США перестали распылять «Агент Оранж» в 1971 году, война закончилась в 1975-м. Телекоммуникационный оператор Orange имел в общей сложности 943 тысячи абонентов IPTV и DTH в Польше на конец первого квартала этого года.
Yahoo Finance
| Orange News (Group) on the App Store | инструмент по дата майнингу и не только, 4.5 Сохранение и загрузка данных в Orange. |
| Смотать пробег в Ниссан с помощью оранж 5 — Сообщество «Автоэлектрика» на DRIVE2 | Orange Security Navigator 2021: как COVID-19 повлиял на рынок информационной безопасности. |
| Интеллектуальный анализ данных — используем Orange - SEO-блог | | Интеллектуальный анализ данных проводится путем визуального программирования и с помощью Python сценариев. |
Визуальный анализ данных с Python и Orange 3
Важно Ограничения по премиям в Строительных Компаниях | Orange. Очистка от «Агента Оранж» начнется с бывшей американской авиабазы в Дананге. Актуальные новости 54-ФЗ, все об аренде онлайн-касс для интернет-магазина: нововведения и поправки 54-ФЗ, схемы оплаты в интернете, платежные системы и банки.
ORANGE — обзор выручки компании
Orange Business Services объявил о запуске в России новой катастрофоустойчивой облачной платформы на базе двух московских дата-центров IXcellerate и Dataline. США перестали распылять «Агент Оранж» в 1971 году, война закончилась в 1975-м. Orange is also a leading provider of global IT and telecommunication services to multinational companies under the brand Orange Business.
Search code, repositories, users, issues, pull requests...
| Orange explains | В этой статье я научу вас некоторым основным шагам для выполнения анализа изображений с помощью Orange. |
| Orange обновил российскую сетевую инфраструктуру | Со строительной площадки жилого комплекса «Оранж» во Всеволожском районе Ленобласти начали вывозить бетонные плиты, сообщают очевидцы и дольщики проблемного объекта. |
| Жертвы «Агента Оранж» (Reuters, Великобритания) | 18.01.2022, ИноСМИ | Orange — это инструмент для визуализации и анализа данных с открытым исходным кодом. |
| Orange Business Services и «НПО Аналитика» предложат совместные решения для российского ритейла | Подробный рассказ о продукте и его возможностях, а также практические примеры применения Orange в RFM-анализе и анализе текстов смотрите в записи дата-среды. |
Yahoo Finance
Фото: Алексей Дружинин / РИА Новости. Президент России Владимир Путин в ходе форума «Россия зовет!» хотел скрыть от журналистов свои записи. Актуальные новости 54-ФЗ, все об аренде онлайн-касс для интернет-магазина: нововведения и поправки 54-ФЗ, схемы оплаты в интернете, платежные системы и банки. занимает позицию № 22 в категории «Карты» и позицию № 99421 в глобальном рейтинге (ноябрь 2023). комплексная статья от 2017 года, где содержится пересказ всей истории исследований воздействия агента "Оранж".
Жертвы «Агента Оранж»
комплексная статья от 2017 года, где содержится пересказ всей истории исследований воздействия агента "Оранж". Гендиректор французского мобильного оператора Orange Кристель Хайдеманн (Christel Heydemann) заявила, что из-за огромного роста. 10 августа 1961 года США начали распылять над Вьетнамом химикат “Агент оранж” (Agent Orang). Orange is also a leading provider of global IT and telecommunication services to multinational companies under the brand Orange Business.
США начинают очищать Вьетнам от «Агента Оранж»
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.
Кроме того, были модернизированы сети в крупнейших городах присутствия — Новосибирске , Екатеринбурге , Самаре и Ростове-на-Дону. Апгрейд метросетей позволит в будущем умощнять каналы связи в тех направлениях, которые необходимы клиентам. Современное оборудование позволяет эффективнее использовать место в стойках, потреблять меньше электроэнергии и легко масштабироваться по предоставляемым сервисам.
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.
И это только верхушка айсберга, дальше будет только хуже. Оценивая опасность "Оранжа" как канцерогена, IOM, в частности, пришли к положительному выводу в отношении рака легких, основываясь на статистке с 12 американских заводов, где рабочие были подвержены влиянию диоксина. Что интересно, так это то, что только в 2-х из этих 12 представленных заводов, собиралась статистика по курящим сотрудникам. Но IOM на этом не остановились, они пошли ещё дальше. Продолжая тему с врожденными дефектами, они сослались на данные шведского ученого Ленарта Харделла от 1986-го года, как подтверждающие их выводы. Проблема исследований Харделла заключается в том, что уровень диоксина в крови у наблюдаемой группы банально не измерялся.
По этой причине ни всемирная организация здравоохранения, ни американская ассоциация защиты окружающей среды, в своих оценках опасности диоксинов не ссылаются на данные Харделла. 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.
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. Для высокоинтеллектуального бизнеса — и риск и новая возможность — квалифицированные кадры. Стремясь сохранить позитив, доверие в компании, в прошлом году в короткий срок мы провели совсем небольшие сокращения на не ключевых позициях. Поддавшись соблазну оптимизации за счет самых дорогих во всех смыслах сотрудниках, после найти ту же экспертизу на рынке сложно, долго и дорого. И уже сегодня нужно думать, как развивать бизнес после кризиса. Поэтому мы продолжаем искать и принимать новых высококлассных специалистов.
Maintenant, TV en direct Orange
| Смотать пробег в Ниссан с помощью оранж 5 | Война в Израиле: полная блокада сектора Газа, взрывы в Иерусалиме и Тель-Авиве. DW Новости 9.10.23. |
| Hacker Leaks Stolen ‘Orange Is the New Black’ Season 5 Episodes to Piracy Network | Orange Security Navigator 2021: как COVID-19 повлиял на рынок информационной безопасности. |
| Разбор: Orange, Telefonica, Telenor, British Telecom | The Orange Conference. |
Orange: интерактивный анализ данных
One of my favorite artists is Sub Urban. I have probably spent too much time watching all of those shows, but I love the animation in each show. I originally joined because I liked writing, but things changed. I ended up being an illustrator... I just draw stuff, so yeah!
Place Holder.
Данные о многих людях были не полными, не точными, а о некоторых отсутствовали вовсе. Для очистки полученных данных выложим на холст виджет Impute из раздела Data. В его настройках укажем метод среднего, которым будем заменять отсутствующие или некорректные значения. Также передадим данные с выхода этого виджета на вход виджета Data Table, чтобы во второй вкладке, которая там появится, посмотреть на результат работы очистки: Пришло время построить модель классификации, которая по известным признакам на тренировочном наборе будет пытаться предсказать, выжил пассажир или нет. При этом, для ускорения процесса, подкручивать метапараметры этих алгоритмов не будем, оставим их настройки как есть, по умолчанию: Теперь нужно проверить результаты работы выбранных алгоритмов и рассчитать их оценочные метрики. На основе этих данных виджет Test and Score автоматически начнёт рассчитывать результаты работы моделей, построенных из очищенного набора данных этими алгоритмами, а также оценки их работы. 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.
Самый простой File считывает данные из файла или загружает по URL. Скриншот параметров виджета File представлен на рисунке. Виджет позволяет выбрать файл с жесткого диска или загрузить из интернета по URL, а также выводит основные параметры датасета. Виджет File имеет единственный выходной сигнал Data тип Orange. Он связан с единственным входным сигналом Data виджета Data Table. Виджет Data Table выводит данные из файла на экран. При обновлении файла обновляется Data Table. При создании связи между виджетами входной и выходной сигналы выбираются автоматически. Если сигналов виджета много, то могут возникнуть ошибки. Для редактирования связи необходимо дважды кликнуть по ней мышью рисунок [view1a]. Связь между двумя виджетами подписывается над стрелкой. Если названия входного и выходного сигнала совпадают, то указывается это название. Если не совпадают, то указываются оба сигнала.
I always had a passion for music, which has made me the odd one out of my family at times. I later fell in love with emo rap. One of my favorite artists is Sub Urban. I have probably spent too much time watching all of those shows, but I love the animation in each show. I originally joined because I liked writing, but things changed. I ended up being an illustrator...
Cancel Subscriptions, Send Complaints and Report Issues with any App
Have you? Season 2 started June 6th at 3am. While in prison she reconnects with her ex-girlfriend even though she is engaged to Larry.
Создание и использование Agent Orange является частью взрыва химических удобрений, инсектицидов и гербициды после Второй мировой войны - один из основных факторов тревожной потери биоразнообразия в прошлом полвека.
Так же, как американские ветераны и люди из Юго-Восточной Азии до сих пор борются с долгосрочными последствиями воздействие агента Orange, также как и многие виды лесов Юго-Восточной Азии, лишенные своего растительность. Он считается самым известным и наиболее широко используемым токсичным дефолиантом в программе Operation Trail Dust, как называлась программа. Целью операции было обезвредить сельскую местность и, как следствие, вывести из строя членов Фронта национального освобождения Северного Вьетнама и лишить их доступа к продовольствию.
После того, как Соединенные Штаты прекратили свое развертывание, правительство Южного Вьетнама продолжало использовать запасы Agent Orange, оставленные американцами. Это использование не прекращалось до конца войны в 1975 году. За десять лет во время войны во Вьетнаме военно-воздушные силы Соединенных Штатов и правительство Южного Вьетнама распылили по стране около 12 миллионов галлонов Agent Orange.
Токсичный дефолиант был распространен самолетом C-123 Provider примерно в 66 000 вылетов. По оценкам, 2,6 миллиона американских военнослужащих и женщин подверглись воздействию этого вещества, прикасаясь к нему, вдыхая его пыль или употребляя воду или пищу, зараженную им. По крайней мере, 3000 вьетнамских деревень были подвергнуты прямому опрыскиванию - много-много раз, от чего пострадали до четырех миллионов человек.
После прекращения использования Agent Orange во Вьетнаме 34 самолета C-123, зараженных диоксинами, были переведены в резервные подразделения для миссий в Соединенных Штатах до 1982 года, военнослужащие которых были тоже выставлены. Воздействие на окружающую среду Агент Оранж разрушил экологию Вьетнама, вызвав вырубку лесов, эрозию почвы, наводнения и повсеместную утрату мангровых зарослей. Густые леса южного Вьетнама были заменены лугами и кустарниковым бамбуком в результате действия агента Agent Orange.
Еще в 2002 году карта наиболее деградированных лесов Вьетнама перекрывалась с территориями, пострадавшими от война.
Виджет File имеет единственный выходной сигнал Data тип Orange. Он связан с единственным входным сигналом Data виджета Data Table. Виджет Data Table выводит данные из файла на экран. При обновлении файла обновляется Data Table. При создании связи между виджетами входной и выходной сигналы выбираются автоматически. Если сигналов виджета много, то могут возникнуть ошибки. Для редактирования связи необходимо дважды кликнуть по ней мышью рисунок [view1a]. Связь между двумя виджетами подписывается над стрелкой. Если названия входного и выходного сигнала совпадают, то указывается это название.
Если не совпадают, то указываются оба сигнала. Виджет Scatter Plot позволяет строить двумерные графики по выбранным признакам. Виджет Scatter Plot имеет три входных сигнала: Data Orange. Table ; Data Subset Orange.
In general we have seen that we plot a graph from the data the we have, but here the reverse is also possible! It seems strange but yes it is true that you can paint your graph by using paint data functionality and you will be able to generate the dataset for that graph which you have painted using paint data utility of Orange. Here as shown in the figure below, you can see that using paint data, with help of brush we have painted the graph which we want. Now based on this graph, Orange tool can be used to provide us the dataset for it as shown in the next figure below. So this is just like a miracle for most of the researchers who are not getting dataset as per their requirement. They can now simply get the dataset as per their requirement with just one click.
Below we have the dataset generated from the graph shown above. Step4: You will be prompted with a welcome screen of Orange. Now you are ready to start with your first project. Working with Data Orange provides you many options to do almost everything with your dataset. As shown in following figure there are almost 26 options to organize your dataset in any manner as you wish. Visualizing Data You can visualize the data in almost about 16 different types of graphs and plots. It is very easy and interesting feature of Orange where you just have to connect the dataset to the graph or plot you want and things are done. Supervised Data Model Orange provides almost 12 inbuilt machine learning models using which you can directly train your dataset. Unsupervised Model Orange provides inbuilt model for both supervised as well as unsupervised learning methods. It also provides the access to other models as shown in given figure: Evaluation of Performance of Models Orange is not only powerful as an implementation tool but it is also excellent tool for evaluating the performance of different model.
The widget mainly accepts 2 inputs — Data and Learner. Data is the dataset that we will be using for modeling for example titanic. You can only use those learners that support your type of task. If you wish to do classification, you can definitely not use Linear Regression and for regression you cannot use Logistic Regression. Most other learners support both kind of tasks. There are different ways to build models. The most popular process is Cross Validation, which divides the data into n folds and uses n — 1 folds for training and the remaining fold for testing. This procedure is iterative, so that each fold has been used for testing exactly once. You can also use Random Sampling, which will divide the data into two sets with predefined proportions e.
Orange Business Services и «НПО Аналитика» предложат совместные решения для российского ритейла
Телекоммуникационный оператор Orange имел в общей сложности 943 тысячи абонентов IPTV и DTH в Польше на конец первого квартала этого года. Научная статья на тему 'ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ. ЧТО ТАКОЕ ORANGE3?Это визуальная среда анализа данных и построения data workflow:— написана на языке Python— переносима (portable) и доступна на Windows, mac. «Orange рассматривает российский рынок как один из ключевых и инвестирует значительные средства в развитие физической инфраструктуры. Orange позволяет сразу «из коробки» приобщиться к увлекательному миру анализа данных даже тем, кто раньше не решался это сделать из-за опасений. Achită aici datoria istorică pentru un număr Orange.