Бмтк 31: ОГАПОУ “БМТК”

Главная – БМТК

29 апреля 2021 г в третий раз прошла в России и еще 80 странах Международная историческая акция «Диктант Победы». Более миллиона человек приняли участие в акции. Участникам патриотической акции предстояло проверить свои знания по истории Великой Отечественной войны.
Миллион участников – это большое число, но складывается оно из каждого участника: Президента, депутатов, педагогов, пенсионеров, военных, студентов и школьников. В Акции Диктант Победы участвовали студенты О-11, О-12, КС-11, ТХ-11, С-11, ТМ-11, ТХ-21 групп. Отрадно, что количество участников колледжа растёт – 120 студентов в 2020 году, а сегодня уже150 человек – это каждый 4 студент колледжа.

Подробнее…

В колледже стартовала акция «Неделя добра». Студенты ТЗ-31 группы не остались в стороне, ведь сделать доброе дело всегда приятно. Ребята решили убрать территорию колледжа от листвы и мусора. Работать вместе всегда веселее, а когда видишь результат своего труда и становится вдвойне приятнее.

Ведь чистый город начинается с каждого из нас. Приятно гулять по чистым ухоженным улицам, дышать свежим воздухом в парках и скверах, смотреть, как детвора играет на благоустроенных детских площадках.
Мы предлагаем вам расширить границы вашего дома, точнее, вообще убрать любые границы и начать считать всё вокруг своим домом. Время пришло, давайте сделаем мир чище!

Подробнее…

Доброта– это, несомненно, лучше, чем равнодушие, безучастие. Так считают студенты О- 31 группы Бочаров Денис, Глотов Илья, Деревянко Виталий, Паршуков Вадим и Щербаков Никита. Они активно участвуют в различных мероприятиях и акциях, особенно, если нужна помощь пожилому человеку. Пожилые люди не требуют многого, для них важно просто человеческое участие и внимание. В очередной раз ребята своей дружной компанией оказали помощь хозяйке Хуторка Литвиновой Зинаиде Абрамовне. Работа по уборке бревен шла слаженно, активно и в доброй атмосфере. Говорят, что молодое поколение не отличается воспитанием и не приучено к труду, но выходит это не так.

Подробнее…

В рамках «Весенней недели» студенты О-21 группы Пенской А., Заев В., Кадыров К. и Ведясов Д. приняли участие в благоустройстве территории на ул. Лесной в районе расположения усадьбы-музея «Лесной хуторок». Ребята с энтузиазмом принялись за работу. Под руководством заведующей музеем Литвиновой Зинаиды Абрамовны они быстро привели в порядок близлежащую территорию : вырубили поросль, собрали мусор, вывезли камни и кирпичи.

Подробнее…

Студенты ГБПОУ ВО “БМТК” С-21 группы в рамках месячника по благоустройству территорий приняли активное участие в областной акции “Помогать-просто”.Это Всероссийская добровольческая акция, объединяющая усилия детей, молодежи и взрослых, небезразличных к судьбе России.

Задача этой акции–привлечение внимания к проблемам и оказание добровольческой помощи социально незащищенным группам населения, патриотическое воспитание, знакомство с историей своей страны, оказание помощи ветеранам ВОВ, пожилым людям.
Это уже добрая традиция, каждую весну собираться с друзьями и делать что-то доброе на благо города и области. В этом году, несмотря на ограничения в связи с пандемией, также откликнулось много неравнодушных людей, которые хотят помочь ближнему. В их число вошли и студенты БМТК. Волонтёры С-21 группы оказали помощь пожилым людям, проживающим по адресу : ул. Парижской Коммуны , 70.

Подробнее…

Замены – БМТК

---

РАСПИСАНИЕ ЗАНЯТИЙ НА 11 МАЯ ВТОРНИК ПО ЧИСЛИТЕЛЮ

КОРПУС №1
Дежурная группа ТХ-21
Дежурный преподаватель – Махно О.А.

КОРПУС №2
Дежурная группа –
Дежурный преподаватель –

ОТДЕЛЕНИЕ 1 КУРСА
Дежурная группа КС-11
Дежурный преподаватель – Бондаренко Л.В.

---

Занятия по основному расписанию

С 1 мая по 10 мая выходные дни.

---

КОРПУС №1, ул. Блинова , д. 2

КС-21
1п ОП и БД Коржов Д.А. 307
2п Физическая культура Стребков Ю. С.
3п Теория вероятности и матем. статистика Завьялов А.В. 307
4п Дискретная математика Бондаренко Л.В. 307

ТХ-21
2п МДК 06.01. Махно О.А. 225
4п Микробиология Жидкова Е.В. 230

ТЗ-21
1п МДК 06.01. Преснякова Н.В. 224
2п 224
3п 224
4п Физическая культура Стребков Ю.С.

КС-31
1п УП 01.01. Подольских В.П. 207
2-5п УП 02.03. Прокофьева С.И. 207/Коржов Д.А. 209

ТЗ-31
1п Физическая культура Бабайцев В.П.
2п 220
3-4п МДК 03.01. Андреева Г.Н. 220

ТХ-31
1п МДК 02.01. Карпова О.С. 226/Махно О.А. 225 курсовая
2п МДК 02.01. Карпова О.С. 226
3п Физическая культура Стребков Ю.С.
4п МДК 02.01. Карпова О.С. 226

1 КУРС (корпус №1), ул. Блинова , д. 2

О-11 группа
2 пара Иностранный язык Костромина Л.А. к. 412/Шершнева Е.С. к. 403

О-12 группа
3 пара Информатика и ИКТ Касаткина О.Н. к. 407

ТЗ-11 группа
3 пара к. 405

ТХ-11 группа
3 пара к. 404

С-11 группа
3 пара корпус №2 к. 19
4 пара Химия Скользнева Е.Н. к. 411

ТМ-11 группа
2 пара к. 406

С-21 группа
УП 01.01. Учебная практика Авраменко С.Н. ул. Петровского, 42

ТМ-21 группа
УП 01.01. Учебная практика Вишняков И.С./Юрьев Ю.И. ул. Петровского, 42 

КОРПУС №2, ул. Блинова, д. 56

О-22
4п Иностранный язык Костромина Л.А. кор.№2 к.3/Шершнева Е.С. кор.№2 к.5

О-31
Вышли на практику.

О-32
1п НЕТ
3п Иностранный язык Костромина Л.А.кор.№2к.3/Шершнева Е.С.кор.№2 к.5
4-5п МДК 04.01. Масьянова И.И. корпус №2 к.6

КОРПУС №3, ул. Петровского, д. 42

 

БМТК, Белгородский механико-технологический колледж — Учёба.ру

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

ПОЗДРАВЛЯЕМ ПОБЕДИТЕЛЕЙ ОБЛАСТНОГО КОНКУРСА «СИМВОЛ БОРЬБЫ С ВИЧ/СПИД ГЛАЗАМИ ДЕТЕЙ»

ОГАПОУ СПК, Тернова Полина. , Такшина Вероника., Глуховченко Елена. 21-Д группа руководитель Уварова Л.Н.

ОГАПОУ СПК, Зеленина Надежда 41-Д группа руководитель Бурцева М.И.

ОГАПОУ СПК, Бугакова Юлия 21-Д группа, руководитель Саяпина Е.Ю.

ОГАПОУ СПК Косенкова Ксения 41-Д группа руководитель Ачкасова Н.О.

ПОЗДРАВЛЯЕМ ПОБЕДИТЕЛЕЙ ОБЛАСТНОГО КОНКУРСА

«СИМВОЛ БОРЬБЫ С ВИЧ/СПИД ГЛАЗАМИ ДЕТЕЙ»

ГАЗЕТА

1 место

МБОУ СОШ 47 Устинова Екатерина, рук. Социальный педагог Турчанова Н.Н.

2 место

МБОУ СОШ 14 Эверт Е. рук. Городова Л.В.

ОГАПОУ БМТК Хлебникова Юлия, рук.  Куратор гр. 11 ТО Польшина Ю.Л.

3 место

ОГАПОУ БЕЛПОЛИТЕХ Косов Олег, рук. Куратор гр.32 ТМ Рубец Н.А.

ОГАПОУ СИТТ Шевченко Дмитрий, рук. Зав. Отделением Волкова Е.В.

 

РИСУНОК

1 место

МБОУ «Центр образования № 15 «Луч» г. Белгорода Вацерионова Карина Олеговна Руководитель: Артёмова Е. А

 МБОУ СОШ 17 Чуканова Полина, рук. Козырева Н.В., Пашкова С.Н.

МБУДО Ровесник Захарова Ольга рук. Лозовая Л.Г.

ОГАПОУ Алексеевский колледж Чакалова Эвелина, рук. Преподаватель Гура И.П.

ОГАПОУ БМТК Иевлева Валерия рук. Куратор гр. 11 ТО Польшина Ю.Л.

2 место

МБОУ СОШ 49 Вереитинова Елена , рук. Социальный педагог Короткая И.И.

ОГАОУ «Шуховский лицей» Колодезная Анастасия, рук. социальный педагог Пошегорева Л.А.

ОГАПОУ БМТК Авилова София, рук. Куратор гр. 31 ПХН Фурсова Н.Ф.

ОГАПОУ РПК Луханин Максим, рук. Куратор гр. 44-Э-9 Цимбалистый М.В.

ОГАПОУ «Губкинский горно-политехнический колледж» Оськина Евгения рук. заведующий отделением группы ПК-33 Бобровская О.М.

 

3 место

МБОУ СОШ37 Красуля Алена, рук. Преподаватель биологии Медведева Н.В.

МБОУ «Центр образования № 15 «Луч» г. Белгорода Вадюнина Анна Олеговна Руководитель: Артёмова Е. А

ОГАПОУ БТОП Валюженич Мария, рук. Куратор гр.43 Панченкова В.А.

ОГАПОУ Алексеевский колледж Бородина Екатерина, рук. Куратор гр. 331 Злобина Е.И.

ОГАПОУ БСК Савинов Семен Александрович , рук. социальный педагог Юрченко Т. А.

ОГАПОУ БТОП Горохова Александра, рук. Куратор гр. 21 ТЕХ Аксенова А.А., социальный педагог Горохова Т.И.

 

ПЛАКАТ

1 место

Лицей 9 Лесных Ярослав, рук. Социальный педагог Стрелкина Л.И., классный руководитель Косухина А.Н.

МБУДО СОШ 36 Покотилова Валерия рук. Социальный педагог Остроухова Н.В.

МБОУ «Центр образования № 15 «Луч» г. Белгорода Воловиков Артём Евгеньевич Руководитель : Артёмова Е.А

ОГАПОУ «БПК Бурцева» Беглова Катерина

ОГАПОУ  БИК Никерина Елизавета, рук. Педагог-организатор Домонова М.С.

ОГАПОУ Яковлевский педагогический колледж Медведева Ангелина, рук. Преподаватель спецдисциплин Бабкина Г. И.

2 место

МБОУ СОШ24 Таратенко Алина, рук. Байчук Д.А.

МБОУ СОШ31 Михайлюкова Дарья, рук. Хребтова Н.А.

МБУДО Ровесник Матвийчук Артем, рук. Лозовая Л.Г.

ОГАПОУ БМТ Колтунов Андрей, рук. Куратор гр. СП-41 Колосова С.А.

ОГАПОУ БМТК Климова Мария, рук. Пагина С.В.

ОГАПОУ Валуйский колледж, Глумова Марина, рук. Горягин

3 место

МБУДО Ровесник Третьякова Анастасия, рук. Лозовая Л.Г.

МБОУ СОШ 20 Михайлюкова Алиса рук. Зубкова О.Н., Ерисова А.А.

ОГАПОУ РПТ Акопян Кристина, рук. Куратор гр. 22-ПК Колесникова Я.А.

ОГАПОУ Староскольский техникум агробизнеса, кооперации и сервмса Ледовских Анастасия, рук. Заместитель директора Борденюк О.Т.

ОГАПОУ «Губкинский горно-политехнический колледж» Русанова Мария Рук.  куратор гр. ОП-6т Новикова Л.А.

 

КАРТИНЫ

1 место

ОГАПОУ «Губкинский горно-политехнический колледж» Головакина Елена рук. куратор гр.ПР-20 Крестиненко В.М.

2 место

ОГАОУ «Шуховский лицей» Бюдюкова Полина, рук.  социальный педагог Пошегорева Л.А.

3 место

МКОУ «ОШ 30» Красько Илья, рук. Диденко Л.И.

ГРАН-ПРИ

ОГАПО «Старооскольский педагогический колледж»

Тернова Полина, Такшина Вероника, Глуховченко Елена, рук. Уварова Л.Н.

Косенкова Ксения, рук. Ачкасов Н.О.

Бугакова Юлия рук. Саяпина Е.Ю.

Зеленина Надежда, рук. Бурцева М.И.

ОГАПОУ “БМТК” – Белгородская область, г. Белгород, ул. Менделеева – ОБЛАСТНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ “БЕЛГОРОДСКИЙ МЕХАНИКО

ООО “ИМПУЛЬС-СЕРВИС”, 308000, Белгородская область, г. Белгород, ул. Студенческая, д. 17Г, этаж 1, офис 7

ОГАУ “МФЦ В МУНИЦИПАЛЬНОМ РАЙОНЕ “ВЕЙДЕЛЕВСКИЙ РАЙОН”, 309720, Белгородская область, Вейделевский район, п. Вейделевка, ул. Первомайская, д. 9

ООО “АЛЬЯНС31”, 308015, Белгородская область, г. Белгород, ул. Преображенская, д. 188, офис 32/1

ЗАО “ОЛЬГА”, 309850, Белгородская область, г. Алексеевка, ул. Комсомольская, д. 40

ООО “СПАТ”, 308025, Белгородская область, г. Белгород, ул. Сумская, д. 559, офис 4

ООО “ЭЛИКОН”, 309511, Белгородская область, г. Старый Оскол, микрорайон Олимпийский, д. 56

ООО ТК “ОМЕГА”, 309182, Белгородская область, г. Губкин, промышленная зона Южные Коробки, ул. Транспортная, д. 8

ООО “СПЕЦТЕХПАРТНЕР”, 309516, Белгородская область, г. Старый Оскол, пр-т Алексея Угарова, д. 3, пом. 1

ООО “МЕГАГРУЗ”, 308023, Белгородская область, г. Белгород, ул. Студенческая, д. 19, офис 232

ООО “СЕЛЬСТРОЙТОРГ”, 308009, Белгородская область, г. Белгород, ул. Победы, д. 49, корп. 2

С/Х ПК “ФОРТУНА”, 309610, Белгородская область, Новооскольский район, с. Шараповка

КОММЕРС ТОО, 308000, Белгородская область, г. Белгород, пр-т Б. Хмельницкого, д. 148, кв. 178

ЗАО “СТРОЙДОМ”, 308033, Белгородская область, г. Белгород, пр-т Ватутина, д. 23

ООО ТД “ЛЕВ”, 308007, Белгородская область, г. Белгород, ул. Студенческая, 17В

ООО “ИВА-1”, 308014, Белгородская область, г. Белгород, ул. Ломоносова, д. 1, корп. 0, кв. 0

404 – страница не найдена

404 – страница не найдена Разделы

Проверка контрагентов

Сводные данные о юридических лицах и индивидуальных предпринимателях

Санитарно-эпидемиологические документы

Документы, реестры, СанПин, преимущественно из источников Роспотребнадзора

Обращение с отходами

ФККО, ГРОРО, ЕГИС УОИТ, лицензии, нормативная документация, преимущественно из источников Росприроднадзора

Раздел в разработке

Электронный кадастр недвижимости

Сведения о земельных участках, объектах капитального строительства, ЕГРН, Росреестр

Раздел в разработке

Закупки

Госзакупки по 44-ФЗ, 223-ФЗ, коммерческие конкурсы. Поиск и участие, результаты

Информация с сайта Е-ДОСЬЕ (e-ecolog.ru)
Отсканируй чтобы перейти на страницу-источник

Распечатано с сайта Е-ДОСЬЕ (e-ecolog.ru)

Бутурлиновский механико-технологический колледж — Информио

ГОБУ СПО ВО «Бутурлиновский механико-технологический колледж» – одно из старейших учебных заведений по подготовке специалистов для отрасли хранения и переработки зерна. Его история начинается с постановления Совнаркома РСФСР №1231 от 17 мая 1936 года «Об организации мукомольных техникумов в системе НКМПрома РСФСР», в котором говорится: «Разрешить НКМПрому РСФСР организовать Бутурлиновский мукомольный техникум в городе Бутурлиновка Воронежской области». В 1939 году состоялся первый выпуск, народное хозяйство получило 30 молодых специалистов. В техникуме были созданы учебные кабинеты и лаборатории, квалифицированный педагогический состав обеспечивал ритмичность учебного процесса. С 1947 по 1957 техникум был переименован в «технологический». В 1965 году, в связи с введением специальности «Оборудование элеваторов, мельниц, складов и зерноперерабатывающих предприятий» он переименован в «механико-технологический». В этот период был построен новый учебный корпус на 600 мест, с актовым залом на 250 мест. С 1970 по 1980 были построены новые кабинеты, открыт музей техникума и начато строительство корпуса нового общежития. С 1980 по 1990 сдан в эксплуатацию новый спортзал, было достроено общежитие №2 по улице Дорожная 31. В эти годы техникум отметил своё пятидесятилетие. В 1990 – 2000 годах техникум был преобразован в «механико-технологический колледж», открыто отделение «Правоведение». Период с 2000 по 2006 год были открыты две новые специальности: «Техническое обслуживание средств вычислительной техники и компьютерных сетей» и «Иностранный язык». Более двадцати лет работой колледжа руководил Заяц А.С., ему на смену в эти годы пришел Крячко А.В., бывший выпускник учебного заведения. В 2004 году БМТК стал инициатором проведения I Всероссийского конкурса профессионального мастерства «Хрустальная мельница», организованного Российским союзом мукомольных и крупяных предприятий. Наши студенты заняли I место среди команд девяти колледжей России. В 2006, 2007, 2009, 2012 гг. колледж становился лауреатом конкурса «Золотая медаль «Европейское качество» в номинации 100 лучших ССУЗов России». В 2008 году колледж реорганизован путем присоединения к нему Бутурлиновского торгово-экономического техникума.

В структуре колледжа имеются собственная пекарня, кондитерский цех, механическая мастерская, машинный зал, на базе которых организуется учебная практика.

Студенты колледжа объединены в молодежную студенческую организацию «Федерация студентов колледжа», которая принимает активное участие в формировании образовательной и воспитательной среды БМТК.

С 1996 года в колледже издается газета.

В настоящее время колледж динамично развивается, обеспечен всем необходимым для базовой подготовки по лицензированным специальностям СПО, ведётся работа по внедрению в учебный процесс инновационных технологий, формируется программа управления качеством образования.

В колледже функционирует собственная служба трудоустройства, которая поддерживает партнерские связи с предприятиями отрасли, включая вопросы повышения квалификации и переподготовки кадров.

030912 Право и организация социального обеспечения

080114 Экономика, бухгалтерский учет (по отраслям)

151031 Монтаж и техническая эксплуатация промышленного оборудования (по отраслям)

260101 Технология хранения и переработки зерна

260103 Технология хлеба, кондитерских и макаронных изделий

230111 Компьютерные сети

пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом для многомасштабного моделирования мозговых цепей

% PDF-1. 7 % 1 0 obj > / Метаданные 4 0 R / Страницы 2 0 R / StructTreeRoot 3 0 R / Тип / Каталог / Средство просмотра Предпочтения 5 0 R >> эндобдж 4 0 obj > поток Microsoft® Word для приложения Office 365 / pdf

Антон Архипов

Набор инструментов для моделирования мозга: пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом для многомасштабного моделирования мозговых цепей

Microsoft® Word для Office 3652020-05-08T12: 30: 39-07: 002021-05-02T00: 06: 05-07: 002021-05-02T00: 06: 05-07: 00uuid: 31748D5F-6025-4D0A-9E36 -A5C204DB4AA0uuid: 395bccfb-1dd2-11b2-0a00-6a0000000000 конечный поток эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 124 0 объект > эндобдж 125 0 объект > эндобдж 127 0 объект [349 0 R 350 0 R 351 0 R 164 0 R 165 0 R 166 0 R 167 0 R 352 0 R 353 0 R 354 0 R 169 0 R 170 0 R 171 0 R 172 0 R 173 0 R 174 0 R] эндобдж 128 0 объект > эндобдж 129 0 объект [175 0 176 0 ₽ 177 0 178 0 ₽ 179 0 ₽] эндобдж 130 0 объект [180 0 R 356 0 R 357 0 R 358 0 R 182 0 R 183 0 R 184 0 R 185 0 R 186 0 R 187 0 R] эндобдж 131 0 объект > эндобдж 132 0 объект [188 0 R 189 0 R 190 0 R 192 0 R 193 0 R 194 0 R 191 0 R] эндобдж 133 0 объект [360 0 R 362 0 R 361 0 R 196 0 R 363 0 R 364 0 R 365 0 R 198 0 R] эндобдж 134 0 объект > эндобдж 135 0 объект > эндобдж 136 0 объект [199 0 R 201 0 R 202 0 R 203 0 R 204 0 R 200 0 R] эндобдж 137 0 объект [205 0 R 206 0 R 368 0 R 369 0 R 370 0 R 371 0 R 372 0 R 208 0 R] эндобдж 138 0 объект > эндобдж 139 0 объект > эндобдж 140 0 объект [209 0 R 211 0 R 212 0 R 213 0 R 375 0 R 376 0 R 377 0 R 210 0 R] эндобдж 141 0 объект > эндобдж 142 0 объект [379 0 R 381 0 R 380 0 R 216 0 R 217 0 R 218 0 R 219 0 R] эндобдж 143 0 объект > эндобдж 144 0 объект [220 0 R 222 0 R 223 0 R 224 0 R 225 0 R 226 0 R 221 0 R] эндобдж 145 0 объект [383 0 R 387 0 R 384 0 R 385 0 R 386 0 R 388 0 R 389 0 R 390 0 R 391 0 R 392 0 R 229 0 R] эндобдж 146 0 объект > эндобдж 147 0 объект > эндобдж 148 0 объект [230 0 R 232 0 R 233 0 R 234 0 R 235 0 R 236 0 R 237 0 R 238 0 R 231 0 R] эндобдж 149 0 объект [239 0 R 240 0 R 241 0 R 242 0 R] эндобдж 150 0 объект [243 0 R 244 0 R 245 0 R 247 0 R 246 0 R] эндобдж 151 0 объект [248 0 R 249 0 R 250 0 R 251 0 R 252 0 R 253 0 R] эндобдж 152 0 объект [254 0 R 255 0 R 257 0 R 258 ​​0 R 259 0 R 260 0 R 256 0 R] эндобдж 153 0 объект [397 0 R 401 0 R 398 0 R 399 0 R 400 0 R 262 0 R 263 0 R 263 0 R 263 0 R 263 0 R 263 0 R 264 0 R 265 0 R] эндобдж 154 0 объект > эндобдж 155 0 объект [266 0 R 267 0 R 268 0 R 270 0 R 271 0 R 272 0 R 269 0 R] эндобдж 156 0 объект [273 0 R 274 0 R 275 0 R 276 0 R 277 0 R] эндобдж 157 0 объект [278 0 R 279 0 R 404 0 R 405 0 R 406 0 R 281 0 R 282 0 R 283 0 R 284 0 R 285 0 R 286 0 R 287 0 R 288 0 R 289 0 R] эндобдж 158 0 объект > эндобдж 159 0 объект [290 0 R 291 0 R 292 0 R 293 0 R 294 0 R 295 0 R 296 0 R 297 0 R 298 0 R 299 0 R 300 0 R 301 0 R 302 0 R 303 0 R 304 0 R 305 0 R 306 0 R] эндобдж 160 0 объект [307 0 R 308 0 R 309 0 R 310 0 R 311 0 R 312 0 R 313 0 R 314 0 R 315 0 R 316 0 R 317 0 R 318 0 R 319 0 R 320 0 R 321 0 R 322 0 R] эндобдж 161 0 объект [323 0 R 324 0 R 325 0 R 326 0 R 327 0 R 328 0 R 329 0 R 330 0 R 331 0 R 332 0 R 333 0 R 334 0 R 335 0 R 336 0 R 337 0 R 338 0 R 339 0 R 340 0 R] эндобдж 162 0 объект [341 0 R 342 0 R 343 0 R 344 0 R 345 0 R 346 0 R 347 0 R 348 0 R] эндобдж 341 0 объект > эндобдж 342 0 объект > эндобдж 343 0 объект > эндобдж 344 0 объект > эндобдж 345 0 объект > эндобдж 346 0 объект > эндобдж 347 0 объект > эндобдж 348 0 объект > эндобдж 126 0 объект > эндобдж 29 0 объект > / MediaBox [0 0 612 792] / Parent 2 0 R / Resources> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / StructParents 38 / Tabs / S / Type / Page >> эндобдж 409 0 объект [413 0 R 414 0 R] эндобдж 410 0 объект > поток HWms6_MD fdYK45] NiGWEQR ߒ “aӤ {OH X, v} q_kp ^ _ +] ޮ9 oӛ2] oht | 2qs \ 8Q “xvpsnVpz3> Ҟ (٥ # Esy @ l’FeB% H? V44 = tp k” / qQJgm [IP = / oYHg pW6%;] 3 ^ { ал + 6 {6,1i \. ΧtxTgj {£ h7S? U zo ߢ ӭqEEL (M; OGxztw: nyti ~ oǐKxFGHX] ʽ $ ruZb + X) RS \ “x} qUNE>]

bmtool · PyPI

Сборник скриптов, упрощающих разработку сетей в BMTK.

Начало работы

Установка

 pip install bmtool
 

Для разработчиков, которые будут регулярно загружать дополнительные обновления в этот репозиторий, используйте вместо этого следующее.

 git clone https://github.com/tjbanks/bmtools
cd bmtools
настройка python.ру развиваться
 

Затем загрузите обновления (из этого каталога) с помощью

  git pull
  

Пример использования

> cd your_bmtk_model_directory
> bmtools
Использование: bmtools [ОПЦИИ] КОМАНДА [ARGS] ...

Параметры:
  --verbose Подробная печать
  --help Показать это сообщение и выйти.

Команды:
  отлаживать
  участок
  утилита

>
> сюжет bmtools
Использование: bmtools plot [OPTIONS] COMMAND [ARGS] . ..

Параметры:
  --config ПУТЬ Используемый файл конфигурации, по умолчанию: "Simulation_config.json "
  --no-display Если установлено, график не будет отображаться, полезно для сохранения
                 сюжеты
  --help Показать это сообщение и выйти.

Команды:
  соединение Отображение информации, относящейся к нейронным соединениям
  Positions Построение положения ячеек для данного набора популяций.
  растр Постройте растр спайков для данной популяции
  report Постройте указанный отчет с помощью плоттера отчетов BMTK по умолчанию
>
> позиции bmtools
 

Конфигурация печати

BMTools использует конфигурацию моделирования по умолчанию.json , чтобы узнать, какие файлы данных, созданные BMTK, следует читать. чтобы изменить это, укажите конфигурацию после команды plot . Например:

  bmtool plot --config Simulation-config-23.json [ФУНКЦИЯ]
  

Построение связей

Все инструменты подключения можно настроить, указав дополнительные аргументы.

  Опции:
  --title TEXT изменить название сюжета
  --save-file ТЕКСТ сохранить график по указанному пути
  --sources ТЕКСТ список типов исходных узлов, разделенных запятыми [по умолчанию: все]
  --targets ТЕКСТ список типов целевых узлов, разделенных запятыми [по умолчанию: все]
  --sids ТЕКСТ список идентификаторов узлов источника, разделенных запятыми
                    [по умолчанию: node_type_id]
  --tids ТЕКСТ список идентификаторов целевых узлов, разделенных запятыми
                    [по умолчанию: node_type_id]
  --no-prepend-pop Если установлено, не добавлять название населения к уникальному
                    ids [по умолчанию: False]
  

- источники и - цели

Поставляются в виде списков, разделенных запятыми, и соответствуют названию совокупности, указанному в вашей модели.Например:

  # инициализировать сети в build_network.py
net = NetworkBuilder ('гиппокамп')
exp0net = NetworkBuilder ('exp0input')
  

По умолчанию строятся связи между всеми популяциями, но вы можете указать только несколько, чтобы упростить графики.

--sids и --tids

Разделенные запятыми списки идентификаторов узлов заменяют значение по умолчанию cell_id , автоматически присваиваемое совокупности ячеек BMTK. Любой параметр, переданный в NetworkBuilder.add_nodes хранится в файлах сети .h5 и может использоваться для идентификации ячеек при соединении или создании графиков. Например:

  # Добавление узлов в build_network.py
net.add_nodes (N = inpTotal, pop_name = 'EC',
    позиции = p_EC,
    model_type = 'биофизический',
    model_template = 'hoc: IzhiCell_EC2',
    морфология = 'blank.swc'
    )
  

Затем мы могли бы использовать pop_name для изменения вывода наших графиков соединений.

  bmtool plot connection --sids pop_name --tids pop_name [ФУНКЦИЯ]
  

- без предварительной записи

По умолчанию bmtools печатает имя совокупности перед идентификатором ячейки (или sid / tid), за которым следует подчеркивание. Например: hippocampus_100 . Если указать --no-prepend-pop , имя ячейки станет 100 , если не указано иное.

Все вместе

Используя эти дополнительные переключатели, мы можем увидеть разницу в выводе нашего графика ниже.

  bmtool подключение участка всего
  

против

  bmtool plot connection --sources hippocampus --targets hippocampus --sids pop_name --tids pop_name --no-prepend-pop --title Общее количество подключений к гиппокампу
  

Участок Всего подключений

Чтобы отобразить общее количество связей между двумя популяциями ячеек, запустите

  bmtool подключение участка всего
  

Не забудьте настроить вывод, используя приведенные выше инструкции.

График средней конвергенции / расхождения

Чтобы построить среднюю конвергенцию или расхождение отдельной ячейки, выполните одну из следующих команд:

  конвергенция соединения участков bmtool
расхождение связей графиков bmtool
  

Схема подключения участка

Чтобы построить грубый набросок связи типов ячеек и типа синапсов, используемых между ячейками, выполните:

  bmtool plot подключение сетевого графика
  

--edge-property – это параметр, доступный для изменения имени синапса, если он указан в NetworkBuilder. add_edges при построении сети. По умолчанию: model_template

Гистограммы свойств краев

Чтобы просмотреть распределение свойства края между типами ячеек, запустите:

  bmtool построить соединение свойство-гистограмма-матрица
  

Следующий рисунок был создан с использованием

  bmtool plot connection --sources hippocampus --targets hippocampus --sids pop_name --tids pop_name --no-prepend-pop --title 'Распределение синаптического веса между типами клеток' свойство-гистограмма-матрица
  

По умолчанию свойство-гистограмма-матрица смотрит на значение syn_weight , указанное в NetworkBuilder.add_edges при построении вашей сети. Вы можете изменить это, указав --edge-property . Например:

  bmtool графическое соединение свойство-гистограмма-матрица - край-свойство [СВОЙСТВО]
  

График значений границ во время / после рабочего цикла

BMTools может отображать свойства соединения, полученные после выполнения из отчетов. Это полезно для синаптических весов, которые меняются со временем.

Во-первых, вы должны явно записать свойство соединения в свой Simulation_config.json

  "отчеты": {
    "syn_report": {
      «клетки»: «гиппокамп»,
      "имя_переменной": "W_nmda",
      "модуль": "netcon_report",
      "разделы": "сома",
      "syn_type": "pyr2pyr",
      "имя_файла": "syns.h5"
    }
  }
  

Где pyr2pyr – это имя POINT_PROCESS для синапса, который вы пытаетесь записать, а имя_переменной – это переменная RANGE , указанная в блоке NEURON синапса .mod файл.

После того, как симуляция была запущена и со ссылкой на отчет, указанный выше, выполните следующие действия:

  bmtool построить соединение свойство-гистограмма-матрица --edge-свойство pyr2pyr_w --report output / syns.h5 --time 9999
  

Опция --time-compare может использоваться для отображения изменения распределения веса между указанными моментами времени. Например: --time 0 --time-compare 10000

Для получения более подробной информации см. Коммит BMTK.

Построение матрицы вероятности расстояний между типами ячеек

Чтобы показать вероятность соединения одного типа ячеек с другим типом ячеек в зависимости от пройденного расстояния:

  Датчик подключения к графику bmtool
  

Полный список опций:

 > проблема подключения к графику bmtool --help
Использование: проблема подключения к графику bmtool [ОПЦИИ]

  Вероятности связи между данными популяциями.Расстояние и
  зависит от типа

Параметры:
  --axis ТЕКСТ список осей, разделенных запятыми, которые используются для измерения расстояния, например:
               x, y, z или x, y
  --bins TEXT количество интервалов для разделения расстояний на (разрешение) -
               по умолчанию: 8
  --line Создать линейный график вместо линейного столбчатого графика
  --verbose Печатать значения графика для использования в другом скрипте
  --help Показать это сообщение и выйти. 
  

Более полная команда (использованная для изображения выше) может выглядеть как

  bmtools plot connection --sources hippocampus --targets hippocampus --no-prepend-pop --sids pop_name --tids pop_name prob --bins 10 --line --verbose
  

Это построит график ячеек в сети гиппокампа , используя pop_name в качестве идентификатора ячейки.Будет создано 10 интервалов для группировки расстояний между ячейками. График линии будет создан вместо диаграммы столбца по умолчанию. Все значения для каждого графика будут выводиться на консоль из-за подробного флага .

Все типы ячеек point_process будут игнорироваться, поскольку они не имеют физического расположения.

Настройка сотовой связи

Настройка одной соты

Из каталога модели BMTK, содержащего файл Simulation_config.json файл:

  bmtools util Cell Tune - Строитель
  

Для настройки клеток, отличных от BMTK:

  bmtools util cell --template TemplateFile. hoc --mod-folder ./ tune --builder
  

Построение кривой FIR

 > bmtools util cell fi --help
Использование: bmtools util cell fi [ОПЦИИ]

  Создает окно GUI NEURON с кривой FI и пассивными свойствами

Параметры:
  --title ТЕКСТ
  --min-pa INTEGER Мин. pA для впрыска
  --max-pa INTEGER Макс. pA для инъекции
  --increment FLOAT Увеличивает впрыск на [i] pA
  --tstart INTEGER Время начала впрыска
  --tdur INTEGER Продолжительность инъекции по умолчанию: 1000 мс
  - расширенный интерактивный диалог для выбора инъекции и записи
                     точки
  --help Показать это сообщение и выйти.> bmtools утилитарная ячейка Fi
? Выберите ячейку: (используйте клавиши со стрелками)
 Â »CA3PyramidalCell
   DGCell
   ИжиСелл
   ИжиСелл_БК
   ИжиСелл_ЭК
   ИжиСелл_ЭК2
   ИжиСелл_ЭК_БИО
   IzhiCell_EmoExcitatory
   IzhiCell_EmoInhibitory
   ИжиСелл_ОЛМ
   ИжиСелл_инт
  

Модуль половинной сегрегации

На основе Alturki et al. (2016) бумага.

Разделите активацию вашего канала, чтобы упростить настройку ваших ячеек.

 > bmtools util cell vhseg --help

Использование: bmtools util cell vhseg [ОПЦИИ]

  Алтурки и др.(2016) V1 / 2 Интерфейс автоматизированной сегрегации, упрощает
  настройка путем разделения активации каналов

Параметры:
  --title ТЕКСТ
  --tstop ЦЕЛОЕ
  --outhoc ТЕКСТ Укажите файл, в котором вы хотите изменить шаблон ячейки
                        написано
  --outfolder ТЕКСТ Укажите каталог, в котором вы хотите изменить ячейку
                        файлы шаблонов и модов, записанные в (по умолчанию: _seg)
  --outappend Добавить вместо перезаписи (по умолчанию: False)
  --debug Распечатать все отладочные операторы
  --fminpa INTEGER Стартовые усилители кривой FI (по умолчанию: 0)
  --fmaxpa ЦЕЛОЕ Конечные усилители кривой FI (по умолчанию: 1000)
  --fincrement INTEGER Увеличивает усиление кривой FI с помощью предоставленного pA (по умолчанию:
                        100)
  --infvars ТЕКСТ Указывает inf-переменные для построения графика, мастер пропускает. (Через запятую, например: inf_mech, minf_mech3, ninf_mech3)
  --segvars ТЕКСТ Указать глобально устанавливаемые переменные разделения,
                        пропускает мастера. (Через запятую, например:
                        mseg_mech, nseg_mech3)
  --eleak ТЕКСТ Указать eleak var вручную
  --gleak ТЕКСТ Указать переменную gleak вручную
  --othersec ТЕКСТ Указать другие разделы, в которых должно быть окно
                        сгенерировано для (через запятую, например: dend [0], dend [1])
  --help Показать это сообщение и выйти. 

Примеры

Режим мастера (интерактивный)

 > bmtool утилитарная ячейка vhseg

? Выберите ячейку: CA3PyramidalCell
Использование раздела dend [0]
? Показать другие разделы? (по умолчанию: Нет) Да
? Выбрать другие разделы (пробел для выбора): готово (2 варианта)
? Выберите переменные inf для построения графика (пробел для выбора): готово (5 вариантов)
? Выберите переменные разделения [ИЛИ ПЕРЕМЕННЫЕ, КОТОРЫЕ ВЫ ХОТИТЕ ИЗМЕНИТЬ ВО ВСЕХ СЕГМЕНТАХ одновременно] (пробел для выбора): готово (2 варианта)
  

Командный режим (неинтерактивный)

  bmtool util cell --template CA3PyramidalCell vhseg --othersec dend [0], dend [1] --infvars inf_im --segvars gbar_im --gleak gl_ichan2CA3 --eleak el_ichan2CA3
  

Пример:

Простые модели могут использовать

  bmtool util cell --hoc cell_template. hoc vhsegbuild - построить
bmtool util cell --hoc segmented_template.hoc vhsegbuild
  

пример: https://github.com/tjbanks/two-cell-hco

Планируемые будущие функции

  bmtools сборка
    Создайте начальную сеть
    Скачать образцы сетей

bmtools сюжет
    Построить переменные следы
    Постройте растры шипов
    X Положения ячеек графика
    X Матрицы подключения участков

отладка bmtools
    Типы ячеек списка X, доступные для одиночной отладки
    X Запустить отдельную ячейку в сети
    Изолировать одну ячейку в сети
  

пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом для многомасштабного моделирования мозговых цепей

22

Einevoll, G.Т., Кайзер, К., Логотетис, Н.К., и Панцери, С. (2013). Моделирование и анализ потенциалов локального поля

для изучения функции корковых цепей. Nat. Rev. Neurosci. 14, 770–785.

Einevoll, GT, Destexhe, A., Diesmann, M., Grün, S., Jirsa, V., de Kamps, M. , Migliore, M., Ness, T. V,

Plesser, HE, and Шюрманн, Ф. (2019). Научное обоснование моделирования мозга. Нейрон 102, 735–744.

Гевалтиг, М.-О., и Дисманн, М. (2007). NEST (Инструмент нейронного моделирования).Scholarpedia 2, 1430.

Gleeson, P., Steuber, V., and Silver, R.A. (2007). neuroConstruct : инструмент для моделирования

сетей нейронов в трехмерном пространстве. Neuron 54, 219–235.

Глисон, П., Крук, С., Кэннон, Р.С., Хайнс, М.Л., Биллингс, ГО, Фаринелла, М., Морс, Т.М., Дэвисон, А.П.,

Рэй, С., Бхалла, США, и др. . (2010). NeuroML: язык для описания моделей нейронов

и сетей, управляемых данными, с высокой степенью биологической детализации.PLoS Comput. Биол. 6, 1–19.

Глисон, П., Кантарелли, М., Марин, Б., Кинтана, А., Эрншоу, М., Садех, С., Пиазини, Э., Бирджиолас, Дж.,

Кэннон, Р. К., Кайко- Гаджич Н.А. и др. (2019). Мозг с открытым исходным кодом: совместный ресурс для

Визуализация, анализ, моделирование и разработка стандартизированных моделей нейронов и цепей. Neuron

Голд, К., Хенце, Д.А., Кох, К., и Бужаки, Г. (2006). О происхождении потенциала внеклеточного действия

Форма волны

: моделирование.J. Neurophysiol. 95, 3113–3128.

Гудман Д. и Бретт Р. (2008). Брайан: симулятор нейронных сетей на Python. Фронт.

Горур-Шандиля, С., Хойланд, А., Мардер, Э. (2018). Xolotl: интуитивно понятный и доступный нейрон

и сетевой симулятор для исследований и обучения. Фронт. Neuroinformatics 12, 87.

Gouwens, N.W., Berg, J., Feng, D., Sorensen, S.A., Zeng, H., Hawrylycz, M.J., Koch, C., and Arkhipov, A.

(2018).Систематическое создание биофизически подробных моделей для различных типов нейронов коры. Nat.

Gouwens, NW, Sorensen, SA, Berg, J., Lee, C., Jarsky, T., Ting, J., Sunkin, SM, Feng, D., Anastassiou,

CA, Barkan, E., и другие. (2019). Классификация электрофизиологических и морфологических типов нейронов в зрительной коре

мышей. Nat. Neurosci. 22, 1182–1195.

Gratiy, S. L., Billeh, Y.N., Dai, K., Mitelut, C., Feng, D., Gouwens, N.W., Cain, N., Кох, К., Анастасиу,

C.A., и Архипов, А. (2018). BioNet: интерфейс Python для NEURON для моделирования крупномасштабных сетей.

Hagen, E., Næss, S., Ness, T.V, and Einevoll, G.T. (2018). Мультимодальное моделирование нейронной сети

Деятельность: вычисление сигналов LFP, ECoG, EEG и MEG с помощью LFPy 2.0. Фронт. Neuroinformatics 12, 92.

Hawrylycz, M., Anastassiou, C., Arkhipov, A., Berg, J., Buice, M., Cain, N., Gouwens, NW, Gratiy, S., Iyer,

Р., Ли, Дж. Х. и др. (2016). Выявление кортикальной функции в зрительной системе мыши с помощью крупномасштабных систем нейробиологии

. Proc. Natl. Акад. Sci. США. 113.

Эрнандо, Дж. Б., Биддиском, Дж., Бохара, Б., Эйлеманн, С., и Шюрманн, Ф. (2013). Практическая параллельная

визуализация детального моделирования нейронов. EGPGV ’13 Proc. 13-й Еврографический симпозиум. Параллельный график. Vis.

Цзи, Х. , Зинг, Б., Месик, Л., Сяо, З., Чжан, Л.И., и Тао, Х.В. (2015). Паттерн таламокортикальной иннервации

в слуховой и зрительной коре мышей: ламинарная и типовая специфичность.Цереб. Cortex 26, 2612–2625.

.CC-BY-NC-ND 4.0 Международная лицензия не подтверждена экспертной оценкой) является автором / спонсором. Он доступен под владельцем авторских прав на этот препринт (эта версия опубликована 10 мая 2020 г. https://doi.org/10.1101/2020.05.08.084947doi: препринт bioRxiv

Brain Modeling ToolKit: пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом для многомасштабного моделирования мозговых цепей, bioRxiv – Neuroscience

Экспериментальные исследования в области нейробиологии производят данные с быстро растущей скоростью, предоставляя захватывающие возможности и серьезные проблемы для существующих теоретических подходов и методов моделирования. Чтобы превратить массивные наборы данных в прогностические количественные структуры, отрасли необходимы программные решения для систематической интеграции данных в реалистичные многомасштабные модели. Здесь мы описываем Brain Modeling ToolKit (BMTK), набор программного обеспечения для построения моделей и выполнения симуляций на нескольких уровнях разрешения, от биофизически детализированных мультикомпонентных до точечных нейронов и популяционно-статистических подходов. Используя формат файла SONATA и существующее программное обеспечение, такое как NEURON, NEST и другие, BMTK предлагает согласованный пользовательский интерфейс на нескольких уровнях разрешения.Это позволяет создавать сложные модели с минимальным объемом кода, что снижает входные барьеры для новых пользователей. Мы иллюстрируем успешное применение BMTK для крупномасштабного моделирования кортикальной области. BMTK – это пакет с открытым исходным кодом, предоставляемый сообществом в качестве ресурса, поддерживающего открытие на основе моделирования.

中文 翻译 ：

---

Набор инструментов для моделирования мозга ： 用于 脑 电路 多 尺度 建模 的 开源 软件 套件

神经 科学 的 实验 研究 正在 以 快速 增长 的 速度 生成 数据 ， 这 为 现有 的 理论 和 建模 了 令人 兴奋 的 机遇 和 巨大 的 为了 大量 性 定量 领域软件 解决 方案 ， 以 将 数据 系统 现实 的 多 尺度 模型 中。 的 描述 Набор инструментов моделирования мозга （BMTK） ， 这 是 一个 用于 在 构建 和 执行， 从 生物 物理 上 详细 的 多 隔 室 到点 神经 元 ， 再到 人口统计 方法。 SONATA 文件 格式 和 现有 软件 （例如 NEURON ， NEST 等） ， BMTK 可 多个 分辨率 级别 上 一致验 允许 以 的 编码 就 高度 复杂 的 仿真 ， 从而 降低 新 进入 的 进入 门槛。 我们 举例 的 大规模 仿真作为 资源 提供 ， 支持 社区 中 基于 模型 的 发现。

Wndi Bruine de Bruin, Charles F. Мански, Джорджио Топа и Уилберт ван дер Клаау, “Измерение неопределенности потребителей в отношении будущей инфляции”, Журнал Прикладная эконометрика, Vol. 26, No. 3, 2011, pp. 454-478. Данные, использованные в статье, были собраны в рамках программы RAND American Life. Панель (ALP). Для получения дополнительной информации о ALP см. https://mmicdata.rand.org/alp/index.php/Main_Page Данные были собраны с помощью ряда отдельных модулей исследования. в период с октября 2007 г. по октябрь 2009 г. Данные, которые мы использовали в нашем анализ организованы в два разных файла, один из которых соответствует “специальный опрос” и один, соответствующий “панельному опросу”, и включены как в формат Stata, так и в формат ASCI.Эти наборы данных содержат только переменные и наблюдения, которые мы фактически использовали в нашем анализе. Полный описания вопросников, описывающих переменные необработанных данных, предоставляется в формате PDF, один для специального обзора и один для финального волна нашего панельного обзора. Файлы с необработанными данными можно скачать бесплатно. (после простой регистрации) из архива данных RAND: https://mmicdata.rand.org/alp/index.php/Data Также с этого сайта можно скачать анкеты и переменные. определения для каждого модуля опроса.Необработанные данные для специального обследования могут можно найти в файле данных, соответствующем модулю 16. Соответствующий необработанный файлы данных для панельного обзора можно найти в файлах данных, соответствующих в модули 14, 17, 19, 25, 31, 37, 45, 56, 55, 61, 69, 75, 84 и 89. Как обсуждается в статье, участники ALP были разделены на (1) старых выборка лиц в возрасте 40 лет и старше, участвовавших в Мичиганском Опрос до декабря 2006 г. и (2) «новая выборка» лиц в возрасте 18 лет. и старше, которые участвовали в опросе в Мичигане после декабря 2006 года.Те в «старой» выборке были приглашены для участия в панельных опросах, и попавшие в «новую» выборку были приглашены для участия в специальном опросе. В общей сложности 589 участников из «новой» выборки ALP завершили нашу специальную опрос с 22 декабря 2007 г. по 22 мая 2008 г., заполненный 47,9% к 31 декабря 2007 г. и 86,0% к 31 января 2008 г. Первый панельный опрос был проведен 7 ноября 2007 г. и был повторен. с тех пор каждые шесть недель или около того. Здесь мы сообщаем о первых 14 волнах с последний из них вышел на поле 31 июля 2009 года.В нашем анализе в каждом панельном опросе мы учитываем ответы только тех участников, которые заполнили в течение 30 дней после даты поля, чтобы избежать ложных неоднородность ответов из-за изменения экономических условий с течением времени. В Кроме того, в наш анализ включены только те респонденты, которые участвовали в минимум пять из первых девяти волн. Эти критерии дают панель с достаточно стабильный состав и количество ответов с течением времени, в среднем около 400 ответов на опрос.В некоторых модулях, входящих в панельный опрос, мы рандомизировали между респондентами, где одна группа (группа А) получила бы вопросы Q20 и QExtra, а второй группе (группа B) были заданы вопросы Q20B и QExtraB. Разница между вопросами заключалась в том, что группа А была только показано 8 интервалов для распределения вероятностей, а группе B было показано 10 интервалов вместо. В нашем анализе мы использовали только ответы на вопросы Q20 и QExtra, поскольку у нас есть более длинный временной ряд для этих вопросов.Сопровождающие файлы Msall-JAE.dta файл данных Stata, содержащий данные панельных исследований Msall-JAE.txt Файл данных ASCI, содержащий данные панельного обзора Specialsurvey-JAE.dta файл данных Stata, содержащий данные специального обследования. Specialsurvey-JAE.txt Файл данных ASCI, содержащий данные специального обследования. Панельный опрос-кодовая книга для последнего модуля панельного опроса (ms89) Шифровальная книга специальной разведки кодовая книга специальной съемки (ms16) Анкета панельного опроса-квеста последнего модуля панельного опроса (ms89) Specialsurvey-quest анкета специального опроса (ms16) В описаниях ниже перечислены переменные в том порядке, в котором они появляются. в наборах данных.Описание переменных в Panel Survey (msall-JAE) Prim_key: индивидуальный идентификатор для связи записей, принадлежащих один и тот же человек с течением времени Tsstart: время и дата начала опроса Ценд: время и дата завершения опроса Tsend_formatted, Tsend_formatted_td: форматированные версии Tsend Откладывать: количество дней с момента размещения модуля (в нашем анализе мы исключили ответы более чем через месяц после даты опрос был выставлен). Module_id: номер модуля обследования (волна панели) randomVersion: флаговая переменная, указывающая, были ли даны 8-ми бинарные или Вопросы о 10-бинной плотности.randomVersion == 1 означает 8-битную версию, randomVersion == 2 означает 10-битную версию. Q8, Q9, Q10, Q10_rg1, Q10_rg2, Q11_1, Q11_2, Q11_r, Q11_f, Q12, Q12_f, FLQ12, Q13, Q14, Q14_f, Q15, Q15_rg1, Q15_rg2, Q16_1, Q16_2, Q16_r, Q16_f, Q17, Q17_f, FLQ17, Q18, Q19, Q19_f: см. Прилагаемую книгу кодов для обзора панелей и анкета для MS89 (последний модуль включен в панель) для описания этих переменных, измеряющих точечный прогноз респондентов изменение цен на год вперед в целом. Infl_mi Точечный прогноз респондента изменения цен на год вперед в общий (вычисляется с использованием переменных от Q8 до Q19_f, перечисленных выше) Q20Intro, Q20_a, Q20_b, Q20_c, Q20_d, Q20_e, Q20_f, Q20_g, Q20_h, Q20 Итого: См. Прилагаемую книгу кодов для панельного опроса и анкеты для MS89 (последняя версия). модуль включен в панель) для описания этих переменных измерения процентный шанс респондентов, связанный с разными интервалами изменение цен на год вперед в целом 8-ми биновый вариант. Q20BIntro, Q20B_a, Q20B_b, Q20B_c, Q20B_d, Q20B_e, Q20B_f, Q20B_g, Q20B_h, Q20B_i, Q20B_j, Q20B Итого: то же, что и выше, но теперь версия с 10 ячейками. Mean_mi: Расчетное среднее обобщенного бета-распределения для изменений в цены в целом Median_mi: Расчетная медиана обобщенного бета-распределения для изменений. в ценах в целом Var_mi: оценочная дисперсия изменений обобщенного бета-распределения для в ценах в целом Quant1_mi: Расчетный 25-й процентиль обобщенного бета-распределения для цены в целом Quant3_mi: Расчетный 75-й процентиль обобщенного бета-распределения для цены в целом Q37, Q38, Q38_rg1, Q38_rg2, Q38_r, Q39, Q39_rg1, Q39_rg2, Q39_r: см. прилагаемая кодовая книга для панельного опроса и анкета для MS89 (последний модуль включены в панель) для описания этих переменных, измеряющих точечный прогноз респондентов изменения доходов на год вперед.Точечный прогноз изменений доходов на год вперед, сделанный респондентом (вычислено с использованием переменных от Q37 до Q39_r, перечисленных выше) QExtra_a, QExtra_b, QExtra_c, QExtra_d, QExtra_e, QExtra_f, QExtra_g, QExtra_h, QExtraTotal: См. Прилагаемую книгу кодов для обзора панели и анкета для MS89 (последний модуль включен в панель) для описания эти переменные, измеряющие процентную вероятность респондентов, связанных с разные интервалы роста прибыли на год вперед 8-ми бинарный вариант (только просил работающих).QExtraB_a, QExtraB_b, QExtraB_c, QExtraB_d, QExtraB_e, QExtraB_f, QExtraB_g, QExtraB_h, QExtraB_i, QExtraB_j, QExtraBTotal: то же, что и выше, но теперь 10 бункеров версия. Mean_wg: Расчетное среднее значение обобщенного бета-распределения для изменений. в заработной плате Median_wg: Расчетная медиана обобщенного бета-распределения для изменений. в заработной плате Var_wg: оценочная дисперсия обобщенного бета-распределения для заработная плата Quant1_wg: Расчетный 25-й процентиль обобщенного бета-распределения для заработная плата Quant3_wg: Расчетный 75-й процентиль обобщенного бета-распределения для заработная плата День рождения: день рождения Месяц рождения: месяц рождения Год рождения: год рождения Calcage: вычисленный возраст (в годах) респондента на момент опроса. Ageover59: показатель того, кто старше 60 лет на момент опроса. Высшее образование: высшая степень Колледж: индикатор того, имеет ли респондент степень бакалавра или выше. Текущая жизненная ситуация: (1) женат или живет с партнером, (2) разлучен, (3) разведена, (4) вдова, (5) никогда не была в браке Женат: показатель того, состоят ли в браке / проживают вместе или нет Пол: (1) мужской, (2) женский Мужской: показатель того, является ли респондент мужчина Раса: (1) белый / европеоид, (2) черный / афроамериканец, (3) американец Индиец / Аляска, (4) житель азиатских / тихоокеанских островов, (5) другие Семейный доход: (1) менее 5 тыс., (2) от 5 тыс. До 7.5K, (3) от 7,5K до 10K, (4) от 10K до 12,5 тыс., (5) от 12,5 тыс. До 15 тыс., (6) от 15 тыс. До 20 тыс., (7) от 20 тыс. До 25 тыс., (8) от 25 000 до 30 000, (9) от 30 000 до 35 000, (10) от 35 000 до 40 000, (11) от 40 000 до 50 000, (12) от 50 000 до 60 000, (13) от 60 000 до 75 000, (14) 75 000 или более. Familyincome_part2: (1) от 75 тыс. До 100 тыс., (2) от 100 тыс. До 125 тыс., (3) от 125 тыс. До 200 тыс., (4) 200 КБ или более Incover40: индикатор того, составляет ли семейный доход не менее 40 тыс. Incover75: показатель того, составляет ли семейный доход не менее 75 тысяч Q31s1: индикатор того, работает ли в настоящее время Счисление: общее количество правильных ответов на вопросы по математике. Finlit: Индикатор правильного ответа на единую финансовую грамотность вопрос Highfinlit: Показатель высокой математической и финансовой грамотности (комбинированный). Описание переменных в специальном обзоре (specialsurvey-JAE) Prim_key: индивидуальный идентификатор для связи записей, принадлежащих одному и тому же человек с течением времени Tsstart: время и дата начала опроса Ценд: время и дата завершения опроса Q8, Q9, QA9, Q10, Q11_1, Q11_2, Q11_r, Q11_f, Q12, FLQ12, Q13, Q14, Q15, Q16_1, Q16_2, Q16_r, Q16_f, Q17, FLQ17, Q18, Q19: см. Прилагаемую книгу кодов и анкета специального исследования для описания этих переменных измерение точечных прогнозов респондентов относительно изменения цен на год вперед в Генеральная. Infl_mi: точечный прогноз респондента изменения цен на год вперед. в целом (вычислено с использованием переменных от Q8 до Q19, перечисленных выше) P012: Насколько сложно ответить на вопрос о ценах в целом – масштаб От 1 (очень легко) до 7 (очень сложно) P013: Насколько ясен был вопрос о ценах в целом – шкала 1 (очень неясно) до 7 (очень ясно) P022a, P022b, P022c, P022d, P022e, P022f, P022g, P022h, P022 Итого: см. прилагается кодовая книга и анкета специального обследования для описания эти переменные, измеряющие процентную вероятность респондентов, связанных с разные интервалы изменения цен на год вперед в целом по 8 ячейкам.P023: Насколько сложно было ответить на вероятностный вопрос о ценах в целом – шкала от 1 (очень легко) до 7 (очень сложно) P024: Насколько сложно было давать ответы, прибавляющие к 100 – шкала 1 (очень легко) до 7 (очень сложно) P025: Насколько ясен был вероятностный вопрос о ценах в целом – шкала от 1 (очень нечетко) до 7 (очень четко) Mean_mi: Расчетное среднее значение обобщенного бета-распределения для изменений. в ценах в целом Median_mi: Расчетная медиана обобщенного бета-распределения для изменений. в ценах в целом Var_mi: оценочная дисперсия обобщенного бета-распределения для изменений. в ценах в целом Quant1_mi: Расчетный 25-й процентиль обобщенного бета-распределения для цены в целом Quant3_mi: Расчетный 75-й процентиль обобщенного бета-распределения для цены в целом WR008, WR009, WR010_1, WR010_2, WR010_r: см. Прилагаемую книгу кодов и анкета специального исследования для описания этих переменных измерение точечных прогнозов респондентов в отношении изменений доходов на год вперед.Точечный прогноз изменений доходов на год вперед, сделанный респондентом (вычислено с использованием переменных от WR008 до WR010_r, перечисленных выше) WR013: Как сложно ответить на вопрос о доходах – шкала 1 (очень легко) до 7 (очень сложно) WR014: Насколько ясен был вопрос о доходах – шкала 1 (очень неясно) до 7 (очень ясно) WR015_a, WR015_b, WR015_c, WR015_d, WR015_e, WR015_f, WR015_g, WR015_h, WR015Total: См. Прилагаемую книгу кодов и анкету специального исследования для описания этих переменных, измеряющих процентную вероятность респондентов связанных с разными интервалами роста прибыли на год вперед (только просил работающих).Mean_ny: Расчетное среднее обобщенного бета-распределения для изменений в заработная плата Median_ny: Расчетная медиана обобщенного бета-распределения для изменений. в заработной плате Var_ny: Расчетная дисперсия обобщенного бета-распределения заработной платы. заработок Quant1_ny: Расчетный 25-й процентиль обобщенного бета-распределения для заработная плата Quant3_ny: Расчетный 75-й процентиль обобщенного бета-распределения для заработная плата FD002d: Индикатор того, что респондент несет основную ответственность за инвестирование в домашнее хозяйство FD003: Planning Horizon Spending с (1) на следующий день до (9) дольше более 10 лет FD004: Планирование горизонтальных сбережений с (1) на следующий день до (9) дольше, чем 10 лет День рождения: день рождения Месяц рождения: месяц рождения Год рождения: год рождения Calcage: вычисленный возраст (в годах) респондента на момент опроса. Высшее образование: получена высшая степень (см. Кодовую книгу) Текущая жизненная ситуация: (1) женат или живет с партнером, (2) разлучен, (3) разведена, (4) вдова, (5) никогда не была в браке Пол: (1) мужской, (2) женский Белый: (1) белый, (2) черный, (3) коренной американец, (4) азиатский, (5) другой Семейный доход: (1) менее 5 тыс., (2) от 5 тыс. До 7.5K, (3) от 7,5K до 10K, (4) 10K до 12,5 тыс., (5) от 12,5 тыс. до 15 тыс., (6) от 15 тыс. до 20 тыс., (7) от 20 тыс. до 25 тыс., (8) от 25 000 до 30 000, (9) от 30 000 до 35 000, (10) от 35 000 до 40 000, (11) от 40 000 до 50 000, (12) от 50 000 до 60 000, (13) от 60 000 до 75 000, (14) 75 000 или более. WR001s1: текущий статус занятости = сейчас работаю Счисление: общее количество правильных ответов на вопросы по математике. Finlit: Индикатор правильного ответа на единую финансовую грамотность вопрос Finlit_total: Общий балл финансовой грамотности (вместе Finlit и навыки счета)) Есть четыре файла, два из которых представляют собой zip-файлы, содержащие шесть других файлов всего. bmtk-data-txt.zip содержит: specialsurvey-JAE.txt specialsurvey-codebook.txt Panelurvey-codebook.txt msall-JAE.txt bmtk-data-dta.zip содержит: specialsurvey-JAE.dta msall-JAE.dta specialsurvey-quest.pdf Panelurvey-quest.pdf Пользователи Unix / Linux должны использовать “unzip -a” при распаковке bmtk-data-txt.zip, но * не * при распаковке bmtk-data-dta.zip.

[Comp-neuro] Ученый, занимающийся моделированием в Институте мозговых исследований Аллена.

[Comp-neuro] Ученый, занимающийся моделированием, Институт мозговых исследований Аллена Антон Архипов antona в институт аллени.org
Чт 19 апр, 00:51:05 CEST 2018

---

 Захватывающая возможность в Институте исследований мозга Аллена - теперь открыта новая должность ученого в области моделирования.
Пожалуйста, подайте заявку здесь:
https://alleninstitute.hrmdirect.com/employment/job-opening.php?req=746277&&cust_sort1=29268&&nohd#job

Мы ищем ученого для работы над биореалистичным моделированием зрительной коры головного мозга мышей в тесном сотрудничестве с штатными экспериментаторами, изучающими структуру (типы клеток и их взаимосвязь) и функции in vivo (паттерны нейронной активности и вычисления) корковых цепей.  участвует в поведении.Наша команда создает модели нейронов на основе исследований in vitro (см., Например, https://www.nature.com/articles/s41467-017-02718-3 и http://celltypes.brain-map.org) и использует их как строительные блоки для крупномасштабных управляемых данными моделей кортикальных цепей (см., например, https://www.biorxiv.org/content/early/2018/03/31/292839). Разработанные модели используются, чтобы задать вопросы об активности и механизмах, наблюдаемых в беспрецедентно высокопроизводительных записях in vivo (http://observatory.brain-map.org/visualcoding).Мы также создаем и распространяем программное обеспечение для моделирования для поддержки этой работы (https://alleninstitute.github.io/bmtk/index.html).

Рабочие обязанности:
- Присоединяйтесь к текущим усилиям по созданию и моделированию моделей корковых областей в зрительной коре головного мозга мыши, используя точечный нейронный и биофизически детализированный (компартментарный) подход.

- Используйте эти модели для изучения механизмов, лежащих в основе нейронной активности и вычислений, наблюдаемых in vivo в контексте поведенческой задачи; цель состоит в том, чтобы предоставить механистические предсказания для последующего экспериментального тестирования нашими сотрудниками. - Сотрудничайте с теоретиками и экспериментаторами, чтобы проверить гипотезы о корковых вычислениях и алгоритмах в реалистичных моделях и в экспериментах.

- Участвовать в разработке программного обеспечения для моделирования и анализа.

- Публикация / представление результатов в рецензируемых журналах / научных конференциях.

Базовая квалификация:
- Степень доктора наук в области нейробиологии, физики, математики, прикладной математики, биоинженерии или смежных областях.

УЧЁНЫЙ I: 0-2 года постдокторского опыта в области вычислительной техники.

УЧЁНЫЙ II: более 3 лет постдокторского опыта в области вычислительной техники.

Желаемая квалификация:
- Опыт работы в области вычислительной нейробиологии и / или системной нейробиологии является предпочтительным, но будут рассмотрены и другие сильные кандидаты (с опытом работы в области вычислительной физики, биофизики и связанных дисциплин).- Кандидатам с большим опытом работы в области нейробиологии экспериментальных систем, желающим переключиться на вычислительную работу, рекомендуется подавать заявки. 

- Опыт параллельных вычислений является плюсом, как и опыт программирования на Python и / или MATLAB.

- Опыт работы с моделями нейронов / нейронных цепей является плюсом.

- Требуется способность соблюдать строгие сроки и результаты в среде совместной работы.

- Сильный рекорд публикации.

- Отличные письменные и устные коммуникативные навыки.Политика Института Аллена заключается в предоставлении равных возможностей трудоустройства (EEO) всем людям независимо от возраста, цвета кожи, национального происхождения, статуса гражданства, физических или умственных недостатков, расы, религии, вероисповедания, пола, пола, сексуальной ориентации, пола. личность и / или выражение, генетическая информация, семейное положение, статус в отношении государственной помощи, статус ветерана или любые другие характеристики, охраняемые федеральным, государственным или местным законодательством. Кроме того, Институт Аллена предоставит разумные приспособления для квалифицированных лиц с ограниченными возможностями. Антон Архипов
Младший следователь
Т: 206,548,8414
antona на alleninstitute.org 
Институт исследований мозга Аллена
www.alleninstitute.org 

-------------- следующая часть --------------
Вложение HTML было очищено ...
URL: 
 

---

---

Дополнительная информация о Comp-Neuro список рассылки

Поставщик автомобильных шин Сеул Южная Корея

Правовой статус

Private Limited

Годовой оборот

Приблизительно 2 миллиона долларов США

Страна / регион

Сеул, Южная Корея

Основные продукты

Подержанные шины, шины PCR, бывшая в употреблении одежда, подержанная одежда, подержанные шины

Условия оплаты

Банковский перевод (T / T), MoneyGram, Western Union (WU)

О BMTK

BMTK, известный поставщик подержанных шин в Южной Корее, шин PCR, бывшей в употреблении одежды, подержанной одежды, подержанных шин, может предложить вам качественные автомобили, запчасти и запасные части. Завод БМТК расположен в 1328-2, Чоджи-ри, Гилсан-мён, Циндао Шаньдун, Южная Корея. BMTK – ведущая организация в Южной Корее, экспортирующая продукцию по всему миру. BMTK Подробности Имя: г-н Джеймс Ли | Адрес: 1328-2, Choji-ri, Gilsang-myeon, Qingdao Shandong | Страна: Южная Корея | Основные продукты: подержанные шины, шины PCR, подержанная одежда, подержанная одежда, подержанные шины | Год основания: 2012 | Ориентация на экспорт: Бразилия, Канада, Испания, Индия, США | Предполагаемый персонал: около 40 сотрудников | Зарегистрированный капитал: 50 миллионов долларов США | Статус собственности: Private Limited | Доля экспорта: 31% – 40% | Размер завода: 1,000-3,000 квадратных метров | Производственные линии: 9 | Размер исследовательской группы: 51 – 100 человек | Контрактные услуги: предлагаемые дизайнерские услуги

Свяжитесь с нами

.