IV Аэрокосмическая олимпиада МФТИ. Начался отборочный этап олимпиады «Физтех» по биологии 2022/23 учебного года. Московский физико-технический институт (МФТИ) проводит Олимпиаду школьников Физтех по биологии для учащихся 8, 9, 10 и 11 классов.
Студенты МФТИ выиграли золото на международном конкурсе по синтетической биологии
право получения 100 баллов за вступительное испытание по биологии. Физтех-школа биологической и медицинской физики проводит Олимпиаду школьников «Физтех» по биологии для учащихся 9, 10 и 11 классов. Директор ПИШ РПИ МФТИ Максим Кудров считает, что подготовку инженера нового поколения необходимо начинать со школы, именно поэтому олимпиаду по инженерному делу разработали для учащихся 8–11 классов.
Физтех проводит олимпиаду для школьников - будущих инженеров
Физико-математическая олимпиада «Физтех» проводится МФТИ уже более тридцати лет. Физтех-школа биологической и медицинской физики проводит Олимпиаду школьников «Физтех» по биологии для учащихся 9, 10 и 11 классов. Пять золотых медалей завоевали российские школьники на международной олимпиаде по физике, которая проходила в Токио, сообщила пресс-служба Министерства. В МФТИ анонсирован график отборочных этапов олимпиады «Физтех» на 2023/2024 год. Физтех-школа биологической и медицинской физики проводит Олимпиаду школьников «Физтех» по биологии для учащихся 9, 10 и 11 классов.
Российские школьники взяли три «золота» на Международной биологической олимпиаде
Это позволяет нам анализировать взаимодействие посетителей с сайтом и делать его лучше. Толстого, 16 далее — Яндекс Сервис Яндекс Метрика использует технологию «cookie». Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта.
Руководила сборной доцент МГУ имени М. Ломоносова Галина Белякова.
В состоявшей из теоретического и практического туров олимпиаде приняли участие 297 школьников из 79 стран.
Руководила сборной доцент МГУ имени М. Ломоносова Галина Белякова. В состоявшей из теоретического и практического туров олимпиаде приняли участие 297 школьников из 79 стран.
В заключительном этапе приняли участие 289 школьников из 83 регионов России. Олимпиада состояла из двух туров: теоретического и практического.
Олимпиады МФТИ по биологии
Олимпиада «Физтех» — это главная олимпиада для всех желающих поступать в МФТИ, а также одна из основных олимпиад для абитуриентов Высшей школы экономики и МГУ. Олимпиада школьников «Физтех». Олимпиаду организует и проводит консорциум технических вузов России, среди которых есть Московский физико-технический институт (государственный университет). Все четыре участника российской сборной получили медали (три золотые и одну серебряную) на Международной биологической олимпиаде (IBO), сообщили в пресс-службе Минпросвещения. Физтех-школа биологической и медицинской физики проводит Олимпиаду школьников «Физтех» по биологии для учащихся 9, 10 и 11 классов. Олимпиада входит в Перечень Минобрнауки России и имеет статус олимпиады I уровня по математике и I уровня по физике. Организаторы Олимпиады Физтех по профилю Биология сообщили о продлении отборочного этапа до 28 февраля 2024 года.
Олимпиада «Физтех» по биологии 2022/23 уч.год
Олимпиада школьников «р» организована в 2023 году экспертами Передовой инженерной школы радиолокации, радионавигации и программной инженерии МФТИ для учащихся 8−11 классов. Поздравляем победителей и призеров заключительного этапа ВсОШ по биологии из Московской области! Многопрофильная олимпиада РТУ МИРЭА. Дни открытых дверей. Поздравляем победителя и призера олимпиады,Олимпиады, 2020-2021 учебный год. Заключительный этап олимпиады «Физтех» по биологии проходил 17 марта.
Призер заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по биологии
Система состоит из 3 компонентов: внеклеточных везикул, белка синцитин-1 и мРНК. Внеклеточные везикулы, являясь естественным средством межклеточного транспорта различных соединений, предположительно обеспечивают низкие иммуногенность и токсичность разработанной системы. Доставляемые лекарственные молекулы, такие как мРНК белков-онкосупрессоров, дополнительно модифицируются сигналом упаковки ВИЧ для сортировки в везикулы посредством белка Gag. Работая в лаборатории регуляции клеточной сигнализации МФТИ, команде удалось не только сделать дизайн и осуществить сборку всех необходимых генетических конструкций, но и провести первые эксперименты in vitro, продемонстрировав потенциальную эффективность данной системы с использованием репортерной РНК GFP. Белозерского Сорокин Иван Игоревич.
Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению.
Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения?
Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных.
Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом.
Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества?
Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент.
Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе.
И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее.
В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа. Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение?
Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет. Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес?
Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов.
А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно. Я первый час вообще не понимал, что где находится.
Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными.
Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже. Остальные все использовал по полной. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался.
И: Как тебе задания? Никита Таушканов: Задания интересные очень. Я не так давно занимаюсь машинным обучением. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная.
Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что ты участвуешь в Олимпиаде? Никита Таушканов: Когда я приехал, мне всё очень понравилось. Очень щедрые организаторы.
Всё красиво, современно. И: Что бы ты пожелал участникам следующей Олимпиады? Никита Таушканов: Чтобы всё получилось. Скажи, пожалуйста, как ты готовился и как ты получил те знания, которые тебе помогли в олимпиаде? Также нам помог преподаватель, когда он давал нам курсы от университета искусственного интеллекта, вроде Яндекса, и мы готовились по ним.
И: Подскажи, пожалуйста, у тебя есть наставник? Артём Куковякин: Да.
Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе.
Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению.
Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро.
Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения.
Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту.
Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных. Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал?
Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом.
Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели.
И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет.
Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно.
Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей.
Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе.
И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад.
Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка.
И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа. Книги тоже очень много мне дали в плане знаний.
И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет.
Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес?
Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета.
Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов. А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать.
И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно.
Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам?
То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными.
Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже. Остальные все использовал по полной.
И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался. И: Как тебе задания?
Никита Таушканов: Задания интересные очень. Я не так давно занимаюсь машинным обучением. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить.
Вторая тоже интересная. Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача.
И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что ты участвуешь в Олимпиаде? Никита Таушканов: Когда я приехал, мне всё очень понравилось. Очень щедрые организаторы.
Всё красиво, современно. И: Что бы ты пожелал участникам следующей Олимпиады? Никита Таушканов: Чтобы всё получилось.
Скажи, пожалуйста, как ты готовился и как ты получил те знания, которые тебе помогли в олимпиаде?
Теоретический тур включал тестовые задания разных видов. Практический тур включал в себя 4 кабинета из разных разделов биологии: ботаника, зоология беспозвоночных, зоология позвоночных, анатомия и физиология человека, экология, биохимия, биоинформатика и молекулярная биология.
Российские школьники вернулись с Международной олимпиады по биологии с крупной победой
В этот раз все пять членов команды, выпускники Физтех-лицея им. Капицы, завоевали личные награды высшей пробы. С 3 по 11 июля в Эль-Айне (ОАЭ) проходила Международная биологическая олимпиада, и российские школьники выиграли на ней 3 золотых медали и 1 серебряную. Пять золотых медалей завоевали российские школьники на международной олимпиаде по физике, которая проходила в Токио, сообщила пресс-служба Министерства. Вся информация об олимпиаде «Физтех» по профилю «инженерное дело» представлена на сайте олимпиады: olymp. Вся информация об олимпиаде «Физтех» по профилю «инженерное дело» представлена на сайте олимпиады: olymp.