Рейтинг моделей: 10 самых высокооплачиваемых моделей по версии Forbes. Фотогалерея :: Общество :: РБК

Содержание

10 самых высокооплачиваемых моделей по версии Forbes. Фотогалерея :: Общество :: РБК

Американский журнал Forbes опубликовал рейтинг самых высокооплачиваемых моделей мира. В целом его участницы за год заработали $109,5 млн. В основном эти доходы, по информации составителей, базировались на производстве косметики и духов.

Кендалл Дженнер

Фото: Charles Platiau / Reuters

Рейтинг возглавила 22-летняя американка Кендалл Дженнер. В период с 1 июня прошлого года по 1 июня 2017 года она, по данным Forbes, заработала $22 млн. Такой успех девушке, как отмечают авторы списка, принес ее аккаунт в Instagram, где она распространяет рекламные объявления для аудитории в 85 млн человек. Также подобный заработок стал результатом выгодных сделок с производителями косметики, парфюмерии, одежды и спортивных товаров Estée Lauder, La Perla, Adidas и другими.

Жизель Бюндхен

Фото: Andre Penner / AP

На второе место ​Дженнер оттеснила 37-летнюю бразильянку ​Жизель Бюндхен ($17,5 млн). До этого последние 15 лет именно она возглавляла список самых высокооплачиваемых моделей. В 2017 году Бюндхен, как напоминает Forbes, продолжила позировать в Бразилии для производителя аромата Carolina Herrera, обуви Arezzo и ювелирных украшений Vivara. Однако меньшее количество подобных кампаний для модели сказалось на ее доходе, который уменьшился на 43% по сравнению с прошлым годом. Тогда Бюндхен, согласно данным Forbes, заработала $30,5 млн.

Крисси Тейген

Фото: Lucy Nicholson / Reuters

Третье место в топ-10 заняла американская модель Крисси Тейген ($13,5 млн). В рейтинге самых высокоплачиваемых моделей Forbes она оказалась впервые. В 2017 году, как отмечают авторы списка, девушка заработала миллионы на контрактах, не имеющих прямого отношения к моде. Основной доход, по данным журнала, ей в том числе принесло участие в рекламных кампаниях производителей кокосовой воды Vita Coco и водки Smirnoff.

Адриана Лима

Фото: Evan Agostin i/ AP

На четвертой позиции оказалась 36-летняя бразильская модель Адриана Лима. За последний год, по оценкам Forbes, она заработала $10,5 млн. В настоящий момент она является лицом таких компаний, как Sportmax и Marc Jacobs fragrance.

Джиджи Хадид

Фото: Luca Bruno / AP

С доходом $9,5 млн в рейтинге Forbes оказалась 22-летняя американка Джиджи Хадид. За прошедший год девушка выпустила собственную коллекцию косметики для компаний Maybelline, Vogue eyewear и Tommy Hilfinger.

Роузи Хантингтон-Уайтли

Фото: Andrew Kelly / Reuters

Также $9,5 млн за последний год, по данным Forbes, заработала британка Роузи Хантингтон-Уайтли. Такой доход ей, как замечают составители списка, удалось получить благодаря собственным линиям женского нижнего белья, косметики и парфюмерии для Marks & Spencer.

Карли Клосс

Фото: Charles Platiau / Reuters

В рейтинг также вошла американская модель Карли Клосс ($9 млн). В свои 25 лет она, как замечает Forbes, уже 36 раз появлялась на обложках разных изданий журнала Vogue. Нынешние ее контракты предполагают сотрудничество с такими компаниями, как Adidas, Swarovski и Express.

Лю Вэнь

Фото: Benoit Tessier / Reuters

На восьмой позиции с доходом $6,5 млн, по версии Forbes, закрепилась китаянка Лю Вэнь. Она стала первой азиатской представительницей гиганта ​Estée Lauder, первой китайской моделью, прошедшей по подиуму на ежегодном модном показе Victoria's Secret ​Fashion Show, а в марте 2017 года Лю Вэнь стала первой китаянкой, появившейся на обложке журнала American Vogue​.

Белла Хадид

Фото: Andy Wong / AP

Самой молодой в списке наиболее высокооплачиваемых моделей мира оказалась 21-летняя американка Белла Хадид. С 1 июня 2016 года по 1 июня 2017 года она заработала $6 млн. В течение этого периода она, как напоминает Forbes, позировала для ряда известных брендов, в том числе для Dior, Nike и Nars cosmetics.

Эшли Грэм

Фото: Andrew Kelly / Reuters

Завершает рейтинг американская модель plus-size Эшли Грэм ($5,5 млн). ​Получить такой доход, по данным составителей, ей позволили собственные линии для производителей одежды Addition Elle, Dressbarn и Swimsuits For All. Помимо этого в 2016 году Грэм, как отмечает Forbes, стала первой моделью с размером XL, которая появилась на обложке спортивного журнала ​Sports Illustrated.

Статистика АЕБ | Топ-25 моделей

Модель Январь – июнь % Июнь %
2021 2020 2021 2020
1 Лада Гранта 71 208 49 922 43% 14 133 11 478 23%
2 Лада Веста 57 031 42 615 34%
11 932
8 442 41%
3 Kia Rio 44 750 36 164 24% 6 434 7 873 -18%
4 Hyundai Creta 38 800 29 554 31% 7 315 6 417 14%
5 Hyundai Solaris 33 541 18 444 82% 7 206 3 811 89%
6 Лада 4x4 30 108 19 439 55% 5 399 4 232 28%
7 Volkswagen Polo
28 527
21 341 34% 6 080 4 991 22%
8 Skoda Rapid 23 309 1 760 1224% 4 922 1 533 221%
9 Лада Ларгус пасс. 21 053 15 527 36% 3 982 3 376 18%
10 Renault Duster 19 715 12 086 63% 4 875 2 557 91%
11 Toyota RAV 4 19 103 16 057 19% 2 662 2 635 1%
12 Volkswagen Tiguan 18 938 13 448 41% 3 563 2 152 66%
13 Renault Logan 16 826 12 170 38% 2 548 2 208 15%
14 Kia K5 15 276 - 3 343 -
15 Toyota Camry 14 916 11 366 31% 3 294 2 084 58%
16 Kia Sportage 14 422 10 872 33% 1 971 2 104 -6%
17 Лада ИксРэй 13 882 8 651 60% 2 698 1 772 52%
18 Renault Sandero 13 565 10 927 24% 2 068 2 466 -16%
19 Skoda Karoq 11 347 4 973 128% 2 426 1 737 40%
20 Skoda Kodiaq 11 251 8 728 29% 1 856 1 497 24%
21 Renault Kaptur 10 147 8 537 19% 1 757 1 804 -3%
22 Nissan Qashqai 9 654 10 281 -6% - -
23 Kia Seltos 9 613 4 010 140% 2 100 1 415 48%
24 Mazda CX-5 9 610 8 849 9% - -
25 Renault Arkana 9 354 7 236 29% 1 889 1 609 17%

Как правильно выбирать туристические ножи? Рейтинг лучших моделей — Ozon Клуб

Выбор будет проверен в походе, когда нужно заострить колышек, открыть консервы или разделать тушки рыбы. И тут два исхода событий — нож либо со всем справится, либо заставит вас 100 раз пожалеть о покупке. Разберёмся, какие ножи подходят для походных условий, а какие нет.

Виды ножей и их предназначение:

общего применения;

охотничьи и рыболовные;

для выживания;

паранг (аналог мачете).

Ножи общего назначения

У них нет определённой сферы применения, поэтому они используются там, где необходимо: почистить картошку, отрезать верёвку, настрогать щепу.

Для охоты или рыбалки

Имеют удлинённое лезвие с приподнятым концом. Используются преимущественно для разделки туш животных и обладают хорошими антикоррозийными свойствами.

Для выживания

Должны и колышки для палатки заострить, и от зверя защитить. Отличаются от других размерами и качеством стали.

Такой саблей только ветки рубить. Необходимость в паранге сомнительна — функционал никак не оправдывает большой размер и вес. Однако его наличие добавляет путешественнику хорошие эмоции, которые со складным ножичком не испытаешь.

Критерии при выборе походного ножа

В лесу любой нож становится универсальной открывашкой, мини-топором, инструментом для нарезания продуктов, средством защиты. Он не должен бояться влажной погоды, грязи, сильных ударов.

При выборе ножа ориентируйтесь на три характеристики:

складной или нескладной;

материал рукояти.

Складной или нескладной?

Конструктивно нескладные ножи надёжнее, однако это не значит, что на складных моделях нужно ставить крест. К выбору складных вариантов часто подходят неправильно. Лес — это территория с землёй, песком и водой, а складной ножик — это клинок с механизмом защёлкивания. Который может пострадать, если в него попадёт грязь или песок. Однозначно не стоит выбирать модели с автоматическим механизмом. Да, это удобно, но в походных условиях пара песчинок могут стать фатальными.

Механизмы складных ножей, пригодные для походов:

Liner-Lock — распространённый замок. Для фиксации используется пластина-язычок, отгибающаяся при надавливании.

Slip-Joint — замок, придуманный ещё в СССР. Инструменты с таким механизмом не имеют жёсткой фиксации, при надавливании на обух закрываются.

Lock-Back — это Slip-Joint, только с более надёжной фиксацией. На верхней части ручки расположен рычажок, при продавливании которого освобождается паз, и ножик закрывается.

Плюсы складных клинков:

компактность;

универсальность;

удобство ношения.

непригодность для больших нагрузок;

есть шанс поломки механизма.

В качестве примера хорошего надёжного складного ножа можно привести Opinel №2 — №3. Простой принцип фиксации, удобная ручка, острый и крепкий клинок — причины, по которым ножи Opinel стали такими популярными.

Нескладной нож — это брутально, но нужны ножны. Если складной можно переломить и положить в задний карман, для нескладного ножа наличие чехла обязательно.

Валентин Афанасьев, создатель турклуба «ПИК» и опытный путешественник: «Если вы берёте с собой нескладной нож, он должен быть в чехле, чтобы не порезал ваше снаряжение и вас. Складной, конечно, более универсальный вариант».

В отдельную категорию можно внести мультитулы. Инструменты этого типа многофункциональны и полезны, причём не только для туристов, но и для охотников и рыбаков.

В одном мультитуле может находиться до 16 разных инструментов. Если нести их все по отдельности, это займёт гораздо больше места. Например, есть модели, в которых совмещены плоскогубцы, топор и молоток одновременно.

Туристу стоит обратить внимание на те варианты, где есть ложка, вилка, штопор и, соответственно, нож. В походных условиях мультитул — полезная вещь.

«В первый поход достаточно взять просто любой складной нож. Достаточно острый, не дорогой, но и не самый дешёвый, в котором есть ещё что-нибудь типа плоскогубцев, чтобы в случае необходимости починить молнию на рюкзаке или палатке», — советует Валентин Афанасьев.

Х12МФ — изначально была разработана для холодноштампованных инструментов. В состав входит до 13% хрома, что добавляет антикоррозийные свойства. Изделия из Х12МФ используются для походов, рыбалки, охоты.

D2 — зарубежный аналог Х12МФ.

Булатная сталь — высокоуглеродистая, гнущаяся, выдерживает большие нагрузки. Содержит 10% хрома при 2% углерода. Считается условно нержавеющим материалом (если не находится в постоянном контакте с водой).

S390 — порошковая сталь. Отличается высокой износостойкостью, ударными свойствами. Содержит 4,8% хрома при 1,64% углерода. Относится к условно нержавеющей стали (могут появиться коррозийные пятна при длительном отсутствии ухода).

Ручки для ножа изготавливаются из:

синтетического материала;

натурального материала.

Металлические рукоятки

Обычно используются для изготовления складных моделей. Применяются разные металлы – титан, нержавейка, алюминий. Клинки со стальной рукояткой имеют повышенную прочность и надёжность, визуально выглядят презентабельно. Нередко поверх металлического основания рукояти добавляют прорезиненную часть для лучшего хвата.

Синтетические материалы

Используются в изделиях любой ценовой категории.

Микарта — комбинация из канвы, бумаги или льна со смолой. Материал обладает хорошей прочностью и долговечностью. В руке не скользит, поскольку поверхность нередко имеет выраженную текстуру. Микарта не боится воды, это существенный плюс для походных условий. Используется в дорогих туристических ножах.

Кратон — термопластический каучук. На ощупь схож с резиной. Даже при отсутствии выраженного рельефа надёжно лежит в руке и не соскальзывает. Материал ударостойкий, устойчивый к нагреву. Минусом является низкая износостойкость — со временем ручка стирается, выглядит некрасиво.

G-10 — результат смешивания стекловолокна и смолы. Рукоятки из G-10 считаются самыми прочными. Материал лёгкий, водостойкий, дешёвый.

FRN (Зайтел) — стекловолокно + нейлон. Рукояти из зайтела отличаются хорошей гибкостью и прочностью, даже специально их трудно сломать.

Паракорд — это ручка из верёвки. Выглядит оригинально и нестандартно. Благодаря сильно выраженному рельефу рукоять с паракордом не выскальзывает из рук, даже если они мокрые и грязные.

Натуральные материалы

Часто это дерево, реже — кость или кожа. Для походов лучше рассматривать дерево, как минимум потому что это дешевле.

Цены на ножи с деревянными ручками сильно варьируются. Можно встретить дешёвые изделия из дуба, можно дорогие из экзотических пород — венге, бубинга или падука.

Популярные туристические модели

Предназначен для охоты и туризма. Рукоять изготовлена из склеенной кожи. Им комфортно пользоваться при низких температурах.

Клинок изготовлен из высоколегированной стали. Имеет длину 13 см при толщине 4 мм. Пользователи отмечают хорошее качество изделия, особенно остроту клинка.

Складной универсальный нож французского производства. Клинок сделан из нержавеющей стали марки 12С27. Длина лезвия 10 см при толщине обуха 2.1 мм. Рукоятка выполнена из бука, имеет травмобезопасную конструкцию. По соотношению цены и качества Opinel производит лучшие складные ножи.

Pirat «Медведь»

Клинок из бюджетного сегмента. Относится к универсальным. Длина лезвия 15 см при толщине 2.4 мм. Клинок изготовлен из нержавеющей стали марки 65х13. Рукоятка имеет травмобезопасную конструкцию.

Относится к категории «Для выживания». Толстое лезвие и массивная рукоятка позволяют использовать клинок в экстремальных условиях.

Компактное универсальное изделие. Клинок имеет длину 87 мм, выполнен из стали D2. Для этой марки характерны повышенные антикоррозийные свойства, поэтому NIKKI D2 SW идеален для походных условий. Рукоятка выполнена из микарты, удобно лежит в руке.

Туристический клинок американской компании Buck. В качестве основного материала была взята нержавеющая сталь марки 420НС. Ручка выполнена из термопластика GRN. Имеет характерный рельеф, что предотвращает выскальзывание из рук. В рукоятке также есть два отверстия для верёвки. Можно отнести к категории компактных. При длине клинка в 127 мм и толщине 3.5 мм он весит всего 187 г.

Бюджетный вариант из рейтинга. Визуально ничем не примечательный, напоминает кухонный инструмент. Его главная особенность в том, что он не тонет — из-за полости с воздухом в рукояти. Лезвие изготовлено из стали, имеет длину 13.5 см. Хорош для готовки в полевых условиях.

Не принимайте решение о покупке ножа, основываясь на его внешнем виде, всегда изучайте рейтинг товара и отзывы и только после этого делайте выбор.

Volvo Cars — единственный автопроизводитель, каждая модель которого получила рейтинг безопасности IIHS Top Safety Pick Plus

Полностью электрический Volvo XC40 Recharge получил рейтинг безопасности TOP SAFETY PICK PLUS (TSP+) от Страхового института дорожной безопасности США (IIHS). Это означает, что Volvo Cars стала единственной компанией, весь модельный ряд которой отмечен рейтингом TSP+.

Volvo XC40 Recharge — первый полностью электрический компактный кроссовер, удостоенный этой награды. Получение им TSP+ дополняет рекорд, установленный в прошлом месяце: за этот год Volvo Cars получила больше TSP+, чем любой другой автопроизводитель с момента появления рейтинга в 2013 году.

Институт IIHS присуждает рейтинг TSP+ автомобилям, обеспечивающим высочайший уровень безопасности. Volvo Cars получила девять наград TSP+ в феврале, пять в марте и одну в апреле — в общей сложности 15 наград с начала 2021 года.

Volvo Cars уделяет повышенное внимание системе превентивной безопасности в базовой конфигурации всех моделей Volvo, включающей в себя ассистент предотвращения столкновений с функцией автоматического торможения в сочетании с продвинутой системой предотвращения наезда на пешехода и велосипедиста. Именно это отличает компанию от других автомобильных брендов.

«Независимо от типа кузова, двигателя или комплектации каждый Volvo предлагает самую современную защиту при столкновении, — говорит Андерс Густафссон, президент и главный исполнительный директор Volvo Car USA. — Мы гордимся тем, что IIHS признал это, присудив Top Safety Pick Plus каждому автомобилю из нашего актуального модельного ряда. Ни одна другая компания не удостоилась подобной чести».

Автомобили, произведенные после сентября 2020 года, которые были отмечены рейтингом TOP SAFETY PICK PLUS от IIHS по состоянию на 31 марта 2021 года:

Автомобили, которые были отмечены рейтингом TOP SAFETY PICK PLUS от IIHS по состоянию на 31 марта 2021 года:

Они присоединяются к следующим автомобилям, которые были отмечены рейтингом TOP SAFETY PICK PLUS в феврале:

Согласно видению компании, никто не должен погибнуть или получить серьезные травмы в новом Volvo. Volvo Cars постоянно внедряет новые системы безопасности, в том числе функцию ограничения скорости в новых автомобилях, защиту от съезда с дороги и новый набор датчиков безопасности, впервые представленный в Volvo XC40 Recharge.

9 лучших моделей 2018–2019 годов

Обратите внимание, фото не полностью соответствует параметрам данного мотоблока. Произошли изменения и на данной модели теперь одноручейный шкив редуктора, а не трехручейный. Мотоблок серии МУРАВЕЙ-4 спроектирован для осуществления культивационных работ на песчаной и глиняной почве, для посадки овощных культур, а также обработки сухой рыхлой земли с глубиной вспашки до 300мм и шириной – 800мм.

34 990c

В наличии на складе

Самовывоз: 16. 07.2021, бесплатно

Мощный мотоблок ВОЛГАРЬ-2 предназначен для обработки тяжёлой почвы. С помощью дополнительного навесного оборудования способен выполнять различные виды работ. Подсоединение вращающегося навесного оборудования осуществляется к ВОМ - валу отбора мощности. Преимущества Мотоблок Волгарь-2: На моделях ВОЛГАРЬ-2 и ВОЛГАРЬ- 2МФ установлен бензиновый 4х тактный двигатель BS170F/P мощностью - 7л.с.  Дополнительная складная опорная ножка обеспечивает устойчивое положение мотоблока при простоях. Дополнительная рукоятка обеспечивает удобство при перемещении и погрузки мотоблока. Современная металлическая панель на рукоятке управления. Усиленная рулевая колонка с регулировочными рычагами наклона и поворота рукоятки управления.

33 990c

В наличии в 1 магазине

Самовывоз: сегодня, бесплатно

Мотоблок Нева МБ2-B&S (CR950) - проверенный в эксплуатации агрегат, с четырёхтактным и экономичным бензиновым двигателем CR950, мощностью 6,5 л. с. Механическое переключение передач отличается надежностью. Рычаг переключения расположен около руля. Мотоблок может обрабатывать все виды почв, ширина вспашки составляет 1260 мм, глубина вспашки 200 мм. Для быстрой обработки больших участков культивация осуществляется на 4 – 8 фрезах. При наличии дополнительного оборудования, агрегат также применяется для кошения травы и перевозки грузов, зимой его можно использовать для уборки мокрого и рыхлого снега.

52 450c

В наличии на складе

Самовывоз: 16.07.2021, бесплатно

Мотоблок Голиаф-2-7Б представляет собой мощную технику с бензиновым двигателем, предназначенную для осуществления широкого спектра работ с почвой, а также перевозки грузов. С помощью дополнительно приобретаемого оборудования владелец может использовать его в качестве газонокосилки и даже снегоуборочной техники. Этот мотоблок станет отличным приобретением для фермерского хозяйства. С его помощью вы выполните самый широкий спектр работ.

48 990c

В наличии на складе

Самовывоз: 16.07.2021, бесплатно

50 990c

В наличии на складе

Самовывоз: 16.07.2021, бесплатно

Легкий и мощный мотокультиватор Husqvarna TF 338 с шириной захвата 95 см предназначен для обработки больших земельных участков. 2 скорости вперед и 1 назад обеспечивают культиватору максимальную маневренность. Бампер предохраняет двигатель от повреждений в процессе эксплуатации и транспортировки. Регулируемая рукоятка позволяет выбирать оптимальное положение для работы и хранения культиватора. Надежный 4-тактный бензиновый двигатель Husqvarna Engine характеризуется производительностью, низким расходом топлива и длительным моторесурсом. В комплект поставки входит 2 пневматических колеса с глубоким рисунком протектора и 8 фрез для обработки почвы.

49 990c

В наличии на складе

Самовывоз: 16.07.2021, бесплатно

Мотоблок Нева МБ2 Yamaha MX200 предназначен для сельскохозяйственных работ — вспахивания земли, уборки снега и мусора, сбора урожая, скоса травы, перевозки грузов. Агрегат оснащен валом отбора мощности с ременным приводом для разного навесного оборудования.
Мотоблок с двигателем Yamaha MX 200 обладает мощностью 6,5 л.с. Объем топливного бака 3,9 л позволяет обрабатывать небольшие участки без частой дозаправки. Шестеренчато-цепной редуктор обеспечивает движение на 2 скоростях вперед и 1 назад.
К мотоблоку присоединяются 4-6 фрез для вспахивания почвы. Максимальная глубина обработки — 20 см. В комплекте пневматические колеса с рельефным узором протектора для преодоления неровных участков. Функция разобщения левого колеса помогает быстро разворачивать мотоблок в ограниченном пространстве.

64 900c

В наличии на складе

Самовывоз: 16.07.2021, бесплатно

Мотоблок дизельный Голиаф-2-7Д отличается от аналогов повышенной мощностью и работоспособностью. Эта техника может выдерживать продолжительные интенсивные нагрузки. Она найдет свое применение в крупных фермерских хозяйствах. Мощный мотор и большие колеса обеспечивают вашему мотоблоку высокую проходимость. Он не застрянет даже на участке со сложным рельефом и проблемной почвой. Дополнительное оборудование может превратить агрегат в газонокосилку, снегоуборщик и даже дать ему возможность транспортировать грузы по участку.

64 990c

В наличии на складе

Самовывоз: 16.07.2021, бесплатно

52 990c

Под заказ

Самовывоз: Уточняйте у менеджера

Рейтинг видеокарт – ТОП 15 лучших моделей 2021

2021 стал худшим годом для того, чтобы обновить видеокарту. Главные производители видеочипов выпустили отличные новые модели, но купить их по заявленным ценам невозможно. Причиной тому стал криптовалютный бум и дефицит комплектующих (снижение уровня производства полупроводниковых кристаллов для чипов). Но, несмотря на сложившуюся ситуацию, геймерам все равно хочется обновлять свои системы поэтому мы расскажем об актуальных на сегодня GPU. 

Это не совсем обычный рейтинг, так как сравнивать видеокарты мы будем по ценам, которые устоялись еще до начала удорожания (старые модели), а новинки, по ценам рекомендованным производителем. Так как сравнение по дефицитным ценам будет очевидно необъективным. Выделим три ценовых сегмента: бюджетный, средний уровень и Hi End.

Проверим мы все это в одной игре – Cyberpunk 2077 при трех уровнях настройки графики после патча 1.2, на вот таком тестовом стенде:

Операционная система – Windows 10 Pro x64. Драйвера для AMD – Radeon Software Adrenalin 2020 Edition 21.4.1, для NVIDIA – GeForce Game Ready Driver 466.11

В конце нашего ТОП-а мы приведем таблицу со сравнением fps с разными пресетами настроек, на оптимальном для видеокарт разрешении.
 

 


Видеокарты начального уровня, позволяющие играть в большинство современных игр с разрешением 1980x1080. Эту пятерку мы составляли исходя из доступности моделей в рознице ранее, пока дефицита еще не было. В этом классе видеокарт вендорская версия не играет значительной роли, ведь серьезное охлаждение этим чипам не требуется. 


 

ASUS Radeon RX 5500 XT 8192Mb ROG STRIX OC GAMING

RX 5500 XT – интересная модель средне-начального уровня с неплохой для своей ниши производительностью. Техпроцесс 7 нанометров, а графический процессор Navi 14 построен на обновленной архитектуре RDNA. Фактически эта видеокарта – актуальная замена устаревшим RX 570/580. 

Это довольно “холодный” чип, не требовательный к оснащению самой платы и любая версия с двумя кулерами и радиатором даже в разгоне не будет выходить на температуры ядра GPU свыше 70 С°.

Конечно, разработчик решил сэкономить на шине обмена памятью уменьшив ее размер в два раза, что немного снизило потенциал новой видеокарты. Однако, покупать уже устаревшие карты едва ли разумно и 5500 XT становится одним из лучших решений для Full HD на средних настройках пока решения на чипах Polaris окончательно не исчезнут с рынка.

 

Плюсы

Минусы

Свежая графическая архитектура RDNA, 7 нм техпроцесс, низкое тепловыделение.

Ограничения по разгону памяти до 14 880 МГц

Быстрая память GDDR 6

128-битная шина обмена памятью (на устаревших RX 570/580 была шина на 256 бит)

Разблокирован разгон GPU

 

 

MSI GeForce GTX1660 6144Mb VENTUS XS OC

Видеокарта вышедшая в 2019 стала своеобразным эталоном в своем классе и актуальна до сих пор. В бусте она достигает 1830 МГц, и позволяет с комфортом (часто на ультра настройках) играть на Full HD в большинстве проектов последних лет. 

Карта оснащена памятью GDDR5, однако, успешно конкурирует по производительности с рассмотренной в начале рейтинга 5500 XT, во многих задачах опережая ее. Все дело в том, что разрядность шины памяти у нее 192, против 126 бит у видеокарты от Radeon.

GTX 1660 хороша практически в любом исполнении, у чипа низкое TDP, он легко и просто разгоняется. Единственное, если планируется разгон, лучше избегать версий с одним вентилятором. Также стоит отметить специальную утилиту идущую в пакете драйверов nVidia, которая порадует любителей сетевых игр – с ее помощью вы можете уменьшить лаги задержки, возникающие из-за провисающего интернет-соединения.
 

Плюсы

Минусы

Компактные размеры, низкое тепловыделение, возможность снизить уровень шума от системы охлаждения.

В своей нише нет.

Оптимизация под сетевые проекты.

 

Высокая производительность.

 

 

MSI GeForce GTX1660 SUPER 6144Mb GAMING X

Данная видеокарта планировалась как более доступная альтернатива версии 1660 Ti, и “разогнать” ее по отношению к базовой 1660 решили оставив на борту тот же графический чип, но оснастив памятью GDDR 6. В результате фактическая пропускная способность выросла до 336 ГБ/с против 192 ГБ/с у GTX 1660, что несомненно позитивно сказалось на производительности карты в целом. 

Это, несомненно, видеокарта для энтузиастов, которые хотят играть в Full HD на максимальных настройках графики именно в Triple A проектах. Причем эта карта способна выдать 50-60 fps “на максималках” даже в 2K на некоторых проектах.

Нужна ли такая производительность на 1960х1080? Тут решать каждому. Резюмируя стоит отметить что 1660 Super предлагает “из коробки” то, что вы можете получить от удачного образца 1660 подобрав оптимальный режим работы в разгоне. Здесь же никаких особых настроек не требуется, все работает по принципу Plug & Play. 

 

Плюсы

Минусы

Высокая производительность благодаря обновленной видеопамяти GDDR 6

Цена. Повысив сумму на 15-20% вы сможете перейти в следующую категорию.

Относительно компактная, можно собирать в небольших корпусах.

 

Можно подключать до 4-х мониторов, подойдет для стриминга начального уровня. 

 

 

MSI Radeon RX 5600 XT 6144Mb GAMING X

Одна из самых спорных новых видеокарт от Radeon, тем не менее остается чуть ли не единственной картой для энтузиастов разгона, из которой они могут выжать производительность максимально близкую к RTX 2060.

Сам производитель позиционирует ее как RX590 на максималках, однако на архитектуре Polaris, все же, 8 Гб видеопамяти были нормой, тогда как у 5600XT только 6 Гб. Со временем, этого станет недостаточно. 

Фактически, у данной видеокарты тот же видеочип, что и у 5700XT, и ее быстродействие ограничено только уменьшенной видеопамятью и пропускной шиной (здесь 192 бита, против 256 в моделях 5700-й серии).

В результате вы можете получить высокие скорости в разгоне, но “костыли” искусственно вставленные в нее производителем не позволят поднять ее быстродействие до уровня следующего сегмента видеокарт. При заявленной производителем цене это неплохая альтернатива той же 1660 Super или 2060, но стоит понимать, что это видеокарта без какой-либо перспективы на будущее. 

 

Плюсы

Минусы

Высокий разгонный потенциал, возможность взять высокую частоту при низком тепловыделении. 

6 Гб оперативной памяти не оставляют какого-либо задела на будущее.

Современная архитектура Navi 10, на 7 нм техпроцессе. 

 

Отличные результаты в играх на Full HD

 

 

ASUS GeForce RTX2060 6144Mb ROG STRIX OC GAMING

Эта видеокарта стала самым бюджетным представителем чипов на архитектуре Pascal c поддержкой Ray Tracing (трассировка лучей, автоматически корректирующая тени и распределение света в игре, повышающая реалистичность изображения). Ее потенциал ограничивают только 6 Гб оперативной памяти и немного заниженные частоты чипа. Что, впрочем не делает ее хуже именно на Full HD разрешении.

Данная видеокарта показывает результаты сравнимые с GTX 1070 предыдущего поколения, только с поддержкой DXR и DLSS (технология сглаживания на основе алгоритмов глубокого обучения искусственного интеллекта). Ресурса 2060 хватает на разрешение 2K и, в некоторых проектах, даже на 4K (25-30 fps). 

Несомненно, это революционная для даты своего релиза среднебюджетная карта, из недостатков которой можно отметить только ее дефицит на рынке и завышенные цены на старте продаж, которые, спустя год стабилизировались.

 

Плюсы

Минусы

Переходная видеокарта уверенно “берущая” 1440p во многих современных играх. 

6 Гб видеопамяти.

Поддержка технологии трассировки лучей.

Цена и дефицит на рынке.

Быстрая видеопамять GDDR 6

 

 

 


Привычное многим Full HD постепенно вытесняется 2K или Quad HD и очень скоро в современном игропроме такое разрешение станет минимальной планкой. Пока, правда, видеокарты из этого сегмента не всем доступны, но в скором времени эта ситуация должна изменится к лучшему. В нашу пятерку мы подбирали исходя из доступности и возможности минимизировать тепловыделение от работающей видеокарты. 


 

GIGABYTE GeForce RTX2060 SUPER 8192Mb WINDFORCE

Видеокарта занимающая нишу между 2070 и 2060. Видеопамяти 8 Гб и это сразу решает проблему с ее “запасом на будущее”. Работать с 4K данный GPU способен, но на довольно низких настройках графики. Так что лучше ее рассматривать для Quad HD, и здесь это, наверное, одна из наиболее оптимальных карт.

Все дело в том, что чип довольно холодный и лимит по TDP в 185 Вт с одной стороны мешает выжать из карты больше при разгоне (потенциал всего 3-4% и оно того явно не стоит), но с другой позволяет уместить видеокарту в довольно компактный форм-фактор. Значит собирать ПК можно в максимально компактные системные блоки.

К тому же, в гибридных режимах – когда вы серфите в интернете или работаете в офисных программах, вентиляторы работают на малых оборотах и видеокарта становится практически бесшумной. Правда ситуация меняется как только вы запускаете требовательную современную игру – уровень шума уже многим может показаться некомфортным.

 

Плюсы

Минусы

Низкий уровень энергопотребления и бесшумность при работе на малых загрузках. 

Довольно шумная 

Можно собрать систему с блоком питания на 450-500 Вт, этого будет достаточно.

Отсутствует потенциал разгона. 

Высокая производительность.

 

 

MSI Radeon RX 5700 XT 8192Mb GAMING X 

Выхода видеокарт на архитектуре RDNA все ждали с нетерпением и ожидание это было вполне оправданным. Обновленный GPU Navi 10 c полностью переработанной логикой смог дать уверенный бой ускорителям NVIDIA в средне-высоком ценовом диапазоне. RX 5700 XT идет практически вровень с RTX 2070, но обойдется дешевле последней.

Аналог трассировки лучей производитель обещает реализовать только в ускорителях на чипах RDNA 2. Здесь же главной задачей разработчиков была минимизация тепловыделения, в 5700XT рабочее напряжение ниже, чем у RX590 предыдущего поколения, благодаря чему существенно уменьшился TDP как при разгоне, так и в стоковом режиме эксплуатации. Так что теперь у AMD есть что противопоставить nVidia в средне-высоком сегменте.

Тем более что “красные” всегда славились тем, что поддерживают свои видеокарты до последнего. Цикл поддержки – 10 лет и уже спустя 2-3 года ускорители от AMD с оптимизированными драйверами начинают уверенно опережать конкурентов. В целом с Quad HD устройство справляется легко и под это разрешение у него еще солидный запас на будущее. 

 

Плюсы

Минусы

Отличная производительность в 1440p

Не поддерживает трассировку лучей

Хорошее фирменное ПО для мониторинга состояния видеокарты.

Довольно высокое тепловыделение при значительных нагрузках.

Длительная поддержка AMD (драйверы обновляют до 10 лет).

 

 

MSI GeForce RTX3060Ti 8Gb GAMING X TRIO 

У “старших” моделей 30-й серии уже появились прямые конкуренты от Radeon на архитектуре RDNA 2, а новый GeForce RTX 3060 Ti еще какое-то время будет уникальным представителем ниши с ценовым порогом до 400$. До января 2021 конкурентов у ускорителя не появится.

Видеокарта предлагает принципиально иной уровень быстродействия опережая свою предшественницу RTX 2060 Super в большинстве игр на 30-39%, а RX 5700 XT от Radeon – на 24-30%. По-сути, эта карточка является полным аналогом RTX 2080 SUPER, даже незначительно опережая последнюю в проектах с Ray Tracing.

В данный момент это, наверное самая беспроблемная Quad HD карта в своем сегменте работающая на максимуме возможностей сразу из коробки. Большим бонусом будет поддержка DLSS и определенный разгонный потенциал, зависящий от системы охлаждения. В предложенном нами исполнении MSI GAMING X TRIO никаких проблем с троттлингом даже при серьезном разгоне возникнуть не должно. 

 

Плюсы

Минусы

Производительности хватает даже для некоторых проектов в 4К. Но в 1440p она раскрывается на полную мощь.

Качество работы чипа очень зависимо от используемых в цепи питания мосфетов. В зависимости от конкретной модели это может варьироватся.

Заводской разгон GPU на оптимальных значениях напряжения (для неопытных пользователей).

Пока ее очень трудно найти в свободной продаже.

Тихая работа в пассивном режиме

 

 

ASUS GeForce RTX3060 12Gb ROG STRIX GAMING 

GeForce RTX 3060 появилась в качестве замены 2060, хотя она скорее аналог 2060 Super. Фактически, новинка от nVidia догоняет свою предшественницу с приставкой супер и наступает на пятки RX 5700 XT уже на штатных настройках. Но стоит задействовать разгонный потенциал и конкурент от Radeon уже проигрывает на 5-7%. Как и все представители RTX-серий карта поддерживает трассировку лучей и сглаживание DLSS, позволяющее получить больше детализации даже в плохо оптимизированных играх. В целом этого более чем достаточно для 2560x1440, а на привычный 1960х1080 NVIDIA уже очевидно не ориентируется, оставляя под него старые модели.

Модель оснащена 12 Гб видеопамяти GDDR 6. На данный момент есть совсем немного игр способных загрузить более 8, однако их появление дело времени, так что этот запас не будет лишним.

Конкретная модель ASUS ROG Strix удачно реализует весь потенциал модели оснащая ее массивным радиатором с тремя кулерами, что позволит спокойно разогнать карту, не опасаясь перегрева.

 

Плюсы

Минусы

Высокая производительность на уровне со старшими чипами предыдущего поколения.

Высокая стоимость

Отличная система охлаждения.

 

Разгонный потенциал

 

 

Radeon RX 6700 XT

Данная видеокарта в разрешении 1440p интересна прежде всего тем, что попадает по производительности между 3060 Ti и 3070. С ней можно будет комфортно играть на Quad HD, а по результатам тестов она немного опережает 3060 Ti во всех проектах где нет трассировки лучей. И, хотя в RDNA 2 трассировку в интерпретации AMD уже завезли, но составить серьезную конкуренцию “зеленым” видеокартам в этой дисциплине она пока не может.

Хорошая новость в том, что AMD любит играть “в долгую” и уже сейчас разрабатывается аналог DLSS – Fidelity FX Super Resolution, который, возможно будет реализован при помощи обновления драйверов и на 6700 XT. 

Карта крайне требовательна к системе охлаждения, так как видеочип довольно горячий и без соответствующего обдува быстро доходит до 80 °С – но стоит понимать, что речь о референсном исполнении видеокарты. В реализации вендоров эту проблему возможно решат.

В новых видеокартах Radeon стоит также отметить технологию Smart Access Memory, которая направлена на повышение производительности за счет синергии ускорителей с процессорами Ryzen 3000/5000,поддержку стандарта HDMI 2.1 и технологию снижения задержек Radeon Anti-Lag, которая придется по душе киберспортсменам. 

 

Плюсы

Минусы

Высокая производительность в 1440р, по показателям карта попадает между двумя продуктами от nVidia являясь золотой серединой. 

Слабая производительность функции трассировки лучей;

Видеокарта легкая, и энергоэффективная.

Нет Fidelity FX Super Resolution (аналог DLSS). 

Наличие трассировки лучей.

 

* стоит отметить, что слабые по отношению к 3060 Ti результаты 6700 XT это, скорее недостаток до сих пор кривоватой оптимизации Cyberpunk 2077 под видеокарты AMD. 

 


Новый стандарт консолей XBox Series X и Playstation 5. В обеих этих приставках используются специальные 8-ядерные процессоры AMD Ryzen 5000 и видеоускорители на архитектуре RDNA 2. Это значит что все игры разработанные с начала 2021 года будут ориентироваться на: поддержку трассировки лучей, 4K разрешение и многоядерные процессоры. Поэтому главные критерии отбора видеокарт в последнюю пятерку очевидны: комфортная и стабильная работа в 4К, поддержка трассировки лучей. Ну а минус у всех видеокарт в этой части рейтинга будет один – высокая цена.


 

MSI GeForce RTX2080 Ti 11Gb SEA HAWK EK

Флагман прошлого поколения от NVIDIA на архитектуре Turing изначально создавалась под 4K разрешение и является ультимативным решением в этой нише. Уступает она только новинкам от AMD и своим же наследникам, видеокартам 30-й серии 3080 и 3090.

Рекомендованная цена на нее, на старте продаж, установилась на уровне 1000$ и это, на сегодня, единственное противопоказание к покупке. Так как на 3080 установлена рекомендованная цена 750$. Следовательно, покупать 2080Ti есть смысл, когда цена на нее существенно снизится. Хотя эти умозаключения скорее теоретические, так как ни одной из этих карт пока нет на рынке.

Тем не менее: 11 Гб быстрой видеопамяти, высокий разгонный потенциал и топовый чип рассчитанный под водяное охлаждение просто не могут стоить дешево. Видеокарта отлично показывает себя в любом 4K контенте.

 

Плюсы

Минусы

27% прирост производительности в 4K относительно предшественника – 1080 Ti

Цена выросла несоразмерно росту производительности.

Позволяет играть на ультра-настройках и максимальном разрешении во все современные игры.

 

Большое количество сервисного ПО в комплекте с драйверами NVIDIA для топовых видеокарт

 

 

MSI GeForce RTX3080 10Gb GAMING TRIO

Видеокарта, которая станет стандартом для комфортной игры в 4К разрешении на ближайшие годы. Исключительная производительность в абсолютно любых Triple A проектах, поддержка трассировки лучей именно в 4К. 

Данная видеокарта превосходит минимум на 50% модель 2080 Super предыдущего поколения . Но рост производительности это не главное в новых GPU на архитектуре Ampere. В первую очередь nVidia с каждой итерацией доводит до совершенства DLSS, что позволяет флагманским видеокартам 30-й серии раскрывать потенциал даже скверно оптимизированных игр. Да, в 4К с Ray Tracing по-прежнему бывают проблемы, но, со временем, оптимизация самой технологии DLSS сведет их на нет. Таким образом Ampere нацелены не столько на добычу FPS, сколько на повышение самого качества игрового процесса. По-сути, 3080 и рассмотренная далее 3090 задают тон будущего гейминга, потому что сейчас существует очень мало проектов, способных хотя бы приблизить их к максимальной загрузке.

 

Плюсы

Минусы

Радиатор с тремя вентиляторами и 4-мя медными теплотрубками позволит достичь высоких показателей в разгоне. 

Высокая цена. Отсутствие в свободной продаже.

Обновленная видеопамять GDDR 6X

320 ВТ заявленное энергопотребление.

PCIe 4.0 16x

 

 

ASUS GeForce RTX3090 24Gb TUF GAMING

Если 4K было вызовом для флагманских видеокарт архитектуры Pascal, то для Turing оно уже стало обыденностью, а флагманский Ampere вообще стоит здесь особняком. Новый GPU как будто говорит: “дайте две!”, и, фактически, готов к еще не наступившей эре 8К.

Безусловно эта видеокарта не для массового пользователя и речь здесь не только о рекомендованной цене в 1499$, а еще и в том, что в отрыве от ТОП-овой сборки ПК она не имеет смысла. В целом, это продукт скорее для киберспортсменов покупающих подобные GPU (потому что это инструмент их заработка) или энтузиастов и любителей устанавливать рекорды. Производительность 3090 на сегодняшний день явно избыточна, но в ближайшем будущем нас ждут новые более требовательные к производительности видеокарт игровые релизы.  

Также, карта безусловно подойдет гейм-дизайнерам, позволяя без лагов работать с самыми “тяжелыми” текстурами в 3D.

Одно можно сказать наверняка – пока это абсолютный флагман на мировом рынке пользовательских видеокарт.
 

Плюсы

Минусы

24 Гб GDDR 6X памяти. Лучшая производительность в своем классе.

Высокая цена

Высокая энергоэффективность чипа. Значительный разгонный потенциал.

 

Готовность к графике следующих поколений.

 

 

Radeon RX 6800XT

Архитектура RDNA 2 открыла AMD окно в Ray Tracing, который становится нормой в современном геймдеве, а RX 6800 XT первая видеокарта компании, способная обеспечить комфортную игру в 4K.

Единственным минусом в этой ситуации является тот факт, что реализация трассировки лучшей у AMD пока далека от идеала, и 4К мы получаем только если эта опция… выключена. Однако разработчики не сидят на месте и очень скоро мы получим адекватную работу этих технологий и поддержку DX12 Ultimate в свежих драйвер-паках к видеокартам нового поколения.

Сейчас же, с nVidia Ampere “красные” борются наращиванием буфера видеопамяти, у 6800 XT ее размер 16 Гб, против 10 Гб у ее прямого конкурента 3080. Хотя преимущество здесь это пиррова победа, так как ранее мы уже упоминали что очень немногие игры могут загрузить буфер более чем на 8 Гб. С другой стороны, подобный запас видеопамяти будет востребован в профессиональном сегменте, который будет отдавать предпочтение именно 6800 XT.

По сравнению с предшественниками топовые GPU на RDNA 2 потребляют меньше электроэнергии (-10%) и требуют не такого серьезного охлаждения. Впрочем, референсные модели от AMD по-прежнему не самый лучший выбор, и стоит дождаться предложений от вендоров. 
 

Плюсы

Минусы

16 Гб GDDR 6X памяти, избыточной в играх, но применимой в профессиональных задачах.

Высокая цена

Производительность без Ray Tracing на уровне 3080

Трассировка лучей хуже чем у nVidia

Хороший разгонный потенциал

 

 

Radeon RX 6900 XT 16Gb ASUS

Если 6800 XT еще была более менее оправдана, как ответ на 3080, то с позиционированием 6900 XT не все ясно. Дело в том, что 3080 она опережает немного но без Ray Tracing. Это действительно отличная и производительная видеокарта, но при ее заявленной цене пользователю проще доплатить 200 долларов и взять беспроблемную в этом плане 3080.

Тем не менее с 6900 XT пользователь получает не только производительную видеокарту но и ряд новых “плюшек” от AMD о которых мы уже упоминали: HDMI 2.1 (готовый к передаче 8К), синхронизация работы с процессорами компании. 

В итоге, пока AMD в позиции догоняющего. С точки зрения пользователя покупка 6900 XT это своеобразный донат на развитие компании. Сейчас карта актуальна только потому, что поддержка трассировки лучей есть в 10-15% популярных проектов, но в будущем их количество несомненно вырастет.

 

Плюсы

Минусы

16 Гб GDDR 6X, высокая производительность.

Высокая цена

Качественный радиатор и эффективная система охлаждения. 

 

Дополнительные опции и возможности от AMD.

 

 

 

Итоги

Новинки от AMD и NVIDIA это тот самый Next Gen по графическим возможностям, которого мы так долго ждали. Правда, игр для того чтобы нагрузить новые чипы на 100% пока нет, а сами карты стоят гораздо дороже цен, рекомендованных производителем. Поэтому, все еще актуальны модели предыдущих поколений в среднем и средне-высоком сегментах.

Автомобили Lada вошли в рейтинг самых массовых моделей в мире

Британское издание Autocar составило очередной рейтинг, но на этот раз — самых массовых моделей от каждой из марок. И тут есть на что смотреть.

Автор: Никита Новиков, редактор

Лидером рейтинга традиционно стала японская Toyota Corolla, который разошелся тиражом в 46 млн экземпляров за 55 лет на рынке. Чуть в сторонке остался американский бестселлер — пикап Ford F-Series с 43 млн экземпляров, проданных с 1948 года. Тройку лидеров замыкает европейский хит продаж многих лет — хэтчбек Volkswagen Golf с 35,5 млн с 1974 года.

Корейский автопром, основу производства которого вплоть до 1990-х годов составляла лицензионная сборка, сегодня не только борется за мировое лидерство в отрасли, но и достиг верхних строчек общей статистики автомобильной истории, — например, Hyundai Elantra по общему тиражу — 13,7 миллиона — уже опередила такие легендарные имена, как Mini (6,4 миллиона), Fiat Uno (6,2 миллиона) и Mitsubishi Lancer (7,4 миллиона).

Самым массовым автомобилем премиум-сегмента стал BMW 3 Series — 13,7 млн экземпляров, выпущенных с 1975 года. «Классическое семейство» от АвтоВАЗа из моделей, более не выпускающихся, по общему тиражу уступает только Volkswagen Beetle — 18 и 21,5 млн экземпляров соответственно.

Напомним, что 2019 год был удачным для Toyota Corolla, так как она увеличила продажи по сравнению с предыдущим годом и подтвердила свой статус лидера во всем мире. Его превосходство над Ford F Series выросло до более чем 400 тыс. единиц, чему способствовали растущие продажи Toyota и небольшой процент потери Ford в 2019 году. Ford F Series является вторым автомобилем, который преодолел в 2019 году отметку в 1 миллион проданных авто после Toyota Corolla. И это несмотря на то, что продажи упали на скромные 1,7% в 2019 году по сравнению с 2018 годом. Тем не менее, Ford F приносит миллион с лишним продаж уже третий год подряд. Основной моделью серии F является F-150, но в линейке представлены несколько более крупных моделей, таких как F-250 King Ranch.

Модели оценки риска - Обзор, факторы и подтверждение

Что такое модели оценки риска?

Модели рейтинга риска - это инструменты, используемые для оценки вероятности дефолта Вероятность дефолта Вероятность дефолта (PD) - это вероятность дефолта заемщика по выплате кредита и используется для расчета ожидаемых убытков от инвестиций. Модель глубоко взаимосвязана с концепцией риска дефолта и является ключевым инструментом в таких областях, как управление рисками, андеррайтинг, распределение капитала и управление портфелем.

Модели оценки риска используют несколько факторов и реализуют набор правил для оценки вероятности дефолта заемщика или долговых ценных бумаг. В моделях обычно используются эти факторы и правила для создания числового или символьного рейтинга, который суммирует уровень риска дефолта заемщика или соответствующего долгового обязательства.

Как используются модели оценки риска

Модель рейтинга риска является ключевым инструментом для принятия решений о кредитовании и управления портфелем Управление портфелем Карьерный профиль Управление портфелем - это управление инвестициями и активами клиентов, включая пенсионные фонды, банки, хедж-фонды, семейные офисы.Управляющий портфелем несет ответственность за поддержание надлежащего состава активов и инвестиционной стратегии, которая соответствует потребностям клиента. Заработная плата, навыки, построение портфолио. Они дают кредиторам, аналитикам и управляющим портфелем довольно объективный способ ранжирования заемщиков или конкретных ценных бумаг на основе их кредитоспособности и риска дефолта.

Они также позволяют банку устанавливать и контролировать уровень риска в своем кредитном портфеле и оценивать необходимость конкретных корректировок.

Факторы, используемые в моделях рейтинга риска

Модели рейтинга риска обычно используют различные факторы в качестве входных данных.Некоторые модели оценки риска могут быть основаны исключительно на статистических данных, в то время как другие могут полагаться на более субъективные элементы. Как правило, большинство факторов, используемых в моделях, являются количественными. Однако финансовые учреждения часто сочетают количественные факторы и качественные компоненты, которые могут включать суждения и субъективные оценки.

Факторы, используемые в моделях рейтинга риска, обычно учитывают состояние заемщика, отраслевые характеристики и условия, а также макроэкономические факторы, и это лишь некоторые из них.

Другие факторы могут включать субъективную оценку конкурентных преимуществ компании, надежности менеджмента, политических рисков и экологических рисков. В отношении этих факторов часто необходимо проявлять осмотрительность при ранжировании связанных рисков, поскольку трудно, если не невозможно, дать их количественную оценку или ранжировать объективным образом.

1. Суждение против данных

Методология, используемая для разработки модели оценки риска, может придать больший вес суждениям или статистическим данным.Это будет зависеть от доступности соответствующих данных, целостности и точности данных, а также простоты хранения и доступа к таким данным.

2. Финансовое здоровье заемщика

Факторы, которые оценивают финансовое состояние заемщика, обычно включают в себя различные коэффициенты:

  • Ликвидность Ликвидность На финансовых рынках ликвидность означает, насколько быстро инвестиция может быть продана без отрицательного влияния на ее цену. Чем более ликвидна инвестиция, тем быстрее ее можно продать (и наоборот) и тем легче продать ее по справедливой стоимости.При прочих равных условиях более ликвидные активы торгуются с премией, а неликвиды - с дисконтом. , чтобы определить, может ли заемщик погасить свои текущие обязательства. Такие коэффициенты включают коэффициент наличности, коэффициент текущей ликвидности и коэффициент кислотности.
  • Коэффициенты левериджа , также называемые коэффициентами платежеспособности, для оценки способности компании выполнять свои долгосрочные финансовые обязательства. Эти коэффициенты учитывают структуру капитала компании и включают коэффициент собственного капитала или коэффициент долга.
  • Коэффициенты рентабельности , чтобы определить, приносит ли компания прибыль от своей обычной коммерческой деятельности. Такие коэффициенты включают операционную маржу, маржу EBITDA и рентабельность инвестированного капитала, и это лишь некоторые из них.
  • Коэффициенты денежных потоков , которые сравнивают показатели денежных потоков с другими финансовыми ключевыми показателями эффективности или показателями левериджа, чтобы оценить способность компании генерировать денежные потоки, которые могут быть использованы для погашения ее обязательств. Например, такие коэффициенты включают коэффициент покрытия денежного потока или коэффициент денежного потока к чистой прибыли.

3. Характеристики отрасли

Способность заемщика погасить свои обязательства может зависеть не только от факторов, специфичных для компании. Характеристики отрасли и макроэкономические факторы могут повлиять на кредитоспособность компании. Например:

  • В отрасли с низкими барьерами для входа Барьеры для входа Барьеры для входа - это препятствия или препятствия, которые затрудняют выход новых компаний на данный рынок. Они могут включать в себя то, что способность компании генерировать денежные потоки может быть менее предсказуемой или подверженной более значительным рискам.
  • В циклической или коммерциализированной отрасли генерирование денежных потоков компании может быть значительно более неустойчивым, чем в оборонительной отрасли или естественной монополии Естественная монополия Естественная монополия - это рынок, на котором единственный продавец может обеспечить выпуск продукции из-за ее размера. Естественный монополист может производить всю продукцию для рынка по более низким ценам, чем если бы на рынке работало несколько фирм. Естественная монополия возникает, когда фирма пользуется значительным эффектом масштаба в производственном процессе..
  • Для любой отрасли текущий этап отрасли или бизнес-цикла может повлиять на кредитоспособность компании. Например, в фазе спада макроэкономического цикла или в фазе спада отраслевого цикла даже финансово здоровые компании могут столкнуться с ухудшением кредитоспособности.

4. Качество и надежность менеджмента

Многие модели рейтинга рисков дают оценку руководству компании на основе сочетания объективных и субъективных факторов:

  • Оценка срока полномочий и опыта руководства, которые включают довольно объективные элементы , например, стаж и годы опыта руководства, и более субъективные, такие как актуальность опыта и квалификации.
  • Более глубокий анализ истории создания стоимости руководством, ясности коммуникации, качества и частоты раскрытия информации, а также решений о распределении капитала.

5. Политические и экологические риски

В моделях рейтинга рисков также используются дополнительные категории факторов риска:

  • Политические риски, которые учитывают такие аспекты, как риски войны, верховенство закона и надежность учреждения, чтобы назвать несколько.
  • Экологические риски, связанные с потенциальными последствиями загрязнения или разрушения природной среды в результате деятельности компании.Это может привести к финансовым последствиям и даже к неблагоприятным нормам, которые могут ограничить или нарушить деятельность компании.

Пример модели оценки риска на основе оценочной карты

Проверка модели оценки риска

Модель оценки риска следует использовать только в том случае, если она достаточно точна. Проверка модели означает оценку того, достаточно ли соответствует рейтинг риска, полученный с помощью модели, фактическим результатам.

Хорошая модель оценки риска не должна:

  • недооценивать риски, так как это приведет к непредвиденным убыткам и затратам на восстановление;
  • Переоценить риски, так как это приведет к неконкурентным торгам и потере потенциальной прибыли.

Дополнительные ресурсы

CFI является официальным поставщиком страницы программы глобального коммерческого банковского и кредитного аналитика (CBCA) ™ - CBCAGet Сертификация CFI CBCA ™ и получение статуса коммерческого банковского и кредитного аналитика. Зарегистрируйтесь и продвигайтесь по карьерной лестнице с помощью наших программ и курсов сертификации. программа сертификации, призванная помочь любому стать финансовым аналитиком мирового уровня. Для дальнейшего развития вашей карьеры вам будут полезны следующие дополнительные ресурсы:

  • Коэффициенты кредитного анализа Коэффициенты кредитного анализа Коэффициенты кредитного анализа - это инструменты, которые помогают процессу кредитного анализа.Эти коэффициенты помогают аналитикам и инвесторам определить, способны ли физические или юридические лица выполнять финансовые обязательства. Кредитный анализ включает как качественные, так и количественные аспекты.
  • Риск дефолта Риск дефолта Риск дефолта, также называемый вероятностью дефолта, - это вероятность того, что заемщик не сможет полностью и своевременно выплатить основную сумму и проценты.Если кредитор уверен, что заемщик своевременно выполнит свое долговое обязательство, заемщик считается кредитоспособным.
  • Маржа EBITDA Маржа EBITDA Маржа EBITDA = EBITDA / Выручка. Это коэффициент рентабельности, который измеряет прибыль, которую получает компания до вычета налогов, процентов, износа и амортизации. В этом руководстве есть примеры и загружаемый шаблон

Frontiers | Модель Раша и рейтинговая система для непрерывных ответов, собранных в крупномасштабных обучающих системах

1.Введение

Крупномасштабное, высокоуровневое, онлайн, где угодно и когда угодно обучение и тестирование по своей сути связано с рядом уникальных проблем, требующих новых психометрических решений. Во-первых, проблема холодного запуска : система должна запускаться без данных. Традиционное решение - начать с большого банка заданий, откалиброванного по соответствующей модели Item Response Theory (IRT) модели , что является дорогостоящим и сложным, поскольку требует большого числа репрезентативных участников тестирования для ответа на задания в реалистичных условиях тестирования.Во-вторых, существует проблема изменения : свойства учащегося и элемента меняются по мере того, как когорта учащихся продвигается в процессе обучения. Хотя такие изменения предназначаются, с ними нелегко справиться с помощью традиционных психометрических методов, разработанных для оценки способностей учащегося в какой-то конкретный момент времени. Наконец, есть проблема персонализации и адаптации : чтобы оптимально поддерживать обучение, каждый ученик следует своим собственным путем в своем собственном темпе. Это приведет к появлению разреженных и неполных данных, которые нелегко проанализировать с использованием методов, основанных на правдоподобии.Более того, системы онлайн-обучения, такие как Duolingo для иностранных языков и Math Garden для элементарной арифметики, генерируют большие наборы данных с большим количеством ответов на каждого учащегося по мере того, как учащиеся практикуются с множеством заданий в течение длительных периодов времени.

Система оценки урнингов была введена Болсиновой и др. (2020) для решения этих проблем, но его полезность ограничена тем фактом, что он предполагает модель Раша (или ее обобщение для политомических данных) и привязан к дискретным ответам на вопросы.В этой статье мы расширяем систему рейтинга урнингов на непрерывные ответы и проиллюстрируем ее актуальность для систем онлайн-обучения с использованием имитированных данных. На протяжении всего теста Duolingo English Test (DET; Wagner and Kunnan, 2015; LaFlair and Settles, 2019; Maris, 2020) и Math Garden (Klinkenberg et al., 2011) будут служить в качестве мотивирующих примеров.

2. Непрерывная модель Раша

Непрерывные ответы могут быть получены из широкого спектра данных и функций данных. В DET ответы элементов представляют собой непрерывные числа от нуля до единицы.В Math Garden непрерывные ответы приходят из сочетания точности и времени. Другие системы обучения и оценки могут попросить пользователей представить свою предполагаемую уверенность в правильности выбранного ответа (Finetti, 1965; Dirkzwager, 2003). В этом параграфе мы рассматриваем общую модель измерения непрерывных ответов. В пояснительных целях мы считаем, что ответы должны быть от нуля до единицы.

Модель, которую мы рассматриваем, является прямым расширением модели Раша на непрерывные реакции, и мы будем называть ее непрерывной моделью Раша (CR) .Модель CR без учета индекса личности определяется следующими вероятностями ответа:

f (x | θ) = if (xi | θ) (1) = ∏iexp (xi (θ-δi)) ∫01exp (s (θ-δi)) ds (2) = ∏i (θ-δi) ехр (xi (θ-δi)) ехр (θ-δi) -1, (3)

, где θ представляет способность обучаемого, а δ i сложность задания. Это экспоненциальная семейная модель IRT, в которой сумма x + = ∑ixi является достаточной статистикой для определения способностей. Обратите внимание, что модель CR не нова, поскольку она эквивалентна модели подписанного остаточного времени (SRT), предложенной Марисом и ван дер Маасом (2012), и модели Раша для непрерывных ответов, найденной в Verhelst (2019).Ключевым моментом является то, что модель может использоваться для любого типа непрерывных ответов. Для иллюстрации на рисунке 1 показаны графики плотности вероятности, кумулятивного распределения и функций ожидания в рамках модели CR.

Рисунок 1 . (Слева) функция плотности вероятности, (в центре) кумулятивная функция распределения и (справа) математическое ожидание непрерывной модели Раша, где η = θ - δ i .

Для нашей настоящей цели мы не будем анализировать непрерывные ответы напрямую, а будем анализировать ограниченное количество двоичных ответов, полученных из них.Теперь мы объясним, как это работает. Если мы определим две новые переменные следующим образом

xi1 = {xi-0.5, если yi1 = 1xiif yi1 = 0 (5)

мы получаем условно независимые источники информации о способности, по которым можно восстановить исходные наблюдения; то есть Y i 1 ⊥ ⊥ X i 1 | θ. Более того, легко найти, что подразумеваемая модель измерения для Y i 1 является моделью Раша:

p (Yi1 = 1 | θ) = p (Xi> 0.5 | θ) = ехр (0,5 (θ-δi)) 1 + ехр (0,5 (θ-δi)) (6)

, где дискриминация равна половине. Другая переменная, X i 1 , является непрерывной со следующим распределением в интервале от 0 до 1/2:

f (xi1 | θ) = (θ-δi) exp (xi1 (θ-δi)) exp (0,5 (θ-δi)) - 1 (7)

Таким образом, распределение X i 1 и X i принадлежит к одному семейству, но с другим диапазоном значений случайной величины.Теперь мы можем продолжить разделение X i 1 на две новые переменные и рекурсивно преобразовать непрерывный отклик в набор условно независимых переменных отклика Раша с различениями, которые уменьшаются вдвое на каждом шаге рекурсии.

Если мы обозначим двоичную переменную отклика, полученную на j -м шаге рекурсии, как Y ij , мы получим (не завершающееся) двоичное расширение (см., Например, Billingsley, 2013) переменные непрерывного отклика в условно независимые двоичные переменные отклика, как показано на рисунке 2.Поскольку количество различий уменьшается вдвое на каждом этапе, большая часть статистической информации о способностях, содержащейся в непрерывном отклике, восстанавливается с помощью ограниченного числа двоичных переменных. Если модель CR подходит, то в точке, где θ = δ i информация в непрерывном ответе в 43 раза больше информации, содержащейся только в Y i 1 .

Рисунок 2 . Первые три шага двоичного разложения непрерывных откликов в условно независимые двоичные переменные отклика.Каждый из них следует модели Раша с дискриминацией, которая уменьшается вдвое на каждом последующем шаге.

Другие модели были разработаны для непрерывного реагирования. В частности, Самеджима расширяет модели дифференцированного ответа (Samejima, 1973, 1974), Мюллер расширяет рейтинговую формулировку Андриха (Müller, 1987), а в последнее время обобщает модель SRT (van Rijn and Ali, 2017). Процедуры оценки, разработанные для этих моделей, были основаны на вероятности и совершенно неосуществимы в условиях обучения, когда есть много людей и заданий, и каждый человек отвечает на разные подмножества заданий.Поэтому для модели CR мы обратимся к оценке с использованием рейтинговых систем.

3. Методы: рейтинговая система урнгов

3.1. Классический урнинг

Адаптивные онлайн-тесты создают наборы данных как с большим количеством тестируемых, так и с большим количеством заданий. Даже когда мы анализируем переменные двоичного ответа, прямой вывод, основанный на правдоподобии, не будет масштабироваться для обработки таких больших объемов данных. Поэтому мы будем использовать рейтинговую систему. Рейтинговая система - это метод оценки силы игрока в играх на ловкость и отслеживания ее развития с течением времени.Здесь учащиеся, решающие задания, считаются игроками, соревнующимися друг с другом, а рейтинги отражают навыки учащегося и сложность задания.

Рейтинговые системы, такие как рейтинговая система Эло (Elo, 1978; Klinkenberg et al., 2011), первоначально разработанная для отслеживания способностей в шахматах, хорошо масштабируемы, но имеют свой собственный набор проблем. В частности, известно, что рейтинги Эло имеют завышенную дисперсию, а их статистические свойства не очень хорошо изучены (например,г., Бринкхейс, Марис, 2009). Система рейтинга урнингов решает обе проблемы, но при этом обладает высокой масштабируемостью: рейтинги людей и предметов обновляются после каждого ответа. В равновесии, когда ни учащиеся, ни предметы не меняются, урнинги, как известно, являются биномиально распределенными переменными, при этом логитами вероятности являются способность / сложность в модели Раша.

Урнинги - это рейтинговая система, в которой дискретные параметры u p и u i , «урнинга», отслеживают способности человека и сложность предмета.Урнингс предполагает, что наблюдаемые бинарные ответы являются результатом азартной игры между людьми и предметами, сопоставленными с вероятностью M pi ( u p , u i ). Игра продолжается, когда каждый игрок вытягивает шар из бесконечной урны, содержащей красные и зеленые шары, причем пропорция зеленых шариков составляет π p в урне человека и π i в урне предмета.Игра заканчивается, когда выпавшие шары разного цвета и игрок с зеленым шаром выигрывает. Если человек выигрывает, задача решается, и поэтому двоичный ответ соответствует

. Xpi = {1, если yp * = 10, если yi * = 1

, где yp * и yi * указывают, был ли нарисован зеленый шар человеком или предметом. Простой вывод показывает, что наблюдаемые ответы соответствуют модели Раша:

p (Xpi = 1) = p (yp * = 1, yi * = 0 | θp, θi) = πp (1 − πi) πp (1 − πi) + (1 − πp) πi = exp (θp − θi) 1 + ехр (θp − θi) (8)

, где θ p = ln (π p / (1 − π p )) и аналогично для θ i .

Система рейтинга урнгов имитирует эту игру с использованием урн конечного размера. Для каждой «реальной» игры, в которую играют, проводится соответствующая имитация игры с конечными урнами, содержащими, соответственно, u p и u i зеленых шаров из n . Пусть y p и y i обозначают результат смоделированной игры. Если результат смоделированной игры не совпадает с результатом реальной игры, выпавшие шары заменяются результатом реальной игры.Если человек p проиграл смоделированную игру, но решил задачу i , то доля зеленых шаров для p увеличивается, а доля зеленых шаров для i уменьшается. Это можно резюмировать с помощью обновленных уравнений

. ui * = ui + yi * -yi (10)

, где up * и ui * - это предлагаемые новые конфигурации количества шаров в каждой урне. Затем эта новая конфигурация принимается или отклоняется с использованием вероятности принятия Метрополис-Гастингс, чтобы гарантировать, что оценки u p / n и u i / n сходятся к пропорциям π p и π i , когда ни люди, ни предметы не меняются.

На рис. 3 представлен обзор схемы обновления урнгов. Болсинова и др. (2020) доказывают, что каждая из пропорций урны образует построенную марковскую цепь такую, что инвариантное распределение u = (up, ui) ⊺ является биномиальным распределением с параметрами n и π = (πp, πi) ⊺. Обратите внимание, что размер урны n функционирует как конструктивный параметр, аналогичный коэффициенту K в рейтингах Elo. Урны большего размера означают, что система более чувствительна к изменениям, и система сходится быстрее, чем урны меньше.

Рисунок 3 . Система рейтинга урнингов.

Поскольку система рейтинга урнингов предназначена для работы с дихотомическими переменными ответа, она не применима напрямую к CR. Однако с помощью диадического расширения непрерывные ответы трансформируются в серию дихотомических ответов. Система рейтинга урнингов может быть применена непосредственно к этим дихотомическим переменным ответа, которые являются результатом диадического расширения непрерывных ответов. Для двоичного расширения порядка k мы будем использовать k урн для каждого человека и k урн для каждого элемента.Из-за различий в различении урна каждого человека будет отслеживать θp / 2j, где j ∈ {1,…, k } соответствует шагу в двоичном расширении. Когда пропорции урн уравновешиваются, их можно объединить, чтобы получить общую оценку θ p . Это будет похоже на урны предметов и сложность предметов. В разделе моделирования ниже мы покажем, как это решение с несколькими урнами может быть использовано для выявления ошибок в спецификации модели.

В следующем разделе мы выводим расширение классической рейтинговой системы урн, которая отслеживает θ p с использованием одной урны.

3.2. Пристройка к урнам

Напомним, что j -й элемент в диадическом расширении соответствует способности θp / 2j. Мы увидим, что различия в различении, происходящие из диадического расширения переменных непрерывного отклика в модели CR, трансформируются в различия в ставках игры. ставок алгоритма урнинга соответствуют тому, насколько количество зеленых шаров может увеличиваться (или уменьшаться). В классическом алгоритме урнингов ставки всегда равны 1.В расширенном алгоритме урнинга мы позволяем комбинировать предметы с разными различиями. Для двоичного расширения порядка k мы позволяем элементу с наименьшей дискриминацией, последнему расширению, иметь долю в единицу. Для каждого предыдущего элемента мы удваиваем ставки, так что j -й элемент в диадическом расширении имеет долю 2 k - j .

Как это повлияет на обновление урнгов? На рис. 4 представлена ​​сводная информация о расширенной системе рейтингов урнингов.Теперь предполагается, что наблюдаемые бинарные исходы X pi генерируются следующей игрой на удачу. Игра такая же, как и выше для классических урнингов, за исключением того, что теперь в игре есть ставки и . Для игры со ставками s процесс создания наблюдаемого результата состоит в продолжении вытягивания s шаров из обеих урн (yp * и yi *) до тех пор, пока мы не получим s зеленых из одной урны и s красные от другого. Таким образом,

Xpi = {1, если yp * = s0, если yi * = s

Рисунок 4 .Расширенная рейтинговая система урнингов.

Аналогичным образом имитируется игра, в которой вытаскиваются шары ( y p и y i ) из конечных урн до тех пор, пока s не будут вытянуты из одной урны и ни одной из другой ( без замены). Мы еще раз просто заменяем эти шары s на s цвета, соответствующего реальному ответу предмета. То есть ученик может проиграть или получить или баллов в зависимости от его реакции на этот конкретный элемент.Вот почему в данном контексте мы называем различия ставками. На рисунке 4 представлена ​​обновленная вероятность принятия Метрополиса-Гастингса, которая согласуется с этим расширением. Теорема 1 дает необходимое теоретическое обоснование этой поправки. Доказательство теоремы см. В Приложении 1.

ТЕОРЕМА 1 . (Расширение инвариантного распределения Урнингов) Если инвариантное распределение для текущей конфигурации шаров равно

p (вверх, ui) = (s! n! / (n − s)!) 2 (ups) (n − uis) + (n − ups) (uis) πps (1 − πi) s + (1 − πp) sπis (nup) πpup (1 − πp) n − up (nui) πiui (1 − πi) n − ui

, то инвариантное распределение для обновленной конфигурации шаров такое же, где s соответствует ставкам .

4. Имитационное исследование

Мы предоставляем три моделирования, чтобы проиллюстрировать преимущества предлагаемого метода. Моделирование 1 показывает, как алгоритм урнинга может восстановить истинные способности людей и устойчив к ошибкам в спецификации модели, генерирующей непрерывные ответы. Моделирование 2 имитирует более реалистичную обстановку и направлено на то, чтобы показать, как предлагаемый нами подход решает проблемы, связанные с обучением и оценкой, указанными во введении. Моделирование 3 подчеркивает проблемы, присущие любой модели, которая отслеживает способности и сложность: эти величины не идентифицируются отдельно, и легко ввести в заблуждение, если это не принять во внимание (Bechger and Maris, 2015).

4.1. Симулятор 1

Мы моделируем 1000 человек со способностями, равномерно распределенными между -4 и 4, θ p ~ U (-4, 4) и 100 элементов со сложностью, распределенной между -4 и 4, δ i ~ U (-4, 4). Мы моделируем в общей сложности 100 миллионов взаимодействий между человеком и предметом, чтобы создать набор данных, сопоставимый с данными крупномасштабной системы обучения, для которой построена модель. При каждом взаимодействии выбирается случайно выбранный человек и предмет.Затем реакция человека моделируется из модели CR на основе его способностей и сложности предмета. Затем этот непрерывный ответ расширяется с помощью диадического расширения порядка 3 для создания трех дихотомических ответов. Эти дихотомические ответы затем отслеживаются системой с несколькими урнами с урнами учащихся, имеющими размер урны 50, и урнами предметов, имеющими размер урны 100.

4.1.1. Отслеживание с использованием нескольких урн

Результаты отслеживания ответов с использованием системы трех урн представлены на рисунках 5, 6.Цветные линии на рисунке 5 соответствуют контурам вероятности для вероятности правильного ответа на предмет (от низкой вероятности, обозначенной фиолетовым, до высокой вероятности, обозначенной красным) с учетом урн для человека (горизонтальная ось) и урн для предмета ( вертикальная ось). Гладкие цветные линии соответствуют ожидаемым вероятностям, в то время как более шумные цветные линии, нанесенные наверх, соответствуют наблюдаемой доле правильных ответов для каждой комбинации Урнингов из моделирования 1.Эти графики показывают, что модель хорошо подходит, особенно в первой урне. На рис. 6 показаны окончательные пропорции урн в трех урнах, построенные против смоделированных значений способностей (по шкале обратного логита, которую мы называем «экспит»). Красным цветом показан предполагаемый эллипс доверительной вероятности 95%. Синие точки находятся внутри 95% эллипса, а красные - за его пределами. Каждый график на рисунке 6 также показывает корреляцию и пропорцию точек внутри эллипса (покрытия) в заголовке графика.

Рисунок 5 .Контуры для предсказанной и наблюдаемой доли правильных ответов для каждой комбинации Урнингов из моделирования 1. Графики слева направо соответствуют урне, связанной с соответствующим шагом в диадическом расширении.

Рисунок 6 . Пропорции урн трех урн, нанесенные на график относительно истечения масштабируемой способности, θp / 2k, где k индексирует диадическое расширение. 95% доверительный интервал включен вместе с корреляцией и охватом.

4.1.2. Ошибка в спецификации модели

Насколько устойчив этот подход к отклонениям от предположений? Мы исследуем это путем моделирования на другой базовой модели. Система обучения и оценивания Math Garden также имеет непрерывные ответы и предполагает такое же распределение оценок, как и у нас. Баллы в Math Garden выводятся в зависимости от точности ответа, то есть от того, был ли ответ правильным или неправильным, и времени отклика для получения непрерывного балла по заданию таким образом, чтобы штрафовать за быстрые неправильные ответы.В частности, S i = (2 Y i -1) ( d - T i ), где Y i указывает, указывает ли Y i ответ был правильным или нет, и T i - время, когда предел времени для ответа установлен на d . Однако тот факт, что время буквально монетизируется в Math Garden, может побудить учащихся использовать другое, более экономичное правило, основанное на полезности.Учащиеся могут ценить свое время, и, таким образом, соотношение между их оценками ответов, точностью и временем может быть S i = Y i - T i , в котором медленное неправильный ответ имеет большую отрицательную оценку. Вопрос в том, можем ли мы определить, что учащиеся следуют альтернативному правилу выставления оценок, а не предполагаемому? Ответ положительный. Мы покажем это с помощью моделирования.

Мы дополняем первую симуляцию.Вместо моделирования из модели CR мы будем моделировать из распределения, подразумеваемого правилом оценки S i = Y i - T i . Можно показать, что для моделирования из этого распределения мы можем сделать следующее. Сначала мы моделируем ответ Y i из модели CR, но если ответ <0,5, Y i <0.5, затем мы устанавливаем оценку равной Y i = 0,5- Y i . Одним из преимуществ использования трех отдельных урн для отслеживания способности является то, что несоответствие модели может быть обнаружено путем сравнения урн друг с другом. Связь между истинными пропорциями урны - известная функция. В частности, если θ p являются истинными смоделированными способностями, мы можем построить график обратного логита θ p /2 против обратного логита θ p /4.Если наблюдаемые собственные пропорции не соответствуют этой зависимости, то модель не соответствует действительности.

На рисунке 7 показана взаимосвязь между пропорциями урн в урнах 1 и 2 с использованием истинной генерирующей модели и модифицированной генерирующей модели. Этот рисунок показывает, что, когда генерирующая модель является модифицированной, может быть обнаружена неправильная спецификация модели, поскольку соотношение между пропорциями урны следует U-образной кривой, а не ожидаемой монотонной зависимости.

Рисунок 7 .Пропорции урны в урне 1 сопоставлены с пропорциями урны в урне 2 с использованием истинной генерирующей модели и альтернативной модели.

4.2. Симулятор 2

Для Simulation 2 мы рассматриваем более реалистичную настройку. В частности, мы имеем дело с двумя проблемами в системах обучения и оценки: проблема изменения и проблема персонализации и адаптации . Мы позволяем способности людей меняться с течением времени. В частности, способность изменяется как функция времени в соответствии с обобщенной логистической функцией

. θp (t) = θp1 + θp2-θp11 + exp (-αpt) (11)

, где t - индекс моделирования (от 1 до 10 8 ), сопоставленный с интервалом (−4,4), θ p 1 ~ U (−4, 4), θ p 2 ~ U (-4, 4) и α p ~ Gamma (1, 1).Сложность задания снова моделируется из униформы, δ i ~ U (-4, 4) и остается постоянной. Еще раз, мы моделируем 10 8 ответов из непрерывной модели Раша, где человек (равномерно) случайным образом выбирается, но теперь случайный элемент выбирается путем выбора одного со следующими весами

Mpi (u) = exp (-2 (ln (up + 1) / (np-up + 1)) -ln (ui + 1) / (ni-ui + 1)) 2 (12)

, где u p соответствует пропорции урны выбранного человека, u i соответствует пропорции урны позиции i , а n p и n i размеры урн для людей и предметов соответственно.Это приводит к тому, что предметы, сложность которых ближе к способностям выбранного человека, выбираются с большей вероятностью. Для этой симуляции мы отслеживаем способность, используя одну урну с размером 420 урн как для человека, так и для урн предметов.

На рисунке 8 показаны результаты для одного человека и, в частности, для одного пункта. Красным цветом обозначены истинные способности и сложность этого человека и предмета, а синей линией - пропорция урны. Они показывают, что расширенная рейтинговая система Урнингса может хорошо отслеживать изменение способностей.Мы можем увеличить размер урны, если хотим уменьшить вариацию пропорций урны. Другой график трассировки, который можно создать, представлен на рисунке 9. Крайний левый график на этом рисунке - это вероятность того, что ответ на первое диадическое расширение конкретного элемента будет равно 1, средний - это 2-е диадическое расширение того же человека и предмета, и крайний правый сюжет - третье расширение. Это также показывает хорошее соответствие смоделированным данным. Наряду с увеличением размера урны, чтобы уменьшить дисперсию, мы также можем отслеживать текущее среднее значение.На рисунке 9 мы также наносим на график среднее значение предыдущих 2000 вероятностей для каждого нового взаимодействия, которое точно соответствует истинной вероятности.

Рисунок 8 . Истинное (сплошная красная линия) и оценочное (синяя линия) изменение способности (слева) для 1 конкретного человека и сложности предмета (справа) для 1 конкретного предмета в симуляции 2.

Рисунок 9 . Вероятность того, что конкретный человек правильно ответит на вопрос d -й вопрос в диадическом расширении определенного вопроса в симуляции 2.

4.3. Симулятор 3

Для окончательного моделирования мы исследуем проблему каждой модели измерения, которая связывает способность с трудностью, как это делает модель Раша: проблема неидентифицируемости этих параметров. В большинстве систем оценки эту проблему часто обходят с помощью нескольких допущений, таких как предположение, что способности людей и трудности элементов статичны и не меняются. Кроме того, необходимо выбрать некоторую произвольную нулевую точку, которая обычно означает, что средняя сложность совокупности элементов равна нулю.В этом заключительном моделировании мы подвергаем сомнению некоторые из этих предположений, как это обычно бывает с реальными данными, особенно в обучающих системах.

Как и раньше, мы допускаем возможность изменения во времени так же, как и в моделировании 2. Однако мы ограничиваем изменение способности только положительной выборкой θ p 1 ~ U (−4, 0) и θ p 2 ~ U (0, 4), так что способности каждого человека увеличиваются. Кроме того, мы допускаем изменение сложности предметов со временем.Сложности предметов меняются так же, как и способности человека, но со временем все они уменьшаются. Конкретно сложность

δi (t) = δi1 + δi2-δi11 + ехр (-2 (t-t0)) (13)

, где δ i 1 ~ U (0, 4) и δ i 2 ~ U (−4, 0). Кроме того, мы разбиваем элементы на четыре группы, так что точка t 0 (в которой сложность находится на полпути между начальной сложностью δ 1 и конечной сложностью δ i 2 ) варьируется между группами.В первой группе элементов средняя точка находится в первой четверти количества смоделированных взаимодействий, вторая группа находится на половине смоделированных взаимодействий (как и способности человека), третья группа составляет три четверти прохождения. смоделированные взаимодействия, и последняя группа не меняет своих способностей. На рисунке 10 показано (истинное) изменение сложности предмета по смоделированным взаимодействиям. Таким образом мы моделируем опыт, близкий к учебной среде. Предметы, относительная сложность которых снижается на раннем этапе, представляют собой предметы, относящиеся к навыкам, которым люди овладевают на ранних этапах обучения.Как и в симуляции 2, при каждом взаимодействии мы случайным образом выбираем человека, а затем выбираем предмет, используя те же веса, что и в симуляции 2. Схема с одной урной используется для отслеживания способностей и трудностей с урнами размером 420 как для людей, так и для Предметы.

Рисунок 10 . Истинные трудности с предметами в симуляции 3.

На рис. 11 показаны истинные и предполагаемые способности и трудности конкретного человека и конкретного предмета. Истинное изменение способностей показано красным слева, а истинная сложность - красным справа.Синим цветом обозначены пропорции урны для способности слева и сложности справа. Что здесь происходит? Ясно, что пропорции урны не соответствуют истинным значениям; это наиболее очевидно со способностью слева. Поскольку количество шаров в урнах с людьми и предметами всегда фиксировано, если мы позволим предметам со временем становиться легче, а способности человека со временем увеличиваться, люди буквально крадут шары у предметов. Это приводит к недооценке способностей человека и переоценке трудностей задания.В предыдущей симуляции этот эффект был обойден, позволив распределению способностей (и сложности) быть одинаковым в начале симуляции и в конце, позволив способности одних людей увеличиваться, а другим - уменьшаться (а сложность предмета была оставалась постоянной). В этом моделировании дело обстоит иначе. Можно точно отследить только те количества, которые правильно контекстуализированы, например вероятность того, что человек правильно ответит на вопрос. Рассмотрим рисунок 12. Как и в предыдущем моделировании, на этом рисунке показана вероятность того, что конкретный человек правильно получит один из пунктов диадического расширения по конкретному пункту.

Рисунок 11 . Истинное (сплошная красная линия) и оценочное (синяя линия) изменение способности (слева) для одного конкретного человека и сложности предмета (справа) для одного конкретного предмета в симуляции 3.

Рисунок 12 . Вероятность того, что конкретный человек ответит на вопрос d -й вопрос в диадическом расширении определенного вопроса правильно в симуляции 3.

5. Обсуждение

В этой статье мы предложили новый метод анализа данных, генерируемых массовыми системами онлайн-обучения, такими как DET или Math Garden, на основе модели CR и рейтинговой системы Урнингса.Мы продемонстрировали его выполнимость с помощью моделирования.

Описанный здесь подход является новым и основан на трех ингредиентах. Во-первых, мы обнаружили, что модель SRT является частным случаем модели Раша для непрерывных ответов на вопросы. Во-вторых, мы установили, что, если модель CR верна, непрерывные ответы могут быть преобразованы в независимые бинарные ответы, которые следуют модели Раша и содержат большую часть информации в исходных ответах. Конечно, известно, что модель Раша не всегда соответствует данным, поскольку предполагает, что каждый элемент распознает одинаково хорошо (Verhelst, 2019).Мы обсудили тему неправильной спецификации модели (в отношении неправильной спецификации правила оценки, а не истинного процесса генерации данных), но основное внимание в этой статье уделяется использованию CR в контексте обучающей системы. В-третьих, система оценки урнингов может применяться к бинарным ответам для отслеживания как учащихся, так и предметов в режиме реального времени.

Во введении были определены три уникальные проблемы с крупномасштабным, высокоуровневым, онлайн-обучением и тестированием в любом месте в любое время.Разобравшись с проблемой изменения, персонализации и адаптации, мы кратко прокомментируем проблему холодного старта. Введя понятие ставок как способ справиться с различиями в различении элементов, мы можем повторно использовать ту же идею для решения проблемы холодного старта. Когда добавляется новый человек или предмет, мы сначала умножаем их ставки на некоторое число. Это имеет эффект, аналогичный уменьшению размера урны, в виде больших шагов (r) и, следовательно, более быстрого схождения к «правильному» значению, но с большей стандартной ошибкой.После обработки некоторых начальных ответов множитель может уменьшиться до единицы. Обратите внимание, что, в принципе, один и тот же подход может использоваться непрерывно для корректировки ставок в зависимости от того, насколько быстро или медленно изменяется человек или параметр предмета.

Было введено расширение системы урнингов, чтобы использовать дихотомические ответы с различными различиями. Будет ясно, что мы только начали исследовать возможности, предлагаемые новым методом.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, созданные для этого исследования, доступны по запросу соответствующему автору.

Авторские взносы

GM развил первоначальную идею. BD, MB, TB и GM были вовлечены в дальнейшие разработки, написание и критические исправления. BD и GM разработали код и моделирование. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

МБ были частично профинансированы стипендией NAEd / SpencerFoundation. Все остальные финансировались работодателем, ACT, Inc. Финансирующие организации не участвовали в разработке, сборе, анализе, интерпретации данных исследования, написании этой статьи или решении представить ее для публикации.

Конфликт интересов

BD, TB и GM работают в ACT, Inc.

Оставшийся автор заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2020.500039/full#supplementary-material

Сноски

Список литературы

Биллингсли, П.(2013). «Вероятность и мера» в серии Wiley по вероятности и статистике (Хобокен, штат Нью-Джерси: Wiley).

Болсинова М., Марис Г., Хофман А. Д., ван дер Маас Х. и Бринкхейс М. Дж. С. (2020). Урнинги: новый метод отслеживания динамически изменяющихся параметров в парных системах сравнения. DOI: 10.31219 / osf.io / nep6a

CrossRef Полный текст

Бринкхейс, М. Дж., И Марис, Г. (2009). Оценка динамических параметров в системах студенческого мониторинга .Отчеты отдела измерений и исследований (Отчет № 2009-1). Арнем: Cito.

Google Scholar

Dirkzwager, A. (2003). Множественная оценка: новая парадигма тестирования, исключающая догадки. Внутр. Ж. Тест . 3, 333–352. DOI: 10.1207 / S15327574IJT0304_3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эло, А. Э. (1978). Рейтинг шахматистов прошлого и настоящего . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Arco Pub.

Финетти, Б. Д. (1965). Методы различения уровней частичного знания о тестовом задании. Br. J. Math. Стат. Психол . 18, 87–123. DOI: 10.1111 / j.2044-8317.1965.tb00695.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клинкенберг, С., Страатемайер, М., и ван дер Маас, Х. Л. (2011). Компьютерная адаптивная практика математических способностей с использованием новой модели ответа на вопросы для оперативной оценки способностей и сложности. Comput. Educ . 57, 1813–1824. DOI: 10.1016 / j.compedu.2011.02.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ЛаФлер, Г.Т., и Сеттлс, Б. (2019). Duolingo English Test: Техническое руководство . Питтсбург, Пенсильвания: DuoLingo, Inc.

Google Scholar

Марис, Г. (2020). Тест по английскому языку Duolingo: психометрические аспекты . Технический отчет DRR-20-02, Duolingo.

Google Scholar

Марис Г. и ван дер Маас Х. (2012). Модели отклика скорости и точности: правила оценки, основанные на времени отклика и точности. Психометрика 77, 615–633. DOI: 10.1007 / с11336-012-9288-у

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Самедзима, Ф. (1973). Однородный случай модели непрерывного отклика. Психометрика 38, 203–219. DOI: 10.1007 / BF02291114

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Самедзима, Ф. (1974). Нормальная модель оживления на уровне непрерывного отклика в многомерном латентном пространстве. Психометрика 39, 111–121. DOI: 10.1007 / BF02291580

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Верхельст, Н.Д. (2019). «Экспоненциальные модели семьи для непрерывных ответов», в «Теоретические и практические достижения в компьютерных измерениях образования», , ред. Б. Велдкамп и К. Слуйтер (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer), стр. 135–160. DOI: 10.1007 / 978-3-030-18480-3_7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вагнер Э., Куннан А. Дж. (2015). Тест по английскому языку Duolingo. Lang. Оценивать. Вопрос . 12, 320–331. DOI: 10.1080 / 15434303.2015.1061530

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Генеральный директор Tesla Inc Илон Маск танцует на сцене во время мероприятия по доставке автомобилей Tesla Model 3 китайского производства в Шанхае, Китай, 7 января 2020 года./ File Photo

ВАШИНГТОН, 27 мая (Рейтер) - Решение Tesla (TSLA.O) отказаться от радарных датчиков с двух своих автомобилей в США стоило ей высоких оценок безопасности от широко известной страховой группы и влиятельного журнала Consumer Reports.

Этот шаг был предпринят на следующий день после того, как Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) сообщило в среду, что автомобили Tesla Model 3 и Model Y, построенные после 27 апреля, больше не будут маркироваться как имеющие некоторые расширенные функции безопасности после того, как автопроизводитель заявил, что перейдет на система автопилота на основе камеры.

Consumer Reports процитировал решение NHTSA больше не перечислять Model 3 как лучший выбор.

«Крайне редко автопроизводитель удаляет элементы безопасности с автомобиля во время производственного цикла, даже временно, но это не первый раз, когда Tesla делает это», - Джейк Фишер, старший директор Consumer Reports, говорится в заявлении.

Страховой институт дорожной безопасности также планирует отменить свое высшее обозначение безопасности для автомобилей Model 3, построенных после 27 апреля, сообщил представитель компании, добавив, что планирует провести оценку новой системы Tesla.подробнее

Tesla, которая заявила во вторник, что откажется от радарного датчика в пользу системы автопилота с камерой для своих автомобилей Model 3 и Model Y в Северной Америке, начиная с этого месяца, не ответила на запросы о комментариях в четверг. подробнее

Tesla заявила, что ее решение отказаться от радаров может привести к ограничению некоторых функций, таких как центрирование полосы движения и помощь при парковке, но что обновления программного обеспечения «в ближайшие недели» восстановят эти функции.

Между тем, фотографии сообщения Tesla, опубликованные пользователем Twitter, показывают, что Tesla представила систему мониторинга водителей на основе камер для своих новых моделей после того, как недавние аварии вновь разожгли опасения по поводу неправильного использования системы автопилота.

Tesla в настоящее время предупреждает водителей, когда они не держат руки за руль в течение определенного периода времени, но регулирующие органы и группы потребителей заявили, что этого недостаточно, чтобы водители обратили внимание.

Под заголовком «Обновления камеры в салоне» на приборной панели автомобиля появилось сообщение от Tesla: «Камера в салоне над зеркалом заднего вида теперь может обнаруживать и предупреждать о невнимательности водителя, когда включен автопилот», - говорится в фото в твите. Кевина Смита, назвавшегося инженером-программистом.

Тесла сказал, что данные камеры не могут быть сохранены или переданы, если не разрешено совместное использование данных.

Компания Tesla не ответила на запрос о комментариях по поводу системы мониторинга водителей.

Отчетность Дэвида Шепардсона Редакция Криса Риза

Наши стандарты: принципы доверия Thomson Reuters.

Высший рейтинг безопасности Tesla Model 3 восстановлен IIHS

Что касается безопасности, система на основе камеры Tesla оказалась столь же эффективной в предотвращении или смягчении последствий аварий в Tesla Model 3, как и ее старая система на основе радара, согласно испытаниям, проведенным IIHS.Некоммерческое агентство, финансируемое страховой отраслью, объявило сегодня, что оно восстановило высшую награду за безопасность Top Safety Pick + для более поздних версий Tesla Model 3 2021 года.

Понижение уровня безопасности произошло в конце мая, когда Tesla объявила о переходе от систем безопасности, основанных на камерах и радарах, к системе, основанной только на камерах, под названием Tesla Vision. Для новой системы требовалось новое оборудование, установленное в транспортных средствах, построенных после апреля 2021 года, а также требовалось, чтобы Tesla выпускала беспроводные обновления для настройки функциональности новой системы.Между тем, перед обновлением компактный седан Tesla Model 3 2021 года и его платформенный аналог, Tesla Model Y 2021 года, не имели автоматического экстренного торможения и активного контроля полосы движения.

Потенциальная путаница для клиентов, которые получили эти модели еще в мае, побудила IIHS, NHTSA и Consumer Reports понизить рейтинг безопасности, который до этого момента считался звездным.

После восстановления функциональности и завершения тестирования IIHS считает, что система на основе камеры столь же безопасна, как и ее предшественник на основе радара - Tesla Model 3.NHTSA также восстановило свой пятизвездочный рейтинг, а Consumer Reports еще раз назвал его лучшим выбором.

Стандартная система получила оценку «Превосходный» за предотвращение столкновений с другими автомобилями в тестах на 12 и 25 миль в час, и она получила такой же рейтинг «Продвинутый» за значительное снижение скорости в краш-тестах между автомобилем и пешеходом. Старая система на основе радара работала лучше в предотвращении столкновений с манекенами взрослого размера, идущими по дороге или выскакивающими между припаркованными автомобилями, но система на основе камеры лучше справлялась с обнаружением манекенов размером с ребенка.

Целостность конструкции автомобиля в случае аварии не изменилась: Модель 3 получила оценки «Хорошо» по всем параметрам и стандартные фары «Хорошо».

Tesla Model 3 2021 года присоединится к как минимум 62 другим автомобилям с наградой Top Safety Pick + 2021 года.

Модель Y 2021 года не тестировалась с системой на основе камеры. IIHS сообщает, что тестирование будет завершено этим летом.

Модель оценки уровня энергопотребления приложений Google Play для Android | Махмуд Альмасри

Модель оценки уровня энергопотребления приложений Google Play для Android

Абдулла Махмуд Альмасри, Луис Борхес Гувейя


Абстрактные

Стремительный рост использования смартфонов сопровождается увеличением потребности в энергии.Эти предоперационные отношения между современными технологиями и энергией порождают энергоемкие приложения и, следовательно, энергоемкие конечные пользователи. Поскольку многие приложения попадают в одну категорию в магазине приложений, эти приложения обычно имеют схожие функции. Поскольку разработчики следуют разным школам дизайна и разработки, каждое приложение имеет свои особенности энергопотребления. Поскольку приложения имеют схожие функции, конечный пользователь с ограниченным доступом к ресурсам для подзарядки предпочтет энергосберегающее приложение, а не популярное энергоемкое приложение.Однако магазины приложений не указывают на энергопотребление предлагаемых ими приложений, что заставляет пользователей случайным образом выбирать приложения, не понимая их поведения в отношении энергопотребления. Был представлен обзор соответствующей литературы, посвященной различным методам энергосбережения. Результаты дали первое впечатление о популярности использования двух режимов энергосбережения, когда среднее использование этих режимов не превышало 31% среди 443 пользователей Android. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем модель оценки по количеству звезд (SREM), подход, при котором для каждого приложения создается предварительная этикетка с рейтингом энергопотребления.Модель была протестирована на 7 приложениях с открытым исходным кодом, чтобы выступить в качестве основного оценочного образца. С этой целью SREM адаптирует существующие инструменты рефакторинга с учетом энергопотребления, чтобы продемонстрировать уровень энергопотребления приложения, и представляет его в схеме звездного рейтинга, аналогичной Ecolabels, используемым на бытовых электроприборах. Согласно нашим результатам, SREM помог сэкономить 35% энергии смартфона.


Ключевые слова

приложений для Android; энергоэффективность; энергоэффективный рефакторинг; энергосберегающий


DOI: http: // doi.org / 10.11591 / ijece.v11i2.pp1599-1612


Эта работа находится под международной лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.

Международный журнал электротехники и вычислительной техники (IJECE)
p-ISSN 2088-8708, e-ISSN 2722-2578

Tesla Model S Plaid имеет рейтинг EPA на 348 миль с 21-дюймовыми колесами

Tesla утверждает, что Plaid может развивать скорость до 200 миль в час.

Тесла Генеральный директор Tesla

Илон Маск рекламировал максимальную скорость 200 миль в час и диапазон 390 миль для новой модели S Plaid, когда она была представлена ​​на прошлой неделе, но важно отметить, что эти две характеристики производительности являются взаимоисключающими. Чтобы разогнаться до 200 миль в час, вам нужно купить Model S с модернизированными 21-дюймовыми колесами, а также со специальными летними шинами, которые будут доступны в конце этого года. По данным EPA, оснащенная этими катками большего размера, Model S официально достигает 348 миль запаса хода.

InsideEVs был первым, кто указал на выводы EPA в четверг, которые на удивление близки к первоначальным оценкам Tesla. Когда модель S Plaid попала в онлайн-конфигуратор Tesla, было сказано, что ее пробег с 21-дюймовыми колесами составляет 350 миль, так что 348-мильная цифра EPA является довольно точной. Тем не менее, помните, что Tesla делает все возможное, чтобы обеспечить более высокие рейтинги EPA, и у Roadshow и других торговых точек возникли проблемы с достижением этих цифр в реальных тестах. Как говорится, ваш пробег может отличаться.

Если вы хотите проехать полные 390 миль на Model S Plaid, вам понадобится один, оснащенный базовым комплектом 19-дюймовых колес / шин. Конечно, если вы действительно хотите сэкономить как можно больше миль на одной зарядке, вам понадобится модель S Long Range, которая теперь имеет рейтинг EPA на 405 миль.

Новая модель S Plaid, безусловно, дает впечатляющие цифры. В дополнение к расчетному диапазону 390 миль и максимальной скорости 200 миль в час, Plaid имеет 1020 лошадиных сил от своей трехмоторной установки, что позволяет Model S разгоняться до 60 миль в час за заявленные 2 секунды.Tesla Model S Plaid стоит 131 100 долларов, включая 1200 долларов для пункта назначения, но без учета любых потенциальных налоговых льгот - и доступна для заказа сейчас.

Обновленная Tesla Model S получила руль Knight Rider

Посмотреть все фото

Сейчас играет: Смотри: Новые Tesla Model S и X получают странный руль...

4:04

Садитесь за руль и узнавайте последние новости об автомобилях и обзоры, которые отправляются на ваш почтовый ящик два раза в неделю.

Рейтинговые модели и рейтинговые значения

Рейтинговые модели также известны как модели квалификации в PSA.Для импорта требуются рейтинговые модели, если вы хотите иметь возможность оценивать уровень навыков / сертификации, которыми обладает ресурс для этого конкретного навыка, т.е. ресурс X имеет значение «Опытный» в навыке «Гибкая методология». Для того, чтобы пользователь мог это сделать, требуются рейтинговые модели и рейтинговые значения. Рейтинговая модель - это «контейнерная запись», в которой хранятся различные значения, с помощью которых пользователь может оценивать ресурс с точки зрения навыка или сертификации.

Для успешного импорта рейтинговая модель должна содержать следующие поля:

  • Name * - название рейтинговой модели
  • Владелец * - владелец модели рейтинга, по умолчанию он будет на вас, но может быть изменен.
  • Мин. И Макс. Значение рейтинга * - минимальное и максимальное значения рейтинга, которые пользователь может присвоить ресурсу для навыка
  • Ratable Entity * - организация, которой будет присвоен рейтинг e.грамм. навыки (это поле становится доступным только для чтения после сохранения записи рейтинговой модели)

Пример рейтинговой модели

Пример рейтинговой модели, которая представляет собой матрицу навыков и содержит значения рейтинга в диапазоне от 1 до 4.

Важность рейтинговых моделей в PSA

    • Рейтинговые модели позволяют пользователю оценивать уровень квалификации ресурса для определенного навыка. Хотя значение рейтинга - это то, что будет связано с ресурсом и навыком, без модели рейтинга это было бы невозможно, поскольку модель оценки содержит значения.
    • Например, на приведенном ниже снимке экрана показаны значения рейтинга этой модели рейтинга по умолчанию, которые вы можете добавить к ресурсу для определенного навыка.

    • С моделями рейтинга и значениями рейтинга, настроенными в PSA, пользователь может фильтровать по этим значениям при поиске доступности ресурса или проверке наличия у ресурса необходимого набора навыков для проекта.

Технические характеристики

  • Эта сущность называется «Рейтинговая модель» в Dynamics 365.
  • Название схемы - ratingmodel
  • Рекомендуется создавать рейтинговые модели вручную, за исключением случаев, когда существует масса, которая маловероятна.

Значения рейтинга - это значения, которые могут быть дополнительно добавлены к характеристики ресурса, подлежащего резервированию. Когда навык назначается записываемой записи ресурса, значение рейтинга позволяет пользователю оценить уровень знаний ресурса для этого конкретного навыка, то есть значения рейтинга могут быть плохими, средними, хорошими и отличными.Следовательно, для такого навыка, как .NET, пользователь может назначить оба навыка доступному для бронирования ресурсу, но без значений рейтинга и рейтинговых моделей невозможно указать, имеет ли кто-то больший опыт или более высокий набор навыков для этого навыка, то есть вы можете у вас есть младший разработчик, который знает .NET с опытом работы около 8 месяцев, и вы бы оценили его как «хорошо» в .NET, но затем старшего разработчика, который работал с .NET более 10 лет. Модель рейтинга со значениями рейтинга позволит вам определить, что старший разработчик больше подходит для более жестких требований к ресурсам.

Пример значений рейтинга

Важность рейтинговых значений в PSA

    • Рейтинговые значения позволяют пользователям фильтровать по определенным уровням навыков при назначении ресурса проекту.

    • При настройке и назначении ресурсов значения рейтинга показывают уровень навыков или опыта, которыми обладает ресурс для этого конкретного навыка.

Технические характеристики

  • Эта сущность называется «Значение рейтинга» в Dynamics 365.
  • Имя схемы - значение рейтинга
  • Убедитесь, что ваши рейтинговые модели созданы, прежде чем добавлять рейтинговые значения.