Кодекс смсэб расшифровка: Этические требования, относящиеся к аудиту финансовой отчетности

Этические требования, относящиеся к аудиту финансовой отчетности

Этические требования, относящиеся к аудиту финансовой отчетности (см. пункт 14)

A14. Аудитор находится в сфере действия соответствующих этических требований, включая требования по обеспечению независимости, которые относятся к проведению аудита финансовой отчетности. Соответствующие этические требования обычно включают части А и Б Кодекса этики профессиональных бухгалтеров Совета по международным стандартам этики бухгалтеров (Кодекса СМСЭБ), относящиеся к проведению аудита финансовой отчетности, в совокупности с более строгими требованиями национального законодательства.

A15. Часть А Кодекса СМСЭБ устанавливает основополагающие принципы профессиональной этики, имеющие непосредственное отношение к деятельности аудитора при проведении аудита финансовой отчетности, и задает концептуальные рамки для применения этих принципов. Основополагающие принципы, соблюдение которых требуется от аудитора в соответствии с Кодексом СМСЭБ:

(a) честность;

(b) объективность;

(c) профессиональная компетентность и должная тщательность;

(d) конфиденциальность;

(e) профессиональное поведение.

Часть Б Кодекса СМСЭБ содержит иллюстративные примеры того, как эти концептуальные основы должны применяться в тех или иных ситуациях.

A16. При проведении аудита общественный интерес состоит в том, чтобы аудитор был независим от организации, которую он проверяет, и поэтому Кодекс СМСЭБ содержит такое требование. Независимость описывается в Кодексе СМСЭБ как охватывающая и независимость мышления, и независимость в публичных действиях. Независимость аудитора от аудируемой организации обеспечивает аудитору возможность сформировать аудиторское мнение, не подвергаясь стороннему влиянию, которое могло бы скомпрометировать это мнение. Независимость повышает способность аудитора действовать честно, быть объективным и поддерживать состояние профессионального скептицизма.

A17. Обязанности аудиторской организации по установлению и поддержанию системы внутреннего контроля проводимого аудита описываются в Международном стандарте контроля качества (МСКК) 1 <1> или в не менее строгих требованиях национального законодательства <2>. Обязанности аудиторской организации по внедрению политики и процедур, призванных обеспечить организацию разумной уверенностью в том, что как сама организация, так и ее сотрудники соблюдают соответствующие этические требования, включая требования, относящиеся к независимости, определяются в МСКК 1 <3>. Обязанности руководителя задания относительно соответствующих этических требований устанавливаются в МСА 220. Они включают поддержание бдительности путем наблюдения и, при необходимости, проведения служебных расследований в отношении свидетельств несоблюдения соответствующих этических требований членами аудиторской группы, выбор надлежащих мер реагирования в случаях, когда руководителю задания становится известно о фактах, свидетельствующих о несоблюдении членами аудиторской группы соответствующих этических требований, а также формирование вывода о соблюдении тех требований обеспечения независимости, которые применяются к конкретному заданию <4>. В МСА 220 признается, что аудиторская группа при выполнении соответствующих обязанностей в отношении процедур контроля качества, применимых к конкретному заданию, вправе полагаться на внутрифирменную систему контроля качества, за исключением случаев, когда информация, предоставленная организацией или иными лицами, предполагает иной подход.

———————————

<1> МСКК 1 «Контроль качества в аудиторских организациях, проводящих аудит и обзорные проверки финансовой отчетности, а также выполняющих прочие задания, обеспечивающие уверенность, и задания по оказанию сопутствующих услуг».

<2 МСА 220 «Контроль качества при проведении аудита финансовой отчетности», пункт 2.

<3> МСКК 1, пункта 20 — 25.

<4> МСА 220, пункты 9 — 12.

Открыть полный текст документа

АО «ЦТЗ»

Дорогие женщины!

От всей души поздравляем вас с весенним праздником, 8 Марта!

Уважаемые мужчины, с наступающим  23 Февраля! Желаем вам смелости в любых решениях, всегда позитивного настроя, новых горизонтов, ярких, креативных идей, крепкого здоровья, так необходимого настоящим защитникам, семейного благополучия, счастья и мирного неба над головой!

Уважаемые коллеги!

Ровно сто лет назад, в этот день, был принят план Государственной электрификации Советской России (ГОЭЛРО), что и стало, со временем, основанием для учреждения Дня энергетики.

Коллектив АО «ЦТЗ» от всей души поздравляет вас с Днём энергетика! Желаем вам здоровья, жизненной энергии и успехов!

Полномочия единоличного исполнительного органа Акционерного общества «Центр технического заказчика» исполняет Акционерное общество «Центр инжиниринrа и управления строительством Единой энергетической системы» (АО «ЦИУС ЕЭС)

Уважаемые коллеги!

Главный офис АО «ЦТЗ» переехал и теперь находится по адресу: 117630, г. Москва, ул. Академика Челомея, 5А

В соответствии с решением Совета директоров исполняющим обязанности Генерального директора АО «ЦТЗ» назначен Малыхин Олег Вячеславович

Дорогие коллеги!

Поздравляем вас с наступающими праздниками – Днем энергетика и Новым годом! Желаем вам успехов, крепкого здоровья, энергичности, радости и оптимизма на весь предстоящий год!

Искренне надеемся, что все наши общие успехи и достижения приумножатся в наступающем году, а невзгоды и неприятности останутся в уходящем. Пусть грядущий 2020 год станет годом ярких идей, знаковых событий, больших возможностей и воплощения самых грандиозных планов!

МАХАЧКАЛА, 16 апреля – РИА «Дагестан». Энергетики МРСК Северного Кавказа проводят комплексную оценку состояния электросетевого комплекса региона.

Как сообщили в пресс-службе компании, этой теме было посвящено совещание, прошедшее под председательством председателя Совета директоров АО «Дагестанская сетевая компания» Сергея Кирюхина в управляемом МРСК Северного Кавказа Обществе «Дагестанская сетевая компания» (входит в ГК «Россети»).

В обсуждении того, как проходят проектно-изыскательские работы и предпроектное обследование энергообъектов региона, приняли участие представитель АО «Центр технического заказчика» (филиал ПАО «Россети») Александр Лейнвебер, управляющий директор Общества Муртазали Гитинасулов, управляющий директор ПАО «Дагестанская энергосбытовая компания» Эльдар Гаджибабаев, руководство технического блока и блока реализации услуг электросетевой компании.

По словам представителя АО «Центр технического заказчика» Александра Лейнвебера, 27 марта этого года специалисты АО «ЦТЗ» приступили к обследованию состояния энергообъектов в семи городских и 32 районных электрических сетях. Они проверяют правильность составления поопорных однолинейных схем, дают оценку техническому состоянию сетей. На сегодняшний день работы идут по графику, выполнено порядка 10 % от запланированного.

Сотрудникам «Центра технического заказчика» предстоит осмотреть около 600 тыс. точек учета, 97,5 км линий 6-10 кВ, свыше 5 тыс. км распределительных сетей 0,4 кВ и более 700 трансформаторных подстанций 6-10/0,4 кВ.

На совещании управляющий директор АО «Дагестанская сетевая компания» Муртазали Гитинасулов подчеркнул, что со стороны сетевой компании в полной мере организована поддержка специалистам «Центра технического заказчика» для проведения запланированных работ должным образом, за каждой бригадой закреплены ответственные со стороны Общества. Любые трудности, возникающие в процессе работы, решаются в кратчайшие сроки.

Стоит подчеркнуть, что результаты проделанной специалистами АО «ЦТЗ» работы лягут в основу «Программы снижения потерь» – это своего рода продолжение Учений ДЗО ПАО «Россети». Программа будет воплощаться в Дагестане до 2023 года.

Завершая совещание, Сергей Кирюхин напомнил, что работы по оценке состояния сетей Дагестана находятся на контроле у главы «Россетей» Павла Ливинского и генерального директора ПАО «МРСК Северного Кавказа» Виталия Иванова. Руководство крупнейшей электросетевой компании страны заинтересовано в объективном и прозрачном подходе к этому вопросу, ведь от этого зависит благополучие потребителей, ради которых и работают дагестанские энергетики.

Решением Совета директоров от 02.11.2018 г. (протокол № 36) АО «ЦТЗ» присоединилось к Единому стандарту закупок ПАО «РОССЕТИ».

Особенностью данной редакции Единого стандарта закупок является учёт включение нормы, установленной Федеральным законом от 31.12.2017 № 505-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации». Внесены существенные изменения в нормы Закона 223-ФЗ, в том числе установлена возможность исключить из-под действия Закона 223-ФЗ отношения, связанные с осуществлением заказчиком закупок товаров, работ, услуг у юридических лиц, которые признаются взаимозависимыми с ним лицами в соответствии с Налоговым кодексом Российской Федерации и перечень которых определен в Положении о закупке заказчика.

Информируем Акционерное Общество «Центр Технического Заказчика» (АО «ЦТЗ»), изменило адрес.
Новый адрес АО «ЦТЗ»: Российская Федерация, 105094, город Москва, Семеновская набережная, дом 2/1 стр.1, пом. III, 1эт., к №25.
Дата внесения указанных изменений в ЕГРЮЛ 31.03.2017 г.
Прочие реквизиты, включая почтовый адрес, остались прежними.

Лист записи ЕГРЮЛ

Россети Урал — ОАО «МРСК Урала»

Согласие на обработку персональных данных

В соответствии с требованиями Федерального Закона от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных» принимаю решение о предоставлении моих персональных данных и даю согласие на их обработку свободно, своей волей и в своем интересе.

Наименование и адрес оператора, получающего согласие субъекта на обработку его персональных данных:

ОАО «МРСК Урала», 620026, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, 140 Телефон: 8-800-2200-220.

Цель обработки персональных данных:

Обеспечение выполнения уставной деятельности «МРСК Урала».

Перечень персональных данных, на обработку которых дается согласие субъекта персональных данных:

• — фамилия, имя, отчество;
• — место работы и должность;
• — электронная почта;
• — адрес;
• — номер контактного телефона.

Перечень действий с персональными данными, на совершение которых дается согласие:

Любое действие (операция) или совокупность действий (операций) с персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу, обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение.

Персональные данные в ОАО «МРСК Урала» могут обрабатываться как на бумажных носителях, так и в электронном виде только в информационной системе персональных данных ОАО «МРСК Урала» согласно требованиям Положения о порядке обработки персональных данных контрагентов в ОАО «МРСК Урала», с которым я ознакомлен(а).

Согласие на обработку персональных данных вступает в силу со дня передачи мною в ОАО «МРСК Урала» моих персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных может быть отозвано мной в письменной форме. В случае отзыва согласия на обработку персональных данных.

ОАО «МРСК Урала» вправе продолжить обработку персональных данных при наличии оснований, предусмотренных в п. 2-11 ч. 1 ст. 6 Федерального Закона от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных».

Срок хранения моих персональных данных – 5 лет.

В случае отсутствия согласия субъекта персональных данных на обработку и хранение своих персональных данных ОАО «МРСК Урала» не имеет возможности принятия к рассмотрению заявлений (заявок).

Как использовать метрики для глубокого обучения с Keras в Python

Последнее обновление: 27 августа 2020 г.

Библиотека Keras предоставляет способ расчета и составления отчетов по набору стандартных показателей при обучении моделей глубокого обучения.

В дополнение к стандартным метрикам для задач классификации и регрессии, Keras также позволяет вам определять и создавать отчеты по вашим собственным метрикам при обучении моделей глубокого обучения. Это особенно полезно, если вы хотите отслеживать показатель производительности, который лучше отражает навыки вашей модели во время обучения.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать встроенные метрики, а также как определять и использовать собственные метрики при обучении моделей глубокого обучения в Keras.

После прохождения этого урока вы будете знать:

• Как работают метрики Keras и как их можно использовать при обучении моделей.
• Как использовать метрики регрессии и классификации в Keras с проработанными примерами.
• Как определить и использовать свою собственную метрику в Keras на рабочем примере.

Начните свой проект с моей новой книги Deep Learning With Python, включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Начнем.

• Обновление, январь 2020 г. : обновлен API для Keras 2.3 и TensorFlow 2.0.

Метрики

и как использовать пользовательские метрики для глубокого обучения с помощью Keras в Python
Фото Инди Самарадживы, некоторые права защищены.

Обзор учебника

Этот туториал разделен на 4 части; они:

1. Керас Метрикс
2. Метрики регрессии Кераса
3. Показатели классификации Keras
4. Пользовательские метрики в Keras

Керас Метрикс

Keras позволяет вам перечислить метрики для мониторинга во время обучения вашей модели.

Это можно сделать, указав аргумент « metrics » и предоставив список имен функций (или псевдонимов имен функций) функции compile() вашей модели.

Например:

model.compile(…, метрики=[‘mse’])

model.compile(…, metrics=[‘mse’])

Конкретные метрики, которые вы перечисляете, могут быть именами функций Keras (например, mean_squared_error ) или строковыми псевдонимами для этих функций (например, ‘ mse ’).

Значения метрик записываются в конце каждой эпохи в наборе обучающих данных. Если также предоставлен набор данных проверки, то зарегистрированная метрика также рассчитывается для набора данных проверки.

Все показатели выводятся в подробном выводе и в объекте истории, возвращаемом при вызове функции fit() . В обоих случаях имя метрической функции используется в качестве ключа для значений метрики. В случае метрик для набора данных проверки к ключу добавляется префикс « val_».

В качестве обучающих метрик можно использовать как функции потерь, так и явно определенные метрики Keras.

Метрики регрессии Кераса

Ниже приведен список метрик, которые вы можете использовать в Keras для задач регрессии.

• Среднеквадратическая ошибка : mean_squared_error, MSE или mse
• Средняя абсолютная ошибка : mean_absolute_error, MAE, mae
• Средняя абсолютная ошибка в процентах : mean_absolute_percentage_error, MAPE, mape
• Косинусная близость : cosine_proximity, косинус

Пример ниже демонстрирует эти 4 встроенные метрики регрессии для простой надуманной задачи регрессии.

из массива импорта numpy из keras.models импорт последовательный из keras.layers импорт плотный из matplotlib импортировать pyplot # подготовить последовательность X = массив ([0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 1,0]) # создать модель модель = Последовательный() model.add (плотный (2, input_dim = 1)) model.add (плотный (1)) model.compile (потеря = ‘mse’, оптимизатор = ‘адам’, метрики = [‘mse’, ‘mae’, ‘mape’, ‘косинус’]) # модель поезда history = model.fit(X, X, epochs=500, batch_size=len(X), verbose=2) # метрики графика сюжет.сюжет (история.история [‘mean_squared_error’]) pyplot.plot(история.история[‘средняя_абсолютная_ошибка’]) pyplot.plot (история. история [‘mean_absolute_percentage_error’]) pyplot.plot (история. история [‘косинус_близость’]) pyplot.show ()

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19

из массива импорта numpy из keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from matplotlib import pyplot # подготовить последовательность X = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, # создать модель model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss=’mse’, optimizer=’adam’, metrics=[‘mse’, ‘mae’, ‘mape’, ‘cosine’]) # модель поезда history = model.fit(X, X, epochs=500, batch_size=len(X), verbose=2) # показатели графика pyplot.plot(history.history[‘mean_squared_error’]) pyplot.plot(history.history [‘mean_absolute_error’]) pyplot.plot(history.history[‘mean_absolute_percentage_error’]) pyplot.plot(history.history[‘cosine_proximity’]) pyplot.show() pyplot.show()

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

При выполнении примера печатаются значения метрик в конце каждой эпохи.

… Эпоха 96/100 0 с — потеря: 1,0596e-04 — среднеквадратическая_ошибка: 1,0596e-04 — средняя_абсолютная_ошибка: 0,0088 — средняя_абсолютная_процентная_ошибка: 3,5611 — косинусная_близость: -1,0000e+00 Эпоха 97/100 0 с — потеря: 1,0354e-04 — среднеквадратическая_ошибка: 1,0354e-04 — средняя_абсолютная_ошибка: 0,0087 — средняя_абсолютная_процентная_ошибка: 3.5178 — cosine_proximity: -1.0000e+00 Эпоха 98/100 0 с — потеря: 1,0116e-04 — среднеквадратическая_ошибка: 1,0116e-04 — средняя_абсолютная_ошибка: 0,0086 — средняя_абсолютная_процентная_ошибка: 3,4738 — косинусная_близость: -1,0000e+00 Эпоха 99/100 0 с — потеря: 9,8820e-05 — среднеквадратическая_ошибка: 9,8820e-05 — средняя_абсолютная_ошибка: 0,0085 — средняя_абсолютная_процентная_ошибка: 3,4294 — косинусная_близость: -1,0000e+00 Эпоха 100/100 0 с — потеря: 9,6515e-05 — среднеквадратическая_ошибка: 9,6515e-05 — средняя_абсолютная_ошибка: 0.0084 — mean_absolute_percentage_error: 3.3847 — cosine_proximity: -1.0000e+00

… EPOCH 96/100 9000/100 0s — Sured_squared_error: 1.0596e-04 — Selection_absolute_error: 0.0088 — Selection_Absolute_percentage_pror: 3.5611 — Cosine_Proxity: -1.0000E + 00 EPOCH 97/100 0 с — потеря: 1,0354e-04 — среднеквадратическая_ошибка: 1,0354e-04 — средняя_абсолютная_ошибка: 0,0087 — средняя_абсолютная_процентная_ошибка: 3.5178 — COSINE_PROXITY: -1.0000E + 00 EPOCH 98/100 0s — убыток: 1.0116E-04 — Select_squared_error: 1.0116E-04 — jule_absolute_error: 0,0086 — jule_absolute_percentage_proxity: -1.0000E + 00 EPOCH 99/100 0s — потеря: 9.8820e-05 — Selection_squared_error: 9.8820E-05 — Selection_absolute_error: 0.0085 — Selection_Absolute_percentage_proror: 3.4294 — Cosine_Proxity: -1.0000E + 00 EPOCH 100/100 0s — потеря: 9.6515 e-05 — среднеквадратическая_ошибка: 9.6515e-05 — mean_absolute_error: 0,0084 — mean_absolute_percentage_error: 3,3847 — cosine_proximity: -1,0000e+00

Затем создается линейный график 4 показателей за периоды обучения.

Линейный график встроенных показателей Keras для регрессии

Обратите внимание, что метрики были указаны с использованием строковых псевдонимов значений [‘ mse ‘, ‘ mae ‘, ‘ mape ‘, ‘ косинус ‘] и ссылались как значения ключа в объекте истории с использованием их расширенной функции название.

Мы также можем указать метрики, используя их расширенное имя, следующим образом:

model.compile(потеря=’mse’, оптимизатор=’адам’, метрики=[‘mean_squared_error’, ‘mean_absolute_error’, ‘mean_absolute_percentage_error’, ‘cosine_proximity’])

model.compile(потеря=’mse’, оптимизатор=’adam’, metrics=[‘mean_squared_error’, ‘mean_absolute_error’, ‘mean_absolute_percentage_error’, ‘cosine_proximity’])

Мы также можем указать имена функций напрямую, если они импортированы в скрипт.

из показателей импорта keras model.compile(потеря=’mse’, оптимизатор=’adam’, metrics=[metrics.mean_squared_error, metrics.mean_absolute_error, metrics.mean_absolute_percentage_error, metrics.cosine_proximity])

из метрик импорта keras model.compile(потеря=’mse’, оптимизатор=’adam’, metrics=[metrics.mean_squared_error, metrics.mean_absolute_error, metrics.mean_absolute_percentage_error, metrics.cosine_proximity])

Вы также можете использовать функции потерь в качестве метрик.

Например, вы можете использовать функцию потерь Среднеквадратичная логарифмическая ошибка ( mean_squared_logarithmic_error , MSLE или msle ) в качестве метрики следующим образом:

model.compile (потеря = ‘mse’, оптимизатор = ‘адам’, метрики = [‘msle’])

model.compile(потеря=’mse’, оптимизатор=’адам’, метрика=[‘msle’])

Показатели классификации Keras

Ниже приведен список метрик, которые вы можете использовать в Keras для задач классификации.

• Двоичная точность : двоичная_точность,
• Категориальная точность : categorical_accuracy, в соответствии с
• Разреженная категориальная точность : sparse_categorical_accuracy
• Top k Категориальная точность : top_k_categorical_accuracy (требуется указать параметр k)
• Категорная точность разреженной вершины k : sparse_top_k_categorical_accuracy (требуется указать параметр k)

Точность особенная.

Независимо от того, является ли ваша проблема двоичной или многоклассовой классификацией, вы можете указать метрику « точность », чтобы сообщить о точности.

Ниже приведен пример задачи бинарной классификации со встроенной метрикой точности.

из массива импорта numpy из keras.models импорт последовательный из keras.layers импорт плотный из matplotlib импортировать pyplot # подготовить последовательность Х = массив([0.1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 1,0]) у = массив ([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]) # создать модель модель = Последовательный() model.add (плотный (2, input_dim = 1)) model.add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) model.compile (потеря = ‘binary_crossentropy’, оптимизатор = ‘адам’, метрики = [‘точность’]) # модель поезда history = model.fit(X, y, epochs=400, batch_size=len(X), verbose=2) # метрики графика pyplot.plot(история.история[‘точность’]) pyplot.show ()

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17

из массива импорта numpy из keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from matplotlib import pyplot # подготовить последовательность X = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, y = array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]) # создать модель model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1)) model.add(Dense(1, активация=’сигмоид’)) model.compile(потеря=’binary_crossentropy’, оптимизатор=’adam’, metrics=[‘accuracy’]) # модель поезда история = модель.fit(X, y, epochs=400, batch_size=len(X), verbose=2) # показатели графика pyplot.plot(history.history[‘accuracy’]) pyplot.show()

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Выполнение примера сообщает о точности в конце каждой эпохи обучения.

… Эпоха 396/400 0с — убыток: 0,5934 — сч: 0,9000 Эпоха 397/400 0с — убыток: 0,5932 — сч: 0,9000 Эпоха 398/400 0с — убыток: 0,5930 — сч: 0,9000 Эпоха 399/400 0с — убыток: 0,5927 — сч: 0,9000 Эпоха 400/400 0с — убыток: 0,5925 — акк: 0,9000

… Эпоха 396/400 0 с — потеря: 0,5934 — акк: 0,9000 Эпоха 397/400 0 с — потеря: 0.5932 — ACC: 0,9000 EPOCH 398/400 0s — Убыток: 0.5930 — ACC: 0.9000 EPOCH 399/400 0s — Убыток: 0.5927 — ACC: 0.9000 EPOCH 400/400 0s — потеря : 0,5925 — согл: 0,9000

Создан линейный график точности в зависимости от эпохи.

Линейный график встроенных показателей Keras для классификации

Пользовательские метрики в Keras

Вы также можете определить свои собственные метрики и указать имя функции в списке функций для аргумента « метрики » при вызове функции compile() .

Метрика, которую я часто отслеживаю, — это среднеквадратическая ошибка, или RMSE.

Вы можете получить представление о том, как написать пользовательскую метрику, изучив код существующей метрики.

Например, ниже приведен код функции потерь и метрики mean_squared_error в Keras.

def mean_squared_error(y_true, y_pred): вернуть K.mean (K.square (y_pred — y_true), ось = -1)

def mean_squared_error(y_true, y_pred):     возврат K.среднее (K.square (y_pred — y_true), ось =-1)

K — это серверная часть, используемая Keras.

В этом примере и других примерах функций потерь и метрик подход заключается в использовании стандартных математических функций на сервере для вычисления интересующей метрики.

Например, мы можем написать пользовательскую метрику для расчета RMSE следующим образом:

из бэкэнда импорта keras определение rmse (y_true, y_pred): вернуть backend.sqrt(backend.среднее (backend.square (y_pred — y_true), ось =-1))

из бэкэнда импорта keras def rmse(y_true, y_pred): return backend.sqrt(backend.mean(backend.square(y_pred — y_true), axis=-1))

Вы можете видеть, что функция представляет собой тот же код, что и MSE, с добавлением sqrt() , обертывающего результат.

Мы можем проверить это в нашем примере регрессии следующим образом.Обратите внимание, что мы просто указываем имя функции напрямую, а не предоставляем его в виде строки или псевдонима для разрешения Keras.

из массива импорта numpy из keras.models импорт последовательный из keras.layers импорт плотный из matplotlib импортировать pyplot из бэкэнда импорта keras определение rmse (y_true, y_pred): вернуть backend.sqrt (backend.mean (backend.square (y_pred — y_true), ось = -1)) # подготовить последовательность X = массив ([0,1, 0,2, 0,3, 0.4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 1,0]) # создать модель модель = Последовательный() model.add (плотный (2, input_dim = 1, активация = ‘relu’)) model.add (плотный (1)) model.compile (потеря = ‘mse’, оптимизатор = ‘адам’, метрики = [rmse]) # модель поезда history = model.fit(X, X, epochs=500, batch_size=len(X), verbose=2) # метрики графика pyplot.plot(история.история[‘rmse’]) pyplot.show ()

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 21

из массива импорта numpy из keras.model import Sequential from keras.layers import Dense from matplotlib import pyplot from keras import backend def rmse(y_true, y_pred): return backend.sqrt(backend.mean(backend.square.square). y_true), axis=-1)) # подготовить последовательность X = массив([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) # создать модель модель = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1, активация=’relu’)) модель.add(Dense(1)) model.compile(loss=’mse’, optimizer=’adam’, metrics=[rmse]) # модель поезда history = model.fit(X, X, epochs= 500, batch_size=len(X), verbose=2) # показатели графика pyplot.plot(history.history[‘rmse’]) pyplot.show()

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

При выполнении примера сообщается пользовательская метрика RMSE в конце каждой эпохи обучения.

… Эпоха 496/500 0s — потеря: 1.2992e-06 — rmse: 9.7909e-04 Эпоха 497/500 0s — потеря: 1.2681e-06 — rmse: 9.6731e-04 Эпоха 498/500 0s — потеря: 1.2377e-06 — rmse: 9.5562e-04 Эпоха 499/500 0s — потеря: 1.2079e-06 — rmse: 9.4403e-04 Эпоха 500/500 0s — потеря: 1.1788e-06 — rmse: 9.3261e-04

… EPOCH 496/500 0s — Убыток: 1.2992E-06 — RMSE: 9.7909E-04 EPOCH 497/500 0s — Убыток: 1.2681E-06 — RMSE: 9.6731E-04 Эпоха 498/500 0 с — потеря: 1.2377e-06 — rmse: 9.5562e-04 Эпоха 499/500 0 с — потеря: 1.2079e-06 — rmse: 000 5poch 0903e-034 90 90 0 с — потеря: 1.1788e-06 — rmse: 9.3261e-04

В конце выполнения создается линейный график пользовательской метрики RMSE.

Линейный график пользовательской метрики RMSE Keras для регрессии

Ваша пользовательская метрическая функция должна работать с внутренними структурами данных Keras, которые могут отличаться в зависимости от используемого бэкенда (например, tensorflow.python.framework.ops.Tensor при использовании tensorflow), а не напрямую с необработанными значениями yhat и y.

По этой причине я бы рекомендовал использовать внутренние математические функции везде, где это возможно, для согласованности и скорости выполнения.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как использовать метрики Keras при обучении моделей глубокого обучения.

В частности, вы узнали:

• Как работают метрики Keras и как вы настраиваете свои модели, чтобы сообщать о метриках во время обучения.
• Как использовать показатели классификации и регрессии, встроенные в Keras.
• Как эффективно определять собственные пользовательские метрики и создавать отчеты по ним при обучении моделей глубокого обучения.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте проекты глубокого обучения с помощью Python!

 Что, если бы вы могли разработать сеть за считанные минуты

… всего несколькими строками Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Deep Learning With Python

Он охватывает сквозных проектов по таким темам, как:
Многослойные персептроны , Сверточные сети и Рекуррентные нейронные сети и многое другое…

Наконец-то внедрите глубокое обучение в

Ваши собственные проекты

Пропустить учебу.Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Расшифровка воздействия кибератак на взаимосвязанную критическую инфраструктуру

Весьма тревожно то, что атаки на критически важную инфраструктуру не являются линейными. Они принимают различные формы. С помощью кибершпионажа злоумышленники могут получить незаконный доступ к конфиденциальной информации, украсть секретные, конфиденциальные данные или интеллектуальную собственность.

фильма о Джеймсе Бонде или фильмах из серии «Терминатор» на протяжении многих лет покоряют мировую аудиторию.События убедительны, а также подбрасывают обстоятельства, которые все больше связаны с реальными происшествиями. Это действительно раздутая театральность? Или маяк того, что происходит в мире и что нас ждет?

Фильм о Джеймсе Бонде 2012 года Skyfall показал, как тайные спецслужбы изо всех сил пытались выжить в взаимосвязанном мире, прикрытие которого было раскрыто простым видео на YouTube. В 2015 году «Генезис» — новый фильм из серии «Терминатор» — показал, как вредоносная компьютерная программа может захватить сверхсвязанный цифровой мир и положить конец человеческой расе.

Это происходит здесь и сейчас!

Добро пожаловать в реальность! В сентябре 2019 года самая крупная атомная электростанция Индии Куданкулам (ККАЭС) подверглась кибервзлому. Индийская группа реагирования на компьютерные чрезвычайные ситуации CERT-In обнаружила заражение вредоносным ПО в административной сети завода. Судебно-медицинская экспертиза, проведенная фирмой по кибербезопасности, позже подтвердила, что большой объем данных из сети был украден.

Есть еще.В 2017 году Индия серьезно пострадала от крипто-червя-вымогателя WannaCrypt, который затронул 150 стран и более 40 000 систем. В том же году Netya, еще один международный троян-вымогатель, поразил три терминала в порту имени Джавахарлала Неру и терминалы APM в Мумбаи, нанеся ущерб операционной инфраструктуре. Недавно, на фоне бушующей пандемии Covid, связанная с Китаем хакерская группа RedEcho атаковала индийские электростанции, порты и части железных дорог. Говоря кинематографическим языком, это всего лишь трейлер.Число атак на критически важную инфраструктуру растет, и эксперты по кибербезопасности ожидают, что в ближайшее время атаки будут иметь более серьезные последствия.

Министерство внутренних дел Союза представило отчет CERT-In в парламент в начале этого года. В нем говорится, что кибератаки в стране выросли почти на 300% с начала пандемии. В Индии есть интегрированные сети для критически важной инфраструктуры. Эксперты считают, что возможна «распродажа», скоординированная атака на связанную транспортную, телекоммуникационную, финансовую и коммунальную инфраструктуру.После запуска он может оказать разрушительное воздействие на экономику, а также может привести к человеческим жертвам.

Произойдет каскадное воздействие. Сначала это приведет к хаосу, а затем к усилению давления на инфраструктуру госслужб и правоохранительные органы. Вторая волна будет нацелена на крах социально-экономической системы, в зависимости от того, какая критически важная инфраструктура будет затронута.

Типы атак

Весьма тревожно, что атаки на критическую инфраструктуру не являются линейными.Они принимают различные формы. С помощью кибершпионажа злоумышленники могут получить незаконный доступ к конфиденциальной информации, украсть секретные, конфиденциальные данные или интеллектуальную собственность. Атака на ККНПП, в результате которой были похищены административные данные, подозревается в кибершпионаже, организованном китайско-северокорейской группировкой Lazarus.

Киберсаботаж также набирает обороты. 12 октября 2020 года киберсаботаж на сервере Совета по электроснабжению штата Махараштра (MSEB) привел к отключению электроэнергии в Мумбаи. Подразделение по борьбе с киберпреступностью идентифицировало это как атаку вредоносного ПО по трем направлениям на сервер MSEB, передачу данных на сумму 8 ГБ и принудительные попытки входа в систему с нескольких IP-адресов, занесенных в черный список.

Спящие кибератаки — еще один тип. Подобно спящим ячейкам террористических организаций, спящие вредоносные программы помещаются/отправляются в различные критически важные системы, а затем дистанционно активируются для контроля или вывода инфраструктуры из строя. Базирующаяся в США разведывательная компания заявила, что за атакой MSEB стоит спящее вредоносное ПО, являющееся частью более крупной кибер-саботажа, запланированной китайскими преступниками RedEcho.

В Индии наблюдается рост DoS/DDoS-атак типа «отказ в обслуживании» или «распределенный отказ в обслуживании» из-за удаленной работы.Он стремится сделать системы или сетевые ресурсы недоступными для предполагаемых пользователей, временно или на неопределенный срок прерывая работу служб, что приводит к потере времени и денег.

И последнее, но не менее важное: киберпропаганда — инструмент, набирающий популярность в арсенале кибервойны. Это попытка контролировать информацию в любой форме и влиять на общественное мнение.

Нужно копнуть глубже

Важно понимать, что если правительство и организации не будут применять лучшие мировые практики, все другие усилия по усилению безопасности будут напрасными.

Вот трехсторонний подход к защите критической инфраструктуры:

Люди

Люди считаются самым слабым звеном в кибербезопасности. Однако осведомленность о киберугрозах, обучение тому, как воспринимать угрозы, и информация о том, что побуждает людей действовать злонамеренно, могут привести к значительным изменениям.

В то же время организациям необходимо осознать кибербезопасность как важнейший компонент благополучия компании и разработать надежную стратегию.

Выделенный персонал или группа специалистов по кибербезопасности могут оказать реальную помощь. Команда может обрабатывать огромное количество информации, обеспечивать круглосуточную безопасность и мониторинг работы. Это может обеспечить безопасность компании за счет интеграции новых технологий, таких как сетевые решения для обнаружения и реагирования, для повышения осведомленности о киберситуации против меняющихся рисков и угроз. Организация также может обучать людей, отвечающих за операционные технологии (OT), которые работают с промышленными системами управления/критической инфраструктурой.

Процесс

Организации критической инфраструктуры также должны сосредоточиться на процессах.

Оценка и обработка рисков позволяют учреждениям сбалансировать экономические и эксплуатационные расходы на защитные меры. Оценка риска позволяет идентифицировать угрозу и оценить вероятность угрозы, а обработка риска — это процесс действий при выявлении риска. Организации также должны инициировать аудиты кибербезопасности, чтобы выявить любые риски кибербезопасности для операционных технологий.

Промышленная система управления должна устанавливать показатели эффективности кибербезопасности и рассчитывать временные интервалы между обнаружением угрозы и принятием мер. Среднее время обнаружения (MTTD), среднее время устранения (MTTR) и среднее время локализации (MTTC) — вот несколько ключевых показателей, которые должны учитывать заинтересованные стороны.

Не менее важны безопасность цепочки поставок, которая сосредоточена на управлении требованиями кибербезопасности для ИТ-систем и операционных процедур предприятия, которые действуют как рекомендации по реагированию на инциденты, управлению рисками и контролю.

Технологии

Для организаций, работающих с критической инфраструктурой, крайне важно использовать весь спектр средств защиты, смягчения последствий и реагирования на кибербезопасность. Более того, реагирование и восстановление не должны ограничиваться только внутренними/интернет-технологиями. Организации должны инвестировать в сетевую архитектуру и сегментацию OT, чтобы использовать динамические политики.

Точно так же должны быть предусмотрены контроль безопасности и разделение для снижения риска ошибок и мошенничества.Команды OT также должны интегрировать безопасный удаленный доступ для анализа и реагирования на угрозы из любого места.

Интеграция критически важных технологий, таких как осведомленность о протоколе ICS для обнаружения угроз, упреждающего мониторинга и превентивного контроля между ИТ/ОТ и различными сегментами ОТ, может быть полезной. Организации также должны обеспечить контроль доступа к системам OT и инвестировать в резервное копирование данных.

Инвестируйте в безопасность завтрашнего дня

Киберпреступники нацеливаются на сети OT, поскольку они осознают их потенциал для более серьезных нарушений, чем ИТ-системы.OT лежит в основе систем, взлом которых может привести к перебоям в работе критически важных служб. Следовательно, насущной потребностью является специализированный поставщик услуг безопасности, который может эффективно управлять каждым из трех аспектов кибербезопасности: людьми, процессами и технологиями.

Поставщики решений для обеспечения ситуационной осведомленности о кибербезопасности в Индии могут заблаговременно ограничивать риски для OT за счет большей прозрачности и мониторинга в режиме реального времени.

Инструменты с поддержкой ИИ могут идентифицировать, защищать, обнаруживать, реагировать и восстанавливать системы.Они могут способствовать эффективному разрешению выявленных инцидентов с помощью конкретных доказательств, действенной аналитики и интеграции рабочих процессов реагирования.

Хакеры постоянно совершенствуют свой арсенал. Поэтому очень важно опережать их.

Эта статья была написана Правином Джайсвалом, основателем и директором Vehere

Сверточный кодер-декодер маркировки запахов для распознавания запахов в машинном обонянии

Abstract

Методы глубокого обучения широко применяются в визуальных и акустических технологиях.В этой статье мы предлагаем сверточный кодер-декодер маркировки запаха (OLCE) для идентификации запаха в машинном обонянии. OLCE представляет собой кодировщик и декодер сверточной нейронной сети, в котором выходные данные кодера ограничены метками запаха. Электронный нос использовался для сбора данных о реакциях на газ с последующей нормативной экспериментальной процедурой. Для оценки эффективности алгоритма было рассчитано несколько оценочных индексов: точность 92,57%, точность 92,29%, скорость отзыва 92,06%, F1-Score 91.96%, а коэффициент Каппа 90,76%. Мы также сравнили модель с некоторыми алгоритмами, используемыми в машинном обонянии. Результат сравнения показал, что OLCE имеет лучшую производительность среди этих алгоритмов.

Ключевые слова: машинное обоняние, идентификация запаха, электронный нос, нейронные сети, кодировщик-декодер

1. Введение

Машинное обоняние — это передовая технология, которая улавливает пахучие материалы и идентифицирует их, различая различия в характере реакции.Обычно используются электронные носы (электронные носы), которые состоят из набора датчиков газа и интеллектуальных алгоритмов идентификации, имитирующих биологические носы, для «обоняния» и «ощущения» запахов [1,2].

Датчики газа обычно обнаруживают газы путем измерения изменения электропроводности. Чувствительность, селективность, время отклика и время восстановления являются основными характеристиками для оценки работы датчика газа [3]. Существуют различные типы газовых сенсоров: каталитические, электрохимические, теплопроводные, инфракрасные, парамагнитные, твердоэлектролитные и металлооксидно-полупроводниковые [3].В последние годы датчики на бумажной основе, которые представляют собой новый тип газовых датчиков, изготовленных из целлюлозной бумаги, обладают характеристиками гибкости, адаптируемости, низкой стоимости, легкости и экологичности [4]. Реакция газового датчика на обнаружение запаха представляет собой синтетический процесс, поскольку датчик может быть чувствителен к группе различных молекул, что обычно называют «перекрестной чувствительностью». Перекрестная чувствительность — характеристика газовых сенсоров, возникающая из-за плохой селективности [5].Это проблема при измерении концентрации газа с помощью одного датчика газа. Однако его можно использовать в качестве функции для идентификации запахов при использовании набора датчиков газа. Характер реакции на сигналы датчиков отличается от различных запахов. Трудно интерпретировать отклики датчиков из-за синтетически нелинейного процесса обнаружения газовых датчиков. Большинство газовых датчиков предназначены для обнаружения промышленных газов или летучих органических химических веществ (ЛОС).

Разработки в области идентификации запахов в последние годы развивались и применялись в конкретных областях.Однако такие методы игнорируют суть запахов. Запах обычно состоит из группы пахучих соединений. Мы, люди, нюхаем пахучую смесь, различаем и идентифицируем запах, если люди обучены распознавать запах. У нас есть трудности с описанием неизвестного запаха без предварительного знания. Вместо этого мы описываем его, используя некоторые семантические слова. Соответственно, существует ли метод описания запахового пространства, чтобы запах можно было записать и закодировать в каких-то общих формах?

Определение размерности обонятельного перцептивного пространства представляет собой сложную задачу, так как предстоит еще много усилий для исследования механизма обонятельных восприятий.Физиологические исследования показали, что обонятельная система человека состоит примерно из 400 типов обонятельных рецепторов [6]. Запах активирует некоторые из этих типов рецепторов запаха, чтобы создать определенный образец, чтобы люди могли различать его. Количество типов обонятельных рецепторов устанавливает верхнюю границу размерности перцептивного пространства. В основных языках нет специальной лексики для описания запахов. Вместо этого для описания обонятельных ощущений применяются слова об объектах, например, цветах и ​​животных, или такие эмоции, как приятность.Дж. Э. Амур утверждал, что запахи были разделены на семь групп, которые считались первичными запахами [7]. Маркус Мейстер предположил, что пространство обонятельного восприятия может содержать около 20 измерений или меньше [8], а Яара и Ноам сделали обзор, что люди хорошо распознают и различают запахи, но плохо идентифицируют запахи и называют их [9]. Семантические дескрипторы, профилированные из списка определенных словесных слов, оцениваются людьми-снифферами. До сих пор не существует универсального списка семантических дескрипторов запахов.

В настоящее время не существует пространства для описания разнообразия запахов в природе. Некоторые исследования выявили значительную связь между информацией о молекулярной структуре запаха и обонятельным восприятием [10]. Факторами, влияющими на обонятельные восприятия, считались функциональные группы и структурные особенности углеводородов. Гипотеза показала, что одоранты, обладающие одинаковыми функциональными группами, активируют одни и те же клубочковые модули [11], которые генерируют сходные паттерны восприятия, так что люди идентифицируют их как один и тот же тип запаха.Недавние исследования показали, что информация о трехмерной структуре пахучих молекул оказывает более заметное влияние на обонятельное восприятие [12]. Учитывая сложность информации о молекулярной структуре, отображение пространства запахов может быть нелинейным.

В нескольких исследованиях изучалась карта между реакцией на запах и обонятельными метками восприятия. Т. Накамото разработал систему восприятия запахов, состоящую из масс-спектра и крупномасштабных нейронных сетей для прогнозирования информации о восприятии запаха [13].Р. Хаддад и соавт. исследовали взаимосвязь между приятностью запаха и реакцией на е-нос, моделируя нейронную сеть с прямой связью и обратным распространением [14]. Д. Ву и соавт. разработали сверточную нейронную сеть для прогнозирования приятности запаха [15]. Эти модели, используемые для прогнозирования дескрипторов восприятия запаха, неплохо работают в некоторых конкретных наборах данных. Однако машина, воспринимающая и описывающая запахи с помощью распределенного представления, по-прежнему остается для нас проблемой.

Для описания достаточно полной группы запахов в природе стоит установить некоторые формы запахового пространства.Пространство запахов должно представлять собой некоторую форму числовых значений с определенной размерностью. Пространство запахов должно быть линейным пространством для удобной интерпретации из-за нелинейной карты. Эти семантические обонятельные дескрипторы являются лишь некоторыми точками квантования, точно так же, как цвет «красный» квантифицируется как (255, 0, 0) в цветовом пространстве RGB. Важность такого запахового пространства заключается в форме квантования, так что запахи могут быть преобразованы в информацию для хранения или передачи данных. Запахи могут быть воспроизведены путем смешивания некоторых подобных одорантов для создания запаха.

В последние годы машинные обоняния широко применялись во многих областях. Некоторые линейные методы, такие как анализ основных компонентов (PCA), линейный дискриминантный анализ (LDA), метод опорных векторов (SVM) и др., использовались при анализе распознавания запахов [16]. PCA — это неконтролируемый метод, игнорирующий дискриминантную информацию, который является популярным методом уменьшения размерности [17]. LDA — это контролируемый метод классификации путем нахождения решающих поверхностей и вычисления знакового ортогонального расстояния между точками данных.Он использовался для идентификации китайских растительных лекарственных средств [18]. SVM — это своего рода регуляризация, цель которой — найти максимальную разницу между классами. К. Брудзевски применил SVM в качестве классификационного инструмента для идентификации табака [19]. Классификаторы, использующие линейные методы, могут быть перенесены на выпуклые задачи, которые имеют преимущества математической интерпретируемости. Нелинейные методы, такие как искусственные нейронные сети (ИНС), также были внедрены в машинное обоняние. В последние годы методы глубокого обучения бурно развиваются и широко используются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка речи, автоматическое вождение и др.Они также были введены в машинное обоняние для идентификации запаха [15,20].

Есть несколько преимуществ, которые означают, что технология машинного обоняния применима во многих областях. Во-первых, это неразрушающий метод обнаружения летучих веществ, выделяющихся с поверхности объектов [21]. Во-вторых, электронный нос обычно портативный, что удобно для обнаружения запахов в любом месте и в любое время [22]. В-третьих, электронные носы обладают способностью расширять возможности обонятельного восприятия, поскольку газовые сенсоры способны обнаруживать те химические вещества, которые люди не могут ощущать и ощущать запахом [23].Кроме того, электронные носы можно использовать в некоторых неприятных условиях [24,25].

Линейные методы классификации обычно требуют сильно коррелированных признаков и высоких затрат на калибровку, что ограничивает количество обучающих данных [16]. Нелинейные методы имеют трудности в интерпретации. Тем не менее, нелинейные методы, особенно методы глубокого обучения, обладают большей способностью идентифицировать запах. В этой статье мы позаимствовали идею автокодировщика и предложили новый алгоритм глубокого обучения для идентификации запаха — сверточный кодировщик-декодер маркировки запахов (OLCE).OLCE состоит из кодера и декодера, где выход кодера ограничивается метками запаха. OLCE имеет структуру декодера, которая предлагает некоторые подсказки о том, как модель изучает функции. В следующих параграфах мы сначала опишем экспериментальные установки и моделирование OLCE. После этого будет проиллюстрирована производительность модели, сравнение с другими методами и обзор результатов декодированного отклика. Кроме того, будет обсуждаться перспектива машинного обоняния.

2.Материалы и методы

2.1. Схема исследования

Модель OLCE была построена, обучена и протестирована с помощью самособирающихся наборов данных реакции на газ. В ходе исследования электронный нос уловил запахи семи неизмельченных китайских травяных лекарственных средств. Мы сохранили экспериментальные настройки коллекций ответов на газ с помощью самостоятельно разработанной стандартной процедуры для контроля согласованности обнаружения и эффективности данных. Мы создали другие алгоритмы, которые уже использовались для идентификации запаха, чтобы проверить производительность OLCE.Экспериментальная процедура отображается в .

Рабочий процесс сверточного кодировщика-декодера (OLCE) для маркировки запахов.

2.2. Установка для эксперимента

Прибор и инструменты, использованные в эксперименте, включали электронный нос PEN-3, мензурки и компьютер. Испытуемых помещали в стаканы для сбора данных. Электронный нос PEN-3 производства AirSense Inc. использовался для сбора ответов датчиков газа. Компьютер с установленным Winmuster, программным обеспечением для управления электронным носом PEN-3, разработанным AIRSENSE Analytics Inc., Schwerin, Gemany, который использовался для подключения и управления е-носом. Архитектура экспериментальной установки отображена в .

Архитектура экспериментальной установки для сбора данных о реакции на запах. В качестве экспериментальных материалов были выбраны китайские лекарственные травы, которые были помещены в чистые стаканы, покрытые герметичной пленкой. В дно вставляли иглу для наполнения чистым воздухом. Другую иглу вставляли в верхнюю часть стакана под запаянную пленку для сбора газов надповерхностного пространства.Вход чистого воздуха был соединен с портом продувочного газа на е-носе ПЭН-3 для промывки газовых датчиков, а выход отработанного воздуха был соединен с портом сброса для выброса отработанных газов. Данные об ответах собирались электронным носом и передавались на компьютер через кабель USB Type-B, соединяющий электронный нос и компьютер.

2.3. Подготовка экспериментальных материалов

Для эксперимента мы отобрали семь китайских растительных лекарственных средств (орех бетеля, сушеный имбирь, корневище альпиниа лекарственный, кора древовидного пиона, фруктус амоми, риоксма куркума синегнойная, фруктус аурантий).Чтобы обеспечить постоянство откликов газовых датчиков, процедуры подготовки этих материалов были тщательно установлены следующим образом:

1. Материалы в начальных условиях помещаются в чистые стаканы отдельно.

2. Стаканы уравновешиваются в течение более 20 мин, окрашиваются в красный цвет для обогащения летучими веществами, выделяющимися с поверхности лекарственных средств.

3. Температура поддерживается около 25 °C.

4. Влажность поддерживается на уровне около 75%.

2.4. Электронный нос PEN-3

Данные отклика были собраны с электронного носа, PEN-3, AirSense Inc. Электронный нос PEN-3 представляет собой универсальный прибор для отбора проб сигнала газового отклика с 10 датчиками газа на основе оксидов металлов. , каждый из которых имеет разную чувствительность к разным газам, как показано на рис. Благодаря комбинации этих 10 датчиков PEN-3 может обнаруживать различные газы, что делает его подходящим инструментом для этого исследования. Настройки электронного носа показаны на .

Таблица 1

Описание сенсорной матрицы электронного носа PEN-3.

Датчик	Чувствительность датчика и общее описание
W1C	Ароматические соединения.
W5S	Очень чувствителен, широкий диапазон чувствительности, реагирует на оксиды азота, очень чувствителен к отрицательным сигналам.
W3C	Аммиак, используемый в качестве сенсора ароматических соединений.
W6S	В основном водород.
W5C	Алканы, ароматические соединения, менее полярные соединения.
W1S	Чувствителен к метану. Широкий ассортимент.
W1W	Реагирует на соединения серы, H 2 S. В остальном чувствителен ко многим терпенам и серосодержащим органическим соединениям.
W2S	Обнаруживает спирт, частично ароматические соединения, широкий диапазон.
W2W	Ароматические соединения, органические соединения серы.
W3S	Реагирует на высокие концентрации (>100 мг/кг) метано-алифатических соединений.

Таблица 2

Настройки электронного носа ПЭН-3.

1

2 Настройки

0 1.0 S 120 S

0 150 мл / мин

Параметры
0
Время прессы
Time Trib
5.0 S
Время измерения	120 S
Время промывки	120 S

00 Начальный инъекционный поток0 150 мл / мин

2.5. OLCE Modeling

описывает принцип OLCE. OLCE содержит сверточный кодер и сверточный декодер. Вход OLCE — это те ответы, которые были нормализованы по нулевому центру. Выход OLCE направлен на воспроизведение ввода. Промежуточный уровень представляет собой представление, которое выводит результаты идентификации. Кодер и декодер обучаются вместе с использованием обучающего набора данных. Чтобы проверить модель, результаты на уровне представления используются для оценки производительности модели.

Основной принцип OLCE.

Исходные данные ответа были сначала нормализованы по нулевому центру, а затем отправлены в модель OLCE. i -я точка данных нормализованного отклика с нулевым центром xi’ вычисляется следующим образом: где xi — i -е исходные данные от e-nose, xmean — среднее значение 120 точек данных, собранных с датчика газа, а xmax и xmin — максимальное и минимальное значение 120 точек данных соответственно.

Предположим, что вводом является X, который здесь является откликом датчика, полученным датчиками газа. Этикетки китайских травяных лекарственных средств обозначаются буквой y, что означает однократное кодирование. Кодер определяется как F(•), а декодер определяется как G(•). Таким образом, кодер можно представить как

а декодер можно представить как

где X’ — выход декодера. Целью построения кодера-декодера является получение точной маркировки результатов y. Для этого реконструируемые ответы X’ должны приближаться к исходным откликам X: X’→X.Другими словами, цель кодера-декодера может быть проиллюстрирована следующим образом:

(4)

Кодер был разработан со сверточной нейронной сетью. Сверточный слой извлекает признаки, вычисляя сумму произведений входных переменных. ReLU использовался для введения нелинейности в сверточной сети.

Слой max-pooling был введен для уменьшения пространственного размера свернутых данных. После этого был введен полносвязный слой для изучения нелинейных комбинаций функций высокого уровня.Softmax был реализован через выходной слой как классификатор для идентификации меток запаха. Симметрично декодер представлял собой сверточную нейронную сеть с такой же структурой. описывает архитектуру кодировщика и декодера, а показывает сетевые параметры.

Архитектура сверточного кодера-декодера маркировки запахов.

Таблица 3

Структурные параметры сверточного кодера-декодера маркировки запахов.

2 Размер ввода

0 COV

0 10 × 1 × 120

0 FC 7 × 336

0 —

0 10 × 1 × 5

Layer	Layer	тип	Форма фильтра	4
CORV1	7 × 1 × 5
MaxPool	1 × 2	7 × 1 × 116
COV2	COV	12 × 1 × 3	7 × 1 × 58
	Maxpool	1 × 2	12 × 1 × 56
12 × 1 × 28
классификатор	Softmax	7
FC3	FC	336 × 7	7
	Unhale	1 × 2	12 × 1 × 28
транспонированы COV2	транспонированные COV2	7 × 1 × 3	12 × 1 × 56
	UNCAL	1 × 2	7 × 1 × 58
транспонированные COV1

0 7 × 1 × 116

2.6. Сравнительные модели

Чтобы оценить эффективность OLCE, для сравнения были выбраны несколько алгоритмов, которые применялись к машинным обоняниям.

• линейный дискриминантный анализ (LDA) [26],

• многослойное восприятие (MLP) [27],

• дерево решений (DT) [28],

• 9002 PCA) с LDA [29],

• сверточных нейронных сетей (CNN) и методом опорных векторов (SVM) [30].

LDA можно использовать не только для уменьшения размерности, но и для классификации. LDA сокращает расстояния внутри класса и увеличивает расстояния между классами.

Классификатор MLP представляет собой искусственную нейронную сеть и применяется для идентификации запахов. MLP — это аппроксиматор нелинейных функций с учителем, который изучает функцию f(•):Rm→Rn, где m=1200 — выборка 120×10, а n=7 — метки. MLP состоял из 4 скрытых слоев с функцией активации ReLU.

DT — это непараметрический обучаемый модуль с учителем, который классифицирует данные на основе уже известной вероятности распределения выборки. Он достойно показал себя в классификации запахов. Здесь мы устанавливаем критерий классификации Джини,

H(Xm)=∑kpmk(1−pmk),

(6)

где Xm — образцы, которые использовали узел m . Доля класса k в узле m равна pmk=1/N∑xi∈RI(yi=k). Он представляет область R с N наблюдениями.Во избежание переобучения максимальная глубина дерева была ограничена 10.

PCA–LDA — это комбинированная модель, которая применялась для идентификации запахов. PCA реализовал уменьшение размерности за счет ортогонального проецирования входных данных на линейное пространство меньшей размерности путем разложения по сингулярным числам с масштабированием каждого компонента. LDA был реализован для классификации.

В модели CNN–SVM CNN представляет собой типичную нейронную сеть с прямой связью для извлечения признаков. SVM — это контролируемый алгоритм обучения для классификации.CNN состоял из 2 одномерных сверточных слоев, слоев с полным максимальным объединением и полностью связанного слоя.

Все модели были закодированы на Python, а для построения моделей использовались пакеты с открытым исходным кодом scikit-learn [31] и PyTorch [32].

3. Результаты

3.1. Входные данные OLCE

Входные данные OLCE представляют собой набор данных 10×120 с нулевым центром, который собирается электронным носом PEN-3. Отклики датчика газа были собраны электронным носом PEN-3 с последующей экспериментальной процедурой, показанной в предыдущем разделе.Для каждого лекарства было измерено 100 образцов ответа, так что общее количество образцов в наборе данных составило 7×100=700. Каждый образец фактически представлял собой матрицу 120×10.

сравнивает ответы с нулевым центром с входными данными OLCE. Мы случайным образом отобрали по 4 образца из каждого класса лекарств. Можно видеть, что есть некоторые небольшие различия в одном и том же классе лекарств из-за разных источников лекарств внутри класса, используемых для эксперимента по сбору. Ответы имеют заметные различия между классами.Некоторые датчики показывают смещение базовой линии вверх из-за различной скорости улетучивания некоторых летучих веществ и их чувствительности к летучим веществам. Некоторые датчики показывают дрейф базовой линии вниз из-за переполнения камеры датчика. Поскольку OLCE получает выборку 10 × 120 в качестве входного набора данных без выделения признаков, эти дрейфы можно игнорировать.

Централизованные сенсорные реакции на семь видов китайских растительных лекарственных средств (орех бетеля (BN), сушеный имбирь (DG), Rhizoma Alpiniae Officinarum (RAO), кора древесного пиона (TPB), Fructus Amomi (FAm), Rhioxma Curcumae Aeruginosae (RCA) ), Fructus Aurantii (FAu)).Мы случайным образом выбрали четыре образца ответа каждого лекарства. Все данные ответов были реализованы путем централизованной нормализации.

3.2. Оценка OLCE

Модель OLCE выполнялась 10 раз, и для оценки эффективности модели были рассчитаны несколько индексов оценки производительности (точность, прецизионность, частота отзыва, F-показатель, показатель Каппа и потери Хэмминга). Каждая модель OLCE обучалась 200 эпох. На рисунках S1 и S2 показаны точность и коэффициент потерь лучшей модели OLCE. На рисунках S3 и S4 показана средняя точность и коэффициент потерь пяти лучших моделей OLCE.Результаты отображались в формате .

Таблица 4

Показатели оценки производительности для модели OLCE.

No. Каппа

+
	Точность Точность		Напомним F1 Счет
	1 0,9142 0,9269			0,9276 0,9249 0,9130
2	0,8800	0,9635	0,9576	0.9584	+0,9533
3	0,9485	0,8858	0,8624	0,8691	0,8520
4	0,9428	0,9312	0,9347	0,9320	0,9197
5	0.9714	0.9163	0.9157	0.9129	0.9129

0 0.8998 6

8

0 6 0,9200 0,9333 0,9354 0.9330 0,9196 7 0,8971 0,9599 0,9590 0,9591 0,9532 8 0,9428 0,8397 0,8419 0,8379 0,8193 9 0.9485 0.9404 0.9404 0.9404 0.93950 0.9264

0 10

0.8914 0.9317 0,9314 0.9314 0.9296 0.9198 0.9257 0.9229 0,9206 0,9196 0,9076

OLCE имели максимальную точность 0,96 и минимальную точность 0,8457. У него была приличная точность (от 0,8397 до 0,9635) и скорость отзыва (от 0,8419 до 0,9576). Оценка модели F1 находилась в диапазоне от 0,8379 до 0,9591. Это продемонстрировало, что OLCE имеет более низкий ложноположительный и ложноотрицательный результат прогнозирования.

Коэффициент Каппа также был рассчитан для оценки согласованности и точности классификатора.

где Po – точность, а Pe вычисляется следующим образом:

Pe=a1∗b1+a2∗b2+…+a7∗b7n∗n,

(8)

где i=1,2,…,7 — индекс класса, ai — накопленное количество выборок каждого класса в наборе данных, bi — накопленное количество выборок в каждом классе после классификации, а n — общее количество количество образцов.Каппа показал, что OLCE имеет отличную согласованность.

3.3. Сравнение

Несколько алгоритмов, используемых в машинных обоняниях, были созданы для сравнения OLCE. Каждая модель была выполнена 10 раз, и показатели точности каждой модели показаны на рис. Видно, что самая высокая и самая низкая точность LDA составила 0,9314 и 0,8686. CNN–SVM имеет самые высокие и самые низкие оценки 0,9371 и 0,8514. MLP и PCA-LDA имеют относительно более низкие оценки, лучшие из которых составили 0,4342 и 0,5200 соответственно.Дерево решений дало относительно хорошие результаты от 0,7600 до 0,8857. Из столбцов «Макс.» и «Мин.» видно, что OLCE имеет наилучшие баллы (наивысший балл — 0,9714, а самый низкий — 0,8800). При этом OLCE имел лучший средний балл (0,9257). Столбец «Var.» описывает отклонения оценок точности от 10 моделей каждого алгоритма. Можно видеть, что LDA имеет самую высокую согласованность, потому что у него самая низкая дисперсия точности (0,0005) между 10 моделями LDA. Напротив, модель PCA-LDA получила самую высокую дисперсию, равную 0.0141, что свидетельствует о наихудшей последовательности тренировок. Можно отметить, что OLCE имеет третью по величине дисперсию точности, которая составляет 0,0009.

Таблица 5

Показатели точности 6 моделей (линейный дискриминантный анализ (LDA), многослойное восприятие (MLP), дерево решений (DT), анализ основных компонентов (PCA)+LDA, сверточные нейронные сети и метод опорных векторов ( CNN+SVM), OLCE). В модели PCA–LDA поиск по сетке для нахождения наилучшего количества измерений с использованием PCA, который сократился до 49 измерений.

Модели	Прогнозы										Макс.	Мин.	пр.	Вар.
	первого	второго	третьи	четвёртой	пятые	шестых	седьмой	восьмой	девятый	десятый
LDA	0,9029	0,9257	0,9314	0,8686	0,8971	0,9029	0.9314	+0,9200	0,9086	0,8800	0,9314	0,8686	0,9069	0,0005
MLP	0,4342	0,2114	0,1200	0,1542	0,3771	0,2628	0,2285	0.1428	0.1542	0.2800	0.4342	0,1200	0.2365	0.2365

0 0.0109 DT 0.8629 0.8114 0,8514 0,7600 0,8514 0,7943 0,8400 0,8229 0,8857 0,8171 0,8857 0,7600 0,8297 0,0013 PCA-LDA 0,2857 0.4342 0.3200 0.5200 0.4200 0,4400 0.15400 0,4400 0.1828 0,4342 0.3200 0.5200 +0,1542 0,3497 0,0141 CNN-СВМ 0,9371 0,9085 0,9142 0,9028 0,9314 0,9085 0,9028 0,8514 0,9314 0,9085 0,9371 0.8514

0 0.9097 0,9097 OLCE 0.9142 0.8800 0.9485 0.9428 0.9428 0.9714 0.9200 0.9200 0.8971 0.9428 0.9485 0.9485 0.9714 0.9714 0.8800 0.9257 0.09257 0,0009

в целом, как результаты, иллюстрирующие выше, LDA, CNN-SVM и OLCE достойная производительность для машинного обоняния в соответствии с лучшей средней точностью прогнозирования и стабильной согласованностью. Более того, учитывая комплексные преимущества в точности, прецизионности, частоте отзывов, показателе F1 и коэффициентах Каппа, OLCE подходит для различения запахов от газовых ответов, собранных с помощью электронного носа.

3.4. Обзор декодированных ответов

OLCE представляет собой структурную модель кодер-декодер, а уровень представления состоит из нескольких меток запаха. Интересно взглянуть на декодированные ответы. Мы случайным образом выбрали один исходный ответ и один декодированный ответ как из обучающего набора, так и из тестового набора.

a,b показывает сравнение входных данных энкодера и выходных данных декодера. Во-первых, OLCE воспроизводит ответные сигналы в состоянии ответа. Некоторые небольшие изменения реакции в состояниях реакции декодируются как некоторые флуктуирующие сигналы.Например, в строке 4 некоторые дрейфы базовой линии декодируются как некоторые флуктуирующие сигналы. Во-вторых, OLCE фокусируется на положительном или отрицательном дрейфе базовой линии. Например, в строке 5 б, когда накопленные изменения сигнала превышают определенный уровень, декодер генерирует некоторые колебания. Возможно, что некоторые изменения реакции могут активировать OLCE для генерации флуктуирующих волн. Эти колебания можно рассматривать как «характерные штампы». Эти метки функций дают некоторые подсказки о том, на каких функциях фокусируется OLCE. Кроме того, модель игнорирует флуктуации отклика от одного датчика газа.Например, как показано на а, ответ «W3S» (коричневая линия) на подрисунке «Фрукт амоми» (строка 5, столбец 1) явно колеблется, но декодер не воспринимает это как признак.

Исходные ответы и расшифрованные ответы. В ( a , b ) левый столбец показывает входные ответы кодера OLCE, а правый столбец описывает выходные ответы декодера OLCE. На подрисунке ( c ) выделены важные функции, извлеченные декодером.

c описывает типичный декодированный ответ.Видно, что OLCE изучает функции, используя одно или несколько небольших окон в наборе данных ответов. Состояние отклика является наиболее важной характеристикой для OLCE, как показано в красной пунктирной рамке. Более того, OLCE рассматривает некоторые плавные изменения в устойчивом состоянии как некоторые особенности. Пересечения кривых также могут быть важными особенностями, как показано зеленым пунктиром. OLCE также может концентрироваться на изменениях, накопленных в стационарном состоянии, как показано в синей пунктирной рамке.

4. Обсуждение

Использование электронного носа для определения запаха представляет собой процесс обнаружения и различения тех ингредиентов, к которым чувствительны газовые датчики.Он отличается от других измерительных приборов, таких как ГХ-МС, которые способны определять ингредиенты запаха. Электронный нос с набором газовых датчиков и подходящим алгоритмом идентификации имитирует человеческое обоняние для распознавания запахов, что может применяться во многих областях, где требуется быстрое обнаружение, поскольку он обладает преимуществами портативности, простоты конструкции и низкой стоимости. Стоимость. Следовательно, необходим надежный алгоритм для различения различных шаблонов ответов.

OLCE имеет элегантную и симметричную структуру с использованием сверточной нейронной сети, что упрощает построение модели.Экспериментальные результаты показывают, что OLCE неплохо справляется с идентификацией запаха китайских растительных лекарственных средств в соответствии с несколькими показателями эффективности. Это также может свидетельствовать о том, что OLCE можно использовать для идентификации других запахов. Кодер OLCE кодирует отклики датчиков на запаховые метки с помощью сверточной нейронной сети. Декодер OLCE воспроизводит отклики датчиков с помощью сверточной нейронной сети с симметричной структурой. Воспроизведенные ответы на стороне декодера дают некоторые подсказки о том, на каких функциях фокусируется OLCE.Метки однократного кодирования на уровне представления, промежуточном уровне, делают классификацию более надежной, чем категориальное кодирование, из-за взаимного исключения битов кодирования.

OLCE — это многоклассовый классификатор, который использует коды быстрого кодирования для вывода результатов идентификации. Классификаторы с несколькими классами подходят для использования в сценарии, где категория идентификации является взаимоисключающей. Другой тип — это классификатор с несколькими метками, в котором экземпляр может принадлежать более чем одному классу.Интересно отметить, что метки однократного кодирования на уровне представления OLCE могут быть заменены метками двоичного кодирования, чтобы модель можно было использовать в качестве классификатора с несколькими метками.

Вклад авторов

Концептуализация, Т.В. и Д.Л.; методология, Т.В.; программное обеспечение, JL; валидация, TW, ZM и QL; формальный анализ, TW; расследование, З.М.; ресурсы, JL; курирование данных, QL; написание – подготовка первоначального проекта, TW; написание-обзор и редактирование, Т.В.; визуализация, JL; надзор, Д.Л.; администрация проекта, Л.В.; приобретение финансирования, L.W. Все авторы прочитали и согласились с опубликованной версией рукописи.

HiBy R2 | Обзоры и обсуждение наушников

Всегда хотел иметь портативную аудиосистему HiRes от уважаемого бренда, в которой каждый из компонентов был бы разумно спроектирован и разработан, наилучшим образом подходя друг другу, и в то же время оставался бы идеально пригодным для использования в автономных приложениях. Наличие всего, разработанного одним брендом, обычно означает лучшую интеграцию самых сложных функций, что создает синергию, которую люди часто называют «экосистемой» бренда.HiBy прошла долгий путь с момента создания самых первых частей такой уникальной экосистемы, и теперь она уже может приносить некоторые плоды, предоставляя различные аппаратные компоненты, управляемые операционной системой HiBy, музыкальным приложением и с помощью протоколов HiBy.

Сегодня мы хотели бы рассмотреть новейший портативный HiRes аудио стек HiBy, который состоит из трех идеально подходящих компонентов (продаются отдельно, должны стать доступны в комплекте позже), по более чем доступной цене и с некоторыми новаторскими функциями из коробки.

• HiBy R2 — бюджетный HiRes DAP с WiFi, Tidal (+Qobuz) (поддержка MQA)
• HiBy FD1 — ЦАП и усилитель с SE и балансным выходом, 2 режима USB
• HiBy BEANS — идеальные динамические наушники

Итак, этот обзор не будет очередным. Вместо того, чтобы разбивать его на три части, мы просматривали всю связку, просматривая каждое устройство по очереди.

Технические характеристики HiBy R2:

• Операционная система: HiBy OS
• SoC: Ingenic X1000E
• ЦАП: ES9218
• PCM: 32 бит/384 кГц / DSD: 128 (исходный)
• MSEB, поддержка HiBy Link
• Поддержка MQA, 4-кратное развертывание, Tidal, поддержка Qobuz
• Двойные микрофоны для записи голоса
• Функция чтения электронных книг
• Функция интернет-радио
• Выходная мощность: 70 мВт+70 мВт
• КНИ+Ш: <0.001%
• Размер дисплея: 2,45 дюйма, IPS, сенсорный экран
• Разрешение экрана: 480*360
• Bluetooth: Bluetooth 5.0 (aptX, LDAC, UAT)
• Диапазоны Wi-Fi: 2,4 ГГц, 5 ГГц
• Размер батареи: 1000 мАч
• Память: карта MicroSD, до 2 ТБ
• Порт USB Type-C USB2.0
• Время воспроизведения: 15 часов непрерывно
• В режиме ожидания: 20 дней
• Размеры: 61*61*12 мм
• Вес: 85 г

Технические характеристики HiBy FD1:

• Чипсет: SA2000
• ЦАП: 2 х ES9118
• 2 кварцевых генератора X (44.1 и 48)
• Декодирование DSD: Собственный (SA2000), 128
• Кнопки: воспроизведение/пауза, громкость+, громкость-
• Индикация состояния: Трехцветный светодиод
• Порт USB Type-C
• Односторонний выход: 3,5 мм (поддерживает проводной пульт дистанционного управления)
Выходная мощность
• SE: 25 мВт + 25 мВт
• Балансный выход: 2,5 мм
• Сбалансированная выходная мощность: 75 мВт + 75 мВт
• Размеры: 61,5*61,5*9,5 мм
• Вес: 71,5 г

Технические характеристики HiBy Beans:

• Тип наушников: Мониторы-вкладыши
• Тип Diver: динамический драйвер с диафрагмой из углеродных нанотрубок (CNT)
• Диаметр отвертки: 10 мм
• Частотная характеристика: 20-20000 Гц
• Чувствительность: 109 дБ
• Полное сопротивление: 32 Ом
• Кабель: посеребренная бескислородная медь
• Длина кабеля: 1.2м
• Разъемы: 0,78 мм, 2-контактный разъем (кабель с наконечником 3,5 мм входит в комплект)

Упаковка и дизайн:

R2:

Этот маленький DAP поставляется в относительно небольшой черной коробке с красочной графикой, информацией о торговой марке и контактами компании. Коробка довольно жесткая, отлично справляется с защитой гаджета при транспортировке. Внутреннее отделение разделено на три отделения: верхний мягкий вкладыш удерживает R2 на месте, под ним находятся аксессуары и еще одна коробочка с USB-кабелем.Полный список принадлежностей:

• R2 DAP
• пластиковый кейс
• Кабель USB тип C -> USB A
• руководство пользователя + брошюры

Кроме того, экран R2 и задняя стеклянная панель из коробки покрыты защитной пленкой. Вам нужно будет только снять дополнительный защитный слой.

Этот DAP представляет собой небольшое устройство, но все же немного больше, чем его основной конкурент — Hidizs AP80Pro. Корпус изготовлен из цинкового сплава с темной тонировкой краев, красивой стеклянной задней панелью и большим экраном спереди.

Элементы управления имеют удобный размер, тугое и хорошо выраженное срабатывание. Это в целом создает ощущение крепкого и прочного устройства.

Две кнопки (Громкость +/-) расположены на левом краю, а еще три кнопки (Воспроизведение/пауза, Предыдущий/Далее) — на противоположной стороне. Вверху находится еще один красиво оформленный элемент — кнопка питания, окруженная многоцветным светодиодом, который показывает различные состояния, а также синхронизируется с частотой дискретизации воспроизводимого в данный момент трека.

Поскольку R2 может записывать звук, он оснащен двумя микрофонами, которые могут выполнять стереозапись и подавлять значительный шум. Кстати, эта функция отлично работает, позволяя также выбирать качество звука записи и формат результирующего файла.

Экран, безусловно, достоинство R2 — 2,45 дюйма, IPS, яркие цвета, хорошая заводская калибровка, быстрый отклик и точное позиционирование сенсора касания. Максимального уровня яркости вполне достаточно для использования на улице в тени и немного слабее для солнечных мест.Четкость и плотность экрана идеальны для такого физического размера.

Единственное, что может поспорить с этим великолепным экраном, так это довольно большая ширина верхней и нижней рамок. Пока кажется, что рамки почти отсутствуют в выключенном состоянии (borderless) — все становится ясно, когда загорается экран. Боковые грани почти касаются краев, а верхняя и нижняя рамки неожиданно широкие.

Нижний край содержит порт USB типа C, выход SE 3,5 мм и слот для карт памяти microSD емкостью до 2 ТБ.

Полупрозрачный пластиковый кейс — отличный аксессуар, защищающий R2 от физических повреждений. Кроме того, он выглядит довольно элегантно и обеспечивает легкий доступ ко всем элементам управления.

FD1:

HiBy FD1 поставляется в небольшой белой коробке с блестящими серебристыми контурами устройства и оттиском данных компании. Коробка не такая толстая и вмещает только 1 слой, состоящий из мягкого вкладыша для FD1 и небольшого отсека с принадлежностями внизу. Полный список аксессуаров:

• FD1 DAC&AMP
• мягкая клейкая вставка
• Г-образный кабель USB типа C -> кабель USB типа C
• прямой короткий кабель USB type-C -> USB type-C
• длинный кабель USB type-C -> USB A

По логике вещей в комплекте HiBy FD1 DAC&AMP имеет схожие физические размеры и даже толщину, сравнимую с R2.Он похож на его форму, но сделан из алюминия. Одним из элементов дизайна является красивый утопленный логотип HiBy на лицевой стороне.

Кроме того, FD1 имеет собственные элементы управления — кнопки Play/Pause, Vol UP и DOWN на левом краю, а также дополнительный ползунок USB 2.0 / USB 1.0 справа, который меняет режим подключения и позволяет запускать FD1 в среде Windows с или без водителя.

Также имеется многоцветный светодиод, который показывает текущее состояние и частоту дискретизации трека.Кроме того, при совместном использовании цвета светодиодов R2 и FD1 будут синхронизированы.

Балансный выход 3,5 мм SE и 2,5 мм расположен на нижнем краю вместе с портом USB Type-C.

FD1 также оснащен небольшими силиконовыми вставками в нижней части, чтобы сделать его менее скользким на поверхности. Мудрый!

BEANS:

Несмотря на то, что R2 и FD1 являются более сложными устройствами, истинное наслаждение от восхищения дизайном исходит со стороны наушников…

В любом случае, дизайн коробки напоминает R2, имеет схожий матово-черный вид с золотыми обводками и белым цветом. отпечатки.Когда открыли — да, идеальное первое впечатление.

BEANS не только привлекает внимание своим превосходным сочетанием золотого, серебряного и черного цветов, но и сам корпус выглядит очень привлекательно. Пожалуй, BEANS — самые красивые IEM, которые когда-либо проходили через мои руки.

Полный список принадлежностей:

• Наушники BEANS
• 2-контактный кабель 0,78 мм
• кейс
• 3 пары ушных вкладышей из пеноматериала с эффектом памяти

BEANS состоит из двух алюминиевых частей — серебристого корпуса с перпендикулярными шероховатыми насечками и верхней золотой глянцевой крышки, имеющих форму пули.

Текст

HiBy/BEANS присутствует в черном цвете и симпатичном шрифте на обоих каналах, а также оба канала имеют соответствующие индикаторы (левый и правый), представленные синими и красными точками на прозрачных акриловых 2-контактных основаниях кабельных разъемов. Выходные патрубки защищены алюминиевыми решетками.

Штатный кабель

выглядит неплохо, заявлен как OFC, имеет прозрачные полимерные корпуса разъемов с индикацией полярности, алюминиевый ограничитель и алюминиевый корпус штекера SE.Надеемся, что HiBy также включит балансный кабель 2,5 мм в BEANS в качестве опции и в качестве обязательного аксессуара, когда он будет продаваться с R2 + FD1 в комплекте. Это позволило бы раскрыть весь его потенциал.

Несколько слов о дизайне корпуса. Материал выбран отличный — на ощупь как ткань и выглядит дорого. Крышка надежно удерживается с помощью магнита. В такой кейс поместятся не только наушники, но и все аксессуары и, при необходимости, пара дополнительных кабелей.

HiBy R2 в использовании:

Конечно, R2 — это полнофункциональная DAP «все в одном», оснащенная множеством современных функций. При продаже в комплекте с FD1 — он только будет генерировать больше энергии и позволит подключать 2,5-мм балансные IEM. Остальные функции предоставляет сам R2.

R2 использует процессор X1000E, знакомый по предыдущему опыту работы с продуктами семейства Hidizs AP80. HiBy OS и пользовательский интерфейс работают гладко, без зависаний или видимых сбоев пользовательского интерфейса. Сенсорный экран отзывчивый, взаимодействие кажется линейным и адекватным.Размера экрана вполне хватает для DAP во всех приложениях, за исключением такой рудиментарной функции, как E-reader, которая здесь присутствует на борту. Текст в этом приложении очень маленький, что ограничивает его использование.

Несмотря на то, что R2 позиционируется как DAP начального уровня и имеет столь низкую цену, он по-прежнему унаследовал некоторые выдающиеся функции HiBy, изначально представленные в их моделях флагманского/среднего сегмента:

• MSEB (MageSound 8ball, эквалайзер для настоящих аудиофилов)
• HiBy Link (полное дистанционное управление со смартфона по Bluetooth)
• UAT (высший кодек Bluetooth, лучше, чем качество LDAC)

Кроме того, R2 также имеет:

• Bluetooth 5.0
• Аудио Bluetooth: SBC, AAC, aptX, LDAC, UAT
• Двухдиапазонный Wi-Fi: 2,4/5,0 ГГц
• Парный микрофон с функцией шумоподавления
• Специальное приложение для записи стереозвука (только со встроенных микрофонов, без поддержки внешнего микрофона)
• Потоковое аудио: приложение Tidal (Qobuz должен выйти на R2 чуть позже)
• MQA 4-кратное развертывание (2-кратное развертывание при подключении FD1)
• USB-ЦАП
• Bluetooth Двунаправленный ЦАП
• Соответствие стандартам HiRes + HiRes Wireless

Чертовски полный крошечный монстр.Какая другая DAP начального уровня могла бы предложить столько возможностей по такой цене? Никто…

Вернемся к пользовательскому опыту. R2 поддерживает карты microSD объемом до 2 ТБ и не имеет встроенной памяти. Для тех, у кого уже есть другие плееры HiBy или даже DAP от Hidizs или других поставщиков, использующих ОС HiBy, — большинство функций и логики пользовательского интерфейса будут очень знакомы. Главный экран состоит из значков приложений, управляемых с помощью скользящих жестов, и имеет несколько дополнительных функций для быстрого перехода к экрану воспроизведения или просмотра переключателей беспроводного соединения, времени и состояния.Полный список приложений/ярлыков выглядит следующим образом:

• Музыка (приложение HiBy Music)
• Рекордер (звукозапись)
• Прилив
• Книги
• HiBy Link (настройка дистанционного управления)
• МСЭБ
• Эквалайзер
• Импорт музыки через WiFi
• Обновление базы данных
• Настройки беспроводной сети
• Настройки воспроизведения
• Системные настройки

Настройки, которые стоит указать здесь:

• Импорт музыки через WiFi
  • открывает веб-доступ к этому DAP через WiFi (показывает IP-адрес и порт) для передачи песен с других устройств
• Настройки беспроводной сети
  • Bluetooth
    • включает Bluetooth и позволяет выполнять поиск и сопряжение с другими устройствами.Также дает возможность контролировать, какой аудиокодек используется
  • WiFi
    • Переключает WiFi и позволяет искать и подключаться к сетям WiFi. Также дает возможность проверить состояние сети, текущий IP и настроить DNS
    .
  • DLNA
    • просто тумблер. Вероятно, следует использовать для подключения к серверу DLNA или настройки сервера DLNA. Больше информации пока не нашел и надеюсь, что в ближайших обновлениях эта функция будет доработана.

Остальные настройки говорят сами за себя, предусмотрены все жизненно важные и штатные функции.

Единственная не очень удобная функция пользовательского интерфейса — это клавиатура, которая всплывает при наличии подсказки. Кнопки на виртуальной клавиатуре очень маленькие и иногда нажимать на них довольно сложно.

Основное приложение — HiBy Music, которое обрабатывает все типы аудиоформатов LQ и HQ, сортирует файлы по избранным, последним, альбомам, исполнителям, жанрам, форматам и именам файлов. Он также поддерживает плейлисты и может выполнять поиск. Главный экран проигрывателя показывает обложку альбома, аудиоформат, время трека, количество песен в текущем списке, свойства файла, тексты песен, дает доступ к эквалайзеру и предоставляет такие функции, как: поиск по треку, добавление в избранное, добавление в плейлист, удаление трека. файл и изменение режима воспроизведения (перемешать, все, повторить 1, повторить все).В отличие от версии для Android, настройки звука на R2 вызываются не напрямую из приложения HiBy Music, а представлены отдельным ярлыком настроек звука на одном из главных экранов.

Потоковое аудио представлено приложением Tidal, которое требует подключения к Интернету через WiFi и запрашивает логин и пароль сразу после первого запуска. HiBy объявил о добавлении Qobuz чуть позже. Лично я предпочитаю Deezer, который, вероятно, не появится на этом устройстве. Тем не менее, учетная запись Tidal HIFI теперь выступает в качестве поставщика MQA для R2, ​​который может разворачиваться в 4 раза в свою очередь.Что интересно, даже при подключении к FD1 R2 по-прежнему будет поддерживать развертывание MQA, но будет ограничено только 2X. Тем не менее, это хорошая новость для фанатов, которые хотят иметь бутерброд HiRes и использовать приложения Tidal или Qobuz.

Этот DAP может работать в режиме USB DAC либо с собственным драйвером Windows 10, либо со специальным драйвером ASIO, который, как мы надеемся, скоро будет выпущен HiBy. Одним из недостатков родного драйвера Windows является то, что он может обрабатывать не более 24 бит/48 кГц.Опять же, хотелось бы надеяться, что в будущем специальный ASIO-драйвер будет работать со всеми режимами.

Еще одной сильной стороной R2 является его батарея. Непрерывная игра, состоящая в основном из форматов HiRes, может достигать 12-13 часов, что намного дольше по сравнению с DAP среднего и высшего класса на базе ОС Android. Конечно, использование Wi-Fi, потоковых сервисов и Bluetooth значительно увеличивает нагрузку на батарею. R2 также стал бы немного теплее при таких обстоятельствах.

Наше устройство работает с версией микропрограммы 1.0, и для этого DAP еще не было обновлений микропрограммы.Существует два варианта обновления: с помощью карты microSD или обновления OTA через WiFi.

В общем, резюмируя: несмотря на пару минусов в пользовательском опыте R2 (кнопки управления немного дребезжат, пара функций еще не до конца проработаны) — это мощный исполнитель с новаторским функционалом. Пользовательский интерфейс плавный, взаимодействия логичны и плавны, аккумулятор долго держится, множество функций упаковано в такое маленькое устройство.

HiBy FD1 in use:

Прежде всего, FD1 предназначен для использования с любым источником, а не только с R2 DAP.Он отлично работает при подключении к ПК или смартфону. Но что касается его физической формы и программных возможностей — R2 кажется лучшей парой для этого ЦАП и усилителя. Мы предполагаем, что основная идея заключалась в том, чтобы позволить пользователям R2 расширить функциональность своих DAP, добавив балансную схему и выжав больше мощности для конечного механизма…

Так как FD1 не оборудован собственным аккумулятором — он полностью зависит от питания USB и разряжает аккумулятор источника. Идеальная ситуация, когда можно не беспокоиться об уровне заряда батареи, но недостатком является ограниченная выходная мощность.Например, R2 выдает 70 мВт на канал, а FD1 выдает чуть больше — 75 мВт на канал на симметричном терминале. Выходная мощность SE ограничена 25 мВт на канал, что почти аналогично любому обычному смартфону. Несмотря на это, FD1, как компонент стека, способен улучшить звук во многих аспектах, которые мы рассмотрим в разделе «Качество звука».

FD1 не нагревается во время работы и единственным признаком жизни является светодиод. Так как форма похожа на R2 — она идеально подходит для этой DAP снизу, а предусмотренный мягкий клейкий слой отлично справляется со своей задачей в сэндвич-конструкции.К сожалению, HiBy не предоставил резинки или специальный пластиковый чехол, чтобы скрепить оба устройства вместе. Будем надеяться, что они поняли смысл этой жалобы и в будущем разработают такой аксессуар.

С другой стороны, HiBy включила три типа кабелей, которые облегчили бы жизнь. Г-образный кабель type-C -> type-C идеально подходит для многослойной конфигурации, тогда как два других прямых кабеля лучше использовать для смартфона или ПК. Все кабели имеют алюминиевые корпуса разъемов, и все они кажутся прочными.Это важно, потому что у всех кабелей есть хост и ведомая сторона, и их нельзя легко заменить в случае потери или повреждения.

FD1 также оснащен собственными кнопками Play|Pause, Vol UP/DOWN, что позволяет избежать пробуждения экрана смартфона или DAP.

Ситуация с драйверами аналогична R2 — штатную поддержку драйверов в среде Windows можно расширить до Windows 7/8/10, переключившись на USB 1.0 с помощью специальной кнопки-ползунка. Хотя, чтобы иметь возможность играть DSD — USB должен быть установлен на 2.0 и требуется специальный драйвер. Этот драйвер еще не выпущен.

Качество звука:

Протестировано с Xiaomi Redmi Note 8Pro, Lenovo Y500, Hidizs Seeds SE и Hidizs Seeds Сбалансированные версии наушников IEM.

R2:

Звук HiBy R2 производит впечатление довольно нейтрального DAP с легкой тенденцией к теплоте. Низкие, средние и высокие частоты в целом находятся в хорошем балансе, что делает этот DAP универсальным для любых музыкальных жанров.

Мидбас мощный, быстрый и напористый, его экспрессия и динамика впечатляют. Низкие частоты хорошо выражены, умеренно очерчены и имеют легкую приподнятость, добавляющую звуку немного теплоты и телесности.

Четкость и четкость на высоких частотах умеренные, их присутствие не подавляет и не раздражает. Как раз достаточно для хорошего баланса и показывает хорошее количество микродеталей. Средние частоты звучат естественно, с богатым вокалом и взвешенным присутствием во всем миксе.Женский вокал не кричащий и не слишком тонкий.

Опять же, сигнатура R2 немного темнее, очень слегка подчеркнуты низкие частоты, нет лампового исполнения, нет эффекта крупного рогатого скота. Не забывайте о функции MSEB, которая дает дополнительный контроль над такими аспектами звука, как:

• звуковая температура
• басовый удлинитель
• текстура баса
• толщина банкноты
• вокал
• женские обертоны
• шипящий НЧ
• шипящий ВЧ
• импульсная характеристика
• воздух

Разделение каналов и вся сцена умеренные, не показательные и не разочаровывающие.Допустим, он очень похож на другие DAP начального уровня.

Дальнейшее улучшение звука достигается при подключении FD1 к R2. И здесь у нас есть некоторые противоречивые чувства. На самом деле, выход SE R2 нам понравился больше, чем в паре с FD1 и его выходом SE. Выход R2 SE кажется более подробным, чистым (в части сведения инструментов), высокие имеют лучшую протяженность и разрешение. Звук более сбалансированный. Выход FD1 SE делает звук ярче, делает акцент на высоких частотах и ​​делает звучание менее интимным и целостным.Но это в случае прямого сравнения. Сам по себе выход FD1 SE остается значительно лучше, чем звук обычного смартфона или ноутбука, с точки зрения общей динамики, разрешения, разделения инструментов и выходной мощности.

В отличие от выхода FD1 SE, при использовании порта Balanced — звук улучшается во многих аспектах, оставляя позади R2. Во-первых, подпись теряет ранее заданную теплоту и становится немного ярче, но без дальнейшего негативного эффекта. Затронуты и другие аспекты: текстуры и детализация становятся более отчетливыми, мидбасы становятся более динамичными и драйвовыми, также лучше прорабатываются высокие — более протяженные и точные.Сцена также распространяется в стороны и создает ощущение большего помещения.

R2 V/S Hidizs AP80Pro:

Для нас основным конкурентом как по качеству звука, так и по функциональности является последний Hidizs DAP — AP80Pro. Он имеет совершенно другую философию, показывает некоторые плюсы и минусы в прямом сравнении, но остается близким к R2 по своей природе. R2 содержит множество функций, недоступных для AP80Pro, но требует дополнительного устройства для управления балансным выходом.В то время как AP80Pro не так изощрен с точки зрения списка функций, но имеет балансную схему на борту, которая способна выдерживать более высокие нагрузки за счет большей выходной мощности (190 мВт/канал).

По звуку — R2 и AP80Pro довольно близки с выходами SE. Небольшая разница очевидна в сигнатурах — R2 звучит чуть теплее и плотнее, а AP80Pro не делает акцента на НЧ. Эта разница лишь частичная, становится очевидной во время A/B-тестов. Остальные звуковые характеристики кажутся похожими.Балансный выход AP80Pro V/S R2 + FD1 буквально стирает разницу даже в сигнатурах, и устройства становятся еще ближе (все же балансный выход AP80Pro намного мощнее). Таким образом, AP80Pro действительно является основным конкурентом, но решение будет непростым, так как сценарии использования и философия совершенно другие.

BEANS:

Подобно первому положительному впечатлению от дизайна BEANS, качество звука является наиболее показательным из трех компонентов этого комплекта HiBy.При цене от 59 долларов BEANS на данный момент являются лучшими динамическими наушниками пулевидной формы. Легкий и привлекательный V-образный тюнинг играет здесь хорошую роль, вместо того, чтобы раздражать чрезмерно яркими верхами и чрезмерно подчеркнутыми низами. Все четко, четко и приятно. Хорошее расширение по обеим крайностям, впечатляющая четкость высоких частот для одиночной динамической модели, отличный контроль с четкими контурами инструментов, более чем умеренные текстурирование и разрешение.

BEANS вполне могут конкурировать с более дорогими динамическими наушниками от Periodic Audio, DUNU, TFZ и других брендов.Кроме того, посадка на удивление удобна для пулевидных наушников. Достигается сочетанием веса и стандартных наконечников из пены с эффектом памяти.

Одна рекомендация: если вам нравится комплект R2 + FD1 + BEANS — подумайте о приобретении балансного кабеля 2,5 мм для BEANS. Это значительно улучшит качество звука, полученное с помощью FD1.

Заключение:

HiBy выпустила сразу три компонента HiRes, каждый из которых представляет собой отличную производительность, как в комплекте, так и по отдельности.R2 — это инновационная цифровая аудиосистема начального уровня, оснащенная множеством современных функций, типичных для флагманских моделей, и обеспечивающая качество звука аудиофильского уровня. FD1 — это удобный маленький ЦАП и усилитель, который в равной степени улучшает звук со смартфона, ПК или даже R2 DAP, расширяя при этом функциональность за счет добавления сбалансированного выхода. Наушники BEANS идеально подходят для этого мощного комплекта, особенно с балансным разъемом 2,5 мм. Все три занижены, судя по предлагаемым функциям и уровню производительности по сравнению с соответствующими конкурентами.Таким образом, этот сэндвич HiRes или его отдельные ингредиенты вкусны и настоятельно рекомендуются.

Официальный магазин и страница HiBy R2: LINK

Официальный магазин и страница HiBy FD1: LINK

Официальный магазин и страница HiBy BEANS: LINK

Спасибо за прочтение.

Sonu, tula vijbill bhraycha nai ka? MSEDCL запускает вирусную песню, чтобы заманить неплательщиков счетов за электричество

Мумбаи: Помните песню, когда популярная Р. Дж. Малишка в своем видео в 2017 году выделяла выбоины в Мумбаи? Что ж, спустя годы знаменитая песня возвращается.MSEDCL (Maharashtra State Electricity Distribution Company Limited) сделала уникальный шаг, запустив песню в рамках стратегии, направленной на привлечение потребителей и оплату счетов.

Государственный поставщик электроэнергии уже разочарован своими неэффективными действиями, направленными на то, чтобы убедить неплательщиков расплатиться с неоплаченными счетами за электроэнергию.

Новая песня MSEDCL сравнивает своих пользователей с «Sonu» и лирически спрашивает: «Sonu, tula vijbill bharaycha nahi ka?» (Сону, ты не хочешь оплатить счета?).

Далее он указывает на то, что «Сону» является очень уважаемой фигурой в своей деревне, который в некотором роде щеголяет, заряжает свой телефон, заправляет машину топливом, беззаботно пользуется многими электроприборами дома.«И «Сону» — наш любимый клиент, его воротник туго затянут, он весело пользуется всеми электроприборами. Но:« Сону, ты не хочешь платить по счетам за электричество?

В вирусной песне певец сообщает потребителям, что хэштег прогресса — легкий, и если они оплатят счет, это будет означать «светлое будущее для государства и нации». Песня, которая наделала шума, также рассказывает о соблазнах, предлагаемых клиентам MSEDCL, включая скидки, рассрочку и льготы, если они вовремя оплачивают свои счета.

С 1 марта MSEDCL с 2,72 крорами потребителей закрылся для неплательщиков по оценкам в 1 крор, которые предположительно не оплачивали свои счета за последний год.

Соответственно, MSEDCL накопила долги в размере огромных 70 000 крор рупий, что вызывает опасения по поводу его существования и выживания, как это повторили главный министр Уддхав Теккерей и министр энергетики доктор Нитин Раут в прошлом. Согласно директивам министров, сумма, возмещаемая в сельской местности, будет направлена ​​на создание местной энергетической инфраструктуры с упором на «возобновляемые источники», поскольку Махараштра уже избавилась от «разгрузки» и вошла в «избыточную мощность». эпоха.

(с участием агентства)

Портативный музыкальный проигрыватель AP80 Pro без потерь

MQA (Master Quality Authenticated)

HiDizs AP80 Pro включает технологию MQA, которая позволяет воспроизводить аудиофайлы и потоки MQA, обеспечивая звук оригинальной мастер-записи.

 

«MQA» или «MQA Studio» означает, что продукт декодирует и воспроизводит поток или файл MQA, а также обозначает происхождение, чтобы гарантировать, что звук идентичен звуку исходного материала.«MQA Studio» означает, что воспроизводится файл MQA Studio, который либо был одобрен в студии артистом/продюсером, либо подтвержден владельцем авторских прав.

Устройство для чтения электронных книг

Благодаря функции электронных книг AP80 PRO может обогатить вашу музыкальную жизнь. Как же приятно читать электронные книги, слушая треки.

Двойные микросхемы ЦАП, лучшая в отрасли производительность

Оснащен двумя микросхемами ЦАП ESS9218P с мощным декодированием. SNR+130dB, DNR+121dB и THD+N-114dB, показатели превосходны, чтобы гарантировать аудиофильское качество звука на всем пути.

Два домкрата на выбор

Несимметричный разъем 3,5 мм и сбалансированный разъем 2,5 мм подсвечивают друг друга, обеспечивая наилучшие впечатления от прослушивания.

Высокоточный чип ПЛИС

Благодаря специальному чипу FPGA HBC3000 точность воспроизведения цифровой музыки может быть повышена за счет мастер-тактовой частоты, а дрожание тактовой частоты можно полностью контролировать. Между тем, он может аппаратно декодировать собственный DSD 64/128/256.

Получите невероятные впечатления от сенсорного экрана

Самсунг 2.45-дюймовый (480×360) сенсорный экран IPS HD с четким изображением, малым временем отклика, богатыми визуальными деталями и комфортным просмотром.

Мощная функция счетчика шагов

Благодаря функции высокоточного счетчика шагов AP80 PRO может предоставлять точные данные о тренировках на открытом воздухе, что приводит к абсолютной гармонии музыки, жизни и спорта.

FM-радио — Слушайте голос со всего мира

Пожалуйста, включите радио, если у вас нет интереса к музыке. Массивные высококачественные радиопрограммы, такие как финансы, развлечения, здоровье, эмоциональные истории и т. д.Вы никогда не почувствуете себя одиноким и беспомощным.

Художественный минималистичный стиль

Эстетический дизайн минимализма и технология 5-осевого ЧПУ, цельный алюминиевый корпус высокой плотности полон художественных особенностей. Между тем, гениальное японское колесо громкости ALPS подарит вам механическое очарование.

Киберсаботаж критической инфраструктуры

Источник изображения: https://rb.gy/uscdi0

Эта статья была написана Буддхисагаром Кулкарни, получившим диплом в области коммерческого права для штатных юрисконсультов из LawSikho .

В последние годы произошел всплеск киберсаботажа критической инфраструктуры. Каким бы странным это ни казалось, это факт, который стал настолько распространенным, что даже обычный человек начал ощущать его жар. Незаконные операции на банковском счете, длительная кибератака вызвала перебои в подаче электроэнергии, которые остановили работу целого города, такие случаи стали обычным явлением во всех странах мира.

Когда дело доходит до кибератак, государственные и негосударственные субъекты нацелены на вычислительные системы, часто те, которые контролируют ключевую инфраструктуру страны.Саботаж может использоваться по многим причинам, начиная от простого нарушения работы государственных служб с целью вызвать панику и заканчивая требованиями вымогательства и шпионажа со стороны вражеских правительств. Для полного понимания серьезности проблемы необходимо представить определенные статистические данные. Согласно информации, представленной профсоюзным министерством внутренних дел на основе данных, предоставленных Индийской группой реагирования на компьютерные чрезвычайные ситуации («CERT-In»), основной организацией Индии по кибербезопасности в парламент; в марте 2021 года страна увидела потрясающий 1.15 миллионов кибератак в 2020 году. Это в двадцать раз превышает данные, представленные в 2016 году. большинство стран мира, подвергшихся кибератакам, при этом угрозы исходят в основном из Словении, Украины, Чехии, Китая и Мексики. Большинство атак нацелены на важные инфраструктуры, такие как финансы, оборона и промышленность. Нефтяные и газовые заводы подвергаются наибольшему нападению с точки зрения основной инфраструктуры.

В 2017 году Индия сильно пострадала от крипто-червя-вымогателя WannaCry, который поразил 150 стран и более 40 000 компьютеров. В том же году порт Джавахарлала Неру и терминалы APM в Мумбаи были атакованы другим международным трояном-вымогателем. Хакеры успешно похитили 50 000 000 000 рублей. 94,42 крор из банка Cosmos в Пуне в 2018 году. 14 крор направляются на банковский счет в Гонконге и рупий. 80 крор снимаются в банкоматах в 28 странах. В другом инциденте в 2018 году хакеры получили доступ к правительственным записям UIDAI 1.1 миллиард пользователей, который затем был свободно выставлен на продажу заинтересованным покупателям.

Во время запуска миссии «Чандраян-2» в 2019 году CERT-In обнаружил вредоносное ПО, предназначенное для старшего персонала ISRO северокорейской хакерской группой под названием «Lazarus».

В том же году, взломав административные системы АЭС «Куданкулам» (ККАЭС) в штате Тамил Наду, хакерам удалось собрать большое количество записей. По мнению экспертов, в будущем хакерам будет легче атаковать операционные системы реактора с помощью украденных данных, что приведет к значительному физическому ущербу.RedEcho, хакерская организация, связанная с Китаем, недавно атаковала электростанции, порты и части индийских железных дорог во время пандемии Covid. Значительно участились атаки на основные медицинские учреждения Индии и фармацевтические корпорации, такие как Lupin и Dr. Reddy’s, с целью получения важных исследований и данных о пациентах во время этой пандемии. Наиболее активны атаки программ-вымогателей на фармацевтическую промышленность.

Типы кибердиверсионных атак

Атаки на ключевую инфраструктуру не являются линейными, что вызывает беспокойство.Они бывают разных форм. Субъекты киберугроз могут получить несанкционированный доступ к личной информации посредством кибершпионажа и украсть секретные, конфиденциальные данные или интеллектуальную собственность. Lazarus, китайско-северокорейская банда, подозревается в организации атаки на ККНПП, в ходе которой были похищены административные данные.

Киберсаботаж также увеличивается. 12 октября 2020 года в Мумбаи произошло отключение электроэнергии в результате киберсаботажа Совета по электроснабжению штата Махараштра (MSEB).Отдел по борьбе с киберпреступностью обнаружил это как атаку вредоносного ПО по трем направлениям на сервер MSEB, передающую 8 ГБ данных и пытающуюся принудительно войти в систему с нескольких запрещенных IP-адресов.

Другой тип атаки — «Спящие кибератаки». Спящее вредоносное ПО, подобно спящим ячейкам в террористических группах, размещается/отправляется в многочисленные жизненно важные системы, а затем удаленно запускается для контроля или повреждения инфраструктуры. «Спящая вредоносная программа», по данным американской разведывательной фирмы, стояла за атакой MSEB, которая была частью более крупного заговора кибер-саботажа китайских преступников RedEcho.

Из-за удаленной работы в Индии наблюдается всплеск атак типа «отказ в обслуживании» (DoS) или «распределенный отказ в обслуживании» (DDoS). Он направлен на то, чтобы сделать компьютеры или сетевые ресурсы недоступными для своих потенциальных пользователей, временно или постоянно нарушая работу служб, что приводит к потерям времени и денег.

И последнее, но не менее важное: еще одним элементом арсенала кибервойны является киберпропаганда. Это попытка манипулировать общественным мнением, контролируя информацию в любой форме.

Крайне важно помнить, что если правительства и компании не будут использовать лучшие мировые практики, все другие попытки повысить уровень безопасности будут тщетными.

Вот трехсторонний метод защиты ключевой инфраструктуры:

1.          Человеческая сторона

• С точки зрения кибербезопасности люди считаются самым слабым звеном. Тем не менее, повышение осведомленности о киберугрозах, обучение людей тому, как обнаруживать угрозы, и предоставление подробностей о том, что вдохновляет людей на злонамеренные действия, могут иметь большое значение.
• В то же время компании должны признать кибербезопасность важнейшим компонентом своего общего благополучия и разработать строгую политику для ее обеспечения.
• Сотрудники службы кибербезопасности или команда, преданная делу, могут оказаться весьма полезными. Команда может обрабатывать большой объем информации, а также обеспечивать круглосуточную защиту и контроль операций. Он может защитить фирму за счет внедрения новых технологий, таких как сетевые решения для обнаружения и реагирования, для повышения осведомленности о киберситуации от растущих опасностей.
• Компания также может обучать тех, кто отвечает за операционные технологии (OT), которые связаны с промышленными системами управления (ICS) и основной инфраструктурой.

2.          Технология захвата

• Для компаний, отвечающих за жизненно важную инфраструктуру, важно охватить весь спектр предотвращения, снижения и реагирования на кибербезопасность.
• Кроме того, реакция и восстановление не должны ограничиваться внутренними/интернет-технологическими конфигурациями. Для реализации динамических политик компаниям следует заниматься проектированием и сегментацией сети OT.
• Также важно настроить средства безопасности и разделения, чтобы снизить риск ошибки или обмана.Команды OT также должны предусмотреть безопасный удаленный доступ, чтобы они могли оценивать риски и реагировать на них из любого места.
• Интеграция технологий, таких как осведомленность о протоколе ICS для выявления угроз, упреждающий мониторинг и превентивный контроль в ИТ/ОТ и различных сегментах ОТ, может быть выгодной. Компании также должны вкладывать средства в резервное копирование данных и контроль доступа к системам OT.

3. Проверка процесса

• Процедуры должны быть приоритетными для компаний критической инфраструктуры.
• Оценка рисков и управление ими позволяют организациям взвешивать экономические и эксплуатационные затраты на меры предосторожности. Оценка риска идентифицирует угрозы и анализирует вероятность их возникновения, а обработка рисков — это процесс принятия мер после распознавания угроз. Аудиты кибербезопасности также должны проводиться компаниями для выявления любых угроз кибербезопасности для операционных технологий.
• Для определения успеха кибербезопасности и промышленной системы управления необходимо установить показатели и оценить время между обнаружением угрозы и действием.Несколько важных показателей, которые должны активировать пользователи: среднее время обнаружения (MTTD), среднее время разрешения (MTTR) и среднее время сдерживания (MTTC).
• Безопасность цепочки поставок, которая касается управления требованиями кибербезопасности для ИТ-систем и корпоративных операционных процедур, которые действуют как стандарты для реагирования на инциденты, оценки рисков и администрирования контроля, также имеет важное значение.

• Внутренние угрозы в области компьютерной безопасности — это угрозы, исходящие от людей внутри организации, таких как нынешние или бывшие сотрудники, консультанты и союзники.Эти люди могут неправомерно присвоить доступ к сети и активы для преднамеренного или непреднамеренного раскрытия, изменения или удаления конфиденциальных материалов.
• Подробная информация о мерах безопасности компании, записи клиентов и сотрудников, права входа в систему и конфиденциальные финансовые данные — все это примеры информации, которая может быть украдена.
• Инсайдеры представляют значительный риск для компаний из-за их законного доступа к данным, системам и сетям своих компаний. Сотрудникам, испытывающим финансовые трудности, было легко обманывать, используя инструменты, которые они используют на работе каждый день.
• Другие сотрудники украли конфиденциальную информацию, секретные знания или интеллектуальную собственность у своих работодателей, руководствуясь финансовыми интересами, жадностью, местью, желанием получить конкурентное преимущество или желанием произвести впечатление на будущего работодателя.
• Кроме того, в отместку за неприятные события, связанные с работой, технический персонал использовал свои технологические возможности, чтобы повредить компьютеры и сети своих работодателей.

Исследование внутренних угроз было начато в январе 2002 года Программой CERT Института разработки программного обеспечения Университета Карнеги-Меллона (CERT) и Национальным центром оценки угроз (NTAC) Секретной службы США (USSS).

 На данный момент в рамках исследования внутренних угроз подготовлено два отчета. В одном исследовании изучались злонамеренные инсайдерские инциденты в банковской и финансовой индустрии [Randazzo 2004]. Другой исследовал инсайдерские атаки в каждом ключевом секторе инфраструктуры, в которых инсайдер пытался нанести вред компании, человеку или данным, информационной системе или сети бизнеса [Keeney 2005].

 Команда проекта CERT сочла крайне важным использовать множество экспериментальных наблюдений, полученных в ходе исследования внутренних угроз, чтобы сосредоточиться на передаче «общей картины» проблемы внутренних угроз — сложных диалогов, относительной степени риска и непредвиденных последствиях политик, процессов. , технологии, внутренние психологические проблемы и корпоративная культура с течением времени.

 В результате родился проект MERIT. MERIT — это аббревиатура от Management and Education of the Risk of Insider Threat.

 Ниже приведены общие соображения, касающиеся инсайдерского саботажа ИТ.

Риск совершения ИТ-саботажа был выше для большинства инсайдеров из-за личной предрасположенности

Личные предубеждения объясняют, почему некоторые сотрудники ведут себя злонамеренно, а их коллеги, находящиеся в идентичной среде, — нет. Определенные формы визуальных атрибутов могут использоваться для выявления личных предубеждений:

• Серьезные проблемы с психическим здоровьем. Алкогольная и наркотическая зависимость, панические атаки, физическое насилие со стороны супруга и судорожные расстройства являются примерами наблюдаемых случаев.
• Навыки работы с людьми и предубеждения при принятии решений — Агрессия и принуждение коллег являются примерами наблюдаемых событий, равно как и серьезные личностные конфликты, непрофессиональное поведение, проблемы с личной гигиеной и нежелание соответствовать нормам.
• История нарушения правил — примеры наблюдаемых случаев включают задержания, хакерские атаки, нарушения безопасности, сообщения о запугивании и злоупотребление поездками, временем и деньгами.

Из-за несбывшихся чаяний большинство инсайдеров, совершивших ИТ-саботаж, остались недовольны 

Все инсайдеры, совершившие ИТ-саботаж в инцидентах MERIT, имели несбывшиеся надежды.В случаях ИТ-саботажа, проведенного Insider Threat Study, 57% сотрудников были признаны недовольными. 84 % руководствовались местью, а 92 % всех сотрудников подвергались нападкам после негативного инцидента, связанного с работой, такого как увольнение, разногласия с текущей или предыдущей компанией, понижение в должности или перевод.

Примеры неудовлетворенных ожиданий включают неадекватную заработную плату/бонусы, отсутствие продвижения по службе, ограничения на онлайн-действия, ограничения на использование ресурсов компании, вторжение в частную жизнь на рабочем месте, уменьшение полномочий/обязанностей, считающиеся несправедливыми требования к работе и плохие отношения с коллегами .

Риск инсайдерского ИТ-саботажа увеличивается в большинстве случаев из-за сложных событий, включая организационные санкции

Перед нападением 97% инсайдеров в делах MERIT, проводивших ИТ-саботаж, пережили один или несколько стрессовых ситуаций, таких как санкции или другие неблагоприятные события, связанные с работой. Большинство инсайдеров, совершивших саботаж в сфере ИТ в рамках исследования Insider Threat Study, сделали это после увольнения или отстранения от работы.

Плохая оценка работы, выговор за нежелательное поведение, отстранение от работы за чрезмерные прогулы, понижение в должности из-за плохой успеваемости, ограниченные обязанности и доступ в Интернет, разногласия с плательщиками, отсутствие выходных пособий, набор новых руководителей, развод и смерть в семье — все это требовательные события, которые наблюдались в делах.

Предшествующие поведенческие факторы часто наблюдались в случаях саботажа внутри ИТ, но компания не обращала на них внимания

В инцидентах MERIT 97 % инсайдеров, совершивших саботаж в сфере ИТ, были отмечены руководителями или коллегами за подозрительное поведение еще до события.

Употребление наркотиков, драки с коллегами, агрессивное или угрожающее поведение, неправомерные покупки за счет компании, перепады настроения, низкое качество работы, отсутствие или опоздания, сексуальные домогательства, мошенничество по поводу квалификации, нарушение дресс-кода и плохая гигиена — все это наблюдалось как поведенческие антецеденты в кейсах.Прямые нарушения четких политик и процедур компании были обычными поведенческими предпосылками.

Во многих случаях компаниям не удавалось обнаружить технические предпосылки

В расследуемых MERIT случаях саботажа со стороны инсайдеров в области ИТ 87% инсайдеров выполняли технические действия, предшествовавшие атаке, которые остались незамеченными для компании.

Загрузка и использование хакерских инструментов, упущение для создания резервных копий, упущение для документирования систем или программного обеспечения, несанкционированный доступ к системам клиентов или коллег, доступ к системе после прекращения действия, неподходящий доступ в Интернет на работе, а также настройка и использование бэкдор-аккаунтов все они наблюдались как технические предшественники в делах.

Инсайдеры создали или использовали неизвестные пути доступа к управлению, чтобы организовать атаку и скрыть свою личность или шаги. Большинство инсайдеров атаковано после прекращения действия

В делах MERIT 75% инсайдеров, совершивших саботаж в сфере ИТ, сделали каналы доступа неизвестными компании. В исследовании Insider Threat Study инцидентов ИТ-саботажа 59% были бывшими сотрудниками, 57% не имели официального доступа к системе во время атаки, а 64% использовали удаленный доступ.

Во многих изученных случаях инсайдеры использовали привилегированный доступ к системе, чтобы принять технические меры для подготовки атаки до ее прекращения.

Инсайдеры, например —

•             сформированные бэкдор-аккаунты,
•             установили и запустили взломщики паролей,
•             установлены инструменты удаленного сетевого администрирования,
•             установили модемы для доступа к системам компании, а
•             использовал слабые средства контроля безопасности в процедурах прекращения.

Многие из этих действий генерировали или разрешали использование ранее неизвестных каналов доступа.

ИТ-саботаж стал проще благодаря отсутствию материальных и электронных средств контроля доступа

В случаях саботажа MERIT IT 93 процента инсайдеров воспользовались слабой защитой доступа.

Недостатки контроля доступа, обнаруженные в случаях, включают:

• компьютеры коллег игнорируются при входе в систему,
•  возможность создания аккаунтов, неизвестных компании,
• возможность публиковать код в производственных системах без проверки или уведомления со стороны компании, и
• неадекватное нарушение электронной и физической записи при прекращении.

Последствия для целевых компаний

 

Важные открытия

• Инсайдерская деятельность привела к денежным потерям для корпораций, а также к негативным последствиям для деятельности их компаний и ущербу для репутации.
• Инциденты влияют на факты, системы/сети и части компании.
• Инсайдер атаковал многие области компаний для саботажа.
• Инсайдеры нанесли ущерб отдельным лицам в дополнение к причинению вреда компаниям.

• Должны быть разработаны политики и процедуры, обеспечивающие сохранность важных активов.
• Необходимо регулярно отслеживать и оценивать процессы резервного копирования и восстановления данных.

• У инсайдеров было много возможностей понять, какие активы наиболее важны для бизнеса компании, и использовать недостатки в этих ресурсах или управлении ими для нанесения вреда.
• Важные приложения и компьютерные системы могут быть особыми целями внутренних атак, следует рассмотреть возможность управления рисками для выживания ресурсов.
• Атакуя приложения, инсайдеры наносят ущерб предприятиям, напрямую вмешиваясь в важные процессы, связанные с такими приложениями. Некоторые компании обязаны вести переговоры с инсайдерами о восстановлении данных или нанимать сторонних экспертов, чтобы попытаться их восстановить.
• Сетевые нарушения не только причиняют немедленный вред, но и нарушают нормальные способы связи, повышая непредсказуемость и прерывая организационные процессы, включая восстановление после атаки. Это особенно верно в отношении внутренних атак, поскольку они хорошо разбираются в механизмах корпоративной связи и могут явным образом стремиться нарушить такую ​​связь во время атаки.Компании могут ограничить это влияние с помощью множественной адресации: сохраняя надежные каналы связи за пределами сети с достаточными возможностями для обеспечения ключевых операций в случае потери сети.
• Компании должны активно бороться с возможными внутренними угрозами. Необходимо предпринять шаги, чтобы гарантировать, что рабочее пространство, в котором регулярно оцениваются процедуры, гарантирует их долговечность и надежность перед лицом атак со стороны хорошо подготовленных людей. Важнейшие данные компании должны быть надежно защищены и регулярно оцениваться.Уровень воздействия, видимый в этих обстоятельствах, оправдывает цену таких решений.

• Стандартные защитные процедуры, особенно резервное копирование, не всегда будут успешными перед лицом внутренних угроз.
• Были сообщения о том, что злоумышленники удаляли резервные копии, кража носителей резервных копий или другие действия, которые нельзя было отменить из-за неисправности хранилища резервных копий.
•  В одном случае сотрудник стер важные данные, которые, как он знал, не были заархивированы, поскольку он отвечал за резервное копирование.
• Для защиты от внутренних угроз компании должны обеспечить не только регулярное создание и проверку резервных копий, но и защиту носителя и данных от изменения, кражи или удаления.
• Консолидация важных активов и уничтожение резервных копий позволили некоторым инсайдерам повысить серьезность атаки за счет устранения ненужных копий и путей для восстановления.
•  Консолидация сводит к минимуму рассредоточение и дублирование активов, которые являются критически важными компонентами жизнеспособных операций.
• Хотя консолидация может повысить производительность компании, важно обеспечить регулярное резервное копирование и защиту для обеспечения непрерывности операций в случае потери или повреждения консолидированных данных.

Киберпреступники нацеливаются на сети OT, поскольку считают, что они могут вызвать больше нарушений, чем ИТ-системы. OT лежит в основе систем, нарушение которых может привести к перебоям в работе важных служб. В результате требуется ответственный поставщик услуг безопасности для точного управления каждым из трех аспектов кибербезопасности: отдельными лицами, процедурами и технологиями.Инструменты с поддержкой ИИ способны идентифицировать, защищать, обнаруживать, реагировать и восстанавливать системы.

Более того, опасность не ограничивается географическими границами. Чтобы не отставать от необычных способов нарушения, к которым быстро приспосабливаются хакеры, эта область законов и правил кибербезопасности требует быстрого обновления. Подробное законодательство устранит эту дискриминацию и обеспечит более строгий механизм борьбы с проклятием двадцать первого века кибератак на жизненно важную инфраструктуру.

Было обнаружено, что динамический системный подход помогает структурировать и сфокусировать диалог команды. Это было важно, потому что члены команды представляли различные области, такие как психология и информационная безопасность. Используя доступные эмпирические данные, моделирование системной динамики может восполнить этот пробел в науке и преобразовать наилучшие имеющиеся данные в рекомендации по политике, процедурам и инструментам для ограничения инсайдерской опасности. Хакеры постоянно совершенствуют свой арсенал.В результате, оставаться в курсе их имеет решающее значение.

---

Студенты курсов LawSikho регулярно выполняют письменные задания и работают над практическими упражнениями в рамках своей курсовой работы и развивают свои практические навыки в реальной жизни.