Лепка на тему транспорт в подготовительной группе: Конспект НОД по лепке в подготовительной группе «Транспорт» (пластилинография) | План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа) на тему:
Конспект НОД по лепке в подготовительной группе «Транспорт» (пластилинография) | План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа) на тему:
Конспект НОД по лепке в подготовительной группе «Транспорт» (пластилинография)
Задачи:
Образовательные:Учить детей составлять на плоскости транспорт, добиваться точной передачи формы транспорта, его строения и частей.
Развивающие: Продолжать формировать интерес к работе с пластилином в знакомой технике-пластилинография, развивать мелкую моторику рук.
Воспитательные: воспитывать аккуратность при выполнении работы.
Предварительная работа: Рассматривание иллюстраций с разными видами транспорта, отгадывание загадок, чтение стихотворений по теме, пальчиковая гимнастика «Транспорт».
Материалы:Картон с нарисованным паровозом,предметные картинки по теме, пластилин, стеки, доска для лепки.
Ход занятия
Воспитатель:дети посмотрите на наши игровые уголки. Как вы думаете, что мы будем лепить?
(ответы детей)
Воспитатель: Давайте я вам помогу.
Отгадайте загадки
Не летает, не жужжит,
Жук по улице бежит.
И горят в глазах жука
Два слепящих огонька.
Дети: Автомобиль
Что за птица:
Песен не поет, гнезда не вьет,
Людей и груз несет
Дети: Самолет
Он по рельсам быстро мчал-
Шпалы все пересчитал.
Дети:
По волнам плывет отважно,
Не сбавляя быстрый ход,
Лишь гудит машина важно.
Что такое?
Дети: Пароход
Полотно,а не дорожка,
Конь не конь-сороконожка
По дороге той ползет,
Весь обоз один везет.
Дети: Паровоз.
Воспитатель: Дети, а как все это можно назвать, одним словом?
Дети: Это транспорт.
Воспитатель:Правильно мы сегодня будем лепить транспорт. Посмотрите у вас на столах лежат картон с нарисованным паровозиком. Но почему он грустный, как вы думаете ребята?
(ответы детей)
Воспитатель: Правильно ребята. Паровозик у нас черно-белый, давайте их украсим. А украшать их мы будем пластилином.
Воспитатель показывает приемы нанесения пластилина на рисунок.
Во время занятия проводится физкультминутка
Едим, едим на машине,
Нажимаем на педаль.
Газ включаем, выключаем
Смотрим пристально мы вдаль,
Дворники счищают капли
Вправо-влево. Чистота!
Мы шоферы хоть куда.
В конце занятия воспитатель хвалит детей и предлагает пройти на выставку своих работ. Ребята оценивают работы друг друга.
Конспект НОД по лепке в подготовительной группе на тему «Транспорт» (контурная пластилинография). | План-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа) на тему:
Конспект НОД по лепке в подготовительной группе на тему «Транспорт» (контурная пластилинография).
Задачи:
Образовательные — дети учатся точно передавать форму транспорта.
Развивающие – развивается мелкая моторика рук, воображение. Приобретается интерес к работе с пластилином в технике контурная пластилинография.
Воспитательные – воспитывается аккуратность к выполнению работы, усидчивость.
Материал – плотная бумага с нарисованным контуром транспорта, пластилин, стеки, доски для лепки, цветные карандаши.
Предварительная работа.
Работа проводится в рамках тематической недели «Транспорта». В течение недели дети знакомятся с различными видами транспорта – наземный, подземный, водный, воздушный. Проводятся беседы о том, для чего предназначен тот или иной вид транспорта. Дети рассматривают и обсуждают фотографии, картинки с изображением транспорта.
Ход деятельности
1. Беседа
Проводится беседа с детьми о том, что нового они узнали на этой неделе о транспорте.
2. Загадки.
Воспитатель загадывает загадки о транспорте.
— С теплым воздухом шар,
А под ним корзинка,
Под ногами земля –
Словно на картинке. (Воздушный шар)
— Ни пера, ни крыла, а быстрее орла,
Только выпустит хвост-
Понесется до звезд.
(Ракета)
— С длинной шеей, мощный ковш.
И на что же он похож?
Землю роет тем ковшом,
Даже очень хорошо. (Экскаватор)
— Не Карлсон, а с пропеллером-
Не стрекоза, а с крыльями –
Не муха, а летает. (Вертолёт)
— Печь плывёт по морю в лодке,
Распугала всю селёдку.
Из трубы дымок идёт,
То не печь – то…(Пароход)
3. Физминутка
Транспорт.
На лошадке ехали, (Прыжки с ноги на ногу.)
До угла доехали.
Сели на машину, (Бег на месте.)
Налили бензину.
На машине ехали, (Руки крутят руль)
До реки доехали. (Приседания.)
Трр! Стоп! Разворот. (Поворот кругом.)
На реке — пароход. (Хлопаем в ладоши.)
Пароходом ехали,
До горы доехали. (Руки над головой домиком.)
Пароход не везет,
Надо сесть на самолет.
Самолет летит, (Руки в стороны, «полетели».)
В нем мотор гудит: -У-у-Ф.
4. Продуктивная деятельность.
Далее, воспитатель предлагает детям приступить к лепке. Воспитатель показывает варианты работы с пластилином. Рассказывает о контурной пластилинографии (рисуем пластилином). Дети выполняют работу. В конце деятельности дети раскрашивают цветными карандашами внутренние части транспорта, фон (по желанию).
5. Заключительная часть.
Выставка работ. Дети обсуждают то, что получилось, делятся впечатлениями.
Конспект занятия «лепка» с детьми старшей группы детского сада на тему «Транспорт»
Лепка на тему «Транспорт» +Выставка детских работ
Цель: создание условий для формирования интереса у детей к работе с пластилином в технике пластилинография, развивать моторику рук.
Задачи:
Образовательные:
— Обучать детей лепке транспорта из материала пластилин.
— добиваться от работы учащихся пропорциональности и точности передачи деталей изделия
Развивающие:
— развивать мелкую моторику рук
— формировать у детей интерес к работе с пластилином
Воспитательные:
-Воспитывать у детей аккуратность при работе с пластичными материалами
Материалы:
-Цветной картон с контурным изображением машины
-Пластилин
-Стеки
-Доска для лепки
-Иллюстрации
-Карточки с именами детей для выставки
Ход занятия:
Здравствуйте ребята, сегодня мы с вами будем лепить что-то очень интересное, а чтобы вы догадались что мы будем лепить- отгадайте загадки!
— Это транспорт! Молодцы!
Сегодня мы с вами будем лепить транспорт.
Посмотрите на листы перед собой: я раздала вам картон с изображением машины.
Но машина на листке прозрачная…наша с вами задача заполнить ее цветом!
Посмотрите на меня, сейчас я покажу вам как мы будем наносить пластилин на лист картона.
-Возьмите кусочек пластилина и скатайте много колбасок, положите их рядом.
-После того как у вас получилось много колбасок, начинайте выкладывать их на рисунок, при этом прижимая к картону пальцем, чтобы, когда мы поднимем лист, пластилин не упал.
Чтобы ребята не переутомились на занятии проводится физминутка на тему:
Шла по улице машина,
Шла машина без бензина,
Шла машина без шофера,
Без сигнала светофора,
Шла, сама куда не зная,
Шла машина заводная.
(Двигаться в заданном направлении, вращая воображаемый руль)
После окончания работы с поделкой, ребята относят свои работы на заранее подготовленную поверхность и ставят таблички с именами.
Ребята осматривают выставку о словесно оценивают работы друг друга.
Конспект «Автобус» — дошкольное образование, уроки
Мектепалды даярлық топтағы ұйымдастырылған оқу іс-әрекетінің конспектісі
Конспект организованной учебной деятельности в подготовительной группе
Өткізу күні/Дата проведения:
Тәрбиеші/Воспитатель:
Білім беру саласы/Образовательная область: творчество
Пән/Предмет: лепка
Өтпелі тақырып/Сквозная тема: «Транспорт»
Тақырыбы/Тема: «Автобус»
Мақсаттары/Цели:
1.Тәрбиелік- воспитательная: Воспитание интереса к транспорту.
2.Дамытушылық развивающая: Развитие воображения, мелкую моторику рук
3.Оқыту- обучющая: обучение лепить автобус, передавая его особенности, умение лепить фигурки по частям, соединяя их путем прижимания и сглаживания мест соединения.
Педагогикалық технологиялар /пед.технологии: здоровьесберегающая, личностно-ориентированная
Ресурстармен қамтамасыз ету/Ресурсное обеспечение: картина «Транспорт», игрушка автобус, образец воспитателя, пластилин, стеки, доски для лепки, влажные салфетки.
Көптілдік. Полиязычие: көлік – транспорт – transport, автобус – bus,
Ұйымдастырылған оқу қызметінің барысы
1.Ұйымдастырушылық кезеңі/организационный момент
Воспитатель обращает внимание детей на картину «Транспорт».
Спрашивает, какой вид транспорта они видят на картине, просит назвать и показать.
Воспитатель просит детей отгадать загадку:
Что за чудо — длинный дом!
Пассажиров много в нем.
Носит обувь из резины, и питается бензином. (Автобус)
Көптілдік. Полиязычие: көлік – транспорт – transport, автобус – bus.
Показывает игрушку автобус.
2. Негізі бөлімі/основная часть
Воспитатель задает вопросы:
— Кого перевозит автобус?
— Из чего состоит автобус?
— Какой формы?
— А где ожидают люди автобус?
Воспитатель показывает детям знак, обозначающий «Место остановки автобуса»
— Как называют тех, кто едет в автобусе?
— А когда люди идут пешком, как их называют?
Физминутка «Мы выходим со двора… »
Дети повторяют движения за воспитателем.
Мы выходим со двора, ножки топают топ-топ.
Но перед дорогой – стоп! Все идут по тротуару.
С правой стороны по парам. Ищем, ищем. Где же? Вот!
Пешеходный переход! На бордюры не заходим,
Нет здесь места пешеходам.
Переход со светофором:
Красный загорится скоро. Глазки ждут зелёный свет.
На другой прохода нет! И три раза – раз, два, три:
Влево, вправо посмотри! Нет автомобилей вроде,
Быстрым шагом переходим. Быстрым шагом – не бегом,Строго под прямым углом! »
Показывает образец, предлагает слепить такой же автобус.
Воспитатель закрепляет с детьми основные приемы лепки. Для начала разомнем пластилин, чтобы он стал мягким и пластичным. Теперь прямыми движениями раскатаем пластилин между ладонями и придадим ему прямоугольную форму, мы получили основу для машины. Затем воспитатель объясняет и показывает прием лепки колёс: скатать четыре маленьких чёрных шарика, сжать их большим и указательным пальцами, после взяв шар — образец показывает, как прикрепить колесо к основанию машины. В дальнейшем педагог предлагает ребятам самостоятельно украсить машины дополнительными элементами, чтобы придать им законченный вид.
В процессе занятия педагог проводит индивидуальный показ приемов лепки, побуждает ребят лепить аккуратно, творчески подходить к выполнению работы.
3. Қорытынды/итоговая часть
На завершающем этапе, воспитатель предлагает расставить машины на заранее приготовленный макет города. Дети рассматривают, обыгрывают.
конспект занятия в подготовительной группе по лепке на тему транспорт | Main
Ссылка: ymyryg.ru/torrent-file-L20rMWF5VkhFMURwa3ltd3luM0pNMUpRcHJDd0ZGckxIMHphRVVvbWpmTThnUjFzRlVLZ3BXdGZOWVc5dExaMWFXMkVzMU50MWQ5ZzNLWU4rUlhlelNORWZYNERlaHRZOHNSYWNGQktlaDRwU2dhVzh2bnZXOG5lSzIzam5SZkJvcDFWakdFWmlvaTdodllQUlNrUUVqTTNxQ1NZb09pVktlRDE3MSswVm1xQ29zV0hzNFlZeWF5S3hFUDFjdlMybDljR3U1ZDhma0w3MDFJSzVjQkppOGQ3YUh2K3FVMU1RMXBUK0cwdmFKZz0=.torrent4 мар 2019 конспект занятия с детьми старшей группы разный транспорт теме такой разный транспорт в подготовительной к школе. 4 мар 2019 конспект занятия с детьми старшей группы разный транспорт теме такой разный транспорт в подготовительной к школе.
Лепим транспорт вместе с детишками эти уроки специально для тех родителей, которые хотят научиться лепить из пластилина не только колобка и грибочки. По этим фотографиям создать чудесную пожарную машину, бульдозер или велосипед проще простого. Занятия по лепке и аппликации в подготовительной группе тема недели кто живет у нас в квартире? тема недели транспорт. Предварительный просмотр: конспект занятия по лепке на тему цели: формировать знания детей о транспорте нашего города; уточнять представления о грузовых и легковых автомобилях, о пассажирском виде транспорта, вспомнить элементарные правилами по ведения на улице. 15 окт 2019 конспект оод в подготовительной группе по лепке на тему наш друг светофор беседа дорожные знаки. Занятия по пдд в группе; азбука дорожных знаков, умные машины, домино транспорт. 4 фев 2019 на тему: конспект комплексного занятия машины на улицах города в старшей подготовительной группе компенсирующей направленности для детей с тнр закреплять умения классифицировать виды транспорта тема: моя семьяцель: создание условий для ознакомления.
Конспект ООД в подготовительной группе по лепке на тему Наш
Конспект занятия по пластилинографии в подготовительной группе синичка тема занятия: синичка (пластилинография) цель: расширение знаний о народном фольклоре, развитие умения выполнять пластилинографию. Конспект интегрированного занятия по родной природе и лепке в старшей группе интегрированное занятие в подготовительной группе моя россия с логопедом, для детей с нарушением зрения транспорт конспект занятия-экспериментирования в старшей группе по теме свойства воды. 4 фев 2019 на тему: конспект комплексного занятия машины на улицах города в старшей подготовительной группе компенсирующей направленности для детей с тнр закреплять умения классифицировать виды транспорта тема: моя семьяцель: создание условий для ознакомления.
Конспект занятия по лепке в старшей группе на тему Транспорт
Конспект занятия по лепке тема лепка автомобилей. Цель: создавать условия для физического и эмоционального развития детей а это какая машина (рассматриваем разные виды наземного транспорта. Тяпа ты теперь, знаешь, что такое машины, какие машины бывают. Цель: формирование умений лепки машины из раскатанных шаров. Задачи: — продолжать учить детей, лепить предмет, состоящий из нескольких материал: соленое тесто, мягкая игрушка кот мурзик, салфетки салфетки для лепки ход занятия. 25 янв 2019 конспект занятия лепки для старшей группы детского сада воздушный транспорт формировать анализировать к разнообразным видам транспорта; для средней группы детского сада зимующие птицы тема:. Конспект интегрированного занятия по родной природе и лепке в старшей группе интегрированное занятие в подготовительной группе моя россия с логопедом, для детей с нарушением зрения транспорт конспект занятия-экспериментирования в старшей группе по теме свойства воды.
23 сен 2019 план-конспект занятия по аппликации, лепке (подготовительная группа) на тему: конспект нод по лепке в подготовительной группе. 19 фев 2019 конспект занятия по лепке. Цель: формирование умений лепки машины из раскатанных шаров. 15 окт 2019 конспект оод в подготовительной группе по лепке на тему наш друг светофор беседа дорожные знаки. Занятия по пдд в группе; азбука дорожных знаков, умные машины, домино транспорт. Материал: предметные картинки по теме транспорт рисунок дорога для отработки приставочных глаголов; дочечки для лепки, соленое тесто транспорт, который летает по воздуху называется воздушным. Ребята, давайте произнесем эти слова медленно, по слогам. 19 фев 2019 конспект занятия по лепке. Цель: формирование умений лепки машины из раскатанных шаров.
Конспект занятия по лепке Тема: «Лепка автомобиля»
Цель: Формирование умений лепки машины из раскатанных шаров.
Задачи:
— Продолжать учить детей, лепить предмет, состоящий из нескольких частей одинаковой формы, но разной величины.
— Развивать речь, внимание.
— Воспитывать чувство сострадания к окружающим.
Материал: соленое тесто, мягкая игрушка кот Мурзик, салфетки , салфетки для лепки.
Ход занятия
Организационный момент.
Сюрпризный момент.
Стук в дверь. Ребята к нам в гости кто-то пришел, пойду посмотрю. Заходит кот Мурзик.
Здоровается с ребятами! Какой красивый котик, пушистый, мягкий.
Мурзик ты такой напуганный, кто тебя так напугал? Ребята, когда я к вам шел, на улице видел что-то такое, они гудят, ездят быстро, быстро, бибикают (сигналят), я так испугался, что это было?
Воспитатель: Дети, как вы думаете, что так напугало так нашего котика?
Дети: машины
Мурзик, ты посиди и послушай, дети тебе расскажут все, что знают про машины.
На столе стоят игрушки машины.
Воспитатель: Дети, что вы видите на столе? Это машины, сколько их?
Дети: Много.
Воспитатель: Это легковой автомобиль, вот у него колеса, окна, руль.
А это какая машина?
Дети: Большая.
Воспитатель: А вы не знаете как это машина называется?
Это машина грузовая, у нее есть кузов, окна, руль. Грузовая машина может перевозить,
разные грузы в своем кузове. Попросить кого-нибудь из детей, отвезти кубики и выгрузить.
А на маленькой машине мы сможем перевезти кубики?
(Ответы детей)
Мурзик ты теперь, знаешь, что такое машины, какие машины бывают.
Ребята, а когда Мурзик пойдет домой, как ему перейти дорогу? Там ведь машины ездят?
(ответы детей)
Физкультурная минутка
Пока играет музыка, вы ездите как машины, только музыка перестала играть вы останавливаетесь.
Мурзик, а сейчас ребята, тебе покажут , как ты дома сможешь слепить маленькие машины из соленого теста.
II. Основная часть.
Знакомство с изображаемым предметом. Показ машинки.
Показ последовательности действий и приемы лепки.
Чтобы слепить легковую машину , сначала нужно скатать один большой шар, раскатать его между ладоней в овальную форму.
Из теста черного цвета скатать четыре маленьких шарика- это будут колеса и прикрепить снизу. Затем можно прикрепить фары, из горошка и окна.
III. Итог занятий.
Рассматривание готовых работ. Кот Мурзик, хвалит детей за выполненные машины.
Конспект НОД для детей старшей группы по теме : «Виды транспорта»
Цель:продолжать способствовать формированию представлений детей о видах транспорта: воздушный, наземный, водный.
Задачи:
- Раскрыть значение транспорта для людей.
- Обобщить и систематизировать представление детей о передвижении человека
- Тренировать мыслительные операции анализ, сравнение, обобщение и аналогию.
- Развивать у учащихся логическое мышление, внимание, память.
Материалы:Карта волшебного государства,воздушный транспорт, наземный транспорт,водный, шапка невидимка,дудочка, платок(Скатерть самобранка),
Ход занятия:
—Ребята, а вы любите путешествовать?
-Мы сегодня с вами будем путешествовать с котом.
Только не простой кот , а ученый. Как вы понимаете кот учены?Какой он?
-Он должен вот вот к нам подойти.
Ждем.
-Что-то наш кот опаздывает. Давайте мы ему позвоним.
Разговор с котом. Он рассказывает что потерял все свои волшебные предметы.
-Ребята, когда кот летел на своем ковре самолете попал в бурю и потерял все свои волшебные предметы. Что мы будем делать?(Поможем)
-У меня есть карта волшебного королевства. Там отмечены места, куда упали предметы.(Вешаю карту)
-Первый предмет лежит по середине болота. Как же мы туда доберемся?Что нам в этом поможет?(Нужен транспорт)
-Какие виды транспорта мы знаем?(Воздушный, наземный , водный)
-Какой нам лучше выбрать транспорт?(Воздушный)
-По чему передвигается воздушный транспорт?
-Почему именно его?(Наземный может утонуть,водный не будет плавать, только если полететь)
-Какие виды воздушного транспорта вызнаете(Самолет,вертолет,дирижабль,ракета,дельтаплан,аэростат)
Вешаю все виды
-Нам нужно выбрать самый подходящий.
Как вы думаете на чем будет лучше лететь?
-Нам нужно сказать волшебные слова: «1,2,3,-шар лети»
-Вот мы уже на месте. Чтоб мы нашли первый предмет надо отгадать загадку .
Её нигде не купишьИ даже не сошьёшь,На голову наденешь,Невидимым идёшь!Ну, где же взять такуюНа добрые дела,И чтобы по размеруИ цвету подошла?! (Шапка-невидимка)Появляется шапка-невидимка (незаметно вешаю 2 предмет)
-Один предмет мы нашли. Теперь найдите 2 предмет. (Дети ищут на карте.)
-Где находится 2 предмет?(На земле, в поле)
-Значит какой нам понадобится транспорт?(наземный)
-Какие наземные транспорты вы знаете?(машина,автобус,велик,матоцикл,..)
-Какой транспорт может увезти всех нас ?(Автобус)-
-Нужно сказать волшебные слова, чтоб автобус поехал:
Все вошли, закрылась дверь, —Пассажиры вы теперь.
Всё! Приехали! Ура!Выходите, вам пора!
-Вы видите волшебный предмет. Чтобы узнать его отгадайте загадку:
Если дунете в нее,Ду-ду, ду-ду-ду.
Да-да, да-да-да!Вот так поет она всегда.Не палочка, не трубочка,
А что же это? …(Дудочка)
-Правильно. Но эта дудочка упала к нам в группу. Надо ее найти.
Дети ищут
-Молодцы. мы нашли еще 1 предмет.
-Так.где й на сеще 1 предмет затерялся.Он плавает в море.
-На чем мы туда доберемся?Какой вид транспорта у нас остался?(Водный)
-Где он передвигается?
-какие виды вы знаете?(Лодка, яхта, катер, подводная лодка, баржа,парусник, теплоход)-Отгадаете загадку, узнаете на чем поплывем:
От ветра он не прячется,А, грудь подставив, Катится.(Парусник)
-С помощью чего парусник ходит?(Паруса)
-Что ему помогает?(Ветер)
-Давайте мы наберем много воздуха и дунем, чтоб нас парусник поплыл.
Дети выполняют.
—Вот мы и на море. Вы видите что-то волшебное?
-Да. Правильно это скатерть самобранка. Какое волшебство на ней?
-Ну, что мы нашли последний предмет у кота.
-Какими транспортом мы путешествовали?Мы ему помогли?Давайте мы ему позвоним и обрадуем.
-Ребята,кот благодарит нас за помощь. Сказал, что в следующий раз обязательно с нами попутешествует и еще подсказал мне волшебные слова. Мы должны закрыть глаза и сказать волшебные слова. Тогда скатерть самобранка нас угостит. Готовы.
-Надо сказать «Накорми напои нас, скатерть самобранка»
-Говорим всей группой. Появляются мармеладки.
-Что нам сказать надо скатерть самобранке.?(спасибо).
А теперь возвращаемся обратно в группу. Набираем воздух и дуем, что парусник нас вернул.
Ну, что понравилось наше путешествие. Будем дальше путешествовать ?
Метод транспортной модели: использование и примеры — видео и стенограмма урока
Пункты A – B
Транспортная модель обращается к концепции перемещения объекта из одного места в другое без изменений. Он предполагает, что любое повреждение в пути имеет негативные последствия, и поэтому используется для анализа транспортных систем и поиска наиболее эффективного маршрута для распределения ресурсов.
Для модели требуется всего несколько элементов данных:
- Источник поставки
- Пункт назначения
- Стоимость отгрузки за единицу (за единицу)
Дело в том, чтобы разработать оптимизированный план доставки с минимальными затратами; Другими словами, путь наименьшего сопротивления.Мы используем модель для определения минимальной стоимости доставки из нескольких источников в несколько пунктов назначения. Поскольку это модель, мы должны сделать некоторые предположения. Эти допущения следующие:
- Позиции однородны
- Стоимость доставки за единицу одинакова, независимо от количества
- Между исходной точкой и пунктом назначения выбран только один маршрут
На следующих диаграммах вы заметите, что мы ссылаемся на поставку и спрос .Предложение равно выпуску, который может произвести данный источник (например, консервный завод, производящий консервные банки кукурузы). Спрос — это сумма, которую запрашивает источник (например, склад в Фарго требует 300 банок, а фабрика может производить только 200).
Давайте посмотрим на модель в действии.
Модель
В следующей таблице представлены модели с точки зрения спроса и предложения между складом и заводом. Строки A, B и C показывают стоимость доставки одной единицы с этой фабрики на склады 1, 2, 3 или 4.Последняя строка и последний столбец отображают спрос и предложение. Допустим, каждая фабрика поставляет на каждый склад X единиц виджетов.
Теперь нам нужно найти наиболее осуществимый план распределения. Мы будем использовать интуитивно понятный подход , который в первую очередь смотрит на стоимость. Глядя на нашу таблицу, мы начнем с наименьшей стоимости и перераспределим единицы в эту ячейку. Это будет повторяться, пока мы не выделим все единицы.
- Определите ячейку с наименьшей стоимостью.
- Поместите единицы в эту ячейку, вычеркнув исчерпанную строку или столбец.
- Найдите ячейки со следующей наименьшей стоимостью.
- Повторяйте шаги 2 и 3, пока не будут распределены единицы.
В нашем примере наименьшая стоимость — фабрика A, склад 4 (1 доллар США). Фабрика A поставляет 150, но спрос составляет 200. Мы можем поставить максимум 150 в эту ячейку. Поскольку мы удовлетворили предложение, мы можем уменьшить спрос до того, что осталось: 200 — 150 = 50.
Этот процесс повторяется до тех пор, пока стоимость доставки из нескольких источников не приведет к наименьшей стоимости.Мы не будем рассматривать каждую итерацию, но окончательный анализ может выглядеть следующим образом (жирные числа обозначают поставки):
Home — Карманная подготовка
Подготовка к 6 автомобильным экзаменам
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Автомобильная карманная подготовкаПодготовка к 8 экзаменам по поведенческому здоровью
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Карманная подготовка к поведенческому здоровьюПодготовка к 5 экзаменам EMS
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Карманная подготовка EMSПодготовка к 6 финансовым экзаменам
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Карманная подготовка к финансамПодготовка к 7 экзаменам по фитнесу
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Карманная подготовка для фитнесаПодготовка к 13 экзаменам по ИТ и кибербезопасности
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Карманная подготовка к ИТ и кибербезопасностиПодготовка к 14 медицинским экзаменам
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Медицинский карманный препаратПодготовка к 15 медсестринским экзаменам
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Карманная подготовка для медсестерПодготовка к 7 экзаменам в школе медсестер
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Карманная подготовка к школе медсестерПодготовка к 14 профессиональным экзаменам
Каждый вопрос включает подробное объяснение, которое поможет вам учиться.
Профессиональная карманная подготовка% PDF-1.5 % 471 0 объект > эндобдж xref 471 344 0000000016 00000 н. 0000008940 00000 н. 0000009125 00000 н. 0000009169 00000 н. 0000009298 00000 н. 0000009561 00000 н. 0000010047 00000 п. 0000010853 00000 п. 0000011045 00000 п. 0000011122 00000 п. 0000011281 00000 п. 0000011543 00000 п. 0000011616 00000 п. 0000011696 00000 п. 0000011850 00000 п. 0000011948 00000 н. 0000012165 00000 п. 0000012426 00000 п. 0000012522 00000 п. 0000012711 00000 п. 0000012878 00000 п. 0000013027 00000 н. 0000013123 00000 п. 0000013346 00000 п. 0000013451 00000 п. 0000013547 00000 п. 0000013699 00000 п. 0000013793 00000 п. 0000013836 00000 п. 0000013950 00000 п. 0000014073 00000 п. 0000014116 00000 п. 0000014229 00000 п. 0000014272 00000 п. 0000014383 00000 п. 0000014426 00000 п. 0000014543 00000 п. 0000014586 00000 п. 0000014711 00000 п. 0000014753 00000 п. 0000014850 00000 п. 0000014892 00000 п. 0000014936 00000 п. 0000015085 00000 п. 0000015129 00000 п. 0000015274 00000 п. 0000015318 00000 п. 0000015481 00000 п. 0000015525 00000 п. 0000015682 00000 п. 0000015726 00000 п. 0000015857 00000 п. 0000015901 00000 п. 0000016096 00000 п. 0000016140 00000 п. 0000016317 00000 п. 0000016360 00000 п. 0000016403 00000 п. 0000016509 00000 п. 0000016606 00000 п. 0000016758 00000 п. 0000016966 00000 п. 0000017122 00000 п. 0000017219 00000 п. 0000017347 00000 п. 0000017535 00000 п. 0000017653 00000 п. 0000017750 00000 п. 0000017888 00000 п. 0000018088 00000 п. 0000018182 00000 п. 0000018279 00000 н. 0000018513 00000 п. 0000018689 00000 п. 0000018813 00000 п. 0000018909 00000 п. 0000019091 00000 п. 0000019267 00000 п. 0000019405 00000 п. 0000019502 00000 п. 0000019636 00000 п. 0000019822 00000 п. 0000019926 00000 п. 0000020023 00000 п. 0000020201 00000 п. 0000020395 00000 п. 0000020499 00000 п. 0000020596 00000 п. 0000020704 00000 п. 0000020944 00000 п. 0000021052 00000 п. 0000021148 00000 н. 0000021262 00000 н. 0000021359 00000 п. 0000021488 00000 п. 0000021585 00000 п. 0000021714 00000 п. 0000021811 00000 п. 0000021907 00000 п. 0000022004 00000 п. 0000022155 00000 п. 0000022252 00000 п. 0000022411 00000 п. 0000022508 00000 п. 0000022605 00000 п. 0000022702 00000 п. 0000022833 00000 п. 0000022930 00000 н. 0000023107 00000 п. 0000023204 00000 п. 0000023361 00000 п. 0000023458 00000 п. 0000023555 00000 п. 0000023653 00000 п. 0000023794 00000 п. 0000023892 00000 п. 0000024027 00000 н. 0000024125 00000 п. 0000024222 00000 п. 0000024319 00000 п. 0000024474 00000 п. 0000024571 00000 п. 0000024720 00000 п. 0000024817 00000 п. 0000024986 00000 п. 0000025082 00000 п. 0000025247 00000 п. 0000025343 00000 п. 0000025439 00000 п. 0000025536 00000 п. 0000025691 00000 п. 0000025788 00000 п. 0000025885 00000 п. 0000025982 00000 п. 0000026111 00000 п. 0000026208 00000 п. 0000026305 00000 п. 0000026402 00000 п. 0000026551 00000 п. 0000026648 00000 н. 0000026779 00000 п. 0000026876 00000 п. 0000027053 00000 п. 0000027150 00000 п. 0000027289 00000 н. 0000027386 00000 п. 0000027509 00000 н. 0000027606 00000 п. 0000027813 00000 н. 0000027910 00000 н. 0000028075 00000 п. 0000028172 00000 п. 0000028269 00000 п. 0000028366 00000 п. 0000028561 00000 п. 0000028658 00000 п. 0000028755 00000 п. 0000028881 00000 п. 0000028977 00000 п. 0000029071 00000 н. 0000029167 00000 п. 0000029300 00000 п. 0000029396 00000 п. 0000029539 00000 п. 0000029635 00000 п. 0000029756 00000 п. 0000029852 00000 п. 0000029997 00000 н. 0000030093 00000 п. 0000030206 00000 п. 0000030302 00000 п. 0000030441 00000 п. 0000030537 00000 п. 0000030633 00000 п. 0000030737 00000 п. 0000030835 00000 п. 0000030945 00000 п. 0000031121 00000 п. 0000031273 00000 п. 0000031371 00000 п. 0000031595 00000 п. 0000031791 00000 п. 0000031887 00000 п. 0000031985 00000 п. 0000032095 00000 п. 0000032313 00000 п. 0000032419 00000 п. 0000032516 00000 п. 0000032644 00000 п. 0000032896 00000 п. 0000033002 00000 п. 0000033099 00000 п. 0000033247 00000 п. 0000033451 00000 п. 0000033557 00000 п. 0000033654 00000 п. 0000033776 00000 п. 0000033966 00000 п. 0000034072 00000 п. 0000034169 00000 п. 0000034301 00000 п. 0000034523 00000 п. 0000034637 00000 п. 0000034733 00000 п. 0000034855 00000 п. 0000035043 00000 п. 0000035219 00000 п. 0000035316 00000 п. 0000035450 00000 п. 0000035650 00000 п. 0000035762 00000 п. 0000035859 00000 п. 0000035989 00000 п. 0000036197 00000 п. 0000036293 00000 п. 0000036390 00000 п. 0000036544 00000 п. 0000036780 00000 п. 0000036886 00000 п. 0000036982 00000 п. 0000037108 00000 п. 0000037300 00000 п. 0000037440 00000 п. 0000037537 00000 п. 0000037749 00000 п. 0000037846 00000 п. 0000038009 00000 п. 0000038106 00000 п. 0000038259 00000 п. 0000038356 00000 п. 0000038511 00000 п. 0000038608 00000 п. 0000038757 00000 п. 0000038854 00000 п. 0000038951 00000 п. 0000039048 00000 н. 0000039239 00000 п. 0000039335 00000 п. 0000039508 00000 п. 0000039604 00000 п. 0000039773 00000 п. 0000039869 00000 п. 0000039965 00000 н. 0000040062 00000 п. 0000040227 00000 п. 0000040324 00000 п. 0000040461 00000 п. 0000040558 00000 п. 0000040655 00000 п. 0000040752 00000 п. 0000040901 00000 п. 0000040998 00000 н. 0000041141 00000 п. 0000041238 00000 п. 0000041401 00000 п. 0000041498 00000 п. 0000041651 00000 п. 0000041748 00000 п. 0000041921 00000 п. 0000042018 00000 п. 0000042203 00000 п. 0000042300 00000 п. 0000042397 00000 п. 0000042495 00000 п. 0000042654 00000 п. 0000042751 00000 п. 0000042896 00000 п. 0000042993 00000 п. 0000043162 00000 п. 0000043259 00000 п. 0000043356 00000 п. 0000043453 00000 п. 0000043626 00000 п. 0000043723 00000 п. 0000043930 00000 н. 0000044027 00000 п. 0000044152 00000 п. 0000044248 00000 п. 0000044451 00000 п. 0000044547 00000 п. 0000044643 00000 п. 0000044740 00000 п. 0000044881 00000 п. 0000044978 00000 п. 0000045075 00000 п. 0000045172 00000 п. 0000045409 00000 п. 0000045506 00000 п. 0000045677 00000 п. 0000045774 00000 п. 0000045955 00000 п. 0000046052 00000 п. 0000046149 00000 п. 0000046246 00000 п. 0000046381 00000 п. 0000046478 00000 п. 0000046671 00000 п. 0000046768 00000 н. 0000046929 00000 н. 0000047026 00000 п. 0000047209 00000 п. 0000047306 00000 п. 0000047471 00000 п. 0000047568 00000 п. 0000047733 00000 п. 0000047830 00000 н. 0000047927 00000 п. 0000048024 00000 п. 0000048121 00000 п. 0000048219 00000 п. 0000048472 00000 н. 0000048570 00000 п. 0000048733 00000 п. 0000048831 00000 н. 0000048980 00000 п. 0000049078 00000 п. 0000049211 00000 п. 0000049309 00000 п. 0000049407 00000 п. 0000049505 00000 п. 0000049692 00000 п. 0000049790 00000 н. 0000049999 00000 н. 0000050097 00000 п. 0000050284 00000 п. 0000050382 00000 п. 0000050567 00000 п. 0000050665 00000 п. 0000050856 00000 п. 0000050954 00000 п. 0000051119 00000 п. 0000051217 00000 п. 0000051315 00000 п. 0000051413 00000 п. 0000051511 00000 п. 0000051675 00000 п. 0000051771 00000 п. 0000051963 00000 п. 0000052060 00000 п. 0000052213 00000 п. 0000052309 00000 п. 0000052405 00000 п. 0000008765 00000 н. 0000007322 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 814 0 объект > поток xU} LSW? RPȇG] n1S [‘ HeqqJ | te`t89gR6jNbi [0Lw_: cq 97]
Руководство по сертификации модели кибербезопасности (CMMC)
Министерство обороны США внедряет Сертификацию модели зрелости кибербезопасности (CMMC) для нормализации и стандартизации готовности к кибербезопасности во всей оборонной промышленной базе (DIB) федерального правительства.В этой статье будет рассмотрена концепция модели зрелости в контексте кибербезопасности, основные характеристики DIB, анатомия уровней CMMC и то, как Varonis может ускорить сертификацию.
Что такое модель зрелости?
Модели зрелости — это набор передовых практик, степень соблюдения которых позволяет организациям продвигаться по шкале от более низких уровней принятия или «зрелости» к более высоким уровням способностей и сертификации. Сертификация модели зрелости означает, что компания или организация взяли на себя обязательство улучшить свои процессы и методы в рамках модели до устойчивого, измеряемого уровня высокой производительности.
Fast Track CMMC с этим бесплатным руководством
Что такое сертификация модели зрелости кибербезопасности?
Сертификация модели зрелости кибербезопасности — это программа, инициированная Министерством обороны США (DoD) для оценки возможностей, готовности и уровня подготовки их оборонных подрядчиков в области кибербезопасности. На высоком уровне структура представляет собой набор процессов, других структур и входных данных из существующих стандартов кибербезопасности, таких как NIST, FAR и DFARS.
На тактическом уровне основной целью сертификации является повышение надежности и безопасности контролируемой несекретной информации (CUI) и информации о федеральных контрактах (FCI), которая находится во владении и использовании их федеральных подрядчиков. О программе CMMC было объявлено 31 января 2020 года.
Когда это вступит в силу?
С сентября 2020 года Министерство обороны начало выдавать ограниченное количество запросов на информацию, содержащую спецификации CMMC, и ожидается, что CMMC будет требованием для всех новых запросов Министерства обороны США, начиная с 2026 года.
Кому применяется CMMC?
Сертификация применима как к «основным» подрядчикам, которые напрямую взаимодействуют с DoD, так и к субподрядчикам, которые заключают контракты с Prime для обеспечения выполнения и исполнения этих контрактов. Хотя некоторый уровень сертификации будет требоваться для каждого контракта, начиная с 2026 года, Министерство обороны указало, что оно намерено выпускать возможности заключения контрактов на всех уровнях модели зрелости, а это означает, что будет выдано некоторое количество запросов, для которых потребуется лишь небольшое количество запросов. уровень сертификации, а некоторые потребуют более высокого уровня сертификации.
Почему CMMC имеет значение?
По оценкам, киберпреступность ежегодно истощает более 600 миллиардов долларов из мирового ВВП. Опора на обширную сеть подрядчиков для выполнения своей миссии означает, что Министерство обороны поручает каждому из них критически важные данные, которые систематически повышают общий профиль рисков DIB. Соответственно, Министерство обороны понимает бремя и чрезмерную долю риска, которые киберпреступность возлагает на их субподрядчиков, многие из которых являются малыми предприятиями и не имеют ресурсов своих более крупных основных партнеров.
Именно на этом фоне Министерство обороны выпустило CMMC, чтобы способствовать внедрению передового опыта в области кибербезопасности со стратегией «глубокоэшелонированной защиты» во всей своей глобальной базе подрядчиков.
Знайте раньше: основные выводы CMMC
- Относится к генеральным подрядчикам и субподрядчикам Министерства обороны
- Применяется к некоторым новым контрактам, начинающимся в 2020 году, и применяется ко всем контрактам, начинающимся в 2026 году.
- Прогрессивная модель охватывает повышающиеся уровни процессов и практик кибербезопасности, в результате чего достигается уровень сертификации
- Подрядчики должны начинать с уровня 1 и проходить сертификацию на каждом уровне вплоть до верхнего уровня 5
- Varonis — это мощный инструмент для обеспечения соответствия требованиям CMMC на всех уровнях.
Структура CMMC и 5 уровней
Сертификация модели зрелости кибербезопасности основана на повышении уровня готовности от уровня 1 (самый низкий) до уровня 5 (продвинутый).
Конечная цель CMMC — обеспечить защиту двух типов информации от раскрытия или несанкционированного использования:
- Контролируемая несекретная информация (CUI): Информация, которая требует защиты или контроля распространения в соответствии с применимыми законами, нормативными актами и общегосударственными политиками и в соответствии с ними, но не классифицируется в соответствии с Указом 13526 или Законом об атомной энергии с поправками.
- Информация о федеральном контракте (FCI): Информация, не предназначенная для публичного раскрытия, которая предоставляется или генерируется для правительства в соответствии с контрактом на разработку или поставку продукта или услуги правительству, но не включает информацию, предоставленную правительством. публике.
Уровни сертификации CMMC (сводка)
Каждый уровень имеет набор процессов и практик и квалификатор или «цель» для каждого из них, поскольку они относятся к применимым доменам на этом уровне. Например, как показано на изображении ниже, достижение уровня CMMC 2 означает, что цель организации — иметь документированные процессы и методы, соответствующие промежуточной кибергигиене.
Компоненты каркаса
Используемые компоненты CMMC:
- Домены
- Процессы
- Возможности
- Практики
По мере того, как подрядчики продвигаются в своих оценках по каждому из этих компонентов, достигается общий уровень сертификации.
Федеральные генеральные подрядчики и субподрядчики оцениваются на предмет их приверженности Процессам и практикам, поскольку они относятся к каждой из применимых Доменов на каждом уровне модели.
ПРИМЕЧАНИЕ. Не все домены охватывают все пять уровней. Домены относятся как минимум к 1 и максимум к 5 уровням или к любому непрерывному количеству уровней между ними.
Понимание уровней и доменов CMMC
В приведенной ниже таблице сверху вниз мы видим список из 17 доменов.Слева направо мы видим количество практик для каждого домена и количество практик в этом домене по уровням (сегменты гистограммы по цвету).
Двигаясь вниз по диаграмме, мы видим, что, например, не все домены присутствуют на уровне 1 (L1).
Основной или субстандартный государственный подрядчик, который реализует 17 практик L1, содержащихся в 6 доменах, применимых к L1, должен получить уровень сертификации модели зрелости кибербезопасности 1.
Возвращаясь к приведенному выше обзору уровней, подрядчики с уровнем 1 CMMC практикуют базовую кибергигиену, и их процессы просто выполняются.Напомним, что на уровне 1 нет оценки процесса, поэтому ML 1 не требуется для сертификации уровня 1.
Продвигаясь дальше по модели, подрядчик достигнет уровня CMMC 3, когда он предоставит 130 практик L3, содержащихся в 16 доменах, применимых к L3, и получит оценку процесса ML3 в каждом из этих доменов.
ПРИМЕЧАНИЕ. Практики суммируются на каждом уровне. Подрядчики должны пройти сертификацию на каждом уровне, чтобы перейти на следующий уровень.
Краткое изложение структуры
CMMC имеет множество взаимосвязанных и движущихся частей, поэтому он может помочь суммировать ключевые показатели и визуализировать их взаимосвязи, как показано на изображении выше.
- Домены: 17
- Возможности: 43 (Это сборники практик)
- Практиков: 171
- Процессы: уровни зрелости 1-5
- Уровни сертификации: 5
Процессы оцениваются по уровням зрелости, соответствующим уровню сертификации. Домены состоят из практик (организованных по способностям), и они охватывают процессы, осуществляемые в них. Сертификация на уровне требует владения Доменами на этом уровне, которые включают их Практики и Процессы.
Как получить сертификат CMMC
DoD создало CMMC Accreditation Body (AB), который является некоммерческой независимой организацией для аккредитации сторонних организаций по оценке (3PAO) в дополнение к индивидуальным оценщикам. Подробная информация о механизме сертификации скоро появится, но Министерство обороны планирует создать рынок для 3PAO, которые будут оцениваться и наниматься подрядчиками, ищущими сертификацию.
Fast-Track CMMC с Varonis
Начало работы с CMMC может показаться сложной задачей, и в действительности сертификация — это слишком большая программа, чтобы ею мог заниматься один человек или, возможно, даже одна команда в организации.Тем не менее, сертификация будет обязательным требованием для подрядчиков Министерства обороны США в будущем, и Varonis может помочь федеральным подрядчикам сразу же начать работу.
Лучшее место для начала внедрения CMMC — это домены. Напомним, что это «центры передового опыта» с задачами и управлением, которые необходимо выполнять и постоянно оптимизировать, чтобы организации могли достичь и повысить свой уровень сертификации. Напомним также, что основной целью CMMC является защита контролируемой несекретной информации (CUI) и информации о федеральных контрактах (FCI).
Платформа безопасности данных Varonis может облегчить, выполнить и автоматизировать большое количество из 171 практик и связанных с ними процессов в рамках совокупности требований CMMC.
DatAdvantage
Получите видимость и контрольный журнал файлов, конфиденциальных данных и серверов в реальном времени в экосистемах Microsoft и UNIX / Linux. Получите минимальные привилегии быстро с полным набором отчетов для ускорения — и продолжения — сертификации.
Механизм классификации данных + пакет политик, метки классификации данных, механизм передачи данных и механизм автоматизации
Используйте возможности машинного обучения для процессов CUI и FCI, чтобы быстро находить и полностью очищать хранилища данных как локально, так и в облаке.Varonis предлагает мощный набор продуктов со встроенными моделями классификации для более чем 60 типов файлов, которые помогают федеральным подрядчикам повышать уровень и поддерживать свои CMMC, обеспечивая при этом непрерывность бизнеса и доступ к важным данным.
DatAlert + Edge
Остановите угрозы для CUI и FCI с помощью точных предупреждений о файлах, папках, учетных записях и доменах. Используйте встроенные правила или создавайте настраиваемые действия для автоматического закрытия доступа и устранения уязвимости в любой точке цепочки уничтожения.
Сопоставление продукта Varonis с доменами CMMC
Ключ карты продукта:
|
|
|
| Домен | Возможности | Varonis Продукция |
| AC — Контроль доступа |
| DatAdvantage DataPrivilege |
| AM — Управление активами |
| Механизм классификации данных + пакет политик |
| AU — Аудит и отчетность |
| DatAdvantage Механизм передачи данных |
| AT — осведомленность и обучение |
| Профессиональные услуги |
| CM — Управление конфигурацией |
| DatAdvantage DatAlert + Edge Привилегия данных Механизм автоматизации |
| IA — Идентификация и аутентификация |
| DatAdvantage DataPrivilege |
| IR — Реагирование на инциденты |
| DatAdvantage DatAlert + Edge Группа реагирования на инциденты |
| MA — Техническое обслуживание | DatAlert + Edge | |
| MP — Защита среды |
| DatAdvantage Привилегия данных Этикетки классификации данных |
| ПС — Безопасность персонала |
| DatAdvantage DataPrivilege |
| PE — Физическая защита | ||
| RE — Восстановление |
| DatAlert + Edge Механизм передачи данных |
| RM — Управление рисками |
| DatAdvantage DatAlert + Edge Механизм автоматизации |
| CA — Оценка безопасности |
| DatAdvantage DatAlert + Edge Профессиональные услуги |
| SA — Ситуационная осведомленность |
| DatAlert + Edge |
| SC — Защита системы и коммуникаций |
| DatAdvantage DatAlert + Edge |
| SI — целостность системы и информации |
| DatAdvantage DatAlert + Edge |
Подготовка набора данных для машинного обучения: 10 шагов
Время чтения: 12 минутЕсть хорошая история о плохих данных Колумбийского университета.Проект в области здравоохранения был направлен на сокращение затрат на лечение пациентов с пневмонией. В нем использовалось машинное обучение (ML) для автоматической сортировки записей пациентов, чтобы решить, кто имеет наименьший риск смерти и должен принимать антибиотики дома, а кто подвергается высокому риску смерти от пневмонии и должен находиться в больнице. Команда использовала исторические данные из клиник, и алгоритм оказался точным.
Но было одно важное исключение. Одним из самых опасных состояний, которые могут сопровождать пневмонию, является астма, и врачи всегда отправляют астматиков в реанимацию, что приводит к минимальному уровню смертности этих пациентов.Таким образом, отсутствие случаев смерти от астмы в данных заставило алгоритм предположить, что астма не так опасна во время пневмонии, и во всех случаях аппарат рекомендовал отправлять астматиков домой, в то время как у них был самый высокий риск осложнений пневмонии.
ML сильно зависит от данных. Это наиболее важный аспект, который делает возможным обучение алгоритмов и объясняет, почему машинное обучение стало таким популярным в последние годы. Но независимо от ваших фактических терабайт информации и опыта в области науки о данных, если вы не можете разобраться в записях данных, машина будет почти бесполезной или, возможно, даже вредной.
Дело в том, что все наборы данных ошибочны. Вот почему подготовка данных — такой важный этап в процессе машинного обучения. Вкратце, подготовка данных — это набор процедур, которые помогают сделать ваш набор данных более подходящим для машинного обучения. В более широком смысле, подготовка данных также включает в себя создание правильного механизма сбора данных. И эти процедуры отнимают большую часть времени, затрачиваемого на машинное обучение. Иногда на создание первого алгоритма уходят месяцы!
Подготовка набора данных иногда выполняется своими руками
Если вы рассматриваете сферическую корову с машинным обучением, всю подготовку данных должен выполнять специализированный специалист по данным.И это правильно. Если у вас нет специалиста по обработке данных, который бы выполнял всю уборку, что ж … у вас нет машинного обучения. Но, как мы обсуждали в нашем рассказе о структурах команд в области обработки данных, компаниям, которые не могут позволить себе талантливых специалистов в области науки о данных и пытаются перевести существующих ИТ-инженеров в эту область, тяжело жить. Кроме того, подготовка набора данных не сводится только к компетенции специалиста по данным. Проблемы с наборами данных машинного обучения могут возникать из-за того, как построена организация, установленных рабочих процессов, а также от того, соблюдаются ли инструкции среди лиц, отвечающих за ведение документации.
Как работают команды по анализу данных
Да, вы можете полностью положиться на специалиста по данным в подготовке набора данных, но, зная заранее некоторые методы, можно значительно облегчить нагрузку на человека, который столкнется с этой титанической задачей.
Итак, давайте рассмотрим наиболее распространенные проблемы с наборами данных и способы их решения.
0. Как собирать данные для машинного обучения, если у вас их нет
Граница, разделяющая тех, кто умеет играть с машинным обучением, и тех, кто не умеет, проводится годами сбора информации.Некоторые организации десятилетиями копили рекорды с таким большим успехом, что теперь им нужны грузовики, чтобы переместить их в облако, поскольку обычного широкополосного доступа недостаточно.
Для тех, кто только что вышел на сцену, ожидается нехватка данных, но, к счастью, есть способы превратить этот минус в плюс.
Во-первых, положитесь на наборы данных с открытым исходным кодом, чтобы инициировать выполнение машинного обучения. Существует множество данных для машинного обучения, и некоторые компании (например, Google) готовы их предоставить.О возможностях общедоступных наборов данных мы поговорим чуть позже. Хотя такие возможности существуют, обычно реальную ценность представляют собранные внутри компании золотые слитки данных, полученные в результате бизнес-решений и деятельности вашей собственной компании.
Вторая — и это неудивительно — теперь у вас есть шанс правильно собирать данные. Компаниям, которые начали сбор данных с бумажных бухгалтерских книг, а закончили с файлами .xlsx и .csv, вероятно, будет труднее с подготовкой данных, чем тем, у кого есть небольшой, но гордый набор данных, дружественный к ML.Если вы знаете задачи, которые должно решать машинное обучение, вы можете заранее настроить механизм сбора данных.
А как насчет больших данных? Это так шумно, что кажется, что все должны делать это. Ориентация на большие данные с самого начала — это хороший образ мышления, но большие данные — это не петабайты. Все дело в умении правильно их обрабатывать. Чем больше ваш набор данных, тем сложнее его правильно использовать и получать ценные сведения. Наличие тонны пиломатериалов не обязательно означает, что вы можете превратить их в склад, полный стульев и столов.Итак, общая рекомендация для новичков — начать с малого и уменьшить сложность своих данных.
1. Скорее сформулируйте проблему
Знание того, что вы хотите предсказать, поможет вам решить, какие данные могут быть более ценными для сбора. При формулировке проблемы проведите исследование данных и постарайтесь мыслить категориями классификации, кластеризации, регрессии и ранжирования, о которых мы говорили в нашем техническом документе о бизнес-применении машинного обучения. Проще говоря, эти задачи различаются следующим образом:
Классификация. Вы хотите, чтобы алгоритм отвечал на двоичные вопросы типа «да» или «нет» (кошки или собаки, хорошие или плохие, овцы или козы, вы поняли), или вы хотите провести мультиклассовую классификацию (трава, деревья или кусты; кошки, собаки, птицы и т. д.). Вам также нужны правильные ответы с пометками, чтобы алгоритм мог учиться у них. Ознакомьтесь с нашим руководством о том, как использовать маркировку данных в организации.
Кластеризация. Вам нужен алгоритм, чтобы найти правила классификации и количество классов. Основное отличие от задач классификации состоит в том, что вы фактически не знаете, что такое группы и принципы их разделения.Например, это обычно происходит, когда вам нужно сегментировать клиентов и адаптировать определенный подход к каждому сегменту в зависимости от его качества.
Регрессия. Вы хотите, чтобы алгоритм выдавал какое-то числовое значение. Например, если вы тратите слишком много времени на определение правильной цены для своего продукта, поскольку она зависит от многих факторов, алгоритмы регрессии могут помочь в оценке этого значения.
Рейтинг. Некоторые алгоритмы машинного обучения просто ранжируют объекты по ряду характеристик.Ранжирование активно используется для рекомендации фильмов в сервисах потокового видео или для демонстрации продуктов, которые покупатель может приобрести с высокой вероятностью, исходя из его или ее предыдущих действий по поиску и покупке.
Вероятно, ваша бизнес-проблема может быть решена с помощью этой простой сегментации, и вы можете начать соответствующую адаптацию набора данных. Практическое правило на этом этапе — избегать слишком сложных проблем.
2. Создание механизмов сбора данных
Создание культуры, основанной на данных, в организации, пожалуй, самая сложная часть всей инициативы.Мы кратко рассмотрели этот момент в нашем рассказе о стратегии машинного обучения. Если вы планируете использовать машинное обучение для прогнозной аналитики, первое, что нужно сделать, — это бороться с фрагментацией данных.
Например, если вы посмотрите на туристические технологии — одну из ключевых областей знаний AltexSoft, — фрагментация данных здесь является одной из главных проблем аналитики. В гостиничном бизнесе отделы, отвечающие за физическое имущество, очень подробно рассказывают о своих гостях. Отели знают номера кредитных карт гостей, типы удобств, которые они выбирают, иногда домашний адрес, использование обслуживания в номерах и даже напитки и блюда, заказанные во время пребывания.Однако сайт, на котором люди бронируют эти номера, может относиться к ним как к совершенно незнакомым людям.
Эти данные хранятся в разных отделах и даже в разных точках отслеживания внутри отдела. Маркетологи могут иметь доступ к CRM, но их клиенты не связаны с веб-аналитикой. Не всегда возможно объединить все потоки данных в централизованное хранилище, если у вас много каналов взаимодействия, сбора и хранения, но в большинстве случаев это управляемо.
Обычно сбор данных — это работа инженера по обработке данных, специалиста, отвечающего за создание инфраструктур данных.Но на ранних этапах вы можете нанять инженера-программиста, у которого есть некоторый опыт работы с базами данных.
Инженерия данных, объяснение
Существует два основных типа механизмов сбора данных.
Хранилища данных и ETL
Первый — хранение данных на складах. Эти хранилища обычно создаются для структурированных (или SQL) записей, то есть они вписываются в стандартные форматы таблиц. Можно с уверенностью сказать, что все ваши записи о продажах, платежные ведомости и данные CRM попадают в эту категорию.Еще один традиционный атрибут работы со складами — это преобразование данных перед их загрузкой туда. В этой статье мы подробнее поговорим о методах преобразования данных. Но обычно это означает, что вы знаете, какие данные вам нужны и как они должны выглядеть, поэтому вы выполняете всю обработку перед сохранением. Этот подход называется извлечением, преобразованием и загрузкой (ETL).
Проблема этого подхода в том, что вы не всегда заранее знаете, какие данные будут полезны, а какие нет. Итак, хранилища обычно используются для доступа к данным через интерфейсы бизнес-аналитики для визуализации метрик, которые, как мы знаем, нам необходимо отслеживать.А есть другой способ.
Озера данных и ELT
Озера данных — это хранилища, способные хранить как структурированные, так и неструктурированные данные, включая изображения, видео, звуковые записи, файлы PDF… вы поняли. Но даже если данные структурированы, они не преобразуются перед сохранением. Вы загружаете туда данные как есть и решаете, как их использовать и обрабатывать позже, когда потребуется. Этот подход называется извлечением, загрузкой и — затем, когда вам нужно — преобразованием.
Подробнее о разнице между ETL и ELT читайте в нашей статье.Итак, что выбрать? В общем, оба. Озера данных считаются более подходящими для машинного обучения. Но если вы уверены хотя бы в некоторых данных, стоит держать их в готовности, так как вы можете использовать их для аналитики, прежде чем даже начнете какую-либо инициативу в области науки о данных.
И имейте в виду, что современные поставщики облачных хранилищ данных поддерживают оба подхода.
Учет человеческого фактора
Еще один момент — человеческий фактор. Сбор данных может быть утомительной задачей, которая обременяет ваших сотрудников и заставляет их выполнять инструкции.Если люди должны постоянно и вручную вести записи, есть вероятность, что они сочтут эти задачи очередной бюрократической прихотью и позволят работе ускользнуть. Например, Salesforce предоставляет достойный набор инструментов для отслеживания и анализа действий продавцов, но ручной ввод данных и ведение журнала активности отталкивают продавцов.
Эту проблему можно решить с помощью роботизированных систем автоматизации процессов. Алгоритмы RPA — это простые боты на основе правил, которые могут выполнять утомительные и повторяющиеся задачи.
3. Проверьте качество данных
Первый вопрос, который вы должны задать — доверяете ли вы своим данным? Даже самые сложные алгоритмы машинного обучения не могут работать с плохими данными.Мы подробно говорили о качестве данных в отдельной статье, но в целом вам следует обратить внимание на несколько ключевых моментов.
Насколько ощутима человеческая ошибка? Если ваши данные собираются или маркируются людьми, проверьте подмножество данных и оцените, как часто случаются ошибки.
Были ли технические проблемы при передаче данных? Например, одни и те же записи могут быть продублированы из-за ошибки сервера, или у вас произошел сбой хранилища, или, возможно, вы испытали кибератаку.Оцените, как эти события повлияли на ваши данные.
Сколько пропущенных значений в ваших данных? Хотя существуют способы обработки пропущенных записей, которые мы обсудим ниже, оцените, является ли их количество критическим.
Соответствуют ли ваши данные вашей задаче? Если вы продавали бытовую технику в США и теперь планируете выйти в Европу, можете ли вы использовать те же данные для прогнозирования запасов и спроса?
Ваши данные несбалансированы? Представьте, что вы пытаетесь снизить риски цепочки поставок и отфильтровать тех поставщиков, которых считаете ненадежными, и используете количество атрибутов (например,г., расположение, размер, рейтинг и т. д.). Если в помеченном наборе данных 1500 записей помечены как надежные и только 30, которые вы считаете ненадежными, в модели не будет достаточно выборок, чтобы узнать о ненадежных.
4. Отформатируйте данные для согласования
Форматирование данных иногда называют форматом файла, который вы используете. И это не проблема — преобразовать набор данных в формат файла, который лучше всего подходит для вашей системы машинного обучения.
Речь идет о согласованности формата самих записей.Если вы собираете данные из разных источников или ваш набор данных обновлялся вручную разными людьми, стоит убедиться, что все переменные в пределах данного атрибута записаны единообразно. Это могут быть форматы дат, денежные суммы (4,03 или 4,03 доллара или даже 4 доллара 3 цента), адреса и т. Д. Формат ввода должен быть одинаковым для всего набора данных.
Есть и другие аспекты согласованности данных. Например, если у вас установлен числовой диапазон в атрибуте от 0.От 0 до 5,0, убедитесь, что в вашем наборе нет 5,5.
5. Уменьшить данные
Заманчиво включить как можно больше данных из-за … ну, больших данных! Это заблуждение. Да, вы определенно хотите собрать все возможные данные. Но если вы готовите набор данных с учетом конкретных задач, лучше сократить объем данных.
Поскольку вы знаете, каков целевой атрибут (какое значение вы хотите предсказать), здравый смысл поможет вам в дальнейшем. Вы можете предположить, какие значения являются критическими, а какие добавят дополнительные измерения и сложность в ваш набор данных без какого-либо вклада в прогнозирование.
Этот подход называется выборкой атрибутов .
Например, вы хотите предсказать, какие клиенты склонны совершать крупные покупки в вашем интернет-магазине. Возраст ваших клиентов, их местонахождение и пол могут быть лучшими предикторами, чем номера их кредитных карт. Но это работает и по-другому. Подумайте, какие другие значения вам, возможно, потребуется собрать, чтобы выявить больше зависимостей. Например, добавление показателей отказов может повысить точность прогнозирования конверсии.
Это тот момент, когда экспертиза в предметной области играет большую роль.Возвращаясь к нашей начальной истории, не все специалисты по данным знают, что астма может вызывать осложнения пневмонии. То же самое работает с уменьшением больших наборов данных. Если вы не нанимали единорога, который одной ногой разбирается в основах здравоохранения, а другой — в науке о данных, вероятно, специалисту по данным может быть сложно понять, какие значения имеют реальное значение для набора данных.
Другой подход называется выборкой записи . Это означает, что вы просто удаляете записи (объекты) с отсутствующими, ошибочными или менее репрезентативными значениями, чтобы сделать прогноз более точным.Этот метод также можно использовать на более поздних этапах, когда вам нужен прототип модели, чтобы понять, дает ли выбранный метод машинного обучения ожидаемые результаты, и оценить рентабельность инвестиций в вашу инициативу машинного обучения.
Вы также можете сократить данные, агрегируя их в более широкие записи, разделив все данные атрибутов на несколько групп и нарисовав номер для каждой группы. Вместо того, чтобы изучать наиболее покупаемые продукты за определенный день за пять лет существования интернет-магазина, объедините их в еженедельные или ежемесячные оценки.Это поможет уменьшить размер данных и время вычислений без ощутимых потерь прогнозирования.
6. Полная очистка данных
Поскольку пропущенные значения могут существенно снизить точность прогнозирования, сделайте этот вопрос приоритетным. С точки зрения машинного обучения предполагаемые или приближенные значения «более правильны» для алгоритма, чем просто пропущенные. Даже если вы не знаете точное значение, существуют методы, позволяющие лучше «предположить», какое значение отсутствует, или обойти проблему. Как очистить данные? Выбор правильного подхода также во многом зависит от данных и вашего домена:
- Замените отсутствующие значения фиктивными значениями, например.г., н / п для категориальных или 0 для числовых значений
- Заменить отсутствующие числовые значения средними значениями
- Для категориальных значений вы также можете использовать наиболее часто используемые элементы для заполнения.
Если вы используете машинное обучение в качестве сервисной платформы, очистку данных можно автоматизировать. Например, машинное обучение Azure позволяет вам выбирать среди доступных методов, в то время как Amazon ML сделает это вообще без вашего участия. Взгляните на наше сравнение систем MLaaS, чтобы получить лучшее представление о системах, доступных на рынке.
7. Разложить данные
Некоторые значения в вашем наборе данных могут быть сложными, и их разложение на несколько частей поможет установить более конкретные отношения. Этот процесс фактически противоположен сокращению данных, поскольку вам нужно добавлять новые атрибуты на основе существующих.
Например, если ваши показатели продаж варьируются в зависимости от дня недели, выделение дня как отдельного категориального значения от даты (понедельник; 19.06.2017) может предоставить алгоритму более релевантную информацию.
8. Объединение данных транзакций и атрибутов
Транзакционные данные состоят из событий, которые фиксируют определенные моменты, например какова была цена этих ботинок и время, когда пользователь с этим IP-адресом нажимал на кнопку Buy now ?
Данные атрибутов более статичны, например демографические данные или возраст пользователя, и не имеют прямого отношения к конкретным событиям.
У вас может быть несколько источников данных или журналов, в которых хранятся эти типы данных. Оба типа могут улучшать друг друга для достижения большей предсказательной силы.Например, если вы отслеживаете показания датчиков оборудования для проведения профилактического обслуживания, скорее всего, вы создаете журналы транзакционных данных, но вы можете добавить такие качества, как модель оборудования, партия или ее местоположение, чтобы искать зависимости между оборудованием. поведение и его атрибуты.
Также вы можете агрегировать данные транзакций в атрибуты. Допустим, вы собираете журналы сеансов веб-сайта, чтобы назначать разные атрибуты разным пользователям, например, исследователь (посещает в среднем 30 страниц, редко что-то покупает), читатель отзывов, (исследует страницу отзывов сверху вниз), мгновенный покупатель , и др., то вы можете использовать эти данные, например, для оптимизации своих ретаргетинговых кампаний или прогнозирования общей ценности клиента.
9. Изменить масштаб данных
Изменение масштаба данных относится к группе процедур нормализации данных , которые направлены на улучшение качества набора данных за счет уменьшения размеров и предотвращения ситуации, когда одни значения имеют больший вес, чем другие. Что это значит?
Представьте, что вы управляете сетью автосалонов, и большинство атрибутов в вашем наборе данных являются категориальными для отображения моделей и стилей кузова ( седан, хэтчбек, фургон и т. Д.) или иметь 1-2-значные числа, например, для года использования. Но цены представляют собой 4-5-значные числа ( $ 10000 или $ 8000 ), и вы хотите спрогнозировать среднее время продажи автомобиля на основе его характеристик (модель, годы предыдущего использования, тип кузова, цена, состояние и т. д.) Хотя цена является важным критерием, вы не хотите, чтобы она перевешивала другие с большим числом.
В этом случае может использоваться нормализация min-max . Это влечет за собой преобразование числовых значений в диапазоны, например.g., от 0,0 до 1,0, где 0,0 представляет минимальное, а 1,0 максимальное значения, чтобы уравнять вес атрибута цены с другими атрибутами в наборе данных.
Немного более простой подход — десятичное масштабирование . Это влечет за собой масштабирование данных путем перемещения десятичной точки в любом направлении для тех же целей.
10. Дискретность данных
Иногда вы можете быть более эффективными в своих прогнозах, если превратите числовые значения в категориальные значения. Этого можно достичь, например, разделив весь диапазон значений на несколько групп.
Если вы отслеживаете возрастные данные клиентов, разница между возрастом от 13 до 14 или от 26 до 27 лет невелика. Таким образом, их можно преобразовать в соответствующие возрастные группы. Делая значения категориальными, вы упрощаете работу алгоритма и, по сути, делаете прогноз более релевантным.
Общедоступные наборы данных
Ваши частные наборы данных отражают специфику вашего уникального бизнеса и потенциально имеют все соответствующие атрибуты, которые могут вам понадобиться для прогнозов. Но когда можно использовать общедоступные наборы данных?
Общедоступные наборы данных поступают от организаций и предприятий, которые достаточно открыты для совместного использования.Наборы обычно содержат информацию об общих процессах в широком диапазоне жизненных сфер, таких как медицинские записи, исторические данные о погоде, измерения транспорта, текстовые и переводные коллекции, записи об использовании оборудования и т. Д. Хотя это не поможет зафиксировать зависимости данных в ваших собственных бизнеса, они могут дать отличное представление о вашей отрасли и ее нише, а иногда и о ваших клиентских сегментах.
Чтобы узнать больше об открытых источниках данных, ознакомьтесь с нашей статьей о лучших общедоступных наборах данных и ресурсах, которые хранят эти данные.
Еще один пример использования общедоступных наборов данных — это стартапы и предприятия, которые используют методы машинного обучения для доставки своим клиентам продуктов на основе машинного обучения. Если вы рекомендуете городские достопримечательности и рестораны на основе пользовательского контента, вам не нужно маркировать тысячи изображений, чтобы обучить алгоритм распознавания изображений, который будет сортировать фотографии, отправленные пользователями. Есть набор данных Open Images от Google. Подобные наборы данных существуют для распознавания речи и текста. Вы также можете найти компиляцию общедоступных наборов данных на GitHub.Некоторые общедоступные наборы данных являются коммерческими и будут стоить вам денег.
Итак, даже если вы не собирали данные годами, продолжайте поиск. Могут быть наборы, которые можно использовать сразу.
Последнее слово: вам все еще нужен специалист по данным
Меры по подготовке набора данных, описанные здесь, просты и понятны. Таким образом, вам по-прежнему необходимо найти специалистов по данным и инженеров по данным, если вам нужно автоматизировать механизмы сбора данных, настроить инфраструктуру и масштабировать для сложных задач машинного обучения.
Но дело в том, что глубокое понимание предметной области и проблемы поможет в структурировании соответствующих значений в ваших данных. Если вы находитесь только на этапе сбора данных, возможно, будет разумным пересмотреть существующие подходы к поиску и форматированию ваших записей.
Обратный отсчет до COP26 с Сандрой Ролинг из Climate Group
До COP26 осталось меньше шести месяцев, и edie выпустила новую серию видеороликов с участием докладчиков высокого уровня, призванных вдохновить и укрепить вашу подготовку к конференции.Далее следует Сандра Ролинг, руководитель подразделения The Climate Group по EV100.
С читателями edie, работающими удаленно или в отпуске, весной 2020 года была запущена серия видеоинтервью #SustyTalk, которая позволит вам оставаться на связи с вдохновляющими руководителями бизнеса, которые продолжают продвигать принципы устойчивого развития и бороться с изменением климата из дома.
В рамках подготовки к COP26 edie начала интервьюировать некоторых экспертов в областях ключевых тем конференции, включая чистую энергию, климатическое финансирование и чистый транспорт.Об этом последнем пункте — сегодняшнее интервью с главой The Climate Group по EV100 Сандрой Ролинг.
В этом интервью Roling предоставляет старшему репортеру edie Саре Джордж обновленную информацию о развитии инициативы EV100 в условиях Covid-19, рассказывая о том, как частный сектор сотрудничает для решения таких ключевых проблем, как доступность транспортных средств, диапазон аккумуляторов и зарядная инфраструктура. Она также исследует роль сотрудничества между городами, странами, предприятиями и другими группами в ускорении перехода на электромобили и изменении транспортных систем с учетом изменения вида транспорта.
Roling выступает на флагманском мероприятии edie Countdown to COP26 в четверг, 20 мая, вместе с экспертами из ClientEarth, National Grid, Green Alliance и Centrica Business Solutions. Это будет для панельной дискуссии по чистому транспорту и энергетическим системам.
В числе основных докладчиков — директор по партнерству и взаимодействию Кабинета министров Великобритании Мэтт Тоомбс и директор WBCSD Клэр О’Нил, также бывший министр энергетики Великобритании.
Более 250 лидеров бизнеса и климата уже зарегистрировались для участия в мероприятии, которое является неотъемлемой частью программы edie Countdown to COP26 Festival , посвященной цифровому контенту и мероприятиям.
Щелкните здесь, чтобы увидеть наш каталог видеоинтервью #SustyTalk.
Хотите, чтобы вас представили в следующем выпуске #SustyTalk? Эл. Почта [email protected] . Пожалуйста, имейте в виду, что наш календарь на май заполнен.
Эди Персонал
Материалы, подготовка и исследование термоэлектриков
Содержание
ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СООБРАЖЕНИЯ
Поперечные термоэлектрические эффекты и их применение; H.Дж. Голдсмид
Термоэлектрическая индукция в электроэнергетике: перспективы и предложения; Л. И. Анатычук
Термоэлектрические устройства как тепловые двигатели: альтернативные термодинамические циклы; L.E. Bell
Термоэлектрический генератор и охлаждающие элементы с функциональной модуляцией; Э. Мюллер, К. Заброцки, К. Гупил, Г. Джеффри Снайдер и В. Зайферт
Термодинамика и фазовые превращения в термоэлектрических материалах: приложения к разработке новых материалов; Жан-Клод Теденак
Первые принципы расчетов свойств переноса электронов в неупорядоченных термоэлектриках; Януш Тобола и Лоран Шапут
Новые термоэлектрические материалы с точно определенной электронной структурой и фононной дисперсией; Цунехиро Такеучи
8 Энтропийный поток в интерактивных полупроводниковых / металлических наноэлементах; Дитер М.Gruen
Ab Initio — Конструкция ленты на основе и рациональный дизайн термоэлектрических материалов; Jiong Yang, Xun Shi, Wenqing Zhang, Lidong Chen и Jihui Yang
Рекомендации по структуре диапазона для более высокого уровня качества: генерация аналитического диапазона и фильтрация энергии; Эспен Флаж-Ларсен и Оле Мартин Ловвик
Введение в моделирование термоэлектрического переноса при высоких температурах; Эндрю Ф. Мэй и Дж. Джеффри Снайдер
Влияние уровней резонансной энергии на термоэлектрическую мощность и термоэлектрический коэффициент мощности; Джозеф П.Heremans
Графеноподобные расслоенные квазидвумерные термоэлектрические кристаллы; Александр А. Баландин
14 Подход «снизу вверх» к объемным термоэлектрическим материалам с наноразмерными доменами; Ануя Датта, Адриан Попеску, Лилия Вудс и Джордж С. Нолас
Влияние поверхности и интерфейса на термоэлектрическое поведение в кристаллических нанопроволоках; Фредерик Сансос
ПОДГОТОВКА И ИЗМЕРЕНИЕ МАТЕРИАЛОВ
Высокопроизводительные наноструктурированные термоэлектрические материалы, полученные методом прядения из расплава и искрового плазменного спекания; Xinfeng Tang, Wenjie Xie, Han Li, Baoli Du, Qingjie Zhang, Terry M.Тритт и Ктирад Уэр
Маршруты изготовления для наноструктурированных архитектур материалов TE; Мухаммет С. Топрак, Шанхуа Ли и Мамун Мухаммед
Получение и термоэлектрические свойства дисилицида железа; Юкихиро Исода и Харухико Удоно
Осаждение термоэлектрических пленок Bi2Te3 и Sb2Te3 путем термического совместного испарения и применение в сборе энергии; Л. М. Гонсалвес
Термоэлектрические материалы, измерения и возможности для сбора энергии; Патрик Дж.Taylor
Тепловые и термоэлектрические характеристики индивидуальных наноструктур и тонких пленок; Li Shi
Микрочипы и методы исследования термоэлектрических транспортных свойств наноструктур; Friedemann VOlklein, Daniel Huzel, Heiko Reith и Matthias Schmitt
Исследования термоэлектрических материалов с помощью рассеяния нейтронов; Могенс Кристенсен