Новая форма СЗВ-М за май 2021
Оглавление СкрытьЧто изменилось в бланке
Новая форма СЗВ-М приведена в приложении № 1 к Постановлению Правления ПФ РФ № 103п от 15.04.2021.
В разделе 1 «Реквизиты страхователя» вместо краткого наименования организации теперь можно написать полное или сокращённое.
В разделе 3 «Тип формы (код)» вместо сокращенных «исхд», «доп» или «отмн» нужно указывать полностью:
- «Исходная» — если сдаёте СЗВ-М за отчётный период (месяц) впервые;
- «Дополняющая» — если нужно дополнить ранее принятый фондом отчёт;
- «Отменяющая» — для отмены принятых ошибочных сведений.
Также из бланка убрали все пояснения к разделам. Их перенесли в отдельное приложение № 2 «Порядок заполнения формы СЗВ-М».
Как заполнить СЗВ-М с учётом изменений
Правила заполнения в целом не изменились, но есть нюансы.
- В строке «Полное или сокращённое наименование» вписывают название организации как в учредительных документах. Оно может быть и на латинице.
- В разделе 4 «Сведения о застрахованных лицах» фамилию, имя, отчество работников заполняют в именительном падеже. Нельзя ничего сокращать и писать инициалы.
- В графе «№ п/п» нумерация должна быть сквозной — по возрастанию без пропусков и повторов (1, 2, 3, 4 и т. д.).
- 11-значный СНИЛС заполняют в формате XXX–XXX–XXX–CC или XXX–XXX–XXX CC.
- ИНН работника заполняют, если у работодателя есть эта информация. Если нет, графу оставляют пустой.
В порядке заполнения теперь чётко прописано, что в СЗВ-М нужно включать застрахованных лиц, на которых распространяется обязательное пенсионное страхование согласно ст. 7 закона № 167-ФЗ от 15 декабря 2001 г. Это значит, что заполнить СЗВ-М нужно и на руководителя организации — единственного учредителя, даже если с ним нет трудового договора. В старом бланке было только пояснение о том, что включать в отчёт нужно тех, с кем заключены трудовые или гражданско-правовые договоры.
Образец заполнения новой формы СЗВ-М
Образец заполнения новой формы СЗВ-М
Ответы на частые вопросы про заполнение СЗВ-М
Нужно ли заполнять СЗВ-М на работников, которым не начисляли и не выплачивали зарплату
Если в организации или у ИП числятся работники, их нужно включить в СЗВ-М, даже если за отчётный месяц не было начислений, выплаты зарплаты и уплаты страховых взносов. Главное, что с физлицом заключён трудовой или гражданско-правовой договор, который действовал хотя бы один день.
Как заполнить СЗВ-М, если нет работников, а есть директор без зарплаты
Можно ли сдать СЗВ-М раньше окончания месяца
Последний день подачи формы СЗВ-М — 15-ое число месяца, следующего за отчётным. Но в законодательстве нет запрета сдавать её досрочно. То есть СЗВ-М за июнь можно сдать в этом же месяце, не дожидаясь его окончания.
Но после досрочной сдачи могут появиться новые сведения. Например, до окончания месяца приняли нового сотрудника. Тогда информацию в принятом отчёте придётся уточнить и подать СЗВ-М с типом формы «Дополняющая». Сделать это нужно до истечения срока сдачи отчёта.
Как заполнить дополняющую форму СЗВ-М
В разделе 3 «Тип формы (код)» нужно написать «Дополняющая». Реквизиты и отчётный период заполняют как в уже принятой исходной СЗВ-М. В дополняющую форму не нужно переносить информацию из исходного отчёта. Вносите только данные на сотрудников, которых недостаёт в первом отчёте.
Прием сведений о застрахованных лицах (форма отчетности СЗВ-М)
Прием сведений о застрахованных лицах (форма отчетности СЗВ-М)
Оплата услуги:
Услуга предоставляется бесплатно
Получатели услуги:
Заявителями на получение государственной услуги являются плательщики страховых взносов, определяемые в соответствии с федеральными законами о конкретных видах обязательного социального страхования, к которым относятся лица, производящие выплаты и иные вознаграждения физическим лицам:
а) организации;
б) индивидуальные предприниматели;
в) физические лица, не признаваемые индивидуальными предпринимателями.
Заявители могут подать заявление лично или через представителя в соответствии с законодательством Российской Федерации.
1. Документ, удостоверяющий личность заявителя;
При обращении представителя заявителя предоставляется документ, подтверждающий полномочия и документ, удостоверяющий его личность.
Срок предоставления услуги:
Передача документов заявителя в территориальный орган ПФР осуществляется в течение 1-го рабочего дня.
Результат оказания услуги:
Результатом предоставления государственной услуги является прием формы СЗВ-М для дальнейшей передачи и обработки в территориальном органе ПФР.
Правовое основание предоставления услуги:
1. Федеральный закон от 01.04.1996 №27-ФЗ «Об индивидуальном (персонифицированном учете в системе обязательного пенсионного страхования»;
2. Федеральный закон от 15.02.2001 №167-ФЗ «Об обязательном пенсионном страховании в Российской Федерации»;
3. Федеральный закон от 27.07.2006 №152-ФЗ «О персональных данных».
Правовое основание предоставления услуги (документы): Бланки и образцы заявлений:
СЗВ-М. Ежемесячная форма отчетности в ПФ. / Контур.Зарплата / СКБ Контур
Форма СЗВ-М, форма ежемесячной отчетности.
— Введена обязанность представлять сведения «Федеральный закон от 29.12.2015 № 385-ФЗ «О приостановлении действия отдельных положений законодательных актов Российской Федерации, внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации и особенностях увеличения страховой пенсии, фиксированной выплаты к страховой пенсии и социальных пенсий
— Постановление Правления ПФ РФ от 01.02.2016 N 83п «Об утверждении формы «Сведения о застрахованных лицах» (Зарегистрировано в Минюсте России 18.02.2016 N 41142)
— Формат утвержден «Распоряжение Правления ПФ РФ от 25.02.2016 N 70р «Об утверждении формата данных сведений о застрахованных лицах».
— Форма предоставляется с 1 по 10 число месяца следующего за отчетным.
В форме содержится информация о сотрудниках:
- которые заключили с работодателем трудовой или гражданско-правовой договор.
- если сотрудник числился на работе хоть 1 день, пусть даже он этим днем был уволен, даже если он в декрете или в административном отпуске.
- если договор бессрочный, то сотрудник отражается в СЗВ-М в том месяце, когда будет подписан акт выполненных работ. Важно, чтобы данные о сотруднике помесячно совпадали в РСВ и СЗВ-М, для избежания штрафов это определяющее соответствие.
- Форма СЗВ-М сдается в электронном виде если, количество сотрудников в организации больше 25. Иначе можно сдать на бумаге, для этого нужно 2 экземпляра печатных + электронный носитель с файлом.
- На пачки не делится. 1 Файл — 1 Посылка — 1 Тип.
- Номера сотрудников в форме должны идти строго по порядку, начиная с 1, без пропусков и повторений.
- Проверка осуществляется по ФИО и СНИЛС. ИНН если вводить, то только правильный, фиктивные ИНН нельзя заполнять.
- Могут быть 3 типа данной формы исходная / дополняющая / отменяющая
- Исходная — подается если форма не подавалась или не была загружена в базу ПФР( пришел отрицательный протокол Check ПФР по другому мы не можем определить загружен в базу отчет или нет).
- Дополняющая
- Отменяющая — подается в том случае, если данные на сотрудника не нужно было сдавать в данный ПФ, а пользователь отправил и их приняли.
Формирование в Контур.Зарплате:
- Исходная — Отчеты — Отчеты в Пенсионный фонд — Исходный отчет — СЗВ-М
- Дополняющая — Отчеты — Отчеты в Пенсионный фонд — Корректирующий отчет — СЗВ-М — Корректирующие.
- Отменяющая
Настройки в Контур-Зарплате.
Настройки формы находятся в пункте меню Настройка — Настройка таблиц и форм — Справки и отчеты для ПФ — СЗВ-М.
Часто используемые настройки:
- Учитывать только даты приема-увольнения — при значении 0 попадает работник в СЗВ-М или нет определяется по трудовому стажу, при значении 1 только по датам приема/увольнения.
- Учет сумм — при значении 0 — наличие сумм не влияет на попадание сотрудника в отчет, при значении 1 — как учитываются суммы определяется настройкой РСВ.
- Сортировка списка работников
Новая форма отчета СЗВ-М с мая 2021 года
Обновленная форма СЗВ-М
Пенсионный фонд России постановлением от 15.04.2021 № 103п утвердил новую форму СЗВ-М. Документ вступит в силу 30.05.2021, так как Минюст зарегистрировал его 19.05.2021, и будет применяться работодателями, начиная с отчетности за май. Изменились бланк, электронный формат и правила заполнения отчета.
Срок сдачи отчета остался прежним — до 15 числа месяца, следующего за отчетным. На бумаге разрешено отчитываться организациям и ИП, в которых трудоустроены до 25 человек.
Сведения о застрахованных физических лицах по итогам каждого месяца сдают в ПФР все страхователи. Обязанность отчитываться возникает, в том числе:
- у иностранных организаций, которые работают в России, и их обособленных подразделений;
- у индивидуальных предпринимателей, адвокатов и нотариусов, использующих наемный труд;
- у организаций, в которых нет наемных работников.
Новый бланк и порядок заполнения СЗВ-М
В новом бланке в разделах больше нет пояснений по заполнению, которые присутствуют в скобках в действующем бланке. Теперь все пояснения и инструкции по заполнению содержатся в отдельном порядке заполнения отчета. Новая инструкция объемная, в ней специалисты ПФР собрали все ответы на вопросы работодателей о том, как заполнять СЗВ-М. В действующем постановлении ПФР от 01.02.2016 № 83п отдельной инструкции по заполнению нет.
В новой инструкции раскрыто, какой тип формы СЗВ-М и в каких случаях указывать:
- «Исходная» — предоставляется в первый раз за отчетный период;
- «Дополняющая» — дополняет ранее переданные в ПФР сведения за отчетный период;
- «Отменяющая» — используется для отмены сведений за отчетный период, поданных ранее.
ПФР отметил в инструкции, нужно ли включать в СЗВ-М директора — единственного учредителя, с которым нет трудового договора (см. пункт 14 нового порядка). И это еще одно важное изменение — специалисты ПФР изменили формулировку о физлицах, данные которых необходимо направлять в ПФР ежемесячно. Теперь она привязана к статье 7 Федерального закона от 15.12.2001 № 167, в которой идет речь обо всех застрахованных лицах. Директор — единственный учредитель, как и работники, к ним относится. Кроме того, застрахованными лицами являются граждане, работающие по договору гражданско-правового характера, предметом которого являются выполнение работ или оказание услуг.
Исполнителей по гражданско-правовым договорам в новой форме нужно показать в периоде, в котором заключены, продолжают действовать или прекращены договоры.
В электронный формат СЗВ-М тоже внесены аналогичные изменения.
python — Индекс за пределами: установка SSVM с использованием Pystruct
Я пытаюсь установить SSVM, как показано на странице примеров: https://github.com/pystruct/pystruct/blob/master/examples/multi_class_svm.py
Код отлично работает с данным примером, но не с моими собственными данными.
Входной набор данных — это файл CSV со следующими столбцами и строками, например:
имя_пользователя дата_начала день_недели месяц неделя месяц
TestUserA FacilityA 01.02.2015 1 1 2
... ... ... ... ... ...
из вышеперечисленных столбцов, единственными предикторами, которые я использую, являются «средство» и «день_ недели»
., и я генерирую метки, объединяя трехзначную строку dayOfWeek со значением:
например MONFacilityA
Структура моих данных следующая:
('Форма предикторов:', (518, 2))
('Форма ярлыков:', (518,))
('Тип X_train:', <тип 'numpy.ndarray '>)
('Форма X_train:', (440, 2))
('Форма X_test:', (78, 2))
('y_train type:', )
('форма y_train:', (440,))
('y_test shape:', (78,))
('Пример X_train типа элемента 1-й строки:', )
('y_train пример типа элемента 1-й строки:', )
('Уникальные метки: len (np.unique (y_train))', 20)
.. и мои ярлыки начинаются с 0 … до … n как указано в этом сообщении: IndexError при установке модели SSVM в PyStruct
Но я получаю эту ошибку:
Traceback (последний звонок последний):
Файл "userSchedulePredictor_MultiClassSVM.py ", строка 151, в
one_slack_svm.fit (X_train_bias, y_train)
Файл "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pystruct/learners/one_slack_ssvm.
ру », стр. 455, в кл.
X, Y, Joint_feature_gt, ограничения)
Файл "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pystruct/learners/one_slack_ssvm.
py ", строка 355, в _find_new_constraint
X, Y, self.w, Relaxed = True)
Файл "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pystruct/models/unstructured_svm.
py ", строка 323, в batch_loss_augmented_inference
оценки [другие_классы] + = нп.повторить (self.class_weight [Y],
IndexError: индекс 20 выходит за пределы размера 20
*** Ошибка в `python ': двойное освобождение или повреждение (! Предыдущая): 0x000000000228af90 ***
Прервано (ядро выгружено)
Это мой код:
# Импорт
импорт ОС
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
# Получить пути
рабочийDir = os.getcwd ()
print ("Текущий рабочий каталог:", workingDir)
# Получить необработанные данные csv
rawData = pd.read_csv (рабочий каталог + "/data/data2.csv")
# print ('Имена столбцов набора данных:', list (rawData.columns.values))
# print ('Уникальные дни_недели из набора данных:', np.unique (rawData ['day_of_week']))
# print ('Уникальные имена объектов из набора данных:', np.unique (rawData ['средство']))
# Оставить только те столбцы, которые необходимы для прогнозирования
data = pd.DataFrame ({'объект': rawData ['объект'], 'day_of_week': rawData ['day_of_week'], 'currentState': '', 'nextState': ''}))
weekDays = {
1: "СОЛНЦЕ",
2: "ПН",
3: "ВТ",
4: «СР»,
5: 'THU',
6: 'ПЯТ',
7: «СБ»
}
# Заполнить столбец currentState
для i, строка в данных.iterrows ():
объект = строка ['объект']
weekDayStr = weekDays [строка ['day_of_week']]
nextStateStr = weekDayStr + row ['объект']
data.ix [i, 'currentState'] = nextStateStr
# data.ix [i, 'day_of_week'] = weekDayStr
# Заполнить следующий столбец состояния
для i строка в data.iterrows ():
если i - 1 и (i-1)> 0:
data.ix [i - 1, 'nextState'] = строка ['currentState']
# Удалить ненужные столбцы
данные del ['currentState']
# Оставить только строки со значениями nextState
данные = данные [data.nextState! = '']
предикторы = pd.DataFrame ({'объект': данные ['объект'], 'day_of_week': данные ['day_of_week']})
#labels = pd.DataFrame ({'nextState': data ['nextState']})
#labels = np.array (pd.Series (data ['nextState']))
tempLabels = pd.DataFrame ({'nextState': данные ['nextState']})
метки = pd.Series (данные ['nextState'])
# Преобразование меток в значения типа INT
uniqueLabels = labels.unique ()
strLabelToInt = {}
для i в диапазоне (len (uniqueLabels)):
strLabelToInt [uniqueLabels [i]] = i
print ('Словарь поиска меток:', strLabelToInt)
# Преобразование меток в значения типа INT
# uniqueLabels = pd.уникальный (метки ['nextState'])
# strLabelToInt = {}
# для i в диапазоне (len (uniqueLabels)):
# strLabelToInt [uniqueLabels [i]] = i
#print ('Словарь поиска меток:', strLabelToInt)
# для i, строка в labels.iterrows ():
# labels.ix [i, 'nextState'] = int (strLabelToInt [row ['nextState']])
для i строка в tempLabels.iterrows ():
tempLabels.ix [i, 'nextState'] = int (strLabelToInt [строка ['nextState']])
label.update (tempLabels ['nextState'])
метки = np.array (метки, dtype = 'int64')
# Преобразование меток в массив numpy
# метки = метки.ценности
# Выполнить вменение данных
предикторы = предикторы.dropna ()
# Выполняем одноразовое кодирование категориальных переменных в наборе данных
#predictors = pd.get_dummies (предикторы)
# Преобразование предикторов в значения типа INT
uniqueFacilityNames = pd.unique (предикторы ['объект'])
strFacilityToInt = {}
для i в диапазоне (len (uniqueFacilityNames)):
strFacilityToInt [uniqueFacilityNames [i]] = i + 1
print ('Словарь подстановки:', strFacilityToInt)
tempFacilityLabels = pd.DataFrame ({'объект': предикторы ['объект']})
для i введите строку в tempFacilityLabels.iterrows ():
tempFacilityLabels.ix [i, 'объект'] = int (strFacilityToInt [строка ['объект']])
предикторы ['средство']. update (tempFacilityLabels ['средство'])
предикторы = np.array (предикторы, dtype = 'int64')
# Создать разделение поездов / тестов
из sklearn.cross_validation import train_test_split
print ('Форма предикторов:', предикторы.shape)
print ('Форма этикеток:', labels.shape)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (предикторы, метки, test_size = 0,15, random_state = 0)
# преобразовать данные поезда / теста в массивы numpy (не уверен, поддерживает ли PyStruct pandas df)
#X_train = X_train.ценности
#X_test = X_test.values
print ('Тип X_train:', тип (X_train))
print ('Форма X_train:', X_train.shape)
print ('X_test shape:', X_test.shape)
print ('тип y_train:', тип (y_train))
print ('форма y_train:', y_train.shape)
print ('y_test shape:', y_test.shape)
print ('Пример элемента 1-й строки X_train, тип:', type (X_train [0] [0]))
print ('y_train пример типа элемента 1-й строки:', type (y_train [0]))
X_train_bias = np.hstack ([X_train, np.ones ((X_train.shape [0], 1))])
X_test_bias = np.hstack ([X_test, np.единицы ((X_test.shape [0], 1))])
от времени импорта времени
из pystruct.models импортировать MultiClassClf
из импорта pystruct.learners (NSlackSSVM, OneSlackSSVM, SubgradientSSVM, FrankWolfeSSVM)
target_class_count = len (np.unique (y_train))
print ('Уникальные метки:', len (uniqueLabels))
model = MultiClassClf (n_features = X_train_bias.shape [1], n_classes = target_class_count)
n_slack_svm = NSlackSSVM (модель, подробный = 2, check_constraints = False, C = 0,1,
batch_size = 100, tol = 1e-2)
one_slack_svm = OneSlackSSVM (модель, подробный = 2, C =.10, доп. = 0,001)
subgradient_svm = SubgradientSSVM (модель, C = 0,1, скорость обучения = 0,000001,
max_iter = 1000, подробный = 0)
fw_bc_svm = FrankWolfeSSVM (модель, C = .1, max_iter = 50)
fw_batch_svm = FrankWolfeSSVM (модель, C = .1, max_iter = 50, batch_mode = True)
# n-Slack плоскость резки ssvm
#start = время ()
# n_slack_svm.fit (X_train_bias, y_train)
#time_n_slack_svm = time () - начало
#y_pred = np.hstack (n_slack_svm.predict (X_test_bias))
#print ("Оценка с помощью pystruct n-slack ssvm:% f (заняло% f секунд)"
#% (np.среднее (y_pred == y_test), time_n_slack_svm))
## 1-провисшая плоскость резки ssvm
начало = время ()
one_slack_svm.fit (X_train_bias, y_train)
time_one_slack_svm = time () - начало
y_pred = np.hstack (one_slack_svm.predict (X_test_bias))
print ("Оценка с помощью pystruct 1-slack ssvm:% f (заняло% f секунд)"
% (np.mean (y_pred == y_test), time_one_slack_svm))
#online субградиент ssvm
начало = время ()
subgradient_svm.fit (X_train_bias, y_train)
time_subgradient_svm = time () - начало
y_pred = np.hstack (subgradient_svm.predict (X_test_bias))
print ("Оценка с помощью субградиента pystruct ssvm:% f (заняло% f секунд)"
% (нп.среднее (y_pred == y_test), time_subgradient_svm))
# стандартный мультикласс one-vs-rest, вероятно, будет не хуже и быстрее
# но решая другую модель
libsvm = LinearSVC (multi_class = 'crammer_singer', C = .1)
начало = время ()
libsvm.fit (X_train, y_train)
time_libsvm = time () - начало
print ("Оценка с помощью sklearn и libsvm:% f (заняло% f секунд)"
% (libsvm.score (X_test, y_test), time_libsvm))
начало = время ()
fw_bc_svm.fit (X_train_bias, y_train)
y_pred = np.hstack (fw_bc_svm.predict (X_test_bias))
time_fw_bc_svm = time () - начало
print ("Оценка с координатой блока pystruct frankwolfe ssvm:% f (заняло% f секунд)"%
(нп.среднее (y_pred == y_test), time_fw_bc_svm))
начало = время ()
fw_batch_svm.fit (X_train_bias, y_train)
y_pred = np.hstack (fw_batch_svm.predict (X_test_bias))
time_fw_batch_svm = time () - начало
print ("Оценка с помощью pystruct frankwolfe batch ssvm:% f (заняло% f секунд)"%
(np.mean (y_pred == y_test), time_fw_batch_svm))
Я пробовал использовать горячее представление моих данных (массивы int numpy), но напрасно … Имеет ли это какое-то отношение к Joint_feature (x, y), описанному в вики? https: // pystruct.github.io/user_guide.html
Если да, то кто-нибудь может пролить свет на то, что мне здесь не хватает? Я не уверен, что понимаю, должны ли X, Y иметь какую-то конкретную форму и т. Д., Чтобы это работало хорошо …
Сообщите, пожалуйста,
Спасибо!
Рейтинг лучших конференций по информатике в 2021 г.
+ ДОБАВИТЬ КОНФЕРЕНЦИЮРейтинг лучших конференций по информатике был разработан Research.com, одним из ведущих порталов компьютерных исследований, предлагающим надежные данные о научных достижениях с 2014 года.
Рейтинг содержит значения индекса Хирша и оценки воздействия, собранные 10 ноября 2020 года. Он основан на тщательном анализе более 1000 профилей конференций и веб-сайтов. Показать ещё
Наш рейтинг основан на инновационной метрике Impact Score для ранжирования конференций на основе количества видных ученых, внесших свой вклад, в дополнение к индексу Хирша, оцененному на основе исследовательских работ, опубликованных ведущими учеными за последние три года.
Обратите внимание, что выпуск этого года основан на данных, собранных за 2017, 2018 и 2019 годы.
Все направления исследований Биомедицинская инженерия и медицинская информатика Компьютерная лингвистика и обработка речи Вычислительная теория и математика Компьютерная графика и компьютерный дизайн Компьютерные сети и коммуникации Компьютерная безопасность и криптография Аппаратное обеспечение, робототехника и электроника Взаимодействие человека с компьютером Обработка изображений и компьютерное зрение Информационные системы Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и искусственный интеллект Обработка сигналов Программная инженерия Интернет, мобильные и мультимедийные технологии
Все издатели AAAI AACE ACL ACM АИС AMIA КАК Я АТЛАНТИДА AUAI BCS BMVC CEUR-WS COGSCI DAFX DCASE ЕВРОГРАФИКА IEEE IJCAI ИНФОРМАЦИЯ ИНТЕРНЕТ-ОБЩЕСТВО ISCA ИСМИР ISSI IST KAIST ЛИПИКС НИПС ОТКРЫТЬ OSA PMLR ROBOTICSSS МУДРЕЦ СКИТЕПРЕСС СИАМ SPIE СПРИНГЕР UCL USENIX МИРОВОЙ НАУЧНОЙ
Все страны Онлайн (200) США (171) Китай (67) Италия (46) Франция (39) Германия (39) Канада (34) Великобритания (29) Испания (28) Япония (24) Португалия (21) Австралия (18) Австрия (14) Южная Корея (14) Греция (11) Индия (10) Тайвань (10) Швеция (9) Новая Зеландия (8) Сингапур (8) Чешская Республика (7) Финляндия (7) Нидерланды (7) Бельгия (6) Норвегия (6) Швейцария (6) Таиланд (6) Дания (5) Ирландия (5) Мексика (5) Польша (5) Румыния (5) Израиль (4) Люксембург (4) Словакия (4) Вьетнам (4) Бразилия (3) Египет (3) Эстония (3) Индонезия (3) Турция (3) Хорватия (3) Болгария (2) Кипр (2) Доминиканская Республика (2) Венгрия (2) Мальта (2) Перу (2) Россия (2) Объединенные Арабские Эмираты (2) Чили (1) Колумбия (1) Коста-Рика (1) Гренада (1) Гонконг (1) Иран (1) Латвия (1) Малайзия (1) ЮАР (1) Тунис (1) Украина (1) Уругвай (1) Черногория (1)
Подача документов открыта
Ничего не найдено.
Пожалуйста, убедитесь, что ваши слова написаны правильно.
+ ДОБАВИТЬ КОНФЕРЕНЦИЮЧто-то пошло не так. Пожалуйста, попробуйте позже.
Запрос статей Приглашаем вас принять участие в Восьмой Международной конференции по космическим масштабам и вариационным методам компьютерного зрения (SSVM).Конференция будет проходить в Кабурге, Франция, с вечера воскресенья 16 мая по четверг 20 мая 2021 года в отеле Sweet-Home. Регистрация и посещаемость Следующая SSVM 2021 будет проходить практически без увеличения. Конференция бесплатная, но регистрация обязательна до 9 мая 2021 года. Ссылка и пароль на конференцию будут отправлены только зарегистрированным участникам. Ситуация с пандемией Обновление (март 2021 г.): Учитывая количество неопределенностей, связанных с ситуацией пандемии, и после долгих обсуждений с руководящим комитетом SSVM: ** Мы решили, что SSVM 2021 примет место полностью виртуально.** Трудно предсказать, как нынешние ограничения по всей Европе и в мире будут развиваться в мае, и нашим главным приоритетом является безопасность, здоровье и благополучие участников SSVM. Проведение виртуальной конференции сопряжено с некоторыми трудностями, но мы полны энтузиазма, что сможем обеспечить полезный, значимый и интеллектуально стимулирующий опыт конференции, в частности, для стендовых сессий. Как следствие, мы также решили, что с зарегистрированных участников не будет взиматься плата за регистрацию. Пока что мы планируем поддерживать конференцию SSVM в прямом эфире при условии, что ситуация со вспышкой будет улучшаться. Однако нашим главным приоритетом является безопасность, здоровье и благополучие участников SSVM. Мы внимательно следим за ситуацией по официальным каналам и будем сообщать о любых событиях. Если следующей весной ситуация не улучшится, мы рассмотрим возможность превращения мероприятия в полностью виртуальное. Для участников с проблемами со здоровьем и рисками, которые согласятся на их работу, но не смогут присутствовать, мы также рассмотрим возможности для удаленного участия.В любом случае, мы хотели бы побудить сообщество представить отличные исследовательские работы. Важные даты
Представление Веб-страница подачи заявки CMT: http: // cmt3.research.microsoft.com/SSVM2021/ Материалы представлены в виде полных статей, 12 страниц в формате Springer LNCS, включая библиографию. Доклады, принятые на конференцию, появятся в трудах конференции, которые будут опубликованы в серии «Конспект лекций по информатике» компании Springer. Труды будут доступны на конференции. Предполагаемым авторам предлагается представить полноформатный двенадцатистраничный доклад в электронном виде через веб-страницу для подачи статей SSVM’21.Все статьи проходят процедуру двойного слепого рецензирования. На конференции доклады будут представлены в виде постеров или докладов. На конференции будет вручен приз за лучшую студенческую работу. Кредиты Дизайн логотипа SSVM Марией Хенель. Аффилированные организации и спонсоры Темы конференции SSVM — это встреча, проводимая два раза в год в области компьютерного зрения и анализа изображений.SSVM уделяет особое внимание многомасштабному анализу содержимого изображения, уравнениям в частных производных, геометрическим методам и методам набора уровней, вариационным методам и оптимизации. Тематика конференции включает следующие направления:
|
Кривые Безье в пространстве изображенийА.Эффланд, М. Румпф, С. Саймон, К. Стан и Б. Вирт; Proceedings of the Fifth International Conference on Scale Space Methods and Variational Methods in Computer Vision (SSVM 2015), Lecture Notes in Computer Science , 9087: 372-384, 2015. [.pdf]Кривые Безье являются широко распространенным инструментом для конструирование кривых в евклидовом пространстве. Эта статья обобщает понятие кривых Безье на бесконечномерное пространство изображений. С этой целью пространство изображений оснащено римановой метрикой, которая измеряет стоимость переноса изображения и изменение интенсивности в смысле модели метаморфозы [MY01].Затем кривые Безье вычисляются с помощью римановой версии алгоритма де Кастельжау, который основан на иерархической схеме выпуклой комбинации вдоль геодезических кривых. Геодезические аппроксимируются с использованием вариационной дискретизации энергии римановой траектории. Это приводит к обобщенному методу де Кастельжау для вычисления подходящих дискретных кривых Безье в пространстве изображений. Выбранные тестовые примеры демонстрируют качественные свойства подхода. Кроме того, представлен подход Безье для модуляции интерполяции лица и анимации формы с помощью эскизов изображений. | |
Исследование геометрии пространства оболочекБ. Херен, М. Румпф, П. Шредер, М. Вардецки и Б. Вирт; Computer Graphics Forum , 33 (5), 2014. [.pdf]Мы доказываем как в гладкой, так и в дискретной постановке, что гессиан энергии упругой деформации приводит к правильной римановой метрике на пространстве оболочек (по модулю твердого тела движения).На этом основании мы разрабатываем дискретное по времени и пространству \ emph {геодезическое исчисление}. В частности, мы показываем, как снимать геодезические с заданными начальными данными, и даем конструкцию для параллельного переноса в пространстве оболочки. Это позволяет, например, естественным образом экстраполировать траектории в пространстве оболочки и передавать большие нелинейные деформации от одной оболочки к другой с помощью приложений в анимации, геометрическом и физическом моделировании. Наконец, мы исследуем некоторые аспекты кривизны пространства оболочки. | |
Дискретная геодезическая регрессия в пространстве формБ. Беркельс, Т. Флетчер, Б. Херен, М. Румпф и Б. Вирт; 9-я Международная конференция по методам минимизации энергии в компьютерном зрении и распознавании образов (EMMCVPR’13) , 2013. [.pdf]Представлен новый подход к эффективному вычислению кривых геодезической регрессии в пространствах форм.Здесь требуется геодезическая кривая на многообразии форм, которая минимизирует сумму мер несходства между заданными двух- или трехмерными входными формами и соответствующими формами вдоль кривой регрессии. Предлагаемый метод основан на вариационной дискретизации геодезических по времени. Кривые в пространстве форм представляются как деформации подходящих опорных форм, что отображает вычисление дискретной геодезической как ограниченную оптимизацию УЧП для семейства деформаций. Ограничение PDE выводится из дискретизации ковариантной производной скорости в касательном направлении вдоль геодезической.Конечные элементы используются для пространственной дискретизации, и реализуется стратегия иерархической минимизации вместе со схемой градиентного спуска лагранжевого множителя. Метод применяется для анализа роста корней в ботанике и морфологических изменений структур мозга в результате старения. | |
Дискретные по времени геодезические в пространстве оболочекБ. Херен, М. Румпф, М.Вардецкий и Б. Вирт; Труды симпозиума Eurographics по обработке геометрии; Computer Graphics Forum , 31 (5): 1755-1764, 2012. [.pdf]Основываясь на концепциях механики сплошных сред, мы предлагаем вычислительную модель геодезических в пространстве тонких оболочек с метрикой, которая отражает требуемую вязкую диссипацию. физически деформировать тонкую оболочку. В отличие от предыдущей работы, мы включаем вклады изгиба в нашу энергию деформации помимо членов искажения мембраны, чтобы получить физически обоснованное представление о расстоянии между оболочками, которое не требует дополнительного сглаживания.Наша формулировка энергии изгиба зависит от так называемой относительной карты Вейнгартена, для которой мы предлагаем дискретный аналог, основанный на принципах дискретной дифференциальной геометрии. Результаты наших расчетов подчеркивают сильное влияние физических параметров на эволюцию формы оболочки вдоль геодезического пути. | |
Вариационные методы в анализе формыМ. Румпф и Б. Вирт; in Handbook of Mathematical Methods in Imaging , Springer, 1363-1401, 2011.[.pdf]Концепция пространства формы связана как с концепциями из геометрии, так и из физики. С одной стороны, подход вязкого потока на основе траектории приводит к римановым расстояниям между формами, где формы являются границами объектов, которые в основном ведут себя как жидкости. С другой стороны, основанный на состоянии подход к эластичности индуцирует (по конструкции) нериманову меру несходства между формами, которая задается запасенной упругой энергией деформаций, соответствующей соответствующим объектам.Оба подхода основаны на вариационных принципах. Они проанализированы применительно к различным приложениям, и дано подробное сравнение. | |
Континуальный механический подход к геодезическим в пространстве формБ. Вирт, Л. Бар, М. Румпф и Г. Сапиро; Международный журнал компьютерного зрения , 93 (3): 293-318, 2011. [.pdf]В этой статье концепции механики сплошной среды используются для определения геодезических путей в пространстве форм, где формы неявно описываются как граничные контуры объектов. Предлагаемая метрика формы является производным от континуального механического понятия вязкой диссипации. Геодезический путь определяется как семейство форм, так что общее количество вязкой диссипации, вызванное оптимальным переносом материала по пути, сводится к минимуму. Подход можно легко обобщить на формы, заданные как контуры сегментов изображений с несколькими метками, и на геодезические пути между частично закрытыми объектами.Предлагаемая вычислительная структура для поиска такого минимизатора основана на дискретизации по времени геодезического пути как последовательности задач попарного согласования, которая строго инвариантна относительно движений твердого тела и обеспечивает соответствие 1-1 вдоль индуцированного потока по форме Космос. При уменьшении размера временного шага предлагаемая модель приводит к минимизации фактической геодезической длины, где гессиан энергии парного согласования отражает выбранную риманову метрику на лежащем в основе пространстве формы.Если ограничение попарного соответствия формы заменяется объемом несоответствия формы в качестве штрафного функционала, для уменьшения размера временного шага получается член оптического потока, управляющий переносом формы с помощью нижележащего поля движения. Метод реализуется посредством представления форм на множестве уровней, а приближение конечных элементов используется в качестве пространственной дискретизации как для парных согласующих деформаций, так и для представлений набора уровней. Численная релаксация энергии выполняется с помощью эффективной многомасштабной процедуры в пространстве и времени.Различные примеры 2D и 3D форм подчеркивают эффективность и надежность предлагаемого подхода. | |
Геодезические в пространстве форм посредством вариационной дискретизации времениБ. Вирт, Л. Бар, М. Румпф и Г. Сапиро; Труды 7-й Международной конференции по методам минимизации энергии в компьютерном зрении и распознавании образов (EMMCVPR’09), Lecture Notes in Computer Science , 5681: 288-302, 2009.[.pdf]В данной статье представлен вариационный подход к определению геодезических в пространстве неявно описанных фигур. Предлагаемая структура основана на дискретизации по времени геодезического пути как последовательности задач попарного согласования, которая строго инвариантна относительно движений твердого тела и обеспечивает свойство 1-1 индуцированного потока в пространстве форм. Для уменьшения размера временного шага предлагаемая модель приводит к минимизации фактической геодезической длины, где гессиан энергии парного согласования отражает выбранную риманову метрику на пространстве формы.Рассматривая формы как граничные контуры, предлагаемая метрика формы идентична физической диссипации в модели оптимальной транспортировки вязкой жидкости. Если попарное соответствие формы заменяется объемом несоответствия формы в качестве штрафного функционала, для уменьшения размера временного шага получается дополнительный член оптического потока, управляющий переносом формы с помощью нижележащего поля движения. Реализация предложенного подхода основана на заданном уровне представления фигур, что позволяет осуществлять топологические переходы по геодезической траектории.Для пространственной дискретизации используется приближение конечных элементов как для парных деформаций, так и для представления множества уровней. Численная релаксация энергии выполняется с помощью эффективной многомасштабной процедуры в пространстве и времени. Примеры 2D и 3D форм подчеркивают эффективность и надежность предлагаемого подхода. | |
Ковариационный анализ форм на основе эластичностиМ.Рампф и Б. Вирт; International Journal of Computer Vision , 92 (3): 281-295, 2011. [.pdf]Мы вводим ковариацию ряда заданных форм, если они интерпретируются как граничные контуры упругих объектов. На основе понятия нелинейных упругих деформаций от одной формы к другой вводится подходящая линеаризация вариаций геометрической формы. Как только такая линеаризация станет доступной, можно будет исследовать анализ главных компонентов.Это требует определения метрики ковариации — внутреннего продукта линеаризованных вариаций формы. Результирующий оператор ковариации надежно фиксирует сильно нелинейные геометрические вариации физически значимым образом и позволяет выделить доминирующие режимы вариации формы. Базовая концепция эластичности представляет собой альтернативу статистике римановой формы. В этой статье мы сравниваем стандартную метрику ковариации типа L 2 с метрикой, основанной на гессиане нелинейной упругой энергии.Кроме того, мы исследуем зависимость анализа главных компонент от типа лежащей в основе нелинейной эластичности. Для встроенной попарной упругой регистрации используется расслабленная формулировка модели, которая допускает неточное сопоставление. Контуры формы аппроксимируются фазовыми полями одной скважины, что позволяет расширить метод до ковариационного анализа морфологий изображения. Модель реализована с помощью мультилинейных конечных элементов, встроенных в многомасштабный подход. Характеристики подхода демонстрируются на ряде иллюстративных и реальных примеров в 2D и 3D. | |
Эластичный подход к основным модам изменения формыМ. Румпф и Б. Вирт; Труды Второй Международной конференции по масштабным космическим методам и вариационным методам в компьютерном зрении (SSVM 2009), Lecture Notes in Computer Science , 5567: 709-720, 2009. [.pdf] Для анализа мод применяются концепции эластичности вариаций форм в двух и трех измерениях.Этот подход представляет собой физически мотивированную альтернативу статистике форм в римановом пространстве форм и надежно обрабатывает сильные нелинейные геометрические вариации входных форм. | |
Метод усреднения нелинейной упругой формыМ.Рампф и Б. Вирт; SIAM Journal on Imaging Sciences , 2 (3): 800-833, 2009. [.pdf]Представлен физически мотивированный подход для вычисления среднего значения формы для заданного числа форм. Каждой форме соответствует упругая деформация. Среднее значение формы затем описывается как общее изображение при всех упругих деформациях заданных форм, что минимизирует общую упругую энергию, запасенную в этих деформациях. Базовая нелинейная упругая энергия измеряет локальное изменение длины, площади и объема.Он инвариантен относительно движений твердого тела, а изометрии являются локальными минимизаторами. Модель ослабляется с привлечением дополнительной энергии, которая измеряет, насколько хорошо изображение упругой деформации конкретной формы соответствует средней форме, и подходящая предварительная форма может быть рассмотрена для среднего значения формы. Формы представлены через их наборы ребер, что также позволяет приложению усреднять морфологию изображения, описанную через ансамбли наборов ребер. Чтобы сделать подход вычислительно управляемым, острые края аппроксимируются с помощью фазовых полей и выводится соответствующая вариационная модель фазового поля.Конечные элементы применяются для пространственной дискретизации, а многомасштабный подход чередующейся минимизации позволяет эффективно вычислять средние формы в 2D и 3D. Различные приложения, например. грамм. усреднение формы стоп или органов человека, подчеркивают качественные свойства представленного подхода. |
GHISA — Рисунок A
Рисунок A. Иллюстрация глобальной спектральной библиотеки гиперспектральных изображений сельскохозяйственных культур (GHISA).На рисунке показана гиперспектральная сигнатура GHISA урожая кукурузы, полученная за 2014 год на двух отдельных фермах: одна на ферме в пределах AEZ 9 на 184-й юлианский день по сравнению с , другая на ферме в пределах AEZ10 на юлианский день 210. Гиперспектральная сигнатура, полученная с помощью Earth Observing-1 (EO-1) Спутниковые изображения Hyperion. Урожай кукурузы находится на поздних стадиях роста в обе даты, хотя несколько различаются фазы роста на поздней стадии роста из-за различий в получении изображений (184-й день по юлианскому календарю и 210-й день по юлианскому календарю).Две гиперспектральные сигнатуры здесь качественно сопоставлены для сравнений «спектрального сопоставления». Методы количественного спектрального сопоставления, такие как спектральная корреляционная схожесть (SCS) и спектральная схожесть (SSV), помогут количественно сопоставить две или более гиперспектральных сигнатуры на предмет их совпадения по форме и величине. Значение SCS R-square обеспечивает совпадение формы, тогда как значения SSV обеспечивают совпадение формы и величины гиперспектральных сигнатур. Примечание: исходный документ GHISA можно найти в Aneece and Thenkabail, 2018.О методах спектрального согласования см. Статью Thenkabail et al. (2007).
Aneece, I .; Thenkabail, P. Достигнута точность классификации пяти ведущих мировых типов сельскохозяйственных культур и стадий их роста с использованием оптимальных гиперспектральных узкополосных диапазонов наблюдения Земли-1 в Google Earth Engine. Дистанционное зондирование. 2018, 10 , 2027. https://www.mdpi.com/2072-4292/10/12/2027
Thenkabail, P.S., GangadharaRao, P., Biggs, T., Krishna, M.и Туррал, Х., 2007. Спектральные методы сопоставления для определения исторического землепользования / земного покрова (LULC) и орошаемых территорий с использованием наборов данных AVHRR Pathfinder временного ряда в бассейне реки Кришна, Индия. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование. 73 (9): 1029-1040. (Второе место в премии президента ASPRS им. Джона И. Дэвидсона за практические работы в 2008 г.).
Resolution 2020: Быть чемпионом Sel для студентов
Это идеальное время в году для того, чтобы поставить перед собой профессиональные цели преподавания, чтобы ваши отношения со студентами развивались, позволяя им принимать более информированные, конкретные и ответственные решения в отношении своих целей в жизни.
Другими словами, преподаватели могут расширить возможности своих учеников, отстаивая социально-эмоциональное обучение. Совместная работа по академическому, социальному и эмоциональному обучению (CASEL) определяет SEL или социально-эмоциональное обучение как процесс, который помогает детям и взрослым понимать свои эмоции и управлять ими, ставить достижимые и позитивные цели, проявлять сочувствие к другим и брать на себя ответственность. решения.
Для преподавателей важно пропагандировать SEL в учебной среде, но более важным вопросом является то, как они инициируют процесс? Что ж, он начинается с того, что потребности и права учащихся ставятся на первое место в учебной среде.Это означает, что учителя должны быть чуткими к детям и к поведению вокруг них. Это включает в себя указание на политику без колебаний, которая несправедливо обращается с детьми, что ведет к неравенству, или поднимает тревогу при обнаружении сотрудников, участвующих в обсуждении поведенческих проблем детей в присутствии других. Это также означает, что нужно внимательно относиться к тому, действительно ли родители прилагают усилия, чтобы понять объяснения, которые им дают в отношении их детей или школьной политики и процедур, и вмешиваться, если они этого не делают.Будь то травля, социальная тревога, преследование или запугивание, необходимо, чтобы взрослые высказывались против несправедливости по отношению к детям тонко или не очень тонко. Быть чемпионом SEL для учащихся непросто, поскольку учителя прилагают согласованные усилия по воспитанию культуры доброты, установлению доверительных партнерских отношений, моделированию и укреплению позитивного поведения.
Каким бы ни был подход к продвижению SEL; он должен начинаться с конкретных областей внимания, чтобы вдохновить преподавателя на постановку целей:
Расширение возможностей студентовВ вашем учебном сообществе начните с выработки практик, которые способствуют инклюзивности в вашем классе с помощью техник преподавания, учитывающих культурные особенности.Расширьте возможности каждого учащегося, чтобы сплоченное сообщество учащихся создавалось уверенными и ответственными учащимися, обладающими высоким социальным и эмоциональным благополучием.
Содействовать социальному и эмоциональному развитиюОсновная ответственность за воспитание детей, чтобы они стали эмоционально компетентными, добрыми и уважительными по отношению к другим, лежит на взрослых. Фактически, согласно Центру развития ребенка Гарвардского университета, «среда взаимоотношений» ребенка в первые годы жизни может фактически формировать архитектуру его развивающегося мозга, создавая схемы, которые могут влиять на академическую успеваемость, психическое здоровье и навыки межличностного общения. остаток ее жизни.Следовательно, существует множество преимуществ социально-эмоциональных программ и программ развития характера, которые помогают развивать эти межличностные навыки у детей.
Целевое использование технологийИнтеграция цифрового обучения — это постоянно развивающаяся работа. Поскольку любое использование технологий должно быть целенаправленным, учителя должны пересмотреть свою стратегию цифрового обучения. Новый год может стать отличным началом для оценки того, как технологии должны изменить коллективное обучение студентов.Он должен улучшать удержание знаний, поощрять индивидуальное обучение и сотрудничество.
Одна из лучших школ Коимбатура. , SSVM-учреждения твердо убеждены в создании среды, которая способствует сотрудничеству, критическому мышлению, комплексному решению проблем и общению между учителями и учениками. Институт время от времени проводит различные формы программ SEL, которые способствуют социально-эмоциональному благополучию детей.
ЗаключениеКороче говоря, осведомленность об окружающем, чтобы влиять на окружающую среду положительно, воспитывая уверенность, ответственность и доброту в академической среде для учащихся, должна возглавляться педагогами и учителями.Этого можно достичь только в том случае, если школы ставят на первое место достоинство детей и всегда будут воспитывать их с любовью, заботой и уважением. В конце концов, эффективные программы SEL нацелены на социально-эмоциональное развитие и развитие характера учащихся.
% PDF-1.6 % 1 0 объект / MarkInfo> / Метаданные 2 0 R / PageLayout / OneColumn / Страницы 3 0 R / StructTreeRoot 4 0 R / Тип / Каталог >> эндобдж 5 0 obj > эндобдж 2 0 obj > транслировать 2020-01-31T14: 16: 35-07: 002020-01-31T14: 16: 27-07: 002020-01-31T14: 16: 35-07: 00 Acrobat PDFMaker 19 для Worduuid: fc23ae5e-3c09-441e-ab8f- bd6c41b99d79uuid: 14002bc5-3701-4368-8b1b-3e5f9fbf287d