Сзв м правила заполнения: Пошаговая инструкция по заполнению отчета СЗВ-М в 2022 году. Порядок заполнения СЗВ-М

Содержание

Новая форма СЗВ-М за май 2021

Оглавление
Скрыть

Что изменилось в бланке
Как заполнить СЗВ-М с учётом изменений
Образец заполнения новой формы СЗВ-М
Ответы на частые вопросы про заполнение СЗВ-М
- Нужно ли заполнять СЗВ-М на работников, которым не начисляли и не выплачивали зарплату
- Как заполнить СЗВ-М, если нет работников, а есть директор без зарплаты
- Можно ли сдать СЗВ-М раньше окончания месяца
- Как заполнить дополняющую форму СЗВ-М

Что изменилось в бланке

Новая форма СЗВ-М приведена в приложении № 1 к Постановлению Правления ПФ РФ № 103п от 15.04.2021.

В разделе 1 «Реквизиты страхователя» вместо краткого наименования организации теперь можно написать полное или сокращённое.

В разделе 3 «Тип формы (код)» вместо сокращенных «исхд», «доп» или «отмн» нужно указывать полностью:

«Исходная» — если сдаёте СЗВ-М за отчётный период (месяц) впервые;
«Дополняющая» — если нужно дополнить ранее принятый фондом отчёт;
«Отменяющая» — для отмены принятых ошибочных сведений.

Также из бланка убрали все пояснения к разделам. Их перенесли в отдельное приложение № 2 «Порядок заполнения формы СЗВ-М».

Как заполнить СЗВ-М с учётом изменений

Правила заполнения в целом не изменились, но есть нюансы.

В строке «Полное или сокращённое наименование» вписывают название организации как в учредительных документах. Оно может быть и на латинице.
В разделе 4 «Сведения о застрахованных лицах» фамилию, имя, отчество работников заполняют в именительном падеже. Нельзя ничего сокращать и писать инициалы.
В графе «№ п/п» нумерация должна быть сквозной — по возрастанию без пропусков и повторов (1, 2, 3, 4 и т. д.).
11-значный СНИЛС заполняют в формате XXX–XXX–XXX–CC или XXX–XXX–XXX CC.
ИНН работника заполняют, если у работодателя есть эта информация. Если нет, графу оставляют пустой.

В порядке заполнения теперь чётко прописано, что в СЗВ-М нужно включать застрахованных лиц, на которых распространяется обязательное пенсионное страхование согласно ст. 7 закона № 167-ФЗ от 15 декабря 2001 г. Это значит, что заполнить СЗВ-М нужно и на руководителя организации — единственного учредителя, даже если с ним нет трудового договора. В старом бланке было только пояснение о том, что включать в отчёт нужно тех, с кем заключены трудовые или гражданско-правовые договоры.

Образец заполнения новой формы СЗВ-М

Ответы на частые вопросы про заполнение СЗВ-М

Нужно ли заполнять СЗВ-М на работников, которым не начисляли и не выплачивали зарплату

Если в организации или у ИП числятся работники, их нужно включить в СЗВ-М, даже если за отчётный месяц не было начислений, выплаты зарплаты и уплаты страховых взносов. Главное, что с физлицом заключён трудовой или гражданско-правовой договор, который действовал хотя бы один день.

Как заполнить СЗВ-М, если нет работников, а есть директор без зарплаты

Если нет наёмных сотрудников, СЗВ-М сдают на директора — единственного учредителя. Даже если он работает без трудового договора и зарплаты, то всё равно состоит с организацией в трудовых отношениях. То есть считается застрахованным лицом в системе ОПС и на него тоже подают сведения по форме СЗВ-М (п. 14 Порядка заполнения).

Можно ли сдать СЗВ-М раньше окончания месяца

Последний день подачи формы СЗВ-М — 15-ое число месяца, следующего за отчётным. Но в законодательстве нет запрета сдавать её досрочно. То есть СЗВ-М за июнь можно сдать в этом же месяце, не дожидаясь его окончания.

Но после досрочной сдачи могут появиться новые сведения. Например, до окончания месяца приняли нового сотрудника. Тогда информацию в принятом отчёте придётся уточнить и подать СЗВ-М с типом формы «Дополняющая». Сделать это нужно до истечения срока сдачи отчёта.

Как заполнить дополняющую форму СЗВ-М

В разделе 3 «Тип формы (код)» нужно написать «Дополняющая». Реквизиты и отчётный период заполняют как в уже принятой исходной СЗВ-М. В дополняющую форму не нужно переносить информацию из исходного отчёта. Вносите только данные на сотрудников, которых недостаёт в первом отчёте.

Новая форма ЕФС-1 вместо СЗВ-ТД. СЗВ-СТАЖ, СЗВ-М. 4-ФСС и ДСВ-3: правила заполнения

Текст: Елена Карсетская – юрист, эксперт по трудовому праву. Автор многочисленных публикаций в профессиональных изданиях. Автор книг «Трудовые книжки», «Сокращение штата», «Прием и увольнение работников»; «Локальные акты организации» и других.

С 1 января 2023 года произойдет объединение Пенсионного фонда РФ и Фонда социального страхования РФ. Как следствие, изменятся формы и состав отчетности, которая будет представляться в объединенный фонд. Рассмотрим, что будет представлять собой новая форма ЕФС-1, которая заменит СЗВ-ТД. СЗВ-СТАЖ. СЗВ-М. 4-ФСС к ДСВ-3.

Изменения 2023 года: Социальный фонд России вместо ПФР и ФСС РФ

С 2023 года вместо Пенсионного фонда РФ и Фонда социального страхования РФ будет действовать единый фонд – Фонд пенсионного и социального страхования Российской Федерации (Федеральный закон от 14.07.2022 № 236-ФЗ «О Фонде пенсионною и социального страхования Российской Федерации»). Кратко фонд будет именоваться Социальный фонд России, а сокращенно – СФР.

Соответственно, с нового года станут неактуальными действующие сейчас формы. СЗВ-ТД. СЗВ-СТАЖ. СЗВ-М, 4-ФСС, ДСВ-3. Вместо данных форм будет введена единая форма сведений (п. 2 ст. 8 Федерального закона от 01.04.1996 № 27-ФЗ «Об индивидуальном (персонифицированном) учете в системах обязательного пенсионного страхования и обязательного социального страхования» в редакции, действующей с 01.03.2022). В единую форму войдет также информация о страховых взносах на обязательное социальное страхование (несчастные случай и профзаболевания), поэтому отпадает необходимость в отдельной форме 4-ФСС.

Новая форма ЕФС-1

На данный момент единая форма еще не утверждена, но Правление ПФР подготовило проект Постановления об утверждении единой формы и правилах ее заполнения. С максимальной долей вероятности, с 2023 года будет использоваться единая форма, предложенная данным проектом. Поэтому заранее ознакомимся с особенностями данного документа.

Итак, форма будет иметь краткое наименование ЕФС-1. Состоять она будет из титульного листа и двух разделов:

Раздел 1 – «Сведения о трудовой (иной) деятельности, страховом стаже, заработной плате и дополнительных страховых взносах на накопительную пенсию»;

Раздел 2 – «Сведения о начисленных страховых взносах на обязательное социальное страхование от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний».

Каждый раздел содержит еще несколько подразделов, которые имеют свои особенности заполнения и сроки представления. Нет необходимости всегда представлять полностью заполненную форму. Организация может представлять конкретные разделы и подразделы в соответствии с установленными сроками их представления (п. 1.11 Проекта, но титульный лист надо заполнять всегда, независимо от комплектации отчета).

Заполнение раздела 1

Раздел 1 фактически заменяет формы СЗВ-ТД, СЗВ-СТАЖ и ДСВ-3. Обратите внимание: в данный раздел надо будет включать информацию не только о работниках, но и об исполнителях по гражданско-правовым договорам.

Раздел 1 состоит из подразделов:

– подраздел 1 «Сведения о трудовой (иной) деятельности, страховом стаже, заработной плате зарегистрированного лица (ЗЛ)».

Этот подраздел содержит общие сведения о работнике (исполнителе по договору ГПХ). Поэтому заполнять этот подраздел надо обязательно, если вы заполняете один из следующих подразделов раздела 1.

– подраздел 1.1. «Сведения о трудовой (иной) деятельности»

Этот подраздел содержит информацию, которая сейчас отражается в СЗВ-ТД. Но еще раз отметим, что заполнять данный раздел надо будет не только, когда будут иметь место кадровые мероприятия в отношении работников, но и в отношении исполнителей по договорам ГПХ, поэтому появляются свои нюансы.

Вводятся новые коды «НАЧАЛО ДОГОВОРА ГПХ», «ОКОНЧАНИЕ ДОГОВОРА ГПХ». Отметим, что проект ЕФС-1 создавался до введения изменений в трудовое законодательство относительно необходимости приостановления трудовых договоров с мобилизованными работниками. Поэтому, очевидно, что Проект будет дополнен кодами «ПРИОСТАНОВЛЕНИЕ» и «ВОЗОБНОВЛЕНИЕ».

Представлять сведения из подраздела 1.1. надо будет по правилам, действующим сейчас в отношении формы СЗВ-ТД: при приеме/увольнении, заключении/расторжении договора ГПХ – не позднее следующего рабочего дня; при переводе, переходе на электронную трудовую книжку и пр. – не позднее 25-го числа следующего месяца.

– подраздел 1.2. «Сведения о страховом стаже»

Данный подраздел заменит форму СЗВ-СТАЖ. Состав информации во многом схож с действующей формой, но имеются нюансы. Например, вводится графа «Занятость» в разделе «Условия досрочного назначения страховой пенсии», а также информация о результатах СОУТ. Сдавать подраздел надо не позднее 25 января следующего года.

– подраздел 1.3 – актуален только для работников государственных и муниципальных учреждений.

– подраздел 2 – заполняется в случае, если работники имеют право на досрочную пенсию. Сдавать подраздел надо не позднее 25 января следующего года.

– подраздел 3 – «Сведения о застрахованных лицах, за которых перечислены дополнительные страховые взносы на накопительную пенсию и уплачены взноси работодателя». Повторяет сведения, которые сейчас отражаются в ДСВ-3.

Сдавать подраздел надо ежеквартально, не позднее 25-го числа месяца, следующего за отчетным кварталом.

Заполнение раздела 2

Раздел 2 формы ЕФС-1 в принципе повторяет действующую сейчас форму 4-ФСС. Сдавать раздел надо ежеквартально, не позднее 25 числа месяца, следующего за отчетным кварталом.

Отчётность в ПФР, ФСС и другие госорганы удобно подготовить, отредактировать и отправить через сервис электронной отчётности компании Такском «Онлайн-Спринтер».

Преимущества «Онлайн-Спринтера»

1. Веб-решение
Минимальные требования к рабочему месту – мощный компьютер необязателен.

2. Всегда актуальные версии форм отчётности
Вовремя обновляются вслед за изменениями законодательства.

3. Сверка с бюджетом и с контрагентами
Сверяйтесь с ФНС и ПФР – бесплатно во всех тарифах, причём с ФНС – в автоматическом режиме. Сверяйте книги покупок и продаж – бесплатно во всех тарифах.

4. Удобная работа с несколькими компаниями
Сдавайте отчётность за несколько организаций в одном интерфейсе.

5. Поддержка клиентов 24/7
Телефон и e-mail – круглосуточно.
Чат – на сайте, в интерфейсе программы, в личном кабинете – с 9:30 до 18:00 (мск), по будням.

Интересует электронная отчетность?

Имя

Просьба заполнить имя, чтобы консультант знал как к вам обращаться

Номер телефона

Заполните поле телефон, чтобы консультант вам перезвонил

Я согласен на обработку персональных данных

Нажимая на кнопку, я выражаю свое согласие с обработкой персональных данных ООО «Такском»

отчетность ФСС ПФР онлайн-отчетность ФПСС СФР

Отправить

Запинить

Твитнуть

Введение в одноклассовые машины опорных векторов

Традиционно многие задачи классификации пытаются решить в ситуации с двумя или несколькими классами.
Цель приложения машинного обучения — различать тестовые данные между несколькими классами, используя обучающие данные.
Но что, если у вас есть данные только одного класса, и цель состоит в том, чтобы протестировать новые данные и выяснить, похожи они или нет на обучающие данные?
Методом решения этой задачи, получившим большую популярность за последние два десятилетия, является машина опорных векторов одного класса.
Этот (довольно длинный) пост в блоге познакомит вас с этой техникой и покажет два основных подхода.

Только один класс?

Первый взгляд на нашу проблемную ситуацию; мы хотели бы определить, являются ли (новые) тестовые данные членом определенного класса, определяемого нашими обучающими данными, или нет.
Зачем нам это?
Представьте заводской тип настройки; тяжелая техника под постоянным наблюдением какой-то передовой системы.
Задача контролирующей системы — определить, когда что-то пойдет не так; продукция некачественная, машина издает странные вибрации или что-то вроде повышения температуры.
Относительно легко собрать обучающие данные о ситуациях, в которых все в порядке; это просто нормальная производственная ситуация.
Но, с другой стороны, сбор примерных данных о неисправном состоянии системы может быть довольно дорогим или просто невозможным.
Если неисправное состояние системы может быть смоделировано, нет никакого способа гарантировать, что все неисправные состояния будут смоделированы и, таким образом, распознаны в традиционной задаче с двумя классами.

Чтобы справиться с этой проблемой, вводятся задачи классификации одного класса (и решения).
Просто предоставляя обычные обучающие данные, алгоритм создает (репрезентативную) модель этих данных.
Если новые обнаруженные данные, согласно некоторым измерениям, слишком отличаются от этой модели, они помечаются как не относящиеся к классу.
Мы рассмотрим применение машин опорных векторов к этой задаче одного класса.

Основные понятия машины опорных векторов

Давайте сначала рассмотрим традиционную машину опорных векторов с двумя классами. d$ в (например, двумерном) пространстве, где $x_i$ — $i$-я точка входных данных, а $i$-й выходной шаблон, указывающий принадлежность к классу.

Очень хорошим свойством SVM является то, что он может создавать нелинейную границу решения, проецируя данные через нелинейную функцию $\phi$ в пространство с более высокой размерностью.
Это означает, что точки данных, которые не могут быть разделены прямой линией в их исходном пространстве $I$, «поднимаются» в пространство признаков $F$, где может быть «прямая» гиперплоскость, разделяющая точки данных одного класса. От другого.
Когда эта гиперплоскость будет спроецирована обратно во входное пространство $I$, она будет иметь форму нелинейной кривой.
Следующее видео иллюстрирует этот процесс; синие точки (в белом круге) не могут быть линейно отделены от красных точек.
При использовании полиномиального ядра для проецирования (подробнее об этом позже) все точки переносятся в третье измерение, в котором для разделения можно использовать гиперплоскость.
Когда пересечение плоскости с пространством проецируется обратно в двумерное пространство, возникает круговая граница.

Гиперплоскость представлена уравнением , с и .
Построенная гиперплоскость определяет границу между классами; все точки данных для класса $-1$ находятся на одной стороне, а все точки данных для класса $1$ — на другой.
Расстояние от ближайшей точки каждого класса до гиперплоскости равно; таким образом, построенная гиперплоскость ищет максимальный запас («разделяющую силу») между классами.
Чтобы предотвратить переоснащение классификатора SVM зашумленными данными (или создать мягкая маржа ), переменные резерва $\xi_i$ вводятся, чтобы позволить некоторым точкам данных лежать в пределах маржи, а константа $C > 0$ определяет компромисс между максимизацией маржи и количеством обучающих данных. точки в пределах этого запаса (и, следовательно, ошибки обучения). n \alpha_i y_i K(x, x_i) + b)
$$ 9T \phi(x_i)$ известна как функция ядра .
Поскольку результат решающей функции зависит только от скалярного произведения векторов в пространстве признаков $F$ (т. е. всех попарных расстояний для векторов), нет необходимости выполнять явную проекцию на это пространство (как было сделано в видео выше).
Пока функция $K$ дает те же результаты, ее можно использовать вместо нее.
Это известно как трюк ядра , и это то, что дает SVM такую большую мощь с нелинейными разделяемыми точками данных; пространство признаков $F$ может иметь неограниченную размерность, поэтому гиперплоскость, разделяющая данные, может быть очень сложной.
Однако в наших расчетах мы избегаем этой сложности. 92 } \справа)
$$
где $\sigma \in R$ — параметр ядра и мера несходства.

С помощью этого набора формул и понятий мы можем классифицировать набор точек данных на два класса с нелинейной решающей функцией.
Но нас интересует случай одного класса данных.
Грубо говоря, есть два разных подхода, которые мы обсудим в следующих двух разделах.

SVM одного класса согласно Schölkopf

Метод опорных векторов для обнаружения новизны Schölkopf et al. в основном отделяет все точки данных от начала координат (в пространстве признаков $F$) и максимизирует расстояние от этой гиперплоскости до начала координат.
В результате получается бинарная функция, которая захватывает области входного пространства, в которых находится плотность вероятности данных.
Таким образом, функция возвращает $+1$ в «небольшой» области (захватывающей точки обучающих данных) и $-1$ в других местах.

Функция минимизации квадратичного программирования немного отличается от исходной, указанной выше, но сходство все же очевидно:

В предыдущей формулировке параметр $C$ определял гладкость.
В этой формуле решение характеризует параметр $\nu$;

устанавливает верхнюю границу доли выбросов (обучающие примеры считаются внеклассовыми) и,
— это нижняя граница количества обучающих примеров, используемых в качестве опорного вектора. 9n \alpha_i K(x, x_i) — \rho)
$$
Таким образом, этот метод создает гиперплоскость, характеризуемую $w$ и $\rho$, максимально удаленную от начала координат в пространстве признаков $F$ и отделяющую все точки данных от начала координат.
Другой метод заключается в создании описывающей гиперсферы вокруг данных в пространстве признаков.
Этот следующий раздел покажет этот подход.
SVM одного класса по Tax and Duin
Метод описания данных опорных векторов по Tax and Duin (SVDD) использует сферический, а не плоский подход.
Алгоритм получает сферическую границу в пространстве признаков вокруг данных.
Объем этой гиперсферы сведен к минимуму, чтобы свести к минимуму эффект включения выбросов в решение. 92$ будут сведены к минимуму.
Центр $\mathbf{a}$ представляет собой линейную комбинацию опорных векторов (то есть точек обучающих данных, для которых множитель Лагранжа отличен от нуля).
Так же, как и в традиционной формулировке, может потребоваться, чтобы все расстояния от точек данных $x_i$ до центра были меньше, чем $R$, но для создания мягкого запаса снова используются переменные $\xi_i$ с параметром штрафа $C$. используются.
Тогда задача минимизации принимает следующий вид:
После решения этой задачи введением множителей Лагранжа $\alpha_i$ можно проверить новую точку данных $z$ на соответствие классу или вне его.
Считается классом, когда расстояние до центра меньше или равно радиусу, с использованием ядра Гаусса в качестве функции расстояния по двум точкам данных:
Можно увидеть сходство с традиционным двухклассовым методом, алгоритмом Шёлькопфа и Такса и Дуина.
Пока что теоретические основы машин опорных векторов.
Давайте очень быстро рассмотрим некоторые приложения этого метода.
Приложения (в Matlab)
Очень хорошей и часто используемой библиотекой для SVM-классификации является LibSVM, которую можно использовать для Matlab.
Из коробки он поддерживает одноклассовый SVM по методу Schölkopf.
Также в инструментах LibSVM доступен метод для SVDD, следующий алгоритму Tax и Duin.
Чтобы дать хорошее наглядное представление о том, как работает отображение ядра (в пространство признаков $F$), я создал небольшой скрипт Matlab, который позволяет вам создать два набора данных, красные и синие точки (примечание: это имитирует двухклассовое пример).
После нажатия вы сможете просмотреть данные после проецирования в трехмерное пространство.
Затем данные примут форму, подобную следующей картинке.
```
 -- main.scpt
-- Апплет Cocoa-AppleScript
--
-- Это приложение может закрывать и открывать приложения, когда другое приложение,
-- триггер, запускается или завершается. Это может быть полезно, когда два
-- приложения мешают друг другу или когда одно зависит от
-- другое (например, с настройкой VPN-подключения).
--
--
-- Ремер Власвельд ([email protected])
--
--
-- Гитхаб Gist: https://gist.github.com/5429191
-- Репозиторий Github: https://github.com/rvlasveld/quit-open
-- Сообщение в блоге: http://rvlasveld.github.io/blog/2013/04/21/open-and-close-applications-when-an-other-launches-or-terminates/
--
 
--
-- НАСТРОЙКИ
-- Измените следующие списки в соответствии с вашими потребностями.
-- Чтобы найти имя приложения, используйте, например, вкладка команд
-- окно.
--
 
-- Приложение, которое срабатывает при запуске
свойство pTriggerLaunchApplications : {"MATLAB"}
-- Приложение для запуска, когда оно завершено
свойство pTriggerTerminateApplications: {"MATLAB"}
 
-- Приложения, которые будут открываться при срабатывании триггера
свойство pOpenOnLaunchApplications : {"Cisco AnyConnect Secure Mobility Client"}
-- Приложения для закрытия при запуске триггера
свойство pCloseOnLaunchApplication: {"Flexiglass"}
 
-- Приложения, открываемые при прекращении действия триггера
свойство pOpenOnTerminateApplications: {"Flexiglass"}
-- Приложения, которые нужно скрыть при открытии
свойство pHideOnOpenAfterTerminateApplications : {"Flexiglass"}
-- Приложения для закрытия при прекращении действия триггера
свойство pCloseOnTerminateApplications : {"Cisco AnyConnect Secure Mobility Client"}
 
 
свойство pNSWorkspace: класс "NSWorkspace"
 
в бегах
  -- Зарегистрируйтесь для получения уведомлений о запуске и завершении приложений
  скажите (sharedWorkspace() pNSWorkspace)'snotificationCenter()
    addObserver_selector_name_object_(me, "appQuitNotification:", "NSWorkspaceDidTerminateApplicationNotification", пропущенное значение)
    addObserver_selector_name_object_(me, "appLaunchNotification:", "NSWorkspaceDidLaunchApplicationNotification", пропущенное значение)
  конец скажи
конец пробега
 
-- Обработать уведомление для запущенного приложения
в приложенииLaunchNotification_(уведомление)
  установите theLauchedApplication в (уведомление userInfo NSWorkspaceApplicationKey localizedName()) в виде текста
  
  если запущенное приложение находится в pTriggerLaunchApplications, то
    -- Откройте связанные приложения
    повторить с applicationToOpen в pOpenOnLaunchApplications
      скажите приложению applicationToOpen активировать
    конец повтор
    
    -- Закройте связанные приложения
    повторить с applicationtoClose в pCloseOnLaunchApplication
      скажите приложению applicationtoClose, чтобы выйти
    конец повтор
  конец, если
  
закрыть приложениеLaunchNotification_
 
-- Обработать уведомление для завершенного приложения
в приложенииQuitNotification_(уведомление)
  установите theLauchedApplication в (уведомление userInfo NSWorkspaceApplicationKey localizedName()) в виде текста
  
  если запущенное приложение находится в pTriggerTerminateApplications, то
    -- Откройте связанные приложения
    повторить с applicationToOpen в pOpenOnTerminateApplications
      скажите приложению applicationToOpen активировать
      
      -- Попробуйте поддержку AppleScript, потому что мы можем захотеть скрыть приложение
      пытаться
        скажите приложению applicationToOpen подсчитывать окна
      в сообщении об ошибке
        
        -- Включить скриптинг
        включитьAppleScripting(applicationToOpen)
        -- Повторно открыть
        скажите приложению applicationToOpen выйти
        задержка 2
        скажите приложению applicationToOpen активировать
      конец попытки
      
      если applicationToOpen находится в pHideOnOpenAfterTerminateApplications, то
        -- Закрыть все окна этого приложения
        скажите приложению applicationToOpen закрыть каждое окно
      конец, если
      
    конец повтор
    
    -- Закройте связанные приложения
    повторить с applicationtoClose в pCloseOnTerminateApplications
      скажите приложению applicationtoClose, чтобы выйти
    конец повтор
    
  конец, если
закрыть приложениеQuitNotification_
 
 
на enableAppleScripting(приложение)
  -- Добавьте поддержку AppleScript в приложение, перезаписав Info. plist в
  -- Комплект приложений.
  -- См. http://c-command.com/blog/2009./12/28/захват-из-превью/
  
  пытаться
    установить application_path на (путь к приложению theApplication)
    установить bundle_identifier, чтобы получить идентификатор пакета (информация для application_path)
    
    
    подскажите приложение "Искатель"
      
      установите для application_to_modify значение (идентификатор файла приложения bundle_identifier) в качестве псевдонима
      
    конец скажи
    
    установите для app_path значение (путь POSIX для application_to_modify)
    установите для app_info_path значение ((путь POSIX для application_to_modify) и «Contents/Info»)
    
    установите plist_filepath в форму app_info_path в кавычках
    
    -- определить, какая версия Mac OS X работает в данный момент
    установить osver на системную версию (информация о системе)
    
    -- Сделайте резервную копию пакета приложений и перезапишите файл plist.
    выполнить сценарий оболочки "ditto -c -k --sequesterRsrc --keepParent" & app_path & space & app_path & ". quit-open.zip" с правами администратора
    сделать сценарий оболочки «запись по умолчанию» & app_info_path & space & «NSAppleScriptEnabled -bool YES» с правами администратора
    сделать сценарий оболочки "chmod a+r" и пробел & app_info_path & ".plist" с правами администратора
    
    если освер ≥ "10,7", то
      если освер ≥ "10,8", то
        -- Предположим, что Xcode установлен
        выполнить сценарий оболочки «sudo ln -s /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/usr/bin/codesign_allocate /usr/bin» с правами администратора
      конец, если
      сделать сценарий оболочки "codesign -f -s -" & app_path с правами администратора
    конец, если
    
    
  по номеру сообщения об ошибке errorNumber
    -- Что-то пошло не так
    если сообщение не равно "ln: /usr/bin/codesign_allocate: файл существует", то
      отобразить диалоговое окно «Проблема с включением AppleScript для « & theApplication & «:» & message & « -- Номер ошибки: « & errorNumber
    конец, если
  конец попытки
конец включитьAppleScripting 
```
Приложение для обнаружения изменений
В заключение этого поста я рассмотрю точку зрения, с которой я использую SVM одного класса в своем текущем исследовании для моей магистерской диссертации (которая выполняется в голландской исследовательской компании Dobots). .
Моя цель — обнаружить точки изменения в данных временного ряда; также известный как обнаружение новизны.
SVM одного класса уже применялись для обнаружения новинок для данных временных рядов.
Я буду применять его конкретно к данным акселерометра, собираемым датчиками смартфона.
Моя теория заключается в том, что когда точки изменения во временном ряду обнаруживаются явно, отражая изменения в действиях, выполняемых пользователем, алгоритмы классификации должны работать лучше.
Вероятно, в следующем посте я рассмотрю алгоритм обнаружения новинок с использованием одноклассовых машин опорных векторов.
Обновление: репозиторий GitHub
В настоящее время я использую метод SVDD от Tax and Duin для реализации обнаружения изменений и временной сегментации данных акселерометра.
Я использую пакет Matlab dd_tools, созданный Tax, для инкрементной версии SVDD.
Вы можете использовать мою реализацию и разветвить ее из репозитория oc_svm github.
Большинство функций задокументированы, но они находятся в стадии интенсивной разработки, поэтому время от времени точная работа меняется.
Я планирую написать хороший ридми, но если вам интересно, советую посмотреть apply_inc_svdd.m , который создает классификатор SVM и извлекает свойства из построенной модели.
Кинематический вискозиметр: SVM :: Anton-Paar.com
NBR 10441
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
NBR 14358
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
№ 804
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
2540
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D341
2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д396
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D975
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D1250
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д1655
3001, 3001 Холодные свойства
D2161
2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D2270
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д2501
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D2502
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D2603
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д2880
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D3238
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D3699
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д4052
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D4054
3001, 3001 Холодные свойства
D4174
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д4378
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D5002
3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D5275
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д5372
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D5621
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D6074
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д6080
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D6158
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D6278
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д6448
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D6666
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D6710
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д6751
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D6823
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D7042
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д7109
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D7152
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D7155
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д7223
3001, 3001 Холодные свойства
D7467
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D7566
3001, 3001 Холодные свойства
Д7665
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D7666
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D7720
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д7752
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D7826
3001, 3001 Холодные свойства
D7863
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д7973
2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D8029
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D8046
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д8128
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
D8147
3001, 3001 Холодные свойства
D8181
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
Д8185
1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
F3208
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
F3337
1001, 1001 Простое заполнение, 2001, 3001, 3001 Холодные свойства, 4001
SH/T 0604-2000 экв.