Содержание
Евгений Александрович Минаев | репетитор на profi.ru (история, обществознание, история России, ЕГЭ по истории, ОГЭ по истории, ЕГЭ по обществознанию).
Анастасия
ЕГЭ по обществознанию
Прекрасный специалист. За очень короткий срок (всего 5 месяцев) помог разобрать все темы и прорешать много вариантов. Объяснял все очень понятно и доходчиво. Сын занимался с удовольствием. Думаю, если бы начали заниматься за полтора-два года до ЕГЭ, то сын сдал бы обществознание на 90+ (если бы расчитывали на бюджет). Нам необходимо было набрать 60 баллов. Переживали, что мало времени на подготовку. В итоге экзамен сын сдал хорошо, 71 балл, с запасом))). Вообщем результатом довольны. Поступил куда хотел.
Полина
ЕГЭ по обществознанию
Хороший преподаватель, умеет находить подход к детям, хорошо доносит информацию.
За полгода его занятий подняли историю с нулевого уровня до 69 баллов, обществознание сдали на 82 балла. Спасибо большое.
Антонина
Обществознание•ЕГЭ по обществознанию
Педагог понравился, но прекратили сотрудничество по личным причинам.
Отзыв зафиксирован со слов клиента по телефону
Ева
Пять с плюсом
История•ЕГЭ по истории
Евгений Александрович за невероятно краткий срок (буквально два месяца) очень сильно мне помог в подготовке к ЕГЭ по истории. Спасибо большое! Наши занятия помогли мне узнать много необходимой информации, придали уверенности. Помимо всего прочего, могу смело заявить, что Евгений Александрович действительно знает своё дело и ответственно относится к занятиям. Очень умный и заинтересованный в своём направлении преподаватель!
Несомненно буду рекомендовать его моим знакомым.
Александр
История•ЕГЭ по истории
Репетитор подошёл нашему сыну. Подача материал очень качественная.
Екатерина
История
Замечательный преподаватель!
Мария
Пять с плюсом
Обществознание
С Евгением Александровичем сын начал заниматься в сентябре, изначально мною была поставлена задача повысить успеваемость по обществознанию в школе, с чем справились на отлично, продолжаем работать, попутно заполняя пробелы по предмету за прошлые года. Евгений очень ответственный и пунктуальный преподаватель. Ни одного занятия не было отменено. Хорошо и доходчиво объясняет материал, 1,5 часа занятия пролетают для сына не заметно, что говорит о том, что преподаватель нашёл подход к подростку, и ему с ним комфортно и интересно.
Сын стал активнее на уроках в школе, аргументировано отвечает на вопросы на уроках. В общем занимаемся дальше.
Ольга
Пять с плюсом
ОГЭ по истории
Прекрасный преподаватель.
Дина
История•ОГЭ по истории
Ребенок ходит на занятия с удовольствием
Елизавета
ЕГЭ по обществознанию
Евгений Александрович хороший преподаватель, располагает к себе. Быстро находит подход к ученику и дает максимально нужную информацию с понятными примерами. Большое спасибо за занятия!
Каждый отзыв перед публикацией проходит проверку на неподдельность. Анонимные сообщения не рассматриваются. Тексты не редактируются и не фильтруются — все прошедшие проверку публикуются «как есть».
Минаев Евгений Семёнович — 25 отзывов | Ростов-на-Дону
Пациент
+7-918-52XXXXX
10 ноября в 19:05
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (2)
Посетили в ноябре 2022
Медицинский центр «Ревиталь»-пер. Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-988-25XXXXX
3 сентября в 14:25
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (2)
Посетили в августе 2022
Офтальмология и косметология «Окулюс»-просп.
Кировский, д. 69
Пациент
+7-908-19XXXXX
26 августа в 17:11
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (3)
Посетили в августе 2022
Офтальмология и косметология «Окулюс»-просп. Кировский, д. 69
Пациент
+7-938-11XXXXX
22 августа в 20:13
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (2)
Посетили в июле 2022
Медицинский центр «Ревиталь»-пер.
Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-908-19XXXXX
22 июля в 20:35
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (2)
Посетили в июле 2022
Офтальмология и косметология «Окулюс»-просп. Кировский, д. 69
Пациент
+7-908-19XXXXX
7 июля в 10:45
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (2)
Посетили в июне 2022
Офтальмология и косметология «Окулюс»-просп.
Кировский, д. 69
Пациент
+7-928-96XXXXX
6 апреля в 16:16
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (2)
Посетили в апреле 2022
Медицинский центр «Ревиталь»-пер. Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-961-42XXXXX
1 июля 2021
в 12:07
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (1)
Посетили в июле 2019
Медицинский центр «Ревиталь»-пер.
Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-918-51XXXXX
26 апреля 2021
в 21:14
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (1)
Посетили в апреле 2021
Медицинский центр «Ревиталь»-пер. Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-928-12XXXXX
17 сентября 2020
в 15:47
-0.8
плохо
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Хорошо
Нормально
Ужасно
Плохо
Никогда
Проверено (1)
Посетили в сентябре 2020
Офтальмология и косметология «Окулюс»-просп.
Кировский, д. 69
Пациент
+7-919-87XXXXX
13 февраля 2020
в 16:14
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (1)
Посетили в феврале 2020
Медицинский центр «Ревиталь»-пер. Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-960-45XXXXX
6 января 2020
в 10:35
+2.0
отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (1)
Посетили в январе 2020
Офтальмология и косметология «Окулюс»-просп.
Кировский, д. 69
Пациент
+7-928-14XXXXX
19 ноября 2019
в 12:32
0.0
нормально
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Нормально
Нормально
Хорошо
Нормально
Нет
Проверено (1)
Посетили в ноябре 2019
Медицинский центр «Ревиталь»-пер. Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-918-51XXXXX
6 сентября 2018
в 16:35
+2.0
отлично
Проверено (2)
Посетили в сентябре 2018
Медицинский центр «Ревиталь»-пер. Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-903-48XXXXX
28 июня 2018
в 11:01
+2.0
отлично
Проверено (2)
Посетили в июне 2018
Медицинский центр «Ревиталь»-пер.
Оренбургский, д. 31
Пациент
+7-928-11XXXXX
21 декабря 2017
в 15:49
+2.0
отлично
Проверено (2)
Посетили в декабре 2017
Пациент
+7-904-50XXXXX
17 декабря 2017
в 12:27
+2.0
отлично
Проверено (1)
Пациент
+7-919-87XXXXX
13 декабря 2017
в 16:28
+2.0
отлично
Проверено (2)
Посетили в декабре 2017
Пациент
+7-928-13XXXXX
8 ноября 2017
в 14:51
+2.0
отлично
Проверено (2)
Посетили в ноябре 2017
Пациент
+7-952-56XXXXX
27 октября 2017
в 15:43
+2.0
отлично
Проверено (2)
Посетили в октябре 2017
Пациент
+7-903-46XXXXX
19 октября 2017
в 14:43
+2.
0
отлично
Проверено (2)
Посетили в октябре 2017
Пациент
+7-988-57XXXXX
7 сентября 2017
в 15:02
+2.0
отлично
Проверено (2)
Посетили в сентябре 2017
Пациент
+7-905-43XXXXX
11 июля 2017
в 10:58
+1.0
хорошо
Проверено (2)
Посетили в июле 2017
Пациент
+7-938-12XXXXX
12 июня 2017
в 12:39
+2.0
отлично
Проверено (1)
Гость
28 марта 2017
в 11:53
+2.0
отлично
Истории успеха
Мы так рады поделиться этими историями о наших сиротах, которые присоединились к программе Allies Tutoring Program и приложили необходимые усилия, чтобы добиться успеха! Наслаждаться!
Ораз Устемиров
Омский технический университет, Исилькульский детский дом.
Он успешно окончил Омский технический университет и поступил в магистратуру. Увлекается рисованием и дизайном. Возможно, свою будущую карьеру он свяжет с дизайном.
Карев Александр
Омский технический университет, Исилькульский детский дом. Он также успешно окончил Омский технический университет и поступил в магистратуру. Он мечтает поехать в США. Очень благодарен программе за помощь.
Слепцова Мария
Омский медицинский университет, Исилькульский детский дом. Заканчивает 5 курс лечебного факультета Омского медицинского университета. Вы можете посмотреть это видео вместе с Марией.
Артур Каримов
Омский государственный университет, Исилькульский детский дом. Учится на 4 курсе Омского государственного университета на теологическом факультете. Он получил место в общежитии и стипендию. Он счастлив учиться в самом престижном университете города. Кроме того, есть возможность пообщаться с матерью, которая была лишена родительских прав и редко приезжала в детский дом на Исилькуле.
Минаев Евгений
Омский технический университет, Исилькульский детский дом. Учится на 3 курсе, по специальности «инженер по электроэнергетике и электротехнике». Также дополнительно занимается программированием. Живет в общежитии и получает дополнительную стипендию. Считает, что без репетиторской программы мог бы поступить, но с низкими баллами и не получил бы дополнительную стипендию. «Думаю, эта программа помогла не только меня, но и многих детей из детских домов, и это обязательно нужно продолжать продвигать для других детских домов», — сказала Женя.
Иван Комаров
Омский авиационный техникум, Омский детский дом 16. Иван учится на первом курсе техникума. Он очень доволен своей учебой. Он живет в детском доме, который предоставил техникум. Увлекается авиамоделированием. Имеет активную политическую позицию. Ходил на митинги в поддержку Алексея Навального.
Валентина Слепцова-Омск
Валентина начала учиться в технологическом колледже, живя в Омском детском доме в 16 лет.
Сейчас она живет в общежитии. Она думает о продолжении учебы в университете.
Максим Набиуллин
Московский институт картографии и геодезии — Максима устроили в приемную семью в Калуге. Он заканчивает институт через 2 месяца.
Дмитрий Коробков
Московский педагогический университет, выпускник Орион. В 1 классе Дмитрия взяли в семью в Орионе. 2 года назад он закончил 11 классов. Поступил в Образовательный университет в Москве на специальность учителя технологии. После первого курса он решил пойти в армию. Летом Дмитрий вернется, чтобы продолжить обучение в университете.
Екатерина Яшеризина
Екатерина училась в Орионе со 2-го класса и закончила 11-й класс, когда закончила. Год назад она поступила в школу бортпроводников в Москве и успешно ее окончила. Однако из-за пандемии возникли проблемы с трудоустройством. На данный момент она не работает по специальности, ждет приглашения в авиакомпанию.
Куровский Иван
Принят в семью в Орионе в 1 классе.
Он окончил 11 классов, а затем окончил техникум в Москве. Иван начал свою профессию плотником/плотником. В настоящее время служит в армии. После армии Иван мечтает стать 3D-дизайнером.
Крутенков Александр
Александр попал с семьей в Орион в 7-й класс. Год назад, окончив 11 классов, он поступил в колледж МЧС.
Улучшенная диагностика неисправностей в гидравлических системах с закрытым сверточным автоэнкодером и частично смоделированными данными
. 2021 27 июня; 21 (13): 4410.
дои: 10.3390/s21134410.
Альберт Гареев
1
, Владимир Проценко
1
2
, Дмитрий Стадник
1
, Павел Грешняков
1
2
, Юрий Юзифович
1
, Евгений Минаев
1
2
, Асгата Гимадиева
1
, Артем Никоноров
1
2
Принадлежности
- 1 Самарский национальный исследовательский университет им.
С.П. Королева, Московское шоссе, 34, 443086 Самара, Россия. - 2 Институт систем обработки изображений РАН-ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Молодогвардейская, 151, 443001 Самара, Россия.
PMID:
34199115
PMCID:
PMC8272240
DOI:
10.3390/с21134410
Бесплатная статья ЧВК
Альберт Гареев и др.
Датчики (Базель).
.
Бесплатная статья ЧВК
.
2021 27 июня; 21 (13): 4410.
дои: 10.3390/s21134410.
Авторы
Альберт Гареев
1
, Владимир Проценко
1
2
, Дмитрий Стадник
1
, Павел Грешняков
1
2
, Юрий Юзифович
1
, Евгений Минаев
1
2
, Асгат Гимадиев
1
, Артем Никоноров
1
2
Принадлежности
- 1 Самарский национальный исследовательский университет им.
С.П. Королева, Московское шоссе, 34, 443086 Самара, Россия. - 2 Институт систем обработки изображений РАН-ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Молодогвардейская, 151, 443001 Самара, Россия.
PMID:
34199115
PMCID:
PMC8272240
DOI:
10.3390/с21134410
Абстрактный
В этой статье исследуется эффективность алгоритмов нейронной сети для обнаружения неисправностей гидравлической системы, и предлагается новая архитектура нейронной сети. Предложенный сверточный автоэнкодер со стробированием был обучен на смоделированном обучающем наборе, дополненном всего лишь 0,2% данных реального испытательного стенда, что значительно сократило время, необходимое для работы с реальным оборудованием для создания высококачественной модели обнаружения неисправностей.
Наша модель обнаружения неисправностей была проверена на испытательном стенде и показала точность более 99% правильно распознанных состояний гидравлической системы с 10-секундным окном выборки. Эту модель также можно использовать для изучения границ решений классификатора в двумерном пространстве вложений.
Ключевые слова:
классификация; гидравлические системы; интеллектуальное обнаружение неисправностей; сигналы датчиков.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Цифры
Рисунок 1
Архитектура предлагаемого интеллектуального…
Рисунок 1
Архитектура предлагаемой интеллектуальной системы диагностики неисправностей.
фигура 1
Архитектура предлагаемой интеллектуальной системы диагностики неисправностей.
Рисунок 2
Схема типового…
Рисунок 2
Схема типовой гидросистемы (станции подачи рабочей жидкости), моделирующая…
фигура 2
Схема типовой гидросистемы (станции подачи рабочей жидкости), моделирующей неисправности: СА – управляющее воздействие; ТС – датчик температуры; RS — датчик скорости вращения; ПС — датчик давления; ДС – датчик расхода.
Рисунок 3
Наш стенд: 1 — подсистема для ГВД…
Рисунок 3
Наш стенд: 1 – подсистема утечки газа ГПА; 2 — подсистема утечки жидкости; 3—подсистема для…
Рисунок 3
Наш стенд: 1 – подсистема утечки газа ГПА; 2 — подсистема утечки жидкости; 3 – подсистема неисправности настройки клапана; ПС — датчик давления; ДС – датчик расхода; ТС – датчик температуры.
Рисунок 4
Модель SimulationX нашего…
Рисунок 4
Модель SimulationX нашей системы гидроснабжения со встроенными неисправностями: 1 —…
Рисунок 4
SimulationX модель нашей системы гидроснабжения со встроенными неисправностями: 1 — насос с приводным двигателем; 2— пропорциональный клапан; 3—гидравлические фильтры; 4—теплообменник; 5—блок управления пропорциональным распределителем; 6 — блок имитации неисправности предохранительного клапана; 7 — блок имитации утечки газа ГПА; 8 — блок имитации течи рабочей жидкости напорной магистрали.
Рисунок 5
Процентная ошибка между экспериментальными…
Рисунок 5
Процентная ошибка между экспериментальными данными и смоделированными результатами давления в…
Рисунок 5
Процентная ошибка между экспериментальными данными и модельными результатами давления в линии высокого давления; среднее отклонение между реальными данными и моделированием не превышает 5%.
Рисунок 6
Предлагаемый нами вентильный сверточный автоэнкодер на основе…
Рисунок 6
Предлагаемая нами архитектура классификатора на основе закрытого сверточного автоэнкодера (GCAEC).
Рисунок 6
Предлагаемая нами архитектура классификатора на основе закрытого сверточного автоэнкодера (GCAEC).
Рисунок 7
Пример потери…
Рисунок 7
Пример оптимизации функции потерь для модели GCAEC, обученной на 100…
Рисунок 7
Пример оптимизации функции потерь для модели GCAEC, обученной для 100 эпох на смешанном наборе данных выборок, сгенерированных путем скольжения 50-секундного окна выборки.
Рисунок 8
Вложения 4 состояний системы…
Рисунок 8
Вложения 4 состояний системы с экспериментальными данными, сгенерированными моделью…
Рисунок 8
Вложения 4 состояний системы с экспериментальными данными, сгенерированными моделью, обученной на смешанном наборе данных для разных размеров окна: ( а ) 1 с; ( б ) 10 с; ( с ) 50 с. Легенда состояний системы: зеленый (0) — «здоровая» система; оранжевый (1) — утечка ГПА; синий (2) — утечка жидкости; красный (3) — ошибка настройки клапана.
Рисунок 9
Двумерные вставки окна 50-х годов…
Рисунок 9
Двумерные вложения состояний оконной системы за 50 секунд, возвращаемые моделью GCAEC для…
Рисунок 9
Двумерные вложения состояний оконной системы за 50 с, возвращенные моделью GCAEC для ( a ) нашего набора данных и ( b ) набора данных ZeMA.
Ось безразмерная. Легенда для нашего набора данных ( a ): зеленый — «здоровое» состояние; оранжевый — утечка ГПА; оттенки синего — подтекание жидкости; оттенки красного — ошибка настройки клапана. Визуализация показывает диапазон параметров неисправности «Утечка жидкости» и «Ошибка установки клапана». Легенда для набора данных ZeMA ( b ): «CTFH» — аккумулятор, близкий к полному отказу; «СЭП» — аккумулятор с сильно пониженным давлением; «СлП» — аккумулятор с несколько пониженным давлением; «SmL» — клапан с небольшим запаздыванием; «SeL» — клапан с сильным запаздыванием; «CTFV» — клапан, близкий к полному отказу; «WL» — насос со слабой протечкой; «SL» — насос с сильной протечкой; «РЕ» — охладитель с пониженной эффективностью; «CTFC» — кулер близок к полному отказу.
См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC
Похожие статьи
Метод обнаружения подводных дефектов большого размера и малой выборки, основанный на выборе признаков и дополнении данных.

Чжао П., Чжэн К., Дин З., Чжан И., Ван Х., Ян И.
Чжао П. и др.
Датчики (Базель). 2021 29 декабря; 22 (1): 204. дои: 10.3390/s22010204.
Датчики (Базель). 2021.PMID: 35009748
Бесплатная статья ЧВК.Обнаружение обрыва цепи и классификация модульных многоуровневых преобразователей в высоковольтных системах постоянного тока (MMC-HVDC) с методом долговременной кратковременной памяти (LSTM).
Ван К., Ю. Ю., Ахмед ХОА, Дарвиш М., Нанди А.К.
Ван Кью и др.
Датчики (Базель). 2021 17 июня; 21 (12): 4159. дои: 10.3390/s21124159.
Датчики (Базель). 2021.PMID: 34204443
Бесплатная статья ЧВК.Диагностика неисправностей вращающихся механизмов в условиях шумной окружающей среды на основе одномерного сверочного автоэнкодера и одномерной сверточной нейронной сети.

Лю С., Чжоу Ц., Чжао Дж., Шэнь Х., Сюн Сюн.
Лю С и др.
Датчики (Базель). 2019 25 февраля; 19 (4): 972. дои: 10.3390/s1- 72.
Датчики (Базель). 2019.PMID: 30823579
Бесплатная статья ЧВК. Неконтролируемая модель глубокого изучения признаков, основанная на параллельном сверточном автоэнкодере для интеллектуальной диагностики неисправностей главного редуктора.
Е Цюй, Лю Ц.
Йе Кью и др.
Компьютер Intel Neurosci. 2021, 30 сентября; 2021:8922656. дои: 10.1155/2021/8922656. Электронная коллекция 2021.
Компьютер Intel Neurosci. 2021.PMID: 34630558
Бесплатная статья ЧВК.Интегрированный метод глубокого обучения для диагностики неисправностей гидравлического аксиально-поршневого насоса.
Тан С.
, Юань С., Чжу Ю., Ли Г.
Тан С. и др.
Датчики (Базель). 2020 18 ноября; 20 (22): 6576. дои: 10.3390/s20226576.
Датчики (Базель). 2020.PMID: 33217911
Бесплатная статья ЧВК.
Посмотреть все похожие статьи
Цитируется
Неодноэлементный нечеткий подход типа 3 для обнаружения неисправностей расходомеров: экспериментальное исследование в газовой промышленности.
Ван Дж.Х., Тавуси Дж., Мохаммадзаде А., Мобайен С., Асад Дж.Х., Ассавинчайхоте В., Ву М.Т., Скруч П.
Ван Дж. Х. и др.
Датчики (Базель). 2021 ноябрь 8;21(21):7419. дои: 10.3390/s21217419.
Датчики (Базель). 2021.PMID: 34770723
Бесплатная статья ЧВК.
использованная литература
Бевилакуа М.
, Браглиа М. Процесс аналитической иерархии применительно к выбору стратегии технического обслуживания. Надежный англ. Сист. Саф. 2000;70:71–83. doi: 10.1016/S0951-8320(00)00047-8.—
DOI
Гонг С., Цяо В. Обнаружение механических неисправностей на основе тока для ветряных турбин с прямым приводом посредством синхронной выборки и обнаружения импульсов. IEEE транс. Инд. Электрон. 2015;62:1693–1702. doi: 10.1109/TIE.2014.2363440.
—
DOI
Нгуен К.-А., До П., Гралл А.
