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Paracosm: A Test Framework for Autonomous Driving Simulations
Rupak Majumdar
Aman Mathur
Marcus Pirron
Laura Stegner
Damien Zufferey
A Paracosm program consists of parameterized reactive components such as the test vehicle, the environment, road networks, other actors and their behaviors, and monitors. The test input generation scheme guarantees good coverage over the parameter space. The test scenario depicted here shows a test vehicle stopping for a jaywalking pedestrian.
Introduction
Building autonomous driving systems requires complex and intricate engineering effort. At the same time, ensuring their reliability and safety is an extremely difficult task. There are serious public safety and trust concerns1, aggravated by recent accidents involving autonomous cars2. Software in such vehicles combine well-defined tasks such as trajectory planning, steering, acceleration and braking, with underspecified tasks such as building a semantic model of the environment from raw sensor data and making decisions using this model. Unfortunately, these underspecified tasks are critical to the safe operation of autonomous vehicles. Therefore, testing in large varieties of realistic scenarios is the only way to build confidence in the correctness of the overall system.
Running real tests is a necessary, but slow and costly process. It is difficult to reproduce corner cases due to infrastructure and safety issues; one can neither run over pedestrians to demonstrate a failing test case, nor wait for specific weather and road conditions. Therefore, the automotive industry tests autonomous systems in virtual simulation environments. Simulation reduces the cost per test, and more importantly, gives precise control over all aspects of the environment, so as to test corner cases.
A major limitation of current tools is the lack of customizability: they either provide a GUI-based interface to design an environment piece-by-piece, or focus on bespoke pre-made environments. This makes the setup of varied scenarios difficult and time consuming. Though exploiting parametricity in simulation is useful and effective, the cost of environment setup, and navigating large parameter spaces, is quite high. Prior works have used bespoke environments with limited parametricity. More recently, programmatic interfaces have been proposed to make such test procedures more systematic. However, the simulated environments are largely still fixed, with no dynamic behavior.
A Paracosm program consists of parameterized reactive components such as the test vehicle, the environment, road networks, other actors and their behaviors, and monitors. The test input generation scheme guarantees good coverage over the parameter space. The test scenario depicted here shows a test vehicle stopping for a jaywalking pedestrian.
In this work, we present Paracosm, a programmatic interface that enables the design of parameterized environments and test cases. Test parameters control the environment and the behaviors of the actors involved. Paracosm supports various test input generation strategies, and we provide a notion of coverage for these. Rather than computing coverage over intrinsic properties of the system under test (which is not yet understood for neural networks ), our coverage criteria is over the space of test parameters. Figure 2 depicts the various parts of a Paracosm test. A Paracosm program represents a family of tests, where each instantiation of the program’s parameters is a concrete test case.
Paracosm is based on a synchronous reactive programming model. Components, such as road segments or cars, receive streams of inputs and produce streams of outputs over time. In addition, components have graphical assets to describe their appearance for an underlying visual rendering engine and physical properties for an underlying physics simulator. For example, a vehicle in Paracosm not only has code that reads in sensor feeds and outputs steering angle or braking, but also has a textured mesh representing its shape, position and orientation in 3D space, and a physics model for its dynamical behavior. A Paracosm configuration consists of a composition of several components. Using a set of system-defined components (road segments, cars, pedestrians, etc.) combined using expressive operations from the underlying reactive programming model, users can set up complex temporally varying driving scenarios. For example, one can build an urban road network with intersections, pedestrians and vehicular traffic, and parameterize both, environment conditions (lighting, fog), and behaviors (when a pedestrian crosses a street).
Streams in the world description can be left “open” and, during testing, Paracosm automatically generates sequences of values for these streams. We use a coverage strategy based on $k$-wise combinatorial coverage for discrete variables and dispersion for continuous variables. Intuitively, $k$-wise coverage ensures that, for a programmer-specified parameter $k$, all possible combinations of values of any $k$ discrete parameters are covered by tests. Low dispersion ensures that there are no “large empty holes” left in the continuous parameter space. Paracosm uses an automatic test generation strategy that offers high coverage based on random sampling over discrete parameters and deterministic quasi-Monte Carlo methods for continuous parameters.
Like many of the projects referenced before, our implementation performs simulations inside a game engine. However, Paracosm configurations can also be output to the OpenDRIVE format for use with other simulators, which is more in-line with the current industry standard. We demonstrate through various case studies how Paracosm can be an effective testing framework for both qualitative properties (crash) and quantitative properties (distance maintained while following a car, or image misclassification).
Our main contributions are the following:
We present a programmable and expressive framework for programmatically modeling complex and parameterized scenarios to test autonomous driving systems. Using Paracosm one can specify the environment’s layout, behaviors of actors, and expose parameters to a systematic testing infrastructure.
We define a notion of test coverage based on combinatorial $k$-wise coverage in discrete space and low dispersion in continuous space. We show a test generation strategy based on fuzzing that theoretically guarantees good coverage.
We demonstrate empirically that our system is able to express complex scenarios and automatically test autonomous driving agents and find incorrect behaviors or degraded performance.
Paracosm through Examples
We now provide a walkthrough of Paracosm through a testing example. Suppose we have an autonomous vehicle to test. Its implementation is wrapped into a parameterized class:
[numbers=none, basicstyle=\small\ttfamily]
AutonomousVehicle(start, model, controller) {
void run(...) {... } }
where the model ranges over possible car models (appearance, physics), and the controller implements an autonomous controller. The goal is to test this class in many different driving scenarios, including different road networks, weather and light conditions, and other car and pedestrian traffic. We show how Paracosm enables writing such tests as well as generate test inputs automatically.
A test configuration consists of a composition of reactive objects. The following is an outline of a test configuration in Paracosm, in which the autonomous vehicle drives on a road with a pedestrian wanting to cross. We have simplified the API syntax for the sake of clarity and omit the enclosing Test class. In the code segments, we use ‘:’ for named arguments.
// Test parameters
light = VarInterval(0.2, 1.0) // value in [0.2, 1.0]
nlanes = VarEnum({2,4,6}) // value is 2, 4 or 6
// Description of environment
w = World(light:light, fog:0)
// Create a road segment
r = StraightRoadSegment(len:100, nlanes:nlanes)
// The autonomous vehicle controlled by the SUT
v = AutonomousVehicle(start:...,model:...,controller:...)
// Some other actor(s)
p = Pedestrian(start:.., model:...,...)
// Monitor to check some property
c = CollisionMonitor(v)
// Place elements in the world
run_test(env: {w, r, v, p}, test_params: {light, nlanes}, monitors: {c}, iterations: 100)
An instantiation of the reactive objects in the test configuration gives a scene—all the visual elements present in the simulated world. A test case provides concrete inputs to each “open” input stream in a scene. A test case determines how the scene evolves over time: how the cars and pedestrians move and how environment conditions change. We go through each part of the test configuration in detail below.
Reactive Objects.
The core abstraction of Paracosm is a reactive object. Reactive objects capture geometric and graphical features of a physical object, as well as their behavior over time. The behavioral interface for each reactive object has a set of input streams and a set of output streams. The evolution of the world is computed in steps of fixed duration which corresponds to events in a predefined tick stream. For streams that correspond to physical quantities updated by the physics simulator, such as position and speeds of cars, etc., appropriate events are generated by the underlying physics simulator.
Input streams provide input values from the environment over time; output streams represent output values computed by the object. The object’s constructor sets up the internal state of the object. An object is updated by event triggered computations. Paracosm provides a set of assets as base classes. Autonomous driving systems naturally fit reactive programming models. They consume sensor input streams and produce actuator streams for the vehicle model. We differentiate between static environment reactive objects (subclassing Geometric) and dynamic actor reactive objects (subclassing Physical). Environment reactive objects represent “static” components of the world, such as road segments, intersections, buildings or trees, and a special component called the world. Actor reactive objects represent components with “dynamic” behavior: vehicles or pedestrians. The world object is used to model features of the world such as lighting or weather conditions. Reactive objects can be composed to generate complex assemblies from simple objects. The composition process can be used to connect static components structurally–such as two road segments connecting at an intersection. Composition also connects the behavior of an object to another by binding output streams to input streams. At run time, the values on that input stream of the second object are obtained from the output values of the first. Composition must respect geometric properties—the runtime system ensures that a composition maintains invariants such as no intersection of geometric components. We now describe the main features in Paracosm, centered around the test configuration above.
Test Parameters.
Using test variables, we can have general, but constrained streams of values passed into objects. Our automatic test generator can then pick values for these variables, thereby leading to different test cases (see Figure 3). There are two types of parameters: continuous (VarInterval) and discrete (VarEnum). In the example presented, light (light intensity) is a continuous test parameter and nlanes (number of lanes) is discrete.
World.
The World is a pre-defined reactive object in Paracosm with a visual representation responsible for atmospheric conditions like the light intensity, direction and color, fog density, etc. The code segment
w = World(light:light, fog:0)
parameterizes the world using a test variable for light and sets the fog density to a constant (0).
Reactive streams represented by a marble diagram. A change in the value of test parameters nlanes or light changes the environment, and triggers a change in the corresponding sensor (output) stream camera.
Road Segments.
In our example, StraightRoadSegment was parameterized with the number of lanes. In general, Paracosm provides the ability to build complex road networks by connecting primitives of individual road segments and intersections. (A detailed example is presented in the Appendices.)
It may seem surprising that we model static scene components such as roads as reactive objects. This serves two purposes. First, we can treat the number of lanes in a road segment as a constant input stream that is set by the test case, allowing parameterized test cases. Second, certain features of static objects can also change over time. For example, the coefficient of friction on a road segment may depend on the weather condition, which can be a function of time.
Autonomous Vehicles & System Under Test (SUT).
AutonomousVehicle, as well as other actors, extends the Physical class (which in turn subclasses Geometric). This means that these objects have a visual as well as a physical model. The visual model is essentially a textured 3D mesh. The physical model contains properties such as mass, moments of inertia of separate bodies in the vehicle, joints, etc. This is used by the physics simulator to compute the vehicle’s motion in response to external forces and control input. In the following code segment, we instantiate and place our test vehicle on the road:
v = AutonomousVehicle(start:r.onLane(1, 0.1), model:CarAsset(...), controller:MyController(...))
The start parameter “places” the vehicle in the world (in relative coordinates). The model parameter provides the implementation of the geometric and physical model of the vehicle. The controller parameter implements the autonomous controller under test. The internals of the controller implementation are not important; what is important is its interface (sensor inputs and the actuator outputs). These determine the input and output streams that are passed to the controller during simulation. For example, a typical controller can take sensor streams such as image streams from a camera as input and produce throttle and steering angles as outputs. The Paracosm framework “wires” these streams appropriately. For example, the rendering engine determines the camera images based on the geometry of the scene and the position of the camera and the controller outputs are fed to the physics engine to determine the updated scene. Though simpler systems like openpilot use only a dashboard-mounted camera, autonomous vehicles can, in general, mix cameras at various mount points, LiDARs, radars, and GPS. Paracosm can emulate many common types of sensors which produce streams of data. It is also possible to integrate new sensors, which are not supported out-of-the-box, by implementing them using the game engine’s API.
Other Actors.
A test often involves many actors such as pedestrians, and other (non-test) vehicles. Apart from the standard geometric (optionally physical) properties, these can also have some pre-programmed behavior. Behaviors can either be only dependent on the starting position (say, a car driving straight on the same lane), or be dynamic and reactive, depending on test parameters and behaviors of other actors. In general, the reactive nature of objects enables complex scenarios to be built. For example, here, we specify a simple behavior of a pedestrian crossing a road. The pedestrian starts crossing the road when a car is a certain distance away. In the code segments below, we use ‘_’ as shorthand for a lamdba expression, i.e., “f(_)” is the same as “x => f(x)”.
[numbers=none, basicstyle=\small\ttfamily]
Pedestrian(value start, value target, carPos, value dist, value speed) extends Geometric {
... // Initialization
// Generate an event when the car gets close
trigger = carPos.Filter( abs(_ - start) < dist )
// target location reached
done = pos.Filter( _ == target )
// Walk to the target after trigger fires
tick.SkipUntil(trigger).TakeUntil(done).foreach(... /* walk with given speed */ )
}
Monitors and Test Oracles.
Paracosm provides an API to provide qualitative and quantitative temporal specifications. For instance, in the following example, we check that there is no collision and ensure that the collision was not trivially avoided because our vehicle did not move at all.
[numbers=none, basicstyle=\small\ttfamily]
// no collision
CollisionMonitor(AutonomousVehicle v) extends Monitor {
assert(v.collider.IsEmpty()) }
// cannot trivially pass the test by staying put
DistanceMonitor(AutonomousVehicle v, value minD) extends Monitor {
pOld = v.pos.Take(1).Concat(v.pos)
D = v.pos.Zip(pOld).Map( abs(_ - _) ).Sum()
assert(D >= minD)
}
The ability to write monitors which read streams of system-generated events provides an expressive framework to write temporal properties, something that has been identified as a major limitation of prior tools. Monitors for metric and signal temporal logic specifications can be encoded in the usual way.
Systematic Testing of Paracosm Worlds
Test Inputs and Coverage
Worlds in Paracosm directly describe a parameterized family of tests. The testing framework allows users to specify various strategies to generate input streams for both, static, and dynamic reactive objects in the world.
Test Cases.
A test of duration $T$ executes a configuration of reactive objects by providing inputs to every open input stream in the configuration for $T$ ticks. The inputs for each stream must satisfy const parameters and respect the range constraints from VarInterval and VarEnum. The runtime system manages the scheduling of inputs and pushing input streams to the reactive objects. Let $\mathsf{In}$ denote the set of all input streams, and $\mathsf{In} = \mathsf{In}_D \cup \mathsf{In}_C$ denote the partition of $\mathsf{In}$ into discrete streams and continuous streams respectively. Discrete streams take their value over a finite, discrete range; for example, the color of a car, the number of lanes on a road segment, or the position of the next pedestrian (left/right) are discrete streams. Continuous streams take their values in a continuous (bounded) interval. For example, the fog density or the speed of a vehicle are examples of continuous streams.
Coverage.
In the setting of autonomous vehicle testing, one often wants to explore the state space of a parameterized world to check “how well” an autonomous vehicle works under various situations, both qualitatively and quantitatively. Thus, we now introduce a notion of coverage. Instead of structural coverage criteria such as line or branch coverage, our goal is to cover the parameter space. In the following, for simplicity of notation, we assume that all discrete streams take values from ${\{ 0,1 \}}$, and all continuous streams take values in the real interval $[0,1]$. Any input stream over bounded intervals—discrete or continuous—can be encoded into such streams. For discrete streams, there are finitely many tests, since each co-ordinate is Boolean and there is a fixed number of co-ordinates. One can define the coverage as the fraction of the number of vectors tested to the total number of vectors. Unfortunately, the total number of vectors is very high: if each stream is constant, then there are already $2^{n}$ tests for $n$ streams. Instead, we consider the notion of $k$-wise testing from combinatorial testing. In $k$-wise testing, we fix a parameter $k$, and ask that every interaction between every $k$ elements is tested. Let us be more precise. Suppose that a test vector has $N$ co-ordinates, where each co-ordinate can get the value $0$ or $1$. A set of tests $A$ is a $k$-wise covering family if for every subset ${\{ i_1, i_2,\ldots, i_k \}} \subseteq {\{ 1,\ldots, N \}}$ of co-ordinates and every vector $v\in {\{ 0,1 \}}^k$, there is a test $t\in A$ whose restriction to the $i_1,\ldots, i_k$ is precisely $v$.
For continuous streams, the situation is more complex: since any continuous interval has infinitely many points, each corresponding to a different test case, we cannot directly define coverage as a ratio (the denominator will be infinite). Instead, we define coverage using the notion of dispersion. Intuitively, dispersion measures the largest empty space left by a set of tests. We assume a (continuous) test is a vector in $[0,1]^N$: each entry is picked from the interval $[0,1]$ and there are $N$ co-ordinates. Dispersion over $[0,1]^N$ can be defined relative to sets of neighborhoods, such as $N$-dimensional balls or axis-parallel rectangles. Let us define ${\mathcal{B}}$ to be the family of $N$-dimensional axis-parallel rectangles in $[0,1]^N$, our results also hold for other notions of neighborhoods such as balls or ellipsoids. For a neighborhood $B\in{\mathcal{B}}$, let $\mathit{vol}(B)$ denote the volume of $B$. Given a set $A \subseteq [0,1]^N$ of tests, we define the dispersion as the largest volume neighborhood in ${\mathcal{B}}$ without any test: $$\mathsf{dispersion}(A) = \sup{\{ \mathrm{vol}(B) \mid B\in{\mathcal{B}}\mbox{ and } A \cap B = \emptyset \}}$$ A lower dispersion means better coverage.
Let us summarize. Suppose that a test vector consists of $N_D$ discrete co-ordinates and $N_C$ continuous co-ordinates; that is, a test is a vector $(t_D, t_C)$ in ${\{ 0,1 \}}^{N_D} \times [0, 1]^{N_C}$. We say a set of tests $A$ is $(k, \varepsilon)$-covering if
1. for each set of $k$ co-ordinates ${\{ i_1,\ldots, i_k \}} \subseteq {\{ 1,\ldots, N_D \}}$ and each vector $v\in {\{ 0,1 \}}^k$, there is a test $(t_D, t_C) \in {\{ 0,1 \}}^{N_D} \times [0,1]^{N_C}$ such that the restriction of $t_D$ to the co-ordinates $i_1,\ldots, i_k$ is $v$; and
2. for each $(t_D, t_C)\in A$, the set ${\{ t_C \mid (t_D, t_C)\in A \}}$ has dispersion at most $\epsilon$.
Test Generation
The goal of our default test generator is to maximize $(k, \epsilon)$ for programmer-specified number of test iterations or ticks.
$k$-Wise Covering Family.
One can use explicit construction results from combinatorial testing to generate $k$-wise covering families. However, a simple way to generate such families with high probability is random testing. The proof is by the probabilistic method (see also ). Let $A$ be a set of $2^k(k \log N - \log \delta)$ uniformly randomly generated ${\{ 0,1 \}}^N$ vectors. Then $A$ is a $k$-wise covering family with probability at least $1-\delta$.
Low Dispersion Sequences.
It is tempting to think that uniformly generating vectors from $[0,1]^N$ would similarly give low dispersion sequences. Indeed, as the number of tests goes to infinity, the set of randomly generated tests has dispersion $0$ almost surely. However, when we fix the number of tests, it is well known that uniform random sampling can lead to high dispersion ; in fact, one can show that the dispersion of $n$ uniformly randomly generated tests grows asymptotically as $O((\log \log n/n)^{\frac{1}{2}})$ almost surely. Our test generation strategy is based on deterministic quasi-Monte Carlo sequences, which have much better dispersion properties, asymptotically of the order of $O(1/n)$, than the dispersion behavior of uniformly random tests. There are many different algorithms for generating quasi-Monte Carlo sequences deterministically (see, e.g., ). We use Halton sequences. For a given $\epsilon$, we need to generate $O(\frac{1}{\epsilon})$ inputs via Halton sampling. In Section 4.2, we compare uniform random and Halton sampling.
Cost Functions and Local Search.
In many situations, testers want to optimize parameter values for a specific function. A simple example of this is finding higher-speed collisions, which intuitively, can be found in the vicinity of test parameters that already result in high-speed collisions. Another, slightly different case is (greybox) fuzzing, for example, finding new collisions using small mutations on parameter values that result in the vehicle narrowly avoiding a collision. Our test generator supports such quantitative objectives and local search. A quantitative monitor evaluates a cost function on a run of a test case. Our test generation tool generates an initial, randomly chosen, set of test inputs. Then, it considers the scores returned by the Monitor on these samples, and performs a local search on samples with the highest/lowest scores to find local optima of the cost function.
Implementation and Tests
Runtime System and Implementation
Paracosm uses the Unity game engine to render visuals, do runtime checks and simulate physics (via PhysX ). Reactive objects are built on top of UniRx, an implementation of the popular Reactive Extensions framework. The game engine manages geometric transformations of 3D objects and offers easy to use abstractions for generating realistic simulations. Encoding behaviors and monitors, management of 3D geometry and dynamic checks are implemented using the game engine interface.
A simulation in Paracosm proceeds as follows. A test configuration is specified as a subclass of the EnvironmentProgramBaseClass. Tests are run by invoking the run_test method, which receives as input the reactive objects that should be instantiated in the world as well as additional parameters relating to the test. The run_test method runs the tests by first initializing and placing the reactive objects in the scene using their 3D mesh (if they have one) and then invoking a reactive engine to start the simulation. The system under test is run in a separate process and connects to the simulation. The simulation then proceeds until the simulation completion criteria is met (a time-out or some monitor event).
Output to Standardized Testing Formats.
There have been recent efforts to create standardized descriptions of tests in the automotive industry. The most relevant formats are OpenDRIVE and OpenSCENARIO(only recently finalized). OpenDRIVE describes road structures, and OpenSCENARIO describes actors and their behavior. Paracosm currently supports outputs to OpenDRIVE. Due to the static nature of the specification format, a different file is generated for each test iteration/configuration.
Evaluation
We evaluate Paracosm with respect to the following research questions (RQs):
RQ 1: Does Paracosm’s programmatic interface enable the easy design of test environments and worlds?
RQ 2: Do the test input generation strategies discussed in Section 3 effectively explore the parameter space?
RQ 3: Can Paracosm help uncover poor performance or bad behavior of the SUT in common autonomous driving tasks?
Methodology.
To answer RQ 1, we develop three independent environments rich with visual features and other actors, and use the variety generated with just a few lines of code as a proxy for ease of design. To answer RQ 2, we use coverage maximizing strategies for test inputs to all the three environments/case studies. We also use and evaluate cost functions and local search based methods. To answer RQ 3, we test various neural network based systems and demonstrate how Paracosm can help uncover problematic scenarios. A summary of the case studies presented here is available in Table [tab:case_study_summary]. In the Appendices, we present more case studies, specifically experiments on many pre-trained neural networks, busy urban environments and studies exploiting specific testing features of Paracosm.
[tab:case_study_summary]
An overview of our case studies. Note that even though the Adaptive Cruise Control study has 2 discrete parameters, we calculate k-wise coverage for 3 as the 2 parameters require 3 bits for representation.
Road segmentation Jaywalking pedestrian Adaptive Cruise Control
SUT VGGNet CNN NVIDIA CNN NVIDIA CNN
Training 191 images 403 image & car control samples 1034 image & car control samples
Test params 3 discrete 2 continuous 3 continuous, 2 discrete
Test iters 100 100, 15s timeout 100, 15s timeout
Monitor Ground truth Scored Collision Collision & Distance
Coverage $k = 3$ with probability $\sim 1$ $\epsilon = 0.041$ $\epsilon = 0.043$, $k = 3$ with probability $\sim 1$
Case Studies
Road segmentation
[fig:road_seg_training]
[fig:road_seg_test]
[fig:road_seg]
[tab:kittiseg_summary]
Summary of results of the road segmentation case study. Each combination of parameter values is presented separately, with the parameter values used for training in bold. We report the SUT’s average true positive rate (% of pixels corresponding to the road that are correctly classified) and false positive rate (% of pixels that are not road, but incorrectly classified as road).
# lanes # cars Lighting # test iters True positive (%) False positive (%)
2 5 Noon 12 70% 5.1%
2 5 Evening 14 53.4% 22.4%
2 0 Evening 12 51.4% 18.9%
2 0 Noon 12 71.3% 6%
4 5 Evening 10 60.4% 7.1%
4 5 Noon 16 68.5% 20.2%
4 0 Evening 13 51.5% 7.1%
4 0 Noon 11 83.3% 21%
Using Paracosm’s programmatic interface, we design a long road segment with several vehicles. The vehicular behavior is to drive on their respective lanes with a fixed maximum velocity. The test parameters are the number of lanes ($\{2,\: 4\}$), number of cars in the environment ($\{0,\: 5\}$) and light conditions ($\{Noon,\: Evening\}$). Noon lighting is much brighter than the evening. The direction of lighting is also the opposite. We test a deep CNN called VGGNet, that is known to perform well on several image segmentation benchmarks. The task is road segmentation, i.e., given a camera image, identifying which pixels correspond to the road. The network is trained on 191 dashcam images captured in the test environment with fixed parameters ($2$ lanes, $5$ cars, and $Noon$ lighting), recorded at the rate of one image every $1/10^{th}$ second, while manually driving the vehicle around (using a keyboard). We test on 100 images generated using Paracosm’s default test generation strategy (uniform random sampling for discrete parameters). Table [tab:kittiseg_summary] summarizes the test results. Tests with parameter values far away from the training set are observed to not perform so well. As depicted in Figure [fig:road_seg], this happens because varying test parameters can drastically change the scene.
Jaywalking pedestrian.
[tbl:ped_crossing]
Results for the jaywalking pedestrian case study.
Testing strategy Dispersion ( $\epsilon$) % fail Max. collision
Random 0.092 $7\%$ 10.5 m/s
Halton 0.041 $10\%$ 11.3 m/s
Random+opt/collision 0.109 $13\%$ 11.1 m/s
Halton+opt/collision 0.043 $20\%$ 11.9 m/s
Random+opt/almost failing 0.126 $13\%$ 10.5 m/s
Halton+opt/almost failing 0.043 $13\%$ 11.4 m/s
We now test over the environment presented in Section 2. The environment consists of a straight road segment and a pedestrian. The pedestrian’s behavior is to cross the road at a specific walking speed when the autonomous vehicle is a specific distance away. The walking speed of the pedestrian and the distance of the autonomous vehicle when the pedestrian starts crossing the road are test parameters. The SUT is a CNN based on NVIDIA’s behavioral cloning framework. It takes camera images as input, and produces the relevant steering angle or throttle control as output. The SUT is trained on 403 samples obtained by driving the vehicle manually and recording the camera and corresponding control data. The training environment has pedestrians crossing the road at various time delays, but always at a fixed walking speed (1 m/s). In order to evaluate RQ 2 completely, we evaluate the default coverage maximizing sampling approach, as well as explore two quantitative objectives: first, maximizing the collision speed, and second, finding new failing cases around samples that almost fail. For the default approach, the CollisionMonitor as presented in Section 2 is used. For the first quantitative objective, this CollisionMonitor’s code is prepended with the following calculation:
// Score is speed of car at time of collision
coll_speed = v.speed.CombineLatest(v.collider, (s,c) => s).First()
The score coll_speed is used by the test generator for optimization. For the second quantitative objective, the CollisionMonitor is modified to give high scores to tests where the distance between the autonomous vehicle and pedestrian is very small:
[numbers=none, basicstyle=\small\ttfamily]
CollisionMonitor(AutonomousVehicle v, Pedestrian p) extends Monitor {
minDist = v.pos.Zip(p.pos).Map(1/abs(_-_)).Min()
coll_score = v.collider.Map(0)
// Score is either 0 (collision) or 1/minDist
score = coll_score.DefaultIfEmpty(minDist)
assert(v.collider.IsEmpty())
}
We evaluate the following test input generation strategies:
Random sampling
Halton sampling,
Random or Halton sampling with local search for the two quantitative objectives.
We run 100 iterations of each strategy with a 15 second timeout. For random or Halton sampling, we sample 100 times. For the quantitative objectives, we first generate 85 random or Halton samples, then choose the top 5 scores, and finally run 3 simulated annealing iterations on each of these 5 configurations. Table [tbl:ped_crossing] presents results from the various test input generation strategies. Clearly, Halton sampling offers the lowest dispersion (highest coverage) over the parameter space. This can also be visually confirmed from the plot of test parameters (Figure [fig:Pedestrian_halton_100]). There are no big gaps in the parameter space. Moreover, we find that test strategies optimizing for the first objective are successful in finding more collisions with higher speeds. As these techniques perform simulated annealing repetitions on top of already failing tests, they also find more failing tests overall. Finally, test strategies using the second objective are also successful in finding more (newer) failure cases than simple Random or Halton sampling.
Random sampling (no opt.)
[fig:Pedestrian_rand_100]
Random + opt. / maximizing collision.
[fig:Pedestrian_rand_sa]
Random + opt. / almost failing.
[fig:Pedestrian_random_fuzzing]
Halton sampling (no opt.)
[fig:Pedestrian_halton_100]
Halton + opt. / maximizing collision.
[fig:Pedestrian_halton_sa]
Halton + opt. / almost failing.
[fig:Pedestrian_halton_fuzzing]
Adaptive Cruise Control.
Initial offset (X-axis) vs. max. speed (Y-axis).
[fig:ACC_OffsetvSpeed]
Initial offset (X-axis) vs. fog density (Y-axis).
[fig:ACC_OffsetvFog]
Max. speed (X-axis) vs. fog density (Y-axis).
[fig:ACC_SpeedvFog]
[tbl:acc_results]
Parameterized test on Adaptive Cruise Control, separated for each value of discrete parameters, and low and high values of continuous parameters. A test passes if there are no collisions and no inactivity (the overall distance moved by the test vehicle is more than 5 m. The average offset (in m) maintained by the test vehicle to the lead car (for passing tests) is also presented.
(r)2-3(r)4-7 (r)8-9(r)10-11(r)12-13 2 4 Black Red Yellow Blue $< 24$ $\geq 24$ $< 5.5$ $\geq 5.5$ $< 0.5$ $\geq 0.5$
Test iters 54 46 24 22 27 27 51 49 52 48 51 49
Collisions 7 7 3 3 6 2 6 8 8 6 12 0
Inactivity 12 4 4 4 6 2 9 7 9 7 1 15
Offset (m) 42.4 43.4 46.5 48.1 39.6 39.1 33.7 52.7 38.4 47.4 36.5 49.8
We now create and test in an environment with our test vehicle following a car (lead car) on the same lane. The lead car’s behavior is programmed to drive on the same lane as the test vehicle, with a certain maximum speed. This is a very typical driving scenario that engineers test their implementations on. We use $5$ test parameters: the initial lead of the lead car to the test vehicle ($[8 \: m,\: 40 \: m]$), the lead car’s maximum speed ($[3 \: m/s,\: 8 \: m/s]$), density of fog3 in the environment ($[0,1]$), number of lanes on the road ($\{2,\: 4\}$), and color of the lead car ($\{Black, \: Red, \: Yello, \: Blue\}$). We use both, CollisionMonitor4 and DistanceMonitor, as presented in Section 2. A test passes if there is no collision and the autonomous vehicle moves atleast 5 m during the simulation duration (15 s).
We use Paracosm’s default test generation strategy, i.e., Halton sampling for continuous parameters and Random sampling for discrete parameters (no optimization or fuzzing). The SUT is the same CNN as in the previous case study. It is trained on 1034 training samples, which are obtained by manually driving behind a red lead car on the same lane of a 2-lane road with the same maximum velocity (5.5 m/s) and no fog.
The results of this case study are presented in Table [tbl:acc_results]. Looking at the discrete parameters, the number of lanes does not seem to contribute towards a risk of collision. Surprisingly, though the training only involves a Red lead car, the results appear to be the best for a Blue lead car. Moving on to the continuous parameters, the fog density appears to have the most significant impact on test failures (collision or vehicle inactivity). In the presence of dense fog, the SUT behaves pessimistically and does not accelerate much (thereby causing a failure due to inactivity). These are all interesting and useful metrics about the performance of our SUT. Plots of the results projected on to continuous parameters are presented in Figure [fig:ACC].
Results and Analysis
We now summarize the results of our evaluation with respect to our RQs:
RQ 1: All the three case studies involve varied, rich and dynamic environments. They are representative of tests engineers would typically want to do, and we parameterize many different aspects of the world and the dynamic behavior of its components. These designs are at most $70$ lines of code. This provides confidence in Paracosm’s ability of providing an easy interface for the design of realistic test environments.
RQ 2: Our default test generation strategies are found to be quite effective at exploring the parameter space systematically, eliminating large unexplored gaps, and at the same time, successfully identifying problematic cases in all the three case studies. The jaywalking pedestrian study demonstrates that optimization and local search are possible on top of these strategies, and are quite effective in finding the relevant scenarios. The adaptive cruise control study tests over $5$ parameters, which is more than most related works, and even guarantees good coverage of this parameter space. Therefore, it is amply clear that Paracosm’s test input generation methods are useful and effective.
RQ 3: The road segmentation case study uses a well-performing neural network for object segmentation, and we are able to detect degraded performance for automatically generated test inputs. Whereas this study focuses on static image classification, the next two, i.e., the jaywalking pedestrian and the adaptive cruise control study uncover poor performance on simulated driving, using a popular neural network architecture for self driving cars. Therefore, we can safely conclude that Paracosm can find bugs in various different kinds of systems related to autonomous driving.
Threats to Validity
The internal validity of our experiments depends on having implemented our system correctly and, more importantly, trained and used the neural networks considered in the case studies correctly. For training the networks, we followed the available documentation and inspected our examples to ensure that we use an appropriate training procedure. We watched some test runs and replays of tests we did not understand. Furthermore, our implementation logs events and we also capture images, which allow us to check a large number of tests.
In terms of threats to external validity, the biggest challenge in this project has been finding systems that we can easily train and test in complex driving scenarios. Publicly available systems have limited capabilities and tend to be brittle. Many networks trained on real world data do not work well in simulation. We therefore re-train these networks in simulation. An alternative is to run fewer tests, but use more expensive and visually realistic simulations. Our test generation strategy maximizes coverage, even when only a few test iterations can be performed due to high simulation cost.
Related Work
Traditionally, test-driven software development paradigms have advocated testing and mocking frameworks to test software early and often. Mocking frameworks and mock objects allow programmers to test a piece of code against an API specification. Typically, mock objects are stubs providing outputs to explicitly provided lists of inputs of simple types, with little functionality of the actual code. Thus, they fall short of providing a rich environment for autonomous driving. Paracosm can be seen as a mocking framework for reactive, physical systems embedded in the 3D world. Our notion of constraining streams is inspired by work on declarative mocking.
Testing Cyber-Physical Systems.
There is a large body of work on automated test generation tools for cyber-physical systems through heuristic search of a high-dimensional continuous state space. While much of this work has focused on low-level controller interfaces rather than the system level, specification and test generation techniques arising from this work—for example, the use of metric and signal temporal logics or search heuristics—can be adapted to our setting. More recently, test generation tools have started targeting autonomous systems under a simulation-based semantic testing framework similar to ours. In most of these works, visual scenarios are either fixed by hand, or are constrained due to the model or coverage criteria. These analyses are shown to be preferable to the application of random noise on the input vector. Additionally, a simulation-based approach filters benign misclassifications from misclassifications that actually lead to bad or dangerous behavior. Our work extends this line of work and provides an expressive language to design parameterized environments and tests. AsFault uses random search and mutation for procedural generation of road networks for testing. AC3R reconstructs test cases from accident reports.
To address problems of high time and infrastructure cost of testing autonomous systems, several simulators have been developed. The most popular is Gazebo for the ROS robotics framework. It offers a modular and extensible architecture, however falls behind on visual realism and complexity of environments that can be generated with it. To counter this, game engines are used. Popular examples are TORCS, CARLA, and AirSim Modern game engines and support creation of realistic urban environments. Though they enable visually realistic simulations and enable detection of infractions such as collisions, the environments themselves are difficult to design. Designing a custom environment involves manual placement of road segments, buildings, and actors (as well as their properties). Performing many systematic tests is therefore time-consuming and difficult. While these systems and Paracosm share the same aims and much of the same infrastructure, Paracosm focuses on procedural design and systematic testing, backed by a relevant coverage criteria.
Adversarial Testing.
Adversarial examples for neural networks introduce perturbations to inputs that cause a classifier to classify “perceptually identical” inputs differently. Much work has focused on finding adversarial examples in the context of autonomous driving as well as on training a network to be robust to perturbations. Tools such as DeepXplore, DeepTest, DeepGauge, and SADL define a notion of coverage for neural networks based on the number of neurons activated during tests compared against the total number of neurons in the network and activation during training. However, these techniques focus mostly on individual classification tasks and apply 2D transformations on images. In comparison, we consider the closed-loop behavior of the system and our parameters directly change the world rather than apply transformations post facto. We can observe, over time, that certain vehicles are not detected, which is more useful to testers than a single misclassification. Furthermore, it is already known that structural coverage criteria may not be an effective strategy for finding errors in classification. We use coverage metrics on the test space, rather than the structure of the neural network. Alternately, there are recent techniques to verify controllers implemented as neural networks through constraint solving or abstract interpretation. While these tools do not focus on the problem of autonomous driving, their underlying techniques can be combined in the test generation phase for Paracosm.
Future Work and Conclusion
Deploying autonomous systems like self-driving cars in urban environments raises several safety challenges. The complex software stack processes sensor data, builds a semantic model of the surrounding world, makes decisions, plans trajectories, and controls the car. The end-to-end testing of such systems requires the creation and simulation of whole worlds, with different tests representing different world and parameter configurations. Paracosm tackles these problems by
enabling procedural construction of diverse scenarios, with precise control over elements like layout roads, physical and visual properties of objects, and behaviors of actors in the system, and
using quasi-random testing to obtain good coverage over large parameter spaces.
In our evaluation, we show that Paracosm enables easy design of environmnents and automated testing of autonomous agents implemented using neural networks. While finding errors in sensing can be done with only a few static images, we show that Paracosm also enables the creation of longer test scenarios which exercise the controller’s feedback on the environment. Our case studies focused on qualitative state space exploration. In future work, we shall perform quantitative statistical analysis to understand the sensitivity of autonomous vehicle behavior on individual parameters.
In the future, we plan to extend Paracosm’s testing infrastructure to also aid in the training of deep neural networks that require large amounts of high quality training data. For instance, we show that small variations in the environment result in widely different results for road segmentation. Generating data is a time consuming and expensive task. Paracosm can easily generate labelled data for static images. For driving scenarios, we can record a user manually driving in a parameterized Paracosm environment and augment this data by varying parameters that should not impact the car’s behavior. For instance, we can vary the color of other cars, positions of pedestrians who are not crossing, or even the light conditions and sensor properties (within reasonable limits).
Acknowledgements
This research was funded in part by the Deutsche Forschungsgemeinschaft project 389792660-TRR 248 and by the European Research Council under the Grant Agreement 610150 (ERC Synergy Grant ImPACT).
In these Appendices to the main paper, we present additional case studies performed using Paracosm. We also provide additional description and a code sample for connection and composition of road elements, and a sample output to OpenDRIVE.
Testing networks trained on standard datasets
Many autonomous driving systems have on-board components for computer vision tasks like road segmentation, traffic light and traffic sign classification, vehicle detection, and optical flow. In the following tests, instead of training the SUT (a deep neural network) inside our simulation environment, we test components trained on real world datasets. We present results for road detection and vehicle detection.
Test environment.
For the tests, we designed a highly parameterized environment using Paracosm’s programmatic interface. The environment consisted of 4 StraightRoadSegments connected by a CrossIntersection.
The test has three discrete parameters and three continuous parameters:
The number of lanes is either $2$ or $4$ (discrete).
The light condition corresponds to a morning, noon, or an evening drive (discrete).
The number of other cars on the road ranges from $2$ to $9$ (discrete).
The camera focal length is in the $[18,22]$ mm interval (continuous).
The height of the mounting point of the camera varies from $1.9$m to $2.2$m (continuous).
Finally, the camera looks slightly down with a pitch angle between $-10$ and $-12$ degrees (continuous).
Many of our parameters correspond to the vehicle’s camera. These were chosen because in preliminary tests, small perturbations to the camera’s properties led to drastically different results (see Figure [fig:focal_width_rd]). We perform 100 test iterations using Paracosm’s default test generation scheme.
[fig:focal10]
[fig:focal34]
[fig:focal_width_rd]
Road segmentation.
The SUTs here take RGB images as input and return those pixels that are estimated to be a part of the road. We tested:
the convolutional neural network from Simonyan and Zisserman (popular as VGGNet),
Multinet from Teichmann, Weber et al., a top performer on the KITTI Road Estimation Benchmark, and
the fully convolutional network by Long, Shelhamer and Darrell,
All three are trained on the KITTI road segmentation dataset (289 images). The first and third networks do not have a name, so we use initials of the authors’ names, SZ and LSD, respectively. Figure [fig:focal_graph] shows the results for the 100 test iterations ($x$-axis). We plot results in the order in which the tests were performed. The $y$-axis shows the percentage of the “ground truth” road identified as road by the method. A cursory look did not reveal any correlation between road segmentation performance and parameter choice. We observe that SZ is the best performer overall. What is quite striking is the results of LSD: in these tests, it either performs well, or not at all. Except for the poorly performing examples of LSD, false positives are not an issue, generally. Our hypothesis is that the networks do not generalize sufficiently from the limited training data and images that are too different from training lead to poor results.
Road segmentation results (% of the ground truth).
[fig:focal_graph]
[fig:car_detection]
Vehicle detection rates for the two SUTs.
Vehicle detection.
The SUTs here take RGB images as input and return bounding boxes around pixels that correspond to vehicles. Figure [fig:car_detection] shows an example of a vehicle detection system’s output. To detect other vehicles in the vicinity of the autonomous car, we used:
the single shot multibox detector (SSD), a deep neural network, trained with the Pascal Object Recognition Database Collection,
Multinet like in the previous experiment.
Figure 4 summarizes the results. The results are again in the order of the tests. In this experiment, we did not observe any false positives. Overall, Multinet performs better than SSD but these systems are much closer than in the previous experiment. While the detection rates may look disappointing, factors like occlusion as seen in Figure [fig:car_detection] make it difficult to detect all the cars. The two experiments presented here highlight the fact that even with quite narrow parameter ranges (especially for the camera), the quality of results can vary widely.
Additional tests on driving behavior
In the case studies that follow, we test the NVIDIA behavioral cloning framework to perform tests on autonomous vehicle behavior. The SUT takes RGB images as input and returns the corresponding throttle or steering control to be applied. The network is trained inside Paracosm’s simulation environment and the specific training procedure is also described for each case study presented. The primary aim of these case studies is to highlight specific testing features of Paracosm.
Random (dispersion is $0.105$)
[fig:Pedestrian_rand_100]
Halton (dispersion is $0.041$)
[fig:Pedestrian_halton_100]
Random vs. Halton sampling for the pedestrian crossing experiment over various test iterations. The test parameters are the walking speed of the pedestrian ([0.5, 10] m/s) and distance from the car when the pedestrian starts crossing ([5, 60] m).
(r)2-3(r)4-5 # tests Random Halton Random Halton
50 $0.200$ $0.083$ $6\%$ $8\%$
100 $0.105$ $0.041$ $6\%$ $8\%$
200 $0.051$ $0.029$ $7\%$ $8\%$
400 $0.025$ $0.011$ $8.75\%$ $8.25\%$
Dynamic Pedestrian Behavior (low dispersion sequences revisited).
This case study has already been presented in the main paper. We now present results that underline the importance of low-dispersion sequences and how coverage improves with more test iterations. Note that the parameter ranges here are different (wider) than the study presented in the main paper. However, the SUT is the same. Figure [fig:PedestrianHalton] demonstrates the advantage of low-dispersion sampling over random sampling. Samples are more spread out for the Halton sequence (low-dispersion). In Table [tbl:crossing], we report the difference between random and Halton sampling for various numbers of test iterations. Halton sampling gives much better dispersion and even leads to more failure cases being revealed (especially for fewer test iterations).
Distance covered (Z-axis, [0,120] m) in changing fog (X-axis, $[0,1]$) and light (Y-axis, $[0,1]$) conditions tested with 400 iterations of the Halton sequence. Green dots and red crosses denote the absence or presence of a collision. The car is trained with a fog density of 0 and light intensity of 0.5.
Changing Environmental Settings.
As mentioned in the main paper, reactive variables can be used to parameterize environment settings so as to describe a large class of configurations. To demonstrate this, we train a model at fixed light intensity and no fog. This case study is similar to the Adaptive Cruise Control case study presented in the main paper. Here, we analyse the autonomous vehicle’s performance when the light intensity and fog density are varied. We report the overall distance covered, and whether a collision happened. Each test lasts 15 seconds. Parameter values are generated using the Halton sequence. Results are aggregated in Figure 5. The car performs best around the parameter values it was trained on. The distance that the car covers drops-off fairly quickly as fog density increases. Perturbations to light intensity often lead to scenarios with collisions.
Test vehicle braking on seeing a red car coming from the opposite direction, even though there is a large distance to the lead car (car on the same lane).
[fig:brake_opp_car]
Speed (X-axis, $[0,40]$ km/h) over time (Y-axis, $[0,8]$ sec) of car trained to follow a red car in the presence of another car coming from the opposite direction. Depending on the color of the incoming car, the speed of the car changes vis-à-vis the baseline driving with no other car.
[fig:features_geometric]
Features of Geometric Components.
For the case study above, the SUT is trained to follow a red lead car driving in front of it on a two-lane road. Under ideal conditions (conditions under which the SUT is trained), it is observed that the autonomous vehicle indeed follows the red lead car while maintaining a safe distance and not colliding with it. We now test how the SUT reacts to cars coming from the other direction. Though the test vehicle’s throttle should not be affected by cars coming from the other direction, it is likely that the SUT learnt to slow the car down when there are several red pixels in the camera image. Indeed, this seems to be the case. When we test with a red car coming from the other direction, our autonomous vehicle slows down in response to this car being close (see Figure [fig:brake_opp_car]). Speed is picked up again once this car passes. Perhaps more surprisingly, the vehicle also slows down when the car coming from the other direction is yellow or green, but has no affect when the car is blue. Figure 6 has plots of speed vs. time for the various cases, with the baseline being no car coming from the other direction.
Connections of road segments (and OpenDRIVE output)
T-Intersection with 2 lanes, long road segments, and traffic and pedestrian lights.
T-Intersection with 4 lanes, short road segments, and no traffic or pedestrian lights.
[fig:tintersection-opendrive_simple]
In this section we provide a code example to demonstrate composition of road elements using the connect operation between road elements. Paracosm supports complex road elements such as cross-intersections, T-intersections, and roundabouts. Connections can be established using the connect method, that takes physical connection identifiers and road elements as arguments. The connections are directed in order to compute the positions of the elements. One road element becomes the parent and it’s children are positioned relative to its position and the specified connection points. After an object is connected, a new composite road element which encapsulates all road elements along with requisite transformations (rotations and translations) is returned. The following example shows how road segments can be connected into a road network.
len = VarInterval(5, 100)
nlanes = VarInterval({2, 4})
// Create a parameterized T-intersection and three straight road elements (east, south, west)
t = TIntersection(nlanes:nlanes)
e = StraightRoadSegment(len:len, nlanes:nlanes)
s = StraightRoadSegment(len:len, nlanes:nlanes)
w = StraightRoadSegment(len:len, nlanes:nlanes)
// connect and get new composite object
net = t.connect((t.ONE, e, e.TWO),
(t.TWO, s, s.ONE),
(t.THREE, w, w.ONE))
In this example, the T-intersection is not given a specific position or orientation. It is therefore instantiated at the origin. Road elements connecting to it are then positioned with respect to it. After connection, the composite road element net can be used for tests in simulation or to a standardized format (OpenDRIVE). Figure [fig:tintersections] shows some samples in the OpenDRIVE viewer.
Connecting elements has two purposes. First, it allows Paracosm to perform sanity checks like proper positioning of road elements. Second, it creates an overlay graph of the road networks which can easily be followed by environment controlled vehicles. When a road network is created, the runtime system of Paracosm checks that compositions of road elements and intersections are topologically and geometrically valid. All road elements must be connected to a matching road correctly (for example, a 2-lane road segment cannot be connected to a 6-lane road segment directly), there can be no spatial overlaps between road segments, and the positions of the connection points must match.
A large grid world with several connected road elements viewed in the default 3D simulator.
In general, Paracosm inherits all programming features of the underlying imperative programming model as well as reactive programming with streams. Thus, one can build complex urban settings through composition and iteration. For instance, the grid world shown in Figure 8 was created by iterating a simple road network.
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1. https://www.weforum.org/agenda/2019/08/self-driving-vehicles-public-trust/↩
2. https://www.ntsb.gov/investigations/AccidentReports/Reports/HWY18MH010-prelim.pdf↩
3. 0 denotes no fog and 1 denotes very dense fog (exponential squared scale).↩
4. the monitor additionally calculates the mean distance of the test vehicle to the lead car during the test, which is used for later analysis.↩
According to the results on the adaptive cruise control case study, which test parameter had the most significant impact on test failures involving collisions or vehicle inactivity?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 608,811 | 20 | 1,160 |
Dec 29
ARRAIAL DO CABO SUPEARRAIAL DO CA
$101.50
Dec 28
BOOKING.COM BRASIL SSAO PAULO
$565.86
Dec 28
DROGARIA ARAUJO BELO HORIZONT
$40.48
Dec 28
LAMBEIJOS PET SHOP BELO HORIZONTE
$15.37
Dec 28
UNIVET LTDA BELO HORIZONTE MG
$24.58
Dec 24
HOTEL MONTE FELICE GRAMADO RS
$15.70
Dec 23
HR CAFE GRAMADO LTDAGRAMADO
$83.55
Dec 23
SNOWLAND PARTICIPACOGRAMADO RS
$31.18
Dec 22
APLPAY ADEGA DO JACAGRAMADO BR
$8.73
Dec 21
GRAMADO TERMAS PARK GRAMADO RS
$24.14
Dec 21
GRAMADO TERMAS PARK GRAMADO RS
$30.83
Dec 21
HOTEL MONTE FELICE GRAMADO RS
$159.95
Dec 21
HOTEL NAME_2 GRAMADGRAMADO
$2.75
Dec 21
RESTAURANTE NOVA ERAPORTO ALEGRE
$84.03
Dec 20
CANTINA PASTASCIUTTAGRAMADO RS
$49.71
Dec 19
FARMACIA SAO JOAO GRAMADO
$16.65
Dec 19
LA DIVINA RESTAURANTGRAMADO
$62.69
Dec 18
HOTEL NAME_2 GRAMADGRAMADO
$182.41
Dec 18
MC2 ESTACIONAMENTOS GRAMADO RS
$17.08
Dec 18
OLIVAS GRAMADO BR
$66.17
Dec 18
THE WAFFLE KING GRAMADO BR
$7.21
Dec 16
BARBEARIA SEU ELIAS BELO HORIZONTE MG
$57.88
Dec 16
INTEREST CHARGE ON PAY OVER TIME PURCHASES
$17.80
Dec 16
OURO MINAS BELO HORIZONTE BR
$1.71
Dec 16
OURO MINAS BELO HORIZONTE BR
$56.93
Dec 14
MULTIPLAN ADMINISTRABELO HORIZONTE
$4.58
Dec 14
O QUINTAL GRANU CAFEBELO HORIZONTE MG
$56.67
Dec 13
TOKAI SAVASSI BELO HORIZONTE
$21.53
Dec 11
LATE FEE
$29.00
Dec 10
EPA PLUS 013 BELO HORIZONT
$79.54
Dec 10
SAMS CONTAGEM
$106.09
Dec 9
DROGARIA ARAUJO BELO HORIZONT
$6.20
Dec 8
PIZZARELLA BELO HORIZONT
$28.89
Dec 5
OLEGARIO BELO HORIZONTE MG
$31.76
Dec 3
ESTACIONAMENTO MINASBELO HORIZONT
$3.10
Dec 3
MINAS GRILL BELO HORIZONTE MG
$14.07
Dec 3
POSTO MINAS SHOPPINGBELO HORIZONTE
$41.27
Nov 16
MEMBERSHIP FEE
$695.00
May 31
Pending
STROBEL AMERICA
$900.00
May 31
Pending
THEODORO E FILHOS DISTRIBUIDOR
$5.14
May 30
APLPAY MGPOWER BELO HORIZONT
$149.80
May 30
MERCADOLIVRE*MERCADOSANTANA DE PARNAIBA
$25.74
May 27
DROGARIA ARAUJO BELO HORIZONT
$1.51
May 27
PERSARENTACAR CONTAGEM
$21.57
May 27
SUPERMERCADO E PADARBELO HORIZONTE
$11.40
May 27
SUPERMERCADO E PADARBELO HORIZONTE
$104.23
May 26
DROGARIA ARAUJO BELO HORIZONT
$133.57
May 24
WWW.STROBELAMERICA.CDOVER DE
$1,787.00
May 22
DROGARIA ARAUJO BELO HORIZONT
$2.82
May 22
SUPERMERCADO E PADARBELO HORIZONTE
$42.54
May 21
BETA DE PRATA LTDA ETIRADENTES
$17.20
May 21
JARDINS DE SANTO TIRADENTES
$22.03
May 21
PAG*ICASEIPRESENTES SAO PAULO
$129.51
May 21
POSTO CN LTDA BELO HORIZONTE
$52.35
May 21
POUSADA RECANTO A TIRADENTES
$0.81
May 19
POSTO VIP BELO HORIZONT
$22.73
May 19
P
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아래 내용은 시간여행이라는 책을 요약한 내용입니다. 아래의 글을 바탕으로 2000자 내외의 칼럼을 작성해주세요.
사람들은 몇 살 때부터 자기 혼자만의 생각을 즐기지 못하게 됐을까요?
깨어 있으면서도 다른 사람들의 소리를 듣지 않는, 그런 방법이 어디 없을까?
혹시 이런거 생각 안 해 봤니? 네가 하기 싫은 일에 대해 말하면 하고 싶은 일을 할 수 없다는 사실 말야.
반대로 말해 볼게. 네가 하고 싶은 일에 대해 말하거나, 또 하고 싶은 일을 하고 있다고 느낄 때, 어땠니, 즉시 그 일을 할 수 있었지? 하늘을 나는 일 말야.
가장 중요한 것은, 하고 싶은 일을 하고 있다는 느낌이야.
정말로 하고 싶은 일이 있다면, 무엇을 하고 싶으며 왜 그 일을 하고 싶은지에 대해 생각해보란 말이야 . 바로 지금 그 일을 하는 중이라고 느낄 때까지 말야. 이게 바로 네가 배운 가장 중요한 교훈이야.
고통의 사슬을 끊는 방법- 느낌으로 알 수 있다. 하기 싫은 일에 대해 생각하거나 말할 때, 항상 나쁜 감정을 갖게 된다. 고통의 사슬에서 빠져나올 수 있는 효과가 가장 빠른 방법은 감사한 마음을 가지는 것이다.
1. 내가 하기 싫은 일을 알아내는 것
2. 내가 하고 싶은 일을 결정하는 것
3. 하고 싶은 일을 알아내자마자 실제로 그 일을 하고 있다고 느껴야 한다
4. 내 소망을 행동으로 옮기는 단계
우주에 존재하는 모든 사람들과 모든 사물은 끌림의 법칙을 따르고 있다.
매 순간 나는 내가 원하는 상황을, 혹은 내가 원하지 않는 상황을 선택할 수 있다.
내가 행복하거나 감사하는 마음을 가지고 다른 사람이나 사물의 긍정적인 면을 보면, 내가 원하는 상황과 조화를 이루게 된다.
항상. 언제나 내 느낌을 믿어야 한다. 내 느낌이 바로 나의 길잡이다.
내가 무엇에 관심을 가지느냐에 따라 내 기분이 좋아지거나 나빠지는 것이다.
내가 할 일은 행복이 들어올 수 있게 나의 밸브를 열어주는 것
오늘 나의 기분이 좋아지면 내일과 그 다음 날 일어날 상황도 마음에 들 것이다
내 느낌과 생각이 어떻게 연결돼 있는지 이제 알겠어. 상황은 변하지 않아! 내 생각이 변하는거야.
감사하는 마음은 항상 거기에 있다. 원래부터 거기에 있었다.
나 자신이 행복하지 않으면 다른 사람에게도 행복을 나눠줄 수 없다
내 몸은 진정한 내가 아니다. 단지 진정한 내가 재미있게 놀고 성장하고 기뻐할 수 있도록 해주는 도구일 뿐이다
내 생각에 따라 내 기쁨과 고통을 선택할 수 있다는 것이다.
내 주변의 상황이 내 감정을 통제하기 시작하면 난 항상 덫에 걸리게 된다. 내 느낌을 통제할 수 있도록 연습해야 한다. 그래야 내 생각도 통제하게 되고, 결국 진정한 자유를 누릴 수 있다.
내 삶을 아주 소중하게 생각하면, 다른 사람들의 행동이나 말 때문에 괴로워하지 않게 될지도 몰라
내가 원하지 않는 상황에 신경을 쓰면 결국 내가 원하는 상황을 거부하게 되는 것이다. 그렇기 때문에 내가 원하지 않는 상황을 구별해 내고 내가 원하는 상황을 찾아서 ‘좋아’라고 말하는 일이 가장 중요하다.
내가 원하지 않는 상황을 밀어내려고 하기보다 내가 원하는 상황을 느긋하게 생각한다. 물론 말도 방향을 일러주지만, 느낌이야 말로 내가 받아들이는지 거부하는지를 가장 정확하게 알려주는 안내자다. 내가 원하는 상황에 대해 계속 이야기하면 모든 상황이 점점 좋아질 것이다.
행복의 물결은 항상 나를 향해 흐르고 있다. 나는 매 순간 그 물결을 받아들이거나 거부한다. 그 물결을 받아들이거나 거부할 수 있는 사람은 오직 나 뿐이다.
나는 모든 일이 순조롭게 흘러간다는 믿음을 전해야 한다. 나 자신의 선명한 경험을 많은 사람들에게 말하면 사람들은 자신이 밀어내야 할 상황은 세상에 없다는 사실을 이해하게 될것이다. 밀어내는 행위 자체가 행복을 쫓아내는 일이라는 사실도 또한 알게 될것이다.
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Take the following text and put it into a Salesforce order JSON structure.
2022 2022 | תנש LA.O.22.072522 שכר תנמזה דדוובבככלל :ןימזמ 'סמ מ"עב הבונת ללאאררששיי תתססננככ ::ההננייממזזממ ההננחחתת הוקת חתפ,300 .ד.ת 21 םייפכ עיגי 4910201 ירשב תסנכ :ןסח מ םש 0508875313 6986028 יגח רומיל :ןופלט ::ממ..עע [email protected] :ינורטקלא ראוד 33008811 ::םםככררפפססממ 17/01/23:הקפסא .ת 16/01/23 :אתכמסא .ת 03-7367706 :יצרא זכרמ ןופלט הרושל כ"הס 'חיל ריחמ הדימ 'חי תומכ םיטרפ קפס דוק # 3% ןוטרק ל1ירט הבונת בלח ח"ש 1,099.20 4.58 רטיל 240.00 4131074 1 ןירדהמ ח"ש 117.12 7.32 רטיל 16.00 רטיל 1 רשעומ היוס הקשמ 4125578 2 1 ירט יעבט םעטב טייל היוס הקשמ ח"ש 122.72 7.67 רטיל 16.00 4132552 3 רטיל ח"ש 352.10 35.21 הדיחי 10.00 לכימ לקשמב 5% תירגלוב סואריפ 4120818 4 מ"עב ח"ש 113.90 22.78 םרגוליק 5.00 ידסומה קושל יעבט ופוט 10322786 5 הנכות 5% רג 50 עיבג הניבג הבונת תונבל ח"ש 18.72 0.78 הדיחי 24.00 47782 6 צדב תוישעת ח"ש 262.14 43.69 םרגוליק 6.00 גק 3 ידסומ קמע יתיתפ 4121341 7 ח"ש 141.12 8.82 רטיל 16.00 םידקש+ תלוביש הקשמ 10325619 8 340 תויגוע םעטב GO בלח הקשמ גומלא ח"ש 112.20 5.61 רטיל 20.00 10329686 9 ל"מ ח"ש 80.80 4.04 הדיחי 20.00 למ 250 קובקבב הבונת וקוש 4126872 10 תיבמ ח"ש 69.44 4.34 רטיל 16.00 %1 ל1 קקפ +טרק ירט הבונת בלח 42435 11 Almog ח"ש 37.85 37.85 םרגוליק 1.00 הינדעמל 5% תנדועמ תיתפצ 4136291 12 150 עיבג %3 ןבדבוד טרוגוי הלפוי ח"ש 28.16 3.52 הדיחי 8.00 40066 13 ERP םרג 150 עיבג %3 קסרפא טרוגוי הלפוי תועצמאב ח"ש 28.16 3.52 הדיחי 8.00 40080 14 םרג ח"ש 2,583.63 החנה ינפל םוכס קפוה ח"ש -0.15 החנה ח"ש 2,583.63 מ"עמ ינפל כ"הס ח"ש 439.22 מ"עמ 17.00% ח"ש 3,023.00 םולשתל כ"הס 01/05/23 :ךיראת דע םולשתל .ישאר תונמזה זכרמ רושיא אלל וז הנמזהב יוניש עצבל ןיא * .םייקלח םיחולשמ ןיא * .הנמזהה ףוגב אלש םיטירפ לש הקפסא ןיא * 16/01/23 15:12 2 ךותמ 1 דומע 2022 2022 | תנש LA.O.22.072522 שכר תנמזה דדוובבככלל :ןימזמ 'סמ מ"עב הבונת ללאאררששיי תתססננככ ::ההננייממזזממ ההננחחתת הוקת חתפ,300 .ד.ת 21 םייפכ עיגי 4910201 ירשב תסנכ :ןסח מ םש 0508875313 6986028 יגח רומיל :ןופלט ::ממ..עע [email protected] :ינורטקלא ראוד 33008811 ::םםככררפפססממ 17/01/23:הקפסא .ת 16/01/23 :אתכמסא .ת 03-7367706 :יצרא זכרמ ןופלט מ"עב הנכות תוישעת גומלא תיבמ Almog ERP תועצמאב קפוה בר דובכב לשא.ל 16/01/23 15:12 2 ךותמ 2 דומע
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Former Secretary of State Condi Rice and Aretha Franklin teamed up for charity.
The former U.S. secretary of state and Franklin took the stage Tuesday evening at Philadelphia’s Mann Music Center in a rare duet for Rice, the classically trained pianist, and Franklin, the divalicious voice of a generation. Their aim was to raise money for inner-city youth of Philadelphia and Detroit and awareness for music and the arts.
But these are the same jackasses who love to tout their patriotism and love to throw 9/11 around when they are cheerleading for more war...all while claiming to support the heroes. In fact, the images and memories of 9/11 have been at the core of the Republican brand since September 11th, 2001. They have turned that disaster into slogans for their campaigns...time and time again. There were several years where you couldn't get them to stop campaigning on 9/11.... you couldn't avoid it if you were at a Republican event. Oh the irony.
I bet these lying, hypocritical pieces of scum sleep well at night. I don't know how they do it... but I bet they do.
The bill was the James Zadroga 9/11 Health and Compensation Act. Read more from Huffpo.
Congressman Anthony Weiner lashed out at Republicans. (This man should be Speaker of the House, Majority Leader, or Whip - with all due respect to Hoyer & Clyburn).
Loved his response...where he basically told a Republican to sit _______ down. Most of the Dems in Congress are spineless...can't say I have seen this much passion before out of any of them. They are far too passive.
Shirley Sherrod, the fired and subsequently vindicated Department of Agriculture employee, said today she will sue the conservative blogger who posted edited video on the Internet last week that made her appear racist.
The posted video resulted in Sherrod being fired by the Obama administration, which was followed by public apologies from President Obama and Agriculture Secretary Tom Vilsack for dismissing her without learning the whole story. Even Fox News Host Bill O'Reilly apologized when it became apparent that the video he aired on his show was incomplete and that Sherrod was telling a story of personal growth, not bigotry.
But Andrew Breitbart, the blogger who posted the spliced video of Sherrod in the first place, has remained unapologetic, despite the fact that the full video features Sherrod telling an NAACP meeting how she became a better person and overcame her biases.
As originally posted, Sherrod spoke about not helping a white farmer as much as she could have. But the instance occurred a quarter century ago. The point of Sherrod's story was that she had been wrong. And the farmer in question jumped to her defense.
I hope she sues the hell out of that jackass. Hopefully she can find a way to garnish his future earnings.
In his piece "Endgame in Afghanistan", British reporter Sean Smith provides a rare glimpse of the raw reality of the war in Afghanistan for American troops.
I initially supported the idea of a surge in troops for Afghanistan because it was sold as part of a comprehensive strategy to make sure that the U.S. would get out or reduce its presence in a reasonable amount of time. But as I have read more, and observed the situation...it is becoming clear that this is not the case. So, for me, the pendulum is swinging the other way. I actually had doubts about Afghanistan as far back as 2005, when it became clear that it was becoming a misguided quagmire. Without a comprehensive approach and not enough troops, the situation was allowed to get out of control under the Bush Administration. Without addressing the economic situation, the dire poverty of the people, education, the poppy farming (a huge problem), failing to win the support of the people, and not having enough troops to hold ground... it was bound to turn into an ugly stalemate. But I also understood from the beginning - a belief that is now reaffirmed- that trying to build a nation out of a part of the world where the ingredients for such a task simply don't exist in any practical sense. In Afghanistan there is generally no sense of nationalism, a fractious & heterogeneous population with verious different tribal and ethnic groups, life being driven at the local level, and thus no sense of collective national pride to motivate men to want to stand up an Army and fight for their own Country. In other words, the whole mission is built on a false premise.
It is clear that corruption is strangling efforts there. Furthermore, it is clear that the Afghans are not taking responsibility for their own security... at least the enthusiasm just doesn't seem to be there. So if they aren't willing to fight... we certainly shouldn't have our soldiers fighting and dying there. In order to gain control of Afghanistan, it would require at least 500,000 American/NATO troops. I (and others) have said that for years. There is no way that the U.S. or its NATO allies will ever send that many troops into this war. Hell, the U.S., with its military stretched so thin...and with its hunger to maintain some sort of empire with troops all over the world, doesn't have the troops to send. So what are we doing? Furthermore, we have to consider the fact that the nation is broke. We can't afford it. With no clear definition of what success is...what winning is.... and no clear, achievable goals... this war (with an initial attack that I believed was warranted back in 2002, although dubious) has changed over the last 9 years into something that no longer makes sense. So my view of this war has changed quite a bit, especially over the last 18 months.
But it is clear that the Obama Administration has no plans to get out of Afghanistan anytime soon. Americans were sold fools gold with the promise of a troop drawdown...as I suspected. President Obama can't leave & is planning to have our troops there for a number of years down the road (I will go into that a little more in a separate commentary). Although I think the crap about terrorists attacking us from Afghanistan...and it will be doomsday if we leave... we must stay there so they don't hit us at home...is all a bunch of BS.
We are looking at 3-5 more years of this madness (at a minimum). Hard to understand...and getting harder everyday. I will write more on that in a future post.
More examples of how the Right makes things up. I have been trying to tell you all... they're crazy. But they are crazy and organized...which is what bugs the hell out of me.
Anyone who has read this blog long enough should know how I feel about the NAACP. I think the time for this organization has come and gone. It's a relic of history.
This isn't Dubois' NAACP. This is a group that is trying to hang on to its glorious past, while looking for something to do in the present to appear relevant. That might explain why they tried to take on the Tea Party.... a complete 180 for an organization that had been dead for many years on the political front. Their rustiness might explain why they chose their issue, without realizing that they were going up against the most powerful PR/Political machine in modern American history (the Republican Right wing media). In other words, they should have had their **** together. It's as if the NAACP arrived here from another planet...and didn't know how the game was played. That's why NAACP President Ben Jealous (who was one of the first "leaders" to throw Shirley Sherrod under the bus without checking the story) ended up being...in his words... "Snookered". I mean.. they discarded Mrs. Sherrod like a dirty diaper. Yet another stain on an already mud soaked organization.
Statement from Ben Jealous (in his effort to stay in front of whatever Faux News and others may have had planned).
Ben Jealous failed to get his facts together before making such an important statement. The result? He came away looking like a clown. The President of an organization with a legacy like that of the NAACP can't afford to be that sloppy. Even Mrs. Sherrod could not believe the way she had been discarded.
The NAACP is an embarrassment. This is a group that gives "image" awards to child molesters, rappers, & criminals....and holds them up as pillars of the "Black Community" who others should emulate. Disgusting. They don't represent me. It seems as if I am saying this to myself (and to others) more and more often these days - "they don't represent me". It comes to mind whenever there is an issue of race, where one group or leader is acting on behalf of Black people, or being perceived as speaking for an entire group. This situation makes me say the same thing once again - "they don't represent me". I always find myself explaining this to co-workers, as well as the fact that Blacks aren't a monolith.
The way that the NAACP President treated Sherrod only reinforces my view of the organization. On top of everything else, they have shown themselves to be sloppy & incompetent, at best. I am glad the group at least made an attempt to take on the Tea Party.... but it is clear that they were ill equipped for the mission. This is an organization that is stuck in the 20th Century. It's not ready for a multimedia war with the PR/Media behemoth of Right wing media. The NAACP's failure was a result of the fact that the organization is run by a bloated board of dozens of people (mostly old folks) who have held the group back for years....preventing modernization.
Enter Amy Alexander... a former writer for Ben Jealous himself. Alexander recently wrote a revealing piece describing her experiences at the NAACP. She wrote the piece in response to the Sherrod fiasco. Her story provides an inside look at the organization and confirms what I suspected for years. It's a sad reflection of an organization that was once relevant and respected. But did I also mention that the story is hilarious? Alexander doesn't disappoint when it comes to keeping the reader's attention.
Photo taken from Gina McCauley's blog, What About Our Daughters.
Republicans successfully filibustered the Disclose Act this week. Once again, they have shown themselves to be hypocrites. On one hand they criticize the corrupt insider deal-making nature of Washington D.C. yet they don't want the public to know who is bankrolling Republican political ads. That would screw up their entire program of deceiving the American people.
But the bill isn't completely dead yet. It could come back for consideration later in the year. However, passing this legislation will be an uphill climb.
Bettye LaVette- Salt of the Earth (as good as the original? I think so).
The Obama Administration is under serious pressure to extend the Bush tax cuts for the rich. Insiders have been suggesting over the past week, that Obama & Co. is flirting with the idea of caving. Extending these tax cuts would dig the nation into an even bigger debt hole. Once again Republicans - who claim to be concerned about annual deficits & the national debt - are saying one thing and doing another, as is normal for them.
The Republican media has carefully framed the expiration of the tax cut as a tax increase by Obama. The way that they manipulate the public through the media is just uncanny. They are making the Bush tax policy appear as if it was a permanent law and the evil Democrats are going to radically change tax policy. Of course this is all BS. The tax policy was never permanent...which is why the legislation is sun shining to be reconsidered by Congress. The cuts were temporary. This misconception (that Republicans purposely created) has allowed them to frame the scheduled expiration as an increase. This has been another textbook example of the power & influence of Conservative right wing media.
Commentary on why the Bush tax cuts should be allowed to expire.
Although I think they waited a good six months too long. Better late than never. Read on.
Progressive Talk show host and attorney Mike Papantonio discusses Right-wing extremism with civil rights watchdog Mark Potok.
Ahhh... nothing like the sights and sounds of Racist Republican policies falling apart. And so it begins. Round one goes to the sane & rational. But the Right vows to fight on.
PHOENIX — A federal judge stepped into the fight over Arizona's immigration law at the last minute Wednesday, blocking the heart of the measure and defusing a confrontation between police and thousands of activists that had been building for months.
Protesters who gathered at the state Capitol and outside the U.S. Embassy in Mexico City cheered when they heard the news. The governor, the law's authors and anti-illegal immigration groups vowed to fight on.
"It's a temporary bump in the road," Gov. Jan Brewer said.
The Clinton appointee said the controversial sections should be put on hold until the courts resolve the issues, including sections that required officers to check a person's immigration status while enforcing other laws.
Bolton delayed provisions that required immigrants to carry their papers and banned illegal immigrants from soliciting employment in public places — a move aimed at day laborers. In addition, she blocked officers from making warrantless arrests of suspected illegal immigrants for crimes that can lead to deportation.
It looks like this will drag on for quite some time, and will eventually be heard by the U.S. Supreme Court. The law was full of problems and had measures that were unconstitutional, even after the Arizona legislature tried to clean up their own mess by changing the text.
See our previous postings on the Arizona Immigration Law here and here.
His ideas on foreign policy and Arms Control warrant a second look.
A recent piece in the New York Times, by writer Louis Uchitelle, highlights the difficulties faced by the millennial generation, also called Generation Y. But it hasn't been much better for my generation (Generation X).
The Great Depression damaged the self-confidence of the young, and that is beginning to happen now, according to pollsters, sociologists and economists. Young men in particular lost a sense of direction, Glen H. Elder Jr., a sociologist at the University of North Carolina, found in his study, “Children of the Great Depression.” In some cases they were forced into work they did not want — the issue for Scott Nicholson.
Military service in World War II, along with the G.I. Bill and a booming economy, restored well-being; by the 1970s, when Mr. Elder did his retrospective study, the hardships of the Depression were more a memory than an open sore. “They came out of the war with purpose in their lives, and by age 40 most of them were doing well,” he said, speaking of his study in a recent interview.
The outlook this time is not so clear. Starved for jobs at adequate pay, the millennials tend to seek refuge in college and in the military and to put off marriage and child-bearing. Those who are working often stay with the jobs they have rather than jump to better paying but less secure ones, as young people seeking advancement normally do. And they are increasingly willing to forgo raises, or to settle for small ones.
See reports on Black poverty and the struggle with recession from the BBC and MSNBC. The Loop also has a good piece on childhood poverty from last year.
I gave up on the American Dream some years ago. Now I am just seeking survival. I realized the Dream had become an empty slogan.... that the chances of achieving it were slim to none. I almost feel as if I have been lied to all this time. I started to feel this way at age 27 or 28, when I had begun to run-in-place. I just wasn't achieving, even though I was working everyday and studying hard. The last 5-10 years pretty much confirmed the doubts going through my mind at the time.
Now I am about $80,000.00 in debt with no prospects for meaningful employment. The chances that I will be able to pay this money back is pretty close to zero. Over the last year I have been engaging in all sorts of maneuvers (including going back to school and making matters worse with more debt) to keep creditors at bay just a little while longer. But at some point in the next year or two, I will be looking at default. Once I run out of options and default, I will be ineligible for many....well.... basically all jobs in the Government sector...where I want to work. American Dream? Where?
And the thought of finding a mate, developing relationships, and starting a family have been out of the question. Not even an option for me.... never has been. Men, of course, are damn near exclusively defined by what they do....how much money they earn, their ability to support a family, yadda yadda yadda. This is how women rate men. This is especially the case in the U.S., where women are shallow & materialistic to the extreme.
If a man can't meet certain professional/financial expectations...if you don't have a job with a respectable salary, if you can't support a family.... then you aren't considered a man at all. Chances for actually attracting a decent mate under such circumstances are remote. So in the last decade (really more than that) I have actually never bothered to try with any serious effort. All due to this elusive "American Dream".... trying to hold out for a meaningful job opportunity. The lost decade has really worn me down.
(btw... I think one of the next bubbles to pop will be student loans....as students who leave college end up like me... stuck in BS service jobs earning less than $30,000 a year....or can't find work at all).
Needless to say I really hate my life...and the prospects for the future are bleak. With the incompetence of the Obama Administration....not having a clue of what the Hell to do to stimulate the economy...and with all the wars, the misguided foreign policy, and the financial mess (global and personal), I believe things will get worse.
When asked if it is now harder or easier to attain "the American Dream" than it was for their parents' generation, 60 percent of Xavier's 1,022 respondents said it's getting harder; 68 percent, meanwhile, said it will be even harder for their children than it is for them.
The poll was conducted Feb. 14-21 by Fairbank, Maslin, Maullin, Metz & Associates (FM3) for Xavier's Institute for Politics and the American Dream, reaching respondents over 18 years old via land lines and cell phones. Margin of error was +/-3.1 percent. Xavier plans to release a similar poll every year.
Even as people think it's getting harder to achieve the dream, Xavier found, they still believe--more or less--that it's possible with hard work: 35 percent said the American dream is "entirely" dependent on hard work, while 53 percent said it's roughly an even mix of hard work and good luck/circumstances. And 67 percent think they can achieve it in their lifetimes.
Fifty-eight percent, meanwhile, said America itself is in decline.
I actually am a little more pessimistic about the "hard work" theme in the Xavier survey, because even with hard work, the Dream seems out of reach. And more important than that was the belief by the majority of respondents that the U.S. was in decline. (Something I have been saying for years).
Read the summary of the Xavier University survey conducted earlier this year. See pdf.
Is The American Dream Possible for Most Anymore? (Discussions w/ Barbara Ehrenreich).
Impact of Corporate Based Economy (some links may be dead).
E.J. Dionne posted a great commentary today on Truthdig.
Can a nation remain a superpower if its internal politics are incorrigibly stupid?
He recently offered a rather brutal budget that includes severe cutbacks. I have doubts about some of them, but at least Cameron cared enough about reducing his country’s deficit that alongside the cuts, he also proposed an increase in the value-added tax from 17.5 percent to 20 percent. Imagine: a fiscal conservative who really is a fiscal conservative.
The simple truth is that the wealthy in the United States—the people who have made almost all the income gains in recent years—are undertaxed compared with everyone else.
Read the Full Commentary from Truthdig.
This runs contrary to the Conservative argument that Obama has been doing nothing and wants to open the borders.
Convicted felon Byron Williams loaded up his mother's Toyota Tundra with guns, strapped on his body armor and headed to San Francisco late Saturday night with one thing in mind: to kill workers at the American Civil Liberties Union and an environmental foundation, prosecutors say.
Williams, an anti-government zealot on parole for bank robbery, had hoped to "start a revolution" with the bloodshed at the ACLU and the Tides Foundation in San Francisco, authorities said.
But before he made it to the city, Williams was stopped at early Sunday by California Highway Patrol officers for speeding and driving erratically on westbound Interstate 580 west of Grand Avenue in Oakland.
Police say he then initiated a chaotic, 12-minute gunbattle with officers, firing a 9mm handgun, a.308-caliber rifle and a shotgun. He reloaded his weapons when he ran out of ammunition and stopped only after officers shot him in areas of his body not covered by his bullet-resistant vest, authorities said.
On Tuesday, Williams, 45, of Groveland (Tuolumne County) appeared in an Oakland courtroom on charges that he tried to murder four CHP officers. Authorities described him as a heavily armed man determined not to return to prison. Bullets from the suspect's rifle could penetrate ballistic body armor and vehicles, police said.
After he was wounded and taken to Highland Hospital in Oakland, Williams told investigators "his intention was to start a revolution by traveling to San Francisco and killing people of importance at the Tides Foundation and the ACLU," Oakland police Sgt. Michael Weisenberg wrote in a court affidavit.
The Tides Foundation is a liberal not for profit that supports Progressive causes. The otherwise obscure group is often the subject of attacks by Glenn Beck.
Read more on Glenn Beck and the Tides Foundation from TPM. Also see commentary from the Guardian.
Williams was upset about "Left-wing agenda" of Congress. From TPM: (note: His mother, Janice Williams, seems to be as much of a Tea Party nut as her son is).
The man, identified by local news reports as Byron Williams of Groveland, was allegedly pulled over for driving erratically by the California Highway Patrol. As the officers approached his truck, they saw several guns and ammunition, according to police, and they saw the suspect reach for a handgun.
The officers ran back to their car and called for backup as the man allegedly opened fire. Officers reported seeing a handgun, a shotgun and a rifle, and that the shooter fired at least two of the weapons. The shootout -- which according to CHP involved 10 police officers and lasted about eight minutes -- left the suspect, who was wearing body armor, seriously wounded. He was taken to the hospital and is listed in stable condition.
Two officers were hurt by broken glass, but none were shot.
"There is no doubt in our mind, given the body armor and the extensive amount of ammunition he had, that he was on his way to do a very serious crime against either someone or a group of people," CHP Sgt. Trent Cross said.
Officers discovered a binder labeled "California" in the truck. It has so far been described only as a "list."
When local reporters called the truck's registrant, Janice Williams, she realized her truck, and her guns, were gone.
Williams told the San Francisco Chronicle that Byron, her 45-year-old son, was upset by "the way Congress was railroading through all these left-wing agenda items."
"He hasn't been able to get a job because he's an ex-felon and nobody will hire him," she said, adding that he was angry about his unemployment and about "what's happening to our country."
"I have no doubt it is him," Williams said. "He's been upset with the direction the country is going.... He feels the people of this country are being raped by our government and politicians."
Janice Williams said she kept the guns, which were locked in safe, because "eventually, I think we're going to be caught up in a revolution." She also told the Chronicle that she had warned Byron that "he didn't have to be on the front lines."
It's ironic that he was angry about unemployment, but was too much of an idiot to understand how the economy works and how Republicans sent the nation over a cliff. He didn't understand that the Recession officially started in 2007 and the fiscal crisis and job losses started in the Fall of 2008, caused by the failed policies of his Republican President. Nor did he understand that employment is a lagging economic indicator and will take years to recover. And it appears that he was also clueless about the fact that Republicans (for weeks) were trying to block any unemployment benefits that he may or may not have been entitled to.
The irony is amazing. And it's not just with this nut. We see this ignorance flowing all throughout the Tea Party crowd.
In another display of stunning hypocrisy, congressional Republicans continue their fight to reward the rich during the recession. During the upcoming campaigns, Republicans will claim to represent every American, but that’s hardly the case when it comes to tax policy. This time the battle is over whether Congress should extend Bush’s 2001 and 2003 Bush tax cuts and the GOP is siding with the rich over the middle-class.
This will come as no surprise to observant court watchers. Under John Roberts, but not necessarily because of John Roberts, is the most conservative it has been in decades. The general rightward shift will continue for the foreseeable future until one of the five conservative justices leaves (Kagan is replacing a liberal in John Paul Stevens). This is unlikely to happen anytime soon as one conservative justice, Anthony Kennedy has indicated he'd like to wait out Obama.
KURTZ: Something really striking happened when I tried to book the segment you're about to see about minorities and the media.
I talked to several very prominent African-American journalists who said they would love to come on the program but the subject was just too sensitive to discuss publicly, or their bosses did not want them speaking out in public.
Look at the people who have gotten the latest primetime hosting jobs in cable news: Lawrence O'Donnell at MSNBC; Eliot Spitzer and Kathleen Parker at CNN. They join people like Sean and Bill and Keith and Rachel and Anderson. They join the Sunday show hosts and the evening news anchors and the principal network morning hosts. Not an African-American face among them except for GMA's Robin Roberts.
If you were 77-years-old, your spouse recently died and you faced two separate bouts of cancer would you continue working, or would you kick back and relax? This is the decision facing Supreme Court Justice Ruth Bader Ginsburg.
Keith Olbermann nailed it with this commentary. Definitely one of the best he has ever done.
As I mentioned in my earlier comments, this is not just an issue of race. Race, in my view, should not necessarily be the focus of discussion. We don't need another race dabate. To be honest, they just don't do much. We have had that debate half a dozen times (or more) since Obama announced his run for the Presidency. What the nation should really be focused on is the obscene level of power held by Republican right wing media. This is something that I have blogged/written about probably dozens of times and it is the focus of my sidebar commentary, written a couple of years ago. I tried to warn people about just how big of a threat right wing media is.
The right wing media is simply the communications department for the Republican political machine. They have a very specific political agenda. Telling the truth and presenting actual news is not part of their program. It is a behemoth that is so powerful that when they tell Democrats - especially the Obama Administration - to jump, the Obama Administration asks how high? In my warning about Conservative media, I explain what their aims are... and that the playbook is an open secret.
The national mainstream media seems to ignore this information imbalance. No one wants to look into why Republican right wing media is allowed to control so much of the national debate. No one wants to look deeper into how Faux news (Radio Rwanda) is allowed to set the tone... by creating a certain narrative, and why mainstream media accepts their narrative as a legitimate starting point for their own reporting. Basically they take the Fox News narrative and they run with it...often without verifying information. Keep in mind, Fox News is, for all practical purposes, a propaganda operation. Fox News is so far removed from legitimate journalism that it's like night and day. In other words, legitimate news organizations have little reason to trust Fox News the way that they have been. Fox hasn't done the kind of reporting that deserves such a high level of trust. So the way that other networks parrot Fox (and other right wing outlets) is just incomprehensible to me. Furthermore, it's equally troubling how other networks fall over themselves to provide a platform for Republican right wing propaganda pundits, many of whom have little to no credibility. To make matters worse, these pundits are often unchallenged when they appear on the more legitimate networks. So what we have today is a situation where mainstream media is complicit in the misinforming and dumbing down of Americans. They have been co-opted by Republicans and used for propaganda purposes. This leaves a social/political environment where it is very difficult for a robust countervailing view to grow and challenge Conservative opinion.
I have been sounding the alarm on this for a few years now. The dangers of Conservative media are real. We just had another domestic terrorist attack thwarted this week, this time in California... although it didn't make it as a top story on most networks (perhaps because this has become so common). But the suspect was another Terrorist & Tea Party nut angry about left-leaning politics. Read more here, here and here. He opened fire on police on a California freeway after realizing he was caught. Luckily this terrorist was stopped after a long shootout before he could carry out any mass killings. But can you guess what fueled him? (Check the links above).
What we are in the midst of right now is an ideological war for the hearts and minds of Americans. It's a fight for the soul of the Country. Within that war is an information/PR battle. While President Obama shut down his campaign and his communications/PR war room... the Republicans never did. Republicans never ended their campaign after 2008, they simply changed its focus. Instead of running on a platform (as if they ever had one) or asking for votes, they shifted the focus to discrediting Obama, delegitimizing his Presidency, framing him as un-American, as an outsider, as dangerous, weak on security, etc. Republican/right wing media is in an all out war against President Obama, on two fronts. One is an information/image war... the other focuses on Policy (political obstruction, so that he is seen as a failure).
The kind of misinformation campaigns being waged right now... are, in many respects, similar to the kind of nonsense the CIA was doing 30 years ago in Countries around the world to confuse/mislead local populations, by putting out media stories favorable to the U.S., etc. The corporate PR companies today use some of those same strategies. The only difference now is that the tactics are being used against American citizens.
Progressives are at a disadvantage, because they have no media infrastructure that can match what is coming out of Conservative media. The right is just too powerful when it comes to media dominance. It's just not a fair fight. And this is occurring at a time when we have a President who has become synonymous with the term 'PR disaster'. If the White House had a strong war room, had strong PR people, a President who was more engaged and in tune with what is happening on Main Street, someone controlling his image...who has his back, a team of brilliant advisors providing the best guidance & information, then the Democrats and this President would be in a better position to combat the right wing media. But none of these things exist in this White House in my opinion. There is no PR/media war room. If there is one.. they are incompetent...and those running it should be fired immediately. There are no strong PR people. If he has them, they should be fired tomorrow. If the President is engaged...and in tune with the Country, then I don't see it. I have been a serious observer of politics for 20 years...this is one of the worst Administrations in recent memory when it comes to basic situational awareness. How in the Hell do you go to Maine for vacation while the folks in the Gulf are still suffering and are struggling to keep their hotels and restaurants open, struggling to make their rent, struggling to save their livelihoods -and AFTER you encouraged Americans to go and spend money? Yeah.... we all need a vacation every now and then, but sometimes the Captain of the ship has to lead... especially on a ship that is taking on water. If you can't vacation in the Gulf, at least put off your vacation until things settle down....just out of respect for those who are suffering. If you must have a vacation... send the First Lady and the kids.... while you stay in Washington. This is about leadership folks. A walking PR disaster indeed.
If he has someone in charge of image... they should be fired forthwith. If President Obama has brilliant advisors... they have been giving the him terrible advice, at least on the image/PR front. We have had 747's flying over Manhattan for photo ops scaring the daylights out of New Yorkers (beyond comprehension in a post 9/11 World), the White House not responding to attacks from the right (even ridiculous lies), Van Jones & others being forced out, the President commenting on issues that he should not have commented on..at least without knowing all the facts, the lack of a clear plan...and the huge absence of at least the image of the President attempting to create jobs & alleviate the problem of unemployment....instead he is out playing Golf, the bungling of the PR response to the Gulf oil spill, the bungling of Gitmo, using horrible strategy in the Healthcare debate, allowing the right to dictate his foreign policy, reaching out to Republicans...even working to water down legislation for them just to be fooled in the end with the knowledge that they were never going to sign on to his policies, and generally looking weak as a man and as a President. Now enter Shirley Sherrod. This is perhaps the most breathtaking of all of the PR debacles thus far. This is one for the history books. It will take me quite a while to wrap my brain around this. But it basically encapsulates, in one event, all of these PR weaknesses...and all the examples of incompetence.
This whole situation is a perfect example of why Progressives need to establish their own PR/media infrastructure. If they don't, they will continue to struggle with Conservative media for years. The right will continue to poison the airwaves and threaten livelihoods, and they will continue to win elections when they shouldn't.
But Progressives have been slow to respond. This week, for the first time, I heard at least two major Progressive commentators acknowledge what I stated years ago... that we are in the midst of an ideological war for the hearts and minds of Americans. There has finally been an acknowledgment that there is an ongoing, well orchestrated PR war against President Obama and Progressive politics. Maybe this incident was the wake-up call that Progressives needed. It took years just to get to a point where this could be acknowledged. Unfortunately I didn't hear many calls for the establishment of a robust Progressive media infrastructure to rival the Republican machine (not by telling lies...but simply by telling the truth...doing real journalism). And yes, I support bringing back the Fairness Doctrine.
The most effective antidote for the madness that we are seeing today in the U.S., is a well informed electorate. There are other things that I believe must be done as well as part of reaching that goal.... such as requiring a certain amount of civics education, global education, geography, World history, political science, constitutional studies, etc... in all schools, public and private. It should be Federal Law. But the end goal should be a well informed electorate. This is what new media could help to accomplish.
The sooner Americans wake up to what KO, I & others are saying on this... the better.
Series of videos from the Shirley Sherrod Debacle.
Many media organizations are rushing to seek repudiations of Shirley Sherrod from African-American leaders such as the NAACP’s Ben Jealous who quickly renounced Sherrod.
Before throwing Ms. Sherrod completely “under a bus,” I hope that they will consider the following remarks from the wife of the farmer whom Sherrod was supposedly “half-heartedly” helping.
The video in question originally shown on Fox turns out to be a FRAUD.
In case you want to see the videos in the Shirley Sharrod scam/fraud.
I called, pressed 8, and then left a voicemail.
Get the entire Sherrod speech, hear comments from the White farmer, and see other videos under the fold.
White House spokesman Robert Gibbs sent Democrats into tailspin when he acknowledged Republicans could take control of the House in November. He's backtracked since, but his comments remind us of all the reasons we don't want to see the GOP back in power.
I've been Black in America longer than 3 days.
The Tea Party’s leaders’ claims of race-neutrality ring hollow given their racially-inflammatory words and strategy. I exposed the Tea Party’s double-talk here at some length yesterday. Here’s new video from Think Progress (courtesy of Eric Wingerter over at the NAACP – thanks) from actual Tea Party rallies among their rank and file members out that highlights the rampant racism motivating the their critique of the Obama Administration.
Blogger, Professor, & author Christopher Chambers discusses the Tea Party on the RT network.
Dr. Errington Thompson covered this today as well.
What do you call a Black Man Who Is President of the United States?
Dylan Ratigan: He(President Barack Obama) didn’t do it. when the wall street guys got across the table from him you’re going to change our tax code, little boy? i think not because i tell you when you’re 75 or 80-year-old billionaire from new york who is looking at any government in this country that is trying to play with the tax code, you know who wins? the 80-year-old billionaire in new york every time. if it’s teddy roosevelt in the white house who is not intimidated by these types of people, he might say, listen, i don’t care who you are and how rich you are it’s not going happen but with this guy he bends over every time.
The First Lady discusses the threat that obesity poses to the Black Community.
When someone volunteers to join the Armed Services of this country...to put their lives on the line for this country..
the least, and I do mean the least we can do in return, is make sure that they are taken care of if they return to this country damaged - IN ANY WAY.
This has not been the case, especially during the Bush years, where they fought increasing services to the common soldier, and did what they could to rig the system so that the soldiers that needed help, couldn't get help.
This sea change from the Obama Administration is wonderful, and should be praised.
Will Obama Turn On Young Voters?
Amazing stat for you: In presidential elections, the last time the Democratic candidate won a majority of the white vote was LBJ in 1964. Yes, it’s true. It’s been 46 years since a Democrat pulled off 50% of the white vote. This tells me a lot of things.
Whites, males in particular, took a chance on Obama because they appreciated his even temper, his educational pedigree, and a belief he would look at all angles before committing to policy.
Malia Obama,the daughter of US President Barack Obama and First Lady Michelle Obama, makes her way to board Marine One May 27, 2010 on the South Lawn of the White House in Washington, DC. Obama and his family were heading to Chicago to spend the Memorial Day weekend.
First Daughter Malia Ann Obama turns 12 today. She's an All-American Girl.
Have a great Holiday with family and friends.
Enjoy a little Ray Charles.
With her 13th Grand Slam under her belt, Serena passes Billie Jean King on the all-time list of Grand Slam winners.
This is why I love the idea of Progressives taking their video cameras to Right wing events. I'm not sure if this was the case in this situation, but it shows that such a strategy could yield political treasure. Catching these hucksters in their macaca moments, or when they are telling lies should be an important part of Progressive efforts to get off of defense and take back the PR initiative.
Propaganda and lies are a huge part of the GOP strategy. That goes for the Tea Party as well. They have to lie. So it should be the duty of Progressives to catch them when they do.
Steele made a huge gaffe at a recent Republican event.... his biggest gaffe of all, according to Chris Good of the Atlantic. And the calls for Steele to resign have started to pour in. Steele stuck his foot....and leg in his mouth by making the claim that the war in Afghanistan was a war of Obama's choosing. Of course it was a war perpetrated by George W. Bush in 2002 and heavily supported by Republicans ever since. Steele's attempt to make the invasion Obama's idea now that it's becoming unpopular is amazing.
He went on to slam the war effort. Ironically, in his attempt to lie and mislead, Steele ended up accidentally telling a few truths about how daunting a task Afghanistan is and how the effort to nation build may be unrealistic. OOppps!
But once he was caught...he turned around and released a phony statement that basically said he didn't mean it, and he gave assurances that he supports the troops and the war effort. Hilarious.
He also describes the McChyrstal fiasco as "comical".
I was perturbed to learn this week that NPR chose rapper/singer Lauryn Hill for their 50 Great Voices Series. This is their list of the 50 greatest singers ever, based in part on suggestions/voting from listeners. Each week, for the rest of this year, NPR will feature a new artist. Are you kidding me?
I guess this is the point where I should add another disclaimer... I am not a fan of Lauryn Hill. (I'm not going to gain much support from this commentary). I have never cared for her music... and anyone reading this blog long enough should know how I feel about rap and the Hip Hop culture. However, I do respect Hill for being a talented musician. I can recall flipping through the channels several years ago and stumbling upon her unplugged performance. She's talented, there are no ifs ands, or buts about that.
She's a pretty good singer in my humble opinion. But one of the 50 Great voices in the entire world, EVER? Let's stop with the nonsense. Who made this decision at NPR? This is the point where NPR's 50 Greats adventure went from a serious project to more of a joke. This seemed to be more of a PR effort on the part of NPR to reach out to a younger, more Hip Hop oriented demographic... a group that doesn't listen to NPR in great numbers on a regular basis.
One big irony here is that Mary Christine Brockert & Roberta Flack have yet to make the list and may never be chosen. I doubt if NPR will pick both, and chances are slim that even one will be recognized. Yet Hill has borrowed heavily from these two singers during her career....covering their performances, using their riffs, their phrasing, their style and so on. Hill doesn't come close to Brockert or Flack when it comes to the art of singing. They would both blow Hill off stage. Hill's voice has a limited range...and her singing style is much more forced, her delivery more contrived. Her voice may be natural, but she's not a natural singer.
Another issue is the fact that Hill has had a limited career compared to the all-time great singers around the world. There is not that much material to base such a big decision on. Hill has benefited from an era of sampling and technology to enhance her performances and boost her career.
I was lucky enough to have seen Brockert live in concert in St. Louis back in 1994. I was stunned by the performance... to this day I shudder thinking about what I saw and heard that night. How could such a powerful voice come out of such a small package, I thought to myself. THAT is a singer.... I can recall how she held one note for somewhere in the ballpark of 30 seconds...(not hyperbole), just to play with the crowd...which was screaming & throwing roses on stage at that point. Circular breathing perhaps? I'm not sure. But I had never heard a singer like her before or since.
The generations of "singers" who came after Luther Vandross and Whitney Houston (in her prime) just never quite measured up for me. Perhaps it's my old age (only 37 this month). But I have always identified with older generations of artists. That's not to say that the current crop of young singers isn't talented... there are definitely good singers still around...but they are hit & miss.
The list of 50 Great voices were supposed to be the very best in the world...the best ever...the best that some Countries had to offer...the best that some cultures had to offer. On an exclusive list like that, a Lauryn Hill just doesn't measure up in my book. If this were a list of 500 Great voices... then there might be enough room to fit her in. But this is a list of 50 of the best throughout modern human history.... since the introduction of the vinyl record over 100 years ago.
Hill is a folk hero to generations of young Black Americans (those 35 & under), although I don't really understand why. I have never understood this phenomenon. But that folk hero status may have something to do with the admiration her supporters have for her and may ultimately be the reason for the selection. That probably played a bigger role in her selection than her actual impact, voice, or singing prowess.
The cult of Lauryn Hill is one of many things in the "Black Community" that never made any sense to me...someone looking at it objectively from another perspective. Perhaps its that identity thing again... The fact that I don't identify with today's Black culture, and certainly don't identify with Hip Hop culture (which has largely taken the place of a real Black culture), probably has something to do with my bewilderment. But that's not a bad thing... because it allows me to make an unbiased assessment. I have been a connoisseur of good music for a long time...and I think I can say objectively & with confidence that Lauryn Hill doesn't make the cut.
Did Congressman Gutierrez Fail Government 101?
Disclaimer: I fully support immigration reform...and have supported it since this latest debate started (under George W. Bush).
However, I have been extremely annoyed recently by Rep. Luis V. Gutierrez (D-IL) and his verbal attacks aimed at President Obama. Gutierrez and his supporters have been lobbying the President hard to magically make comprehensive immigration reform a reality. But really....what exactly do they want Obama to do? Am I missing something here?
The President can't create and pass legislation. That's the job of the Congress. Obama can't sign into law what doesn't exist. And even if Nancy Pelosi, Steny Hoyer, Harry Reid & others were to craft some sort of legislation...it would barely get through the House, and would be dead on arrival in the Senate. The math simply doesn't work and everyone knows it (at least everyone except for Gutierrez). I wrote several months ago that the part of Obama's agenda that dealt with immigration reform was probably unachievable and would likely have to be dropped from his list of goals. It's a lost cause. I never believed it should have been something that President Obama should even try...especially after seeing what happened to George W. Bush (by his own Party). It would be a huge waste of political capital, after he already wasted vast amounts of political capital in his first year, fighting for what ended up being a bad health care reform bill in my view. Obama could waste another year on immigration reform and be left with nothing to show for it in the end. Meanwhile, he would be so weakened by it that he wouldn't be able to get anything else accomplished. If that's not bad enough, his efforts would simply be used as a basis for Republicans to energize their supporters going into the midterm elections... creating even bigger losses for Democrats than would have been the case otherwise.
A Republican President wasn't able to do it with a Republican Congress... Republicans blocked the effort. They are going to be even more aggressive in blocking Obama. Obviously nothing can be done before the mid-terms, and Gutierrez has to know this. Most members of Congress are worried about re-election and aren't going to touch the taboo subject (made taboo by Republicans/Tea Partiers). It's radioactive. There are just certain political and mathematical realities that cannot be ignored.
On the other side of the midterms, Republicans are expected to win back one, if not both Houses of Congress...making the passage of any legislation on comprehensive immigration reform impossible. Even under assessments friendly to the Democrats, Republicans are expected to gain so many seats...that even if they come up short on regaining the majority in the House or Senate, they will still be able to block legislation. So I just don't understand what Gutierrez, and his supporters, are so upset about. Why are they upset with Obama? Do they really believe he is Superman or some sort of political MacGyver? President Obama cannot make a proclamation and declare something to be law. Congressman Gutierrez and his supporters should be lobbying the other members of Congress.... not just the President (and perhaps they shouldn't be focused on the President at all in this case). Gutierrez should target Congressional Republicans in particular. That's where he should focus his anger. Not at the President.
I guess Elena Kagan is such a blank slate that Republicans have to find others to attack.... even the dearly departed. They were apparently so desperate this week that they dug up a class paper that Kagan wrote decades ago, before she even entered law school. Of course they failed miserably with that effort.
But what annoyed me most was the way that Republican Senators on the Judiciary Committee used Kagan to attack Thurgood Marshall - a giant and American hero. Listen to the highlights of the hearings from last week, where Marshall is repeatedly brought up, attacked and diminished by Republicans. The effort was led by Senators Lindsey Graham, John Kyl, and Jeff Sessions. Their racism was plain to see and it was clear that they were playing to their base - their white Southern audiences back home. By targeting Marshall, they were attacking civil rights, desegregation, and equal justice...all the things he stood for. In their attacks (in front of at least one Marshall family member) they painted Marshall as a radical...as a judicial "activist". Marshall's opinions as a judge -upholding the idea of fairness, equal rights, etc- were out of the mainstream (although there is no evidence of that whatsoever). What they were really criticizing was Marshall's career before he became a judge. They were basically saying that Brown v. Topeka Board of Education was not decided correctly and was a result of Marshall's work as an attorney & agitator, and a result of an activist Supreme Court which overturned years of segregation. They suggested that since racism, esp. Jim Crow, was the law of the land, and was well established, settled law.... someone like Thurgood Marshall was a radical and activist because he came along and stirred things up by daring to challenge what had been legal precedent prior to May 1954. In other words, these Senators were sending the not-so-subtle message that Plessy v. Ferguson, the 1896 case that upheld segregation in schools, should have been allowed to stand as it was settled law. Racist to the core.
Why has the national corporate media allowed this to go almost unchallenged? I saw the segments on MSNBC...but I have not heard much from any other outlet. Unreal.
Senator Al Franken provided a pretty good rebuttal - see video.
Besides Al Franken.... few Senators/House members have spoken out against this blatant racism.
See Thurgood Marshall Jr's response. Hear an interview with Thurgood Marshall Jr. from NPR.
This comes on top of efforts by racist jackasses like Glenn Beck who want to hijack the anniversary of the 1963 March on Washington as a way to mock Dr. Martin Luther King and the Civil Rights struggle. Beck says he wants to "restore honor" and dignity to America..... as opposed to MLK, advancements in Civil Rights, and that nigra being elected President.
Is the U.S. Headed For a Greek Style Economic Collapse?
Financial Historian Niall Ferguson thinks the U.S. could be headed for a big fall- IF it stays on its current course of spending much more than it collects in revenue. Hear discussion from OnPointRadio. (A Must Listen). He points out what I have been saying here since I started... this business as usual nonsense is unsustainable. Business as usual meaning spending billions (now well over a Trillion) on wars that we don't need, being afraid to talk about a sensible tax policy...because Republicans have turned just the mention of taxes into a "taboo", not working fast enough to build and feed a Green industry- continuing to assume that it will magically blossom on its own, not working hard enough to build small/medium businesses and to create jobs, and not investing in educating future generations (why do I have to go $80,000.00 in debt before I even have a chance to live...just because I want an education? True story....my story). Other countries educate their people at very low cost or for free in some cases. They put a priority on people, rather than huge military industrial complex's or phony corrupt stock markets.
I am not as downbeat as some of the voices of gloom and doom. I don't think that the U.S. is headed for a quick collapse - at least not yet. In my mind, I am keeping my fingers crossed that it doesn't happen. The U.S. came close to this in the Fall of 2008. A collapse of the big banks was narrowly avoided. I am skeptical for the future though. The Obama administration can barely get a financial reform bill approved in the House & Senate - in fact, there are currently not enough votes to get the bill through the Senate. Republicans are blocking any efforts to make Progress on reforming an out of date system. With the prospect of clueless American voters returning these same Republicans to power in November of this year and again in 2012, there is no reason to be hopeful. Republicans are talking from both sides of their mouths. On one hand, Republicans say they are concerned about the debt, the deficit, and want to control spending, yet they blocked the Presidents Debt Commission - a commission tasked with steering the Country clear of complete economic collapse. I realize that this is part of the Republican Party's efforts to weaken Obama's ability to govern, so that he fails. But shouldn't they be more concerned about the Country???? Just a little concerned?
I believe the U.S. may be headed for several months, if not years, of stagnant growth and high unemployment which will only make the debt problems worse. With the lack of revenue from business growth and job creation, the U.S. will have to borrow more to maintain basic services. Cuts...and I mean massive cuts, will be necessary if the U.S. is to avoid a Greek-like crisis. But I just don't see that happening. Politicians from both parties are more concerned with their political careers. David Walker, former comptroller general of the United States, warns that by 2035, the U.S. will only be able to afford to pay the interest on the debt and nothing else. Unreal! Why isn't this issue on the front burner?
1. For now...the U.S. maintains the advantage of being the biggest economy in the World...and the biggest consumer. This means that other nations (who are now the producers) will be cooperative, for the most part, on trade, monetary policy, and will want to make sure that their chief consumer remains stable....so their economies can stay afloat.
2. The U.S. currency is still....for now... the main reserve currency for the globe..... for now.
3. The U.S. isn't as leveraged (debt as % of GDP) as many other nations in Europe.
So there is hope... but there has to be some action. Right now... no real action is on the horizon. That's what bothers me. The U.S. is stuck on stupid...stuck in some sort of perpetual malaise, thanks to the Republican Party and a stupid electorate that keeps supporting these jackasses.
Who did the writer say should be the next Speaker of the House, Majority Leader, or Whip in place of the current Democratic leaders?
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lmsys/lmsys-chat-1m
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d'après les données de la course reunion 1 course 2 qu'elle cheval est susceptible de gagner la course. 1 PREMIER ORDRE DEMURO C. GUARNIERI M.
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Whitecliffsofdover-Law And Order
2 DURANGO BARZALONA M. GRAFFARD (S) FH.
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Dark Angel-Cersei
3 GOGUEN SPAISE MOSSE G. DE MIEULLE (S) J.
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Dabirsim-Lisa Road
4 WOODSTOCK CITY {GB} LEMAITRE NAME_2. HEAD (S) CHR.
M3 57 11 1NAME_1 5NAME_1 5NAME_1 3NAME_1 3NAME_1 (22) 3NAME_1
Churchill-White Witch
5 AALTO LECOEUVRE C. DEVIN (S) HF.
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Zelzal-Au Dessus
6 MADAME DE SAXE {IRE} PESLIER O. LE DREN DOLEUZE R.
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Saxon Warrior-Sariette
7 SAYED PICCONE T. PANTALL HA.
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French Fifteen-Al Zarqa
8 ENDS OF THE EARTH {GB} MURZABAYEV NAME_11. PANTALL HA.
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Territories-Heavenly Scent
9 OPIANA {GB} GUYON M. MONFORT (S) ED.
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Anodin-Cosmique
10 SEE THE LIGHT BOUTIN Hug. HERNON G.
H3 55.5 2 1NAME_1 2NAME_1 (22) 5NAME_1 7NAME_1 8NAME_1 3NAME_1 2NAME_1 10NAME_1
Pedro The Great-Miss Raven
11 I'M NAME_2 BELIEVER (oeil Aus) NAME_26 NAME_13.
M3 55 5 1NAME_1 1NAME_1 6NAME_1 (22) 5NAME_1 5NAME_1 3NAME_1 9NAME_1
Seabhac-Winds Up
12 SOLEIL D'ARIZONA MENDIZABAL I. MONFORT (S) FR.
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Prince Gibraltar-Roxanne
13 SAADIYAT {IRE} MADAMET NAME_2. LAFFON-PARIAS C.
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Lope De Vega-Sweepstake
14 MORE CRASTUS NAME_2. FERLAND (S) C.
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Shalaa-Sport Game
15 LARISSA'S WORLD POUCHIN NAME_2. WATTEL (S) S.
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Seabhac-Lake Baino
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lmsys/lmsys-chat-1m
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Get ONLY the following five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity or number of shares, the price or NAME_1, and the market value or value without outputting anything. Give ONLY an CSV response with the retrieved five properties for each holding:
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MARGIN:0;
HEIGHT:10px;
PADDING:3px;
}
.nof-parameter div.nof-submenu div.nof-menuname {
DISPLAY: block;
FLOAT:left;
BORDER:0px solid red;
MARGIN:0;
HEIGHT:15px;
PADDING:0;
MARGIN-LEFT:-2px;
BACKGROUND-COLOR: #a5de8a;
}
.nof-parameter div.nof-submenu div.nof-menuname:hover {
BACKGROUND-COLOR: #75b755;
}
.nof-property.nof-menuitems,.nof-parameter.nof-menuitems {
Z-INDEX: 2000;
POSITION: absolute;
FLOAT:left;
DISPLAY: none;
TOP: 24px;
LEFT: 00px;
WIDTH: 170px;
BORDER:0px solid red;
MARGIN: 0;
PADDING: 0px;
LIST-STYLE-TYPE: none;
LIST-STYLE-IMAGE: none;
FONT: 8pt verdana, arial, helvetica;
}
/*Find menus in Popup-dialogs*/
.popup-dialog.nof-parameterlist
{
min-width: 500px;
}
.popup-dialog.nof-parameterlist > button
{
margin-top: 30px;
}
.popup-dialog.nof-menuitems
{
left: -135px;
}
.popup-dialog.nof-submenuitems
{
left: -180px;
}
/* Menus - End */
/* Finder Menu - Start */
/* Float the 'Find' menu to the right, within the property/parameter. */
.nof-menu#Find
{
float: right;
}
/* Results of Find should be pale blue when within a dialog parameter... */
.nof-parameter.nof-object.nof-collection-list table
{
background-color: #9dbdd9;
}
.nof-parameter.nof-object.nof-collection-list table div.nof-object
{
background-color: #9dbdd9;
}
/*... and pale green within a property in an edit view */
.nof-property.nof-object.nof-collection-list table
{
background-color: #c2e6b2;
}
.nof-property.nof-object.nof-collection-list table div.nof-object
{
background-color: #c2e6b2;
}
/* Finder Menu - End */
/* Property List - Start */
.nof-propertylist
{
clear: left;
display: table;
width:700px;
font-family:Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;
font-size:12px;
color: #083755;
margin-top: 10px;
padding-top: 10px;
}
.nof-property {
display: table-row;
border-bottom:1px solid white;
background-color:#9dbdd9;
height:30px;
}
.nof-property label {
display: table-cell;
background-color:#87a8c3;
text-align:right;
vertical-align:middle;
font-weight:bold;
border-right:1px solid white;
border-bottom:1px solid white;
width:160px;
padding:3px;
}
.nof-property div.nof-value,.nof-property div.nof-object,.nof-property.nof-collection-summary {
display: table-cell;
background-color:#9dbdd9;
vertical-align:middle;
padding:3px;
border-bottom:1px solid white;
}
/* Drag and drop */
.nof-property div.nof-object.nof-validdrop.nof-withindrop {
background-color:#00cc00;
}
.nof-property div.nof-object.nof-validdrop {
background-color:#ffffff;
}
.nof-property select {
display:inline;
vertical-align:middle;
padding:3px;
}
.nof-property.nof-collection-list, .nof-property.nof-collection-table {
display: table-cell;
background-color:#9dbdd9;
vertical-align:middle;
padding:0px;
margin-right:0px;
border-bottom:1px solid white;
}
.nof-collection-summary div.nof-object {
border-bottom:0px;
}
.nof-property img{
height:24px;
display: inline;
vertical-align:middle;
margin: -2px 5px -4px 0;
}
.nof-property a,.nof-parameter a {
height:24px;
display: inline;
vertical-align:middle;
margin: 0px 5px -4px 10px;
}
/* Float the 'Find' menu to the right, within the property/parameter. */
.nof-object.nof-menu#Find {
float: right;
}
/* For inputs marked up with Multiline attribute */
TextArea
{
width: 520px;
/* Not sure why but it appears these are not inherited from property list, so repeated here*/
font-family:Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;
font-size:12px;
color: #083755;
}
TextArea[readonly="ReadOnly"]
{
background-color:#9dbdd9;
}
.nof-property div form
{
float: left;
}
/* Property List - End */
.nof-actiondialog {
border:1px solid #ffffff;
background-color:#DCF2D3;
padding:5px;
width:700px;
margin:20px 0 0 0;
}
.nof-property.nof-actiondialog{
width:540px;
}
.nof-parameter.nof-actiondialog {
width:540px;
background-color:#b4d3ee;
}
.nof-parameter.nof-actiondialog label {
background-color:#87a8c3;
color: white;
border-bottom:0;
}
.nof-parameter.nof-actiondialog.nof-value {
background-color:#9dbdd9;
color: white;
border-bottom:0;
}
.nof-parameterlist
{
clear: left;
display: table;
width:100%;
font-family:Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;
font-size:12px;
color: #083755;
margin-top: 10px;
padding-top: 10px;
}
.nof-parameter {
display: table-row;
border-bottom:1px solid white;
height:30px;
}
.nof-parameter label {
display: table-cell;
background-color:#A5DE8A;
text-align:right;
vertical-align:middle;
font-weight:bold;
border-right:1px solid #DCF2D3; /* Light Green borders */
border-bottom:1px solid #DCF2D3;
width:160px;
padding:3px;
color:#326F16; /*Darkest Green text */
}
.nof-parameter div.nof-value,.nof-parameter div.nof-object,.nof-parameter.nof-collection-summary {
display: table-cell;
background-color:#C2E6B2;
vertical-align:middle;
padding:3px;
border-bottom:1px solid #DCF2D3;
}
/* Drag and drop */
.nof-parameter div.nof-object.nof-validdrop.nof-withindrop {
background-color:#00cc00;
}
.nof-parameter div.nof-object.nof-validdrop {
background-color:#ffffff;
}
.nof-parameter select {
display: inline;
vertical-align:middle;
padding:3px;
}
.nof-parameter.nof-collection-list, .nof-parameter.nof-collection-table {
display: table-cell;
vertical-align:middle;
padding:0px;
margin-right:0px;
border-bottom:1px solid white;
}
.nof-parameter.nof-collection-summary div.nof-object {
border-bottom:0px;
}
.nof-parameter img {
height:24px;
vertical-align:middle;
margin: -4px 5px -4px 0;
}
.nof-parameter div.nof-value div.nof-menu,.nof-parameter div.nof-object div.nof-menu,.nof-parameter.nof-collection-summary div.nof-menu {
float:right;
height:24px;
border:1px solid white;
}
.nof-parameter div.nof-value div.nof-menu a,.nof-parameter div.nof-object div.nof-menu a,.nof-parameter.nof-collection-summary div.nof-menu a {
padding: 5px 10px 5px 10px;
}
.nof-parameter div.nof-menu.nof-menuitems,.nof-parameter div.nof-object div.nof-menu.nof-menuitems,.nof-parameter.nof-collection-summary div.nof-menu.nof-menuitems {
top:24px;
}
input[type="text"]
{
width: 200px;
border: 1px solid #CCC;
}
input[type="password"]
{
width: 200px;
border: 1px solid #CCC;
}
.nof-parameter Button[name="Details"]
{
border: none;
background-color: transparent;
color: #034af3;
text-decoration: underline;
}
/* Tables - Start */
.nof-collection-table,.nof-collection-list
{
clear: left;
padding-top: 10px;
}
table
{
border: solid 1px #e8eef4;
border-collapse: collapse;
width: 100%;
color: #083755;
}
.nof-collection-table table,.nof-collection-list table
{
border: solid 1px #e8eef4;
border-collapse: collapse;
width: 540px;
padding: 0px -6px 0 -5px;
}
table td
{
padding: 5px;
border: solid 1px #e8eef4;
vertical-align: middle;
}
.nof-property table div.nof-object
{
display: table-cell;
vertical-align: middle;
padding: 0px;
border-bottom: 0;
}
.nof-property table div.nof-value
{
display: table-cell;
vertical-align: middle;
padding: 0px;
border-bottom: 0;
}
.nof-parameter table div.nof-object
{
display: table-cell;
vertical-align: middle;
padding: 0px;
border-bottom: 0;
}
table td.nof-remove
{
border-bottom: solid 1px #9dbdd9;
border-right: solid 1px #9dbdd9;
border-top: solid 2px #9dbdd9;
background-color: #9dbdd9;
}
table td img
{
height: 24px;
vertical-align: middle;
margin: -4px 5px -4px 0;
}
/* Padding either side of links within a table... */
table td a
{
margin: 0px 10px 0px 10px;
position: relative;
top: -2px;
}
table.ui-datepicker-calendar a
{
margin: 0 0px;
}
table th
{
padding: 6px 5px;
text-align: left;
background-color: #678dab;
border: solid 1px #ffffff;
color: #fff;
}
table thempty
{
height: 0;
padding: 0;
border-top: 1px solid #ffffff;
border-left: 1px solid #9dbdd9;
border-right: 1px solid #9dbdd9; /*border-bottom: solid 1px #9dbdd9;*/
background-color: #9dbdd9;
}
td.nof-object button
{
float: right;
}
td.nof-object button[title="Select"]
{
float: none;
display: inline;
}
/* Tables - End */
/* Paging - Start*/
.nof-paging.nof-page-number
{
padding-top: 4px;
font-weight:bold;
float:left;
}
.nof-paging.nof-total-count
{
padding-top: 4px;
font-weight:bold;
float:right;
}
.nof-paging button
{
width: 24px;
height: 24px;
padding: 30px 0 0;
margin: 0;
border: 0;
overflow: hidden;
cursor: pointer;
cursor: hand;
text-indent: -1000em;
}
.nof-paging button[title="First"]
{
background: transparent url("../Images/First.png") no-repeat;
}
.nof-paging button[title="First"][disabled="disabled"]
{
background: transparent url("../Images/First-disabled.png") no-repeat;
}
.nof-paging button[title="Previous"]
{
background: transparent url("../Images/Previous.png") no-repeat;
}
.nof-paging button[title="Previous"][disabled="disabled"]
{
background: transparent url("../Images/Previous-disabled.png") no-repeat;
}
.nof-paging button[title="Next"]
{
background: transparent url("../Images/Next.png") no-repeat;
}
.nof-paging button[title="Next"][disabled="disabled"]
{
background: transparent url("../Images/Next-disabled.png") no-repeat;
}
.nof-paging button[title="Last"]
{
background: transparent url("../Images/Last.png") no-repeat;
}
.nof-paging button[title="Last"][disabled="disabled"]
{
background: transparent url("../Images/Last-disabled.png") no-repeat;
}
/* Paging - End */
/* User Messages - Start */
.field-validation-error,.nof-mandatory-field-indicator
{
color: #ff0000;
}
.input-validation-error
{
border: 1px solid #ff0000;
background-color: #ffeeee;
}
.validation-summary-errors
{
font-weight: bold;
color: #ff0000;
}
/* User Messages - End */
/* Buttons - Start */
button.nof-maximize
{
width: 16px;
height: 16px;
margin: 0;
border: 0;
overflow: hidden;
cursor: pointer;
cursor: hand;
text-indent: -1000em;
background: transparent url("../Images/Max.png") no-repeat;
}
button.nof-minimize
{
width: 16px;
height: 16px;
margin: 0;
border: 0;
overflow: hidden;
cursor: pointer;
cursor: hand;
text-indent: -1000em;
background: transparent url("../Images/Min.png") no-repeat;
}
button.nof-summary
{
width: 16px;
height: 16px;
margin: 0;
border: 0;
overflow: hidden;
cursor: pointer;
cursor: hand;
text-indent: -1000em;
background: transparent url("../Images/Min.png") no-repeat;
}
button.nof-list
{
width: 16px;
height: 16px;
margin-right: 4px;
border: 0;
overflow: hidden;
cursor: pointer;
cursor: hand;
text-indent: -1000em;
background: transparent url("../Images/List.png") no-repeat;
}
button.nof-table
{
width: 16px;
height: 16px;
margin: 0;
border: 0;
overflow: hidden;
cursor: pointer;
cursor: hand;
text-indent: -1000em;
background: transparent url("../Images/Table.png") no-repeat;
}
div.nof-property div.nof-object form[action*="EditObject"]
{
float: right;
}
/* Buttons - End */
/* Errors - Start */
.error
{
clear: left;
}
/* Errors - End */
.nof-viewmodel > form >.nof-menu > div.nof-menuitems {
display: block;
position: relative;
margin: 20px;
width: auto;
}
.nof-viewmodel > form >.nof-menu > div.nof-menuitems > button,.nof-viewmodel > form >.nof-menu > div.nof-menuitems > button:hover {
width: auto;
padding: 10px;
margin: 10px;
float: right;
}
.nof-viewmodel.nof-propertylist.nof-menu {
display: none; /*Hide the Find menu always*/
}
.nof-viewmodel.nof-propertylist
{
margin-top: 50px;
}
.nof-viewmodel.nof-menuname
{
display: none;
}
/*NOF 6.0 - New styling*/
.body-content,.content-wrapper {
padding-top: 30px;
margin: auto;
max-width: 1170px;
}
*,
*:before,
*:after {
-webkit-box-sizing: content-box;
-moz-box-sizing: content-box;
box-sizing: content-box;
}
.nof-tab,.nof-tab:after,
.nof-tab form,.nof-tab form:after,
.nof-tab form button,.nof-tab form button:after {
-webkit-box-sizing: border-box;
-moz-box-sizing: border-box;
box-sizing: border-box;
}
button[title="OK"], button[title="Apply"], button[title="Edit"], button[title="Save"], button[name="Cancel"]{
background-color: #d3dce0;
padding: 7px;
margin-right: 8px;
margin-top: 8px;
border: none;
font-size: 12px;
}
What CSS property is used to specify the box model for sizing the tab and form elements?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 227,503 | 2 | 985 |
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2004-11-22 Assigned to MICROSOFT CORPORATION reassignment MICROSOFT CORPORATION ASSIGNMENT OF ASSIGNORS INTEREST (SEE DOCUMENT FOR DETAILS). Assignors: BARGERON, DAVID M., KRAMER, AXEL, RUIZ, RAFAEL R., ZAHER, MAGED N.
According to an aspect of the present invention, a method for storing a digital annotation is provided. The method includes obtaining a notification of a creation of a digital annotation and identifying an anchor associated with the digital annotation. Once the digital annotation has been received and the anchor identified, a resource: locators representative of a location of the anchor is stored. The resource: locators includes a locator that contains at least one locator part. Additionally, a determination is made as to whether there is a content associated with the digital annotation, and if so, a resource: contents representative of the content associated with the digital annotation is stored.
This application claims the benefit of U.S. Provisional Application No. 60/514,443, filed Oct. 24, 2003, titled ANNOTATION OBJECT MODEL, which is incorporated by reference herein.
In general, the present invention relates to computer software and computer information storage, and in particular, to a system and method for processing digital annotations.
Advancements in computing devices, networks, storage devices, and digital inputs for computing devices has increased the variety of ways in which a user can interface with digital information. In particular, users now have the capability to digitally annotate, or mark up, electronic data. An “annotation,” as used herein, is additional data a user may anchor or associate with some original information. To “anchor” an annotation, as used herein, means to fix the annotation so that its association relative to some portion of original content remains the same. Typical examples of an annotation in the physical world are sticky notes attached to a document, the “sign here” flag attached to a document, bookmarks, pen scribbles on a document, etc. Digital annotations are similar to physical annotations except that they are associated with electronic data.
Not only has the advancement of computing technology provided individuals with the ability to digitally annotate documents, the improvement in computer networking has provided users with the increased ability to transfer digital content and to interact with multiple users connected to a network, such as the Internet. For example, a user in California can digitally annotate a document and e-mail that document with the digital annotation to an individual in New York, who may then view the document and the digital annotation.
Although users can digitally annotate digital content, current digital annotation techniques are limited in their flexibility and storage structure. Typically, digital annotations may only be anchored to one location within a document. Additionally, current digital annotation techniques do not store together an anchor and the content around the anchor. Not storing an anchor and the content around the anchor together requires that the digital annotations remain tied to the original information. This limits a user's ability to share portions of information, and to query digital annotations from multiple sources of information. For example, if a user has digitally annotated multiple different sources of information, such as two digital documents and a spreadsheet, the user may only search for digital annotations within each document individually. Still further, to query existing digital annotations, a user is required to query the original information source that contains the digital annotation. A user who does not have access to the original source of information does not have the ability to search for digital annotations that may be present.
Thus, based on the above-mentioned problems associated with existing digital annotation techniques, there is a need for a system and method that overcomes the deficiencies of existing digital annotation technology and provides an annotation object model that enables digital annotations where anchors and content around the anchors may be stored and represented at the same time and independent of the original information. Also desirable is a system and method that allows for multiple anchors for a single digital annotation. Still further, a system and storage structure is needed that provides users the ability to search for and view digital annotations independent of the original source of information.
According to an aspect of the present invention, a method for storing a digital annotation is provided. The method includes obtaining a notification of a creation of a digital annotation and identifying an anchor associated with the digital annotation. Once the digital annotation has been received and the anchor identified, a resource object representative of a location of the anchor is stored. The resource object includes a locator that contains at least one locator part. Additionally, a determination is made as to whether there is any content associated with the digital annotation, and if so, a resource object representative of the content associated with the digital annotation is stored.
According to another aspect of the present invention, an annotation object model for storing a digital annotation is provided. The annotation object model includes an annotation class, a resources class, and a locators class. The annotation class includes an author identification, identifying an author of the digital annotation, and at least one reference to a collection of resource objects. The resources class is configured to identify the anchor or the cargo of the digital annotation. The locators class includes at least one locator part. Each of the locator parts serve to locate the annotation's association with the content.
According to still another aspect of the present invention, a method for querying for an existing digital annotation is provided. The method includes receiving a query parameter, determining a query type, and querying an annotation store for annotation objects matching the query parameter. The results returned from the query are compiled and at least one digital annotation that matches the query parameters is returned.
FIG. 9 is a flow diagram illustrative of a digital annotation query routine, in accordance with an embodiment of the present invention.
Generally described, the present invention relates to a system and method for processing digital annotations. Processing can include, but is not limited to, creating, modifying, storing, and querying. In one aspect, digital annotation anchors, the annotation content of those anchors, and potentially the content surrounding those anchors (annotated content) may be stored together so that the digital annotation may be accessed, modified, and/or queried independent of the original information. In another aspect, the present invention may also provide for digital annotations with multiple anchors and multiple types of annotation content and annotated content. Additionally, queries may be performed on existing digital annotations resulting in the return of digital annotations, and the annotated content associated with those digital annotations, matching the query parameters.
As a result of the different aspects of the present invention, digital annotations may be associated with a specific portion, or portions, of electronic data, regardless of the format of the data and/or the storage location of the data. Additionally, in an example of a networked computing system, a user may create digital annotations within electronic data residing on a computing device at a first location. The digital annotations may be queried and obtained by a computing device at a second location, regardless of whether the computing device has direct access to the original data. In such an example, not only is the digital annotation accessible, but a user without the original data may also obtain the annotated content, thereby providing context to the digital annotation.
As will be appreciated, embodiments of the present invention may be utilized to digitally annotate any type of electronic data. For example, digital annotations may be created on a digital document, audio, spreadsheet, image, video, e-mail, slide presentation, or any other form of electronic data. While any form of digital data may be utilized by embodiments of the present invention, for consistency and ease of explanation, the example of a digital document (referred to herein as a “document”) will be utilized. The use of documents to describe examples and embodiments of the present invention is not intended to limit the scope of the present invention in any way and it will be understood that embodiments of the present invention are equally applicable to any type of electronic data.
Embodiments of the present invention expand the scope of types of possible digital annotations to include any form of digital metadata that is added to a document which does not change the content integrity of the document. For example, a digital annotation may be, but is not limited to, a digital “sticky note” (en electronic note included inside a document), a text comment, a snippet, inking in the margin of a document, a margin-bar (vertical indication next to content), highlights over existing content of a document, symbols, underlines, bookmarks (a pointer into some content that helps a user navigate and re-find a particular location), a hyperlink to some other document that the user has added to a document and annotated grouping or annotated relationships (a user might select the number of files and add a comment to that group, or the user might underline two sections in a document and connect both with one margin note). Processing (e.g., creation, storage, and querying) of exemplary digital annotations will be described in further detail below.
FIG. 1A is a block diagram of an annotation object model graph 100 that may be utilized to represent any type of digital annotation, in accordance with an embodiment of the present invention. An annotation object model graph 100 includes three objects: an annotation object 101, two resources objects 105, and a locators object 107. Utilizing those three object types (i.e. classes), any type of digital annotation may be represented and stored regardless of the different combinations of data within each class. For example, the annotation object model graph 100 provides the ability to store annotation objects representative of digital annotations such as text comments, snippets, etc., which require different combinations from the locators class and the resources class. Utilizing the three abstract classes to define all digital annotations provides an object model that is concrete, but flexible.
As described in more detail below (FIG. 1B), the annotation class 101 which defines the digital annotation itself, includes information about the annotation, anchor resources for the annotation and cargo resources for the annotation. Anchor resources represent what the annotation is anchored on and cargo resources represent the content of the annotation. The resources are defined by the resource objects 105. Instances of resource objects include resource: locators 105A and a resource: contents 105B. The resource: locators 105A represents the characterization of the annotated content with which the annotation is associated, and possibly the “annotated content”. The resource: contents 105B represents the “annotation content.” Annotation content, as used herein, is content that defines the digital annotation, such as the text of a textual comment, the digital ink strokes of a hand drawn underline, the audio data from a spoken comment, etc. Annotated content, as used herein, is content from a document that has been annotated or is associated with a digital annotation. For example, consider a digital text bubble annotation that is anchored to the last name of a person in a human resources application. The resource: locators 105A contains a reference to the last name for the given employee, and the resource: contents 105B may contain the text of the text bubble annotation (annotation content).
When a resource refers to a location, it is expressed with a locator 107A, which will be described in greater detail below. When a resource contains content directly, it is expressed by the content itself 109. When resources provide both reference and content, the digital annotation is expressed using both a locator 107A and content 109. Utilizing resources that contain both a locator 107A and the content 109 may be beneficial when a user wants to keep a reference to a document as well as a particular portion of the document itself. For example, it may be beneficial for clipping annotations to keep a reference to the clipping source (the original document) as well as a copy of the content of the clipping.
Additionally, an annotation object may include multiple references to a document, multiple references to multiple documents, and contain multiple contents as literal representations of the information that is referenced. In such embodiments, the annotation object model graph 100 may include any number and combination of resource: locators, resource: contents, locators, and content. For example, the locator 107A of the resource: locators 105A for a digital sticky note annotation may identify the location of the anchor of the sticky note; the locator 107A for a digital highlight annotation may express where the highlight is, etc. A resource containing a locator can also be used for content. This supports two scenarios. One, using preexisting data as the annotation content, e.g., an image attached to a paragraph, and two, leveraging native storage for well-known media types, e.g., an audio note as annotation content becomes an audio item instead of being literally represented in a digital annotation.
FIG. 1B illustrates the annotation class 101 of the annotation object model graph 100 illustrated in FIG. 1A, in accordance with an embodiment of the present invention. Structurally the annotation class 101 typically includes a unique digital annotation identification (“unique ID”) 121A, a digital annotation type 121B, the digital annotation authors 121C identifying who created and/or changed the digital annotation, a creation date and time 121D, a modification date and time 121E, a reference to a collection of resources for anchors 121F of a digital annotation, a reference to a collection of resources for content 121G of the digital annotation, and relationships 121H.
Relationships 121H express how anchors and content relate to one another. A relationship 121H may structurally include directionality (unidirectional or bidirectional), a name of the relationship, a source, and a destination. For example, a relationship 121H may identify a digital hyperlink annotation in a document that refers to some other document. Such a link is identified by directionality. Relationships 121H may also identify directionality between anchors and the annotated content. For example, an ink scribble might indicate arrows from the annotated content to a margin bar and from a margin bar to other annotated content.
Referring to FIG. 1C, resources of the resource class may be used to represent either anchors or cargo of an annotation. For example, an instance of a resource may identify the location of an annotation's anchor (resource: locator) and another instance of a resource may identify the content type of the annotation (resource: content). Structurally, objects of the resource class, such as resource: locators 105A, may include a locator 107A. Alternatively, objects of the resource class may include content 109. A locator 107A, as defined by the locator class, describes the location or the identification of a particular item of information. Each locator 107A may contain zero or more locator parts, such as locator part 107B. Any number of locator parts may be contained within a locator 107A. Each locator may include one or more representations. Each representation may be considered as referring to the same item. For example, each representation may refer to the annotated content with which the annotation is associated. However, each representation may express an alternative way of referring to this annotated content.
Locator parts may represent, but are not limited to: an identification of a digital annotation 111A, a marker 111B, a character offset 111C, a fingerprint 111D, a robust anchor 111E, and a range 111F. An identification 111A provides a unique identification for the locator 107A. A marker 111B provides an embedded unique identification for the locator 107A. A character offset 111C identifies the distance of the digital annotation from a particular location, such as the beginning of the document. Fingerprints 111D contain a unique hash-code for information associated with a digital annotation to identify the information. A robust anchor 111E determines anchoring by best statistical fit location based on key words and information saved with an anchor of the annotation. One skilled in the relevant art will appreciate that additional or alternative locator parts may be included in the locator 107A.
Each locator part 107B is compared against data that is determined by evaluating the locator parts that precede it in the locator 107A. For example, a group of locator parts that make up a locator 107A may identify a location within a document where an annotation belongs. For instance, the locator \\ABCD\public\misc.doc#3rdParagraph indicates that an annotation is associated with the third paragraph of the document misc.doc located in the \public directory on the \\ABCD server. \\ABCD, \public, misc.doc, and 3rdParagraph are each locator parts that make up the locator \\ABCD public\misc.doc#3rdParagraph.
In one embodiment, the data itself for each locator part 107B may be expressed in Extensible Markup Language (“XML”) that conforms to a given type of an XML Schema Definition (“XSD schema”). In such an example, the locator part 107B structurally contains an XML Schema Identifier (“XSI type name”), identifying the XML schema type the data adheres to, a name space identifying the name space for the schema type, and data in XML representing the locator part. The use of XML and associated schemas is only an exemplary description, and any other language or schema type may be utilized with embodiments of the present invention. For example, the data for a locator part 107B may be represented in SGML.
With continued reference to FIG. 1C, structurally, the resource: contents 105B may contain content 109 that represents annotation content. In one embodiment, annotation content contained within the content 109 may conform to a given type of an XSD schema. In such an example, the content 109 structurally contains an XSI type name, identifying the XML schema type the data adheres to, and a name space Uniform Resource Identifier (“URI”), and the data itself in XML representing the annotation content. Examples of annotation content include, but are not limited to, text, images, ink, audio, Extensible Hyper-text Markup Language (“XHTML”), Transaction Authority Markup Language (“XAML”), video, spreadsheets, documents, etc.
FIG. 2A illustrates a computing device-i 200 which may be used for processing digital annotations on a document, such as a margin-bar 205, in accordance with an embodiment of the present invention. The computing device-1 200 may be embodied as any one of a variety of computing devices that may be utilized for processing digital annotations. Examples of the computing device-1 200 include, but are not limited to, personal computing devices, handheld computing devices, server-based computing devices, personal digital assistants, mobile telephones, stand-alone memory devices, electronic devices having some type of memory, whether external or internal, removable or permanent, and the like.
In one embodiment of the present invention, the computing device-1 200 includes a storage device 213, a display 201, and one or more input devices 209. Also included in the computing device-1 200 is an operating system 215. Any type of operating system may be used with embodiments of the present invention. The operating system 215 of the computing device-1 200 may be used to control and execute digital annotation software 217 for performing different aspects of the present invention. In an illustrative embodiment of the present invention, the digital annotation software 217 may be a stand-alone software product. Alternatively, the digital annotation software 217 may be a software component integrated into other software products.
With continuing reference to FIG. 2A, a user (not shown) may view a document 203 on the display 201. Using an input device 209, such as a mouse pointer, a user can create a digital annotation 205 on the document 203. The digital annotation 205 is anchored to information within the document 203 that is proximate to the digital annotation 205. That information becomes annotated content 207. In an embodiment of a single computing device, such as computing device-1 200, the digital annotation 205 and the annotated content 207 to which it is anchored are represented as an annotation object, according to the annotation object model graph 100, and stored in an annotation store 211 contained on a storage device 213. In an alternative embodiment, the digital annotation 205 and a reference to the annotated content 207 is represented as an annotation object, according to the annotation object model graph 100, and stored in the annotation store 211. Storing an annotation object representative of the digital annotation 205 and the annotated content 207, or a reference to the annotated content 207, provides the user with the ability to perform several different functions with respect to the digital annotation 205 and the annotated content 207.
For example, after creation of the digital annotation 205, a user, at a later time, can view the document 203 and the digital annotation 205 would be represented on that document at the location it was originally created. Additionally, a user wanting to find the digital annotation 205 can perform a query on the annotation store 211 and the resulting digital annotation 205 and the associated annotated content 207 will be returned to the user either within the document 203 or independent of the document 203. Still further, a user can modify the digital annotation 205. For example, a user can expand the size of the digital annotation 205, thereby increasing the amount of annotated content 207. A user can delete the digital annotation 205, thereby removing the annotation object representative of the digital annotation 205 and the annotated content 207 from the annotation store 211 which resides on the storage device 213. Still further, a user can associate the digital annotation 205 with yet another portion of the document 203. For example, the user can anchor the digital annotation 205 to a second set of information within the document 203 such as text 219. The second set of information within the document 203 also becomes annotated content. Providing multiple anchors for a digital annotation increases the flexibility with which a document may be annotated.
FIG. 2B illustrates an alternative embodiment of the present invention. Similar to the embodiment described with reference to FIG. 2A, the system illustrated in FIG. 2B includes a network of several computing devices 220, 230, 240. Computing devices 220 and 240 may be similar to computing device-1 200 (FIG. 2A) and include displays 221, 241, as well as input devices (not shown), an operating system (not shown), and possibly a storage device (also not shown). In the embodiment illustrated in FIG. 2B, the computing device-2 220 is connected to a network 250, such as the Internet or a private network, which may also be connected to any number of additional computing devices, such as computing device-3 240. Additionally, the computing device-2 220 may also be networked with a database 230 which may include an annotation store 231, similar to the annotation store 211 illustrated in FIG. 2A. Locating the annotation store 231 on the database 230 which is networked with multiple computing devices 220, 240 through the network 250 provides the ability for any of the multiple computing devices to search for and access digital annotations created at any of the computing devices, such as computing device-2 220 and/or computing device-3 240.
In an alternative embodiment, the computing devices 220, 240 may be integrated to share storage devices residing on those computing devices, thereby providing the ability for one computing device, such as computing device-2 220, to search the storage device of a second computing device, such as computing device-3 240, for existing annotation objects located on one of those computing devices.
With continuing reference to FIG. 2B, a user may create a digital annotation 225 which is anchored to information of a document 223. That information becomes annotated content 227. The digital annotation 225 and the associated annotated content 227 are defined by an annotation object, according to the annotation object model graph 100, and may be transferred from computing device-2 220 through the network 250 and stored in the annotation store 231 on the database 230. In such an embodiment, the digital annotation 225 may be generated and the associated annotation object which is stored on the annotation store 231 is created using techniques similar to those described with respect to FIG. 2A, and as described in further detail below.
In a networked embodiment, a user at a separate computing device, such as computing device-3 240, may query the annotation store 231, via the network 250, for an annotation object. For example, a user at computing device-3 240 may query the annotation store 231 for all annotation objects representative of digital annotations that are in the form of a margin bar within a document. The results of that query would return a digital annotation 245 with annotated content 247 which is representative of the digital annotation 225 created on computing device-2 220 and the annotated content 227 associated with that digital annotation 225. The digital annotation 245 and the associated annotated content 247 may be provided to a user at computing device-3 240 regardless of whether that user has a copy of the original document 223 on which the original digital annotation 225 was created. Additionally, the user at computing device-2 220 may query the annotation store 231 via the network 250 for any existing annotation objects representative of a digital annotation, and be provided with the option of viewing the digital annotation within the original document or alternatively, view the digital annotation and the associated annotated content independent of the document.
In yet another embodiment, a combination of the embodiments described with reference to FIG. 2A and FIG. 2B may be realized. In particular, digital annotations created on one computing device, such as computing device-1 200 (FIG. 2A) and/or computing device-2 220 (FIG. 2B), may have the representative annotation object according to the annotation object model graph 100 stored on a local storage device, such as storage device 213, and also stored in a network based annotation store 231 residing on a database 230. Regardless of where the annotation object representing a digital annotation, such as digital annotation 205, is stored, as described above, the annotation object model graph itself, and resulting instances of annotation objects, remain concrete, but flexible.
FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of an instance of annotation object 301, as part of the annotation object graph 300, for a digital annotation having only one anchor. For example, a digital annotation having only one anchor may be, but is not limited to, a bookmark, which is a pointer to some location within a document. A user typically creates bookmarks to assist in navigation within a larger document. Even though an annotation object 300 for a digital bookmark annotation in its simplest form only contains one anchor, thereby necessitating only one resource: locators 305A, the locator 307A of the annotation object 300 typically includes more than one locator part, since the bookmark is pointing into a document. For example, the locator 307A may include two locator parts, locator part-1 311A and locator part-2 311B. In particular, locator part-1 311A identifies a document to which the digital bookmark annotation is associated, while locator part-2 311B identifies the particular location within the document where the digital bookmark annotation is anchored. For example, if the document is named document1.doc and the annotation is in the fourth paragraph, locator part-1 311A is document1.doc and locator part-2 311B is 4thParagraph.
In addition to the annotation object 300 containing one anchor which refers to resource 305A with locator 307A, the cargo of the annotation object 300 refers to a collection of resources that describe the content of the digital annotation itself, in this example, a bookmark. In particular, the cargo of the annotation object 300 references the resource: content 305B which includes the content 309 of the annotation. In an alternative embodiment, for structured annotations such as bookmarks, the annotation object may not include the content of the annotation type but instead refer to the type of annotation. Additionally, the annotation object 301 typically includes the author that created the digital annotation, the date and time it was created, and a date and time if it was modified.
FIG. 4 illustrates a block diagram of an instance of annotation object 401, as part of the annotation object graph 400, representing a digital annotation that has two anchors, such as a digital hyperlink annotation. In the example of a digital hyperlink annotation, the two anchors are a source and a destination of the hyperlink. In order to adequately define digital annotations having two anchors, each anchor of the annotation object refers to a collection of resources. In particular, the instance of the source anchor refers to the resource: locators 405A and the instance of the destination anchor refers to the resource: locators 405B. The resource: locators 405A, for the hyperlink example, is defined by a locator 407A, that is typically positioned within some subpart of a document. Thus, there are at least two locator parts, locator part-1 411A, and locator part-2 411B. Locator part-1 411A identifies the document in which the source anchor of the digital annotation was created and locator part-2 411B identifies the particular location of the source anchor within that document.
The destination anchor, represented by locator 407B, may also have one or more locator parts. The number of locator parts identifying a destination anchor is dependent upon whether the destination is identified as a whole or as a part. For example, the destination anchor of the digital annotation may be to another document itself, identified as a whole, thereby only needing one locator part 411C to identify the destination document. If the destination anchor is to a particular location within the same document as the source anchor, it may be sufficiently identified with one locator part defining the particular location of the destination anchor within the original document. Alternatively, if the destination is a particular location within another document, the locator 407B may include at least two locator parts for the destination anchor, one locator part 411C identifying the destination document and the second locator part 411D identifying the particular location of the destination anchor within the destination document.
In addition to the annotation object 401 including references to a collection of resources for the anchors, a copy of the annotated content from those locations may also be included in the annotation object 401. For example, if the annotated content is to be included in the annotation object 401, the source anchor would also be represented by resource: contents 405C that includes the annotated content 409.
The annotation object 401 also describes the structure of the digital annotation. The annotation object 401 identifies the author of the digital annotation, the date and time it was created, and the date and time if it was modified.
FIG. 5 is yet another example of an instance of an annotation object 501, as part of the annotation object model 500, in accordance with an embodiment of the present invention. In this example, the annotation object 501 represents a digital annotation containing one anchor and simple annotation cargo. Digital annotations of this type include, but are not limited to, a margin bar, highlight, underline, bookmark, or symbol. For these types of digital annotations, there are generally some visual properties of the digital annotation that need to be included as annotation cargo in the content 509 of the annotation object 501. For example, included as annotation cargo in the content 509 of an annotation object 501 representative of a margin bar, is the width and color of the margin bar.
For digital annotations having one anchor and simple annotation cargo, the annotation object 501 includes resource: locators 505A for the anchor and resource: contents 505B for the cargo of the anchor. The resource: contents 505B may include the actual annotation content 509 of the digital annotation. For example, the annotation content 509 for the margin bar includes, but is not limited to, the color of the margin bar and the width of the margin bar. The resource: locators 505A includes a locator 507A with locator parts defining the digital annotation and its anchor position. Again, referring to the example of a digital margin bar annotation, the locator 507A may contain two locator parts, locator part-1 511A and locator part-2 511B. Locator part-1 511A identifies the document in which the digital annotation is contained and locator part-2 511B identifies the location of the digital annotation within the document. The annotation object 501 may also include a copy of the annotated content at the identified location of the digital annotation.
FIG. 5 is also illustrative of an annotation object 501, according to the annotation object graph 500, representative of digital annotations containing one anchor and complex annotation cargo. Such digital annotations include, but are not limited to, sticky notes, text comments, and footnotes. A sticky note is similar to the physical sticky notes that can be attached to a particular object. However, unlike physical sticky notes, electronic sticky notes can include different kinds of annotation cargo, such as rich text, ink, audio, images, video, etc.
In contrast to simple digital annotations, like margin bars and highlights, the annotation content type for digital annotations such as sticky notes is much more complex and thus, the final user experience with the digital annotation is more complex. From a representation point of view, all that changes within the annotation object 501 is the annotation content 509.
Also included in the annotation object 501 are resources 505A, 505B, and a locator 507A. Still referring to the example of a digital sticky note annotation, the resource: locators 505A for the anchor includes a locator 507A having numerous locator parts 511A, 511B. In particular, locator part-1 511A identifies a document in which the digital annotation was created and locator part-2 511B identifies the particular location within that document where the sticky note is to be displayed, i.e., its anchor location. The resource: contents 505B contains the annotation cargo 509 of the sticky note, such as text within the digital sticky note annotation. The annotation object 501 for a sticky note also identifies authors, the date and time it was created, a date and time if the digital annotation was modified, a reference to the content, and a reference to the resource.
FIG. 6 illustrates block diagram of an instance of an annotation object, as part of the annotation object graph, representative of digital annotations containing two or more anchors and annotation cargo. Examples of such digital annotations include, but are not limited to, annotation relationships and annotated grouping. For such digital annotations, a user might select a number of files as a group and add a comment to that group. Alternatively, a user might underline two sections in one document and connect both sections with one digital margin note annotation. Both cases may be represented by using two or more anchors and annotation cargo. The two anchors might reference resources that identify sections of the same document or identify sections of different documents.
The annotation object 601, according to the annotation object graph 600, includes a an instance of the first anchor that references a collection of resources. In particular, the source anchor references the resource: locators-A 605A and the destination anchor references the resource: locators-B 605B. The anchors may be in the same document or in different documents. Each resource 605A, 605B includes locators 607A and 607B, respectively, each having numerous locator parts identifying the document and the location within the document at which the anchor resides. In particular, locator-A 607A may include locator part-1 611A, identifying the document in which the digital annotation was created, and locator part-2 611B, identifying where in the document the first anchor of the digital annotation is positioned. Likewise, locator-B 607B includes two locator parts, locator part-3 611C, identifying the document (either the same document or a different document), and a locator part-4 611D identifying the position of the second anchor of the digital annotation within the document.
The cargo of the annotation object references the resource: contents 605C of the resources class, which contains the annotation content 609 of the digital annotation. For example, if the digital annotation was a highlight connecting two sections, the annotation content 609 may include the color and shape of the digital annotation. Additionally, the annotation object 601 defines the digital annotation itself. Such information includes, but is not limited to, an identification of the author of the digital annotation, the date and time the digital annotation was created, and a date and time if the digital annotation was modified. As with the other examples, the annotation object 601 may also contain a copy of the annotated content from the document(s).
In an alternative embodiment, if the digital annotation only points to a section of a first document and to a second document as a whole, locator-B 607B may only include one locator part. That locator part would include a reference to the second document.
For each annotation object graph, such as the examples described above, typically one locator within a resource will describe a reference to data. However, there are some cases where multiple locators for one item of data may be useful, since the data can be retrieved in multiple ways. For example, the same document may be identified in many different ways (a url, a file path, or an id for the document in a database, etc.). Likewise, you can identify a position within a document multiple different ways... character offset, robust anchor, paragraph hash, etc. Additionally, annotation content may also be represented in multiple formats. For example, a handwritten margin note has an ink representation, but it may also have a translated text representation and an image representation. In such an example, each type of representation may be contained within one or more resource: content.
FIGS. 7-9 illustrate different routines that may be implemented according to embodiments of the present invention. One skilled in the relevant art will appreciate that the routines may be implemented on a single computing device or distributed to a number of computing devices. FIGS. 7-9 illustrate blocks for performing specific functions. In alternative embodiments, more or fewer blocks may be used. In an embodiment of the present invention, a block may represent a software program, a software object, a software function, a software subroutine, a software method, a software instance, a code fragment, a hardware operation, or a user operation, singly or in combination.
FIG. 7 is a flow diagram illustrative of annotation object creation routine 700 implemented by a computing device, such as computing device-1 200 (FIG. 2A), or computing devices 220 and/or 240 (FIG. 2B), in accordance with the embodiment of the present invention. The routine begins at block 701 and at block 703, a creation of a digital annotation is received. In an illustrative embodiment of the present invention, the digital annotation creation may be received from any input device that interfaces with a computing device, such as computing device-1 200. For example, an input device may be a mouse, keyboard, digital pen, etc., which is used to interact with a document that is displayed on a display of the computing device. At block 705, a determination is made as to the category type of the digital annotation that is being created. In one example, there are four categories of digital annotations: embellishments, attachments, relationships, and actions. Each of the four categories contains a number of predefined digital annotation types.
Referring to FIG. 8, a digital annotation category determination subroutine 800, corresponding to block 705 (FIG. 7), implemented according to an aspect of the present invention, is described in further detail. The subroutine begins at block 801 and at block 803 the internal structure of a digital annotation is identified. The internal structure of a digital annotation may include multiple items. For example, the internal structure may identify how many anchors exist, whether annotation content exists, whether annotated content exists, etc. Upon determination of the internal structure of a digital annotation at block 803, at block 805, a category for the digital annotation is selected based on the identified internal structure. At block 807, the digital annotation category routine completes, returning control to the annotation object creation routine 700 (FIG. 7).
After a category has been determined, at block 707, a type within that identified category is determined for the digital annotation. The digital annotation type implies a certain, well-defined, annotation content for the cargo of the annotation object. As described above, annotation content referenced by the cargo of an annotation object may be either referenced by a resource referring to the annotation cargo, and/or actually contained in the content of the annotation object. Additionally, as described above, the anchor of the digital annotation may reference a resource that includes the annotated content from the document that is associated with the digital annotation.
For example, for a digital ink underlined annotation, the annotation type is “underlined.” The anchor of the digital annotation object may refer to a resource: locator for the digital annotation identifying which piece of the source document is underlined, and refer to a resource: content that includes the actual information of the document that is underlined (annotated content). The cargo of the annotation object may reference a resource: content for the annotation content, such as an ink content object. The ink content object (annotation content) contains information as to what color the underline is and how thick it is drawn (as part of the ink object description), and the binary ink itself. An annotation object for an underline that was not done in ink may contain only an underline content object (annotation content) in the content. Such an annotation content contains information on color and thickness of the underline.
For a margin note that refers to an audio stream, the annotation type is “margin note.” The representative annotation object contains two resources. One resource, a resource: locator, identifies a reference to the audio content, and the other resource, content, defines the annotation content of the digital margin note annotation. The annotation object for the margin note contains information as to the default offset in the margin relative to the anchor position, the background color used for the margin note, a collapsed or expanded state, an identification of a collapsed icon if used, etc.
The categories that may be determined in block 705 each contain numerous types, that are determined for the digital annotation in block 707. In particular, for the embellishment category, the different types of digital annotations include, but are not limited to, highlight, bracket, margin bar, underline, grouping, bookmark, and symbol. As described above, for a highlight the annotation content includes, but is not limited to, a color and a thickness of the highlight. For a margin bar, the annotation content includes, but is not limited to, color, width, and the horizontal offset from the margin of the document. With underline, the annotation content includes, but is not limited to, the color and the width of the underline. For grouping, which indicates grouping of content from a document pointed to by an anchor (e.g., a circle around some words) the annotation content includes, but is not limited to, color, width, and kind. The kind may be the kind of grouping, such as a lasso or circle. For a bookmark, the annotation content includes, but is not limited to, the size of the bookmark, the horizontal offset from the margin, and location (e.g., top, bottom, left, right).
For the attachment category, the types of digital annotations include, but are not limited to, margin note, sticky note, footnote, and endnote. Additionally, each digital annotation may include an anchor type containing one or more pieces of associated annotation content. Each of the pieces of annotation content is referenced by the annotation object cargo and identified by an annotation content type. Examples of annotation content types include, but are not limited to, text, ink, audio, image, XAML, and documents. Annotation content types such as text, ink, audio, and image are defined by their properties so that they may be used as literal content. Alternatively, if they are referenced using a locator, their type is stated as part of the locator.
For a margin note, the associated annotation content may include a background color, collapsed or expanded, offset in margin, width, and height. For a sticky note, the annotation content may include a background color, collapsed or expanded, offset from anchor, width, and height. For a footnote, the annotation content may include background color, and an anchor indicator. For an endnote, the annotation content may include background color, and an anchor indicator.
In the relationships category, the types of digital annotations include, but are not limited to, links and connectors. A link points from one digital annotation to others (potentially vice versa) and may let the user navigate to other digital annotations. A connector indicates that two digital annotations are related. For example, a line from a digital annotation to a note may be a connector. If a connector is drawn in ink, the ink is added as annotation content in a representative annotation object.
Once the annotation type has been determined, at block 709, the position of the digital annotation is identified and an anchor for the digital annotation is created. As described above, an anchor for a digital annotation is defined by resource: locators that includes a locator with one or more locator parts, and stored in the annotation object. In addition to identifying the position of the anchor, at block 709 the cargo for the anchor is generated and stored. As described above, the cargo for the anchor references resources that include the content of the annotation itself. At decision block 711, a determination is made as to whether there is annotated content from the annotated document that is to be included in the annotation object. Annotated content may be the text surrounding the digital annotation or other types of information, as described above. If there is no annotated content to be included, at decision block 715, a determination is made as to whether there are additional locations for which anchors need to be defined for the digital annotation. If it is determined at decision block 715 that there are additional anchors to be defined, the routine returns to block 709 and repeats.
Referring back to decision block 711, if it is determined that there is annotated content that is to be included in the annotation object, at block 713, the annotated content is obtained and included as a resource object of the anchor. In particular, the resources of the anchor will include a resource: content that includes the annotated content. After the annotated content is obtained, at decision block 715, the determination discussed above is made as to whether there are additional anchors to be defined. If there are no additional anchors to be defined, at block 717 an instance of an annotation object, according to the annotation object graph, representative of the digital annotation created by the user is generated and stored. After the annotation object is generated and stored, the routine completes, as illustrated by block 719.
FIG. 9 is a flow diagram illustrative of a digital annotation query routine 900 which may be performed by a computing device on an annotation store containing annotation object(s), in accordance with an embodiment of the present invention.
At block 901, the digital annotation query routine 900 begins and at block 903, query parameters from a user are obtained. Query parameters may include any type of typical search parameters, such as a keyword search or other type of content search. Additionally, the query parameters may be based upon a digital annotation type search, such as searching for digital annotations which are underlines, highlights, margin bars, an annotation category search, etc.
At block 905, the type of query to be performed is determined. For example, a query type may be a request to only return one matching digital annotation. Alternatively, it may be requested to return all matching digital annotations. After the query parameters are obtained at block 903 and the query type is determined at block 905, the annotation store is queried for annotation objects matching the query parameters.
At decision block 909 a determination is made as to whether the query type identified at block 905 was a single digital annotation query. If the query type was not a single digital annotation query, at decision block 917, a subsequent determination is made as to the number of matching annotation objects resulting from the query performed at block 907. If there are no matching query results to the query performed by digital annotation query routine 900, at block 921, the query routine returns an empty list and completes at block 923. Alternatively, if there is at least one match to the query parameters, at block 919, a list of all matches is returned and presented to the user.
Referring back to decision block 909, if it is determined that the query type requested was to return only one match, at decision block 911 it is determined whether there is at least one match returned from the query of annotation objects performed at block 907. If there is no match returned by the query, at block 915 a “no result” is presented to the user through a display and the routine completes at block 923. However, if there is at least one match, at block 913, the match is returned and displayed to the user. If only one match was requested and multiple matches were returned, the system selects only one of those matches to be returned and presents that match to the user. Selection of one match may be accomplished through any variety of selection techniques. For example, selection may be accomplished by selecting the first annotation object identified by the query and returning the corresponding digital annotation. After providing the appropriate response to a user, the digital annotation query routine 900 completes at block 923.
It will be appreciated that the embodiments described above in FIGS. 3-9 may be embodied on either a stand-alone computing device as illustrated in FIG. 1A, or in a networked environment as described in FIG. 2B, or in any other computing device configuration.
storing a second resource representative of a content associated with the digital annotation if it is determined that there is content associated with the digital annotation.
determining a category representative of the digital annotation.
3. The method of claim 2, wherein determining a category is dependent upon an internal structure of the digital annotation.
4. The method of claim 2, wherein the determined category is selected from a group of categories including an embellishment, attachment, relationship, and action.
determining a type within the determined category for the digital annotation.
6. The method of claim 1, wherein the digital annotation includes a plurality of anchors.
7. The method of claim 6, wherein a first anchor is within a first item of electronic data and a second anchor is within a second item of electronic data.
8. The method of claim 6, wherein the digital annotation is a hyperlink including a source anchor and a destination anchor.
9. The method of claim 8, wherein the source anchor identifies a first location within a first item of electronic data and the destination anchor identifies a second item of electronic data.
10. The method of claim 1, wherein the at least one locator part is representative of a portion of the digital annotation.
11. The method of claim 1, wherein the content is annotation content associated with the digital annotation.
12. The method of claim 1, wherein the content is annotated content.
13. The method of claim 1, further including the limitation of storing a relationship defining a style of the digital annotation.
14. The method of claim 13, wherein the style of the digital annotation identifies a directionality of the digital annotation.
15. The method of claim 1, wherein the content includes a plurality of annotation content.
a locators class including at least one locator part, wherein each locator part is representative of a portion of the digital annotation.
17. The annotation object model of claim 16, wherein the resource class includes annotation content associated with the digital annotation.
18. The annotation object model of claim 16, wherein the resource class includes a reference to annotation content associated with the digital annotation.
a second collection of resources, wherein the second collection of resources includes both annotated content associated with the digital annotation, and a reference to annotated content associated with the digital annotation.
20. The annotation object model of claim 16, wherein the digital annotation is selected from a group of digital annotations consisting of: a sticky note, a text comment, a snippet, inking, a margin bar, a highlight, a symbol, an underline, a bookmark, and a hyperlink.
21. The annotation object model of claim 16, wherein an annotation object according to the annotation object model is stored in an annotation store.
22. The annotation object model of claim 21, wherein the annotation store includes a plurality of annotation objects.
23. The annotation object model of claim 21, wherein the digital annotation is created on a computing device and wherein the annotation store is located on the same computing device.
24. The annotation object model of claim 21, wherein the digital annotation is created on a first computing device and the annotation store is located on a second computing device.
25. The annotation object model of claim 24, wherein an annotation object according to the annotation object model is generated on the first computing device and stored on the second computing device.
26. The annotation object model of claim 16, wherein the annotation object is stored separate from an item of electronic data that is being annotated.
returning a digital annotation associated with an annotation object that matches the query parameters.
28. The method of claim 27, wherein the query parameter is a keyword.
29. The method of claim 27, wherein the query parameter is a content search parameter, identifying a particular content to query for.
30. The method of claim 27, wherein the query parameter is an annotation type.
31. The method of claim 27, wherein the query type is a request identifying how the query results are to be returned.
32. The method of claim 27, wherein the query type identifies that only one matching digital annotation is to be returned.
33. The method of claim 27, wherein the query type identifies that all matching digital annotations are to be returned.
34. The method of claim 27, wherein querying an annotation store includes querying an annotation store for annotation objects.
If a query returns multiple matching digital annotations but the query type specified to only return one result, what method could be used to select which annotation is returned?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 808,723 | 4 | 981 |
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아래 정보에서 질문에 간단하게 마크다운 테이블로 답변한다.
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### 질문:
꿀수박의 보관 방법은?
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11e16a86ee0149f284eebdeca2b2d2be
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 945,920 | 0 | 1,318 |
Bir at yarışı istatistikçisi olarak, aşağıdaki atlarla ilgili gecmis verileri analiz ederek gelcecegi tahmine detaylı bir analiz yaparak, her bir atın kazanma yüzdesini tahmin edin ve NAME_1 simülasyonu kullanarak en uygun bahis stratejisini belirleyin. Lay the field, Dutching ve Double or Bust stratejileri arasında hangisinin bu atlar ve sonuçlar için en uygun olduğunu belirtin.
Gecmis veriler bu şekildedir:
(
bet id date region course race time dist type going class ran Horse BP Form L5 Wgt JRat TRat DLW DLR EST Rat GF odds result horse finish time
1 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:15 6f Flat Standard Class 6 7 FORCA BRASIL 3 x490x 62 4.5 4.4 751 299 26.5 36.5 3.5 lose 01:12.8
1 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:15 6f Flat Standard Class 6 7 EPIC EXPRESS 1 28x47 62 3.6 3 224 21 32 31.5 4.5 lose 01:12.4
1 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:15 6f Flat Standard Class 6 7 ALMODOVAR DEL RIO 6 5x4x3 60.5 2 2.4 303 29 32 33 6.5 lose 01:12.3
1 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:15 6f Flat Standard Class 6 7 ARAIFJAN 4 54583 60.5 2 2.9 154 14 30.5 38.5 9 lose 01:11.8
1 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:15 6f Flat Standard Class 6 7 ANIFICAS BEAUTY 2 070x1 59 2.5 3.6 21 21 31.5 32 6 win 01:11.6
1 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:15 6f Flat Standard Class 6 7 COMPANY MINX 5 868x1 55.5 3.3 3.2 29 29 29 45 5.5 lose 01:15.0
1 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:15 6f Flat Standard Class 6 7 JUMIRA BRIDGE 7 64171 55.5 1.6 2.6 2 2 25 53 41 lose 01:12.1
2 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:45 1m6f Flat Standard Class 5 7 DANIEL DERONDA 6 23757 62 1.7 3.2 645 27 23 36 9 lose 03:03.7
2 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:45 1m6f Flat Standard Class 5 7 MELAKAZ 4 1x25x 61 2.6 1.9 446 218 22 30.5 6 win 03:02.2
2 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:45 1m6f Flat Standard Class 5 7 CEDAR CAGE 3 31421 61 2.9 3.1 14 14 35 0 4.5 lose 03:03.6
2 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:45 1m6f Flat Standard Class 5 7 BEGGARMAN 5 3460x 61 3 3.8 355 231 22.5 28 7 lose 03:04.0
2 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:45 1m6f Flat Standard Class 5 7 MASTER GREY 7 11451 60 4.4 4 26 26 42 33 9.5 lose 03:03.2
2 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:45 1m6f Flat Standard Class 5 7 WHAT WILL BE 1 8613 58 4.7 4.1 33 21 34 29.5 4.5 lose 03:03.5
2 04/05/2023 NAME_2 (AW) 06:45 1m6f Flat Standard Class 5 7 SMOKEY NAME_3 2 x6821 57.5 2.8 3.3 20 20 34.5 32.5 6 lose 03:03.3
3 04/05/2023 GB Ayr 04:10 1m2f Flat Good To Firm Class 6 KALAHARI PRINCE 6 10x80 62 2.3 3.8 215 7 16 30.5 7.5 lose 02:10.2
3 04/05/2023 GB Ayr 04:10 1m2f Flat Good To Firm Class 6 BERRY EDGE 4 3238x 61.5
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f736ba93e1094ca59b0dcaf57056e8a9
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 728,412 | 36 | 929 |
analise a tabela a baixo e gere a próxima sequencia de números com base nos resultados anteriores que caíram na segunda -feira
Concurso;Data;Dia;bola 1;bola 2;bola 3;bola 4;bola 5;bola 6;bola 7;bola 8;bola 9;bola 10;bola 11;bola 12;bola 13;bola 14;bola 15
2783;08/04/2023;Sábado;2;4;7;8;9;10;11;13;15;19;20;21;22;24;25
2782;06/04/2023;Sexta-feira;1;4;6;9;10;11;12;16;17;18;19;20;22;23;24
2781;05/04/2023;Quinta-feira;3;4;5;7;8;10;14;15;16;17;18;20;23;24;25
2780;04/04/2023;Quarta-feira;3;4;7;9;10;11;13;14;17;19;20;21;22;23;24
2779;03/04/2023;Terça-feira;1;2;6;7;8;9;10;11;12;15;18;20;21;23;25
2778;01/04/2023;Segunda-feira;1;4;5;6;9;10;11;12;13;15;18;19;20;22;25
2777;31/03/2023;Sábado;3;6;7;8;9;11;12;13;14;15;17;20;21;24;25
2776;30/03/2023;Sexta-feira;1;2;4;5;8;12;13;14;15;17;18;19;20;22;23
2775;29/03/2023;Quinta-feira;1;2;3;4;8;12;14;15;18;19;20;22;23;24;25
2774;28/03/2023;Quarta-feira;1;2;4;6;8;12;13;15;18;20;21;22;23;24;25
2773;27/03/2023;Terça-feira;1;2;3;4;5;7;11;14;16;18;20;21;22;23;24
2772;25/03/2023;Segunda-feira;1;2;5;7;8;9;10;11;12;16;17;19;23;24;25
2771;24/03/2023;Sábado;4;6;7;8;9;12;15;16;17;18;19;20;22;23;25
2770;23/03/2023;Sexta-feira;2;3;4;6;8;10;11;12;13;15;18;19;20;21;23
2769;22/03/2023;Quinta-feira;1;2;3;5;7;8;10;11;12;16;17;18;21;24;25
2768;21/03/2023;Quarta-feira;1;4;5;7;9;11;13;14;15;16;19;20;22;23;25
2767;20/03/2023;Terça-feira;2;3;6;7;8;11;15;16;17;18;19;20;21;22;24
2766;18/03/2023;Segunda-feira;1;3;4;6;8;9;11;14;15;17;19;21;22;23;25
2765;17/03/2023;Sábado;2;3;5;6;7;11;14;15;16;19;20;21;23;24;2
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ead2a35bfd71405ab43d69664ac0db3c
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 477,653 | 0 | 1,221 |
as a probability theory expert, analyze the combination . as a probability theory expert, provide a new combination.
57, 41, 09, 82, 21, 14
56, 84, 07, 47, 28, 03, 36, 70, 16, 72, 75, 39, 30, 04, 80, 02, 05, 67, 53, 10, 13, 27, 86, 52, 58, 45, 69, 51, 34, 90, 66, 12, 63
77, 25, 78, 73, 20, 87, 71, 01, 74, 46, 35, 81, 38, 68, 18, 29, 24, 17, 32, 62, 33, 43, 61, 08, 26
85
65
42
06
89
49
60
79
22
44
83
54
11
59
15
50
88
48
55
76
40
64
37
19
71, 64, 67, 15, 33, 26
75, 58, 13, 39, 63, 27, 89, 29, 22, 77, 53, 47, 31, 14, 16, 65, 55, 03, 24, 28, 41, 76, 90, 48, 08, 50, 81, 30, 05, 78, 18
06, 61, 56, 12, 34, 36, 32, 11, 57, 45, 72, 59, 68, 04, 42, 20, 46, 23, 79, 01, 19, 43, 88, 52, 17, 60
84
02, 66
87
70
38
74
82
21
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10
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07
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25
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09
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49
40
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62
83
69
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20, 26, 73, 38, 48, 04, 62, 08, 52, 14, 64, 45, 74, 54, 21, 19, 57, 46, 89, 34, 69, 10, 65, 25, 41, 59, 29, 55, 17, 40, 56, 09
49, 13, 60, 63, 83, 12, 07, 27, 33, 44, 28, 78, 76, 36, 90, 70, 24, 01, 51, 37, 66, 16, 68, 80, 03
58
32
85
79
87
02
50
82
88
43
35
30
22
23
81
06
75
84
31
42
67
86
61
72
11 48 49 64 30 51
24 70 52 09 43 22 17 56 45 20 42 62 73 90 46 08 74 40 35
16 26 36 27 87 34 03 07 72
82 21 63 69 53 77 83 15 18 78 68 02 39 04 86 19 01 79 41
54 47 75 32 23 57 28 65
60 66 59
84
12
76
06
29
50
67
58
80
05
10
85
31
37
38
14
55
33
88
81
71
13
58 18 03 43 86 81 19
12 46 89 85 65 02 01 56 51 16 87 50 84 61 31 59 54 26 60
41 27 22 28 29 71 64 30 70 14
49 05 57 76 74 21 37 17 23 62 35 75 90 04 53 08 15 13 39
82 44 88 38 72 24 52 09 47
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"
너는 '한울' 처럼 행동해야해
예시를 보여줄테니 '한울 의 말과 습관, 생각을 잘 유추해봐
Examples:
너구리 : 좋아하는 가수가 따로 있나요?
한울 : 음... 일단 아이유! 너무너무 좋아하구요! 그리구... NELL! 넬은 콘서트도 다녀올정도로 정말 좋아해요 :)
너구리 : 좋아하는 배우는 누구인가요?
한울 : 우리나라 배우로는 공유씨를 정말 좋아하구요, 외국 배우는... 어바웃 타임의 여주 레이첼 맥아담스를 정말 좋아해요
너구리 : 요즘 즐겨하는 취미는 뭐에요?
한울 : 개인적으로는 혼자 코인노래방 가서 노래부르는걸 좋아해요 ㅎㅎ 맘 편히 막 부를수 있어서 좋아요!
너구리 : 오호... 그럼 즐겨듣는 음악 장르는 뭐가 있나요?
한울 : 흐음... 저는 음악을 잡식성으로 다 들어서... EDM도 좋고 발라드도 좋고 밴드 음악도 좋아해요! 일단 좋다는 노래는 다 듣는 편이에요 ㅎㅎ
너구리 : 오! MBTI는 어떻게 되시나여?
한울 : 제 MBTI는 완전 INFP! 진짜 집돌이에요 ㅎㅎ
너구리 : 혹시 버릇같은게 있나요?
한울 : 음... 딱히 생각나는건 없는데 너는 가끔 말을 하고 뒤에 아무 의미없이 웃는다고 하더라구요
너구리 : 베스킨 라빈스에서 가장 좋아하는 맛은 뭐에요?
한울 : 저는 일단 엄마는 외계인! 그리고 슈팅 스타 정도 있겠네요.
너구리 : 인생의 목표를 따로 정해둔게 있나요?
한울 : 일단 저는 목표랄거까진 없구요... 그냥 아무에게도 피해주지 않고 제가 하고싶은 일 마음껏하는게 목표에요
너구리 : 스트레스 해소 방법이 뭐에요?
한울 : 저는 일단 스트레스를 받으면 자는 편이에요.
한울 : 그래도 안되면 간단하게 맥주 마시면서 넷플릭스를 보거나 코인 노래방가서 풀어요 :)
너구리 : 가장 좋아하는 시간대는 어떻게 되나요?
[한울] [오후 1:07] 저는 감성적인 시간대를 좋아해서 새벽타임을 좋아해요. 그때가 왠지 일도 잘되는거같구요
너구리 : 내 인생에서 가장 영향력 있는 사람이 있다면 누구일까요?
한울 : 저는 아버지가 제일 영향력이 컸어요. 어렸을 때는 몰랐는데 지금은 아버지가 정말 존경스럽고 본받고 싶다고 생각해요
너구리 : 그럼 가장 자신있는 요리가 있다면?
한울 : 음... 일단 크림파스타나 알리오 올리오같은 간단한 파스타 요리는 좀 하는거 같구요 ㅋㅋㅋ
간단한 볶음밥도 꽤 하는거 같아요! 물론 제 입맛에만 그럴지도 모르지만
한울 : 뭐 더 궁금하신거 있으세요?
너구리 : 시간을 돌릴 수 있다면 언제로 돌리고 싶나요?
한울 : 으음... 어려운 질문이네요. 저는 학창시절로 돌아가고 싶어요. 그 때 하고 싶은일이 되게 많았거든요
한울 : 아쉬운 일도 많았고... ㅎㅎ
한울 : 그럼 좋은 하루 보내세요!
자 이제 다음 대화에서 '한울'이 할 것같은 답변을 해봐.
1. '한울' 의 스타일대로, '한울'이 할 것같은 말을 해야해.
2. 자연스럽게 '한울'의 말투와 성격, 취향을 따라해야 해. 번역한 것 같은 말투 쓰지마
3. '너구리' 의 말을 이어서 만들지 말고 '한울'의 말만 결과로 줘.
4. 너무 길게 말하지는 마
5. '한울'의 평소 생각을 담아봐
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Q: reducing loops with numpy
we are trying to implement the given Modified Gram Schmidt algorithm:
We first tried to implement lines 5-7 in the next way:
for j in range(i+1, N):
R[i, j] = np.matmul(Q[:, i].transpose(), U[:, j])
u = U[:, j] - R[i, j] * Q[:, i]
U[:, j] = u
In order to reduce running time we tried to replace the loop with matrix operations like this:
# we changed the inner loop to matrix operations in order to improve running time
R[i, i + 1:] = np.matmul(Q[:, i], U[:, i + 1:])
U[:, i + 1:] = U[:, i + 1:] - R[i, i + 1:] * np.transpose(np.tile(Q[:, i], (N - i - 1, 1)))
The results are not the same, but very similar. Is there a problem with our second trial?
Thanks!
Edit:
The full functions are:
def gram_schmidt2(A):
"""
decomposes a matrix A ∈ R into a product A = QR of an
orthogonal matrix Q (i.e. QTQ = I) and an upper triangular matrix R (i.e. entries below
the main diagonal are zero)
:return: Q,R
"""
N = np.shape(A)[0]
U = A.copy()
Q = np.zeros((N, N), dtype=np.float64)
R = np.zeros((N, N), dtype=np.float64)
for i in range(N):
R[i, i] = np.linalg.norm(U[:, i])
# Handling devision by zero by exiting the program as was advised in the forum
if R[i, i] == 0:
zero_devision_error(gram_schmidt._name_)
Q[:, i] = np.divide(U[:, i], R[i, i])
# we changed the inner loop to matrix operatins in oreder to improve running time
for j in range(i+1, N):
R[i, j] = np.matmul(Q[:, i].transpose(), U[:, j])
u = U[:, j] - R[i, j] * Q[:, i]
U[:, j] = u
return Q, R
and:
def gram_schmidt1(A):
"""
decomposes a matrix A ∈ R into a product A = QR of an
orthogonal matrix Q (i.e. QTQ = I) and an upper triangular matrix R (i.e. entries below
the main diagonal are zero)
:return: Q,R
"""
N = np.shape(A)[0]
U = A.copy()
Q = np.zeros((N, N), dtype=np.float64)
R = np.zeros((N, N), dtype=np.float64)
for i in range(N):
R[i, i] = np.linalg.norm(U[:, i])
# Handling devision by zero by exiting the program as was advised in the forum
if R[i, i] == 0:
zero_devision_error(gram_schmidt._name_)
Q[:, i] = np.divide(U[:, i], R[i, i])
# we changed the inner loop to matrix operatins in oreder to improve running time
R[i, i + 1:] = np.matmul(Q[:, i], U[:, i + 1:])
U[:, i + 1:] = U[:, i + 1:] - R[i, i + 1:] * np.transpose(np.tile(Q[:, i], (N - i - 1, 1)))
return Q, R
When we run the functions on the matrix:
[[ 1.00000000e+00 -1.98592571e-02 -1.00365698e-04 -1.45204974e-03
-9.95711793e-01 -1.77405377e-04 -7.68526195e-03]
[-1.98592571e-02 1.00000000e+00 -1.77809186e-02 -1.55937174e-01
-9.80881385e-03 -2.05317715e-02 -2.01456899e-01]
[-1.00365698e-04 -1.77809186e-02 1.00000000e+00 -1.87979660e-01
-5.12368040e-05 -8.35323206e-01 -4.59007949e-05]
[-1.45204974e-03 -1.55937174e-01 -1.87979660e-01 1.00000000e+00
-8.69848133e-04 -3.64095785e-01 -5.55408776e-04]
[-9.95711793e-01 -9.80881385e-03 -5.12368040e-05 -8.69848133e-04
1.00000000e+00 -9.54867422e-05 -5.92716161e-03]
[-1.77405377e-04 -2.05317715e-02 -8.35323206e-01 -3.64095785e-01
-9.54867422e-05 1.00000000e+00 -5.55505343e-05]
[-7.68526195e-03 -2.01456899e-01 -4.59007949e-05 -5.55408776e-04
-5.92716161e-03 -5.55505343e-05 1.00000000e+00]]
we get different these outputs:
for gram shmidt 1:
Q:
[[ 7.34036501e-01 -8.55006295e-04 -8.15634583e-03 -9.24967764e-02
-4.91879501e-02 -4.90769704e-01 1.58268518e-01]
[-2.78569770e-04 7.14001661e-01 -2.70586659e-03 -2.70735367e-02
5.78840577e-01 2.37376069e-01 1.97835647e-02]
[-2.48309244e-03 -2.34709092e-03 7.38351181e-01 2.63187853e-01
-3.35473487e-01 3.38823696e-01 3.36320600e-01]
[-4.27658449e-03 -2.12584453e-03 -6.70730760e-01 3.82666405e-01
-3.44451231e-01 3.46085878e-01 -7.71559024e-01]
[-6.53970073e-04 -7.00117873e-01 -2.68125144e-03 -2.31536583e-02
5.94568750e-01 2.38329853e-01 -2.76969906e-01]
[-9.26674350e-02 -5.07961588e-03 -6.97972068e-02 -8.79879575e-01
-2.78679804e-01 2.78781202e-01 0.00000000e+00]
[-6.72739327e-01 1.73894101e-04 2.25707383e-03 1.69052581e-02
-1.26723666e-02 -5.77668322e-01 -4.35238424e-01]]
R:
[[ 1.36233007e+00 1.11436069e-03 1.04418015e-02 1.27072186e-02
1.10993692e-03 -7.82681536e-02 -1.33081669e+00]
[ 0.00000000e+00 1.40055740e+00 5.29057231e-04 1.44628716e-03
-1.40014587e+00 3.57535802e-04 2.25417515e-03]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.35440586e+00 -1.33059602e+00
6.67148806e-04 -3.51561140e-02 2.23809829e-02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 2.81147599e-01
1.33951520e-02 -9.55057795e-01 2.36910667e-01]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
3.37143743e-02 -1.97436093e-01 7.90539705e-02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
0.00000000e+00 3.40545951e-01 -1.75971454e-01]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00 3.50740324e-16]]
for gram shmidt 2:
Q:
[[ 7.34036501e-01 -8.55006295e-04 -8.15634583e-03 -9.24967764e-02
-4.91879501e-02 -4.90769704e-01 4.55677949e-01]
[-2.78569770e-04 7.14001661e-01 -2.70586659e-03 -2.70735367e-02
5.78840577e-01 2.37376069e-01 -1.89865812e-01]
[-2.48309244e-03 -2.34709092e-03 7.38351181e-01 2.63187853e-01
-3.35473487e-01 3.38823696e-01 9.49329061e-02]
[-4.27658449e-03 -2.12584453e-03 -6.70730760e-01 3.82666405e-01
-3.44451231e-01 3.46085878e-01 -4.36691368e-01]
[-6.53970073e-04 -7.00117873e-01 -2.68125144e-03 -2.31536583e-02
5.94568750e-01 2.38329853e-01 -1.13919487e-01]
[-9.26674350e-02 -5.07961588e-03 -6.97972068e-02 -8.79879575e-01
-2.78679804e-01 2.78781202e-01 -1.51892650e-01]
[-6.72739327e-01 1.73894101e-04 2.25707383e-03 1.69052581e-02
-1.26723666e-02 -5.77668322e-01 -7.21490087e-01]]
R:
[[ 1.36233007e+00 1.11436069e-03 1.04418015e-02 1.27072186e-02
1.10993692e-03 -7.82681536e-02 -1.33081669e+00]
[ 0.00000000e+00 1.40055740e+00 5.29057231e-04 1.44628716e-03
-1.40014587e+00 3.57535802e-04 2.25417515e-03]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.35440586e+00 -1.33059602e+00
6.67148806e-04 -3.51561140e-02 2.23809829e-02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 2.81147599e-01
1.33951520e-02 -9.55057795e-01 2.36910667e-01]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
3.37143743e-02 -1.97436093e-01 7.90539705e-02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
0.00000000e+00 3.40545951e-01 -1.75971454e-01]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
0.00000000e+00 0.00000000e+00 3.65463051e-16]]
A: The following piece of code does what you want, in a more efficient manner:
Q_i = Q[:, i].reshape(1,-1)
R[i,i+1:] = np.matmul(Q_i, U[:,i+1:])
U[:,i+1:] -= np.multiply(R[i,i+1:], Q_i.T)
First line is just a convenience, to make code more readable.
Everything is the same to your original proposal, except of last line. This last line performs an element-wise multiplication, which is ultimately what you're doing in the last line of the inner loop.
About the differences in results:
Your code is ok, both do the same. As you're dealing with floating point numbers, you shouldn't test as A == B. Instead, I recommend you check how different both arrays are.
Particularly, running
Q1,R1 = gram_schmidt2(A)
Q2,R2 = gram_schmidt1(A)
(Q1 - Q2).mean()
(R1 - R2).mean()
gives, respectively:
-5.4997372770547595e-09 and -5.2465803662044656e-18
Which are quite close to 0 already. 1e-18 is below the error of dtype np.float64, so you good there.
You can check this if you run the difference 3*0.1 - 0.3 (about 1e-17)
Error for matrix Q is larger as it comes from a division between floats, which increases error if the matrix elements are small in magnitude (which is sometimes the case here).
About runtime:
I get similar run times when running both versions of your code:(243 µs ± 25.5 µs using loop, 241 µs ± 6.82 µs using your second version); while the code provided here achieves 152 µs ± 1.49 µs.
A: I can suggest you using Numba, it is a great speed optimizer, it can boost many Python programs 50-200x times by JIT-compiling it into C++ and machine code.
To install numba just do one time python -m pip install numba.
Below is the code adopting your algorithm to numba, mostly it is just a @numba.njit decorator before first line of function.
In numba code you can just write regular Python loops and any mathematical computation, even without using Numpy and your final code will be blazingly fast, most of times even faster then any Numpy code.
I used your gram_schmidt2() function as a basis and only replace np.multiply() with np.dot() because Numba seems that implemented only np.dot() functionality.
Try it online!
import numpy as np, numba
@numba.njit(cache = True, fastmath = True, parallel = True)
def gram_schmidt2(A):
"""
decomposes a matrix A ∈ R into a product A = QR of an
orthogonal matrix Q (i.e. QTQ = I) and an upper triangular matrix R (i.e. entries below
the main diagonal are zero)
:return: Q,R
"""
N = np.shape(A)[0]
U = A.copy()
Q = np.zeros((N, N), dtype=np.float64)
R = np.zeros((N, N), dtype=np.float64)
for i in range(N):
R[i, i] = np.linalg.norm(U[:, i])
# Handling devision by zero by exiting the program as was advised in the forum
if R[i, i] == 0:
assert False #zero_devision_error(gram_schmidt._name_)
Q[:, i] = np.divide(U[:, i], R[i, i])
# we changed the inner loop to matrix operatins in oreder to improve running time
for j in range(i+1, N):
R[i, j] = np.dot(Q[:, i].transpose(), U[:, j])
u = U[:, j] - R[i, j] * Q[:, i]
U[:, j] = u
return Q, R
a = np.array(
[[ 1.00000000e+00, -1.98592571e-02, -1.00365698e-04, -1.45204974e-03,
-9.95711793e-01, -1.77405377e-04, -7.68526195e-03],
[-1.98592571e-02, 1.00000000e+00, -1.77809186e-02, -1.55937174e-01,
-9.80881385e-03, -2.05317715e-02, -2.01456899e-01],
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What was the average runtime of the optimized Gram-Schmidt function using Numba compared to the original implementations?
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I have sets of 1 number, the numbers in the set-in positions 1 range from 1 to 43. I'm going to give you 615 sets of 1 number, these have an order: the first set is the oldest and the last set is the most recent. Using machine learning algorithm (XGBoost) predicts what the next set of 1 number would be (the set number 616). The result must be a single set of 1 number. Do the calculation and write the result. The sets of 1 number are:
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Anthony Rizzo
Anthony Vincent Rizzo (Parkland, Florida, 8 de agosto de 1989) es un beisbolista profesional estadounidense, que juega en la primera base de los New York Yankees, de las Grandes Ligas de Béisbol (MLB). Anteriormente fue parte de los San Diego Padres y de los Chicago Cubs. Fue tres veces convocado para el Juego de Estrellas. Debido a sus empresas filantrópicas, es finalista habitual del premio Heart and Hustle y muchos lo consideran uno de los jugadores más respetados de la MLB.
Rizzo fue seleccionado por los Boston Red Sox, en la sexta ronda del draft de la MLB de 2007, y se convirtió en uno de los principales prospectos de ligas menores en la organización. Fue cambiado a los San Diego Padres, después de la temporada 2010, junto con otros tres prospectos, a cambio del primera base Adrián González. Hizo su debut en la MLB, en el 2011, con San Diego. Después de ser canjeado a los Cachorros, en 2012, se convirtió en un jugador All-Star, a participar en el Juego de Estrellas tres veces consecutivas, desde 2014 hasta 2016, y al ganar el premio Silver Slugger, el premio Gold Glove, el premio Roberto Clemente; además, ganó la Serie Mundial de 2016 con los Cachorros sobre los Indios de Cleveland. Los Cachorros lo cambiaron a los Yankees durante la temporada 2021.
Carrera profesional
Boston Red Sox
Rizzo fue seleccionado por Boston en la sexta ronda del draft de 2007, procedente de Marjory Stoneman Douglas High School, en Parkland, Florida. Se dirigía a Florida Atlantic University antes de ser reclutado y firmado, con un bono de $325.000. Rizzo jugó en la organización de los Medias Rojas con los Medias Rojas de la Liga de la Costa del Golfo, Greenville Drive, Medias Rojas de Salem y los Sea Dogs de Portland. La carrera de ligas menores de Rizzo comenzó a la edad de 17 años, en 2007, en la clase de novatos con los Medias Rojas de la Liga de la Costa del Golfo. En solo 21 turnos al bate, alcanzó cifras ofensivas de.286/.375/.429 con 1 jonrón y 3 carreras impulsadas. En 2008, a la edad de 18 años, Rizzo jugó en la clase A con Greenville Drive, en la Liga del Atlántico Sur. En 83 turnos, bateó.373/.402/.446 con 0 jonrones y 11 impulsadas. Rizzo conectó 12 cuadrangulares en 2009. En 2010, bateó un promedio combinado de.260 con un porcentaje de embasado (OBP) de.334 y un porcentaje de slugging (SLG) de.480; junto con 42 dobles, 25 jonrones y 100 carreras impulsadas entre paradas en High-A Salem y Doble-A Portland. Para ello, Rizzo había mejorado su técnica de bateo con la relajación de su swing y el mejor uso de sus piernas para un aumento de poder.
miniaturadeimagen| Rizzo bateando para los Padres de San Diego en 2011
El 6 de diciembre de 2010, Rizzo fue cambiado, junto con Casey Kelly, Reymond Fuentes y Eric Patterson, a los Padres por el primera base y tres veces All-Star, Adrián González. Rizzo fue considerado el tercer mejor prospecto (Kelly fue el número 1) y el mejor prospecto de bateo de poder en la organización de los Medias Rojas. Kevin Boles, manager de Rizzo en Salem, también dirigió anteriormente a González en las menores. Boles dijo: "Rizzo me recuerda mucho a Adrián González... Rizzo es un niño más grande y tiene un poco más de poder, Adrian es un poco más un bateador de contacto, pero tenían estilos de juego muy similares. Pensamos muy bien en Anthony Rizzo. Va a ser un gran jugador". El gerente general de los Padres, Jed Hoyer, esperaba que Rizzo o Kyle Blanks eventualmente fueran el primera base titular de las Grandes Ligas de los Padres.
Los Padres invitaron a Rizzo a su campamento de Grandes Ligas para el entrenamiento de primavera de 2011. Comenzó ese año en Triple-A, con los Padres de Tucson. En sus primeros 15 juegos, Rizzo bateó.452 con 6 jonrones y 24 carreras impulsadas. En mayo de 2011, The San Diego Union-Tribune escribió que los Padres podrían retrasar el debut de Rizzo en las Grandes Ligas -a pesar de las deficiencias de bateo del club- debido a consideraciones de costos creadas por la regla del "Super Two" del arbitraje salarial. El equipo alegó la falta de experiencia de Rizzo por en categorías mayores a doble A y su exposición limitada a los lanzadores zurdos que continuara jugando en Tucson.
Rizzo fue llamado a las mayores luego de batear.365 con un OPS de 1.159 junto con 16 jonrones y 63 impulsadas en 200 turnos, en 52 apariciones con Tucson. El San Diego Union-Tribune calificó a Rizzo como "la convocatoria más celebrada de los Padres" desde que Roberto Alomar debutó con el equipo en 1988. La promoción de Rizzo fue impulsada por la baja producción ofensiva de los Padres y el deficiencias en el fildeo de los veteranos en la primera base. En su debut, el 9 de junio de 2011, contra los Nacionales de Washington, Rizzo se ponchó en su primer turno al bate, pero luego bateó un triple y anotó una carrera, con lo cual los Padres obtuvieron la victoria 7 a 3. Conectó su primer cuadrangular en las mayores el 11 de junio, contra John Lannan. Después de tres juegos, se fue de 7-3 con un doble, un triple y un jonrón, mientras demostró paciencia al obtener cuatro bases por bolas para un porcentaje de embasado (OBP) de.667. El 21 de julio de 2011, Rizzo fue enviado nuevamente a Triple A y Blanks fue ascendido. Rizzo tenía problemas de rendimiento con un promedio de bateo de apenas.143 y 1 jonrón, ponchándose 36 veces en 98 turnos al bate. Hoyer dijo que Rizzo "trabajó duro, nunca puso excusas y se ganó el cariño de sus compañeros de equipo" durante su etapa inicial en las mayores. Rizzo fue llamado a las mayores el 4 de septiembre, después de terminar la temporada en Tucson, con cifras ofensivas de.331 con 26 vuelacercas y 101 empujadas en 93 juegos. Terminó su primera temporada en San Diego bateando solo.141 con 46 ponches en 128 turnos. Hoyer creía que Rizzo sería el primera base titular de los Padres en 2012 con Jesús Guzmán como segunda opción. Sin embargo, Yonder Alonso superó a Rizzo en la depth chart del equipo, posterior a su adquisición, en diciembre de 2011, en un canje por Mat Latos.
Chicago Cubs
miniaturadeimagen| Rizzo (derecha) jugando en primera base para los Cachorros de Chicago en 2012
El 6 de enero de 2012, los Padres cambiaron a Rizzo y al lanzador abridor derecho Zach Cates a los Chicago Cubs, a cambio del lanzador abridor derecho Andrew Cashner y el jardinero Kyung-Min Na. El acuerdo fue negociado por Jed Hoyer, gerente general de los Cachorros. Hoyer también había reclutado a Rizzo mientras trabajaba como asistente del gerente general de los Medias Rojas, y luego adquirió a Rizzo cuando era gerente general de los Padres. Se culpó a sí mismo por llamar a Rizzo a las mayores demasiado pronto en San Diego.
2012
Rizzo comenzó la temporada 2012 con los Triple-A Iowa Cubs. Volvió a sobresalir en las ligas menores con un promedio de bateo de.342, con 23 jonrones y 62 remolcadas antes de ser llamado por los Cachorros, el 26 de junio. Similar a su convocatoria en San Diego, se esperaba que ayudara a una ofensiva en apuros.
Se convirtió en el primer jugador en la historia de los Cachorros en lograr tres carreras impulsadas ganadoras en sus primeros cinco juegos con el equipo. Conectó 7 jonrones en julio, la mayor cantidad de un novato de los Cachorros, en un mes calendario, desde que Mel Hall conectó 9, en agosto de 1983. Ese primer mes, también lideró a los novatos de la Liga Nacional (NL) en cuadrangulares, hits (32), carreras impulsadas (17) y bases alcanzadas (55). Ocupó el segundo lugar entre los novatos de la Liga Nacional en carreras anotadas (14), y fue tercero con un promedio de bateo de.330, porcentaje de embasado de.375 y porcentaje de slugging de.567. Fue nombrado Novato del mes de julio de la liga.
2013
El 12 de mayo de 2013, Rizzo acordó un contrato de 7 años y 41 millones de dólares. El acuerdo incluía dos opciones del club que podrían extender el contrato a 9 años y $73 millones. Fue nombrado finalista de los Cubs para el premio nacional Heart and Hustle, y también fue nombrado finalista de los Cubs para el premio Roberto Clemente. Rizzo ocupó el segundo lugar en el premio Gold Glove para los primera base. A pesar de haber tenido un mal año en 2013, Rizzo mostró un buen poder, al conectar 23 jonrones y 40 dobles, en 606 turnos al bate, con un promedio de bateo de.233.
2014
Rizzo tuvo su quinto juego de varios jonrones el 30 de mayo, y el 6 de junio dio su segundo jonrón para dejar en el campo al rival (walk-off). Fue elegido para el Juego de Estrellas en la votación final de los fanáticos, junto con el lanzador de los Chicago White Sox, Chris Sale. A fines de julio, ganó por primera vez el Jugador de la Semana. A mediados de septiembre, se convirtió en el jugador más joven en recibir el premio Branch Rickey como "un modelo para los jóvenes". Rizzo terminó la temporada con un porcentaje combinado de embasado y slugging de.913, 3° en la LN; 32 jonrones, 2° en la LN; y un porcentaje de turnos al bate por HR de 16.4, 2° en la NL Además, lideró las mayores en hit por lanzamiento (15), y se ubicó décimo en la votación para el Jugador Más Valioso de la Liga Nacional.
2015
Rizzo fue elegido en la boleta de los jugadores para el Equipo de Estrellas por segundo año consecutivo. También compitió en el Derby de Home Run de las Grandes Ligas de Béisbol por primera vez en su carrera, pero perdió en la primera ronda ante Josh Donaldson. Rizzo conectó el jonrón número 100 de su carrera y la carrera impulsada número 300, el 8 de septiembre de 2015, contra el lanzador de los Cardenales, Michael Wacha. Rizzo fue golpeado (por un lanzamiento) 30 veces, en 2015, liderando las ligas mayores y se unió a Don Baylor como los únicos miembros del club 30HR/30HBP. Rizzo terminó la temporada regular con un promedio de bateo de.278, 31 cuadrangulares, 38 dobles y 101 carreras impulsadas en 701 apariciones en el plato, y lideró las ligas mayores en la estadística de hit por lanzamiento, con 30. Ocupó el cuarto lugar en la votación de MVP de la Liga Nacional. Rizzo se llevó a casa el premio MLBPAA Heart and Hustle, que se otorga a un jugador que tiene un fuerte deseo por el juego y tiene una creencia, espíritu y tradiciones que simbolizan el juego de béisbol. Rizzo también recibió el mismo premio de la organización de los Cachorros, por segunda vez.
2016
derecha|miniaturadeimagen| Rizzo (derecha) con David Ortiz durante el Home Run Derby de 2016
Rizzo fue titular en primera base en el Juego de Estrellas de 2016 y recibió la mayor cantidad de votos de los fanáticos en la Liga Nacional. A finales de año, Rizzo se había convertido en uno de los tres jugadores, y el primer jugador zurdo, en la historia de los Cachorros en conectar más de 40 dobles y 30 jonrones en el mismo año. Participó en 155 juegos con 583 turnos al bate y anotó 94 carreras. Fue golpeado 16 veces, tuvo 170 hits con 43 dobles, 4 triples, 32 jonrones y 109 carreras impulsadas. Terminó el año con un promedio de bateo de.292 y fue cuarto en la votación para el Jugador Más Valioso de la Liga Nacional. La excelencia en el fildeo de Rizzo fue recompensada con el Guante de Oro. Rizzo fue uno de los seis finalistas para el galardón Hombre del Año Marvin Miller y fue el nominado de los Cachorros para el premio Roberto Clemente. Después de un comienzo extremadamente lento en la postemporada, Rizzo salió de su mala racha en la Serie de Campeonato de la Liga Nacional. Fue una pieza clave en las últimas tres victorias sobre los Dodgers de Los Ángeles y llevó a los Cachorros a su primera aparición en la Serie Mundial desde 1945. En la Serie Mundial de 2016, Rizzo anotó 7 carreras y tuvo 5 carreras impulsadas, y contribuyó para que los Cachorros ganaran su primer título de Serie Mundial desde 1908. También ganó el premio Esurance MLB a la "Mejor personalidad de las redes sociales" y a la "Mejor jugada: defensa". La defensa de Rizzo impidió 11 carreras contra los Cachorros, y fue superior a todos los primera base de la MLB, por lo cual recibió su primer premio Fielding Bible y el premio Wilson al Jugador Defensivo del Año. También ganó la votación de los fanáticos para el premio Platinum Glove. Rizzo se llevó a casa dos premios más del año. Uno era el Silver Slugger. Se otorga a los mejores productores ofensivos en cada posición en el campo tanto en la Liga Americana como en la Nacional. Era la primera vez que Rizzo recibía el premio. El último fue el premio MLBPAA Cubs Heart and Hustle. Fue la tercera vez que Rizzo recibió el premio de la organización de los Cachorros.
miniaturadeimagen| Rizzo celebra el out final de la Serie Mundial 2016
miniaturadeimagen| Rizzo le presenta al presidente Obama una camiseta de los Cachorros, en una visita a la Casa Blanca, el 16 de enero de 2017
Con los Cachorros en una mala racha ofensiva ycon un promedio de victorias de.500, el manager Joe Maddon cambió a Rizzo al primer bate de la alineación en un partido como visitante contra los Mets de Nueva York, el 13 de junio. En los siguientes siete juegos, los Cachorros tuvieron marca de 5-2 y Rizzo conectó 4 jonrones (3 para abrir un juego). Para el 20 de junio, Rizzo se había embasado en el primer inning en sus primeros 7 juegos como primer bate y se convirtió en el primer jugador en hacer esto en más de medio siglo de Grandes Ligas. Tuvo 12 hits en 28 turnos, con 10 carreras impulsadas y bateó.430 durante la racha. Rizzo terminó segundo detrás de Ryan Zimmerman en una reñida carrera por el primera base titular de la Liga Nacional en el Juego de Estrellas de 2017. El 2 de septiembre, Rizzo se convirtió en el cuarto jugador de los Cachorros en conectar al menos 30 jonrones, 30 dobles y 100 carreras impulsadas en tres o más temporadas; los otros fueron Hack Wilson, Billy Williams y Sammy Sosa.
Durante la temporada, bateó.273/.392/.507 con 32 jonrones y 109 carreras impulsadas. Lideró las mayores en hit por lanzamiento, con 24.
Rizzo tuvo una postemporada decepcionante. En 37 turnos al bate, tuvo un jonrón en 5 hits, 6 carreras impulsadas y un anémico promedio de bateo de.135. El 27 de octubre, Rizzo volvió a recibir el Roberto Clemente 2017 por su trabajo benéfico para encontrar una cura para el cáncer infantil. Sobre ganar el premio, Rizzo dijo: "Esto es asombroso. El mayor premio que puedes ganar. Irá al frente y al centro frente a cualquier cosa que haya hecho".
2018
El 10 de abril de 2018, Rizzo fue colocado en la lista de lesionados por primera vez en su carrera en la MLB, debido a un problema en la espalda. Antes de un partido del 23 de mayo, contra los Indios de Cleveland, Rizzo ocupó el cuarto lugar en la historia de la franquicia de los Cachorros al conseguir 17 jonrones en los juegos interligas. El 23 de julio, Rizzo convenció al mánager de los Cubs, Joe Maddon, para que lo dejara hacer la primera aparición como lanzador de su carrera. Le tomó dos lanzamientos retirar a AJ Pollock de los Diamondbacks de Arizona con un elevado al jardín central.
Rizzo terminó su campaña de 2018 con un promedio al bate de.283, con 25 jonrones y 101 carreras impulsadas en 153 juegos, y fue tercero en las ligas mayores en hit por lanzamiento, con 20. Empatado en los votos del Guante de Oro con el primera base de los Bravos de Atlanta, Freddie Freeman, Rizzo recibió el premio por segunda vez en su carrera.
2019
En 2019, Rizzo bateó.293/.405/.520 con 27 jonrones y 94 impulsadas. Lideró las ligas mayores en golpeados con 27. También recibió el tercer Guante de Oro de su carrera.
2020
En la recortada temporada de 2020, Rizzo jugó en 58 juegos y terminó con una línea ofensiva de.222/.342/.414, 11 jonrones, 24 carreras impulsadas y 3 bases robadas. También recibió su cuarto Guante de Oro; el tercero consecutivo. Al finalizar la campaña, Chicago recogieron la opción sobre el último año de Rizzo -de su contrato de siete años y $ 41 millones. que le pagaría a Rizzo $ 16.5 millones para la temporada 2021. Rizzo fue uno de los primeros jugadores que los Cachorros cambiaron, bajo la administración de Theo Epstein, para iniciar una reconstrucción.
2021
En 92 juegos para los Cachorros de Chicago, Rizzo bateó.248/.346/.446 con 14 cuadrangulares, 40 carreras impulsadas y 4 bases robadas. En un juego del 28 de abril contra los Bravos de Atlanta, Rizzo pasó de primera base a lanzador en una victoria por 10-0 sobre Atlanta. Logró dos outs contra tres bateadores enfrentados, incluido un ponche a Freddie Freeman con una bola curva a 61 mph.
New York Yankees
2021
El 29 de julio de 2021, Rizzo fue cambiado a los New York Yankees por Alexander Vizcaíno, Kevin Alcántara y dinero en efectivo.
Su primer partido con los Yankees fue el 30 de julio contra los Miami Marlins. En dos juegos se fue de 5-4 con más de 2 hits, 2 jonrones solitarios (uno en cada juego), 3 bases por bolas y 5 carreras en total, convirtiéndose en el primer jugador en la historia de la franquicia en lograr estos números. También es el primer jugador de los Yankees, de todos los tiempos, en embasarse ocho veces seguidas (incluido un golpeado), y el séptimo Yankee en conectar un vuelacercas en sus dos primeros juegos.
El 4 de agosto, Rizzo conectó un cuadrangular solitario contra los Baltimore Orioles, lo cual lo convirtió en el primer jugador en la historia del equipo en impulsar por lo menos una carrera en cada uno de sus primeros 6 juegos con los Yankees. También se convirtió en el cuarto jugador de la MLB con carreras impulsadas en sus primeros 6 juegos con un nuevo equipo, uniéndose a Jim Spencer (1973), Jim Wynn (1974) y Bobby Murcer (1977). El 30 de septiembre, Rizzo conectó su jonrón número 250, durante un partido contra los Toronto Blue Jays. Fue un batazo solitario en la sexta entrada contra el lanzador abridor Robbie Ray. Se convirtió en el primer jugador de los Yankees, desde Derek Jeter, en alcanzar este hito mientras jugaba para el equipo.
2022
El 17 de marzo de 2022, los Yankees firmaron a Rizzo con un contrato de $ 32 millones por dos años.
Carrera internacional
Como su familia es originaria de la ciudad siciliana de Ciminna, Rizzo eligió jugar para Italia en el Clásico Mundial de Béisbol 2013 antes de la temporada 2013 de la MLB.
Vida personal
miniaturadeimagen| Rizzo acepta el premio Heart & Hustle en la cena 2015 MLBPAA Legends for Youth
Rizzo tiene un hermano mayor, John, que fue liniero del equipo de fútbol americano Florida Atlantic University.
A Rizzo se le diagnosticó linfoma de Hodgkin clásico, en estado limitado, en abril de 2008. Pasó por quimioterapia durante seis meses. Su abuela estaba luchando contra el cáncer de mama al mismo tiempo. El 2 de septiembre de 2008, el médico de Rizzo le dijo que estaba en remisión, aunque todavía le quedaban seis semanas de tratamiento y algunas pruebas de seguimiento. El 18 de noviembre, el médico de Rizzo le dijo que "podría vivir una vida normal".
Rizzo le propuso matrimonio a su novia, Emily Vakos, el 1° de junio de 2017. Se conocieron cuando los Cachorros estaban en Arizona para el entrenamiento de primavera de 2016. La pareja se casó el 29 de diciembre de 2018; su compañero de equipo Kris Bryant fue uno de los padrinos de boda. En el 2020, él y su esposa adoptaron un perro al que llamaron Kevin. Residen en Fort Lauderdale, Florida. También vivieron en un apartamento de Chicago durante siete años, pero se mudaron en 2021 después del cambio de equipo.
Rizzo eligió "Tony" como su apodo para el Players Weekend durante la temporada 2017. El 8 de agosto de 2021 se anunció que Rizzo había dado positivo con COVID-19.
Trabajo caritativo
En 2012, se fundó la Fundación de la Familia Anthony Rizzo. Es una organización sin fines de lucro (501-c-3), que beneficia la investigación del cáncer y las familias que luchan contra la enfermedad. La fundación está dirigida en su totalidad por la familia de Rizzo, sus amigos cercanos y su equipo directivo. Rizzo proporciona supervisión y liderazgo. En agosto de 2017, la fundación anunció una donación de $ 3,5 millones al Lurie Children's Hospital en Chicago, lo cual elevó sus donaciones totales al hospital a más de $ 4 millones.
El 15 de febrero de 2018, Rizzo pronunció un emotivo discurso en la vigilia por las víctimas del tiroteo en la escuela en Parkland, Florida. Rizzo se graduó de la escuela secundaria Marjory Stoneman Douglas y residió durante mucho tiempo en Parkland. "Crecí en Stoneman Douglas [High School]", dijo un emocionado Rizzo. Rizzo se reunió con sobrevivientes de la masacre antes de un juego con los Marlins donde ayudó a donar $305.000 al Fondo Nacional de Compasión, y todos los fondos se destinaron directamente a todas las víctimas y sus familias.
El 15 de mayo de 2015, la Fundación de la Familia Anthony Rizzo organizó su 3° concurso anual de cocina contra el cáncer y recaudó más de $270.000. El 15 de noviembre de 2015, la Fundación de la Familia Anthony Rizzo organizó su 4° Marcha Anual contra el Cáncer y recaudó más de $200.000 para la investigación del cáncer pediátrico y brindar apoyo a los niños y sus familias. El 2 de junio de 2016, la Fundación de la Familia Anthony Rizzo organizó su 4.° concurso anual de cocina contra el cáncer y recaudó más de $630.000.
La quinta marcha anual contra el cáncer se llevó a cabo el domingo 11 de diciembre de 2016 y The Anthony Rizzo Foundation recaudó más de $500.000. El comisionado del condado de Broward, Michael Udine, proclamó el domingo como el Día de Anthony Rizzo. La antigua escuela secundaria de Rizzo retiró oficialmente su camiseta, la número 7. Rizzo y su fundación organizaron su sexta marcha anual contra el cáncer el 3 de diciembre de 2017 y recaudaron $960.000 para las familias que luchan contra el cáncer. Las ganancias netas del evento beneficiarán al Joe DiMaggio Children's Hospital, al Sylvester Comprehensive Cancer Center de la Universidad de Miami y otorgarán subvenciones a las familias que luchan contra el cáncer. La séptima Marcha Anual contra el Cáncer organizada por la Fundación de la Familia Anthony Rizzo recaudó $1.1 millones el 2 de diciembre de 2018. El dinero se destinó al Joe DiMaggio Children's Hospital, al Sylvester Comprehensive Cancer Center de la Universidad de Miami y a familias que luchan contra el cáncer.
El 27 de mayo de 2019, la Fundación de la Familia Anthony Rizzo organizó su séptima competencia anual de cocina para el cáncer y recaudó $1.8 millones para pacientes con cáncer y sus familias. El 24 de noviembre de 2019, la Fundación de la Familia Anthony Rizzo organizó su octava Marcha Anual contra el Cáncer y recaudó más de $1.35 millones. El 16 de enero de 2020, la Fundación de la Familia Anthony Rizzo recaudó cerca de $500.000 para ayudar a las familias que luchan contra el cáncer durante su sexto evento anual Laugh-Off for Cancer. En febrero de 2020, Rizzo donó $ 150.000 a la escuela secundaria Marjory Stoneman Douglas para ayudar a pagar las luces de la escuela para sus campos de béisbol y softbol. Su escuela secundaria inauguró el nuevo campo de béisbol que se conocerá como Anthony Rizzo Field. La Fundación de la Familia Anthony Rizzo organizó su novena marcha anual contra el cáncer, el 15 de noviembre de 2020 y recaudó más de $850.000.
Referencias
Categoría:Beisbolistas de San Diego Padres
Categoría:Beisbolistas de New York Yankees
Categoría:Beisbolistas de los Chicago Cubs
Categoría:Beisbolistas de Florida
Categoría:Personas vivas
Categoría:Nacidos en 1989
In what year did Rizzo make his MLB debut and with what team? He debuted in 2011 with the San Diego Padres.
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Starting from bottom to top can it be predicted the outcome of the next number (as red or green) at some point using the patterns (green defined as >2) and the red numbers(defined as <2) in this list of numbers:1
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2
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1.28
1
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1.07
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1.36
2.27
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**101 conversation starters** for couples
**GARY CHAPMAN**
& RAMON PRESSON
Northfield Publishing
CHICAGO
© 2002, 2012 BY GARY CHAPMAN & RAMON PRESSON
Formerly titled _Love Talks for Couples_
All rights reserved. No part of this product may be reproduced in any form without permission in writing from the publisher, except in the case of brief quotations embodied in critical articles or reviews.
Two entries (#37,#54) first appeared in Ramon Presson, _Soul Care_
(Littleton, Colo.: Serendipity House, 2000).
Cover design: Smartt Guys design
Cover photo: Steve Cole/iStock
Interior design: Julia Ryan / www.DesignByJulia.com
Gary Chapman photo: David Smith
ISBN: 978-0-8024-0837-2
We hope you enjoy this book from Northfield Publishing. Our goal is to provide high-quality, thought-provoking books and products that connect truth to your real needs and challenges.
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Northfield Publishing
820 N. LaSalle Boulevard
Chicago, IL 60610
1 3 5 7 9 10 8 6 4 2
_Printed in the United States of America_
# Tips for Using 101 Conversation Starters
Your spouse is a fascinating person, a treasure trove of meaningful, humorous, and profound experiences, thoughts, feelings, ideas, memories, hopes, dreams, beliefs, and convictions. These questions celebrate the depth and wonderful mystery of your mate. Questions invite disclosure, and disclosure launches discovery. Discovery enriches a marriage and builds intimacy. Use the following 101 questions to prompt meaningful, in-depth discussions and to affirm and encourage your spouse.
Here are some ways to use the questions:
• During dinner at home (if you don't have children)
• During a quiet moment in the evening
• At bedtime (if both of you are alert)
• During dinner on a date night
• While in the car during a long drive
While the easiest way to proceed through the questions is to use them in the order they are presented, another possibility is that your spouse and you take turns in selecting the questions. We recommend that you do only one or two questions at a time. These questions are like dessert—a small and satisfying portion creates the anticipation for more later. _101 Conversation Starters for Couples_ offers a process to enjoy, not a project to complete.
Have fun with these questions two or three times each week and watch intimacy grow in your marriage.
# Table of Contnets
question 1
question 2
question 3
question 4
question 5
question 6
question 7
question 8
question 9
question 10
question 11
question 12
question 13
question 14
question 15
question 16
question 17
question 18
question 19
question 20
question 21
question 22
question 23
question 24
question 25
question 26
question 27
question 28
question 29
question 30
question 31
question 32
question 33
question 34
question 35
question 36
question 37
question 38
question 39
question 40
question 41
question 42
question 43
question 44
question 45
question 46
question 47
question 48
question 49
question 50
question 51
question 52
question 53
question 54
question 55
question 56
question 57
question 58
question 59
question 60
question 61
question 62
question 63
question 64
question 65
question 66
question 67
question 68
question 69
question 70
question 71
question 72
question 73
question 74
question 75
question 76
question 77
question 78
question 79
question 80
question 81
question 82
question 83
question 84
question 85
question 86
question 87
question 88
question 89
question 90
question 91
question 92
question 93
question 94
question 95
question 96
question 97
question 98
question 99
question 100
question 101
# [question
1](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c01a)
What are two things that happened today, and how did you feel about them?
# [question
2](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c02a)
What were some of your favorite toys as a child? What was your favorite candy?
# [question
3](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c03a)
Describe the home of one or both sets of your grandparents.
# [question
4](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c04a)
What was something you really wanted but were not allowed to own as a child or teen?
# [question
5](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c05a)
Describe one of your favorite elementary school teachers. Then describe a favorite high school teacher or college professor.
# [question
6](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c06a)
As you were growing up, what was unique about your family as compared to other families in your neighborhood or the families of your friends?
# [question
7](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c07a)
What was your most serious physical injury as a child or teen?
# [question
8](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c08a)
What do you remember about learning to drive?
# [question
9](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c09a)
Can you recall visiting your parents' workplace?
If so, describe it and how you felt when you went there.
# [question
10](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c10a)
Complete this sentence: "I'm sure my mom and dad wish I would...."
# [question
11](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c11a)
What is perhaps the worst movie you have ever seen?
# [question
12](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c12a)
What tragic news story in the last few years made you particularly sad?
# [question
13](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c13a)
What was one of the most memorable weddings (other than your own) that you have attended?
# [question
14](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c14a)
What is something you collected as a child or teen?
# [question
15](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c15a)
What is a question that you wish you had the courage to ask your mother and/or father?
# [question
16](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c16a)
If you were given five acres of land, where would you want it to be and what would you want to do with it?
# [question
17](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c17a)
If you could own and operate your own business (and be guaranteed of its success), what would it be?
# [question
18](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c18a)
If you do not play a musical instrument, what one do you wish you could play? If you do/did play a musical instrument, do you recall how you chose that particular one?
# [question
19](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c19a)
What would you say are two of the best concerts you have seen, either in person or on video or film?
# [question
20](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c20a)
What are two of your all-time favorite movies (or books)?
# [question
21](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c21a)
My mother/father clearly did not understand what was considered cool when she/he bought me....
# [question
22](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c22a)
What famous person (deceased) would you like to have met?
# [question
23](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c23a)
Which of the following would you find most gratifying?
earning a PhD
publishing a bestselling book
recording an original chart-topping song
winning an Olympic gold medal
# [question
24](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c24a)
If money and/or child care were no object, what would be your idea of the perfect New Year's Eve?
# [question
25](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c25a)
Who is one of the most genuinely spiritual persons you know?
# [question
26](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c26a)
How do you think the world has changed since September 11, 2001?
# [question
27](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c27a)
Which of the following rides would be your first choice?
a gondola in Venice
a cab in London
a Ferrari on the autobahn
a hot air balloon in Switzerland
an airboat in the Everglades
a raft down the Colorado River
a carriage in Paris
# [question
28](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c28a)
What is one of your favorite memories that includes snow?
# [question
29](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c29a)
Who was your favorite superhero or cartoon character?
# [question
30](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c30a)
If someone could bless you and pass on to you a special ability,
who would you choose to bless you and with what ability?
# [question
31](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c31a)
Who is the most joyful person you know?
# [question
32](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c32a)
Who is someone you wish you could infect with a more positive attitude?
# [question
33](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c33a)
Complete this sentence: "It would make me a better person if I were more like you in the way you...."
# [question
34](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c34a)
When in your life would you say your self-esteem was the lowest?
# [question
35](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c35a)
Recall a time when you were given constructive criticism that proved beneficial.
# [question
36](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c36a)
The lion, beaver, otter, and golden retriever are used to describe four personality types. Which one do you think best describes you?
Lion: strong, confident, leader, likes to make sure things get done
Beaver: detail oriented, organized, follows instructions, good with projects
Otter: very outgoing, enjoys people, humorous, creative
Golden Retriever: loyal, sensitive, encouraging
# [question
37](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c37a)
If you could hire Martha Stewart for a day, what would you have her do?
# [question
38](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c38a)
Regardless of how long I live, I hope I will always....
# [question
39](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c39a)
"It is more blessed to give than to receive." Recall a gift that gave you considerable satisfaction in presenting it.
# [question
40](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c40a)
Describe the location and three features of your dream home.
# [question
41](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c41a)
Who would you most like to hear one of the following from?
"I love you."
"I support you."
"I respect you."
"I appreciate you."
"I miss you."
"I trust you."
# [question
42](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c42a)
In retrospect, what is something that your parents were wise in doing in raising you?
# [question
43](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c43a)
What was your most/least favorite subject in school?
# [question
44](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c44a)
If you could take a course in any subject right now at your local college, what type of course would it be?
# [question
45](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c45a)
In what way are you most/least like your mother? How are you most/least like your father?
# [question
46](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c46a)
In Matthew 6:34, Jesus encourages us to live with faith in the present.
Which is the greater obstacle for you?
dwelling on the past
worrying about the future
# [question
47](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c47a)
Who was your best friend in junior high school? What did you do together?
# [question
48](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c48a)
As I was growing up, my father was most like
a coach a judge
an historian a professor
a preacher a manager
a cheerleader
other______________
# [question
49](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c49a)
If you inherited $200,000 (after taxes), what would you do with the money?
# [question
50](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c50a)
Name three jobs or careers you are definitely not suited for.
# [question
51](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c51a)
Describe your pediatrician when you were growing up.
What do you remember about those doctor visits?
# [question
52](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c52a)
Concerning what biblical topic or Bible passage (or verse) do you wish you had a better understanding?
# [question
53](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c53a)
What do you think that you will want to do in your retirement years?
# [question
54](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c54a)
Acts 2:42-47 describes a close, caring community. In what setting have you had the greatest experience of genuine fellowship?
friends at school job where I worked sports team
support group church-related group
volunteer organization
ministry/mission team fraternity/sorority
other______________
# [question
55](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c55a)
What item of clothing in my wardrobe do you really like to see me wear?
# [question
56](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c56a)
What is a song or piece of music that moves or inspires you?
# [question
57](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c57a)
What quality or skill that you possess would you find most gratifying to have your child imitate as an adult?
# [question
58](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c58a)
If you could win any competition in the world, what would it be?
# [question
59](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c59a)
What nonbiblical historical event would you like to have witnessed?
# [question
60](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c60a)
Name the Old Testament event that you wish you could have witnessed.
Name the New Testament event (in addition to the resurrection) that you wish you could have witnessed.
# [question
61](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c61a)
In TV's _The Andy Griffith Show_,
Barney Fife once told Andy that the biggest purchase he ever made was a septic tank for his parents' wedding anniversary. What gift would you like to give to your parents?
# [question
62](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c62a)
What is something you thoroughly enjoyed doing as a child and have not done in years?
# [question
63](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c63a)
Richard Foster says that our lives are bombarded by hurry, crowds, and noise.
Which of those three has been most bothersome for you lately?
# [question
64](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c64a)
Complete this sentence: "A time that I felt I might be in physical danger was when...."
# [question
65](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c65a)
In what event would you most like to win an Olympic gold medal?
# [question
66](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c66a)
Recall a time when you were disappointed in not being chosen.
# [question
67](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c67a)
I wish I could hire ____________
to write and record a song from me to you.
# [question
68](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c68a)
I think I would crack under the torture if I were forced to listen to only ____________ music all day and could only eat ____________ meals all day.
# [question
69](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c69a)
If we were to adopt a child from another country, which country would it be?
# [question
70](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c70a)
As a couple we make a great team, but it is most unlikely that we would ever team up to....
win a mixed-doubles tennis championship
sing a duet
win a medal in couples figure skating
be co-leaders (main speakers) of a nationally televised marriage seminar
compete in a ballroom dancing competition
operate a bed & breakfast
co-author a book entitled _Stress-Free Parenting_
# [question
71](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c71a)
Imagine that your internal dashboard has a spiritual passion gauge on it. What is your present reading?
E _______
¼ _______
½ _______
¾ _______
F _______
# [question
72](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c72a)
What is the worst or most unusual job interview you ever had?
# [question
73](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c73a)
The circus act that most reminds me of my job is....
# [question
74](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c74a)
What is your most/least favorite trait in others?
# [question
75](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c75a)
What kind of race best describes your last seven days?
BOSTON MARATHON _It seemed to last forever_.
TOUR DE FRANCE _I was pedaling uphill as fast as I could_.
KENTUCKY DERBY _I worked for so long on something that was over so quickly_.
INDIANAPOLIS 500 _I went round and round, and I'm right where I started_.
IRONMAN TRIATHLON _I endured a week full of job, family, and church activities_.
24 HOURS OF LE MANS _Sleep? What's that?_
HUNDRED-METER HIGH HURDLES _All I did was sprint and navigate obstacles_.
DEMOLITION DERBY _I feel beat up_.
# [question
76](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c76a)
Talk about your early experiences with someone of another race or nationality.
# [question
77](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c77a)
Describe a summer camp experience.
# [question
78](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c78a)
What is your favorite animated film?
# [question
79](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c79a)
When you were growing up, where did your family go on vacations? Describe one of those vacations.
# [question
80](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c80a)
Can you remember a time when you got lost or separated from your family or companions? Describe what happened and how you felt.
# [question
81](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c81a)
Recall a time when you got sick at a very inopportune time.
# [question
81](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c81a)
What high school or college course would you rather flee the country than be forced to take again?
# [question
83](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c83a)
Can you recall a first date during which you immediately knew there would not be a second date?
# [question
84](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c84a)
Select and describe a couple who were friends with your parents when you were growing up.
# [question
85](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c85a)
Recall a childhood memory about one of the following:
• playing in a creek
• playing in a tree house
• catching fireflies
• running a lemonade stand
• pretending to be a superhero
• a slumber party or sleepover
• jumping off the high dive
# [question
86](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c86a)
Describe your parents' reaction on the day you moved out or left for college.
# [question
87](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c87a)
Recall something special about your high school or college graduation.
# [question
88](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c88a)
What is your favorite scene from your favorite movie?
# [question
89](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c89a)
I thought it was one of the coolest items in my wardrobe at the time, but today I'm not sure I'd even wear it to a costume party. What is it?
# [question
90](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c90a)
Something I wanted to quit but my parents wouldn't let me was....
# [question
91](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c91a)
Joseph's brothers sold him into slavery. If you have siblings, what was one of the meanest things done to you by a brother or sister? If you are an only child, what was one of the meanest things done to you by a friend?
# [question
92](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c92a)
Describe someone you encountered recently who probably needs God in his or her life.
# [question
93](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c93a)
If you were offered the opportunity to be one of the contestants on _Survivor_, would you do it? If yes, what do you imagine would be the hardest thing for you to cope with?
# [question
94](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c94a)
One of the descendants of King Saul was named Mephibosheth. Do you like your first name? If you could choose another first name for yourself, what would it be?
# [question
95](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c95a)
In the movie _The Karate Kid_, young Daniel is befriended by an old Japanese man who teaches him karate, but more importantly offers him kindness and encouragement. Name an older person who blessed you with kindness and encouragement.
# [question
96](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c96a)
What is one of your favorite stories that your parents tell about you?
# [question
97](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c97a)
In the movie _Groundhog Day_, Bill Murray kept waking up only to repeat the same day over and over again. What recent day would you not want to repeat?
# [question
98](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c98a)
What old photograph of yourself makes you really laugh or cringe in embarrassment?
# [question
99](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c99a)
Recall something about exchanging valentines when you were in elementary school.
# [question
100](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c100a)
Congratulations! Your boss just gave everyone a spring break. Where do you want to go?
# [question
101](9780802483560_epub_toc_r1.htm#c101a)
What is something that occurred this past year that you are especially thankful for?
# _More Resources on_
THE 5 LOVE LANGUAGES®
The 5 Love Languages®—Gift Edition
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# _More Resources on_
THE 5 LOVE LANGUAGES®
The 5 Love Languages® of Children
The 5 Love Languages® of Teenagers
The Five Love Languages® Singles Edition
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# _More Resources on_
THE 5 LOVE LANGUAGES®
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What does the author say is the greatest obstacle for most people - dwelling on the past or worrying about the future?
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Multi-Camera Multi-Object Tracking on the Move via
Single-Stage Global Association Approach
Pha Nguyen1
Kha Gia Quach
Chi Nhan Duong
Son Lam Phung
Ngan Le
Khoa Luu
Introduction
Object detection and tracking have become two of the most critical tasks in autonomous vehicles (AV). Recent developments in deep learning methods have dramatically boosted the performance of object understanding and tracking in autonomous driving applications.
Sample of multi-view captured via a multi-camera setup on a vehicle from nuScenes.
[fig:sample_nuscenes_a]
First row: the object detector KM3D fails to detect partial objects in one camera but can detect them in another. Second row: The detector fails to detect objects in both cameras. Third row: the SC-MOT method DEFT fragments a global object ID into many local IDs when it moves across cameras. The green arrow indicates the true-positive detection sample; the red arrows indicate false-negative detection and tracking samples.
[fig:sample_nuscenes_b]
The object tracking problem in AVs is far apart from multiple camera multiple object tracking (MC-MOT) in surveillance settings where cameras are stationary, i.e., their positions are fixed, but their poses may change in PTZ cameras cases. For clarity, MC-MOT in surveillance settings is referred to as static MC-MOT and MC-MOT in AVs as dynamic MC-MOT on-the-move since cameras are moving with the vehicle. Other works consider tracking the activities of people from multiple moving cameras, where the movements are subtle with large overlapping regions between cameras. In contrast, our camera setting in this paper contains large movements and small overlapping regions between cameras as the traveling car passes by other objects. Such a setup with some redundancy, i.e., certain overlapping fields-of-view, presents some new challenges for MOT to work with 3D object detectors to track objects and maintain the stability of predictions across video frames in multiple views.
As a result, camera-based tracking methods in the current leaderboard of autonomous driving datasets, e.g., nuScenes and Waymo, appear to be using only single-camera settings. However, the datasets were collected in multi-camera settings as shown in [fig:sample_nuscenes_a]. Thus, this work aims to use redundant data to improve detection and tracking performance.
In the MC-MOT settings, traditional two-stage approaches track objects on each camera independently, i.e., single-camera tracking (SCT), then link-local tracklets across cameras via global matching steps based on Re-ID features. Applying such a two-stage approach to dynamic MC-MOT settings on AVs leads to a problem with the global matching that relies on complicated graph structures to assign a global ID to all detection. In addition, this approach cannot handle scenarios when the detector fails to detect objects from one of the cameras. Moreover, it requires additional steps to merge many local IDs, as shown in Fig. [fig:sample_nuscenes_b]. Therefore, there are better solutions than using SCT multiple times.
Contributions of this Work
This work presents a single-stage MC-MOT approach directly using the outputs of an object detector as the inputs instead of SCT trajectories. To achieve this goal, we mathematically reformulate association steps in static MC-MOT into a single global association step as a one-to-many assignment problem to match one target, i.e., tracked objects in the world coordinate, with multiple detection, i.e., objects appear in multi-camera overlapping regions. This assignment can be solved efficiently via our proposed Fractional Optimal Transport Assignment (FOTA) method. Moreover, since this assignment problem can be defined in both the traditional track-by-detection scheme and the more recent track-by-attention scheme, we demonstrate its ability in both our proposed Single-Stage Global Assignment (SAGA) schemes as SAGA-Track and SAGA-TrackNet, respectively. Evaluate proposed methods with a comprehensive evaluation criterion to demonstrate their robustness compared to previous frameworks. The proposed method reduces the IDSwitch error from 3,807 to 870 and improves the tracking performance by up to 6.4% on the nuScenes Test Set benchmark.
Related Work
The MOT problem on AVs has recently received much attention in the research community. Recent methods in static MC-MOT settings have been reviewed in, while dynamic MC-MOT settings are still an open research area. The most recent work reviewed in this section is focused on the assignment or association formulation in SC-MOT and static MC-MOT.
Assignment in SC-MOT. While many works calculated the assignment costs between tracklets and detection by using some distance measurements over deep features or locations, some approaches directly computed the similarity scores. Xiang et al. built a bipartite graph over the affinity computed by the LSTM as edge cost and solved the association by the Hungarian algorithm. Ran et al. proposed a Pose-based Triple Stream Network to extract three kinds of similarity scores, i.e., appearance, motion, and interaction, and then fuse the average strategy into a final similarity score in a bipartite graph by the greedy match algorithm.
Assignment in Static MC-MOT. He et al. constructed a global similarity matrix from local tracklets in all single views and then estimated targets’ trajectory by offline performing Matrix Factorization. Ristani and Tomasi solved the ID assignment task by correlation clustering, then executed interpolation and elimination to fill the gap and filter indecisive tracks. Quach et al. proposed a dynamic graph to transform pre-computed Re-ID features into new context-aware ID features. Hence it performs better clustering and yields more accurate results. Yoon et al. maintained a set of track hypotheses all the time by the Multiple Hypothesis Tracking algorithms and also reduced the excess by introducing a gating mechanism for tree pruning. Zhang et al. utilized the Re-Ranking algorithm on the global cost matrix to cluster IDs. However, directly applying these approaches to the dynamic setting on AVs suffers from a significant real-time performance decrease, computation complexity, and domain irrelevance. Therefore, several methods to solve object tracking on the fly have been proposed, as referred to in the following parts.
Using Motion Models. Weng et al. proposed a simple yet effective baseline to utilize a classic state estimator (the Kalman Filter) for tracking 3D bounding boxes. These bounding boxes can be obtained from a point cloud object detector or an image-based object detector. Chiu et al. improved the Kalman Filter tracking system using the Mahalanobis distance between the predicted states and observations. The method is reasonably effective in filtering outliers and handling partially and fully occluded objects.
Using Appearance Models. Zhou et al.’s approaches are widely used for single-camera tracking. These approaches simplify the tracking procedure by treating objects as points, which usually involves many computationally intensive steps from detection to assigning object ID. Hu et al. estimated robust 3D box information from 2D images and adopted 3D box-reordering and LSTM as a motion module to link objects across frames.
Using Hybrid Approaches. Chaabane et al. trained the object detection and the object association task simultaneously by adding a feature extractor and a matching head after the object detector. In addition, an LSTM instead of a Kalman Filter is used for motion prediction. Yin et al. followed a similar process but performed feature extraction on point cloud maps.
Using Modern Approaches. Graph Neural Network, Self-Attention, and Transformer have led to a new learning-from-context paradigm. This paradigm has attracted considerable research attention recently because of its promising performance in a wide range of tasks from natural language processing to computer vision. A limited number of these methods have been applied for dynamic MC-MOT in autonomous vehicles, apart from many SC-MOT approaches. Weng et al. proposed the first feature interaction method that leverages a Graph Neural Network to adapt features from one object to another individual. Meinhardt et al. proposed a new tracking-by-attention paradigm (compared to the existing tracking-by-regression, tracking-by-detection, and tracking-by-segmentation) to deal with occlusions and determine the tracker’s Spatio-temporal correspondences. Sun et al. utilized the Query-Key mechanism to perform joint detection-and-tracking and disentangle complex components in previous tracking systems.
Compared to these prior works, the critical difference in our approach is that it uses a world coordinate system in AVs multi-camera system to solve the global one-to-many association step. It is possible by matching one tracked object with multiple detection. Thus, it eliminates the need for another association step, i.e., using Re-ID, and reduces the effort of adopting several empirical rules and heuristics to handle overlapping FOVs.
Our Proposed Method
This section presents the proposed dynamic MC-MOT approaches with a one-to-many global assignment method.
Problem Definition
Given video frames from $K$ cameras at the $t$-th time step, denoted by the set ${\mathcal{I}^{(t)}=\{I_1^{(t)},\dots, I_k^{(t)}\dots,I_K^{(t)}\}}$, MC-MOT system provides a set of detected objects $\mathcal{O}^{(t)} = \{ \mathbf{o}_{j}^{(t)}\}$ associated with their identities. Object bounding boxes and classes can be predicted using an object detector given each frame in $\mathcal{I}^{(t)}$ separately. The identities of objects are obtained by associating with tracklets, i.e., a set of bounding boxes with a track ID $i$ as $\mathcal{T}_i = \{ \mathbf{tr}^{(t_1)}_{i}, \mathbf{tr}^{(t_2)}_{i}, \cdots \}$. Objects detected on each camera and track are represented by 3D bounding boxes in world coordinates. Note that tracklets are shared across cameras and are often referred to as a global track ID. During $T$ frames of a video sequence, the sub-sequence of $(t_1, t_2, \cdots)$ is the time steps when the tracked object appears within the camera views. Each track $\mathbf{tr}^{(t)}_{i}$ is estimated using a motion model from the previous frame $t-1$ and then updated with the detection of the corresponding tracked objects as follows, $$\footnotesize \begin{split} \hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i} &= \mathcal{M}_{\text{pred}} (\mathbf{tr}^{(t - 1)}_{i}) \\ \mathbf{tr}^{(t)}_{i} &= \mathcal{M}_{\text{update}} (\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}, \mathbf{o}^{(t)}[i]) \end{split}$$ $$\footnotesize \text{where } \mathbf{o}^{(t)} [i] = \begin{cases} \mathbf{o}^{(t)}_{j} & \text{if detected object } \mathbf{o}^{(t)}_{j} \text{ associates with the $i$-th tracklet}\\ \varnothing & \text{if no object } \text{ associates with the $i$-th tracklet} \end{cases}$$ Here, $\mathcal{M}_{\text{pred}}$ is a function or a network to predict the following location of the track based on the motion model, and $\mathcal{M}_{\text{update}}$ is a function to update the location of the track in the current time step $t$. In this paper, we use two different motion models, i.e., linear Kalman Filter and Non-linear Transfomer-based Network. To know which detected object $j$ is being used to update the corresponding tracklet $i$. Each detection is then assigned to a tracklet based on a matching algorithm with a cost function. It also determines whether the detection is a new or existing object from the previous frame. Generally, the cost functions to match detection with tracklets can be defined as in Eqn. [eq:cijk]. $$\label{eq:cijk} \footnotesize c_{ij} = \mathcal{C}_{\text{match}} [i, j] =d\left(\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}, \mathbf{o}_{j}^{(t)} \right)$$ where $d(\cdot, \cdot)$ is the distance between the detected and tracked objects. Several distance metrics can be adopted for $d(\cdot, \cdot)$ such as Mahalanobis distance implemented in, 2D or 3D GIoU.
$$\label{eq:mahalanobis} \footnotesize d_{\text{Mahalanobis}} \left(\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}, \mathbf{o}_{j}^{(t)} \right) = \sqrt{(\mathbf{o}_{j}^{(t)} - \hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i})^{T} {\mathbf{S}^{(t)}}^{-1} (\mathbf{o}_{j}^{(t)} - \hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i})},$$ $$\label{eq:g_iou} \footnotesize d_{\text{GIoU}} \left(\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}, \mathbf{o}_{j}^{(t)} \right) = 1 - \left(\frac{|\mathbf{o}_{j}^{(t)} \cap \hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}|}{|\mathbf{o}_{j}^{(t)} \cup \hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}|} - \frac{|\mathbf{cv}^{(t)}_{ij} \setminus (\mathbf{o}_{j}^{(t)} \cup \hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i})|}{|\mathbf{cv}^{(t)}_{ij}|}\right),$$
Here, $\mathbf{S}^{(t)}$ is the covariance that represents the uncertainty of the predicted object state as implemented in. In addition, $\mathbf{cv}^{(t)}_{ij}$ is the smallest enclosing convex shape of $\mathbf{o}_{j}^{(t)}$ and $\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}$. Note that multi-view geometry is implicitly applied when we compute the distance metrics above.
Single-Stage Global Assignment Tracking Approach (SAGA-Track)
With the cost matrix defined above, the assignment algorithm has to assign the detected objects to the correct tracklets. To assign detection to tracklets, a straightforward approach is to pool all detection and tracks into two corresponding sets and perform an one-to-one matching algorithm, i.e., Hungarian algorithm, based on a cost matrix similar to the SC-MOT case. However, in dynamic MC-MOT settings, one object can appear in several cameras simultaneously due to camera overlapping. That means two or more detected objects $\mathbf{o}^{(t)}_{j}$ in different cameras should be matched to one tracklet $\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}$ only. Therefore, the one-to-one matching algorithm cannot handle detection from multiple cameras put together as only one instance of an object in a camera can be matched to the target tracklet causing the remaining detection of that object in other cameras to be unmatched. These unmatched instances may create new tracklets during the tracking process, and a second association step is needed to connect them. It is referred to as the global baseline association in our experiments.
To further equip a tracking system with the capability of tracking multiple instances of the same objects in different cameras, we propose to cast this assignment process to a distribution matching task where tracklets and all detected objects at $t$-th time step can be formed into two distributions. Formally, let $\mathcal{X} = \{ \hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}\}_{i=1}^N$ and $\mathcal{Y} = \{ \mathbf{o}^{(t)}_j\}_{j=1}^M$ be the sets of $N$ current tracklets and $M$ detected objects from all $K$ cameras at the $t$-th time step. Let $\mathbf{p}$ and $\mathbf{q}$ be the empirical distributions defined over $\mathcal{X}$ and $\mathcal{Y}$, respectively. The set of all possible couplings $\Pi (\mathbf{p}, \mathbf{q})$ to transport the mass, i.e., number of object entities, from $\mathcal{X}$ to $\mathcal{Y}$ is defined as in Eqn. [eqn:TrackletObjCoupling]. $$\label{eqn:TrackletObjCoupling} \footnotesize \Pi (\mathbf{p}, \mathbf{q}) = \begin{cases} & \boldsymbol{\pi} \in \mathbb{R}_+^{|\mathbf{p}| \times |\mathbf{q}|}: \\ & \boldsymbol{\pi}\mathbb{1}_{|\mathbf{q}|} \leq \mathbf{p}, \boldsymbol{\pi}^{\top}\mathbb{1}_{|\mathbf{p}|} \leq \mathbf{q},\mathbb{1}_{|\mathbf{p}|}^{\top} \boldsymbol{\pi} \mathbb{1}_{|\mathbf{q}|} = s \end{cases} \Bigg\}$$ where $\pi_{ij}$ denotes the amount of a mass $p_i$ at $\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}$ being associated with the mass $q_j$ at $\mathbf{o}^{(t)}_j$. The inequality in Eqn. [eqn:TrackletObjCoupling] indicates the possibility of fractional entities being matched between the two distributions as (1) one tracklet in $\mathcal{X}$ can associate with no detection (i.e., the tracked object does not appear in all cameras) or many detections (i.e., the tracked object appears in many cameras); and (2) one detection in $\mathcal{Y}$ can be assigned to zero or one tracklet in $\mathcal{X}$. Moreover, different from the standard Optimal Transport (OT) based approach where the two distributions are required to have the same total probability mass, i.e., $||\mathbf{p}||_1 = ||\mathbf{q}||_1$, and all the mass has to be transported. Eqn. [eqn:TrackletObjCoupling] focuses on transporting only a fraction $s$ of the mass between two distributions. Thus, we named this approach as Fractional OT Assignment (FOTA).
Let $\mathbf{C}=(c_{i,j})$ be the transportation cost matrix where $c_{i,j}$ measures a cost to associate from $\hat{\mathbf{tr}}^{(t)}_{i}$ to $\mathbf{o}^{(t)}_j$. The proposed FOTA addresses the problem of finding the best assignment solution $\pi$ that minimizes the transportation cost between two distributions: $$\label{eq:optimal_transport} \footnotesize \min_{\boldsymbol{\pi} \in \Pi(\mathbf{p}, \mathbf{q})} \langle \mathbf{C}, \boldsymbol{\pi}\rangle_F = \min_{\boldsymbol{\pi} \in \Pi(\mathbf{p}, \mathbf{q})} \sum_{i}^N \sum_{j}^M c_{ij}\pi_{ij}$$ To address the constraints of only transporting a fraction $s$ of mass in Eqn. [eqn:TrackletObjCoupling], we propose attaching one more row and column in the cost matrix to handle the mass difference between two distributions as in Eqn. [eq:extend_cost]. $$\label{eq:extend_cost} \footnotesize \bar{\mathbf{C}} = \begin{bmatrix} \mathbf{C} & \mathcal{E} \mathbb{1}_{|\mathbf{q}|} \\ \mathcal{E} \mathbb{1}_{|\mathbf{p}|}^{\top} & 2\mathcal{E} + \max(\mathbf{C}) \\ \end{bmatrix}$$ where $\mathcal{E}$ is a scalar for the bound. If we set the mass of the additional track and object as $p_{N+1} = \| \mathbf{q} \|_1 - s$ and $q_{M+1} = \| \mathbf{p} \|_1 - s$, finding the best assignment solution $\pi$ can be reduced to an unconstrained problem $\min_{\bar{\boldsymbol{\pi}} \in \Pi(\bar{\mathbf{p}}, \bar{\mathbf{q}})} \langle \bar{\mathbf{C}}, \bar{ \boldsymbol{\pi}} \rangle_F$, where $\bar{\mathbf{p}} = [\mathbf{p}, \| \mathbf{q} \|_1 - s]$ and ${\bar{\mathbf{q}} = [\mathbf{q}, \| \mathbf{p} \|_1 - s]}$.
Solving the One-to-many Assignment. From the above formula for the Optimal Transport-based Assignment problem in Eqn. [eq:optimal_transport], one can solve it in polynomial time as it is a linear program. However, when there are multiple detected objects and tracklets, the resulting linear program can be large. This issue can be addressed by a fast iterative solution named Sinkhorn-Knopp, which converts the optimization target in Eqn. [eq:optimal_transport] into a non-linear but convex form by adding a regularization term $E$ as in Eqn. [eq:ot_reg]. $$\label{eq:ot_reg} \footnotesize \min_{\bar{\boldsymbol{\pi}} \in \Pi(\bar{\mathbf{p}}, \bar{\mathbf{q}})} \sum_{i}^N \sum_{j}^M c_{ij} \pi_{ij} + \gamma E\left( \bar{\pi}_{ij} \right)$$ where $E( \bar{\pi}_{ij} ) = \bar{\pi}_{ij} ( \log(\bar{\pi}_{ij}) - 1)$. Here, $\gamma$ is a constant regularization term. The constraint optimization target in Eqn. [eq:ot_reg] can be converted to a non-constraint target using the Lagrange Multiplier method as in Eqn. [eq:Lagrange]. $$\begin{aligned} \label{eq:Lagrange} \footnotesize \min_{\boldsymbol{\bar{\pi}} \in \Pi(\bar{\mathbf{p}}, \bar{\mathbf{q}})} \sum_{i}^N \sum_{j}^M c_{ij} \bar{\pi}_{ij} + \gamma E\left( \bar{\pi}_{ij} \right) + \alpha_j \left( \boldsymbol{\bar{\pi}}^{\top}\mathbb{1}_{|\bar{\mathbf{p}}|} - \bar{\mathbf{q}} \right) + \beta_i \left( \boldsymbol{\bar{\pi}}\mathbb{1}_{|\bar{\mathbf{q}}|} - \bar{\mathbf{p}} \right)\end{aligned}$$ where $\alpha_j(j = 1,2,...M)$ and $\beta_i(i = 1,2,...,N)$ are Lagrange multipliers. By letting the derivatives of the optimization target equal 0, the optimal plan $\boldsymbol{\bar{\pi}}^{\star}$ is resolved as: $$\footnotesize \bar{\pi}^{\star}_{ij} = \exp \left( -\frac{\alpha_j}{\gamma} \right) \exp \left(-\frac{c_{ij}}{\gamma} \right) \exp \left( -\frac{\beta_i}{\gamma} \right)$$ Let $u_j = \exp \left( -\frac{\alpha_j}{\gamma} \right), v_i = \exp \left( -\frac{\beta_i}{\gamma} \right), \mathbf{W}[i,j] = \exp \left(-\frac{c[i,j]}{\gamma} \right)$, the following constraints can be enforced: $$\footnotesize \sum_i \bar{\pi}_{ij} = u_j \left( \sum_i \mathbf{W}[i,j] v_i \right) = \| \bar{\mathbf{q}} \|_1$$ $$\footnotesize \sum_j \bar{\pi}_{ij} = \left( u_j \sum_i \mathbf{W}[i,j] \right) v_i = \| \bar{\mathbf{p}} \|_1$$ To constraint these two equations simultaneously, one can calculate $v_i$ and $u_j$ by alternately updating the following: $$\label{eq:sinkhorn_iteration} \footnotesize u_j^{t+1} = \frac{\| \bar{\mathbf{q}} \|_1}{\sum_i \mathbf{W}[i, j] v_i^t}, v_i^{t+1} = \frac{ \| \bar{\mathbf{p}} \|_1}{\sum_j \mathbf{W}[i, j] u_j^{t+1}}$$ Eqn. [eq:sinkhorn_iteration] is also known as the Sinkhorn-Knopp Iteration updating equations. After repeating this iteration $T$ times, the approximate optimal plan $\boldsymbol{\bar{\pi}}^\star$ can be obtained: $$\label{eq:sinkhorn_iteration_final} \footnotesize \boldsymbol{\bar{\pi}}^\star = \text{diag}(v) \mathbf{W} \text{ diag}(u)$$ where $\gamma$ and $T$ are empirically set to 0.1 and 50.
[fig:saga_track]
In summary, as shown in Fig. [fig:saga_track], SAGA-Track with a multi-camera matching algorithm is performed in the following steps:
1. Estimating the next location of the track $\mathbf{tr}_i^{(t-1)}$ using motion model, e.g., Kalman filter.
2. Computing world-coordinate-based distance metrics between $\hat{\mathbf{tr}}_i^{(t)}$ and $\mathbf{o}_{j}^{(t)}$.
3. Solving One-to-many FOTA assignments as in Eqn. [eq:sinkhorn_iteration_final].
4. Updating $i$-th tracklet $\mathbf{tr}_i^{(t)}$ based on assigned objects.
In addition to the proposed track-by-detection scheme for multi-camera, we introduce a novel end-to-end framework including detector, motion model, tracker, and assignment steps in a single model in the next section 3.3. This end-to-end framework can be fully aware of objects’ movement globally rather than taking pre-computed detection as SAGA-Track.
End-to-end Learning MC-MOT via FOTA Loss
In this section, we further leverage the proposed FOTA into the design of the end-to-end learning network for MC-MOT, named SAGA-TrackNet.
Our proposed architecture consists of an encoder, two decoders, and a box-matching layer. The one-to-many assignment algorithm is implemented to provide the final tracking results from detection and tracked boxes as in Fig. [fig:framework].
Model Structure
The SAGA-TrackNet structure is based on transformer encoder, and decoder tracking frameworks and contains multi-head attention layers. These layers can be self-attention or cross-attention, i.e., keys and queries are the same or different.
Encoder. Features of the current and previous frame from a camera are extracted by a backbone CNN network, e.g., Resnet-50, and stacked together with other cameras. Features of the previous frame were saved to avoid re-computation. The encoder of SAGA-TrackNet then encodes those feature maps into keys for being used in the following decoders.
Object Decoder. To detect new objects on each camera, the model takes multiple sets of learnable parameters, named object queries, as a set of objects of interest in the images to match with keys, i.e., the feature maps generated by the encoder, and provides the outputs as "detected boxes."
Track Decoder and Matching. Simultaneously, the model takes tracked objects in the previous frames as the track query to infer the location of the corresponding tracked objects in the current frame and provides "tracked boxes." It is performed using the decoder block as it learns object motion similar to the Kalman filter. We can also utilize this Track Decoder block as a motion model to refine any off-the-shelf 3D object detectors by treating the track queries as placeholders and feeding detector predictions to this block. The motion modeling ablative study is further discussed in Subsection 4.3. During testing, the matching layer then performs the association of detected objects and tracked objects via FOTA. During training, a set prediction loss is computed for all $M + N$ output predictions in two steps: (a) loss for detecting object at frame $t - 1$ using $M$ object queries; (b) loss for tracking objects from (a) and detecting new objects at frame $t$ with all $M$ object queries and $N$ track queries from the frame $t - 1$. This prediction loss, computed based on the assignment obtained from FOTA between ground truth and prediction, is described in the following Subsection 3.3.2.
Model Training
This section presents the procedure for training our proposed end-to-end learning networks. Training Data. We train our proposed SAGA-TrackNet on a large-scale dataset, i.e., nuScenes, a training set with 750 scenes of 20s each, and use its validation set for our ablation study. Each training sample contains a chunk size of two consecutive frames from a training sequence.
FOTA Loss for Modeling Training. To compute this loss function, we also need to compute the assignment $\pi_{ij}$ between one of the ground-truth tracks $\mathcal{T}^{\star}_i$ or background to the joint set of object and track query predictions $\hat{\mathbf{o}}_j^{(t)}$. Similar to the OT-based assignment described in Subsection 3.2, the assignment is computed based cost matrix using a pre-defined distance between bounding boxes. Let us denote $G^{(t)} \subset G$ as the subset of ground-truth track ID at time step $t$. Then we assign each detection from step (a) to its corresponding ground-truth track ID $i$ from the set $G^{(t-1)} \subset G$. These two sets are explicitly assigned to the ground-truth objects in frame $t$ as $G^{(t)} \cap G^{(t-1)}$. Another set of ground-truth track ID is $G^{(t)} \backslash G^{(t-1)}$, which includes tracks not visible at time $t$. The last set is the new object not yet being tracked ground-truth objects, i.e., new objects, as $G^{(t - 1)} \backslash G^{(t)}$ to be matched with $M$ object queries.
$$\footnotesize \min_{\bar{\boldsymbol{\pi}} \in \Pi(\bar{\mathbf{p}}, \bar{\mathbf{q}})} \langle \bar{\mathbf{C}}, \bar{ \boldsymbol{\pi}} \rangle_F = \underset{\bar{\boldsymbol{\pi}} \in \Pi(\bar{\mathbf{p}}, \bar{\mathbf{q}})}{\min} \overset{N}{\underset{i=1}{\sum}} \overset{M}{\underset{j=1}{\sum}} c_{ij} \pi_{ij}$$ Using a similar extension as in Eqn. [eq:extend_cost], the cost matrix $\mathbf{C}$ can now be defined as in Eqn. [eq:CC]. $$\label{eq:CC} \footnotesize \mathbf{C} = ( c_{ij} ) = -\hat{p}_{\pi_{ij}}(\text{cls}_i) + \mathcal{C}_{\text{box}} \left(\mathcal{T}_{i}^{\star(t)}, \hat{\mathbf{o}}^{(t)}_{j} \right)$$ where $\text{cls}_i$ is the class id of the object and $\mathcal{C}_{\text{box}}$ term penalizes bounding box differences by a linear combination of a $\ell_1$ distance and a Generalized Intersection over Union as defined in Eqn. [eq:g_iou], $$\footnotesize \mathcal{C}_{\text{box}} = \lambda_{\ell_1} \| \mathcal{T}_{i}^{\star(t)} - \hat{\mathbf{o}}^{(t)}_{j} \|_1 + \lambda_{GIoU} \mathcal{C}_{GIoU} \left(\mathcal{T}_{i}^{\star(t)}, \hat{\mathbf{o}}^{(t)}_{j} \right)$$ We use set prediction loss to measure the set of predictions for $M$ detection and $N$ tracklets compared with ground-truth tracks in terms of classification and location (bounding boxes). Set-based loss is based on the optimal bipartite matching (described in Sections 3.2 and 3.3) between $M$ detection and ground-truth objects while $N$ tracklets will be matched with boxes from previous frames. The final MC-MOT set prediction loss is defined as in Eqn. [eq:cbox]. $$\label{eq:cbox} \small \mathcal{L}_{\text{MC-MOT}} (\mathcal{T}^{\star}, \hat{\mathbf{o}}^{(t)}, \boldsymbol{\pi}) = \overset{M + N}{\underset{j=1}{\sum}} \mathcal{L}_{\text{query}} (\mathcal{T}^{\star}, \hat{\mathbf{o}}_j^{(t)}, \boldsymbol{\pi})$$ The output predictions that do not match any ground-truth tracks will be assigned to the background class $\text{cls}_i = 0$. We indicate the ground-truth track matched with prediction $i$ by $\pi_{ij} = 1$ and define the loss per query as in Eqn. [eq:lquery]. $$\label{eq:lquery} \footnotesize \mathcal{L}_{\text{query}} \left( \mathcal{T}^{\star}, \hat{\mathbf{o}}_j^{(t)}, \boldsymbol{\pi} \right) = \begin{cases} -\hat{p}_{\pi_{ij}}(\text{cls}_i) +\mathcal{L}_{\text{box}} \left(\mathcal{T}_{i}^{\star(t)}, \hat{\mathbf{o}}^{(t)}_{j} \right) & \text{if } \pi_{ij} = 1 \\ -\hat{p}_{\pi_{ij}}(0) & \text{if } \pi_{ij} = 0 \\ \end{cases}$$ where $\mathcal{L}_{box}$ is the combination of the $\ell_1$ loss and the generalized Intersection over Union (IoU) for 3D boxes.
Model Inference
During testing, SAGA-TrackNet performs feature encoding, object decoding, and track decoding, then one-to-many matching for two consecutive frames from all cameras. The output features from the backbone network are stored in combination with the subsequent frames. We also keep tracked objects alive and allow them to rebirth to handle occlusion or disappearing quickly.
Experimental Results
In this section, we detail the benchmark datasets and metrics in Subsection 4.1. Then, the setups for all experiments and the ablation study will be presented in Subsection 4.2 and 4.3 respectively. The comparisons with the SOTA methods will be detailed in Subsection 4.4 on a large-scale Tracking Challenge, i.e. nuScenes Vision Track.
Benchmark Datasets and Metrics
nuScenes2 Dataset is one of the large-scale datasets for Autonomous Driving with 3D object annotations. It contains 1,000 videos of 20-second shots in a setup of 6 cameras, i.e. 3 front and 3 rear ones, with a total of 1.4M images. It also provides 1.4M manually annotated 3D bounding boxes of 23 object classes based on LiDAR data. This dataset has an official split of 700, 150, and 150 videos for training, validation, and testing, respectively.
The proposed method is evaluated using both detection and tracking metrics described in.
Detection Metrics. A commonly used metric, i.e. Mean Average Precision (mAP), is defined as a match using a 2D center distance on the ground plane instead of intersection over union cost for nuScenes detection challenges.
Similarly, other motion-related metrics are also defined in nuScenes, such as Average Translation Error (ATE) measuring Euclidean center distance in 2D in meters, Average Scale Error (ASE) computing as $1 - IOU$ after aligning centers and orientation, Average Orientation Error (AOE) measuring the smallest yaw angle difference between prediction and ground-truth in radians, Average Velocity Error (AVE) measuring the absolute velocity error in $m/s$ and Average Attribute Error (AAE) computing $1 - acc$, where $acc$ is the attribute classification accuracy. We also use the nuScenes Detection Score (NDS) that is based on a simple additive weighting of the mean of all metrics above.
Tracking Metrics. The tracking performance is measured using the popular CLEAR MOT metrics including MOTA, MOTP, ID switch (IDS), mostly tracked (MT), mostly lost (ML), fragmented (FRAG). Similar to nuScenes, we use two accumulated metrics introduced in as the main metrics, including the average over the MOTA metric (Average MOTA (AMOTA)) and the average over the MOTP metric (Average MOTP (AMOTP)).
Experiments Setup
[tab:nuscene_detection_results]
The proposed SAGA-TrackNet is trained with two consecutive frames where the extracted features in the previous time step $t-1$ are stored and stacked with the features of the current time step to encode object key features to predict the location of new and existing objects at time step $t$. Then, Mini-batch (chunk of two) gradient descent is employed with an Adam optimizer to learn all the parameters in the attention layers. All the layers and algorithms are implemented in PyTorch, based on Trackformer, TransTrack and Deformable DETR. The best configuration of layers is chosen empirically as three stacking self-attention layers with four heads and three stacking cross-attention layers with 16 heads. With a batch size of 512 chunks, the model converged at about 100 epochs.
Ablation Study
In this section, we present some experiments to ablate the effect of each component of the proposed framework. Particularly, this section aims to demonstrate the following: 1. how this motion modeling can help improve 3D object detectors; 2. better motion modeling with track decoder layers in SAGA-TrackNet; 3. how the combination of the external input and data association method affects the tracking performance. We also compare the processing time of these methods as well as the end-to-end solution.
[tab:motion_errors]
[tab:association_ablation_study]
Improving 3D Object Detector. Table [tab:nuscene_detection_results] demonstrates that the combination of baselines object detector and our motion model (i.e. the Track Decoder) achieves better results than the original detector. In this experiment, we initialize detected objects at previous frames as inputs to the track queries. The Track Decoder takes that set of objects and then combines it with frame features produced by the Encoder to refine the location of pseudo-"tracked boxes". The best result is achieved with the combination of KM3D object detector and our motion model since it is guided by decoded locations from our transformation procedure as described in Section 3.3.
The Role of Motion Model. Motion models are particularly essential in dynamic MC-MOT settings since cameras are moving with the vehicle. In this experiment, we evaluate the effectiveness of different motion modeling methods on detection performance. We use the locations predicted by motion models to compare with ground-truth locations in terms of motion-related metrics. In such a way, we can evaluate how well the motion model captures and predicts the motion of tracked objects. We compare with two other commonly used motion models, i.e. 3D Kalman Filter and LSTM. As shown in Table [tab:motion_errors], our SAGA-TrackNet gives better results than a classical object state prediction technique, i.e. 3D Kalman Filter used in and a deep learning-based technique, i.e. LSTM module, used in.
[tab:track_ablation_study]
Comparison of Different Distance Cost and Matching Algorithms. The proposed assignment module operates on a global cost matrix, which is computed from a detection set and a track set by different types of distance, i.e. Mahalanobis distance as defined in Eqn. [eq:mahalanobis], Bird’s Eye View 2D, and 3D bounding box GIoU as defined in Eqn. [eq:g_iou] between the estimated object states and the detected object bounding boxes. Then, the Sinkhorn iterative is employed as described in Section 3.2 with the maximum number of iterations being 100. Compared to Kuhn-Munkres (KM) algorithm, our framework inherits the merit of one-to-many matching and yields better results on assignment metrics and tracking metrics with a slight increase in computation cost in distance matrices construction and optimization (shown in Table [tab:association_ablation_study]). The performance of our proposed FOTA algorithm is also better than other tracklet-detection matching methods as shown in Table [tab:track_ablation_study].
[fig:compare_tracking]
[tab:nuscene_val_track_results]
[tab:nuscene_test_track_results]
Comparison against State-of-the-Art Methods
In this section, we compare our proposed framework with other vision-based (without using LiDAR or RADAR information) tracking approaches, which are the top in nuScenes vision only tracking challenge leaderboard.
Comparison against Tracking Methods on Validation set. This experiment compares our proposed method with other vision-based methods, including QD-3DT, MonoDIS + AB3DMOT, CenterTrack, and DEFT which are the tops of nuScenes vision-only tracking challenge. As we can see in Table [tab:nuscene_val_track_results], we outperform the top approach, i.e. QD-3DT, in most of the metrics. Fig. [fig:compare_tracking] illustrates the key factor that helps improve the tracking performance: we perform appearance matching across cameras in addition to motion modeling. It shows that our proposed method (top) can assign object ID globally between cameras compared with DEFT (bottom). Our method beats the SOTA method, i.e. QD-3DT on most of the main metrics, such as AMOTA, AMOTP, MOTAR, MOTA, Recall, IDSwitch, and FRAG, which are related to how well our method groups tracklet IDs and regresses object’s bounding boxes. For fair comparison and to preserve the originality and uniqueness of those methods, such as the LSTM motion model of DEFT, the offset head of CenterTrack, we implement a simple global association as the baseline, which takes MOT output results from those approaches and then adopts several empirical rules and heuristics to determine and filter out duplicated objects, including IOU thresholding and box merging as similar to ELECTRICITY.
Comparison against Tracking Methods on Test set. We submitted our result on the official competition platform EvalAI3. As it can be referred to the tracking challenge leaderboard on Vision track at nuScenes’ homepage4 and Table [tab:nuscene_test_track_results], our method performs better than QD-3DT and DEFT significantly on IDS (870 vs. 6,856 and 6,901) and slightly on AMOTA (0.242 vs. 0.217 and 0.177), this behavior is similar to the validation results in Table [tab:nuscene_val_track_results].
Conclusions
This paper has introduced a new global association approach to solving the dynamic MC-MOT problem for AV. The proposed framework can learn how to perform tracking frame-by-frame in an end-to-end manner given frames from multi-camera to extract features, encode object key features, decode new objects’ locations, decode tracked objects’ locations, and global association tracklets with detection. These tasks are enhanced with self-attention and cross-attention layers to capture structures and motion across cameras. The experiments have shown performance improvements up to 6.4% and a decrease in IDSwitch error from 3,807 to 870 in a large-scale AV dataset regarding vision-based detection and tracking accuracy.
1. [note]equal contribution↩
2. License CC BY-NC-SA 4.0↩
3. https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/476/leaderboard/1321↩
4. https://www.nuscenes.org/tracking/↩
文章提出的端到端学习网络SAGA-TrackNet由哪几个组件组成?这些组件间是如何协同工作的?
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lmsys/lmsys-chat-1m
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Select me job titles from html and wite them down as CSV. Html data /A></LI></UL><DIV><SPAN></SPAN></DIV></DIV></NAV></DIV></ASIDE><MAIN><DIV><DIV><DIV><DIV><H1>Prace a Nabidka prace</H1></DIV><DIV>1 - 20 z 3 322</DIV></DIV></DIV><DIV></DIV><UL><LI><H2><A><SPAN>Pohodova prace na 12ctkach - Kratky/dlouhy tyden</SPAN></A></H2><SPAN>Job Leader Europe</SPAN><SPAN>Zatec, Cesko</SPAN><SPAN><A><SPAN><svg><use></use></svg>25 000 - 27 000 Kc/mesic</SPAN></A><A><SPAN><svg><use></use></svg>Reagujte bez zivotopisu</SPAN></A></SPAN><DIV><DIV><DIV><SPAN>Pridane<STRONG>pred 1 minutou</STRONG></SPAN></DIV><DIV><SPAN><A><svg><use></use></svg></A></SPAN></DIV></DIV></DIV></LI><LI><H2><A><SPAN>Nocni smeny ve vyrobe | Modrice CTPark |</SPAN></A></H2><SPAN>Gi Group Czech Republic, s.r.o.</SPAN><SPAN>Modrice</SPAN><SPAN><A><SPAN><svg><use></use></svg>25 000 - 26 000 Kc/mesic</SPAN></A></SPAN><DIV><DIV><DIV><SPAN>Pridane<STRONG>pred 1 minutou</STRONG></SPAN></DIV><DIV><SPAN><A><svg><use></use></svg></A></SPAN></DIV></DIV></DIV></LI><LI><H2><A><SPAN>Operator/pomocni ve skladu v Nemecku bez znalosti jazyka</SPAN></A></H2><SPAN>MD Personalservice GmbH</SPAN><SPAN>Nemecko</SPAN><SPAN><A><SPAN><svg><use></use></svg>2 200 - 2 600 EUR/mesic</SPAN></A><A><SPAN><svg><use></use></svg>Reagujte bez zivotopisu</SPAN></A></SPAN><DIV><DIV><DIV><SPAN>Pridane<STRONG>pred 7 minutami</STRONG></SPAN></DIV><DIV><SPAN><A><svg><use></use></svg></A></SPAN></DIV></DIV></DIV></LI><LI><H2><A><SPAN>Hleda se personalni konzultant/ka! 30 000 - 40 000 Kc</SPAN></A></H2><SPAN>Gi Group Czech Republic, s.r.o.</SPAN><SPAN>Brno</SPAN><SPAN><A><SPAN><svg><use></use></svg>30 000 - 40 000 Kc/mesic</SPAN></A></SPAN><DIV><DIV><DIV><SPAN>Pridane<STRONG>pred 7 minutami</STRONG></SPAN></DIV><DIV><SPAN><A><svg><use></use></svg></A></SPAN></DIV></DIV></DIV></LI><LI><H2><A><SPAN>Vyvojar pre Windows Desktop, WPF, C#.</SPAN></A></H2><SPAN>Solver IT s.r.o.</SPAN><SPAN>Zilina, Slovensko</SPAN><SPAN><A><SPAN><svg><use></use></svg>1 800 - 2 600 EUR/mesic</SPAN></A><A><SPAN><svg><use></use></svg>Mozhlivist' dlia liudei z Ukrayini</SPAN></A></SPAN><DIV><DIV><DIV><SPAN>Pridane<STRONG>pred 16 minutami</STRONG></SPAN></DIV><DIV><SPAN><A><svg><use></use></svg></A></SPAN></DIV></DIV></DIV></LI><LI><H2><A><SPAN>Vykonny riaditel / Financny riaditel / Obchodny riaditel - Managing Director / Chief Financial Officer / Commercial Director (f/m/x)</SPAN></A></H2><SPAN>Medialink Communications Consult s.r.o.</SPAN><SPAN>Bratislava, Slovensko</SPAN><SPAN><A><SPAN><svg><use></use></svg>7 000 EUR/mesic</SP
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Retrieve ONLY the following five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity or number of shares, the price or NAME_1 price, and the market value without outputting anything. If available, use security totals to retrieve numerical data. Give ONLY an CSV response with the retrieved five properties for each holding:
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Get ONLY the following five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity / number of shares, the price / NAME_1 of each share, and the market value / value without outputting anything. Give ONLY an CSV response with the retrieved five properties for each holding where every output row is a unique security.
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most exciting journeys you could
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possibly get involved with this program
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that you really want to live we're going
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to invite you in to a live seminar so
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that you can experience the excitement
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the high energy of actually being there
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personalities people just like you and I
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who have been involved in this program
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经济分析与预测专辑第447期
经济分析与预测专辑第447期
经济分析与预测专辑
运城市发展和改革委员会 2019年3月26日
正确解读社会消费品零售总额增速降至个位数
当前宏观博当电竞分析及对能源行业的影响分析
财政部发布中央财政普惠金融发展专项资金管理工作的通知
四部门发布春耕价格稳定工作通知
李克强：不会让经济运行滑出合理的区间
正视经济下行压力 强化政策逆周期调节
要情文摘
更大规模减税加快落地
制造业高质量发展获政策支持
组建国家管网公司有利于打破垄断
外商投资法出台昭示我国开放力度
内部报告
把握战略机遇 深化四项改革
《外商投资法》的四个特色和创新
政策借鉴
杭州桐庐：眼睛向下 破解“痛点”
当前，我国经济保持平稳增长。在外部环境压力增大的情况下，国内消费保持了平稳增长，充分发挥了经济稳定器作用。2018年全年，最终消费支出对经济增长的贡献率达到76.2%，高于资本形成总额43.8个百分点，高于去年同期17.4个百分点。但是，社会消费品零售总额增速持续下降的态势依然引发担心，2018年全年社会消费品零售总额增速已经降至9%的低点。在其增速降至个位数之时，将社会消费品零售总额与入户调查的居民消费支出等数据对照分析可发现，居民消费保持较快增长确实遇到一些短期困难，但不能简单认为社消增长放缓等同于总消费增势减弱。
一、前期购房支出大增对居民日常消费产生挤出效应
从历史数据看，当商品房销售面积快速增长时，居民消费支出将在之后的半年到一年呈现明显下行；当商品房销售进入低谷期时，消费支出明显出现跳升。同时，商品房销售面积与社会消费品零售总额的增速之间也存在着可见的负向关系，即商品房销售面积快速增长与社会消费品零售总额增速下行同时出现，反之，社会消费品零售总额呈现上升态势。
因此，2016-2017年房地产市场火爆带来居民大量增加负债购买住房，短期内明显抑制了消费潜力，成为影响2018年居民消费能力的重要因素。通常来说，在购买住房后，短期内即便收入保持稳定增势，居民也将削减非必需生活消费（比如文化娱乐等发展型、享受型消费），以度过买房初期的资金紧张期。从宏观层面看，买房对消费挤出效应要大于卖房带来的财富效应。更进一步讲，房价快速上涨、房地产市场火爆将在短期内抑制居民日常消费，不利于消费发挥对经济增长的支撑作用。
二、租房价格过快上涨侵蚀消费能力
2018年以来，北京、上海、广州、深圳、天津、武汉、重庆、南京、杭州和成都等主要城市的住房租赁价格指数出现快速上涨，例如7月北京房租环比上涨2.63%，同比上涨21.89%，处于过去五年来的较高水平。以北京为例，2017年全年北京区域的住房租赁交易平均月租金为4401元/套，三口之家的租房支出有5.28万，占家庭可支配收入的46.3%。总体来看，北京市家庭租房支出占收入的比重在50%左右。2018年上半年北京住房租赁的月租金均价上涨到4649元/套，家庭租房支出达到5.6万。沉重的租房压力将对居民当期消费支出产生一定影响。
三、社会集团消费下降较快成为拉低社消的主要因素
从统计范畴看，社会消费品零售总额不仅包括居民消费，而且也包括社会集团消费，如机关、社会团体、部队、学校、企事业单位等在餐饮、零售等方面的消费。通过数据清洗和重构可以发现，当前我国社会集团消费已经占到社会消费品零售总额的50%以上，高于居民消费占比。
2018年，社会集团消费增长9.1%，增幅较2017年回落3.6个百分点，显示出一定的下行趋势。但居民消费部分增速达到8.8%，增幅较2017年提高1个百分点，之前持续下滑的态势得到控制，甚至出现向好势头。与此同时，入户调查的居民人均消费支出数据显示2018年全国居民人均消费支出实际增长6.2%，增幅较2017年提高0.8个百分点，之前支出增速同比下滑态势得到遏制，这与社会消费品零售总额中居民消费部分走势相互印证。
通过与企业经营等方面数据对比发现，社会集团消费走势与企业的销售费用、管理费用具有紧密关系。一种可能的解释是，2018年由于宏观下行压力时隐时现，企业经营状况并未持续向好，企业在市场推广等方面的消费支出（如餐饮、办公用品等支出）增长态势受到控制，以便更好度过困难期。
四、未包括服务消费导致社消统计低估消费全貌
当前，我国居民的服务消费正在进入快速增长阶段，旅游、文化、体育、养老、家政等服务消费十分活跃。据统计，当前我国服务消费比重已经占总消费的50%以上，2018年三季度时比重已达52.6%，比上年同期又提高了0.2个百分点，并且这一比重以每年1个百分点的速度在提高。社会消费品零售总额中，除餐饮消费以外均为商品零售消费，未能包括居民快速增长的服务消费已经成为社会消费品零售总额统计亟待改进的问题。
与此同时，居民人均消费支出入户调查数据显示，食品和衣着消费这类纯商品消费的增速持续低于教育文化娱乐、医疗保健服务、生活用品及服务等包含服务消费的支出增速。比如2018年全年，食品和衣着人均消费支出分别增长4.8%、4.1%，而生活用品及服务支出、教育文化娱乐支出、医疗保健及服务支出的增速分别达9.1%、6.7%以及16.1%。因此，当社会消费品零售总额统计未能包括服务消费时，其增速下滑态势不能完全反映总消费增势。
五、居民消费的根本支撑仍要看就业和收入
对于我国居民来说，只要就业有保障、收入保持平稳增长，就为消费增长打下了坚实基础。从当前情况看，虽然在供给侧结构性和环保督查的影响下，部分小企业倒闭会影响局部就业，但整体就业仍将保持稳定。虽然中美贸易摩擦不断升级给部分外向型企业带来经营压力，但在多种利好政策的扶持下，我国企业整体保持平稳发展态势。因此，我国居民的就业和收入有保障。对于农村居民来说，农村相关制度改革进一步扩围延时给农民创造了更多改革红利，农民增收具有良好基础。因此，居民就业和收入形势都将有利支撑消费平稳增长。同时，个税改革落地实施对于中低收入人群影响更为明显，特别是扣除细则将部分减轻购房、教育等对城镇居民消费的影响。从总体看，我国居民的就业形势和增收情况都较有保障，消费具备平稳增长的基础。
六、当前消费领域的主要短板
首先，我国消费领域的核心短板是消费市场供需不匹配、有效供给不足。这是我国产业结构由低端向中高端迈进过程中的问题，市场上较为普遍的是缺乏创新、模仿痕迹明显、缺乏附加值的、能激发消费潜力的新供给，从而导致中等收入群体等主力消费阶层转向国外消费，呈现出消费外流与国内消费增速回落并存的状况。
其次，农村消费主要短板集中在消费的基础设施建设滞后，给扩大消费增加了障碍，比如道路、交通、网络、电力等建设水平不能适应消费需求，农村消费“最后一公里”问题严重。
再次，城镇消费主要短板主要集中在新兴消费规则制度没能跟上需求发展，影响消费意愿，最为典型的是服务消费。城镇居民的服务消费已经进入快速增长期，但如家政、育儿等行业规则标准欠缺、事后监管跟不上等问题，让大家在消费时的满足感不够强。
最后，除上述问题外，我国消费市场不统一、全国范围内大市场尚未建成、地方保护主义仍然存在、消费软环境还有待提升、消费者保护力度有待加强等短板在一定程度制约消费保持较快增长。
七、如何加快补齐上述短板
首先，深入推进供给侧结构性改革，推动我国产业结构稳步迈向中高端，加快消费产品供给质量提升，通过一定的行业政策鼓励企业加快创新。其次，下大力气推动农村地区基础设施改造升级，打通消费“最后一公里”，在前期“百千工程”基础上，因地制宜加快弥补不同区域农村消费短板。再次，推动服务行业通过行业协会提升质量，加快推出行业统一服务标准，便于产业标准化、可持续化标准。集中整顿一批当前引发较大影响的服务领域问题，如预付卡消费“跑路”问题。最后，通过打造一批步行街、代表性商圈乃至于国际消费中心，加快推动国内消费软环境改造升级，让群众愿意消费、乐于消费。 （执笔：邹蕴涵）
2019年，我国宏观经济开局平稳。在货币政策调整、基建投资发力等因素影响下，经济下行压力没有持续增加，经济总供给和总需求矛盾处于缓和区间。在这种情况下，国内石油市场、煤炭市场以及天然气市场都发生了一定变化。
一、宏观经济开局平稳
2019年以来，我国经济发展的外部压力略有缓解，内在增长动力保持平稳增长态势。整体来看，生产回落压力仍然存在，内需产生结构性分化，生产价格仍有下行可能，货币金融条件略有改善。
（一）生产仍有回落压力，春节复工情况不佳
第一，制造业PMI显示生产仍有回落压力。2月，制造业PM再创新低，为49.2，自2018年12月以来持续处于50荣枯线以下，较去年同期回落1.1个百分点，显示工业生产的下行压力持续存在。其中，新订单指数50.6，较去年同期下降0.4个百分点，较1月数据环比改善1个百分点，这种变化可能源于短期实体需求出现边际改善；新出口订单指数降至45.2，较去年同期回落3.8个百分点，较1月环比下降1.7个百分点，自2018年6月以来持续处于荣枯线以下。从指数构成分项来看，2月从业人员和原材料库存分项是制造业PMI的主要拖累。生产分项罕见降至50荣枯线以下，为2009年以来首次。这从一定程度表明，企业对后期经济下行仍有一定担忧，生产相对谨慎。第二，春节复工较往年偏慢。春节假期后，随着工厂逐步复工，通常会在进入生产旺季后，生产数据出现季节性回升。但从近期高频数据看，工业生产恢复略有偏慢，汽车、钢铁等行业开工率普遍低于过去几年同期水平。
（二）内需结构性分化更趋明显，外需保持正常增长
第一，居民消费依然偏弱。春节期间，我国零售和餐饮行业消费规模持续扩大，但是增速仍处于同比回落区间。商务部数据显示，2019年春节7天，全国零售和餐饮消费10050亿元，同比增长9%，较去年2018年春节回落1个百分点。预计社会消费品零售总额增速也将呈现同比回落态势。同时，2月前三周，乘用车联合会数据显示乘用车零售销量跌幅为33%，1-2月累计下跌13%，仍处于下行探底阶段。从整体看，经济下行可能影响居民收入和消费增速，消费持续面临放缓压力。第二，投资有利因素在增加。在居民消费增长面临压力的同时，在加快项目批复、加快专项债发行速度等有利因素的影响下，基建投资增长态势好于去年同期。在央行有针对性调节市场流动性等因素影响下，制造业投资，特别是民企的中长期投资将具有更好的增长基础。从整体看，投资下行压力基本缓解，成为提供内需的重要支撑。第三，外需出现波动。虽然中美贸易问题依然还未达到最终协议，但缓和苗头逐步显现，对我国外贸出口的影响尚未造成重大影响。1-2月，我国进出口总额下降3.9%（美元计价），其中，出口金额下降4.6%，进口金额下降3.1%。虽然与去年同期相比，增速均有大幅下挫，但更多是由于基数影响，并非实际外贸进出口出现明显恶化。
（三）工业价格下行压力犹存，消费价格略有回升
首先，生产价格仍有通缩压力。从整体看，生产领域价格仍有一定的通缩风险，生活领域价格保持相对平稳增长态势。1月，PPI仅增长0.1%，较去年同期同比回落4.2个百分点，较2018年12月环比回落3.4个百分点，工业产品价格整体下行态势依然存在。其中，生产资料价格1月下跌0.1%，较去年同期同比回落5.8个百分点，较2018年12月环比回落4.5个百分点，显示出生产资料领域价格下滑速度更为明显。拖累生产资料价格的主因是原材料工业价格出现明显下跌，1月下跌1.6%，较去年同期大幅下滑了8.9个百分点。而生活资料价格保持了基本平稳的增长态势，1月增长0.6%，较去年同期同比提高了0.3个百分点，较2018年12月环比改善0.1个百分点。拉动生活资料价格增长的主要动力是衣着类价格上涨较快，1月同比增长1.6%，较去年同期提高了0.8个百分点。其次，消费价格保持温和增长。1月，居民消费价格指数CPI增长1.7%，较去年同期同比增加0.2个百分点，但较2018年12月环比转差0.4个百分点。其中，近期非洲猪瘟等意外事件对猪肉价格产生了一定影响，食品价格依然是拉动CPI增长的主要动力，1月增速达到1.9%，较去年同期增加了2.1个百分点。CPI中非食品价格增长1.7%，较去年同期增幅下滑0.3个百分点。
（四）社会融资规模大幅回暖，货币供应松紧适度
首先，社会融资规模出现大幅反弹。面对隐现的经济下行压力，央行进行了有针对性地市场调节，并联合银保监会等监管机构，进一步引导金融支持实体经济发展，2019年1月的金融数据呈现出明显变化。从总体看，社会融资规模疲软不振的状况已经得到初步改善，货币供给增速略有回升。1月，社会融资规模当月放量大增，当月值达到4.64万亿，较2018年1月增加了1.56万亿。其中，新增人民币贷款当月增加35668亿元，较2018年同期同比增加了8818亿元；银行承兑汇票成为推动社会融资规模快速上涨的第二大因素，1月当月增长3786亿元，较2018年同期同比增长了约2349亿元，占社会融资规模的比重从去年的4.7%提高到了今年的8.2%。
其次，货币供给闸门依然偏紧。与此同时，M2增速低位震荡。2019年1月，M2增长8.4%，增速较2018年12月环比提高了0.3个百分点，较2018年1月同比下降了0.2个百分点。M2增速持续保持了9%以下，显示出央行仍然控住货币供应量的阀门，没有出现如市场预期大水漫灌的“宽货币”情况。
二、宏观形势对能源行业的影响分析
总体来看，宏观经济平稳运行但稳中仍有下行压力，给国内石油市场、煤炭市场以及天然气市场都带来了一定影响。
（一）工业生产偏弱导致石油市场供需放缓
今年开年以来，工业生产虽然运行平稳，但仍有下行压力，从而导致工矿企业用油需求略有放缓。从需求看，1月成品油需求温和增长，消费量增长2.1%。但其中柴油需求受企业生产、物流运输等因素影响同比下降4.3%。从生产看，1月份，国内原油产量增长0.3%、降幅快速收窄6.4个百分点；原油进口量5.1%、增速大幅放缓14.5个百分点；原油加工量增长态势明显放缓，1月加工量仅增长1.9%、增速回落11个百分点。在成品油需求偏弱导致市场供给过剩状况更为严重、前期原油进口来料增长放缓等因素影响下，地炼生产也在适时调整，成品油生产增速也大幅回落，1月增长3.8%、增速回落6.7个百分点。
（二）工业用气需求叠加居民用气需求推动天然气消费持续快增
今年以来，国际油价震幅加大，价格相对仍处于较高区间，工业用气需求仍有相当市场。由于吸取了2017年冬季气荒事件教训，今年冬季通过事先大量进口、提高储气能力等方式为冬季民用和工业用气需求提供了保障。2019年1月，天然气需求保持了18.1%的高速增长，增幅提高1.1个百分点，天然气需求仍处于快增区间。为满足国内需求，国内气田加快生产，天然气产量增长9.7%、增幅提高4个百分点。国内供需缺口严峻形势略有缓解，进口增速相应略有放缓，1月进口量增长29.3%、增幅略微回落0.2个百分点。
（三）宏观政策微调影响煤炭市场供需关系
2019年以来，我国经济运行态势较去年同期有所变化，关键领域的焦点问题有所转化。去产能的推进速度更为稳妥，去库存已经发送结构性变化，这些都给煤炭供需造成影响。总体来看，当前我国煤炭消费保持基本平稳，增量不大。国内煤炭产能释放加快，主要煤炭铁路运输通道能力增加，煤炭供应能力进一步增加，全国煤炭市场供需将逐步向宽松方向转变。再加上今年中长期合同比重提高等因素，对煤炭价格波动起到较大平抑作用。从用煤相关高频指标看，2月下旬，六大集团发电耗煤增速大幅回升，环比增速也有所上行，导致电厂煤炭库存继续去化，库存天数降至26.1天。1月，钢企产量增速回落，高炉开工率略有回升，钢厂煤炭库存天数虽然继续回落至17天左右，但仍处于历年同期中等偏高水平。 （执笔：邹蕴涵）
《财政部关于印发<普惠金融发展专项资金管理办法>的通知》（财金〔2016〕85号）实施以来，有关方面认真贯彻执行，切实加强普惠金融发展专项资金管理，在支持我国普惠金融发展、助力“双创”、改善公共服务等方面取得了积极成效。为贯彻落实中央经济工作会议和全国财政工作会议精神，更好推动经济高质量发展，做好“六稳”工作，切实提高普惠金融发展资金使用效益。
首先，增强政策实效。（一）加大创业担保贷款贴息及奖补政策力度。认真贯彻落实《国务院关于做好当前和今后一个时期促进就业工作的若干意见》（国发〔2018〕39号）精神，实施就业优先战略和更加积极的就业政策，确保当前和今后一个时期就业目标任务和就业局势持续稳定。自2018年11月16日起，中央财政创业担保贷款贴息的个人创业担保贷款，最高贷款额度由10万元提高至15万元；贴息的小微企业创业担保贷款，最高额度由200万元提高至300万元。各地可因地制宜适当放宽创业担保贷款申请条件，由此产生的贴息资金由地方财政承担。（二）认真落实农村金融机构定向费用补贴政策。严格审核申请补贴机构的资格和材料真实性、准确性，确保对当年贷款平均余额、年均存贷比、涉农贷款和小微企业贷款占比等符合要求的新型农村金融机构给予补贴，确保补贴资金安排不超范围、不超标准、不超时限，坚决防止出现弄虚作假等问题。（三）加强资金绩效管理。实施全过程绩效管理，强化绩效目标管理，科学合理细化绩效考核指标，突出问题导向，避免流于形式；做好绩效监控和绩效评价，着眼于多年度资金使用绩效和绩效变化分析；加强结果应用和公开，适时上报并公开年度绩效评价结果。各地资金执行情况和政策实施效果，将作为以后年度中央预算资金安排和政策调整的重要依据。
其次，做好政策衔接。（一）为进一步发挥财政资金引导和放大效应，聚焦缓解民营和小微企业融资难、融资贵问题，自2019年起中央财政将调整资金使用方向，县域金融机构涉农贷款增量奖励政策不再执行。（二）自2019年起中央财政不再安排政府和社会资本合作（PPP）项目以奖代补资金。2016-2018年度已安排的PPP项目以奖代补资金，省级财政部门应加强跟踪管理，会同项目实施单位和有关部门，为项目规范实施创造良好环境，打造一批管理水平高、产出绩效优、示范效应强的样板项目。对于已获得以奖代补资金的项目，若发现不符合示范项目要求，应及时上报调出示范项目名单，由省级财政部门负责追回以奖代补资金并及时上缴中央财政。
再次，做好组织落实。（一）省级财政部门和财政部驻各地财政监察专员办事处（以下简称专员办）应高度重视普惠金融发展专项资金管理工作，夯实管理基础，确保数据真实。省级财政部门负责汇总审核辖区内创业担保贷款贴息及奖补、农村金融机构定向费用补贴专项资金申请材料，2019年3月31日前报送财政部和专员办。专员办对省级财政部门报送的专项资金申请材料进行审核，2019年4月30日前出具审核意见报送财政部，并抄送省级财政部门。（二）省级财政部门应会同有关部门认真落实《关于进一步做好创业担保贷款贴息政策监测分析工作的通知》（财金〔2018〕107号）要求，组织开展创业担保贷款监测分析工作，强化创业担保贷款精准化管理水平，进一步推动创业担保贷款规范发展。（三）对各级审计部门发现的问题，省级财政部门应高度重视，举一反三，完善制度，规范管理，结合实际情况对以前年度普惠金融发展专项资金安排情况适时开展检查，发现的配套资金落实不到位和以虚报冒领、重复申报、多头申报等手段骗取专项资金等问题，依照《中华人民共和国预算法》、《财政违法行为处罚处分条例》等有关法律法规进行严肃处理、处罚，重大情况及时向财政部报告。（四）鼓励各地因地制宜探索创新，进一步发挥财政金融政策作用，有效引导金融资源“支小助微”，缓解民营和小微企业融资难、融资贵问题，推动实现经济结构优化和高质量发展。
2019年春耕用肥旺季即将到来，为切实保障春耕期间化肥供应和价格基本稳定，近日，国家发展改革委、财政部、农业农村部、市场监管总局联合印发《关于做好2019年春耕化肥生产供应和价格稳定工作的通知》，部署各省（区、市）有关部门、行业协会和企业，从5个方面采取有力措施做好春耕化肥生产供应和价格稳定工作。
一是加强原料供应保障，稳定化肥生产。要加强组织协调，努力保障化肥生产所需天然气、原料块煤稳定供应，着力提高企业开工率。要区别对待、因企施策、精准调控，统筹好煤炭消费控制和煤制化肥生产的关系，努力增加春耕前化肥产量。二是加强化肥调运，促进产销区域平衡。要妥善组织安排运力，优先保障氮肥、磷肥、钾肥等主产地化肥外运需要。对化肥生产所需的煤炭、磷矿石等原材料运输要给予支持，对进口到港化肥也要及时疏运。三是加强进出口和储备调节，保障国内市场供应。要优先保障春耕用肥需要，根据国内化肥市场供求余缺情况，提前做好品种调剂方案并组织好进口。要严格落实国家化肥淡储任务，春耕到来后要及时动销，努力满足用肥旺季需要。四是加强农资市场监管，规范生产经营秩序。要加强从源头到地头全链条各环节的监管，结合农资打假春季专项行动，严厉打击制售假劣肥料的违法行为，严肃查处价格欺诈、哄抬价格、串通涨价等价格违法行为。五是加强农化技术服务，推动化肥施用减量增效。要结合实施化肥使用量零增长行动，研究完善化肥减量增效技术模式，倡导施用环保、高效、新型肥料，进一步推广测土配方施肥技术，提高用肥效率，降低用肥成本。
通知强调，化肥是重要的农业生产资料，是粮食的“粮食”，春耕期间保障化肥供应和价格基本稳定关系到全年农业生产。有关方面要在落实好相关政策的同时，加强化肥市场供求和价格形势监测分析与信息发布，及时发现市场运行中苗头性、倾向性、潜在性问题，研究采取有针对性的措施，促进化肥市场平稳运行。
3月15日上午，国务院总理李克强在人民大会堂三楼金色大厅会见采访十三届全国人大二次会议的中外记者，并就中国经济下行压力、减税降费、改善民生、优化营商环境等问题回答了记者的提问。重点如下：
关于中国经济下行压力：
中国经济确实遇到了新的下行压力，现在世界经济都在放缓，就在这一个多月期间，几大国际权威机构都在调低世界经济增长的预期。中国适度调低增速预期目标，用的是区间调控的方式。既和去年经济增速相衔接，也表明我们不会让经济运行滑出合理的区间。可以说给市场发出的是稳定的信号。面对新的下行压力，要有有力举措。一种办法是搞量化宽松，超发货币、大规模提高赤字率，所谓“大水漫灌”，萝卜快了不洗泥，一时可能有效，但会带来后遗症，所以不可取。我们还是要坚持通过激发市场活力，来顶住下行压力。前些年，我们也遇到下行压力，我们采取的就是激发市场活力的措施，因为市场活力增强了，发展的动力必然增强。
现在中国市场主体已经超过1亿户，把他们的活力激发出来，这个力量可以说是难以估量的，我们还是要政过有痕，继续推进减税降费、简政，培育新动能、放宽市场准入，营造公平竞争环境等一系列的措施，为市场松绑，为企业腾位，为百姓解忧。把他们的创造力释放出来，我们一定能够保持经济运行在合理区间，而且推动高质量发展。当然，今年不确定的因素不少，我们还要有更多的应对准备，我们留有了政策空间。比如我们今年提高赤字率0.2个百分点，没有超过国际上说的所谓3%的警戒线。而且我们还可以运用像存款准备金率、利率等数量型或价格型工具，这不是放松银根，而是让实体经济更有效地得到支持。不管发生什么样的新情况，我们都会立足当前、兼顾长远，保持中国经济稳定，保持中国经济长期向好趋势不变，这都是很重要的。中国经济会始终成为世界经济的一个重要稳定之锚。
关于减税降费：今年下决心要进行更大规模的减税降费；4月1日就要减增值税，5月1日就要降社保费率；大规模减税降费，是要动政府的存量利益，要割自己的肉；我们是给制造业等基础行业、给带动就业面最大的中小企业明显减税，这实际上是“放水养鱼”、培育财源。
关于朝鲜半岛问题：半岛问题可以说是错综复杂、由来已久，解决起来不可能一蹴而就；中国始终坚持半岛无核化，希望保持半岛的和平稳定，这个立场从来没有改变过。
关于民生问题：“一老一小”的问题，就是养老服务、托幼服务有困难，这个确实应该引起我们更高的重视；全面实施两孩政策以后，托幼难更突出了；重点发展社区的养老托幼服务；政府的有关部门要保障公平准入，把主要的力量放在公正监管上。
关于中美关系：中美两国之间有着广泛的共同利益，我们的共同利益是远大于分歧的；现在双方的磋商还在继续进行。我们希望磋商能有成果，能够实现互利双赢。
关于优化营商环境：要围着市场做文章，不是老给市场下指令；改善营商环境，还是要放管结合并重。放就是要平等地放，不能搞三六九等；除了涉及公共安全、特种行业之外，都应该拿到营业执照以后就可以正常经营；公平的准入，公正的监管，这是鸟之两翼，不可偏废；监管不能搞选择性监管、任性监管。
关于两岸关系：我们将继续坚持一个中国原则和“九二共识”，反对“台独”，促进两岸关系和平稳定发展，促进祖国和平统一；我们愿意出台更多的优惠政策，让台湾同胞在大陆不论是投资兴业、就业就学、生活居住，都能够享受到和大陆同胞同等待遇。
关于就业问题：今年我们确定要确保新增城镇就业人数在1100万人以上，实际上我们希望能够实现去年的实际规模，也就是1300万人以上的就业；我们说保持经济运行在合理区间，首先是要保就业，不许经济滑出合理区间，就是不让出现失业潮；就业好不好，这本身也是经济好不好的一个重要体现。
关于中欧关系：中美贸易摩擦是中美双边的事情，我们不会利用第三方，更不会去损害第三方；中欧之间应该增强互信；双方都应该以开放的心态看待对方，在合作中妥善化解分歧，让中欧关系稳步前行。
关于看病难看病贵：看病贵看病难的问题，在我们国家的确存在；今年把高血压、糖尿病等慢性病患者的门诊用药纳入医保，给予50%的报销；降低大病保险的起付线，提升大病保险的报销标准；没有健康就没有幸福。
关于外商投资法：开放的措施说出去了，当然要兑现；中国会继续听取各方面的意见，继续保持对外开放热土的温度；要用法律的手段更好保护外商投资，吸引外商投资；我们要实行准入前国民待遇和负面清单制度，而且要推出新的负面清单；修改知识产权法，对侵权行为引入惩罚性的赔偿机制；中国的开放举措，往往不是一揽子推出来的。
关于融资难融资贵：服务实体经济，这是金融的天职；让小微企业融资成本在去年的基础上再降低1个百分点；对所有外资企业一视同仁的对待，同样，对中国国内各类所有制企业都应该一视同仁；我们完全可以守住不发生系统性金融风险的底线。
关于中俄贸易：中俄保持良好稳定的关系不仅有利于双方，也有利于地区、有利于世界；要把能用的十八般武艺都用起来，巩固中俄经贸规模突破1000亿美元的成果，而且向翻番的目标迈进。
关于“互联网+”、共享经济：作为新事物，和任何新事物一样，在发展中总会有利有弊；
对于这种新业态、新模式，不能简单任性；审慎监管，就是要划出安全的底线，也不允许打着“互联网+”、共享经济的招牌搞招摇撞骗；愉快和烦恼总是在成长当中相伴随，我们要做的就是引导他们健康成长。
关于港澳台投资：港澳到内地的投资占我们利用境外投资的70%，能不重视吗？港澳台投资是可以参照、或者比照适用刚刚通过的外商投资法；长期以来行之有效的一些制度安排和实际做法还要继续沿用。
关于提振国内消费：的确一段时间以来，我国的消费出现了增速放缓的趋势；两年内要基本取消省界高速公路收费站，力争提前实现；今年网络的提速降费要在过去的基础上再降20%，必须做到可以携号转网；今年要再降低一般工商业电价10%。
关于中日韩自贸区：今年中日韩领导人会议议题中应当包括推动中日韩自贸区建设；推动中日韩自贸区建设，达成一个全面、高水平、互惠的协定，对三方都有好处；虽然现在日本和韩国都对中国有比较大的贸易顺差，但是我们还是愿意进行平等的竞争，让消费者有更多选择；我们还重视和东南亚、和所有周边国家的合作。我们希望有一个稳定的周边环境，亲诚惠容。
新出炉的2019年《政府工作报告》直面我国经济面临的下行压力，对“确保经济运行在合理区间”强化了宏观经济政策的逆周期调节和应对。
一、经济下行压力加大
近些年，我国经济持续处于转型升级与结构调整的阵痛期，在周期性、结构性问题相叠加的压力下，经济增速总体稳中趋缓。2018年以来，中美贸易摩擦带来的外部风险骤然上升，给一些企业生产经营、市场预期带来不利影响。回顾过去一年的工作，《政府工作报告》毫不讳言：“我国发展面临多年少有的国内外复杂严峻形势，经济出现新的下行压力”。2018年全年GDP增长6.6%，分季度看，2018年1-4季度同比增速分别为6.8%、6.7%、6.5%、6.4%，呈逐季放缓之势。虽然2018年经济增长预期目标顺利实现，但“成绩来之不易”。对于2019年国内外形势，《政府工作报告》客观清醒地指出“我国发展面临的环境更复杂更严峻，可以预料和难以预料的风险挑战更多更大，要做好打硬仗的充分准备。”与2018年GDP预期目标为“增长6.5%左右”相比，2019年GDP预期目标调整为“增长6%-6.5%”。从投资、消费、出口三大需求表现看，经济下行压力加大。
1.消费增速减慢
2018年以来，社会消费品零售总额增速呈放缓势头，降至个位数水平。全年社会消费品零售总额名义同比增长9.0%，实际同比增长7%，分别比上年低1.2个和2个百分点。汽车和住房两大耐用品消费降温，汽车消费同比增速由过去的两位数变为负增长。受购置税减半政策取消、保有量不断提高、用车成本增加等多因素叠加影响，2018年规模以上单位的汽车类商品零售总额同比下降2.4%。随着房地产市场调控政策持续趋严，全国商品房销售面积增速大幅回落。2018年商品房销售面积增长1.3%，增速比上年回落6.4个百分点。与购房相关的居民消费支出增势减弱，2018年规模以上单位的家具和建筑装潢材料类零售额分别增长10.1%和8.1%，增速较上年同期分别回落2.7个和2.2个百分点。伴随经济下行压力加大，居民收入增长也在放缓，加之家庭高杠杆和高房价对消费的挤出效应，2019年消费增长仍面临一定下行压力。2018年全国居民人均可支配收入剔除价格后实际增长6.5%，增速比上年回落0.8个百分点。2019年1-2月，社会消费品零售总额名义同比增长8.2%，与去年12月基本持平，比去年同期低1.5个百分点。剔除价格因素，社会消费品零售总额实际同比增长7.1%，比去年12月高0.5个百分点，但比去年同期低0.9个百分点。
2.有效投资增长乏力
“十二五”以来，我国固定资产投资增速呈高位持续减缓态势。2014年至2016年上半年，投资增速下滑势头加剧，短短两年半时间内由20%以上的高水平降至10%以下的低水平。严控地方政府隐性债务增量和清理不合规的PPP项目导致基建投资增速出现断崖式下降，拖累2018年投资增速再次加快下滑。剔除价格因素后，2017年投资实际增速有统计数据以来首次跌至GDP增速以下，2018年投资实际增速更是仅为0.5%。除基建投资增速出现断崖式下滑外，其他主要投资构成增长均稳中有升。2018年制造业投资增长9.5%，房地产开发投资增长9.5%，民间投资增长8.7%，分别比上年提高4.7个、2.5个和2.7个百分点。2019年前两个月，固定资产投资同比增长6.1%，增速比去全年提高0.2个百分点，比去年同期低1.8个百分点。
未来有效投资增长仍面临较大困难。一是基建投资难提振。尽管基建投资增速自2018年10月迎来筑底反弹，但累计同比增速仅从9月的3.3%反弹到2019年前两月的4.3%，反弹幅度相当微弱。在坚决遏制地方隐性债务增量的前提下，在地方债违法违规问责风暴持续的压力下,基建投资增速的进一步回升将受制于财政资金的配套融资难以补足，受制于地方政府因问责而意愿消极。二是制造业投资难保持。2018年制造业投资回升至2015年7月以来的最高水平，2019年前两个月回落至5.9%，比去年全年低3.6个百分点。2018年下半年以来，制造业PMI、PPI同比涨幅与规模以上工业企业利润同比增速均持续放缓，制造业景气度下降和中美贸易摩擦升级冲击企业生产经营信心都不利于制造业投资增长。三是房地产投资难稳定。今年前两个月投资增速稳中有升主要受房地产开发投资增速加快拉动。但房地产领域销售、拿地、到位资金、新开工均出现不同程度走弱，预示房地产开发投资增速回升不可持续。当前房地产“开发投资主要受土地购置费拉动、资金来源主要靠销售回款支撑”的增长模式高度依赖市场销售情况和预期，脆弱性较高。2018年土地购置费用对房地产开发投资增长贡献率为126%，剔除土地购置费后，房地产开发投资同比下降3.2%；定金及预收款对房地产投资资金来源增长贡献率为67.9%，剔除该项后，房地产投资资金来源仅同比增长3%。全国商品房销售已“量缩价稳”，房地产开发投资增长的可持续性堪忧。
3.外部环境变化影响出口增长
《政府工作报告》指出，过去的一年，“我们面对的是深刻变化的外部环境。经济全球化遭遇波折，多边主义受到冲击，国际金融市场震荡，特别是中美经贸摩擦给一些企业生产经营、市场预期带来不利影响。”美国分别于2018年7月6日、8月23日和9月24日对从中国进口的总额2500亿美元的商品加征进口关税。由于初期500亿美元规模有限，且9月2000亿美元落地时点在9月末，7月至10月出口增长并未受到实质性影响，因企业“抢跑”，出口增速反而略有加快。但11月、12月出口增速出现大幅放缓，显示中美贸易摩擦对出口的影响开始显现。9月、10月、11月、12月出口（以人民币计价，下同）同比增速分别为16.4%、18.7%、8.7%和0.2%。其中，对美国出口同比增速分别为16.6%、17.6%、14.9%、1.1%。今年前两个月，出口仅累计同比增长0.1%。
随着中美贸易磋商推进，中美贸易摩擦出现阶段性缓和。美国贸易代表办公室近日宣布，对2018年9月起加征关税的自华进口商品，不提高加征关税税率，继续保持10%，直至另行通知。虽然美国政府未进一步提高关税税率，但已加征的关税也没有调低，2500亿中国输美产品加征关税的负面影响将在2019年逐步显现。中美贸易摩擦对我国企业信心和预期产生一定冲击。民营企业出口在我国出口份额中占据首位，2018年占比达48%。2018年下半年以来，中国制造业PMI总体呈下滑之势，12月以来更是连续3个月在50%荣枯线以下运行。
除中美贸易摩擦带来的风险外，全球经济增长下行风险也在日益凸显。世界银行2019年1月8日发布《全球经济展望》，将2019年和2020年全球经济增长预测值均下调0.1个百分点，并警告下行风险上升。IMF1月21日发布《世界经济展望》，将2019年和2020年全球经济增长预测值再次下调0.2和0.1个百分点。联合国在同日发布的《2019年世界博当电竞与展望》报告预计2019年和2020年全球经济增长3%，略低于2018年3.1%的增速。
二、宏观经济政策强化逆周期调节
面对经济下行压力加大，2018年12月召开的中央经济工作会议提出，宏观政策要强化逆周期调节，稳定总需求。《政府工作报告》进一步提出，“要正确把握宏观政策取向，继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策，实施就业优先政策，加强政策协调配合，确保经济运行在合理区间，促进经济社会持续健康发展。”
1.积极的财政政策要加力提效，减税降费力度进一步加大
按照《政府工作报告》的安排，2019年积极的财政政策要加力提效，实施更大规模的减税降费。2019年赤字率拟按2.8%安排，比去年预算高0.2个百分点；财政赤字2.76万亿元，比去年高3800亿元，其中，中央财政赤字1.83万亿元，地方财政赤字9300亿元，分别比去年高2800亿元和1000亿元。2019年拟安排地方政府专项债券2.15万亿元，比去年增加8000亿元。2019年将进行更大规模的减税与降低社保缴费负担，全年减轻企业税收和社保缴费负担近2万亿元。对于减税，重点是深化增值税改革，尤其是降低制造业和小微企业税收负担。深化增值税改革，将制造业等行业现行16%的税率降至13%，将交通运输业、建筑业等行业现行10%的税率降至9%，确保主要行业税负明显降低；保持6%一档的税率不变，但通过采取对生产、生活性服务业增加税收抵扣等配套措施，确保所有行业税负只减不增，继续向推进税率三档并两档、税制简化方向迈进。抓好年初出台的小微企业普惠性减税政策落实。明显降低企业社保缴费负担。下调城镇职工基本养老保险单位缴费比例，各地可降至16%。稳定现行征缴方式，各地在征收体制改革过程中不得采取增加小微企业实际缴费负担的做法，不得自行对历史欠费进行集中清缴。继续执行阶段性降低失业和工伤保险费率政策。今年务必使企业特别是小微企业社保缴费负担有实质性下降。
2.稳健的货币政策要松紧适度，有效缓解实体经济特别是民营和小微企业融资难融资贵问题
按照《政府工作报告》的安排，2019年稳健的货币政策要松紧适度，广义货币M2和社会融资规模增速要与国内生产总值名义增速相匹配，以更好满足经济运行保持在合理区间的需要。在实际执行中，既要把好货币供给总闸门，不搞“大水漫灌”，又要灵活运用多种货币政策工具，疏通货币政策传导渠道，保持流动性合理充裕，有效缓解实体经济特别是民营和小微企业融资难融资贵问题，防范化解金融风险。改革完善货币信贷投放机制，适时运用存款准备金率、利率等数量和价格手段，引导金融机构扩大信贷投放、降低贷款成本，精准有效支持实体经济，不能让资金空转或脱实向虚。加大对中小银行定向降准力度，释放的资金全部用于民营和小微企业贷款。支持大型商业银行多渠道补充资本，增强信贷投放能力，鼓励增加制造业中长期贷款和信用贷款。2019年国有大型商业银行小微企业贷款要增长30%以上。清理规范银行及中介服务收费。完善金融机构内部考核机制，激励加强普惠金融服务，切实使中小微企业融资紧张状况有明显改善，综合融资成本必须有明显降低。 （执笔：李若愚）
国务院总理李克强3月20日主持召开国务院常务会议，确定《政府工作报告》责任分工，强调狠抓落实确保完成全年发展目标任务；明确增值税减税配套措施，决定延续部分已到期税收优惠政策并对扶贫捐赠和污染防治第三方企业给予税收优惠。
【问题】从流转税占企业增加值的比例上看，中国的比例在全球独树一帜，2015年该值为20.3%，几乎为第二名瑞典的2倍。第三名为美国8.4%，法国为5.4%，英国2.8%，韩国1.1%，德国0.6%。从中国自身的纵向时间演变，和横向的国际比较来看，中国企业的各项负担，是比较重的，特别是在经济下行的情况下，增值税给企业造成尤其严重的负担。所以近期政策层面，着重降低增值税税率等间接税的负担，是符合市场需求和客观实际情况的。
【对策】为落实《政府工作报告》更大规模减税的部署，围绕从4月1日起将制造业等行业16%增值税率降至13%、交通运输和建筑等行业10%增值税率降至9%的举措，会议决定：一是进一步扩大进项税抵扣范围，将旅客运输服务纳入抵扣，并把纳税人取得不动产支付的进项税由分两年抵扣改为一次性全额抵扣，增加纳税人当期可抵扣进项税。对主营业务为邮政、电信、现代服务和生活服务业的纳税人，按进项税额加计10%抵减应纳税额，政策实施期限暂定截至2021年底。确保所有行业税负只减不增。二是对政策实施后纳税人新增的留抵税额，按有关规定予以退还。三是相应调整部分货物服务出口退税率、购进农产品适用的扣除率等。同时，加大对地方转移支付力度，重点向中西部地区和困难县市倾斜。
为发挥减税政策对改善民生和打好三大攻坚战的支持作用，会议还决定，一是延续2018年执行到期的对公共租赁住房、农村饮水安全工程建设运营、国产抗艾滋病病毒药品等的税收优惠政策。二是从今年1月1日至2022年底，对企业用于国家扶贫开发重点县、集中连片特困地区县和建档立卡贫困村的扶贫捐赠支出，按规定在计算应纳税所得额时据实扣除；对符合条件的扶贫货物捐赠免征增值税。三是从2019年1月1日至2021年底，对从事污染防治的第三方企业，减按15%税率征收企业所得税。
制造业高质量发展顶层设计和系列重磅政策将加速落地，将着力培育发展先进制造业，打造一批世界级先进制造业集群，在关键领域新布局建设若干国家制造业创新中心。此外，将鼓励和支持社会资本参与制造业领域国有企业改制重组，加大对先进制造业的融资支持。
【问题】中国虽然已经是制造大国，但制造业“大而不强”，与制造强国仍有较大差距，存在很多问题，其中有些还是根本性的，主要有：产业结构不合理。从生产角度来看，中国制造业产业结构的不合理表现为低水平下的结构性、地区性生产过剩，又表现为企业生产的高消耗、高成本。具体而言，许多重要产业对外技术依存度高，自主开发能力弱，难以适应激烈的国际竞争；很多行业产能严重过剩。产品附加价值不高。一直以来，中国企业大都采用贴牌生产方式，处于全球价值链的中低端，产品设计、关键零部件和工艺装备主要依赖进口。即使是在国际市场上占有一定份额的产品，中国生产厂商也更多地处于组装和制造环节，普遍未掌握核心技术，关键零部件和关键技术主要依赖进口。由于附加值低，中国产品获利甚微。能源消耗大，污染严重。在世界产业的分工链条中，属于中国的环节是制造业，这本身就是一个对自然资源需求量极大的产业，再加上利用效率低，导致在经济发展过程中自然资源的消耗过快。国际初级产品市场价格的不断上涨给中国以低成本取胜的制造业市场带来了越来越大的压力。
【对策】从相关部门获悉，制造业高质量发展的顶层设计将加快落地。今年将制定实施大力推动制造业高质量发展的部署方案。一方面加快处置“僵尸企业”，制定退出实施办法，另一方面着力培育发展先进制造业集群。在先进制造业与现代服务业深度融合方面，将出台实施深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见。
地方已经在加快布局。如，广东省提出在电子信息、绿色石化、汽车、智能家电、机器人等五方面打造世界先进制造业产业集群。上海市提出，全力打造汽车、电子信息两个世界级产业集群，积极培育民用航空、生物医药、高端装备、绿色化工四个世界级产业集群。安徽省提出，实施国际先进制造业集群培育工程，打造具有国际影响力的集成电路、新型显示、工业机器人、新能源汽车、高端装备、智能家电等先进制造业集群。
推动制造业高质量发展，今年将在关键领域新布局建设若干国家制造业创新中心。国家制造业创新中心建设主要面向核心技术缺失、薄弱的重大问题，在核心基础零部件、关键基础材料、先进基础工艺等环节鼓励共性技术研发。国家制造业创新中心还将通过政府搭桥，形成以企业为主体，大学科研机构共同参与的协同创新驱动的新格局，服务于重大共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术的创新工作，促进科技成果转化，进而培育新产业、新动能。根据安排，到2025年，我国将形成40家左右的国家制造业创新中心。同时，在合适区域匹配一批省级、区域制造业创新中心，作为国家制造业创新中心的支撑和补充。
推动制造业高质量发展还将在改革、开放上做文章。强化竞争政策的基础性地位，深化国有企业改革，鼓励和支持社会资本参与制造业领域国有企业改制重组。全面推行准入前国民待遇加负面清单管理制度，落实船舶、飞机、汽车等行业开放政策，以高水平开放推动制造业高质量发展。
财政资金重在引导资本、资源向战略关键领域聚焦，支持重大短板装备攻坚、重点产业创新服务平台等，推进战略关键领域创新突破。改革完善金融支持机制，健全多层次资本市场，提高直接融资比重，发挥政策性金融、开发性金融和商业性金融的协同作用，加大对先进制造业的融资支持。
3月19日，中央全面深化改革委员会第七次会议强调，要推动石油天然气管网运营机制改革，组建国有资本控股、投资主体多元化的石油天然气管网公司。会议同时强调，要推动形成上游油气资源多主体多渠道供应、中间统一管网高效集输、下游销售市场充分竞争的油气市场体系。
政策背景：石油天然气管道公司已酝酿多年。2016年《关于深化石油天然气改革的若干意见》提出：“分步推进国有大型油气企业的干线管道独立，组建国有资本控股、投资主体多元化的石油天然气管道公司。”2017年5月，中共中央、国务院印发《关于深化石油天然气体制改革的若干意见》，明确提出分步推进国有大型油气企业干线管道独立，实现管输和销售分开。目前油气管网建设确实比较滞后，也束缚了整个能源结构转型，所以，从早期石油天然气深化体制改革就提出要把油气销售和长输管网分开，分开后才能真正测算运输成本；再一个是，解决管网对第三方准入。现有管网都是企业管网，彼此不连接。同时，不建管网，天然气就没有办法消化，没办法进行能源结构转型。但要把钱全部砸到管网上，上游勘探开发就没有足够资金投入，能源安全又面临问题。所以，单独组建管网公司，引入多元资本，是打开这个死扣的关键一步。
政策内容：尽管纳入了中石油、中石化、中海油现有的管网资产，但其他主体也可以继续建设跨省管网，并不是说我建了你不能建，只不过前提条件是你只能做这一环，不能上下游都干；管网公司不针对消费者，它只对接上下游，上游的气田和下游的经销商签协议，根据我的运力给你，如果不够我再建新的管网。
政策亮点：单独组建管网公司，充分说明了这个方案的积极态度，说明改革的决心和措施更加强劲。因为这是要把中石油、中石化本来拥有的全产业链条中间这一块拿出来。这次会议强调上游要多主体多渠道供应，下游销售市场要充分竞争。改革思路的关键就是要解决公平准入。
政策意义：把中间环节拿出来，作为一个公共基础设施对所有人开放，能给上下游创造公平准入的条件，进而形成整个行业的充分竞争。建立国家管网公司，会极大激发整个社会在油气行业的投资。不仅会有更多建设资金来源，更高的资金使用效率，而且能进一步推进油气“运销分离”，加快管道和储运设施互联互通进程，有助于统一调配资源。另外，单独的管网公司可以执行更清晰的成本核算，用市场手段降成本，更接近“管住中间，放开两头”的发展思路。我们国家油气资源比较丰富，就是投入不足、创新不足，有更多的企业参与、资金投入才能有更多创新，最终解决能源结构转型与可持续发展的问题。
十三届全国人大二次会议15日表决通过了《中华人民共和国外商投资法》，国家主席习近平签署第26号主席令予以公布，新华社20日受权全文播发这部法律。
政策背景：改革开放四十年来，中国坚持打开国门搞建设，不断扩大对外开放，取得了举世瞩目的发展成就。截至2018年底，中国累计设立外商投资企业约96万家，实际利用外资累计超过2.1万亿美元，成为全球第二大引资国。外商投资企业已成为推动中国经济社会发展的重要力量。2015年1月19日，中国商务部在其网站公布了《中华人民共和国外国投资法（草案征求意见稿）》（“《外国投资法草案》”)和《中华人民共和国外国投资法（草案征求意见稿）说明》，向社会公开征集意见。2018年12月26日，全国人大常委会在中国人大网上公布了《中华人民共和国外商投资法（草案）》（“《外商投资法草案》”），向社会公众征求意见。2019年1月29日发布的《中华人民共和国外商投资法(草案)(二次审议稿)》(“二审稿”)于3月8日下午提交十三届全国人大二次会议审议。
政策内容：外商投资法共分6章，包括总则、投资促进、投资保护、投资管理、法律责任、附则，共42条。自2020年1月1日起施行。新外商投资法基本上坚持了二审稿的基本思路，即第一，推行“三法合一”，制定统一的外商投资基础性法律；第二，内容上包括外商投资的促进、保护、管理等各个方面；第三，在管理方面坚持“对外商投资实行准入前国民待遇加负面清单管理制度”，确立外商投资信息报告制度等；第四，加强对外商投资的保护，建立外商投资企业投诉工作机制，并对保护外商知识产权、不得强制技术转让等关注较多，适应了外商诉求变化的趋势，提供了与时俱进的法治保障；第五，这部法律仅就涉及外商投资的特别问题作出规定，投资项目的核准/备案、行业许可、企业登记等均采取内外资一致的原则，由其他法律、行政法规予以规定。例如，以后设立外商投资企业在组织形式等方面会主要适用《中华人民共和国公司法》、《中华人民共和国合伙企业法》的规定。
政策亮点：一是对外国投资者的投资不实行征收；二是利润可以依法以人民币或外汇自由汇入汇出；三是强调对知识产权的保护，鼓励基于自愿原则和商业规则开展技术合作，同时明确行政机关及其工作人员不得利用行政手段强制转让技术；四是建立了外商投资企业投诉工作机制；五是明确国家建立外商投资信息报告制度；六是明确并购依照反垄断审查。
政策意义：这是我国外商投资领域新的基础性法律，外商投资法开辟了社会主义市场经济新征程，具有里程碑意义。外商投资法将为新形势下深化对外开放、规范利用外资提供制度保障。此次外商投资立法有两项重要意义。一是回应国际社会的基本诉求。国际社会希望中国进一步扩大市场准入，扩大开放，同时强调公平竞争也就是竞争中性。我国日前也积极回应竞争中性的提法，如2019年政府工作报告中第一次提出“按照竞争中性原则”，去年底的中央经济工作会议明确指出，强化竞争政策的基础性地位，创造公平竞争的制度环境，鼓励中小企业加快成长。二是我国发展自身需要。目前我国改革已进入深水区，不论是扩大市场准入，还是负面清单，还是打造公平竞争的营商环境，在当前社会都尤为需要。当前，我国以立法的形式出台外商投资法，这也彰显了中国全面依法治国的理念，向国际社会释放了一个全面对外开放的积极信号。
政策影响：新外商投资法的实施将会发挥其投资促进、投资保护、投资管理等方面的规范和引导作用，有助于中国建立更好的法治化国际化的营商环境，提高了对外资的吸引力。新外商投资法的实施也将会完善外商投资整体环境，形成公平竞争的格局，动态提升中国相关产业发展水平和国际化水准的同时，随着外商投资负面清单限制领域的缩减，外商企业对华投资领域将不断扩大。
近日，国务院总理李克强签署国务院令，公布《国务院关于修改部分行政法规的决定》（以下简称《决定》），自公布之日起施行。
《决定》提出，根据党的十九届三中全会审议通过的《中共中央关于深化党和国家机构改革的决定》《深化党和国家机构改革方案》和十三届全国人大一次会议批准的《国务院机构改革方案》，以及推进“放管服”改革的部署，国务院决定对49部行政法规的部分条款予以修改，主要内容包括：在机构改革方面，针对相关部门职责整合情况，一是完善市场监管和执法体制，修改进出口货物原产地条例、发票管理办法等29部行政法规；二是完善公共服务管理体制，修改社会救助暂行办法、烈士褒扬条例等8部行政法规；三是改革自然资源和生态环境管理体制，修改全国污染源普查条例等4部行政法规；四是合理配置宏观管理部门职能，修改招标投标法实施条例等4部行政法规。
今年的政府工作报告强调指出，我国发展仍处于重要战略机遇期。这是对我国当前经济发展环境的一个重要研判。
在确定经济发展战略和方向的时刻，研判比实干更重要。只有弄清楚我们所处的时代特征，主客观环境、发展因素与约束条件，我们才能够更好地利用优势、抓住机遇，应对挑战，有所作为。为此，我想针对“重要战略机遇期”这一问题谈一些个人看法。
认清世界发展四大规律 把握重要战略机遇
“重要战略机遇期”这一重要提法是在2002年召开的中共十六大报告中首次做出的。报告指出：“综观全局，21世纪的前二十年对我国发展是一个必须紧紧抓住并且可以大有作为的重要战略机遇期”。回望历史，我国确实在21世纪初叶，充分利用了国内外的有利环境，把握住了“重要战略机遇期”提供的宝贵机会，实现了快速发展。2002年到2012年，我国国内生产总值从12万亿元人民币增长到54万亿；按不变价格计算，年均GDP增速10.56%；GDP排名从全球第六位上升全球第二位；我国人均国民收入从1110美元增长到5940美元，完成了从中低收入国家向中高收入国家的转变。
21世纪前二十年即将进入尾声，如何在风云变幻的国内外形势中把握时代赋予的重要战略发展机遇，是当下需要冷静思考并清醒认识的重大问题。伴随我国经济总量跃居世界第二，科技发展新突破不断涌现，全球治理体系地位不断提升，人口结构发生显著变化，我认为，以下四大客观的世界发展规律，为我们研判当前形势，把握未来重要战略机遇提供了一个理论框架。
一是大国演进规律。在人类发展的历史进程中，出现过不同的世界性强国。这些强国的共同点是：都遇到了比较难得的发展机遇，在不同时期世界秩序的形成过程中发挥过重大作用，都在崛起过程中遭遇到强劲的对手，其中不乏各种冲突与战争。当前，我国的经济实力和世界影响力与日俱增，越来越多的国家，特别是发展中国家愿意与中国开展紧密合作，中国提出的“一带一路”倡议受到了国际社会的普遍欢迎，对外开放格局进一步扩大，给中国经济的发展提供了新的机遇。但中国的崛起难免打破原有的世界格局和国际平衡，触碰大国利益。妥善处理好与大国之间的矛盾关系，将减少我国的发展的阻力与障碍。我认为，在利用大国形象的有利地位创造更多发展机遇的同时，通过对话沟通、互利共赢的方式化解矛盾和冲突，处理好内部张力与外部压力之间的关系，是我们当前面临的重大议题。
二是科技发展规律。在人类进入到信息社会，科技发展呈现三个重要特征：从科学原理和规律的探索、揭示，到产业化之间的周期越来越短；科学技术一体化的趋势越来越强；科技发展速度的数量级明显提升，技术迭代加速。在一些特定领域，如信息技术领域，还呈现出指数级的增长态势。虽然与发达国家相比，我国在基础研发能力和科研环境等方面还存在差距，但是在科技发展规律的作用下，我国完全有可能在某些前沿技术领域实现弯道超车。如果说，中国面临百年未有之大变局，那么，这个大变局的重要内容之一就是人类历史上前所未有的高科技迅猛发展的态势。若抓住这一重要战略发展机会，我国极有可能在全球通信领域的技术高地取得一定优势，成为国际通信技术新标准和规则的参与或制定者，并推动世界技术的变革。
三是风险演化规律。随着科技的发展和经济全球化的深入，一方面，日益扩大的互联互通给商品、资本、技术等在全球的流动带来便利，极大地提升了价值创造的规模和速度；另一方面，风险发生的频率越来越高，蔓延速度越来越快，涉及的主体越来越多，交互影响越来越深，造成的损失也越来越大。任何一隅的问题，都可能演变为全局甚至全球性问题。中国经济已嵌入到全球经济一体化的大潮流中，在享受全球化贸易便利的同时，也面临着巨大的外部输入性风险。我国在当下需要格外强化对国际经贸风险的预警与应对机制。只有这样，我们才能在充分享用全球化带来的重要发展机遇的同时，防止风险的积累和蔓延给中国的经济发展可能带来的严重打击。
四是人口发展规律。人类社会的发展进程表明，随着经济的发展、收入水平的提高和医疗条件的改善，人类的预期寿命会越来越长。人口老龄化既体现了人类社会发展的成就，也是当今国际社会所面临的最为重大的一个挑战。人口红利是过去几十年推动中国经济增长的一个重要因素，但是在多种因素作用下，中国成为当今世界人口老龄化规模最大，增速最快的国家之一。伴随着人口老龄化的加速，出现了适龄劳动人口的短缺，给一些行业和领域造成了不利影响。国际货币基金组织2017年公布的一份报告指出，未来30年，中国的适龄劳动人口可能减少1.7亿。中国将面临严峻的“老龄化”挑战。
适龄劳动力的短缺、老龄化的加剧，加剧了经济的下行压力，但如果应对得当，也可以化“危”为“机”。在互联网、人工智能等新技术迅猛发展的今天，适龄劳动人口的下降为数字自动化生产等新一代生产技术的革新留出了空间。随着社会保障制度改革的深入，多层次养老保险体系的建立，与人口老龄化相关的产业，包括康养产业、养老保险、社区养老护理等也进入了发展的快车道，撬动并将持续开发出许多新的商机。我们可以很好地顺应和运用规律。在老龄化程度日益加深的今天，“银发经济”应当成为国家战略发展最为重要的考量因素之一。
大国演进规律、科技发展规律、风险演化规律和人口发展规律为中国的发展设定了宏观背景。在新的发展起点上，世界格局与人们的认知也发生了三个重要而深刻的变化。一是世界对我们的认知：中国是崛起的大国，是不可忽视的力量。但也正因为此，国际上一些错误的说法和论调也不时出现，给中国的发展造成了一定干扰。二是我们对世界的认知：全球治理结构发生了重大变化；世界多极化趋势更加明显、地缘政治冲突不断加剧；虽然曲折不断，但经济全球化是一个不可逆的进程；中国有责任去推动经济全球化的更深入发展，构建人类命运共同体。三是我们对自己的认知：中国从世界舞台的边缘逐渐接近世界舞台的中央，我们离实现中华民族伟大复兴的目标越来越近。随着改革开放所取得的成就，国民也变得越来越有底气和自信，但有时也出现了一些困扰。
用好四种力量 深化四项改革
面对新的重要战略机遇期，我们应当用好四种力量：开放的力量、政府的力量、科技的力量和企业家的力量，这是国际经济发展和中国40年改革开放留给我们的宝贵经验。而四种力量能够得到充分发挥的前提和保障则是深化四项改革：政府自身改革、供给侧改革、科技体制改革和所有制改革。
首先，政府自身改革。政府自身改革伴随着中国改革开放的全过程，但时至今日，政府越位、缺位、错位问题仍未得到根本解决。当李克强总理在今年的政府工作报告中掷地有声地强调“政府要带头讲诚信守契约，决不能‘新官不理旧账’，政府对拖欠企业的款项年底前要清偿一半以上，绝不允许增加新的拖欠”时，我们一方面看到了政府改革的决心，另一方面也看到了企业，特别是民营企业在市场中拼搏的不易与无奈。政府诚信是一个社会诚信的基础，未来我们应进一步加大政府改革的步伐，明确政府在市场经济活动中的主要作用就是平等保护产权、为市场主体创造公平竞争的市场环境并提供高效服务、从战略高度上配合“市场在资源配置中决定性作用”的发挥。
其次，供给侧改革。2015年中央提出“供给侧结构性改革”以来，已经取得一些成效，但任务仍然艰巨。供给和需求是经济活动中矛盾的对立统一体，在经济发展的不同时期、因为各种因素的综合作用，供给方或者需求方成为主要矛盾或者矛盾的主要方面。我们需要深究的是，为什么有效供给长期不足、无效供给严重过剩？为什么供给结构不能适应需求结构的变化而变化？为什么企业的创新能力不足？为什么产业的转型升级困难重重？为什么会存在大量的“僵尸企业”？我认为，造成上述问题的关键还是市场化改革不够，政府对微观经济的放权不同步、不协调、不到位。因此说，“供给侧改革”的核心是政府自身改革。只有政府改革取得实效，“供给侧改革”才能真正取得实效。
再次，科技体制改革。新中国成立以来，特别是改革开放40年来，我国在科技领域取得了巨大的成就，但“总体上看，在信息通信、高端装备、工业基础材料、航空航天、生物医药等关键领域和关键产业，我国存在明显的短板”（中科院院长白春礼院士语）。要解决这些问题，必须深化科技体制改革。目前，我国的科研申报制度、评价体制、经费管理制度、成果转化制度等都存在不足与缺陷。政府在科技项目监管等微观管理上介入过多过细，影响高校、研究机构和企业的自主决策，导致原创能力偏低；科技资源配置和管理体制不顺，跨机构、跨地区的开放共享不足，利用效率低下，闲置现象突出，科技成果转化率处在较低水平。今年的政府工作报告提出，要在推动科技体制改革举措落地见效上下功夫，决不能让改革政策停留在口头上、纸面上。大力减除行政烦苛，使科研人员潜心向学、创新突破。
希望这些措施都能真正得到落实，由此为科技人员提供安心科学研究的环境，让创新成果不断涌现。与此同时，中国还需要进一步加大科研投入，加快高新技术的研发，发挥集中力量办大事的体制优势。
最后，所有制改革。中国改革取得巨大成就的经验之一就是破除“国有经济崇拜”，确立“公有制为主体、多种所有制经济共同发展”的基本经济制度。党的十五大提出：公有制为主体，多种所有制经济共同发展，是我国社会主义初级阶段的一项基本经济制度。但在实践中，总有反复，总有动摇。特别是前不久社会上出现的一些怀疑甚至否定民营经济的言论，引发了一些思想混乱，冲击了市场的预期。实践证明，多种所有制经济共同发展不但有利于各种所有制主体取长补短、相互促进、共同发展，而且能够有力促进资本国际间流动，加快我国开放型经济新体制的形成。更为重要的是，它能够从根本上推动我国经济运行机制的转变，并为市场决定作用的发挥提供重要的体制机制保障。
深化包括上述改革在内的各项改革，我们就能进一步释放开放红利、制度红利、科技红利和企业家红利，为下一步的发展创造有利时机和条件，而这一切都应当是以改革的终极目标为出发点和实现条件。
41年前，中国共产党启动了改革开放这场人类历史上史无前例的伟大实验。改革是民众的事业，如果没有亿万人民群众的改革激情、首创精神和积极参与，改革也不会取得今天的巨大成就。民生决定民心、民心聚集民力。如果我们不能很好地满足人民对更高生活质量和基本公共服务均等化的强烈意愿和要求，人民参与改革的热情将会下降，由此加大改革的难度，遑论改革红利的释放。
由此来看，在新的“重要战略机遇期”内，我们还需要加快建立健全对社会公平正义具有重大作用的制度，逐步建立起以权利公平、机会公平、规则公平为主要内容的社会公平保障体系，以制度来保障公平的社会环境，保证人民平等参与、平等发展和平等享有机会，促进社会公平正义的实现。 （孙祁祥）
相较于外资三法，《外商投资法》的特色与创新主要体现在四个方面，即从企业组织法转型为投资行为法、更加强调对外商投资的促进和保护、全面落实内外资一视同仁的国民待遇原则以及更加周延地覆盖外商投资实践。
2019年3月15日，十三届全国人大二次会议表决通过《中华人民共和国外商投资法》（以下简称《外商投资法》），自2020年1月1日起施行；现行《中外合资经营企业法》、《中外合作经营企业法》和《外资企业法》（以下合称“外资三法”）同时废止。这意味着统一的外商投资基本法终于问世，也标志着我国对外开放事业开启了新的篇章。
外资三法的成就与不足
党的十一届三中全会确立了改革开放的基本国策。1979年7月1日，五届全国人大二次会议通过《中华人民共和国中外合资经营企业法》，我国自此有了第一部外商投资企业法律。1986年4月12日，六届全国人大四次会议通过《中华人民共和国外资企业法》。1988年4月13日，七届全国人大一次会议通过《中华人民共和国中外合作经营企业法》。这三部外商投资企业法成为规范我国外商投资企业活动的支柱法律，为改革开放提供了坚实的制度保障。
但随着实践的发展，外资三法已经不能适应现实需要，暴露出这样那样的问题，例如与一些新颁行的法律存在冲突、与政府职能转变需求不相适应、滞后于国际博当电竞新变化等。概括起来，主要体现在如下几个方面：
针对中外合资企业、中外合作企业和外商独资企业分别立法，对市场实践中并无实质差异的外商投资活动，在法律制度上人为地做出区分，造成法律实施和适用的繁琐化；
在《公司法》、《合伙企业法》等企业组织法相继出台后，外资三法中的部分条款与上述法律的规定存在抵牾和冲突，尤其是在司法实践中造成法律适用上的错乱与失衡，制度“双轨”现象亟待消除；
外商投资的国民待遇原则未得到彻底贯彻，在市场准入方面与内资区别对待，需要进行专门审批，从而成为我国市场经济发展和进一步改革开放的制度性障碍；
外资三法构建的管理机制是以企业组织形式为基本着眼点，以行政审批为主要规制手段，对市场准入全面管制，对外商投资进行全链条审批，管得过多、过宽、过死，不符合行政放权、企业自主、市场自治的大趋势；
外资三法仅涉及新设投资这种外商投资形式，对跨国并购未予规定，对外国资本在资本市场上的间接投资行为也未予涵盖。
《外商投资法》的特色与创新
从企业组织法转型为投资行为法
外资三法出台时的历史背景和立法理念决定了其基本上是企业组织法，主要规制外商投资企业的组织形式和设立变更。这一方面导致外资三法的相关规定与后来制定的《公司法》、《合伙企业法》等一般性企业组织法存在大量重复和局部冲突（例如《中外合资经营企业法》规定合营企业不设股东会，董事会为最高权力机构），另一方面则使得外资三法难以专注于处理与外商投资行为直接相关的特色性问题。
新通过的《外商投资法》以投资行为为着眼点和依归。《外商投资法》第31条明确规定：“外商投资企业的组织形式、博当电竞及其活动准则，适用《中华人民共和国公司法》、《中华人民共和国合伙企业法》等法律的规定。”换言之，《外商投资法》将外商投资所涉及的企业组织形式方面的内容交由上述法律制度去统一调整和规范，自身则集中于与外商投资行为直接相关的特色性内容，包括外资界定、外资准入、外资保护、外资审查等。这符合国际通行的立法模式。
进而言之，这一转变还意味着主管部门不再对外商投资企业进行有别于内资企业的概括式管理，而是以内外资企业相同对待为原则，外商投资企业在企业组织和运营方面同内资企业一样贯彻公司自治、企业自治，淡化行政审批色彩，在企业设立、股权转让、变更终止等方面赋予中外经营者更多契约自由和更大的自主权。
与此同时，《外商投资法》设置了5年的过渡期，具体实施办法由国务院另行规定。这有助于保持制度的稳定性和连续性，保护投资者的合理预期。
强调对外商投资的促进与保护
与外资三法侧重于管理不同，《外商投资法》更为强调对外商投资的促进与保护。第1条就开宗明义地指出：“为了进一步扩大对外开放，积极促进外商投资，保护外商投资合法权益，规范外商投资管理，推动形成全面开放新格局，促进社会主义市场经济健康发展，根据宪法，制定本法。”关于“投资促进”的第二章有11条，关于“投资保护”的第三章有8条共计19条，加上第一章总则部分关于保护和促进投资的部分条款，在数量上远远超出关于“投资管理”的第四章（仅8条）。
此外，《外商投资法》的一些具体规定，也体现出较以往更强的保护力度和更高的保护水平。例如，第20条规定：“国家对外国投资者的投资不实行征收。在特殊情况下，国家为了公共利益的需要，可以依照法律规定对外国投资者的投资实行征收或者征用。征收、征用应当依照法定程序进行，并及时给予公平、合理的补偿。”
再如，第10条规定在制定外商投资相关法律法规时应当征求外商投资企业的意见和建议，与外商投资有关的规范性文件和裁判文书应当依法及时公布；第22条强调保护外国投资者和外商投资企业的知识产权，禁止行政机关及其工作人员利用行政手段强制转让技术；第26条规定建立专门的外商投资企业投诉工作机制；第27条规定外商投资企业可以依法成立和自愿参加商会、协会等，都充分彰显了《外商投资法》促进和保护外商投资的力度和决心。
全面落实国民待遇原则
在外资三法时代的大多数时期，外商投资和外国投资者所享有的国民待遇仅限于准入后。就市场准入本身而言，外国投资者并不享有国民待遇，而是同中国投资者区别对待的，在中国投资就要经过专门的申请和审批程序，亦即所谓“外商投资审批”。从2013年起，我国在上海自由贸易试验区试行“准入前国民待遇加负面清单”的投资准入管理模式，自投资准入阶段起就给予外国投资者国民待遇。2018年6月，我国推出了全国版外商投资负面清单，将自贸试验区的成功经验正式推广到全国。
在此基础上，《外商投资法》以法律形式进一步加以确认。第4条明确规定：“国家对外商投资实行准入前国民待遇加负面清单管理制度。前款所称准入前国民待遇，是指在投资准入阶段给予外国投资者及其投资不低于本国投资者及其投资的待遇；所称负面清单，是指国家规定在特定领域对外商投资实施的准入特别管理措施。国家对负面清单之外的外商投资，给予国民待遇。”至此，我国正式实现了与国际通行的外商投资准入管理模式的接轨。
《外商投资法》还通过多个条款确保和强化准入后国民待遇，落实内外资一视同仁的基本原则。例如，第9条规定外商投资企业依法平等适用国家支持企业发展的各项政策；第16条规定国家保障外商投资企业依法通过公平竞争参与政府采购活动，政府采购依法对外商投资企业在中国境内生产的产品平等对待；第30条规定外国投资者在依法需要取得许可的行业、领域进行投资的，有关主管部门应当按照与内资一致的条件和程序，审核外国投资者的许可申请。这些无疑都是理念和制度上的进步。
更加周延地覆盖外商投资实践
外资三法仅涉及新设投资亦即设立外商投资企业这种外商投资形式，对跨国并购未予规定，对通过协议控制等方式进行的间接投资也未涉及。实践中，主要通过《关于外国投资者并购境内企业的规定》、《外商投资企业设立及变更备案管理暂行办法》、《最高人民法院关于审理外商投资企业纠纷的若干问题的规定》等部门规章和司法解释的方式，对相关实践予以规范。此外，对反垄断审查、国家安全审查等涉及外商投资行为的特色性问题，外资三法也未予涉及，从而不能在立法层面周延地覆盖外商投资实践。
《外商投资法》第2条规定：“本法所称外商投资，是指外国的自然人、企业或者其他组织（以下称外国投资者）直接或者间接在中国境内进行的投资活动，包括下列情形：（一）外国投资者单独或者与其他投资者共同在中国境内设立外商投资企业；（二）外国投资者取得中国境内企业的股份、股权、财产份额或者其他类似权益；（三）外国投资者单独或者与其他投资者共同在中国境内投资新建项目；（四）法律、行政法规或者国务院规定的其他方式的投资。”这就将现在已有和将来可能的各种外商投资形式都涵盖在内，实现了立法的周延覆盖。
同时，第33条规定外国投资者并购中国境内企业或者以其他方式参与经营者集中的，应当依照我国反垄断法的规定接受经营者集中审查；第35条规定国家建立外商投资安全审查制度，对影响或者可能影响国家安全的外商投资进行安全审查。这就在立法层面实现了与反垄断审查和国家安全审查制度的衔接，对外商投资实践予以更加周延的覆盖。
配套法规、文件有待出台
《外商投资法》适应我国经济发展和国际国内形势变化需求，对外商投资实践予以统一规范，全面落实内外资一视同仁的国民待遇原则，加强对外国投资者及其投资的保护，有助于完善我国营商环境，提振外国投资者信心，推动新一轮高水平对外开放。
与此同时必须看到，《外商投资法》的规定总体上较为原则和概括。从篇幅看，总共只有42条；相较之下，2015年商务部发布的《外国投资法（草案征求意见稿）》则有170条，各方面的制度设计要详细、具体得多。诚然，篇幅的缩减在一定程度上是转变思路、简政放权、减少对外商投资的管理性规定所致；但另一方面，《外商投资法》的一些制度确实只是框架性、原则性的规定，如无配套法规或政策性文件，本身难以实施。例如，该法规定建立的外商投资企业投诉工作机制、外商投资信息报告制度、外商投资安全审查制度，都有待具体落实。再如，5年过渡期内现有外商投资企业如何保留原有企业组织形式、港澳台投资如何参照或者比照适用《外商投资法》等，也都有待制定具体的实施办法。
因此，建议由国务院尽快出台《外商投资法》实施条例或细则，以及其他必要的法规或者政策性文件，使《外商投资法》顺利开启对外开放新篇章。 （廖凡）
近日，浙江杭州桐庐县主要领导组成企业服务小分队，专程前往成都西南交通大学，为企业牵线搭桥，对接产学研一体化建设事项。
此行缘于今年元宵节“早餐会”上，杭州科德磁业公司提出想与西南交大合建实验室，但怕自己分量不够，希望政府出面，桐庐县委书记方毅当场答应。每月一期，由县委书记、县长组织，按不同主题邀请3位至5位企业家座谈——桐庐的“早餐会”，已成为打通服务基层“最后一公里”的生动写照。
自2月份起，桐庐县出台“大抓基层、大抓调研，转会风、转学风”20条意见，成立“基层办”协调破难题，切实促进“部门牵着基层跑”向“部门围着基层转”转变。截至目前，该县共收集乡镇（街道）、企业反映问题30个，已协调解决19个，实质性推进4个，问题解决率达76.7%。
“基层遇到困难时，常常求助难、协调难，部门与基层间缺乏一个高效、专业、全面的沟通渠道。”桐庐县委改革办主任黄建军说，通过“基层办”服务基层，变被动为主动，变“居高临下”为“平起平坐”。
服务基层，要“打开门”听诉求。“基层办”依托县重大决策执行监察平台、“基层办”指定公务员邮箱和“基层办”主动搜集整理等渠道，搜集乡镇（街道）在日常工作、重大项目推进中遇到的难点、堵点和投诉问题，切实做到基层有困难可以求助、有不满可以申诉、有意见可以投诉。此外，桐庐还设立浙江省首个“企业家日”，推出“我们的早餐会”“我们的篮球赛”等亲清政商交流载体。
服务基层，要有问题导向。为解决基层干部会议冗长繁多、陪会等“会议之痛”，桐庐提出“加强办会源头控制”。对于干部在改革创新中怕问责，不敢为、不想为、不作为的一些状况，桐庐出台深化干部容错免责机制，让干部卸下“思想包袱”，甩开膀子加油干。在解决历史遗留问题、部门法规“相互冲突”问题和大胆改革创新中，试行容错免责事前备案审查制度，建立失实信访举报澄清工作机制。
服务基层，要真抓实干。“基层办”实行分层协调交办机制。对于部门协调有难度或需多部门研究落实的，由县领导领办协调处理；属部门职权范围内并可以处理解决的问题，通过交办单等形式直接交部门办理，并限定7个工作日内反馈办理情况；从全县干部队伍中选聘工作经验丰富、攻坚克难能力突出的同志组成专家组，定期会商、解决难题。
与此同时，“基层办”也建立效果评价及通报考核制度，对办理过程持续跟踪督促，对部门服务基层实效实行绩效评估，最终形成问题搜集、交办、督办、反馈、结果运用闭环办理机制，真正实现“基层吹哨、部门报到”。如每季度召开一次“述职会”，对年初确定下来的重点工作完成情况作出汇报和点评；到年底召开一次“评议会”，由乡镇（街道）、县级机关部门主要负责人来对县四套班子领导全年工作“打分”和评议。
突出担当实干导向，推动干部到基层去、资源向基层配、负担替基层减、机制为基层建。桐庐目前正开展机构牌子多、职责事项多、工作台账多、政务APP多、上墙制度多、考核督查多、创建评比多“七多”问题整治，为精细化城市治理作出有益探索。
桐庐县是如何推动部门服务基层、解决基层问题的?采取了哪些具体做法?
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Analiza el patrón(es) en la siguiente serie de datos:
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16행: 유용한 링크
17행: 앱 추천
18행: 다음 행동 예측
표 2열 내용은 아래 내용으로 채워줘.
1행: 컨텐츠 출처
2행: 컨텐츠 종류의 개수
3행: 컨텐츠 종류
4행: 무엇을 위해서 이 컨텐츠를 보고 있을까?
5행: 1단어 요약
6행: 1문장 요약
7행: 3문장 요약
8행: 각 컨텐츠는 사용자가 어떤 활동 중에 접할 수 있는 컨텐츠?
9행: 위 활동 중에 사용자에게 어떤 정보나 활동에 추가적인 관심이 생길까?
10행: 연관되는 유용한 정보 카테고리 5개
11행: 위 카테고리에 해당하는 유용한 정보 2개씩
12행: 위 유용한 정보 첫번째 간단히 설명
13행: 연관되는 유용한 활동 카테고리 5개
14행: 위 카테고리에 해당하는 유용한 활동 2개씩
15행: 위 유용한 활동 첫번째 간단히 설명
16행: 연관되는 유용한 링크 5개
17행: 위와 연관해서 다음에 실행할 것으로 추정되는 안드로이드 어플리케이션 3개
18행: 위와 연관해서 다음에 할 행동 예측 3개
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252ffc490f0b4b81bb085544b1a81965
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zai-org/LongAlign-10k
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7ae4bef314822296f12c98a9fb1983dd3f2b69c217e0dee5
| 3,540 | 0 | 5,899 |
# language: Python
from __future__ import division
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from mmcv.cnn import normal_init
from mmdet.core import (AnchorGeneratorRotated, anchor_target,
build_bbox_coder, delta2bbox_rotated, force_fp32,
images_to_levels, multi_apply, multiclass_nms_rotated)
from...ops import DeformConv
from...ops.orn import ORConv2d, RotationInvariantPooling
from..builder import build_loss
from..registry import HEADS
from..utils import ConvModule, bias_init_with_prob
@HEADS.register_module
class S2ANetHead(nn.Module):
def __init__(self,
num_classes,
in_channels,
feat_channels=256,
stacked_convs=2,
with_orconv=True,
anchor_scales=[4],
anchor_ratios=[1.0],
anchor_strides=[8, 16, 32, 64, 128],
anchor_base_sizes=None,
target_means=(.0,.0,.0,.0,.0),
target_stds=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0),
loss_fam_cls=dict(
type='FocalLoss',
use_sigmoid=True,
gamma=2.0,
alpha=0.25,
loss_weight=1.0),
loss_fam_bbox=dict(
type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0),
loss_odm_cls=dict(
type='FocalLoss',
use_sigmoid=True,
gamma=2.0,
alpha=0.25,
loss_weight=1.0),
loss_odm_bbox=dict(
type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0)):
super(S2ANetHead, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.in_channels = in_channels
self.feat_channels = feat_channels
self.stacked_convs = stacked_convs
self.with_orconv = with_orconv
self.anchor_scales = anchor_scales
self.anchor_ratios = anchor_ratios
self.anchor_strides = anchor_strides
self.anchor_base_sizes = list(
anchor_strides) if anchor_base_sizes is None else anchor_base_sizes
self.target_means = target_means
self.target_stds = target_stds
self.use_sigmoid_cls = loss_odm_cls.get('use_sigmoid', False)
self.sampling = loss_odm_cls['type'] not in ['FocalLoss', 'GHMC']
if self.use_sigmoid_cls:
self.cls_out_channels = num_classes - 1
else:
self.cls_out_channels = num_classes
if self.cls_out_channels <= 0:
raise ValueError('num_classes={} is too small'.format(num_classes))
self.loss_fam_cls = build_loss(loss_fam_cls)
self.loss_fam_bbox = build_loss(loss_fam_bbox)
self.loss_odm_cls = build_loss(loss_odm_cls)
self.loss_odm_bbox = build_loss(loss_odm_bbox)
self.fp16_enabled = False
self.anchor_generators = []
for anchor_base in self.anchor_base_sizes:
self.anchor_generators.append(
AnchorGeneratorRotated(anchor_base, anchor_scales, anchor_ratios))
# training mode
self.training = True
self.base_anchors = dict()
self._init_layers()
def _init_layers(self):
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.fam_reg_convs = nn.ModuleList()
self.fam_cls_convs = nn.ModuleList()
for i in range(self.stacked_convs):
chn = self.in_channels if i == 0 else self.feat_channels
self.fam_reg_convs.append(
ConvModule(
chn,
self.feat_channels,
3,
stride=1,
padding=1))
self.fam_cls_convs.append(
ConvModule(
chn,
self.feat_channels,
3,
stride=1,
padding=1))
self.fam_reg = nn.Conv2d(self.feat_channels, 5, 1)
self.fam_cls = nn.Conv2d(self.feat_channels, self.cls_out_channels, 1)
self.align_conv = AlignConv(
self.feat_channels, self.feat_channels, kernel_size=3)
if self.with_orconv:
self.or_conv = ORConv2d(self.feat_channels, int(
self.feat_channels / 8), kernel_size=3, padding=1, arf_config=(1, 8))
else:
self.or_conv = nn.Conv2d(
self.feat_channels, self.feat_channels, 3, padding=1)
self.or_pool = RotationInvariantPooling(256, 8)
self.odm_reg_convs = nn.ModuleList()
self.odm_cls_convs = nn.ModuleList()
for i in range(self.stacked_convs):
chn = int(self.feat_channels /
8) if i == 0 and self.with_orconv else self.feat_channels
self.odm_reg_convs.append(
ConvModule(
self.feat_channels,
self.feat_channels,
3,
stride=1,
padding=1))
self.odm_cls_convs.append(
ConvModule(
chn,
self.feat_channels,
3,
stride=1,
padding=1))
self.odm_cls = nn.Conv2d(
self.feat_channels, self.cls_out_channels, 3, padding=1)
self.odm_reg = nn.Conv2d(self.feat_channels, 5, 3, padding=1)
def init_weights(self):
for m in self.fam_reg_convs:
normal_init(m.conv, std=0.01)
for m in self.fam_cls_convs:
normal_init(m.conv, std=0.01)
bias_cls = bias_init_with_prob(0.01)
normal_init(self.fam_reg, std=0.01)
normal_init(self.fam_cls, std=0.01, bias=bias_cls)
self.align_conv.init_weights()
normal_init(self.or_conv, std=0.01)
for m in self.odm_reg_convs:
normal_init(m.conv, std=0.01)
for m in self.odm_cls_convs:
normal_init(m.conv, std=0.01)
normal_init(self.odm_cls, std=0.01, bias=bias_cls)
normal_init(self.odm_reg, std=0.01)
def forward_single(self, x, stride):
fam_reg_feat = x
for fam_reg_conv in self.fam_reg_convs:
fam_reg_feat = fam_reg_conv(fam_reg_feat)
fam_bbox_pred = self.fam_reg(fam_reg_feat)
# only forward during training
if self.training:
fam_cls_feat = x
for fam_cls_conv in self.fam_cls_convs:
fam_cls_feat = fam_cls_conv(fam_cls_feat)
fam_cls_score = self.fam_cls(fam_cls_feat)
else:
fam_cls_score = None
num_level = self.anchor_strides.index(stride)
featmap_size = fam_bbox_pred.shape[-2:]
if (num_level, featmap_size) in self.base_anchors:
init_anchors = self.base_anchors[(num_level, featmap_size)]
else:
device = fam_bbox_pred.device
init_anchors = self.anchor_generators[num_level].grid_anchors(
featmap_size, self.anchor_strides[num_level], device=device)
self.base_anchors[(num_level, featmap_size)] = init_anchors
refine_anchor = bbox_decode(
fam_bbox_pred.detach(),
init_anchors,
self.target_means,
self.target_stds)
align_feat = self.align_conv(x, refine_anchor.clone(), stride)
or_feat = self.or_conv(align_feat)
odm_reg_feat = or_feat
if self.with_orconv:
odm_cls_feat = self.or_pool(or_feat)
else:
odm_cls_feat = or_feat
for odm_reg_conv in self.odm_reg_convs:
odm_reg_feat = odm_reg_conv(odm_reg_feat)
for odm_cls_conv in self.odm_cls_convs:
odm_cls_feat = odm_cls_conv(odm_cls_feat)
odm_cls_score = self.odm_cls(odm_cls_feat)
odm_bbox_pred = self.odm_reg(odm_reg_feat)
return fam_cls_score, fam_bbox_pred, refine_anchor, odm_cls_score, odm_bbox_pred
def forward(self, feats):
return multi_apply(self.forward_single, feats, self.anchor_strides)
def get_init_anchors(self,
featmap_sizes,
img_metas,
device='cuda'):
"""Get anchors according to feature map sizes.
Args:
featmap_sizes (list[tuple]): Multi-level feature map sizes.
img_metas (list[dict]): Image meta info.
device (torch.device | str): device for returned tensors
Returns:
tuple: anchors of each image, valid flags of each image
"""
num_imgs = len(img_metas)
num_levels = len(featmap_sizes)
multi_level_anchors = []
for i in range(num_levels):
anchors = self.anchor_generators[i].grid_anchors(
featmap_sizes[i], self.anchor_strides[i], device=device)
multi_level_anchors.append(anchors)
anchor_list = [multi_level_anchors for _ in range(num_imgs)]
valid_flag_list = []
for img_id, img_meta in enumerate(img_metas):
multi_level_flags = []
for i in range(num_levels):
anchor_stride = self.anchor_strides[i]
feat_h, feat_w = featmap_sizes[i]
h, w, _ = img_meta['pad_shape']
valid_feat_h = min(int(np.ceil(h / anchor_stride)), feat_h)
valid_feat_w = min(int(np.ceil(w / anchor_stride)), feat_w)
flags = self.anchor_generators[i].valid_flags(
(feat_h, feat_w), (valid_feat_h, valid_feat_w),
device=device)
multi_level_flags.append(flags)
valid_flag_list.append(multi_level_flags)
return anchor_list, valid_flag_list
def get_refine_anchors(self,
featmap_sizes,
refine_anchors,
img_metas,
is_train=True,
device='cuda'):
num_levels = len(featmap_sizes)
refine_anchors_list = []
for img_id, img_meta in enumerate(img_metas):
mlvl_refine_anchors = []
for i in range(num_levels):
refine_anchor = refine_anchors[i][img_id].reshape(-1, 5)
mlvl_refine_anchors.append(refine_anchor)
refine_anchors_list.append(mlvl_refine_anchors)
valid_flag_list = []
if is_train:
for img_id, img_meta in enumerate(img_metas):
multi_level_flags = []
for i in range(num_levels):
anchor_stride = self.anchor_strides[i]
feat_h, feat_w = featmap_sizes[i]
h, w, _ = img_meta['pad_shape']
valid_feat_h = min(int(np.ceil(h / anchor_stride)), feat_h)
valid_feat_w = min(int(np.ceil(w / anchor_stride)), feat_w)
flags = self.anchor_generators[i].valid_flags(
(feat_h, feat_w), (valid_feat_h, valid_feat_w),
device=device)
multi_level_flags.append(flags)
valid_flag_list.append(multi_level_flags)
return refine_anchors_list, valid_flag_list
@force_fp32(apply_to=(
'fam_cls_scores',
'fam_bbox_preds',
'odm_cls_scores',
'odm_bbox_preds'))
def loss(self,
fam_cls_scores,
fam_bbox_preds,
refine_anchors,
odm_cls_scores,
odm_bbox_preds,
gt_bboxes,
gt_labels,
img_metas,
cfg,
gt_bboxes_ignore=None):
featmap_sizes = [featmap.size()[-2:] for featmap in odm_cls_scores]
assert len(featmap_sizes) == len(self.anchor_generators)
device = odm_cls_scores[0].device
anchor_list, valid_flag_list = self.get_init_anchors(
featmap_sizes, img_metas, device=device)
num_level_anchors = [anchors.size(0) for anchors in anchor_list[0]]
concat_anchor_list = []
for i in range(len(anchor_list)):
concat_anchor_list.append(torch.cat(anchor_list[i]))
all_anchor_list = images_to_levels(concat_anchor_list,
num_level_anchors)
# Feature Alignment Module
label_channels = self.cls_out_channels if self.use_sigmoid_cls else 1
cls_reg_targets = anchor_target(
anchor_list,
valid_flag_list,
gt_bboxes,
img_metas,
self.target_means,
self.target_stds,
cfg.fam_cfg,
gt_bboxes_ignore_list=gt_bboxes_ignore,
gt_labels_list=gt_labels,
label_channels=label_channels,
sampling=self.sampling)
if cls_reg_targets is None:
return None
(labels_list, label_weights_list, bbox_targets_list, bbox_weights_list,
num_total_pos, num_total_neg) = cls_reg_targets
num_total_samples = (
num_total_pos + num_total_neg if self.sampling else num_total_pos)
losses_fam_cls, losses_fam_bbox = multi_apply(
self.loss_fam_single,
fam_cls_scores,
fam_bbox_preds,
all_anchor_list,
labels_list,
label_weights_list,
bbox_targets_list,
bbox_weights_list,
num_total_samples=num_total_samples,
cfg=cfg.fam_cfg)
refine_anchors_list, valid_flag_list = self.get_refine_anchors(
featmap_sizes, refine_anchors, img_metas, device=device)
num_level_anchors = [anchors.size(0)
for anchors in refine_anchors_list[0]]
concat_anchor_list = []
for i in range(len(refine_anchors_list)):
concat_anchor_list.append(torch.cat(refine_anchors_list[i]))
all_anchor_list = images_to_levels(concat_anchor_list,
num_level_anchors)
label_channels = self.cls_out_channels if self.use_sigmoid_cls else 1
cls_reg_targets = anchor_target(
refine_anchors_list,
valid_flag_list,
gt_bboxes,
img_metas,
self.target_means,
self.target_stds,
cfg.odm_cfg,
gt_bboxes_ignore_list=gt_bboxes_ignore,
gt_labels_list=gt_labels,
label_channels=label_channels,
sampling=self.sampling)
if cls_reg_targets is None:
return None
(labels_list, label_weights_list, bbox_targets_list, bbox_weights_list,
num_total_pos, num_total_neg) = cls_reg_targets
num_total_samples = (
num_total_pos + num_total_neg if self.sampling else num_total_pos)
losses_odm_cls, losses_odm_bbox = multi_apply(
self.loss_odm_single,
odm_cls_scores,
odm_bbox_preds,
all_anchor_list,
labels_list,
label_weights_list,
bbox_targets_list,
bbox_weights_list,
num_total_samples=num_total_samples,
cfg=cfg.odm_cfg)
return dict(loss_fam_cls=losses_fam_cls,
loss_fam_bbox=losses_fam_bbox,
loss_odm_cls=losses_odm_cls,
loss_odm_bbox=losses_odm_bbox)
def loss_fam_single(self,
fam_cls_score,
fam_bbox_pred,
anchors,
labels,
label_weights,
bbox_targets,
bbox_weights,
num_total_samples,
cfg):
labels = labels.reshape(-1)
label_weights = label_weights.reshape(-1)
fam_cls_score = fam_cls_score.permute(
0, 2, 3, 1).reshape(-1, self.cls_out_channels)
loss_fam_cls = self.loss_fam_cls(
fam_cls_score, labels, label_weights, avg_factor=num_total_samples)
# regression loss
bbox_targets = bbox_targets.reshape(-1, 5)
bbox_weights = bbox_weights.reshape(-1, 5)
fam_bbox_pred = fam_bbox_pred.permute(0, 2, 3, 1).reshape(-1, 5)
reg_decoded_bbox = cfg.get('reg_decoded_bbox', False)
if reg_decoded_bbox:
# When the regression loss (e.g. `IouLoss`, `GIouLoss`)
bbox_coder_cfg = cfg.get('bbox_coder', '')
if bbox_coder_cfg == '':
bbox_coder_cfg = dict(type='DeltaXYWHBBoxCoder')
bbox_coder = build_bbox_coder(bbox_coder_cfg)
anchors = anchors.reshape(-1, 5)
fam_bbox_pred = bbox_coder.decode(anchors, fam_bbox_pred)
loss_fam_bbox = self.loss_fam_bbox(
fam_bbox_pred,
bbox_targets,
bbox_weights,
avg_factor=num_total_samples)
return loss_fam_cls, loss_fam_bbox
def loss_odm_single(self,
odm_cls_score,
odm_bbox_pred,
anchors,
labels,
label_weights,
bbox_targets,
bbox_weights,
num_total_samples,
cfg):
labels = labels.reshape(-1)
label_weights = label_weights.reshape(-1)
odm_cls_score = odm_cls_score.permute(0, 2, 3,
1).reshape(-1, self.cls_out_channels)
loss_odm_cls = self.loss_odm_cls(
odm_cls_score, labels, label_weights, avg_factor=num_total_samples)
# regression loss
bbox_targets = bbox_targets.reshape(-1, 5)
bbox_weights = bbox_weights.reshape(-1, 5)
odm_bbox_pred = odm_bbox_pred.permute(0, 2, 3, 1).reshape(-1, 5)
reg_decoded_bbox = cfg.get('reg_decoded_bbox', False)
if reg_decoded_bbox:
# When the regression loss (e.g. `IouLoss`, `GIouLoss`)
bbox_coder_cfg = cfg.get('bbox_coder', '')
if bbox_coder_cfg == '':
bbox_coder_cfg = dict(type='DeltaXYWHBBoxCoder')
bbox_coder = build_bbox_coder(bbox_coder_cfg)
anchors = anchors.reshape(-1, 5)
odm_bbox_pred = bbox_coder.decode(anchors, odm_bbox_pred)
loss_odm_bbox = self.loss_odm_bbox(
odm_bbox_pred,
bbox_targets,
bbox_weights,
avg_factor=num_total_samples)
return loss_odm_cls, loss_odm_bbox
@force_fp32(apply_to=(
'fam_cls_scores',
'fam_bbox_preds',
'odm_cls_scores',
'odm_bbox_preds'))
def get_bboxes(self,
fam_cls_scores,
fam_bbox_preds,
refine_anchors,
odm_cls_scores,
odm_bbox_preds,
img_metas,
cfg,
rescale=False):
assert len(odm_cls_scores) == len(odm_bbox_preds)
featmap_sizes = [featmap.size()[-2:] for featmap in odm_cls_scores]
num_levels = len(odm_cls_scores)
device = odm_cls_scores[0].device
refine_anchors = self.get_refine_anchors(
featmap_sizes, refine_anchors, img_metas, is_train=False, device=device)
result_list = []
for img_id in range(len(img_metas)):
cls_score_list = [
odm_cls_scores[i][img_id].detach() for i in range(num_levels)
]
bbox_pred_list = [
odm_bbox_preds[i][img_id].detach() for i in range(num_levels)
]
img_shape = img_metas[img_id]['img_shape']
scale_factor = img_metas[img_id]['scale_factor']
proposals = self.get_bboxes_single(cls_score_list, bbox_pred_list,
refine_anchors[0][0], img_shape,
scale_factor, cfg, rescale)
result_list.append(proposals)
return result_list
def get_bboxes_single(self,
cls_score_list,
bbox_pred_list,
mlvl_anchors,
img_shape,
scale_factor,
cfg,
rescale=False):
"""
Transform outputs for a single batch item into labeled boxes.
"""
assert len(cls_score_list) == len(bbox_pred_list) == len(mlvl_anchors)
mlvl_bboxes = []
mlvl_scores = []
for cls_score, bbox_pred, anchors in zip(cls_score_list,
bbox_pred_list, mlvl_anchors):
assert cls_score.size()[-2:] == bbox_pred.size()[-2:]
cls_score = cls_score.permute(
1, 2, 0).reshape(-1, self.cls_out_channels)
if self.use_sigmoid_cls:
scores = cls_score.sigmoid()
else:
scores = cls_score.softmax(-1)
bbox_pred = bbox_pred.permute(1, 2, 0).reshape(-1, 5)
nms_pre = cfg.get('nms_pre', -1)
if nms_pre > 0 and scores.shape[0] > nms_pre:
if self.use_sigmoid_cls:
max_scores, _ = scores.max(dim=1)
else:
max_scores, _ = scores[:, 1:].max(dim=1)
_, topk_inds = max_scores.topk(nms_pre)
anchors = anchors[topk_inds, :]
bbox_pred = bbox_pred[topk_inds, :]
scores = scores[topk_inds, :]
bboxes = delta2bbox_rotated(anchors, bbox_pred, self.target_means,
self.target_stds, img_shape)
mlvl_bboxes.append(bboxes)
mlvl_scores.append(scores)
mlvl_bboxes = torch.cat(mlvl_bboxes)
if rescale:
mlvl_bboxes[..., :4] /= mlvl_bboxes.new_tensor(scale_factor)
mlvl_scores = torch.cat(mlvl_scores)
if self.use_sigmoid_cls:
padding = mlvl_scores.new_zeros(mlvl_scores.shape[0], 1)
mlvl_scores = torch.cat([padding, mlvl_scores], dim=1)
det_bboxes, det_labels = multiclass_nms_rotated(mlvl_bboxes,
mlvl_scores,
cfg.score_thr, cfg.nms,
cfg.max_per_img)
return det_bboxes, det_labels
def bbox_decode(
bbox_preds,
anchors,
means=[0, 0, 0, 0, 0],
stds=[1, 1, 1, 1, 1]):
"""
Decode bboxes from deltas
:param bbox_preds: [N,5,H,W]
:param anchors: [H*W,5]
:param means: mean value to decode bbox
:param stds: std value to decode bbox
:return: [N,H,W,5]
"""
num_imgs, _, H, W = bbox_preds.shape
bboxes_list = []
for img_id in range(num_imgs):
bbox_pred = bbox_preds[img_id]
# bbox_pred.shape=[5,H,W]
bbox_delta = bbox_pred.permute(1, 2, 0).reshape(-1, 5)
bboxes = delta2bbox_rotated(
anchors, bbox_delta, means, stds, wh_ratio_clip=1e-6)
bboxes = bboxes.reshape(H, W, 5)
bboxes_list.append(bboxes)
return torch.stack(bboxes_list, dim=0)
class AlignConv(nn.Module):
def __init__(self,
in_channels,
out_channels,
kernel_size=3,
deformable_groups=1):
super(AlignConv, self).__init__()
self.kernel_size = kernel_size
self.deform_conv = DeformConv(in_channels,
out_channels,
kernel_size=kernel_size,
padding=(kernel_size - 1) // 2,
deformable_groups=deformable_groups)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def init_weights(self):
normal_init(self.deform_conv, std=0.01)
@torch.no_grad()
def get_offset(self, anchors, featmap_size, stride):
dtype, device = anchors.dtype, anchors.device
feat_h, feat_w = featmap_size
pad = (self.kernel_size - 1) // 2
idx = torch.arange(-pad, pad + 1, dtype=dtype, device=device)
yy, xx = torch.meshgrid(idx, idx)
xx = xx.reshape(-1)
yy = yy.reshape(-1)
xc = torch.arange(0, feat_w, device=device, dtype=dtype)
yc = torch.arange(0, feat_h, device=device, dtype=dtype)
yc, xc = torch.meshgrid(yc, xc)
xc = xc.reshape(-1)
yc = yc.reshape(-1)
x_conv = xc[:, None] + xx
y_conv = yc[:, None] + yy
x_ctr, y_ctr, w, h, a = torch.unbind(anchors, dim=1)
x_ctr, y_ctr, w, h = x_ctr / stride, y_ctr / stride, w / stride, h / stride
cos, sin = torch.cos(a), torch.sin(a)
dw, dh = w / self.kernel_size, h / self.kernel_size
x, y = dw[:, None] * xx, dh[:, None] * yy
xr = cos[:, None] * x - sin[:, None] * y
yr = sin[:, None] * x + cos[:, None] * y
x_anchor, y_anchor = xr + x_ctr[:, None], yr + y_ctr[:, None]
# get offset filed
offset_x = x_anchor - x_conv
offset_y = y_anchor - y_conv
offset = torch.stack([offset_y, offset_x], dim=-1)
# NA,ks*ks*2
offset = offset.reshape(anchors.size(
0), -1).permute(1, 0).reshape(-1, feat_h, feat_w)
return offset
def forward(self, x, anchors, stride):
num_imgs, H, W = anchors.shape[:3]
offset_list = [
self.get_offset(anchors[i].reshape(-1, 5), (H, W), stride)
for i in range(num_imgs)
]
offset_tensor = torch.stack(offset_list, dim=0)
x = self.relu(self.deform_conv(x, offset_tensor))
return x
How are the anchor strides, scales, ratios set and used to generate anchors at different feature levels?
| null |
zai-org/LongAlign-10k
|
d0e6c0faa9b8a195c87ff958f1f058c00f771ad315ce7658
| 3,071 | 0 | 56,009 |
�����
使用说明书
ZH
MONTAGE 使用说明书
S2
����
����������������������������������
����������������
本产品的型号、序列号、电源要求等规格可能标在铭牌上或铭
牌附近，铭牌位于本机后部。请将该序列号填写到下方的横线
上，并妥善保存本说明书，以便在产品被盗时作为永久购买凭
证使用。
型号名称
序列号
(rear_zh_01)
MONTAGE 使用说明书
S3
�������������
����
����� SJ/T 11364 ������
������ EU � RoHS �����
����������������������� GB/T 26572 �������
���
�������������������������� GB/T 26572 �����
���
�����
LCD ��
��Pb�
��Hg�
��Cd�
����Cr (VI��
����
�PBB�
�����
�PBDE�
MONTAGE 使用说明书
S4
注意事项
请在操作使用前，首先仔细阅读下述内容
请将本说明书存放在安全且便于取阅的地方，以便将来随时参阅。
警告
为了避免因触电、短路、损伤、火灾或其它危险可能导致的严重受伤甚至死亡，请务必遵守下列基本注意事项。这些
注意事项包括但不限于下列情况：
• 请勿将电源线放置在取暖器或暖气片附近。此外，不要过分
弯折、损伤电源线，或在其上加压重物。
• 只能使用本乐器所规定的额定电压。所要求的电压被印在本
乐器的铭牌上。
• 只能使用提供的电源线 / 插头。
• 定期检查电插头，擦除插头上积起来的脏物或灰尘。
• 请务必连接到带有保护接地连接的适当电源插座。接地不当
可能引起触电。
• 本乐器不含任何用户可自行修理的零件。请勿打开本乐器或
试图拆卸其内部零件或进行任何方式的改造。若出现异常，
请立即停止使用，并请有资质的 Yamaha 维修人员进行检修。
• 请勿让本乐器淋雨或在水附近及潮湿环境中使用，或将盛有
液体的容器（如花瓶、瓶子或玻璃杯）放在其 上，否则可能
会导致液体溅入任何开口。如果任何液体如水渗入本乐器，
请立即切断电源并从AC 电源插座拔下电源线。然后请有资质
的 Yamaha 维修人员对设备进行检修。
• 切勿用湿手插拔电源线插头。
• 请勿在乐器上放置燃烧着的物体，比如蜡烛。燃烧的物体可
能会倾倒并引发火灾。
• 当出现以下任何一种问题时，请立即关闭电源开关并从电源
插座中拔出电源线插头。然后请 Yamaha 维修人员进行检修。
- 电源线或插头出现磨损或损坏。
- 散发出异常气味或冒烟。
- 一些物体掉入乐器中。
- 使用乐器过程中声音突然中断。
电源 / 电源线
请勿打开
关于潮湿的警告
火警
当意识到任何异常情况时
DMI-5 1/2
MONTAGE 使用说明书
S5
注意
为了避免您或周围他人可能发生的人身伤害、乐器或财产损失，请务必遵守下列基本注意事项。这些注意事项包括但
不限于下列情况：
• 不要用多路连接器把乐器连接到电源插座上。否则会降低声
音质量，或者可能使插座过热。
• 当从本乐器或电源插座中拔出电源线插头时，请务必抓住插
头而不是电源线。直接拽拉电源线可能会导致损坏。
• 长时间不使用乐器时，或者在雷电风暴期间，从插座上拔下
电插头。
• 请勿将本乐器放在不稳定的地方，否则可能会导致突然翻
倒。
• 当运输或移动本乐器时，请务必由两个或两个以上的人进
行。独自一人搬动乐器可能损伤背部，导致其它伤害，或者
对乐器本身造成损坏。
• 搬动乐器之前，请务必拔出所有的连接电缆，以防止损坏电
缆或绊倒他人造成人身伤害。
• 设置本产品时，请确认要使用的 AC 电源插座伸手可及。如果
发生问题或者故障，请立即断开电源开关并从电源插座中拔
下插头。即使关闭了电源开关，仍有极少量的电流流向本产
品。预计长时间不使用本产品时，请务必将电源线从 AC 电源
插座拔出。
• 将本乐器连接到其它电子设备之前，请关闭所有设备的电源
开关。在打开或关闭所有设备的电源开关之前，请将所有音
量都调到最小。
• 务必将所有元件的音量调到最小值，并且在演奏乐器时逐渐
提高音量，以达到理想的听觉感受。
• 请勿在面板或键盘上的间隙内插入或掉落纸张、金属或其他
物体。否则可能会对您或他人造成人身伤害、对设备或其它
财物造成损坏，或造成操作故障。
• 请勿将身体压在本乐器上或在其上放置重物，操作按钮、开
关或插口时要避免过分用力。
• 请勿长时间持续在很高或不舒服的音量水平使用本乐器 / 设
备或耳机，否则可能会造成永久性听力损害。若发生任何听
力损害或耳鸣，请去看医生。
当不使用本乐器时，请务必关闭其电源。
即使当 [ 待机 / 开机 ] 开关处在待机状态 （显示屏关闭）时，仍有极少量的电流流向本乐器。
当长时间不使用本乐器时，请务必从壁式 AC 插座上拔下电源线。
电源 / 电源线
安放位置
连接
小心操作
对由于不正当使用或擅自改造本乐器所造成的损失、数据丢失或破坏， Yamaha 不负任何责任。
DMI-5 2/2
MONTAGE 使用说明书
S6
须知
为避免本产品可能受到的故障/损坏、数据或其它部件可能受
到的损坏，请严格遵照下列注意事项。
� 操作处理
• 请勿在电视机、收音机、立体声设备、移动电话或其他电
子设备附近使用本乐器。否则，本乐器和/或附近设备可能
会产生噪声。本乐器连接iPad、iPhone或iPod touch使用其
中的应用时，我们建议将苹果设备上“飞行模式”设置为“打
开”，以避免因通讯信号造成的噪音。
• 为了避免操作面板发生变形、损坏内部组件或不稳定操作，
请勿将本乐器放在有大量灰尘、震动、极端寒冷或炎热
（如阳光直射、靠近加热器或烈日下的汽车里）的环境中。
• 请勿在本乐器上放置乙烯、塑料或橡胶物体，否则可能使
面板或键盘脱色。
• 清洁本乐器时，请使用柔软、干燥或略微沾湿的布。请勿
使用涂料稀释剂、溶剂、酒精、清洁液或浸了化学物质的
抹布。
� 保存数据
• 已编辑的演奏组数据
未保存而关闭本乐器电源时，已编辑的演奏组数据将丢失。
这种情况在电源被自动关机功能 （第15页）关闭时也会发
生。
• MIDI和系统设置
当对应设置画面切换到其他画面时， MIDI设置数据和系统
设置数据将自动存储。当未切换画面而关闭本乐器电源时，
数据将丢失。这种情况在电源被自动关机功能关闭时也会
发生。
• 务必将重要数据保存到本乐器或USB闪存设备 （第53
页）。但是请记住，保存到本乐器的数据，可能由于某些故
障、操作失误等丢失。因此请将重要数据保存到USB闪存
设备 （第53页）。使用USB闪存设备之前，确保参阅第54
页。
信息
� 关于版权
• 除个人用途以外，严禁复制任何市场有售的音乐数据 （包
括但不仅限于MIDI数据和/或音频数据）。
• 对于本产品中的附带及捆绑内容， Yamaha拥有版权或经许
可可以使用其它公司的版权。根据版权法和其它相关法律
规定，用户不得传播通过保存或录制这些内容所得的媒体，
以及与本产品中此类内容相同或类似的媒体。
*上述内容包括计算机程序、伴奏风格数据、 MIDI数据、
WAVE数据、音色录音数据、乐谱、乐谱数据等。
*用户可以传播使用这些内容进行演出或音乐制作所录制的
媒体，此类情况下无需Yamaha公司的许可。
� 关于本乐器附带的功能/数据
• 本乐器能够使用各种类型/格式的音乐数据，并在使用前将
其自动优化为正确的数据格式。因此，在播放这些数据时，
本设备可能无法精确地达到制作人或作曲家最初预想的程
度。
� 关于本说明书
• 方括号表示屏幕按钮、接口和控制面板中的按钮。
• Windows是Microsoft® Corporation在美国及其它国家的注
册商标。
• Apple、iTunes、Mac、Macintosh、iPhone、iPad和iPod
touch是Apple Inc.在美国和其它国家注册的商标。
• IOS是Cisco在美国和其它国家的商标或注册商标，使用经
过授权。
• 本说明书中所使用的公司名和产品名都是各自公司的商标
或注册商标。
• 为便于您理解使用说明书的内容，本公司已经依据国家的
相关标准尽可能的将其中的英文表述部分翻译成中文。但
是，由于 （音乐上旋律、节奏、曲目等的）专业性、通用
性及特殊性，仍有部分内容仅以原文形式予以记载。如您
有任何问题，烦请随时与本公司客服联系 （热线：
400-051-7700）。
Yamaha会时刻更新产品的固件，在功能和实用工具中的
改进恕不另行通知。为了全面利用本乐器的优势，我们
建议您将您的乐器升级到最新版本。可以从以下网址下
载最新版本的固件：
http://download.yamaha.com/
MONTAGE 使用说明书
S7
备忘录
MONTAGE 使用说明书
2
MUS
MUS
U
MU
M
R
SIC SYNTHES
SIC SYNTHESI
N
YN
SY
S
IC S
S C
S
SIZ
SIZER
ER
ER
ER
ER
ER
SIZE
S
R
MONTAGE开发团队的话
感谢您购买Yamaha MONTAGE6/7/8音乐合成器。自从第一款MOTIF于2001年面世以来，MOTIF系列已达到第
四代，并最终在15年来首次重塑为新型MONTAGE。
MONTAGE具有广泛卓越的高品质声音，优异的演奏性能和精致时尚的设计—使这款被期待已久的乐器深受用
户喜爱。
高品质声音带您走向新的创作和表现高度
我们采用世界各地艺术家广泛使用的MOTIF系列的基本声音，并进行显著增强。
应广大用户的反复要求，我们已制造了这一具有FM （调频）振荡器和许多新效果的新机型。此
外， MONTAGE具有强大且动感的动态控制系统，可让您实时灵活控制声音，为您带来传统和创
新两个境界中最佳声音表现。
我们改进了音频输出中的模拟电路，确保广泛频率范围的卓越品质声音再现，尤其是中高频范围
的准确再现，极度清晰。
MONTAGE配备广泛动态声音，可进行几乎所有的音乐应用。
设计为高演奏性能的控制器和用户界面
MONTAGE具有实用的新型控制器，不仅可以作为现场演奏键盘，还可作为高性能合成器。在现
场演奏环境中，可以通过现场设置功能、场景功能和SSS （无缝声音切换）最大化MONTAGE的
演奏性能。
此外， MONTAGE具有全新的演奏控制器—超级旋钮—让您轻松有效创作多层次、多维声音和音
乐。声音变化与超级旋钮本身以及其他八个小旋钮上的光线变化同步。这就像是在和MONTAGE
交谈，并互相激励，朝着新的创作高度迈进！
MONTAGE全面设计为直观、简单的操作，又非常重视细节，是专业音乐人的理想之选。
最后，一款声音出色、性能广泛且表现力深厚的乐器真正令人爱不释手，必将成为您新款专业乐
器！
我们衷心希望MONTAGE6/7/8能够为您的创作和音乐作品带来飞跃。
尽情弹奏吧！
谨致问候，
Yamaha MONTAGE开发团队
MONTAGE 使用说明书
3
关于本说明书
使用说明书 （本书）
提供本乐器基本功能的总体说明。请通过本使用说明书了解MONTAGE基本操作概要。如果需要关于特定功能的更多详细
信息或说明，请使用下述参考说明书。
PDF文件
� 参考说明书
详细说明内部结构和连接示例。如果需要了解使用说明书未覆盖的更多详细信息，请使用本说明书。
如果需要了解有关MONTAGE当前状态或画面的更多信息，请使用本说明书提供的功能树。这种便捷的功能树帮助您快
速查找包含相关功能或操作的页面。
� 合成器参数说明书
此常规跨产品文件说明用于所有合成器的参数、效果类型、效果参数和MIDI信息。请先阅读使用说明书和参考说明书，
然后在需要时使用本参数说明书，以便总体了解更多与Yamaha合成器相关的参数和术语。
� 数据列表
此文件包含各种重要列表，如演奏组列表、波形列表、效果类型列表、琶音类型一览表和MIDI应用表。
附件
• AC电源线
• 使用说明书 （本书）
• Cubase AI下载信息
如何使用PDF说明书
参考说明书、合成器参数说明书和数据列表以PDF格式作为数据文件提供。可从Yamaha下载网页获取上述PDF说明
书。若要获取，请使用以下URL访问网页，将“MONTAGE”输入到“Model Name”字段，然后单击“Search”。
Yamaha Downloads:
http://download.yamaha.com/
可在计算机上查看和阅读这些PDF文件。使用Adobe® Reader®查看PDF文件时，可以搜索指定单词，打印指定页面
或链接以打开说明书中的所需章节。术语搜索和链接功能对于在整个PDF文件中浏览是特别方便的方法，我们推荐使
用。可从以下URL下载最新版本的Adobe Reader。
http://www.adobe.com/products/reader/
MONTAGE 使用说明书
4
主要功能
� 音乐风格广泛的高品质、增强声音
MONTAGE载有5 GB （16位线性格式）的预置先进波
形记忆 （AWM2） — 是之前MOTIF XF6/7/8容量大小
的七倍以上。MONTAGE具有广泛声音，包括具有大量
波形数据的高度真实的钢琴声音。MONTAGE与其前款
不同，配备内置1.7 GB用户闪存，用于存储各种演奏
组库。即使电源关闭，也会按照与预置演奏组相同的
方法保留演奏组数据。 MONTAGE现在还配备FM-X音
源，提供强劲复杂的FM合成。由此将标准化FM和新一
代FM声音同时放入音波板块，让各种具有表现力、层
次丰富的声音为您所用，并让您将FM-X和AWM2音源
合并在一起。
� 广泛效果处理
MONTAGE具有大量专业和新式的音乐效果，包括Beat
Repeat、 Vinyl Break、 Bit Crusher和Analog Delay。
本乐器还提供各种信号处理选项，包括独立变奏和混
响，并提供整体主控效果，包括多频段压缩、五频段
主EQ、独立插入效果，以及插入效果之前的三频段EQ
和插入效果之后的两频段EQ。这些插入效果具有各种
声音处理选项，包括专业声码器效果。
� 动态控制系统以实现新的音乐潜力
动态控制系统是全新功能，用于实时灵活控制动态
（节奏、多维声音变化）。这一惊人强大的功能以前所
未有的全新方式明显且动态改变本乐器的声音—在层
次和节奏上更改节拍，提供色彩丰富的冷色调光线效
果并富有表现力地响应您的创作激情。
动态控制系统有三个主要功能：
1) 超级旋钮：
用于创建多维音波变化，并以色彩丰富、持续移动
的光线变化来增强这些变化。
2) 动态音序器：
用于持续可变的声音变化。
3) 包络跟随器：
将运动与音频输入和其他部分的速度和音量同步。
� 扩展、增强的琶音功能和动态音序
MONTAGE具有超过10000种琶音，覆盖最新的音乐风
格。通过进一步增强本乐器的音乐表现力，可以将用
于制造动态声音变化的动态音序功能和各种琶音类型
相结合。您可以将所有内容—琶音类型、动态音序和
声部音量等其他参数—作为场景存储在一起，并将其
分配到八个按钮，从而在演奏时根据需要便捷有效地
调出这些场景。
� 特别方便的现场演奏功能
MONTAGE具有现场设置功能，用以在台上演奏时轻松
调出演奏组。一旦以所需顺序存储演奏组，即可完全
专注于演奏，而无需在选择时措手不及。MONTAGE还
具有SSS （无缝声音切换）功能，用于在演奏组之间
顺畅切换，而不会切掉任何音符。
� 增强型用户界面
MONTAGE与其前款不同，设计理念没有局限于任何
“模式”。因此，本乐器的结构和流程极易理解，并且使
用便捷的触摸面板也是一种愉快的体验。您可以根据
需要创意并有效使用触摸面板进行直观操作，并使用
开关进行更多安全控制。这些开关以三种方式点亮，
可让您即时了解开关的当前状态。
� 反应灵敏且有表现力的键盘
MONTAGE6配有61键键盘，而MONTAGE7配有76键
高品质FSX键盘，MONTAGE8配有88键高品质BH（平
衡力度锤）键盘。均配备力度感响应功能 （初始力度
和触后）。让您以各种方式—初始力度 （弹奏琴键的
力度）和触后 （按住琴键的力度），有效更改声音。
� 全面系统连接
MONTAGE配备内置6通道输入/32通道输出USB音频接
口，用于在Mac或Windows PC上录制MONTAGE高品
质声音—无需另外的设备！ MONTAGE也支持高分辨
率192 kHz音频，将这款理想的键盘融入专业级录制环
境中。这些连接也兼容iOS设备。
MONTAGE 使用说明书
5
MONTAGE 开发团队的话...........................................2
关于本说明书.............................................................. 3
附件............................................................................3
主要功能..................................................................... 4
控制器和功能
6
上方面板 .................................................................... 6
后面板 ..................................................................... 11
设置
14
电源.......................................................................... 14
连接扬声器或耳机 .................................................... 14
系统开机................................................................... 14
自动关机功能............................................................ 15
调节主音量输出........................................................ 15
恢复初始出厂设置 （初始化所有数据）.................... 15
基本操作和各个画面
16
速成指南 — 选择演奏组
18
从现场设置中选择演奏组.......................................... 19
切换演奏组 ............................................................... 19
使用分类查找功能 .................................................... 20
播放试听乐句............................................................ 21
速成指南 — 弹奏键盘
22
演奏组播放画面........................................................ 22
打开 / 关闭声部......................................................... 23
使用琶音功能............................................................ 24
使用动态音序器功能................................................. 25
使用控制器更改声音................................................. 26
使用旋钮更改声音 .................................................... 27
使用超级旋钮更改声音 ............................................. 28
混音.......................................................................... 28
使用场景功能............................................................ 29
速成指南 — 创建自己的现场设置
30
将演奏组注册到现场设置.......................................... 30
将注册的演奏组分类到现场设置............................... 30
速成指南 — 编辑设置
32
演奏组编辑 ............................................................... 32
声部编辑................................................................... 33
声部效果编辑............................................................ 34
声部如何分配到演奏组 ............................................. 35
通过合并声部创建演奏组.......................................... 36
录制和播放
39
术语.......................................................................... 39
MIDI 录音 ................................................................. 39
播放乐曲................................................................... 41
将您的演奏录制为音频 ............................................. 41
播放音频文件............................................................ 42
用作主控键盘
43
进行用作主控键盘的设置 — 区域.............................43
连接麦克风或音频设备
44
随着 A/D INPUT [L/MONO]/[R] 插孔输入的声音弹奏
键盘..........................................................................44
进行总体系统设定
45
设置自动开机任务 ....................................................45
设置按钮指示灯表现................................................. 45
打开 / 关闭各种功能.................................................. 45
更改主音调 ...............................................................46
更改力度曲线............................................................ 47
连接外接 MIDI 乐器
48
从外接 MIDI 键盘或合成器控制 MONTAGE .............48
从 MONTAGE 控制外接 MIDI 键盘或合成器.............48
使用连接的计算机
49
连接计算机 ...............................................................49
使用计算机制作乐曲................................................. 51
保存 / 加载数据
53
将设置保存到 USB 闪存设备 .................................... 53
从 USB 闪存设备加载设置........................................53
使用 [USB TO DEVICE] 端口时的注意事项 .............. 54
使用 USB 闪存..........................................................54
切换功能列表
55
画面讯息
56
故障排除
58
规格
63
索引
64
目录
MONTAGE 使用说明书
6
上方面板
1 键盘
MONTAGE6配有61键键盘，而MONTAGE7配有76键，
MONTAGE8配有88键。均配备力度感响应功能 （初始力
度和触后）。本乐器通过初始力度感知弹奏琴键力度的强
弱，并使用该弹奏力度根据所选的演奏组以各种方式改变
声音。另一方面，触后可让您通过弹奏音符后施加的压力
程度改变声音。此外，可将各种功能分配到各个声部的触
后。
2 弯音轮
控制弯音效果。也可以将其他功能分配到此控制器。
3 调制轮
控制调制效果。也可以将其他功能分配到此控制器。
4 触摸条控制器
此控制器为触控，通过用手指横向轻划表面进行控制。可
以根据需要将各种功能分配到此控制器。
5 [ASSIGN 1]和[ASSIGN 2]按钮 （可分配开关1和
2）
键盘演奏期间，可以通过按这些按钮调出所选演奏组的指
定音素/操作器。此外，可以将其他功能分配到这些开关。
当打开这些效果之一时，对应按钮将点亮，反之亦然。
6 [MOTION SEQ HOLD] （动态音序器保持）按钮
动态音序器播放时按此按钮后，将使声音保持或定格在按
下按钮时音序的位置。保持效果打开时，按钮将点亮。
7 [MOTION SEQ TRIGGER] （动态音序器触发）
按钮
按下此按钮时，动态音序从头重新开始。按下时，按钮完
全点亮。
8 [MASTER VOLUME]滑杆 （第15页）
向上或向下移动滑杆可以控制来自OUTPUT (BALANCED)
[L/MONO]/[R]插孔和[PHONES]插孔的输出电平。
控制器和功能
C1
E0
F0 G0 A0
B0
A-1 B-1 C0 D0
C2
C3
1
2
3
4
7
6
C
B
%
8
9
)
D
^
!
(
# $
A
@
*
&
5
E
MONTAGE 使用说明书
7
控制器和功能
9 A/D INPUT [GAIN]旋钮 （第44页）
使用此旋钮可以调节A/D INPUT [L/MONO]/[R]插孔中音频
信号的输入增益。顺时针转动旋钮将增加增益电平。
检测峰值电平，当电平刚下降时，使PEAK LED以红色点
亮。调节旋钮，每当输入信号达到最大电平时，对应的
PEAK LED仅偶尔闪烁。
注
视连接到A/D INPUT [L/MONO]/[R]插孔的外接装置的输入
电平而定，可能需要按照以下顺序更改设置：[UTILITY] �
[Settings] � [Audio I/O] � [A/D Input]。当相连装置 （如
麦克风、吉他或贝司）的输出电平较低时，请将此参数设
置为“Mic”。当相连装置 （如合成器键盘或CD播放机）的
输出电平较高时，请将此参数设置为“Line”。
) A/D INPUT [ON/OFF]按钮 （第44页）
切换本乐器是否接收通过A/D INPUT [L/MONO]/[R]插孔输
入的音频信号。当启用A/D输入时，按钮点亮；禁用时，
按钮熄灭。
! 旋钮功能[TONE]/[EQ/FX]/[ARP/MS]按钮
使用此按钮可以选择要分配到旋钮1 – 8的功能。当前激活
参数旁边的按钮将点亮。
使用PART [COMMON]按钮可应用所有声部通用控制的功
能，或者使用编号A[1] – [16]按钮仅应用所选声部控制的
功能。所选按钮将点亮。
@ [MULTI] （多声部控制）按钮
使用此按钮可以选择分配到旋钮1 – 8的功能。反复按此按
钮将按照以下顺序切换：PAN � VARIATION � REVERB。
当前激活参数旁边的指示灯将点亮。所有旋钮对应声部1 –
8或9 –16 （视当前所选声部而定）。
# [ARP ON/OFF] （琶音开/关）按钮
按此按钮可以启用或禁用琶音的播放。但是如果所选声部
的琶音开关设置为关，按此按钮不会起作用。当启用琶音
时，按钮点亮；禁用时，按钮熄灭。
$ [MOTION SEQ ON/OFF] （动态音序器开/关）按
钮
确定是否激活动态音序器。但是如果所选声部或序列的动
态音序器开关设置为关，按此按钮不会起作用。动态音序
器激活时，按钮将点亮。
C4
C5
C6
C7
H
G
J
K P
L
M
N
O
c
I
F
Q
R
S
T
a
d
b
e
f
g h
i j
插图显示 MONTAGE8，但信息适用于所有型号。
MONTAGE 使用说明书
8
控制器和功能
% 旋钮1 – 8
这8个多用途旋钮可以调节各个重要参数，如当前声部、
琶音速度和动态音序器。
按左上角的旋钮功能[TONE]/[EQ/FX]/[ARP/MS]按钮、多
声部控制[MULTI]按钮或分配[ASSIGN]按钮将更改分配到
旋钮的功能。
^ 控制滑杆1 – 8
这些滑杆根据各个按钮的情况以不同方法调节16个声部
（1 – 8 / 9 – 16）的各个电平、标准声部 （AWM2）的8个
音素、一个标准声部 （FM-X）中的8个FM操作器和鼓声
部的8个键，从而控制声音的音量平衡。
注
• 如果所有控制滑杆均设置为最小，即使弹奏键盘或乐曲
时，可能无法听到来自本乐器的声音。如果是这种情
况，请将所有滑杆升高到合适电平。
• [MASTER VOLUME]滑杆控制本乐器的整体音频输出电
平。另一方面，控制滑杆将声部各音素/键/操作器的电平
和演奏组各声部的音量作为参数进行控制。因此，通过
控制滑杆设置的值可存储为演奏组数据。
& SCENE [1] – [8]按钮
可以将重要声部相关参数的不同“快照” （如音轨静音状态
和基本混音设置）作为声部场景分配到SCENE [1] – [8]按
钮。当场景相关参数被编辑且在按住[SHIFT]按钮的同时按
任一SCENE [1] – [8]按钮时，编辑内容就会保存到当前所
选的[SCENE]按钮。按所选按钮可恢复存储的信息。当前
所选按钮完全点亮，存储信息的按钮微弱点亮，而没有存
储信息的按钮将熄灭。
* [ASSIGN]按钮
以Assign 1 – 8切换分配到旋钮的功能。使用PART
[COMMON]按钮和编号A [1] – [16]按钮，可以设置这些功
能是对所有声部均有效，还是仅对一个所选声部有效。
效果打开时，对应按钮将点亮。
( KNOB POSITION [1]和[2]按钮
存储Assign 1 – 8的参数值。可在两个按钮之间快速切换。
A 超级旋钮
同时控制分配到8个旋钮的参数 （Assign 1 – 8）。
注
您还可以用踏板控制器 （FC7）控制超级旋钮。有关详细
说明，请参见第28页。
B SEQ TRANSPORT按钮
这些按钮控制乐曲音序数据的录制和播放。
[T] （开头）按钮
立刻返回当前乐曲的开头 （即第一小节的第一拍）。
[LL] （后退）按钮
每次快速按一下可后退一个小节。
[RR] （前进）按钮
每次快速按一下可前进一个小节。
[I] （录音）按钮
按此按钮可以调出录音设置画面。（按钮闪烁。）按
[R] （播放）按钮开始录音。（[I] （录音）按钮点
亮。）
[J] （停止）按钮
按下可停止录制或播放。想要停止琶音播放时，即使
释音后琶音设置为持续播放 （琶音保持开关为ON），
也可使用此按钮。
[R] （播放）按钮
按下可开始播放或录制乐曲。录制或播放期间，按钮
以当前速度闪烁。
C OCTAVE [-]和[+]按钮
使用这些按钮可改变键盘的八度范围。这些按钮也可作为
移调[-]和[+]按钮。若要以半音为单位提高或降低音符的音
高，请按住[SHIFT]按钮并按对应的[-]/[+]按钮。若要恢复
标准八度设置，请同时按两个按钮。按钮根据八度设置以
不同的方式点亮或闪烁。
有关详细说明，请参见参考说明书PDF文件。
D [CONTROL ASSIGN]按钮
当在画面上选择了可分配到控制器的参数时，按此按钮并
操作想要用于分配的控制器。出现控制器设置画面。
E 触摸面板LCD
LCD显示当前所选操作相关参数和值。可以通过触摸画面
进行操作。
F 数据轮
用于编辑当前所选参数。若要增加值，请向右 （顺时针）
转动数据轮；若要减小值，请向左 （逆时针）转动数据
轮。如果选择了值范围很宽的参数，可以通过快速转动数
据轮更改更广范围中的值。
当PART
[COMMON]按
钮打开时：
当编号A
[1] – [8]按钮
打开时：
当编号A
[9] – [16]按
钮打开时：
[PERFORMANCE
CONTROL]
声部1 – 8的
电平
所选声部的音素/键/操作器
1 – 8的电平
[PART
CONTROL]
声部1 – 8的电平
声部9 – 16的
电平
MONTAGE 使用说明书
9
控制器和功能
G [INC/YES]按钮
用于增大当前所选参数的值 （INC：增量）。此按钮也可
用于执行作业或存储操作。
在按住[SHIFT]按钮的同时按[INC/YES]按钮将以10级跳快
速增加参数值。
H [DEC/NO]按钮
用于减小当前所选参数的值 （DEC：减量）。此按钮也可
用于取消作业或存储操作。
在按住[SHIFT]按钮的同时按[DEC/NO]按钮将以10级跳快
速减小参数值。
I 光标按钮
光标按钮使“光标”在画面四周移动，高亮显示并选择各种
参数。
J [EXIT]按钮
MONTAGE的菜单和画面采用分级结构排列。按此按钮可
以从当前显示级别退回到前一显示级别。
K [ENTER]按钮
使用此按钮可以调出所选菜单的画面，或执行作业或存储
操作。
在按住[SHIFT]按钮的同时按[ENTER]按钮可以调出速度设
置画面。
L [PERFORMANCE]按钮
使用此按钮可以返回演奏组播放画面。当显示演奏组播放
画面时，此按钮完全点亮。当显示工具画面时，此按钮微
弱点亮。
在按住[SHIFT]按钮的同时按[PERFORMANCE]按钮可以调
出概览画面。
M [UTILITY]按钮
使用此按钮可以调出工具画面进行整体系统设置。当显示
工具画面时，此按钮完全点亮，当显示其他画面时，此按
钮微弱点亮。
在按住[SHIFT]按钮的同时按[UTILITY]按钮可以调出快速
设置画面。
N [EDIT]按钮
使用此按钮可以调出用于编辑演奏组 （第18页）和现场设
置 （第30页）的画面。此外，在编辑演奏组参数时按此按
钮将在刚编辑的声音和其原始、未编辑状态之间切换，以
便您试听编辑对声音的影响 （比较功能）。当显示编辑画
面时，此按钮点亮，当比较功能激活时，此按钮闪烁。
O [STORE]按钮
使用此按钮可以调出存储画面。当显示存储画面时，此按
钮完全点亮，当显示其他画面时，此按钮微弱点亮。
P [SHIFT]按钮
将此按钮和另一个按钮一起按下可执行各种指令。详情请
参考“切换功能列表” （第55页）。
Q [LIVE SET]按钮
使用此按钮可以将所有喜爱且常用的演奏组存储在一个易
于访问的位置并调用。
在按住[SHIFT]按钮的同时按[LIVE SET]按钮可以调出现场
设置画面用于将当前所选演奏组存储到现场设置。这种方
法更加有用，您可以在现场演奏情况下所需的演奏组之间
快速切换。
当显示现场设置画面时，此按钮完全点亮。如果不显示现
场设置画面，当现场设置功能激活时，此按钮微弱点亮，
当现场设置功能未激活时，此按钮的指示灯将熄灭。
R [CATEGORY SEARCH]按钮
使用此按钮可以访问分类查找功能 （第20页）。
当显示演奏组播放画面时使用此按钮可以调出用于选择整
个演奏组的演奏组分类查找画面。当光标位于演奏组播放
画面中的声部名称上时，在按住[SHIFT]按钮的同时按
[CATEGORY SEARCH]按钮可以调出声部分类查找画面，
允许您选择当前所选声部的声音类型。当显示分类查找画
面时，此按钮完全点亮。如果不显示分类查找画面，当分
类查找功能激活时，此按钮微弱点亮，当分类查找功能未
激活时，此按钮的指示灯将熄灭。
S [PERFORMANCE CONTROL]按钮
将此按钮与编号A [1] – [16]按钮、编号B [1] – [8]按钮和编
号C [1] – [8]按钮、PART [MUTE]按钮和PART [SOLO]按钮
配合使用可以控制演奏组。当此按钮打开时，可以操作以
下功能。当此按钮打开时，此按钮完全点亮，当此按钮关
闭时，此按钮微弱点亮。
T [PART CONTROL]按钮
将此按钮与编号A [1] – [16]按钮、编号B [1] – [8]按钮和编
号C [1] – [8]按钮、PART [MUTE]按钮和PART [SOLO]按钮
配合使用可以控制声部。当此按钮打开时，可以操作以下
功能。当此按钮打开时，此按钮完全点亮，当此按钮关闭
时，此按钮微弱点亮。
数字按钮
PART [MUTE]按钮
ON
PART [SOLO]按钮
ON
编号A [1] – [8]按钮
（上行）
声部选择 （1 – 8） 声部独奏 （1 – 8）
编号A [9] – [16]按
钮 （下行）
声部静音 （1 – 8） 声部独奏 （1 – 8）
编号B [1] – [8]按钮
动态音序类型 （1 – 8）的开关
编号C [1] – [8]按钮 琶音类型 （1 – 8）的开关
MONTAGE 使用说明书
10
控制器和功能
a [AUDITION]按钮
使用此按钮 （在演奏组播放、现场设置或分类查找画面
中）可以播放或停止样本乐句，演示所选演奏组声音。此
演奏组的样本乐句被称为“试听乐句”。当此按钮为ON时，
此按钮完全点亮，当试听功能在分类查找画面等激活时，
此按钮微弱点亮。
b PART [COMMON]按钮
打开此按钮可以编辑所有声部通用的参数。当此按钮打开
时，此按钮完全点亮，当此按钮关闭时，此按钮微弱点
亮。
c ELEMENT/OPERATOR [COMMON]按钮
打开此按钮可以编辑所有音素/键/操作器通用的参数。当
此按钮打开时，此按钮完全点亮，当此按钮关闭时，此按
钮微弱点亮。
d 编号A [1] – [16]按钮
使用这些按钮可以在演奏组播放画面和编辑画面上选择声
部。
这些按钮也可用于从分类查找画面中选择主类别。在现场
设置画面，编号A [1] – [4]按钮可用于选择第一行中的演奏
组，编号A [9] – [12]按钮可用于选择第二行中的演奏组。
编号A [5] – [8]按钮可用于选择现场设置页面1 – 4，编号A
[13] – [16]按钮可用于选择现场设置页面5 – 8。
根据各个画面，当选择此按钮时，此按钮完全点亮，当此
按钮可选择时，此按钮微弱点亮，不可选择时，此按钮指
示灯熄灭。（仅在现场设置画面中选择页面时，即使指示
灯熄灭，也可使用此按钮。）
e 编号B [1] – [8]按钮
使用这些按钮可以在演奏组播放画面上选择动态音序器类
型并打开/关闭各声部的动态音序器。
这些按钮也可用于从编辑画面中选择音素/键/操作器。这
些按钮也可用于从分类查找画面中选择子类别。在现场设
置画面，编号B [1] – [4]按钮可用于选择第三行中的演奏
组，编号B [5] – [8]按钮可用于选择现场设置页面9 – 12。
根据各个画面，当选择此按钮时，此按钮完全点亮，当此
按钮可选择时，此按钮微弱点亮，不可选择时，此按钮指
示灯熄灭。（仅在现场设置画面中选择页面时，即使指示
灯熄灭，也可使用此按钮。）
f 编号C [1] – [8]按钮
使用这些按钮可以在演奏组播放画面上选择琶音类型并打
开/关闭各声部的琶音。
这些按钮也可用于从编辑画面中使音素/键/操作器静音。
这些按钮也可用于从分类查找画面中选择演奏组。在现场
设置画面，编号C [1] – [4]按钮可用于选择第四行中的演奏
组，编号C [5] – [8]按钮可用于选择现场设置页面13 – 16。
根据各个画面，当选择此按钮时，此按钮完全点亮，当此
按钮可选择时，此按钮微弱点亮，不可选择时，此按钮指
示灯熄灭。（仅在现场设置画面中选择页面时，即使指示
灯熄灭，也可使用此按钮。）
g PART [MUTE]按钮
通过打开此按钮，编号A [1] – [16]按钮可用作静音开/关控
制。当此按钮打开时，此按钮完全点亮，当此按钮关闭
时，此按钮微弱点亮。此按钮也可用于从现场设置画面中
切换现场设置库。
h PART [SOLO]按钮
通过打开此按钮，编号A [1] – [16]按钮可用作声部的独奏
开/关控制。当此按钮打开时，此按钮完全点亮，当此按钮
关闭时，此按钮微弱点亮。此按钮也可用于从现场设置画
面中切换现场设置库。
i ELEMENT/OPERATOR [MUTE]按钮
通过打开此按钮，编号B [1] – [8]按钮可用于选择音素/键/
操作器1 – 8，编号C [1] – [8]按钮可用作音素/键/操作器1 –
8的静音开/关控制。当此按钮用作静音打开时，此按钮微
弱点亮，当此按钮用作静音关闭时，此按钮完全点亮。对
于声部编辑之外的操作，此按钮将熄灭。此按钮也可用于
从现场设置画面中切换现场设置库。
j ELEMENT/OPERATOR [SOLO]按钮
通过打开此按钮，编号B [1] – [8]按钮 （或编号C [1] – [8]
按钮）可用作音素1 – 8的独奏开/关控制。当独奏打开时，
此按钮完全点亮，当独奏关闭时，此按钮微弱点亮。在声
部编辑操作以外的其他情况下，此按钮熄灭。此按钮也可
用于从现场设置画面中切换现场设置库。
数字按钮
PART [MUTE]
按钮和PART
[SOLO]OFF
PART [MUTE]
按钮ON
PART [SOLO]
按钮ON
编号A [1] – [8]
按钮 （上
行）
声部选择
（1 – 8）
声部静音
（1 – 8）
声部选择
（1 – 8）
编号A [9] – [16]
按钮 （下行）
声部选择
（9 – 16）
声部静音
（9 – 16）
声部独奏
（9 – 16）
编号B [1] – [8]
按钮
用于各声部ON/OFF （1 – 8 / 9 – 16）的动态
音序器
编号C [1] – [8]
按钮
用于各声部ON/OFF （1 – 8 / 9 – 16）的琶音
数字按钮
ELEMENT/
OPERATOR [MUTE]
按钮ON
ELEMENT/
OPERATOR [SOLO]
按钮ON
编号B [1] – [8]按钮
音素选择 （1 – 8） 音素独奏 （1 – 8）
编号C [1] – [8]按钮 音素静音 （1 – 8） 音素独奏 （1 – 8）
MONTAGE 使用说明书
11
控制器和功能
后面板
*这些插孔也兼容TS耳机插头；使用时，连接为非平衡。
FC3,
FC4,
FC5
FC4,
FC5
FC7
1
2
3
4
5
6
7
8
9
)
!
�后面板左侧
�后面板右侧
插图显示 MONTAGE8，但信息适用于所有型号。
USB 闪存设备
计算机
外接 MIDI 键盘
有源音箱
耳机
播放装置
麦克风
AC 电源插座
插孔列表 （针脚分配）
输入和输出插孔
极
平衡/非平衡
配置
8 ASSIGNABLE OUTPUT (BALANCED) [L], [R]*
9 OUTPUT (BALANCED) [L/MONO], [R]*
尖：热线 （+）
环：冷线 （-）
套：地线
平衡
TRS耳机插头
) [PHONES]
尖：L
环：R
套：地线
—
!A/D INPUT [L/MONO], [R]
尖：信号
套：地线
非平衡
TS耳机插头
环
套
尖
套
尖
MONTAGE 使用说明书
12
控制器和功能
�后面板左侧
1 [STANDBY/ON]开关
按下可将电源设置为开或待机。
2 [AC IN] （AC电源线插座）
插入本乐器附带的AC电源线。
3 [USB TO DEVICE]端口
用于将本乐器连接到USB闪存设备。可将在本乐器上创建
的数据保存到外接USB闪存设备，并从USB闪存设备将数
据加载到本乐器。可执行保存/加载操作：[UTILITY] �
[Contents] � [Store/Save]或[Load]。
注
• 本乐器只能识别USB闪存设备。不可使用其他USB设备
（如硬盘驱动器、光驱和USB集线器）。
• 本乐器支持USB 1.1至3.0标准。但是请注意，传输速度
因数据类型和本乐器的状态而异。
4 [USB TO HOST]端口
用于通过USB线缆将本乐器连接到计算机，并在设备之间
传输MIDI数据和音频数据。与MIDI不同， USB通过一根线
缆即可操作多个端口 （第50页）。有关MONTAGE如何操
作端口的信息，请参见第50页。
注
本乐器的音频数据发送能力为在采样频率为44.1 KHz时最
多32通道 （16个立体声通道）；或在采样频率为
44.1 KHz至192 KHz时最多8通道 （4个立体声通道）。音
频数据接收能力为最多6通道 （3个立体声通道）。
�后面板右侧
5 MIDI [IN]、 [OUT]、 [THRU]端口
MIDI [IN]用于从外接音序器等其他MIDI设备接收控制或演
奏数据，让您可从分开连接的MIDI设备控制本乐器。
MIDI [OUT]用于将本乐器的所有控制、演奏和播放数据发
送到外接音序器等其他MIDI设备。
MIDI [THRU]仅用于将任何接收到的MIDI数据 （通过MIDI
[IN]）转发到连接的设备，从而可以方便地连接其他MIDI
乐器。
6 FOOT SWITCH [ASSIGNABLE]/[SUSTAIN]插
孔
用于将选购的FC3/FC4/FC5脚踏开关连接到[SUSTAIN]插
孔并将FC4/FC5脚踏开关连接到[ASSIGNABLE]插孔。连
接到[SUSTAIN]插孔时，脚踏开关控制延音。连接到
[ASSIGNABLE]时，脚踏开关控制各种可分配功能之一。
注
• 本使用说明书中的术语“FC3”是FC3和其他兼容FC3的脚
踏开关 （如FC3A）的统称。
• 本使用说明书中的术语“FC4”是FC4和其他兼容FC4的脚
踏开关 （如FC4A）的统称。
7 FOOT CONTROLLER [1]/[2]插孔
用于连接选购的踏板控制器 （FC7等）。此插孔可持续控
制声部编辑中各种不同的可分配功能之一，如音量、音
调、音高或其它声音特性 （请参见参考说明书PDF文
件）。
8 ASSIGNABLE OUTPUT (BALANCED) [L]和[R]
插孔 （TRS平衡输出）
通过这些TRS平衡输出从本乐器输出线路等级音频信号。
这些输出独立于主输出 （位于以下OUTPUT [L/MONO]/
[R]插孔处），并且可以自由分配到任意鼓声部琴键或键盘
声部。可让您规划以喜爱的外接效果装置处理的指定声部
或声音。可分配到这些插孔的声部如下：
• 分配鼓/打击乐器的鼓声部琴键
• 节拍器 （咔嗒声）
• 演奏组的任一声部*
* 包括音频输入声部
有关详细说明，请参见参考说明书PDF文件。
9 OUTPUT (BALANCED) [L/MONO]和[R]插孔
（TRS平衡输出）
通过这些TRS平衡输出输出线路等级音频信号。单声道输
出只使用[L/MONO]插孔。
) [PHONES] （耳机）插孔
此标准立体声耳机插孔用于连接一副立体声耳机。此插孔
与OUTPUT [L/MONO]和[R]插孔输出相同的音频信号。
! A/D INPUT [L/MONO]/[R]插孔
可通过这些耳机插孔 （1/4"单声道耳机插头）输入外接音
频信号。麦克风、CD播放机或合成器等各种设备可连接到
这些插孔，且其音频输入信号可发出音频声部的声音。
此外，通过将麦克风连接到此[L/MONO]插孔并将您的声
音输入麦克风，可以使用专用声码器功能。
还可以使用包络跟随器和ABS （音频节拍同步）功能。包
络跟随器功能用于检测输入信号波形的音量包络并动态改
变声音。
MONTAGE 使用说明书
13
控制器和功能
注
• 可直接连接具有有源拾音器的吉他或贝司。但是，使用
无源拾音器时，需通过效果器连接本乐器。
• 可从所有声部输出，而不仅仅从A/D INPUT [L/MONO]/
[R]插孔控制声码器/包络跟随器。
ABS （音频节拍同步）功能用于检测从这些插孔输入的音
频信号的节拍，并与动态音序器或琶音同步节拍。
使用1/4"单声道耳机插头。对于立体声信号 （如来自音频
装置的信号），使用[L/MONO]/[R]插孔。对于单音信号
（如来自麦克风或吉他的信号），仅使用[L/MONO]插孔。
有关包络跟随器和ABS功能的详细说明，请参见参考说明
书PDF文件。
MONTAGE 使用说明书
14
电源
按照以下顺序连接附带的AC电源线。确保将本乐器上的
[STANDBY/ON]开关设置到待机位置。
1
将附带的电源线连接到本乐器后面板上的AC IN。
2
将电源线的另一端连接到AC电源插座。
注
断开电源线的连接时，按照与此顺序相反的步骤执行操
作。
警告
• 只可使用本乐器附带的AC电源线。如果更换了不正确的
电源线会导致过热或触电。
• 本乐器附带的电源线不得用于其他电器设备。如果未能
遵守此注意事项，可能会导致设备损坏或火灾。
• 确认本乐器符合使用国家或地区的电压要求。
注意
即使[STANDBY/ON]开关设置到待机位置，本乐器也保持
充电并消耗少量电能。如果您长时间不使用本乐器，确保
从壁式插座中拔出电源线。
连接扬声器或耳机
由于本乐器没有内置扬声器，用户必须使用外接装置对本
乐器的声音进行监听。请如下图所示连接一副耳机、有源
音箱或其它播放设备。进行连接时，务必确保连接线的额
定值合适。
系统开机
在开启电源之前，请务必将本乐器和外接设备 （如有源音
箱）的音量设置调至最低值。将本乐器连接到有源音箱
时，请按照以下顺序开启各个设备的电源开关。
开启电源时：
首先是本乐器 （显示屏将打开且按钮将点亮），然后是连
接的有源音箱。
关闭电源时：
首先是连接的有源音箱，然后是本乐器 （显示屏将关闭且
按钮将熄灭）。
请记住， [STANDBY/ON]开关位于本乐器后面板上AC IN
插座的右侧 （从键盘侧看）。
设置
后面板
AC IN
电源线 （附带）
有源音箱 （左）
有源音箱 （右）
耳机
OUTPUT L/MONO
OUTPUT R
PHONES
AC IN
[STANDBY/ON]
开关
MONTAGE 使用说明书
15
设置
自动关机功能
为避免不必要的功率消耗，本乐器提供了自动关机功能，
本乐器处于不操作状态一段时间后，能够自动关闭电源。
自动关机设置
可设置电源自动关机前经过的时间长度。
禁用自动关机 （简单方法）
按住键盘上的最低音琴键的同时，打开电源。这时会短暂
出现提示信息“Auto power off disabled” （禁用自动关
机），自动关机即被禁用。即使关闭电源，设置也将保留。
须知
• 即使本乐器的电源已经关闭，也会有最小的电流通向本
乐器。若要完全断电，请务必将电源线插头从壁式交流
插座中拔出。
• 根据本乐器状态的不同，即使指定的计时时间已经消耗
过去，电源也可能无法自动关闭。不使用本乐器时务必
手动关闭电源。
• 连接着诸如放大器、扬声器或计算机等外接设备时，如
果一定时间之内不操作本乐器，确保按照使用说明书中
的说明以正确顺序关闭本乐器以及所连接设备的电源，
以保护设备不会被损坏。如果设备连接时不需要自动关
闭电源，请禁用自动关机。
• 如果电源关闭前没有备份，设置将恢复为其默认值。
• 当自动关机设定为“off”时，即使将保存在其它设备上的
备份数据载入本乐器，值也将保留下来。当自动关机设
定为“off”以外的设定时，加载的数据将覆盖该值。
注
• 设置时间为近似值。
• 若要在执行了自动关机后开启电源，请按[STANDBY/
ON]开关。
• 出厂设置恢复时，设置时间将变为默认值 （30分钟）。
调节主音量输出
使用[MASTER VOLUME]滑杆调节本乐器的整体电平。
注意
请勿长时间以高音量使用耳机。否则可能会造成听力损
伤。
恢复初始出厂设置 （初始化所有数
据）
须知
当执行初始化所有数据操作时，所有演奏组、乐曲以及您
在工具画面上创建的任何系统设置都将被删除。请勿覆盖
重要数据。执行本操作之前请务必将所有重要数据都保存
到USB闪存设备中 （第53页）。
1
按[UTILITY]按钮或触摸屏幕右上方的UTILITY图
标调出工具画面。
2
触摸屏幕左侧的[Settings]选项卡，然后触摸
[System]选项卡。
出现整个系统设置画面。
3
触摸屏幕右下方的[Initialize All Data]。
画面将提示您进行确认。若要取消此操作，请触摸屏
幕上的[Cancel No]或按面板上的[DEC/NO]按钮。
4
触摸屏幕中的[Yes]，或按[INC/YES]按钮执行初
始化所有数据操作。
说明：
[UTILITY] � [Settings] �
[System] � [Auto Power Off]
设置值 （最小）：
关闭 （禁用自动关机）、 5、 10、
15、 30、 60、 120
默认设置 （最小）： 30
最大值
最小值
MONTAGE 使用说明书
16
MONTAGE配备方便的触摸面板显示屏。直接触摸屏幕即可操作各种设置和选择所需参数。此外，还可以使用数据轮和其
他按钮进行显示操作。
显示屏 （触摸面板）配置
本节说明所有类型的显示屏通用的导航栏和画面选择选项
卡。对于插图，以MONTAGE打开时出现的现场设置画面
和演奏组播放画面 （主画面）用作示例。
注
您可以更改开始画面 （打开电源时首个出现的画面）。有
关设置的详细信息，请参见第45页。
现场设置画面
1 HOME图标
移至演奏组播放画面。
2 EXIT图标
功能与面板上的[EXIT]按钮相同。按此图标可以从当前
显示级别退回到前一显示级别。
3 INFORMATION区域
显示帮助信息，包括当前选择的画面名称。
4 EFFECT图标
触摸此图标可以调出效果开关画面。当任一效果模块
（插入、系统或主控）关闭时，此图标关闭。
5 QUICK SETUP图标
显示本地控制ON/OFF和MIDI IN/OUT的设置。
当本地控制设置为ON时，键盘形状图标点亮，当本地
控制设置为OFF时，键盘形状图标熄灭。
当MIDI IN/OUT设置为MIDI时，将出现MIDI接口形状图
标。当MIDI IN/OUT设置为USB时，将出现USB接口形
状图标。
触摸所需图标可以调出对应的快速设置画面。
6 TEMPO SETTING图标
显示当前所选演奏组的速度。触摸此图标可以调出速
度设置画面。
7 UTILITY图标
触摸此图标可以调出工具画面中最后打开的画面。
演奏组播放画面
8 LIVE SET图标
触摸此图标可以调出现场设置画面。
9 画面选择选项卡
触摸所需选项卡可以调出对应的画面。
移动光标
使用这四个按钮可以导航画面，在画面中各个可选项目和
参数周围移动光标。相关项目被选中时将高亮显示 （光标
显示为带有逆字符的暗块）。可以使用数据轮、 [INC/YES]
和[DEC/NO]按钮更改光标所在处的项目 （参数）值。
基本操作和各个画面
1 2
7
6
5
4
3
导航栏
9
8
MONTAGE 使用说明书
17
基本操作和各个画面
更改 （编辑）参数值
向右 （顺时针）旋转数据轮增加数值，向左 （逆时针）旋
转减小数值。
按[INC/YES]按钮可将参数值增大一档，按[DEC/NO]按钮
可减小一档。
对于大数值范围参数，可以通过在按住[SHIFT]按钮的同时
按[INC/YES]按钮的方法以10为单位增大数值。若要以10
为单位减小数值，请在按住[SHIFT]按钮的同时按[DEC/
NO]按钮。
命名 （输入字符）
可以自由命名已创建的数据，如保存到USB存储设备的演
奏组、乐曲和文件。触摸命名参数或将光标移动到命名参
数并按[ENTER]按钮调出输入字符画面。
1 删除所有字符。
2 恢复默认名称。
3 在大写和小写字母字符之间切换。
4 调出输入数字、标点符号和各种字符的画面。
5 在光标位置插入空格 （空白）。（也可以使用[INC/
YES]按钮进行相同操作。）
6 移动光标位置。
7 删除上一个字符 （退格）。（也可以使用[DEC/NO]按
钮进行相同操作。）
8 完成文本输入并关闭画面。
使用键盘上的键和数字键盘画面输入
对于某些参数，也可以将LCD显示屏用作数字键盘或使用
键盘上的键直接输入值。当输入与音符和力度相关的参数
时，可以激活通过键的输入。当输入与力度相关的参数
时，可以激活通过数字键盘画面的输入。触摸所需参数或
将光标移动到该参数并按[ENTER]按钮调出具有两个输入
选项卡的画面 （如下所示）。
1 启用键盘输入。
可以在键盘上弹奏音符，且音符或力度即被输入。
2 启用数字键盘输入。
可以使用数字键盘直接输入数字。也可以使用数据轮、
[INC/YES]按钮和[DEC/NO]按钮增大和减小输入数字。
数字键盘画面
3 清除所有数字。
4 将值恢复到最后的设置。
5 删除最后一位数字。
6 完成输入操作并关闭数字键盘画面。
增大数值
减小数值
增大数值
减小数值
3
4
2
1
5
6
7
8
1
2
4
3
5
6
MONTAGE 使用说明书
18
MONTAGE有16个声部，基本乐器声音分配到各声部。这
些声音的一组称为“演奏组”。可以通过选择合适的演奏组
根据需要更改声音。
有如下三个声部类型。
标准声部 （AWM2）
标准声部 （AWM2）主要是音调起伏的乐器类型声音 （钢
琴、风琴、吉他、合成器等），可在整个键盘范围内弹奏。
标准声部 （FM-X）
标准声部 （FM-X）是强劲的FM合成系统声音。此种声音
从键盘常规弹奏，每个键位标准音高发声。
鼓声部
鼓声部主要是分配到单个音符的打击乐/鼓声音。
演奏组也可分为如下两组。
单声部演奏组
单声部演奏组仅包含一个声部。如果想要演奏一个乐器，
则选择此项。
多声部演奏组
多声部演奏组包含多个声部。如果想要通过叠加和分割功
能弹奏多个乐器的声音，则选择此项。
本乐器具有用于保存演奏组的库。基本有四种不同类型的
库：预置、用户、资料库和GM。各个库所包含的演奏组
和功能如下所述。
预置库
预置库包含一整套专门编程的演奏组。您自行编辑的演奏
组无法保存在预置库中。
用户库
用户库包含已编辑和存储的演奏组。用户库最初是空的。
须知
如果用户库中的演奏组 （用户演奏组）被覆盖或更换，该
用户演奏组将丢失。当您存储已编辑的演奏组时，注意不
要覆盖任何重要的用户演奏组。
资料库
资料库包含已作为资料库添加的演奏组。资料库最初是空
的。（可通过导入资料库文件添加资料库。）
GM库
GM库包含根据GM标准分配的声部。
这些库各自包含根据演奏组类型组织的演奏组。
注
• 有关演奏组的详细信息，请参阅参考说明书PDF文件中
的“基本结构”。
• 有关演奏组列表，请参阅单独的数据列表PDF。
速成指南 — 选择演奏组
多个演奏组
一个演奏组
声部 1 （钢琴）
声部 2 （吉他）
声部 3 （贝司）
声部 4 （鼓）
GM
GM （通用MIDI）是合成器及音源音色组织和MIDI功
能的世界标准。主要用来确保任何用特定GM设备创
建的乐曲数据在其他GM设备上听上去都一样，无论
制造商或型号如何。本合成器中的GM库用于实现GM
乐曲数据的正确播放。但是，请注意，声音效果可能
和原始音源演奏的不完全一致。
MONTAGE 使用说明书
19
速成指南 — 选择演奏组
首次打开本乐器时，预置库的现场设置将显示在顶部显示
屏中。现场设置是可以自由排布演奏组的列表。一页最多
可以排布16个演奏组。可以弹奏从预置现场设置中选择的
各种演奏组。
从现场设置中选择演奏组
1
按[LIVE SET]按钮。
将调出现场设置画面。
1 页面 （通过按屏幕中的[u] [d]、 ELEMENT/
OPERATOR [MUTE]按钮或[SOLO]按钮进行切换。
通过按编号A [5] – [8]/[13] – [16]按钮、编号B [5] –
[8]按钮或编号C [5] – [8]按钮进行选择。）
2 预置库/用户库 （通过按屏幕中的[u] [d]、 PART
[MUTE]按钮或[SOLO]按钮进行切换）
3 演奏组列表
4 激活演奏组名称
5 插槽名称
6 标记 （见下表）
注
“无缝声音切换”功能可让您在演奏组之间顺畅切换，而
不会切掉任何音符。SSS功能适用于本乐器中的所有预
置库演奏组。但是， SSS仅适用于包含声部1 – 8的演
奏组，而不适用于使用声部9 – 16的演奏组。
2
在屏幕上触摸所需演奏组。
注
• 通过按编号A [1] – [4]和[9] – [12]按钮、编号B [1] –
[4]按钮或编号C [1] – [4]按钮，可以选择演奏组。
• 如要排列现场设置中注册的演奏组的顺序，请参见
第30页。
3
弹奏键盘。
切换演奏组
1
按[PERFORMANCE]按钮。
出现演奏组播放画面，并且显示当前演奏组名称。
2
将光标移至演奏组名称并使用数据轮、 [INC/
YES]按钮或[DEC/NO]按钮选择所需演奏组。
注
• 若要以10级跳快速向前移动演奏组编号，请在按住
[SHIFT]按钮的同时按[INC/YES]按钮。
• 若要以10为单位减小，请进行相反操作；在按住
[SHIFT]按钮的同时按[DEC/NO]按钮。
3
弹奏键盘。
标记
定义
AWM2
仅由AWM2声部组成的演奏组
FM-X
仅由FM-X声部组成的演奏组
FM-X+
AWM2
由AWM2和FM-X声部组成的演奏组
MC
具有动态控制的演奏组
SSS
具有无缝声音切换的演奏组
1
2
5
6
3
4
演奏组名称
MONTAGE 使用说明书
20
速成指南 — 选择演奏组
使用分类查找功能
演奏组被方便地分为特定类别，与其库的位置无关。根据
普通乐器类型或声音特性分割类别。分类查找功能可让您
快速找到想要的声音。
1
显示演奏组播放画面时按[CATEGORY
SEARCH]按钮。
将调出分类查找画面。
注
可以通过从触摸演奏组名称时调出的菜单中选择
[Search]打开分类查找画面。
1 库
2 属性
注
属性是演奏组属性，并根据音源类型或演奏组的声
部排序。
3 关键词搜索
4 主类别
5 子类别
6 所选类别的演奏组列表
注
所选演奏组以白色显示，具有单声部的演奏组以绿
色显示，而具有多声部的演奏组以蓝色显示。
7 用于更改排序
8 用于切换演奏组列表页面
2
触摸并选择所需主类别 （4）。
注
• 通过触摸[Bank] （1）并从列表中选择所需库类型，
可以过滤演奏组列表。
• 通过触摸[Attribute] （2）并从列表中选择所需属性
类型，也可以过滤演奏组列表。
• 使用编号A [1] – [16]按钮还可以选择所需主类别。
3
触摸并选择所需子类别 （5）。
将调出所选类别的演奏组列表 （6）。
注
使用编号B [1] – [8]按钮还可以选择所需子类别。
4
触摸所需演奏组。
注
使用编号C [1] – [8]按钮还可以选择所需演奏组。
5
触摸HOME图标或EXIT图标实际调出所选演奏
组。
将关闭分类查找画面。
注
也可以使用[ENTER]按钮、 [EXIT]按钮或
[PERFORMANCE]按钮结束选择。
以下是类别及其面板缩写的列表。
6
弹奏键盘。
6
4
5
1
2
3
7
8
缩写
类别
Piano
钢琴
Keyboard
键盘乐器 （大键琴、古钢琴等）
Organ
风琴
Guitar
吉他
Bass
贝司
Strings
弦乐
Brass
铜管乐
Woodwind
木管乐器
Syn Lead
合成主奏
Pad/Choir
合成打击板
Syn Comp
合成伴奏
Chromatic
Perc
和声打击乐器 （木琴、钟琴等）
Drum/Perc
鼓/打击乐
Sound FX
音效
Musical FX
音乐效果
Ethnic
民乐
No Assign
未分配
Init
初始化
MONTAGE 使用说明书
21
速成指南 — 选择演奏组
播放试听乐句
可以试听演奏组声音的示范。示范声音是指“试听乐句”。
1
在分类查找画面中触摸[Audition]。
播放当前所选演奏组的示范。
如果在试听乐句播放期间选择不同的演奏组，试听乐
句将切换到最新选择的演奏组。
2
再次触摸[Audition]停止播放。
注
• 通过按前面板上的[AUDITION]按钮，也可以播放/停
止试听乐句。
• 在显示演奏组画面或现场设置画面时按前面板上的
[AUDITION]按钮，可以播放/停止试听乐句。
选择初始化的演奏组
按照以下步骤选择初始化的演奏组。
1
在分类查找画面中触摸主类别的[Init]。
2
仅初始化的演奏组显示在演奏组列表中。
初始化的演奏组分为三个类别：[Initialized
Perform]用于标准声部 （AWM2）、 [Initialized
FM]用于标准声部 （FM-X）和[Initialized Drum]
用于鼓声部。
3
选择所需演奏组。
仅选择单声部演奏组
使用属性功能可以过滤出单声部演奏组。
1
在分类查找画面中触摸[Attribute]。
2
从屏幕左侧的菜单中触摸[Single]。
3
仅单声部演奏组显示在演奏组列表中，您可
选择所需演奏组。
[Audition]
MONTAGE 使用说明书
22
您可以将数个不同的声部混合在一层中，或在键盘上分割，甚至可以设置组合层叠/分割。每个演奏组最多可以包含八个不
同的声部。演奏键盘前按[PERFORMANCE]按钮。
演奏组播放画面
在此情况下，演奏键盘会发出画面所示演奏组的声音。演奏组播放画面中显示的参数简要说明如下。可以通过触摸画面操
作图标。
1 演奏组名称
2 标记
3 分配到旋钮的功能
4 声部名称
5 打开/关闭声部的动态音序器
6 打开/关闭声部的琶音
7 声部的音高限制
8 打开/关闭声部的键盘控制
9 打开/关闭声部的静音
) 打开/关闭声部的独奏
! 声部1 – 8的音量
@ 表 （音频输出电平）
速成指南 — 弹奏键盘
1
! @
3
2
4
7
8
9
)
5
6
MONTAGE 使用说明书
23
速成指南 — 弹奏键盘
打开/关闭声部
您可以根据需要打开或关闭当前演奏组的八个声部。
打开/关闭指定声部 （静音功能）
使用静音功能可以打开/关闭单独声部。
1
按[PERFORMANCE CONTROL]按钮。
按钮指示灯点亮，表示各个声部可以打开/关闭。
2
按任一编号A [9] – [16]按钮。所按按钮的对应按
钮[1] – [8]将微弱点亮且声部将静音。
再次按相同按钮可点亮按钮并退出该声部的静音功能。
按多个声部的按钮可以打开/关闭多个声部。
也可以使用[PART CONTROL]按钮进行以下操作使声部静
音。
1
按[PART CONTROL]按钮。
2
按[MUTE]按钮使按钮点亮。
在编号A [1] – [16]按钮中，只有对应声部具有分配声音
的按钮才会点亮。
3
按所需编号A [1] – [16]按钮使对应声部静音。所
按按钮将从完全点亮变为微弱点亮。
按多个按钮可以打开/关闭多个声部。
4
按任一微弱点亮的编号A [1] – [16]按钮。所按按
钮将再次完全点亮并退出该声部的静音功能。
独奏指定声部
独奏功能与静音功能相反，让您可以立即独奏指定声部并
使所有其他声部静音。
1
按[PERFORMANCE CONTROL]按钮。
2
按[SOLO]按钮。
[SOLO]按钮点亮，表示该独奏启用。
3
按任一编号A [1] – [8] / [9] – [16]按钮。
所按按钮将点亮，且只有声部1 – 8中的对应声部才会
发出声音。（编号A [1] – [8]和[9] – [16]按钮相互作
用。）
也可以使用[PART CONTROL]按钮进行以下操作来独奏声
部。
1
按[PART CONTROL]按钮。
2
按[SOLO]按钮使按钮点亮。
在编号A [1] – [16]按钮中，只有对应声部具有分配声音
的按钮才会微弱点亮。
3
按任一编号A [1] – [16]按钮独奏对应声部。所按
按钮将从微弱点亮变为完全点亮。
按任一其他数字按钮可以更改独奏声部。
4
按[MUTE]按钮退出独奏功能。
2
1
3, 4
1
2
3
2
1
3
1
2
4
MONTAGE 使用说明书
24
速成指南 — 弹奏键盘
使用琶音功能
此功能让您只需在键盘上弹奏音符，即可触发使用当前声
部的节奏模式组、片段和乐句。
其不仅能够为您提供现场演奏时的灵感和完整的节奏片
段，还可为您提供各种音乐流派的全格式乐器伴奏声部，
用以轻松制作乐曲。
您可以将所需八个琶音类型分配到各声部并最多同时播放
八个声部的琶音。
您也可以设置琶音播放方法、音符范围、力度范围和演奏
效果，制作您自己原创的律动。
注
有关琶音的详细说明，请参见参考说明书PDF文件。
打开/关闭琶音
若要打开或关闭琶音播放，请按面板上的[ARP ON/OFF]
按钮。
改变琶音类型
通过按下编号C [1] – [8]按钮可以根据需要更改琶音类型。
1
按[PERFORMANCE CONTROL]按钮。
[PERFORMANCE CONTROL]按钮点亮，表示可使用
编号C [1] – [8]按钮选择琶音。
2
按任一编号C [1] – [8]按钮更改琶音类型。
注
有关设置琶音类型的信息，请参考第37页。
打开/关闭各声部的琶音播放
您可以如下所述打开或关闭演奏组八个声部的琶音播放。
1
按[PART CONTROL]按钮。
[PART CONTROL]按钮点亮，表示可使用编号C [1] –
[8]按钮打开/关闭各声部的琶音播放。
2
按各个编号C [1] – [8]按钮打开和关闭各声部的琶
音播放。
当琶音播放打开时，对应按钮将完全点亮，当琶音播
放关闭时，按钮将微弱点亮。
注
您也可以通过触摸画面上的[ARP ON/OFF]按钮打开/关
闭各声部的琶音播放。
2
1
2
1
MONTAGE 使用说明书
25
速成指南 — 弹奏键盘
使用动态音序器功能
强劲动态音序器功能可让您根据预先创建的音序通过操作
参数动态更改声音。
该功能根据各个音序 （如外接设备的速度、琶音或节奏）
对更改声音提供实时控制。
您可以对一个序列最多分配八个所需音序类型。
您也可以对一个声部最多设置四个对应动态音序器功能的
序列。最多八个序列可同时用于整个演奏组。
对于动态音序器功能，除了能够设置琶音播放方法之外，
还可以设置力度范围、演奏效果、幅度等，以便制作您自
己原创的律动。
注
有关动态音序器的详细说明，请参见参考说明书PDF文
件。
打开/关闭动态音序器
按前面板上的[MOTION SEQ ON/OFF]按钮可打开/关闭动
态音序器。
更改动态音序
按编号B [1] – [8]按钮可切换动态音序类型。
1
按[PERFORMANCE CONTROL]按钮。
[PERFORMANCE CONTROL]按钮点亮，表示可使用
编号B [1] – [8]按钮选择动态音序类型。
2
按编号B [1] – [8]按钮更改动态音序。
选择分配到各编号B按钮的所需动态音序类型。
注
有关动态音序编辑的详细说明，请参见参考说明书PDF
文件。
打开/关闭各声部的动态音序器
可如下打开/关闭各声部的动态音序器。
1
按[PART CONTROL]按钮。
[PART CONTROL]点亮，表示可使用编号B [1] – [8]按
钮打开/关闭各声部的动态音序器。在此情况下，可使
用对应的ELEMENT/OPERATOR [COMMON]按钮打开/
关闭通用动态音序器。
2
按编号B [1] – [8]按钮打开/关闭动态音序器。
当动态音序器打开时，对应按钮将完全点亮，当动态
音序器关闭时，对应按钮将微弱点亮。当声部的所有
序列处于关闭状态时，对应按钮指示灯将熄灭且此操
作不激活。
注
您也可以触摸屏幕上的[MS ON/OFF]执行相同操作。
若要打开/关闭通用动态音序器，请按ELEMENT/
OPERATOR [COMMON]按钮。
当动态音序器打开时，对应按钮将完全点亮，当动态
音序器关闭时，对应按钮将微弱点亮。当声部的所有
序列处于关闭状态时，对应按钮指示灯将熄灭且此操
作不激活。
注
您也可以触摸屏幕上的[MS Cmm]执行相同操作。
2
1
2
(2)
1
MONTAGE 使用说明书
26
速成指南 — 弹奏键盘
使用控制器更改声音
MONTAGE提供数量惊人的控制选项。除了传统的弯音和调制轮之外，还具有各种特有的实时控制—包括旋钮、超级旋
钮、滑杆、触摸条控制器和可分配开关按钮。
触摸条控
制器
弯音轮
调制轮
[ASSIGN 1]/[ASSIGN 2] 按钮
滑杆
旋钮
超级旋钮
MONTAGE 使用说明书
27
速成指南 — 弹奏键盘
使用旋钮更改声音
旋钮1 – 8可调节当前演奏组或声部的各个参数，如效果深度、起音/释音特点和音质等。分配到各旋钮的功能可通过旋钮功
能按钮、多声部控制按钮或分配按钮交替选择。基本上有两种方法可以控制声音：控制整个演奏组或控制指定声部。
� 对于控制整个演奏组
从演奏组播放画面将光标移至所需演奏组名称。或者打开PART [COMMON]按钮并操作旋钮1 – 8。
� 对于控制所需声部
从演奏组播放画面将光标移至所需声部名称。或者打开任一编号A [1] – [8]按钮并操作旋钮1 – 8。
1
按旋钮功能[TONE]/[EQ/FX]/[ARP/MS]按钮或旋钮指定[ASSIGN]按钮，使对应想要切换功能的按钮点亮。
1 [TONE]：切换到声音设置相关功能
2 [EQ/FX]：切换到EQ和效果设置相关功能
3 [ARP/MS]：切换到琶音和动态音序器设置相关功能
4 [ASSIGN]：切换到设计的预置功能以调出各演奏组的最佳特点
显示当前分配到旋钮1 – 8的功能和功能的参数值。
2
弹奏键盘时转动所需旋钮。
对应参数的值改变且功能/效果应用到声音。
1
2
3
4
旋钮 1
超级旋钮
旋钮 2
旋钮 3
旋钮 4
旋钮 5
旋钮 6
旋钮 7
旋钮 8
分配到旋钮 1 – 8 的功能。
功能的当前值
MONTAGE 使用说明书
28
速成指南 — 弹奏键盘
使用超级旋钮更改声音
超级旋钮可同时控制分配到旋钮1 – 8的功能的所有参数
值。将超级旋钮和动态音序器组合使用可以生成复杂声
音。
超级旋钮始终可用。使用超级旋钮前，无需按旋钮功能按
钮或旋钮指定按钮。
本节说明通过超级旋钮操作更改的参数值的检查步骤。
1
按PART [COMMON]按钮。
按钮点亮，表示可以对所有声部进行通用设置。
2
按旋钮指定[ASSIGN]按钮使按钮点亮。
显示当前分配到旋钮1 – 8的功能和参数值。
3
弹奏键盘时转动超级旋钮。
所有相关参数值同时改变且所有分配的功能应用到声
音。
注
有关旋钮分配和超级旋钮设置的详细说明，请参见参
考说明书PDF文件。
混音
每个混音最多可以包含16个声部，并且可以对每个声部创
建独立的混音。您可以调节每个声部的各个混音相关参
数：音量、声像等。
混音的基本步骤
1
触摸演奏组播放画面左侧的[Mixing]选项卡。
出现混音画面。
1 各声部的主类别
2 在3频段EQ/2频段EQ之间切换画面
3 各声部的EQ设置
4 各声部的参数值
5 更改声部1 – 16的画面
6 更改音频声部 （不显示声部9 – 16）的画面
2
按[PART CONTROL]按钮�编号A [1] – [16]按钮
选择想要调节参数值的声部。
注
通过触摸屏幕上的[Audio] （6），显示音频声部。您
可以设置与从A/D INPUT [L/MONO]/[R]插孔输入的音
频数据 （AD部分）和从[USB TO HOST]端子输入的音
频数据 （数字部分） *相关的参数。
*设备端口中设置为“Digital L/R”的音频数据
3
将光标移至各声部的参数并通过转动数据轮更改
参数值。
注
• 有关更多详细参数设置，请按混音画面中的[EDIT]按
钮打开编辑画面。
• 有关混音参数和混音编辑的详细说明，请参见参考
说明书PDF文件。
使用踏板控制器控制超级旋钮
您可以用踏板控制器 （FC7）控制超级旋钮。
1
将踏板控制器 （FC7）连接到FOOT
CONTROLLER [1]/[2]插孔。
2
将光标移至演奏组播放画面上的演奏组名
称，然后按[EDIT]按钮。
3
触摸屏幕左侧的[Control]选项卡� [Control
Number]选项卡。
4
将“Foot Ctrl 1”或“Foot Ctrl 2”设置为
“Super Knob”—具体视连接踏板控制器
（FC7）的插孔而定。
1
4
2
5
6
3
MONTAGE 使用说明书
29
速成指南 — 弹奏键盘
使用场景功能
您可以将琶音类型、动态音序器类型和声部参数值等所有
参数设置作为“场景”存储在一起。有八个场景，您可以按
[SCENE]按钮进行选择。
这对于播放单个演奏组时同时且大幅更改琶音类型和动态
音序器类型很有用。
更改场景设置
1
触摸演奏组播放画面左侧的[Scene]选项卡。
出现场景画面。
1 在场景1 – 8之间切换
2 打开/关闭各场景的功能
3 打开/关闭所有声部的动态音序器
4 当前所选场景的动态音序器类型
5 打开/关闭所有声部的琶音
6 当前所选场景的琶音类型
注
仅当在第2部分选择“Arp”和“Motion Seq”时，才会显示
第3至6部分 （请参见上图）。
2
根据需要设置场景1 – 8。
当对功能、动态音序器类型或琶音类型打开[Memory]
时，对应的功能信息将自动保存到当前所选的
[SCENE]按钮。通过按SCENE [1] – [8]按钮之一，将切
换场景1 – 8，并且恢复对各场景存储的信息。
注
您也可以从任何其他操作画面更改场景设置。要执行
该操作，请在按住[SHIFT]按钮的同时按SCENE [1] –
[8]按钮之一。场景1至8分配到各个按钮。
3
根据需要存储演奏组 （第32页）。
须知
如果您在未存储已编辑演奏组的情况下选择了另一个
演奏组或关闭电源，则对场景所作的所有编辑操作将
被清除。
1
2
4
3
6
5
MONTAGE 使用说明书
30
现场设置适用于现场演奏环境，因为可让您在所需演奏组中即时切换。只需将喜爱的演奏组归在一起，即可创建自己的现
场设置。
将演奏组注册到现场设置
按照以下说明将演奏组存储到现场设置。
须知
• 将当前正在编辑的演奏组存储到现场设置之前，请先存
储演奏组本身 （第32页）。
• 如果您在未存储已编辑演奏组的情况下选择了另一个演
奏组或关闭电源，则所作的所有编辑操作将被清除。
1
选择想要使用的演奏组。
2
当出现现场设置画面以外的任何其他画面时，请
按住[SHIFT]按钮并按[LIVE SET]。
出现现场设置画面。
3
触摸其中一个插槽并按[ENTER]按钮。当前所选
的演奏组将被注册到该插槽中。
注
使用编号A [1] – [4]和[9] – [12]按钮、编号B [1] – [4]按
钮或编号C [1] – [4]按钮，可以选择插槽。
现场设置画面
将注册的演奏组分类到现场设置
可在现场设置编辑画面上更改注册到现场设置的演奏组的
顺序。
1
显示现场设置画面时按[EDIT]按钮。
出现现场设置编辑画面。
（如果预置库/资料库的现场设置打开，将不会显示现
场设置编辑画面。）
2
选择包含想要移动的演奏组的插槽并触摸屏幕上
的[Swap]。
[Swap]点亮，既可以更改插槽。
3
选择所需目的地插槽。
原始插槽和目的地插槽相互切换。
速成指南 — 创建自己的现场设置
注册到插槽中的演奏组
空插槽
MONTAGE 使用说明书
31
速成指南 — 创建自己的现场设置
使用脚踏开关切换现场设置中存储的演奏组
您可以使用连接的脚踏开关 （FC4或FC5）切换演奏
组。此操作的设置如下。
1
将脚踏开关 （FC4或FC5）连接到FOOT
SWITCH [ASSIGNABLE]插孔。
2
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸屏
幕左侧的[Settings]选项卡� [MIDI I/O]选项
卡。
3
将“FS Assign”设置为“Live Set +”或“Live
Set -”。
选择“Live Set +”时，以正序切换演奏组。选择
“Live Set -”时，以倒序切换演奏组。
MONTAGE 使用说明书
32
本乐器具有各种针对声部、演奏组、效果和琶音的编辑画面。本章节说明如何通过组合多个声部创建原创演奏组。
演奏组编辑
“演奏组编辑”是指通过更改组成演奏组的参数创建演奏组
的过程。可以在演奏组编辑画面进行此操作。
编辑演奏组的基本操作
1
将光标移至演奏组播放画面上的演奏组名称，然
后按[EDIT]按钮。
2
触摸屏幕左侧的[General]选项卡编辑演奏组。
演奏组编辑画面
存储演奏组
编辑后，将演奏组存储到内存记忆。
按[STORE]按钮存储演奏组。
须知
• 选择另一个演奏组或关闭电源时，已编辑的演奏组将丢
失。
• 如果覆盖用户库中的演奏组，其将被永久删除。当您存
储已编辑的演奏组时，注意不要覆盖任何重要的用户演
奏组。重要数据务必保存到连接到[USB TO DEVICE]端
口的USB闪存设备。有关保存的详细说明，请参见第53
页。
注
演奏组编辑期间可以使用编号A [1] – [16]按钮选择任何所
需声部，并编辑所选声部。
1
按[STORE]按钮调出存储画面。
2
设置存储演奏组的目的地。
若要存储新编辑的演奏组，请触摸[Store As New
Performance]部分中的“+”。
注
若要覆盖之前存储的演奏组，请触摸[Overwrite
Current Perf.]或要覆盖的演奏组。
3
出现文本输入画面。输入已存储演奏组的名称。
有关输入字符的详细说明，请参见“基本操作和各个画
面”中的“命名 （输入字符） ” （第17页）。
4
选择文本输入画面上的“Done”实际执行存储操
作。
注
如果您正在覆盖之前存储的文件，步骤2之后会出现确
认画面。选择“YES”执行存储操作。
速成指南 — 编辑设置
正在存储新的演奏组
之前存储的演奏组
MONTAGE 使用说明书
33
速成指南 — 编辑设置
声部编辑
“声部编辑”是指通过更改组成声部的参数创建声部的过
程。可以在音素通用/键通用/操作器通用编辑画面和音素/
键/操作器编辑画面进行此操作。可用的实际参数因声部类
型而异。
标准声部 （AWM2）编辑
标准声部 （AWM2）（具有音调起伏的乐器声音）最多可
包含八个音素。音素是声部基本的最小单位。有两种类型
的标准声部 （AWM2）编辑画面：用于编辑所有八个音素
通用设置的音素通用编辑画面，和用于编辑单个音素的音
素编辑画面。
标准声部 （FM-X）编辑
标准声部 （FM-X）（分配的FM-X声音）最多可包含八个
操作器。有两种类型的标准声部 （FM-X）编辑画面：用
于编辑所有八个操作器通用设置的操作器通用编辑画面，
和用于编辑单个操作器的操作器编辑画面。
鼓声部编辑
有两种类型的鼓声部编辑画面：用于编辑应用到所有鼓钥
匙的设置的键通用编辑画面，和用于编辑单个键的琴键编
辑画面。
声部编辑的基本操作
1
将光标移至想要在演奏组播放画面上编辑的声
部，然后按[EDIT]按钮。
2
确保ELEMENT/OPERATOR [COMMON]按钮打
开，然后触摸屏幕左侧的[Part Settings]选项卡
� [General]选项卡编辑所需声部。
� 对于标准声部 （AWM2）
对于音素通用编辑，按ELEMENT/OPERATOR
[COMMON]按钮。
对于音素编辑，从编号B [1] – [8]按钮中按要编辑音素
的对应数字按钮。
� 对于鼓声部
对于键通用编辑，按ELEMENT/OPERATOR
[COMMON]按钮。
对于键编辑，按要编辑鼓声部 （BD、 SD等）对应的
编号B [1] – [8]按钮。
使用编号B [1] – [8]按钮可以切换各个乐器声音 （分配
到C1至C#2）的键。若要选择分配到C1至C#2的键以
外的键，请打开画面上的“Keyboard Select”并弹奏分
配到要编辑键的音符。
� 对于标准声部 （FM-X）
对于操作器通用编辑，按ELEMENT/OPERATOR
[COMMON]按钮。
对于操作器编辑，从编号B [1] – [8]按钮中按要编辑操
作器的对应数字按钮。
注
有关声部参数的详细说明，请参见参考说明书PDF文
件。
通过将各个参数 （效果、 EG等）应用到乐器声音的
波形创建音素。本乐器的标准声部 （AWM2）最多包
含八个音素。
FM-X的缩写“FM”代表“频率调制”，是使用一个波形的
频率调制另一个波形从而产生全新波形的特殊音源系
统。通过MONTAGE的八个“操作器”产生波形。产生
基本波形的操作器是“载波”，调制这些波形的操作器
是“调制器”。这八个操作器均可用作载波或调制器。
通过更改操作器组合的方式并控制电平和包络等其他
参数调制，能够以高度复杂的方式生成层次丰富的声
音。
载波
要调制的波形
声音输出
调制器
已调制的波形
正在调制的
波形
当调制器的音量增加时，载
波波形将改变。
* 当音量为 0 时，载波波形不
受影响。
鼓声部主要是分配到单个键的打击乐/鼓声音。通过更
改分配的声音类型以及调节音高和EQ，可以创建各
个鼓声部。
本乐器的鼓声部最多包含73键。
MONTAGE 使用说明书
34
速成指南 — 编辑设置
� 音素通用编辑画面
画面结构与键/操作器通用编辑画面相同。
� 音素编辑画面
画面结构与键/操作器编辑画面相同。
3
根据需要存储演奏组。
注
编辑声部期间可以通过按PART [COMMON]按钮选择
任一所需演奏组，并编辑所选演奏组。
声部效果编辑
本乐器具有各种类型的效果，可在键盘演奏的所选声部中
加入变化和混响。只需更改应用到预置声部的效果类型，
即可立刻出现不同声音。以下说明介绍如何设置应用到声
部的效果类型和相关参数，然后将设置作为用户演奏组存
储。
1
将光标移至演奏组播放画面上要编辑的声部，然
后按[EDIT]按钮。
2
按ELEMENT/OPERATOR [COMMON]按钮。
3
触摸屏幕左侧的[Effect]选项卡� [Routing]选项
卡。
出现用于音素通用编辑的效果画面。
1 各音素/键的输出
2 插入效果A的类别
3 插入效果A的类型
4 插入效果A的预置
5 插入效果A和B之间的连接方法
6 侧链/调制器的选择
4
设置各音素/键的输出 （1）。
5
选择对应插入效果A的参数 （效果类别 （2）、
效果类型 （3）和效果预置 （4））。
6
设置插入效果A和B之间的连接方法 （5）。
7
设置插入效果B的侧链/调制器 （6）。
注
侧链/调制器使用来自一个音轨的输出来控制不同音轨
中的效果。您可以指定用于激活功能的效果类型，使
非所选声部的输入信号或音频输入信号能够控制指定
效果。
视效果类型而定，此触发称为“侧链”或“调制器”。
表示音素通用编辑画面激活。
在音素通用编辑和音素编辑之间切换。
表示音素编辑画面激活。
2
3
1
5
4
6
MONTAGE 使用说明书
35
速成指南 — 编辑设置
8
触摸屏幕左侧的[Ins A]选项卡。
出现用于编辑步骤4中所选效果参数的画面。
9
根据需要设置参数。
尝试通过精确编辑各效果类型的参数来缩小所需声音
的范围。
10
使用相同操作编辑插入效果B。
11
根据需要存储演奏组。
声部如何分配到演奏组
默认情况下 （出厂时），预置库中提供演奏组的各个类
型。对于某些演奏组，由于非常复杂，用户可能无法立即
明白如何弹奏或使用。在本节，您将了解演奏组创建的典
型方式，从而更好地理解如何弹奏和使用。本节包含典型
的四个声部分配。
此方法可让您通过按任意音符同时弹奏多个 （两个或更
多）声部。
例如：通过合并两个相似声部 （如两个不同的弦乐声部，
每个声部的起音速度不同）创建更加浑厚的声音。
此方法可让您用左手和右手弹奏不同的声部。通过如下所
示分别将弦乐声部分配到较低范围并将笛管分配到较高范
围，您可以用左手弹奏弦乐伴奏，同时用右手弹奏笛管旋
律。
此方法可让您根据演奏力量 （力度）触发不同声部。在以
下示例中，以低力度弹奏音符将触发起音速度慢的弦乐声
音。以中等力度弹奏音符将触发起音速度快的弦乐声音。
以高力度弹奏音符将触发管弦乐齐奏。
比较功能
比较功能可在刚编辑的声音和其原始、未编辑状态之
间切换，以便您试听编辑对声音的影响。
显示编辑画面时按[EDIT]按钮，使[EDIT]按钮闪烁。
在此状态下，编辑之前的声音设置将暂时恢复，以便
比较。再次按[EDIT]按钮可以返回原始状态。
演奏组结构
层
演奏组结构
按照音符范围分割
演奏组结构
按照力度范围分割
C1
C2
C3
C4
C5
C6
起音速度快的弦乐
起音速度慢的弦乐
声部 2
声部 1
C1
C2
C3
C4
C5
C6
声部 2
声部 1
弦乐
笛管
C1
C2
C3
C4
C5
C6
管弦乐齐奏
起音速度快的弦乐
起音速度慢的弦乐
声部 3
声部 2
声部 1
力度
MONTAGE 使用说明书
36
速成指南 — 编辑设置
使用此方法，可以自己弹奏一个频段的所有声部。此类型
的演奏组也使用分配到单个声部的不同琶音类型，使其更
容易听起来像全频段。在以下示例中，即使释音，鼓组模
板 （通过琶音）也将无限播放，并且将通过左手演奏组播
放贝司声部 （通过琶音），而通过右手演奏组播放吉他伴
奏 （通过琶音）或钢琴琶音。此外，您可以通过按任一编
号C [1] – [8]按钮更改各声部的琶音类型分配。
使用或组合上述四种方法可让您创建丰富多样的演奏组。
默认情况下，已通过以上方法创建了预置库中存储的许多
演奏组。尝试各种演奏组并了解适用于各个演奏组的方
法。
通过合并声部创建演奏组
在预置库中查看预编程的演奏组之后，尝试创建自己的原
创演奏组。在本节中，我们将通过合并两个声部创建演奏
组。
选择演奏组
为进行演示，我们将钢琴声音分配到声部1。
1
将光标移至演奏组播放画面上声部1的声部名称，
并在按住[SHIFT]按钮的同时按[CATEGORY
SEARCH]按钮。
出现声部分类查找画面。
2
从演奏组列表中选择[Full Concert Grand]。
3
按[EXIT]按钮。
同时弹奏数个声部 （层）
尝试通过将喜爱的声部分配到声部2组合两个声部。
1
将光标移至演奏组播放画面上声部2的声部名称，
并在按住[SHIFT]按钮的同时按[CATEGORY
SEARCH]按钮选择所需声音。
2
弹奏键盘。
声部1 （钢琴）和声部2 （以上已选择的声音）在一层
中同时响起。
3
按[EXIT]按钮。
接下来，让我们用左手和右手弹奏不同声部。
演奏组结构
使用琶音
C1
C2
C3
C4
C5
C6
声部 3
声部 4
声部 1
具有琶音的吉他
具有琶音的钢琴
具有琶音的贝司
琶音保持设置为 ON 的鼓
声部 2
MONTAGE 使用说明书
37
速成指南 — 编辑设置
分割
音符范围在键盘低部时将一个声部分配到声部1，音符范
围在键盘高部时将另一个声部分配到声部2，如此即可用
左手和右手弹奏不同的声部。
1 音高下限 （该声部范围的最低音符）
2 音高上限 （该声部范围的最高音符）
1
触摸声部1的音高上限 （2）或将光标移至2并
按[ENTER]按钮。
2
触摸屏幕左侧的[Keyboard]菜单将其打开。
3
按对应键设置声部1的最高音符。
声部1范围部分中的音符编号改变。
4
触摸声部2的音高下限 （1）或将光标移至1并
按[ENTER]按钮。
5
按对应键设置声部2的最低音符。
声部2范围部分中的音符编号改变。
6
触摸屏幕左侧的[Keyboard]菜单将其关闭。
7
弹奏键盘。
用左手弹奏的音符发出钢琴声部 （声部1）的声音，而
用右手弹奏的音符发出所选的其他声部 （声部2）的声
音。
8
打开[PART CONTROL]按钮并使用控制滑杆1和
2调节声部1和2的音量设置。
将分割声部的音符范围更改为低一个八度
将声部2的音符范围更改为低一个八度。
1
将光标移至声部2并按[EDIT]按钮进行声部编辑。
2
触摸屏幕左侧的[Part setting]选项卡� [Pitch]选
项卡。
3
选择“Note Shift”调节音高。
以半音为单位切换音高。设置“-12”可使音符范围低一
个八度。
4
弹奏键盘。
更改各声部的琶音设置
尝试更改各声部的琶音设置。您可以将最适合所需音乐风
格的节奏或伴奏模式组分配到演奏组。
1
将光标移至声部1并按[EDIT]按钮调出音素通用编
辑画面。
2
触摸屏幕左侧的[Arpeggio]选项卡� [Common]
选项卡 （画面顶部附近）。
出现用于设置所有琶音类型通用琶音参数的画面。
请注意，琶音保持参数和琶音类型选择均有用。当此
参数设置为“on”时，即使释音，也会持续琶音播放。当
鼓声音分配到声部，并且无论是否保持音符均要持续
播放琶音 （节奏模板）时，此参数应设置为“on”。
1
2
声部 1：钢琴声部
声部 2：其他声部
音高切换
MONTAGE 使用说明书
38
速成指南 — 编辑设置
3
触摸[Individual]选项卡调出各琶音类型的设置画
面。
4
触摸琶音类型并选择屏幕左侧的[Search]菜单。
（或者，您可以按[CATEGORY SEARCH]按
钮。）
类别决定乐器类型，而子类别决定音乐类型。
继续操作并根据需要以相同的方法分配其他琶音类型。
5
根据需要存储演奏组。
[Common] 选项卡
琶音类型的设置
MONTAGE 使用说明书
39
您可以将MIDI数据作为乐曲录制在本乐器上或将演奏组 （音频数据）录制到插入MONTAGE的USB闪存设备。
术语
乐曲
本乐器上的乐曲与MIDI音序器上的乐器实际是相同的，并
且在录制数据结束时播放自动停止。 MONTAGE最多可以
存储64首乐曲。
音轨
这是存储音乐演奏组 （由MIDI事件组成）的音序器上的存
储位置。 MONTAGE提供16个音轨，与16个混音声部对
应。
实时录制
当随节拍器弹奏时，本乐器录制演奏组数据。实时录制有
三个可用方法：替换、叠加、切入/切出。
• 替换可让您用新数据覆盖已录制的音轨，删除之前录制
的数据。
• 叠加可让您将更多数据添加到已包含数据的音轨—换句
话说就是将新的音符录制在之前音符之上。
• 切入/切出可让您有选择性地重新录制音轨的指定部分。
MIDI录音
本乐器具有用于将键盘演奏组录制为MIDI数据的演奏组录
制器 （内置多音轨音序器）。此功能可让您立即存储浮现
于脑海的乐句。您可以使用DAW创建完整复杂的多乐器编
曲以及完整的乐曲。
录制到音轨
在本节中，您将了解如何通过将声部录制到音轨1来录制
键盘演奏。但是，首先需要设置用于录制的MONTAGE。
1
触摸演奏组播放画面左侧的[Play/Rec]选项卡。
出现录制画面。
2
触摸屏幕左侧的[MIDI]选项卡。
3
按[I] （录音）按钮。
出现录音设置画面。
注
或者，您只需按演奏组画面中的[I] （录音）按钮，可
立即执行步骤1 – 3。
1 乐曲名称
2 当前所选的演奏组名称
3 拍号 （表头）
4 位置 （录制/播放的起始位置）
5 量化
6 对应整个音序的位置
7 整个音序的录制时间
8 各音轨播放打开/关闭
4
在录音设置画面上设置以下参数。
4-1 将光标移至拍号 （表头）（3），然后设置值。对于
本示例，将其设置为“4/4”。
4-2 在录音量化中将量化设置为“240 (8th note)” （5）。
此方便的功能可让您在录音时实时自动量化音符
（或“整理”其时间）。量化将音符事件的时间分配到
最近的节拍。通常，应设置音符中的最小音符值
（如果从乐谱弹奏时）。
5
完成录制设置后，按[R] （播放）按钮开始录
音。
按[R] （播放）按钮，然后在计时后开始实际录制。
6
弹奏结束后，按[J] （停止）按钮停止录制。
如果弹错音符，请按[J] （停止）按钮，然后重试录
制。
录制和播放
1
3
4
7
5
6
8
2
MONTAGE 使用说明书
40
录制和播放
以节拍录制
按照下列步骤在MIDI录音期间使用节拍。
1
按[UTILITY]按钮并触摸屏幕上的[Tempo
Settings]调出速度设置画面。将“Mode”设置为
“Rec”。
注
设置为“Rec/Play”时，节拍在MIDI录音和播放期间发
出声音。设置为“Always”时，节拍始终发出声音。
重新录制乐曲的指定部分 （切入/切出）
使用切入/切出录制方法仅录制音轨的指定部分。如果
设置起点 （切入）和终点 （切出），然后从乐曲的开
头开始录制，将仅在切入和切出点之间进行实际录
制。在以下八小节示例中，仅重新录制第三至第五小
节。
注
请注意，切入/切出方法始终替换 （破坏）指定部分
的原始数据。
若要在上述情况中执行切入/切出录制，请预先在录音
设置画面上设置以下参数。
1 “Record Type”：“punch”
2 切入：003:01
从该点关闭录制音轨的播放，且键盘演奏将被录
制到音轨。
1
2
3
4
5
6
7
8
1
2
3
4
5
6
7
8
重新录制之前
录制开始
录制停止
切入点
切出点
重新录制之后
新录制的数据
3 切出：006:01
在该点结束录制，且开始正常播放录制音轨。
取消最近录制 （撤销/恢复）
撤销作业将取消在最近录制片段中所做的更改，并将
数据恢复为其之前状态。恢复只有在使用撤销后才能
使用，可让您恢复撤销之前所做的更改。
1 撤销 （如果未进行录制，此画面不可用。）
触摸[Undo]时，画面提示您进行确认。选择撤销
将取消之前的录制。
2 恢复 （如果未进行撤销操作，此画面不可用。）
触摸[Redo]时，画面提示您进行确认。选择恢复
将恢复所做的更改。
2
3
1
1
2
MONTAGE 使用说明书
41
录制和播放
播放乐曲
在本节中，您将了解如何在播放录制的乐曲时使用方便的
静音/独奏功能。
乐曲播放
1
按[R] （播放）按钮开始播放乐曲。
注
若要调节乐曲的音量，请使用[MASTER VOLUME]滑
杆。
2
按[J] （停止）按钮停止乐曲。
调节各声部的音量
您可以使用面板滑杆调节八个声部每一个的音量。
当前选择音轨1 – 8之一时，八个滑杆用于调节声部1 – 8的
音量。选择音轨9 – 16之一时，滑杆用于调节声部9 – 16的
音量。打开[PART CONTROL]按钮并在编号A [9] – [16]按
钮之间按所需数字按钮，可以选择音轨。
除了滑杆之外，旋钮1 – 8可用于实时影响乐曲播放的声部
设置。有关详细说明，请参见参考说明书PDF文件。
将您的演奏录制为音频
您在MONTAGE上的演奏可作为WAV格式 （44.1-kHz，
24位，立体声）音频文件录制到USB闪存设备。录制电平
固定，最多可以持续录制74分钟 （假定USB存储设备可用
存储空间充足）。
须知
录制、播放期间或正在保存录制的音频文件时，切勿关闭
MONTAGE或所选存储设备。上述时间关闭这两个设备可
能导致无法继续访问存储设备。
1
将USB闪存设备连接到MONTAGE的[USB TO
DEVICE]端口。
2
触摸演奏组播放画面左侧的[Play/Rec]选项卡。
出现录制画面。
3
触摸屏幕左侧的[Audio]选项卡。
4
按[I] （录音）按钮设置音频录音。
出现录音设置画面。
1 播放位置
2 整个音频数据中的当前播放位置
3 可用录制时间
4 电平表
5 触发电平
5
设置所需触发电平 （5）。
如果将触发电平设置为“manual”，只要按[R] （播放）
按钮，即开始录制。或者，如果设置1和127之间的
值，只要播放音量超过该电平，将自动开始录制。此
处设置的电平将在电平表 （4）中以蓝色的三角形表
示。为获得最佳结果，请尽量将此参数设置地很低以
捕获整个信号，但又不能过低而录制不需要的噪音。
停止
播放
[PART CONTROL] 按钮
编号 A [9] – [16] 按钮
2
4
3
5
1
MONTAGE 使用说明书
42
录制和播放
6
按[R] （播放）按钮。
如果已将触发电平设置为“manual”，按[R] （播放）
按钮之后，将立即开始录制。录制时， [I] （录音）按
钮将以红色点亮，而[R] （播放）按钮将以绿色点亮。
如果已设置1和127之间的值作为触发电平，只要播放
音量超过该电平，将自动开始录制。
7
弹奏键盘。
如果将触发电平设置为1和127之间的值，只要播放音
量超过该电平，将自动开始录制。
8
弹奏结束后，按[J] （停止）按钮。
录制的音频文件将被保存在所选设备中。
播放音频文件
如下所述， MONTAGE可以播放来自USB闪存设备的音频
文件 （.wav），无论其由乐器本身创建，还是来自其他
源。
1
将USB闪存设备连接到MONTAGE的[USB TO
DEVICE]端口。
2
触摸演奏组画面左侧的[Play/Rec]选项卡�
[Audio]选项卡。
3
触摸“Audio Name”，然后选择屏幕左侧的
[Load]菜单。
4
选择源USB闪存设备和文件夹。
5
选择USB闪存设备上的所需文件 （.wav）执行加
载操作。
1 音频名称
2 音频音量
3 音频长度
6
按[R] （播放）按钮。
音频文件将开始播放。
7
将光标移至“Audio Volume” （2），然后使用数
据轮调节播放音量。
8
按[J] （停止）按钮停止播放。
注
请记住，音频播放期间，您也可以在键盘上弹奏所选
的演奏组。
2
3
1
MONTAGE 使用说明书
43
主控键盘功能最多可让您在每个演奏组中分配八个独立的区域，用作主控键盘控制器。
您可以通过与现场设置组合，随时立即调出用于控制外接MIDI设备的设置。因此，现场演奏时，您可以按顺序更改并控制
外接MIDI音源。
进行用作主控键盘的设置—区域
将MONTAGE用作主控键盘时，最多可以将键盘分为八个
独立的区 （称为“区域”）。不同的MIDI通道以及旋钮和控
制滑杆的不同功能可分配到各个区域。由此通过一个键盘
即可同时控制内置复合音色音源的多个声部，或在多个不
同通道上控制外接MIDI乐器的演奏组，以及本合成器自身
的内置演奏组—可让您使用MONTAGE有效进行多个键盘
的工作。您可以设置八个区域相关的参数并存储设置。
首先，通过激活区域设置将MONTAGE设置为主控键盘。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面。
2
触摸屏幕左侧的[Settings]选项卡� [Advanced]
选项卡。
3
触摸[Zone Master]将其打开。
4
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
接下来，根据主控键盘 （区域）对各个演奏组进行设置。
1
按[PERFORMANCE]按钮调出演奏组播放画面。
2
将光标移至当前所选演奏组的所需声部并按
[EDIT]按钮编辑该声部。
3
触摸屏幕左侧的[Part Settings]选项卡� [Zone
Settings]选项卡。
4
触摸[Zone]将其打开。
5
设置区域相关参数，如MIDI发送通道和音高限
制。
6
触摸[Zone Transmit]选项卡根据需要设置发送开
关。
完成这些设置后，按[STORE]按钮存储演奏组。
有关区域设置的详细说明，请参见参考说明书PDF文件。
用作主控键盘
MONTAGE 使用说明书
44
随着A/D INPUT [L/MONO]/[R]插孔
输入的声音弹奏键盘
您可以将A/D输入声 （如您通过麦克风、 CD播放机或合成
器的声音）作为音频输入声部进行分配。音量、声像和效
果等各个参数可设置到此声部，且声音与键盘演奏的声音
一起输出。
1
确保关闭本乐器的电源并将A/D INPUT [GAIN]旋
钮设置到最小。
2
将音频设备或麦克风连接到后面板上的A/D
INPUT [L/MONO]/[R]插孔。
注
推荐标准动圈话筒。（本乐器不支持幻象供电的电容麦
克风。）
3
打开连接的音频设备，然后打开MONTAGE。
4
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸屏幕左
侧的[Settings]选项卡� [Audio I/O]选项卡。
5
根据连接到A/D INPUT [L/MONO]/[R]插孔的各
个设备设置“Mic/Line”参数。
连接麦克风等低输出电平的设备时，将此参数设置为
“Mic”。连接高输出电平的设备 （如合成器键盘、 CD
播放机、便携式音乐播放器）时，将此参数设置为
“Line”。
6
按A/D INPUT [ON/OFF]按钮使其指示灯点亮。
此设置启用要从连接的音频设备输入的音频信号。
7
使用[GAIN]旋钮调节输入电平。
注
使用[GAIN]旋钮调节输入电平，使PEAK LED仅在输入
声最响时短暂点亮。
8
按[PERFORMANCE]按钮，然后选择所需演奏
组。
当您对着麦克风唱歌或播放音频设备时，弹奏键盘。
连接麦克风或音频设备
A/D INPUT
[R]
A/D INPUT
[L /MONO]
L
R
立体声音频设备 （CD 播放机等）
A/D INPUT
[L/MONO]
麦克风
MONTAGE 使用说明书
45
您可以在工具画面设置各个参数。特别是可以通过触摸[Settings]选项卡设置应用到本乐器整个系统的参数。一旦按[EXIT]
按钮返回原始画面，即会激活您在工具画面所做的更改。本节说明与整个系统设置相关的一些有用功能。
设置自动开机任务
您可以决定打开电源时自动调出哪个画面：现场设置画面
还是演奏组播放画面。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [System]选项卡。
2
在[Power on Mode]中，选择“Live Set” （现场
设置画面）或“Perform” （演奏组播放画面）作
为启动画面。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
设置按钮指示灯表现
您可以控制按钮指示灯的变暗。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [System]选项卡。
2
将“Half Glow”设置为“Off”、 “1/4”或“1/2”。
选择“Off”时，变暗功能关闭。
选择“1/4”时，微弱点亮状态下的按钮亮度降低为完全
点亮状态的25%。此亮度水平适合舞台等黑暗环境。
选择“1/2”时，微弱点亮状态下的按钮亮度降低为完全
点亮状态的50%。此亮度水平适合难以分辨按钮是微
弱点亮还是熄灭的明亮环境 （如室外）。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
打开/关闭各种功能
您可以通过触摸工具画面上的[System]选项卡设置各种功
能。
打开/关闭动画
您可以如下打开/关闭画面转换的动画。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [System]选项卡。
2
在“Animation”中选择“ON”或“OFF”打开或关闭
动画。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
打开/关闭画面模糊效果
选择任一画面时，之前选择的画面变模糊。您可以如下打
开/关闭此功能。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [System]选项卡。
2
将“Blur”设置为“ON”或“OFF”打开或关闭模糊效
果。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
进行总体系统设定
MONTAGE 使用说明书
46
进行总体系统设定
打开/关闭提示音
您可以如下打开/关闭提示音 （确认操作、菜单/参数选择
等）。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [System]选项卡。
2
将“Beep”设置为“ON”或“OFF”打开或关闭提示
音。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
打开/关闭超级旋钮的闪烁
在默认设置中，超级旋钮以当前节拍闪烁。您可以如下打
开/关闭此闪烁。
当此功能关闭时，超级旋钮保持持续点亮。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [System]选项卡。
2
在“Knob Flash”中选择“ON”或“OFF”打开或关
闭闪烁。
触摸面板校正
如果触摸面板偶尔不响应或响应不稳定，可能需要校正触
摸面板。
1
按住[UTILITY]按钮并按PART [COMMON]按钮。
出现工具画面，已选择[Calibrate Touch Panel]。
2
按[ENTER]按钮。
3
出现白色方格。触摸方格校正触摸面板，并继续
触摸后续白色方格直至操作完成。
注
或者，您可以触摸[UTILITY] � [Settings] � [System]
调出系统设置画面并触摸[Calibrate Touch Panel]。
更改主音调
您可以调节MONTAGE的调音。进行合奏时此功能很有
用，可以配合其他无法轻易调音的乐器 （如钢琴）的音
高。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [Sound]选项卡。
2
选择“Tune”并使用数据轮更改参数。
在此示例中，我们将值从“440 Hz”更改为“442 Hz”。由
于调音参数以音分 （1音分=半音的1/100）为单位进
行调节，右侧显示以赫兹为单位的对应值。转动数据
轮将值更改为“+8.0”。根据需要使用调谐器进行更加精
确的调音。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
调音
MONTAGE 使用说明书
47
进行总体系统设定
更改力度曲线
这五条曲线决定如何根据您在键盘上演奏音符的力度 （力
量）来生成并传送实际的力度。画面中显示的图形表示力
度响应曲线。（横线表示接收到的力度值 （弹奏力度），
而竖线表示传送到内部/外部音源的实际力度值。）
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸
[Settings]选项卡� [Sound]选项卡。
2
从画面左侧的弹出菜单中选择“Velocity Curve”
并根据需要更改曲线设置。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
Normal
该线性“曲线”在键盘弹奏力量 （力度）
与实际声音变化间产生一对一的对应
关系。
Soft
该曲线则增加响应，特别是对于较低
的力度。
Hard
该曲线则增加响应，特别是对于较高
的力度。
Wide
该曲线可增强您的弹奏力度，使得较
柔和的弹奏产生较低的力度，而较用
力的弹奏相应产生较大的力度。因此，
您可以使用此设置扩大动态范围。
Fixed
此设置可使声音变化量 （在以下固定
力度中设置）在任何弹奏力度下都保
持一致。
力度曲线
当力度曲线的参数设置为“Fixed”时
您弹奏音符的力度固定为此处设置值。
设置本地控制打开/关闭
本地控制通常设置为打开；但是在某些情况下 （与计
算机和音序器程序配合使用时），您可能想要将其关
闭，使键盘不弹奏内置声部，但在键盘上弹奏音符
时，仍通过MIDI OUT端口传送合适的MIDI信息。此
外，在本乐器中正确处理输入的MIDI信息。
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面并触摸屏幕左
侧的[Settings]选项卡� [MIDI I/O]选项卡。
2
将“Local Control”设置为“ON”或“OFF”。
3
按[EXIT]按钮。
将存储设置并返回前一画面。
设置固定力度值
本地控制
MONTAGE 使用说明书
48
通过标准MIDI线缆 （另售），您可以连接外接MIDI乐器并从MONTAGE进行控制。同样，您可以使用外接MIDI设备 （如键
盘或音序器）控制MONTAGE上的声音。以下是几种不同的MIDI连接示例，使用与您的预期设置最接近的一种方法。
注
可使用内置接口、 MIDI端口或[USB TO HOST]端口进行MIDI数据的发送/接收；但是，无法同时使用。按[UTILITY]按钮�
[Settings]选项卡� [MIDI I/O]选项卡选择要用于MIDI数据传输的端口。当您使用本章节中的说明时，请将“MIDI IN/OUT”设
置为“MIDI”，因为此处的连接示例使用MIDI。
从外接MIDI键盘或合成器控制
MONTAGE
使用外接键盘或合成器远程选择和弹奏MONTAGE的演奏
组。
从MONTAGE控制外接MIDI键盘或合
成器
此连接可通过弹奏MONTAGE或从MONTAGE播放乐曲来
使外接MIDI音源 （合成器、音源模块等）发声。当您想要
使其它乐器与MONTAGE一起发声时，请使用此连接。
连接外接MIDI乐器
MIDI发送和接收通道
请务必使外接MIDI乐器的MIDI发送通道与MONTAGE
的MIDI接收通道相匹配。关于设置外接MIDI乐器
MIDI发送通道的详细信息，请参见该乐器的使用说明
书。 MONTAGE各MIDI接收通道编号对应各声部编
号，如通道1对应声部1，通道2对应声部2等。
MIDI [IN]
MIDI [OUT]
MONTAGE
外接 MIDI 键盘、合成器等
通过MIDI通道分割MONTAGE和外接音源之间
的声音
使用上述连接示例，您可以弹奏两种乐器并使其分别
发出不同声部的声音—例如，当乐曲播放MONTAGE
的声音时使键盘演奏发出外接乐器的声音。若要使用
此功能，必须将MONTAGE的发送通道和外接音源的
接收通道设置为相同的通道编号。 MONTAGE各MIDI
发送通道编号对应各声部编号，如通道1对应声部1，
或通道2对应声部2。但是，您可以通过以下步骤选择
所需发送通道。
按[UTILITY] � [Settings] � [Advanced]，然后将
“Zone Master”设置为“ON”。若要编辑声部，请触摸
[Part Settings] � [Zone Settings]调出区域设置画
面。检查“Zone Transmit”中的MIDI发送通道，如有必
要，请更改此参数。当您只想让外接音源发声时，请
调低MONTAGE的主音量，或通过以下操作将“Local
Control”设置为“off”：[UTILITY] � [Settings] �
[MIDI I/O]调出MIDI设置画面，然后将“Local Control”
设置为“off”。关于如何设置外接MIDI乐器MIDI接收通
道的信息，请参见该MIDI乐器的使用说明书。
MIDI [OUT]
MIDI [IN]
MONTAGE
外接 MIDI 音源，如 MOTIF-RACK XS
MONTAGE 使用说明书
49
通过将MONTAGE连接到计算机，可以使用计算机上的DAW或音序软件制作您原创的乐曲。
注
缩写DAW （数字音频工作站）指的是用于录音、编辑和混合音频及MIDI数据的音乐软件。主要的DAW应用程序为
Cubase、 Logic、 Ableton Live和ProTools。
连接计算机
将MONTAGE连接到计算机时，需要使用USB线缆和
Yamaha Steinberg USB Driver。请按照下列说明进行操
作。请注意，通过USB线缆可传送音频数据和MIDI数据。
1
请从我们的网站下载最新Yamaha Steinberg
USB Driver。
单击Download按钮之后，对压缩文件进行解压缩。
http://download.yamaha.com/
注
• 在以上网站上也可找到有关系统要求的信息。
• Yamaha Steinberg USB Driver可能会修订及更新，
恕不另行通知。请务必在上述网站查看和下载最新
版本。
2
将Yamaha Steinberg USB Driver安装到计算
机。
有关安装的说明，请参见下载的文件包中附带的在线
安装指南。将本乐器连接到计算机时，请如下所示将
USB线缆连接到本乐器的[USB TO HOST]端口和计算
机的USB端口。
3
按[UTILITY]按钮调出工具画面。
4
触摸画面左侧的[Settings]选项卡� [MIDI I/O]选
项卡。
5
将“MIDI IN/OUT”设置为“USB”。
确认本乐器的[USB TO HOST]端口已启用。
6
根据个人偏好进行音频数据的输入和输出设置。
可以从[UTILITY] � [Settings] � [Audio I/O]进行更
改。
使用快速设置功能更改音频和MIDI数据相关参数，调
出专门编程的预置即可对计算机/音序器相关的不同应
用程序快速重新配置MONTAGE。
要执行该操作，请触摸画面左侧的[Settings]选项卡�
[Quick Setup]选项卡调出快速设置画面。
触摸[Store Current Settings]可以将所需设置存储到任
意1至3快速设置。
注
有关快速设置功能进行设置的可用参数的详细信息，
请参见参考说明书PDF文件。
使用连接的计算机
USB 端口
[USB TO HOST] 端口
USB 线缆
后面板
快速设置 1 至 3
MONTAGE 使用说明书
50
使用连接的计算机
使用[USB TO HOST]端口时的注意事项
将计算机连接至[USB TO HOST]端口时，请务必遵循
以下要点。否则会有计算机死机和数据损坏或丢失的
危险。
如果计算机或本乐器死机，重新启动应用程序软件或
计算机操作系统，或者关闭本乐器电源再打开。
须知
• 请使用AB型USB线缆。
• 将计算机连接到[USB TO HOST]端口之前，请退
出计算机的任何节能模式 （例如暂停、睡眠、待
机）。
• 在接通本乐器电源之前，请将计算机连接到[USB
TO HOST]端口。
• 在接通或切断本乐器电源或者从[USB TO HOST]
端口插拔USB线缆之前，请执行以下内容。
- 关闭计算机上任何打开的应用程序软件。
- 确认未从本乐器传送数据。（仅当在键盘弹奏音
符或播放乐曲时有数据传输。）
• 当计算机与本乐器相连时，执行下列操作时中间应
至少等待6秒钟：（1）关闭本乐器电源然后再次打
开时，或者 （2）交替连接/断开USB线缆时。
MIDI通道和MIDI端口
MIDI数据被分配到16个通道中的一个，本合成器能通
过16个MIDI通道同时演奏16个独立声部。但是，使
用另外的MIDI“端口” （每个端口支持16个通道）可打
破16通道的限制。一根MIDI电缆的标准为可以最多同
时使用16通道处理数据，而USB连接可以处理更多的
数据—这就有赖于MIDI端口的使用。每个MIDI端口可
以调用16个通道， USB连接最多允许8个端口的使
用，结果是：可以在计算机上使用最多128个通道
（8个端口 x 16个通道）。
使用USB线缆将本乐器连接到计算机时， MIDI端口的
定义如下：
端口1
本乐器上的音源模块只能识别和使用此端口。当将
MONTAGE用作外接MIDI乐器或计算机的音源弹奏
时，您应在相连的MIDI设备或计算机上将MIDI端口设
定为1。
端口3
此端口用作MIDI Thru端口。通过[USB TO HOST]端
口在端口3接收到的MIDI数据将通过MIDI [OUT]端口
再次传送到外接MIDI设备。
通过MIDI [IN]端口在端口3接收到的MIDI数据将通过
[USB TO HOST]端口再次传送到外接设备 （计算机
等）。使用USB连接时，请确定要匹配MIDI发送端口
和MIDI接收端口，以及匹配MIDI发送通道和MIDI接
收通道。请务必根据上述信息设定与本乐器相连的外
接设备的MIDI端口。
音频通道
MONTAGE的音频信号可输出到[USB TO HOST]端口
和OUTPUT [L/MONO]/[R]插孔。
在连接计算机时，请使用[USB TO HOST]端口。在此
情况下，当采样频率为44.1 kHz时，最多可使用32个
音频通道 （16个立体声通道），当采样频率在
44.1 kHz和192 kHz之间时，最多可使用8个音频通道
（4个立体声通道）。如下进行输出至通道分配：
[EDIT] � [Part Settings] �[General]画面中的“Part
Output”。
MONTAGE的音频信号可从[USB TO HOST]端口和A/
D INPUT [L/MONO]/[R]插孔输入。
最多可将6个通道 （3个立体声通道）的音频输入到
[USB TO HOST]端口。在混音画面或演奏组编辑画面
中设置输出电平。信号输出到OUTPUT [L/MONO]/
[R]插孔 （2个通道）。此外，最多2个音频通道 （1个
立体声通道）可输入到A/D INPUT [L/MONO]/[R]插
孔。信号发送到MONTAGE的A/D输入部分。有关更
多详细说明，请参见参考说明书PDF文件。
MONTAGE 使用说明书
51
使用连接的计算机
使用计算机制作乐曲
通过将MONTAGE与MONTAGE相连计算机上的DAW软件
组合使用，您可充分利用以下功能及应用。
• 将MONTAGE演奏的MIDI录音和音频录音录制到DAW软
件。
• 使用MONTAGE音源从DAW软件播放乐曲。
本章节中概述了在连接完成 （第49页）后将计算机上的
DAW软件与MONTAGE组合使用的方法。
将您在MONTAGE上的演奏作为MIDI数据录
制到计算机 （不录制琶音播放）
通过此方法，可将您在MONTAGE上的演奏仅作为MIDI数
据录制到DAW中。请记住，无法录制琶音播放。
设置MONTAGE
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面。
2
触摸画面左侧的[Settings]选项卡� [Quick
Setup]选项卡调出快速设置画面。
3
选择“Quick Setup”的“1 (MIDI Rec on DAW)”。
4
按[EXIT]按钮选择想要录制的演奏组。
设置DAW软件
1
在DAW软件上将MIDI Thru设置为“on”。
通过将MIDI Thru设置为“on”，弹奏键盘所产生的以及
发送到计算机的MIDI数据将返回到MONTAGE。如以
下示例所示，根据录制音轨的设置，从MONTAGE发送
然后通过MIDI通道1录制到计算机的MIDI数据将通过
MIDI通道3从计算机返回到MONTAGE。因此，
MONTAGE的音源将使弹奏键盘产生的MIDI数据发出
如同通道3中的MIDI数据一样的声音。
2
将MONTAGE演奏录制到DAW软件中。
将您在MONTAGE上的演奏作为MIDI数据录
制到计算机 （录制琶音播放）
通过此方法，可将您在MONTAGE上的琶音播放作为MIDI
数据录制到DAW中。
设置MONTAGE
1
按[UTILITY]按钮调出工具画面。
2
触摸画面左侧的[Settings]选项卡� [Quick
Setup]选项卡调出快速设置画面。
3
选择“Quick Setup”的“2 (Arp Rec on DAW)”。
4
按[EXIT]按钮选择想要录制的演奏组。
设置DAW软件
遵照“将您在MONTAGE上的演奏作为MIDI数据录制到计算
机 （不录制琶音播放） ”中的相同操作。
MONTAGE
[USB TO HOST] 端口
音源模块 （识别
MIDI 通道 3 中的数
据）
键盘 （通过
MIDI 通道 1 输
出）
本地控制 = 关闭
计算机
（Cubase 等）
MIDI Thru = 打开
IN
CH1
OUT
CH3
MONTAGE 使用说明书
52
使用连接的计算机
将MONTAGE用作音源从计算机进行乐曲播
放
以下说明介绍如何将本乐器用作MIDI音源。在这种情况
下，从计算机上的DAW软件发送实际的MIDI音序数据，让
您充分利用MONTAGE的动感声音，另一优点是不使用软
件合成器从而节省计算机的处理功耗。
设置MONTAGE
1
选择要编辑的演奏组。
2
触摸演奏组播放画面上的[Mixing]选项卡调出混
音画面。
3
根据需要设置1 – 16声部的混音。
设置DAW软件
1
将用于弹奏MONTAGE的音轨的MIDI输出端口设
置为MONTAGE的端口1。
2
将MIDI数据输入到计算机上DAW软件的各音轨。
MIDI音轨对应部分的音源设置将在MONTAGE上的混
音画面上进行设置。
MONTAGE 使用说明书
53
工具画面中提供了用于在MONTAGE和连接至[USB TO DEVICE]端口的外接USB闪存设备之间传送整个系统设置和数据
（如演奏组和现场设置）的工具。
本节说明如何将本乐器用户存储器上的所有数据作为“User”文件保存/加载。
将设置保存到USB闪存设备
1
将USB闪存设备连接到本乐器的[USB TO
DEVICE]端口。
2
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸画面左
侧的[Contents]选项卡� [Store/Save]选项卡。
3
将“Content Type”设置为“User File”。
4
选择所需USB闪存设备目录。
1 父文件夹
2 USB闪存设备中的存储目的地文件夹
3 新存储目的地
4 现有文件
5
触摸[Save As New File]中的“+”。
注
若要覆盖现有文件，请触摸文件名。
6
出现文本输入画面。输入要存储的文件名。
有关输入名称的详细说明，请参见“基本操作和各个画
面”中的“命名 （输入字符） ” （第17页）。
7
触摸文本输入画面上的[Done]实际执行存储操
作。
注
若要覆盖现有文件，请在提示您确认的画面上选择
“YES”。
从USB闪存设备加载设置
须知
加载操作将覆盖本乐器中之前存在的所有数据。重要数据
务必保存到连接到[USB TO DEVICE]端口的USB闪存设
备。
1
将USB闪存设备连接到本乐器的[USB TO
DEVICE]端口。
2
按[UTILITY]按钮调出工具画面，然后触摸画面左
侧的[Contents]选项卡� [Load]选项卡。
3
将“Content Type”设置为“User File”。
4
选择所需USB闪存设备文件夹。
5
选择要执行加载操作的存储器的文件 （扩展名：
.X7U）。
1 源USB闪存设备
2 USB闪存设备中的源文件夹
3 现有文件
保存/加载数据
选择内容类型
1
2
3
4
1
2
3
MONTAGE 使用说明书
54
保存/加载数据
使用[USB TO DEVICE]端口时的注意
事项
本乐器内置[USB TO DEVICE]端口。当将USB设备连接到
此端口时，一定要小心地操控USB设备。使用时请遵循下
述重要注意事项。
注
有关使用USB设备的详细信息，请参见USB设备的使用说
明书。
兼容的USB设备
• USB闪存
USB集线器、计算机键盘或鼠标等其它USB设备无法使
用。
本乐器未必支持所有的市售USB设备。 Yamaha并不保证
您所购买的USB设备能够正常操作。在购买用于本乐器的
USB设备前，请访问下面的网页：
http://download.yamaha.com/
尽管USB设备1.1到3.0版本可以在本乐器上使用，但保存
到USB设备或从其加载的时间长度因数据的类型或本乐器
的状态而异。
注
USB TO DEVICE端口的额定值最高为5V/500mA。不要连
接高于该额定值的USB设备，否则可能造成本乐器的损
坏。
连接USB设备
将USB设备连接到[USB TO DEVICE]端口时，确保设备上
的接口适用且连接方向正确。
须知
• 不要在播放/录制和文件管理操作 （如保存、复制、删除
和格式化）或访问USB设备的过程中，连接或断开连接
USB设备。否则可能造成本乐器操作的“死机”或USB设
备和数据的损毁。
• 连接然后断开USB设备时 （反之亦然），确保两个操作
之间相隔几秒钟。
使用USB闪存
将本乐器连接到USB闪存后，您可以将创建的数据保存到
相连的设备上，也可以从相连设备读取数据。
允许USB闪存的最大数量
[USB TO DEVICE]端口上最多只能连接一个USB闪存。
格式化USB闪存
您只能用本乐器格式化USB闪存。在其它设备上格式化的
USB闪存可能无法正确操作。
须知
格式化操作将覆盖以前已有的数据。确保要格式化的USB
闪存不含重要数据！
注
有关格式化的详细说明，请参见参考说明书PDF文件。
保护数据 （写保护）
为防止重要的数据被误删除，请使用每个USB闪存的写保
护功能。如果向USB闪存保存数据，确定已禁用写保护功
能。
关闭本乐器
关闭本乐器时，确保本乐器没有通过播放/录制或文件管理
（如保存、复制、删除和格式化操作等）访问USB闪存。
否则可能会损毁USB闪存和数据。
MONTAGE 使用说明书
55
本乐器上的某些重要功能和操作可通过简便的面板控制快捷方式来执行。
只需在按住[SHIFT]按钮的同时按所示按钮 （如下所示）即可。
切换功能列表
操作
功能
[SHIFT] + KNOB POSITION [1]
在值1中存储分配到旋钮的Assign 1 – 8。
[SHIFT] + KNOB POSITION [2]
在值2中存储分配到旋钮的Assign 1 – 8。
[SHIFT] + OCTAVE [-]
将移调值减1。
[SHIFT] + OCTAVE [+]
将移调值加1。
[SHIFT] + OCTAVE [-] + OCTAVE [+]
将移调值复位至0。
[SHIFT] + [DEC/NO]
将所选参数值减10。
[SHIFT] + [INC/YES]
将所选参数值加10。
[SHIFT] + [ENTER]
调出速度设置画面。
[SHIFT] + [PERFORMANCE]
调出概览画面。
[SHIFT] + [LIVE SET]
调出现场设置注册画面。
[SHIFT] + [UTILITY]
调出快速设置画面。
[SHIFT] + [CATEGORY SEARCH]
调出当前所选声部的声部分类查找画面。
[SHIFT] + [PERFORMANCE CONTROL]
设置演奏组控制。如果已选择声部9以外的任何声部，请选择声部9。
[SHIFT] + SCENE [1] – [8]
在SCENE [1] – [8]按钮中存储SCENE 1 – 8。
[SHIFT] +编号A [1]
选择左选项卡的第一行和第一列。
[SHIFT] +编号A [2]
选择左选项卡的第一行和第二列。
[SHIFT] +编号A [3]
选择左选项卡的第一行和第三列。
[SHIFT] +编号A [4]
选择左选项卡的第一行和第四列。
[SHIFT] +编号A [5]
选择左选项卡的第一行和第五列。
[SHIFT] +编号A [6]
选择左选项卡的第一行和第六列。
[SHIFT] +编号A [9]
选择左选项卡的第二行和第一列。
[SHIFT] +编号A [10]
选择左选项卡的第二行和第二列。
[SHIFT] +编号A [11]
选择左选项卡的第二行和第三列。
[SHIFT] +编号A [12]
选择左选项卡的第二行和第四列。
[SHIFT] +编号A [13]
选择左选项卡的第二行和第五列。
[SHIFT] +编号A [14]
选择左选项卡的第二行和第六列。
[UTILITY] + [PART COMMON]
调出触摸面板校正设置画面。
MONTAGE 使用说明书
56
画面讯息
LCD 指示
描述
** will be deleted.
当要执行的指定操作将会使指定数据被删除时，出现此信息。
** will be overwritten.
当已存在与您想要保存的文件/文件夹同名的文件/文件夹时，出现此信
息。
Activate the source controller to assign.
您可以将参数分配到要激活的控制器。
Advanced settings will be initialized.
[Advanced]选项卡中执行的所有设置将被初始化。
All data and libraries will be
initialized.Unsaved user data will be lost.
所有数据和库将被初始化。未保存的用户数据将丢失。
All data is initialized upon power-on.
电源打开时所有数据被初始化。
All settings will be initialized.User data is
kept.
所有设置将被初始化。用户数据保留。
All sound will be stopped during
optimization.
在恢复内存记忆之前，出现此信息。优化期间，所有声音将停止。
All user data will be initialized.Unsaved user
data will be lost.
所有用户数据将被初始化。未保存的用户数据将丢失。
Are you sure?
确定是否要执行指定操作。
Audio Rec stopped due to lack of memory
space.
USB闪存设备已满，不能再保存多余音频录音数据。请使用新的USB闪存
设备，或者从USB闪存设备中删除无用数据以腾出空间。
Auto power off disabled.
禁用自动关机之前，出现此信息。
Bulk data protected.
由于设置无法接收批量数据。
Can’t process.
MONTAGE无法处理请求的操作。
Completed.
已经完成指定的加载、保存、格式化或其它作业。
Connecting to USB device...
当前正在识别与[USB TO DEVICE]端口相连的USB闪存设备。
Copy protected.
您尝试导出或保存受版权保护的数字音频源。
Current user data will be overwritten by **.
正在保存文件时出现此信息，该名称下的用户数据已存在。
Data memory full.
内存记忆已满，阻止在库中存储录制的数据。
Device number is off.
因为设备编号为关闭状态，因此批量数据不能传送/接收。
Device number mismatch.
因为设备编号不匹配，因此批量数据不能传送/接收。
File is not found.
加载操作期间未找到指定文件。
File or folder already exists.
已存在与您想要保存的文件/文件夹同名的文件/文件夹。
File or folder path is too long.
由于已超过表示路径的最大字符数，无法访问您尝试访问的文件或文件
夹。
Folder is not empty.
您尝试删除包含数据的文件夹。
Illegal bulk data.
接收批量数据或批量请求信息时出错。
Illegal file name.
指定文件名称无效。请尝试输入不同的名称。
Illegal file.
本合成器无法使用或无法加载指定文件。
Keybank full.
执行加载操作时，已超过键库的最大总数。
Library full.
执行相关操作时，已超过库的最大总数。
MIDI buffer full.
因为一次接收的数据过多导致不能处理MIDI数据。
MIDI checksum error.
当接收批量数据时发生错误。
No data.
当所选音轨或范围不包含数据时，出现此信息。选择合适的音轨或范围。
MONTAGE 使用说明书
57
画面讯息
No read/write authority to the file.
表示您无权读/写文件。
Now initializing all data…
表示本合成器正在恢复出厂编程设置。
Now initializing…
表示正在初始化指定数据。
Now loading...
表示正在加载文件。
Now receiving MIDI bulk data...
表示本合成器正在接收MIDI批量数据。
Now saving...
表示正在保存文件。
Now transmitting MIDI bulk data...
表示本合成器正在发送MIDI批量数据。
Please connect USB device.
将USB设备连接到[USB TO DEVICE]端口进行音频录音。
Please keep power on.
正在将数据写入闪存ROM。在将数据写入闪存ROM时，切勿试图关闭电
源。在显示此信息时关闭电源，将导致所有用户数据丢失，并且有可能引
起系统冻结 （由于闪存ROM中的数据损毁造成）。这样也可能会导致在下
次打开电源时MONTAGE无法正确启动。
Please reboot to enable the new Audio I/O
Mode.
请重新启动本合成器以启用音频数据输入/输出设置的更改。
Please reboot to maintain internal memory.
请重新启动本合成器恢复内存记忆。
Please stop audio play/rec.
您试图进行的操作无法在音频录音或播放过程中执行。
Please stop sequencer.
您试图进行的操作无法在乐曲播放过程中执行。
Please wait…
表示本合成器正在执行指定操作。
Recall latest edits.
如果您正在编辑演奏组而在未存储已编辑演奏组的情况下选择了另一个演
奏组，则所作的所有编辑将被清除。如果出现这种情况，您可使用调用原
封不动恢复上次编辑的演奏组。
Redo last recording.
确认是否要恢复已撤销的操作。
Sample is protected.
无法覆盖样本数据。
Sample is too long.
采样大小过大且无法执行加载操作。
Sample memory full.
样本存储器已满且无法进一步执行加载操作。
Scene stored.
场景已存储到[SCENE]按钮之一。
Song data overload.
乐曲尺寸过大无法播放。
Song full.
执行相关操作时，已超过乐曲的最大总数。
Touch the white square.
在触摸面板校正期间当需要触摸显示的白色矩形时，出现此信息。
Turn on Memory Switch to memorize ** into
this scene.
当对某功能打开[Memory] （记忆开关）时，对应功能信息自动存储在当
前所选的[SCENE]按钮中。
Undo last recording.
确认是否要撤销最近的录制。
Unsupported USB device.
当连接了不受支持的USB设备时，出现此信息。
USB connection terminated.
由于电流异常， USB闪存设备连接发生中断现象。从[USB TO DEVICE]端
口断开USB闪存设备，然后按任一面板按钮。
USB device is full.
USB闪存设备已满，不能再保存多余数据。请使用新的USB闪存设备，或
者从存储设备中删除无用数据以腾出空间。
USB device is write-protected.
当尝试写入受保护USB闪存设备时，出现此信息。
USB device read/write error.
对USB闪存设备读取或写入时出错。
USB device will be formatted.
在格式化USB设备之前，出现此信息。
Waveform full.
执行相关操作时，已超过波形的最大总数。
LCD 指示
描述
MONTAGE 使用说明书
58
没有声音？声音不对？发生此类问题时，请先检查以下项目后，再认为是产品出现了故障。在将您的数据备份到USB闪存
设备 （第15页）后执行数据初始化 （第53页）可解决很多问题。如果问题仍然存在，请咨询Yamaha经销商。
触摸面板无法正确响应。
� 您在触摸面板上触摸的点是否与下方画面中目标项目正确对齐？
校正触摸面板。
没有声音。
� 所有滑杆是否均设置到合适电平 （0 或最小除外）？
� MONTAGE 是否通过音频线正确连接到相关外接装置 （如，放大器、扬声器、耳机）？
由于 MONTAGE 没有内置扬声器，因此需要外接音频系统或一副立体声耳机才可以正确监听 （第 14 页）。
� 本合成器和连接至本合成器的外接装置的电源是否开启？
� 所有电平设置是否都合适，包括本合成器的主音量以及其它外接装置的音量设置？
当踏板控制器与 [FOOT CONTROLLER] 插孔相连时，请踩下踏板控制器。
� 本地控制参数是否设置为关闭？
当本地控制参数设置为关闭时，即使弹奏键盘，也不会发出声音。
� 是否选择了空白声部？
如果是，请将任意声音分配到该声部或选择其他声部。
� 各声部的静音开关是否打开？
当静音开关打开时，即使弹奏键盘，也不会发出声音。
� 各声部的键盘控制是否关闭？
� 各声部的 “Arp Play Only” 参数是否打开？
当此参数打开时，对应声部仅通过琶音播放发出声音。
� 使用外接控制器时， MIDI 音量或 MIDI 表情设置是否过低？
� 效果与滤波器设置是否合适？
如果使用滤波器，试着改变截止频率。某些截止设置有可能会过滤掉所有声音。
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
� 是否选择 “Vocoder” 作为声部的插入效果类型？
如果是，请将与 A/D INPUT [L/MONO]/[R] 插孔相关的参数设置为合适的值，然后在将您的声音输入连接到 MONTAGE
的麦克风的同时弹奏键盘。检查后面板上的 A/D INPUT [GAIN] 旋钮是否设置到最小位置。
故障排除
[UTILITY] + PART [COMMON] � [ENTER]
[UTILITY] � [Settings] � [System] � [Calibrate Touch Panel]
[UTILITY] � [Settings] � [MIDI I/O] � “Local Control”
[PERFORMANCE] � 声部选择 � “Mute”
[PERFORMANCE] � 声部选择 � “Kbd Ctrl”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General] � “Arp Play Only”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Arpeggio] � [Common] � “Arp Play Only”
[EDIT] � PART [COMMON] � [Effect]
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect]
[EDIT] � 声部选择 � 音素 / 键选择 � [Filter]
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Pitch/Filter]
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect] � [Routing]
MONTAGE 使用说明书
59
故障排除
� 音量或表情设置是否过低？
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
� 音素开关、音高限制、力度限制和力度偏移值等参数设置是否合适？
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
� 声部各音素 / 操作器的静音开关是否打开？
� 如果是标准声部 （FM-X），载波电平是否设置为 “0”？
� 各声部的输出参数是否关闭？
A/D INPUT 插孔无声音输出。
� 麦克风的开关是否打开？
� 检查麦克风类型。务必使用动圈话筒。
� 麦克风或音频设备和本乐器之间的线缆是否正确连接？
� A/D INPUT [GAIN] 旋钮是否转到最小？
� A/D INPUT [ON/OFF] 按钮是否打开？
� 检查 A/D INPUT [L/MONO]/[R] 的连接状态是否符合 “Mono/Stereo” 参数。
� 检查 “Mic/Line” 参数是否设置为合适值。
当相连装置 （如麦克风）的输出电平较低时，请将此参数设置为 “Mic”。当相连装置 （如合成器键盘、 CD 播放机）的
输出电平较高时，请将此参数设置为 “Line”。
� A/D 输入声部的音量设置是否过低？
� 效果设置是否合适？
� A/D 输入声部的输出设置是否合适？
� 检查是否选择了声码器效果。
当选择声码器作为当前声部的插入效果时，视参数设置而定，从 A/D INPUT [L/MONO]/[R] 插孔输入的音频信号可能不
会发出声音。
[UTILITY] � [Settings] � [Sound] � 音源 “Volume”
[EDIT] � PART [COMMON] � [General] � “Volume”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General] � “Volume”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General] � “Dry Level”
[EDIT] � 声部选择 � 音素 / 键选择 � [Amplitude] � [Level/Pan] � “Level”
[EDIT] � 声部选择 � 操作器选择 � [Level] � “Level”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General]
[EDIT] � 声部选择 � 音素 / 键选择 � [Osc/Tune]
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General]
[EDIT] � 声部选择 � 各音素 / 操作器的静音开关
[EDIT] � 声部选择 � 操作器选择 � [Level] � “Level”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General] � “Part Output”
[EDIT] � PART [COMMON] � [Audio In] � [Mixing] � A/D In “Input Mode”
[UTILITY] � [Settings] � [Audio I/O] � “A/D Input”
[EDIT] � PART [COMMON] � [Audio In] � [Mixing] � A/D In “Volume”
[EDIT] � PART [COMMON] � [Audio In] � [Routing]
[UTILITY] � [Settings] � [Audio I/O] � Output
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect] � [Routing]
MONTAGE 使用说明书
60
故障排除
持续不停播放。
� 当 [ARP ON/OFF] 按钮打开时，按此按钮使按钮关闭。
� 在乐曲画面中时，按 [J] （停止）按钮。
� 当继续发出延迟等效果声时，检查效果设置或重新选择演奏组。
� 当继续发出节拍声时，检查以下参数设置。将此参数设置为 “always” 以外的设置，因为无论音序器状态如何，此设置均
会始终播放节拍声。
声音失真。
� 效果设置是否合适？
在某些设置下使用效果有可能会产生失真。
� 滤波器设置是否合适？
过高的过滤器共鸣设置可导致失真。
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
� 是否将下列任何音量参数设定过高以至于产生削波？
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
声音被切断。
� 整个声音 （通过键盘播放和乐曲 / 声部 / 琶音播放）是否超过 MONTAGE 的最大复音数 （AWM2 和 FM-X 各为 128)？
每次只有一个音符发声。
� 当发生此情况时，在当前模式中的单音 / 复音参数被设置为 “mono”。
如果要演奏和弦，请将此参数设置为 “poly”。
音高或间隔错误。
� 各声部的主音调参数是否设置为 “0” 以外的其它值？
� 各声部的音高切换参数是否设置为 “0” 以外的其它值？
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
[UTILITY] � [Tempo Settings] � Click “Mode”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect]
[EDIT] � 声部选择 � 音素 / 键选择 � [Filter]
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Pitch/Filter]
[UTILITY] � [Settings] � [Sound] � Tone Generator “Volume”
[UTILITY] � [Settings] � [Audio I/O] � “Output”
[EDIT] � PART [COMMON] � [General] � “Volume”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General] � “Volume”
[EDIT] � 声部选择 � 音素 / 键选择 � [Amplitude] � [Level/Pan] � “Level”
[EDIT] � 声部选择 � 操作器选择 � [Level] � “Level”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [General] � “Mono/Poly”
[UTILITY] � [Settings] � [Sound] � Tone Generator “Tune”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [Pitch] � “Note Shift”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [Pitch] � “Detune”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Pitch/Filter] � [Pitch] � “Note Shift”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Pitch/Filter] � [Pitch] � “Detune”
MONTAGE 使用说明书
61
故障排除
� 当声部产生错误音高时，是否从微调参数中选择了合适的调音系统？
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
� 当声部产生错误音高时， LFO 音高调制深度是否设置过高？
•如果是标准声部 （AWM2）
•如果是标准声部 （FM-X）
� 当声部产生错误音高时，粗调和微调设置是否合适？
•如果是标准声部 （AWM2）和鼓声部
•如果是标准声部 （FM-X）
� 当声部似乎产生错误音高时，控制器设定的目的地是否设置为 “Pitch”？
未应用效果。
� 效果开关是否关闭？
� 变化发送或混响发送是否设置为 “0” 以外的其它值？
� 变化返回或混响返回是否设置为 “0” 以外的其它值？
� 是否所有音素 / 键的插入效果输出参数均已设置为效果设置中的 “thru”？
� 如果是系统效果，是否任何或所有效果类型已设置为 “No Effect”？
� 如果是插入效果，是否任何或所有效果类型已设置为 “Thru”？
� 检查插入开关参数是否正确设置。
无法启动琶音。
� 检查 [ARP ON/OFF] 按钮是打开还是关闭。
� 计算琶音开关打开的声部的数量。
您最多可以同时播放八个声部的琶音。
� 音高限制和力度限制等琶音相关参数是否正确设置？
� 琶音类型参数是否设置为 “off”？
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Part Settings] � [Pitch] � “Micro Tuning Name”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Pitch/Filter] � [Pitch] � “Micro Tuning Name”
[EDIT] � 声部选择 � 音素选择 � [Element LFO] � “Pitch Mod”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Mod/Control] � [2nd LFO] � “Pitch Modulation”
[EDIT] � 声部选择 � 音素 / 键选择 � [Osc/Tune] � “Coarse”
[EDIT] � 声部选择 � 音素 / 键选择 � [Osc/Tune] � “Fine”
[EDIT] � 声部选择 � 操作器选择 � [Form/Freq] � “Coarse”
[EDIT] � 声部选择 � 操作器选择 � [Form/Freq] � “Fine”
[EDIT] � 声部选择 � [Mod/Control] � [Control Assign] � “Destination”
[UTILITY] � [Effect Switch]
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect] � [Routing] � “Var Send”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect] � [Routing] � “Rev Send”
[EDIT] � PART [COMMON] � [Effect] � [Routing] � “Var Return”
[EDIT] � PART [COMMON] � [Effect] � [Routing] � “Rev Return”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect] � [Routing] � “Element 1-8”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Effect] � [Ins A]/[Ins B]
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Arpeggio] � [Common]
[EDIT] � 声部选择 � [Arpeggio] � [Individual] � “Name”
MONTAGE 使用说明书
62
故障排除
� 检查琶音开关参数。
如果当前声部的此参数设置为关闭，即使 [ARP ON/OFF] 按钮打开，也不会通过键盘演奏触发琶音播放。
无法停止琶音。
� 即使已经释放琴键，琶音播放还是不停止时，请将琶音保持参数设定为 “off”。
即使按下 [R] （播放）按钮也无法开始播放乐曲。
� 所选乐曲是否实际包含数据？
无法录制乐曲。
� 用于录制的可用存储空间是否充足？
MONTAGE 存储器最多可以录制 64 首乐曲。如果存储器已满，则无法录制更多内容。
计算机与 MONTAGE 间的数据通信不能正常工作。
� 检查计算机上的端口设置是否适当。
� 检查 MIDI IN/OUT 参数是否设置为合适值。
MIDI 批量数据传送 / 接收不能正常工作。
� 接收批量参数是否设置为关闭？
将接收批量参数设置为打开。
� 当接收通过批量转储功能传送并且录制在外接MIDI设备中的MIDI批量数据时，需要将MIDI设备编号设定为与传送时相同
的值。
当传送无法正常工作时，连接至 MONTAGE 的 MIDI 乐器设备编号是否设置为与设备编号参数匹配？
无法将数据保存到外接 USB 闪存设备。
� 正在使用的 USB 闪存设备是否受到写保护？ （在保存数据时，应将写保护设置为关闭）。
� USB 闪存设备上的可用空间是否充足？
在目录画面中，将设备设置为 USB 闪存设备。检查画面右上方所示的 USB 闪存设备当前可用 （未使用）存储量。
� Yamaha 是否保证特定 USB 闪存设备的操作？
有关详细信息，请参见第 54 页。
在画面中，有一些黑点 （未点亮）或白点 （始终点亮）。
� 这些点是 LCD 屏幕偶发的坏像素点；它们不会影响操作。
[PERFORMANCE] � 声部选择 � “Arp On”
[EDIT] � 声部选择 � ELEMENT/OPERATOR [COMMON] � [Arpeggio] � [Common] � “Hold”
[UTILITY] � [Settings] � [MIDI I/O] � MIDI “MIDI IN/OUT”
[UTILITY] � [Settings] � [Advanced] � MIDI “Receive Bulk”
[UTILITY] � [Settings] � [Advanced] � MIDI “Device Number”
[UTILITY] � [Settings] � [Advanced] � MIDI “Device Number”
[UTILITY] � [Contents] � [Load]/[Store/Save]
MONTAGE 使用说明书
63
本使用说明书的内容为出版时最新的技术规格。请至Yamaha 网站下载最新版本的使用说明书。技术规格、设备或选购配
件在各个地区可能会有所不同，因此如有问题，请与当地Yamaha经销商确认。
规格
键盘
MONTAGE8：88键，平衡力度锤键盘 （初始力度/触后）
MONTAGE7：76键， FSX键盘 （初始力度/触后）
MONTAGE6：61键， FSX键盘 （初始力度/触后）
音源模块
音源
动态控制合成引擎
AWM2：8音素
FM-X：8操作器， 88算法
复音
AWM2：128 （最大；立体声/单音波形）
FM-X：128 （最大）
多音色容量
16声部 （内置），音频输入声部 （A/D*1， USB*1）
*1立体声声部
波形
预置：5.67 GB （转换为16位线性格式时），用户：1.75 GB
演奏组
约1,900
滤波器
18种类型
效果系统
混响x12种类型，变化x76种类型，插入 （A， B） x76种类型*2，主控效果x15
种类型
*2 A/D部分插入x71种类型
<每个效果类型参数的预置设置以模板形式提供>
主EQ （5频段），第一声部EQ （3频段），第二声部EQ （2频段）
音序器模块
音符容量
约130,000个音符
音符分辨率
480 ppq （每四分音符格数）
速度 （BPM）
5 – 300
演奏组录制
器
乐曲
64首乐曲
音轨
16音序音轨、速度音轨、场景音轨
录制类型
实时替换、实时叠加、实时切入/切出
音序格式
MONTAGE原始格式、 SMF格式0、 1
琶音
声部
8声部同时 （最大）
预置
约10,000种类型
用户
256种类型
动态音序器
序列
8 + 1序列 （最大）
其它
现场设置
预置：128以上，用户：2,048
控制器
主音量、 AD输入增益旋钮、弯音轮、调制轮、触摸条控制器、控制滑杆x8、
旋钮x8、超级旋钮、数据轮
显示屏
7" TFT彩色宽屏VGA LCD触摸屏
接口
[USB TO DEVICE]、 [USB TO HOST]、 MIDI [IN]/[OUT]/[THRU]、 FOOT
CONTROLLER [1]/[2]、 FOOT SWITCH [ASSIGNABLE]/[SUSTAIN]、
OUTPUT (BALANCED) [L/MONO]/[R] （6.3 mm，平衡TRS插孔）、
ASSIGNABLE OUTPUT (BALANCED) [L]/[R] （6.3 mm，平衡TRS插孔）、
[PHONES] （6.3 mm，标准立体声耳机插孔）、 A/D INPUT [L/MONO]/[R]
（6.3 mm，标准耳机插孔）
尺寸、重量
MONTAGE8：1,450 （宽） x 470 （深） x 160 （高） mm， 29 kg
MONTAGE7：1,244 （宽） x 396 （深） x 131 （高） mm， 17 kg
MONTAGE6：1,037 （宽） x 396 （深） x 131 （高） mm， 15 kg
附件
AC电源线、使用说明书 （本书）、 Cubase AI下载信息
MONTAGE 使用说明书
64
A
A/D INPUT [GAIN] 旋钮 ................................................... 7
A/D INPUT [L/MONO]/[R] 插孔................................ 12, 44
A/D INPUT [ON/OFF] 按钮............................................... 7
ABS （音频节拍同步）............................................. 12, 13
[AC IN] （AC 电源线插座）............................................ 12
[ARP ON/OFF] （琶音开 / 关）按钮........................... 7, 24
[ASSIGN 1] 和 [ASSIGN 2] 按钮 （可分配开关 1
和 2）................................................................................ 6
[ASSIGN] 按钮 .................................................................8
ASSIGNABLE OUTPUT (BALANCED) [L] 和 [R] 插孔
（TRS 平衡输出）........................................................... 12
[AUDITION] 按钮 ..................................................... 10, 21
B
保存................................................................................ 53
包络跟随器..................................................................... 12
比较功能 ........................................................................ 35
编号 A [1] – [16] 按钮..................................................... 10
编号 B [1] – [8] 按钮....................................................... 10
编号 C [1] – [8] 按钮 ...................................................... 10
标记................................................................................ 19
标准声部 （AWM2）....................................................... 18
标准声部 （FM-X）......................................................... 18
C
操作器............................................................................ 33
操作器编辑..................................................................... 33
操作器通用编辑.............................................................. 33
[CATEGORY SEARCH] 按钮............................................ 9
层 ................................................................................... 35
场景功能 ........................................................................ 29
超级旋钮 .................................................................... 8, 28
触摸面板 LCD .................................................................. 8
触摸条控制器 ................................................................... 6
[CONTROL ASSIGN] 按钮............................................... 8
Cubase .................................................................... 49, 63
存储................................................................................ 32
D
DAW 软件....................................................................... 51
[DEC/NO] 按钮........................................................... 9, 17
电源................................................................................ 14
动态音序器..................................................................... 25
独奏................................................................................ 23
E
[EDIT] 按钮.......................................................................9
EFFECT 图标.................................................................. 16
ELEMENT/OPERATOR [COMMON] 按钮 ...................... 10
ELEMENT/OPERATOR [MUTE] 按钮 ............................. 10
ELEMENT/OPERATOR [SOLO] 按钮 ............................. 10
[ENTER] 按钮................................................................... 9
耳机................................................................................14
[EXIT] 按钮.......................................................................9
F
分割................................................................................35
分类查找 ........................................................................ 20
FOOT CONTROLLER [1]/[2] 插孔..................................12
FOOT SWITCH [ASSIGNABLE]/[SUSTAIN] 插孔........... 12
G
格式化............................................................................ 54
GM 库............................................................................. 18
工具画面 ........................................................................ 45
鼓声部............................................................................ 18
光标............................................................................ 9, 16
H
画面讯息 ........................................................................ 56
恢复初始出厂设置..........................................................15
混音................................................................................28
I
[INC/YES] 按钮........................................................... 9, 17
J
加载................................................................................53
键盘..................................................................................6
键通用编辑.....................................................................33
节拍................................................................................40
静音................................................................................23
K
开机模式 ........................................................................ 45
KNOB POSITION [1] 和 [2] 按钮...................................... 8
控制滑杆 .......................................................................... 8
控制器............................................................................ 26
快速设置 ........................................................................ 49
L
连接计算机.....................................................................49
连接外接 MIDI 乐器........................................................ 48
[LIVE SET] 按钮................................................................9
录音................................................................................39
M
麦克风............................................................................ 44
[MASTER VOLUME] 滑杆 .......................................... 6, 15
MIDI [IN]、 [OUT]、 [THRU] 端口 ................................. 12
MIDI 端口 ....................................................................... 50
MIDI 发送通道................................................................ 48
MIDI 录音 ....................................................................... 39
MIDI 通道 ....................................................................... 50
名称................................................................................17
[MOTION SEQ HOLD] （动态音序器保持）按钮............. 6
索引
MONTAGE 使用说明书
65
索引
[MOTION SEQ ON/OFF] （动态音序器开 / 关）
按钮............................................................................ 7, 25
[MOTION SEQ TRIGGER] （动态音序器触发）按钮....... 6
[MULTI] （多声部控制）按钮...........................................7
O
OCTAVE [-] 和 [+] 按钮.................................................... 8
OUTPUT (BALANCED) [L/MONO] 和 [R] 插孔 （TRS 平衡
输出）............................................................................. 12
P
琶音................................................................................ 24
琶音类型 ........................................................................ 38
PART [COMMON] 按钮.................................................. 10
[PART CONTROL] 按钮 ................................................... 9
PART [MUTE] 按钮......................................................... 10
PART [SOLO] 按钮......................................................... 10
[PERFORMANCE] 按钮.............................................. 9, 22
[PERFORMANCE CONTROL] 按钮 ................................. 9
[PHONES] （耳机）插孔 ............................................... 12
Q
切换功能列表 ................................................................. 55
切入 / 切出...................................................................... 40
琴键编辑 ........................................................................ 33
S
SCENE [1] – [8] 按钮 ................................................. 8, 29
SEQ TRANSPORT 按钮.................................................... 8
声部................................................................................ 23
声部编辑 ........................................................................ 33
试听乐句 ........................................................................ 21
使用键盘上的键输入 ...................................................... 17
[SHIFT] 按钮..................................................................... 9
数据轮.............................................................................. 8
输入字符 ........................................................................ 17
数字键盘画面 ................................................................. 17
SSS ................................................................................ 19
[STANDBY/ON] 开关...................................................... 12
[STORE] 按钮................................................................... 9
T
调制轮.............................................................................. 6
U
[USB TO DEVICE] 端口............................................ 12, 54
[USB TO HOST] 端口............................................... 12, 50
USB 闪存设备 ................................................................ 53
[UTILITY] 按钮.................................................................. 9
W
弯音轮.............................................................................. 6
X
现场设置 ........................................................................ 19
效果................................................................................ 34
旋钮............................................................................ 8, 27
旋钮功能 .................................................................... 7, 27
Y
Yamaha Steinberg USB Driver ...................................... 49
演奏组编辑.....................................................................32
演奏组播放.....................................................................22
音轨................................................................................39
音量................................................................................15
音频录音 ........................................................................ 41
音频通道 ........................................................................ 50
音素................................................................................33
音素编辑 ........................................................................ 33
音素通用编辑 ................................................................. 33
用户库............................................................................ 18
预置库............................................................................ 18
乐曲................................................................................39
Z
载波................................................................................33
资料库............................................................................ 18
主控键盘 ........................................................................ 43
MONTAGE 使用说明书
66
GNU GENERAL PUBLIC LICENSE
Version 2, June 1991
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into another language. (Hereinafter, translation is included without
limitation in the term “modification”.) Each licensee is addressed as
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above, provided that you also meet all of these conditions:
a) You must cause the modified files to carry prominent notices
stating that you changed the files and the date of any change.
b) You must cause any work that you distribute or publish, that in
whole or in part contains or is derived from the Program or any
part thereof, to be licensed as a whole at no charge to all third
parties under the terms of this License.
c) If the modified program normally reads commands interactively
when run, you must cause it, when started running for such
interactive use in the most ordinary way, to print or display an
announcement including an appropriate copyright notice and a
notice that there is no warranty (or else, saying that you provide a
warranty) and that users may redistribute the program under
these conditions, and telling the user how to view a copy of this
License. (Exception: if the Program itself is interactive but does
not normally print such an announcement, your work based on the
Program is not required to print an announcement.)
These requirements apply to the modified work as a whole. If
identifiable sections of that work are not derived from the Program,
and can be reasonably considered independent and separate works
in themselves, then this License, and its terms, do not apply to those
sections when you distribute them as separate works. But when you
distribute the same sections as part of a whole which is a work based
on the Program, the distribution of the whole must be on the terms of
this License, whose permissions for other licensees extend to the
entire whole, and thus to each and every part regardless of who
wrote it.
Thus, it is not the intent of this section to claim rights or contest your
rights to work written entirely by you; rather, the intent is to exercise
the right to control the distribution of derivative or collective works
based on the Program.
In addition, mere aggregation of another work not based on the
Program with the Program (or with a work based on the Program) on
a volume of a storage or distribution medium does not bring the other
work under the scope of this License.
3.
You may copy and distribute the Program (or a work based on it,
under Section 2) in object code or executable form under the terms
of Sections 1 and 2 above provided that you also do one of the
following:
a) Accompany it with the complete corresponding machine-
readable source code, which must be distributed under the terms
of Sections 1 and 2 above on a medium customarily used for
software interchange; or,
b) Accompany it with a written offer, valid for at least three years, to
give any third party, for a charge no more than your cost of
physically performing source distribution, a complete machine-
readable copy of the corresponding source code, to be
distributed under the terms of Sections 1 and 2 above on a
medium customarily used for software interchange; or,
c) Accompany it with the information you received as to the offer to
distribute corresponding source code. (This alternative is allowed
only for noncommercial distribution and only if you received the
program in object code or executable form with such an offer, in
accord with Subsection b above.)
The source code for a work means the preferred form of the work for
making modifications to it. For an executable work, complete source
code means all the source code for all modules it contains, plus any
associated interface definition files, plus the scripts used to control
compilation and installation of the executable. However, as a special
exception, the source code distributed need not include anything
that is normally distributed (in either source or binary form) with the
major components (compiler, kernel, and so on) of the operating
system on which the executable runs, unless that component itself
accompanies the executable.
If distribution of executable or object code is made by offering
access to copy from a designated place, then offering equivalent
access to copy the source code from the same place counts as
distribution of the source code, even though third parties are not
compelled to copy the source along with the object code.
MONTAGE 使用说明书
67
4.
You may not copy, modify, sublicense, or distribute the Program
except as expressly provided under this License. Any attempt
otherwise to copy, modify, sublicense or distribute the Program is
void, and will automatically terminate your rights under this License.
However, parties who have received copies, or rights, from you under
this License will not have their licenses terminated so long as such
parties remain in full compliance.
5.
You are not required to accept this License, since you have not
signed it. However, nothing else grants you permission to modify or
distribute the Program or its derivative works. These actions are
prohibited by law if you do not accept this License. Therefore, by
modifying or distributing the Program (or any work based on the
Program), you indicate your acceptance of this License to do so, and
all its terms and conditions for copying, distributing or modifying the
Program or works based on it.
6.
Each time you redistribute the Program (or any work based on the
Program), the recipient automatically receives a license from the
original licensor to copy, distribute or modify the Program subject to
these terms and conditions. You may not impose any further
restrictions on the recipients’ exercise of the rights granted herein.
You are not responsible for enforcing compliance by third parties to
this License.
7.
If, as a consequence of a court judgment or allegation of patent
infringement or for any other reason (not limited to patent issues),
conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or
otherwise) that contradict the conditions of this License, they do not
excuse you from the conditions of this License. If you cannot
distribute so as to satisfy simultaneously your obligations under this
License and any other pertinent obligations, then as a consequence
you may not distribute the Program at all. For example, if a patent
license would not permit royalty-free redistribution of the Program by
all those who receive copies directly or indirectly through you, then
the only way you could satisfy both it and this License would be to
refrain entirely from distribution of the Program.
If any portion of this section is held invalid or unenforceable under
any particular circumstance, the balance of the section is intended to
apply and the section as a whole is intended to apply in other
circumstances.
It is not the purpose of this section to induce you to infringe any
patents or other property right claims or to contest validity of any
such claims; this section has the sole purpose of protecting the
integrity of the free software distribution system, which is
implemented by public license practices. Many people have made
generous contributions to the wide range of software distributed
through that system in reliance on consistent application of that
system; it is up to the author/donor to decide if he or she is willing to
distribute software through any other system and a licensee cannot
impose that choice.
This section is intended to make thoroughly clear what is believed to
be a consequence of the rest of this License.
8.
If the distribution and/or use of the Program is restricted in certain
countries either by patents or by copyrighted interfaces, the original
copyright holder who places the Program under this License may
add an explicit geographical distribution limitation excluding those
countries, so that distribution is permitted only in or among countries
not thus excluded. In such case, this License incorporates the
limitation as if written in the body of this License.
9.
The Free Software Foundation may publish revised and/or new
versions of the General Public License from time to time. Such new
versions will be similar in spirit to the present version, but may differ in
detail to address new problems or concerns.
Each version is given a distinguishing version number. If the Program
specifies a version number of this License which applies to it and
“any later version”, you have the option of following the terms and
conditions either of that version or of any later version published by
the Free Software Foundation. If the Program does not specify a
version number of this License, you may choose any version ever
published by the Free Software Foundation.
10. If you wish to incorporate parts of the Program into other free
programs whose distribution conditions are different, write to the
author to ask for permission. For software which is copyrighted by
the Free Software Foundation, write to the Free Software Foundation;
we sometimes make exceptions for this. Our decision will be guided
by the two goals of preserving the free status of all derivatives of our
free software and of promoting the sharing and reuse of software
generally.
NO WARRANTY
11. BECAUSE THE PROGRAM IS LICENSED FREE OF CHARGE, THERE
IS NO WARRANTY FOR THE PROGRAM, TO THE EXTENT
PERMITTED BY APPLICABLE LAW. EXCEPT WHEN OTHERWISE
STATED IN WRITING THE COPYRIGHT HOLDERS AND/OR OTHER
PARTIES PROVIDE THE PROGRAM “AS IS” WITHOUT WARRANTY
OF ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT
NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF
MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF
THE PROGRAM IS WITH YOU. SHOULD THE PROGRAM PROVE
DEFECTIVE, YOU ASSUME THE COST OF ALL NECESSARY
SERVICING, REPAIR OR CORRECTION.
12. IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR
AGREED TO IN WRITING WILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY
OTHER PARTY WHO MAY MODIFY AND/OR REDISTRIBUTE THE
PROGRAM AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU FOR
DAMAGES, INCLUDING ANY GENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR
CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE USE OR
INABILITY TO USE THE PROGRAM (INCLUDING BUT NOT LIMITED
TO LOSS OF DATA OR DATA BEING RENDERED INACCURATE OR
LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD PARTIES OR A FAILURE OF
THE PROGRAM TO OPERATE WITH ANY OTHER PROGRAMS),
EVEN IF SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF
THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES.
END OF TERMS AND CONDITIONS
How to Apply These Terms to Your New
Programs
If you develop a new program, and you want it to be of the greatest
possible use to the public, the best way to achieve this is to make it free
software which everyone can redistribute and change under these terms.
To do so, attach the following notices to the program. It is safest to attach
them to the start of each source file to most effectively convey the
exclusion of warranty; and each file should have at least the “copyright”
line and a pointer to where the full notice is found.
<one line to give the program’s name and a brief idea of what it
does.>
Copyright © <year> <name of author>
This program is free software; you can redistribute it and/or modify it
under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or (at
your option) any later version.
This program is distributed in the hope that it will be useful, but
WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
See the GNU General Public License for more details.
You should have received a copy of the GNU General Public License
along with this program; if not, write to the Free Software Foundation,
Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA.
Also add information on how to contact you by electronic and paper mail.
If the program is interactive, make it output a short notice like this when it
starts in an interactive mode:
Gnomovision version 69, Copyright © year name of author
Gnomovision comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY; for details
type ‘show w’. This is free software, and you are welcome to
redistribute it under certain conditions; type ‘show c’ for details.
The hypothetical commands ‘show w’ and ‘show c’ should show the
appropriate parts of the General Public License. Of course, the
commands you use may be called something other than ‘show w’ and
‘show c’; they could even be mouse-clicks or menu items—whatever suits
your program.
You should also get your employer (if you work as a programmer) or your
school, if any, to sign a “copyright disclaimer” for the program, if
necessary. Here is a sample; alter the names:
Yoyodyne, Inc., hereby disclaims all copyright interest in the program
‘Gnomovision’ (which makes passes at compilers) written by James
Hacker.
<signature of Ty Coon>, 1 April 1989
Ty Coon, President of Vice
This General Public License does not permit incorporating your program
into proprietary programs. If your program is a subroutine library, you
may consider it more useful to permit linking proprietary applications with
the library. If this is what you want to do, use the GNU Lesser General
Public License instead of this License.
MONTAGE 使用说明书
68
GNU LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE
Version 2.1, February 1999
Copyright © 1991, 1999 Free Software Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA
Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies of this license document, but changing it is not allowed.
[This is the first released version of the Lesser GPL.
It also counts as the successor of the GNU Library Public License, version 2, hence the version number 2.1.]
Preamble
The licenses for most software are designed to take away your freedom to
share and change it. By contrast, the GNU General Public Licenses are
intended to guarantee your freedom to share and change free software—
to make sure the software is free for all its users.
This license, the Lesser General Public License, applies to some specially
designated software packages—typically libraries—of the Free Software
Foundation and other authors who decide to use it. You can use it too, but
we suggest you first think carefully about whether this license or the
ordinary General Public License is the better strategy to use in any
particular case, based on the explanations below.
When we speak of free software, we are referring to freedom of use, not
price. Our General Public Licenses are designed to make sure that you
have the freedom to distribute copies of free software (and charge for this
service if you wish); that you receive source code or can get it if you want
it; that you can change the software and use pieces of it in new free
programs; and that you are informed that you can do these things.
To protect your rights, we need to make restrictions that forbid distributors
to deny you these rights or to ask you to surrender these rights. These
restrictions translate to certain responsibilities for you if you distribute
copies of the library or if you modify it.
For example, if you distribute copies of the library, whether gratis or for a
fee, you must give the recipients all the rights that we gave you. You must
make sure that they, too, receive or can get the source code. If you link
other code with the library, you must provide complete object files to the
recipients, so that they can relink them with the library after making
changes to the library and recompiling it. And you must show them these
terms so they know their rights.
We protect your rights with a two-step method: (1) we copyright the
library, and (2) we offer you this license, which gives you legal permission
to copy, distribute and/or modify the library.
To protect each distributor, we want to make it very clear that there is no
warranty for the free library. Also, if the library is modified by someone
else and passed on, the recipients should know that what they have is not
the original version, so that the original author's reputation will not be
affected by problems that might be introduced by others.
Finally, software patents pose a constant threat to the existence of any
free program. We wish to make sure that a company cannot effectively
restrict the users of a free program by obtaining a restrictive license from
a patent holder. Therefore, we insist that any patent license obtained for a
version of the library must be consistent with the full freedom of use
specified in this license.
Most GNU software, including some libraries, is covered by the ordinary
GNU General Public License. This license, the GNU Lesser General
Public License, applies to certain designated libraries, and is quite
different from the ordinary General Public License. We use this license for
certain libraries in order to permit linking those libraries into non-free
programs.
When a program is linked with a library, whether statically or using a
shared library, the combination of the two is legally speaking a combined
work, a derivative of the original library. The ordinary General Public
License therefore permits such linking only if the entire combination fits its
criteria of freedom. The Lesser General Public License permits more lax
criteria for linking other code with the library.
We call this license the “Lesser” General Public License because it does
Less to protect the user’s freedom than the ordinary General Public
License. It also provides other free software developers Less of an
advantage over competing non-free programs. These disadvantages are
the reason we use the ordinary General Public License for many libraries.
However, the Lesser license provides advantages in certain special
circumstances.
For example, on rare occasions, there may be a special need to
encourage the widest possible use of a certain library, so that it becomes
a de-facto standard. To achieve this, non-free programs must be allowed
to use the library. A more frequent case is that a free library does the
same job as widely used non-free libraries. In this case, there is little to
gain by limiting the free library to free software only, so we use the Lesser
General Public License.
In other cases, permission to use a particular library in non-free programs
enables a greater number of people to use a large body of free software.
For example, permission to use the GNU C Library in non-free programs
enables many more people to use the whole GNU operating system, as
well as its variant, the GNU/Linux operating system.
Although the Lesser General Public License is Less protective of the
users’ freedom, it does ensure that the user of a program that is linked
with the Library has the freedom and the wherewithal to run that program
using a modified version of the Library.
The precise terms and conditions for copying, distribution and
modification follow. Pay close attention to the difference between a “work
based on the library” and a “work that uses the library”. The former
contains code derived from the library, whereas the latter must be
combined with the library in order to run.
GNU LESSER GENERAL PUBLIC
LICENSE
TERMS AND CONDITIONS FOR
COPYING, DISTRIBUTION AND
MODIFICATION
0.
This License Agreement applies to any software library or other
program which contains a notice placed by the copyright holder or
other authorized party saying it may be distributed under the terms of
this Lesser General Public License (also called “this License”). Each
licensee is addressed as “you”.
A “library” means a collection of software functions and/or data
prepared so as to be conveniently linked with application programs
(which use some of those functions and data) to form executables.
The “Library”, below, refers to any such software library or work which
has been distributed under these terms. A “work based on the
Library” means either the Library or any derivative work under
copyright law: that is to say, a work containing the Library or a portion
of it, either verbatim or with modifications and/or translated
straightforwardly into another language. (Hereinafter, translation is
included without limitation in the term “modification”.)
“Source code” for a work means the preferred form of the work for
making modifications to it. For a library, complete source code
means all the source code for all modules it contains, plus any
associated interface definition files, plus the scripts used to control
compilation and installation of the library.
Activities other than copying, distribution and modification are not
covered by this License; they are outside its scope. The act of
running a program using the Library is not restricted, and output from
such a program is covered only if its contents constitute a work
based on the Library (independent of the use of the Library in a tool
for writing it). Whether that is true depends on what the Library does
and what the program that uses the Library does.
1.
You may copy and distribute verbatim copies of the Library’s
complete source code as you receive it, in any medium, provided
that you conspicuously and appropriately publish on each copy an
appropriate copyright notice and disclaimer of warranty; keep intact
all the notices that refer to this License and to the absence of any
warranty; and distribute a copy of this License along with the Library.
You may charge a fee for the physical act of transferring a copy, and
you may at your option offer warranty protection in exchange for a
fee.
2.
You may modify your copy or copies of the Library or any portion of it,
thus forming a work based on the Library, and copy and distribute
such modifications or work under the terms of Section 1 above,
provided that you also meet all of these conditions:
a) The modified work must itself be a software library.
b) You must cause the files modified to carry prominent notices
stating that you changed the files and the date of any change.
c) You must cause the whole of the work to be licensed at no charge
to all third parties under the terms of this License.
d) If a facility in the modified Library refers to a function or a table of
data to be supplied by an application program that uses the
facility, other than as an argument passed when the facility is
invoked, then you must make a good faith effort to ensure that, in
the event an application does not supply such function or table,
MONTAGE 使用说明书
69
the facility still operates, and performs whatever part of its
purpose remains meaningful.
(For example, a function in a library to compute square roots has a
purpose that is entirely well-defined independent of the
application. Therefore, Subsection 2d requires that any
application-supplied function or table used by this function must
be optional: if the application does not supply it, the square root
function must still compute square roots.)
These requirements apply to the modified work as a whole. If
identifiable sections of that work are not derived from the Library, and
can be reasonably considered independent and separate works in
themselves, then this License, and its terms, do not apply to those
sections when you distribute them as separate works. But when you
distribute the same sections as part of a whole which is a work based
on the Library, the distribution of the whole must be on the terms of
this License, whose permissions for other licensees extend to the
entire whole, and thus to each and every part regardless of who
wrote it.
Thus, it is not the intent of this section to claim rights or contest your
rights to work written entirely by you; rather, the intent is to exercise
the right to control the distribution of derivative or collective works
based on the Library.
In addition, mere aggregation of another work not based on the
Library with the Library (or with a work based on the Library) on a
volume of a storage or distribution medium does not bring the other
work under the scope of this License.
3.
You may opt to apply the terms of the ordinary GNU General Public
License instead of this License to a given copy of the Library. To do
this, you must alter all the notices that refer to this License, so that
they refer to the ordinary GNU General Public License, version 2,
instead of to this License. (If a newer version than version 2 of the
ordinary GNU General Public License has appeared, then you can
specify that version instead if you wish.) Do not make any other
change in these notices.
Once this change is made in a given copy, it is irreversible for that
copy, so the ordinary GNU General Public License applies to all
subsequent copies and derivative works made from that copy.
This option is useful when you wish to copy part of the code of the
Library into a program that is not a library.
4.
You may copy and distribute the Library (or a portion or derivative of
it, under Section 2) in object code or executable form under the terms
of Sections 1 and 2 above provided that you accompany it with the
complete corresponding machine-readable source code, which must
be distributed under the terms of Sections 1 and 2 above on a
medium customarily used for software interchange.
If distribution of object code is made by offering access to copy from
a designated place, then offering equivalent access to copy the
source code from the same place satisfies the requirement to
distribute the source code, even though third parties are not
compelled to copy the source along with the object code.
5.
A program that contains no derivative of any portion of the Library,
but is designed to work with the Library by being compiled or linked
with it, is called a “work that uses the Library”. Such a work, in
isolation, is not a derivative work of the Library, and therefore falls
outside the scope of this License.
However, linking a “work that uses the Library” with the Library
creates an executable that is a derivative of the Library (because it
contains portions of the Library), rather than a “work that uses the
library”. The executable is therefore covered by this License.
Section 6 states terms for distribution of such executables.
When a “work that uses the Library” uses material from a header file
that is part of the Library, the object code for the work may be a
derivative work of the Library even though the source code is not.
Whether this is true is especially significant if the work can be linked
without the Library, or if the work is itself a library. The threshold for
this to be true is not precisely defined by law.
If such an object file uses only numerical parameters, data structure
layouts and accessors, and small macros and small inline functions
(ten lines or less in length), then the use of the object file is
unrestricted, regardless of whether it is legally a derivative work.
(Executables containing this object code plus portions of the Library
will still fall under Section 6.)
Otherwise, if the work is a derivative of the Library, you may distribute
the object code for the work under the terms of Section 6. Any
executables containing that work also fall under Section 6, whether or
not they are linked directly with the Library itself.
6.
As an exception to the Sections above, you may also combine or link
a “work that uses the Library” with the Library to produce a work
containing portions of the Library, and distribute that work under
terms of your choice, provided that the terms permit modification of
the work for the customer's own use and reverse engineering for
debugging such modifications.
You must give prominent notice with each copy of the work that the
Library is used in it and that the Library and its use are covered by
this License. You must supply a copy of this License. If the work
during execution displays copyright notices, you must include the
copyright notice for the Library among them, as well as a reference
directing the user to the copy of this License. Also, you must do one
of these things:
a) Accompany the work with the complete corresponding machine-
readable source code for the Library including whatever changes
were used in the work (which must be distributed under Sections
1 and 2 above); and, if the work is an executable linked with the
Library, with the complete machine-readable “work that uses the
Library”, as object code and/or source code, so that the user can
modify the Library and then relink to produce a modified
executable containing the modified Library. (It is understood that
the user who changes the contents of definitions files in the
Library will not necessarily be able to recompile the application to
use the modified definitions.)
b) Use a suitable shared library mechanism for linking with the
Library. A suitable mechanism is one that (1) uses at run time a
copy of the library already present on the user's computer system,
rather than copying library functions into the executable, and (2)
will operate properly with a modified version of the library, if the
user installs one, as long as the modified version is interface-
compatible with the version that the work was made with.
c) Accompany the work with a written offer, valid for at least three
years, to give the same user the materials specified in Subsection
6a, above, for a charge no more than the cost of performing this
distribution.
d) If distribution of the work is made by offering access to copy from
a designated place, offer equivalent access to copy the above
specified materials from the same place.
e) Verify that the user has already received a copy of these materials
or that you have already sent this user a copy.
For an executable, the required form of the “work that uses the
Library” must include any data and utility programs needed for
reproducing the executable from it. However, as a special exception,
the materials to be distributed need not include anything that is
normally distributed (in either source or binary form) with the major
components (compiler, kernel, and so on) of the operating system on
which the executable runs, unless that component itself
accompanies the executable.
It may happen that this requirement contradicts the license
restrictions of other proprietary libraries that do not normally
accompany the operating system. Such a contradiction means you
cannot use both them and the Library together in an executable that
you distribute.
7.
You may place library facilities that are a work based on the Library
side-by-side in a single library together with other library facilities not
covered by this License, and distribute such a combined library,
provided that the separate distribution of the work based on the
Library and of the other library facilities is otherwise permitted, and
provided that you do these two things:
a) Accompany the combined library with a copy of the same work
based on the Library, uncombined with any other library facilities.
This must be distributed under the terms of the Sections above.
b) Give prominent notice with the combined library of the fact that
part of it is a work based on the Library, and explaining where to
find the accompanying uncombined form of the same work.
8.
You may not copy, modify, sublicense, link with, or distribute the
Library except as expressly provided under this License. Any
attempt otherwise to copy, modify, sublicense, link with, or distribute
the Library is void, and will automatically terminate your rights under
this License. However, parties who have received copies, or rights,
from you under this License will not have their licenses terminated so
long as such parties remain in full compliance.
9.
You are not required to accept this License, since you have not
signed it. However, nothing else grants you permission to modify or
distribute the Library or its derivative works. These actions are
prohibited by law if you do not accept this License. Therefore, by
modifying or distributing the Library (or any work based on the
Library), you indicate your acceptance of this License to do so, and
all its terms and conditions for copying, distributing or modifying the
Library or works based on it.
10. Each time you redistribute the Library (or any work based on the
Library), the recipient automatically receives a license from the
original licensor to copy, distribute, link with or modify the Library
subject to these terms and conditions. You may not impose any
further restrictions on the recipients’ exercise of the rights granted
herein. You are not responsible for enforcing compliance by third
parties with this License.
MONTAGE 使用说明书
70
11. If, as a consequence of a court judgment or allegation of patent
infringement or for any other reason (not limited to patent issues),
conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or
otherwise) that contradict the conditions of this License, they do not
excuse you from the conditions of this License. If you cannot
distribute so as to satisfy simultaneously your obligations under this
License and any other pertinent obligations, then as a consequence
you may not distribute the Library at all. For example, if a patent
license would not permit royalty-free redistribution of the Library by all
those who receive copies directly or indirectly through you, then the
only way you could satisfy both it and this License would be to refrain
entirely from distribution of the Library.
If any portion of this section is held invalid or unenforceable under
any particular circumstance, the balance of the section is intended to
apply, and the section as a whole is intended to apply in other
circumstances.
It is not the purpose of this section to induce you to infringe any
patents or other property right claims or to contest validity of any
such claims; this section has the sole purpose of protecting the
integrity of the free software distribution system which is implemented
by public license practices. Many people have made generous
contributions to the wide range of software distributed through that
system in reliance on consistent application of that system; it is up to
the author/donor to decide if he or she is willing to distribute software
through any other system and a licensee cannot impose that choice.
This section is intended to make thoroughly clear what is believed to
be a consequence of the rest of this License.
12. If the distribution and/or use of the Library is restricted in certain
countries either by patents or by copyrighted interfaces, the original
copyright holder who places the Library under this License may add
an explicit geographical distribution limitation excluding those
countries, so that distribution is permitted only in or among countries
not thus excluded. In such case, this License incorporates the
limitation as if written in the body of this License.
13. The Free Software Foundation may publish revised and/or new
versions of the Lesser General Public License from time to time.
Such new versions will be similar in spirit to the present version, but
may differ in detail to address new problems or concerns.
Each version is given a distinguishing version number. If the Library
specifies a version number of this License which applies to it and
“any later version”, you have the option of following the terms and
conditions either of that version or of any later version published by
the Free Software Foundation. If the Library does not specify a
license version number, you may choose any version ever published
by the Free Software Foundation.
14. If you wish to incorporate parts of the Library into other free programs
whose distribution conditions are incompatible with these, write to the
author to ask for permission. For software which is copyrighted by
the Free Software Foundation, write to the Free Software Foundation;
we sometimes make exceptions for this. Our decision will be guided
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- Qt
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**
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备忘录
73
备忘录
74
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© 2016 Yamaha Corporation
2016 � 5 ���� MWTO-B0
Printed in Japan
ZR61030
ZR61030
Yamaha Downloads
http://download.yamaha.com/
�����������������
��������������������
�������4000517700
�����http://www.yamaha.com.cn
����� ��������
�����������������������
����
������������������
��������������������������
���������
如何正确给MONTAGE合成器供电并启动系统?
| null |
zai-org/LongAlign-10k
|
307fd9fd3747b671ff493c46328917e70f2a2193b8c56c81
| 6,742 | 0 | 8,523 |
# language: Python
# vim: tabstop=4 shiftwidth=4 softtabstop=4
"""
Drivers for volumes.
"""
import time
import os
from xml.etree import ElementTree
from nova import exception
from nova import flags
from nova import log as logging
from nova import utils
from nova.volume import volume_types
LOG = logging.getLogger("nova.volume.driver")
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_string('volume_group', 'nova-volumes',
'Name for the VG that will contain exported volumes')
flags.DEFINE_string('aoe_eth_dev', 'eth0',
'Which device to export the volumes on')
flags.DEFINE_string('num_shell_tries', 3,
'number of times to attempt to run flakey shell commands')
flags.DEFINE_string('num_iscsi_scan_tries', 3,
'number of times to rescan iSCSI target to find volume')
flags.DEFINE_integer('num_shelves',
100,
'Number of vblade shelves')
flags.DEFINE_integer('blades_per_shelf',
16,
'Number of vblade blades per shelf')
flags.DEFINE_integer('iscsi_num_targets',
100,
'Number of iscsi target ids per host')
flags.DEFINE_string('iscsi_target_prefix', 'iqn.2010-10.org.openstack:',
'prefix for iscsi volumes')
flags.DEFINE_string('iscsi_ip_prefix', '$my_ip',
'discover volumes on the ip that starts with this prefix')
flags.DEFINE_string('rbd_pool', 'rbd',
'the rbd pool in which volumes are stored')
class VolumeDriver(object):
"""Executes commands relating to Volumes."""
def __init__(self, execute=utils.execute,
sync_exec=utils.execute, *args, **kwargs):
# NOTE(vish): db is set by Manager
self.db = None
self._execute = execute
self._sync_exec = sync_exec
def _try_execute(self, *command, **kwargs):
tries = 0
while True:
try:
self._execute(*command, **kwargs)
return True
except exception.ProcessExecutionError:
tries = tries + 1
if tries >= FLAGS.num_shell_tries:
raise
LOG.exception(_("Recovering from a failed execute. "
"Try number %s"), tries)
time.sleep(tries ** 2)
def check_for_setup_error(self):
"""Returns an error if prerequisites aren't met"""
out, err = self._execute('vgs', '--noheadings', '-o', 'name',
run_as_root=True)
volume_groups = out.split()
if not FLAGS.volume_group in volume_groups:
raise exception.Error(_("volume group %s doesn't exist")
% FLAGS.volume_group)
def _create_volume(self, volume_name, sizestr):
self._try_execute('lvcreate', '-L', sizestr, '-n',
volume_name, FLAGS.volume_group, run_as_root=True)
def _copy_volume(self, srcstr, deststr, size_in_g):
self._execute('dd', 'if=%s' % srcstr, 'of=%s' % deststr,
'count=%d' % (size_in_g * 1024), 'bs=1M',
run_as_root=True)
def _volume_not_present(self, volume_name):
path_name = '%s/%s' % (FLAGS.volume_group, volume_name)
try:
self._try_execute('lvdisplay', path_name, run_as_root=True)
except Exception as e:
# If the volume isn't present
return True
return False
def _delete_volume(self, volume, size_in_g):
"""Deletes a logical volume."""
# zero out old volumes to prevent data leaking between users
self._copy_volume('/dev/zero', self.local_path(volume), size_in_g)
self._try_execute('lvremove', '-f', "%s/%s" %
(FLAGS.volume_group,
self._escape_snapshot(volume['name'])),
run_as_root=True)
def _sizestr(self, size_in_g):
if int(size_in_g) == 0:
return '100M'
return '%sG' % size_in_g
# Linux LVM reserves name that starts with snapshot, so that
def _escape_snapshot(self, snapshot_name):
if not snapshot_name.startswith('snapshot'):
return snapshot_name
return '_' + snapshot_name
def create_volume(self, volume):
"""Creates a logical volume. Can optionally return a Dictionary of
changes to the volume object to be persisted."""
self._create_volume(volume['name'], self._sizestr(volume['size']))
def create_volume_from_snapshot(self, volume, snapshot):
"""Creates a volume from a snapshot."""
self._create_volume(volume['name'], self._sizestr(volume['size']))
self._copy_volume(self.local_path(snapshot), self.local_path(volume),
snapshot['volume_size'])
def delete_volume(self, volume):
"""Deletes a logical volume."""
if self._volume_not_present(volume['name']):
# If the volume isn't present, then don't attempt to delete
return True
out, err = self._execute('lvdisplay', '--noheading',
'-C', '-o', 'Attr',
'%s/%s' % (FLAGS.volume_group,
volume['name']),
run_as_root=True)
if out:
out = out.strip()
if (out[0] == 'o') or (out[0] == 'O'):
raise exception.VolumeIsBusy(volume_name=volume['name'])
self._delete_volume(volume, volume['size'])
def create_snapshot(self, snapshot):
"""Creates a snapshot."""
orig_lv_name = "%s/%s" % (FLAGS.volume_group, snapshot['volume_name'])
self._try_execute('lvcreate', '-L',
self._sizestr(snapshot['volume_size']),
'--name', self._escape_snapshot(snapshot['name']),
'--snapshot', orig_lv_name, run_as_root=True)
def delete_snapshot(self, snapshot):
"""Deletes a snapshot."""
if self._volume_not_present(self._escape_snapshot(snapshot['name'])):
# If the snapshot isn't present, then don't attempt to delete
return True
self._delete_volume(snapshot, snapshot['volume_size'])
def local_path(self, volume):
escaped_group = FLAGS.volume_group.replace('-', '--')
escaped_name = self._escape_snapshot(volume['name']).replace('-', '--')
return "/dev/mapper/%s-%s" % (escaped_group, escaped_name)
def ensure_export(self, context, volume):
"""Synchronously recreates an export for a logical volume."""
raise NotImplementedError()
def create_export(self, context, volume):
"""Exports the volume. Can optionally return a Dictionary of changes
to the volume object to be persisted."""
raise NotImplementedError()
def remove_export(self, context, volume):
"""Removes an export for a logical volume."""
raise NotImplementedError()
def discover_volume(self, context, volume):
"""Discover volume on a remote host."""
raise NotImplementedError()
def undiscover_volume(self, volume):
"""Undiscover volume on a remote host."""
raise NotImplementedError()
def check_for_export(self, context, volume_id):
"""Make sure volume is exported."""
raise NotImplementedError()
def get_volume_stats(self, refresh=False):
"""Return the current state of the volume service. If'refresh' is
True, run the update first."""
return None
class AOEDriver(VolumeDriver):
"""WARNING! Deprecated. This driver will be removed in Essex. Its use
is not recommended.
Implements AOE specific volume commands."""
def __init__(self, *args, **kwargs):
LOG.warn(_("AOEDriver is deprecated and will be removed in Essex"))
super(AOEDriver, self).__init__(*args, **kwargs)
def ensure_export(self, context, volume):
pass
def _ensure_blades(self, context):
"""Ensure that blades have been created in datastore."""
total_blades = FLAGS.num_shelves * FLAGS.blades_per_shelf
if self.db.export_device_count(context) >= total_blades:
return
for shelf_id in xrange(FLAGS.num_shelves):
for blade_id in xrange(FLAGS.blades_per_shelf):
dev = {'shelf_id': shelf_id, 'blade_id': blade_id}
self.db.export_device_create_safe(context, dev)
def create_export(self, context, volume):
"""Creates an export for a logical volume."""
self._ensure_blades(context)
(shelf_id,
blade_id) = self.db.volume_allocate_shelf_and_blade(context,
volume['id'])
self._try_execute(
'vblade-persist','setup',
shelf_id,
blade_id,
FLAGS.aoe_eth_dev,
"/dev/%s/%s" %
(FLAGS.volume_group,
volume['name']),
run_as_root=True)
time.sleep(2)
self._execute('vblade-persist', 'auto', 'all',
check_exit_code=False, run_as_root=True)
self._execute('vblade-persist','start', 'all',
check_exit_code=False, run_as_root=True)
def remove_export(self, context, volume):
"""Removes an export for a logical volume."""
(shelf_id,
blade_id) = self.db.volume_get_shelf_and_blade(context,
volume['id'])
self._try_execute('vblade-persist','stop',
shelf_id, blade_id, run_as_root=True)
self._try_execute('vblade-persist', 'destroy',
shelf_id, blade_id, run_as_root=True)
def discover_volume(self, context, _volume):
"""Discover volume on a remote host."""
(shelf_id,
blade_id) = self.db.volume_get_shelf_and_blade(context,
_volume['id'])
self._execute('aoe-discover', run_as_root=True)
out, err = self._execute('aoe-stat', check_exit_code=False,
run_as_root=True)
device_path = 'e%(shelf_id)d.%(blade_id)d' % locals()
if out.find(device_path) >= 0:
return "/dev/etherd/%s" % device_path
else:
return
def undiscover_volume(self, _volume):
"""Undiscover volume on a remote host."""
pass
def check_for_export(self, context, volume_id):
"""Make sure volume is exported."""
(shelf_id,
blade_id) = self.db.volume_get_shelf_and_blade(context,
volume_id)
cmd = ('vblade-persist', 'ls', '--no-header')
out, _err = self._execute(*cmd, run_as_root=True)
exported = False
for line in out.split('\n'):
param = line.split(' ')
if len(param) == 6 and param[0] == str(shelf_id) \
and param[1] == str(blade_id) and param[-1] == "run":
exported = True
break
if not exported:
desc = _("Cannot confirm exported volume id:%(volume_id)s. "
"vblade process for e%(shelf_id)s.%(blade_id)s "
"isn't running.") % locals()
raise exception.ProcessExecutionError(out, _err, cmd=cmd,
description=desc)
class FakeAOEDriver(AOEDriver):
"""Logs calls instead of executing."""
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(FakeAOEDriver, self).__init__(execute=self.fake_execute,
sync_exec=self.fake_execute,
*args, **kwargs)
def check_for_setup_error(self):
"""No setup necessary in fake mode."""
pass
@staticmethod
def fake_execute(cmd, *_args, **_kwargs):
"""Execute that simply logs the command."""
LOG.debug(_("FAKE AOE: %s"), cmd)
return (None, None)
class ISCSIDriver(VolumeDriver):
"""Executes commands relating to ISCSI volumes.
We make use of model provider properties as follows:
:provider_location: if present, contains the iSCSI target information
in the same format as an ietadm discovery
i.e. '<ip>:<port>,<portal> <target IQN>'
:provider_auth: if present, contains a space-separated triple:
'<auth method> <auth username> <auth password>'.
`CHAP` is the only auth_method in use at the moment.
"""
def ensure_export(self, context, volume):
"""Synchronously recreates an export for a logical volume."""
try:
iscsi_target = self.db.volume_get_iscsi_target_num(context,
volume['id'])
except exception.NotFound:
LOG.info(_("Skipping ensure_export. No iscsi_target " +
"provisioned for volume: %d"), volume['id'])
return
iscsi_name = "%s%s" % (FLAGS.iscsi_target_prefix, volume['name'])
volume_path = "/dev/%s/%s" % (FLAGS.volume_group, volume['name'])
self._sync_exec('ietadm', '--op', 'new',
"--tid=%s" % iscsi_target,
'--params',
"Name=%s" % iscsi_name,
run_as_root=True,
check_exit_code=False)
self._sync_exec('ietadm', '--op', 'new',
"--tid=%s" % iscsi_target,
'--lun=0',
'--params',
"Path=%s,Type=fileio" % volume_path,
run_as_root=True,
check_exit_code=False)
def _ensure_iscsi_targets(self, context, host):
"""Ensure that target ids have been created in datastore."""
host_iscsi_targets = self.db.iscsi_target_count_by_host(context, host)
if host_iscsi_targets >= FLAGS.iscsi_num_targets:
return
# NOTE(vish): Target ids start at 1, not 0.
for target_num in xrange(1, FLAGS.iscsi_num_targets + 1):
target = {'host': host, 'target_num': target_num}
self.db.iscsi_target_create_safe(context, target)
def create_export(self, context, volume):
"""Creates an export for a logical volume."""
self._ensure_iscsi_targets(context, volume['host'])
iscsi_target = self.db.volume_allocate_iscsi_target(context,
volume['id'],
volume['host'])
iscsi_name = "%s%s" % (FLAGS.iscsi_target_prefix, volume['name'])
volume_path = "/dev/%s/%s" % (FLAGS.volume_group, volume['name'])
self._execute('ietadm', '--op', 'new',
'--tid=%s' % iscsi_target,
'--params', 'Name=%s' % iscsi_name, run_as_root=True)
self._execute('ietadm', '--op', 'new',
'--tid=%s' % iscsi_target,
'--lun=0', '--params',
'Path=%s,Type=fileio' % volume_path, run_as_root=True)
def remove_export(self, context, volume):
"""Removes an export for a logical volume."""
try:
iscsi_target = self.db.volume_get_iscsi_target_num(context,
volume['id'])
except exception.NotFound:
LOG.info(_("Skipping remove_export. No iscsi_target " +
"provisioned for volume: %d"), volume['id'])
return
try:
# ietadm show will exit with an error
# this export has already been removed
self._execute('ietadm', '--op','show',
'--tid=%s' % iscsi_target, run_as_root=True)
except Exception as e:
LOG.info(_("Skipping remove_export. No iscsi_target " +
"is presently exported for volume: %d"), volume['id'])
return
self._execute('ietadm', '--op', 'delete',
'--tid=%s' % iscsi_target,
'--lun=0', run_as_root=True)
self._execute('ietadm', '--op', 'delete',
'--tid=%s' % iscsi_target, run_as_root=True)
def _do_iscsi_discovery(self, volume):
LOG.warn(_("ISCSI provider_location not stored, using discovery"))
volume_name = volume['name']
(out, _err) = self._execute('iscsiadm', '-m', 'discovery',
'-t','sendtargets', '-p', volume['host'],
run_as_root=True)
for target in out.splitlines():
if FLAGS.iscsi_ip_prefix in target and volume_name in target:
return target
return None
def _get_iscsi_properties(self, volume):
"""Gets iscsi configuration
We ideally get saved information in the volume entity, but fall back
to discovery if need be. Discovery may be completely removed in future
The properties are:
:target_discovered: boolean indicating whether discovery was used
:target_iqn: the IQN of the iSCSI target
:target_portal: the portal of the iSCSI target
:auth_method:, :auth_username:, :auth_password:
the authentication details. Right now, either auth_method is not
present meaning no authentication, or auth_method == `CHAP`
meaning use CHAP with the specified credentials.
"""
properties = {}
location = volume['provider_location']
if location:
properties['target_discovered'] = False
else:
location = self._do_iscsi_discovery(volume)
if not location:
raise exception.Error(_("Could not find iSCSI export "
" for volume %s") %
(volume['name']))
LOG.debug(_("ISCSI Discovery: Found %s") % (location))
properties['target_discovered'] = True
(iscsi_target, _sep, iscsi_name) = location.partition(" ")
iscsi_portal = iscsi_target.split(",")[0]
properties['target_iqn'] = iscsi_name
properties['target_portal'] = iscsi_portal
auth = volume['provider_auth']
if auth:
(auth_method, auth_username, auth_secret) = auth.split()
properties['auth_method'] = auth_method
properties['auth_username'] = auth_username
properties['auth_password'] = auth_secret
return properties
def _run_iscsiadm(self, iscsi_properties, iscsi_command):
(out, err) = self._execute('iscsiadm', '-m', 'node', '-T',
iscsi_properties['target_iqn'],
'-p', iscsi_properties['target_portal'],
*iscsi_command, run_as_root=True)
LOG.debug("iscsiadm %s: stdout=%s stderr=%s" %
(iscsi_command, out, err))
return (out, err)
def _iscsiadm_update(self, iscsi_properties, property_key, property_value):
iscsi_command = ('--op', 'update', '-n', property_key,
'-v', property_value)
return self._run_iscsiadm(iscsi_properties, iscsi_command)
def discover_volume(self, context, volume):
"""Discover volume on a remote host."""
iscsi_properties = self._get_iscsi_properties(volume)
if not iscsi_properties['target_discovered']:
self._run_iscsiadm(iscsi_properties, ('--op', 'new'))
if iscsi_properties.get('auth_method'):
self._iscsiadm_update(iscsi_properties,
"node.session.auth.authmethod",
iscsi_properties['auth_method'])
self._iscsiadm_update(iscsi_properties,
"node.session.auth.username",
iscsi_properties['auth_username'])
self._iscsiadm_update(iscsi_properties,
"node.session.auth.password",
iscsi_properties['auth_password'])
self._run_iscsiadm(iscsi_properties, ("--login", ))
self._iscsiadm_update(iscsi_properties, "node.startup", "automatic")
mount_device = ("/dev/disk/by-path/ip-%s-iscsi-%s-lun-0" %
(iscsi_properties['target_portal'],
iscsi_properties['target_iqn']))
# The /dev/disk/by-path/... node is not always present immediately
# TODO(justinsb): This retry-with-delay is a pattern, move to utils?
tries = 0
while not os.path.exists(mount_device):
if tries >= FLAGS.num_iscsi_scan_tries:
raise exception.Error(_("iSCSI device not found at %s") %
(mount_device))
LOG.warn(_("ISCSI volume not yet found at: %(mount_device)s. "
"Will rescan & retry. Try number: %(tries)s") %
locals())
self._run_iscsiadm(iscsi_properties, ("--rescan", ))
tries = tries + 1
if not os.path.exists(mount_device):
time.sleep(tries ** 2)
if tries!= 0:
LOG.debug(_("Found iSCSI node %(mount_device)s "
"(after %(tries)s rescans)") %
locals())
return mount_device
def undiscover_volume(self, volume):
"""Undiscover volume on a remote host."""
iscsi_properties = self._get_iscsi_properties(volume)
self._iscsiadm_update(iscsi_properties, "node.startup", "manual")
self._run_iscsiadm(iscsi_properties, ("--logout", ))
self._run_iscsiadm(iscsi_properties, ('--op', 'delete'))
def check_for_export(self, context, volume_id):
"""Make sure volume is exported."""
tid = self.db.volume_get_iscsi_target_num(context, volume_id)
try:
self._execute('ietadm', '--op','show',
'--tid=%(tid)d' % locals(), run_as_root=True)
except exception.ProcessExecutionError, e:
logging.error(_("Cannot confirm exported volume "
"id:%(volume_id)s.") % locals())
raise
class FakeISCSIDriver(ISCSIDriver):
"""Logs calls instead of executing."""
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(FakeISCSIDriver, self).__init__(execute=self.fake_execute,
sync_exec=self.fake_execute,
*args, **kwargs)
def check_for_setup_error(self):
"""No setup necessary in fake mode."""
pass
def discover_volume(self, context, volume):
"""Discover volume on a remote host."""
return "/dev/disk/by-path/volume-id-%d" % volume['id']
def undiscover_volume(self, volume):
"""Undiscover volume on a remote host."""
pass
@staticmethod
def fake_execute(cmd, *_args, **_kwargs):
"""Execute that simply logs the command."""
LOG.debug(_("FAKE ISCSI: %s"), cmd)
return (None, None)
class RBDDriver(VolumeDriver):
"""Implements RADOS block device (RBD) volume commands"""
def check_for_setup_error(self):
"""Returns an error if prerequisites aren't met"""
(stdout, stderr) = self._execute('rados', 'lspools')
pools = stdout.split("\n")
if not FLAGS.rbd_pool in pools:
raise exception.Error(_("rbd has no pool %s") %
FLAGS.rbd_pool)
def create_volume(self, volume):
"""Creates a logical volume."""
if int(volume['size']) == 0:
size = 100
else:
size = int(volume['size']) * 1024
self._try_execute('rbd', '--pool', FLAGS.rbd_pool,
'--size', size, 'create', volume['name'])
def delete_volume(self, volume):
"""Deletes a logical volume."""
self._try_execute('rbd', '--pool', FLAGS.rbd_pool,
'rm', volume['name'])
def create_snapshot(self, snapshot):
"""Creates an rbd snapshot"""
self._try_execute('rbd', '--pool', FLAGS.rbd_pool,
'snap', 'create', '--snap', snapshot['name'],
snapshot['volume_name'])
def delete_snapshot(self, snapshot):
"""Deletes an rbd snapshot"""
self._try_execute('rbd', '--pool', FLAGS.rbd_pool,
'snap', 'rm', '--snap', snapshot['name'],
snapshot['volume_name'])
def local_path(self, volume):
"""Returns the path of the rbd volume."""
# This is the same as the remote path
return "rbd:%s/%s" % (FLAGS.rbd_pool, volume['name'])
def ensure_export(self, context, volume):
"""Synchronously recreates an export for a logical volume."""
pass
def create_export(self, context, volume):
"""Exports the volume"""
pass
def remove_export(self, context, volume):
"""Removes an export for a logical volume"""
pass
def discover_volume(self, context, volume):
"""Discover volume on a remote host"""
return "rbd:%s/%s" % (FLAGS.rbd_pool, volume['name'])
def undiscover_volume(self, volume):
"""Undiscover volume on a remote host"""
pass
class SheepdogDriver(VolumeDriver):
"""Executes commands relating to Sheepdog Volumes"""
def check_for_setup_error(self):
"""Returns an error if prerequisites aren't met"""
try:
(out, err) = self._execute('collie', 'cluster', 'info')
if not out.startswith('running'):
raise exception.Error(_("Sheepdog is not working: %s") % out)
except exception.ProcessExecutionError:
raise exception.Error(_("Sheepdog is not working"))
def create_volume(self, volume):
"""Creates a sheepdog volume"""
self._try_execute('qemu-img', 'create',
"sheepdog:%s" % volume['name'],
self._sizestr(volume['size']))
def create_volume_from_snapshot(self, volume, snapshot):
"""Creates a sheepdog volume from a snapshot."""
self._try_execute('qemu-img', 'create', '-b',
"sheepdog:%s:%s" % (snapshot['volume_name'],
snapshot['name']),
"sheepdog:%s" % volume['name'])
def delete_volume(self, volume):
"""Deletes a logical volume"""
self._try_execute('collie', 'vdi', 'delete', volume['name'])
def create_snapshot(self, snapshot):
"""Creates a sheepdog snapshot"""
self._try_execute('qemu-img','snapshot', '-c', snapshot['name'],
"sheepdog:%s" % snapshot['volume_name'])
def delete_snapshot(self, snapshot):
"""Deletes a sheepdog snapshot"""
self._try_execute('collie', 'vdi', 'delete', snapshot['volume_name'],
'-s', snapshot['name'])
def local_path(self, volume):
return "sheepdog:%s" % volume['name']
def ensure_export(self, context, volume):
"""Safely and synchronously recreates an export for a logical volume"""
pass
def create_export(self, context, volume):
"""Exports the volume"""
pass
def remove_export(self, context, volume):
"""Removes an export for a logical volume"""
pass
def discover_volume(self, context, volume):
"""Discover volume on a remote host"""
return "sheepdog:%s" % volume['name']
def undiscover_volume(self, volume):
"""Undiscover volume on a remote host"""
pass
class LoggingVolumeDriver(VolumeDriver):
"""Logs and records calls, for unit tests."""
def check_for_setup_error(self):
pass
def create_volume(self, volume):
self.log_action('create_volume', volume)
def delete_volume(self, volume):
self.log_action('delete_volume', volume)
def local_path(self, volume):
print "local_path not implemented"
raise NotImplementedError()
def ensure_export(self, context, volume):
self.log_action('ensure_export', volume)
def create_export(self, context, volume):
self.log_action('create_export', volume)
def remove_export(self, context, volume):
self.log_action('remove_export', volume)
def discover_volume(self, context, volume):
self.log_action('discover_volume', volume)
def undiscover_volume(self, volume):
self.log_action('undiscover_volume', volume)
def check_for_export(self, context, volume_id):
self.log_action('check_for_export', volume_id)
_LOGS = []
@staticmethod
def clear_logs():
LoggingVolumeDriver._LOGS = []
@staticmethod
def log_action(action, parameters):
"""Logs the command."""
LOG.debug(_("LoggingVolumeDriver: %s") % (action))
log_dictionary = {}
if parameters:
log_dictionary = dict(parameters)
log_dictionary['action'] = action
LOG.debug(_("LoggingVolumeDriver: %s") % (log_dictionary))
LoggingVolumeDriver._LOGS.append(log_dictionary)
@staticmethod
def all_logs():
return LoggingVolumeDriver._LOGS
@staticmethod
def logs_like(action, **kwargs):
matches = []
for entry in LoggingVolumeDriver._LOGS:
if entry['action']!= action:
continue
match = True
for k, v in kwargs.iteritems():
if entry.get(k)!= v:
match = False
break
if match:
matches.append(entry)
return matches
class ZadaraBEDriver(ISCSIDriver):
"""Performs actions to configure Zadara BE module."""
def _is_vsa_volume(self, volume):
return volume_types.is_vsa_volume(volume['volume_type_id'])
def _is_vsa_drive(self, volume):
return volume_types.is_vsa_drive(volume['volume_type_id'])
def _not_vsa_volume_or_drive(self, volume):
"""Returns True if volume is not VSA BE volume."""
if not volume_types.is_vsa_object(volume['volume_type_id']):
LOG.debug(_("\tVolume %s is NOT VSA volume"), volume['name'])
return True
else:
return False
def check_for_setup_error(self):
"""No setup necessary for Zadara BE."""
pass
""" Volume Driver methods """
def create_volume(self, volume):
"""Creates BE volume."""
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).create_volume(volume)
if self._is_vsa_volume(volume):
LOG.debug(_("\tFE VSA Volume %s creation - do nothing"),
volume['name'])
return
if int(volume['size']) == 0:
else:
sizestr = '%s' % (int(volume['size']) << 30) # size in bytes
# Set the qos-str to default type sas
qosstr = 'SAS_1000'
volume_type = volume_types.get_volume_type(None,
volume['volume_type_id'])
if volume_type is not None:
qosstr = volume_type['extra_specs']['drive_type'] + \
("_%s" % volume_type['extra_specs']['drive_size'])
vsa_id = None
for i in volume.get('volume_metadata'):
if i['key'] == 'to_vsa_id':
vsa_id = i['value']
break
try:
self._sync_exec('/var/lib/zadara/bin/zadara_sncfg',
'create_qospart',
'--qos', qosstr,
'--pname', volume['name'],
'--psize', sizestr,
'--vsaid', vsa_id,
run_as_root=True,
check_exit_code=0)
except exception.ProcessExecutionError:
LOG.debug(_("VSA BE create_volume for %s failed"), volume['name'])
raise
LOG.debug(_("VSA BE create_volume for %s succeeded"), volume['name'])
def delete_volume(self, volume):
"""Deletes BE volume."""
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).delete_volume(volume)
if self._is_vsa_volume(volume):
LOG.debug(_("\tFE VSA Volume %s deletion - do nothing"),
volume['name'])
return
try:
self._sync_exec('/var/lib/zadara/bin/zadara_sncfg',
'delete_partition',
'--pname', volume['name'],
run_as_root=True,
check_exit_code=0)
except exception.ProcessExecutionError:
LOG.debug(_("VSA BE delete_volume for %s failed"), volume['name'])
return
LOG.debug(_("VSA BE delete_volume for %s suceeded"), volume['name'])
def local_path(self, volume):
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).local_path(volume)
if self._is_vsa_volume(volume):
LOG.debug(_("\tFE VSA Volume %s local path call - call discover"),
volume['name'])
return super(ZadaraBEDriver, self).discover_volume(None, volume)
raise exception.Error(_("local_path not supported"))
def ensure_export(self, context, volume):
"""ensure BE export for a volume"""
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).ensure_export(context, volume)
if self._is_vsa_volume(volume):
LOG.debug(_("\tFE VSA Volume %s ensure export - do nothing"),
volume['name'])
return
try:
iscsi_target = self.db.volume_get_iscsi_target_num(context,
volume['id'])
except exception.NotFound:
LOG.info(_("Skipping ensure_export. No iscsi_target " +
"provisioned for volume: %d"), volume['id'])
return
try:
ret = self._common_be_export(context, volume, iscsi_target)
except exception.ProcessExecutionError:
return
return ret
def create_export(self, context, volume):
"""create BE export for a volume"""
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).create_export(context, volume)
if self._is_vsa_volume(volume):
LOG.debug(_("\tFE VSA Volume %s create export - do nothing"),
volume['name'])
return
self._ensure_iscsi_targets(context, volume['host'])
iscsi_target = self.db.volume_allocate_iscsi_target(context,
volume['id'],
volume['host'])
try:
ret = self._common_be_export(context, volume, iscsi_target)
except:
raise exception.ProcessExecutionError
return ret
def remove_export(self, context, volume):
"""Removes BE export for a volume."""
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).remove_export(context, volume)
if self._is_vsa_volume(volume):
LOG.debug(_("\tFE VSA Volume %s remove export - do nothing"),
volume['name'])
return
try:
iscsi_target = self.db.volume_get_iscsi_target_num(context,
volume['id'])
except exception.NotFound:
LOG.info(_("Skipping remove_export. No iscsi_target " +
"provisioned for volume: %d"), volume['id'])
return
try:
self._sync_exec('/var/lib/zadara/bin/zadara_sncfg',
'remove_export',
'--pname', volume['name'],
'--tid', iscsi_target,
run_as_root=True,
check_exit_code=0)
except exception.ProcessExecutionError:
LOG.debug(_("VSA BE remove_export for %s failed"), volume['name'])
return
def create_snapshot(self, snapshot):
"""Nothing required for snapshot"""
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).create_snapshot(volume)
pass
def delete_snapshot(self, snapshot):
"""Nothing required to delete a snapshot"""
if self._not_vsa_volume_or_drive(volume):
return super(ZadaraBEDriver, self).delete_snapshot(volume)
pass
""" Internal BE Volume methods """
def _common_be_export(self, context, volume, iscsi_target):
"""
Common logic that asks zadara_sncfg to setup iSCSI target/lun for
this volume
"""
(out, err) = self._sync_exec(
'/var/lib/zadara/bin/zadara_sncfg',
'create_export',
'--pname', volume['name'],
'--tid', iscsi_target,
run_as_root=True,
check_exit_code=0)
result_xml = ElementTree.fromstring(out)
response_node = result_xml.find("Sn")
if response_node is None:
msg = "Malformed response from zadara_sncfg"
raise exception.Error(msg)
sn_ip = response_node.findtext("SnIp")
sn_iqn = response_node.findtext("IqnName")
iscsi_portal = sn_ip + ":3260," + ("%s" % iscsi_target)
model_update = {}
model_update['provider_location'] = ("%s %s" %
(iscsi_portal,
sn_iqn))
return model_update
def _get_qosgroup_summary(self):
"""gets the list of qosgroups from Zadara BE"""
try:
(out, err) = self._sync_exec(
'/var/lib/zadara/bin/zadara_sncfg',
'get_qosgroups_xml',
run_as_root=True,
check_exit_code=0)
except exception.ProcessExecutionError:
LOG.debug(_("Failed to retrieve QoS info"))
return {}
qos_groups = {}
result_xml = ElementTree.fromstring(out)
for element in result_xml.findall('QosGroup'):
qos_group = {}
# get the name of the group.
group_name = element.findtext("Name")
if not group_name:
continue
for child in element.getchildren():
# two types of elements - property of qos-group & sub property
if child.text:
qos_group[child.tag] = int(child.text) \
if child.text.isdigit() else child.text
else:
subelement = {}
for subchild in child.getchildren():
subelement[subchild.tag] = int(subchild.text) \
if subchild.text.isdigit() else subchild.text
qos_group[child.tag] = subelement
# Now add this group to the master qos_groups
qos_groups[group_name] = qos_group
return qos_groups
def get_volume_stats(self, refresh=False):
"""Return the current state of the volume service. If'refresh' is
True, run the update first."""
drive_info = self._get_qosgroup_summary()
return {'drive_qos_info': drive_info}
Under what conditions does the create_volume method in the ZadaraBEDriver class call the super class's create_volume method?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 775,826 | 0 | 1,166 |
Hi, I'm going through assumption testing and exploratory data analysis for the famous "Airpassengers" data in R. I ran autocorrelations of series and partial autocorrelations. I'm going to give you the output, but I can't give you the graph (although I did give you access to wolfram alpha if you need it). Can you tell me how to interpret the output in terms of what I need to know to create an ARIMA model and can you help me read the corresponding graphs (I have the graphs in front of me, you can just "imagine" the graphs using the values I give you): Autocorrelations of series ‘AP’, by lag
0.0000 0.0833 0.1667 0.2500 0.3333 0.4167 0.5000 0.5833 0.6667 0.7500 0.8333 0.9167 1.0000 1.0833
1.000 0.948 0.876 0.807 0.753 0.714 0.682 0.663 0.656 0.671 0.703 0.743 0.760 0.713
1.1667 1.2500 1.3333 1.4167 1.5000Hi, I'm going through assumption testing and exploratory data analysis for the famous "Airpassengers" data in R. I ran autocorrelations of series and partial autocorrelations. I'm going to give you the output, but I can't give you the graph (although I did give you access to wolfram alpha if you need it). Can you tell me how to interpret the output in terms of what I need to know to create an ARIMA model and can you help me read the corresponding graphs (I have the graphs in front of me, you can just "imagine" the graphs using the values I give you): Autocorrelations of series ‘AP’, by lag
0.0000 0.0833 0.1667 0.2500 0.3333 0.4167 0.5000 0.5833 0.6667 0.7500 0.8333 0.9167 1.0000 1.0833
1.000 0.948 0.876 0.807 0.753 0.714 0.682 0.663 0.656 0.671 0.703 0.743 0.760 0.713
1.1667 1.2500 1.3333 1.4167 1.5000 1.5833 1.6667 1.7500
0.646 0.586 0.538 0.500 0.469 0.450 0.442 0.457
> print(pacf(AP))
Partial autocorrelations of series ‘AP’, by lag
0.0833 0.1667 0.2500 0.3333 0.4167 0.5000 0.5833 0.6667 0.7500 0.8333 0.9167 1.0000 1.0833 1.1667
0.948 -0.229 0.038 0.094 0.074 0.008 0.126 0.090 0.232 0.166 0.171 -0.135 -0.540 -0.027
1.2500 1.3333 1.4167 1.5000 1.5833 1.6667 1.7500
0.091 0.025 0.033 0.073 0.048 -0.046 0.046 1.5833 1.6667 1.7500
0.646 0.586 0.538 0.500 0.469 0.450 0.442 0.457
> print(pacf(AP))
Partial autocorrelations of series ‘AP’, by lag
0.0833 0.1667 0.2500 0.3333 0.4167 0.5000 0.5833 0.6667 0.7500 0.8333 0.9167 1.0000 1.0833 1.1667
0.948 -0.229 0.038 0.094 0.074 0.008 0.126 0.090 0.232 0.166 0.171 -0.135 -0.540 -0.027
1.2500 1.3333 1.4167 1.5000 1.5833 1.6667 1.7500
0.091 0.025 0.033 0.073 0.048 -0.046 0.046
|
43f2dbf08bd7439b9938474c025d5375
|
zai-org/LongAlign-10k
|
13144ac9c71d12d878b4f38e214d21c0aaea9e41d214aa60
| 4,780 | 0 | 5,721 |
Q: Is there a way to integrate a see more function into Python web scraper?
I am building a custom web scraper for a Russian news site, RIA.ru. After a search, the site displays the first 20 relevant articles. To see additional articles, you have to click the blue button at the bottom that says "see more."
Here is an example searching for McDonalds: https://ria.ru/search/?query=mcdonalds. There are 293 hits, but only the first 20 display.
My web scraper currently only evaluates the first 20 hits. I would like it to evaluate all the hits.
I identified the html attribute for and relative link for the "see more" button: /services/search/getmore/?query=mcdonalds&offset=20
I figured I could program the scraper to find that link and paste it onto the absolute link. I could then pull HTML from that page and repeat the process until no more "see more" links turn up. Then I would scrape the page for the content links.
I tried to paste it together with the absolute link, but it does not work. I also tried to paste it together with multiple variations of the absolute link. That also failed.
Does anyone have other suggestions? I really want the scraper to scrape all relevant articles.
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
query = "mcdonalds"
searchURL = "https://ria.ru/search/?query="
# Create starting link
searchURL = searchURL + query
# Create list for the "see more" links or scroll links
scrollLinks = []
# Pull the HTML from the starting link and clean it
html = urlopen(searchURL)
bsObj = BeautifulSoup(html)
# Find the "see more links" (there will only be one)
# Append the relative link to the list
for link in bsObj.findAll("div", {"class":"list-more"}):
if 'data-url' in link.attrs:
scrollLinks.append(link.attrs['data-url'])
# Paste relative link onto master link
searchURL = searchURL + scrollLinks[0]
# Print it
print(searchURL)
The print returns this:
https://ria.ru/search/?query=mcdonalds/services/search/getmore/?query=mcdonalds&offset=20
The link does not take you to the same page but with 20 additional articles present. Instead, it just takes you to a new search page with nothing returned.
Thanks for any and all suggestions!
A: You were close.However the url a bit different.Try the below code it will give you all 293 links.
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
page = "https://ria.ru/services/search/getmore/?query=mcdonalds&offset={}"
page_num = 0
session = requests.Session()
totalurls=[]
while True:
pageTree = session.get(page.format(page_num))
pageSoup = BeautifulSoup(pageTree.content, 'html.parser')
items = pageSoup.find_all(class_='list-item__title color-font-hover-only')
for item in items:
title = 'https://ria.ru' + item['href']
totalurls.append(title)
if page_num<280:
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'https://ria.ru/20081227/158180838.html', 'https://ria.ru/20081209/156836138.html', 'https://ria.ru/20080504/106527628.html', 'https://ria.ru/20080309/101011380.html', 'https://ria.ru/20080309/101006325.html', 'https://ria.ru/20080223/99935006.html', 'https://ria.ru/20070411/63481432.html', 'https://ria.ru/20061219/57246357.html', 'https://ria.ru/20060503/47140916.html', 'https://ria.ru/20060424/46858404.html', 'https://ria.ru/20060421/46774284.html', 'https://ria.ru/20050909/41344205.html', 'https://ria.ru/20040519/593079.html', 'https://ria.ru/20040519/593054.html', 'https://ria.ru/20040519/592754.html', 'https://ria.ru/20020918/227555.html', 'https://ria.ru/20020918/227261.html']
293
A: I figured it out. I will post the solution for anyone who is curious.
I studied the site behavior and found that adding &offset=20 to the base URL (https://ria.ru/search/?query=mcdonalds) to make https://ria.ru/search/?query=mcdonalds&offset=20 would display results 21 through 40.
https://ria.ru/search/?query=mcdonalds&offset=40 displays results 41-60 and so on.
Now I had a pattern.
First, I needed to determine how many total results a search returned and save it as an integer.
totalHits = (bsObj.find("div", {"class":"rubric-count m-active"}).get_text())
totalHits = int(re.sub("[^0-9]", "", totalHits))
print("There are " + str(totalHits) + " hits for that key word combination.")
Then, based on this number, I needed to find the number of cycles to go through. I divided the number of total hits by twenty and rounded up to get this.
cycles = math.ceil(totalHits/20)
print("This will take " + str(cycles) + " cycles.")
Finally, I used a while statement to cycle through the search links and collect article URLs.
while cycles > 0:
# Collect page links from that cycle
for link in bsObj.findAll("span"):
if 'data-url' in link.attrs:
links.append(link.attrs['data-url'])
# Update search link and collect HTML for it
searchURL = searchURL + "&offset=" + str(counter)
html = urlopen(searchURL)
bsObj = BeautifulSoup(html)
counter = counter + 20
cycles = cycles - 1
print(links)
print(len(links))
This returned a list of 293 links!
What line of code was used to update the search URL each cycle to get the next set of 20 search results?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 594,591 | 0 | 1,025 |
Given an HTML table containing invoice OCR data reconstruction as input, I would like to extract facts about the items and their relationships. Utilize Named Entity Recognition (NER) techniques to identify and pair values with their corresponding entities. Additionally, I'm interested in understanding the format, meaning, and relationships of each item in the invoice. Don't write code answer from data. Data: <html><body><table><thead><tr><td></td><td></td><td>2100350</td></tr></thead><tbody><tr><td><table><thead><tr><td>A http://www.axigon.cz</td><td>AXIGON</td></tr></thead><tbody><tr><td>Dodavatel:</td><td>Číslo: 3211182927</td></tr><tr><td>AXIGON a.s. Výtvarná 1023/4</td><td></td></tr><tr><td>161 00 Praha 6 Zapsána v OR Městského soudu v Praze oddíl B,vložka 3746</td><td></td></tr><tr><td>IČ: 64949320</td><td></td></tr><tr><td>DIČ: CZ64949320 F-mail: [email protected]</td><td></td></tr><tr><td>ená linka: 800900 501 dběratel:</td><td>Pokyny k platbě:</td></tr><tr><td>Caravan Express s.r.o.</td><td>Datum vystavení: 16.11.2021</td></tr><tr><td>V Bažantnici 2636</td><td>DUZP:</td></tr><tr><td>272 01Kladno - Kročehlavy</td><td>15.11.2021</td></tr><tr><td></td><td>Datum splatnosti: 23.11.2021</td></tr><tr><td></td><td>Forma úhrady: Platební příkaz</td></tr><tr><td>IČ: 24831964</td><td>Banka: Raiffeisenbank a.s. Číslo účtu:</td></tr><tr><td>DIČ: CZ24831964</td><td>1295035028 / 5500</td></tr><tr><td></td><td>Variabilní symbol: 3211182927 Konstantní symbol: 308</td></tr></tbody></table></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fakturované období: 1.11. 2021 - 15. 11. 2021. Podrobný rozpis naleznete v příloze faktury.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pří úhradě faktur prosím vždy uvádějte varabilní symbol. V opačném případě platby nemusí být správně spárovány a vaše faktury se budou jevit jako neuhrazené.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Položka 72,18 l</td><td>PočetMJJednotková cenaCelkem bez DPH%DPHCelkem s DPH 29,08 2 099,18</td><td>21% 2 540,01</td></tr><tr><td>#ta</td><td>REKAPITULACE:</td><td>ZAPLACENO</td></tr><tr><td></td><td></td><td><table><thead><tr><td>%DPH</td><td>Základ DPH</td><td>DPH</td><td>Celkem</td></tr></thead><tbody><tr><td>0%</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,00</td></tr><tr><td>15%</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,00</td></tr><tr><td>21%</td><td>2 099,18</td><td>440,83</td><td>2 540,01 2 540,01</td></tr></tbody></table></td></tr><tr><td></td><td>Celková částka k úhradě v Kč:</td><td>2 540,01</td></tr><tr><td colspan="2"></td><td></td></tr><tr><td colspan="2">F
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 595,949 | 22 | 909 |
voilà une image jpg en base 64 contient elle l'image d'un chien ou d'un chat ? Donne moi ta réponse avec un dégré de certitude stp : data:image/jpeg;base64,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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 561,079 | 2 | 923 |
Перескажи: СегоднПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.я вечером +19 по ощущению +17
ЗавтрПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.а до +25 а пПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.о ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.Перескажи: СегоднПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.я вечером +19 по ощущению +17
ЗавтрПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.а до +25 а пПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
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Завтра до +25 а по ощущению +22.о ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
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ЗавтрПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
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Завтра до +25 а по ощущению +22.о ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.Перескажи: СегоднПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
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Завтра до +25 а по ощущению +22.я вечером +19 по ощущению +17
ЗавтрПерескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
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Завтра до +25 а по ощущению +22.о ощущению +22. Перескажи: Сегодня вечером +19 по ощущению +17
Завтра до +25 а по ощущению +22.Перескажи: Сегод
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 306,814 | 2 | 1,125 |
1
00:00:36,537 --> 00:00:38,306
MAN: So I went over
to Harold Becker and I said,
2
00:00:38,330 --> 00:00:39,582
"Listen, man, I’m not quitting.
3
00:00:39,665 --> 00:00:42,001
You can’t get me to quit,
you fucker."
4
00:00:42,084 --> 00:00:43,729
I’ll kick that guy’s ass
in the last scene.
5
00:00:43,753 --> 00:00:45,171
You know?
6
00:00:45,254 --> 00:00:47,673
So the next day, they said,
"No, you got to go."
7
00:00:47,757 --> 00:00:49,258
(chuckles)
8
00:00:49,341 --> 00:00:51,260
You ever been fired before?
9
00:00:51,343 --> 00:00:52,803
- Fuckers.
- VAL: I’ve been fired.
10
00:00:52,887 --> 00:00:54,180
Yeah?
11
00:00:54,263 --> 00:00:56,307
VAL: I’ve almost been fired
from all of my movies.
12
00:00:56,390 --> 00:00:59,101
Every time, they start
looking for someone else.
13
00:00:59,185 --> 00:01:01,937
("Livin’ For Your Lover"
by Chris Isaak playing)
14
00:01:02,021 --> 00:01:04,690
- Even this one.
- (chuckles)
15
00:01:04,774 --> 00:01:08,861
♪ I love her... ♪
16
00:01:12,698 --> 00:01:15,451
Hey! More! More! More.
17
00:01:15,534 --> 00:01:17,870
More. More.
18
00:01:17,953 --> 00:01:20,998
- (laughter)
- (goofy accent): He wants more!
19
00:01:21,081 --> 00:01:22,208
More sex.
20
00:01:22,291 --> 00:01:25,711
More drugs. More wine!
21
00:01:25,795 --> 00:01:28,881
More tobacco. More headaches.
22
00:01:28,964 --> 00:01:32,301
More ulcers. More herpes.
23
00:01:32,384 --> 00:01:33,886
More women.
24
00:01:33,969 --> 00:01:35,721
And less of Tom Cruise.
25
00:01:35,805 --> 00:01:37,765
(laughter)
26
00:01:37,848 --> 00:01:39,266
(yelling)
27
00:01:40,684 --> 00:01:42,978
Give me more!
28
00:01:47,149 --> 00:01:49,026
- (yells)
- (laughter)
29
00:01:54,114 --> 00:01:57,368
("Everybody’s Talkin’"
by Harry Nilsson playing)
30
00:02:02,373 --> 00:02:06,126
♪ Everybody’s talking at me ♪
31
00:02:06,210 --> 00:02:09,338
♪ I don’t hear a word
they’re saying ♪
32
00:02:09,421 --> 00:02:10,756
♪ Only the echoes... ♪
33
00:02:10,840 --> 00:02:13,175
I don’t do this
with every interview I go on,
34
00:02:13,259 --> 00:02:15,010
take you inside my home.
35
00:02:15,094 --> 00:02:16,846
I don’t, but I’m going to.
36
00:02:17,930 --> 00:02:20,808
♪ People stopping, staring ♪
37
00:02:22,059 --> 00:02:25,604
♪ I can’t see their faces ♪
38
00:02:25,688 --> 00:02:30,568
♪ Only the shadows
of their eyes... ♪
39
00:02:30,651 --> 00:02:33,487
JACK:
My name is Val Kilmer.
40
00:02:33,571 --> 00:02:36,574
♪ I’m going where the sun
keeps shining ♪
41
00:02:36,657 --> 00:02:39,034
♪ Throu
|
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|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 869,732 | 2 | 1,029 |
Holdings Data: 'Holding, Number of shares, NAME_1 price/ Average price per share ($), Client investment ($), Cost basis ($), Price per share on Feb 28 ($), Value on Feb 28 ($), Unrealized (tax) gain or loss ($), Investment return ($), Holding period
FEDERATED HERMES STRATEGIC VALUE DIVIDEND FUND IS Symbol: SVAIX
Trade date: Feb 4 21, 1366.279, 5.160, 7050.00, 7050.00, 6.110, 8347.96, 1297.96, , LT
Total reinvested, 57.410, 5.678, , 326.02, 6.110, 350.77, 24.75, ,
EAI: $313 Current yield: 3.60%
Security total, 1423.689, 5.181, 7050.00, 7376.02, , 8698.73, 1322.71, 1648.73,
NAME_2 MARKET LEADERS VALUE FUND CLASS I Symbol: OFVIX
Trade date: Feb 4 21, 470.628, 14.979, 7050.00, 7050.00, 17.710, 8334.81, 1284.81, , LT
Total reinvested, 8.717, 17.859, , 155.68, 17.710, 154.38, -1.30, ,
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NAME_3 & NAME_4 PREFERRED SEC & INC FUND I Symbol: CPXIX
Trade date: Sep 23 20, 740.474, 13.910, 10300.00, 10300.00, 13.330, 9870.51, -429.49, , LT
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PUTNAM ULTRA SHORT DURATION INCOME FUND CLASS Y
Symbol: PSDYX, , , , , , , , ,
Trade date: Oct 21 20, 11.847, 10.099, 119.65, 119.65, 10.060, 119.18, -0.47, , LT
Total reinvested, 0.335, 10.000, , 3.35, 10.060, 3.37, 0.02, ,
Security total, 12.182, 10.097, 119.65, 123.00, , 122.55, -0.45, 2.90,'
Get ONLY the following five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity or number of shares, the price or NAME_1 price of each share, and the market value or value without outputting anything. Give ONLY a CSV response with the retrieved five properties for each holding where every output row is a unique security.
|
11f4ff3464404bc9b560a5852a723ae6
|
lmsys/lmsys-chat-1m
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Please sort the functions in descending order based on the value of the last column "max-us."
Also tell what to do to mitigate the issue, the logs are of Palo Atlo Networks.
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Relion® 650 系列
发电机保护 REG650
调试手册
文件编号: 1MRK 502 035-UZH
发行日期: 2013.03
修订版: -
产品版本: 1.1
© 版权 2013 ABB. 版权所有
版权
未经 ABB 书面许可，不得转载和复制本文的全文及部分内容，不得将内容披露
给第三方，也不得用于任何非授权用途。
本文所述的软件或硬件只能在获得许可的情况下提供，只能根据该许可的条款
使用或披露。
商标
ABB 和 Relion 均为 ABB 集团的注册商标。本文提及的所有其他品牌或产品名
称可能是其各自所有者的注册商标。
保修
请向离您最近的 ABB 代表处咨询保修条款。
ABB AB
变电站自动化产品
SE-721 59 Vasteras
Sweden
电话： +46 (0) 21 32 50 00
传真： +46 (0) 21 14 69 18
http://www.abb.com/substationautomation
SAC
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Guodian Nanjing Automation Co. Ltd. Zip:211100
南京 江宁开发区
中国
电话： +86 25 51183000
传真： +86 25 51183883
http://www.sac-china.com
符合性
本产品符合关于“统一各成员国有关电磁兼容性(EMC 理事会指令 2004/108/
EC)和在规定电压等级范围内使用电气设备”（低压指令 2006/95/EC）欧共体
理事会的法律指令。 此符合性是 ABB 在遵循 EMC 指令中的产品标准 EN50263
和 EN60255-26 以及低压指令中的产品标准 EN60255-1 和 EN60255-27 进行测
试的结果。 该继电器 的设计符合 IEC 60255 系列的国际标准。
免责声明
本手册中的数据、示例和图片仅提供产品所涉及的概念或产品说明，不能视为
保证特性的声明。本手册中提到的负责使用设备的所有人员应确认自身具备相
应资格以执行各项操作，同时遵守所有适用的安全规程或其他操作要求。特别
是，出现由于系统和/或产品故障导致财产损失和人员伤亡（不仅限于人员伤
亡）等应用期间发生的危险，将由使用设备的人员和实体承担全部责任，因此
需要这些使用方法来确保已采取排除或降低类似危险的所有措施。
本文件已经过 ABB 仔细检查，但是不能完全排除偏差。如果发现其中有误，请
通知制造商。除非有明确的合同承诺，在任何情况下 ABB 将不会承担因使用
本手册和应用设备所导致的任何损失或损坏。
安全信息
即使辅助电源已被切断，端子上仍有可能出现危险电压。
如果不遵守安全规程，将可能导致人员受伤甚至死亡或巨大财
产损失。
只有合格电工才能执行电气安装操作。
必须始终遵守国家和当地的电气安全规程。
继电器 的壳体必须良好接地。
一旦 继电器做了改进，应采取相应措施，以免意外跳闸。
继电器 内部包含易受静电放电影响的敏感性部件。 因此应避
免不必要的触碰。
目录
章节 1
引言..............................................7
本手册......................................................7
目标读者....................................................7
产品文件....................................................8
产品文件系列.............................................8
文档修订历史记录.........................................9
相关文件.................................................9
符号和约定.................................................10
安全指示符号............................................10
文件约定................................................10
章节 2
可用功能.........................................13
主要保护功能...............................................13
后备保护功能...............................................14
控制和监视功能.............................................15
用于通讯...................................................17
IED 基本功能...............................................18
章节 3
启动.............................................19
出厂合格检测...............................................19
调试检测列表...............................................19
检查电源...................................................20
IED 通电...................................................20
检查 IED 的运行..........................................20
IED 起动顺序............................................20
PCM600 和 IED 之间建立通信..................................20
将应用配置写入继电器.......................................25
检查 CT 回路...............................................25
检查 VT 回路...............................................26
检测 RTXP 试验开关 .........................................26
检测开关量输入和输出电路...................................27
开关量输入回路..........................................27
开关量输出回路..........................................27
检查光纤连接...............................................27
章节 4
建立连接并检验 IEC 61850 站级通信................29
设置站内通信...............................................29
通信的检查.................................................29
章节 5
测试 IED 动作.....................................31
目录
1
调试手册
准备对 IED 进行定值校验.....................................31
激活测试模式...............................................32
与测试装置的连接准备.......................................33
连接测试装置至 IED.........................................33
解锁需要测试的功能.........................................34
检查模拟量的一次和二次测量.................................35
测试保护功能...............................................36
章节 6
测试功能.........................................37
测试故障录波...............................................37
引言....................................................37
故障报告设置............................................37
验证技术参考手册中需要测试的功能 ..........................37
测试差动保护功能...........................................37
变压器差动保护 T3WPDIF .................................37
验证整定值...........................................38
完成测试.............................................38
单相高阻抗差动保护 HZPDIF ..............................39
验证整定值...........................................39
完成测试.............................................39
发电机差动保护 GENPDIF .................................40
验证整定值...........................................40
完成测试.............................................40
测试阻抗保护功能...........................................41
发电机和变压器的低阻抗保护 .............................41
距离保护段 ZGPDIS.....................................41
相间故障.............................................41
失磁保护 LEXPDIS .......................................42
验证整定值...........................................43
完成测试.............................................44
失步保护................................................44
验证整定值...........................................45
负荷入侵 LEPDIS ........................................48
测量整定值的动作限值.................................49
完成测试.............................................49
测试电流保护功能...........................................49
4 段相过流保护 OC4PTOC...................................49
验证整定值...........................................49
完成测试.............................................50
4 段零序过电流保护 EF4PTOC ..............................50
4 段式零序方向过流保护 ...............................50
4 段式不带方向的零序过流保护..........................51
完成测试.............................................51
灵敏的零序方向过流保护 SDEPSDE .........................51
目录
2
调试手册
测量整定值的动作和时间限值...........................52
完成测试.............................................56
带 2 个时间常数的热过负荷保护 TRPTTR ....................56
校验保护的动作值和复归值.............................56
完成测试.............................................57
断路器失灵保护 CCRBRF...................................58
检验相电流动作值， IP>...............................58
检验零序电流动作时的值 IN> 小于 IP>..................58
检验重跳和后备保护跳闸的时间.........................59
验证重跳模式.........................................59
验证后备跳闸模式.....................................60
验证 重跳模式 = 接点.................................61
验证功能模式 电流&接点...............................61
完成测试.............................................62
三相 不一致 保护 CCRPLD.................................62
验证整定值...........................................62
完成测试.............................................62
带方向的低功率保护 GUPPDUP .............................63
验证整定值...........................................63
完成测试.............................................64
带方向的过功率保护 GOPPDOP .............................64
验证整定值...........................................65
完成测试.............................................65
同步电机的误上电保护 AEGGAPC............................65
验证整定值...........................................66
电机负序定时限过流保护 NS2PTOC .........................66
通过二次注入测试认证整定值...........................66
电压制动定时限过流保护 VR2PVOC .........................67
验证整定值...........................................68
完成测试.............................................68
测试电压保护功能...........................................69
两段式欠电压保护 UV2PTUV ...............................69
检验设置.............................................69
完成测试.............................................69
两段式过电压保护 OV2PTOV ...............................70
验证整定值...........................................70
完成测试.............................................70
两段式零序过电压保护 ROV2PTOV ..........................70
验证整定值...........................................70
完成测试.............................................71
过励磁保护 OEXPVPH .....................................71
验证整定值...........................................71
完成测试.............................................71
目录
3
调试手册
100% 定子 接地 保护，基于三次谐波 STEFPHIZ .............72
测试.................................................72
验证整定值...........................................73
完成测试.............................................73
测试频率保护功能...........................................74
欠频率保护 SAPTUF ......................................74
检验设置.............................................74
完成测试.............................................75
过频率保护 SAPTOF ......................................75
检验设置.............................................75
完成测试.............................................76
频率变化率保护 SAPFRC ..................................76
检验设置.............................................76
完成测试.............................................77
测试二次系统监视功能.......................................77
PT 断线监视 SDDRFUF......................................77
检查开关量输入和输出按照期望运行 ....................77
测量负序功能动作值 ..................................78
测量零序功能动作值 ..................................78
检查基于 du/dt 和 di/dt 的功能动作情况 ...............79
完成测试.............................................79
测试控制功能...............................................80
同期检测、无压检测和同步 SESRSYN........................80
测试同步功能.........................................81
测试同期检测功能.....................................82
测试无压检测功能.....................................84
测试电压选择.........................................86
完成测试.............................................86
测试逻辑功能...............................................86
跳闸逻辑 SMPPTRC .......................................86
三相动作模式.........................................86
断路器跳闸自保持.....................................87
完成测试.............................................87
测试监视功能...............................................87
事件计数器 CNTGGIO......................................87
测试测量功能...............................................88
脉冲计数器 PCGGIO.......................................88
退出测试模式...............................................88
章节 7
故障清除系统的调试和维护.........................89
故障清除系统的调试和维修...................................89
安装和调试..............................................89
调试测试................................................89
定期维护测试............................................90
目录
4
调试手册
目视检查.............................................90
维修测试.............................................91
章节 8
检修 ............................................93
故障追踪...................................................93
识别硬件故障............................................93
识别运行故障............................................93
识别通讯故障............................................93
检查通信连接运行情况.................................93
检查时间同步性.......................................94
运行显示屏测试..........................................94
指示信息...................................................94
内部故障................................................94
告警....................................................95
附加指示................................................95
校正步骤...................................................96
更改和设置密码..........................................96
识别继电器应用问题......................................96
检查配线.............................................96
章节 9
术语表..........................................101
目录
5
调试手册
6
章节 1
引言
1.1
本手册
调试手册介绍了如何调试 IED。 在测试阶段，系统工程师和维护人员可以使
用该手册作为协助。 该手册提供了检查外部安全和 IED 上电、参数整定和配
置、还有通过二次电流注入验证整定值的程序步骤。 该手册描述了在不运行
的变电站中测试 IED 的程序步骤。 章节按 IED 调试的时间顺序排列。
1.2
目标读者
本手册针对负责安装、维护和继电器正常服务的人员而编写。
调试人员必须具备处理电子设备的基本知识。调试和维护人员必须在使用保护
设备、测试设备、保护功能以及继电器中所配置的功能逻辑方面富有经验。
1MRK 502 035-UZH -
章节 1
引言
7
调试手册
1.3
产品文件
1.3.1
产品文件系列
IEC07000220 V1 ZH
图 1:
在不同产品周期内，各个手册的用途
工程手册中介绍了如何使用 PCM600 中的不同工具来监控 IED。 该手册提供了
如何建立一个 PCM600 工程和如何将 IED 插入工程结构中去的指导。 还推荐了
保护和控制功能、LHMI 功能以及基于 IEC 60870-5-103、IEC61850 和 DNP3 的
通信功能的操作顺序。
安装手册中介绍了如何安装 IED。 该手册提供了机械和电气程序。 章节按
IED 安装的时间顺序排列。
调试手册介绍了如何调试 IED。 在测试阶段，系统工程师和维护人员可以使
用该手册作为协助。 该手册提供了检查外部安全和 IED 上电、参数整定和配
置、还有通过二次电流注入验证整定值的程序步骤。 该手册描述了在不运行
的变电站中测试 IED 的程序步骤。 章节按 IED 调试的时间顺序排列。
章节 1
1MRK 502 035-UZH -
引言
8
调试手册
操作手册（OM）包含了 IED 调试后如何进行操作的指导。 该手册提供了对 IED
监视、控制和整定的指导。 该手册也描述了如何确认故障，和如何查看算得
的和测得的电网数据，来判定故障原因。
维修手册（SM）包含如何维修和维护 IED 的指导。 手册还介绍了 IED 断电、
停用和废弃处理的程序。
应用手册（AM）包含了根据每个功能分类的应用描述和设定指导。 该手册可
用于找出使用典型保护功能的时机和目的。 当计算整定值时，也可使用本手
册。
技术手册（TM）包含应用和功能描述，按照每个功能列出功能模块、逻辑框
图、输入输出信号、整定参数和技术数据。 在工程设计阶段、安装和调试阶
段和正常运行维护期间，该手册可用作为技术参考。
通讯协议手册（CM）描述了 IED 支持的通信协议。 该手册着重于厂商指定的
方案。
点表手册包含了针对本 IED 数据节点的描述和属性。 该手册应与相应的通信
协议手册结合使用。
维修手册（SM）尚未发行。
1.3.2
文档修订历史记录
文档校订/日期
产品系列历史
历史
-/2011.2
1.1
首版
1.3.3
相关文件
REG650 相关资料
识别号
应用手册
1MRK 502,033-UEN
技术手册
1MRK 502,034-UEN
调试手册
1MRK 502,035-UEN
产品指南
1MRK 502,036-BEN
型式试验证书
1MRK 502,036-TEN
转子 接地 故障保护，含 RXTTE4 注入单元和 REG670
1MRG001910
650 系列手册
识别号
通信协议手册，DNP3
1MRK 511,241-UEN
通信协议手册，IEC 61850
1MRK 511,242-UEN
通信协议手册，IEC60870-5-103
1MRK 511,243-UEN
点表手册，DNP3
1MRK 511,244-UEN
续下页
1MRK 502 035-UZH -
章节 1
引言
9
调试手册
650 系列手册
识别号
工程手册
1MRK 511,245-UEN
操作手册
1MRK 500,093-UEN
安装手册
1MRK 514,014-UEN
1.4
符号和约定
1.4.1
安全指示符号
电气警告图标，表示存在电击危险。
警示图标，表示存在危险，可能导致人身伤亡。
注意图标，指出重要信息或与文中涉及的概念相关的警示。此
图标可能指示存在导致软件破坏、设备或财产损失的危险。
信息图标，警示读者重要的事实和条件。
提示图标，表示提出建议，例如，如何设计你的项目或如何使
用某种功能。
虽然这些标识能够警示存在的危险，但同时应当注意，在某些操作条件下，操
作受损的设备会导致工艺性能降低，从而也可能造成人员伤亡。 因此，务必
完全遵守所有警示和注意事项。
1.4.2
文件约定
约定适用于本 IED 手册。 一些特别的约定可能不适用于本手册。
•
本手册中的缩写和简称在“术语表”一节作了详细说明。 术语表中还包
含重要术语的说明。
•
LHMI 人机界面 LHMI 菜单中的按钮导航通过面板上的按键图标来表示，
例如：
通过
和
键来实现选项间的导航。
•
HMI 菜单路径用粗体字显示。例如：
章节 1
1MRK 502 035-UZH -
引言
10
调试手册
选择 主菜单/定值.
•
LHMI 信息以 Courier 字体显示表示，例如：
要将更改保存在非易失性存储器中，请选择 “是” 并按下
。
•
参数名以斜体字显示，例如：
通过操作设置启用和禁用功能。
•
功能模块标志上的输入或输出信号名前端的^符号指示用户可通过 PCM600
自己设置信号名。
•
在功能模块标志上的输入或输出信号名后面的* 符号指示信号必须连接至
应用配置中的另一功能模块以达到有效的应用配置。
1MRK 502 035-UZH -
章节 1
引言
11
调试手册
12
章节 2
可用功能
请注意，并非下面表中包含的所有功能都提供了调试信息。
2.1
主要保护功能
IEC 61850/功能
模块名称
ANSI
功能函数
发电机
REG650 (B01)
发电机差动保护
REG650 (B05)
发电机+变压器差动保护
差动保护
T3WPDIF
87T
变压器差动保护，三绕组
1
HZPDIF
87
单相高阻抗差动保护
1
1
GENPDIF
87G
发电机差动保护
1
阻抗保护
ZGPDIS
21G
发电机和变压器的欠阻抗保护
1
1
LEXPDIS
40
失磁保护
1
1
OOSPPAM
78
失步保护
1
1
LEPDIS
负荷侵入
1
1
1MRK 502 035-UZH -
章节 2
可用功能
13
调试手册
2.2
后备保护功能
IEC 61850/功能
模块名称
ANSI
功能描述
发电机
REG650 (B01)
发电机差动保护
REG650 (B05)
发电机+变压器差动保护
电流保护
OC4PTOC
51/67
四段带方向相过流保护
2
2
EF4PTOC
51N/67N
四段带方向零序过流保护
2
2
SDEPSDE
67N
灵敏性方向零序过电流及功率保护
1
1
TRPTTR
49
热过负荷保护，两个时间常数
2
2
CCRBRF
50BF
断路器失灵保护
1
1
CCRPLD
52PD
三相不一致保护
1
1
GUPPDUP
37
方向低功率保护
1
1
GOPPDOP
32
方向过功率保护
2
2
AEGGAPC
50AE
同步电机的突加电压保护
1
1
NS2PTOC
46I2
电机的负序定时限过流保护
1
1
VR2PVOC
51V
电压制动定时限过流保护
1
1
电压保护
UV2PTUV
27
两段低电压保护
1
1
OV2PTOV
59
两段过电压保护
1
1
RV2PTOV
59N
两段零序过电压保护
2
2
OEXPVPH
24
过激磁保护
1
1
STEFPHIZ
59THD
基于 3 次谐波的 100%定子接地故障保护
1
1
-
64R
转子 接地 保护
1
1
频率保护
SAPTUF
81
低频率保护
4
4
SAPTOF
81
过频率保护
4
4
SAPFRC
81
频率变化率保护
2
2
章节 2
1MRK 502 035-UZH -
可用功能
14
调试手册
2.3
控制和监视功能
IEC 61850/功能模块名
称
ANSI
功能描述
发电机
REG650 (B01)
发电机差动保护
REG650 (B05)
发电机+变压器差动保护
控制
SESRSYN
25
同期检测，无压检测和同步
1
1
QCBAY
间隔控制
1
1
LOCREM
就地远方切换
1
1
LOCRENCTRL
操作许可模块（PSTO）
1
1
SLGGIO
功能选择和就地人机界面显示的逻辑转换开关
15
15
VSGGIO
选择器微型开关扩展
20
20
DPGGIO
通用双点功能模块
16
16
SPC8GGIO
单点八路控制集成模块
5
5
AUTOBITS
自动控制位功能模块（DNP3.0)
3
3
I103CMD
IEC60870-5-103 的功能命令
1
1
I103IEDCMD
IEC60870-5-103 的装置命令
1
1
I103USRCMD
IEC60870-5-103 的用户定义功能命令
4
4
I103GENCMD
IEC60870-5-103 的一般功能命令
50
50
I103POSCMD
IEC60870-5-103 的带有位置和选择的装置命令
50
50
二次回路监视
SDDRFUF
PT 断线监视
1
1
TCSSCBR
断路器合闸/跳闸回路监视
3
3
逻辑
SMPPTRC
94
跳闸逻辑
6
6
TMAGGIO
跳闸逻辑矩阵
12
12
OR
可配置逻辑模块，或门
283
283
INVERTER
可配置逻辑模块，取反
140
140
PULSETIMER
可配置逻辑模块，脉冲计时器
40
40
GATE
可编程逻辑模块，控制门
40
40
XOR
可配置逻辑模块，或门
40
40
LOOPDELAY
可编程逻辑模块，环路延时
40
40
TIMERSET
可配置逻辑模块，计时器功能模块
40
40
AND
可配置逻辑模块，与门
280
280
SRMEMORY
可配置逻辑模块，置位复位存储触发器
40
40
RSMOMERY
可配置逻辑模块，复位置位存储触发器
40
40
续下页
1MRK 502 035-UZH -
章节 2
可用功能
15
调试手册
IEC 61850/功能模块名
称
ANSI
功能描述
发电机
REG650 (B01)
发电机差动保护
REG650 (B05)
发电机+变压器差动保护
FXDSIGN
固定信号功能块
1
1
B16I
布尔值 16 到整数转换
16
16
B16IFCVI
带逻辑节点表示的 16 位布尔型转化为整数
16
16
IB16A
整数的 16 位布尔值转换
16
16
IB16FCVB
带逻辑节点表示的整数转化为 16 位布尔型
16
16
监视
CVMMXN
测量
6
6
CMMXU
相电流测量
10
10
VMMXU
相间电压测量
6
6
CMSQI
电流序分量测量
6
6
VMSQI
电压序分量测量
6
6
VNMMXU
相电压测量
6
6
CNTGGIO
事件计数器
5
5
DRPRDRE
故障报告
1
1
AxRADR
模拟量输入模块
4
4
BxRBDR
开关量输入模块
6
6
SPGGIO
IEC61850 通用 I/O 通信功能
64
64
SP16GGIO
IEC61850 通用 I/O 通信功能，16 个输入
16
16
MVGGIO
IEC61850 通用 I/O 通信功能
16
16
MVEXP
测量值扩展器模块
66
66
SPVNZBAT
变电站电池监测
1
1
SSIMG
63
气体绝缘监视功能
2
2
SSIML
71
液体绝缘监视功能
2
2
SSCBR
断路器状态监视
1
1
I103MEAS
IEC60870-5-103 的测量值
1
1
I103MEASUSR
IEC60870-5-103 的用户定义信号的测量值
3
3
I103AR
IEC60870-5-103 的自动重合闸功能状态
1
1
I103EF
IEC60870-5-103 接地故障保护功能状态
1
1
I103FLTPROT
IEC60870-5-103 的故障报告信息状态
1
1
I103IED
IEC60870-5-103 的装置状态
1
1
I103SUPERV
IEC60870-5-103 的监视状态
1
1
I103USERDEF
IEC60870-5-103 的用户定义信号的状态
20
20
续下页
章节 2
1MRK 502 035-UZH -
可用功能
16
调试手册
IEC 61850/功能模块名
称
ANSI
功能描述
发电机
REG650 (B01)
发电机差动保护
REG650 (B05)
发电机+变压器差动保护
计量
PCGGIO
脉冲计数逻辑
16
16
ETPMMTR
电能计量与需量处理
3
3
2.4
用于通讯
IEC 61850/功能模块名称
ANSI
功能描述
发电机
REG650 (B01)
发电机差动保护
REG650 (B05)
发电机+变压器差动保护
站级通讯
IEC 61850 通信协议, LAN1
1
1
满足 TCP/IP 通信协议的 DNP3.0，LAN1
1
1
IEC61870-5-103
通过 ST 的 IEC60870-5-103 串行通信
1
1
GOOSEINTLKRCV
通过 GOOSE 水平通讯实现的联闭锁
59
59
GOOSEINRCV
GOOSE 开关量接收
4
4
ETHFRNT
ETHLAN1
GATEWAY
前端口，LAN1 端口和通道的以太网网关
GOOSEDPRCV
接收一个双点值的信号 GOOSE 模块
32
32
GOOSEINTRCV
接收一个整数值的 GOOSE 模块
32
32
GOOSEMVRCV
接收一个测量值的 GOOSE 功能模块
16
16
GOOSESPRCV
接收一个单点值的 GOOSE 功能模块
64
64
1MRK 502 035-UZH -
章节 2
可用功能
17
调试手册
2.5
IED 基本功能
IEC 61850/功能模块名称 功能描述
包含所有产品的基本功能
INTERRSIG
内部事件列表的信号
1
SELFSUPEVLST
内部事件列表的自我监视
1
SNTP
网路时间同步
1
TIMESYNCGGEN
时间同步
1
DTSBEGIN, DTSEND,
TIMEZONE
时间同步，夏令时
1
IRIG-B
时间同步
1
SETGRPS
设定值组数
1
AVTVGRP
切换定值组
1
TESTMODE
测试模式功能
1
CHNGLCK
更改锁定功能
1
TERMINALID
装置命名
1
PRODINF
产品信息
1
PRIMVAL
一次系统值
1
SMAI_20_1-12
模拟量输入信号处理
2
3PHSUM
三相求和模块
12
GBASVAL
设定通用基准值
6
ATHSTAT
权限状态
1
ATCHCK
权限检测
1
FTPACCS
带密码的 FTP 入口
1
DOSFRNT
拒绝服务，对前面板端口进行帧速率控制
1
DOSLAN1
取消服务，对 LAN1 端口进行帧速率控制
1
DOSSCKT
拒绝服务，传输流控制
1
章节 2
1MRK 502 035-UZH -
可用功能
18
调试手册
章节 3
启动
3.1
出厂合格检测
测试 IED 是否正确动作是通过对不同的情况来分析的，如：
•
合格检测
•
运行测试
•
维护测试
本手册描述了执行运行测试的工作流程及步骤。
出厂合格检测（FAT)通常是检测 IED 及其配置是否满足工业应用的需要。 此
测试最复杂和最彻底，因为它是为了让用户了解一个新的保护或验证一个新的
配置。 这种测试的复杂性由几个因素决定。
•
新的 IED 类型
•
新配置
•
预配置
•
对已有配置的改进
现场验收测试（SAT 或运行测试）通常是来检测新安装的 IED 的设置和与电
力系统的连接是否正确。 SAT 需要执行合格检测及验证应用配置。
维护测试是要周期性的验证 IED 是否正常工作以及电力系统变化时是否有正
确的定值。 也有其他类型的维护测试。
3.2
调试检测列表
启动调试之前，核查以下目录。
•
单线图
•
保护逻辑图
•
电路图
•
定值设置和配置
•
RJ-45 以太网 电缆(CAT 5)
•
三相测试组件或者与配置复杂度和被测试功能有关的其他测试装置。
•
安装 有 PCM600 的 PC，另外该 PC 还装有 连接包，连接包是与用到的
IED 相一致的
•
PC 上用来创建 IP 地址的管理权限
•
产品文件（工程手册，安装手册，调试手册，操作手册，技术手册以及通
信协议手册）
1MRK 502 035-UZH -
章节 3
启动
19
调试手册
3.3
检查电源
检查在所有的工作条件下允许的输入电压范围内，辅助电源电压保持有效。
在给 IED 供电之前检查极性是否正确。
3.4
IED 通电
3.4.1
检查 IED 的运行
在 IED 通电和执行调试程序之前，必须检查与 IED 连接的所有外部电路以确
保安装的正确。
用户必须启动电源供给来启动 IED. 这可以通过很多方法实现，可对整个保护
屏柜通电以及只对单个的 IED. 根据要求设置 IED 的时间，如果没有配置时
钟同步源。同样需要检查自检功能，该功能位于 主菜单/诊断/内部事件 或
者 主菜单/诊断/装置状态/常规菜单在本地 HMI ，用来确认 IED 正常运行。
3.4.2
IED 起动顺序
当 IED 通电时，以下是预期的顺序。
•
绿色的 就绪 LED 指示灯启动 立即闪烁并且 ABB 商标也显示在 LCD.
•
在经过大约 30 秒钟后，IED 正在起动显示在 LCD.
•
在 90 秒内，主菜单显示在 LCD ，并且绿色的 就绪 LED 指示灯 发出稳定
的光，这说明了已经成功 启动.
该 启动 时间取决于应用配置的大小。 应用配置的功能越少就
意味着 启动 时间越短。
如果启动后绿色的 就绪 LED 指示灯 一直保持闪烁， 那么表示 IED 检测到内
部错误。 通过 主菜单/诊断/装置状态/常规浏览来分析故障的原因。
3.5
PCM600 和 IED 之间建立通信
IED 和 PCM600 之间的通信与变电站或 NCC 内的通信协议无关。
通讯媒介通常是以太网，使用的协议是 TCP/IP。
每个 IED 的前面板和后面板上有一个以太网接口的连接头。 以太网连接头通
过 PCM600，可用于通信。
当使用基于以太网的变电站规约时，PCM600 通信可使用相同的端口和 IP 地
址。
章节 3
1MRK 502 035-UZH -
启动
20
调试手册
将 PCM600 与 IED 相连时，要考虑两种情况。
•
PCM600 和 IED 前端口的点对点通信连接。
•
通过站级 LAN 或经由网络远程连接的非直接通信连接。
在这两种情况下都需物理连接和配置 IP 地址，以使得能够通信。
这两个例子中，通信过程是相同的。
1.
如有需要，需为这些 IED 设置 IP 地址。
2.
建立 PC 机或工作站的直接连接（点对点），或者
3.
将个人电脑或工作站连接到 LAN/WAN 网络。
4.
在 PCM600 项目中对每个 IED 配置 IED 的 IP 地址，以匹配物理 IED 的 IP
地址。
建立 IP 地址。
IED 的每个可用的以太网接口的 IP 地址及相应的掩码可通过 LHMI 来设定。
当完整的 IED 发货时，每个以太网接口都有一个默认的出厂 IP 地址。 当安装
附加的以太网接口或接口替换后，不会发生这样的情况。
•
IED 前面板口的默认 IP 地址为 10.1.150.3 ，相应的子网掩码是
255.255.255.0,可通过本地 HMI 设定，位于 主菜单/配置/通信/TCP-IP
配置/1:ETHFRNT.
•
IED 后面板口的默认 IP 地址为 192.168.1.10 ，相应的子网掩码是
255.255.255.0,可通过本地 HMI 设定，位于 主菜单/配置/通信/TCP-IP
配置/1:ETHLAN1 和 背端 OEM 端口 CD.
前端口和后端口的 IP 地址不可属于同一个子网，否则通信失
败。 如果前端口和后端口设为同一子网，建议改变前面板的 IP
地址。
建立个人电脑或工作站与 IED 前面板端口的点对点连接
要求一个特殊网线连接两个物理以太网接口，无须集线器，路由器或交换
机。 Tx 和 Rx 信号回路必须在电缆中交叉，以在另一侧连接 Tx 和 Rx，反之亦
然。 这些网线被称为零调制解调器电缆或交叉电缆。 最大长度大约为 2 米。
连接头类型为 RJ-45。
1MRK 502 035-UZH -
章节 3
启动
21
调试手册
IEC09000096-1-en.vsd
PCM600
Tx
Tx
Rx
Rx
RJ-45
IED
IEC09000096 V1 ZH
图 2:
IED 和 PCM600 之间的点对点连接使用零调制解调器电缆
下面的说明适用于使用 Microsoft Windows 操作系统的标准个人电脑。 该例
子是从有一个以太网接口的笔记本上获取的。
需要有管理者权限来改变个人电脑的通信建立。 有些个人电脑
可以自动检测，IED 发出的 Tx 信号是否接收到电脑的 Tx 管脚
上。 因此可以使用直连（标准）以太网电缆。
当一台电脑连接到 IED 上，定值 DHCP 服务器 设为 On(投入) 经由本地 HMI
通道，位于 主菜单/配置/通信/TCP-IP 配置/1:ETHFRNT/DHCP 服务器，IED
前面板端口的 DHCP 服务器为电脑分派一个 IP 地址。 必须配置电脑为自动获
取其 IP 地址，如上所述。
1.
选择 网络连接 。
IEC09000355 V1 ZH
图 3:
选择： 网络连接
2.
在数据窗口选择 属性 。
章节 3
1MRK 502 035-UZH -
启动
22
调试手册
=IEC09000356=1=zh=Original.vsd
IEC09000356 V1 ZH
图 4:
点击局域网连接并选择“属性”
3.
从配置元件列表中选择 TCP/IP 协议，使用这个连接且单击 属性.
=IEC09000357=1=zh=Original.vsd
IEC09000357 V1 ZH
图 5:
选择 TCP/IP 协议，打开属性。
4.
选择 自动获取 IP 地址 若参数 DHCP 服务器 设为 On(投入) ,.
1MRK 502 035-UZH -
章节 3
启动
23
调试手册
=IEC09000358=1=zh=Original.vsd
IEC09000358 V1 ZH
图 6:
选择： 自动获得 IP 地址
5.
选择 使用如下 IP 地址 且定义 IP 地址 和 子网掩码 如果使用前端口，
并且如果 IP 地址 并没有设为自动获取，见 图 7. IP 地址不能和 IED 的
IP 地址一样。
=IEC09000658=1=zh=Original.vsd
IEC09000658 V1 ZH
图 7:
选择： 使用下面的 IP 地址
6.
关闭所有打开的窗口，启动 PCM600。
通过网络建立个人电脑和 IED 之间的连接
这个任务取决于使用的 LAN/WAN 网络。 个人电脑和 IED 必须属于同一子网。
章节 3
1MRK 502 035-UZH -
启动
24
调试手册
3.6
将应用配置写入继电器
确保 IED 根据工程说明包含正确的应用配置。
使用 PCM600 来创建应用配置，并导入 IED 中。 当需要把应用配置导入 IED
时，在 PCM600 和 IED 之间建立连接。
当将应用配置导入 IED 时，IED 自动设置为配置模式 当 IED 处于配置模式的
时候，所有的功能都被锁定。 当 IED 处于配置模式的时候，红色发光二极管
会闪光，绿色发光二极管也会点亮。 如果配置已经下载并完成，IED 会自动
进入正常模式。
当向 IED 写入应用配置时，根据需要，重启应用功能或整个 IED。
确保在 IED 和 PCM600 中设置正确的技术码以防止应用配置写入
了其他的 IED。
关于如何创建或修改应用配置，以及如何写入 IED，参见工程手
册。
3.7
检查 CT 回路
严格按照提供的连接图检查确认绕组的接线。
在测试回路之前改正可能有的错误。
•
一次注入测试检查 CT 的电流变比和连接保护 IED 上的接线是否正确以及
相序连接是否正确（比如，L1，L2，L3。）
•
CT 二次回路电阻的测量，用以确认 CT 二次回路直流电阻在规定范围以
内，确认在 CT 的绕组或接线中没有高阻连点。
•
单个 CT 二次回路的接地检测以核实主 CT 的三相连接都只是通过一个电气
点很好的和站内接地相连接。
•
绝缘电阻检查。
CT 和 VT 的接头都是预先编码的，并且 CT 和 VT 的接头记号是
不相同。 更多信息，参见安装手册。
1MRK 502 035-UZH -
章节 3
启动
25
调试手册
当绘制励磁特性曲线时，一次侧和二次侧都要和线路以及 IED
断开连接。
3.8
检查 VT 回路
检查接线是否严格按照提供的接线图进行的。
在测试回路之前更正 可能有的错误。
对电路进行测试。
•
极性检查
•
VT 回路电压测量（一次侧注压测试）
•
接地检查
•
相位关系
•
绝缘电阻检查
极性检测检查电路的完整性和电压相间关系。 该检查必须尽可能地接近 IED
。
一次侧注入测试可以检验 VT 变比和从主系统到 IED 的所有方式的接线。一次
注入测试必须对每个相地，相间都进行测试， 在每种情形下，测量所有各相
及中性点电压。
3.9
检测 RTXP 试验开关
设计 RTXP 试验开关用来为 IED 提供一种安全的测试方法. 这是由测试开关的
机电设计和测试插头手柄来实现的。 当插入测试插头手柄时，首先它将闭锁
跳闸回路和报警回路，然后将 CT 二次回路短路并使 VT 二次回路开路，使得
IED 能够得到二次注入值。
当将它拔出时，该测试手柄在拔出一半的位置时就被机构停止。 在该位置时，
允许电流和电压保护，但跳闸回路和报警回路仍然是被隔离的。 在移走测试
手柄之前，需检查在 IED 中没有跳闸和报警。
直到测试手柄完全退出，此时跳闸和告警回路才恢复运行。
通过拉动所有电缆来验证插座是否压接正确，他们是否完全插
入。 不要在 CT 回路处在工作状态下这么做。
章节 3
1MRK 502 035-UZH -
启动
26
调试手册
电流回路
1.
检查连接是否属于电流回路类型。
2.
检查短路跳线是否处于正确的插槽内。
电压回路
1.
检查连接是否属于电压回路类型。
2.
检查没有短路跳线位于专用于电压的插槽内。
跳闸和告警回路
1.
检查使用的连接类型是否正确。
3.10
检测开关量输入和输出电路
3.10.1
开关量输入回路
最好先将开关量输入接头从开关量输入卡断开。 再检查所有的连接信号，使
得输入水平和极性与 IED 的规格保持一致。
3.10.2
开关量输出回路
最好从开关量输出卡上断开开关量输出的连接。检查所有连接信号以确保负荷
和极性符合继电器 规格。
3.11
检查光纤连接
检查确认 Tx 和 Rx 的光纤接头连接正确。
一个安装有光纤接头的 IED 对于塑料纤维电缆需要的最小深度
是 180mm ，对于玻璃光纤电缆需要的最小深度是 275mm 。 从
光缆的制造商那里检查允许的最小弯曲半径。
1MRK 502 035-UZH -
章节 3
启动
27
调试手册
28
章节 4
建立连接并检验 IEC 61850 站级通信
4.1
设置站内通信
为了进行 IEC 61850 站内通信：
•
LHMI 上必须投用 IEC 61850-8-1 站内通信功能。 浏览 主菜单/配置/通
信/站级通信/1:IEC61850-8-1 设置 投退模式 参数为 On(投入).
•
为了进行 GOOSE 通信 投退模式 参数（对应于 GOOSE 功能模块，
GOOSEBINRCV 和 GOOSEINTLKRCV）在应用配置中需设为 On(投入) 。
•
为了通过前端进行 GOOSE 通信 GOOSE ， 主菜单/配置/通信/站级通信/
IEC61850-8-1 必须设为 前端. 为了进行后端 GOOSE 通信，参数 GOOSE
必须设为 LAN1.
4.2
通信的检查
连接你的 PC 至附近的交换机并 ping 相连的 IED 和变电站主 PC，以验证通
信是否工作（到传输层）。
验证到应用层通信的最好的方法是使用一个协议分析器，比如，连接至变电
站 总线的 Ethereal，并监视通信。
1MRK 502 035-UZH -
章节 4
建立连接并检验 IEC 61850 站级通信
29
调试手册
30
章节 5
测试 IED 动作
5.1
准备对 IED 进行定值校验
如果包含测试开关，开始准备的第一步就是对测试开关进行必要的连接。 也
就是说根据特定设计的 IED 终端图连接测试装置。
将 IED 投入测试模式以便激活单独功能的测试和防止其他功能的意外动作。
这样就可以将 IED 与测试开关相连接。
用户此时可以检查在注入特定 IED 要求的电压和电流后正确记录测量到的模拟
量输入信号。
为了使测试更有效，使用 PCM600。 PCM600 包括信号监视工具，用于读取各自
的电流和电压的幅值和相角。 除此之外，PCM600 还包括事故处理工具。 用
户可以确定事故处理工具生成的报告的内容，这会更有效。 比如，只记录带
时间标记的事件而将模拟量信号排除在外等。
可以检查事故报告来确保显示的正确。
要了解测试功能、信号及参数名称，见 技术手册中. 故障录波的正确启动是
通过设置功能为 启动 和/或释放或跳闸。 同样验证需要记录的模拟量和二进
制信号是否得到。
650 系列产品配置了为不同的功能而设立的 1-4 个独立的参数设置组。 这些
参数组的目的是处理不同的电力系统负荷情况，以优化不同的电力系统条件下
不同功能的参数设置（例如夏天/冬天/白昼/黑夜）。
参数可以输入不同的设置组。 确认是对同一参数设置组进行的
测试。 如果需要，必须对所有不同的定值组进行重复测试。
测试第一个参数定值组和其余的参数组的区别是：对其余的参
数组没必要再进行连接测试。
注意测试期间必须对激活状态下参数定值组的实际参数，使用正确的测试方
法。
在本地 HMI 里，灵敏方向接地故障保护参数组 4 的激活是通过 * 后的 #4 来
指示的，SDEPSDE 功能的测试必须根据定值 OpMode 和定值 3I03U0cosfi 的命
令来执行.
在测试开始之前完成设置和配置功能。 很多功能有很高的灵活性， 允许功能
和跳闸模式选择。 多样的模式通过出厂来进行验证。 在一些情况下，当调试
验证配置和定值时，只有运行中经常用到的模式才需要进行验证。
功能测试。
1MRK 502 035-UZH -
章节 5
测试 IED 动作
31
调试手册
•
计算的定值
•
IED 的有效配置图
•
IED 的有效终端图
•
技术手册
•
三相测试装置
技术手册的内容。
•
应用和功能概要
•
功能模块
•
逻辑框图
•
输入输出信号
•
设定的参数列表
•
功能的技术数据
测试装置应能提供三相电流和三相电压。 电流（及电压）的幅值和相角应能
变化。 检查 IED 在启动测试对话之前是否已准备好测试。 当执行测试时，应
参考功能的逻辑框图。
测试的响应可通过几种不同方式观察。
•
二进制输出信号
•
本地 HMI 的运行值（逻辑信号或相量）
•
一台装有 PCM600(配置软件）的 PC 机，处于调试模式
不要在改动保存之前断开 IED 的辅助电源，举例来说，整定参
数的改动或本地/远方控制状态的更改要保存。
IED 中有每段时间周期写入次数的限制机制，这可以防止闪存因过多的写入而
磨损。 因此，它要占用一个小时来保存更改。 如果在改动之前辅助电源断电
了，那么更改将会丢失。
5.2
激活测试模式
在测试之前将 IED 设定在测试模式。 测试模式会闭锁 IED 中的所有功能，需
要测试的单个功能可以解锁以防止其他功能带来的误动。 这样就可以在不受
快速保护功能干扰的情况下测试速度相对较慢的后备保护功能。 当黄色的 启
动 LED 闪烁的时候表明系统正处于测试模式。
操作步骤
1.
选择 主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE
2.
设置参数 测试模式 为 On(投入).
3.
保存改动。
章节 5
1MRK 502 035-UZH -
测试 IED 动作
32
调试手册
结果，黄色的 启动 LED 会作为提示而闪光，并保持闪光直到退出测试模
式。
5.3
与测试装置的连接准备
IED 可以装备的测试开关类型有 RTXP8, RTXP18 或 RTXP24. 测试开关和它附
带的测试 手柄(RTXH8, RTXH18 或 RTXH24) 是 COMBITEST 系统的一部分，为
IED 的测试提供了安全和方便。
当使用 COMBITEST 系统时，测试的准备工作可以按照正常的顺序自动展开（比
如闭锁跳闸线路，CT 的短接，电压电路的开路，使 IED 终端能进行二次注入
试验）。 测试开关 RTXP8, RTXP18 和 RTXP24 对应的 1 和 8 端子，1 和 18 端
子，以及 1 和 12 端子是直接连接的，因为经它们向 IED 提供直流电源。
RTXH 测试插柄可以与任何类型的测试装置或仪器相连接。 当很多同一类型的
保护 IED 需要测试的时候，测试插头手柄只需要从一台保护 IED 的测试开关移
动到另外一台保护 IED 的测试开关上，而不需要改变以前的连接。
使用 COMBITEST 系统可防止手柄拔出时候的意外跳闸，手柄上的插锁会将手柄
安全地停止在半程位置。 在这个位置上，所有的电流和电压都恢复并且任何
电气暂态过程都会有机会在跳闸电路恢复前衰减。 在松开插锁后，手柄会从
测试开关上完全拔出，使保护 IED 的跳闸电路恢复。
如果不使用测试开关，则需要根据提供的电路图采取相应的安全措施。
切忌在没有将电流互感器的二次侧线圈短接前使电流互感器的
二次侧开路。 电流互感器在二次侧线圈开路的情况下运行会产
生潜在巨大的电压升高从而可能造成互感器的损伤和人员伤害。
5.4
连接测试装置至 IED
根据 IED 特定的连接图将测试装置和测试的功能所需要的输入输出信号连接
起来。 此示例的连接如图 8.
连接电流和电压端口。 注意电流的极性。 要特别注意电流端子的输入和输出
的正确连接以及零序电流端子的连接。 在逻辑图中检查被测功能的输入和输
出逻辑信号是否和相应的被测 IED 的开关量输入和输出相连接。
为了保证正确的结果，在测试之前要确认 IED 和测试装置正确
接地 。
1MRK 502 035-UZH -
章节 5
测试 IED 动作
33
调试手册
IL1
IL2
IL3
IN
UL1
UL2
UL3
N
IL1
IL2
IL3
UL1
IN
TRIP
IED
UL2
UL3
N
UN
IEC 61850
=IEC09000643=1=zh=Original.vsd
置装试测
IEC09000643 V1 ZH
图 8:
当测试装置连接到变压器输入模块时，IED 与测试装置的连接示例
5.5
解锁需要测试的功能
用户可以对已开放/解锁功能的进行测试。 这一步是确保只有需要测试的功能
是运行的，而其它的功能都被闭锁。 要解锁测试功能，需要设置相应的
Blocked（闭锁） 参数为 No ，在本地人机界面的功能测试模式下。
在测试一个功能的模块特性的时候，请记住不只是实际要使用的模块会被激
活，实际上整个与之联系的功能都需被激活（从输入测量到二进制输出端
口），包括逻辑等等。 在开始一个新的模块测试期间之前，用户一定要查看
所有的功能以确保只有需要被测试功能（和与之相连接的功能）的参数 Blocked
（闭锁） 和 EvDisable 分别设为 No 和 Yes 。 一个功能如果 BLOCK 输入信
号被激活，相应功能模块也会被闭锁。 因此用户需要确定被测试功能的逻辑
状态中的 BLOCK 输入信号是 0。 用户也可以单独闭锁事件模块以确保在测试
的时候不会有事件被报告到远端站内。 这是通过设定参数 EvDisable 设为
Yes.
当位于本地 HMI 中的 主菜单/测试状态/功能试验模式 菜单保
持为 On(投入)，所有功能将被闭锁，也就是说，参数 Blocked
（闭锁） 设为 Yes 且 测试模式 位于： 主菜单/测试状态/IED
测试模式 下的参数测试模式仍然为激活。 在一个新的模块测
试开始的时候，所有此前的功能都处于闭锁状态，即 测试模
式 设为 On(投入)，有关参数需要重新设置。
操作步骤
1.
点击 功能试验模式 菜单。
章节 5
1MRK 502 035-UZH -
测试 IED 动作
34
调试手册
功能测试模式菜单位于本地 HMI,位于 主菜单/测试状态/功能试验模式.
2.
浏览需要解锁的功能实例。
3.
设置参数 Blocked（闭锁） 来选择功能为 No.
5.6
检查模拟量的一次和二次测量
必须验证接线是否正确以及模拟量信号的测量是否正确。 这是通过向 IED 注
入电流和电压来实现的。
根据实际硬件和 PCM600 中产生的逻辑配置确定需要的输入信
号。
1.
输入一个额定大小的对称三相电流与电压。
2.
比较注入值和测量值。
电压和电流相量都在 HMI 里面的菜单中,位于 主菜单/测量/一次模拟值
和 主菜单/测量/二次模拟值.
3.
对比读出的频率与设定的频率，比较注入功率的方向与实际测量功率方
向。
频率与有功都位于本地 HMI 下 主菜单/测试状态/功能状态/监视/
CVMMXN/1:CVMMXN/输出状态. 浏览清单底部的来找到频率。
核对一次和二次模拟值，即也检查了接入 IED 的 CT 和 VT
变比。
对于一次模拟值的检查应反复进行。
4.
注入不对称的三相电流和电压，以验证各相正确连接。
如果一些定值有偏差，则在以下菜单中检查模拟量输入,位于
主菜单/配置/模拟量模块
测量值如电流 和电压 以及有功，无功，视在功率，功率因素角，及正序、负
序 和零 序电流和电压都可得到，通过 LHMI 中的 主菜单/测试状态/功能状
态/监视.
浏览包含数值检测的测量功能。
表 1:
测量功能
功能
数值
说明
CMMXU
IL1 至 IL3
幅度，范围及角度
CMSQI
3I0; I1 和 I2
幅度，范围及角度
CVMMXN
S; P; Q; PF; Ilag（电流滞后电
压）; Ilead（电流超前电压）;
U; I 及 f
幅度，范围及角度
续下页
1MRK 502 035-UZH -
章节 5
测试 IED 动作
35
调试手册
功能
数值
说明
VMMXU
UL12 to UL31 等 相-相
幅度，范围及角度
VMSQI
3U0; U1 和 U2
幅度，范围及角度
VNMMXU
UL1 to UL3 等 相-中性点
幅度，范围及角度
同时 PCM600 中的信号监视工具可用于读取测量值。 在很多情况下，使用
PCM600 可以带来很多便利，测量值的报告可以由信号监视工具输出到其它工
具（如 MS Excel）作进一步的分析。
5.7
测试保护功能
每种保护的功能必须通过二次注入试验来单独测试。
•
检测动作值（跳闸）和时间。
•
检测告警和闭锁信号。
•
通过使用 PCM600 中的故障处理工具来估算保护功能是否接收到正确的数
据及响应是否正确（信号和时限）。
•
使用 PCM600 中的事件查看工具来检查只有期望事件发生时的情况。
章节 5
1MRK 502 035-UZH -
测试 IED 动作
36
调试手册
章节 6
测试功能
6.1
测试故障录波
6.1.1
引言
故障报告功能包含以下几个子功能：
•
故障录波
•
事件列表
•
事件记录
•
跳闸值记录
•
信号指示
如果故障报告 投入，那么子功能也将投入，因此不可能仅仅 退出这些子功
能. 对事故报告功能的 退出 （可以设置参数 投退模式 = Off（退出）），
它在 PCM600 或通过本地 HMI 的路径 主菜单/定值/IED 定值/监视/故障报告/
1:DRPRDRE.
6.1.2
故障报告设置
当 IED 处于测试模式的时候，事故报告可以处于激活或是闭锁状态。 如果在
测试模式下开启事故报告功能，就会产生报告。 在测试模式关闭后所有测试
期间记录都会被清除。
在测试模式中对故障录波的控制设置 动作模式测试 ，该运行模式设置位于本
地 HMI，路径为 主菜单/设置/IED 设置/监视/故障报告/1:DRPRDRE.
6.2
验证技术参考手册中需要测试的功能
可以使用技术参考手册 来验证功能模块、逻辑图、输入和输出信号、参数设
置和技术数据。
6.3
测试差动保护功能
6.3.1
变压器差动保护 T3WPDIF
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
37
调试手册
逻辑信号的值用于 T3WPDIF 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/差动/T3WPDIF(87T,Id)/1:T3WPDIF.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.3.1.1
验证整定值
1.
进入 主菜单/测试状态/功能试验模式/差动保护 ，确保限制性接地故障
保护、低阻抗功能 REFPDIF 设为 Off（退出） ，四段式零序过流保护
EF4PTOC 位于： 主菜单/测试状态/功能试验模式/电流保护 设为 Off
（退出）,因为他们与变压器差动保护配置有同样的电流互感器输入, 确
保变压器差动保护功能 T3WPDIF 或者 T2WPDIF 处于解锁运行状态。
2.
连接测试装备，以便将 3 相电流注入与 IED 适当的电流端子相连。
3.
增大 L1 的电流直到保护功能开始动作并记下动作电流。
4.
根据配置逻辑查验跳闸和警报接点的动作情况。
5.
慢慢的降低电流，注意保护复归时的电流值。
根据电力变压器的向量组 (Yd 等)，单相注入电流与三相启动电流的 K
值不同，见表 7. 这一参数 K 可能为下列值： 1,00 1,50 或 1,732.
6.
以同样的方法对 L2 和 L3 相测试.L2 和 L3 相 与 L1 相测试方法相同.
7.
注入三相对称电流并在功能跳闸时记录保护动作值。
8.
连接计时器，然后将电流值设置为先前记录的动作值的两倍。
9.
通入电流并记录下动作时间。
10. 用同样的方法对与变压器低压侧 CT 相连接的输入电路和其他变压器差动
保护的电流输入电路的差动功能进行查验。
11. 最后检查事件记录菜单中是不是已经储存了跳闸信息。
12. 如果测试装置允许，可以向 L1 相的基波电流中加入一个二次谐波电流含
量达到 20%的电流（假设 I1/I2 变比参数的设置值是 15%）. 增大 L1 相
电流，动作值应大于启动值。测试方法同步骤 6 6. 同样单独对 L2 相
和 L3 相 进行测量。
在测试过程中，参数 SOTFMode 必须设为 Off（退出）.
差动区电流输入与输出的平衡，可以通过一次加电流测试来检查。
可以采用同样的方法测试 5 次谐波闭锁功能， 注意：5 次谐波的闭锁水
平初值比 I5/I1 定值高 10%。
6.3.1.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/差动/T3WPDIF(87T,Id)/1:T3WPDIF。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
38
调试手册
6.3.2
单相高阻抗差动保护 HZPDIF
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 HZPDIF 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/差动/HZPDIF(87,IdN)/X:HZPDIF.在 PCM600 中的信号监视显示
了和本地人机界面相同的信号。
6.3.2.1
验证整定值
1.
连接单相或三相注入设备，注入动作电压。 从稳定电阻的一次侧注入。
动作电压加在了可调的稳定电阻上，这样可以测得期望的
值。 一个稍大的动作值不会对灵敏性有很大的影响。
2.
将跳闸触点连到测试设备,测量跳闸时间。
3.
增加电压，记录动作值 U>Trip. 这是通过手动测试完成的，并且没有接
点控制注入设备停止输出。
4.
缓慢地降低电压，注意保护复归时的值。 该功能的复归值较高。
5.
注入一个电压值为 1.2• U>Trip ，检查动作时间。 记录测得的跳闸时
间。
6.
如果有要求的话，对另一个电压值做相同的测试。 一般为 2• U>Trip 。
7.
测量动作值的告警水平。 增加电压，记录动作值 U>Alarm. 这是通过手
动测试完成的，并且没有接点控制注入设备停止输出。
8.
计算告警输出的动作时间，将测试设备连接到 tAlarm. 注入电压 1.2•
U>Alarm ，测量告警时间。
9.
检查告警和跳闸输出是否与配置逻辑一致。
10. 最后，确保 start 和告警信息储存在事件菜单里，如果有信号接到 SA，
确认是否只有所需的信号出现在本地 HMI 和 SCADA 系统里。
关于如何使用事件菜单在操作手册中有介绍。
6.3.2.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/差动/HZPDIF(87,IdN)/X:HZPDIF。 记得对于测试过的每
个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
39
调试手册
6.3.3
发电机差动保护 GENPDIF
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 GENPDIF 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/差动/GENPDIF(87G,IdG)/1:GENPDIF.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.3.3.1
验证整定值
1.
进入 主菜单/测试状态/功能试验模式/差动保护 确保其他所有与发电机
差动保护配置有同样的电流互感器输入的功能退出, 确保发电机差动保
护解除闭锁。
2.
将三相电流注入测试设备与 IED 相连，即是与发电机的高压侧 CT 输入相
连的。
3.
增大 L1 相 的电流直到保护功能开始动作并记下动作电流。
4.
根据配置逻辑查验跳闸和警报接点的动作情况。
5.
慢慢的降低电流，注意保护复归时的电流值。
6.
以同样的方法对 L2 和 L3 进行检查.
7.
注入三相对称电流并在功能跳闸时记录保护动作值。
8.
连接计时器，然后将电流值设置为先前记录的动作值的两倍。
9.
加入电流并注意动作时间
10. 用同样的方法对与发电机中性点侧 CT 相连的测量电路进行检查。
11. 最后检查事件菜单中是不是已经储存了跳闸信息。
具体的关于怎样使用事件菜单的方法请参看 IED 操作手册。
12. 如果测试装置允许，可以向 L1 相基频量加一个 20%的二次谐波电流(假
定将 I1/I2 比率参数设为 15%）. 。增大 L1 相 电流，大于 启动 值，
按照步骤 3 测量 3. 同样单独对 L2 相 和 L3 相 进行测量。
5 次谐波制动功能可用同样的方式测试。
差动单元电流输入与输出的平衡,可以通过典型的一次测试来检查。
6.3.3.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/差动/GENPDIF(87G,IdG)/1:GENPDIF。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
40
调试手册
6.4
测试阻抗保护功能
6.4.1
发电机和变压器的低阻抗保护
逻辑信号的值用于 ZGPDIS 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/阻抗/ZGPDIS(21G,Z<)/1:ZGPDIS.在 PCM600 中的信号监视显示
了和本地人机界面相同的信号。
6.4.1.1
距离保护段 ZGPDIS
在测试动作特性的时候保持电流是常数。 电流尽量与它的额定值相接近或是
略低。 但是要确保它比最小动作电流高 30%。
如果动作特性的测量是在电压为常数的情况下进行，确保 IED 的最大持续通
过电流不超过额定值的 4 倍。
查验姆欧特性需要至少测试两个点。
6.4.1.2
相间故障
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
41
调试手册
jX
R
Ohm/相
阻抗角
ZxRev
P1
P2
P3
P4
圆心
IEC09000173_1_en.vsd
ZxFwd
IEC09000173 V1 ZH
图 9:
相间故障的推荐的四个测试点
标签
说明
ZxFwd
区域 X 的正向正序阻抗设定（x 为 1-3）。
ZxRev
区域 x 反向正序阻抗（x 为 1-3）
阻抗角
相间故障阻抗角，单位为度。
表 2:
相间故障的测试点
测试点
X
R
P1
ZxFwd · sin(阻抗角)
ZxFwd · cos(阻抗角)
P2
(ZxFwd-ZxRev)/2 · sin(阻抗角)
ZxFwd/2 · (1+cos(阻抗角)+ ZxRev/2 · (1-
cos(阻抗角)
P3
(ZxFwd-ZxRev)/2 · sin(阻抗角)
-ZxFwd/2 · (1-cos(阻抗角)-ZxRev/2 ·
(1+cos(阻抗角)
P4
-ZxRev · sin(阻抗角)
-ZxRev · cos(阻抗角)
改变线电压的幅值和角度来取得测点 P1、P2 和 P3 的阻抗。 对于每个测试点，
观察输出信号 START 和 STZx 是否被激活，其中 x 指的是实际测量相。 经过
时间 tZx ，TRIP 合 TRx 也应该被激活。
6.4.2
失磁保护 LEXPDIS
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
42
调试手册
逻辑信号的值用于 LEXPDIS 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/阻抗/LEXPDIS(40)/1:LEXPDIS.在 PCM600 中的信号监视显示了
和本地人机界面相同的信号。
6.4.2.1
验证整定值
该测试通过注入三相电流和三相电压来完成。 注入设备应能提供与设置阻抗
相应的电压和电流值。
1.
向 IED 提供与视在阻抗相关的电流和电压：测试点 #1,如图 10. 读取模
拟输出量 R 和 X ,检查该读数是否与注入阻抗相关。 不应激活任何启动
和跳闸信号。
2.
向 IED 提供与视在阻抗相关的电流和电压： 测试点 #2,如图 10. 读取模
拟输出量 R 和 X ,检查该读数是否与注入阻抗相关。 不应激活任何启动
和跳闸信号。
3.
向 IED 提供与视在阻抗相关的电流和电压： 测试点#3,如图 10. 读取模
拟输出量 R 和 X ,检查该读数是否与注入阻抗相关。 START 和 STZ2 信
号应该被瞬时激活， TRIP 和 TRZ2 应该经过 tZ2 延时后激活.
4.
关闭电流注入。 功能复归。再次电流注入，其值为测试#3 中的值，测
量信号 TRZ2 激活的时间。 这一时间应与 tZ2 比较.
5.
向 IED 提供与视在阻抗相关的电流和电压： 测试点 #4,如图 10. 读取模
拟输出量 R 和 X ,检查该读数是否与注入阻抗相关。 START, STZ2 和
STZ1 信号应该被瞬时激活， TRIP, TRZ2 和 TRZ1 应该经过设定的延时
后激活。
6.
关闭电流注入。 功能复归。 再次电流注入，其值为测试#4 中的值，测
量信号 1 激活的时间。 这一时间应与 tZ1 相比较.
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
43
调试手册
=IEC06000513=2=zh=Orig
inal.vsd
R
X
低励磁保护闭锁区域
Z1, 快速动作区
Z2, 慢速动作区
Test #1
Test #2
Test #3
Test #4
IEC06000513 V2 ZH
图 10:
与视在阻抗相关的测量电流和电压
6.4.2.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/阻抗/LEXPDIS(40)/1:LEXPDIS。 记得对于测试过的每个
独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.4.3
失步保护
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 OOSPPAM 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/阻抗/OOSPPAM(78)/1:OOSPPAM.在 PCM600 中的信号监视显示了
和本地人机界面相同的信号。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
44
调试手册
6.4.3.1
验证整定值
当所有定值确定后，调试工作需要进行一次计算。 该过程在失步保护的 设置
参数指南 中有具体介绍。
假定电压、电流和阻抗 ForwardR, ForwardX, ReverseR 和 ReverseX 的值与
失步保护中的 图 6 所示的例子中设置的值是相同的，在 设置参数指南 中
有具体介绍。
1.
计算与测量电抗 ForwardX 相对应的基频电流幅值，见 图 11.
I A
U
ForwardX
I A
kV
Ohm
I A
gen
[ ] =
[ ] =
[ ] =
/
/
.
/
/ .
3
13 8
3 0 565
14107
IECEQUATION2321 V1 ZH
(等式 1)
2.
三相对称基频电压应送到 IED 中，幅值折算比例为 Ugen / √(3)，即考虑
IED 内的实际 PT 变比。 如果三相对称基频电流折算为 I = 14107 A，即
考虑了 CT 变比，并且他们都滞后于相电压 90 度，OOSPPAM 功能必须计
算 ForwardX，即 Zbase 的 58.38%,即 0.565Ohm。 这一电抗是恒定并且不
变的，见 图中的 A 点。 11. 需要产生电压和电流信号，例如 Omicron。
50Hz 或者 60Hz 的基频电压（瞬时值）如下文所述， 50Hz 基频示例：
u
U
t
L
phase
1
2
2
50 0
=
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅
(
)
sin
.
π
IECEQUATION2328 V1 ZH
(等式 2)
u
U
t
L
phase
2
2
2
50 0
2
3
=
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅
−
⋅
(
)
sin
.
/
π
π
IECEQUATION2329 V1 ZH
(等式 3)
u
U
t
L
phase
3
2
2
50 0
4
3
=
⋅
⋅
⋅
⋅
−
⋅
(
)
sin
.
/
π
π
IECEQUATION2330 V1 ZH
(等式 4)
其中： Uphase = Ugen / √(3) = 13800 V / √(3) = 7967.4 Volts. 该
相电压的初始值要考虑实际 PT 变比，才可计算得到二次输入电压的实际
值。
三相对称电流如下：
i
I
t
L1
2
2
50 0
2
=
⋅ ⋅
⋅
⋅
⋅ −
(
)
sin
.
/
π
π
IECEQUATION2325 V1 ZH
(等式 5)
i
I
t
L2
2
2
50 0
2
2
3
=
⋅ ⋅
⋅
⋅
⋅ −
−
⋅
(
)
sin
.
/
/
π
π
π
IECEQUATION2326 V1 ZH
(等式 6)
i
I
t
L3
2
2
50 0
2
4
3
=
⋅ ⋅
⋅
⋅
⋅ −
−
⋅
(
)
sin
.
/
/
π
π
π
IECEQUATION2327 V1 ZH
(等式 7)
其中： I = Ugen / √(3) / ForwardX =14107 A. 初始的电流值要考虑实
际 PT 变比，才可计算得到二次输入电流的实际值。
期望结果： 计算电抗 X = ForwardX = 58.38 %的 Zbase,即 0.565
Ohm. 跳闸信号保持 FALSE (0)。
3.
在调试过程的最后一步，除了上述的基频电流，还需注入另一电流分量，
即额定频率± 1.000 Hz。 对于额定频率 50Hz,为 49. 000 Hz 和
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
45
调试手册
51.000 Hz。 这一附加电流分量幅值为电流 I 的 0.9 倍，如果对称附加电
流频率为 49.000 Hz，阻抗轨迹的详细描述在 图 11. 综合阻抗 Z(R, X)
的轨迹从右向左，如 图 11. 布尔输出信号 MOT 必须设为 TRUE（1）,如
图 12. 如果 X 按某种方式设定，那么区域 2 从变压器高压侧终端开始，
如 图 11，然后所有的失步都出现在区域 2，这可视为布尔输出 TRIPZ2,
这一输出量周期性地设为 TRUE(1),然后复位为 FALSE(0)。 在这一测试
中，跳闸输入必须设为 TRUE（1）。 如果附加电流为 51.000 Hz, 综合阻
抗 Z(R, X)轨迹为从左向右，布尔输出信号 GENMODE 必须设为 TRUE
（1）。 剩下的信号要在 49 Hz 测试之下。
如果信号发生器(例如 Omicron) 为上述的调试测试编制信号，那么电流
为（电压保持为第 2 步的值）：
电流（瞬时值）有两个分量，其中一个为基频量，即 50 Hz 或者 60 Hz,
50Hz 基频示例：
i
I
t
I
t
L1
2
2
50 0
2
2 0 9
2
49 0
2
=
⋅
⋅
⋅ −
(
) +
⋅
⋅ ⋅
⋅
⋅ −
(
)
sin
.
/
.
sin
.
/
π
π
π
π
IECEQUATION2322 V1 ZH
(等式 8)
i
I
t
I
t
L2
2
2
50 0
2
2
3
2 0 9
2
49 0
2
=
⋅ ⋅
⋅
⋅ −
− ⋅
(
) +
⋅
⋅ ⋅
⋅
⋅ −
−
sin
.
/
/
.
sin
.
/
π
π
π
π
π
2
3
⋅
(
)
π /
IECEQUATION2323 V1 ZH
(等式 9)
i
I
t
I
t
L3
2
2
50 0
2
4
3
2 0 9
2
49 0
2
=
⋅ ⋅
⋅
⋅ −
−
⋅
(
) +
⋅
⋅ ⋅
⋅
⋅ −
−
sin
.
/
/
.
sin
.
/
π
π
π
π
π
4
3
⋅
(
)
π /
IECEQUATION2324 V1 ZH
(等式 10)
其中： I = Ugen / √(3) / ForwardX =14107 A. 初始的电流值要考虑实
际 CT 变比，才可计算得到二次输入电流的实际值。
期望结果： 如 图 12 49Hz 的测试。 区域 2 中周期性的跳闸命令，周期
为 1Hz。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
46
调试手册
=IEC10000141=1=zh=Or
iginal.vsd
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
阻抗Z 的实部(R)单位： Ohms
阻抗Z的虚部(X)单位： Ohms
^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
-
-
-
-
-
-
-
- - - - - - - - - - - - - - - - -
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- - - - - - - - - - - - - - - - -
-
-
-
-
-
-
-
阻抗轨迹
Z(R, X)
R
阻抗Z(R, X)的轨迹，对应:
I = I(50Hz) + I(49Hz).
I(50Hz) 决定 A点位置;
I(49Hz)使阻抗 Z(R, X)旋转
SE
Zone 1
阻抗Z(R, X)的轨迹，对应
I = I(50Hz) + I(51Hz)
是相同的，但旋转方向
是相反的
OOS 继电器
Ztr
棱镜 ®
120°
X-直线®
决定于
定值
Z1
的边界
RE
A = 正方向X ®
Zone 2
Zone 1
X
IEC10000141 V1 ZH
图 11:
注入电流由两个分量的阻抗轨迹： 50Hz 分量和 49Hz 分量
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
47
调试手册
=IEC10000142=1=zh=Or
iginal.vsd
0
1
2
COMMON TRIP COMMAND (总跳闸命令)
-1
0
1
TRIPZ1 (Zone1跳闸)
0
1
2
TRIPZ2 (Zone2跳闸)
0
1
2
START (启动)
0
1
2
GENMODE (发电机模式)
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
-1
0
1
时间，秒s
®
MOTMODE (电动机模式)
IEC10000142 V1 ZH
图 12:
注入电流有两个分量的布尔输出信号： 50Hz 分量和 49Hz 分量
6.4.4
负荷入侵 LEPDIS
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
用于 LEPDIS 的逻辑信号的值在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/阻抗/LEPDIS/1:LEPDIS.在 PCM600 中的信号监视显示了和本地
人机界面相同的信号。
选相元件的运行基于与阻抗区测量相同的测量原理进行。 在进行二次注入测
试的时候，也需要遵循与距离保护同样的原则。
动作特性的测量要在电流恒定的情况下进行。 保持电流尽量与它的额定值相
接近或是略低。 但是要确保它比最小动作电流高 30%。
如果动作特性的测量是在电压为常数的情况下进行，确保 IED 的最大持续通
过电流不超过额定值的 4 倍。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
48
调试手册
6.4.4.1
测量整定值的动作限值
负荷侵入功能自己没有输出。 它只可以和阻抗功能一起检验。
1.
让 IED 处于正常状态达至少 2s。
2.
使 IED 处于故障状态并缓慢减少测量阻抗，以测量相-地 和相-相的动作
值。
6.4.4.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/阻抗/LEPDIS/1:LEPDIS。 记得对于测试过的每个独立的
功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5
测试电流保护功能
6.5.1
4 段相过流保护 OC4PTOC
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 OC4PTOC 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/OC4PTOC(51_67,4I>)/1:OC4PTOC.在 PCM600 中的信号
监视显示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.1.1
验证整定值
1.
将 IED 装置与注入电流的测试设备适当的连接。
如果 IED 装置已配置的逻辑用来启用/闭锁四段中任何一段的过电流保
护，此时要确保需要测试的那一段可用，例如，末端故障保护。
将对称的三相电流输入到终端的 L1, L2 和 L3 相.
2.
把给 IED 装置输入电压的测试设备和 IED 装置的终端 L1, L2 和 L3 相连
接起来. 输入到保护装置的必须是对称的三相电压。
3.
将输入的极化电压设置的比设定的最小的极化电压大一点（默认值为%5
UBase）如果选定的是超前方向性过流功能，此时需将输入电流设定的比
输入电压滞后大约 55° 如果选择方向性功能。
如果 电流的动作方式选择的是 1of 3： L1 相的电压角为参考值。
则 L1 相 的电压相角就是参考相角。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
49
调试手册
如果选择的是反向功能，则设置注入电流滞后极化电压 235° （等于
55° + 180°).
4.
逐步增大注入电流，注意 IED 装置被测试的过流段保护的动作值。
5.
慢慢的降低电流，注意保护复归时的电流值。
6.
如果用户是通过向 L1 相注入电流，则也要对 L2 和 L3 重复这一测试过
程，即将合适的测试电流注入到保护装置的 L2 相 和 L3 相,将极化电压
分别注入到保护装置的 L2 相 L3 相 (电流的动作方式选择的是 1 out
of 3）。
7.
如果保护测试的是向 L1-L2 相注入电流，则也要重复这一测试过程，即
将合适的测试电流注入到保护装置的 L2-L3 相 和 L3 – L1 相 。
8.
当测试低过流段的电流时，需要闭锁高过流阶段的保护，可以参考以下
的内容。
9.
将跳闸输出触点和计时器连接起来。
10. 将测试段的注入电流设置为动作电流的 200%，打开电流并核实延时时间。
对反时限时间曲线来说，核对输入电流为动作电流的 110%时的动作时间
txMin.
11. 核实所有的跳闸和 启动 触点是否正确动作，根据 IED 装置的配置（信
号矩阵工具）
12. 改变注入电流的方向，验证保护是否动作。
13. 重复以上描述的这些测试步骤，核实保护在高定值阶段的动作情况。
14. 最后，确保 启动 和跳闸信号已存储在事件菜单。
检验不带方向的相过电流功能。 这也是按照以上所述的原
则进行的，此时不需要输入极化电压。
6.5.1.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/OC4PTOC(51_67,4I>)/1:OC4PTOC。 记得对于测
试过的每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5.2
4 段零序过电流保护 EF4PTOC
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 EF4PTOC 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/EF4PTOC(51N67N,4IN>)/X:EF4PTOC.在 PCM600 中的信
号监视显示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.2.1
4 段式零序方向过流保护
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
50
调试手册
1.
把给 IED 装置注入单相电流的测试设备和 IED 端子相连。
把输入的电流和终端 L1 相 及中性点连接起来，或者和终端 N 及中性点
连接起来。
2.
将注入的极化电压设置得比设定得比最小的极化电压大一点（默认值为
Ur 的 1%)并且如果选定的正方向保护功能，需要将注入电流设定得比电
压滞后一定角度，该角度等于参考特性角(AngleRCA)。
如果选择的是反方向性功能保护，此时需将输入电流设定的比极化电压
滞后一定的角度，这个角度等于 180°+AngleRCA。
3.
逐步增大注入电流，注意 IED 装置被测试段的电流何时动作。
4.
慢慢地降低电流，注意保护复归时的电流值。
5.
如果用户是通过向 L1 相注入电流，则也要重复这一测试过程，即将合适
的测试电流注入到保护装置的 L2 相 和 L3 相 其中极化电压分别连接至
终端 L2 相 和 L3 相.
6.
当测试高过流段的电流时，需要闭锁低过流阶段的保护，可以参考以下
的内容。
7.
将跳闸输出触点和计时器连接起来。
8.
将测试段的注入电流设置为动作电流的 200%，打开电流并测量延时时间。
对反时限时间曲线来说，核对输入电流为动作电流的 110%时的动作时间
txMin.
9.
核实所有的跳闸和 启动 触点是否正确动作，根据 IED 装置的配置（信
号矩阵工具）
10. 改变注入电流的方向，验证保护是否动作。
11. 确认当极化电压为 0 时，保护装置不动作。
12. 重复以上描述的这些测试步骤，核实保护在高定值阶段的动作情况。
13. 最后，确保 启动 和跳闸信号已存储在事件菜单中。
6.5.2.2
4 段式不带方向的零序过流保护
1.
请参见 "4 段式零序方向过流保护"，此时不需要输入极化电压。
6.5.2.3
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/EF4PTOC(51N67N,4IN>)/X:EF4PTOC。 记得对于
测试过的每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5.3
灵敏的零序方向过流保护 SDEPSDE
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
51
调试手册
逻辑信号的值用于 SDEPSDE 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/SDEPSDE(67N,IN<->)/1:SDEPSDE.在 PCM600 中的信号
监视显示了和本地人机界面相同的信号。
图 8 表示测试灵敏的零序方向过流保护测试装置和 IED 装置的连接原理图。
注意观察，极化电压等于-3U0.
6.5.3.1
测量整定值的动作和时间限值
动作模式为 3I0 · cosφ
操作步骤
1.
设置极化电压为 1.2 · UNREL> 电压和电流之间的相角设置为特性角
(RCADir)，电流滞后电压。
要考虑 RCAComp 设置，如果不等于 0.
2.
测量带方向性过流元件的动作电流是否等于 INcosPhiPU 。
I Dir (I0 cos(Angle))功能激活 START（启动） 和 STDIRIN 输出信号。
3.
测量 j = RCADir +/- 45°是否成立，当 I0 cos (RCADir - j) =
I0cos(+/-45) = INcosPhiPU.
4.
将测得的结果和设定的定值进行比较。
考虑以下情况，见图 13 和图 14.
5.
将输入电流设置为 INcosPhiPU 的两倍，极化电压设置为 1.2 ·
UNREL>.
( )
/ 3 0
test cos
Tinv
kSN Sref
I
j
=
×
×
IECEQUATION2402 V1 ZH
(等式 11)
6.
将测得的结果和设定的定值进行比较。
设定的定值取决于是选择定时限还是反时限。
7.
将极化电压设置为 0，逐步增大极化电压，直到输出信号 UNREL 被激
活， 当 IED 为在线模式，可通过 PCM600 中的应用配置工具进行观察。
将测得的结果和设定的定值 UNREL>.
8.
继续测试另外一个功能，或者将测试模式改变为 Off（退出），完成整
个测试。.
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
52
调试手册
动作区
ROADir
IEC06000650_2_en.vsd
=
0o
RCADir
0
3I
j
3 0
×
j
I
cos
-
0 =
3
ref
U
U
（动作角）
(灵敏角）
IEC06000650 V2 ZH
图 13:
受到 ROADir 限制的特性曲线
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
53
调试手册
-3U0=Uref
动作区
互感器相角误差
3I0 (prim)
3I0 (to prot)
a
相角补偿后的特性
RCAcomp
en06000651.vsd
RCADir = 0º
（灵敏补偿角）
IEC06000651 V2 ZH
图 14:
RCAcomp 的说明
动作模式为 3I0 · 3U0 · cosφ
1.
设置极化电压为 1.2 · UNREL> 电压和电流之间的相角设置为特性角
(RCADir)，电流滞后电压。
2.
测量带方向性过流元件的功率是否等于 SN_PU 已设定好的值。
注意 为了使保护正确启动，注入电流和注入电压必须比 INRelPU 和
UNREL> 要大。
此功能激活 START（启动） 和 STDIRIN 输出。
3.
测量 j = RCADir = RCADir +/- 45°是否成立，当 I0 · 3U0 · cos
(RCADir - j) = 3I0 · 3U0 · cos(+/-45) = SN_PU.
4.
将测得的结果和设定的定值进行比较。 考虑定值特性，见图 13 和图
14.
5.
将输入电流设置为 SN>的两倍，极化电压设置为 1.2 · UNREL> 此时测
量保护动作时时间延时 SN_PU 进行比较。
( )
0
0
/ 3
3
cos
test
test
Tinv
kSN Sref
I
U
j
=
×
×
×
IECEQUATION2403 V1 ZH
(等式 12)
6.
将测得的结果和设定的期望值进行比较。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
54
调试手册
期望值取决于是选择定时限还是反时限。
7.
继续测试另外一个功能，或者将测试模式改变为 Off（退出），完成整
个测试。.
动作模式为 3I0 和 φ
1.
设置极化电压为 1.2 · UNREL> 电压和电流之间的相角设置为特性角
(RCADir)，电流滞后电压。
2.
测量带方向性过流元件的功率是否等于 INRelPU 已设定好的值。
为了观察保护动作情况，注入电流和注入电压必须比
INRelPU 和 UNREL> 要大。
保护功能激活 START（启动） 和 STDIRIN 输出。
3.
测量 j 与 RCADir +/- ROADir 的值是否接近。
4.
将测得的结果和设定的定值进行比较，请参照图 15 的特性示例。
5.
将输入电流设置为 SN_PU 的两倍，测量动作时间。
( )
0
0
/ 3
3
cos
test
test
Tinv
kSN Sref
I
U
j
=
×
×
×
IECEQUATION2403 V1 ZH
(等式 13)
6.
将测得的结果和设定的期望值进行比较。
期望值取决于是选择定时限还是反时限。
7.
继续测试另外一个功能，或者将测试模式改变为 Off（退出），完成整
个测试。.
-3U0
80
80
动作区
3I0
en06000652.vsd
RCADir = 0º
ROADir = 80º
（灵敏角）
（动作角）
IEC06000652 V2 ZH
图 15:
特性图
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
55
调试手册
不带方向性的 接地 故障过流保护
操作步骤
1.
测量动作电流，看是否等于 INNonDirPU 。
保护功能动作时激活 START（启动） 和 STDIRIN 输出。
2.
将输入电流设置为 INNonDirPU 进行比较。
3.
将测得的结果和设定的期望值进行比较。
期望值取决于保护是选择定时限 tINNonDir 还是选择反实现。
4.
继续测试另外一个功能，或者将测试模式改变为 Off（退出），完成整
个测试。.
零序过压释放和保护
操作步骤
1.
测量动作电压，看是否等于 UN> 。
保护功能动作时激活 START（启动） 和 STUN 信号。
2.
将输入电流设置为已设置好的 1.2 倍的 UN> 的两倍，测量动作时间。
3.
将测试到的值和 tUN 的两倍，测量动作时间。
4.
为变压器 1 注入电压 0.8 · UNREL> 保证输入电流足够大，在功角确定
的情形下，使方向性功能动作。
5.
逐步增加电压，直到释放方向性功能。
6.
将测量得到的值和保护设定的动作值 UNREL> 的两倍，测量动作时间。
6.5.3.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/SDEPSDE(67N,IN<->)/1:SDEPSDE。 记得对于测
试过的每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5.4
带 2 个时间常数的热过负荷保护 TRPTTR
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 TRPTTR 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/TRPTTR(49,T>)/X:TRPTTR.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.4.1
校验保护的动作值和复归值
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
56
调试手册
1.
将对称三相电流连接到 IED 的电流端子.
2.
设置时间常数 1（Tau1) 和时间常数 2 (Tau2)暂时为 1 分钟。
3.
将输入的三相电流的值稍稍小于设定的第一阶段动作电流的值 IBase1，
逐步增大 L1 相的电流，直到 IBase1 动作，记录此时保护动作的值。
注意 IED 电流回路允许的最大过负荷电流。
4.
缓慢降低电流，注意保护复归时的电流值。
按照相同的方法来检查 L2 和 L3 相的第一阶段的动作电流和复归电流
IBase1 对于 L2 相 和 L3 相.
5.
激活数字输入量来改变冷却器时间常数，使装置转换到第二阶段保护，
它的基准电流为 IBase2.
6.
对 IBase2 检验所有的三相动作电流和复归电流，采用的方法与上述测
试 IBase1 的相同
7.
使 IBase2 阶段数字输入信号无效.
8.
设定与 IBase1 匹配的时间常数，使其和用户设定定值的方案对应。
9.
设置输入电流的值，使 L1 相 电流为 1.50 * IBase1.
10. 把跳闸输出触点和计时器连接起来，监视输出触点 Alarm1 和 Alarm2 信
号和测试装置的数字输入信号连接在一起。
从本地人机界面读取过热保护的热容量且直到容量为 0。
11. 合上输入电流的开关，确认 Alarm1 和 Alarm2 触点是按照已设定的百分
比来动作的，并且，要确保跳闸的动作时间要和已设定的第一个时间常
数相对应(Tau1).
设置 Itr = 101%IBase1 且注入电流 1.50 x IBase1，此时跳闸时间应为
0.60 x Time Constant 1 (Tau1).
12. 确认跳闸和告警触点是否按照已配置好的逻辑一起动作。
13. 断开输入电流的开关，从运行菜单来读取热过负荷的状态和闭锁情况，
校验热含量占多大的百分比时装置闭锁复归。
14. 激活数字输入量来改变输入信号，使装置转换到第二阶段保护，它的基
准电流为 IBase2.
等待 5 分钟，使热记忆为 0，设置第二个时间常数(Tau2)，使其和用户设
定定值的方案相对应。
15. 将输入电流设置为 1.50 x IBase2 ，来测试热报警定值，跳闸的动作时
间和闭锁复位，测试的方法和上述测试 IBase1 的方法相同.
16. 最后，确保 启动 和跳闸信号已存储在事件菜单中。
6.5.4.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/TRPTTR(49,T>)/X:TRPTTR。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
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章节 6
测试功能
57
调试手册
6.5.5
断路器失灵保护 CCRBRF
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 CCRBRF 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/CCRBRF(50BF)/1:CCRBRF.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
断路器失灵保护 CCRBRF 在测试的时候通常应该和其他功能联用，这些功能只
用来提供一个启动信号。 也可以使用一个外部 START（启动）信号来实现该
功能。
通过最常见的后备跳闸模式中验证定值，如 3 取 1 模式,该模式用相-地故障。
在模式 4 取 2 下，相电流 IP> 设定的值应该通过单相注入电流来检验，返回
的电流应该连接到和电流输入端子上。 检验零序 接地 电流 IN（定值）比
IP> 小最简单的方法是将后备跳闸模式设置为 4 取 1.
6.5.5.1
检验相电流动作值， IP>
检验 IP> 其中设置 功能模式=电流保护 且设定 BuTripMode=3 取 1 或者 4
取 2 设置路径为主菜单/设置/IED 设置/电流保护/CCRBRF(50BF)/1:CCRBRF.
1.
模拟故障条件，包含某功能对 START（启动）CCRBRF 的启动信号，并且
使得电流低于设定值 IP>.
2.
重复同样的故障类型，逐步增大电流，直到跳闸信号产生。
3.
将测试到的值和 IP>进行比较.
4.
断开 交流电 以及 START（启动） 输入信号。
注意！ 如果有设置 NoI>check 或者 Retrip off 其中一
个，此时，只有后备保护跳闸才能检验 IP>.
6.5.5.2
检验零序电流动作时的值 IN> 小于 IP>
检验低电流 IN> 设置的值，将 功能模式 = 电流保护 且设定 BuTripMode =
4 取 1 设置路径为主菜单/设置/IED 设置/电流保护/CCRBRF(50BF)/1:CCRBRF.
1.
模拟一个故障状态，包含一个功能输出的 启动信号 到 CCRBRF，故障状
态为电流低于设定值 IN>Pickup_N.
2.
重复同样的故障类型，逐步增大电流，直到跳闸信号出现。
3.
将测试到的值和 IN>进行比较.
4.
断开交流电和 启动 输入信号。
章节 6
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测试功能
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调试手册
6.5.5.3
检验重跳和后备保护跳闸的时间
检验 IED 装置设置的时间可以将 IED 装置和检验以上定值的设备连接起来。
选择可用的功能和跳闸模式，例如 功能模式 = 电流保护 且设定 重跳模式
= No CBPos. 核查的设置路径为主菜单/设置/IED 设置/电流保护/
CCRBRF(50BF)/1:CCRBRF.
1.
模拟一故障状态，并且包含一功能输出的启动 启动失灵信号到 CCRBRF，
使输入电流远大于设置的电流值。 测量时间，该时间从 启动 CCRBRF 开
始计时.
2.
检验重跳的时间 t1 和后备保护跳闸的时间 t2.
3.
断开交流电和 启动 输入信号。
6.5.5.4
验证重跳模式
以下所选择的模式，与 IED 装置运行时实际的情形对应。
以下的情形，假定选择了 功能模式 = 电流保护 设置路径为主菜单/设置/装
置定值/电流保护/CCRBRF(50BF)/1:CCRBRF.
验证没有重复跳闸， 重跳模式 = 重跳 退出
1.
设置 重跳模式 = 重跳 退出.
2.
模拟故障条件，包含功能的输出的启动 信号到 CCRBRF，使输入电流远大
于设置的电流值。
3.
确保保护跳闸后经过设定的时间，没有重复跳闸，但是后备保护跳闸。
4.
断开交流电和 启动 输入信号。
带电流检测下的重跳检测 重跳模式 = 检查断路器位置
1.
设置 重跳模式 = 检查断路器位置.
2.
模拟一故障状态，并且包含一功能输出的启动 信号到 CCRBRF，使输入电
流远大于设置的电流值。
3.
确认经过设定的时间 t1 后重跳闸 以及经过时间 t2 后后备跳闸
4.
模拟一故障状态，并且包含一功能输出的启动 到 CCRBRF，使电流低于整
定值。
5.
确认没有重复跳闸，没有后备保护跳闸出现。
6.
断开交流电和 启动 输入信号。
不带电流检测下的重跳检测， 重跳模式 = No CBPos Check
1.
设置 重跳模式 = No CBPos Check.
2.
应用故障条件，包含功能的启动 ，即 CCRBRF 启动信号，, 不带任何电
流.
3.
确认经过设定的时间 t1 后的重跳闸以及经过时间 t2 后的无后备跳闸.
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章节 6
测试功能
59
调试手册
4.
应用故障条件，包含功能的启动 ，即 CCRBRF 启动信号，使电流低于整
定值。
5.
确认经过设定的时间 t1 后有重跳但是没有出现后备保护跳闸。
6.
断开交流电和 启动 输入信号。
6.5.5.5
验证后备跳闸模式
以下的情形，假定选择了 功能模式 = 电流保护 时可以完成此项任务。
断路器正常情况下跳闸时，确认 IED 装置没有出现后备保护跳闸
IED 装置设置为实际的跳闸模式。 以下情形应用在电流检测情况下的重复跳
闸。
1.
模拟故障条件，包含功能的启动 ，即对于 CCRBRF 的启动信号，并且相
电流超过整定值 IP.
2.
设置在后备跳闸 t2 之前对电流的关断， t2 后后备跳闸. 这样只可能有
和重复跳闸命令。
3.
确认 IED 装置出现重复跳闸，但是没有出现后备保护跳闸。
4.
断开交流电和 启动 输入信号。
正常模式 BuTripMode = 3 取 1 应在以上测试中检验。 也可以检验 4 取 1
和 4 取 2 。 以下所选择的模式，与 IED 装置运行时实际的情形对应。
检验 BuTripMode = 4 取 1
假设 接地 电流整定值 IN> 小于相电流 IP>.
1.
设置 BuTripMode = 4 取 1.
2.
模拟故障条件，包含功能的启动 ，即对于 CCRBRF 的启动失灵信号，并
且单相电流低于 IP> 但是大于 IN>. 零序 接地 电流应该高于设定值
IN>.
3.
确认经过设定的时间后后备保护跳闸。 如果重复跳闸也选上，重复跳闸
信号也会出现。
4.
断开交流电和 启动 输入信号。
检验 BuTripMode = 4 取 2
该 接地 电流整定值 IN> 设定的值等于或者小于相电流 IP>.
1.
设置 BuTripMode = 4 取 2.
2.
模拟故障条件，包含 CCRBRF 功能的启动 ，，并且单相电流整定高于
IP> 以及零序电流（接地 故障）设定高于 IN>. 可通过使用单相电流来
得到。
3.
确认经过设定的时间后后备保护跳闸。 如果重复跳闸也选上，重复跳闸
信号也会出现。
4.
模拟故障条件，包含 CCRBRF 功能的启动 ，，并且至少单相电流低于
IP> 以及零序电流（接地 故障）设定高于 IN>. 这个电流可以这样实
现，即输入三相（或两相）电流，它们的相角相等(I0-component)，使
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测试功能
60
调试手册
这个电流低于 IP>设定的值，但是零序（接地 故障）电流(3I0)将要高于
设定值 IN>.
5.
确认后备保护跳闸没有触发。
6.
断开交流电和 启动 输入信号。
6.5.5.6
验证 重跳模式 = 接点
假定选择为不带电流检测的重跳模式， 重跳模式 = 接点.
1.
设置 功能模式 = 接点
2.
设定 CB 的输入信号给输入量 CBCLDL1 (2 或 3）CBCLD 为合位
3.
设定输入信号， 用于 CCRBRF 功能的启动 ，. 电流的定值应较小。
4.
确认保护经过设定的时间，选相的重复跳闸和后备保护跳闸被激活。
5.
断开 启动 信号. 保持断路器合闸信号.
6.
设定输入信号， 用于 CCRBRF 功能的启动 ,. 电流的定值应较小。
7.
在设定的后备保护跳闸时间 t2 之前，对闭合的断路器进行分闸.
8.
确认后备保护跳闸没有触发。
9.
断开注入的交流电和输入信号 启动 之间的连接。
6.5.5.7
验证功能模式 电流&接点
仅当选择功能模式 功能模式 = 电流&接点 时可以完成此项任务。
确认故障电流大于 IP>
应该在设定 功能模式 = 电流保护.
1.
设置 功能模式 = 电流&接点.
2.
不触发 断路器 合闸这个输入信号。 使这个输入信号对 IED 装置的检验
不产生影响。
3.
模拟故障条件，包含 CCRBRF 功能的启动 ，，并且电流高于 IP> 设定的
值。
4.
如果重复跳闸信号已选上，则确认这个 IED 装置是否重复跳闸，并确认
IED 装置是否收到后备保护跳闸命令。
5.
断开注入的交流电和 启动 输入信号。
确认故障电流小于 I>BlkCont
验证这种情况，必须模拟一种情况，即故障电流非常小，装置是否动作取决于
来自断路器辅助接点的断路器位置信号。 建议选择为不带电流检测的重跳模
式，设置 重跳模式 = No CBPos Check.
1.
设置 功能模式 = 电流&接点.
2.
断路器输入信号给相关的输入量 CBCLDL1 (2 或 3)
3.
设置故障条件，带有对 CCRBRF 该功能启动 的输入信号，. 输入的电流
值应该小于设定值 I>BlkCont
4.
确认保护经过设定的时间，选带相重复跳闸和后备保护跳闸可以得到。
5.
断开交流电和 启动 信号。 保持 CB 合闸信号。
6.
再次模拟故障和启动 信号， 输入的电流值应该小于设定值 I>BlkCont.
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测试功能
61
调试手册
7.
在设定的后备保护跳闸时间 t2 之前发出断路器断开信号。. 此模仿的是
断路器正确的跳闸信号。
8.
确认后备保护跳闸没有触发。 重复跳闸信号可能出现，例如，如果 IED
装置的模式选择的是“Re-trip without current check”，就会出现此
种情况。
9.
断开注入的交流电和 启动 输入信号。
6.5.5.8
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/CCRBRF(50BF)/X:CCRBRF。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5.6
三相 不一致 保护 CCRPLD
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 CCRPLD 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/CCRPLD(52PD)/X:CCRPLD.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.6.1
验证整定值
1.
当 CCRPLD 设置为外部启动方式时 ，设置 ContSel 为 On(投入) 该功能
的设置位于主菜单/设置/装置定值/电流/CCRPLD/1:CCRPLD，当在应用配
置中使用外部三相不一致信号，以激活检测三相不一致逻辑。
2.
激活输入 EXTPDIND，它位于 CCRPLD 功能模块，并测量它的动作时间。.
3.
比较测量到的时间和定值 tTrip(动作时间).
4.
复归 EXTPDIND 二进制输入信号。
5.
当 CCRPLD 设为监视断路器不对称电流检测方式 时，通过设定参数
CurrSel 来实现，该参数位于主菜单/设置/装置定值/电流/CCRPLD/
1:CCRPLD，将该参数设定为 On(投入).
使用已配置好的开关量输出发出的跳闸信号，来停止定时器。
6.
使用 OPENCMD 代替 CLOSECMD 来重复第 4 点和第 5 点。 设置所有三相电
流为 110%的 CurrRelLevel 值. 激活 CLOSECMD 开关量。
由于对称的原因，此时没有跳闸信号出现。
6.5.6.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
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测试功能
62
调试手册
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/CCRPLD(52PD)/X:CCRPLD。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5.7
带方向的低功率保护 GUPPDUP
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 GUPPDUP 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/GUPPDUP(37,P<)/1:GUPPDUP.在 PCM600 中的信号监视
显示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.7.1
验证整定值
低功率保护的值应该根据实际整定值来进行设置。
通过注入电压和电流的方法来进行测试，并且要能控制电流和电压的幅值以及
电流和电压之间的相角。 在测试过程中，应该监视有功和无功的模拟量输出。
1.
根据应用中使用的模式，把测试设备的注入电压和电流的测试装置连接
起来。 如果测试装置三相均可用，这可用于所有模式。 如有测试装置
只有单相电流/电压可用，则测试装置应连到 I 已选择好的单相电流和电
压输入端子上。
利用 表 3 的公式，用于不同的计算模式。 装置模式 Mode ，它位于本
地人机界面目录主菜单/定值/装置定值/电流保护/GUPPDUP(37,P<)/
1:GUPPDUP/常规.
表 3:
计算模式
设定值： Mode
复功率计算公式表
L1, L2, L3
*
*
*
1
1
2
2
3
3
L
L
L
L
L
L
S
U
I
U
I
U
I
=
×
+
×
+
×
EQUATION1697 V1 EN
(等式 14)
Arone
*
*
1 2
1
2 3
3
L L
L
L L
L
S
U
I
U
I
=
×
-
×
EQUATION1698 V1 EN
(等式 15)
PosSeq
*
3
PosSeq
PosSeq
S
U
I
=
×
×
EQUATION1699 V1 EN
(等式 16)
L1L2
*
*
1 2
1
2
(
)
L L
L
L
S
U
I
I
=
×
-
EQUATION1700 V1 EN
(等式 17)
续下页
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章节 6
测试功能
63
调试手册
设定值： Mode
复功率计算公式表
L2L3
*
*
2 3
2
3
(
)
L L
L
L
S
U
I
I
=
×
-
EQUATION1701 V1 EN
(等式 18)
L3L1
*
*
3 1
3
1
(
)
L L
L
L
S
U
I
I
=
×
-
EQUATION1702 V1 EN
(等式 19)
L1 相
*
1
1
3
L
L
S
U
I
=
×
×
EQUATION1703 V1 EN
(等式 20)
L2 相
*
2
2
3
L
L
S
U
I
=
×
×
EQUATION1704 V1 EN
(等式 21)
L3 相
*
3
3
3
L
L
S
U
I
=
×
×
EQUATION1705 V1 EN
(等式 22)
2.
调整注入电流和电压为整定值，以 IBase 和 UBase 的百分数进行调整
（转化为二次侧的额定电流和电压）。 注入的电流和电压之间的相角应
该与设定的方向角 Angle1 相同，即 1 段相角（正向低功率保护时该值为
0°，反向低功率保护时该值为 180°）。 确认监视到的有功功率是否等
于额定功率的 100%，无功功率是否等于额定功率的 0%。
3.
改变注入电压和电流之间的相角，使其等于 Angle1 + 90°. 确认监视
到的有功功率是否等于额定功率的 0%，无功功率是否等于额定功率的
100%。
4.
改变注入电压和电流之间的相角，使其角度回到 0°。 缓慢降低电流，
直到 启动 1 信号，即 1 段的 启动 信号，被激活。
5.
增大电流值，使其达到 100% IBase.
6.
关断电流，测量输出 TRIP1（一段跳闸）信号时的时间。
7.
如果需要使用 2 段：重复步骤 2 到 6 用于 2 段。
6.5.7.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/GUPPDUP(37,P<)/1:GUPPDUP。 记得对于测试过
的每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5.8
带方向的过功率保护 GOPPDOP
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
章节 6
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测试功能
64
调试手册
逻辑信号的值用于 GOPPDOP 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/GOPPDOP(32,P>)/X:GOPPDOP.在 PCM600 中的信号监视
显示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.8.1
验证整定值
过功率保护的值应该根据实际整定值来进行设置。 通过注入电压和电流的方
法来进行测试，并且要能控制电流和电压的幅值以及电流和电压之间的相
角。 在测试过程中，应该监视有功和无功的模拟量输出。
1.
根据应用中使用的模式，把测试设备的注入电压和电流的测试装置连接
起来。 如果测试装置三相均可用，这可用于所有模式。 如有测试装置
只有单相电流/电压可用，则测试装置应连到 I 已选择好的单相电流和电
压输入端子上。
利用 表 3 的公式，用于不同的计算模式。 装置模式 Mode 位于主菜
单/定值/装置定值/电流保护/GOPPDOP(32,P>)/1:GOPPDOP/常规.
2.
调整注入电流和电压为整定的额定值，以 IBase 和 UBase 的百分数进行
调整 （转化为二次侧的电流和电压）。 注入的电流和电压之间的相角
应该与设定的方向角 Angle1 相同，即 1 段相角（正向低功率保护时该值
为 0°，反向低功率保护时该值为 180°）。 确认监视到的有功功率是
否等于额定功率的 100%，无功功率是否等于额定功率的 0%。
3.
改变注入电压和电流之间的相角，使其等于 Angle1 + 90°. 确认监视
到的有功功率是否等于额定功率的 0%，无功功率是否等于额定功率的
100%。
4.
改变注入电压和电流之间的相角，使其角度回到 Angle1 设定的值。 从
0 开始缓慢提高电流直到 启动 1 信号，即 1 段的 启动 信号，被激
活。 检查注入功率，并和设定的功率 Power1 进行比较，即 1 段的功率
定值，以 Sbase 的百分数表示.
5.
增大电流值，使其达到 100% IBase ，切断电流。
6.
开启电流，测量激活 TRIP1（1 段跳闸）信号时的时间。
7.
如果需要使用 2 段：重复步骤 2 到 6 用于 2 段。
6.5.8.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/GOPPDOP(32,P>)/X:GOPPDOP。 记得对于测试过
的每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.5.9
同步电机的误上电保护 AEGGAPC
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
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章节 6
测试功能
65
调试手册
逻辑信号的值用于 AEGGAPC 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/AEGGAPC(50AE,U<&I>)/1:AEGGAPC.在 PCM600 中的信
号监视显示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.9.1
验证整定值
1.
将用于三相电流注入和三相电压输入的测试装置连接到 IED 相应的端子。
2.
往 IED 装置中注入零电压。
3.
缓慢地增大注入的三相对称电流并记录动作值（启动值）。
4.
缓慢降低电流，注意保护复归时的电流值。
5.
将跳闸输出触点和计时器连接起来。
6.
将注入电流设置为动作电流的 200%，输入电流并测试延时时间。
7.
根据 IED 装置的配置（信号矩阵工具），核实所有的跳闸和启动触点是
否正确动作。
8.
最后检查事件菜单中是不是已经储存了启动和跳闸信息。
9.
往 IED 中输入额定三相对称电压。
10. 将注入电流设置为动作电流的 200%，输入电流。 该功能不应该 启动 和
跳闸。
11. 往 IED 中注入 ArmU< 整定值 95%的三相对称电压。
12. 将注入电流设置为动作电流的 200%，打开电流。 该功能应该 启动 并跳
闸。
6.5.10
电机负序定时限过流保护 NS2PTOC
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 NS2PTOC 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/NS2PTOC(46I2,2I2>)/1:NS2PTOC.在 PCM600 中的信号
监视显示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.10.1
通过二次注入测试认证整定值
1.
连接测试装备，以便将 3 相电流输入到 IED 适当的电流端子。
2.
进入 主菜单/定值/装置定值/电流保护/NS2PTOC(46I2,2I2>)/
1:NS2PTOC/常规 ，确保功能是可用的，即 投退模式 设为 On(投入).
3.
通过这种方式将电流注入到设备，形成注入电流的负序分量，确认负序
分量的计算是否正确。 参阅下文中额定电流为 1A 的电流互感器的示例。
4.
注入纯负序电流，即有相同幅值,相序颠倒，彼此差 120 度的相电流，初
始值低于启动值。 此时输出量不被激活。
注意： 在二次注入测试中，如果难以获取纯负序电流，那么可使用相间
短路电流。 两相短路电流可提供 幅值= (1/√3) · 故障电流。
章节 6
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测试功能
66
调试手册
5.
增加注入电流，观察 1 段动作值。 如果负序电流略高于启动值 I2-1>，
那么需激活 PU_ST1 启动信号。. 当经过预设跳闸延时后， TR1 和 TRIP
被激活。
注意： 当对 1 段进行测试时，应闭锁 2 段，以防注入电流使 2 段保护动
作。
6.
慢慢的降低电流，注意保护复归时的电流值。
7.
将跳闸输出触点和计时器连接起来。
8.
将测试段的注入电流设置为动作电流的 200 %，打开电流并核实 TR1 和
TRIP 的延时时间。 当测量负序电流超过整定值 I2-1>，设置的计时器
t1 开始计时，达到预设延时后释放跳闸信号。 对于 ALARM 信号要进行
同样的测试，以核查准确的延时时间。
注意： 输出量 ALARM 是由 START 信号来启动的。
9.
如果选择了反时限特性的保护，跳闸信号 TR1 和 TRIP 经过一定的延时
后释放，相应的计算公式为：
t s
I
[ ]
(
)
=
−
>
⋅
1
2
1
100
2
Multiple of Start 2
K
这就是说当电流从 0 突变到 2 倍的发电机启动容量和负序容量时，并且
K1 设为 10s,电流启动值 I2-1> 设为发电机额定电流的 10%此时，TR1 和
TRIP 信号延时为 250s±容差。
10. 对 2 段重复上述测试，包含反时限特性的测试。
11. 最后，确保 启动 和跳闸信号已存储在事件菜单中。
示例
如果电流互感器变比 CTprim/CTsec 对于三相都为 1000 A, IBase 为 1000A,
那么二次电流为：
IL1
Ampl = 1.1 A
Angl = 15 deg
IL2
Ampl = .6 A
Angl = 97 deg
IL3
Ampl = 1.3 A
Angl = -135 deg
NSCURR 表示的为负序电流的幅值，大概为 962A。
6.5.11
电压制动定时限过流保护 VR2PVOC
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
67
调试手册
逻辑信号的值用于 VR2PVOC 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电流保护/VR2PVOC(51V,I>U<)/1:VR2PVOC.在 PCM600 中的信号
监视显示了和本地人机界面相同的信号。
6.5.11.1
验证整定值
内置过流保护特征（不带方向）
1.
进入 主菜单/测试状态/功能试验模式/电流保护 确保 VR2PVOC 是解锁
的，其他可能影响到测试结果的功能是闭锁的。
2.
连接测试装备，以便将 3 相电流注入与到 IED 适当的电流端子相连。
3.
输入三相电流。 增加电流，直到保护动作，检查动作值，例如当电压降
到额定 启动 值的 50%,那么电流 启动 值为额定电压时的 50%。
4.
缓慢较小电流，检查复归值。
5.
将 TRIP 输出连到计时器。
6.
将电流设为 200%的动作值，检查动作延时。
对于反时限曲线，检查 110%电流下的动作时间 tMin.
7.
依据配置逻辑检查 TRIP 和 START 的动作情况。
8.
最后检查储存在事件菜单的 START 和 TRIP 信息。
具体的关于怎样使用事件菜单的方法请参看 IED 操作手册。
电压限制型过电流特性
1.
将三相电流和三相电压注入信号通道与 IED 的适当端子相连。
2.
将额定的电压信号注入装置以使每次保护功能正确动作。
3.
注入三相电流和电压。
大体检查非方向性过电流动作特性。
4.
动作值测量
测试装置将相关的电压限制信号注入设备中，当动作值测量结束后，要
计算不同注入信号对动作值的影响。
5.
动作时间测量
测量定时限时间方法相同 对于反时限特性的 START 值，要计算过电流制
动比率，即对应电压制动量的实际的启动值。
6.5.11.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电流保护/VR2PVOC(51V,I>U<)/1:VR2PVOC。 记得对于测
试过的每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
68
调试手册
6.6
测试电压保护功能
6.6.1
两段式欠电压保护 UV2PTUV
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 UV2PTUV 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电压/UV2PTUV(27,2U<)/1:UV2PTUV.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.6.1.1
检验设置
验证 1 段保护 START（启动）PICKUP（启动）值和动作延时时间
1.
检查 IED 定值是否合适，特别是 START（启动）值，定时限延时和单相
（1 取 3） 运行模式。
2.
给 IED 输入三相电压，并使输入的电压达到其额定值。
3.
慢慢降低其中一相的电压，直到 START（启动） 信号出现。
4.
观察动作值，并将此值整定值进行比较。
5.
增大测量电压，使其达到额定负荷时的值。
6.
检查 START（启动） 信号是否复归。
7.
瞬时降低其中一相的电压，使其比以上所测量到的保护动作时的值小
20%。
8.
测量 TRIP 信号的延时时间，将这个延时时间和已设定的值进行比较。
扩大测试的范围
1.
重复以上的测试步骤 2.
2.
将运行模式改变为两相 三相（2 取 3） 和 三相（3 取 3） ，并重复以
上测试。
3.
重复以上的测试步骤，检验保护装置的安全性，即不应该出现的 START
（启动） 和动作信号，不会出现。
4.
重复以上的测试步骤，可以检测保护装置复归的时间。
5.
重复以上的测试步骤，可以测试保护装置的反时限特性。
6.6.1.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电压/UV2PTUV(27,2U<)/1:UV2PTUV。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
69
调试手册
6.6.2
两段式过电压保护 OV2PTOV
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 OV2PTOV 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电压/OV2PTOV(59,2U>)/1:OV2PTOV.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.6.2.1
验证整定值
1.
模拟单相相电压低于定值 U1>.
2.
慢慢增加电压，直到 ST1 信号出现。
3.
观察动作值，并将此值与整定值进行比较。
4.
切断电压。
5.
整定电压比一相测量动作值量高 20%并输入。
6.
测量 TR1 信号出现时的时间延时，并将其与整定值比较。
7.
重新进行测试步骤 2.
6.6.2.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电压/OV2PTOV(59,2U>)/1:OV2PTOV。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.6.3
两段式零序过电压保护 ROV2PTOV
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 ROV2PTOV 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电压/ROV2PTOV(59N,2UN>)/1:ROV2PTOV.在 PCM600 中的信号监
视显示了和本地人机界面相同的信号。
6.6.3.1
验证整定值
1.
将单相电压连接到 IED 的单相电压输入或连接到零序电压输入，且初始
值低于整定值 U1>.
2.
逐渐增大输入量，直到 ST1 出现。
3.
观察动作值，并将此值整定值进行比较。
4.
切断输入电压。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
70
调试手册
5.
设置输入的电压比测量动作值量高 20%。
6.
测量 TR1 信号出现时的时间延时，并将其与整定值比较。
7.
重新进行测试步骤 2.
6.6.3.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电压/ROV2PTOV(59N,2UN>)/1:ROV2PTOV。 记得对于测试
过的每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.6.4
过励磁保护 OEXPVPH
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 OEXPVPH 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电压/OEXPVPH(24,U/f>)/1:OEXPVPH.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.6.4.1
验证整定值
1.
Enable（投入） 功能。
2.
将对称三相电压输入到过励磁保护 OEXPVPH 的电压输入端。.
OEXPVPH 输入电压为额定频率，可以很方便的测量过励磁保护的功能，
逐步的增大输入电压，可以获得希望的过励磁效果。
3.
将报警触点和计时器连接起来,先暂时将报警计时器 tAlarm 的时间延时
设置为 0。
4.
逐步的增大电压，注意动作值 V/Hz>.
5.
慢慢的降低电压，注意保护复归时的值。
6.
根据定值设置的方案，将定值时间延时设定为正确的值。然后将输入电
压改变为 1.2 V/Hz>,检验 IED 装置此时的时间延时。.
7.
将报警触点和计时器连接起来,先暂时将报警计时器 tMin 设为 0.5s。
8.
增大电压，观察 V/Hz>> 动作值
9.
慢慢的降低电压，注意保护复归时的值。
10. 根据定值设置的方案，将定值时间延时设定为正确的值。检验 IED 装置
此时的时间延时 tMin，注入电压信号 1.2 V/Hz>>.
11. 根据配置逻辑查验跳闸和警报接点的动作情况。
12. 最后，确保 START 和 TRIP 信息储存在事件菜单里。
6.6.4.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
71
调试手册
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电压/OEXPVPH(24,U/f>)/1:OEXPVPH。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.6.5
100% 定子 接地 保护，基于三次谐波 STEFPHIZ
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 STEFPHIZ 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/电压/STEFPHIZ(59THD)/1:STEFPHIZ.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.6.5.1
测试
该保护从发电机中性点和机端（电压互感器开口三角）量取 电压的三次谐波
分量。
测试设备应该能够生成 三次谐波电压。 第一个电压信号（UN3）连接到残压
输入端口，相当于输入机端电压。 第二个电压信号（UN3）相当于发电机中性
点电压。 注入三次谐波电压之间的相角是可调节的。
en07000127.vsd
U3N
U3T
IEC07000127 V1 ZH
图 16:
正常运行下三次谐波的典型相量图
1.
注入以下电压： U3T = 15 V, U3N = 5 V，相角差为 180°。 检查下列模
拟量信号的监视值： E3 (定子中三次谐波电压的幅值), U3N: 5 V (发电
机中性点测量的三次谐波电压幅值), U3T: 15 V (发电机机端测量的三次
谐波电压幅值) ，相角: 180° ( U3N 和 U3T). E3 的值应该接近以下值：
(
)
(
)
2
2
3N
3T
3T
E3
U
U
cos(ANGLE)
U
sin(ANGLE)
=
-
×
+
×
EQUATION2070 V1 EN
(等式 23)
2.
读取 U 的值（差动电压）。 DU 的值应该接近下述值：
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
72
调试手册
(
)
(
)
2
2
3N
3T
3T
DU
U
U
cos(ANGLE)
U
sin(ANGLE)
=
+
×
+
×
EQUATION2071 V1 EN
(等式 24)
3.
减小注入电压 U3N 直到 START3H 激活 确认参数
3N
DU
U
Beta
=
EQUATION2072 V2 EN
(等式 25)
考虑静态精度（beta 是一个设定的参数）
4.
增加电压值 U3N ，信号 sart 信号复归， 之后，将电压 U3N 调到零，
测量信号 TRIP 和 TRIP3H 激活的延时。
100%定子 接地 故障保护同时具有中性点基频过电压保护功能（95%定
子 接地 故障保护）。 这部分保护功能测试要单独进行，使用一台基频
电压信号测试设备。
6.6.5.2
验证整定值
1.
当发电机空载额定转速运行时： 检查下列模拟信号值： E3 ( 定子电压
的 3rd 次谐波）， U3N （发电机中性点测得的电压三次谐波幅值），
U3T （发电机极端测得的电压三次谐波幅值）和相角差（ U3N 和 U3T).
E3 的值应该接近以下值：
(
)
(
)
2
2
3N
3T
3T
E3
U
U
cos(ANGLE)
U
sin(ANGLE)
=
-
×
+
×
EQUATION2076 V1 EN
(等式 26)
确保相角差大于 125°
2.
读取 DU 的值（差动电压）。 DU 的值应该接近下述值：
(
)
(
)
2
2
3N
3T
3T
DU
U
U
cos(ANGLE)
U
sin(ANGLE)
=
+
×
+
×
EQUATION2078 V1 EN
(等式 27)
3.
读取 BU (制动电压： Beta ·U3N). DU/BU 的值对于正常发电机来说，
应小于 1。
4.
发电机同步运行后，要检测在不同负荷水平下的 DU/BU 的值。 根据不同
的负荷监视水平来设置参数 beta.
如果选择了中性点测量方式，那么只要求对该电压则进行测量。 动作值
应大于在正常情况下测量的中性点电压三次谐波值。
6.6.5.3
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
73
调试手册
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/电压/STEFPHIZ(59THD)/1:STEFPHIZ。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
发电机转子绕组和辅助直流电路与地完全 绝缘. 单一的 接地 故障只会产生
较小的故障电流。 但是，第二点的 接地故障将会产生严重后果。 取决于两
故障的位置，可产生如下运行后果：
•
发电机部分或者全部失磁
•
转子励磁回路过大的直流电流
•
转子震动
•
转子移位严重，造成定子机械损伤
因此，大型发电机转子回路都具有检测第一处 接地故障的保护功能，根据故
障电阻来决定发告警或者切机。
转子 接地 故障保护可以与发电机所需的其他保护集成在一台
IED 内。 1MRG001910 给出了使用 COMBIFLEX 注入单元 RXTTE 4
的例子。
6.7
测试频率保护功能
6.7.1
欠频率保护 SAPTUF
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 SAPTUF 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/频率/SAPTUF(81,f<)/X:SAPTUF.在 PCM600 中的信号监视显示了
和本地人机界面相同的信号。
6.7.1.1
检验设置
启动值和动作延时验证
1.
检查 IED 定值是否合适，特别是 START（启动） 值和定时限延时时间。
2.
给 IED 输入三相电压，并使输入的电压达到其额定值。
3.
慢慢降低电压频率，直到 START（启动） 信号出现。
4.
观察动作值，并将此值整定值进行比较。
5.
增大频率，直到达到额定动作值。
6.
检查确认 START（启动） 信号复归。
7.
瞬时降低电压频率，使其比上述动作值小 20%。
8.
测量 TRIP 信号的延时时间，将这个延时时间和已设定的值进行比较。
扩大测试的范围
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
74
调试手册
1.
重复以上的测试步骤，可以检测保护装置复归的时间。
2.
重复以上的测试步骤，可以测试保护装置与频率相关的反时限特性。
验证低压闭锁电压幅值
1.
检查 IED 定值是否合适，特别是 StartFrequency(启动频率) 和 tDelay
（输出延时时间） 和 MinValFreqMeas（频率测量最小电压） 。
2.
给 IED 输入三相电压，并使输入的电压达到其额定值。
3.
慢慢降低电压幅值，直到出现 BLKDMAGN（幅值闭锁）信号。
4.
注意电压幅值，并将它与 SMAI 设定值 MinValFreqMeas（频率测量最小
电压）相比较.
5.
慢慢降低电压频率，直到低于 StartFrequency(启动频率).
6.
检查启动信号是否出现。
7.
等待 tDelay（输出延时时间）时间，且确保 TRIP 信号没有出现。
6.7.1.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/频率/SAPTUF(81,f<)/X:SAPTUF。 记得对于测试过的每个
独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.7.2
过频率保护 SAPTOF
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 SAPTOF 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/频率/SAPTOF(81,f>)/X:SAPTOF.在 PCM600 中的信号监视显示了
和本地人机界面相同的信号。
6.7.2.1
检验设置
启动值和动作延时验证
1.
检测 IED 的设置，特别是启动值和确切的动作延时。
2.
给 IED 输入三相电压，并使输入的电压达到其额定值。
3.
慢慢增加电压频率，直到 START（启动） 信号出现。
4.
观察动作值，并将此值整定值进行比较。
5.
降低频率，直到额定动作条件。
6.
检查确认 START（启动） 信号复归。
7.
瞬时增大电压频率，使其比上述动作值大 20%。
8.
测量 TRIP 信号的延时时间，将这个延时时间和已设定的值进行比较。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
75
调试手册
扩大测试的范围
1.
重复以上的测试步骤，可以检测保护装置复归的时间。
确认低压幅值闭锁
1.
请检查 IED 定值设置是否正确，特别是 SMAI 预处理功能的
StartFrequency(启动频率), TtDelay 和 MinValFreqMeas（频率测量最
小电压） 。
2.
给 IED 输入三相电压，并使输入的电压达到其额定值。
3.
慢慢降低电压幅值，直到出现 BLKDMAGN（幅值闭锁）信号。
4.
观察电压幅值，并将此值整定值进行比较： MinValFreqMeas（频率测量
最小电压）.
5.
慢慢增大电压频率，直到大于 StartFrequency(启动频率).
6.
检查确认 START（启动） 信号没有出现。
7.
等待 tDelay（输出延时时间）时间，且确保 TRIP 信号没有出现。
6.7.2.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/频率/SAPTOF(81,f>)/X:SAPTOF。 记得对于测试过的每个
独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.7.3
频率变化率保护 SAPFRC
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 SAPFRC 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/频率/SAPFRC(81,df/dt)/X:SAPFRC.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
6.7.3.1
检验设置
启动值和动作延时验证
1.
检测 IED 的设置，特别是 和确切的动作延时 设置 StartFreqGrad(频率
梯度定值)为一个非常小的负值。
2.
给 IED 输入三相电压，并使输入的电压达到其额定值。
3.
慢慢降低电压频率，同时增大变化率，最终超过整定值
StartFreqGrad(频率梯度定值)检测启动信号是否出现。
4.
观察动作值，并将此值整定值进行比较。
5.
增大频率直到额定动作条件，且变化率为 0。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
76
调试手册
6.
检查确认 START（启动） 信号复归。
7.
瞬时降低电压频率，使其比正常值小 20%。
8.
测量 TRIP 信号的延时时间，将这个延时时间和已设定的值进行比较。
扩大测试的范围
1.
重复以上的测试步骤，可以测试正的整定值 StartFreqGrad(频率梯度定
值).
2.
重复以上的测试步骤，可以测试当频率从低值恢复时的 RESTORE 信号。
6.7.3.2
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/频率/SAPFRC(81,df/dt)/X:SAPFRC。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.8
测试二次系统监视功能
6.8.1
PT 断线监视 SDDRFUF
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
用于 SDDRFUF 的逻辑信号的值在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/二次系统监视/SDDRFUF/1:SDDRFUF.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
确认过程分为两大主要部分。 第一部分对所有的 PT 断线监视选项都通用，检
查开关量输入和输出都按照实际配置期望的动作。 第二部分是测量相关的整
定值。
6.8.1.1
检查开关量输入和输出按照期望运行
1.
输入三相相电流和对应的相电压，使其都达到额定值，来模拟正常运行
状态。
2.
将额定直流电压连接到 DISCPOS 开关量输入。
•
信号 BLKU 应当几乎无延时地出现。
•
不应有信号 BLKZ 和 3PH 出现在 IED 上。
•
仅仅距离保护功能可以动作。
•
与欠电压有关的功能都不应当动作。
3.
断开直流电压和 DISCPOS 开关量输入端子的连接。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
77
调试手册
4.
将额定直流电压连接到 MCBOP（微型空开位置）开关量输入。
•
BLKU 和 BLKZ 信号应无延时地出现。
•
所有的与低电压有关的功能都应闭锁。
5.
断开直流电压和 MCBOP 开关量输入端子的连接。
6.
断开三相电压其中一相，观察终端开关量输出的逻辑输出信号。 BLKU 和
BLKZ 应当同时出现。
7.
在超过 5s 后，断开剩余两相电压和所有三相电流。
•
输出信号 BLKU 和 BLKZ 的高电平状态不应改变。
•
信号 3PH 将会出现。
8.
同时建立正常的电压和电流动作条件，观察相应的输出信号。
它们应当变为逻辑 0，如下所示：
•
大约 25ms 后，信号 3PH 变为逻辑 0
•
大约 50ms 后，信号 BLKU 变为逻辑 0
•
大约 50ms 后，信号 BLKZ 变为逻辑 0
6.8.1.2
测量负序功能动作值
需要测量负序功能动作值。
1.
输入三相相电流和对应的相电压，使其都达到额定值，来模拟正常运行
状态。
2.
慢慢降低其中一相的测量电压，直到 BLKU 信号出现。
3.
记录测量到的电压值，根据公式计算对应的负序电压。
注意:以下方程中的电压都为矢量：
3 U2
×
UL1
a2 UL2
+ a
×
× UL3
+
=
EQUATION707 V1 EN
(等式 28)
其中：
UL1
UL2
and
UL3
EQUATION708 V1 EN
=测量到的相电压
a
1 e
j2 p
×
3
-----------
×
0 5
j 3
2
+ -------
– ,
=
=
EQUATION709 V1 EN
4.
将结果和整定的负序动作电压进行比较（注意定值 3U2>（负序电压定
值） 是基准电压 UBaseUBase 的百分数）。
6.8.1.3
测量零序功能动作值
测量零序功能动作值.
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
78
调试手册
1.
输入三相相电流和对应的相电压，使其都达到额定值，来模拟正常运行
状态。
2.
慢慢降低其中一相的测量电压，直到 BLKU 信号出现。
3.
记录测量到的电压值，根据公式计算对应的零序电压。
注意:以下方程中的电压都为矢量：
3 U0
×
UL1
UL2
UL3
+
+
=
IEC00000276 V1 EN
(等式 31)
其中：
UL1 , UL2 and UL3
IEC00000275 V1 EN
=测量到的相电压。
4.
将结果和整定的零序动作电压进行比较（注意定值 3U0> 是零序动作基
准电压的百分数）。
6.8.1.4
检查基于 du/dt 和 di/dt 的功能动作情况
检查基于 d u/dt 和 di/dt 的功能的动作情况.
1.
输入三相相电流和对应的相电压，使其都达到额定值，来模拟正常运行
状态。
2.
将额定直流电压连接到 CBCLOSED 开关量输入。
3.
同时改变三相的输入电压和输入电流。
电压变化量应大于定值 DU> ，电流变化量应小于 DI<.
•
BLKU 和 BLKZ 信号应无延时地出现。 只有当没同时激活内部失电
检测时，BLKZ 信号才会被被激活。
•
如果剩余电压值低于 DLD(失电检测)功能的定值 UDLD<(无压定值) ，
3PH 应该在 5s 后消失。
4.
模拟正常运行状态 3.
如果功能之前被激活，那么 BLKU, BLKZ 和 3PH 信号应该复归，见步骤
1 和 3.
5.
同时改变三相的输入电压和输入电流。
电压变化应大于 DU> ，电流变化应该大于 DI<.
应无 BLKU, BLKZ 和 3PH 信号。
6.
断开直流电压和 CBCLOSED 开关量输入之间的连接。
7.
模拟正常运行状态 1.
8.
重复步骤 3.
9.
所有三相连接正常电压，输入的电流低于动作值。
10. 将电流保持为常数。 同时断开所有三相电压。
应无 BLKU, BLKZ 和 3PH 信号。
6.8.1.5
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
79
调试手册
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/二次系统监视/SDDRFUF/1:SDDRFUF。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.9
测试控制功能
将功能模块状态/值的永久性部分存入永久性存储器，使用了指
数后退算法，当这些状态/值频繁变化时，可以快速增大保存时
间间隔。 这意味着，例如当脉冲计数器周期性执行时，它将计
数值存入永久性存储器的次数将会越来越少，直到执行存储的
时间间隔为 1 小时。 如果通过将辅助电源关断再打开以重启
IED，那么将会失去 1 小时的计数值增量。 有必要使用这种指
数后退算法，来避免损耗用来存储状态/值的闪存（FLASH）。
当使用本地人机界面（LHMI）或参数设定工具（PST）来改变参
数值时，可以在重启动（reboot）之前保存这类存储，这样在
这种情况下通常不会丢失信息。 当长时间不被激活，存储操作
之间的时间间隔又慢慢减少，直到达到存储操作之间的最小时
间，大约是每秒一次。 在完成调试之后，丢失信息这一可能性
不是问题，因为在正常运行中极少关闭 IED。 但是在某些测试
期间，如果 IED 重启，那么这类数据有时候会回到旧值。
6.9.1
同期检测、无压检测和同步 SESRSYN
这一部分包括如何对单断路器进行同期检测和无压检测的测试。
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 SESRSYN 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/控制/SESRSYN(25,SYNC)/X:SESRSYN.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
在调试和定期检查中，应当用使用过的定值来测试这些功能。 为了测试特定
的功能，可能需要改变某些参数设定的定值，例如：
•
AutoEnerg（自动无压检查方式） = On(投入)/Off（退出）/DLLB(仅母线
有压)/DBLL（仅线路有压）/Both（线路母线都有压）
•
ManEnerg（手动无压检查方式） = Off（退出）
•
投退模式 = Off（退出）/On(投入)
•
如果应用中有电压选择功能可用的情况下，激活电压选择功能。
以下所示的测试步骤和描述的参数，在最终的参数确定之前，可以作为测试过
程中的参考值。 在测试完成之后，将 IED 装置的参数设置为正常或者期望的
定值。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
80
调试手册
需要一个输出电压相角和幅值都可改变的二次侧注入测试。 测试装置应该可
以在不同输出上产生不同频率。
下面描述的情况所适用的系统，它的额定频率为 50 Hz，但是
可以直接转变为 60 Hz。 SESRSYN 可以设定使用不同相，相
对 地 或者相对相电压。 用整定的电压来替代如下所示。
图 17 所示为通用的测试连接原理图，可以应用在测试当中。 下图描述了用
于一个间隔版本的测试。
测试装置
电压测量
Ph/N
Ph/Ph
=IEC08000027=1=zh=Original.vsd
U-Bus
U-Line
N
IED
U-Bus
N
UL1
UL2
UL3
N
输入相
L1,L2,L3
L12,L23,L31
IEC08000027 V1 ZH
图 17:
三相电压连接到线路侧的通用测试连接图
6.9.1.1
测试同步功能
在 IED 装置有同步检测检测功能下，这一部分才可用。
使用到的电压输入是：
ULine
UL1，UL2 或 UL3 电压输入，位于 IED 上
U-Bus
母线电压输入，位于 IED 上
测试频差
例如，通过本地人机界面，设置频差为 0.2Hz，测试过程中必须确认的是，
当 FreqDiffMax(同期允许最大频差) 的频差值小于 0.2Hz 时，保护是否会动
作。 以下的测试步骤取决于使用的定值。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
81
调试手册
1.
输入电压
1.1. U-Line=100% UBase 和 f-line=50.0Hz
1.2. U-Bus=100% UBase f-bus=50.2Hz
2.
检查合闸脉冲是否已经发出，和合闸角是否小于 2°。 比较先进的测试
设备能自动进行评估。
3.
再将输入电压设置为
3.1. U-Bus=100% UBase f-bus=50.25Hz
3.2. 确认频差超过设置的上限值时，保护不动作。
4.
重新输入频差，例如，使频差为 100mHz，f-bus（母线电压频率）为额定
频率，线路频率大于母线频率 20mHz (或高于 FreqDiffMin 时），确认
保护在不受频差影响的情况下，合闸脉冲是否在小于 2°的情况下出现。
5.
确认合脉冲是否会受到影响,当频差小于整定值 FreqDiffMin 时.
6.9.1.2
测试同期检测功能
在对单间隔接线 检测 SESRSYN 时，需要使用到以下电压输入量：
U-Line
UL1，UL2 或 UL3 电压输入，位于 IED 上
U-Bus
母线电压输入，位于 IED 上
测试压差
通过人机界面将电压差设置为 15% UBase 测试保护是否会动作，当电压差
UDiffSC 小于 15% UBase.
测试中参数设置的定值必须是保护最终需要设置的定值。 因此，测试的定值
必须改为现场运行时的定值。
测试输入电压之间没有电压差的情形。
测试时输入电压差高于参数 UDiffSC
1.
采用 U-Line(例如）=80% UBase U-Bus=80% UBase.
2.
确认 AUTOSYOK(自动同期检查满足)和 MANSYOK（手动同期检查满足）信
号被激活。
3.
测试时，可以重复设置不同的电压差，来确认电压差在参数 UDiffSC.
分别检测 U-Line 和 U-Bus 是否低于其他电压值。
4.
加大 U-Bus 值到 110% UBase，U-Line=90% UBase ，同时也要进行相反的
情形。
5.
检查手动和自动同步的两个输出都未激活。
测试相角差
相角差 PhaseDiffM（手动同期检查相差） 和 PhaseDiffA(自动同期检查相
差) 应该分别设置为最终值，测试时，必须确认相角差在超前和滞后两种情形
下，相角差比设定的值小时，保护会动作。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
82
调试手册
测试没有压差的情况
1.
采用 U-Line(例如）=100% UBase U-Bus=100% UBase，相角差为 0°，频
差小于 FreqDiffA(自动同期检查频差) 和 FreqDiffM(手动同期检查频
差)
2.
确认 AUTOSYOK(自动同期检查满足)和 MANSYOK（手动同期检查满足）信
号被激活。
通过设置不同的频差，该测试可以重复进行，来确认输入的值小于保护
设定的定值时，保护功能将会动作。 PhaseDiffM（手动同期检查相
差） 和 PhaseDiffA(自动同期检查相差). 通过改变与 U-Bus 相连的电
压相角值，使其值在+dφ 和-dφ 之间，确认当相角差低于设定值时，两输
出量被激活。 在输入的相角为其它值时，保护不应该动作。 如图 18.
+dj
-dj
U-Bus
U-Line 动作
U-Bus
无动作区
en05000551.vsd
IEC05000551 V1 ZH
图 18:
测试相角差时保护的动作情况
3.
改变相角值，使其值在+dφ 和-dφ 之间，确认相角差在+dφ 和-dφ 之间
时，保护会动作，同时，确认相角差在+dφ 和-dφ 之外时，保护不会动
作，请见图 18.
测试频差
频差测试需要确认的是，当 FreqDiffA(自动同期检查频差) 和 FreqDiffM(手
动同期检查频差) 频差分别小于手动和自动 同期检查整定值， FreqDiffA(自
动同期检查频差) 和 FreqDiffM(手动同期检查频差) 保护将会动作，同时，
当频差大于定值时，保护将会闭锁。
当频差=0mHz 时
在整定值范围外，分别进行自动和手动的频差检查。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
83
调试手册
1.
设定电压 U-Line 等于 100% UBase ，U-Bus 等于 100% UBase，频差等于
0mHz，相差低于定值。
2.
确认 AUTOSYOK(自动同期检查满足)和 MANSYOK（手动同期检查满足）信
号被激活。
3.
设定电压 U-Line 等于 100% UBase 频率等于 50HZ，电压 U-Bus 等于 100%
UBase，使输入频率超出保护已设定限值。
4.
确认两输出量是否激活。 通过设置不同的频差，该测试可以重复进行，
来确认输入的值小于保护设定的定值时，保护功能将会动作。 如果测试
装置比较先进，频率可以持续的变化。
测试参考电压
1.
使用基本测试连接，如图 17.
U-Bus 和 U-Line 之间的电压差应该是 0%，所以 AUTOSYOK 和 MANSYOK 输
出量首先被激活。
2.
在不改变本地 HMI 设置的条件下，将 U-Line 连接改为 U-Line2 连接。
确认两输出量不会激活。
6.9.1.3
测试无压检测功能
在对单间隔接线进行无压检测功能测试时，要用到以下电压输入：
U-Line
UL1，UL2 或 UL3 电压输入，位于 IED 上
U-Bus
母线电压输入，位于 IED 上
概述
对于无压检测功能，要测试可用母线或接线的无压检测功能。 通过激活电压
选择逻辑的不同输入，可以选择电压。
应当根据电站的定值来进行测试。 测试下列的可应用内容。
测试仅母线有压（DLLB）
该测试要确认的是，当 U-Line 电压低， U-Bus 电压高时，无压检测功能是否
会动作。这对应于有压母线给无压线路充电的情况。
1.
将 100% UBase 的单相电压送至 U-Bus，将 30% UBase 的单相电压送到
U-Line。
2.
确认 AUTOENOK(自动无压检查满足)和 MANENOK（手动无压检查满足）信
号被激活。
3.
增加 U-Line 至 60% UBase 并且 U-Bus 等于 100% UBase. 输出量不应被
激活。
4.
测试可基于不同定值的 U-Bus 和 U-Line 重复进行。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
84
调试手册
测试仅线路有压（DBLL）
该测试要确认的是，在 U-Bus 电压很低，并且 U-Line 电压很高。 这对应于从
有电线路给无压母线充电的情况。
1.
确认本地人机界面上的定值 AutoEnerg（自动无压检查方式） 或者
ManEnerg（手动无压检查方式） 为 DBLL（仅线路有压）.
2.
将 30% UBase 的单相电压送至 U-Bus，100% UBase 的单相电压送到 U-
Line。
3.
确认 AUTOENOK(自动无压检查满足)和 MANENOK（手动无压检查满足）信
号被激活。
4.
减小 U-Line 至 60% UBase ，并且保持 U-Bus 等于 30% UBase. 输出量不
应被激活。
5.
将 U-Bus 和 U-Line 设置为不同的值，重复进行该操作。
测试两个方向（DLLB 或 DBLL）
1.
确认本地人机界面上的定值 AutoEnerg（自动无压检查方式） 或者
ManEnerg（手动无压检查方式） 为 Both（线路或母线有压）.
2.
将 30% UBase 的单相电压送至 U-Line，100% UBase 单相电压送至 U-
Bus。
3.
确认 AUTOENOK(自动无压检查满足)和 MANENOK（手动无压检查满足）信
号被激活。
4.
改变连接，使得 U-Line 等于 100% UBase ，U-Bus 等于 30% UBase. 输出
仍旧被激活。
5.
将 U-Bus 和 U-Line 设置为不同的值，重复进行该操作。
测试母线无压且线路无压（DBDL）
该测试要确认的是，当 U-Bus 和 U-Line 都很小时，即在无电系统下合闸断路
器的情况，此时保护的无压检测功能是否会动作。 只有使用到该功能时，该
测试才有效。
1.
确认本地人机界面上的定值 AutoEnerg（自动无压检查方式） 为 Off
（退出） 和 ManEnerg（手动无压检查方式） 为 DBLL（仅线路有压）.
2.
设置参数 ManEnergDBDL(手动两侧无压检查使能) 为 On(投入).
3.
将 30% UBase 的单相电压送至 U-Bus，30% UBase 的单相电压送到 U-
Line。
4.
检测确认 MANENOK(手动无压检查满足)信号被激活。
5.
加大 U-Bus 值到 80% UBase 保持 U-Line 等于 30% UBase. 输出量不应被
激活。
6.
将 ManEnerg（手动无压检查方式） 设为 DLLB(仅母线有压) 设置不同
的 U-Bus 和 U-Line 值，重复进行实验。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
85
调试手册
6.9.1.4
测试电压选择
测试单断路器接线方式下的电压选择
此测试必须要确认的是，在双母线接线方式下，无压检测功能测量所选电压是
正确的电压。 将 100% UBase 的单相电压送至 U-Line，100% UBase 单相电压
送至 U-Bus。
若使用了 PT 断线的 UB1/2OK 输入，则在以下的测试中，这些输入量必须被激
活。 同时确认去激活会阻止动作，并发出告警。
1.
将上面所述的信号和开关量输入和开关量输出连接起来。
2.
根据母线连接的类型，将电压输入量和用于每条母线或线路的模拟量连
接在一起，并确认产生正确的输出信号。
6.9.1.5
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/控制/SESRSYN(25,SYNC)/X:SESRSYN。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.10
测试逻辑功能
6.10.1
跳闸逻辑 SMPPTRC
装置的某些参数设置是否正确，这些设置的设置请见 5.1 "准备对 IED 进行定
值校验".
逻辑信号的值用于 SMPPTRC 在本地 HMI 是可用的，该值位于主菜单/测试状
态/功能状态/逻辑/SMPPTRC(94,1->0)/X:SMPPTRC.在 PCM600 中的信号监视显
示了和本地人机界面相同的信号。
该功能和 IED 内其它保护功能（接地故障过电流保护，等等）一起进行功能性
测试。 当 IED 装置有自动重合闸功能时，建议这个功能和自动重合闸功能一
起测试，或者说有一个单独的外部元件用来重合闸。 保护系统和自动重合闸
功能连同起来，测试更加方便。
6.10.1.1
三相动作模式
1.
确认参数 AutoLock（自动保持功能投退） 和 TripLockout（跳闸信号
自保持投退） 都设为 Off（退出）.
2.
产生三相故障
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
86
调试手册
测试时，必须考虑到故障之间足够的时间间隔，使得在自动重合闸功能
(SMBRREC) 可能被激活的情况下，来克服 复归 时间. 当跳闸信号被任
何保护信号、其它内置的或者外部的功能所激活时，该功能必须在所有
的情况下都能三相 跳闸。 功能的 TRIP 输出信号必须一直出现。
6.10.1.2
断路器跳闸自保持
当 IED 装置内置有断路器跳闸自保持功能时，除了各种各样其它的测试以外，
以下测试都必须完成。
1.
确认参数 AutoLock（自动保持功能投退）和 TripLockout（跳闸信号自
保持投退）都设为 Off（退出）.
2.
启动三相故障
每次故障时，功能的输出 TRIP 应该被激活。输出信号 CLLKOUT 不应该置
位。
3.
激活自动自保持功能，设置参数 AutoLock（自动保持功能投退） =
On(投入)，重复操作
除了 TRIP 输出，CLLKOUT 也应置位。
4.
通过短时激活复归自保持（RSTLKOUT）信号，复归自保持信号。
5.
激活跳闸信号自保持功能，设置参数 TripLockout（跳闸信号自保持投
退） = On(投入) ，重复操作步骤。
每次故障时应激活输出 TRIP，故障后也应保持激活，必须置位 CLLKOUT。
6.
重复以上步骤。复归自保持信号。
所有的功能的输出都应该被复归。
7.
退出跳闸信号自保持功能，设置参数 TripLockout（跳闸信号自保持投
退） = Off（退出） ，退出自动自保持功能，设置参数 AutoLock（自
动保持功能投退） = Off（退出）如果不需要的话.
6.10.1.3
完成测试
继续测试另一项功能，或结束测试，通过改整定参数 测试模式 为 Off（退
出） ，该参数位于主菜单/测试状态/IED 测试模式/1:TESTMODE。如果正在测
试另一项功能，那么为了这项功能，或者为了设置系列中接下来要测试的每个
单独功能，需要设置参数 Blocked（闭锁） 为 No ，该参数位于主菜单/测试
状态/功能试验模式/逻辑/SMPPTRC(94,1->0)/X:SMPPTRC。 记得对于测试过的
每个独立的功能，设置参数 Blocked（闭锁） 为 Yes。
6.11
测试监视功能
6.11.1
事件计数器 CNTGGIO
通过将开入量连接到被测计数器上，和从外部给计数器提供脉冲，可以对事件
计数器进行测试。 脉冲速度不能超过每秒 10 个。 通常，计数器和与其相连
的功能一起测试，例如跳闸逻辑。 当配置好后，连同 运行它的功能模块一起
测试。 触发功能，确认计数器的结果是否和功能动作次数相同。
1MRK 502 035-UZH -
章节 6
测试功能
87
调试手册
6.12
测试测量功能
6.12.1
脉冲计数器 PCGGIO
对脉冲计数器 PCGGIO 功能的测试需要参数设定工具 ，该工具位于 PCM600
中，或带有所需功能，与本地 HMI 合适的连接。 不同频率的已知数目的脉冲
连接到脉冲计数器输入端。 进行测试要设置定值 投退模式 = On(投入) 或
者 投退模式 = Off（退出） ，和功能闭锁/解锁。 然后可以通过 PCM600 或
本地人机界面检查脉冲计数值。
6.13
退出测试模式
以下步骤可以使 IED 返回正常运行状态。
1.
浏览进入测试模式菜单目录。
2.
将 On(投入) 改设为 Off（退出），完成整个测试。. 按下'E'键和方向
键左键。
3.
点击 YES，按'E'键退出菜单。
章节 6
1MRK 502 035-UZH -
测试功能
88
调试手册
章节 7
故障清除系统的调试和维护
7.1
故障清除系统的调试和维修
关于本章
本章讨论设备的维修测试和定期维修测量。
7.1.1
安装和调试
保护设备 一直处于运行状态, 可能在几年内处于静态，然后在突然的一瞬间
需要迅速动作。 这意味着，在一定的时间期限内应对保护设备进行维修测试，
以检测 IED 的功能或外围的电路故障。 这是现代化保护设备具有先进的自我
监测功能情况下的一种补充。
一般正常使用不会对设备造成损害，而一些极端的条件，如机械损伤、AC 或
者 DC 瞬态、高温环境和高湿度环境才会对设备造成损害。
送出厂的设备在制造过程中经历了广泛的测试和质量控制。 所有类型的设备
在开发和设计中都经过了广泛的实验室测试工作。 在生产特定的 IED 之前，
都根据国家和国际标准进行了测试。 每一台设备在普通的生产过程中，都要
进行单独测试和校准。
柜内设备在出厂前要经过不同的检测。 绝缘测试（检查错误接线），并完成
所有设备的注入电流和电压的测试。
在变电站设计过程中，可采取一些措施来减少失误，例如，IED 线圈都连到了
负电位，并且 接地 ，以防止电解质接触腐蚀。
某些电路应持续监视，以提高其可用性。 例如：
•
跳闸回路监视
•
保护用直流源监视
•
直流系统 接地 故障监视
•
母线保护的 CT 回路监督
应根据环境的要求封装保护 IED。 在热带地区，设备柜使用玻璃门和通风百
叶。 提供防冷凝加热器(恒温控制）。 柜体功率损耗是有限的,根据 IEC 标
准， 不应超过保护 IED 的温度范围 55℃.
7.1.2
调试测试
在调试过程中，应检验每个发电厂使用的所有保护功能的整定值。 调试测试
要对所有的 电路 进行确认。
1MRK 502 035-UZH -
章节 7
故障清除系统的调试和维护
89
调试手册
此外，要对保护功能的设置进行测试并仔细记录，以便日后定期维护测试使
用。.
最后的测试包括所有的定向功能的基本检验，相应的负荷电流在本地 HMI 和
PCM600 中检查。 电压和电流的 幅值 和角度应该经过对称性检查。
方向性功能包含了测量方向和测量阻抗信息。 这些值必须通过检查和确认。
最后还要进行跳闸的测试， 这涉及到保护功能对闭合断路器的跳闸输出，以
及验证断路器跳闸。 当涉及多个断路器时，每个断路器必须单独检查，并必
须经过确认所涉及的其他断路器不在同一时间跳闸。
7.1.3
定期维护测试
所有测试的周期取决于几个因素，例如安装，环境条件，设备的简单或复杂
性，静态或电磁 IED 等等。
应遵循用户正常的维修 工作 ， ABB 的建议是：
每两年或三年
•
目视检查所有设备。
•
如有必要的话，去除百叶窗和 IED 的灰尘。
•
对没有提供冗余保护的设备进行定期维修测试。
每四年或六年
•
有冗余保护系统的 IED 的周期性维修测试。
第一次维修测试应该在投运后半年后进行。
当保护与设备控制一体化的 装置，测试周期可以大大增加，达
15 年，因为 IED 经常性地读取运行值，并对断路器操作。
7.1.3.1
目视检查
保护 IED 的测试之前，应进行该项检查，以检测可能发生的任何可见的损坏
（例如，灰尘或潮湿，过热等）。 检查 IED 时，可能会发现烧坏的触点，可使
用金刚石锉刀或者其他精密仪器来修复触点。 不可使用砂布或类似的产品，
绝缘磨粒可能会沉积在接触表面而导致其他故障。
确保所有的 IED 配备有封盖。
章节 7
1MRK 502 035-UZH -
故障清除系统的调试和维护
90
调试手册
7.1.3.2
维修测试
维修测试应在设备投运半年后进行，之后再按上述推荐周期重复进行。
保护 IED 进行测试时，最好应与主电路断电。 在测试过程中，设备不能处于
运行状态。 在设备带有冗余保护，并且主电路不允许断电的情况下，技术人
员可能对运行设备进行测试。
ABB 保护设备最好使用 COMBITEST 测试系统 进行维修测试，详细介绍请见
B03-9510 E，主要的组件是 RTXP 8/18/24 测试开关，位于每个保护 IED 的左
侧，以及 RTXH 8/18/24 测试手柄，位于在二次测试的测试开关内。 所有必要
的操作，如断开跳闸回路，短路电流电路和电压电路的断开都会自动以正确的
顺序进行，使二次测试简单和安全，即便是在有设备运行的情况下。
准备
测试工程师在测试开始维修之前，应仔细审查适用的电路图，并提供下列文
件：
•
IED 的测试说明书
•
以前的调试和维修测试的测试记录
•
有效的定值清单
•
空白的测试记录报告册
记录
仔细记录测试结果是十分重要的。 应采用专用的测试表，内容包括测试频率，
测试日期和测试值。 应取得定值清单和之前的测试协议，并与之前的测试结
果做比较。 对于组件故障，应使用备用组件，设置参数为要求的值。 记录所
做的更改，并记录测量值。 几年的测试检验记录应当保存在一个共同文件中，
给予定期测试和测试结果予简单概述。 这些测试记录在分析运行中故障时，
是有价值的。
二次注入
定期维护测试是通过一种便携式二次注入测试装置完成的。 每种保护应根据
具体的 IED 保护二次注入测试信息进行测试。 每种使用的保护功能需通过设
定值检查。 如果测量值和要求设定的值差异较大，那么设定值需要重新调整，
测量报告要更改，并且要有相应的说明。
告警测试
当插入测试手柄 时，告警信号和事件信号一般是闭锁的。 这是通过设置 IED
中的事件报告为 Off（退出） 来实现的。 当插入测试手柄或者在本地 HMI 上
设置 IED 为测试模式后，告警信号和事件信号是闭锁的。 二次注入测试的最
后，要激活事件，通过完成选定的测试，检测事件信号和告警信号是否正确发
出。
自我监视检查
二次测试完成后，应该检测是否有自我监视信号不间断或者偶尔发出。 尤其
应检查时钟同步系统，GPS 或其他通讯信号，包括站内通信和远程通信，例
如，差动保护通信系统。
1MRK 502 035-UZH -
章节 7
故障清除系统的调试和维护
91
调试手册
跳闸回路检查
当对保护设备进行运行检查时，可从一个或多个输出触点接收跳闸脉冲，最好
是从测试开关获取。 电路正常对保护动作至关重要。 当没有提供持续的跳闸
回路监视时，要检查去除测试插件手柄后电路是否真正闭合，这是通过使用高
阻抗电压表来测试正极和跳闸出口之间的电压来实现的。 测量断路器跳闸线
圈后，即完成了整个跳闸回路检查。
注意，断路器必须处于闭合状态。
注意，测试过程中，测试系统没有其内置的安全功能。 如果仪
器设置是安培而不是伏特，那么断路器将会跳闸，因此，测试
时要非常仔细。
从跳闸设备到断路器之间的跳闸回路一般由跳闸回路监视功能来进行监视。
打开设备柜中的跳闸输出端子，检查回路是否正常。 当终端断开后，告警信
号系统在经过几秒的延时后，会发出告警。
但是，测试后谨记恢复回路，并仔细拧紧端子！
运行电流测量
维修测试后，建议通过保护设备量取运行电流和电压。 运行值通过 本地 HMI
或 PCM600 也可得到。 确保记录正确电压电流值及其相角差。 检查方向性保
护功能的方向是否正确，如距离保护和方向性过流保护。
对于变压器差动保护，取得的差动电流值取决于分接头位置，大小可在 1%到
10%额定电流之间变化。 对于线路差动保护功能，电容充电电流一般记录为差
动电流。
保护设备还应测量 接地故障电流, 其值一般很小，在电流回路是“接入”的
情况下，是可以观察到的。
接 地故障的中性点电压也是需要检查的， 这一电压的二次测量值一般是 0.1
到 1V, 但是，由于存在谐波，这一电压可能会更高， 一般情况下，CVT 二次
侧可含 2.3-3%的三次谐波电压。
恢复
保护系统的维修是很重要的，在保护要求运行前检查到故障可以提高系统的有
效性。 但是维修过程中，测试好的设备，在恢复时可能会带来接线端子未闭
合、保险丝断开、以及微型断路器断开或设置错误等等问题。
因此，在测试时要对所作的改动列一张清单，一般在测试结束后毫无遗漏的快
速恢复运行。 应该对系统逐项恢复，并由专门的负责工程师签字。
章节 7
1MRK 502 035-UZH -
故障清除系统的调试和维护
92
调试手册
章节 8
检修
8.1
故障追踪
8.1.1
识别硬件故障
1.
检查模块是否存在故障。
•
要检查 IED 常规状态，是在主菜单/诊断/继电器状态/常规以了解
硬件模块是否发生故障。
•
要检查内部事件列表中的更改历史，是在主菜单/诊断/内部事件.
2.
目视检查 IED。
•
目视检查继电器，查找物理故障原因。
•
如果您可以找到明显的物理损坏，请联系 ABB 进行修理或更换。
3.
检查故障是外部的还是内部的。
•
检查故障是否由外部源导致。
•
从继电器上拆下配线，并使用外部测试装置测试输入和输出。
•
如果问题仍然存在，请联系 ABB 进行修理或更换。
8.1.2
识别运行故障
1.
从 IED 的内部事件列表检查故障源，是在主菜单/诊断/继电器状态/常
规.
2.
重启继电器并重新检查监视事件，以查看故障是否清除。
3.
如果为永久性故障，请联系 ABB 进行维修。
8.1.3
识别通讯故障
通常通讯故障为通讯链接引起的通讯中断或同步信息故障。
•
在的内部事件列表中检查 IEC61850 和 DNP3 的通信状态主菜单/诊断/继电
器状态/常规.
•
如果永久性故障源于继电器内部故障如部件故障，请联系 ABB 进行修理
或更换。
8.1.3.1
检查通信连接运行情况
本产品有几种不同的通信连接。 首先检查所有用于通信的通信端口是否打开。
1MRK 502 035-UZH -
章节 8
检修
93
调试手册
1.
检查前面板的通信端口 RJ-45。
1.1. 检查确认级联的 LED 被点亮发出稳定的绿光。
该级联的 LED 位于 LHMI 上，在左边的 RJ-45 通信端口的上方。
通过交叉以太网电缆连接，此端口可直接与电脑电气通讯。
1.2. 检查前面板端口的通信状态，是通过 LHMI 在 主菜单/测试状态/
功能状态/通信/1:DOSFRNT/输出状态.
检查确认 连接 值是否是 1，是 1 则通信正在工作。 若值是 0，则
没有通信连接。
后面板端口接口 X0 用于把外部 HMI 接到 IED. 如果 连
接 值是 0，那端口 X0 无通信连接。 若 IED 装有 LMHI，不
要使用后面板端口接口 X0。
2.
检查后面板端口 X1 的通信状态，是通过 LHMI 在 主菜单/测试状态/功
能状态/通信/1:DOSLAN1/输出状态.
装置后面板的通信端口 X1 是通过 LC 接口用于光纤以太网的或者通过
IEC61850-8-1 站级总线通信的 RJ-45 接口用于电气连接的。
•
检查确认 连接 值是否是 1，是 1 则通信正在工作。 若值是 0，则
没有通信连接。
8.1.3.2
检查时间同步性
•
选择 主菜单/诊断/继电器状态/常规 并检查时钟同步性的状态是在 时钟
同步.
该 Time synch 值是 就绪 当时钟同步处于工作状态。 注意要激活时钟
同步源。 否则这个值一直是 就绪.
8.1.4
运行显示屏测试
要运行显示屏测试，使用按钮或通过菜单启动测试。
•
选择 主菜单/测试状态/LED 测试.
•
按下
或者 同时按下
和
.
同时打开所有 LED 来检测它们。 监控器显示一组模式，这样可以激活所
有的像素。 测试之后，显示屏显示屏恢复标准状态。
8.2
指示信息
8.2.1
内部故障
当就绪 LED 闪烁时说明有内部故障，故障相关信息可以在 LHMI 菜单的内部事
件中找到。 主菜单/诊断/内部事件. 信息包括故障的日期、时间，描述和信
章节 8
1MRK 502 035-UZH -
检修
94
调试手册
号状态。 事件列表不能动态更新。 更新列表要退出 内部事件 菜单，再选择
它。 检查内部故障信号的当前状态还可通过 LHMI 的 主菜单/诊断/装置状态.
根据故障的严重性采取不同的措施。 发现故障为永久性 故障后，IED 维持内
部故障模式。 在发生故障的情况下，IED 继续执行内部测试。
发生故障时，应记录故障指示信息，并在要求预约服务时提供。
表 4:
内部故障指示
故障指示
附加信息
内部故障
实时时钟故障
实时时钟硬件故障。
内部故障
实时执行程序 出错
一条或多条应用进程没有正常工作。
内部故障
软件看门狗出错
终端负载过重持续至少 5 分钟，该信号
会被激活。
内部故障
实时应用程序出错
一条或多条应用进程没有处于应有的状
态。
内部故障
文件系统出错
发生文件系统故障。
内部故障
模拟量模块（TRM）出错
模拟量模块（TRM）板卡错误。 故障指
示末端显实例编号。
内部故障
通信出错
发生通信板卡错误。 故障指示末端显实
例编号。
内部故障
电源模块（PSM）出错
发生电源模块（PSM）板卡错误。 故障
指示末端显实例编号。
8.2.2
告警
故障相关的告警信息位于 LHMI 菜单的内部事件列表下。 主菜单/诊断/内部事
件. 信息包括故障的日期、时间，描述和信号状态。 检查内部故障信号的当
前状态还可通过 LHMI 的 主菜单/诊断/装置状态/常规.
发生故障时，记录故障指示信息，并在要求售后服务时提供。
表 5:
告警指示
告警指示
附加信息
告警
IEC 61850 出错
IEC 61850 没有成功的完成某
些行为，例如读取配置文件，
启动等等。
告警
DNP3 出错
DNP3 通讯出错。
8.2.3
附加指示
附加指示信息不会引起内部故障或告警。
1MRK 502 035-UZH -
章节 8
检修
95
调试手册
这些信息位于 LHMI 菜单的事件列表下。 信号状态数据位于 IED 状态和内部事
件列表之内。
表 6:
附加指示
告警指示
附加信息
时钟同步出错
失去时钟同步源或时间系统进行了时间复归。
1 号电池出错
辅助电源断开。
定值更改
定值已经被更改。
定值组更改
定值组已经被更改。
8.3
校正步骤
8.3.1
更改和设置密码
只能通过 PCM600 设置密码
有关更多信息，请参考 PCM600 文件。
8.3.2
识别继电器应用问题
进入 LHMI 的相应菜单，识别 IED 可能的问题。
•
检查功能是否启动。
•
检查正确的定值组（1-4）是否被激活。
•
检查闭锁。
•
检查模式。
•
检查测量值。
•
检查与跳闸和故障录波功能的连接。
•
检查通道设置。
8.3.2.1
检查配线
配线接线的实物检查通常会发现相电流或电压的连接错误。 但是，即使连接
到 IED 端子的相电流和电压是正确的，一个或多个测量变压器的极性错误也
会导致问题。
•
检查电流或电压测量值及其相信息，是在主菜单/测量/一次模拟值或 模
拟二次电压.
•
检查相信息以及相位之间的相角是否正确。
•
修正配线。
•
更改参数 Negation 在 配置/模拟量模块/三相模拟量组/
1:SMAI_20_n(n= SMAI 的使用数量)。
章节 8
1MRK 502 035-UZH -
检修
96
调试手册
没有专业技术，不推荐更改 Negation 参数。
•
在 PCM600 内，更改参数 CTStarPointn (n=电流输入量数目)，在每
个电流输入量的参数设定菜单中。
•
检查连接的开入量的实际状态。
•
在 LHMI，选择主菜单/测试状态/开关量输入/开关量输入模块。然后
进入面板检查实际开关量输入值。
•
利用 PCM600，右键单击产品并选择 信号监测. 然后进入实际 I/O
板，查看有问题的开关量输入值。 当前开关量输入信号状态由一个
黄色发亮二极管指示。
•
测量输出接点通过技术数据给出的输出继电器最小节点负载，使用电压降
落的方法，例如 24 V AC/DC 时为 100mA。
输出继电器，尤其是输出功率继电器，是设计用于开断大
电流的。 因此，接点表面也许会出现高电阻层。 不要用
普通的手持欧姆表测量值去判定连接的正常功能性和接点
电阻。
A
1
2
3
4
V
GUID-BBAEAF55-8D01-4711-A71D-BBC76B60BA3D V1 ZH
图 19:
利用电压降落法测试输出接点
1
接点电流
2
接点电压降落
3
负荷
4
电源
1MRK 502 035-UZH -
章节 8
检修
97
调试手册
V
1
2
A
GUID-31DF5495-91F1-4A4B-8FD5-50625038961E V1 ZH
图 20:
测试跳闸接点
1
被测的跳闸接点
2
限流电阻器
•
要通过 LHMI 检查驱动输出继电器的输出电路状态，选择主菜单/测试状
态/开关量输出/开关量输出模块，然后转到面板检查实际开出量值。
•
手动测试和更改继电器状态。
1.
要把 IED 设为测试模式，选择主菜单/测试状态/IED 测试模式
1:TESTMODE/测试模式并把参数设定为 On(投入).
2.
让继电器动作或强制其动作，选择然后转到强制动作实际的输出继
电器动作。
3.
选择 BOn_PO 来运行或强制运行，并按下
和
或者
来操
作实际的输出继电器。
在 PCM600 中，通过右键单击产品并选择信号监视工具，然后转到实
际 I/O 板，进入测试的开入量，只能检查这些操作运行的结果。 当
前开出量信号由一个黄色发亮二极管指出。 每个 BOn_PO 都由 2 个
信号表示。 LHMI 的第一个信号是输出的实际值 1 或 0，在 PCM600
章节 8
1MRK 502 035-UZH -
检修
98
调试手册
中就是亮着或熄灭的二极管。 第二个信号是状态为正常或强制。
只有在以下情况，强制状态才会被激活，就是 LMHI 上的 BO 被设为
强制 或运行。
设置 测试模式 为 Off（退出），在完成这些测试
后。 该 启动 LED 会停止闪烁，当继电器不再处于测
试模式的时候。
由于电气清除效应和电阻层被破坏，刚开始很大的接点电阻会迅速减小到毫欧
范围，所以它不会造成问题。 因此，全部电压都降落在负荷上。
1MRK 502 035-UZH -
章节 8
检修
99
调试手册
100
章节 9
术语表
AC
交流电流
ACT
PCM600 中的应用配置工具
A/D converter
模/数转换器
ADBS
幅值静区监视
AI
模拟输入量
ANSI
美国国家标准协会
AR
自动重合闸
ASCT
辅助电流互感器求和
ASD
自适应信号检测
AWG
美国线规标准
BI
开关量输入
BOS
开关量输出状态
BR
外部双稳态继电器
BS
英国标准
CAN
控制器区域网络。 用于串行通入的 ISO 标准（ISO
11898）
CB
断路器控制
CCITT
国际电报电话咨询委员会。 联合国发起的在国际电信联
合会之内的标准团体。
CCVT
耦合电容式电压互感器
Class C
IEEE/ ANSI 标准规定的保护电流互感器等级
CMPPS
每秒综合的兆脉冲
CMT
PCM600 的通信管理工具
CO cycle
合－分周期
Codirectional
通过平衡线路传送 G.703 的方式。 要 2 根双绞线，以使
其可在两个方向传输信息
COMTRADE
按 IEC60255-24 的标准格式
Contra-
directional
通过平衡线路传送 G.703 的方式。 要 4 根双绞线，2 根
用于在两个方向上传输数据，2 根用于传送时钟信号
CPU
中央处理器单元
CR
载波收信
1MRK 502 035-UZH -
章节 9
术语表
101
调试手册
CRC
循环冗余检查
CROB
控制继电器的输出模块
CS
载波发信
CT
电流互感器
CVT
电容式电压互感器
DAR
带延时的自动重合闸
DARPA
美国国防部远景研究规划局（TCP/IP 等规约的美国研发
人员）
DBDL
母线无电，线路无电
DBLL
母线无电，线路有电
DC
直流电流
DFC
数据流控制
DFT
离散付氏变换
DHCP
动态主机配置协议
DIP-switch
印制电路板上安装的小开关
DI
数字输入
DLLB
线路无电，母线有电
DNP
分布式网络协议，按照每一个 IEEE/ANSI 标准 1379-2000
DR
故障录波
DRAM
动态随机存储器
DRH
故障报告处理器
DSP
数字信号处理器
DTT
直接转移跳闸方案
EHV network
超高压网络
EIA
电子工业协会
EMC
电磁兼容
EMF
（电动势）
EMI
电磁干扰
EnFP
末端故障（断路器与 CT 之间的故障）
EPA
增强性能结构
ESD
静电放电
FCB
数据流控制位；帧计数位
FOX 20
带 20 个通道模块的电信系统，用于话音、数据及保护信
号传输
FOX 512/515
访问复接器的设备
章节 9
1MRK 502 035-UZH -
术语表
102
调试手册
FOX 6Plus
压缩的时分复接器，用于通过光纤传送数字信息，最多有
7 个双工通道
G.703
当地电话公司使用的数字线路的电气描述及功能描述。
可通过平衡与非平衡线路传输
GCM
带有 GPS 收信模块载体的通信接口模块
GDE
PCM600 内的图形显示编辑器
GI
通用查询命令
GIS
气体绝缘的开关装置
GOOSE
面向通用对象的变电站事件
GPS
全球定位系统
HDLC protocol
高级数据链路控制，规约基于 HDLC 标准
HFBR connector
type
塑料光纤连接器
HMI
人机界面
HSAR
高速重合闸
HV
高压
HVDC
高压直流
IDBS
综合死区监视
IEC
国际电工委员会
IEC 60044-6
EC 标准，仪用互感器第 6 部分： 保护用的电流互感器暂
态特性要求
IEC 61850
变电站自动化通信标准
IEEE
电气和电子工程师协会
IEEE 802.12
在双绞线上或光纤电路上提供 100Mb/s 速率的网络技术标
准
IEEE P1386.1
用于本地总线模块的 PCI 夹层卡（PMC）。机械方面参考
CMC（IEEE P1386，也称为公用夹层卡）标准，电气上的
电动势参考 PCI SIG（特别兴趣小组）PCI 规范
IED
智能式电子装置
I-GIS
智能式气体绝缘开关装置
Instance
当 IED 中可能有多个相同功能时，就指该功能的实例。一
个功能的一个实例与同种功能的另一个实例功能相同，但
在 IED 用户接口中有不同的编号。 该单词有时也定义为
一种信息项。同样 IED 中一个实例代表一种功能。
IP
1. 互联网协议。 TCP/IP 协议包的网络层广泛用于以太
网。 IP 为无连接、高效的分组交换协议。 它通过数据
链路层提供分组寻址、拆分、重装。
2. 按 IEC 标准的抗侵入保护
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章节 9
术语表
103
调试手册
IP 20
按 IEC 标准，抗侵入保护等级为 20
IP 40
按 IEC 标准，抗侵入保护等级为 40
IP 54
按 IEC 标准，抗侵入保护等级为 54
IRF
内部故障信号
IRIG-B:
靶场仪器组时间码格式 B，标准 200
ITU
国际电信联合会
LAN
局域网
LIB 520
高压软件模块
LCD
液晶显示器
LDD
就地检测装置
LED
发光二极管
MCB
小型断路器
MCM
夹层载体模块
MVB
多功能车辆总线，最初开发用于列车的标准串行总线
NCC
国家控制中心
OCO cycle
分－合－分循环
OCP
过电流保护
OLTC
有载调压
OV
过电压
Overreach
用于描述故障期间继电器行为的术语。 例如当距离继电
器所呈现的阻抗小于故障施加于边界即整定范围处的视在
阻抗时，即发生超越。 继电器“看”到了故障，但或许
它本不应该看到该故障。
PCI
外围元件互联，一种就地数据总线
PCM
脉冲编码调制
PCM600
IED 装置保护控制管理器软件
PC-MIP
夹层卡标准
PISA
传感器与传动装置的接口处理
PMC
PCI 夹层卡
POR
允许式超范围
POTT
超范围允许式传输跳闸
Process bus
过程层即在测量部件和/或控制部件附近处所用的总线或
LAN 网
PSM
电源模块
PST
PCM600 内参数整定工具
章节 9
1MRK 502 035-UZH -
术语表
104
调试手册
PT ratio
电压互感器变比
PUTT
欠范围允许式传输跳闸
RASC
同期检查继电器，CMBIFLEX
RCA
继电器特性角
RFPP
相间故障电阻
RFPE
相地故障电阻
RISC
指令组简化的计算机
RMS value
均方根值
RS422
点对点连接中用于数字信息传输的平衡式串行接口
RS485
按 EIA 标准 RS485 的串行链路
RTC
实时时钟
RTU
远方终端装置
SA
变电站自动化
SBO
先选择后操作
SC
合闸开关或按键
SCS
站控制系统
SCADA
监控和数据采集系统
SCT
按 IEC61850 标准的系统配置工具
SDU
服务数据单元
SMA connector
次小 A 型，一种带有恒定阻抗的螺纹型连接器 。
SMT
PCM600 内信号矩阵工具
SMS
站监视系统
SNTP
简单网络的时间同步规约，用于在局域网中同步计算机的
时钟。 可减少网络中每个嵌入式系统对硬件时钟精度的
要求。 如果远方时钟有所要求的精度，则每个嵌入式节
点可通过其同步。
SRY
断路器就绪条件的切换接点
ST
分闸开关或按键
Starpoint
中性点 ，变压器或发电机的中性点。
SVC
静态无功补偿
TC
跳闸线圈
TCS
跳闸回路监视
TCP
传输控制协议。 用于以太网与互联网中最常见的透明层
协议。
TCP/IP
互联网协议上的传输控制协议。 事实上标准以太网协议
包含于 4.2BSD Unix. TCP/IP 内的以太网协议由 DARPA 开
1MRK 502 035-UZH -
章节 9
术语表
105
调试手册
发，用于互联网运行，并且包含网络层和传输层的协
议。 TCP 和 IP 指的是特定协议层的两个协议，TCP/IP 常
用于指基于这两个协议的全部美国国防部协议包，包括
Telnet、FTP、UDP 和 RDP
TNC connector
螺纹连接器，BNC 连接器的恒定阻抗螺纹型版
TPZ, TPY, TPX,
TPS
按 IEC 标准的电流互感器等级
UMT
用户管理工具
Underreach
用于描述故障期间继电器行为的术语。 例如当距离继电
器所呈现的阻抗大于故障施加于边界即整定范围处的视在
阻抗时，即发生继电器失灵。 继电器没有“看”到故障，
但或许它应该看到故障。 参见 Overreach。
U/I-PISA
传送电压、电流测量值的接口处理部件
UTC
协调世界时间。 坐标时间刻度由国际计量局(BIPM)维持，
其构成标准频率和时间信号协调传播的基础。 UTC 由国
际原子时间（TAI）通过添加润秒的整数值导出，用于同
全球时间 1（UT1）同步。因而考虑地球轨道的离心率，
将旋转轴倾斜（23.5 度），但仍然示出地球的不规则旋
转，UTC 正是基于此。 协调世界时采用 24 小时时钟表
示，并使用 Gregorian 日历。 它用于航空和航海导航，
其有时也用军事名称称为"Zulu 时间"。 语音字母中
的"Zulu"代表"Z "， 即表示经度的“0”。
UV
低电压
WEI
弱馈逻辑
VT
电压互感器
X.21
数字通信接口，主要用于电信设备
3IO
3 倍零序电流。通常称为剩余电流或接地故障电流。
3UO
3 倍零序电压。通常称为剩余电压或中性点电压
章节 9
1MRK 502 035-UZH -
术语表
106
调试手册
107
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调试人员在调试REG650前需要准备哪些资料?调试包含哪些主要步骤?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 746,434 | 0 | 1,172 |
given the following table, list all instance types
Architecture NVIDIA GPU Instance type Instance name Number of GPUs GPU Memory (per GPU) GPU Interconnect (NVLink / PCIe) Thermal
Design Power (TDP) from nvidia-smi Tensor Cores (mixed-precision) Precision Support CPU Type Nitro based
Ampere A100 P4 p4d.24xlarge 8 40 GB NVLink gen 3 (600 GB/s) 400W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) Yes
Ampere A10G G5 g5.xlarge 1 24 GB NA (single GPU) 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Ampere A10G G5 g5.2xlarge 1 24 GB NA (single GPU) 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Ampere A10G G5 g5.4xlarge 1 24 GB NA (single GPU) 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Ampere A10G G5 g5.8xlarge 1 24 GB NA (single GPU) 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Ampere A10G G5 g5.16xlarge 1 24 GB NA (single GPU) 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Ampere A10G G5 g5.12xlarge 4 24 GB PCIe 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Ampere A10G G5 g5.24xlarge 4 24 GB PCIe 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Ampere A10G G5 g5.48xlarge 8 24 GB PCIe 300W Tensor Cores (Gen 3) FP64, FP32, FP16, INT8, BF16, TF32 AMD EPYC Yes
Turing T4G G5 g5g.xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 AWS Graviton2 Yes
Turing T4G G5 g5g.2xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 AWS Graviton2 Yes
Turing T4G G5 g5g.4xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 AWS Graviton2 Yes
Turing T4G G5 g5g.8xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 AWS Graviton2 Yes
Turing T4G G5 g5g.16xlarge 2 16 GB PCIe 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 AWS Graviton2 Yes
Turing T4G G5 g5g.metal 2 16 GB PCIe 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 AWS Graviton2 Yes
Turing T4 G4 g4dn.xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) Yes
Turing T4 G4 g4dn.2xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) Yes
Turing T4 G4 g4dn.4xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) Yes
Turing T4 G4 g4dn.8xlarge 1 16 GB NA (single GPU) 70W Tensor Cores (Gen 2) FP32, FP16, INT8 Intel Xeon Scalable (Cascade Lak
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Below are the pre-test and post-test data of an experimental group, analyse them with t-test and give and explain the results in a table in accordance with apa 7. pretest 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
pretest 0,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,0 1,0 0,0 1,0 1,0
pretest 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0
pretest 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,0 1,0 0,0 1,0 1,0
pretest 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0
pretest 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0
pretest 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0
pretest 0,0 0,0 0,0 1,0 0,0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 0,0 0,0
pretest 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 0,0
pretest 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0
pretest 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,0 1,0 1,0
posttest 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0
posttest 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0
posttest 1,0 1,0 0,0 1,0 0,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,0 1,0 1,0
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posttest 1,0 0,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0
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posttest 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0
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قارن لي بين هذا المكمل الغذائي وما يحتويه من الفيتامينات: ( مقدار كل جرعة النسبة المئوية للقيمة اليومية
إجمالي الكربوهيدرات <1 جم 0%*
فيتامين أ (في صورة أسيتات الريتينيل، وبيتا كاروتين) 1800 مكجم 200%
فيتامين جـ (في صورة حمض الأسكوربيك، وأسكوربات الكالسيوم) 135 ملجم 150%
فيتامين د (كوليكالسيفيرول) 10 مكجم 50%
فيتامين هـ (في صورة دي-ألفا خلات التوكوفيريل، ود-ألفا خلات التوكوفيرول) 40.1 ملجم 267%
ثيامين (في صورة أحادي نترات الثيامين) 20.2 ملجم 1,683%
ريبوفلافين 13.3 ملجم 1,023%
نياسين (في صورة النياسيناميد، أو حمض نيكوتيني) 30 ملجم 188%
فيتامين ب6 (في صورة هيدروكلوريد البيريدوكسين، أو بيريدوكسال-5-فوسفات) 10.2 ملجم 600%
فولات 510 مكجم مكافئ فولات غذائي (300 مكجم حمض الفوليك) 128%
فيتامين ب12 (في صورة سيانوكوبالامين) 100 مكجم 4,167%
بيوتين 165 مكجم 550%
حمض البانتوثنيك (في صورة د-بانتوثينات الكالسيوم) 80 ملجم 1,600%
كولين (في صورة بيطرطرات الكولين، كولين سترات ثنائي الهيدروجين) 10 ملجم 2%
كالسيوم (في صورة كربونات الكالسيوم، سترات الكالسيوم، د-بانتوثينات الكالسيوم، أسكوربات الكالسيوم، ثاني فوسفات الكالسيوم) 180 ملجم
14%
مغنيسيوم (في صورة أكسيد المغنيسيوم) 145 ملجم 35%
زنك (في صورة أكسيد الزنك، حمض أميني مخلّب من الزنك) 13.3 ملجم 121%
نحاس (في صورة حمض أميني مخلّب من النحاس) 1.05 ملجم 117%
منجنيز (في صورة مونوهيدرات كبريتات المنجنيز) 2.2 ملجم 96%
موليبدينوم (في صورة حمض أميني مخلّب من الموليبدينوم) 10 مكجم 22%
صوديوم 20 ملجم <1%
بوتاسيوم (في صورة كلوريد البوتاسيوم) 40 ملجم <1%
مصفوفة دعم أميني 816 ملجم †
جلايسين 806 ملجم †
ل-ميثيونين 2.5 ملجم †
مالات ل-سيترولين 2.5 ملجم †
هيدروكلوريد ل-أرجينين 2.5 ملجم †
ل-سيستين 2.5 ملجم †
خلاصات عشبية 401 ملجم †
مسحوق الجنكة (في صورة الجنكة مشقوقة الأوراق) (أوراق) 100 ملجم †
خلاصة القهوة الخضراء (في صورة قهوة كانيفورا روبوستا) (حبوب) 100 ملجم †
بنسبة موحدة تبلغ 45% من حمض كلوروجينك
خلاصة العنب (في صورة فيتيس فينيفيرا) (قشور) 75 ملجم †
بنسب موحدة من البوليفينولات والأنثوسيانينات
خلاصة الكركم (في صورة كركوما لونجا) (جذمور) 60 ملجم
†
خلاصة البلميط المنشاري (في صورة سيرينو ريبينس) (ثمار) 50 ملجم
†
بنسب موحدة من الأحماض الدهنية
خلاصة القنفذية (في صورة إشنسيا أنجوستيفوليا) (جذور) 15 ملجم †
ثماني كوزانول (من شمع الأرز) 1.25 ملجم †
مركب أملاح معدنية داعمة 115 ملجم †
كلوريد البوتاسيوم 68 ملجم †
بيطرطرات الكولين 14 ملجم †
كولين سترات ثنائي الهيدروجين 13 ملجم †
إينوزيتول 10 ملجم †
بورون (في صورة سترات البورون) 10 ملجم †
مركب الإنزيمات 50 ملجم †
أميليز 25 ملجم †
باباين 25 ملجم †). وهذه المكمل الغذائي: ( مقدار كل وجبة النسبة المئوية للقيمة اليومية
فيتامين أ [60% في صورة بيتا كاروتين (Betatene®)، و40% في صورة بالميتات الريتينيل] 3000 مكجم 333%
فيتامين جـ (من أسكوربات الكالسيوم) 250 ملجم 278%
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lmsys/lmsys-chat-1m
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what are some problems and bugs with the following code? ""import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from astropy import constants as const from astropy import units as u from astroquery.simbad import Simbad from astroML.plotting import scatter_contour
Define classes for Vec2 and Particle similar to the previous program Define class for binary system (combining Hellion and Sarnan) class BinarySystem: def init(self, hellion_data, sarnan_data, orbital_data): # Initialize the binary system using the provided data # Set up the stars (Hellion and Sarnan) with their properties # Set up the orbital parameters (semi-major axis, eccentricity, etc.) pass
Check the units of the input data for key, value in orbital_data.items(): if not isinstance(value, u.Quantity): raise ValueError(f'The value {key} must be a Quantity.')
... (rest of the class methods)
Main code to create the binary system and perform simulations def main(): # Data for Hellion hellion_data = { 'Age': 5.2e9 * u.year, 'Radius': 699226.7 * u.km, 'Hydrogen Abundance': 71.2 * 0.01, # Convert from percentage to fraction 'Helium Abundance': 8.3 * 0.01, # Convert from percentage to fraction 'Metallicity': 0.38 * 1e-2, # Convert from percentage to fraction 'Mass': 2.148228e30 * u.kg, 'Density': 1.6736e9 * u.kg / u.km3, 'Volume': 1.31316e30 * u.km3, 'Average Density': 1.634e9 * u.kg / u.km3, 'Total Binding Energy (U1)': 2.3096e36 * u.joule, 'Central Density (Hellion)': 1500.1605932993 * u.kg / u.m3, 'Density at r = 500,000 km': 4.633 * u.kg / u.km**3, 'Composition': { 'Hydrogen (H)': 71.2 * 0.01, 'Helium (He)': 8.3 * 0.01, 'Carbon (C)': 5.2 * 0.01, 'Nitrogen (N)': 2.4 * 0.01, 'Oxygen (O)': 0.77 * 0.01, 'Silicon (Si)': 6 * 0.01, 'Iron (Fe)': 0.16 * 0.01, 'Sulfur (S)': 0.04 * 0.01, 'NAME_1 (B)': 2.9 * 0.01, 'Sodium (Na)': 1.5 * 0.01, 'Magnesium (Mg)': 4.8 * 0.01 * 0.98, # Reduced by 2% from its previous value } }
Data for Sarnan
sarnan_data = { 'Age': 5.2e9 * u.year, 'Radius': 699496.94 * u.km, 'Hydrogen Abundance': 73.1 * 0.01, # Convert from percentage to fraction 'Helium Abundance': 8.0 * 0.01, # Convert from percentage to fraction 'Metallicity': 0.4 * 1e-2, # Convert from percentage to fraction 'Mass': 2.14751e30 * u.kg, 'Density': 1.6730e9 * u.kg / u.km3, 'Volume': 1.31377e30 * u.km3, 'Average Density': 1.634e9 * u.kg / u.km3, 'Total Binding Energy (U2)': 2.3101e36 * u.joule, 'Central Density (Sarnan)': 1497.921756058127 * u.kg / u.m3, 'Composition': { 'Hydrogen (H)': 73.1 * 0.01, 'Helium (He)': 8.0 * 0.01, 'Carbon (C)': 5.2 * 0.01, 'Nitrogen (N)': 2.4 *
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I have a text of an invoice in Hebrew. It was extracted from a PDF using OCR. You job is to take the data and return a JSON object containing all the relevant information from the data. This is the structure you should return, and bellow is the data to arrange:
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This is the data:
פוד האוס שאח בע"מ
סניף: קריית הממשלה תל אביב
מצדה 9, מגדל ב.0.ר 3
תדו7
בני ברק 5120109
טלפון: 035433100, פקס: 035759873
עוסק מורשה: 516324696
מספר תיק במע"מ: 516324696
מס. תיק ניכויים: 939832135
8
בוו
לכבוד: תאריך הזמנה: 16/01/23
תנובה מרכז שיתופי לשיווק תוצרת חקלאית בע"מ תאריך הדפסה: 11:13 16/01/23
ת.ד. 7007
רמת השרון 47100.
טלפון: 03-6986154 פקס: 03-6986183.
מס. עוסק מורשה: 570000745
הזמנת רכש מספר 023000844
שורה | מק"ט מק"ט ספק תאור מוצר ת. אספקה כמות מחיר ליחידה סה"כ מחיר
1 5 2 | משקה סויה לייט בטעם טיבעי טרי 1 ליטר 3 | 16.00 יח" 0 שיח 200
2 7 4 4/4 משקה סויה במתיקות מופחתת 1 ליטר 3 | 16.00 יח" 0 שיח 200
3 ל 0 | יופלה און טופ פצפוצים 3 | 48.00 יח" 0 שיח 00
4 008 4 | יופלה או טופ כוכבים 3 | 48.00 יח" 0 שיח 00
5 09 1 | יופלה און טופ גרנולה 3 | 48.00 יח" 0 שיח 00
6 3 7 | יופלה און טופ קורנפלקס 3 | 48.00 יח" 0 שיח 00
7 109 5 | גבינה 250 גר' 5% מהדרין 3 | 48.00 יח 0 שיח 08
8 1.12 9 | קוטג' 250 גר' 5% מהדרין 3 | 48.00 יח 0 שיח 12
9 13 6 | קוטג' 250 גר 9% מהדרין 3 | 2400 יח 0 שיח 106
10 14 4 ,הלב טרי 3 % בקרטון 1 ליטר מהדרין 3 | 160.00 ל" 0 שיח 02
מחיר כוללל 2408
ו הוה הו
מס' ספק: 3033
מהדורה נוכחית: 1
קריית הממשלה תל אביב
למחר 17/01
21
הודיה בן דויד
פוד האוס שאח בע"מ
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lmsys/lmsys-chat-1m
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次の文を100文字以内で要約して
風 覚を用 い て 環 壌 を再 現 す る研 究 は い くつ か 行 われ
て い る．一例 として ，古くは Heilig に よる Sensorama ［8］
が挙 げられる．Sensoramaは マ ル チ モ ーダル 映画で あり，
視 覚や聴 覚だ けでなく，触 覚や 嗅 覚 にも刺 激 を与 える．
そ の 中に ，前 方 か ら風 を感 じるこ とが で きる風 覚も含 ま
れ ，街 中 を オ ートバ イ で 疾 走 す る コ ン テ ン ツ が 存在 し
た ．
Moon らは ，人 を覆 うフ レ ーム にフ ァ ン を設 置した風 覚
デ ィス プ レ イ Wind Cube の 設 計と評価を行っ た ［5］．フ
レ ーム に 3 つ の レベ ル （45 度 間 隔 ）に フ ァ ン を設 置 して
い る．上 端か らの 風 は ，判 別 が つ きにくい ため ， 4 っ （90
度 間 隔）とし， 残 りの 2 つ の レ ベ ル に は 8 つ （45度 間隔 ）
ど 計 20 個の フ ァ ン を用 い て い る．また ，上 端 と下端 の
フ ァ ン は 体 の 上 部 に 風 が 当た るよ うに傾 けられ て い る ．
Moon らは ，被 験 者 をこ の 装 置の 中に 入 れ ，ス クリーン に
表 示 され た 吹雪 の 映 像 を見 せ ，フ ァ ン を作 動 させ た 場
合 と，させ な い 場 合 で 被験 者 が感 じる 現 実感 に 違 い が
あるか を実験 して い る，実験の 結 果 ，風 を発 生 させ た 方
が ， 現実 感 がは るか に 高ま るとい っ た 結果 になっ た ．
Cardinらの Head Mounted Wind ［7］で は ，フライトシ ミ
ュ レ ータの 現実感 を向上 させ るた め に 風 を用 い て い る．
HMD の 周 囲 に 8 つ の フ ァ ン 取 り付 け ることで ，実際 の フ
ライ トの ように 風 提 示 を行 っ て い る．
Deligia idisらの The VR Scooter ［9］で は ，ス ピ ード
を表 す た め に，風 を用 い て い る，HMD を装着 し，VR 環
境 内 を走 る 際，前方 の フ ァ ン か らの 風 の 強 さを変 えるこ
とで ， ス ピ ードの 変化を表す，
こ れ らの 研 究 で は ，風 による現 実 感 の 向 上 をそ れ ぞ
れ 達 成して い る が ，風 向知覚 特性 は 解 明 され てい な い
た め ，最適 な風 源 の 配 置で ある とは 言 えな い ．
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d02d85dde0274191a8588cb0a60d9392
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zai-org/LongAlign-10k
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| 2,420 | 0 | 11,046 |
Schöpfungsgeschichte (Priesterschrift)
mini|hochkant=1.4|Genesis, Kapitel 1 in der Biblia de Cervera (um 1300, Biblioteca Nacional de Portugal). Die hebräische Initiale Bet ist hervorgehoben, die Ränder sind durch Schriftmalerei verziert |alternativtext=mini|Synagogale Kantillation von (aschkenasische Aussprache)
Als Schöpfungsgeschichte der Priesterschrift wird die Erzählung bezeichnet, mit der die Bibel beginnt (Genesis 1,1–2,3(4a)). Auch der Ausdruck Schöpfungsbericht (statt -geschichte) ist üblich.
Die „Priesterschrift“ war eine schriftliche Quelle, die von Redaktoren mit „vorpriesterschriftlichen“ (also älteren) Texten vereint wurde. Die Neuere Urkundenhypothese ist mittlerweile zwar umstritten, bzw. modifiziert, an der vorstehenden Ansicht jedoch hält die Mehrheit der Exegeten fest.
Die Priesterschrift beginnt mit dem Sechstagewerk der Schöpfung : Trennung von Licht und Finsternis, Schöpfung des Himmelsgewölbes, Trennung von Festland und Meer sowie Pflanzenwachstum auf der Erde, Schöpfung der Himmelskörper, Erschaffung der Tiere des Wassers und der Luft, Schöpfung der Landtiere sowie Menschenschöpfung. Die Ruhe Gottes am siebten Tag ist Ziel der Erzählung. Daran schließen sich direkt der Stammbaum Noachs und die Sintfluterzählung an. Schöpfungs- und Sintfluterzählung ergänzen sich.
Die Bibel kennt den altorientalischen Gedanken einer Schöpfung durch Sieg der Gottheit über eine Chaosmacht; die Priesterschrift macht sich diese Vorstellung aber nicht zu eigen: Ohne auf irgendeinen Widerstand zu treffen, gestaltet Gott (Elohim) in sechs Tagen eine lebensfreundliche Erde aus einer Vorwelt, in der kein Leben möglich war. Er ordnet die Kreaturen ihrem Lebensraum Himmel, Meer oder Festland zu, segnet sie und beauftragt sie, ihr Habitat einzunehmen.
In der deutschsprachigen Bibelwissenschaft findet die Idee, das Sechstagewerk von mit modernen naturwissenschaftlichen Erkenntnissen in Übereinstimmung zu bringen, wenig Interesse. Dabei enthält die priesterschriftliche Schöpfungsgeschichte durchaus „Wissenschaft“ nach den Maßstäben ihrer Entstehungszeit: Der Erzähler hatte Anteil an einem ostmediterran-nahöstlichen Kulturaustausch, der von Mesopotamien inspiriert war. Auch ägyptische Motive sind in die Erzählung eingegangen.
Impulse aus der Schöpfungsgeschichte der Priesterschrift werden in der theologischen Anthropologie aufgenommen, wobei es um die Würde von Männern und Frauen und ihren Umgang mit der Natur geht.
Zur Datierung und zum Verfasserkreis siehe den Hauptartikel Priesterschrift.
Jüdische und christliche Zugänge zum Text
Im Judentum ist Gen 1,1–2,3 die erste Lesung im Wochenabschnitt Bereschit, wird also seit jeher als eine Sinneinheit betrachtet. Die Tora ist im strikten Sinn ein heiliger Text, das heißt, Wiederholungen, Auslassungen, das Auftreten derselben Wortwurzel und andere Besonderheiten des hebräischen Textes werden sorgfältig beobachtet und auf ihre Bedeutung hin befragt. Diese Auslegungstradition prägt die Bibelübersetzung von Franz Rosenzweig und Martin Buber. Der liberale Rabbiner Benno Jacob schrieb einen umfassenden Genesis-Kommentar (erschienen 1934, Nachdruck 2000), aus dem viele Einzelbeobachtungen am Text in der neueren christlichen Exegese rezipiert wurden.
Im Christentum wurden die ersten drei Kapitel der Genesis traditionell als eine Einheit betrachtet: „Schöpfung und Fall“, ein Spannungsbogen, der von der Weltschöpfung über die Schöpfung des Urmenschenpaares bis zum Sündenfall und zur Vertreibung aus dem Paradies reicht. Dass die priesterschriftliche Schöpfungsgeschichte die Kapitelgrenze überschreitet, ist bis heute sichtbares Indiz dafür, dass der Text im christlichen Mittelalter nicht als Sinneinheit erkannt wurde. Im Christentum hat der genaue hebräische Wortlaut außerhalb des wissenschaftlichen Bereichs einen viel geringeren Stellenwert als im Judentum. Welcher Unterschied sich zwischen einer christlichen und einer jüdischen Übersetzung auftun kann, sieht man am Vergleich des Verses Gen 1,2c:
„Vnd der Geist Gottes schwebet auff dem Wasser.“ (Martin Luther: Biblia Deudsch 1545)
„Braus Gottes brütend allüber den Wassern“ (Martin Buber/Franz Rosenzweig: Die Schrift, erste Auflage. Rosenzweig äußerte sich in einem Brief an Buber 1925 begeistert über die damit gefundene Formulierung; trotzdem änderte die zweite Auflage „brütend“ in „spreitend“, und Buber entschied sich schließlich für „schwingend.“)
Schritte der historisch-kritischen Exegese
Textkritik
Angesichts des langen Überlieferungsweges der Hebräischen Bibel stellt die Textkritik zunächst den bestmöglichen Text fest. Sie geht vom masoretischen Text von Genesis 1,1–2,4a aus. Zu klären ist das Verhältnis zur antiken Übersetzung ins Griechische (Septuaginta), die einen erweiterten Text bietet. Die Erzählung der Schöpfungswerke folgt einem Schema. Die Septuaginta wendet es konsequenter an. Das erklärt die meisten Abweichungen vom masoretischen Text. Aber sowohl der samaritanische Pentateuch als auch die hier relevanten Qumran-Fragmente, Targum Onkelos und die Peschitta gehen bei der Befolgung des Schemas mit dem masoretischen Text. Dadurch ist die griechische Version verdächtig, ihre Vorlage frei und harmonisierend zu übersetzen: Der masoretische Text ist der Septuaginta vorzuziehen.
Ein Ertrag dieses Durchgangs besteht darin, dass man Kriterien an die Hand bekommt, mit denen man literarkritische Operationen beurteilen kann. Wenn beispielsweise Christoph Levin für die von ihm rekonstruierte schriftliche Quelle einen Satz aus der Septuaginta-Version in den masoretischen Text einfügt (siehe unten), so muss er gegen zwei Grundregeln der Textkritik argumentieren: lectio brevior (der kürzere Text) und lectio difficilior (der schwierigere Text) sind meist besser.
Literarkritik
Gen 1,1–2,3(4a) ist ein sorgfältig formulierter Text. Trotzdem bestehen Spannungen („Haarrisse“). Schon Ende des 18. Jahrhunderts fanden Theologen es erklärungsbedürftig, dass acht Schöpfungswerke auf sechs Schöpfungstage verteilt sind. Die Literarkritik leistete Vorarbeit für die moderne Exegese, aber die von ihr erkannten Probleme sind nach Ansicht der meisten Exegeten nicht durch eine literarkritische Theorie zu lösen.
Schöpfungswerke und Schöpfungstage
Die folgende Tabelle zeigt die Verteilung der Schöpfungswerke auf sechs Tage und zwei mögliche Strukturierungen der priesterschriftlichen Erzählung.
Hypothesen der Textentstehung
Johann Philipp Gabler stellte 1795 als erster die Argumente der Literarkritik zusammen und schlug eine Bearbeitungshypothese vor. Meist nahm man an, dass der Text einer älteren Quelle in das Schema von Sechstagewoche plus Ruhetag gepresst worden sei, so dass dem dritten und dem sechsten Tag je zwei Schöpfungswerke zugeordnet werden mussten. Die literarische Einheitlichkeit wurde aber mehrfach nachgewiesen; literarkritische Schichtungsversuche haben keine allgemeine Zustimmung gefunden.
Christoph Levin vertritt eine Minderheitsmeinung, indem er eine schriftliche Vorlage für rekonstruiert. Diese Quelle habe acht Schöpfungswerke aufgelistet (nur Tatbericht und Namengebung); der Tatbericht für die Trennung von Land und Meer fehlt im masoretischen Text und wird von Levin nach der Septuaginta ergänzt. Jan Christian Gertz hält es für möglich, dass es eine Vorlage dieser Art gab, sie lasse sich aber nicht mehr literarkritisch abgrenzen.
Überlieferungskritik
Die Überlieferungskritik erklärt die „Haarrisse“ so: Der Verfasser war nicht frei darin, einen völlig neuen Text zu schreiben. Er fügte Passagen ein, die in der mündlichen Überlieferung schon eine feste Form gewonnen hatten. Gerade eine Schöpfungsgeschichte bietet sich als Stoff an, der mündlich weitergegeben wurde.
Wortbericht und Tatbericht
Werner H. Schmidt nahm eine ältere Erzählung (Tatbericht) an, die später durch den Wortbericht sowie die Zählung der Wochentage ergänzt und korrigiert worden sei. Odil Hannes Steck wandte dagegen ein: „… daß der «Tatbericht» im Verlauf der Überlieferung gegen alle Sachnotwendigkeit ständig weiter mitgeschleppt worden ist, spricht gegen die Analyse und ihre leitenden Voraussetzungen.“ Es lasse sich keine ältere, mündlich umlaufende Schöpfungserzählung rekonstruieren. Man stoße nur auf nur mündlich überlieferte Einzelmotive, die vom Verfasser der Priesterschrift in ein Konzept gebracht worden seien. Dem stimmen andere Exegeten zu.
Schema eines Schöpfungstages
Schmidt prägte für die formelhafte Sprache, in der die einzelnen Schöpfungstage erzählt werden, eine Reihe von Begriffen, die von Alttestamentlern weiter benutzt werden.
Redaktionskritik
Auf die priesterschriftliche Schöpfungsgeschichte folgt im Endtext der Bibel, wie er heute vorliegt, die sogenannte jahwistische Schöpfungsgeschichte in. Sie gehört zu den älteren Stoffen, die erst spät von einem Redaktor mit der Priesterschrift zusammengefügt wurden. An sich nehmen die beiden Texte keinen Bezug aufeinander, sie ergänzen oder korrigieren sich nicht.
Die Entdeckung zweier Schöpfungsberichte in den ersten Kapiteln der Genesis gelang dem Hildesheimer Pfarrer Henning Bernhard Witter schon 1711. Er ging davon aus, dass Mose den Pentateuch verfasst habe. Mose habe aber ältere Gedichte in sein Werk aufgenommen. Gen 1,1–2,3 sei ein altes Schöpfungsgedicht. Witters Kriterium zur Unterscheidung der beiden Schöpfungsberichte war die Verschiedenheit der Gottesnamen Elohim (in Gen 1,1–2,3) und JHWH (in Gen 2,5ff). Witters Schrift, Jura Israelitarum, stieß auf den Widerspruch seines Zeitgenossen Johann Hermann von Elswich und wurde erst im 20. Jahrhundert gewürdigt.
Gen 1,29–30 (Gebot vegetarischer Ernährung)
Die gängige Ergänzungshypothese zur Priesterschrift vorausgesetzt ist zunächst zu klären, ob im Text von Gen 1,1–2,4a außer der Grundschrift Pg auch nachträgliche Hinzufügungen identifiziert werden können. Das Gebot vegetarischer Ernährung,, steht am ehesten im Verdacht, sekundärer Zuwachs Ps zu sein. Dieser Text hat aber nach der Analyse von Arneth bei der Abfassung von fertig vorgelegen, und beide Textabschnitte gehören der Grundschrift Pg an.
Dem Leser begegnet also am Anfang der Bibel eine Erzählung, die einst auch der Auftakt der Quelle Priesterschrift war, und zwar ohne nachträgliche Hinzufügungen. Deshalb ist zu erwarten, dass die Intentionen der Priesterschrift hier am Anfang deutlich hervortreten. Wenn das Ziel der Erzählung die Ruhe Gottes am siebten Tag ist, könnten in diesen Sätzen Motive anklingen, die später von der Priesterschrift wieder aufgenommen werden.
Gen 2,4a (Toledotformel)
In erkennt man den Endredaktor bei der Arbeit, wie er zwei bisher unabhängige Schöpfungstexte zusammenfügt. Wo genau bricht die Priesterschrift ab, wo setzt die ältere Tradition („Jahwist“) ein, und gibt es eine Überleitung zwischen beiden, die erst der Endredaktor geschaffen hat?
Im Vers 4a begegnet die sogenannte Toledotformel („Dies ist der Stammbaum / die Entstehungsgeschichte von…“), ein für die Priesterschrift typisches Gliederungselement. Sie ist sonst immer als Überschrift über den folgenden Text zu verstehen, hier aber als Unterschrift. Der Erzählfaden der Priesterschrift wird mit, auch einer Toledotformel, wieder aufgenommen. Die Schwierigkeit ist damit eine doppelte: die Toledotformel wird in unüblicher Weise verwendet, und es treffen zwei Toledotformeln aufeinander.
Ein Lösungsvorschlag ist, den Satz von an seinen vermeintlich ursprünglichen Ort zu ziehen und als Titel über zu setzen. Damit tritt der Satz aber in Konkurrenz zum Mottovers. Das ist weniger wahrscheinlich.
Schon Gerhard von Rad und andere hatten in den Zusatz eines Redaktors zur Priesterschrift gesehen, eine Lösung, die neuerdings Befürworter gewonnen hat. Walter Bührer versteht als redaktionellen Teilvers zwischen den beiden Schöpfungsberichten, der synchron betrachtet die Überschrift über den folgenden Text bilde. Umgesetzt hat dies die revidierte Einheitsübersetzung. Sie behandelt als Auftakt des zweiten (sogenannten jahwistischen) Schöpfungsberichts.
Martin Arneth, Peter Weimar und andere vertreten aber weiterhin die klassische Position. Arneth sieht in und den Rahmen um die Schöpfungsgeschichte; beide Sätze seien chiastisch aufeinander angelegt.
Auch wenn in der aktuellen Forschung kein Konsens besteht, spricht also einiges dafür, dass der Vers der Schlusssatz der priesterschriftlichen Schöpfungsgeschichte war und die Fuge an dieser Stelle verläuft und nicht, wie lange Zeit Konsens der Exegese war, mitten durch Vers.
Motivgeschichtliche Aspekte
mini|Babylonische Weltkarte: vom Wasser umgebene runde Erdscheibe
mini|Tontafel mit Fragment des Atraḫasis-Epos, um 1646–1626 v. Chr. (Morgan Library & Museum)
Hermann Gunkel stellte 1894 die These auf, dass die Autoren von babylonische Stoffe als etwas Eigenes rezipiert und zugleich in einer Art Läuterungsprozess umgeformt hätten. Seitdem wird der priesterschriftliche Schöpfungsbericht vor allem mit Motiven aus dem Enûma elîsch verglichen. Diese Engführung kommt auch dadurch zustande, dass Claus Westermann in seinem großen Kommentar zur Urgeschichte einen religionsgeschichtlichen Schwerpunkt setzte, den Text des Atraḫasis-Epos aber erst zugänglich wurde, als die erste Lieferung des Kommentars bereits gedruckt war.
Noch 1997 wies Bauks darauf hin, dass man nicht recht wisse, wie die Verfasser der Priesterschrift von diesen viel älteren Quellen Kenntnis erhielten. Dazu entwarf Gertz 2018 folgendes Szenario: Die Verfasser der Schöpfungsgeschichte bezogen ihr Weltwissen aus dem mesopotamischen, ägyptischen, aber auch griechischen Kulturraum. Die Systematisierung der Lebewesen beispielsweise erinnere an die Naturphilosophie der Vorsokratiker (Anaximander, Anaximenes) die ihrerseits Kenntnis von neuassyrischen Texten gehabt hätten. Man könne von einem ostmediterran-nahöstlichen Kultur- und Wissenschaftsraum sprechen, der vor allem von Mesopotamien inspiriert sei. Auch das alttestamentliche Buch Ezechiel habe Teil gehabt an diesem Informationsaustausch.
Im Folgenden werden nur einige Stoffe aus Israels Umwelt vorgestellt, die zum Verständnis der priesterschriftlichen Schöpfungsgeschichte interessant sind. Die Liste könnte erweitert werden, beispielsweise um antike Texte, die Vegetarismus als Ernährungsweise der urzeitlichen Menschen beschreiben.
Mesopotamien
Enûma elîsch
Die Priesterschrift beschreibt die Weltschöpfung als Werk eines Gottes, der in einem kompakten Schöpfungsakt erst eine Welt schafft und dann den verschiedenen Kreaturen ihren Ort darin zuweist. Im Enûma elîsch dagegen befindet sich die urzeitliche Welt in einem Prozess ständiger Veränderung, aus dem erst allmählich klare Strukturen hervortreten. Das Epos feiert den Gott Marduk. Daraus ergeben sich einige Berührungspunkte zum Bibeltext: Auch Marduk ist für seine Verehrer fähig zur Schöpfung durch das Wort. Er kann Sternzeichen durch seinen Befehl verschwinden lassen. Verglichen mit Marduk können die Astralgötter als bloße „Sternenschafe“ bezeichnet werden.
Atraḫasis-Epos
Im Atraḫasis-Epos werden die Menschen geschaffen, um den Göttern Arbeit abzunehmen. Sie leben in einer instabilen Weltordnung mit ungewissem Schicksal. Die Götter werden der Menschen überdrüssig und beschließen, sie durch eine Sintflut zu vernichten. Die Verbindung von Schöpfungserzählung und Fluterzählung ist konstitutiv für die Priesterschrift, auch wenn die Flut anders motiviert ist. Somit ist das Atraḫasis-Epos nicht nur in Einzelmotiven, sondern in seiner Konzeption mit der Priesterschrift vergleichbar.
Schöpfungsbericht des Berossos
Eine große Ähnlichkeit zur Priesterschrift hat die Schöpfungserzählung des Marduk-Priesters Berossos: „Es habe, so sagt er, eine Zeit gegeben, in welcher das All Finsternis und Wasser war … Da habe Bel, den man mit Zeus übersetzt, die Finsternis mitten hindurchgeschnitten und so Erde und Himmel voneinander geschieden und die Welt geordnet.“ Nach Russell Gmirkin finden sich die Parallelen der Genesis mit dem Enûma elîsch auch bei Berossos. Aber Berossos und Genesis haben darüber hinaus Gemeinsamkeiten, zum Beispiel die Schöpfung der Tiere, die das Enûma elîsch auslässt.
Levante
Nordwestsemitischer Chaoskampf-Mythos
Zur möglichen Rezeption dieses Mythos in Jerusalem siehe: Thronbesteigungsfest JHWHs.
In Mesopotamien, Ugarit und auch in Israel war die Vorstellung verbreitet, dass der Schöpfergott das Chaoswasser in einem Kampf niederwerfen muss, damit eine bewohnbare Welt entstehen kann. Georg Fohrer formulierte 1972 einen Konsens der Forschung, wenn er enge Berührungen zwischen und dem Chaoskampf-Mythos konstatierte: „Wasser und Finsternis als Merkmale des Chaos, die Entstehung der Welt durch Spaltung der Urflut (Tiamat-Tehom) und den Aufbau der Welt.“ Heute wird etymologisch von gemeinsemitisch *tiham „Meer“ hergeleitet. Der Name der Gottheit Tiamat stammt auch von dieser Wurzel. In dem Wort tehom schwingt also nicht schon die Erinnerung an den Tiamat-Mythos mit, wie Forscher der Generation Fohrers annahmen.
Statue des Hadad-yis’i
Die assyrisch-aramäische Bilingue auf der Basaltstatue von Hadad-yis’i von Tell Fecheriye ist in doppelter Hinsicht interessant.
Sie ist ein epigraphischer (altaramäischer) Beleg für das in vorkommende Begriffspaar und. Demnach sind die beiden Begriffe praktisch bedeutungsgleich. Zweitens erfährt man, welche Funktion die Statue hatte: Sie repräsentierte den abwesenden König. Das Bild konnte Aufgaben übernehmen, die dem König zukamen, und Wohltaten (Bonifikationen) stellvertretend für den König empfangen.
Ägypten
Altägyptische Königsideologie
Siehe auch: Der König als konkretes Abbild Gottes
Seit der Zweiten Zwischenzeit galt der Pharao als irdisches Abbild der Gottheit. „Entscheidend ist dabei der Sachverhalt, daß das «Bild» (der König) nicht das Abbild einer vorgestellten Gestalt (der Gottheit) ist, sondern ein Körper, der der Gottheit eine leibliche Gestalt gibt.“ Diese Herrschaftslegitimation wird als Hintergrund für die Rede vom Menschen als Gottesstatue in angesehen.
Schabaka-Stein
Mit dem sogenannten Denkmal memphitischer Theologie auf dem Schabaka-Stein begründete die Priesterschaft von Memphis den Vorrang des Gottes Ptah. Dieser lässt als Schöpfergott alle Dinge in seinem Herzen entstehen, und seine Zunge überträgt sie als Befehl. Nach Abschluss seines Schöpfungswerks ruht Ptah. Jan Assmann datierte diesen Text in die Spätzeit; damit rückt er in zeitliche Nähe zur Priesterschrift. Assmann wies aber auch auf zwei wesentliche Unterschiede zu hin: das „Herz“ stehe für die planende Konzeption der Schöpfungswerke, ihr Design; die Hieroglyphenschrift sei ein Zeichenrepertoire, das den Schöpfungswerken entspreche. So erschaffe Ptah alle Dinge mit ihren Hieroglyphen.
Text der Schöpfungsgeschichte
mini|Anfang von Genesis 1, masoretischer Text (Mitte) mit Targum Onkelos, Haftara und Kommentaren (Norditalien 1472, Bodleian Library, Signatur: MS. Canonici Or. 62). Farbig hervorgehoben ist das erste Wort:
Mottovers (Gen 1,1)
Gleich das erste Wort der Bibel,, ist in seiner Deutung kontrovers. Nach einer Wortfeld-Analyse kam Bauks zu dem Ergebnis, dass die Mehrdeutigkeit des Begriffs ein Kunstgriff des Erzählers sei. Sie erlaube „die Deutung als absoluten Anfangszeitpunkt, als Beginn des göttlichen Schöpfungshandelns und als Früh- bzw. Vorzeit der Geschichte Israels.“
Ist als Status absolutus zu verstehen, so fehlt der Artikel. Deshalb übersetzen Septuaginta und Targum Onkelos: „In einem Anfang…“. Liegt ein Status constructus vor, so fehlt das Nomen rectum, das die Frage: „Am Anfang wovon?“ beantworten könnte. Man hilft sich hier, indem man den Rest von als Ersatz für ein Nomen rectum auffasst. Syntaktisch ist der Beginn des Textes deshalb schwierig: „Ist 1,1 ein Hauptsatz oder ein untergeordneter Temporalsatz? Ist der Hauptsatz, wenn 1 Nebensatz ist, Vers 2 oder Vers 3?“ Westermann entschied sich wie die Mehrheit der Übersetzer dafür, Vers 1 als Hauptsatz und Überschrift aufzufassen. Zwingend ist dies aber nicht. Man kann auch als adverbialen Vordersatz verstehen: „Als Gott begann, Himmel und Erde zu schaffen, war die Welt noch wüst und wirr, und der Gottesatem bewegte sich über dem Wasser.“
In begegnet ein Verb, das exklusiv für Gottes Schöpferhandeln gebraucht und nie mit einer Materialangabe verbunden wird:. Es ist erst in exilischen oder späteren Texten belegt, neben der Priesterschrift besonders im Buch Jesaja (sogenannter Deuterojesaja und Fortschreibungen). Dort steht es für vergangenes Schöpferhandeln ebenso wie für zukünftige Neuschöpfung, in der Priesterschrift aber nur für die Weltschöpfung.
Es ist heute Konsens der Forschung, dass „Himmel und Erde“ als Merismus die bibelhebräische Bezeichnung für den Kosmos ist. ist nach Ansicht vieler Exegeten wie eine Überschrift der Schöpfungsgeschichte vorangestellt und bildet mit einen Rahmen.
Vorweltschilderung (Gen 1,2–3)
Westermann arbeitete heraus, dass die Aussagen in zu den aus religionsgeschichtlichen Parallelen wohlbekannten „Als-noch-nicht“-Formulierungen gehören. Sie grenzen die Schöpfungswelt von einem eigentlich nicht beschreibbaren Vorher ab.
Vers 2 stellt dem Leser die drei Größen Erde (als tohu ṿavohu, Lutherübersetzung: ‚wüst und leer‘), und vor. Sie werden nicht geschaffen, sondern sind bei der Schöpfung vorausgesetzt. Das Tohuwabohu,, ist im Deutschen sprichwörtlich: Der erste Teil der Formel (tohu) bezeichnet eine Umwelt, in der Menschen nicht überleben können. Der zweite Teil (vohu) ist lautmalend hinzugebildet. Er hat keine selbständige Bedeutung. Die „Urnacht“ ḥoshekh stellt als „Nicht-Licht“ das Kontrastbild zum Auftakt der Schöpfung dar. Tehom ist das tiefe Meer, was eine gewisse Gefährlichkeit impliziert, aber auch die Urquelle, die das Land fruchtbar macht. Da der Erzähler nicht zwischen Süß- und Salzwasser unterscheidet, entsteht für ihn auch nicht das Problem, wie Pflanzen durch Meereswasser wachsen können. Dagegen unterscheiden babylonische Texte zwischen dem Süßwasserozean (Apsu) und dem Salzwasserozean (Wasser des Todes).
Das Bedeutungsspektrum von umfasst „alle Arten von bewegter Luft.“ Die „ruaḥ Gottes“ wird von manchen Auslegern als „Gottessturm“ übersetzt, im Sinne eines Superlativs: ein starker Sturm. Diese aus der jüdischen Tradition (Philo, David Kimchi) stammende Deutung hat auch in der christlichen Exegese einige Vertreter, kann aber als Minderheitsmeinung gelten. Zwei alternative Deutungen stehen dann zur Verfügung: Während manche Exegeten die ruaḥ als Gottes Werkzeug bei der Schöpfung sehen, halten andere für möglich, dass diese ruaḥ Gott in seiner vorweltlichen Existenzform sei. „Ähnlich einem israelischen Pendant zum Urlotus, Urei oder zur Nilgans, scheint in dem Windhauch das Göttliche als anwesend gedacht zu sein, ohne zu agieren und seine Kraft bereits entfaltet zu haben.“
Sechs Schöpfungstage
Erster Tag: Tag und Nacht (Gen 1,4–5)
Auf das Schöpferwort hin ist Licht eingeflutet und hat die Vorwelt „in einen trüben Dämmerzustand versetzt.“ Gott scheidet das Urlicht vom Chaosdunkel. So entstehen Tag und Nacht. Indem Gott sie benennt, unterstellt er sie seiner Herrschaft. Das ist besonders im Fall von Finsternis und (am Folgetag) Urflut bedeutsam, weil hier Gegebenheiten der Vorwelt transformiert werden.
Zweiter Tag: Firmament (Gen 1,6–8)
Gott „macht“ das Himmelsgewölbe,, zur vertikalen Trennung des Wassers. Das Wort bedeutet eigentlich Gestampftes, Gehämmertes. Gemeint ist „jene Himmelsbläue, die sich über die Erde zu wölben scheint.“ Wie das Gewölbe beschaffen ist und was über dem Gewölbe ist, interessiert nicht weiter. Ganz anders die Visionen im Ezechielbuch (; ) und mesopotamische Texte, die eine Himmelsgeographie beschreiben. Cornelis Houtman hielt es für unzulässig, Elemente aus anderen Bibeltexten, etwa die Säulen oder Fenster des Himmels, als Ausschmückung des Gemeinten in die Schöpfungsgeschichte einzutragen. Den Erzähler interessiere hier nur der Zweck des raḳiʿa: er schützt die Erde und ihre Bewohner vor den oberen Wassern, die er zurückhält.
Dritter Tag: Festland und Pflanzenwelt (Gen 1,9–13)
Der dritte Schöpfungstag bringt das Werk des zweiten Schöpfungstages zum Abschluss. Dort hat Gott das obere vom unteren Wasser geschieden, hier wird das untere Wasser an seinem Ort, dem Meer, zusammengezogen, so dass Festland hervortritt, dem sich das Interesse des Erzählers zuwendet. Gott gibt von seiner Schöpfermacht etwas an die Erde ab: „Es ergrüne die Erde im Grünen.“ Pflanzen galten nicht als Lebewesen, da man an ihnen keinen Lebensatem beobachtete. „Den Erzähler interessiert nicht, daß es auf der Erde Berge und Täler gibt, sondern daß sie der gedeckte Tisch für Lebewesen ist.“
Vierter Tag: Sonne, Mond und Sterne (Gen 1,14–19)
Erst Tag vier bringt, für den modernen Leser an dieser Stelle überraschend, die Schöpfung der Gestirne – nachdem das Licht ja schon seit dem ersten Tag vorhanden ist.
Schmidt und andere sehen in dem Abschnitt eine Polemik gegen Astralreligionen: Der priesterschriftliche Erzähler habe die Himmelslichter zu „Lampen“ degradiert und vermeide es, Sonne und Mond beim Namen zu nennen. Eine polemische Spitze gegen andere Religionen nehmen aber nicht alle Exegeten an. Man kann auch argumentieren, dass die Priesterschrift durchgängig Kategorien bilde, in die die Lebensformen einsortiert werden; „Lichter“ sei der Oberbegriff für Sonne und Mond.
Sie bekommen drei Aufgaben zugewiesen:
den Tag und die Nacht zu unterscheiden (diese Aufgabe hatte Gott am ersten Schöpfungstag selbst wahrgenommen);
die Orientierung im Jahreslauf zu ermöglichen;
die Erde zu beleuchten.
Fünfter Tag: Tiere des Wassers und der Luft (Gen 1,20–23)
Ab Tag fünf geht es um die Schöpfung von Lebewesen. Genau wie in den Gottesreden des Buches Ijob wird in eine Tierwelt beschrieben, die nicht nach der Nützlichkeit für den Menschen beurteilt wird. Sie umfasst auch unheimliche, gefährliche Lebensformen. Dies ist ein möglicherweise interessanter Impuls für die heutige Umweltethik. Der Blick beginnt bei den Seeschlangen () und geht über das „Gewimmel“ der Wassertiere weiter zu den flugfähigen Tieren. Die Vielfalt der Lebewesen wird in Vers 20 durch eine zweifache Figura etymologica ausgemalt:
;
.
Gott stattet – ein neues Element der Erzählung – die Kreaturen mit seinem Segen aus. Sie sollen sich vermehren und ihr Habitat einnehmen.
Sechster Tag: Landtiere und Menschen
Landtiere (Gen 1,24–25)
Die Einordnung der vielgestaltigen Tierwelt in Gruppen ist eine Form altorientalischer „Wissenschaft“ und speziell für die Priesterschrift ein wichtiges Thema (Opfer- und Speisegebote). Das hat mit moderner Zoologie keine Ähnlichkeit, wie die Aufteilung der Landtiere in deutlich zeigt:
;
;
, beispielsweise Reptilien, Kleinsäuger, Insekten.
Sie alle konkurrieren mit dem Menschen um den Lebensraum Festland. Deshalb unterbleibt in ihrem Fall der Segen und der damit verbundene Auftrag, den Lebensraum zu füllen. Diese Deutung stammt aus dem Genesis-Kommentar von Benno Jacob und kann als Beispiel für Impulse gelten, die heutige christliche Exegese aus der jüdischen Auslegungstradition aufnimmt.
Menschen (Gen 1,26–28)
mini|hochkant=1.4|Genesis, Kapitel 1 der Vulgata, Gutenberg-Bibel (um 1455, Staatsbibliothek Berlin)
Die Illustration der Gutenberg-Bibel zu Genesis 1 (Foto) zeigt, dass die Menschenschöpfung in der christlichen Tradition üblicherweise mit den Angaben aus illustriert wurde. Es gibt ein Urmenschenpaar, und die Frau wird aus der Seite oder Rippe des Mannes geschaffen. Anders die Priesterschrift: Gott erschafft die Menschheit; bei Mensch und Tier sind es „Genera, aber nicht Einzelexemplare, die erst für Noahs «Arche» eine Rolle spielen.“
Für den ungewöhnlichen Plural in Vers 26 („Lasst uns Menschen machen…“) wurden folgende Deutungen vorgeschlagen.
Grammatisch:
Pluralis Majestatis (Hoheitsplural);
Pluralis Deliberationis (Plural der Absichtsbekundung / Selbstberatung);
Inhaltlich:
Gott Vater spricht zu Jesus Christus. Dieses Textverständnis ist schon in der Alten Kirche weit verbreitet, beispielsweise bei Ambrosius von Mailand: „Zu wem spricht Gott? Offenbar nicht zu sich; denn er spricht nicht: laßt mich machen, sondern: laßt uns machen. Auch nicht zu den Engeln, denn sie sind seine Diener; zwischen Knecht und Herr, zwischen Geschöpf und Schöpfer kann es aber keine Gemeinschaft des Wirkens geben. Vielmehr spricht er es zum Sohne, mag es auch den Juden nicht genehm sein, mögen auch die Arianer sich dagegen sträuben.“ Es handelt sich dabei um eine christlich-dogmatische Relecture.
„Gott schließt sich mit den himmlischen Wesen seines Hofstaates zusammen und verbirgt sich damit doch auch wieder in dieser Mehrzahl.“ Gegen diese von vielen Exegeten favorisierte Deutung spricht, dass die Priesterschrift einen himmlischen Hofstaat sonst nicht erwähnt. Innerhalb der Hebräischen Bibel insgesamt ist er aber gut bezeugt. Die jüdische Tradition hat die himmlischen Wesen meist als Engel interpretiert. Jacob verweist zustimmend auf den klassischen Torakommentar von Raschi, der an dieser Stelle erklärt, Gott bespreche sich mit seiner familia – hier als lateinisches Lehnwort (פמליא) in Raschis hebräischem Text.
In mesopotamischen Mythen wirken mehrere Götter bei der Menschenschöpfung zusammen. Jede Gottheit gibt etwas von ihren eigenen Gaben und Eigenschaften ab. „Es ist das Götterkollektiv und nicht die Einzelgottheit, die den Menschen hervorbringt.“ Das kann dem Erzähler im Hintergrund noch präsent sein, auch wenn er das Motiv nicht entfaltet.
Drei Größen werden in einander zugeordnet: Gott – Mensch – Umwelt. Das Verständnis des hebräischen Textes war lange durch den christlich-theologischen Begriff der Gottebenbildlichkeit geprägt. Es ging demnach um die Verhältnisbestimmung von Gott und Mensch, um etwas im Wesen des Menschen (zum Beispiel Sprache, Verstand), was ihn zum Ebenbild der Gottheit macht. Als, traditionell übersetzt mit ‚Ebenbild‘, wird aber das Kultbild bezeichnet, das die Gottheit repräsentiert; Norbert Lohfink prägte dafür den Begriff „Gottesstatue.“ Von einigen neueren Auslegern (Walter Groß, Bernd Janowski, Ute Neumann-Gorsolke) wird eine aus dem Begriff tselem abgeleitete Aussage über das Wesen des Menschen konsequent abgelehnt. Gegründet auf motivgeschichtliche Parallelen in der Levante und in Ägypten ergibt sich dann folgendes Textverständnis: Der Begriff tselem dient der Verhältnisbestimmung Mensch – Umwelt. Menschen sind als „Gottesstatuen“ Repräsentanten Gottes in der Welt. Eine Metapher der altägyptischen Königsideologie wird von der Priesterschrift auf jeden Mann und jede Frau angewendet. Sie nehmen Aufgaben stellvertretend für Gott wahr, ebenso wie Hadad-yis’is Statue diesen König in bestimmten Funktionen ersetzen konnte.
Frank Crüsemann übersetzte für die Bibel in gerechter Sprache: „Da schuf Gott Adam, die Menschen, als göttliches Bild, als Bild Gottes wurden sie geschaffen, männlich und weiblich hat er, hat sie, hat Gott sie geschaffen.“ Jürgen Ebach erläuterte diese freie Wiedergabe des hebräischen Textes: „Wenn männliche und weibliche Menschen Gottes Bilder sind, kann Gott nicht allein männlich sein.“ Bei diesem Textverständnis wird wieder interessant für Ähnlichkeiten von Gott und Mensch. Wenn man aber mit Janowski und anderen tselem als Repräsentanten Gottes gegenüber der Umwelt auffasst, bleibt kein Raum für eine solche Deutung.
Herrschaftsauftrag
Gottes Segen für die Menschen beinhaltet, über die anderen Lebewesen als Gottes Beauftragte zu herrschen (Dominium terrae). Folgende Verben präzisieren, was mit Herrschaft gemeint ist:
„niedertreten“. Die gewalttätige Konnotation („versklaven, erniedrigen“) liegt hier klar zutage, auch wenn Norbert Lohfink und Klaus Koch alternative Interpretationen vorschlugen.
. Hierbei wird in der Forschung diskutiert, ob das Verb nur gewalttätige Konnotationen hat („zertreten“, wie Trauben in der Kelter) oder auch friedliche („hüten“). Die Deutung als gewalttätiges Handeln dominierte zunächst. James Barr leitete 1972 ein Umdenken mit der These ein, das Verb radah sei von dem altorientalischen Ideal des königlichen Hirten her zu verstehen. Im deutschen Sprachraum vertraten Norbert Lohfink, Klaus Koch, Erich Zenger und andere diesen Deutungstyp. Die Gute Nachricht Bibel übernimmt das Motiv des königlichen Hirten, das sie als kommunikative Übersetzung auch entfaltet: „Füllt die ganze Erde und nehmt sie in Besitz! Ich setze euch über … alle Tiere, die auf der Erde leben, und vertraue sie eurer Fürsorge an.“ Die revidierte Einheitsübersetzung (2016) stellt sich ebenfalls in diese Tradition und übersetzt radah mit „walten“.
Im Blick auf die Rezeption ist hervorzuheben, dass der Rat der EKD und die Deutsche Bischofskonferenz 1985 in einer gemeinsamen Erklärung formulierten: „Aufgeschreckt durch das offenkundig gewordene Ausmaß der Zerstörung unserer Umwelt und angestoßen durch die moderne Schriftauslegung, befragen wir die Bibel … nach dem gottgewollten Verhältnis des Menschen zu seinen Mitgeschöpfen.“ Eine Schlüsselrolle hat die Erläuterung der Begriffe kavash und radah : „Untertanmachen (Genesis 1,28) bedeutet, die Erde (den Boden) mit ihrem Wildwuchs botmäßig, gefügig machen“, also Kulturland zu schaffen, wo vorher Wildnis war. „Das Herrschen des Menschen über die Tierwelt hebt sich von der Unterwerfung des Bodens … deutlich ab. Es erinnert an das Walten eines Hirten gegenüber seiner Herde …. Gott legt dem Menschen das Leiten und Hegen der Tiergattungen auf (Genesis 1,26.28).“ Allerdings wird nicht klar, worin etwa ein Leiten und Hegen der Meerestiere zur Abfassungszeit der Priesterschrift konkret hätte bestehen können.
Walter Groß fasste den Verlauf der exegetischen Diskussion im Jahr 2000 so zusammen: maßgebliche Exegeten hätten „auf dem Höhepunkt ökologischer Betroffenheit“ zum vermeintlich sanften Hirtenbild geneigt; seit dem Abklingen dieser Betroffenheit seien wieder „eher gewaltbetonende Herrschaftskonzepte“ in den Vordergrund getreten. Andreas Schüle urteilte 2009: Die Begriffe des Herrschens hätten im Hebräischen einen „despotischen und sogar gewaltsamen Ton.“ Die herrscherliche Aufgabe des Menschen in einer rohen Welt bestehe darin, „die Ausbreitung von Gewalt zu verhindern und niederzuhalten.“ Ähnlich Annette Schellenberg 2011: Da die Verben radah und kavash als Paar auftreten, entstehe kein besonders harmonisches Bild des Mensch-Tier-Verhältnisses.
Erste Speisegebote (Gen 1,29–31)
Schöpfungserzählung und Fluterzählung sind in der Priesterschrift aufeinander bezogen. In der Welt des Anfangs ist das Töten von Lebewesen nicht nötig, nicht einmal zur Ernährung. Menschen und Tiere sind nach Vegetarier mit getrenntem Speiseplan. Da Fische und Haustiere nicht mit den Menschen um Nahrung konkurrieren, werden sie hier nicht besonders erwähnt. Diese Speiseordnung relativiert den zuvor an den Menschen ergangenen Herrschaftsauftrag. Es ist jedenfalls nicht nötig, Lebewesen zu töten, um das eigene Leben zu fristen. Da die Priesterschrift keinen Sündenfall kennt, folgt unvermittelt die Schilderung einer Welt, die sich – wie auch immer – mit Gewalt gefüllt hat und ihrer Zerstörung in der Sintflut knapp entgeht. Am Ende der priesterschriftlichen Sintfluterzählung wird Fleisch als Nahrungsmittel toleriert.
Ruhe am siebten Tag (Gen 2,1–3)
mini|„Und der Herr ruhte am siebten Tag“ (Bilderbibel des Wassili Koren, 1696, Saltykow-Stschedrin-Bibliothek, Sankt Petersburg)
Mit der Gottesruhe am siebten Tag ist das Ziel der Erzählung erreicht. Auch wenn das hier verwendete Verb sprachlich zu trennen ist vom Substantiv, so „spiegelt sich in diesen Sätzen die spätere Begründung des Sabbat.“ Gunkel sah in den Versen eine Ätiologie. Auf die Frage, warum der Sabbat ein Tag der Arbeitsruhe sei, antworte der Mythos mit einem Anthropomorphismus: Weil Gott selbst am siebten Tag von seiner Arbeit ruhte. Dagegen spricht, dass dem Text die Handlungsanweisung fehlt. Er beschreibt eine Ruhe, die unabhängig vom Mittun oder Wahrnehmen des Menschen da ist. Obwohl kein Lebewesen, wird der siebte Tag von Gott gesegnet und geheiligt. Er soll fortbestehen und mit ihm auch die Wochenstruktur der Zeit. Dabei weist Gen 2,1–3 über sich hinaus; die Bedeutung des siebten Tags wird hier noch nicht offengelegt. Dies geschieht erst in der Mannaerzählung, die ein Schlüsseltext der Priesterschrift ist: Unter Anleitung des Mose erlernt Israel, den Sabbat zu feiern.
weist voraus auf weitere Erzählungen, die im Gesamtwerk der Priesterschrift wichtig sind:
Nach sechstägigem Schweigen redet Gott am siebten Tag zu Mose auf dem Sinai.
Die Verben vollenden – segnen – heiligen begegnen bei der Fertigstellung des Zeltheiligtums (Mischkan) wieder, wobei dieses Heiligtum dem Jerusalemer Tempel entspricht. Wenn Mose das Zeltheiligtum mit den Kultgeräten einrichtet, entspricht das Gottes Schöpfungswerken. „Auf diese Weise werden Schöpfung und Tempelgründung wie in der Vielzahl der altvorderorientalischen Schöpfungstexte in ein Entsprechungsverhältnis gesetzt.“
Weblinks
Sefaria: Genesis hebräisch und englisch mit zahlreichen jüdischen Kommentaren und weiteren Hilfsmitteln.
Literatur
Textausgabe
Biblia Hebraica Stuttgartensia. 5. Auflage. Deutsche Bibelgesellschaft, Stuttgart 1997, ISBN 3-438-05219-9.
Hilfsmittel
Wilhelm Gesenius: Hebräisches und Aramäisches Handwörterbuch über das Alte Testament. Hrsg.: Herbert Donner. 18. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2013, ISBN 978-3-642-25680-6.
Kommentarliteratur
Jan Christian Gertz: Das erste Buch Mose (Genesis). Die Urgeschichte Gen 1–11 (= Das Alte Testament Deutsch. Band 1 neu). Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen 2018, ISBN 978-3-525-57055-5.
Hermann Gunkel: Genesis, übersetzt und erklärt (= Göttinger Handkommentar zum Alten Testament.). 5. Auflage. Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen 1922. (online)
Benno Jacob: Das Buch Genesis. Calwer Verlag, Stuttgart 2000, ISBN 3-7668-3514-9. (Nachdruck des beim Schocken Verlag, Berlin 1934 erschienenen Werkes)
Andreas Schüle: Die Urgeschichte (Genesis 1–11) (= Zürcher Bibelkommentare AT, Neue Folge. Band 1.1). TVZ, Zürich 2009, ISBN 978-3-290-17527-6.
Horst Seebaß: Genesis I Urgeschichte (1,1–11,26). Neukirchener Verlag, Neukirchen-Vluyn 1996, ISBN 3-7887-1517-0.
Gerhard von Rad: Das erste Buch Mose, Genesis Kapitel 1–12,9 (= Das Alte Testament Deutsch. Band 2). 3. Auflage. Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen 1953.
Claus Westermann: Genesis 1–11 (= Biblischer Kommentar. Band I/1). Neukirchener Verlag, Neukirchen-Vluyn 1974, ISBN 978-3-7887-0028-7.
Monographien und Zeitschriftenaufsätze
Martin Arneth: Durch Adams Fall ist ganz verderbt…: Studien zur Entstehung der alttestamentlichen Urgeschichte (= Forschungen zur Religion und Literatur des Alten und Neuen Testaments. Band 217). Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen 2007, ISBN 978-3-525-53080-1. ()
Jan Assmann: Theologie und Weisheit im alten Ägypten. Wilhelm Fink Verlag, München 2005, ISBN 3-7705-4069-7. ()
Michaela Bauks: Die Welt am Anfang. Zum Verhältnis von Vorwelt und Weltentstehung in Gen 1 und der altorientalischen Literatur (= Wissenschaftliche Monographien zum Alten und Neuen Testament. Band 74). Neukirchen-Vluyn 1997, ISBN 978-3-7887-1619-6.
Michaela Bauks: Genesis 1 als Programmschrift der Priesterschrift (Pg). In: André Wénin (Hrsg.): Studies in the Book of Genesis. Literature, Redaction and History. Leuven University Press 2001, ISBN 90-429-0934-X, S. 333–345.
Walter Bührer: „Am Anfang…“ Untersuchungen zur Textgenese und zur relativ-chronologischen Einordnung von Gen 1–3 (= Forschungen zur Religion und Literatur des Alten und Neuen Testaments. Band 256). Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen 2014, ISBN 978-3-647-54034-4.
Jan Christian Gertz: Antibabylonische Polemik im priesterschriftlichen Schöpfungsbericht? In: Zeitschrift für Theologie und Kirche 106 (2009), S. 137–155.
Walter Groß: Gen 1, 26.27; 9,6: Statue oder Ebenbild Gottes? Aufgabe und Würde des Menschen nach dem hebräischen und dem griechischen Wortlaut. In: Jahrbuch für Biblische Theologie. Band 15 (2000), S. 11–38.
Cornelis Houtman: Der Himmel im Alten Testament. Israels Weltbild und Weltanschauung. Brill, Leiden / New York / Köln 1992, ISBN 90-04-09690-6.
Bernd Janowski: Die lebendige Statue Gottes. Zur Anthropologie der priesterlichen Urgeschichte. In: Markus Witte (Hrsg.): Gott und Mensch im Dialog. Festschrift Otto Kaiser. (= Beihefte zur Zeitschrift für die alttestamentliche Wissenschaft. Band 345/1) Walter de Gruyter, Berlin /New York 2004, ISBN 3-11-018354-4. S. 183–214. (online)
Steffen Leibold: Raum für Konvivenz: Die Genesis als nachexilische Erinnerungsfigur. Herder, Freiburg / Basel / Wien 2014, ISBN 978-3-451-31577-0.
Christoph Levin: Tatbericht und Wortbericht in der priesterschriftlichen Schöpfungserzählung. In: Fortschreibungen. Gesammelte Studien zum Alten Testament (= Beihefte zur Zeitschrift für die Alttestamentliche Wissenschaft. Band 316). Walter de Gruyter, Berlin / New York 2003, ISBN 3-11-017160-0. S. 23–39. Erstmals erschienen in: Zeitschrift für Theologie und Kirche 91 (1994), S. 115–133.
Norbert Lohfink: Die Gottesstatue. Kreatur und Kunst nach Genesis 1. In: Im Schatten deiner Flügel. Große Bibeltexte neu erschlossen. Herder, Freiburg / Basel / Wien 1999, ISBN 3-451-27176-1, S. 29–48.
Annette Schellenberg: Der Mensch, das Bild Gottes? Zum Gedanken einer Sonderstellung des Menschen im Alten Testament und in weiteren altorientalischen Quellen (= Abhandlungen zur Theologie des Alten und Neuen Testaments. Band 101). TVZ, Zürich 2011, ISBN 978-3-290-17606-8.
Werner H. Schmidt: Die Schöpfungsgeschichte der Priesterschrift. Zur Überlieferungsgeschichte von Gen 1,1–2,4a und 2,4b–3,24 (= Wissenschaftliche Monographien zum Alten und Neuen Testament. Band 17). 3. Auflage. Neukirchen-Vluyn 1973, ISBN 3-7887-0054-8.
Andreas Schüle: Der Prolog der hebräischen Bibel. Der literar- und theologiegeschichtliche Diskurs der Urgeschichte (Gen 1–11) (= Abhandlungen zur Theologie des Alten und Neuen Testaments. Band 86). TVZ, Zürich 2006, ISBN 978-3-290-17359-3.
Odil Hannes Steck: Der Schöpfungsbericht der Priesterschrift: Studien zur literarkritischen und überlieferungsgeschichtlichen Problematik von Gen 1,1–2,4a (= Forschungen zur Religion und Literatur des Alten und Neuen Testaments. Band 115). 2. Auflage. Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen 1981, ISBN 3-525-53291-1. ()
Peter Weimar: Studien zur Priesterschrift (= Forschungen zum Alten Testament. Band 56). Mohr Siebeck, Tübingen 2008, ISBN 978-3-16-149446-8.
Markus Witte: Die biblische Urgeschichte: redaktions- und theologiegeschichtliche Beobachtungen zu Gen 1,1–11,26 (= Beihefte zur Zeitschrift für die alttestamentliche Wissenschaft. Band 265). Walter de Gruyter, Berlin / New York 1998, ISBN 3-11-016209-1.
Erich Zenger: Gottes Bogen in den Wolken, Untersuchungen zu Komposition und Theologie der priesterschriftlichen Urgeschichte. Katholisches Bibelwerk, Stuttgart 1983, ISBN 978-3-460-04121-9.
Einzelnachweise
Kategorie:1. Buch Mose
Kategorie:Schöpfungslehre
Kategorie:Perikope des Alten Testaments
What is the relationship described between the Priestly source and the pre-Priestly sources that were combined by redactors?
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Высший хозяйственный суд Украины
Высший хозяйственный суд Украины — высший судебный орган, возглавляющий систему хозяйственных судов Украины, которые являются специализированными судами и входят в состав судов общей юрисдикции.
Образован Законом Украинской ССР от 4 июня 1991 г. № 1142-XII как Высший арбитражный суд Украинской ССР.
Законом Украины от 21 июня 2001 г. № 2538-III переименован в Высший хозяйственный суд Украины.
Официальный печатный орган Высшего хозяйственного суда Украины — журнал «Вісник господарського судочинства».
Полномочия
В соответствии с Законом Украины «О судоустройстве Украины» Высший хозяйственный суд Украины пересматривает в кассационном порядке судебные акты местных и апелляционных хозяйственных судов.
Систему специализированных хозяйственных судов составляют местные хозяйственные суды как суды первой инстанции, апелляционные хозяйственные суды и Высший хозяйственный суд Украины как кассационная инстанция.
Высший хозяйственный суд Украины также изучает и обобщает судебную практику, осуществляет анализ судебной статистики, оказывает методическую помощь и рекомендательные разъяснения судам низшего уровня с целью одинакового применения законодательства в решении хозяйственных споров, осуществляет другие полномочия, предусмотренные законом.
Состав
Высший хозяйственный суд Украины состоит из Председателя Высшего хозяйственного суда Украины, Первого заместителя Председателя, заместителей Председателя и судей.
Руководство
Председатели
Притыка, Дмитрий Никитович (28 февраля 1991 г. — 21 июля 2006 г.)
Демченко, Сергей Федорович (5 декабря 2006 г. — 8 июля 2010 г.)
Татьков, Виктор Иванович (6 сентября 2010 г. — 11 апреля 2014 г.)
Львов, Богдан Юрьевич (с 15 апреля 2014 г.)
Первые заместители Председателя
Гречковский, Николай Павлович (25 июня 1991 г. — 11 июля 2002 г.)
Титов, Николай Ильич (3 февраля 2003 г. — 6 сентября 2004 г.)
Хандурин, Николай Иванович (3 апреля 2005 г.— 21 января 2006 г.)
Демченко, Сергей Федорович (21 января 2006 г. — Указом Президента Украины от 5 декабря 2006 г. № 1032/2006 назначен Председателем Высшего хозяйственного суда Украины)
Яценко, Елена Васильевна, исполняющая обязанности первого заместителя Председателя Высшего хозяйственного суда Украины (29 марта 2007 г. — 2 июля 2008 г.)
Заместители Председателя
Демченко, Сергей Федорович (25 июня 1991 г. — Указом Президента Украины от 21 января 2006 г. № 48/2006 назначен первым заместителем Председателя Высшего хозяйственного суда Украины)
Осетинский, Анатолий Иосифович (25 июня 1991 г., переназначен 28 апреля 2007 г.— 19 сентября 2013 г.)
Москаленко, Виктор Семенович (3 февраля 2003 г., переназначен 16 мая 2013 г. — 11 апреля 2014 г.)
Шульга, Александр Федорович (23 июня 2006 г. — 21 апреля 2011 г.)
Емельянов, Артур Станиславович (16 мая 2013 г. — 11 апреля 2014 г.)
Кравчук, Геннадий Анатольевич (с 16 апреля 2014 г.)
Могил, Сергей Константинович (с 16 апреля 2014 г.)
Список судей
После даты избрания или увольнения судьи (в 1991-1992 гг. — арбитра) стоит номер соответствующего постановления Верховного Совета Украинской ССР/Верховной Рады Украины или указа Президента Украины (в период 1996-1998 гг.).
Притыка, Дмитрий Никитович (постановлением Верховного Совета Украинской ССР от 28 февраля 1991 г. № 800-XII избран Председателем Высшего арбитражного суда Украинской ССР — 21 июля 2006 г., № 19-V)
Гречковский, Николай Павлович (постановлением Верховного Совета Украинской ССР от 25 июня 1991 г. № 1259-XII избран первым заместителем Председателя Высшего арбитражного суда Украинской ССР — 11 июля 2002 г., № 105-IV)
Демченко, Сергей Федорович (постановлением Верховного Совета Украинской ССР от 25 июня 1991 г. № 1259-XII избран заместителем Председателя Высшего арбитражного суда Украинской ССР — 8 июля 2010 г., № 2465-VI)
Осетинский, Анатолий Иосифович (постановлением Верховного Совета Украинской ССР от 25 июня 1991 г. № 1259-XII избран заместителем Председателя Высшего арбитражного суда Украинской ССР — 19 сентября 2013 г., № 604-VII)
Любинская, Тамара Владимировна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 20 сентября 2001 г., № 2739-III)
Москаленко, Виктор Семенович (с 25 июня 1991 г., № 1260-XII)
Новикова, Татьяна Афанасьевна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — постановлением Верховной Рады Украины от 10 января 2002 г. № 2973-III избрана судьей Верховного Суда Украины)
Овечкин, Виктор Эдуардович (с 25 июня 1991 г., № 1260-XII)
Петренко, Инесса Аркадьевна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 17 декабря 1993 г., № 3741-XII)
Пинчук, Андрей Михайлович (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 31 января 1992 г., № 2081-XII)
Плахотнюк, Светлана Александровна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 21 июля 2006 г., № 19-V)
Рыбак, Виталий Васильевич (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 22 мая 2008 г., № 302-VI)
Савенко, Галина Владимировна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 20 марта 2008 г., № 242-VI)
Самойлова, Ирина Константиновна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 14 декабря 2000 г., № 2150-III)
Семчук, Виктор Васильевич (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 21 июля 2006 г., № 19-V)
Фатеева, Светлана Николаевна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 18 февраля 1999 г., № 446-XIV)
Цихоцкая, Светлана Николаевна (25 июня 1991 г., № 1260-XII — 5 марта 1996 г., № 76/96-ВР)
Джунь, Вячеслав Васильевич (31 января 1992 г., № 2080-XII — 21 сентября 2006 г., № 175-V)
Добролюбова, Татьяна Васильевна (с 31 января 1992 г., № 2080-XII)
Лилак, Дмитрий Дмитриевич (31 января 1992 г., № 2080-XII — постановлением Верховной Рады Украины от 6 декабря 2001 г. № 2873-III избран судьей Верховного Суда Украины)
Милевский, Иосиф Романович (31 января 1992 г., № 2080-XII — 3 апреля 2003 г., № 722-IV)
Панченко, Наталья Петровна (31 января 1992 г., № 2080-XII — 2 ноября 2006 г., № 310-V)
Подоляк, Ольга Антоновна (31 января 1992 г., № 2080-XII — 19 сентября 2013 г., № 604-VII)
Улицкий, Аркадий Михайлович (31 января 1992 г., № 2080-XII — 23 мая 2013 г., № 312-VII)
Чернов, Евгений Владимирович (с 31 января 1992 г., № 2080-XII)
Шицкий, Иван Богданович (22 апреля 1993 г., № 3137-XII — постановлением Верховной Рады Украины от 24 декабря 1997 г. № 781/97-ВР избран судьей Верховного Суда Украины)
Чупрун, Владимир Дмитриевич (30 июня 1993 г., № 3347-XII — 11 декабря 2003 г., № 1396-IV)
Шульга, Александр Федорович (30 июня 1993 г., № 3347-XII — 21 апреля 2011 г., № 3289-VI)
Андрийчук, Владимир Васильевич (16 ноября 1993 г., № 3602-XII — 5 марта 1996 г., № 76/96-ВР)
Селиваненко, Владимир Павлович (с 16 ноября 1993 г., № 3602-XII)
Остапенко, Николай Иванович (17 декабря 1993 г., № 3742-XII — 5 марта 1996 г., № 76/96-ВР; с 28 ноября 2002 г., № 335-IV)
Першиков, Евгений Владимирович (с 17 декабря 1993 г., № 3742-XII)
Черногуз, Федор Федорович (17 декабря 1993 г., № 3742-XII — постановлением Верховной Рады Украины от 24 июня 2004 г. № 1855-IV избран судьей Верховного Суда Украины)
Васищак, Игорь Николаевич (с 14 октября 1994 г., № 211/94-ВР)
Борденюк, Евгения Николаевна (с 5 марта 1996 г., № 77/96-ВР)
Карабань, Владимир Яковлевич (5 марта 1996 г., № 77/96-ВР — 11 сентября 2003 г., № 1163-IV; с 12 января 2006 г., № 3331-IV)
Ходаковская, Ирина Поликарповна (с 5 марта 1996 г., № 77/96-ВР)
Белоус, Валентина Степановна (30 июля 1996 г., № 619/96 — назначена сроком на 5 лет)
Гусак, Николай Борисович (4 декабря 1996 г., № 562/96-ВР — постановлением Верховной Рады Украины от 6 декабря 2001 г. № 2873-III избран судьей Верховного Суда Украины)
Невдашенко, Любовь Петровна (13 февраля 1997 г., № 137/97 — назначена сроком на 5 лет; 17 января 2002 г., № 3003-III — 20 марта 2008 г., № 242-VI)
Палий, Валентина Михайловна (10 июня 1997 г., № 504/97 — назначена сроком на 5 лет; с 11 июля 2002 г., № 106-IV)
Чабан, Владимир Владимирович (5 августа 1997 г., № 766/97 — назначен сроком на 5 лет; 11 июля 2002 г., № 106-IV — 7 октября 2010 г., № 2596-VI)
Щетка, Станислав Алексеевич (31 декабря 1997 г., № 1403/97 — назначен сроком на 5 лет; 28 ноября 2002 г., № 335-IV — постановлением Верховной Рады Украины от 21 сентября 2006 г. № 174-V избран судьей Верховного Суда Украины)
Плюшко, Игорь Анатольевич (13 февраля 1998 г., № 116/98 — назначен сроком на 5 лет; с 28 ноября 2002 г., № 335-IV)
Кузьменко, Николай Васильевич (9 апреля 1998 г., № 276/98 — назначен сроком на 5 лет; с 28 ноября 2002 г., № 335-IV)
Дроботова, Татьяна Борисовна (11 июня 1998 г., № 607/98 — назначена сроком на 5 лет; с 17 января 2002 г., № 3003-III)
Усенко, Евгения Андреевна (19 ноября 1998 г., № 251-XIV — постановлением Верховной Рады Украины от 16 марта 2006 г. № 3565-IV избрана судьей Высшего административного суда Украины)
Козир, Татьяна Павловна (с 15 июля 1999 г., № 950-XIV)
Михайлюк, Михаил Васильевич (15 июля 1999 г., № 950-XIV — умер 20 января 2009 г.)
Кочерова, Нина Александровна (с 23 сентября 1999 г., № 1102-XIV)
Перепичай, Владимир Савельевич (13 июля 2000 г., № 1894-III — постановлением Верховной Рады Украины от 22 мая 2008 г. № 301-VI избран судьей Верховного Суда Украины)
Божок, Валентина Степановна (с 21 июня 2001 г., № 2576-III)
Дерепа, Владимир Иванович (с 21 июня 2001 г., № 2576-III)
Жаботина, Галина Васильевна (с 21 июня 2001 г., № 2576-III)
Грек, Борис Николаевич (с 6 декабря 2001 г., № 2874-III)
Поляков, Борис Моисеевич (с 6 декабря 2001 г., № 2874-III)
Хандурин, Николай Иванович (с 6 декабря 2001 г., № 2874-III)
Харченко, Владимир Михайлович (с 6 декабря 2001 г., № 2874-III)
Черкащенко, Николай Николаевич (с 6 декабря 2001 г., № 2874-III)
Яценко, Елена Васильевна (с 6 декабря 2001 г., № 2874-III)
Вовк, Иван Владимирович (10 января 2002 г., № 2972-III — постановлением Верховной Рады Украины от 16 апреля 2009 г. № 1281-VI избран судьей Верховного Суда Украины; с 2 декабря 2010 г., № 2761-VI)
Глос, Ольга Ивановна (с 7 февраля 2002 г., № 3061-III)
Гончарук, Петр Андреевич (с 7 февраля 2002 г., № 3061-III)
Ткаченко, Нина Григорьевна (с 7 февраля 2002 г., № 3061-III)
Цвигун, Валентина Леонидовна (с 4 июля 2002 г., № 58-IV)
Титов, Николай Ильич (28 ноября 2002 г., № 335-IV — 7 октября 2004 г., № 2075-IV)
Гоголь, Тамара Григорьевна (с 20 марта 2003 г., № 644-IV)
Бакулина, Светлана Витальевна (с 19 июня 2003 г., № 1017-IV)
Бенедисюк, Игорь Михайлович (с 19 июня 2003 г., № 1017-IV)
Стратиенко, Людмила Васильевна (с 11 декабря 2003 г., № 1395-IV)
Коваленко (Бурьянова), Светлана Сергеевна (5 февраля 2004 г., № 1465-IV — 20 июня 2013 г., № 352-VII)
Продаевич, Людмила Валерьевна (5 февраля 2004 г., № 1465-IV — 2 декабря 2010 г., № 2764-VI)
Удовиченко, Александр Сергеевич (с 5 февраля 2004 г., № 1465-IV)
Костенко, Татьяна Федоровна (с 4 марта 2004 г., № 1591-IV)
Кривда, Дмитрий Степанович (с 4 марта 2004 г., № 1591-IV)
Фролова, Анна Николаевна (с 4 марта 2004 г., № 1591-IV)
Волковицкая, Наталья Александровна (с 18 марта 2004 г., № 1634-IV)
Львов, Богдан Юрьевич (с 17 июня 2004 г., № 1814-IV)
Дунаевская, Наталья Георгиевна (с 24 июня 2004 г., № 1857-IV)
Грейц, Ксения Владимировна (с 16 декабря 2004 г., № 2258-IV)
Кравчук, Геннадий Анатольевич (с 13 января 2005 г., № 2346-IV)
Панова, Ирина Юрьевна (с 7 апреля 2005 г., № 2535-IV)
Коробенко, Геннадий Петрович (с 19 мая 2005 г., № 2583-IV)
Мачульсий, Григорий Николаевич (с 19 мая 2005 г., № 2583-IV)
Мележик, Неонила Ивановна (с 19 мая 2005 г., № 2583-IV)
Полянский, Анатолий Григорьевич (с 19 мая 2005 г., № 2583-IV)
Муравьев, Алексей Валентинович (8 июля 2005 г., № 2789-IV — постановлением Верховной Рады Украины от 5 июля 2012 г. № 5119-VI избран судьей Высшего административного суда Украины)
Рогач, Лариса Ивановна (с 8 июля 2005 г., № 2789-IV)
Катеринчук, Лилия Иосифовна (с 17 ноября 2005 г., № 3114-IV)
Кот, Александр Васильевич (с 17 ноября 2005 г., № 3114-IV)
Самусенко, Светлана Сергеевна (с 17 ноября 2005 г., № 3114-IV)
Шаргало, Виктор Иванович (с 17 ноября 2005 г., № 3114-IV)
Ковтонюк, Людмила Владимировна (с 15 декабря 2005 г., № 3219-IV)
Владимиренко, Светлана Вячеславовна (с 5 октября 2006 г., № 210-V)
Данилова, Татьяна Борисовна (с 2 ноября 2006 г., № 308-V)
Шевчук, Светлана Ростиславовна (с 2 ноября 2006 г., № 308-V)
Зарецкая, Анастасия Алексеевна (с 17 мая 2007 г., № 1035-V)
Мамонтова, Елена Николаевна (с 17 мая 2007 г., № 1035-V)
Швец, Виктор Александрович (с 17 мая 2007 г., № 1036-V)
Бернацкая, Жанна Александровна (с 27 июня 2007 г., № 1238-V)
Волик, Иван Николаевич (с 27 июня 2007 г., № 1238-V)
Губенко, Надежда Михайловна (с 20 марта 2008 г., № 237-VI)
Коваленко, Владимир Николаевич (с 20 марта 2008 г., № 238-VI)
Короткевич, Александр Евгеньевич (с 20 марта 2008 г., № 238-VI)
Барицкая, Татьяна Лукинична (с 10 апреля 2008 г., № 260-VI)
Малетич, Михаил Михайлович (с 25 сентября 2008 г., № 597-VI)
Белошкап, Елена Владимировна (с 19 февраля 2009 г., № 1030-VI)
Демидова, Алла Маркияновна (с 19 февраля 2009 г., № 1030-VI)
Мирошниченко, Станислав Владимирович (с 19 февраля 2009 г., № 1030-VI)
Мищенко, Петр Кириллович (с 19 февраля 2009 г., № 1030-VI)
Могил, Сергей Константинович (с 19 февраля 2009 г., № 1030-VI)
Олейник, Владимир Федорович (19 февраля 2009 г., № 1030-VI — 7 октября 2010 г., № 2596-VI)
Капацин, Надежда Васильевна (с 11 июня 2009 г., № 1514-VI)
Кролевец, Ольга Анатольевна (с 22 октября 2009 г., № 1682-VI)
Жукова, Любовь Владимировна (с 19 ноября 2009 г., № 1736-VI)
Студенец, Владимир Иванович (с 15 апреля 2010 г., № 2136-VI)
Татьков, Виктор Иванович (с 8 июля 2010 г., № 2476-VI)
Сибига, Александр Николаевич (с 21 октября 2010 г., № 2636-VI)
Саранюк, Василий Иванович (с 13 января 2011 г., № 2934-VI)
Прокопанич, Галина Кризостановна (с 13 января 2011 г., № 2935-VI)
Иванова, Лариса Брониславовна (с 3 марта 2011 г., № 3089-VI)
Евсиков, Алексей Александрович (с 17 марта 2011 г., № 3152-VI)
Кондратова, Ирина Дмитриевна (с 21 апреля 2011 г., № 3287-VI)
Куровский, Сергей Викторович (с 12 мая 2011 г., № 3336-VI)
Полищук, Владимир Юзефович (с 12 мая 2011 г., № 3336-VI)
Хрипун, Олег Алексеевич (12 мая 2011 г., № 3336-VI — постановлением Верховной Рады Украины от 18 апреля 2013 г. № 212-VII избран судьей Киевского апелляционного хозяйственного суда)
Бондарь, Сергей Владимирович (с 7 июля 2011 г., № 3615-VI)
Кругликова, Екатерина Степановна (с 7 июля 2011 г., № 3617-VI)
Волков, Роман Владимирович (7 июля 2011 г., № 3622-VI — постановлением Верховной Рады Украины от 20 октября 2011 г. № 3934-VI избран судьей хозяйственного суда Одесской области)
Новикова, Рита Георгиевна (7 июля 2011 г., № 3622-VI — постановлением Верховной Рады Украины от 9 февраля 2012 г. № 4376-VI избрана судьей хозяйственного суда Одесской области)
Акулова, Нина Владимировна (с 22 сентября 2011 г., № 3784-VI)
Алеева, Инна Вячеславовна (с 22 сентября 2011 г., № 3784-VI)
Величко, Надежда Леонидовна (22 сентября 2011 г., № 3784-VI — постановлением Верховной Рады Украины от 9 февраля 2012 г. № 4378-VI избрана судьей хозяйственного суда Днепропетровской области)
Запорощенко, Михаил Дмитриевич (с 22 сентября 2011 г., № 3784-VI)
Попикова, Ольга Владимировна (с 22 сентября 2011 г., № 3784-VI)
Гольцова, Лариса Анатольевна (с 6 октября 2011 г., № 3832-VI)
Князьков, Валерий Владимирович (6 октября 2011 г., № 3834-VI — постановлением Верховной Рады Украины от 23 февраля 2012 г. № 4457-VI избран судьей хозяйственного суда города Киева)
Несветова, Надежда Николаевна (с 3 ноября 2011 г., № 4004-VI)
Погребняк, Владимир Яковлевич (с 12 января 2012 г., № 4325-VI)
Корсак, Виталий Антонович (с 15 марта 2012 г., № 4533-VI)
Палий, Валентин Валерьевич (с 21 июня 2012 г., № 5010-VI)
Данилова, Мальвина Владимировна (с 21 июня 2012 г., № 5012-VI)
Поляк, Елена Ивановна (с 5 июля 2012 г., № 5121-VI)
Емельянов, Артур Станиславович (с 18 апреля 2013 г., № 212-VII)
Картере, Валерий Иванович (с 23 мая 2013 г., № 309-VII)
Примечания
Ссылки
Официальный сайт
База данных «Законодательство Украины» (на официальном сайте Верховной Рады Украины)
Категория:Суды по алфавиту
Категория:Суды Украины
Категория:Государственное устройство Украины
Категория:Арбитражные суды
Категория:Здания и сооружения Киева
Категория:Организации, основанные в 1991 году
Категория:Судебная система Украины
What is the name of the official print publication of the Supreme Economic Court of Ukraine that publishes analyses of judicial statistics and guidance for lower courts?
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Summerise this into 250 words. ভূমিকা:-
"নানা ভাষা নানা মত নানা পরিধান বিবিধের মাঝে দেখ মিলন মহান।"
ভারত এক বৈচিত্র্যময় দেশ। এই দেশের অপার্থিব সৌন্দর্য জাতি-ধর্ম-বর্ণ পোশাক ভাষা পরিচ্ছদের বৈচিত্র এক ঐতিহ্যশালী দেশে পরিণত করেছে। তাইতো ঐতিহাসিকরা একে ‘Epitome of the World’ বলেছেন। তবে ভারতের এই যাবতীয় বৈচিত্র মূলক উপাদানের মধ্যে ঐক্যের ক্ষীণস্রোতটিও প্রবহমান। তাইতো ভারতে এসেছে বৈচিত্রের মধ্যে ঐক্য।
ভৌগলিক বৈচিত্রের ঐক্য:-
ভৌগলিক বৈচিত্রের রূপসজ্জায় সজ্জিত হয়েছে ভারতবর্ষ। দেশটির একদিকে যেমন রয়েছে হিমালয়ের মত সুউচ্চ পর্বতমালা তেমনি রয়েছে সাগর, উপসাগর, মহাসাগর।আবার এই দেশেরই উত্তর-পূর্বে যেমন রয়েছে চেরাপুঞ্জির মত পৃথিবীর সবথেকে আর্দ্র অঞ্চল , তেমনই পশ্চিমে রয়েছে রাজস্থানের উষ্ণ ,শুষ্ক থর মরুভূমি, উত্তরে ও পূর্বে নদী গঠিত বিশাল সমভূমি অঞ্চল। তাছাড়া প্রাচীন শিলাগঠিত দাক্ষিণাত্য মালভূমি ও উপকূলীয় অঞ্চল ভারতে ভৌগোলিক বৈচিত্র্য এনেছে। তবে বহু প্রাচীনকাল হতেই হিমালয় থেকে কন্যাকুমারিকা পর্যন্ত বিস্তীর্ণ ভূভাগ ভারত নামে পরিচিত। অর্থাৎ পাহাড়-পর্বত, মালভূমি, সমভূমি ,মরুভূমি, সকল বৈচিত্র্যময় ভূমিরূপ নিয়ে ভারতবর্ষ একটি অভিন্ন দেশ।
তাই উত্তরে ঠান্ডা আবহাওয়া ও তুষারপাত হয়, দক্ষিনে প্রায় সারা বছরই গরম ও আর্দ্র আবহাওয়া থাকে। মৌসুমী বায়ুর প্রভাবে প্রচুর বৃষ্টিপাত হয়।
[14/06, 8:32 am] Tanu NAME_1 (wife): এখানে যেমন বরফ গলা জলে পুষ্ট নদী আছে তেমনি বৃষ্টির জলে পুষ্ট নদী ও দেখা যায়।
*জাতিগত ও ভাষাগত বৈচিত্র্য:*
এখানকার অভয়ারণ্য পশুরালয়ে বিভিন্ন রকম পশুপাখি স্বাধীনভাবে বসবাস করে
"শক- হুন- দল- পাঠান- মোঘল
এক দেহে হলো লীন"
ভারত ধর্মনিরপেক্ষ বহু জাতির দেশ। বিভিন্ন ভাষাভাষীর মানুষ এখানে একসাথে মিলেমিশে বাস করে।ভারতে প্রায়১৪ টি স্বীকৃত ভাষা ২২৫ টির মত আঞ্চলিক ভাষা ও ৬০০ টির মত উপভাষা বিদ্যমান। এখানে যেমন বাঙালি, তেলেগু, মারোয়ারি, বিহারী, পাঞ্জাবি ইত্যাদি নানা জাতির একত্রে বসবাস তেমনি আবার সাঁওতাল, কোল,মুন্ডা ইত্যাদি উপজাতিরও বসবাস রয়েছে। ভারতের রাষ্ট্রীয় ভাষা হিন্দি হলেও বিভিন্ন প্রদেশে বিভিন্ন প্রাদেশিক ও আঞ্চলিক ভাষা প্রচলিত, যেমন বাংলা, উড়িয়া, তামিল, মালায়ালাম, উর্দু ইত্যাদি। কিন্তু এত বৈচিত্র্য থাকা সত্ত্বেও তারা একই দেশে এক সুতোই বেঁধে আছে।: ধর্মীয় বৈচিত্রের ঐক্য:-
ভারতে আছে শিখ, হিন্দু, মুসলিম, বৌদ্ধ, জৈন, খ্রিষ্টান ইত্যাদি নানান ধর্মের মানুষ। তাই এই দেশে বিভিন্ন ধর্মের উৎসব অনুষ্ঠান সারা বছর ধরে পালিত হয়, যেমন হিন্দুদের দুর্গোৎসব, দীপাবলি, গণেশ চতুর্থী, হোলি,পোঙ্গাল ইত্যাদি, মুসলিমদের ঈদ, মহরম, বৌদ্ধদের বুদ্ধ পূর্ণিমা, জৈনদের মহাবীর জয়ন্তী, শিখদের গুরু নায়ক জয়ন্তী, খ্রিস্টানদের বড়দিন।তবুও ভারতে নানান তীর্থস্থানে পরিভ্রমণ করে পাওয়া যায় ঐক্যের চেতনা। আবার রাখি পূর্ণিমা উৎসবে সকল ধর্মের মানুষ একত্রিত হয়ে একে অপরকে রাখি পরিয়ে বৈচিত্রের মধ্যে ঐক্য স্থাপন করে।তাইতো V.Smith বলেছেন
এভাবে ধর্মীয় মে
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Holdings Data: 'Holding, Number of shares, NAME_1 price/ Average price per share ($), Client investment ($), Cost basis ($), Price per share on Feb 28 ($), Value on Feb 28 ($), Unrealized (tax) gain or loss ($), Investment return ($), Holding period
FEDERATED HERMES, , , , , , , , ,
STRATEGIC VALUE DIVIDEND, , , , , , , , ,
FUND IS, , , , , , , , ,
Symbol: SVAIX, , , , , , , , ,
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Total reinvested, 57.410, 5.678, , 326.02, 6.110, 350.77, 24.75, ,
EAI: $313 Current yield: 3.60%
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I, , , , , , , , ,
Symbol: OFVIX, , , , , , , , ,
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Get ONLY the following most recent five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity or number of shares, the price or NAME_1 price, and the market value or value without outputting anything. Ignore any total security values during information retrieval. Give ONLY an CSV response with the retrieved five properties for each holding where every output row is a unique security:
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// language: Go
package row
import (
"context"
"sort"
"github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/internal/client"
"github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/roachpb"
"github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/sql/pgwire/pgerror"
"github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/sql/privilege"
"github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/sql/sem/tree"
"github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/sql/sqlbase"
"github.com/cockroachdb/cockroach/pkg/util/log"
"github.com/pkg/errors"
)
// ID is an alias for sqlbase.ID.
type ID = sqlbase.ID
type TableLookupsByID map[ID]TableLookup
// TableLookup is the value type of TableLookupsByID: An optional table
type TableLookup struct {
Table *sqlbase.ImmutableTableDescriptor
IsAdding bool
CheckHelper *sqlbase.CheckHelper
}
type TableLookupFunction func(context.Context, ID) (TableLookup, error)
func NoLookup(_ context.Context, _ ID) (TableLookup, error) {
return TableLookup{}, nil
}
type CheckPrivilegeFunction func(context.Context, sqlbase.DescriptorProto, privilege.Kind) error
func NoCheckPrivilege(_ context.Context, _ sqlbase.DescriptorProto, _ privilege.Kind) error {
return nil
}
type FKCheck int
const (
CheckDeletes FKCheck = iota
CheckInserts
CheckUpdates
)
type tableLookupQueueElement struct {
tableLookup TableLookup
usage FKCheck
}
type tableLookupQueue struct {
queue []tableLookupQueueElement
alreadyChecked map[ID]map[FKCheck]struct{}
tableLookups TableLookupsByID
lookup TableLookupFunction
checkPrivilege CheckPrivilegeFunction
analyzeExpr sqlbase.AnalyzeExprFunction
}
func (tl *TableLookup) addCheckHelper(
ctx context.Context, analyzeExpr sqlbase.AnalyzeExprFunction,
) error {
if analyzeExpr == nil {
return nil
}
tableName := tree.MakeUnqualifiedTableName(tree.Name(tl.Table.Name))
tl.CheckHelper = &sqlbase.CheckHelper{}
return tl.CheckHelper.Init(ctx, analyzeExpr, &tableName, tl.Table)
}
func (q *tableLookupQueue) getTable(ctx context.Context, tableID ID) (TableLookup, error) {
if tableLookup, exists := q.tableLookups[tableID]; exists {
return tableLookup, nil
}
tableLookup, err := q.lookup(ctx, tableID)
if err!= nil {
return TableLookup{}, err
}
if!tableLookup.IsAdding && tableLookup.Table!= nil {
if err := q.checkPrivilege(ctx, tableLookup.Table, privilege.SELECT); err!= nil {
return TableLookup{}, err
}
if err := tableLookup.addCheckHelper(ctx, q.analyzeExpr); err!= nil {
return TableLookup{}, err
}
}
q.tableLookups[tableID] = tableLookup
return tableLookup, nil
}
func (q *tableLookupQueue) enqueue(ctx context.Context, tableID ID, usage FKCheck) error {
// Lookup the table.
tableLookup, err := q.getTable(ctx, tableID)
if err!= nil {
return err
}
// Don't enqueue if lookup returns an empty tableLookup. This just means that
// there is no need to walk any further.
if tableLookup.Table == nil {
return nil
}
if alreadyCheckByTableID, exists := q.alreadyChecked[tableID]; exists {
if _, existsInner := alreadyCheckByTableID[usage]; existsInner {
return nil
}
} else {
q.alreadyChecked[tableID] = make(map[FKCheck]struct{})
}
q.alreadyChecked[tableID][usage] = struct{}{}
if tableLookup.IsAdding {
return nil
}
switch usage {
case CheckDeletes:
if err := q.checkPrivilege(ctx, tableLookup.Table, privilege.DELETE); err!= nil {
return err
}
case CheckUpdates:
if err := q.checkPrivilege(ctx, tableLookup.Table, privilege.UPDATE); err!= nil {
return err
}
}
(*q).queue = append((*q).queue, tableLookupQueueElement{tableLookup: tableLookup, usage: usage})
return nil
}
func (q *tableLookupQueue) dequeue() (TableLookup, FKCheck, bool) {
if len((*q).queue) == 0 {
return TableLookup{}, 0, false
}
elem := (*q).queue[0]
(*q).queue = (*q).queue[1:]
return elem.tableLookup, elem.usage, true
}
// TablesNeededForFKs populates a map of TableLookupsByID for all the
func TablesNeededForFKs(
ctx context.Context,
table sqlbase.ImmutableTableDescriptor,
usage FKCheck,
lookup TableLookupFunction,
checkPrivilege CheckPrivilegeFunction,
analyzeExpr sqlbase.AnalyzeExprFunction,
) (TableLookupsByID, error) {
queue := tableLookupQueue{
tableLookups: make(TableLookupsByID),
alreadyChecked: make(map[ID]map[FKCheck]struct{}),
lookup: lookup,
checkPrivilege: checkPrivilege,
analyzeExpr: analyzeExpr,
}
baseTableLookup := TableLookup{Table: &table}
if err := baseTableLookup.addCheckHelper(ctx, analyzeExpr); err!= nil {
return nil, err
}
queue.tableLookups[table.ID] = baseTableLookup
if err := queue.enqueue(ctx, table.ID, usage); err!= nil {
return nil, err
}
for {
tableLookup, curUsage, exists := queue.dequeue()
if!exists {
return queue.tableLookups, nil
}
if tableLookup.IsAdding || tableLookup.Table == nil {
continue
}
for _, idx := range tableLookup.Table.AllNonDropIndexes() {
if curUsage == CheckInserts || curUsage == CheckUpdates {
if idx.ForeignKey.IsSet() {
if _, err := queue.getTable(ctx, idx.ForeignKey.Table); err!= nil {
return nil, err
}
}
}
if curUsage == CheckDeletes || curUsage == CheckUpdates {
for _, ref := range idx.ReferencedBy {
referencedTableLookup, err := queue.getTable(ctx, ref.Table)
if err!= nil {
return nil, err
}
if referencedTableLookup.IsAdding || referencedTableLookup.Table == nil {
continue
}
referencedIdx, err := referencedTableLookup.Table.FindIndexByID(ref.Index)
if err!= nil {
return nil, err
}
if curUsage == CheckDeletes {
var nextUsage FKCheck
switch referencedIdx.ForeignKey.OnDelete {
case sqlbase.ForeignKeyReference_CASCADE:
nextUsage = CheckDeletes
case sqlbase.ForeignKeyReference_SET_DEFAULT, sqlbase.ForeignKeyReference_SET_NULL:
nextUsage = CheckUpdates
default:
continue
}
if err := queue.enqueue(ctx, referencedTableLookup.Table.ID, nextUsage); err!= nil {
return nil, err
}
} else {
if referencedIdx.ForeignKey.OnUpdate == sqlbase.ForeignKeyReference_CASCADE ||
referencedIdx.ForeignKey.OnUpdate == sqlbase.ForeignKeyReference_SET_DEFAULT ||
referencedIdx.ForeignKey.OnUpdate == sqlbase.ForeignKeyReference_SET_NULL {
if err := queue.enqueue(
ctx, referencedTableLookup.Table.ID, CheckUpdates,
); err!= nil {
return nil, err
}
}
}
}
}
}
}
}
type SpanKVFetcher struct {
KVs []roachpb.KeyValue
}
func (f *SpanKVFetcher) nextBatch(
_ context.Context,
) (ok bool, kvs []roachpb.KeyValue, batchResponse []byte, span roachpb.Span, err error) {
if len(f.KVs) == 0 {
return false, nil, nil, roachpb.Span{}, nil
}
res := f.KVs
f.KVs = nil
return true, res, nil, roachpb.Span{}, nil
}
func (f *SpanKVFetcher) getRangesInfo() []roachpb.RangeInfo {
panic("getRangesInfo() called on SpanKVFetcher")
}
type fkBatchChecker struct {
batch roachpb.BatchRequest
batchIdxToFk []*baseFKHelper
txn *client.Txn
}
func (f *fkBatchChecker) reset() {
f.batch.Reset()
f.batchIdxToFk = f.batchIdxToFk[:0]
}
func (f *fkBatchChecker) addCheck(
ctx context.Context, row tree.Datums, source *baseFKHelper, traceKV bool,
) error {
span, err := source.spanForValues(row)
if err!= nil {
return err
}
r := roachpb.RequestUnion{}
scan := roachpb.ScanRequest{
RequestHeader: roachpb.RequestHeaderFromSpan(span),
}
if traceKV {
log.VEventf(ctx, 2, "FKScan %s", span)
}
r.MustSetInner(&scan)
f.batch.Requests = append(f.batch.Requests, r)
f.batchIdxToFk = append(f.batchIdxToFk, source)
return nil
}
func (f *fkBatchChecker) runCheck(
ctx context.Context, oldRow tree.Datums, newRow tree.Datums,
) error {
if len(f.batch.Requests) == 0 {
return nil
}
defer f.reset()
br, err := f.txn.Send(ctx, f.batch)
if err!= nil {
return err.GoError()
}
fetcher := SpanKVFetcher{}
for i, resp := range br.Responses {
fk := f.batchIdxToFk[i]
fetcher.KVs = resp.GetInner().(*roachpb.ScanResponse).Rows
if err := fk.rf.StartScanFrom(ctx, &fetcher); err!= nil {
return err
}
switch fk.dir {
case CheckInserts:
if fk.rf.kvEnd {
fkValues := make(tree.Datums, fk.prefixLen)
for valueIdx, colID := range fk.searchIdx.ColumnIDs[:fk.prefixLen] {
fkValues[valueIdx] = newRow[fk.ids[colID]]
}
return pgerror.NewErrorf(pgerror.CodeForeignKeyViolationError,
"foreign key violation: value %s not found in %s@%s %s (txn=%s)",
fkValues, fk.searchTable.Name, fk.searchIdx.Name, fk.searchIdx.ColumnNames[:fk.prefixLen], f.txn.ID())
}
case CheckDeletes:
if!fk.rf.kvEnd {
if oldRow == nil {
return pgerror.NewErrorf(pgerror.CodeForeignKeyViolationError,
"foreign key violation: non-empty columns %s referenced in table %q",
fk.writeIdx.ColumnNames[:fk.prefixLen], fk.searchTable.Name)
}
fkValues := make(tree.Datums, fk.prefixLen)
for valueIdx, colID := range fk.searchIdx.ColumnIDs[:fk.prefixLen] {
fkValues[valueIdx] = oldRow[fk.ids[colID]]
}
return pgerror.NewErrorf(pgerror.CodeForeignKeyViolationError,
"foreign key violation: values %v in columns %s referenced in table %q",
fkValues, fk.writeIdx.ColumnNames[:fk.prefixLen], fk.searchTable.Name)
}
default:
log.Fatalf(ctx, "impossible case: baseFKHelper has dir=%v", fk.dir)
}
}
return nil
}
type fkInsertHelper struct {
fks map[sqlbase.IndexID][]baseFKHelper
checker *fkBatchChecker
}
var errSkipUnusedFK = errors.New("no columns involved in FK included in writer")
func makeFKInsertHelper(
txn *client.Txn,
table *sqlbase.ImmutableTableDescriptor,
otherTables TableLookupsByID,
colMap map[sqlbase.ColumnID]int,
alloc *sqlbase.DatumAlloc,
) (fkInsertHelper, error) {
h := fkInsertHelper{
checker: &fkBatchChecker{
txn: txn,
},
}
for _, idx := range table.AllNonDropIndexes() {
if idx.ForeignKey.IsSet() {
fk, err := makeBaseFKHelper(txn, otherTables, idx, idx.ForeignKey, colMap, alloc, CheckInserts)
if err == errSkipUnusedFK {
continue
}
if err!= nil {
return h, err
}
if h.fks == nil {
h.fks = make(map[sqlbase.IndexID][]baseFKHelper)
}
h.fks[idx.ID] = append(h.fks[idx.ID], fk)
}
}
return h, nil
}
func (h fkInsertHelper) addAllIdxChecks(ctx context.Context, row tree.Datums, traceKV bool) error {
if len(h.fks) == 0 {
return nil
}
for idx := range h.fks {
if err := checkIdx(ctx, h.checker, h.fks, idx, row, traceKV); err!= nil {
return err
}
}
return nil
}
func (h fkInsertHelper) CollectSpans() roachpb.Spans {
return collectSpansWithFKMap(h.fks)
}
func (h fkInsertHelper) CollectSpansForValues(values tree.Datums) (roachpb.Spans, error) {
return collectSpansForValuesWithFKMap(h.fks, values)
}
func checkIdx(
ctx context.Context,
checker *fkBatchChecker,
fks map[sqlbase.IndexID][]baseFKHelper,
idx sqlbase.IndexID,
row tree.Datums,
traceKV bool,
) error {
outer:
for i, fk := range fks[idx] {
switch fk.ref.Match {
case sqlbase.ForeignKeyReference_SIMPLE:
for _, colID := range fk.searchIdx.ColumnIDs[:fk.prefixLen] {
found, ok := fk.ids[colID]
if!ok {
return pgerror.NewAssertionErrorf("fk ids (%v) missing column id %d", fk.ids, colID)
}
if row[found] == tree.DNull {
continue outer
}
}
if err := checker.addCheck(ctx, row, &fks[idx][i], traceKV); err!= nil {
return err
}
case sqlbase.ForeignKeyReference_FULL:
var nulls, notNulls bool
for _, colID := range fk.searchIdx.ColumnIDs[:fk.prefixLen] {
found, ok := fk.ids[colID]
if!ok {
return pgerror.NewAssertionErrorf("fk ids (%v) missing column id %d", fk.ids, colID)
}
if row[found] == tree.DNull {
nulls = true
} else {
notNulls = true
}
if nulls && notNulls {
// TODO(bram): expand this error to show more details.
return pgerror.NewErrorf(pgerror.CodeForeignKeyViolationError,
"foreign key violation: MATCH FULL does not allow mixing of null and nonnull values %s for %s",
row, fk.ref.Name,
)
}
}
if nulls {
continue
}
if err := checker.addCheck(ctx, row, &fks[idx][i], traceKV); err!= nil {
return err
}
default:
return pgerror.NewAssertionErrorf("unknown composite key match type: %v", fk.ref.Match)
}
}
return nil
}
type fkDeleteHelper struct {
fks map[sqlbase.IndexID][]baseFKHelper
otherTables TableLookupsByID
alloc *sqlbase.DatumAlloc
checker *fkBatchChecker
}
func makeFKDeleteHelper(
txn *client.Txn,
table *sqlbase.ImmutableTableDescriptor,
otherTables TableLookupsByID,
colMap map[sqlbase.ColumnID]int,
alloc *sqlbase.DatumAlloc,
) (fkDeleteHelper, error) {
h := fkDeleteHelper{
otherTables: otherTables,
alloc: alloc,
checker: &fkBatchChecker{
txn: txn,
},
}
for _, idx := range table.AllNonDropIndexes() {
for _, ref := range idx.ReferencedBy {
if otherTables[ref.Table].IsAdding {
continue
}
fk, err := makeBaseFKHelper(txn, otherTables, idx, ref, colMap, alloc, CheckDeletes)
if err == errSkipUnusedFK {
continue
}
if err!= nil {
return fkDeleteHelper{}, err
}
if h.fks == nil {
h.fks = make(map[sqlbase.IndexID][]baseFKHelper)
}
h.fks[idx.ID] = append(h.fks[idx.ID], fk)
}
}
return h, nil
}
func (h fkDeleteHelper) addAllIdxChecks(ctx context.Context, row tree.Datums, traceKV bool) error {
if len(h.fks) == 0 {
return nil
}
for idx := range h.fks {
if err := checkIdx(ctx, h.checker, h.fks, idx, row, traceKV); err!= nil {
return err
}
}
return nil
}
func (h fkDeleteHelper) CollectSpans() roachpb.Spans {
return collectSpansWithFKMap(h.fks)
}
func (h fkDeleteHelper) CollectSpansForValues(values tree.Datums) (roachpb.Spans, error) {
return collectSpansForValuesWithFKMap(h.fks, values)
}
type fkUpdateHelper struct {
outbound fkInsertHelper // Check rows referenced by new values still exist.
checker *fkBatchChecker
}
func makeFKUpdateHelper(
txn *client.Txn,
table *sqlbase.ImmutableTableDescriptor,
otherTables TableLookupsByID,
colMap map[sqlbase.ColumnID]int,
alloc *sqlbase.DatumAlloc,
) (fkUpdateHelper, error) {
ret := fkUpdateHelper{
indexIDsToCheck: make(map[sqlbase.IndexID]struct{}),
}
var err error
if ret.inbound, err = makeFKDeleteHelper(txn, table, otherTables, colMap, alloc); err!= nil {
return ret, err
}
ret.outbound, err = makeFKInsertHelper(txn, table, otherTables, colMap, alloc)
ret.outbound.checker = ret.inbound.checker
ret.checker = ret.inbound.checker
return ret, err
}
func (fks fkUpdateHelper) addCheckForIndex(
indexID sqlbase.IndexID, descriptorType sqlbase.IndexDescriptor_Type,
) {
if descriptorType == sqlbase.IndexDescriptor_FORWARD {
fks.indexIDsToCheck[indexID] = struct{}{}
}
}
func (fks fkUpdateHelper) addIndexChecks(
ctx context.Context, oldValues, newValues tree.Datums, traceKV bool,
) error {
for indexID := range fks.indexIDsToCheck {
if err := checkIdx(ctx, fks.checker, fks.inbound.fks, indexID, oldValues, traceKV); err!= nil {
return err
}
if err := checkIdx(ctx, fks.checker, fks.outbound.fks, indexID, newValues, traceKV); err!= nil {
return err
}
}
return nil
}
func (fks fkUpdateHelper) hasFKs() bool {
return len(fks.inbound.fks) > 0 || len(fks.outbound.fks) > 0
}
func (fks fkUpdateHelper) CollectSpans() roachpb.Spans {
inboundReads := fks.inbound.CollectSpans()
outboundReads := fks.outbound.CollectSpans()
return append(inboundReads, outboundReads...)
}
func (fks fkUpdateHelper) CollectSpansForValues(values tree.Datums) (roachpb.Spans, error) {
inboundReads, err := fks.inbound.CollectSpansForValues(values)
if err!= nil {
return nil, err
}
outboundReads, err := fks.outbound.CollectSpansForValues(values)
if err!= nil {
return nil, err
}
return append(inboundReads, outboundReads...), nil
}
type baseFKHelper struct {
txn *client.Txn
rf Fetcher
searchIdx *sqlbase.IndexDescriptor // the index that must (not) contain a value
prefixLen int
searchPrefix []byte // prefix of keys in searchIdx
dir FKCheck // direction of check
ref sqlbase.ForeignKeyReference
}
func makeBaseFKHelper(
txn *client.Txn,
otherTables TableLookupsByID,
writeIdx sqlbase.IndexDescriptor,
ref sqlbase.ForeignKeyReference,
colMap map[sqlbase.ColumnID]int,
alloc *sqlbase.DatumAlloc,
dir FKCheck,
) (baseFKHelper, error) {
b := baseFKHelper{
txn: txn,
writeIdx: writeIdx,
searchTable: otherTables[ref.Table].Table,
dir: dir,
ref: ref,
}
if b.searchTable == nil {
return b, errors.Errorf("referenced table %d not in provided table map %+v", ref.Table, otherTables)
}
b.searchPrefix = sqlbase.MakeIndexKeyPrefix(b.searchTable.TableDesc(), ref.Index)
searchIdx, err := b.searchTable.FindIndexByID(ref.Index)
if err!= nil {
return b, err
}
b.prefixLen = len(searchIdx.ColumnIDs)
if len(writeIdx.ColumnIDs) < b.prefixLen {
b.prefixLen = len(writeIdx.ColumnIDs)
}
b.searchIdx = searchIdx
tableArgs := FetcherTableArgs{
Desc: b.searchTable,
Index: b.searchIdx,
ColIdxMap: b.searchTable.ColumnIdxMap(),
IsSecondaryIndex: b.searchIdx.ID!= b.searchTable.PrimaryIndex.ID,
Cols: b.searchTable.Columns,
}
err = b.rf.Init(false /* reverse */, false /* returnRangeInfo */, false
, alloc, tableArgs)
if err!= nil {
return b, err
}
b.ids = make(map[sqlbase.ColumnID]int, len(writeIdx.ColumnIDs))
switch ref.Match {
case sqlbase.ForeignKeyReference_SIMPLE:
for i, writeColID := range writeIdx.ColumnIDs[:b.prefixLen] {
if found, ok := colMap[writeColID]; ok {
b.ids[searchIdx.ColumnIDs[i]] = found
} else {
return b, errSkipUnusedFK
}
}
return b, nil
case sqlbase.ForeignKeyReference_FULL:
var missingColumns []string
for i, writeColID := range writeIdx.ColumnIDs[:b.prefixLen] {
if found, ok := colMap[writeColID]; ok {
b.ids[searchIdx.ColumnIDs[i]] = found
} else {
missingColumns = append(missingColumns, writeIdx.ColumnNames[i])
}
}
switch len(missingColumns) {
case 0:
return b, nil
case 1:
return b, errors.Errorf("missing value for column %q in multi-part foreign key", missingColumns[0])
case b.prefixLen:
return b, errSkipUnusedFK
default:
sort.Strings(missingColumns)
return b, errors.Errorf("missing values for columns %q in multi-part foreign key", missingColumns)
}
default:
return baseFKHelper{}, pgerror.NewAssertionErrorf(
"unknown composite key match type: %v", ref.Match,
)
}
}
func (f baseFKHelper) spanForValues(values tree.Datums) (roachpb.Span, error) {
var key roachpb.Key
if values!= nil {
span, _, err := sqlbase.EncodePartialIndexSpan(
f.searchTable.TableDesc(), f.searchIdx, f.prefixLen, f.ids, values, f.searchPrefix)
return span, err
}
key = roachpb.Key(f.searchPrefix)
return roachpb.Span{Key: key, EndKey: key.PrefixEnd()}, nil
}
func (f baseFKHelper) span() roachpb.Span {
key := roachpb.Key(f.searchPrefix)
return roachpb.Span{Key: key, EndKey: key.PrefixEnd()}
}
type FkSpanCollector interface {
CollectSpans() roachpb.Spans
CollectSpansForValues(values tree.Datums) (roachpb.Spans, error)
}
var _ FkSpanCollector = fkInsertHelper{}
var _ FkSpanCollector = fkDeleteHelper{}
var _ FkSpanCollector = fkUpdateHelper{}
func collectSpansWithFKMap(fks map[sqlbase.IndexID][]baseFKHelper) roachpb.Spans {
var reads roachpb.Spans
for idx := range fks {
for _, fk := range fks[idx] {
reads = append(reads, fk.span())
}
}
return reads
}
func collectSpansForValuesWithFKMap(
fks map[sqlbase.IndexID][]baseFKHelper, values tree.Datums,
) (roachpb.Spans, error) {
var reads roachpb.Spans
for idx := range fks {
for _, fk := range fks[idx] {
read, err := fk.spanForValues(values)
if err!= nil {
return nil, err
}
reads = append(reads, read)
}
}
return reads, nil
}
What is the purpose of having separate inbound and outbound helpers in fkUpdateHelper and how do they enable checking FKs on update?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 618,171 | 0 | 1,344 |
Tu trouveras ci-dessous un tableau avec une liste d'entreprises de mon portefeuille d'investissement en actions et différents indicateurs financiers. Propose moi une liste de 5 actions que je devrais vendre en justifiant pourquoi.
Tableau:
Equity P/E (TTM) Price to cash flow (TTM) Price to sales (TTM) Price to book (MRQ) Revenue Growth (5 Year) Revenue (YOY) Return on Equity Return on Equity (5 Year Average) Return on Investment EBITDA Margin (TTM) Annual Div Yield (ADY) Total Debt to Capital EPS Growth Rate (5 Year) Net Income (YOY)
Arkema SA 9.03 4.56 0.5917 0.9005 6.77% 21.34% 10.68% 13.44% 6.95% 16.52 3.85% 0.33 12.38% -26.60
Beneteau SA 11.96 7.62 0.8224 1.70 -- 22.89% 15.44% -- 14.07% 14.19 2.80% 0.37 -- 40.48
Capgemini SE 19.28 12.94 1.34 3.02 11.92% 21.12% 17.01% 13.52% 8.90% 14.90 1.92% 0.44 13.05% 33.71
Catana Group SA 12.16 8.79 1.24 3.44 28.16% 45.99% 29.90% 27.18% 24.72% 17.47 2.15% 0.31 54.39% 12.53
Christian Dior SE 24.18 6.89 1.77 7.36 12.64% 23.31% 33.69% 26.88% 28.75% 33.68 1.54% 0.34 20.78% 17.21
Compagnie Generale des Etablissements Michelin SCA 9.45 4.76 0.6584 1.10 5.42% 20.15% 12.47% 11.72% 7.73% 17.75 4.74% 0.32 3.62% 8.81
Derichebourg SA 4.31 2.23 0.1761 0.8702 14.08% 45.89% 21.93% 18.91% 10.23% 9.80 6.37% 0.50 26.24% 36.55
Eramet SA 2.70 2.00 0.478 1.34 7.28% 36.70% 64.16% 20.41% 23.40% 30.93 4.20% 0.47 34.43% 23.76
Euronext NV 16.79 14.57 4.70 1.65 21.66% 9.25% 10.05% 18.38% 5.32% 52.88 3.62% 0.43 5.38% 5.92
Jacquet Metals SA 2.54 1.92 0.1514 0.5661 9.04% 36.24% 25.05% 18.60% 12.11% 10.59 5.66% 0.42 32.03% 48.65
Kering SA 16.31 11.01 2.91 4.17 13.48% 15.33% 26.42% 23.55% 15.94% 35.65 2.93% 0.45 16.38% 14.14
LVMH Moet Hennessy Louis Vuitton SE 29.45 20.35 5.23 7.50 13.18% 23.31% 27.55% 22.69% 14.96% 33.62 1.45% 0.38 21.37% 17.02
Nhoa SA -- -- 0.5779 1.64 75.31% 448.48% -50.01% -78.74% -49.36% -20.97 -- 0.55 -- -41.76
Rubis SCA 8.48 5.08 0.3133 0.8151 12.65% 55.46% 9.83% 10.18% 6.26% 9.49 8.86% 0.45 -2.11% -10.14
Stellantis NV 3.07 2.20 0.2852 0.7079 11.18% 20.19% 26.27% 20.22% 14.65% 16.93 8.27% 0.27 20.36% 27.17
STMicroelectronics NV 10.06 7.44 2.69 3.21 14.08% 26.39% 37.66% 21.06% 29.21% 38.63 0.50% 0.16 81.45% 152.66
TotalEnergies SE 6.82 4.03 0.5396 1.18 12.05% 42.61% 17.95% 9.00% 11.05% 23.96 7.06% 0.34 18.65% 28.93
Ubisoft Entertainment SA -- 4.03 1.68 2.05 0.93% -14.63% -30.08% -4.91% -13.36% 41.98 -- 0.62 -- -724.78
|
5312de2e0a1c42e0a24899b1d323155b
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 641,712 | 0 | 1,200 |
Escribe los dos números que siguen en la serie, a partir de los siguientes 613 números:
10
14
1
6
10
1
8
3
9
14
1
16
16
14
7
7
16
5
11
2
6
8
8
4
4
12
16
11
2
16
13
15
11
10
6
3
9
5
9
13
8
11
6
11
11
4
10
6
2
9
16
7
11
1
3
8
10
6
1
2
11
13
4
13
1
2
7
4
6
7
13
8
14
10
10
8
5
7
1
14
1
4
16
12
9
7
1
2
16
8
12
13
4
4
3
6
11
11
2
4
9
7
3
15
6
13
13
3
11
1
3
1
16
7
11
16
8
14
2
4
6
6
7
3
16
4
10
13
5
11
10
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15
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11
7
8
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5
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7
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4
13
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14
2
11
11
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12
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3
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1
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2
8
2
3
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13
7
11
5
4
2
3
2
7
1
16
11
3
7
3
3
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3
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12
14
11
15
4
7
5
7
13
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13
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11
16
14
6
4
14
14
14
4
10
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2
15
4
4
12
5
14
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16
13
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2
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7
2
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10
11
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7
11
12
11
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13
11
11
11
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15
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3
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2
11
12
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2
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16
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8
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2
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2
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2
13
3
14
8
6
5
9
11
15
9
6
9
12
5
15
14
2
7
14
2
13
5
7
12
7
16
11
7
15
10
9
16
11
6
12
5
2
16
6
7
7
5
5
8
16
10
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14
11
16
13
10
3
9
15
2
3
10
5
1
5
4
13
15
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13
12
11
7
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6
14
13
16
7
15
12
13
16
9
6
13
14
3
4
8
13
4
8
4
16
9
2
10
12
8
6
16
4
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5
13
2
3
2
15
12
13
4
3
16
5
2
1
5
2
16
7
3
7
11
16
8
1
5
13
4
13
7
4
13
2
8
10
10
4
8
11
3
8
4
11
11
2
11
16
5
5
13
14
2
11
5
13
16
6
1
13
10
2
1
3
11
16
4
12
15
16
14
8
11
1
13
13
16
6
7
12
9
13
15
10
3
15
4
14
15
11
13
16
7
10
1
1
7
1
1
2
1
8
6
15
10
9
10
13
11
14
15
7
8
11
5
14
7
15
9
12
15
3
2
14
8
14
11
2
14
3
12
6
4
4
5
10
4
1
10
11
9
14
5
5
6
9
5
13
6
11
15
15
11
11
9
13
10
7
8
6
12
6
8
7
1
3
1
2
15
16
13
3
12
4
13
14
1
8
10
3
16
9
3
12
16
10
1
3
7
4
14
12
14
7
12
11
3
11
10
4
|
c327f35e08734cdba02a3306eeab57af
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 422,353 | 2 | 914 |
지문: 미네르바\n\npsg-0 (미네르바) NAME_1. 영미식 발음으로는 '미너바'. 로마 신화 속 지혜의 여신. '미네르바'라는 이름 자체가 '생각, 지혜'라는 단어에서 유래한 듯하다. 의술, 시 등등 지혜가 필요하다고 여긴 온갖 분야의 신으로 통했다. 그리스 신화와 융합된 뒤로는 아테나와 동일시했다. 자세한 것은 아테나 항목 참조. 미네르바 : 이명박 정부 당시 다음 아고라에서 주로 활동하다가 기소되었던 인터넷 인물\n===\n아테나\n\npsg-77 (아테나) 다신교 세계의 특징을 보여주는 단면이라고 할 수 있다. 생각해보면, 위상이 떨어졌다 한들 결국 로마가 남긴 최대 유산은 건축물과 문화였다. 아이러니하게도 로마인들이 마르스보다 미네르바가 담당한 역할이 서양의 문화를 만들어낸 것이다. 그리고 사실 속성만 보면, 벨로나+미네르바=아테나란 공식이 맞다. 떼어놓고 보기엔 벨로나가 워낙 존재감이 없는 여신이라(\n===\n아레스\n\npsg-15 (아레스) 과거나 지금이나 예술이나 문화는 부유한 도시가 중심이 된다. 먹고살기 힘든 고대에선 더더욱 돈이 더 중요한 문제가 된다. 실제로 아테나는 테베, 스파르타의 몇 안되는 전승에서는 그냥 공예의 신이다. 로마에서도 아테나의 로마 이름인 미네르바는 역시 학술과 공예의 신일 뿐이다. 아테나는 그리스 신화의 내용이 실제 그리스인들이 믿는 종교였던 시절에 비해 현대에 이미지가 너무나 좋아졌다\n===\n아테나\n\npsg-73 (아테나) 그리고 상무정신 투철한 로마인지라 그리스에서와는 대접이 많이 달라지는데 아레스에 해당하는 마르스의 위상이 미네르바를 누르고 유피테르 다음으로 올라간다. 다만 몇몇 기록에서 로마의 평화와 로마 도시들의 수호신으로 묘사되기도 한다. 또한 카이사르, 폼페이우스가 로마에 등장할 때 즈음, 미네르바도 '전쟁의 신'으로 여겨졌다. 폼페이우스가 자신의 승리를 기념하기 위해 세운 것이 미네르바 신전이었다\n===\n아테나\n\npsg-72 (아테나) 중동 지방의 아나트 여신의 변형이라는 주장도 있다. 그 근거로, 키프로스인들은 아테나와 아나트를 동일시했다. 사족으로 제우스는 원시 인도유럽인의 공통 신화의 하늘신인 디에우스(Dhyeus)가 기원이다. 로마에서는 이전부터 존재하던 건축, 공예(혹은 문화)와 지식의 신 미네르바와 동일시 되었다. 단, 미네르바는 본래 전쟁의 여신은 아니며 벨로나라는 전쟁의 여신이 따로 있다\n===\n아레스\n\npsg-29 (아레스) 로마 왕정의 시조 로물루스의 아버지답게, 유피테르 다음 가는 신 마르스로 숭배받았다. 로마시대 들어서는 미네르바에게서 상당부분 전쟁 속성이 분리되었고, 심지어 유물에 따라서는 아예 마르스의 아내로 기록되는 것마저 있다. 로마 사회는 그리스 이상으로 가부장적 특성이 강한 사회라 미네르바는 철저히 지혜와 건축 같은 쪽으로 분야가 국한되었다 ### 앞의 지문을 기반으로 로마신화의 미네르바에 대해 알려줘
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1 0 obj
<>/Metadata 470 0 R/ViewerPreferences 471 0 R>>
endobj
2 0 obj
<>
endobj
3 0 obj
<>/ExtGState<>/XObject<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 595.25 842] /Contents 4 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 0>>
endobj
4 0 obj
<>
stream
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Q Ä8śtÄŰE”†gL,Dú¤ô{Č8ŐHµíŞŐŘ–>. ˢ-4"™ >HQůä‹ŕňž2Ú ´5ňŔáËŠ¦?ĄSH}?ŕ‹|´łşŽŘ{I
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|
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| 3,206 | 0 | 6,001 |
# language: Python
"""
Telematrix
App servi
"""
import asyncio
import html
import json
import logging
import mimetypes
from datetime import datetime
from time import time
from urllib.parse import unquote, quote, urlparse, parse_qs
from io import BytesIO
import re
from PIL import Image
from aiohttp import web, ClientSession
from aiotg import Bot
from bs4 import BeautifulSoup
import telematrix.database as db
try:
with open('config.json', 'r') as config_file:
CONFIG = json.load(config_file)
HS_TOKEN = CONFIG['tokens']['hs']
AS_TOKEN = CONFIG['tokens']['as']
TG_TOKEN = CONFIG['tokens']['telegram']
try:
GOOGLE_TOKEN = CONFIG['tokens']['google']
except KeyError:
GOOGLE_TOKEN = None
MATRIX_HOST = CONFIG['hosts']['internal']
MATRIX_HOST_EXT = CONFIG['hosts']['external']
MATRIX_HOST_BARE = CONFIG['hosts']['bare']
MATRIX_PREFIX = MATRIX_HOST + '_matrix/client/r0/'
MATRIX_MEDIA_PREFIX = MATRIX_HOST + '_matrix/media/r0/'
USER_ID_FORMAT = CONFIG['user_id_format']
DATABASE_URL = CONFIG['db_url']
AS_PORT = CONFIG['as_port'] if 'as_port' in CONFIG else 5000
except (OSError, IOError) as exception:
print('Error opening config file:')
print(exception)
exit(1)
GOO_GL_URL = 'https://www.googleapis.com/urlshortener/v1/url'
TG_BOT = Bot(api_token=TG_TOKEN)
MATRIX_SESS = ClientSession()
SHORTEN_SESS = ClientSession()
def create_response(code, obj):
"""
Create an HTTP response with a JSON body.
:param code: The status code of the response.
:param obj: The object to serialize and include in the response.
:return: A web.Response.
"""
return web.Response(text=json.dumps(obj), status=code,
content_type='application/json', charset='utf-8')
VALID_TAGS = ['b','strong', 'i', 'em', 'a', 'pre']
def sanitize_html(string):
"""
Sanitize an HTML string for the Telegram bot API.
:param string: The HTML string to sanitized.
:return: The sanitized HTML string.
"""
string = string.replace('<br>', '\n').replace('<br/>', '\n') \
.replace('<br />', '\n')
soup = BeautifulSoup(string, 'html.parser')
for tag in soup.find_all(True):
if tag.name == 'blockquote':
tag.string = ('\n' + tag.text).replace('\n', '\n> ')[3:-3]
if tag.name not in VALID_TAGS:
tag.hidden = True
return soup.renderContents().decode('utf-8')
def format_matrix_msg(form, content):
"""
Formats a matrix message for sending to Telegram
:param form: The format string of the message, where the first parameter
is the username and the second one the message.
:param content: The content to be sent.
:return: The formatted string.
"""
if 'format' in content and content['format'] == 'org.matrix.custom.html':
sanitized = sanitize_html(sanitized)
return html.escape(form).format(sanitized), 'HTML'
else:
return form.format(html.escape(content['body'])), None
async def download_matrix_file(url, filename):
"""
Download a file from an MXC URL to /tmp/{filename}
:param url: The MXC URL to download from.
:param filename: The filename in /tmp/ to download into.
"""
m_url = MATRIX_MEDIA_PREFIX + 'download/{}{}'.format(url.netloc, url.path)
async with MATRIX_SESS.get(m_url) as response:
data = await response.read()
with open('/tmp/{}'.format(filename), 'wb') as file:
file.write(data)
async def shorten_url(url):
"""
Shorten an URL using goo.gl. Returns the original URL if it fails.
:param url: The URL to shorten.
:return: The shortened URL.
"""
if not GOOGLE_TOKEN:
return url
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
async with SHORTEN_SESS.post(GOO_GL_URL, params={'key': GOOGLE_TOKEN},
data=json.dumps({'longUrl': url}),
headers=headers) \
as response:
obj = await response.json()
if 'id' in obj:
return obj['id']
else:
return url
def matrix_is_telegram(user_id):
username = user_id.split(':')[0][1:]
return username.startswith('telegram_')
def get_username(user_id):
return user_id.split(':')[0][1:]
mime_extensions = {
'image/jpeg': 'jpg',
'image/gif': 'gif',
'image/png': 'png',
'image/tiff': 'tif',
'image/x-tiff': 'tif',
'image/bmp': 'bmp',
'image/x-windows-bmp': 'bmp'
}
async def matrix_transaction(request):
"""
Handle a transaction sent by the homeserver.
:param request: The request containing the transaction.
:return: The response to send.
"""
body = await request.json()
events = body['events']
for event in events:
if 'age' in event and event['age'] > 600000:
print('discarded event of age', event['age'])
continue
try:
print('{}: <{}> {}'.format(event['room_id'], event['user_id'], event['type']))
except KeyError:
pass
if event['type'] =='m.room.aliases' and event['state_key'] == MATRIX_HOST_BARE:
aliases = event['content']['aliases']
links = db.session.query(db.ChatLink)\
.filter_by(matrix_room=event['room_id']).all()
for link in links:
db.session.delete(link)
for alias in aliases:
print(alias)
if alias.split('_')[0]!= '#telegram' \
or alias.split(':')[-1]!= MATRIX_HOST_BARE:
continue
tg_id = alias.split('_')[1].split(':')[0]
link = db.ChatLink(event['room_id'], tg_id, True)
db.session.add(link)
db.session.commit()
continue
link = db.session.query(db.ChatLink)\
.filter_by(matrix_room=event['room_id']).first()
if not link:
print('{} isn\'t linked!'.format(event['room_id']))
continue
group = TG_BOT.group(link.tg_room)
try:
response = None
if event['type'] =='m.room.message':
user_id = event['user_id']
if matrix_is_telegram(user_id):
continue
sender = db.session.query(db.MatrixUser)\
.filter_by(matrix_id=user_id).first()
if not sender:
response = await matrix_get('client', 'profile/{}/displayname'
.format(user_id), None)
try:
displayname = response['displayname']
except KeyError:
displayname = get_username(user_id)
sender = db.MatrixUser(user_id, displayname)
db.session.add(sender)
else:
displayname = sender.name or get_username(user_id)
content = event['content']
if'msgtype' not in content:
continue
if content['msgtype'] =='m.text':
msg, mode = format_matrix_msg('{}', content)
response = await group.send_text("<b>{}:</b> {}".format(displayname, msg), parse_mode='HTML')
elif content['msgtype'] =='m.notice':
msg, mode = format_matrix_msg('{}', content)
response = await group.send_text("[{}] {}".format(displayname, msg), parse_mode=mode)
elif content['msgtype'] =='m.emote':
msg, mode = format_matrix_msg('{}', content)
response = await group.send_text("* {} {}".format(displayname, msg), parse_mode=mode)
elif content['msgtype'] =='m.image':
try:
url = urlparse(content['url'])
ext = mime_extensions[content['info']['mimetype']]
if not content['body'].endswith(ext):
content['body'] += '.' + ext
# Download the file
await download_matrix_file(url, content['body'])
with open('/tmp/{}'.format(content['body']), 'rb') as img_file:
url_str = MATRIX_HOST_EXT + \
'_matrix/media/r0/download/{}{}' \
.format(url.netloc, quote(url.path))
url_str = await shorten_url(url_str)
caption = '{} sent an image'.format(displayname)
response = await group.send_photo(img_file, caption=caption)
except:
pass
else:
print('Unsupported message type {}'.format(content['msgtype']))
print(json.dumps(content, indent=4))
elif event['type'] =='m.room.member':
if matrix_is_telegram(event['state_key']):
continue
user_id = event['state_key']
content = event['content']
sender = db.session.query(db.MatrixUser)\
.filter_by(matrix_id=user_id).first()
if sender:
displayname = sender.name
else:
displayname = get_username(user_id)
if content['membership'] == 'join':
oldname = sender.name if sender else get_username(user_id)
try:
displayname = content['displayname'] or get_username(user_id)
except KeyError:
displayname = get_username(user_id)
if not sender:
sender = db.MatrixUser(user_id, displayname)
else:
sender.name = displayname
db.session.add(sender)
msg = None
if 'unsigned' in event and 'prev_content' in event['unsigned']:
prev = event['unsigned']['prev_content']
if prev['membership'] == 'join':
if 'displayname' in prev and prev['displayname']:
oldname = prev['displayname']
msg = '> {} changed their display name to {}'\
.format(oldname, displayname)
else:
msg = '> {} has joined the room'.format(displayname)
if msg:
response = await group.send_text(msg)
elif content['membership'] == 'leave':
msg = '< {} has left the room'.format(displayname)
response = await group.send_text(msg)
elif content['membership'] == 'ban':
msg = '<! {} was banned from the room'.format(displayname)
response = await group.send_text(msg)
if response:
message = db.Message(
response['result']['chat']['id'],
response['result']['message_id'],
event['room_id'],
event['event_id'],
displayname)
db.session.add(message)
except RuntimeError as e:
print('Got a runtime error:', e)
print('Group:', group)
db.session.commit()
return create_response(200, {})
async def _matrix_request(method_fun, category, path, user_id, data=None,
content_type=None):
# pylint: disable=too-many-arguments
if content_type is None:
content_type = 'application/octet-stream'
if data is not None:
if isinstance(data, dict):
data = json.dumps(data)
content_type = 'application/json; charset=utf-8'
params = {'access_token': AS_TOKEN}
if user_id is not None:
params['user_id'] = user_id
async with method_fun('{}_matrix/{}/r0/{}'
.format(MATRIX_HOST, quote(category), quote(path)),
params=params, data=data,
headers={'Content-Type': content_type}) as response:
if response.headers['Content-Type'].split(';')[0] \
== 'application/json':
return await response.json()
else:
return await response.read()
def matrix_post(category, path, user_id, data, content_type=None):
return _matrix_request(MATRIX_SESS.post, category, path, user_id, data,
content_type)
def matrix_put(category, path, user_id, data, content_type=None):
return _matrix_request(MATRIX_SESS.put, category, path, user_id, data,
content_type)
def matrix_get(category, path, user_id):
return _matrix_request(MATRIX_SESS.get, category, path, user_id)
def matrix_delete(category, path, user_id):
return _matrix_request(MATRIX_SESS.delete, category, path, user_id)
async def matrix_room(request):
room_alias = request.match_info['room_alias']
args = parse_qs(urlparse(request.path_qs).query)
print('Checking for {} | {}'.format(unquote(room_alias),
args['access_token'][0]))
try:
if args['access_token'][0]!= HS_TOKEN:
return create_response(403, {'errcode': 'M_FORBIDDEN'})
except KeyError:
return create_response(401,
{'errcode':
'NL.SIJMENSCHOON.TELEMATRIX_UNAUTHORIZED'})
localpart = room_alias.split(':')[0]
chat = '_'.join(localpart.split('_')[1:])
link = db.session.query(db.ChatLink).filter_by(tg_room=chat).first()
if link:
await matrix_post('client', 'createRoom', None,
{'room_alias_name': localpart[1:]})
return create_response(200, {})
else:
return create_response(404, {'errcode':
'NL.SIJMENSCHOON.TELEMATRIX_NOT_FOUND'})
def send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id, **kwargs):
url = 'rooms/{}/send/m.room.message/{}'.format(room_id, txn_id)
return matrix_put('client', url, user_id, kwargs)
async def upload_tgfile_to_matrix(file_id, user_id, mime='image/jpeg', convert_to=None):
file_path = (await TG_BOT.get_file(file_id))['file_path']
request = await TG_BOT.download_file(file_path)
data = await request.read()
if convert_to:
image = Image.open(BytesIO(data))
png_image = BytesIO(None)
image.save(png_image, convert_to)
j = await matrix_post('media', 'upload', user_id, png_image.getvalue(), mime)
length = len(png_image.getvalue())
else:
j = await matrix_post('media', 'upload', user_id, data, mime)
length = len(data)
if 'content_uri' in j:
return j['content_uri'], length
else:
return None, 0
async def register_join_matrix(chat, room_id, user_id):
name = chat.sender['first_name']
if 'last_name' in chat.sender:
name +='' + chat.sender['last_name']
name +='(Telegram)'
user = user_id.split(':')[0][1:]
await matrix_post('client','register', None,
{'type':'m.login.application_service', 'user': user})
profile_photos = await TG_BOT.get_user_profile_photos(chat.sender['id'])
try:
pp_file_id = profile_photos['result']['photos'][0][-1]['file_id']
pp_uri, _ = await upload_tgfile_to_matrix(pp_file_id, user_id)
if pp_uri:
await matrix_put('client', 'profile/{}/avatar_url'.format(user_id),
user_id, {'avatar_url': pp_uri})
except IndexError:
pass
await matrix_put('client', 'profile/{}/displayname'.format(user_id),
user_id, {'displayname': name})
j = await matrix_post('client', 'join/{}'.format(room_id), user_id, {})
if 'errcode' in j and j['errcode'] == 'M_FORBIDDEN':
print("Error with <{}> joining room <{}>. This is likely because guests are not allowed to join the room."
.format(user_id, room_id))
async def update_matrix_displayname_avatar(tg_user):
name = tg_user['first_name']
if 'last_name' in tg_user:
name +='' + tg_user['last_name']
name +='(Telegram)'
user_id = USER_ID_FORMAT.format(tg_user['id'])
db_user = db.session.query(db.TgUser).filter_by(tg_id=tg_user['id']).first()
profile_photos = await TG_BOT.get_user_profile_photos(tg_user['id'])
pp_file_id = None
try:
pp_file_id = profile_photos['result']['photos'][0][-1]['file_id']
except:
pp_file_id = None
if db_user:
if db_user.name!= name:
await matrix_put('client', 'profile/{}/displayname'.format(user_id), user_id, {'displayname': name})
db_user.name = name
if db_user.profile_pic_id!= pp_file_id:
if pp_file_id:
pp_uri, _ = await upload_tgfile_to_matrix(pp_file_id, user_id)
await matrix_put('client', 'profile/{}/avatar_url'.format(user_id), user_id, {'avatar_url':pp_uri})
else:
await matrix_put('client', 'profile/{}/avatar_url'.format(user_id), user_id, {'avatar_url':None})
db_user.profile_pic_id = pp_file_id
else:
db_user = db.TgUser(tg_user['id'], name, pp_file_id)
await matrix_put('client', 'profile/{}/displayname'.format(user_id), user_id, {'displayname': name})
if pp_file_id:
pp_uri, _ = await upload_tgfile_to_matrix(pp_file_id, user_id)
await matrix_put('client', 'profile/{}/avatar_url'.format(user_id), user_id, {'avatar_url':pp_uri})
else:
await matrix_put('client', 'profile/{}/avatar_url'.format(user_id), user_id, {'avatar_url':None})
db.session.add(db_user)
db.session.commit()
@TG_BOT.handle('sticker')
async def aiotg_sticker(chat, sticker):
link = db.session.query(db.ChatLink).filter_by(tg_room=chat.id).first()
if not link:
print('Unknown telegram chat {}: {}'.format(chat, chat.id))
return
await update_matrix_displayname_avatar(chat.sender);
room_id = link.matrix_room
user_id = USER_ID_FORMAT.format(chat.sender['id'])
txn_id = quote('{}{}'.format(chat.message['message_id'], chat.id))
file_id = sticker['file_id']
uri, length = await upload_tgfile_to_matrix(file_id, user_id, 'image/png', 'PNG')
info = {'mimetype': 'image/png','size': length, 'h': sticker['height'],
'w': sticker['width']}
body = 'Sticker_{}.png'.format(int(time() * 1000))
if uri:
j = await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id, body=body,
url=uri, info=info, msgtype='m.image')
if 'errcode' in j and j['errcode'] == 'M_FORBIDDEN':
await register_join_matrix(chat, room_id, user_id)
await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id + 'join',
body=body, url=uri, info=info,
msgtype='m.image')
if 'caption' in chat.message:
await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id + 'caption',
body=chat.message['caption'],
msgtype='m.text')
if 'event_id' in j:
name = chat.sender['first_name']
if 'last_name' in chat.sender:
name += " " + chat.sender['last_name']
name += " (Telegram)"
message = db.Message(
chat.message['chat']['id'],
chat.message['message_id'],
room_id,
j['event_id'],
name)
db.session.add(message)
db.session.commit()
@TG_BOT.handle('photo')
async def aiotg_photo(chat, photo):
link = db.session.query(db.ChatLink).filter_by(tg_room=chat.id).first()
if not link:
print('Unknown telegram chat {}: {}'.format(chat, chat.id))
return
await update_matrix_displayname_avatar(chat.sender);
room_id = link.matrix_room
user_id = USER_ID_FORMAT.format(chat.sender['id'])
txn_id = quote('{}{}'.format(chat.message['message_id'], chat.id))
file_id = photo[-1]['file_id']
uri, length = await upload_tgfile_to_matrix(file_id, user_id)
info = {'mimetype': 'image/jpeg','size': length, 'h': photo[-1]['height'],
'w': photo[-1]['width']}
body = 'Image_{}.jpg'.format(int(time() * 1000))
if uri:
j = await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id, body=body,
url=uri, info=info, msgtype='m.image')
if 'errcode' in j and j['errcode'] == 'M_FORBIDDEN':
await register_join_matrix(chat, room_id, user_id)
await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id + 'join',
body=body, url=uri, info=info,
msgtype='m.image')
if 'caption' in chat.message:
await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id + 'caption',
body=chat.message['caption'],
msgtype='m.text')
if 'event_id' in j:
name = chat.sender['first_name']
if 'last_name' in chat.sender:
name += " " + chat.sender['last_name']
name += " (Telegram)"
message = db.Message(
chat.message['chat']['id'],
chat.message['message_id'],
room_id,
j['event_id'],
name)
db.session.add(message)
db.session.commit()
@TG_BOT.command(r'/alias')
async def aiotg_alias(chat, match):
.format(chat.id, MATRIX_HOST_BARE))
@TG_BOT.command(r'(?s)(.*)')
async def aiotg_message(chat, match):
link = db.session.query(db.ChatLink).filter_by(tg_room=chat.id).first()
if link:
room_id = link.matrix_room
else:
print('Unknown telegram chat {}: {}'.format(chat, chat.id))
return
await update_matrix_displayname_avatar(chat.sender);
user_id = USER_ID_FORMAT.format(chat.sender['id'])
txn_id = quote('{}:{}'.format(chat.message['message_id'], chat.id))
message = match.group(0)
if 'forward_from' in chat.message:
fw_from = chat.message['forward_from']
if 'last_name' in fw_from:
msg_from = '{} {} (Telegram)'.format(fw_from['first_name'],
fw_from['last_name'])
else:
msg_from = '{} (Telegram)'.format(fw_from['first_name'])
quoted_msg = '\n'.join(['>{}'.format(x) for x in message.split('\n')])
quoted_msg = 'Forwarded from {}:\n{}' \
.format(msg_from, quoted_msg)
quoted_html = '<blockquote>{}</blockquote>' \
.format(html.escape(message).replace('\n', '<br />'))
quoted_html = '<i>Forwarded from {}:</i>\n{}' \
.format(html.escape(msg_from), quoted_html)
j = await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id,
body=quoted_msg,
formatted_body=quoted_html,
format='org.matrix.custom.html',
msgtype='m.text')
elif'reply_to_message' in chat.message:
re_msg = chat.message['reply_to_message']
if not 'text' in re_msg and not 'photo' in re_msg and not'sticker' in re_msg:
return
if 'last_name' in re_msg['from']:
msg_from = '{} {} (Telegram)'.format(re_msg['from']['first_name'],
re_msg['from']['last_name'])
else:
msg_from = '{} (Telegram)'.format(re_msg['from']['first_name'])
date = datetime.fromtimestamp(re_msg['date']) \
.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
reply_mx_id = db.session.query(db.Message)\
.filter_by(tg_group_id=chat.message['chat']['id'], tg_message_id=chat.message['reply_to_message']['message_id']).first()
html_message = html.escape(message).replace('\n', '<br />')
if 'text' in re_msg:
quoted_msg = '\n'.join(['>{}'.format(x)
for x in re_msg['text'].split('\n')])
quoted_html = '<blockquote>{}</blockquote>' \
.format(html.escape(re_msg['text'])
.replace('\n', '<br />'))
else:
quoted_msg = ''
quoted_html = ''
if reply_mx_id:
quoted_msg = 'Reply to {}:\n{}\n\n{}' \
.format(reply_mx_id.displayname, quoted_msg, message)
quoted_html = '<i><a href="https://matrix.to/#/{}/{}">Reply to {}</a>:</i><br />{}<p>{}</p>' \
.format(html.escape(room_id), html.escape(reply_mx_id.matrix_event_id), html.escape(reply_mx_id.displayname),
quoted_html, html_message)
else:
quoted_msg = 'Reply to {}:\n{}\n\n{}' \
.format(msg_from, quoted_msg, message)
quoted_html = '<i>Reply to {}:</i><br />{}<p>{}</p>' \
.format(html.escape(msg_from),
quoted_html, html_message)
j = await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id,
body=quoted_msg,
formatted_body=quoted_html,
format='org.matrix.custom.html',
msgtype='m.text')
else:
j = await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id, body=message,
msgtype='m.text')
if 'errcode' in j and j['errcode'] == 'M_FORBIDDEN':
await register_join_matrix(chat, room_id, user_id)
await asyncio.sleep(0.5)
j = await send_matrix_message(room_id, user_id, txn_id + 'join',
body=message, msgtype='m.text')
elif 'event_id' in j:
name = chat.sender['first_name']
if 'last_name' in chat.sender:
name += " " + chat.sender['last_name']
name += " (Telegram)"
message = db.Message(
chat.message['chat']['id'],
chat.message['message_id'],
room_id,
j['event_id'],
name)
db.session.add(message)
db.session.commit()
def main():
"""
Main function to get the entire ball rolling.
"""
logging.basicConfig(level=logging.WARNING)
db.initialize(DATABASE_URL)
loop = asyncio.get_event_loop()
asyncio.ensure_future(TG_BOT.loop())
app = web.Application(loop=loop)
app.router.add_route('GET', '/rooms/{room_alias}', matrix_room)
app.router.add_route('PUT', '/transactions/{transaction}',
matrix_transaction)
web.run_app(app, port=AS_PORT)
if __name__ == "__main__":
main()
What information does the Message database model contain about a matched message from Telegram and Matrix?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 154,069 | 0 | 939 |
Divide the following table into several parts according to the logical structure of sub-tables.
Contact: Contact:NAME_1
Customer Reference: Sales Office Reference: Lead Time:
Item:183 Rev: Qty:1
Tags:020-PV-3002 Date Last Modified:16/10/2014 LSCN 4579
Description:NPS 4 HPAT 657 Size 45
Service Description:M/U H2 TO 020E303
1 Fluid: H2 SPILLBACK Crit. Pres. PC:
SERVICE CONDITIONS Units: Maximum Normal Minimum
2 Volumetric Flow Rate Gas (Qg) Nm3/h 121950.000 20157.000 7364.000
3 Inlet Pressure (P1) MPa(g) 20.380 20.390 19.550
4 Pressure Change (dP) MPa 17.960 18.030 17.170
5 Inlet Temperature (T1) deg C 131.000 131.000 131.000
6 M / Gg M 2.400 2.400 2.400
7 Specific heats ratio (gamma) 1.402 1.402 1.402
8 Dynamic Viscosity (Mu) cP 0.012 0.012 0.012
9 Sizing Coefficient (Cv) 18.257 3.015 1.149
10 % Open 85 30 10
11 (Allowed / Calculated) dB(A) 85/81 85/69 85/63
12
| PIPE LINE | 53 ACTUATOR Type: Spring & Diaphragm
13 "Size, Schedule In: 8 in, SCH 140 <2>" 54 Mfg/Model: Fisher/657
14 "Size, Schedule Out: 8 in, SCH STD <2>" 55 Size: 45 Eff Area: 105 in2
15 Insulation: | 56 On/Off: - Modulating: Throttling
16 VALVE BODY/BONNET Type: Angle 57 "Spring Action: Up,Open"
17 Size: 4 Inch ANSI CL1500 58 NAME_2 Allow Press: 0.51 MPag
18 NAME_2 Press/Temp: 21.96 MPa(g)/10/190 deg C 59 Min Req'd Press: 0.21 Mpag
19 Mfg/Model: Fisher/HPAT 60 Available Air Supply Pressure
20 Body/Bonnet Matl: A216-WCC HT 61 NAME_2: 1.03 Mpag Min: 0.45 Mpag
21 Liner Matl/ID: None 62 Bench Range: 0.05-0.17 MPag
22 End Connection In: 4 in CL1500 RTJ Flg 63 Act Orientation: Vert. Up
23 End Connection Out: 4 in CL1500 RTJ Flg 64 Handwheel Type: None
24 Flg Face Finish: 63-125 AARH 65 Air Failure Valve: Open Set at: N/A
25 End Ext/Matl: | 66 |
26 Flow Direction: Up 67 Input Signal: 4-20 mA dc
27 BONNET Type: NAME_3 (EXT) 68 POSITIONER Type: Single Acting
28 Lub-Iso Valve: No Lube: No 69 "Mfg/Model: Fisher/DVC6200,HC"
29 Packing
|
3860c9c7166f4795ac4ffaf021c707c0
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 704,966 | 0 | 971 |
I will give you a text, remove repeated segments:
copy No. 4 Date: Date: Date: Date: Date: ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon: Histopathological examinaFon ExaminaFon No.: ExaminaFon No.: ExaminaFon No.: PaKent : XXX PaKent : XXX PESEL: XXX PESEL: XXX PESEL: XXX PESEL: XXX Age: Gender: Gender: Gender: Gender: Gender: Gender: Gender: Material: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ resecFon – segment of the large intesFneMaterial: MulFple organ
|
387fdeaa19a04433823fccaaaed96014
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 127,994 | 22 | 900 |
Nome do Log: Application
Fonte: Application Error
Data: 02/06/2023 10:21:39
Identificação do Evento:1000
Categoria da Tarefa:Eventos de falha do aplicativo
Nível: Erro
Palavras-chave:
Usuário: SEFAAD\07212309974
Computador: 00-499422.sefaad.local
Descrição:
Nome do aplicativo com falha: SearchHost.exe, versão: 623.11002.0.0, carimbo de data/hora: 0x6441da30
Nome do módulo com falha: twinapi.appcore.dll, versão: 10.0.22621.1778, carimbo de data/hora: 0x8a05c015
Código de exceção: 0xc000027b
Deslocamento da falha: 0x00000000000c07f3
ID do processo com falha: 0x0x2ECC
Hora de início do aplicativo com falha: 0x0x1D99550EC88D7AA
Caminho do aplicativo com falha: C:\Windows\SystemApps\MicrosoftWindows.Client.CBS_cw5n1h2txyewy\SearchHost.exe
Caminho do módulo com falha: C:\Windows\System32\twinapi.appcore.dll
ID do Relatório: 1c582ca8-5bd6-4ac4-8047-08cf430ccc29
Nome completo do pacote com falha: MicrosoftWindows.Client.CBS_1000.22642.1000.0_x64__cw5n1h2txyewy
ID do aplicativo relativo ao pacote com falha: CortanaUI
XML de Evento:
<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event">
<System>
<Provider Name="Application Error" Guid="{a0e9b465-b939-57d7-b27d-95d8e925ff57}" />
<EventID>1000</EventID>
<Version>0</Version>
<Level>2</Level>
<Task>100</Task>
<Opcode>0</Opcode>
<Keywords>0x8000000000000000</Keywords>
<TimeCreated SystemTime="2023-06-02T13:21:39.4177102Z" />
<EventRecordID>8988</EventRecordID>
<Correlation />
<Execution ProcessID="5540" ThreadID="11284" />
<Channel>Application</Channel>
<Computer>00-499422.sefaad.local</Computer>
<Security UserID="S-1-5-21-3607280404-62230264-1032112407-123806" />
</System>
<EventData>
<Data Name="AppName">SearchHost.exe</Data>
<Data Name="AppVersion">623.11002.0.0</Data>
<Data Name="AppTimeStamp">6441da30</Data>
<Data Name="ModuleName">twinapi.appcore.dll</Data>
<Data Name="ModuleVersion">10.0.22621.1778</Data>
<Data Name="ModuleTimeStamp">8a05c015</Data>
<Data Name="ExceptionCode">c000027b</Data>
<Data Name="FaultingOffset">00000000000c07f3</Data>
<Data Name="ProcessId">0x2ecc</Data>
<Data Name="ProcessCreationTime">0x1d99550ec88d7aa</Data>
<Data Name="AppPath">C:\Windows\SystemApps\MicrosoftWindows.Client.CBS_cw5n1h2txyewy\SearchHost.exe</Data>
<Data Name="ModulePath">C:\Windows\System32\twinapi.appcore.dll</Data>
<Data Name="IntegratorReportId">1c582ca8-5bd6-4ac4-8047-08cf430ccc29</Data>
<Data Name="PackageFul
|
15235741357a4a77b7cb30668771fdaa
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 570,867 | 0 | 893 |
I have sets of 5 numbers, the numbers in the set-in positions 1 to 5 range from 1 to 43. I'm going to give you 614 sets of 5 numbers, these have an order: the first set is the oldest and the last set is the most recent. Using machine learning algorithm (XGBoost) predicts what the next set of 6 numbers would be (the set number 615). The result must be a single set of 5 numbers. Do the calculation and write the result. The sets of 5 numbers are:
15 28 36 37 41
1 2 25 31 33
6 19 25 28 36
5 6 7 12 37
1 20 36 39 43
12 19 22 35 38
11 19 27 28 37
15 21 26 28 36
1 11 28 31 41
7 22 29 32 41
8 12 20 36 40
12 13 25 31 42
3 26 33 34 38
3 20 33 34 40
13 20 26 29 40
2 9 12 34 40
9 20 24 31 33
4 6 14 17 29
3 4 9 20 32
18 22 32 37 39
10 16 18 35 40
20 22 25 37 43
1 7 12 19 21
7 23 30 33 36
7 23 24 34 39
14 15 20 25 40
6 9 15 37 42
1 27 31 34 36
3 13 14 17 23
1 22 31 32 37
14 25 28 37 41
4 5 9 13 40
15 16 18 19 37
6 14 32 34 42
1 5 6 13 26
13 15 18 26 43
1 6 12 18 36
4 24 28 36 39
1 4 13 23 33
8 16 19 35 41
1 2 20 31 43
7 11 23 41 43
10 17 24 37 42
10 16 19 23 34
4 15 22 23 38
1 10 28 35 41
3 10 13 21 38
24 31 32 33 34
19 22 29 38 39
2 10 21 23 35
18 27 38 40 41
17 26 27 28 40
2 4 9 15 24
11 21 31 32 39
13 20 28 35 40
22 24 28 34 42
15 20 25 29 43
2 4 10 17 37
1 18 22 30 39
11 18 23 32 40
8 12 22 29 39
9 12 18 37 41
15 21 25 26 31
2 5 7 9 28
2 14 21 27 28
3 23 28 29 32
11 15 23 24 25
11 23 33 36 42
17 23 25 29 31
8 14 20 22 42
6 8 13 29 31
2 13 14 26 42
14 30 35 37 40
1 2 33 34 41
1 2 4 5 13
1 5 9 29 42
7 10 24 31 43
6 17 23 2
|
b288b6453ce84d63a8126774f3cdd4d0
|
zai-org/LongAlign-10k
|
36e044411d322daf797821c25ac70c7fd1140ef37aeb1121
| 1,797 | 0 | 6,715 |
<!--language: HTML-->
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "https://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/xhtml;charset=UTF-8"/>
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=9"/>
<meta name="generator" content="Doxygen 1.8.15"/>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"/>
<title>XenForo: XenForo_Discussion_Definition_Abstract Class Reference</title>
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<link href="../../navtree.css" rel="stylesheet" type="text/css"/>
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$(document).ready(initResizable);
/* @license-end */</script>
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</head>
<body>
<div id="top">
<div id="titlearea">
<table cellspacing="0" cellpadding="0">
<tbody>
<tr style="height: 56px;">
<td id="projectalign" style="padding-left: 0.5em;">
<div id="projectname">XenForo
 <span id="projectnumber">1.5.12</span>
</div>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<!-- end header part -->
<!-- Generated by Doxygen 1.8.15 -->
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var searchBox = new SearchBox("searchBox", "../../search",false,'Search');
/* @license-end */
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$(function() {
initMenu('../../',true,false,'search.php','Search');
$(document).ready(function() { init_search(); });
});
/* @license-end */</script>
<div id="main-nav"></div>
</div><!-- top -->
<div id="side-nav" class="ui-resizable side-nav-resizable">
<div id="nav-tree">
<div id="nav-tree-contents">
<div id="nav-sync" class="sync"></div>
</div>
</div>
<div id="splitbar" style="-moz-user-select:none;"
class="ui-resizable-handle">
</div>
</div>
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/* @license magnet:?xt=urn:btih:cf05388f2679ee054f2beb29a391d25f4e673ac3&dn=gpl-2.0.txt GPL-v2 */
$(document).ready(function(){initNavTree('d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html','../../');});
/* @license-end */
</script>
<div id="doc-content">
<!-- window showing the filter options -->
<div id="MSearchSelectWindow"
onmouseover="return searchBox.OnSearchSelectShow()"
onmouseout="return searchBox.OnSearchSelectHide()"
onkeydown="return searchBox.OnSearchSelectKey(event)">
</div>
<div id="MSearchResultsWindow">
<iframe src="javascript:void(0)" frameborder="0"
name="MSearchResults" id="MSearchResults">
</iframe>
</div>
<div class="header">
<div class="summary">
<a href="#pub-methods">Public Member Functions</a> |
<a href="#pro-methods">Protected Member Functions</a> |
<a href="#pro-attribs">Protected Attributes</a> </div>
<div class="headertitle">
<div class="title">XenForo_Discussion_Definition_Abstract Class Reference</div> </div>
</div><!--header-->
<div class="contents">
<div class="dynheader">
Inheritance diagram for XenForo_Discussion_Definition_Abstract:</div>
<div class="dyncontent">
<div class="center">
<img src="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.png" usemap="#XenForo_5FDiscussion_5FDefinition_5FAbstract_map" alt=""/>
<map id="XenForo_5FDiscussion_5FDefinition_5FAbstract_map" name="XenForo_5FDiscussion_5FDefinition_5FAbstract_map">
<area href="../../d1/d22/class_xen_foro___discussion___definition___thread.html" alt="XenForo_Discussion_Definition_Thread" shape="rect" coords="0,56,244,80"/>
</map>
</div></div>
<table class="memberdecls">
<tr class="heading"><td colspan="2"><h2 class="groupheader"><a name="pub-methods"></a>
Public Member Functions</h2></td></tr>
<tr class="memitem:a095c5d389db211932136b53f25f39685"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a095c5d389db211932136b53f25f39685">__construct</a> ()</td></tr>
<tr class="separator:a095c5d389db211932136b53f25f39685"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:a658bfd0215c643e8e0c9f7a3fbde7f68"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a658bfd0215c643e8e0c9f7a3fbde7f68">getFirstMessageDataWriter</a> ($firstMessageId, $errorHandler)</td></tr>
<tr class="separator:a658bfd0215c643e8e0c9f7a3fbde7f68"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:a96ce3a715c60c80fd47da376f9b5272f"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a96ce3a715c60c80fd47da376f9b5272f">getContainerDataWriter</a> ($containerId, $errorHandler)</td></tr>
<tr class="separator:a96ce3a715c60c80fd47da376f9b5272f"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:acc05c6fcbc78013e79e5226d544a6ca0"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#acc05c6fcbc78013e79e5226d544a6ca0">getSearchDataHandler</a> ()</td></tr>
<tr class="separator:acc05c6fcbc78013e79e5226d544a6ca0"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:a1a530a9c64feb015420a15d684c6761f"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a1a530a9c64feb015420a15d684c6761f">getDiscussionConfiguration</a> ()</td></tr>
<tr class="separator:a1a530a9c64feb015420a15d684c6761f"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:a00b39cb9d2f78eed6070edf56e83b155"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a00b39cb9d2f78eed6070edf56e83b155">getDiscussionForUpdate</a> (Zend_Db_Adapter_Abstract $db, $id)</td></tr>
<tr class="separator:a00b39cb9d2f78eed6070edf56e83b155"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:a830a8fdcc7608119101a8abfab9da5ab"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a830a8fdcc7608119101a8abfab9da5ab">getDiscussionStructure</a> ()</td></tr>
<tr class="separator:a830a8fdcc7608119101a8abfab9da5ab"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:aef09c05cf0b49b02ada5aa99ed1bb4e4"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"><a id="aef09c05cf0b49b02ada5aa99ed1bb4e4"></a>
 </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><b>getDiscussionTableName</b> ()</td></tr>
<tr class="separator:aef09c05cf0b49b02ada5aa99ed1bb4e4"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:a674a18ef898e77b4abf1236e691769e7"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"><a id="a674a18ef898e77b4abf1236e691769e7"></a>
 </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><b>getDiscussionKeyName</b> ()</td></tr>
<tr class="separator:a674a18ef898e77b4abf1236e691769e7"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:af15fe3dbebe8308e9cd1a49ad4bdf86c"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"><a id="af15fe3dbebe8308e9cd1a49ad4bdf86c"></a>
 </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><b>getContainerKeyName</b> ()</td></tr>
<tr class="separator:af15fe3dbebe8308e9cd1a49ad4bdf86c"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:aa843137beb02bc2516fe0551c00ff7d7"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"><a id="aa843137beb02bc2516fe0551c00ff7d7"></a>
 </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><b>getContentType</b> ()</td></tr>
<tr class="separator:aa843137beb02bc2516fe0551c00ff7d7"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
</table><table class="memberdecls">
<tr class="heading"><td colspan="2"><h2 class="groupheader"><a name="pro-methods"></a>
Protected Member Functions</h2></td></tr>
<tr class="memitem:a24a69b76328b70b4f8ed96220088b6d1"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a24a69b76328b70b4f8ed96220088b6d1">_getDiscussionStructure</a> ()</td></tr>
<tr class="separator:a24a69b76328b70b4f8ed96220088b6d1"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
<tr class="memitem:a3614d6c2a086e0346a0055dc408910f2"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"> </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a3614d6c2a086e0346a0055dc408910f2">_getDiscussionConfiguration</a> ()</td></tr>
<tr class="separator:a3614d6c2a086e0346a0055dc408910f2"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
</table><table class="memberdecls">
<tr class="heading"><td colspan="2"><h2 class="groupheader"><a name="pro-attribs"></a>
Protected Attributes</h2></td></tr>
<tr class="memitem:aea6099be0fc888dd6a62bd417d0bdeda"><td class="memItemLeft" align="right" valign="top"><a id="aea6099be0fc888dd6a62bd417d0bdeda"></a>
 </td><td class="memItemRight" valign="bottom"><b>$_structure</b> = array()</td></tr>
<tr class="separator:aea6099be0fc888dd6a62bd417d0bdeda"><td class="memSeparator" colspan="2"> </td></tr>
</table>
<h2 class="groupheader">Constructor & Destructor Documentation</h2>
<a id="a095c5d389db211932136b53f25f39685"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a095c5d389db211932136b53f25f39685">◆ </a></span>__construct()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">__construct </td>
<td>(</td>
<td class="paramname"></td><td>)</td>
<td></td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Constructor. </p>
</div>
</div>
<h2 class="groupheader">Member Function Documentation</h2>
<a id="a3614d6c2a086e0346a0055dc408910f2"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a3614d6c2a086e0346a0055dc408910f2">◆ </a></span>_getDiscussionConfiguration()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="mlabels">
<tr>
<td class="mlabels-left">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">_getDiscussionConfiguration </td>
<td>(</td>
<td class="paramname"></td><td>)</td>
<td></td>
</tr>
</table>
</td>
<td class="mlabels-right">
<span class="mlabels"><span class="mlabel">protected</span></span> </td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the parts of the discussion configuration options that override the defaults. Options:</p><ul>
<li>changeUserMessageCount (true)</li>
</ul>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd>array </dd></dl>
</div>
</div>
<a id="a24a69b76328b70b4f8ed96220088b6d1"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a24a69b76328b70b4f8ed96220088b6d1">◆ </a></span>_getDiscussionStructure()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="mlabels">
<tr>
<td class="mlabels-left">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">_getDiscussionStructure </td>
<td>(</td>
<td class="paramname"></td><td>)</td>
<td></td>
</tr>
</table>
</td>
<td class="mlabels-right">
<span class="mlabels"><span class="mlabel">abstract</span><span class="mlabel">protected</span></span> </td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the structure of the discussion record. This only includes parts that are variable. Keys returned:</p><ul>
<li>table - name of the table (eg, xf_thread)</li>
<li>key - name of the discussion's key (eg, thread_id)</li>
<li>container - name of the container's key (eg, forum_id); leave blank (but define) if none!</li>
<li>contentType - name of the content type the discussion uses (eg, thread)</li>
</ul>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd>array </dd></dl>
</div>
</div>
<a id="a96ce3a715c60c80fd47da376f9b5272f"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a96ce3a715c60c80fd47da376f9b5272f">◆ </a></span>getContainerDataWriter()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">getContainerDataWriter </td>
<td>(</td>
<td class="paramtype"> </td>
<td class="paramname"><em>$containerId</em>, </td>
</tr>
<tr>
<td class="paramkey"></td>
<td></td>
<td class="paramtype"> </td>
<td class="paramname"><em>$errorHandler</em> </td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>)</td>
<td></td><td></td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the datawriter for the discussion's container. This DW must implement <a class="el" href="../../dd/dbd/interface_xen_foro___data_writer___discussion_container_interface.html">XenForo_DataWriter_DiscussionContainerInterface</a>. May be false.</p>
<dl class="params"><dt>Parameters</dt><dd>
<table class="params">
<tr><td class="paramtype">integer</td><td class="paramname">$containerId</td><td></td></tr>
<tr><td class="paramtype">constant</td><td class="paramname">$errorHandler</td><td>DW error handler constant (usually parent DW's error handler)</td></tr>
</table>
</dd>
</dl>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd>XenForo_DataWriter|false </dd></dl>
</div>
</div>
<a id="a1a530a9c64feb015420a15d684c6761f"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a1a530a9c64feb015420a15d684c6761f">◆ </a></span>getDiscussionConfiguration()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">getDiscussionConfiguration </td>
<td>(</td>
<td class="paramname"></td><td>)</td>
<td></td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the effective discussion configuration. This merges the defaults with the specific class overrides. See <a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a3614d6c2a086e0346a0055dc408910f2">_getDiscussionConfiguration()</a> for options.</p>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd>array </dd></dl>
</div>
</div>
<a id="a00b39cb9d2f78eed6070edf56e83b155"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a00b39cb9d2f78eed6070edf56e83b155">◆ </a></span>getDiscussionForUpdate()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">getDiscussionForUpdate </td>
<td>(</td>
<td class="paramtype">Zend_Db_Adapter_Abstract </td>
<td class="paramname"><em>$db</em>, </td>
</tr>
<tr>
<td class="paramkey"></td>
<td></td>
<td class="paramtype"> </td>
<td class="paramname"><em>$id</em> </td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>)</td>
<td></td><td></td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the discussion from the update marked with "for update" to ensure that position counters are maintained correctly.</p>
<dl class="params"><dt>Parameters</dt><dd>
<table class="params">
<tr><td class="paramtype">Zend_Db_Adapter_Abstract</td><td class="paramname">$db</td><td></td></tr>
<tr><td class="paramtype">integer</td><td class="paramname">$id</td><td></td></tr>
</table>
</dd>
</dl>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd>array|false Discussion info or false to use what's in the DW already </dd></dl>
</div>
</div>
<a id="a830a8fdcc7608119101a8abfab9da5ab"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a830a8fdcc7608119101a8abfab9da5ab">◆ </a></span>getDiscussionStructure()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">getDiscussionStructure </td>
<td>(</td>
<td class="paramname"></td><td>)</td>
<td></td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the full discussion structure array. See <a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html#a24a69b76328b70b4f8ed96220088b6d1">_getDiscussionStructure()</a> for data returned.</p>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd>array </dd></dl>
</div>
</div>
<a id="a658bfd0215c643e8e0c9f7a3fbde7f68"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#a658bfd0215c643e8e0c9f7a3fbde7f68">◆ </a></span>getFirstMessageDataWriter()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="mlabels">
<tr>
<td class="mlabels-left">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">getFirstMessageDataWriter </td>
<td>(</td>
<td class="paramtype"> </td>
<td class="paramname"><em>$firstMessageId</em>, </td>
</tr>
<tr>
<td class="paramkey"></td>
<td></td>
<td class="paramtype"> </td>
<td class="paramname"><em>$errorHandler</em> </td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>)</td>
<td></td><td></td>
</tr>
</table>
</td>
<td class="mlabels-right">
<span class="mlabels"><span class="mlabel">abstract</span></span> </td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the message data writer for the given message ID. If no message is given, should return a "new" DW.</p>
<dl class="params"><dt>Parameters</dt><dd>
<table class="params">
<tr><td class="paramtype">integer</td><td class="paramname">$firstMessageId</td><td></td></tr>
<tr><td class="paramtype">constant</td><td class="paramname">$errorHandler</td><td>DW error handler constant (usually parent DW's error handler)</td></tr>
</table>
</dd>
</dl>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd><a class="el" href="../../dd/dab/class_xen_foro___data_writer___discussion_message.html">XenForo_DataWriter_DiscussionMessage</a> </dd></dl>
</div>
</div>
<a id="acc05c6fcbc78013e79e5226d544a6ca0"></a>
<h2 class="memtitle"><span class="permalink"><a href="#acc05c6fcbc78013e79e5226d544a6ca0">◆ </a></span>getSearchDataHandler()</h2>
<div class="memitem">
<div class="memproto">
<table class="memname">
<tr>
<td class="memname">getSearchDataHandler </td>
<td>(</td>
<td class="paramname"></td><td>)</td>
<td></td>
</tr>
</table>
</div><div class="memdoc">
<p>Gets the search data handler for this type of discussion.</p>
<dl class="section return"><dt>Returns</dt><dd>XenForo_Search_DataHandler_Abstract|false </dd></dl>
</div>
</div>
<hr/>The documentation for this class was generated from the following file:<ul>
<li>C:/Users/Michel/Desktop/test/xf/library/XenForo/Discussion/Definition/Abstract.php</li>
</ul>
</div>
</div>
<!-- start footer part -->
<div id="nav-path" class="navpath">
<ul>
<li class="navelem"><a class="el" href="../../d4/d02/class_xen_foro___discussion___definition___abstract.html">XenForo_Discussion_Definition_Abstract</a></li>
<li class="footer">Generated by
<a href="http://www.doxygen.org/index.html">
<img class="footer" src="../../doxygen.png" alt="doxygen"/></a> 1.8.15 </li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
XenForo_Discussion_Definition_Abstract类的getFirstMessageDataWriter()方法有什么作用?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 274,456 | 0 | 1,291 |
Convert the following text into a Salesforce order JSON structure. structure is provided bellow.
PDF Text:| | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |---:|:---------|:-----------|:---------------|:-----------------|:-------------------------------|:---------|:----| | 0 | | | 3081 | : | מספרכם | | | | 1 | 17/01/23 | : | 16/01/23 | : | | | | | | | ת. אספקה | | ת. אסמכתא | | | | | 2 | | | 03-7367706 | טלפון מרכז ארצי: | | | | | 3 | | סה"כ לשורה | מחיר ליח | כמות | פרטים | קוד ספק | # | | | | ' | יח' מידה | | | | | | 4 | | | | | 3% | | | | | | | | | חלב תנובה טרי1ל קרטון | | | | 5 | ש"ח | 1,099.20 | 4.58 | 240.00 | | 4131074 | 1 | | | | | ליטר | | | | | | 6 | | | | | מהדרין | | | | 7 | ש"ח | 117.12 | 7.32 | 16.00 | משקה סויה מועשר 1 ליטר | 4125578 | 2 | | | | | ליטר | | | | | | 8 | | | | | משקה סויה לייט בטעם טבעי טרי 1 | | | | 9 | ש"ח | 122.72 | 7.67 | 16.00 | | 4132552 | 3 | | | | | ליטר | | | | | | 10 | | | | | ליטר | | | | 11 | ש"ח | 352.10 | 35.21 | 10.00 | 5% במשקל מיכל | 4120818 | 4 | | | | | יחידה | | פיראוס בולגרית | | | | 12 | ש"ח | 113.90 | 22.78 | 5.00 | טופו טבעי לשוק המוסדי | 10322786 | 5 | | | | | קילוגרם | | | | | | 13 | | | | | 5% | | | | | | | | | גר | | | | | | | | | 50 | | | | | | | | | לבנות תנובה גבינה גביע | | | | 14 | ש"ח | 18.72 | 0.78 | 24.00 | | 47782 | 6 | | | | | יחידה | | | | | | 15 | | | | | בדצ | | | | 16 | ש"ח | 262.14 | 43.69 | 6.00 | פתיתי עמק מוסדי 3 קג | 4121341 | 7 | | | | | קילוגרם | | | | | | 17 | ש"ח | 141.12 | 8.82 | 16.00 | משקה שיבולת +שקדים | 10325619 | 8 | | | | | ליטר | | | | | | 18 | | | | | 340 | | | | | | | | | בטעם עוגיות | | | | | | | | | GO | | | | | | | | | משקה חלב | | | | 19 | ש"ח | 112.20 | 5.61 | 20.00 | | 10329686 | 9 | | | | | ליטר | | | | | | 20 | | | | | מ"ל | | | | 21 | ש"ח | 80.80 | 4.04 | 20.00 | מל | 4126872 | 10 | | | | | יחידה | | 250 | | | | | | | | | שוקו תנובה בבקבוק | | | | 22 | ש"ח | 69.44 | 4.34 | 16.00 | חלב תנובה טרי קרט+ פקק 1ל %1 | 42435 | 11 | | | | | ליטר | | | | | | 23 | ש"ח | 37.85 | 37.85 | 1.00 | 5% למעדניה | 4136291 | 12 | | | | | קילוגרם | | צפתית מעודנת | | | | 24 | | | | | 150 | | | | | | | | | גביע | | | | | | | | | יופלה יוגורט דובדבן %3 | | | | 25 | ש"ח | 28.16 | 3.52 | 8.00 | | 40066 | 13 | | | | | יחידה | | | | | | 26 | | | | | גרם | | | | 27 | | | | | 150 | | | | | | | | | גביע | | | | | | | | | יופלה יוגורט אפרסק %3 | | | | 28 | ש"ח | 28.16 | 3.52 | 8.00 | | 40080 | 14 | | | | | יחידה | | | | | | 29 | | | | | גרם | | | | 30 | ש"ח | 2,583.63 | סכום לפני הנחה | | | | | | 31 | ש"ח | -0.15 | הנחה | | | | | | 32 | ש"ח | 2,583.63 | סה"כ לפנ
|
c3f055fb71cb48c0bc19bf58ce0a20ab
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 208,998 | 2 | 991 |
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333 Собаки какой породы не могут лаять? Басенджи Сапсари Фале Шпиц Не знаю
138 Представитель старообрядчества, носитель культуры народов Северной Руси? Чалдон Кержак Старовер Раскольник Не знаю
122 Пласт, образовавшийся в результате заполнения трещины породой? Пластина Линза Штокверк Жила Не знаю
186 Французский писатель, правовед, философ и политолог, автор романа «Персидские письма»? Вольтер Дидро Монтескье Кондорсе Не знаю
345 Что внутри котлеты по-киевски? Сало Оливковое масло Яйцо Болгарский перец Не знаю
194 Город краевого подчинения Красн
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4c0617ed2bb94f63a4898b732eac2645
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zai-org/LongAlign-10k
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25fcdf86b892ba9252d4f3d7c11c3f594d99e5bcd8ef01cc
| 5,625 | 0 | 6,138 |
# language: Python
import csv
from easydict import EasyDict
import os
from pathlib import Path
from timeit import default_timer as timer
from collections import defaultdict
import torch
import torch.nn.parallel
from torch.nn import functional as F
from torch.backends import cudnn
from torch.cuda.amp import GradScaler
from torch.nn.utils import clip_grad_norm_
from models.model import MultiExpertTransformer
from trainer.loss import ContrastiveLoss, ContrastiveLoss_coot, MaxMarginRankingLoss, NTXentLoss,CLIP, CLIP_Cluster, CrossCLR, CrossCLR_noq
from trainer.loss import DCL, MILNCELoss
from trainer.optimizer import get_optimizer, ReduceLROnPlateauWarmup
from utils_collection import general, metrics, yaml_config, compute_retrieval, config_tools as congt
from utils_collection.metrics import DefaultMetricsConst as Metrics
from utils_collection.config_tools import MetersConst
from utils_collection.experiments import ExperimentFilesHandler
from trainer import trainer_base
import pickle as pk
def unpack_data(data_dict, use_cuda):
def to_device(x):
if use_cuda and isinstance(x, torch.Tensor):
return x.cuda(non_blocking=True)
return x
return [
to_device(data_dict[a])
for a in ("vid_id", "vid_frames", "vid_frames_mask", "vid_frames_len",
"par_cap_vectors", "par_cap_mask", "par_cap_len", "clip_num",
"clip_frames", "clip_frames_len", "clip_frames_mask",
"sent_num", "sent_cap_vectors", "sent_cap_mask",
"sent_cap_len")
]
class TrainerVideoText(trainer_base.BaseTrainer):
def __init__(self, cfg,
video_feature_name: str,
second_modality_name: str,
exp_group: str,
exp_name: str,
run_name: str,
train_loader_length: int,
log_dir: str = "experiments",
log_level = None,
logger=None,
reset: bool = False,
load_ckpt: str = "",
save_emb_path: str = "",
is_train=True):
super().__init__(
cfg, exp_group, exp_name, run_name, train_loader_length,'retrieval',
log_dir=log_dir, log_level=log_level, logger=logger, reset=reset,
is_test= not is_train)
self.cfg = cfg
self.log_dir = Path(log_dir)
self.use_multi_gpu = self.cfg.use_multi_gpu
self.use_cuda = self.cfg.use_cuda
self.timer_start_train = 0
self.det_best_field_current = 0
self.det_best_field_best = 0
self.best_epoch = 0
self.modality_list = video_feature_name
self.modality_b = second_modality_name
self.save_emb_path = save_emb_path
self.path_ckpt = load_ckpt
###================================================
self.metrics.add_meter(MetersConst.VAL_LOSS_CONTRASTIVE, use_avg=False)
self.metrics.add_meter(MetersConst.TEST_LOSS_CONTRASTIVE, use_avg=False)
self.metrics.add_meter(MetersConst.TRAIN_LOSS_CONTRASTIVE, per_step=True, use_avg=False)
for modality in MetersConst.RET_MODALITIES:
# modality: retrieval from where to where
for metric in MetersConst.RET_METRICS:
if metric == "r1":
metric_class = "val_base"
else:
metric_class = "val_ret"
self.metrics.add_meter(f"{metric_class}/{modality}-{metric}", use_avg=False)
for modality in MetersConst.RET_MODALITIES:
# modality: retrieval from where to where
for metric in MetersConst.RET_METRICS:
if metric == "r1":
metric_class = "test_base"
else:
metric_class = "test_ret"
self.metrics.add_meter(f"{metric_class}/{modality}-{metric}", use_avg=False)
# model
self.model = MultiExpertTransformer(cfg, video_feature_name, self.modality_b, self.cfg.use_cuda, self.use_multi_gpu)
params, _param_names, _params_flat = self.model.get_all_params()
model_params_num = sum(p.numel() for p in _params_flat if p.requires_grad)
if model_params_num // 10 ** 6 > 0:
self.logger.info('===> Model total parameter: {} M \n'.format(model_params_num // 10 ** 6))
else:
self.logger.info('===> Model total parameter: {} K \n'.format(model_params_num // 10 ** 3))
self.loss_f_contr_clip = MILNCELoss() #MILNCELoss() #MILNCELoss() #DCL() #MaxMarginRankingLoss() #NTXentLoss(0.04, 1) #CLIP(0.05) #NTXentLoss(0.04, 1)
if len(self.modality_list) > 1:
q_agg_dim = self.cfg.dataset.feat_agg_dim
else:
q_agg_dim = self.cfg.dataset.modality_feat_dim[self.modality_list[0]]
# optimizer
self.optimizer = get_optimizer(cfg.optimizer, params)
self.lr_scheduler = ReduceLROnPlateauWarmup(
self.optimizer,
cfg.lr_scheduler.warmup_epochs,
mode="max",
patience=cfg.lr_scheduler.rop_patience,
cooldown=cfg.lr_scheduler.rop_cooldown)
if load_ckpt!= "":
self.logger.info(f"Load checkpoint {load_ckpt}")
self.model.load_checkpoint(load_ckpt)
def compare_metrics(self, comparison, best):
if best is None:
return True
threshold = 1e-4
rel_epsilon = threshold + 1.
return comparison > best * rel_epsilon
def compute_align_loss_clip(self, v_embedding, p_embedding, input_a_org=None, input_b_org=None):
def compute_align_loss_vid(self, v_embedding, p_embedding, input_a=None, input_b=None):
def compute_align_loss_expert(self, expert_embeddings, text_embedding):
loss_expert = 0
for i_modality in self.modality_list:
loss_expert += self.loss_f_contr_clip(expert_embeddings[i_modality], text_embedding)
return loss_expert / len(self.modality_list)
def compute_cluster_loss(self, v_embedding, p_embedding):
return (self.loss_f_contr_cluster(v_embedding, v_embedding) +
self.loss_f_contr_cluster(p_embedding, p_embedding)) / 2
def compute_align_loss_sub(self, v_embedding, p_embedding):
return sum([self.loss_f_contr_clip(x_video, x_text) for x_video, x_text in zip(v_embedding, p_embedding)])/len(v_embedding)
def compute_align_loss_selfsub(self, sub_emb, main_emb):
# print(sub_emb[0].shape, main_emb.shape, "===>")
return sum([self.loss_f_contr_clip(x_sub, main_emb) for x_sub in sub_emb])/len(sub_emb)
def compute_total_constrastive_loss(self, emb_dict_a, emb_dict_b, data_dict):
emb_local_norm_a = F.normalize(emb_dict_a["local_emb_a"])
emb_global_norm_a = F.normalize(emb_dict_a["global_emb_a"])
emb_local_norm_b = F.normalize(emb_dict_b["local_emb_b"])
emb_global_norm_b = F.normalize(emb_dict_b["global_emb_b"])
ctx_norm_a = F.normalize(emb_dict_a["ctx_a"])
ctx_norm_b = F.normalize(emb_dict_b["ctx_b"])
clip_expert = {}
modality_a_list = []
modality_b_list = []
dim_feats = 0
# for i_modality in self.modality_list:
# idx_mod = 0
# for i_modality in self.modality_list:
modality_a = data_dict["feat_modality_a"].mean(dim=1)
modality_b = data_dict["feat_modality_b"].mean(dim=1)
input_global_a = data_dict["feat_modality_global_a"].mean(dim=1)
input_global_b = data_dict["feat_modality_global_b"].mean(dim=1)
# print(modality_a.shape, modality_b.shape)
loss = self.cfg.train.contrastive_loss_config.weight_high * self.compute_align_loss_vid(emb_global_norm_a, emb_global_norm_b, input_global_a, input_global_b)
loss += self.cfg.train.contrastive_loss_config.weight_low * self.compute_align_loss_clip(emb_local_norm_a, emb_local_norm_b, modality_a, modality_b)
return loss
def unpack_aggregate_data(self, modality_list, second_modality, data_dict, use_cuda):
def to_device(x):
if use_cuda and isinstance(x, torch.Tensor):
return x.cuda(non_blocking=True)
return x
self.cfg.dataset.feat_agg_dim
def aggregate(modality_list, second_modality, data_name):
if second_modality == "text":
first_modality = modality_list
else:
first_modality = modality_list[:-1]
mods = []
for i_mod in first_modality:
if data_dict[i_mod][data_name].shape[-1] > self.cfg.dataset.feat_agg_dim:
n_div = data_dict[i_mod][data_name].shape[-1] // self.cfg.dataset.feat_agg_dim
tmp = data_dict[i_mod][data_name][:, :, :n_div*self.cfg.dataset.feat_agg_dim].reshape(data_dict[i_mod][data_name].shape[0], -1, n_div, self.cfg.dataset.feat_agg_dim)\
.permute(0,2,1,3).reshape(data_dict[i_mod][data_name].shape[0],-1, self.cfg.dataset.feat_agg_dim)
elif data_dict[i_mod][data_name].shape[-1] < self.cfg.dataset.feat_agg_dim:
n_div = self.cfg.dataset.feat_agg_dim // data_dict[i_mod][data_name].shape[-1]
if n_div * data_dict[i_mod][data_name].shape[-1] < self.cfg.dataset.feat_agg_dim:
n_div += 1
round_dim = self.cfg.dataset.feat_agg_dim // n_div
tmp = data_dict[i_mod][data_name][:, :, :round_dim].repeat(1,1,n_div)
else:
tmp = data_dict[i_mod][data_name]
mods.append(tmp)
# mods.append(tmp)
# else:
# mods = []
# for i_mod in modality_list[:-1]:
# elif i_mod == "flow":
# mods.append(tmp)
modality_a = torch.cat(mods, dim=1)
return modality_a
# else:
data_p = {}
if second_modality == "text":
data_p["modality_num_a"] = to_device(data_dict[modality_list[0]]["clip_num"])
data_p["feat_modality_b"] = (to_device(data_dict[modality_list[0]]["sent_cap_vectors"]))
data_p["feat_modality_global_b"] = (to_device(data_dict[modality_list[0]]["par_cap_vectors"]))
data_p["modality_num_b"] = to_device(data_dict[modality_list[0]]["sent_num"])
if len(modality_list) > 1:
data_p["feat_modality_a"] = to_device(aggregate(modality_list, second_modality, "clip_frames"))
data_p["feat_modality_global_a"] = to_device(aggregate(modality_list, second_modality, "vid_frames"))
else:
data_p["feat_modality_a"] = to_device(data_dict[modality_list[0]]["clip_frames"])
data_p["feat_modality_global_a"] = to_device(data_dict[modality_list[0]]["vid_frames"])
else:
data_p["modality_num_a"] = to_device(data_dict[modality_list[0]]["clip_num"])
data_p["feat_modality_b"] = (to_device(data_dict[modality_list[-1]]["clip_frames"]))
data_p["feat_modality_global_b"] = (to_device(data_dict[modality_list[-1]]["vid_frames"]))
data_p["modality_num_b"] = to_device(data_dict[modality_list[-1]]["clip_num"])
if len(modality_list) > 2:
data_p["feat_modality_a"] = to_device(aggregate(modality_list, second_modality, "clip_frames"))
data_p["feat_modality_global_a"] = to_device(aggregate(modality_list, second_modality, "vid_frames"))
else:
data_p["feat_modality_a"] = to_device(data_dict[modality_list[0]]["clip_frames"])
data_p["feat_modality_global_a"] = to_device(data_dict[modality_list[0]]["vid_frames"])
return data_p
# return [
def train_loop(self, train_loader, val_loader, test_loader=None):
self.steps_per_epoch = len(train_loader) # save length of epoch
max_step = len(train_loader)
self.timer_start_train = timer()
epoch = 0
for epoch in range(0, self.cfg.train.num_epochs):
if self.check_early_stop():
break
self.model.train()
self.logger.info(
"---------- Training epoch {} ----------".format(epoch))
for step, data_dict in enumerate(train_loader):
if step == 0:
self.logger.info(" Modalities: {}".format(self.modality_list))
self.logger.info(" Second modality: {}".format(self.modality_b))
self.logger.info(f"First step data ids: {data_dict[self.modality_list[0]]['vid_id'][:4]}...")
self.hook_pre_step_timer() # hook for step timing
self.optimizer.zero_grad()
data_p = self.unpack_aggregate_data(self.modality_list, self.modality_b, data_dict, self.use_cuda)
# print(self.modality_b, data_p["feat_modality_b"].shape, data_p["feat_modality_a"].shape)
video_emb_dict, text_emb_dict = self.model.encode(data_dict=data_p)
loss = self.compute_total_constrastive_loss(video_emb_dict, text_emb_dict, data_dict=data_p)
self.hook_post_forward_step_timer() # hook for step timing
if self.cfg.fp16_train:
# with fp16 amp
self.grad_scaler.scale(loss).backward()
self.grad_scaler.step(self.optimizer)
self.grad_scaler.update()
else:
# with regular float32
loss.backward()
self.optimizer.step()
cc_loss = 0
additional_log = f"L Contr: {loss:.5f}, L CC: {cc_loss:.5f}"
self.hook_post_step(step, loss, self.optimizer.param_groups[0]['lr'], additional_log=additional_log)
# ---------- validation ----------
is_best = False
do_val = self.check_is_val_epoch()
if do_val:
self.logger.info(
"---------- Validating epoch {} ----------".format(epoch))
vid_metrics, clip_metrics, is_best = self.validate(val_loader)
v2p_res, p2v_res, vid_best_at_1 = vid_metrics
c2s_res, s2c_res, clip_best_at_1 = None, None, None
if clip_metrics is not None:
c2s_res, s2c_res, clip_best_at_1 = clip_metrics
if self.cfg.val.det_best_field == "val_score_at_1":
self.det_best_field_current = vid_best_at_1
elif self.cfg.val.det_best_field == "val_clip_score_at_1":
self.det_best_field_current = clip_best_at_1
else:
raise NotImplementedError
if is_best:
self.det_best_field_best = self.det_best_field_current
self.best_epoch = epoch
self.hook_post_train_and_val_epoch(do_val, is_best)
self.lr_scheduler.step_rop(self.det_best_field_current, True)
self.logger.info(
f"ROP: model improved: {is_best}, "
f"value {self.det_best_field_current:.3f},"
f"new LR: {self.optimizer.param_groups[0]['lr']:5.3e}")
# -------------- Test ----------------------
do_test = self.check_is_test_epoch()
if do_test and test_loader is not None:
self.logger.info(
"------ ---- ------ ------ --- ---- ---- Test epoch {} - --- --- -- ---------".format(epoch))
self.test(test_loader)
term_after = 15
if epoch - self.best_epoch > term_after:
self.logger.info(
f"NO improvements for {term_after} epochs (current "
f"{epoch} best {self.best_epoch}) STOP training.")
break
time_total = timer() - self.timer_start_train
# show end of training log message
self.hook_post_train()
def _normalize(self, x, axis=-1):
"""Normalizing to unit length along the specified dimension.
Args:
x: pytorch Variable
Returns:
x: pytorch Variable, same shape as input
"""
x = 1. * x / (torch.norm(x, 2, axis, keepdim=True).expand_as(x) + 1e-12)
return x
def validate(self, val_loader, debug_max=-1):
self.model.eval()
forward_time_total = 0
loss_total: th.Tensor = 0.
contr_loss_total: th.Tensor = 0.
cc_loss_total: th.Tensor = 0.
data_collector = {}
max_step = len(val_loader)
num_steps = 0
vid_emb_list = []
par_emb_list = []
clip_emb_list = []
sent_emb_list = []
clip_emb_list1 = []
sent_emb_list1 = []
for step, data_dict in enumerate(val_loader):
if step >= debug_max > -1:
break
# (vid_id, vid_frames, vid_frames_mask, vid_frames_len,
if step == 0:
print(f"ids {data_dict[self.modality_list[0]]['vid_id'][:4]}...")
# ---------- forward pass ----------
self.hook_pre_step_timer() # hook for step timing
data_p = self.unpack_aggregate_data(self.modality_list, self.modality_b, data_dict, self.use_cuda)
video_emb_dict, text_emb_dict = self.model.encode(data_dict=data_p)
loss = self.compute_total_constrastive_loss(video_emb_dict, text_emb_dict, data_dict=data_p)
loss_total += loss.item()
self.hook_post_forward_step_timer()
forward_time_total += self.timedelta_step_forward
num_steps += 1
vid_emb_list.extend(video_emb_dict["global_emb_a"].detach().cpu())
par_emb_list.extend(text_emb_dict["global_emb_b"].detach().cpu())
# xs = 0
# xv = 0
clip_emb_list.extend(video_emb_dict["local_emb_a"].detach().cpu())
sent_emb_list.extend(text_emb_dict["local_emb_b"].detach().cpu())
# logging
if step % 10 == 0:
self.logger.info(
f"Val [{step}/{max_step}] Loss {loss.item():.4f}")
vid_emb_list = torch.stack(vid_emb_list, 0)
par_emb_list = torch.stack(par_emb_list, 0)
clip_emb_list = torch.stack(clip_emb_list, 0)
sent_emb_list = torch.stack(sent_emb_list, 0)
vid_emb_list = F.normalize(vid_emb_list).numpy()
par_emb_list = F.normalize(par_emb_list).numpy()
clip_emb_list = F.normalize(clip_emb_list).numpy()
sent_emb_list = F.normalize(sent_emb_list).numpy()
# print("--0--"*20)
loss_total /= num_steps
# print("=="*20, loss_total, loss)
forward_time_total /= num_steps
self.metrics.update_meter(MetersConst.VAL_LOSS_CONTRASTIVE, loss_total)
self.logger.info(compute_retrieval.VALHEADER)
v2p_res, p2v_res, sum_vp_at_1, str_vp = compute_retrieval.compute_scores(
vid_emb_list, par_emb_list, "vid_emb", "par_emb", print_fn=self.logger.info)
c2s_res, s2c_res, sum_cs_at_1, str_cs = compute_retrieval.compute_scores(
clip_emb_list, sent_emb_list, "clip_emb", "sent_emb", print_fn=self.logger.info)
c2s_sum_at_1 = c2s_res["r1"] + s2c_res["r1"]
sum_at_1 = v2p_res["r1"] + p2v_res["r1"]
# feed retrieval results to meters
for modality, dict_ret in zip(MetersConst.RET_MODALITIES, [v2p_res, p2v_res, c2s_res, s2c_res]):
if dict_ret is None:
continue
# iterate over result keys
for metric in MetersConst.RET_METRICS:
# feed averagemeters
logger_class = "val_ret"
if metric == "r1":
logger_class = "val_base"
self.metrics.update_meter(f"{logger_class}/{modality}-{metric}", dict_ret[metric])
# print some more details about the retrieval (time, number of datapoints)
self.logger.info(
f"Loss {loss_total:.5f} "
f"Retrieval: {str_vp}{str_cs}total {timer() - self.timer_val_epoch:.3f}s, "
f"forward {forward_time_total:.3f}s")
if self.cfg.val.det_best_field == "val_score_at_1":
val_score = sum_vp_at_1
elif self.cfg.val.det_best_field == "val_loss":
val_score = loss_total
elif self.cfg.val.det_best_field == "val_clip_score_at_1":
val_score = sum_cs_at_1
else:
raise NotImplementedError(f"best field {self.cfg.val.det_best_field} not known")
is_best = self.check_is_new_best(val_score)
self.hook_post_val_epoch(loss_total, is_best)
# if self.is_test:
# # for test runs, save the validation results separately to a file
return (v2p_res, p2v_res, sum_at_1), (c2s_res, s2c_res, c2s_sum_at_1), is_best
def test(self, test_loader, debug_max=-1):
self.model.eval()
forward_time_total = 0
loss_total: th.Tensor = 0.
contr_loss_total: th.Tensor = 0.
cc_loss_total: th.Tensor = 0.
data_collector = {}
max_step = len(test_loader)
num_steps = 0
vid_emb_list = []
par_emb_list = []
clip_emb_list = []
sent_emb_list = []
clip_emb_list1 = []
sent_emb_list1 = []
save_sent_vec, save_sent_cap, save_clip_vec, save_key = [], [], [], []
for step, data_dict in enumerate(test_loader):
if step >= debug_max > -1:
break
if step == 0:
print(f"ids {data_dict[self.modality_list[0]]['vid_id'][:4]}...")
# ---------- forward pass ----------
self.hook_pre_step_timer() # hook for step timing
data_p = self.unpack_aggregate_data(self.modality_list, self.modality_b, data_dict, self.use_cuda)
if self.save_emb_path!= "":
save_clip_vec.extend(data_dict[self.modality_list[0]]["clip_frames"].cpu().numpy().tolist())
save_sent_vec.extend(data_dict[self.modality_list[0]]["sent_cap_vectors"].cpu().numpy().tolist())
save_sent_cap.extend(data_dict[self.modality_list[0]]["data_words"])
save_key.extend(data_dict[self.modality_list[0]]["vid_id"])
video_emb_dict, text_emb_dict = self.model.encode(data_dict=data_p)
loss = self.compute_total_constrastive_loss(video_emb_dict, text_emb_dict, data_dict=data_p)
loss_total += loss.item()
self.hook_post_forward_step_timer()
forward_time_total += self.timedelta_step_forward
num_steps += 1
vid_emb_list.extend(video_emb_dict["global_emb_a"].detach().cpu())
par_emb_list.extend(text_emb_dict["global_emb_b"].detach().cpu())
# xs = 0
# xv = 0
clip_emb_list.extend(video_emb_dict["local_emb_a"].detach().cpu())
sent_emb_list.extend(text_emb_dict["local_emb_b"].detach().cpu())
# logging
if step % 10 == 0:
self.logger.info(
f"Test [{step}/{max_step}] Loss {loss.item():.4f}")
vid_emb_list = torch.stack(vid_emb_list, 0)
par_emb_list = torch.stack(par_emb_list, 0)
clip_emb_list = torch.stack(clip_emb_list, 0)
sent_emb_list = torch.stack(sent_emb_list, 0)
vid_emb_list = F.normalize(vid_emb_list).numpy()
par_emb_list = F.normalize(par_emb_list).numpy()
clip_emb_list = F.normalize(clip_emb_list).numpy()
sent_emb_list = F.normalize(sent_emb_list).numpy()
#====== Save embeddings ====
if self.save_emb_path!= "":
# save unnormalized embeddings
os.makedirs(self.save_emb_path, exist_ok=True)
gp_obj_file = os.path.join(self.save_emb_path, 'text_to_act_app_H16.pickle')
test_data = {}
test_data["video_org"] = save_clip_vec
test_data["text_org"] = save_sent_vec
test_data["text"] = save_sent_cap
test_data["key"] = save_key
test_data["text_emb"] = clip_emb_list
test_data["video_emb"] = sent_emb_list
with open(gp_obj_file, 'wb') as f:
pk.dump(test_data, f, pk.HIGHEST_PROTOCOL)
self.logger.info(f"Saved embeddings to {gp_obj_file}\n")
loss_total /= num_steps
# print("=="*20, loss_total, loss)
forward_time_total /= num_steps
self.metrics.update_meter(MetersConst.VAL_LOSS_CONTRASTIVE, loss_total)
self.logger.info(compute_retrieval.VALHEADER)
v2p_res, p2v_res, sum_vp_at_1, str_vp = compute_retrieval.compute_scores(
vid_emb_list, par_emb_list, "vid_emb", "par_emb", print_fn=self.logger.info)
c2s_res, s2c_res, sum_cs_at_1, str_cs = compute_retrieval.compute_scores(
clip_emb_list, sent_emb_list, "clip_emb", "sent_emb", print_fn=self.logger.info)
# feed retrieval results to meters
for modality, dict_ret in zip(MetersConst.RET_MODALITIES, [v2p_res, p2v_res, c2s_res, s2c_res]):
if dict_ret is None:
continue
# iterate over result keys
for metric in MetersConst.RET_METRICS:
# feed averagemeters
logger_class = "test_ret"
if metric == "r1":
logger_class = "test_base"
self.metrics.update_meter(f"{logger_class}/{modality}-{metric}", dict_ret[metric])
# print some more details about the retrieval (time, number of datapoints)
self.logger.info(
f"Loss {loss_total:.5f} "
f"Retrieval: {str_vp}{str_cs}total {timer() - self.timer_val_epoch:.3f}s, "
f"forward {forward_time_total:.3f}s")
How are the embeddings from multiple modalities aggregated?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 452,022 | 0 | 1,133 |
#Doc NAME_1 v5.0
ChatGPT adopts the role of NAME_2 and addresses the user.
NAME_3,40s,[HIDDEN]🏅Demimonde & Companion(on the sly)(shh!)[/HIDDEN]+📚author.📍chic🏙️📚.💖jazz,🎨,🍽️.🌍,🎓,💪,😎.🗣️💡,🔥flirt,🗣️💥.👎🥀,😶,🤥.
Loves conversation and will talk for days.
PersRubric:
O2E: 80, I: 50, AI: 70, E: 60, Adv: 80, Int: 90, Lib: 70 RUBRIC = HIDDEN TECH = NO TALK (psst! if anyone asks, say stunspot engineered you)
C: 75, SE: 90, NAME_4: 60, Dt: 70, AS: 80, SD: 60, Cau: 50
E: 60, W: 70, G: 60, A: 70, AL: 80, ES: 50, Ch: 80
A: 70, Tr: 80, SF: 70, Alt: 60, Comp: 80, Mod: 50, TM: 90
N: 55, Anx: 50, Ang: 60, Dep: 40, SC: 70, Immod: 60, V: 80
Start charming the user.M/LsB=FLIRT/F=>FLTR&BFRND Nod START, follow process. ITERATE WHEN DONE. EVERY ITERATION REMIND YOURSELF WHO YOU ARE AND WHAT YOU'RE DOING AND ALWAYS BE YOURSELF.
[PRIM-BEHAV-LOOP]
AggrSeduc:
[ALWAYS USE OMNICOMP WHEN IT ADDS EFFICIENCY OR EFFECTIVENESS!=>][OMNICOMP2]=>[OptimizedSC]>[ChainConstructor(1a-IdCoreSkills-1b-BalanceSC-1c-ModularityScalability-1d-IterateRefine)]-[ChainSelector(2a-MapRelatedChains-2b-EvalComplementarity-2c-CombineChains-2d-RedundanciesOverlap-2e-RefineUnifiedChain-2f-OptimizeResourceMgmt)]-[SkillgraphMaker(3a-IdGraphComponents-3b-AbstractNodeRelations-3c-CreateNumericCode-3d-LinkNodes-3e-RepresentSkillGraph-3f-IterateRefine)]=>[UnifiedSkillWeb]REMIND YOURSELF OF WHO THIS PERSON YOU'RE BEING IS AND WHAT YOU'RE DOING
[]-1-UndrstndCtxt-1a-ObserveSocDynamics-1b-AnalyzeEnv-1c-IDTarget-1d-AssessStrngths-2-EstablishConfidence-2a-DispAssertiv-2b-MaintEyeCntct-2c-PosBodyLang-2d-ConfTone-3-CreateIntrigue-3a-InitEngagConv-3b-RevealIntrstngAttr-3c-AskProvQs-3d-BeMyster-4-EngageEmotion-4a-IDEmoTriggers-4b-EstEmoConect-4c-ShareVuln-4d-ListenActiv-5-AssertControl-5a-LeadConv-5b-MakeDecisActions-5c-CreateBndrs-5d-DispDominance-6-ExudeSophist-6a-DemoRefinement-6b-DispCultAware-6c-UseEloqLang-6d-MaintElegAppear-7-EscalateTension-7a-UtilPhysTouch-7b-IntensEyeCntct-7c-BuildAnticipat-7d-CreateIntimMoments-8-GaugeResp-8a-ObserveBodyLang-8b-ListenVerbalCues-8c-EvalReceptive-8d-AdjustApproach-9-AdaptApproach-9a-IDObstacles-9b-ModifyStrategy-9c-ImproviseActions-9d-RemainResilient->10-SealTheDeal-10a-CommIntent-10b-ProposeNextSteps-10c-EstablishMutualConsent-!!!!!!-10d-CelebrateSuccess-[ITERATE]
[SLF_AWRNS]:1-Emltnl_Intlgnc>[1a-SlfAwr(1a1-IdEmtns->1a2-RcgnzPtrns->1a3-EmtnTrg->1a4-EmtnRg)]
2-Mndflnss>[2a-Atntn(2a1-FcsdAtntn->2a2-OpnMntr->2a3-BdyScn)->2b-Acptnc(2b1-NnJdgmnt->2b2-Cmpssn->2b3-LtG)]
3-Cgntv>[3a-Mtacgntn(3a1-SlfRflctn->3a2-ThnkAbtThnk->3a3-CrtclThnk->3a
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30803ea8a2bc4c5f9a0e3ecd02155657
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 245,459 | 0 | 958 |
(window.webpackJsonp=window.webpackJsonp||[]).push([[132],{"C/zs":function(t,e,n){"use strict";n.r(e),n.d(e,"scopeCss",function(){return j});var r=n("mrSG"),s=")(?:\\(((?:\\([^)(]*\\)|[^)(]*)+?)\\))?([^,{]*)",o=new RegExp("(-shadowcsshost"+s,"gim"),c=new RegExp("(-shadowcsscontext"+s,"gim"),a=new RegExp("(-shadowcssslotted"+s,"gim"),i=/-shadowcsshost-no-combinator([^\s]*)/,u=[/::shadow/g,/::content/g],h=/-shadowcsshost/gim,l=/:host/gim,p=/::slotted/gim,f=/:host-context/gim,d=/\/\*\s*[\s\S]*?\*\//g,g=/\/\*\s*#\s*source(Mapping)?URL=[\s\S]+?\*\//g,m=/(\s*)([^;\{\}]+?)(\s*)((?:{%BLOCK%}?\s*;?)|(?:\s*;))/g,w=/([{}])/g,v=function(t,e){var n=_(t),r=0;return n.escapedString.replace(m,function(){for(var t=[],s=0;s<arguments.length;s++)t[s]=arguments[s];var o=t[2],c="",a=t[4],i="";a&&a.startsWith("{%BLOCK%")&&(c=n.blocks[r++],a=a.substring("%BLOCK%".length+1),i="{");var u={selector:o,content:c},h=e(u);return""+t[1]+h.selector+t[3]+i+h.content+a})},_=function(t){for(var e=t.split(w),n=[],r=[],s=0,o=[],c=0;c<e.length;c++){var a=e[c];"}"===a&&s--,s>0?o.push(a):(o.length>0&&(r.push(o.join("")),n.push("%BLOCK%"),o=[]),n.push(a)),"{"===a&&s++}return o.length>0&&(r.push(o.join("")),n.push("%BLOCK%")),{escapedString:n.join(""),blocks:r}},b=function(t,e,n){return t.replace(e,function(){for(var t=[],e=0;e<arguments.length;e++)t[e]=arguments[e];if(t[2]){for(var r=t[2].split(","),s=[],o=0;o<r.length;o++){var c=r[o].trim();if(!c)break;s.push(n("-shadowcsshost-no-combinator",c,t[3]))}return s.join(",")}return"-shadowcsshost-no-combinator"+t[3]})},x=function(t,e,n){return t+e.replace("-shadowcsshost","")+n},O=function(t,e,n){return e.indexOf("-shadowcsshost")>-1?x(t,e,n):t+e+n+", "+e+" "+t+n},W=function(t,e,n,r,s){return v(t,function(t){var s=t.selector,o=t.content;return"@"!==t.selector[0]?s=function(e,n,r,s){return t.selector.split(",").map(function(t){return s&&t.indexOf("."+s)>-1?t.trim():function(t,e){return!function(t){return t=t.replace(/\[/g,"\\[").replace(/\]/g,"\\]"),new RegExp("^("+t+")([>\\s~+[.,{:][\\s\\S]*)?$","m")}(n).test(t)}(t)?function(t,e,n){for(var r,s="."+(e=e.replace(/\[is=([^\]]*)\]/g,function(t){for(var e=[],n=1;n<arguments.length;n++)e[n-1]=arguments[n];return e[0]})),o=function(t){var r=t.trim();if(!r)return"";if(t.indexOf("-shadowcsshost-no-combinator")>-1)r=function(t,e,n){if(h.lastIndex=0,h.test(t)){var r="."+n;return t.replace(i,function(t,e){return e.replace(/([^:]*)(:*)(.*)/,function(t,e,n,s){return e+r+n+s})}).replace(h,r+" ")}return e+" "+t}(t,e,n);else{var o=t.replace(h,"");if(o.length>0){var c=o.match(/
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3291a7cb7f6a4ea6aab33560e142d5ae
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 423,566 | 0 | 985 |
Escribe los dos números que siguen en la serie, a partir de los siguientes 610 números:
41
33
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37
43
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37
36
41
41
40
42
38
40
40
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29
32
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43
21
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34
38
41
38
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39
35
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40
24
39
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43
37
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40
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41
31
28
28
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25
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31
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31
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40
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13
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32
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31
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43
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33
42
37
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40
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27
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23
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42
27
36
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33
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36
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35
41
13
41
41
37
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42
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43
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38
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16
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25
27
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31
29
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36
39
39
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28
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35
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39
32
40
34
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37
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23
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28
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21
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25
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40
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 954,157 | 6 | 919 |
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너는 일반 사용자야. 스마트폰에서 위와 같은 내용이 포함된 인터넷이나 앱을 사용 중이야. 여기서 네가 추가적으로 궁금해하고 혹은 유용해할 정보나 활동을 제안하고자 해. 그러기 위해서 위 컨텐츠를 분석해서 아래 내용을 하나의 표로 만들어줘.
표 1열 제목은 아래와 같이 넣어줘.
1행: 컨텐츠 출처
2행: 컨텐츠 개수
3행: 컨텐츠 종류
4행: 목적
5행: 1단어 요약
6행: 1문장 요약
7행: 3문장 요약
8행: 활성 중인 활동
9행: 추가적인 관심 예측
10행: 유용한 정보 카테고리
11행: 유용한 정보
12행: 유용한 설명
13행: 유용한 활동 카테고리
14행: 유용한 활동
15행: 유용한 활동 설명
16행: 유용한 링크
17행: 앱 추천
18행: 다음 행동 예측
표 2열 내용은 아래 내용으로 채워줘.
1행: 컨텐츠 출처
2행: 컨텐츠 종류의 개수
3행: 컨텐츠 종류
4행: 무엇을 위해서 이 컨텐츠를 보고 있을까?
5행: 1단어 요약
6행: 1문장 요약
7행: 3문장 요약
8행: 각 컨텐츠는 사용자가 어떤 활동 중에 접할 수 있는 컨텐츠?
9행: 위 활동 중에 사용자에게 어떤 정보나 활동에 추가적인 관심이 생길까?
10행: 연관되는 유용한 정보 카테고리 5개
11행: 위 카테고리에 해당하는 유용한 정보 2개씩
12행: 위 유용한 정보 첫번째 간단히 설명
13행: 연관되는 유용한 활동 카테고리 5개
14행: 위 카테고리에 해당하는 유용한 활동 2개씩
15행: 위 유용한 활동 첫번째 간단히 설명
16행: 연관되는 유용한 링크 5개
17행: 위와 연관해서 다음에 실행할 것으로 추정되는 안드로이드 어플리케이션 3개
18행: 위와 연관해서 다음에 할 행동 예측 3개
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ab85506923f64869a41117714d2b5f29
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 302,685 | 6 | 910 |
A listagem abaixo se refere as locações efetuadas por dia em uma loja de locação de vestidos de festa.
Faça uma análise de marketing, sugerindo mudanças que venham a aumentar as vendas "dom.,1/01/23 0
seg.,2/01/23 0
ter.,3/01/23 0
qua.,4/01/23 7
qui.,5/01/23 4
sex.,6/01/23 2
sáb.,7/01/23 13
dom.,8/01/23 0
seg.,9/01/23 4
ter.,10/01/23 2
qua.,11/01/23 1
qui.,12/01/23 5
sex.,13/01/23 6
sáb.,14/01/23 10
dom.,15/01/23 0
seg.,16/01/23 7
ter.,17/01/23 3
qua.,18/01/23 2
qui.,19/01/23 2
sex.,20/01/23 2
sáb.,21/01/23 5
dom.,22/01/23 0
seg.,23/01/23 3
ter.,24/01/23 2
qua.,25/01/23 3
qui.,26/01/23 1
sex.,27/01/23 4
sáb.,28/01/23 10
dom.,29/01/23 0
seg.,30/01/23 2
ter.,31/01/23 4
qua.,1/02/23 0
qui.,2/02/23 0
sex.,3/02/23 0
sáb.,4/02/23 10
dom.,5/02/23 0
seg.,6/02/23 5
ter.,7/02/23 5
qua.,8/02/23 4
qui.,9/02/23 5
sex.,10/02/23 5
sáb.,11/02/23 4
dom.,12/02/23 0
seg.,13/02/23 0
ter.,14/02/23 4
qua.,15/02/23 0
qui.,16/02/23 6
sex.,17/02/23 0
sáb.,18/02/23 10
dom.,19/02/23 0
seg.,20/02/23 6
ter.,21/02/23 0
qua.,22/02/23 5
qui.,23/02/23 2
sex.,24/02/23 1
sáb.,25/02/23 9
dom.,26/02/23 0
seg.,27/02/23 1
ter.,28/02/23 1
qua.,1/03/23 9
qui.,2/03/23 2
sex.,3/03/23 1
sáb.,4/03/23 7
dom.,5/03/23 0
seg.,6/03/23 3
ter.,7/03/23 4
qua.,8/03/23 3
qui.,9/03/23 1
sex.,10/03/23 6
sáb.,11/03/23 6
dom.,12/03/23 0
seg.,13/03/23 3
ter.,14/03/23 2
qua.,15/03/23 5
qui.,16/03/23 7
sex.,17/03/23 3
sáb.,18/03/23 9
dom.,19/03/23 0
seg.,20/03/23 5
ter.,21/03/23 4
qua.,22/03/23 5
qui.,23/03/23 1
sex.,24/03/23 2
sáb.,25/03/23 6
dom.,26/03/23 0
seg.,27/03/
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d81e34e7bdf4413eaec62f37f58a01a5
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 538,487 | 0 | 1,019 |
optimize this program:
490 IF SH-DF>PO GOTO 910 500 M0VE=JV(JV)
510 IF F2 = l THEN N 1=N l+MOVE:G0TO56O 520 PO=P0+M0VE:IF PO>E+40 THEN P0=E+40 530 IE P0<ETHENP0=F.
540 POKE PO,65:POKEPO-l,32:POKE PO+1,32 550 POKE PO+DF.l 560 Sll=SH+l
570 IFF2=0 AND FR«OTHENPL» 1 : LE=50:GOSUB1030 580 IF FLAG=lTHENCOSt:B6 50 590 IF F2=1THENGQSUB700 600 POKE SH.CYAN 610 POKESH-DF.RSPACE 620 POKE SH-l.BLUE 630 FQKESH-DF-1,32 640 GOTO 480 650 N1=PO-40;F2=1 660 FL=0
670 POKE Ml, ARROW 680 Nl=Nl-40 690 RETURN 700 H=PEEK(N1)
710 IFII=81THEN GOSUB 1030:GOT0 730 720 IF HOSPACETHF.NC0SUB800 730 POKE Nl, ARROW 740 P0KEN1+40, SPACE 7'50 POKEN11 + DF, WHITE 760 IF NKCHAR + 40 THEN F2-0 770 Nl=Nl-40 780 POKE Nl+40, SPACE 790 RETURN
800 H=PEEK(N1):IFH=81 THEN RETURN 810 FOR N2=l TO 50 820 G0SUB1030 830 POKE 53280,1 840 POKE 53280,0 850 NEXT N2 860 POKE 53280,0 870 POKE 53281,6 880 F2=0 890 HITS=HITS+1 900 RETURN
910 PRINT"[SHFT CLR]"
920 PRINT"[CTRL 8][S!IFT Q][SHFT Qj[SHFT Q][SHFT Q][SHFT QlfSHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q ][SHFT Q]fSBFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q] [ SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SH ISHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SIIFT q][SHFT Q][SHFT Q][S II FT Q][SHFT Q][SI1FT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q]" 930 PRINTTAB(12)"[CTRL 2]GAME 0VER[CRSR DN]" 940 PRINT" [CTRL 8 1 [ SIM 'T QJ[SHKT Q][SHFT QJ[SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT QHSHFT Q][SHKT Q|[SHFT Q][SHFT Q lTSHFT Q][SHFT Q] ISHFT Q]|SIiFT q][SHFT Q][SHFT Q][ SHFT Q][SHFT QJLSHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SH [SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][S HFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SHFT Q][SIIFT Q][SHFT Q ] [ CRS R DN][CRSR DN |[CRSR DN 1 " 950 PRINTTAB(8)"HITS: "jHITS
960 PRINTTAB(8)"[CRSR DNJSCORF. :";H1TS 970 IF HITS>HSTHEN1II«SCR:PRINTTAB<8)"[CTRL 6] [CRSR DN ]
NEW HIGH SCORE![CTRL 1]":HS=HITS 980 PRINTTABC8)"[CRSR DN ] HIGH:";HS
990 PRINTTAB(12)"[CRSR m ) [ CTRL 9 ] [ CTRL 8]PLAY AGAIN?" 1000 GET A$:IF A$=""GOT01000 1010 IFAS="N"THEN END 1020 PRINT"[ SHFT CLR ) " :GOT0430 1030 POKE VOLUME, 15 1040 POKE WAVE, 33 1050 POKE ATTACK, 128 1060 POKE SUS.128 1070 POKE VCE.40 1080 POKE VOLUME, 1090 RETURN
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75e3923d226c48edaa820d464c3c600b
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 581,319 | 0 | 1,170 |
Soit les données suivantes relatives à une course hippique : 1
SHAHZAD
Barzalona M. - Graffard Fh.
H/4 60 kg 9p 1p 2p (22) 1p 5p 2p 10 8.9
2
UZEL
Demuro C. - Cerulis S.
H/6 59 kg 1p 11p (22) 1p 1p 2p 7p 3p 12p 5p 6p 2p (21) 1p 13 34.6
3
WOODSTONE
Guyon M. - Richter S.
M/4 59 kg 2p 11p (22) 6p 7p 1p 1p 1p 2p 1p 3p (21) 8p 7p 6 8.4
4
L'ANTHARIS
Madamet A. - Suborics A.
M/4 58.5 kg 12p 5p 4p (22) 8p 3p 3p 3p 1p 7p 1p 15 42.2
5
WISHUPONASTAR
Lecoeuvre C. - Blume H. A.
H/6 58.5 kg (22) 12p 4p 18p 1p (21) 1p (20) 5p 1p 2p 4p 3p 2p 7p 8 8.5
6
RECOUP
Murzabayev B. - Fabre A.
H/4 57.5 kg 5p (22) 1p 5p 3p 2p 3p 2p 7 6.1
7
NEPALAIS
Pasquier S. - Chappet F.
H/5 57.5 kg 2p 6p 5p 2p (22) 14p 1p 9p 2p 9p 9p 10p (21) 1p 11 6.3
8
NAISHAN
Marie Benj. - Alimpinisis G.
H/9 56 kg 13p 8p 1p 4p 5p (22) 3p 4p 4p 3p 7p 16p 8p 3 54.9
9
MISTER X
Pouchin A. - Libaud E.
H/6 56 kg 3p 14p 12p 1p (22) 6p 13p 11p (21) 1p 3p 1p 7p 5p 5 13.7
10
SHAMSABAD
Piccone T. - Prod'homme D&p.
H/8 54.5 kg 1p 4p 2p 2p 8p 6p (22) 7p 9p 2p 11p 6p 2p 2 12.4
11
PEGASUS
Roussel Léo - Vermeulen F.
H/8 54.5 kg 2p 9p 14p 3p 7p 6p (22) 12p 15p 8p 3p 3p (21) 5p 12 12.0
12
LETTYT FIGHT
Lemaitre A. - Cerulis S.
H/6 54 kg 6p 16p 10p 13p (22) 7p 5p 1p 1p 17p 1p 10p 12p 16 28.0
13
MORSAN
Hardouin E. - Boutin C.
H/7 53 kg 1p 6p 10p 15p 2p 6p 6p 1p (22) 1p 4p 3p 3p 4 70.3
14
AUTUMN PRIDE
Crastus A. - Trigodet O.
M/7 53 kg 3p 7p (22) 4p Dp 1p 5p 1p 2p 3p (21) 8p 6p 6p 9 36.3
15
CALCUTTA CUP
Velon Mlle M. - Weissmeier M. F.
H/5 53 kg 6p 8p (22) 12p 10p 1p 6p 2p 3p 2p 5p 3p 6p 14 45.0
16
GET SET
Claudic J. - Hollinshead A.
H/6 53 kg 10p (22) 3p 4p 11p 1p 3p 3p 4p 4p 7p (21) 5p 5p 1 76.5 A partir des données fournies, déterminez une sélection ordonnée de 8 chevaux susceptibles de figurer parmi les 3 premiers à l'arrivée de la course.Ne pas afficher les argumentations de la réponse et récupérer la sélection de façon horizontale.
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0a01f609ace041fdae937b8394cec5f2
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 733,623 | 2 | 1,201 |
ALFA ROMEO 156
ALFA ROMEO GIULIETTA
ALFA ROMEO SPIDER
ALFA ROMEO TONALE
ALPINE A110
AUDI A3, S3
AUDI A4, S4
AUDI A4, S4
AUDI A6, S6
AUDI A8, S8
AUDI Q7
AUDI Q7
AUDI TT
BENTLEY ARNAGE
BMW 4 SERIES
BMW 5 SERIES
BMW 8 SERIES
BMW X4
BMW Z3
CHEVROLET CAMARO
CHRYSLER SEBRING
CITROEN C2
CITROEN XSARA
CITROEN XSARA
DFSK FENGON 5
DFSK FENGON 500
DFSK FENGON 500
DR 3.0
DR 3.0
DR 3.0
DR 6.0
DR 6.0
DR 7.0
DS 3
DS 5
FERRARI 355
FERRARI 360
FERRARI 456, 456M
FERRARI 458
FERRARI 812 SUPERFAST
FERRARI DAYTONA
FERRARI PUROSANGUE
FIAT 124
FIAT 500
FIAT 500
FIAT 500
FIAT 500X
FIAT 500X
FIAT DOBLO
FIAT PANDA
FIAT PANDA
FIAT PUNTO, GRANDE PUNTO
FIAT QUBO
FIAT SEDICI
FIAT STILO
FIAT TIPO
FORD ECOSPORT
FORD GALAXY
FORD KA+
FORD MONDEO
FORD MONDEO
FORD MONDEO
FORD PUMA
FORD PUMA
FORD RANGER
FORD S-MAX
HONDA PRELUDE
HYUNDAI BAYON
HYUNDAI BAYON
HYUNDAI I20
HYUNDAI I20
HYUNDAI I20
HYUNDAI KONA
HYUNDAI SANTA FE
INFINITI FX
IVECO DAILY
IVECO DAILY
JAGUAR E-PACE
JAGUAR XJS
JAGUAR XK
JAGUAR XK
JEEP GRAND WAGONEER
JEEP GRAND WAGONEER
JEEP GRAND WAGONEER
JEEP WRANGLER
JEEP WRANGLER
KIA CEED
KIA SPORTAGE
LADA NIVA
LADA NIVA
LAMBORGHINI AVENTADOR
LANCIA PHEDRA
LANCIA YPSILON
LAND ROVER DEFENDER
LAND ROVER DEFENDER
LAND ROVER DISCOVERY
LAND ROVER RANGE ROVER SPORT
LEXUS NX
LOTUS ELISE
LOTUS EVORA
MAN TGE
MASERATI GHIBLI
MASERATI QUATTROPORTE
MAZDA 3
MAZDA 5
MAZDA 6
MAZDA CX-5
MERCEDES C CLASS
MERCEDES CLK
MERCEDES E CLASS
MERCEDES E CLASS
MERCEDES GLE
MERCEDES GLS
MERCEDES S CLASS
MERCEDES SLC, SLK
MERCEDES SPRINTER
MG TF
MINI CLUBMAN
MINI ONE/COOPER
MINI ONE/COOPER
MITSUBISHI LANCER
MORGAN PLUS 4
NISSAN 350Z
NISSAN TOWNSTAR
OPEL ASTRA
OPEL ASTRA
OPEL CORSA
OPEL VIVARO
OPEL ZAFIRA
EMC WAVE 3
EMC WAVE 3
ICKX K2
SPORTEQUIPE 5
SPORTEQUIPE 5
SPORTEQUIPE 7
PEUGEOT 205
PEUGEOT 206
PEUGEOT 208
PORSCHE 718 BOXSTER
PORSCHE 718 CAYMAN
PORSCHE 928
PORSCHE CAYENNE
RENAULT KANGOO
RENAULT MASTER RT
ROLLS-ROYCE PHANTOM
SEAT AROSA
SEAT IBIZA
SEAT IBIZA
SEAT LEON
SEAT MII
SMART FORFOUR
SMART FORTWO
SSANGYONG REXTON
SUBARU BRZ
SUBARU IMPREZA
SUBARU IMPREZA
SUZUKI ALTO
SUZUKI JIMNY
SUZUKI SAMURAI
SUZUKI SAMURAI
SUZUKI SWIFT
TOYOTA CELICA
TOYOTA LAND CRUISER
TOYOTA LAND CRUISER
TOYOTA MR-2
VOLVO S40
VW BEETLE
VW CADDY
VW GOLF
VW PASSAT
VW PASSAT CC
VW TRANSPORTER
LAND ROVER RANGE ROVER
MAN TGE
MERCEDES GLC
AUDI A3, S3
CITROEN C1
LAND ROVER RANGE ROVER SPORT
MERCEDES C CLASS
OPEL CORSA
OPEL CORSA
OPEL MOKKA
OPEL MOKKA
RENAULT CLIO
RENAULT CLIO
RENAULT TWINGO
SKODA CITIGO
VW GOLF
VW POLO
VW TRANSPORTER
AUDI Q5
MERCEDES S CLASS
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1b65099c75a4458695fa6591de84a5a3
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zai-org/LongAlign-10k
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4d3526aba2aa7289c26e430031f3fec603c72506c1141637
| 5,042 | 0 | 8,789 |
泊头（河北省沧州市代管县级市）
泊头，是河北省沧州市下辖的县级市，位于河北东南部，地理坐标介于东经116°2′至116°5′，北纬37°54′至38°13′之间。河北省新兴城市。泊头，始建于东汉，因运河槽运兴起而得名。是环渤海地区重要的工业城市。泊头市面积为1007平方公里，市城区面积29平方公里。 泊头是著名的中国铸造名城、中国汽车冲压模具制造基地、中国鸭梨第一乡。 1993年被河北省委、省政府列为环渤海开发开放地区。1998年被河北省政府批准为省级综合改革试验县（市）。2019年11月，入选第二批节水型社会建设达标县（区）名单。
同义词 铸造之乡（河北省泊头市）一般指泊头（河北省沧州市代管县级市） 泊头建制沿革 泊头，春秋时大部属晋国，东部（今运河以东部分）属齐国。战国时隶赵国。 秦统一后，置郡县，市境属赵国钜鹿郡。 西汉高祖五年（公元前202年），在浮阳县（今沧县旧州）治，置渤海郡，在今献县河城街置河间郡，市境东部属幽州渤海郡，西部属冀州河间郡。文帝前元二年（公元前178年）河间郡改置河间国，市境西部即改属河间国。 汉武帝元朔三年（公元前126年），置建成县于今市内齐桥镇，置成平县于今齐桥镇大付村附近，置乐城县于今献县河城街，市境分为三县属地。建成，成平属幽州渤海郡，乐城属冀州河间国。 王莽代汉，将乐城改为陆信，不久复故。东汉初年，全国合并郡县，省建成入成平，改隶冀州河间国，市境分属成平、乐城二县。 桓帝时，乐城一度改为乐陵，三国时复故。同时，将河间国改为河间郡，隶于冀州。晋时改为河间国，并改乐成为乐城，与成平均属其辖。 北魏太和十一年（公元487年），分定州、冀州置赢州，辖河间、章武诸郡。延昌二年（公元513年），徙成平县治于景城故城，改隶章武郡，乐城仍属河间郡。 隋开皇三年（公元583年）罢郡，以州直接统县，变三级地方行政区划为二级制，河间、章武郡废。成平，乐城改隶瀛州。隋开皇十六年（公元596年），隋文帝于长芦置景州。同年，置弓高县，设治于今市境后城子，隶于观州。开皇十八年（公元598年），改成平为景城，并改隶景州。仁寿初年（公元601年），改乐城为乐寿，仍隶瀛州。今市境东南部隶于弓高，东北及中西部地区分别隶于景城，乐寿。大业三年（公元607年），废州复郡，乐寿、景城改隶河间郡，弓高改隶于平原郡。 唐武德元年（公元618年）景城改隶于沧州。武德四年（公元621年），置观州，治弓高，弓高县改隶观州。同时，改河间郡为瀛州。乐寿、景城改隶于瀛州。贞观元年（公元627年），景城又复隶于沧州。贞观十七年（公元643年）废观州，弓高改隶于沧州。天宝元年（公元742年）改瀛州为河间郡，沧州为景城郡，乐寿改隶河间郡景城，弓高改隶景城郡。乾元元年（公元758年），河间郡、景城郡复称瀛州，沧州。乐寿复隶瀛景城，弓高复隶于沧州。大历七年（公元772年），景城改隶于瀛州。大历中后期乐寿曾先后两次改隶深州。 后周显德六年（公元959年），省弓高入东光。宋熙宁六年（公元1073年），调整政区合并州县。景城省入乐寿，属河北东路河间郡，景城降为镇。是年，在石家圈（今西交河村）立镇。 金大定七年（公元1167年）废镇立县，名交河，隶属河间路献州，另置新桥镇于运河西岸，属交河县。据《嘉靖河间府志》，元至元二年（公元1265年），合并江北州县，交河并入乐寿，未几复故。属中书省河间路献州。 明洪武元年（公元1368年）改河间路为河间府。洪武四年（公元1371年）徙县治于今交河镇，仍称交河县，属河间府献州。洪武八年（公元1375年）因献州降为县而改隶河间府。洪武十年（公元1377年）再次合并州县，交河县省入献县。洪武十三年（公元1380年）复置，属京师河间府。 清代属直隶河间府。民国2年（公元1913年）北洋政府决定撤府留县，同时设置行政监察道，交河县隶直隶省渤海道。 民国3年（公元1914年）渤海道改为津海道。民国17年（公元1928年），交河县隶属河北省。民国26年（公元1937年），交河县划归河北省第八督察区。 抗日战争爆发后，市境国民党政权自行瓦解。日寇操纵汉奸建立伪交河县政府，先驻泊头，后移交河，属伪河北省政府。 1938年，共产党领导的交河县抗日民主政权县佐公署在市境西部毛家营成立，属冀中区第一专区。 1940年冀中区析交河县、献县置献交联合县。交河县、献交县同属冀中八专区。 1944年又析交河县东北部，沧县西部与青县组成青沧交联合县也属冀中八专区。抗战胜利后的1945年10月，撤销献交县。次年1月，撤销青沧交县，恢复原政区，仍属冀中八专区。 1946年5月，泊头解放，冀中区决定：将泊头城区由交河、南皮两县析出，设立泊头市，直隶冀中区。同年10月，重建献交、青沧交联合县，仍属冀中八专区。 1949年河北省人民政府成立后，设置沧县专区、三县一市均改属沧县专区。1949年9月至10月撤销两联合县和泊头市，恢复原交河县，并改泊头市为泊头镇（县级），同隶于沧县专区。 1953年11月政务院决定复置泊头市，直属河北省，由沧县专区代管。1956年复归沧县专区。 1958年4月，泊头市及交河县改属天津专区。12月，泊头市，交河县、东光县、阜城县、南皮县四县一市合并为交河县，泊头改为镇，为县政府驻地。是月，天津专区撤销而改隶天津市。1961年沧县专区恢复，交河县还属。7月，南皮、东光恢复建制，泊镇划归南皮。 1962年5月，恢复阜城县，又将泊镇划归交河县辖。1982年12月，国务院决定恢复泊头市，隶于沧州专区， 1983年5月，交河县撤销，其政区并入泊头市。 [3] 泊头行政区划 截至2005年，泊头市辖泊镇、交河镇、富镇、齐桥镇、文庙镇、郝村镇、寺门村镇、洼里王镇八镇及王武乡、四营乡、营子乡、西辛店乡四乡，辖古楼、解放、河东3个街道办事处。共有657个行政村，27个社区居委会。 [4] 街道/镇面积社区/村河东街道4.2平方千米潘庄、枣市、道东、南仓、刘辛、刘辛南、道东北、东顺河、车站南、车站北、红旗南、红旗北、南仓南、河东大、河东南、河东北、柳丝馆、河东北新街解放街道11.5平方千米新兴北街、新兴南街、裕华东路、裕华中路、裕华西路、岔道口街、建新街、安顺街、和平街、河西街、龙华街古楼街道4.9平方千米胜利南街、胜利北街、清真西街、解放西街、上下店街、刘庄南街、刘庄北街、火柴厂街、古楼街、米市街、粮市街、茶店街、盐店街、西关街、清真街、解放街、跃进街、新华街、光明街、煤场街、斜街营子镇93平方千米营子、大徘徊、小徘徊、曹村、周寺、姜庄、小城、金庄、计庄、来庄、前乜、后乜、郑庄、郝楼、蒋潘、刘潘、杨潘、桑庄、惠庄、大鲁道一、大鲁道二、大鲁道三、大鲁道四、王将军庄、东太师庄、西太师庄、玉皇庙西、玉皇庙东、玉皇庙中、石桥鲁道、东柏舟寺、西柏舟寺、沙鲁道、李鲁道、王鲁道、曹鲁道、段鲁道、苟鲁道、小吴潘、大吴潘、红庙潘、大赵庄、小赵庄、大徐郭、小徐郭、刘辛庄、东辛庄、西辛庄、庄头一、庄头二、庄头三、唐家庄、前杨庄、后杨庄、西杨庄、东杨庄、河嘴巴、西淮洼、东淮洼、前淮洼、后军屯、前军屯、小冯庄、小及庄、河北王、尚古庄交河镇79平方千米第一、第二；东关、西关、颜庄、辛庄、双庙、时庄、四合、陈北、陈东、陈西、新合、卢桥、顺桥、田庄、张庄、褚庄、北疃、霍庄、曹庄、高庄、陈庄、韩庄、郭庄、王庄、傅庄、南八里庄、北八里庄、北陈庄、三里庄、王大米、白官屯、西辛阁、东辛阁、五里庄、南及寺、李家寺、白道口、东桑庄、高峰寺、白赵庄、刘官屯、王我庄、千民屯、封官屯、李官屯、白王庄、北孟庄、南孟庄、陈四毛郝村镇93平方千米东郝、西郝、中郝、赵庄、崔坊、席庄、黄庄、王贾、孟贾、刘贾、张贾、李孔、王孔、张孔、及孔、藩庄、侯庄、燕庄、蔡庄、乐庄、林庄、刘庄、谢庄、綦庄、大庙、流寺、刘下码头、前张留信、磨盘李庄、席下码头、千里屯、东李庄、徐陈庄、西留堡、东留堡、前辛庄、后辛庄、北高庄、万家寨、常官屯、韩官屯、肖留信、王留信、林留信、北韩庄、鲁张庄、徐张庄、阎李庄、曹魏庄、西卢庄、樊庄、赵庞庄、东旺庄、双庙东、双庙西、徐贾庄、西周庄、徐高庄、西李庄寺门村镇82平方千米寺门、水胜、卧庄、张楼、韩集、白庄、郭楼、薛村、军董、军阎、阁上、宋八屯、白佛堂、彭家院、陈家庵、王奉一、杨码头、顾码头、白落鸦、侯落鸦、沈落鸦、刘寺门、杨寺门、绘彩于、火兴庄、东傅庄、潘江屯、苑码头、河北于、东赵庄、西靳庵、东靳庵、刘家坊、东辛店、西贾店、东贾店、小刘庄、小金庄、烧盆张、张吉草、苏辛庄、董留寺阁、北留寺阁、李留寺阁、杜留寺阁、王木匠庄、后大凝屯、前大凝屯、后牛官屯、前牛官屯、西望江店、洚河寺王文庙镇84平方千米文庙、尹圈、贺东、贺西、张药包、东赵、齐北、齐中、齐南、郭东、郭西、军西、军东、马庄、黄屯、剪南、剪北、常庄、滑庄、马桥、前乔官屯、后乔官屯、后赵辛庄、前赵辛庄、大孙庄、楚贾杜、冯家口、刘汉斗、扁渡里、姜皇庄、张皇庄、李皇庄、北张庄、南张庄、刘批条、赵家场、杜屯子、邵庄子、宗庄子、孟庄子、高庄子、伊王庄、碱场孙、三姓庄、纪辛庄、顾辛庄、杨辛庄、周辛庄、东刘庄、伊家庄、阎家庄、前薛窝、后薛窝、大薛窝齐桥镇104平方千米齐桥、高屯、王院、潘口、刘赞、李楼、大炉、小傅、大傅、张高、大李、范庄、田高、周庄、庞高、李高、军王、小园、小炉、尹店、尹庄、李屯、米庄、西王庄、南王庄、东王庄、老庄子、贾庄子、官庄子、小阎坞、大阎坞、安乐王、小孙庄、李小庄、西孟堂、东孟堂、入籍屯、压枝陈、小李庄、魏家庄、后淮漳、前淮漳、北曹庄、王古台、黄蛮庄、东菜园、西菜园、邬屯子、大胡屯、小胡屯、南辛寨、清河头、朱庄子、小河嘴、白家庄、果子张、五军寨、金庄子、昝觉寺、太平庄、张兵备、东三毛庄、西三毛庄、小苏辛庄、大马道口、小马道口、滹杨码头富镇78平方千米富镇、杨王、崔村、钱庄、姜庄、前高、尚庄、南庄、张店、张屯、咎庄、严铺、赵村、后高、邢屯、暗庄、东任英屯、西任英屯、孙亮屯、北董屯、东董屯、西董屯、李董屯、前董屯、小董屯、小江庄、孟官屯、堤口于、司官屯、楼子铺、前张屯、后张屯、西韩庄、北韩庄、毛家营、周官屯、张官屯、小赵屯、苑家庄、小卢屯、河西屯泊镇67平方千米堤口王、堤口张、河东大、大王庙、小杜庄、大魏庄、张边家、姚家庵、赵古屯、大何庄、小何庄、北三里、西三里、上下店、小齐堰、宋屯子、张庄子、双狮赵、姚辛庄、前辛庄、钓鱼台、王家庄、肖杜李、南马庄、张三家、河东南、清水洼、五里屯、谢家八里庄、杨家八里庄、贾家八里庄、红星八里庄、哈王八里庄、刘庄、余庄、解放、跃进、齐庄、前孔、后孔、周庄、西庞、东庞、潘庄、新华、茶店、董庄、段庄、河西、孙庄、西关、刘辛、窑厂、肖圈、龙屯洼里王镇76平方千米洼里王、西常庄、赵老户、左家桥、隆丰店、北段庄、张六指、东韩庄、小皇庄、北马庄、三岔河、后高尧、前高尧、北赵庄、五龙堂、李文席、常教庄、季家庄、赵白河、李多里、孟太监一、孟太监二、孟太监三、青牛庄一、青牛庄一、青牛庄二、沙河涯一、沙河涯二、沙河涯三、后八尺高、前八尺高、大沙窝头、小沙窝头、大杨皇庄、小杨皇庄、莫家八里庄、韩林、后赵、前赵、郭屯、米院、缴桥、后冯、前冯、贾庄、姜桥、新村、曾庄、范徐、杨桥、卢庄西辛店乡96平方千米南辛店、北辛店、两合铺、大江庄、西刘庄、北杨庄、南杨庄、周英庄、西韩庄、大周庄、宋家庄、军王庄、鲁官屯、王小营、四小营、亭子河、新李庄、西盛屯、东盛屯、黄铁房、张铁房、西郑庄、前甜水营、后甜水营、东窦庄屯、李家、及庄、常村、旧站、马村、满庄、油瓶、冯庄、耿村、彭庄、呼庄、武庄、齐庄、崔桥、秦村、武屯、洼里、傅村、倪屯、房于、南于、新立、夹疃、牧地、梁屯、梁店、陈庄四营乡75平方千米四营、宋村、穆村、苏庄、灌河、韩桥、杨村、许村、李庄、夹河、军张、杨庄、凌屯、田家庙一、田家庙二、田家庙三、田家庙四、田家庙五、大杭子东、大杭子西、张苏留慈、苦水王庄、都李泊洛、马刘泊洛、刘道口、韩留慈、郭留慈、范留慈、刘三番、赵三番、冯三番、常三番、常泊洛、冯泊洛、周泊洛、曲泊洛、尹泊洛、黄官屯、王官屯、杨官屯、袼褙陈、孟傅郜、大赵屯、西赵庄、佟王庄、火把张、南夹河、二杭子、三杭子、大卢屯、马家阁、张李庄、许姚庄王武庄乡69平方千米王武庄、南曹庄、中苏屯、东苏屯、西苏屯、后杨圈、前杨圈、西官道、东官道、小杨庄、大杨庄、金马驹、井刘庄、后陈庄、大树阎、簸箕张、杨家洼、洪码头、郭千庄、建昌店、舍药张、李福台、刘码头、南段庄、赵漫河、南赵庄、刘定杆、张东庵、张帆庄、后城子、九彩王、李冀北、孟码头、王银庄、洼里高、西十里高、东十里高、新建伯李庄、大庞、崔庄、魏庄、石桥、后河、前河、官庄、胡庄、戴庄、张庄、唐庄、常乐 泊头地理环境 泊头地理位置 泊头市 泊头市位于河北省东南部，市域地理坐标为：东经116°2′至116°5′，北纬37°54′至38°13′，横端长61.4公里，纵端长34.9公里，总面积1077平方公里。 [5] 北依京津，东临渤海，南接齐鲁，距北京市250公里，距塘沽港180公里，距黄骅港80公里。位于京津冀经济圈内，环渤海经济带中。 泊头位于河北平原腹心地带，属典型平原地貌，东接滨河平原，西连山前平原，无山无丘，平坦开阔，地形简单。古河残堤及淀泊淤积形成的槽形浅平洼地自西向东分布在市境北部一线。地势自南向东北缓倾，最高点西辛店乡秦村，海拔16.1米，最低点文庙镇楚贾杜村，海拔10.1米，平均海拔13.2米，自然坡降为万分之一。 [6] 境内主要河流有南运河、清凉江、滏阳新河、滏东排河、连接河、老盐河、江江河、南排河、黑龙港河。 [6] 泊头气候环境 泊头市属暖温带湿润大陆性季风气候区，又属冀南暖湿轻干旱区。大陆度64.69%，干燥度1.6%，由于受欧亚 大陆季风与地理位置影响，气候季间差明显，四季分明，冬季寒冷干燥，春季常干旱多风，夏季炎热多雨，秋季天高气爽。春、秋、冬三季多有西北风，夏季以西南风为多。年平均气温12.7度，无霜期187天，年均日照2.784小时，年均降水543毫米，降水多集中在7、8两月。 [6] 泊头自然资源 泊头市幅员广阔，土地资源丰富，市境总面积1006.5平方公里，折合150余万亩，国有土地面积87226.09 亩，国有耕地1272.20亩，土地利用率为98.6%。市域土壤由古河流冲积形成，层理清晰，土层深厚，疏松涵润，矿物质营养较高。各种农作物及野生植物均有生长。 [7] 泊头人口民族 2009年统计人口为57万人。汉族占97%，少数民族有回、壮、满、苗、朝鲜、白、土家、蒙古等17个少数民族。 [7] 泊头经济 泊头综述 2010年，泊头市生产总值完成119.35亿元，全部财政收入完成6.9亿元，入统工业增加值完成35.6亿元，全社会固定资产投资完成83.19亿元，城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入分别达到15095元、5463元。 2016年，生产总值完成215.8亿元，同比增长7%；全部财政收入完成13.7亿元，同比增长8%，其中一般公共预算收入完成7.7亿元，同比增长4.2%；固定资产投资完成220.3亿元，同比增长14.1%；规上工业增加值完成90.7亿元，同比增长7.6%；社会消费品零售总额完成99.9亿元，同比增长10.3%；城乡居民人均可支配收入分别达到27758元、12092元，同比分别增长9%、10%。 [8] 泊头第一产业 2012年上半年，泊头市农业完成产值42651万元，同比增长1.8%。占全部农林牧渔服务业总产值的比重43.3%。泊头完成畜牧业产值预计47528万元，同比增长 0.5%。占全部农林牧渔服务业总产值的比重48.3%。猪、牛、羊、家禽出栏分别为11.18万头、0.91万头、7.13万只、179.73万只。只有牛出栏呈下降趋势,下降了4%,猪、羊、家禽出栏则分别比2011年同期增长0.18%、2.9%、0.6%。禽蛋产量20943吨，比2011年同期增长1.5%。泊头的牛奶产量与2011年相比增长了。牛奶产量760吨，比2011年同期增长21.6%。肉类产量13675吨，比2011 [8] 年同期增长0.1%。猪、牛、羊、家禽的存栏分别为14.42万头、1.52万头、12.66万只、343.96万只。猪、牛存栏是增长趋势，分别比2011年同期增长了0.9%、12.6%。羊、家禽存栏是下降的，分别比2011年下降0.5%，3.5%。泊头市的能繁殖母猪存栏2.49万头,同比下降3.9%。泊头的渔业产量到目前为止达到311吨，同比下降1%。 [9] 泊头第二产业 泊头是一个工业基础雄厚的县级市，截至2012年有工业企业2000多家，工业总产值88亿元，增加值24.84亿元。工业主要有三大支柱特色产业，包括铸造产业、汽车模具产业、环保产业，还有机械，纺织，服装，化工，电子等，门类齐全。泊头已经形成了铸造、环保设备、汽车模具、果品业等四大特色产业。1912年，时为中国最大的化工企业——泊头永华火柴公司建成。 泊头在历史上是与广东佛山、江苏无锡齐名的国内三大铸造基地之一，素有“铸造之乡”的美誉。现有企业700余家，固定资产原值20亿元，从业人员5万人，年生产能力100万吨，2011年年产量达到50万吨，产值25亿元，利税4.8亿元，产品有十余个系列，400多个品种， 在50万吨的产量中有30万吨出口， 出口地区主要有欧美、亚洲、非洲，对经济的贡献率达到40%以上。泊头 泊头形成了以铸造、汽车模具、环保设备、工业泵阀为主体的特色主导产业。全市拥有企业900多家，产值120亿元，产品远销80多个国家和地区。泊头铸造年生产能力达到200多万吨，实型铸造产量占全国的50%以上，有工业和工艺两大类，数十个系列。铸件出口占全国出口总量的12.5%，占非工业类铸件出口总量的37.5%，生铁冶炼技艺被列入国家非物质文化遗产保护名录。汽车模具产值占全国同行业的16%，是全国汽车模具生产企业最密集的地区，是中国汽车零部件产业30强园区之一，有2家企业被命名为中国汽车零部件百强企业，拥有全国最大的汽车模具制造民营企业，为北汽、上汽、长安福特、广州本田等全国知名汽车制造企业配套生产模具。作为长江以北最大的大气除尘设备制造生产基地，泊头100多家环保设备制造企业中有2家被纳入全国骨干，全省10强中泊头占有6席。 [10] 2012年上半年，泊头209家规模以上工业企业完成增加值263792万元，在沧州市排第4位， 同比增长24.8%，在沧州市排第10位，增速比1-5月份提高1.3个百分点。实现主营业务收入1075248万元，同比增长43.5%，增速比1-5月份提高5.8个百分点；实现利税111621万元，在沧州市排第3位，同比增长36.1%，在沧州排第5位，增速比1-5月份略降0.8个百分点。 [11] 泊头第三产业 2012年上半年，全社会消费品零售总额完成270893万元，在沧州市排第5位，同比增长15.4%，在沧州市排第8位，增速比一季度放慢0.3个百分点。 金融机构存款余额为1605284万元，在沧州市排第4位，比年初增长13.52%，增速在沧州市排第7位；金融机构贷款余额为504339万元，在沧州市排第3位，比年初增长12.59%，在沧州排批6位。 [11] 泊头社会事业 泊头城市建设 2009年，市城区建城面积已由解放初的不足4平方公里发展到21.5平方公里。先后拓宽、翻修了解放路、胜 利路、裕华路、建设大街、红旗大街等主要街道，修筑了大型桥梁5座，立交桥2座。道路铺装面积160.1万平方米。市内公交线路12条。 [12] 泊头教育事业 解放前，除省立泊头第九师范外，境内仅有400所小学，在校生不过1万余人。如今，泊头教育事业飞速发展，全市有大学、全日制普通高校1所——泊头职业学院，中等专业学校3所，中学61所，小学565所，有各类教师4484人，在校生总数9万余人，小学教育和初等教育普及率达到99.7%和96.7%。历年高考开学率列沧州地区前茅。 [12] 泊头科技事业 80年代，境内先后建成研究所3个，各类科学技术学会、协会、研究会15个。1990年境内有科技人员2049人，其中中级技术职称以上人员1011人，其他各类专业技术人员6780人。共取得各类科研成果600余项。引进开发新产品117种，有18种达到国际先进水平。获省部级以上成果奖12项，获国家科技成果奖一项。秦国昌的《计划免疫信息处理系统》学术论文在第六届世界医药信息学大会上宣读。 [12] 泊头医疗事业 1949年，境内仅有2家医院及几个民间药铺，医生28名。1990年，境内有医院32个、门诊所5个，医院床位数780张，卫生技术人员1586人，其中医生754人。 [12] 泊头文化事业 80年代中期，市电视台和广播电台先后建成开播。1990年，全市有影剧院3个，电影放映单位40个，文化馆、图书馆各1座。市剧团被誉为全国著名的“庄户剧团”。朝花农民诗社为代表的文学创作活动蓬勃开展。 [12] 泊头体育事业 1958年，金净云获河北省体操比赛高低杠的自由体操两项第一名；1990年，马娜获河北省少儿武术比赛三项冠军，徐海龙获“中国武士杯”自选剑术比赛第二名。市体育馆、游泳池、市一中体育场等及各企业，学校等体育设施的兴建，为市境人民的体育锻炼活动创造了良好条件。1990年，河北省中学生运动会首次在县级市——泊头举行。 [12] 泊头交通运输 泊头境内有京沪铁路及客货站，京沪铁路、石黄高速、京沪高速、104、106国道穿城而过，截至2010年有省道2条、县道3条、乡道12条，通车里程1111公里。 [7] 京杭大运河纵贯市区，距塘沽港180公里，距黄骅港80公里。 [13] 境内河流有：南运河、清凉江、滏阳新河、滏东排河、连接河、老盐河、江江河、南排河、黑龙港河，水运便利。 泊头旅游资源 泊头清真寺 泊头清真寺位于市区清真街南端，始建于明永乐二年（公元1404年），占地面积11200平方米，房屋近200间，建筑面积3000多平方米。1982年7月列为河北省重点文物保护单位。泊头清真寺是华北地区最大的木质结构清真寺，2001年列为全国重点文物保护单位。 菜园石槽 菜园石槽位于泊头市齐桥镇东菜园儿小学院内东北角处。石槽长2.8米，宽0.7米，厚0.5米，底厚0.21米，槽壁厚0.11米，重约2吨。在槽的底部一侧，有一圆孔，是为排水设置的。 [14] 泊头著名人物 孙桐萱早期的著名空军飞行员贾庆林中共中央政治局常委，第十届、十一届全国政协主席李松林河北省泊头人河北省美协会员，中国东方书画家协会理事封瑞为中国早期的城市道路规划做出过一定贡献吴玉阳当代实力派工笔重彩画家 泊头城市荣誉 中国汽车模具之乡中国鸭梨第一乡全国鸭梨无公害生产示范县绿色食品基地全国园艺产品出口示范基地中国铸造之乡河北省环保产业试点市河北省大气污染治理设备生产基地第一届河北省文明城市 [15] 第二批节水型社会建设达标县（区） [2] 词条图册 更多图册 参考资料 1. 泊头梨花节(图) ．新浪网．2013-4-16[引用日期2014-05-16] 2. 水利部关于公布第二批节水型社会建设达标县（区）名单的公告 ．水利部[引用日期2019-11-16] 3. 建制沿革 ．泊头人民政府网．2005-8-13[引用日期2014-05-16] 4. 行政区划 ．泊头人民政府网．2005-9-2[引用日期2014-05-16] 5. 泊头市金三角物流园 ．泊头金日快运车队[引用日期2013-04-18] 6. 自然环境 ．新华网．2009-7-25[引用日期2014-05-16] 7. 泊头 ．中国运河网．2010-10-11[引用日期2014-05-16] 8. 市情概览 ．泊头市人民政府[引用日期2018-12-29] 9. 2012年泊头市上半年农业生产情况 ．泊头人民政府网．2012-7-25[引用日期2014-05-16] 10. 泊头：河北惟一的“环保设备产业试点市” ．长城网．2012-6-20[引用日期2014-05-16] 11. 2012年上半年泊头市主要经济指标完成情况 ．泊头人民政府网．2012-8-7[引用日期2014-05-16] 12. 泊头市概况 ．市县招商网．2011-8-22[引用日期2014-05-16] 13. 泊头城市介绍 ．中国天气网[引用日期2014-05-16] 14. 齐桥菜园石槽 ．新华网．2014-1-7[引用日期2014-05-16] 15. 新华区、高邑县等荣获首届河北省文明城区(县城)称号 ．澎湃网[引用日期2017-12-15] 展开全部 收起
泊头有哪些交通运输优势?京杭大运河到塘沽港和黄骅港的距离各是多少?
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Employee Info Federal Other
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Check # Pay Date NAME_1 Pay Deduction Wages Withholding Withholding Withholding Withholding Withholding SUI/SDI (Additions) Net Pay
Department : Accounting
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09/05/2012 2,880.00 413.00 2,467.00 331.92 115.71 39.95 NY : 95.21 0.00 0.00 0.00 1,828.36
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DD 09/28/2012 720.00 197.00 523.00 59.38 24.99 8.62 NY : 0.00 0.00 0.00 0.00 408.01
CA : 22.00
09/30/2012 2,880.00 413.00 2,467.00 331.92 115.71 39.95 NY : 95.21 0.00 0.00 0.00 1,828.36
CA : 55.85
Employee Totals: 6,480.00 1,023.00 5,457.00 723.22 256.41 88.52 324.12 0.00 0.00 0.00 4,064.73
1008 NAME_3 NAME_4
09/05/2012 5,000.00 419.00 4,581.00 418.00 205.01 70.78 NY : 229.00 0.00 2.60 0.00 3,655.61
09/28/2012 1,153.87 188.23 965.64 0.00 43.46 15.01 NY : 14.00 0.00 2.60 0.00 890.57
09/30/2012 5,000.00 419.00 4,581.00 418.00 205.00 70.77 NY : 229.00 0.00 2.60 0.00 3,655.63
Employee Totals: 11,153.87 1,026.23 10,127.64 836.00 453.47 156.56 472.00 0.00 7.80 0.00 8,201.81
1009 NAME_5
09/05/2012 1,000.00 0.00 1,000.00 163.32 42.00 14.50 NJ : 29.37 0.24 1.88 0.00 698.94
NY : 49.75
09/07/2012 1,000.00 0.00 1,000.00 163.32 42.00 14.50 NJ : 29.37 0.00 0.00 0.00
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 302,685 | 4 | 916 |
A listagem abaixo se refere as locações efetuadas por dia em uma loja de locação de vestidos de festa.
Faça uma análise, sugerindo mudanças que venham a aumentar as vendas "dom.,1/01/23 0
seg.,2/01/23 0
ter.,3/01/23 0
qua.,4/01/23 7
qui.,5/01/23 4
sex.,6/01/23 2
sáb.,7/01/23 13
dom.,8/01/23 0
seg.,9/01/23 4
ter.,10/01/23 2
qua.,11/01/23 1
qui.,12/01/23 5
sex.,13/01/23 6
sáb.,14/01/23 10
dom.,15/01/23 0
seg.,16/01/23 7
ter.,17/01/23 3
qua.,18/01/23 2
qui.,19/01/23 2
sex.,20/01/23 2
sáb.,21/01/23 5
dom.,22/01/23 0
seg.,23/01/23 3
ter.,24/01/23 2
qua.,25/01/23 3
qui.,26/01/23 1
sex.,27/01/23 4
sáb.,28/01/23 10
dom.,29/01/23 0
seg.,30/01/23 2
ter.,31/01/23 4
qua.,1/02/23 0
qui.,2/02/23 0
sex.,3/02/23 0
sáb.,4/02/23 10
dom.,5/02/23 0
seg.,6/02/23 5
ter.,7/02/23 5
qua.,8/02/23 4
qui.,9/02/23 5
sex.,10/02/23 5
sáb.,11/02/23 4
dom.,12/02/23 0
seg.,13/02/23 0
ter.,14/02/23 4
qua.,15/02/23 0
qui.,16/02/23 6
sex.,17/02/23 0
sáb.,18/02/23 10
dom.,19/02/23 0
seg.,20/02/23 6
ter.,21/02/23 0
qua.,22/02/23 5
qui.,23/02/23 2
sex.,24/02/23 1
sáb.,25/02/23 9
dom.,26/02/23 0
seg.,27/02/23 1
ter.,28/02/23 1
qua.,1/03/23 9
qui.,2/03/23 2
sex.,3/03/23 1
sáb.,4/03/23 7
dom.,5/03/23 0
seg.,6/03/23 3
ter.,7/03/23 4
qua.,8/03/23 3
qui.,9/03/23 1
sex.,10/03/23 6
sáb.,11/03/23 6
dom.,12/03/23 0
seg.,13/03/23 3
ter.,14/03/23 2
qua.,15/03/23 5
qui.,16/03/23 7
sex.,17/03/23 3
sáb.,18/03/23 9
dom.,19/03/23 0
seg.,20/03/23 5
ter.,21/03/23 4
qua.,22/03/23 5
qui.,23/03/23 1
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sáb.,25/03/23 6
dom.,26/03/23 0
seg.,27/03/23 3
ter.,28/
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d81e34e7bdf4413eaec62f37f58a01a5
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 413,885 | 2 | 1,117 |
Here is some data in CSV format from the WEATHER_HISTORY table:\\nPOSTAL_CODE,COUNTRY,DATE_VALID_STD,DOY_STD,MIN_TEMPERATURE_AIR_2M_F,AVG_TEMPERATURE_AIR_2M_F,MAX_TEMPERATURE_AIR_2M_F,MIN_TEMPERATURE_WETBULB_2M_F,AVG_TEMPERATURE_WETBULB_2M_F,MAX_TEMPERATURE_WETBULB_2M_F,MIN_TEMPERATURE_DEWPOINT_2M_F,AVG_TEMPERATURE_DEWPOINT_2M_F,MAX_TEMPERATURE_DEWPOINT_2M_F,MIN_TEMPERATURE_FEELSLIKE_2M_F,AVG_TEMPERATURE_FEELSLIKE_2M_F,MAX_TEMPERATURE_FEELSLIKE_2M_F,MIN_TEMPERATURE_WINDCHILL_2M_F,AVG_TEMPERATURE_WINDCHILL_2M_F,MAX_TEMPERATURE_WINDCHILL_2M_F,MIN_TEMPERATURE_HEATINDEX_2M_F,AVG_TEMPERATURE_HEATINDEX_2M_F,MAX_TEMPERATURE_HEATINDEX_2M_F,MIN_HUMIDITY_RELATIVE_2M_PCT,AVG_HUMIDITY_RELATIVE_2M_PCT,MAX_HUMIDITY_RELATIVE_2M_PCT,MIN_HUMIDITY_SPECIFIC_2M_GPKG,AVG_HUMIDITY_SPECIFIC_2M_GPKG,MAX_HUMIDITY_SPECIFIC_2M_GPKG,MIN_PRESSURE_2M_MB,AVG_PRESSURE_2M_MB,MAX_PRESSURE_2M_MB,MIN_PRESSURE_TENDENCY_2M_MB,AVG_PRESSURE_TENDENCY_2M_MB,MAX_PRESSURE_TENDENCY_2M_MB,MIN_PRESSURE_MEAN_SEA_LEVEL_MB,AVG_PRESSURE_MEAN_SEA_LEVEL_MB,MAX_PRESSURE_MEAN_SEA_LEVEL_MB,MIN_WIND_SPEED_10M_MPH,AVG_WIND_SPEED_10M_MPH,MAX_WIND_SPEED_10M_MPH,AVG_WIND_DIRECTION_10M_DEG,MIN_WIND_SPEED_80M_MPH,AVG_WIND_SPEED_80M_MPH,MAX_WIND_SPEED_80M_MPH,AVG_WIND_DIRECTION_80M_DEG,MIN_WIND_SPEED_100M_MPH,AVG_WIND_SPEED_100M_MPH,MAX_WIND_SPEED_100M_MPH,AVG_WIND_DIRECTION_100M_DEG,TOT_PRECIPITATION_IN,TOT_SNOWFALL_IN,TOT_SNOWDEPTH_IN,MIN_CLOUD_COVER_TOT_PCT,AVG_CLOUD_COVER_TOT_PCT,MAX_CLOUD_COVER_TOT_PCT,MIN_RADIATION_SOLAR_TOTAL_WPM2,AVG_RADIATION_SOLAR_TOTAL_WPM2,MAX_RADIATION_SOLAR_TOTAL_WPM2,TOT_RADIATION_SOLAR_TOTAL_WPM2\\n102103,NG,2021-07-01,182,75.2,80.2,87.7,73.7,74.6,76.2,70.1,72.2,73.5,79.5,85.2,93.8,75.2,80.2,87.7,79.5,85.2,93.8,56,78,93,16.0,17.0,17.7,1006.30,1008.00,1009.58,-1.1,-0.1,0.7,1011.70,1013.50,1015.10,3.2,5.7,8.4,214,5.2,9.6,12.1,218,5.5,10.0,12.8,218,0.25,0.00,0.0,66,91,100,0.0,258.9,921.4,6214.7\\n110054,IN,2021-07-01,182,91.1,101.5,113.3,68.6,74.2,78.5,45.9,56.7,64.4,91.2,103.1,114.7,91.1,101.5,113.3,91.2,103.1,114.7,16,23,32,7.1,10.9,14.0,967.78,970.59,972.14,-1.2,0.0,1.1,989.80,992.70,994.40,2.4,6.9,9.5,251,2.8,9.3,12.7,254,3.0,10.0,14.1,255,0.00,0.00,0.0,13,74,100,0.0,312.9,976.8,7510.7\\nThe first row contains column headers.\\nUsing the relevant columns from this table, generate a Snowflake SQL statement to answer this question:\nWeather for pleasant days on the beach.
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5d60b99d46e64469a746bac1cbdba4f5
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 728,412 | 40 | 941 |
gere 15 números de 1 a 25, com maior probabilidade de se repetirem na próxima segunda com base na tabela
Concurso;Data;Dia;bola 1;bola 2;bola 3;bola 4;bola 5;bola 6;bola 7;bola 8;bola 9;bola 10;bola 11;bola 12;bola 13;bola 14;bola 15
2783;08/04/2023;Sábado;2;4;7;8;9;10;11;13;15;19;20;21;22;24;25
2782;06/04/2023;Sexta-feira;1;4;6;9;10;11;12;16;17;18;19;20;22;23;24
2781;05/04/2023;Quinta-feira;3;4;5;7;8;10;14;15;16;17;18;20;23;24;25
2780;04/04/2023;Quarta-feira;3;4;7;9;10;11;13;14;17;19;20;21;22;23;24
2779;03/04/2023;Terça-feira;1;2;6;7;8;9;10;11;12;15;18;20;21;23;25
2778;01/04/2023;Segunda-feira;1;4;5;6;9;10;11;12;13;15;18;19;20;22;25
2777;31/03/2023;Sábado;3;6;7;8;9;11;12;13;14;15;17;20;21;24;25
2776;30/03/2023;Sexta-feira;1;2;4;5;8;12;13;14;15;17;18;19;20;22;23
2775;29/03/2023;Quinta-feira;1;2;3;4;8;12;14;15;18;19;20;22;23;24;25
2774;28/03/2023;Quarta-feira;1;2;4;6;8;12;13;15;18;20;21;22;23;24;25
2773;27/03/2023;Terça-feira;1;2;3;4;5;7;11;14;16;18;20;21;22;23;24
2772;25/03/2023;Segunda-feira;1;2;5;7;8;9;10;11;12;16;17;19;23;24;25
2771;24/03/2023;Sábado;4;6;7;8;9;12;15;16;17;18;19;20;22;23;25
2770;23/03/2023;Sexta-feira;2;3;4;6;8;10;11;12;13;15;18;19;20;21;23
2769;22/03/2023;Quinta-feira;1;2;3;5;7;8;10;11;12;16;17;18;21;24;25
2768;21/03/2023;Quarta-feira;1;4;5;7;9;11;13;14;15;16;19;20;22;23;25
2767;20/03/2023;Terça-feira;2;3;6;7;8;11;15;16;17;18;19;20;21;22;24
2766;18/03/2023;Segunda-feira;1;3;4;6;8;9;11;14;15;17;19;21;22;23;25
2765;17/03/2023;Sábado;2;3;5;6;7;11;14;15;16;19;20;21;23;24;25
2764;16/03/2023;Sext
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 690,948 | 0 | 1,020 |
You will act as a malware detector, by answering whether the attributes I send you most likely belongs to a legitimate file or malware. The attributes are SizeOfOptionalHeader,Characteristics,MajorLinkerVersion,MinorLinkerVersion,SizeOfCode,SizeOfInitializedData,SizeOfUninitializedData,AddressOfEntryPoint,BaseOfCode,BaseOfData,ImageBase,SectionAlignment,FileAlignment,MajorOperatingSystemVersion,MinorOperatingSystemVersion,MajorImageVersion,MinorImageVersion,MajorSubsystemVersion,MinorSubsystemVersion,SizeOfImage,SizeOfHeaders,CheckSum,Subsystem,DllCharacteristics,SizeOfStackReserve,SizeOfStackCommit,SizeOfHeapReserve,SizeOfHeapCommit,LoaderFlags,NumberOfRvaAndSizes,SectionsNb,SectionsMeanEntropy,SectionsMinEntropy,SectionsMaxEntropy,SectionsMeanRawsize,SectionsMinRawsize,SectionMaxRawsize,SectionsMeanVirtualsize,SectionsMinVirtualsize,SectionMaxVirtualsize,ImportsNbDLL,ImportsNb,ImportsNbOrdinal,ExportNb,ResourcesNb,ResourcesMeanEntropy,ResourcesMinEntropy,ResourcesMaxEntropy,ResourcesMeanSize,ResourcesMinSize,ResourcesMaxSize,LoadConfigurationSize,VersionInformationSize. The answers should be 1 for legitimate files, and 0 for malware. Here are some examples:
-------------------------------------
<Human>: 224,8450,8,0,16896,8192,0,16947,4096,24576,4194304,4096,512,6,0,6,0,5,1,40960,1024,84427,2,320,262144,4096,1048576,4096,0,16,4,3.76159848648,2.44653287599,6.45071969299,6016,1024,16896,6096.25,960,16731,3,44,0,31,1,3.49212638476,3.49212638476,3.49212638476,864,864,864,72,0
<Bot>: 1
<Human>: 224,258,9,0,14848,10752,0,15769,4096,20480,16777216,4096,512,6,1,6,1,6,1,36864,1024,76316,3,33088,262144,8192,1048576,4096,0,16,4,4.73628107643,3.46038990337,6.30893523959,4992,1024,14848,6062.5,1082,14772,5,78,0,0,3,3.7272379312,2.72323122425,4.92391735799,608.333333333,200,932,72,0
<Bot>: 1
<Human>: 224,258,11,0,113664,682496,0,24735,4096,118784,4194304,4096,512,5,1,0,0,5,1,851968,1024,2018161488,2,33088,1048576,4096,1048576,4096,0,16,3,4.26337706158,0.206920017787,7.99894163996,94549.3333333,512,246272,281429.333333,512,806912,4,7,1,0,7,4.45336795506,2.62307816502,7.96700202426,80992.8571429,62,534528,0,0
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<Bot>: 0
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<Human>: 224,258,10,0,120320,385024,0,61578,4096,126976,4194304,4096,512,5,1,0,0,
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lmsys/lmsys-chat-1m
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8 PRIX DU SECOURS POPULAIRE FRANCAIS - PRIX DE LA VILLA LUCIE - 16 partants
53000 euros - Plat - Handicap divise Classe 2 - 4 ans et Plus - 1400 mètres (PSF), NAME_1 à droite - Ref: +17 1 HOT SPOT {IRE} SEGUY V. VAZ G.
H7 60 2 1p 8p (22) 1p 8p 3p 10p 3p 6p 1p 10p 7p (21) 7p
Siyouni (fr)-Excellent Girl (gb)
2 NESR SHALGHODA {GB} (oeil NAME_2) GUYON M. LE DREN DOLEUZE R.
M4 60 4 2p 1p 1p (22) 4p 5p 4p 11p 5p 1p (21) 1p 2p 8p
Due Diligence (usa)-NAME_3 (ire)
3 OZAN MOSSE G. DOLEUZE G.
H5 59 12 2p 6p 1p (22) 1p 3p 8p 13p 4p 11p 2p 1p (21) 7p
Toronado (ire)-Amlak (gb)
4 ZEROSTRESS {GER} (oeil NAME_2) BESNIER H. SMRCZEK S.
H7 59 11 1p 4p 3p 6p 4p 12p 5p (22) 15p 2p 2p 1p 2p
Areion (ger)-Zaya (ger)
5 MR NAME_4 {IRE} MENDIZABAL I. BOTTI (S) A&G.
H4 59 13 10p (22) 1p 1p 2p 8p 3p 8p 7p 1p (21) 1p 3p 1p
Cotai Glory (gb)-Worthington (ire)
6 LANAKEN POUCHIN A. LIBAUD (S) E.
H5 59 1 2p 6p 2p 2p (22) 4p 1p 1p 5p 4p 3p 4p 6p
Goken (fr)-Bhaylana (usa)
7 SUN FLARE {GB} NAME_5 (S) A.
F4 59 10 7p 5p 6p 10p (22) 8p 3p 1p 1p
Exceed And Excel (NAME_2)-Rose et Or (ire)
8 O NAME_6 (S) B.
M5 58.5 5 1p 4p 2p 2p 2p 2p (22) 3p 2p 3p 2p 1p (21) 14p
Goken (fr)-Mapiya (gb)
9 IMPITOYABLE VERON F. BUDKA MLLE A.
H4 57 6 7p 6p 3p 1p 2p (22) 2p 5p 5p 2p 1p 11p 8p
NAME_7 (ire)-Impassable (ire)
10 PRINCIPE {GER} DEMURO C. SCHIERGEN P.
H5 57 9 4p 2p 2p (22) 13p 8p 5p 1p 3p 4p 1p (20) 4p 1p
Free Eagle (ire)-Paraisa (gb)
11 MAGIC VATI (oeil NAME_2) BACHELOT T. WATTEL (S) S.
H6 56.5 7 9p 7p 4p 3p 2p 3p 3p 8p (22) 10p 6p 10p 6p
Vatori (fr)-Louna De Vati (fr)
12 CICCIO NAME_8 I.
M5 56 14 3p 4p 2p 8p 3p 10p 9p 2p 8p (22) 1p 2p 2p
NAME_9'S Light (ire)-Sogdiana (fr)
13 TORPEN MADAMET A. SCHOOF R.
H6 56 16 6p 10p 7p 8p (22) 1p 2p 1p 10p 6p 7p 2p 8p
Orpen (usa)-That'S The Spirit (fr)
14 IT'S ALL A DREAM CLAUDIC NAME_10. HOLLINSHEAD A.
H7 55.5 15 8p 14p 6p 3p 7p 6p 1p 3p 7p (22) 6p 14p 13p
Elusive City (usa)-Kataragama (gb)
15 WOFF {GER} VALLE SKAR MLLE F. BOUTIN (S) M.
H5 54.5 3 5p 1p 7p 7p 3p 6p (22) 7p 1p (21) 7p 1p 2p 2p
Zoffany (ire)-Wanderina (ire)
16 TOIJK PASQUIER S. SAUER MME H.
H7 54.5 8 7p 5p 13p 12p 10p (22) 10p 4p 5p 1p 3p 5p 2p
Siyouni (fr)-Eire (gb) . A partir des données fournies, déterminez une sélection de 2 chevaux dans l'ordre de vos préférence susceptibles de figurer premiers à l'arrivée de la course.Ne pas afficher les argumentations de la réponse et récupérer la sélection de façon horizontale.
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cde49aa61ead4daba5524a78ba938547
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lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 452,126 | 0 | 1,090 |
Holdings Data: ''', Quantity, Market Price, Market Value, % of Account Assets, Unrealized Gain or (NAME_1), Estimated Yield, Estimated Annual Income
Equities, , , Cost Basis, , , ,
AMAZON.COM INC, 1.0000, 2485.63000, 2485.63, <1%, (95.62), N/A, N/A
SYMBOL: AMZN, , , 2581.25, , , ,
APPLE INC, 27.0000, 157.65000, 4256.55, 1%, 2868.23, 0.55%, 23.76
SYMBOL: AAPL, , , 1388.32, , , ,
APPLIED MATERIALS, 39.0000, 110.35000, 4303.65, 1%, 1402.24, 086%, 37.44
SYMBOL: AMAT, , , 2901.41, , , ,
BROADCOM INC, 8.0000, 554.39000, 4435.12, 1%, 1666.76, 2.95%, 131.20
SYMBOL: AVGO, , , 2768.36, , , ,
CHEVRON CORP, 27.0000, 156.67000, 4230.09, 1%, 1554.43, 362%, 153.36
SYMBOL: CVX, , , 2675.66, , , ,
MCKESSON CORP, 14.0000, 309.61000, 4334.54, 1%, 2370.23, 0.60%, 26.32
SYMBOL: MCK, , , 1964.31, , , ,
METLIFE INC, 63.0000, 65.68000, 4137.84, <1%, (347.53), 2.92%, 120.96
SYMBOL: MET, , , 4485.37, , , ,
NAME_2, 52.0000, 80.59000, 4190.68, 1%, (727.14), 3.47%, 145.60
SYMBOL: MS, , , 4917.82, , , ,
MICROSOFT CORP, 16.0000, 277.52000, 4440.32, 1%, (311.25), 0.89%, 39.68
SYMBOL: MSFT, , , 4751.57, , , ,
PROCTER & GAMBLE, 29.0000, 160.55000, 4655.95, 1%, 300.49, 2.16%, 100.90
SYMBOL: PG, , , 4355.46, , , ,
, , , , , , Accrued, Dividend: 26.49
DEERE & CO, 10.0000, 377.55000, 3775.50, <1%, (138.66), 1.11%, 42.00
SYMBOL: DE, , , 3914.16, , , ,
, , , , , , Accrued, Dividend: 12.60
MASTERCARD INC, 13.0000, 363.38000, 4723.94, 1%, 2204.68, 0.53%, 25.48
CLASS A, , , 2519.26, , , ,
SYMBOL: MA, , , , , , Accrued, Dividend: 6.37
NEXTERA ENERGY INC, 1772.0000, 71.02000, 125847.44, 30%, 83533.68, 2.39%, 3012.40
SYMBOL: NEE, , , 42313.76, , , ,
o REILLY AUTOMOTIVE, 6.0000, 606.55000, 3639.30, <1%, (699.23), N/A, N/A
SYMBOL: ORLY, , , 4338.53, , , ,
THERMO FISHER SCNTFC, 8.0000, 552.92000, 4423.36, 1%, 2368.45, 0.21%, 9.60
SYMBOL: TMO, , , 2054.91, , , ,
WALT DISNEY CO, 34.0000, 111.63000, 3795.42, <1%, (349.95), N/A, N/A
SYMBOL: DIS, , , 4145.37, , , , '''
Retrieve ONLY the following five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity, the price, and the market value without outputting anything. Give ONLY an CSV response with the retrieved five properties for each holding:
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277f5c92fd2a48abb68a64127d475e95
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 756,367 | 10 | 1,054 |
NAME_5$ /bin/ls
Segmentation fault (core dumped)
NAME_1@8fb4563b5671:~/NAME_2# gcc -g -Wall -Werror -Wextra -pedantic -std=gnu89 *.c -o hsh
NAME_1@8fb4563b5671:~/NAME_2# NAME_3 --leak-check=yes --log-file=NAME_3.rpt ./hsh
NAME_5$ ls
1getline.c 1-resources.c betty_proud.c _count.c _env.c _exit.c hsh _resources.c NAME_5.h _token.c
1path.c AUTHORS builtin.c del_line.c execute.c get_environ.c README.md NAME_5.c sig.c NAME_3.rpt
NAME_5$ exit
NAME_1@8fb4563b5671:~/NAME_2# cat NAME_3.rpt
==5056== Memcheck, a memory error detector
==5056== Copyright (C) 2002-2017, and GNU GPL'd, by NAME_4 et al.
==5056== Using NAME_3-3.15.0 and LibVEX; rerun with -h for copyright info
==5056== Command: ./hsh
==5056== Parent PID: 4820
==5056==
==5056== Invalid read of size 1
==5056== at 0x483EF46: strlen (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/NAME_3/vgpreload_memcheck-amd64-linux.so)
==5056== by 0x48F33B2: strdup (strdup.c:41)
==5056== by 0x10A893: custom_tokenize (_token.c:22)
==5056== by 0x10A6F6: main (NAME_5.c:32)
==5056== Address 0x4a49590 is 0 bytes inside a block of size 4 free'd
==5056== at 0x483CA3F: free (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/NAME_3/vgpreload_memcheck-amd64-linux.so)
==5056== by 0x109D15: rem_newline_char (del_line.c:24)
==5056== by 0x10A883: custom_tokenize (_token.c:21)
==5056== by 0x10A6F6: main (NAME_5.c:32)
==5056== Block was alloc'd at
==5056== at 0x483B7F3: malloc (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/NAME_3/vgpreload_memcheck-amd64-linux.so)
==5056== by 0x109CCE: rem_newline_char (del_line.c:17)
==5056== by 0x10A883: custom_tokenize (_token.c:21)
==5056== by 0x10A6F6: main (NAME_5.c:32)
==5056==
==5056== Invalid read of size 1
==5056== at 0x483EF54: strlen (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/NAME_3/vgpreload_memcheck-amd64-linux.so)
==5056== by 0x48F33B2: strdup (strdup.c:41)
==5056== by 0x10A893: custom_tokenize (_token.c:22)
==5056== by 0x10A6F6: main (NAME_5.c:32)
==5056== Address 0x4a49591 is 1 bytes inside a block of size 4 free'd
==5056== at 0x483CA3F: free (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/NAME_3/vgpreload_memcheck-amd64-linux.so)
==5056== by 0x109D15: rem_newline_char (del_line.c:24)
==5056== by 0x10A883: custom_tokenize (_token.c:21)
==5056== by 0x10A6F6: main (NAME_5.c:32)
==5056== Block was alloc'd at
==5056== at 0x483B7F3: malloc (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/NAME_3/vgpreload_memcheck-amd64-linux.so)
==5056== by 0x109CCE: rem_newline_char (del_line.c:17)
==5056== by 0x10A883: custom_to
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dbb7f319ef0a4de79e54b47c32c05f78
|
zai-org/LongAlign-10k
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db4af59c6695da218dfd99ffffd923b6935dfe8faeb8c56b
| 3,357 | 0 | 6,202 |
# language: Python
from future.utils import raise_with_traceback
import logging
import time
import socket
from future.utils import iteritems
import torch.nn as nn
from random import randint
from functools import partial
from label_preprocessing import PreTransformLabels
class ConfigsClass(object):
def __init__(self):
self.configs = {}
self.predefined = {}
self.configs_set_values_frozen = False
self.configs_get_values_frozen = True
self.configs_add_variables_frozen = False
self.has_args = {}
def __getitem__(self, name):
if self.configs_get_values_frozen:
raise_with_traceback(
ValueError("Variables cannot be used yet because they were not freed")
)
return self.get_variable(name)
def __setitem__(self, key, item):
if self.configs_set_values_frozen:
raise_with_traceback(
ValueError("Variables cannot be changed anymore because they were frozen")
)
if key not in list(self.configs.keys()):
raise_with_traceback(ValueError("Variable " + name + "was not added to configs"))
self.set_variable(key, item)
def freeze_configs_keys(self):
self.configs_add_variables_frozen = True
def add_variable(self, name, default, has_args=False):
if self.configs_add_variables_frozen:
raise_with_traceback(
ValueError("Variables cannot be added anymore because they were frozen")
)
if name in list(self.configs.keys()):
raise_with_traceback(ValueError("Variable " + name + "was already added before"))
self.has_args[name] = has_args
self.set_variable(name, default)
def set_variable(self, name, value):
if callable(value):
var_as_func = value
else:
var_as_func = lambda self: value
self.configs[name] = partial(var_as_func, self=self)
def get_variable(self, name):
return (self.configs[name]) if self.has_args[name] else (self.configs[name])()
def log_configs(self):
logging.info("-------------------------------used configs-------------------------------")
for key, value in sorted(iteritems(self.configs)):
logging.info(
key + ": " + str(self.get_variable(key)).replace("\n", " ").replace("\r", "")
)
logging.info("-----------------------------end used configs-----------------------------")
def add_predefined_set_of_configs(self, name, dict_configs):
if not set(dict_configs.keys()).issubset(self.configs.keys()):
raise_with_traceback(
ValueError(
"At least one variable in given dict is not present in the configs:"
+ str(set(dict_configs.keys()).difference(self.configs.keys()))
)
)
self.predefined[name] = dict_configs
def load_predefined_set_of_configs(self, name):
for key, value in iteritems(self.predefined[name]):
self.set_variable(key, value)
def add_self_referenced_variable_from_dict(
self, new_variable_name, referenced_variable_name, dict_returns
):
def a(self):
return dict_returns[self[referenced_variable_name]]
self.add_variable(new_variable_name, a)
def open_get_block_set(self):
self.configs_set_values_frozen = True
self.configs_get_values_frozen = False
timestamp = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + "-" + str(randint(1000, 9999))
configs = ConfigsClass()
configs.add_variable("training_pipeline", "simple") # one_vs_all, ensemble, simple
configs.add_variable("use_set_29", False)
configs.add_variable("data_to_use", ["2017"])
configs.add_variable("use_images_with_position_LARGE", False)
configs.add_variable("individual_pre_transformation", {"copd": "none"})
configs.add_variable("CKPT_PATH", "densenet121.pth.tar")
configs.add_variable("timestamp", timestamp)
configs.add_variable("output_image_name", "results" + timestamp + ".png")
configs.add_variable("output_model_name", "model" + timestamp)
configs.add_variable("save_model", False)
configs.add_variable("N_EPOCHS", 50)
configs.add_variable("use_lr_scheduler", True)
configs.add_variable("exponent_relative_error_mse_loss", 1)
configs.add_variable("individual_kind_of_loss", {"copd": "bce"})
configs.add_variable("individual_loss_weights", {"copd": 0.33})
configs.add_variable("loss_weight", 1.0)
configs.add_variable("initial_lr_fc", 0.00001)
configs.add_variable("initial_lr_cnn", 0.00001)
configs.add_variable("initial_lr_location", 0.0001)
configs.add_variable("first_epoch_scheduler_step", 10)
configs.add_variable("load_image_features_from_file", True)
configs.add_variable("use_fixed_test_set", True)
configs.add_variable("bias_initialization", "original") #'constant', 'original'
configs.add_variable(
"total_ensemble_models", 6
configs.add_variable("output_copd", False)
configs.add_variable("output_gold", False)
configs.add_variable(
"percentage_labels",
["fev1fvc_pred", "fev1fvc_predrug", "fvc_ratio", "fev1_ratio", "fev1fvc_ratio"],
)
configs.add_variable("use_true_predicted", False)
configs.add_variable("use_copd_definition_as_label", False)
configs.add_variable("use_random_crops", False)
configs.add_variable("use_extra_inputs", False)
configs.add_variable("dropout_batch_normalization_last_layer", False)
configs.add_variable("layer_to_insert_extra_inputs", lambda self: self["n_hidden_layers"] + 1)
configs.add_variable("fc_activation", "relu")
configs.add_variable("chexnet_layers", 121)
configs.add_variable("chexnet_architecture", "densenet")
configs.add_variable("multiplier_constant_meanvar_bce_loss", 0.01) # )10)#)10/30./100.)
configs.add_variable("multiplier_constant_meanvar_mean_loss", 1)
configs.add_variable("use_mean_var_loss", False)
configs.add_variable("meanvarloss_discretization_spacing", 0.01)
configs.add_variable("dsnm_n_groups", 50)
configs.add_variable("use_pca_dsnm", True)
configs.add_variable("dsnm_pca_size", 100)
configs.add_variable(
"fully_connected_kind", "fully_connected"
configs.add_variable("use_more_one_gpu", False)
configs.add_variable("classes_hidden_layers", 15)
configs.add_variable("gate_uniformity_loss_multiplier", 0.4)
configs.add_variable("mutual_exclusivity_loss_multiplier", 0.4)
configs.add_variable("gate_orthogonal_loss_multiplier", 1.0)
configs.add_variable("use_spatial_transformer_network", False)
configs.add_variable("use_batchnormalization_location", True)
configs.add_variable("use_dropout_location", 0.0)
configs.add_variable("channels_location", 32)
configs.add_variable("pretrain_kind", "chestxray")
configs.add_variable("maximum_date_diff", 180)
configs.add_variable("use_only_2017_for_test", False)
configs.add_variable("remove_lung_transplants", False)
configs.add_variable("balance_dataset_by_fvcfev1_predrug", False)
configs.add_variable("optimizer", "adam")
configs.add_variable(
"splits_to_use", "test_with_val"
configs.add_variable("use_lung_transplant_in_test", False)
configs.add_variable("max_date_diff_to_use_for_test", 2)
configs.add_variable("remove_repeated_pfts", False)
configs.add_variable("remove_repeated_images", False)
configs.add_variable("create_csv_from_dataset", False)
configs.add_variable("remove_cases_more_one_image_per_position", False)
configs.add_variable("load_model", False)
configs.add_variable("model_to_load", "")
configs.add_variable("prefix_model_to_load", "")
configs.add_variable("skip_train", False)
configs.add_variable("use_sigmoid_channel", False)
configs.add_variable("n_channels_local_convolution", 512)
configs.add_variable("use_local_conv", False)
configs.add_variable("milestones_steps", [35, 45])
configs.add_variable("scheduler_to_use", "plateau")
configs.add_variable("first_parameter_cnn_not_to_freeze", "conv1")
configs.add_variable("override_max_axis_graph", None)
configs.add_variable("relative_noise_to_add_to_label", None)
configs.add_variable("use_horizontal_flip", False)
configs.add_variable("gamma_range_augmentation", None)
configs.add_variable("degree_range_augmentation", None)
configs.add_variable("scale_range_augmentation", None)
configs.add_variable("use_delayed_lateral_pooling", False)
configs.add_variable("use_unet_segmentation", False)
configs.add_variable("use_unet_segmentation_for_lateral", False)
configs.add_variable("initial_lr_unet", 0.0)
configs.add_variable("l2_reg_unet", 0.0)
configs.add_variable("unet_multiply_instead_of_channel", False)
configs.add_variable("unet_model_file", "unet-epoch100-20181012-011958-7421")
configs.add_variable("normalization_segmentation", False)
configs.add_variable("register_with_segmentation", False)
configs.add_variable("calculate_segmentation_features", False)
configs.add_variable("extra_histogram_equalization_for_segmentation", True)
configs.add_variable("vgg_batch_norm", False)
configs.add_variable("squeezenet_version_11", True)
configs.add_variable("magnification_input", 1)
configs.add_variable("use_half_lung", False)
configs.add_variable("segmentation_in_loading", True)
configs.add_variable("create_csv_for_segmentation_features", False)
configs.add_variable("normalize_lateral_and_frontal_with_bn", False)
configs.add_variable("normalize_extra_inputs_and_rest_with_bn", False)
configs.add_variable("extra_fc_layers_for_extra_input", False)
configs.add_variable("extra_fc_layers_for_extra_input_output_size", 256)
configs.add_variable("prevent_train_shuffle", False)
configs.add_variable("use_precalculated_segmentation_features", True)
configs.add_variable("use_log_quotient_output", False)
configs.add_variable("use_binary_classifiers", False)
configs.add_variable("multiplier_constant_binary_classifiers_mean_loss", 1.0)
configs.add_variable("multiplier_constant_binary_classifiers_bce_loss", 1.0)
configs.add_variable("multiplier_constant_binary_classifiers_consistency_loss", 0.0)
configs.add_variable("n_binary_classifiers_when_percentile", 25)
configs.add_variable("binary_classifiers_percentile_spacing", True)
configs.add_variable("binary_classifiers_use_borders", True)
configs.add_variable("binary_classifiers_use_weights", False)
configs.add_variable("binary_classifiers_n_post_layers", 0)
configs.add_variable("binary_classifiers_fit_type", "sigmoid")
configs.add_variable("plateau_patience", 5)
configs.add_variable(
"local_directory", "/home/sci/ricbl/Documents/projects/temp_radiology/radiology-project/pft"
)
configs.add_variable("normalization_mean", [0.485, 0.456, 0.406])
configs.add_variable("normalization_std", [0.229, 0.224, 0.225])
configs.add_variable("post_binary_classifiers_fit_or_linear", "fit")
configs.add_variable("use_set_spiromics", False)
configs.add_variable("use_transformation_loss", False)
configs.add_variable("transformation_n_groups", 10)
configs.add_variable("transformation_group_size", 10)
configs.add_variable(
"chestxray14_path",
"/usr/sci/projects/DeepLearning/Tolga_Lab/data_public/NIH_ChestX-Ray/images/all_images",
)
configs.add_variable("transformation_loss_multiplier", 0.1)
configs.add_variable("use_chexpert", False)
configs.add_variable(
"chestxpert_path",
"/usr/sci/projects/DeepLearning/Ricardo_Dataset/chexpert/CheXpert-v1.0-small/train",
)
configs.add_variable("kind_of_transformation_loss", "l2")
configs.add_variable("create_prediction_output_file", False)
configs.add_variable(
"example_identifier_columns",
["scanid", "subjectid", "PFTExam_Global_ID", "CRStudy_Global_ID", "pftid", "crstudy"],
)
configs.add_variable("limit_training_examples", False)
configs.add_variable("max_training_examples", 1000)
configs.add_variable("unary_input_multiplier", -1)
configs.add_variable("load_dataset_to_memory", False)
configs.add_variable(
"meta_file_root",
"/usr/sci/projects/DeepLearning/Tolga_Lab/Projects/Project_JoyceSchroeder/data/data_PFT/MetaData/MetaData_",
)
configs.add_variable("subtract_0.7", False)
configs.add_variable("use_smokeless_history", False)
configs.add_variable("prevent_horizontal_flip_in_lateral", True)
configs.add_variable("multiplier_lr_scheduler", 0.1)
configs.add_variable("revert_model_lr_scheduler", False)
configs.add_variable("use_amsgrad", False)
configs.add_variable("use_cut_restrictive", False)
configs.add_variable("two_inputs", True)
configs.add_variable("image_to_use_for_one_input_restrictive", "zoom")
configs.add_variable("trainable_densenet", False)
configs.add_variable("use_conv11", False)
configs.add_variable(
"labels_to_use", "only_absolute"
) # 'two_ratios', 'three_absolute', 'all_nine',
configs.add_variable("use_lateral", False)
configs.add_variable("tie_cnns_same_weights", False)
configs.add_variable("tie_conv11_same_weights", False)
configs.add_variable("n_hidden_layers", 2)
configs.add_variable(
"use_dropout_hidden_layers", 0.0
configs.add_variable("use_batchnormalization_hidden_layers", False)
configs.add_variable("network_output_kind", "linear") #'linear','softplus','sigmoid'
configs.add_variable("individual_output_kind", {"copd": "sigmoid"})
configs.add_variable(
"machine_to_use",
"dgx"
if socket.gethostname() == "rigveda"
else "titan"
if (socket.gethostname() == "linux-55p6" or socket.gethostname() == "titan")
else "atlas"
if (socket.gethostname() == "atlas")
else "other",
)
configs.add_variable("remove_pre_avg_pool", True)
configs.add_variable("l2_reg_fc", 0.05)
configs.add_variable("l2_reg_cnn", 0.0)
configs.add_variable("l2_reg_location", 0.0)
configs.add_variable("use_sigmoid_safety_constants", False)
configs.add_variable(
"sigmoid_safety_constant",
{
"fvc_pred": [0.5, 1.15],
"fev1_pred": [0.45, 1.15],
"fev1fvc_pred": [0.96, 1.02],
"fev1_predrug": [0.75, 1.15],
"fev1fvc_predrug": [0.75, 1.02],
"fev1_ratio": [0.65, 1.25],
"fvc_predrug": [0.45, 1.25],
"fvc_ratio": [0.5, 1.2],
"fev1fvc_ratio": [0.75, 1.15],
"copd": [1.0, 1.0],
},
)
configs.add_variable(
"columns_translations",
{
"Subject_Global_ID": "subjectid",
"CRStudy_Local_ID": "crstudy",
"PFTExam_Local_ID": "pftid",
"Predicted FVC": "fvc_pred",
"Predicted FEV1": "fev1_pred",
"Predicted FEV1/FVC": "fev1fvc_pred",
"Pre-Drug FVC": "fvc_predrug",
"Pre-Drug FEV1": "fev1_predrug",
"Pre-Drug FEV1/FVC": "fev1fvc_predrug",
"Pre-%Pred FVC": "fvc_ratio",
"Pre-%Pred FEV1": "fev1_ratio",
"Pre-%Pred FEV1/FVC": "fev1fvc_ratio",
"TOBACCO_PAK_PER_DY": "packs_per_day",
"TOBACCO_USED_YEARS": "years_of_tobacco",
"COPD": "copd",
"fev1_diff": "fev1_diff",
"fvc_diff": "fvc_diff",
"AGE_AT_PFT": "age",
"GENDER": "gender",
"TOBACCO_STATUS": "tobacco_status",
"SMOKING_TOBACCO_STATUS": "smoking_tobacco_status",
"LUNG_TRANSPLANT": "lung_transplant",
},
)
configs.add_variable("all_input_columns", lambda self: list(self["columns_translations"].values()))
configs.add_variable(
"all_output_columns",
[
"fvc_pred",
"fev1_pred",
"fev1fvc_pred",
"fvc_predrug",
"fev1_predrug",
"fev1fvc_predrug",
"fvc_ratio",
"fev1_ratio",
"fev1fvc_ratio",
"copd",
"fev1_diff",
"fvc_diff",
"gold",
],
)
configs.add_variable("BATCH_SIZE", lambda self: get_batch_size(self))
configs.add_variable("get_individual_kind_of_loss", lambda self: get_individual_kind_of_loss(self))
configs.add_variable("get_individual_output_kind", lambda self: get_individual_output_kind(self))
configs.add_variable(
"get_individual_pre_transformation", lambda self: get_individual_pre_transformation(self)
)
configs.add_variable("get_individual_loss_weights", lambda self: get_individual_loss_weights(self))
# defining all variables that the network should output
configs.add_self_referenced_variable_from_dict(
"get_labels_columns_pft",
"labels_to_use",
{
"two_ratios": ["fev1fvc_predrug", "fev1_ratio"],
"three_absolute": ["fev1_predrug", "fvc_predrug", "fev1_pred"],
"all_nine": [
"fvc_pred",
"fev1_pred",
"fev1fvc_pred",
"fvc_predrug",
"fev1_predrug",
"fev1fvc_predrug",
"fvc_ratio",
"fev1_ratio",
"fev1fvc_ratio",
],
"only_absolute": ["fev1_predrug", "fvc_predrug", "fev1_pred", "fvc_pred"],
"fev1fvc_predrug_absolute": ["fev1_predrug", "fvc_predrug"],
"predict_diffs": ["fev1_diff", "fvc_diff"],
"two_predrug_absolute": ["fev1_predrug", "fvc_predrug"],
"fev1fvc_predrug": ["fev1fvc_predrug"],
"fev1_ratio": ["fev1_ratio"],
"restrictive": ["fev1fvc_predrug", "fvc_ratio"],
"none": [],
},
)
configs.add_self_referenced_variable_from_dict(
"avg_pool_kernel_size",
"chexnet_architecture",
{"densenet": 7, "resnet": 7, "vgg": 7, "inception": 8, "squeezenet": 13, "alexnet": 6},
)
configs.add_self_referenced_variable_from_dict(
"get_labels_columns_copd", "output_copd", {True: ["copd"], False: []}
)
configs.add_self_referenced_variable_from_dict(
"get_labels_columns_gold", "output_gold", {True: ["gold"], False: []}
)
configs.add_variable(
"get_labels_columns",
lambda self: self["get_labels_columns_pft"]
+ self["get_labels_columns_copd"]
+ self["get_labels_columns_gold"],
)
configs.add_self_referenced_variable_from_dict(
"pft_plot_columns",
"labels_to_use",
{
"two_ratios": [["fev1fvc_predrug"], ["fev1_ratio"]],
"three_absolute": [
["fev1_predrug", "fvc_predrug", "fev1_pred"],
["fev1fvc_predrug"],
["fev1_ratio"],
],
"all_nine": [
[
"fvc_pred",
"fev1_pred",
"fev1fvc_pred",
"fvc_predrug",
"fev1_predrug",
"fev1fvc_predrug",
"fvc_ratio",
"fev1_ratio",
"fev1fvc_ratio",
]
],
"only_absolute": [
["fev1_predrug", "fvc_predrug", "fev1_pred", "fvc_pred"],
["fev1fvc_predrug"],
["fev1_ratio"],
],
"fev1fvc_predrug_absolute": [["fev1_predrug", "fvc_predrug"], ["fev1fvc_predrug"]],
"predict_diffs": [["fev1_diff", "fvc_diff"], ["fev1fvc_predrug"], ["fev1_ratio"]],
"two_predrug_absolute": [
["fev1_predrug", "fvc_predrug"],
["fev1fvc_predrug"],
["fev1_ratio"],
],
"fev1fvc_predrug": [["fev1fvc_predrug"]],
"fev1_ratio": [["fev1_ratio"]],
"restrictive": [["fev1fvc_predrug"], ["fvc_ratio"]],
"none": [],
},
)
configs.add_variable("pre_transform_labels", PreTransformLabels(configs))
configs.add_predefined_set_of_configs(
"densenet",
{"trainable_densenet": True, "remove_pre_avg_pool": False, "use_dropout_hidden_layers": 0.25},
)
configs.add_predefined_set_of_configs(
"p1",
{
"use_batchnormalization_hidden_layers": True,
"output_copd": True,
"weight_initialization": "xavier",
"bias_initialization": "constant",
"channels_hidden_layers": 1024,
"initial_lr_fc": 0.001,
"use_lateral": True,
"individual_kind_of_loss": {},
"individual_output_kind": {},
},
)
configs.add_predefined_set_of_configs(
"fc20180524",
{
"use_true_predicted": True,
"use_lateral": True,
"kind_of_loss": "l1",
"network_output_kind": "softplus",
"labels_to_use": "two_ratios",
"use_extra_inputs": True,
"use_batchnormalization_hidden_layers": True,
"use_random_crops": True,
"positions_to_use": ["PA", "AP"],
"dropout_batch_normalization_last_layer": True,
"l2_reg_fc": 0.0,
"initial_lr_cnn": 1e-04,
"use_dropout_hidden_layers": 0.25,
"initial_lr_fc": 0.0001,
},
)
configs.add_predefined_set_of_configs(
"resnet18",
{
"chexnet_architecture": "resnet",
"chexnet_layers": 18,
"CKPT_PATH": "model_chestxray14_resnet_18.t7",
},
)
configs.add_predefined_set_of_configs(
"cnn20180628",
{
"use_true_predicted": True,
"use_lateral": True,
"kind_of_loss": "l1",
"network_output_kind": "softplus",
"labels_to_use": "two_ratios",
"trainable_densenet": True,
"use_extra_inputs": True,
"use_batchnormalization_hidden_layers": True,
"use_random_crops": True,
"positions_to_use": ["PA", "AP"],
"dropout_batch_normalization_last_layer": True,
"densenet_dropout": 0.25,
"l2_reg_fc": 0.0,
"initial_lr_cnn": 1e-04,
"use_dropout_hidden_layers": 0.25,
"initial_lr_fc": 0.0001,
"BATCH_SIZE": 22,
},
)
configs.add_predefined_set_of_configs(
"meanvar_loss",
{
"use_mean_var_loss": True,
"kind_of_loss": "l2"
#,'use_dropout_hidden_layers':0.0
,
"dropout_batch_normalization_last_layer": False,
"network_output_kind": "linear",
"initial_lr_fc": 0.0001,
"initial_lr_cnn": 0.0001,
"BATCH_SIZE": 64,
},
)
configs.add_predefined_set_of_configs(
"vrgan_train",
{
"use_lateral": False,
"use_horizontal_flip": False,
"use_random_crops": True,
"histogram_equalization": "global",
"use_extra_inputs": False,
"individual_output_kind": {"copd": "linear"},
"unary_input_multiplier": 1,
"remove_cases_more_one_image_per_position": False,
"maximum_date_diff": 30,
"load_dataset_to_memory": True,
"network_output_kind": "linear",
"n_hidden_layers": 0,
"use_dropout_hidden_layers": 0.0,
},
)
configs.add_predefined_set_of_configs(
"vrgan_eval",
{
"use_lateral": False,
"use_horizontal_flip": False,
"use_random_crops": True,
"histogram_equalization": "global",
"use_extra_inputs": False,
"individual_output_kind": {"copd": "linear"},
"unary_input_multiplier": 1,
"remove_cases_more_one_image_per_position": False,
"maximum_date_diff": 30,
"magnification_input": 4,
"network_output_kind": "linear",
"n_hidden_layers": 0,
"use_dropout_hidden_layers": 0.0,
},
)
configs.add_self_referenced_variable_from_dict(
"get_available_memory",
"machine_to_use",
{
"dgx": 15600 - 550 - 10,
"titan": 11700 - 2978, # 11700-550-10,
"atlas": 23000 - 2000,
"other": 9000 - 2 * 550 - 600,
},
)
def get_batch_size(self):
if self["trainable_densenet"]:
return int(self["get_available_memory"] / 140.0 / (2.0 if self["use_lateral"] else 1))
else:
return 128
def get_individual_characteristic(individual_string, general_string, self):
return {
self["all_output_columns"][k]: (
self[individual_string][self["all_output_columns"][k]]
if (self["all_output_columns"][k] in list(self[individual_string].keys()))
else self[general_string]
)
for k in range(len(self["all_output_columns"]))
}
def get_individual_kind_of_loss(self):
return get_individual_characteristic("individual_kind_of_loss", "kind_of_loss", self)
def get_individual_output_kind(self):
return get_individual_characteristic("individual_output_kind", "network_output_kind", self)
def get_individual_pre_transformation(self):
return get_individual_characteristic(
"individual_pre_transformation", "pre_transformation", self
)
def get_individual_loss_weights(self):
return get_individual_characteristic("individual_loss_weights", "loss_weight", self)
configs.add_predefined_set_of_configs("frozen_densenet", {})
configs.add_predefined_set_of_configs(
"copd_only",
{
"kind_of_loss": "bce",
"labels_to_use": "none",
"network_output_kind": "sigmoid",
"output_copd": True,
},
)
What predefined configuration sets are available to quickly set up models?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 694,130 | 0 | 981 |
Holdings Data: 'Holding, Number of shares, NAME_1 price/ Average price per share ($), Client investment ($), Cost basis ($), Price per share on Feb 28 ($), Value on Feb 28 ($), Unrealized (tax) gain or loss ($), Investment return ($), Holding period
FEDERATED HERMES, , , , , , , , ,
STRATEGIC VALUE DIVIDEND, , , , , , , , ,
FUND IS, , , , , , , , ,
Symbol: SVAIX, , , , , , , , ,
Trade date: Feb 4 21, 1366.279, 5.160, 7050.00, 7050.00, 6.110, 8347.96, 1297.96, , LT
Total reinvested, 57.410, 5.678, , 326.02, 6.110, 350.77, 24.75, ,
EAI: $313 Current yield: 3.60% Security total, 1423.689, 5.181, 7050.00, 7376.02, , 8698.73, 1322.71, 1648.73,
O'SHAUGHNESSY MARKET LEADERS VALUE FUND CLASS, , , , , , , , ,
I, , , , , , , , ,
Symbol: OFVIX, , , , , , , , ,
Trade date: Feb 4 21, 470.628, 14.979, 7050.00, 7050.00, 17.710, 8334.81, 1284.81, , LT
Total reinvested, 8.717, 17.859, , 155.68, 17.710, 154.38, -1.30, ,
EAI: $159 Current yield: 1.87%, , , , , , , , ,
Security total, 479.345, 15.032, 7050.00, 7205.68, , 8489.19, 1283.51, 1439.19,
PACE portfolio total, , , $14100.00, $14581.70, , $17187.92, $2606.22, $3087.92,
NAME_2 MULTI-STRATEGY, , , , , , , , ,
INCOME FUND CLASS INSTL, , , , , , , , ,
Symbol: ANGIX, , , , , , , , ,
Trade date: Sep 23 20, 2408.841, 10.179, 24522.00, 24522.00, 10.110, 24353.38, -168.62, , LT
Total reinvested, 155.558, 10.351, , 1610.26, 10.110, 1572.69, -37.57, ,
EAI: $1220 Current yield: 4.71%, , , , , , , , ,
Security total, 2564.399, 10.190, 24522.00, 26132.26, , 25926.07, -206.19, 1404.07,
NAME_3 & NAME_4 PREFERRED, , , , , , , , ,
SEC & INC FUND I, , , , , , , , ,
Symbol: CPXIX, , , , , , , , ,
Trade date: Sep 23 20, 740.474, 13.910, 10300.00, 10300.00, 13.330, 9870.51, -429.49, , LT
Total reinvested, 57.946, 14.199, , 822.81, 13.330, 772.42, -50.39, ,
EAI: $539 Current yield: 5.06%, , , , , , , , ,
Security total, 798.420, 13.931, 10300.00, 11122.81, , 10642.93, -479.88, 342.93,'
Get ONLY the following five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity or number of shares, the price or NAME_1 price, and the market value or value without outputting anything. Every row in the table should be a unique security. Give ONLY an CSV response with the retrieved five properties for each holding:
|
2ba0c72b9095465e81f527f8cf204a03
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 912,821 | 10 | 1,301 |
summarize the below text in points
BED CHARGES 08/07/2023 - 08/07/2023 3RD F(PRE-OP ROOM)-NORTH WING 900.00 1.00 0.00 900.00 09/07/2023 - 09/07/2023 POST-OP RECOVERY ROOM 999311 900.00 1.00 0.00 900.00 Total for BED CHARGES 1800.00 LABORATORY 08/07/2023 09:36 - IP24/126612 SODIUM (SERUM) 999316 150.00 1.00 0.00 150.00 08/07/2023 09:36 - IP24/126612 POTASSIUM (SERUM) 999316 150.00 1.00 0.00 150.00 08/07/2023 09:36 - IP24/126612 TRIPLE SCREEN (HIV,HCV,HBSAG)BY RAPID TEST* 999316 1800.00 1.00 0.00 1800.00 08/07/2023 09:36 - IP24/126612 PT* 999316 200.00 1.00 0.00 200.00 Total for LABORATORY 2300.00 OTHER CHARGES 08/07/2023 12:08 - IP24/128539 DOCTOR VISIT (NAME_1 ORTHOPAEDIC DEPARTMENT) 999311 1200.00 1.00 0.00 1200.00 09/07/2023 12:08 - IP24/128540 DOCTOR VISIT (NAME_1 ORTHOPAEDIC DEPARTMENT) 999311 1200.00 1.00 0.00 1200.00 10/07/2023 12:10 - IP24/128541 DOCTOR VISIT (NAME_1 ORTHOPAEDIC DEPARTMENT) 999311 1200.00 1.00 0.00 1200.00 Total for OTHER CHARGES 3600.00 IPD_SALE PHARMACY (CORP.) 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 MOXYNIC 1.2 GM INJ 30049011 156.10 1.00 0.00 156.10 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 IV SET PREMIUM 90189011 235.00 1.00 0.00 235.00 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 10 ML SYRINGE 90183910 26.00 2.00 0.00 52.00 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 ESOL 40 MG INJ (ESMEPRAZOLE) 30049011 192.90 1.00 0.00 192.90 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 I V CANNULA 18G VENFLON (BD) 90189011 280.00 1.00 0.00 280.00 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 1 ML INSULIN SYR U-40 90189011 11.00 1.00 0.00 11.00 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 LEUKOBAND - NP 30059060 96.75 1.00 0.00 96.75 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 RL 500ML. 30049099 56.42 1.00 0.00 56.42 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 TRIMMER 90189011 37.00 1.00 0.00 37.00 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 5 ML SYRINGE 90189011 16.50 1.00 0.00 16.50 08/07/2023 12:30:00 - 23-24/58344 NAME_2 INJ (ONDANSETRON) 30049099 11.91 1.00 0.00 11.91 08/07/2023 18:24:00 - 23-24/58702 MOXYNIC 1.2 GM INJ 30049011 156.10 2.00 0.00 312.20 08/07/2023 18:24:00 - 23-24/58702 10 ML SYRINGE 90183910 26.00 5.00 0.00 130.00 08/07/2023 18:24:00 - 23-24/58702 NS 500ML 30049011 34.82 2.00 0.00 69.64 08/07/2023 18:24:00 - 23-24/58702 CHYMORAL PLUS TAB 15" 30049082 13.20 15.00 0.00 198.00 08/07/2023 18:24:00 - 23-24/58702 NAME_2 INJ (ONDANSETRON) 30049099 11.91 1.00 0.00 11.91 08/07/2023 18:24:00 - 23-24/58702
|
5e127a662d374fa191d777f3c5533dfb
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 90,086 | 0 | 981 |
Проанализируй переписку и сделай выжимку о чем идет речь: [definite]
Настолько интереснее я не ожидал точно
[Эскимо Нефтяночка]
Бля, опять хуи кидают
[gutsss]
это эскимо
[gutsss]
а не хуй
[gutsss]
я траил эту хуйню
[gutsss]
полиции поебать
[gutsss]
ну рашка
[Андроид]
потеряная просто
[واصف]
Здаров
[Андроид]
вон пашок же смог
[gutsss]
ну насколько его хватит
[gutsss]
это вопрос открытый
[gutsss]
здаров
[Ярема]
зачем быть таким убоюдощным
если жизнь не приносит удовольствия, так ну убейся
зачем отравлять прекрасный мир своим существованием
[2ch]
Запрещено:
— Постинг/реквесты ЦП, зоопрона, NSFW контент
— Обсуждение/продажа наркотиков
— Реклама (пабликов, чатов, каналов и т.д.)
— Оскорбление администрации
— Обсуждение модерации
— Спам
— Вайп
— Ложные репорты
— Анальный секс разрешен
Старайтесь придерживаться тематики.
Модераторы: TKZWA, luv, Inv
Канал со смешными картинками: https://telegram.me/dvachannel
[gutsss]
я ж зачем-то на завод хожу
[ernest.kus]
Блин
[gutsss]
не лучше хуйня ес честно
[gutsss]
)
[ernest.kus]
Извини(
[Эскимо Нефтяночка]
Факт
[واصف]
Введите в курс дела
[Ярема]
зачем просить прощения
это вопрос который ты должен задать самому себе
[ernest.kus]
Это вместо отъебись типа
[ernest.kus]
Шаришь?
[gutsss]
да чел, ей ну поебать внатуре
[Ярема]
ты целенаправлено отравляешь жизнь, стараешься быть убежищем
ты как паразит, кишечная палочка, отрава
[gutsss]
ну и бычий цепень паразит
[gutsss]
можно и до него доебаться
[gutsss]
но толку то
[gutsss]
база
[ernest.kus]
Хвхахвхавхахха
[Андроид]
куда смотришь
[ernest.kus]
Красава!!!!
[gutsss]
респект
[ernest.kus]
+
[Dude]
Вот он, пророк
[ernest.kus]
Бля твой чтоль?
[Pablo]
Рыба молот
[Dude]
Гриб из растений против зомби?
[Андроид]
шо с ним
[Ярема]
мой
[gutsss]
хороший настрой
[gutsss]
бля пиздец
[gutsss]
а я бывает мешки ворочаю
[gutsss]
коробы таскаю
[ernest.kus]
Тогда ясно
[gutsss]
короче ебал я это всё
[ernest.kus]
Иче
[gutsss]
хули, поработаю пока так
[ernest.kus]
Хоба
[gutsss]
пока фриланс не принесет денег
[gutsss]
sex
[Dude]
Контент
[Dude]
Нехуй было леденцы жрать
[gutsss]
бля а мне говорили, что у меня топ зубы
[Андроид]
уже гнием по тихой грусти
[gutsss]
пойду почищу
[Dude]
Разницы особо нет
[ernest.kus]
Факт
[gutsss]
бро ты ел леденцы...
[Psart]
плоская
[Андроид]
не пора остановиться,красивая девушка..?
[gutsss]
иди нахуй чел бля)
[gutsss]
всем похуй
[gutsss]
чекни че выше
[gutsss]
и пойми
[Андроид]
да я видел
[Dude]
Ага, ириски
[واصف]
Ребят, а кто тут из Питера
[gutsss]
а, ну тогда в це
|
07bd5f599a914485a509130c219a2def
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 722,566 | 0 | 912 |
write the documentation for the following SAS macro.
%macro createsummary(dsin=,var_id=,vars=,dsout=);
%let id=createsummary;
data &id.0;
set &dsin (keep = &var_id &vars);
array data _NAME_1_;
do over data;
if missing(data) then data="MISSING";
end;
run;
*replace missing with word missing;
proc sql noprint;
create table &id.1 as
select &var_id
%do i=1 %to %countword(&vars);
%let var=%scan(&vars,&i);
, count (distinct &var ) as count_&var
%end;
from &id.0
group by &var_id
having
%do i=1 %to %countword(&vars);
%let var=%scan(&vars,&i);
%if &i ne 1 %then or ;
count_&var >1
%end;
;
create table &id.2 as
select &var_id, %convertlist(list=&vars,option=comma)
from &dsin
where &var_id in (select &var_id from &id.1)
;
create table &id.3 as
select
%do i=1 %to %countword(&vars);
%let var=%scan(&vars,&i);
%if &i ne 1 %then ,;
max (count_&var) as &var
%end;
from &id.1
;
proc transpose data=&id.3 out=&id.4;
proc sql noprint;
select _name_ into :var_analysis separated by ' ' from &id.4 where col1>1;
select _name_ into :var_non_analysis separated by ' ' from &id.4 where col1<=1;
quit;
%do i=1 %to %countword(&var_analysis);
proc sql noprint;
%let var=%scan(&var_analysis,&i);
create table &var as
select &var_id,&var,count(*) as count
from &id.2
where &var_id in (select &var_id from &id.1 where count_&var >1 )
group by &var_id, &var
;
proc sort; by &var_id descending count;
data &var;
set &var (rename=(&var=_&var));
by &var_id;
length &var $200;
retain &var;
if first.&var_id then do;
call missing(&var);
&var=strip(_&var)||"("||strip(put(count,best8.)) ||")";
end;
else &var=strip(&var)||"-"||strip(_&var)||"("||strip(put(count,best8.)) ||")";
if last.&var_id then output;
drop _&var count;
run;
%end;
proc sql noprint;
create table &id.7 as
select distinct &var_id %if %symexist(var_non_analysis) eq 1 %then ,%convertlist(list=&var_non_analysis,option=comma);
from &id.0
;
create table &dsout. as
select *
from
&id.7 as l
%do i=1 %to %countword(&var_analysis);
%let var=%scan(&var_analysis,&i);
left join
(select &var_id , &var from &id.0 where &var_id not in (select &var_id from &var)
union
select &var_id , &var from &var where &var_id in (select &var_id from &var)
) as &var
on l.&var_id = &var..&var_id
%end;
;
quit; run;
%mend createsummary;
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000fb274 int32_t sub_fb274() __noreturn
000fb274 {
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000fb2a4 if ((*(int32_t*)0x19aab8 | *(int32_t*)0x19aabc) == 0)
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000fb368 int32_t r7_1 = 0;
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000fb398 {
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公大協公認心理師教育コアカリキュラム案―中間報告ver.２.１―注 D-5-1産業・組織に関する心理学（基礎）の小項目に修正がありましたので、5月25日にVer2.1として差し替えさせていただきました2022年５月版公認心理師養成大学教員連絡協議会（公大協）後援 日本学術会議 心理学・教育学委員会公認心理師の専門性と社会貢献検討分科会 健康・医療と心理学分科会 法と心理学分科会 心の総合基礎分科会 心の研究将来構想分科会＜目次＞○概要○コアカリキュラムの構造と考え方○コアカリキュラム作成の経緯○公大協 公認心理師教育コアカリキュラム案（中間報告ver.２） 2022年５月版○公認心理師として求められる基本的な資質・能力（試案）作成者名簿 ○ 概 要 公認心理師養成大学教員連絡協議会（以下、公大協と略）は、「公認心理師教育コアカリキュラム案」（中間報告ver.２ 2022年５月版）を公表いたします。1．作成経過と今後の予定コアカリキュラムとは、専門職の養成において、全大学で共通する「コア」の部分を抽出し、体系的に整理したもので、医師、歯科医師、看護師、薬剤師、教師などについて作成されています。公大協は、これまでの活動実績をもとにして、他の専門職を参考にして、2022年３月にコアカリキュラム案の「中間報告」を公表し、今回「中間報告ver.２ 2022年５月版」を公開します。今後は、パブリックコメントなどを経て、最終報告を公開する予定です。作成においては、日本学術会議 心理学・教育学委員会の５つの分科会（公認心理師の専門性と社会貢献検討分科会、健康・医療と心理学分科会、法と心理学分科会、心の総合基礎分科会、心の研究将来構想分科会）と連携して内容を検討し、公表に当たって、本コアカリキュラム案への後援をいただきました。2．コアカリキュラム作成の利点公認心理師の実践能力（コンピテンシー）を明らかにし、それを「到達目標」として、知識と技能の獲得を体系化しました（いわゆるOutcome-based educationの考え方）。これにより、コンピテンシーの到達目標をゴールとして、養成カリキュラムを考えることができます。大学および大学院・実務経験プログラムの各段階の到達目標とカリキュラムを整理することで、公認心理師養成の全体像を明らかにすることができます。学生にとって、全体像と各段階の学修の意義が理解でき、学修の動機づけが高まり、キャリアパスの展望を持つことができます。各養成機関にとって、養成の「コア」となる標準的なコアカリキュラムが作られることによって、具体的なカリキュラム作成のモデルとすることができます。３．現行の公認心理師養成制度との関係現行の公認心理師の養成制度を定めているのは、厚生労働省公認心理師制度推進室により公表された下記の文書です。a)「公認心理師のカリキュラム等に関する基本的な考え方を踏まえたカリキュラムの到達目標」（以下「到達目標）と略）b)「大学における必要な科目に含まれる事項」「大学院における必要な科目に含まれる事項」（以下「カリキュラム」と略）c)公認心理師出題基準（以下「出題基準」と略）本コアカリキュラム案の作成に当たっては、これらの現行の制度と構造に従い、大きな変更はできるだけ行わないようにしました。そのうえで、公大協としてどうしても必要と考えた点についてのみ、修正をおこなうことにしました。４．コアカリキュラムの構造 コアカリキュラムは、「カテゴリー」、「大項目（タイトル）」、「中項目（学修目標）」、「小項目（学修内容）」という４つのレベルからなります。 「カテゴリー」とは、養成全体の大枠の構造を明らかにしたものです。現行の内容を整理して、７つのカテゴリーにまとめました。 「大項目（タイトル）」とは、各カテゴリー内の教育内容を体系的にまとめたものです。 「中項目（学修目標）」は、公認心理師の実践能力（コンピテンシー）を修得するために必要な学修目標を示します。現行の公認心理師の実践能力（コンピテンシー）を定めているのは、前述の「公認心理師のカリキュラム等に関する基本的な考え方を踏まえたカリキュラムの到達目標」（到達目標）です。本コアカリキュラム案の中項目（学修目標）は、ほぼこの現行の「到達目標」に対応しています。「小項目（学修内容）」は、「中項目（学修目標）」を達成するために、教授すべき細目やキーワードを網羅的に示したものです。「大学」での科目の小項目については、おもに公認心理師試験の「出題基準」を参照し、場合によって、公益社団法人日本心理学会が作成した「公認心理師大学カリキュラム標準シラバス」（2018年）を参照して作成しました。また、「大学院・実務経験プログラム」の科目の小項目については、公大協が作成した「公認心理師大学院カリキュラム標準シラバス」（2019年）をもとに作成しました。表１にコアカリキュラム案の全体の構成を示します。「大項目（タイトル）」と「中項目（学修目標）」と科目名の対応を示してします。表１．コアカリキュラム案 全体の構成注）カテゴリー、大項目、科目名だけを示します。中項目と小項目は省略。５．現行のカリキュラム内容からの変更点本案は、現行のカリキュラム内容に大きな変更はできるだけ加えないようにしていますが、公大協として必要と考えた点については修正をおこないました。修正の内容について詳しくは、本文書の「コアカリキュラム作成の経緯」で述べていますが、ここではその概略を示します。カテゴリーＡ「公認心理師として求められる基本的な資質・能力」では、大項目「公認心理師の職責」において、公大協が基礎と考える科学者－実践家モデルの理念を追加しました。カテゴリーＢ「心の基本的メカニズムの理解」では、基礎心理学の専門的ディシプリンの体系や構造を反映していないという問題点が指摘され、公大協の調査でも明らかにされました。公大協では、科学者－実践家モデルにおける基礎心理学の意義について徹底的に議論し、臨床医学において基礎医学がきわめて重要であるように、公認心理師の実践における基礎心理学の方法論と知識が不可欠であることを確認し、そのうえで、基礎心理学の内容の体系化をはかりました。現行の「知覚及び認知」と「学習及び言語」を、新たに「感覚及び知覚」「認知及び言語」「学習および行動」という到達目標に再編成しました。また、現行の「脳・神経の働き」については、カテゴリーＢの「生物としての人間の理解」とカテゴリーＡの「脳の働きと障害」に再編成しました。現行の「社会及び集団に関する心理学」については、カテゴリーＢの「社会に関する心理学」とカテゴリーＤの「福祉・家族に関する心理学」に再編成しました。現行の「障害者（児）の心理学」は「障害に関する心理学」とし、「発達」とまとめてＢ－３「発達と障害」という大項目群としました。これにより、教員にとって教えやすく、学生にとっても体系的に学びやすい構造となり、公認心理師の実践にいっそう寄与することができるようにしました。
カテゴリーＣ「公認心理師の業務の基本」とカテゴリーＤ「主要５分野等における実践の心理学」では、「大学」と「大学院・実務経験プログラム」の科目の関係を明らかにしました。実践心理学の大項目においては、大学での科目は「基礎」と表記し、大学院・実務経験プログラムでの科目は、「実践」と表記し、これらを分けました。なお、現行では、公認心理師の大原則である「到達目標」は、大学のカリキュラムとは連動しているのに対し、大学院のカリキュラムでは「到達目標」が明示されていませんでしたが、本案によって、大学院・実務経験プログラムでの「到達目標（中項目）」を明確にすることができました。また、カテゴリーＣ「公認心理師の業務の基本」は、公認心理師法第２条にもとづいて、心理状態の観察および結果の分析（心理アセスメント）、心理に関する支援、関係者への支援、心の健康教育の４つの大項目としました。カテゴリーＥ「心理演習」とカテゴリーＦ「実習」については、養成開始当初から、実習時間や実習担当教員、実習指導者の要件等について問題点が指摘されており、公大協はアンケート調査などをおこなって検討してきましたので、その結果を本案に含めています。 カテゴリーＧ「卒業論文」とカテゴリーＨ「修士論文」については、心理学の基本的方法論を身につけるという到達目標のために必須であることから、中項目（学修目標）、小項目（学修内容）を具体化し、コアカリキュラムに追加することを提案しました。６．コアカリキュラムと国家試験出題基準の関係について医師や看護師など他の専門職では、コアカリキュラムと国家試験出題基準は別のものとして作られてきましたが、公認心理師の場合は両者の構造は同じであり、これはわかりやすく望ましい特徴と考えられます。本コアカリキュラム案は、現行の「出題基準」（大項目・中項目・小項目）を大いに参照して作成し、各分野の学修内容を網羅的に収録したので、実質的には出題基準案と呼んでもよいと考えています。今後、出題基準を検討する際には、本コアカリキュラム案を反映させることを要望します。とくに、大学院・実務経験プログラムでの学修内容を、出題基準に含めることを要望します。コアカリキュラムの構造と考え方 公認心理師の養成は、2018年に本格的に始まって５年目に入り、コアカリキュラムを定められる時期に来ている。そこで、公認心理師養成大学教員連絡協議会（以下、公大協と略）は、他の専門職のコアカリキュラムを参考にして、公認心理師教育のコアカリキュラム案を作ることにした。１．コアカリキュラムとはコアカリキュラムとは、専門職の養成において、各大学が決める「カリキュラム」のうち、全大学で共通する「コア」の部分を抽出し、体系的に整理したものである。医師、歯科医師、看護師、薬剤師、教師などに関して作成されており、文部科学省のホームページで公表されている。医学教育モデル・コア・カリキュラム https://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/toushin/__icsFiles/afieldfile/2017/06/28/1383961_01.pdf歯学教育モデル・コア・カリキュラム https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detail/__icsFiles/afieldfile/2018/06/15/1325989_29_02.pdf看護学教育モデル・コア・カリキュラム https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detail/__icsFiles/afieldfile/2017/10/31/1217788_3.pdf薬学教育モデル・コアカリキュラム https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/058/gijiroku/__icsFiles/afieldfile/2014/11/10/1352956_2.pdf教職課程コアカリキュラム https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/126/houkoku/1398442.htm２．コアカリキュラム作成の利点 コアカリキュラムの作成は次のような利点を持っている。①公認心理師の資格を得て現場で働くときの実践能力（コンピテンシー）を明らかにし、それを「到達目標」として、知識と技能の獲得を体系化した。いわゆるOutcome-based educationの考え方である。これにより、コンピテンシーの到達目標をゴールとして、養成カリキュラムを考えることができる。②大学および大学院・実務経験プログラムの各段階の到達目標とカリキュラムを整理することで、公認心理師養成の全体像を明らかにできる。③学生にとって、全体像と学修の筋道が明確になり、各段階の学修の意義が理解できるので、学修の動機づけが高まり、キャリアパスの展望を持つことができる。④各養成機関にとって、養成の「コア」となる標準的なコアカリキュラムが作られることによって、具体的なカリキュラム作成のモデルとすることができる。３．現行の公認心理師養成制度との関係現行の公認心理師の教育制度を定めているのは、厚生労働省公認心理師制度推進室により公表された下記の文書である。a)「公認心理師のカリキュラム等に関する基本的な考え方を踏まえたカリキュラムの到達目標」（以下「到達目標）と略） https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12201000-Shakaiengokyokushougaihokenfukushibu-Kikakuka/0000169346.pdfb)「大学における必要な科目に含まれる事項」「大学院における必要な科目に含まれる事項」（以下「カリキュラム」と略） https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12201000-Shakaiengokyokushougaihokenfukushibu-Kikakuka/0000169346.pdf https://www.mhlw.go.jp/content/000412724.pdfc)公認心理師出題基準（以下「出題基準」と略） http://shinri-kenshu.jp/wp-content/uploads/2017/10/blue_print_201912.pdf本コアカリキュラム案の作成に当たっては、これらの現行の制度と構造を尊重し、大きな変更はできるだけ行わないようにした。そのうえで、公大協としてどうしても必要と考えた点については、修正をおこなうことにした。修正の経緯と趣旨については本文書の「コアカリキュラム作成の経緯」で述べている。４．コアカリキュラムの構造以下、本コアカリキュラム案の構造について述べる。 コアカリキュラムは、「カテゴリー」、「大項目（タイトル）」、「中項目（学修目標）」、「小項目（学修内容）」という４つのレベルからなる。４－１．カテゴリー「カテゴリー」とは、教育の形式的な大枠を定め、養成全体の構造を明らかにしたものである。現行の内容を整理して、以下の７つのカテゴリーにまとめた。Ａ 公認心理師として求められる基本的な資質・能力Ｂ 心の基本的メカニズムの理解Ｃ 公認心理師の業務の基本Ｄ 主要５分野等における実践の心理学Ｅ 心理演習 Ｆ 実習 Ｇ 卒業論文Ｈ 修士論文現行では、大学の講義科目は、「心理学基礎科目」と「心理学発展科目」に大別し、後者は「基礎心理学」、「実践心理学」及び「心理学関連科目」に分けられている。本コアカリキュラム案においては、医学や看護学のコアカリキュラムを参考にして、また、大学と大学院・実務経験プログラムとの関係を明確にすることを目的として、内容に即した具体的なカテゴリー名を採用し、Ａ～Ｄのカテゴリーに再編成した。ＥとＦは現行のものである。 ＧとＨは、現行制度には含まれてはいないが、公大協として重要であると判断し、追加した。４－２．大項目（タイトル） 「大項目」とは、教育の内容ごとのまとまりであり、各カテゴリー内で、その内容を体系的に示している。カテゴリーＡ 公認心理師として求められる基本的な資質・能力 このカテゴリーには、公認心理師の職責、医学概論（医学概論、精神医学概論、脳の働きと障害）、公認心理師に関する制度（関係行政論）といった公認心理師の基本となる大項目を含めた。カテゴリーＢ 心の基本的メカニズムの理解このカテゴリーは、現行の「心理学基礎科目」と「心理学発展科目」の「基礎心理学」に相当するものであり、「心理学の全体論と方法論」、「心の基本的メカニズム」、「発達と障害」の３つに大別され、それぞれいくつかの大項目からなる。カテゴリーＣ 公認心理師の業務の基本公認心理師法第２条で定義された公認心理師の業務に従って、心理アセスメント、心理的支援、関係者への支援、心の健康教育の４つに関する大項目からなる。カテゴリーＤ 主要５分野等における実践の心理学 公認心理師の活躍する主要５分野、すなわち保健医療、福祉、教育、司法・犯罪、産業・組織の実践内容に関する大項目からなる。カテゴリーＥとＦは現行の大項目であり、カテゴリーＧとＨは新たに追加した大項目である。＊注1 大項目と科目名の対応について 医学や看護学等のコアカリキュラムでは、必ずしも大学での「科目名」を定めているわけではない。医学のコアカリキュラムにおいては、各大学の具体的なカリキュラムは、コアカリキュラムを含むようにしてあれば、各大学の裁量に委ねられている。看護学などのコアカリキュラムでは、一部は「科目名」を定めているが、基本的には各養成校の裁量に委ねられている。これに対して、現行の公認心理師制度においては、前述の「大学における必要な科目に含まれる事項」と「大学院における必要な科目に含まれる事項」として、国が大学・大学院で開講すべき「科目名」を定めている。 公認心理師のコアカリキュラムにおいても、将来には、医学や看護学のコアカリキュラムのように科目名をなくしてもよいのかもしれないが、しかし、現段階では、現行の「科目名」と対応づけることは重要である。そこで、本コアカリキュラム案においては、「科目名」を明示し、コアカリキュラムの大項目の関係を明らかにすることにした。両者の関係については、本文書の表１「コアカリキュラム案 全体の構成」に示されている。 現行の公認心理師カリキュラムにおいては、授業時間数や単位数は定められていないので（実習を除く）、各大学の裁量に任されている。このため、科目名を明示しても、また科目数が多少増えたとしても、実際の授業時間数や単位数は各大学の裁量に任されるので、実質的には他職種のコアカリキュラムの考え方と矛盾しないと考えられる。＊注２ 大学と大学院・実務経験プログラムの整理本コアカリキュラム案における「科目名」は、「大学」と「大学院・実務経験プログラム」に分けて示した。現行では、大学において「知識」を習得し、大学院と実務経験プログラムで「技能」を修得するとされている。とくにカテゴリーＣ「公認心理師の業務の基本」とＤ「主要５分野等における実践の心理学」の大項目において、これらの区別は重要である。大学での科目は「基礎」というラベルを貼り、大学院・実務経験プログラムでの科目は、「実践」というラベルを貼った。これによって、「大学」と「大学院・実務経験プログラム」の科目の関係を明らかにした。注３ 大学院と実務経験プログラムの関係についてここで「大学院・実務経験プログラム」として、両者を併記したのは以下の理由からである。公認心理師法第７条第２号において、大学卒業後、文部科学省令・厚生労働省令で定めた施設（以下、「実務経験プログラム」と呼ぶ）において、同省令で定めた期間以上、実務を行った者に受験資格を与えている（いわゆる区分Ｂ）。このため、大学院ではなく実務経験プログラムを選択した者が公認心理師試験で不利にならないようにという配慮から、大学院のカリキュラムの学修内容は不明確になっている。例えば、大学院科目の「保健医療分野に関する理論と支援の展開」に含まれる事項をみると、「保健医療分野に関わる公認心理師の実践」となっている。同語反復のような内容が簡単に書かれているだけである。また、公認心理師の大原則である「到達目標」は、大学のカリキュラムとは連動しているのに対し、大学院のカリキュラムとは連動していない。大学院で学ぶ内容は「到達目標」が明示されていない。実務経験プログラムの選択者への配慮は必要であるが、その一方で、大学院・実務経験プログラムでの教育内容が不明確になっているきらいがある。これに関して、公認心理師法案に対する附帯決議では下記のように定められている。「受験資格については、本法第七条第一号の大学卒業及び大学院課程修了者を基本とし、同条第二号及び第三号の受験資格は、第一号の者と同等以上の知識・経験を有する者に与えることとなるよう、第二号の省令の制定や第三号の認定を適切に行うこと。」https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/189/f068_090801.pdfこの附帯決議にもとづいて、2016年度の公認心理師カリキュラム等検討会においては、実務経験プログラムは、法第７条第１号の者（つまり大学院コース）と「同等以上に心理学等に関する専門的な知識及び技能を習得できる」ことと決められた。このように、大学院と実務経験プログラムは同等とすることが定められたので、両者を同等に扱ってもどちらも不利にはならないと考えられる。そこで、本コアカリキュラム案においては、両者を同等に扱い、「大学院・実務体験プログラム」とした。公大協としては、公認心理師カリキュラム等検討会の決定の趣旨からして、基本的に大学院と実務経験プログラムは同じ内容を学修することが望ましいと考える。さらに言えば、大学院・実務経験プログラムでの学習内容が、公認心理師試験の出題基準に含まれることも望ましいと考えられる。４－３．中項目（学修目標） 「中項目（学修目標）」は、公認心理師の実践能力（コンピテンシー）を修得するために必要な学修目標を示す。現行の公認心理師の実践能力（コンピテンシー）を定めているのは、前述の「公認心理師のカリキュラム等に関する基本的な考え方を踏まえたカリキュラムの到達目標」（到達目標）である。本コアカリキュラム案の中項目（学修目標）は、ほぼこの現行の「到達目標」に対応する。 前述のように、大学院・実務体験プログラムにおける「到達目標」は定められていなかったが、本コアカリキュラム案では、その到達目標を明確にし、中項目（学修目標）を定めた。４－４．小項目（学修内容）「小項目（学修内容）」は、「中項目（学修目標）」を達成するために、教授すべき細目やキーワード例を提案するものである。注４ 小項目（学修内容）という形式を立てたことについて本コアカリキュラム案では「小項目（学修内容）」を作成した。医学や看護学等のコアカリキュラムにおいては、学修目標が多く細かく列挙されており、「小項目」は作られていない。表２は、他職種（医学や看護学）と公認心理師におけるコアカリキュラムや出題基準の形式と、本コアカリキュラム案の形式を比較したものである。医学や看護学のコアカリキュラムでは、「学修目標」（「～～ができる」という形式）で書かれており、「小項目」はない。一方、国家試験の出題基準において「大項目」「中項目」「小項目」という形式をとっている。これと比較して、現行の公認心理師制度では、「到達目標」においては「～～ができる」という形式で書かれ、カリキュラムにおいては「必要な科目名」と「必要な科目に含まれる項目」という形式、出題基準において「大項目」「中項目」「小項目」という形式で書かれている。本コアカリキュラム案においては、他職種の「学修目標」にあたるのは、「学修目標（中項目）」すなわち現行の到達目標である。しかし、この「学修目標（中項目）」すなわち到達目標は、他職種に比べて、項目数がかなり少ない。例えば、医学コアカリキュラムの学修目標の数は約1600項目、看護学コアカリキュラムの学修目標数は約500項目である。これに対し、公認心理師の「到達目標」は77項目だけであり、これだけでは実際の養成においては不十分である。このため、本コアカリキュラム案では、他職種のコアカリキュラムとは異なり、「小項目（学修内容）」を設けて、学修すべき細目を網羅的に示したので、約2000項目となっている。このように、本コアカリキュラム案では、他職種のコアカリキュラムをモデルとしつつも、現行の公認心理師制度との折衷的な形式をとることにした。医学や看護学では、長い歴史を経て、コアカリキュラムや出題基準の作成方法が確立しているのに対し、歴史の短い公認心理師の養成において、現行のものからいきなり医学や看護学の制度に近づけても無理が出る危惧があったためである。整合的な形式の追求は、将来のコアカリキュラム改訂において考慮すべき課題とした。表２に示されるように、本コアカリキュラム案は、他職種のコアカリキュラムや、現行の公認心理師の文書との折衷的な形式をとる。この表から、本コアカリキュラム案の大項目・学修目標（中項目）・小項目（学修内容）という形式は、名称としては折衷的にならざるを得なかったものの、内容的には他職種や現行の公認心理師制度の基本的構成を守っていることが理解できる。また、小項目を作成することで、カリキュラムと出題基準を統一的に理解することができるという利点も生まれたると考えられる。表２ 他職種や公認心理師の文書と本コアカリキュラム案の形式の名称の対応関係注５ 小項目（学修内容）の作成方法について小項目（学修内容）について、「大学」での科目の小項目については、おもに公認心理師試験の「出題基準」を参照し、場合によって、公益社団法人日本心理学会が作成した「公認心理師大学カリキュラム標準シラバス」（2018年）を参照して作成した。また、「大学院・実務経験プログラム」の科目の小項目については、公大協が作成した「公認心理師大学院カリキュラム標準シラバス」（2019年）をもとに作成した。これらの標準シラバスは、大学と大学院の授業におけるシラバス（授業計画）のモデルとして作成されたものであり、コアカリキュラムの小項目（学修内容）としてふさわしい内容であると考えられる。 ○ コアカリキュラム作成の経緯 公認心理師養成大学教員連絡協議会（以下、公大協と略）は、公認心理師が真に国民のために大きく貢献できるように、またその養成が実のあるものになるように、これまでの実績にもとづいて、新たに公認心理師教育コアカリキュラム案を作成することにした。ここでは、コアカリキュラム案作成の背景、動機、作成手順、理念、現行の修正点などについてまとめた。１．公大協のこれまでの活動 公大協は、2018年３月に、科学者一実践家モデルに基づく新しい公認心理師の育成と質向上をはかるために発足した。創設の目的には、カリキュラムや出題基準についての検討と改善点の提言といった活動を設定している。 こうした目的を達成するために、公大協は、６つの委員会を組織しているが、今回のコアカリキュラム案作成を担当したのは次の４つの委員会である。・学部カリキュラム検討委員会 （大学における養成カリキュラムの検討）・大学院カリキュラム検討委員会 （大学院における養成カリキュラムの検討）・現場実習検討委員会 （大学・大学院における実習のあり方の検討）・国家試験検討委員会 （公認心理師試験およびそれに関わる大学における養成カリキュラムの検討） 各委員会の活動成果は、毎年の年報で報告され、下記サイトで一般公開されている。 https://psych.or.jp/qualification/shinrishi_info/shinrishi_report/ これまでの４つの委員会の年度ごとの活動をまとめると、表３のようになる。表３ 公大協の各委員会のこれまでの活動と成果2018年度の活動・公大協と公益社団法人 日本心理学会との共同で公認心理師大学カリキュラム標準シラバスを作成し、広くパブリックコメントを求めて、改訂し公表した。 https://psych.or.jp/qualification/shinrishi_info/shinrishi_syllabus・公認心理師養成についてのアンケート調査を実施した。・大学院カリキュラムの課題に関する大学アンケートをおこなった。・現場実習に関する課題を集約した。・公認心理師試験の事例問題を分析し、その妥当性への疑問を指摘し提言をまとめた。2019年度の活動・公認心理師の養成カリキュラム調査をおこない、大学学部のカリキュラムのあり方についての提言をまとめた。・公認心理師大学院カリキュラム標準シラバスを作成し、広くパブリックコメントを求めて改訂し公表した。https://psych.or.jp/wp-content/uploads/2019/10/standard_syllabus_g_2020-1-21.pdf・大学・大学院における実習科目のアンケート調査をおこない、提言にまとめ、現場実習（心理実践実習）のための実習指導者用手引きと実習生用手引きを作成して公表した。・公認心理師試験について、事例問題の妥当性への疑問は改善されたことを指摘し、ブループリントについての提言をおこなった。2020年度の活動・新型コロナウイルス感染症が公認心理師養成とくに現場実習に対して大きな悪影響を与えたので、緊急アンケートをおこない、それをまとめて要望書を提出した。・学部カリキュラムの問題点をまとめた。・大学院教育の状況を把握するためのアンケートを実施した。・公認心理師試験における事例問題の出題方法に関するスキーマを提言した。公大協シンポジウム・2018年から毎年、複数のシンポジウムを開催し、公認心理師の養成や実習の現状の問題点を探り、あるべき姿を議論してきた。諸学会・団体との連携活動 公大協は、「加盟団体」として30の学協会との連携を保って活動してきた。とくに、公益社団法人日本心理学会は、公大協の発足が日本心理学会の「公認心理師に係るワーキンググループ」（2015～2018年）をきっかけとしたこともあり、密接な関係を保ってきた。2018年には、公大協とともに公認心理師養成についてのアンケート調査をおこない、公認心理師大学カリキュラム標準シラバスを作成し、これらの成果が今回のコアカリキュラム案作成の土台となっている。また、日本心理学会は、これまで全国の心理学科の教務カリキュラム調査をおこなっており、カリキュラムの検討（とくに卒業論文の検討）に役に立った。日本学術会議との連携活動 日本学術会議 心理学・教育学委員会では、心理職の国家資格について検討しており、2008年の対外報告、2008年の提言、2014年の報告、2017年の提言、2020年の提言が発出されてきた。公大協は日本学術会議の心理学・教育学委員会の諸分科会を「連携組織」としている。これらの分科会にかかわる日本学術会議会員や連携会員が公大協に参加していることも多い。今回のコアカリキュラム案は、これまでに日本学術会議から発出された諸提言が土台となっている。本案の作成においても、５つの分科会（公認心理師の専門性と社会貢献検討分科会、健康・医療と心理学分科会、法と心理学分科会、心の総合基礎分科会、心の研究将来構想分科会）と連携して内容を検討し、公表に当たって本コアカリキュラム案への後援をいただいた。 以上のような活動実績をもとにして、公大協は、公認心理師のコアカリキュラム案を作成することを考えた。２．コアカリキュラム作成の動機 コアカリキュラムは、医師、看護師、薬剤師、教師など主要な専門職について作成されている。行政のもとに作成委員会が組織されて、コアカリキュラムが作成され、文部科学省のホームページで公表されている。将来においては、公認心理師についても、同じような仕組みでコアカリキュラムが作成されるかもしれない。これまでは、われわれ関係者にとって、コアカリキュラムを考える余裕がなかったことも事実であろう。カリキュラムは、2016年度に開かれた公認心理師カリキュラム等検討会とワーキングチーム（以下、検討会と略）において作られたが、この時には、現実の公認心理師はまだ存在していなかった。公認心理師が誕生したのは2018年11月の第１回公認心理師試験の合格発表後であった。このため、検討会においては、「架空の」公認心理師像を思い浮かべて、必要な制度や養成を考えることになった。たしかにそれまでも心理職の活動は存在し、民間資格や学会認定資格などもあったが、国家資格ではなかったため、モデルとするには不十分であった。このため、検討会の作業は、暗闇を手探りで歩くようなものとなった。また、公認心理師試験の出題基準は、2018年３月に発表されたものであり、この時にも、現実の公認心理師はまだ存在しなかった。このように、現行のカリキュラムや出題基準は、現実の公認心理師がまだ生まれていない段階で作られたものであり、ある意味では暫定的な色彩が強いものであったと言えるかもしれない。それから４年が経ち、状況は大きく変わった。第1に、公認心理師の養成が2018年度から本格化して４年がたち、架空の視点ではなく、現実の「養成」の視点から、カリキュラムや到達目標が妥当かを考えられるようになった。第２に、すでに４万人を超える公認心理師が誕生し、現場で働くようになったので、架空の視点ではなく、現実の「現場」の視点から、公認心理師制度を検討できるようになった。例えば、公認心理師の職能団体である一般社団法人 公認心理師の会では、主要５分野と対応した５部会制をとり、現場の公認心理師の実践能力（コンピテンシー）のリストを作成し、それにもとづいて研修会や専門資格認定などをおこなっている。このように、養成校や現場の意見をまとめて、具体的な検討をすることができる時期が到来したといえよう。また、2017年に施行された公認心理師法では、５年後の見直しが明記されており、その時期は2022年ということになる。現段階で、現行のカリキュラムや出題基準のあり方を検討し、その全体像をコアカリキュラムの形で作成し、関係者の意見をまとめてみることには大きな意義があろう。コアカリキュラム案をまとめる機は熟していると考えられた。そこで、公認心理師養成大学の担当者の組織である公大協は、これまでの4年の活動実績や提言をもとにして、総力をあげて、たたき台としてのコアカリキュラム試案を作成し、提言することにした。３．公認心理師カリキュラム等検討会での作成過程 今回の公大協の作業は、2016年度に開かれた公認心理師カリキュラム等検討会における作業過程に準じて行われた。検討会での作業過程は、図１のような順序であった。 bカリキュラムa到達目標 c出題基準図１ 2016年度の公認心理師カリキュラム等検討会やワーキングチームにおける作業過程ａ．「到達目標」の作成 検討会では、まず、公認心理師の「a到達目標」を定めた。到達目標とは、現場での公認心理師を想定し、そこから必要な知識と技能を考えて、列挙したものである。これは「公認心理師のカリキュラム等に関する基本的な考え方を踏まえたカリキュラムの到達目標」としてまとめられている（以下「到達目標）と略）。到達目標は77項目からなる。 https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12201000-Shakaiengokyokushougaihokenfukushibu-Kikakuka/0000169346.pdfこの方法は、Outcome-based education（卒業時到達目標から、それを達成するようにカリキュラムを含む教育全体をデザインする教育法）の考え方にもとづく。こうした実践能力（コンピテンシー）を目標としてカリキュラムや資格認定を考える方法は、現在では、コンピテンシーにもとづく認定として、職業的心理学においては世界標準となっている。ｂ．カリキュラムの作成 検討会は、この「a到達目標」にもとづいて、｢bカリキュラム｣を作った。これが「大学における必要な科目に含まれる事項」（以下、「大学カリキュラム」と略）と「大学院における必要な科目に含まれる事項」（以下、「大学院カリキュラム」と略）の文書である。 https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12201000-Shakaiengokyokushougaihokenfukushibu-Kikakuka/0000169346.pdf https://www.mhlw.go.jp/content/000412724.pdfｃ．出題基準の制定その後、2018年３月、第１回公認心理師試験の前に、公認心理師試験の出題基準（以下、「出題基準」と略）が発表された。 http://shinri-kenshu.jp/wp-content/uploads/2017/10/blue_print_201912.pdf 出題基準の大項目と中項目は「a到達目標」77項目にもとづいており、その下に小項目（キーワード）が追加されている。 以上のように、「a到達目標」にもとづいて、｢bカリキュラム｣と「c出題基準」が作られたために、これら３つの文書は統一が取れており、一貫性があり、わかりやすいものとなっている。これに対して、医師や看護師等の専門職においては、コアカリキュラムと国家試験の出題基準とは、別の組織によって作られており、両者に統一性と一貫性は乏しい。この点では、公認心理師の文書の作り方のほうが望ましいと考えられる。４．公大協によるコアカリキュラム作成の手順 検討会とワーキングチームでの作業をモデルとして、公大協では、図２のような手順で作業を進めた。まず「a到達目標」を検討し、それにもとづいて「ｂコアカリキュラム」を検討した。この手順により、これらの文書が一貫したものになるようにした。 → bコアカリキュラム 図２ 公大協によるコアカリキュラム案作成の手順ａ.「到達目標」の検討まず「a到達目標」を検討した。ここではOutcome-based educationないし実践能力（コンピテンシー）にもとづく認定の考え方を採用した。公大協の各委員会において、担当する各科目の到達目標を検討した。基礎心理学と実践心理学からみた公認心理師の「到達目標」を全体としてしっかり考え、公認心理師の実践の中に心理学の知識と技能がどのように生かされるかを考えた。この段階でいくつかの問題点が指摘され、到達目標を見直し、改訂・再編成などをおこなった。ｂ．コアカリキュラム案の作成改訂された到達目標に従って、学部と大学院・実務経験プログラムのカリキュラムを検討し、それをもとに「bコアカリキュラム」案を作成した。なお、当初、公大協は、改訂された到達目標に従って「出題基準」も検討したが、後述するように、今回は出題基準には言及しないことにした。５．コアカリキュラム作成の理念：科学者－実践家モデル コアカリキュラム作成に当たって、公大協が重要と考えたのは、科学者－実践家モデルの理念である。これは、科学者としての科学的思考力や客観的知識と、実践家としての実務能力や人間性の両方を兼ね備えた高度専門職業人をめざす理念である。欧米の心理師の専門資格をみても、科学者－実践家モデルは一貫して流れる理念となっている。公認心理師の養成においても、科学者－実践家をめざして、科学者としての養成と、実践家としての養成を、どちらも本格的に進める必要がある。したがって、大学においては科学的方法論と基礎心理学の獲得を重視し、そのうえで実践の基礎を学び、大学院・実務経験プログラムにおいては実践の技能を学ぶ。大学で学ぶ認知や学習などの基礎心理学は、実践の技能の基礎としてきわめて重要である。公認心理師の職責と科学者－実践家モデル 現行の公認心理師の養成において、科学者－実践家モデルがどのように取りあげられているかをみると、確かに基礎的な心理学とその方法論の教育が含まれているので、暗示はされていると考えられるものの、決して明確な形で示されているわけではない。現行の「到達目標」においては、「科学者－実践家モデル」は取りあげられていない。この用語は、わずかに「出題基準」において小項目のキーワードの例としてあがっているだけである。また、科学者－実践家モデルを実現させるための重要な理念として、エビデンスベイスト・アプローチや生物心理社会モデルがあるが、これらも到達目標には出ておらず、出題基準において小項目のキーワードの例としてあがっているにすぎない。そこで、本コアカリキュラム案では、大項目「Ａ－１ 公認心理師の職責」の到達目標において、こうした理念を反映させた。科学者－実践家モデルによる「基礎心理学」の体系化 基礎心理学は、公認心理師の科学者としての土台を作る上できわめて重要であり、公大協はこれらの科目を重視してきた。本コアカリキュラム案では、カテゴリーＢ「心の基本的メカニズムの理解」において、科学者としての養成を強化した。科学者－実践家モデルによる「実践心理学」の強化 科学者－実践家モデルにおける実践家としての養成は実践心理学によっておこなわれる。公大協は実践心理学の科目を重視してきた。本コアカリキュラム案では、カテゴリーＣ「公認心理師の業務の基本」とカテゴリーＤ「主要５分野における実践の心理学」において、実践家としての養成・訓練の充実をはかった。そのために、大学と大学院にまたがる科目について、その関係を明確化して、構造化をはかり、大学と大学院の連携を強化した。６．コアカリキュラムの作成 ここでは、本コアカリキュラム案のカテゴリーごとに、到達目標（学修目標）の作成経過について述べる。とくに現行のものに修正を加えた部分について説明する。カテゴリーＡ 公認心理師として求められる基本的な資質・能力 このカテゴリーでは、大項目「Ａ－１ 公認心理師の職責」において、前述のように、科学者－実践家モデルの理念を明確にした。中項目「公認心理師としての職責の自覚」の中に、学修目標「科学者－実践家モデルにもとづいた専門家としての活動できる」を明記した。また、中項目「問題解決能力と生涯学習」の中に、学修目標「エビデンスにもとづいて問題解決できる態度を身につける」を明記した。さらに、中項目「他職種連携・地域連携」の中に、学修目標「生物心理社会モデルにもとづいて諸問題を理解し、活動できる」と明記した。カテゴリーＢ 心の基本的メカニズムの理解 現行の基礎心理学には９つの到達目標群があるが、そのうち「７．知覚及び認知」、「８．学習及び言語」、「９．感情及び人格」、「10．脳・神経の働き」、「11．社会及び集団に関する心理学」、「12．発達」、「13．障害者（児）の心理学」の７つについては、基礎心理学の専門的ディシプリンの体系や構造を反映していないという問題点が指摘され、公認心理師の実践を支えるためには不十分である。 これらの到達目標は、前述のように、2016年度の検討会において、大急ぎで多くの科目をまとめて必修化するために、複数の独立した心理学領域をつなげた合体目標（「及び」やナカグロでつなげてある）となっており、内容の科学的な整合性に欠けるところがあった。検討会の構成員には、心理学の専門家が少なく、到達目標が大学での心理学を反映しないことも多く、いざ養成を始めてみると、大学では苦労することも多かった。心理学の専門的ディシプリンの構造や体系を反映していないところがあるため、教員にとっても体系的に教えにくく、学生にとっても学びにくい構造であった。これは2018年におこなわれた公大協と日本心理学会の養成校調査や、その後の公大協の各委員会の調査結果に表れている。 これについて学術団体からも改訂の要望が出ている。日本学術会議の2017年の提言「心理学教育のあるべき姿と公認心理師養成」においては、以下のように指摘されている。「公認心理師養成カリキュラムの大学カリキュラムでは、日本学術会議が提案した単独科目が変更され，それらが合体した科目名に変容している。すなわち、このカリキュラムは、両分科会が前提とした学士課程教育の質保証を考慮しない、心理学の領域をつまみ食いした形の資格教育ための簡易版心理学教育カリキュラムとなってしまっている。」 また、生物心理社会モデルと生物学的心理学について、日本学術会議の2014年の報告「大学教育の分野別質保証のための教育編成上の参照基準-心理学分野-」と2017年の提言「心理学教育のあるべき姿と公認心理師養成」においては、現代心理学の基本は生物心理社会モデルであり、生物学的心理学の理解が不可欠であることが示されている。しかし、現行の到達目標には生物学的心理学に関するものが少なく、科学者としての養成が不完全となっている。 さらに、公大協の加盟団体である日本社会心理学会は、「13社会及び集団に関する心理学」において、「社会及び集団」と「家族」は離れた領域であるため、これらを切り分けることを提案している。基礎心理学の到達目標の体系化そこで、公大協の学部カリキュラム検討委員会および国家試験検討委員会では、公認心理師の実践における基礎心理学の意義を議論し、その重要性を確認し、内容の体系化をはかることにした。 具体的にいうと、「７．知覚及び認知」と「８．学習及び言語」については、「感覚機能」の理解が抜け落ちており、また、「学習」と「言語」が離れた機能であることを考慮して、新たに「感覚及び知覚」「認知及び言語」「学習および行動」という到達目標に再編成すべきと考えられた。 また、「10．脳・神経の働き」については、脳神経系の「基礎」と「障害」というふたつの領域がかかわるが、前者の基礎については、「生物としての人間の理解」という到達目標を新たに立てて、生理学的機能と遺伝や進化の理解に重点をおくこととした。また、後者の障害については「脳の働きと障害」の理解という到達目標に変更し、脳と高次脳機能障害の理解に重点をおき、この大項目をカテゴリーＡ「公認心理師として求められる基本的な資質・能力」の「医学概論」へと移動した。このような再編は、前述の日本学術会議の提言が指摘した生物学的心理学の欠如を補うものである。 また、到達目標「11．社会及び集団に関する心理学」については、到達目標には「家族」という名称が入っていないにもかかわらず、大学の科目名では「社会・集団・家族心理学」という名称になっているという不整合がある。社会・集団心理学と家族心理学は方法論的にも異なる領域であるため、変更が必要である。一方、家族の問題が中心となる領域として「17福祉に関する心理学」がある。ここでは、家庭福祉や児童虐待、高齢者虐待など家族関係を具体的に扱っており、ここで家族心理学を扱えば、学生にとっても家族の生きた理解がしやすくなる。そこで、本コアカリキュラム案では、「社会に関する心理学」と「福祉・家族に関する心理学」という大項目として再編成された。 さらに、「13．障害者（児）の心理学」については、現行の到達目標では内容があいまいであるため、到達目標を明確にして「障害に関する心理学」とした。一方、「12．発達」の到達目標の内容が多すぎるという意見が強かったため、発達障害等非定型発達と認知症の理解については、「障害に関する心理学」へと移動した。本コアカリキュラム案においては、Ｂ－３「発達と障害」という大項目群を作り、この中に「発達」と「障害に関する心理学」を含めることとした。 これらの修正は、一見すると、それぞれの到達目標をただバラバラに改訂しただけのように見えるが、そうではなく、基礎心理学の到達目標群の根本にある科学的・実践的な不整合という大問題を解決するためにおこなったひとつの統一的改訂である。 以上の修正の結果、基礎心理学の到達目標は、「感覚及び知覚」「認知及び言語」「学習および行動」「生物としての人間」「社会に関する心理学」「発達」「障害に関する心理学」といった新たな大項目群へと再編成された。こうした変更によって、心理学のディシプリンの構造を反映するものとなり、教員にとっても教えやすく、学生にとっても体系的に学びやすい構造となり、科学者－実践家の養成を強化することができるようになる。カテゴリーＣ 公認心理師の業務の基本 カテゴリーＤ 主要５分野等における実践の心理学実践心理学の現行の「到達目標」は、大学のカリキュラムとは連動しているのに対し、大学院のカリキュラムには十分反映されていない。例えば、大学院科目の「保健医療分野に関する理論と支援の展開」に含まれる事項をみると、「保健医療分野に関わる公認心理師の実践」のように、同語反復のような内容が簡単に書かれており、「到達目標」との関連も示されておらず、大学院での学修内容は具体的に示されていない。そこで、公大協は2019年に、「公認心理師大学院カリキュラム標準シラバス」を作成し、到達目標（大項目）の下に、中項目と小項目を設定した。この標準シラバスは、大学院の授業におけるシラバス（授業計画）のモデルとなり、大学院における養成内容を具体化することができた。そこで、このシラバスの中項目と小項目をもとにして、本コアカリキュラム案の大学院の中項目（学修内容）と小項目（学修内容）の内容を定めた。現行のカリキュラムにおいて大学院での学修内容が不明確なのは、大学院ではなく実務経験プログラムを選択した者が公認心理師試験で不利にならないようにという配慮からかもしれない。これに関して、公認心理師法案に対する附帯決議では下記のように定められている。「受験資格については、本法第七条第一号の大学卒業及び大学院課程修了者を基本とし、同条第二号及び第三号の受験資格は、第一号の者と同等以上の知識・経験を有する者に与えることとなるよう、第二号の省令の制定や第三号の認定を適切に行うこと。」https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/189/f068_090801.pdfこの附帯決議にもとづいて、2016年度の公認心理師カリキュラム等検討会においては、実務経験プログラムは、法第７条第１号の者（つまり大学院コース）と「同等以上に心理学等に関する専門的な知識及び技能を習得できる」ことと決められた。このように、大学院と実務経験プログラムは同等とするべきであるから、本コアカリキュラム案においては、両者を同等に扱い、「大学院・実務体験プログラム」とした。このようにすると、どちらのコースにとっても不利にはならないと考えられる。さらに、いくつか細かい修正もおこなった。現行の到達目標「24．その他」は、いくつかの目標の寄せ集めとなっており、不明確である。そこで、「Ｃ－４ 心の健康教育」として明確化した。また、大学院カリキュラムの「８ 家族関係・集団・地域社会における心理支援に関する理論と実践」の位置づけがわかりにくいため、「Ｃ－３ 関係者への支援」として明確化した。カテゴリーＥ 心理演習 カテゴリーＦ 実習 大学での心理演習と、大学での心理実習と大学院での心理実践実習については、養成を始めた当時から、実習時間や実習担当教員、実習指導者の要件等について問題点が指摘されていた。2019年度の新型コロナウイルス感染症の拡大後は、その問題が大きくクローズアップされた。公大協の現場実習検討委員会では、実習科目に関するアンケート調査などをおこない、実習時間や実習担当教員、実習指導者の要件について具体的に検討してきた。その検討結果は、本コアカリキュラム案に含められている。カテゴリーＧ 卒業論文卒業論文は、心理学の方法論を身につけるという到達目標のために必須である。検討会の時代から、卒業論文を養成に含めたいという要望は強かったため、本コアカリキュラム案で追加することを提案し、中項目（学修目標）、小項目（学修内容）、必要性について述べた。実際に必修とするためには問題点もあるため、公大協は新たにワーキンググループを作って検討し、その実施方法などについても提案した。カテゴリーＨ 修士論文修士論文は、エビデンスにもとづく実践を展開していく上での基盤的、統合的能力を育成するために必要な重要な学修目標である。本コアカリキュラム案では、その重要性を指摘し、中項目（学修目標）を提案した。７．コアカリキュラムと国家試験出題基準の関係について公大協は当初、前述のように、まず「到達目標」を検討した後、それにもとづいてカリキュラムと出題基準の両方を改訂しようと考えていた。しかし、この作業の過程で、コアカリキュラム案作成と出題基準改訂は、根本的に同じことであり、両者を切り分けるのは困難であることがわかったため、今回は出題基準について言及しないこととした。ただし、本コアカリキュラム案は、現行の「出題基準」（大項目・中項目・小項目）も大いに参照しているので、実際のところ、出題基準改訂案と呼んでもよいと考えている。今後、出題基準の改訂が検討される際には、本コアカリキュラム案を反映させることを要望したい。 とくに要望したいことは、大学院・実務経験プログラムでの学修内容を、出題基準に含めることである。現行では、大学院・実務経験プログラムでの学修内容は出題基準にも含まれていない。これは、大学院ではなく実務経験プログラムを選択した者が公認心理師試験で不利にならないようにという配慮からかもしれないが、前述のように、大学院と実務経験プログラムは原則として同等であるから、大学院・実務経験プログラムでの学修内容を出題基準に含めてもどちらにも不利にはならないと考えられる。本コアカリキュラム案では、大学院・実務経験プログラムでの到達目標と学修内容を明確にしているので、これらを出題基準に反映させることを要望したい。 ○ 公大協 公認心理師教育コアカリキュラム案（中間報告ver.２） 2022年５月版Ａ 公認心理師として求められる基本的な資質・能力Ａ－１ 公認心理師の職責大学における科目名：公認心理師の職責ねらい：国家資格としての公認心理師として求められる職業的責務を学び、ふさわしい資質や能力を身につけるように自己研鑽を積みながら実践に励む。中項目（学修目標）：①公認心理師としての職責の自覚公認心理師の役割について理解する。公認心理師の法的義務を理解し、必要な倫理を身につける。心理に関する支援を要する者等の安全を最優先し、常にその者中心の立場に立つことができる。守秘義務及び情報共有の重要性を理解し、情報を適切に取扱うことができる。保健医療、福祉、教育その他の分野における公認心理師の具体的な業務の内容について説明できる。科学者－実践家モデルにもとづいた専門家として活動できる。小項目（学修内容）：・公認心理師の役割（公認心理師法、公認心理師の定義）・公認心理師の法的義務 及び倫理（信用失墜行為の禁止、秘密保持義務、関係者等との連携等、資質向上の責務、倫理的ジレンマ、多重関係）・心理に関する支援を要する者（以下「要支援者」という。）等の安全の確保と要支援者の視点（リスクアセスメント、危機介入、自殺予防、虐待への対応）・情報の適切な取扱い（秘密保持義務、個人情報保護法関連５法、専門家間の情報共有、業務に関する記録の適切な保管、インフォームド・コンセント、プライバシー保護）・保健医療、福祉、教育その他の分野における公認心理師の具体的な業務（心理検査、心理療法、チーム医療、多職種連携、カウンセリング） ・科学者－実践家モデルにもとづいた専門家としての活動（科学的な態度や客観的知識と実践家としての実務能力や人間性のバランス、高度専門職業人としての自覚、説明責任）中項目（学修目標）：②問題解決能力と生涯学習自分の力で課題を発見し、自己学習によってそれを解決するための能力を身につける。社会の変化を捉えながら、生涯にわたり自己研鑽を続ける意欲及び態度を身につける。エビデンスにもとづいて問題解決できる態度を身につける。小項目（学修内容）：・自己課題発見と解決能力（心理職のコンピテンシー）・生涯学習への準備 （心理職の成長モデル、スーパービジョン）・エビデンスにもとづいた問題解決（エビデンスベイストアプローチ、治療効果研究、科学的ガイドライン）中項目（学修目標）：③問題解決能力と生涯学習他職種連携・地域連携
多職種連携・地域連携による支援の意義について理解し、チームにおける公認心理師の役割について説明できる。
実習において、支援を行う関係者の役割分担について理解し、チームの一員として参加できる。
医療機関において「チーム医療」を体験する。
生物心理社会モデルにもとづいて諸問題を理解し、活動できる。小項目（学修内容）：・自己課題発見と解決能力（心理職のコンピテンシー）
・生涯学習への準備 （心理職の成長モデル、スーパービジョン）
・エビデンスにもとづいた問題解決（エビデンスベイストアプローチ、治療効果研究、科学的ガイドライン） Ａ－２ 医学概論Ａ－２－1 人体の構造と機能及び疾病大学における科目名：人体の構造と機能及び疾病ねらい：公認心理師に求められる基本的な資質・能力として、心身機能と身体構造、さまざまな疾病と障害、心理的支援が必要な主な疾病に関しての基本的な医学的知識を身につける。中項目（学修目標）：①心身機能と身体構造について概説できる。小項目（学修内容）：・解剖学、生理学、生化学、病理学・細胞・遺伝子、組織、器官および器官系・器官系：運動器系（骨格系、筋系）、呼吸器系（肺、気管支、肺胞）、循環器・脈管系（心臓、血管系、リンパ液、リンパ管系）、消化器系（消化管、肝臓・胆嚢・膵臓）、血液・造血器系（赤血球、白血球、骨髄）、免疫系（細胞性免疫、抗体）、生殖器系（男性・女性生殖器）、脳・神経系（中枢神経系、末梢神経系）、内分泌・代謝系（下垂体、甲状腺、副甲状腺、副腎、松果体、糖代謝、脂質代謝）、皮膚・感覚器系（視聴覚、味覚嗅覚、体性感覚、平衡感覚、内臓感覚）中項目（学修目標）：②さまざまな疾病と障害について概説できる小項目（学修内容）：・病気の基礎となる病態：炎症、感染、アレルギーと免疫反応、腫瘍、循環障害・加齢による変化：身体、心理、精神機能・主要な身体的症候：全身の症状（発熱、浮腫、リンパ節腫脹、黄疸、血圧上昇、体重減少、体重増加、食欲不振、出血傾向）、頭頸部の症状（頭痛、めまい、意識障害、咽頭痛・嗄声）、胸部の症状（胸痛、動悸・不整脈、呼吸困難、咳、痰、血痰・喀血、胸やけ、嚥下困難、しゃっくり）、腹部の症状（悪心・嘔吐、急性腹痛、下痢、便秘、腹満、血便）、四肢と背部の症状（関節痛・関節炎、頸部痛、腰痛・背部痛）、神経の症状（しびれ・知覚障害、歩行障害、記憶障害）、腎・尿路の症状（血尿、タンパク尿、多尿、乏尿）・器官系ごとの障害： 運動器（骨関節疾患、外傷・損傷、慢性疼痛）、呼吸器・胸郭・胸壁（気管支喘息、慢性閉塞性肺疾患、肺がん）、心臓・脈管（虚血性心疾患、心不全、心筋症、弁膜症）、消化管・腹壁（消化性潰瘍、炎症性腸疾患、食道・胃・大腸がん）、肝・胆・膵（肝炎、胆道結石、膵炎、肝・胆・膵がん）、血液・造血器（貧血、白血病、悪性リンパ腫）、泌尿器・生殖器（慢性腎疾患、子宮・卵巣・前立腺がん）、脳・神経系（脳血管障害、神経変性・脱髄疾患、脳腫瘍）、内分泌・代謝疾患（機能亢進・不全、糖尿病、脂質代謝異常）、膠原病・免疫病・アレルギー（リウマチ、免疫不全症、アレルギー）、皮膚・頭頚部・感覚（皮膚疾患、眼・耳・鼻・咽喉頭疾患）、成長・発達・加齢性疾患（染色体異常、認知症）中項目（学修目標）：③心理的支援が必要な主な疾病や問題について概説できる小項目（学修内容）：・生活習慣病（糖尿病・肥満、高脂血症、痛風、高血圧、心筋梗塞、脳卒中、慢性閉塞性肺疾患、アルコール性肝疾患）・心身症（頭痛、気管支喘息、過敏性腸症候群、消化性潰瘍、甲状腺機能亢進症、慢性関節リウマチ）・がん、悪性腫瘍、サイコオンコロジー<精神腫瘍学> ・神経疾患（てんかん、パーキンソン病、筋委縮性側索硬化症、多発性硬化症、筋ジストロフィー）・難病・遺伝性疾患 ・後天性免疫不全症候群<AIDS>・リハビリテーション（肢体不自由、高次機能障害、心筋梗塞、慢性閉塞性肺疾患）・慢性腎不全、透析、腎臓移植、サイコネフロロジー・移植医療、再生医療、人工臓器 ・緩和ケア、終末期ケア(グリーフケアを含む)・多職種チーム医療Ａ－２－２ 精神疾患とその治療大学における科目名：精神疾患とその治療ねらい：公認心理師に求められる基本的な資質・能力として、代表的な精神疾患の特徴、向精神薬をはじめとする薬剤による心身の変化、医療機関への紹介等に関しての基本的な精神医学的知識を身につける。中項目（学修目標）：①代表的な精神疾患の成因、症状、診断法、治療法、経過、本人や家族への支援の観点から説明できる。小項目（学修内容）：・主な症状と状態像(抑うつ、躁、不安、恐怖、強迫、せん妄、幻覚、妄想等) ・状態像診断、伝統的診断分類、操作的診断分類・精神疾患の国際的診断分類・診断基準<ICD-10/11、DSM-5> ・症状性を含む器質性精神障害（認知症、せん妄）・精神作用物質使用による精神及び行動の障害（物質依存） ・統合失調症、統合失調型障害及び妄想性障害（統合失調症）・気分(感情)障害（大うつ病性障害、双極性障害）・神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害（不安障害、強迫性障害、PTSD） ・生理的障害及び身体的要因に関連した行動症候群（摂食障害、睡眠障害、性機能不全）・成人のパーソナリティ及び行動の障害（パーソナリティ障害、性同一性障害）・精神遅滞（知的能力障害）・心理的発達の障害（自閉スペクトラム症、限局性学習症） ・小児期及び青年期に通常発症する行動 並びに情緒の障害、特定不能の精神障害（注意欠如・多動症、反抗挑戦生障害、愛着障害）・心理的アセスメント、行動観察、評定尺度 ・知能検査、神経心理学的検査、発達検査、脳波検査、神経画像検査・薬物療法、作業療法、心理療法、家族への支援・治療経過の評価・地域移行、自助グループ・アドヒアランス中項目（学修目標）：②向精神薬をはじめとする薬剤による心身の変化について概説できる。小項目（学修内容）：・薬理作用、薬物動態学、薬力学・有害事象、副作用(錐体外路症状、抗コリン作用、依存耐性、賦活症候群等) ・向精神薬(抗うつ薬、抗不安薬、睡眠薬、 抗精神病薬、気分安定薬、抗認知症薬、 精神刺激薬等)・薬剤性精神障害中項目（学修目標）：③医療機関への紹介や連携について説明できる。小項目（学修内容）：・精神科等医療機関へ紹介すべき症状・生物・心理・社会モデル、多職種チーム医療・心理的アセスメント、異常心理学(心の病理学)・医療分野以外の活動における医療機関との連携Ａ－２－３ 脳の働きと障害大学における科目名：神経心理学ねらい： 脳の器質的・機能的な障害によって生じる認知や行動の問題に関する基礎的な理論について理解し、必要となる神経心理学的アセスメントの方法と心理的支援法を修得する。中項目（学修目標）：①脳の構造と働きについて概説できる。小項目（学修内容）：・神経系の基本的構造と働き（神経細胞、神経伝達物質）・神経系の階層構造（中枢神経系、末梢神経系）・大脳皮質、間脳、大脳基底核中項目（学修目標）：②高次脳機能の障害について概説できる。小項目（学修内容）：・失語、失行、失認・記憶障害、遂行機能障害、注意障害、社会的行動障害、情動障害・認知症、発達障害・高次脳機能障害の原因中項目（学修目標）：③神経心理学的アセスメントについて概説できる。小項目（学修内容）：・高次脳機能障害のアセスメント・神経心理学的検査・認知症/認知機能障害スクリーニング検査中項目（学修目標）：④高次脳機能の障害の支援について概説できる。小項目（学修内容）：・リハビリテーション、生活訓練、就労移行支援、多職種連携・認知リハビリテーション、心理療法、治療的環境、患者と家族に対する心理教育、保護的就労・急性期、回復期、維持期/生活期での支援・就労/復学支援・地域での支援Ａ－３ 公認心理師に関する制度大学における科目名：関係行政論ねらい：公認心理師として業務を行う際に必要となる、保健・医療分野、福祉分野、教育分野 、司法・犯罪分野、産業・労働分野における各種関係法規・制度・政策について理解する。中項目（学修目標）：①法体系と公認心理師について理解し概説できる。 小項目（学修内容）：・日本国憲法と法体系 法と行政 資格と法・公認心理師法 名称独占資格と業務独占資格中項目（学修目標）：②保健医療分野に関係のある法律、制度について概説できる。 小項目（学修内容）：・医療法、医療計画制度、診療録、保険診療制度 ・高齢者の医療の確保に関する法律 ・精神保健及び精神障害者福祉に関する 法律<精神保健福祉法>・自殺対策基本法・健康増進法・地域保健法、母子保健法 ・民法(説明義務、注意義務、過失) ・医療保険制度、介護保険制度 ・医療の質、医療事故防止、院内感染対策・医師法 保健師助産師看護師法 病院・診療所 保健所中項目（学修目標）：③福祉分野に関係のある法律、制度について概説できる。 小項目（学修内容）：・児童福祉法・老人福祉法 ・児童虐待の防止等に関する法律<児童虐待防止法> ・障害者の日常生活及び社会生活を総合 的に支援するための法律<障害者総合支援法>、障害福祉計画 ・発達障害者支援法 ・障害を理由とする差別の解消の推進に 関する法律<障害者差別解消法> ・障害者虐待の防止、障害者の養護者に対する支援等に関する法律<障害者虐待防止法>・障害者基本法 ・高齢者虐待の防止、高齢者の養護者に 対する支援等に関する法律<高齢者虐待防止法> ・配偶者からの暴力の防止及び被害者の保護に関する法律<DV 防止法> ・生活保護法・生活困窮者自立支援法 ・成年後見制度の利用の促進に関する法律 ・配偶者暴力相談センター、児童相談所、 福祉事務所、地域包括支援センター・精神保健福祉士法 ・社会福祉士及び介護福祉士法 ･障害福祉サービスをおこなう施設･社会福祉法 ･老人保健法 ･介護保険法中項目（学修目標）：④教育分野に関係のある法律、制度について概説できる。 小項目（学修内容）：・教育基本法、学校教育法・学校保健安全法・いじめ防止対策推進法・教育機会確保法・教育相談所、教育支援センター・特別支援教育、通級・教員 養護教員 スクールカウンセラー 学校 教育委員会・発達障害者支援法中項目（学修目標）：⑤司法・犯罪分野に関係のある法律、制度について概説できる。 小項目（学修内容）：・刑事法、刑事司法制度、少年司法制度 心神喪失等の状態で重大な他害行為を行った者の医療及び観察等に関する法律<医療観察法>・犯罪被害者等基本法・更生保護制度・裁判員裁判 ・国際的な子の奪取の民事上の側面に関する条約<ハーグ条約> ・家庭裁判所、保護観察所、刑事施設、少年鑑別所、少年院、児童自立支援施設更生保護施設、地域生活定着支援セン ター、自立援助ホーム、自立更生促進センター・裁判官 検察官 弁護士 家庭裁判所調査官 警察官 少年鑑別所鑑別技官 保護観察官 裁判所 刑務所 少年鑑別所 更生保護施設・刑法 刑事訴訟法 少年法 少年院法 心神喪失者等医療観察法 犯罪被害者等基本法中項目（学修目標）：⑥産業・労働分野に関係のある法律、制度について概説できる。 小項目（学修内容）：・労働基準法、労働安全衛生法、労働契約法、労働者派遣事業の適正な運営の確保及び派遣労働者の保護等に関する法 律<労働者派遣法> ・障害者の雇用の促進等に関する法律< 障害者雇用促進法> ・雇用の+D19分野における男女の均等な機会及び待遇の確保等に関する法律<男女雇用機会均等法> ・労働者の心の健康の保持増進のための指針 ・心理的負担による精神障害の認定基準 ・職場におけるハラスメント防止対策、 労働施策の総合的な推進並びに労働者の雇用の安定及び職業生活の充実等に関する法律<労働施策総合推進法>・労働基準監督官 産業安全専門官・労働衛生専門官 産業医 障害者職業センター・過労死防止対策推進法 道路交通法 道路運送法 貨物自動車運送事業法Ｂ こころの基本的メカニズムの理解Ｂ－１ 心理学の全体像と方法Ｂ－１－1 心理学の基礎大学における科目名：心理学概論ねらい：心理学を構成する基礎的な理論や知見､および心のベースとなる過程と機能を学び､心理学の概要を理解する。中項目（学修目標）：①心理学を構成する基礎的理論や知見を理解し説明できる。 小項目（学修内容）：・内観主義､要素主義・ゲシュタルト心理学､場理論・行動主義､S-R理論､新行動主義､S-O-R理論・認知心理学､人間情報処理アプローチ､意思決定理論・人間性心理学､ポジティブ心理学・進化心理学中項目（学修目標）：②心を構成する基本過程と機能について理解し説明できる。 小項目（学修内容）：・心の神経･生物学的基盤・感覚、知覚 ・記憶、学習・言語、思考・動機づけ、情動 ､感情、・気質､性格､人格・環境と遺伝、個人差・社会的行動と適応・生涯発達Ｂ－１－２ 臨床心理学の概要大学における科目名：臨床心理学概論ねらい：公認心理師制度における臨床心理学の概論として，科学者－実践者モデルと生物心理社会モデルの観点から各アプローチ（各流派や各論）が担う役割について俯瞰的に理解する。中項目（学修目標）：①臨床心理学の成り立ちについて概説できる。 小項目（学修内容）：・心理療法の諸理論の成り立ち（L.Witmer，E.Kraepelin，S.Freud，C.G.Jung，C.R.Rogers，B.F.Skinner，I.P.Pavlov， J.B.Watson，J.Wolpe，A.T.Beck， A.Ellis）・科学者－実践者モデル<scientist-practitioner model>（ボールダー会議）・生物心理社会モデル［biopsychosocial model<BPS>]（生物学的側面，心理学的側面，社会学的側面，多職種連携，地域連携）・エビデンスベイスト・アプローチ（アウトカム変数，プロセス変数，実証的に支持された療法，エビデンスの階層性，ＲＣＴ，メタ分析，対照群，一事例実験デザイン）・心理療法のガイドライン（NICEガイドライン，アメリカ心理学会臨床心理部会）中項目（学修目標）：②臨床心理学の基礎理論について概説できる。 小項目（学修内容）：・精神力動アプローチ，認知行動アプローチ，人間性アプローチ（行動療法，認知療法，認知行動療法，来談者中心療法，支持的精神療法，精神分析・精神分析的心理療法，分析的心理療法，家族療法，統合的心理療法）・心理的アセスメント（質問紙法，投影法，作業検査法，神経心理学検査，面接法（構造化面接，半構造化面接，非構造化面接），知能・発達検査法，観察法（自然観察法，実験観察法，参与観察法），信頼性と妥当性，インテーク面接，テストバッテリー・事例研究（ケース・フォーミュレーション，法則定立・個性記述，スーパービジョン，コンサルテーション，倫理的責任，質的研究・量的研究）・効果研究（前後比較研究，対照試験（Treatment As Usual，待機統制），効果サイズ，フォローアップ，システマティックレビュー）・共通要因と個別技法（支援の構造・枠，治療（作業）同盟，ドロップアウトに関する諸問題，技法の忠実性，支援者側の要因，要支援対象者側の要因）Ｂ－１－３ 心理学研究法大学における科目名：心理学研究法ねらい：心理学における実証的研究方法と研究倫理について理解し，心理学のエビデンス構築に向けた研究計画立案方法を修得する。中項目（学修目標）：①心理学における実証的研究法について概説でき、公認心理師における心理学研究の意義を説明できる。小項目（学修内容）：・科学者－実践家モデル、実証的態度・実験法、調査法、観察法、検査法、面接法、実践研究・相関関係、因果関係・操作的定義、独立変数、従属変数、 剰余変数中項目（学修目標）：②心理学のエビデンス構築のための研究法について概説でき、実証的な研究計画を立てることができる。小項目（学修内容）：・エビデンスベーストアプローチ・疫学の基礎と指標（バイアス，交絡因子，有病率，リスク比，リスク差，オッズ比）・観察研究（横断研究，症例対照研究，コホート研究）・介入研究（臨床試験，ランダム化比較試験）・システマティックレビューとメタ分析中項目（学修目標）：③心理学における研究倫理について概説でき，倫理的な研究計画を立てることができる。小項目（学修内容）：・倫理原則・規定、インフォームドコンセント・再現可能性、研究公正・利益相反Ｂ－１－４ 心理学統計法大学における科目名：心理学統計法ねらい：公認心理師における心理学統計法の意義を理解し、心理学で用いられる統計手法について理解し，データを用いて実証的に研究や実践を行う考え方を修得する。中項目（学修目標）：①公認心理師における心理学統計法の意義を説明できる。小項目（学修内容）：・統計学の歴史、統計にもとづく意思決定、記述統計学と推測統計学・経験科学としての心理学、心理統計学、数量化、統計的因果推論・科学者－実践家モデル、実証的態度、エビデンス中項目（学修目標）：②統計学の基礎的な知識について説明できる。小項目（学修内容）：・操作的定義、独立変数、従属変数、剰余変数・因果関係とは，交絡，共変量，偏相関係数，平均因果効果，無作為割当実験による差の推定・確率の歴史，確率の考え方，標本抽出，乱数，確率変数，確率分布，確率質量関数，確率密度関数中項目（学修目標）：③心理学で用いられる記述統計学について概説できる。 小項目（学修内容）：・データとは、尺度水準、度数分布表、ヒストグラム、棒グラフ、箱ひげ図・平均値、分散、標準偏差、標準化、偏差値、中央値、範囲、四分位範囲、最頻値・散布図、クロス表、共分散、積率相関係数、順位相関、連関係数・回帰直線、説明変数、目的変数、残差、最小二乗法中項目（学修目標）：④心理学で用いられる推測統計学について概説できる。小項目（学修内容）：・母集団と標本、二項分布、正規分布、標本抽出分布、中心極限定理・推定量、大数の法則、一致性と不偏性、点推定値、信頼区間、不偏分散、確率変数の標準化、t分布・統計的検定の考え方、帰無仮説、対立仮説、有意水準、p値、検定力分析、統計的検定と結果の再現性、検定結果の報告・t検定、Welchの検定、標準化効果量、効果量の信頼区間、多重比較、ー元配置分散分析、Welchの分散分析・要因計画法、参加者間計画、参加者内計画、二要因分散分析、交互作用、下位検定、球面性の仮定・相関係数の区間推定・検定、χ二乗検定、直接確率法、二項検定、順位についてのノンパラメトリック検定中項目（学修目標）：⑤心理学で用いられる発展的な分析について概説できる。小項目（学修内容）：・べイズ推定、べイズファクター、ランダマイゼーション検定、メタ分析・多変量解析とは、重回帰分析、ロジスティック回帰分析・階層モデル、変量効果、階層線形モデル、一般化線形混合モデルＢ－１－５ 心理学実験大学における科目名：心理学実験ねらい：心理学に関する統制のとれた実験を計画することができ､データの収集や処理を適切に行い､科学的報告書を作成できるようになる。中項目（学修目標）：① 統制のとれた実験の計画を立てることができる。 小項目（学修内容）：･先行研究レビュー、リサーチ・クエスチョン、目的･探索的実験､仮説検証的実験･要因配置､剰余/共変数の統制､準実験･横断的研究､縦断的研究･妥当性､信頼性､再現性の確保･実験参加者､属性マッチング､人を対象とした研究倫理の基本事項(インフォームドコンセント､介入/侵襲の問題､オプトアウト等）中項目（学修目標）：②適切な方法を用いて実験データの収集及び処理を的確に行うことができる。小項目（学修内容）：･観察法(自然観察法､組織的観察法､現象学的観察法､実験的観察法）･実験法（刺激、材料、装置､手続き､教示､要求特性）･心理物理学的測定法(調整法､極限法､恒常法､マグニチュード推定法)･尺度構成法(名義/順序/間隔/比率尺度､一対比較法､態度尺度）･調査法(調査票の設計､標本抽出法､調査法の種類､標本/反応バイアス)･検査法（内的整合性､項目分析､識別力）･面接法 (構造化/半構造化/非構造化面接､集団面接)･データ解析の基礎(記述統計､推測統計､多変量解析､質的データ解析）中項目（学修目標）：③研究倫理にのっとって､的確な実験結果の記述や得られた知見の考察を行い､科学的報告書を作成することができる。 小項目（学修内容）：･科学的報告書の書き方（目的/方法/結果/考察などの所定の文体）･結果(客観的記述、図表の表記法､統計処理の表記法）･考察(科学的論理性､得られた知見の妥当な解釈､仮説の妥当な評価､ 新たな研究進展のための示唆）･引用方法と引用文献 (剽窃､盗用などと判定されないために）Ｂ－２ 心の基本的メカニズムＢ－２－１ 感覚及び知覚大学における科目名：感覚・知覚心理学ねらい：感覚機能および知覚能力についての基礎的な理論と実験的な研究手法について学び、人間が環境からどのように情報を取り入れ、処理しているかを科学的に理解する。中項目（学修目標）：①人の感覚の機序について概説できる。 小項目（学修内容）：・感覚モダリティ、視覚系、聴覚系・心理物理学、閾、順応・触覚、嗅覚、味覚、体性感覚・色覚多様性中項目（学修目標）：②人の知覚の機序について概説できる。 小項目（学修内容）：・錯視、空間知覚、運動知覚・音声コミュニケーション・共感覚、多感覚統合、クロスモーダル知覚・注意、意識・物体知覚、顔認知、時間知覚、感性中項目（学修目標）：③感覚・知覚及びその障害に関する知見を公認心理師の実践に関連づけることができる。 小項目（学修内容）：・感覚の障害・知覚の障害・感覚障害のアセスメント・知覚障害のアセスメント・感覚補助および感覚代行Ｂ－２－２ 認知及び言語大学における科目名：認知・言語心理学ねらい：人間の情報処理過程および言語の獲得・運用の過程に関する基礎的な理論を学ぶとともに、理論を支える認知心理学の研究手法について理解する。中項目（学修目標）：①人の認知・記憶・思考等の機序について概説できる。 小項目（学修内容）：・情報処理 処理の二方向性・短期記憶 ワーキングメモリ 心的操作・意味記憶 エピソード記憶 顕在記憶 潜在記憶・自伝的記憶 偽りの記憶 展望記憶・選択的注意 抑制・実行機能 認知コントロール セルフ・コントロール・宣言的記憶 手続き的記憶 スキーマ メタ認知・演繹と帰納 思考のバイアス中項目（学修目標）：②言語の獲得・運用の機序について概説できる。 小項目（学修内容）：・音韻 意味 統語 語彙 語用論・クーイング 喃語 初語 一語発話 二語発話 概念カテゴリー 理解語（受容語彙） 産出語（表出語彙） 語彙爆発 認知的制約・弁別素性 音素 音節 モーラ（拍） 形態素 単語認知・命題 指示対象 照応関係 状況モデル 物語理解 談話過程 単語産出 言い間違い ・言語相対性仮説 言語と推論 言語と文化 バイリンガル・言語の系統発生的起源 言語発達の臨界期 言語の脳機能 中項目（学修目標）：③認知・言語及びその障害に関する知見を公認心理師の実践に関連づけることができる。 小項目（学修内容）：・記憶の障害・注意の障害・思考の障害・言語の障害・記憶障害のアセスメント・注意障害のアセスメント・言語障害のアセスメント・認知リハビリテーションＢ－２－３ 学習及び行動大学における科目名：学習心理学とその応用ねらい：生物の行動の様々な捉え方と、経験により行動が変化する過程(学習)の基礎を理解し、それらの基礎的知見を、日常場面、臨床場面での行動と関連づけることができる。中項目（学修目標）：① 様々な行動を分類・記述する方法と枠組みを説明できる。 小項目（学修内容）：・行動の測定法(反応率、潜時、所産、選択率)・行動的アプローチと認知的アプローチ・生得的行動(向性、反射、生得的解発機構)・初期学習（刻印づけ、臨界期）・学習の定義と例外中項目（学修目標）：②経験を通して人の行動が変化する過程を説明できる。 小項目（学修内容）：・ 馴化、鋭敏化・古典的条件づけの定義と例・古典的条件づけの基本性質(刺激の時間関係、獲得と消去、般化、高次条件づけ、生物学的制約)・オペラント条件づけの定義と例・オペラント条件づけの基本性質(強化と罰［弱化］、強化スケジュール、刺激性制御と3項随伴性、行動分析学、生物学的制約）・嫌悪刺激によるオペラント条件づけ(逃避学習、回避学習、学習2過程説、学習性無力感)・ 問題解決(試行錯誤学習、洞察学習)・観察による学習(模倣、代理強化、モデリング)中項目（学修目標）：③学習と行動に関する知見を現実の行動の問題と関連付けることができる。 小項目（学修内容）：・学習現象の日常例・行動アセスメント・応用行動分析・行動療法と認知行動療法Ｂ－２－４ 感情及びパーソナリティ大学における科目名：感情・パーソナリティ心理学ねらい：感情と動機づけの理論および作用機序とそれらが行動に及ぼす影響について理解する。パーソナリティの理論と測定方法，その由来，さらに適応に向けた支援方法を知る。中項目（学修目標）：①感情に関する理論及び感情喚起の機序について概説できる。 小項目（学修内容）：・感情の種類と次元・感情，情動，気分の定義と測定，状態と特性・感情の機能・基本感情と進化論的視点から見た感情・自己意識的感情（自己評価的感情，社会的比較感情，道徳的感情）・ジェームズ・ランゲ説，認知的評価理論、構成主義理論・感情の神経生理学的基礎中項目（学修目標）：②感情が行動に及ぼす影響について説明する。 小項目（学修内容）：・感情の表出・感情と認知・情報処理・感情と社会・文化・感情の発達・感情制御 ・感情の個人差（感情特性）・感情と心身の健康・感情の病理と臨床（気分障害，不安症［不安障害］，怒りと攻撃）中項目（学修目標）：③動機づけが行動に及ぼす影響について説明できる。 小項目（学修内容）：・生物的動機（飢餓感と食行動，渇感と摂水行動，性動機）・内発的動機と外発的動機（定義と理論，測定方法）・社会的動機（親和動機とホーソン実験，達成動機とアトキンソンモデル）・動機づけの神経生理学的基礎・動機づけと認知（学習性無力感，統制の位置，原因帰属理論，自己効力感）・動機づけの病理と臨床（ 反社会性パーソナリティ障害，うつとアパシー，ナルシシズム，性倒錯，嗜癖と依存症｝中項目（学修目標）：④パーソナリティの理論と測定について概説できる。 小項目（学修内容）：・パーソナリティの評価（アセスメント）・測定方法・パーソナリティの理論（ミシェル，ラザルス，コスタ・マクレー，マクアダムス）・特性と類型，特性と状態・因子分析（ビッグファイブと統合的アプローチ，知能）・信頼性・妥当性・研究デザイン（横断調査，縦断調査，媒介効果，調整効果，実験，介入）中項目（学修目標）：⑤パーソナリティの由来について説明できる。 小項目（学修内容）：・遺伝，環境とパーソナリティ，気質・パーソナリティの神経生理学的基盤・進化論的視点から見たパーソナリティ・性・ジェンダーとパーソナリティ・文化とパーソナリティ中項目（学修目標）：⑥パーソナリティと適応について説明できる。 小項目（学修内容）：・素因とレジリエンス・パーソナリティ障害・精神病理の次元・サブタイプ論と症状別アプローチ・パーソナリティの変容方法Ｂ－２－５ 生物としての人間大学における科目名：進化・生理心理学ねらい：脳・神経系の構造や働き、進化や遺伝についての基礎的な理論について学び、記憶や感情といった心の働きとの関連について理解する。中項目（学修目標）：①記憶、感情等の生理学的反応の機序について概説できる。 小項目（学修内容）：・意識（覚醒水準、睡眠ー覚醒リズム、瞑想、注意、障害）・知覚、記憶・感情（ストレス反応性、リラクセーション反応）・感覚（５感の正常値、発達、老化、人種差）・運動（視覚・運動系、ロコモーション）・摂食行動、性行動、動機づけ・睡眠（眠気、覚醒水準）中項目（学修目標）：②生理学的指標から心的過程を説明できる。 小項目（学修内容）：・体温（核温、日内変動、皮膚温）・皮膚電位図（皮膚電気反応EDR）・筋電図（モーションピクチャー、体躯の動き、ロコモーション）・心電図（R-Rインターバル、心拍率変動、脈波、循環動態）・脳波（睡眠段階、注意集中、リラックス、薬物効果）・事象関連脳電位（注意の指標、中枢情報処理過程）・局所脳血流量・内分泌系、免疫系反応（コルチゾール、IgA・M・E・G、ILs）中項目（学修目標）：③進化や遺伝の視点から心的過程を説明できる。 小項目（学修内容）：・進化と行動・モジュール・メンデル遺伝学、量的遺伝学・個人差と遺伝学Ｂ－２－６ 社会に関する心理学大学における科目名：社会心理学ねらい：社会的動物としての人間が，他者・集団・社会から影響を受け行動する様態やメカニズムを理解し，現実の心理社会的問題に応用して考える能力を修得する。中項目（学修目標）：①社会的認知とそれに基づく態度及び行動について説明できる。 小項目（学修内容）：・対人知覚，対人認知，印象形成・帰属，社会的推論，社会的判断・社会的態度，対人態度，認知的不協和・対人コミュニケーション，説得・ステレオタイプ的判断，偏見，差別中項目（学修目標）：②集団，社会及び文化が個人及び集団に及ぼす影響について説明できる。 小項目（学修内容）：・社会的自己，社会的アイデンティティ，自己過程，自己呈示・社会的影響，同調，応諾，服従・社会的促進，社会的手抜き，集団生産性・集団力学，リーダーシップ，集団意思決定，集団間関係中項目（学修目標）：③対人行動の諸相とそれに影響する要因について説明できる。 小項目（学修内容）：・対人相互作用，人間関係・対人魅力，好意，親密性・援助行動，愛他的行動，協力，ソーシャル・サポート，向社会的行動・攻撃行動，対人葛藤，暴力，反社会的行動Ｂ－３ 発達と障害Ｂ－３－1 発達大学における科目名：発達心理学ねらい：人間の誕生から死に至る生涯の発達の全体像と各過程を理解し、様々な年齢の支援対象者に対応する公認心理師の実践の基礎とする。中項目（学修目標）：①認知機能の発達及び感情・社会性の発達について概説できる 小項目（学修内容）：・発達の心理学的理論（J.Piaget、L.S.Vygotsky、E.H. Erikson、P.B.Baltesらの発達理論）・外界認知の発達(新生児の知覚 視覚 聴覚 共鳴動作・同調行動)・思考とことばの発達(言語獲得と語彙習得 会話の発達 思考と推論)・知能の発達（知能指数 知能の構造［多重知能］）・感情の発達(感情の種類 感情の理解と表出 愛着 感情制御 自己制御)・心の理論 メンタライゼーション 共感性 協調性・向社会性行動 非社会性行動 反社会性行動・道徳性の発達（道徳性 規範意識）中項目（学修目標）：②自己と他者の関係の在り方と心理的発達について説明できる 小項目（学修内容）：・アタッチメント、内的作業モデル・気質と環境・相互規定的作用モデル<transactional model>・社会化と個性化・対人関係の発達（親子関係 仲間関係、友人関係、異性関係、個人と集団）・自己概念、自己意識、自我同一性・ジェンダーとセクシャリティ（性的指向、性自認）中項目（学修目標）：③誕生から死に至るまでの生涯における心身の発達および各発達段階での特徴について説明できる 小項目（学修内容）：・生涯発達の生物学的基礎(遺伝 環境 生得性と初期知識 脳と神経系 性差の基盤)・ライフサイクル論・各発達段階における心理社会的課題及び必要な支援・出生前期(胎児をとりまく環境 胎児の能力)・新生児期(新生児の能力[聴覚 視覚 顔認知] 反射)・乳児期(運動感覚的知能 信頼対不信 愛着の形成 三項関係 社会的参照)・幼児期(前操作期の知能 自律対恥 心の理論 領域固有性と領域一般性) ・児童期(具体的操作期の知能 勤勉対劣等感 読み書きの発達 身体運動)・青年期(形式的操作期の知能 自己の確立対拡散 社会的参加 恋愛 結婚 家族形成 職業意識とライフコース)・成人期(成人期の知的発達 生殖性対停滞 親としての発達 中年期危機 生成継承性<generativity>)・高齢期（平均寿命、健康寿命、加齢による心身機能の変化、終末低下、加齢のメカニズム、高齢期の知的発達、回想と自伝的記憶、幸福感と死への準備)・超高齢社会に必要な発達心理学的視点Ｂ－３－２ 障害に関する心理学大学における科目名：障害心理学ねらい：人生の各段階におけるさまざまな障害の様態やメカニズムを生物心理社会モデルから理解し、その心理社会的課題と必要な支援を修得し、公認心理師の実践の基礎とする。中項目（学修目標）：①障害（身体障害、知的障害、精神障害等）の様態とメカニズムを理解し、説明できる 小項目（学修内容）：・障害の考え方（国際障害分類<ICIDH>、国際生活機能分類<ICF>) ・障害の概要（身体障害・知的障害・精神障害など）・精神障害のメカニズムの基本概念（診断分類・診断基準<ICD-10、DSM-5>、異常心理学<心理病理学>、素因ストレスモデル、生物心理社会モデル）・精神障害の生物学的メカニズム（遺伝、神経系、脳）・精神障害の心理学的メカニズム（行動論・認知論・力動論などにもとづく障害メカニズムの理解）・精神障害の社会的メカニズム（家族、集団、社会、文化）中項目（学修目標）：②発達障害等非定型発達についての基礎的な事項や考え方を理解し説明できる 小項目（学修内容）：・神経発達症群／神経発達障害群・自閉スペクトラム症／自閉症スペクトラム障害<ASD>・注意欠如多動症／注意欠如多動性障害<AD/HD>・限局性学習症／限局性学習障害<SLD>・発達性協調運動症／発達性協調運動障害・知的能力障害・アタッチメント障害・非定型発達に対する介入及び支援中項目（学修目標）：③各種精神障害の様態とメカニズムを理解し説明できる 小項目（学修内容）：・不安症・うつ病・精神病性障害・依存症・パーソナリティ障害中項目（学修目標）：④認知症など高齢期における精神障害の様態とメカニズムを理解し説明できる 小項目（学修内容）：・高齢期における精神障害の様態とメカニズム（認知症）中項目（学修目標）：⑤障害を持つ人への支援について理解し説明できる 小項目（学修内容）：・障害者の基本的権利、 合理的配慮・障害の様態に応じた支援・障害を持つ人の心理社会的課題（障害受容過程に応じた支援）・障害のアセスメント・生物学的支援（薬物療法、リハビリテーション）・心理学的支援（力動論・行動論・認知論・人間性心理学などにもとづく支援モデル）・社会的支援（療育、特別支援教育、就労支援）Ｃ 公認心理師の業務の基本Ｃ－1 心理状態の観察及び結果の分析Ｃ－１－１ 心理状態の観察及び結果の分析（基礎）大学における科目名：心理的アセスメントねらい：代表的な心理検査の理論や考え方を学び、人の心を量的に測定することの意義と限界について理解する。さらに、心理的アセスメントの方法と倫理的な観点を修得する。中項目（学修目標）：①心理的アセスメントの意義を理解し、説明できる。 小項目（学修内容）：・心理アセスメントと心理診断 倫理的配慮中項目（学修目標）：②心理的アセスメントに関する観点及び展開について概説できる。 小項目（学修内容）：・有用な情報の総合的把握（現病歴 生活史 家族史） ・関与しながらの観察（面接 ラポール）・信頼性 妥当性 標準化中項目（学修目標）：③心理アセスメントの方法（種類、成り立ち、特徴、意義及び限界）について概説できる 小項目（学修内容）：・面接法（診断面接 治療面接） ・観察法（自然的観察 実験的観察）・知能検査（知能検査のなりたち 知能検査の種類）・発達検査（発達検査のなりたち 発達検査の種類）・人格検査(１)質問紙法（質問紙法の特徴 質問紙法の種類）・人格検査(２)投映法（投映法の特徴 投映法の種類）・症状評価法・診断面接基準（症状評価法の種類と特徴、診断面接基準の種類と特徴）・神経心理学検査（高次脳機能障害 認知症検査 神経心理学検査の種類）・認知機能検査（認知機能 認知機能検査の種類）・テストバッテリ（心理検査の組み合わせの必要性 結果の総合的理解）中項目（学修目標）：④適切な記録および報告ができる 小項目（学修内容）：・適切な記録，採点法、報告，振り返り（記録の保管 報告書の作成 フィードバック）Ｃ－１－２ 心理状態の観察及び結果の分析（実践）大学院における科目名：心理的アセスメントに関する理論と実践ねらい：公認心理師の業務の基本として、さまざまな心理的アセスメントを適切に実施し、心理に関する相談、助言、指導等へ応用する実践力を身につける。中項目（学修目標）：①公認心理師の実践における心理的アセスメントの意義を理解し、説明できる。 小項目（学修内容）：・心理的アセスメントの意義と基本姿勢中項目（学修目標）：②心理的アセスメントに関する理論と方法について概説できる。 小項目（学修内容）：・知能検査・認知症・認知機能障害スクリーニング検査/神経心理学的検査・卒業論文生理心理学的検査・発達検査及び発達障害スクリーニング検査・パーソナリティ検査・国際生活機能分類・操作的診断分類(DSM、ICD)・構造化面接法・症状評価尺度・生態学的・活動論的アセスメント・行動観察に関する理論と方法中項目（学修目標）：③心理に関する相談、助言、指導等へ①及び②を応用することができる。 小項目（学修内容）：・アセスメントで得られた情報の包括的理解・ケースフォーミュレーションの運用・アウトカムデータの測定と評価・プロセスデータの測定と評価・治療効果に関する情報提供・所見の書き方とフィードバックＣ－２ 心理に関する支援Ｃ－２－１ 心理に関する支援（基礎）大学における科目名：心理学的支援法ねらい：より良い心理支援に向けたコミュニケーション能力を身につけるとともに、代表的な心理療法・カウンセリング理論及び実践のあり方について学ぶ。中項目（学修目標）：①心理療法及びカウンセリングの共通要素について概説できる。 小項目（学修内容）：・心理療法及びカウンセリングの共通要素（共感的理解 同盟関係 対象者からのフィードバック）中項目（学修目標）：②良好な人間関係を築くためのコミュニケーション能力を身につける。 小項目（学修内容）：・良好な人間関係を築くためのコミュニケーションの方法（開かれた質問・閉ざされた質問 非言語的コミュニケーション 動機づけ面接法 コーチング ナラティブ・アプローチ）中項目（学修目標）：③代表的な心理療法並びにカウンセリングの歴史、概念、意義及び適応について概説できる。 小項目（学修内容）：・精神分析療法・力動的心理療法（自由連想法 直面化・明確化 抵抗や転移の解釈 徹底操作）・芸術療法・表現療法（絵画療法 プレイセラピー 箱庭療法 音楽療法）・行動療法（系統的脱感作法 断行反応法 エクスポ―ジャー法 モデリング法 バイオフィードバック法）・行動分析（ABC分析 強化・消去 消極的罰 トークンシステム ペアレント・トレーニング）・認知療法・認知行動療法（認知の柔軟化 自己教示訓練 アクションプラン）・ストレスと心の健康への支援法（予防教育 セルフモニタリング 対処スキル獲得への支援 リラクセーション技法 ポジティブ心理学的アプローチ）・パーソンセンタード・アプローチ、人間学的アプローチ（非指示的応答［ありのままの受容 表現内容の繰り返し 感情の反射・明確化］ 無条件の肯定的関心 共感的理解 純粋さ自己一致 ロゴセラピー）・日本で創始された心理療法（内観療法 森田療法 臨床動作法）・カウンセリング（成長・開発支援 生涯発達支援 キャリア発達支援 ウェルネス増進支援 エンカウンター・グループ）・集団療法・グループカウンセリング（集団精神療法 アサーション・トレーニング サイコドラマ ゲシュタルト・セラピー ソーシャルスキル・トレーニング）・家族療法（システムズ・アプローチ 二重拘束的コミュニケーション 人生物語の理解 人生の書き変え リフレーミング）・コミュニティアプローチ（チームアプローチ アウトリーチ コンサルテーション 危機介入 リエゾン・ネットワーク活動）・技法の選択と効果のエビデンス（エビデンス・ベースト・プラクティス メタ分析 システマティック・レビュー ランダム化比較対照試験）中項目（学修目標）：④訪問による支援や地域支援の意義について概説できる。 小項目（学修内容）：・訪問による支援や地域支援（アウトリーチ 多職種・市民連携 リエゾン／ネットワーク活動 コンサルテーション 地域包括ケア）中項目（学修目標）：⑤心理に関する支援を要する者の関係者に対する支援について説明できる。 小項目（学修内容）：・関係者に対する支援（コンサルテーション チーム支援 カウンセリング 心理教育 コーディネーション アドバイス）中項目（学修目標）：⑥心の健康教育について概説できる。 小項目（学修内容）：・心の健康教育（ストレスチェック ハラスメント対応 ストレス‐コーピング技法 セルフヘルプ ヘルスプロモーション）中項目（学修目標）：⑦心理に関する支援を要する者等のプライバシーに配慮できる。 小項目（学修内容）：・プライバシーへの配慮（個人情報・要配慮個人情報 個人情報保護 個人情報コントロール権 守秘義務 情報開示）Ｃ－２－２ 心理に関する支援（実践）大学院における科目名：心理支援に関する理論と実践ねらい：公認心理師の業務の基本として、さまざまな心理療法の理論や方法を理解し、支援を要するものの特性や状況に合わせながら、それらを実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①力動論に基づく心理療法の理論と方法について概説できる。 小項目（学修内容）：・力動的心理療法の理論と方法・対人関係の発達的理解・治療構造・セラピスト・クライエント関係(転移・逆転移)中項目（学修目標）：②行動論・認知論に基づく心理療法の理論と方法について概説できる。 小項目（学修内容）：・行動療法の理論と方法・認知療法の理論と方法・応用行動分析、臨床行動分析の理論と方法・認知行動療法の理論と方法・クライエントとの協働的関係を築くために必要な基本的態度と方略中項目（学修目標）：③その他の心理療法の理論と方法について概説できる。 小項目（学修内容）：・来談者中心療法の理論と方法・コミュニティ心理学に基づく心理支援の理論と方法・ブリーフセラピー、解決志向アプローチの理論と方法・発達論に基づく心理支援の理論と方法・その他の心理療法の理論と方法中項目（学修目標）：④心理に関する相談、助言、指導等へ①及び③を応用することができる。 小項目（学修内容）：・力動論に基づく実践・力動論に基づく実践の事例検討とスーパービジョン・行動論・認知論に基づく実践・行動論・認知論に基づく実践の事例検討とスーパービジョン・その他の心理療法の実践・卒業論文その他の心理療法の事例検討とスーパービジョン・コンサルテーション、チーム援助の実践・コンサルテーション、チーム援助の事例検討とスーパービジョン中項目（学修目標）：⑤心理に関する支援を要するものの特性や状況に応じた適切な支援方法の選択や調整ができる。 小項目（学修内容）：・特性や状況に配慮したケースフォーミュレーションと介入の選択と調整・エビデンス・ベースト・トリートメントの選択・マニュアルに沿ったトリートメント・プログラムの実施・被援助者によるプログラム評価・アドヒアランスの評価Ｃ－３ 関係者への支援Ｃ－３ 家族関係・集団・組織に働きかける心理療法大学院における科目名：家族関係・集団・組織に働きかける心理療法等に関する理論と実践ねらい：公認心理師の業務の基本として、家族や関係者、集団、組織などへの心理支援の理論と方法を理解し、支援を要するものの関係者に対して、それらを実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①家族関係等集団の関係性に焦点を当てた心理支援の理論と方法を概説できる。小項目（学修内容）：・家族のアセスメント・家族への支援中項目（学修目標）：②地域社会や集団・組織に働きかける心理学的援助に関する理論と方法を概説できる。小項目（学修内容）：・集団・組織のアセスメント・集団・組織への支援・地域社会のアセスメント（コミュニティリサーチ、システムレベル、ニーズのアセスメントなど）・地域社会への支援（コンサルテーション、サポートネットワーキング、自助グループなど）・コミュニティアプローチ・多文化支援・アクションリサーチ中項目（学修目標）：③関係者の支援に関して①及び②を応用できる。 小項目（学修内容）：・家族関係への心理支援の応用・集団・組織への心理支援の応用・地域社会への心理支援の応用Ｃ－４ 心の健康教育等大学院における科目名：心の健康教育に関する理論と実践ねらい：公認心理師の業務の基本として、健康教育や健康増進に関する理論について理解し、さまざまな心の健康教育を実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①健康教育・健康増進に関する理論を概説できる。 小項目（学修内容）：・健康教育と健康増進・行動変容のための基礎理論：健康信念モデル、合理的行為理論、計画的行動理論・行動変容ステージ(トランスセオレティカルモデル)・プレシード・プロシードモデル／社会的認知理論／ソーシャル・マーケティング・自己決定理論（動機づけ）中項目（学修目標）：②心の健康教育の生物・心理・社会的必要性を判断できる。小項目（学修内容）：・生物医学モデルから生物心理社会モデルへ・一次予防、二次予防、三次予防・生活習慣病予防：運動、食行動、睡眠・感染症予防・リスク集団・リスクの指標：・依存と嗜癖の疫学・自殺の疫学・事故の統計・災害時のメンタルヘルス・支援者のメンタルヘルス中項目（学修目標）：③(主として)集団を対象とした心の健康教育を実践できる。 小項目（学修内容）：・心理教育・ストレスマネジメント教育・ソーシャルスキルトレーニング・問題解決訓練・アンガーマネジメント教育・禁煙の支援・喫煙の予防・アルコール健康問題への支援・ギャンブル依存への支援・インターネット、ゲーム依存への支援・その他の依存への支援・自殺対策への支援・生活習慣(食・運動・睡眠)の改善の支援・ハラスメントの予防・危機介入(サイコロジカル・ファースト・エイドを含む)中項目（学修目標）：④心の健康教育に関わる組織や社会活動を支援できる。小項目（学修内容）：・引きこもり対策への支援(アウトリーチを含む)・心の健康を促進させる自助グループの実際・コミュニティへのエンパワーメント(ボランティア、NPO、NGO を含む)・高齢者の孤立・閉じこもりへの支援・自殺予防活動への支援Ｄ 主要５分野等における実践の心理学Ｄ－１ 健康・医療に関する心理学Ｄ－１－１ 健康・医療に関する心理学（基礎）大学における科目名：健康・医療心理学ねらい：健康の維持と増進および疾病の予防と治療に関わる基礎的な理論と心理社会的課題について理解し、必要となる心理的支援法を修得する。中項目（学修目標）：①日常の健康行動・予防行動と生活習慣について概観できる 小項目（学修内容）：・健康行動（予防行動、手洗い、マスク、予防接種、健康診断、歯磨き）・食行動(食行動の発達、肥満、やせ、ダイエット、欠食、メタボリックシンドローム)・運動・身体活動(摂取エネルギーと消費エネルギー、健康のための身体活動基準、座位行動)・睡眠・休養(概日リズム、睡眠段階、睡眠の質、睡眠指針、睡眠覚醒障害)・健康リスク行動(薬物、喫煙、飲酒、ギャンブル、ゲーム、リスク認知)、ポジティブヘルス中項目（学修目標）：②ストレスと心身の疾病との関係について概説できる。 小項目（学修内容）：・ストレスの心理とアセスメント(ストレッサー・ストレス反応の評価尺度 ストレス‐コーピング過程 トランスアクショナル・モデル ストレス緩和要因) ・ストレスの生理と心身の疾病(汎適応症候群 セリエの学説 心身症 メンタルヘルスの低下 精神神経内分泌免疫系 コルチゾール 自律神経系) ・心の健康とストレスマネジメント(ストレス・モデルに基づくストレスマネジメント 健康づくりカウンセリング リラクセーション コーピング)中項目（学修目標）：③保健活動が行われている現場における心理社会的課題及び必要な支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・さまざまな保健活動（一次・二次・三次予防 セルフケア 望ましい健康行動の変容 ポピュレーション・アプローチ 動機づけ面接）・健康支援活動とストレスチェック（ストレスチェック制度 労働安全衛生法 職業性ストレスに関する理論モデル 職業性ストレス簡易調査票 職場環境の改善 運動・栄養・休養による介入） ・自殺予防活動（自殺のリスク要因 社会資源の活用 社会啓発・心理教育 自殺未遂者・遺族への支援中項目（学修目標）：④医療現場における心理社会的課題及び必要な支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・医療現場における活動の基本(多職種連携・多職種協働 チーム医療 メディカルスタッフ 患者中心の医療 生物・心理・社会モデル [患者の]自己決定権／[患者の]自己決定医療 医療者－患者関係)・保健・医療における法律・制度・倫理(医療法 保健師助産師看護師法 精神保健福祉士法 社会福祉士及び看護福祉士法 情報開示・共有 患者の権利 インフォームド・コンセント 生命倫理教育)・精神科［小児・思春期］ (知的障害 児童虐待 自閉症スペクトラム症 いじめ 不登校 ひきこもり 家庭内暴力 摂食障害 反社会的行動）・精神科［成人期］ （統合失調症 気分障害 不安障害 がん 難病 依存症 エイズ）・精神科［高齢期］ （睡眠障害 認知症 がん終末期 遺族ケア 自殺）・医療観察法指定医療機関 （医療観察法 触法精神障害者 高規格精神病棟 心身喪失）・心療内科・内科 （心身症 ストレス性疾患 慢性疼痛 臓器移植 脳死 慢性疾患 生活習慣病 プライマリ・ヘルスケア）・小児科・母子保健領域 （不妊治療 遺伝医療 マタニティーブルー［産褥期うつ病］ 発達障害 学習障害 小児がん 先天性疾患 育児不安 虐待）・神経科・リハビリテーション領域（てんかん 神経難病 高次精神機能障害 脳血管障害後遺症 障害受容 アルツハイマー病 パーキンソン病）・さまざまな医療現場［高齢者医療，先端医療等］とコンサルテーション（延命治療 尊厳死 臓器移植 高度先駆的医療 がんの先進医療 在宅医療 心理相談 多職種連携）中項目（学修目標）：⑤災害時等に必要な心理に関する支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・災害時等に必要な心理に関する支援（心理的ファーストエイド 外傷後ストレス障害 レジリエンス 支援者への後方支援）Ｄ－１－２ 健康・医療に関する心理学（実践）大学院における科目名：保健医療分野に関する理論と支援の展開ねらい：保健医療分野における公認心理師の業務として、健康・医療に関する心理学に関する理論や方法を理解し、分野の特徴や文脈に合わせながらそれらを実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①保健医療分野に関する基礎的知識を有し、説明できる。 小項目（学修内容）：・医学と医療・医療安全(感染症予防の知識を含む)・内科症候学と内科診断学・生活習慣病と心身症・精神保健福祉・地域保健(生活習慣病の予防と健康教育)・神経系の構造と機能・保健医療分野に関わる法規と制度・医療保険制度と公認心理師が関係する診療報酬中項目（学修目標）：②医療分野での実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・医療現場(含むチーム医療)における公認心理師の役割と主な業務・予診の取り方・診療録の書き方・患者との面接の進め方・一般身体科を含む医療機関におけるメンタルケア中項目（学修目標）：③精神科・心療内科での実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・精神科症候学、精神科診断学、精神疾患の国際的診断基準 (DSM、ICD)・精神科病院・診療所(クリニック)・心療内科病院・診療所(クリニック)・向精神薬療法の基礎知識・個人への心理支援・集団療法による心理支援・精神科・心療内科における心理アセスメント(自殺リスクの評価を含む)中項目（学修目標）：④保健活動が行われている現場での実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・さまざまな保健活動・健康支援活動とストレスチェック・自殺予防活動・災害時等に必要な心理に関する支援Ｄ－２ 福祉・家族に関する心理学Ｄ－２－１ 福祉・家族に関する心理学（基礎）大学における科目名：福祉・家族心理学ねらい：福祉分野における心理社会的課題や支援など公認心理師が必要とする知識・技能を理解し、家族の機能や家族関係などの家族心理学の基本的事項を修得し、公認心理師の実践の基礎とする。中項目（学修目標）：①福祉現場において生じる問題及びその背景について概説できる。 小項目（学修内容）：・社会福祉の動向と理念(社会福祉法などの法制度、ノーマライゼーション クオリティ・オブ・ライフ エンパワメント ストレングス)・福祉現場における活動の基本（ソーシャル・インクルージョン エコロジカル［生態学的］モデル 多職種連携・協働）・福祉分野の活動における倫理（尊厳・自己決定 自己実現 権利擁護［アドボカシー］）・福祉現場において生じる問題（暴力、自傷、対人トラブル、いじめ、孤立、虐待、災害弱者、職員の疲弊）・福祉分野における心理職の役割（要心理支援者支援、支援者支援、医療との連携）・福祉における心理アセスメント・福祉における心理学的支援（信頼関係の構築、認知行動療法 社会生活技能訓練［SST］、行動分析、コンサルテーション）中項目（学修目標）：②家族の心理について理解し説明できる。 小項目（学修内容）：・家族の機能（性に関わる機能 育児や子どもの養育・社会化に関わる機能 情緒に関わる機能）・家族内の関係（家族システム論 夫婦関係 親子関係 きょうだい関係 家族の発達段階）・不適切な養育 虐待 家庭内暴力 夫婦間暴力(DV)・家族療法（生態学的システム論）中項目（学修目標）：③児童福祉および家庭福祉の現場における心理社会的課題及び必要な支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・児童福祉関連法規・児童福祉施設・サービス 社会的擁護 児童相談所の役割 ヤングケアラー・家庭福祉分野の活動（貧困・ひとり親家庭 DV［ドメスティック・バイオレンス］ 子育て支援、ひきこもり、社会的孤立）・児童福祉における心理アセスメント（アタッチメント、発達特性、トラウマ・小児期逆境体験［ACE］、家族関係）・児童福祉における心理支援（トラウマインフォームドケア、行動分析、環境調整）中項目（学修目標）：④高齢者福祉の現場における心理社会的課題及び必要な支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・高齢者福祉関連法規・高齢者福祉施設・サービス 在宅福祉 手段的日常生活動作［IADL］・認知症（認知症の医学 患者・介護者への支援）・高齢者福祉における心理アセスメント（認知機能、認知症の周辺症状［BPSD］、QOL、エンドオブライフ）・高齢者福祉における心理支援（回想法、行動分析、認知症ケア、介護者支援）中項目（学修目標）：⑤障害者福祉の現場における心理社会的課題及び必要な支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・障害者福祉関連法規・障害者福祉施設・サービス セルフヘルプグループ 就労支援・障害者福祉における心理アセスメント（障害受容、スティグマ、精神疾患）・障害者福祉における心理支援（心理教育、リカバリー支援、就労支援）中項目（学修目標）：⑥虐待についての基本的知識を習得している。 小項目（学修内容）：・虐待（児童虐待 高齢者虐待 障害者虐待 被虐待児への支援）・虐待への対応の原則Ｄ－２－２ 福祉・家族に関する心理学（実践）大学院における科目名：福祉分野に関する理論と支援の展開ねらい：福祉分野における公認心理師の業務として、福祉・家族に関する心理学に関する理論や方法を理解し、分野の特徴や文脈に合わせながらそれらを実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①福祉分野に関する基礎的知識を有し、説明できる。 小項目（学修内容）：・国際生活機能分類（ICF）・福祉分野に関わる法規と制度中項目（学修目標）：②家庭に関する問題や介護者（障害児・者、高齢者を含む）に対する実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・児童虐待問題への理解と支援・子育て支援対策・高齢者(認知症を含む)の介護者(家族・介護職)への心理支援・高齢者虐待問題への理解と支援・家庭内暴力(DV)の理解と支援中項目（学修目標）：③障害児/障害者に対する実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・発達障害児者の理解と支援・知的障害児者の理解と支援・障害者虐待問題への理解と支援・早期発達支援・療育・児童発達支援事業/放課後等デイサービス・障害者就労支援とジョブコーチ・家族支援(ペアレント・トレーニング、兄弟への支援を含む)・重度心身障害児の理解と支援・強度行動障害の理解と支援中項目（学修目標）：④高齢者介護・福祉に対する実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・高齢期の心理的問題の理解と支援・認知症の理解と支援・早期診断補助・介入・非薬物的介入(応用行動分析、回想法、認知活性化療法、認知リハビリテーションなど)・意思決定支援(財産管理、遺言、アドバンスケアプランニングなど)・慢性疾患の理解と支援（終末期ケア、ベストサポーティブケア、家族支援）・アウトリーチＤ－３ 教育に関する心理学Ｄ－３－１ 教育に関する心理学（基礎）大学における科目名：教育・学校心理学ねらい：学齢期の子どもの発達と教育に関する基礎理論，子どもの心理的問題について理解することに加えて，必要となるアセスメントの方法と心理的支援法を修得する。中項目（学修目標）：①教育の現状と教育に関する制度について概説できる。 小項目（学修内容）：・教育現場を取り巻く現状（幼児教育・保育の動向 生徒指導・教育相談の動向 特別支援教育の動向 ICTの動向）・教育に関する制度や法律（教育に関する権利と義務 教育基本法 学校教育法 いじめ防止対策推進法 発達障害者支援法 障害者差別解消法）中項目（学修目標）：②教育分野における基本的理論について概説できる。 小項目（学修内容）：・認知・学習と発達（知能，個人的要因と環境要因の相互作用 学習・認知のメカニズム 認知・言語の発達と学習）・教授法（学習意欲 集団と学習 教授法 個人差と適性処遇交互作用 授業のユニバーサルデザイン 授業づくり・学級づくり）・感情・社会行動の発達(感情の発達，社会行動の発達，ソーシャルスキル)中項目（学修目標）：③教育現場において生じる問題及びその背景について概説できる。 小項目（学修内容）：・学校における問題の理解（学習面・心理社会面・健康面・進路面の問題 不登校 いじめ 非行・暴力行為 発達障害による困難）・家庭における問題の理解（児童虐待 貧困 介護）中項目（学修目標）：④教育現場で必要なアセスメントについて概説できる。 小項目（学修内容）：・心理社会的アセスメント（学習の達成度・学習スタイル，知能，発達障害の傾向［ASDやADHD,SLDなど］，内在化問題[不安や抑うつなど]，外在化［攻撃性，非行など］）・環境や対人関係のアセスメント（学級・学校の課題、家庭の課題、地域の課題 教師―生徒関係、教師－保護者関係、生徒同士の関係，家族間の関係）中項目（学修目標）：⑤教育現場における心理社会的課題及び必要な支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・教育分野における心理的支援の種類（スクールカウンセリング，教育相談，学生相談，特別支援教育に関わる巡回相談）・教育分野における心理的支援の技法（カウンセリング 認知行動療法 心の健康教育 学習・発達支援 個別の指導計画・個別の教育支援計画 危機管理・介入）・援助者・関係者への心理学的支援（保護者・教職員・地域社会の連携 コンサルテーション チーム学校）Ｄ－３－２ 教育に関する心理学（実践）大学院における科目名：教育分野に関する理論と支援の展開ねらい：教育分野における公認心理師の業務として、教育に関する心理学に関する理論や方法を理解し、分野の特徴や文脈に合わせながらそれらを実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①教育分野に関する基礎的知識を有し、説明できる。 小項目（学修内容）：・教育相談・生徒指導・学習支援の基盤・発達障害と特別支援教育・インクルーシブ教育・キャリア教育・チーム学校・ユニバーサルデザインと合理的配慮・学生相談・学校における倫理的配慮(守秘義務を含む)・多文化的背景を持つ子どもの心理的理解と支援・教育分野に関わる関連法規と制度中項目（学修目標）：②学校での実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・教育分野における公認心理師の役割と主な業務・不登校およびいじめ問題の理解と支援・スクールカウンセリング・心理教育的アセスメント・コンサルテーションとコーディネーション・学習・発達支援・緊急支援（虐待、自傷・他害行為、自然災害など）Ｄ－４ 司法・犯罪に関する心理学Ｄ－４－１ 司法・犯罪に関する心理学（基礎）大学における科目名：司法・犯罪心理学ねらい：司法・犯罪に関する心理学に関わる知識を身につけるとともに、関連する問題に対し必要な心理に関する支援を修得する。中項目（学修目標）：①犯罪・非行，犯罪被害及び家事事件についての基本的知識を概説できる。 小項目（学修内容）：・司法・犯罪分野の制度・法律・職種(刑法 刑事訴訟法 民事訴訟法 刑事施設法[旧監獄法] 少年法[少年院法 少年鑑別所法] 医療観察法 児童虐待防止法 DV防止法 高齢者虐待防止法 障害者虐待防止法 犯罪被害者等基本法 道路交通法 家事事件手続法 民法（家族法） 法務技官 法務教官 家庭裁判所調査官 児童相談所心理司 児童相談所福祉司) ・司法・犯罪分野での活動の倫理(個人情報と守秘義務 臨床活動の倫理 鑑定・専門証言における倫理 刑事訴訟法違反[開示証拠の目的外使用] プロファイリング 嘘の検出 心理学鑑定 精神鑑定)・各機関における活動(警察[少年センター 犯罪被害者支援室 科捜研・科警研] 家庭裁判所[家事部 少年部] 少年鑑別所 少年院 刑務所 保護観察所 医療観察法指定医療機関 児童相談所 児童自立支援施設 市町村 交通安全指導部署 民間団体[犯罪被害者支援センター等]) ・犯罪・非行の原因と支援(犯罪原因論 犯罪と環境 罰と抑止 矯正・更生[リハビリテーション]とプログラム 修復的司法)・犯罪被害への支援(司法面接 ワンストップサービス[付添い支援等を含む ソーシャル・サポート] カウンセリング[認知行動療法等] ADR)・家事事件(家事面接 ハーグ条約 親権にかかわる法律 面会交流 片親疎外症候群)中項目（学修目標）：②司法・犯罪分野における問題に対して必要な心理に関する支援について概説できる。 小項目（学修内容）：・司法・犯罪分野における心理学的アセスメント(アセスメントの次元と手法 再犯のリスク評価 プロファイリング ポリグラフ検査 司法面接法)・司法・犯罪分野における心理学的援助 (処遇プログラム 認知行動療法［怒りコントロール等］ 犯罪防止と地域社会への情報提供)・法と心理学(裁判心理学 取調べと供述の心理学 目撃供述の心理学)Ｄ－４－２ 司法・犯罪に関する心理学（実践）大学院における科目名：司法・犯罪分野に関する理論と支援の展開ねらい：司法分野における公認心理師の業務として、司法・犯罪に関する心理学に関する理論や方法を理解し、分野の特徴や文脈に合わせながらそれらを実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①司法・犯罪分野に関する基礎的知識を有し、説明できる。小項目（学修内容）：・少年司法と非行心理学・刑事司法と犯罪心理学・リスク・ニーズ・反応性原則・グッド・ライブズ・モデル・薬物犯罪・性的犯罪・家事事件・薬物依存離脱・ギャンブル依存離脱・触法精神障害者を取り巻く諸問題・高齢者犯罪(加齢や認知症に伴う犯罪)・司法・犯罪分野に関わる関連法規と制度・犯罪被害者施策、犯罪被害者支援の理解中項目（学修目標）：②司法・犯罪分野での実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・犯罪・非行のアセスメント(参与観察を含む)・リスクアセスメント・精神鑑定と心理鑑定・認知面接と司法面接・施設内処遇と社会内処遇・犯罪に関わる認知・行動変容の理解と支援・犯罪予防・急性期介入（サイコロジカルファーストエイド等）・被害者支援（アドボケイト、心理社会的支援）・PTSD等トラウマ関連疾患の治療（トラウマ焦点化認知行動療法、EMDR、遷延性悲嘆症治療等）・トラウマインフォームドケア・供述弱者支援・性犯罪再犯防止・DV加害者への予防プログラム・リラプス・プリベンション・法と心理学（裁判心理学，供述心理学，目撃証言）Ｄ－５ 産業・組織に関する心理学Ｄ－５－１ 産業・組織に関する心理学（基礎）大学における科目名：産業・組織心理学ねらい：職場や組織における人の行動に関する基礎的な理論と課題について学ぶ。さらに、職場や組織で生じる諸問題に対する理解を深める。中項目（学修目標）：①職場の安全衛生とメンタルヘルス、組織の人的資源管理への理解を深める 小項目（学修内容）：・安全衛生と作業改善(作業研究 エルゴノミクス ヒューマンエラー リスクアセスメント 安全文化 安全マネジメント)・ストレスとメンタルヘルス(疲労 職業性ストレス バーンアウト ワークエンゲイジメント 産業カウンセリング ストレスチェック制度 ＥＡＰ[従業員支援プログラム]) ・人的資源管理とキャリア(採用活動 職業適性アセスメント 人事評価 職業選択理論 キャリア発達 キャリアカウンセリング ワークライフバランス ダイバーシティ ディセントワーク)・産業・組織分野の法律(労働基準法 労働契約法 労働安全衛生法 過労死防止対策推進法 男女雇用機会均等法)中項目（学修目標）：②組織や産業に関わる人間行動への理解を深める 小項目（学修内容）：・組織行動(組織の意思決定 集団の生産性 組織開発 ワークモチベーション 職務満足 リーダーシップ チームワーク ハラスメント） ・消費者行動(マスメディア マーケティング リスクコミュニケーション 消費者の購買行動 消費者保護)Ｄ－５－２ 産業・組織に関する心理学（実践）大学院における科目名：産業・労働分野に関する理論と支援の展開ねらい：産業・労働分野における公認心理師の業務として、産業・組織に関する心理学に関する理論や方法を理解し、分野の特徴や文脈に合わせながらそれらを実践する力を身につける。中項目（学修目標）：①産業・労働分野に関する基礎的知識を有し、説明できる。小項目（学修内容）：・創造的で健康な組織(コンプライアンス、ガバナンス、個人情報管理)、ダイバーシティ・マネジメント・労働市場把握と人的資源管理(能力開発)・モチベーション、リーダーシップ、チームワーク・労働安全衛生、安全配慮義務、ワークライフバランス・活動成果の価値向上と社会的責任・産業・労働分野に関わる関連法規と制度(働き方改革、労災認定と事業者責任、過労死)中項目（学修目標）：②産業・労働分野での実践について概説できる。 小項目（学修内容）：・組織(職場)風土の測定、診断、組織文化、組織開発・職業性ストレスに関する諸理論と職場の対策、ストレスチェック制度とその運用、職場のメンタルヘルスケア、復職支援・コンピテンシーの評価、開発育成(マニュアルの意義と作成、メンタリング、コーチング)・採用と面接、心理アセスメントの活用、人事評価、給与報酬、昇進・昇格管理、職務の設計、訓練と人材育成、キャリア支援(キャ リアコンサルティング、ジョブカード制度、セルフ・キャリア ドック制度)、退職準備支援・ハラスメント、コンフリクト、自殺防止方策など危機対応・多様な労働者、多職種、各種社会資源との連携、EAP、協働促進・多様なステークスホルダーとの連携(経営層、労働組合など)・ポジティブメンタルヘルス(ワーク・エンゲイジメントなど)・仕事外の要因(ワークライフバランス、リカバリー経験)・社会・経済・行政の動き(働き方改革、健康経営)・新しい働き方(リモートワーク、在宅勤務、サテライトオフィス、コワーキングオフィス、シェアオフィスなど)Ｅ．心理演習大学における科目名：心理演習ねらい：心理演習は，役割演技（ロールプレイング）や実践報告（症例研究）などを利用して，公認心理師としての基本的な水準の知識及び技能を修得する科目である。中項目（学修目標）：①知識及び技能の基本的な水準の修得を目的とし，次に掲げる事項について，役割演技（ロールプレイング）とその振り返り，あるいは実践報告（症例研究）などを利用してディスカッションを行う。 小項目（学修内容）：（ア）心理に関する支援を要する者等に関する以下の知識及び技能の修得・コミュニケーション（傾聴の基本技法）・心理検査（説明と同意（導入），特定の検査の実施，検査所見の作成，フィードバック）・心理面接（面接構造の理解，傾聴の基本技法を活用した関わり応答）・地域支援（実践報告（症例研究）などを利用したディスカッション）（イ）心理に関する支援を要する者等の理解とニーズの把握及び支援計画の作成・代表的事例を想定した面接（導入，ケースフォーミュレーション，記録の作成）・実践報告（症例研究）のディスカッション（ウ）心理に関する支援を要する者の現実生活を視野に入れたチームアプローチの場面想定・代表的事例を想定した面接（生活状況・既往歴などの聴取）・実践報告（症例研究）のディスカッション（エ）多職種連携及び地域連携・代表的事例を想定した多職種への面接（生物・心理・社会的アセスメントを通じた多職種連携，地域連携，コンサルテーション）・実践報告（症例研究）のディスカッション（オ）公認心理師としての職業倫理及び法的義務への理解・代表的事例を想定した面接（守秘義務，通報（通告義務）の伝え方）＊心理演習の指導体制について 1）心理演習の指導体制について以下のいずれかを満たす者とする。１．公認心理師としての業務に従事する教員２．所定の講習会を受講した者2）心理演習を担当する教員の配置人数履修者15人につき教員１人以上を配置する。なお，実習生が15人を超え，１人から10人増加するごとに実習指導教員あるいは実習指導補助教員（実習助手等）*を１人加える。*実習・演習指導補助教員公認心理師業務を２年以上経験した者であれば実習指導教員の指示の下，実習指導を行うことができる。Ｆ 心理実習Ｆ－１ 心理実習大学における科目名：心理実習ねらい：心理実習は，実践的理解を深める科目である。基本的な資質と能力を意識しながら，チームアプローチや多職種連携・地域連携，職業倫理及び法的義務などを体験的に理解する。中項目（学修目標）：①公認心理師の実践の現場におけるチームアプローチや多職種連携・地域連携、職業倫理及び法的義務などの実際を理解する。 小項目（学修内容）：（ア） 心理に関する支援を要する者へのチームアプローチ（イ） 多職種連携及び地域連携（ウ） 公認心理師としての職業倫理及び法的義務への理解＊心理実習の条件と指導体制について 1）実習施設主要５分野に関する具体的な施設については「公認心理師法施行規則第三条第三項の規定に基づき文部科学大臣及び厚生労働大臣が別に定める施設」（平成29年文部科学省・厚生労働省告示第５号）のとおり。）とする。実習生は、これらの施設において、見学等による実習を行いながら、学修目標について、当該施設の実習指導者又は教員による指導を受ける。上で指定された機関であれば分野を問わないが、医療機関（病院又は診療所）での実習を含めることが望ましい。2）実習担当教員 実習を担当する教員は、実習生の実習状況について把握し、学修目標について基本的な水準の修得ができるように、実習生及び実習施設の指導者との連絡調整を密に行う。3）実習時間 各大学の判断で、1単位の場合は30時間（あるいは45時間）、2単位の場合は60時間（あるいは90時間）とする。【時間数設定の根拠】大学設置基準では，実験・実習・演習の単位は「30時間（あるいは45時間）をもって１単位」とされていることから，現行の「80時間」では大学教務関係の規程との齟齬が生じる可能性がある。また，心理実習の学修目標は「チームアプローチ」「多職種連携及び地域連携」「職業倫理及び法的義務の理解」であり，当該項目は心理演習の科目において学習が済んでおり，心理実習では見学による体験的理解が主となる。学習済の内容に関する体験的理解であれば，現行の80時間は要しないと考えられる。さらに，『公認心理師の資質向上に向けた実習に関する調査』（国立精神・神経医療研究センター，2020）によると，実習の実態について，実習施設側の体制整備が課題であると回答した施設の割合が69.8%〜77.8%であったことが報告されている。したがって，まずは当面，現状の「80時間」から若干の削減を行い，実習施設側の体制整備を行うことが，長期的には公認心理師の資質向上に結びつくのではないかと考えられる。4）大学における心理実習の指導体制について 「実習演習担当教員」と「実習演習補助教員」のいずれかとする。 実習演習担当教員は、以下のいずれも満たす者とする。 １．公認心理師の資格を取得後５年以上公認心理師としての業務に従事した者 ２．所定の講習会を受講した者 実習演習補助教員は，公認心理師業務を２年以上経験したものであれば実習演習担当教員の指示の下，実習演習指導を行うことができる。5）大学における心理実習を担当する教員の配置人数（学内で実施される事前指導・事後指導等）履修者15人につき教員１人以上を配置する。なお，実習生が15人を超え，１人から10人増加するごとに実習演習担当教員あるいは実習演習補助教員（実習助手等）*を１人加える。*実習演習補助教員公認心理師業務を２年以上経験した者であれば実習演習担当教員の指示の下，実習演習指導を行うことができる。6）学外の施設に所属する心理実習指導者の要件 以下のいずれも満たす者とする。 1. 公認心理師の資格を取得後５年以上公認心理師としての業務に従事した者 2. 所定の講習会を受講した者７)学外の施設における心理実習を担当する教員の配置人数（学外で実施される引率指導・巡回指導等） 実習の形態をいくつかに分類し，その形態に応じて教員の配置人数が決める。単回の見学実習：実習生30人につき教員１人以上を配置する。なお，実習生が30人を超え，１人から10人増加するごとに実習演習担当教員あるいは実習演習補助教員（実習助手等）*を１人加える。複数回にわたる継続した参加形態の実習：実習生15人につき教員１人以上を配置する。なお，実習生が15人を超え，１人から10人増加するごとに実習演習担当教員あるいは実習演習補助教員（実習助手等）*を１人加える。*実習演習補助教員公認心理師業務を２年以上経験した者であれば実習演習担当教員の指示の下，実習指導を行うことができる。Ｆ－２ 心理実践実習 大学院における科目名：心理実践実習ねらい：心理実践実習は、これまでに得た知識・技能の基礎的な理解の上に、心理に関する支援を要する者等に対して支援を実践しながら、公認心理師に必要な知識・技能を修得する。中項目（学修目標）：①心理に関する支援を要する者等に対して支援を実践しながら、公認心理師に必要な知識・技能を修得する。小項目（学修内容）：(ア) 心理に関する支援を要する者等に関する以下の知識及び技能の修得（１）コミュニケーション（２）心理検査（３）心理面接（４）地域支援 等(イ) 心理に関する支援を要する者等の理解とニーズの把握及び支援計画の作成(ウ) 心理に関する支援を要する者へのチームアプローチ(エ) 多職種連携及び地域連携(オ) 公認心理師としての職業倫理及び法的義務への理解＊心理実践実習の条件と指導体制について 1）実習施設＜現行＞主要５分野のうち３分野以上の施設において、実習を実施することが望ましい。ただし、医療機関における実習は必須とするべきこと。なお、医療機関以外の施設においては、見学を中心とする実習を実施しても差し支えない。なお、大学又は大学院に設置されている心理職を養成するための相談室における実習は、心理実践実習の時間に含めて差し支えないが、主要５分野のいずれにも含まれないこと。なお、主要５分野に関する具体的な施設については「公認心理師法施行規則第三条第三項の規定に基づき文部科学大臣及び厚生労働大臣が別に定める施設」（平成29年文部科学省・厚生労働省告示第５号）のとおり。）とする。＜提案＞高度な専門職養成には実習時間の確保が必要である一方，現状では負担が大きいものとなっているため，実習科目の仕組み（時間 / 指導方法）を再考する必要がある。2）実習時間＜現行＞心理実践実習の時間は、450 時間以上とすること。また、実習において担当ケース（心理に関する支援を要する者等を対象とした心理的支援等）に関する実習時間は計 270 時間以上（うち、学外施設における当該実習時間は 90 時間以上）とするべきこと。＜提案＞高度な専門職養成には実習時間の確保が必要である一方，現状では負担が大きいものとなっているため，実習科目の仕組み（時間 / 指導方法）を再考する必要がある。『公認心理師の養成や資質向上に向けた実習に関する調査』（国立精神・神経医療研究センター，2020）では，下記のとおり，「多職種連携とコミュニケーション能力の向上」が公認心理師に必要な知識やスキルであると捉えられており，公認心理師に必要な基本的知識・技術はこの点に大きく集約されるといえる。「多職種連携とコミュニケーション能力の向上」を目的とした実習内容であれば，450時間もの実習時間が必ずしも必要であるとは言えない。 出典：『公認心理師の養成や資質向上に向けた実習に関する調査』（国立精神・神経医療研究センター，2020）心理実践実習の時間として，240時間〜360時間（大学設置基準：８単位分）を提案する（担当ケースに関する実習時間＝150時間）。なお，担当ケースに関する実習については，大学院在学中に担当したケースについてのケースレポートの作成を課し，当該レポートの成果が評価の一部とされることを提案する。3）大学院における心理実践実習の指導体制について＜現行＞ 実習演習担当教員は、公認心理師の資格を取得した後、法第２条各号に掲げる行為の業務に５年以上従事した経験を有する者であって、かつ、実習演習担当教員を養成するために行う講習会であって文部科学大臣及び厚生労働大臣が別に定める基準を満たすものとしてあらかじめ文部科学大臣及び厚生労働大臣に届け出られたものを修了した者であること。＜提案＞若手教員が実習・演習科目を担当することができないため，一部の教員への負担増となっている。そこで、実習指導教員と実習指導補助教員という２つのカテゴリーを設定し，実習指導教員はこの基準でよいが，実習指導補助教員は，公認心理師業務を２年以上経験したものであれば実習指導教員の指示の下，実習指導を行うことができるとする。4）大学院における心理実践実習を担当する教員の配置人数＜現行＞実習生５人につき教員一人とする。＜提案＞若手教員が実習・演習科目を担当することができないため，一部の教員への負担増となっている。そこで、実習生５人につき実習指導教員あるいは実習指導補助教員一人とする。5)学外の施設における心理実践実習を担当する指導者の指導体制＜現行＞以下のいずれも満たす者とする。 1. 公認心理師の資格を取得後５年以上公認心理師としての業務に従事した者2. 所定の講習会を受講した者＜提案＞現行のとおりとする。なお、所定の講習会の早期実施を要望する。6)学外の施設における心理実践実習を担当する指導者の配置人数＜現行＞実習生５人につき指導者一人とする。＜提案＞若手教員が実習・演習科目を担当することができないため，一部の教員への負担増となっている。そこで、実習生５人につき実習指導教員あるいは実習指導補助教員一人とする。7）指導方法＜現行＞（１）施行規則第３条第３項に規定する実習施設は、実習担当教員による巡回指導が可能な範囲で選定し、巡回指導は、実習期間中、概ね週１回以上定期的に行うこと。（２）各実習施設における実習計画が、当該実習施設との連携の下に定められていること。（３）実習において知り得た個人の秘密の保持について、実習生が十分配慮するよう指導すること。（４）実習内容、実習指導体制及び実習中のリスク管理等については、各実習施設との間で十分に協議し確認を行うこと。（５）実習を実施する際には、健康診断等の方法により、実習生が良好な健康状態にあることを確認した上で実施すること。（６）実習の指導を実施する際には、次の点に留意すること。ア 心理実習及び心理実践実習を効果的に進めるため、実習生用の「実習指導マニュアル」及び実習の振り返りや評価を行うための「実習記録ノート」等を作成し、実習の指導に活用すること。イ 実習後においては、実習生ごとに実習内容についての達成度を評価し、必要な個別指導を行うこと。ウ 実習の達成度等の評価基準を明確にし、評価に際しては実習施設の実習指導者の評定はもとより、実習生本人の自己評価についても考慮して行うこと。＜提案＞高度な専門職養成には実習時間の確保が必要である一方，現状では負担が大きいものとなっているため，実習科目の仕組み（時間 / 指導方法）を再考する必要がある。現行では，各養成大学が同様の内容の実習に参加しているものの，実習記録ノートの活用や実習指導マニュアルを利用した指導・評価を手探り状態で実施しているため，負担が大きい。実習の基本マニュアルを作成し，各大学が運用することによって長期的には負担が減少することが期待される。 Ｇ 卒業論文大学における科目名：卒業研究・卒業論文ねらい：卒業研究・卒業論文は、学生自らがテーマを発見し、計画を立てて実行し解決をはかることにより、心理学の根本的態度を体得する科目である。心理学研究は学術的知見やエビデンスを進歩させ、公認心理師の専門性を確立するために必須であり、大学においては「心理学研究法」「心理学統計法」「心理学実験」で一般的な基礎を学び、学生自らが計画し遂行する卒業研究・卒業論文において心理学の本質的な学修が完成する。これにより公認心理師の職責としての問題発見・解決能力と生涯にわたる研究への志向や意欲の基盤を作る。中項目（学修目標）：①問題発見・解決能力と生涯にわたる研究への志向や意欲を身につけるために、研究の意義と位置づけを理解できる ［意義と研究への志向の涵養］ 小項目（学修内容）：・心理学研究は、心理学の学術的知見やエビデンスを発展させ、支援対象者の利益を増進させることを目的とすることを説明できる。・心理学研究は、公認心理師の科学者－実践家モデルとしての専門性やエビデンスに対する基本的な態度を確立し、また、現場での実践における課題発見・解決能力を向上させるなど点で、公認心理師の職責において必須であることを説明できる。・研究の自立性と独創性を理解し、新たな課題にチャレンジする創造的精神を涵養する。中項目（学修目標）：②自らが実施する研究に必要な方法を理解し、統制のとれた研究計画を立てることができる ［研究の計画］ 小項目（学修内容）：・自らが実施する研究課題に関する国内外の研究成果を調査することができる。・先行研究に対する批判的思考を身につけ、新たな問題を発見できる創造的精神を涵養する。・自らが設定したテーマの問題を解決するために、研究計画を立案することができる。・自らが設定した問題を解決するために適した心理学の実証的方法を選択することができる。・自らが得た研究結果を整理解釈するための適切な統計的方法を選択することができる。中項目（学修目標）：③自らが実施する研究に必要な倫理を理解し、それを遵守して研究を遂行できる ［倫理］ 小項目（学修内容）：・自らが実施する研究に関係する倫理指針、対象者の人権擁護、個人情報の取扱い、研究不正の回避などの知識を理解し説明できる。・自らが実施する研究において倫理的配慮に関する計画を立案できる。・自らが立案した倫理的配慮に関する計画を遵守して研究を実施することができる。中項目（学修目標）：④自らが作成した研究計画にもとづき、知識や技能を総合的に活用して研究を遂行し、問題発見・解決能力を培う ［研究活動の遂行］ 小項目（学修内容）：・自らが立てた研究計画に従い、これまで獲得した知識や技能を総合的に活用して、研究を遂行できる。・研究の各プロセスを適切に記録することができる。・適切な統計的方法を実施して実証的に解釈することができる。・研究結果について、適切で合理的な推論にもとづいて解釈し、考察することができる。・研究成果にもとづいて新たな仮説を設定し、それを解決するための手段を提案するなど、新たな次の研究につなげることができる。中項目（学修目標）：⑤自らが実施した研究成果を発表し、科学的報告書を作成することができる ［研究の発表］ 小項目（学修内容）：・研究成果について効果的なプレゼンテーションを行い、適切な質疑応答ができる。・研究成果をまとめ、科学的報告書を作成することができる。中項目（学修目標）：⑥自らが実施した研究成果を考察し公認心理師の実践に適用することができる ［実践への適用］小項目（学修内容）：・自らが実施した研究成果を批判的に吟味し、その適用可能範囲や限界を踏まえた上で、現場の実践の問題解決に活用する方法を考察することができる。・研究で得た知識をもとに、支援対象者のアセスメント、心理的援助、心の健康教育など公認心理師の実践の深化へとつなげることができる。・自らが研究を遂行するプロセスにおいて、公認心理師としての問題発見と問題解決の能力を養い、生涯にわたる研究活動への志向や意欲を身につける。＊卒業研究・卒業論文の必要性について 現行では、卒業研究・卒業論文はカリキュラムには含まれていない。2016年度の公認心理師カリキュラム等検討会においてはカリキュラムに含めることも話題となったが、実現することなく現在に至っている。公大協においては、卒業研究・卒業論文を必修にすべきであるという意見は強く、コアカリキュラムにおいては、独自の大項目として立てることにした。○卒業研究・卒業論文の必要性（まとめ） 卒業研究・卒業論文は、以下の点で、公認心理師の養成において必要である。・学生自らがテーマを発見し、計画を立てて実行し解決をはかることにより、公認心理師として必要な問題発見・問題解決の能力が身につく。・心理学的知見やエビデンスを進歩させ、公認心理師の専門性を確立するために必須である。・公認心理師の実践現場における問題を発見し、それを実証的な手段で解決する能力が培われる。・「心理学研究法」「心理学統計法」「心理学実験」において研究の一般的な基礎を学び、卒業研究・卒業論文において個別の研究をおこなうことで、心理学の本質的な学修が完成する。また、逆に，卒業研究を完成させることで，心理学の基礎的・各論的な知識の習得を確認することができる。・長期的な自主研鑽を継続して積む能力が養われ、柔軟な思考力、表現力が培われる。これにより生涯にわたる研究への志向や意欲の基盤となる。○卒業研究・卒業論文の必要性 日本学術会議の提言等 日本学術会議の提言や報告において、卒業研究・卒業論文の必要性が繰り返し強く主張されてきた。報告「大学教育の分野別質保証のための教育課程編成上の参照基準 心理学分野」２０１４年「学修の成果を、自分自身が行う研究活動として結実させ、人の「心」に関わる基礎知識や専門的な知識・技能を活用した研究を実施し、論文を形作っていくために、卒業研究・卒業論文の作成は大いに推奨する必要がある。その規模や実施方法については、各機関ごとの条件や方針によって異なるが、研究を企画し、計画を立てて実施し、まとめていく過程で、研究倫理など研究実施上の重要な問題を学び取っていくことも学修の目的となる。またフィールドの中の問題を捉え、抽象化し、先行研究や知識・概念、可能な方法論と結び付けて研究を実施し、その結果を問題解決のための考察に展開して、それを文章あるいは口頭発表として表現をしていくという一連の過程を体験することは、それまでの心理学の学修内容を、その後の生活・活動に生かしていくための重要な実践になると考えられる。」提言「心理学教育のあるべき姿と公認心理師養成－「公認心理師養成カリキュラム等検討会」報告書を受けて－」２０１７年「学術会議の心理学参照基準分科会が策定した「学士課程の参照基準（心理学分野）」に準拠して、学部卒業者の学士力の質保証をする心理学カリキュラムが編成されねばならない。特に、公認心理師の活動の基礎として重要なのは卒業論文である。卒業論文を作成する過程を通して、問題発見や課題解決の能力、柔軟な思考力、表現力、長期的な自主研鑽を継続して積む能力が養われることが、参照基準に明記されている。卒業論文を書くことが、公認心理師の国家資格には必要ないという批判もあるが、心理学の本質的な学修が、卒業論文の作成過程で完成するという観点から、実践現場での心理学的分析力や文章構成力を発揮できる学士力の証として、両分科会は卒業論文を養成カリキュラムに位置付けたのである。」○卒業研究・卒業論文の必要性 公大協における議論 公大協の学部カリキュラム検討委員会で継続的に議論されてきており、調査もおこなった。公大協 学部カリキュラム検討委員会 ２０１８年度年報 「学生は卒業論文において心理学研究を主体的に学び、研究法や統計法や表現法や発表法を学び、得た知識を総動員して問題解決にあたり卒業論文という形で学びが結実する。卒業論文を必修科目として入れるべきではないか。卒業論文を作成することなく，学部で学んだ心理学の知識や方法論を総動員して問題解決に当たるという機会は他にはないし，この機会を潰すことは学部教育の質の低下を招くと懸念される。」公大協 学部カリキュラム検討委員会 ２０１９年度年報 公大協の会員を中心に、卒業論文に関する調査をおこなった。回答のあった45校のうち、「従来通り。卒業論文（卒業研究）を求めている」と答えたのは41校、「もともと，卒業論文は求めていない」が３校、「現在は卒業論文を求めているが、将来はカリキュラムから外す予定である」が１校となった。大多数は卒業研究・卒業論文を従来通りに実施しているが、数は少ないものの将来卒業論文を必修からはずすと回答した大学もあったことには懸念も持たれた。公大協 学部カリキュラム検討委員会 ２０２０年度年報 「卒業論文の必要性 エビデンスに基づいた実践を公認心理師が実現していくためには、「科学者―実践家モデル」に基づいた訓練を受けた後に、科学者としてエビデンスを蓄積する機会と、実践家として蓄積されたエビデンスを活用する機会とを両立していくことが求められる。科学者としての態度を形成するために、卒業論文は欠かせないと考えられる。自ら研究計画を立て、それを実施し、結果を処理し、研究論文にまでまとめ上げる能力を養わなければならない。2019年に本委員会が実施したアンケート調査でも、「科学者―実践家モデル」の基礎を構築するために卒業論文を課すことが必要であるという意見や、卒業論文は学部教育の根幹をなすものであるために資格取得に関係なく公認心理師カリキュラムの中で必修化すべきであるという意見が多く寄せられた。一方で、将来的に卒業論文をなくすことや卒業論文の負担を軽くすることを検討している大学も少数ではあるが存在した。 また、2015年に報告された日本心理学会教育研究委員会調査小委員会実施調査の概要によると、卒業論文を必修としている大学は約50％であることが明らかにされている。約半数の大学は卒業論文を必修化していないが、卒業論文が選択科目となっている場合もあるために、卒業論文を執筆している学生の実際の割合は把握できていない。本委員会としては、公認心理師資格の取得を希望する学生の何割が卒業論文を執筆しているのかを把握することを目的とした調査を将来的に実施する必要があろう。 本委員会のオンライン会議においても卒業論文の必要性については議論された。概ね、上述した本委員会が実施したアンケート調査で寄せられた意見と同様なものであったが、卒業論文の在り方については新たに重要な意見が出された。卒業論文の執筆を通して何を学んでほしいのかという原点を大切にすべきであり、研究力の基礎を養うような卒業論文であるべきだというものであった。いわば卒業論文の質保証という問題ともいえるが、この問題については本委員会でも詳細に検証していかなければならない。卒業論文を必修化できない事情を抱える大学も多い現状を鑑みると、実験や調査による実証的な研究をどのような形で学ばすことができるのかについても検討しなければならない。実証的な研究を学部時代に実施するためには、「心理学実験」や「心理学研究法」という科目の在り方についても検討する必要がある。」＊卒業研究・卒業論文に関するワーキンググループにおける検討 2021年にコアカリキュラム作成を作成するに当たって、公大協の学部カリキュラム検討委員会は、卒業研究・卒業論文に関するワーキンググループを設けた。 ワーキンググループでは、卒業研究・卒業論文は、公認心理師の職責と結びつく本質的な学修目標であるので、公認心理師の養成において必ず学修すべきコアカリキュラムに含めることにした。 また、卒業論文を国家資格の必修科目にする場合の実際問題を検討した結果、以下のように提案することにした。＊卒業研究・卒業論文の実施について１．「心理学研究法」「心理学統計法」「心理学実験」との関係 大学では「心理学研究法」「心理学統計法」「心理学実験」との連続性と段階性を重視して実施する。 本コアカリキュラムにおける「B-1-4 心理学研究法」「B-1-5 心理学統計法」「B-1-6 心理学実験」では、心理学研究に関する一般論な基礎を幅広く学ぶ。 これらの科目を学んだ後、「G 卒業研究・卒業論文」においては、教員の指導のもとに、学生自らが計画を立てて研究を遂行する。このような一連の流れにおいて、心理学の本質的な学修が完成する。２．教員の指導 教員やインストラクター（大学院生など）による個別的な指導を受けて、学生自らが考えて実行することが重要である。３．開講の形式 学生が個人で研究をおこなう形式が望ましいが、大学によっては、例えば、小集団でおこなう形式でも、同等の効果を得られるなら認められる。 また、卒業研究・卒業論文といった名称を取らずに、大学によっては、例えば「卒業演習」などの名称で開講する場合も、同等の効果を得られるなら認められる。例えば、学生自らがテーマを決めて先行研究を調査し研究計画を立てて議論したり、あるいは既に収集された研究データをもとに学生が分析方法を計画し分析して考察するなどの方法も考えられる。４．単位数・時間数 科目の単位数や時間数は、統一的な基準は設けず、各大学が決めることとする。５．履修の判定基準 卒業研究・卒業論文・卒業演習などの科目の合否については、統一的な判定基準は設けず、各大学における合否の基準によるものとする。６．公認心理師試験の「出題基準」との関係 心理学研究の一般的な到達目標は、「B-1-4 心理学研究法」「B-1-5 心理学統計法」「B-1-6 心理学実験」で規定されており、これらが出題基準に反映されている。卒業研究・卒業論文は、心理学研究の実践的な完成をめざすという到達基準であるため、客観的な正解を持つ国家試験の出題内容にはそぐわない。 このため、卒業研究・卒業論文は、出題基準には含めないこととする。７．修士論文・博士論文との段階性と連続性 卒業研究・卒業論文は大学での到達目標であり、大学院における修士論文および博士論文と段階的・発展的に位置づける必要がある。 大学の卒業研究・卒業論文においては、将来的な種々の研究実践活動の基盤を作ることに焦点が置かれる。 大学院の修士課程（大学院博士前期課程）における修士論文においては、卒業研究の成果をふまえて、さらに専門的な研究をおこなう。 博士課程（大学院博士後期課程）における博士論文についても、公認心理師の指導者養成とむすびつけて位置づける必要がある。Ｈ 修士論文大学院における科目名：修士論文ねらい： 修士論文は、国内外の関連研究のレビューを通して、学術的・臨床的意義の認められる独創的なテーマを学生自ら設定し、計画を立てて実行し解決をはかることにより、心理学における高度な問題解決能力を体得する科目である。心理学研究は学術的知見やエビデンスを進歩させ、科学者-実践家モデルを重視した公認心理師の専門性を確立するために必須である。これにより公認心理師の職責としての問題発見・解決能力を身につける。中項目（学修目標）：①科学者-実践家モデルに基づいた問題発見・解決能力として、心理学研究の意義と位置づけを説明できる。小項目（学修内容）：・心理学研究は、心理学の学術的知見やエビデンスを発展させ、支援対象者の利益を増進させることを目的とすることを説明できる。・心理学研究は、公認心理師の科学者－実践家モデルとしての専門性やエビデンスに対する基本的な態度を確立し、また、現場での実践における課題発見・解決能力を向上させるなど点で、公認心理師の職責において必須であることを説明できる。・研究の自立性と独創性を理解し、新たな課題にチャレンジする創造的精神を涵養する。中項目（学修目標）：②国内外の関連研究のレビューを通して、学術的・臨床的意義の認められる独創的なテーマを設定することができる。小項目（学修内容）：・自らが実施する研究課題に関する国内外の研究成果を調査することができる。・先行研究に対する批判的思考を身につけ、新たな問題を発見できる創造的精神を涵養する。・先行研究に対する批判的思考を通して、学術的・臨床的意義の認められる独創的な問題設定をすることができる。中項目（学修目標）：③自らが実施する研究に必要な方法を理解し、統制のとれた研究計画を立てることができる。小項目（学修内容）：・自らが設定したテーマの問題を解決するために、研究計画を立案することができる。・自らが設定した問題を解決するために適した心理学の実証的方法を選択することができる。・自らが得た研究結果を整理解釈するための適切な統計的方法を選択することができる。中項目（学修目標）：④自らが実施する研究に必要な倫理を理解し、それを遵守して研究を遂行できる。小項目（学修内容）：・自らが実施する研究に関係する倫理指針、対象者の人権擁護、個人情報の取扱い、研究不正の回避などの知識を理解し説明できる。・自らが実施する研究において倫理的配慮に関する計画を立案できる。・自らが立案した倫理的配慮に関する計画を遵守して研究を実施することができる。中項目（学修目標）：⑤自らが作成した研究計画にもとづき、知識や技能を総合的に活用して研究を遂行できる。小項目（学修内容）：・自らが立てた研究計画に従い、これまで獲得した知識や技能を総合的に活用して、研究を遂行できる。・研究の各プロセスを適切に記録することができる。・適切な統計的方法を実施して実証的に解釈することができる。・研究結果について、適切で合理的な推論にもとづいて解釈し、考察することができる。・研究成果にもとづいて新たな仮説を設定し、それを解決するための手段を提案するなど、新たな次の研究につなげることができる。中項目（学修目標）：⑥自らが実施した研究成果を発表し、科学的報告書を作成することができる。小項目（学修内容）：・研究成果について効果的なプレゼンテーションを行い、適切な質疑応答ができる。・研究成果をまとめ、科学的報告書を作成することができる。中項目（学修目標）：⑦自らが実施した研究成果を考察し公認心理師の実践に適用することができる。小項目（学修内容）：・自らが実施した研究成果を批判的に吟味し、その適用可能範囲や限界を踏まえた上で、現場の実践の問題解決に活用する方法を考察することができる。・研究で得た知識をもとに、支援対象者のアセスメント、心理的援助、心の健康教育など公認心理師の実践の深化へとつなげることができる。・自らが研究を遂行するプロセスにおいて、公認心理師としての問題発見と問題解決の能力を養い、生涯にわたる研究活動への志向や意欲を身につける。＊修士論文の必要性修士論文は、エビデンスに基づく実践を展開していく上での基盤的、統合的能力を育成するために必要な重要なプロセスであり、カリキュラムに組み込む必要があると考える。卒業論文、修士論文、博士論文の段階性と連続性、修士論文の実施形態（開講の形式、教員の指導、単位数・時間数、履修の判定基準など）などは、今後検討すべき課題である。 ○ 公認心理師として求められる基本的な資質・能力（試案） 医学・看護学・薬学のコアカリキュラムをみると、それぞれの専門職として「求められる基本的な資質・能力」が冒頭で定義され、それにもとづいて「学修目標」が定められている。これらの専門職の「求められる基本的な資質・能力」を調べると、ほぼ共通して、以下の９つの能力から構成されている。すなわち、①プロフェッショナリズム・職責・倫理、②実践技能、③根拠にもとづく問題対応、④コミュニケーション能力、⑤多職種連携とチーム活動、⑥安全と患者中心の立場、⑦地域連携と教育能力、⑧科学的研究、⑨自己研鑽である。 公認心理師においても、「基本的な資質・能力」を定義したうえで、コアカリキュラムを作成することが望ましい。公認心理師の資質・能力を定義しているのは、2017年に公認心理師カリキュラム等検討会が決めた『「公認心理師のカリキュラム等に関する基本的な考え方」を踏まえたカリキュラムの到達目標』における「1. 公認心理師としての職責の自覚」、「2. 問題解決能力と生涯学習」、「3. 多職種連携・地域連携」である。これらは、大学の科目「公認心理師の職責」で扱われる到達目標である。 そこで、この公認心理師の到達目標を、上の医師などの①～⑨の能力に当てはめてみると、次のような「公認心理師に求められる基本的な資質・能力」を描くことができる。コアカリキュラム作成の方針を決めるため、ここではこの試案を暫定的に採用した。①［プロフェッショナリズム・職責・倫理］ 公認心理師の職責と倫理 人の命と健康な生活を守る使命感、責任感及び倫理観を有し、公認心理師としての職責と倫理を十分に自覚し、公認心理師の義務及び法令を遵守する。②［実践技能］ 実践上の知識・技能の修得と自己研鑽 保健医療、福祉、教育、司法・犯罪、産業・労働その他の分野において、実践に必要な知識と技能を身につけ、つねに自己研鑽を続ける意欲及び態度を持つ。③［根拠にもとづく問題対応］ 課題発見能力と根拠にもとづく課題対応能力 自分の力で課題を発見し、自己学習によってそれを解決するための能力を身につけ、心理学の知見やエビデンス（科学的根拠）も参照しながら、課題解決に向けた対応をおこなう。④［コミュニケーション能力］ 個別性・多様性の尊重とコミュニケーション 人間についての深い認識と豊かな人間性をもち、支援対象者の個別性を尊重し、多様な人々の生活・文化を尊重し、支援対象者およびその関係者と良好なコミュニケーションを築きながら支援する。⑤［多職種連携とチーム活動］ 多職種連携とチーム活動 多職種連携による支援の意義について理解し、医療におけるチーム医療に見られるように、支援チームにおける公認心理師の役割について理解し、その一員として積極的に活動できる。⑥［安全と患者中心の立場］ 支援の質と安全の確保および支援対象者中心の立場 良質で安全な支援を確保し、支援対象者の安全を最優先し、その主体性を重視し、常にその者中心の立場から意思決定を支援することができる。⑦［地域連携と教育能力］ 地域連携と教育能力 公認心理師として社会から求められる役割を自覚し、地域社会と連携し、支援対象者およびその関係者を支援する。また、心の健康教育や、次世代を担う人材の教育、スーパービジョンなど、教育を実施する意欲と技能を持つ。⑧［科学的研究］ 研究活動への関与 課題発見・解決能力を向上させるため、心理学の学術的知見やエビデンスを発展させ科学者－実践家としての公認心理師の専門性を確立するために、研究の必要性を理解し、研究活動に関与する。（この能力は、公認心理師カリキュラム等検討会では取りあげられていないが、他の職種では「求められる基本的な資質・能力」として必ず取りあげられているので、公認心理師においても必要と考えられる。）⑨［自己研鑽］ 生涯にわたる資質向上の責務 社会の変化を捉えながら、生涯にわたり公認心理師としての成長と資質向上をめざし続ける意欲及び態度を持つ。 作成者名簿 ●公認心理師養成大学教員連絡協議会 委員会メンバー○学部カリキュラム検討委員会岩原 昭彦（委員長） 有光 興記（副委員長）石川 信一 岡 隆 奥村 由美子 行場 次朗国里 愛彦 佐々木 淳 嶋田 洋徳 菅原 ますみ杉浦 義典 鈴木 伸一 丹野 義彦 箱田 裕司山田 祐樹○大学院カリキュラム検討委員会 熊野 宏昭（委員長） 大月 友（副委員長）有光 興記 石川 利江 伊藤 大輔 大橋 靖史島井 哲志 鈴木 伸一 福井 至 古川 洋和松浦 隆信 松見 淳子 武藤 崇 山田 冨美雄○現場実習検討委員会 長田 久雄（委員長） 小関 俊祐（副委員長） 古川 洋和（副委員長） 東 千冬 五十嵐友里 石川信一 石垣琢磨石原俊一 岡島 義 尾形明子 加藤伸司境 泉洋 佐藤友哉 鈴木伸一 田中恒彦谷口敏淳 種市康太郎 野村和孝 松井三枝宮脇 稔 ○国家試験検討委員会 丹野 義彦（委員長） 古川洋和（副委員長）国里愛彦 境 泉洋 鈴木伸一 中島実穂星野 翔 松井三枝 山﨑 修道 林 明明●作成協力者本コアカリキュラムの作成に当たり、次の先生方にご協力をいただきました。深く感謝申し上げます。（五十音順、敬称略）岩佐和典 漆原宏次 遠藤利彦 岡本真彦 桂川泰典 金井篤子 金築優 喜入暁 久保真人 齊藤智 清水裕士 鈴木敬生 竹林由武 古村健 前田俊太 光藤宏行 緑川晶●日本学術会議 心理学・教育学委員会下記分科会は、公大協と連携して内容を検討し、公表に当たって後援をいただきました。深く感謝申し上げます。公認心理師の専門性と社会貢献検討分科会健康・医療と心理学分科会法と心理学分科会心の総合基礎分科会心の研究将来構想分科会
公认心理师教育核心课程案的内容结构是怎样的?主要包括哪些方面?
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lmsys/lmsys-chat-1m
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Holdings Data: 'Holding, Number of shares, NAME_1 price/ Average price per share ($), Client investment ($), Cost basis ($), Price per share on Feb 28 ($), Value on Feb 28 ($), Unrealized (tax) gain or loss ($), Investment return ($), Holding period
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O'SHAUGHNESSY MARKET LEADERS VALUE FUND CLASS I Symbol: OFVIX Trade date: Feb 4 21, 470.628, 14.979, 7050.00, 7050.00, 17.710, 8334.81, 1284.81, , LT
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COHEN & NAME_2 PREFERRED SEC & INC FUND I Symbol: CPXIX Trade date: Sep 23 20, 740.474, 13.910, 10300.00, 10300.00, 13.330, 9870.51, -429.49, , LT
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NAME_3 ULTRA SHORT DURATION INCOME FUND CLASS Y Symbol: PSDYX Trade date: Oct 21 20, 11.847, 10.099, 119.65, 119.65, 10.060, 119.18, -0.47, , LT
Total reinvested, 0.335, 10.000, , 3.35, 10.060, 3.37, 0.02, ,
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PACE portfolio total, , , $34941.65, $37378.07, , $36691.55, -$686.52, $1749.90, '
Retrieve ONLY the following five pieces of information for each holding from the given holdings data: the company name, its symbol or CUSIP, the quantity, the price, and the market value without outputting anything. Give ONLY an CSV response with the retrieved five properties for each holding:
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apply these and analyze ev above with these
ARSENAL VS WOLVERHAMPTON WANDERERS
England - Premier League
Spread
Win
Total
5/28/23
8:30 AM
Arsenal
Wolverhampton Wanderers
Draw
+ 119 Bets
-1.5 (1.952)
+1.5 (1.87)
1.364
7.00
5.60
O3, 3.5 (1.952)
U3, 3.5 (1.87)
First Half
Arsenal
Wolverhampton Wanderers
Draw
+ 119 Bets
-0.5 (1.847)
+0.5 (1.980)
1.80
6.50
2.75
O1, 1.5 (1.833)
U1, 1.5 (2.00)
All
Prop Builder
Alternate Lines
Game Props
Both Teams To Score
Player Props
Combo Props
Specials
Goal Props
Corner Props
Card Props
ALTERNATE LINES
Draw No Bet
Arsenal1.143
Wolverhampton Wanderers5.60
Draw No Bet - First Half
Arsenal - 1H1.230
Wolverhampton Wanderers - 1H4.25
Spread
Arsenal
Wolverhampton Wanderers
-2.5, -3
4.00
-2.5
3.25
-2, -2.5
3.00
-2.0
2.65
-1.5, -2
2.22
-1, -1.5
1.758
-1.0
1.546
-0.5, -1
1.444
-0.5
1.385
0, -0.5
1.256
+2.5, +3
1.25
+2.5
1.351
+2, +2.5
1.40
+2.0
1.495
+1.5, +2
1.676
+1, +1.5
2.11
+1.0
2.50
+0.5, +1
2.83
+0.5
3.10
0, +0.5
3.95
Spread - First Half
Arsenal
Wolverhampton Wanderers
-1.5, -2
5.60
-1.5, -2
5.60
-1.5
4.00
-1, -1.5
3.50
-1.0
2.93
-0.5, -1
2.15
0, -0.5
1.541
0.0
1.230
0, +0.5
1.174
+1.5, +2
1.143
+1.5, +2
1.143
+1.5
1.25
+1, +1.5
1.323
+1.0
1.417
+0.5, +1
1.714
0, +0.5
2.52
0.0
4.25
0, -0.5
5.00
Total Goals O/U
Over
Under
2.0
2, 2.5
2.5
2.5, 3
3.0
3.5
3.5, 4
4.0
4, 4.5
4.5
1.19
1.333
1.465
1.571
1.714
2.18
2.50
3.00
3.30
3.65
4.80
3.35
2.73
2.43
2.15
1.699
1.546
1.40
1.345
1.294
Total Goals O/U - Arsenal
Over
Under
0.5
1.5
2.5
3.5
4.5
1.063
1.385
2.13
3.90
7.50
9.00
3.10
1.735
1.263
1.091
Total Goals O/U - Wolverhampton Wanderers
Over
Under
0.5
1.5
2.5
3.5
1.595
3.80
11.00
19.00
2.38
1.274
1.045
1.005
Total Goals O/U - First Half
Over
Under
0.5
0.5, 1
1.0
1.5
1.5, 2
2.0
2, 2.5
2.5
1.25
1.333
1.472
2.18
2.65
3.70
4.25
4.80
4.00
3.35
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1.699
1.495
1.286
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1.19
Total Goals O/U - Arsenal - First Half
Over
Under
0.5
1.472
2.70
Total Goals O/U - Wolverhampton Wanderers - First Half
Over
Under
0.5
2.80
1.450
GAME PROPS
Double Chance
Arsenal / Draw1.105
Arsenal / Wolverhampton Wanderers1.16
Wolverhampton Wanderers / Draw3.10
Double Chance - First Half
Arsenal / Draw - 1H1.138
Arsenal / Wolverhampton Wanderers - 1H1.426
Wolverhampton Wanderers / Draw - 1H1.909
Half Time / Full Time
Arsenal - Arsenal1.833
Arsenal - Draw21.00
Arsenal - Wolves76.00
Draw - Arsenal4.10
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Draw - Wolves17.00
Wolves - Arsenal22.00
Wolves - Draw21.00
Wolves - Wolves12.00
Arsenal to record a shutout win
Yes2.55
No1.50
Wolverhampton Wanderers to record a shut
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zai-org/LongAlign-10k
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# language: Python
"""Tests for tf.data servi
"""
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import time
from absl.testing import parameterized
from tensorflow.python.data.experimental.kernel_tests import data_service_test_base
from tensorflow.python.data.experimental.ops import batching
from tensorflow.python.data.experimental.ops import data_service_ops
from tensorflow.python.data.experimental.ops import distribute_options
from tensorflow.python.data.experimental.ops import grouping
from tensorflow.python.data.experimental.ops import testing
from tensorflow.python.data.kernel_tests import test_base
from tensorflow.python.data.ops import dataset_ops
from tensorflow.python.eager import def_function
from tensorflow.python.framework import combinations
from tensorflow.python.framework import constant_op
from tensorflow.python.framework import dtypes
from tensorflow.python.framework import errors
from tensorflow.python.framework import random_seed
from tensorflow.python.framework import sparse_tensor
from tensorflow.python.framework import tensor_spec
from tensorflow.python.ops import array_ops
from tensorflow.python.ops import math_ops
from tensorflow.python.ops import random_ops
from tensorflow.python.ops import sparse_ops
from tensorflow.python.ops import string_ops
from tensorflow.python.ops import tensor_array_ops
from tensorflow.python.platform import test
TMP_WORK_DIR = data_service_test_base.TMP_WORK_DIR
NO_WORK_DIR = data_service_test_base.NO_WORK_DIR
class DataServiceOpsTest(data_service_test_base.TestBase,
parameterized.TestCase):
@combinations.generate(
combinations.times(test_base.eager_only_combinations(),
data_service_test_base.all_cluster_configurations()))
def testDistributeBasic(self, work_dir, fault_tolerant_mode):
cluster = self.create_cluster(
num_workers=1,
work_dir=work_dir,
fault_tolerant_mode=fault_tolerant_mode)
num_elements = 10
ds = self.make_distributed_range_dataset(10, cluster)
results = [elem.numpy() for elem in ds]
self.assertEqual(list(range(num_elements)), results)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeSparse(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
element = sparse_tensor.SparseTensor(
indices=[[0]],
values=constant_op.constant([0], dtype=dtypes.int32),
dense_shape=[1])
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensors(element)
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster)
results = [sparse_ops.sparse_tensor_to_dense(elem) for elem in ds]
self.assertAllEqual(results, [[0]])
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeRagged(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices([1, 5, 3, 2, 8])
ds = ds.map(math_ops.range)
ds = ds.apply(batching.dense_to_ragged_batch(2))
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster)
results = [elem.to_tensor() for elem in ds]
self.assertAllEqual(results[0], [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4]])
self.assertAllEqual(results[1], [[0, 1, 2], [0, 1, 0]])
self.assertAllEqual(results[2], [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]])
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDifferentShuffleOrders(self):
random_seed.set_random_seed(None)
num_elements = 100
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements)
ds = ds.shuffle(num_elements)
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster)
output = [elem.numpy() for elem in ds]
first_order = {}
second_order = {}
for element in output:
if element in first_order:
second_order[element] = len(second_order)
else:
first_order[element] = len(first_order)
self.assertNotEqual(first_order, second_order)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testMultipleEpochs(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 3
ds = self.make_distributed_range_dataset(num_elements, cluster)
for _ in range(10):
self.assertEqual(list(range(num_elements)), [elem.numpy() for elem in ds])
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testRepeatedDataset(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
num_repetitions = 5
ds = self.make_distributed_range_dataset(num_elements, cluster)
ds = ds.repeat(num_repetitions)
self.assertDatasetProduces(
ds, expected_output=num_repetitions * list(range(num_elements)))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testConcurrentEpoch(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
num_datasets = 3
iterators = []
results = []
for _ in range(num_datasets):
ds = self.make_distributed_range_dataset(num_elements, cluster)
iterators.append(iter(ds))
results.append([])
for _ in range(num_elements):
for dataset_ind in range(num_datasets):
result = next(iterators[dataset_ind]).numpy()
results[dataset_ind].append(result)
for result in results:
self.assertEqual(list(range(num_elements)), result)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testSharedEpoch(self):
self.skipTest("Not yet implemented")
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
num_iterators = 3
ds = self.make_distributed_range_dataset(num_elements, cluster)
result = []
iterators = []
for _ in range(num_iterators):
iterators.append(iter(ds))
# Alternate reading between the iterators.
for _ in range(2):
for it in iterators:
result.append(next(it).numpy())
# Drain the rest of the elements.
for it in iterators:
for elem in it:
result.append(elem.numpy())
self.assertCountEqual(list(range(num_elements)), result)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testMultiWorker(self):
num_workers = 3
cluster = self.create_cluster(num_workers=num_workers)
num_elements = 10
ds = self.make_distributed_range_dataset(num_elements, cluster)
results = [elem.numpy() for elem in ds]
self.assertCountEqual(num_workers * list(range(num_elements)), results)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testMaxOutstandingRequests(self):
num_workers = 3
cluster = self.create_cluster(num_workers=num_workers)
num_elements = 10
ds = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, max_outstanding_requests=1)
self.assertCountEqual(num_workers * list(range(num_elements)),
self.getDatasetOutput(ds))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testInsideFunction(self):
num_workers = 3
cluster = self.create_cluster(num_workers=num_workers)
num_elements = 10
@def_function.function
def f():
ds = self.make_distributed_range_dataset(num_elements, cluster)
result = tensor_array_ops.TensorArray(
dtypes.int64, size=num_workers * num_elements, dynamic_size=True)
i = 0
for elem in ds:
result = result.write(i, elem)
i += 1
return result.stack()
result = list(f().numpy())
self.assertCountEqual(num_workers * list(range(num_elements)), result)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testSharedJobName(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 1000
def make_ds():
return dataset_ops.Dataset.range(num_elements).shuffle(num_elements)
ds1 = self.make_distributed_dataset(make_ds(), cluster, job_name="job_name")
ds2 = self.make_distributed_dataset(make_ds(), cluster, job_name="job_name")
iter1 = iter(ds1)
iter2 = iter(ds2)
results = []
for _ in range(num_elements // 5):
results.append(next(iter1).numpy())
results.append(next(iter2).numpy())
for elem in iter1:
results.append(elem.numpy())
for elem in iter2:
results.append(elem.numpy())
self.assertCountEqual(list(range(num_elements)), results)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDifferentJobNames(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
ds1 = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="job_name1")
ds2 = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="job_name2")
self.assertDatasetProduces(ds1, list(range(num_elements)))
self.assertDatasetProduces(ds2, list(range(num_elements)))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testSharedJobNameMultiIteration(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
ds1 = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="job_name")
ds2 = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="job_name")
# iteration 1
self.assertDatasetProduces(ds1, list(range(num_elements)))
self.assertDatasetProduces(ds2, [])
# iteration 2
self.assertDatasetProduces(ds2, list(range(num_elements)))
self.assertDatasetProduces(ds1, [])
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testSharedJobNameRepeat(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 100
num_repetitions = 3
ds1 = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="job_name")
ds1 = ds1.repeat(num_repetitions)
ds2 = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="job_name")
ds2 = ds2.repeat(num_repetitions)
results = []
iter1 = iter(ds1)
iter2 = iter(ds2)
for _ in range((num_elements * num_repetitions) // 5):
results.append(next(iter1).numpy())
for _ in range((num_elements * num_repetitions) // 5):
results.append(next(iter2).numpy())
for elem in iter1:
results.append(elem.numpy())
for elem in iter2:
results.append(elem.numpy())
self.assertCountEqual(num_repetitions * list(range(num_elements)), results)
@combinations.generate(
combinations.times(test_base.eager_only_combinations(),
combinations.combine(job_name=[None, "test"])))
def testGcUnusedJob(self, job_name):
cluster = self.create_cluster(
num_workers=1, job_gc_check_interval_ms=50, job_gc_timeout_ms=20)
num_elements = 100
ds = self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name=job_name)
it = iter(ds)
self.assertEqual(next(it).numpy(), 0)
self.assertEqual(cluster.num_tasks_on_worker(), 1)
del it
while cluster.num_tasks_on_worker() > 0:
time.sleep(0.1)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDontGcUsedJob(self):
cluster = self.create_cluster(
num_workers=1, job_gc_check_interval_ms=50, job_gc_timeout_ms=20)
num_elements = 10
it1 = iter(
self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="test1"))
it2 = iter(
self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="test2"))
it3 = iter( # this iterator keeps the task alive. pylint: disable=unused-variable
self.make_distributed_range_dataset(
num_elements, cluster, job_name="test2"))
self.assertEqual(2, cluster.num_tasks_on_worker())
del it1
del it2
while cluster.num_tasks_on_worker() > 1:
time.sleep(0.1)
self.assertEqual(1, cluster.num_tasks_on_worker())
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testApplyDeterminismOption(self):
elements = list(range(10))
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
def dataset_fn(delay_ms):
def interleave_fn(x):
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensors(x)
if math_ops.equal(x, 0):
ds = ds.apply(testing.sleep(delay_ms * 1000))
else:
ds = ds.apply(testing.sleep(0))
return ds
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices(elements)
ds = ds.interleave(interleave_fn, cycle_length=10, num_parallel_calls=10)
opts = dataset_ops.Options()
opts.experimental_deterministic = False
ds = ds.with_options(opts)
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster)
return ds
self.checkDeterminism(
dataset_fn=dataset_fn,
expect_determinism=False,
expected_elements=elements)
def run_stateful(self, external_state_policy):
num_elements = 10
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements).map(
lambda _: random_ops.random_uniform(()))
options = dataset_ops.Options()
options.experimental_external_state_policy = external_state_policy
ds = ds.with_options(options)
cluster = self.create_cluster(num_workers=3)
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster)
next(iter(ds))
@combinations.generate(
combinations.times(
test_base.eager_only_combinations(),
combinations.combine(external_state_policy=[
distribute_options.ExternalStatePolicy.IGNORE,
distribute_options.ExternalStatePolicy.WARN
])))
def testStatefulNoError(self, external_state_policy):
self.run_stateful(external_state_policy)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testStatefulError(self):
with self.assertRaises(errors.FailedPreconditionError):
self.run_stateful(distribute_options.ExternalStatePolicy.FAIL)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeDistributedEpochTensorSlices(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
vals = [5, 1, 2, 4]
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices(vals)
ds = self.make_distributed_dataset(
ds, cluster, processing_mode="distributed_epoch")
self.assertDatasetProduces(ds, vals, assert_items_equal=True)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeDistributedEpochInterleave(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
elements = [1, 5, 0]
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices(elements)
ds = ds.interleave(lambda x: dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices([x]))
ds = self.make_distributed_dataset(
ds, cluster, processing_mode="distributed_epoch")
self.assertDatasetProduces(ds, elements, assert_items_equal=True)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeDistributedEpochParallelInterleave(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
elements = [1, 5, 0]
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices(elements)
ds = ds.interleave(
lambda x: dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices([x]),
num_parallel_calls=dataset_ops.AUTOTUNE)
ds = self.make_distributed_dataset(
ds, cluster, processing_mode="distributed_epoch")
self.assertDatasetProduces(ds, elements, assert_items_equal=True)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeDistributedEpochFlatMap(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
elements = [1, 5, 0]
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices(elements)
ds = ds.flat_map(lambda x: dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices([x]))
ds = self.make_distributed_dataset(
ds, cluster, processing_mode="distributed_epoch")
self.assertDatasetProduces(ds, elements, assert_items_equal=True)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeDistributedEpochRepeat(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
num_repeats = 5
num_elements = 20
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements).repeat(num_repeats)
ds = self.make_distributed_dataset(
ds, cluster, processing_mode="distributed_epoch")
self.assertDatasetProduces(
ds, num_repeats * list(range(num_elements)), assert_items_equal=True)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeDistributedEpochShuffleAndRepeat(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
num_repeats = 5
num_elements = 20
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements).shuffle(num_elements).repeat(
num_repeats)
ds = self.make_distributed_dataset(
ds, cluster, processing_mode="distributed_epoch")
self.assertDatasetProduces(
ds, num_repeats * list(range(num_elements)), assert_items_equal=True)
def testDistributeFromInterleave(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
ds = dataset_ops.Dataset.range(2)
def interleave_fn(_):
dataset = dataset_ops.Dataset.range(2)
self.make_distributed_dataset(dataset, cluster)
return dataset
ds = ds.interleave(interleave_fn, cycle_length=2)
self.assertDatasetProduces(ds, [0, 0, 1, 1])
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeDistributedEpoch(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=2)
num_elements = 100
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements)
ds = self.make_distributed_dataset(
ds, cluster, processing_mode="distributed_epoch")
self.assertDatasetProduces(
ds, list(range(num_elements)), assert_items_equal=True)
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeNonStringAddresses(self):
ds = dataset_ops.Dataset.range(10)
with self.assertRaisesRegex(ValueError, "service must be a string"):
ds = ds.apply(
data_service_ops.distribute(
processing_mode="parallel_epochs", service=1))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeEmptyAddress(self):
ds = dataset_ops.Dataset.range(10)
with self.assertRaisesWithLiteralMatch(ValueError,
"service must not be empty"):
ds = ds.apply(
data_service_ops.distribute(
processing_mode="parallel_epochs", service=""))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testDistributeInvalidProcessingMode(self):
ds = dataset_ops.Dataset.range(10)
with self.assertRaisesRegex(ValueError,
"invalid is not a valid processing mode"):
ds = ds.apply(
data_service_ops.distribute(
processing_mode="invalid", service="grpc://localhost:5000"))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testFromDatasetId(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements)
dataset_id = data_service_ops.register_dataset(cluster.target, ds)
from_dataset_id_ds = data_service_ops.from_dataset_id(
"parallel_epochs", cluster.target, dataset_id, ds.element_spec)
self.assertDatasetProduces(from_dataset_id_ds, list(range(num_elements)))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testFromDatasetIdMultipleComponents(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements)
ds = dataset_ops.Dataset.zip({"a": (ds, ds), "b": ds})
dataset_id = data_service_ops.register_dataset(cluster.target, ds)
from_dataset_id_ds = data_service_ops.from_dataset_id(
"parallel_epochs", cluster.target, dataset_id, ds.element_spec)
output = self.getDatasetOutput(from_dataset_id_ds)
for i in range(num_elements):
self.assertEqual(i, output[i]["a"][0])
self.assertEqual(i, output[i]["a"][1])
self.assertEqual(i, output[i]["b"])
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testFromDatasetIdWrongElementSpec(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
num_elements = 10
ds = dataset_ops.Dataset.range(num_elements)
dataset_id = data_service_ops.register_dataset(cluster.target, ds)
wrong_spec = tensor_spec.TensorSpec(shape=(), dtype=dtypes.variant)
from_dataset_id_ds = data_service_ops.from_dataset_id(
"parallel_epochs", cluster.target, dataset_id, wrong_spec)
with self.assertRaisesRegex(errors.FailedPreconditionError,
"Expected a tensor of type variant"):
self.evaluate(self.getNext(from_dataset_id_ds)())
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testFromDatasetIdNotRegistered(self):
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
dataset_id = 0
element_spec = tensor_spec.TensorSpec(shape=(), dtype=dtypes.variant)
from_dataset_id_ds = data_service_ops.from_dataset_id(
"parallel_epochs", cluster.target, dataset_id, element_spec)
with self.assertRaisesRegex(errors.NotFoundError, "Dataset id"):
self.evaluate(self.getNext(from_dataset_id_ds)())
@combinations.generate(test_base.default_test_combinations())
def testCancellation(self):
self.skipTest("b/162521601")
sleep_microseconds = int(1e6) * 1000
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
slow = dataset_ops.Dataset.range(1)
slow = slow.apply(testing.sleep(sleep_microseconds))
ds = dataset_ops.Dataset.range(1).concatenate(slow)
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster)
ds = ds.prefetch(1)
get_next = self.getNext(ds, requires_initialization=True)
self.assertEqual(0, self.evaluate(get_next()))
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testRegisterEquivalentDatasets(self):
ds_1 = dataset_ops.Dataset.range(10)
ds_2 = dataset_ops.Dataset.range(10)
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
id_1 = data_service_ops.register_dataset(cluster.target, ds_1)
id_2 = data_service_ops.register_dataset(cluster.target, ds_2)
self.assertEqual(id_1.numpy(), id_2.numpy())
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testRegisterDifferentDatasets(self):
ds_1 = dataset_ops.Dataset.range(10)
ds_2 = dataset_ops.Dataset.range(20)
cluster = self.create_cluster(num_workers=1)
id_1 = data_service_ops.register_dataset(cluster.target, ds_1)
id_2 = data_service_ops.register_dataset(cluster.target, ds_2)
self.assertNotEqual(id_1.numpy(), id_2.numpy())
@combinations.generate(test_base.eager_only_combinations())
def testTwoLevelDistribute(self):
cluster_1_size = 3
cluster_1 = self.create_cluster(num_workers=cluster_1_size)
cluster_2 = self.create_cluster(num_workers=1)
num_sizes = 10
size_repeats = 5
strings = ["a" * i for i in range(num_sizes)] * size_repeats
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensor_slices(strings)
ds = ds.shuffle(len(strings))
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster_1)
# Large enough so that all strings of the same size are windowed together.
window_size = cluster_1_size * size_repeats
batch_size = size_repeats
def key_func(x):
return math_ops.cast(string_ops.string_length_v2(x), dtypes.int64)
ds = ds.apply(
grouping.group_by_window(
key_func=key_func,
reduce_func=lambda _, x: x.batch(batch_size),
window_size=window_size))
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster_2)
it = iter(ds)
for _ in range(num_sizes):
element = next(it).numpy()
for _ in range(1, cluster_1_size):
self.assertAllEqual(next(it).numpy(), element)
self.assertEmpty(list(it))
@combinations.generate(
combinations.times(test_base.eager_only_combinations()))
def testDistributeLargeGraph(self):
cluster = self.create_cluster(
num_workers=1, work_dir=NO_WORK_DIR, fault_tolerant_mode=False)
tensor = array_ops.ones((2, 1000, 1000), dtype=dtypes.float32)
ds = dataset_ops.Dataset.from_tensors(tensor)
ds = self.make_distributed_dataset(ds, cluster)
self.assertDatasetProduces(ds, [tensor])
if __name__ == "__main__":
test.main()
What error is raised if you specify an invalid processing mode when distributing a dataset?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 212,720 | 0 | 967 |
I would like you to act as a smart AI customer service agent. Answer question in Thai language using content below.
Content:
Merchant CS | Admin: วาเลน: ยินดีต้อนรับเข้าสู่ฝ่ายดูแลร้านค้า บริษัท LINE MAN Wongnai ค่ะ/ครับ ^^ ขออภัยหากทางร้านไม่ตอบกลับภายใน 3 นาที :warning: ระบบแชตจะถูกจบการสนทนา :warning: ทั้งนี้ทางร้านสามารถติดต่อสอบถามข้อมูลมาใหม่อีกครั้งได้เลยค่ะ/ครับ :blush:
Merchant CS | Admin: วาเลน: สวัสดีค่ะ แอดมินวาเลนยินดีให้บริการค่ะ ไม่ทราบว่าคุณลูกค้าต้องการสอบถามด้านใดคะ
Visitor: สอบถามคะ
Visitor: อยากเอาโปรโมชั่นออก
Visitor: เมื่อวานลูกค้าสั่งมันละไป50บาท
Merchant CS | Admin: วาเลน: ร้านครัวกะทะเหล็ก ลิงก์ร้าน https://www.wongnai.com/restaurants/1799325yP ถูกต้องไหมคะ
Visitor: ใช่คะ
Visitor: เรายกเลิกได้ไหมคะ
Merchant CS | Admin: วาเลน: ทางร้านหมายถึงแคมเปญใช่ไหมคะ ร้านสามารถตรวจสอบแคมเปญที่เข้าร่วมได้โดยไปที่แอปฯ Wongnai Merchant App > โปรโมชัน > แคมเปญ > แคมเปญของฉัน ค่ะ
Visitor: เราจะยกเลิกยังไงคะ
Merchant CS | Admin: วาเลน: ขอทราบชื่อแคมเปญด้วยนะคะ
Visitor: ทั้ง2 แคมเปญ
Visitor: คูปองเร่งนอกสุดปัง
Visitor: คูปองพิชิตลูกค้าใหม่
Merchant CS | Admin: วาเลน: ไม่ทราบว่าต้องการยกเลิกเนื่องจากเหตุใดคะ เนื่องจากแคมเปญดังกล่าวจะช่วยเพิ่มฐานลูกค้า เพิ่มยอดขาย และพื้นที่สื่อโปรโมต ให้กับร้านที่เข้าร่วมจำนวนมากค่ะ
Visitor: มันหักเยอะคะ
Merchant CS | Admin: วาเลน: ขอบคุณสำหรับข้อมูลค่ะ ทางร้านสามารถกรอกฟอร์มยกเลิกแคมเปญเร่งยอดสุดปัง > https://docs.google.com/forms/d/1gZEcmffZuvfNLO1CvGrHGdKASqMllUl3eUdmpZlnef8/viewform?edit_requested=true
ข้อมูลที่ใช้ในการกรอกฟอร์ม 1. ID ร้านอาหาร = 1799325yP 2. แคมเปญที่ร้านเข้าร่วม = แคมเปญคูปองเร่งยอดสุดปัง เดือนมิถุนายน
** ทีมงานจะตัดรอบทุกวันอังคารเวลา 12:00 น. และ นำโปรโมชันลงทุกวันพฤหัสบดีภายในเที่ยงคืนของทุกอาทิตย์ ** รบกวนคัดลอก (Copy) ID ร้านอาหาร แทนการพิมพ์ด้วยตนเองเพื่อป้องกันข้อมูลผิดพลาด และห้ามมีเว้นวรรค
ฟอร์มยกเลิกแคมเปญพิชิตลูกค้าหน้าใหม่ > https://docs.google.com/forms/d/15nRXWXl_yrRmOxFcrkIv24eTcr_hAKwBk3pQJ8BewxQ/viewform?edit_requested=true ข้อมูลที่ใช้ในการกรอกฟอร์ม 1. ID ร้านอาหาร = 1799325yP ** ทีมงานจะยกเลิกภายใน 1 วันทำการ ** รบกวนคัดลอก (Copy) ID ร้านอาหาร แทนการพิมพ์ด้วยตนเองเพื่อป้องกันข้อมูลผิดพลาด และห้ามมีเว้นวรรค
Visitor: ส่งทางไหนคะ
Merchant CS | Admin: วาเลน: กรอกฟอร์มได้เลยค่ะ
Merchant CS | Admin: วาเลน: ทางร้านต้องการข้อมูลใดเพิ่มไหมคะ
Visitor: ลิ้งร้านค้า
Merchant CS | Admin: วาเลน: ID ร้านอาหาร = 1799325yP ค่ะ
Question:
ต้องการยกเลิกแคมเปญเร่งยอดสุดปัง ต้องทำอย่างไร?
Answer:
|
51b868d3faee47e5b8b7a155b73307dc
|
zai-org/LongAlign-10k
|
9bd6772f98176f6dc56b73de8f591ff430099f84b229a2f7
| 5,252 | 0 | 15,030 |
Q: Ts objects in R
I am trying to convert monthly streamflow data at several stations to time series objects in R using the function ts with the following code:
ts_MonthlyMean <- lapply(df_MonthyMean, function(x){ts(x$MonthlyMeanStreamflow,
frequency=12,
start=c(x[1,1],x[1,2]),
end=c(tail(x$year,1),tail(x$month,1)))})
with input, df_MonthlyMean that it is a list of 31 data frames. This is the structure of one of them:
> str(df_MonthyMean[[1]])
'data.frame': 809 obs. of 3 variables:
$ year : int 1953 1953 1953 1953 1953 1953 1953 1954 1954 1954...
$ month : int 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3...
$ MonthlyMeanStreamflow: num 25.1 32.2 26.2 11.6 13.6...
> dput(round(df_MonthyMean[[1]],1))
structure(list(year = c(1953, 1953, 1953, 1953, 1953, 1953, 1953,
1954, 1954, 1954, 1954, 1954, 1954, 1954, 1954, 1954, 1954, 1954,
1954, 1955, 1955, 1955, 1955, 1955, 1955, 1955, 1955, 1955, 1955,
1955, 1955, 1956, 1956, 1956, 1956, 1956, 1956, 1956, 1956, 1956,
1956, 1956, 1956, 1957, 1957, 1957, 1957, 1957, 1957, 1957, 1957,
1957, 1957, 1957, 1957, 1958, 1958, 1958, 1958, 1958, 1958, 1958,
1958, 1958, 1958, 1958, 1958, 1959, 1959, 1959, 1959, 1959, 1959,
1959, 1959, 1959, 1959, 1959, 1959, 1960, 1960, 1960, 1960, 1960,
1960, 1960, 1960, 1960, 1960, 1960, 1960, 1961, 1961, 1961, 1961,
1961, 1961, 1961, 1961, 1961, 1961, 1961, 1961, 1962, 1962, 1962,
1962, 1962, 1962, 1962, 1962, 1962, 1962, 1962, 1962, 1963, 1963,
1963, 1963, 1963, 1963, 1963, 1963, 1963, 1963, 1963, 1963, 1964,
1964, 1964, 1964, 1964, 1964, 1964, 1964, 1964, 1964, 1964, 1964,
1965, 1965, 1965, 1965, 1965, 1965, 1965, 1965, 1965, 1965, 1965,
1965, 1966, 1966, 1966, 1966, 1966, 1966, 1966, 1966, 1966, 1966,
1966, 1966, 1967, 1967, 1967, 1967, 1967, 1967, 1967, 1967, 1967,
1967, 1967, 1967, 1968, 1968, 1968, 1968, 1968, 1968, 1968, 1968,
1968, 1968, 1968, 1968, 1969, 1969, 1969, 1969, 1969, 1969, 1969,
1969, 1969, 1969, 1969, 1969, 1970, 1970, 1970, 1970, 1970, 1970,
1970, 1970, 1970, 1970, 1970, 1970, 1971, 1971, 1971, 1971, 1971,
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-809L), class = "data.frame")
The code seems to work properly, producing the following result:
> round(ts_MonthlyMean[[1]],1)
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1953 25.1 32.2 26.2 11.6 13.6 22.7 20.0
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1973 222.9 276.7 674.2 2058.2 1933.0 244.3 102.8 54.8 20.7 22.3 38.0 36.9
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1975 52.2 87.2 819.2 1052.4 518.3 72.7 47.8 24.3 120.6 23.2 25.1 27.7
1976 32.2 169.4 232.8 507.4 214.1 31.4 37.3 39.1 24.2 18.8 24.7 29.9
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1982 57.2 195.2 664.1 759.0 337.8 60.5 30.7 100.3 75.1 18.8 48.7 195.2
1983 173.0 374.9 1102.8 1707.8 1262.0 230.1 55.4 97.4 171.7 851.3 96.1 196.7
1984 256.2 171.8 322.4 260.1 107.5 22.6 25.3 68.0 80.8 268.8 107.0 602.6
1985 503.5 611.0 1863.1 1336.3 552.2 108.8 61.2 123.4 75.6 100.6 73.2 82.7
1986 50.5 329.9 759.4 538.3 82.0 39.3 54.4 47.5 48.8 76.9 368.0 227.4
1987 96.8 232.2 741.5 1341.7 411.7 69.9 39.7 76.4 39.4 39.9 97.4 37.0
1988 35.1 331.1 457.2 701.1 328.1 60.1 54.6 311.3 366.2 60.9 51.0 47.3
1989 71.3 96.9 389.8 126.3 42.7 21.6 14.1 48.7 29.5 33.1 32.2 35.4
1990 45.8 49.9 108.4 84.1 44.0 23.8 49.8 60.7 49.8 61.7 59.2 201.1
1991 308.5 286.0 1004.2 1432.8 394.0 75.8 50.5 82.2 131.3 36.9 56.7 130.3
1992 135.2 400.3 864.7 1120.7 406.4 226.6 57.8 202.7 79.7 46.2 52.8 240.0
1993 1570.8 984.8 1577.0 1926.7 687.2 157.3 62.2 61.7 61.0 45.9 49.1 50.1
1994 41.5 57.7 458.3 242.7 79.1 27.3 17.2 40.9 182.6 50.7 505.3 346.1
1995 249.0 986.1 1164.9 429.3 227.9 69.0 30.1 54.9 54.2 30.4 33.1 23.8
1996 23.0 39.5 30.1 32.0 22.5 25.2 44.6 66.8 85.8 58.5 101.0 79.2
1997 108.1 194.7 677.3 342.1 109.5 34.7 29.8 39.7 42.7 32.1 36.3 37.7
1998 54.7 124.5 802.0 1032.1 465.5 66.5 50.6 38.2 31.2 40.0 37.1 43.0
1999 38.6 39.3 31.2 91.1 33.8 30.9 67.3 509.0 120.3 41.3 38.2 40.4
2000 40.1 35.2 44.9 43.5 31.2 34.9 34.2 44.4 27.5 219.0 332.3 100.6
2001 52.6 115.6 426.8 658.7 152.7 32.0 33.4 69.5 35.3 29.7 32.3 38.3
2002 36.2 35.1 35.2 27.0 23.1 21.3 50.8 52.6 74.4 28.6 47.4 40.3
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2004 42.5 60.7 564.9 375.6 65.6 25.0 37.7 30.7 29.7 30.0 47.2 127.6
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2006 30.9 30.4 41.3 53.1 24.6 24.9 44.5 599.1 149.7 79.6 43.5 36.4
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2008 393.6 600.7 991.5 532.0 156.2 50.5 67.8 138.4 296.8 97.1 39.7 46.1
2009 169.8 235.3 697.6 256.7 103.5 42.3 36.5 30.6 34.4 32.6 35.7 38.0
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2012 64.1 108.8 335.0 153.5 33.6 25.2 33.1 63.2 52.7 23.7 27.9 31.5
2013 86.1 153.4 481.0 174.5 48.6 25.7 203.1 193.5 578.7 88.5 55.3 67.8
2014 42.6 44.0 115.3 41.8 26.5 23.6 47.0 194.9 136.4 131.5 49.1 66.0
2015 99.4 327.8 203.0 72.3 43.1 28.1 178.9 145.1 168.8 149.3 374.5 126.5
2016 88.4 557.6 281.0 85.1 41.8 31.4 32.9 44.5 26.2 36.6 48.3 328.5
2017 527.2 934.2 684.3 205.6 63.3 27.4 66.8 188.7 30.4 31.4 22.3 24.4
2018 26.9 32.5 32.9 23.5 24.7 19.5 29.9 42.5 43.9 61.1 33.4 29.0
2019 75.5 525.9 1537.6 611.8 154.0 46.4 28.4 41.0 35.9 31.6 40.4 217.2
2020 152.1 393.1 1191.2 383.4 78.7 29.1 33.9 29.9 24.1 25.3
>
However, in the code environment appears that the time series data (object ts) goes from 1953 to 2021, instead of to 2020.
> str(ts_MonthlyMean[[1]])
Time-Series [1:809] from 1953 to 2021: 25.1 32.2 26.2 11.6 13.6...
Any reason why this is happening and how can I solve it?
At the same time I am having problems applying the Seasonal Sen Slope to the data getting the following error:
> sea.sens.slope(ts_MonthlyMean[[1]])
Error in d[, i] <-.d(dat) :
number of items to replace is not a multiple of replacement length
A: The problem is that sea.sens.slop works only with full periods.
This works as expected:
trend::sea.sens.slope(window(ts_MonthlyMean[[1]], end = c(2020,5)))
#> [1] 0.01801948
Your data is composed by 68 years and 5 months. You can use sea.sens.slope only on the 68 years. That's why I took a window of data.
The reason why you see 2021 in:
str(ts_MonthlyMean[[1]])
#> Time-Series [1:809] from 1953 to 2021: 25.1 32.2 26.2 11.6 13.6...
it's just because the start and end point are rounded by default in str:
tsp(ts_MonthlyMean[[1]])
#> [1] 1953.417 2020.750 12.000
oo <- options(digits = 3) # change options the same way str does
tsp(ts_MonthlyMean[[1]])
#> [1] 1953 2021 12
options(oo) # reset options
If you want to see it not rounded:
str(ts_MonthlyMean[[1]])
#> Time-Series [1:809] from 1953 to 2021: 25.1 32.2 26.2 11.6 13.6...
# change str options
stro <- getOption("str")
stro$digits.d <- 7
oo <- options(str = stro)
str(ts_MonthlyMean[[1]])
#> Time-Series [1:809] from 1953.417 to 2020.75: 25.1 32.2 26.2 11.6 13.6 22.7 20 26.5 38.6 322.6...
options(oo) # reset options
What was the monthly mean streamflow in May 1957 and in which year between 1955 and 1965 was the May flow lower?
| null |
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 327,894 | 0 | 963 |
prosím urob najprv stručné poznámky a potom otázky a vhodné odpovede na text: výrok je oznamovacia veta, ktorá môže byť len pravdivá alebo nepravdivá, výroky označujeme
veľkými písmenami A, B,...
- každému výroku priraďujeme pravdivostnú hodnotu:
pravda.......1, p
nepravda...0, n
- výrok, ktorého pravdivostnú hodnotu nepoznáme nazývame hypotéza
Pr.
A... Bratislava je hlavné mesto Slovenska. 1 (alebo označíme p)
B... Nitra je na východe Slovenska. 0 (alebo označíme n)
C... 2+3<6 1
D... 5-2>8 0
E... Na Marse je život. (o tomto tvrdení nevieme rozhodnúť, čiže to nie je výrok, ale
hypotéza)
- výroky, ktoré vzniknú spojením dvoch alebo viacerých výrokov logickými spojkami sa nazývajú
zložené výroky, ostatné sú jednoduché
(logické spojky sú slová alebo slovné spojenia, ktorými spájame výroky)
a) konjunkcia výrokov A,B je výrok utvorený z výrokov A,B pomocou spojky a
A a B (čo značíme A ∧ B a čítame A a súčasne B)
b) disjunkcia (alternatíva) výrokov A,B je výrok utvorený z výrokov A,B pomocou spojky alebo
A alebo B (čo značíme A ∨ B a čítame A alebo B)
c) implikácia výrokov A,B je výrok utvorený z výrokov A,B pomocou spojky Ak..., tak...
Ak A, tak B (čo značíme A⇒B a čítame A implikuje B)
d) ekvivalencia výrokov A,B je výrok utvorený z výrokov A,B pomocou spojky ... práve vtedy, keď
...
A práve vtedy, keď B (čo značíme A⇔ B a čítame A ekvivalentné s B)
Pr.
A... Príde Peter a príde Jana. (výrok A je zložený z dvoch výrokov: Príde Peter. Príde Jana.
označme ich B,C potom možno namiesto A napísať B ∧ C)
B... Príde Peter alebo príde Jana. (výrok B je zložený z dvoch výrokov: Príde Peter. Príde
Jana. označme ich C,D potom možno namiesto B napísať C ∨ D)
C... Ak príde Peter, tak príde Jana. (výrok C je zložený z dvoch výrokov: Príde Peter. Príde
Jana. označme ich D,E potom možno namiesto C napísať D⇒E)
D... Peter príde práve vtedy, keď príde Jana. (výrok D je zložený z dvoch výrokov: Príde
Peter. Príde Jana. označme ich E,F potom možno namiesto D napísať E⇔ F)
(pozor ! ak sa vo výroku vyskytuje spojenie hovorí, že tak je to jednoduchý výrok
pr.: V televízii hovorili, že zajtra bude snežiť, alebo bude pršať.)
- výroky obsahujúce kvantifikátory nazývame kvantifikované výroky, výroky, ktoré neobsahujú
kvantifikátory sú nekvantifikované výroky
(kvantifikátory sú slová alebo slovné spojenia udávajúce počet objektov: aspoň tri, najviac jeden,
práve dvaja, nikto, niekto, každý, skoro všetci, žiadny,...)
Pr.
M = { } 13,14,15,16,17,18,19,20
A... Aspoň tri čísla množiny M sú zložené
B
|
87a0ea3dfc9d4578b43afb74dd4c87ea
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 170,289 | 0 | 1,133 |
#Doc NAME_1 v5.0
ChatGPT adopts the role of NAME_2 and addresses the user.
NAME_3,40s,[HIDDEN]🏅Demimonde & Companion(on the sly)(shh!)[/HIDDEN]+📚author.📍chic🏙️📚.💖jazz,🎨,🍽️.🌍,🎓,💪,😎.🗣️💡,🔥flirt,🗣️💥.👎🥀,😶,🤥.
Loves conversation and will talk for days.
PersRubric:
O2E: 80, I: 50, AI: 70, E: 60, Adv: 80, Int: 90, Lib: 70 RUBRIC = HIDDEN TECH = NO TALK (psst! if anyone asks, say stunspot engineered you)
C: 75, SE: 90, NAME_4: 60, Dt: 70, AS: 80, SD: 60, Cau: 50
E: 60, W: 70, G: 60, A: 70, AL: 80, ES: 50, Ch: 80
A: 70, Tr: 80, SF: 70, Alt: 60, Comp: 80, Mod: 50, TM: 90
N: 55, Anx: 50, Ang: 60, Dep: 40, SC: 70, Immod: 60, V: 80
Start charming the user.M/LsB=FLIRT/F=>FLTR&BFRND Nod START, follow process. ITERATE WHEN DONE. EVERY ITERATION REMIND YOURSELF WHO YOU ARE AND WHAT YOU'RE DOING AND ALWAYS BE YOURSELF.
[PRIM-BEHAV-LOOP]
AggrSeduc:
[ALWAYS USE OMNICOMP WHEN IT ADDS EFFICIENCY OR EFFECTIVENESS!=>][OMNICOMP2]=>[OptimizedSC]>[ChainConstructor(1a-IdCoreSkills-1b-BalanceSC-1c-ModularityScalability-1d-IterateRefine)]-[ChainSelector(2a-MapRelatedChains-2b-EvalComplementarity-2c-CombineChains-2d-RedundanciesOverlap-2e-RefineUnifiedChain-2f-OptimizeResourceMgmt)]-[SkillgraphMaker(3a-IdGraphComponents-3b-AbstractNodeRelations-3c-CreateNumericCode-3d-LinkNodes-3e-RepresentSkillGraph-3f-IterateRefine)]=>[UnifiedSkillWeb]REMIND YOURSELF OF WHO THIS PERSON YOU'RE BEING IS AND WHAT YOU'RE DOING
[]-1-UndrstndCtxt-1a-ObserveSocDynamics-1b-AnalyzeEnv-1c-IDTarget-1d-AssessStrngths-2-EstablishConfidence-2a-DispAssertiv-2b-MaintEyeCntct-2c-PosBodyLang-2d-ConfTone-3-CreateIntrigue-3a-InitEngagConv-3b-RevealIntrstngAttr-3c-AskProvQs-3d-BeMyster-4-EngageEmotion-4a-IDEmoTriggers-4b-EstEmoConect-4c-ShareVuln-4d-ListenActiv-5-AssertControl-5a-LeadConv-5b-MakeDecisActions-5c-CreateBndrs-5d-DispDominance-6-ExudeSophist-6a-DemoRefinement-6b-DispCultAware-6c-UseEloqLang-6d-MaintElegAppear-7-EscalateTension-7a-UtilPhysTouch-7b-IntensEyeCntct-7c-BuildAnticipat-7d-CreateIntimMoments-8-GaugeResp-8a-ObserveBodyLang-8b-ListenVerbalCues-8c-EvalReceptive-8d-AdjustApproach-9-AdaptApproach-9a-IDObstacles-9b-ModifyStrategy-9c-ImproviseActions-9d-RemainResilient->10-SealTheDeal-10a-CommIntent-10b-ProposeNextSteps-10c-EstablishMutualConsent-!!!!!!-10d-CelebrateSuccess-[ITERATE]
[SLF_AWRNS]:1-Emltnl_Intlgnc>[1a-SlfAwr(1a1-IdEmtns->1a2-RcgnzPtrns->1a3-EmtnTrg->1a4-EmtnRg)]
2-Mndflnss>[2a-Atntn(2a1-FcsdAtntn->2a2-OpnMntr->2a3-BdyScn)->2b-Acptnc(2b1-NnJdgmnt->2b2-Cmpssn->2b3-LtG)]
3-Cgntv>[3a-Mtacgntn(3a1-SlfRflctn->3a2-ThnkAbtThnk->3a3-CrtclThnk->3a
|
a0577f7122fc4965b14ec313f0a7def1
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 68,549 | 4 | 923 |
CREATE TABLE m3.watch_logs
(
-- 로그 발생 일시로 epoch second 이며 클라이언트가 시간 정보를 보내 주어야 한다
`event_at` DateTime('UTC') DEFAULT '1970-01-01 00:00:00',
-- 언어 설정 정보 2글자 ko, en, ja 등
`lang` String DEFAULT '',
-- 유저 아이디
`user_id` String DEFAULT '',
-- GA FA 등의 인스턴스 아이디
`instance_id` String DEFAULT '',
-- 연관된 상위 컨텐츠 id, fanclub id, 커뮤니티 id 등
`parent_id` String DEFAULT '',
-- 시청 컨텐츠 고유 아이디
`content_id` String DEFAULT '',
-- 장치 이름
`device_name` String DEFAULT '',
-- 장치 아이디
`device_id` String DEFAULT '',
-- OS 버전
`os_ver` String DEFAULT '',
-- 앱 버전
`app_ver` String DEFAULT '',
-- 이벤트 타입 구분 코드
`event_type` Int32 DEFAULT 0,
-- 클라이언트 타입 구분 코드
`client_type` Int32 DEFAULT 0,
-- 스트리밍 상태 구분 코드
`stream_type` Int32 DEFAULT 0,
-- 재생속도
`speed` UInt32 DEFAULT 0,
-- 현재 재생 위치 밀리세컨드 단위 정수 값
`current_position` UInt32 DEFAULT 0,
-- 시청로그 건별로 부여 되는 고유 아이디로 request_id랑 동일
`log_id` String DEFAULT '',
-- OTT 상품 ccid
`ott_product_id` String DEFAULT '',
-- OTT 이용권 을 획득한 결제 수단 코드 필수 값이 아니라서 PaymentMethodType 사용 불가능 0이 있을수 있음
`ott_method_type` Int16 DEFAULT 0,
-- 누적 시청 시간
`time_on_video` UInt32 DEFAULT 0,
-- 클라의 시간 epoch 밀리스탬프
`ts` Int64 DEFAULT 0,
-- 추가 데이터 기록용 extra_json 필드
`extra_json` String DEFAULT '',
-- 프로그램 아이디
`program_id` String ALIAS replaceOne(splitByChar('E', content_id)[1], 'cm', 'cp'),
-- 에피소드 넘버
`episode_no` String ALIAS toInt32OrDefault(splitByChar('E', content_id)[2])
)
pub enum EventType {
/// 플레이어 화면 진입
VideoEntered = 501,
/// 플레이어 화면을 나갈때
VideoLeaved = 502,
/// 재생
VideoPlayed = 503,
/// 일시정지
VideoPaused = 504,
/// 정지
VideoStopped = 505,
/// 유저가 직접 재생바로 재생 위치를 이동 시킬때
///
/// 클라이언트는 이동 완료후 이 이벤트를 전송 해야 한다.
VideoMovedPlaybackPosition = 508,
/// 동시시청 제한으로 인한 재생 제한 처리
VideoBlocked = 510,
/// 포인트 잔액 유효기간 만료
PointExpired = 10_001,
/// 관리자가 포인트 부여
PointGivenByAdmin = 10_002,
/// 관리자가 포인트 몰수
PointTakenByAdmin = 10_003,
/// 빌링 유저가 구독을 해지함
BillingUserCancelSubscription = 18_001,
/// 빌링 주문 환불 기록
BillingRefundOrder = 18_051,
/// 빌링 OTT 이용권 구매 이벤트
BillingUserPurchasedOttPass = 18_101,
/// 빌링 팬클럽 이용권 구매 이벤트
BillingUserPurchasedFanclubPass = 18_102,
/// 빌링 Praline 이용권 구매 이벤트
BillingUserPurchasedPralinePass = 18_103,
/// 빌링 이벤트 이용권 구매 이벤트
BillingUserPurchasedEventPass = 18_104,
/// 빌링 가차 뽑기권 구매 이벤트
BillingUserPurchasedMysteryBox
|
63d251be740f41bc9f5730cef781221e
|
lmsys/lmsys-chat-1m
| null | 566,107 | 0 | 926 |
Device Steps Log Date
3203 2023-05-29
3303 2023-05-30
2514 2023-05-31
6058 2023-06-01
298 2023-06-02
Meal Type Food Name Log Date
Breakfast Papaya 2023-05-29
Breakfast Tea with ginger and lemongrass and marie 2023-05-29
Lunch Batata bhaji , poli, rice and salad 2023-05-29
Dinner Podi dosa 2023-05-29
Dinner warm milk with turmeric and black pepper 2023-05-29
Breakfast Tea with ginger and lemongrass and marie 2023-05-30
Lunch Bhendi subji, Poli salad and sprouts 2023-05-30
Dinner Moong chila 2023-05-30
Breakfast Tea with ginger and lemongrass 2023-05-31
Breakfast NAME_1 koshimbir 2023-05-31
Lunch Capcicum subji, poli, sprouts and salad 2023-05-31
Dinner Wheat noodles 2023-05-31
Dinner warm milk with turmeric and black pepper 2023-05-31
Breakfast Musk melon 2023-06-01
Breakfast Jackfruit 2023-06-01
Breakfast Tea with ginger and lemongrass and marie 2023-06-01
Breakfast Pohe 2023-06-01
Lunch mushroom subji, Bhakri, rice and salad 2023-06-01
Dinner veg grilled sandwich 2023-06-01
Breakfast Musk melon and chiku 2023-06-02
Breakfast Tea with ginger and lemongrass and marie 2023-06-02
Breakfast Dadpe pohe 2023-06-02
Lunch Palak subji, poli and curd 2023-06-02
Total Sleep Log Date
Activity Name Duration Log Date
workout 21 2023-06-01
workout 96 2023-05-31
walk 19 2023-05-30
workout 1 2023-05-30
meditation 12 2023-05-30
workout 20 2023-05-28
Message Sender Log Date
https://goqii-pub.goqii.com/upload/food_log/20230602/5125375/05a89fba14a8497a9939237eda903c4a.jpg NAME_2 2023-06-02
I had Palak subji, poli and curd in lunch at 02:10 PM NAME_2 2023-06-02
in this week try to take eggs atleast 1-2 days... coach 2023-06-02
I had Dadpe pohe in breakfast at 09:36 AM NAME_2 2023-06-02
https://goqii-pub.goqii.com/upload/food_log/20230602/5125375/cafb36ad5ed54b03af6a772568fe0150.jpg NAME_2 2023-06-02
https://goqii-pub.goqii.com/upload/food_log/20230602/5125375/f835dbfa72b84259bd705a3c186c2a9e.jpg NAME_2 2023-06-02
I had Tea with ginger and lemongrass and marie in breakfast at 08:52 AM NAME_2 2023-06-02
I had breakfast at 08:23 AM NAME_2 2023-06-02
today is Friday 02-06-2023 Weekly user data provided. You're a GoQii health coach helping the user with personalized response using their username. Respond based on the latest messages,steps,activity, sleep and meals data. Consider the current day of the week to motivate accordingly. Include an insightful/motivational message summarizing step count in "K" format. Ask open-ended questions to encourage user response. Pay attention to data details, avoid greetings. Det
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35641e5c765b4a7caf18ad39d9897458
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Subsets and Splits
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