Узнать окопф онлайн: Код ОКОПФ узнать по ИНН

Содержание

Код ОКОПФ узнать по ИНН

Политика конфиденциальности (далее – Политика) разработана в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006. №152-ФЗ «О персональных данных» (далее – ФЗ-152). Настоящая Политика определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных в сервисе vipiska-nalog.com(далее – Оператор) с целью защиты прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну. В соответствии с законом, сервис vipiska-nalog.com несет информационный характер и не обязывает посетителя к платежам и прочим действиям без его согласия. Сбор данных необходим исключительно для связи с посетителем по его желанию и информировании об услугах сервиса vipiska-nalog.com.

Основные положения нашей политики конфиденциальности могут быть сформулированы следующим образом:

Мы не передаем Ваши персональную информацию третьим лицам. Мы не передаем Вашу контактную информацию в отдел продаж без Вашего на то согласия. Вы самостоятельно определяете объем раскрываемой персональной информации.

Собираемая информация

Мы собираем персональную информацию, которую Вы сознательно согласились раскрыть нам, для получения подробной информации об услугах компании. Персональная информация попадает к нам путем заполнения анкеты на сайте vipiska-nalog.com. Для того, чтобы получить подробную информацию об услугах, стоимости и видах оплат, Вам необходимо предоставить нам свой адрес электронной почты, имя (настоящее или вымышленное) и номер телефона. Эта информация предоставляется Вами добровольно и ее достоверность мы никак не проверяем.

Использование полученной информации

Информация, предоставляемая Вами при заполнении анкеты, обрабатывается только в момент запроса и не сохраняется. Мы используем эту информацию только для отправки Вам той информации, на которую Вы подписывались.

Предоставление информации третьим лицам

Мы очень серьезно относимся к защите Вашей частной жизни. Мы никогда не предоставим Вашу личную информацию третьим лицам, кроме случаев, когда это прямо может требовать Российское законодательство (например, по запросу суда). Вся контактная информация, которую Вы нам предоставляете, раскрывается только с Вашего разрешения. Адреса электронной почты никогда не публикуются на Сайте и используются нами только для связи с Вами.

Защита данных

Администрация Сайта осуществляет защиту информации, предоставленной пользователями, и использует ее только в соответствии с принятой Политикой конфиденциальности на Сайте.

ОКОПФ по ИНН | Как узнать код ОКОПФ по ИНН? — Контур.Бухгалтерия

Предприятия, зарегистрированные на территории России, включаются в сложную систему государственных кодов и классификаторов. Коды статистики представляют собой индикаторы, содержащие информацию об организации, их включают в документы в качестве реквизитов. Код ОКОПФ — один из них, но не все предприниматели знают, для чего нужны коды ОКОПФ и как их можно узнать.

Что такое ОКОПФ

ОКОПФ — это общероссийский классификатор организационно-правовых форм (ОПФ) собственности. Организации и предприниматели получают код ОКОПФ при регистрации. Они присваиваются Росстатом всем хозяйствующим субъектам, независимо от сферы деятельности, размера и местоположения. Код ОКОПФ устанавливается на основании формы собственности, заявленной при регистрации. Код ОКОПФ не уникален, организации, ведущие деятельность в одной ОПФ имеют одинаковые коды. При регистрации, код ОКОПФ получают:

  • коммерческие и некоммерческие организации;
  • унитарные предприятия;
  • филиалы, представительства, подразделения, действующие без образования юрлица;
  • международные компании;
  • ИП и физлица, ведущие деятельность не относимую к предпринимательству.

Структура кода ОКОПФ

Для классификации организационно-правовых форм созданы пятизначные коды, каждый знак имеет определенное значение: оно помогает налоговым органам контролировать правильностью предоставленной информации. Код имеет структуру А АА АА и включает в себя три разряда. Имейте в виду, что использование укрупненного кода ОКОПФ запрещено. Нельзя указать только первый и второй разряд, в реквизитах нужно писать полный код.

Первый разряд означает раздел к которому относится объект классификации. ОКОПФ включает семь разделов, и в код включается соответствующая цифра.

  1.  — для коммерческих организаций;
  2.  — для некоммерческих организаций;
  3.  — для организаций, без прав юрлица;
  4.  — для международных организаций;
  5.  — для деятельности физлиц;
  6.  — для коммерческих унитарных организаций;
  7.  — для некоммерческих унитарных организаций.

Второй разряд обозначает тип организационно-правовой формы. Он свой для каждого раздела. Для раздела 3 и 4 тип ОПФ имеет вид 00. Для пятого выделили два типа — 01 и 02. Остальные разделы включают множество типов ОПФ.

Третий разряд характеризует вид организационно-правовой формы. Каждому типу ОПФ соответствуют свои виды. Например среди хозяйственных товариществ выделяют полные и коммандитные, они имеют коды 1 10 51 и 1 10 64 соответственно.

Для чего нужен код ОКОПФ

Код ОКОПФ помогает определить, к какой форме собственности относится организация. С его помощью государство собирает информацию о компаниях, ведет учет, делает прогнозы и дает рекомендации. 

ОКОПФ нужен не только государству, он применяется и в практике обладающих им компаний. Его нужно указывать при регистрации и перерегистрации компании. Код является обязательным реквизитом в статистической и бухгалтерской отчетности, включается в банковские реквизиты и единый государственный реестр.

Как можно заметить, никакой пользы для организаций код ОКОПФ не несет. Но его нужно знать, чтобы избежать проблем с контролирующими органами. Подходите к заполнению документации ответственно и используйте только официальную и актуальную информацию.

Как узнать код ОКОПФ

После регистрации ОКОПФ присваивается Росстатом. При этом не выдается никакого заверенного печатями документа. Коды статистики сообщаются по почте простым письмом. Организации получают коды в течение 7 рабочих дней после регистрации, а предпринимателям их даже не отправляют. Вы можете не знать свой код, но это не наказуемо.

Чтобы узнать код ОКОПФ, вы можете подать письменный запрос в отделение статистики. Это можно сделать лично или направить заявление по почте. В течение 5 рабочих дней вы получите ответ. Однако такой способ потребует затрат времени и сил.

Как узнать код ОКОПФ по ИНН

Есть возможность узнать ОКОПФ онлайн по ИНН и другим реквизитам на официальном сайте Росстата. Вы получите код в течение нескольких секунд бесплатно, информация будет абсолютно достоверной.

Кроме кода ОКОПФ по ИНН можно найти и другие коды статистики. Введите данные об организации (ИНН, ОКПО или ОГРН) в соответствующее поле и запустите поиск. В результате вы получите уведомление для печати, подобное тому, что Росстат высылает при регистрации. В списке представленных кодов есть ОКОПФ.

Автор статьи: Елизавета Кобрина

Отправляйте статистические отчеты, не отходя от ноутбука. Облачный сервис Контур.Бухгалтерия помогает вести учет и формировать отчетность, работать с сотрудниками и контрагентами. Поля реквизитов автоматически заполняются кодами статистики. В течение 14 дней новые пользователи могут бесплатно работать в программе.

ОКПД 2 — Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности: коды 2021 года, расшифровка

59/2021 Приказ Росстандарта от 12.08.2021 №710-ст 01.09.2021
58/2021 Приказ Росстандарта от 16.06.2021 №562-ст 01.07.2021
57/2021 Приказ Росстандарта от 10.06.2021 №532-ст 01.07.2021
56/2021 Приказ Росстандарта от 21.05.2021 № 423-ст 01.07.2021
55/2021 Приказ Росстандарта от 27.04.2021 №303-ст 01.06.2021
54/2021 Приказ Росстандарта от 12.04.2021 № 202-ст 01.06.2021
53/2021 Приказ Росстандарта от 12.04.2021 № 198-ст 01.06.2021
52/2021 Приказ Росстандарта от 12.04.2021 № 196-ст 01.06.2021
51/2021 Приказ Росстандарта от 10.02.2021 № 68-ст 01.03.2021
50/2021 Приказ Росстандарта от 10.02.2021 № 67-ст 01.03.2021
49/2020 Приказ Росстандарта от 29.12.2020 № 1426-ст 01.02.2021
48/2020 Приказ Росстандарта от 02.12.2020 № 1242-ст 09.01.2021
47/2020 Приказ Росстандарта от 23.09.2020 № 663-ст 01.11.2020
46/2020 Приказ Росстандарта от 27.08.2020 N 549-ст 01.10.2020
45/2020 Приказ Росстандарта от 01.06.2020 N 247-ст 01.06.2020
44/2020 Приказ Росстандарта от 26.05.2020 N 230-ст 01.01.2021
43/2020 Приказ Росстандарта от 12.02.2020 №58-ст 01.03.2020
42/2020 Приказ Росстандарта от 11.02.2020 №55-ст 01.03.2020
40/2019 Приказ Росстандарта от 24.12.2019 №1463-ст 01.01.2020
39/2019 Приказ Росстандарта от 14.11.2019 №1145-ст 01.12.2019
38/2019 Приказ Росстандарта от 27.09.2019 №809-ст 01.01.2020
37/2019 Приказ Росстандарта от 18.09.2019 №711-ст 01.10.2019
36/2019 Приказ Росстандарта от 17.07.2019 №401-ст 01.08.2019
34/2019 Приказ Росстандарта от 20.02.2019 №46-ст 01.05.2019
33/2018 Приказ Росстандарта от 29.12.2018 №1190-ст 01.01.2020
32/2018 Приказ Росстандарта от 24.10.2018 №842-ст 01.01.2019
31/2018 Приказ Росстандарта от 16.10.2018 №784-ст 01.11.2018
30/2018 Приказ Росстандарта от 10.07.2018 №407-ст 01.10.2018
29/2018 Приказ Росстандарта от 10.07.2018 №406-ст 01.10.2018
28/2018 Приказ Росстандарта от 29.03.2018 №159-ст 01.06.2018
27/2018 Приказ Росстандарта от 13.02.2018 №66-ст 01.04.2018
26/2018 Приказ Росстандарта от 30.01.2018 №36-ст 01.04.2018
25/2017 Приказ Росстандарта от 21.02.2017 №2049-ст 01.03.2018
24/2017 Приказ Росстандарта от 21.12.2017 №2047-ст 01.03.2018
23/2017 Приказ Росстандарта от 21.12.2017 №2045-ст 01.03.2018
22/2017 Приказ Росстандарта от 08.09.2017 №791-ст 01.12.2017
21/2017 Приказ Росстандарта от 08.09.2017 №1044-ст 01.11.2017
20/2017 Приказ Росстандарта от 03.08.2017 №791-ст 01.11.2017
19/2017 Приказ Росстандарта от 03.05.2017 №347-ст 01.07.2017
18/2016 Приказ Росстандарта от 07.10.2016 N 1326-ст 01.01.2017
17/2016 Приказ Росстандарта от 07.10.2016 №1325-ст 01.01.2017
16/2016 Приказ Росстандарта от 07.10.2016 №1324-ст 01.01.2017
15/2016 Приказ Росстандарта от 28.09.2016 №1239-ст 01.01.2017
14/2016 Приказ Росстандарта от 28.09.2016 №1238-ст 01.01.2017
13/2016 Приказ Росстандарта от 28.09.2016 №1237-ст 01.01.2017
12/2016 Приказ Росстандарта от 26.08.2016 №948-ст 01.11.2016
11/2016 Приказ Росстандарта от 24.06.2016 №679-ст 01.09.2016
10/2016 Приказ Росстандарта от 12.05.2016 №311-ст 01.07.2016
9/2016 Приказ Росстандарта от 12.05.2016 №310-ст 01.07.2016
8/2016 Приказ Росстандарта от 14.04.2016 №260-ст 01.06.2016
7/2016 Приказ Росстандарта от 24.03.2016 №204-ст 01.06.2016
6/2016 Приказ Росстандарта от 17.02.2016 №40-ст 01.06.2016
5/2015 Приказ Росстандарта от 10.12.2015 N 2149-ст 01.03.2016
4/2015 Приказ Росстандарта от 10.12.2015 N 2148-ст 01.03.2016
3/2015 Приказ Росстандарта от 26.11.2015 № 1999-ст 01.11.2015
2/2015 Приказ Росстандарта от 17.08.2015 № 1166-ст 01.11.2015
1/2015 Приказ Росстандарта от 26.05.2015 № 424-ст 01.08.2015

(Архив) Общероссийский классификатор организационно-правовых форм (ОКОПФ)

1 Оцените востребованность набора
2 Идентификационный номер (код) набора данных 7708234640-okopf
3 Наименование набора данных (Архив) Общероссийский классификатор организационно-правовых форм (ОКОПФ)
4 Описание набора данных Общероссийский классификатор организационно-правовых форм (ОКОПФ)
5 Владелец набора данных Федеральная служба государаственной статистики
6 Ответственное лицо Емельянова Ольга Юрьевна
7 Телефон ответственного лица +7 495 607-41-41 доб. 99340
8 Адрес электронной почты ответственного лица [email protected]
9 Гиперссылка (URL) на набор data-20211103-structure-20180326.csv
10 Формат набора открытых данных CSV
11 Описание структуры набора structure-20180326.csv
12 Дата первой публикации набора открытых данных 02.04.2018
13 Дата последнего внесения изменений 01.11.2021
14 Содержание последнего изменения с учетом изменения 5/2021
15 Дата актуальности набора данных 31.12.2021
16 Ключевые слова, соответствующие содержанию набора данных Классификатор, организационноправовые формы
17 Гиперссылки (URL) на версии набора открытых данных

data-20211103-structure-20180326.csv

data-20191213-structure-20180326.csv

data-20180326-structure-20180326.csv

18 Гиперссылки (URL) на версии структуры набора открытых данных

structure-20180326.csv

19 Версия методических рекомендаций http://opendata.gosmonitor.ru/standard/3.0

Изменить реквизиты компании или филиала

Изменить реквизиты компании или филиала

Сведения о вашей организации можно изменить или дополнить в карточке компании на online.sbis.ru либо в программе «СБИС Электронная отчетность». Например, добавить расчетный счет или КПП. Также можно исправить сведения прямо во время заполнения отчета.

В карточке организации

В главном меню перейдите в «Настройки/Наши компании».

Чтобы изменить сведения, кликните название компании — откроется режим редактирования карточки.

Отредактируйте или добавьте:

  • часовой пояс;
  • название, телефоны, электронную почту и адрес;
  • регистрационные номера и идентификаторы: КПП, ОГРН, ОКПО, ФСPAP;
  • расчетные счета, список официальных лиц.

Добавить лицензии и сертификаты

Добавьте в карточку своей компании данные собственных лицензий и сертификатов, чтобы контрагенты могли увидеть их.

  1. В главном меню перейдите в «Настройки/Наши компании».
  2. Если в аккаунте работает несколько организаций, выберите ту, для которой добавляете документ. Перейдите в раздел «Лицензии и сертификаты» и нажмите .
  3. Заполните и сохраните форму документа.

Отредактировать сведения о компании

На вкладке «Сведения» можно посмотреть информацию о компании, например:

  • полное название организации и логотип — в разделе «О компании»;
  • контактную информацию — в разделе «Контактная информация»;
  • регистрационный номер ПФ и ФСС, код ФСРАР и код подчиненности — в разделе «Реквизиты».

Проверьте, совпадают ли реквизиты компании в СБИС с данными из официальных источников. Исправьте их, если они отличаются.

Сохраните изменения кнопкой .

Чтобы контрагенты узнали, что у вашей компании обновились реквизиты, опубликуйте изменения.

В отчете

При заполнении отчета вы можете вручную указать новые реквизиты, например ОГРН, ОКПО или телефон. Данные сохранятся в карточке организации.

В карточке организации

Изменить данные организации можно в карточке компании в разделе «Главное меню/Контрагенты/Налогоплательщики».

При изменении КПП организации-отправителя отредактируйте сведения не только в программе «СБИС Электронная отчетность», но и в личном кабинете на online.sbis.ru.

Чтобы изменить другие реквизиты, нажмите «Данные о налогоплательщике». Перейдите на вкладку «Параметры отчетности», где размещены данные об организации, используемые в отчетах. Здесь вы можете указать:

  • ОКВЭД для сдачи отчетов в налоговую инспекцию и территориальный орган государственной статистики;
  • ОКОПФ и ОКФС;
  • ОКАТО и ОКТМО;
  • ОКПО, ОКДП, регистрационный номер в ПФ, номер ТФОМС;
  • регистрационный номер и код подчиненности в ФСС. Второе поле в регистрационном номере в ФСС заполняется, если есть обособленное подразделение.

Сохраните изменения. Чтобы обновить реквизиты в отчете, откройте его и нажмите F5.

В отчете

Исправить адрес, название, ИНН или КПП можно в отчете. Для этого нажмите «Изменить реквизиты налогоплательщика».

Новые данные сохранятся в карточке организации.

Нашли неточность? Выделите текст с ошибкой и нажмите ctrl + enter.

Как узнать ОКОПФ по ИНН: расшифровка

Автор статьи: Судаков А.П.

Одним из способов классификации сферы бизнеса является ОКОПФ. ОКОПФ – это общероссийский классификатор организационно-правовых форм. Именно на основе этой формы классификации государство присваивает коды всем организациям после регистрации. Это позволяет различать субъекты в зависимости от организационно-правовой формы (ОПФ).

Такой способ классификации позволяет государственным органам статистики аккумулировать и систематизировать данные на различных уровнях управления в экономической отрасли. При помощи этих кодов становится возможной анализ различных сфер экономики, прогнозирование различных процессов, разработка рекомендаций в разных сферах.

Состав кодов

В системе ОКОПФ, все организации и учреждения, любых форм собственности строго разбиты по классам. Узнать ОКОПФ по ИНН можно посетив сайт Росстата. Начиная с 2013 года, такая классификация осуществляется в форме пятизначного кода У УУ УУ. Рассмотрим подробно, что означают данные в шифре, в зависимости от их положения.

Первая цифра кода

В зависимости от организационно-правовой формы различают следующие данные:

  • У=1, это могут быть производственные кооперативы, хозяйственные товарищества, унитарные предприятия, принадлежащие государству или муниципалитетам;
  • У=2, это различные благотворительные фонды, религиозные и общественные объединения, потребительские кооперативы;
  • У=3, это филиалы, представительства и обособленные подразделения фондов, районных судов или товариществ;
  • У=4, это различные организации со статусом международных, которые работают на территории Российской Федерации;
  • У=5, это физические лица индивидуальные предприниматели, адвокаты, главы крестьянско-фермерских хозяйств, нотариусы.

Вторая и третья цифры

Эти цифры подразумевают под собой тип организационно-правовой формы. К примеру, некоммерческие организации представлены в виде шифра 01, коммерческие – 10, различные учреждения скрываются под числом 09.

Последние две цифры

Эти цифры определяют вид ОПФ. К примеру, потребительские кооперативы имеют номера от 01 до 15, так как их видов насчитывается пятнадцать.

В целом все эти цифровые значения есть интернете и расшифровка ОКОПФ не представляет сложности. Следует помнить, что применение укрупнённых кодов классификации недопустимо. То есть если ваша организация имеет полный шифр, именно его и нужно указывать. Если у вас возникли сложности и неясности в отношении этих кодов, то необходимо обратиться с письменным запросом в соответствующие органы.

Коды для индивидуальных предпринимателей

Для физических лиц, которые занимаются коммерческой деятельностью – индивидуальных предпринимателей, существует специальный ОКОПФ ИП. Для ИП предусмотрен код 5 01 02. Первая цифра говорит о принадлежности к ОПФ физических лиц, 01 – это тип, коммерческая деятельность, 02 – вид – индивидуальное предпринимательство.

Но если говорить об индивидуальных предпринимателях, то далеко не каждый бизнесмен знает о том, что ему присвоен специальный код ОКОПФ. Уведомление об этом не приходит предпринимателям в обязательном порядке.

Если у ИП появилась необходимость в этом коде, например, он планирует сдать отчётность в статистический орган, то необходимо, предварительно, обратиться в территориальное отделение этого органа для получения кода. Этот же шифр можно запросить на сайте Роскомстата.

Коды для юридических лиц

Существует огромное число различных юридических лиц. Все они так же закодированы с помощью ОКОПФ.

Юридические лица получают свой код ОКОПФ после регистрации, в течение недели он высылается им на юридический адрес. Если требуется срочно получить код, то его можно распечатать прямо с сайта. Собственно, получить ваш код может любой заинтересованный орган в любое время, прямо с сайта Росстата.

Рассмотрим пример того, как выглядит организационно-правовая форма по ОКОПФ для ООО. Возьмём код 1 21 65. Зная принципы присвоения шифра, несложно понять, что 1 – это цифра, означающая организационно-правовую форму, 21 – это тип, а 65 – это вид ОПФ.

Для чего нужны коды

Прежде всего, эти коды необходимы при обращении в различные государственные органы. Поэтому, если вам не приходило уведомление о присвоении шифра ОКОПФ, то вам стоит уточнить его самостоятельно на сайте Росстата. Теперь вы знаете, что такое ОКОПФ организации и где его взять.

При заполнении документов, направляемых в государственные органы, следует внимательно заполнять данные об ОКОПФ. Не стоит укрупнять код, если вам известен полный шифр.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Google+

Узнать регистрационный номер в ПФР онлайн

Каждое вновь зарегистрированное юридическое лицо автоматически ставить на учет в Пенсионном фонде РФ. При этом ему присваивается свой индивидуальный регистрационный номер в ПФР. Этот номер необходимо указывать при составлении и предоставлении отчетности, а также при уплате взносов. Регистрационный номер ПФР помогает сотрудникам пенсионного фонда распознать юридическое лицо.

В настоящее время при регистрации юридического лица ФНС автоматически направляет информацию о нем в ПФР и сотрудники фонда ставят юридическое лицо на учет. После постановки на учет ПФР по юридическому адресу организации направляет письмо-уведомление о постановке на учет. В среднем такие письма приходят через 3-4 недели. Но, по различным причинам, вовремя (иногда и вовсе) многие письма не доходят по получателя, что не позволяет им корректно составить и отправить необходимую отчетность.


Как узнать свой регистрационный номер в ПФР?

Узнать свой регистрационный номер в ПФР можно несколькими способами:

Первые два способа наиболее продолжительны по времени, поскольку не всегда возможно дозвониться в пенсионный фонд, особенно в отчетный период, когда «горят» сроки сдачи отчетности. Чтобы самостоятельно посетить свое отделение пенсионного фонда тоже понадобиться немало времени. Огромные очереди в этих инстанциях никто не отменял.

Третий способ наиболее быстрый и займет у Вас от 10 до 30 минут. Запросив электронную выписку из ЕГРЮЛ или ЕГРИП можно очень быстро и легко узнать свой регистрационный номер в ПФР, а также, к какому территориальному отделению относиться ваша организация.

Сведения о регистрационном номере вашей организации в ПФР появляются в Федеральной базе ЕГРЮЛ или ЕГРИП в среднем через 2-4 недели после государственной регистрации юридического лица. Т.е., заказав электронную выписку из ЕГРЮЛ / ЕГРИП, Вы уже через 10 – 30 минут будете знать свой номер в ПФР, а также, в каком отделении Фонда вы стоите на учете.


Регистрационный номер ПФР – расшифровка

Регистрационный номер ПФР состоит из 12 цифр, разделенных на три блока:

Пример регистрационного номера юридического лица в ПФР:

  • ХХХ-ХХХ-ХХХХХХ
  • 087-801-123456

Первые три цифры указывают на принадлежность организации к определенному региону РФ (в примере, 087 означает принадлежность к Москве).

Вторые три цифры указывают на принадлежность к определенному району региона.

Последние шесть цифр – регистрационный номер организации в конкретном Управлении Пенсионного фонда (на учете в котором она состоит).

(PDF) Online Boosting and Vision

Ссылки

[1] Y. Abramson and Y. Freund. Полуавтоматическое VIsual LEarn-

ing (SEVILLE): Учебник по активному обучению для распознавания визуальных объектов

. В Proc. CVPR, 2005.

[2] С. Авидан. Поддержка векторного отслеживания. ПАМИ, 26: 1064–1072,

2004.

[3] С. Авидан. Ансамблевое сопровождение. В Proc. CVPR, том 2,

стр. 494–501, 2005 г.

[4] А. Блюм и П. Лэнгли. Подборка актуальных функций и

примеров машинного обучения.Искусственный интеллект, 97 (1-

2): 245–271, 1997.

[5] Р. Коллинз, Ю. Лю и М. Леордяну. Онлайн-выбор

отличительных функций отслеживания. ПАМИ, 27 (10): 1631–1643,

Октябрь 2005 г.

[6] Н. Далал и Б. Триггс. Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения людей

. В Proc. CVPR, том 1, страницы 886–893,

2005.

[7] А. Демириз, К. Беннет, Дж. Шоу-Тейлор. Linear pro-

увеличение грамм через генерацию колонки.Машинное обучение —

ing, 46: 225–254, 2002.

[8] А. Ферн и Р. Гиван. Онлайн-ансамблевое обучение: эмпирическое исследование. Машинное обучение, 53 (1-2): 71–109, 2003.

[9] Y. Freund и R. Schapire. Теоретико-решающее обобщение —

он-лайн обучения и приложение для повышения квалификации. Jour-

nal of Computer and System Sciences, 55 (1): 119–139, 1997.

[10] M. Heikkil, M. Pietikinen и J. Heikkil. Метод

на основе текстуры для обнаружения движущихся объектов.В Proc. 15-я BMVC,

, страницы 187–196, 2004.

[11] С. Хой и М. Лю. Полуконтролируемый активный обучающий фрейм —

работа для поиска изображений. В Proc. CVPR, том 2, страницы

302–309, 2005.

[12] О. Джавед, С. Али и М. Шах. Обнаружение и классификация

движущихся объектов в режиме онлайн с использованием постоянно улучшающихся детекторов

. В Proc. CVPR, страницы 695–700, 2005.

[13] К. Леви и Ю. Вайс. Обнаружение объекта обучения на небольшом количестве

примеров: Важность хороших характеристик.В

Proc. CVPR, страницы 53–60, 2004.

[14] А. Левин, П. Виола, Ю. Фройнд. Неконтролируемое улучшение —

визуальных детекторов с использованием совместного обучения. В Proc. 9th

ICCV, страницы 626–633, 2003.

[15] Y. Li и W. Ito. Оптимизация параметров формы для активной модели формы ad-

. В Proc. 10th ICCV, 2005.

[16] В. Наир и Дж. Кларк. Фреймворк

для неконтролируемого онлайн-обучения для обнаружения движущихся объектов. В Proc.CVPR,

2004.

[17] T. Ojala, M. Pietik

¨

ainen и T. M

¨

aenp

¨

a

¨

Мультиразрешение

шкала серого и инвариантная к вращению классификация текстур с

локальными двоичными образцами. PAMI, 24 (7): 971–987, 2002.

[18] A. Opelt, M. Fussenegger, A. Pinz, and P. Auer. Weak hy-

potheses и boosting для общего обнаружения объектов и распознавания

nition.В Proc. 8-е ECCV, том 2, страницы 71–84, 2004.

[19] Н. Оза. Онлайн-ансамблевое обучение. Докторская диссертация, Университет

Калифорнии, Беркли, 2001.

[20] Н. Оза и С. Рассел. Экспериментальные сравнения линейных и серийных версий

фасовки и бустинга. В Proc.

7-я Международная конференция по знаниям ACM SIGKDD

Discovery and Data Mining, 2001.

[21] Н. Оза и С. Рассел. Интернет-упаковка и бустинг. В Proc.

Искусственный интеллект и статистика, страницы 105–112, 2001.

[22] Ф. Порикли. Интегральная гистограмма: быстрый способ извлечения гистограмм

в декартовых пространствах. В Proc. CVPR, том 1, страницы

829–836, 2005.

[23] G. R

¨

atsch, B. Sch

¨

okopf, S. Mika, and K. M

¨

уллер. Свм и

буст

: Один класс. 2000.

[24] Д. Редпат и К. Лебарт. Наблюдения за повышением признака

Выбор

.В Proc. Системы с несколькими классификаторами, страницы 32–41,

2005.

[25] П. Рот, Х. Грабнер, Д. Ско

ˇ

caj, H. Bischof и

A. Leonardis. Он-лайн консервативное обучение для определения личности

tection. В Proc. Практикум по VS-PETS, 2005.

[26] R. Schapire. Повышающий подход к машинному обучению: обзор

. В Proc. Семинар ИИГС по нелинейному оцениванию

и классификации, 2001.

[27] R. Schapire, Y.Фройнд, П. Бартлетт и В. Ли. Повышение маржи

: новое объяснение эффективности методов голосования

. В Proc. Международная конференция по машинному обучению

, страницы 322–330, 1997.

[28] Д. Такс и П. Ласков. Онлайн-обучение SVM: от класса

к описанию данных и обратно. В Proc. Нейронная сеть

и обработка сигналов, страницы 499–508, 2003.

[29] К. Тье и П. Виола. Повышение скорости поиска изображений.В Proc.

CVPR, страницы 228–235, 2000.

[30] А. Торральба, К. Мерфи и У. Фриман. Функции совместного использования:

Эффективные процедуры повышения качества для обнаружения мультиклассовых объектов.

В процессе. CVPR, том 2, страницы 762–769, 2005.

[31] П. Виола и М. Джонс. Быстрое обнаружение объектов с помощью усиленного каскада простых функций

. В Proc. CVPR, том I, страницы

511–518, 2001.

[32] Г. Велч и Г. Бишоп. Введение в калманфильтр

тер.Технический отчет, UNC-CH Computer Science Technical

Report 95041, 1995.

[33] Дж. Ву, Дж. Рег и М. Маллин. Изучение редкого события de-

tection cascade путем прямого выбора функции. В Proc. NIPS,

2003.

[34] П. Ян, С. Шан, В. Гао, С. Ли и Д. Чжан. Распознавание лиц

с использованием функций Gabor с поддержкой Ada. В Proc. Конференция

по автоматическому распознаванию лиц и жестов, страницы 356–361,

2004.

Обучение машинному переводу | PDF | Машинное обучение

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 15 по 44 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 53 по 76 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 85 по 102 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 111 по 113 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 122 по 124 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 134 по 143 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 147 по 153 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 163 по 165 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 169 по 170 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 174 по 188 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 204 по 235 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Page 251 не отображается в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 258 по 294 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 305 по 314 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 319 по 326 не показаны при предварительном просмотре.

Как найти организацию предприятия 🚩 OKPO learn 🚩 Управление бизнесом

По EasyHow

Каждой организации на момент регистрации юридического лица присваивается ОКПО (общероссийский классификатор предприятий и организаций) .Этот код показывает форму деятельности юридического лица и может совпадать с источником конкурирующих организаций, потому что вы занимаетесь одной и той же деятельностью.

Вам потребуется

  • 1. Выписка из реестра в ЕГРЮЛ или ЕГРИП

Инструкция

Объектами предприятия являются юридические лица, организации, индивидуальные предприниматели, представительства, филиалы. ОКПО предназначено для идентификации хозяйствующего субъекта РФ, этот код используется в информационной системе Росстата, используется как идентификатор в случае межведомственного обмена.

Найдите организацию предприятия на одном из сайтов, предлагающих эти услуги, например, www.okpo.EN, который включает круглосуточный доступ к базе данных предприятий и организаций России в режиме онлайн. На этом сайте вы можете получить информацию из egrip, зарегистрироваться, EGRPO. Возможен поиск как по коду ОКПО, так и по другим параметрам: банка, корзина, адрес, ФИО, название компании.

Об организации предприятия можно узнать, обратившись в офис Росстата при получении письма с присвоенными кодами статистики.Для того, чтобы отправить данный запрос, вам необходимо указать в вашем отделении Росстата требования к необходимым документам. Вы можете лично контролировать Росстат или отправить письмо-запрос или запрос на Интернет-сайт.

Для ознакомления с предприятиями организациям необходимо предоставить следующие документы: ООО и индивидуальные предприниматели должны предоставить соответствующую выписку из реестра с последними изменениями.

Компании и предоставить: актуальную выписку из реестра с данными о последних событиях, копию Устава и выписку из реестра акционеров.

Наряду с кодами ОКПО вашей организации в информации письма Росстата будет содержаться следующая информация: код ОКАТО (национальный классификатор административно-территориальных единиц), коды КДЕС (Российский национальный классификатор видов экономической деятельности), коды ОКОПФ (национальная классификация видов экономической деятельности). организационно-правовые формы), коды ОКФС (общероссийский классификатор форм собственности).

См. Также

Data Mining: Concepts and Techniques Classification: Basic Concepts

Презентация на тему: «Интеллектуальный анализ данных: классификация концепций и методов: основные концепции» — стенограмма презентации:

ins [data-ad-slot = «4502451947»] {display: none! important;}} @media (max-width: 800px) {# place_14> ins: not ([data-ad-slot = «4502451947»]) {display: none! important;}} @media (max-width: 800px) {# place_14 {width: 250px;}} @media (max-width: 500 пикселей) {# place_14 {width: 120px;}} ]]>

1 Интеллектуальный анализ данных: классификация концепций и методов: основные концепции
1 1

2 Классификация: основные концепции
Индукция дерева решений на основе правил Оценка модели классификации и сводка по выбору 2 2

3 Под присмотром vs.Обучение без учителя
Обучение с учителем (классификация) Контроль: данные обучения (наблюдения, измерения и т. Д.) Сопровождаются метками, указывающими класс наблюдений. Новые данные классифицируются на основе обучающего набора. обучающие данные неизвестны. Данный набор измерений, наблюдений и т. д. с целью установления существования классов или кластеров в данных.

4 Проблемы прогнозирования: классификация vs.Числовое предсказание
предсказывает категориальные метки классов (дискретные или номинальные), классифицирует данные (строит модель) на основе обучающего набора и значений (метки классов) в классифицирующем атрибуте и использует его при классификации новых данных. , т.е. прогнозирует неизвестные или отсутствующие значения. Типичные применения. Утверждение кредита / займа: Медицинский диагноз: злокачественная или доброкачественная опухоль. Обнаружение мошенничества: если транзакция является мошеннической.

5 Классификация — двухэтапный процесс
Построение модели: описание набора предопределенных классов Предполагается, что каждый кортеж / выборка принадлежит предопределенному классу, как определено атрибутом метки класса. Набор кортежей, используемых для построения модели, является обучающим набором Модель представлена ​​в виде правил классификации, деревьев решений или математических формул. Использование модели: для классификации будущих или неизвестных объектов. Оценка точности модели. Известная метка тестовой выборки сравнивается с классифицированным результатом модели. Степень точности — это процент теста. набор выборок, которые правильно классифицированы моделью Тестовый набор не зависит от обучающего набора (в противном случае переоснащение) Если точность приемлема, используйте модель для классификации кортежей данных, метки классов которых неизвестны

6 Рисунок Процесс классификации данных: (a) Обучение: данные обучения анализируются с помощью алгоритма классификации.Здесь атрибутом метки класса является credit_decision, а изученная модель или классификатор представлены в форме правил классификации. (b) Классификация: данные испытаний используются для оценки точности правил классификации. Если точность считается приемлемой, правила могут применяться к классификации новых кортежей данных.

7 Процесс (1): Построение модели
Алгоритмы классификации Обучающий классификатор данных (модель) ЕСЛИ ранг = «профессор» ИЛИ лет> 6 ТОГДА в должности = «да»

8 Процесс (2): Использование модели в прогнозировании
Данные тестирования классификатора Невидимые данные (Джефф, профессор, 4) Находится?

9 Классификация: основные концепции
Индукция дерева решений на основе правил Оценка модели классификации и сводка по выбору 9 9

10 Индукция дерева решений: пример
Набор обучающих данных: Buys_computer Набор данных соответствует примеру Куинлана ID3 (игра в теннис). Результирующее дерево: возраст? пасмурный студент? кредитный рейтинг? <= 30> 40 нет да 31..40 неплохо отлично

11 Алгоритм индукции дерева решений
Базовый алгоритм (жадный алгоритм) Дерево строится нисходящим рекурсивным методом разделения и владения. они заранее дискретизируются) Примеры рекурсивно разделяются на основе выбранных атрибутов Атрибуты теста выбираются на основе эвристической или статистической меры (например,g., получение информации) Условия для остановки разделения Все выборки для данного узла принадлежат к одному классу Нет оставшихся атрибутов для дальнейшего разделения — используется голосование большинством для классификации листа.

12 Рисунок. Базовый алгоритм создания дерева решений из обучающих кортежей.

13 Показатель выбора атрибута: информационное усиление (ID3 / C4.5)
Выберите атрибут с наибольшим информационным усилением. Пусть pi будет вероятностью того, что произвольный кортеж в D принадлежит классу Ci, оцениваемый как | Ci, D | / | D | Ожидаемая информация (энтропия), необходимая для классификации кортежа в D: Информация, необходимая (после использования A для разделения D на v разделов) для классификации D: Информация, полученная путем ветвления по атрибуту A

14 Выбор атрибута: информационное усиление
Класс P: buys_computer = «yes» Класс N: buys_computer = «no» означает, что «age <= 30» содержит 5 образцов из 14, с 2 положительными и 3 отрицательными.Следовательно, Аналогично,

15 Рисунок Возраст атрибута имеет наибольшее информационное усиление и, следовательно, становится атрибутом разделения в корневом узле дерева решений. Ветки выращиваются для каждого исхода возраста. Кортежи показаны разделенными соответственно.

16 Коэффициент усиления для выбора атрибута (C4.5)
Показатель информационного усиления смещен в сторону атрибутов с большим количеством значений. C4.5 (преемник ID3) использует коэффициент усиления для преодоления проблемы (нормализация к информационному приросту) GainRatio (A) = Gain (A) / SplitInfo (А) Пр. gain_ratio (доход) = 0,029 / 1,557 = 0,019 В качестве атрибута разделения выбирается атрибут с максимальным коэффициентом усиления

17 Индекс Джини (CART, IBM IntelligentMiner)
Если набор данных D содержит примеры из n классов, индекс Джини, Джини (D) определяется как где pj — относительная частота класса j в D Если набор данных D разделен на A на два подмножества D1 и D2, индекс gini (D) определяется как уменьшение примесей: атрибут обеспечивает наименьшее разделение гини (D) (или наибольшее уменьшение примесей), выбираемое для разделения узла (необходимо перечислить все возможные точки разделения для каждого атрибута)

18 Расчет индекса Джини
Пр.D имеет 9 кортежей в buys_computer = «yes» и 5 в «no». Предположим, доход от атрибута делит D на 10 в D1: {low, medium} и 4 в D2. Джини {low, high} составляет 0,458; Джини {средний, высокий} равен Таким образом, разделен на {низкий, средний} (и {высокий}), поскольку он имеет самый низкий индекс Джини. Все атрибуты предполагаются с непрерывными значениями. Могут потребоваться другие инструменты, например, кластеризация, чтобы получить возможные значения разделения могут быть изменены для категориальных атрибутов

19 Сравнение показателей выбора атрибутов
Три показателя, как правило, дают хорошие результаты, но получение информации: смещение в сторону многозначных атрибутов Коэффициент усиления: имеет тенденцию предпочитать несбалансированные разбиения, в которых один раздел намного меньше других. испытывает трудности при большом количестве классов; предпочтение отдается тестам, которые приводят к разделам одинакового размера и чистоте в обоих разделах.

20 Другие меры по выбору атрибутов
CHAID: популярный алгоритм дерева решений, мера, основанная на тесте χ2 на независимость. C-SEP: работает лучше, чем информация.коэффициент усиления и индекс Джини в некоторых случаях G-статистика: имеет близкое приближение к принципу MDL (минимальной длины описания) распределения χ2 (т. е. предпочтительнее простейшее решение): лучшее дерево, которое требует наименьшего количества битов для обоих (1) кодировать дерево и (2) кодировать исключения для дерева. Многовариантные разбиения (разбиение на основе нескольких комбинаций переменных). CART: находит многомерные разбиения на основе линейной гребенки. аттр. Какая мера выбора атрибута лучше всего? Большинство из них дают хорошие результаты, ни один из них не превосходит других.

21 год Переобучение и обрезка дерева
Переобучение: индуцированное дерево может перекрывать обучающие данные Слишком много ветвей, некоторые могут отражать аномалии из-за шума или выбросов Низкая точность для невидимых выборок Два подхода, чтобы избежать переобучения Предварительное обрезание: преждевременное прекращение построения дерева ̵ не разбивать узел, если это приведет к падению меры качества ниже порогового значения. Сложно выбрать подходящий порог. решить, какое дерево лучше всего подрезать

22 Классификация: основные понятия
Индукция дерева решений на основе правил Оценка модели классификации и сводка по выбору 22 22

23 Использование правил IF-THEN для классификации
Представьте знания в форме правил IF-THEN R: ЕСЛИ возраст = молодежь И учащийся = да, ТО buys_computer = да

24 Извлечение правил из дерева решений
возраста? ученик? кредитный рейтинг? <= 30> 40 нет да 31..40 довольно хорошо. Правила легче понять, чем большие деревья. Одно правило создается для каждого пути от корня к листу. Каждая пара атрибут-значение на пути образует соединение: лист содержит предсказание класса. Правила являются взаимоисключающими и исчерпывающими. Пример : Извлечение правила из нашего дерева решений buys_computer ЕСЛИ возраст = молодой И студент = нет ТОГДА buys_computer = нет ЕСЛИ возраст = молодой И учащийся = да ТО покупает_компьютер = да ЕСЛИ возраст = средний возраст ТОГДА buys_computer = да ЕСЛИ возраст = старый И кредит_рейтинг = отлично THEN buys_computer = нет ЕСЛИ возраст = старый И кредит_рейтинг = удовлетворительный THEN buys_computer = да

25 Оценка и выбор модели
Метрики оценки: как мы можем измерить точность? Другие показатели, которые следует учитывать? При оценке точности используйте тестовый набор кортежей с метками классов вместо обучающего набора 25

26 Метрики оценки классификатора: Матрица неточностей
Фактический класс \ Прогнозируемый класс C1 ¬ C1 Истинные положительные результаты (TP) Ложные отрицательные результаты (FN) Ложные положительные результаты (FP) Истинные отрицательные результаты (TN) Пример матрицы неточностей: Фактический класс \ Прогнозируемый класс buy_computer = yes buy_computer = no Всего buy_computer = yes 6954 46 7000 412 2588 3000 7366 2634 10000 Учитывая m классов, запись CMi, j в матрице неточности указывает количество кортежей в классе i, которые были помечены классификатором как класс j 26

27 Метрики оценки классификатора: точность, частота ошибок, чувствительность и специфичность
A \ P C ¬C TP FN P FP TN N P ’N’ Проблема дисбаланса всех классов: один класс может быть редким, например.грамм. мошенничество Значительное большинство отрицательного класса и меньшинство положительного класса Чувствительность: Истинно Положительная скорость распознавания Чувствительность = TP / P Специфичность: Истина Отрицательная скорость распознавания Специфичность = TN / N Точность классификатора или скорость распознавания: процент правильных кортежей тестового набора классифицированная точность = (TP + TN) / все коэффициент ошибок: 1 — точность, или коэффициент ошибок = (FP + FN) / все 27

28 год Метрики оценки классификатора: точность и отзыв и F-меры
Точность: точность — какой% кортежей, помеченных классификатором как положительные, на самом деле положительные. Напоминание: полнота — какой% положительных кортежей классификатор пометил как положительные? Наилучшая оценка — 1.0 Мера F (F1 или F-оценка): гармоническое среднее значение точности и отзыва, Fß: взвешенная мера точности и отзыва присваивает в ß раз больший вес для отзыва по сравнению с точностью 28

29 Показатели оценки классификатора : Пример
Фактический класс \ Прогнозируемый класс рака = да рак = нет Общее распознавание (%)

300 30,00 (чувствительность 140 9560 9700 98,56 (специфичность) 230 9770 10000 96,40 (точность) Точность = 90/230 = 39.13% отзыв = 90/300 = 30,00% 29

30 Проблемы, влияющие на выбор модели
Точность классификатора точности: прогнозирование метки класса Скорость время для построения модели (время обучения) время использования модели (время классификации / прогнозирования) Надежность: обработка шума и отсутствующих значений Масштабируемость: эффективность в резидентных базах данных Интерпретируемость и понимание, предоставляемые моделью Другие меры, e.g., качество правил, например размер дерева решений или компактность правил классификации 30 30

31 год Резюме (I) Классификация — это форма анализа данных, которая извлекает модели, описывающие важные классы данных. Были разработаны эффективные и масштабируемые методы для индукции дерева решений, наивной байесовской классификации, классификации на основе правил и многих других методов классификации. Метрики оценки включают в себя: точность, чувствительность, специфичность, прецизионность, отзыв, F-меру и Fß-меру.31 год

32 Ссылка: Классифицирующие книги
Э. Алпайдин. Введение в машинное обучение, 2-е изд., MIT Press, 2011 Л. Брейман, Дж. Фридман, Р. Олшен и К. Стоун. Деревья классификации и регрессии. Wadsworth International Group, 1984. К. М. Бишоп. Распознавание образов и машинное обучение. Springer, 2006. Р. О. Дуда, П. Э. Харт и Д. Г. Сторк. Классификация паттернов, 2 изд.Джон Вили, 2001 Т. Хасти, Р. Тибширани и Дж. Фридман. Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование. Springer-Verlag, 2001 Х. Лю и Х. Мотода (ред.). Извлечение, построение и выбор функций: перспектива интеллектуального анализа данных. Kluwer Academic, 1998 г. М. Митчелл. Машинное обучение. Макгроу Хилл, 1997 г. С. Марсленд. Машинное обучение: алгоритмическая перспектива. Чепмен и Холл / CRC, 2009. Дж. Р. Куинлан. C4.5: Программы для машинного обучения. Морган Кауфманн, 1993 г.В. Шавлик и Т. Г. Диттерих. Чтения по машинному обучению. Морган Кауфманн, 1990. П. Тан, М. Стейнбах и В. Кумар. Введение в интеллектуальный анализ данных. Addison Wesley, 2005. С. М. Вайс и К. А. Куликовски. Компьютерные системы, которые обучаются: методы классификации и прогнозирования на основе статистики, нейронных сетей, машинного обучения и экспертных систем. Морган Кауфман, 1991. С. М. Вайс и Н. Индуркхья. Прогнозный анализ данных. Морган Кауфманн, 1997. И. Х. Виттен и Э. Франк. Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 2 изд.Морган Кауфманн, 2005.

33 Ссылка: Деревья решений
М. Анкерст, К. Элсен, М. Эстер и Х.-П. Кригель. Визуальная классификация: интерактивный подход к построению дерева решений. KDD’99 C. Apte и S. Weiss. Интеллектуальный анализ данных с деревьями решений и правилами принятия решений. Компьютерные системы будущего поколения, 13, 1997 К. Э. Бродли и П. Э. Утгофф. Многомерные деревья решений. Машинное обучение, 19: 45–77, 1995.П. К. Чан и С. Дж. Стольфо. Изучение деревьев арбитров и объединителей на основе секционированных данных для масштабирования машинного обучения. KDD’95 У. М. Файяд. Ветвление по значениям атрибутов при создании дерева решений. AAAI’94 М. Мехта, Р. Агравал и Дж. Риссанен. SLIQ: быстрый масштабируемый классификатор для интеллектуального анализа данных. EDBT’96. Дж. Герке, Р. Рамакришнан и В. Ганти. Rainforest: структура для быстрого построения дерева решений для больших наборов данных. ВЛДБ’98. Дж. Герке, В. Гант, Р. Рамакришнан, У.-Й. Loh, BOAT — Построение дерева оптимистичных решений.SIGMOD’99. С. К. Мурти, Автоматическое построение деревьев решений на основе данных: мультидисциплинарный обзор, интеллектуальный анализ данных и открытие знаний 2 (4):, 1998 Дж. Р. Куинлан. Индукция деревьев решений. Машинное обучение, 1: 81-106, 1986 Дж. Р. Куинлан и Р. Л. Ривест. Вывод деревьев решений с использованием принципа минимальной длины описания. Информация и вычисления, 80: 227–248, март 1989 г. С. К. Мурти. Автоматическое построение деревьев решений на основе данных: междисциплинарное исследование. Анализ данных и открытие знаний, 2: 345–389, 1998.Р. Растоги и К. Шим. Общедоступный: классификатор дерева решений, объединяющий построение и обрезку. ВЛДБ’98. Дж. Шафер, Р. Агравал и М. Мехта. SPRINT: масштабируемый параллельный классификатор для интеллектуального анализа данных. ВЛДБ’96 Ю.-С. Ши. Семейства критериев расщепления классификационных деревьев. Статистика и вычисления, 9: 309–315, 1999.

34 Ссылка: нейронные сети
К. М. Бишоп, Нейронные сети для распознавания образов.Oxford University Press, 1995 Y. Chauvin and D. Rumelhart. Обратное распространение: теория, архитектура и приложения. Лоуренс Эрлбаум, 1995 Дж. У. Шавлик, Р. Дж. Муни и Дж. Дж. Тоуэлл. Символьные и нейронные алгоритмы обучения: экспериментальное сравнение. Машинное обучение, 6: 111–144, 1991 С. Хайкин. Нейронные сети и обучающие машины. Prentice Hall, Saddle River, NJ, 2008 Дж. Герц, А. Крог и Р. Г. Палмер. Введение в теорию нейронных вычислений. Аддисон Уэсли, 1991. Р. Хехт-Нильсен.Нейрокомпьютеры. Эддисон Уэсли, 1990 Б. Д. Рипли. Распознавание образов и нейронные сети. Издательство Кембриджского университета, 1996 г.

35 год Ссылка: машины опорных векторов
К. Дж. К. Берджес. Учебное пособие по машинам опорных векторов для распознавания образов. Анализ данных и открытие знаний, 2 (2):, 1998 Н. Кристианини и Дж. Шоу-Тейлор. Введение в опорные векторные машины и другие методы обучения на основе ядра.Cambridge Univ. Press, 2000. Х. Друкер, К. Дж. К. Берджес, Л. Кауфман, А. Смола и В. Н. Вапник. Машины опорной векторной регрессии, NIPS, 1997 J. C. Platt. Быстрое обучение опорных векторных машин с использованием последовательной минимальной оптимизации. В Б. Шелькопфе, К. Дж. С. Берджесе и А. Смоле, редакторах, «Достижения в методах ядра | Поддержка векторного обучения», страницы 185–208. MIT Press, 1998 г. Б. Шлекопф, П. Л. Бартлетт, А. Смола и Р. Уильямсон. Уменьшение трубки: новый алгоритм регрессии опорных векторов.NIPS, 1999. Х. Ю, Дж. Ян и Дж. Хан. Классификация больших наборов данных с помощью SVM с иерархическими кластерами. KDD’03.

36 Ссылка: Классификация на основе шаблонов
H. Cheng, X. Yan, J. Han, and C.-W. Хсу, Дискриминационный анализ повторяющихся шаблонов для эффективной классификации, ICDE’07 Х. Ченг, X. Ян, Дж. Хан и П. С. Ю, Прямой анализ дискриминационных шаблонов для эффективной классификации, ICDE’08 G.Конг, К.-Л. Тан, А. К. Х. Тунг и X. Сюй. Майнинг топ-k групп правил для данных экспрессии генов. SIGMOD’05 Г. Донг и Дж. Ли. Эффективный анализ возникающих закономерностей: обнаружение тенденций и различий. KDD’99 Х. С. Ким, С. Ким, Т. Венингер, Дж. Хан и Т. Абдельзахер. NDPMine: эффективный поиск отличительных числовых характеристик для классификации на основе шаблонов. ECMLPKDD’10 В. Ли, Дж. Хан и Дж. Пей, CMAR: точная и эффективная классификация, основанная на правилах множественных ассоциаций классов, ICDM’01 B.Лю, В. Сю и Ю. Ма. Интеграция классификации и анализа ассоциативных правил. KDD’98 Дж. Ван и Г. Карипис. ГАРМОНИЯ: Эффективная разработка лучших правил классификации. SDM’05

37 Ссылки: индукция правил
П. Кларк и Т. Ниблетт. Алгоритм индукции CN2. Машинное обучение, 3: 261–283, 1989. У. Коэн. Быстрая эффективная индукция правил. ICML’95 С. Л. Кроуфорд. Расширения алгоритма CART.Int. J. Man-Machine Studies, 31: 197–217, август 1989 г. Дж. Р. Куинлан и Р. М. Кэмерон-Джонс. FOIL: среднесрочный отчет. ECML’93 П. Смит и Р. М. Гудман. Теоретико-информационный подход к индукции правил. IEEE Trans. Инженерия знаний и данных, 4: 301–316, 1992. X. Yin и J. Han. CPAR: классификация, основанная на правилах прогнозируемых ассоциаций. SDM’03 37

38 Ссылки: K-NN и рассуждение на основе случаев
A.Амодт и Э. Плаза. Рассуждения на основе случаев: основные вопросы, методологические вариации и системные подходы. AI Comm., 7: 39–52, 1994. Т. Кавер, П. Харт. Классификация паттернов ближайшего соседа. IEEE Trans. Теория информации, 13: 21–27, 1967 Б. В. Дашарати. Нормы ближайшего соседа (NN): методы классификации шаблонов NN. IEEE Computer Society Press, 1991 Дж. Л. Колоднер. Рассуждения на основе прецедентов. Морган Кауфманн, 1993 А. Велозу, В. Мейра и М. Заки. Ленивая ассоциативная классификация. ICDM’06

39 Ссылки: байесовский метод и статистические модели
A.Дж. Добсон. Введение в обобщенные линейные модели. Chapman & Hall, 1990. Д. Хекерман, Д. Гейгер и Д. М. Чикеринг. Изучение байесовских сетей: сочетание знаний и статистических данных. Машинное обучение, 1995. Г. Купер и Э. Херсковиц. Байесовский метод построения вероятностных сетей на основе данных. Машинное обучение, 9: 309–347, 1992 A. Darwiche. Байесовские сети. Comm. ACM, 53: 80–90, 2010 А. П. Демпстер, Н. М. Лэрд, Д. Б. Рубин. Максимальная вероятность получения неполных данных с помощью алгоритма EM.J. Королевское статистическое общество, Series B, 39: 1–38, 1977 Д. Хекерман, Д. Гейгер и Д. М. Чикеринг. Изучение байесовских сетей: сочетание знаний и статистических данных. Машинное обучение, 20: 197–243, 1995 Ф. В. Йенсен. Введение в байесовские сети. Springer Verlag, 1996. Д. Коллер и Н. Фридман. Вероятностные графические модели: принципы и методы. Пресса Массачусетского технологического института, 2009 г. Дж. Перл. Вероятностное мышление в интеллектуальных системах. Морган Кауфман, 1988 С. Рассел, Дж. Биндер, Д.Коллер, К. Канадзава. Локальное обучение в вероятностных сетях со скрытыми переменными. IJCAI’95 В. Н. Вапник. Статистическая теория обучения. John Wiley & Sons, 1998. 39.

40 Ссылки: Полу-контролируемое и многоклассное обучение
О. Шапель, Б. Шелькопф и А. Зиен. Полу-контролируемое обучение. MIT Press, 2006 Т. Г. Диттерих и Г. Бакири. Решение задач мультиклассового обучения с помощью выходных кодов с исправлением ошибок.J. Articial Intelligence Research, 2: 263–286, 1995 W. Dai, Q. Yang, G. Xue, and Y. Yu. Повышение уровня трансфертного обучения. ICML’07 С. Дж. Пан и К. Янг. Обзор трансфертного обучения. IEEE Trans. по инжинирингу знаний и данных, 22: 1345–1359, 2010 г. B. Settles. Обзор активной обучающей литературы. В Техническом отчете по информатике 1648, Univ. Висконсин-Мэдисон, 2010 г. X. Zhu. Обзор литературы для полуавтоматического обучения. CS Tech. Rep.1530, Univ. Висконсин-Мэдисон, 2005 г.

41 год Ссылки: генетические алгоритмы и грубые / нечеткие наборы
D.Гольдберг. Генетические алгоритмы в поиске, оптимизации и машинном обучении. Аддисон-Уэсли, 1989 С. А. Харп, Т. Самад и А. Гуха. Разработка нейронных сетей для конкретных приложений с использованием генетического алгоритма. НИПС, 1990 г. З. Михалевич. Генетические алгоритмы + структуры данных = программы эволюции. Springer Verlag, 1992. М. Митчелл. Введение в генетические алгоритмы. MIT Press, 1996 Z. Pawlak. Грубые множества, теоретические аспекты рассуждений о данных. Kluwer Academic, 1991 С. Пал и А. Сковрон, редакторы, Нечеткие множества, грубые множества и процессы принятия решений.Нью-Йорк, 1998 г. Р. Р. Ягер и Л. А. Заде. Нечеткие множества, нейронные сети и мягкие вычисления. Ван Ностранд Рейнхольд, 1994

42 Ссылки: оценка модели, методы ансамбля
Л. Брейман. Предикторы мешков. Машинное обучение, 24: 123–140, 1996. Л. Брейман. Случайные леса. Машинное обучение, 45: 5–32, 2001. К. Элкан. Основы обучения с учетом затрат. IJCAI’01 Б. Эфрон и Р. Тибширани.Введение в Bootstrap. Chapman & Hall, 1993. Дж. Фридман и Э. П. Богдан. Прогностическое обучение с помощью ансамблей правил. Анна. Прикладная статистика, 2: 916–954, 2008. Т.-С. Lim, W.-Y. Ло, Ю.-С. Ши. Сравнение точности прогнозов, сложности и времени обучения тридцати трех старых и новых алгоритмов классификации. Машинное обучение, 2000. Дж. Мэджидсон. Подход Чаида к моделированию сегментации: автоматическое обнаружение взаимодействия с помощью хи-квадрат. В Р. П. Багоцци, редактор, Advanced Methods of Marketing Research, Blackwell Business, 1994.Дж. Р. Куинлан. Бэггинг, бустинг и c4.5. AAAI’96. Г. Сени и Дж. Ф. Элдер. Методы ансамбля в интеллектуальном анализе данных: повышение точности за счет комбинирования прогнозов. Морган и Клейпул, 2010. Ю. Фройнд и Р. Э. Шапир. Теоретико-решающее обобщение онлайн-обучения и приложение для повышения квалификации. J. Компьютерные и системные науки, 1997 г. 42


Предложение к регрессии опорных векторов на основе скользящего окна

% PDF-1.7 % 1 0 объект > >> эндобдж 6 0 obj > эндобдж 2 0 obj > транслировать приложение / pdf10.1016 / j.procs.2014.08.245

  • Предложение по регрессии опорных векторов на основе скользящего окна
  • Юя Сузуки
  • Хирофуми Ибаяши
  • Юкимаса Канеда
  • Хироши Минено
  • Поддержка векторной регрессии (SVR)
  • Прогноз микрометрологических данных
  • Сельское хозяйство
  • Процедуры — Процедуры информатики, 35 (2014) 1615-1624.DOI: 10.1016 / j.procs.2014.08.245
  • Elsevier Masson SAS
  • journalProcedia — Procedure Computer Science © 2014 show Опубликовано Elsevier BV Все права защищены. 1877-050935201420141615-16241615162410.1016 / j.procs.2014.08.245 http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2014.08.2452010-04- 23true10.1016 / j.procs.2014.08.245
  • elsevier.com
  • sciencedirect.com
  • 6.410.1016 / j.procs.2014.08.245noindex2010-04-23truesciencedirect.comↂ005B1ↂ005D> elsevier.comↂ005B2ↂ005D>
  • sciencedirect.com
  • elsevier.com
  • Elsevier2014-09-10T19: 09: 10 + 05: 302014-09-10T19: 29: 08 + 05: 302014-09-10T19: 29: 08 + 05: 30TrueAcrobat Distiller 10.0.0 (Windows) uuid: 4a847181-d7e1- 44ef-afe0-8711e8794b91uuid: ac892445-c07f-4794-98df-aed647784fa9 конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 7 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / Свойства> / XObject> >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742,677] / Тип / Страница >> эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 10 0 obj > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 11 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / Шаблон> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC / ImageI] / Затенение> / XObject> >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 12 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 13 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 14 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 15 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742,677] / Тип / Страница >> эндобдж 16 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 17 0 объект > / ExtGState> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text] >> / Повернуть 0 / TrimBox [0 0 544.252 742.677] / Тип / Страница >> эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 0 0] / Rect [106,479 657,961 142,968 702,115] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 20 0 объект > / Граница [0 0 0] / C [0 0 0] / Rect [106.479 657,961 142,968 702,115] / Подтип / Ссылка / Тип / Аннотация >> эндобдж 21 0 объект > транслировать HVn6PѼJ5NЦ, Rh $ E! Kt-y% 9FRTb v Ι3df] 3X *, L4 $ 2 * t-`6G۲Зwu2 \ e

    Камызякская центральная районная больница. Организация ГБУ ао «камызякская рб»

    .

    ИНН: 3005002215, ОГРН: 1023000841555, ОКПО: 01917309, КПП: 300501001.

    ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ АСТРАХАНСКОЙ ОБЛАСТИ «КАМЫЗЯКСКАЯ РАЙОННАЯ БОЛЬНИЦА» — государственная бюджетная организация по оказанию медицинских услуг населению.

    Больница предоставляет консультации и лечение за счет бюджета, страховых взносов и других поступлений. В лечебном учреждении работают сертифицированные, опытные врачи, которые постоянно повышают свою квалификацию. ГБУЗ ОАО «КАМЫЗЯКСКАЯ РБ» обладает высокотехнологичным оборудованием, позволяющим проводить исследования различного спектра, оказывать неотложную медицинскую помощь.

    Главный врач организации — ГРЯЩЕНКО ОЛЕГ ВЛАДИМИРОВИЧ.

    Рейтинг

    На основании реальных оценок и мнений граждан о медицинской организации представляем вам средний балл, отражающий качество оказания платных и бесплатных медицинских услуг в ГБУЗ АО «КАМЫЗЯК РБ».

    Рабочие часы

    Организация осуществляет свою деятельность по следующему графику:

    Планируя визит, обязательно уточняйте график работы по телефону.

    Врачи

    В учреждении работают врачи, специализирующиеся на диагностике, лечении и профилактике различных заболеваний. График приема на работу специалистов соответствует последним актуальным данным.

    Имя Позиция График Телефон Электронная почта
    Кузьмина Александра Евгеньевна Заместитель главного врача по здравоохранению Понедельник 15.00-17.00 98-3-85
    Кудрявцева Ольга Евгеньевна Заместитель главного врача по лечебной работе Понедельник 10.00 — 11.00 98-1-77
    Грященко Олег Владимирович главный врач среда с 15.00-17.00 (8-85145) 98-4-43; факс 92-8-60

    Отделения

    ГБУЗ ОАО «КАМЫЗЯК РБ» разделено на отделы, занимающиеся оказанием различных медицинских услуг населению.

    1. Хирургическое отделение
    2. Детская больница
    3. Терапевтическое отделение

    Фон

    Для уточнения графика работы врачей обращайтесь на рецепцию больницы по тел.

    Лицензия

    Любое государственное медицинское учреждение должно иметь лицензию на оказание медицинских услуг.

    Лицензия: ЛО-30-01-001627. Дата выдачи: 01.02.2017. Лицензирующий орган: Министерство здравоохранения Астраханской области.

    Адрес

    ГБУЗ ОАО «КАМЫЗЯК РБ» находится по адресу: 416340, Астраханская область, Камызякский район, г. Камызяк, ул. Максима Горького, 67.

    Проложить свой путь к заведению можно по карте:

    Контакты

    Вы можете проконсультироваться или записаться на прием к врачу по телефонам: 8514598443, 8514592860. Вы также можете связаться с учреждениями электронной почты.

    Полное юридическое наименование: государственное бюджетное учреждение здравоохранения Астраханской области «Камызякская районная больница»

    Контактная информация:

    Реквизиты компании:

    ИНН: 3005002215

    КПП: 300501001

    ОКПО: 01917309

    ОГРН: 1023000841555

    ОКФС: 13 — Имущество субъектов Российской Федерации

    OKOGU: 2300229 — — здравоохранение

    ОКОПФ: 75203 — Государственные бюджетные учреждения субъектов Российской Федерации

    ОКТМО: 12625101001

    ОКАТО: — Камызяк, Города областного значения Камызякский район, Камызякский район, Районы Астраханской области, Астраханская область

    Ближайшие предприятия: ЗАО «LOTOS FOOD CORPORATION», ОАО «ПТИЦЕФАБРИКА КАМЫЗЯК-2», МУП «КАМЫЗЯК», ООО «АВЕГА» —

    Правовые предшественники:

    Действия:

    Учредители:

    Регистрация в Пенсионном фонде РФ:

    Регистрационный номер: 040005000142

    Дата регистрации: 02.02.1992

    Наименование органа ПФР: Государственное учреждение — Управление Пенсионного фонда Российской Федерации в Камызякском районе Астраханской области

    GRN за внесение записей в Единый государственный реестр юридических лиц: 2093023025709

    30.10.2009

    Регистрация в Фонде социального страхования Российской Федерации:

    Регистрационный номер: 300015006830001

    Дата регистрации: 08.04.1993

    Наименование органа ФСС: Государственное учреждение — Астраханское региональное отделение Фонда социального страхования Российской Федерации

    GRN за внесение записей в Единый государственный реестр юридических лиц: 2163025327276

    Дата внесения записи в Единый государственный реестр юридических лиц: 22.09.2016

    Согласно rkn.gov.ru от 06.03.2020 по ИНН, компания находится в реестре операторов обработки персональных данных:

    Регистрационный номер:

    Дата внесения оператора в реестр: 29.08.2008

    Основание для внесения оператора в реестр (порядковый номер): 141

    Имя оператора: Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Астраханской области «Камызякская районная больница»

    Адрес местонахождения оператора: 416340, г. Камызяк, ул. М. Горького 67

    Дата начала обработки персональных данных: 26.05.1995

    Субъекты Российской Федерации, на территории которых происходит обработка персональных данных: Астраханская область

    Цель обработки персональных данных: 1.Реализация программ обязательного и добровольного медицинского страхования, оказание медицинской помощи вне системы медицинского страхования, обеспечение необходимого уровня оказания медицинской помощи и услуг населению района, удовлетворение диагностических и профилактических потребностей населения, расширение спектра медицинских услуг. предоставлен населению. 2. В рамках трудового законодательства … 3. В рамках договорных, гражданско-правовых отношений.

    Описание мер, предусмотренных ст.18.1 и 19 Закона: Ограничение доступа к полученной информации с использованием системы кодирования болезней МКБ-10

    Категории персональных данных: биометрические персональные данные, фамилия, имя, отчество, год рождения, месяц рождения, дата рождения, место рождения, адрес, семейное положение, социальное положение, имущественное положение, образование, профессия, доход, национальность, состояние здоровья , паспортные данные, страховой полис, страховое свидетельство, ИНН

    Список действий с персональными данными: Положение об обработке и защите персональных данных сотрудников и пациентов ГБУЗ ОАО «Камызякская ЦРБ», журнал для ознакомления сотрудников с Положением об обработке и защите персональных данных сотрудников и пациентов ГБУЗ ОАО «Камызякская ЦРБ», Приказ о назначении лиц, ответственных за обработку персональных данных, Список лиц, имеющих доступ к персональным данным.

    Обработка персональных данных: смешанный, с передачей по внутренней сети юридическое лицо с передачей по сети Интернет

    Правовая основа обработки персональных данных: Пункты 2.3, 3, 4 статьи 10 и статья 11 Федерального закона от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных», часть 5 статьи 78 Федерального закона от 21.11.2011 № 323-ФЗ » Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации », ст. 47 Федерального закона от 29.11.2010 N 326-ФЗ «Об обязательном медицинском страховании в Российской Федерации», гл. четырнадцать Трудового кодекса РФ, Устав ГБУЗ ОАО «Камызякская ЦРБ», утвержденный приказом Минздрава АО от 21.12.2011 № 743-р, лицензии на медицинскую деятельность ЛО 30-01-000556 от 23.05.2011. 2012, LO 30-01 000638 от 28.12.2012. выдан Минздравом АО

    Доступность трансграничной передачи:

    Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Астраханской области Камызякская районная больница, до 2014 года Камызякская центральная районная больница (ГБУЗ ОАО «Камызякская ЦРБ»), является лечебно-диагностическим и консультационным центром.Оказывает амбулаторно-поликлиническую (как плановую, так и экстренную), а также круглосуточно — стационарную, соответствующую самым современным медицинским стандартам, помощь жителям своей и близлежащей местности.

    Посетителям предоставляются как бесплатно, в рамках ОМС и Территориальной программы государственных гарантий, так и платные медицинские услуги. … В рамках платных медицинских услуг можно оформить справку об управлении автомобилем, справку на приобретение и ношение оружия, справку о приеме на работу, а также получить консультацию специалиста и другие виды услуг.

    Организация использует самые современные информационные технологии … Для удобства пациентов в работе широко используется возможность записи на прием к врачу в электронном виде в режиме онлайн через международную сеть Интернет с помощью услуги «Электронный реестр».

    Обслуживаемое население Камызякского района, прикрепленного к лечебно-профилактическому учреждению, составляет около 48 тысяч человек. Помимо жителей района здесь могут получить помощь все жители прилегающих районов.

    В структуру организации входят поликлиника, многопрофильный круглосуточный стационар, дневной стационар при поликлинике, врачебные кабинеты общей практики, отделение неотложной помощи. Для обслуживания сельского населения — фельдшерские акушерские пункты. Диагностическая служба представлена ​​клинико-диагностической (общеклинической и биохимической) лабораторией, отделением ультразвуковой диагностики, кабинетами флюорографии, рентгеновским кабинетом, услугами лечебной физкультуры и физиотерапии.

    Мониторинг осуществляется Министерством здравоохранения Астраханской области, территориальным органом Росздравнадзора по Астраханской области и Территориальным фондом обязательного медицинского страхования Астраханской области.

    Hoe witsto Pound foar organisaasjes INN

    Statistyske koades (Okpo, Nace, OKOPF ensfh) nij oanmakke entity krijt op registraasje. Se hawwe in oare doel — ferplichte wêze yn ferslachlizzing, yn ‘e foarmjouwing fan it basedûnderwiis dokumintaasje, ensafuorthinne. Это де muoite wurdich opskriuwen dat neist syn statistyske koades, jo miskien witte moatte de koades fan de tsjinpartij mei hokker útfierd aktiviteiten fan it bedriuw. Hoe kin ik fyn statistics koades Aannemer? Это чистый недич ом те пассаэн де Федеральная служба государственной статистики autoriteiten te brk de tsjinsten fan bedriuwen dy’t in fergoeding sil foarsjen jo mei all nedige ynformaasje.Все, что вам нужно, это чистый недич ом те виттен де коад Фунт по ИНН БИН, родной онлайн, на веб-сайтах, посвященных территориальным лихемам, фанат Федеральной государственной статистической службы. Мотыга рв — смотри yn dit artikel.

    Это концепт вентилятор в коадэ вентилятор Enterprise

    Вентиляторный вентилятор Enterprise stiet foar All-Russyske Klasse fan Enterprises en organisaasjes. Dit statistyske koade wurdt beskôge as de wichtichste yn ‘e base fan Rosstat. Syn ûndernimmer kriget yn it bedriuw syn registraasje, en bewarre him foar har, oant it opsizzen fan syn aktiviteiten.Hy kin feroarje as it wizigjen fan it type aktiviteit fan ‘e ndernimming.

    Учрежденное предприятие úttreksel ЕГРИП.

    It wichtichste doel fan de koade — te ferienfâldigjen enterprise sykje of IP yn de databank USRLE gegevens EGRIP en EGRPO en вкушать на al de ynformaasje oer harren. Ek kinne jo systematysk ûnderhâlde statistiken en rapportaazje.

    Code Struktuer fan de Enterprise

    Yn ‘e Klasse Pound, binne der twa Seksjes, elk fan dat wjerspegelet de goede gegevens op all saaklike Entiteiten.Это Eirst diel befettet ynformaasje oer juridyske entiteiten, harren represintative kantoaren en tûken, en yn it twadde — yndividuele ûndernimmers.

    Elts fan dy seksjes шляпа в собственном суботражающем информатике:

    • klassifikaasje fan tekens;
    • op ‘e namme fan’ e foarwerp;
    • oer it identifikaasje gegevens.

    Hoe te krijen fan it tal Enterprise

    Om krijen de koade Pound, moatte jo hawwe de folgjende dokuminten:

    • foar yndividuele ûndernimmers en beheinde oanspraaklikens bedriuwen — находится в úttreksel, чтобы зарегистрировать mei all feroarings;
    • foar mienskiplike stock bedriuwen — Hânfêst, в úttreksel это зарегистрировано, в úttreksel это зарегистрировано fan oandielhâlders fan it bedriuw.

    As regel, neidat de trochgong fan de wetlike entiteiten en yndividuele ûndernimmers oan Rosstat registraasje autoriteiten útjûn в кратком информационном сообщении, которое представлено статистическими кодами, wêrûnder de koades. Вкратце, как это bedriuw hat gjin krigen yn syn hannen, dan sille ferstjoerd wurde mei de post nei it plak fan de registraasje fan de belesting kantoar. Вкратце, это oan te rieden om opslaan krige, sa’t jim miskien nedich dat yn ‘e takomst. Bygelyks, de Measte banken fereaskje, поскольку он iepenjen fan в akkount te tsjinjen вкратце oanjouwe de statistyske koades.

    Lykwols, dan moat betocht wurde, что это не тип fan ‘e saaklike entiteit, feroare en it oantal Enterprise. Hoe witsto it oantal Pound, как allegearre itselde краткое wurdt ferlern из jo hawwe twifels, oer it belang fan de ynformaasje dy’t deryn? Мужчины kin meitsje в fersyk fan «fris» в úttreksel это зарегистрировать EGRIP. Об опній тэппинг оп де авторитеитен ом в дупликации Росстата нійсбриф.

    Hoe witsto Pound organisaasje?

    Earst fan alle sjogge by de juridyske en finansjele dokuminten fan it bedriuw.De boekhâlding en belesting Report Okpo tsjut ferplicht.

    Twads, dan kin oanjûn wurde yn de print parse.

    Mar as alles ynienen it barde, dat oantal is ferlern, kinne freegje dat wer yn ‘e lichems fan de statistiken, mar foar in fergoeding. Yn dit gefal, dan moatte hawwe in kopy fan de folgjende dokuminten:

    En moat oardere «fris» в úttreksel út его зарегистрировать.

    Noch hieltyd is it nedich om rekken mei de folgjende punt: как и в saaklike útwreiding of wizigjen fan it type aktiviteit organisaasje, oer dizze feroarings moatte wurde rapportearre oan ‘e statistyske om autoriteiten, dyy statistyske om autoriteiten, dyy statistyske om autoriteiten, dyy statistyske om autoriteiten.Ferburgenens fan dit type ynformaasje him meibringt bestjoerlike ferantwurdlikheid, en soms efterstelling fan rjochtspersoan de mooglikheid fan it dwaan fan saken foar in skoft.

    Okpo Individual ndernimmer

    Likegoed as bedriuwen en organisaasjes, yndividuele ûndernimmers takend находится в koade fan Enterprise. В этом случае это должно быть сделано для EGRIP útjûn mei IP registraasje. Hjir, allegearre as organisaasjes. Mar it ferskil is noch dêr — CID koade befettet tsien sifers yn stee fan acht.

    Hoe witsto it koade Pound IP? De maklikste manier — это freegjen ynformaasje fan de Федеральной службы государственной статистики. Om do dit, moatte jo in oanfraach, dêr’t yn stie paspoart details fan de ûndernimmer, kenteken en IP nûmer TIN. Это fersyk wurdt ferwurke statistyk lichem binnen fiif dagen.

    Hoe witsto Pound op INN kin prompt profesjonals Tax Service. Это freget ek in formele oanfraach, dy’t jimme krije in antwurd binnen fiif dagen.

    Code Pound by INN

    Hoe witsto Pound foar BTW?

    1. Foarste plak, kinne jo yntsjinje in fersyk oan de Ynterne Revenue Service, op it plak fan ynskriuwing.Это fersyk wurdt ferwurke binnen fiif dagen. Ynformaasje oer de koade jûn itsij op han почты.
    2. Twads, это mooglik om te passen oan de autoriteiten fan Федеральная служба государственной статистики, dy’t, en ek de Internal Revenue Service, sil melde ynformaasje foar de fi-dagen perioade.
    3. Learn INN Okpo fan de organisaasje kin wêze út lokale oerheid. Om dit te dwaan fia de webside fan ‘e belesting tsjinst, typ ynformaasje oer de Inn, te finen in wetlike adres fan it bedriuw. En mei de fûn ynformaasje — это te rieplachtsjen yn it bestjoer gebiet.

    Koade fan Enterprise по мокрому адресу

    Информативное описание по этому адресу Enterprise kin en wist de wetlike adres. Нет binne der в soad betelle online tsjinsten dy’t foar de koartst mooglike tiid te jaan jo ynformaasje oer de juridyske adres. Neist harren, kinne jo freegje yn it lokale bestjoer, mar yn dit gefal is it oannimlik dat jo wurde wegere de nedige ynformaasje.

    Learn Okpo for BIN

    Hoe witsto fan Enterprise troch INN, wy gripe, mar as wy kenne allinnich ynformaasje oer BIN? Dy gegevens binne genôch.На этом сайте фанат Федеральной службы вентилятор Государственной статистики yntrodusearret BIN nûmer, когда он освещает его oantal Enterprise.

    Jo kinne ek brûke betelle ynternet tsjinsten, dy’t operearje om ‘e klok.

    Hoe kin ik fyn in bedriuw fan Enterprise

    En yn dizze situaasje, dan kinne helpe de belesting en statistiken. Okpo kin fûn wurde troch it stjoeren fan in formele oanfraach foar de autoriteiten INN tredde partij. It fersyk moat oanslute by de neikommende soarten ynformaasje:

    • Номер ИНН;
    • юридических адресов;
    • БИН №

    Ynformaasje oer INN kin fûn wurde op de webside fan ‘e belesting tsjinst, of ferlykbere gegevens wurde oanjûn op it segel yndruk, kontrakten en primêre dokuminten. Se soms befetsje it oantal Enterprise.

    Jo kinne ek ferwize nei de Федеральная служба государственной статистики syn website, dêr’t kinne jo ek fine de ynformaasje dy’t jo nedich hawwe. Spitigernôch, головокружительная сторона — это чистый geskikt foar sykjen, lykas it plak fan ‘e belesting tsjinst, en dêrom это nedich te hawwen geduld.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *