Мл 6: Весы лабораторные МИДЛ МЛ 6 В1ЖА (0,1; 170×173) «Ньютон»(технологические)

alexxlab | 26.04.2020 | 0 | Разное

Содержание

Весы лабораторные МИДЛ МЛ 6 В1ЖА (0,1; 170x173) «Ньютон»(технологические)

Предел взвешивания

6000 г

Размер платформы

170x173 мм

<br> Для этого нужна калибровочная гиря. <br> Здесь указан минимальный номинал калибровочной гири, рекомендуемой производителем. <br> Чем ближе будет номинал калибровочной гири к пределу взвешивания весов, тем точнее будет калибровка :)">

Калибровочная гиря

5кгF2

Класс точности

  • по ТУ производителя

Резокластин 0,8мг/мл 6,25мл конц-т д/р-ра д/инф.

№1 фл.

Нежелательные реакции перечислены ниже по органам и системам с указанием частоты их возникновения. Критерии частоты: очень часто — ≥1/10; часто — ≥1/100, <1/10; иногда — ≥1/1000, <1/100; редко — ≥1/10000, <1/1000; очень редко — <1/10000, включая отдельные сообщения.

Со стороны органов кроветворения: часто — анемия, иногда — тромбоцитопения, лейкопения; редко — панцитопения.

Со стороны нервной системы: часто — головная боль; иногда — головокружение, чувство тревоги, парестезии, тремор, нарушения вкусовых ощущений, гипестезия, гиперестезия, расстройства сна; редко — спутанность сознания.

Со стороны органа зрения: часто — конъюнктивит; иногда — нечеткость зрения; очень редко — увеит, эписклерит.

Со стороны ЖКТ:

часто — тошнота, рвота, анорексия; иногда — диарея, запор, абдоминальные боли, диспепсия, стоматит, сухость во рту.

Со стороны дыхательной системы: иногда — одышка, кашель.

Со стороны кожи и кожных придатков: иногда — зуд, сыпь (включая эритематозную и макулезную), повышенная потливость.

Со стороны костно-мышечной системы: часто — боли в костях, миалгия, артралгия, генерализованные боли; иногда — мышечные судороги.

Со стороны ССС: иногда — выраженное повышение или снижение АД; редко — брадикардия.

Со стороны мочевыделительной системы: часто — нарушения функции почек; иногда — острая почечная недостаточность, гематурия, протеинурия.

Со стороны иммунной системы: иногда — реакции повышенной чувствительности; редко — ангионевротический отек.

Местные реакции: боль, раздражение, отечность, образование инфильтрата в месте введения препарата.

Нарушения лабораторных показателей: очень часто — гипофосфатемия; часто — повышение сывороточных концентраций креатинина и мочевины, гипокальциемия; иногда — гипомагниемия, гипокалиемия; редко — гиперкалиемия, гипернатриемия.

Прочие: часто — гриппоподобный синдром (включающий общее недомогание, озноб, болезненное состояние, жар), лихорадка, иногда — астения, периферические отеки; боль в грудной клетке, увеличение массы тела.

При лечении пациентов бисфосфонатами, включая золедроновую кислоту, иногда отмечались случаи развития остеонекроза челюсти (обычно после экстракции зуба или другого стоматологического вмешательства). В очень редких случаях снижение АД на фоне терапии золедроновой кислотой приводило к обмороку или циркуляторному коллапсу.

695494 Бокалы для вина UNO VINO 350 мл, 6 шт

Выберите категорию:

Все Приготовление еды и напитков » Наборы кастрюль »» Наборы с антипригарным гранитно-мраморным покрытием »» Наборы из нержавейки » Кастрюли и ковши »» Антипригарное гранитно-мраморное покрытие »» Нержавеющая сталь »» Эмалированное покрытие » Сковороды и крышки »» Нержавеющая сталь »» Антипригарное гранитно-мраморное покрытие »» Чугун »» Крышки » Кухонные ножи,ножницы и аксессуары »» Наборы кухонных ножей »» Ножи »» Аксессуары к кухонным ножам »» Кухонные ножницы » Формы для выпечки и запекания »» Антипригарное гранитно-мраморное покрытие »» Керамические »» чугун » Специальные кастрюли » Чайники, турки, кофеварки »» Нержавеющая сталь »» Гранитно-мраморное покрытие »» Эмалированное покрытие »» Медь »» Алюминий » Термоса и термокружки »» Термоса »» Термокружки Бар и аксессуары » Бокалы »» Для вина »» Для шампанского »» Для коньяка »» Для пива »» Для мартини и коктейля » Фужеры »» Для вина »» Для шампанского »» Для мартини и коктейля » Стаканы »» Для виски »» Для коньяка »» Для ликера »» Для водки »» Для воды »» Для пива » Графины,кувшины, декантеры » Штопоры, открывалки » Минибар » Шейкер Чай и кофе » Чайные и кофейные сервизы »» Кофейные сервизы »» Чайные сервизы » Чайные и кофейные пары » Кружки » Чайники заварочные, френч-прессы, кофейники Аксессуары для сервировки стола » Скатерти, салфетники, салфетки » Вазочки, конфетницы, креманки » Масленки » Прочие предметы сервировки » Сахарницы Сервировка стола » Столовые сервизы » Тарелки » Блюда, менажницы, горки » Салатники » Столовые приборы » Детская посуда и столовые приборы » Предметы сервировки Серия Evelin » Сервировочная посуда ручной работы Аксессуары для приготовления и хранения » Хлебницы » Кухонные наборы » Перцемолки » Кофемолки » Измельчители, ступки, пресс для чеснока » Молотки, тендерайзеры » Аксессуары для выпечки » Весы кухонные » Фондюшницы и мармиты » Наборы для специй » Кухонная утварь » Супницы » Миски Текстиль Жаропрочная посуда BORCAM ТУРЦИЯ Вазы для цветов

Производитель:

ВсеAkaiBartonSteelBekkerBELISBerlinger HausBohemiaBORCAMBradexCOSTA NOVADARIISDEKO-DARIISDekokErringenGelberkHURSULTANIRIS BarcelonaIritkeramikaKUTAHYA PORСELENLA ROCHEREMarmitonMartaMayer&BochMetaltexNadobaO. M.S.OMSOriental WayOurssonSuper KristalTescomaVelvet ChefVICTORIAАКСАМАСКАМКОРАЛЛРоссияТурцияФранцияШвейцария

Набор бокалов для шампанского 348 мл., 6 шт., серия Vervino, Schott Zwiesel

Бокал для шампанского Schott Zwiesel Vervino имеет форму вытянутого тюльпана и слегка сужается кверху. Его мягкий силуэт напоминает форму бокала, изготовленного вручную. На дно чаши нанесена лазерная микрогравировка, благодаря которой пузырьки красиво поднимаются из самого центра. Расширенная в сравнении с традиционными фужерами чаша дает больше пространства для испарения углекислоты. 

Благодаря увеличенной площади контакта с воздухом во вкусе игристых вин особенно ярко проявляются ароматы жареного хлеба и спелых яблок. 

Характеристики:
  • Изготовлен из высокопрочного хрустального стекла Tritan
  • Отличается повышенной прозрачностью, приятным блеском и мелодичным звоном.
  • Не содержит в составе свинца и бария.
  • Край бокала обработан лазером для большей гладкости и прочности.  
  • Бесшовная технология крепления чаши и подставки к ножке 
  • Ножка в 2 раза прочнее за счет закаливания и обработки по технологии Tritan Protect
  • Подлинное немецкое качество подтверждает логотип, нанесенный лазером на подставку. 
  • Подходит для мытья в посудомоечной машине. 
  • Подходит для домашнего и профессионального использования.  
Рекомендуется для: 

Prosecco, Champagne, другие игристые вина.


Назначение:
  • для шампанского
Кол-во в наборе:

6 шт

Материал:

хрустальное стекло

Способ производства:

машинное производство

Страна:

Германия

Тип упаковки:

подарочная

T80.

6 - Другие сывороточные реакции
Дексаметазон-КРКА

Таблетки

рег. №: П N012237/01 от 09.02.11 Дата перерегистрации: 05.11.19
Произведено и расфасовано: KRKA (Словения) Упаковка и выпускающий контроль качества: KRKA (Словения) или КРКА-РУС (Россия)
Дипроспан®

Сусп. д/инъекц. 2 мг+5 мг/1 мл: амп. 1 или 5 шт.

рег. №: ЛП-N (000098)-(РГ- RU) от 11.12.2020
Произведено, выпускающий контроль качества: SCHERING-PLOUGH LABO (Бельгия)
Ивепред

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 500 мг: фл. 1 шт. в компл. с растворителем

рег. №: ЛП-002113 от 28.06.13

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 1000 мг: фл. 1 шт. в компл. с растворителем

рег. №: ЛП-002113 от 28.06.13
Медрол®

Таб. 4 мг: 10, 30 или 100 шт.

рег. №: П N015350/01 от 15.12.08

Таб. 16 мг: 14 или 50 шт.

рег. №: П N015350/01 от 15.12.08

Таб. 32 мг: 20 или 50 шт.

рег. №: П N015350/01 от 15.12.08
Метипред

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 250 мг: фл. 1 шт.

рег. №: П N015709/02 от 20.02.09 Дата перерегистрации: 18.01.16

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 250 мг: фл. 1 шт. в компл. с растворителем (амп. 4 мл 1 шт.)

рег. №: П N015709/02 от 20.02.09 Дата перерегистрации: 18.01.16
Полькортолон

Таб. 4 мг: 50 шт.

рег. №: П N013540/01 от 11.09.12
Преднизолон

Р-р д/инъекц. 30 мг/1 мл: амп. 3, 5, 6, 10 или 20 шт.

рег. №: П N014426/01-2002 от 19.11.08
Преднизолон

Таб. 5 мг: 100 шт.

рег. №: ЛС-001000 от 24.05.11
Преднизолон

Таб. 5 мг: 100 шт.

рег. №: П N011381/01 от 25.05.09 Дата перерегистрации: 23.10.19
Преднизолон

Таб. 5 мг: 20, 30, 50 или 60 шт.

рег. №: ЛП-000773 от 29.09.11
Солу-Кортеф

Лиофилизат д/пригот р-ра д/в/в и в/м введен. 100 мг: фл. двухъемкостн. 1 шт. (с растворителем)

рег. №: П N008915 от 19.09.11

Лиофилизат д/пригот р-ра д/в/в и в/м введен. 100 мг: фл. 1 шт.

рег. №: П N008915 от 19. 09.11
Солу-Медрол®

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 1 г: фл. в компл. с растворителем

рег. №: П N014983/01 от 12.08.09

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 250 мг: фл. двухъемкостные с растворителем

рег. №: П N014983/01 от 12.08.09

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 500 мг: фл. в компл. с растворителем

рег. №: П N014983/01 от 12.08.09
Депо-Медрол®

Сусп. д/инъекц. 40 мг/1 мл: фл. 1 шт.

рег. №: П N012327/01 от 03.04.11
Депо-Медрол®

Сусп. д/инъекц. 80 мг/2 мл: фл. 1 шт.

рег. №: П N012327/01 от 03.04.11
Лемод®

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 125 мг: фл. в компл. с растворителем

рег. №: ЛСР-001550/08 от 14.03.08
Лемод®

Таб. 4 мг: 20 шт.

рег. №: ЛСР-001573/08 от 14.03.08
Перитол®

Сироп 400 мкг/1 мл: фл. 100 мл 1 шт.

рег. №: П N014084/01 от 29.01.09
Перитол®

Таб. 4 мг: 20 шт.

рег. №: П N014084/02 от 29.01.09

T78.3 - Ангионевротический отек (отек квинке)

Гистафен®

Таблетки

рег. №: П N016064/01 от 17.11.09 Дата перерегистрации: 18.05.12
Дексаметазон

Р-р д/инъекц. 4 мг/1 мл: амп. 5, 10, 20, 25 или 25 шт.

рег. №: П N014442/01-2002 от 18.11.08

Р-р д/инъекц. 8 мг/2 мл: амп. 5, 10, 15, 20 или 25 шт.

рег. №: П N014442/01-2002 от 18.11.08
Дексаметазон-Виал

Раствор для инъекций

рег. №: ЛСР-006923/10 от 21.07.10
Упаковано: ОЗОН (Россия)
Дексаметазон-КРКА

Таблетки

рег. №: П N012237/01 от 09.02.11 Дата перерегистрации: 05.11.19
Произведено и расфасовано: KRKA (Словения) Упаковка и выпускающий контроль качества: KRKA (Словения) или КРКА-РУС (Россия)
Димебон

Таб. 10 мг: 30 шт.

рег. №: ЛСР-004911/08 от 25.06.08
Зиртек®

Капли д/приема внутрь 10 мг/1 мл: фл.-капельн. 10 мл или 20 мл

рег. №: П N011930/01 от 29.05.07

Таб., покр. пленочной оболочкой, 10 мг: 7, 10 или 20 шт.

рег. №: П N014186/01 от 13.08.08
Ивепред

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 500 мг: фл. 1 шт. в компл. с растворителем

рег. №: ЛП-002113 от 28.06.13

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 1000 мг: фл. 1 шт. в компл. с растворителем

рег. №: ЛП-002113 от 28.06.13
Кларидол

Сироп 1 мг/1 мл: фл. 100 мл

рег. №: П N014159/02-2002 от 13.08.08

Таб. 10 мг: 7 шт.

рег. №: П N014159/01-2002 от 13.08.08
Кларисенс®

Сироп 1 мг/1 мл: 50 мл, 100 мл или 125 мл фл. 1 или 48 шт.

рег. №: Р N000698/01 от 31. 08.07

Таб. 10 мг: 7, 10, 20, 30 или 50 шт.

рег. №: ЛС-001318 от 23.06.10
Ксизал®

Капли д/приема внутрь 5 мг/1 мл: фл. 10 мл или 20 мл 1 шт.

рег. №: ЛСР-001308/08 от 29.02.08

Таб. , покр. пленочной оболочкой, 5 мг: 7, 10, 14 или 20 шт.

рег. №: П N016137/01 от 19.11.09
Лоратадин Штада

Таб. 10 мг: 7, 10, 14, 20, 21 или 30 шт.

рег. №: Р N001956/01 от 12.12.08
Лоратадин-Акрихин

Сироп 100 мг/100 мл: фл. 100 мл в компл. с мерн. ложкой

рег. №: Р N003765/01 от 06.10.09 Дата перерегистрации: 14.04.16
Лоратадин-Хемофарм

Сироп 5 мг/5 мл: 120 мл.

рег. №: П N016086/03 от 28.04.11
Метипред

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 250 мг: фл. 1 шт.

рег. №: П N015709/02 от 20.02.09 Дата перерегистрации: 18.01.16

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 250 мг: фл. 1 шт. в компл. с растворителем (амп. 4 мл 1 шт.)

рег. №: П N015709/02 от 20.02.09 Дата перерегистрации: 18.01.16
Метипред

Таб. 4 мг: 30 или 100 шт.

рег. №: П N015709/01 от 06.02.09 Дата перерегистрации: 14.09.20

Таб. 16 мг: 30 или 100 шт.

рег. №: П N015709/01 от 06.02.09 Дата перерегистрации: 14.09.20
Произведено и расфасовано: ORION CORPORATION (Финляндия)
Полиоксидоний®

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/инъекц. и местн. прим. 3 мг: фл. 5 шт.

рег. №: Р N002935/02 от 10.10.08 Дата перерегистрации: 12.12.18

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/инъекц. и местн. прим. 6 мг: фл. 5 шт.

рег. №: Р N002935/02 от 10.10.08 Дата перерегистрации: 12.12.18
Полифан

Порошок д/приема внутрь 1 кг: пак.

рег. №: Р N001944/01 от 30. 10.08
Полифан

Порошок д/приема внутрь 100 г: пак.

рег. №: Р N001944/01 от 30.10.08
Полифан

Порошок д/приема внутрь 500 г: пак.

рег. №: Р N001944/01 от 30.10.08
Полифепан

Гранулы д/приема внутрь 100 г: банки

рег. №: Р N001047/03 от 17.09.08
Полифепан

Гранулы д/приема внутрь 50 г: пачки 1 или 10 шт.

рег. №: Р N001047/03 от 17.09.08
Полифепан

Таб. 375 мг: 30, 50, 100 или 200 шт.

рег. №: Р N001047/04 от 10.09.08
Полифепан®

Порошок д/приема внутрь: 10 г, 50 г, 100 г, 200 г или 250 г пак.

рег. №: ЛП-005878 от 24.10.19
Полькортолон

Таб. 4 мг: 50 шт.

рег. №: П N013540/01 от 11.09.12
Преднизол

Раствор для в/в и в/м введения

рег. №: П N013091/01 от 07.09.07
Преднизолон

Р-р д/инъекц. 30 мг/1 мл: амп. 3, 5, 6, 10 или 20 шт.

рег. №: П N014426/01-2002 от 19.11.08
Преднизолон

Таб. 5 мг: 100 шт.

рег. №: ЛС-001000 от 24.05.11
Преднизолон

Таб. 5 мг: 20, 30, 50 или 60 шт.

рег. №: ЛП-000773 от 29.09.11
Рузам

Р-р д/п/к введения 0. 5 мл: амп. 5 или 10 шт

рег. №: ЛС-000791 от 25.11.10

Р-р д/п/к введения 0.2 мл: амп. 5 или 10 шт

рег. №: ЛС-000791 от 25.11.10
Солу-Кортеф

Лиофилизат д/пригот р-ра д/в/в и в/м введен. 100 мг: фл. двухъемкостн. 1 шт. (с растворителем)

рег. №: П N008915 от 19. 09.11

Лиофилизат д/пригот р-ра д/в/в и в/м введен. 100 мг: фл. 1 шт.

рег. №: П N008915 от 19.09.11
Фенистил®

Капли д/приема внутрь 1 мг/1 мл: фл. 20 мл с капельницей-дозатором

рег. №: П N011663/01 от 01.04.11 Дата перерегистрации: 08.04.16
Фенкарол®

Р-р д/в/м введения 10 мг/1 мл: амп. 1 мл или 2 мл 10 шт.

рег. №: ЛП-002387 от 27.02.14 Дата перерегистрации: 24.11.16
Фенкарол®

Таб. 10 мг: 20 шт.

рег. №: П N015541/01 от 16.03.09 Дата перерегистрации: 12.08.16

Таб. 25 мг: 20 шт.

рег. №: П N015541/01 от 16.03.09 Дата перерегистрации: 12.08.16

Таб. 50 мг: 15 или 30 шт.

рег. №: ЛП-002704 от 10.11.14 Дата перерегистрации: 24.11.16
Фильтрум®-СТИ

Таблетки

рег. №: Р N001189/01 от 18.05.12
Флостерон

Суспензия для инъекций

рег. №: П N015404/01 от 26.12.08
Цетиризин

Таб., покр. пленочной обол., 10 мг: 10, 20 или 30 шт.

рег. №: ЛП-000381 от 25.02.11
Цетиризин-Акрихин

Таблетки, покрытые пленочной оболочкой

рег. №: П N013633/01-2002 от 29.10.08 Дата перерегистрации: 11.06.15
Цетиринакс®

Таб., покр. пленочной оболочкой, 10 мг: 7 шт.

рег. №: ЛС-000215 от 01.03.10
Цетрин®

Таб., покр. пленочной оболочкой, 10 мг: 20 или 30 шт.

рег. №: П N013283/01 от 07.08.07 Дата перерегистрации: 02.03.18
Энтеросгель®

Паста д/приема внутрь: пак. 22.5 г 2, 10 или 20 шт.; тубы 225 г 1 шт.

рег. №: ЛП-N (000036)-(РГ- RU) от 10.02.20
Энтерумин

Порошок д/пригот. суспензии д/приема внутрь 5 г: пакеты 10 или 20 шт.

рег. №: ЛСР-004123/09 от 03.04.12

Порошок д/пригот. суспензии д/приема внутрь 10 г: пакеты 10 или 20 шт.

рег. №: ЛСР-004123/09 от 03.04.12
Деперзолон

Раствор для в/в и в/м введения

рег. №: П N012433/01 от 16.09.05
Депо-Медрол®

Сусп. д/инъекц. 40 мг/1 мл: фл. 1 шт.

рег. №: П N012327/01 от 03.04.11
Депо-Медрол®

Сусп. д/инъекц. 80 мг/2 мл: фл. 1 шт.

рег. №: П N012327/01 от 03.04.11
Зенаро

Таблетки, покрытые пленочной оболочкой

рег. №: ЛП-002216 от 03.09.13
ZENTIVA (Чешская Республика)
Кларготил®

Таблетки

рег. №: Р N002108/01-2003 от 17.01.05
Лемод®

Лиофилизат д/пригот. р-ра д/в/в и в/м введения 125 мг: фл. в компл. с растворителем

рег. №: ЛСР-001550/08 от 14.03.08
Лемод®

Таб. 4 мг: 20 шт.

рег. №: ЛСР-001573/08 от 14.03.08
Лорид®

Сироп 5 мг/5 мл: фл. 100 мл в компл. с мерной ложкой

рег. №: П N014461/02-2002 от 16.10.02
Лорид®

Таб. 10 мг: 10 шт.

рег. №: П N014461/01-2002 от 16.10.02
Перитол®

Сироп 400 мкг/1 мл: фл. 100 мл 1 шт.

рег. №: П N014084/01 от 29.01.09
Перитол®

Таб. 4 мг: 20 шт.

рег. №: П N014084/02 от 29.01.09

L30.0 - Монетовидная экзема - список препаратов нозологической группы в справочнике МКБ-10

Адвантан®

Эмульсия д/наружн. прим. 0.1%: туба 20 г

рег. №: П N013563/02 от 18.08.11 Дата перерегистрации: 26.12.19

Крем д/наружн. прим. 0.1%: туба 15 г

рег. №: П N013563/01 от 07.07.11 Дата перерегистрации: 01.06.16

Мазь д/наружн. прим. 0.1%: тубы 15 г или 50 г

рег. №: П N013563/03 от 06.07.11 Дата перерегистрации: 27.05.16

Мазь д/наружн. прим. (жирная) 0.1%: туба 15 г

рег. №: П N013563/04 от 12.08.11 Дата перерегистрации: 01.06.16
Акридерм СК

Мазь для наружного применения

рег. №: Р N000683/01 от 09.07.07 Дата перерегистрации: 30.06.20
Акридерм® Гента

Крем д/наружн. прим. 0.05 г+0.1 г/100 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: ЛС-000523 от 23.06.10 Дата перерегистрации: 15.12.16
Акридерм® Гента

Мазь д/наружн. прим. 0.05 г+0.1 г/100 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: ЛСР-006433/08 от 11.08.08 Дата перерегистрации: 12.08.16
Акридерм® ГК

Мазь д/наружн. прим. 0.05 г+0.1 г+1 г/100 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: ЛСР-001890/10 от 12.03.10 Дата перерегистрации: 12.08.16

Крем д/наружн. прим. 0.05 г+0.1 г+1 г/100 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: Р N002179/01 от 05.02.09 Дата перерегистрации: 12.08.16
Бевиплекс

Лиофилизированный порошок для приготовления раствора для инъекций

рег. №: П N014805/02-2003 от 15.03.10
Витанам

Таб. 198.8 мг: 50 или 100 шт.

рег. №: Р N000949/02 от 17.03.08
Гальманин

Порошок д/наружн. прим. 2 г+10 г/100 г: 10, 20, 25, 30, 40 или 50 г банки, 2 г пакеты 5 или 10 шт.

рег. №: ЛП-002137 от 12.07.13
Гистафен®

Таблетки

рег. №: П N016064/01 от 17.11.09 Дата перерегистрации: 18.05.12
Дермовейт®

Крем д/наружн. прим. 0.05%: туба 25 г

рег. №: П N015790/01 от 15.01.09 Дата перерегистрации: 14.11.17
Дермовейт®

Мазь д/наружн. прим. 0.05%: туба 25 г

рег. №: П N015790/02 от 15.01.09 Дата перерегистрации: 21.11.17
Димебон

Таб. 10 мг: 30 шт.

рег. №: ЛСР-004911/08 от 25.06.08
Дипросалик®

Мазь для наружного применения

рег. №: П N011343/02 от 11.08.08 Дата перерегистрации: 01.06.16
Дипроспан®

Сусп. д/инъекц. 2 мг+5 мг/1 мл: амп. 1 или 5 шт.

рег. №: ЛП-N (000098)-(РГ- RU) от 11.12.2020
Произведено, выпускающий контроль качества: SCHERING-PLOUGH LABO (Бельгия)
Зиртек®

Капли д/приема внутрь 10 мг/1 мл: фл.-капельн. 10 мл или 20 мл

рег. №: П N011930/01 от 29.05.07

Таб., покр. пленочной оболочкой, 10 мг: 7, 10 или 20 шт.

рег. №: П N014186/01 от 13.08.08
Зодак® Экспресс

Таблетки, покрытые пленочной оболочкой

рег. №: ЛП-002216 от 03.09.13 Дата перерегистрации: 04.09.18
Произведено: ZENTIVA (Чешская Республика)
Ирикар

Крем д/наружн. прим.: туба 50 г

рег. №: П N010591/01 от 06.08.10
Ирикар

Мазь д/наружн. прим.: туба 50 г

рег. №: П N012164/01 от 04.11.11
Кларидол

Сироп 1 мг/1 мл: фл. 100 мл

рег. №: П N014159/02-2002 от 13.08.08

Таб. 10 мг: 7 шт.

рег. №: П N014159/01-2002 от 13.08.08
Кларисенс®

Сироп 1 мг/1 мл: 50 мл, 100 мл или 125 мл фл. 1 или 48 шт.

рег. №: Р N000698/01 от 31.08.07

Таб. 10 мг: 7, 10, 20, 30 или 50 шт.

рег. №: ЛС-001318 от 23.06.10
Кларитин®

Сироп 1 мг/1 мл: фл. 60 мл или 120 мл в компл. с ложкой-дозатором или градуир. шприцем

рег. №: П N013494/02 от 05.12.07 Дата перерегистрации: 01.06.16

Таб. 10 мг: 7, 10, 14, 15, 20, 21, 30 или 45 шт.

рег. №: П N013494/01 от 12.12.07 Дата перерегистрации: 29.08.16
Комфодерм®

Мазь для наружного применения

рег. №: ЛП-003184 от 07.09.15 Дата перерегистрации: 28.03.17
Комфодерм® К

Крем для наружного применения

рег. №: ЛП-003211 от 22.09.15 Дата перерегистрации: 03.04.17
Комфодерм® М2

Крем для наружного применения

рег. №: ЛП-002911 от 13.03.15 Дата перерегистрации: 31.05.17
Кутивейт®

Крем д/наружн. прим. 0.05% (500 мкг/1 г): туба 15 г

рег. №: П N012556/01 от 15.07.09 Дата перерегистрации: 13.05.14
Кутивейт®

Мазь д/наружн. прим. 0.005% (50 мкг/1 г): туба 15 г

рег. №: П N012556/02 от 16.07.09 Дата перерегистрации: 13.05.14
Лоратадин-Акрихин

Сироп 100 мг/100 мл: фл. 100 мл в компл. с мерн. ложкой

рег. №: Р N003765/01 от 06.10.09 Дата перерегистрации: 14.04.16
ЛК Перфэктоин®

Крем

рег. №: KZ.16.01.98.001.E. 001002.12.17 от 05.12.17
Произведено: BITOP (Германия)
Преднизолон

Таб. 5 мг: 100 шт.

рег. №: П N011381/01 от 25.05.09 Дата перерегистрации: 23.10.19
Пробифор®

Капс. 500 млн.КОЕ: банки 6, 10, 18 или 30 шт.

рег. №: ЛС-002558 от 29.04.12 Дата перерегистрации: 03.06.20

Порошок д/приема внутрь 500 млн.КОЕ: пак. 6, 10 или 30 шт.

рег. №: Р N000090/01 от 04.09.11 Дата перерегистрации: 04.06.20

Капс. 500 млн.КОЕ: фл. 6, 10, 18 шт.

рег. №: ЛС-002558 от 29.04.12 Дата перерегистрации: 03.06.20
Прополис

Мазь д/наружн. прим. гомеопатическая: туба 30 г

рег. №: Р N000180/01 от 13.05.09
Псило-Бальзам®

Гель для наружного применения

рег. №: П N015442/01 от 15.12.08 Дата перерегистрации: 18.03.19
Радевит® Актив

Мазь для наружного применения

рег. №: Р N000330/01 от 07.08.07 Дата перерегистрации: 27.04.17
Редерм®

Мазь д/наружн. прим. 0.5 мг+30 мг/1 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: ЛСР-000865/10 от 10.02.10 Дата перерегистрации: 14.03.18
Синафлан

Мазь д/наружн. прим. 0.025%: тубы 10 г или 15 г

рег. №: ЛП-000359 от 22.02.11
Скин-Кап

Крем д/наружн. прим 0.2%: туба 15 или 50 г, саше 5 г.

рег. №: П N012231/02 от 07.07.08

Аэрозоль д/наружн. прим. 0.2%: баллоны 35 г, 70 г или 140 г в компл. с насадкой

рег. №: П N012231/03 от 11.01.10 Дата перерегистрации: 16.09.16

Шампунь 1%: фл. 50, 150 мл или 400 мл 1 шт; саше 5 г 5 шт.

рег. №: П N012231/01 от 08.07.08
Супироцин-Б

Мазь для наружного применения

рег. №: ЛСР-004419/09 от 04.06.09 Дата перерегистрации: 06.12.17
Тетрадерм®

Крем для наружного применения

рег. №: ЛП-003766 от 04.08.16 Дата перерегистрации: 22.08.18
Тимоген®

Крем д/наружн. прим. 0.05%: тубы 20 г или 30 г

рег. №: ЛСР-003508/07 от 31.10.07 Дата перерегистрации: 05.11.19
Тридерм®

Мазь д/наружн. прим. 500 мкг+10 мг+1 мг/1 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: П N013503/01 от 20.12.07 Дата перерегистрации: 30.05.16

Крем д/наружн. прим. 500 мкг+10 мг+1 мг/1 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: П N013502/01 от 29.07.08 Дата перерегистрации: 19.05.16
Уртика-Плюс

Гранулы гомеопатические

рег. №: Р N003518/01 от 09.09.09
Фенистил®

Капли д/приема внутрь 1 мг/1 мл: фл. 20 мл с капельницей-дозатором

рег. №: П N011663/01 от 01.04.11 Дата перерегистрации: 08.04.16
Фенистил®

Эмульсия д/наружн. прим. 0.1%: фл. 8 мл с аппликатором

рег. №: ЛП-000794 от 03.10.11 Дата перерегистрации: 24.11.16

Гель д/наружн. прим. 1 мг/1 г: тубы 30 г, 50 г или 100 г

рег. №: П N011663/02 от 01.04.11 Дата перерегистрации: 23.01.17
Фенистил® 24

Капсулы пролонгированного действия

рег. №: П N011660/01 от 08.09.06 Дата перерегистрации: 18.05.10
Фенкарол®

Таб. 10 мг: 20 шт.

рег. №: П N015541/01 от 16.03.09 Дата перерегистрации: 12.08.16

Таб. 25 мг: 20 шт.

рег. №: П N015541/01 от 16.03.09 Дата перерегистрации: 12.08.16

Таб. 50 мг: 15 или 30 шт.

рег. №: ЛП-002704 от 10.11.14 Дата перерегистрации: 24.11.16
Флостерон

Суспензия для инъекций

рег. №: П N015404/01 от 26.12.08
Фторокорт

Мазь для наружного применения

рег. №: П N011862/01 от 02.06.10 Дата перерегистрации: 30.05.19
Целестодерм®

Мазь д/наружн. прим. 0.1%: тубы 15 г или 30 г

рег. №: П N012745/01 от 14.06.11

Крем д/наружн. прим. 0.1%: тубы 15 г или 30 г

рег. №: П N012745/02 от 14.06.11
Целестодерм®-В с гарамицином

Мазь д/наружн. прим. 1 мг+1 мг/1 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: П N012747/01 от 14.06.11

Крем д/наружн. прим. 1 мг+1 мг/1 г: тубы 15 г или 30 г

рег. №: П N012747/02 от 30.06.11
Цетиризин-Акрихин

Таблетки, покрытые пленочной оболочкой

рег. №: П N013633/01-2002 от 29.10.08 Дата перерегистрации: 11.06.15
Цетиринакс®

Таб., покр. пленочной оболочкой, 10 мг: 7 шт.

рег. №: ЛС-000215 от 01.03.10
Цетрин®

Таб., покр. пленочной оболочкой, 10 мг: 20 или 30 шт.

рег. №: П N013283/01 от 07.08.07 Дата перерегистрации: 02.03.18
Цинокап®

Аэрозоль д/наружн. прим 0.2%: баллон 58 г

рег. №: ЛСР-010497/08 от 24.12.08
Цинокап®

Крем д/наружн. прим 0.2%: тубы 25 г или 50 г

рег. №: ЛСР-010496/08 от 24.12.08
Элоком®

Мазь д/наружн. прим. 0.1%: тубы 15 г или 30 г 1 шт.

рег. №: П N013256/01 от 18.01.08
Бемилон

Крем для наружного применения

рег. №: ЛСР-008173/09 от 15.10.09
Бетадерм® А

Мазь для наружного применения

рег. №: ЛП-001626 от 06.04.12 Дата перерегистрации: 23.12.13
Виташарм®

Таблетки, покрытые оболочкой

рег. №: Р N001241/01 от 01.10.07
Кларготил®

Таблетки

рег. №: Р N002108/01-2003 от 17.01.05
Клеоре

Крем для наружного применения

рег. №: ЛСР-005291/10 от 08.06.10
Семпрекс

Капсулы

рег. №: П N016095/01 от 07.12.04 Дата перерегистрации: 22.12.09
Эловера®

Крем для наружного применения

рег. №: ЛСР-004420/09 от 04.06.09

ML6 | Присоединяйтесь к нашей команде

В ML6 мы считаем важным дать возможность учиться, расти и преуспевать, работая с лучшими из лучших в динамичной среде. Мы с радостью поможем вам сделать первые шаги в профессиональном мире и сделать карьеру своей мечты. Мы ищем талантливых людей, разделяющих наши ценности и желающих оказать влияние на нашу жизнь.

У нас есть различные возможности для

  1. инженеров машинного обучения, инженеров данных, программистов
  2. инженеров по решениям, инженеров по работе с клиентами
  3. управления информацией
  4. HR

Мы с нетерпением ждем встречи с вами.Изучите возможности и подайте заявку, если вы заинтересованы. Пожалуйста, укажите стажировку, которая вас интересует.

1. Инженеры машинного обучения, инженеры данных, инженеры программного обеспечения

В настоящее время вы учитесь в области, связанной с информатикой и наукой о данных в частности, и ищите динамично развивающуюся среду, в которой можно работать с новейшими технологиями машинного обучения и обработки данных. Вы будете полноценным членом нашей команды и будете работать над некоторыми из наших внутренних проектов в качестве инженера по машинному обучению, инженера-программиста или инженера по данным.

Требования:

  • Сильные аналитические способности, знание различных статистических методов, не боится математики и знакомство с научными исследованиями.
  • Знакомство с языками и инструментами статистического анализа, такими как Python, SQL.
  • Отличное устное и письменное общение на английском языке.
  • В настоящее время вы получаете степень в области информатики или смежной области.

Наши стажировки и диссертации связаны с нашими разделами.Глава - это объединенная команда экспертов по определенной теме, которая позволяет накапливать знания и обмениваться ими между проектами. В главах знания формируются путем проведения прикладных исследований и извлечения уроков из проектов.

Главы разделены на 2 типа:

  • Вспомогательные главы (по горизонтали): эти главы влияют на все проекты, которые мы делаем: ML в производстве и Архитектура программного обеспечения
  • Главы домена ML (по вертикали): эти главы специально предназначены для определенного набора проектов в их конкретной области машинного обучения: Computer Vision , NLP , Structured Data .
2. Лаборатории

Присоединяясь к нашей команде лабораторий, вы присоединяетесь к сильной местной команде, которая является частью глобальной сети талантливых профессионалов. Мы предоставляем возможности для налаживания постоянных связей с коллегами и клиентами как на местном уровне, так и по всему миру, потому что все мы работаем лучше, когда соединяем точки между нашими людьми и их сильными сторонами.

3. Управление информацией

Блок управления информацией обеспечивает команды ML6 эффективной информацией.
Для этого мы разрабатываем ряд внутренних инструментов (например, информационные панели, приложения и т. Д.).
Мы предлагаем вам возможность поработать над приложениями, будь то бэкэнд и / или фронтенд.
Мы ищем кандидатов, которые работали с основным сервером (предпочтение: Python) и / или языками внешнего интерфейса (предпочтение: React).

4. HR

Вы заинтересованы в области управления персоналом и заинтересованы в получении практического опыта?

Мы предлагаем вам возможность познакомиться с несколькими областями управления персоналом, такими как Comp & Ben и Recruiting.С одной стороны, вы будете сотрудничать в оперативном подборе персонала от А до Я. С другой стороны, вы будете участвовать в оптимизации нашей международной компании Comp & Ben.

Требования

Мы ждем встречи с вами. Изучите возможности и подайте заявку, если вы заинтересованы. Пожалуйста, укажите стажировку, которая вас интересует.

Наша команда

НАША КОМАНДА

Познакомьтесь с нашими специалистами, которые делают все возможное

Спасибо! Ваше сообщение получено!

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

пример таблетки

Николас Деруиттер

Генеральный директор

Гент

Коен Вершерен

Архитектор корпоративных решений

Гент

Маттиас Фейс

0003

Гент

Julien Schuermans

Руководитель отдела структурированных данных

Гент

Steyn Heskes

Руководитель отдела продаж

Thomas Dehaene

Руководитель отдела NLP

Ghent

Florentijn

Ghent

Florentijn Doren

HR Business Partner

Ghent

Jens Bontinck

Руководитель лаборатории

Robbe Sneyders

Руководитель отдела доставки

Ghent

Fé Zenner

HR Manager

Ghent

Ghent Руководитель отдела продаж

Берлин

Жюль Таллоен

Инженер по машинному обучению

Гент

Обработка естественного языка

Лоренс Вейс

Инженер по данным

Амстердам

Янв Ван Луй

Компьютерный отдел

Анна Крогагер

Старший инженер по машинному обучению

Гент

Юта Стаес

Руководитель группы

Гент

Мелис Аталай

Специалист по цифровому маркетингу

Гент

Хелентеент Хелентеент Глава службы безопасности

Гент

Ник Хейнеман

Ведущий специалист по генерации

Гент

Свен Райменанс

Руководитель отдела продаж на территории

Гент

Слуги обслуживания

Амстердам

Руководитель отдела продаж

Амстердам 02 Дэниел Мейтен

Ведущий специалист по генерации

Берлин

Эдле Эверарт

Менеджер по работе с клиентами

Гент

Дилан Корбил

Менеджер по работе с клиентами

Фредерик Сталлаерт

0002000200020003

Гент

Жан Фреро

Инженер по работе с клиентами

Гент

Кэролайн Адам

Инженер по работе с клиентами

Гент

Ракель Соуза

Финансовый контролер

Гент

Гент

Директор по финансам Саймон Лог Ван Брицом

Помощник бухгалтера

Гент

Свен Дегроот

Старший инженер по машинному обучению

Гент

Светлана Валевич

Руководитель отдела архитектуры программного обеспечения

Гент

Йонас Boecquaert

Data Engineer

Ghent

Thomas Vrancken

Engine Learning Engineer

Ghent

Ward Van Driesche

Machine Learning Engine

Ghent

Tim De Smet

Tim De Smet Machine

Руководитель группы

Гент

Рубен Дежаегере

Инженер по данным

Гент

Томас Янсенс

Старший инженер по машинному обучению

Гент

Rebekmyus Ghent

ML

Legend

Инженер по машинному обучению

Гент

Робин Де Ниф

Инженер по программному обеспечению

Гент

Нихил Нагарадж

Инженер по машинному обучению

Гент

Томас Юттенхоув

Машинное обучение hent

Джеффри Хаген

Руководитель отряда

Амстердам

Константин Бушмайер

Инженер по машинному обучению

Амстердам

Джин Ли

Инженер по машинному обучению

Амстердам

Амстердам Data Analyst

Campbell

Data Engineer

Amsterdam

Alexandru Balan

Machine Learning Engine

Amsterdam

Samuel Matthew Koesnadi

Machine Learning Engine

Amsterdam

Victor Sonck

Senior Machine Learning Engine2

Руководитель группы

Гент

Руван Ламбрихтс

Инженер по машинному обучению

Гент

Маттиас Дуривет

Инженер-программист

Гент

Якоб Кассиман

hine Learning Engineer

Ghent

Joppe Massant

Machine Learning Engineer

Ghent

Lucas Desard

Machine Learning Engineer

Ghent

Arne Vandendorhent

9000ritory

Альпийский регион

Цюрих

Иван Оливос

Менеджер проекта

Rosemarijn Dumont

Менеджер проекта

Хотите присоединиться к нам?

FDA одобряет использование 0.Доза 5 мл Fluzone® Quadrivalent (вакцина против гриппа) у детей в возрасте от 6 месяцев

FDA одобряет использование дозы 0,5 мл Fluzone® Quadrivalent (вакцины против гриппа) у детей в возрасте от 6 месяцев

- Доза 0,5 мл теперь одобрена для использования у детей в возрасте от 6 месяцев до 35 месяцев

- Эта новая опция предлагает медицинским работникам удобство использования одинаковой дозы 0,5 мл для всех подходящих детей при иммунизации против гриппа

BRIDGEWATER, N.J., 23 января 2019 г. / PRNewswire / - Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрило использование дозы 0,5 мл Fluzone ® Quadrivalent (вакцина против гриппа) для детей в возрасте от 6 до 35 месяцев. Санофи Пастер, вакцинное подразделение Санофи, будет иметь дозу 0,5 мл в дополнение к дозе 0,25 мл, доступную в предстоящем сезоне 2019-20 гг. Для этого расширенного возрастного диапазона.

«Предоставление педиатрам возможности использовать ту же дозу 0,5 мл для детей может помочь упростить иммунизацию», - сказал доктор .Дэвид П. Гринберг, региональный медицинский руководитель в Северной Америке, Санофи Пастер. «Потенциально опасные для жизни последствия гриппа у детей, о которых сообщалось в сезоне 2017-18 годов, особенно среди тех, кто не был вакцинирован, отрезвляют. Мы обязуемся каждый день предлагать решения, которые помогут удовлетворить текущие потребности общественного здравоохранения, связанные с гриппом, особенно среди уязвимых групп, таких как маленькие дети ».

Сегодняшнее одобрение подтверждается клиническими данными исследования безопасности и иммуногенности фазы IV, проведенного с участием почти 2000 детей, которые продемонстрировали, что одна или две дозы 0.5 мл вакцины для детей в возрасте от 6 до 35 месяцев имели профиль безопасности, сравнимый с одной или двумя дозами 0,25 мл вакцины, без каких-либо новых проблем безопасности, и вызывали устойчивый иммунный ответ. Подробные результаты были представлены на заседании Педиатрических академических обществ в апреле 2018 г., а также на заседании Консультативного комитета по практике иммунизации и конференции Американской академии семейных врачей по опыту семейной медицины в октябре 2018 г.

Портфель вакцин от гриппа Санофи Пастер включает варианты, которые помогают защитить от гриппа всех подходящих пациентов.Помимо четырехвалентной вакцины Fluzone, портфель продуктов включает четырехвалентную вакцину Flublok ® (вакцина против гриппа) и Fluzone ® High-Dose (вакцина против гриппа), единственные две вакцины против гриппа, которые, как доказано, помогают предотвратить большее количество случаев гриппа у пожилых людей. по сравнению с их компараторами стандартных доз вакцины против гриппа в рандомизированных контролируемых испытаниях. В этих же испытаниях наиболее частыми местными и системными побочными реакциями на вакцины Flublok Quadrivalent и Fluzone High-Dose являются боль в месте инъекции, головная боль и миалгия.

Поставщики медицинских услуг могут разместить на сайте www.VaccineShoppe.com резервирование на 2019-20 лет для всех вакцин Санофи Пастер, включая 0,5 мл вакцины Fluzone Quadrivalent для использования у всех подходящих педиатрических пациентов. Доза 0,25 мл четырехвалентной вакцины Fluzone будет доступна для бронирования в 2019-20 гг.

Важная информация по безопасности четырехвалентной вакцины Флублок, четырехвалентной вакцины флузон и высокодозной вакцины флузон

Показание
Четырехвалентная вакцина Flublok, четырехвалентная вакцина Fluzone и высокодозная вакцина от гриппа Fluzone показаны для активной иммунизации с целью профилактики гриппа, вызываемого вирусами подтипа A и вирусом (ами) B, содержащимися в каждой вакцине.Четырехвалентная вакцина Флублок одобрена для использования у лиц в возрасте 18 лет и старше. Четырехвалентная вакцина Fluzone одобрена для использования у лиц в возрасте от 6 месяцев. Вакцина Fluzone High-Dose одобрена для использования у людей в возрасте 65 лет и старше.

Информация по безопасности
Четырехвалентная вакцина Flublok, четырехвалентная вакцина Fluzone и высокодозная вакцина Fluzone не следует вводить лицам, у которых была тяжелая аллергическая реакция (например, анафилаксия) на какой-либо компонент вакцины (включая яичные или яичные продукты для Fluzone). Quadrivalent и Fluzone High-Dose) или после предыдущей дозы соответствующей вакцины.Кроме того, Fluzone Quadrivalent и Fluzone High-Dose не следует назначать лицам, у которых была тяжелая аллергическая реакция после предыдущей дозы какой-либо противогриппозной вакцины.

Сообщите своему врачу, если вы когда-либо испытывали синдром Гийена-Барре (сильная мышечная слабость) после предыдущей дозы вакцины против гриппа. Если вы заметили какие-либо другие проблемы или симптомы после вакцинации, немедленно обратитесь к своему лечащему врачу.

У взрослых наиболее частые побочные эффекты Flublok Quadrivalent, Fluzone Quadrivalent и Fluzone High-Dose включают боль в месте укола; головная боль и боли в мышцах.У детей наиболее частыми побочными эффектами Fluzone Quadrivalent являются боль, покраснение и отек в месте укола; мышечные боли, утомляемость и головная боль (раздражительность, ненормальный плач, сонливость, потеря аппетита, рвота и лихорадка у маленьких детей). Могут возникнуть другие побочные реакции на эти вакцины. Вакцинация четырехвалентным флублоком, четырехвалентным флузоном или высокой дозой флузона может не защитить всех людей.

Перед введением ознакомьтесь с полной информацией о назначении вакцины Flublok Quadrivalent , Fluzone Quadrivalent или вакцины Fluzone High-Dose.Также см. Полную информацию для пациентов по четырехвалентной вакцине Fluzone или высокодозной вакцине Fluzone.

О Санофи
Санофи стремится поддерживать людей в решении их проблем со здоровьем. Мы - глобальная биофармацевтическая компания, ориентированная на здоровье человека. Мы предотвращаем болезни с помощью вакцин, предлагаем инновационные методы лечения боли и облегчения страданий. Мы поддерживаем тех немногих, кто страдает редкими заболеваниями, и миллионы людей с длительными хроническими заболеваниями.

Санофи, в которой работает более 100 000 человек в 100 странах, трансформирует научные инновации в решения для здравоохранения по всему миру.

Санофи, Расширение возможностей жизни

Заявления о перспективах Санофи

Этот пресс-релиз содержит заявления прогнозного характера, как это определено в Законе о реформе судебных разбирательств по частным ценным бумагам 1995 года с поправками. Заявления прогнозного характера - это заявления, которые не являются историческими фактами. Эти заявления включают прогнозы и оценки относительно маркетингового и другого потенциала продукта или относительно потенциальных будущих доходов от продукта.Прогнозные заявления обычно идентифицируются словами «ожидает», «ожидает», «полагает», «намеревается», «оценивает», «планирует» и аналогичными выражениями. Хотя руководство Санофи считает, что ожидания, отраженные в таких прогнозных заявлениях, являются разумными, инвесторов предупреждают, что прогнозная информация и заявления подвержены различным рискам и неопределенностям, многие из которых трудно предсказать и, как правило, находятся вне контроля Санофи. которые могут привести к тому, что фактические результаты и развитие событий будут существенно отличаться от тех, которые выражены, подразумеваются или прогнозируются в прогнозной информации и заявлениях.Эти риски и неопределенности включают, помимо прочего, неожиданные регулирующие действия или задержки или государственное регулирование в целом, которые могут повлиять на доступность или коммерческий потенциал продукта, отсутствие гарантии того, что продукт будет коммерчески успешным, неопределенности, присущие исследованиям и разработка, включая будущие клинические данные и анализ существующих клинических данных, относящихся к продукту, включая пост-маркетинг, неожиданные проблемы с безопасностью, качеством или производством, конкуренцию в целом, риски, связанные с интеллектуальной собственностью, и любые связанные с ней будущие судебные разбирательства и конечный результат такого судебного разбирательства , а также нестабильные экономические условия, а также риски, которые обсуждались или идентифицировались в публичных документах, поданных в SEC и AMF, поданных Санофи, включая риски, перечисленные в разделах «Факторы риска» и «Предупреждающее заявление в отношении прогнозных заявлений» годового отчета Санофи по Форме 20-F за год, закончившийся 31 декабря 2017 г.За исключением случаев, предусмотренных действующим законодательством, Санофи не берет на себя никаких обязательств по обновлению или пересмотру какой-либо прогнозной информации или заявлений.

Источник: Sanofi (EURONEXT: SAN) (NASDAQ: SNY)

ИСТОЧНИК Sanofi

AI / ML Cisco может сделать обновление Wi-Fi 6 успешным

Обновление до Wi-Fi 6 - это не просто замена самых старых точек доступа. Подлинное ценное предложение заключается в том, чтобы найти области, в которых определенные функции Wi-Fi 6 улучшат производительность сети и удобство работы пользователей.Возможности AI / ML в Cisco DNA Center могут помочь вам найти эти возможности обновления.

Wi-Fi 6 имеет несколько новых функций, которые полезны для решения проблем, которые раньше были непреодолимыми проблемами в беспроводной сети.
Первый шаг - понять эти новые функции Wi-Fi 6 и проблемы беспроводной связи, которые они решают.

Пока вы сидите дома и читаете это, вы можете анализировать беспроводную сеть своего кампуса на предмет областей, в которых Wi-Fi 6 может принести максимальную отдачу от вложенных средств.Wi-Fi 6 имеет несколько новых функций, которые полезны для решения проблем, которые раньше были непреодолимыми проблемами в беспроводной сети. На панели управления Cisco DNA Center Assurance есть функции AI / ML, которые помогут вам найти эти области!

Первый шаг - понять эти новые функции Wi-Fi 6 и проблемы беспроводной связи, которые они решают:

Низкая производительность в сильно перегруженных областях : OFDMA в Wi-Fi 6, позволяет нескольким клиентам осуществлять одновременную передачу для увеличения пропускной способности в сильно загруженных областях.

Низкая производительность восходящего канала на мобильных устройствах : Подканалы восходящего канала в Wi-Fi 6 обеспечивают мобильным устройствам большую мощность радиопередачи без увеличения расхода заряда аккумулятора. Это обеспечивает мобильным устройствам лучшую производительность Wi-Fi в сложных условиях.

Высокие радиопомехи : Карта восходящего канала Wi-Fi 6 OFDMA создает синхронизацию, которая приводит к меньшим помехам между клиентами и между точками доступа. Кроме того, OFDMA позволяет клиентам передавать по небольшим каналам с большей мощностью, что делает их гораздо менее восприимчивыми к помехам от других беспроводных устройств.

Проблема малых пакетов Интернета вещей : ИТ-группы с большой концентрацией устройств Интернета вещей (производство, управление процессами, видеонаблюдение и т. Д.) Хорошо знакомы с узким местом обработки пакетов, которым могут стать точки доступа. Современные наборы микросхем Wi-Fi 6 решают эту проблему с помощью мощных четырехъядерных процессоров с частотой 2,2 ГГц, которые могут обрабатывать в три раза больше пакетов, чем большинство точек доступа 802.11ac, и в двенадцать раз больше, чем большинство точек доступа 802.11n. Эта вычислительная мощность в сочетании с хорошо продуманным механизмом пересылки данных точки доступа может устранить большинство проблем, которые у вас были при поддержке устройств IoT.

Теперь давайте посмотрим, как можно использовать AI / ML в Cisco DNA Center, чтобы быстро находить области в сети вашего кампуса, подходящие для этих сложных условий.

Заселенные районы

Любая простая система управления сетью с беспроводными тепловыми картами может показать вам области с высокой загруженностью. Но даже более старый 802.11ac / Wi-Fi 5 (с многопользовательским MIMO) вполне может справиться с большинством перегруженных областей. Чтобы получить максимальную отдачу от наших затрат на Wi-Fi, мы хотим обновить только те области, где эта перегрузка влияет на производительность и взаимодействие с пользователем.В разделе «Гарантия» в Cisco DNA Center есть область под названием «Тенденции и аналитика», где вы можете использовать AI / ML для сравнения практически любых данных в сети вашего кампуса. Вы можете сравнить производительность беспроводной сети в ваших зданиях, на разных этажах или даже сравнить каждую точку доступа в кампусе. На приведенном выше графике показано использование каналов 2216 точек доступа в порядке убывания. Точки доступа, отмеченные темно-красным цветом, используют очень высокий процент беспроводной среды, чтобы удовлетворить спрос. Затем вы можете просмотреть частоту отказов пакетов в этих часто используемых точках доступа.Это быстро скажет вам, какие точки доступа имеют (1) высокую загрузку И (2) высокую скорость повторной передачи. Обновление этих точек доступа до Wi-Fi 6 - хорошее вложение. –Обратите внимание, что в зависимости от того, когда вы читаете это, вы хотите вернуться на несколько месяцев назад, когда трафик беспроводной сети вашего кампуса был нормальным. Февраль - хороший месяц, потому что он наступает после зимних каникул и до весенних каникул.

Области, где мобильные устройства не справляются

Чтобы свести к минимуму расход заряда батареи, радиомодули Wi-Fi мобильных устройств передают с гораздо меньшей мощностью (обычно 15 мВт), чем мощность передачи для точек доступа (100 мВт или более).Из-за этого мобильные устройства часто не могут отправлять данные (восходящий канал), даже если индикатор уровня сигнала Wi-Fi мобильного устройства показывает полную мощность. Это происходит потому, что мобильное устройство измеряет, как оно получает сигнал от точки доступа (нисходящий канал). Эта проблема часто усугубляется в определенных областях университетского городка, потому что строительные материалы различаются, а такие вещи, как бетон и металл, усугубляют эту слабость восходящего канала. OFDMA в Wi-Fi 6 позволяет мобильному устройству сконцентрировать свою передачу (восходящий канал) на меньшем радиоканале для большей мощности.Если это не имело смысла, представьте, как насадка на садовом шланге концентрирует поток воды, придавая ему большую мощность. Результатом для Wi-Fi 6 является способность устройства с низким энергопотреблением передавать с гораздо более высоким качеством сигнала восходящей линии связи, что помогает преодолевать (или отскакивать) тяжелые стены и другие препятствия. Итак, как вы можете обнаружить области в кампусе, где клиенты Wi-Fi испытывают некачественный исходящий канал?

Вернитесь к разделу «Тенденции и аналитика AI / ML» и сравните средний RSSI клиента (индикатор уровня принимаемого сигнала) по всем точкам доступа в вашем кампусе.Это расскажет вам, как каждая точка доступа получает сигнал от беспроводных клиентов. Для обновления Wi-Fi 6 следует выбирать точки доступа с низкими средними показателями.

Зоны сильных помех

Помехи - это сложная проблема для диагностики в беспроводных сетях, поскольку симптомы помех могут быть разными. Пользователи могут столкнуться с длительным временем подключения, низкой производительностью приложений и трудностями при подключении к облаку. Хорошая новость заключается в том, что функция AI Network Analytics в Cisco DNA Center автоматически определяет помехи и предупреждает вас в окне «10 основных проблем» прямо на первой странице панели инструментов.

Итак, если вы видели эти предупреждения на главном экране, было бы неплохо узнать, может ли Wi-Fi 6 помочь уменьшить эти помехи. Если вы перейдете в меню AI / ML «Trends and Insights», вы можете отсортировать точки доступа по уровням помех. Это может дать вам список ваших самых злостных обидчиков. Щелкните одну из точек доступа и найдите инструмент «Интеллектуальный захват» вверху окна. Этот инструмент использует точки доступа к сети для выполнения комплексного анализа пакетов, кадров и спектра.

В окне Intelligent Capture нажмите на анализ спектра и наблюдайте, как программное обеспечение начинает отслеживать беспроводной трафик на предмет серьезности помех и рабочего цикла. Волны показывают каналы, на которых расположены помехи, и как они влияют на рабочий цикл этой конкретной точки доступа. Это комплексный тест, который сканирует все доступные беспроводные каналы с трафиком из вашей реальной сети в этом месте.

Intelligent Capture позволяет детально изучить этот вопрос и определить процент использования канала для этой точки доступа, других точек доступа и даже помех, не связанных с Wi-Fi.Изображение справа - это снимок экрана с результатами спектрального анализа на частоте 2,4 ГГц (я вырезал экран, чтобы можно было увеличить изображение). Каналы 1 и 2 имеют высокий уровень помех, а каналы 3 и 4 - нет. Если вы обнаружите, что помехи ограничиваются одним или двумя каналами Wi-Fi, вы можете настроить свою точку доступа для работы за пределами этих каналов. Однако, если помехи возникают по всем каналам, у вас есть отличный кандидат для обновления Wi-Fi 6. Синхронизация OFDMA в Wi-Fi 6 значительно минимизирует любые самоинтерференции (помехи между вашими собственными сетевыми устройствами и точками доступа), а ваши клиенты Wi-Fi 6 смогут передавать по более узкому и более мощному радиоканалу, предоставляя им повышенная устойчивость к внутренним и внешним помехам.

Всего 20 Мбит / с данных M2M могут занять почти половину емкости вашей точки доступа!

Проблема малых пакетов Интернета вещей

ИТ-команды, управляющие сетями для производства, управления процессами, добычи полезных ископаемых и цифровых городов, хорошо знакомы с проблемой малых пакетов Интернета вещей. Это уже давно является проблемой для сетей Wi-Fi, используемых для межмашинного соединения (M2M) и видеонаблюдения. Проблема в том, что эти типы связи используют небольшие объемы данных с высокой частотой.Большинство форм M2M инкапсулируют свои данные в 64-байтовые пакеты UDP, в то время как для большинства обычных передач IP-файлов используются более крупные пакеты размером 1500 байтов. Точка доступа Wi-Fi ограничена по количеству пакетов в секунду (PPS), которые может обрабатывать встроенный набор микросхем. Представьте себе набор микросхем Wi-Fi, способный обрабатывать 30 000 пакетов в секунду. Для обычных пакетов данных размером 1500 байт это устройство способно передавать 360 Мбит / с (30 000 * 1500 * 8). Но для 64-байтовых пакетов максимальная пропускная способность падает до 45 Мбит / с. Что еще более важно, 20 Мбит / с данных M2M могут занять почти половину емкости моей точки доступа!

Чтобы найти небольшие проблемные области пакетов в сети вашего кампуса, начните с просмотра меню AI / ML «Trends and Insights» и отсортируйте точки доступа на основе «Traffic.Это позволит выделить наиболее загруженные точки доступа на основе передачи пакетов. Как и раньше, используйте функцию интеллектуального захвата, но на этот раз посмотрите на окно счетчика кадров и ошибок кадров (показано слева). Любые точки доступа с большим объемом трафика, большим количеством кадров и большим количеством ошибок кадров являются отличными кандидатами для обновления Wi-Fi 6. В прошлом Cisco внесла множество усовершенствований, чтобы преодолеть ограничения типичных наборов микросхем Wi-Fi, таких как HDX и «Turbo». Производительность »в точках доступа Cisco Aironet серий 2700 и 3700 для 802.11ac. Эта технология HDX вместе с четырехъядерными процессорами, которые теперь доступны в новых наборах микросхем Wi-Fi 6, выводят пропускную способность пакетов на совершенно новый уровень, и вы можете увидеть это в точках доступа Cisco Catalyst 9100 и Cisco Meraki Wi-Fi 6 Access Point.

Моя цель в этом блоге состояла в том, чтобы показать вам возможности AI / ML в Cisco DNA Center и то, как он может найти некоторые из менее очевидных, но более важных возможностей для обновления до Wi-Fi 6. Материал может быть немного больше технических, чем большинство наших блогов здесь, в Cisco, поэтому, пожалуйста, не стесняйтесь комментировать ниже любые вопросы, которые могут у вас возникнуть.

Cisco DNA Assurance и AI Network Analytics включены в программное обеспечение Cisco DNA Advantage.

Посмотрите на решение AI / ML в действии с Cisco DNA Analytics and Assurance.

Дополнительные ресурсы

Точки доступа Cisco Catalyst Wi-Fi 6

Точки доступа Cisco Meraki Wi-Fi 6

Поделиться:


6 тенденций, определяющих состояние искусственного интеллекта и машинного обучения - O’Reilly

Присоединяйтесь к Роджеру Магуласу 26 марта в интерактивном онлайн-сеансе, посвященном недавнему исследованию O'Reilly AI / ML.Узнайте подробности.

Онлайн-обучение O’Reilly - это кладезь информации о тенденциях, темах и проблемах, которые необходимо знать техническим руководителям для выполнения своей работы. Мы используем его в качестве источника данных для нашего ежегодного анализа платформы, и мы используем его в качестве основы для этого отчета, где мы внимательно рассматриваем наиболее часто используемые и популярные темы в машинном обучении (ML) и искусственном обучении. разведка (ИИ) по О'Рейли [1] .

Наш анализ данных, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, с платформы онлайн-обучения O’Reilly показывает:

Учись быстрее.Копай глубже. Смотрите дальше.

  • Неконтролируемое обучение резко выросло в 2019 году, при этом его использование выросло на 172%.
  • Глубокое обучение несколько снизилось в 2019 году, снизившись на 10% по сравнению с 2018 годом, но на глубокое обучение по-прежнему приходилось 22% всего использования AI / ML.
  • Хотя TensorFlow вырос всего на 3%, в 2019 году на него также приходилось 22% использования AI / ML.
  • PyTorch выглядит претендентом: он показал трехзначный рост доли использования в 2018 и 2019 годах.
  • Обучение с подкреплением упало на 5% в 2019 г .; Однако с 2017 года он значительно вырос - на 1500 +%.
  • Устойчивые успехи в обучении без учителя, нейронных сетях, обучении с подкреплением и т. Д. Демонстрируют, что организации экспериментируют с передовыми инструментами и методами машинного обучения.
Рис. 1. Темы AI / ML на платформе онлайн-обучения O’Reilly с наибольшим использованием в 2019 году (слева) и скорость изменения для каждой темы (справа).

Не прекращается рост машинного обучения и искусственного интеллекта

Вовлеченность в тему искусственного интеллекта продолжает расти, увеличившись на 88% в 2018 году и на 58% в 2019 году (см. Рисунок 1), опережая рост доли в гораздо более крупной теме машинного обучения (+ 14% в 2018 году, на 5% в 2019 году). .На агрегирование тем, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, приходится почти 5% всей активности пользователей на платформе, что на чуть меньше, чем на хорошо известную тему «наука о данных», и ее рост на 50% быстрее, чем у хорошо известной темы «наука о данных» (см. Рисунок 2).

Инжиниринг данных остается крупнейшей темой в категории данных с долей использования чуть более 8% на платформе (рис. 2). Но доля инженерии данных снизилась примерно на 8% в 2019 году, в основном из-за снижения вовлеченности в темы управления данными.

Фигура 2.Темы данных высокого уровня на платформе онлайн-обучения O’Reilly с наибольшим использованием (слева) и скоростью изменения для каждой темы (справа).

Обучение без учителя растет

Интерес к теме неконтролируемого обучения значительно вырос: использование выросло на 53% в 2018 году и на 172% в 2019 году [2] (см. Рисунок 1). Что движет этим ростом?

Во-первых, для большинства людей и большинства случаев использования контролируемое обучение используется в качестве принятой по умолчанию стратегии для машинного обучения.Это заставляет выделить обучение без учителя как отдельную тему, учитывая рост вовлеченности, обусловленный более искушенными пользователями, улучшенными инструментами и вариантами использования, которые нелегко решить с помощью контролируемых методов. По аналогии, пользователи более склонны использовать конкретные методы обучения с учителем, например, линейные и логистические регрессии, вспомогательные векторные машины, чем каноническую тему обучения с учителем.

Обучение без учителя, напротив, не так хорошо изучено, даже если названия его методов - e.ж., кластеризация и ассоциация - и ее приложения (нейронные сети) знакомы многим пользователям.

По всей вероятности, всплеск неконтролируемой учебной деятельности в О'Рейли вызван незнанием самого термина, а также его использования, преимуществ, требований и т. Д. Также вероятно, что видимый успех неконтролируемого обучения в нейронных сетях и глубокого обучения [3] помог стимулировать интерес, равно как и разнообразие инструментов с открытым исходным кодом, библиотек, учебных пособий и т. д., которые поддерживают обучение без учителя. То, что некоторые из этих инструментов (scikit-learn, PyTorch и TensorFlow) также основаны на Python, тоже не повредит.

Увеличено использование передовых технологий - в основном

Говорят, что успех нейронных сетей и, особенно, глубокого обучения - ни то, ни другое не ново - помогло возродить ряд других заброшенных или забытых идей.

Одним из примеров является обучение с подкреплением, использование которого на платформе O’Reilly в 2018 году резко увеличилось, увеличившись на 1612%, а затем несколько снизилось (-5%) в 2019 году (см. Рисунок 1).

Рассматривая детали темы AI / ML, мы видим, что использование нейронных сетей продолжает расти - на 52% в 2018 году; выросла на 17% в 2019 году, но связанная с этим тема глубокого обучения упала на 10% в 2019 году. Падение глубокого обучения, вероятно, является результатом межгодового шума, а не свидетельством новой тенденции, учитывая значительный рост использования в 2018 году (+ 52%). Эти тесно связанные темы популярны: агрегирование нейронных сетей, глубокое обучение и использование TensorFlow охватывает почти половину (47%) всех категорий использования AI / ML, демонстрируя небольшое снижение (-3%) в 2019 году после роста на 24% в 2018 году.

В нашем опросе «Внедрение ИИ на предприятии в 2020 году» мы обнаружили, что глубокое обучение было самым популярным методом машинного обучения среди компаний, оценивающих ИИ. Среди компаний, использующих ИИ для поддержки производственных сценариев использования, глубокое обучение занимало № 2 [4] . Возможно, при использовании 1% платформы и 22% всего использования AI / ML глубокое обучение приблизилось к своей асимптоте. С этого момента рост может быть медленным.

Рост приливов AI / ML поднимает (почти) все лодки

Еще одна тема, демонстрирующая постоянный рост, - это обработка естественного языка (NLP) (см. Рисунок 1).Темпы его роста не впечатляют - + 15% в 2018 году, + 9% в 2019 году, - но сейчас на НЛП приходится около 12% всего использования AI / ML на O’Reilly. Это примерно в 6 раз больше, чем обучение без учителя, и в 5 раз больше, чем использование обучения с подкреплением.

Однако интерес к некоторым методам или приложениям машинного обучения, похоже, ослабевает. Например, тема чат-ботов продолжает снижаться, сначала на 17% в 2018 году и на 34% в 2019 году. Вероятно, это отражает сравнительную зрелость этого пространства. Чат-бот был одним из первых применений ИИ в экспериментальных и производственных целях.Скорее всего, это не предвещает конец взаимодействия с иногда полезными, а иногда и ужасающими чат-ботами для обслуживания клиентов.

Уровень использования компьютерного зрения медленно снижается, упав на 3% в 2018 году и на 2% в 2019 году. Вероятно, больше шума, чем тенденции, более того, на компьютерное зрение приходится примерно в два раза больше активности пользователей, чем на быстрорастущую тему неконтролируемого обучения.

Инструменты на основе Python преобладают в AI / ML

Сообщения о смерти Факела вводят в заблуждение.Фактически, PyTorch - оболочка, которая позволяет пользователям вызывать библиотеки машинного обучения Torch из Python - продемонстрировала трехзначный рост использования всего за последние несколько лет, увеличившись почти на 400% в 2018 году и на 111% в 2019 году (см. Рисунок 1). . Популярность PyTorch, вероятно, является функцией успеха самого Python, особенно для машинного обучения и искусственного интеллекта: vanilla Torch использует Lua в качестве оболочки для раскрытия своих основных библиотек C; PyTorch избегает Lua (в пользу Python) с той же целью.

Если учесть превосходство Python, растущая популярность PyTorch приобретает большой смысл.

Это может иметь какое-то отношение и к огромному присутствию TensorFlow в ML. В 2019 году на него приходилось 1% всего использования, примерно треть от объема использования машинного обучения и 22% всего использования AI / ML. TensorFlow не является эксклюзивной технологией Python - он предоставляет стабильные C и Python API [5] - но его пользователи, как правило, разбираются в Python, а связанные с ним проекты, шаблоны, учебные пособия и т. Д. Непропорционально задействуют Python.

Результаты нашего недавнего исследования внедрения ИИ подчеркивают эту тенденцию.TensorFlow также был технологией машинного обучения №1 в обзоре, а PyTorch занял четвертое место. Два дополнительных инструмента на основе Python (scikit-learn и Keras) также вошли в пятерку лучших [6] . Из нашего ежегодного анализа использования и поиска на платформе онлайн-обучения O’Reilly мы знаем, что одна из самых быстрорастущих областей Python - это разработка, связанная с машинным обучением и искусственным интеллектом. Об этом свидетельствует известность этих и других инструментов, связанных с Python.

Что в имени? Переход к «искусственному интеллекту»

Означает ли растущее участие в нейронных сетях, обучении с подкреплением, обучении без учителя и повышенном внимании к запуску моделей в производство изменение того, как практикующие в космосе делают то, что они делают? Мы думаем, что да, поскольку практики все чаще называют свою работу «искусственным интеллектом» - понятие, подкрепленное ростом использования ИИ на O'Reilly, все более широким использованием сложных инструментов и эмпирической тенденцией внедрения этих инструментов в производство, что мы видим в наших опросах AI.

AI всегда был общим термином для создания интеллектуальных систем, а машинное обучение охватывает более конкретный случай создания программного обеспечения, которое обучается и изменяет свои результаты без необходимости дополнительного кодирования. Вот несколько примеров того, что в совокупности помогает объяснить, почему специалисты в этой области думают, что машинное обучение не полностью охватывает все, что они делают:

  • Машинное обучение создает модели, которые широко используются при автоматизации таких задач, как оценка кредита, обнаружение мошенничества, механизмы рекомендаций и т. Д., но модели машинного обучения все чаще развертываются в библиотеках или службах и предоставляются через API, так что модель или ансамбль моделей может вызывать любой допустимый пользователь, программа или служба.
  • В некоторой степени модели могут быть построены с целью их повторного использования, например, модель профилирования данных может быть вызвана и использована для поддержки различных бизнес-сценариев использования.
  • Инструменты и методы, такие как обучение с подкреплением и обучение без учителя, открывают новые варианты использования, включая поддержку принятия решений, интерактивные игры, механизмы рекомендаций для розничной торговли в реальном времени и обнаружение данных.
  • Акцент в использовании, а вместе с ним и в дизайне и разработке, смещается от частного к обобщенному. Библиотеки и службы машинного обучения могут в равной степени трансформировать поставляемые нами программные продукты, процессы, которые их используют, а также - сопутствующее - опыт пользователей, клиентов, партнеров и т. Д.
  • Это не , а мл; это своего рода ИИ: новый взгляд на машинный интеллект и его применение. Это имеет значение для архитектуры программного обеспечения, инфраструктуры и операций - практически для всех областей.

Итак, это не общий искусственный интеллект, а ИИ как приложение машинного обучения для решения проблем, повышения производительности, ускорения процессов и во многих случаях предоставления полностью новых продуктов и услуг.

Заключительные мысли

По мере того, как организации внедряют аналитические технологии, они все больше узнают о себе и своем мире. Принятие ML, в частности, побуждает людей на всех уровнях организации начать задавать вопросы, которые по-разному бросают вызов тому, что организация думает о себе.

Использование организацией инструментов и методов машинного обучения, а также контексты, в которых она их использует, также будут меняться. Например, методы обучения с учителем полезны для классификации известных-известных и для выяснения определенных видов известных-неизвестных; Однако они не подходят для обнаружения неизвестного-неизвестного. Для этого лучше подходят неконтролируемые методы. Не для классификации, синтеза или понимания неизвестных-неизвестных - это ответственность человеческого разума, - а для , которые всплывают на поверхность в первую очередь .В результате пользователи интегрируют и видов обучения в свои практики машинного обучения. Они также склонны экспериментировать с передовыми методами машинного обучения, такими как глубокое обучение, которые имеют приложения как для контролируемого, так и для неконтролируемого обучения. Фактически, в нашем опросе по внедрению ИИ мы обнаружили, что новички в ML почти так же склонны экспериментировать с глубоким обучением, как и зрелые последователи.

Прямо сейчас компании успешно используют машинное обучение для выявления известных и неизвестных неизвестных в своих деловых мирах.Они воплощают то, что они открывают, анализируют и понимают в своих мирах, в моделях. Некоторые также начинают включать эти модели в автоматизированные, квазиинтеллектуальные продукты, услуги и программное обеспечение. Все это является частью движущей логики самопознания. Это корень вопроса, который Платон впервые сформулировал почти 2500 лет назад: «Но как вы будете искать что-то, если не знаете, что это такое?» он просит Менона спросить Сократа. «Как, черт возьми, вы собираетесь сделать то, чего не знаете, объектом своих поисков?»

Философская традиция рассматривает этот вопрос как парадокс.Также можно рассматривать это как исследование того, как объект знания дополняет и трансформирует сам себя . С помощью машинного обучения и искусственного интеллекта мы обучаем машины открывать новые объекты знаний, которые помогают нам, когда мы учимся задавать новые, разные, а иногда и сложные вопросы о себе. Судя по всему, у нас, кажется, есть некоторые успехи в этом.


[1] Эта статья основана на информации, не позволяющей установить личность, о самых популярных поисковых запросах и наиболее часто используемых темах в онлайн-обучении O’Reilly.Мы сравнили агрегированные данные за последние три года; данные за полный год за 2017 и 2018 годы и до конца октября за 2019 год.

[2] Общая доля использования темы неконтролируемого обучения на O’Reilly выросла более чем в три раза по сравнению с прошлым годом. Для платформы в целом на обучение без учителя приходится чрезвычайно небольшой процент активности пользователей - <0,1%. Доля конкретных приложений (например, глубокого обучения) намного выше.

[3] Нейронные сети и глубокое обучение не являются исключительной чертой неконтролируемого обучения.Тем не менее, исследование любой темы может выявить связь с обучением без учителя, а также с обучением с подкреплением, трансферным обучением и т. Д.

[4] В статье «Внедрение ИИ на предприятии в 2020 году» мы обнаружили, что две трети зрелых приверженцев ИИ и 55% организаций, оценивающих ИИ, используют глубокое обучение.

[5] TensorFlow поддерживает стабильные API C и Python. Проект поддерживает доступ на уровне API на других языках, включая C ++, Go, Java и JavaScript, но не гарантирует совместимость с ними.

[6] Однако ни scikit-learn, ни Keras не вызвали значительной активности на самой платформе O’Reilly. Напротив, в нашем обзоре внедрения ИИ в 2020 году библиотеку scikit-learn (№ 2) использовали около 48% респондентов в 2019 и 2020 годах. Keras, библиотека Python, используемая при разработке нейронных сетей, поднялась на № 5 в рейтинге. издание опроса 2020 г .; им воспользовались более трети всех респондентов.

Преобразовать 6 унций в мл

›› Перевести унции [США, жидкость] в миллилитры

Пожалуйста, включите Javascript для использования конвертер величин.
Обратите внимание, что вы можете отключить большинство объявлений здесь:
https://www.convertunits.com/contact/remove-some-ads.php



›› Дополнительная информация в конвертере величин

Сколько унций в 1 мл? Ответ: 0,033814022558919.
Мы предполагаем, что вы переводите унцию [США, жидкость] в миллилитр .
Вы можете просмотреть более подробную информацию о каждой единице измерения:
унций или мл
Производная единица СИ для объема - кубический метр.
1 кубометр равен 33814.022558919 унций или 1000000 мл.
Обратите внимание, что могут возникать ошибки округления, поэтому всегда проверяйте результаты.
Используйте эту страницу, чтобы узнать, как переводить из унций в миллилитры.
Введите ваши собственные числа в форму, чтобы преобразовать единицы!


›› Таблица перевода из oz в ml

1 унция в мл = 29,57 353 мл

2 унции в мл = 59,14706 мл

3 унции в мл = 88,72059 мл

4 унции в мл = 118,29412 мл

5 унций в мл = 147,86765 мл

6 унций в мл = 177.44118 мл

7 унций в мл = 207.01471 мл

8 унций в мл = 236,58824 мл

9 унций в мл = 266,16177 мл

10 унций в мл = 295,7353 мл



›› Хотите другие единицы?

Вы можете произвести обратное преобразование единиц измерения из из мл в унцию или введите любые две единицы ниже:

›› Преобразование общего объема

унций в миллиард кубических метров
унций в кубических сантиметрах
унций в кубических метрах
унций в миллилитрах
унций в кубических гектометрах
унций в дофутовых
унций в бушелях
унций в кубических милях
унций в сантиметрах
унций в пятых


›› Определение: Унция

Обратите внимание, что это объем в жидкой унции, а не типичная унция для измерения веса.Это применимо только к жидкой унции в измерениях США.


›› Определение: Миллилитр

Миллилитр (мл или мл, также пишется миллилитр) - это метрическая единица объема, равная одной тысячной литра. Это внесистемная единица, принятая для использования в Международной системе единиц (СИ). Это в точности эквивалентно 1 кубическому сантиметру (см3 или, нестандартно, куб. См).


›› Метрические преобразования и др.

ConvertUnits.com предоставляет онлайн калькулятор преобразования для всех типов единиц измерения.Вы также можете найти метрические таблицы преобразования для единиц СИ. в виде английских единиц, валюты и других данных. Введите единицу символы, сокращения или полные названия единиц длины, площадь, масса, давление и другие типы. Примеры включают мм, дюйм, 100 кг, жидкая унция США, 6 футов 3 дюйма, 10 стоун 4, кубический см, метры в квадрате, граммы, моль, футы в секунду и многое другое!

5 лучших курсов, которые сделают вас экспертом в области искусственного интеллекта / машинного обучения за 6 месяцев Адитья Бхаттачарья

Вы пытаетесь исследовать Интернет в поисках лучших онлайн-курсов, которые могут сделать вас экспертом в области искусственного интеллекта или машинного обучения? Если да, то эту короткую статью для вас!

Источник изображения: Pixabay

** Обновление ** : Прежде чем мы начнем со статьи, я хотел бы сообщить, что я работаю над книгой по прикладному компьютерному зрению на Python и ищу участников, которые могут внести свой вклад в письменной или просмотр содержимого и кода.В основном мне интересно принимать аспирантов и помогать им стать экспертами в области прикладного компьютерного зрения, написав книгу и поддерживая проект с открытым исходным кодом! Пожалуйста, взгляните на эту мою статью, чтобы узнать больше: Ссылка . Если вы хотите взглянуть на первые шаги инициативы, ознакомьтесь с моим подробным практическим семинаром по прикладному компьютерному зрению в YouTube . Если вы хотите принять участие в этом, пожалуйста, свяжитесь с любым из способов связи, упомянутых здесь: https: // aditya-bhattacharya.net / contact-me / с обновленным резюме.

Каждый раз, когда я провожу публичную сессию по науке о данных, машинному обучению или искусственному интеллекту, я часто получаю этот вопрос: « Как мне начать строить карьеру в области науки о данных, искусственного интеллекта или машинного обучения? ”Хотя этот вопрос встречается повсюду, но иногда ответ сильно варьируется от аудитории к аудитории. Для студента университета ответ будет другим, для начинающего профессионала ответ будет немного другим, и для профессионала старшего или среднего звена ответ снова будет другим.Но чтобы обобщить ответ, мой обычный ответ будет следующим:

  1. Я настоятельно рекомендую следить за онлайн-блогами и статьями, связанными с AI / ML, и самостоятельно реализовывать проекты, чтобы получить практический опыт. Мой блог-сайт может стать хорошей отправной точкой: https://aditya-bhattacharya.net/blogs/. Быстрый онлайн-курс с известного сайта также очень помогает начать работу с основами.
  2. Используйте Kaggle для решения практически реальных задач науки о данных
  3. Формулируйте обучение в блогах / статьях и публикуйте их на своем веб-сайте или на популярных сайтах, таких как Towards Data Science, Data Driven Investor, Anlytics Vidhya или любые другие публикации среднего или личного характера сайты-блоги
  4. Поддержание работы в GitHub и обмен с сообществом и внесение вклада в сообщество, делясь своим кодом или принимая участие в форумах GitHub или Stackoverflow
  5. Обучение на практике и реальные проекты по практическим примерам использования
  6. Присоединение к науке о данных общества / учебной группы и активно участвуют в их сессиях, обсуждениях и продолжают учиться, чтобы расти в этой области.MUST Research - одно из таких замечательных сообществ: https://must.co.in/, MUST Research также имеет собственную программу сертификации, специально разработанную для начала карьеры в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта: https://academy.must.co .in / который я очень рекомендую.

Сказав это, все это отличная отправная точка для карьеры в DS / AI / ML. Но следующий очевидный вопрос будет: как ускориться, перейти на следующий уровень и стать экспертом в AI / ML?

Итак, в этой статье я хотел выделить 5 специализированных онлайн-курсов , которые могут сделать вас экспертом в области AI, ML и DS.

Программа нано-дипломов по искусственному интеллекту

Программа нано-дипломов по искусственному интеллекту от Udacity тщательно разработана и специально разработана для работающих профессионалов с целью развития основ интуиции ИИ и ускорения обучения для создания практических приложений ИИ.

Эксперты по искусственному интеллекту, такие как Питер Норвиг и Себастьян Трун , дадут глубокое понимание алгоритмов, связанных с поиском, оптимизацией, планированием, распознаванием образов и т. Д.Задания и практические проекты, которые нужно выполнить, просто великолепны, и после этого курса люди могут действительно создать свой собственный прототип беспилотного автомобиля! Реальные проекты от отраслевых экспертов определенно дадут всем слушателям возможность стать практическим экспертом в области искусственного интеллекта для робототехники.

Курс обычно длится от 2,5 до 3 месяцев, и его можно легко пройти вместе с работой на полную ставку! Я очень рекомендую этот курс для профессионалов раннего и среднего уровня.Итак, если вы интересуетесь робототехникой и искусственным интеллектом, тогда вы можете прекратить откладывать дела и попасть на этот курс!

Программа нано-дипломов по компьютерному зрению

Многие из вас, кто уже знает меня, знают, что компьютерное зрение - одна из моих главных областей интересов. Хотя существует множество онлайн-курсов, связанных с компьютерным зрением с использованием классических подходов и современных подходов к глубокому обучению, эта программа наноразмеров от Udacity тщательно разработана, чтобы объединить оба традиционных подхода к компьютерному зрению с новыми современными подходами, основанными на глубоком обучении.

Этот курс также предлагает практический подход, а проекты и задания, включенные в этот курс, просто потрясающие. Если вы знакомы с Python или Matlab и немного знакомы с Open-CV и хотите продвинуться по карьерной лестнице и стать экспертом по компьютерному зрению, этот курс настоятельно рекомендуется вам! Этот курс также занимает около 3 месяцев или завершение, но лично я не видел никакой другой специализированной программы по компьютерному зрению, которая бы давала глубокие рабочие знания в области зрения, кроме этого курса.

Программа прикладных наук о данных

Вышеупомянутые программы нанодипломной степени определенно сделают вас экспертом в упомянутых избранных областях, но если вы тот, кто хочет стать специалистом по прикладным данным, вам потребуется опыт отраслевого уровня в нескольких областях. такие области, как классическое машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, обучение без учителя, визуализация данных и т. д. Комплексные знания в области прикладной науки о данных - это то, что ищут все крупные организации, особенно для начинающих профессионалов.Итак, программа прикладных наук о данных от MUST Research Academy, возглавляемая Джой Мустафи , является одной из таких уникальных программ, которые могут помочь энтузиасту AI или DS стать экспертом в течение 6 месяцев. Лучшая часть этой программы - заключительный проект Capstone, который направит всех студентов к выполнению исследовательского проекта и даже к публикации исследовательской статьи.

Итак, если вы глубоко интересуетесь исследованиями и практической наукой о данных, я настоятельно рекомендую вам пройти этот курс, поучиться у отраслевых экспертов и развить целостный набор навыков.

AI для здравоохранения Программа нанодипломного образования

Учитывая текущую ситуацию с Covid19, здравоохранение станет одной из важных областей будущего, где AI, DS и DL будут иметь огромное влияние и могут значительно улучшить опыт здравоохранения! Эта специализированная программа нанодипломного образования от udacity может помочь вам развить очень узкий набор навыков применения ИИ к данным медицинской визуализации, к данным электронных медицинских карт и даже к данным о состоянии здоровья, полученным с электронных устройств, таких как фитнес-браслеты.

Я не могу больше подчеркнуть, насколько важно для экспертов ИИ будет применять модели машинного обучения и глубокого обучения для автоматизации процесса анализа медицинских данных. Итак, если вы тот, кто хочет научиться использовать ИИ для улучшения здоровья человека и уделять почти 15 часов в неделю в течение примерно 3 месяцев, программа специализации ИИ в здравоохранении может сделать вас экспертом в этой области.

Специализация глубокого обучения

Курс специализации глубокого обучения от углубленного изучения.ai и coursera - одни из лучших специализированных курсов по глубокому обучению, которые я посещал. Курс предлагает интуицию по широкому кругу тем о глубоком обучении, от настройки гиперпараметров до сверточных нейронных сетей и рекуррентных нейронных сетей.

Хотя я бы порекомендовал этот курс тем, кто плохо знаком с глубоким обучением, а не для продвинутой работы, связанной с глубоким обучением, но все же я бы сохранил этот курс в моем списке 5 лучших, поскольку он дает практические знания о глубоком обучении и Эндрю Нг.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *