Анализируйте акции Orange (ORAN). График котировок, курс акций на сегодня, дивиденды, аналитика, последние новости и стоимость акций.
Будущее для жизни уже сейчас
- Screenshots
- Интеллектуальный анализ данных — используем Orange - SEO-блог |
- Orange News - what is it?
- Orange Data Mining - Text Analysis: New Features
- Plan du site
- Первый пошел: оператор заплатит 1 млн рублей за вызов с подменного номера
Orange руководство пользователя
Примеры анализа данных пакетом Orange на русском языке. Orange — это инструмент для визуализации и анализа данных с открытым исходным кодом. Breaking News, Local News. Представители Orange утверждают, что была украдена информация меньше чем 3% клиентов оператора. Web3 communities can benefit largely from Orange as a decentralized protocol that makes the capturing, storing, and utilization of user reputation easy, agile, and transparent.
What is Orange News?
Примеры анализа данных пакетом Orange на русском языке. Важно Ограничения по премиям в Строительных Компаниях | Orange. Orange Business Services объявил о запуске в России новой катастрофоустойчивой облачной платформы на базе двух московских дата-центров IXcellerate и Dataline.
График котировок акций Orange
- AppContacter - Contact any App Owner or Developer | Fastest Responses Guaranteed.
- Orange руководство пользователя
- Наука о данных стало проще: анализ изображений с помощью Orange
- АПЕЛЬСИНОВЫЙ DATA MINING
- Text Analysis: New Features
- Глава Orange: техногиганты вынуждают операторов мобильной связи вкладываться в развитие сетей
Orange руководство пользователя
Международный сервис-провайдер Orange Business Services усовершенствовал российский сегмент комплексной системы защиты от DDoS, увеличив мощность сервиса. Для Orange слияние означает быстрое расширение, укрепление клиентского портфеля при одновременном снижении расходов на продажи и маркетинг. Актуальные новости и авторские статьи от Rusbase. Телекоммуникационный оператор Orange имел в общей сложности 943 тысячи абонентов IPTV и DTH в Польше на конец первого квартала этого года. Follow Orange Orange and others on SoundCloud.
Yahoo Finance
An anonymous hacker has carried through on a threat to release "Orange Is the New Black" season five episodes online — after Netflix allegedly failed to respond to the cybercriminal's shakedown. Телекоммуникационный оператор Orange имел в общей сложности 943 тысячи абонентов IPTV и DTH в Польше на конец первого квартала этого года. The Orange Conference. Follow Orange Orange and others on SoundCloud.
«Agent orange»: военное преступление американцев судят во Франции
Иркутский национальный исследовательский технический университет Аннотация В статье рассмотрено понятие интеллектуального анализа образовательных данных и выполнен анализ на основе данных учебной дисциплины ВУЗа. Актуальность темы обусловлена необходимостью повышения качества образовательного процесса. Основным методом является получение интеллектуально улучшенных визуальных форм данных для более эффективного понимания скрытых в них закономерностей.
Orange приступил к масштабной модернизации городских сетей в 2020 г. В 2021 г.
Кроме того, были модернизированы сети в крупнейших городах присутствия — Новосибирске , Екатеринбурге , Самаре и Ростове-на-Дону.
Комбинируя виджеты, создайте структуру аналитики данных. Существует более 100 виджетов с охватом большинства стандартных и специализированных задач анализа данных для биоинформатики. Orange читает файлы в собственном и других форматах данных. Классификация использует два типа объектов: ученики и классификаторы. Учащиеся рассматривают данные, помеченные классом, и возвращают классификатор. Методы регрессии в Orange очень похожи на классификацию. Они предназначены для интеллектуального анализа данных Data mining , помеченных классом.
Обучение базовых наборов обучающих данных включает прогнозы отдельных моделей, чтобы достичь максимальной точности. Модели могут быть получены из разных выборок обучающих данных или могут использовать разных учеников в одних и тех же наборах данных. Учащиеся также могут быть разнообразны, изменяя свои наборы параметров. Настройка системы Orange для анализа данных Orange поставляется со встроенным инструментом Anaconda, если вы его предварительно установили.
Для построения рабочей модели классификации выложим на холст ещё один виджет Logistic Regression из раздела Model, виджет Data Sampler из раздела Data и виджет Predictions из раздела Evaluate. Откроем Predictions и в первом столбце таблицы посмотрим на поле, заполненное предсказанными значениями целевого поля: Добавим на холст последний виджет — Save Data из раздела Data и сохраним результат выполненного предсказания: Откроем сохранённый файл, оставим в нём только целевое поле и поле идентификатора пассажира, как того требует условие конкурса, и загрузим полученный submission на Kaggle: И, наконец, наступил момент истины: посмотрим, насколько хорошо мы двигали мышкой для того, чтобы сделать реальный Data Science. Жмём на «Make submission», и… 0. Достаточно неплохо для решения, в котором мы совершенно не делали анализ и редизайн фич, не подбирали метапараметры обучения моделей, не собирали модели в ансамбли, да и вообще не делали ничего, за исключением нескольких кликов мышью. Конечно же, мы лишь поверхностно рассмотрели работу с системой Orange и использовали в процессе решения несколько процентов его возможностей. Для того, чтобы их изучить, в саму систему встроили очень подробную справку и множество примеров использования в разных кейсах обработки данных. Кроме того, сообщество разработчиков Orange ведёт на YouTube блог « Orange Data Mining », в котором выкладывает видео с примерами решения задач практически на любой случай из жизни. К сожалению, все эти материалы представлены только на английском языке. На русском языке документации по Orange практически нет, кроме пары обзорных презентаций, и ещё на YouTube есть видео, в котором очень подробно шаг за шагом рассматривается решение задачи классификации, как это делали мы с «Титаником», но для более сложного тестового датасета. Поэтому лучше всего начать разбираться с тем, что может Orange — установив его, загрузив в примеры использования свои наборы данных, попробовав обработать их всеми возможными виджетами и посмотрев, что из этого получится. А Google поможет понять названия настроек виджетов, если у вас до сих пор по каким-либо причинам плохо с английским. И, возможно, для вас это будет самый простой и быстрый способ почувствовать себя DS-специалистом, а там, глядишь, и до питона недалеко. Советуем почитать NTA - это сообщество специалистов по цифровым технологиям внутреннего аудита.
Разбор: Orange, Telefonica, Telenor, British Telecom
My name is Brian! I love technology. I been thinking about inventions and thinking of ways to interact with technology itself. Today, I find myself knowing alottttt about technology with sometimes surprising myself with how much I know. I have been in Orange Juice News since December 2019.
I am a Junior, and I became the President as I find myself to be able to easily help groups of people.
Одним из таких инструментов является бесплатный продукт Orange. Данный открытый продукт предлагает машинное обучение и визуализацию данных для новичков и экспертов. Подробный рассказ о продукте и его возможностях, а также практические примеры применения Orange в RFM-анализе и анализе текстов смотрите в записи дата-среды: Презентация в PDF? А также рекомендуем выступление Дмитрия Стефановского на «Дне открытых данных в Москве» 2019, где разбирается кейс применения Orange для целей Федеральной налоговой службы. Задача состояла в том, чтобы на основе данных доход предприятия в год, издержки в год, уплаченные налоги и время с момента последней проверки предсказать, какое предприятие должно обязательно пройти проверку и обосновать, почему именно это предприятие. Всем тем, кто хотел бы повысить квалификацию, системно и углубленно изучить современные способы анализа данных в экономике, мы рекомендуем магистерские программы РАНХиГС: «Системы больших данных в экономике» и «Цифровая экономика и современная комбинаторика» дистанционная программа.
По результатам проведенной проверки нарушения не выявлены Последнее изменение: 24.
С тех пор платформа активно развивается и стала одной из наиболее популярных средств для анализа данных и машинного обучения. Визуальный интерфейс позволяет пользователю создавать и настраивать потоки данных, а также визуализировать результаты анализа. В платформе присутствует большое количество дополнительных модулей и алгоритмов, которые можно использовать для анализа данных, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и другие методы.
Таблица функциональных возможностей платформы Orange: Функция Описание ---------------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Загрузка данных Платформа Orange позволяет загружать данные из различных источников, включая файлы CSV, Excel, базы данных и другие. Предобработка данных Модули предобработки данных включают в себя методы очистки данных, удаления выбросов, заполнения пропущенных значений и другие. Визуализация данных Платформа предоставляет различные инструменты для визуализации данных, включая диаграммы, графики рассеяния, сетчатые диаграммы и другие.
What is Orange News?
Но IOM ссылается. Список допущенных IOM ошибок можно продолжать ещё долго, но главный паттерн можно прослеживается и так: IOM без лишних сомнений записывает в актив любые данные, подтверждающие опасность диоксина, и при этом начисто игнорирует любую информацию, ставящую под сомнение данные из первой группы. Такой подход не имеет ничего общего с научным, а выводы, сделанные IOM, навряд ли можно считать корректными в любом из пунктов. Пожалуй, лучшим эпилогом к "исследованиям" IOM будет комментарий самого Гоха: "19 сентября 1996-го, на слушании сенатского комитета по делам ветеранов, я поставил под сомнение выводы IOM: "Конгресс попросил IOM дать научную оценку по вопросу. Комитет IOM не вёл себя, как ученые. Они уделили слишком много внимания отдельным данным, игнорировали конфликтующие доказательства, и дали некорректную оценку.
Я считаю, что неправильно и нечестно проводить политику, основываясь на неверных научных данных". Сенатор Джей Рокфеллер из Вирджинии, известный своей поддержкой ветеранов в вопросах, связанных с вредом "Оранжа", демонстрируя явные признаки гнева, начал опрашивать меня насчёт моей научной квалификации, моих мотивов, и моих выводов. Он пригласил председателя комитета IOM обратно за скамью свидетелей, чтобы он мог прокомментировать мой ответ. Председатель уклонился, сказав, что он не хочет превращать слушание в дебаты. Сенатор Рокфеллер тогда сказал председателю предоставить мне в письменном виде критику моей позиции.
С тех пор прошло более 6 лет, и я по-прежнему жду этой критики от IOM". Так что же получается, политики просто прогнули науку под себя? Ну, не совсем. Несмотря на определенный репутационный ущерб, который IOM нанесла своей деятельностью, американское медицинское сообщество, в целом, смогло от него оправиться, и вновь стало смотреть на вопрос с чисто научной точки зрения см. Тут сыграло роль два важных фактора: наличие предыдущих исследований, которые противоречили выводам IOM, и которые не были ни опровергнуты ни хотя бы признаны устаревшими на любом из официальных уровней, и, внезапно, "помощь" со стороны Вьетнама.
Остановимся поподробнее на втором. По состоянию на сегодняшний день, известен ровно один случай, когда вьетнамцы попытались добиться компенсация от американцев на уровне легислатуры, то есть в суде. В январе 2004-го года, вьетнамская ассоциация жертв агента "Оранж" ВАЖАО оформила коллективный иск в окружной суд Нью-Йорка против компаний-производителей гербицидов, обвиняя последних в изготовлении опасных для жизни и здоровья химикатов, а также, не отходя далеко от кассы, — в военных преступлениях и геноциде. Dow Chemical Co. Тут нужно отметить, что ВАЖАО — это частная организация, она не связана напрямую с официальным вьетнамским правительством, и нет никаких доказательств в пользу того, что правительство Вьетнама как-то финансировало или другим образом помогало ВАЖАО в организации иска.
Довольно странный характер обвинений, в свою очередь, может быть объяснен как банальной юридической безграмотность ВАЖАО, так и тем, что они могли полагать, будто бы в свете активного общественного движения поддержки ветеранов, пострадавших от "Оранжа" в самих США, суд получит большую публичную огласку, и компании-производители решат просто выплатить компенсации, не рискуя своей репутацией ведь они же выплатили их в 1984-м. Проблема в том, что американский суд, как система, вынес важные уроки из истории с "Оранжем", и имея на руках этот опыт, уже мог доводить подобные дела до самого конца, то есть до полного оправдания или обвинения подсудимых. В результате дело сложилось сильно не в пользу вьетнамцев, причем сторона защиты просто размазала по стенке обвинителей по каждому из рассматриваемых пунктов.
Судя по результатам, лучшие результаты, за исключением метрики AUC, дал метод логистической регрессии, поэтому в дальнейшем будем использовать его. Для построения рабочей модели классификации выложим на холст ещё один виджет Logistic Regression из раздела Model, виджет Data Sampler из раздела Data и виджет Predictions из раздела Evaluate. Откроем Predictions и в первом столбце таблицы посмотрим на поле, заполненное предсказанными значениями целевого поля: Добавим на холст последний виджет — Save Data из раздела Data и сохраним результат выполненного предсказания: Откроем сохранённый файл, оставим в нём только целевое поле и поле идентификатора пассажира, как того требует условие конкурса, и загрузим полученный submission на Kaggle: И, наконец, наступил момент истины: посмотрим, насколько хорошо мы двигали мышкой для того, чтобы сделать реальный Data Science. Жмём на «Make submission», и… 0. Достаточно неплохо для решения, в котором мы совершенно не делали анализ и редизайн фич, не подбирали метапараметры обучения моделей, не собирали модели в ансамбли, да и вообще не делали ничего, за исключением нескольких кликов мышью.
Конечно же, мы лишь поверхностно рассмотрели работу с системой Orange и использовали в процессе решения несколько процентов его возможностей. Для того, чтобы их изучить, в саму систему встроили очень подробную справку и множество примеров использования в разных кейсах обработки данных. Кроме того, сообщество разработчиков Orange ведёт на YouTube блог « Orange Data Mining », в котором выкладывает видео с примерами решения задач практически на любой случай из жизни. К сожалению, все эти материалы представлены только на английском языке. На русском языке документации по Orange практически нет, кроме пары обзорных презентаций, и ещё на YouTube есть видео, в котором очень подробно шаг за шагом рассматривается решение задачи классификации, как это делали мы с «Титаником», но для более сложного тестового датасета. Поэтому лучше всего начать разбираться с тем, что может Orange — установив его, загрузив в примеры использования свои наборы данных, попробовав обработать их всеми возможными виджетами и посмотрев, что из этого получится. А Google поможет понять названия настроек виджетов, если у вас до сих пор по каким-либо причинам плохо с английским. И, возможно, для вас это будет самый простой и быстрый способ почувствовать себя DS-специалистом, а там, глядишь, и до питона недалеко.
Технологии «НПО Аналитика» применяются для анализа поведения посетителей розничных магазинов, торгово-развлекательных центров и выставочных комплексов. Решения, внедряемые совместно с «НПО Аналитика» позволят нашим заказчикам из российского ритейла не только лучше узнать свою целевую аудиторию, но и адаптировать процессы под реально существующие бизнес-потребности. Помимо ритейла, мы планируем сосредоточиться на создании совместных решений и для других отраслей», - сообщил Робин де Кейзер Robin De Keyser , Директор по бизнес-решениям и инновациям Orange Business Services.
Но представим, что база утекла к конкуренту, и оператор, завладев базой, начал обзванивать «чужих» абонентов и предлагать им лучшие условия контракта. Сценарий особенно актуален сейчас, после введения MNP. Сколько клиентов перейдет к другому оператору? Сколько потеряет пострадавшая компания? Если рассчитать приведенную выше утечку по методике InfoWatch с учетом уровня конкуренции в российском телекоме, ущерб от такой утечки только в виде упущенной выгоды составит 0,5-1 млрд руб.
Dare to bloom
This is done in order whip up a state of frenzy of panic, anger, fear, and loathing on Social Networks such as Facebook and Twitter. This firestorm of character assassinations are used to polarize and incite flame wars and fearmongering amongst the polarized masses of the USA.
Те, в свою очередь, спустя 5 лет ожесточенной борьбы начали проникаться некоторым пессимизмом, и, понимая слабость предъявленных обвинений, стремились завершить дело хоть как-нибудь, за исключением варианта своего однозначного поражения. В этом начинании их поддержал как судья, так и сами кампании-производители. Их издержки были гораздо больше, так что любое решение, которое не признает их виновным, и не нанесет, таким образом, вреда репутации, было для них приемлемым, хотя и не идеальным — вердикт всё равно оставлял почву для спекуляций в обществе. В итоге сторона защиты выплатила компенсации общей суммой около 180 миллионов долларов, а обвинение отозвало свои претензии. Как нетрудно догадаться, это никого не устроило.
Главным образом недовольными остались ветераны, по двум основным причинам: во-первых, сумма выплат была относительно небольшой: 12800 долларов в случаях лишения трудоспособности, и 3800 долларов в случаях смерти; во-вторых, нанятые ветеранами адвокаты не смогли доказать виновность компаний-производителей, что несколько принижало значимость дела в глазах общества, поскольку со стороны это можно было бы трактовать так, будто бы они получают компенсации на ровном месте. Как результат, ещё до завершения суда в США созрел нарратив о ветеранах, пострадавших из-за жадности химических компаний, которые вынуждены терпеть лишения и страдания, а государство не хочет идти им на встречу. Здесь нужно сделать ремарку, что это был не первый раз, когда такие идеи возникали в Штатах, и ответ со стороны государства здесь был достаточно стандартным: американская организация ветеранов ещё в 1981-м начала оказывать помощь ветеранам, не требуя доказательств ни относительно связи диоксина с заболеваниями, ни относительно степени воздействия диоксина на пострадавших. Это был чисто политический шаг, который, однако, создал почву для постепенного сглаживания конфликта. Проблема была в том, что некоторым политикам этого оказалось мало, и они решили продавить этот общественный запрос до финальной, так сказать, точки. Загвоздка оказалась в том, что исследования 80-х не смогли установить связь "Оранжа" ни с одной болезнью, и, таким образом, любая программа компенсаций, принятая федеральным правительством, не могла иметь должного медицинского обоснования. Для того, чтобы это обоснование получить, очевидно, была необходима ревизия взглядов.
О том, как эта ревизия производилась, лучше всего написал Михаэль Гох, доктор по молекулярной биологии и одни из главных экспертов по "Оранжу" в 80-е, в своей книге "The Political Science of Agent Orange and Dioxin". Итак, в 1991-м принимается т. Комиссия формировалась из членов национальной академии наук англ. Главной особенность комиссии был выбор учёных, её составляющих — предписывалось, чтобы эти ученые обладали определенным авторитетом в своей области, но при этом не имели ни публичных позиций, связанных с агентом "Оранж", ни "конфликта интересов" в этой теме. На практике этот критерий работал таким образом, что отсекал почти всех специалистов, которые работали над проблематикой "Оранжа" до этого поскольку они имели соответствующие публикации, связанные с темой , а среди оставшихся дополнительно отсеивал тех ученых, которые занимали скептические позиции и не были склонны идти на компромиссы. И, в целом, это решение было, наверное, самым худшим, которое только возможно было принять при решении чисто научного вопроса. Дискуссии и споры всегда помогали продвигать научное знание, позволяли добиться лучших результатов в понимании той или иной проблемы.
Лучший способ вывести медианную позицию по вопросу — это сравнивать аргументы людей противоположных взглядов, а вовсе не приглашать экспертов с заранее усредненной позицией. Как такой подход повлиял на качество исследования, догадаться не сложно. Начать стоит с того, что IOM вообще начисто игнорировали такую мелочь, как необходимость установить статистически заметную корреляцию в своих выводах. Сделанная ими выборка была настолько смехотворной в своей малочисленности, что заставляет сомневаться, знали ли эти ученые вообще о методах статистического исследования. Как сам Гох верно подмечает, на том же основании, на котором IOM делает вывод о связи диоксина и части врожденных дефектов, можно сделать очевидно абсурдный вывод, что другую часть врожденных дефектов диоксин лечит, так как эти дефекты присутствовали в контрольной группе и отсутствовали в наблюдаемой группе.
Мы участвуем во множестве деловых и отраслевых мероприятий и постоянно убеждаемся, что наши коллеги и партнеры в России настроены прагматично. К честному бизнесу и грамотным инженерам везде прислушиваются. Мы не занимаемся политикой, но, конечно, вместе со всеми испытываем экономические трудности. Сам себе я не раз задавал вопрос: почему Orange Business в России оказался столь успешным в кризисное время? Помимо нашей рыночной позиции, я уверен, роль играет русский характер, привычка не сдаваться, сплачивается в трудные годы. Россия знавала времена гораздо более сложные. Здесь все настроены на победу. Что компания рассчитывает получить в этой работе? Что больше всего волнует иностранный ИКТ-бизнес в России? Мы участвуем в подготовке предложений и замечаний, например, по профессиональным стандартам в ИКТ, стараясь привносить международный опыт. Нам, как и любому крупному игроку рынка, важно понимать общую обстановку в российском бизнесе, к чему приведет та или иная регуляторная новация. Сейчас самые сложные вопросы для нас и наших коллег, пожалуй, в быстром изменении курсов валют. Ведь в капиталоемком ИКТ-бизнесе оборудование мы покупаем за доллары, а услуги продаем за рубли. Нам также очень важна стоимость кредитов на внутреннем рынке. На чем удается экономить в кризис? Рост обеспечивают нефтяные, шипинговые, другие территориально распределенные компании. У Orange Business — 36 офисов по всей России, и теперь нам удается серьезно экономить на аренде недвижимости.
Санкт-Петербурге по вопросам соблюдения лицензионных условий требований и обязательных требований при использовании радиочастотного спектра, а также по соблюдению лицензионных условий требований и обязательных требований при оказании услуг электросвязи. По результатам проведенной проверки нарушения не выявлены Последнее изменение: 24.
Машинное обучение с Orange Vol 2.
Безопасность от Google: Ресурс не занесен Гуглом в список сомнительных. If you signed up to Orange News (Group) via Paypal, Paypal helps you cancel directly from your Paypal account. В Orange есть несколько разных способов масштабирования и нормализации функций.