Ментальная арифметика галкин: Король устного счета Владислав Татаринцев. Лучше всех! Фрагмент выпуска от 09.01.2022 — Школа №12 — Научно-образовательный центр школы №12 г. Челябинска

Содержание

«Это был невероятный восторг!»: Ольга Шелест рассказала о сбывшейся мечте детства — Новости Русского Радио

Ольга Шелест рассказала о том, какие таланты членам её семьи удалось раскрыть в себе благодаря четырём сезонам шоу «Удивительные люди».

«Когда на проекте я узнала о ментальной арифметике, мне захотелось, чтобы мои дети познакомились с этой историей. Ментальная арифметика учит быть на ты с цифрами, помогает запоминать их, считать в уме. Поэтому мы закупились книжками, узнали, какие рядом с домом есть математические курсы, и дети их посещали. Потом дочки пошли на сингапурскую математику — это тоже очень интересная вещь», — поделилась телезвезда.

«Сама я благодаря проекту научилась собирать кубик Рубика, мечтала об этом всю жизнь! Помню, когда мой папа работал на Севере и уезжал в длительные командировки, мы с мамой и сестрой ходили на телефонную станцию ему звонить. Ожидая, когда нас соединят по коммутатору, я часами вертела кубик Рубика, но он никак у меня не складывался. И только теперь мечта осуществилась!» — поведала Ольга.

«Роман Страхов, победитель второго сезона шоу, выиграл миллион и потратил его на то, чтобы о его методике сборки кубика узнало как можно больше людей. Вместе со своей подругой он издал книгу, в которой описывается очень простой способ сборки кубика, похожий на детскую считалочку. Просто надо запомнить этот алгоритм, проговаривая у себя в голове такую небольшую детскую историю. Роман мне эту книжку презентовал со своим автографом. И я, сев в поезд Москва — Санкт-Петербург, за три часа научилась собирать кубик. Это был невероятный восторг! — продолжила она. — Сейчас у нас по всему дому лежат эти кубики Рубика, и старшая дочь Муза (ей семь лет) уже тоже посматривает на них. Она научилась собирать пока только одну сторону, но я думаю, благодаря этой методике скоро сможет собирать весь кубик и удивлять одноклассников».

На вопрос о том, за какое время она может собрать кубик, телеведущая ответила так: «По-разному — зависит от того, в какой конфигурации мне достаётся разобранный кубик. Либо придётся делать какие-то дополнительные ходы, либо он соберётся очень быстро. Мой рекорд — 30 секунд».

Источник / Фото

В программе Андрея Малахова «Пусть говорят» приняла участие 10-летняя Полина Плешивова. На шоу собрали одаренных детей со всей страны. Талантов у нашей юной землячки оказалось немало — девочка имеет не только оранжевый с синей полоской пояс по каратэ, но читает стихи и одновременно считает.
— Сначала я училась на счетах, а потом начала это делать в уме, как будто изображать мысленно, — рассказывает Полина Андрею Малахову.
По словам Полины, она мечтает получить Нобелевскую премию по математике.
— Вообще, конечно, Нобелевской премии по математике не бывает. А премия мне была бы нужна, потому что за нее денежки дают, — добавила Полина.
Конечно, ведущий программы Андрей Малахов не мог не попросить юную липчанку продемонстрировать свои способности.

С первым заданием — посчитать в уме — девочка справилась на «отлично», без труда сообщив студии правильный результат. Второе испытание оказалось сложнее: Полина читала стихотворение Корнея Чуковского «Жил на свете человек, скрюченные ножки» и одновременно в уме выполняла математические операции.
— Звезда в шоке, — сказал стилист Сергей Зверев. — Она начала считать, а я уже на третьей цифре потерял мысль.
— Я знаю точно, что налажал бы или со счетом, или со стихом, — добавил Максим Галкин.
— Когда она вырастет, ей нужно быть главным бухгалтером в литературном журнале, — присоединился к обсуждению Борис Грачевский.
Добиться таких результатов Полине удалось благодаря учителю Любови Крутских. Девочка занимается ментальной арифметикой в развивающем центре. Кстати, заявку на программу и ролик про Полину в программу Андрея Малахова отправила именно Любовь Крутских.
— Полина умеет считать 99 примеров на скорости 0,1 сек, а также одновременно считать и рассказывать стихотворение.

Вы думаете, это невозможно? Хочу вас обрадовать — это возможно! Кроме того, этому может научиться каждый ребенок, — считает руководитель развивающего центра Любовь Крутских. — Благодаря занятиям ментальной арифметикой дети приобретают уникальные способности. Это происходит за счет гармоничного развития двух полушарий головного мозга.
Впереди, как уверена педагог, у девочки большое будущее.

В ТЕМУ
Ментальная арифметика — это программа интенсивного и всестороннего развития ребенка на основе быстрого счета в уме.
Благодаря ментальной арифметике развивается и улучшается:
• концентрация внимания,
• фотографическая память,
• мгновенная скорость восприятия и обработки информации,
• точность и быстрота реакции,
• уверенность в себе,
• творческое мышление и воображение,
• слух и наблюдательность,

• интеллект и, как следствие, успехи в учебе.

Ментальная арифметика закладывает прочный фундамент для успешной реализации себя в жизни. Сегодня исследования ученых подтверждают: развить в себе максимум способностей помогает ментальная арифметика. К этому выводу пришли жители Японии и Китая. Там ментальная арифметика является обязательным предметом школьной программы. А еще в 56 странах мира данная методика довольно успешно внедрена в качестве факультатива.

Текст: Ирина Михайлова
Фото из архива Любови Крутских

ИП Галкин Евгений Владимирович 2022

Вид деятельности
ИП Галкин Евгений Владимирович 2022: Производство аппаратуры для радио, телевидения и связи

ИП Галкин Евгений Владимирович 2022: адрес, телефон, факс, email, сайт

Регион: г. Сочи, Краснодарский край

Телефон: нет данных

Факс: нет данных

E-mail: нет данных

Сайт: нет данных

График работы: Пн-Пт: 9-18, Сб-Вс: 10-17

Тип: Индивидуальный предприниматель

Регистрация ИП Галкин Евгений Владимирович 2022:Дата первичной регистрации – 19 марта 2009 года. Регистратор – МРИ ФНС России №7 по КРАСНОДАРСКОМУ краю.

Нашли неточность в описании или хотите указать больше информации о компании? — Напишите нам!

Подробная информация об

ИП Галкин Евгений Владимирович 2022: бухгалтерия, баланс. Скачать банковские реквизиты, тендеры, кредитную историю, налоги ИП Галкин Евгений Владимирович 2022.

ИП Галкин Евгений Владимирович 2022 реквизиты: ОГРНИП, ИНН, ОКПО, ОКАТО

ОГРНИП: 309236607800089

ИНН: 231806658507

ОКПО: 165298472

ОКАТО: 3426365000

Получить выписку из ЕГРИП об ИП Галкин Евгений Владимирович 2022

Виды деятельности по ОКВЭД:
Производство аппаратуры для радио, телевидения и связи
Производство аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения
Предоставление услуг по монтажу, ремонту и техническому обслуживанию профессиональной радио-, телевизионной, звукозаписывающей и звуковоспроизводящей аппаратуры и видеоаппаратуры

Виды деятельности по ОКПД:
Услуги по монтажу профессиональной аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения

Услуги по техническому обслуживанию и ремонту профессиональной аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения
Услуги по монтажу, техническому обслуживанию и ремонту профессиональной аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения
Услуги по производству аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения, сопутствующих товаров

Работа в

ИП Галкин Евгений Владимирович 2022 вакансии, практика, стажировка, карьера

На данный момент открытых вакансий нет. Возможно вас заинтересуют вакансии в других компаниях:

Водитель-экспедитор международных перевозок

Комплектовщик (ца)

Педагог дополнительного образования (скорочтение, ментальная арифметика)

Менеджер по продажам металлопроката

Администратор-официант в кафе

Продавец-консультант салона связи МТС, м. Звёздная

Старший продавец «Магнит-Косметик» (Октябрьский район)

Специалист по обслуживанию клиентов (без поиска)

Отклики и отзывы ИП Галкин Евгений Владимирович 2022

Оставить отклик для ИП Галкин Евгений Владимирович 2022 в социальных сетях. Читать отзывы об ИП Галкин Евгений Владимирович 2022

Индивидуальный предприниматель Галкин Евгений Владимирович зарегистирован и ведет свою деятельность в регионе г. Сочи, Краснодарский край. Основная деятельность ИП Галкин Евгений Владимирович — Производство аппаратуры для радио, телевидения и связи. ИП Галкин Евгений Владимирович зарегистрирован в ФНС под номером ОГРНИП: 309236607800089, ИНН: 231806658507. По данным реквизитам можно полную выписку данных из ЕГРИП. Дата первичной регистрации – 19 марта 2009 года. Регистратор – МРИ ФНС России №7 по КРАСНОДАРСКОМУ краю.Дополнительные виды детельности ИП: Услуги по монтажу профессиональной аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения, Услуги по техническому обслуживанию и ремонту профессиональной аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения, Услуги по монтажу, техническому обслуживанию и ремонту профессиональной аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения, Услуги по производству аппаратуры для приема, записи и воспроизведения звука и изображения, сопутствующих товаров Сведения об открытых вакансиях отсутствуют

Также смотрите индивидуальных предпринимателей с таким же видом деятельности, как ИП Галкин Евгений Владимирович 2022 конкуренты: Львов Евгений Николаевич | Матвеев Игорь Михайлович | Комышан Василий Андреевич | Скрябина Ирина Анатольевна | Габдуллин Марат Нигматуллович

Новые программы для детей в Парке Мастерленд в 2019 году — Cyprus Moms

В детском развлекательном Парке Masterland в новом сезоне (осень 2019 года) открывается много новых и интересных программ для детей.

Парк превращается в настоящий «Дворец пионеров» с детскими студиями, секциями и даже, собственным театром.

Ментальная Арифметика «Amakids». Академия Развития Интеллекта Amakids одна из немногих компаний в мире, которая учит детей учиться. На базе Мастерленд открыто сразу несколько образовательных программ для детей от 4 лет и старше. Более 250 тысяч студентов уже прошли обучение по этой методике в 17 странах мира.

Робототехника и программирование. Занятия проводит компания из Беларуси «Роболаб». Сегодня количество студентов, посещающих учебные центры «Роболаб» во многих странах около 5000 человек. Компания неоднократно была отмечена на различных фестивалях и конкурсах. В августе 2019 года, ребята из «Роболаб» завоевали бронзовые медали на одном из самых престижных фестивалей по робототехнике в Китае, для детей и молодежи со всего мира.

Секция Чирлидинга под руководством Оксаны Хараламбус. Дети, посещающие секцию Чирлидинга, неоднократно выступали на городских и праздничных мероприятиях. Чирлидинг – яркий и зрелищный вид спорта, который воспитывает лидерские качества, артистизм, развивает спортивные навыки.

Театр «Маска» под руководством Андрея Галкина открыл свои двери для детей от 5 до 14 лет. Андрей Галкин является известным, как в России, так и на Кипре, театральным режиссером и педагогом, лауреатом всероссийских и международных фестивалей, основателем и руководителем таких театров: «Зеленый фургон» «Слова», «Триумф».

В декабре этого года состоится дебютный показ музыкального спектакля для детей, «Королевство кривых зеркал». На прослушивание можно записаться всем желающим.

Курсы Английского языка для детей и взрослых по программе «Oxford». Курсы проходят под руководством опытного лицензированного педагога с пятнадцатилетним стажем -носителем языка Клер Панаидис. Основная цель не только научить свободно общаться, но и освоить правильное произношение, иметь широкий словарный запас, грамотно писать.

Еще для детей в Мастерленд дополнительно организованы арт студия, занятия по русскому языку, математике, секция по футболу, мечевому бою и фехтованию. Ведутся переговоры об открытии музыкальной студии и шахматной школы.

Дополнительные услуги для родителей:

трансфер из школ,
горячие обеды.

В Мастерленд для детей от 5 до 14 лет работает программа «Продленка» ежедневно с 13:00 до 19:00. Программа включает:

помощь в выполнении домашнего задания,
обед (первое, второе, третье) и полдник,
внеклассные занятия: хореография, футбол, арт школа, мечевой бой, русский язык, кулинария, домоводство, культурология, шоу программы, викторины и квесты.

Родители могут выбрать одну из трех программ посещения «Продленки»: 2 раза в неделю (стоимость 150 евро в месяц), 3 раза в неделю (220 евро в месяц) или 5 раз в неделю (300 евро в месяц). Стоимость разового посещения — 35 евро. Для всех кто посещает «Продленку» предоставляются скидки на дополнительные программы в Мастерленд.

Педагогов и организации, занимающиеся образовательными, творческими, спортивными и развлекательными программами для детей Парк Мастерленд приглашает к сотрудничеству, предлагает свою современную, отвечающую всем стандартам площадку.

Узнать больше и записаться на продленку, курсы, кружки и театр можно по телефонам: 96214274, 96101191

Адрес парка: Spyrou Kyprianou 48, Germasogeia, Limassol.

Москва | В библиотеке № 194 пройдет встреча с детским писателем Михаилом Слуцким 2 апреля

После частичного снятия ограничений в библиотеке № 194 возобновились занятия в кружках и студиях, мастер-классы, интересные встречи и другие очные мероприятия.

Так, сотрудники библиотеки на Изюмской пригласили жителей Южного Бутова на встречу с детским писателем Михаилом Слуцким. Мероприятие состоится 2 апреля в 14.30. Возрастное ограничение 6+.

— Настоящим подарком для зрителей станет встреча с известным московским поэтом и драматургом, членом Союза писателей России Михаилом Слуцким. Зрители станут участниками увлекательного и познавательного представления от «гроссмейстера юмора», как еще называют талантливого детского автора, — говорится в сообщении библиотеки № 194.

Автор детских книжек «Город чудес», «В поисках семи холмов», «Озадаченные сказки», «Путешествие от Единички до Нолика», «Великие мореплаватели» Михаил Слуцкий с успехом выступает как эстрадный артист и конферансье. Спектакли по его пьесам «Золотая мечта», «Суперколобок», «Как стать Снегурочкой», «Полцарства за конька» можно увидеть в Московском театре кукол и цирке на Цветном бульваре.

Между тем, библиотека № 194 на Изюмской улице объявила дополнительный набор детей и взрослых в кружки и студии.

При учреждении действует кружок английского языка «Welcome» 6-14 лет и 18+, художественная студия «Юный художник» (группы 6-9 и 10-14 лет), экспресс-подготовка в школе «Знайка» 5-7 лет, «Ментальная арифметика» для детей от 4 до 14 лет.

Для удобства была создана форма электронной регистрации https://clck.ru/TX6XF

Напомним, библиотека № 194 находится по адресу: улица Изюмская, дом 57. Телефон для справок: +7(495)717-05-23. Организация досуга рядом с домом является важнейшей составляющей программы «Мой район».

Фото: https://pixabay.com/

Муниципальное автономное образовательное учреждение дополнительного образования «Технополис» (МАОУ ДО «Технополис»)

Об итогах проведения IV осенней каникулярной школы «Наноград-Сургут-2019»

В период с 28 октября по 2 ноября 2019 года на базе детского технопарка «Кванториум» — структурного подразделения МАОУ ДО «Технополис», проводилась осенняя каникулярная школа «Наноград-Сургут», в которой приняли участие 120 обучающихся из образовательных учреждений г. Сургута.

Основная деятельность в Нанограде была направлена на решение кейсов, подготовленных социальными партнерами:

ООО «Альта систем» — Кейс №1 «Технологический брокинг – экосистема трансфера технологий».
ООО «Конструкторское бюро «Автоматизированные Системы и Системный Анализ» — Кейс №2 «Медицинский прибор измерения объёма конечностей».
Медицинский институт БУ ВО ХМАО–Югры «Сургутский государственный университет» — Кейс №3 «Жизнь — Игра».
Институт естественных и технических наук БУ ВО ХМАО–Югры «Сургутский государственный университет» — Кейс №4 «Городской ботанический сад как особо охраняемая территория».
АНО ДПО «Институт развития компетенций» — Кейс №5 «Сделано в Кванториуме».
МКУ «Управление информационных технологий и связи города Сургута» — Кейс №6 «Умный город».
МАУ «Информационно-методический центр». — Кейс №7 «Информационная система учета индивидуальных достижений обучающихся».
АНПО «Школьная лига» — Кейс №8 «Осознанное потребление».
ПАО «Сургутнефтегаз» — Кейс №9 «Ингибирующая способность буровых растворов».

Каждый наноградец ежедневно работал в мастерских:

Мастерская № 1. «Объясняшки». Руководитель: Гартунг В.В., директор АНО ДПО «Форсайт».
Мастерская № 2. «Ментальная арифметика INNOVATE». Руководитель: Будунова А. А., директор ЧОУ ДО «Центр развития интеллекта iClub».
Мастерская № 3. «Полигональные скульптуры». Руководители: Баранова А.А., Степанян Н.А., педагоги дополнительного образования МАОУ ДО «Технополис.
Мастерская № 4. «Анимация 3D-персонажа». Руководитель: Сединина Г.А., педагог дополнительного образования МАОУ ДО «Технополис».
Мастерская № 5. «Промышленная робототехника». Руководитель: Жулин М.А., педагог дополнительного образования МАОУ ДО «Технополис».
Мастерская № 6. «Living History». Руководитель: Шелихова М.М., директор АНО ДПО «Институт развития компетенций».
Мастерская № 7. «Лингвистическая видеомастерская». Руководитель: Антонова К.Ф., педагог дополнительного образования ООО «Макс Скул».
Мастерская № 8. «Удивительный крахмал». Кулиева М.Н., Лямзина А. М., Романенко Е.В., Кирьянова О. В., Романенко А.В., Попова Н.Н., педагоги МБОУ СОШ №8 им. Сибирцева А.Н.
Мастерская № 9. «Лазерное чудо». Руководитель: Масленников Р.Р., педагог дополнительного образования МАОУ ДО «Технополис».

В течение пяти дней участникам были предложены следующие лекции:

№	Название лекции	ФИО лектора, место работы
	Искусственный интеллект. Кто виноват? И что делать?	Гавриленко Тарас Владимирович, к.т.н., доцент кафедры АСОИУ БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет»
	Каменный топор 21 века	Егоров Александр Алексеевич, к.т.н., доцент кафедры ИВТ БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет»
	Избавляемся от цифрового рабства	Девицын Иван Николаевич, преподаватель кафедры прикладной математики БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет»
	Выставки: взгляд изнутри	Моргун Станислав Алексеевич, индивидуальный предприниматель
	Как найти то, чего нет!	Галкин Валерий Алексеевич, д. ф.-м.н., профессор, директор филиала ФГУ «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук» в г.Сургуте
	Мир другими глазами	Бурыкин Юрий Геннадьевич, к.б.н., заведующий отделом бионики, медицинской биофизики и человеко-машинного взаимодействия ФГУ «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук»
	Созвездие генов — многообразие жизни	Донников Максим Юрьевич, научный сотрудник научно-образовательного центра Медицинского институтаБУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет»
	Отечественная вычислительная техника архитектуры MIPS	Моргун Дмитрий Алексеевич, к.ф.-м.н., заведующий отделом внедрения и сопровождения аппаратно-программных комплексов ФГУ «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук» в нефтегазовой отрасли
	Переход на онлайн выборы	Филиппов Евгений Сергеевич, заместитель директора, МКУ «Управление информационных технологий и связи города Сургута»
	Угрозы с неба	Острейковский Владислав Алексеевич, доктор технических наук, профессор БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет»
	Системы защиты Земли	Острейковский Владислав Алексеевич, доктор технических наук, профессор БУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет»
	Управление, основанное на данных	Федоров Дмитрий Алексеевич, кандидат технических наук,ивт, заместитель директора политехнического институтаБУ ВО ХМАО-Югры «Сургутский государственный университет» по техническому творчеству студентов
	Что такое трансфер технологий	Климович Людмила Александровна, директор ООО «Альта Систем»

Рабочий день наноградцев завершался культурно-развлекательным событием (тренинги, игры, квесты).

Как и положено работникам, наноградцы получали заработную плату в «нанолисиках», которую они могли потратить в Наномаркете, где была представлена сувенирная продукция с символикой Нанограда, партнеров проекта.

Управляла жизнью и деятельностью сургутского Нанограда мэрия, в состав которой входил мэр и его помощники.

События Нанограда освещал пресс-центр города. Ежедневно в начале дня наноградцы смотрели новости и обсуждали информацию, размещенную в группе «Наноград-Сургут» в социальной сети ВКонтакте.

Официальная группа школы в социальной сети ВКонтакте https://vk.com/nanograd_surgut

На протяжении всей недели с ребятами работали представители организаций-партнеров, волонтеры – студенты СурГУ и СурГПУ.

В последний день Нанограда ребята представили результаты своей деятельности на фестивале мастерских и защите кейсов.

Завершилась каникулярная школа чаепитием с тортом, традиционно подготовленным сургутским хлебозаводом.

2 ноября 2019 года начался отсчет времени до следующего Нанограда – Нанограда 2020 года.

Итоги учебно-исследовательской конференции «Мы — дети XXI века» среди кадет Свердловской области

Учебно-исследовательская конференция «Мы — дети XXI века» является интеллектуальным конкурсом, ориентированном на развитие у детей познавательных способностей, умений и навыков исследовательской деятельности, формирование проектно-ориентированного интеллекта.

Конференция проводится для учащихся 1 — 4, 5 — 7 кадетских классов.

Организаторы конференции:

Министерство образования и молодежной политики Свердловской области;
Ассоциация кадетских образовательных организаций, классов и клубов Свердловской области.

Цели Конференции:

создание условий для поддержки интеллектуально одарённых учащихся, демонстрация и пропаганда лучших достижений учащихся;

развитие творческого потенциала личности детей младшего школьного возраста средствами учебно-исследовательской деятельности;

укрепление научного и педагогического сотрудничества учащихся и преподавателей.

В 2020 году конференция проводилась в пятый раз. И очень отрадно, что количество участников год от года только увеличивается.

Даже в сегодняшней, непростой для всей страны ситуации, нам удалось провести мероприятие в заочном формате.

В мероприятии приняли участие 112 кадет из 11 образовательных учреждений области.

Всего на конкурс представлен 71 проект.

Экспертный совет конкурса, в соответствии с Положением, был сформирован из педагогов образовательных организаций — членов Ассоциации. В работе экспертной комиссии приняли участие педагоги школы № 1 г. Ревда, школы № 112 г. Екатеринбург, школы № 38 г. Каменск-Уральский, школы № 1 г. Камышлова, Екатеринбургского кадетского корпуса.

РЕЗУЛЬТАТЫ КОНКУРСА

Секция № 1. 1-е классы.

П/П	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта	Кол-во баллов
1 место	Репьева Екатерина	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	Солнце для Моаны	63,3
2 место	Вольхин Роман	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	Моя малая Родина	63
3 место	Учащиеся 1 «в» класса (20 чел. ), коллективная работа	МАОУ «Школа №1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова	История моей семьи в летописи Великой Отечественной войны	58

Секция № 2. 2-е классы.

П/П	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта	Кол-во баллов
1 место	Галкин Владислав	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии РФ»	«Живи, ветеран!»	78
2 место	Мосеев Тимофей	МБОУ «СОШ № 1» г. Ревда	«Чугунные формы для выпечки хлеба – реликвии моей семьи»	74
3 место	Новокрещенных Артем	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии РФ»	Путешествие в космос»	73

Особые номинации:

Номинация	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта
«За бережное отношение к памяти о Великой Отечественной войне»;	Собянина Нелли	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии РФ»	«Чемодан памяти Неизвестному солдату»
«За сохранение памяти о Великой Отечественной войне»;	Нечаев Илья	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии РФ»	«Прорыв блокады Ленинграда. Операция «Искра»
«За бережное отношение к домашним питомцам»;	Кожеватов Александр	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда	«Мой любимый домашний питомец»
«Исследователь – практик».	Глухов Артем	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда	«Как из маленького семечка можно вырастить большое растение?»

Секция № 3. 3-и классы.

П/П	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта	Кол-во баллов
1 место	Иван Поздеев, Екатерина Поздеева	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургского кадетского корпуса войск национальной гвардии Российской Федерации»	Выведение и выращивание цыплят в домашних условиях	68
2 место	Крапивин Дима, Орозбеков Арсен, Юдина Ксюша, Шумаков Дамир, Селивёрстов Рома, Лесников Алёша	МБОУ «Школа №1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Семенова Бориса Самуиловича	Оружие победы	62
3 место	Волончук Владимир	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	История о том, как я дарил красоту и радость людям	59

Особые номинации:

Номинация	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта
«Дорогой познания» (теоретическое исследование)	Бадаев Севастьян	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда	«Мир динозавров»
«Мастер — золотые руки»	Саляхова Камиля	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	«Татарская национальная кухня»
«Дорогой открытий» (экспериментальный проект)	Санников Александр	МБОУ«Общеобразовательная школа-интернат №9» г. Верхняя Салда	«Выращивание кристаллов в домашних условиях»

Секция № 4. 4-е классы.

П/П	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта	Кол-во баллов
1 место	Хисматулин Руслан	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	Дом, который построил Руслан…	71
2 место	Герасимов Егор	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	Икона-защитница	64
3 место	Ефремов Александр	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	Легко ли быть царским ребенком?	63

Особые номинации:

Номинация	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта
«Исследование для сохранения здоровья»	Конева Варвара	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	«Значение пищевой соли в жизни человека».
«Жить, чтобы помнить»	Жиляков Даниил	МБОУ «Школа №1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Семенова Бориса Самуиловича	«Сражение под Прохоровкой: начало конца».
«В ногу с компьютерными технологиями»	Волобуев Семен	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	«Компьютер друг или враг».
«Патриот своего города»	Дрягин Савелий	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда	«Мой город в цифрах».

Секция № 5. 5-е классы.

П/П	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта	Кол-во баллов
1 место	Замараев Илья, Зиник Мария, Кунщиков Степан, Худякова Дарья,	МАОУ «Средняя общеобразовательная школа №10» пос. Монетный	Семейное чтение как способ духовного развития и формирования ценностных ориентиров детей	75
2 место	Петрунин Степан	Верхнесалдинский городской округ МБОУ «Общеобразовательная школа-интернат№9»	«Самодельная модель экологически-безопасного транспортного средства- экомобиль».	74
3 место	Махаев Кирилл	Верхнесалдинский городской округ МБОУ «Общеобразовательная школа-интернат№9»	История Яхт-клуба «Романтика»	72

Особые номинации:

Номинация	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта
За познавательную значимость проекта	Замараев Илья, Зиник Мария, Кунщиков Степан, Худякова Дарья	МАОУ «Средняя общеобразовательная школа №10» пос. Монетный	Современная детская литература 4-7 классы
За исследовательскую деятельность при проведении работы	Мансуров Алексей	ГБПОУ СО «Качканарский горно-промышленный колледж» Отделение кадетская школа — интернат	История названия улиц города Чайковского Пермского края
За грамотное и логичное изложение материала	Петрова Злата	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда	«Могут ли паразиты быть полезными (на примере грибов Опята)»»
За качественный подбор материала и полноту исследования	Петухова Лолита	МАОУ «Школа №1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова	День рождения нуля
За подбор теоретического материала и полноту исследования	Устьянцева Наталья	МАОУ «Школа №1» Камышловского городского округа имени Героя Советсткого Союза Бориса Самуиловича Семенова	Ментальная арифметика. Приемы устного счета
За поддержку и популяризацию патриотического обучения	Амерханов Александр	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	«ГРИГОРИЙ РЕЧКАЛОВ – ДВАЖДЫ ГЕРОЙ СОВЕТСКОГО СОЮЗА И ЕГО ВОЕННЫЕ САМОЛЕТЫ»
За актуальность и новизну выполнения проекта	Касьянова Анна, Пазников Максим	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии Российской Федерации»	Песенник «У войны не детское лицо»

Секция № 6. 6-е классы.

П/П	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта	Кол-во баллов
1 место	Пшеницын Семен	МАОУ «Средняя общеобразовательная школа № 38» г. Каменск-Уральский	Жизнь и судьба Тропиной Анны Григорьевны	78,3
	Колоскова Варвара	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа №1» ГО Ревда	Волшебные цветы	77,6
	Тимохина Екатерина	Верхнесалдинский городской округ МБОУ «Общеобразовательная школа – интернат №9»	Дополненная реальность на уроках математики	76,3
2 место	Пыжьянова Виктория, Пермякова Екатерина, Якубова Снежана	МАОУ «Средняя общеобразовательная школа № 38» г. Каменск-Уральский	Спасибо бабушке и деду за их великую победу	77,3
	Иванова Анна	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда	Мишки Тедди	77,3
	Рамоян София, Лесина Анжелика	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардииРФ»	Экономной хозяйке на заметку	72,3
3 место	Серикова Любовь	МАОУ средняя общеобразовательная школа №3, г. Кушва	О чем молчит парк металлургов	71
	Бекетов Платон	МАОУ «Школа № 1» Камышловский городской округ имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова	Трио из разделочных досок в технике «Городецкая роспись»	71,6
	Михайловская Вероника	МБОУ«Общеобразовательная школа-интернат №9» Верхнесалдинский городской округ	Хендлер – профессия или хобби?	66,3
	Данилкин Глеб	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардииРФ»	Математика и здоровье	66,3

Особые номинации:

Наименование номинации	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта
«Наследники Победы»	Азев Никита	МОУ «Пионерская средняя общеобразовательная школа», пгт. Пионерский Ирбитского МО	Лошади на войне
«Духовная культура»	Трифанов Илья, Рахимова Анастасия	МАОУ «Школа № 1» Камышловский городской округ имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова	Иисус Христос и его крест
«Человек и его здоровье»	Евстигнеева Ксения, Полина, Анастасия	МАОУ «Средняя общеобразовательная школа № 48» г. Новоуральск	Чтоб кадетом лучшим стать ЗОЖ нам надо уважать
«Шаг в лингвоэкологию»	Берсенева Яна	СОШ № 10 пос. Монетный	В царстве славного гороха. Лингвистический портрет слова
«Наследники Победы»	Федотова Алла	МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда	Ревда в военное время: дух эвакуации в моем городе
«Этот удивительный и загадочный мир математики»	Илышев Николай	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус войск национальной гвардии РФ»	Геометрия в архитектуре
«Наследники Победы»	Соболева Ксения, Подшивалова Владислава	МАОУ «Школа №1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова	Сборник «Подвиг солдата» как средство сохранения памяти о Великой Отечественной войны

Секция № 7. 7-е классы.

П/П	ФИО участника, класс	ОУ	Полное наименование проекта	Кол-во баллов
1 место	Лысикова Татьяна	МАОУ «Школа № 1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова	«Сметана или сметанка? Что мы едим?»	79
2 место	Маковецкая Ксения	МАОУ «Школа № 1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича	Негромкий подвиг во имя Победы (доктор Масленников: военный хирург)	77
2 место	Кукушкин Максим, Исаков Денис	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус»	«Выбираем чайник»	77
3 место	Телегина Елизавета	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус»	«Вред и польза мороженого»	75
	Ушаков Максим, Воронков Арсений	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус»	«Газированные напитки»	75
	Бузунов Роман, Земцов Макар	ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус»	«Газированные напитки: готовим дома»	74

Особые номинации:

За преданность и уважение к истории Великой Победы:
Политова Анастасия, МАОУ «Школа № 1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова, «Мой прадедушка – герой Великой Отечественной войны»;
Смирнова Екатерина, МАОУ Ильинской СОШ, «Мои земляки – труженики тыла. Война в жизни и судьбе труженицы тыла Швецовой Людмилы Андреевны».

« Ценители и хранители истоков»:
Устинов Александр, ГБПОУ СО «Качканарский горно-промышленный колледж», «Книга о родине»;
Пушкарев Кирилл, ГБПОУ СО «Качканарский горно-промышленный колледж, «История одного города: Кушва».

« Юные мыслители»:
Цыгвинцев Матвей, МАОУ «Школа № 1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова, «Опытное обоснование существования атмосферного давления»;
Ковтун Алина, «СОШ №1» Ревда, «Нумерология: магия чисел»;
Дорофеева Анастасия, МБОУ «СОШ №1» Ревда, «Microsoft Excel: создание тестов»

« За стремление к познанию»:
Афанасьева Екатерина, МАОУ Ильинская СОШ, «Монеты свидетели прошлого. Что может рассказать копейка?»;
Зиннатова Эвелина, МБОУ «Средняя общеобразовательная школа№1» ГО Ревда, «Мир без интернета или интернет вокруг нас»;
Лукина Екатерина, МАОУ «Школа № 1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова, «Криптография и математика»;
Петухова Лолита, Иванов Сергей, МАОУ «Школа № 1» Камышловского городского округа имени Героя Советского Союза Бориса Самуиловича Семёнова, «Роль социальной рекламы в решении проблемы бездомных животных»;
Суздальцев Кирилл, Дубровский Артем, ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус», «Искусственный интеллект»;
Кудрина Диана, Подковыркина Александра, ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус», «Гаджеты в нашей жизни»;
Фёдорова Софья, ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус», «Зубная паста – как правильно выбрать?»;
Глухих Елена, ГБОУ СО КШИ «Екатеринбургский кадетский корпус», «Шоколад: за и против».

Мы благодарим всех кадет, преподавателей и руководителей образовательных учреждений, принявших участие в конференции.

Ждем вас в следующем году! Будьте здоровы и берегите себя!

Методист областного центра

развития кадетского (казачьего) образования, патриотического воспитания и допризывной подготовки при Екатеринбургском кадетском корпусе Е.Д. Гнедаш

MUSIC VIEW — The New York Times

Это были первые важные независимые консерватории. Конечно, и до этого были музыкальные школы. Уиллис Вейджер в книге под названием «Либеральное образование и музыка» цитирует многих предшественников. Например, в 1835 году в Салеме, штат Коннектикут, была открыта Семинария Мьюзик Вейл для юных леди. Это была первая авторизованная музыкальная школа в Соединенных Штатах, присуждающая ученую степень. Никаких шуток в Vale; ученики должны были вставать в 5 утра и практиковаться с 6 до после того, как вытерли пыль с пианино.Ни одному ученику не разрешалось говорить во время занятий, кроме как с учителем, или отходить от фортепиано, или разучивать что-либо, кроме заданной пьесы.

• В основных американских консерваториях подход и обучение были преимущественно германскими. Естественно. В середине века многие немецкие музыканты эмигрировали в Америку и поселились по всей стране. Это было также время, когда лучшие американские композиторы устремлялись за границу учиться у лучших немецких педантов, в Лейпциг, Мюнхен или куда-то еще. Идолопоклонство перед немецкой музыкой эффективно сдерживало зарождающийся натурализм, начатый Готшальком и Генрихом.

Но ближе к концу века преподаватели музыки начали склоняться к более широкой философии. Было недостаточно просто обучать музыкантов. Фрэнк Дамрош из Института музыкального искусства в Нью-Йорке (ныне Джульярдская школа) исходил из того, что консерватория несет ответственность перед массами. Это было в 1905 году. С тех пор Вагер пишет: «Консерватория в Америке движется в направлении более демократического и социально ответственного понимания своей роли».

В наши десятилетия очень ускорилась тенденция присоединения консерваторий к университетам. Таким образом, студент мог получить как гуманитарную, так и музыкальную подготовку. В Бостоне Эбен Турджи, открывший Консерваторию Новой Англии в 1867 году, вступил в отношения с Бостонским университетом и стал деканом его музыкального колледжа — первого такого колледжа в любом американском университете.

Вейджер приводит требования для поступления в эту музыкальную школу в 1886 году. Они вызывают мурашки. Студенты были хорошо обучены: (1) английской грамматике, риторике и английской композиции; (2) английская литература и ее история; (3) Очерки древней и современной истории, истории Англии и истории Соединенных Штатов; (4) арифметика, алгебра в квадратиках и элементарная геометрия; (5) физика и три из следующих наук: география, геология, ботаника, физиология человека, химия и астрономия; (6) чтение с листа легкой латинской прозы; (7) чтение с листа легкой французской, немецкой или итальянской прозы; (8) ментальная философия и (9) моральная наука.

Vyhlášeni Vítězové Soutěže Международный конкурс ментальной арифметики ALOHA

МОСКВА 23. Червенец. /УЛОХИ/. В Москве се конала Mezinárodní soutěž или duševní aritmetiku ALOh3018, kde byly identifikovány nejchytřejší děti z celého sveta. В Rusku se akce konala poprvé za podpory Россотрудничества с Министерством государственного управления Русской федерацией, Министерством образования и Веды Федеральным агентством про цестовни руч. Více než 600 dětí z 39 zemí sveta ve věku od 5 do 13 let soutěžilo na 10 různých urovních.

Image

Děti Z Mexika, Španělska, Irska, Chorvatska, Malajsie, indie, Bangladéše, УзбекистаНу Таке Z Regionů Ruska a Dalších Zemí Světa Přišly Se Svými Rodiči do Světového obchodního Centra v Moskvě, Aby Předwy Své Své Schopnosti Pomocí Jedinečné Metoda.

Участницы сошли в несколько категорий и лишили пржиклады розне обтижности. Všechny děti musely behem pěti minut vyřešit 70 aritmetických příkladů z několika termínů. «Видиш, кдыж ми ждеш пршикладем, моя ручка се автоматы зачну почитат, и кдыж пршеде мноу нени жадне почитадло (стародавне почитатло про аритметикке випочты). Představuji si počítadlo v oblacích a rychle s ním počítám s moje ruce, «Nalčik, který obsadil druhé místo ve druhé úrovni.

„Tato událost je skutečným svátkem pro rodiče i děti. Účastnili se soutěží z celého sveta. Нейен футбол мужчины почат из Эквадора, Мексики, Испании, Хорватии, Индии, Бангладеш, Китая и дальних земель. Dá se říci, že diky těmto soutěžím položíme základ přátelských vztahů mezi našimi zeměmi.Děti jsou přece naše budoucnost a my spolu s jejich rodiči pracujeme aby byly ještě chytřejší. “, — руководитель Жанна Хегай, генеральная градация сполечности ALOHМентальная арифметика в Руску.

Behem vyhlášení vítězů nemohly některé matky zadržet slzy od radosti — jejich děti jsou nejchytřejší. Шестилета Саша и седьмая Элина из Москвы, которые так рыхле, же си йейх родич в йейх веку ани ник таковехо недоказали пржедставит.

„Je mi velkou ctí vidět tolik dětí na našich soutěžích.Koneckonců, všechny se zabývají methodikou, kterou jsem vytvořil pred mnoha lety. Dnes zde můžete vidět meho studenta z Číny, který před 20 lety na věk 7 začal studovat na tomto systému a кроме něj přišli také moji studenti z Indie a Mexika. Do 30 secund vám řeknou, v který den v týdnu jste se narodili, pokud jim řeknete své datum narození. jsem rád, že moje metoda je známá také v Rusku a děti od raného věku se z ní začínají učit, “řekl Moon Sung Lo, zakladatel ALOHA.

Mezi hosty soutěže byli velvyslanci zahranichních států v Ruské federaci i uchitelé z moskevských škol a univerzit.«Дети развились и учатся детям в младенчестве, помогая тето единым методам, ктер джим поможет лепе породумать математику и буде про нэ сназши почитат. Koneckonců, ne každému dítěti je tento předmět dan. Имейте в виду, что та же методика е дальним зpусобем, как пpржиpовить добре аналитики и программы», — руководитель Алексей Анатольевич Попов, доцент катедры информатики РЭУ. Г.В. Плеханов.

Абсолютными мистрами в рычажном счете на Мезинародные сети и душевную аритметику ALOh3018 были: Влад Казеев из Москвы, Рашид Кешев, Саида Алакаева из Респ.Кабардино-Балкария и дальше. Zbytek dětí z Indie, Бангладеш, Испания, z regionů Ruska a dalších zemí obsadil hodné první, druhé a třetí místo na různých úrovních.

Междисциплинарная программа ментальной арифметики ALOH (Abacus Learning Of Higher Arithmetic) — комплексная программа для интеллектуального развития детей. Již v 5. měsíci studia jsou děti schopné vynásobit dvouciferné číslice jednou čislicí.Během výcviku si navíc deti rozvíjejí paměť, soustředění, nápadité myšlení, sluchovou pozornost a schopnost provádět jakékoli aritmetické operace v mysli vysokou rychlostí.

Programme Jednotný and Je Přítomný Programme je ednotný a je prřítomný v 39 zemích sveta, včetně Canada, USA, Mexika, Испанская, Ирска, Хорватская, Малайзия, Индия и дальние земли. Děti studují pomocí stejných učebních pomůcek a jednoho programu. В начале освоения доконченных уровней в единых землях мужете построить ве студию на дальних этажах в джине земли, кде je ALOHA přítomna.Программа je rozdělen podle věku, deti od 5 to 7 let jsou zapojeny do programu Tiny Tots a studují program pomaleji (10 уровней), deti od 8 do 13 let studují program rychleji (8 уровней, 3 месяца каждый).

Celo ruské soutěže v mentální aritmetice se konají jednou ročně. В цвете 2017 года, когда вы получили первые в истории страны в ментальном аритметике ALOHA, вы получили 100 детей. А 3. Унора 2018 се в Москве конала друга вшеруска соутеж, ктерэ се зучастнило вице неж 200 детей.

Лейомодин создает негерметичный колпачок на заостренном конце тонких актиновых филаментов

%PDF-1.6 % 1 0 объект >поток doi:10.1371/journal.pbio.3000848

Дмитрий Толкачев, Гарри Э. Смит, Лорен Э. Шульц, Мерт Колпан, Грегори Л. Хелмс, Джон Р. Корт, Кэрол С. Грегорио, Алла С. Костюкова

Лейомодин создает негерметичный колпачок на заостренном конце тонких актиновых филаментов

10.1371/journal.pbio.3000848http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.30008482020-09-08false10.1371/journal.pbio.3000848

www.ploscompbiol.org

10.1371/journal.pbio.30008482020-09-08false

www.ploscompbiol.орг

конечный поток эндообъект 2 0 объект > эндообъект 5 0 объект >/ProcSet 12 0 R/XObject>>> эндообъект 6 0 объект [15 0 R 16 0 R 17 0 R 18 0 R 19 0 R 20 0 R 21 0 R 22 0 R 23 0 R 24 0 R 25 0 R 26 0 R 27 0 R 28 0 R 29 0 R 30 0 R 31 0 R 32 0 R 33 0 R 34 0 R 35 0 R 36 0 R 37 0 R 38 0 R 39 0 R 40 0 R 41 0 R 42 0 R 43 0 R 44 0 R 45 0 R 46 0 R 47 0 R 48 0 R 49 0 R 50 0 R 51 0 R 52 0 R 53 0 R 54 0 R 55 0 R 56 0 R 57 0 R 58 0 R 59 0 R 60 0 R 61 0 R] эндообъект 15 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 16 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 17 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 18 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 19 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 20 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 21 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 22 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 23 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 24 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 25 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 26 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 27 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 28 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 29 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 30 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 31 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 32 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 33 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 34 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 35 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 36 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 37 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 38 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 39 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 40 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 41 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 42 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 43 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 44 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 45 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 46 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 47 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 48 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 49 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 62 0 объект > эндообъект 50 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 63 0 объект > эндообъект 51 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 64 0 объект > эндообъект 52 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 65 0 объект > эндообъект 53 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 66 0 объект > эндообъект 54 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 67 0 объект > эндообъект 55 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 68 0 объект > эндообъект 56 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 69 0 объект > эндообъект 57 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 70 0 объект > эндообъект 58 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 71 0 объект > эндообъект 59 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 72 0 объект > эндообъект 60 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 73 0 объект > эндообъект 61 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 74 0 объект > эндообъект 3 0 объект >поток д Вопрос д 12.0189 54.5953 583.087 707.414 повторно Вт* н д 1 0 0 1 12,0189 54,5953 см д /I0 Делать Вопрос Вопрос Вопрос д 0 0 612 792 повторно Вт* н 0,83 0,64 0,02 0 к 225,298 680,315 м 230,06 680,315 л час е* 389,367 576,34 м 394,129 576,34 л час е* 398,608 576,34 м 403,313 576,34 л час е* 526,734 576,34 м 531,496 576,34 л час е* 535,918 576,34 м 540,68 576,34 л час е* 265,209 550,318 м 269,972 550,318 л час е* 217,701 524,296 м 222,463 524,296 л час е* 227,622 524,296 м 237,146 524,296 л час е* 293,159 485,348 м 302,683 485,348 л час е* 426,161 472,309 м 435.685 472,309 л час е* 440,107 472,309 м 449,631 472,309 л час е* 337,663 446,343 м 347,187 446,343 л час е* 352,346 446,343 м 361,871 446,343 л час е* 548,731 420,321 м 558,255 420,321 л час е* 532,97 407,339 м 542,438 407,339 л час е* 349,739 394,299 м 359,206 394,299 л час е* 303,931 368,334 м 313,455 368,334 л час е* 203,414 329,329 м 212,939 329,329 л час е* 217,361 329,329 м 226,885 329,329 л час е* 229,663 303,307 м 239,187 303,307 л час е* 203,414 290,324 м 212,939 290,324 л час е* 568,517 290,324 м 573,279 290,324 л час е* 200.013 277,342 м 209,537 277,342 л час е* 506,948 251,32 м 516,472 251,32 л час е* 520,894 251,32 м 530,419 251,32 л час е* 530,079 225,298 м 539,603 225,298 л час е* 544,025 225,298 м 553,55 225,298 л час е* 558,028 225,298 м 567,496 225,298 л час е* 463,238 199,332 м 472,762 199,332 л час е* 292,479 147,345 м 302.003 147.345 л час е* 306,425 147,345 м 315,95 147,345 л час е* 440,164 82,3181 м 444,926 82,3181 л час е* 450,085 82,3181 м 459,609 82,3181 л час е* 0 г 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 200,012 707,414 см БТ /F6 1 тф -0.004 Тк 1 турецкая лира 0 0 Тд (The)Tj 1,7801 0 тд (винтовой)Tj 2,7893 0 тд (сборка)Tj 3,8267 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (F-актин) Tj 3,0671 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (полярный)Tj 2,5228 0 тд (с)Tj 1,9956 0 тд (его) Tj 1,1452 0 тд (разное)Tj 3,6566 0 тд (заканчивается)Tj 2,0806 0 Тд (термин)Tj 3,0841 0 Тд (колючий)Tj 2,9934 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец.) Tj -35,8467 -1,3039 Тд (Другой)Tj 3,5773 0 тд (полимерный)Tj 4,2519 0 тд (белок,) Tj 3,3789 0 тд (тропомиозин,) Tj 5,6069 0 тд (бежит) Tj 2,0239 0 тд (продольно)Tj 5.8053 0 тд (вдоль)Tj 2.4208 0 Тд (каждый)Tj 2,0296 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (два)Tj 1,7121 0 тд (стороны)Tj 2,16 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Ф-)Tj -36,4646 -1,2982 Тд (актин) Tj 2,1883 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (2)Tj 0 г (].)Tj 1,6044 0 тд (Каждый)Tj 2,1713 0 тд (тропомиозин) Tj 5.3801 0 Тд (молекула)Tj 3,8381 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (составлено) Tj 4.303 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (два)Tj /F11 1 тф 1,7121 0 тд ()Tj /F6 1 тф (-винтовой)Tj 3,7133 0 тд (полипептид)Tj 4,9153 0 тд (цепи)Tj 3.0104 0 Тд (сборка-)Tj -34,7015 -1,2983 Тд (кровь)Tj 1,9218 0 тд (в)Tj 1,0375 0 тд (а)Tj 0,652 0 Тд (параллельно)Tj 3.1407 0 Тд (спиральный)Tj 2,6136 0 тд (катушка) Tj 1,8878 0 тд (с)Tj 2,0013 0 тд (их)Tj 2,1089 0 тд (N-конец) Tj 4,2973 0 тд (ориентированный)Tj 3,5887 0 тд (в сторону)Tj 3,0444 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец)Tj 1,7178 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (их)Tj -34,52 -1,2983 Тд (C-конец) Tj 4,2292 0 тд (в сторону)Tj 3,0387 0 тд (The)Tj 1,474 0 тд (колючий)Tj 2,9877 0 тд (конец.) Tj 1,9446 0 тд (Тропомиозин) Tj 5.6919 0 тд (полимеризуется)Tj 5,023 0 тд (в)Tj 1,8425 0 тд (а)Tj 0,6576 0 Тд (кабель)Tj 2.2507 0 Тд (вдоль)Tj 2.4208 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (длина)Tj 2,7326 0 тд (из)Tj -35,7616 -1,3039 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (актин) Tj 2,194 0 тд (нить)Tj 3,5433 0 тд (через) Tj 1,3776 0 тд (голова к хвосту)Tj 4,8812 0 тд ($N-конец)Tj 5,2668 0 Тд (к)Tj 1,0261 0 тд (С-конец$)Tj 5.1874 0 Тд (перекрытие)Tj 3,1748 0 тд (с)Tj 1,9955 0 тд (прилегающий)Tj 3,566 0 тд (тропомия-)Tj -33,681 -1,2982 Тд (осин) Tj 1,9048 0 тд (молекулы.)Tj -0,7086 -1,2983 Тд (В)Tj 1,1111 0 тд (полосатый)Tj 3.2032 0 Тд (мышцы) Tj 3,6056 0 тд (оптимальный)Tj 3.3109 0 Тд (длина)Tj 2,7269 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (актин-тонкий)Tj 4,1839 0 тд (филаменты)Tj 3,9061 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (а)Tj 0,6519 0 Тд (критический)Tj 2,9537 0 тд (коэффициент)Tj 2,5399 0 тд (для)Tj 1,3889 0 тд (эффективный)Tj -32,6435 -1,3039 Тд (сократительный)Tj 4,4617 0 Тд (деятельность,)Tj 3,3391 0 тд (и)Tj 1,7348 0 тд (изменения)Tj 4,405 0 тд (в)Tj 1,0375 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (нить)Tj 3.549 0 тд (длины)Tj 3,0897 0 тд (являются)Tj 1,4514 0 тд (связано)Tj 2,7269 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (разрушительный) Tj 4,7338 0 тд (человек) Tj -33,4145 -1,2983 Тд (скелет)Tj 3.1464 0 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (сердечный)Tj 3.1011 0 Тд (мышца)Tj 3,0217 0 тд (заболевания.)Tj 3,6057 0 тд (Мутации)Tj 4,3539 0 тд (вмешиваясь)Tj 4,4958 0 тд (с)Tj 1,9955 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (положение)Tj 4.3086 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (тонкий)Tj 1,8652 0 тд (нить)Tj -34,1062 -1,2983 Тд (длина)Tj 2,7269 0 тд (являются)Tj 1,4513 0 тд (связанный)Tj 4.2576 0 тд (с)Tj 1,9956 0 тд (немалин)Tj 3,9288 0 тд (миопатия)Tj 4,2349 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (3) Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,2643 0 тд (4)Тдж 0 г (])Tj 1,0318 0 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (расширенный)Tj 2,948 0 тд (кардиомиопатия)Tj 6,7634 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (5) Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,2586 0 тд (6)Тдж 0 г (].)Tj 1,2642 0 тд (The)Tj -34,8545 -1,3039 Тд (механизмы)Tj 5.2043 0 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (важно)Tj 4.2803 0 Тд (игроки)Tj 3,0331 0 тд (обязательно)Tj 3,634 0 тд (для)Tj 1.3889 0 тд (тонкий)Tj 1,8596 0 тд (нить)Tj 3,5489 0 тд (длина)Tj 2,7269 0 тд (положение)Tj 4.3087 0 Тд (являются)Tj 1,4513 0 тд (не)Tj 1,5704 0 тд (полностью)Tj -34,7355 -1,2982 Тд (идентифицировано)Tj 4,0591 0 тд ($например,)Tj 2.1203 0 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (7)Тдж 0 г (]$.)Tj 1,9446 0 тд (В настоящее время) Tj 4,3483 0 Тд (там)Tj 2,2677 0 тд (есть)Tj 0,8447 0 Тд (а)Tj 0,6577 0 Тд (дебаты) Tj 2,8346 0 тд (на)Tj 1,2756 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (правда) Tj 1,8369 0 тд (механизм$s$)Tj 5.8903 0 Тд (связанный)Tj 4,2576 0 тд (с)Tj 1.9956 0 тд (The)Tj -35,8013 -1,2983 Тд (нормативный)Tj 4,3199 0 тд (роли) ТиДжей 2,126 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (молекулярный)Tj 4,2179 0 тд (взаимодействия)Tj 4,972 0 тд (появляется)Tj 4.1215 0 Тд (в)Tj 0,9524 0 Тд (тонкий)Tj 1,8652 0 тд (нить)Tj 3,5433 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (заканчивается)Tj 2,0806 0 Тд ($для)Tj 1,7234 0 тд (отзывы,)Tj -34,2479 -1,3039 Тд (см.)Tj 1,4286 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (8)Тдж 0 г ()Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (10)Тдж 0 г (]$.)Tj -0,2324 -1,2983 Тд (The)Tj 1,7858 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 тд (конец)Tj 1,7178 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (филаменты)Tj 3,9061 0 тд (в)Tj 1,0375 0 тд (полосатый)Tj 3.2031 0 Тд (мышца)Tj 3,0218 0 тд (саркомеры) Tj 4,7168 0 тд (есть)Tj 0,8447 0 Тд (находится)Tj 3,0784 0 тд (рядом) Tj 2,0012 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (М-линия,)Tj -34,1629 -1,2982 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (а)Tj 0,6519 0 Тд (укупорка)Tj 3,3959 0 тд (белок,) Tj 3,3789 0 тд (тропомодулин)Tj 5,862 0 тд ($Tmod$,)Tj 3,5943 0 тд (блоки)Tj 2,7609 0 тд (далее)Tj 3,0274 0 тд (актин) Tj 2.1884 0 тд (нить)Tj 3,5489 0 тд (полимеризация)Tj -30,1377 -1,2983 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (деполимеризация)Tj 7,2453 0 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (11)Тж 0 г (].)Tj 2,0749 0 тд (The)Tj 1,7858 0 тд (заостренный конец)Tj 5.1591 0 Тд (привязка)Tj 3.3505 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Tmod)Tj 2,6872 0 тд (стабилизирует)Tj 3,7984 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (филаменты)Tj 3,9062 0 тд (и)Tj -34,6108 -1,3039 Тд (есть)Tj 1,542 0 тд (ан)Tj 1.2019 0 тд (важно)Tj 4.2803 0 Тд (роль) ТиДжей 1,7688 0 тд (в)Tj 1,0374 0 тд (тонкий)Tj 1.8596 0 тд (нить)Tj 3,5489 0 тд (длина)Tj 2,7269 0 тд (положение)Tj 4.3087 0 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (12)Тж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7347 0 тд (13)Тдж 0 г (].)Tj 1,7405 0 тд (Tmod)Tj 2,6816 0 тд (взаимодействует)Tj 3,6453 0 тд (с)Tj 2,0012 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (тонкий)Tj -35,5462 -1,2983 Тд (нить)Tj 3,5432 0 тд (через) Tj 1,3777 0 тд (четыре)Tj 1,9105 0 тд (отличный) Tj 3,4412 0 Тд (последовательно)Tj 4,955 0 тд (чередование)Tj 4,5581 0 тд (тропомиозин-)Tj 5,7259 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (актин-связывающий) Tj 5.6749 0 тд (сайты)Tj -32,9156 -1,2983 Тд ($TpmBSs)Tj 3,9231 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (ABS,)Tj 2,5455 0 тд (соответственно$)Tj 5,227 0 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (13)Тдж 0 г ()Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (16)Тж 0 г (],)Tj 3,5433 0 тд (пронумеровано)Tj 4,371 0 Тд (согласно)Tj 4.1896 0 тд (к)Tj 1,0205 0 тд (их)Tj 2,1089 0 тд (местоположение)Tj 3,4526 0 тд (в)Tj 1,0375 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (Tmod)Tj -34,6164 -1,3039 Тд (амино)Tj 2,7949 0 тд (кислота)Tj 1,8708 0 тд (последовательность:)Tj 4,0876 0 тд (TpmBS1,)Tj 3,9231 0 тд (ABS1,)Tj 2.6589 0 тд (TpmBS2,)Tj 3,9231 0 тд (и)Tj 1,7348 0 тд (ABS2.)Tj 2,6589 0 тд (Два) ТиДжей 2,0239 0 тд (TpmBSs)Tj 3,583 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (один)Tj 1,7008 0 тд (АБС)Tj -32,6889 -1,2982 Тд ($TpmBS1,)Tj 4,2632 0 Тд (ABS1,)Tj 2,6589 0 тд (TpmBS2$)Tj 4.0422 0 Тд (являются)Tj 1,4457 0 тд (в)Tj 1,0374 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (внутренне) Tj 4,9549 0 тд (неупорядоченный)Tj 4,5297 0 тд (N-терминал)Tj 4,7168 0 тд (половина)Tj 1,7122 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Tmod)Tj 2,6872 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (17)Тж 0 г (],)Tj -34.5314 -1,2983 тд (тогда как)Tj 3,4412 0 Тд (The)Tj 1,474 0 тд (второй)Tj 3,0104 0 тд (актин-связывающий) Tj 5,6749 0 тд (сайт)Tj 1,5647 0 тд (представляет) Tj 4,32 0 Тд (The)Tj 1,474 0 тд (C-терминал)Tj 4,6374 0 тд (половина)Tj 1,7178 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4684 0 тд (белок)Tj 3,1577 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (16)Тж 0 г (],)Tj 2,075 0 тд (который)Tj -35,0303 -1,3039 Тд (есть)Tj 0,8447 0 Тд (а)Tj 0,6576 0 Тд (в сложенном виде)Tj 2,7383 0 тд (богатый лейцином) Tj 5,0229 0 тд (повторить) Tj 2,6872 0 тд ($LRR$)Tj 2,6816 0 тд ([)Tj 0.83 0,64 0,02 0 к (18)Тж 0 г (].)Tj 2,0749 0 тд (Tmod)Tj 2,6873 0 тд (специфичность)Tj 4.2066 0 Тд (для)Tj 1,3889 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец)Tj 1,7178 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (обеспечено)Tj 3.4015 0 Тд (от)Tj -35,7389 -1,2983 Тд (TpmBS1)Tj 3,6963 0 тд (и)Tj 1,7348 0 тд (TpmBS2)Tj 3,6964 0 тд (привязка)Tj 3.3505 0 Тд (одновременно)Tj 6.2418 0 Тд (к)Tj 1,0262 0 тд (два)Tj 1,7121 0 тд (тропомиозин) Tj 5,3744 0 Тд (молекулы)Tj 4.201 0 Тд (на)Tj 1,2755 0 тд (два)Tj 1,7065 0 тд (напротив) Tj -34.0155 -1,2983 Тд (стороны)Tj 2,1599 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4684 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (нить)Tj 3,5489 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (14)Тж 0 г (].)Tj 2,075 0 тд (The)Tj 1,7858 0 тд (привязка)Tj 3.3505 0 Тд (есть)Tj 0,8448 0 Тд (усиленный)Tj 4.3709 0 Тд (от)Tj 1,1849 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (взаимодействия)Tj 4,9662 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (ABS1)Tj 2,4378 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (ABS2)Tj -35,2797 -1,2982 Тд (с)Tj 1,9955 0 тд (актин.) Tj 2,4151 0 Тд (Однажды) ТиДжей 2,3641 0 Тд (Tmod)Tj 2,6872 0 тд (есть)Tj 0.8448 0 тд (полностью)Tj 1,9842 0 тд (связанный)Tj 2,8403 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец) Tj 1,9446 0 тд (это) Tj 0,7823 0 Тд (стерически) Tj 3,7474 0 тд (мешает)Tj 3,2485 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (приложение)Tj -32,1276 -1,3039 Тд (из)Tj 1,0147 0 тд (актин) Tj 2,1884 0 тд (мономеры)Tj 4,5807 0 Тд (к)Tj 1,0262 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец)Tj 1,7177 0 тд (и)Tj 1,7292 0 тд (следовательно)Tj 5,4878 0 тд (предотвращает)Tj 3,6227 0 тд (далее)Tj 3,0273 0 тд (нить)Tj 3.5433 0 тд (удлинение)Tj -32,7172 -1,2983 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (14)Тж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7347 0 тд (19)Тж 0 г (].)Tj -0,5385 -1,2983 Тд (Лейомодин) Tj 4,6261 0 Тд ($Lmod$)Tj 3,2938 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (а)Tj 0,652 0 Тд (гомолог) Tj 3,7984 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Tmod)Tj 2,6872 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (а)Tj 0,6576 0 Тд (сильный)Tj 2,7666 0 тд (актин) Tj 2,194 0 тд (нуклеатор) Tj 4,0025 0 тд (в)Tj 1,0318 0 Тд (биохимический)Tj -30,5005 -1,3039 Тд (анализы)Tj 2,6248 0 тд ([)Tj 0,83 0.64 0,02 0 к (20)Тдж 0 г (].)Tj 2,075 0 тд (Избыток)Tj 2,8233 0 тд (Lmod2)Tj 3,0897 0 тд ($)Tj 1,8085 0 тд (сердечный)Tj 3.1011 0 Тд (Lmod)Tj 2,6135 0 тд (изоформа$)Tj 3,6793 0 тд (ведет)Tj 2,2111 0 Тд (к)Tj 1,0261 0 тд (удлинение)Tj 4,4674 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (филаменты)Tj -32,3941 -1,2982 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (21)Тдж 0 г (],)Tj 2,0749 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (основной)Tj 4,8983 0 тд (или)Tj 1,0941 0 тд (условно)Tj 4,7962 0 тд (нокаут)Tj 4,0252 0 тд (из)Tj 1.0148 0 Тд (Lmod2)Tj 3,0897 0 тд (результаты)Tj 2,8063 0 тд (в)Tj 1,0375 0 тд (тонкий)Tj 1,8652 0 тд (нить)Tj 3,5433 0 тд (сокращение) Tj 4,5354 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (5) Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к -36,51 -1,2983 Тд (22)Тдж 0 г (].)Tj 1,7347 0 тд (Следовательно,)Tj 3,0331 0 тд (это) Tj 0,7824 0 Тд (было) Tj 1,7007 0 тд (предложено) Tj 3,9515 0 тд (что) Tj 1,7801 0 тд (Lmod2)Tj 3,0898 0 тд (есть)Tj 1,542 0 тд (а)Tj 0,652 0 Тд (специфический)Tj 3,1918 0 тд (роль) ТиДжей 1,7688 0 тд (в)Tj 1,0318 0 Тд (The)Tj 1,474 0 тд (техническое обслуживание)Tj 5.3858 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (зрелые)Tj 3,0954 0 тд (тонкий)Tj -35,2287 -1,3039 Тд (нить)Tj 3,5376 0 тд (длин.)Tj 3.3108 0 Тд (Действительно) Tj 3.2315 0 Тд (оба) Tj 2,0579 0 тд (Lmod2)Tj 3,0841 0 Тд (и)Tj 1,7235 0 тд (Tmod1)Tj 3.1521 0 Тд ($)Tj 1,8085 0 тд (основной) Tj 2,6021 0 Тд (Tmod)Tj 2,6816 0 тд (изоформа) Tj 3,3335 0 Тд (настоящее время) Tj 3,1578 0 тд (в)Tj 1,0318 0 Тд (сердечный)Tj -34,7128 -1,2983 Тд (мышца$)Tj 3,3618 0 Тд (являются)Tj 1,4457 0 тд (локализовано)Tj 3,7077 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (The)Tj 1.4683 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец)Tj 1,7234 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (тонкий)Tj 1,8596 0 тд (филаменты)Tj 3,9061 0 тд (в)Tj 1,0374 0 тд (кардиомиоциты)Tj 6,4913 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (20)Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7348 0 тд (21)Тдж 0 г (].)Tj 1,7405 0 тд (В)Tj 1,1055 0 Тд (дополнение) Tj -34,9339 -1,2983 Тд (Тион,) Tj 2,0636 0 тд (Lmod2)Tj 3,0897 0 тд (влияет)Tj 2,7383 0 тд (заостренный конец)Tj 5,159 0 Тд (полимеризация)Tj 6,2929 0 тд (из)Tj 1,0147 0 тд (актин/тропомиозин)Tj 7,6819 0 тд (филаменты)Tj 3.9061 0 тд (в)Tj 1,0318 0 Тд (биохимия-)Tj -32,978 -1,3039 Тд (кал) Tj 1,3209 0 тд (анализы)Tj 2,6249 0 тд (и)Tj 1,7347 0 тд (перемещает)Tj 3,7814 0 тд (Tmod1)Tj 3,1578 0 тд (оба) Tj 2,058 0 Тд (в)Tj 1,0374 0 тд (биохимический)Tj 5,0683 0 тд (анализы)Tj 2,6249 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (в)Tj 1,0375 0 тд (кардиомиоциты)Tj 6,4913 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (21)Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7348 0 тд (23)Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,4003 0 тд (24)Тдж 0 г (].)Tj -35,8013 -1,2982 Тд (Поэтому)Tj 4.3936 0 тд (это) Tj 0,7824 0 Тд (есть)Tj 1,542 0 тд (было) Tj 2,126 0 Тд (предлагается) Tj 4.0705 0 Тд (что) Tj 1,7802 0 тд (Lmod2)Tj 3,084 0 тд (и)Tj 1,7348 0 тд (Tmod1)Tj 3,1578 0 тд (регулировать)Tj 3,4129 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (нить)Tj 3,5433 0 тд (длина)Tj 2,7326 0 тд (через) Tj -34,2196 -1,2983 Тд (динамический)Tj 3,6963 0 тд (обмен)Tj 3,9288 0 тд (между)Tj 3,5263 0 тд (The)Tj 1,474 0 тд (два)Tj 1,7064 0 тд (молекулы)Tj 4.2009 0 тд (в)Tj 0,9525 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец)Tj 1.7177 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (21)Тдж 0 г (].)Tj -24,7859 -1,2983 Тд (Там) Tj 2,5795 0 тд (являются)Tj 1,4513 0 тд (два)Tj 1,7064 0 тд (оспаривается) Tj 4.0309 0 Тд (модели)Tj 3,1067 0 тд (для)Tj 1,3833 0 тд (как) TJ 1,9389 0 тд (Lmod2)Tj 3,0898 0 тд (функции)Tj 3,9911 0 тд (в)Tj 0,9525 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (нить)Tj 3,549 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец.) Tj -35,6142 -1,3039 Тд (В)Tj 1,1055 0 Тд (The)Tj 1,474 0 тд (предложено) Tj 3,9514 0 тд (конкурс)Tj 5,4879 0 тд (модель) Tj 3.3618 0 тд (Lmod2)Tj 3,0898 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (Tmod1)Tj 3,1578 0 тд (может) Tj 1,6271 0 тд (перемещение)Tj 3,4242 0 тд (каждый)Tj 2,0239 0 тд (другое)Tj 2,3471 0 Тд (от)Tj 2,211 0 Тд (тонкий)Tj -34,9906 -1,2983 Тд (нить)Tj 3,5432 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (заканчивается) Tj 2,3074 0 Тд (Lmod2,)Tj 3.3108 0 Тд (когда) Tj 2,4038 0 Тд (связанный)Tj 2,8403 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец) Tj 1,9445 0 тд (позволяет)Tj 2,6986 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (тонкий)Tj 1,8596 0 тд (нить)Tj 3.5489 0 тд (к)Tj -35,0416 -1,2982 Тд (удлиненный) Tj 3,7927 0 тд (хотя) Tj 2,3924 0 Тд (медленно) ТиДжей 2,7213 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (21)Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7347 0 тд (23)Тдж 0 г (].)Tj 1,7405 0 тд (Однако) Tj 4,0762 0 Тд (когда) Tj 2,4038 0 Тд (Tmod1)Tj 3,1577 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (связанный)Tj 2,8347 0 тд (вместо этого) Tj 3.3108 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец)Tj 1,7178 0 тд (есть)Tj -35,5122 -1,3039 Тд (с ограничением)Tj 3,0613 0 тд (и)Tj 1,7292 0 тд (удлинение)Tj 4,4673 0 тд (есть)Tj 0.8504 0 тд (запрещено.)Tj 4,6545 0 тд (Затем) Tj 2,5568 0 тд (The)Tj 1,474 0 тд (динамический)Tj 3,6907 0 тд (взаимодействия)Tj 4,972 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Tmod1)Tj 3,1577 0 тд (и)Tj 1,7348 0 тд (Lmod2)Tj -33,3635 -1,2983 Тд (с)Tj 1,9955 0 тд (актин/тропомиозин)Tj 7,6819 0 тд (в)Tj 0,9524 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец)Tj 1,7178 0 тд (являются)Tj 1,4513 0 тд (ан)Tj 1.2019 0 тд (необходимо)Tj 3,583 0 тд (коэффициент)Tj 2,5398 0 тд (вклад)Tj 5,2497 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (The)Tj 1.4684 0 тд (финал)Tj -33,647 -1,2983 тд (длина)Tj 2,7269 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (тонкий)Tj 1,8652 0 тд (филаменты.)Tj -5,879 -1,3039 Тд (The)Tj 1,7858 0 тд (функция)Tj 3,6283 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Lmod2)Tj 3,0897 0 тд (как) Tj 1,0148 0 Тд (ан)Tj 1.2019 0 тд (удлинение)Tj 4,4617 0 Тд (фактор,)Tj 2,7723 0 тд (а)Tj 0,652 0 Тд (ключ)Tj 1,593 0 тд (аспект)Tj 2,6759 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,474 0 тд (конкурс)Tj 5,0967 0 тд (модель) Tj 2,9707 0 тд (есть)Tj -35,6426 -1,2982 Тд (не)Tj 1.5703 0 тд (универсально)Tj 4,5468 0 тд (принято)Tj 3,9174 0 тд (и)Tj 1,7235 0 тд (следовательно,)Tj 2,7893 0 тд (это) Tj 0,7823 0 Тд (есть)Tj 0,8447 0 Тд (а)Tj 0,6463 0 Тд (тема)Tj 3,0161 0 тд (из)Tj 1,0091 0 тд (дебаты) Tj 2,829 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (8)Тдж 0 г ()Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (10)Тдж 0 г (].)Tj 3,067 0 тд (Согласно)Tj 4,4334 0 Тд (к)Tj 1,0205 0 тд (ан)Tj 1.2018 0 тд (альтернатива) Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 576 737,1 м 36 737,1 л 36 737,6 л 576 737,6 л е* Вопрос д 34,9795 742,734 82,7717 12,3591 ре Вт* н д 1 0 0 1 34.9795 742,734 см д /I5 Делать Вопрос Вопрос Вопрос д 0 0 612 792 повторно Вт* н 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,9999 0 0 7,9999 333,071 745,795 см БТ /F0 1 Тф -0,005 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Лейомодин) Tj 4,748 0 тд (создает)Tj 3,4441 0 Тд (а)Tj 0,7654 0 Тд (дырявый) Tj 2,5087 0 тд (шапка)Tj 1,8071 0 тд (в)Tj 1,0417 0 тд (The)Tj 1,5804 0 тд (указанный) Tj 3,437 0 тд (конец)Tj 1,8567 0 тд (из)Tj 1,0417 0 тд (актин-ти) Tj 3,43 0 Тд (н)Tj 0,7653 0 Тд (филаменты)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 36 48,0002 м 576 48,0002 л 576 47,5002 л 36 47,5002 л е* 0,83 0,64 0,02 0 к 90.1417 34,9228 м 243,836 34,9228 л час е* 0 г 7,9999 0 0 7,9999 36 36 см БТ /F0 1 Тф -0,005 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (ПЛОС)Tj 2,8559 0 тд (Биология)Tj 3,437 0 тд (|)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 0,4748 0 Тд (https://doi.or)Tj 5,4142 0 Тд (г/10,137)Tj 3,8198 0 тд (1/journal.pb)Tj 5.1236 0 Тд (io.3000848)Tj 0 г 5,8536 0 тд (сентябрь)Tj 3,9402 0 тд (эр)Tj 1,0913 0 тд (8,)Tj 1,0418 0 Тд (2020) ТДж 32.0884 0 тд (2)Tj 0,7654 0 Тд (/)Tj 0,496 0 Тд (32)Тж ET Вопрос д 0,83 0,64 0,02 0 к 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 65,3669 646,639 м 127,332 646,639 л час е* 93.2031 635,641 м 155,169 635,641 л час е* 95,074 602,646 м 177,506 602,646 л час е* 36 591,647 м 150,576 591,647 л час е* 36 580,649 м 93,4299 580,649 л час е* 113,896 558,652 м 173,027 558,652 л час е* 36 547,654 м 162,709 547,654 л час е* 36 536,655 м 150,917 536,655 л час е* 36 525,657 м 117,751 525,657 л час е* 130,677 514,658 м 185,216 514,658 л час е* 36 503,66 м 59,9244 503,66 л час е* 36 492,661 м 97,9654 492,661 л час е* 0 г 7,9999 0 0 7,9999 36 708,718 см БТ /F9 1 тф -0,025 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (будет)Tj 1,4385 0 тд (стать)Tj 3.182 0 тд (доступно)Tj 3.3803 0 Тд (один раз)Tj 2,0126 0 Тд (The)Tj 1,3677 0 тд (бумага)Tj 2,3174 0 тд (есть)Tj 0,8362 0 Тд (принято)Tj -14,5347 -1,3748 Тд (для)Tj 1,2543 0 тд (публикация.) Tj 4,4929 0 тд (Все)Tj 1,1268 0 тд (другое)Tj 2,1544 0 тд (актуально)Tj 3,1323 0 тд (данные)Tj 1,7929 0 тд (являются)Tj 1,3677 0 тд (внутри)Tj 2,452 0 тд (The)Tj -17,7733 -1,3748 Тд (бумага)Tj 2,3173 0 тд (и)Tj 1,5874 0 тд (его) Tj 1,0914 0 тд (Поддержка) Tj 4.3441 0 Тд (Информация)Tj 2,9339 0 тд (Тион)Tj 1,6157 0 тд (файлы.)Tj /F8 1 тф -13.8898 -2,126 тд (Финансирование:)Tj /F9 1 тф 3,5716 0 тд (The)Tj 1,5874 0 тд (исследование) Tj 2,2678 0 тд (было) Tj 1,7008 0 тд (финансируется)Tj 2,7921 0 тд (от)Tj 1,1126 0 тд (The)Tj 1,3678 0 тд (Национальный) Tj -14,4001 -1,3748 Тд (Институты)Tj 3,6425 0 тд (из)Tj 0,9496 0 Тд (Здоровье)Tj 2,5725 0 тд ($NIH$)Tj 2,2677 0 тд (грант) Tj 2,1473 0 тд (GM120137)Тж 4,4079 0 тд (к)Tj 0,9425 0 Тд (СПРОСИТЬ)Tj -16,93 -1,3748 Тд (и)Tj 1,5874 0 тд (CCG,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 2,0834 0 Тд (https://ww)Tj 3,8906 0 тд (w.nih.gov/)Tj 0 г (;)Tj 4.2945 0 тд (The)Tj 1,3749 0 тд (NIH)Tj 1,6512 0 тд (грант) Tj -14,882 -1,3748 Тд (HL123078)ТДж 4.1244 0 Тд (к)Tj 0,9425 0 Тд (CCG,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 2,0835 0 тд (https://www.n)Tj 5,23 0 Тд (ih.gov/)Tj 0 г (;)Tj 2,9622 0 тд (The)Tj 1,3677 0 тд (НИЗ/)Tj -16,7103 -1,3748 Тд (Национальный) Tj 3,2386 0 тд (Институт)Tj 3.2244 0 Тд (из)Tj 0,9496 0 Тд (Общее)Tj 3,0473 0 тд (Медика) Tj 2,6787 0 тд (л)Tj 0,4181 0 Тд (Науки)Tj 3,2954 0 тд ()Tj -16,8521 -1,3748 Тд (финансируется)Tj 2,7921 0 тд (белок)Tj 2,8134 0 тд (биотехнолог)Tj 4.7977 0 тд (у)Tj 0,6449 0 Тд (обучение)Tj 3,0118 0 тд (программа)Tj 3,43 0 Тд (T32)Tj -17,4899 -1,3749 Тд (GM00833)Тж 3,7063 0 тд (6)Тдж 0,6945 0 Тд (к)Tj 0,9496 0 Тд (ГЭС,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 2,0339 0 тд (https://)Tj 2,6079 0 тд (www.nigms)Tj 4,4575 0 тд (.nih.gov/)Tj -14,4497 -1,3748 Тд (обучение/инструкции)Tj 4.1315 0 Тд (tpredoc/pages)Tj 5,2937 0 Тд (/predocdesc)Tj 4,5638 0 тд (-)Tj -13,989 -1,3748 тд (биотехнология)Tj 3,848 0 тд (ogy.aspx)Tj 0 г (;)Tj 3,7772 0 тд (The)Tj 1,3677 0 тд (американский) Tj 3,7418 0 тд (Сердце) ТиДжей -12.7347 -1,3748 тд (Ассоциация) Tj 4,4929 0 тд (Постдокто) Tj 3,7701 0 тд (рал)Tj 1,141 0 Тд (Товарищество) Tj -9,404 -1,3748 Тд (19POST3)Tj 3,5291 0 тд (4450023)Тж 3,5363 0 тд (к)Tj 0,9496 0 Тд (MC,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,722 0 тд (https://profe)Tj 4,5426 0 тд (ssional.)Tj -14,2796 -1,3748 Тд (heart.org/pr)Tj 4,3937 0 тд (профессиональный/Re)Tj 5.0103 0 Тд (searchProg)Tj 4,2449 0 тд (баранов/)Tj -13,6489 -1,3748 Тд (Приложение I)Tj 4,3512 0 Тд (информация/UC)Tj 5,4496 0 тд (M_443314_)Tj -9,8008 -1,3749 Тд (Постдокто) Tj 3.7701 0 тд (рал-Братство.) Tj 5,3575 0 Тд (jsp)Tj 0 г (;)Tj 1,5307 0 тд (The)Tj 1,3748 0 тд (НХЛБИ)Tj 2,6504 0 тд (обучение)Tj -14,6835 -1,3748 Тд (программа)Tj 3,4299 0 тд (T32HL0072)Тж 4,3725 0 Тд (49)Тж 1,1693 0 тд (к)Tj 0,9496 0 Тд (ЛЕС,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,9134 0 тд (https://www.n)Tj 5,23 0 Тд (hlbi.)Tj -17,0647 -1,3748 Тд (nih.gov/)Tj 0 г (;)Tj 3,4299 0 тд (The)Tj 1,3748 0 тд (NIH)Tj 1,6512 0 тд (грант) Tj 2,1473 0 тд (1F31AR076)Тж 4,3724 0 Тд (209)Тж 1,6442 0 тд (к)Tj 0,9496 0 Тд (ЛЕС,)Tj 0.83 0,64 0,02 0 к -15,5694 -1,3748 Тд (https://ww)Tj 3,8905 0 тд (w.nih.gov/)Tj 0 г (.)Tj 4,2946 0 тд (The)Tj 1,5945 0 тд (спонсоры)Tj 3.0401 0 Тд (было) Tj 1,5945 0 тд (нет) Tj 1,1623 0 тд (роль) ТиДжей 1,6157 0 тд (в)Tj -17,1922 -1,3748 тд (исследование) Tj 2,2677 0 тд (дизайн,)Tj 2,8984 0 тд (данные)Tj 1,793 0 тд (коллекция)Tj 3,7346 0 тд (и)Tj 1,5874 0 тд (анализ,)Tj 3,4158 0 тд (решение)Tj -15,6969 -1,3748 Тд (к)Tj 0,9496 0 Тд (опубликовать)Tj 3.1464 0 Тд (или)Tj 0,9993 0 тд (подготовка)Tj 4,4433 0 Тд (из)Tj 0.9425 0 тд (The)Tj 1,3748 0 тд (Рукопись.) Tj /F8 1 тф -11,8559 -2,126 Тд (Конкурс) Tj 4,3795 0 тд (интересы)Tj 3.3307 0 Тд (:) Тдж /F9 1 тф 0,4819 0 Тд (The)Tj 1,5875 0 тд (авторы)Tj 3.0401 0 Тд (есть)Tj 1,963 0 тд (заявлено) Tj -14,7827 -1,3748 Тд (что) Tj 1,6228 0 тд (нет) Tj 1,1693 0 тд (конкурирующий)Tj 4,1599 0 тд (интересы)Tj 3,3874 0 тд (существует.)Tj /F8 1 тф -10,3394 -2,126 Тд (Сокращенно)Tj 3,9118 0 тд (он:) Tj /F9 1 тф 1,8425 0 тд (3D,)Tj 1,5095 0 тд (трехцентовик)Tj 4,0252 0 тд (национальный;)Tj 3,0969 0 тд (АБС,)Tj 2.0197 0 Тд (актин-)Tj -16,4056 -1,3749 Тд (привязка)Tj 2,9764 0 тд (сайт;)Tj 1,7291 0 тд (CD,)Tj 1,5591 0 тд (круговой)Tj 2,9622 0 тд (дихроизм)Tj 3,7063 0 тд (;)Tj 0,4465 0 Тд (F-актин,)Tj -13,3796 -1,3748 Тд (филаменто)Tj 3,437 0 тд (США) Tj 1,1197 0 тд (актин;)Tj 2,2039 0 тд (G-актин,)Tj 3.104 0 Тд (шаровидный)Tj 3.2315 0 Тд (актин;)Tj 2,2111 0 Тд (GFP,)Tj -15,3072 -1,3748 Тд (зеленый)Tj 2,3173 0 тд (флуоресцентный)Tj 4,337 0 Тд (белок;)Tj 3.0402 0 Тд (HSQC,)Tj 2,6717 0 тд (гетеронуклеар)Tj 3,9118 0 тд (ухо) Tj -16.278 -1,3748 Тд (сингл-ква)Tj 3,848 0 тд (нтум)Tj 2,1827 0 тд (когерентный)Tj 3,4087 0 тд (е;)Tj 0,8646 0 Тд (Lmod,)Tj 2,622 0 тд (лейомодин;)Tj 4,089 0 тд (ЛРР,)Tj -17,015 -1,3748 Тд (лейцин-ри) Tj 3.4016 0 Тд (ч)Tj 1,1196 0 тд (повторить;)Tj 2,7426 0 тд (МДС,)Tj 2,3102 0 Тд (молекулярный)Tj 3,8764 0 тд (динамика)Tj -13,4504 -1,3748 Тд (моделирование)Tj 3,848 0 тд (;)Tj 0,4465 0 Тд (НЭ,)Tj 2,0905 0 тд (ядерная)Tj 2,9339 0 тд (Overhause)Tj 3,9473 0 тд (р)Tj 0,5315 0 Тд (эффект;)Tj 2,4732 0 тд (PDB,)Tj -16.2709 -1,3748 тд (Белок)Tj 2,8701 0 тд (Данные)Tj 1,9063 0 тд (Банк;)Tj 2,2819 0 тд (RCI,)Tj 1,8142 0 тд (случайно)Tj 3,1252 0 тд (катушка)Tj 1,5024 0 тд (индекс;)Tj 2,4236 0 тд (RDC,)Tj -15,9237 -1,3749 Тд (остаточное)Tj 3,1252 0 тд (диполярный)Tj 2,7567 0 тд (муфта;)Tj 3,6142 0 тд (RMSD,)Tj 2,8984 0 тд (среднекоренное) Tj -12,3945 -1,3748 Тд (квадрат)Tj 2,7354 0 тд (отклонение;)Tj 3,7701 0 тд (Tmod,)Tj 2,6221 0 тд (тропомодули)Tj 4,5425 0 тд (n;)Tj 0,9142 0 Тд (TpmBS,)Tj -14,5843 -1,3748 Тд (тропомио)Tj 3,6283 0 тд (привязка к греху)Tj 4.3725 0 тд (сайт;)Tj 1,7362 0 тд (WT,)Tj 1,7221 0 тд (дикий)Tj 1,7221 0 тд (тип.)Tj ET Вопрос конечный поток эндообъект 75 0 объект > эндообъект 77 0 объект >/ProcSet 12 0 R/XObject>>> эндообъект 78 0 объект [82 0 R 83 0 R 84 0 R 85 0 R 86 0 R 87 0 R 88 0 R 89 0 R 90 0 R 91 0 R 92 0 R 93 0 R 94 0 R 95 0 R 96 0 R 97 0 R 98 0 Р] эндообъект 82 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 83 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 84 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 85 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 86 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 87 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 88 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 89 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 90 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 91 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 92 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 93 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 94 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 95 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 96 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 97 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 98 0 объект >/Граница[0 0 0]>> эндообъект 99 0 объект > эндообъект 76 0 объект >поток д Вопрос д 12.0189 54.5953 583.087 707.414 повторно Вт* н д 1 0 0 1 12,0189 54,5953 см д /I0 Делать Вопрос Вопрос Вопрос д 0 0 612 792 повторно Вт* н 0,83 0,64 0,02 0 к 237,203 680,315 м 246,728 680,315 л час е* 251,206 680,315 м 260,731 680,315 л час е* 226,148 641,31 м 230,91 641,31 л час е* 534,217 589,323 м 543,742 589,323 л час е* 548,22 589,323 м 557,688 589,323 л час е* 562,904 589,323 м 572,372 589,323 л час е* 342,709 576,34 м 352,233 576,34 л час е* 356,655 576,34 м 366,18 576,34 л час е* 510,066 550,318 м 519,591 550,318 л час е* 524,069 550,318 м 533.537 550,318 л час е* 538,016 550,318 м 547,54 550,318 л час е* 274,11 472,309 м 283,635 472,309 л час е* 288,057 472,309 м 297,581 472,309 л час е* 448,724 368,334 м 458,192 368,334 л час е* 238,847 133,909 м 263,169 133,909 л час е* 335,906 120,926 м 345,43 120,926 л час е* 0 г 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 200,012 707,414 см БТ /F6 1 тф -0,004 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (зародышеобразование)Tj 4,8358 0 тд (модель) Tj 3,3619 0 тд (Lmod)Tj 2,6135 0 тд (функции)Tj 3,9855 0 тд (исключительно)Tj 2,4605 0 Тд (как) Tj 1,0148 0 Тд (а)Tj 0,6519 0 Тд (нуклеатор) Tj 4.0025 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (новый)ТДж 1,8765 0 тд (тонкий)Tj 1,8596 0 тд (филаменты)Tj 3,9061 0 тд (во время)Tj 2,931 0 тд (сарко-)Tj -34,5144 -1,3039 Тд (просто)Tj 2,2563 0 тд (сборка)Tj 3,8268 0 тд (в)Tj 1,0374 0 тд (в разработке)Tj 4,5978 0 тд (мышцы)Tj 3,3845 0 Тд (и)Tj 1,7292 0 тд (во время)Tj 2,931 0 тд (саркомер) Tj 4,354 0 тд (ремонт)Тж 2,6022 0 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (оборот)Tj 3,7247 0 тд (в)Tj 1,0374 0 тд (зрелые)Tj -33,2104 -1,2982 Тд (мышцы)Tj 3,3788 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (20)Тдж 0 г (,)Tj 0.83 0,64 0,02 0 к 1,7405 0 тд (25)Тдж 0 г (].)Tj 1,7348 0 тд (Предыдущий)Tj 2,296 0 тд (к)Tj 1,0262 0 тд (это)Tj 1,6724 0 тд (работа) Tj 2,5058 0 тд (нет) Tj 1,2756 0 тд (атомный)Tj 2,9707 0 тд (структура)Tj 3,8211 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (а)Tj 0,6519 0 Тд (привязка)Tj 3.3505 0 Тд (интерфейс,)Tj 3,9232 0 тд (который)Tj 2,6532 0 тд (места)Tj -34,0155 -1,2983 Тд (Lmod2)Tj 3,084 0 тд (конкретно)Tj 4,5751 0 тд (в)Tj 0,9524 0 Тд (The)Tj 1,4684 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец) Tj 1,9446 0 тд (есть)Tj 1,542 0 тд (было) Tj 2.126 0 Тд (известно.) Tj 3,2258 0 Тд (Это) Tj 0,8617 0 Тд (есть)Tj 1,5421 0 тд (было) Tj 2.1203 0 Тд (аргументировано)Tj 3,8154 0 тд (что) Tj 1,7801 0 тд (Lmod2)Tj 3,0898 0 тд (делает) Tj -35,4385 -1,2983 Тд (не)Tj 1,5703 0 тд (соревноваться)Tj 3,634 0 тд (с)Tj 1,9956 0 тд (Tmod1)Tj 3,1634 0 тд (для)Tj 1,389 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец) Tj 1,9446 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (его) Tj 1,1452 0 тд (только)Tj 1,9785 0 тд (функция)Tj 3,8551 0 тд (от)Tj 1,1792 0 тд (выбывание) Tj 5,074 0 тд (есть)Tj 0.8447 0 тд (ядро-)Tj -34,2819 -1,3039 Тд (образование)Tj 2,2733 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (9)Тдж 0 г (].)Tj -1,0771 -1,2982 Тд (Ключ)Tj 1,7744 0 тд (к)Tj 1,0262 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (действительность)Tj 3,1691 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4684 0 тд (конкурс)Tj 5.1023 0 Тд (модель)Tj 2,7439 0 тд (есть)Tj 0,8447 0 Тд (The)Tj 1,4684 0 тд (динамический)Tj 3,6963 0 тд (обмен)Tj 3,9345 0 тд (между)Tj 3,5263 0 тд (Lmod2)Tj 3,0897 0 тд (и)Tj -35,5235 -1,2983 Тд (Tmod1,)Tj 3,3845 0 Тд (который)Tj 2,6532 0 тд (есть)Tj 0.8447 0 тд (только)Tj 1,9786 0 тд (возможно)Tj 3,4072 0 тд (если)Tj 0,7767 0 Тд (они) Tj 1,9219 0 тд (соревноваться)Tj 3,634 0 тд (для)Tj 1,3889 0 тд (привязка)Tj 3,3506 0 Тд (к)Tj 1,0261 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3109 0 Тд (конец)Tj 1,7178 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (поэтому)Tj -32,5925 -1,3039 Тд (может) Tj 1,627 0 тд (перемещение)Tj 3,4186 0 тд (каждый)Tj 2,0296 0 тд (другое)Tj 2,3471 0 Тд (в)Tj 1,0374 0 тд (естественно) Tj 2,126 0 Тд (Аналогично) Tj 3,8041 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (его) Tj 1,1452 0 тд (гомолог) Tj 3.7984 0 тд (Tmod1,)Tj 3,3845 0 Тд (Lmod2)Tj 3,0898 0 тд (содержит)Tj 3,6056 0 тд (ан)Tj 1,2076 0 тд (внутренний) Tj -33,647 -1,2983 тд (калли) Tj 2,0239 0 тд (неупорядоченный)Tj 4,5297 0 тд (N-терминал)Tj 4,7112 0 тд (регион)Tj 2,8062 0 тд (с)Tj 1,9956 0 тд (ан)Tj 1.2019 0 тд (родство)Tj 3,0671 0 тд (для)Tj 1,3833 0 тд (оба) Tj 2,0636 0 тд (тропомиозин) Tj 5.3801 0 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (актин) Tj 2,1884 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (23)Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7404 0 тд (26)Тж 0 г ()Tj 0,83 0.64 0,02 0 к (28)Тж 0 г (])Tj -34,8205 -1,2983 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (ан)Tj 1.2019 0 тд (актин-связывающий) Tj 5,6749 0 тд (ЛРР)Tj 2,0012 0 тд (домен)Tj 3,3222 0 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (20)Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7348 0 тд (25)Тдж 0 г (].)Tj 1,7405 0 тд (Это) Tj 0,856 0 Тд (есть)Tj 1,5421 0 тд (было) Tj 2,1259 0 тд (ранее) Tj 4,3483 0 Тд (определено)Tj 4,8529 0 тд (что) Tj 1,7745 0 тд (TpmBS1)Tj 3,702 0 тд (из)Tj -36,6063 -1,3039 Тд (Lmod2)Tj 3,084 0 тд ($остатки)Tj 3,8268 0 тд (Arg7-Glu41$)Tj 5.3461 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (очень) TJ 1,9218 0 тд (аналогично)Tj 2,9877 0 тд (к)Tj 1,0262 0 тд (что) Tj 1,7745 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Tmod1)Tj 3,1634 0 тд ($остатки)Tj 3,8211 0 тд (Ser2-Asp38$,)Tj 5,3971 0 Тд (с)Tj -34,2139 -1,2982 Тд (приблизительно)Tj 5,9753 0 тд (50%)Tj 1,9276 0 тд (личность)Tj 3,3052 0 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (приблизительно)Tj 5,9754 0 тд (75%)Tj 1,9275 0 тд (сходство)Tj 4,0082 0 тд (между)Tj 3,5263 0 тд (их)Tj 2,2904 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (10)Тдж 0 г (,)Tj 0.83 0,64 0,02 0 к 1,7404 0 тд (27)Тдж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,3947 0 тд (29)Тдж 0 г (].)Tj 1,7347 0 тд (The)Tj -35,5348 -1,2983 Тд (трехмерный)Tj 7,5627 0 тд ($3D$)Tj 2,1147 0 Тд (структурный)Tj 4,0762 0 Тд (информация)Tj 5,0796 0 тд (на)Tj 1,2756 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (привязка)Tj 3,3506 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (тропомиозин) Tj 5.3801 0 Тд (с)Tj 1,9956 0 тд (либо)Tj -33,3182 -1,3039 Тд (Lmod)Tj 2,6135 0 тд (или)Tj 1,0941 0 тд (Tmod)Tj 2,6873 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (отсутствует.)Tj 3.3221 0 тд (Однако) Tj 4,0762 0 Тд (на)Tj 1,2756 0 тд (The)Tj 1,474 0 тд (основа)Tj 2,1487 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (закрыть)Tj 2,1827 0 тд (последовательность)Tj 3,8551 0 тд (сходство) Tj 5.4311 0 Тд (это) Tj 0,7824 0 Тд (может) Tj 1,627 0 тд (быть)Tj -35,9033 -1,2983 Тд (предположительно) Tj 3,6736 0 тд (что) Tj 1,7802 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (режим)Tj 2,4945 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (взаимодействие)Tj 4,6091 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Tmod)Tj 2,6872 0 тд (или)Tj 1,0998 0 тд (Lmod)Tj 2,6079 0 тд (TpmBS1)Tj 3.702 0 тд (с)Tj 1,9956 0 тд (тропомиозин) Tj 5.3801 0 Тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (структура)Tj -34,3783 -1,2982 Тд (турально)Tj 2,7949 0 тд (гомологичн.) Tj 5,4255 0 Тд (Это) Tj 0,856 0 Тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (не)Tj 1,5704 0 тд (известно) Tj 3.2315 0 Тд (однако)Tj 3,8381 0 тд (если)Tj 0,771 0 Тд (они) Tj 1,9275 0 тд (связать)Tj 2,0693 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (то же самое) Tj 2,2563 0 тд (тропомиозин) Tj 5.3802 0 Тд (протомер) Tj -33,4656 -1,2983 Тд (на)Tj 1,2699 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (тонкий)Tj 1,8652 0 тд (нить.)Tj 3,7644 0 тд (Поскольку)Tj 2,3584 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (гипотетический)Tj 5.142 0 Тд (модели)Tj 3,1068 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (комплексы)Tj 4,405 0 тд (из)Tj 1,0092 0 тд (TpmBS1)Tj 3,702 0 тд (и)Tj 1,7234 0 тд (тропомия-)Tj -33,766 -1,3039 Тд (осин) Tj 1,9048 0 тд (делать)Tj 1,2529 0 тд (не)Tj 1,5704 0 тд (согласен)Tj 2,3414 0 Тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (15)Тж 0 г (,)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,7348 0 тд (19)Тж 0 г (],)Tj 1,7348 0 тд (в)Tj 1,0375 0 тд (это)Tj 1,6724 0 тд (исследование) Tj 2.3924 0 тд (мы) Tj 1,3266 0 тд (определено)Tj 4,8529 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (3D)ТДж 1,4343 0 тд (структура)Tj 3,8211 0 тд (из)Tj 1,0147 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (Lmod2/тропо-)Tj -31,0278 -1,2983 Тд (миозин) Tj 3,1747 0 тд (комплекс.)Tj 3,8495 0 тд (The)Tj 1,7801 0 тд (структура)Tj 3,8268 0 тд (поясняет)Tj 4,1498 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (правда) Tj 1,8425 0 тд (механизм)Tj 4,8472 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (действие)Tj 2,6986 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Lmod)Tj 2,6135 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (Tmod)Tj -34,0098 -1.2983 тд (с)Tj 1,9955 0 тд (уважение)Tj 3,0387 0 тд (к)Tj 1,0262 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (нить)Tj 3,549 0 тд (длина)Tj 2,7269 0 тд (рег.)Tj -12,9996 -1,3039 Тд (Здесь) Tj 2,4321 0 Тд (мы) Tj 1,3266 0 тд (настоящее время) Tj 3,1691 0 тд (ЯМР)Tj 2,4661 0 тд (учеба) Tj 2,9877 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (под контролем ЯМР)Tj 5,5616 0 Тд (молекулярный)Tj 4,2179 0 тд (динамика)Tj 4,0592 0 тд (моделирование)Tj 4,8529 0 тд ($MDS$)Tj -33,9985 -1,2982 Тд (что) Tj 1,7744 0 тд (результат)Tj 3.4016 0 Тд (в)Tj 1,0375 0 тд (а)Tj 0.6519 0 тд (роман) ТиДжей 2,3981 0 Тд (3D)ТДж 1,4343 0 тд (модель)Tj 2,744 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (а)Tj 0,6519 0 Тд (комплекс)Tj 3,6227 0 тд (между)Tj 3,5319 0 тд (пептиды)Tj 3,5546 0 тд (представляющий) Tj 5.2384 0 Тд (Lmod2)Tj -31,0561 -1,2983 Тд (TpmBS1)Tj 3,6963 0 тд (и)Tj 1,7348 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (тропомиозин) Tj 5,3745 0 Тд (Lmod2-связывание)Tj 6,5707 0 Тд (сайт.)Tj 1,7971 0 тд (The)Tj 1,7802 0 тд (модель)Tj 2,7439 0 тд (было) Tj 1,7008 0 тд (проверено)Tj 3,8324 0 тд (от)Tj 1,1848 0 тд (эксперименты)Tj -31.8838 -1,3039 тд (с)Tj 1,9955 0 тд (модифицированный)Tj 3,8495 0 тд (тропомиозин) Tj 5.3801 0 Тд (пептиды) Tj 3,7757 0 тд (который)Tj 2,6532 0 тд (произведено) Tj 4,0479 0 тд (ЯМР)Tj 2,4661 0 тд (спектральный)Tj 3,2995 0 тд (эффекты)Tj 2,7212 0 тд (постоянный)Tj 4,2576 0 тд (с)Tj -34,4463 -1,2983 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (3D)ТДж 1,4343 0 тд (модель.)Tj 2,965 0 тд (Другой)Tj 3,583 0 тд (критический)Tj 2,948 0 тд (проверка)Tj 4.2066 0 Тд (пришел) ТиДжей 2,3187 0 Тд (от)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,4999 0 0 6,6659 411,364 386.872 см БТ /F6 1 тф -0,0053 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (1)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 414,879 382,394 см БТ /F6 1 тф -0,004 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (H-)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,4999 0 0 6,6659 426,104 386,872 см БТ /F6 1 тф -0,0053 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (15)Тж ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 433,19 382,394 см БТ /F6 1 тф -0,004 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Н)Tj 0,9581 0 Тд (остаточное)Tj 3,3788 0 тд (диполярный)Tj 3,0898 0 тд (муфта)Tj 3,719 0 тд ($RDC$)Tj -34,4633 -1,2982 Тд (значения,)Tj 2,8913 0 тд (который)Tj 2,6476 0 тд (предоставить)Tj 3.2938 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (ориентации)Tj 5.0513 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (межъядерный)Tj 5.1024 0 Тд (векторы)Tj 3,0613 0 тд ([)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к (30)Тдж 0 г (].)Tj 2,0749 0 тд (The)Tj 1,7802 0 тд (модель)Tj 2,7439 0 тд (дает) Tj 2,194 0 тд (роман) ТиДжей -33,3238 -1,2983 Тд (инсайты)Tj 3,3165 0 Тд (в)Tj 1,8369 0 тд (The)Tj 1,474 0 тд (режим)Tj 2,4944 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (тропомиозин) Tj 5.3802 0 Тд (взаимодействие)Tj 4,6091 0 тд (с)Tj 1,9955 0 тд (члены)Tj 3,9457 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1.4684 0 тд (Tmod)Tj 2,6872 0 тд (семья.) Tj 2,9537 0 тд (конкретно-)Tj -34,1912 -1,3039 Тд (калли) Tj 2.2507 0 Тд (наш)Tj 1,6214 0 тд (структурный)Tj 4,0819 0 тд (данные)Tj 1,9162 0 тд (указать)Tj 3,4072 0 тд (что) Tj 1,7801 0 тд (привязка)Tj 3,3506 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Tmod)Tj 2,6872 0 тд (и)Tj 1,729 0 тд (Lmod)Tj 2,6135 0 тд ($через)Tj 1,7122 0 тд (TpmBS1$)Tj 4.0421 0 Тд (к)Tj 1,0262 0 тд (тропомио-)Tj -33,2331 -1,2983 Тд (грех) Tj 1,3946 0 тд (может) Tj 1,6271 0 тд (только)Tj 1,9786 0 тд (быть)Tj 1,1452 0 тд (реализовано) Tj 3.3278 0 тд (в)Tj 0,9525 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец) Tj 1,9446 0 тд (где)Tj 2,6532 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (N-конец) Tj 4,9265 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (тропомиозин) Tj 5,3745 0 Тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (доступно)Tj -33,4372 -1,2982 Тд ($т.е.)Tj 1,9275 0 тд (привязка)Tj 3,3506 0 Тд (может) Tj 1,6271 0 тд (только)Tj 1,9729 0 тд (случается) Tj 3,1917 0 тд (в)Tj 0,9525 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (терминал)Tj 3,6283 0 тд (тропомиозин) Tj 5.3801 0 Тд (молекула)Tj 3,8381 0 тд (что) Tj 1.7744 0 тд (есть)Tj 0,8504 0 Тд (бесплатно)Tj 1,7235 0 тд (и)Tj 1,7348 0 тд (не)Tj -33,4202 -1,3039 Тд (заблокировано)Tj 4,4617 0 Тд (от)Tj 1,1849 0 тд (другой)Tj 3,3278 0 Тд (тропомиозин) Tj 5.3802 0 Тд (молекула$.)Tj 4,405 0 тд (Кроме того) Tj 4,3936 0 тд (мы) Tj 1,3265 0 Тд (показано)Tj 3,2542 0 тд (что) Tj 1,7745 0 тд (кардиомиоцит) Tj -29,5084 -1,2983 Тд (выражение)Tj 4,4617 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (Lmod2)Tj 3,0897 0 тд (несущий)Tj 3,5547 0 тд (а)Tj 0,6576 0 Тд (мутация) Tj 3,9175 0 тд (спроектировано)Tj 3.7643 0 тд (к)Tj 1,0262 0 тд (ослабить)Tj 3.2314 0 Тд (Lmod2)Tj 3,0897 0 тд (взаимодействие)Tj 4,6034 0 тд (с)Tj 2,0013 0 тд (тропо-)Tj -34,4123 -1,2983 Тд (миозин) Tj 3,1748 0 тд (результат)Tj 3.4015 0 Тд (в)Tj 1,0375 0 тд (прервано) Tj 4.0422 0 Тд (субклеточный) Tj 4,5297 0 тд (сборка)Tj 4,0535 0 тд (нарушение)Tj 3,8494 0 тд (способность)Tj 2,6929 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (перемещение)Tj 3,4186 0 тд (Tmod1,)Tj 3.3902 0 Тд (и)Tj 1,7291 0 тд (The)Tj -36,3455 -1,3039 Тд (неспособность)Tj 3,5093 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (удлиненный)Tj 3.566 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (филаменты)Tj 3,9061 0 тд (как) ТиДжей 1,6554 0 тд (дикий тип)Tj 3,9912 0 тд ($WT$)Tj 2,4774 0 тд (Lmod2.)Tj 3.3108 0 Тд (Мы) Tj 1,6101 0 тд (предложить)Tj 3,118 0 Тд (а)Tj 0,6577 0 Тд (на основе структуры)Tj -30,6876 -1,2983 Тд (молекулярный)Tj 4,2179 0 тд (механизм)Tj 4,8472 0 тд (для)Tj 1,3833 0 тд (Lmod)Tj 2,6136 0 тд (работает)Tj 4,9095 0 тд (как) Tj 1,0148 0 Тд (а)Tj 0,652 0 Тд (дырявый) Tj 2,2734 0 тд (шапка)Tj 1,5986 0 тд (в)Tj 0,9524 0 Тд (The)Tj 1,4684 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 тд (конец.) Tj 1,9446 0 тд (The)Tj 1,7801 0 тд (механизм)Tj -32,9666 -1,2982 Тд (объясняет) Tj 3,4809 0 Тд (как) TJ 1,9389 0 тд (актин) Tj 2,194 0 тд (может) Tj 1,6214 0 тд (полимеризоваться)Tj 4,6658 0 тд (в)Tj 0,9525 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (указанный) Tj 3.3108 0 Тд (конец)Tj 1,7178 0 тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (The)Tj 1,4739 0 тд (тонкий)Tj 1,8595 0 тд (нить)Tj 3,5433 0 тд (когда) Tj 2,4038 0 Тд (Lmod)Tj 2,6135 0 тд (есть)Tj -34,2592 -1,3039 Тд (связанный.)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 11,9999 0 0 11,9999 200,012 195.987 см БТ /F2 1 тф -0,0033 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Результаты)Tj 3,7984 0 тд (и)Tj 1,989 0 тд (обсуждение)Tj /F12 1 тф -5,7874 -1,4976 Тд (Здание)Tj 3,8456 0 тд (The)Tj 1,5402 0 тд (3D)ТДж 1,474 0 тд (структура)Tj 4,0394 0 тд (из)Tj 1,0678 0 тд (The)Tj 1,5449 0 тд (Lmod2s1/)Tj /F13 1 тф ()Tj /F12 1 тф (TM1a)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 8,9997 0 0 7,999 449,008 175,975 см БТ /F12 1 тф -0,0044 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (1-14)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 11,9999 0 0 11,9999 465,449 178,016 см БТ /F12 1 тф -0,0033 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Почтовый индекс) TJ 1.6677 0 тд (комплекс)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 211,975 161,008 см БТ /F12 1 тф -0,004 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (The)Tj 1,8481 0 тд (3D)ТДж 1,474 0 тд (структура)Tj 4.0422 0 Тд (из)Tj 1,0658 0 тд (The)Tj 1,5421 0 тд (Lmod2s1/)Tj /F13 1 тф ()Tj /F12 1 тф (TM1a)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,4999 0 0 6,6659 384,151 159,307 см БТ /F12 1 тф -0,0053 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (1-14)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 397,814 161,008 см БТ /F12 1 тф -0,004 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Почтовый индекс) TJ 1,6667 0 тд (комплекс)Tj 3,7417 0 тд (представляет) Tj 4.5354 0 тд (The)Tj 1,5421 0 тд (привязка)Tj 3,4752 0 тд (интер-)Tj -34,7411 -1,2982 Тд (лицо)Tj 1,8709 0 тд (между)Tj 3,634 0 тд (Lmod2)Tj 3,1691 0 тд (и)Tj 1,7915 0 тд (тропомиозин.) Tj /F6 1 тф 6,4289 0 тд (Lmod2s1)Tj 3,923 0 тд (и)Tj /F11 1 тф 1,7291 0 тд ()Tj /F6 1 тф (TM1a)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,4999 0 0 6,6659 455,357 146,324 см БТ /F6 1 тф -0,0053 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (1-14)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 468,624 148,025 см БТ /F6 1 тф -0,004 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Почтовый индекс) TJ 1,61 0 Тд ($амино)Tj 3.1351 0 тд (кислота)Tj 1,8709 0 тд (последовательности)Tj -33,4769 -1,3039 Тд (показано) Tj 2,846 0 тд (в)Tj 0,83 0,64 0,02 0 к 1,0375 0 тд (S1)Tj 1,1678 0 тд (Рис)Tj 0 г ($)Tj 1,8255 0 тд (были)Tj 2.1203 0 Тд (выбрано) Tj 3,0104 0 тд (как) Tj 1,0148 0 Тд (пептиды)Tj 3,5546 0 тд (представляющий) Tj 5.2384 0 Тд (Lmod2)Tj 3,0898 0 тд (TpmBS1)Tj 3,7019 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (тропомиозин) Tj -31,8044 -1,2982 Тд (Lmod2-связывание)Tj 6,5707 0 Тд (сайт,)Tj 1,7915 0 тд (соответственно)Tj 4,8869 0 тд ([)Tj 0.83 0,64 0,02 0 к (27)Тдж 0 г (].)Tj 2,0749 0 тд (The)Tj /F11 1 тф 1,7858 0 тд ()Tj /F6 1 тф (TM1a)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,4999 0 0 6,6659 400,989 120,359 см БТ /F6 1 тф -0,0053 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (1-14)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 414,255 122,003 см БТ /F6 1 тф -0,004 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Почтовый индекс) TJ 1,6043 0 тд (пептид)Tj 3.1975 0 тд (формы)Tj 2,5625 0 тд (а)Tj 0,6576 0 Тд (стабильный)Tj 2,4888 0 тд (катушка)Tj -31,9348 -1,2982 Тд (димер)Tj 2,6306 0 Тд (под)Tj 2,6192 0 тд (большинство)Tj 2,2053 0 тд (из)Tj 1.0148 0 Тд (The)Tj 1,4683 0 тд (условия)Tj 4,4731 0 Тд (используется)Tj 2,0636 0 тд (в)Tj 1,0318 0 Тд (это)Tj 1,6781 0 тд (учеба) Tj 2,6134 0 тд (и)Tj 1,7291 0 тд (мы) Tj 1,3266 0 тд (будет)Tj 1,6668 0 тд (далее) Tj 4,5581 0 тд (использовать)Tj 1,5307 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (имя) ТиДжей /F11 1 тф -34,0778 -1,3039 Тд ()Tj /F6 1 тф (TM1a)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,4999 0 0 6,6659 229,89 94,337 см БТ /F6 1 тф -0,0053 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (1-14)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 10 0 0 10 243,156 95,9811 см БТ /F6 1 тф -0.004 Тк 1 турецкая лира 0 0 Тд (Почтовый индекс) TJ 1,6043 0 тд (к)Tj 1,0262 0 тд (см.) Tj 2,0976 0 тд (к)Tj 1,0261 0 тд (The)Tj 1,4684 0 тд (димер)Tj 3,3222 0 Тд (молекула.)Tj 4,0592 0 тд (The)Tj 1,7858 0 тд (стехиометрический)Tj 5,981 0 тд (соотношения)Tj 2,4605 0 Тд (являются)Tj 1,4456 0 тд (в списке) Tj 2,3471 0 Тд (далее) Tj -32,9383 -1,2982 Тд (с)Tj 1,9956 0 тд (уважение)Tj 3,0386 0 тд (к)Tj 1,0262 0 тд (The)Tj 1,4683 0 тд (молярная)Tj 2,5965 0 тд (сумма)Tj 3,3562 0 Тд (из)Tj 1,0148 0 Тд (димер.) Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 576 737.1 м 36 737,1 л 36 737,6 л 576 737,6 л е* Вопрос д 34,9795 742,734 82,7717 12,3591 ре Вт* н д 1 0 0 1 34,9795 742,734 см д /I5 Делать Вопрос Вопрос Вопрос д 0 0 612 792 повторно Вт* н 1 Дж 1 Дж 0,0001 Вт 7,9999 0 0 7,9999 333,071 745,795 см БТ /F0 1 Тф -0,005 Тс 1 турецкая лира 0 0 Тд (Лейомодин) Tj 4,748 0 тд (создает)Tj 3,4441 0 Тд (а)Tj 0,7654 0 Тд (дырявый) Tj 2,5087 0 тд (шапка)Tj 1,8071 0 тд (в)Tj 1,0417 0 тд (The)Tj 1,5804 0 тд (указанный) Tj 3,437 0 тд (конец)Tj 1,8567 0 тд (из)Tj 1,0417 0 тд (актин-ти) Tj 3,43 0 Тд (н)Tj 0,7653 0 Тд (филаменты)Tj ET Вопрос д 1 Дж 1 Дж [email protected]» H$+™|x&1.%U/}%G» H$9oZGf ,Ǹ(UxXf)!,:!IS8v\BWX:Z!C㺥(WX AE١(X+e!;e ?HQj4=o}x2q=K(+·ql|tkf訧[email protected]» H$_'{$.Pv»c_,x/7NOd~Q&riz؀z(bQ,-IC01+m ,~-X?2łD=Mf|gR7{v;j|杸ꉱUUyrQe/u%RCtixu»»H$9g]2 =ewmYKvW9\;z{*O|xV&zVQs!C$76G8$ı’b,KX,K$’QQbiһgj’-_>l,zwoֹWֵj/WT96bLt(ȲWϗz)%:9C

Математическая ассоциация Америки — Мэриленд- Округ Колумбия-Вирджиния Секция

Выступления на заседаниях секций, 2017 г. – настоящее время

Заседание секции 198: Государственный университет Фростбурга, 28–29 апреля 2017 г.

Приглашенные адреса

НЕУДАЧА: извинения математика
Лаура Таалман, Университет Джеймса Мэдисона
Путешественник из четвертого измерения
Пол Хамке, св.Колледж Олафа и Университет Вашингтона и Ли
Наконец-то морозная справедливость!
Алисса Кранс, Университет Лойола Мэримаунт

мастерская

Как использовать столько вопросов, сколько вам удобно на уроке математического анализа

Семинар Ассоциации женщин-математиков (AWM) для студентов:

Магическое число

Документы

Борьба с альтернативными фактами: обучение количественному мышлению с помощью социальных вопросов
Марк Брэнсон, Университет Стивенсона
Кому нужны стандартные справочные таблицы по запросу?
Бонита Сондерс, Национальный институт стандартов и технологий (NIST)
Краткий геометрический обзор искусственной гравитации на вращающейся космической станции
Фрэнк Барнет, Государственный университет Фростбурга
Smithsonian Learning Lab: введение
Эми Шелл-Геллаш, Колледж Монтгомери
Геометрия теории голосования: системы корней и обратная симметрия
Прасад Сенези, Католический университет Америки
Евклидовы штаты Америки: влияние геометрии на Линкольна
Эдвин О’Ши, Университет Джеймса Мэдисона
Полевой отчет: Студенты как преподаватели математики, создатели сообщества
Элизабет Браун, Университет Джеймса Мэдисона
Хейли Дьюи, Университет Джеймса Мэдисона
Аарон Фаулкс, Университет Джеймса Мэдисона
Джонатан Герхард, Университет Джеймса Мэдисона
Ричи Холден, Университет Джеймса Мэдисона
Софи Манчини, Университет Джеймса Мэдисона
Элисон Салл, Университет Джеймса Мэдисона
Кэмерон Стопак, Университет Джеймса Мэдисона
Николь Сазерленд, Университет Джеймса Мэдисона
Десять математических вех, 1967–2017 гг.
Бад Браун, Технологический институт Вирджинии
Исследовательские проекты мэрии по вводной статистике
Джессика ОШонесси, Университет Шенандоа
Применение графов без циклов для защиты данных в больших распределенных системах
Абдинур Али, Норфолкский государственный университет
Использование исчисления для исследования функции цены и доходности
Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Полиномиальные уравнения и касательные
Джим Блауэрс, независимый математик на пенсии
Сага о самой сложной логической головоломке
Джейсон Розенхаус, Университет Джеймса Мэдисона
Устранение высокой скорости DFW при исчислении первого года обучения
Дэвид Тейлор, Колледж Роанок
Ханна Роббинс, Колледж Роанок
Информация Фишера
Лаксман Хегде, Государственный университет Фростбурга
Game of Stones: Knight’s Tour
Дэн Калман, Американский университет
Донна Дитц, Американский университет
Джон Нолан, Американский университет
Быстрые и простые случайные группы
Джастин Данмайр, Государственный университет Фростбурга
Вычисление сумм Эйлера с помощью бета-функции Эйлера
Хунвэй Чен, Университет Кристофера Ньюпорта
Спортивные судьи и когнитивные иллюзии
Роланд Минтон, Колледж Роанок
«Опасности» и сюрпризы тайных игр с подарками
Донна Дитц, Американский университет
Вслед за Ричардом Гаем — угощения от точек Ферма-Торричелли ортоцентрической системы треугольника!
ГРАММ.Джерард Войнар, Государственный университет Фростбурга
Поиск правильного основания: три метода создания основы в методе редуцированной основы
Рэйчел Гротер, Колледж Гуше
Помощь: искусственный интеллект в математике
Рэндалл Э. Коун, Университет Солсбери
Пифагорейская запятая
Рэй Ченг, Университет Олд Доминион

Работы студентов бакалавриата

Математический анализ языков
Джеральд де Хесус Роман-Гонсалес, Университет Стивенсона
Число пересечений полных двудольных графов
Скайлер Лейтон, Университет Шенандоа
Другой MGM: фильмы, графики и математика
Дэни Харрис, Университет Лонгвуда
Попытка бакалавриата по комбинаторной теории игр
Таране Келишади, Колледж Монтгомери
Квантовые вычисления: создание квантовых кодов исправления ошибок с помощью Python
Николас Так, Университет Шенандоа
Математическое снижение риска и оптимизация доходности
Джейкоб Мэтьюз, Колледж Монтгомери
Задача подсчета флагов для решеток разделов
Тревор Карн, Военно-морская академия США
Перспективы булевой алгебры
Аранже Шрипанджалингам, Колледж Монтгомери
JMU COMAP: Плотина Кариба
Волкан Бакирдан, Университет Джеймса Мэдисона
Бен Родс, Университет Джеймса Мэдисона
Взгляд изучающего математику: модель гидромеханики
Эль Хаджи Ибрахима Ндиайе, Колледж Монтгомери
Исследование данных о диабете первого типа с помощью искусственного интеллекта с использованием пакета статистического программного обеспечения R
Челси Клемент, Университет Солсбери
Создание автоматического считывателя номерных знаков с использованием геометрических сравнений
Аманда Шульц, Университет Шенандоа

Студенческая постерная сессия

Моделирование коммерциализации сортов сельскохозяйственных культур и прогнозирование успеха на рынке
Эмили Адамс, Военный институт Вирджинии
Характеры Кэли и Фробениуса в уравнении: исследование решения проблемы Кэли-Эрмита
Жаклин Билер, Колледж Худ
Оптимизация пропускной способности службы безопасности аэропорта
Джозеф Бобей, Военный институт Вирджинии
Генри Висволл, Военный институт Вирджинии
Оценка и планирование умных городов
Джонатан Чу, Военный институт Вирджинии
Трей Чепмен, Военный институт Вирджинии
Иезуиты и китайская математика: контакты 17 века
Джозеф Фоли, Колледж Худ
Черная математика: исследование недооценки афроамериканцев в 20 веке
Сара Худ, Колледж Худ
Нужны устойчивые города!
Ю-Сян Лю, Военный институт Вирджинии
Шан Ченг Су, Военный институт Вирджинии
Число пересечений полных двудольных графов
Скайлер Лейтон, Университет Шенандоа
Разложение по сингулярным числам и его приложения
Софи Манчини, Университет Джеймса Мэдисона
Анянг Парк, Университет Джеймса Мэдисона
Оптимизация TSA
Закари Мелвин, Военный институт Вирджинии
Майк ван Дуйнен, Военный институт Вирджинии
К бесконечности и дальше: анализ борьбы за приближение к бесконечности
Джошуа Макферсон, Колледж Худ
Исследование влияния беспилотных автомобилей на транспортный поток
Эмбер Нго, Университет Солсбери
Андреа Кармак, Университет Солсбери
Целочисленные последовательности, характеризуемые определенными тождествами суммирования
Сара Райзингер, Университет Кристофера Ньюпорта
Расхождение математики и физики: как физика развивалась за пределами Франции
Тимоти Тейлор, Колледж Худ
Использование теории очередей и орграфов для более эффективного объединения платных дорог
Эми Веннос, Университет Солсбери
Адам Джамп, Университет Солсбери
Прямое произведение направленных полуциклов
Пенгруй Ван, Университет Вашингтона и Ли
Математическая перспектива неоримановых преобразований
Мэтью Уэлт, Колледж Макдэниел

Заседание секции 199: Университет Кристофера Ньюпорта, 17-18 ноября 2017 г.

Приглашенные адреса

Сила преподавания математики в эпоху альтернативных фактов
Дэвид Кунг, св.Колледж Марии в Мэриленде
Геометрия кубов
Фрэнсис Су, Колледж Харви Мадда
Возвращение к тому, что Эйлер и Бернулли знали о сходящихся бесконечных рядах
Джеймс Селлерс, Университет штата Пенсильвания

мастерская

Практическое руководство MAA: использование нового ресурса

Документы

Простое доказательство квадратичной взаимности для курса теории чисел бакалавриата
Брант Джонс, Университет Джеймса Мэдисона
Минимаксная теорема Гордана, Вилле и фон Неймана
Чернг-тиао Пернг, Норфолкский государственный университет
Симметрия вязания: предварительное прошивание
Сьюзан Голдстайн, св.Колледж Марии в Мэриленде
Эффективные границы с личными предпочтениями
Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Возвращение к «Проблеме обучения преподаванию»
Маршалл Гордон
Путь I к высшей математике — развитие исследований как части математической зрелости
Боб Сакс, Университет Джорджа Мейсона
Статистика класса: оживите свой класс веселыми, живыми выступлениями, сбором данных и анализом
Дэвид Тейлор, Колледж Роанок
Окрестности кривой нечетного симплектического грассманиана
Райан Шифлер, Университет Солсбери
Непрерывные дроби и генераторы полугрупп
Сара Малек, Колледж Худ
Льюис Кэрролл о решении соритов
Джейсон Розенхаус, Университет Джеймса Мэдисона
Анализ вредоносных программ с помощью конечных упорядоченных деревьев
Абдинур Али, Норфолкский государственный университет
Упражнения для курса численных методов
Брайан Хайнольд, Mount St.Университет Марии
Платон Гипар Зоноэдры
Ева Торренс, Колледж Рэндольф-Мейкон
На новой целочисленной последовательности
Хунвэй Чен, Университет Кристофера Ньюпорта
Математика как двигатель проектирования: использование математики для создания 3D-печатного искусства
Лаура Таалман, Университет Джеймса Мэдисона
Целые волнообразные решения решетчатых дифференциальных систем с одним дефектом
Майла Брукал-Халларе, Норфолкский государственный университет
Тестирование, основанное на усвоении знаний — введение и наблюдения, полученные в результате применения различных уровней математических курсов
Крис Ли, Колледж Роанок
Нахождение Фибоначчи с помощью стохастических счетов Энгеля
Брюс Торренс, Колледж Рэндольф-Мейкон
Эквилибранты матриц
Чжэн Тонг, Университет Кристофера Ньюпорта
Оценивание на основе мастерства во введении к корректуре
Спенсер Хэмблен, Колледж Макдэниел
Макросы Excel на месте для исключения Гаусса
Стивен Морс, Университет Джорджа Мейсона
Улучшение удержания недопредставленных специальностей STEM с помощью встроенного обучения
Дэниел Шоуолтер, Восточный меннонитский университет
Венним!
Алекс Медоуз, св.Колледж Марии в Мэриленде
Доверительные интервалы малых выборок для оценок Каплана-Мейера в модели пропорциональных рисков
Эмад Абдурасул, Университет Джеймса Мэдисона
Сигнатурные функции для прогнозирования резонансных циклов и циклов затухания
Мэтью Морена, Университет Кристофера Ньюпорта
Своевременное исправление для классов гуманитарных наук
Элис Петильо, Университет Мэримаунт
О взвешенной сумме чисел Фибоначчи
Брайан Брэди, Университет Кристофера Ньюпорта
Влияние освещения в СМИ на динамику передачи гриппа
Ана Вивас-Барбер, Норфолкский государственный университет
Grad, Curl и Div на осесимметричных доменах
Мина О, Университет Джеймса Мэдисона

Работы аспирантов

Стабильные пределы пространств полигонов Расписание выступающих
Джек Лав, Университет Джорджа Мейсона
Старые и новые правила цепочки
Кристина Осборн, Университет Вирджинии
Задача коммивояжера: вокруг земного шара
Эшли Эдвардс, Университет Олд Доминион
Прогулка по саду: открытые проблемы
Хизер Роллинз, Университет Западной Флориды
Автополярные многогранники
Алатея Дженсен, Университет Джорджа Мейсона

Работы студентов бакалавриата

Теоретико-игровой анализ сетевых систем
Натан Р. Кэррингтон, Государственный университет Вирджинии
Группы Коксетера, пути Дайка и каталонские числа
Джессика Диксон, Вашингтонский колледж
Теория игр
Брэй Флетчер, Государственный университет Вирджинии
Инновации для повышения эффективности современных теоретико-графовых двухвыборочных статистических тестов
Майкл Уоллес, У.С. Военно-морская академия
Хаотическая динамика в семействе многозначных функций
Исаак Вудс, Университет Кристофера Ньюпорта
Спектральный анализ лапласиана графа на однородных деревьях
Матвей Ютин, Университет Джорджа Мейсона

Заседание секции 200: Washington & Lee и VMI, 13-14 апреля 2018 г.

Приглашенные адреса

Почему математики не умеют писать
Джейсон Розенхаус, Университет Джеймса Мэдисона
Эффективное мышление с помощью математики
Майкл Старберд, Техасский университет в Остине
Эпические математические битвы: счет противСоответствие
Дженнифер Куинн, Университет Вашингтона, Такома

мастерская

Семинар: Обучение на основе запросов: математика и не только

Деятельность ИБЛ

Специальная дискуссионная сессия, спонсируемая консорциумом MD-DC-VA IBL Чат IBL (для нынешних пользователей обучения на основе запросов и связанных с ним Педагогика)
Специальная дискуссионная сессия, спонсируемая консорциумом MD-DC-VA IBL Замена активности IBL
Специальная дискуссионная сессия, спонсируемая консорциумом MD-DC-VA IBL Вопросы и ответы по обучению на основе запросов (для новичков в IBL или просто интересующихся это)

Документы

Построение и использование анаглифов в обучении многомерному исчислению
Фрэнк Барнет, Государственный университет Фростбурга
Подготовка учителя математики к новому учебному плану CUPM
Дэвид Карозерс, Университет Джеймса Мэдисона
Бутстрап-перколяция на полигональных мозаиках плоскости
Нил Бушоу, Университет Содружества Вирджинии
Переход от конечного к бесконечному в гильбертовом пространстве l ²
М.Ли Лансфорд, Лонгвудский университет
Выпуклая геометрия в алгоритмах статистики с тяжелыми хвостами
Джозеф Андерсон, Университет Солсбери
Катастрофа с колбасой и другие интересные факты
Роланд Минтон, Колледж Роанок
Факторы риска ожирения
Мохаммед Талукдер, Государственный университет Элизабет-Сити
Почему я люблю преподавать вводную статистику (сейчас)
Дэвид Кларк, Университет Рэндольф-Мейкон
p-ичные бент-функции и сильно регулярные графы типа латинского квадрата
Кэролайн Меллес, Военно-морская академия США
Модифицированная задача с фиксированной точкой
Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Математика и музыка ПечаКуча
Маркус Пендерграсс, Колледж Хэмпден-Сидней
Новый взгляд на обобщенные числа Фибоначчи
Дэн Калман, Американский университет
Алгоритмы машинного обучения для обнаружения вредоносных программ
Абдинур Али, Норфолкский государственный университет
Новый MAA SPORTS SIGMAA
Джон Дэвид, Военный институт Вирджинии
Статистическая разница в восприятии тренером и спортсменом физических и умственных потребностей в течение студенческого сезона
Ханна Демистер, Университет Шенандоа
Корректура в дискретной математике: распространенные заблуждения против серьезных Логические ошибки
Келли Карчер, Технологический институт Вирджинии
Путь i к высшей математике: результаты текущего первого Реализация
Роберт Сакс, Университет Джорджа Мейсона
Что появилось раньше: курица Авраама Линкольна или яйцо Евклида?
Эдвин О’Ши, Университет Джеймса Мэдисона
Эвристика для студенческого математического обсуждения заданного Чтение
Мелани Батлер, Mount St.Университет Марии
Метрические измерения Малера над числовыми полями
Чарльз Сэмюэлс, Университет Кристофера Ньюпорта
Некоммутативное шифрование Масси-Омуры с симметричными группами
Шеннон Хейли, Университет Мэри Вашингтон
Новый способ решения линейных однородных ОДУ с константой Коэффициенты
Николас Мартин, Университет Шеперд
Доверительные интервалы малых выборок для ACL функции выживания (Абдусхуров, Ченг и Лин) Оценщики
Эмад Абдурасул, Университет Джеймса Мэдисона
Является ли коэффициент относительного использования адаптируемым и полезным?
Дженнифер Эрбах, Университет Шенандоа
Учебники с открытым исходным кодом и обновление исчисления APEX
Грег Хартман, Военный институт Вирджинии
Партнерство, разделение и доказательство: путь к Харди-Рамануджану Формула перегородки
Адриан Райс, Колледж Рэндольф-Мейкон
Продукты серии: что мы можем знать?
Стивен Хетцлер, Университет Солсбери
Повторение проблемы со шкафчиком
Робб Кётер, Колледж Хэмпден-Сидней
Элементарное доказательство сравнений с участием суммы биномиальных коэффициентов
Моа Апагоду, Университет Содружества Вирджинии
Цифровая библиотека математических функций NIST и цифровой век
Бонита Сондерс, NIST
PreTeXt: один вход, много красивых выходов
Митчел Т.Келлер, Университет Вашингтона и Ли

Работы аспирантов

О составе силового ряда
Галамо Монкам, Государственный университет Моргана, Государственный университет Боуи
Линейная алгебра сделана лениво
Джозеф Слагель, Технологический институт Вирджинии

Работы студентов бакалавриата

Пищевые отходы в колледже Мюленберг
Джейми Худ, Колледж Мюленберг
Простые множители и делимость сумм степеней чисел Фибоначчи
Спирит Керхер, Университет Кристофера Ньюпорта
Использование задачи сборщика купонов для анализа рандомизированных наборов в Magic: the Gathering
Джон Кент, Университет Шенандоа
Метрики мошенничества: количественное определение намерения
Рэйчел Кох, Университет Джеймса Мэдисона
Комбинаторный аргумент в задаче об упаковке
Ян Миллер, св.Колледж Марии в Мэриленде
Решение численных уравнений в частных производных: методы конечных элементов и Deal.ii
Бен Родс, Университет Джеймса Мэдисона
Недостатки реализации симметричных групп в протоколах с нулевым разглашением
Бейли Стюарт, Университет Мэри Вашингтон
Признаки делимости за пределами целых чисел
Кэмерон Стопак, Университет Джеймса Мэдисона
Реализация и анализ разложения по сингулярным числам применительно к сжатию изображений
Эндрю Томассон, Университет Джеймса Мэдисона Брендан Армани, Университет Джеймса Мэдисона
Проблема расположения объекта: исследование для размещения склада ИКЕА
Василий Васильев, Университет Шенандоа
Стохастическое моделирование ИК-спектров нитрат-ионов в атмосферных частицах
Исаак Вудс, Университет Кристофера Ньюпорта

Студенческая постерная сессия

Моделирование роста и распространения зарядных станций Tesla
Рейган Бранхам, VMI
Мэтью Генрих, VMI
Сэмюэл Норрис, VMI
Популяция электромобилей и инфраструктура: модель для долгосрочного внедрения и развития
Чун-Хао Чен, VMI
Джон Уокер, VMI
Без бензина и вождение на электричестве
Куо Ченг, VMI
И-Нуо Хсу, VMI
Джун-Чанг Лю, VMI
Выбор места для офиса международной компании с использованием прогнозов языкового распределения и дисперсии
Челси Диввер, VMI
Патрик Ленахан, VMI
Микайла Шуфлат, VMI
Наше электрическое будущее
Александр Холл, ВМИ
Генри Висволл, VMI
Пифагор и музыка
Мэри Хесс, Университет Холлинса
Возобновляемые источники энергии на юго-западе
Миллес Якобсен, VMI
Энтони Тарновски, VMI
Майкл Хейл, VMI
Многоскачковая радиопередача HF
Ян Джонсон, VMI
Конрад Дженне, VMI
Майкл Уилл, VMI
Влияние ураганов Ирма и Мария на скопления рыб на острове Св.Джон, Виргинские острова США
Гома Карки, Университет Холлинса
Запретить бензин, использовать электричество и спасти планету — распространение зарядных станций Tesla
Му-Чи Лу, VMI
Стоимость конфиденциальности
Коул Мазиарски, VMI
Уильям Мерц, VMI
Прогнозирование чистой почасовой выработки электроэнергии с использованием регрессии опорных векторов
Вин Миат, Университет Холлинса
Линейное программирование для планирования VMI по всем специальностям STEM
Деметра Протогиру, VMI
Цифровая модель предварительного планирования на первый год
Тейлор Сэмюэлс, Колледж Рэндольфа
Производство энергии: Western Interstate Energy Compact
Стивен Сей, VMI
Энергия — исследование качества, количества и достаточности
Шан-Ченг Су, VMI
Данные клиента Polymer Solutions
Джош Райт, Колледж Феррум

Заседание секции 201: Университет Мэри Вашингтон, 2–3 ноября 2018 г.

Приглашенные адреса

Экскурсия по галерее математического искусства
Ева Торренс, Колледж Рэндольф-Мейкон
Сколько слишком много? Аксиоматические системы и обратная математика
Кира Хамман, штат Пенсильвания, Мон-Альто
Неожиданные Зеты!
Доминик Ланфьер, Университет Западного Кентукки

мастерская

Развитие культуры в классе с помощью обучения на основе запросов

Документы

Курс перехода/доказательства на основе комплексных чисел
Боб Сакс, Университет Джорджа Мейсона
Моделирование сезонной повторно возникающей малярии P. vivax в Корее
Энн М. Фернандо, Норфолкский государственный университет
Результаты больших отклонений для случайных блужданий в разреженной случайной среде
Кубилай Дагторос, Норфолкский государственный университет
Оценка на основе мастерства: Война бесконечности
Лаура Таалман, Университет Джеймса Мэдисона
Утечка информации и рассеивание алгоритмов AES
Абдинур Али, Норфолкский государственный университет
Теория групп и атональная музыка
Ильхан М.Измирли, Университет Джорджа Мейсона
Преобразование теоретических полиномов в реальность
Таукир Биби, Южный университет
Лоретта Олсоп, Южный университет
Модель N-Patch динамики популяции аравийского сернобыка
Ева Стробридж, Университет Джеймса Мэдисона
Классификация групповых алгебр фон Неймана
Суджан Пант, Норфолкский государственный университет
Готовность к вычислениям
Эрика Герхольд, Университет Солсбери
Райан М.Шифлер, Университет Солсбери
Математическая модель эпидемии ожирения
А. Вивас-Барбер, Норфолкский государственный университет, А. Фернандо, Норфолкский государственный университет.
М. Брукал-Халларе, Государственный университет Норфолка, CT Perng, Государственный университет Норфолка.
С. Ли, Университет Кён Хи
3D-печать и математика: два курса и множество проектов для пожилых людей
Иван С. Стерлинг, Колледж Святой Марии, Мэриленд
Значение твердотельной математики для компьютерных алгоритмов
Мина О, Университет Джеймса Мэдисона
Обучение на основе запросов в развивающей математике
Спенсер Хэмблен, Колледж Макдэниел
Вирусная нагрузка изменяет поведение пчелиного паразита Varroa Destructor
Карл Джуффре, св.Колледж Марии в Мэриленде
Автоматизированное предположение и гамильтоничность
Нил Бушоу, Университет Содружества Вирджинии
Альтернативные подходы к моделям оценки
Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Использование онлайн-видео в курсах математики верхнего уровня
Кэти Квертермоус, Университет Джеймса Мэдисона
Неявный метод переменного направления конечного объема для оценки американских опционов по модели Хестона
Цзячэн Цай, Университет Солсбери
Анализ парабол
Эллиотт Рикенбейкер, Фолс-Черч, Вирджиния
Это должен быть Нойс, это должен быть Нойс, раз NSF на вашей стороне!
Энн Стюарт, Колледж Худ

Работы студентов бакалавриата

Внедрение машинного обучения для улучшения Bertini 2.0
Райли Андерсон, Университет Мэри Вашингтон
Прогнозирование параметров Бертини с использованием нейронных сетей
Макензи Клоуэр, Университет Мэри Вашингтон
Адаптивный, высокоточный и эффективный алгоритм Паркера-Сохацкого для численного решения крупномасштабных динамических систем
Дженна Гюнтер, Университет Джеймса Мэдисона
Морган Вольф, Университет Джеймса Мэдисона

Заседание секции 201: Hood и FCC, 12–13 апреля 2019 г.

Приглашенные адреса

Великолепие в графиках
Дженнифер Бейнеке, Университет Западной Новой Англии
Видеть (игровые) деревья в лесу
Брант Джонс, Университет Джеймса Мэдисона
e в коробке с хлопьями: удивительные места, где можно найти экспоненты и логарифмы в повседневной жизни
Брайан Линс, Колледж Хэмпден-Сидней

мастерская

Учебная лаборатория Смитсоновского института: практический семинар

Документы

Эмуляция и квантовая криптография
Абдинур Али, Норфолкский государственный университет
Муштак Хан, Норфолкский государственный университет
Пифагорейские тройки
Альфред Биби, Университет Солсбери
Доказательство действительного переменного для интригующего логкосинусного интеграла
Хунвэй Чен, Университет Кристофера Ньюпорта
Забавное упражнение на вероятность
Рэй Ченг, Университет Олд Доминион
Оценка апостериорной ошибки для метода спектральной отложенной коррекции
Джеб Коллинз, Университет Мэри Вашингтон
Исследования дискретного арифметико-геометрического среднего
Мария Каммингс, Колледж Рэндольф-Мейкон
Выберите начальное значение для метода Ньютона
Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Полностью коммутативные элементы в группах Кокстера и комплексных группах отражения
Гейб Файнберг, Вашингтонский колледж
Замена цветов в мозаичном вязании
Сьюзан Голдстайн, св.Колледж Марии в Мэриленде
Презентации учебников и вопросы учащихся — преодоление разрыва
Маршалл Гордон
Потоковая передача не только для Netflix: как бороться с искаженными сигналами в медицинской визуализации
Рэйчел Гротер, Колледж Гуше
Циркулянтные матрицы в некоммутативной криптографии
Рэндалл Хелмстутлер, Университет Мэри Вашингтон
Целостный подход к бизнес-расчетам
Стивен Хетцлер, Солсберийский университет
Роберт Барбер, Университет Солсбери
Математическая задача социального обеспечения
Дэн Калман, Американский университет
Использование математики для решения реальных задач
Мина О, Университет Джеймса Мэдисона
Готовность к вычислениям
Райан Шифлер, Университет Солсбери
Эрика Герхольд, Университет Солсбери
Практическая математика с 3D-дизайном
Лаура Таалман, Университет Джеймса Мэдисона
Инвариантная версия теоремы о силе точки
Уилл Трэвз, У.С. Военно-морская академия
Использование R Studio Cloud и пакета Mosaic на вводном уроке статистики для математических специальностей: извлеченные уроки
Джилл Тиссе, Колледж Худ
Созерцательные практики: дыши и созерцай математику
Мэри Уолкинс, Общественный колледж округа Балтимор
Использование инструментов программирования на вводных занятиях по математике в гуманитарном колледже
Цзя Ван, Колледж Рэндольфа

Работы студентов бакалавриата

Влияние тепла на частоту сердечных сокращений
Кайла Олдерман, Университет Шенандоа
Последовательность Фибоначчи в музыке
Элизабет Беллер, Университет Шенандоа
Моделирование поэтической мысли с помощью теоремы Больцано-Вейерштрасса
Кайлер Крэнк, св.Колледж Марии в Мэриленде
Гипотеза O верна для некоторых орисферических разновидностей ранга Пикара 1.
Гаррет Фаулер, Университет Солсбери
Постоянная отрицательная кривизна Неориентируемые поверхности
Уилл Хэнкинс, Колледж Святой Марии, Мэриленд
Доказательство постулата Бертрана
Марта Хартт, Колледж Рэндольф-Мейкон
Гипотеза Римана: дзета-функция и ее тривиальные нули
Элен Хачатрян, Randolph-Macon College
Моделирование потенциальной энергии листа бумаги
Кайл Мориен, Университет Шенандоа
Современный подход к выявлению узких мест в системе массового обслуживания для некоммерческой организации
Эрик Мерфи, Университет Олд Доминион
Исследование обратной задачи Галуа с помощью SageMath
Райан Роудс, St.Колледж Марии в Мэриленде
Расценки на уход за муравьями-древоточцами
Мариэль Сантос, Колледж Святой Марии, Мэриленд
Поймать убийцу: математика, стоящая за географическим профилированием
Данеалия Симмонс, Университет Шенандоа
Почему шестеро боялись семерых? Потому что у Шестой была математическая тревога!
Максвелл Стрибула, Университет Шенандоа
Моделирование шума, связанного с ударом, с использованием метода Паркера Сохацкого
Альфред Уильямс, Университет Джеймса Мэдисона
Дженнифер Кирк, Университет Джеймса Мэдисона
Кристен Локер, Университет Джеймса Мэдисона

Студенческая постерная сессия

Преобразование Фурье: уравнение, опередившее время
Мэтью Брем, Колледж Худ
Программа эвакуации Лувра
Дэвид Картер, Военный институт Вирджинии
Джейкон Вентворт, Военный институт Вирджинии
Шифрование во Второй мировой войне: Beyond Enigma
Кара Конвей, Колледж Худ
Неограниченная эффективность решения задачи аренды помещения
Элис Крейг, Университет Шенандоа
Математика и солнечные часы: исследование влияния
Александра Харборд, Колледж Худ
Какова стоимость ухудшения состояния окружающей среды?
Блейк Хохман, Военный институт Вирджинии
Барри Такстон, Военный институт Вирджинии
Топологическая структура решения систем реакции-диффузии
ДеАндре Джонсон, Государственный университет Вирджинии
Моделирование акустических нагрузок, создаваемых ракетным двигателем
Дженнифер Кирк, Университет Джеймса Мэдисона
Кирстен Локер, Университет Джеймса Мэдисона
Модель классификации рака предстательной железы с использованием алгоритма случайного леса
Кристина Кинг, Государственный университет Вирджинии
Статистический анализ для изучения влияния фосфорорганических пестицидов на нейротоксичность у крыс
Майола Мэйхью, Государственный университет Вирджинии
«Золотое» сечение
Кайл Мойр, Колледж Худ
Расчеты в экономике
Джастин Нельсон, Колледж Худ
Путешествие математической физики из Франции в Германию
Сюзанна Ноппенбергер, Колледж Худ
Расценки на уход за муравьями-древоточцами
Бет Томас, св.Колледж Марии в Мэриленде
Структуры циклов для конечных клеточных автоматов, генерируемых над группами, кольцами и полями
Эми Веннос, Университет Солсбери
Влияние социально-экономических данных на злоупотребление опиоидами
Долан Уолш, Военный институт Вирджинии
Трудность трансцендентности
Колин Уильямс, Колледж Худ
Вокруг света в 239 переводах: вычисление энтропии письменных языков с помощью Библии
Эван Уильямс, Университет Стивенсона

Заседание секции 202: Государственный университет Норфолка, 8-9 ноября 2019 г.

Приглашенные адреса

Самураи, круги поцелуев и геометрия синтоистских храмов
Дэвид Кларк, Колледж Рэндольф-Мейкон
Математика, создание сетки и 3D-графика в Интернете, а также поиск карьеры в NIST
Бонита Сондерс, Национальный институт стандартов и технологий
Число раскручивания узла
Кенан Инс, Вестминстерский колледж

мастерская

Опираясь на сильные стороны и создавая наше сообщество обучения и преподавания на основе исследований

Документы

Теория обобщения линейной алгебры, часть I
Кристина Поспишил, Массачусетский университет, Бостон
Криптография ДНК и новые направления в криптографических парадигмах
Абдинур Али, Норфолкский государственный университет
Корни полиномов с общими хвостами
Грег Дрезден, Университет Вашингтона и Ли
Открытая дискуссионная сессия: Женщины в математической академии: баланс между математикой, жизнью и карьерой, часть первая
Энн Фернандо, Норфолкский государственный университет
Открытая дискуссионная сессия: Женщины в математической академии: баланс между математикой, жизнью и карьерой, часть вторая
Энн Фернандо, Норфолкский государственный университет
Вы не можете умножать тройки: доказательство того, что Гамильтон промахнулся
Бад Браун, Технологический институт Вирджинии
Использование линейного программирования для изучения метрических мер Малера
Чарльз Сэмюэлс, Университет Кристофера Ньюпорта
Применение анализа размерностей к условиям Липшица
Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Структурированная по длине модель для рыбы, зависящая от плотности
Ева Стробридж, Университет Джеймса Мэдисона
Оценщики максимального правдоподобия для случайных блужданий в зависимых от параметров случайных средах
Кубилай Дагторос, Норфолкский государственный университет
Впереди на полной скорости: расчетная деятельность за первый день
Бенджамин Уилсон, Университет Стивенсона
Перевернутое предварительное исчисление: хорошее, плохое и безобразное
Ронда Фицджеральд, Норфолкский государственный университет
NREUP MAA и программа Говарда
Деннис Дэвенпорт, Университет Говарда
Мост в будущее… Программа летнего моста «Путь к ЗВЕЗДАМ»
Майкл А.Паркер, Норфолкский государственный университет
Эпидемиологическая модель SEIS для оценки влияния включения популяций домашних животных на передачу малярии
Энн Фернандо, Норфолкский государственный университет
Классификация больших неделимых куч песка
Дэвид Дункан, Университет Джеймса Мэдисона
Деревья оценок для квадратичных последовательностей
Майла Брукал-Халларе, Норфолкский государственный университет
Открытая дискуссионная сессия: Как активизировать сотрудничество в нашей секции MAA, часть первая
Мина О, Университет Джеймса Мэдисона
Открытая дискуссионная сессия: Как расширить сотрудничество в нашей секции MAA, часть вторая
Мина О, Университет Джеймса Мэдисона
Развлечение с цепочками кругов
Чернг-тиао Пернг, Норфолкский государственный университет
Понимание качества жизни, благополучия и счастья в Латинской Америке: продвижение к новому статистическому индексу
Беатрис Куартас, зав.энергетики, Национальное управление ядерной безопасности

Работы студентов бакалавриата

Теория обобщения линейной алгебры, часть I
Кристина Поспишил, Массачусетский университет, Бостон

Заседание секции 203: Виртуальное собрание, 7 ноября 2020 г.

Приглашенные адреса

Полные алгебры Лейбница
Кристен Бойл, Университет Лонгвуда
Обзор приложений прикладной математики в метрологии в NIST
Энтони Дж.Кирсли, математик, отдел прикладной и вычислительной математики, Национальный институт стандартов и технологий
Мощность полиномов: полиномы в распределенном хранилище
Гретхен Мэтьюз, Технологический институт Вирджинии

Документы

Изучение классификаторов векторных машин и их применения
Ручита Шарма, Государственный университет Моргана
Централизаторы и нормализаторы дробно-линейных преобразований
Грег Дрезден, Университет Вашингтона и Ли
Ставки НФЛ на курсе математики для гуманитарных наук
Джатан Остин, Университет Солсбери
Как выглядит обучение с исследованием?
Эмили Михан, Университет Галлодета
Численные методы управления рисками в сельском хозяйстве
Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Теоретико-групповое представление простой интонации
Ильхан М.Измирли, Университет Джорджа Мейсона
Закон Ципфа о бейсболе Карьерные списки лидеров
Эндрю Волк, Университет Свободы
Оценка заниженных показателей эпидемии
Майкл Барон, Американский университет
О треугольниках перспективы, возникающих из конфигурации Аполлона-Содди
Чернг-тиао Пернг, Норфолкский государственный университет
Одна модель успешного завершающего курса для математических специальностей
Джейн Лонг, Стивен Ф.Государственный университет Остина
Obamacare и исправление для итерации IRS
Сэм Фергюсон, Metron, Inc.
Подсчет количества прогулок: подход преобразования сдвига к теореме Баллота
Кубилай Дагторос, Норфолкский государственный университет
Суджан Пант, Норфолкский государственный университет
Дискретная математика: итоговое портфолио и итоговый экзамен
Карин Р Сауб, Колледж Роанок
Расследование и акционерный капитал в 2020 году
Эми Ксир, Военно-морская академия США
Матричные методы для морфизмов гармонического графа
Кэролайн Меллес, Военно-морская академия США
Самопересекающиеся геодезические на конусах с малым углом конуса
Лидия Кеннеди, Уэслианский университет Вирджинии
Переосмысление математики средней школы Вирджинии
Дженни Полм, Общественный колледж Джона Тайлера
Шэрон Эмерсон-Стоннелл, Лонгвудский университет
Рэндалл Хелмстутлер, Университет Мэри Вашингтон
Расшифровка оценок мастерства
Спенсер Хэмблен, Колледж Макдэниел
Оценка функций выживания для учета неопределенности модели: теоретико-информационный подход
Лихуа Чен, Университет Джеймса Мэдисона
Панайотис Гианнакурос, Университет Джеймса Мэдисона
Курс сферической геометрии для бакалавров
Маршалл Уиттлси, Калифорнийский государственный университет, Сан-Маркос
Начало работы с LaTex
Даниэль Майчерек, Университет Свободы
Использование совместных досок в онлайн-классах для повышения вовлеченности учащихся
Кэсси Уильямс, Университет Джеймса Мэдисона

Работы студентов бакалавриата

Неудачное доминирование мощности для семейств графов
Никита Патель, Технологический институт Вирджинии
Изабель Бирн, Технологический институт Вирджинии

Заседание секции 204: Виртуальное собрание, 23–24 апреля 2021 г.

Приглашенные адреса

Введение в симметричные функции — жемчужина алгебраической комбинаторики
Анна Ин Пун, Университет Вирджинии
Серьезно относитесь к анализу данных: вы можете спасти жизни
Пол Патроне, Национальный институт стандартов и технологий

мастерская

Зачем мне ходить на этот урок математики? Вовлечение учащихся в математику с помощью обучения с учетом культурных особенностей

Документы

Моделирование дракункулеза
Ян Рихтар, Университет Содружества Вирджинии
Комбинаторика и теория графов в простых блоках
Джатан Остин, Университет Солсбери
Эмели Керл, Университет Кристофера Ньюпорта
Проблема планирования мистера Драма
Джилл Тиссе, Колледж Худ
Три жемчужины от трех гигантов занимательной математики
Бад Браун, Технологический институт Вирджинии
Добавление квадратов путем подсчета квадратов
Алекс Медоуз, св.Колледж Марии в Мэриленде
Пусть лучшая команда проиграет
Джим Кейс
Обобщение таинственного шаблона
Дэн Калман, Американский университет
Математика для народа – количественная грамотность для социальной справедливости
Марк Брэнсон, Университет Стивенсона
Элементарное доказательство теоремы о гексахорде
ИЛЬХАН М. ИЗМИРЛИ, Университет Джорджа Мейсона
Группа чтения MAA IP Guide: Что мы узнали
Сара Лоэб, Колледж Хэмпден-Сидней
Эмили Михан, Университет Галлодета
Майкл Стрейер, Колледж Хэмпден-Сидней
Статистический анализ невидимых данных в цифровых изображениях
Абдинур Али, Норфолкский государственный университет
Муштак Хан, Норфолкский государственный университет
Проблемы с перекрестным номером
Стивен Мескин
2-адические оценки кубических последовательностей
Майла Халларе
Подключение учащихся к увлекательной математике с помощью текущих событий
Элис Петильо, Университет Мэримаунт

Работы студентов бакалавриата

Влияние музыки с помощью сетевого анализа
Николас А. Хауслер, Военный институт Вирджинии
Калеб Франциско, Военный институт Вирджинии
Чжан Юйчен, Военный институт Вирджинии
Математическая модель висцерального лейшманиоза
Дьюи Тейлор, Университет Содружества Вирджинии
Второстепенные минимально 3-связные графы
Джо Санс, Университет Мэримаунт
Коммутативность зашумленных матриц
Аншу Шарма, Колледж Рэндольф-Мейкон
Эффективные стратегии обучения математике
Джулианна Харт, Университет Шенандоа
Агентный подход к моделированию эволюционного преимущества
Джозеф Санс, Университет Мэримаунт
Хроматический номер дичи на сегментированных гусеницах
Пейдж Бейдельман, Университет Мэри Вашингтон
Подходит ли Virtual для математики?
Мария Хугевен, Университет Шенандоа
Агентное моделирование распространения COVID
Джозеф Скафетта, Университет Мэримаунт
Использование теории категорий для изучения логических операций и других свойств стохастических матриц через выпуклые множества
Калеб Аллен, Университет Шенандоа
Эффективность встроенных репетиторов и тестирования на основе мастерства
Мэдисон Шеннон, Университет Шенандоа
Неопределенные коэффициенты: полностью обобщенный подход
Тейлор Пауэлл, Университет Олд Доминион
Математические приложения в моделях популяций для данных о численности рыбы
Шайенн Хокинс, Университет Шенандоа
Использование Baseball Sabermetrics для прогнозирования забитых голов в хоккее
Эндрю Каппел, Университет Шенандоа
Заполнение отсутствующих элементов в матрице
Меган Ганн, Колледж Рэндольф-Мейкон
Модифицированный подход к хранению триангуляции Делоне
Виктория Крист, Университет Шенандоа
Автоматизированное планирование спортивных мероприятий с использованием компьютерного программирования
Джошуа Лэнг, Университет Стивенсона Гипотеза Галкина о нижней границе верна для грассманиана
Лаура Шорт, Солсберийский университет
Стефани Уорман, Университет Солсбери

Студенческая постерная сессия

3D-печать Математика через историю
Колледж Микайлы Ингрэм Худ
Джульет Триани, Колледж Худ
Пчелы, осы и азиатские гигантские шершни, о боже!
Линдси Мерсер, Военный институт Вирджинии
Эндрю Хо, Военный институт Вирджинии
Исайя Уивер, Военный институт Вирджинии
Измерение здоровья высшего образования в стране
Джошуа Майерс, Военный институт Вирджинии
По-Инь Су, Военный институт Вирджинии
Ченгбо Яо, Военный институт Вирджинии
Методы конечных элементов Фурье высшего порядка для задач Ходжа-Лапласа в осесимметричных областях
Николь Сток, Университет Джеймса Мэдисона

Заседание секции 205: Университет Солсбери, 5–6 ноября 2021 г.

Приглашенные адреса

Минутная математика
Дэн Калман, Американский университет
Оптимизация неопределенности информации при принятии решений с помощью метода LRM
Доун А.Лотт, Государственный университет Делавэра
Линейная алгебра и ее удивительные приложения
Мина О, Университет Джеймса Мэдисона

мастерская

MD-DC-VA Семинар COMMIT — Творческое использование наших кампусов: использование повседневных мест и пространств для вдохновения на формулирование математических задач

Документы

Вызов Морли Данэма Дэн Калман, Американский университет
Как я перестал волноваться и полюбил онлайн-экзамены Джефф Судзуки, Бруклинский колледж
IRS забывает о преемственности…так что же делать студенту-математику? Сэмюэл Фергюсон, Metron, Inc.
Вся математика — киберматематика? Кристофер Маррон, UMBC Компьютерные науки и электротехника
Перенормировка биохимической системы Мин Фан, Норфолкский государственный университет
Головоломка о парикмахерской Льюиса Кэрролла Джейсон Розенхаус, Университет Джеймса Мэдисона
Сопровождение начинающих исследователей бакалавриата к участию в проектах Аллен Г.Харбо, Лонгвудский университет
Удивительные преимущества совместных устных экзаменов Кристофер Маррон, UMBC Компьютерные науки и электротехника
Некоторые ряды типа Рамануджана, связанные со степенями центральных биномиальных коэффициентов Хунвэй Чен, Университет Кристофера Ньюпорта
Байесовский подход к смеси гауссовских случайных полей и его применение к данным фМРТ Можде Форганиарани, Университет Джеймса Мэдисона
Точное смещение и дисперсия оценщика предела продукта с использованием аппроксимации седловой точки в соответствии с моделью пропорциональных рисков Эмад Абдурасул, Университет Джеймса Мэдисона
Мета-парадокс Симпсона Донна Дитц, Американский университет
Стратегии прерывистого поиска: изучение vs.эксплуатируя Кубилай Дагторос, Норфолкский государственный университет
Приведение вычислений и статистики в теорию представлений алгебры Ли Мэгги Рамоллер, Колледж Роанок
Номер туннеля всех 12 и 13 чередующихся узлов пересечения Николас Овад, Колледж Худ
Моделирование динамики COVID-19 Энн Фернандо, Эвелин Томас, Норфолкский государственный университет
Поощрение математического чтения с Perusall Сара Малек, Колледж Худ
TBD: приключения в системе дослужебного педагогического образования во время пандемии Дженн Бергнер, Университет Солсбери
Литтлвуд, Периодические функции и эволюция студенческих исследований Дэвид Карозерс, Университет Джеймса Мэдисона
Попытка опережать приложения Дженнифер Щесняк, Общественный колледж Хагерстауна
Приключения в статистическом консалтинге Джилл Тиссе, Колледж Худ
Нелинейные поперечные коды циклов Мехмет Дагли, Университет Амасья, Турция

Работы студентов бакалавриата

Кусочно-линейные аппроксимации ляпуновских фракталов
Эрик Ботти, Вашингтонский колледж
Унимодальность q-двухториалов через чередующиеся гамма-векторы Габриэль Джон Уоллес Джонсон, Вашингтонский колледж Макс Такер, Вашингтонский колледж Хлоя Сасс, Вашингтонский колледж

Вычисления | Бесплатный полнотекстовый | Применение полевой программируемой вентильной матрицы — Наукометрический обзор

1.Введение

Программируемая вентильная матрица (FPGA) — это программируемое логическое устройство общего назначения, содержащее логические блоки, взаимосвязь и функциональность которых могут быть настроены заказчиком или разработчиком после изготовления [1]. Таким образом, мы можем построить внутри FPGA от простого логического элемента до сложной системы на кристалле или даже системы искусственного интеллекта. В результате FPGA использовались во многих различных приложениях, таких как цифровая обработка сигналов [2,3,4], обработка изображений [5,6,7], криптография [8,9,10], параллельная обработка [11,12]. ], системы отказоустойчивости [13,14,15], системы малой мощности [16,17], имитационное моделирование [18,19,20], цифровое управление [21,22,23], искусственный интеллект [24,25,26] , сети [27,28], большие данные [29,30,31,32] и другие.В настоящее время мы нашли несколько обзоров литературы и обзорных статей для различных приложений FPGA, таких как промышленность [33,34,35], силовая электроника [36], отказоустойчивость [14,37,38,39], частичная реконфигурация [40], фотоэлектрические системы. [41], система датчиков на основе [42,43], безопасность сетевой инфраструктуры [44], декодеры LDPC (проверка на четность с низкой плотностью) [45], алгоритмы CORDIC [46], криптография [8,47], глубокое обучение [ 48,49,50,51], методы цифровой модуляции [52], конструкция с низким энергопотреблением [53], роботизированные контроллеры [54], автомобильная безопасность [55], цифровые фильтры [56,57], беспилотные летательные аппараты (БПЛА) [ 58,59] и генераторы случайных чисел [60].Точно так же мы нашли книги, в которых обобщаются приложения FPGA для научных исследований [61,62]. Эти предыдущие исследования, найденные в соответствующих документах, показывают обзор конкретных тем внутри приложений FPGA, а связанные книги рассматривают некоторые приложения FPGA с практическими примерами, но не включают основные приложения, такие как обработка изображений и машинное обучение. Таким образом, предложение этого исследования состоит в том, чтобы предоставить обширный обзор лучших приложений FPGA с помощью наукометрического обзора, охватывающего публикации, связанные с FPGA с 1992 по 2018 год.Соответственно, в этой статье основные приложения FPGA разделены на одиннадцать основных категорий и пять подкатегорий. На рис. 1 показан обзор этого документа. В разделе 2 представлены материалы и методы, используемые для извлечения набора библиографических данных, этапы предварительной обработки и тип выполненного анализа. Раздел 3, Раздел 4, Раздел 5, Раздел 6, Раздел 7, Раздел 8, Раздел 9, Раздел 10, Раздел 11, Раздел 12 и Раздел 13 показывают одиннадцать категорий приложений ПЛИС, Раздел 14 иллюстрирует взаимосвязь между основными ПЛИС- на основе приложений и реализаций, а в разделе 15 обсуждаются основные результаты этого исследования.

2. Материалы и методы

В этом разделе мы описываем сбор набора данных, включая этапы предварительной обработки и методологию обзора, которую мы использовали для анализа набора данных, собранного для этого обзора.

2.1. Коллекция набора данных

Мы создали набор данных, используя две библиографические базы данных: Clarivate Web of Science (WoS) и Scopus. Строка поиска для этого анализа была следующей: «Программируемая пользователем вентильная матрица*» ИЛИ «Программируемая пользователем вентильная матрица*» ИЛИ «ПЛИС*». Мы применили эту строку к тематическому поиску в WoS и Scopus, который включает заголовок, аннотацию, ключевые слова автора и KeyWords Plus ^® (для WoS).С этими критериями поиска мы загрузили набор данных в течение дня 19 марта 2019 года. Затем мы предварительно обработали его в ScientoPy. На рис. 2 показан краткий граф предварительной обработки, на котором представлены все загруженные документы для каждой базы данных и удаленные дубликаты документов соответственно. Поскольку сценарий предварительной обработки ScientoPy хранит документы WoS поверх документов Scopus, после удаления дубликатов мы видим больше документов из WoS, чем из баз данных Scopus. В таблице 1 показана краткая таблица предварительной обработки, созданная ScientoPy.Эта таблица описывает входной набор данных, включая во втором столбце (Число) количество публикаций после и до фильтра удаления дубликатов для каждой базы данных, а в третьем столбце (Процент) — относительные проценты (см. описание таблицы для получения подробной информации об этих процентах). Загруженные документы представляют собой общее количество документов, загруженных из обеих баз данных. Пропущенные документы по типу документа — это количество документов, не входящих в фильтр по типу документов по умолчанию (включая только документы конференций, статьи, обзоры, материалы заседаний и статьи в прессе).Документы после удаления пропущенных документов — это количество документов в фильтре типов документов по умолчанию. Загруженные статьи из WoS/Scopus — количество документов из каждой базы данных после удаления пропущенных статей. Найденные повторяющиеся документы — это общее количество дублированных документов, которые были найдены и удалены. Удалено дубликатов статей из WoS/Scopus — количество документов, удаленных из каждой базы данных после удаления дубликатов. Общее количество бумаг после остат. дубл. – количество документов после удаления дублирования препроцессором.Наконец, Papers from WoS/Scopus — это общее количество документов из WoS и Scopus соответственно после удаления дублирования. Фильтр удаления дубликатов, используемый ScientoPy, основан на совпадении DOI или если DOI отсутствует в заголовке документа и совпадении фамилии первого автора документа.

2.2. Методология обзора

Ручные научные обзоры, такие как систематические обзоры и обзоры литературы, имеют ограничения для полного охвата обширной области исследований, такой как приложения на основе ПЛИС.По этой причине мы использовали методологию наукометрического обзора. Используя ScientoPy, мы извлекли и проанализировали лучшие приложения и реализации, основанные на FPGA [63]. Мы взяли библиографическую информацию из 77 384 статей, чтобы провести наукометрический анализ с помощью ScientoPy, чтобы извлечь первые 5000 ключевых слов авторов. Затем мы извлекли из этого списка ключевые слова автора, относящиеся к приложениям FPGA, чтобы распределить их по одиннадцати различным категориям (цифровое управление, коммуникационный интерфейс, сеть, компьютерная безопасность, машинное обучение, цифровая обработка сигналов, обработка изображений и видео, компьютерные алгоритмы, другие). реализации и другие приложения).

Затем мы тщательно анализируем каждую категорию, извлекая с помощью ScientoPy статистический график, соответствующий наиболее часто используемым ключевым словам автора для каждой темы. Таким образом, например, в разделе «Машинное обучение» мы получили статистический график ScientoPy для основных ключевых слов автора, связанных с методами машинного обучения, разработанными в FPGA. Авторские ключевые слова, которые мы представляем на графиках, представляют собой группу похожих авторских ключевых слов, относящихся к одной теме, таких как аббревиатуры, слова во множественном/единственном числе или тире между словами.Например, в машинном обучении мы получили фразу «машина опорных векторов» (включая: машину опорных векторов, SVM, машины опорных векторов) или в компьютерной безопасности/криптографии мы получили RSA (включая: RSA, Rivest-Shamir-Adleman (RSA ), Ривест-Шамир-Адлеман, Ривест Шамир-Адлеман).

Для анализа тенденций темы мы используем здесь два индикатора. Среднее количество документов в год (ADY), то есть среднее количество документов, опубликованных по каждой конкретной теме за последние три года (2016–2018 гг.).Этот индикатор представляет собой рост абсолютного количества публикаций в теме и, как правило, высок, когда у нас есть тема с высоким позиционированием. К сожалению, это плохой показатель для новой трендовой темы, в которой абсолютный рост, как правило, низкий, но относительный рост высок. Для этих случаев у нас есть второй индикатор, который называется «Процент документов за последние годы» (PDLY), который представляет собой процент документов, опубликованных за последние три года (2016–2018 гг.) по определенной теме, по отношению к общему количеству документов, опубликованных для Эта тема.Поэтому мы извлекли статистические графики из ScientoPy, используя эти индикаторы, с графиками, разделенными на две категории:

Параметрический график эволюции: этот график состоит из двух частей. В первой части (слева) представлено совокупное количество документов (или статей) по сравнению с годом публикации каждой темы (в данном случае авторские ключевые слова). С помощью этого графика мы можем наблюдать начальный год в начале строки и общее количество документов в конце строки.На некоторых графиках мы размещаем оси Y в логарифмическом масштабе, чтобы легко отметить год начала каждой темы. С правой стороны мы получаем параметрический график. Здесь мы представляем ADY и PDLY по каждой теме, чтобы показать рост общего количества документов (ADY) и относительный рост (PDLY) за последние годы.
Гистограмма тенденций: , если нам нужно проанализировать много тем в определенном разделе (обычно более десяти тем), мы используем этот тип диаграммы. Здесь мы представляем различные темы по оси Y, связанные с общим количеством документов по каждой теме по оси X с полосами.Кроме того, здесь мы выделяем оранжевым цветом на панели документы, опубликованные за последние три года (в данном случае с 2016 по 2018 год), включая значение PDLY.

Наконец, для анализа тем мы включаем определение каждой темы, конкретные реализации или приложения с ПЛИС, связанные с темами, и цитирование документов, которые включают соответствующую реализацию или приложение. Здесь мы процитировали наиболее релевантные для приложения, те, у которых больше цитирований, и новейшие статьи для каждого конкретного приложения.

3. Цифровое управление

Цифровое управление использует цифровые системы в качестве системных контроллеров для оптимального управления системой без задержек или перерегулирования и обеспечения стабильности [64]. Внедрение такого типа контроллеров в FPGA обеспечивает высокопараллельную, высокоскоростную обработку и более короткие задержки. Большинство перечисленных здесь документов относятся к нечеткому управлению и пропорционально-интегрально-дифференциальному (ПИД) управлению. Тем не менее, бессенсорный контроль имеет самый высокий PDLY, а модельный прогнозирующий контроль имеет самый высокий ADY (см. рис. 3).Нечеткое управление было реализовано в FPGA для соответствия требованиям систем управления с высокой частотой дискретизации, таких как приводы синхронных двигателей с постоянными магнитами [65], система полуактивной подвески транспортного средства [66] или система непрерывного изменения фаз газораспределения (CVCT). [67]. Реализации ПИД-регуляторов в ПЛИС позволяют создавать высокоскоростные и высокоточные системы, разработанные для преобразователей напряжения постоянного тока [68, 69], ядерных реакторов на быстрых нейтронах [70] и даже для контроллера системы сравнения массы магнитного подвеса (MSMC), используемой для переопределение килограмма в Национальном институте стандартов и технологий [71].Model Predictive Control (MPC) использует модель для прогнозирования выходных данных процесса в будущие моменты времени для расчета управляющей последовательности для минимизации целевой функции [72]. MPC — это задача квадратичного программирования (QP), где два критических фактора определяют успех приложений MPC: наличие подходящей модели объекта и возможность решить задачу квадратичного программирования в течение заданного периода дискретизации [73]. Реализация QP в FPGA обеспечивает точное моделирование с обратной связью в реальном времени, которое соответствует срокам управления [74].К такого рода реализациям относятся управление крутящим моментом на очень низкой и нулевой скорости [75], трехфазные инверторы [76,77] или сближение космических аппаратов на эллиптических орбитах [78]. При адаптивном управлении контроллер адаптируется к управляемой системе с параметрами которые могут меняться или быть неопределенными, например, самолет, масса которого изменяется в результате расхода топлива [79]. Эти системы управления были реализованы с использованием ПЛИС в приложениях робототехники [80,81,82,83], системах освещения туннелей [84], микросетях [85] и хаотических системах [86,87].Публикации по бессенсорному управлению охватывают, например, методы управления скоростью и положением электродвигателя, для которых не требуется физический датчик. Эти методы оценивают положение и скорость ротора с помощью методов алгоритмической оценки, разделенных на две части: метод высокочастотного впрыска и методы, основанные на оценке [88]. Методы на основе оценки используют расширенный фильтр Калмана (EKF) для оценки положения из-за его способности извлекать необходимые данные из среды со случайным шумом [89].Система реального времени на основе FPGA используется для реализации матричных операций EKF [89], векторного контроллера [90,91] и метода передискретизации FPGA для наблюдателя потока [92,93,94]. Методы распределенного управления предназначены для обработки децентрализованных системы для распределенных ячеек, где каждая ячейка обрабатывает разные типы информации. Каждая ячейка автономна в локальной оптимизации, а также объединяет большую сложную систему [95]. Методы распределенного управления на основе ПЛИС использовались для таких приложений, как массивы микроэлектромеханических систем для планарного микроманипулирования воздушным потоком [96], музыкальных роботов [97, 98, 99], управления телескопами [100] и для реконфигурируемых ПЛИС. систем на основе [101,102,103].

5. Сеть

Согласно нашему набору данных, ПЛИС используются для сетевых приложений с 1994 года. На рис. 6 показаны наиболее популярные приложения для работы в сети на основе ПЛИС. В программно определяемом радио (SDR) компоненты, которые традиционно реализуются аппаратно (например, микшеры, фильтры и модуляторы), вместо этого реализуются в программном обеспечении (компьютерах или встроенных системах) [178]. Реализации SDN (Software-Defined Networking) на основе FPGA включают модуляторы OFDM [179,180,181,182,183], модуляторы BPSK (двоичная фазовая манипуляция) [184,185], модуляторы QPSK (квадратурная фазовая манипуляция) [184,186], GNSS (глобальная навигационная спутниковая система) приемники GPS (глобальная система позиционирования) [187, 188, 189, 190], модуляторы CDMA (множественный доступ с кодовым разделением каналов) [191] и модуляторы QAM (квадратурная амплитудная модуляция) [192, 193].Сеть на кристалле (NoC) — это парадигма, направленная на решение проблем связи между модулями ЦП следующего поколения многоядерных систем на кристалле (SoC). Некоторые реализации на основе FPGA для решения проблем NoC включают типологии сетевых коммутаторов [194, 195, 196, 197, 198, 199], обработку буферов [200, 201], реализации маршрутизаторов [196, 202, 203, 204, 205, 206, 207] и симуляторы NoC [208, 209, 210]. в 1994 г. [211].К ним относятся обработка пакетов [212, 213], платформа NetFPGA для прототипирования сетевых устройств (коммутаторов и маршрутизаторов) [214, 215, 216] и параллельная маршрутизация [217, 218, 219, 220, 221, 222]. Когнитивное радио пытается решить спектральную перегрузку, используя лучшие беспроводные каналы поблизости, чтобы избежать вмешательства пользователя и перегрузки [223]. В этой области ПЛИС используются для измерения спектра [224, 225, 226, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233, 234, 235, 236, 237], реконфигурируемых антенн [238, 239] и адаптивного кодека [240].Формирование луча — это метод обработки сигналов для направленной передачи или приема сигналов в массивах датчиков [241]. Это ключевое слово коррелирует для приложений FPGA с формированием луча в системах радиосвязи и формированием луча в ультразвуковой визуализации. В этом разделе мы анализируем первый. Для систем радиосвязи приложения формирования луча с FPGA состоят из полосовых фильтров луча с бесконечной импульсной характеристикой (IIR) [242, 243] и оценки направления прихода (DOA) формирования луча [244].Приложения Long-Term Evolution (LTE), связанные с FPGA, были запущены в 2010 г. [245, 246], и они включают реализацию физического общего канала нисходящей линии связи (PDSCH) [247, 248], физического канала управления нисходящей линии связи (PDCCH) [249, 250], эффективную реализацию конфигурируемый процессор FFT/IFFT (быстрое преобразование Фурье / обратное быстрое преобразование Фурье) с параллельным конвейером [251,252,253,254]. FPGA играют решающую роль в классификации сетевых пакетов, потому что благодаря масштабируемым и параллельным моделям, которые могут быть построены внутри этих систем, были разработаны эффективные и высокоскоростные системы классификации пакетов [255, 256, 257, 258, 259].Эти системы применялись к брандмауэрам [260, 261] и коммутаторам с поддержкой OpenFlow [262]. ZigBee — это протокол связи высокого уровня, основанный на стандарте IEEE 802.15.4, используемый в персональных сетях, таких как домашняя автоматизация, интеллектуальное сельское хозяйство и других приложениях с низким энергопотреблением и низкой пропускной способностью [263]. Приложения FPGA в этом протоколе включают в себя более эффективные приемопередатчики ZigBee и реализации протокола MAC (Medium Access Control) [264,265,266,267,268] и шифрование данных для повышения безопасности сетей ZigBee [269,270,271].5G (5-е поколение) — это последнее поколение сотовой мобильной связи, нацеленное на высокую скорость передачи данных, уменьшение задержки и энергосбережение [272]. WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) — это беспроводная технология, обеспечивающая широкополосный доступ в Интернет на «последней миле» [273], и она была кандидатом для связи 4G, конкурируя с LTE. Реализации FPGA для этой технологии включают приемопередатчик OFDM [274, 275], SDR [276, 277, 278] и декодеры Витерби [279, 280, 281]. Тем не менее WiMAX проиграл конкуренцию 4G.В результате мы видим его как самый низкий ADY в этом списке. Программно-определяемая сеть (SDN) — это подход к управлению сетью, который обеспечивает программно эффективную настройку сети для повышения производительности сети и мониторинга [282]. Для SDN мы можем найти реализации в FPGA, связанные с услугами центров обработки данных со сверхнизкой задержкой [283], программно-определяемыми аппаратными счетчиками (SDHC) для динамической статики сети [284], оценкой производительности высокоскоростной сети (10 Гбит/с) [285], временем прибытия пакетов. измерение [286] и обнаружение вторжений на основе аномалий [287].Аналогично, что и для SDR, в SDN мы нашли несколько реализаций на платформе NetFPGA [215,285,286,288,289,290,291,292,293]. Приложения FPGA для 5G имеют самый высокий PDLY (см. рис. 6). Эти приложения помогли задействовать эту новую технологию с 2014 года с такими реализациями, как испытательный стенд антенны для массивного MIMO [294, 295], активаторы модулятора/демодулятора приемопередатчика [296, 297, 298, 299], оценка временной задержки и задержки [300, 301] и оценка направления прихода луча [302]. .

6.Компьютерная безопасность

Компьютерная безопасность или кибербезопасность направлена на защиту конфиденциальности, целостности и доступности данных и активов, используемых в киберпространстве [303]. На рис. 7 показаны основные приложения FPGA для компьютерной безопасности с их количеством документов и PDLY. Первый — отказоустойчивость с почти 400 документами. Это функция, которая позволяет системе продолжать работать должным образом в случае сбоя [304], и она широко используется для космических [305, 306, 307, 308, 309, 310], автомобильных [311, 312] и приложений для управления роботами [313, 314].НАСА определяет одиночный сбой (SEU) как «вызванные излучением ошибки в микроэлектронных цепях, возникающие, когда заряженные частицы (обычно из радиационных поясов или космических лучей) теряют энергию, ионизируя среду, через которую они проходят, оставляя после себя след электронов. пары отверстий». Тогда SEU представляют собой случайные программные ошибки временного характера в интегральных схемах, но, как правило, не являются неразрушающими для оборудования [315]. FPGA использовались для создания систем отказоустойчивости против SEU [316,317,318,319].Другой темой безопасности является внедрение ошибок, которое включает в себя вставку ошибок в конкретную цель в определенное время в процессе и отслеживание результатов для определения ее поведения в ответ на эту сгенерированную ошибку [320]. Реализации такого рода на ПЛИС помогают эффективно анализировать производительность отказоустойчивых систем [320, 321, 322, 323, 324]. Атаки по сторонним каналам (SCA) — это любые атаки, основанные на утечке информации для криптографического модуля, который выполняет шифрование или дешифрование секретных параметров за счет рассеивания мощности. , электромагнитное излучение или время работы в качестве информации по побочному каналу [325].Исследования ПЛИС в этой области охватывают уязвимости ПЛИС к SCA [326, 327, 328], конструкции с защитой от SCA [329, 330, 331, 332, 333, 334] и обнаружение аппаратных троянов [335, 336, 337]. Физически неклонируемая функция (PUF) — это шумная функция, которая при запросе с вызовом x генерирует ответ y, который зависит как от x, так и от уникальных внутренних физических свойств объекта, содержащего PUF [338]. Таким образом, PUF используется в качестве цифрового отпечатка пальца для идентификации полупроводникового устройства.Приложения FPGA для PUF имеют самый высокий PDLY (62% документов, опубликованных за последние три года), и они включают физическую неклонируемую функцию на основе кольцевого генератора (RO) [339,340,341,342,343] и сильную оценку PUF [344,345,346,347]. Тройное модульное резервирование (TMR). ) — это отказоустойчивый метод, при котором по крайней мере три системы выполняют процесс, а результат обрабатывается системой мажоритарного голосования для получения одного вывода [348]. FPGA — идеальная система для реализации TMR благодаря своей параллельной архитектуре.Приложения TMR в FPGA охватывают, среди прочего, новые методы проектирования систем на основе TMR [349,350,351,352] и TRM SRAM [353,354,355]. Системы FPGA могут захватывать и обрабатывать информацию с очень высокой скоростью по сравнению с обычными системами. По этой причине системы ПЛИС широко используются в качестве входной электроники для детекторных калориметров [356, 357, 358], детекторов нейтрино [359, 360] и даже систем отслеживания частиц для Большого адронного коллайдера (БАК) [361, 362, 363, 364, 365]. верхний список, относящийся к FPGA, включает системы обнаружения неисправностей [366,367,368,369,370,371], диагностику неисправностей [372,373,374,375,376,377], реализации проверки четности с низкой плотностью (LDPC) для кода с исправлением ошибок при передаче [378,379,380,381], магнитные системы хранения данных [382,383], встроенную самодиагностику Test (BIST) [344,384,385,386,387,388], реализации хеш-функций [389,390,391,392,393,394], параллельные и высокоскоростные реализации Cyclic Redundancy Check (CRC) [395,396,397,398] и эффективные системы обнаружения вторжений [399,400,401,402,403,404].

Методы криптографии

Методы криптографии создаются для защиты цифровой информации, транзакций и распределенных вычислений от третьих лиц или общественности, пытающихся прочитать личные сообщения [405]. На рис. 8 показаны реализации основных методов криптографии на ПЛИС. Advanced Encryption Standard (AES), также известный как Rijndael, является наиболее популярным методом шифрования, реализованным исследователями в FPGA, с 510 документами. Эти реализации были сделаны для увеличения скорости шифрования [406, 407, 408, 409, 410], создания компактных и дешевых конструкций [167, 411, 412], проверки шифрования на наличие ошибок/атак [413, 414] и улучшения систем обнаружения и устойчивости к ошибкам [366, 415, 416].Криптография на эллиптических кривых (ECC) все чаще используется на практике для реализации протоколов криптографии с открытым ключом, основанных на алгебраической структуре эллиптических кривых над конечными полями [417]. В криптографических приложениях FPGA у него второй ADY, в среднем 27 документов в год (с 2016 по 2018 год). Реализации этих криптографических методов на ПЛИС включают эффективные процессоры ECC [418, 419, 420], реализации, устойчивые к атакам по сторонним каналам [329, 331], и высокоскоростные реализации [421, 422].RSA (Rivest-Shamir-Adleman) — один из первых криптографических алгоритмов с открытым ключом, основанный на практической сложности факторизации произведения двух больших простых чисел [423]. Для RSA мы нашли различные реализации FPGA, такие как эффективные или ускоренные архитектуры [424, 425, 426], устойчивые к атакам по сторонним каналам [427, 428], малый размер [429] и реализация, основанная на ведической математике [430]. Другими методами криптографии, реализованными в FPGA, являются декодер Витерби с реконфигурируемыми возможностями [279], высокоскоростные декодеры Витерби [431, 432], методы на основе хаоса парового шифра [433, 434, 435, 436] и легковесный блочный шифр [437, 438, 439].Стандарт шифрования данных (DES) — это старый стандарт шифрования, небезопасный для современных приложений, но оказавший влияние на развитие современной криптографии [440]. FPGA использовались для построения криптоанализа для взлома ключа DES [440, 441, 442], для конвейерных реализаций DES [443] и реализаций с эффективным/энергоэффективным исполнением [444, 445, 446]. В 2008 году NIST (Национальный институт стандартов и технологий) начал конкурс на новый криптографический алгоритм безопасного хеширования (SHA-3) [447].На рис. 8 показано, что реализация SHA-3 на ПЛИС началась в 2009 году с тестирования и сравнения кандидатов SHA-3 [448,449,450,451,452,453]. В октябре 2012 г. криптографическая функция Keccak была выбрана победителем конкурса [454], а затем начались реализации Keccak SHA-3 в FPGA [455], такие как высокая пропускная способность/производительность [456, 457, 458, 459], ориентированные на IoT приложения [457]. ] и компактные реализации [460]. Наконец, S-Box (Substitution-Box) — это преобразование подстановки, используемое для сокрытия связи между ключом и зашифрованным текстом [461].Техника S-Box была реализована в ПЛИС для высокопроизводительной обработки [462, 463, 464], эффективного использования памяти [465, 466, 467, 468], малой задержки [469] и реализации с низким энергопотреблением [470, 471, 472].

7. Машинное обучение

Машинное обучение — одно из лучших приложений на основе ПЛИС. На рис. 9 показаны наиболее реализованные методы машинного обучения для этой архитектуры, где нейронная сеть является верхней. Эти реализации нейронных сетей применялись для распознавания образов [473, 474, 475, 476], фотогальванической оптимизации [25], моделирования [477, 478], контроллеров [479] и диагностики [372]; качество электроэнергии [480,481]; управление роботами [482], обнаружение объектов робототехники и манипулирование ими [483] и, наконец, поиск объектов робототехникой [484].Во-вторых, приложения генетических алгоритмов включают обработку изображений [485, 486, 487, 488], планирование задач [489, 490, 491], оценку частоты для цифровой ретрансляции в силовых электрических системах [492, 493, 494, 495] и планирование пути мобильных роботов [496, 497, 498, 499]. Метод опорных векторов (SVM) широко используется для классификации. и регрессионный анализ [500]. Реализация этой методики в ПЛИС одна из самых новых, начиная с 2002 года (см. рис. 9). SVM использовался в FPGA вместе с гистограммой ориентированных градиентов (HOG) для классификации объектов при обработке изображений [501, 502, 503, 504, 505].Другие приложения SVM включают распознавание выражения лица [506, 507, 508], классификацию сетевого трафика [509], обнаружение меланомы [510, 511, 512], обнаружение аритмии [513, 514], обнаружение эпилепсии [515] и обнаружение стресса [516]. представляют собой более биологически реалистичную модель со спайковыми нейронами, которые передают информацию в точное время спайков или их последовательностей [517]. Для ПЛИС эта технология машинного обучения имеет самый высокий PDLY (51% за последние три года).Некоторые применения этого метода в ПЛИС включают распознавание символов [518, 519], распознавание звуков [520, 521] и распознавание других образов/объектов [522, 523]. Техника AdaBoost (сокращение от Adaptive Boosting) повышает производительность слабого алгоритма обучения и классификатора до сильного. Этот метод машинного обучения является новейшим, который был реализован с помощью FPGA в нашем списке (начиная с 2005 года). Он широко применяется для обработки изображений при обнаружении лиц [524, 525, 526, 527, 528], а также для обнаружения человека [501, 529].

8. Цифровая обработка сигналов

Цифровая обработка сигналов (DSP) — это выполнение обработки сигналов с использованием цифровых технологий вычислительным устройством [530]. На рис. 10 показаны основные методы DSP, реализованные в ПЛИС без цифровых фильтров, которые рассматриваются в следующем подразделе. Быстрое преобразование Фурье (БПФ) является наиболее часто используемым методом DSP в ПЛИС, с ним связано около 677 документов. Здесь мы обнаружили БПФ на основе CORDIC [531 532 533 534 535 536], БПФ с плавающей запятой двойной точности [537], системы OFDM, основанные на БПФ [538 539 540 541 542], БПФ по основанию 2 [543 544] и БПФ по основанию 4 [533 545 546 547].Дискретное вейвлет-преобразование (DWT) представляет собой вейвлет-преобразование с помощью определенного ортонормированного ряда, генерируемого дискретным вейвлетом для захвата информации о частоте и местоположении [548]. DWT были реализованы в FPGA для сжатия изображений и видео [549, 550, 551, 552, 553], цифровых водяных знаков [554, 555], обработки сигналов ЭЭГ (электроэнцефалография) [556, 557, 558] и общей обработки изображений [559, 560, 561]. Разработаны преобразователи времени в цифру (TDC). для измерения временного интервала и преобразования его в цифровой выход [562].Реализации TDC на FPGA обеспечивают высокую точность измерения времени. Этот метод использовался для позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) [563, 564, 565, 566], обнаружения света и определения дальности (ЛИДАР) [567, 568] и высокоскоростного АЦП (аналогово-цифрового преобразователя) [569, 570]. Реализации дискретного косинусного преобразования (DCT) в FPGA были применены к видеокодировщикам на основе MPEG [571,572,573], кодировщикам JPEG [574,575], для входных детекторов обсерватории космических лучей Пьера Оже [576,577,578,579] и недавно к системам мозаики изображений [580]. .Полное гармоническое искажение (THD) является мерой эффективного значения гармонических составляющих искаженной формы сигнала и обычно используется для быстрой оценки искажения [581]. Реализации THD в FPGA имеют самый высокий PDLY в этой категории (43% документов за последние три года), и они были реализованы в FPGA для многоуровневых инверторов [582,583,584,585], драйверов светодиодов (светоизлучающих диодов) переменного тока [ 586,587,588,589]. Интерполяция с FPGA использовалась для масштабирования видео [590,591,592] и оценки движения для кодера High Efficient Video Coding (HEVC) [593,594,595].Другие реализации цифровой обработки сигналов в FPGA включают схему подъема для эффективного и модульного DWT [596, 597, 598, 599], эффективные методы свертки [600, 601, 602] и 3D свертки [603]. Наконец, в нашем списке обнаружение джиттера (отклонение от истинной периодичности предположительно периодического сигнала) с использованием FPGA [604], которое включает исследования джиттера для связи 5G [301], многогигабитные последовательные приемопередатчики, встроенные в FPGA [605], часы генераторы [606] и генераторы случайных чисел, основанные на дрожании тактового сигнала [607, 608, 609].

Цифровые фильтры

Цифровой фильтр — это фильтр, который работает с цифровыми сигналами для выполнения математических операций по уменьшению или усилению определенных аспектов этого сигнала [610]. На рис. 11 показаны лучшие методы цифровых фильтров, реализованные в ПЛИС. Фильтр с конечной импульсной характеристикой (FIR) представляет собой фильтр, в котором выходные данные вычисляются как взвешенная сумма конечных членов прошлых, настоящих и, возможно, будущих значений входных данных фильтра [611]. ПЛИС использовались для эффективной реализации КИХ-фильтров с использованием распределенной арифметики [612, 613, 614, 615] и для высокоскоростных/маломощных реализаций [616, 617, 618].Фильтр Калмана использует ряд измерений, наблюдаемых с течением времени, которые включают статистический шум и другие неточности, для получения оценки неизвестных переменных [619]. FPGA использовались для высокопроизводительной/эффективной реализации фильтров Калмана [620, 621, 622], объединения датчиков IMU (Inertial Measurement Unit) [623, 624, 625] и фильтрации в реальном времени [626, 627, 628]. Реализация медианных фильтров в FPGA включает приложения для обработки изображений [629, 630, 631, 632], медианные фильтры малой мощности [633,634] и высокоскоростные приложения реального времени [635,636,637].Фильтр наименьших средних квадратов (LMS) является адаптивным фильтром, который находит адекватные коэффициенты фильтра для получения наименьшей среднеквадратичной ошибки разницы между желаемым и фактическим сигналом [638]. Фильтры LMS использовались в ПЛИС для активного шумоподавления в наушниках [639], подавления эха [640, 641, 642] и неинвазивной ЭКГ плода (электрокардиограммы) [643, 644]. Другие реализации цифровых фильтров в FPGA включают каскадный интеграторно-гребенчатый фильтр (CIC) [645,646,647,648,649], фильтры с бесконечной импульсной характеристикой (IIR) [650,651,652,653] и согласованный фильтр [654,655,656,657,658].

9. Обработка изображений и видео

Методы обработки изображений и видео включают использование компьютерных алгоритмов для получения видео/изображений, сжатия, предварительной обработки, сегментации, представления, извлечения, распознавания и интерпретации [659]. Эти методы включают одно из наиболее важных приложений в ПЛИС. На рис. 12 показаны основные методы обработки изображений и видео, реализованные в FPGA, без учета стандартов сжатия изображений и видео/изображений, которые мы включаем в следующий подраздел.Во-первых, стереозрение пытается вывести геометрию сцены из двух или более изображений, снятых одновременно с немного разных точек зрения [660]. Это лучший метод обработки изображений/видео в ПЛИС со 161 документом, который включает в себя реализации стереозрения в реальном времени [661,662,663,664], преобразование переписи [665,666], системы трехмерной реконструкции [667,668] и даже использование этого метода с ПЛИС для Марса. навигационные системы вездеходов [669,670]. Обнаружение и распознавание лиц — вторая тема в этом списке.Приложения, связанные с этой темой в ПЛИС, включают обнаружение лиц с помощью классификаторов Хаара [671,672,673,674], обнаружение/распознавание лиц в реальном времени/с высокой скоростью [675,676,677,678,679,680], обнаружение лиц на основе AdaBoost [524,527,681] и алгоритм обнаружения лиц на основе Виолы-Джонса [682,683,684]. Обнаружение краев направлено на выявление точек на изображении, в которых происходит резкое изменение яркости или других характеристик изображения. Реализации ПЛИС для обнаружения границ охватывают реализации, основанные на операторе Собеля [685,686,687,688,689], алгоритме Канни [690,691,692], приложениях для обработки в реальном времени [693,694,695,696,697], сегментации изображений [698,699], обработке изображений микрочипов ДНК (дезоксирибонуклеиновой кислоты) [700,701] и объектных обнаружение [702,703,704].Цифровые водяные знаки — это действие по сокрытию информации в мультимедийных данных, таких как изображения, видео или аудио, для защиты контента или аутентификации [705]. FPGA в цифровых водяных знаках использовались для обнаружения водяных знаков в реальном времени в видео [706,707], водяных знаков цифровых изображений на основе дискретного косинусного преобразования (DCT) [708,709,710] и цифровых водяных знаков на основе дискретного вейвлет-преобразования (DWT) [555,711,712]. Улучшение изображения используется «для улучшения интерпретации или восприятия информации, содержащейся в изображениях, что делает ее пригодной для человеческого зрения, а также для обеспечения улучшенного ввода в другие методы автоматизированной обработки изображений» [713].Реализации этого метода на ПЛИС включают выравнивание гистограммы [714,715,716,717], улучшение изображения сетчатки [718,719,720], улучшение изображения инфракрасных решеток фокальной плоскости (IRFPA) [721,722] и смягчение атмосферной турбулентности телескопов [723,724]. Другими приложениями обработки изображений, использующими FPGA, являются сегментация изображения [725,726,727,728,729], отслеживание объектов [730,731,732,733,734], обнаружение объектов [735,736,737,738,739] (обнаружение объектов в реальном времени [740,741,742], обнаружение движущихся объектов [743,744,745], идентификация пешеходов [744,874,7] 750,751,752]), оптический поток [753,754,755,756,757] и преобразование Хафа [758,759,760,761,762].

Стандарты сжатия

Для изображений и видео требуется много места для хранения. Одно несжатое 12-мегапиксельное изображение с 24-битной глубиной цвета требует 36 МБ для хранения в формате PPM (формат файла переносимого растрового изображения). Для видео в формате Full HD с глубиной цвета 24 бита и частотой 60 кадров в секунду требуется 356 МБ/с ((24/8) × 1920 × 1080 × 60 = 355,957 МБ/с) или 1,22 ТБ/ч. Если бы это было так, то для просмотра онлайн-видео в формате Full HD потребовалась бы скорость интернет-соединения 3 Гбит/с. По этой причине кодеки изображений и видео хранят информацию со стандартами сжатия, которые значительно уменьшают требуемый размер хранилища.Реализации этих стандартов сжатия на ПЛИС позволяют кодировать сложные алгоритмы в реальном времени. На сегодняшний день H.264 является самым популярным стандартом кодирования видео, связанного с реализациями ПЛИС (см. рис. 13). Исследование реализаций FPGA для этого кодека началось в 2003 году [763], и некоторые реализации связаны с оценкой движения [764,765,766,767,768], внутренним предсказанием [767,769,770,771,772], квантованием [773,774] и DCT (дискретным косинусным преобразованием) [775,776].High -Эффективное кодирование видео (HEVC) или H.265 считается преемником видеокодека H.264 для видеоприложений с более высоким разрешением [777,778]. Этот новый кодек удваивает коэффициент сжатия своего предшественника [779,780,781]. Реализации и испытания этого кодека на ПЛИС начались в 2012 г., и на сегодняшний день он имеет самые высокие ADY и PDLY (50% документов, опубликованных за последние три года, см. рис. 13). Одной из наиболее важных проблем для H.265 является эффективная реализация CABAC (адаптивного двоичного арифметического кодирования на основе контекста), который исследовательское сообщество считает известным узким местом в пропускной способности из-за его сильной зависимости от данных [782,783,784].Внедрение MPEG-2 (Moving Picture Experts Group) в ПЛИС началось в 1996 г. [785], а MPEG-4 — в 2003 г. [786]. ADY для MPEG-2 близок к нулю, что указывает на то, что публикаций по этой теме с 2016 года практически не было. Точно так же MPEG-4 имеет низкий ADY, равный 0,3 документа в год, при этом исследовательские документы сосредоточены на AAC (Advanced Audio). Кодирование) реализация [787,788,789]. С другой стороны, внедрение стандартов сжатия изображений в FPGA началось с JPEG (Joint Photographic Experts Group) в 1996 году [790].Внедрение JPEG2000 началось в 2003 году [791 792 793] и в том же году превзошло JPEG. Стандарт JPEG2000 использует метод на основе вейвлетов, чтобы обеспечить лучшую производительность скорости искажения, чем исходный JPEG [794]. Алгоритм встроенного вейвлет-кодирования, известный как EBCOT (Embedded Block Coding with Optimized Truncation of bit-stream), используемый в стандарте JPEG2000, широко применяется в ПЛИС для параллельной оптимизации [795,796,797,798,799,800].

10. Большие данные

Дамбилл определяет большие данные как «данные, которые превышают возможности обработки обычных систем баз данных» [801].Системы больших данных ориентированы на эффективный анализ такого рода данных с помощью нетрадиционных систем, которые усилены приложениями на основе FPGA. На рисунке 14 показан график развития ведущих методов работы с большими данными, связанный с исследованиями ПЛИС. MapReduce — это программная модель для обработки и генерации больших наборов больших данных с помощью параллельных или распределенных алгоритмов [802]. FPGA использовались для ускорения алгоритмов MapReduce различными фреймворками, такими как FPMR (FPGA MapReduce) [803], MrHeter для гетерогенных центров обработки данных [804] и Melia на основе OpenCL [805].Другие ускорители для MapReduce включают масштабируемые ускорители на базе FPGA для центров обработки данных (HLSMapReduceFlow [806]), крупнозернистое ускорение реконфигурируемой архитектуры [807], энергоэффективные ускорители [808, 809] и другие [810, 811]. Hadoop (также известный как Apache Hadoop) — это платформа с открытым исходным кодом для распределенного хранения и распределенной обработки огромных наборов данных в компьютерных кластерах [812]. Для Hadoop приложения FPGA включают энергоэффективное ускорение анализа больших данных [809], кластер Hadoop с ускорением FPGA для вычислений глубокого обучения [813], обработку потоковых данных с SSD (твердотельных накопителей) с использованием FPGA [814] и мощный кластер Hadoop [815].Spark (также известный как Apache Spark) — это инфраструктура распределенной кластерной вычислительной системы общего назначения с открытым исходным кодом от Apache, которая поддерживает вычисления в памяти, что позволяет обрабатывать данные быстрее по сравнению с дисковыми механизмами, такими как Hadoop [816]. Приложения FPGA, связанные со Spark, имеют самый высокий относительный рост: 100% публикаций за последние три года. Для Spark FPGA использовались для ускорения процесса Spark [31,32,817] и глубокой сверточной нейронной сети. для среды Spark [818].Другими платформами больших данных, ускоренными с помощью FPGA, являются Apache Flink в гетерогенном оборудовании [819], Apache Mesos для управления кластерами для инфраструктуры HetSpark [820] и Phoenix MapReduce в многоядерных системах FPGA [821].

11. Компьютерные алгоритмы

FPGA обладают высокой способностью ускорять компьютерные алгоритмы благодаря характеристикам параллельной декомпозиции некоторых из них. В этом разделе показаны компьютерные алгоритмы, не вошедшие в предыдущие разделы. На рис. 15 показаны 10 лучших алгоритмов, реализованных в ПЛИС.Алгоритм CORDIC (для COordinate Rotation DIgital Computer) позволяет умножать и делить числа, только сдвигая и добавляя шаги. Кроме того, он выполняет вращения для вычисления функций синуса, косинуса и арктангенса [822]. Реализации алгоритмов CORDIC в FPGA использовались для обработки FFT [531, 532, 823], OFDM [824, 825] и преобразования DCT [826, 827]. Аппаратные реализации операций с плавающей запятой в ПЛИС широко распространены в высокопроизводительных приложениях БПФ [828,829,830,831], нейронных сетях с плавающей запятой.[832,833] и модули с плавающей запятой двойной точности [834,835,836,837]. С другой стороны, в распределенной арифметике (DA) умножение выполняется с использованием предварительно вычисленных таблиц поиска вместо логики, что сокращает количество циклов, необходимых для вычисления конечного результата [838]. Реализации DA на ПЛИС использовались для КИХ-фильтров [612,613,839,840,841], дискретного косинусного преобразования [842,843,844,845] и вейвлет-преобразования [560,846,847,848]. Другим компьютерным алгоритмом ПЛИС, реализованным в ПЛИС, является алгоритм Смита-Уотермана [849,850,851,852] и его реализация для анализа последовательности ДНК [853,854].Алгоритмы сопоставления строк пытаются найти положение, в котором шаблоны находятся в большей строке или тексте [855]. Для ПЛИС мы нашли реализации сопоставления строк для обнаружения сетевых вторжений [856,857,858], глубокой проверки пакетов [859] и алгоритмов сопоставления строк на основе фильтра Блума [860,861]. Алгоритмы арифметики с фиксированной запятой использовались в FPGA для оптимизации битовой ширины с гарантированной точностью [862, 863], Jacobi SVD (Singular Value Decomposition) [864], трехдиагонализации Ланцоша [865, 866] и сетей глубокого доверия [867, 868].Ведическая математика представляет собой систему, основанную на 16 сутрах или афоризмах, используемых для математических умственных расчетов [869]. Алгоритмы ведической математики были реализованы в FPGA для более быстрых [870,871,872,873] и энергоэффективных [874,875,876] операций умножения. Другими алгоритмами, реализованными в ПЛИС, являются триггерные алгоритмы [877,878,879,880], триггерные алгоритмы для эксперимента ATLAS [881,882,883,884] и алгоритм Монтгомери для криптографических приложений [885,886,887,888].

12.Другие реализации

На рис. 16 показаны другие лучшие методы реализации в исследованиях FPGA. Техника широтно-импульсной модуляции (ШИМ) является одной из наиболее часто используемых стратегий управления выходом переменного тока силового электронного преобразователя путем изменения рабочего цикла переключателей преобразователя [889]. Реализации ПЛИС для ШИМ включают приложения для инверторов [890,891,892,893], цифровое управление силовыми преобразователями [21,894,895,896,897] и полное подавление гармонических искажений [898,899,900,901]. Конечный автомат (FSM) — это представление абстрактной машины, которая может находиться или может переходить в состояние, представляющее возможную ситуацию.Это изменение из одного состояния в другое называется переходом и происходит в ответ на внешний ввод [902]. Реализации FSM в FPGA включают маломощные FSM [903, 904] и инженерное образование [905, 906]. В вычислительной технике «планирование — это метод, с помощью которого работа назначается ресурсам, которые завершают работу» [907]. Планирование в FPGA использовалось для реконфигурируемых вычислений [908, 909, 910], приложений реального времени [911, 912, 913] и гетерогенных встроенных систем [909, 914, 915]. Согласно Вольфаму, клеточные автоматы состоят из множества одинаковых простых компонентов, которые вместе способны к сложному поведению [9–16].Наряду с FPGA клеточные автоматы использовались для криптографии [917,918,919,920,921,922,923], генерации случайных чисел [924,925,926,927], системного моделирования [928,929,930,931,932,933,934,935,936,937] и моделирования [938,939,940]. Контур фазовой автоподстройки частоты (ФАПЧ) «синхронизирует частоту выходного сигнала, генерируемого генератором, с частотой опорного сигнала посредством разности фаз двух сигналов» [941]. В FPGA PLL использовались для управления скоростью двигателя [942,943,944], синхронизации демодулятора [945,946,947] и обнаружения джиттера [607,948,949,950,951,952].Кольцевой осциллятор в этом списке имеет самый высокий PDLY: 52% документов, опубликованных за последние три года. Кольцевой генератор представляет собой каскадную комбинацию ступеней задержки, соединенных в цепь с замкнутым контуром для создания колеблющегося выходного сигнала [953]. Реализации кольцевых генераторов на ПЛИС включают физические неклонируемые функции [339,342,954,955,956,957], преобразователи времени в цифру [958,959,960,961,962] и генераторы случайных чисел [609,963,964,965,966,967,968,969,970,971,972]. Другие методы реализации в FPGAS, охватываемые в этой вершине, представляют собой SVPWM (модуляция ширины импульса пространства вектора) [973 9749759776977997897997697799789799], LFSR (реестр сдвигов линейной обратной связи) [980 9819829839884985], FIFO (первое в первую очередь) [986 98879889999990 991 992993994], RNS (остаток система счисления) [995,996,997,998,999,1000,1001], DMA (прямой доступ к памяти) [1002,1003,1004,1005], SIMD (многопоток данных с одной инструкцией) [1006,1007,1008,1009], систолические массивы [1010, 1011,1012,1013,1014] и фильтр Блума [860,1015,1016,1017,1018,1019,1020].

13. Другие приложения

В этом разделе мы представляем другие приложения ПЛИС, не рассмотренные ранее. На рис. 17 показаны основные другие приложения. Моделирование находится в верхней части этого списка и относится к приблизительной имитации работы процесса или системы [1021]. В этой области мы обнаружили использование FPGA для моделирования различных систем, таких как описанные ниже: ,1034,1035,1036,1037,1038,1039,1040,1041,1042,1043,1044,1045,1046,1047,1048,1049,1050,1051,1052,1053,1054,1055,1056] 43 43 43 43

Радар синтетической апельтеры (SAR) Моделирование Echo [11081109]

Биохимическая реакция [1114]

Мэм (микроэлектромеханические системы) [1115]

HPC Performance Computing) потребляемая мощность [1118]

Приложения с низким энергопотреблением являются вторыми в этом списке других приложений, которые включают в себя приложения с низким энергопотреблением для обработки изображений [1119,1120,1121,1122,1123,1124], H.264 [769,771,1125,1126,1127,1128,1129], конечный автомат [904,1130], дизайн памяти [1131,1132,1133] и шифрование AES [1134,1135,1136,1137]. WSN (сети беспроводных датчиков) включает в себя беспроводные датчики, которые имеют сенсорные возможности, встроенную обработку, возможности связи и хранения для совместного мониторинга больших физических сред [1138]. FPGA использовались в WSN для реализации криптографии на эллиптических кривых в сенсорных узлах [1139,1140,1141,1142,1143,1144], энергоэффективных сенсорных узлах [1145,1146,1147], реализации функций ZigBee MAC-уровня [268,1148]. моделирование блоков физического уровня ZigBee [1149].Далее, робототехника приложений (в том числе мобильных роботов) в FPGAs включает:

Collaborative робототехники [1204] оценка скорости
[1206]

Оптимизация приложений в ПЛИС Enclose мощности оптимизация [1207,1208,1209], справочная таблица CRC (Cyclic Redundancy Check) [1210], конвейеры [1211,1212], оптимизация роя частиц (PSO) [1213,1214,1215], алгоритм хеширования SM3 [1216] , стек FIFO [1217], умножение матриц [1218], пульсация крутящего момента [1219], использование памяти [1220], банковская модель [1221] и термоэлектрические охладители [1222].Моделирование — это использование математических моделей в качестве идеализации явления реального мира для предсказания значения переменной в какой-то момент в будущем [12–23]. Подобно имитационному моделированию, ПЛИС использовались в нескольких приложениях моделирования:

Поведение и взаимодействие сотрудников на рабочем месте [928]
Энергопотребление HPC [1118]
Метеорологические системы [1240] беспилотный летательный аппарат), транспортные средства и мобильные роботы [1241,1242]
РЧ (радиочастотный) усилитель мощности [1245]

Сжатие данных — это сокращение количества битов, необходимых для представления данных [1246].В ПЛИС сжатие данных реализовано в алгоритме LZ77 [1247,1248,1249,1250], кодировании Хаффмана [1251,1252,1253], алгоритме LZW (Лемпеля-Зива-Уэлча) [1248,1254,1255,1256,1257]. ] и методы сжатия аппаратного ускорителя [1247,1249,1258,1259,1260,1261]. Интернет вещей (IoT) соединяет миллиарды устройств с Интернетом, которые сочетают в себе методы измерения, вычисления и связи для обеспечения удаленного сбора данных и управления системой [1262]. IoT в этом списке — это приложение с самым высоким PDLY: 85% документов опубликовано за последние три года.Для приложений IoT FPGA использовались для повышения безопасности устройств [1263,1264,1265], шифрования данных [460,1144,1266,1267,1268], граничных вычислений [1269,1270,1271], шлюзов на основе FPGA [1272 ,1273] и платформы туманных вычислений [1274,1275]. Наконец, другие приложения FPGA в этом списке включают аппаратное обеспечение в цикле (HIL) [34,1115,1276,1277,1278,1279,1280,1281,1282]. , GPS (глобальная система позиционирования) [1283,1284,1285,1286,1287,1288,1289,1290,1291,1292,1293,1294,1295,1296,1297,1298], позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) [1299, 1300,1301,1302,1303,1304,1305,1306,1307,1308,1309,1310,1311,1312,1313,1314,1315,1316,1317,1318,1319,1320,1321,1322,1323,1324] , биоинформатика [1325,1326,1327,1328,1329,1330,1331,1332,1333,1334,1335,1336,1337,1338,1339,1340,1341,1342], нечеткая логика [1343,1344,1345,1346 ,1347,1348,1349,1350,1351,1352,1353], радар [658,1354,1355,1356,1357,1358,1359,1360,1361,1362,1363], электрокардиография [1364,1365,1366,1367 ,1368,1369,1370,1371,1372,1373,1374,1375,1376,1377,1378,1379,1380,138 1], адаптивная оптика [1382,1383,1384,1385,1386,1387,1388,1389,1390,1391,1392,1393,1394], беспилотные летательные аппараты [496,1395,1396,1397,1398,1399,1400 ,1401,1402], МЭМС [174,1403,1404,1405,1406,1407,1408,1409,1410,1411], имитация отжига [1412,1413,1414,1415,1416,1417,1418,1419,1420] , ультразвук [1421,1422,1423,1424,1425,1426,1427,1428,1429,1430,1431,1432], виртуализация [1433,1434,1435,1436,1437,1438], UWB (Ultra-wideband) [ 1156,1439,1440,1441,1442,1443,1444] и шаговых двигателей [1445,1446,1447,1448,1449,1450,1451,1452,1453,1454,1455,1456,1457,1458,1459,1460 ,1461,1462].

14. Сопоставление приложений

В этом разделе мы опишем сопоставление совпадений для различных приложений ПЛИС. Для этой цели мы использовали предварительно обработанный набор выходных данных, сгенерированный ScientoPy (который включает объединенные наборы данных из WoS и Scopus в формате данных Scopus) в качестве входных данных для создания карты сети в VOSviewer [1463]. В VOSviewer мы создали карту совпадения ключевых слов авторов с файлом тезауруса, который объединяет различные варианты имен приложений и фильтрует первые 100 ключевых слов авторов, не связанных с приложениями или реализациями на основе FPGA.Наконец, мы выбрали первые объединенные 35 ключевых слов автора на основе значений общей силы ссылок для создания карты сети (см. рис. 18). На этом рисунке мы находим пять кластеров, описанных следующим образом. Желтый кластер указывает на приложения, связанные с обработкой сигналов. Фиолетовый кластер относится к приложениям, связанным с реализациями с низким энергопотреблением. Затем зеленый кластер содержит приложения, связанные с реализациями безопасности. Далее синий кластер показывает высокопроизводительные и высоконадежные системы.Наконец, красный кластер указывает на приложения реального времени. Для кластера обработки сигналов (желтый цвет) мы находим отношения, которые указывают, например, что MIMO поддерживается OFDM [146, 148, 1464, 1465, 1466], а OFDM поддерживается реализациями FFT. [538,540,1467,1468]. Реализации FFT поддерживаются CORDIC [531, 532, 533, 534], а также разработаны как реализации с низким энергопотреблением [532, 1469]. Для кластера безопасности (зеленый цвет) мы обнаружили, что AES тесно связан с безопасностью, шифрованием, криптографией, а также с реализациями с низким энергопотреблением [470,1134].Точно так же мы обнаружили, что реализации FPGA помогли повысить безопасность узлов WSN [1139, 1140, 1141] и возможности обработки с низким энергопотреблением [1470, 1471, 1472]. временные реализации, такие как сбор данных [565,1473,1474,1475], моделирование [1022,1024,1082,1476], Neural Netw. [1477,1478,1479] и обработка изображений [1480,1481,1482,1483,1484,1485,1486,1487]. Наконец, синий кластер показывает, что системы отказоустойчивости и высокой надежности основаны на внедрении ошибок [1488, 1489] и механизмах устойчивости к сбоям при одиночном событии [1490, 1491, 1492].Кроме того, цветными линиями показаны другие важные взаимосвязи, такие как цифровое управление с ШИМ [1493, 1494], симуляция с моделированием [1057, 1118, 1495] и производительность с алгоритмами [1496, 1497, 1498].

15. Обсуждение

FPGA имеют широкий спектр приложений, от обработки данных в реальном времени до реализации нейронных сетей. В этом обзоре мы разделили эти приложения на одиннадцать категорий, и в каждой категории мы представили приложения с наибольшим количеством документов, связанных с ними, всего 150 приложений, описанных в этом обзоре.Для цифрового управления мы обнаружили, что наиболее важные методы управления реализованы в FPGA, такие как нечеткое управление [1499, 1500, 1501, 1502], PID [69, 1503, 1504], управление с прогнозированием моделей [73, 76, 1505], адаптивное управление [80,81,1506], бездатчиковое управление [1507,1508,1509] и распределенное управление [96,99,101]. Эти методы цифрового управления были реализованы в FPGA из-за высокой скорости отклика, которую может достичь аппаратная реализация на основе FPGA с цифровым управлением, и ее возможности реконфигурации, позволяющей применять управление к высокоскоростным системам, таким как асинхронные двигатели [1507, 1510, 1511, 1512], управление крутящим моментом [75,1513,1514], бесщеточные двигатели постоянного тока [1515,1516,1517], управление током [1518,1519], среди прочего [65,1520,1521,1522,1523].Коммуникационные интерфейсы, реализованные для FPGA или с ними, развивались с той же скоростью, что и эти интерфейсы для других технологий, таких как компьютерные или мобильные интерфейсы. Реализации этих коммуникационных интерфейсов в FPGA нацелены на высокоскоростные системы сбора данных в реальном времени [565,1524,1525,1526,1527,1528,1529,1530,1531], процессоры сетей безопасности [144,145], захват изображений [108,113]. ,1532,1533,1534] и контроллер памяти последнего поколения (DDR4 [133,134], HBM [135]). Что касается сетей, то в этом исследовании мы обнаружили, что FPGA использовались для первоначального прототипа и реализаций сетевого стандарта нового поколения, такого как LTE [245, 247, 1535] и недавно 5G [295, 301, 1536, 1537].Кроме того, ПЛИС использовались для высокопроизводительной классификации пакетов [257, 258, 1538, 1539, 1540], программно определяемой радиосвязи (SDR) [186, 1541, 1542] и сетей (SDN) [288, 1543, 1544], когнитивных функций. радио [224,225,238], Network on Chip (NoC) [1545,1546,1547] и другие сетевые стандарты, такие как ZigBee [1548,1549,1550] и WiMAX [279,1551,1552]. рассматривается в этой статье. FPGA помогают обеспечить безопасность различных систем с помощью механизма отказоустойчивости [14,1553,1554], восстановления/смягчения последствий одиночных сбоев [1555,1556] и эмуляции [321,1488], защиты от атак по сторонним каналам [330,331,332,1557,1558 ] и обнаружение [1559,1560,1561], реализации физических неклонируемых функций [339,1562,1563], тройная модульная избыточность [1564,1565,1566] и обнаружение вторжений [399,1567,1568].Приложения и системы, защищенные этими методами безопасности в ПЛИС, включают военные [326,1569], космические [308,1492,1570,1571] и медицинские [314,1572,1573] системы. Точно так же ПЛИС сыграли важную роль в реализации различных методов криптографии. Различные методы, такие как AES, ECC, RSA, SHA и другие, были реализованы в ПЛИС для высокопроизводительного кодирования/декодирования [407, 1574, 1575, 1576], реконфигурируемых криптографических процессоров [1577, 1578, 1579] и реализации с низким энергопотреблением [470, 472]. ,1580,1581].Реализации методов машинного обучения в FPGA включают в себя нейронные сети, генетические алгоритмы, метод опорных векторов, импульсную нейронную сеть и AdaBoost. Они были реализованы для обработки изображений [527, 1582, 1583], распознавания образов [476, 1584], обработки в реальном времени [671, 1477, 1585], обнаружения рака меланомы [510, 511, 1586, 1587], распознавания речи [1587]. ,1588] и так далее. Реализации методов цифровой обработки сигналов в ПЛИС охватывают БПФ [537, 1589, 1590, 1591, 1592, 1593], DWT [597, 1594, 1595, 1596, 1597], преобразователи времени в цифру [1598, 1599, 1600, 1601]. ,1602], DCT [580,1603,1604,1605] и цифровые фильтры, такие как КИХ-фильтр [56,612,1606,1607,1608], фильтр Калмана [620,1609,1610,1611], медианный фильтр [1612,1613], LMS [1614,1615,1616] и другие.Для обработки изображений и видео FPGA расширили возможности различных приложений, обеспечивающих обработку в реальном времени для систем стереозрения [661,667,1617,1618,1619], обнаружение/распознавание лиц [675,677,679], отслеживание объектов [732,1620,1621] и цифровые водяные знаки. для защиты интеллектуальной собственности [706,1622,1623]. Такие приложения использовались для различных систем, таких как компьютерное зрение марсоходов [669, 670], зрение автономных транспортных средств [1624, 1625, 1626, 1627, 1628, 1629], смягчение атмосферной турбулентности для реконструкции изображений телескопа [723, 724], среди другие.Кроме того, мы обнаружили стандарты сжатия изображений и видео, реализованные в ПЛИС, от JPEG [1630] до новейшего стандарта сжатия видео H.265 [593]. Реализация в ПЛИС различных блоков, объединяющих стандарты или кодеки сжатия (внутреннее предсказание [1631, 1632, 1633], контекстно-адаптивное двоичное арифметическое кодирование (CABAC) [783, 1634], DCT [775, 1635], адаптивное кодирование переменной длины (CAVLC) [1636, 1637, 1638] и т. д.) позволяло кодировать в реальном времени [1639, 1640, 1641] и с низким энергопотреблением [1125, 1127, 1129, 1642].Точно так же процессы больших данных были ускорены с помощью FPGA [29], с использованием Apache Hadoop [813, 1643] и Apache Spark [31, 32, 1644]. Другие компьютерные алгоритмы, реализованные в FPGA, описанные в этом обзоре, включают CORDIC [1645, 1646, 1647], с плавающей запятой [831,1648,1649], распределенная арифметика [1650,1651] и так далее. Точно так же другие методы реализации для ПЛИС, найденные здесь, включают ШИМ [890, 1652, 1653], конечные автоматы [1654, 1655, 1656], планирование [1657, 1658, 1659, 1660], клеточные автоматы [924, 932], PLL [950]. ,1661,1662], кольцевые генераторы [339,962,1663] и так далее.Наконец, мы суммировали другие приложения FPGA, которые включают моделирование [1028, 1040, 1048, 1057], низкое энергопотребление [16, 1664, 1665], WSN [42, 1666, 1667], робототехнику [1150, 1173, 1668, 1669]. ], оптимизация [1208,1209,1670], моделирование [937,1028,1671], Интернет вещей [1265,1266,1672], сжатие данных [1673,1674,1675] и другие.

Как отмечалось выше, ПЛИС охватывают широкий спектр приложений в современных вычислительных системах. Эти результаты обобщают лучшие приложения на основе FPGA, включая эволюцию, тенденции и взаимосвязи.Таким образом, новые развивающиеся приложения демонстрируют тенденции будущих технологий, таких как криптографические стандарты (SHA-3), алгоритмы сжатия видео (H.265) и даже сети нового поколения, такие как 5G. Точно так же другой тип приложений может вдохновить разработчиков на другие и более эффективные способы решения реальных проблем, таких как системы обнаружения рака, определение местоположения в помещении с использованием времени прибытия или более эффективные методы обработки больших данных.

В этом документе представлена обширная справочная информация о приложениях на основе ПЛИС для исследователей, аспирантов, заинтересованных сторон, представителей промышленности, журналов и финансовых учреждений.Обзор упомянутых здесь ускоренных приложений на основе FPGA позволяет исследователям и производителям повысить эффективность реально реализованных систем. Кроме того, реализация ускоренных алгоритмов и методов позволяет использовать ПЛИС для ускорения приложений нового типа. Наконец, эта работа была ограничена научными публикациями в двух центральных базах данных (Scopus и WoS). Будущие исследования могут изучить эти приложения, связанные с коммерческими и промышленными, анализируя и сравнивая тенденции этих приложений с другими источниками, такими как Google Analytics и другие.

18.S097 Прикладная теория категорий: учебник

%PDF-1.6 % 7205 0 объект >12>]>>/PageMode/UseOutlines/Pages 6750 0 R/StructTreeRoot 7216 0 R/Тип/Каталог>> эндообъект 7214 0 объект >/Шрифт>>>/Поля[]>> эндообъект 7215 0 объект >поток application/pdf

Брендан Фонг и Дэвид И. Спивак

18.S097 Прикладная теория категорий: Учебник

2018-10-16T00:30:07ZLaTeX с пакетом гиперссылки2019-02-25T10:36:04-05:002019-02-25T10:36:04-05:00pdfTeX-1.40.17FalseЭто pdfTeX, версия 3.14159265-2.6-1.40.17 (TeX Live 2016) конечный поток эндообъект 7204 0 объект > эндообъект 664 0 объект > эндообъект 6751 0 объект > эндообъект 6750 0 объект > эндообъект 7216 0 объект > эндообъект 7220 0 объект > эндообъект 7221 0 объект > эндообъект 7222 0 объект > эндообъект 7223 0 объект > эндообъект 7252 0 объект >>1]/P 7258 0 R/Pg 7257 0 R/S/Ссылка>> эндообъект 7255 0 объект >>5]/P 7260 0 R/Pg 7257 0 R/S/Link>> эндообъект 7260 0 объект > эндообъект 7257 0 объект >/Шрифт>/ProcSet[/PDF/Text]>>/Rotate 0/StructParents 0/Tabs/S/Type/Page>> эндообъект 7262 0 объект [7256 0 Р 7259 0 Р] эндообъект 7263 0 объект >поток HUmO0_qiq!$4Idڇ M]iGEΎt Ǿ[n1Lwpz0.

«Это был невероятный восторг!»: Ольга Шелест рассказала о сбывшейся мечте детства — Новости Русского Радио

ИП Галкин Евгений Владимирович 2022

ИП Галкин Евгений Владимирович 2022: адрес, телефон, факс, email, сайт

Работа в

Отклики и отзывы ИП Галкин Евгений Владимирович 2022

Новые программы для детей в Парке Мастерленд в 2019 году — Cyprus Moms

Москва | В библиотеке № 194 пройдет встреча с детским писателем Михаилом Слуцким 2 апреля

Муниципальное автономное образовательное учреждение дополнительного образования «Технополис» (МАОУ ДО «Технополис»)

Итоги учебно-исследовательской конференции «Мы — дети XXI века» среди кадет Свердловской области

MUSIC VIEW — The New York Times

Vyhlášeni Vítězové Soutěže Международный конкурс ментальной арифметики ALOHA

Лейомодин создает негерметичный колпачок на заостренном конце тонких актиновых филаментов

Математическая ассоциация Америки — Мэриленд- Округ Колумбия-Вирджиния Секция

Выступления на заседаниях секций, 2017 г. – настоящее время

Заседание секции 198: Государственный университет Фростбурга, 28–29 апреля 2017 г.

Заседание секции 199: Университет Кристофера Ньюпорта, 17-18 ноября 2017 г.

Заседание секции 200: Washington & Lee и VMI, 13-14 апреля 2018 г.

Заседание секции 201: Университет Мэри Вашингтон, 2–3 ноября 2018 г.

Заседание секции 201: Hood и FCC, 12–13 апреля 2019 г.

Заседание секции 202: Государственный университет Норфолка, 8-9 ноября 2019 г.

Заседание секции 203: Виртуальное собрание, 7 ноября 2020 г.

Заседание секции 204: Виртуальное собрание, 23–24 апреля 2021 г.

Заседание секции 205: Университет Солсбери, 5–6 ноября 2021 г.

Вычисления | Бесплатный полнотекстовый | Применение полевой программируемой вентильной матрицы — Наукометрический обзор

1.Введение

2. Материалы и методы

2.1. Коллекция набора данных

2.2. Методология обзора

3. Цифровое управление

5. Сеть

6.Компьютерная безопасность

Методы криптографии

7. Машинное обучение

8. Цифровая обработка сигналов

Цифровые фильтры

9. Обработка изображений и видео

Стандарты сжатия

10. Большие данные

11. Компьютерные алгоритмы

12.Другие реализации

13. Другие приложения

14. Сопоставление приложений

15. Обсуждение

18.S097 Прикладная теория категорий: учебник

Добавить комментарий Отменить ответ