях в той ситуации, в которой они происходят (или на месте). Когда участники участвуют в соответствующем мероприятии, они должны сразу же сообщить обо всех важных деталях этого действия. Поскольку этот метод требует, чтобы участники нашли время, чтобы сообщить эту информацию во время мероприятия, этот метод лучше всего зарезервировать для ситуаций, когда вы не предвидите появление большого количества дневниковых записей или если контекст таков, что повседневная деятельность участника вырубка на месте не пострадает.Ведение журнала на месте лучше всего поддерживается каналами и устройствами, которые могут обрабатывать структурированный ввод длинного текста, например, электронная почта, веб-анкеты, традиционные бумажные дневники или цифровые инструменты для анализа информации о клиентах, такие как FocusVision или 7daysinmylife. Аудио- или видеодневники также являются отличным инструментом для участников, но результаты, возможно, потребуется расшифровать для анализа.
- Snippet Technique – Еще один популярный, менее навязчивый метод регистрации действий – метод snippet. С помощью этого метода участники записывают только короткие фрагменты информации о действиях по мере их выполнения. Затем, в конце каждого дня или когда у участников есть время, они подробно описывают каждый фрагмент, предоставляя дополнительные сведения о мероприятии. Этот двухэтапный метод гарантирует, что соответствующая информация будет собрана на месте, прежде чем она будет забыта, но не требует от участников предоставления подробных сведений во время захвата, что может быть навязчивым и неестественным в определенных ситуациях.Обычные каналы, по которым участники исследования могут сообщить исследователям о фрагментах, включают электронную почту, текстовые сообщения, Twitter или Facebook. Эти каналы широко используются для коротких сообщений. Участникам рекомендуется использовать свои мобильные телефоны, чтобы сообщать о событиях по мере их возникновения, поскольку эти устройства доступны. Расширение отчетных фрагментов может быть выполнено с помощью каналов и инструментов, упомянутых выше, для более подробной отчетности. Вы можете попросить участников расширить свои фрагменты, заполнив анкету по каждому из них.Это позволит вам получить конкретное и последовательное представление о каждом фрагменте.
Интервью после исследования . После исследования оцените всю информацию, предоставленную каждым участником. Запланируйте дополнительное интервью, чтобы подробно обсудить журналы. Задавайте зондирующие вопросы, чтобы раскрыть конкретные детали, необходимые для завершения рассказа, и уточнить по мере необходимости. Спросите участников об их опыте участия в исследовании, чтобы вы могли скорректировать свои процессы в следующий раз.
Анализ данных . Поскольку дневниковые исследования носят лонгитюдный характер, они генерируют большой объем качественных данных. Вернитесь к своим исследовательским вопросам, затем сделайте глубокий вдох и погрузитесь во все ценные идеи, которые вы собрали, чтобы найти ответы. Оцените поведение, на которое вы ориентировались на протяжении всего исследования. Как они развиваются и меняются с течением времени? Что влияет на это поведение? Если ваше исследование сосредоточено на конкретном продукте или взаимоотношениях с услугой, посмотрите на весь путь клиента.Составьте карту пути к покупке, чтобы помочь вам понять непрерывный пользовательский опыт с точки зрения ваших клиентов.

Мотивация участников

Для получения необходимой информации потребуется некоторое участие участников на протяжении всего исследования. Запланируйте встречу с участниками или при необходимости давайте периодические напоминания (каждый день или каждые несколько дней). Для участников, которые вовлечены и создают соответствующие фрагменты, отметьте их усилия и попросите их продолжать в том же духе.Поощряйте участников, которые менее заинтересованы, или предлагайте ответить на любые вопросы, которые могут у них возникнуть, чтобы они встали на правильный путь. Сообщите участникам заранее, что вы будете обращаться к ним на протяжении всего исследования, и договоритесь о способах связи с ними, чтобы вы могли подбодрить их или попросить разъяснений, не слишком навязчиво.

Дневниковые исследования требуют от участников времени и самоотверженности. Чтобы обеспечить необходимый уровень вовлеченности участников, обеспечьте им стимул.Эта компенсация обычно намного больше, чем то, что вы предлагаете за 60-минутный тест на удобство использования. Согласуйте стимул с объемом работы, необходимой в течение периода обучения. Подумайте о том, чтобы разделить общий стимул и предложить меньшие взносы по мере того, как участники достигнут определенных этапов (например, 3 дня регистрации), чтобы поддерживать их мотивацию на протяжении всего исследования.

В недавнем дневниковом исследовании с участниками с высшим образованием из разных регионов США мы заплатили каждому участнику по 275 долларов.Пользователи должны были выполнить предварительное задание по установке программного обеспечения на несколько личных устройств до периода регистрации, отрывки журнала в течение 2 недель, заполнить анкету в форме веб-формы для каждого фрагмента и принять участие в двух телефонных звонках (краткая информация перед изучением и послевузовское интервью). Поощрение было разделено на 3 фазы по мере того, как пользователи достигли определенных этапов исследования, чтобы участники были вовлечены на протяжении всего исследования. Это исследование было завершено 90%.

График действий, которые происходят на протяжении типичного дневникового исследования.

Дополнительные советы для дневниковых исследований

План на соответствующий отчетный период. Убедитесь, что ваше исследование достаточно длинное, чтобы собрать необходимую информацию, но будьте осторожны при разработке очень длинного исследования. Если ваше исследование будет слишком длинным, участники могут стать менее заинтересованными по мере продвижения исследования, что может привести к получению менее точных данных.

Набор преданных пользователей . Поскольку дневниковые исследования требуют большего участия в течение более длительного периода времени, будьте особенно осторожны в процессе набора.Сообщите пользователям, что от них требуется и чего от них ждут. Задайте проверочные вопросы, которые помогут вам оценить уровень приверженности, которую вы получите от них во время исследования, и обязательно подтвердите, что они будут доступны в течение всего периода исследования.
Будьте в курсе данных, так как они поступают в . Если вы получаете данные в цифровом виде или сразу же по мере их поступления, сразу же оценивайте их. Это позволяет вам задавать уточняющие вопросы и при необходимости запрашивать дополнительные детали, в то время как деятельность еще свежа в умах участников

Провести пилотное исследование.Планирование и проведение дневниковых исследований может занять довольно много времени, поэтому полезно сначала провести небольшое пилотное исследование. Пилотное исследование не обязательно должно быть таким же длинным, как настоящее исследование, и оно не предназначено для сбора данных для анализа. Его цель – проверить план вашего исследования и сопутствующие материалы. Практикуйте процесс инструктажа и подведения итогов пилотным участникам. Попробуйте свои журнальные материалы, чтобы убедиться, что они понятны. Измените свои инструкции и подход, чтобы обеспечить получение необходимых данных.Спросите у участников пилотного проекта отзывы о материалах и опыте изучения дневника и внесите соответствующие изменения.

Отрепетируйте свое исследование и проверьте свои материалы, добавив небольшое пилотное исследование к своему общему графику.

Заключение

Хотя дневниковые исследования могут потребовать больше времени и усилий, чем другие методы исследования пользователей, они дают бесценную информацию о поведении и опыте клиентов в реальном времени. Если вы ищете естественные поведенческие идеи и не можете создать допустимый сценарий в лабораторных условиях или не можете получить нужные данные из одного опроса, не используйте эти методологии принудительно.Дневниковые исследования позволяют получить контекстное представление о поведении и опыте пользователей с течением времени.

Цифровые дневники для продольных полевых исследований (онлайн-семинар)

Часовые беседы по запросу

Получайте ценные сведения о пользователях и продуктах с помощью удаленного исследования пользовательского интерфейса

Спикер:

Келли Гото
Генеральный директор и основатель gotoresearch

Смотреть в любое время

Записано в октябре 2019 г.

60 минут

$ 99

купить сейчас

Часто задаваемые вопросы об 1-часовых переговорах

Цифровые дневниковые исследования – это экономичная, гибкая, экономящая время альтернатива очным, контекстным, полевым исследованиям.Используя удаленные инструменты UX (такие как Dscout или WhatsApp) на своих мобильных устройствах, люди в любой точке мира самостоятельно сообщают о своих текущих действиях, мыслях и чувствах по выбранной теме. Умные кухни? Автономные автомобили? Новый потоковый сервис? Этот список можно продолжить. Эти лонгитюдные исследования длятся от одной недели до нескольких месяцев.

Узнайте, как проводить исследования с помощью инструментов цифрового дневника, микро-опросов, удаленных интервью и других мероприятий, чтобы получать обширные данные и поддерживать активное участие участников.

Охваченные темы

Цифровая этнография (также известные как исследования цифровых дневников)
- Почему это важно
- Что это такое
- Как это делается
Дизайн дневника исследования
- Беговые дневниковые исследования: как настроить, привлечь, модерировать и составить отчет
- Лучшие инструменты мобильной этнографии для различных сценариев
- Создание индивидуальных занятий (так называемых «миссий»), экспериментов и микрообзоров
- Определите правильные исследовательские цели для каждой «миссии» или этапа исследования
«Insight» обзоры (т.е. циклы аналитических и аналитических отчетов с конкретными исследовательскими целями)
- Какие они
- Зачем их делать
- Когда их следует делать
- Как их делать
Набор участников
- Создание панели: как создать и развивать панель для постоянной обратной связи
- Как удержать участников и избежать традиционного падения
- Важность построения доверия и взаимопонимания с течением времени

60 минут разговора

Цифровые дневники для продольных полевых исследований

60-минутный онлайн-семинар

$ 99

NN Journal | Подстек

Что такое NN Journal?

Чтобы подписаться и получать нашу ежедневную новостную статью с оригинальным журналистским материалом, просто добавьте свой адрес электронной почты в поле выше

Запущенный в январе 2021 года, NN Journal – это новейший независимый поставщик новостей Нортгемптоншира – доставлено пять дней в неделю по электронной почте.

Мы считаем, что никогда не было такой большой потребности в независимой местной журналистике – репортажах, которые копаются под заголовками и рассказывают истории, которые остаются невысказанными. Работая в тесном сотрудничестве с местным сообществом, журнал NN Journal стремится пролить свет на эти проблемы и привлечь к ответственности власть имущих.

Но это еще не все. Мы также будем открывать регулярные открытые редакции новостей по всему округу, чтобы вы могли рассказывать нам истории, которые вы хотите, чтобы мы изучили.Мы – социальное предприятие, и мы будем работать с местными группами, чтобы проводить семинары по журналистике для тех, кто хочет получить новые навыки или интересуется тем, как работают новости.

Кто работает в NN Journal?

Мы Натали Блумер и Сара Уорд, двое давно известных журналистов из Нортэнтс, которые рассказывали эксклюзивные истории со всего округа в течение последних нескольких лет.

Натали писала для Guardian, BBC, Politics UK и Бюро журналистских расследований, и совсем недавно Сара была одним из местных репортеров BBC по вопросам демократии, освещавшим северян для местных СМИ и получавшим награды в этой роли.

Как сейчас работает NN Journal

Мы – электронный информационный бюллетень, который также публикуется на веб-сайте. Более половины того, что мы публикуем, бесплатно: в том числе еженедельная пятничная сводка, в которой есть сводка новостей за неделю, а также некоторые подробности некоторых событий и обзор независимого бизнеса. Таким образом, наши бесплатные участники будут получать от нас не менее трех писем каждую неделю.
Наши платные участники получают каждое утро рассказ, который попадает в их электронную почту примерно о семи.10 утра.
Членство стоит 5 фунтов стерлингов в месяц, со скидкой 54 фунта стерлингов для тех, кто оформляет годовую подписку. Участники получают доступ ко всему, что мы производим, и помогают Шарлотте поддерживать новую модель журналистики.
У нас также есть вариант члена-учредителя на сумму 75 фунтов стерлингов в год для тех, кто хочет предоставить немного больше финансовой поддержки.
Членские взносы идут в счет заработной платы Сары и Натали плюс оплата других деловых расходов. В нашей модели нет рекламы, поэтому мы полагаемся на наших постоянных подписчиков и гранты, чтобы продолжать работу.
Подпишитесь на нашу бесплатную версию здесь, или вы можете сразу приступить к работе и стать платным подписчиком

Свяжитесь с нами

Если у вас есть история, которую, по вашему мнению, необходимо изучить, пожалуйста свяжитесь с нами и напишите нам по адресу [email protected] или [email protected]

Все ваши сведения или предложения будут рассматриваться со строжайшей конфиденциальностью, и мы никогда не будем раскрывать личность наших источников.

Жалобы

Если вы хотите подать жалобу на статью, опубликованную на веб-сайте NN Journal, отправьте ее в письменном виде по адресу NBloomer @ nnjournal.co.uk с указанием вашего имени, даты публикации статьи, на которую вы хотите пожаловаться, и причины жалобы.

Мы подтвердим получение вашей жалобы в течение 24 часов и ответим полностью в течение трех дней.

«Дорогой дневник» – J € NN | € – Wattpad

Просматривать
- Обзор
- Платные истории
- Выбор редактора
- Ватти
- Приключение
- Contemporary Lit
- Разнообразный горит
- Фанфики
- Фантазия
- Историческая фантастика
- Фильм ужасов
- Юмор
- ЛГБТК +
- Тайна
- Новый взрослый
- Нехудожественная литература
- Паранормальный
- Поэзия
- Романтика
- Научная фантастика
- Короткий рассказ
- Подростковая фантастика
- Триллер
- Оборотень
- Выбор Wattpad
- Хоккей Szn 🏒
- Остерегайтесь полнолуния…
- Выбор редактора
- От наших звезд
- Хиты Wattpad Studios
- Куратор сообщества: @darlis_steff
- Романтика тыквенных специй
- Написано с гордостью
Сообщество
- Награды Уотти

Писать
- Создать новую историю
- Мои истории
- Полезные ресурсы для писателей
- Программы и возможности Wattpad
- Писательские конкурсы

Попробовать Премиум

«Дорогой дневник»

Рейтинг самых впечатляющих

# 96 Сухён из 103 рассказов

Другие рейтинги

Платные истории
Попробовать Премиум
Скачать приложение
Язык
Писатели
|
Бизнес
Вакансий
Пресс

Условия
Конфиденциальность
Доступность
Справка
© 2021 Wattpad

Страница не найдена – Jasa Pembuatan SKA SKT ISO SBU SIUJK SMK3

SKA

Сертификат Keahlian atau SKA adalah sertifikat khusus sebagai bukti kompetensi tenaga ahli konstruksi.Сертификат ini dikeluarkan oleh LPJK dengan persyaratan tertentu. Saat ini ada sekitar 37 sertifikat dari berbagai bidang Arsitek, Elektrikal, Mekanikal, […]

SKT

Сертификат Keterampilan atau SKT adalah sertifikat khusus sebagai bukti kompetensi tenaga terampil konstruksi. Сертификат ini dikeluarkan oleh LPJK dengan persyaratan tertentu.Saat ini ada sekitar 188 sertifikat dari berbagai bidang Arsitek, […]

СБУ

Сертификат Бадан Усаха (SBU) adalah bukti pengakuan official tingkat Kompetensi usaha jasa pelaksana konstruksi (KONTRAKTOR) дан usaha jasa perencana konstruksi atau jasa pengawas konstruksi (KONSULTAN). Читать далее

SIUJK

Сурат Ijin Usaha Jasa Konstruksi sebagai surat bagi perusahaan yang melaksanakan kegiatan konstruksi baik di lingkungan pemerintah, BUMN maupun Non Pemerintahan.Siujk wajib dimiliki oleh perusahaan konstruksi dalam mengikuti тендер […]

ISO

Keuntungan menerapkan ISO di Perusahaan: Memenangkan persaingan Terdepan dari pesaing Meningkatkan kepercayaan & kepuasan Mencapai keunggulan Operation Kesesuaian peraturan dan persyaratan Memperbaiki efesiensi kerja biaya… Читать далее

NN Journal утверждает, что лидер тори потребовал назвать источник после выборов

Новый лидер совета потребовал от журналиста раскрыть свои источники «в считанные секунды» после избрания на этот пост, как утверждается.

Независимое издание, базирующееся в Нортгемптоншире. NN Journal сообщает, что с ним связался Джейсон Смитерс в качестве его «первой работы» после того, как он был избран лидером консервативной группы большинства в недавно созданном Совете Северного Нортгемптоншира.

Журналистка журнала Сара Уорд (на снимке) назвала командира Смитерса новым лидером в своем твите перед тем, как было официально объявлено о его избрании.

Сара утверждала, что командир Смитерс затем позвонил ей и потребовал сообщить ему источник своей информации, если она хочет иметь с ним «конструктивные отношения» в будущем.

В своем сообщении в Твиттере после избрания командира Смитерс в прошлый понедельник, NN Journal сказал: «Для меня большая честь, что первая работа [комментатора Смитерс] заключалась в том, чтобы позвонить в NN Journal. Не для того, чтобы дать интервью, а потому, что он хочет знать, кто наши источники.

«Странно, что перед избранием он говорил, что хочет открыто общаться со СМИ. Похоже, это условно.

HTFP напрямую передал претензии Сары командиру Смитерсу.

В ответ он сказал: «Я могу сказать вам, что надеюсь на позитивные отношения с местной прессой, и я уже дал интервью местным СМИ.”

В разговоре с HTFP Сара сказала: «На самом деле сложно поверить, что местный политик попросил репортера раскрыть свои источники.

«Через несколько мгновений после своего избрания лидером консервативной группы командир Смитерс позвонил мне и сказал, что у него серьезная проблема, и если я хочу конструктивных отношений с ним, я должен сообщить ему имя своего источника, чтобы он мог« привести их в соответствие ». .

«Это показывает политическую наивность, но определяет направление движения местной политики в Северном Нортгемптоншире.

«Во время избирательной кампании консервативным кандидатам на местах было сказано не разговаривать с нашим изданием. Я ожидаю, что тот же порядок затыкания рот будет продолжаться и после завершения выборов.

«Я думаю, что консервативная группа нуждается в некотором обучении средствам массовой информации, и помните, что они отвечают перед публикой, а задаваемые вопросы СМИ являются краеугольным камнем функционирующей демократии.

«Эта враждебность, проявленная к NN Journal, не помешает нам выполнять нашу работу так же решительно, как мы всегда делали это».

Журнал исследований в области машинного обучения

Журнал исследований машинного обучения (JMLR), основанный в 2000 году, предоставляет международный форум электронной и бумажной публикации качественные научные статьи по всем направлениям машинного обучения.Все опубликованные статьи находятся в свободном доступе в Интернете.

JMLR стремится к тщательной, но быстрой проверке. Окончательные версии публикуются в электронном виде (ISSN 1533-7928) сразу при получении. До конца 2004 г. бумажные тома (ISSN 1532-4435) издавались 8 раз в год и продавались библиотекам и людей от MIT Press. Бумажные тома (ISSN 1532-4435) теперь издаются и продаются Издательство “Микротом”.

Последние статьи

Об универсальной аппроксимации и границах ошибок для нейронных операторов Фурье: Никола Ковачки, Самуэль Ланталер, Сиддхартха Мишра , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

VariBAD: вариационный байесовский адаптивный глубокий RL через метаобучение: Луиза Зинтграф, Себастьян Шульце, Конг Лу, Лео Фенг, Максимилиан Игл, Кириакос Шиарлис, Ярин Гал, Катя Хофманн, Шимон Уайтсон , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Теория риска оптимизации с релаксацией и ее применение для поддержки векторных машин: Марко К. Кампи, Симоне Гаратти , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

V-статистика и оценка дисперсии: Чжэнцзе Чжоу, Лукас Ментч, Джайлс Хукер , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Последовательный онлайн-тест для качественного лечения: Chengchun Shi, Shikai Luo, Hongtu Zhu, Rui Song , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Двойные порождающие состязательные сети для проверки условной независимости: Chengchun Shi, Tianlin Xu, Wicher Bergsma, Lexin Li , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Линейные полосы на равномерно выпуклых наборах: Томас Кердре, Кристоф Ру, Александр д’Аспремон, Себастьян Покутта , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Нелинейное уменьшение разреженной размерности с помощью автоэнкодеров с ограничением по траектории: Оскар Аллербо, Ребека Йорнстен , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

LDLE: локальные собственные карты с низким уровнем искажений: Дхрув Коли, Александр Клонингер, Гал Мишне , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Сравнительная оценка выявляет исходную информацию по теме для линейных моделей: Кристофер Тош, Акшай Кришнамурти, Даниэль Су , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Сопоставление графика с частично правильными семенами: Лижэнь Юй, Цзямин Сюй, Сяоцзюнь Линь , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Быстрое обучение для оптимизации продления при онлайн-планировании задач: Майкл Дж. Нили , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Многоуровневый вариационный вывод Монте-Карло: Масахиро Фудзисава, Иссей Сато , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Аппроксимация Гаусса для уменьшения смещения в Q-Learning: Карло Д’Эрамо, Андреа Чини, Алессандро Нуара, Маттео Пиротта, Чезаре Алиппи, Ян Петерс, Марчелло Рестелли , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оценка эффективного шума лассо: Йоханнес Ледерер, Михаэль Фогт , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Частичная итерация политики для L1-робастных марковских процессов принятия решений: Чин Панг Хо, Марек Петрик, Вольфрам Виземанн , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Одновременный вывод точки изменения и восстановление структуры для многомерных гауссовских графических моделей: Бинь Лю, Синьшэн Чжан, Юйфэн Лю , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

По твердости робастной классификации: Паскаль Гурдо, Варун Канаде, Марта Квятковска, Джеймс Уоррелл , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Переносимость сверточных нейронных сетей спектрального графа: Рон Леви, Вей Хуанг, Лоренцо Буччи, Майкл Бронштейн, Гитта Кутиниок , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Непараметрическая регистрация непрерывного датчика: Уильям Кларк, Маани Гаффари, Энтони Блох , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Дальнейшие результаты по латентным моделям дискурса и вложениям слов: Сэмми Халиф, Дуглас Гонсалвес, Юссеф Аллуах, Лео Либерти , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

CAT: обучение с учетом сжатия для уменьшения пропускной способности: Хаим Баскин, Брайан Хмиэль, Евгений Желтоножский, Рон Баннер, Алекс М. Бронштейн, Ави Мендельсон , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Стабильные базовые показатели3: надежные реализации обучения с подкреплением: Антонин Раффин, Эшли Хилл, Адам Глив, Ансси Канервисто, Максимилиан Эрнестус, Ноа Дорманн , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Воспроизведение C * -модуля Hilbert и средних вложений ядра: Юка Хашимото, Исао Исикава, Масахиро Икеда, Фуюта Комура, Такеши Кацура, Ёсинобу Кавахара , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Изучение байесовских сетей на основе порядковых данных: Сян Гэ Луо, Джузи Моффа, Джек Койперс , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Точная асимптотика для линейно-квадратичного адаптивного управления: Фейченг Ван, Лукас Янсон , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Регуляризованные спектральные методы для кластеризации подписанных сетей: Михай Кукурингу, Апурв Викрам Сингх, Дебора Сулем, Хемант Тьяги , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

О свойствах устойчивости и оптимизационном ландшафте задач обучения с квадратом потерь для нейронных сетей и общих схем нелинейной конической аппроксимации: Константин Кристоф , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Пересмотр независимого от моделей частного обучения: более быстрые темпы и активное обучение: Чонг Лю, Юцин Чжу, Камалика Чаудхури, Юй-Сян Ван , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Адаптация домена в рамках структурных причинных моделей: Юанси Чен, Петер Бюльманн , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Стратегии обучения на децентрализованных совпадающих рынках при неопределенных предпочтениях: Сяоу Дай, Майкл И. Джордан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

КОРНИ: объектно-ориентированное представление и рендеринг трехмерных сцен: Chang Chen, Fei Deng, Sungjin Ahn , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимизированное преобразование баллов для согласованной справедливой классификации: Деннис Вей, Картикеян Натесан Рамамурти, Флавио П. Кальмон , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оценка интервалов неопределенности для сотрудничающих сетей: Тяньхуэй Чжоу, Итун Ли, Юань Ву, Дэвид Карлсон , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Выбор модели для совместного обучения: Цзяин Чжоу, Цзе Дин, Кин Мин Тан, Вахид Тарох , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Состязательное метаобучение методом Монте-Карло процедур оптимального прогнозирования: Alex Luedtke, Incheoul Chung, Олег Софрыгин , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Вывод для случая в многомерной логистической регрессии: Zijian Guo, Prabrisha Rakshit, Daniel S. Herman, Jinbo Chen , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Нейронная сеть с импульсами бифуркации: Shao-Qun Zhang, Zhao-Yu Zhang, Zhi-Hua Zhou , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Пакетная жадная максимизация немодульных функций: гарантии и приложения к экспериментальному дизайну: Джаянт Джагалур-Мохан, Юсеф Марзук , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Последовательный приближенный гауссовский вывод для байесовских нейронных сетей: Джеймс-А. Гулет, Луонг Ха Нгуен, Саид Амири , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Байесовский временной факторный анализ парных многомерных временных рядов: Аркаправа Рой, Яна Шайх Борг, Дэвид Б. Дансон , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

О поиске риманова собственного вектора: Чжицян Сюй, Пинг Ли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Статистически и вычислительно эффективная локализация точки изменения в настройках регрессии: Дарен Ван, Цзыфэн Чжао, Кевин З. Линь, Ребекка Уиллетт , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Статистические гарантии локальной спектральной кластеризации на графах случайных окрестностей: Олден Грин, Сивараман Балакришнан, Райан Дж.Тибширани , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Новый взгляд на смесь мартингалов с приложениями к последовательным тестам и доверительным интервалам: Эмили Кауфманн, Воутер М. Кулен , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Обучение на lp-гиперпараметре с помощью двухуровневой негладкой оптимизации: Такаюки Окуно, Акико Такеда, Акихиро Кавана, Мотокадзу Ватанабе , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Согласованность регрессии гауссовского процесса в метрических пространствах: Питер Коперник, Флориан Пфафф , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Квази-Монте-Карло Квазиньютон в вариационном Байесе: Сифан Лю, Арт Б. Оуэн , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оценки расстояния Вассерштейна для распределений численных приближений к эргодическим стохастическим дифференциальным уравнениям: Хесус Мария Санс-Серна, Константинос К. Зигалакис , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Редкость в глубоком обучении: сокращение и рост для эффективного вывода и обучения в нейронных сетях: Торстен Хёфлер, Дэн Алистерх, Таль Бен-Нун, Николи Драйден, Александра Песте , 2021.
[abs][pdf][bib] [code]

DIG: A Turnkey Library for Diving into Graph Deep Learning Research: Meng Liu, Youzhi Luo, Limei Wang, Yaochen Xie, Hao Yuan, Shurui Gui, Haiyang Yu, Zhao Xu, Jingtun Zhang, Yi Liu, Keqiang Yan, Haoran Liu, Cong Fu, Bora M Oztekin, Xuan Zhang, Shuiwang Ji , 2021. (Machine Learning Open Source Software Paper)
[abs][pdf][bib] [code]

Decentralized Stochastic Gradient Langevin Dynamics and Hamiltonian Monte Carlo: Mert Gürbüzbalaban, Xuefeng Gao, Yuanhan Hu, Lingjiong Zhu , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

DeEPCA: децентрализованный точный PCA с линейной скоростью сходимости: Хайшань Е, Тонг Чжан , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимизация на основе консенсуса в сфере: конвергенция к глобальным минимизаторам и машинное обучение: Массимо Форнасье, Лоренцо Парески, Хуэй Хуанг, Филипп Зюннен , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Расширение границ безопасного экранирования зазоров: Кассио Ф.Дантас, Эммануэль Суби, Седрик Февот , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

GIBBON: Байесовская оптимизация на основе информации общего назначения: Генри Б. Мосс, Дэвид С. Лесли, Хавьер Гонсалес, Пол Рейсон , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Общий метод вывода в линейном времени для гауссовских процессов в одном измерении: Джексон Лопер, Дэвид Блей, Джон П.Каннингем, Лиам Панински , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Структура обобщенной линейной модели для β-вариационных автоэнкодеров на основе семейств экспоненциальной дисперсии: Роберт Сикс, Ральф Корн, Стефани Шваар , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Вероятностные итерационные методы для линейных систем: Джон Кокейн, Илзе К.Ф. Ипсен, Крис Дж. Оутс, Тим В. Рид , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

sklvq: Scikit Learning Vector Quantization: Рик ван Вин, Майкл Биль, Герт-Ян де Фрис , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Обучение с помощью полуопределенного программирования: статистические границы на основе анализа с фиксированной точкой и кривизны избыточного риска: Стефан Кретьен, Михай Кукурингу, Гийом Лекуэ, Люси Нейрак , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Сверточные нейронные сети не инвариантны к трансляции, но они могут научиться быть: Валерио Бисчоне, Джеффри С. Бауэрс , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Насколько хорошо генерирующие состязательные сети изучают распределения: Tengyuan Liang , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Более строгие сертификаты рисков для нейронных сетей: Мария Перес-Ортис, Омар Рисваплата, Джон Шаве-Тейлор, Чаба Сепешвари , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

FATE: платформа промышленного уровня для совместного обучения с защитой данных: Ян Лю, Тао Фань, Тяньцзян Чен, Цянь Сюй, Цян Ян , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Представляющие теоремы в банаховых пространствах: интерполяция минимальной нормы, регуляризованное обучение и полудискретные обратные задачи: Руи Ван, Юешэн Сю , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Байесовская дистанционная кластеризация: Лео Л. Дуан, Дэвид Б. Дансон , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Стохастическая онлайн-оптимизация с использованием рекурсии Калмана: Джозеф де Вильмарест, Оливье Винтенбергер , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Классификация против регрессии в сверхпараметризованных режимах: имеет ли значение функция потерь?: Видья Мутукумар, Адхьян Наранг, Виньеш Субраманян, Михаил Белкин, Даниэль Сюй, Анант Сахаи , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимальный по Байесу взгляд на состязательные примеры: Эйтан Ричардсон, Яир Вайс , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Операторы определения формы для универсальных точечных и интервальных оценщиков функций: Си Чен, Виктор Черножуков, Иван Фернандес-Вал, Скотт Костышак, Е Луо , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Мягкая тензорная регрессия: Джорджия Пападогеоргу, Чжэнву Чжан, Дэвид Б.Дансон , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Алгоритмы выборки Томпсона для каскадных бандитов: Цзысинь Чжун, Ван Чи Чуенг, Винсент И. Ф. Тан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Унифицированная платформа для спектральной кластеризации в разреженных графах: Лоренцо Далл’Амико, Ромен Куийе, Николя Трембле , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Контекстно-зависимые сети в многомерных временных рядах: модели, методы и границы риска в больших измерениях: Лили Чжэн, Гарвеш Раскутти, Ребекка Уиллетт, Бенджамин Марк , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

TensorHive: управление эксклюзивным доступом к графическому процессору для распределенных рабочих нагрузок машинного обучения: Paweł Rościszewski, Michał Martyniak, Filip Schodowski , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

dalex: ответственное машинное обучение с интерактивным объяснением и справедливостью на Python: Hubert Baniecki, Wojciech Kretowicz, Piotr Pityszek, Jakub Wiśniewski, Przemysław Biecek , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Cooperative SGD: унифицированная структура для разработки и анализа алгоритмов SGD с локальным обновлением: Цзянью Ван, Гаури Джоши , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Выпуклая геометрия и двойственность сверхпараметрических нейронных сетей: Толга Эрген, Мерт Пиланчи , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Бандитское обучение на децентрализованных совпадающих рынках: Лидия Т.Лю, Фэн Руань, Хориа Мания, Майкл И. Джордан , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Обучение политике в области обучения с подкреплением через атаки отравления окружающей средой: Амин Рахша, Горан Раданович, Рати Девидзе, Сяоджин Чжу, Адиш Сингла , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Объяснение путем удаления: унифицированная структура для объяснения модели: Ян Коверт, Скотт Лундберг, Су-Ин Ли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Незабываемые данные для справедливости с ядрами: Штеффен Грюневельдер, Азаде Халеги , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Унифицированный анализ сходимости для градиентных методов перемешивающего типа: Лам М. Нгуен, Куок Тран-Динь, Джунг Т. Фан, Фуонг Ха Нгуен, Мартен ван Дейк , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Глубокое Q-обучение по Гамильтону-Якоби для детерминированных систем непрерывного времени с непрерывным контролем Липшица: Jeongho Kim, Jaeuk Shin, Insoon Yang , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Монте-Карло Ланжевена: спуск случайных координат и уменьшение дисперсии: Чжиянь Дин, Цинь Ли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Неудачи зависимых от модели границ обобщения для интерполяции по наименьшей норме: Питер Л. Бартлетт, Филип М. Лонг , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Изучение графиков частичной корреляции и графических моделей с помощью ковариационных запросов: Габор Лугоши, Якуб Трушковски, Василики Велона, Петр Зверник , 2021.
[abs][pdf][bib]

Interpretable Deep Generative Recommendation Models: Huafeng Liu, Liping Jing, Jingxuan Wen, Pengyu Xu, Jiaqi Wang, Jian Yu, Michael K. Ng , 2021.
[abs][pdf][bib]

Understanding How Dimension Reduction Tools Work: An Empirical Approach to Deciphering t-SNE, UMAP, TriMap, and PaCMAP for Data Visualization: Yingfan Wang, Haiyang Huang, Cynthia Rudin, Yaron Shaposhnik , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Усовершенствованные алгоритмы доступности и приложение для сожаления о минимизации с глобальными затратами: Джун Квон , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Об ADMM в глубоком обучении: конвергенция и избежание насыщения: Цзиньшань Цзэн, Шао-Бо Линь, Юань Яо, Дин-Сюань Чжоу , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Комплексный анализ основных компонентов: Тиффани М.Тан, Женевера И. Аллен , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Выборка частиц-Гиббса для байесовских моделей распределения признаков: Александр Бушар-Коте, Эндрю Рот , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

COKE: Децентрализованное обучение ядра с коммуникационной цензурой: Пинг Сюй, Юэ Ван, Сян Чен, Чжи Тянь , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Изучение матрицы Лапласа по сигналам графиков с разреженным спектральным представлением: Пьер Умбер, Батист Ле Барс, Лоран Удр, Аргирис Калогератос, Николас Ваятис , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Предельные теоремы для вневыборочных расширений смежности и лапласовских спектральных вложений: Кейт Д. Левин, Фред Руста, Минь Танг, Майкл В. Махони, Кэри Э. Прибе , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Модель стохастического блока с корректировкой по разреженной популярности: Маджид Норузи, Марианна Пенски, Рамчандра Римал , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Метод сжатия-расширения (MOCE) для одновременного вывода в линейных моделях: Фэй Ван, Лин Чжоу, Лу Тан, Петр X.К. Сонг , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Об оценке сложности сети: размерность графонов: Ян Иссартель , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Обнаружение сговора и основной вывод в краудсорсинге для маркировки задач: Чанъюэ Сон, Кайбо Лю, Си Чжан , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Одноразовое федеративное обучение: теоретические пределы и алгоритмы их достижения: Сабер Салехкалейбар, Арсалан Шарифнасаб, С.Джамалоддин Голестани , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Дифференциально частная регрессия и классификация с разреженными гауссовскими процессами: Майкл Томас Смит, Маурисио А. Альварес, Нил Д. Лоуренс , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Матричные состояния продукта для вывода в дискретных вероятностных моделях: Расмус Бонневи, Миккель Н. Шмидт , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Как вам это понравится: локализация с помощью парных сравнений: Эндрю К. Массимино, Марк А. Давенпорт , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Модовые тензорные разложения: многомерные обобщения разложений CUR: HanQin Cai, Keaton Hamm, Longxiu Huang, Deanna Needell , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

mlr3pipelines – Гибкие конвейеры машинного обучения в R: Мартин Биндер, Флориан Пфистерер, Мишель Ланг, Леннарт Шнайдер, Ларс Коттофф, Бернд Бишл , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Бенчмаркинг представлений неконтролируемых объектов для видеопоследовательностей: Марисса А. Вайс, Кашьяп Читта, Яш Шарма, Виланд Брендель, Маттиас Бетге, Андреас Гейгер, Александр С. Эккер , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Вероятностная интерпретация самостоятельного обучения с приложениями к обучению с подкреплением: Паскаль Клинк, Хани Абдулсамад, Борис Белоусов, Карло Д’Эрамо, Ян Петерс, Джони Паяринен , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Alibi Explain: алгоритмы объяснения моделей машинного обучения: Янис Клайс, Арно Ван Луверен, Джованни Ваканти, Александру Кока , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Улучшенный прогноз усадки в структуре ковариации с шипами: Трамбак Банерджи, Гураб Мукерджи, Дебашис Пол , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Граница резкого поблочного тензорного возмущения для ортогональной итерации: Юетянь Луо, Гарвеш Раскутти, Мин Юань, Анру Р. Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Условная независимость и причинно-следственные связи, подразумеваемые наборами уравнений: Tineke Blom, Mirthe M. van Diepen, Joris M. Mooij , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Прогнозирование при регрессии латентных факторов: адаптивная ПЦР, интерполяция предикторов и не только: Xin Bing, Florentina Bunea, Seth Strimas-Mackey, Marten Wegkamp , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Локально-частная кластеризация k-средних: Ури Стеммер , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Двойные бесконечные остаточные нейронные сети: подход диффузионного процесса: Стефано Пелучетти, Стефано Фаваро , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Достижение справедливости в проблеме стохастического многорукого бандита: Вишакха Патил, Ганеш Галме, Винит Наир, Ю.Нарахари , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Обмен репликами для неконвексной оптимизации: Цзин Донг, Синь Т. Тонг , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Несвязанная монотонная регрессия: Фадуа Балабдауи, Чарльз Р. Досс, Сесиль Дюро , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимальные скорости распределенной регрессии с несовершенными ядрами: Хунвэй Сунь, Цян Ву , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Сокращение черного ящика для градиентных алгоритмов нулевого порядка для достижения более низкой сложности запроса: Бинь Гу, Сиюань Вэй, Шанцянь Гао, Цзыран Сюн, Ченг Дэн, Хэн Хуан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Теория сходимости первого порядка для задач Слабо-Выпуклая-Слабо-вогнутая Мин-Макс: Mingrui Liu, Hassan Rafique, Qihang Lin, Tianbao Yang , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Асимптотическая нормальность, концентрация и охват обобщенных апостериорных значений: Джеффри В. Миллер , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Оценка и оптимизация совокупных результатов: Дэниэл Дж. Лакетт, Эрик Б. Лабер, Сиён Ким, Майкл Р. Косорок , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Библиотека Ensmallen для гибкой численной оптимизации: Райан Р.Куртин, Маркус Эдель, Рахул Ганеш Прабху, Сурьодай Басак, Чжихао Лу, Конрад Сандерсон , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Неявная саморегуляция в глубоких нейронных сетях: данные теории случайных матриц и последствия для обучения: Чарльз Х. Мартин, Майкл У. Махони , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Повышение воспроизводимости в исследованиях машинного обучения (отчет программы воспроизводимости NeurIPS 2019): Joelle Pineau, Philippe Vincent-Lamarre, Koustuv Sinha, Vincent Lariviere, Alina Beygelzimer, Florence d’Alche-Buc, Emily Fox, Hugo Larochelle , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

PeerReview4All: справедливое и точное назначение рецензента при экспертной проверке: Иван Стельмах, Нихар Шах, Арти Сингх , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Контрфактические средние вложения: Krikamol Muandet, Motonobu Kanagawa, Sorawit Saengkyongam, Sanparith Marukatat , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

MetaGrad: Адаптация с использованием нескольких темпов обучения в онлайн-обучении: Тим ван Эрвен, Воутер М.Кулен, Дирк ван дер Хувен , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Неужели мы забываем о композиционных оптимизаторах в байесовской оптимизации?: Антуан Гроснит, Александр И. Коуэн-Риверс, Расул Тутунов, Райан-Рис Гриффитс, Джун Ван, Хайтам Боу-Аммар , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Когда градиентный спуск с логистическими потерями обнаруживает интерполяцию двухуровневых сетей?: Ниладри С.Чаттерджи, Филип М. Лонг, Питер Л. Бартлетт , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Информационные критерии для ненормализованных моделей: Такеру Мацуда, Масатоши Уэхара, Аапо Хиваринен , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

The Ridgelet Prior: Подход с использованием функции ковариации к предварительной спецификации для байесовских нейронных сетей: Такуо Мацубара, Крис Дж. Оутс, Франсуа-Ксавье Бриоль , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Жадный алгоритм квантования нейронных сетей: Эрик Либранд, Rayan Saab , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Что вызывает ошибку теста? Выход за пределы смещения-дисперсии с помощью дисперсионного анализа ANOVA: Ликонг Лин, Эдгар Добрибан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Сглаживание ядра, средний сдвиг и их теория обучения с направленными данными: Икун Чжан, Йен-Чи Чен , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Машины факторизации с регуляризацией для взаимодействий разреженных элементов: Kyohei Atarashi, Satoshi Oyama, Masahito Kurihara , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Испытание на определение твердости для машин Больцмана с ограничениями и моделей Поттса: Антонио Бланка, Зонгчен Чен, Даниэль Штефанкович, Эрик Вигода , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Универсальная согласованность и скорость сходимости алгоритмов-прототипов мультиклассов в метрических пространствах: László Györfi, Roi Weiss , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Ускорение оценки некорректной матрицы низкого ранга с помощью масштабированного градиентного спуска: Тянь Тонг, Конг Ма, Юэцзе Чи , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Оптимизация гиперпараметров с помощью последовательных однородных конструкций: Зебин Ян, Айджун Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Статистические гарантии для локальной кластеризации графов: Усок Ха, Кимон Фунтулакис, Майкл У.Махони , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Выбор оптимальной минимаксной переменной для крупномасштабной матричной модели линейной регрессии: Мэйлин Хао, Ляньцян Цюй, Дехан Конг, Люцюань Сунь, Хунту Чжу , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Непараметрическое моделирование взаимодействий высших порядков с помощью гиперграфонов: Кришнакумар Баласубраманян , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Об эффективной многоуровневой кластеризации через расстояния Вассерштейна: Viet Huynh, Nhat Ho, Nhan Dam, XuanLong Nguyen, Mikhail Yurochkin, Hung Bui, Dinh Phung , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Индивидуальная справедливость задним числом: Свати Гупта, Виджай Камбл , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Непривлекающие области локальных минимумов в глубоких и широких нейронных сетях: Хеннинг Петцка, Кристиан Сминчисеску , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Вывод для нескольких гетерогенных сетей с общим инвариантным подпространством: Хесус Арройо, Аванти Атрея, мыс Джошуа, Годун Чен, Кэри Э.Прибе, Джошуа Т. Фогельштейн , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Псевдо-маргинальный гамильтониан Монте-Карло: Йохан Аленлов, Арно Дусе, Фредрик Линдстен , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Обобщение свойств гипер-РКХС и его приложений: Fanghui Liu, Lei Shi, Xiaolin Huang, Jie Yang, Johan A.K. Суйкенс , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Неравенство Хёффдинга для общих цепей Маркова и его приложения к статистическому обучению: Цзяньцин Фань, Бай Цзян, Цян Сунь , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Алгоритмический взгляд на регуляризацию L2 и некоторые алгоритмы отслеживания пути: Юньчжан Чжу, Жэньсюн Лю , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Гибридные прогнозные модели: когда интерпретируемая модель взаимодействует с моделью черного ящика: Тонг Ван, Цихан Линь , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Неявные алгоритмы Ланжевена для выборки из логарифмически вогнутых плотностей: Лиам Ходжкинсон, Роберт Саломоне, Фред Руста , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Изучение разреженных классификаторов: перспективы непрерывной и смешанной целочисленной оптимизации: Антуан Дедье, Хусейн Хазиме, Рахул Мазумдер , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Инерционный алгоритм Ньютона для глубокого обучения: Камиль Кастера, Жером Болт, Седрик Февот, Эдуард Пауэллс , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Отрывок от контекстного бандита: Альберто Биетти, Алех Агарвал, Джон Лэнгфорд , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Локально дифференциально-частный рандомизированный ответ для обучения с дискретным распределением: Адриано Пасторе, Майкл Гастпар , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

MushroomRL: Упрощение исследований обучения с подкреплением: Карло Д’Эрамо, Давиде Татео, Андреа Бонарини, Марчелло Рестелли, Ян Петерс , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Обучение, когда обучение возможно: универсальное обучение в рамках общих случайных процессов: Стив Ханнеке , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Анализ интерполяционных линейных классификаторов по конечной выборке в сверхпараметризованном режиме: Ниладри С. Чаттерджи, Филип М. Лонг , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимальные границы между f-расходимостями и показателями интегральной вероятности: Рохит Агравал, Тибо Хорел , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

LassoNet: нейронная сеть с разреженными функциями: Исмаэль Лемхадри, Фен Руан, Луи Абрахам, Роберт Тибширани , 2021 г.
[abs][pdf][bib] [code]

Integrative High Dimensional Multiple Testing with Heterogeneity under Data Sharing Constraints: Molei Liu, Yin Xia, Kelly Cho, Tianxi Cai , 2021.
[abs][pdf][bib]

Bandit Convex Optimization in Non-stationary Environments: Peng Zhao, Guanghui Wang, Lijun Zhang, Zhi-Hua Zhou , 2021.
[abs][pdf][bib]

A flexible model-free prediction-based framework for feature ranking: Jingyi Jessica Li, Yiling Elaine Chen, Xin Tong , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Гарантии сходимости для средних гауссовских процессов с неверно указанными вероятностями и гладкостью: Джордж Винн, Франсуа-Ксавье Бриоль, Марк Джиролами , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимизация с разреженной выпуклостью с помощью адаптивно регуляризованного жесткого порога: Кириакос Аксиотис, Максим Свириденко , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Динамика Ланжевена для адаптивного обучения с обратным подкреплением стохастических градиентных алгоритмов: Викрам Кришнамурти, Джордж Инь , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Факторизация эмпирической байесовской матрицы: Вэй Ван, Мэтью Стивенс , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Некоторые теоретические сведения о GAN Вассерштайна: Жерар Биау, Максим Санье, Уго Таниелян , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Общая основа для изучения состязательных ярлыков: Чидубем Арачи, Берт Хуанг , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Сильная согласованность, графические лапласианы и стохастическая блочная модель: Шаофэн Дэн, Шуян Лин, Томас Штромер , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Показатель стабильности выбора функций, взвешенных по важности: Виктор Хамер, Пьер Дюпон , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Стохастические проксимальные методы для негладкой невыпуклой ограниченной разреженной оптимизации: Майкл Р.Метель, Акико Такеда , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

NUQSGD: эффективный для обмена данными SGD с параллельными данными посредством неравномерного квантования: Али Рамезани-Кебря, Фарташ Фагри, Илья Марков, Виталий Аксенов, Дан Алистерх, Даниэль М. Рой , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Ляпуновский анализ ускоренных методов оптимизации: Аши К. Уилсон, Бен Рехт, Майкл И.Иордания , 2021 год.
[abs] [pdf] [bib]

Л-СВРГ и Л-Катюша с произвольной выборкой: Сюнь Цянь, Чжэн Цюй, Питер Рихтарик , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Непараметрическая квантильная регрессия с помощью K-NN Fused Lasso: Стивен Сивэй Йе, Оскар Эрнан Мадрид Падилья , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

River: машинное обучение для потоковой передачи данных в Python: Джейкоб Монтиэль, Макс Халфорд, Сауло Мартиелло Мастелини, Джеффри Болмиер, Рафаэль Сурти, Робин Вайсс, Адиль Зуитин, Эйтор Мурило Гомес, Джесси Рид, Талел Абдессалем, Альберт Бифет , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

mvlearn: многоэкранное машинное обучение на Python: Ронан Перри, Гэвин Мишлер, Ричард Го, Теодор Ли, Александр Чанг, Арман Коул, Кэмерон Франц, Хьюго Ричард, Иэн Кармайкл, Пьер Аблин, Александр Грамфорт, Джошуа Т. Фогельштейн , 2021. (Machine Learning Open Документ об исходном программном обеспечении)
[abs] [pdf] [bib] [код]

На пути к единому анализу случайных функций Фурье: Чжу Ли, Жан-Франсуа Тон, Дино Оглич, Дино Сейдинович , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

За пределами англоязычного многоязычного машинного перевода: Анжела Фан, Шрути Бхосале, Хольгер Швенк, Жии Ма, Ахмед Эль-Кишки, Сиддхарт Гоял, Мандип Бейнс, Онур Челеби, Гийом Вензек, Вишрав Чаудхари, Наман Гоял, Том Бирчов, Виталий Эдултчунский, Сергей Липульчунский, Сергей Липульчунский Арман Жулен , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Стохастический градиентный спуск в режиме онлайн на невыпуклых потерях из многомерного вывода: Джерард Бен Арус, Реза Гейсари, Аукош Джаганнатх , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Поэлементное кондиционирование гауссовских процессов: Джеймс Т. Уилсон, Вячеслав Боровицкий, Александр Теренин, Петр Мостовский, Марк Питер Дайзенрот , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Объяснение объяснений: аксиоматические взаимодействия функций для глубоких сетей: Джозеф Д. Янисек, Паскаль Штурмфельс, Су-Ин Ли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Унифицированный анализ методов первого порядка для гладких игр с помощью интегрально-квадратичных ограничений: Гуодун Чжан, Сюйчан Бао, Лоран Лессар, Роджер Гроссе , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Изучение многомерной модели линейного структурного уравнения с помощью l1-регуляризованной регрессии: Gunwoong Park, Sang Jun Moon, Sion Park, Jong-June Jeon , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

LocalGAN: моделирование локальных распределений для создания состязательных ответов: Baoxun Wang, Zhen Xu, Huan Zhang, Kexin Qiu, Deyuan Zhang, Chengjie Sun , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

OpenML-Python: расширяемый Python API для OpenML: Маттиас Фурер, Ян Н. ван Рейн, Арлинд Кадра, Питер Гийсберс, Ниратёй Маллик, Сахития Рави, Андреас Мюллер, Хоакин Ваншорен, Фрэнк Хаттер , 2021. (Программное обеспечение с открытым исходным кодом по машинному обучению)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Адаптивное оценивание непараметрических функционалов: Лин Лю, Раджарши Мукерджи, Джеймс М.Робинс, Эрик Тчетген Тчетген , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

К теории градиентных методов политики: оптимальность, аппроксимация и сдвиг распределения: Алех Агарвал, Шам М. Какаде, Джейсон Д. Ли, Гаурав Махаджан , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Итерация безопасной политики: монотонно улучшающийся приблизительный подход к итерациям политики: Альберто Мария Метелли, Маттео Пиротта, Даниэле Каландриелло, Марчелло Рестелли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Визуальное исследование взаимосвязей в наборах данных: Кай Пуоламяки, Эмилия Оикаринен, Андреас Хенелиус , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Ансамбли преобразования гистограммы для крупномасштабной регрессии: Ханьюань Ханг, Чжоучен Линь, Сяоюй Лю, Хунвэй Вэнь , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Согласованная полууправляемая регуляризация графов для данных большой размерности: Xiaoyi Mai, Romain Couillet , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Гибкое снижение шума сигнала с помощью гибкой эмпирической байесовской усадки: Чжэнжун Син, Питер Карбонетто, Мэтью Стивенс , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

NEU: метаалгоритм для универсального UAP-инвариантного представления признаков: Анастасис Крациос, Коди Хайндман , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Анализ многомерных цепей Маркова с непрерывным временем с использованием локального отборщика прыгающих частиц: Тингтин Чжао, Александр Бушар-Коте , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Границы риска для неконтролируемого междоменного сопоставления с IPM: Томер Галанти, Саги Бенаим, Лиор Вольф , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Байесовская классификация и обобщение текста с помощью тематической модели с указанием класса: Фейфей Ван, Цзюньни Л. Чжан, Ичао Ли, Кэ Дэн, Цзюнь С. Лю , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Выборка на краю с использованием информации локальной сети: Can M.Le , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

О решении вероятностных линейных диофантовых уравнений: Патрик Крайцберг, Оливер Серанг , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Многоканальное обучение как непараметрический нелинейный межбатарейный факторный анализ: Андреас Дамиану, Нил Д. Лоуренс, Карл Хенрик Эк , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Градиентные методы никогда не переоснащаются для разделяемых данных: Охад Шамир , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Оценщик дисперсии с уменьшенным средним значением для византийско-надежного распределенного вывода: Цзиюань Ту, Вэйдун Лю, Сяоцзюнь Мао, Си Чен , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Нижние границы статистического запроса для тензорного PCA: Ришаб Дудежа, Даниэль Су , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

PyKEEN 1.0: библиотека Python для обучения и оценки внедрений графов знаний: Мехди Али, Макс Беррендорф, Чарльз Тэпли Хойт, Лоран Верму, Саханд Шарифзаде, Фолькер Тресп, Йенс Леманн , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Зная то, что вы знаете: действительные и проверенные наборы достоверности в многоклассовом и многозначном прогнозировании: Максим Кошуа, Суяш Гупта, Джон К. Дучи , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Эскиз распределенной ковариации с эффективными коммуникациями, с приложением к распределенному PCA: Цзэнфэн Хуанг, Сюэминь Линь, Вэньцзе Чжан, Ин Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Является ли SGD байесовским пробоотборником? Ну почти: Крис Мингард, Гильермо Валле-Перес, Хоар Скалсе, Ард А.Луи , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

POT: Python Optimal Transport: Реми Фламари, Николя Курти, Александр Грамфор, Мохтар З. Алайя, Орели Буасбунон, Станислас Шамбон, Часовня Летиции, Адриен Коренфлос, Килиан Фатрас, Немо Фурнье, Лео Готерон, Натали Т. Гейро, Хишам Джанати, Ален Ракотомамонжи, Евгений Редько, Антуан Роле, Энтони Шутц, Вивьен Сеги, Даника Дж. Сазерленд, Ромен Тавенард, Александр Тонг, Титуан Вайер , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

ChainerRL: библиотека обучения с глубоким подкреплением: Ясухиро Фуджита, Прабхат Нагараджан, Тошики Катаока, Такахиро Исикава , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Анализ принципа несоответствия для ядерных алгоритмов обучения спектральных фильтров: Ален Селисс, Мартин Валь , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Внимание завершено по Тьюрингу: Хорхе Перес, Пабло Барсело, Хавьер Маринкович , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Операции ядра на графическом процессоре с Autodiff, без переполнения памяти: Бенджамин Шарлье, Жан Фейди, Жоан Алексис Глаунес, Франсуа-Давид Коллен, Гислен Дуриф , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Оптимизация с помощью импульса: динамическая, теоретико-управляющая и симплектическая перспективы: Майкл Мюлебах, Майкл И.Иордания , 2021 год.
[abs] [pdf] [bib]

Прогнозирование против ограниченного противника: Эрхан Байрактар, Ибрагим Экрен, Синь Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Фазовая диаграмма для двухуровневых нейронных сетей ReLU при пределе бесконечной ширины: Тао Луо, Чжи-Цинь Джон Сюй, Чжэн Ма, Яоюй Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Проверка условной независимости с помощью частичных копул на основе квантильной регрессии: Лассе Петерсен, Нильс Ричард Хансен , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Определение количества сообществ в стохастических блочных моделях со степенью коррекции: Шуцзе Ма, Лянцзюнь Су, Ичун Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Границы длины пути для градиентного спуска и потока: Чираг Гупта, Сивараман Балакришнан, Адитья Рамдас , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [блог]

Общая схема эмпирического байесовского оценивания в дискретном линейном экспоненциальном семействе: Trambak Banerjee, Qiang Liu, Gourab Mukherjee, Wengunag Sun , 2021.
[abs][pdf][bib]

Approximate Newton Methods: Haishan Ye, Luo Luo, Zhihua Zhang , 2021.
[abs][pdf][bib]

Dynamic Tensor Recommender Systems: Yanqing Zhang, Xuan Bi, Niansheng Tang, Annie Qu , 2021.
[abs][pdf][bib]

Sparse Tensor Additive Regression: Botao Hao, Boxiang Wang, Pengyuan Wang, Jingfei Zhang, Jian Yang, Will Wei Sun , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Геометрическая структура лапласовских вложений графа: Николас Гарсиа Трильос, Франка Хоффманн, Бамдад Хоссейни , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Как получить власть: новые тесты условной независимости, основанные на кратком расширении условной взаимной информации: Мариуш Кубковски, Ян Мельничук, Павел Тейссейре , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Максимизация стохастической проксимальной AUC: Юнвэнь Лэй, Иминь Инь , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Распределенный метод подгонки лапласовских регуляризованных стратифицированных моделей: Джонатан Так, Шейн Барратт, Стивен Бойд , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Прогностическое обучение на скрытых древовидных моделях Ising: Константинос Э. Николакакис, Дионисий С. Калогериас, Ананд Д. Сарвате , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Оценка и вывод для многомерных обобщенных линейных моделей: подход расщепления и сглаживания: Чжэ Фэй, Йи Ли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Нормализация потоков для вероятностного моделирования и вывода: Джордж Папамакариос, Эрик Налисник, Данило Хименес Резенде, Шакир Мохамед, Баладжи Лакшминараянан , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Включение немаркированных данных в обучение с распределенной устойчивостью: Чарли Фрогнер, Себастьян Клейчи, Эдвард Чиен, Джастин Соломон , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимизация интегративной обобщенной выпуклой кластеризации и выбор функций для смешанных многовидовых данных: Минцзе Ван, Женевера И. Аллен , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

GemBag: групповая оценка нескольких байесовских графических моделей: Синьминь Ян, Линжуй Ган, Навин Н. Нарисетти, Фэн Лян , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Кластеризация подпространств через подкластеры: Вэйвэй Ли, Ян Ханниг, Саян Мукерджи , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Оценка разреженных и гладких сигналов: выпуклость L0-составов: Альпер Атамтюрк, Андрес Гомес, Шаонинг Хан , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Децентрализованное онлайн-обучение без проекций для субмодульной максимизации в меняющихся во времени сетях: Цзюньлун Чжу, Цинтао Ву, Минчуань Чжан, Жуйцзюань Чжэн, Кэцинь Ли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Изучение структуры неориентированных графических моделей для данных счета: Нгуен Тхи Ким Хюэ, Моника Кьогна , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

От низкой вероятности к высокой уверенности в стохастической выпуклой оптимизации: Дамек Дэвис, Дмитрий Друсвятский, Линь Сяо, Цзюнюй Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Восстановление оптимального закона обратной связи с помощью градиентно-расширенной разреженной полиномиальной регрессии: Бехзад Азми, Данте Калисе, Карл Куниш , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Понимание рекуррентных нейронных сетей с использованием теории неравновесного отклика: Сун Хое Лим , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Оптимальная структурированная оценка главного подпространства: метрическая энтропия и минимаксные скорости: Тони Кай, Хунчжэ Ли, Ронг Ма , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

RaSE: Классификация ансамблей случайных подпространств: Е Тянь, Ян Фэн , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Барицентры Вассерштейна могут быть вычислены за полиномиальное время в фиксированной размерности: Джейсон М. Альтшулер, Энрик Бойс-Адсера , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Теоремы о репрезентаторе банахового пространства для нейронных сетей и сплайнов хребта: Рахул Пархи, Роберт Д. Новак , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Диффузия Ланжевена высокого порядка дает ускоренный алгоритм MCMC: Венлун Моу, Йи-Ань Ма, Мартин Дж. Уэйнрайт, Питер Л. Бартлетт, Майкл И. Джордан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

От Фурье до Купмана: спектральные методы для долгосрочного предсказания временных рядов: Хеннинг Ланге, Стивен Л.Брантон, Дж. Натан Кутц , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Модели на основе остаточной энергии для текста: Антон Бахтин, Юнтиан Денг, Сэм Гросс, Майл Отт, Марк Аурелио Ранзато, Артур Шлам , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

giotto-tda:: Набор инструментов для анализа топологических данных для машинного обучения и исследования данных: Гийом Таузин, Умберто Лупо, Льюис Танстолл, Джулиан Бурелла Перес, Маттео Каорси, Анибал М.Медина-Мардонес, Альберто Дассатти, Кэтрин Хесс , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Обучение без риска с помощью методов временной разницы с марковскими мерами риска: Умит Кёсе, Анджей Рущинский , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Метод байесовского непрерывного разбиения для изучения кластеризованных скрытых переменных: Чжао Тан Луо, Хуйянь Санг, Бани Маллик , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Мультиклассовая гауссовская классификация процессов с шумными входами: Карлос Вильякампа-Кальво, Брайан Залдивар, Эдуардо К. Гарридо-Мерчан, Даниэль Эрнандес-Лобато , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Обучение и планирование для MDP, зависящих от времени, с использованием оценки максимального правдоподобия: Мелькиор Орник, Уфук Топчу , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Неотрицательная матричная факторизация с помощью структуры окружения и ее применение в неконтролируемом обнаружении точечных аномалий: Имтиаз Ахмед, Ся Бен Ху, Митхун П.Ачарья, Ю Дин , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Асинхронное онлайн-тестирование нескольких гипотез: Тихана Зрнич, Адитья Рамдас, Майкл И. Джордан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Обучение ядер взаимодействия в гетерогенных системах агентов по множественным траекториям: Fei Lu, Mauro Maggioni, Sui Tang , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

ПЛАМЯ: быстрый крупномасштабный подход к причинному выводу, почти совпадающий с точной точностью: Тянью Ван, Марко Моруччи, М.Усайд Аван, Ямен Лю, Судипа Рой, Синтия Рудин, Александр Вольфовский , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [Веб-сайт]

Обзор обучения роботов для манипуляции: проблемы, представления и алгоритмы: Оливер Кремер, Скотт Ниекум, Джордж Конидарис , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Обнаружение одной или нескольких точек изменения с дифференциальной конфиденциальностью: Ваньронг Чжан, Сара Крехбил, Руи Туо, Яджун Мэй, Рэйчел Каммингс , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Tsallis-INF: оптимальный алгоритм для стохастических и состязательных бандитов: Юлиан Циммерт, Евгений Селдин , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Вывод в многомерных одноиндексных моделях при симметричных схемах: Хамид Эфтехари, Мулинат Банерджи, Яаков Ритов , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Идентификация системы LTI с конечным временем: Тухин Саркар, Александр Рахлин, Мюнтер А.Далех , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Обобщение производительности многопроходного стохастического градиентного спуска с функциями выпуклых потерь: Юнвэнь Лэй, Тин Ху, Кэ Тан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Запутанные ядра – за пределами разделимости: Риикка Хуусари, Хачем Кадри , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Двухуровневая структура декомпозиции, использующая информацию первого и второго порядка для задач обучения SVM: Джулио Гальван, Маттео Лапуччи, Чих-Джен Линь, Марко Скандроне , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Когда помогает случайная инициализация: исследование вариационного вывода для обнаружения сообщества: Пурнамрита Саркар, Й. Х. Рэйчел Ван, Соуменду С. Мукерджи , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Быстрый глобально линейно сходящийся алгоритм для вычисления барицентров Вассерштейна: Лей Ян, Цзя Ли, Дефэн Сун, Ким-Чуан То , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Агрегированная задержка: Гийом Майяр, Сильвен Арло, Матье Лерасль , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Ранжирование и синхронизация парных измерений с помощью SVD: Александр д’Аспремон, Михай Кукурингу, Хемант Тьяги , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Унифицированная структура выбора выборки для фильтрации выходного шума: перспектива с учетом ошибок: Гаосиа Цзян, Вэньцзян Ван, Юхуа Цянь, Цзие Лян , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Непрерывный временной анализ импульсных методов: Никола Б.Ковачки, Эндрю М. Стюарт , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [дополнительный]

Pykg2vec: библиотека Python для встраивания графа знаний: Ши-Юань Ю, Суджит Рокка Чхетри, Аркимедес Канедо, Палаш Гоял, Мохаммад Абдулла Аль Фарук , 2021. (Документ о программном обеспечении с открытым исходным кодом для машинного обучения)
[abs] [pdf] [bib] [код]

Простые и быстрые алгоритмы для интерактивного машинного обучения со случайными контрпримерами: Джагдип Сингх Бхатия , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

О конструкции многоруких бандитов для испытаний по подбору дозы: Марьям Азиз, Эмили Кауфманн, Мари-Карель Ривьер , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Изучение структуры однородности в крупномасштабных панельных данных с большими хвостовыми ошибками: Ди Сяо, Юань Кэ, Рунзе Ли , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Глобальная и квадратичная сходимость Ньютона с жестким порогом преследования: Shenglong Zhou, Naihua Xiu, Hou-Duo Qi , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Визуализация на основе разворачивающейся модели: теория, методы и приложения: Юньсяо Чен, Чжилян Ин, Хаорань Чжан , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Время смешивания Метрополис-Гастингс для обнаружения байесовского сообщества: Бумен Чжо, Чао Гао , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Выпуклая кластеризация: модель, теоретическая гарантия и эффективный алгоритм: Defeng Sun, Kim-Chuan Toh, Yancheng Yuan , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Унифицированная структура для оценки ошибок прогнозирования случайных лесов: Бенджамин Лу, Джоанна Хардин , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Интернет-обучение на основе предпочтений с дуэлянтами-бандитами: обзор: Виктор Бенгс, Роберт Буса-Фекете, Адиль Эль Месауди-Пол, Эйке Хюллермайер , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Последовательная оценка малых масс в выборке признаков: Фадель Айед, Марко Баттистон, Федерико Камерленги, Стефано Фаваро , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Развязанный расширенный фильтр Калмана для динамических моделей факторизации экспоненциального семейства: Карлос А. Гомес-Урибе, Брайан Каррер , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib]

Эмпирическое исследование байесовской оптимизации: сбор данных по сравнению с разделением: Эрих Меррилл, Алан Ферн, Сяоли Ферн, Нима Долатния , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Регулирование жадности во времени у многоруких бандитов: Стефано Трака, Синтия Рудин, Вэйю Ян , 2021.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Обобщение предметной области посредством маргинального трансферного обучения: Жиль Бланшар, Аникет Ананд Дешмук, Урун Доган, Гиемин Ли, Клейтон Скотт , 2021 г.
[abs] [pdf] [bib] [код]

Об оптимальности тестов согласия на основе встраивания ядра: Кришнакумар Баласубраманян, Тонг Ли, Мин Юань , 2021.
[abs] [pdf] [bib]

Полный список

Пп дневник: ‎App Store: Дневник Питания Похудения Воды

Что такое дневник питания и для чего он нужен?

Практическое обучение | ЮУГМУ, Челябинск

Сибирский геофизический колледж: Практика

Требования по оформлению и ведению дневника производственной практики

Дневник

Инструктаж по технике безопасности в лпу

Практика

пп. пM.03 ходырева мс-161д – дневник пп

современные методы ведения пищевого дневника

Зачем вести дневник питания?

Кому следует вести дневник питания?

Как вести дневник питания правильно?

Как вести дневник питания при помощи мобильных приложений?

На какие приложения стоит обратить внимание?

Недостатки мобильных приложений?

Понимание долгосрочного поведения и опыта пользователей

Когда проводить дневниковое исследование

Методология

Мотивация участников

Дополнительные советы для дневниковых исследований

Заключение

Цифровые дневники для продольных полевых исследований (онлайн-семинар)

Охваченные темы

60 минут разговора

NN Journal | Подстек

Чтобы подписаться и получать нашу ежедневную новостную статью с оригинальным журналистским материалом, просто добавьте свой адрес электронной почты в поле выше

Жалобы

«Дорогой дневник» – J € NN | € – Wattpad

«Дорогой дневник»

Рейтинг самых впечатляющих

Другие рейтинги

Страница не найдена – Jasa Pembuatan SKA SKT ISO SBU SIUJK SMK3

SKA

SKT

СБУ

SIUJK

ISO

NN Journal утверждает, что лидер тори потребовал назвать источник после выборов

Журнал исследований в области машинного обучения

Последние статьи

Related Posts

Как защитить новорожденного от ОРВИ: симптомы, профилактика и лечение простуды у грудничков

Почему новорожденный всхлипывает во сне: причины и что делать

Добавить комментарий Отменить ответ