К общим ошибкам, совершаемым в процессе разработки и описания целей, относятся следующие [c.108]
Охарактеризуйте основные ошибки процесса разработки и описания целей. [c.123]
Термин общий (аудиторский) риск используется для описания риска в случае, если аудитор вынесет неверное суждение (которое заключается или в том, что финансовые отчеты в целом составлены правильно, когда это противоречит действительности, или, наоборот, в том, что финансовые отчеты составлены неправильно, когда они верны). Практика свидетельствует о том, что аудиторы особенно подвержены риску вынесения чистого суждения по значительно отступающим от истины финансовым отчетам. Составление условного или отрицательного заключения по правильно составленным финансовым отчетам считается маловероятным, поскольку тревога клиента о неблагоприятных последствиях такого мнения обычно приводит к длительному изучению им данных, ситуации и своевременному выявлению ошибки еще до вынесения аудитором своего суждения. Тем не менее оба аспекта общего аудиторского риска существенно затрагивают интересы аудиторов. [c.127]
Если принять, что целью предсказаний финансовых временных рядов является максимизация прибыли, логично настраивать нейросеть именно на этот конечный результат. Например, при игре по описанной выше схеме для обучения нейросети можно выбрать следующую функцию ошибки обучения, усредненную по всем примерам из обучающей выборки [c.159]
Когда говорят об "искусственном интеллекте", имеют в виду так называемые эвристические программы, которые способны решать задачи - примерно так же, как это делает человек. Работу компьютера, решающего эвристическую задачу, в принципе можно назвать "разумной" он оценивает условия, принимает решения и даже учится на своих ошибках. Функция автоматического распознавания моделей позволяет машине учиться принимать решения и делать прогнозы на основе классификаций различных объектов или индикаторов. В данном случае значение слова "модель" отлично оттого, которое использовалось при описании "графических моделей". Цель автоматического распознавания моделей -получение синергетического эффекта путем одновременной оценки данных всех индикаторов (вместо того, чтобы рассматривать каждый из них по отдельности). [c.424]
Должностные обязанности. Осуществляет вычитку отредактированных рукописей и чтение корректурных оттисков с целью обеспечения графического и лексического единообразия различных элементов текста, устранения орфографических и пунктуационных ошибок, соблюдения технических правил набора, а также исправления недостатков смыслового и стилистического характера. При чтении рукописей проверяет их комплектность (наличие титульного листа, введения, иллюстраций, справочного аппарата и т.п.), порядковую нумерацию разделов в оглавлении (содержании), сравнивает их названия с заголовками в тексте, обеспечивает правильность написания и унификацию терминов, символов, единиц измерения, условных сокращений, единообразие обозначений в иллюстрациях и тексте. Устраняет неясность в написании отдельных букв и знаков, неправильную разбивку текста на абзацы, согласовывает с редакторами замеченные стилистические погрешности. Проверяет правильность оформления таблиц, сносок, формул, справочного аппарата издания, полноту библиографического описания и наличие соответствующих ссылок на источники цитат и цифровых данных в тексте. Дает указания наборщику по набору дефисов, тире, многозначных чисел и т.п. Дополняет редакторский паспорт, отмечая в нем все особенности вычитки рукописи. При чтении корректурных оттисков проверяет соответствие набранного текста оригиналу. Исправляет орфографические, пунктуационные и технические ошибки, допущенные при наборе или перепечатке рукописей. Проверяет правильность набора текста, заголовков, примечаний и других выделяемых частей издания в соответствии с общими правилами полиграфического производства и указаниями технического [c.327]
Для испытания одной внешней функции должна выполняться последовательность действий. Один из проверяющих (не автор спецификаций) разрабатывает сначала ряд тестовых случаев на бумаге для функции список отдельных вводимых данных для функций. Это лицо и автор спецификации далее имитируют ввод этих случаев в систему, используя спецификацию как описание поведения системы. Там, где спецификация не дает точного и полного описания выводимых данных и изменений для конкретного ввода, обнаруживается ошибка. Прежде чем начинается процесс прокрутки, обычно необходимо установить первоначальное состояние системы, такое, как описание первоначального содержания для любого файла, и потом корректировать это описание по мере выполнения преобразований. Этот процесс может быть также использован для испытания сочетаний функций путем генерации тестовых данных, описывающих сложные сценарии вводимых данных. Целью такой проверки является нахождение ошибок, но не исправление на ходу . Исправление ошибок должно быть отсрочено до тех пор, пока все возможные ошибки не будут обнаружены. Также важно иметь кого-нибудь другого, но не автора спецификации, для создания тестовых случаев и объяснения спецификации. [c.121]
Описанные подходы к аттестации сводятся к контролю за деятельностью работника и ее оценке (а по существу, судебному приговору ) с целью поощрения, наказания, продвижения по службе. Однако сегодня в западных фирмах все более широкое распространение получает другой подход, который делает акцент на поиске путей совершенствования работы и самореализации сотрудника. В этом случае аттестацию проводит непосредственный руководитель, лучше знающий подчиненного и выступающий прежде всего как советник, консультант, пытающийся совместно с ним найти его ошибки, пути их преодоления и решения стоящих задач. [c.209]
Управление проектами. Возьмем такой научный вывод, как "магический треугольник" (подробно описан на стр. 109). В этой символической геометрической фигуре три вершины соответствуют трем основным параметрам проекта сроки, ресурсы, качество. Сам вывод гласит невозможно выполнить проект одновременно с минимальными сроками, минимальными ресурсами и максимальным качеством (улучшение одного параметра ухудшает два других). С одной стороны, нет необходимости повседневно рисовать этот треугольник. С другой стороны, незнание "треугольника" однозначно приведет к драматическим ошибкам, вплоть до гибели компании. Типичная ситуация в компании начинают проект с заоблачной целью, безумно малым сроком, но не выделяют достаточно ресурсов. [c.66]
Ввиду ограниченности количества данных при работе с двумя сопоставимыми отклоняющими компоновками необходимо установить точность и надежность средних значений показателей работы долот в обоих вариантах, а также выяснить, случайно или не случайно различие между ними. С этой целью полученные показатели работы долот в обоих вариантах бурения были обработаны методами математической статистики, описанной в главе IV. В результате этого данные, содержащие грубые ошибки, исключались из рассмотрения и не вошли в табл. 43. При этом было установлено, что средняя проходка на трехшарошечное долото Б-269С при бурении с кривыми переводниками с углом смещения осей резьб 2 и 2,5° составляет соответственно 30,7 и 24,4 м исправленное среднемвадратичбское отклонение 10,0 и 7,26 м коэффициент вариации 32,6 и 27,5% точность 2,70 и 1,67 м при вероятности 0,80. [c.184]
Первая, субъективная причина состоит в уже упоминавшемся доверии широкой публики к беспристрастной и объективной вычислительной машине. Сам факт проведения расчетов на ЭВМ для многих (в том числе и для заказчиков в прикладных исследованиях) служит зачастую гарантией точности и объективности полученных результатов. Все это накладывает дополнительную ответственность на исследователя, проводящего имитационный эксперимент, тем более, что ему в своей деятельности приходится преодолевать значительные трудности, главная из которых состоит в необходимости построить адекватную математическую модель исследуемого явления. Необходимость строить математическую модель является объективной причиной более важной роли исследователя в имитационном эксперименте по сравнению, скажем, с экспериментом натурным. Имитация применяется обычно для анализа сложных объектов, в которых другие методы неприменимы в прикладных имитационных исследованиях модели очень сложны, от исследователя требуется умение правильно выделить те факторы, которые существенны с точки зрения цели исследования. Вся тяжесть этого этапа исследования ложится на плечи человека — вычислительная машина играет здесь обычно вспомогательную роль только в некоторых наиболее изученных областях развиваются методы автоматизации построенных моделей (подробнее об этом можно прочитать в книге Н. П. Бусленко 6 ). В фундаментальных исследованиях сложности носят принципиальный характер хотя математические модели здесь могут быть просты, они содержат в себе описание плохо понимаемых процессов и явлений, причем это описание дается самим исследователем. Неправильно построенная модель в прикладном или неправильно истолкованные результаты в фундаментальном имитационном исследовании могут привести к грубым ошибкам. [c.295]
После каждого шага эволюции - генерации, на котором мутируют и подвергаются кросеннговеру все хромосомы, для каждой из новых хромосом вычисляется значение целевого функционала, которое достигается на кодируемых ими решениях. Чем меньше это значение для данной хромосомы, тем с большей вероятностью она отбираются для кроссинговера. В ходе эволюции усредненное по популяции значение функционала будет уменьшаться, и после завершения процесса (проведения заданного числа генераций) хромосома с минимальным его значаением выбирается в качестве приближенного решения поставленной задачи. Можно значительно улучшить свойства генетического алгоритма если после порождения новой генерации N хромосом предварительно объединить ее с предыдущей популяцией и выбрать из 2N полученных хромосом N наилучших. Опыт показывает, что генетические алгоритмы особенно эффективны при поиске глобального оптимума, поскольку они осуществляют поиск в широком пространстве решений. Если закодировать в виде хромосом значения весов и порогов нейронной сети заданной архитектуры и использовать в роли минимизируемой функции функционал ошибки то генетические алгоритмы можно использовать для обучения этой нейронной сети. Очевидно что для этой же цели можно использовать и описанный ранее метод иммитации отжига. [c.122]
В столбце, обозначенном HIT/MISS, приведены отклонения от целевого значения того прогноза, который 6-3-1 сеть сделала по исходной входной матрице. Погрешность всюду была промасштабирова-на так, чтобы значения располагались от -100 до 100, при этом положительный знак соответствует превышению цели, а отрицательный — недобору. Малые по абсолютной величине числа означают точный прогноз (например, апрель 1984), а большие — значительную ошибку (август 1984). Если абсолютная величина ошибки велика, скажем, больше 40, то в этом случае определить вклад отдельной переменной затруднительно. Следующие 6 столбцов таблицы содержат отклонения выхода сети от целевого значения, соответствующие шести описанным выше входным матрицам. Здесь погрешности также промасштабированы и лежат от -100 до 100. По этим данным [c.146]
С другой стороны, корректное ПО может быть ненадежным. Это случается тогда, когда спецификация элемента ПО не является полным описанием того, что ожидается от данного элемента или системы в целом. Доказательство корректности основывается обычно на предположениях, что машина, интерпретирующая ПО, функционирует надежно, все входные данные для системы корректны. Если эти предположения не выполняются, то корректная программа будет ненадежной в работе. Таким образом, система может считаться корректной только в том случае, если спецификация, использованная при до казательстве корректности, не содержит никаких требований относительно поведения системы при обстоятельствах, когда любое из вышеупомянутых предположений не является действительным. Подобные несоответствия обладают необычайно большим воздействием на нашу оценку надежности системы, так как ошибки входных данных и ошибки, порождаемые машиной в процессе функционирования, наиболее вероятны именно в стрессовые моменты работы. [c.13]
При увязке моделей трудовых приемов со схемой организации трудового процесса в целом возможны ошибки в применении элементных норм. Чтобы избежать этого, организатор труда должен знать состав норм. К сожалению, действующие нормы не всегда содержат полное описание состава работы. Например, в элементных нормах на снятие и установку запорной арматуры нормы времени установлены без учета числа откручиваемых (закручиваемых) болтов. Это в равной мере относится к нормам на снятие и установку крышек аппаратов и т. д. Целесообразно на каждую элементную норму разрабатывать модель трудового процесса, которая в виде карточки-эталона должна храниться у разработчика норм. Знание состава элементной нормы особенно необходимо при проектировании на их основе трудового процесса с учетом организации рабочего места, применяемых средств и предметов труда. Рассмотрим условный пример использования элементных норм времени на ремонт химического оборудования ( Элементные нормы времени на ремонт оборудования химической промышленности, ч. I. Киев, ЦНОТХИМ, 1979, 70с.). [c.78]
Личные ошибки обрезчика и дополнительные ограничения в выборе ширины. В целях упрощения иллюстративного примера мы предполагали, что допускаются доски не любых, а только четных ширин. Если же учесть все ширины, допускаемые ГОСТом (80,90,100, ПО,. ..мм), то после описанных выше расчетов мы получим график, несколько отличный от рис. 51. Число изображенных штрихом на рис.51 кривых будет больше (соответственно ширине 200, 190,. ..,110, 100, 90, 80 мм). Эти кривые в каждом сечении изображают среднее количество досок каждой ширины, возможных к получению из данной партии бревен при установке пилы на данном расстоянии от центра рамы. Если бы обрезчик из каждой необрезной доски получал доску наивыгоднейшей стандартной ширины, то график усредненной высоты пропила соответствовал бы сум- [c.188]
Стратегические состояния, описанные в табл. 3.1, могут быть предвидены и предупреждены. В самом деле, четкое определение состояния, в котором находится фирма, и признание этого факта является первым шагом к разработке и реализации корректирующих действий, которые исправят ошибки прошлого. Для этой цели используется таблица для самодиагностики компании. Эта таблица позволяет определить, в каком положении находится фирма в настоящий момент, какова ситуация с формулированием стратегических целей, а также наметить соответствующие действия для изменения ситуации (табл. 3.2). [c.104]
Как уже отмечалось выше, для решения вопроса об отнесении исследуемого ряда Xt к классу TS (стационарных или стационарных относительно тренда) или DS (разностно стационарных) процессов имеется целый ряд различных процедур. Однако все эти процедуры страдают теми или иными недостатками. Процедуры, оформленные в виде формальных статистических критериев, как правило, имеют достаточно низкую мощность, что ведет к весьма частому неотвержению исходной (нулевой гипотезы), когда она в действительности не выполняется. В то же время невыполнение теоретических предпосылок, на которых основывается критерий, при применении его к реальным данным приводит к отличию реально наблюдаемого размера критерия от заявленного уровня значимости. Вследствие последнего обстоятельства теряется контроль над вероятностью ошибки первого рода, и это может приводить к слишком частому отвержению нулевой гипотезы, когда она в действительности верна. В связи с таким положением вещей исследователи обычно используют при анализе рядов на принадлежность их к классу TS или DS не один, а несколько критериев и подкрепляют выводы, полученные с использованием формальных критериев (с установленными уровнями значимости) графическими процедурами. Мы также будем пользоваться в нашем исследовании несколькими процедурами различения TS и DS рядов и в этом разделе кратко опишем эти процедуры. Более подробное их описание можно найти в цитируемой ниже литературе. [c.119]