сайт международных и всероссийских конкурсов для воспитателей и педагогов с ускоренными сроками подведения итогов.
Всероссийская олимпиада «Время знаний»
Обучающаяся 1 класса Амбарцумян Милена вокально-хорового отделения приняла участие во Всероссийской онлайн-олимпиаде "Время Знаний" по предмету «Сольфеджио» и стала победителем (1 место). Хомченков Дмитрий УЧАСТНИК Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по предмету "Химия. 25 октября 2023 года в целях распространения и популяризация научных знаний среди молодежи проходила Всероссийская интернет-олимпиада «Время Знаний» по дисциплине «Право социального обеспечения». Время знаний является порталом для проведения олимпиады, в которой принимают участие школьники, также проводятся детские викторины и конкурс для учителей и воспитателей. Воспитанница тренера-преподавателя Оленникова И. А. Санникова Елизавета приняла участие во Всероссийской олимпиаде "Время знаний" "Физкультура.
Всероссийских конкурсов время знаний
Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» — это не только интересно и полезно, но и быстро и легко. И получила диплом 1 степени по результатам прохождения заданий.
До 14 ноября — формирование списков. В этот период будут объявлены победители олимпиады, и затем будет организована рассылка материалов дипломов и сертификатов участникам и победителям по электронной почте. В случае, если участник олимпиады становится победителем или призером, то возможна отправка на электронную почту участника именного Диплома. Данный документ имеет значимость для участия студентов в конкурсе на Повышенную Государственную Академическую Стипендию ПГАС по месту требования, а для педагогов — для аттестации. Если участников олимпиады несколько, оплатить можно за всех участников одной общей суммой. Перевод необходимо сделать на имя Файзулин Максим Сергеевич, г. Если участников олимпиады несколько, перевод можно сделать одной общей суммой. Официальный сайт: ftscience.
Это может произойти от обморожения и несколько других болезней.
Чтобы восстановить мышцы, нужно периодически выполнять мимические упражнения, делать это правильно. Как происходит контроль сейчас? Пациент приходит к врачу, врач у него лично принимает то, как пациент делает упражнения. В дополнение ещё может быть система, в которой человек выполняет перед зеркалом сам или записывает на камеру телефона и отправляет врачу. Это не сильно удобно, потому что врач должен отсматривать упражнения пациента либо вживую, либо на записи, тратя своё время. Я разработал систему, которая на основе искусственного интеллекта определяет правильность выполнения мимических упражнений. Благодаря нескольким мифотекам, которые переводят изображение, определяют точки лица, по точкам лица строят отрезки и определяется правильность выполнения упражнения. И: Скажи, пожалуйста, какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Вячеслав Чертан: С заданиями по математике и программированию я справился, в принципе, легко. Самыми интересными как раз были задачи на машинное обучение — особенно всё, что связано с текстом.
Я узнал, что в CatBoost можно использовать один дополнительный параметр, чтобы всё это работало легко и просто. И: Важным этапом любой задачи является предварительное исследование датасета. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе? Вячеслав Чертан: Во второй задаче занимательным было то, что можно было обучить обычный классификатор через CatBoost, и он будет достаточно хорошо работать, а также то, что данные были немного повреждены и это нужно было заметить и устранить, чтобы балл стал выше. И: Что поспособствовало улучшению качества решения? Вячеслав Чертан: Как уже говорил, убрав последний элемент и приплюсовав к индексам всех остальных по единичке, я получил качество модели лучше на 3 сотых. Без этого я был бы наверно на середине трейнинга, а здесь я оказался на одной четверти. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимные данные без описания. Как в таком случае ты подходил к анализу признаков? Вячеслав Чертан: Вообще — не знаю, сразу или нет, вроде бы через какое-то время — в задаче появилось описание того, что означает каждая колонка хотя бы примерно.
Например, было написано, что буква алфавита обозначает какие-то категориальные признаки один и два, счетчики С1, С2, С3 — набор категориальных признаков. Я просто в катбусте прописал, что есть что, и это начало хорошо работать. По крайней мере лучше, чем было до. В целом не составляет труда понять, какие признаки являются чем, проведя небольшой анализ в своём ноутбуке. И: Как и какие зависимости изучал? Вячеслав Чертан: Вообще на изучение зависимостей не так много времени ушло. Я почти сразу начал писать модельки. Во второй задаче что-то пошло не так сначала. Моделька выдавала на трейне и на валидации хороший результат, а на тесте приписывала всем класс того, что человек кликнет. Это было, естественно, как-то очень странно.
И: Оценивал важность признаков или использовал всё как есть? Вячеслав Чертан: Не было на это времени. Когда я написал хорошее решение, у меня оставалось минут 30, чтобы дошлифовать. Это очень мало с учётом того, что датасет весит очень много и одна его выгрузка и загрузка на систему занимает минут пять. И: Применял ли какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Вячеслав Чертан: Как я уже говорил — уберём последнюю запись, добавим ко всем остальным ID-шникам по единичке, и решение начинает работать лучше. В первой задаче, возможно, получилось случайно, возможно, нет, но я вовремя остановил выполнение своего решения, оно было медленным, отправил, и поэтому балл выровнялся на своей максимальной позиции. Если бы я не дорешал, балл был бы меньше, потому что одно решение. У меня два решения совмещались, показатели меняли друг друга. Если бы я это сделал чуть раньше или чуть позже, у меня был бы более низкий балл.
И: Как тебе в принципе задание? Вячеслав Чертан: Это было очень интересно, особенно то, что мне пригодилось не только знание по ML, но и знание об алгоритмах, умение оптимизировать тут тоже полезно. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что участвуешь в Олимпиаде? Вячеслав Чертан: Это просто круто, что находишься в таком месте. И: Что бы ты пожевал у участников следующей Олимпиады? Вячеслав Чертан: Не паникуйте и грамотно распределяйте своё время. Тимур Гарифуллин: Здравствуйте, меня зовут Тимур Гарифуллин. Я из Уфы. Учусь в 10-м классе 58-го лицея. И: Расскажи о своей подготовке к олимпиаде.
Тимур Гарифуллин: Я изучал разные материалы. В интернете рассматривал также библиотеки, связанные с этим направлением. В основном самостоятельно. Я вообще самоучка. И: Нравится заниматься машинным обучением? Тимур Гарифуллин: Да, это очень интересно. И: Какие перспективы видишь в этом направлении? Тимур Гарифуллин: Мне очень интересна эта область. Хотел бы побольше узнать об этом. И: Какие у тебя планы?
И: Может, уже сейчас есть проекты, в которых ты участвуешь? А сейчас подал заявку в Сириус. И: Есть ли у тебя какие-то идеи будущих проектов? Тимур Гарифуллин: Я хочу попробовать векторную базу данных, но пока что не могу придумать какой-то проект, чтобы её опробовать. И: Какие олимпиадные задания вызвали наибольший интерес? Тимур Гарифуллин: Наибольшие трудности вызвала рекомендательная система, так как я с этим никогда не сталкивался. И: А какое-нибудь простое задание выделить можешь? Тимур Гарифуллин: Простыми показались задачи по оценке зарплат профессии, хотя некоторые люди в последний день решили её лучше, чем я. И: Расскажи про свои ощущения от олимпиады. Тимур Гарифуллин: Олимпиада интересная, узнаю много нового для себя.
Например, никогда не интересовался рекомендательными системами, не пробовал математальные модели, а сейчас с удовольствием изучаю эти области. И: Не тяжело, что олимпиада проходит в несколько этапов и в разных городах? Тимур Гарифуллин: Нет, это прикольно. И: Было что-нибудь весёлое? Подружился с кем-нибудь? Тимур Гарифуллин: Встретил много знакомых с направления «Большие вызовы». Например, Гринюк Илья. И: Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе? Тимур Гарифуллин: Во второй задаче при анализе я отсеял несколько признаков, и, скорее всего, из-за них у меня как раз и получился очень хороший результат. На первой задаче я нашёл несколько битых картинок, которые бы поломали решение где-то посередине обучения.
Сэкономил время. Тимур Гарифуллин: Предобработка данных.
И: Как тебе в принципе задания? Тимур Гарифуллин: Задания интересные. Второе мне понравилось больше.
Я не так часто занимался мультимодальными моделями. И: Что ты можешь пожелать будущим участникам? Какой дать совет? Г: Интересоваться всем в направлении искусственного интеллекта. Гуглить, если чего-то не знаешь, найти ответ, какие-то наиболее частые решения таких задач.
Игорь Дышлевский: Меня зовут Дышлевский Игорь, я учусь в 11 классе физико-математической школы в Тюмени, мне 17 лет. И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде. Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу. К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач.
И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи.
И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса.
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.
Как это будет?
- Как принять участие в олимпиаде «Время Знаний»
- Подведены итоги олимпиады «Время знаний» — Кумертауский филиал ОГУ
- Всероссийская онлайн олимпиада по английскому языку «Время знаний»
- Как принять участие в олимпиаде «Время знаний»
- Блиц олимпиады для педагогов - Время знаний - всероссийские олимпиады
Сколько стоит участие в конкурсе
- Всероссийская олимпиада «Время знаний»
- Всероссийская интернет-олимпиада «Время Знаний»
- Сколько стоит участие в конкурсе
- Новости - Всероссийская олимпиада «Время знаний»
Всероссийские блиц олимпиады для педагогов Время Знаний
- Всероссийская олимпиада «Время Знаний»
- Всероссийская олимпиада по алгебре "Время знаний" 2022-2023 уч.год
- Олимпиада «Время открытий» 2022 - Калтанское СУВУ
- Всероссийская блиц олимпиада «Время знаний»
"Время знаний"!
В течение одного академического часа ребята самостоятельно выполняли олимпиадные задания под пристальным наблюдением членов жюри из представителей данных образовательных организаций. Общие итоги окружной предметной Олимпиады «Марафон знаний» подведут эксперты в лице специалистов отдела Восточного образовательного округа.
Блиц-олимпиады «Время Знаний» — это интересно и полезно! Радуют не только преподаватели, но и студенты!
Желаем в дальнейшем только побед!
Знатоки, представляющие Самарский университет имени С. Игра показывает, как важен морально-психологический настрой, — говорит игрок самарской команды Анна Бугакова. По итогам решения нестандартных алгоритмических, инженерно-конструкторских, управленческих и других задач в областях науки, производства, культуры и политики будут определены победители и призеры как по отдельным конкурсным направлениям, так и в командном первенстве. Итоги коллективного «мозгового штурма» приволжских студентов будут озвучены 27 апреля.
В марте 2024г. Обучающаяся 1 класса Амбарцумян Милена вокально-хорового отделения приняла участие во Всероссийской онлайн-олимпиаде "Время Знаний" по предмету «Сольфеджио» и стала победителем 1 место.
Подготовила обучающихся к участию в олимпиаде преподаватель по теоретическим дисциплинам Шахкян С.
Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО»
Участие с 9-го по 11-й класс в олимпиадах(определенных, не каких попало) дает абитуриенту к баллам по ЕГЭ, плюсом балла 2-4 при поступлении(точно сейчас не помню сколько баллов, но не много) в вуз. Недавно состоялась Всероссийская олимпиада «Время знаний» по дисциплине: Техническое обслуживание и ремонт автоматизированных систем сельскохозяйственной техники. Недавно состоялась Всероссийская олимпиада «Время знаний» по дисциплине: Техническое обслуживание и ремонт автоматизированных систем сельскохозяйственной техники.
"Время знаний и побед"
Организатором олимпиады выступил информационно-методический центр "Линия знаний" в городе Самаре. Главная Фотогалерея Объявления Общепит Недвижимость Справка Статьи Форум. Педагог-психолог ОВЗ ОГКУСО «Центр помощи детям г. Тулуна» победила в блиц-олимпиаде «Время знаний». образовательная область "Познавательное равитие в ДОУ в соответствии ФГОС". В декабре ребята 2 класса Кировской ДМШ на уроках сольфеджио принимали участие во Всероссийской олимпиаде «Время знаний» по предмету «Сольфеджио», отвечали на вопросы блиц-олимпиады. Всероссийская олимпиада "Время знаний" по дисциплине: Электросварочные и газосварочные работы.
Инструкция по обращению с личным кабинетом Олимпиады «Время Знаний»
ВРЕМЯ ЗНАНИЙ 3 февраля 2023, Екатеринбургская детская школа искусств № 14 в Екатеринбурге — дата и место проведения, описание и программа мероприятия, купить билет. Чепля Серафима, Барабой Алина и Симонова Дарья стали участницами Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по дисциплине: Финансовая грамотность. Общие итоги окружной предметной Олимпиады «Марафон знаний» подведут эксперты в лице специалистов отдела Восточного образовательного округа. Представители Армавира стали победителями всероссийской олимпиады «Время знаний». Всероссийский конкурс для детей и педагогов ""Всероссийская викторина" Время знаний"" тема: "Моя семья". Сведения об образовательной организации. Новости.
Блиц олимпиада "Время знаний"
Документ можете распечатать на принтере или хранить в электронном виде. Для получения диплома необходимо нажать кнопку «Сохранить результат». Затем заполните анкету. Напишите: Действующий адрес электронной почты для получения диплома. Фамилия, имя участника. Наименование образовательной организации. Адрес проживания. Внешний вид диплома. Система предлагает восемь вариантов документов. Пользователь способен самостоятельно выбрать дизайн, руководствуясь своими предпочтениями.
После заполнения анкеты поставьте галочку возле пользовательского соглашения. Нажмите «Сохранить». Система предложит оплатить участие в олимпиаде. Сегодня стоимость получения диплома составляет 70 рублей. Однако условия могут поменяться актуальная стоимость опубликована на странице оплаты. Принимаются переводы с банковских карт. Также можно пользоваться электронным кошельком. Время Знаний — вход в личный кабинет Чтобы принять участие во Всероссийских конкурсах школьнику или студенту достаточно выполнить несколько простейших шагов, которые не требуют выполнения регистрации на сайте. После этого необходимо произвести оплату организационного взноса за каждого участника если групповая заявка и оформить заявку на участие: указать полное Ф.
Правила проведения 1. Приём заявок идёт постоянно, а заявки принимаются как от детей, так и от воспитателей, педагогов, учителей и от других работников сферы образования. Приём заявок проходит по заявленным на сайте номинациям, а также на свободную тему от участника. Мы принимаем любые виды материалов. Это может быть презентация, фотография, где запечатлена ваша работа, рисунки, методические материалы и прочее. Если одновременно участвуют более 5 человек, сумма орг. Заявка отправляется в разделе «Подать заявку». Кроме этого, существует возможность отправить заявку на электронную почту — konkurs edu-time. Что собой представляют конкурсы по физике Наши конкурсы являются международными и российскими состязаниями с неограниченным количеством участников.
Они основываются на методиках школьной программы, имеют увлекательный формат, подразумевают наличие глубоких знаний у школьников. Для участия в конкурсах не требуется оплата. Ученики под руководством педагогов по физике выбирают подходящую тему и делают по ней работу, которая затем отправляется на оценку жюри. Готовый материал рассматривается в течение двух дней. Если результаты хорошие, участник конкурса может занять первое, второе, третье место, получить статус лауреата. Победители могут заказать диплом или сертификат стоимостью 89 рублей.
Критерии оценки: Соответствие изображаемого объекта, предмета выбранной теме. Размещение изображаемых предметов в листе. Сложносочиненность композиции. Выявление композиционного центра. Колористическое решение живописных задач Сложность и гармоничность цветовой гаммы. Заполненность цветом листа.
При себе иметь: акварель, ватман формата А2, кнопки, кисти II тур — профессиональный «Рисунок» Поступающие в 1-4 класс — основы декоративного искусства, Тема: «Образ сказочного героя». При себе иметь: ватман формата А3, простые карандаши, ластик, маркеры черного цвета разной толщины Поступающие в 5-9 класс— рисунок Тема: «Натюрморт из геометрических или бытовых предметов». Для поступающих в 5 класс тема на выбор:»Сказка» или «Натюрморт» ватман А3 При себе иметь: ватман формата А2, простой карандаш, ластик По окончании творческих испытаний вывешиваются списки детей, допущенных к прохождению следующего конкурсного испытания; по окончании III тура общеобразовательного — списки утверждаются директором. III тур — общеобразовательные предметы, для поступающих во 2-9 классы Требования и критерии оценки работ Используется 10 бальная оценка работ по следующим критериям. Критерии оценки: Соответствие изображаемого объекта, предмета выбранной теме. Размещение изображаемых предметов в листе.
Олимпиада ориентирована на выявление и развитие у обучающихся творческих способностей и интереса к научно-исследовательской деятельности; формирование ключевых компетенций, профессионально-значимых качеств личности и мотивации к практическому применению предметных знаний; распространение и популяризация научных знаний среди молодежи; создание условий для интеллектуального развития и поддержки одаренных детей, в том числе содействия им в профессиональной ориентации и продолжении образования. Педагог отмечен благодарственным письмом.
Всероссийская олимпиада «Время Знаний»
награждены Дипломами победителей, занявших 1 место. Преподаватель Асмаева М.Ш. награждена дипломом за активное участие в подготовке победителей Всероссийской Олимпиады «Время знаний». Учащиеся 2 "в" класса -Сеидова Сеид-Сурия,Ахундова Суна и Мурсалов Фирудин участвовали во Всероссийской олимпиаде"Время знаний" по русскому языку,по математике и по окружающему миру и стали победителями (1-е места) Классный руководитель Мамедова З.Г. В январе 2021 года наши воспитанники приняли участие во Всероссийской блиц олимпиаде «Время знаний» для школьников, по предмету «Физкультура. С целью исследования уровня сформированности предметных компетенций, повышения профессионального мастерства педагогов дошкольного образования 03 июня 2022 года была проведена муниципальная блиц-олимпиада «Время Знаний» для педагогов дошкольного.