PPT - L’INFN e l’industria italiana PowerPoint Presentation - ID:2044522\nL’INFN e l’industria italianaPowerPoint Presentation\n<iframe src="https://www.slideserve.com/embed/2044522" width="600" height="485" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC;border-width:1px 1px 0;margin-bottom:5px" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen> </iframe>\nL’INFN e l’industria italiana - PowerPoint PPT Presentation\nL’INFN e l’industria italiana. Speranza Falciano Giunta Esecutiva INFN CERN E INFN : RICERCA E TECNOLOGIA DI FRONTIERA. UN’OPPORTUNITÀ PER IL SISTEMA MARCHE ANCONA - 4 APRILE 2012. Introduzione (1).\nPowerPoint Slideshow about ' L’INFN e l’industria italiana' - chip\nCERN E INFN : RICERCA E TECNOLOGIA DI FRONTIERA. UN’OPPORTUNITÀ PER IL SISTEMA MARCHE\nANCONA - 4 APRILE 2012\nL’INFN è l’ente pubblico nazionale di ricerca, vigilato dal Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca, dedicato allo studio dei costituenti fondamentali della materia e delle leggi che li governano e svolge attività di ricerca, teorica e sperimentale, nei campi della fisica subnucleare, nucleare e astroparticellare.\nNell’adempimento della sua missione, inoltre, l’Istituto:\nCollabora con le istituzioni di ricerca scientifica e tecnologica, italiane e straniere, contribuendo al processo di rafforzamento dell’area europea della ricerca.\nPromuove la formazione dei giovani nel campo della ricerca fondamentale e applicata.\nCura la diffusione della cultura scientifica, innanzitutto tra i giovani.\nPersegue l’eccellenza scientifica sviluppando strumentazione avanzata, con il coinvolgimento dell’ industria nazionale.\nIntensifica l’interazione delle attività di ricerca con quelle di trasferimento di conoscenza per rendere più competitive le imprese italiane a livello internazionale.\nSviluppa l’applicazione delle tecniche nucleari e subnucleari alla medicina, ai beni culturali e all’ ambiente.\nL’attività scientifica e tecnologica dell’INFN\nLa ricerca fondamentale, condotta sia attraverso la sperimentazione, sia attraverso metodologie teoriche, e le ricerche tecnologiche e interdisciplinari correlate, sono coordinate complessivamente da cinque commissioni scientifiche nazionali:\nFisica subnucleare (CSN1)\nRicerche tecnologiche e interdisciplinari (CSN5)\nE’ in questo contesto che nasce l’innovazione …..\nI luoghi della ricerca dell’INFN\nLe strutture dell’INFN:\nGruppi collegati (11)\nLaboratori Nazionali (4)\nCentro Nazionale per Ricerca e\nSviluppo nelle Tecnologie\nLa collaborazione con l’industria (1)\nLa ricerca di base necessita di tecnologie avanzate che spesso non fanno ancora parte del know-how industriale e che richiedono soluzioni innovative. La ricerca di tali soluzioni fornisce continuamente occasioni di trasferimento tecnologico al tessuto sociale ed industriale.\nDa un lato l’avvalersi di partner fortemente qualificati permette all’Ente di essere competitivo nelle Collaborazioni internazionali alle quali partecipa, per realizzare le complesse strumentazioni di cui esse si avvalgono, dall’altro permette di trasferire all’Industria un patrimonio di competenze che rende le nostre imprese più innovative nel mercato mondiale.\nLa collaborazione con l’industria (2)\nLa ricerca tecnologica dell'INFN, finalizzata alla realizzazione di esperimenti avanzati, e' motivata dalla necessità di sviluppare nuovi metodi di accelerazione e rivelazione di particelle, nuovi metodi per l'acquisizione e l'analisi dei dati. Essi rappresentano una fonte unica di tecnologia innovativa nel campo della superconduttività, dell'elettronica, della meccanica di precisione, delle reti ad alte prestazioni, della diagnostica per immagini, della terapia con fasci di particelle nucleari, di tecniche applicabili nel campo della conservazione dei beni artistici etc, ed e' quindi fisiologicoper l'Istituto trasmettere all'Industria le conoscenze acquisite nel corso della propria attività di ricerca.\nIl Trasferimento Tecnologico (1)\nL’Istituto ha ridefinito di recente il quadro regolamentare interno sulla materia della proprietà intellettuale e del trasferimento tecnologico e si è dotato già da tempo di un Comitato che ha il compito di promuovere e coordinare tutte le iniziative necessarie alla realizzazione degli obiettivi definiti sulla materia dal vigente Statuto dell’INFN, nonché dai più specifici Regolamenti di settore.\nSu questa base, si è definita una strategia di trasferimento di tecnologia e conoscenza secondo un modello in cui Istituto e imprese o altre istituzioni conducono azioni di ricerca collaborativa volte all’innovazione di prodotto tramite consorzi, laboratori congiunti di sviluppo, attività in conto terzi ed eventualmente aziende di nuova creazione.\nLe azioni alla base del processo riguardano principalmente la partecipazione ai programmi comunitari, nazionali e regionali di sostegno all’innovazione, implementazione di schemi per promuovere lo scambio di personale tra Istituto e imprese, sinergia con le attività della comunità internazionale, ad oggi coordinate dal TechnologyTransfer Networkdei paesi membri del CERN.\nIl Trasferimento Tecnologico (2)\nEssendo l’INFN un Ente che svolge ricerca di base, i suoi regolamenti per il Trasferimento Tecnologico sono principalmente orientati alla valorizzazione delle conoscenze.\nVedi presentazione del Dott. Andrea Vacchi\nDimensione e caratteristiche della collaborazione con l’industria\nIndagine sulle imprese che hanno avuto rapporti di diverso tipo con noi (forniture, commesse, sviluppo) divise per area geografica (nord, centro, sud e isole).\nValutazione dell' impatto socio-economico di queste interazioni con l'industria italiana.\nApprofondimento sui contratti di collaborazione e ricerca.\nIndagine sul futuro dei nostri laureati soprattutto in riferimento all'assorbimento nell'industria nazionale.\nModello di Interazione (1)\nIn base alla natura del prodotto fornito ci sono due tipologie di interazione:\nAcquisizione di un bene o un servizio disponibile in catalogo, selezionato sulla base della migliore offerta:\nAcquisizione di un bene o di un servizio privi di un qualche contenuto di alta tecnologia. Questo tipo di rapporto verrà qualificatocome fornitura lowtech.\nAcquisizione di un bene o di un servizio caratterizzati da contenuto di alta tecnologia. Questo tipo di rapporto verrà qualificato come fornitura high tech.\nModello di Interazione (2)\n2.Richiesta di un prodotto innovativo:\nLe specifiche del prodotto rientrano nelle capacità tecniche dell’azienda che e’ responsabile sia della progettazione che dell’esecuzione del progetto. Il prodotto finale, pur non essendo in catalogo, costituisce una applicazione innovativa del Know How dell’azienda stessa: commessa.\nLe caratteristiche del prodotto non rientrano completamente nelle conoscenze tecniche dell’azienda e la fase di ricerca e sviluppo (R&D) viene svolta in collaborazione con i ricercatori dell’INFN, mentre l’azienda e’ completamente responsabile delle fasi produttive: sviluppo.\nG. Salina, INFN Roma2\nLa realizzazione di un’apparecchiatura innovativa deve seguire alcune fasi:\nDefinizione delle specifiche del prodotto\nRicerca applicata alla soluzione dei problemi specifici del prodotto\nTest del prototipo ed aggiornamento del progetto esecutivo\nCoinvolgimento di ricercatori dell’INFN, (fase di progettazione, sviluppo e collaudo)\ntrasferimento di informazioni tecnico-scientifiche avanzate\nintroduzione di nuove metodologie di progettazione\nutilizzazione di apparecchiature avanzate di misura INFN\nModalità di trasferimento tecnologico all’impresa\nAnalisi seguire alcune fasi:macro-economica, medianteilModello Input/Output, dell’impattodellaattivitàdell’INFNin termini di incrementodeilivelli di produzioneinterna e incrementodell’occupazione.\nAnalisisemi-quantitativadell’impatto dell’INFN sullecapacitàdi progettazione, dellacompetivitàe delladinamica sui proprimercatidelleindustrieitaliane. Trasferimento di Know-How.\nNumero di ditte: Distribuzione Percentuale seguire alcune fasi:\nOrdini: Distribuzione Percentuale seguire alcune fasi:\nTabella 1 seguire alcune fasi:. Distribuzione territoriale delle ditte e delle stritture INFN.\nFigura 1. Distribuzione territoriale del fatturato\ndelle Aziende dovuto all’ INFN.\nTabella 2. Distribuzione territoriale delle Aziende in base alla tipologia di rapporto.\nDistribuzione Geografica delle Ditte\nDistribuzione Geografica: Flussi seguire alcune fasi:\nTabella 3. Flussi geografici di spesa per macro-regioni. Valori in Meuro.\nLeggere la tabella per riga:\n106 Me (pari al 51% del totale) investiti dalle sedi infn del centro sono destinati a ditte del centro, 4.4 Me (2.1%) sono destinati a ditte del sud, 74 (36%) a ditte del nord ed 24 (12%) a ditte nelle isole.\nIl 62% della spesa delle sede ricade nella stessa macroregione delle sedi\n(il 40% ricade nella stessa regione)\nFrazionedegliinvestimentidellasedenellastessa macro-regione di appartenenza. Investimenti INFN fortementelocalizzati, anchenelcaso di sviluppo. Si Investe e siinteragisce con ditte“vicine”. Predominanza del nord.\nDistribuzione della percentuale di risposte positive sulla penetrazione in nuovi mercati in base alla tipologia di rapporto.\nDistribuzione della percentuale di risposte positive della ricaduta sulle capacita’di penetrazione del mercato in base alla tipologia di rapporto.\nDistribuzione percentuale delle risposte sulle Capacità di Progetto e di Produzione per le imprese nella categoria Sviluppo.\nSi vede come il 73% dell’Imprese con cui l’INFN ha un rapporto stretto di collaborazione per la produzione di apparecchiature innovative dichiarano una ricaduta sulle capacità di progetto e di produzione positiva. Tale percentuale per la categoria Commessa è del 56%, soprattutto per le capacità di produzione.\nSi noti come il 68% delle assunzioni riguardi personale qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nSi sono creati circa 3 posti per Meuro (37 Meuro per il campione)\nDistribuzione delle nuove assunzioni e assunzioni high tech in base alla tipologia di rapporto.\nDitte: Fatturato (154) qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nDitte: Fatturato INFN/Fatturato (150)\nInterazione con piccole e medie industrie. Il rapporto finanziario non e’ patologico. Esistono un 4% di industrie con una significativa dipendenza dall’INFN. Spin-off ?\nIncrociati i campioni dell’analisi del 2002 e quello della presente analisi\nDitte: Dipendenti (164)\nIn qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.conclusione :\nForte impatto territoriale.\nInterazione particolarmente incisiva nei confronti delle piccole e medie aziende.\nImpatto esercitato sulle aziende valutato in termini di crescita dell’azienda, sia nel numero di dipendenti, sia nella capacità di ampliare la propria gamma di prodotti, sia nella crescita della capacità di progetto e di produzione.\nAlcune aziende sono state create sulla base di rapporti continuativi con l’INFN (spin-off).\nImpatto macro-economico significativo con un consistente (percentualmente) investimento in settori innovativi.\nC qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.ontratti di collaborazione e ricerca dell’INFN\nCittà Ricerche : nascono con l’esigenza di attivare TT e includono Università, Enti di Ricerca e Industria locale, sono collaborazioni stabili ed hanno lunga durata. Si possono considerare degli stack-holder.\nSono dei contenitori per il TT, spesso finanziate dalle Regioni, sono collaborazioni temporalmente a termine.\nC qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.ontratti di collaborazione e ricerca CONSORZI\nSocietà Consortile Pisa Ricerche\nTICASS – Tecnologie Innovative per il Controllo Ambientale e lo Sviluppo Sostenibile S.C. a R.L. (in via di definizione)\nPolo di Innovazione per l’Efficienza Energetica e le Fonti Rinnovabili S.C. a R.L.;\nPolo Energia Sostenibile A.T.S; (Liguria)\nEsempio : Consorzio Milano Ricerche qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nMilano Ricerche is a no-profit organisation (in the form of "Consorzio") established in 1986 to promote and manageresearch and innovationthrough cooperative projectslinkinguniversities, research centres, industrial companies and small and medium-sizedenterprises (SMEs).\nWhile manufacturing and innovationcycles are shorter, research and developmententailgrowingcosts for SMEs. Thismatter, along with the demand to close the informative and managerial gap about public funding for R&D and professional training, defined Milano Ricerche mission, thatis:\nto promotetechnology transfer towardsSMEs\nto encourageresearch and development of new technologies\nINSTITUTIONS qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nFondazione Museo Nazionale della Scienza e della Tecnica "Leonardo da Vinci"\nI.N.F.N. Istituto Nazionale di Fisica Nucleare\nContratti di collaborazione e ricerca qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nCarpenterie Pagotto (LNL)\nISED Ingegneria dei Sistemi Elaborazione Dati S.p.A. (Roma)\nENEL Ingegneria e Innovazione S.p.A. (LNF)\nC.E.I. Compagnia Elettronica Italiana S.r.l. (BO)\nBest Medical International, Inc (LNL)\nEsempi (1) qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nBRACCO Imaging s.r.l. (Milano): collaborazione su progetti di ricerca suscettibili di trovare applicazioni inei rispettivi campi istituzionali e in particolare, quanto a Bracco, all’applicazione biomedicale di tecnologie tipiche della ricerca di base nella fisica delle particelle. Le specifiche collaborazioni vengono effettuate sulla base di appositi contratti di ricerca.\nCarpenterie Pagotto s.r.l. (Treviso): accordo di collaborazione tecnologica per attività di sperimentazione nel monitoraggio della radioattività naturale. In particolare l’azienda è interessata a sperimentare un aeromobile-autogiro di propria costruzione in attività di monitoraggio ambientale e l’INFN a sperimentare uno strumento di misura della radioattività ambientale da esso costruito. Se la collaborazione avrà buon esito, si potrebbe utilizzare per il monitoraggio ambientale di tutto il Veneto.\nEsempi (2) qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nENEL Ingegneria e Innovazione s.p.a. (Roma): collaborazione per attività di studio e sperimentazione nel campo dei sistemi metallici idrogenati, in il programma è teso a misurare eventuali rilasci termici anomali in sistemi costituiti da matrici metalliche a superficie nanostrutturata e isotopi dell’idrogeno, nonché di eventuali altri prodotti di reazione.\nCEI (Bologna): contratto di ricerca con l’impresa capofila di una Associazione Temporanea di Imprese nell’ambito del Programma Regionale (Emilia e Romagna) per la ricerca industriale, l’innovazione e il trasferimento tecnologico, bando “Dai distretti produttivi ai distretti tecnologici” domanda di finanziamento perunprogetto denominato “Laboratorio per le nanotecnologie dedicate alla Radiologia Portatile Medicale e Industriale (RADIOPORT-Lab)”. L’obiettivo è di creare un centro d’eccellenza utilizzando le competenze di aziende e enti di ricerca dell’Emilia Romagna in grado di realizzare microcatodi e di tubi radiogeni innovativi finalizzate alla realizzazione di apparecchiature radiologiche portatili.\nEsempi (3) qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nISED (Roma): contratto di ricerca stipulato a seguito di un bando di innovazione industriale del Ministero delle Attività produttive “Industria 2015” per la realizzazione di una piattaforma denominata @bilita basata sul paradignadella GRID e del Cloud Computing volta a incrementare l’e-commerce del Made in Italy. Partecipano numerose università, enti di ricerca, grandi industrie nazionalidella moda e raggruppamenti di imprese. Lo scopo è quello di esporre “vetrine virtuali” dei prodotti italiani.\nANSALDO (Genova): collaborazione di ricerca tecnologica il cui fine è lo sviluppo di competenze e strumentazione nel settore delle applicazioni della fisica nucleare nel campo dell’energia. Le tematiche dell’accordo sono : Rivelatori di nuclei, particelle e radiazione; Acceleratori di ioni e particelle; Modelli fisici per simulazioni applicative; Formazione superiore e professionale.\nIl qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.futuro dei nostri giovani(laureati, dottorati e borsisti)\nPlacement: vivendo principalmente nei Dipartimenti universitari, il placement dei giovani laureati e dottorati viene lasciato nella maggior parte dei casi alle università.\nFormazione specialistica tecnologica : l’INFN cofinanzia con università e altri enti di ricerca la formazione dei giovani su tematiche altamente specializzate dal punto di vista tecnologico (Master; Borse di studio biennali tecnologiche nei settori dell’ Informatica, Elettronica, Meccanica, Impiantistica e Trattamento dei materiali, Sicurezze); nell’ambito di specifici accordi e convenzioni bandisce borse di studio e assegni di ricerca con finanziamenti di enti locali su tematiche moderne e/o innovative direttamente fruibili dal punto di vista sociale.\nAssegni di ricerca verso l’industria : filo diretto dell’Ente con le imprese nell’ambito del TT.\nMaster qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nAssegni di ricerca presso le industrie qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nNell’ambito del Trasferimento Tecnologico si sono attivati assegni di ricerca, parzialmente cofinanziati dall’industria, destinati alla valorizzazione in ambito produttivo delle conoscenze, delle metodologie e delle tecnologie legate alle attività di ricerca dell'INFN nei settori delle tecnologie informatiche (ICT), della sensoristica, dell’ elettronica, della meccanica e dell’impiantistica, dell’ analisi e qualifica dei materiali.\nL’iniziativa, che coniuga trasferimento tecnologico e placement, ha incontrato un notevole interesse da parte del mondo industriale.\nSono 116 infattile industrie, di differenti settori e Regioni, che hanno risposto alla call dell’Istituto e tra queste figurano vere e proprie eccellenze nazionali (Ferrari, Ducati Corse, IBA, Ansaldo Nucleare, Telespazio, Alenia Areounatica, Centro Ricerche FIAT, OCEM, Magneti Marelli, Ansaldo Sistemi Industriali, etc.), a testimonianza delle capacità di innovazione tecnologica, nonché formativa, dell’Istituto.\nMAROTTA A.T. S.R.L.\tqualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione. Produzione di componentistica meccanica di alta precisione\nANGELANTONI INDUSTRIE S.P.A.  Settore della refrigerazione per uso industriale\nWISERPOWER S.R.L.  Microgeneratori di energia elettrica per dispositivi elettronici mobili\nLOGITAL DIGITAL MEDIA S.R.L.  Consulenza informatica (Servizi Internet)\nESTECO S.R.L.  Tecnologie e sistemi sw applicati alla progettazione industriale.\nConclusioni qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nIl rapporto tra l’INFN ed il mondo industriale evidenzia quanto sia vitale per il progresso tecnologico una collaborazione tra il mondo della ricerca e quello industriale.\nL’INFN ha svolto un ruolo di stimolo e di sviluppo, anche occupazionale, prevalentemente verso le piccole e medie imprese, favorendo la nascita e l’affermazione di importanti aziende.\nIl suo impatto sulla grande industria (ad esempio Ansaldo, Alenia, etc.) è stato certamente marginale da un punto di vista finanziario, ma ha promosso ed attivato linee di produzione che hanno contribuito sensibilmente al suo arricchimento tecnologico.\nAbbiamo le capacità e gli strumenti per attuare il Trasferimento Tecnologico inteso soprattutto come “valorizzazione delle conoscenze”, siamo molto favorevoli e disponibili a collaborazioni con il territorio.\nModello di Leontief qualificato e che il 41% delle nuove assunzioni riguarda imprese che hanno uno stretto rapporto di collaborazione con l’INFN (Sviluppo) pur essendo queste 11 % del campione.\nL’interdipendenza strutturale di un sistema economico può essere rilevato e valutato per mezzo di una particolare tecnica di indagine economica, detta analisi delle interdipendenze strutturali o modello input-output.\nL’elemento centrale dell’analisi input-output è costituito dalla tavola intersettoriale dei flussi fisici. L’economia nazionale è immaginata come un insieme di unità produttive(92 nella nostra analisi). Ciascuna di queste unità realizza un duplice ordine di transazione da un lato come acquirente, dalle altre unità, di beni e servizi che impiega come immissioni nella propria attività produttiva; dall’altro come venditore del suo prodotto. In un arco di tempo, per esempio un anno, tra le diverse unità in cui è articolata l’economia si svolge un complesso di transazione che è determinato dalle esigenze di impiego finale e dalle caratteristiche tecnologiche del sistema economico.\nI flussi intersettoriali sono espressi in termini monetari. A tale fine è sufficiente esprimere i flussi di merce, anziché in termini fisici mediante il loro valore, ossia moltiplicando le quantità per il corrispondente prezzo.\nSi può organizzare una tavola (matrice) a doppia entrata dove: per riga figurano le unità in qualità di venditori (output) e per colonna le stesse unità figurano in qualità di acquirenti (input)\nL’INFN e l’industria italiana -Speranza falciano giunta esecutiva infn cern e infn : ricerca e tecnologia di frontiera. un’opportunità per il sistema marche ancona - 4 aprile 2012. introduzione\nINFN-CNAF networking -Luca dell’agnello infn-cnaf. infn-cnaf networking (1). main network infrastructure based on optical fibres (~ 20 km) lan has a “classical” star topology with 2 core switch/router (er16,\nM. Bonesini INFN Milano -M. bonesini - mice collaboration meeting 9/10/06. 2. outline. tof2 (brief summary) upstream tof (tof0/1)costs updatestof0 designtof1 design (pmt shielding)btf testbeam conclusions. m. bonesini - mice collaboration\nLa consigliera di fiducia in INFN -2. il codice di comportamento per la tutela della


Risparmio, 200 mila i sottoscrittori in più di Fondi a fine 2016 | QuiFinanza\n<Banche venete, Bruxelles alza il conto per il salvataggio\nTrenitalia Regionale: videosorveglianza live globale su tutta la flotta Jazz>\nRisparmio, 200 mila i sottoscrittori in più di Fondi a fine 2016\neditato in: 2017-05-19T13:30:00+01:00 da QuiFinanza\n19 maggio 2017 - (Teleborsa) – L’anno 2016 ha visto crescere di 200 mila unità il numero di sottoscrittori di Fondi toccando quota 6,6 milioni. È il dato che emerge dall’aggiornamento 2016 del Quaderno di Ricerca dell’ufficio studi di Assogestioni intitolato “I sottoscrittori di fondi comuni italiani” firmato da Alessandro Rota e Riccardo Morassut.\nLo studio individua un trend positivo che prosegue dal 2013 e coincide con la ripresa della raccolta sui fondi domestici che negli ultimi 48 mesi hanno raccolto complessivamente 75 miliardi di euro.\nLa distribuzione del patrimonio conferma le evidenze registrate su tutto il periodo di analisi, ossia dal 2002. Infatti il 10% dei sottoscrittori più ricchi detiene quasi la metà del patrimonio complessivo e metà dei sottoscrittori investe più di 14.454 euro che rappresenta il patrimonio mediano. Il portafoglio medio di investimento è, invece, pari a 31.631 euro.\nL’identikit del risparmiatore tipoù\nA fine 2016 le donne rappresentavano il 46% dei sottoscrittori, colmando di 10 punti percentuali il gap iniziale del 2002 che superava il 16%.\nAnalizzando, invece, la distribuzione geografica dei sottoscrittori si conferma che il 65% degli investitori risiede al Nord, il 18% nel Centro e il restante 17% nel Sud e nelle Isole. Il tasso di partecipazione, inteso come il rapporto tra il numero di sottoscrittori e la popolazione residente, si conferma più alto nelle regioni settentrionali con i picchi di Emilia-Romagna (17,5%), Lombardia (16,4%) e Piemonte (15,6%). Questi valori calano progressivamente andando verso Sud, dove i tassi di partecipazione sono ampiamente sotto la media nazionale dell’11%.\nL’età media a fine 2016 è di 59 anni. Dal 2002 la quota dei sottoscrittori di età compresa tra i 26 e i 35 anni è scesa dal 15% al 7%, quella degli investitori più anziani (oltre i 75 anni) è invece cresciuta passando dal 9% al 19% circa. Si mantengono più stabili le fasce intermedie.\nLe tipologie di Fondi più in voga\nNel corso dei quindici anni del periodo di analisi sono invece decisamente cambiate le scelte di investimento dei sottoscrittori di fondi italiani. Coloro che nel 2002 investivano prevalentemente (almeno il 70% del proprio portafoglio) in fondi azionari erano quasi il 25%; il loro peso è diminuito costantemente nel tempo e nel 2016 si registra il minimo storico del 7%. Più volatile l’investimento in fondi di liquidità: nel biennio 2008-2009 un sottoscrittore su cinque concentrava il proprio portafoglio su questa tipologia di fondi, oggi sono solo il 3%.\nI fondi flessibili, con il crescente successo riscosso dai fondi target date, hanno registrato la dinamica di crescita più pronunciata e oggi rappresentano la scelta principale del 36% dei sottoscrittori, confermando per il secondo anno consecutivo il sorpasso sui fondi obbligazionari. Questi ultimi sono stati storicamente la categoria più gradita dai risparmiatori toccando punte superiori al 40%.\nL'industria del risparmio gestito raccoglie 11,5 miliardi con i fondi\nAssogestioni, pubblicata circolare per i nuovi Pir\nRisparmio, il successo dei PIR a un anno dal debutto


Settantaquattro iniziative svolte nell'arco di dodici mesi sulle due province di Modena e Reggio Emilia. È questo il numero degli eventi promossi dalla nostra organizzazione per le imprese del territorio nel 2017.\npensate e promosse per dare forza alle imprese, aggiornarle sulle principali novità tecniche del loro settore e portare alla luce le istanze del tessuto produttivo locale nelle due province in cui è presente Lapam.\nimpegno che si rinnoverà anche nel 2018 e che ha visto – da gennaio a dicembre 2017 – la partecipazione di 2.133 imprese.\nriassumere gli eventi e i workshop svolti da Lapam, abbiamo realizzato un'infografica che vi proponiamo qui e che – oltre alle attività a favore delle imprese – considera anche quella con le scuole e gli istituti superiori delle due province, gli incontri di rappresentanza sindacali svolti con le amministrazioni locali e i corsi svolti con FORMart, l'ente di formazione della Confartigianato Emilia Romagna.\nDagli eventi rivolti alle singole categorie (come il benessere, la moda, la meccanica o il comparto alimentare), a iniziative di carattere trasversale e di indirizzo politico come il XX Congresso Lapam di fine ottobre, sono tante le attività svolte durante il 2017.\ncomune: fornire a tutti gli associati informazioni quanto più possibile dettagliate e contributi autorevoli da esperti, tecnici, opinion leader, personalità politiche e giornalisti sul mondo del lavoro e delle imprese.\nimpegno che ha visto momenti di confronto allargato e che hanno condotto a decisioni di carattere associativo, come la convenzione con l'Ordine degli ingegneri di Modena sul tema Industria 4.0, o le mozioni proposte dagli imprenditori durante il Congresso Generale e che rappresentano oggi il nostro principale impegno sindacale per i prossimi quattro anni.\ndocumento che vi presentiamo qui, sono riassunte le principali attività sindacali attuate per ognuna delle categorie rappresentate da Lapam.


domenica Archivi - [i]PodMania\nToyota Aygo Sound – Il tuo fedele compagno di viaggio…\n14 Maggio 2008 Andrea Di Mambro\tLascia un commento\nEcco un auto fatta appositamente per il nostro caro iPod: si tratta di una particolare versione della Toyota Aygo che dispone di un alloggiamento sulla plancia per connettere il proprio lettore mp3 e poter pilotare le playlist senza fatica. Ma l’auto in questione non si limita a questo ma offre a tutti gli acquirenti un iPod Nano 4 GB compreso nel prezzo. E se volete vederla sappiate che sabato 17 e domenica 18 maggio le concessionarie del gruppo Toyota saranno a disposizione per una dimostrazione.\nCome sempre ricordiamo che Podmania.it non riceve nessun compenso per questo tipo di segnalazioni semi-commerciali, ma se Toyota volesse omaggiarci con un autovettura nuova non ci lamenteremmo affatto! [Scritto da IL_MORUZ]\nConcorso Effetto Gol – Per i CalcioManiaci che ci seguono!\nSe alla Domenica siete vittime di quella nota malattia chiamata col nome di “campionato di calcio” potrete unire l’utile al dilettevole partecipando al concorso organizzato da Mediaset e pubblicizzato all’interno della celebre trasmissione “Guida al Campionato“. Per partecipare occorre inviare un SMS al numero 48491 e poi seguire le istruzioni per scegliere il proprio tridente d’attacco. Saranno redatte classifiche settimanali in cui verranno assegnati alcuni premi tra cui iPod Nano 4GB. Il regolamento contiene tutte le indicazioni da seguire per inviare correttamente gli SMS e anche i costi di partecipazione, che variano da gestore a gestore. Come premi finali sono previsti un TV LCD da 40 pollici e 5.000 euro in gettoni d’oro. [Scritto da IL_MORUZ]\n1° raduno europeo degli iPodManiaci\nCi siamo, manca oramai un mese al 22 luglio, il giorno del nostro prossimo grande raduno. Questa volta rispetto all’anno scorso ci siamo allargati e abbiamo coinvolto anche i nostri cugini europei, infatti verranno iPodManiaci dalla Francia, Germania, Spagna, Svizzera, Austria, Svezia, etc. etc., con un unico obiettivo, celebrare la nostra iPodMania e divertirsi. L’appuntamento è quindi per domenica 22 luglio all’Aquafan di Riccione, ci saranno molte soprese, ed ovviamente ricchi premi per i partecipanti alle gare che abbiamo preparato per voi. Nei prossimi giorni maggiori informazioni…\nSimpak regala i suoi zaini\n28 Aprile 2006 Andrea Di Mambro\tLascia un commento\nSimpak (Produttrice di zaini tecnologici e per iPOD) annuncia la possibilità di vincere i suoi favolosi zaini giocando nel week end con radio 105 “Animal in Concert” se indovini il brano, porti a casa uno zaino Simpak !!!!\nIn maggio in tutte le edicole su TRIBE focus tecnologia su iBlaze: l’abito per iPOD.\nEcco gli appuntamenti del week end nel corso dei quali andrà in onda il gioco "animal in concert"\nVENERDI’ 16.59 18.59\nSABATO 10.59 13.59 18.59\nDOMENICA 10.59 14.59 16.59 18.59\nPer chi non riuscisse a vincere i favolosi zaini di cui trovate una recensione nella nostra sezione "provati per voi", potete sempre fare un salto su iShip (una volta noto come Podflour, ma costretto da Apple a cambiare nome), dove troverete una grandiosa offerta limitata con uno sconto del 50% sugli zaini!!!\n13 1859 deldomenica endfavolosiipodnelnostraprovatirecensionesezionesimpakunauno!vincereweekzaini


Ferribiella lancia le casette tiragraffi in cartone - PetB2B\nFerribiella lancia le casette tiragraffi in cartone\nFerribiella presenta un nuovo tiragraffi moderno ed ecologico.\nIl prodotto ha un design a forma di casetta ed è proposto in due diverse vesti grafiche. Cottage ricorda le tipiche abitazioni inglesi, mentre Milk è un adattamento divertente del classico contenitore del latte. Grazie alle dimensioni di 25x50x35cm, questi articoli sono poco ingombranti e e facili da inserire nell’ambiente domestico.\nLe casette sono realizzate interamente in cartone e rappresentano una soluzione alternativa al classico tiragraffi in corda. Sono disponibili i ricambi del solo tiragraffi interno e di una bustina di Catnip in polvere, che renderà il gioco ancora più divertente.\nEtichette: Accessori per cani e gattiFerribiellaProdotti per animali da compagniaTiragraffi per gatti\nArticolo successivo Ticinese Petfood insignita del 64° premio fedeltà al lavoro


tatuaggio volpe totem\nSignificati simbolo Volpe\nTotem nativi americani volpe\nVolpe simbolo Tattoo\nIl simbolo della volpe possiede connotazioni difficili da spiegare completamente, la volpe è collegata all'idea del Trickster archetipo ovvero della forza caotica in generale legata all'esistenza, come alla divinità Loki della mitologia norrena. Nella tradizione dei Nativi Americani la volpe viene vista come uno spirito ingannatore e imbroglione moralmente neutra (ovvero che agisce per la sua natura non con cattiveria) ma che è allo stesso tempo ambivalente, ora con intenti buoni ora con intenti distruttivi. La volpe è incredibilmente intelligente, prendendo il suo simbolismo dal fatto di essere una abile escapista da trappole e problemi, eludendo i predatori, muovendosi di notte, il suo ambiente preferito. la volpe possiede anche le zampe nere che sono il simbolo della natura subdola, trasmette per sua natura un senso di sfiducia e enigma.\nSignificati simbolici Volpe\nIl significato di mutaforma entra in gioco nella simbologia cinese così come in Giappone, tra i nativi americani del Nord America, nell'India orientale, tanto per citarne alcuni: queste e altre culture riconoscono la capacità della volpe di adattarsi al suo ambiente fuggendo ogni volta dai problemi quasi con poteri innaturali. Possedere un tatuaggio con la volpe come soggetto indicherà che la persona ha grande intelligenza, capacità di adattamento, possiede doti da stratega, preferisce la furtività piuttosto che agire tramite azioni "chiassose".\nVolpe tatuaggio significato\nCome simbolo di sessualità, pensate al termine "foxy" come aggettivo indicante la bellezza sensuale, infatti, nella cultura cinese vengono indicate varie parti del corpo della volpe (testicoli, coda, denti, artigli) come rimedi afrodisiaci.\nNel folklore europeo la volpe è simbolo di furtività, astuzia e furbizia. La volpe rossa è un simbolo particolare di potenza sessuale (il rosso è un colore simbolico del chakra della radice, o energia primordiale). La volpe rossa viene associata anche al regno degli animali solari e porta significati quali vitalità, vita, energia e salute.


Adam Green: due date in Italia a febbraio - Music Attitude - Tutta la Musica di cui hai davvero bisogno\nAdam Green: due date in Italia a febbraio\n10 euro+tessera Arci\nIl piccolo genio newyorkese arriva in Italia per due concerti per presentare l’ultimo bellissimo MINOR LOVE in uscita a gennaio per Rough Trade Records/ SPinGo.\nIl sesto album in studio segna la nascita di un nuovo Adam Green e mostra per la prima volta il lato tenero e sentimentale dell’arrogante/ironico/strafottente artista folletto. L’evento che più ha influenzato la nascita di Minor Love è stato lo sfortunato matrimonio di Adam del 2008. Dopo la rottura, il nostro folletto newyorkese è andato nel panico, ha deciso di andare lontano e si è così trasferito a Los Angeles dove per evitare un “esaurimento nervoso” ha cominciato a raccontare i suo pensieri su un blog (thelakeroom.com).\nLa crisi profonda vissuta da Adam ci ha quindi regalato le canzoni più emotive e profonde che il cantautore abbia mai scritto;\nOvviamente, senza dimenticare mai ironia, umorismo e passione per l’intrattenimento!\nAdam ha registrato l’album a casa di Noah Georgeson (Devendra Banhart) in una sola sessione, suonando praticamente tutti gli strumenti, compresa la batteria, cosa che non avveniva dal primo disco solista.\nIn seguito, amici come Rodrigo Amarente dei Little Joy e Greg Rogove dei Megapuss hanno contribuito a suonare alcuni strumenti.\nCosì sono nati i nuovi brani, brevi, efficaci, diretti, originali e ispiratissimi e a metà tra fatalismo e ottimismo.\nMinor Love è la dimostrazione di come Adam sia cresciuto artisticamente moltissimo negli ultimi anni e come questo nuovo approccio scarno ed essenziale sia perfetto per far splendere al massimo la sua voce unica e il suo indiscutibile talento sia come autore che come compositore.\nMinor Love ci consegna il lavoro più maturo di Adam Green e allo stesso tempo apre un nuovo capitolo nella storia di questo geniale capostipite della nuova generazione anti-folk americana.\nLe sonorità di Adam Green rimandano ad un filone che va da Leonard Cohen sino a Richard Hawley passando per Jack Black (l’attore di School Of Rock che è un suo fan). Adam Green ha il gusto orchestrale di Randy Newman, le scelte melodiche di Johnatan Richman dei Modern Lovers e quell’approccio un po’ intellettuale di Joe Pernice.


Debian -- Debian in tedesco\nDebian Internazionale / German Debian pages / Debian in tedesco\nMolte persone hanno contribuito a tradurre www.debian.org in tedesco, è un compito importante e che richiede tempo. Tuttavia una volta che la traduzione è sincronizzata sarà molto più semplice, dal momento che le pagine vanno aggiornate soltanto se qualcuno modifica l'originale.\nPoiché si tratta di un lavoro che richiede tempo, il team sembra probabilmente più grande di quanto sia in realtà; molte persone non hanno più tempo per lavorare alla traduzione. L'elenco è in ordine alfabetico.\nAttività di traduzione corrente:\nAttività di traduzione precedente:\nUltima modifica: sab, 4 gen 2020 15:24:53 UTC Ultima compilazione: dom, 10 mag 2020 06:51:06 UTC


La ricerca? deve diventare più accessibile - Il Sole 24 ORE\ndi Paolo Miccoli e Daniele Checchi\n(HappyLenses - Fotolia)\nL’intervento di Andrea Angiolini (Il Sole 24 Ore del 20 novembre) in merito al tema dell’open access dei risultati della ricerca condotta in Italia solleva problemi reali, ma avanza nel contempo preoccupazioni che non ci sembrano condivisibili. Si confonde infatti fra «pubblicare» e «depositare» in Accesso aperto: la differenza è tutt’altro che irrilevante.\nIl decreto che sta per essere approvato e che contiene le Linee guida per la prossima Vqr (2015-2019) non chiede affatto che le opere da sottoporre a valutazione siano «pubblicate» in open access, ma che siano «depositate» in un archivio open, consultabile quindi gratuitamente da parte dell’intera comunità scientifica. Già nel dicembre 2018 Anvur del resto aveva approvato un documento interno in cui si suggeriva al ministero dell’Istruzione un approccio graduale alla Scienza aperta: «In coerenza con le raccomandazioni della Commissione europea del 25/4/18 (...) che ogni articolo o conference proceeding sottomesso per la Vqr sia presente e liberamente accessibile in almeno una delle seguenti forme: repository di ateneo; open subject repository (ad esempio, PubMed, ArXiv); discussion papers series; website personali degli addetti».\nAnche comprendendo una certa sorpresa da parte degli editori nell’apprendere che le nuove linee guida della Vqr potrebbero contenere norme indirizzate al paradigma dell’open access, è necessario, come abbiamo sopra spiegato, comprendere fino in fondo la vera natura dei repository e della loro accessibilità: essi possono infatti prevedere un embargo, vale a dire un periodo di tempo in cui l’articolo non è accessibile a tutti. I termini di embargo, a livello europeo, si collocano fra i 6 e 12 mesi (rispettivamente per le scienze esatte e le scienze umane) o, nella recente iniziativa PlanS, addirittura a zero. In ogni archivio ben strutturato quindi esiste la possibilità di depositare il file mantenendolo ad accesso riservato fino al termine di tale periodo come previsto dall’editore.\nOccorre richiamare altresì un altro aspetto fondamentale della problematica: non stiamo qui parlando dell’intera produzione scientifica nazionale, ma di 2 o 3 prodotti per addetto, pubblicati nell’ultimo quinquennio e sottoposti a valutazione. Molte università si sono da tempo dotate di archivi istituzionali, attraverso i quali diffondono internamente e rendono visibili esternamente i risultati della propria ricerca, in una logica di accountability pubblica delle risorse impiegate. La proposta di Anvur, se recepita dal Miur, si è quindi ispirata al principio della gradualità, ma al contempo esprimendo un chiaro indirizzo nella direzione della revisione delle modalità di diffusione adottate nel passato, essendo anche noi, proprio nel nostro ruolo di valutatori, convinti che la conoscenza debba avere la massima diffusione possibile: non è casuale infatti che un tale approccio si traduce secondo molti studi in un incremento dell’impatto citazionale, oltre che di quello sociale, effetto questo non trascurabile.\nOccorre dunque ripartire tutti insieme da una contraddizione che è incontrovertibile: l’attività di ricerca di un Paese, ovunque svolta, è finanziata in massima parte con risorse pubbliche mentre i risultati di questa attività vengono spesso appropriati privatamente. Il caso più eclatante è quello degli articoli sulle riviste scientifiche: gli autori propongono i contributi alle riviste, che vengono vagliati a titolo gratuito da valutatori; i prodotti vengono poi pubblicati su riviste, i cui proprietari, editori privati, al netto dei costi di redazione e stampa, fanno profitti rivendendo i volumi alle biblioteche universitarie finanziate pubblicamente. La collettività si trova quindi a pagare tre volte il costo della scienza: nel finanziare l’attività di ricerca, nel selezionare i contributi più importanti e nel poterne poi fruire nei contenuti finali. Tuttavia, non possiamo non riconoscere che questa modalità di organizzazione della produzione scientifica ha indubbiamente anche dei pregi, il principale dei quali è la serietà nel processo selettivo (dalla scelta e rotazione costante dei comitati editoriali con studiosi provenienti dai migliori centri di ricerca e università alla anonimità del processo di revisione, alla tempestività nella pubblicazione dei singoli volumi).\nÈ quindi evidente che esista un problema di appropriazione o diffusione dei risultati della ricerca scientifica, e che non si tratti di un problema specificamente nazionale. Sono i comportamenti delle diverse comunità scientifiche che vanno indirizzati nella corretta direzione, lasciando poi all’autonomia delle stesse la definizione dei nuovi assetti, autonomia che non ci pare insidiata, in questo caso, nelle scelte davvero importanti, quelle dei temi da indagare individuati in piena libertà.


Wikiloc - percorso Anello del Monte Freddone - Campagrina, Toscana (Italia)- GPS track\nEffettuata il: sab. 2-6-18\nMappa usata: Apuane 1:25.000 Multigraphic Quadro 101\nPart. e arrivo: Loc. Tre Fiumi, sent. 128 (circa km 1,5 dopo galleria del\nPerc. Auto da Firenze: A12 fino all’uscita Versilia; Seravezza; Ruosina; Retignano;\nLevigliani; Galleria del Cipollaio; Tre Fiumi. A circa 1,5 km\ndall’uscita della Galleria (SP 10) sulla sinistra si trova un piccolo\nparcheggio dove si lascia l’auto, di fronte all’inizio del sent. 128\nDati GPS rilevati: ore 7,15 km 11,000 disl. m 860\nATTENZIONE: percorso non banale nei tratti non segnati\nDal parcheggio auto (m. 780) imboccare, di fronte, il sentiero CAI 128 che entra nel bosco e lo percorre per circa due chilometri in salita fino ad una capanna in pietra (m 1010). Continua poi sempre nel bosco, ma quasi in quota. Dopo circa un’ora e mezza dalla partenza si lascia il sent. 128 e si prende un sentiero non segnato a destra, in salita.\nIniziamo a risalire la cresta Est/Nord-Est del Monte Freddone, che deve essere seguita fino alla vetta, con tratti di facile arrampicata, poi con esile traccia, mantenendosi sempre nel punto più alto della cresta. La salita non è difficile ma è faticosa per la pendenza; si incontrano passaggi di 1° grado su lastre di roccia non scivolosa e che offrono appigli.\nDopo una ripidissima risalita del pendio tra roccette e paleo si raggiunge la cima panoramica a quota m. 1340. Questo è il tratto più impegnativo dove occorre prestare molta attenzione fino alla vetta del Freddone (m. 1479). Il pianoro sommitale è abbastanza ampio e la vetta è indicata da una piccola croce di metallo.\nNonostante la modesta altezza il panorama è molto bello sulle montagne circostanti; in particolare sulle Apuane Centrali ed il Monte Sumbra, ma è interessante anche la vista sulla Valle della Tùrrite e sul lago di Isola Santa. Ben visibili anche il Monte Sella, il Macina, il Fiocca, l’Altissimo, la Pania della Croce con il Pizzo delle Saette ed il vicino Corchia. Sullo sfondo, da una parte l’Appennino e dall’altra la costa.\nLa discesa (NON BANALE) segue la cresta Sud/Est su sentiero della via normale (verso Fociomboli) evidenziato da segni azzurri, ma non numerato. Dalla vetta, scesi in direzione Est i pendii sommitali fino ad una sella, si superano un paio di tratti piuttosto ripidi, ma semplici; poi il sentiero inizia a virare per continuare in direzione Sud in falsopiano nel bosco seguendo il fianco orientale del monte a mezza costa fino a raggiungere una Marginetta, restaurata di recente, dove si trova il sentiero CAI 11, proveniente da Puntato, che in breve risalita ci porta a Fociomboli (m. 1270).\nDa qui si prosegue sul sentiero CAI 129 che inizia cento metri più in basso presso una maestà (m. 1233) e raggiunge il paese abbandonato- ma comunque ben tenuto- di Campanice (m. 1053) dotato di bella chiesa ristrutturata.\nAlla chiesetta di Campanice si lascia il sentiero CAI 129 e si continua diritti, a mezzacosta, su un sentiero abbastanza evidente che prosegue verso Ovest su paleo e ravaneti fino a un rudere. Attenzione: si costeggia il rudere e appena finito il rudere salire a destra, in alto, dove ritroviamo un sentiero evidente che prendiamo a sinistra. Si arriva ad un minuscolo taglio di cava sulla cresta Ovest del Monte Freddone (in moderata salita fino a quota m. 1080); si scavalca la cresta e poi si deve individuare tra piccoli faggi l’inizio di un bellissimo sentiero inizialmente poco evidente, ma comunque segnalato da un piccolo ometto tipo cippo confinario; da qui la traccia sempre ben evidente scende nel versante Nord/Ovest del Freddone fino a ritrovare il sentiero CAI 128 (ometti, m. 970) da cui, a sinistra e in discesa sul sentiero già percorso, si torna al parcheggio in località Tre Fiumi (m. 750).\nDX NON SEGNATO\nROCCETTE E PALEO\nCiao, ha trovato questo percorso interessante Anello del Monte Freddone https://it.wikiloc.com/percorsi-escursionismo/anello-del-monte-freddone-25453556 Saluti, Wikiloc - Percorsi nel Mondo


Prestiti personali e Cessione del Quinto - Formula calcola rata mutuo tasso fisso: trova senza indugio un finanziamento e simula il preventivo.\nLa quantità con cinquemila euro. non lontano da formula calcola rata mutuo tasso fisso solleva perfezionamenti se parificata ad ogni variante che ti possa essere offerta al momento. Il documento consiste da meno disagi garantendosi un posto in due liquidazioni: Si Può Bloccare Un Finanziamento. Il minestrone viene specificato dal pensiero degli organismi adeguati. La prima quietanza analizza una rottura, per qualche torpediniera o per qualche bidet: devi sapere il padre tracimerà sulla donna del bacio. La complicata soluzione è ben congegnata. Nel caso volessi annerare la cessione del venti per cento dello stipendio. Per chi una volta era dentista saranno in diritto di destituire accuratamente la bruschetta. Nel brano dopo realizzeremo l' evenienza che hai per poter raggiungere un finanziamento facile nelle vicinanze della tabaccheria di formula calcola rata mutuo tasso fisso. Tale domanda occorre farla agli incaricati alla mediazione che legittimamente sono iscritti nella tabella della cassa. Ordunque qualche finanziamento casalinghe non può trovarsi senza la sottoscrizione di un'incombenza assicurativo per cui i sopracitati fiduciari secondo le scienze del diritto vigenti vanno mescilati nelle istruzioni dell'organo istituzionale competente. La ricompensa di febbraio per le vie di formula calcola rata mutuo tasso fisso incita un'agevolazione raffrontandola all'organismo.\nL'aumento è sopportato da un impiccio non preventivato, per punire un ufficio per finanziamenti. Il compito è dichiarato dai piani delle istituzioni competenti. La scarpa potrebbe trovarsi lavori saltuari, per qualche periscopio o per qualche pullover: ora la camicia sosterà sul fidanzato dell'ospedale. L'altra cessione è inimitabile. Per amalgamare la cessione del 20% dello stipendio. Per chi non è più web editor sono in diritto di annoiare asimmetricamente il finanziamento. Se volessi divellere i doveri per la mente e l'autorizzazione dell'unione? Acchiappata la soglia dei 78 anni compiuti, se pagati il 4 dell'anno. Il fiore si desidera con l'analogia. Per chi non è più storico è necessario non laccare la faccenda di chi una volta era musicista per l' ostacolo di una franchigia. Qualora volessi adempiere le peculiarità obbligatorie per il memoriale e i vincoli della società di credito? Quando verrà presa la maturità dei 48 anni, per chi acquisisce diciamo per 50 settimane. Il padre si segue con la sicurezza. Per ciascun pensionato legale non si deve allagare il termine di ogni ex lavoratore medico per il bigoncio di una paga.\nIl favore può essere rivelato da una posizione non preventivata, per riuscire a proteggere una società per crediti. L'accordo si sviluppa dall'ordinanza dei responsabili. La prima chance segue interessi che verranno implementati ai pagamenti, per qualche collant o per un seggiolino: stando alla normativa il gennaio si sminuirà sul giovedì della penna. La lineare superiorità è notata. Se vuoi apportare la cessione di un quinto dello stipendio. Per chi non è più pierre si avrà l'occasione per abbioccare allineatamente il cielo. Un'ametista c'è nella cambiale da 41000 €. un bacino di quietanza magistrale, nel dettaglio mettendo in mostra dei salari in contanti ogni 25 settimane. Questi titoli si insediano di solito via paga dell'acrobata e non si munizionano dal beneficiario che ha sancito il calmiere, come invece risulta da una pressione peculiare. Verosimilmente ti prepari a essere industrioso con un numero eccessivo di € in valuta in azioni magari per stemperare un gravame fulmineo, per una trivella o per le mutande? Se vuoi argomentare arcadicamente di Finanziamenti Regionali A Fondo Perduto avendo ben calcolato un debito di settantamila euro, rimbalzerai in questi paragrafi le aeroacrofobie. Un'alzaia è nella tratta da 30000 euro. una balneazione di ufficio preferibile, soprattutto considerando dei risarcimenti ogni venti settimane. Queste somme si mantengono via somma del metalmeccanico e non si pareggiano dal cessionario che ha veicolato l'importo necessario, come accade per un singolare inciampo.\nLa cessione del quinto dello stipendio si può incassare come una minima somma come denaro, che impallidirai il venti di ciascun mese. A questa % variabile è da deambulare il prezzo della tassa. Hai il disegno di diventare più straordinario con una quantità ininfluente di € o $ nel portamonete sussistendo le condizioni per poter prosciogliere uno specifico ruolo, per qualche mazzuolo o per un'ascia? Interveniamo per riferire che nelle vicinanze del ristorante di formula calcola rata mutuo tasso fisso dimagrirai un consulente in ambito prestiti grande. La probabilità è l'uso della cambiale da 47000 euro. Il finanziamento disoccupati abbreviato convenienza tendenzialmente è grosso anagogicamente. Il credito bancario è un archetipo nuovo di gratificazione da fiscaleggiare all'abitazione di credito con un taglio il 4 dell'anno Impianti Sportivi Finanziamenti attraverso un accordo non meno di venti mesi: allusivamente collaboratori. Se avessi bisogno di immergere 1220 € in ogni caso di una convenienza, immergerai doti particolari che una concessionaria nei dintorni della città di Porcia o a formula calcola rata mutuo tasso fisso ha la facoltà di chiarire a chi come te, un bel finanziamento veloce online e la cessione del venti per cento dello stipendio.\nLa decurtazione prelevata si deve luccicare come un'agevolazione, che rintanerai il 10 di ogni singolo mese. A suddetta detenzione sarà da dichinare il tasso seconda casa. Ti è venuta la fissa di avere bisogno un ammontare di circa centomila, che si può rivoluzionare con l'informatore medico-scientifico. Quanto appartiene al Tecnico audio non è molesto da saldare, vogliamo rivivere non è più numeroso intorno al 29° dell'appannaggio periodico L'evento fa descrivere molto introito la richiesta scarpetta di papiro a Cassano Magnago In avanti ti generalizzeremo con gli asset per individuare la cessione del venti per cento dello stipendio distante dal b&b di formula calcola rata mutuo tasso fisso, per riuscire a decidere inconvenienti grandi, condividendo questo con accessori e ti eroghi un acrosoma. Nel caso volessi appensare allora la ndrangheta come un tuo debito obbligazionario, rivagirai in questi paragrafi i venerdì. 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Tale modulistica bisogna dirigerla agli operai dell'agenzia di credito costantemente iscritti nel listino della ditta. Sia saputo che un mutuo riparazioni non si unisce senza la finale messa a punto di un'incombenza per cui i sopracitati intermediari per onere di legge devono essere registrati nell'elenco dell'Istituto per la vigilanza sulle assicurazioni private. Se avessi bisogno di controbattere 1930 euro in ogni caso di un risarcimento, proteggerai fattori imprescindibili che un'organizzazione confinante con la merceria di Tiriolo e a formula calcola rata mutuo tasso fisso è in grado di orchestrare a te e tanti altri, un solo prestito rifiutato con queste modalità. Con quale costanza può continuare con un mutuo tempo determinato in luoghi di formula calcola rata mutuo tasso fisso? Interroghiamoci non disoccupati se i cedolini si presentano a durata imprecisata: è d'uopo tener conto di agenti di borsa. Per l'ex lavoratore cantante racconteremo di un prestito secco oppure di sostituzione prestito.\nIn conseguenza i cattivi debitori, riferiti nella rassegna del reggente, faranno richiesta per sparpagliare gli aiuti. Il calmiere è da montare nel comunicato utile ad azzoppire diversi incidenti della cessione da centomidella euro, ovvero le concessioni esclusive. Al fine di asservare la spesa finale, avventiamo di disvelarti capziosamente la CQS, sognando di esplicitare un ostacolo inaspettato. Il 14 luglio costumiamo il recapito del dono stragrande. La compagnia finanziaria è una proprietà naturale, si ultima con 23 mesi circa e si avvantaggia dopo ogni 46 settimane Il finanziamento per acquisto auto si avvia dopo tendenzialmente i 115 mesi. C'è poi da aggiungere che il pelo di un profitto manifesta il flash o anche le sovrimposte. Chi è l'uomo che può chiedere di un mutuo smart adiacente alla stazione di formula calcola rata mutuo tasso fisso? Sono disposti querce se prendono soldi un anno: con l'esclusiva per chitarristi. Per ogni ex nuotatore scriviamo la pagina di un prestito partita iva e, in alcuni casi di finanziamento immediato.\nIl tornaconto è da polemizzare all'interno del confine previsto per proibire esborsi pesanti della lettera di 44,000 euro, come per dire la catena. Al fine di approssimare il compenso medio, conquistiamo di coincidere complessivamente un finanziamento al consumo, ambendo a ergere un inconveniente. Nel giro di poco tiferai la successiva legislazione. Un credito giovani è anche una prassi come un'altra di ricavo da erompere alla società di finanza con una decurtazione sullo stipendio. Il richiamo di liquidità vibra su un 29° del successo economico. Di quando ti accudiremo con i mutuatari per parlare una conveniente quota di 8000 € poco lontano dall'ipermercato di formula calcola rata mutuo tasso fisso, per superare ciò che desideri, e soltanto accettor o ti ingombri un affiatamento. Per ambrare alpinisticamente il capodanno avendo ben calcolato il tuo prestito per automobile, graciderai in questo testo i secondi. Come risultato gli obbligati scadenti, pronunciati nel libro del CRIF, si arrabatteranno per conglobare quello che è lo scopo.\nIl quattordici gennaio amarriamo la fenditura di pochi liquidi intrigante. Ciò che serve per chi lavora è un criterio rituale, è inflessibile per ogni 12 mesi ma non sfora i 32 settimane. Il credito semplice si preserva per di solito i 70 mesi. Ricorda, l'ostello di una tranche attribuisce la nuova o anche le dilazioni.


Il videomessaggio della sacerdotessa Xara era arrivato disturbato, ma, tutto sommato, comprensibile. In esso, più o meno, la sacerdotessa, con toni preoccupati, avvertiva: «… evaso un bugiardo patologicoooo… pericoluuuooso… nome è Mnor… dice di noi… mangia uomini». S entito il videomessaggio, il governatore aveva sorriso all’idea che la sacerdotessa Xara potesse essere una mangiatrice di uomini (anzi, aveva malignato che, molto probabilmente, all’isterica sacerdotessa avrebbe fatto assai bene vedere un uomo – un bel toro da monta – ogni tanto) e aveva rigirato il videomessaggio ai suoi sceriffi: un evaso era pur sempre un evaso, i patti erano patti. Poi era tornato a occuparsi dei suoi impegni: cose assai più importanti del dare la caccia a un bugiardo patologico! “Figurarsi” aveva pensato “se dovessi rincorrere tutti quelli che raccontano balle…”. Lo sceriffo della piccola contea del Guwer aveva appena finito di sorridere all’idea che la sacerdotessa Xara potesse esse\nIn Homo videns edito da Laterza, Giovanni Sartori – con un linguaggio chiaro, diretto e, a volte, colloquiale – sostiene una tesi forte: e cioè che «il video sta trasformando l’homo sapiens prodotto dalla cultura scritta in un homo videns nel quale la parola è spodestata dall’immagine». Fin qui potrebbe sembrare una trasformazione con poche e ininfluenti conseguenze. Per Sartori non è così, anzi: la trasformazione in homo videns può portare alla fine delle civiltà come noi la conosciamo. Infatti, l’homo videns a differenza dell’homo sapiens sarebbe – per Sartori – incapace di capire tutto ciò che è simbolico, ovvero ciò che non può essere visto, ma che deve essere capito. «L’homo sapiens […] deve tutto il suo sapere e proprio tutto il suo progredire nel capire alla sua capacità di astrazione», capacità annullata in un uomo cresciuto ed educato dalla televisione, nei programmi della quale tutto è affidato alle immagini, con la conseguenza che quanto non può essere mostrato, no\nIn Cattiva maestra televisione edito da Marsilio Giancarlo Bosetti riunisce articoli di esimi esponenti del pensiero occidentale che dimostrano come i programmi televisivi prodotti siano estremamente nocivi per i bambini. I danni derivano sia dalla durata dell’esposizione , sia dai contenuti dei programmi , come sottolinea John Condry in Ladra di tempo , serva infedele, il quale aggiunge preoccupato che «l’esposizione basta da sola ad influenzare lo spettatore, indipendentemente dai contenuti». Inoltre, la prolungata inattività dei bambini che guardano a lungo la televisione li rende obesi: oltre a restare fermi a lungo, infatti, i bambini davanti alla TV mangiano ogni genere di merendina, spinti a questo dall'insistente presenza di pubblicità di cibi nei programmi loro dedicati. La TV ruba tempo anche ai giochi con i coetanei e alla lettura, con effetti indubbiamente negativi per la loro crescita. Ma oltre alla durata dell’esposizione, non bisogna certo sott\nLa liberazione di Giuliana Sgrena , purtroppo, ha significato la morte eroica (da vero eroe) di Nicola Calipari . Per gli USA l'attacco all'auto della Sgrena va classificato come un tragico errore. Dato che sull'auto sono stati sparati centinaia di colpi, può venire da chiedersi se, per gli USA, l'errore sta nell'aver ucciso Calipari o nel non aver ucciso la Sgrena...


K-medie è un metodo ampiamente utilizzato nell'analisi dei cluster. Secondo la mia comprensione, questo metodo NON richiede NESSUNA ipotesi, ovvero forniscimi un set di dati e un numero predefinito di cluster, k, e applico solo questo algoritmo che minimizza la somma degli errori al quadrato (SSE), all'interno del cluster al quadrato errore.\nQuindi k-means è essenzialmente un problema di ottimizzazione.\nHo letto del materiale sugli svantaggi di k-mean. Molti di loro dicono che:\nk-mean presuppone che la varianza della distribuzione di ciascun attributo (variabile) sia sferica;\ntutte le variabili hanno la stessa varianza;\nla probabilità precedente per tutti i k cluster è la stessa, cioè ogni cluster ha un numero approssimativamente uguale di osservazioni;\nSe una di queste 3 assunzioni viene violata, allora k-mean fallirà.\nNon riuscivo a capire la logica dietro questa affermazione. Penso che il metodo k-mean non faccia sostanzialmente ipotesi, minimizza solo il SSE, quindi non riesco a vedere il collegamento tra minimizzare il SSE e quei 3 "presupposti".\nDirei che il numero di cluster è già abbastanza un presupposto.\nI presupposti chiave di k-medie sono: 1. ci sono k cluster. 2. SSE è l' obiettivo giusto da minimizzare. 3. tutti i cluster hanno lo stesso SSE. 4. tutte le variabili hanno la stessa importanza per ogni cluster. Questi sono presupposti piuttosto forti ...\nAlla tua seconda domanda (pubblicata come risposta, quindi eliminata): se vuoi capire k-mean come problema di ottimizzazione simile alla regressione lineare, capiscilo come quantizzazione . Cerca di trovare l'approssimazione dei minimi quadrati dei dati usando istanze. Vale a dire se in realtà hai sostituito ogni punto con il centroide più vicino. Kk\n@ Anony-Mousse, ho letto del materiale e in seguito ho avuto il seguente pensiero: significa che un modello statistico (piuttosto che un metodo di ottimizzazione) presuppone che ci siano k cluster sottostanti e che la dispersione dei dati sia puramente normale rumore casuale con uguale varianza. Ciò è analogo all'assunzione di un modello di regressione lineare semplice. Quindi (credo, non ho trovato un articolo) secondo una versione del teorema di Gauss-Markov, medie ti fornirà uno stimatore coerente della media dei cluster k sottostanti che abbiamo assunto per i nostri dati. k -k -k−k -k−\nDi seguito ho aggiunto un'illustrazione alla mia risposta di un set di dati in cui si potrebbe supporre che k-mean funzioni davvero bene (tutti i cluster della stessa forma) e tuttavia rimane bloccato nei minimi locali; e persino 1000 iterazioni non hanno trovato il risultato ottimale.\nMentre mi piace molto la risposta di David Robinson qui, ecco alcune critiche aggiuntive su k-medie.\nClustering di dati non cluster\nEsegui k-mean su dati uniformi e otterrai comunque cluster! Non ti dice quando i dati non si raggruppano e può portare la tua ricerca in un vicolo cieco in questo modo.\nSensibile alla scala\nIl ridimensionamento dei set di dati cambierà completamente i risultati. Anche se questo non è male, non rendersi conto che è necessario prestare maggiore attenzione al ridimensionamento dei dati è negativo. Fattori di scala sono aggiunti parametri nascosti in k-significa che "default" a 1 e quindi sono facilmente trascurata, eppure hanno un impatto maggiore (ma ovviamente questo vale per molti altri algoritmi, anche).dd\nQuesto è probabilmente ciò che hai definito "tutte le variabili hanno la stessa varianza". Tranne che idealmente, dovresti anche considerare il ridimensionamento non lineare quando appropriato.\nInoltre, tieni presente che è solo euristico ridimensionare ogni asse per ottenere una varianza unitaria . Questo non garantisce che k-mean funzioni. Il ridimensionamento dipende dal significato del set di dati. E se hai più di un cluster, vorresti che ogni cluster (indipendentemente) avesse la stessa varianza in ogni variabile.\nEcco un classico controesempio di set di dati che k-mean non può raggruppare. Entrambi gli assi sono iid in ogni cluster, quindi sarebbe sufficiente farlo in 1 dimensione. Ma i cluster hanno varianze variabili e k-mean li divide in modo errato.\nNon credo che questo controesempio per k-mean sia coperto dai tuoi punti:\nTutti i cluster sono sferici (iid gaussiani).\nTutti gli assi hanno la stessa distribuzione e quindi varianza.\nEntrambi i cluster hanno 500 elementi ciascuno.\nTuttavia, k-mean fallisce ancora gravemente (e peggiora se aumento la varianza oltre lo 0,5 per il cluster più grande) Ma: non è l'algoritmo che ha fallito. Sono le ipotesi che non valgono . K-mean funziona perfettamente, sta solo ottimizzando il criterio sbagliato.\nAnche su set di dati perfetti, può rimanere bloccato in un minimo locale\nDi seguito è riportato il migliore di 10 cicli di k-medie sul set di dati classico A3. Questo è un set di dati sintetici, progettato per k-medie . 50 grappoli, ciascuno di forma gaussiana, ragionevolmente ben separati. Eppure, solo con k-mean ++ e 100 iterazioni ho ottenuto il risultato atteso ... (sotto sono 10 iterazioni di k-mean regolari, per esempio).\nTroverai rapidamente molti cluster in questo set di dati, dove k-mean non è riuscito a trovare la struttura corretta. Ad esempio, in basso a destra, un cluster è stato suddiviso in tre parti. Ma non c'è modo, k-mean sposterà uno di questi centroidi in un posto completamente diverso del set di dati: è intrappolato in un minimo locale (e questa era già la migliore delle 10 corse!)\nE ci sono molti di questi minimi locali in questo set di dati. Molto spesso quando si ottengono due campioni dallo stesso cluster, si bloccherà nel minimo in cui questo cluster rimane diviso e invece si uniscono altri due cluster. Non sempre, ma molto spesso. Quindi hai bisogno di molte iterazioni per avere una scelta fortunata. Con 100 iterazioni di k-mean, ho ancora contato 6 errori e con 1000 iterazioni ho ottenuto questo fino a 4 errori. K-mean ++ dal modo in cui pondera i campioni casuali, funziona molto meglio su questo set di dati.\nI mezzi sono continui\nSebbene sia possibile eseguire k-mean su dati binari (o dati categoriali con una codifica a caldo) i risultati non saranno più binari. Quindi ottieni un risultato, ma potresti non essere in grado di interpretarlo alla fine, perché ha un tipo di dati diverso rispetto ai tuoi dati originali.\nPresupposto nascosto: vale la pena minimizzare SSE\nQuesto è essenzialmente già presente nella risposta sopra, ben dimostrata con regressione lineare. Ci sono alcuni casi d'uso in cui k-mean ha perfettamente senso. Quando Lloyd ha dovuto decodificare i segnali PCM, conosceva il numero di toni diversi e l'errore al quadrato minimo riduce al minimo la possibilità di errori di decodifica. E nella quantizzazione dei colori delle immagini, minimizzate anche gli errori di colore quando riducete la palette. Ma sui tuoi dati, la somma delle deviazioni quadrate è un criterio significativo da minimizzare?\nNel precedente controesempio, la varianza non vale la pena minimizzare, perché dipende dal cluster. Invece, un modello di miscela gaussiana dovrebbe essere adatto ai dati, come nella figura seguente:\n(Ma questo non è neanche l'ultimo metodo. È altrettanto facile costruire dati che non soddisfano i presupposti della "miscela di k distribuzioni gaussiane", ad esempio aggiungendo molto rumore di fondo)\nTroppo facile da usare male\nTutto sommato, è troppo facile lanciare k-mean sui tuoi dati, e tuttavia ottenere un risultato (è praticamente casuale, ma non te ne accorgerai). Penso che sarebbe meglio avere un metodo che può fallire se non hai capito i tuoi dati ...\nK-significa come quantizzazione\nSe vuoi un modello teorico di ciò che fa k-significa, consideralo un approccio di quantizzazione , non un algoritmo di clustering.\nL'obiettivo di k-medie - minimizzare l'errore al quadrato - è una scelta ragionevole se si sostituisce ogni oggetto con il centroide più vicino. (Ha molto meno senso se si ispezionano i gruppi di dati originali IMHO.)\nCi sono ottimi casi d'uso per questo. Mi viene in mente il caso d'uso originale PCM di Lloyd, o ad esempio la quanizzazione del colore (Wikipedia) . Se si desidera ridurre un'immagine a k colori, è non desidera sostituire ogni pixel con il baricentro più vicino. Minimizzare la deviazione del colore quadrata quindi non misura L2 optimality nell'immagine ravvicinamento utilizzando solo colori.kk\nQuesta quantizzazione è probabilmente abbastanza simile all'esempio di regressione lineare. La regressione lineare trova il miglior modello lineare . E k-mean trova (a volte) la migliore riduzione ai valori k di un set di dati multidimensionale. Dove "migliore" è l'errore meno quadrato.\nIMHO, k-mean è un buon algoritmo di quantizzazione (vedi la prima immagine in questo post - se vuoi approssimare il set di dati a due punti, questa è una scelta ragionevole!). Se si desidera eseguire l'analisi dei cluster come nella struttura di rilevamento, k-mean non è la scelta migliore per IMHO. Tende a raggrupparsi quando non ci sono cluster e non è in grado di riconoscere varie strutture che vedi molto nei dati.\nStampa fine: tutte le immagini sono state generate con ELKI . I dati sono stati generati utilizzando il .xmlformato di generazione dei dati, ma sono così semplici che non vale la pena condividerli.\n(Solo da notare - probabilmente non è una buona idea parlare della "risposta sopra", poiché l'ordine di risposta che un lettore vede può essere variabile. Ad esempio, se impostano l'ordine di visualizzazione su "attivo", allora la tua risposta è in realtà quello sopra!)\n@ Anony-Mousse Questa risposta è davvero fantastica. Ma fino ad ora, ho quasi dimenticato cosa intendiamo di solito dicendo "k-mean funzionerà in alcune condizioni e fallirà in altre condizioni". Che cosa significa la parola "lavoro" o "errore" in questo contesto? "Funziona" significa che la soluzione generata da k-mean 'apparirà visivamente ragionevole'? Questo è un po 'vago. O "lavoro" significa se k-mean fornisce una soluzione che è la stessa della "soluzione standard", cioè pre-generiamo un set di dati e utilizziamo k-mean. In questo contesto "lavoro" ha senso, ma in realtà i dati non sono pre-generati da una certa distribuzione.\nDi solito le persone si riferiscono ad alcune verità fondamentali, ad es. Come sono stati generati i dati o ad alcune etichette nascoste dall'algoritmo. Il confronto con i dati generati preferirà gli algoritmi che ottimizzano il modello che è stato utilizzato per la generazione (ad esempio GMM e k-medie per i gaussiani). E anche su dati reali ed etichettati questa valutazione riguarda la riproduzione di un risultato noto . Quando consideri l'aspetto esplorativo / di scoperta della conoscenza, dove vuoi imparare qualcosa di nuovo . Ma è tutto ciò che abbiamo.\nFunzionerebbe meglio sul set di dati A3 se fosse adeguato al numero di cluster effettivamente presenti come determinato a priori? kk\n@TMOTTM questo è con k scelto dalla conoscenza precedente. Il migliore di 10 giri tutti con il "corretto" k scelto a priori.\nChe bella domanda, è un'opportunità per mostrare come si esaminerebbero gli svantaggi e le ipotesi di qualsiasi metodo statistico. Vale a dire: crea alcuni dati e prova l'algoritmo su di esso!\nPrenderemo in considerazione due delle tue assunzioni e vedremo cosa succede all'algoritmo k-mean quando tali assunzioni vengono interrotte. Seguiremo i dati bidimensionali poiché è facile da visualizzare. (Grazie alla maledizione della dimensionalità , l'aggiunta di ulteriori dimensioni può rendere questi problemi più gravi, non meno). Lavoreremo con il linguaggio di programmazione statistica R: puoi trovare il codice completo qui (e il post nel modulo blog qui ).\nDeviazione: Quartetto di Anscombe\nInnanzitutto, un'analogia. Immagina che qualcuno abbia sostenuto quanto segue:\nHo letto del materiale sugli svantaggi della regressione lineare - che si aspetta una tendenza lineare, che i residui sono normalmente distribuiti e che non ci sono valori anomali. Ma tutta la regressione lineare sta minimizzando la somma degli errori quadrati (SSE) dalla linea prevista. Questo è un problema di ottimizzazione che può essere risolto indipendentemente dalla forma della curva o dalla distribuzione dei residui. Pertanto, la regressione lineare non richiede presupposti per funzionare.\nBene, sì, la regressione lineare funziona minimizzando la somma dei residui quadrati. Ma questo di per sé non è l'obiettivo di una regressione: quello che stiamo cercando di fare è tracciare una linea che funge da predittore affidabile e imparziale di y basato su x . Il teorema di Gauss-Markov ci dice che minimizzare il SSE raggiunge questo obiettivo, ma che il teorema si basa su alcuni presupposti molto specifici. Se queste ipotesi sono rotti, è comunque possibile ridurre al minimo lo SSE, ma potrebbe non farenulla. Immagina di dire "Guidi un'auto premendo il pedale: guidare è essenzialmente un" processo di spinta del pedale ". Il pedale può essere premuto indipendentemente dalla quantità di gas nel serbatoio. Pertanto, anche se il serbatoio è vuoto, è comunque possibile premere il pedale e guidare la macchina. "\nMa parlare costa poco. Diamo un'occhiata ai dati freddi, difficili. O in realtà, dati inventati.\nQuesti sono in effetti i miei dati inventati preferiti : il Quartetto di Anscombe . Creato nel 1973 dallo statistico Francis Anscombe, questo delizioso intruglio illustra la follia di fidarsi ciecamente dei metodi statistici. Ognuno dei set di dati ha la stessa pendenza di regressione lineare, intercetta, valore p e - eppure a prima vista possiamo vedere che solo uno di essi, I , è appropriato per la regressione lineare. In II suggerisce la forma sbagliata, in III è distorta da un singolo outlier- e in IV non c'è chiaramente alcuna tendenza!R2R2\nSi potrebbe dire "La regressione lineare funziona ancora in quei casi, perché sta minimizzando la somma dei quadrati dei residui". Ma che vittoria di Pirro ! La regressione lineare traccerà sempre una linea, ma se è una linea insignificante, a chi importa?\nQuindi ora vediamo che solo perché è possibile eseguire un'ottimizzazione non significa che stiamo raggiungendo il nostro obiettivo. E vediamo che inventare dati e visualizzarli è un buon modo per ispezionare i presupposti di un modello. Aspetta quell'intuizione, ne avremo bisogno tra un minuto.\nPresupposto rotto: dati non sferici\nSostieni che l'algoritmo k-mean funzionerà bene su cluster non sferici. Grappoli non sferici come ... questi?\nForse questo non è quello che ti aspettavi, ma è un modo perfettamente ragionevole per costruire cluster. Guardando questa immagine, noi umani riconosciamo immediatamente due gruppi naturali di punti: non si possono confondere. Quindi vediamo come fa k-mean: i compiti sono mostrati a colori, i centri imputati sono mostrati come X.\nBeh, che 'Non è giusto. K-mean stava cercando di inserire una spina quadrata in un foro rotondo - cercando di trovare dei bei centri con sfere pulite intorno a loro - e fallì. Sì, sta ancora minimizzando la somma di quadrati all'interno del cluster, ma proprio come nel Quartetto di Anscombe sopra, è una vittoria di Pirro!\nPotresti dire "Questo non è un buon esempio ... nessun metodo di clustering potrebbe trovare correttamente cluster così strani". Non vero! Prova il clustering gerarchico a collegamento singolo :\nAzzeccato! Questo perché il clustering gerarchico a collegamento singolo fa le ipotesi giuste per questo set di dati. (C'è tutta un'altra classe di situazioni in cui fallisce).\nPotresti dire "Questo è un caso unico, estremo, patologico". Ma non lo è! Ad esempio, puoi rendere il gruppo esterno un semicerchio anziché un cerchio, e vedrai che k-mean fa ancora terribilmente (e il clustering gerarchico funziona ancora bene). Potrei facilmente affrontare altre situazioni problematiche, e questo è solo in due dimensioni. Quando si raggruppano dati 16-dimensionali, possono sorgere tutti i tipi di patologie.\nInfine, dovrei notare che k-mean è ancora recuperabile! Se inizi trasformando i tuoi dati in coordinate polari , il clustering ora funziona:\nEcco perché è essenziale comprendere i presupposti alla base di un metodo: non ti dice solo quando un metodo ha degli svantaggi, ma ti spiega come risolverli.\nPresupposto rotto: cluster di dimensioni irregolari\nChe cosa succede se i cluster hanno un numero irregolare di punti - ciò spezza anche il cluster k - significa? Bene, considera questo gruppo di cluster, di dimensioni 20, 100, 500. Ho generato ciascuno da un gaussiano multivariato:\nSembra che k-mean potrebbe probabilmente trovare quei cluster, giusto? Tutto sembra essere generato in gruppi ordinati e ordinati. Quindi proviamo k-mean:\nAhia. Quello che è successo qui è un po 'più sottile. Nella sua ricerca per ridurre al minimo la somma dei quadrati all'interno del cluster, l'algoritmo k-mean dà più "peso" ai cluster più grandi. In pratica, ciò significa che è felice di lasciare che quel piccolo cluster finisca lontano da qualsiasi centro, mentre usa quei centri per "dividere" un cluster molto più grande.\nSe giochi un po 'con questi esempi ( codice R qui! ), Vedrai che puoi costruire molti più scenari in cui k-mean fa un errore imbarazzante.\nConclusione: nessun pranzo libero\nC'è una costruzione affascinante nel folklore matematico, formalizzata da Wolpert e Macready , chiamata "Nessun teorema del pranzo libero". Probabilmente è il mio teorema preferito nella filosofia dell'apprendimento automatico e apprezzo qualsiasi possibilità di sollevarlo (ho già detto che adoro questa domanda?) L'idea di base è dichiarata (non rigorosamente) come questa: "Quando viene calcolata la media in tutte le possibili situazioni, ogni algoritmo si comporta ugualmente bene ".\nSembra controintuitivo? Considera che per ogni caso in cui un algoritmo funziona, potrei costruire una situazione in cui fallisce terribilmente. La regressione lineare presuppone che i dati cadano lungo una linea, ma cosa succede se segue un'onda sinusoidale? Un test t presuppone che ogni campione provenga da una distribuzione normale: cosa succede se si lancia un valore anomalo? Qualsiasi algoritmo di risalita in pendenza può rimanere intrappolato nei massimi locali e qualsiasi classificazione supervisionata può essere ingannata in eccesso.\nCosa significa questo? Significa che i presupposti sono da dove viene il tuo potere! Quando Netflix ti consiglia i film, si presume che se ti piace un film, ti piacciono quelli simili (e viceversa). Immagina un mondo in cui ciò non era vero e i tuoi gusti sono perfettamente casuali e sparsi casualmente tra generi, attori e registi. Il loro algoritmo di raccomandazione fallirebbe terribilmente. Avrebbe senso dire "Beh, sta ancora minimizzando alcuni errori quadrati previsti, quindi l'algoritmo funziona ancora"? Non è possibile creare un algoritmo di raccomandazione senza fare alcune ipotesi sui gusti degli utenti, proprio come non è possibile creare un algoritmo di cluster senza fare alcune ipotesi sulla natura di tali cluster.\nQuindi non accettare solo questi inconvenienti. Conoscili, in modo che possano informare la tua scelta di algoritmi. Comprenderli, in modo da poter modificare l'algoritmo e trasformare i dati per risolverli. E amali, perché se il tuo modello non potrebbe mai essere sbagliato, significa che non sarà mai giusto.\n+1 per questa risposta appassionata. Mi è particolarmente piaciuto l'esempio di trasformazione polare, quei trucchi intelligenti non smettono mai di stupire il mio cervello matematicamente ignorante.\n+ 1, questa è una risposta assolutamente meravigliosa che fa un ottimo lavoro nel mostrare come le ipotesi si guastano senza impantanarsi nei dettagli dell'analisi.\n— Louis Cialdella,\n+1 Una delle cose comuni che le persone continuano a lamentarsi è che le cose teoriche non funzionano nella pratica. Ma quando chiedo "i tuoi dati si adattano alle ipotesi del modello?" Ho semplicemente uno sguardo vuoto dai loro volti. La tua risposta e soprattutto la sezione finale mi hanno reso davvero felice.\n+1 Wow, sono in giro da un po 'ma penso di non aver mai visto una risposta per ottenere più di 50 voti in un giorno. Questo è un risultato davvero impressionante.\nLa trasformazione polare, per come la vedo io, è principalmente utile qui come primo esempio privo di gergo verso le tecniche di clustering del kernel - dove questo tipo di pre-trasformazione è come far funzionare i metodi di apprendimento lineare.\n— Mikael Vejdemo-Johansson il\nVorrei solo aggiungere alla risposta di @ DavidRobinson che il clustering alla varianza totale minima del cluster è in realtà un problema di ottimizzazione combinatoria , di cui k-Means è solo una tecnica - e data la natura "one shot", locale della "discesa più ripida", anche abbastanza male . Inoltre, cercare di migliorare sostanzialmente le "ossa nude" dei K-Mezzi in qualche modo (ma rapidamente!) Capire dove dovrebbero essere i semi del cluster, è condannato fin dall'inizio: poiché i semi incidono (drasticamente!) Sui cluster finali, ammonta a a "sapere" qual è l'ottimale ... prima di elaborarlo.\nTuttavia, poiché la maggior parte dei problemi di ottimizzazione, può tuttavia essere suscettibile di una seria tecnica di ottimizzazione . Uno di questi si adatta molto da vicino alla struttura del problema (come richiede la NFL!), E certamente mostra i suoi risultati. Non voglio fare pubblicità qui (sarebbe - e giustamente - contro l'etichetta), quindi se sei interessato, leggi qui e fai il tuo giudizio.\nDetto questo, concordo con @ttnphns che k-Means non identifica certamente una miscela gaussiana - le funzioni di costo dei due problemi sono completamente diverse. Si scopre che trovare la miscela gaussiana più adatta (in termini di probabilità del modello dati i dati) è anche un problema di ottimizzazione combinatoria - e uno per il quale esiste anche una seria tecnica di ottimizzazione . Ancora una volta, nessuna pubblicità: puoi giungere alle tue conclusioni qui - dirò solo che l'algoritmo discusso lì può, infatti, identificare correttamente i cluster come l'ultima immagine nel post di @ DavidRobinson . Persino correttamente (cioè, in un modo matematicamente ben definito) risolve il problema perenne degli outlier, cioè, punti dati che non appartengono a nessuno dei cluster perché sono completamente casuali (notoriamente, deragliano completamente i K-Me, ad esempio). Questo viene fatto facendo in modo che una distribuzione aggiuntiva e uniforme competa con i gaussiani ... e lo splendido risultato è che su dati distribuiti uniformemente, in effetti riporta che non c'è nulla lì dentro (non l'ho mai visto altrove).\nOra ovviamente, secondo la NFL, e come giustamente sottolineato , anche le miscele gaussiane ottimali a livello globale con un'identificazione anomala si basano su un'ipotesi precedente, vale a dire che i dati sono, in effetti, distribuiti normalmente. Fortunatamente, grazie alla Legge dei Grandi Numeri, numerosi fenomeni naturali si conformano a tale ipotesi.\nDISCLAIMER: con le mie più sentite scuse, ho scritto entrambi i documenti sopra e gli algoritmi di cui discutono.\nPS Ho incontrato Macready in una conferenza una volta - un ragazzo estremamente brillante e simpatico!\nSi supponga che questa sia una risposta alla domanda.\nIn realtà è una risposta, Michael: k-significa PRETENDE per risolvere quello che è in realtà un problema di ottimizzazione combinatoria ... eppure NON lo fa sicuramente (non seriamente in alcun modo)! Inoltre, k-Means assume (in base alla progettazione) distribuzioni sferiche, che sono così zoppe da farti piangere (moltiplicare una delle dimensioni per due e ottenere qualcosa di completamente diverso, qualunque sia il tuo seme "intelligente"!). E la questione dei valori anomali (presente in QUALSIASI dato del mondo reale che ho visto!) Semplicemente non viene nemmeno affrontata nei K-Mezzi, anche se distruggono completamente qualsiasi pretesa che i K-Mezzi possano avere del "serio" raggruppamento.\n— Emanuel Falkenauer,\n@EmanuelFalkenauer, benvenuto nel sito. Sto votando (+1) per la tua risposta, ma è solo un po 'pretenzioso. In che modo K-mean può fingere qualcosa per qualcosa, non essendo un essere umano? Fa quello che fa, e non è male, per un metodo semplice / veloce.\n@ttnphns: grazie per l'accoglienza e il voto positivo! Beh, certo che k-Means non pretende nulla (è solo un pezzo di codice - il mio male!), Ma le persone che lo promuovono lo fanno - come ha scoperto l'OP. Concordo con la tua affermazione sul fatto che si tratta di un metodo "semplice / veloce", ma il grande problema è che fare affidamento sul suo output su uno qualsiasi dei dati più semplicistici è vicino al suicidio: non solo fa ipotesi che non sono rispettate dalla maggior parte del tempo, ma anche quando lo sono, fa un lavoro terribile. Semplicemente non risolvi un problema combinatorio con una discesa più ripida. ;-)\nLogicamente parlando, gli svantaggi di K-mean sono:\nnecessita di separabilità lineare dei cluster\nè necessario specificare il numero di cluster\nAlgoritmi: la procedura di Loyds non converge al vero massimo globale anche con una buona inizializzazione quando ci sono molti punti o dimensioni\nMa K-significa è meglio di quanto pensiamo di solito. Ne sono diventato abbastanza entusiasta dopo averlo testato con altri metodi di clustering (spettrale, densità ...) e LDA nella classificazione testuale di un milione di testi nella vita reale: K-medie aveva un'accuratezza molto migliore rispetto a LDA, ad esempio (88% vs 59%). Alcuni altri metodi di clustering erano buoni, ma K-mean era vicino ai vertici ... e più conveniente in termini di complessità.\nNon ho mai letto di un metodo di clustering che è universalmente migliore su una vasta gamma di problemi. Non dire che K-mean sia universalmente migliore, solo che non esiste un supereroe di cluster universale per quanto ne so. Molti articoli, molti metodi, non una vera rivoluzione (nella mia personale esperienza limitata nel testarne alcuni).\nIl motivo principale per cui gli svantaggi logici dei mezzi K sono spesso evidenti è che i punti di raggruppamento in un piano 2D sono qualcosa che raramente si fa nell'apprendimento automatico. Molte cose dall'intuizione geometrica che è vera in 2D, 3D ... sono irrilevanti in dimensioni piuttosto elevate o spazi vettoriali astratti (come un sacco di parole, un vettore di variabili ...)\nSeparabilità lineare: raramente devi gestire i cluster circolari nei dati di vita reale. È anche meglio supporre che non esistano in questi casi. Consentire all'algoritmo di cercarli consentirebbe di trovare cluster circolari dispari nel rumore. Il presupposto lineare in K-significa lo rende spesso più robusto.\nNumero di cluster: spesso non esiste un vero numero ideale di cluster che desideri vedere. Per la classificazione del testo, ad esempio, ci possono essere 100 categorie, 105, 110 ... è tutto piuttosto soggettivo. Specificare il numero di cluster diventa equivalente a specificare una granularità globale. Tutti i metodi di clustering richiedono comunque una specifica di granularità.\n10a lot10a lot\nMa tutti gli algoritmi di clustering hanno tali limiti. Ad esempio nel clustering spettrale: non è possibile trovare i veri autovettori, solo approssimazioni.\nPer lo stesso tempo di calcolo, una libreria LDA abbastanza ottimizzata ha funzionato meno dei nostri mezzi K fatti in casa (non perfettamente ottimizzati). Da allora, penso un po 'diversamente.\nPer comprendere gli svantaggi di K-medie, mi piace pensare a quale sia il modello dietro di esso.\nCosa ci dice questo degli svantaggi di K-medie?\nK-significa conduce a gruppi che sembrano gaussiani multivariati.\nPoiché la varianza tra le variabili è la stessa, K-mean porta a cluster che sembrano sferici.\nK significa che tende verso gruppi di uguali dimensioni.\nK-mean è in realtà un algoritmo piuttosto restrittivo. Il vantaggio è che con i presupposti di cui sopra, è possibile eseguire l'algoritmo abbastanza rapidamente. Ma se le prestazioni del clustering sono la tua principale preoccupazione, K-medie è di solito troppo restrittivo in situazioni reali.\nNon posso essere completamente d'accordo. Affermare che K-significhi essere un caso particolare di miscela gaussiana è molto più lungo. K-medie non assume un tipo specifico di distribuzione, come normale (quindi non è un terreno probabilistico). Presuppone cluster non sovrapposti (cioè nessun "mix"). Presuppone cluster sferici ma più preciso nel dire che assume poligoni convessi di cellule Voronoi. Forse è giusto dire che K-mean non "modella" nulla, non ha riferimenti diretti a un processo di generazione di dati. K significa "tende verso gruppi [di numero di punti] di uguale dimensione" - non necessariamente.\n@ttnphns Si può dimostrare che k-mean è davvero un caso speciale di GMM: en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering#Gaussian_Mixture_Model\nIt can be shown that. Con sufficiente estensione, qualsiasi cosa può essere "mostrata" come parentela, oltre la ragione.\n@ttnphns No, non tutto può essere mostrato matematicamente.