Лепка во: Конспект занятия по лепке во второй младшей группе «Лепка по замыслу»

Содержание

Лепка во 2 младшей группе на тему «Посуда для федоры»

КОНСПЕКТ

образовательной деятельности в младшей группе «Посуда для Федоры »

область: «Художественно-эстетическое

развитие (лепка)»

Автор: Поцелуева Людмила Юрьевна

Тема: «Посуда для Федоры»

Цель: Продолжать вызывать у детей интерес к действиям с пластическими материалами.

Задачи:

Образовательные:

• закреплять знакомые приемы лепки скатывание, вдавливание, прищипывание;

• уточнить представление детей об использовании посуды;

• закрепить знания предметов посуды и обобщающего понятия «посуда»;

• закрепить знание геометрических фигур.

Развивающие:

• развивать воображение, фантазию, эмоции детей;

• развивать мелкую моторику рук;

• развивать умение отвечать на вопросы;

• развивать внимание, усидчивость.

Воспитательные:

• воспитывать доброжелательность и отзывчивость;

• воспитывать бережное отношение к посуде;

• способствовать формированию привычки к чистоте.

Использованные методы:

Словесные: беседа, описание посуды, логические вопросы..

Практические: лепка из пластилина, динамическая пауза «Посуда».

Оборудование: пластилин, доска для пластилина, кукла «бабушка Федора», предметы чайной посуды (кружка, блюдце).

Предварительная работа:

— чтение произведения К.И. Чуковского «Федорино горе»;

— просмотр мультфильма по произведению К.И. Чуковского «Федорино горе»;

— рассматривание предметных картинок по теме: «Посуда».

Интеграция образовательных областей: «Социально-коммуникативное развитие», «Познание», «Развитие речи».

Ход занятия

  1. Организационный момент

Вместе с детьми садимся в круг на ковре.

  1. Стук в дверь, входит бабушка Федора и плачет: «Ой, вы бедные сиротки мои, утюги и сковородки мои, воротитесь вы немытые домой …»

Воспитатель: — Ребята, вы узнали кто это? (Да! Бабушка Федора)

Федора: — ой, да, это я бабушка Федора! У меня такое горе! (плачет)

Воспитатель: — Ребята, а какое горе у Федоры? (Посуда убежала).

— А почему вся посуда убежала? (Потому что грязная была, не мытая)

— А какая посуда убежала? (Чайник, ложки, кастрюли, сковородки, тарелки, чашки, блюдца)

Федора: — Ой горе, горе! Вся посуда убежала!

Воспитатель: — Ребята, давайте поможем Федоре! Сделаем для нее новую посуду!

  1. Физ. минутка

Вот большой стеклянный чайник.

Очень важный, как начальник.

Вот фарфоровые чашки,

Очень крупные, бедняжки.

Вот фарфоровые блюдца,

Только стукни — разобьются.

Вот серебряные ложки,

Голова на тонкой ножке.

Вот пластмассовый поднос.

Он посуду нам принес.

Дети надули животик,

одну руку поставили на пояс, другую изогнули.

Присели, одну руку поставили на пояс.

Кружатся, «рисуя» руками круг.

Потянулись, сомкнули руки над головой.

Вытянуть руки перед собой.

.                             Н. Нищева

  1. Лепка

Садимся за стол.

  • Ребята, сели все правильно, спинку держим ровно.

  • Что у вас лежит на столе? (пластилин)

  • Какого он цвета? (зеленого)

Ребята, посмотрите, нужно взять пластилин и скатать его между ладонями, получится красивый шарик, теперь нужно вдавить середину шарика, чтобы получилось углубление, затем большим и указательным пальцами прищипнуть края. Смотрите ребята, какая красивая кружечка получилась. А теперь все взяли пластилин и попробуйте слепить блюдце. Берем пластилин, скатываем между ладонями, чтобы получился шарик и расплющить ладошками, получилось блюдечка.

По ходу лепки воспитатель оказывает помощь детям в выполнении задания.

  1. Итог

Бабушка Федора благодарит детей за помощь, обещает беречь посуду, мыть её. Уходит.

Воспитатель: — Кто приходил к нам в гости?

— Какое горе у Федоры?

— Как мы помогли Федоре?

Похвалить всех детей. Организуем выставку изделий.

Конспект занятия лепка во второй младшей группе

Конспект занятия по лепке в младшей группе на тему «Елочная игрушка»

Цель: Воспитывать интерес к изготовлению новогодних игрушек своими руками.
Задачи:
Закреплять навыки работы с пластилином. Развивать творческое воображение, фантазию. Развивать диалогическую речь. Активизировать в речи название праздника. Развивать мелкую моторику рук. Вызвать желание делать поделку своими руками к празднику. Воспитывать интерес к традициям празднования Нового года.  
Материал: лесные животные, картинки, с изображением елки, елочных украшений; елочные шары, пластилин, стеки, доски для лепки; шаблоны елочных шаров, вырезанные из картона.

Ход

Воспитатель:
Раскрыла снежные объятья,

Деревья все одела в платья.

Стоит холодная погода.

Какое это время года? (зима)

Воспитатель: Правильно, ребята, это зима.

Ребята, когда сегодня утром я шла в садик, у нас на окне лежало письмо. Давайте посмотрим от кого оно. Ой, ребятки там послание, давайте прочитаем:

«Не барашек и не кот,

Носит шубку каждый год,

шуба серая — для лета

Для зимы другого цвета»

О ком же говорится в письме?  Молодцы, а как вы догадались?

А вот и сам зайка прискакал к нам в гости (показываю игрушку зайчика)

Воспитатель: А еще в письме написано, что звери готовятся к празднику, но чтобы узнать к какому, нужно отгадать загадку.

Он приходит в зимний вечер,
Зажигает на елках свечи,
Он заводит хоровод,
Кто ребята? (Новый год)
Воспитатель: Правильно, это праздник Новый год. Что вы знаете об этом празднике? (ответы детей). Осталось совсем немного времени до этого таинственного, волшебного, всеми любимого праздника.

Расскажите, пожалуйста – кто самые главные гости на празднике? (Дед мороз, Снегурочка) А еще главная гостья праздника – Елочка.

Воспитатель: Сначала была традиция украшать елочку в новогодние праздники яблоками, горящими настоящими свечами (сегодня это всевозможные горящие гирлянды), а макушку ели украшали звездой.
Еще на елке развешивали всевозможные фигурные пряники, печенье, вафли. Первые елочные украшения были съедобными, но потом стали изготавливаться и более долговечные.
Люди золотили еловые шишки, делали бумажные цветы и искусные поделки из ваты. Вата накручивалась на проволочный каркас. Так создавались фигурки ангелочков, детей, моряков, клоунов. Потом елки стали украшать красивыми куколками с бумажными лицами, которые приклеивались к телу из кружев, ткани, бисера.

Физминутка «Елочка»
Ждут красавицу колючую («рисуют» руками елочку)
В каждом доме в декабре. (делают ладошками «дом»)
На ветвях зажгут фонарики, (показывают «фонарики»)
Искры брызнут в серебре. 

(руки над головой, пальцы оттопырены)
Сразу станет в доме празднично, (берутся за руки и становятся в хоровод)
Закружится хоровод.
Дед Мороз спешит с подарками, (идут по кругу с воображаемым мешком за плечами)
Наступает Новый год.
Воспитатель: Сейчас много в магазинах разнообразных елочных игрушек. Совсем скоро ваши родители достанут коробку с елочными украшениями, и все вместе вы нарядите свою елочку. Посмотрите, какие интересные узоры бывают на елочных шарах.
Дети рассматривают елочные шары.

Воспитатель: Ой, ребята, мы же не дочитали послание до конца. Тут еще написано, что звери тоже хотят украсить елочку, только вот у них нет украшений для нее. А чем можно украсить елочку? (игрушками, шарами)
Воспитатель: У нас есть вот такие белые шары. Может быть, отправим и в лес белыми? Или у вас есть другие предложения?

Показываю приготовленные шаблоны шаров. Дети предлагают нанести на шары узор.
Воспитатель: С узором наши игрушки будут выглядеть гораздо красивее. Спасибо вам за идею. С помощью чего можно нанести узор? (краски, пластилин) Давайте мы украсим наши шары пластилином. Как можно украсить шарик? Какой цвет пластилина вы возьмете? (ответы детей).
Объясняю последовательность работы, даю рекомендации.
Воспитатель:
— Нужно от большого куска пластилина отщипнуть небольшой кусочек.
— Положить его между ладонями и круговыми движениями рук скатать маленький шарик.
— Готовый шарик из пластилина положить на наш новогодний шар, слегка надавить на него, расплющить, чтобы пластилин превратился в маленькую капельку.
— Можно раскатать кусочек пластилина прямыми движениями, и тогда у вас получится жгутик. С помощью жгутиков можно сделать на шаре завитки. Постарайтесь создать каждый свой неповторимый узор. Давайте перед работой подготовим ваши пальчики.

Пальчиковая гимнастика «На елке»
Мы на елке веселились, (ритмичные хлопки в ладоши)
И плясали, и резвились, (ритмичные удары кулачками)
После добрый Дед Мороз («шагают» по столу средним и указательным пальцами обеих рук)
Нам подарки преподнес.
Дал большущие пакеты, (рисуют руками большой круг)
В них же — вкусные предметы: (ритмичные хлопки в ладоши)
Конфеты в бумажках синих, (загибают пальчики на руках)
Орешки рядом с ними,
Груша, яблоко, один
Золотистый мандарин.
Дети выполняют работу.
Готовые елочные шары дети выкладывают на выставку, рассматривают.

Воспитатель: Какие замечательные елочные украшения у вас получились! Мне кажется, самые интересные и необычные игрушки — игрушки, сделанные своими руками. Мы прикрепим с вами к шарам ниточки из дождика и отправим в лс к зверям, чтобы они встречали Новый год с красивой елочкой!

Конспект НОД по ИЗО (лепка) во 2-ой младшей группе на тему: «Улитка».

Конспект НОД по ИЗО (лепка) во 2-ой младшей группе на тему: «Улитка».

Подготовила Москалева Л.В., воспитатель МБДОУ д/с № 21, г.Новочеркасск,2020г.

Цель. Продолжать формировать представления детей о разнообразии животного мира.

 

Задачи.

 

Образовательные:

·        сформировать представления детей о жизни улиток, их внешнем виде, месте обитания, особенностях поведения, питания.

·        закреплять приемы лепки( скатывание пластилина между ладонями).

·         развивать творчество детей, желание дополнить работу другими деталями. Воспитывать доброжелательное отношение к животному миру.

 

Развивающие:

·        развивать наблюдательность, внимание, мышление, память, мелкую моторику, связную речь детей.

 

Воспитательные:

·        воспитывать интерес к лепке, любознательность.

 

Интеграция образовательных областей (ИО)

·        «Познание»,

·         «Коммуникация»,

·         «Чтение художественной литературы»

·        «Художественное творчество»,

·         «Музыка».

.

Демонстрационный материал:

·        иллюстрации с изображением улиток,

·         живая улитка,

·         звукозапись песни «Улыбка».

 

Раздаточный материал.

·        Пластилин двух цветов,

·         Доски для лепки.

Методические приемы:

·        игровая ситуация,

·         рассматривание улитки, иллюстраций,

·         беседа,

·         продуктивная деятельность детей,

·         анализ, подведение итогов.

 

Предварительная работа:

·        чтение стихотворений, потешек об улитках,

·         вырезание трафаретов улиток,

·         составление сказок об улитке,

·         дидактические игры-пазлы с изображением улитки,

·         обведи по точкам,

·         просмотр презентации «Улитка, виды и среда обитания»

 

Ход НОД

1.Вводная часть.

.

Воспитатель под музыку вносит в листочках улитку и показывает детям.

Воспитатель: Ребята, посмотрите, кого сегодня я вам принесла,но сначала отгадайте загадку: «Весь день хожу я по дорожке, то выпущу, то спрячу рожки. Совсем домой я не спешу. Зачем спешить мне по-пустому? Свой дом я при себе ношу, и потому всегда я дома» Кто это?

ДетиУлитка.

Воспитатель: Правильно это улитка. Давайте внимательно ее рассмотрим. Что же вы увидели?

Дети: У улитки есть домик.

Воспитатель: Какой он формы?

Дети: Круглой.

Воспитатель: Когда улитка появляется из своего домика, она вытягивает свое туловище. Что она начинает делать?

Дети: Она ползет.

Воспитатель: А еще я вам скажу, что улитка очень любит воду, она живет в аквариуме, это улитка пресноводная. Давайте мы ее обрадуем, устроим ей дождик, хорошо?

Дети: Хорошо.

Поливаем улитку из пульверизатора.

Воспитатель: Ребята, что происходит с улиткой.

ДетиУлитка высунула рожки, и шевелит ими, у нее на рожках глазки.

ВоспитательУлитке, наверное, нравится вода.

Дети: Да, она любит воду.

ВоспитательУлитка очень пугливая, если мы до нее дотронемся, то она спрячется в свой домик, так она защищается. Она никогда со своим домиком не расстается.

Физминутка: Упражнения выполняются в соответствии с текстом стихотворения.

Ползет улитка по тропе

Свой домик носит на спине,

Ползет тихонько, не спешит

По сторонам всегда глядит.

Ну, а когда устанет очень

И отдохнуть она захочет,

То может быстренько свернуться

И шаром круглым обернуться.

Основная часть.

Воспитатель: Ребята, а вы не забыли, где живет наша улитка?

Дети: В аквариуме.

Воспитатель: А чем же она там питается?

Дети: Травкой.

ВоспитательУлитка питается водорослями в аквариуме, кормом, которым кормят рыбок. Давайте посадим нашу улитку в баночку с водой, а мы вылепим из пластилина для нее подружек – улиток.

Звучит песенка «Улыбка».

Лепка улитки.

Воспитатель: Сначала мы лепим нашей улитке туловище, посмотрите, как надо это делать.

Воспитатель сопровождает свои действия объяснениями: берем кусочек пластилина, кладем его на руку и раскатываем прямыми движениями, чтобы получился длинный цилиндр, заостряем один конец, сворачиваем столбик в прямую спираль.

Воспитатель: Затем берем пластилин другого цвета и лепим усики, глаза и пятнышки для улитки. Соединяем детали с улиткой.

 

Заключительная часть.

Воспитатель: Вот сколько получилось веселых подружек у нашей улитки.

Воспитатель хвалит детей, поселяет вместе с детьми улиток жить на зеленую лужайку. Под музыку «От улыбки» Игра «Чья улитка самая быстрая»

+❤ В Мои закладки


 

Скачано с www. znanio.ru

Конспект занятия по художественному творчеству (лепка) во второй младшей группе «Лесенка для бельчонка»

Вид: подгрупповой

Тип занятия: классический

Возрастная группа: вторая младшая группа

Пространственно-временной ресурс: 15-20 минут

Цель занятия:
Формирование творческих навыков детей с помощью лепки из пластилина.

Задачи:
— формировать у детей навыки и умения создания композиции конструктивным способом лепки.
— развивать интерес детей к лепке;
— развивать мелкую моторику рук;
— развивать активность в процессе лепки;
— развивать воображение, фантазию;
— развивать навыки общения с окружющими.
— воспитывать отзывчивость и доброту;
— способствовать проявлению положительных эмоций;
— воспитывать доброжелательные взаимоотношения между сверстниками.

Методическое обеспечение:
1. Пластилин
2. Доска для лепки.
3. Мини-театр «Лес» (приложение №1)
4. Фигурка бельчонка
5. Вырезанные из картона детали лесенки
6. Маленькие обручи

Вступление.
На ковре рядом с воспитателем сидят дети и рассматривают большое дерево в лесу
— Ребята, видите какое это необыкновенное дерево! Слышите кто-то зовет на помощь?
Бельчонок: «Ребята, я не могу попасть домой. Помогите мне, пожалуйста, забраться на дерево.»
— Ой, бельчонок упал с дерева? Давайте ему поможем!
— Где же ты, бельчонок? Ребята хотят тебе помочь.
Незаметно от детей воспитатель прячет бельчонка в лесу.

2. Актуализация знаний
— Ребята, кажется бельчонок решил поиграть с нами в прятки! Как вы думаете, где он спрятался? (игра «Какое это дерево?»)
Вы отлично справились и нашли нашего бельчонка! Кажется, ему грустно… Давайте скорее поможем ему вернуться домой.
— Смотрите, впереди болото! Кажется, нам придется пройти через него чтобы попасть к дереву бельчонка. Мы будем прыгать по кеочкам чтобы не намочить ноги.
Прыгают по имитированным кочкам к столу (маленькие обручи), на котором лежат палочки разной длины из картона.

Также интересное занятие по лепке во 2 мл. группе: Конспект НОД во второй младшей группе по лепке в детском саду «Тортик для дедушки»

3. Затруднение в ситуации
— Ребята, нам нужно сделать лесенку из этих палочек.
Дети пробуют построить
— У вас получилась лесенка? Да/нет, почему?
— Что нужно делать, если вы чего-то не знаете? (Спросить)
— Спрашивайте.

4. Открытие нового способа действий
— Расскажите, из каких материалов вы построили лесенку?
— У вас получилась замечательная лесенка. Но бельчонок все равно грустит, как вы думаете почему???(ответы детей)
— Видимо лестница из бумаги быстро сломается. Нужно сделать более прочную лесенку.
Как вы думаете, из чего ее можно построить? (ответы детей) Верно, можно сделать ее из пластилина.
Дети проходят к столам, на которых лежит доска для лепки и пластилин.

5. Включение новых навыков и умений в систему знаний.
Самостоятельная работа детей.
Последовательное самостоятельное выполнение действий, работа над ошибками.
Воспитатель приставляет получившиеся лесенки к дереву, но они оказываются слишком короткими.
— Ребята, эта лесенка недостаточно длинная, бельчонок не сможет по ней забраться. Что нам нужно сделать? (ответы детей) Правильно, нужно соединить вашу замечательную лесенку.
Воспитатель соединяет в одну композицию работы детей, чтобы получилась длинная лестница по которой бельчонок сможет подняться на вверх

6. Осмысление
Воспитатель собирает детей вокруг себя.
— Ребята, вы смогли помочь бельчонку?
— Как мы это сделали?
— Что мы научились лепить?
— Вам понравилось лепить?
Вы отлично поработали! Бельчонок говорит вам: «Спасибо! »

Анализ проведенного занятия.

Занятие по лепке прошло продуктивно. Ребятам очень понравилось искать бельчонка и помогать ему. Ксюша, Марк и Соня давали интересные ответы на вопросы и активно включались в работу. Дети хорошо работают группами и при помощи педагога могут собрать лесенку из раздаточного материала быстро и сообща.
На занятии было закреплено умение катать колбаски и собирать из них лесенку. У Артема и Игната получилось не сразу, но с небольшой подсказкой они справились.
Ребята с удовольствием решали поставленные задачи, общались между собой и помогали друг другу.
Занятие помогло закрепить ранее полученные навыки, а также умение работать сообща, дружно.
Работы ребят были выставлены в уголок творчества, чтобы родители могли посмотреть результат работы. (приложение №2)

Приложение № 1.

Приложение № 2.

Название: Конспект занятия по художественному творчеству (лепка) во второй младшей группе «Лесенка для бельчонка»
Номинация: Детский сад, Конспекты занятий, НОД , лепка, Вторая младшая группа
Автор: Симанович Екатерина Станиславовна
Должность: воспитатель
Место работы: МБДОУ ЦРР — д/с №5
Месторасположение: г. Полярные Зори, Полярнозоринский район, Мурманская область

Дата изменения: 10. 12.2020
Дата публикации: 20.02.2016

конспект занятия по художественно-эстетическому развитию (лепка) во второй младшей группе «Миски трёх медведей»

План-конспект НОД

по художественно-эстетическому развитию (лепка)

во второй младшей группе на тему «Миски трёх медведей»

Тема«Миски трех медведей»

Тип занятия: Закрепление знаний, умений, навыков.

Форма занятия: традиционное.

Цель: Учить детей лепить мисочки разного размера, используя приём раскатывания пластилина кругообразными движениями.

Задачи:

Обучающие:

— Учить сплющивать и оттягивать края мисочки вверх.

-Закреплять умение лепить аккуратно.

– Учить делить материал на 3 не равные части используя стек.

Развивающие:

— Развивать мелкую моторику пальцев рук, память, словарный запас

Воспитательные:

— Воспитывать эстетические чувства, аккуратность, дружелюбное отношение к окружающим.

Ход НОД

Вводная часть:

Воспитатель приглашает детей в круг.

Воспитатель: «Здравствуйте, ребята! Я знаю, что все дети любят сказки, и вы, конечно, тоже. Предлагаю вам отгадать загадку и узнать сказку».

Воспитатель(читает загадку):

«Возле леса на опушке

Трое нас живёт в избушке.

У нас три стула и три кружки,

Три кровати, три подушки.

Угадайте без подсказки:

Кто герои этой сказки?».

Дети«Три медведя».

Воспитатель (выставляю медведей на столе): «А вот и сами медведи к нам пожаловали. Давайте вспомним с вами, как звали трёх медведей?

Ответы детей.

Воспитатель«Кто из них самый большой?»

Дети«Михаил Иванович».

Воспитатель«А кто самый маленький?»

Дети«Мишутка».

Воспитатель«А средний мишка, это кто?»

Дети«Настасья Петровна».

Воспитетль«Так сколько же медведей было всего

Дети«Три».

Воспитатель«Кто ещё являлся героями этой сказки?»

Дети«Маша».

Воспитатель«После того, как Маша попала в дом, что она сделала сначала?»

Дети«Покушала, а потом легла спать».

Воспитатель«А что случилось, когда вернулись медведи домой

Дети«Маша убежала».

Воспитатель: «Ко мне сегодня приходила Машенька из этой сказки и рассказала, что она была у трех медведей, а когда убегала, оставила беспорядок в доме и разбила любимую миску Мишутки. Она очень переживает, что так случилось. Ребята, давайте подарим мишкам новые мисочки. Мы слепим для Михайло Потапыча – большую, для Настасьи Петровны – поменьше, маленькую – для Мишутки».

Основная часть.

Но перед тем как приступить к работе, давайте сделаем с вами физкультминутку.

Физкультминутка «Три медведя шли домой»

Три медведя шли домой(Ходьба на месте вразвалочку).

Папа был большой – большой, (руки вверх, потянуться).

Мама с ним поменьше ростом, (руки на уровне груди).

А сынок — малютка просто. (присесть).

Очень маленький он был, (покачаться в стороны).

С погремушками ходил. (встать, руки перед грудью, сжать кулаки).

Дзинь — дзинь, дзинь – дзинь.

(имитация игры с погремушками).

Воспитатель: «Присаживайтесь на свои места (дети садятся). Мы с вами будем лепить вот такие мисочки».

(Показываю детям готовые миски. Рассматривание образца миски, дать детям их потрогать. Показ приёмов лепки поэтапно).

Воспитатель«Как вы думаете, с чего нужно начать?»

Дети«Размять пластилин».

Воспитатель«А теперь его мы поделим на несколько частей. На сколько?»

Дети«На три».

Воспитатель«Почему?»

Дети«Потому что три медведя».

Воспитатель«Они будут одинакового размера?»

Дети«Разного».

Воспитатель: «Затем скатываем между ладонями каждый кусочек пластилина в шарик и затем сплющиваем пальчиками шарик в диск (лепёшку). Скажите ребята, а можно ли такую мисочку налить супчик?»

Дети«Нет».

Воспитатель«А почему?»

Дети«Супчик разольётся»

Воспитатель: «Правильно ребята! И чтобы она получилась глубокой, большим пальцем вдавливаем в середину лепёшки. Вот и получилась новая миска».

Воспитатель«А перед началом работы нужно размять наши пальчики».

Пальчиковая гимнастика

Сидели три медведя (сжимать пальцы в кулак и разжимать)

В избушке за столом (показ ладошками «крыши»«стола»)

Муку они мололи (круговые движения кулачком по ладошке)

Чтоб печь пирог потом («печь» пирожки)

Раз – кхе, кхе.

Два – кхе, кхе (показать указательный палец на левой руке,

затем на правой)

Все испачкались в муке (отряхнуть ладошки)

Нос в муке, хвост в муке (потереть нос, показать хвост)

Уши в кислом молоке (потереть уши)

Воспитатель«Наши пальчики готовы работать. Приступайте к работе». Контролирую выполнение работы детьми, помогаю детям, испытывающим затруднения.

Заключительная часть.

Воспитатель: «Ребята, посмотрите, какие красивые мисочки вы вылепили для семьи медведей! Давайте подарим свои изделия медведям. Только не перепутайте: Михайло Потапычу  – большую, Настасьи Петровне – поменьше, а Мишутке – маленькую».

Дети ставят мисочки перед медведями.

  Воспитатель: «Вот мы и порадовали наших мишек новыми мисочками. За это они говорят вам: «Спасибо, ребятки!» И в благодарность посмотрите что они вам принесли. Угощение в корзине. Вы такие молодцы, у вас всё получилось!»

 

 


Конспект НОД по изобразительной деятельности (лепка) во второй младшей группе. Тема: «Подарили Илюшке на день рождения игрушки»

 

Цель:

  • Воспитать бережное отношение к игрушкам.
  • Продолжить учить детей лепить предмет в соответствии с рисунком.
  • Совершенствовать (движениями) умение скатывать пластилин круговыми движениями, прямыми движениями между ладонями, сплющивать, оттягивать пальцами отдельные детали.
  • Продолжать вызывать у детей интерес к лепке.

Материал: Пластилин, доски, мокрые салфетки, стеки.

 

Ход занятия:

1. Игровая ситуация

Воспитатель. Ребята сейчас я вам расскажу одну историю

Подарили Илюшке

в день рождения игрушки. Мясорубку, книжку, мотоцикл, Медвежонка, зайца, паровоз.

Больше всех игрушек ему понравился медвежонок. С ним Илюша играл, ложился спать, ходил гулять, но скоро медвежонок ему надоел. Захотелось узнать, почему он такой мягкий. Взял Илюшка, да и оторвал медвежонку лапу. Увидев, что внутри обыкновенная вата, бросил Илюшка медвежонка и ушел. Медвежонку было очень обидно. Вдруг в комнату вошла девочка Катюшка. Она увидела медвежонка, подняла его и сказала:

Уронили мишку на пол,

Оторвали мишке лапу…

Все равно его не брошу,

Потому, что он хороший.

Катюшка бережно положила его на кровать, пришила ему ножку и стала с ним играть.

2. Беседа с детьми

Вот этот медвежонок.

  • Ребята кто вам больше понравился Илюшка или Катюшка? (Ответы детей)
  • А вы как играете с игрушками? (Ответы детей.)

3. Рассматривание игрушки

  • Чтобы медвежонку не было скучно, давайте сделаем ему друзей.
  • Посмотрите на мишку из каких частей состоит эта игрушка? (Туловище, голова, лапы, уши.)
  • Какой формы каждая часть? (Ответы детей.)

4. Лепка медвежонка

  • Возьмите кусочек побольше и вылепите сначала туловище. Потом возьмите поменьше кусочек, вылепите голову. Ушки сделайте способом вытягивания. Лапки можно сделать отдельно. Теперь все детали соединим.
  • Возьмем стеки и нарисуем глазки, носик (во время лепки помогать детям).

5. Выставка работ

— А теперь к нашему медвежонку поставим друзей, и он не будет скучать.

Конспект занятия по лепке во второй младшей группе «Снеговик»


Лепка во 2 младшей группе

Тема «Снеговик»

Цель: учить детей передавать образ снеговика пластическим способом (из солёного теста).

Задачи: воспитывать у детей умение доводить начатое дело до конца. Развивать мелкую моторику пальцев рук, мышление и речь. Закрепить понятия: «большой», «маленький». Учить лепить предметы, состоящие из 2 шариков. Закреплять умение доводить изделие до нужного образа с помощью дополнительного материала.

Оборудование: ёлочка, снежки из ваты, вата или синтепон для сугроба, образец Снеговика из теста, аудиозапись пальчиковой гимнастики «Моя семья» (на татарском языке), дощечки для лепки на каждого ребёнка, солёное тесто белого цвета, спички с налепленными на них чёрными шариками из глины для рук и поменьше для глаз, оранжевая морковка (глина, налепленная на половину спички в виде морковки и покрашенная), маленькие крышечки от пузырьков.

Ход занятия

I.Вводная часть.

1) Дети садятся полукругом на стулья около стола. На столе стоит ёлочка, а перед ёлочкой сугроб снега (из ваты или синтепона), под ним спрятан снеговик-образец.

— К нам на занятие гость пожаловал. А чтобы его узнать нужно загадку отгадать.

Меня не растили,

Из снега слепили,

Вместо носа ловко

Вставили морковку.

Глаза — угольки,

Губы – сучки,

Холодный, большой.

Кто я такой? (Снеговик)

Появляется Снеговик (образец). Снеговик жалуется, что ему скучно стоять одному, нет у него родных и друзей.

II.Основная часть.

  1. — Чтобы Снеговику не было скучно давайте расскажем ему про свою семью.

Пальчиковая гимнастика «Моя семья» (включается аудиозапись).

Бу бармак-бабай,

Бу бармак-әби,

Бу бармак-әти,

Бу бармак-әни,

Бу бармак-малай.

2)Затем воспитатель предлагает детям слепить для него друзей-Снеговиков. Дети с воспитателем рассматривают Снеговика (образец).

— Из каких фигур состоит туловище и голова Снеговика? (из шаров).

— Какой по размеру нижний шар?(большой)

— Голова?(маленький шарик)

— Покажите, как будете лепить шар? (дети имитируют круговые движения ладошками)

— Что ещё есть у Снеговика? (шляпа, нос-морковка, руки, глаза).

Воспитатель показывает последовательность изготовления снеговика, начиная с деления кусочка теста на части: большую – для туловища и маленькую – для головы.

  1. Физминутка «Снежки».

Дети берут снежки и выполняют движения в соответствии со словами.

Мы танцуем со снежками,

Посмотрите все на нас.

Вот так топаем ногами!

Раз-два, раз-два, раз-два(топают ногами)

А теперь снежки положим

Мы под ёлочку сюда. (кладут в круг)

И теперь в ладошки можно

Нам похлопать без труда.

(Хлопают в ладоши, приседают).

Осторожно поднимайтесь,

Не забудьте взять снежок.

Поплясать теперь нам можно,

Попляши и встань в кружок. (Дети пляшут).

4) Дети садятся на стульчики, воспитатель спрашивает их о том, с чего они начнут работу (делим кусок теста на две части: большую и маленькую).

5)Самостоятельная работа детей за столами.

Каждый ребёнок делит кусок теста на 2 неравные части,катает два шара для снеговика, затем соединяют шарики и доделывают детали (шляпу, руки, нос, глаза), а затем несут друга к Снеговику — гостю.

III.Заключительная часть.

— Кому мы сегодня помогли?

— Что мы для него сделали?

Литература

1. Л: ВолчковаВ.Н., Степанова Н.В.,Конспекты занятий во второй младшей группе детского сада. Практическое пособие для воспитателей и методистов ДОУ. – Воронеж: ТЦ «Учитель», 2006. -392с.

2. Казакова Т.Г., Развивайте у дошкольников творчество: (Конспекты занятий рисованием, лепкой, аппликацией). Пособие для воспитателей дет.сада. – М.: Просвещение, 1985. – 195 с., ил.

3. Колдина Д.Н., Лепка с детьми 3-4 лет. Конспекты занятий.- М.:Мозаика-синтез, 2013.-48 с, цв.вкл.

Прикладное иерархическое моделирование в экологии

Прикладное иерархическое моделирование в экологии
АХМ1 (2016) АХМ2 (2021)
Марк Кери и Энди Ройл,
, большой вклад в код Майка Мередита.

Это постоянный книжный веб-сайт проекта «Прикладное иерархическое моделирование » (AHM). AHM в основном состоит из двух томов книги с такое же основное название (но разные субтитры) и пакет R AHMbook, который можно загрузить с CRAN.

На этом веб-сайте вы найдете краткое введение в иерархическое моделирование, особенно в то, что мы называем явными иерархическими моделями , на философия прикладного статистического моделирования, поддерживаемая в проекте AHM, а затем краткий обзор содержания двух книг. Мы тоже дайте указатели на важные связанные ресурсы, включая веб-сайты, программное обеспечение и прочее… Если вы торопитесь, просто прокрутите вниз.

Более динамичную (то есть более часто обновляемую) страницу AHM см. на нашей странице Google здесь. [https://сайты.google.com/site/appliedhierarchicalmodeling/home] (хотя ПРЯМО сейчас он заблокирован из-за какого-то автоматического процесса миграции).

Получите копии AHM1 и AHM2 на Amazon:

AHM1: amazon.com

AHM2: amazon.com

Основные характеристики книг AHM

Цитируя предисловие к AHM1, обе книги AHM имеют ряд объединяющих тем:
  1. иерархическое моделирование
  2. моделирование данных
  3. модели ошибки измерения
  4. подход парадигмы двойного вывода (байесианство и частотность)
  5. доступный и нежный стиль (включая построение иерархической вероятности и моделирование данных)
  6. «рецепты из поваренной книги»
  7. предсказаний, т.е.г., для составления карт распространения видов

1. Иерархические модели

Иерархические статистические модели — это параметрические модели для статистического вывода о неизвестных величинах. В иерархической модели (HM) мы факторизуем более сложное совместное распределение вероятностей, такое как p(y, x, z), в ряд более простых вероятностных выражений, которые связаны в соответствии с их условными вероятность. Примером этой совместной вероятности может быть разложение на произведение p(y | x, z) * p(z | x) * p(x), где вертикальная черта обозначает обусловлено и может быть прочитано как « (вещь слева) при условии (вещь справа) ».Таким образом, в некотором смысле ДМ на самом деле не принадлежит ни к какому конкретному класса моделей, а огромное количество классов статистических моделей может быть представлено как ГМ.

У ГМ много преимуществ. Главное преимущество просто в том, что иерархическое представление статистической модели часто значительно облегчает на практике подгонку модели, а иногда выполнимо только в первую очередь. Четное что, возможно, более важно, способ, которым сложная совместная вероятность факторизуется в выражениях условной вероятности, обычно определяется нашими понимание процессов, лежащих в основе того или иного набора данных.Акт иерархического моделирования , таким образом, естественным образом заставляет сосредоточить внимание на процессах. Как В результате мы (и другие тоже) любим утверждать, что иерархическое моделирование ведет к более научным статистическим моделям или, по крайней мере, к более научным моделям. интересные и актуальные модели, которые естественным образом представляют гипотетические механизмы в нашей науке или проблеме управления. Отличительной чертой ГМ является богатый латентный структура, то есть скрытые или частично скрытые случайные процессы, производящие скрытые переменные или случайные эффекты.

ТМ имеют довольно долгую историю в статистике, начиная как минимум с 1970-х годов. Они получили большое распространение в 1990-х годах благодаря вычислительной технике. революция, которая привела к широкому внедрению методов MCMC и к большому возрождению байесовских методов в статистике.

В экологии и экологии наук, об этом свидетельствует короткая, но очень влиятельная статья Марка Берлинера в 1996 году, который был наставником Энди Ройла и Криса Уикла. Однако, существует огромное разнообразие HM, и сам термин «иерархическая модель» на самом деле едва ли дает какую-либо информацию о фактическом типе подбираемой модели.’ХМ’ говорит больше о том, как строится статистическая модель, а не о самой конкретной модели.

Неявные и явные иерархические модели и «научные статистические модели»
Часто HM используются для устранения своего рода «чрезмерной дисперсии». В некотором смысле моделирование сверхдисперсии можно рассматривать просто как введение статистического «фактора выдумки», чтобы улучшить соответствие модели конкретному набору данных за счет увеличения неопределенности вокруг основных представляющих интерес оценок.

Очень часто HM используются для учета необъяснимых зависимостей данных в пространстве или во времени, которые можно легко учесть с помощью корреляции. скрытые переменные. Случайные эффекты в такого рода HM обычно являются полностью гипотетическими конструкциями, не имеющими никакого значения в реальном мире. Энди Ройл и Боб Дорацио называют такие ТМ «неявными ТМ».

Такие неявные иерархические модели могут быть очень полезны во многих случаях, и они оказали особое влияние на пространственно-временное моделирование.Мы также используем их в нашей собственной работе, но мы обычно отдаем предпочтение тому, что Энди Ройл и Боб Дорацио назвали «явными ТМ» в своей влиятельной книге 2008 года « Hierarchical». моделирование и вывод в экологии ‘.

Явные ТМ имеют явное описание того, как имеющиеся данные соотносятся с научно значимыми величинами. латентный, из-за капризов выборки и сбора данных. Эти последние могут включать различные типы ошибок измерения, агрегирование, цензурирование и усечение данных, а также неслучайная выборка населения, относительно которого делаются выводы.

Ключевые примеры таких скрытых величин с выдающимся научное значение имеют распространение, обилие, видовое богатство, а также параметры динамических процессов, определяющих пространственно-временную изменчивость все это, например, коэффициенты выживания и пополнения для численности или темпы колонизации и вымирания для распределения видов. Нам явно иерархическое моделирование обычно приводит к тому, что нам нравится считать более научными статистическими моделями.

2.Моделирование данных

Под моделированием данных мы подразумеваем разработку генеративного кода в R (или другом программном обеспечении) для создания некоторого набора данных. представляет интерес. Очень часто это будет означать набор данных, который напоминает тот, который у нас есть, хотя иногда это также означает изучение дизайна исследования, чтобы быть в состоянии получить набор данных, отвечающий нашим потребностям, например, с точки зрения точность полученных оценок, когда модель подгоняется к ней позже.

Есть много причин, по которым моделирование данных должно быть частью обычных методов, используемых прикладной статистической службой. модельер.На самом деле, мы так твердо верим в важность моделирования данных для прикладного статистического анализа. что мы написали целую главу по этой теме (это глава 3 в AHM1).

Мы постоянно используем моделирование данных в нашей работе. Упомянем лишь некоторые из важнейших преимуществ (см. главу 3 для полного списка), смоделированные данные позволяют вам решить, действительно ли параметры вашей модели можно оценить, являются ли эти оценки предвзятыми, и они служат для проверки вашего кода на соответствие модели.

И, пожалуй, самое главное преимущество — доказать себе, что вы поняли статистическую модель: мы утверждают, что если вы действительно поняли статистическую модель, то вы можете смоделировать набор данных в эта модель.

С другой стороны, мы можем использовать моделирование данных для объяснения статистической модели . Действительно, во всех наших книгах мы используйте код R для сборки (т. е. моделирования) набора данных не только для того, чтобы просто создать набор данных для игры, но и что особенно важно, также предоставить вам еще одно объяснение конкретной модели.Это использование моделирования данных R Код для объяснения статистической модели — одна из отличительных черт обеих книг (а также других книг, показанных на рис. www.hierarchicalmodels.com).

3. Модели ошибок измерения

Третья тема является ключом к тому, что делает наши ДМ явными, а не неявными: путем явного описания ложноотрицательные, а иногда и ложноположительные ошибочные процессы, которые производят наши данные, мы получаем доступ к упомянутым выше биологически значимым количествам.Таким образом, если наши допущения при моделировании не нарушены слишком сильно, то модели в наших книгах позволяют узнать об истинном изобилии, встречаемости, видах богатство, выживание, темпы колонизации или вымирания, а не какие-то простые их показатели, которые смещено в неизвестной степени из-за несовершенного обнаружения и ложноположительных ошибок и, возможно, других особенностей процесс сбора данных.

4. Частотный и байесовский подходы

Являются ли все модели HM байесовскими? Нет, вовсе нет! Хотя на практике HM, возможно, чаще подходят с использованием байесовского чем небайесовские методы, в ГМ нет ничего внутренне байесовского (Cressie and Wikle, 2011).В В наших книгах мы используем как правдоподобие, так и байесовский метод для подбора ТМ. Действительно, мы немного устали от того, что мы воспринимаем как совершенно ненужные окопные войны между антибайесовцами и байесовцами…и очень рады обратите внимание, что они немного снизились за последние 2 десятилетия. В таких дискуссиях с точки зрения прикладного статистического моделирования мельчайшие различия между двумя подходами, как правило, преувеличиваются. совершенно непропорционально. Мы думаем, что на практике сходства между небайесовскими максимальными правдоподобие и байесовский вывод намного, намного больше, чем их различия.Скорее всего, обе вероятности и байесовский вывод прочно укоренены в концепции параметрической статистической модели, и в большинстве практические приложения этих двух дадут выводы, которые численно почти неразличимы. Конечно, нам нужно затушевать основные различия в основах этих методов… но мы думаем, что эти не являются чем-то, что должно беспокоить нестатистика в большинстве его/ее фактических анализов. Как Как следствие, мы твердо верим, что как метод максимального правдоподобия, так и байесовский метод важны для прикладных статистический анализ или прикладная наука о данных, и проект AHM полностью отражает эту точку зрения.

5. Доступный и нежный стиль

Хотя обе книги AHM нацелены на всесторонний синтез в этой области, а также содержат много новых материала, главная цель их — послужить нежным введением в эту обширную область в том же духе, что и которые мы считаем знаковыми публикациями в популяризации современного прикладного статистического моделирования в экология: во-первых, книги Мика Кроули по GLIM, а затем R, а во-вторых, чрезвычайно влиятельная книга « Gentle». Введение в MARK » Эвана Куча и его соавторов.

Мы приложили много усилий, чтобы сделать материал в книгах AHM и особенно практическую реализацию моделей как максимально понятным и интуитивным. Это включает в себя иерархическое построение вероятности а не представление интегрированной вероятности, которая часто может сбить с толку нестатистиков, и частое использование имитации данных для объяснения статистической модели (подробнее об этом см. выше).

Большая часть материала в обеих книгах была разработана для, во время и после бесчисленных AHM и связанные с ним семинары, которые мы проводили по всему миру.Таким образом, мы считаем, что знаем, какой материал просят экологи и смежные ученые, и нам нравится думать, что у нас также есть большой опыт как объяснить им этот материал.

6. «Рецепты кулинарной книги»

Мы твердо верим в важность предоставления лицам, не занимающимся статистикой, полностью выполнимых кулинарных рецептов для представлены все основные классы моделей. Мы думаем, что для многих это необходимый первый шаг к пониманию модель. Основываясь на этом, они могут адаптировать анализ к своей ситуации, не позволяя они застревают из-за небольшой проблемы с кодом во время попытки реализации сложной модели.

7. Предсказания

Мы уделяем особое внимание предсказаниям наших ТМ, как правило, таких величин, как ожидаемая численность или занятость. вероятность. Таким образом, в некотором смысле две книги AHM являются учебниками по специализированной форме распространения видов. модели (SDM).

Однако мы показываем, что можем выйти далеко за рамки простого описания статических величин, подобных вышеприведенным (а не забывая связанные карты стандартных ошибок или доверительных/достоверных интервалов!). Например, в AHM2 мы также создавать прогностические карты динамических величин, таких как выживаемость видов птиц по всему миру. Великобритании, или о темпах колонизации и вымирания, а также вероятности обнаружения других видов птиц в Швейцария.

Краткая история проекта AHM и «Иерархическое моделирование в экологии»

У нас были первые планы написать книгу о ТМ примерно в 2010 году, а затем мы запустили этот проект примерно в 2012 году. Первоначально основной идеей AHM было написать продолжение и расширение основополагающей книги Энди и Боба 2008 года, а также сделать материал этой книги более понятным для нестатистики.

Увы, нам потребовалось почти десятилетие, чтобы родить нашего ребенка. Через пару лет в проекте мы так сильно отстали график, но при этом уже написал столько материала, что наше издательство предложило разделить проект на два тома.Таким образом, мы опубликовали AHM1 в конце 2015 года (но с официальной публикацией 2016 года!). Мы тогда думали, что нам понадобится еще максимум 1-2 года, чтобы выпустить том 2. Но затем нам потребовалось еще 5 лет, и поэтому AHM2 был опубликован осенью 2020 года (но опять же с официальной датой публикации 2021 года).

Два тома AHM являются частью того, что можно назвать распределенной исследовательской программой по иерархическому моделированию в экологии , которая включает в себя количество других, связанные книги и веб-ресурсы, включая списки адресов электронной почты группы Google; см. целевую страницу этого метапроекта по адресу www.иерархические модели.com. Этот Коллекция книг, списков адресов электронной почты и программного обеспечения, вероятно, будет постоянно пополняться в будущем. Например, 2-е издание книги «Байесовский анализ населения » уже не за горами. как и дополнительные пакеты R для установки явных HM (например, spOccupancy; Doser et al. 2022).

Статистическое программное обеспечение для явных иерархических моделей

Для подбора статистических моделей в томах AHM мы используем программы R для получения оценок максимального правдоподобия (MLE) и предоставления кода в BUGS. язык статистического моделирования для байесовского вывода.В частности, мы объясним и проиллюстрируем использование нашего собственного пакета R без пометок (Fiske и Chandler, 2011) за подбор большого диапазона ТМ по численности и распространению/присутствию.

В последние годы Кен Келлнер (SUNY-ESF) сохранил без пометок и значительно расширил свои возможности, в том числе сверх того, что мы задокументировали в двух документах AHM. книги. Теперь это также включает возможность указать дополнительные наборы случайных эффектов для некоторых моделей путем внутреннего использования неотмеченными TMB. программное обеспечение (Кристенсен и др., 2016) в качестве вычислительного движка.

На байесовской стороне мы используем старые добрые WinBUGS (Ланн и др., 2000) и JAGS (Пламмер, 2003), которые оба используют для спецификации модели то, что по существу исходный язык определения модели BUGS (Гилкс и др., 1994). BUGS — это очень простой язык, который, тем не менее, позволяет пользователям создавать почти произвольно сложные модели, комбинируя очень простые базовые модули точно так же, как иерархическая статистическая модель. Таким образом, комплекс Стохастическая система может быть построена из ряда условно связанных, гораздо более простых элементарных частей.

Важно отметить, что язык BUGS оказался в высшей степени понятным для тех, кто не занимается статистикой. Возможно, это и стало основной причиной широкое внедрение WinBUGS, позже OpenBUGS и JAGS, а теперь и нового программного обеспечения Nimble (de Valpine et al. 2017). Весь код ОШИБОК в AHM объемы должны работать в Nimble с очень небольшими изменениями, и действительно, код ОШИБОК в AHM1 был переведен в Nimble; видеть https://github.com/nimble-dev/AHMnimble.

Известное программное обеспечение Stan (Carpenter et al.2017) — еще один вероятностный язык программирования (PPL) с такой же областью применения, как JAGS и Nimble. который также реализует диалект языка определения модели BUGS. Благодаря своему варианту MCMC на основе градиента, известному как гамильтониан Монте-Карло (HMC). он может исследовать сложные, многомерные апостериорные «облака» быстрее и надежнее, чем JAGS или Nimble.

Однако, к сожалению, HMC не может напрямую работать с дискретными случайными эффектами, и большинство моделей в томах AHM содержат такие дискретные случайные эффекты. случайные эффекты.Что вы должны сделать при подгонке этих моделей в Стэне, так это определить предельную или интегрированную вероятность, при которой эти случайные эффекты суммируются; см. учебник Джозефа (2020), а также Turek et al. (2016) и Yackulic et al. (2020).

На самом деле подгонка этих моделей к интегральной вероятности — это именно то, как они реализованы в неотмеченных. Таким образом, для более численного количественного экологи, изучающие, как реализовать эти модели в их маргинальной форме правдоподобия, могут получить существенную отдачу.Однако мы убеждены, что для большей части аудитории наших семинаров, а также книг AHM, маргинализируя дискретные случайные эффекты из правдоподобия, не имея статистика, смотрящая выше их плеча, выше их уровня понимания. Таким образом, мы считаем, что использование Стэна часто сильно ограничивало бы большая свобода моделирования, которую теперь предоставляют им другие PPL на основе BUGS (особенно JAGS и Nimble). Как метко выразился Майк Мередит (личное сообщение). это: « В JAGS люди могут писать свои модели так, как они видят мир «.Под этим подразумевается, что вы можете написать иерархическую вероятность со всеми отдельными процессы последовательно, вместо того, чтобы раздавить эту аккуратную схему до предельной вероятности. Это причина того, почему мы на самом деле не сделали много исследований Стэна для подгонки явных иерархических моделей.

Однако мы отмечаем, что есть интересные инициативы по использованию Stan в качестве вычислительного движка в готовых пакетах R. Например, Кен Келлнер недавно разработали пакет ubms R (Kellner et al.2022 г.; смотрите также cran.r-project.org/web/packages/ubms/index.html). Это означает « немаркированные байесовские модели с использованием Stan » и может быть кратко описано как вариант немаркированного, который позволяет указывать дополнительные случайные эффекты в Модели изобилия и заполняемости. Примерами таких факторов со случайными эффектами могут быть регионы, в которых вложены сайты, или наблюдатели в моделях вероятность обнаружения. Форматирование данных для ввода, спецификации модели и вывода очень похоже на немаркированное, поэтому ubms можно просматривать как байесовский родственный пакет немаркированного.

Ясно, что со временем мы ожидаем увидеть еще одно и даже лучшее программное обеспечение, с помощью которого мы сможем соответствовать явным иерархическим моделям. Наша большая речь нынешние и будущие разработчики такого программного обеспечения таковы: ПОЖАЛУЙСТА, серьезно рассмотрите возможность принятия чрезвычайно успешный язык моделирования ОШИБОК для спецификации моделей в вашем программном обеспечении . Мы считаем, что легкость, с которой код ОШИБОК может быть понятный даже для очень сложных иерархических моделей, делает его серьезным кандидатом в качестве настоящего lingua franca для иерархических моделей.

Обзор содержимого AHM

Итак, после этого введения, что теперь внутри томов AHM? Вот оглавление двух. Короче, как подзаголовок двух тома говорят, что AHM1 посвящен статическим моделям численности и распределения, а также некоторым вводным темам, таким как статистический вывод, моделирование данных, и параметрические статистические модели, такие как GLM и модели случайных эффектов. Затем AHM2 представляет динамические или открытые версии всех этих моделей. и ряд более сложных тем.

AHM Volume 1: Prelude и статические модели

Предисловие
Часть 1: Прелюдия
  1. Распространение, численность и видовое богатство в экологии
  2. Что такое иерархические модели и как их анализировать?
  3. Линейные модели, обобщенные линейные модели (GLM) и случайные эффекты: компоненты иерархических моделей
  4. Введение в моделирование данных
  5. Подгонка моделей с помощью программного обеспечения байесовского моделирования BUGS и JAGS
Часть 2: Модели для статических систем
  1. Моделирование численности с подсчетом немеченых особей в закрытых популяциях: биномиальные модели N-смеси
  2. Моделирование численности с использованием полиномиальных моделей N-смеси
  3. Моделирование численности с использованием иерархической дистанционной выборки
  4. Расширенная иерархическая дистанционная выборка
  5. Моделирование статической встречаемости и распределения видов с использованием моделей занятости участков
  6. Иерархические модели для сообществ
Резюме и заключение

AHM, том 2: динамические и расширенные модели

Предисловие
Введение
Часть 1: Модели для динамических систем
  1. Модели относительной численности для динамики популяций
  2. Моделирование динамики населения с использованием данных подсчета
  3. Иерархические модели выживания
  4. Моделирование распределения видов и динамики ареалов, а также динамики популяций с использованием динамических моделей занятости
  5. Моделирование динамики метасообщества с использованием моделей динамических сообществ
Часть 2. Усовершенствованные модели
  1. Модели с несколькими состояниями занятости
  2. Моделирование ложных срабатываний
  3. Моделирование взаимодействия между видами
  4. Пространственные модели распределения и численности
  5. Интегрированные модели для нескольких типов данных
  6. Пространственно явная выборка расстояния вдоль трансект
  7. Выводы

Пакет AHMbook R

Этот пакет содержит функции и данные, сопровождающие два тома AHM.Поскольку AHM1 был опубликован, пакет AHMbook был отправлен в CRAN, с несколькими небольшими изменениями, чтобы соответствовать политикам CRAN. Вы можете загрузить его из CRAN обычным способом, например, набрав в консоли R

install.packages(«AHMbook»)

Закомментированный код пакета и любые новые разработки или исправления ошибок можно найти на GitHub по адресу https://github.com/mikemeredith/AHMbook.

Обновлен код R и JAGS

Изменения в базе R и пакетах, используемых в книге (особенно unmarked и jagsUI), означают, что часть исходного печатного кода больше не работает с текущие версии.Работающий код, который регулярно тестируется и обновляется, можно найти на GitHub по адресу https://github.com/mikemeredith/AHM_code. (ПРИМЕЧАНИЕ: /AHM_code , а не /AHMbook , как чуть выше) В этом репозитории есть весь код, не включенный в книгу, но описанный как «доступный на сайте», плюс другой бонусный код для построения фигур и проведения моделирования.

Список обнаруженных ошибок:

https://sites.google.com/site/appliedhierarchicalmodeling/errata

Дополнительные ресурсы

Для обратной совместимости с печатной книгой AHM1 мы предоставляем исходные четыре дополнительных файла данных и исходный код R/BUGS здесь.

Четыре дополнительных файла данных AHM :
Раньше мы поставляли четыре дополнительных файла данных, которые используются в AHM1: швейцарские синицы (SwissTits_mhb_2004_2013.csv), Голландские трясогузки (wagtail.Rdata), швейцарские белки (SwissSquirrels.txt) и данные Swiss MHB 2014 (MHB_2014.csv). Все четыре теперь являются частью пакета AHMbook. (SwissTits, трясогузка, SwissSquirrels, MHB2014). Майк Мередит провел некоторую очистку и переформатирование данных, а файлы справки для каждого набора данных показывают, как это сделать. как использовать их вместо .csv с кодом из книги.

Однако, если вы хотите воспроизвести анализ с точным кодом книги, вот четыре файла в исходном формате для загрузки:

  1. Данные о швейцарских синицах из MHB 2004-2013 (глава 6): скачать SwissTits_mhb_2004_2013.csv
  2. Данные о голландской трясогузке (глава 9): скачать wagtail.Rdata
  3. Данные о швейцарской белке из MHB (глава 10): загрузите SwissSquirrels.txt
  4. Данные Swiss MHB за 2014 год (глава 11): загрузите MHB_2014.CSV

Скачать СТАРЫЙ текстовый файл со всеми кодами R и BUGS (в печатной книге AHM1):
скачать R_BUGS_code_AHM_Vol_1OLD.txt

Решения к упражнениям
В конце большинства глав книги AHM1 вы найдете ряд упражнений. Мы изначально планировали опубликовать свои решения позже. Увы, мы сейчас видим, что это вряд ли произойдет в ближайшее время, и мы приносим извинения за это. Однако, возможно, кому-то из вас будет интересно решить часть или даже все из них, и если бы вы это сделали, то мы были бы рады получить решения и опубликовать их на этом веб-сайте.

Марк, Энди и Майк; последние изменения: 15 декабря 2021 г.

Цитированная литература

Berliner, LM 1996. Иерархические байесовские модели временных рядов. Страницы 15–22 в K. Hanson & R. Silver (eds.) Максимальная энтропия и байесовские методы . Kluwer Academic Publishers, Дордрехт, Нидерланды.

Карпентер Б., Гельман А., Хоффман М.Д., Ли Д., Гудрич Б., Бетанкур М., Брубейкер М., Го Дж., Ли П. и Ридделл А. 2017. Стэн: вероятностный язык программирования .Журнал статистического программного обеспечения, 76, 1–32.

Куч, Э. и Уайт, Г. 2019. Программа MARK: нежное введение . Доступно в формате pdf для бесплатной загрузки на http://www.phidot.org/software/mark/docs/book.

Кроули, М. Дж. 2005. Статистика. Введение с использованием R . Уайли, Чичестер, Западный Суссекс.

Кресси, Н. и Викл, К.К. 2011. Статистика пространственно-временных данных . Уайли.

Дозер, Дж.В., Финли, А.О. Кери, М., & Zipkin, EF 2022. spOccupancy: R-пакет для одновидовых, многовидовых и интегрированных пространственных моделей занятости . Поданный.

Fiske, I. & Chandler, R. 2011. unmarked: пакет R для подгонки иерархических моделей встречаемости и численности диких животных . Журнал статистического программного обеспечения, 43, 1–23.

Gilks, W.R., Thomas, A. & Spiegelhalter, D.J. 1994. Язык и программа для комплексного байесовского моделирования . Статистик, 43, 169–177.

Джозеф М.Б. 2020. Пошаговое руководство по маргинализации дискретных параметров для экологов, использующих Stan . По состоянию на 1 августа 2020 г. стан/.

Келлнер, К.Ф., Фаулер, Н.Л., Петроэлье, Т.Р., Каутц, Т.М., Бейер, Д.Е., и Белант, Дж.Л. 2021. ubms: пакет R для подбора иерархических моделей занятости и содержания N-смеси в байесовской структуре .Методы экологии и эволюции, в печати.

Кери, М. и Ройл, Дж.А. 2016. Прикладное иерархическое моделирование в экологии — Моделирование распределения, изобилия и видового богатства с использованием R и BUGS. Том 1: Прелюдия и статические модели . Эльзевир, Академик Пресс.

Кери, М. и Ройл, Дж.А. 2021. Прикладное иерархическое моделирование в экологии — Моделирование распространения, изобилия и видового богатства с использованием R и BUGS. Том 2: Динамические и расширенные модели . Эльзевир, Академик Пресс.

Кери, М. и Шауб, М. 2012. Байесовский анализ населения с использованием WinBUGS – иерархическая перспектива . Academic Press, Уолтем, Массачусетс.

Кристенсен, К., Нильсен, А., Берг, К., Скауг, Х., и Белл, Б. 2016. TMB: Автоматическое дифференцирование и приближение Лапласа . Журнал статистического программного обеспечения, 70, 1–21.

Ланн, Д. Дж., Томас, А., Бест, Н. и Шпигельхальтер, Д. 2000. WinBUGS — байесовская среда моделирования: концепции, структура и расширяемость .Статистика и вычисления, 10, 325–337.

Пламмер, М. 2003. JAGS: программа для анализа байесовских графических моделей с использованием выборки Гиббса . Материалы 3-го Международного семинара по распределенным статистическим вычислениям (DSC 2003), 20–22 марта (редакторы К. Хорник, Ф. Лейш и А. Цейлейс), стр. 1–10, Технический университет, Вена, Австрия.

Ройл, Дж.А. и Дорацио, Р.М. 2008. Иерархическое моделирование и вывод в экологии. Анализ данных популяций, метапопуляций и сообществ 90–251 .Академик Пресс, Нью-Йорк.

Турек Д., де Вальпин П. и Пасиорек С. Дж. 2016. Эффективная выборка методом Монте-Карло с помощью цепи Маркова для иерархических скрытых марковских моделей . Экологическая и экологическая статистика, 23, 549–564.

де Вальпин, П., Турек, Д., Пасиорек, С.Дж., Андерсон-Бергман, К., Ланг, Д.Т. и Бодик, Р. 2017. Программирование с помощью моделей: написание статистических алгоритмов для общих структур моделей с помощью NIMBLE . Журнал вычислительной и графической статистики, 26, 403–413.

Якулич, К.Б., Додрилл, М., Дзул, М., Сандерлин, Дж.С., и Рейд, Дж.А. 2020. Потребность в скорости в байесовских моделях населения: практическое руководство по маргинализации и восстановлению дискретных латентных состояний . Экологические приложения, 30, e02112

Моделирование качества воды в Нью-Йорке

  1. Дом
  2. Исследования и мониторинг
  3. Моделирование качества воды
  4. Моделирование качества воды в Нью-Йорке

Роль LINAP в разработке инструментов моделирования

План действий по азоту Лонг-Айленда (LINAP) — это многолетняя инициатива, преследующая аналогичную цель по сокращению содержания азота в поверхностных, прибрежных и подземных водах Лонг-Айленда.В это партнерство входят Департамент охраны окружающей среды штата Нью-Йорк (NYSDEC), Совет регионального планирования Лонг-Айленда (LIRPC), а также округа Саффолк и Нассау, при участии многочисленных местных и региональных заинтересованных партнеров и заинтересованных сторон. Работа партнерства включает разработку инструментов моделирования, которые могут помочь в понимании загрузки и переноса азота на основе суббассейна и его последующего сброса в принимающие прибрежные воды и заливы вдоль северного побережья Лонг-Айленда.LINAP включает в себя следующие компоненты: 1) Планы управления сточными водами суббассейнов графства Саффолк и Нассау, которые включают азотную нагрузку, грунтовые воды и гидродинамические модели; 2) Моделирование переноса растворенных веществ, которое анализирует влияние колебаний уровня грунтовых вод, водопользования и нагрузки азотом в зависимости от изменения земель; и 3) Проект разграничения подземных вод Геологической службы США на Лонг-Айленде, который представляет собой комплексную модель для разграничения областей питания подземных вод, времени в пути и оттоков в ручьи и эстуарии.Усилия LINAP будут объединены с усилиями LISS.

Блок-схема программы моделирования звуковой системы Лонг-Айленда. Ячейки №1-3 для Нью-Йорка описаны ниже. Для Коннектикута см. страницу моделирования Connecticut, и страницу моделирования для всей системы для получения информации о ячейках # 4-6.

1. Моделирование планов по очистке сточных вод округа Саффолк и Нассау (диаграмма 1, № 1)

Партнеры LINAP разрабатывают модели азотной нагрузки водоразделов для оценки вклада сточных вод, удобрений, ливневых вод и атмосферных отложений в грунтовые воды и принимающие воды.Эти модели разрабатываются в поддержку планов водоразделов округа, которые считаются ранними действиями LINAP. Эти планы послужат основой для целенаправленного сокращения выбросов азота. Важнейшей частью этих планов является включение адаптивного управления, позволяющего при необходимости перенаправлять ресурсы. Кроме того, несмотря на то, что эти планы разрабатываются с использованием наилучшей доступной информации, известно, что по мере сбора дополнительных данных или разработки моделей эти планы будут уточняться для улучшения стратегий сокращения выбросов азота.

В завершенном Плане управления сточными водами подводных бассейнов округа Саффолк (SWP) оценивается землепользование почти 200 подводных бассейнов на конкретных участках. В рамках SWP были разработаны первоначальные цели по снижению азотной нагрузки, установлены приоритеты экологической чувствительности для каждого поверхностного водного объекта и даны рекомендации по реализации поэтапной программы очистки сточных вод в масштабах округа.

Модели SWP округа Саффолк включают:

  • Модель азотной нагрузки (NLM): Модель NLM представляет собой наземную модель, которая использует входы азота в масштабе участка для моделирования количества азота, поступающего в грунтовые воды.Это квазистационарная модель, которая показывает моментальный снимок во времени, но работает в течение 200-летнего периода для оценки нагрузки азотом за последние 200 лет.
  • Модель подземных вод: Внутренняя модель подземных вод оценивает время прохождения подземных вод через систему водоносных горизонтов к принимающему водоему. Время прохождения колеблется от 0 до 200 лет. Эта модель позволяет имитировать удельные нагрузки на участок (от NLM) через систему водоносных горизонтов до конечной точки сброса заливов.
  • Гидродинамические модели: Гидродинамические модели использовались для оценки времени пребывания воды в каждом из изученных заливов. Понимание времени пребывания водного объекта имеет решающее значение для оценки способности этого водного объекта принимать нагрузку с суши без ухудшения его качества (модель FVCOM использовалась для Большого Южного залива на южном берегу Лонг-Айленда, в то время как модель EFDC использовалась почти везде).

План по очистке сточных вод округа Нассау (SWP) находится в стадии реализации и следует шаблону, аналогичному SWP округа Саффолк.По завершении он поможет определить, сколько азота поступает в грунтовые воды из различных источников (например, сточных вод, удобрений, ливневых вод, атмосферных отложений). Эти усилия возглавляет Школа морских и атмосферных наук Университета Стоуни-Брук в партнерстве с округом, Департаментом охраны окружающей среды и Советом регионального планирования Лонг-Айленда. Ожидается, что SWP будет завершен в 2021 году. Чтобы узнать больше, свяжитесь с  NYSDEC.

В SWP округа Нассау используются две модели, аналогичные SWP округа Саффолк, в том числе:

  • Модель азотной нагрузки (NLM): Модель NLM представляет собой наземную модель, которая использует входы азота в масштабе участка для моделирования количества азота, поступающего в грунтовые воды.
  • Гидродинамические модели: Гидродинамические модели используются для оценки времени пребывания для каждого из изучаемых заливов. Понимание времени нахождения водного объекта имеет решающее значение для оценки способности этого водного объекта принимать нагрузку с суши без ухудшения его качества (модель FVCOM использовалась на южном берегу Лонг-Айленда, а модель EFDC — на южном берегу Лонг-Айленда). используется на северном берегу).

Результат: Планы по очистке сточных вод округов Саффолк и Нассау используют модель азотной нагрузки с данными, связанными для каждого из подземных водосборов, чтобы способствовать принятию обоснованных решений, направленных на стратегии сокращения содержания азота.Интеграция улучшенного научного понимания будет способствовать принятию более эффективных управленческих решений, направленных на удаление азота. Загрузка оценок из выходных данных модели может использоваться для уточнения общесистемного моделирования эвтрофикации.

Ожидаемая дата доступности: 2021

Информацию о планах управления сточными водами суббассейнов округов Саффолк и Нассау можно найти на веб-странице NYSDEC.

Контактное лицо: Сьюзан Ван Паттен, [адрес электронной почты защищен], NYSDEC

2.Моделирование переноса растворенных веществ (диаграмма 1, № 2)

Геологическая служба США (USGS) в сотрудничестве с NYSDEC и Программой эстуария Пеконика разрабатывает модель переноса растворенных веществ для части восточной части Лонг-Айленда, штат Нью-Йорк, которая впадает в залив Пеконик. В 2021 году Геологическая служба США распространит моделирование на центральную и западную части Лонг-Айленда, которые будут охватывать части графств Кингс, Квинс, Нассау и западный Саффолк. Моделирование рассматривает колебания уровня грунтовых вод с течением времени, водопотребление и содержание азота — как функцию изменения землепользования и скорости атмосферных отложений — на этапе, предшествующем застройке (т.г., 1900) по настоящее время. Как только модель будет завершена для всего острова, LISS сможет использовать модель, чтобы предсказать, как стратегии сокращения содержания азота повлияют на пролив.

Моделирование нагрузки азотом в субводоразделе, разработанное для графств Саффолк и Нассау (описанное выше), предполагает, что азот был получен из существующих источников, но не полностью учитывает кумулятивную нагрузку, имевшую место в период от предварительной застройки до текущих условий.Таким образом, модели водосборных бассейнов графства имеют некоторые присущие им упрощающие допущения, которые ограничивают возможность прогнозирования будущих изменений концентрации азота в водоносном горизонте, а также азотных нагрузок на колодцы и водоемы. Подход, основанный на переносе растворенных веществ, дает более реалистичное представление азотной нагрузки во времени и, в конечном счете, более точные прогнозы концентрации азота в водоносном горизонте и азотной нагрузки в принимающих водах.

Работы, запланированные на 2021 год, включают:

  • Разработка наборов данных, необходимых для представления текущего и исторического землепользования, связанного с нагрузкой азотом в прибрежных водоразделах;
  • Включение наборов данных в качестве источников азота в численные модели, способные имитировать процессы переноса подземных вод для оценки текущей скорости нагрузки и концентрации питательных веществ в водоносном горизонте;
  • Использование моделей переноса растворенных веществ в текущих условиях для имитации изменений в нормах азотной нагрузки в ответ на предлагаемые действия по управлению сточными водами; и
  • Подготовка отчетов и выпусков данных, в которых документируются источники азота, численные модели и их применение для оценок азотной нагрузки.

Результат: По завершении проекта вся Лонг-Айлендская часть водосборного бассейна Саунда будет представлена ​​в анализе моделирования переноса растворенных веществ. Партнеры LISS смогут использовать полученные модели для запуска дополнительных сценариев, специфичных для пролива Лонг-Айленд, таких как процесс удаления азота на Лонг-Айленде. Кроме того, эти усилия по моделированию в сочетании с сопутствующими усилиями по моделированию подземных вод в Коннектикуте, проводимыми Геологической службой США в сотрудничестве с CT DEEP, обеспечат полное покрытие территории, вносящей вклад подземных вод, во весь водораздел пролива Лонг-Айленд.Координация этих усилий по моделированию в конечном итоге позволит провести всесторонний анализ изменяющейся во времени азотной нагрузки и смоделировать эффекты различных сценариев управления азотом в региональном масштабе водораздела для пролива Зунд.

Работа по моделированию подземных вод и вспомогательные данные будут общедоступны на веб-странице проекта.

Ожидаемая дата доступности: 2021

Контактное лицо: Дональд Уолтер, [электронная почта защищена], Геологическая служба США

3.Проект разграничения подземных вод Геологической службы США на Лонг-Айленде (диаграмма 1, № 2)

Зона питания подземных вод – это место, где поверхностные воды попадают в подземные воды посредством фильтрации и, таким образом, пополняют водоносные горизонты. Затем водоносный горизонт выбрасывает пресную воду и связанную с ней нагрузку питательными веществами и другими растворенными компонентами в окружающие эстуарии и их притоки. Этот механизм переноса подземных вод с их питательными веществами и потенциальными загрязнителями в пролив является критическим фактором его общего состояния и будущей судьбы.Несколько организаций оценили воздействие оттока и нагрузки на пролив, но оценки не столь точны, поскольку границы областей пополнения не включены должным образом. В ответ на необходимость научного определения и оценки этих факторов Геологическая служба США разработала комплексную модель для определения областей пополнения запасов подземных вод, времени прохождения и оттока в ручьи и эстуарии Лонг-Айленда.

Моделирование было частью исследования доступности подземных вод в системе водоносных горизонтов Североатлантической прибрежной равнины (NACP).С 2015 по 2016 год Геологическая служба США собирала данные о качестве подземных вод для поддержки дополнительного моделирования стока на Лонг-Айленде в рамках Национальной программы оценки качества воды (NAWQA). Эти данные использовались для создания региональной модели, но сосредоточение внимания на Лонг-Айленде позволило лучше понять взаимосвязь между наличием воды и устойчивостью и, следовательно, заложило основу для разграничения областей пополнения запасов подземных вод. В рамках проекта было очерчено более 1000 водосборных бассейнов, определено время движения грунтовых вод, протекающих через основные водоносные горизонты Лонг-Айленда (напр.g, верхние ледники, Маготи и Ллойд) перед входом в пролив, а также подготовили геопространственные слои и метаданные для публичного распространения.

Подход проекта включал несколько этапов: 1) разработка модели потока, 2) анализ отслеживания частиц, 3) определение будущих приложений и 4) подготовка отчета. При разработке модели потока использовались наборы данных, собранные NACP и NAWQA, которые были введены в USGS MODFLOW, который включал модули для анализа границы раздела пресной и морской воды и отслеживания частиц.В ходе анализа слежения за частицами были определены принимающие поверхностные водоемы, чтобы указать конечные местоположения частиц, в которых частицы отслеживаются от точек входа в систему подземных вод до точек выхода в поверхностных водах. Этот процесс определяет области питания подземных вод для принимающих вод. Продукты проекта включают в себя:

  • Модельная сетка для стимуляции потока подземных вод Лонг-Айленда
  • Карты и разрезы, представляющие трехмерное распределение гидрогеологических единиц
  • Существующее стационарное распределение подпитки подземных вод
  • Смоделированные потенциометрические карты поверхности и уровня грунтовых вод основных водоносных горизонтов
  • Калибровка модели потока, анализ чувствительности и статистика неопределенностей модели
  • Определение областей питания подземных вод и связанных с ними времени прохождения и скорости оттока к принимающим поверхностным водам

Результат: Ожидается, что модель облегчит будущие анализы и проекты, включая , оценка уровня содержания азота в масштабе участка по областям пополнения запасов подземных вод, определение приоритетных областей, связанных с управлением сточными водами, определение атмосферных и сельскохозяйственных источников питательных веществ и применение к другим будущим усилиям по моделированию, таким как геохимическое моделирование поглощения азота, уточнение потоковой модели и p отслеживание статей и моделирование переходных состояний исторических и будущих сценариев повышения уровня моря, канализации и других изменяющихся во времени факторов.Кроме того, результаты этой модели будут использованы для разработки модели переноса растворенных веществ NYSDEC для определения скорости насыщения азотом для выбранной области пополнения запасов подземных вод с использованием данных в масштабе участка. Результаты этого проекта также помогут разработать обоснованные стратегии для решения проблемы загрязнения пролива Зунд.

Отчет, документирующий методологию и результаты, доступен в Интернете для общественности на веб-странице Геологической службы США.

Ожидаемая дата доступности: 2019

Контактное лицо: Пол Мисут, [email protected], USGS

Междисциплинарный центр количественного моделирования в биологии |

Постдокторант получает престижную стипендию NIH для расширения исследований прионных болезней

Постдокторант Микаль Банварт-Кун был награжден премией Национального института здравоохранения имени Рут Л. на сумму 205 140 долларов США.Премия Киршштейна за постдокторскую индивидуальную национальную исследовательскую службу (NIH-F32) будет распределяться в течение трех лет.

Целью стипендии является повышение исследовательской подготовки докторантов, которые могут стать продуктивными, независимыми исследователями в научных областях, связанных со здоровьем.

В своем постдокторском исследовании Банварт-Кун работает с профессором прикладной математики Калифорнийского университета в Мерседе Сюзанной Синди и Тришей Серио, деканом Колледжа естественных наук Массачусетского университета в Амхерсте.

«Я в восторге от того, что это значит для исследовательской программы Микала», — сказала Синди. «Математическая биология — сложная область для получения финансирования, потому что вы находитесь между двумя разными областями. Тот факт, что Микаль получила F32 за полностью вычислительную исследовательскую программу, говорит о силе ее исследований и потенциальном влиянии, которое они окажут на понимание протеостаза».

Читать полностью.

 

Ломая биотопливные барьеры: исследователи хотят упростить преобразование растений в топливо

Для оптимизации роста биокультур The U.Департамент энергетики S., или DOE, уделяет приоритетное внимание исследованиям, направленным на развитие фундаментального понимания почвенных микробов и клеточного метаболизма. «Плохой рост биокультур на малоплодородных землях является одним из ведущих факторов, сдерживающих биотопливную промышленность в настоящее время», — сказал соавтор исследования доктор Уильям Кэннон, адъюнкт-профессор математики в UCR и специалист по вычислительной технике в Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории.

Кэннон и исследователь UCR доктор Марк Альбер получили от Министерства энергетики трехлетний грант в размере 2,1 миллиона долларов на разработку математического и вычислительного моделирования, алгоритмов искусственного интеллекта и экспериментов, направленных на лучшее понимание химических реакций, участвующих в клеточном метаболизме, процессе, который питает жизнь. в клетках, в которых ферменты расщепляют и строят жиры, белки, энергоносители и генетическую информацию.Например, исследователи использовали математическую теорию управления, область прикладной математики, используемую для понимания того, как системы контролируют себя, а также машинное обучение для прогнозирования того, какие ферменты необходимо контролировать, чтобы предотвратить чрезмерное накопление метаболитов.

«Таким образом, концентрация метаболитов не становится настолько высокой, что жидкость внутри клетки становится густой и липкой, как патока, что может вызвать гибель клетки», — сказал Кэннон.

Читать полностью.

 

Семинар по разнообразию малого и среднего бизнеса 2021

Мы рады объявить о проведении виртуального семинара по разнообразию, справедливости и инклюзивности 26 марта 2021 года.

Целью нашего семинара является сотрудничество в создании доброжелательной и инклюзивной среды в Обществе математической биологии (SMB) и научном сообществе в целом.

Мы понимаем, что структурные барьеры ограничивают и продолжают ограничивать голоса в нашей области на основе расы, гендерной идентичности или самовыражения, статуса инвалидности, сексуальной ориентации и иммиграционного статуса среди прочего. Эти барьеры маргинализируют людей на всех этапах образования и карьеры.

Мы приглашаем наше сообщество присоединиться к нам, поскольку мы участвуем в критическом анализе нашей практики, чтобы развивать культуру, в которой все голоса будут услышаны, оценены и одобрены. Вместе, делясь историями и определяя конкретные действия, мы можем освободить место для всех.

Пожалуйста, проверьте здесь для получения дополнительной информации: https://icqmb.ucr.edu/smb-diversity-workshop-2021

 

SMB Education & REU Workshop 2021

Этот семинар состоится 1 и 2 апреля в рамках подготовки к Ежегодному собранию Общества математической биологии 2021 года (SMB2021), которое состоится с 13 по 17 июня 2021 года: https://www.smb2021.org Это двухдневный семинар, в котором мероприятия первого дня посвящены образованию, а второй день — исследовательскому опыту для студентов (REU).

Заявление о миссии и видении образовательного семинара

Этот полудневный семинар предназначен для математических биологов всех уровней и посвящен связям между образованием, разнообразием и исследованиями. Цель этого семинара — объединить исследователей и преподавателей для обмена опытом и идеями в области образования в современных быстро меняющихся условиях математической биологии.Мы рассмотрим данные о гипотезах, относящихся к разным уровням образования и к разным группам, чтобы найти общие черты, характеристики успеха и определить пути продвижения вперед.

Заявление о миссии и видении семинара REU

Этот семинар предназначен для преподавателей, студентов бакалавриата и старшеклассников, которые заинтересованы в получении дополнительной информации о программах REU. У нас будут спикеры и интерактивные панельные дискуссии вопросов и ответов (Q&A), чтобы помочь предоставить справочную информацию о REU, о том, как студенты могут узнать о программах и подготовить заявки.Мы также предоставим форум для общих дискуссий и ответов на любые вопросы. Мы надеемся, что этот семинар будет полезен для дальнейшего вовлечения сообщества, предоставляя возможности узнать больше о том, как участвовать, а также организовывать REU в области прикладной математики и биологических наук. Мы с нетерпением ждем, когда вы присоединитесь к нам на этом мероприятии.

Пожалуйста, проверьте здесь для получения дополнительной информации: https://icqmb.ucr.edu/smb-education-reu-workshop-2021

 

Выдающаяся лекция по математической биологии Междисциплинарный центр количественного моделирования в биологии UCR Математический коллоквиум:
Системно-биологический подход к пониманию иммунобиологии туберкулезной инфекции и лечения

Дениз Киршнер, доктор философии, содиректор Центра системной биологии, микробиологии и иммунологии Медицинской школы Мичиганского университета

Резюме: Туберкулез (ТБ) является одним из самых смертоносных инфекционных заболеваний в мире.Вызванный возбудителем Mycobacterium tuberculosis (Mtb), стандартный режим лечения туберкулеза состоит из лечения несколькими антибиотиками в течение не менее шести месяцев. Существует ряд осложняющих факторов, которые способствуют необходимости такой длительной продолжительности лечения и увеличивают риск неэффективности лечения. Структура гранулем, поражений, формирующихся в легких в ответ на инфекцию Mtb, создает неоднородное распределение антибиотиков, что ограничивает воздействие антибиотиков на Mtb. Мы можем использовать подход системной биологии, сочетающий экспериментальные данные с приматами, кроме человека, с вычислительным моделированием, чтобы представить и предсказать, как факторы влияют на эффективность схемы антибиотикотерапии и бактериальную стерилизацию гранулемы.Мы используем компьютерную модель на основе агентов, которая имитирует формирование, функцию и лечение гранулемы, называемую GranSim. Цель улучшения лечения туберкулеза антибиотиками состоит в том, чтобы найти режимы, которые могут сократить время, необходимое для стерилизации гранулем, при минимизации необходимого количества антибиотиков. Учитывая количество потенциальных комбинаций антибиотиков и дозировок, исчерпывающий поиск всех комбинаций для достижения этих целей является непомерно дорогим. Мы представляем основу для поиска оптимальных схем с использованием GranSim.В целом, мы представляем вычислительный инструмент для оценки эффективности схемы антибиотикотерапии с учетом осложняющих факторов при лечении ТБ, чтобы усилить нашу способность прогнозировать новые схемы, которые могут улучшить клиническое лечение ТБ.

Биография: Д-р Киршнер получила степень бакалавра, магистра и доктора наук в области прикладной математики в Тулейнском университете. Она также работала в аспирантуре в Лос-Аламосской национальной лаборатории и работала в докторантуре в Университете Вандербильта совместно с кафедрами математики и инфекционных болезней.В течение последних 25 лет д-р Киршнер сосредоточился на вопросах, связанных с моделями взаимодействия хозяина и патогена при инфекционных заболеваниях. Ее основное внимание было сосредоточено на создании моделей персистирующих инфекций (например, Helicobacter pylori, Mycobacterium tuberculosis и ВИЧ-1). Ее цель — понять сложную динамику, а также то, как нарушения этого взаимодействия (через лечение химиотерапией или иммунотерапией) могут привести к длительному или постоянному здоровью. В течение последних 20 лет ее исследования были сосредоточены на построении многомасштабных моделей для описания иммунного ответа хозяина на M.tuberculosis в различных пространственных и временных масштабах и во многих физиологических компартментах, включая легкие, лимфатические узлы и кровь. На сегодняшний день она работала и сотрудничала с экспериментаторами, получая данные о туберкулезе с помощью исследований на мышах, нечеловеческих приматах и ​​людях. Дениз имеет более 150 публикаций в ведущих журналах, описывающих эту работу, охватывающую темы от методологии до биологических достижений. Доктор Киршнер в настоящее время является (и является на протяжении последних 17 лет) главным редактором журнала Theoretical Biology.Она является содиректором-основателем Центра системной биологии Мичиганского университета, междисциплинарного центра Мичиганского университета, целью которого является содействие исследованиям и обучению ученых-теоретиков и ученых-теоретиков. В 2016 году она была избрана избранным президентом Общества математической биологии и была его президентом с 2017 по 2020 год. Страсть Дениз к наставничеству студентов, докторантов и младших преподавателей была основным направлением ее карьеры, и ее ключевая миссия состоит в том, чтобы продвигать как математику, так и семейные ценности в научном сообществе.
 

Zoom Meeting:
https://ucr.zoom.us/j/99179266453?pwd=MzJBVnJvWTVYSjh2WFZFYWJ4T3JPdz09
Идентификатор конференции: 991 7926 6453, пароль: 396836

 

10-й ежегодный симпозиум по системной биологии в Южной Калифорнии

Уважаемые коллеги,

Присоединяйтесь к нам на 10-м ежегодном симпозиуме по системной биологии в Южной Калифорнии! Этот симпозиум спонсируется Центром количественного моделирования в биологии UCR.
 
Ежегодный симпозиум, который проводится уже 10 лет, собирает исследователей со всей Южной Калифорнии — от Санта-Барбары до Сан-Диего — для обмена исследованиями, создания сообщества и стимулирования сотрудничества.Симпозиум будет проходить виртуально в формате Zoom и стендовой сессии на платформе Gather Town в пятницу, 5 марта, и будет включать в себя тематические сессии переговоров и постерную сессию.
 
Отдельные тезисы постеров будут представлены в формате краткого доклада до начала виртуального постера.
 
Зарегистрируйтесь сегодня — это бесплатно!
 
https://www.cityofhope.org/2021-systems-biology-symposium

 

Новый многокампусный консорциум для изучения совокупности коронавирусов

Калифорнийский университет в Риверсайде получил награду UC Multicampus Research Programs and Initiatives 2021, или MRPI, которая позволяет кампусу создать исследовательский консорциум UC Coronavirus Assembly.

«Этот консорциум будет стремиться понять физические принципы, лежащие в основе образования коронавирусов», — сказала Ройя Занди, профессор физики и астрономии Калифорнийского университета в Риверсайде и главный исследователь четырехлетнего проекта, получившего финансирование на сумму более 1,75 миллиона долларов. «Мы также изучим влияние некоторых лекарств на процесс сборки».

UCR присоединятся к консорциуму UC Merced и UC Davis. Три кампуса будут работать вместе, чтобы понять факторы, способствующие возникновению SARS-COV-2.

Читать статью > Новости УЦР

 

Исследование Калифорнийского университета в Риверсайде посвящено тому, как ВИЧ мутирует, чтобы ускользнуть от иммунной системы

Группа под руководством ученого из Калифорнийского университета в Риверсайде разработала метод изучения того, как мутирует ВИЧ, чтобы ускользнуть от иммунной системы у нескольких людей, что может помочь в разработке вакцины против ВИЧ.

ВИЧ, который может привести к СПИДу, быстро развивается и атакует иммунную систему организма. Генетические мутации вируса могут предотвратить его уничтожение иммунной системой.Хотя в настоящее время не существует эффективного лекарства от вируса, его можно контролировать с помощью лекарств.

«Понимание генетических причин болезней важно для биомедицинских наук», — сказал Джон П. Бартон, доцент кафедры физики и астрономии UCR, который руководил исследованием вместе с Мэтью Р. Маккеем, профессором электроники и компьютерных технологий. инженерии, химической и биологической инженерии в Гонконгском университете науки и технологий.

Читать статью > Новости UCR
 

Исследование

показывает, как клетки контролируют то, что они производят после еды

Новое исследование показывает, как бактерии контролируют химические вещества, образующиеся при употреблении «пищи».Открытие может привести к появлению организмов, которые более эффективно превращают растения в биотопливо. Исследование, проведенное учеными из Калифорнийского университета в Риверсайде и Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории, было опубликовано в Journal of the Royal Society Interface.

Читать статью > Новости УЦР

 

День математики ЛГБТК+

Филдсовский научно-исследовательский институт математических наук проводит первый (но не последний) День математики ЛГБТК+. Это виртуальное мероприятие предназначено для ЛГБТК+ математиков и студентов, изучающих математические науки, и их союзников.ЛГБТК+ математики проведут четыре получасовых доклада, после чего состоится панельная дискуссия. Спикеры представят свои математические исследования, а также свой путь академической карьеры в качестве члена сообщества ЛГБТК+.

Регистрация бесплатная, мероприятие состоится в среду, 18 ноября, с 10:00 до 13:45. ТИХООКЕАНСКОЕ СТАНДАРТНОЕ ВРЕМЯ. Обратите внимание, что время, указанное в онлайн-расписании, указано в восточном часовом поясе.

Комитет по связям с общественностью Тихоокеанского математического альянса (PMA): Марио Бануэлос, Кармен Капрау, Джон Рок, Кристина Ранналс, Эдуард Черчиан, Кханг Тран

 

Предложение специальной сессии под названием «Совместное экспериментальное и многомасштабное моделирование микробиома окружающей среды» для ежегодного собрания AAAS 2021 года

8-11 февраля 2021 г.: https://meetings.aaas.org/ Предложение только что было принято Программным комитетом.

Тема ежегодного собрания AAAS 2021 года сосредоточена на понимании сложности и динамики различных экосистем с учетом множества точек зрения.

Специальное заседание было предложено Марком Альбером, заслуженным профессором кафедры математики Центра количественного моделирования в биологии Калифорнийского университета, Риверсайд

Джоэл Сакс, профессор, кафедра эволюции, экологии и биологии организмов, Калифорнийский университет, Риверсайд

Уильям Кэннон, специалист по вычислительной технике, вычислительная математика, Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория; Адъюнкт-профессор кафедры математики Калифорнийского университета, Риверсайд,

и номинирован секцией математики (начальная) и секцией биологии (вторичная).Здесь вы найдете файл с описанием сессии и тезисами докладов. Точная дата и время проведения специальной сессии будут сообщены дополнительно.

 

Виртуальные публичные лекции: шаблоны Тьюринга на машинах Тьюринга — видео

27 августа стал началом наших виртуальных публичных лекций. Большое спасибо, что вы были частью нашего самого первого виртуального мероприятия.

Если у вас не было возможности присоединиться к прямой трансляции вчера или вы хотите посмотреть лекцию еще раз, перейдите по ссылке ниже:

https://видео.leidenuniv.nl/media/1_gqixuilc

 

Ежегодное собрание по вычислительной нейронауке (CNS*2020)

 

В этом году ежегодная встреча по вычислительной нейронауке (CNS’2020) пройдет онлайн 18-22 июля и будет БЕСПЛАТНОЙ (обычно ~ 500 долларов за регистрацию). В рамках встречи мы организуем учебное пособие и 2 семинара по многомасштабному моделированию мозга и инструментам и ресурсам машинного обучения, включая несколько проектов, финансируемых NIH. Мероприятия организованы SUNY, Йельским университетом, UCL и Институтом мозга Аллена.У нас более 20 спикеров, все лидеры в своих областях и представляют широкий спектр инструментов/ресурсов для моделирования.

Чтобы зарегистрироваться, перейдите по ссылкам выше или перейдите непосредственно на http://cnsorg.org/cns-2020

 

Совместно спонсируется Междисциплинарным центром количественного моделирования в биологии UCR Math и Центром Лоренца В Лейдене, Нидерланды, д-р Марк Альбер является соорганизатором Летней школы «Моделирование формы и размера в биологическом развитии»


Студентам предлагается участвовать в онлайн-мероприятиях, включая прослушивание обзорных докладов и работу над вводными проектами.Кульминацией этих мероприятий станет интенсивная программа обучения и обмена с 24 по 28 августа 2020 года.

Последующая специальная сессия, которая состоится на Ежегодном собрании SMB 2021 г., 13–17 июня 2021 г. в UCR, а также семинар в Центре Лоренца где-то в 2021–2022 гг.

Летняя школа посвящена математическим многомасштабным моделям развития и роста растений животных и растений. Участники школы будут работать с моделями, основанными на клеточном уровне, т. е. моделями, устанавливающими связи между клеточными процессами, такими как клеточный рост и деление, движение клеток и взаимодействие с внеклеточным матриксом (ВКМ), механическая или химическая передача сигналов между клетками и т. д., что приводит к развитию и росту формы органов в более высоких пространственных масштабах.

Аспиранты познакомятся с самыми современными примерами многомасштабного моделирования в разработке. Они получат практический опыт разработки математических и вычислительных моделей, а также калибровки моделей с использованием экспериментальных данных. Они также будут разрабатывать в командах простые, но новые примеры моделей, чтобы ответить на открытые научные вопросы, предложенные спикерами заранее. Ожидается, что студенты уже имеют некоторый опыт моделирования, но им будет предложено работать с новым для них методом.

https://www.lorentzcenter.nl/modeling-shape-and-size-in-biological-development.html

 

Доктор Рассел Рокн назначен адъюнкт-профессором кафедры математики Калифорнийского университета в Риверсайде

Доктор Рассел Рокн из Города Надежды был назначен адъюнкт-профессором кафедры математики Калифорнийского университета в Риверсайде: https://www.cityofhope.org/people/rockne-russell Он является доцентом кафедры вычислительной и Количественная медицина в Научно-исследовательском институте Бекмана Города Надежды.Он также является директором отдела математической онкологии с целью перевода исследований математики, физики и эволюции в клиническую помощь. Это подразделение, входящее в состав Высшей школы биологических наук Ирелла и Манеллы и Научно-исследовательского института Бекмана города Надежды, уникальным образом сочетает в себе клиническую помощь, научные исследования и математические знания для улучшения общего понимания развития, роста, эволюции рака и реакции на него. лечение. Эта работа в конечном итоге помогает медицинскому персоналу прогнозировать, контролировать и предотвращать злокачественные новообразования как в глобальном масштабе, улучшая стандарты лечения, основанные на фактических данных, так и на индивидуальном уровне, персонализируя лечение с использованием поддающихся количественной оценке факторов пациента и болезни.
 

Центр является соучредителем трех конференций до 2021 года

1. 9-я ежегодная конференция SoCal по системной биологии, которая состоится в UCR 1 февраля 2020 г.:

2. Мемориальный симпозиум Димитриса Морикиса, который состоится в UCR 10 февраля 2020 г.: https://morikis-symposium.engr.ucr.edu/

3. Ежегодное собрание Общества математической биологии 2021 года состоится в UCR с 13 по 17 июня 2021 года.В этом году он пройдет в Германии. https://www.smb.org/meetings/

 

DOE поддержал междисциплинарный совместный проект в UCR, PNNL и ORNL

Доктор Альбер является соисполнителем только что присужденного трехлетнего (01.09.2019-31.08.2022) гранта Министерства энергетики под названием «Выяснение принципов бактериально-грибковых взаимодействий» с общим бюджетом 2 246 000 долларов США и 556 229 долларов США. на поднаграду УЦР.

В состав междисциплинарной группы

входят:

PI: Уильям Кэннон, старший научный сотрудник Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории и адъюнкт-профессор кафедры математики, Калифорнийский университет в Риверсайде,

Со-PI: Марк Альбер, заслуженный профессор кафедры математики, Калифорнийский университет в Риверсайде,

Со-PI: Dale A Pelletier, старший научный сотрудник отдела биологических наук Окриджской национальной лаборатории (ORNL)

Со-PI: Джесси Лаббе, штатный научный сотрудник, руководитель лаборатории генетики и биологии грибковых систем в отделе биологических наук Окриджской национальной лаборатории (ORNL)

Название: Выяснение принципов бактериально-грибковых взаимодействий

Резюме: По сравнению с бактериально-бактериальными взаимодействиями, о бактериально-грибковых взаимодействиях известно очень мало, даже несмотря на то, что эти взаимодействия считаются фундаментально важными для миссий Министерства энергетики США в области устойчивого развития, разработки биотоплива для сельскохозяйственных культур и проектирования биосистем.В биотопливных культурах многие корневые системы культур живут в мутуалистическом симбиозе с грибами и бактериями. Вспомогательные бактерии микоризы (MHB) увеличивают колонизацию корня хозяина микоризными грибами, которые, в свою очередь, действуют как микрокорневая система, обеспечивающая растение питательными веществами почвы. Недавняя работа над микробиомом корня Populus показала, что взаимодействие между микоризным грибком Laccaria bicolor и бактерией Pseudomonas fluorescens является ключом к приспособленности растения. Эти организмы, Laccaria и P.fluorescens, находятся в центре внимания этого проекта, чтобы использовать комбинированное математическое и вычислительное моделирование и эксперименты для понимания фундаментальных принципов взаимодействия между грибами и бактериями с точки зрения обмена веществами и энергетики, а также того, как материал и энергия связаны в меж- и внутримикробных процессах. подсистемы.

 

Документ с изложением позиции по интеграции машинного обучения и многомасштабного моделирования

Интеграция машинного обучения и многомасштабного моделирования https://arxiv.org/abs/1910.01258 для обсуждения на конференции, которая состоится в NIH, Bethesda, MD, с 24 по 25 октября:

https://www.imagwiki.nibib.nih.gov/msm-consortium/2019-ml-msm

https://www.imagwiki.nibib.nih.gov/msm-consortium/agenda

 

AMS в Калифорнийском университете в Риверсайде — 2019

Приглашаем вас принять участие в осеннем западном секционном собрании Американского математического общества (AMS), которое состоится в Калифорнийском университете в Риверсайде с 9 по 10 ноября 2019 г. (суббота-воскресенье):

http://www.ams.org/meetings/sectional/2266_timetable.html

В частности, на совещании будут организованы три специальные сессии по приложениям в биологии, а также специальная сессия Ассоциации женщин-математиков (AWM).

 

2-я ежегодная конференция по количественным подходам в биологии состоится 4-5 октября 2019 г. в Северо-Западном университете

Эта конференция представляет собой двухдневное мероприятие, которое включает в себя ряд мероприятий для стимулирования взаимного обогащения идеями, в том числе выступления приглашенных докладчиков, молниеносные доклады, стендовые доклады, конкурс студенческих исследований, прием и множество возможностей для общения.

ДОКЛАДЧИКИ День 1 – 4 октября 2019 г.

Хана Эль-Самад, Калифорнийский университет в Сан-Франциско

Дэниел Фишер, Стэнфордский университет

Кристин Хайч, Технологический институт Джорджии

Мадхав Мани, Северо-Западный университет

Энди Оутс, Федеральная политехническая школа Лозанны

День 2 – 5 октября 2019 г.

Николь Креанза, Университет Вандербильта

Джеймс Ли, Университет Иллинойса в Чикаго

Шривидья Айер-Бисвас, Университет Пердью

Синь Ли и Дэйв Шихай Чжао, Университет Иллинойса, Урбана Шампейн

Кристиан Петерсен, Северо-Западный университет

Иеремия Зартман, Университет Нотр-Дам

Зарегистрируйтесь здесь

 

Недавний специальный выпуск Бюллетеня математической биологии включает доклады участников конференции, проходившей в Калифорнийском университете в Риверсайде в 2017 г.

Специальный выпуск по многомасштабному моделированию роста и формы тканей Бюллетеня математической биологии, том 81, выпуск 8, август 2019 г.: 3214-3218, doi: 10.1007/s11538-019-00649-2 https://link.springer.com/journal/11538/81/8/page/1 Редакторы выпуска: Марк Альбер, Кристоф Годен, Филип Майни, Роланд Меркс, Эрик Мьолснесс Введение: https ://link.springer.com/article/10.1007/s11538-019-00649-2

В этом специальном выпуске представлены материалы участников трех семинаров аналогичной направленности, проведенных в 2016–2017 годах: «Моделирование роста и формы тканей», проходивших с 6 по 10 марта 2017 г. в Институте математической биологии NSF (MBI), Колумбус. , Огайо, США, «Многомасштабное моделирование сложных систем в биологии развития и биологии растений», состоявшееся 15 декабря 2017 г. в Междисциплинарном центре количественного моделирования в биологии Калифорнийского университета, Риверсайд, Калифорния, США, «Вычисление ткани». : Моделирование многоклеточных систем» на 15-й Европейской конференции по вычислительной биологии, проходившей с 3 по 7 сентября 2016 г. в Гааге, Нидерланды.В специальном выпуске статьи о последних достижениях в этой области объединены с обзорными статьями, в которых подробно обсуждаются некоторые открытые проблемы. Участникам было предложено описать последние результаты применения новейших математических и вычислительных моделей и экспериментальных подходов, используемых для изучения проблем морфогенеза и роста растений и животных.

 

Доктор Уильям Кэннон назначен адъюнкт-профессором кафедры математики Калифорнийского университета в Риверсайде

Др.Уильям Кэннон из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL) был назначен адъюнкт-профессором кафедры математики Калифорнийского университета в Риверсайде: https://www.pnnl.gov/science/staff/staff_info.asp?staff_num=7055

Научные интересы доктора Кэннона включают: вычислительную биофизику, биохимию и протеомику; Моделирование и симуляция, включая детерминированное и стохастическое моделирование метаболизма; моделирование состояния; микробный метаболизм; статистика, статистическая механика и анализ данных статистической протеомики; Облачные вычисления и высокая производительность.

Доктор Кэннон является автором более 50 технических публикаций по моделированию и моделированию, анализу данных и протеомике. Его дипломная работа была посвящена статистической термодинамике в лаборатории Дж. Эндрю Маккаммона, изучавшей белки молекулярного распознавания с использованием методов молекулярной динамики и Монте-Карло. Его дипломная работа была в лаборатории Стивена Дж. Бенковича, где он работал как в экспериментальной, так и в вычислительной энзимологии. До прихода в PNNL д-р Кэннон работал в Monsanto над высокопроизводительным анализом данных транскриптома и сетевым выводом.С момента прихода в PNNL доктор Кэннон работал над статистическими методами интеграции данных протеомики с моделями, использованием суперкомпьютеров для максимальной идентификации пептидов и белков с помощью высокопроизводительных масс-спектрометрических анализов, а также над моделированием и моделированием метаболических путей. Researchgate: www.researchgate.net/profile/William_Cannon2

 

Сэмюэл Бриттон из UCR Math DOE Стипендия аспирантов Управления науки

Аспирант факультета математики Сэмюэл Бриттон был награжден премией U.S. Стипендия аспиранта Управления науки Министерства энергетики (DOE) (SCGSR) для проведения исследований в рамках совместного проекта Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL) под названием «Интеграция данных и многомасштабная вычислительная модель метаболизма». Консультировать его по этому проекту будут доктор Уильям Кэннон (PNNL) и доктор Марк Альбер (UCR).

В уведомлении о присуждении награды SCGSR указано, что: «Избрание Сэмюэля Бриттона для присуждения награды SCGSR является признанием выдающихся академических достижений и достоинств исследовательского предложения SCGSR и отражает потенциал Сэмюэля Бриттона для продвижения докторской степени.D. изучает и вносит важный вклад в миссию Управления науки Министерства энергетики».

Моделирование твердой поверхности в Blender

Теперь с дополнительным 2,8-кратным контентом!

Индустрия моделирования твердых поверхностей процветает, и это неудивительно, поскольку любовь к созданию твердых поверхностей сохраняется уже давно! Теперь количество возможностей для моделистов с твердыми поверхностями ОГРОМНОЕ: концепт-арт для научно-фантастических фильмов, реквизит для видеоигр, дизайн роботов в реальном мире, 3D-печать — вы называете это.

Если вы когда-либо видели работы Дэниела Бюстедта, Masterxeon1001, Виталия Булгарова или Нила Блевинса и многих других замечательных художников, вы, возможно, знаете это чувство благоговения и волнения… и разочарования. Мол, как им удается создавать такие реалистичные, детализированные модели?

РАСПРОСТРАНЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ

Возможно, вы тоже сталкивались с ними, мы хотим поблагодарить людей, которые поделились с нами своими проблемами моделирования по электронной почте и в Твиттере…

  • Треугольники и NGons — это головная боль
  • Булевы операции очень трудно освоить
  • Способы создания красивых скошенных краев
  • Вырезание отверстий в изогнутых поверхностях
  • Общие проблемы с затенением
  • Беспорядок в топологии
  • Где добавить кромочные петли, как управлять краевым потоком
  • Создание плавных переходов от одной формы к другой


МЫ ВСЕ ТАМ БЫЛИ

На самом деле каждому из нас потребовалось более 10 лет, чтобы накопить достаточно знаний о моделировании, чтобы быть уверенным в этом.

УЖАСНО ДОЛГО!

В общем, мы подумали, как бы это выглядело, если бы мы объединили все знания, необходимые для начала работы с моделированием твердой поверхности, включая практические и теоретические материалы, и просто собрали видеокурс.

Это все, что вам нужно знать для создания роботов и других объектов с твердой поверхностью в Blender. Полное руководство по сверхмощным рабочим процессам моделирования плюс 6 часов теории.Все нужные галочки отмечены.

Это как смотреть целый сезон «Игры престолов», но про 3D-моделирование в Blender.

Это, вероятно, не сделает вас Виталием Булгаровым, но вы будете чувствовать себя НАМНОГО увереннее в своих навыках моделирования.

ИНСТРУКТОРЫ

Эйди Берроуз — Художница, чрезмерно оптимистичная, соавтор @ Creative Shrimp

Глеб Александров — Основатель Creative Shrimp, Caffeinated Artist

9 WHIDE INSAT’S 9 9 INSAT?
  • Информация о видео: 13+ часов, 2560 x 1440, формат MP4
  • 80+ руководств по моделированию твердых поверхностей
  • 2 рабочих процесса: Sub-d и Boolean
  • Используемое программное обеспечение: Blender 2.79б
  • Уровень навыка: начальный-средний

ЧТО МНЕ ПОТРЕБУЕТСЯ?

100% Blender, без сторонних плагинов.

СЛОЖНОСТЬ: НАЧАЛЬНЫЙ/СРЕДНИЙ

Первая часть видеокурса, сторона А, как мы ее называем, предназначена для начинающих пользователей. Это основы теории моделирования и учебники для начинающих, а также демонстрация самых популярных инструментов и методов моделирования. 6 часов.

Сторона B, с другой стороны, требует довольно глубокого понимания основных инструментов и принципов моделирования, пользовательского интерфейса и так далее.Он предназначен для промежуточных пользователей. 7 часов.

БОНУСЫ

  • Все необходимые файлы .blend включены
  • Набор Китбаш. Соединения, петли, защелки, тросы и многое другое.

Все файлы проекта находятся под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Не стесняйтесь использовать эти активы в своих проектах, даже коммерческих.

Подробности: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

ЧТО ГОВОРЯТ ХУДОЖНИКИ?

Ричард Мани, художник по автомобилям Star Citizen

«Вау!»

Уэсли, основатель Penfinity

«Просто усвоить и легко следовать.”

Джерри Перкинс (masterxeon1001), создатель Hard Ops

«До свидания… так познавательно. Я буду рекомендовать это всем в качестве предварительного условия для понимания основ!»

Нил Блевинс, цифровой художник

«Очень высокое качество… много хороших идей и объяснение, почему что-то нужно делать и почему что-то работает так, как оно работает»

Даниэль Бистедт, художник по персонажам Чрезвычайно полное руководство по моделированию твердых поверхностей, которое охватывает как основы, так и профессиональные советы.Информативно и вдохновляюще. Молодцы Глеб и Айди!»

Янал Сосак (YanSculpts), Художник по персонажам

«Предоставьте Глебу и Эйди создание курса, о котором трудно дать показания… Не знаю, как в нескольких словах отдать должное их работе. Этот курс вероятно, лучше, чем все, чему вы научитесь в любой 3D-школе. Этот видеокурс наполнен советами по моделированию, приемами, теориями и исполнением, которые поразят вас!»

Грант Уилк, Remington Graphics

«Глеб и Эйди прикроют вам спину, когда дело доходит до курсов Blender.Глупые комментарии, единственные в своем роде советы, простые для понимания инструкции и экспертные рабочие процессы — все это плодотворно встречается на протяжении всего этого курса. Я не мог просить большего!»

Мидж Синнейв, художник по анимационному дизайну и визуальным эффектам

«Из всех курсов по моделированию твердой поверхности, которые я видел за эти годы, это один из самых полных курсов, которые я когда-либо встречал. Эйди и Глеб отлично справляются со своей задачей. работа по прохождению вас через все различные методы моделирования в Blender для достижения отличного результата.Вы не будете разочарованы!»

Для получения дополнительной информации посетите CreativeShrimp.com

60+ лучших модельных агентств Америки

Стать моделью — твоя мечта? Вы хотите стать фотомоделью или коммерческой моделью? Мы перечислили некоторые из лучших модельных агентств в Америке, чтобы помочь вам добраться туда.

В индустрии моды существуют уникальные ниши. В то время как многие думают о гламурных моделях, которые дефилируют по подиумам Милана и Парижа, почти в каждом городе есть несколько коммерческих модельных агентств.Требуются модели для всевозможных коммерческих фотосессий, небольших показов мод и полиграфической фотосъемки.

Почти каждый может стать успешной моделью. Секрет заключается в том, чтобы понять, каковы ваши навыки и возможности, и продать их правильному агентству. И в США есть много ведущих модельных агентств, к которым вы можете обратиться.

Лучшие модельные агентства наставляют своих моделей и помогают им найти как можно больше вакансий. Их задача — продать вас и найти вашу работу.Список клиентов агентства должен дать вам некоторое представление о том, какую работу вы будете выполнять для них. Полон ли их список именитых модных брендов или местных каталожных компаний?

Выбор лучшего модельного агентства

Независимо от вашего опыта работы в индустрии, модели нуждаются в качественном представлении, чтобы получить максимальную отдачу от своей карьеры. Для начинающих и начинающих моделей небольшие агентства в вашем родном городе могут стать отличным местом для старта. Этими агентствами обычно руководят бывшие модели или инсайдеры индустрии.Они работают с местными клиентами и заказывают концерты. Возможно, что еще более важно, хорошие модельные агентства наставляют и тренируют вас, чтобы помочь вам получить больше концертов. Крупнейшие модельные агентства Нью-Йорка и Лос-Анджелеса постоянно проверяют эти агентства. Для них небольшие агентства в родном городе являются отличным источником новых талантов.

Модельные агентства такие же, как и любой другой бизнес. Некоторые специализируются на конкретных нишах, о которых вам следует знать. Как модель, вы должны продвигать себя соответствующим агентствам.И не ограничивайтесь самыми известными модельными агентствами, иногда вы можете получить больше работы от меньшего, более специализированного модельного агентства рядом с вами.

Как попасть в топовое модельное агентство

Модельные агентства всегда ищут свежие таланты. Есть два основных способа быть обнаруженными. Вы можете сделать так, чтобы они пришли к вам, или вы можете пойти к ним.

В современном мире, ориентированном на социальные сети, все больше и больше искателей талантов используют Instagram. Лучшие модельные агентства просматривают профили в Instagram, чтобы найти новые таланты.

Вот четыре основных совета, которые помогут получить контракт от агентства.

1. Продвигайте себя как профессионал.

Создайте модельный веб-сайт и используйте Instagram и социальные сети в своих интересах. Это не обязательно должно быть связано только с работой, но убедитесь, что ваше присутствие в Интернете говорит о том, что вы есть на самом деле. Разведчики будут смотреть на него, так что убедитесь, что там нет ничего, что вы не хотите, чтобы они увидели!

Готовы продемонстрировать свои навыки моделирования? Создайте онлайн-портфолио моделей с Pixpa!

2.Исследуйте модельные агентства и назначайте интервью.

Многие небольшие агентства проводят открытые телеконференции в течение недели. Внимательно следуйте их инструкциям. Принесите рекомендуемые фотографии и документы, будьте профессиональны и вежливы. Помните, что дело не только в том, как вы выглядите перед камерой, но и в том, насколько вы обучаемы и привлекательны.

3. Отправьте в агентства онлайн.

Почти все коммерческие модельные агентства принимают онлайн-заявки от моделей.Ожидается, что у вас будет несколько фотографий и, возможно, портфолио. Посмотрите несколько замечательных примеров модельных портфолио. Многие также хотят видеть ваши профили в Instagram или Facebook, если вы используете их для продвижения себя (что вы должны делать!).

4. Не беспокойтесь о профессиональных фотографиях.

Большинство агентств хотят видеть вас «естественным». Им нужны снимки с естественными позами и без макияжа. Также рекомендуется простая прическа и базовая одежда (например, джинсы и белая футболка).Если вы отправляете заявку в агентство онлайн через их веб-форму или электронную почту, дважды и трижды проверьте их требования, является ли это одним из хороших модельных агентств для начинающих. Многие агентства подробно объясняют, какие фотографии они ищут, и свои текущие потребности в моделях. Вот список примеров веб-сайтов с портфолио парикмахеров для вашего использования.

Оставаться в безопасности

К сожалению, в процессе саморекламы агентствам к вам могут обратиться гнусные люди, утверждающие, что они ищут таланты.В отрасли, где многие новые модели ждут своего большого прорыва, недобросовестные люди придумали способы извлечь выгоду. Если к вам обращается специалист по поиску талантов, всегда дважды проверяйте его учетные данные и уточняйте в агентстве, с которым он работает. Как всегда, если это слишком хорошо, чтобы быть правдой, возможно, так оно и есть. Агентства знают, что это проблема, и нет ничего плохого в том, чтобы проверить, с кем вы работаете.

Список ведущих модельных агентств США

Модельные агентства в Лос-Анджелесе

Сторм Лос-Анджелес — законодатель моды в отрасли, Сторм представляет собой как модель, так и художественный талант.Согласно их веб-сайту, среди прочих они представляли Кейт Мосс и Синди Кроуфорд. Это одно из лучших модельных агентств Америки.

Q Management — Бутик-агентство с глобальными амбициями Q было основано в 1998 году. Среди их клиентов — Chanel, Lancome, Revlon, Gucci, Apple, Nike и многие другие. Q имеет офисы как в Лос-Анджелесе, так и в Нью-Йорке.

LA Models — основанное в 1980-х годах агентство LA Models является одним из самых влиятельных агентств в мире. Они утверждают, что являются крупнейшим модельным агентством на западном побережье!

Two Management — 2M — международное агентство из Лос-Анджелеса.У них есть офисы в Копенгагене и Торонто. Это бутик-агентство, специализирующееся на высококачественной рекламе и каталогах.

Штат. Штат имеет офисы в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе. У них есть много отделов, в том числе модели образа жизни и фитнеса, стилисты и художники по уходу.

Nous Model Management — Nous специализируется на женщинах-моделях для печати и моды. Они всегда ищут женщин в возрасте от 14 до 21 года, проводят открытые телеконференции и принимают веб-заявки.

DT Model Management. Основанное в 2012 году Дэвидом Тоддом агентство DT Model Management является одним из ведущих модельных агентств, объединяющих лучшие мировые таланты и бренды.

Модельные агентства в Сан-Франциско

Бум! Модели и талант — бум! представляет моделей, актеров, моделей образа жизни, музыкантов и даже домашних животных. Они принадлежат Гильдии киноактеров (SAG) и Американской федерации артистов телевидения и радио (AFTRA).

Модельное агентство Look — Look было основано в 1986 году с вниманием к деталям и превосходным обслуживанием, чтобы обеспечить успех своих моделей и счастье своих клиентов. Они проводят открытый конкурс по понедельникам, а также принимают веб-заявки.

Файлы Блэквелла — Файлы Блэквелла фокусируются на моделях «настоящих людей», чтобы удовлетворить потребности коммерческих клиентов и фотографов по всему миру. Среди прошлых клиентов GoPro, Airbnb, Uber, Facebook, UPS, BMW, CNN и многие другие. У них также есть подразделение Pro Talent для известных моделей.

Marla Dell Talent — MDT — франчайзинговое агентство SAG-AFTRA для моделей, актеров и детей. Они работают с сотнями Bay Area и международными клиентами, такими как Levis, Old Navy, Pixar, Nickelodeon и Disney.

Scout Model and Talent Agency — у Scout есть офисы как в Лос-Анджелесе, так и в Сан-Франциско. Они не проводят открытых звонков, но принимают заявки онлайн.

JE Model Management — JE представляет широкий спектр талантов, от моделей моды и образа жизни до актеров театра и кино. Они принимают заявки онлайн. У них есть много ведущих модельеров, которые освоили свое ремесло в некоторых из лучших школ дизайна моды в стране.

Stars Management. Как и многие агентства Западного побережья, Stars управляет всеми, от моделей до спортсменов и влиятельных лиц.У них есть отделы для латыни, фитнеса, артистов озвучивания и творческих людей всех мастей.

RAE Model and Talent Agency — агентство RAE не только представляет мужчин и женщин-моделей в сфере моды, образа жизни, коммерческих фильмов и печати, но и является единственным агентством, представляющим интересы танцоров в районе залива Сан-Франциско. Некоторые из их клиентов включают Levi’s, Athleta, FitBit, Facebook, Google и Toyota. Агентство RAE с талантами, включая визажистов, фотографов, музыкантов и артистов цирка, обеспечивает все необходимое для живых мероприятий и развлечений.

Агентство моделей и талантов NYLO — с подразделениями для моделей от четырех до 65+ лет, NYLO работает по франшизе SAG-AFTRA и фокусируется на построении прочных отношений со своими клиентами и их талантами. В настоящее время они не принимают заявки, но проверяйте их почаще, так как это может измениться.

Models, Inc. У Models, Inc. есть таланты всех национальностей и размеров. Они не проводят открытые звонки, но принимают материалы по электронной почте. Они сосредоточены на различных вариантах и ​​клиентах, и у них есть подразделения для подростков, настоящих семей, ручного моделирования, подходящих моделей и младенцев / детей.

Модельные агентства в Денвере

Агентство Донны Болдуин. В список Донны Болдуин входят модели, актеры, таланты озвучивания и стилиста. Модели размещаются с Revolution Management. Согласно их веб-сайту, это крупнейшее и наиболее уважаемое агентство по поиску талантов в Денвере.

Eden Talent Agency — Eden представляет моделей в Колорадо для местных клиентов. У них есть подразделения для мужчин, женщин, детей и семей. Они активно ищут новые таланты и принимают онлайн-заявки.

Maximum Talent — теперь часть агентства The Block Agency из Нэшвилла, Maximum Talent представляет множество художников, включая моделей.

Агентство John Casablancas — John Casablancas имеет офисы по всей стране, в том числе несколько международных офисов. Их модели были подписаны ведущими агентствами и работали для самых разных клиентов, от AT&T до Warner Brothers. На сайте есть онлайн-прослушивание.

Модельные агентства в Майами

Caroline Gleason Models — CGM представляет моделей с особыми подразделениями, посвященными моде, фитнесу и влиятельным лицам.Они принимают веб-представления.

Posche Models International — у Posche есть офисы как в Майами, так и в Нью-Йорке, а также в длинном списке городов по всему миру. Они принимают заявки онлайн-моделей, но не забудьте проверить их веб-сайт на предмет своих конкретных потребностей.

The Green Agency — это бутик-агентство, расположенное в Майами-Бич, представляет англоязычных и испанскоязычных моделей, актеров и артистов озвучивания. У них есть форма онлайн-обнаружения, но они не проводят открытые звонки. Посетите их веб-сайт, чтобы найти их отраслевой блог Tammy Talks.

FRONT Management — FRONT представляет самые свежие лица женской моды, мужчин, детей, талантов и знаменитостей, в том числе больших размеров, больших и высоких. Среди клиентов были Versace, Ralph Lauren и многие другие ведущие бренды.

Модельные агентства в Атланте

BMG Models — BMG имеет офисы по всей стране и представляет модные, коммерческие модели и модели стиля жизни, мужчин и женщин, а также детей. Каждую среду они проводят открытые телеконференции в своем офисе в Атланте для моделей от 13 лет и старше.

MP Management — открытые телеконференции каждую среду, более подробную информацию можно найти на их веб-сайте. У них есть офисы по всему миру, и они представляют одних из самых талантливых моделей мира. MP Management присутствует в Майами, Чикаго и Лос-Анджелесе, кроме Атланты.

Модельные агентства в Чикаго

Stewart Talent — Steward — это разнообразное агентство, которое представляет не только моделей, но и комиков, актеров, режиссеров и музыкантов. У них есть еще офисы в Атланте, Нью-Йорке и Лос-Анджелесе.Онлайн-заявки можно подавать через их веб-сайт.

Агентство талантов Лили — в список Лили входят модели, актеры, художники и специалисты по озвучиванию. Они принимают заявки онлайн. Лили имеет более чем 40-летний опыт работы в отрасли.

10 MGMT — 10 В список MGMT входят мужские и женские модели моды и образа жизни, влиятельные лица и творческие люди. Они принимают онлайн-заявки.

Талант Ширли Гамильтон — Ширли Гамильтон представляет разнообразную группу моделей, включая мужчин, женщин, детей и подростков, а также небинарные гендерные модели.Они принимают заявки по почте, более конкретные требования см. на их веб-сайте.

Модельные агентства в Нью-Йорке

APM New York. APM — это не просто модельное агентство, оно объединяет творческий опыт ведущих влиятельных лиц и стратегов отрасли.

Ford Models. По данным Forbes.com, Ford Models является самым влиятельным агентством в мире. Ford имеет офисы по всей Северной Америке (и по всему миру), а их клиенты представлены всеми крупными домами моды и крупными изданиями.Это также одно из лучших мужских модельных агентств в мире.

Next Models NYC — Next также имеет офисы в Лос-Анджелесе, Майами, Париже, Лондоне и Милане. Это действительно международное агентство, среди его клиентов GQ, Vogue и Calvin Klien. Свяжитесь с ближайшим офисом для открытых звонков или подайте заявку онлайн.

ONE Management — Согласно их веб-сайту, ONE фокусируется на творческих элементах музыки, кино и талантов с упором на разнообразие.

Elite Model Management — элита утверждает, что создала супермодель.У них есть офисы в Нью-Йорке, а также в Лос-Анджелесе и Майами.

Major Model Management — Major, начал свою деятельность в Милане и расширился до Нью-Йорка в 1999 году, сделав их одним из самых популярных модельных агентств в мире.

IMG Models — Как и другие коммерческие модельные агентства в Нью-Йорке, IMG — международная компания с офисами по всему миру. Они также уделяют особое внимание обучению талантов с помощью своих летних программ наставничества Fashion Camp и Model Prep.

Wilhelmina Models — Wilhelmina Models имеет офисы в Лос-Анджелесе, Майами, Чикаго и Лондоне.Компания была основана в 1960-х годах супермоделью Вильгельминой Купер и стала одним из самых уважаемых агентств на планете.

Red Model — Red проводит открытые переговоры каждую среду. Обязательно загляните на их веб-сайт, чтобы узнать об их текущих потребностях и получить несколько отличных советов, которые помогут вам максимально эффективно использовать свое время.

M Model Management — M Models — бутик-агентство, специализирующееся на моделях серферов, скейтеров и рок-музыкантов. У них нет открытых звонков, и они предпочитают онлайн-заявки.

Women Management – это агентство выделяется своим девизом о продвижении «нетрадиционной красоты». Основана в Нью-Йорке в 1988 году.

ModelScouts.com – практически каждый крупный клиент работал с ними, и это агентство быстро зарекомендовало себя как лидер в сфере моды. Основана опытными разведчиками и агентами в Нью-Йорке в 2001 году.

The Lions NY — это агентство, ориентированное на каждого человека, которое уделяет особое внимание уникальности и разнообразию.

DNA Model Management LLC — Имеет несколько самых богатых клиентов и престижное представительство.

Агентство Мэрилин – известное как Marilyn Model Management в Нью-Йорке, это агентство представляло таких, как Клаудия Шиффер, Бар Рафаэли и Адам Лундквист, среди прочих. Это агентство легко попало в список самых влиятельных модельных агентств Forbes.

Модельные агентства в Шарлотте

Carolina Talent — Carolina Talent представляет всех, от лучших актеров и профессиональных моделей до животных. В настоящее время они не набирают новых талантов, но проверьте их веб-сайт, так как он может измениться.

Агентство талантов Evolution. Имея офисы в Шарлотте и Атланте, Evolution специализируется на талантах актеров и моделей. Их модели были во впечатляющем списке телевизионных, кино- и печатных материалов.

Модельные агентства в Гринсборо


Directions USA — Directions имеет несколько различных подразделений, которые не охватывают многие агентства, включая семьи и дизайнеров продуктов/продуктов питания. Если вы заинтересованы в том, чтобы вас представляли они, на их веб-сайте есть форма для подачи заявок.

Marilyn’s Inc. — Компания Marilyn’s, специализирующаяся на лучших талантах Юго-Востока, представляет моделей и таланты на телевидении и в кино. Они принимают заявки на своих сайтах. «Перспективное мышление, лучшие таланты, никаких ограничений» — их девиз.

Модельные агентства в Чарльстоне

CD Models and Talent (CDMT) — CDMT фокусируется на наставничестве новичков в отрасли. Их модели участвовали в многочисленных кампаниях, как местных, так и международных. Одна из моделей была представлена ​​​​в шоу «Топ-модель по-американски» на канале CW Network.Они принимают онлайн-заявки. Посетите их веб-сайт Discovery Spotlight, чтобы узнать больше о семинарах, лагерях и вдохновляющих историях успеха.

TouT Models and Talent — TouT Models and Talent служит Низинам Каролины. У них есть онлайн-форма подачи заявок, если вы заинтересованы в том, чтобы стать моделью.

Модельные агентства в Остине

Агентство Брауна. Ранее называвшееся Wilhelmina Austin, ныне независимое агентство имеет офисы как в Остине, так и в Далласе. Почти каждую среду в году они проводят открытые телеконференции в своем офисе в центре Остина.Не забудьте проверить их веб-сайт для более подробной информации.

Foreman Management — команда мужа и жены Танни и Алана Форманов объединила свой опыт бывшей модели, рекрутера и фэшн-фотографа, чтобы помочь моделям из Остина добиться успеха. Они сосредоточены на размещении в агентствах Нью-Йорка и всегда ищут новые таланты.

Mazza Models — Mazza Models, основанная фэшн-фотографом Девином Мазза, недавно вышла на рынок. Компания добилась огромного успеха, размещая моделей в ведущих модельных агентствах в городах-центрах моды, а модели работали, среди прочего, с Prada, Hugo Boss, Nike и Tommy Hilfiger.

Модельные агентства в Нэшвилле

Amax Talent/Creative. Имея офисы как в Нэшвилле, так и в Мемфисе, Amax представляет собой кадровое агентство с полным спектром услуг, которое представляет не только модных и печатных рекламных моделей, но также визажистов, художников по гардеробу и реквизита.

Tribe Talent Management — Tribe — это детище Шерри Рейн-Падилла, отраслевого специалиста, которая привнесла в компанию более чем двадцатилетний опыт. Tribe специализируется на создании взаимовыгодных отношений со своими талантами, чтобы помочь им расти как профессионалам отрасли.Проверьте их веб-сайт для их следующего открытого вызова.

Модельные агентства в Далласе

Агентство Кэмпбелл. Нэнси Кэмпбелл основала агентство Кэмпбелл в 1989 году. Ее уникальное сочетание отраслевого и маркетингового опыта помогло агентству Кэмпбелл стать одним из ведущих агентств на юго-западе.

Wallflower Management — Как и многие небольшие бутик-агентства вдали от побережья, Wallflower уделяет особое внимание развитию карьеры своих моделей. Они утверждают, что являются популярным местом для поиска крупных агентств с моделями, размещенными в Нью-Йорке, Милане, Лондоне и Париже.

Агентство Dragonfly — Dragonfly — бутик-агентство с офисами в Далласе и Лос-Анджелесе. Их внимание сосредоточено на управлении карьерой для лучших талантов.

Модельные агентства в Хьюстоне

First Models. Сосредоточившись на моде и коммерческом моделировании для Юго-Запада, First Models имеет впечатляющий список клиентских публикаций. Они принимают онлайн-заявки.

Агентство Нила Хамиля — модели Нила Хамиля появлялись во многих ведущих модных журналах, украшали подиумы многих ведущих дизайнеров, а их коммерческие модели и актеры работали во многих крупных сетях и сетях.

Модельные агентства в Сан-Антонио

Агентство Entourage

— Entourage было основано в 1988 году и имеет офисы в Техасе и Калифорнии. Они представляют все возрасты и включают модели разного происхождения, а также двуязычные таланты. Entourage ежегодно проводит летний лагерь для начинающих моделей в возрасте от 8 до 19 лет. Дополнительную информацию см. на их веб-сайте.

Модельные агентства в Сиэтле

Heffner Management — Heffner работает с 1984 года и привносит современный подход к представлению моделей на северо-западе Тихого океана.Открытые телеконференции проводятся ежедневно в их офисе в Сиэтле. Не забудьте проверить их текущие потребности на веб-сайте Heffner.

Гильдия моделей Сиэтла (SMG). Благодаря их честному подходу и справедливому представлению SMG работает в Сиэтле уже более 40 лет. Они проводят открытые конкурсы и принимают онлайн-заявки. Актуальную информацию см. на их веб-сайте.

Модели и таланты TCM. Компания TCM, базирующаяся в центре Сиэтла, управляется бывшей профессиональной моделью Терри С. Морган. TCM проводит открытые конкурсы и принимает онлайн-заявки на новые таланты.

Другие ведущие модельные агентства в США

Агентство Брока — Агентство Brock, базирующееся в Хикори, представляет взрослых мужчин и женщин, детей и семьи. Они представляют моделей, актеров, спортсменов, актеров озвучивания, а также воздушных артистов и артистов цирка. Их успех в трудоустройстве талантов и моделей хорошо известен в мире развлечений и индустрии моды.

Professionally Pretty — Professional Pretty — единственное в своем роде агентство по поиску талантов с полным спектром услуг, представляющее моделей, актеров и художников со всего мира в Уинтер-Парке, Флорида.Агентство предоставляет широкий спектр возможностей трудоустройства для обширного списка талантов, состоящего из моделей, актеров, ведущих, исполнителей, парикмахеров и визажистов, фотографов, съемочных групп и многого другого. Professionally Pretty был построен на фундаментальных принципах предоставления качественных талантов качественным клиентам.

Модельное агентство Bellah. Опыт моделирования Bellah заключается в том, чтобы узнать, что делает вас особенным, и развить свое единственное в своем роде «звездное» качество, чтобы его увидел весь мир.Расположенные в Колумбии, Южная Каролина, они проводят экспертное обучение моделированию, а также обучают жизненным навыкам.

Внутренняя красота. Основанная в 2004 году компания TBW Models Models, LLC является ведущим агентством в районе Новой Англии штата Род-Айленд. Им управляет Памела Масуччи, бывшая отечественная и международная модель с более чем 30-летним стажем. С их бутиковым подходом и очень избранной группой моделей они по-прежнему привержены цели развития высококлассных талантов.

Wilson — Wilson — небольшая компания по поиску и управлению эксклюзивными моделями, специализирующаяся на открытии, разработке и руководстве.Агентство было основано в 2010 году Брэндоном Уилсоном; бывшая модель, ставшая разведчиком и менеджером.

Заключение

Модельный бизнес — это захватывающий и динамичный выбор карьеры. Это то, чем можно заниматься неполный рабочий день из своего родного города или полный рабочий день в качестве путешественника по миру. При правильном исследовании и правильном отношении найти подходящее модельное агентство для вас легко. Обязательно обновляйте свое модельное портфолио. После этого небо является пределом.

 

Моделирование данных в GoodData — Gooddata Enterprise

Моделирование данных в GoodData основано на концепции логической модели данных (LDM) .Вы создаете и модифицируете LDM для конкретной рабочей области, используя наш полностью интегрированный LDM Modeler.

Логическая модель данных представляет взаимосвязь между объектами данных в рабочей области (также известной как проект). LDM обеспечивает уровень абстракции, поэтому вам не нужно взаимодействовать с физической моделью данных.

В LDM Modeler вы собираете наборы данных и другие объекты, настраиваете их и строите отношения между этими объектами для определения отношений данных в рабочей области.

Платформа GoodData позволяет пользователям быстро создавать и изменять LDM для ваших рабочих областей. Однако будьте осторожны при сборке компонентов вашего LDM. По возможности привлекайте опытных специалистов по моделированию к своим рабочим областям, особенно если они включают несколько взаимодействующих наборов данных или специализированные варианты использования ваших данных.

Если вы новичок в моделировании данных BI, потратьте время и усилия на изучение методов моделирования данных до внедрения решения GoodData в производственной среде.

Содержание:

Модели данных и платформа GoodData

В GoodData вся модель данных разбита на два компонента:

  • Логическая модель данных
    Логическая модель данных описывает поля, используемые в рабочей области, как они организованы в наборы данных и их связи между наборами данных. LDM создаются с помощью интуитивно понятного графического интерфейса LDM Modeler.
  • Физическая модель данных
    Физическая модель данных — это техническое определение того, как элементы данных в LDM записываются в хранилище данных.Когда LDM создается и публикуется, платформа автоматически создает или обновляет физическую модель данных, чтобы таблицы в хранилище данных отражали LDM.

    На платформе GoodData специалистам по моделированию данных не нужно создавать или напрямую взаимодействовать с физической моделью данных. Этот уровень абстракции позволяет больше сосредоточиться на связях данных и упрощает управление архитектурой рабочей области.

LDM можно рассматривать как контракт между процессом загрузки данных и хранилищем данных, а также между хранилищем данных и аналитическими запросами.Ваш LDM сопоставляет входящие данные с физической моделью данных, которая используется для хранения контента в хранилище данных. LDM обеспечивает уровень абстракции, поэтому пользователям не нужно взаимодействовать с физической моделью данных.

LDM обеспечивает уровень абстракции между информацией, к которой обращается пользователь GoodData, и методом хранения данных. Этот уровень абстракции позволяет постоянно улучшать физическую модель данных и инструменты, используемые для доступа к ней и ее поддержки, не мешая пользовательскому определению архитектуры данных.

В платформе GoodData LDM используется для выполнения следующих основных функций:

  • Загрузка данных
    Когда выполняется процесс загрузки данных, платформа GoodData обращается к LDM, чтобы определить, как входящие данные записываются в назначенный набор данных.
  • Запрос данных
    Любой запрос данных, отправленных из интерфейса GoodData, проходит через LDM для извлечения данных и возврата их запрашивающему клиенту.

Логическая модель данных и ваше рабочее пространство GoodData

LDM описывает отношения между абстрактными элементами данных, наборами данных, которые организованы посредством логической связи, а не связаны тем, как и где они хранятся.В GoodData эти логические наборы называются наборами данных . Вы можете думать о наборах данных как о виртуальных таблицах.

Для каждого рабочего пространства требуется LDM. При правильном построении LDM определяет наборы данных и связи между ними и обеспечивает возможность расчета предопределенных метрик и отчетов, не заставляя платформу выполнять сложные соединения или поиск.

На следующем изображении представлена ​​простая визуализация LDM в LDM Modeler. Модель основана на наборах данных, которые используются в демонстрационной рабочей области GoodData.

Как пользователь, вам не нужно создавать или управлять схемами базы данных , которые соответствуют физической модели данных. Механизм GoodData автоматически генерирует схему базы данных на платформе. На самом деле, большинство пользователей вообще не взаимодействуют с ними.

Логические данные модели компонентов

LDM построен из следующих компонентов:

    9
  1. Факты
  2. Атрибуты
  3. Размеры
  4. Размеры
  5. DataSets
  6. Точки подключения
  7. 6

    Для всестороннего описания компонентов LDM см. Логическую модель данных Компоненты в GoodData.

    Сопоставление исходных данных с компонентами логической модели данных

    Посмотрите, как исходные данные из корпоративных систем сопоставляются с базовыми типами в LDM.

    9 Исходный тип данных

    NDM компоненты

    Описание

    Текстовое значение

    Атрибут в DataSet

    Все текстовые значения хранятся как атрибуты.

    Числовое значение

    Факт в наборе данных ИЛИ атрибут в наборе данных

    Числа, которые вы хотите агрегировать по сумме, количеству, минимуму, максимуму или среднему, должны храниться как факты.

    Числа, которые вы хотите использовать для разделения данных (например, размер таблицы), сохраняются как атрибуты.

    Одни и те же входные данные можно использовать в обоих случаях.

    Дата

    Набор данных даты

    Набор данных даты хранит информацию, связанную с датой.Этот конкретный набор данных включает предварительно созданную иерархию атрибутов и измерений для агрегирования по дате.

    GoodData LDM Modeler

    LDM Modeler — это основной инструмент для создания, тестирования и развертывания LDM в рабочих пространствах на платформе GoodData.

    С помощью интерфейса перетаскивания LDM Modeler вы можете создавать наборы данных, заполнять их полями и создавать соединения, обеспечивающие гибкую отчетность в вашей рабочей области.

    REST API

    REST API GoodData позволяют разработчикам программно взаимодействовать со всеми аспектами своего домена GoodData.С помощью этих структурированных API можно управлять предоставлением доступа к пользователям, рабочей области и загрузке данных. Кроме того, вы можете изменять отдельные объекты в рабочей области, такие как метрики, отчеты, информационные панели, разрешения на данные и LDM.

    Чтобы начать работу с REST API GoodData, см. Справочник по API.

    Серые страницы

    Чтобы внести небольшие изменения в техническое определение развернутых рабочих пространств, разработчики могут использовать серые страницы — интерфейс на основе форм. Выберите ссылки, отображаемые на серых страницах, чтобы перемещаться по внутренностям определения вашей рабочей области и использовать доступные поля формы для отправки изменений на конечных точках.

    Не используйте серые страницы в качестве основного способа взаимодействия с вашими рабочими пространствами, так как эффективная навигация требует понимания технической схемы определения рабочего пространства и управления внутренними идентификаторами вашего рабочего пространства. Мы рекомендуем использовать другие интерфейсы, где это возможно.

    Чтобы начать работу с серыми страницами, см. раздел Доступ к серым страницам для рабочей области.

    Десять простых правил компьютерного моделирования поведенческих данных

    Хотя очевидно, что важно разрабатывать модели, которые могут отражать вашу основную гипотезу, еще важнее разрабатывать модели, которые отражают конкурирующие гипотезы.Важно отметить, что конкурирующие модели не должны быть подставными — они должны иметь реальную возможность соотнести поведение в рабочей среде и должны воплощать в себе ряд разумных, градуированных гипотез. Вы, конечно, должны прилагать такие же усилия для подгонки этих моделей, как и для своей любимой гипотезы. Более того, у вас вообще не должно быть предпочтительной гипотезы — пусть данные определяют, какая модель лучше всего подходит, а не ваша априорная приверженность той или иной модели.

    Коробка 1.

    Пример: Моделирование поведения в задаче многорукий бандит.

    Мы рассматриваем пять разных моделей поведения участников в задании «Многорукий бандит».

      Модель 1: случайный ответ

    В первой модели мы предполагаем, что участники вообще не занимаются заданием, а просто нажимают кнопки случайным образом, возможно, отдавая предпочтение одному варианту, а не другому. Такое случайное поведение не редкость в поведенческих экспериментах, особенно когда у участников нет внешних стимулов для хорошей работы.Моделирование такого поведения может быть важным, если мы хотим количественно и воспроизводимо идентифицировать таких «проверенных» индивидуумов либо для исключения, либо для изучения самого проверенного поведения. Чтобы смоделировать такое поведение, мы предполагаем, что участники выбирают один из двух вариантов случайным образом, возможно, с некоторым общим уклоном в пользу одного варианта по сравнению с другим. Это смещение фиксируется параметром b (который находится в диапазоне от 0 до 1), так что вероятность выбора двух вариантов равна

    .

    (1) pt1=b и pt2=1-b

    Таким образом, для двух бандитов модель случайных ответов имеет только один свободный параметр, контролирующий общее смещение варианта 1 по сравнению с вариантом 2, 𝜽1=b.

      Модель 2: Шумная система «выиграл-остался-проиграл-сдвиг»

    Модель «выиграл-остался-проиграл-сдвиг» — одна из самых простых моделей, которая адаптирует свое поведение в соответствии с обратной связью. В соответствии с названием модель повторяет действия с вознаграждением и переключается с действий без вознаграждения. В зашумленной версии модели правило выигрыша-оставания-проигрыша-сдвига применяется вероятностно, так что модель применяет правило выигрыша-оставания-проигрыша-сдвига с вероятностью 1-ϵ и выбирает случайным образом с вероятностью ϵ.В двухбандитном случае вероятность выбора варианта k равна

    .

    (2) ptk={1-ϵ/2if (ct-1=kand rt-1=1)ИЛИ (ct-1≠kand rt-1=0)ϵ/2if (ct-1≠kand rt-1=1)ИЛИ ( ct-1=k и rt-1=0)

    , где ct=1,2 — выбор при попытке t, а rt=0,1 — вознаграждение при попытке t. Несмотря на сложность реализации, эта модель по-прежнему имеет только один свободный параметр — общий уровень случайности, 𝜽2=ϵ.

    Модель 3: Рескорла Вагнер

    В этой модели участники сначала узнают ожидаемую стоимость каждого игрового автомата на основе истории предыдущих результатов, а затем используют эти значения для принятия решения о том, что делать дальше.Простая модель обучения — это правило обучения Рескорла-Вагнера (Rescorla and Wagner, 1972), согласно которому значение опции k, Qtk, обновляется в ответ на вознаграждение rt в соответствии с:

    (3) Qt+1k=Qtk+α⁢(rt-Qtk)

    , где α — это скорость обучения, которая принимает значение от 0 до 1 и отражает степень, в которой ошибка прогнозирования (rt-Qtk) обновляет значение. Для простоты будем считать, что начальное значение Q0k равно нулю, хотя Q0k можно рассматривать как свободный параметр модели.

    Простая модель принятия решений предполагает, что участники используют значения вариантов для принятия решений, выбирая наиболее ценный вариант чаще всего, но иногда делая «ошибки» (или исследуя), выбирая вариант с низкой ценностью. Одно правило выбора с такими свойствами известно как правило выбора softmax, которое выбирает вариант k с вероятностью

    .

    (4) ptk=exp⁡(β⁢Qtk)∑i=1Kexp⁡(β⁢Qti)

    , где β — параметр «обратной температуры», который управляет уровнем стохастичности при выборе, в диапазоне от β=0 для полностью случайного ответа до β=∞ для детерминированного выбора варианта с наивысшим значением.

    Объединение правил обучения (уравнение 3) и правил принятия решений (уравнение 4) дает простую модель принятия решений в этой задаче с двумя свободными параметрами: скоростью обучения, α, и обратной температурой, β. То есть в наших общих обозначениях для этой модели 𝜽3=(α,β).

    Модель 4: Выбор ядра

    Эта модель пытается уловить тенденцию людей повторять свои предыдущие действия. В частности, мы предполагаем, что участники вычисляют «ядро выбора» C⁢Ktk для каждого действия, которое отслеживает, как часто они выбирали этот вариант в недавнем прошлом.Ядро этого выбора обновляется почти так же, как значения в правиле Рескорла-Вагнера, т.е. в соответствии с

    (5) C⁢Kt+1k=C⁢Ktk+αc⁢(atk-C⁢Ktk)

    , где atk=1, если вариант k воспроизводится в испытании t, в противном случае atk=0, а αc — скорость обучения ядра выбора. Для простоты мы предполагаем, что начальное значение ядра выбора всегда равно нулю, хотя, как и начальное значение Q в модели Рескорла-Вагнера, это может быть параметром модели. Обратите внимание, что при αc=1 эта модель очень похожа на модель 2 (выиграл-остался-проиграл-сдвиг).Отсюда мы предполагаем, что каждый вариант выбран в соответствии с

    .

    (6) ptk=exp⁡(βc⁢C⁢Ktk)∑i=1Kexp⁡(βc⁢C⁢Kti)

    , где βc — обратная температура, связанная с ядром выбора.

    Объединение ядра выбора (уравнение 5) с решающим правилом (уравнение 6) дает простую модель принятия решений в этой задаче с двумя свободными параметрами: скоростью обучения ядра выбора, αc, и обратной температурой ядра выбора βc. . То есть в наших общих обозначениях для этой модели 𝜽4=(αc,βc).

      Модель 5: Rescorla Wagner + выбор ядра

    Наконец, наша самая сложная модель сочетает в себе модель обучения с подкреплением и модель ядра выбора.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.