что такое hse код

Что такое hse код

Смотреть что такое «HSE» в других словарях:

HSE — may mean:*HEAG Südhessische Energie AG, Darmstadt, Germany an electric company *Health Survey of England *Health and Safety Executive, United Kingdom *Health Service Executive, Ireland *Health, Safety and Environment business term *Helsinki… … Wikipedia

hse — hse; HSE; … English syllables

HSE — steht für: die Hamburger Stadtentwässerung ein hessisches Energieversorgungsunternehmen, siehe HEAG Südhessische Energie AG die englische Abkürzung für Health, Safety and Environment, gemeint sind Gesundheitsschutz, Arbeitssicherheit und… … Deutsch Wikipedia

Hse — Hse: Symbol für die Aminosäure ↑ Homoserin in Peptidformeln … Universal-Lexikon

HSE — UK US noun ► GOVERNMENT, HR, WORKPLACE ABBREVIATION FOR THE HEALTH AND SAFETY EXECUTIVE(Cf. ↑the Health and Safety Executive) … Financial and business terms

HSE — HSE, the the abbreviation of the Health and Safety Executive … Dictionary of contemporary English

HSE — Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom. Sigles d’une seule lettre Sigles de deux lettres > Sigles de trois lettres Sigles de quatre lettres … Wikipédia en Français

hse — abbreviation house * * * abbrev Health and Safety Executive * * * HSE [HSE] ; » ↑Health and Safety Executive … Useful english dictionary

HSE — abbreviation Etymology: Latin hic sepultus est; hic situs est here is buried * * * abbrev Health and Safety Executive * * * HSE [HSE] ; » ↑Health and Safety Executive … Useful english dictionary

HSE 24 — Senderlogo Allgemeine Informationen Empfang: Antenne (DVB T), Kabel (analog, digital), Satellit (analog, digital), IPTV (Alice, T Home) … Deutsch Wikipedia

Источник

Как Стэнфорд обучает разработке no-code, часть первая

Привет, меня зовут Никита, я основатель Академии #безкода, где мы помогаем основателям стартапов, продактам и маркетологам решать свои задачи без разработки. Недавно я вступил в число участников курса по no-code-инструментам от Стэнфорда и решил поделиться с вами их подходом к образованию и полезными инсайтами.

Это первая статья по мотивам их курса, если вам будет интересно, я продолжу писать такие же по итогам каждого урока.

Итак, пару месяцев назад каждый, кто хоть немного работает в теме no-code, написал, что нас ждёт новая эпоха, поскольку сам Стэнфорд запустил собственный курс с громким названием: Build Applications Without Programming: The No-Code Revolution.

Мне показалось, что нельзя упускать возможность изучить их первый опыт в живом формате, так что я поторопился и попал в список 30 студентов, которые теперь занимаются на этом курсе. Как и обещал, буду делиться инсайтами в рамках дозволенного.

Начну с того, что мне скорее интересен их подход и методическая работа, поскольку я не особо надеюсь на получение принципиально новых знаний в силу нашего опыта в этой теме. По большей части я буду писать именно об этом, хотя уже после первого урока у меня есть некоторые практические инсайты, которыми тоже хочется поделиться (об этом в конце поста).

Итак, первый урок. Он был очень вводным с минимумом информации, 50% времени ушло на онбординг участников и Q&A. С одной стороны, это хорошая работа с активацией в учебный процесс, с другой — мне было немного жаль, что ради этого я встал в пять утра по Москве, ведь всё это и так было написано в личном кабинете учащегося.

Из информативной части очень понравилось то, что они сразу разделили весь рынок no-code инструментов на «corporate and personal», ответит тем самым на вопрос применимости этого подхода на разных этапах развития бизнеса.

Честно скажу, большинство из представленных enterprise-решений я не знал, поскольку мы в основном работаем со стартапами, но теперь знаю, будем изучать опыт их внедрения у иностранных коллег, чтобы выйти в корпоративный сегмент в России, когда у нас появятся решения, соответствующие нашему законодательству и привычкам.

Ещё одна мысль, которая очень зашла: [на рынке США] образовательных проектов в no-code сейчас переизбыток, но при этом каждый из них строит процесс на каких-то конкретных кейсах. То есть это курс не про no-code в целом, а про то, как собрать Uber из и палок.

Я всегда был уверен, что так и нужно делать, но ребята сказали верную мысль: это очень сильное ограничение для рынка начинающих специалистов: им не нужно делать Uber, им нужно понять, что они могут сделать и на чём.

Для этого требуется обзорный курс с практикой на большом количестве разных кейсов, как я рад, что именно этим мы и занимаемся последние полгода.

Что очень сильно смутило: вторая половина лекции прошла в формате дискуссии с приглашенным лектором из одного очень известного образовательного no-code-продукта в США (отдельный плюс курса — возможность лично познакомиться с такими людьми, давно искал выход на них).

С одной стороны, новичкам, видимо, интересно послушать про их опыт и иметь возможность задать вопросы лично. С другой, для меня такой формат является абсолютно непродуктивным с точки зрения восприятия информации в силу отсутствия структуры и визуализаций.

Принял для себя решение максимально исключить его из наших уроков в целях повышения активации учеников в приобретение навыков. Хотя, возможно, я ошибаюсь, буду рад услышать мнение коллег по образовательным продуктам в комментариях.

И в завершение, хочу поделиться классной подборкой сервисов, с помощью которых (цитата приглашенного лектора) «мы решаем большинство собственных и клиентских задач». Не самые очевидные сервисы, с некоторыми я познакомился только сегодня:

thinkific.com — платформа для размещения онлайн-курсов, тут как раз все очевидно, аналогов миллион. Не заглядывал под капот, но могу сказать, что мы подобные уже год делаем на Tilda + Integromat + AirTable

sharetribe.com — готовое решение для маркетплейсов. Слышу о нем уже на протяжении 2 лет, все никак не доходят руки попробовать. Если кто-то там работал — поделитесь опытом в комментариях

cloudmatchapp.com — решение для быстрого создания приложений типа Tinder с готовой системой мэтчинга. Впервые о нем слышу и пока не очень понимаю, где их рынок, кому нужен ещё один Tinder? Или есть какие-то менее очевидные кейсы, где так сильно нужен мэтчинг?

mightynetworks.com — тоже слышу впервые, на первый взгляд похоже на монстра, который съел Tilda, GetCourse и кусочек WordPress. Но ребята говорят, что это качественный white label соц сети, и, если им нужно реализовать отдельное коммьюнити (зачем, если есть решения, к которым все привыкли?), то они делают это именно там

glideapps.com — ну это мы и так с вами знаем, тут комментарии излишни. Для тех, кто о нем ещё не слышал — это простейший конструктор мобильных приложений в формате PWA

В целом позитивное впечатление от курса пока складывается только в силу бренда Стэнфорда. Если бы все то же самое я услышал от кого-то менее известного, то, скорее всего, отдал бы смотреть курс кому-нибудь из своей команды в целях найти что-нибудь полезное для нас.

Но бренд и сообщество сильно решают, так что мы продолжаем развивать свои, скоро новый набор нашей Академии с кучей обновлений. Добавляйтесь в друзья на Facebook, буду рад новым знакомствам. И пишите в комментариях, учились ли вы на онлайн-курсах от Стэнфорда и насколько это было полезно.

Источник

Что такое hse код

HSE MS – Health, Safety & Environmental Management System – Есть вопросы? Евгений Богаченко 7 11925

Здравствуйте, уважаемые коллеги!

Интересует Ваше мнение.

По прибытию HSE advisor’a компании на борт судна, красной строкой одним из первых замечаний было: Risk assessment (RA) not completed for all tasks on the vessel.

No manual handling assessments have been conducted on the vessel.

A small boat operation RA has not been broken down in to an assessment by task.

No RA, JSA or Work instruction for emergency tow procedure. This has been carried out on this survey.

Так вот, сразу же смутило определение «All tasks», да и вообще тема эта, как правило, вызывает множество споров. Но поговорили, поспорили, но все равно знаем, что одной из обязанностей management level на судне (в нашем случае – старпомов и капитанов) является составление RA&JSA на критические виды работ, а еще знаем, что иногда старпомы и капитаны могут «делегировать» эту обязанность младшим помощникам.

Собственно вопрос: Была бы полезна мини-книга «HSE MS – Health, Safety & Environmental Management System» в форме беседы с Вашим HSE advisor’ом?

Штурман: Скажите, что такое FSA? Почему это необходимо?

HSE advisor: Согласно циркуляру ИМО MSC / Circ. 1022, формализованная оценка риска – структурированная и систематизированная методология, направленная на улучшение безопасности в море, включая защиту жизни, здоровья, окружающей среды и собственности, путем оценки риска и соответствующих затрат и преимуществ.

Внедрение системы формализованной оценки безопасности на флоте является одним из требований ИМО.

Штурман: А как FSA связана с другими предписаниями ИМО?

HSE advisor: Международный кодекс по управлению безопасной эксплуатацией судов и предотвращением загрязнения (ISM Code), представляющий собой главу 9 Международной конвенции по охране человеческой жизни на море (SOLAS-74), требует, чтобы компании, отвечающие за эксплуатацию судов, определили своей целью «оценку всех выявленных рисков для своих судов, персонала и окружающей среды и создание соответствующей защиты». Это требование вступило в силу с 1 июля 2010 года. IMO предписывает, чтобы оно нашло отражение в системах управления безопасностью (СУБ), а администрации государств контролировали его выполнение.

Штурман: В таком случае, что означает риск? Риск – это опасность?

HSE advisor: Не совсем. Риск и опасность – разные понятия.

Согласно Международной Организации Стандартов (ISO) риск – это комбинация вероятности, или частоты, проявления определенной опасности и величины последствий в результате этого проявления (ISO 8402:1995 / BS 4778).

ИМО определяет риск как «комбинацию частоты и серьезности последствий» (MSC Circ 1023/MEPC Circ 392).

Другими словами, риск состоит из двух компонентов: вероятности происшествия (likelihood of occurrence) и степени последствий (severity of consequence).

Опасность (hazard) – это предмет, ситуация или действие, которые потенциально способны нанести ущерб.

При этом, исходя из определения риска, самой серьезной опасности может соответствовать минимальный уровень риска. Например, последствия столкновения двух судов могут явиться катастрофическими, однако при плавании в океане вероятность столкновения является достаточно низкой. Таким образом, и уровень риска, в данном случае, является низким.

Ну и в качестве примера, хотел привести, во что такие обсуждения с HSE advisor’ом могут вылиться: «Оценка безопасности работы: бункеровка на ходу». Естественно, что такие примеры и пояснения к ним будут приведены в книге.

Источник

Цифровой блок НИУ ВШЭ

Студенты и преподаватели НИУ ВШЭ хорошо знакомы с мобильным приложением HSE App, которое позволяет узнавать расписание и искать свободные аудитории. Приложение сразу стало популярным благодаря современному дизайну и удобству пользования.

Всё по-новому

Новый код

У HSE App X абсолютно другой код, отличающийся от HSE App. Это позволит разработчикам чаще выпускать обновления из-за простоты поддержки.

Увеличена скорость работы

Обновлённый дизайн

Дизайн состоит из компонентов дизайн-системы НИУ ВШЭ. Визуальное оформление стало легче, что помогает быстрее ориентироваться в приложении.

Способ авторизации

Раньше пользователи при регистрации в приложении искали свою фамилию в общем списке и получали индивидуальный код на корпоративный e-mail. Сейчас в сервис встроена единая система бесшовной авторизации. Это означает, что для входа достаточно ввести логин и пароль от SmartPoint (ЕЛК).

Бонус для пользователей Android: достаточно войти всего один раз, дальше система автоматически сохранит данные.

Расширена аудитория

Изначально целевой аудиторией приложения были преподаватели и студенты. А версия X добавит к их числу административный персонал. Сотрудники также входят по логину и паролю от SmartPoint (ЕЛК).

Новый функционал

Предыдущая версия приложения позволяла искать информацию только о преподавателях. В новом релизе добавилась функция поиска по сотрудникам с указанием их регалий и контактов, которые «подтягиваются» из SmartPoint (ЕЛК).

Кроме этого, звонить на номера телефонов Вышки теперь можно через приложение и без дополнительного ввода добавочных номеров, т.е. напрямую нужному специалисту.

Источник

Машинное обучение 1

Содержание

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.

Проводится с 2016 года.

Полезные ссылки

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+ @gmail.com (например, hse.cs.ml+171@gmail.com)

Чат в telegram для обсуждений (предназначение чата до конца не ясно, вопросы может быть правильнее задавать в чатах групп): https://t.me/joinchat/NRpKJ09prtRlMTli

Оставить отзыв на курс: форма

Вопросы по курсу можно задавать в телеграм лектору (esokolov@) или семинаристу. Вопросы по материалам лекций/семинаров и по заданиям лучше всего задавать на форуме.

Семинары

Консультации

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Лекции

Ко всем конспектам на GitHub есть исходники. Исправления и дополнения всячески приветствуются!

Лекция 1 (3 сентября). Введение в машинное обучение. Основные термины, постановки задач и примеры применения. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 2 (10 сентября). Модель линейной регрессии. Подготовка данных для линейных моделей. Измерение ошибки в задачах регрессии. Устойчивые к выбросам функции потерь. Относительные функции потерь. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 3 (17 сентября). Переобучение. Отложенная выборка и кросс-валидация. Аналитическое решение для линейной регрессии и MSE. Градиентный спуск. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 4 (24 сентября). Стохастический градиентный спуск. SAG, Momentum, AdaGrad, Adam. Регуляризация линейных моделей. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 5 (1 октября). Разреженные линейные модели. Линейные классификаторы. Обучение линейных классификаторов через верхние оценки на пороговую функцию потерь. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 6 (8 октября). Метрики качества классификации. Доля верных ответов. Точность, полнота, F-мера и другие способы усреднения. ROC-кривая и PR-кривая, площади под ними. [Конспект] [Запись лекции]

Лекция 7 (15 октября). Оценивание вероятностей. Логистическая регрессия. [Конспект] [Запись лекции]

Семинары

Семинар 1. Типы данных и виды задач машинного обучения [Ноутбук]. Библиотека pandas [Ноутбук].

Семинар 2. Исследование данных. Библиотека scikit-learn. Подготовка данных для линейных моделей. [Ноутбук]

Практические задания

Задание 1. Pandas и распределение студентов ПМИ по элективам.

Мягкий дедлайн: 25.09.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 28.09.2021 23:59 MSK.

Задание 2. Разведочный анализ данных, линейная регрессия и разработка признаков.

Мягкий дедлайн: 11.10.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 14.10.2021 23:59 MSK.

Задание 3. Градиентный спуск своими руками.

Мягкий дедлайн: 27.10.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 29.10.2021 23:59 MSK.

Задание 4. Градиентный спуск своими руками.

Мягкий дедлайн: 10.11.2021 23:59 MSK.

Жесткий дедлайн: 13.11.2021 23:59 MSK.

Теоретические домашние задания

Теоретические ДЗ не проверяются, но задачи из них могут войти в проверочные работы на семинарах.

Соревнования

Правила участия и оценивания

В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на приватном лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:

где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

«[ПМИ] Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:

1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.

2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.

3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.

В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle. Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.

Соревнование 1

Бонусы за соревнования

За успешное участие в соревнованиях по анализу данных могут быть выставлены бонусные баллы, которые можно прибавить к оценке за любое практическое или теоретическое домашнее задание, а также за самостоятельную работу. Под успешным участием понимается попадание в топ-10% мест; если соревнование особо сложное и крупное, может рассматриваться и попадание в топ-20% мест. Конкретное число баллов определяется преподавателями и зависит от сложности соревнования и занятого места. За одно соревнование можно получить не более 5 баллов. Для получения оценки необходимо предоставить краткий отчёт о решении задачи.

Источник