Содержание
Классификатор УДК
Классификатор УДК
|
Данный ресурс является информационно-справочной системой,
История создания ресурса
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Чтобы перейти в нужный блок, кликните на коде УДК этого блока
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| © teacode.com, 2004-2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Психология
Военное искусство. Военные науки
Геодезия
Общие
Филология.
УДК классификатор онлайн 2022
В этой онлайн базе УДК 2022, собраны 436442 кода УДК, для ваших научных статей и книг
Что такое УДК в статье и где его взять ? УДК расшифровка
Расшифровка УДК — Универсальная десятичная классификация (УДК) — система классификации информации, широко используется во всём мире для систематизации произведений науки, литературы и искусства, периодической печати, статей, сборников научных конференций, различных видов документов и организации картотек.
УДК в статье — это сопровождение все печатные материалы научной периодики и является основой для библиографической классификации научно-технической информации в статьях и книгах. Именно поэтому он необходим для индексирования научных статей в различных базах и наряду с аннотацией обязательно требуется издательством от автора материала.
УДК – это, по большому счету, целая система классификации информации, она построена на основе таблиц – каталогов, в которых роль карточек выполняют области науки и знаний. Поэтому узнать УДК для новой статьи не составляет никакого труда.
Рисунок 1 – Онлайн УДК справочник Вестник науки
Как определить УДК классификатор онлайн для статьи?
Что означает УДК в статье ?
Любое книгохранилище располагает классификатором с кодами всех исследовательских тем. Обратившись к нему, можно увидеть требуемое цифровое обозначение. Сейчас необходимую информацию легко посмотреть в Интернете. Например, онлайн-справочник УДК классификатор онлайн предоставляет возможность получить систему УДК для статьи онлайн.
УДК пишется в самом верху любой научной статьи (см. рис. 2)
Многие научные журналы требуют наличия индекса УДК для каждой статьи для публикации.
Универсальная десятичная классификация существует уже более 100 лет. За этот период она претерпела большие изменения, не раз подвергалась критике, но, несмотря на это, до сих пор не имеет себе равных по широте распространения. Возникнув как классификационная система для международной библиографии, УДК в настоящее время используется во многих странах мира для систематизации печатных работ, различных типов документов и организации картотек. Использование УДК в информационно-поисковых системах определяет дальнейшие перспективы его развития.
Рисунок 2 – Расположение УДК в научной статье
Онлайн справочник кодов УДК 2022 для научной статьи.
Как присвоить УДК статье.
Как присвоить УДК статье? Онлайн справочник для научной статьи позволяет быстро и просто найти то что Вам нужно. Системный справочник описывает универсальную десятичную классификацию в одном месте.
Определить индекс УДК 2022 для статьи можно, например, онлайн на сайте. УДК онлайн используется в национальных библиографиях около 30 стран.
Рисунок 3 – Поиск УДК на сайте Вестник науки
Библиотеки код УДК 2022. Определить УДК. История УДК
УДК классификатор онлайн используется примерно в 150000 библиотек в 130 странах и во многих библиографических службах, требующих подробного индексирования контента. В ряде стран она является основной системой классификации для обмена информацией и используется во всех типах библиотек: публичных, школьных, академических и специальных библиотеках.
Код УДК классификатор онлайн используется примерно в 150000 библиотек в 130 странах и во многих библиографических службах, требующих подробного индексирования контента. В ряде стран она является основной системой классификации для обмена информацией и используется во всех типах библиотек: публичных, школьных, академических и специальных библиотеках.
УДК классификатор онлайн — обозначение, нотация
УДК нотация — это код, обычно используемый в схемах классификации для представления класса, т.
е. предмета и его положения в иерархии, чтобы обеспечить возможность механической сортировки и хранения предметов. УДК 2022 использует арабские цифры, расположенные в десятичном порядке. Каждое число рассматривается как десятичная дробь с опущенной начальной десятичной точкой, которая определяет порядок подачи. Преимущество десятичных систем счисления состоит в том, что они бесконечно расширяемы, и когда вводятся новые подразделения, они не должны нарушать существующее распределение чисел. Для удобства чтения обозначение «УДК классификатор онлайн» обычно ставится после каждой третьей цифры.
УДК классификатор онлайн
УДК классификатор онлайн является аналитико-синтетической и фасетной классификацией. Он позволяет выражать неограниченное сочетание атрибутов субъекта и отношений между субъектами. Коды из разных таблиц можно комбинировать для представления различных аспектов содержания и формы документа. Сложные выражения можно точно разобрать на составные элементы. Код УДК классификатор онлайн, также является дисциплинарной классификацией, охватывающей всю совокупность знаний.
Этот тип классификации также может быть описан как аспект или перспектива, что означает, что понятия включаются и помещаются в область, в которой они изучаются. Таким образом, одно и то же понятие УДК классификатор онлайн, может фигурировать в разных областях знания.
Основной синтаксис УДК России
УДК классификатор онлайн, является аналитико-синтетической и фасетной классификацией. Он позволяет выражать неограниченное сочетание атрибутов субъекта и отношений между субъектами. Коды УДК из разных таблиц можно комбинировать для представления различных аспектов содержания и формы документа. Сложные выражения УДК классификатор онлайн, можно точно разобрать на составные элементы. Система УДК онлайн также является дисциплинарной классификацией, охватывающей всю совокупность знаний. Этот тип классификации также может быть описан как аспект или перспектива, что означает, что понятия включаются и помещаются в область, в которой они изучаются. Таким образом, одно и то же понятие может фигурировать в разных областях знания.
Основные классы
0 Наука и знания. Организация. Информатика. Информатика. Документация. Библиотечное дело. учреждения. Публикации
1 Философия. Психология
2 Религия. Богословие
3 Социальные науки
4 свободное место
5 Математика. Природные науки
6 Прикладные науки. Медицина, Технологии
7 Искусство. Развлечения. Спорт
8 Языкознание. Литература
9 География. История
Общие вспомогательные таблицы
Общие вспомогательные элементы, системы УДК классификатор онлайн — это концепции без аспектов, которые можно использовать в сочетании с любым другим кодом УДК 2022 из основных классов или с другими общими вспомогательными элементами. Они имеют уникальные условные представления, которые выделяют их в сложных выражениях.
Понятия УДК организованы в таблицы двух типов. УДК расшифровка
Общие вспомогательные таблицы (включая некоторые вспомогательные знаки). Эти таблицы содержат аспекты понятий, представляющих общие повторяющиеся характеристики, применимые к целому ряду тем в основных таблицах, включая такие понятия, как место, язык текста и физическая форма документа, которые могут встречаться практически в любой теме.
Номера УДК онлайн 2022 из этих таблиц, называемые общими вспомогательными, просто добавляются в конце номера предмета, взятого из основных таблиц. В УДК классификаторе онлайн более 15 000 общих вспомогательных устройств.
Основные таблицы или основные расписания, содержащие различные дисциплины и отрасли знаний, распределены по 9 основным классам, пронумерованным от 0 до 9 (при этом 4 класс остается вакантным). В начале каждого класса также есть ряд специальных вспомогательных слов, которые выражают аспекты, повторяющиеся в этом конкретном классе. Основные таблицы «УДК классификатор онлайн» содержат более 60000 подразделов.
Общие вспомогательные таблицы
УДК традиционно использовался для индексации научных статей, которые были важным источником информации о научных результатах в период, предшествовавший электронным публикациям. Сборники исследовательских статей во многих странах, охватывающие десятилетия научной деятельности, содержат коды УДК.
Дизайн обеспечивает машиночитаемость, и система использовалась как с ранними автоматическими механическими сортировочными устройствами, так и с современными библиотечными OPAC. С 1993 года стандартная версия УДК поддерживается и распространяется в формате базы данных. Главный справочный файл УДК онлайн 2022 ( MRF), который регулярно обновляется и выпускается. Версия MRF 2011 года (выпущенная в 2012 году) содержит более 70000 классов. В прошлом полные печатные издания имели около 220 000 подразделов.
Таблицы универсальной десятичной классификации делятся на основные следующие коды
УДК 00 Наука в целом (информационные технологии – УДК 004).
УДК 1 Философия и Психология.
УДК 2 Религия и Теология.
УДК 30 Теория и методы общественных наук.
УДК 31 Демография, Социология, Статистика.
УДК 32 Политика.
УДК 33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки.
УДК 34 Право. Юридические науки.
УДК 35 Государственное административное управление.
Военное искусство. Военные науки.
УДК 36 Обеспечение духовных и материальных жизненных потребностей. Социальное обеспечение. Социальная помощь. Обеспечение жильем. Страхование.
УДК 37 Народное образование. Воспитание. Обучение. Организация досуга.
УДК 39 Этнография. Нравы. Обычаи. Жизнь народа. Фольклора.
УДК 50 Общие вопросы математических и естественных наук.
УДК 51 Математика.
УДК 52 Астрономия и Геодезия.
УДК 53 Физика.
УДК 54 Химия. Кристаллография. Минералогия.
УДК 55 Геология. Геологические и геофизические науки.
УДК 56 Палеонтология.
УДК 57 Биологические науки.
УДК 58 Ботаника.
УДК 59 Зоология.
УДК 60 Прикладные науки. Общие вопросы.
УДК 61 Медицина. Охрана здоровья. Пожарное дело.
УДК 62 Инженерное дело. Техника в целом.
УДК 63 Сельское хозяйство. Лесное хозяйство. Охота. Рыбное хозяйство.
УДК 64 Домоводство. Коммунальное хозяйство. Служба быта.
УДК 65 Управление предприятиями. Организация производства, торговли и транспорта.
УДК 66 Химическая технология. Химическая промышленность. Пищевая промышленность. Металлургия. Родственные отрасли.
УДК 67 Различные отрасли промышленности и ремесла. Механическая технология.
УДК 68 Различные отрасли промышленности и ремесла, производящие конечную продукцию. Точная механика.
УДК 69 Строительство. Строительные материалы. Строительно-монтажные работы.
УДК 7 Искусство. Декоративно-прикладное искусство. Фотография. Музыка. Игры. Спорт.
УДК 8 Языкознание. Филология. Художественная литература. Литературоведение.
УДК 9 География. Биография. История.
Инновационные научные исследования. Вестник науки
Научно популярные журналы, такие как Инновационные научные исследования или научно-исследовательские журналы, это Международные научные журналы, которые объединяют Российские научные журналы, с целью популяризация науки. Опубликовать статью в научном журнале может любой желающий, например студент, магистрант, специалист или молодой ученный.
Современный научный журнал, это не только научно-практический журнал или электронный научный журнал, но и официальные научные журналы издательства, индексируемые в различных электронных библиотеках и базах данных. Часто, среди авторов возникают вопросы, такие как: где опубликовать научную статью; как написать научную статью студенту; научные сайты для публикации статей в научных журналах. Или такие вопросы как: как оформить список литературы онлайн; как определить УДК онлайн; как написать научную статью для публикации; как правильно оформить ссылки из интернета; как написать обзорную научную статью; где размещаются материалы научной конференции; как принять участие в конкурсе научно-исследовательских работ; где скачать пример и как написать научную статью в научный журнал и т.п. Ответы на эти и другие вопросы, можно всегда найти на официальном сайте журнала вестник науки.
Используйте мета-ресурсы сайта для написания ваших статей и книг
Как правильно оформить список литературы по ГОСТу онлайн ?
Правильное оформление списка литературы требуется в научных статьях дипломных работах, курсовых проектах, диссертациях.
Возьмем пример, одного смышленого студента. Написал он как то реферат на тему инновационных исследований России, а затем и статью на научную конференцию подготовил на его основе, и теперь у него стоит задача правильно оформить список литературы. Как правило, для оформления списка литературы требуется ориентироваться на ГОСТ, а там уже правильно расставлять всякие пробелы, точки, тире, слеши, номера страниц, года выпуска и прочие тонкости. Сказать сразу работа это довольно кропотливая. А выполнить её хочется легко и быстро! А для этого мы подготовили генератор библиографического оформления списка литературы по ГОСТу онлайн. В основе его алгоритмов заложены правила регламентированные ГОСТ 7.05-2008. Используя генератор Вы всегда правильно оформите список литературы по ГОСТу онлайн, а Ваша статья или дипломная работа будет содержать идеальный вариант оформления списка литературы.
Как быстро опубликовать научную статью ?
На нашем сайте представлено множество возможностей для публикации научной статьи.
Это и участие в научных конференциях с публикацией статьи, участие в конкурсах научных работ, а также публикация статьей в журнале «Инновационные научные исследования» издательства НИЦ Вестник науки.
Хотите опубликовать статью: отправьте на электронную почту [email protected] два файла, а именно научную статью и заявку. После проверки статьи, которая занимает от 1 до 3 часов (зависит от загруженности рецензентов), Вам обязательно отправят ответ рецензента. Срок публикации научной статьи от 3 до 10 рабочих дней.
С нами Вы всегда сможете опубликовать научную статью по любому научному направлению в самые кратчайшие сроки.
Линейная онлайн-классификация – алгоритмы обучения и оптимизации без параметров
Здесь вы можете найти лекции, которые я публиковал до сих пор.
В этой лекции мы рассмотрим задачу онлайн линейной классификации . Мы рассматриваем следующую настройку:
- На каждом временном шаге мы получаем выборку
- Мы выводим предсказание двоичной метки
- Получаем истинную метку и смотрим ошиблись мы или нет
- Мы обновляем наш онлайн-классификатор
Целью онлайн-алгоритма является минимизация количества ошибок, которые он совершает, по сравнению с некоторым лучшим фиксированным классификатором.
Мы сосредоточимся на линейных классификаторах, которые предсказывают со знаком скалярного произведения между вектором и входными признаками. Следовательно, . Эту задачу можно снова записать как задачу минимизации сожалений:
где . Должно быть ясно, что эти потери невыпуклы. Следовательно, нам нужен альтернативный способ борьбы с ними. Далее мы увидим два возможных подхода к этой проблеме.
1. Рандомизированный онлайн-классификатор
Как и в случае со структурой «Обучение с советами экспертов», мы могли бы подумать о том, чтобы округлить потери с помощью рандомизации. Следовательно, в каждом раунде мы можем предсказать число и вывести метку в соответствии с вероятностью и метку с вероятностью . Итак, определим случайную величину
Теперь заметьте, что . Если мы рассмотрим линейные предикторы, мы можем подумать, что у конкурента есть и аналогичные . Ограничение как алгоритма, так и конкурента пространством векторов, где для , мы можем написать
Следовательно, суррогатная выпуклая потеря становится и допустимым множеством является любое выпуклое множество, где у нас есть свойство для .
Учитывая, что эта задача выпукла, в предположении ограниченности по отноше- нию некоторая норма, мы можем использовать почти любой из алгоритмов, которые мы видели до сих пор, от онлайн-зеркального спуска до следования за регуляризованным лидером (FTRL). Все они привели бы к сожалению о верхних границах, предполагая, что они ограничены некоторой нормой. Единственное предостережение — ограничить в . Один из способов сделать это может состоять в том, чтобы рассмотреть предположение и выбрать допустимое множество.
Собрав все вместе, например, мы можем иметь следующую стратегию, используя FTRL с регуляризаторами.
Теорема 1 Пусть произвольная последовательность пар отсчетов/меток где и . Предположим, для . Затем, запустив алгоритм рандомизированного онлайн-линейного классификатора с где , для любого у нас есть следующая гарантия
Доказательство: Доказательство прямо из сожаления FTRL, связанного с выбранным возрастающим регуляризатором.
2. Алгоритм персептрона
У описанной выше стратегии есть недостаток, заключающийся в ограничении допустимых векторов возможно очень небольшим набором. В свою очередь, это может привести к снижению производительности конкурента. В свою очередь, производительность онлайн-алгоритма лишь близка к производительности конкурента.
Другой способ справиться с невыпуклостью — сравнить количество ошибок, которые делает алгоритм, с выпуклым кумулятивным проигрышем конкурента. То есть мы можем попытаться доказать более слабую гарантию сожаления:
В частности, выпуклая потеря, которую мы рассматриваем, равна степени из Потери на шарнире : . Потери на петлях представляют собой выпуклую верхнюю границу потерь 0/1, и они достигают нулевого значения, когда знак предсказания правильный и величина внутреннего произведения достаточно велика. Более того, взяв его степени, мы получим семейство функций, которое компенсирует потери для неправильно классифицированных выборок потерями для правильно классифицированных выборок, но со значением , см.
рис. 1.9.0005 Рисунок 1. Полномочия шарнирных потерь.
Самый старый алгоритм, который мы должны минимизировать модифицированное сожаление в (1), — это алгоритм Perceptron в алгоритме 2. . Давайте посмотрим, почему это хорошая идея. Предположим, что и алгоритм ошибся. Затем обновленный прогноз будет предсказывать более положительное число для той же выборки. На самом деле у нас
Таким же образом, если и алгоритм допустил ошибку, обновление приведет к более отрицательному прогнозу для той же выборки.
Для алгоритма Perceptron мы можем доказать следующую гарантию.
Теорема 2 Пусть произвольная последовательность пар отсчетов/меток где и . Предположим, для . Тогда, запустив алгоритм Perceptron, мы получим следующую гарантию
.
Прежде чем доказывать теорему, давайте посмотрим на ее смысл. Если существует такой, что , то алгоритм Perceptron делает конечное количество ошибок, ограниченное сверху .
В случае многих, что достигается, мы имеем, что конечное число ошибок ограничено нормой наименьшей из них. В чем смысл этой величины?
Помните, что гиперплоскость, представленная своим вектором нормали, делит пространство на два полупространства: одно с точками, дающими положительное значение скалярного произведения, и другое, где то же скалярное произведение отрицательно. Теперь мы имеем, что расстояние образца от гиперплоскости, нормаль которой равна
Кроме того, учитывая, что мы рассматриваем , который дает нулевые кумулятивные потери шарнира, мы имеем, что это количество составляет по крайней мере . Так, норма минимума, у которого суммарная потеря шарнира равна нулю, обратно пропорциональна минимальному расстоянию между точками и разделяющей гиперплоскостью . Это расстояние называется границей отсчетов. Таким образом, если маржа мала, алгоритм Perceptron может сделать больше ошибок, чем при большой марже.
Если задача не является линейно разделимой, то алгоритм Персептрона удовлетворяет сожалению , где — потеря конкурента.
Более того, мы измеряем конкурента с помощью семейства функций потерь и соревнуемся с лучшими измеренными с лучшими потерями. Эта адаптивность достигается за счет двух основных компонентов:
- Персептрон не зависит от масштабирования обновления с помощью гипотетической скорости обучения , в том смысле, что ошибки, которые он совершает, не зависят от масштабирования. То есть мы могли бы обновляться с теми же ошибками и обновлениями, потому что они зависят только от знака . Следовательно, мы можем думать так, как будто он всегда использует наилучшую возможную скорость обучения.
- Ослабленное определение сожаления позволяет рассмотреть семейство функций потерь, поскольку Персептрон не использует ни одну из них в обновлении.
Теперь докажем гарантию сожаления. Для доказательства нам понадобятся две следующие технические леммы.
Лемма 3 (Ф. Кукер и Д. X. Чжоу, 2007, лемма 10.17) Пусть будет таким, что .
Затем
Затем Лемма 4 Пусть , , и такие, что . Затем, .
Доказательство: Пусть , тогда имеем . Решение для имеем . Следовательно, .
Доказательство: } Обозначим общее количество ошибок алгоритма Перцептрона через .
Во-первых, обратите внимание, что алгоритм Perceptron можно рассматривать как запускающий онлайн-субградиентный спуск (OSD) с фиксированным размером шага по потерям более . Действительно, OSD по таким потерям будет обновлять
Теперь, как было сказано выше, никак не влияет на знак прогнозов, следовательно, алгоритм Perceptron можно запустить с (2), и его прогнозы будут точно такими же. Следовательно, у нас есть
Учитывая, что это неравенство выполняется для любого , мы можем выбрать те, которые минимизируют правую сторону, чтобы иметь
Обратите внимание, что .
Кроме того, у нас есть
Таким образом, обозначив через , мы можем переписать (3) как
, где мы использовали неравенство Гёльдера и .
Учитывая это и обозначая через , имеем
Теперь рассмотрим два случая. Для можно воспользоваться леммой 4 и получить указанную оценку. Вместо этого для по лемме 3 имеем
откуда следует
Используя тот факт, что имеем
Наконец, используя лемму 4, мы имеем указанную оценку.
3. Биты истории
Персептрон был предложен Розенблаттом (F. Rosenblatt, 1958). Доказательство сходимости в несепарабельном случае для взято из (C. Gentile, 2003), а для из (Y. Freund and RE Schapire, 1999). Доказательство, представленное здесь, основано на доказательстве в (Beygelzimer, A. and Orabona, F. and Zhang, C., 2017).
Нравится:
Нравится Загрузка.
..
Онлайн-курс ASL Classifiers — Wink
1.3 CEU (профессиональное обучение)
Самостоятельный темп
Количество предлагаемых CEU оценивается примерно в 13 часов. взять, чтобы пройти весь контент: видеолекции, задания и викторины
Местоположение: Ваш дом!
Автор: Wink, MA, MBA, NIC Master
Курс представлен на языке ASL
Существует общепринятое мнение, что классификаторы можно разделить на 8 или более типов (например, семантические, элементные, части тела). Мои собственные исследования привели меня к созданию семинара под названием «Классификаторы/изображение глаголов, сокращенных до трех». По мере того, как мои исследования продолжались, я теперь вижу, что эти три — объект, инструмент и трассировка — могут быть далее сведены только к одному типу: классификаторам объектов.
Этот курс сначала описывает традиционное мышление и преподавание классификаторов, затем выявляет избыточность и другие проблемы с этой типологией.
Затем следует анализ того, как отдельные компоненты классификатора сочетаются с концептуальным содержанием и интерпретируются в ASL.
На протяжении всего курса в каждом модуле будет как минимум один тест, и большинство модулей содержат задания. Задания требуют отправки подписанных видео, для которых Wink предоставит обратную связь (как правило, также через видео) об использовании вами этих важных компонентов ASL.
*Представлено на языке ASL*
Это действительно самостоятельный темп?
Да, начинайте и заканчивайте, когда захотите. Делайте столько перерывов, сколько хотите. Есть три вещи, которые следует учитывать:
1) Вам будет отправлена ссылка по электронной почте для загрузки PDF-файла с регистрационной информацией, необходимой для доступа к курсу. После того, как вы нажмете ссылку на PDF-файл, срок ее действия истечет в течение 24 часов. Пожалуйста, попробуйте загрузить PDF-файл в безопасное место, чтобы вы могли получить доступ к курсу на досуге.
Однако, если вы пропустите электронное письмо, это нормально, просто ответьте на электронное письмо с подтверждением заказа и запросите повторную отправку вам PDF-файла для входа. Приношу свои извинения за то, что хостинговая компания установила 24-часовой лимит времени.
2) Может быть время, когда мне нужно будет отложить предоставление обратной связи, если это время придет, я отправлю электронное письмо всем участникам, которые были активны в течение прошлого года, о логистике отсрочки.
3) Если я когда-нибудь решу отказаться от курса, я отправлю электронное письмо всем участникам, которые были активны в прошлом году, с указанием даты прекращения курса, которая будет не ранее, чем через 3 месяца, чтобы дать достаточно времени для завершения курса, если вы желание сделать это.
Настройка курса
6 онлайн-модулей (доступны с компьютера, планшета или смартфона)
— Каждый модуль включает в себя тест с немедленной обратной связью (Нажмите здесь, чтобы увидеть образец)
— Все модули включают специальное практическое задание, которое необходимо отправить как видео, которое получит обратную связь от Wink
Logistics
После регистрации вам будет отправлена временная ссылка для загрузки инструкций, содержащих ссылку и пароль для доступа к курсу.
По завершении всей необходимой работы вы получите 1,3 PS CEU через RID CMP
Wink оценит все ваши преднамеренные практические задания и предоставит отзыв о вашей работе. Он также будет доступен для виртуального сеанса, если это необходимо для любых вопросов и / или обсуждений, связанных с курсом. Существует также форма отправки вопросов или комментариев, которые могут у вас возникнуть.
Образовательные цели:
По окончании этого курса вы сможете:
Объяснить, как традиционный классификатор «tracing/SaSS» может быть описан с помощью когнитивных операций «Перенос» и «Сканирование»
Объяснить, как на самом деле создаются классификаторы обработки
5
5 Объясните, как концептуальная система заполняет паттерны, создаваемые изображением глаголов
Ответьте на каждый из пяти вопросов, которые можно задать для построения классификатора
Определить и, по крайней мере, привести один пример:
Объективное движение в использовании классификатора
Применение движения.
конструкция BE-AT при использовании классификатора
дуговая конструкция при использовании классификатора
Статическая конструкция сущности в использовании классификатора
Как классификаторы ASL могут быть полностью фиксированными единицами и схематическими единицами
Как Displication использует содержание и Construal
9002 9002 Как Displication использует содержание и Construal 9
Изображение «Наблюдение»
Изображение «Обе сцены присутствуют»
both scaling approaches, compression and enlargement
novel classifiers
9002 .
Course Preview:
Course Introduction
Module 1: Depiction is just showing, right?
Модуль 1.
1 — Что такое изображение?
Модуль 1.2. Изображение в быту
Модуль 1.3. Изображение в разговорной речи
Модуль 1.4. Является ли изображение жестом?
Модуль 1.5. Определение изображения в языке
Модуль 1.6. Почему у нас есть изображение?
Модуль 1.7 — Роль классификаторов в ASL
Модуль 1.8 — Их все еще называют классификаторами?
Модуль 1.9 — Это знак или классификатор?
Модуль 1.10 — Проблема иронических классификаторов
Подведение итогов к Модулю 1
Модуль 1 Задания
Модуль 2: Категоризация классификаторов — традиционный подход
Модуль 2 Введение
Модуль 2.1. Дополнительные сведения о категориях
Модуль 2.2. Критерии: связь между кистью и рукой Мягкое напоминание
Модуль 2 Задания
Модуль 3. Категоризация классификаторов на основе движения
Модуль 3 Введение
Модуль 3.1. Тип движения № 1 Целевой
Модуль 3.
2 — Тип движения № 2 Воспринимаемый
Модуль 3.3 — Тип движения № 3 Переносимый/сканирующий
Модуль 3.4 — Тип движения № 4 BE-AT и размещение статических объектов
Модуль 3.5 — Тип движения № 5 Предварительный Сейчас
Модуль 3.6 — Тип движения #6 Дуга
Модуль 3.7 — Внутреннее движение
Модуль 3.8 — Статические объекты
Модуль 3 Назначения
Модуль 4: Быть или не быть в одной комнате с классификаторами
Модуль 4 Введение
Модуль 4.1 — Разделение
Модуль 4.2 — Три типа пробелов, которые создают сцены для классификаторов
Модуль 4.3 — Примеры
Модуль 4 назначения
Module 5: Classifiers 9000 9000 9000 9000
Module 5: Classifiers
9000 9000 9000 9000 9000
9000 9000
9000 9000
9029
Модуль 5 Введение
Модуль 5.1 – Первый вопрос: Какие формы рук лучше всего представляют объект?
Модуль 5.
2 — Второй вопрос: Где в пространстве должны быть размещены фигуры рук?
Модуль 5.3. Третий вопрос: Какие типы движений можно добавить к форме руки?
Модуль 5.4 — Четвертый вопрос: Можно ли добавить внутреннее движение?
Модуль 5.5 — Пятый вопрос: Как можно добавить движения?
Сводная графика пяти вопросов
Модуль 5.6. Переключение типов движения
Модуль 5.7. Масштабирование размера объектов с помощью классификаторов
Модуль 5.8. Общие советы о том, с чего можно начать
Модуль 5 Назначения
Модуль 6 Лица и классификаторы и окончательные мысли
Модуль 6 Введение в ротовые морфемы и классификаторы/изображение глаголов
Классители 6.1. Изображение глаголов и звукоподражания
Модуль 6.3 Классификаторы/Изображение глаголов и традиционных морфем рта
Модуль 6.4 Классификаторы/Изображение глаголов и «идеофонов»
Модуль 6.5. Миф: Классификаторы должны быть названы (предикаты классификатора)
Модуль 6.
6. Еще один миф: Классификаторы могут означать что угодно
Модуль 6.7. Еще один миф: Классификаторы обычно используются только для историй Новые классификаторы?
Оценка модуля 6
Оценка курса
Компания Wink является утвержденным спонсором RID для непрерывного образования. Эта программа профессионального обучения предлагается для 1,3 CEU на уровне содержания предварительных знаний «от малого до нулевого».
Целевая аудитория: Работающие и начинающие переводчики жестового языка или изучающие английский язык среднего и продвинутого уровня.
Никаких отмен — в случае возникновения непредвиденных ситуаций будут изучены все разумные приспособления, чтобы наилучшим образом работать с вами.
Запросы на разумное размещение можно отправить через нашу контактную форму здесь.
Я обещаю вам, что буду уважительным, позитивным и ободряющим. Я не буду дискриминировать и приложу все усилия, чтобы не обидеть.
АВТОР И ОТЗЫВЫ ПРЕДОСТАВЛЕНЫ WINK
Wink, магистр делового администрирования, магистр делового администрирования, мастер NIC, любит проводить исследования и создавать различные семинары, направленные на развитие навыков посредством целенаправленной практики, о чем он писал в RID Views, зимний выпуск 2012 года.