Новинки в сфере it: главные новости технологий / Хабр

Содержание

IT-технологии. Все новости IT-технологии на сайте Korrespondent.net

США готовы ограничить экспорт технологий в Россию

В случае вторжения России в Украину США введут большой пакет санкций, ограничивающих экспорт высоких технологий в Россию.

Новости мира — 25 января 2022, 18:13

Украина и НАТО подписали «цифровой» меморандум

Соглашение предусматривает продолжение представления современных информационных технологий НАТО Украине.

Новости политики — 17 января 2022, 15:10

СюжетГнутся в метавселенную. Новинки техновыставки CES

Чем удивила главная выставка потребительской электроники, которая не собиралась в оффлайне уже два года.

Гаджеты — 14 января 2022, 18:43

В Украине насчитали более двух тысяч IT-компаний

Офисы большинства из них находятся в Киеве. Далее с большим отрывом следуют Львов и Харьков.Новости компаний — 12 января 2022, 12:22

СюжетТехнологии 2022. Главные тренды

От облачных вычислений и метавселенной до цифровой трансформации и сетей 5G — на какие компании стоит обратить внимание в этом году.

Интернет и IT — 5 января 2022, 18:48

СюжетЕсть рост. Что происходит с экономикой Беларуси

Рост белорусской экономики в 2021 году — это временное следствие роста экспорта и постковидного восстановления. Санкции и политический кризис приведут ко спаду экономических показателей, рассказали эксперты.

Новости мира — 26 декабря 2021, 15:23

РекламаКрупнейшая в Харькове IT-команда NIX сможет принять сотни студентов в новом офисном пространстве Помимо бизнес-центров «Брама» и «Параллель», теперь NIX доступна третья локация — «Атриум». В новое офисное пространство уже переехал Корпоративный центр обучения.Новости бизнеса — 24 декабря 2021, 18:15

Зеленский подписал закон о новых налогах в ІТ-индустрии

Документ предусматривает специальный режим налогообложения на рынке ІТ, в частности — для резидентов Дія Сіті.Новости Украины — 18 декабря 2021, 12:52

СюжетРынок NFT достиг $22 миллиардов. Что стоит знать

Невзаимозаменяемые токены набирают популярность: все больше людей в мире увлекаются коллекционированием цифрового искусства и играют в NFT-игры. Инвесторы предупреждают об опасности.

Интернет и IT — 17 декабря 2021, 13:26

СюжетКак учиться айтишнику. Реформа IT-образования

Минцифры представило дорожную карту развития IT-образования в Украине до 2030 года. Особое внимание хотят уделить неформальному образованию, которое должны признать уже в первом квартале 2022 года.

Интернет и IT — 16 декабря 2021, 18:55

СюжетНовые налоги для айтишников. Рада приняла закон

Парламент принял закон об особых налоговых условиях для IT-компаний — резидентов Дія Сіті. Айтишники против: не надо трогать то, что и так хорошо работает.

Интернет и IT — 14 декабря 2021, 18:56

В Украине насчитали четверть миллиона айтишников

За год количество ИТ-ФОПов в Украине выросло на 50 тысяч. В отрасли растут зарплаты и спрос на специалистов.Новости финансов — 13 декабря 2021, 18:27

Инновационный подход к киберзащите

Инновационный подход к киберзащите Новости науки — 13 декабря 2021, 12:11

СюжетОни читают наши мысли. Реклама в метавселенной

В виртуальной метавселенной появятся технологии, позволяющие отслеживать непроизвольные биологические реакции с целью продать что-то конкретному человеку.

Интернет и IT — 3 декабря 2021, 18:05

СюжетСудный день для IT-гигантов. Google проиграл в ЕС

Решение суда обещает техкорпорациям серьезную головную боль на самом привлекательном для них рынке.

Новости компаний — 10 ноября 2021, 18:54

СюжетКем станет человек в эпоху ИИ? Генри Киссинджер

Размышления — это основное средство познания мира человеком. Что изменится, если думать начнут машины?

Новости науки — 3 ноября 2021, 20:12

Netflix запускает сервис игр в мобильном приложении

Новый раздел с играми вначале появится в приложении у пользователей с Android.
Позже игры появятся и на iOS.Новости компаний — 3 ноября 2021, 06:24

Facebook прекращает использовать технологию распознавания лиц

Технология распознавания лиц может поставить под угрозу конфиденциальность, а также может быть использована маргинальными группами.Технологии — 3 ноября 2021, 02:29

Юрий Лабунский о механизмах и алгоритмах, что лежат в основе соцсетей

Виртуальный мир – неотъемлемая часть нашего времяпрепровождения. Для многих телефон – не просто техника, а скорее собеседник.Новости бизнеса — 1 ноября 2021, 22:27

Компания из США купила украинскую IT-компанию за $85 млн

Американская VistaPrint покупает 100% акций компании, включая проекты Depositphotos, Crello, Lightfield, Bird In Flight и WAS.
Новости компаний — 28 октября 2021, 11:42

Ай, тише! В Барнауле подвели «скромные» итоги 2021 года в сфере информационных технологий

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

Главные ориентиры

Глава алтайского министерства цифрового развития и связи Евгений Зрюмов подчеркнул: власти разработали для края стратегию виртуализации в уходящем году.

Всего она затронула пять основных и шесть дополнительных отраслей, требующих обновлений.

Айтишники (как бизнесмены, так и академическое сообщество) сосредоточились на:

  • информационной инфраструктуре;
  • кадрах для цифровой экономики;
  • цифровом государственном управлении;
  • информационной безопасности;
  • цифровых технологиях.

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

Министр уточнил: на Алтае первоочередная задача — обеспечить жителей качественным интернетом. «Большинство населенных пунктов, районных центров перестроены на формат 4G», — пояснил он.

Цифра

593 населенных пункта края, по словам Зрюмова, пока не имеют широкополосного доступа в сеть. Они нуждаются в полном или частичном интернет-покрытии и получат его до 2030 года.

Каждому дому — по «паутине»

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

Руководитель Алтайского филиала «Ростелекома» Сергей Лавренюк отметил, что 2021-й для компании был «по-настоящему трудовым, без суперпрорывов, но не менее ценным». По его словам, в течение года скоростной интернет стал доступен более чем 80 тыс. сельчан и горожан, чьи дома расположены в частном секторе.

Сергей Лавренюк,

руководитель Алтайского филиала «Ростелекома»:

Мы вышли на хороший уровень сотрудничества с энергетиками (по вопросу размещения кабеля на их опорах), с нашим основным партнером «Алтайкрайэнерго».

И в итоге уверенно зашли с оптикой в те населенные пункты, в которые планировали.

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

Менеджер отметил: «В некотором смысле „Ростелеком“, как традиционный оператор связи, задолжал своим клиентам. Абонентов, которые „сидят“ на устаревшей технологии DSL (по медным линиям связи) у нас больше, чем у Красноярска, Кемерова и Иркутска вместе взятых, ведь мы всегда лидировали по проникновению услуг в домохозяйства».

Цифра

В 41 населенный пункт планирует зайти «Ростелеком» с оптикой. Так, говорит Сергей Лавренюк, скоростным интернетом и цифровыми услугами удастся охватить 27 тыс. домохозяйств.

Перевели в «электронку»

Евгений Зрюмов,

глава алтайского министерства цифрового развития и связи:

Еще одно направление, намеченное в 2021-м и, кстати, касающееся государства, — перевод социально значимых услуг в электронную форму. Нужно это, чтобы обезопасить людей в условиях коронавируса, когда контакты и перемещения ограничены.

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

Прежде всего, в технологичный формат перевели выплаты семьям с детьми до 16 лет. Кроме того, в настоящий момент совершенствуется платформа обратной связи, где можно задать интересующий вопрос и «получить на него компетентный ответ от органов исполнительной власти».

Директор Алтайского медицинского информационно-аналитического центра (МИАЦ) Виталий Азанов рассказал: обороты продолжает набирать информатизация здравоохранения. Принципиально для больниц закупают только инновационное цифровое оборудование и при этом вытесняют устаревающие медицинские аппараты 1990-х.

Он обратил внимание на еще одно достижение: у портала «Госуслуги» за второй коронавирусный год появились 400 тыс. уникальных пользователей из региона. Все они могут дистанционно записаться на вакцинацию и получить QR-код. До Нового года в МИАЦ собираются сделать электронными и свидетельства о рождении, смерти.

Прирост трафика

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

Крупные операторы сотовой связи также улучшили качество услуг во время локдауна. Территориальный управляющий алтайского кластера «Билайн» Анатолий Захаров заверил: значительно увеличился приток абонентов в пригородах и коттеджных поселках. Там объем трафика стал сопоставим с городским. Захаров говорит: «Мы из этого извлекли урок и занимаемся улучшением покрытия и увеличением емкости мобильного интернета».

Еще, добавил он, улучшается надежность сети. К примеру, на ветках «Славгород, Камень-на-Оби, Новоалтайск, Заринск» и «Бийск, Белокуриха, Рубцовск» построили вторые оптические кольца. Модернизировал «Билайн» и существующие станции в Горном Алтае, Завьялове и Яровом — там, где абонентский приток оказался выше.

Цифра

На 52% в среднем выросло потребление трафика у клиентов «Билайна» в 2021 году.

Информационные кадры

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

В регионе не только ставят новые вышки и модернизируют интернет-сервисы, но и обучают будущих айтишников.

Специалистов по IT готовит АлтГТУ. Декан факультета информационных технологий Александр Авдеев подсчитал: в прошедшем учебном году из вуза выпустились примерно 300 дипломированных программистов, и «подавляющее их большинство уже трудоустроено». Часть студентов проходит стажировку.

Новый набор на курс составил еще 400 человек «с хорошими баллами».

Экспертный совет по IT-отрасли и связи 11 ноября 2021 года.

Анна Зайкова.

По словам Авдеева, есть несколько трендов по подготовке кадров. Один из них — пересматривать списки специальностей и направлений, по которым зачисляют абитуриентов. Сейчас трансформируется «айтишная группа», в обучении которой в дальнейшем будет акцент не только на информационные технологии, но и на системы искусственного интеллекта. Программы этого направления расширят до специалитета.

Восемь тенденций в области ИТ для бизнеса

Сами по себе технологии редко выступают в качестве ключевого фактора, обеспечивающего экономическую выгоду: настоящего финансового успеха можно достичь, только если применение технологий удается совместить с новыми подходами к ведению бизнеса. Исходя из опыта работы и проведенных исследований, мы выделили восемь ключевых тенденций, связанных с новыми технологиями. Эти тенденции будут оказывать определяющее влияние на бизнес и мировую экономику в ближайшие годы. Их можно условно разделить на три группы по сферам деятельности: управление отношениями, управление капиталом и активами, а также инновационные методы использования информации.

Управление отношениями

1. Распределение функций в сфере совместного создания благ. Благодаря интернету и смежным технологиям компании получили принципиально новые возможности для привлечения внештатных разработчиков инновационных решений. Сегодня в таких отраслях, как высокие технологии, производство потребительских товаров и автомобилестроение, участие клиентов, поставщиков, малых специализированных предприятий и независимых подрядчиков в создании новых видов продукции стало рутинной практикой. Сторонние специалисты помогают определить общий подход к разработке новых продуктов, однако процесс разработки и внедрения инновационных решений обычно контролируется самими компаниями. Современные технологии позволяют делегировать сторонним специалистам или организациям значительную часть функций, связанных с контролем (совместное создание благ), т.е. поручать разработку инновационных решений партнерам по бизнесу, которые сотрудничают в рамках сети. Распределяя функции разработки инновационных решений по цепочке создания стоимости, компании получают возможность сокращать затраты и ускорять выход новых продуктов на рынок благодаря устранению узких мест, обычно возникающих вследствие тотального контроля над инновационным процессом.

Информационные продукты, такие как программное обеспечение и редакционные материалы, достаточно развиты для подобной децентрализации инновационного процесса. Операционная система Linux, например, разработана сетью специалистов, которые поддерживали связь через интернет. Описанный подход позволяет создавать и вполне материальные продукты. Компания Loncin — один из ведущих китайских производителей мотоциклов — задает для своей продукции широкий спектр технических параметров, а затем позволяет поставщикам совместно разрабатывать детали, обеспечивать их совместимость и сокращать затраты. Ранее компания Loncin не обеспечивала широкого применения информационных технологий для управления работой поставщиков — это объяснялось особенностями ведения бизнеса в Китае и конкретно в этом секторе промышленности. Однако недавние достижения в сфере компьютерных технологий, основанные на использовании открытых стандартов (например, появление программ для разработки новой продукции, совместимых с иными видами программного обеспечения), значительно облегчили процесс совместного создания материальных благ в рамках сложных цепочек создания стоимости на конкурентных рынках.

Если такой принцип разработки инноваций получит широкое распространение, это может существенно повлиять на отдельные компании и целые отрасли. По нашим оценкам, в рамках одной только экономики США путем более активного распределения функций и использования сетевых инноваций можно трансформировать приблизительно 12% всей трудовой деятельности. Этот процесс может принимать множество форм — от сокращения количества юридических и административных операций, связанных с защитой интеллектуальной собственности, до реструктуризации части традиционных работ в области НИОКР или полного отказа от них.

Однако компании, следующие этой тенденции, будут в меньшей степени контролировать инновации и соответствующую интеллектуальную собственность. Этим компаниям также придется конкурировать за внимание и время наиболее востребованных и компетентных участников процесса.

2. Вовлечение потребителей в процесс разработки инноваций. Потребители наряду с компаниями также участвуют в совместном создании благ. Онлайн–энциклопедию Wikipedia, например, можно рассматривать в качестве услуги или продукта, который создается потребителями, рассредоточенными по всему миру. При этом различия между тем, как компании сотрудничают с партнерами, с одной стороны, и потребителями, с другой стороны, настолько очевидны, что сотрудничество с потребителями можно рассматривать как совершенно отдельную тенденцию. Различия проявляются в характере и масштабе взаимодействия, в экономической специфике взаимодействия, а также в трудностях, связанных с управлением отношениями.

По мере развития (которое, в частности, обусловлено развитием технологий Веб 2.0) интернет превращается в гораздо более широкую платформу для взаимодействия, общения и проведения различных кампаний. Все больше потребителей готовы общаться друг с другом в режиме онлайн, а также вступать в контакт с различными организациями. Компании могут использовать эту новую тенденцию в поведении потребителей для получения экономической выгоды.

Один из примеров — OhmyNews, популярная южнокорейская онлайн–газета, в подготовке материалов которой участвует более 60 000 «народных репортеров». Эта газета очень быстро стала одним из наиболее влиятельных СМИ в Южной Корее: количество посещений ее сайта составляет приблизительно 700 000 в день. Онлайн–магазин одежды Threadless — еще один пример компании, прикладывающей максимум усилий для вовлечения потребителей в процесс создания продукции. Компания просит покупателей присылать ей эскизы новых рисунков для футболок. Каждую неделю сотни участников предлагают идеи, которые выносятся на голосование в масштабах сообщества. От четырех до шести наиболее популярных вариантов печатаются на футболках, которые затем поступают в продажу. Победители получают призы, состоящие частично из денежного вознаграждения и частично из бонусных сертификатов на приобретение товаров в магазине. В сентябре 2007 г. компания Threadless открыла первый невиртуальный розничный магазин в Чикаго.

Компании, вовлекающие клиентов в разработку, тестирование и маркетинг (например, вирусный маркетинг) и послепродажные процессы, получают более полную информацию о потребностях и поведении потребителей, что дает им возможность сокращать расходы на привлечение новых клиентов, повышать их лояльность и ускорять разработку новых продуктов. В то же время компания, прислушивающаяся к мнению потребителей при создании новой продукции, не должна допускать негативного влияния со стороны «шумного меньшинства». Кроме того, она должна настороженно относиться к идеям, подталкивающим к удовлетворению сиюминутных, а не долгосрочных клиентских потребностей и избегать ситуации, при которой компания сначала создает у потребителей определенные ожидания, а затем не оправдывает их.

3. Доступ в мир талантов. Сегодня все более сложные задачи выполняются в режиме онлайн, появляются новые средства общения и инструменты сотрудничества. Благодаря этому компании могут отдавать на аутсорсинг все более узкоспециализированные задачи, сохраняя при этом четкую и согласованную организационную структуру. Технологии позволяют децентрализовать процесс создания новых продуктов и услуг за счет вовлечения профессиональных сообществ и широких масс потребителей, а также дают компаниям возможность поручать все больше задач отдельным специалистам, фрилансерам и сообществам квалифицированных специалистов.

Квалифицированные кадры самых разных специальностей — от финансовых услуг до маркетинга, от ИТ до операционной деятельности — можно найти где угодно. Случается так, что наиболее подходящей кандидатурой для выполнения определенной задачи является фрилансер из Индии или сотрудник небольшой итальянской компании, а вовсе не представитель глобального поставщика бизнес–услуг. Новое программное обеспечение и интернет–технологии значительно удешевляют и облегчают стоящую перед компаниями задачу по управлению работой постоянно растущего числа внештатных сотрудников, а также интеграции результатов этой работы в общий процесс. Таким образом, у руководителей функциональных направлений появилось множество возможностей для привлечения подрядчиков со стороны.

Результаты передачи все более значительного объема работы внештатным исполнителям представляются очень интересными. Во–первых, могут  формироваться новые модели распределения кадрового потенциала. Примером подобной новой модели может служить компания TopCoder, создавшая сообщество разработчиков программного обеспечения. TopCoder предоставляет организациям, имеющим потребность в том или ином программном продукте, доступ к своему банку специалистов. Потребитель излагает, какое именно программное обеспечение ему необходимо, и предлагает вознаграждение тем разработчикам, которые смогут создать наилучший его вариант. Такой подход требует меньших затрат, чем наем опытных разработчиков в штат. Более того, изменения в характере трудовых отношений могут привести к появлению новых ценовых моделей, которые сдвинут схемы оплаты с компенсации затраченного времени и материалов к компенсации за достигнутые результаты.

Скорее всего, эта тенденция будет наиболее активно развиваться в таких секторах, как разработка программного обеспечения, услуги здравоохранения, профессиональные услуги и недвижимость, где можно легко разделять общий объем работы на отдельные сегменты и ставить задачи независимым подрядчикам, а затем интегрировать результаты в единое целое. По мере внедрения описанного подхода компаниям понадобится точнее определять ценность имеющихся в их распоряжении кадровых ресурсов и, исходя из этой ценности, соответствующим образом управлять различными категориями привлекаемых специалистов. Кроме того, компаниям придется развивать навыки привлечения кадров в международном масштабе или вступать в договорные отношения с кадровыми агентствами, специализирующимися на предоставлении подобного рода услуг. Конкурентным преимуществом будут обладать те компании, которые в совершенстве освоят искусство разделения задач на составные части и последующей реинтеграции результатов.

4. Извлечение дополнительной выгоды из взаимодействия. Компании автоматизируют или переносят на территорию других государств все более существенную долю производства (осуществление преобразований), административной деятельности и простых операций (транзакционная деятельность). В результате в развитых странах растет доля специалистов в области ведения переговоров и собеседований, обладающих соответствующими знаниями, навыками выработки суждений и умением эффективно организовать сотрудничество в самых разнообразных ситуациях — иными словами, эти специалистыимеют хорошую подготовку в сфере, которую мы определяем как «неформализованное взаимодействие». По нашим оценкам, к 2015 г. около 44% населения, занятого в экономике США, будут заняты в этой области. На сегодняшний день этот показатель составляет 40%. Сходные изменения в структуре рабочей силы произойдут также в Европе и Японии.

Применение новых технологий сократило разницу в производительности труда между сотрудниками, участвующими в осуществлении преобразований транзакционной деятельности, однако уровень производительности труда наиболее квалифицированных сотрудников, вовлеченных в неформализованное взаимодействие, как и прежде, очень сильно расходится. Для повышения производительности этой категории персонала необходимо скорее повышение результативности, чем оптимизация рабочего процесса. Этого можно достичь, например, путем сосредоточения усилий на тех видах взаимодействия, которые помогают создавать дополнительную стоимость, а также путем предоставления сотрудникам необходимой информации и исходных данных. Технологические инструменты, способствующие развитию неформализованного взаимодействия, — такие как электронные энциклопедии, виртуальные рабочие группы, видеоконференции — со временем могут стать не менее распространенными, чем персональные компьютеры. По мере того как компании будут осваивать эти инструменты, они будут разрабатывать и новые управленческие процессы, позволяющие отдельным сотрудникам и группам сотрудников более эффективно и быстро создавать дополнительную стоимость в процессе взаимодействия. Подобные процессы будет сложно скопировать конкурентам. В таких областях, как здравоохранение и банковский сектор, уже наблюдается определенный прогресс в этом направлении.

С повышением производительности труда в области неформализованного взаимодействия у компаний возникнет необходимость не только инвестировать в новые технологии, но и создать такую систему мотивационных программ и корпоративных ценностей, которая бы способствовала внедрению новых технологий и использованию их сотрудниками в своей работе. В сфере транзакционной деятельности по–прежнему имеется значительный потенциал автоматизации. При этом выгода от автоматизации, как правило, может быть реализована гораздо быстрее и измерена гораздо точнее, чем отдача от инвестиций в повышение эффективности неформализованного взаимодействия. Разработка экономического обоснования инвестиций в развитие различных форм взаимодействия станет для руководителей трудной, но исключительно важной задачей.

Управление капиталом и активами

5. Расширение границ автоматизации. Многие компании, органы государственной власти и другие организации внедрили системы, позволившие автоматизировать выполнение ряда задач и процессов. Среди подобных систем можно отметить: технологии составления прогнозов и управления цепочкой поставок; системы для планирования ресурсов предприятия, управления отношениями с клиентами и работы с персоналом; базы данных по продуктам и клиентам; веб–сайты. На сегодняшний день совместимость этих систем постепенно увеличивается благодаря внедрению единых стандартов обмена информацией и отображения соответствующих бизнес–процессов в цифровых форматах. Кроме того, что еще важнее, появляются новые способы объединения этих данных с целью автоматизировать новые широкие области деятельности — от управления товарно–материальными запасами до обслуживания потребителей.

В конце 1990–х годов компании FedEx и UPS перевели в режим онлайн потоки данных, обрабатываемых внутренними системами отслеживания почтовых отправлений (что в то время было далеко не тривиальной задачей), чтобы дать клиентам возможность самостоятельно отслеживать путь своих почтовых отправлений на веб–сайтах компаний — без участия их персонала. Благодаря эффективному использованию и обеспечению совместимости систем с целью автоматического предоставления ответов на клиентские запросы обе компании сумели значительно сократить расходы на обслуживание, повысив при этом уровень удовлетворенности и лояльности своих клиентов. Более современным примером могут послужить компании Carrefour, Metro, Wal–Mart Stores и прочие крупные розничные сети, которые стали использовать (и призвали к этому своих поставщиков) технологии цифровой идентификации товара — например, метки с радиочастотной идентификацией (RFID). Указанные компании интегрировали эти технологии с другими логистическими системами с целью дальнейшего развития автоматизации при управлении цепочками поставок и товарно–материальными запасами. Темпы внедрения на данный момент разочаровывают сторонников использования этих технологий, однако по мере снижения стоимости цифровых меток их использование может обеспечить сокращение расходов на управление каналами дистрибуции, а также рост доходов за счет более эффективного управления поставками.

В деятельности компаний по–прежнему остается много дублирующихся процессов, которые пока не автоматизированы — прежде всего в тех секторах и регионах, где развитие информационных технологий идет медленнее. Таким образом, компании имеют возможность связать между собой существующие «островки автоматизации» и тем самым высвободить время руководителей и клиентов для решения новых задач. Автоматизация становится по–настоящему выгодной сферой для инвестиций при условии, что она позволяет не только снизить затраты, но и облегчить и ускорить процесс получения товара или услуги потребителем. Напротив, если в конечном счете потребитель начинает испытывать неудобства, то такую автоматизацию проводить не стоит. Задача здесь состоит в достижении правильного баланса между увеличением рентабельности и повышением удовлетворенности потребителей.

6. Разделение функций производства и предоставления потребителям конечных товаров и услуг. Новые технологии позволяют компаниям более эффективно применять основные средства благодаря разделению монолитных систем на многократно используемые компоненты («либерализация инфраструктуры»), измерению и учету использования компонентов и выставлению счетов на оплату каждого из компонентов с минимальными издержками. Информационные и коммуникационные технологии позволяют автоматизировать процессы отслеживания и учета показателей, играющие исключительно важную роль для функционирования новых моделей, и обеспечивают эффективность систем планирования и распределения мощностей.

Компания Amazon.com, например, расширила свою бизнес–модель для того, чтобы дать возможность прочим розничным сетям пользоваться ее услугами в сфере логистики и дистрибуции. Кроме того, компания позволяет независимым разработчикам программного обеспечения обойтись без приобретения собственных ресурсов для обработки информации и за определенную плату воспользоваться доступными ресурсами, входящими в ИТ–инфраструктуру самой компании. Виртуальные мобильные операторы — еще один пример этой тенденции: такие компании предоставляют услуги беспроводной связи, не вкладывая средства в создание сетевой инфраструктуры. По данным недавнего исследования, посвященного тенденциям развития интернета, 80% компаний–респондентов, в которых либерализация инфраструктуры находится на самом начальном этапе, заявили, что инвестируют в развитие интернет–услуг и смежных технологий. Несмотря на разнообразие возможных сфер применения, многие компании используют подобные технологии для того, чтобы предоставлять другим компаниям, а также поставщикам, клиентам и иным участникам корпоративной «экосистемы» доступ к определенной части своей ИТ–инфраструктуры с помощью стандартных протоколов[1].

Между тем либерализация инфраструктуры может быть эффективной не только в виртуальном мире. Сегодня можно взять напрокат самолет бизнес–класса, новейший спортивный автомобиль или даже дизайнерскую дамскую сумочку. Либерализация инфраструктуры представляется привлекательным вариантом развития с точки зрения предложения, так как позволяет капиталоемким предприятиям (заводам, складам, автоперевозчикам, владельцам офисных зданий, центрам по обработке информации, сетевым структурам и т.д.) повышать загрузку мощностей, а значит, и возврат на инвестированный капитал. С точки зрения спроса либерализация инфраструктуры обеспечивает доступ к ресурсам и активам, получение которых в традиционных условиях потребовало бы крупных вложений в основные средства либо наличия крупномасштабного бизнеса, который позволил бы снизить предельные затраты до конкурентоспособных значений. Для компаний и предпринимателей, которые ищут доступные мощности (либо переменные дополнительные мощности), либерализация инфраструктуры дает возможность получить быстрый доступ к активам, увеличить масштабы бизнеса, при этом не принимая новые основные средства на свои балансы, а также использовать привлекательные модели потребления ресурсов и заключения сделок, позволяющие оптимизировать  показатели отчетов о прибылях и убытках.

Компании, предоставляющие доступ к своим активам для внутреннего и внешнего пользования, должны быть готовы к конфликтным ситуациям, в случае если спрос превысит предложение. Кроме того, сохранение конкурентных преимуществ за счет масштаба бизнеса станет более сложной задачей, поскольку множество участников рынка, крупных и небольших, будут иметь равноценный доступ к ресурсам при низком уровне предельных затрат.

Новые способы использования информации

7. Более активное использование научного подхода в управлении. Интернет и различные механизмы повышения производительности труда не только облегчают работу офисных сотрудников и предоставляют им новые возможности, но и помогают руководителям компаний обрабатывать все более существенные объемы информации, для того чтобы принимать более дальновидные решения и вырабатывать идеи, обеспечивающие создание конкурентных преимуществ и разработку новых бизнес–моделей. Воплощаясь в «идеагорах» (интернет–аукционах идей, организованных по принципу eBay), рынках предсказаний и различных подходах к управлению эффективностью, вездесущие технологии, основанные на общих стандартах, обеспечивают развитие методов сбора и обработки данных, а также процесса принятия решений на основе анализа постоянно растущих массивов информации.

Компании–лидеры извлекают выгоду из этого информационного бума, применяя широкий спектр методов управления. Компания Google стимулирует разработку инноваций, используя внутрикорпоративную рыночную модель: одни сотрудники генерируют идеи, другие решают, целесообразно ли будет реализовывать ту или иную идею и готовы ли они посвящать ей все свое рабочее время. Компания Intel наряду с традиционными методами краткосрочного прогнозирования использует модель рынка предсказаний для выработки более точных и менее изменчивых прогнозов в отношении спроса. Производитель цемента Cemex сочетает сложные методы анализа с использованием беспроводной сети для передачи данных и отслеживания грузоперевозок, чтобы оптимизировать загрузку и маршруты.

Объемы информации и возможности по ее использованию стремительно увеличились не только в отношении внутренних процессов, но и применительно к взаимодействию с потребителями. Чем больше компания знает о потребителях, тем лучше ей удается предлагать им именно то, чего они хотят, вести информационную политику, получая от целевой аудитории желаемую реакцию, и реализовывать выгоду, заключенную в предлагаемом товаре или услуге. Глубокое понимание потребителей не приходит само собой: более детальная сегментация, тестирование низкозатратных моделей и широкомасштабное внедрение индивидуального подхода становится более доступным благодаря технологическим инновациям в области сбора и обработки информации, а также производственных процессов.

Описанный подход применяется во многих отраслях. Например, компания Amazon.com использует самые передовые методы сегментации клиентов. Система автоматического предоставления рекомендаций анализирует индивидуальные истории покупок, находит среди них похожие, сопоставляет их и на основе полученных данных предлагает вниманию каждого покупателя те продукты, которые, скорее всего, отвечают его потребностям. Дискуссии о том, приносят ли подобные системы реальную пользу, не утихают; тем не менее этот подход, судя по всему, дает ощутимые результаты: компания CleverSet, которая специализируется исключительно на разработке систем автоматического предоставления рекомендаций, утверждает, что 75 розничным интернет–магазинам, использующим ее систему, удалось в среднем на 22% увеличить объем выручки на посетителя[2]. Тем временем операторы платных дорог также начинают разделять водителей на сегменты, применяя к ним различные тарифы в зависимости от неизменных (таких, как время суток) и переменных (например, загруженность трасс) параметров. Кроме того, новые технологии позволяют значительно снизить стоимость различных экспериментов и дают творчески настроенным руководителям возможность использовать научно–исследовательский подход, разрабатывая и анализируя альтернативные модели. Концерн Capital One, специализирующийся на предоставлении финансовых услуг, ежедневно проводит сотни экспериментов, чтобы сформировать оптимальный ассортимент продуктов для каждой категории клиентов.  Сеть казино Harrah’s также анализирует информацию о клиентах для планирования целевых промоакций и поддержания образцового уровня сервиса.

Учитывая значительные объемы ресурсов, которые современные компании вкладывают в хранение и обработку информации, трудно представить себе, что мы находимся всего лишь на раннем этапе развития описанной тенденции. Но, как ни удивительно, это правда. Количество доступной компаниям информации и ее качество будут и далее расти стремительными темпами, а уровень затрат, необходимых для отслеживания и управления информацией, будет быстро снижаться.

Руководители должны учитывать эту тенденцию и опережать ее развитие, чтобы влияние информационных потоков на эффективность работы их компаний было исключительно позитивным. Информация, как правило, дает огромные преимущества. Расширение доступа к информации и повышение прозрачности внутрикорпоративных процессов неизбежно затронет внутреннюю политику компаний и структуру распределения полномочий. Организациям, которые из принципа принимают решения только на основе фактической информации, следует избегать приложения непропорционально больших усилий на стадии анализа.

8. Построение бизнеса на информации. Большие массивы данных, накопленные целым рядом систем в рамках крупных организаций либо собранные из различных уголков Всемирной паутины, — это исходный материал, который предоставляет новые возможности для нового бизнеса, основанного на информационных технологиях.

То, что экономисты называют несовершенством рынка, часто объясняется информационной асимметрией, а также неспособностью руководителей, принимающих решения, собрать актуальные данные о новых возможностях на рынке, потенциальных поглощениях, ценовых различиях между поставщиками и прочих аспектах хозяйственной деятельности. Эти недостатки рынка часто позволяют посредникам и компаниям, обладающим большими массивами актуальной и качественно организованной информации, получать более высокую прибыль путем создания и объединения компаний, бизнес которых основан на использовании накопленных данных. Многие рынки, начиная с рынка авиабилетов и заканчивая рынком ценных бумаг, стали более прозрачными благодаря интернету. Но остается множество других рынков, по–прежнему испытывающих потребность в аналогичных переменах. Одним из них является рынок недвижимости. Риелторские агентства предоставляют продавцам и покупателям далеко не полную информацию и благодаря этому процветают. По словам Рича Бартона (Rich Barton), основателя Zillow (информационного портала, посвященного недвижимости), в этой ситуации появление новых сайтов стало «лучом света, освещающим темные участки на кривой предложения». Рич Бартон — бывший руководитель туристического интернет–портала Expedia, и эта проблема ему хорошо знакома.

Кроме того, накопление информации путем внедрения электронных процессов может привести к появлению побочных продуктов, или так называемых «остаточных данных», которые компании также могут использовать для получения прибыли. Например, розничный магазин, в котором для предотвращения краж установлены цифровые видеокамеры, мог бы с их помощью, помимо прочего, анализировать модели совершения покупок и потоки покупателей, чтобы более эффективно расположить различные категории продуктов и промостенды. При этом полученную информацию можно также продавать поставщикам, чтобы те использовали результаты реальных наблюдений за поведением покупателей для совершенствования подходов к мерчандайзингу.

Еще один вид информационного бизнеса связан исключительно с накоплением и визуализацией информации, которая ищется в сети и распределяется по различным темам. Такой подход используют многие интернет–магазины и компании, функционирующие в рамках моделей «бизнес — потребитель» и «бизнес — бизнес». Но это палка о двух концах: те, кто сегодня накапливают информацию для себя, могут завтра сами стать источником информации для других. Компании, которые рассчитывают использовать несовершенство информационного рынка, должны уметь оценивать эффект от перехода на новые уровни прозрачности информации, которые постоянно открываются в современной экономике информационных технологий.

***

Благодаря технологическому прогрессу творчески настроенные руководители могут использовать широкий спектр новых возможностей для разработки собственных стратегий. Описанные в статье тенденции целесообразно рассматривать в качестве формирующихся моделей, которые могут найти применение в деятельности компаний самого различного профиля. Руководителям следует задуматься над тем, какие из этих тенденций в ближайшем будущем начнут оказывать влияние на конъюнктуру рынков и отраслей, где их компании ведут свою деятельность. Кроме того, руководителям надлежит понять, есть ли возможность ускорить эти перемены и определить их ход, а не только реагировать на них.

[1] How businesses are using Web 2.0: A McKinsey Global Survey // mckinseyquarterly.com, март 2007 г.

[2] Erick Schonfeld. Click here for the upsell — Business 2.0, 11 июля 2007 г.

Джеймс Маньика (James M. Manyika) — старший партнер McKinsey, Сан–Франциско
Роджер Робертс (Roger P. Roberts) — партнер McKinsey, Кремниевая долина
Клара Шпраг (Klara L. Sprague) — консультант McKinsey, Сан–Франциско

Авторы благодарят за существенный вклад в создание этой статьи своих коллег — сотрудников McKinsey Жака Бугена, Майкла Чуи, Тони Хьюи, Брэда Джонсона, Маркуса Лёффлера и Сумана Прасада.

в России предложили ввести бесплатное второе высшее образование по IT-специальностям — РТ на русском

Депутат Госдумы Иван Сухарев предложил ввести бесплатное второе высшее образование по IT-специальностям. Соответствующее письмо (копия имеется в распоряжении RT) он отправил на имя министра науки и высшего образования Валерия Фалькова. По мнению Сухарева, в России наблюдается значительная нехватка IT-специалистов. Парламентарий отмечает, что эта проблема требует скорейшего решения, учитывая ожидаемое развитие информационных технологий и усиление их роли в жизни общества и в экономике.

Депутат Госдумы Иван Сухарев предложил предоставить гражданам, у которых уже есть высшее образование, возможность получить бесплатно второе высшее по специальности, связанной с информационными технологиями. Копия письма на имя министра науки и высшего образования России Валерия Фалькова есть в распоряжении RT.

В своём обращении законодатель отметил, что в связи с развитием информационных технологий и их широким применением в различных областях жизни в последние годы IT-предприятия теперь играют значительную роль в национальных экономиках разных стран, став одними из ключевых налогоплательщиков и работодателей.

При этом, по его словам, уже не раз отмечалось, что отечественные предприятия испытывают острый дефицит IT-специалистов.

Пытаться решить данную проблему, как считает парламентарий, можно не только с помощью увеличения числа бюджетных мест по соответствующим специальностям в высших учебных заведениях, но и создавая условия для получения бесплатного второго высшего образования по IT-специальности.

«В этой связи прошу вас оценить целесообразность предоставления гражданам, имеющим высшее образование, права на получение второго высшего образования по IT-специальностям на безвозмездной основе», — говорится в тексте обращения.

Учитывая уровень заработных плат и значительное число вакантных мест на рынке труда, данная сфера вызывает интерес у многих граждан. Однако далеко не все готовы тратить значительные суммы на получение второго высшего образования, считает Сухарев.

Дефицит и вузы

 

Дефицит кадров в сфере IT достиг показателя от 500 тыс. до 1 млн человек в год. Об этом в феврале рассказал Евгений Кисляков, который на тот момент занимал должность заместителя главы Минцифры.

Экс-советник президент России по программам развития интернета, председатель Совета Фонда развития цифровой экономики Герман Клименко подтвердил RT, что в IT-отрасли действительно существует дефицит кадров, и это проблема не только России, но и всего мира.

«Сегодня отечественные вузы предоставляют образование по IT-специальностям, даже в педагогических институтах можно встретить факультеты по кибербезопасности. Но, как правило, их образовательные программы отстают от реальных темпов развития информационных технологий. В итоге вузы выпускают значительное число специалистов, которые не владеют достаточными знаниями для работы в профессии», — рассказал он.

По мнению эксперта, для решения данной проблемы и подготовки IT-специалистов нужно создавать условия для самих компаний, предоставлять им возможности и рычаги по подготовке специалистов.

«Иными словами, квалифицированного практикующего программиста лучше всего к выполнению своих обязанностей может подготовить только другой квалифицированный практикующий программист. И крупные компании сегодня уже занимаются данной работой, организуют корпоративные курсы, самостоятельно готовят специалистов», — добавил Клименко.

Большой потенциал

 

Председатель Центрального совета Всероссийского общества изобретателей и рационализаторов Антон Ищенко, в свою очередь, поддержал идею предоставить гражданам возможность получить второе высшее образование по IT-специальности на безвозмездной основе.

«Уровень образования необходимо поднимать, максимально популяризировать знания в IT. И это не только знания в области IT-безопасности, но и знания, необходимые для создания новых продуктов в данной сфере», — отметил он в беседе с RT.

Также по теме

В России утвердили второй пакет мер поддержки IT-отрасли

Правительство утвердило дорожную карту по созданию дополнительных условий для развития IT-отрасли в России — второй пакет мер. ..

Ищенко добавил, что у России есть большой потенциал как в вопросе создания и развития стартапов, так и в сфере наращивания экспорта продуктов и услуг отечественных IT-компаний.

В последние годы в России было принято несколько решений, призванных стимулировать развитие IT-отрасли. В рамках федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» национальной программы «Цифровая экономика» государство компенсирует гражданам 50% стоимости обучения по определённым образовательным программам.

Кроме того, в июле 2020 года президент России Владимир Путин подписал закон о проведении налогового манёвра в IT-отрасли.

Согласно закону, для предприятий, работающих в IT-сфере, устанавливается ставка по налогу на прибыль организаций, подлежащему зачислению в федеральный бюджет, на уровне 3%, а ставка по налогу на прибыль организаций, подлежащему зачислению в региональные бюджеты, обнуляется.

ᐉ 7 Главных IT-Трендов На Ближайшие 2-4 Года ⋆ Блог IT-Gravity

Процесс перехода к цифровой экономике оказывает влияние на формирование трендов в it- индустрии. Цифровая трансформация в бизнесе продолжается, и продолжается рост современных направлений информационных технологий. Наблюдается продвижение от единичных экспериментов с инновациями к их массовому внедрению.

Динамичность, характеризующая сферу IT, вынуждает IT-персонал постоянно «держать руку на пульсе», чтобы быть в курсе изменений в этой отрасли. Аналитики выделяют основные веяния 2019-2020г:

  1. Обработка больших объемов данных.
  2. Умные предметы (холодильники, кофеварки и т.д.)
  3. Облачные услуги.
  4. Биометрические системы.
  5. Беспилотный транспорт.
  6. Дополненная реальность.
  7. Голосовые помощники.
  8. Безопасность.

IT-технологии в современном мире

It технологии – это совокупность методов сбора, обработки, сохранения, распространения и использования информации, которые начали развиваться с появлением первых информационных систем еще в 1960-х годах. В настоящее время внедрены в большинство предприятий и организаций. Умение применять в своей деятельности современные информационные технологии – основной компонент подготовки любого специалиста.

Ни один современный человек сейчас не обходится без компьютера и Интернета. Сетевая инфраструктура процветает: интернет-магазины, онлайн-кинотеатры, соц. сети. Все это дает почву для дальнейшего преобладания информационных технологий над другими областями. А также обуславливает высокую скорость развития. Изменения в этой сфере происходят каждые полгода, изобретаются новые виды передачи информации, вводятся в эксплуатацию уникальные системы и сервисы.

Тренды 2018, сохранившие популярность.

Тенденция автоматизации бизнес-процессов останется популярной в последующие два года. Внутренняя автоматизация позволяет сотрудникам компании эффективнее распоряжаться своим временем, минимализировать ресурсы для выполнения побочных обязанностей. Сюда можно отнести умные предметы быта (smart холодильники и т.д.), оборот которых, по прогнозам, в 2020г вырастет до 8,9 трлн. долларов. Обычным делом станет не только использование фитнес-браслетов и радио-нянь, но и умных холодильников, кондиционеров, кофеварок.  

Внешняя автоматизация – это взаимодействия с клиентами, поставщиками, партнерами. Ее задача – улучшить качество обслуживания клиентов, уменьшить расходы на сотрудников, сократить воздействие человеческого фактора. Например, использование встроенного в сайт чат-бота решает все вышеперечисленные задачи и упрощает путь пользователя к покупке. Автоматизация открывает путь новым бизнес-моделям и обеспечивает новые финансовые вливания.

Читайте также: Будущее веб-дизайна. Как искусственный интеллект отнимет хлеб у дизайнеров.

Кибербезопасность

Так или иначе все новости it-сферы связаны с развитием искусственного интеллекта. Этот термин появился в 1956г для обозначения области информатики, которая изучает возможности машин делать то же, что и человек, то есть понимать язык, обучаться, самосовершенствоваться, решать проблемы, рассуждать. Большинство трендов 2019-2020гг в ИТ вытекают из основополагающего тренда ИИ. Наиболее популярные применения искусственного интеллекта:

  • Повышение производительности сотрудников,
  • помощь в принятии бизнес-решений,
  • ускорение процессов.

Безопасность тоже будет полагаться на ИИ. Поскольку число угроз кибербезопасности растет, как и число оцифрованных активов, которые могут быть уязвлены, люди уже не в состоянии их отслеживать. Даже самая большая команда высококвалифицированных специалистов не эффективно выполнить эту миссию без помощи искусственного интеллекта.

Облако и ЦОД

Технологии будущего требуют роста ЦОД. Современные ЦОД (центр обработки данных) разделяют на корпоративные (обслуживают конкретную компанию) и коммерческие (предоставляют сервисы всем желающим пользователям). Для многих компаний надежность бесперебойного функционирования оборудования и сетевой инфраструктуры становится важнейшим фактором для роста бизнеса. Поэтому рынок хостинговых услуг в ЦОД будет продолжать расти.

Будет наблюдаться и рост поставщиков облачных услуг. Что такое облачное хранилище? Это сервис в Интернете для хранения файлов. Он может быть, как платным, так и бесплатным. Преимущество в том, что вы получаете доступ к своим данным из любой точки мира, подключившись к Интернету. У многих облачных хранилищ есть программы для установки на планшет и телефон, что дает возможность работать с любого устройства.

Голосовые помощники

Активное развитие голосовых ботов мы наблюдаем давно. Siri, ассистент от Apple, Alexa – от Amazon, Google Home. С ними можно говорить, как с человеком, удобны для заказа товаров и услуг (вызов такси, доставка пиццы, заказ столика в ресторане). Но распознавание человеческой речи роботом не идеально (особенно, если говорит несколько человек), перебить бота тоже не получится (процесс мышления собьется), отсутствие интернета делает его неработоспособным.

В ближайшем будущем, с развитием машинного обучения, ожидается, что голосовой помощник сможет различать эмоции (например, услышав раздраженность в голосе пользователя, ассистент поменяет алгоритм работы), а также получит потенциальную способность самостоятельно к вам обращаться (сможет первым начать разговор). Развитие нейронных сетей открывает множество перспектив для применения голосовых помощников.

Беспилотный транспорт

IT-технологии меняют автомобильный рынок. Скоро, находясь в автомобиле, мы будем заниматься своими делами, доверив управление автопилоту. Tesla собирается запустить в 2020г такси-беспилотники. Автономные машины отличает высокая безопасность (исключены аварии по причине усталости и невнимательности водителя, строгое соблюдение правил дорожного движения).

В Манчестере на территории депо начали тестировать автономный автобус Enviro200. Автобус длиной 11,5 м рассчитан на 43 пассажира, оснащен камерой, радаром, спутниковой навигацией, ультразвуковым датчиком. Умеет распознавать объекты и уклоняться от столкновения с ними в любое время суток, при различных погодных условиях. Возможно, уже в 2020 году он начнет перевозить пассажиров.

Биометрические системы

Биометрические системы существуют не одно десятилетие. Но сегодня этот рынок получает дополнительные перспективы. Их будут использовать не только для обеспечения безопасности, но и для улучшения коммуникаций с клиентами.

В банках для проведения транзакций клиентам не нужны будут паспорта, пластиковые карты, SMS. Для подтверждения своей личности достаточно, например, рисунка вен на ладони. Процесс биометрической идентификации занимает 10 секунд. В сфере ритейла биометрическая система идентификации позволит повысить эффективность работы продавца, определяя VIP-покупателей в общем потоке.  Новые IT-технологии позволяют расширить применение биометрических систем.

Дополненная и виртуальная реальноcти

Технология AR/VR продолжает расширять области применения. Наиболее активно используется в игровой индустрии (обеспечивает зрелищность и полное погружение в искусственный мир). AR может быть применена в маркетинге и рекламе. Используя мобильное приложение, человек, придя в магазин, наводит на товар камеру смартфона и видит описание продукта с помощью дополненной реальности. С целью рекламы дорогие отели предлагают потенциальным клиентам виртуальные путешествия, например, на Гавайи.

Огромный потенциал у виртуальной и дополненной реальностей для использования в образовании, архитектуре, строительстве и медицине. Виртуальные анатомические атласы воссоздают внешние и внутренние характеристики человеческих органов и тканей, так помогая обучению медицинского персонала. На виртуальных тренажерах врачи приобретают навыки выполнения различных манипуляций и проведения операций.

Визуальный поиск

В решении этой, достаточно сложной для компьютера, задачи намечается прогресс. Facebook удалось научить систему узнавать лица людей на фотографиях. Хоть это и не раскрывает потенциал визуального поиска, который, в идеале, должен на основе данного изображения получить другое, с ним связанное. К примеру, вы фотографируете на смартфон свое окно, а система подбирает подходящие шторы.

Отличительная возможность визуального поиска Bing (Microsoft) – поиск по фрагменту изображения. Пользователь выделяет какой-то объект на фотографии, а Bing находит аналогичные предметы (что выгодно интернет-ритейлерам). Google предлагает Lens, который подсказывает название снятого на смартфон объекта, еще и предоставляет всю, связанную с ним информацию. Pinterest запустил свой Lens для обработки фотографий.

Какая из этих (или других) компаний первой совершит прорыв в технологии визуального поиска, покажет время.

@ITNWE — Статистика канала ITNWE

Московский сервис для дистанционного обучения рухнул в первый день работы

Образовательная платформа для онлайн-учёбы «Московская электронная школа» не выдержала наплыва пользователей и обрушилась в первый же день работы, сообщает «Коммерсантъ». Учителям пришлось перевести уроки в Zoom, а в мэрии заявили, что быстро устранили сбой.

Все московские школьники 6-11 классов с 19 октября по 1 ноября переведены на онлайн-обучение по приказу мэра столицы Сергея Собянина из-за распространения коронавирусной инфекции COVID-19. На очном обучении остались только ученики 1-5 классов. Утром 19 октября, в первый день работы образовательной платформы на портале произошёл сбой — родители школьников сообщали, что не могут войти в электронный дневник, чтобы переключиться по ссылке на Microsoft Teams, где проводятся онлайн-уроки. Из-за этого учителя были вынуждены перевести уроки в Zoom.

В департаменте образования Москвы подтвердили, что в работе электронного дневника и журнала системы МЭШ произошёл сбой. По словам представителей пресс-службы, школы использовали «резервные варианты подключений», а к началу второго урока специалистам удалось стабилизировать работу электронных ресурсов. Позже уроки продолжились в штатном режиме, утверждают в департаменте образования столицы.

По словам технического директора Qrator Labs Артёма Гавриченкова, причиной сбоя в работе МЭШ стала перегрузка системы из-за слишком большого наплыва пользователей, одномоментно подключившихся к системе. «Вероятно, операторы провели недостаточное нагрузочное тестирование, возможно, в силу ограниченных бюджетов», — заявил специалист «Коммерсанту». При этом подобное нагрузочное тестирование нужно проводить регулярно, поскольку её параметры могут меняться, а интервал в активном использовании МЭШ учащимися был достаточно большой, говорит Гавриченков.

Департамент информационных технологий Москвы не стал комментировать сбои в работе системы, пишет «Коммерсантъ».

Это не первый сбой в работе системы МЭШ, напоминает газета: весной пользователи платформы также жаловались на неполадки в период самоизоляции. Кроме того, массовые жалобы на стабильность работы системы были ещё в 2017 году — тогда департамент информационных технологий Москвы перевёл МЭШ на новое программное обеспечение, утверждал на тот момент глава ДИТ Артём Ермолаев.

Проект системы «Московская электронная школа» запущен в сентябре 2016 года, она позволяет родителям школьников контролировать успеваемость ребёнка и смотреть оценки по каждому предмету. Со 2 апреля 2020-го её используют также как и дистанционную образовательную платформу.

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ: ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЕ В СФЕРЕ IT — 2021

Кирдяшов Федор Геннадьевич

Директор департамента образования ГК Astra Linux, ректор»Астра Академии»

Тема доклада:

Кандидат технических наук. Специалист в области образования и развития персонала.  Имеет опыт построения систем управления профессиональными компетенциями крупных IT-компаний. На протяжении нескольких лет занимается организацией процессов подготовки кадров для отрасли информационных технологий. Имеет более 50 научно-методических работ в том числе и по операционным системам. Является автором модели профессиональной магистратуры, которая применяется во многих учреждениях высшего образования.

Руководитель комитета РУССОФТ по развитию, подготовке и переподготовке кадров. Кандидат технических наук, эксперт в области образования и развития персонала.  Имеет опыт построения систем управления профессиональными компетенциями крупных IT-компаний. На протяжении нескольких лет занимается организацией процессов подготовки кадров для отрасли информационных технологий.

Имеет более 50 научно-методических работ в том числе и по операционным системам. Является автором модели профессиональной магистратуры, с её реализацией в организациях высшего образования.

ГК Astra Linux уделяет большое внимание вопросам подготовки кадров и для этого реализует стратегию по формированию единого образовательного пространства и различные формы взаимодействия с образовательными организациями.

На сегодняшний день количество партнёров со стороны образовательных организаций более 200 и оно постоянно растёт. Это ведущие ВУЗы, техникумы, колледжи, центры дополнительного профессионального образования, а также молодёжные организации и школы.

Работа с образовательными организациями предполагает направления:

  • методическая и информационно-техническая поддержка в организации образовательного процесса;
  • стажировки для студентов и выпускников образовательных организаций;
  • обучение преподавателей по операционной системе Astra Linux;
  • обеспечение образовательных организаций лицензиями на программные продукты Astra Linuх.

Компания постоянно развивает сеть авторизованных учебных центров, в роли которых также могут выступать организации высшего и профессионального образования.

Авторизованное обучение предполагает:

  • программы обучения и курсы по операционной системе Astra Linux;
  • грейды для IT специалистов Astra Linux и их сертификацию.
Закрыть

Gale Apps — Технические трудности

Технические трудности

Приложение, к которому вы пытаетесь получить доступ, в настоящее время недоступно. Приносим свои извинения за доставленные неудобства. Повторите попытку через несколько секунд.

Если проблемы с доступом сохраняются, обратитесь за помощью в наш отдел технической поддержки по телефону 1-800-877-4253. Еще раз спасибо, что выбрали Gale, обучающую компанию Cengage.

org.springframework.remoting.RemoteAccessException: невозможно получить доступ к удаленной службе [[email protected]]; вложенным исключением является Ice. UnknownException unknown = «java.lang.IndexOutOfBoundsException: индекс 0 выходит за границы для длины 0 в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.outOfBounds(Preconditions.ява: 64) в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.outOfBoundsCheckIndex(Preconditions.java:70) в java.base/jdk.internal.util.Preconditions.checkIndex(Preconditions.java:248) в java.base/java.util.Objects.checkIndex(Objects.java:372) в java.base/java.util.ArrayList.get(ArrayList.java:458) на com.gale.blis.data.subscription.dao.LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.populateSessionProperties(LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.ява: 60) в com.gale.blis.data.subscription.dao.LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.reQuery(LazyUserSessionDataLoaderStoredProcedure.java:53) в com.gale.blis.data.model.session.UserGroupEntitlementsManager.reinitializeUserGroupEntitlements(UserGroupEntitlementsManager. java:30) в com.gale.blis.data.model.session.UserGroupSessionManager.getUserGroupEntitlements(UserGroupSessionManager.java:17) на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getProductSubscriptionCriteria(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:244) на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getSubscribedCrossSearchProductsForUser(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:71) на com.gale.blis.api.authorize.contentmodulefetchers.CrossSearchProductContentModuleFetcher.getAvailableContentModulesForProduct(CrossSearchProductContentModuleFetcher.java:52) в ком.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.AbstractProductEntryAuthorizer.getContentModules(AbstractProductEntryAuthorizer.java:130) на com.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.CrossSearchProductEntryAuthorizer.isAuthorized(CrossSearchProductEntryAuthorizer. java:82) на com.gale.blis.api.authorize.strategy.productentry.strategy.CrossSearchProductEntryAuthorizer.authorizeProductEntry(CrossSearchProductEntryAuthorizer.java:44) в ком.gale.blis.api.authorize.strategy.ProductEntryAuthorizer.authorize(ProductEntryAuthorizer.java:31) в com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize_aroundBody0(BLISAuthorizationServiceImpl.java:57) на com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize_aroundBody1$advice(BLISAuthorizationServiceImpl.java:61) на com.gale.blis.api.BLISAuthorizationServiceImpl.authorize(BLISAuthorizationServiceImpl.java:1) на com.gale.blis.auth._AuthorizationServiceDisp._iceD_authorize(_AuthorizationServiceDisp.java:141) в com.gale.blis.auth._AuthorizationServiceDisp._iceDispatch(_AuthorizationServiceDisp.java:359) в IceInternal.Incoming.invoke(Incoming.java:209) в Ice.ConnectionI.invokeAll(ConnectionI. java:2800) в Ice.ConnectionI.dispatch(ConnectionI.java:1385) в Ice.ConnectionI.message(ConnectionI.java:1296) в IceInternal.ThreadPool.запустить (ThreadPool.java: 396) в IceInternal.ThreadPool.access$500(ThreadPool.java:7) в IceInternal.ThreadPool$EventHandlerThread.run(ThreadPool.java:765) в java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834) » org.springframework.remoting.ice.IceClientInterceptor.convertIceAccessException(IceClientInterceptor.java:365) org.springframework.remoting.ice.IceClientInterceptor.вызывать (IceClientInterceptor.java:327) org.springframework.remoting.ice.MonitoringIceProxyFactoryBean.invoke(MonitoringIceProxyFactoryBean.java:71) org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) org.springframework.aop.framework.JdkDynamicAopProxy.invoke(JdkDynamicAopProxy.java:212) com. sun.proxy.$Proxy130.authorize(Неизвестный источник) ком.gale.auth.service.BlisService.getAuthorizationResponse(BlisService.java:61) com.gale.apps.service.impl.MetadataResolverService.resolveMetadata(MetadataResolverService.java:65) com.gale.apps.controllers.DiscoveryController.resolveDocument(DiscoveryController.java:57) com.gale.apps.controllers.DocumentController.redirectToDocument(DocumentController.java:22) jdk.internal.reflect.GeneratedMethodAccessor229.invoke (неизвестный источник) Ява.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:566) org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:215) org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:142) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod. java:102) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandlerMethod (RequestMappingHandlerAdapter.java:895) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal (RequestMappingHandlerAdapter.java:800) org.springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.дескриптор (AbstractHandlerMethodAdapter.java:87) org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:1038) org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:942) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:998) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:890) javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:626) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:875) javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:733) org.apache.catalina. core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:227) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) орг.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:53) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.apache.catalina.filters.HttpHeaderSecurityFilter.doFilter(HttpHeaderSecurityFilter.java:126) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.ява: 189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.servlet.resource.ResourceUrlEncodingFilter.doFilter(ResourceUrlEncodingFilter.java:63) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain. java:162) орг.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:101) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:101) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.внутреннийDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:101) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.ява: 162) org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.doFilter(ErrorPageFilter.java:130) org.springframework.boot.web.servlet.support. ErrorPageFilter.access$000(ErrorPageFilter.java:66) org.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter$1.doFilterInternal(ErrorPageFilter.java:105) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) орг.springframework.boot.web.servlet.support.ErrorPageFilter.doFilter(ErrorPageFilter.java:123) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.boot.actuate.web.trace.servlet.HttpTraceFilter.doFilterInternal(HttpTraceFilter.java:90) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.RequestContextFilter.doFilterInternal (RequestContextFilter. java: 99) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.FormContentFilter.doFilterInternal (FormContentFilter.java:92) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) орг.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.HiddenHttpMethodFilter.doFilterInternal (HiddenHttpMethodFilter.java:93) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.внутреннийDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain. doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.boot.actuate.metrics.web.servlet.WebMvcMetricsFilter.filterAndRecordMetrics(WebMvcMetricsFilter.java:154) org.springframework.boot.actuate.metrics.web.servlet.WebMvcMetricsFilter.filterAndRecordMetrics(WebMvcMetricsFilter.java:122) org.springframework.boot.actuate.metrics.web.servlet.WebMvcMetricsFilter.doFilterInternal(WebMvcMetricsFilter.java:107) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal (CharacterEncodingFilter.java:200) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107) org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:189) org. apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:162) org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.ява: 202) org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:97) org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:542) org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:143) org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:92) org.apache.catalina.valves.AbstractAccessLogValve.invoke(AbstractAccessLogValve.ява: 687) org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:78) org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:357) org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:374) org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight.java:65) org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.ява: 893) org. apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1707) org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:49) java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.запустить (TaskThread.java: 61) java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834)

О пересмотре академического фетиша новизны – In Common Podcast

« Но что в этом нового

На заседаниях комитетов, академических интервью и даже в разгар полевых исследований меня спрашивали, что именно было «новым» в определенных вопросах исследования, которые я ставил, а также в выводах и выводах, которые я представил.Временами мне казалось, что моя приверженность практическим исследованиям в области климатической политики, водной безопасности и адаптации оправдана только в том случае, если это «новинка» для избранной группы академических читателей. Это редко, если вообще когда-либо, соглашалось со мной. Это не потому, что я не ценю новые исследования. Это потому, что такой вопрос вызывает более широкий вопрос о , для кого предназначены труд и приверженность участников и полевого персонала.

Новизна или «оригинальность» — это характеристика исследования, которое является новым, интересным или необычным, так что оно продвигает научные знания об окружающем нас мире.В значительной степени новизна подкрепляет веру в то, чего должна достичь академическая наука, а именно в том, что раздвигает границы знаний.

Многое можно было бы написать о деконструкции и проблематизации понятия «новизна», особенно о его сходстве с колониальной «доктриной открытий». В академических кругах знания часто извлекаются, «сертифицируются» посредством рецензирования, часто исторически и активно приписываются белым авторам-мужчинам и используются в качестве валюты для накопления (т.д., трудоустройство, профессиональное признание). Акцент на индексах цитирования и репрезентации в СМИ только усиливает потребность в новизне. Кроме того, я обнаружил, что понятие новизны может быть предполагаемым и статичным. То, что представляет собой новизна, по крайней мере, в междисциплинарных социальных науках об окружающей среде, может быть не столько функцией какой-то объективной исходной точки, сколько вопросом происхождения, понимания и ситуативного опыта. Более того, новизна зависит от времени. Нередко ученые перечитывают чужие статьи, не говоря уже о своих собственных, только для того, чтобы извлечь новые и интересные идеи, которые поддерживают текущий исследовательский проект.Несмотря на проблематичную конструкцию «новизны», я, как и многие, ценю наводящие на размышления концептуальные аргументы, интересные выводы и множество точек зрения. Они позволяют переоценить состояние научной литературы в той или иной междисциплинарной области или дисциплинарной области, а также дестабилизировать гносеологические и онтологические данности.

Хотя моя проблема не в самой новизне, я стал бояться «вопроса новизны» (или, как я его называю, «фетиша новизны») именно из-за того, как меняется природа академической науки.Любой здравомыслящий ученый сегодня осудит «Башню из слоновой кости», и многие все чаще посвящают себя не только исследованиям, имеющим отношение к политике, но и исследованиям на уровне сообщества, где значимые исследовательские вопросы определяются совместно, результаты совместно производятся и кредитуется коллективно и в различных исследованиях. продукты, полезные для неакадемиков.

Моя проблема связана с учением о том, что «новизна» является необходимым условием для научной публикации. Это способствовало объединению новизны и публикации ценности , тогда как на самом деле новизна должна представлять собой одну из нескольких потенциальных ценностей междисциплинарных, проблемно-ориентированных и политически релевантных исследований, которые служат для переосмысления наших сообществ и планета. Я беспокоюсь, что новизна может быть использована для отказа от тщательного исследования с важными междисциплинарными, политическими и общественными целями и ценностями.

Риск смешения новизны с ценностью порождает несколько проблем. Во-первых, мы сужаем и сужаем цели академической науки — для кого она предназначена и кем она написана. Это не создание искусственного различия между новыми исследованиями и прикладными исследованиями. Безусловно, они могут сосуществовать. Но мы должны помнить, что новизна начинается с замысла: она формирует то, что мы просим, ​​и почти строго определяется тем, что ученые сделали до нас.Взгляд на новизну может даже заставить нас задавать корыстные и «модные» вопросы, что поощряет близорукий исследовательский подход. Во-вторых, отдавая предпочтение новизне, мы сознательно принижаем репликацию и верификацию, кросс-контекстные исследования, которые поддерживают заявления о достижении консенсуса и обобщаемых знаний, а также хорошо проработанные исследования, которые могут служить важными учебными пособиями. Большинство ученых полагаются на публикации журнальных статей не только на ссылки в своей работе, но и на то, чтобы помочь нашим студентам учиться, продвигать крупномасштабные гранты и новые направления исследований, а также участвовать в изменении политики.Для меня тогда имеет смысл, что исследования, которые мы допускаем к публикации, могут отражать эти ценности. Наконец, и, пожалуй, наиболее очевидно, одержимость новизной рискует исключить многих исследователей, которые хотят внести свой вклад в научное знание, но могут не иметь доступа к несправедливо высокой подписке на журналы.

Таким образом, я считаю, что превосходное исследование, которое почти всегда может похвастаться многочисленными ценностями и вкладами для разнообразной читательской аудитории, никогда не должно считаться неопубликованным в рецензируемом журнале, потому что ему «не хватает новизны. Как минимум, я бы предложил оценивать новизну более щедро и вдумчиво, учитывая широкий круг ученых, активистов, политиков и исследователей, читающих журнальные статьи.

Как рецензенты, мы должны помнить, что новизна не является объективной, и мы должны избегать сосредоточения нашего собственного опыта на оценке того, что может считаться «новым» или нет. Кроме того, мы должны одинаково рассматривать несколько значений бумаги. К их чести, многие журналы имеют определенные критерии, которым должны следовать рецензенты, для которых оригинальность составляет один критерий.К сожалению, иногда бывает так, что этот единственный критерий непропорционально учитывается самими рецензентами в их письменных оценках и, возможно, редакторами в их решениях. Если само по себе это исследование не очень «новаторское», то какие еще у него есть ценности? Например, предоставляет ли эта статья другой набор эмпирических данных или имеет ценность в какой-либо другой форме, позволяющей прийти к аналогичным выводам? Окажет ли этот документ значительное влияние на текущие политические дискуссии, что требует серьезного рассмотрения вопроса о его публикации? Будет ли этот документ эффективно поддерживать обучение студентов, особенно когда ученые отходят от учебников и полагаются на статьи, чтобы обогатить учебный опыт разнообразием точек зрения? Это разумно для меня, учитывая разнообразную читательскую аудиторию и множество способов использования статей сегодня. В конечном счете, мы не можем ответить на вопрос о новизне, не обсудив цель академической стипендии. Я утверждаю, что наука как идея (и как идеал) меняется и меняется радикально, и только одна новизна должна быть пересмотрена, чтобы соответствовать меняющимся целям исследований и роли исследователей в академии. Я надеюсь, что мы помним, что новизна имеет ценность , но эта новизна не взаимозаменяема со ценностью

Самир Шах недавно защитил докторскую диссертацию.D. из Института ресурсов, окружающей среды и устойчивого развития Университета Британской Колумбии. Он является новым научным сотрудником с докторской степенью в области экологической политики и управления стихийными бедствиями в Школе государственной политики Университета Мэриленда (округ Балтимор).

Evolutionary Novelty and the Evo-Devo Synthesis: Field Notes — [email protected]

@article{3bd84bfec7e843c889769fc7e14ac07f,

title = «Evolutionary Novelty and the Evo-Devo Synthesis: Field Notes»,

Эволюционное происхождение морфологической новизны является одной из основных проблем современной эволюционной биологии. Успешная объяснительная структура требует интеграции различных биологических дисциплин, но отношения между биологией развития и стандартной эволюционной биологией остаются спорными. Существуют также разногласия по поводу того, как определить понятие эволюционной новизны. Этим вопросам был посвящен семинар, проведенный в ноябре 2009 г. в Университете Альберты. Мы сообщаем об обсуждении и результатах этого семинара, отвечая на вопросы о (i) том, как определить эволюционную новизну и понять ее значение, (ii) как интерпретировать эволюционную биологию развития как синтез и ее связь с неодарвинистской эволюционной теорией, и (iii) как интегрировать разрозненные биологические подходы в целом.»,

ключевых слов = «Концепции, Эволюционная биология развития, Эволюционные инновации, Эволюционная новинка, Междисциплинарность»,

автор = «Инго Бригандт и Лав, {Алан С.}»,

примечание = «Информация о финансировании: сессии полуторадневный семинар. Каждая сессия начиналась с кратких обзоров, которые фокусировали внимание на конкретных примерах или проблемах, таких как новшества в скелете позвоночных (например, клетки нервного гребня) или комплементарность объяснений популяционной генетики и объяснений развития. Все участники сочли дискуссию интересной и плодотворной, и интеллектуальный импульс не будет потерян. Семинар в ноябре 2009 года был лишь первым шагом в продолжающемся сотрудничестве, финансируемом Советом по исследованиям в области социальных и гуманитарных наук Канады. Планируются будущие семинары (следующий в ноябре 2010 г. в Университете Макгилла), а также готовятся конференции, симпозиумы и совместные публикации. Информация о финансировании: Благодарности Мы благодарим участников семинара {\textquoteleft}Интеграция различных биологических подходов{\textquoteright} (13–15 ноября 2009 г., Университет Альберты) за их вклад в обсуждение, который лег в основу этой статьи.Работа Инго Бригандта поддерживается Канадским советом по социальным и гуманитарным исследованиям (стандартный исследовательский грант 410-2008-0400). Работа Алана Лава {\textquoteright}поддерживается профессурой McKnight Land-Grant в Университете Миннесоты.»,

year = «2010»,

doi = «10.1007/s11692-010-9083-6»,

язык = «английский (США)»,

том = «37»,

страницы = «93—99»,

журнал = «Эволюционная биология»,

issn = «0071-3260»,

издатель = «Springer Verlag»,

номер = «2»,

}

Вакансии выездного техника в Union Hill-Novelty Hill, WA (найм прямо сейчас!)

Добро пожаловать в Broadstaff! доверенные кадровые партнеры для всего, что связано с телекоммуникационной и беспроводной инфраструктурой. Обладая более чем 30-летним опытом работы в сфере телекоммуникаций, энергетики и технологий, наша команда по-прежнему стремится помогать компаниям находить замечательных людей, а людям — отличные рабочие места.
Описание работы:
Квалификация и опыт
· Требуется диплом о среднем образовании. Какой-нибудь колледж или техникум будет плюсом.
· 2-5-летний опыт работы с технологиями 3G и 4G, в частности, с интеграцией/настройкой/наладкой оборудования eNodeB от крупных производителей телекоммуникационного оборудования (Ericsson, Nokia, Samsung).
· Опыт интеграции Ericsson с DUS, DUL, BB6630, BB5216, миграцией.
· VSWR, RSSI, замена секторов и другой опыт устранения неполадок телекоммуникационного оборудования.
· Должен знать, как читать схемы RFDS/сантехники и интерпретировать метод процедуры (MOP).
· Требуется знание Ethernet и/или волоконно-оптических кабелей, управления кабелями, заделки и методологии. Желателен опыт установки базовых станций, питания постоянного тока и/или радиочастотных кабелей и оконечной нагрузки.
· Обязательно наличие действующего водительского удостоверения.
· Способность работать в течение окна технического обслуживания (с полуночи до 6 утра) или в дневное время и в выходные дни в соответствии с графиком в зависимости от объема проекта и надежно придерживаться графика.
· Возможность путешествовать в пределах региона/рынка и может потребоваться выезд за пределы рынка на проектной основе, по мере необходимости.
· Комфортная работа на открытом воздухе в любую погоду в течение всего года.
· Способность поднимать 50 фунтов. и поднимитесь по 12-футовой лестнице; умеет пользоваться основными ручными инструментами.

Обязанности
· Получение заданий и развертывание на узлах сотовой связи, чтобы обеспечить удаленные руки и глаза для интеграции клиентских сетей 5G, 4G/LTE на маршрутизаторах Nokia IXR-e и оборудовании основной полосы частот Ericsson LTE 6630/6648.
· Отвечает за получение OEM-оборудования со склада клиента или компании, а также за обслуживание, сканирование и составление отчетов об утилизации оборудования.
· Установка в стойку/подстойку и все типы кабелей с заделкой и маркировкой – Power, Fiber, Cat5/6, Jumper.
· Установите файлы программного обеспечения BOF в маршрутизаторы Nokia IXR-E.
· Проверка вызовов E911 и SRS
· Изучите SOW/RFDS, следуйте MOP, предоставленным руководителем проекта.
· Убедитесь, что все работы выполнены в установленные сроки и соответствуют применимым стандартам качества и требованиям к производительности.
· Непосредственное взаимодействие с менеджером по проектам и группой поддержки операций.
· Подробный журнал ежедневных действий во время работы на месте.
· Создание пакетов сайта после внедрения и полевых отчетов, включая изображения, электронную почту и отчеты Excel.
· Ведите себя и действуйте профессионально, всегда сохраняйте презентабельный вид на территории клиента.
· Не требуется восхождение на башню

Измерение новизны науки с помощью встраивания слов

Abstract

Новизна является основной ценностью в науке, и надежное измерение новизны имеет решающее значение. В этом исследовании предлагается новый подход к измерению новизны научных статей, основанный как на данных цитирования, так и на текстовых данных. Предлагаемый подход считает статью новой, если в ней приводится сочетание семантически далеких отсылок. С этой целью мы сначала присваиваем словесных вложений — векторное представление каждого словаря — каждой цитируемой ссылке на основе текстовой информации, включенной в ссылку. С помощью этих векторов вычисляется расстояние между каждой парой ссылок.Наконец, новизна основного документа оценивается путем суммирования расстояний между всеми ссылками. Подход опирается на ограниченную текстовую информацию (названия ссылок) и общедоступную библиотеку для встраивания слов, что сводит к минимуму требования доступа к данным и вычислительные затраты. Мы делимся кодом, с помощью которого можно вычислить оценку новизны интересующего документа, только имея список ссылок основного документа. Мы подтверждаем предлагаемую меру с помощью трех упражнений. Во-первых, мы подтверждаем, что встраивание слов можно использовать для количественной оценки семантических расстояний между документами путем сравнения с установленной мерой библиометрического расстояния. Во-вторых, мы подтверждаем связанную с критериями достоверность предложенной меры новизны с помощью самооценки новизны, полученной в ходе анкетного опроса. Наконец, поскольку известно, что новизна коррелирует с будущим цитированием, мы подтверждаем, что предлагаемая мера может предсказать будущее цитирование.

Образец цитирования: Шибаяма С., Инь Д., Мацумото К. (2021) Измерение новизны в науке с помощью встраивания слов.ПЛОС ОДИН 16(7): е0254034. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254034

Редактор: Alessandro Muscio, Universita degli Studi di Foggia, ИТАЛИЯ

Поступила в редакцию: 15 февраля 2021 г.; Принято: 17 июня 2021 г .; Опубликовано: 2 июля 2021 г.

Авторское право: © 2021 Shibayama et al. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные содержатся в документе и в его файлах вспомогательной информации.

Финансирование: SS получил исследовательский грант от Фонда Ларса Эрика Лундберга (https://www.lundbergsstiftelserna.se) и Японского общества содействия развитию науки (19K01830, https://www.jsps.go.jp/). английский/index.html). Спонсор не участвовал в разработке дизайна исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Новизна представляет собой основную ценность в науке, поскольку новые открытия формируют основу научного прогресса [1, 2] и оказывают более широкое влияние на технологические инновации [3]. Соответственно, новизна служит ключевым критерием для оценки научных результатов, а также для принятия решений, таких как выделение финансирования, трудоустройство и научные награды [1, 4–6]. Поэтому крайне важно, чтобы научная новизна могла быть надежно измерена. На практике новизна обычно оценивается посредством рецензирования в небольшом масштабе [7], в то время как оценка новизны в более широком масштабе остается проблемой.Хотя недавние библиометрические методы позволили нам измерить различные качества научных открытий, в том числе новизну [8-11], достоверность и практическая полезность существующих мер спорны [12, 13].

Предыдущие библиометрические показатели новизны научных документов опирались примерно на два источника данных: либо данные цитирования, либо текстовые данные. Текстовые данные имеют очевидную пользу, поскольку после того, как научное открытие задокументировано, его новизна должна быть раскрыта в текстовой информации.Тем не менее, из-за неоднозначности и сложности естественных языков предыдущие меры использовали текстовые данные довольно поверхностно, не используя в достаточной мере семантическую информацию [например, 14]. Сравнительно недавно такая семантическая информация была извлечена из текстовых данных и переведена в библиометрические индексы [например, 15]. Чтобы обойти технические проблемы при извлечении семантической информации из текстовых данных, данные цитирования широко использовались в предыдущих мерах новизны. Поскольку цитирование представляет собой информационный поток от цитируемого документа к цитирующему документу, его можно использовать для вывода об определенных качествах, включая новизну документа, без тщательного изучения содержания [10, 16].Однако обоснованность этого подхода иногда подвергалась сомнению [12]. На самом деле недостаточная валидация была общим ограничением для большинства показателей новизны [17]. Кроме того, практическим ограничением, общим для предыдущих мер, является то, что они требуют доступа к крупномасштабной библиометрической базе данных (часто ко всей совокупности научных документов), которые обычно являются частными и дорогими, а также высокой вычислительной мощности, которую потенциальные пользователи мер могут себе позволить. не всегда есть.

Чтобы устранить предыдущие ограничения, мы предлагаем новый подход к вычислению новизны научных документов путем объединения данных о цитировании и тексте (см. рис. 1).Наш подход включает рекомбинантную новизну [18–21], считая документ новым, если он цитирует комбинацию семантически далеких документов. Это соответствует предыдущим мерам, основанным на данных цитирования [например, 8]. Однако, в отличие от предыдущих измерений, мы используем текстовые данные для количественной оценки расстояний между цитируемыми документами. В частности, на основе текстовой информации, включенной в цитируемые документы, мы сопоставляем каждый документ с вложениями слов — многомерным вектором, назначенным каждому словарю [22] — с помощью которого можно вычислить расстояния между цитируемыми документами.Насколько нам известно, это первое использование метода встраивания слов для измерения новизны научных документов.

Для текстовой информации мы тестируем три источника — аннотацию, ключевые слова и название цитируемых документов — и обнаруживаем, что все они работают удовлетворительно. Из трех источников названия цитируемых документов часто включаются в сам базовый документ, и бремя доступа к данным сводится к минимуму. В качестве библиотеки встраивания слов мы используем scispaCy [23], которая находится в открытом доступе и, таким образом, значительно снижает вычислительные затраты.Мы публикуем код [24], с помощью которого можно вычислить оценку новизны документа только с помощью списка ссылок основного документа.

Мы проверяем предложенную меру в трех упражнениях. Во-первых, мы подтверждаем, что встраивания слов из выбранной библиотеки можно использовать для количественной оценки семантических расстояний между документами путем сравнения с установленной мерой библиометрического расстояния. Во-вторых, мы проверяем связанную с критериями валидность предложенной меры новизны на основе самооценки новизны, полученной в ходе анкетного опроса.В-третьих, поскольку известно, что новизна является предиктором будущего цитирования [8, 11], мы проверяем, коррелирует ли предлагаемая мера с будущим цитированием.

Эта статья имеет следующую структуру. В следующем разделе мы классифицируем предыдущие показатели новизны и обсуждаем их характеристики и ограничения. В следующем разделе описывается предлагаемая нами мера и обрисовывается в общих чертах ее практическая реализация. Затем мы представляем методы и данные для упражнений по проверке. Наконец, мы представляем результаты и делаем выводы.

Обзор литературы

Предыдущие библиометрические показатели новизны можно разделить на категории на основе их концептуализации и операционализации (таблица 1). Концептуально некоторые меры направлены на представление уникальности определенного элемента знаний (группы 1 и 4) — например, открытие новой молекулы и разработка нового материала. Напротив, другие меры направлены на то, чтобы зафиксировать рекомбинацию элементов знаний (группы 2 и 3), в которой новое или редкое сочетание знаний считается признаком новизны.Понятие рекомбинации как источника новизны широко обсуждалось в литературе. В литературе по творчеству утверждается, что объединение удаленных элементов — это путь к творческому решению в целом, а также в науке [18, 19], а в литературе по менеджменту предполагается, что объединение компонентов — это основной путь к технологическим инновациям [20, 21].

Для операционализации одна группа мер использует информацию о цитировании для косвенной оценки новизны (группа 3), а другая использует анализ текста для оценки содержания документов (группы 1, 2 и 4).Среди последних большинство использует текстовую информацию только поверхностно, не используя семантическую информацию текста (группы 1 и 2), но последние меры пытаются извлечь семантическую информацию (группа 4). Исследования по мерам новизны были относительно продвинуты в управлении технологиями, в которых патент используется как единица документа [например, 16, 25]. Мы также ссылаемся на эти меры, потому что ключевая идея, лежащая в основе мер, применима к научным документам. Далее мы обсудим четыре группы предыдущих мер.

(1) Новое слово

Первая группа мер новизны основана на первом появлении слова (слов), которое появляется в документе [14, 25]. Если документ включает в себя или связан с определенным словом или последовательностью слов, которые являются новыми для мира, можно сделать вывод, что документ предоставляет новую информацию. Например, если документ содержит ранее неизвестное химическое соединение, это предполагает, что документ является новым. В этой категории Azoulay и др. .[14] опирались на контролируемый словарь ключевых слов Medical Subject Heading (MeSH) и использовали новизну журнальной статьи на основе среднего возраста ключевых слов (количество лет с момента их первого появления). Бальсмайер и др. . [26] и Искусство и др. . [25] также идентифицировали новые изобретения на основе первого появления слова, а также последовательности слов (биграмма и триграмма) в патентных документах.

(2) Рекомбинация слов

Вторая группа технически похожа на первую группу, но концептуально отличается, так как измеряет «рекомбинантную» новизну [19, 20]. Когда документ включает редкое сочетание элементов знаний, даже если каждый элемент был известен, документ можно считать новым. В этой категории Boudreau и др. . [9] измерили новизну заявки на исследовательский грант на основе новой комбинации ключевых слов MeSH. Аналогичным образом, опираясь на контролируемый словарь патентных классификаций, Verhoeven et al . [27] измеряли рекомбинантную новизну по новой комбинации кодов МПК, присвоенных патенту. Искусство и др. .[25] также измеряли новизну патента на основе новой комбинации двух слов, появившихся в патенте.

Первая и вторая группы интуитивно понятны, но имеют некоторые ограничения. Среди прочего, эти меры в значительной степени игнорируют семантическую информацию, содержащуюся в текстовых данных. Например, первая группа может рассматривать новый синоним существующего понятия как новый, если только не доступны контролируемые словари. Точно так же вторая группа может считать любую рекомбинацию одинаково новой независимо от семантического расстояния между объединенными элементами.

(3) Рекомбинация цитируемых документов

Третья группа также измеряет рекомбинантную новизну, но вместо текстовой информации она опирается на информацию о цитировании. Документ, цитирующий другой документ, подразумевает, что знания последнего используются первым [28]. Таким образом, документ можно охарактеризовать цитируемыми документами, рассматривая каждый из цитируемых документов как элемент знаний, включенный в цитирующий документ. На основе концепции рекомбинантной новизны [18, 19] документ, цитирующий набор документов, которые редко цитировались вместе, может рассматриваться как признак новизны.В отличие от первой и второй групп, в которых репрезентацией знания считается одно слово, рассмотрение цитируемого документа как элемента знания добавляет семантическое богатство, делая этот подход популярным в предыдущих исследованиях.

В этой группе Далин и Беренс [16] предложили меру новизны патентов, основанную на редком сочетании цитируемых ссылок. Трапидо [10] применил тот же подход к журнальным статьям, особенно в области электротехники. Этот подход расширен Мацумото и др. .[17], так что он применим в любой научной области. Вариантом этого подхода является использование журналов, в которых опубликованы цитируемые документы [8, 11]. То есть, если в основном документе цитируются документы из двух журналов, которые редко цитировались вместе, это считается признаком новизны. Таким образом, этот подход консолидирует единицу знаний на уровне журнала. Хотя рассматривать документ или журнал как единицу знаний без необходимости тщательного изучения содержания документов удобно, его достоверность оспаривается [12, 13].

(4) Дальний текст

Последняя группа количественно определяет уникальность документа на основе анализа текста и опирается на более поздние разработки обработки естественного языка (NLP) для извлечения семантической информации. В частности, используя технику встраивания слов , Hain et al . [15] предложили меру патентной новизны. Вложения слов сопоставляют каждое слово многомерному вектору (т. е. списку чисел). Это позволяет нам количественно определить семантическую связь между парой слов, вычислив расстояние между векторами –i.т. е. похожие слова имеют близкие векторы, а разные слова имеют удаленные векторы. Хайн и др. . [15] присвоили вектор каждому патенту, объединив векторы для набора слов, которые появляются в патенте. Затем они рассчитали расстояние между каждой парой патентов, при котором патент, удаленный от любого другого патента, считается новым.

Предлагаемая мера новизны

Измерение новизны с встраиванием слов

В качестве нового подхода мы предлагаем измерять рекомбинантную новизну научных документов, применяя комбинацию метода встраивания слов и анализа цитирования.Мы рассматриваем цитируемый документ как подходящую единицу ввода знаний, как и в группе 3. В отличие от предыдущих мер, которые не учитывают содержание цитируемых документов, мы используем метод встраивания слов для извлечения семантической информации в цитируемых документах.

Техника встраивания слов часто использует алгоритмы машинного обучения (например, word2vec) для вычисления векторного представления каждого слова на основе совпадения слов в текстовом корпусе [22]. Этот подход завоевывает доверие по мере повышения производительности машинного обучения и недавно был применен к научным документам для различных целей.Например, Читоян и др. . [29] фиксирует структуру знаний в существующей литературе по материаловедению, с помощью которой они предсказывают будущие научные открытия в этой области. Тем не менее, насколько нам известно, этот метод не использовался для измерения новизны научных документов.

Хотя вычисление встраивания слов требует больших усилий, некоторые алгоритмы общедоступны, и некоторые хорошо обученные модели встраивания слов (список векторов для набора словарей) также общедоступны [30].В этом исследовании мы используем scispaCy в качестве установленной и общедоступной библиотеки встраивания слов. ScispaCy основывается на популярной модели spaCy [30] и предлагает векторные представления в 200-мерном векторном пространстве для 600 000 словарей, специализирующихся на биомедицинских текстах [23, 31].

Ввод в эксплуатацию

С выбранной библиотекой встраивания слов и информацией о цитировании новизна документа вычисляется с помощью следующих шагов (рис. 1).Предположим, что основной документ цитирует N ссылок и что каждая из цитируемых ссылок содержит некоторую текстовую информацию. Можно использовать различные источники текстовой информации, такие как полный текст и аннотация. В последующем анализе мы строим соответствующие меры из трех текстовых источников: аннотация, ключевые слова и название цитируемых документов. Из трех источников мы намерены предложить в первую очередь использовать название, чтобы свести к минимуму потребность в данных и максимизировать полезность показателя.

Шаг 1. Сначала мы векторизируем текстовую информацию i -й ссылки как v i ∈ℝ 200 ( i ∈ {1,…, N }). Поскольку текстовая информация включает в себя несколько слов, v i вычисляется как среднее вложений слов всех включенных слов.

Шаг 2. Во-вторых, мы вычисляем расстояние каждой пары цитируемых документов. Косинусное расстояние между i -й и j -й опорными точками (1≤ i < j N ) определяется по формуле: (1)

Косинусное расстояние находится в диапазоне от 0 до 2, где большее значение соответствует большему расстоянию.

Шаг 3. Наконец, мы суммируем баллы расстояния по всем парам цитируемых ссылок. В нашем наборе данных один документ имеет в среднем 32 цитируемых ссылки, что дает примерно 500 пар ссылок. В качестве меры новизны основного документа мы берем q -процентное значение оценок расстояния ( Роман q ), где q ∈[0,100], а 100-процентильное значение определяется как максимум. Следовательно, (2) где R ( d ij ) – порядковый ранг d ij всех эталонных пар N

Стоимость вычислений

Вышеупомянутые предыдущие меры новизны требуют расширенного доступа к данным и их обработки. Подходы, основанные на тексте (таблица 1, группы 1, 2 и 4), требуют всей истории использования слов, а подходы, основанные на цитировании (таблица 1, группа 3), требуют комплексных данных сети цитирования. Это ставит перед потенциальными пользователями мер новизны две практические проблемы. Во-первых, требуемые данные обычно являются собственностью и, следовательно, буквально дороги. Во-вторых, обработка массивных данных требует больших вычислительных мощностей.Не у всех пользователей есть такие богатые ресурсы, что ставит под угрозу полезность мер.

Предлагаемый нами подход решает эти проблемы и направлен на то, чтобы позволить любому вычислить и использовать показатели новизны. Наша мера требует лишь ограниченного доступа к данным и небольшой потребности в частных данных. Меру можно рассчитать только с помощью заголовков цитируемых ссылок основного документа, которые часто включаются в сам основной документ, и общедоступной библиотеки встраивания слов. Подход требует лишь небольшой обработки данных. В отличие от предыдущих показателей, наш подход не требует ни обширного анализа сети цитирования, как в группе 3, ни сравнения со всей совокупностью документов, в отличие от группы 4. С общедоступным кодом любой может вычислить показатель.

Методы и данные

Предыдущие показатели новизны редко подтверждались, за некоторыми исключениями [17]. Для подтверждения правильности предложенной нами меры проведем три упражнения. Первичный анализ заключается в проверке валидности критерия на основе самооценки новизны выбранных документов.В качестве подготовительного шага к этому основному анализу мы проверяем, действительно ли можно использовать абстрактные вложения слов для измерения расстояний между документами (соответствует шагу 2). Наконец, поскольку известно, что новизна предсказывает будущее влияние цитирования [8, 11], мы проводим регрессионный анализ, чтобы проверить, положительно ли наша предложенная мера связана с будущим цитированием.

Для расчета предлагаемых мер мы загрузили библиометрическую информацию из Web of science (WoS). Поскольку scispaCy специализируется на словарях в биомедицине, мы сосредоточимся на документах в соответствующих предметных категориях [32].Мы сосредоточимся на «статье» как типе документа и документах, написанных на «английском языке» [33]. Мы используем различные наборы случайных выборок для каждого анализа, как подробно описано ниже.

Проверка расстояния

Перед проверкой самой меры новизны мы проверяем, передают ли точные вложения слов семантическую информацию о тексте и могут ли они оценить расстояние между парой документов. С этой целью мы вычисляем расстояния между парами документов в двух подходах — один на основе точных вложений слов, а другой — на ранее установленном подходе — и подтверждаем, что они достаточно коррелированы.

В качестве ранее установленного подхода мы вычисляем расстояние совместного цитирования между парой документов i и j : (3) где ref i — количество ссылок, цитируемых i и coref ij — количество ссылок, цитируемых как j 9. 0014, так и и . Расстояние совместного цитирования ранее использовалось для измерения расстояния научных документов без необходимости изучения содержания документов [10, 17].Основное предположение состоит в том, что пара документов должна иметь сходное содержание, если они цитируют аналогичный набор документов. Мы не считаем, что расстояние совместного цитирования превосходит расстояние встраивания слов, но ожидается, что эти два расстояния будут коррелированы, если вложения слов с ограниченным числом слов действительно передают семантическую информацию.

Во-вторых, используя вложения слов scispaCy, мы назначаем векторы соответственно одной и той же паре документов i и j (см. шаг 1 на рис. 1) и вычисляем их расстояние (уравнение 1).В качестве текстовых данных для векторизации мы берем соответственно три источника (заголовок, реферат и ключевые слова) из пары документов, подготавливая три меры расстояния (, и ). Обратите внимание, что в этом анализе вычисляется расстояние встраивания слов между парой основных документов, и это применяется к парам ссылок, цитируемых основными документами, когда мы вычисляем новизну.

Для этого анализа мы использовали следующую стратегию выборки. Во-первых, мы случайным образом выбрали 100 авторов в области биомедицины.Затем мы собрали все документы этих авторов [34]. Наконец, мы отфильтровали документы, не относящиеся к области биомедицины, а также документы, в которых отсутствует справочная информация, в результате чего было получено 1600 документов (в среднем 16 документов на одного автора). Мы вычисляем меры расстояния между документами, написанными одним и тем же автором (т. е. мы не сравниваем документы, написанные разными авторами). Это связано с тем, что совместное цитирование между случайно выбранной парой документов, написанных разными авторами, редко встречается, что ложно увеличивает корреляцию.

Подтверждение новизны

После подтверждения того, что вложения научных слов несут семантическую информацию о тексте, мы проверяем связанную с критериями достоверность предложенной меры новизны (уравнение 2). С этой целью мы опираемся на самооценку новизны, которую мы получили из опроса, проведенного нами в 2009–2010 годах [35, 36]. В опросе приняли участие 2081 ученый из различных научных областей, из которых в этом исследовании приняли участие 321 респондент в области биомедицины.

Опрос включал широкий спектр вопросов, в одном из разделов которых респондентам предлагалось оценить случайно выбранную журнальную статью, опубликованную ими в 2001–2006 гг. Этот раздел включает восемь пунктов, характеризующих результаты, о которых сообщается в статье (таблица 2). Поскольку новизна является многогранным понятием [37], обзор включал в себя четыре аспекта (теория, явление, метод и материал), в которых статья может внести научный вклад. Для каждого аспекта опрос дополнительно включал два пункта, один из которых указывал на новизну, а другой указывал на улучшение по сравнению с существующей литературой.Мы ожидаем, что предлагаемая мера должна больше коррелировать с элементами новизны, чем с элементами улучшения. Каждый пункт оценивался по 5-балльной шкале (1: совсем не актуально — 5: очень актуально).

Для выбранных статей мы рассчитали предлагаемые показатели новизны (уравнение 2) на основе названия, аннотации и ключевых слов соответственно, что привело к трем сериям показателей новизны (, и ), где q ∈{100, 99, 95, 90, 80, 50}.

Прогноз будущего цитирования

Предыдущие исследования последовательно указывают на положительную связь между новизной и будущим влиянием цитирования научных документов [8, 11].Таким образом, мы проверяем, может ли предложенная мера новизны эффективно предсказать будущее цитирование. Для этого анализа мы используем «1% цитируемых» ( TC ) в соответствующей области в качестве зависимой переменной и регрессируем ее по предложенным показателям новизны. TC — это фиктивная переменная, кодируемая 1, если число цитирований статьи находится в пределах 1% лучших, и 0 в противном случае. Рассчитываются три набора показателей новизны с заголовком, аннотацией и ключевыми словами соответственно (, и ), где q ∈ {100, 99, 95, 90, 80, 50}.Поскольку зависимая переменная является фиктивной переменной, мы используем логистическую регрессию: (4) где f — логистическая функция.

Для этого анализа мы случайным образом отобрали 2000 статей, опубликованных в области биомедицины в 2010 г. , и оценили их цитируемость по состоянию на 2020 г. (через 10 лет после публикации). Мы увеличили выборку статей из 1% самых цитируемых, так что окончательная выборка состоит примерно из 1000 статей из 1% цитируемых и 1000 статей, не из 1% цитируемых.

Результаты

Описание меры

Чтобы проиллюстрировать распределение предложенных мер, мы рассчитали новизну случайно выбранных документов (рис. 2B) и расстояния цитируемых ссылок на документы (рис. 2A).При сравнении расстояний на основе трех источников текстовых данных на рис. 2А показано, что абстрактная мера () принимает меньшие значения. Это связано с тем, что рефераты содержат более длинную текстовую информацию, что увеличивает вероятность того, что два цитируемых документа имеют что-то общее. На основе расстояний рассчитываются показатели новизны ( Novel q ) с различными q (см. Приложение S1). На рис. 2B представлен Novel 100 , который принимает максимальное значение из всех эталонных пар.

Рис. 2. Распределение расстояния и новизны.

Используется та же выборка для третьего валидационного исследования (прогноз цитирования в будущем), за исключением того, что документы с большим количеством цитирований перевыборки исключаются. 947 отобранных документов включают в общей сложности около 230 000 комбинаций цитируемых ссылок, для которых вычисляется расстояние (уравнение 1) (A). Расстояния суммируются на уровне основного документа (уравнение 2), и в качестве примера (B) отображается Novel 100 .Меры новизны с различными значениями q проиллюстрированы в Приложении S1. Поскольку рефераты и ключевые слова доступны не для всех документов, размер выборки меньше.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254034.g002

Проверка расстояния

В таблице 3 представлены результаты проверки мер расстояния. Выбранные 1600 статей, написанных 100 авторами, дают 21 908 пар статей для расчета расстояний. Поскольку ключевые слова аннотации и автора не всегда доступны, размер выборки меньше для анализа расстояний на основе аннотации () и ключевых слов ().

Таблица 3A показывает, что все три расстояния встраивания слов (, и ) сильно положительно коррелируют с расстоянием совместного цитирования (). Учитывая, что расстояние совместного цитирования является общепринятой мерой расстояния научных документов, этот результат поддерживает нашу идею о том, что вложения научных слов могут использоваться в качестве основы для измерения новизны. По сравнению с дистанцией заглавия (), абстрактная дистанция () и дистанция ключевого слова () указывают на большую корреляцию с дистанцией совместного цитирования ().Тем не менее, расстояние между заголовками () имеет сильно значимую корреляцию.

Поскольку мы предлагаем использовать заголовки в качестве основного источника текстовых данных для практической пользы, мы дополнительно исследуем обоснованность дистанции заголовков (). Мы предполагали, что короткие заголовки могут нести недостаточную семантическую информацию и не позволят нам надежно вычислить расстояние. Таким образом, мы проводим корреляционный анализ документов с разной длиной заголовков (количеством слов). Таблица 3B показывает, что расстояние между заголовками () значительно коррелирует с расстоянием совместного цитирования () независимо от количества слов.На самом деле корреляция наиболее сильна, когда длина заголовка самая короткая (10 слов или меньше), вопреки нашим ожиданиям. Таким образом, более длинные заголовки могут принести больше шума, чем информации.

Подтверждение новизны

В таблице 4 показана корреляция между рядом предложенных библиометрических показателей (по вертикальной оси) и самооценкой результатов опроса (по горизонтальной оси). Вдобавок к восьми баллам из анкеты мы добавили два итоговых балла, взяв среднее значение четырех баллов новизны (столбец 9) и среднее значение четырех баллов улучшения (столбец 10) соответственно.Мы ожидаем, что предлагаемая нами мера должна коррелировать с показателями новизны (столбцы 1, 3, 5, 7 и 9), а не с показателями улучшения (столбцы 2, 4, 6, 8 и 10). Сосредоточившись на сводной оценке новизны (столбец 9), на рис. 3 показаны коэффициенты корреляции с мерами новизны из трех разных текстовых источников и с разными значениями q .

Рис. 3. Корреляция между библиометрическими показателями и показателями новизны, о которых сообщают сами участники.

Коэффициент корреляции Пирсона. Роман q ( q ∈ {100,99,95,90,80,50}) коррелирует со средним значением четырех самооценки новизны (столбец 9 в таблице 4). р<0,1, *р<0,05, **р<0,01, ***р<0,001.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254034.g003

В результате представлены несколько выводов, в основном соответствующих нашим ожиданиям. Во-первых, в столбце 9 показаны значимые корреляции между предложенными показателями и самооценкой оценки новизны, а в столбце 10 показаны незначительные или отрицательно значимые корреляции с самооценкой оценки улучшения.Это говорит о том, что предлагаемый нами подход измеряет новизну научного документа и может отличить новые открытия от простых улучшений. Во-вторых, сравнивая разные значения q , результат показывает более положительные коэффициенты корреляции для заголовков и абстрактных мер ( и ) с большими q . Это говорит о том, что для того, чтобы документ был новым, достаточно небольшого количества отдаленных рекомбинаций (даже одной новой комбинации), а не множества рекомбинаций.Интересно, однако, что коэффициенты корреляции для показателей на основе ключевых слов () довольно постоянны в диапазоне от до значений. В-третьих, при сравнении трех источников текстовой информации общий результат показывает несколько более высокие коэффициенты корреляции для мер на основе ключевых слов (), чем для мер на основе абстрактов () и на основе заголовков (). Тем не менее, разница несущественна, если мы сосредоточимся на показателях с наивысшим значением q ( Novel 100 ).Основанная на заголовке новизна (), которая имеет наименьшую корреляцию, по-прежнему сильно коррелирует с итоговой оценкой новизны, о которой сообщают сами авторы ( r = 0,170, p < 0,01). Наконец, рассматривая различные аспекты новизны и улучшения (столбцы 1–8), результат показывает, что новизна с точки зрения теории, явления и материала (столбцы 1, 3 и 7) коррелирует с предлагаемыми мерами, но новизна с точки зрения метода (столбец 5) нет. Это может быть связано со спецификой биомедицинской области и требует дальнейшего изучения.

Прогноз будущего цитирования

В таблице 5 представлены результаты логистической регрессии для проверки того, предсказывают ли предложенные нами показатели новизны влияние цитируемости в будущем. Он представляет отношение шансов того, что документ попадает в один верхний процентиль числа цитирований. Например, вероятность того, что документ попадет в первую процентиль, в 154 раза выше, чем у документа с . В целом, результат показывает значительную положительную корреляцию между большинством вариаций показателей новизны и влиянием цитирования, что подтверждает достоверность конструкции наших показателей новизны.

Результат также показывает, что меры с большим q (например, Роман 100 ) имеют более высокие отношения шансов с большей статистической значимостью. Это говорит о том, что документов с небольшим количеством удаленных рекомбинаций (даже с одной новой комбинацией) достаточно для привлечения цитирования. Кроме того, для сравнения различных текстовых источников на рис. 4A графически показан результат регрессии для Novel 100 . На графике видно, что мера на основе заголовков () имеет более крутые кривые, чем кривые, основанные на аннотациях () и ключевых словах (), таким образом лучше всего отличая часто цитируемые документы от менее цитируемых документов.

Рис. 4. Прогноз рейтинга цитируемости топ-1%.

Прогнозируется вероятность попадания основного документа в верхний 1 процентиль. Для облегчения интерпретации и сравнения по горизонтальной оси отложен процентиль показателей новизны. (A) на основе строки 1 в таблице 5. (B) и (C) на основе криволинейных моделей, включающих квадратичный член мер новизны (приложение S1).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254034.g004

Поскольку в предыдущих исследованиях время от времени сообщалось, что новизна и влияние цитирования имеют перевернутую U-образную зависимость [38], мы регрессируем влияние цитирования на квадратичный член новизна измеряется поверх линейного члена: (5)

Мы обнаружили, что добавление квадратичного члена увеличивает модель, подходящую для мер новизны с меньшими q . На рис. 4B и 4C показаны криволинейные связи для Novel 90 и Novel 50 , показывающие, что оптимальный уровень оценок новизны снижается для более низких значений q . Это также говорит о том, что документ со слишком большим количеством рекомбинаций не привлекает внимания.

Альтернативная мера рекомбинации в документе

Хотя предлагаемая мера использует рекомбинацию между цитируемыми документами, вполне вероятно найти рекомбинацию в самом основном документе.Разлагая текстовую информацию (название, аннотацию или ключевые слова) основного документа на слова, присваивая им вложения слов и измеряя расстояние между каждой парой слов, мы дополнительно построили аналогичные наборы показателей новизны. Это соответствует категории предыдущих мер [25], за исключением того, что мы используем вложения слов для вычисления расстояний между словами.

Мы проверили достоверность этого дополнительного набора мер для корреляции с самооценкой новизны, а также для прогнозирования будущего цитирования (приложение S1). Результат в целом неудовлетворительный. Корреляции с самооценкой в ​​основном незначительны, а иногда и отрицательно значимы. Точно так же корреляции с будущим влиянием цитирования незначительны или отрицательно значимы. Таким образом, предлагаемый подход к количественной оценке рекомбинантной новизны не работает с текстовой информацией в самом основном документе. Это контрастирует с предыдущими мерами рекомбинации в документе [9, 25], что может быть связано с другой операционализацией, поскольку предыдущие меры основаны на первом появлении комбинированного использования двух слов, а не на их расстоянии.

Обсуждение и заключение

Новизна является основной ценностью в науке [1, 2], и, таким образом, надежный подход к измерению новизны научных документов в больших масштабах имеет решающее значение. В этом исследовании впервые предлагается измерение рекомбинантной новизны научных документов на основе метода встраивания слов. Большинство предыдущих показателей рекомбинантной новизны в науке основывались исключительно на данных цитирования [8, 10, 11, 16, 17]. Хотя данные сети цитирования являются эффективным инструментом для косвенного извлечения семантической информации, последние достижения в области анализа текста позволяют нам извлекать ее более прямым и, возможно, более точным образом [39, 40].Сочетая данные о цитировании и текстовые данные, мы обеспечиваем хорошо проверенную и удобную для пользователя меру научной новизны.

Одним из ограничений, общих для большинства предыдущих мер, является недостаточная валидация [17]. Чтобы решить эту проблему, мы исследовали предлагаемую нами меру с разных сторон. Во-первых, мы показываем, что вложения слов, с помощью которых вычисляется мера новизны, могут использоваться для измерения расстояния между научными документами. Во-вторых, показатели новизны в значительной степени положительно коррелируют с самооценкой баллов по различным параметрам новизны, но не с показателями улучшения, что позволяет предположить, что предлагаемый показатель может отличить новые открытия от простых улучшений. В-третьих, показатель новизны оказался важным предиктором влияния цитирования через 10 лет. В целом, эти результаты подтверждают обоснованность предложенной меры.

Мы рассмотрели несколько вариантов показателей новизны. Во-первых, мы протестировали различные значения процентилей ( q ) при агрегировании показателей расстояния по всем парам цитируемых ссылок. Результат показывает более высокую производительность с более высокими q как в корреляции с самооценкой показателей новизны, так и в прогнозировании будущего цитирования.Таким образом, новизна научных документов определяется малым количеством отдаленных рекомбинаций. Это контрастирует с предыдущими мерами рекомбинантной новизны, основанными на более средних расстояниях [9].

Во-вторых, мы используем три разных источника текстовых данных: аннотацию, ключевые слова и название цитируемых ссылок, к которым применяется метод встраивания слов. Три текстовых источника имеют разные преимущества. Тезисы предлагают богатую информацию, а ключевые слова могут быть полезны для краткости, в то время как заголовки легче всего найти. Основываясь на упражнениях по проверке, мы обнаруживаем, что абстрактная мера (), если мы сосредоточимся на самых высоких q = 100, демонстрирует несколько более высокую эффективность в корреляции с оценками новизны, о которых сообщают сами, хотя разница лишь незначительна. . При прогнозировании будущего цитирования мера, основанная на заголовке (), обеспечивает наибольшую эффективность. В целом, мы рекомендуем измерение на основе заголовков из-за доступности данных и разумных результатов проверки.

Еще одним ограничением, общим для предыдущих мер, является их вычислительная стоимость для дорогостоящего доступа к данным, а также для обработки массивных данных.Многие потенциальные пользователи меры новизны не могут себе этого позволить, что существенно снижает полезность мер и задерживает ход исследований научной новизны. Предлагаемый нами подход преодолевает эти трудности. Опираясь на ограниченную текстовую информацию (названия цитируемых ссылок) и общедоступную библиотеку встраивания слов (scispaCy), наш подход сводит к минимуму требования к доступу к данным, а также вычислительные затраты. Используя общий код, можно вычислить оценку новизны интересующего документа только с помощью списка ссылок документа.Таким образом, мы поощряем применение подхода для различных целей.

Этот подход имеет два ограничения, которые необходимо устранить в будущем. Во-первых, это зависит от общедоступных библиотек для встраивания слов. ScispaCy специализируется на биомедицине. Подобные библиотеки доступны в некоторых областях, но не в других, где нужно начинать с вычисления встраивания слов. Когда используется другая библиотека, необходимо проверить внешнюю валидность нашего подхода. Во-вторых, мы игнорируем временную зависимость встраивания слов.Семантические расстояния между словами меняются со временем. Например, может потребоваться повторное вычисление встраивания слов, когда необходимо сравнить оценки новизны в разные моменты времени.

Каталожные номера

  1. 1. Мертон РК. Социология науки. Чикаго: Издательство Чикагского университета; 1973.
  2. 2. Хагстром WO. Конкуренция в науке. Amer Sociological Rev. 1974; 39 (1): 1–18.
  3. 3. Veugelers R, Wang J. Научная новизна и технологическое влияние.Политика рез. 2019;48(6):1362–72.
  4. 4. Сторер Н. Социальная система науки. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Холт, Райнхарт и Уинстон; 1966. https://doi.org/10.1126/science.153.3740.1080 pmid:17737583
  5. 5. Стефан ЧП. Экономика науки. Ж экономической литературы. 1996;34(3):1199–235.
  6. 6. Дасгупта П., Дэвид П.А. К новой экономике науки. Политика исследований. 1994;23(5):487–521.
  7. 7. Чубин ДЭ, Хакетт ЭДж. Бесподобная наука: экспертная оценка и У.С. научная политика. Олбани, Нью-Йорк: State University of New York Press; 1990. xiii, 267 с. п.
  8. 8. Уззи Б., Мукерджи С., Стрингер М., Джонс Б. Нетипичные комбинации и научное влияние. науч. 2013;342(6157):468–72. пмид:24159044
  9. 9. Будро К. Дж., Гинан Э.К., Лакхани К.Р., Ридл С. Взгляд за пределы границ знаний: интеллектуальная дистанция, новизна и распределение ресурсов в науке. менеджмент наук. 2016;62(10):2765–83.
  10. 10.Трапидо Д. Как новизна знаний зарабатывает признание: роль непротиворечивых идентичностей. Политика рез. 2015;44(8):1488–500.
  11. 11. Wang J, Veugelers R, Stephan P. Предубеждение против новизны в науке: поучительная история для пользователей библиометрических индикаторов. Политика рез. 2017;46(8):1416–36.
  12. 12. Фонтана М., Иори М., Монтоббио Ф., Синатра Р. Новые и нетипичные комбинации: оценка новизны и междисциплинарности. Политика рез. 2020;49(7):28.
  13. 13.Борнманн Л., Теклес А., Чжан Х.Х., Е Ф.Ю. Измеряем ли мы новизну, когда анализируем необычные комбинации цитируемых ссылок? Проверка библиометрических показателей новизны на основе данных F1000Prime. J Информетр. 2019;13(4):100979.
  14. 14. Азулай П., Зивин Дж. С. Г., Мансо Г. Стимулы и креативность: данные академических наук о жизни. Рэнд Дж. из Econom. 2011;42(3):527–54.
  15. 15. Хайн Д., Юровецки Р., Бухманн Т., Вольф П. Технологические подписи и сходства на основе текста: как их создавать и что с ними делать.2020.
  16. 16. Далин К.Б., Беренс Д.М. Когда изобретение действительно радикально? Определение и измерение технологической радикальности. Политика рез. 2005;34(5):717–37.
  17. 17. Мацумото К., Шибаяма С., Канг Б., Игами М. Проверка комбинаторной новизны знаний. Токио: НИСТЭП; 2020.
  18. 18. Медник С.А. АССОЦИАТИВНАЯ ОСНОВА ТВОРЧЕСКОГО ПРОЦЕССА. Psych Rev. 1962; 69 (3): 220–32. пмид:14472013
  19. 19. Саймонтон ДК.Научная креативность как ограниченное стохастическое поведение интеграция перспектив продукта, человека и процесса. Псих Бык. 2003;129(4):475–94.
  20. 20. Флеминг Л. Рекомбинантная неопределенность в технологическом поиске. менеджмент наук. 2001;47(1):117–32.
  21. 21. Артур ВБ. Структура изобретения. Политика рез. 2007;36(2):274–87.
  22. 22. Миколов Т., Чен К., Коррадо Г., Дин Дж. Эффективная оценка представлений слов в векторном пространстве.2013.
  23. 23. Нойманн М., Кинг Д., Бельтаги И., Аммар В., редакторы. ScispaCy: быстрые и надежные модели для биомедицинской обработки естественного языка. Материалы 18-го семинара и общей задачи BioNLP; 2019 авг; Флоренция, Италия: Ассоциация компьютерной лингвистики.
  24. 24. Код Python можно найти в Интернете [https://github.com/DeyunYinWIPO/Novelty/].
  25. 25. Искусство С., Хоу Дж., Гомес Дж. К. Обработка естественного языка для определения создания и влияния новых технологий в тексте патента: код, данные и новые меры.Политика рез. 2020:104144.
  26. 26. Бальсмайер Б., Ассаф М., Чесебро Т., Фиерро Г., Джонсон К., Джонсон С. и др. Машинное обучение и обработка естественного языка в корпусе патентов: данные, инструменты и новые меры. Журнал экономики и стратегии управления. 2018;27(3):535–53.
  27. 27. Верховен Д., Баккер Дж., Вейгелерс Р. Измерение технологической новизны с помощью показателей, основанных на патентах. Политика рез. 2016;45(3):707–23.
  28. 28. Борнманн Л., Даниэль Х.Д.Что измеряет подсчет цитирования? Обзор исследований по цитированию поведения. Журнал документации. 2008;64(1):45–80.
  29. 29. Читоян В., Дагделен Дж., Уэстон Л., Данн А., Ронг З., Кононова О. и др. Неконтролируемые вложения слов собирают скрытые знания из литературы по материаловедению. Природа. 2019;571(7763):95–8. пмид:31270483
  30. 30. Хоннибал М., Монтани И. spaCy 2: Понимание естественного языка с встраиванием Блума, сверточными нейронными сетями и инкрементным синтаксическим анализом 2017 [Доступно с: https://github.com/взрыв/spaCy.
  31. 31. Мы опираемся на модель «en_core_sci_lg».
  32. 32. аллергия; Анатомия и морфология; анестезиология; Сердечно-сосудистая система и кардиология; Стоматология, челюстно-лицевая хирургия и медицина; Дерматология; Неотложная медицинская помощь; гастроэнтерология и гепатология; Общая и внутренняя медицина; гериатрия и геронтология; гематология; Инфекционные заболевания; интегративная и комплементарная медицина; нейронауки и неврология; Акушерство и гинекология; онкология; офтальмология; ортопедия; оториноларингология; патология; Педиатрия; Фармакология и фармация; Психиатрия; Радиология, ядерная медицина и медицинская визуализация; Реабилитация; Дыхательная система; Ревматология; Операция; токсикология; Трансплантация; Тропическая медицина; Урология и нефрология.
  33. 33. ScispaCy доступен на других языках, поэтому предлагаемый подход применим к статьям не на английском языке.
  34. 34. Чтобы устранить неоднозначность личности автора, мы полагаемся на идентификаторы авторов, оцененные алгоритмом WoS. Точность алгоритма спорна, но для целей настоящего анализа она имеет ограниченное значение.
  35. 35. Нагаока С., Игами М., Это М., Иджичи Т. Процесс создания знаний в науке: основные результаты крупномасштабного опроса исследователей в Японии.Рабочий документ ИМО, 2010 г.
  36. 36. Для этого опроса случайным образом были отобраны 7 562 опубликованных статьи. Уровень ответов составил 27%.
  37. 37. Дирк Л. Мера оригинальности: Элементы науки. Soc Stud of Sci. 1999;29(5):765–76.
  38. 38. Ян И, Тянь С.В., Чжан Дж.Дж. Влияние новых комбинаций и новых компонентов статьи на ее цитируемость. наукометрия. 2020;122(2):895–913.
  39. 39. Генцков М. , Келли Б.Т., Тэдди М. Текст как данные.Национальное бюро экономических исследований, Inc.; 2017. https://doi.org/10.3390/data2040038 pmid:30498741
  40. 40. Аббас А., Чжан Л., Хан С.У. Обзор литературы о современном состоянии патентного анализа. Всемирная патентная информация. 2014; 37:3–13.

Моно- и полиметаллические лантанидсодержащие функциональные сборки: область между традицией и новизной

Моно- и полиметаллические лантанидсодержащие функциональные сборки: область между традицией и новизной

Изменчивое и разностороннее координационное поведение ионов металлов лантанидов, Ln III , ограничивает их избирательное введение в организованные молекулярные или супрамолекулярные структуры.Таким образом, разработка устройств на основе лантанидов представляет собой особую проблему, поскольку их специфические электронные, магнитные или спектроскопические свойства являются результатом точного управления координационной сферой вокруг ионов металлов. Принцип «замок и ключ» , связанный с предварительной организацией жестких макрополициклических мультидентатных лигандов, приспособленных для одного конкретного Ln III , лишь частично удовлетворяет этим структурным требованиям. Разработка менее ограниченных макроциклических лигандов или макроциклов, несущих боковые ответвления, обеспечивает плавный переход к гибким (предрасположенным) рецепторам, что приводит к применению принципа индуцированного соответствия в химии координации лантанидов.Согласно этой концепции, запрограммированные вторичные нековалентные межцепочечные взаимодействия (π-стэкинг, водородные связи, электростатическое отталкивание) способствуют процессу комплексообразования, что приводит к сверхтонкой настройке центров координации металлов. Эти два взаимодополняющих подхода обсуждаются и оцениваются для создания организованных моно-, ди- и полиметаллических комплексов лантанидов вместе с рассмотрением новых полужестких мультидентатных подандов, которые сочетают в себе оба аспекта.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент… Что-то пошло не так. Попробуй снова?

Новинки в области аутоиммунитета – 1-й Санкт-Петербургский конгресс аутоиммунитетов, мост между востоком и западом

TY — JOUR

T1 — Новинки в области аутоиммунитета – 1-й Санкт-Петербургский конгресс аутоиммунитетов, мост между востоком и западом

AU — Дахан, Шани

AU — Сегал, Яхель

AU — Ватад, Абдулла

AU — Азриелант, Шир

AU — Шемер, Асаф

AU —

Stroev 9 Stro00, Dror00 AU — Maymon, Dror .

АС — Соболевская Полина А.

АС — Корнева Елена А.

АС — Бланк, Мири

АС — Гилбурд Борис

АС — Шовман Ора

АС -9000 Говард, Амиталь, Ehrenfeld, Michael

AU — Tanay, AU AU — AU — PRAS, ELON

AU — PRAS, ELON

AU — PRAS, Joav

AU — DamoiSea, Jan

Au — Cervera, Ricard

Au — Putterman , Chaim

AU — Shapiro, Iziaslav

AU — Путание, Люк

AU — Perrricone, Roberto

Au — Bizzaro, Nicola

Au — Koren, Omry

Au — Riemekasten, Gabriela

Au — Черешнев, Валерий А.

AU — Мазуров Вадим И.

AU — Головизнин Марк

AU — Гуревич Виктор

AU — Чурилов Леонид П. Работа выполнена при поддержке гранта Правительства РФ для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых, договор 14.W03.31.0009, на основании проектов СПбГУ 34.3.15.2017 и 15.64.785.2017 .

PY — 2017/12

Y1 — 2017/12

KW — Болезнь Альцгеймера (AD)

KW — Антитела к плотным мелким пятнышкам (DFS)

KW — Антинейтрофильные цитоплазматические антитела (04KW05 KW) 900 — Антинуклеарные антитела (ANA)

KW — Антифосфолипидный синдром (APS)

KW — Антитела к цитруллиновому белку (ACPA)

KW — Аутоиммунитет

KW — В-регуляторные (Breg) клетки

KW — Катастрофический антифосфолипидный синдром (КАФС)

KW — Полногеномные ассоциативные исследования (GWAS)

KW — Вирус папилломы человека (ВПЧ)

KW — Внутривенные иммуноглобулины (ВВИГ)

KW — Ювенильный идиопатический артрит (ЮИА)

KW — Микробиом

KW — Мозаика аутоиммунитета

KW — Паранеопластический неврологический синдром

KW — Ревматоидный артрит (РА)

KW — Ревматоидный фактор (РФ)

KW — Системная красная волчанка matosus (SLE)

KW — Витамин D

UR — http://www.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *