Дидактические материалы алгебра 7 класс мерзляк ответы: ГДЗ по алгебре 7 класс Дидактические Мерзляк, Полонский, Якир

Содержание

ГДЗ упражнение / вариант 1 195 алгебра 7 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский – Telegraph

>>> ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ <<<

ГДЗ упражнение / вариант 1 195 алгебра 7 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский

Подробное решение упражнение / вариант 1 № 195 по алгебре дидактические материалы для учащихся 7 класса , авторов Мерзляк , Полонский, Рабинович, Якир 2019 .

ГДЗ > Алгебра > 7 класс > Дидактические материалы по алгебре 7 класс Мерзляк , Полонский , Рабинович Вентана-Граф > Задание Изображения обложек учебников приведены на страницах данного сайта исключительно в качестве иллюстративного материала (ст . 1274 п . .

В сборнике «ГДЗ по Алгебра 7 класс Дидактические материалы Мерзляк », как и в самом учебном пособии, две части . Задания из первой части (разделенной на три варианта) представляют собой тренировочные и самостоятельные задачи . Во второй (в нее включено два . .

авторы: Мерзляк А .Г ., Полонский В .Б ., Рабинович Е .М ., Якир М .С . ГДЗ по алгебре 7 класс дидактические материалы Мерзляк Содержит все решенные варианты упражнений, а также выполненные контрольные работы . Здесь можно найти: нахождение значений . .

Подробный решебник (ГДЗ ) по Алгебре за 7 (седьмой ) класс дидактические материалы — готовый ответ упражнение вариант -1 — 195 . Авторы учебника: Мерзляк , Полонский, Рабинович, Якир . Издательство: Вентана-граф 2019 .

ГДЗ по алгебре за 7 класс к дидактическому материалу Мерзляка . Сейчас нет необходимости в услугах частного репетитора, ведь можно воспользоваться главой, где собраны гдз по алгебре 7 класс Мерзляк дидактический материал абсолютно бесплатно .

Алгебра 7 класс . Дидактические материалы . Мерзляк , Полонский, Рабинович . Решебник к учебнику «Алгебра 7 класс Дидактические материалы Мерзляк» — это хороший способ находить выход даже из самых сложных ситуаций . Вариант 1 Вариант 2 . Упражнения .

Тут отличные гдз по алгебре дидактические материалы для 7 класса , Мерзляк А .Г Как найти ГДЗ к дидактическим материалам по алгебре для 7 класса Мерзляка . В ней собраны упражнения по вариантам и контрольные работы, соответствующие темам основного учебника

ГДЗ (домашнее задание ) по алгебре за 7 класс дидактические материалы к учебнику Мерзляка вариант 1, 2, 3 . Если у семиклассника вдруг появились трудности с изучением математики, ему может здорово помочь ГДЗ по алгебре 7 класс Мерзляк к дидактическим . .

Алгебра 7 класс . Дидактические материалы . Мерзляк , Полонский, Рабинович, Якир . Вентана-Граф . Кроме того, в издании имеются и контрольные работы, содержащие задачи для двух вариантов . Детализированные ответы в ГДЗ по алгебре 7 класс Мерзляк дают полное . .

ГДЗ 7 класс Алгебра Мерзляк , Полонский , Якир — Дидактические материалы . Вариант 1 . (Страницы с 4 по 34) . Введение в алгебру

Контрольные работы из пособия «Дидактические материалы по алгебре 7 класс ФГОС» (А . Г . Мерзляк А .Г . Мерзляк , В .Б . Полонский, Е .М .Рабинович, изд-во «Вентана-Граф»), которое КР-8 Вариант 1 КР-8 Вариант 2 . Вы смотрели страницу «Алгебра 7 Контрольные Мерзляк» . .

Домашняя работа по алгебре за 7 класс к дидактическим материалам авторов А .Г В пособии решены и подробно разобраны задачи и упражнения из сборника «Мерзляк А .Г . Алгебра : дидактические материалы : 7 класс СОДЕРЖАНИЕ Упражнения Вариант 1 .

Алгебра 7 Контрольные Мерзляк + РЕШЕНИЯ и ОТВЕТЫ . Контрольные работы и задачи из пособия для учащихся «Дидактические материалы по алгебре 7 класс ФГОС» (авт . А .Г . Мерзляк , В .Б . Полонский, Е .М .Рабинович, изд-во «Вентана-Граф»), которое используется в . .

280 руб . Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ . Используются в комплекте с учебником «Алгебра . 7 класс » (авт . А .Г . Мерзляк , В .Б . Полонский, М . С . Якир) системы «Алгоритм успеха» .
Подробное решение упражнение / вариант 1 № 195 по алгебре дидактические материалы для учащихся 7 класса , авторов Мерзляк , Полонский, Рабинович, Якир 2019 .

Контрольные работы из пособия «Дидактические материалы по алгебре 7 класс ФГОС» (А .Г . Мерзляк А .Г . Мерзляк , В .Б . Полонский, Е .М .Рабинович, изд-во «Вентана-Граф»), которое КР-8 Вариант 1 КР-8 Вариант 2 . Вы смотрели страницу «Алгебра 7 Контрольные Мерзляк» . .

ГДЗ самостоятельная работа / вариант 3 344 математика 5 класс дидактические материалы Чесноков, Нешков
ГДЗ номер 568 геометрия 8 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ вариант 2 74 математика 6 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский
ГДЗ §35 3 химия 10 класс Рудзитис, Фельдман
ГДЗ §5 14 алгебра 8 класс Задачник Мордкович, Александрова
ГДЗ страница 9 математика 4 класс тетрадь для контрольных работ Рудницкая, Юдачева
ГДЗ номер 1057 алгебра 7 класс Никольский, Потапов
ГДЗ Западная Сибирь 11 география 9 класс тренажер Николина
ГДЗ параграф 28 28.42 алгебра 8 класс задачник Мордкович, Александрова
ГДЗ тетрадь №3. упражнение 29 русский язык 2 класс рабочая тетрадь Яковлева
ГДЗ параграф 14 9 алгебра 7 класс рабочая тетрадь Колягин, Ткачева
ГДЗ § / § 22 32 алгебра 10 класс задачник Мордкович, Денищева
ГДЗ часть 1. упражнение 114 русский язык 4 класс Полякова
ГДЗ § / § 35 2 алгебра 10 класс задачник Мордкович, Денищева
ГДЗ unit 4 / key vocabulary 1 английский язык 10 класс Enjoy English Биболетова, Бабушис
ГДЗ § 16 52 алгебра 7 класс Мерзляк, Поляков
ГДЗ самостоятельная работа / вариант 2 / С-5 3 алгебра 9 класс Дидактические материалы Макарычев, Миндюк
ГДЗ упражнение 164 русский язык 3 класс Соловейчик, Кузьменко
ГДЗ Упражнения 5 русский язык 8 класс Рыбченкова, Александрова
ГДЗ задание 341 математика 6 класс Никольский, Потапов
ГДЗ работы по развитию речи / работа 2 2 литература 6 класс контрольно-измерительные материалы Королева
ГДЗ номер 231 алгебра 8 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ страница 98 английский язык 8 класс новый курс (4-ый год обучения) Афанасьева, Михеева
ГДЗ часть №2 / конкретизируем значение 124 русский язык 3 класс Желтовская, Калинина
ГДЗ С-25. вариант 4 алгебра 7 класс самостоятельные работы Александрова
ГДЗ задание 18 история 6 класс контрольно-измерительные материалы Средних веков Волкова
ГДЗ упражнение 4 русский язык 6 класс Разумовская, Львова
ГДЗ страница 31 английский язык 11 класс рабочая тетрадь Эванс, Афанасьева
ГДЗ параграф 16 16.21 алгебра 8 класс задачник Мордкович, Александрова
ГДЗ § 47 4 химия 8 класс Еремин, Кузьменко
ГДЗ работа № 34 биология 8 класс рабочая тетрадь Маш, Драгомилов
ГДЗ упражнение 619 русский язык 5 класс Бунеев, Бунеева
ГДЗ упражнения 964 алгебра 9 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ параграф 25 25.11 геометрия 7 класс Мерзляк, Поляков
ГДЗ упражнение 297 алгебра 9 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ повторение курса алгебры 7-9 классов / метод интервалов / вариант 2 4 алгебра 10 класс дидактические материалы Шабунин, Ткачева
ГДЗ обучающие работы / О-29 2 алгебра 8 класс дидактические материалы Евстафьева, Карп
ГДЗ завдання 71 химия 9 класс Ярошенко
ГДЗ геометрия / Погорелов / самостоятельная работа / С-20 Б2 алгебра 8 класс самостоятельные и контрольные работы, геометрия Ершова, Голобородько
ГДЗ страница 116 английский язык 2 класс Enjoy English Биболетова, Денисенко
ГДЗ упражнение 772 алгебра 7 класс Колягин, Ткачева
ГДЗ страница 6 английский язык 9 класс рабочая тетрадь Эванс, Дули
ГДЗ unit 2 / section 5 12 английский язык 6 класс рабочая тетрадь 1 Биболетова, Денисенко
ГДЗ страница 138 английский язык 6 класс Балута, Абдышева
ГДЗ номер 61 математика 6 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ часть 2, страница 109 немецкий язык 4 класс Бим, Рыжова
ГДЗ упражнение 532 алгебра 9 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ упражнение 733 математика 5 класс Истомина
ГДЗ обучающие работы / О-25 6 алгебра 9 класс дидактические материалы Евстафьева, Карп
ГДЗ глава 16 10 физика 9 класс Задачник Генденштейн, Кирик

Решебник По Математике 2 Учебник Чекин

ГДЗ По Английскому Языку 8 Класс Грамматика

ГДЗ По Истории 5 Часть Годер

ГДЗ По Английскому Раундап 3

ГДЗ Математика Рабочая Тетрадь 1 Башмаков

Алгебра Мерзляк 7 класс Разность квадратов двух выражений: Дидактические материалы — ГДЗ Решебники

Авторы: Мерзляк, Полонский, Якир — Дидактические материалы Год: 2018 год Издательство: Вентана-Граф

На данной странице предствлены решения к учебнику по Алгебре для учеников 7 класса, Учебник издательства «Вентана-Граф» 2018 года.

Вариант 1. (Страницы с 4 по 34)

Введение в алгебру:

1 2 3 4 5 6 7 8

Линейное уравнение с одной переменной:

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Решение задач с помощью уравнений:

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

Тождественно равные выражения. Тождества:

44 45 46

Степень с натуральным показателем:

47 48 49 50 51 52 53

Свойства степени с натуральным показателем:

54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64

Одночлены:

65 66 67 68 69 70 71 72 73

Многочлены:

74 75

Сложение и вычитание многочленов:

76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91

Умножение одночлена на многочлен:

92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102

Умножение многочлена на многочлен:

103 104 105 106 107 108 109 110

Разложение многочленов на множители. Вынесение общего множителя за скобки:

111 112 113 114 115

Разложение многочлена на множители. Метод группировки:

116 117 118 119

Произведение разности и суммы двух выражений:

120 121 122

Разность квадратов двух выражений:

123 124 125 126

Квадрат суммы и квадрат разности двух выражений:

127 128 129 130 131

Преобразование многочлена в квадрат суммы или разности двух выражений:

132 133 134 135 136 137 138 139

Сумма и разность кубов двух выражений:

140 141 142 143

Применение различных способов разложения на множители:

144 145 146 147 148

Связи между величинами.

Функция: 149 150 151 152

Способы задания функции:

153 154 155

График функции:

156 157 158 159

Линейная функция, ее график и свойства:

160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180

Уравнения с двумя переменными:

181 182 183 184 185

Линейное уравнение с двумя переменными и его график:

186 187 188 189 190 191

Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы двух линейных уравнений с двумя переменными:

192 193 194 195 196 197

Решение систем линейных уравнений методом подстановки:

198

Решение систем линейных уравнений методом сложения:

199 200 201 202 203 204

Решение задач с помощью систем линейных уравнений:

205 206 207 208 209 210

Вариант 2. (Страницы с 35 по 66)

Введение в алгебру:

1 2 3 4 5 6 7 8

Линейное уравнение с одной переменной:

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Решение задач с помощью уравнений:

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

Тождественно равные выражения.

Тождества: 44 45 46

Степень с натуральным показателем:

47 48 49 50 51 52 53

Свойства степени с натуральным показателем:

54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64

Одночлены:

65 66 67 68 69 70 71 72 73

Многочлены:

74 75

Сложение и вычитание многочленов:

76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91

Умножение одночлена на многочлен:

92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102

Умножение многочлена на многочлен:

103 104 105 106 107 108 109 110

Разложение многочленов на множители. Вынесение общего множителя за скобки:

111 112 113 114 115

Разложение многочлена на множители. Метод группировки:

116 117 118 119

Произведение разности и суммы двух выражений:

120 121 122

Разность квадратов двух выражений:

123 124 125 126

Квадрат суммы и квадрат разности двух выражений:

127 128 129 130 131

Преобразование многочлена в квадрат суммы или разности двух выражений:

132 133 134 135 136 137 138 139

Сумма и разность кубов двух выражений:

140 141 142 143

Применение различных способов разложения на множители:

144 145 146 147 148

Связи между величинами.

Функция: 149 150 151 152

Способы задания функции:

153 154 155

График функции:

156 157 158 159

Линейная функция, ее график и свойства:

160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180

Уравнения с двумя переменными:

181 182 183 184 185

Линейное уравнение с двумя переменными и его график:

186 187 188 189 190 191

Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы двух линейных уравнений с двумя переменными:

192 193 194 195 196 197

Решение систем линейных уравнений методом подстановки:

198

Решение систем линейных уравнений методом сложения:

199 200 201 202 203 204

Решение задач с помощью систем линейных уравнений:

205 206 207 208 209 210

(Страницы с 67 по 98) Вариант 3.

Введение в алгебру:

1 2 3 4 5 6 7 8

Линейное уравнение с одной переменной:

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Решение задач с помощью уравнений:

24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43

Тождественно равные выражения.

Тождества: 44 45 46

Степень с натуральным показателем:

47 48 49 50 51 52 53

Свойства степени с натуральным показателем:

54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64

Одночлены:

65 66 67 68 69 70 71 72 73

Многочлены:

74 75

Сложение и вычитание многочленов:

76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91

Умножение одночлена на многочлен:

92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102

Умножение многочлена на многочлен:

103 104 105 106 107 108 109 110

Разложение многочленов на множители. Вынесение общего множителя за скобки:

111 112 113 114 115

Разложение многочлена на множители. Метод группировки:

116 117 118 119

Произведение разности и суммы двух выражений:

120 121 122

Разность квадратов двух выражений:

123 124 125 126

Квадрат суммы и квадрат разности двух выражений:

127 128 129 130 131

Преобразование многочлена в квадрат суммы или разности двух выражений:

132 133 134 135 136 137 138 139

Сумма и разность кубов двух выражений:

140 141 142 143

Применение различных способов разложения на множители:

144 145 146 147 148

Связи между величинами.

Функция: 149 150 151 152

Способы задания функции:

153 154 155

График функции:

156 157 158 159

Линейная функция, ее график и свойства:

160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180

Уравнения с двумя переменными:

181 182 183 184 185

Линейное уравнение с двумя переменными и его график:

186 187 188 189 190 191

Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы двух линейных уравнений с двумя переменными:

192 193 194 195 196 197

Решение систем линейных уравнений методом подстановки:

198

Решение систем линейных уравнений методом сложения:

199 200 201 202 203 204

Решение задач с помощью систем линейных уравнений:

205 206 207 208 209 210

Контрольные работы. (Страницы с 99 по 110)

Вариант 1:

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

БЕСПЛАТНОЕ ГДЗ ЗА 1-11 КЛАСС

Чтобы у учеников не было стресса от больших нагрузок, страха получить плохую оценку, но при этом оставалось время на полноценный сон, дополнительные занятия, спорт, общение со сверстниками, стоит делать уроки вместе с ГДЗ. Готовые домашние задания – это возможность качественно подготовиться по разным предметам, не платя деньги репетиторам.

Если не хочется скачивать материалы, написанные «на коленке» студентами, а нужно работать с ГДЗ, над которыми трудились опытные преподаватели, умеющие понятно рассказывать теорию и грамотно оформлять практические задания, то надо заходить на Помогалку. Здесь можно без регистрации смотреть корректные решения номеров из учебников разных авторов по всем предметам и классам. Пусть школьная жизнь проходит без проблем!

Поиск материала «Дидактические материалы по алгебре, 7 класс, Чулков П.В., 1998» для чтения, скачивания и покупки

Ниже показаны результаты поиска поисковой системы Яндекс. В результатах могут быть показаны как эта книга, так и похожие на нее по названию или автору.

Search results:

Скачать бесплатно Алгебра. 7 класс. Тематические тесты…
7 класс. Тематические тесты — Чулков П.
В. cкачать в PDF. Пособие содержит тестовые задания по всем основным темам учебника «Алгебра, 7» С. М. Никольского и др. Цель пособия — помочь в организации тематического контроля и самоконтроля с использованием тестирования. Класс: 7.
fizikadlyvas.net
Книга Дидактические материалы по алгебре. 7 класс (Чулков…)
7 класс» — читать интересную книгу автора (Чулков Павел Викторович, Под редакцией…)
bookree.org
Купить эту книгу
Канцтовары
Канцтовары: бумага, ручки, карандаши, тетради. Ранцы, рюкзаки, сумки. И многое другое.
my-shop.ru
П.В.Чулков(ред). Дидактические
материалы по алгебре 7 класс. ..
Скачать книгу бесплатно (djvu, 1.33 Mb) | Читать «П.В.Чулков(ред). Дидактические материалы по алгебре 7 класс (djvu) ».
bookscat.org
Скачать Чулков П.В. (ред.) Дидактические материалы… — Eruditor
Чулков П.В. (ред.) Дидактические материалы по алгебре. 7 класс. Файл формата pdf. размером 3,26 МБ.
— 223 с. — ISBN 5-89287-048-0. Авторы: Н.В. Васюк, М.А. Мартиросян, Е.В. Слепенкова, А.Б. Уединов, П.В. Чулков, Е.А. Шапарин. Дидактические материалы представляют собой сборник задач по всем разделам курса алгебры 7 класса. Цель пособия — помочь учителю в организации самостоятельной работы учащихся, проведении текущего и тематического контроля.
eruditor.io
Тематические тесты

по алгебре 7 класс Чулков 2014
Автор : П.В. Чулков. Предмет (категория) : Тематические тесты по алгебре. Класс : 7. Читать онлайн : Да. Скачать бесплатно : Да. Формат книги : jpg. Размер : 4.52 Мб.
Читать Алгебра 7 класс Макарычев онлайн. Мерзляк, Полонский дидактические материалы 7 класс алгебра 2018. учебник Петерсона все три части алгебра 7 класс.
gdz-online.ws
П.В.Чулков(ред). Дидактические материалы по алгебре 7 класс…
Download (djvu, 1.33 Mb) | Read «П.В.Чулков(ред). Дидактические материалы по алгебре 7 класс (djvu) ».
Только что пользователи скачали эти книги
en.booksee.org
Дидактические материалы
по алгебре. 7 класс | Чулков Павел…
Books .org. Главная →. Дидактические материалы по алгебре. 7 класс.
Чулков Павел Викторович, Под редакцией П. В.Чулкова.
Скачать книгу бесплатно (djvu, 1.33 Mb) | Читать «Дидактические материалы по алгебре.
bookscat.org
Алгебра. 7 класс. Дидактические материалы — Звавич…
7 класс. Дидактические материалы — Звавич Л.И., Кузнецова Л.В., Суворова С.Б. Пособие содержит упражнения для самостоятельных работ, которые носят обучающий характер, а также тексты контрольных работ и задания для проведения школьных математических олимпиад.
11klasov.net
Алгебра. 7 класс. Дидактические материалы к учебнику…
Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7-го класса с углубленным изучением математики. Пособие содержит комментарии для учителя и примерное поурочное планирование.
Тексты самостоятельных, контрольных и тестовых работ даны в соответствии с учебником Ю. Н. Макарычева, Н. Г. Миндюк, К. Н. Нешкова, И. Е. Феоктистова Алгебра. 7 класс. Задания могут быть использованы педагогами для составления различных видов проверочных работ для школьников, изучающих алгебру по учебникам других авторов.
11klasov.net
Алгебра. Дидактические материалы. 7 класс — Потапов…
Пособие содержит упражнения для самостоятельных работ по основным темам учебника «Алгебра, 7» С. М. Никольского, М. К. Потапова, Н. Н. Решетникова, а также тексты контрольных работ. Рубрика: Алгебра / 7 класс. Автор: Потапов М.К., Шевкин А.В.

11klasov.net
Алгебра. 7 класс. Дидактические материалы. — Ткачева…
7 класс» авторов Ю. М. Колягина и др. Она содержит задания, дополняющие систему упражнений учебника, и позволяет организовать дифференцированную и индивидуальную работу учащихся на всех этапах урока. В главах пособия содержатся материалы к каждому параграфу учебника, а также контрольная или самостоятельная работа по теме. Все задания имеют балловую оценку уровня их сложности и ответы. Книга также используется в качестве дополнения к учебнику Ш. А. Алимова и др. «Алгебра. 7 класс».
11klasov.net
Дидактические материалы по алгебре: 7 класс
СКАЧАТЬ djvu PDF Читать онлайн

co8a.ru
Скачать бесплатно Алгебра. Дидактические материалы. 7 класс…
Алгебра. Дидактические материалы. 7 класс — Потапов М.К., Шевкин А.В. cкачать в PDF. Пособие содержит упражнения для самостоятельных работ по основным темам учебника «Алгебра, 7» С. М. Никольского, М. К. Потапова, Н. Н. Решетникова, а также тексты контрольных работ.
fizikadlyvas.net
Сборник дидактических материалов по алгебре для 7 класса
Содержание презентаций по алгебре соответствует ФГОС.
Содержание презентаций по алгебре полностью соответствует образовательному стандарту второго поколения. Презентации содержат практические задания и являются дополнением к урокам по основным темам курса алгебры 7 класса.
www.uchportal.ru
Дидактические материалы по алгебре. 7 класс. К учебнику…
7 класс. К учебнику Ю.Н.Макарычева и др. — Звавич Л.И., Дьяконова Н.В.
Пособие содержит самостоятельные работы, тесты, контрольные работы и другие материалы к учебнику «Алгебра. 7 класс» (авторы учебника — Макарычев Ю.Н., Миндюк Н.Г., Нешков К.И., Суворова СБ. ). Предлагаемые материалы также можно использовать при изучении алгебры по любым другим учебникам.
11klasov.net
Скачать бесплатно Алгебра. 7 класс. Дидактические материалы…
Алгебра. 7 класс. Дидактические материалы — Звавич Л.И., Кузнецова Л.В., Суворова С.Б. cкачать в PDF. Пособие содержит упражнения для самостоятельных работ, которые носят обучающий характер, а также тексты контрольных работ и задания для проведения школьных математических олимпиад.
fizikadlyvas.net
Алгебра 7 класс Дидактические материалы Потапов
Дидактические материалы по курсу алгебры содержат 27 самостоятельных и 7 контрольных работ в четырёх вариантах. Ко всем вариантам контрольных работ имеются ответы. Содержание дидактических материалов полностью соответствует учебнику алгебры для 7 класса серии МГУ – школе и дополняет его более сложными заданиями, необходимыми для работы в классах, нацеленных на подготовку к обучению на повышенном уровне. Дидактические материалы можно использовать при работе по любым учебникам, а также для восполнения пробелов в…
znayka.win
Алгебра 7 класс Дидактические материалы к учебнику…
Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7-го класса с углубленным изучением математики.
Однако большая часть упражнений может использоваться учителем для составления различных работ в классах, изучающих алгебру по другим учебникам и учебным пособиям. В этом случае книга будет полезной и для педагогов, работающих в общеобразовательных классах с хорошей математической подготовкой.
znayka.win
Л. И. Звавич Л. В. Кузнецова С. Б. Суворова ПРОСВЕЩЕНИ
АЛГЕБРА дидактические материалы. класс. 17-е издание. Москва.
Звавич Л. И. Алгебра. Дидактические материалы.
ege-ok. ru
Звавич, Кузнецова дидактические материалы алгебра 7 класс…
Название: Дидактические материал по алгебре. Класс: 7. Читать онлайн: Да. Скачать бесплатно: Да. Формат книги: jpg. Размер книги/ГДЗ: 8,55 Мб. Год публикации (выпуска): 2019. Читать онлайн или скачать дидактические материалы по алгебре для 7 класса Звавича 2019 года
gdz-online.ws
1-11klasses | Учебники по алгебре 7 класс скачать в pdf бесплатно
Алгебра. Дидактические материалы. 7 класс — Потапов М.К., Шевкин А.В. cкачать в PDF. Алгебра. 7 класс. Учебник — Рубин А.Г., Чулков П.В. cкачать в PDF. Out of stock. Алгебра. 7 класс.
1-11klasses.ru
Учебно-методический комплект Л.И. Звавич, Н.В. Дьяконова
Звавич, Л.И. Дидактические материалы ＿ по п. 7 класс: учебнику Ю. Н. Макарычева и др. «Алгебра.
7 класс» (авторы учебника. Макарычев Ю.Н., Миндюк Н.Г., Нешков К.И., Суворова С.Б.). Предлагаемые материалы также можно использовать при изучении алгеоры по любым друтим учебникам. Приказом № 729 Министерства образования и науки Российской Федера- ции учебиые пособия излательства «Экзамен» допущены к использованию в ООщеобразовательных учреждениях.
ege-ok.ru
Алгебра. 7 класс. Тематические тесты — Чулков П.В.
Пособие содержит тестовые задания по всем основным темам учебника «Алгебра, 7» С. М. Никольского и др. Цель пособия — помочь в организации тематического контроля и самоконтроля с использованием.
Цель пособия — помочь в организации тематического контроля и самоконтроля с использованием тестирования. Рубрика: Алгебра / 7 класс. Автор: Чулков П.В.
11klasov.net
Дидактические материалы по алгебре 7 класс, Мерзляк
Математика, 7 класс, Дидактические материалы, Дидактические материалы по алгебре 7 класс, Мерзляк.
Данное пособие содержит материал для дополнительной работы с учащимися, а также математические диктанты и контрольные работы в 4 вариантах. Просмотр содержимого документа «Дидактические материалы по алгебре 7 класс, Мерзляк».
multiurok.ru
Дидактический материал. Алгебра 7 класс
Дидактический материал по алгебре 7 класс. Разноуровневые задания. Тесты. Контрольные работы..
Просмотр содержимого документа «Дидактический материал. Алгебра 7 класс». Разно-. У ровневые задания.
demo.multiurok.ru
Дидактические материалы по алгебре для 7 класса
Скачать книгу бесплатно (djvu, 2.69 Mb) | Читать «Дидактические материалы по алгебре для 7 класса».
bookscat.org
В. А.ГОЛЬДИЧ материалы лгебра КПАСС B. A. Гольдич
В.А.Гольдич. материалы. лгебра. КПАСС. B. A. Гольдич. Дидактические. по алгебре. класса. ЧеРо-на-Неве -Петербург 2005.
ege-ok.ru
Учебно-методический комплект Л.И. Звавич, Н.В. Дьяконова
Звавич, Л.И. Дидактические материалы ＿ по п. 7 класс: учебнику Ю.Н. Макарычева и др. «Алгебра.
7 класс» (авторы учебника. Макарычев Ю.Н., Миндюк Н.Г., Нешков К.И., Суворова С.Б.). Предлагаемые материалы также можно использовать при изучении алгеоры по любым друтим учебникам. Приказом № 729 Министерства образования и науки Российской Федера- ции учебиые пособия излательства «Экзамен» допущены к использованию в ООщеобразовательных учреждениях.
anna-pavlovna.ru
Звавич Л.И., Кузнецова Л.В., Суворова С.Б. Алгебра. 7 класс.
7 класс. Дидактические материалы. Категория: Учебники для школы » Алгебра для 7-го класса | Просмотров: 1260.
7 класс. Дидактические материалы Формат: PDF Размер: 5,69 Мб Язык: Русский. Скачать по прямой ссылке. Пособие содержит упражнения для самостоятельных работ, которые носят обучающий характер, а также тексты контрольных работ и задания для проведения школьных математических олимпиад.
www.psyoffice.ru
Алгебра. Дидактические материалы. 7 класс.
Дидактические материалы по курсу алгебры содержат 27 самостоятельных и 7 контрольных работ в четырёх вариантах. Ко всем вариантам контрольных работ имеются ответы. Содержание дидактических материалов полностью соответствует учебнику алгебры для 7 класса серии «МГУ — школе» и дополняет его более сложными заданиями, необходимыми для работы в классах, нацеленных на подготовку к обучению на повышенном уровне. Дидактические материалы можно использовать при работе по любым учебникам, а также для восполнения…
www. at.alleng.org
Дидактические материалы по алгебре для 7 класса: Пособие…
Дидактические материалы предназначены для учителей средней школы в качестве дополнительного пособия. Тексты самостоятельных и контрольных работ даны в соответствии с действующим учебником «Алгебра 7». Скачать книгу бесплатно (djvu, 2.25 Mb) | Читать «Дидактические материалы по алгебре для 7 класса: Пособие для учителя».
bookscat.org
Алгебра. 7 класс. Дидактические материалы.
Алгебра. 7 класс. Дидактические материалы. Звавич Л.И., Кузнецова Л.В., Суворова С.Б.
Самостоятельные работы даны в двух вариантах: сначала все работы первого варианта, затем второго. По своему целевому назначению они являются обучающими и предназначены для формирования основных умений и навыков по курсу алгебры 7 класса, причём должны использоваться уже после первичной отработки материала с учителем в ходе фронтальной работы с классом.
www.at.alleng.org

На данной странице Вы можете найти лучшие результаты поиска для чтения, скачивания и покупки на интернет сайтах материалов, документов, бумажных и электронных книг и файлов похожих на материал «Дидактические материалы по алгебре, 7 класс, Чулков П.В., 1998»

Для формирования результатов поиска документов использован сервис Яндекс.XML.

Нашлось 17 млн ответов. Показаны первые 32 результата(ов).

Дата генерации страницы: пятница, 9 сентября 2022 г., 14:25:22 GMT

▶▷▶ ответы дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов

Интерфейс	Русский/Английский
Тип лицензия	Free
Кол-во просмотров	257
Кол-во загрузок	132 раз
Обновление:	07-11-2018

ответы дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов — Yahoo Search Results Yahoo Web Search Sign in Mail Go to Mail» data-nosubject=»[No Subject]» data-timestamp=’short’ Help Account Info Yahoo Home Settings Home News Mail Finance Tumblr Weather Sports Messenger Settings Yahoo Search query Web Images Video News Local Answers Shopping Recipes Sports Finance Dictionary More Anytime Past day Past week Past month Anytime Get beautiful photos on every new browser window Download Решебник дидактические материалы по алгебре 7 класс gdzguru Алгебра ГДЗ: Онлайн готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре ФГОС за 7 класс , автор Феоктистов НЕ, спиши решения и ответы на ГДЗ гуру ГДЗ по алгебре 7 класс дидактические материалы Феоктистов НЕ megareshebaru/gdz/algebra/ 7 -klass/ Cached ГДЗ по алгебре 7 класс дидактические материалы Феоктистов НЕ Углубленный уровень автор: Феоктистов НЕ Подробный решебник (ГДЗ) по Алгебре для 7 класса дидактические материалы , ГДЗ по алгебре 7 класс дидактические материалы Звавич gdz-putinainfo 7 класс Алгебра ГДЗ готовые домашние задания дидактическому материалу по алгебре 7 класс Звавич Кузнецова Суворова ФГОС от Путина Ответы Дидактический Материал По Алгебре 7 Класс Феоктистов — Image Results More Ответы Дидактический Материал По Алгебре 7 Класс Феоктистов images ГДЗ по алгебре 7 класс учебник, углубленный уровень ЮН megareshebaru/gdz/algebra/ 7 -klass/uglublennoe Cached Проверить полученные знания поможет ГДЗ по алгебре за 7 класс углубленное изучение Макарычев Оно содержит не только готовые ответы , но и детальное решение всех заданий Дидактические материалы по алгебре за 8 класс Жохов gdzclubru Алгебра 8 класс Он содержит ответы на домашние задания по алгебре , а также необходимый поясняющий материал к ним Таким образом, ученики будут не просто «зубрить» материал , а вникнут в его суть Алгебра 7 класс Дидактические материалы Методические gdzklasscom … 7 Класс Алгебра Задания могут быть использованы педагогами для составления различных видов проверочных работ для школьников, изучающих алгебру по учебникам других авторов Дидактические материалы феоктистов алгебра 8 класс гдз docplayerru/79875166-Didakticheskie-materialy Cached Ответы на региональный экзамен по алгебре 7 класс Ответы на региональный экзамен по алгебре 7 класс Ответы на региональный экзамен по алгебре 7 класс На рисунке жирными точками показана ГДЗ по алгебре 9 класс дидактические материалы Макарычев gdzputinaco 9 класс Алгебра Здесь представлены ответы к дидактическому материалу 9 класс Макарычев Миндюк Крайнева Гдз по алгебре дидактический материал 9 класс феоктистов радодаррф/page/gdz-po-algebre-didakticheskij Cached Гдз по алгебре дидактический материал 9 класс феоктистов 31102018 Подробные решения и гдз к учебнику автора Ш мордкович а алгебра дидактические материалы 7 класс феоктистов гдз wwwboomleru/ Cached ГДЗ: Онлайн готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре ФГОС за 7 класс , автор Феоктистов НЕ, спиши решения и ответы на ГДЗ гуру Promotional Results For You Free Download | Mozilla Firefox ® Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 17,000 results Settings Help Suggestions Privacy (Updated) Terms (Updated) Advertise About ads About this page Powered by Bing™

углубленное изучение можно скачать здесь Самостоятельные работы Самостоятельная работа №1 Подготовительный вариант 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 1 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 2 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 3 1 2 3 4 5 6 7 8 Самостоятельная работа №2 Подготовительный вариант Скрыть 5 ГДЗ по Алгебре за 7 класс дидактические материалы MegaReshebaru › gdz/algebra/7-klass…materiali… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте автор: Феоктистов НЕ Подробный решебник (ГДЗ) по Алгебре для 7 класса дидактические материалы
рабочие тетради по математике Феоктистов И Е Алгебра 7 класс Дидактические материалы Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Тексты самостоятельных
СБ Суворова Скрыть 8 Ответы Дидактический материал по Алгебре 7 класс Феоктистов — смотрите картинки ЯндексКартинки › ответы дидактический материал по алгебре 7 класс Пожаловаться Информация о сайте Ещё картинки 9 Алгебра 7 класс Дидактические материалы к учебнику allengorg › d/math/math832htm Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте 7 класс Дидактические материалы к учебнику Макарычева Углубленное изучение 7 класс Задания могут быть использованы педагогами для составления различных видов проверочных работ для школьников

Математика

easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 17
easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 17
easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 17

ответы дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов — Все результаты ГДЗ по алгебре за 7 класс дидактические материалы Феоктистов Н › ГДЗ › 7 класс › Алгебра › Феоктисов ГДЗ: Спиши готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре за 7 класс , решебник Феоктистов НЕ, Углубленный уровень ФГОС, Решебник дидактические материалы по Алгебре за 7 класс Данное пособие содержит решебник (ГДЗ) дидактические материалы по Алгебре за 7 класс Автора: Феоктистов НЕ Издательство: Мнемозина Решебник дидактические материалы (гдз) по Алгебре для 7 класса Онлайн решебник дидактические материалы по Алгебре для 7 класса Феоктистов НЕ, гдз и ответы к домашнему заданию ГДЗ по Алгебре за 7 класс дидактические материалы Феоктистов › ГДЗ › 7 класс › Алгебра › Феоктисов Подробный решебник (ГДЗ) по Алгебре для 7 класса дидактические материалы , Авторы учебника: Феоктистов НЕ Углубленный уровень Видео 0:40 гдз на дидактические материалы по алгебре 7 класс Галина Антонова YouTube — 31 июл 2017 г 17:44 к-1(1вариант) алгебра 7 клаcс дидактические материалы к Алгебра 7 и 8 классы Макарычев YouTube — 22 окт 2015 г 15:10 к-1(2вариант) алгебра 7 клаcс дидактические материалы к Алгебра 7 и 8 классы Макарычев YouTube — 22 окт 2015 г Все результаты ГДЗ по Алгебре за 7 класс Дидактические материалы Феоктистов Убедись в правильности решения задачи вместе с ГДЗ по Алгебре за 7 класс Феоктистов НЕ дидактические материалы Углубленный уровень Ответы Дидактический материал 7 класс алгебра феоктистов гдз > всё для school2vpru/?oue=didakticheskiy-material-7-klass-algebra-feoktistov-gdz Выполняя работу с помощью ГДЗ по алгебре , семиклассник запоминает логику решений и закрепляет навыки, полученные от учителя в классе Пособие Решебник ГДЗ «Алгебра Дидактические материалы» 7 класс @topic=8336htm Алгебра 7 класс Алгебра Дидактические материалы 7 класс ЛИ Звавич, Л В Кузнецова, — 16-е изд, — М: Просвещение 2011 г ГДЗ по алгебре 7 класс дидактические материалы Феоктистов НЕ Заходите, не пожалеете! Тут отличные гдз по алгебре дидактические материалы для 7 класса , Феоктистов НЕ от Путина Очень удобный интерфейс с ГДЗ по алгебре для 7 класс от Путина Похожие Тут отличные гдз по Алгебре для 7 класса от Путина Очень удобный Алгебра 7 класс дидактические материалы авторы: автор: Феоктистов НЕ Ответы@MailRu: Феоктистов ИЕ Алгебра 7 класс Дидактический › Образование › Прочее образование Похожие 1 ответ 12 окт 2011 г — посмотри на этих сайтах wwwallengru uchebniki-onlinecom/ Ответы@MailRu: помогите найти гдз, по алгебре 7 класс феоктистов › Образование › Домашние задания 3 ответа 12 окт 2014 г — Пользователь нет задал вопрос в категории Другие предметы и получил на него 3 ответа Звавич ГДЗ (решебник) по алгебре 7 класс дидактические Звавич ГДЗ (решебник) по алгебре 7 класс дидактические материалы ГДЗ к пособию » Дидактические материалы по алгебре 9 класс для 7 класса · Макарычев ЮН, Миндюк НГ, Нешков КИ, Феоктистов ИЕ Алгебра 8 класс Картинки по запросу ответы дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов «id»:»tv3CaCg71riLFM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:58,»oh»:870,»ou»:» «,»ow»:562,»pt»:»wwweurokiorg/system/books/covers/000/002/967/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»NlShbrD6nym56M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:104,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcQDbRU64Dg70KVPy_1bMhQkhR_gzftQ-oQHyF02OYfJOno6adoMiy9prw»,»tw»:67 «id»:»1urqVdkeT1yr_M:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:63,»oh»:853,»ou»:» «,»ow»:600,»pt»:»wwweurokiorg/system/books/covers/000/005/256/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»fQkFXxVrKOxE0M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:99,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcSQCf7zh94okUTaJ7IFrLQChrBKeYL9nP8p58RMwCHJFxI181tsNqdLCA»,»tw»:70 «id»:»_jZX2c4p2A—yM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:61,»oh»:870,»ou»:» «,»ow»:590,»pt»:»cdneurokiorg/system/books/covers/000/005/231/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»Yv4YzNgx3b1-vM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:102,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcT50eH0KB08hrcC_YXWFZyXRlmLwqjDbg1luCnOdneKY4e03S7Dhq0REA»,»tw»:69 «id»:»HisYiyr8SZdkyM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:58,»oh»:340,»ou»:» «,»ow»:220,»pt»:»img1labirintru/books/15453/bigjpg»,»rh»:»labirintru»,»rid»:»8qeWvwSheE4Z9M»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»Лабиринт»,»th»:104,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcS8tzmkSJIaBHUKoHFZLtHbXsPzACUf2kseh84fP609zVy_sCnBLrjcQw»,»tw»:67 «id»:»2CtjL9QCI9VN0M:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:64,»oh»:848,»ou»:» «,»ow»:600,»pt»:»math-helperru/wp-content/gallery/evstafeva_resheb»,»rh»:»cies24ru»,»rid»:»MF_udSChLc7SRM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:99,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRlNI9GEGpuLUetvEpO-Pg9Admk3PSF3rnXj85REGO—2MPTSFOJEU8Wc»,»tw»:70 «cb»:9,»id»:»8NlGZ0dHV4KneM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:66,»oh»:870,»ou»:» «,»ow»:584,»pt»:»wwweurokiorg/system/books/covers/000/005/194/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»-4g6o8-F2fDWXM»,»rt»:0,»ru»:» «,»th»:102,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcR39veyTNI_CbmzAbvmnysyamn_36fu0Gf1LEGbREJC6mVrA0ZkyFxef1U»,»tw»:68 «id»:»guTmHYPLcf2XzM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:62,»oh»:869,»ou»:» «,»ow»:600,»pt»:»cdneurokiorg/system/books/covers/000/005/209/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»X-_8F3hWBYjfJM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:100,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcR1ZU-F_0IZ6Y0Mqd5hXWcxC8V4BYDzCh5_GX1VoxPlEgBIDSbVVwlaIb0″,»tw»:69 «id»:»h6OZbSRs0unpSM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:58,»oh»:870,»ou»:» «,»ow»:557,»pt»:»wwweurokiorg/system/books/covers/000/005/381/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»X-_8F3hWBYjfJM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:104,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRGAG7PesTYUbTQ_pREXAzj_fNl7ucBzzfHnjws6AamZLzpJonpsZRYr0c»,»tw»:67 «cb»:9,»cl»:6,»id»:»KEvPataYFfYlTM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:78,»oh»:480,»ou»:» «,»ow»:360,»pt»:»63imgavitost/640×480/2754673963jpg»,»rh»:»school2vpru»,»rid»:»mA-TJE9kqyfuaM»,»rt»:0,»ru»:» \u003dreshebnik-didakticheskiy-material-7-klass-algebra-zvavich»,»st»:»school2vpru»,»th»:104,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcTZpZc-WoL3GiHabRwxskD8KBlhGqBLgZz0gUFvujyekZ2xOAJfxehwoj4″,»tw»:78 Другие картинки по запросу «ответы дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов» Жалоба отправлена Пожаловаться на картинки Благодарим за замечания Пожаловаться на другую картинку Пожаловаться на содержание картинки Отмена Пожаловаться Все результаты ГДЗ по алгебре 7 класс Макарычев, Миндюк, Нешков › Алгебра › 7 класс Похожие Решебник по алгебре за 7 класс авторы Макарычев, Миндюк, Нешков Дидактические материалы по алгебре 7 класс Звавич, Дьяконова Экзамен ГДЗ по алгебре 7 класс дидактические материалы Звавич, Кузнецова › Алгебра › 7 класс Похожие Решебник по алгебре за 7 класс авторы Звавич, Кузнецова издательство Просвещение Книга: «Алгебра 7 класс Дидактический материал» — Звавич › › Математика › Математика (5-9 классы) 7 класс Дидактические материалы к учебнику ЛС Атанасяна и др Иллюстрации к книге Звавич, Кузнецова, Суворова — Алгебра 7 класс Феоктистов Илья Евгеньевич работы (по два варианта), контрольные работы, задания для школьных олимпиад и итоговые контрольные, а также ответы к ним Феоктистов ИЕ Алгебра 7 класс Дидактические материалы › › Контроль результатов освоения программы М: Мнемозина, 2009 166 с Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением ГДЗ по алгебре 7 класс — Готовые домашние задания wwwggdzru/class-7/algebra/ Похожие Спиши ГДЗ по алгебре 7 класс , найди ответ на вопрос по алгебре 7 класс , решебник по БГ Зив, ВА Гольдич Дидактические материалы Нешков К И, Феоктистов ИЕ, М: Мнемозина Домашняя работа по алгебре за 7 класс ▷ алгебра дидактические материалы 8 класс феоктистов гдз dpsnalconagarcom//algebra-didakticheskie-materialy-8-klass-feoktistov-gdz-algebr Экзамены по Алгебре Алгебра , 8 класс , дидактические материалы , методические рекомендации, Феоктистов ИЕ, 2013 ГДЗ по Алгебре 7 класс Алгебра 7 класс: учебники, ГДЗ, учебные пособия, справочная x-unicom/books/18-s7 Похожие ГДЗ по алгебре для 7 класса к «Пособие Дидактические материалы по Дидактические материалы , Методические рекомендации, Феоктистов ИЕ, решебник дидактические материал по алгебре 7 класс феоктистов — Перевести эту страницу Информация об этой странице недоступна Подробнее… Алгебра, 7 класс, Дидактические материалы, Методические › Экзамены › Экзамены по Алгебре 4 апр 2012 г — Купить и читать: Алгебра , 7 класс , Дидактические материалы , Методические рекомендации, Феоктистов ИЕ, 2009 Дидактические материалы предназначены Ответы 149 Купить Дата публикации: 04042012 Алгебра 7 класс Дидактические материалы Феоктистов ИЕ 2009 › Экзамены › Экзамены по Алгебре 28 окт 2011 г — Автор: Феоктистов ИЕ 2009 Дидактические материалы предназначены для проверки знаний Ю Н Макарычева, Н Г Миндюк, К Н Нешкова, И Е Феоктистова Алгебра 7 класс (М : Мнемозина) Ответы 149 Дидактические материалы по алгебре 7 класс потапов ответы Похожие Следующие учебники и книги Алгебра , 7 класс , Дидактические материалы , Методические рекомендации, Феоктистов Educational resources of the Решебник по алгебре за 7 класс дидактические материалы ГДЗ: Онлайн готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре ФГОС за 7 класс , автор Феоктистов НЕ, спиши решения и ответы на ГДЗ дидактические материалы по Алгебре 7 класс Феоктистов НЕ Подробные гдз и решебник по Алгебре для 7 класса дидактические материалы , авторы учебника: Феоктистов НЕ на 2017-2018 год ГДЗ по Алгебре за 7 класс дидактические материалы Феоктистов Сборник готовых домашних заданий (ГДЗ) дидактические материалы по Алгебре за 7 класс , решебник Феоктистов НЕ самые лучшие ответы от EGDZ ГДЗ по Алгебре для 7 класса дидактические материалы — na5ru Решебник (ГДЗ) для 7 класса по алгебре дидактические материалы ФГОС Феоктистов НЕ Содержит в себе полные и подробные ответы на все ГДЗ по Алгебре для 7 класса Феоктистов НЕ дидактические ГДЗ (Готовые домашние задания) по Алгебре дидактические материалы 7 класс Феоктистов НЕ, решенные задания и онлайн ответы из решебника ГДЗ по алгебре дидактические материалы 7 класс Феоктистов НЕ › ГДЗ › 7 класс › Алгебра › Феоктисов Качественные решения и подробные гдз по алгебре для учеников 7 класса дидактические материалы Углубленный уровень, авторы ГДЗ Алгебра 7 класс — Зубрилка Похожие Гдз по Алгебре 7 класс ЮН Макарычев авторы: ЮН Макарычев, НГ Миндюк, КИ Нешков, СБ Суворова дидактические материалы Звавич Решебник по Алгебре 7 класс дидактические материалы — Зубрилка Зубрилкаорг — подробные гдз и решебник по Алгебре для 7 класса дидактические материалы Феоктистов НЕ Спиши решения онлайн с любого Пояснения к фильтрации результатов Мы скрыли некоторые результаты, которые очень похожи на уже представленные выше (43) Показать скрытые результаты В ответ на жалобу, поданную в соответствии с Законом США «Об авторском праве в цифровую эпоху», мы удалили некоторые результаты (1) с этой страницы Вы можете ознакомиться с жалобой на сайте LumenDatabaseorg Вместе с ответы дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов часто ищут дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов читать дидактические материалы по алгебре 7 класс феоктистов скачать гдз по алгебре 7 класс феоктистов гдз по алгебре 7 класс дидактический материал дидактические материалы по алгебре 7 класс мордкович гдз гдз по алгебре 7 класс макарычев гдз дидактические материалы феоктистов 9 класс феоктистов 8 класс дидактические материалы гдз Ссылки в нижнем колонтитуле Россия — Подробнее… Справка Отправить отзыв Конфиденциальность Условия Аккаунт Поиск Карты YouTube Play Новости Почта Контакты Диск Календарь Google+ Переводчик Фото Ещё Документы Blogger Hangouts Google Keep Подборки Другие сервисы Google

Яндекс Яндекс Найти Поиск Поиск Картинки Видео Карты Маркет Новости ТВ онлайн Музыка Переводчик Диск Почта Коллекции Все Ещё Дополнительная информация о запросе Показаны результаты для Нижнего Новгорода Москва 1 ГДЗ Феоктистов НЕ 7 класс по Алгебре дидактические megareshebacom › gdz-7-class/po-algebre…materiali… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ и Решебник за 7 класс по Алгебре дидактические материалы поможет Вам найти верный ответ на самый сложный номер задания онлайн Автор учебника: Феоктистов НЕ от издательства Мнемозина 2016 ФГОС Читать ещё ГДЗ и Решебник за 7 класс по Алгебре дидактические материалы поможет Вам найти верный ответ на самый сложный номер задания онлайн Автор учебника: Феоктистов НЕ от издательства Мнемозина 2016 ФГОС быстрый поиск Самостоятельные работы Самостоятельная работа №1 Подготовительный вариант 1 2 Скрыть 2 ГДЗ по Алгебре 7 класс Феоктистов НЕ дидактические eurokime › Алгебра › Дидактические материалы Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Приветствуем на образовательном портале Еуроки Здесь вы найдете ГДЗ с подробным и полным решением упражнений (номеров) по Алгебре дидактические материалы за 7 класс , автор: Феоктистов НЕ Издательство: Мнемозина ФГОС Читать ещё Приветствуем на образовательном портале Еуроки Здесь вы найдете ГДЗ с подробным и полным решением упражнений (номеров) по Алгебре дидактические материалы за 7 класс , автор: Феоктистов НЕ Издательство: Мнемозина ФГОС ГДЗ по Алгебре 7 класс Феоктистов НЕ дидактические материалы Показать решебники Видеорешения Скрыть 3 ГДЗ Решебник по Алгебре за 7 класс дидактические gdz-reshebnik-otvetycom › 0004/0004html Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Списывай домашнюю работу на сайте ГДЗ-РЕШЕБНИК- ОТВЕТЫ КОМ — Подробный решебник ГДЗ по Алгебре для 7 класса дидактические материалы Онлайн домашка — Самостоятельные и контрольные работы — Автор: Феоктистов Подготовительный вариант: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 ; 8 Вариант 1: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 ; 8 Читать ещё Списывай домашнюю работу на сайте ГДЗ-РЕШЕБНИК- ОТВЕТЫ КОМ — Подробный решебник ГДЗ по Алгебре для 7 класса дидактические материалы Авторы учебника: Феоктистов Онлайн домашка — Самостоятельные и контрольные работы — Автор: Феоктистов Подготовительный вариант: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 ; 8 Вариант 1: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 ; 8 Вариант 2: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 ; 8 Вариант 3: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 ; 8 Самостоятельная работа №2 Подготовительный вариант: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7 Скрыть 4 Решебник дидактические материалы по Алгебре за gitemme › 7 класс › Алгебра › 7 класс Издательство Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Данное пособие содержит решебник (ГДЗ) дидактические материалы по Алгебре за 7 класс Автора: Феоктистов НЕ Издательство: Мнемозина Полные и подробные ответы к упражнениям на Гитем Читать ещё Данное пособие содержит решебник (ГДЗ) дидактические материалы по Алгебре за 7 класс Автора: Феоктистов НЕ Издательство: Мнемозина Полные и подробные ответы к упражнениям на Гитем ГДЗ к учебнику по Алгебре 7 класс Макарычев, углубленное изучение можно скачать здесь Самостоятельные работы Самостоятельная работа №1 Подготовительный вариант 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 1 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 2 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 3 1 2 3 4 5 6 7 8 Самостоятельная работа №2 Подготовительный вариант Скрыть 5 ГДЗ по Алгебре за 7 класс дидактические материалы MegaReshebaru › gdz/algebra/7-klass…materiali… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте автор: Феоктистов НЕ Подробный решебник (ГДЗ) по Алгебре для 7 класса дидактические материалы , Авторы учебника: Феоктистов НЕ Углубленный уровень Читать ещё автор: Феоктистов НЕ Подробный решебник (ГДЗ) по Алгебре для 7 класса дидактические материалы , Авторы учебника: Феоктистов НЕ Углубленный уровень Рекомендуемые решебники ГДЗ учебник алгебра 7 класс ЮН Макарычев углубленный уровень Самостоятельные работы Самостоятельная работа №1 Подготовительный вариант 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 1 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 2 1 2 3 4 5 6 7 8 Вариант 3 1 2 3 4 5 6 7 8 Скрыть 6 Феоктистов И Е Алгебра 7 класс Дидактические edu-libcom › izbrannoe/feoktistov…algebra-7-klass… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Феоктистов И Е Алгебра 7 класс Дидактические материалы Методические рекомендации Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Читать ещё Феоктистов И Е Алгебра 7 класс Дидактические материалы Методические рекомендации 22012012 Избранное, Математика, Математика для учителей и преподавателей, Математика для школьников, Сборники заданий по математике, Учебники, пособия, рабочие тетради по математике Феоктистов И Е Алгебра 7 класс Дидактические материалы Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Тексты самостоятельных, контрольных и тестовых работ даны в соответствии с учебником Ю Н Макарычева, Н Г Миндюк, К Н Нешкова, И Е Феоктистова « Алгебра 7 класс » (М : Мнемозина) Скрыть 7 ГДЗ по алгебре за 7 класс дидактические материалы GDZru › class-7/algebra/didakticheskie-materiali… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ: Спиши готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре за 7 класс , решебник Феоктистов НЕ, Углубленный уровень ФГОС, онлайн ответы на GDZRU Читать ещё ГДЗ: Спиши готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре за 7 класс , решебник Феоктистов НЕ, Углубленный уровень ФГОС, онлайн ответы на GDZRU Рекомендуем посмотреть Алгебра 7 класс Авторы: ЮН Макарычев, НГ Миндюк, КИ Нешков, СБ Суворова, Теляковский С А издательство: Просвещение Алгебра 7 класс дидактические материалы Авторы: ЛИ Звавич, ЛВ Кузнецова, СБ Суворова Скрыть 8 Ответы Дидактический материал по Алгебре 7 класс Феоктистов — смотрите картинки ЯндексКартинки › ответы дидактический материал по алгебре 7 класс Пожаловаться Информация о сайте Ещё картинки 9 Алгебра 7 класс Дидактические материалы к учебнику allengorg › d/math/math832htm Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте 7 класс Дидактические материалы к учебнику Макарычева Углубленное изучение 7 класс Задания могут быть использованы педагогами для составления различных видов проверочных работ для школьников, изучающих алгебру по Читать ещё 7 класс Дидактические материалы к учебнику Макарычева Углубленное изучение М: 2009 — 166 с Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Пособие содержит комментарии для учителя и примерное поурочное планирование Тексты самостоятельных, контрольных и тестовых работ даны в соответствии с учебником Ю Н Макарычева, Н Г Миндюк, К Н Нешкова, И Е Феоктистова Алгебра 7 класс Задания могут быть использованы педагогами для составления различных видов проверочных работ для школьников, изучающих алгебру по учебникам дру Скрыть 10 Скачать бесплатно Алгебра 7 класс Дидактические zubrilanet › Алгебра › 7 класс › …-feoktistov-i-ehtml Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Алгебра 7 класс Дидактические материалы Методические рекомендации Феоктистов ИЕ Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Читать ещё Алгебра 7 класс Дидактические материалы Методические рекомендации Феоктистов ИЕ Год издания: 2009 Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Пособие содержит комментарии для учителя и примерное поурочное планирование Тексты самостоятельных, контрольных и тестовых работ даны в соответствии с учебником Ю Н Макарычева, Н Г Миндюк, К Н Нешкова, И Е Феоктистова Алгебра 7 класс (М : Мнемозина) Задания могут быть использованы педагогами для составления различных видов проверочных работ для школьников, изучающих алгебру по учебникам других авторов Скрыть ГДЗ по алгебре для 7 класса дидактические материалы GdzPutinaru › po-algebre/7-klass…materiali… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Тут отличные гдз по алгебре дидактические материалы для 7 класса , Феоктистов НЕ от Путина Очень удобный интерфейс с решениями ГДЗ к учебнику по Алгебре 7 класс Макарычев, углубленное изучение можно скачать здесь Читать ещё Тут отличные гдз по алгебре дидактические материалы для 7 класса , Феоктистов НЕ от Путина Очень удобный интерфейс с решениями ГДЗ к учебнику по Алгебре 7 класс Макарычев, углубленное изучение можно скачать здесь Самостоятельные работы Самостоятельная работа №1 Подготовительный вариант 1 2 3 Скрыть Алгебра 7 класс Дидактические материалы gdzklasscom › Алгебра › Дидактические материалы Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Алгебра 7 класс Дидактические материалы Методические рекомендации Феоктистов ИЕ Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Читать ещё Алгебра 7 класс Дидактические материалы Методические рекомендации Феоктистов ИЕ Год издания учебного пособия: 2009 Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Пособие содержит комментарии для учителя и примерное поурочное планирование Тексты самостоятельных, контрольных и тестовых работ даны в соответствии с учебником Ю Н Макарычева, Н Г Миндюк, К Н Нешкова, И Е Феоктистова Алгебра 7 класс (М : Мнемозина) Задания могут быть использованы педагогами для составления различных видов проверочных работ для школьников, изучающих алгебру по учебникам других авторов Скрыть ГДЗ (решебник) по алгебре 7 класс Звавич, Кузнецова reshatorru › 7 класс › Алгебра › Звавич Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Тогда ГДЗ по алгебре 7 класс Звавич Дидактические материалы – отличная возможность исправить ситуацию и начать хорошо учиться Там есть не только правильные ответы , но и подробные решения различных вариантов Читать ещё Тогда ГДЗ по алгебре 7 класс Звавич Дидактические материалы – отличная возможность исправить ситуацию и начать хорошо учиться Там есть не только правильные ответы , но и подробные решения различных вариантов Решебник поможет подтянуть свои знания по математической дисциплине и превратиться из двоечника в отличника! Скрыть ГДЗ по Алгебре для 7 класса дидактические материалы gdzotputinaorg › algebra/7-class…materiali… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Содержит правильные ответы на все упражнения и номера из учебного издания автора: Феоктистов НЕ Издательство: Мнемозина ФГОС 2016 ГДЗ к учебнику по Алгебре 7 класс Макарычев, углубленное изучение можно скачать здесь Алгебра 7 класс Дидактические материалы nasholcom › …algebra-7-klass…materiali-feoktistov… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Автор: Феоктистов ИЕ 2009 Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Пособие содержит комментарии для учителя и примерное поурочное планирование Читать ещё Автор: Феоктистов ИЕ 2009 Дидактические материалы предназначены для проверки знаний учащихся 7 -го класса с углубленным изучением математики Пособие содержит комментарии для учителя и примерное поурочное планирование Тексты самостоятельных, контрольных и тестовых работ даны в соответствии с учебником Ю Н Макарычева, Н Г Миндюк, К Н Нешкова, И Е Феоктистова Алгебра 7 класс (М : Мнемозина) По кнопке выше «Купить бумажную книгу» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Booksru Скрыть алгебра дидактические материалы 7 класс феоктистов boomleru › алгебра-дидактические…7…феоктистов-гдз Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ по алгебре дидактические материалы 7 класс Феоктистов НЕКачественные решения и подробные ГДЗ по Алгебре для 7 класса дидактические материалы Содержит правильные ответы на все упражнения и номера из учебного издания Читать ещё ГДЗ по алгебре дидактические материалы 7 класс Феоктистов НЕКачественные решения и подробные гдз по алгебре для учеников 7 класса дидактические материалы , авторы учебника: Феоктистов НЕ reshebacom ГДЗ по алгебре для 7 класса ГДЗ по Алгебре для 7 класса дидактические материалы Содержит правильные ответы на все упражнения и номера из учебного издания автора: Феоктистов НЕ Издательство: Мнемозина ФГОС 2016 ГДЗ к учебнику по Алгебре 7 класс Макарычев, углубленное изучение можно скачать здесь Скрыть Скачать: учебник алгебра 7 класс / litresru litresru Не подходит по запросу Спам или мошенничество Мешает видеть результаты Информация о сайте реклама Школьные учебники скачивайте онлайн в электронном формате на ЛитРес Контактная информация +7 (800) 333-27-37 круглосуточно Магазин на Маркете 18+ Вместе с « ответы дидактический материал по алгебре 7 класс феоктистов » ищут: гдз по математике 5 класс мерзляк дидактический материал ответы 2018 гдз по математике 6 класс мерзляк дидактический материал ответы дидактический материал по математике 4 класс козлова решебник ответы дидактический материал по русскому языку 4 класс комиссарова ответы ответы дидактический материал 6 класс ответы дидактический материал по математике 6 класс чесноков нешков гдз по матем 6 класс мерзляк дидактический материал ответы ответы дидактический материал 10 класс алгебра никольский ответы дидактический материал 5 класс мерзляк ответы дидактический материал 7 класс геометрия 1 2 3 4 5 дальше Браузер Все новые вкладки с анимированным фоном 0+ Установить

▶▷▶ алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк ответы

Интерфейс	Русский/Английский
Тип лицензия	Free
Кол-во просмотров	257
Кол-во загрузок	132 раз
Обновление:	18-11-2018

алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк ответы — Yahoo Search Results Yahoo Web Search Sign in Mail Go to Mail» data-nosubject=»[No Subject]» data-timestamp=’short’ Help Account Info Yahoo Home Settings Home News Mail Finance Tumblr Weather Sports Messenger Settings Want more to discover? Make Yahoo Your Home Page See breaking news more every time you open your browser Add it now No Thanks Yahoo Search query Web Images Video News Local Answers Shopping Recipes Sports Finance Dictionary More Anytime Past day Past week Past month Anytime Get beautiful photos on every new browser window Download ГДЗ дидактические материалы по алгебре 8 класс Мерзляк АГ gdzru/class- 8 /algebra/didakticheskie-materiali Cached ГДЗ: Спиши готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре за 8 класс , решебник Мерзляк АГ, ФГОС, онлайн ответы на gdzru АЛГЕБРА Контрольные работы 7 класс Мерзляк | Контроль знаний контрользнанийрф/algebra-kontrolnye Cached Вы смотрели АЛГЕБРА Контрольные работы 7 класс Мерзляк Дидактические материалы + Ответы Вернуться на страницу « Алгебра 7 к Алгебра 8 Контрольные Мерзляк | Контроль знаний контрользнанийрф/algebra-8-kontrolnye Cached Цитаты контрольных работ и ответы на задачи контрольных работ из учебного пособия: « Алгебра 8 класс Дидактические материалы / АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМРабинович и др Алгебра 8 Класс Дидактические Материалы Мерзляк Ответы — Image Results More Алгебра 8 Класс Дидактические Материалы Мерзляк Ответы images ГДЗ по алгебре 7 класс (дидактические материалы) Мерзляк АГ gdzmaniacom/gdz/316-algebra-7-klass-didakticheskie Cached Здесь вы найдете бесплатные ответы по алгебре за 7 класс к дидактическим материалам авторов Мерзляк , Полонский ГДЗ за 7 класс по Алгебре Мерзляк АГ, Полонский ВБ gdzim/7-klass/algebra/didakticheskie-materiali Cached ГДЗ содержит верные и подробные ответы с несколькими вариантами решения по Алгебре за 7 класс , автор издания: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович ЕМ, Якир МС дидактические материалы С Решебник дидактические материалы по алгебре 8 класс Мерзляк А gdzguru Алгебра ГДЗ: Онлайн готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре ФГОС за 8 класс , автор Мерзляк АГ, Полонский ВБ, спиши решения и ответы на ГДЗ гуру ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы Мерзляк А gdzotputinaorg Алгебра ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы Содержит правильные ответы на все упражнения и номера из учебного издания автора: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Алгебра 8 класс Дидактические материалы — Мерзляк АГ 11klasovru Алгебра Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Они используются в комплекте с учебником Алгебра 8 класс (авт АГ Мерзляк , ВБ Полонский, МС Якир ГДЗ по алгебре 8 класс АГ Мерзляк reshebacom/gdz/algebra/ 8 -klass/merzlyak-polonskij Cached Пособие ГДЗ Алгебра 8 класс Мерзляк подается с разъяснением о необходимости и важности точных наук, в частности алгебры, для всестороннего развития каждого культурного и прогрессивного ГДЗ за 8 класс по Алгебре Мерзляк АГ, Полонский ВБ gdzim/ 8 -klass/algebra/didakticheskie-materiali Cached ГДЗ содержит верные и подробные ответы с несколькими вариантами решения по Алгебре за 8 класс , автор издания: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС дидактические материалы С нами учебный процесс станет Promotional Results For You Free Download | Mozilla Firefox ® Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 29,300 results Settings Help Suggestions Privacy (Updated) Terms (Updated) Advertise About ads About this page Powered by Bing™

Полонский ВБ
Рабинович МС
Рабинович МС

Якир МС на 2017-2018 год ГДЗ к учебнику по алгебре за 8 класс Мерзляк АГ можно скачать здесь Скрыть 8 Алгебра 8 Контрольные Мерзляк | Контроль знаний контрользнанийрф › algebra-8-kontrolnye-merzlyak/ Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Алгебра 8 Контрольные Мерзляк Цитаты контрольных работ и ответы на задачи контрольных работ из учебного пособия: « Алгебра 8 класс Дидактические материалы / АГ Мерзляк

Полонский ВБ gdzim/ 8 -klass/algebra/didakticheskie-materiali Cached ГДЗ содержит верные и подробные ответы с несколькими вариантами решения по Алгебре за 8 класс
автор издания: Мерзляк АГ
Полонский ГДЗ за 7 класс по Алгебре Мерзляк АГ

алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк ответы — Все результаты ГДЗ по алгебре 8 класс дидактические материалы Мерзляк › Алгебра › 8 класс Решебник по алгебре за 8 класс авторы Мерзляк , Полонский, Рабинович издательство Вентана-Граф ГДЗ по Алгебре за 8 класс дидактические материалы Мерзляк АГ › › 8 класс › Алгебра › дидактические материалы Мерзляк Подробный решебник (ГДЗ) по Алгебре для 8 класса дидактические материалы , Авторы учебника: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС , Якир Алгебра 8 класс дидактические материалы Авторы: Мерзляк АГ › ГДЗ › 8 класс › Алгебра › дидактические материалы Мерзляк ГДЗ: Спиши готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре за 8 класс , решебник Мерзляк АГ, ФГОС, онлайн ответы на GDZRU ГДЗ (решебник) к сборнику Мерзляк АГ и др Дидактические 1 сент 2018 г — Домашняя работа по алгебре за 8 класс к дидактическим материалам авторов АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМ Рабинович, МС Якир ГДЗ дидактические материалы Алгебра 8 класс Мерзляк АГ Мегаботан — подробные гдз дидактические материалы по Алгебре для 8 класса , авторов: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Решебник дидактические материалы по Алгебре за 8 класс Данное пособие содержит решебник (ГДЗ) дидактические материалы по Алгебре за 8 класс Автора: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Решебник дидактические материалы (гдз) по Алгебре для 8 класса Онлайн решебник дидактические материалы по Алгебре для 8 класса Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС, гдз и ответы к ГДЗ по алгебре для 8 класса дидактические материалы Мерзляк АГ Заходите, не пожалеете! Тут отличные гдз по алгебре дидактические материалы для 8 класса , Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Алгебра 8 класс Дидактические материалы (ФГОС) Мерзляк АГ, Алгебра 8 класс Дидактические материалы (ФГОС) 3000 задач с ответами по математике Все задания части 1 Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Алгебра 8 класс дидактические материалы авт Мерзляк АГ › › Дидактические материалы по алгебре 8 класс Описание, отзывы, лучшие цены на учебное пособие алгебра 8 класс дидактические материалы на сайте Корпорации Российский учебник Алгебра 8 класс Дидактические материалы Аркадий Мерзляк wwwozonru › › Методические пособия по учебникам Федерального перечня Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Используются в комплекте с учебником » Алгебра 8 класс » «Алгебра 8 класс Дидактические материалы Пособие для Интересные рецензии пользователей на книгу Алгебра 8 класс Дидактические материалы Пособие для учащихся Мерзляк , Рабинович, Полонский, Алгебра 8 Контрольные Мерзляк | Контроль знаний контрользнанийрф/algebra-8-kontrolnye-merzlyak/ 23 авг 2018 г — работ и ответы на задачи контрольных работ из учебного пособия: « Алгебра 8 класс Дидактические материалы / АГ Мерзляк , ВБ А Г Мерзляк, Алгебра Дидактические материалы 8 класс › Алгебра 8 класс › А Г Мерзляк Рейтинг: 4,7 — ‎14 голосов Сервис электронных книг ЛитРес предлагает скачать книгу Алгебра Дидактические материалы 8 класс , А Г Мерзляка в pdf или читать онлайн! Решебник по Алгебре за 8 класс дидактические материалы Подробный решебник (гдз) по Алгебре для 8 класса дидактические материалы , авторы учебника: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир Геометрия 8 класс Дидактические материалы (Мерзляк А Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Используются в комплекте с учебником «Геометрия 8 Серия «Все домашние работы Математика» | My-shopru К учебнику и комплекту рабочих тетрадей УМК АГ Мерзляк , ВБ Полонский, МС содержатся ответы на все задачи и упражнения УМК АГ Мерзляка и др Все домашние работы по геометрии за 8 класс к учебнику и рабочей Все домашние работы к дидактическим материалам » Алгебра 7 класс» ЛИ ГДЗ (решебник) по алгебре 7 класс Мерзляк (дидактические gdzmaniacom/gdz/316-algebra-7-klass-didakticheskie-materiali-merzlyakhtml Здесь вы найдете бесплатные ответы по алгебре за 7 класс к дидактическим материалам авторов Мерзляк , Полонский Решебник создан в помощь Алгебра 8 класс дидактические материалы Мерзляк АГ — ГДЗ ГДЗ · Алгебра · Алгебра 8 класс дидактические материалы Мерзляк АГ Вариант 3 · 6 Задание 6 (Вариант 3) Алгебра 8 класс дидактические материалы Купить книгу Алгебра 8 класс Дидактические материалы — Book24 › › Алгебра 8 класс Дидактические материалы Книга Алгебра 8 класс Дидактические материалы автора Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович ЕМ, Якир МС (978-5-360-10478-0) купить в Не найдено: ответы решебник по алгебре 8 класс мерзляк дидактический материал Блог пользователя pvljnvcchb на DRIVE2 Давно искал и наконец то нашёл решебник по алгебре 8 класс мерзляк дидактический материал , теперь Учебно-методический материал по алгебре (8 класс) на тему 6 июн 2018 г — Контрольные работы по алгебре для 8 класса , обучающегося по УМК Мордковича АГ и др Работы отличаются от имеющихся в » Дидактических материалах» в Главная · Группы · Мой мини-сайт · Ответы на часто задаваемые вопросы Алгебра 8 ( Мерзляк ), контрольная № 1, 13631 КБ Картинки по запросу алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк ответы «cb»:15,»id»:»TafHeai9rZCO8M:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:59,»oh»:869,»ou»:» «,»ow»:600,»pt»:»cdneurokiorg/system/books/covers/000/005/233/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»OccCOg8rH7wqaM»,»rt»:0,»ru»:» «,»th»:100,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRLh4mXt8TY8-ZcUySZvQNi1Ikj8RD6nfeAySBRzroF4_E559g0EHTHNjc»,»tw»:69 «id»:»LIqeALD7DdoOqM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:58,»oh»:870,»ou»:» «,»ow»:587,»pt»:»wwweurokiorg/system/books/covers/000/002/966/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»RhQF5k1EROBLVM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:102,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcSi-Cb2vtvJnG9d-TeDxB6gDCN44E7Z0jdUqAoE5sfiSHjWmnEEySUZZA»,»tw»:68 «id»:»ibjWaF83-Iv5bM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:112,»oh»:626,»ou»:» «,»ow»:813,»pt»:»gdzmaniacom/uploads/7algebra6/30gif»,»rh»:»gdzmaniacom»,»rid»:»JUlIjwEduKTVfM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»GDZMANIACOM»,»th»:90,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcS41Q6OI9Rh9-i6JiOLWZb0ZoIyHteSKZi-8yfr34rdW53Dt_9oKi4lkQ»,»tw»:117 «id»:»RD4pXnx3YL5wqM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:55,»oh»:870,»ou»:» «,»ow»:564,»pt»:»cdneurokiorg/system/books/covers/000/005/047/thu»,»rh»:»eurokiorg»,»rid»:»qyaFZGiczVmKhM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»th»:103,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRLO5wQ01Ib7lKEi5tDX4fG7Ym0k1rqydHSr_a3AAobBftVX0Bw3oLgRg»,»tw»:67 «id»:»rDSxbxZRBnMMeM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:80,»oh»:843,»ou»:» «,»ow»:787,»pt»:»gdzmaniacom/uploads/7algebra6/3gif»,»rh»:»gdzmaniacom»,»rid»:»JUlIjwEduKTVfM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»GDZMANIACOM»,»th»:90,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcRdAnb9byyhpKE22hSjAsDV_CrSCVLXXMkw8ZJQIU35RwkKZybWgFfJ8Ms»,»tw»:84 «id»:»1a1k-J2uQJZtbM:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:98,»oh»:589,»ou»:» «,»ow»:672,»pt»:»gdzmaniacom/uploads/7algebra6/19gif»,»rh»:»gdzmaniacom»,»rid»:»JUlIjwEduKTVfM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»GDZMANIACOM»,»th»:90,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcTLaKy19rJNFK05oS_x4fTcr2yKUdQourBhpVxf_sktka1DKnLRhOrsDDE»,»tw»:103 «id»:»O1zMgthrEmk83M:»,»ml»:»600″:»bh»:90,»bw»:114,»oh»:673,»ou»:» «,»ow»:889,»pt»:»gdzmaniacom/uploads/7algebra6/21gif»,»rh»:»gdzmaniacom»,»rid»:»JUlIjwEduKTVfM»,»rt»:0,»ru»:» «,»sc»:1,»st»:»GDZMANIACOM»,»th»:90,»tu»:» \u003dtbn:ANd9GcT8SPqBXepbmzYb37MgZf4aIQJD95Be-lhZRJZ9Jaa8AP2vIEEtqDHErQ»,»tw»:119 Другие картинки по запросу «алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк ответы» Жалоба отправлена Пожаловаться на картинки Благодарим за замечания Пожаловаться на другую картинку Пожаловаться на содержание картинки Отмена Пожаловаться Все результаты Решите пж-та! Алгебра( если нужно дидактический материал 8 › 5 — 9 классы › Алгебра 18 мар 2018 г — Решите пж-та! Алгебра ( если нужно дидактический материал 8 класс Мерзляк К-4 Вариант1) Загрузить png Ответы и объяснения Алгебра 8 класс Методическое пособие Аркадий Мерзляк , ‎ Михаил Якир , ‎ Виталий Полонский — 2018 — ‎Study Aids Аркадий Мерзляк , Михаил Якир, Виталий Полонский, Елена Буцко планируемых результатов зации УД Учебник Дидактические материалы 1 2 3 4 1 Выберите утверждение, которое характеризует ваши ответы на уроке ГДЗ по математике 5 класс Мерзляк Полонский Якир ответы › 5 класс › Математика ГДЗ готовые домашние задания к учебнику по математике 5 класс Мерзляк Полонский Якир ФГОС от Путина Решебник ( ответы на вопросы и задания) Алгебра 9 класс Методическое пособие Аркадий Мерзляк , ‎ Михаил Якир , ‎ Виталий Полонский — 2018 — ‎Study Aids Аркадий Мерзляк , Михаил Якир, Виталий Полонский, Елена Буцко планируемых результатов зации УД Учебник Дидактические материалы 1 2 3 4 Рефлексия учеб- Выберите утверждение, которое характеризует ной деятельности ваши ответы на уроке на уроке На урокея: а) отвечал(а), задании 8 Решебник (ГДЗ) по математике 6 класс Мерзляк, Полонский reshatorru/6-klass/matematika/merzlyak-polonskiy/ ГДЗ (домашнее задание) по математике за 6 класс к учебнику Мерзляк , Полонский, Якир ГДЗ по Алгебре для 8 класса Мерзляк АГ дидактические материалы ГДЗ по Алгебре для 8 класса Мерзляк АГ дидактические материалы Рабинович МС, Якир МС, решенные задания и онлайн ответы из решебника Решебник по Алгебре 8 класс дидактические материалы Мерзляк Зубрилкаорг — подробные гдз и решебник по Алгебре для 8 класса дидактические материалы Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС ГДЗ по Алгебре за 8 класс дидактические материалы Мерзляк АГ ГДЗ к учебнику по алгебре за 8 класс Мерзляк АГ можно скачать здесь Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС самые лучшие ответы от EGDZ Решебник по алгебре 8 класс — Reshebacom › ГДЗ › 8 класс › Алгебра Похожие Решебник за 8 класс по алгебре ГДЗ · 8 класс Алгебра 8 класс (сборник задач) Мерзляк Алгебра 8 класс дидактические материалы Мерзляк АГ Похожий запрос учебник мерзляк Алгебра 7 класс Методич Алгебра Дидактические материа Математика Дидактические материа Алгебра 8 класс Методич Геометрия Дидактические материа Оставить отзыв Пояснения к фильтрации результатов Мы скрыли некоторые результаты, которые очень похожи на уже представленные выше (39) Показать скрытые результаты В ответ на жалобы, поданные в соответствии с Законом США «Об авторском праве в цифровую эпоху», мы удалили некоторые результаты (2) с этой страницы Вы можете ознакомиться с жалобами на сайте LumenDatabaseorg : Жалоба , Жалоба Вместе с алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк ответы часто ищут дидактический материал по алгебре 8 класс мерзляк скачать дидактический материал по алгебре 8 класс мерзляк читать дидактический материал по алгебре 8 класс мерзляк онлайн дидактический материал по алгебре 8 класс мерзляк скачать бесплатно гдз по алгебре 8 класс мерзляк дидактический материал 2017 дидактический материал по алгебре 8 класс мерзляк читать онлайн самостоятельные и контрольные работы по алгебре 8 класс мерзляк ответы самостоятельные и контрольные работы по алгебре 8 класс мерзляк скачать Ссылки в нижнем колонтитуле Россия — Подробнее… Справка Отправить отзыв Конфиденциальность Условия Аккаунт Поиск Карты YouTube Play Новости Почта Контакты Диск Календарь Google+ Переводчик Фото Ещё Документы Blogger Hangouts Google Keep Подборки Другие сервисы Google

Яндекс Яндекс Найти Поиск Поиск Картинки Видео Карты Маркет Новости ТВ онлайн Знатоки Коллекции Музыка Переводчик Диск Почта Все Ещё Дополнительная информация о запросе Показаны результаты для Нижнего Новгорода Москва 1 ГДЗ по алгебре 8 класс дидактические материалы eurokiorg › …8…didakticheskie-materialy…8…merzlyak… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ дидактические материалы по алгебре 8 класс Мерзляк , Полонский Который бы позволил не только увидеть правильный ответ , но и (и это главное) Например, эксперты, репетиторы и преподаватели-предметники рекомендуют дидактические Читать ещё ГДЗ дидактические материалы по алгебре 8 класс Мерзляк , Полонский, Рабинович Вентана-Граф Наиболее серьезная и скрупулезная подготовка к итоговому испытанию за 9-й класс (ОГЭ) начинается, как правило, в предшествующем ему 8 -м классе Который бы позволил не только увидеть правильный ответ , но и (и это главное) — понять логику, суть и принцип его получения Такую технологию работы, в том числе — самостоятельную, можно реализовать, используя ГДЗ к сборникам Например, эксперты, репетиторы и преподаватели-предметники рекомендуют дидактические материалы по алгебре 8 класс , авторами которого стали Мерзляк А Г, Рабинович Е М, Полонский В Б Скрыть 2 ГДЗ Решебник по Алгебре за 8 класс дидактические gdz-reshebnik-otvetycom › 0045/0045html Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Списывай домашнюю работу на сайте ГДЗ-РЕШЕБНИК- ОТВЕТЫ КОМ — Подробный решебник ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы Авторы учебника: Мерзляк Полонский Рабинович Якир Читать ещё Списывай домашнюю работу на сайте ГДЗ-РЕШЕБНИК- ОТВЕТЫ КОМ — Подробный решебник ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы Авторы учебника: Мерзляк Полонский Рабинович Якир ГДЗ Решебник по Алгебре за 8 класс дидактические материалы Мерзляк Полонский Рабинович Якир ответы Спиши подробные решения сложных заданий к учебнику или школьной рабочей тетради (пособию, книге) за 2017, 2018, 2019 года Бесплатную домашнюю работу ГДЗ стандарта ФГОС можно читать как с телефона на уроках в школе, так и с компьютера дома Чтобы смотреть готовые ответы из решебника (часть 1 2 3 4), щёлкни на любой номер № задачи (упражнения, страницы) Скрыть 3 ГДЗ (решебник) к сборнику Мерзляк АГ и др math-helpernet › …merzlyak-didakticheskie…8-klassa Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Дидактические материалы по алгебре для 8 класса ОНЛАЙН 01092018 Решебники для школьников, Решебники по Домашняя работа по алгебре за 8 класс к дидактическим материалам авторов АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМ Читать ещё Дидактические материалы по алгебре для 8 класса ОНЛАЙН 01092018 Решебники для школьников, Решебники по математике Домашняя работа по алгебре за 8 класс к дидактическим материалам авторов АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМ Рабинович, МС Якир « Алгебра : дидактические материалы : 8 класс » В пособии решены и подробно разобраны задачи и упражнения из сборника « Мерзляк АГ Алгебра : дидактические материалы : 8 класс : пособие для учащихся общеобразовательных организаций / АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМ Рабинович и др — М, 2015 Скрыть 4 Мерзляк АГ Алгебра : дидактические материалы для edu-libcom › …merzlyak…didakticheskie-materialy…8… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Мерзляк АГ Алгебра : дидактические материалы : 8 класс : пособие для учащихся общеобразовательных организаций / АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМ Рабинович и др — М, 2015 — 96 с Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Читать ещё Мерзляк АГ Алгебра : дидактические материалы : 8 класс : пособие для учащихся общеобразовательных организаций / АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМ Рабинович и др — М, 2015 — 96 с Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Используются в комплекте с учебником « Алгебра 8 класс » (авт АГ Мерзляк , ВБ Полонский, МС Якир) системы учебно-методических комплектов «Алгоритм успеха» Соответствуют федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования (2010 г) Скрыть 5 ГДЗ по алгебре за 8 класс дидактические материалы GDZru › class-8/algebra/didakticheskie…merzlyak/ Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ дидактические материалы по алгебре 8 класс Мерзляк АГ, Полонский ВБ ФГОС ГДЗ: Спиши готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре за 8 класс , решебник Мерзляк АГ, ФГОС, онлайн ответы на GDZRU Читать ещё ГДЗ дидактические материалы по алгебре 8 класс Мерзляк АГ, Полонский ВБ ФГОС Авторы : Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Издательство: Вентана-граф ГДЗ: Спиши готовые домашние задания дидактические материалы по алгебре за 8 класс , решебник Мерзляк АГ, ФГОС, онлайн ответы на GDZRU Рекомендуем посмотреть Алгебра 8 класс Авторы: АГ Мерзляк , ВБ Полонский, МС Якир издательство: Вентана-граф Быстрый поиск Вариант 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 Скрыть 6 Решебник и ГДЗ по Алгебре за 8 класс дидактические gdz-putinanet › 8…algebra-didakticheskie…merzlyak Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ Алгебра 8 класс Мерзляк АГ Решебник и ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы , авторы учебника: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС на 2017-2018 год Читать ещё ГДЗ Алгебра 8 класс Мерзляк АГ ГДЗ по Алгебре 8 класс Дидактические материалы авторы: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Решебник и ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы , авторы учебника: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС на 2017-2018 год Вариант 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 Скрыть 7 Алгебра 8 класс Мерзляк АГ Дидактические материалы GdzPutinacom › Гдз за 8 класс › Алгебра › Авторы Мерзляк аг Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ 8 класс Алгебра дидактические материалы Мерзляк Подробные гдз и решебник по Алгебре для 8 класса дидактические материалы , авторы учебника: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС на 2017-2018 год Читать ещё ГДЗ 8 класс Алгебра дидактические материалы Мерзляк Алгебра 8 класс Мерзляк АГ Дидактические материалы Подробные гдз и решебник по Алгебре для 8 класса дидактические материалы , авторы учебника: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС на 2017-2018 год ГДЗ к учебнику по алгебре за 8 класс Мерзляк АГ можно скачать здесь Скрыть 8 Алгебра 8 Контрольные Мерзляк | Контроль знаний контрользнанийрф › algebra-8-kontrolnye-merzlyak/ Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Алгебра 8 Контрольные Мерзляк Цитаты контрольных работ и ответы на задачи контрольных работ из учебного пособия: « Алгебра 8 класс Дидактические материалы / АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМРабинович и др Читать ещё Алгебра 8 Контрольные Мерзляк Цитаты контрольных работ и ответы на задачи контрольных работ из учебного пособия: « Алгебра 8 класс Дидактические материалы / АГ Мерзляк , ВБ Полонский, ЕМРабинович и др — М: Вентана-Граф, 2018» Представленные ниже контрольные работы в 2-х вариантах ориентированы на учебник « Алгебра 8 » авторов АГ Мерзляк , ВБ Полонский, МС Якир системы УМК «Алгоритм успеха» Ответы на контрольные работы адресованы родителям, которые смогут проконтролировать правильность выполнения задания Нажмите на необходимую вам тему контрольной работы В начале указана цитата ( м Скрыть 9 Алгебра 8 класс дидактические материалы Мерзляк ответы — смотрите картинки ЯндексКартинки › алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк Пожаловаться Информация о сайте Ещё картинки 10 Алгебра 8 класс Дидактические материалы — Мерзляк 11klasovru › …8…didakticheskie-materialy-merzlyak… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте 8 класс Дидактические материалы — Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович ЕМ, Якир МС cкачать в PDF Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Читать ещё 8 класс Дидактические материалы — Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович ЕМ, Якир МС cкачать в PDF Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ Они используются в комплекте с учебником » Алгебра 8 класс » (авт АГ Мерзляк , ВБ Полонский, МС Якир) системы «Алгоритм успеха» Рубрика: Алгебра / 8 класс Автор: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович ЕМ, Якир МС Год: 2015 Для учеников: 8 класс Язык учебника: Русский Формат: PDF Скрыть ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы gdzotputinaorg › algebra/8…didakticheskie…merzlyak Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте авторы: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы Содержит правильные ответы на все упражнения и номера из учебного издания автора: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Издательство: Вентана-граф ФГОС 2016 Читать ещё авторы: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС ГДЗ по Алгебре для 8 класса дидактические материалы Содержит правильные ответы на все упражнения и номера из учебного издания автора: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Издательство: Вентана-граф ФГОС 2016 ГДЗ к учебнику по алгебре за 8 класс Мерзляк АГ можно скачать здесь Скрыть ГДЗ по Алгебре 8 класс Мерзляк АГ, Полонский eurokime › …algebra/8class/didakticheskie…merzlyak Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Здесь вы найдете ГДЗ с подробным и полным решением упражнений (номеров) по Алгебре дидактические материалы за 8 класс , автор: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Издательство: Вентана-граф ФГОС Читать ещё Здесь вы найдете ГДЗ с подробным и полным решением упражнений (номеров) по Алгебре дидактические материалы за 8 класс , автор: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС Издательство: Вентана-граф ФГОС ГДЗ по Алгебре 8 класс Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Рабинович МС, Якир МС дидактические материалы Показать решебники Видеорешения Скрыть Мерзляк самостоятельные и контрольные работы 8 класс newgdzcom › …algebra…klass…8-klass…merzlyak…klass… Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Автор: А Г Мерзляк Предмет (категория): Самостоятельные и контрольные работы по алгебре Класс : 8 Читать онлайн Читать онлайн или скачать самостоятельные и контрольные работы по алгебре для 8 класса Мерзляка 2017 года Читать ещё Автор: А Г Мерзляк Предмет (категория): Самостоятельные и контрольные работы по алгебре Класс : 8 Читать онлайн: Да Скачать бесплатно: Да Формат кни Читать онлайн или скачать самостоятельные и контрольные работы по алгебре для 8 класса Мерзляка 2017 года: Самые популярные статьи: два учебника Макарычева по алгебре 8 класса учебник Дорофеев по алгебре 8 класса учебник Муравина 2013 по алгебре 8 класс 8 класс Алгебра Виленкин С углубленным изучением математики два учебника Алимова 8 класс по алгебре класс Более новые статьи: Евстафьева, Карп дидактические материалы 8 класс алгебра 2017 Колягин, Ткачева методические рекомендации 8 класс алгебра 2017 Скрыть Алгебра 8 класс Самостоятельные и контрольные работы allengorg › d/math/math578htm Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Используется в комплекте с учебником « Алгебра , 8 класс » (авт Это пособие вместе с учебником для углублённого изучения математики « Алгебра 8 класс » авторов АГ Мерзляка , ВМ Полякова входят в один учебно-методический комплект Первая часть пособия — «Самостоятельные работы» — разделена на Читать ещё Используется в комплекте с учебником « Алгебра , 8 класс » (авт АГ Мерзляк , ВМ Поляков), входит в систему «Алгоритм успеха» Формат: pdf Размер: 10,9 Мб Скачать: Rghost Это пособие вместе с учебником для углублённого изучения математики « Алгебра 8 класс » авторов АГ Мерзляка , ВМ Полякова входят в один учебно-методический комплект Первая часть пособия — «Самостоятельные работы» — разделена на четыре однотипных варианта по 41 работе в каждом (самостоятельные работы, имеющие одинаковые номера, являются однотипными) Каждая самостоятельная работа соответствует определённому параграфу учебника, что отражено в названии этой работы Скрыть Алг Уч Мерзляк 8 Гдз по алгебре 8 класс Мерзляк gdz-vipru › …8класс/гдз…алгебре-8-класс/merzlyak… Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Вместе с дидактическими материалами , и методическим пособием для учителя составляет учебно-методический комплект « Алгебра 8 класс » (авторы Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Якир МС) Содержит задания в тестовой форме по изучаемым темам, материалы для повторения, интересные сведения из истории Читать ещё Вместе с дидактическими материалами , и методическим пособием для учителя составляет учебно-методический комплект « Алгебра 8 класс » (авторы Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Якир МС) Содержит задания в тестовой форме по изучаемым темам, материалы для повторения, интересные сведения из истории математики Учебник входит в систему учебников «Алгоритм успеха» Содержание учебника соответствует федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования (2010 г) Информация по учебнику Автор Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Якир МС Серия Линия УМК А Г Мерзляка Алгебр Скрыть ГДЗ: Решебник по Алгебре 8 класс : Мерзляк АГ 2017 год yougdzcom › exesizephp?id=408 Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте Алгебра 8 класс Авторы: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Якир МС Издательство: Вентана-Граф 2017 год Задания ГДЗ(готовое домашнее задание) Учебник предназначен для изучения алгебры в 8 классе общеобразовательных учреждений В нем предусмотрена уровневая дифференциация Читать ещё Алгебра 8 класс Авторы: Мерзляк АГ, Полонский ВБ, Якир МС Издательство: Вентана-Граф 2017 год Задания: открыть список ГДЗ(готовое домашнее задание) Учебник предназначен для изучения алгебры в 8 классе общеобразовательных учреждений В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к алгебре Учебник входит в систему «Алгоритм успеха» Связаться с нами Скрыть А Г Мерзляк , Алгебра Дидактические материалы 8 / litresru Бестселлеры Аудиокниги Новинки Предзаказ со скидкой litresru › А-Г-Мерзляк-Алгебра Не подходит по запросу Спам или мошенничество Мешает видеть результаты Информация о сайте реклама Электронные книги в форматах: FB2, TXT, EPUB, аудиокниги Скачивайте, читайте онлайн Магазин на Маркете 18+ Алгебра 7 класс Дидактические материалы ( мерзляк А Доставка Акции Книги Канцтовары chitai-gorodru › Алгебра-7-класс-Дида Не подходит по запросу Спам или мошенничество Мешает видеть результаты Информация о сайте реклама Литература для образования Программа бонусов – копите и оплачивайте! Контактная информация +7 (495) 444-84-44 пн-вс 9:00-21:00 Магазин на Маркете 18+ Вместе с « алгебра 8 класс дидактические материалы мерзляк ответы » ищут: алгебра 8 класс дидактические материалы жохов макарычев миндюк геометрия 8 класс дидактические материалы мерзляк алгебра 8 класс мерзляк алгебра 8 класс дидактические материалы евстафьева 1 2 3 4 5 дальше Браузер Для безопасных прогулок в сети 0+ Установить

ГДЗ по алгебре для 7 класса от Спиши фан

org/Book»>
Контрольные Работы по алгебре 7 класс Гальперина А.Р.
Автор: Гальперина А.Р.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Лебединцева Е. А.
Авторы: Лебединцева Е. А., Беленкова Е. Ю.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Зубарева И.И.
Авторы: Зубарева И.И., Мильштейн М.С.
Решебник по алгебре 7 класс Мерзляк А.Г.
Авторы: Мерзляк А.Г., Полонський В.Б., Якир М.Ц.

org/Book»>
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Колягин Ю.М.
Авторы: Колягин Ю.М., Ткачева М.В., Федорова Н.Е., Шабунин М.И.
Решебник по алгебре 7 класс Бевз Г.П.
Авторы: Бевз Г.П., Бевз В.Г.
Решебник по алгебре 7 класс Ш.А. Алимов
Авторы: Ш.А. Алимов, Ю.М. Колягин, Ю.В. Сидоров
Решебник по алгебре 7 класс Е.П. Кузнецова
Авторы: Е.П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева, Л.Б. Шнеперман, Б.Ю. Ящин

org/Book»>
Решебник по алгебре 7 класс А. Г. Мерзляк
Авторы: А. Г. Мерзляк, В. Б. Полонский, М. С. Якир
Решебник по алгебре 7 класс Г.В. Дорофеев
Авторы: Г.В. Дорофеев, С.Б. Суворова, Е.А. Бунимович
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Кузнецова Е.П.
Авторы: Кузнецова Е.П., Муравьева Г.Л., Шнеперман Л.Б.
Решебник по алгебре 7 класс Ю.Н. Макарычев
Авторы: Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков, С.Б. Суворова

org/Book»>
Задачник по алгебре 7 класс А.Г. Мордкович, Базовый уровень
Авторы: А.Г. Мордкович, Л.А. Александрова, Т.Н. Мишустина, Е.Е. Тульчинская
Решебник по алгебре 7 класс А. Г. Рубин
Авторы: А. Г. Рубин, П. В. Чулков
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Минаева С.С.
Авторы: Минаева С.С., Рослова Л.О.
Самостоятельные И Контрольные Работы по алгебре 7 класс А.П. Ершова
Авторы: А.П. Ершова, В.В. Голобородько

org/Book»>
Сборник Задач по алгебре 7 класс А.Г. Мерзляк
Авторы: А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонський, Ю.М. Рабінович, М.Ц. Якір
Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Л.И. Звавич
Авторы: Л.И. Звавич, Л.В. Кузнецова, С.Б. Суворова
Решебник по алгебре 7 класс С.М. Никольский
Авторы: С.М. Никольский, М.К. Потапов, Н.Н. Решетников, А.В. Шевкин
Решебник по алгебре 7 класс Ю.Н. Макарычев, Углубленный уровень
Авторы: Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков, И.Е. Феоктистов

Решебник по алгебре 7 класс Г. К. Муравин
Авторы: Г. К. Муравин, К. С. Муравин, О. В. Муравина
Решебник по алгебре 7 класс Истер О.С.
Автор: Истер О.С.
Решебник по алгебре 7 класс Кравчук В.Р.
Авторы: Кравчук В.Р., Янченко Г.М.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Миндюк Н. Г.
Авторы: Миндюк Н.Г., Шлыкова И.С.

Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Феоктистов И.Е., Углубленный уровень
Автор: Феоктистов И.Е.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс С.Г. Журавлев
Авторы: С.Г. Журавлев, Ю.В. Перепелкина
Решебник по алгебре 7 класс Мерзляк А.Г., Углубленный уровень
Авторы: Мерзляк А.Г., Поляков В.М.
Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Попов М. А.
Автор: Попов М.А.

Контрольные Работы по алгебре 7 класс Мордкович А.Г., Углубленный уровень
Автор: Мордкович А.Г.
Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Мерзляк А.Г.
Авторы: Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Рабинович Е.М., Якир М.С.
Решебник по алгебре 7 класс Арефьева И.Г.
Авторы: Арефьева И.Г., Пирютко О.Н.
Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Потапов М. К.
Авторы: Потапов М.К., Шевкин А.В.

Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Ерина Т.М.
Автор: Ерина Т.М.
Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Ткачева М.В.
Авторы: Ткачева М.В., Федорова Н.Е., Шабунин М.И.
Контрольно-Измерительные Материалы (Ким) по алгебре 7 класс Мартышова Л.И.
Автор: Мартышова Л.И.
Контрольные Работы по алгебре 7 класс Кузнецова Л. В.
Авторы: Кузнецова Л.В., Минаева С.С., Рослова Л.О.

Тематические Тесты по алгебре 7 класс Чулков П.В.
Автор: Чулков П.В.
Контрольные Работы по алгебре 7 класс Александрова Л.А., Базовый уровень
Автор: Александрова Л.А.
Самостоятельные Работы по алгебре 7 класс Александрова Л.А., Базовый уровень
Автор: Александрова Л.А.
Задачник по алгебре 7 класс Мордкович А. Г., Углубленный уровень
Авторы: Мордкович А.Г., Николаев Н.П.

Самостоятельные И Контрольные Работы по алгебре 7 класс Мерзляк А.Г., Углубленный уровень
Авторы: Мерзляк А.Г., Полонский В.В., Рабинович Е.М., Якир М.С.
Самостоятельные Работы по алгебре 7 класс Александрова Л.А., Углубленный уровень
Автор: Александрова Л.А.
Тематические Тесты по алгебре 7 класс Кузнецова Л.В.
Авторы: Кузнецова Л.В., Минаева С.С., Рослова Л.О.
org/Book»>
Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Евстафьева Л.П.,
Авторы: Евстафьева Л.П.,, Карп А.П.

Тематические Тесты по алгебре 7 класс Дудницын Ю.П.
Авторы: Дудницын Ю.П., Кронгауз В.Л.
Тесты по алгебре 7 класс Мордкович А.Г., Базовый уровень
Авторы: Мордкович А.Г., Тульчинская Е.Е.
Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Звавич Л.И.
Авторы: Звавич Л.И., Дяконова Н.В.
org/Book»>
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Ключникова Е.М.
Авторы: Ключникова Е.М., Комиссарова И.В.

Тематические Тесты по алгебре 7 класс Ткачева М.В.
Автор: Ткачева М.В.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Муравин Г.К.
Авторы: Муравин Г.К., Муравина О.В.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Потапов М.К.
Авторы: Потапов М.К., Шевкин А.В.
org/Book»>
Решебник по алгебре 7 класс Колягин Ю.М.
Авторы: Колягин Ю.М., Ткачева М.В., Федорова Н.Е., Шабунин М.И.

Решебник по алгебре 7 класс Цейтлiн О.I.
Автор: Цейтлiн О.I.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Мерзляк А.Г.
Авторы: Мерзляк А.Г., Полонский В.В., Якир М.С.
Решебник по алгебре 7 класс Тарасенкова Н.А.
Авторы: Тарасенкова Н.А., Богатырева И.М., Коломиец О.М., Сердюк З.О.
org/Book»>
Решебник по алгебре 7 класс Бунимович Е.А.
Авторы: Бунимович Е.А., Кузнецова Л.В., Минаева С.С.

Решебник по алгебре 7 класс Шыныбеков А.Н.
Авторы: Шыныбеков А.Н., Шыныбеков Д.А
Решебник по алгебре 7 класс Абылкасымова А.Е.
Авторы: Абылкасымова А.Е., Кучер Т.П., Жумагулова З.А., Корчевский В.Е.
Решебник по алгебре 7 класс Мордкович А.Г.
Авторы: Мордкович А.Г., Семенов П.В., Александрова Л.А., Мардахаева Е.Л.
org/Book»>
Сборник Задач по алгебре 7 класс Рурукин А.Н.
Авторы: Рурукин А.Н., Гусева Н.Н., Шуваева Е.А.

Задачник-Тренажёр по алгебре 7 класс Бунимович Е.А.
Авторы: Бунимович Е.А., Кузнецова Л.В., Минаева С.С., Рослова Л.О., Суворова С.Б.
Контрольные Работы по алгебре 7 класс М.В. Шуркова
Автор: М.В. Шуркова
Тесты по алгебре 7 класс Глазков Ю. А.
Авторы: Глазков Ю. А., Гаиашвили М. Я.
org/Book»>
Тематические Проверочные Работы по алгебре 7 класс Александрова Л.А.
Автор: Александрова Л.А.

Тесты по алгебре 7 класс Журавлев С.Г.
Авторы: Журавлев С.Г., Ермаков В.В., Перепелкина Ю.В., Свентковский В.А.
Тесты по алгебре 7 класс Ключникова Е.М.
Авторы: Ключникова Е.М., Комиссарова И.В.
Рабочая Тетрадь по алгебре 7 класс Шуркова М.В.
Автор: Шуркова М.В.
org/Book»>
Тетрадь Контрольных Тестовых Работ по алгебре 7 класс О.Н. Парфентьева
Автор: О.Н. Парфентьева

Контрольные И Самостоятельные Работы по алгебре 7 класс Попов М.А.
Автор: Попов М.А.
Практикум по алгебре 7 класс Красс Э.Ю., Базовый уровень
Автор: Красс Э.Ю.
Контрольные Измерительные Материалы по алгебре 7 класс Глазков Ю.А.
Авторы: Глазков Ю.А., Гаиашвили М.Я.
org/Book»>
Самостоятельные И Контрольные Работы по алгебре 7 класс Глазков Ю.А.
Авторы: Глазков Ю.А., Гаиашвили М.Я.

Дидактические Материалы по алгебре 7 класс Б.Г. Зив
Авторы: Б.Г. Зив, В.А. Гольдич
Контрольные Работы (Методическое Пособие) по алгебре 7 класс Буцко Е.В., Углубленный уровень
Авторы: Буцко Е.В., Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С.
Математические Диктанты, Контрольные Работы (Методическое Пособие) по алгебре 7 класс Буцко Е. В.
Авторы: Буцко Е.В., Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С.

ГДЗ по алгебре 7 класс: Мерзляк. Подробный Решебник — Ставки на спорт Аг

Готовое домашнее задание (ГДЗ) к учебнику 7 класс алгебра от Мерзляка А.Г. Уникальные ответы с подробными решениями в бесплатном круглосуточном доступе. Актуальность Решебника 2015-2022 года.

Издание: Алгебра. 7-й класс. Учебник для студентов общеобразовательных организаций / А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир. График Вентана. 2015-2022г.

Готовое домашнее задание (ГДЗ) по алгебре за 7 класс Мерзляк А.Г. В удобном формате с подробными ответами. Сборник уникальных решений с комментариями и пошаговым алгоритмом выполнения заданий актуален для учебников 2015-2022 года.

Искать в Решебнике

Строение Решебник

Номера

Готовое домашнее задание за 7 класс по Алгебре Мерзляк

Главная проблема современных школьников – нехватка свободного времени. Сложный учебный план требует максимального внимания не только к ученикам, но и их родителям. Воспитанники дня дня делают уроки, пытаясь разобраться со сложными темами, а Папы и Мамы подгоняют своих детей, проверяют домашние задания.

В таких условиях решебник оказывает неоценимую помощь. Экономит время, давая подсказки по решению задач, позволяет самостоятельно разбираться в математических примерах. А родители с помощью готовых домашних заданий получают контроль над успеваемостью своего ребенка.

Но ГДЗ тоже отличается, большинство этих пособий просто краткие материалы для написания. В отличие от них Респут с помощью подробных комментариев объясняет пошаговый алгоритм выполнения задач, дает разные способы решения одного и того же примера.

Преимущества книги ответов перед другими Решебниками:

Фактические ответы . Вы можете постоянно обновлять базу данных на нашем сайте. Мы размещаем пособия с готовыми решениями только к последним изданиям учебников, по которым обучаются в большинстве школ РФ. Поэтому на нашем сайте школьники не путаются в нумерации, все номера ответов совпадают с упражнениями в книге.
Подробные пояснения . Практически к каждому заданию на ответ есть краткий и развернутый ответ, который даст пользователю исчерпывающую информацию по теме. Сокращенное решение вывешивается для быстрой записи в тетрадь, комментарии к нему – для лучшего понимания задачи.
Удобный формат . Мы специально подобрали шрифт и способ наложения текста, чтобы его было удобно просматривать со смартфона, планшета или ноутбука. ГДЗ из ответной части предоставляется круглосуточный доступ. Чтобы быстро найти нужное решение, достаточно ввести номер задачи в строку поиска.
Только проверенные данные . В отличие от других решебников на нашем сайте нет ошибок, потому что мы постоянно перепроверяем все материалы на наличие опечаток.

Респутовен экономит время и нервы на поиске готовых решений в видеоуроках. Как правило, школьникам необходимо потратить 10 минут, чтобы дослушать говорящего до конца, вернуться к нужному фрагменту, чтобы записать ответ в тетрадь. По сути, все видеоуроки содержат краткие ГДЗ без подробного объяснения алгоритма действий. Поэтому даже в сравнении с видео наш сайт не имеет аналогов.

Уникальные подробные решения с пояснениями книги ответов

Седьмой класс – важный этап обучения в школе. Ученики переходят от математики к алгебре. Формулы сокращенного умножения, действия с одностворчатыми и многочленами, решение систем линейных уравнений часто вызывают трудности у семиклассников. Не понимают новинки, быстро теряют интерес. Несколько новых тем все же стоит пропустить из-за отсутствия урока и школьник уже не сможет наверстать упущенное без посторонней помощи.

Репликин поможет справиться с проблемами в обучении. Он даст подсказки при прохождении новой темы, позволит быстро подготовиться к смене неожиданного теста тетрадей, будет надежным советом во время выполнения домашних заданий.

Почему лучшая альтернатива репетиторам?

Экономит время . Часто родители дают деньги репетитору, и только через некоторое время узнают, что их ребенок стремится к дополнительным занятиям. Все потому, что ученик устает от школьных уроков и не хочет сидеть лишние 45-60 минут. Но готовые домашние задания на нашем сайте качественно составлены и отсортированы таким образом, чтобы за короткое время школьник смог разобраться в сложной теме, проверить правильность ответа.
Слезы к самоконтролю. Самостоятельное изучение алгебры, даже если советы от Решебника помогут учащемуся почувствовать уверенность в себе, развить интерес к предмету.
Круглосуточный доступ. Репетитор отвечает на вопросы ученика только на дополнительных занятиях, но часто у школьника возникают проблемы с изучением алгебры и в другое время. В отличие от преподавателя, наш сайт доступен 24 часа в сутки, причем не только с компьютера, но и с мобильного телефона.
Помогает бесплатно. Денежные траты на репетитора оправданы при подготовке к экзамену. Но с действующей школьной программой можно справиться и без дополнительных затрат, прибегнув к помощи решебника. Пособие с подробными ответами поможет разобраться в алгоритмах решения задач, поможет повысить успеваемость, выполнить домашнее задание.

Нашим сайтом удобно пользоваться не только школьникам, но и их родителям. В 7 классе многие папы и мамы проверяют тетради своих детей, но не все взрослые помнят школьную программу по алгебре. А вот книга ответов предлагает развернутые ответы с пояснениями, дает несколько вариантов правильного задания, что удобно для проверки домашнего задания.

Как пользоваться сайтом и открывать ответы с подробными пояснениями?

Нужный предмет и учебник можно быстро найти через поисковую строку. При открытии ГДЗ пользователю будет видна таблица с номерами заданий. Выбирать упражнения можно как вручную, так и автоматически, я ввел нужный номер в поле Поиск по решебнику.

Незарегистрированные пользователи откроют краткий ответ для записи в блокнот. Для просмотра подробных пояснений и вспомогательных фактов необходимо зарегистрироваться. Вы можете сделать это одним из удобных для вас способов:

Через социальную сеть. Нажмите на иконку любой социальной сети, расположенную рядом с кнопкой «Войти». Подтвердите ввод, примите пользовательские соглашения. Автоматически вы создаете учетную запись, в которой можете сменить пароль, подписаться на новости сайта.
Использование почтового ящика. Напишите точный адрес своей почты и дождитесь письма с ссылкой на активацию. Перейдите по ссылке и таким образом активируйте свой аккаунт.

Авторизованным пользователям предоставляется личный кабинет, где можно следить за открытыми ответами и быстро переходить к ним. Каждая просмотренная задача хранится здесь 24 часа, после чего исчезает.

Кроме того, в Личном кабинете есть управление подпиской, которая по умолчанию бесплатна. Ежедневно пользователь может открыть 3 любых решения. Если есть потребность в большем открытии в день — можно приобрести платную подписку на выгодных условиях. Вся информация о тарифах и сроках платной подписки также находится в Личном кабинете.

Решебник алгебра седьмого класса к учебнику Мерзляка, Полонского, Якира

Пособие с подробными решениями для 7 класса по алгебре основано на Учебнике Merzil 2015 года. Содержание учебника соответствует ФГОС основного общего образования. Нумерация готовых домашних заданий из RESCOINT соответствует номерам учебных пособий. В одном задании может быть несколько вариантов ответа.

Программа по алгебре для 7-го класса разделена на 4 главы, которые в сумме составляют 29 параграфов. Параграфы включают как теоретический, так и практический материал. Каждая новая тема закрепляется решением примеров и задач, которые полученные знания сразу закрепляются на практике. Задания расположены по принципу усложнения – от самых простых, до средних по сложности и трудных. В отдельных разделах вы найдете упражнения, рекомендованные для дома и для устной работы, а также задачи, которые можно решить с помощью компьютера.

Учебное пособие с подробными ответами из ответа поможет секвидам в изучении следующего материала по алгебре:

Линейное уравнение с одной переменной, решение задач с ним.
Целые выражения. Идентичности.
Степень с натуральным показателем и ее свойства.
Расписания и действия над ними: Умножение не подчиняется многочлену.
Многочлены и действия над ними: сложение, вычитание, умножение. Разложение многочленов на множители. Метод группировки. Составление общего множителя для скобок. Преобразование многочлена в квадрат суммы или разности двух выражений.
Линейные уравнения с двумя переменными, системы линейных уравнений, решение задач с их помощью. График линейного уравнения с двумя переменными. Метод замещения и метод добавления. Графический метод решения системы двух линейных уравнений с двумя переменными.
Произведение суммы и разности двух выражений. Сумма и разность кубов двух выражений. Разность квадратов двух выражений. Квадратная разность и квадратная сумма двух выражений.
Функция, линейная функция, ее график и свойства.

Решебник поможет секторам успешно познакомиться с новым учебным предметом – алгеброй, освоить понятия и вычислительные навыки, которые пригодятся им при переходе в 8 класс. С помощью ГДЗ с подробными пояснениями школьники смогут понимать пропущенные темы, быстро исправлять плохие оценки, готовиться к экзаменам и контролю, проверять правильность домашних заданий.

Надеемся, что Раскин станет вашим надежным советником на весь учебный год. А благодаря нашему сайту вы сможете научиться быть в совершенстве, без посещения дополнительных занятий, долгих просмотров видео оноров, помощи репетиторов.

Комбинация спектрального индекса и стратегии переноса обучения для идентификации сортов, устойчивых к глифосату

Введение

Благодаря высокой эффективности и низкой стоимости гербициды становятся важным средством борьбы с сорняками (Pan et al. , 2019). Среди них глифосат считается одним из лучших гербицидов с превосходным качеством, отличной эффективностью, низкой токсичностью и широким спектром удаления травы (Duke and Powles, 2008). Глифосат действует на путь шикимовой кислоты в растениях (Gomes et al., 2014) и ингибирует синтез ароматических аминокислот и соединений, связанных с механизмами защиты (Corrêa et al., 2016), тем самым оказывая неблагоприятное воздействие на физиологию растений (Van Bruggen et al. , 2018). Как только глифосат вступает в контакт с зелеными растениями (будь то сорняки или сельскохозяйственные культуры), он может поглощаться стеблями, листьями и другими органами. Физиологический баланс и внутренняя структура растения могут быть нарушены глифосатом и, в конечном итоге, вызывают увядание и гибель (Van Bruggen et al., 2018; Lin et al., 2023). Таким образом, неселективность глифосата побуждает селекционеров создавать устойчивые сорта, чтобы выйти за пределы использования глифосата (Clapp, 2021). Его можно опрыскивать после сбора урожая и даже в течение всего цикла роста культуры, чтобы обеспечить урожайность и снизить трудозатраты на борьбу с сорняками в поле.

Как правило, в процессе создания новых сортов, устойчивых к глифосату, часто требуется множество культуральных и полевых скрининговых проверок. Обычные методы скрининга, включая визуальное наблюдение и биологические анализы, требуют 10–14 дней от распыления глифосата до идентификации устойчивости (Singh et al., 2021), что требует много времени и труда. Следовательно, изучение метода быстрого неразрушающего обнаружения устойчивого к глифосату сорта может ускорить процесс селекции.

Технология гиперспектральной визуализации (HSI) позволяет одновременно получать изображения и спектры образцов (Zea et al., 2022). Изображения разных полос отражают внешнюю форму и текстуру с разных сторон. Спектры выявляют различия химических веществ в образцах по величине коэффициента отражения в разных полосах (Shirzadifar et al., 2020a; Zhang et al., 2021b). Как производный параметр спектральной отражательной способности, спектральный индекс состоит из комбинации нескольких полос линейными или нелинейными методами и содержит больше информации по сравнению с несколькими отдельными полосами. Кроме того, многомерный анализ данных может помочь выявить скрытую в них полезную информацию (Maione et al., 2019).), особенно для массивных наборов данных с датчиков. Методы машинного обучения продемонстрировали отличные возможности интеллектуального анализа данных при гиперспектральном анализе данных (Yang et al., 2020; Najafabadi, 2021; Weng et al., 2021), и их комбинация может использоваться в качестве компетентного инструмента в науке о растениях (Greener et al., 2021). et al., 2022), такие как раннее обнаружение стресса (Gu et al., 2019; Lu et al., 2020; Zheng et al., 2020), идентификация ненадежного ядра (Liang et al., 2020; Zhang et al., 2021a) и оценку содержания питательных веществ (Zhang et al., 2020a,b; Najafabadi, 2021).

Вообще говоря, оптимальная модель машинного обучения может обеспечить удовлетворительные результаты на основе конкретных наборов данных (An et al., 2022; Greener et al., 2022). Но он может не совпадать с функциями других наборов данных того же типа. На свойство спектральных данных влияли выращивание растений, план эксперимента, состояние прибора (Qiu et al., 2020), что значительно ограничивает надежность и обобщение модели. С другой стороны, отличная модель машинного обучения зависит от адекватных данных (Zhu et al., 2020; Greener et al., 2022), в то время как получение достаточного количества образцов нового состояния требует много времени. Чтобы решить эту проблему, было введено трансферное обучение. Перенося исторические знания на новую задачу (Чеплыгина и др., 2019; Talo et al., 2019), он обладает большим потенциалом в ситуации, когда обучающая и тестовая выборки исходят из разных распределений данных, включая гиперспектральные данные (Tao et al., 2019; Zhu et al., 2020). В предыдущей литературе (Tao et al., 2019) сообщалось о переносимой модели спектроскопической диагностики для прогнозирования концентрации мышьяка в почве в других областях, не ограничиваясь конкретной областью. Соответственно, целесообразно применять стратегии переноса для устранения неоднородности выборок разных экспериментов.

Таким образом, технология HSI является мощным инструментом для быстрого отбора целевых сортов и ускорения процесса селекции. Спектральный показатель можно использовать для оценки состояния роста растений. Машинное обучение может полностью извлекать спектральную информацию для повышения производительности модели на тестовом наборе. А появляющееся трансферное обучение может еще больше повысить производительность модели с точки зрения универсальности для различных наборов данных. Однако исследований по выявлению устойчивых к глифосату сортов на основе спектральных индексов листьев проростков кукурузы немного, не говоря уже о переносимости модели машинного обучения между разными экспериментами.

В этом исследовании мы стремились предложить высокопроизводительную быструю неразрушающую модель для выявления устойчивых к глифосату сортов, которую можно было бы использовать для скрининга новых образцов из разных периодов времени. В частности, обсуждались следующие вопросы: (1) какова разница в спектральном индексе между устойчивыми и чувствительными к глифосату сортами? (2) как построить модель устойчивости для выявления сортов, устойчивых к глифосату? (3) может ли трансферная стратегия улучшить классификационную модель? Отвечая на вышеуказанные вопросы, это исследование могло бы помочь селекционерам своевременно понять физиологические условия стресса растений, завершить выявление устойчивых к глифосату сортов и, в конечном итоге, обеспечить теоретическую основу и техническую поддержку для создания новых сортов.

Материалы и методы

Подготовка проб

Два сорта кукурузы, устойчивый к глифосату и чувствительный к глифосату, были обозначены как R и S соответственно. Устойчивость к глифосату кукурузы R была получена путем экспрессии мутантного фермента 5-енолпирувилшикимат-3-фосфатсинтазы. Все семена были предоставлены Институтом Науки о Насекомых Чжэцзянского Университета, Ханчжоу, Китай. Подробная информация об этих двух семенах была представлена в нашем предыдущем исследовании (Feng et al., 2018). В августе, ноябре и декабре 2021 г. было проведено три независимых эксперимента, обозначенных как Эксперимент 1, Эксперимент 2 и Эксперимент 3 соответственно. В каждом эксперименте эти растения кукурузы выращивали в одной и той же камере с искусственным климатом. Температура и фотопериод день/ночь составляли 28/26°С и 11/13 ч соответственно. Средняя относительная влажность была доведена до 55%. Для обоих сортов были созданы экспериментальная и контрольная группы. Чтобы избежать возможного воздействия глифосата из группы лечения на контрольную группу, эти две группы были помещены в две одинаковые камеры с искусственным климатом соответственно. Когда растения кукурузы вырастали до стадии трех листьев (третий лист был полностью раскрыт, а четвертый лист — нет), растения кукурузы экспериментальной группы подвергали обработке глифосатом, а растения кукурузы контрольной группы опрыскивали водой.

Получение гиперспектральных изображений в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне

Прежде всего, следует отметить, что лечебная группа R, контрольная группа R, лечебная группа S и контрольная группа S обозначаются как RT, RW, ST и SW соответственно. Временные ряды гиперспектральных изображений живых растений кукурузы в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне были получены через 2, 4, 6 и 8 дней после обработки (DAT) с помощью системы линейного сканирования HSI в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне (380–1030°). нм), о чем подробно сообщалось в предыдущем исследовании (Zhang et al., 2022a). При получении изображения, чтобы облегчить извлечение спектра каждого листа, необходимо было следить за тем, чтобы листья не перекрывались друг с другом, а листья были как можно более плоскими. На расстоянии 390 мм между объективом камеры и движущейся пластиной для образцов, чтобы гарантировать качество изображения, время экспозиции камеры, интенсивность линейного источника света и скорость конвейерной ленты были отрегулированы на 70 мс, 240 и 5 мм. /с соответственно. На рисунке 1 показаны подробные этапы всего эксперимента.

Рисунок 1. Принципиальная схема и подробная информация для экспериментов. В августе, ноябре и декабре 2021 г. было проведено три независимых эксперимента, обозначенных как Эксперимент 1, Эксперимент 2 и Эксперимент 3 соответственно. В каждом эксперименте группа обработки и контрольная группа были созданы для обоих сортов (устойчивый к глифосату и чувствительный к глифосату сорт). Когда растения кукурузы вырастали до стадии трех листьев, растения кукурузы из экспериментальной группы подвергали обработке глифосатом, а растения кукурузы из контрольной группы опрыскивали водой. Затем были собраны временные ряды гиперспектральных изображений живых растений кукурузы в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне через 2, 4, 6 и 8 дней после обработки (DAT) с помощью системы гиперспектральной визуализации с линейным сканированием. Размер выборки для каждого эксперимента был указан в единицах растения кукурузы.

Анализ данных и построение модели

Общий рабочий процесс обработки гиперспектральных данных в науке о растениях включает предварительную обработку, подготовку к машинному обучению и построение модели (Paulus and Mahlein, 2020; Sarić et al., 2022). Поэтому в этом разделе объясняется анализ данных в соответствии с этим рабочим процессом.

Предварительная обработка

Для устранения влияния окружающего света исходные гиперспектральные изображения нуждались в коррекции с помощью черного (выбрана крышка объектива камеры с коэффициентом отражения, близким к 0) и белого эталонного изображения (выбрана чисто белая тефлоновая пластина с коэффициентом отражения, близким к 1). Затем, чтобы сосредоточиться на спектральных характеристиках интересующих областей и облегчить дальнейший анализ, было необходимо идентифицировать и сегментировать каждый лист в каждом гиперспектральном изображении, а затем извлечь спектр листа. Этот процесс был разделен на два основных этапа. Во-первых, метод пороговой сегментации был использован для выделения области растения (на 792 нм, фон отделялся с порогом отражения 0,1). Во-вторых, стебель и лист были разделены путем ручного выбора области стебля с помощью нескольких прямоугольников. На основании формы и отражательной способности спектральной кривой листа аномальные образцы, вызванные ошибками измерения, были отклонены. Как сообщается в исследовании (Zhang et al., 2020b), необходимо отбросить полосы полного спектра с высоким уровнем шума. Таким образом, анализировались только полосы 450–902 нм, а средняя отражательная способность всех пикселей использовалась для представления спектральных характеристик соответствующего листа.

Отражательная способность поверхности листа дает широкий обзор условий роста растений (Sun et al., 2021). В качестве производного показателя отражательной способности листовой поверхности спектральный показатель широко используется при мониторинге фенотипа сельскохозяйственных культур, например при восприятии стресса и идентификации сортов (Feng et al. , 2019; Shirzadifar et al., 2020b). Следовательно, на основе литературных данных (Bergmüller and Vanderwel, 2022; Mushore et al., 2022; Narmilan et al., 2022) в этом исследовании были выбраны шестнадцать спектральных индексов, связанных с состоянием здоровья, химическим составом и фотосинтезом. В дополнительной таблице 1 приведены формулы расчета спектральных индексов. Затем однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с последующим тестом Холма-Бонферрони ( p = 0,05) использовали для изучения применимости 16 спектральных индексов при идентификации устойчивого к глифосату сорта.

Подготовка к машинному обучению

Для подготовки данных к моделированию набор данных был разделен на две подгруппы (обучающая и тестовая) с одинаковым распределением признаков. Алгоритм Кеннарда-Стоуна (KS) был использован для разделения набора данных. Алгоритм KS выбирает выборки набора обучающих данных на основе евклидова расстояния между переменными и обеспечивает равномерное распределение выборок набора обучающих данных в соответствии с пространственным расстоянием (Li et al. , 2020). В частности, выборки в исходном наборе данных с наибольшим расстоянием от других и, насколько это возможно, от подмножества-кандидата выбираются в подмножество-кандидат, пока не будет достигнут коэффициент деления (Morais et al., 2019).). Для одного и того же набора данных результаты разделения выборки, полученные с помощью алгоритма KS, каждый раз одинаковы (Chen et al., 2020). Кроме того, из-за ограничения размера набора данных соотношение деления обучающей и тестовой выборки составляло 4:1.

Чтобы исследовать возможность переноса модели машинного обучения в случае обучающего и тестового наборов, поступающих из разных распределений данных, было разработано в общей сложности 24 задачи переноса (дополнительная таблица 2). Подробно, с точки зрения будущего применения, в этом исследовании в качестве набора данных исходной области были взяты все образцы из одного эксперимента, и только образцы из определенного дня другого эксперимента были взяты в качестве набора данных целевой области.

Принимая во внимание различия в распределении данных между набором данных исходного домена и набором данных целевого домена, для дальнейшего улучшения производительности модели и переносимости перед моделированием использовались две стратегии переноса: анализ компонентов переноса (TCA) и обновление исходного домена. С одной стороны, как типичный алгоритм трансферного обучения, TCA обычно выполняет роль предварительной обработки при анализе данных, а его вход и выход представляют собой две большие матрицы и две малые матрицы соответственно. TCA сопоставляет набор данных исходного домена и набор данных целевого домена с различным распределением в гильбертовом пространстве воспроизводящего ядра, а затем постоянно сокращает расстояние между двумя наборами данных домена и максимально сохраняет их внутренние атрибуты (Panigrahi et al., 2021). В частности, исследуя оптимальную карту признаков, TCA обеспечивает распределение данных двух доменов с одинаковой плотностью вероятности и плотностью условной вероятности. Максимальное среднее расхождение используется для измерения расстояния между распределением данных двух доменов (Pan et al., 2011; Tao et al., 2019).). В этой работе был выбран тип первичного ядра, а размерность после алгоритма TCA была скорректирована до 5. С другой стороны, в литературе (Wan et al., 2020) было обнаружено, что добавление частичных выборок из нового эксперимента для участия в построении модели повышает производительность модели. В этой работе для удобства чтения коэффициент обновления данных был рассчитан по отношению к набору данных целевого домена, а коэффициент, рассчитанный по отношению к набору данных исходного домена, отмечен в разделе результатов и обсуждения. В этом исследовании были установлены пять уровней обновления набора данных исходного домена, а именно 10, 20, 30, 40 и 50% целевого домена (набор данных нового эксперимента).

Построение модели

Алгоритм метода опорных векторов (SVM) является одним из самых надежных и точных методов различения, поскольку он используется повсеместно для решения многомерных наборов данных. С геометрической точки зрения достоинство SVM отражается в максимальном запасе, необходимом при построении границ решений в гиперплоскости, поэтому между границами интервалов остается достаточно места для размещения тестовых выборок. Для линейного SVM общая функция границы решения равна ω ^• x + b = 0, где ω — n-мерный вектор (n — количество признаков), x — данные выборки, а b — константа. Более подробные теории алгоритма SVM доступны в литературе (Ding et al., 2008; Gao and Sun, 2010; Sun et al., 2020). В этой работе функция fitcsvm в наборе инструментов машинного обучения MATLAB использовалась для обучения модели SVM с линейным ядром. При моделировании без какой-либо стратегии переноса, поскольку диапазон значений различных спектральных индексов сильно различался, установите «стандартизовать» во входном аргументе функции в значение true. В то время как при моделировании с трансфертной стратегией было установлено значение false. Причины были следующие. Алгоритм TCA может обрабатывать такой набор данных и передавать его в объекты более низкого измерения. После обновления данных стандартизация была сочтена неподходящей и необоснованной, поскольку новый исходный домен состоял из двух поднаборов данных с разным распределением признаков. Согласно точности прогнозирования и времени обучения модели SVM (соответствующие данные не представлены в этой статье), по сравнению с отсутствием оптимизации параметров, автоматическая оптимизация параметров значительно увеличила время обучения (в 685–1304 раза) и не улучшила производительность модели. (0,86–1,10 раза для точности) достоверно. Этот результат подтверждает мнение о том, что линейная модель SVM не очень чувствительна к своему гиперпараметру (Maros et al., 2020). Поэтому в этом исследовании модель обучалась с параметром ядра по умолчанию. На рис. 2 представлена схема анализа спектральных данных трех экспериментов.

Рис. 2. Блок-схема спектрального анализа данных для идентификации сорта, устойчивого к глифосату. Желтый представляет блок-схему данных, чтобы ответить на вопрос, как работают модели, построенные для каждого из трех экспериментов. Синий представляет блок-схему данных, чтобы ответить на вопрос о том, как переносимость моделей и как ее улучшить. ANOVA, дисперсионный анализ. SVM, метод опорных векторов. ТСА, анализ компонентов переноса.

Индексы оценки модели

Для количественной оценки эффективности модели классификации были рассчитаны статистические показатели на рисунке 3. TP, FP, TN и FN представляли количество истинно положительных, ложноположительных, истинно отрицательных и ложноотрицательных результатов соответственно. Частота ложноположительных результатов (FPR) указывала на долю неправильно идентифицированных отрицательных образцов. В этой работе растения RT и растения ST были установлены как положительные и отрицательные, соответственно.

Рис. 3. Матрица путаницы и статистические формулы для оценки эффективности модели принятия решений. RT представляет собой устойчивый сорт, обработанный глифосатом. ST представляет собой чувствительный сорт, обработанный глифосатом. Растения RT и растения ST устанавливаются как положительные и отрицательные, соответственно. TP, FP, TN и FN представляют количество истинно положительных, ложноположительных, истинно отрицательных и ложноотрицательных результатов соответственно. Формулы параметров оценки эффективности модели приведены в правой части рисунка. Ложноположительный показатель (FPR) указывает на долю неправильно идентифицированных отрицательных образцов.

Программные средства

Сегментация стебля и листа, построение модели и расчет производительности модели были обработаны в MATLAB R2016a (Math Works, Natick, MA, United States). Все графики были построены с использованием Origin 2021b (Origin Lab Corporation, Нортгемптон, Массачусетс, США) и Microsoft PowerPoint 2016. -устойчивые сорта с 16 спектральными индексами, выбранными в этой работе, ANOVA использовался для сравнения каждого спектрального индекса среди четырех групп (RT, RW, ST, SW) в каждый момент времени отбора проб (2, 4, 6, 8 DAT) в каждом эксперименте. (Опыт.1, Ох.2, Ох.3). В дополнительной таблице 3 показаны результаты описательной статистики 16 спектральных индексов.

Как видно из описательной статистики 16 спектральных индексов на 2, 4, 6 и 8 DAT в Exp.1 (дополнительная таблица 3), на 2 DAT не было значимой разницы ( p > 0,05) между RT и ST, тогда как на 8 ДАТ разница по большинству спектральных показателей RT и ST была более выраженной ( p < 0,05).

На 6 DAT 11 спектральных показателей RT и ST показали достоверное различие ( p < 0,05). В 8 DAT, EVI (расширенный вегетационный индекс), NRI (индекс отражения азота), RDVI (перенормированный дифференциальный вегетационный индекс) и TCARI/OSAVI (отношение трансформированного поглощения хлорофилла в коэффициенте отражения к оптимизированному вегетационному индексу с поправкой на почву) RT и ST впервые показал ярко выраженные различия. Хотя TVI (треугольный вегетационный индекс) RT и ST не показал существенной разницы до 8 DAT, он показал значительную разницу при 6 DAT (дополнительная таблица 3) в Exp. 3. Кроме того, согласно результатам ANOVA, не было существенной разницы между RT, RW и SW в каждый момент времени отбора проб, что указывало на то, что глифосат мало влиял на R из-за экспрессии гена устойчивости. С другой стороны, значительная разница между двумя группами обработки (RT и ST) подтвердила возможность выявления устойчивого к глифосату сорта на основе выбранных спектральных индексов, что способствовало разработке модели.

Классификационная модель, созданная на основе отдельного эксперимента

На основе набора данных выбранных спектральных индексов групп, получавших глифосат (RT и ST), был использован алгоритм SVM для оценки эффективности модели каждого эксперимента в каждый момент времени выборки. Для каждого набора данных карты путаницы результатов классификации в обучающем наборе и тестовом наборе были показаны в дополнительной таблице 4, а индексы оценки эффективности были показаны в таблице 1.

Таблица 1. Результаты прогнозирования машинных моделей опорных векторов при идентификации устойчивого к глифосату сорта.

Когда дни лечения не различались, среднее значение точности, прецизионности, отзыва, F1-показателя и FPR моделей SVM в тестовом наборе из трех экспериментов составляло 0,83, 0,76, 0,86, 0,80 и 0,20 соответственно. Среди них три эксперимента показали значительную разницу в значениях отзыва, варьирующихся от 0,69 до 1. Когда набор данных, полученный в каждый день выборки, моделировался отдельно, разница между экспериментами была еще более выраженной. В частности, для Exp.1 RT был правильно идентифицирован в 6 DAT без неправильной оценки ST как RT (FPR = 0 в наборе тестов), а точность составила 100% в 8 DAT; для Exp.2 точность в тестовом наборе уже на 6 DAT составляла 100%; для Exp.3 модель SVM смогла точно классифицировать RT уже через 4 DAT (точность = 1 в наборе тестов). Результаты показали, что самое раннее точное время идентификации модели SVM может варьироваться в зависимости от разных экспериментов. Стоит отметить, что как в Exp.2, так и в Exp.3 производительность модели SVM при 8 DAT уступала таковой при 6 DAT, что в основном отражалось в неправильной оценке ST как RT. Эти результаты могут быть связаны с небольшим размером набора данных и тем фактом, что некоторые старые листья были близки к гибели независимо от сорта на 8 DAT. В заключение, комбинация выбранных 16 спектральных индексов и алгоритма SVM могут быстро идентифицировать устойчивые и чувствительные к глифосату сорта неразрушающим образом.

Модель классификации с задачей переноса обучения

Согласно результатам в таблице 1 и дополнительной таблице 4, производительность модели SVM в разных экспериментах сильно различалась. Итак, в этом случае как насчет переносимости модели SVM? Таким образом, в этом разделе изучается возможность переноса модели идентификации сорта, устойчивого к глифосату, между различными экспериментами с 24 задачами обучения переносу, описанными в дополнительной таблице 2, на основе 16 спектральных индексов.

Характеристики машинных моделей опорных векторов в задачах обучения переносу

В качестве эталона для оценки эффективности стратегий переноса алгоритм SVM также был проведен в 24 задачах обучения переносу, представленных в дополнительной таблице 2, и результаты в целевой области были показано в дополнительной таблице 5 и таблице 2. Задачи передачи, Exp.1→Exp.2, Exp.1→Exp.3 и Exp.2→Exp.3, выполнялись лучше всего, а результаты модели SVM были такие же, как и в индивидуальном эксперименте. Два сорта можно было точно классифицировать через 6 DAT (матрицы смешения были показаны зеленым цветом). Модельная производительность задач переноса, Exp.2→Exp.1 и Exp.3→Exp.2, была немного хуже (матрицы путаницы были показаны синим цветом). В задаче переноса Exp.2→Exp.1 ST можно было правильно распознать в 6 DAT (FPR = 0), но точность RT (отзыва) составила всего 0,19.. Задача переноса Exp.3→Exp.2 продемонстрировала наилучший результат идентификации, а полученные точность, прецизионность, полнота, F1-показатель и FPR составили 0,89, 1, 0,81, 0,90 и 0 соответственно. Все ошибочные классификации в то время были ошибочно приняты за RT как за ST, что может быть связано с тем, что эти четыре образца почти полностью состарились. Производительность модели задачи переноса, Exp.3→Exp.1, была наихудшей (матрицы путаницы были показаны оранжевым цветом), особенно для распознавания RT. От 2 DAT до 8 DAT диапазон припоминания составлял 0,01–0,29., что было слишком мало для точной классификации. Кроме того, модель SVM, построенная на основе Exp.3, имела наихудшую переносимость.

Таблица 2. Результаты прогнозирования машинных моделей опорных векторов в целевой области.

По сравнению с таблицей 1 разница в распределении данных между исходным доменом и целевым доменом в разной степени снизила производительность моделей SVM. Кроме того, точность классификации и переносимость моделей SVM различались в зависимости от исходного домена. В целом, хотя у алгоритма SVM был потенциал переноса между экспериментами, проведенными в разное время, зависимость от конкретных задач переноса приводила к низкой стабильности переносимости. Следовательно, необходимо было дополнительно изучить, существуют ли решения для улучшения переносимости моделей различения толерантности к глифосату между различными экспериментами.

Показатели машинных моделей анализа компонентов переноса_поддержки векторов в задачах обучения переносу

Для трех задач переноса (Exp. 2→Exp.1, Exp.3→Exp.1, Exp.3→Exp.2) с плохой классификацией Точность в разделе «Показатели моделей SVM в задачах обучения переносу» алгоритм TCA был применен в попытке улучшить переносимость моделей SVM. После уменьшения разницы в расстоянии распределения данных между исходным доменом и целевым доменом алгоритм SVM был применен для разработки моделей с использованием пяти преобразованных признаков исходного домена, и результаты были показаны в дополнительных таблицах 6 и Таблица 3. Среди них модель TCA_SVM Exp.3→Exp.2 получили наилучшие результаты. В 6 DAT точность, прецизионность, отзыв, F1-оценка и FPR были 9.5, 91, 100%, 0,95 и 13% соответственно на целевом источнике. Точность различения в основном достигла уровня модели SVM, построенной на основе одного эксперимента, а карты путаницы были показаны зеленым цветом. По сравнению с моделями SVM для задач передачи, Exp.2→Exp.1 и Exp.3→Exp.1, модели TCA_SVM улучшили показатели точности, отзыва и F1-показателя в целевом домене (рис. 4), что в некоторой степени решил проблему неправильной классификации RT в ST в моделях SVM. Однако вместо улучшения показатели точности и FPR даже пошли в противоположном направлении. В частности, это привело к неправильной оценке RT как RT (дополнительная таблица 6), чего следует избегать в процессе скрининга устойчивых сортов по сравнению с ошибочной оценкой RT как ST. Поэтому для задач трансферного обучения, Exp.2→Exp.1 и Exp.3→Exp.1, необходимо было дополнительно изучить другую стратегию трансферного обучения, чтобы оптимизировать переносимость моделей SVM.

Таблица 3. Результаты прогнозирования машинных моделей опорных векторов на основе анализа компонентов переноса в целевой области.

Рисунок 4. Результаты прогнозирования моделей опорных векторов в целевой области до и после использования алгоритма анализа компонент переноса. TCA_SVM, перенос модели машины опорных векторов на основе анализа компонентов.

Производительность моделей векторных машин Update_support в задачах обучения передаче

После применения TCA, хотя точность классификации задач передачи (Exp. 2→Exp.1 и Exp.3→Exp.1) улучшилась, она все еще не удалась достичь уровня моделей SVM на основе одного эксперимента. Таким образом, была ли стратегия обучения переносу_2 (обновление исходного домена) более эффективной в улучшении переносимости SVM?

В этой работе были установлены пять уровней обновления набора данных исходного домена, а именно 10, 20, 30, 40 и 50% целевого домена. В дополнительных таблицах 7 и 4 показаны результаты моделей Update_SVM для новых целевых доменов. В целом, согласно литературным данным (Weng et al., 2018; Wan et al., 2020), производительность моделей Update_SVM повышается с увеличением доли новых образцов в исходном домене. Для задачи переноса обучения Exp.2→Exp.1, когда 50% выборок из набора данных Exp.1_6DAT (13% исходного домена) были выбраны случайным образом и добавлены в исходный домен, точность модели Update_SVM в целевом домене достигла 78% (увеличение на 44%), отзыв увеличился с 19до 56%, а показатель F1 увеличился с 0,32 до 0,71. При классификации образцов Exp. 1_8DAT 100% точности можно было бы достичь, добавив только 10% новых образцов из целевого домена (2% исходного домена). Для задачи трансферного обучения Exp.3→Exp.1 при добавлении 40 % выборок Exp.1_6DAT (11 % исходного домена) в исходный домен точность модели Update_SVM в целевом домене достигла 77 % (увеличение на 59 %), отзыв увеличился с 10 до 73%, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,76. При классификации образцов Exp.1_8DAT наилучший результат появился при добавлении 30% новых образцов, где точность, прецизионность, полнота, F1-оценка и FPR составили 75, 100, 62%, 0,76 и 0 соответственно. По сравнению с производительностью модели SVM, основанной на одном эксперименте, все еще есть очевидные возможности для улучшения.

Таблица 4. Результаты прогнозирования моделей опорных векторов на основе обновления исходного домена в целевом домене.

По сравнению с прямой передачей (таблица 2 и дополнительная таблица 5) алгоритм TCA и стратегии обновления исходного домена значительно улучшили точность предсказания, отзыв и показатель F1. Но первое имело более высокое значение FPR и привело к увеличению доли ST, ошибочно оцененной как RT при обнаружении, что было наименее ожидаемой ошибкой при скрининге размножения. Для задачи переноса обучения Exp.3→Exp.1_8DAT алгоритм TCA работал лучше, чем стратегия обновления исходного домена. Следовательно, обе эти стратегии имели одинаковое улучшение переносимости модели SVM в разных наборах данных эксперимента. Можно ли применять две стратегии переноса одновременно для достижения лучших результатов?

Производительность моделей векторных машин Update_TCA_support при задаче обучения переносу

Поскольку производительность моделей TCA_SVM и Update_SVM в задаче обучения переносу Exp.3→Exp.1 была совершенно разной, в этом разделе исследуется вопрос о том, являются ли две стратегии переноса могут дополнять преимущества друг друга для дальнейшего повышения производительности модели SVM.

На рисунке 5 и в таблице 5 показаны результаты классификации моделей Update_TCA_SVM для новой целевой области в задаче переноса обучения Exp. 3→Exp.1. Когда 50% образцов набора данных Exp.1_6DAT (14% исходного домена) были выбраны случайным образом и добавлены в исходный домен, точность модели Update_TCA_SVM в целевом домене достигла 83% (увеличилась на 71%), полнота увеличилась с 10 до 100. %, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,86. При классификации образцов Exp.1_8DAT наилучший результат появился при добавлении 20% новых образцов (5% исходного домена), где точность, прецизионность, полнота, F1-оценка и FPR были равны 96, 94, 100%, 0,97 и 13% соответственно. Среди них точность классификации, отзыв и оценка F1 были значительно выше, чем в моделях SVM, TCA_SVM и Update_SVM (дополнительная таблица 8). Более того, стратегия обновления исходного домена оказала ослабляющее влияние на увеличение значения FPR, обеспечиваемого алгоритмом TCA. Две стратегии передачи могут дополнять преимущества друг друга для достижения наилучшей переносимости и производительности модели.

Рисунок 5. Производительность четырех моделей в новой целевой области в задаче переноса обучения (Exp. 3→Exp.1). SVM, модель опорных векторов. TCA_SVM, перенос модели машины опорных векторов на основе анализа компонентов. Update_SVM, модель машины опорных векторов на основе обновления исходного домена. Update_TCA_SVM, обновление исходного домена и модель машины опорных векторов на основе анализа компонентов переноса.

Таблица 5. Результаты прогнозирования машинных моделей опорных векторов на основе анализа компонентов переноса и обновления исходной области в новой целевой области в задаче обучения переносу (Exp.3→Exp.1).

Обсуждение

Потенциальное применение спектрального индекса для обнаружения в поле

Достоинства глифосата в полевых условиях способствуют созданию устойчивых к глифосату сортов. Посев является важным шагом для проверки устойчивости к глифосату новых сортов, полученных с помощью генной инженерии и других технологий. Визуальное наблюдение по-прежнему является для селекционеров основным методом выявления устойчивых к глифосату сортов (Singh et al. , 2021), который обычно занимает несколько недель, отнимает много времени и сил, что серьезно ограничивает процесс селекции. Разница между устойчивыми и чувствительными сортами заключается в том, что реакцию последних на стресс от глифосата наблюдать легче, чем реакцию первых (Shirzadifar et al., 2020b). Глифосат влияет на фотосинтетическую активность растений, ингибируя путь шикимовой кислоты (Gomes et al., 2014), что в конечном итоге отражается на отражательной способности поверхности листьев. В настоящее время гиперспектральная технология широко используется для раннего выявления стресса благодаря ее высокой пропускной способности, быстроте и неразрушающему характеру (Sun et al., 2021; Sarić et al., 2022). Видимая ближняя инфракрасная спектроскопия может фиксировать изменения отражательной способности листьев во времени, чтобы можно было идентифицировать устойчивые сорта. Однако следует отметить, что высокая размерность спектральных данных в некоторой степени ограничивает скорость расчета, а спектральный индекс представляет собой комбинацию нескольких полос, что позволяет получить аналогичные результаты при уменьшении размерности (Bloem et al. , 2020). . В этой работе для достижения неразрушающей идентификации использовались живые растения, которые отличались от in vitro листьев, о которых сообщалось в предыдущем исследовании (Zhang et al., 2022a). Модель, построенная на основе спектрального индекса, могла точно классифицировать сорта, устойчивые к глифосату, через 6 DAT (точность = 100% в таблице 1), что было выше, чем в предыдущем исследовании (Feng et al., 2018), что указывает на осуществимость и эффективность спектрального индекса в идентификация сорта, устойчивого к глифосату, и эффективность обнаружения была лучше, чем чувствительные длины волн и чувствительные параметры флуоресценции хлорофилла.

Во многих исследованиях (Zhang et al., 2019; Zea et al., 2022) подчеркивалась важность спектрального индекса для идентификации сортов и раннего выявления стресса. В этой работе в 6 DAT большинство спектральных индексов, таких как ARI (индекс отражения антоцианов), PRI (индекс фотохимического отражения) и PSRI (индекс отражения старения растений), смогли обнаружить различия между RT и ST. ARI чувствителен к антоцианам в листьях, и чем больше значение ARI, тем ближе растение к гибели (Gitelson et al., 2006). Из-за слабой системы защиты от глифосата растения S со временем постепенно увядали при обработке глифосатом. PRI чувствителен к каротиноидам в живых растениях и используется для оценки эффективности использования растениями падающего света в процессе фотосинтеза, что напрямую связано с эффективностью поглощения углерода, скоростью роста растений и фотосинтетически активным излучением (Gamon et al., 19).92; Пенуэлас и др., 1995). Следовательно, PRI можно использовать для изучения продуктивности вегетации и стресса, старения сельскохозяйственных культур. Как показывают дополнительная таблица 3 и рисунок 6, глифосат ускорил старение растений S, показал более высокие значения PRI, но не оказал существенного влияния на растения R. Кроме того, в предыдущем исследовании (Huang et al., 2016) сообщалось, что соевые бобы, обработанные гербицидом, можно точно отличить от контрольных растений на ранней стадии на основе анализа спектрального индекса, особенно ARI и PRI, что согласуется с результатами наше исследование. Как еще один спектральный показатель, связанный со старением растений, PSRI чувствителен к соотношению каротиноидов и хлорофилла в живых растениях, и его увеличение часто связано с изменениями физиологического и фенологического статуса вследствие стрессов растений (Merzlyak et al., 19).99; Ю и др., 2018). Из-за обработки глифосатом и низкой толерантности содержание каротиноидов и хлорофилла в листьях растений S постепенно увеличивалось и уменьшалось соответственно, поэтому значения PSRI были выше, чем в других группах. При этом значительные изменения спектральных показателей были связаны с тяжестью развития стресса на листьях растений С, что привело к снижению фотосинтетической активности, выраженным признакам старения и задержке роста. Приведенные выше результаты согласуются с результатами других исследований (da Silva Santos et al., 2020; Hassannejad et al., 2020). Хотя стресс в разных исследованиях был разным, физиологические изменения, вызванные стрессом, были сходными. Следовательно, спектральный индекс можно применять для раннего обнаружения различных стрессов и идентификации целевых сортов.

Рисунок 6. Эффект временного ряда глифосата на ответы спектральных индексов листьев через 2, 4, 6 и 8 дней после обработки (DAT) в эксперименте 1. Значение спектрального индекса представлено как среднее. Буквами отмечены значимые различия между четырьмя группами ( p < 0,05) по тесту Холма-Бонферрони.

Стратегия переноса улучшает производительность модели в различных экспериментах

Из-за разницы в распределении признаков данных между набором исторических данных и новым набором данных модель, построенная на основе набора исторических данных с использованием традиционных алгоритмов моделирования, может быть недействительной при прогнозировании выборочных спектров различных эксперименты, которые показаны в разделе «Показатели моделей SVM в задачах трансферного обучения» (Qiu et al., 2020; Zhao et al., 2021). Дополнительная таблица 9показаны исходные наборы данных трех экспериментов. Передача обучения может помочь модели перенести знания, полученные из исходной области, в целевую область и уменьшить неблагоприятное влияние различий в распределении данных на производительность модели (Чеплыгина и др. , 2019; Тало и др., 2019).

Согласно результатам ANOVA (рисунок 6 и дополнительная таблица 3), спектральные индексы RT и ST значительно различались не ранее 6 DAT, что согласуется с результатами моделирования (таблица 1 и дополнительная таблица 4) единственный эксперимент. Здесь то, как точно идентифицировать устойчивый к глифосату сорт в 6 DAT в задачах переноса, было одной из основных целей этой работы. Следовательно, две стратегии обучения переносу, включая алгоритм TCA и обновление исходного домена, использовались для повышения производительности модели при идентификации новых образцов из разных экспериментов. И модель со стратегиями трансферного обучения также могла точно идентифицировать устойчивый сорт через 6 DAT в большинстве задач по переносу. Две стратегии передачи могут дополнять преимущества друг друга для достижения наилучшей переносимости и производительности модели. Для задачи трансферного обучения (Exp.3→Exp.1) с наихудшими результатами классификации, когда 50% выборок набора данных Exp. 1_6DAT (14% исходного домена) были выбраны случайным образом и добавлены в исходный домен (рис. 5 и Таблицы 2, 5), по сравнению с моделью SVM, точность модели Update_TCA_SVM на целевом домене достигла 83% (увеличилась на 71%), полнота увеличилась с 10 до 100%, а F1-показатель увеличился с 0,17 до 0,86. Предыдущая литература (Тао и др., 2019 г.).) сообщили, что модель переноса может обеспечить эффективное предсказание путем сбора текущих выборок в обучающую выборку, что согласуется с результатами нашего исследования. Их результаты также показали, что точность прогнозирования модели переноса может быть дополнительно улучшена за счет использования более актуальных выборок. Однако наши результаты (табл. 4, 5) с ним не согласуются, что может быть связано с насыщением числа добавляемых проб. В любом случае, явное улучшение переносимости модели побуждает нас к дальнейшему изучению универсальности двух стратегий трансферного обучения, применяемых в этой работе, в большем количестве сценариев.

Потенциальные приложения и будущие перспективы

На основе выбранных спектральных индексов в нашем исследовании в ближайшем будущем должны быть разработаны портативные датчики и интегрированы с алгоритмами трансфертного обучения. Затем прикрепите эти датчики к беспилотному летательному аппарату, чтобы реализовать быструю и неразрушающую идентификацию целевых сортов в полевом или региональном масштабе. Кроме того, чтобы изучить универсальность стратегии трансферного обучения, предлагается собрать больше разных образцов в большем количестве растущих сред и сортов.

Заключение

В этом исследовании система HSI использовалась для получения гиперспектрального изображения образцов, и после сегментации стебля и листа были рассчитаны средние спектры и 16 спектральных индексов каждого листа. Затем были реализованы стратегии трансферного обучения, чтобы построить модель для выявления устойчивых к глифосату сортов в различных экспериментах. В качестве одной из моделей классификации был использован алгоритм SVM для изучения переносимости модели между различными экспериментами и оценки эффективности двух стратегий обучения переносу, включая алгоритм TCA и обновление исходного домена. Для одной из задач переноса переносимость модели SVM была улучшена за счет случайного выбора 14% исходного домена из целевого домена для обучения и применения алгоритма анализа компонентов переноса, точность в целевом домене достигла 83% (увеличилась на 71%), отзыв увеличился. с 10 до 100%, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,86. Общие результаты показали, что по сравнению с прямым переносом модели обе стратегии обучения с переносом улучшили переносимость модели между различными экспериментами, хотя результаты прогнозирования различались в зависимости от добавленного количества новых образцов из исходной области, и эти две стратегии могут дополнять преимущества друг друга. Вдохновленные явным положительным вкладом стратегии трансферного обучения, будущая работа будет сосредоточена на экспериментах с большим количеством сортов, условий выращивания и спектральных устройств для изучения универсальности стратегий трансферного обучения. В идеале эти результаты можно было бы когда-нибудь проверить и оптимизировать в достаточной степени, чтобы ультрапортативный прибор в сочетании со стратегией трансферного обучения можно было использовать для крупномасштабного скрининга сортов, устойчивых к глифосату, быстрым, неразрушающим и высокопроизводительным способом, что могло бы помочь селекционерам. повысить эффективность работы.

Заявление о доступности данных

Исходные материалы, представленные в этом исследовании, включены в статью/дополнительный материал, дальнейшие запросы можно направлять соответствующему автору/ам.

Вклад автора

MT и XF задумали, разработали эксперименты, проанализировали данные и написали рукопись. MT, XB и XC выполнили эксперименты. XF, YH, YW и CP внесли критические замечания и исправления. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Эта работа финансировалась Чжэцзянской крупной научно-технической программой по селекции новых сельскохозяйственных сортов (2021C02064-6) и Ключевой программой исследований и разработок Чжэцзяна (2022C02032).

Благодарности

Мы благодарим Институт наук о насекомых Чжэцзянского университета, Ханчжоу, Китай, за предоставление семян кукурузы, устойчивой к глифосату, и кукурузы, чувствительной к глифосату.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.973745/full#supplementary-material

Ссылки

Ан, Д., Чжан, Л., Лю, З., Лю, Дж., и Вей, Ю. (2022). Достижения в области инфракрасной спектроскопии и гиперспектральной визуализации в сочетании с искусственным интеллектом для определения качества зерновых. Крит. Преподобный Food Sci. Нутр. 20, 1–31. doi: 10.1080/10408398.2022.2066062

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Бергмюллер, К. О., и Вандервель, М. К. (2022). Прогнозирование гибели деревьев с использованием спектральных индексов, полученных из мультиспектральных изображений БПЛА. Дистанционный датчик 14:2195. doi: 10.3390/rs140

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Блум Э., Геригхаузен Х., Чен Х. и Шнуг Э. (2020). Возможности спектральных измерений для определения применения глифосата на сельскохозяйственных полях. Агрономия 10:1409. doi: 10.3390/agronomy100

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Чен X., Донг З., Лю Дж., Ван Х., Чжан Ю., Чен Т. и др. (2020). Гиперспектральные характеристики и количественный анализ хлорофилла листьев методом спектроскопии отражения на основе генетического алгоритма в сочетании с частичной регрессией методом наименьших квадратов. Спектрохим. Акта А Мол. биомол. Спектроск. 243:118786. doi: 10.1016/j.saa.2020.118786

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Чеплыгина В. , де Брюйне М. и Плуим Дж. П. В. (2019). Не так контролируемый: обзор полуконтролируемого, многоэкземплярного и трансфертного обучения в анализе медицинских изображений. Мед. Анальный образ. 54, 280–296. doi: 10.1016/j.media.2019.03.009

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Клапп, Дж. (2021). Объяснение растущего использования глифосата: политическая экономия сельского хозяйства, зависящего от гербицидов. Глоб. Окружающая среда. Чанг. 67:102239. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2021.102239

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Корреа Э. А., Даян Ф. Э., Оуэнс Д. К., Римандо А. М. и Дьюк С. О. (2016). Реакция устойчивого к глифосату и обычного канолы ( Brassica napus L.) на обработку глифосатом и аминометилфосфоновой кислотой (AMPA). Дж. Агрик. Пищевая хим. 64, 3508–3513. doi: 10.1021/acs.jafc.6b00446

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

да Силва Сантос, Дж. , да Силва Понтес, М., Грилло, Р., Фиоруччи, А.Р., Хосе де Арруда, Г., и Сантьяго, Э.Ф. (2020). Физиологические механизмы и потенциал фиторемедиации макрофита Salvinia biloba в отношении коммерческого состава и аналитического стандарта глифосата. Хемосфера 259:127417. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.127417

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Дин, Ю., Сонг, X., и Дзен, Ю. (2008). Прогнозирование финансового состояния китайских компаний на основе метода опорных векторов. Экспл. Сист. заявл. 34, 3081–3089. doi: 10.1016/j.eswa.2007.06.037

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Дюк, С.О., и Поулз, С.Б. (2008). Глифосат: гербицид, выходящий раз в столетие. Борьба с вредителями науч. 64, 319–325. doi: 10.1002/ps.1518

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Feng, X., Chen, H., Chen, Y., Zhang, C., Liu, X., Weng, H., et al. (2019). Быстрое обнаружение кадмия и его распределение в Miscanthus sacchariflorus на основе гиперспектральной визуализации в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах. науч. Общая окружающая среда. 659, 1021–1031. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.12.458

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Фэн Х., Юй К., Чен Ю., Пэн Дж., Йе Л., Шен Т. и др. (2018). Неразрушающее определение концентрации шикимовой кислоты в трансгенной кукурузе, проявляющей толерантность к глифосату, с использованием флуоресценции хлорофилла и гиперспектральной визуализации. Фронт. Растениевод. 9:468. doi: 10.3389/fpls.2018.00468

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Гамон, Дж. А., Пеньюэлас, Дж., и Филд, С. Б. (1992). Узкополосный спектральный индекс, который отслеживает суточные изменения эффективности фотосинтеза. Дистанционный датчик окружающей среды. 41, 35–44. doi: 10.1016/0034-4257(92)

-S
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Гао Ю. и Сунь С. (2010). «Эмпирическая оценка линейных и нелинейных ядер для классификации текста с использованием машин опорных векторов», в Материалы 7-й международной конференции по нечетким системам и обнаружению знаний, 2010 г. , FSKD 2010 , (Яньтай: IEEE), 1502–1505. doi: 10.1109/FSKD.2010.5569327
CrossRef Full Text | Google Scholar
Гительсон А. А., Кейдан Г. П., Мерзляк М. Н. (2006). Трехполосная модель неинвазивной оценки содержания хлорофилла, каротиноидов и антоцианов в листьях высших растений. Геофиз. Рез. лат. 33, 2–6. doi: 10.1029/2006GL026457
Полный текст CrossRef | Академия Google
Гомеш М.П., Смедбол Э., Шалиф А., Эно-Этье Л., Лабрек М., Лепаж Л. и др. (2014). Изменение физиологии растений глифосатом и его побочным продуктом аминометилфосфоновой кислотой: обзор. Дж. Экспл. Бот. 65, 4691–4703. doi: 10.1093/jxb/eru269
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Гринер Дж. Г., Кандатил С. М., Моффат Л. и Джонс Д. Т. (2022). Руководство по машинному обучению для биологов. Нац. Преподобный Мол. Клеточная биол. 23, 40–55. doi: 10.1038/s41580-021-00407-0
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Gu, Q. , Sheng, L., Zhang, T., Lu, Y., Zhang, Z., Zheng, K., et al. (2019). Раннее выявление заражения табака вирусом пятнистого увядания томатов с использованием метода гиперспектральной визуализации и алгоритмов машинного обучения. Вычисл. Электрон. Агр. 167:105066. doi: 10.1016/j.compag.2019.105066
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Хассаннежад С., Лотфи Р., Гафарби С. П. и Укаррум А. (2020). Раннее определение способов действия гербицидов с помощью измерений флуоресценции хлорофилла. Растения 9:529. doi: 10.3390/plants
29
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Хуан Ю., Юань Л., Редди К. Н. и Чжан Дж. (2016). Гиперспектральное зондирование растений на месте для раннего обнаружения повреждения сои дикамбой. Биосистем. англ. 149, 51–59. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2016.06.013
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Ли Т., Фонг С., Ву Ю. и Таллон-Баллестерос А. Дж. (2020). «Алгоритм баланса Кеннарда-Стоуна для интеллектуального анализа потоков больших данных временных рядов», в Материалы международной конференции 2020 г. по семинарам по интеллектуальному анализу данных (Сорренто, ИТ: ICDMW), 851–858. doi: 10.1109/ICDMW51313.2020.00122
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Лян К., Хуанг Дж., Хе Р., Ван К., Чай Ю. и Шен М. (2020). Сравнение гиперспектральной визуализации Vis-NIR и SWIR для неразрушающего обнаружения уровней DON в зернах пшеницы и пшеничной муке, вызванных фузариозом. Инфракрасный физ. Технол. 106, 103281. doi: 10.1016/j.infrared.2020.103281
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar
Линь В., Чжан З., Чен Ю., Чжан К., Ке М., Лу Т. и др. (2023). Механизм различных реакций цианобактерий на глифосат. Дж. Окружающая среда. науч. 125, 258–265. doi: 10.1016/j.jes.2021.11.039
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Лу X., Чжан С., Тянь Ю., Ли Ю., Вэнь Р., Цоу Дж. Ю. и др. (2020). Мониторинг спектральной реакции suaeda salsa на солевые условия в прибрежных водно-болотных угодьях: тематическое исследование в национальном природном заповеднике лосей дафэн, Китай. Дистанционный датчик 12:2700. doi: 10.3390/RS12172700
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Майоне К., Барбоза Ф. и Барбоза Р. М. (2019). Прогнозирование ботанического и географического происхождения меда с помощью многомерного анализа данных и методов машинного обучения: обзор. Вычисл. Электрон. Агр. 157, 436–446. doi: 10.1016/j.compag.2019.01.020
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Марош, М. Э., Каппер, Д., Джонс, Д. Т. В., Ховестадт, В., фон Даймлинг, А., Пфистер, С. М., и др. (2020). Рабочие процессы машинного обучения для оценки вероятностей классов для точной диагностики рака по данным микрочипов метилирования ДНК. Нац. протокол 15, 479–512. doi: 10.1038/s41596-019-0251-6
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Мерзляк М.Н., Гительсон А.А., Чивкунова О.Б., Ракитин В.Ю. (1999). Неразрушающее оптическое обнаружение изменений пигмента во время старения листьев и созревания плодов. Физиол. Завод. 106, 135–141. doi: 10.1034/j.1399-3054.1999.106119.x
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Мораис, К.Л.М., Сантос, М.К.Д., Лима, К.М.Г., и Мартин, Ф.Л. (2019). Улучшение разделения данных для приложений классификации в спектрохимическом анализе с использованием подхода алгоритма Кеннарда-Стоуна со случайными мутациями. Биоинформатика 35, 5257–5263. doi: 10.1093/bioinformatics/btz421
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Мушор, Т. Д., Мутанга, О., и Одинди, Дж. (2022). Оценка городского LST с использованием нескольких спектральных индексов дистанционного зондирования и извлечения высоты. Сустейн. Города Соц. 78:103623. doi: 10.1016/j.scs.2021.103623
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar
Наджафабади, М.Ю. (2021). Использование передовых инструментов проксимального зондирования и генотипирования в сочетании с методами анализа больших данных для повышения урожайности сои . [дипломная работа]. Гвельф: Университет Гвельфа. (2022). Прогнозирование содержания хлорофилла в растительном покрове посевов сахарного тростника с использованием алгоритмов машинного обучения и спектральных индексов растительности, полученных на основе мультиспектральных изображений с БПЛА. Дистанционный датчик 14:1140. doi: 10.3390/rs14051140
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Пан Л., Ю К., Хан Х., Мао Л., Нипорко А., Фан Л. Дж. и др. (2019). Альдо-кето редуктаза метаболизирует глифосат и придает резистентность к глифосату у Echinochloa Colona . Завод физиол. 181, 1519–1534. doi: 10.1104/pp.19.00979
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Пан, С. Дж., Цанг, И. В., Квок, Дж. Т., и Ян, К. (2011). Адаптация домена с помощью анализа компонентов переноса. IEEE Trans. Нейронная сеть. 22, 199–210. doi: 10.1109/TNN.2010.20
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Паниграхи С. , Нанда А. и Сварнкар Т. (2021). Опрос по трансферному обучению. Смарт иннов. Сист. Технол. 194, 781–789. doi: 10.1007/978-981-15-5971-6_83
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Паулюс С. и Махлейн А. К. (2020). Технические рабочие процессы для оценки и обработки гиперспектральных изображений растений в теплицах и лабораториях. Гигасайнс 9, 1–10. doi: 10.1093/gigascience/giaa090
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Пеньюэлас, Дж., Филелла, И., и Гамон, Дж. А. (1995). Оценка эффективности использования фотосинтетического излучения по спектральному коэффициенту отражения. Новый Фитол. 131, 291–296. doi: 10.1111/j.1469-8137.1995.tb03064.x
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Цю, З., Чжао, С., Фэн, X., и Хэ, Ю. (2020). Метод переноса обучения для оценки загрязнения почвы пластиком с использованием датчика NIR. Науч. Общая окружающая среда. 740:140118. doi: 10.1016/j.scitotenv. 2020.140118
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Сарич Р., Нгуен В. Д., Бердж Т., Берковиц О., Тртилек М., Уилан Дж. и др. (2022). Применение гиперспектральной визуализации в фенотипировании растений. Trends Plant Sci. 27, 301–315. doi: 10.1016/j.tplants.2021.12.003
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Ширзадифар А., Баджва С., Новацки Дж. и Базрафкан А. (2020a). Полевая идентификация видов сорняков и устойчивых к глифосату сорняков с использованием изображений высокого разрешения в начале вегетационного периода. Биосист. англ. 200, 200–214. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2020.10.001
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Ширзадифар А., Баджва С., Новацки Дж. и Шоджаиарани Дж. (2020b). Разработка спектральных показателей для выявления устойчивых к глифосату сорняков. Вычисл. Электрон. Агр. 170:105276. doi: 10.1016/j.compag.2020.105276
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Сингх В. , Доу Т., Криммер М., Сингх С., Хумпал Д., Пейн В. З. и др. (2021). Рамановская спектроскопия позволяет различать чувствительные к глифосату и устойчивые к глифосату пальмовые амаранты (9).0135 Амарант пальмовый ). Перед. Растениевод. 12:657963. doi: 10.3389/fpls.2021.657963
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Сун Д., Роббинс К., Моралес Н., Шу К. и Сен Х. (2021). Успехи в оптическом фенотипировании зерновых культур. Trends Plant Sci. 27, 191–208. doi: 10.1016/j.tplants.2021.07.015
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Сун Дж., Ли Х., Фудзита Х., Фу Б. и Ай В. (2020). Несбалансированное по классам динамическое прогнозирование финансовых проблем на основе ансамбля Adaboost-SVM в сочетании с SMOTE и взвешиванием по времени. Инф. Фьюжн 54, 128–144. doi: 10.1016/j.inffus.2019.07.006
CrossRef Full Text | Google Scholar
Тало М., Балоглу У. Б., Йылдырым О. и Раджендра Ачарья У. (2019). Применение глубокого трансферного обучения для автоматической классификации аномалий головного мозга с использованием МРТ-изображений. Познан. Сист. Рез. 54, 176–188. doi: 10.1016/j.cogsys.2018.12.007
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Тао К., Ван Ю., Цуй В., Цзоу Б., Цзоу З. и Ту Ю. (2019 г.)). Переносимая модель спектроскопической диагностики для прогнозирования загрязнения почвы мышьяком. науч. Общая окружающая среда. 669, 964–972. doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.03.186
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Van Bruggen, A.H.C., He, M.M., Shin, K., Mai, V., Jeong, K.C., Finckh, M.R., et al. (2018). Воздействие гербицида глифосата на окружающую среду и здоровье. науч. Общая окружающая среда. 61, 255–268. doi: 10.1016/j.scitotenv.2017.10.309
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Wan, L., Cen, H., Zhu, J., Zhang, J., Zhu, Y. , Sun, D., et al. (2020). Прогнозирование урожайности риса с использованием мультивременных RGB- и мультиспектральных изображений на основе БПЛА и переноса модели — тематическое исследование небольших сельскохозяйственных угодий на юге Китая. Сельскохозяйственный. За. метеорол. 291:108096. doi: 10.1016/j.agrformet.2020.108096
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Венг Х., Лв Дж., Сен Х., Хе М., Цзэн Ю., Хуа С. и др. (2018). Гиперспектральная отражательная визуализация в сочетании с анализом углеводного обмена для диагностики цитрусовых Huanglongbing в разные сезоны и сорта. Приводы датчиков. Б. хим. 275, 50–60. doi: 10.1016/j.snb.2018.08.020
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Венг С., Хань К., Чу З., Чжу Г., Лю Ц., Чжу З. и др. (2021). Изображения отражения эффективных длин волн из гиперспектральной визуализации для идентификации зерен пшеницы, зараженных фузариозом, в сочетании с нейронной сетью свертки остаточного внимания. Вычисл. Электрон. Агр. 190:106483. doi: 10.1016/j.compag.2021.106483
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar
Ян Д., Юань Дж., Чанг К., Чжао Х. и Цао Ю. (2020). Раннее определение состояния плесени в зернах кукурузы для хранения с использованием гиперспектральной визуализации в сочетании с алгоритмом автоматического кодирования с разреженным набором. Инфракрасный физ. Технол. 109:103412. doi: 10.1016/j.infrared.2020.103412
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ю. К., Андерегг Дж., Микаберидзе А., Каристо П., Машер Ф., Макдональд Б. А. и др. (2018). Гиперспектральное зондирование полога пшеницы септориозной пятнистостью. Фронт. Растениевод. 9:1195. doi: 10.3389/fpls.2018.01195
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Zea, M., Souza, A., Yang, Y., Lee, L., Nemali, K., and Hoagland, L. (2022). Использование высокопроизводительной технологии гиперспектральной визуализации для обнаружения кадмиевого стресса у двух лиственных зеленых культур и ускорения работ по восстановлению почвы. Окружающая среда. Загрязн. 292:118405. doi: 10.1016/j.envpol.2021.118405
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Чжан, К., Ву, В., Чжоу, Л., Ченг, Х., Е, X., и Хэ, Ю. (2020a). Разработка регрессионных подходов на основе глубокого обучения для определения химического состава сухих черных ягод годжи ( Lycium ruthenicum Murr.) с использованием гиперспектральной визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне. Пищевая хим. 319:126536. doi: 10.1016/j.foodchem.2020.126536
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Zhang, J., Feng, X., Wu, Q., Yang, G., Tao, M., Yang, Y., et al. (2022а). Селекция сортов риса, устойчивых к бактериальному ожогу, на основе видимого/ближнего инфракрасного спектра и глубокого обучения. Растительные методы 18, 1–16. doi: 10.1186/s13007-022-00882-2
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Чжан Дж., Хуанг Ю. , Редди К. Н. и Ван Б. (2019). Оценка повреждения урожая от дикамбы на неустойчивой к дикамбе сое с помощью гиперспектральной визуализации с помощью машинного обучения. Борьба с вредителями науч. 75, 3260–3272. doi: 10.1002/ps.5448
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Чжан Дж., Ян Ю., Фэн X., Сюй Х., Чен Дж. и Хе Ю. (2020b). Идентификация семян риса, устойчивых к бактериальному ожогу, с использованием терагерцовой и гиперспектральной визуализации в сочетании со сверточной нейронной сетью. Фронт. Растениевод. 11:821. doi: 10.3389/fpls.2020.00821
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Чжан Т., Хуанг Ю., Редди К. Н., Ян П., Чжао X. и Чжан Дж. (2021b). Использование машинного обучения и гиперспектральных изображений для оценки ущерба растению кукурузы, вызванного глифосатом, и оценки возможности восстановления. Агрономия 11, 591–596. doi: 10.3390/agronomy11030583
Полный текст CrossRef | Google Scholar
Чжан Л. , Сун Х., Ли Х., Рао З. и Цзи Х. (2021a). Идентификация рисового долгоносика ( Sitophilus oryzae L.) повредил зерна пшеницы с помощью многоракурсных гиперспектральных данных NIR. J. Зерновые науки. 101:103313. doi: 10.1016/j.jcs.2021.103313
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан Л., Ван Ю., Вэй Ю. и Ан Д. (2022b). Технология гиперспектральной визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне в сочетании с глубокой сверточной генеративной состязательной сетью для прогнозирования содержания масла в одном зерне кукурузы. Пищевая хим. 370:131047. doi: 10.1016/j.foodchem.2021.131047
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Чжао С., Цю З. и Хэ Ю. (2021). Стратегия переноса обучения для обнаружения загрязнения почвы пластиком: перенос калибровки с высокопроизводительной системы HSI на датчик NIR. Хемосфера 272:129908. doi: 10.1016/j.chemosphere.2021.129908
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Чжэн С. -Ю., Вэй З.-С., Ли С., Чжан С.-Дж., Се С.-Ф., Яо Д.-С. и др. др. (2020). Быстрое обнаружение версиколорина А на основе спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области в кукурузе для раннего предупреждения об афлатоксинах и сортировки по безопасности. Пищевая хим. 332:127419. doi: 10.1016/j.foodchem.2020.127419
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar
Zhu, S., Zhang, J., Chao, M., Xu, X., Song, P., Zhang, J., et al. (2020). Быстрый и высокоэффективный метод идентификации сортов семян сои: гиперспектральные изображения в сочетании с трансферным обучением. Молекулы 25:152. doi: 10.3390/molecules25010152
PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
задач, решений и пояснений ЕГЭ Профиль уровня
Программа ЕГЭ, как и в предыдущие годы, составлена из материалов базовых математических дисциплин. В билетах будут присутствовать и математические, и геометрические, и алгебраические задания.
Изменения КИМ ЕГЭ 2020 по математике профильного уровня.
Особенности заданий егэ по математике-2020
Осуществляя подготовку к ЕГЭ по математике (профиль), обратите внимание на основные требования программы ЕГЭ. Она предназначена для проверки знаний по углубленной программе: векторные и математические модели, функции и логарифмы, алгебраические уравнения и неравенства.
Отдельно потренируйтесь решать программные задачи.
Важно показать не постоянство мышления.
Структура экзамена
Задания ЕГЭ Профиль Математика разделены на два блока.
Часть — Краткие ответы Включает 8 заданий, проверяющих базовую математическую подготовку и умение применять математические знания в повседневной жизни.
Часть — краткое I. развернутые ответы . Он состоит из 11 заданий, 4 из которых требуют краткого ответа, а 7 — развернутых с аргументацией совершенных действий.
Повышенной сложности — Задания 9-17 второй части ким.
Высокая сложность — Задания 18-19 -. В этой части экзаменационных заданий проверяется не только уровень математических знаний, но и наличие или отсутствие творческого подхода к решению сухих «галстучных» задач, а также эффективность умения использовать знания и умения в качестве профессионального инструмента. .
Важно! Поэтому при подготовке к ЕГЭ по теории по математике всегда подкрепляйте решения практических задач.
Как распределять баллы
Задания части первого кима Помастатики близки к базовому уровню тестов eEE, поэтому по ним нет высокой оценки.
Баллы за каждое задание по математике профильного уровня распределялись так:
за правильные ответы на задания №№ 11-12 — 1 балл;
№13-15 — 2;
№16-17 — 3;
№18-19 — по 4.
Продолжительность экзамена и правила поведения на экзамене
Для выполнения экзаменационной работы -2020 Студент зарезервирован 3 часа 55 минут (235 минут).
В это время учащийся не должен:
вести себя шумно;
пользоваться гаджетами и другими техническими средствами;
списание;
пытаетесь помочь другим или просите помощи для себя.
За такие действия рассматривающий может быть изгнан из аудитории.
На госэкзамен по математике разрешено принести С собой только линейку, остальные материалы выдаются непосредственно перед экзаменом. выдается на месте.
Эффективная подготовка — Это решение онлайн тестов по математике 2020. Выбирайте и получайте максимальный балл!
Серия «ЕГЭ. ФИП — школа» подготовлена разработчиками контрольно-измерительных материалов (КИМ) к ЕГЭ. В коллекции представлено:
36 типовых вариантов экзамена, составленных в соответствии с проектом демолизма ЦИМ ЕГЭ по математике профильного уровня 2017 года;
инструкция по выполнению экзаменационной работы;
ответов на все задания;
решений и критериев оценки задач 13-19.
Выполнение заданий типовых вариантов экзамена обеспечивает возможность обучающемуся самостоятельно подготовиться к государственной итоговой аттестации, а также объективно оценить уровень своей подготовки.
Педагоги могут использовать типовые варианты ЕГЭ Для организации контроля за результатами освоения образовательных программ среднего общего образования и интенсивной подготовки обучающихся к ЕГЭ.
Примеры.
На чемпионате по прыжкам в воду участвуют 30 спортсменов, среди них 3 прыгуна из Голландии и 9 прыгунов из Колумбии. Порядок выступлений определяется жеребьевкой. Найти вероятность того, что восьмым выступит прыгун из Голландии.
Смешивая 25-процентный и 95-процентный растворы кислоты и добавляя 20 кг чистой воды, получали 40-процентный раствор кислоты. Если вместо 20 кг воды добавить 20 кг 30-процентного раствора той же кислоты, то получится 50-процентный раствор кислоты. Сколько килограммов 25-процентного раствора ушло на получение смеси?
В чемпионате по прыжкам в воду участвуют 20 спортсменов, среди них 7 прыгунов из Нидерландов и 10 прыгунов из Колумбии. Порядок выступлений определяется жеребьевкой. Найти вероятность того, что восьмым выступит прыгун из Голландии.
Содержание
Введение
Карта индивидуальных достижений в учебе
Инструкция по выполнению работы
Типовые формы ответов ЕГЭ
Вариант 1
Вариант 2.
Вариант 3.
Вариант 4.
1 Вариант 41. 86. 908. Опция 7.
Опция 8.
Опция 9.
Опция 10.
Опция 11.
Опция 12.
Опция 13.
Опция 14.
Опция 15.
Опция 16. Опция 8. Опция 17. 908.
Опция 20.
Опция 21.
Опция 22.
Опция 23.
Опция 24.
Опция 25.
Опция 26.
Опция 27.
Опция 28.
Вариант 29.
Опция 30.
Вариант 31.
опция. 32.
Вариант 33.
Вариант 34.
Вариант 35.
Вариант 36.
Ответы
Решения и критерии оценки задач 13-19.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, посмотреть и прочитать:
Скачать учебник ЕГЭ, Математика, профильный уровень, стандартные варианты ЕГЭ, 36 вариантов, Ященко И. В., 2017 — FilesKchat.com, скачать быстро и бесплатно.
Сдам ЕГЭ, математика, курс самоподготовки, технология решения технологии, профильный уровень, часть 3, геометрия, Ященко И.В., Шестаков С.А., 2018
Сдам ЕГЭ, математика, курс самоподготовка, технология решения задач, профильный уровень, часть 2, алгебра и начало математического анализа, Ященко И.В., Шестаков С.А., 2018
Сдам ЕГЭ, математика, курс самоподготовки, технология решения задач , базовый уровень, часть 3, геометрия, Ященко И.В., Шестаков С.А., 2018
Сдам ЕГЭ, математика, профильный уровень, часть 3, геометрия, Ященко И.В., Шестаков С.А., 2018
Следующие учебники и книги.
Пробная версия EGE 2017
Уровень профиля
Условия задач С.
Экзаменационная работа состоит из двух частей, включающих 19 заданий. На выполнение экзаменационной работы по математике отводится 3 часа 55 минут. Ответы на задания 1-12 записываются в виде целой или конечной десятичной дроби. При выполнении заданий 13-19нужно написать полное решение.
Часть 1
Ответ на задание 1- 12 — целая или конечная десятичная дробь. Ответ записывается в бланк ответов №1 справа от номера соответствующего задания, начиная с первой ячейки. Каждую цифру, знак «минус» и десятичную запятую записывают в в отдельной ячейке в соответствии с образцами, приведенными в бланке. Единицы измерения писать не нужно.
1 . На бензине один литр бензина стоит 33 рубля. 20 коп Водитель залил в бак 10 литров бензина и купил бутылку воды за 41 рубль. Сколько рублей он получит из 1000 рублей?
2 . На рисунке показан график осадков в Калининграде с 4 по 10 февраля 1974 г. По оси абсцисс отложены дни, по оси ординат — осадки в мм. Определите чертежом, за сколько дней из этого периода выпало от 2 до 8 мм осадков.
3 . На клетчатой бумаге изображены два круга. Площадь внутреннего круга равна 2. Найдите площадь заштрихованной фигуры.
4 . Вероятность того, что на тестировании по истории школьник Петя правильно решит более 8 задач, равна 0,76. Вероятность того, что Петр правильно решит более 7 задач, равна 0,88. Найти вероятность того, что Петя обязательно решит ровно 8 задач.
5 . Решите уравнение. Если уравнение имеет более одного корня, в ответ укажите меньший.
6 . Окружность, вписанная в равновесный треугольник, делит одну из боковых сторон на два отрезка, длины которых равны 10 и 1, считая от вершины, противоположной основанию. Найдите периметр треугольника.
7 . На рисунке показан график производной функции. , определяется на интервале (-8; 9). Найдите минимальное количество баллов баллов, сегмент [-4; восемь].
8 . Найдите площадь боковой поверхности правильной треугольной призмы, вписанной в цилиндр, радиус основания которого равен , а высота равна .
9 . Найдите значение выражения
10 . Расстояние от наблюдателя на высоте м.ч. м над землей, выраженное в километрах, до видимой линии горизонта вычисляется по формуле где Р =. 6400 км — радиус суши. Человек, стоящий на берегу, видит горизонт на расстоянии 4,8 километра. К пляжу ведет лестница, каждая ступенька которой имеет высоту 10 см. Какое наименьшее количество шагов нужно пройти человеку, чтобы увидеть горизонт на расстоянии не менее 6,4 километра?
11 . Два человека выходят из одного дома на прогулку до опушки леса, расположенной в 1,1 км от дома. Один идет со скоростью 2,5 км/ч, а другой — со скоростью 3 км/ч. Дойдя до края, второй возвращается обратно с той же скоростью. На каком расстоянии от точки отправления произойдет их встреча? Дайте ответ в километрах.
12 . Найдите точку минимума функции, принадлежащую лакуне.
Для записи решений и ответов к заданиям 13- 19 Используйте бланк ответа номер 2. Запишите сначала номер выполненного задания, а затем полное обоснованное решение и ответ.
13 . а) Решите уравнение. б) Определите, какие из его корней принадлежат отрезку.
14 . В параллелепипеде ABCDA 1 B 1 C 1 D 1 точка M. среднее ребро C. 1 D. 1, а точка K. разделяет ребро AA. 1 в отношении АК: КА = 1:3. Точки К. и М. проведена плоскость α, параллельная прямой БД. и пересечение диагонали А. 1 С. в точке О. .
а) Докажите, что плоскость α делит диагональ А. 1 С. в отношении А 1 О: ОС = 3:5.
б) Найдите угол между плоскостью α и плоскостью ( ABC ), если известно, что ABCDA 1 B 1 C 1 D 1 — куб.
15 . Решите неравенство.
16 . Параллелограмм Abcd. и окружность расположена так, что сторона АВ касается окружности CD является хордой и сторонами D. A I. ВС. пересекают окружность в точках P. и Q. соответственно.
а) Докажите это относительно четырехугольника ABQP. можно описать круг.
б) Найдите длину отрезка DQ. , если известно, что Ap. = а. г., г. до н.э. = б. , БК. = в. .
17 . Вася взял кредит в банке на сумму 270 200 рублей. Схема оплаты кредита такова: в конце каждого года банк увеличивает оставшуюся сумму долга на 10%, после чего Вася перечисляет банку свой очередной платеж. Известно, что Вася погасил кредит на три года, и каждый его следующий платеж был ровно в три раза больше предыдущего. Какую сумму Вася заплатил в первый раз? Дайте ответ в рублях.
18 . Найдите все такие значения параметров, каждый раз, когда уравнение имеет решения на отрезке..
Оценка
две части в том числе 19 задач . Часть 1 Часть 2
3 часа 55 минут (235 минут).
Ответы
Но можно Сделать Циркуляр Калькуляторы На экзамене не используется .
паспорт ), проход и капилляр или! Разрешено брать с собой воду (в прозрачной бутылке) и продукты питания
Экзаменационная работа состоит из две штуки в том числе 19 заданий . Часть 1 Содержит 8 заданий базового уровня сложности с кратким ответом. Часть 2 Модели 4 задания повышенного уровня сложности с кратким ответом и 7 заданий повышенного уровня сложности с развернутым ответом.
На выполнение контрольной работы по математике дается 3 часа 55 минут (235 минут).
Ответы К заданиям 1-12 записывается в виде целой или конечной десятичной дроби . Цифры запишите в поле ответов в тексте работы, а затем перенесите в бланк ответов №1, выдаваемый на экзамене!
При выполнении работы можно пользоваться выданными вместе с работой. Разрешается использовать только линейку , но можно сделать Circul своими руками. Запрещается использовать инструменты с справочными материалами на них. Калькуляторы На экзамене не используется .
На экзамене при себе необходимо иметь документ, удостоверяющий личность ( паспорт ), пропуск и капилляр или гелевая ручка с черными чернилами ! Разрешено взять с собой воду (в прозрачной бутылке) и еду (Фрукты, шоколад, булочки, бутерброды), но могут попросить оставить в коридоре.
Среднее общеобразовательное
Линия Укк Г. К. Моравина. Алгебра и начало математического анализа (10-11) (уг.)
Линия Мерзляка. Алгебра и стартовый анализ (10-11) (у)
Математика
Разбираем задачи и решаем примеры с учителем
Продолжительность экзаменационной работы профильного уровня 3 часа 55 минут (235 минут).
Минимальный порог — 27 баллов.
Экзаменационная работа состоит из двух частей, различающихся по содержанию, сложности и количеству заданий.
Отличительной чертой каждой части работы является форма заданий:
часть 1 содержит 8 заданий (задания 1-8) с кратким ответом в виде целой или конечной десятичной дроби;
часть 2 содержит 4 задания (задания 9-12) с кратким ответом в виде целой или конечной десятичной дроби и 7 заданий (задания 13-19) с развернутым ответом (полная запись решения с обоснованием выполненных действий) .
Панова Светлана Анатольевна , учитель математики высшей категории школы, стаж работы 20 лет:
«Для получения школьного аттестата выпускник должен сдать два обязательных экзамена В форме ЕГЭ, один из которых по математике. В соответствии с концепцией развития математического образования в РФ ЕГЭ по математике делится на два уровня: базовый и профильный.Сегодня мы рассмотрим варианты профильного уровня.»
Задание №1. — проверки у участников экзамена умений применять полученные в ходе 5 — 9 занятий по элементарной математике умения в практической деятельности. Участник должен владеть вычислительными навыками, уметь работать с рациональными числами, уметь округлять десятичные дроби в меньшую сторону, уметь переводить одни единицы измерения в другие.
Пример 1. В квартире, где проживает Петр, установлен учет потребления холодной воды (счетчик). 1 мая счетчик показывал расход 172 кубометра. м воды, а на первое июня — 177 куб. Какую сумму должен заплатить Петр за холодную воду за май, если цена 1 куб. C холодной водой 34 рубля 17 копеек? Дайте ответ в рублях.
Решение:
1) Находим количество израсходованной воды в месяц:
177 — 172 = 5 (куб.м)
2) Найдем сколько денег будет выплачено за израсходованную воду:
34,17·5 = 170,85 (руб.)
Ответ: 170,85.
Задание №2. — Есть одно из самых простых заданий ЕГЭ. С ним успешно справляется большинство выпускников, что свидетельствует о владении понятием функции. Тип задания № 2 для кодификатора требований — задание на использование полученных знаний и умений в практической деятельности и повседневной жизни. Задание № 2 состоит из описания с помощью функций различных фактических зависимостей между величинами и интерпретации их графиков. Задание №2 проверяет умение извлекать информацию, представленную в таблицах, в диаграммы, диаграммы. Выпускники должны уметь определять значение функции по значению аргумента при различных способах задания функции и описывать поведение и свойства функции по ее графику. Также необходимо уметь находить наибольшее или наименьшее значение на графике и строить графики изученных функций. Допускаются ошибки случайные при чтении условий задания, чтении схемы.
# Advertising_insert #
Пример 2. На рисунке показано изменение биржевой стоимости одной акции горнодобывающей компании в первой половине апреля 2017 года. 7 апреля бизнесмен приобрел 1000 акций этой компании. 10 апреля он продал три четверти купленных акций, а 13 апреля продал все оставшиеся. Сколько бизнесмен потерял в результате этих операций?

Решение:
2) 1000 · 3/4 = 750 (акций) — это 3/4 всех купленных акций.
6) 247500 + 77500 = 325000 (руб.) — получил бизнесмен после продажи 1000 акций.
7) 340000 — 325000 = 15000 (руб.) — Проиграл бизнесмен в результате всех операций.
Долгосрочная оценка экосистемных услуг на участках экологического восстановления с использованием временных рядов Landsat
1. Power AG. Экосистемные услуги и сельское хозяйство: компромиссы и синергия. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2010;365(1554):2959–71. doi: 10.1098/rstb.2010.0143 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
2. DeClerck FAJ, Jones SK, Attwood S, Bossio D, Girvetz E, Chaplin-Kramer B, et al. Сельскохозяйственные экосистемы и их услуги: авангард устойчивости? Curr Opin Environ Sustain. 2016;23:92–9. [Google Scholar]
3. МПБЭУ. Резюме для политиков отчета об оценке деградации земель и восстановления Межправительственной научно-политической платформы по биоразнообразию и экосистемным услугам. Скоулз Р., Монтанарелла Л., Брайнич А., Баргер Н., тен Бринк М.К. Б., Эразмус Б., Фишер Дж., Гарднер Т., Холланд Т.Г., Колер Ф., Котиахо Дж.С., Фон Мальтиц Г., Нангендо Г., Пандит Р., Парротта МДП Дж., С. Принс М.С. и Л.В., редакторы. секретариат МПБЭУ, Бонн, Германия; 2018. 44 с. [Академия Google]
4. Костанца Р., де Гроот Р., Саттон П., ван дер Плоэг С., Андерсон С.Дж., Кубишевский И. и соавт. Изменения глобальной ценности экосистемных услуг. Глоб Энвирон Чанг. 2014;26:152–8. [Google Scholar]
5. Pacheco FAL, Sanches Fernandes LF, Valle Junior RF, Valera CA, Pissarra TCT. Деградация земель: множественные экологические последствия и пути к нейтральности. Curr Opin Environ Sci Heal. 2018;5:79–86. [Google Scholar]
6. Sutton PC, Anderson SJ, Costanza R, Kubiszewski I. Экологическая экономика деградации земель: воздействие на ценность экосистемных услуг. Экол Экон. 2016;129: 182–92. [Google Scholar]
7. Chazdon RL, Brancalion PHS, Lamb D, Laestadius L, Calmon M, Kumar C. Политическая программа знаний для глобального восстановления лесов и ландшафтов. Сохрани латынь. 2017;10(1):125–32. [Google Scholar]
8. Организация Объединенных Наций. Конференция Сторон Конвенции по борьбе с опустыниванием. Повестка дня на период до 2030 г. Подразумеваемая Конвенция Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием. 2017; [Google Scholar]
9. Лидли, Пол В. и Круг, Корнелия Б. и Алкемаде, Роб и Перейра, Энрике М. и Сумайла, У Рашид и Уолпол, Мэтт и др. Прогресс в достижении Айтинских задач в области биоразнообразия: оценка тенденций в области биоразнообразия, сценариев политики и ключевых действий, Техническая серия КБР № 78. Монреаль, Канада; 2014.
10. Лал Р., Сафриэль У., Бур Б. Нулевая чистая деградация земель: новая цель устойчивого развития для Рио+ 20. В: Конвенция Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием (КБО ООН). 2012. [Google Scholar]
11. МСНС. Цели и задачи в области устойчивого развития. Int Conc Sci. 2015 г.;
12. МСОП. Боннский вызов. Боннский вызов. Доступно по адресу: https://www.bonnchallenge.org/. 2011.
13. Организация Объединенных Наций. Нью-Йоркская декларация по лесам: Заявления о действиях и планы действий. Clim Summit 2014. 2014;
14. Херрик Дж., Абрахамс Т., Абхилаш П., Али С., Альварес-Торрес П., Барау А. и соавт. Рекультивация земель для достижения Целей устойчивого развития. Международная ресурсная группа Think Piece. Программа Организации Объединенных Наций по окружающей среде; 2019. [Google Scholar]
15. Агентство ООН по окружающей среде. Новое Десятилетие ООН по восстановлению экосистем предлагает беспрецедентные возможности для создания рабочих мест, обеспечения продовольственной безопасности и решения проблемы изменения климата. Пресс-релиз: Экосистемы и биоразнообразие. Доступно по адресу: https://www.unenvironment.org/news-and-stories/press-release/new-un-decade-ecosystem-restoration-offers-unparalleled-opportunity. 2019.
16. Кук С.Дж., Беннетт Дж.Р., Джонс Х.П. Нам предстоит пройти долгий путь, если мы хотим реализовать обещание «Десятилетия восстановления экосистем». Сохранить научную практику. 2019;1(12):e129. [Google Scholar]
17. Фишер Дж., Монтанарелла Л. и Скоулз Р. Глава 1. Выгоды для людей от предотвращения деградации земель и восстановления деградировавших земель. В: В IPBES (2018): Отчет IPBES об оценке деградации и восстановления земель. Монтанарелла Л., Скоулз Р. и Брейнич А. (ред.) Секретариат Межправительственной научно-политической платформы по биоразнообразию и экосистемным услугам. Бонн, Германия; 2018. с. 1–51. [Академия Google]
18. Chazdon RL, Bodin B, Guariguata M, Lamb D, Walder B, Unna C, et al. Партнерство с природой: случай естественного восстановления лесов и ландшафтов. Аналитическая записка FERI, Монреаль, Канада. Монреаль, Канада: Инициатива по восстановлению лесных экосистем; 2017. [Google Scholar]
19. Саттлер Д., Редиг С., Хебнер А., Везенберг Дж. Использование местных видов растений для мер по восстановлению окружающей среды и реабилитации на юго-востоке Бразилии. В: Стратегии и инструменты для устойчивого сельского Рио-де-Жанейро. Спрингер; 2019. п. 191–204. [Google Scholar]
20. Castillo-Escrivà A, López-Iborra GM, Cortina J, Tormo J. Использование веток для восстановления деградировавших полузасушливых степей. Восстановить Экол. 2019;27(1):102–8. [Google Scholar]
21. Prach K, Hobbs RJ. Спонтанная сукцессия против технической рекультивации при восстановлении нарушенных участков. Восстановить Экол. 2008;16(3):363–6. [Google Scholar]
22. Чжан Дж., Луо М., Цао С. Насколько глубока экологическая кривая Кузнеца в Китае? Анализ, основанный на восстановлении окружающей среды в рамках программы «Зерно для зелени». Политика землепользования. 2018;70:647–53. [Академия Google]
23. Джордан Ф., Аррингтон Д.А. Реакция рыбоядных на улучшение русла реки Киссимми, Флорида, США Restor Ecol. 2014;22(3):418–25. [Google Scholar]
24. Powers SP, Peterson CH, Grabowski JH, Lenihan HS. Успех построенных устричных рифов в заповедных зонах без урожая: последствия для восстановления. Mar Ecol Prog Сер. 2009; 389: 159–70. [Google Scholar]
25. Кинлисайд К., Дадли Н., Кэрнс С., Холл С., Столтон С. Экологическое восстановление охраняемых территорий: принципы, рекомендации и лучшие практики. Серия руководств по передовым практикам для охраняемых районов. Гланд, Швейцария: МСОП; 2012. 120 с. [Академия Google]
26. Уортли Л., Герой Дж. М., Хоус М. Оценка успеха экологического восстановления: обзор литературы. Восстановить Экол. 2013;21(5):537–43. [Google Scholar]
27. Willemen L, Barger NN, Brink B ten, Cantele M, Erasmus BFN, Fisher JL, et al. Как остановить глобальное сокращение земель. Нат Сустейн. 2020;3(3):164–6. [Google Scholar]
28. Nilsson C, Aradottir AL, Hagen D, Halldórsson G, Høegh K, Mitchell RJ, et al. Оценка процесса экологического восстановления. Экол соц. 2016;21(1). [Академия Google]
29. Nunes A, Oliveira G, Mexia T, Valdecantos A, Zucca C, Costantini EAC, et al. Экологическое восстановление Средиземноморского бассейна глазами практиков. Научная общая среда. 2016; 566: 722–32. doi: 10.1016/j.scitotenv.2016.05.136 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
30. Александр С., Аронсон Дж., Уэйли О., Лэмб Д. Связь между экологическим восстановлением и концепцией экосистемных услуг. Экол соц. 2016;21(1). [Google Scholar]
31. Буллок Дж.М., Аронсон Дж., Ньютон А.С., Пайвелл Р.Ф., Рей-Бенаяс Дж.М. Восстановление экосистемных услуг и биоразнообразия: конфликты и возможности. Тенденции Экол Эвол. 2011;26(10):541–9.. doi: 10.1016/j.tree.2011.06.011 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
32. Meroni M, Schucknecht A, Fasbender D, Rembold F, Fava F, Mauclaire M, et al. Мониторинг дистанционного зондирования мероприятий по восстановлению земель в полузасушливой среде со статистическим планом до и после контроля воздействия. Int J Appl Earth Obs Geoinf [Интернет]. 2017;59:42–52. Доступно по адресу: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0303243417300429. doi: 10.1016/j.jag.2017.02.016 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
33. De Araujo Barbosa CC, Atkinson PM, Dearing JA. Дистанционное зондирование экосистемных услуг: систематический обзор. Эколь индик. 2015;52:430–43. [Google Scholar]
34. Skidmore AK, Pettorelli N, Coops NC, Geller GN, Hansen M, Lucas R, et al. Наука об окружающей среде: согласовать показатели биоразнообразия для отслеживания из космоса. Природа. 2015; 523(7561):403–5. дои: 10.1038/523403a [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
35. Корд А.Ф., Брауман К.А., Чаплин-Крамер Р., Хут А., Зив Г., Сеппельт Р. Приоритеты в улучшении мониторинга экосистемных услуг с помощью наблюдения Земли. Тенденции Экол Эвол. 2017;32(6):416–28. дои: 10.1016/j.tree.2017.03.003 [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
36. Verbesselt J, Hyndman R, Newnham G, Culvenor D. Обнаружение тенденций и сезонных изменений во временных рядах спутниковых изображений. Окружающая среда удаленных датчиков. 2010;114(1):106–15. [Google Scholar]
37. Rieb JT, Chaplin-Kramer R, Daily GC, Armsworth PR, Böhning-Gaese K, Bonn A, et al. Когда, где и как природа имеет значение для экосистемных услуг: задачи для следующего поколения моделей экосистемных услуг. Биология. 2017;67(9):820–833. [Google Scholar]
38. Wang Z, Bastin GN, Liu L, Caccetta PA, Peng D. Оценка древесной надземной биомассы в засушливой зоне центральной Австралии с использованием изображений Landsat. J Приложение Remote Sens. 2015;9(1):096036. [Google Scholar]
39. Frampton WJ, Dash J, Watmough G, Milton EJ. Оценка возможностей Sentinel-2 для количественной оценки биофизических переменных в растительности. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2013; 82: 83–92. [Google Scholar]
40. Виллемен Л. Самое время: продвижение пространственного анализа экосистемных услуг и их применение. Экосист Серв. 2020;44:101125. [Google Scholar]
41. Паскарелла В.Дж., Холден К.Е., Кауфман Л., Вудкок К.Е. От изображений к экологии: использование временных рядов всех доступных наблюдений Landsat для картирования и мониторинга состояния и динамики экосистемы. Дистанционный датчик Ecol Conserv. 2016;2(3):152–70. [Академия Google]
42. Ли В., Гонг П. Непрерывный мониторинг динамики береговой линии в западной Флориде с использованием 30-летнего временного ряда изображений Landsat. Окружающая среда удаленных датчиков. 2016;179:196–209. [Google Scholar]
43. Tallis H, Mooney H, Andelman S, Balvanera P, Cramer W, Karp D, et al. Глобальная система мониторинга изменений экосистемных услуг. Биология. 2012;62(11):977–86. [Google Scholar]
44. Jetz W, Cavender-Bares J, Pavlick R, Schimel D, Davis FW, Asner GP, et al. Мониторинг функционального разнообразия растений из космоса. Нат растения. 2016;2(3):1–5. doi: 10.1038/nplants.2016.24 [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
45. Eigenbrod F, Armsworth PR, Anderson BJ, Heinemeyer A, Gillings S, Roy DB, et al. Влияние прокси-методов на картографирование распределения экосистемных услуг. J Appl Ecol. 2010;47(2):377–85. [Google Scholar]
46. Мартинес-Хармс М.Дж., Кихас С., Меренлендер А.М., Балванера П. Улучшение карт экосистемных услуг, объединяющих полевые данные и данные об окружающей среде. Экосист Серв. 2016;22:32–40. [Google Scholar]
47. Зеленый RH. Дизайн выборки и статистические методы для биологов-экологов. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк (США): Wiley-Interscience Pub.; 1979. [Google Scholar]
48. Андервуд А.Дж. Помимо BACI: Планы выборки, которые могут надежно обнаруживать нарушения окружающей среды. Экологический Appl. 1994;4(1):3–15. [Google Scholar]
49. Zucca C, Wu W, Dessena L, Mulas M. Оценка эффективности мероприятий по восстановлению земель на засушливых землях с помощью многовременного дистанционного зондирования — тематическое исследование в Ouled DLIM (Марракеш, Марокко). L Деград Дев. 2015;26(1):80–91. [Google Scholar]
50. Андервуд А.Дж. Помимо BACI: обнаружение воздействия окружающей среды на население в реальном, но изменчивом мире. J Exp Mar Bio Ecol. 1992;161(2):145–78. [Google Scholar]
51. Мерони М., Шукнехт А., Фасбендер Д., Рембольд Ф., Фава Ф., Моклер М. и др. Мониторинг дистанционного зондирования мероприятий по восстановлению земель в полузасушливой среде со статистическим планом до и после контроля воздействия. Int J Appl Earth Obs Geoinf. 2017;59:42–52. doi: 10.1016/j.jag.2017.02.016 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
52. Schwarz CJ. Анализ экспериментов BACI. В примечаниях к курсу для начального и среднего уровня статистики. Доступно по адресу: http://www.stat.sfu.ca/~cschwarz/CourseNotes. 2019. п. 08–20. [Google Scholar]
53. Дукер Р., Коулинг Р.М., Дю През Д.Р., Поттс А.Дж. Frost, Portulacaria afra Jacq., а также граница между субтропическими чащами Олбани и биомами Нама-Кару. Южноафриканский Джей Бот. 2015; 101:112–9. [Google Scholar]
54. Bochet E, García-Fayos P, Poesen J. Топографические пороги для колонизации растений на полузасушливых эродированных склонах. Рельеф процесса прибоя Земли. 2009;34(13):1758–71. [Google Scholar]
55. Морен И.Е., Карки С., Праджапати С., Ядав Р.К., Шрестха Б.Б. Если смотреть на север или юг: влияет ли склон на характеристики лесных насаждений и свойства почвы в полузасушливой трансгималайской долине? J Засушливая среда. 2015; 121:112–23. [Академия Google]
56. Kutiel P, Lavee H. Влияние рельефа склона на свойства почвы и растительности вдоль засушливого трансекта. Isr J Plant Sci. 1999;47(3):169–78. [Google Scholar]
57. Андерсон Д.В. Влияние исходного материала и развития почвы на круговорот питательных веществ в экосистемах умеренного пояса. Биогеохимия. 1988;5(1):71–97. [Google Scholar]
58. ВКР. Комиссия по водным исследованиям. Годовой отчет. Претория, Южная Африка: ВКР; 2018. [Google Scholar]
59. Van Luijk G, Cowling RM, Riksen MJPM, Glenday J. Гидрологические последствия опустынивания: деградация полузасушливых субтропических зарослей в Южной Африке. J Засушливая среда. 2013;91:14–21. [Google Scholar]
60. Vlok JHJ, Euston-Brown DIW, Cowling RM. Долина Акокса, Бушвельд, 50 лет спустя: новые взгляды на разграничение, характеристику и происхождение субтропической растительности. Южноафриканский Джей Бот. 2003;69(1):27–51. [Google Scholar]
61. Havstad KM, Herrick JE, Schlesinger WH. Пустынные пастбища, деградация и питательные вещества. В: Опустынивание пастбищных угодий. Дордрехт: Springer, Нидерланды; 2000. с. 77–87. [Google Scholar]
62. Марэ С., Коулинг Р., Пауэлл М., Миллс А. Создание платформы для рынка секвестрации углерода в Южной Африке: работа над программой восстановления субтропических зарослей лесов. В: XIII Всемирный лесной конгресс, Буэнос-Айрес. 2009 г.. п. 18–23.
63. Стюарт-Хилл ГК. Воздействие слонов и коз на заросли каффрарианских суккулентов в Восточном Кейптауне, Южная Африка. J Appl Ecol. 1992; 699–710. [Google Scholar]
64. Lechmere-Oertel RG, Kerley GIH, Cowling RM. Закономерности и последствия трансформации полузасушливых суккулентных зарослей в Южной Африке. J Засушливая среда. 2005;62(3):459–74. [Google Scholar]
65. Sigwela AM, Kerley GIH, Mills AJ, Cowling RM. Влияние деградации, вызванной поеданием, на воспроизводство кустарников и деревьев в пологе субтропических зарослей. Южноафриканский Джей Бот. 2009 г.;75(2):262–7. [Google Scholar]
66. ван Экк Б., Селомане О., ван ден Брок Д., Зилстра М., де Гроот Р.С. Развитие обучающей сети «PRESENCE» для восстановления живых ландшафтов: адаптация к изменению климата в водосборном бассейне Бавиансклуф, Южная Африка. Build Resil to Clim Chang Ecosyst Адаптировать уроки F. 2010;135–50. [Google Scholar]
67. Миллс А., Фей М. Превращение зарослей в саванну ухудшает качество почвы в Восточном Кейптауне, Южная Африка. Растительная почва. 2004;265(1–2):153–63. [Академия Google]
68. Mills AJ, Turpie JK, Cowling RM, Marais C, Kerley GIH, Lechmere-Oertel RG, et al. Оценка затрат, выгод и возможности восстановления природного капитала в субтропических зарослях в Южной Африке. Restoring Nat Cap Sci Bus Pract (The Sci Pract Ecol Restor Ser. 2007; 2:179–87. [Google Scholar]
69. Миллс А. Дж., Робсон А. Выживание spekboom (Portulacaria afra), посаженных в рамках программы восстановления субтропических зарослей. S Afr J Sci. 2017;113(1–2):3–5.[Google Scholar]
70. Пауэлл М.Дж. Восстановление деградированных субтропических зарослей в мегазаповеднике Бавиансклуф. Африка (Лондон). 2009; (июнь): 1–151. [Google Scholar]
71. Ван дер Вайвер М.Л., Каулинг Р.М., Миллс А.Дж., Диффорд М. Спонтанное возвращение биоразнообразия в восстановленных субтропических зарослях: Portulacaria afra как инженер экосистемы. Восстановить Экол. 2013;21(6):736–44. [Google Scholar]
72. Zhongming W, Lees BG, Feng J, Wanning L, Haijing S. Индекс стратифицированного растительного покрова: новый способ оценки воздействия растительности на эрозию почвы. Катена. 2010;83(1):87–93. [Google Scholar]
73. Фломбаум П., Сала О.Е. Неразрушающий и быстрый метод оценки биомассы и надземной чистой первичной продукции в засушливых условиях. J Засушливая среда. 2007; 69: 352–8. [Google Scholar]
74. Дель Рио-Мена Т., Виллемен Л., Врилинг А., Нельсон А. Дистанционное зондирование для картирования экосистемных услуг в поддержку оценки мероприятий по восстановлению окружающей среды в засушливых ландшафтах. Эколь индик. 2020; 113 (май 2019 г.): 106182. [Google Scholar]
75. Кок Н., Линн Г.С. Боковая коллинеарность и вводящие в заблуждение результаты в SEM на основе дисперсии: иллюстрация и рекомендации. J Assoc Inf Syst. 2012;13(7):546–80. [Академия Google]
76. Кун М. Пакет карет: Обучение классификации и регрессии. R Найден статистический расчет; Вена, Австрия: http://topepo.github.io/caret/index.html. 2019; [Google Scholar]
77. Акаике Х. Новый взгляд на идентификацию статистической модели. IEEE Trans Automat Contr. 1974;19(6):716–23. [Google Scholar]
78. Бартон К. MuMIN: Multi-Model Inference. Пакет R версии 1.40.4. https://CRAN.R-project.org/. 2018.
79. Эфрон Б., Гонг Г. Неторопливый взгляд на бутстрап, складной нож и перекрестную проверку. Ам Стат. 1983;37(1):36–48. [Google Scholar]
80. Роуз Дж.В., Хаас Р.Х., Шелл Дж.А., Диринг Д.В. Мониторинг весеннего продвижения и ретроградации (эффект зеленой волны) естественной растительности. Заключительный отчет NASA/GSFC Type III, Гринбелт, штат Мэриленд, 1974; 371. [Google Scholar]
81. Huete AR. Вегетативный индекс с поправкой на почву (SAVI). Окружающая среда удаленных датчиков. 1988 год; [Google Scholar]
82. Qi J, Chehbouni A, Huete AR, Kerr YH, Sorooshian S. Модифицированный вегетативный индекс с поправкой на почву. Окружающая среда удаленных датчиков. 1994; [Google Scholar]
83. Liu HQ, Huete A. Модификация NDVI на основе обратной связи для минимизации фонового фона и атмосферного шума. IEEE Trans Geosci Remote Sens. 1995;33(2):457–465. [Google Scholar]
84. Мерзляк М.Н., Гительсон А.А., Чивкунова ОБ., Ракитин В.Ю. Неразрушающее оптическое обнаружение изменений пигмента во время старения листьев и созревания плодов. Завод Физиол. 1999 г.; [Google Scholar]
85. Рикимару А., Рой П.С., Миятакэ С. Картирование плотности покрова тропических лесов. Троп Экол. 2002 г.; [Академия Google]
86. Миллер Дж. Д., Тоде А. Е. Количественная оценка тяжести ожогов в неоднородном ландшафте с относительной версией дельта-нормализованного коэффициента ожогов (dNBR). Окружающая среда удаленных датчиков. 2007 г.; [Google Scholar]
87. Гао до н.э. NDWI — нормализованный разностный водный индекс для дистанционного зондирования жидкой воды растительности из космоса. Окружающая среда удаленных датчиков. 1996 год; [Google Scholar]
88. McFeeters SK. Использование нормализованного разностного водного индекса (NDWI) при очерчивании объектов открытой воды. Внутр J Дистанционный датчик 1996; [Google Scholar]
89. Ji L, Zhang L, Wylie BK, Rover J. О терминологии спектрального вегетационного индекса (NIR-SWIR)/(NIR+ SWIR). Int J Remote Sens. 2011;32(21):6901–6909. [Google Scholar]
90. Геологическая служба США. Коллекция Landsat 1 Отражательная способность поверхности. Доступно по адресу: https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-collection-1-surface-reflectance. 2020.
91. Геофизический институт Университета Аляски в Фэрбенксе. Портал данных Alaska Satellite Facility (ASF). Доступно по адресу: https://search.asf.alaska.edu/#/. 2018.
92. (СГС). Южноафриканский совет по геонаукам. Доступно по адресу: https://geoscience.org.za/cgs/. 2018.
93. Де Ото Л., Врилинг А., Фава Ф., де Би К. (C AJM). Изучение усовершенствований схемы оперативного индекса сезонной нехватки кормов на основе временных рядов NDVI для страхования скота в Восточной Африке. Int J Appl Earth Obs Geoinf. 2019;82:101885. [Google Scholar]
94. Ходжес Дж.Л., Леманн Э.Л. Оценки местоположения на основе ранговых тестов. Энн Математика Стат. 1963; 598–611. [Академия Google]
95. Hettmansperger TP, McKean JW. Надежные непараметрические статистические методы. Второе издание. КПР Пресс; 2010. [Google Scholar]
96. Kimes DS, Markham BL, Tucker CJ, McMurtrey JE. Временные отношения между спектральным откликом и агрономическими переменными кукурузного полога. Окружающая среда удаленных датчиков. 1981; 11: 401–11. [Google Scholar]
97. Wilson EH, Sader SA. Определение типа вырубки леса с использованием нескольких дат изображений Landsat TM. Окружающая среда удаленных датчиков. 2002;80(3):385–96. [Академия Google]
98. Xiao X, Hollinger D, Aber J, Goltz M, Davidson EA, Zhang Q, et al. Спутниковое моделирование валовой первичной продукции вечнозеленого хвойного леса. Окружающая среда удаленных датчиков. 2004;89(4):519–34. [Google Scholar]
99. Чен Д., Хуанг Дж., Джексон Т.Дж. Оценка содержания влаги в растительности кукурузы и сои с использованием спектральных индексов, полученных из ближнего и коротковолнового инфракрасного диапазонов MODIS. Окружающая среда удаленных датчиков. 2005;98(2–3):225–36. [Google Scholar]
100. Lavorel S, Grigulis K, Lamarque P, Colace MP, Garden D, Girel J, et al. Использование функциональных признаков растений для понимания ландшафтного распределения множества экосистемных услуг. J Экол. 2011;99(1):135–47. [Google Scholar]
101. Smith EP. БАЦИ Дизайн. Эль-Шаарави А.Х., Пигорш В.В., редакторы. Энциклопедия Environmetrics. 2014; 1:141–8. [Google Scholar]
102. Пандит Р., Паррота Дж. А., Анкер Ю., Кудель Э. Глава 6. Меры по прекращению деградации земель и восстановлению деградированных земель. В: IPBES (2018): Отчет IPBES об оценке деградации и восстановления земель. Монтанарелла Л., Скоулз Р. и Брейнич А. (ред.) Секретариат Межправительственной научно-политической платформы по биоразнообразию и экосистемным услугам. Бонн, Германия; 2018. с. 435–528. [Академия Google]
103. Maass JM, Balvanera P, Castillo A, Daily GC, Mooney HA, Ehrlich P, et al. Экосистемные услуги тропических сухих лесов: результаты долгосрочных экологических и социальных исследований на Тихоокеанском побережье Мексики. Экол соц. 2005;10(1):1–23. [Google Scholar]
Комбинация спектрального индекса и стратегии трансферного обучения для идентификации сортов, устойчивых к глифосату
Список журналов
Передняя наука о растениях
PMC93
Front Plant Sci. 2022 г.; 13: 973745.
Опубликовано в сети 8 августа 2022 г. doi: 10.3389/fpls.2022.973745
, ¹ , ¹ , ¹ , ² , ³ , ^2
, ^* и ^1
, ^*
Информация об авторе Примечания к статье Информация об авторских правах и лицензиях Отказ от ответственности
Дополнительные материалы
Заявление о доступности данных
Глифосат является одним из наиболее широко используемых неселективных гербицидов, и создание устойчивых к глифосату сортов решает проблему ограниченной площади опрыскивания. Поэтому большое значение имеет быстрое выявление устойчивых сортов без разрушения при выведении лучших сортов. В этой работе в качестве экспериментального объекта были выбраны проростки кукурузы, и были рассчитаны спектральные индексы листьев для построения модели с хорошей надежностью, которую можно было бы использовать в различных экспериментах. По сравнению со стратегиями без переноса переносимость модели машинного обучения опорных векторов была улучшена за счет случайного выбора 14% исходного домена из целевого домена для обучения и применения алгоритма анализа компонентов переноса, точность в целевом домене достигла 83% (увеличение на 71%). отзыв увеличился с 10 до 100%, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,86. Общие результаты показали, что как алгоритм анализа компонентов переноса, так и обновление исходного домена могут улучшить переносимость модели между экспериментами, и эти две стратегии переноса могут дополнять преимущества друг друга для достижения наилучшей производительности классификации. Таким образом, эта работа полезна для своевременного понимания физиологического состояния растений, выявления сортов, устойчивых к глифосату, и, в конечном итоге, обеспечивает теоретическую основу и техническую поддержку для создания новых сортов и высокопроизводительной селекции.
Ключевые слова: модель принятия решений , устойчивость к глифосату, гиперспектральная визуализация, обновление исходной области, метод опорных векторов, анализ переноса компонентов
Благодаря высокой эффективности и низкой стоимости гербициды становятся важным средством борьбы с сорняками (Pan et al., 2019) . Среди них глифосат считается одним из лучших гербицидов с превосходным качеством, отличной эффективностью, низкой токсичностью и широким спектром удаления травы (Duke and Powles, 2008). Глифосат действует на путь шикимовой кислоты в растениях (Gomes et al., 2014) и ингибирует синтез ароматических аминокислот и соединений, связанных с механизмами защиты (Corrêa et al., 2016), тем самым оказывая неблагоприятное воздействие на физиологию растений (Van Bruggen et al. , 2018). Как только глифосат вступает в контакт с зелеными растениями (будь то сорняки или сельскохозяйственные культуры), он может поглощаться стеблями, листьями и другими органами. Физиологический баланс и внутренняя структура растения могут быть нарушены глифосатом и, в конечном итоге, вызывают увядание и гибель (Van Bruggen et al., 2018; Lin et al., 2023). Таким образом, неселективность глифосата побуждает селекционеров создавать устойчивые сорта, чтобы выйти за пределы использования глифосата (Clapp, 2021). Его можно опрыскивать после сбора урожая и даже в течение всего цикла роста культуры, чтобы обеспечить урожайность и снизить трудозатраты на борьбу с сорняками в поле.
Как правило, в процессе создания новых сортов, устойчивых к глифосату, часто требуется множество культиваров in vitro и проверок в полевых условиях. Обычные методы скрининга, включая визуальное наблюдение и биологические анализы, требуют 10–14 дней от распыления глифосата до идентификации устойчивости (Singh et al. , 2021), что требует много времени и труда. Следовательно, изучение метода быстрого неразрушающего обнаружения устойчивого к глифосату сорта может ускорить процесс селекции.
Технология гиперспектральной визуализации (HSI) позволяет одновременно получать изображения и спектры образцов (Zea et al., 2022). Изображения разных полос отражают внешнюю форму и текстуру с разных сторон. Спектры выявляют различия химических веществ в образцах по величине коэффициента отражения в разных полосах (Shirzadifar et al., 2020a; Zhang et al., 2021b). Как производный параметр спектральной отражательной способности, спектральный индекс состоит из комбинации нескольких полос линейными или нелинейными методами и содержит больше информации по сравнению с несколькими отдельными полосами. Кроме того, многомерный анализ данных может помочь выявить скрытую в них полезную информацию (Maione et al., 2019).), особенно для массивных наборов данных с датчиков. Методы машинного обучения продемонстрировали отличные возможности интеллектуального анализа данных при гиперспектральном анализе данных (Yang et al. , 2020; Najafabadi, 2021; Weng et al., 2021), и их комбинация может использоваться в качестве компетентного инструмента в науке о растениях (Greener et al., 2021). et al., 2022), такие как раннее обнаружение стресса (Gu et al., 2019; Lu et al., 2020; Zheng et al., 2020), идентификация ненадежного ядра (Liang et al., 2020; Zhang et al., 2021a) и оценку содержания питательных веществ (Zhang et al., 2020a,b; Najafabadi, 2021).
Вообще говоря, оптимальная модель машинного обучения может обеспечить удовлетворительные результаты на основе конкретных наборов данных (An et al., 2022; Greener et al., 2022). Но он может не совпадать с функциями других наборов данных того же типа. На свойство спектральных данных влияли выращивание растений, план эксперимента, состояние прибора (Qiu et al., 2020), что значительно ограничивает надежность и обобщение модели. С другой стороны, отличная модель машинного обучения зависит от адекватных данных (Zhu et al., 2020; Greener et al., 2022), в то время как получение достаточного количества образцов нового состояния требует много времени. Чтобы решить эту проблему, было введено трансферное обучение. Перенося исторические знания на новую задачу (Чеплыгина и др., 2019; Talo et al., 2019), он обладает большим потенциалом в ситуации, когда обучающая и тестовая выборки исходят из разных распределений данных, включая гиперспектральные данные (Tao et al., 2019; Zhu et al., 2020). В предыдущей литературе (Tao et al., 2019) сообщалось о переносимой модели спектроскопической диагностики для прогнозирования концентрации мышьяка в почве в других областях, не ограничиваясь конкретной областью. Соответственно, целесообразно применять стратегии переноса для устранения неоднородности выборок разных экспериментов.
Таким образом, технология HSI является мощным инструментом для быстрого отбора целевых сортов и ускорения процесса селекции. Спектральный показатель можно использовать для оценки состояния роста растений. Машинное обучение может полностью извлекать спектральную информацию для повышения производительности модели на тестовом наборе. А появляющееся трансферное обучение может еще больше повысить производительность модели с точки зрения универсальности для различных наборов данных. Однако исследований по выявлению устойчивых к глифосату сортов на основе спектральных индексов листьев проростков кукурузы немного, не говоря уже о переносимости модели машинного обучения между разными экспериментами.
В этом исследовании мы стремились предложить высокопроизводительную быструю неразрушающую модель для выявления устойчивых к глифосату сортов, которую можно было бы использовать для скрининга новых образцов из разных периодов времени. В частности, обсуждались следующие вопросы: (1) какова разница в спектральном индексе между устойчивыми и чувствительными к глифосату сортами? (2) как построить модель устойчивости для выявления сортов, устойчивых к глифосату? (3) может ли трансферная стратегия улучшить классификационную модель? Отвечая на вышеуказанные вопросы, это исследование могло бы помочь селекционерам своевременно понять физиологические условия стресса растений, завершить выявление устойчивых к глифосату сортов и, в конечном итоге, обеспечить теоретическую основу и техническую поддержку для создания новых сортов.
Подготовка образца
Два сорта кукурузы, устойчивый к глифосату и чувствительный к глифосату, были обозначены как R и S соответственно. Устойчивость к глифосату кукурузы R была получена путем экспрессии мутантного фермента 5-енолпирувилшикимат-3-фосфатсинтазы. Все семена были предоставлены Институтом Науки о Насекомых Чжэцзянского Университета, Ханчжоу, Китай. Подробная информация об этих двух семенах была представлена в нашем предыдущем исследовании (Feng et al., 2018). В августе, ноябре и декабре 2021 г. было проведено три независимых эксперимента, обозначенных как Эксперимент 1, Эксперимент 2 и Эксперимент 3 соответственно. В каждом эксперименте эти растения кукурузы выращивали в одной и той же камере с искусственным климатом. Температура и фотопериод день/ночь составляли 28/26°С и 11/13 ч соответственно. Средняя относительная влажность была доведена до 55%. Для обоих сортов были созданы экспериментальная и контрольная группы. Чтобы избежать возможного воздействия глифосата из группы лечения на контрольную группу, эти две группы были помещены в две одинаковые камеры с искусственным климатом соответственно. Когда растения кукурузы вырастали до стадии трех листьев (третий лист был полностью раскрыт, а четвертый лист — нет), растения кукурузы экспериментальной группы подвергали обработке глифосатом, а растения кукурузы контрольной группы опрыскивали водой.
Получение гиперспектральных изображений в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне
Прежде всего, следует отметить, что лечебная группа R, контрольная группа R, лечебная группа S и контрольная группа S обозначаются как RT, RW, ST и SW соответственно. Временные ряды гиперспектральных изображений живых растений кукурузы в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне были получены через 2, 4, 6 и 8 дней после обработки (DAT) с помощью системы линейного сканирования HSI в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне (380–1030°). нм), о чем подробно сообщалось в предыдущем исследовании (Zhang et al., 2022a). При получении изображения, чтобы облегчить извлечение спектра каждого листа, необходимо было следить за тем, чтобы листья не перекрывались друг с другом, а листья были как можно более плоскими. На расстоянии 390 мм между объективом камеры и движущейся пластиной для образцов, чтобы гарантировать качество изображения, время экспозиции камеры, интенсивность линейного источника света и скорость конвейерной ленты были отрегулированы на 70 мс, 240 и 5 мм. /с соответственно. показывает подробные шаги для всего эксперимента.
Открыть в отдельном окне
Принципиальная схема и подробная информация для экспериментов. В августе, ноябре и декабре 2021 г. было проведено три независимых эксперимента, обозначенных как Эксперимент 1, Эксперимент 2 и Эксперимент 3 соответственно. В каждом эксперименте группа обработки и контрольная группа были созданы для обоих сортов (устойчивый к глифосату и чувствительный к глифосату сорт). Когда растения кукурузы вырастали до стадии трех листьев, растения кукурузы из экспериментальной группы подвергали обработке глифосатом, а растения кукурузы из контрольной группы опрыскивали водой. Затем были собраны временные ряды гиперспектральных изображений живых растений кукурузы в видимом/ближнем инфракрасном диапазоне через 2, 4, 6 и 8 дней после обработки (DAT) с помощью системы гиперспектральной визуализации с линейным сканированием. Размер выборки для каждого эксперимента был указан в единицах растения кукурузы.
Анализ данных и построение модели
Общий рабочий процесс обработки гиперспектральных данных в науке о растениях включает предварительную обработку, подготовку к машинному обучению и построение модели (Paulus and Mahlein, 2020; Sarić et al., 2022). Поэтому в этом разделе объясняется анализ данных в соответствии с этим рабочим процессом.
Предварительная обработка
Для устранения влияния окружающего света исходные гиперспектральные изображения нуждались в коррекции с помощью черного (выбрана крышка объектива камеры с коэффициентом отражения, близким к 0) и белого эталонного изображения (выбрана чисто белая тефлоновая пластина с коэффициентом отражения, близким к 1). Затем, чтобы сосредоточиться на спектральных характеристиках интересующих областей и облегчить дальнейший анализ, было необходимо идентифицировать и сегментировать каждый лист в каждом гиперспектральном изображении, а затем извлечь спектр листа. Этот процесс был разделен на два основных этапа. Во-первых, метод пороговой сегментации был использован для выделения области растения (на 792 нм, фон отделялся с порогом отражения 0,1). Во-вторых, стебель и лист были разделены путем ручного выбора области стебля с помощью нескольких прямоугольников. На основании формы и отражательной способности спектральной кривой листа аномальные образцы, вызванные ошибками измерения, были отклонены. Как сообщается в исследовании (Zhang et al., 2020b), необходимо отбросить полосы полного спектра с высоким уровнем шума. Таким образом, анализировались только полосы 450–902 нм, а средняя отражательная способность всех пикселей использовалась для представления спектральных характеристик соответствующего листа.
Отражательная способность поверхности листа дает широкий обзор условий роста растений (Sun et al., 2021). В качестве производного показателя отражательной способности листовой поверхности спектральный показатель широко используется при мониторинге фенотипа сельскохозяйственных культур, например при восприятии стресса и идентификации сортов (Feng et al. , 2019; Shirzadifar et al., 2020b). Следовательно, на основе литературных данных (Bergmüller and Vanderwel, 2022; Mushore et al., 2022; Narmilan et al., 2022) в этом исследовании были выбраны шестнадцать спектральных индексов, связанных с состоянием здоровья, химическим составом и фотосинтезом. В дополнительной таблице 1 приведены формулы расчета спектральных индексов. Затем однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с последующим тестом Холма-Бонферрони ( p = 0,05) использовали для изучения применимости 16 спектральных индексов при идентификации устойчивого к глифосату сорта.
Подготовка к машинному обучению
Для подготовки данных к моделированию набор данных был разделен на две подгруппы (обучающая и тестовая) с одинаковым распределением признаков. Алгоритм Кеннарда-Стоуна (KS) был использован для разделения набора данных. Алгоритм KS выбирает выборки набора обучающих данных на основе евклидова расстояния между переменными и обеспечивает равномерное распределение выборок набора обучающих данных в соответствии с пространственным расстоянием (Li et al. , 2020). В частности, выборки в исходном наборе данных с наибольшим расстоянием от других и, насколько это возможно, от подмножества-кандидата выбираются в подмножество-кандидат, пока не будет достигнут коэффициент деления (Morais et al., 2019).). Для одного и того же набора данных результаты разделения выборки, полученные с помощью алгоритма KS, каждый раз одинаковы (Chen et al., 2020). Кроме того, из-за ограничения размера набора данных соотношение деления обучающей и тестовой выборки составляло 4:1.
Чтобы исследовать возможность переноса модели машинного обучения в случае обучающего и тестового наборов, поступающих из разных распределений данных, было разработано в общей сложности 24 задачи переноса (дополнительная таблица 2). Подробно, с точки зрения будущего применения, в этом исследовании в качестве набора данных исходной области были взяты все образцы из одного эксперимента, и только образцы из определенного дня другого эксперимента были взяты в качестве набора данных целевой области.
Принимая во внимание различия в распределении данных между набором данных исходного домена и набором данных целевого домена, для дальнейшего улучшения производительности модели и переносимости перед моделированием использовались две стратегии переноса: анализ компонентов переноса (TCA) и обновление исходного домена. С одной стороны, как типичный алгоритм трансферного обучения, TCA обычно выполняет роль предварительной обработки при анализе данных, а его вход и выход представляют собой две большие матрицы и две малые матрицы соответственно. TCA сопоставляет набор данных исходного домена и набор данных целевого домена с различным распределением в гильбертовом пространстве воспроизводящего ядра, а затем постоянно сокращает расстояние между двумя наборами данных домена и максимально сохраняет их внутренние атрибуты (Panigrahi et al., 2021). В частности, исследуя оптимальную карту признаков, TCA обеспечивает распределение данных двух доменов с одинаковой плотностью вероятности и плотностью условной вероятности. Максимальное среднее расхождение используется для измерения расстояния между распределением данных двух доменов (Pan et al., 2011; Tao et al., 2019).). В этой работе был выбран тип первичного ядра, а размерность после алгоритма TCA была скорректирована до 5. С другой стороны, в литературе (Wan et al., 2020) было обнаружено, что добавление частичных выборок из нового эксперимента для участия в построении модели повышает производительность модели. В этой работе для удобства чтения коэффициент обновления данных был рассчитан по отношению к набору данных целевого домена, а коэффициент, рассчитанный по отношению к набору данных исходного домена, отмечен в разделе результатов и обсуждения. В этом исследовании были установлены пять уровней обновления набора данных исходного домена, а именно 10, 20, 30, 40 и 50% целевого домена (набор данных нового эксперимента).
Построение модели
Алгоритм метода опорных векторов (SVM) является одним из самых надежных и точных методов различения, поскольку он используется повсеместно для решения многомерных наборов данных. С геометрической точки зрения достоинство SVM отражается в максимальном запасе, необходимом при построении границ решений в гиперплоскости, поэтому между границами интервалов остается достаточно места для размещения тестовых выборок. Для линейного SVM общая функция границы решения равна ω ^• x + b = 0, где ω — n-мерный вектор (n — количество признаков), x — данные выборки, b — константа. Более подробные теории алгоритма SVM доступны в литературе (Ding et al., 2008; Gao and Sun, 2010; Sun et al., 2020). В этой работе функция fitcsvm в наборе инструментов машинного обучения MATLAB использовалась для обучения модели SVM с линейным ядром. При моделировании без какой-либо стратегии переноса, поскольку диапазон значений различных спектральных индексов сильно различался, установите «стандартизовать» во входном аргументе функции в значение true. В то время как при моделировании с трансфертной стратегией было установлено значение false. Причины были следующие. Алгоритм TCA может обрабатывать такой набор данных и передавать его в объекты более низкого измерения. После обновления данных стандартизация была сочтена неподходящей и необоснованной, поскольку новый исходный домен состоял из двух поднаборов данных с разным распределением признаков. Согласно точности прогнозирования и времени обучения модели SVM (соответствующие данные не представлены в этой статье), по сравнению с отсутствием оптимизации параметров, автоматическая оптимизация параметров значительно увеличила время обучения (в 685–1304 раза) и не улучшила производительность модели. (0,86–1,10 раза для точности) достоверно. Этот результат подтверждает мнение о том, что линейная модель SVM не очень чувствительна к своему гиперпараметру (Maros et al., 2020). Поэтому в этом исследовании модель обучалась с параметром ядра по умолчанию. представлена схема анализа спектральных данных трех экспериментов.
Открыть в отдельном окне
Блок-схема спектрального анализа данных для идентификации сортов, устойчивых к глифосату. Желтый представляет блок-схему данных, чтобы ответить на вопрос, как работают модели, построенные для каждого из трех экспериментов. Синий представляет блок-схему данных, чтобы ответить на вопрос о том, как переносимость моделей и как ее улучшить. ANOVA, дисперсионный анализ. SVM, метод опорных векторов. ТСА, анализ компонентов переноса.
Индексы оценки модели
Для количественной оценки эффективности модели классификации были рассчитаны статистические индексы. TP, FP, TN и FN представляли количество истинно положительных, ложноположительных, истинно отрицательных и ложноотрицательных результатов соответственно. Частота ложноположительных результатов (FPR) указывала на долю неправильно идентифицированных отрицательных образцов. В этой работе растения RT и растения ST были установлены как положительные и отрицательные, соответственно.
Открыть в отдельном окне
Матрица путаницы и статистические формулы для оценки эффективности модели принятия решений. RT представляет собой устойчивый сорт, обработанный глифосатом. ST представляет собой чувствительный сорт, обработанный глифосатом. Растения RT и растения ST устанавливаются как положительные и отрицательные, соответственно. TP, FP, TN и FN представляют количество истинно положительных, ложноположительных, истинно отрицательных и ложноотрицательных результатов соответственно. Формулы параметров оценки эффективности модели приведены в правой части рисунка. Ложноположительный показатель (FPR) указывает на долю неправильно идентифицированных отрицательных образцов.
Программные средства
Сегментация стебля и листа, построение модели и расчет производительности модели были обработаны в MATLAB R2016a (Math Works, Natick, MA, United States). Все графики были построены с использованием Origin 2021b (Origin Lab Corporation, Нортгемптон, Массачусетс, США) и Microsoft PowerPoint 2016. спектральные индексы, выбранные в этой работе, ANOVA использовался для сравнения каждого спектрального индекса среди четырех групп (RT, RW, ST, SW) в каждый момент времени выборки (2, 4, 6, 8 DAT) в каждом эксперименте (Exp. 1, Эксп.2, Эксп.3). В дополнительной таблице 3 показаны результаты описательной статистики 16 спектральных индексов.
Как видно из описательной статистики 16 спектральных индексов на 2, 4, 6 и 8 DAT в Exp.1 (дополнительная таблица 3), на 2 DAT не было значимой разницы ( p > 0,05) между RT и ST, тогда как на 8 ДАТ разница по большинству спектральных показателей RT и ST была более выраженной ( p < 0,05).
На 6 DAT 11 спектральных показателей RT и ST показали достоверное различие ( p <0,05). В 8 DAT, EVI (расширенный вегетационный индекс), NRI (индекс отражения азота), RDVI (перенормированный дифференциальный вегетационный индекс) и TCARI/OSAVI (отношение трансформированного поглощения хлорофилла в коэффициенте отражения к оптимизированному вегетационному индексу с поправкой на почву) RT и ST впервые показал ярко выраженные различия. Хотя TVI (треугольный вегетационный индекс) RT и ST не показал существенной разницы до 8 DAT, он показал значительную разницу при 6 DAT (дополнительная таблица 3) в Exp. 3. Кроме того, согласно результатам ANOVA, не было существенной разницы между RT, RW и SW в каждый момент времени отбора проб, что указывало на то, что глифосат мало влиял на R из-за экспрессии гена устойчивости. С другой стороны, значительная разница между двумя группами обработки (RT и ST) подтвердила возможность выявления устойчивого к глифосату сорта на основе выбранных спектральных индексов, что способствовало разработке модели.
Классификационная модель, созданная на основе отдельного эксперимента
На основе набора данных выбранных спектральных индексов групп, получавших глифосат (RT и ST), был использован алгоритм SVM для оценки эффективности модели каждого эксперимента в каждый момент времени выборки. Для каждого набора данных карты путаницы результатов классификации в обучающем наборе и тестовом наборе были показаны в дополнительной таблице 4, а индексы оценки эффективности были показаны в .
ТАБЛИЦА 1
Результаты прогнозирования моделей опорных векторов при идентификации устойчивого к глифосату сорта.
96 9167 0,7596 9167 0,75 9167 0,71646. 1647 8DAT
Эксперимент Момент времени выборки Набор для обучения Набор для тестирования
Accuracy _c Precision _c Recall _c F1-score _c FPR _c Accuracy _p Precision _p Отзыв _p F1-score _p FPR _p
Exp. 1 2–8DAT 0.73 0.73 0.84 0.78 0.41 0.79 0.82 0.69 0.75 0.13
2DAT 0.86 0. 91 0.77 0.83 0.06 0.71 0.75 0.75 0.75 0.33
4DAT 0.72 0.71 0.83 0.77 0. 43 0.57 0.50 0.33 0.40 0.25
6DAT 0,80 0,82 0,82 0,82 0,23 0,86 1 0,75 1 0,75 1 1 1 1 0,86 0.96 0.94 1 0.97 0.11 1 1 1 1 0
Exp.2 2-8DAT 0.81 0.80 0. 93 0.86 0.39 0.85 0.76 1 0.87 0.29
2DAT 0.75 0.79 0.79 0.79 0.31 0. 14 0 0 NaN 0.80
4DAT 0.88 0.85 0.94 0.89 0.21 0.57 0.50 0.67 0. 57 0.50
6DAT 0.97 0.95 1 0.97 0.08 1 1 1 1 0
8DAT 1 1 1 1 0 0. 75 0.67 1 0.80 0.50
Exp.3 2–8DAT 0.70 0.69 0.94 0.79 0.71 0.84 0.70 0.88 0. 78 0.18
2DAT 0.69 0.68 0.81 0.74 0.44 0.33 0.20 0.33 0.25 0.67
4DAT 0. 95 1 0.90 0.95 0 1 1 1 1 0
6DAT 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0
8DAT 0. 96 0.96 1 0.98 0.17 0.71 0.50 1 0.67 0.40
Открыть в отдельном окне
DAT, дни после обработки глифосатом. Exp.1, Exp.2 и Exp.3 представляют собой три независимых эксперимента. Нижние индексы c и p представляют обучающий набор и тестовый набор соответственно.
Когда дни лечения не различались, среднее значение точности, прецизионности, отзыва, F1-показателя и FPR моделей SVM в тестовом наборе из трех экспериментов составляло 0,83, 0,76, 0,86, 0,80 и 0,20 соответственно. Среди них три эксперимента показали значительную разницу в значениях отзыва, варьирующихся от 0,69 до 1. Когда набор данных, полученный в каждый день выборки, моделировался отдельно, разница между экспериментами была еще более выраженной. В частности, для Exp.1 RT был правильно идентифицирован в 6 DAT без неправильной оценки ST как RT (FPR = 0 в наборе тестов), а точность составила 100% в 8 DAT; для Exp.2 точность в тестовом наборе уже на 6 DAT составляла 100%; для Exp.3 модель SVM смогла точно классифицировать RT уже через 4 DAT (точность = 1 в наборе тестов). Результаты показали, что самое раннее точное время идентификации модели SVM может варьироваться в зависимости от разных экспериментов. Стоит отметить, что как в Exp.2, так и в Exp.3 производительность модели SVM при 8 DAT уступала таковой при 6 DAT, что в основном отражалось в неправильной оценке ST как RT. Эти результаты могут быть связаны с небольшим размером набора данных и тем фактом, что некоторые старые листья были близки к гибели независимо от сорта на 8 DAT. В заключение, комбинация выбранных 16 спектральных индексов и алгоритма SVM могут быстро идентифицировать устойчивые и чувствительные к глифосату сорта неразрушающим образом.
Классификационная модель с задачей переноса обучения
Согласно результатам в дополнительной таблице 4, производительность модели SVM в разных экспериментах сильно различалась. Итак, в этом случае как насчет переносимости модели SVM? Таким образом, в этом разделе изучается возможность переноса модели идентификации сорта, устойчивого к глифосату, между различными экспериментами с 24 задачами обучения переносу, описанными в дополнительной таблице 2, на основе 16 спектральных индексов.
Производительность моделей опорных векторов в задачах обучения переносу
В качестве эталона для оценки эффективности стратегий переноса алгоритм SVM также был проведен в 24 задачах обучения переносу, представленных в дополнительной таблице 2, и были показаны результаты в целевой области. в дополнительной таблице 5 и . Задачи переноса, Exp.1→Exp.2, Exp.1→Exp.3 и Exp.2→Exp.3, выполнялись лучше всего, и результаты модели SVM были такими же, как и в отдельном эксперименте. Два сорта можно было точно классифицировать через 6 DAT (матрицы смешения были показаны зеленым цветом). Модельная производительность задач переноса, Exp.2→Exp.1 и Exp.3→Exp.2, была немного хуже (матрицы путаницы были показаны синим цветом). В задаче переноса Exp.2→Exp.1 ST можно было правильно распознать в 6 DAT (FPR = 0), но точность RT (отзыва) составила всего 0,19.. Задача переноса Exp.3→Exp.2 продемонстрировала наилучший результат идентификации, а полученные точность, прецизионность, полнота, F1-показатель и FPR составили 0,89, 1, 0,81, 0,90 и 0 соответственно. Все ошибочные классификации в то время были ошибочно приняты за RT как за ST, что может быть связано с тем, что эти четыре образца почти полностью состарились. Производительность модели задачи переноса, Exp.3→Exp.1, была наихудшей (матрицы путаницы были показаны оранжевым цветом), особенно для распознавания RT. От 2 DAT до 8 DAT диапазон припоминания составлял 0,01–0,29., что было слишком мало для точной классификации. Кроме того, модель SVM, построенная на основе Exp.3, имела наихудшую переносимость.
ТАБЛИЦА 2
Результаты прогнозирования машинных моделей опорных векторов в целевой области.
Перенос задачи обучения Целевой домен Перенос задания обучения Целевой домен
Согл. Доп. Рек. Ф1. FPR Согл. Предварительно. Рек. Ф1. FPR
Exp.1→Exp.2 2DAT 0.54 0.54 1 0. 70 1 Exp.2→Exp.3 2DAT 0.56 0,54 0,92 0,68 0,79
4DAT 0,77 0.71 0.95 0.82 0. 44 4DAT 0.58 0.56 0.83 0.67 0.67
6DAT 0.95 0.91 1 0.95 0.13 6DAT 1 1 1 1 0
8DAT 1 1 1 1 0 8DAT 0. 91 1 0.88 0.93 0
Exp.1→Exp.3 2DAT 0.50 0.50 1 0.67 1 Exp.3→Exp.1 2DAT 0.64 0. 83 0.29 0.43 0.05
4DAT 0.50 0.50 1 0.67 1 4DAT 0.51 0.67 0.19 0. 30 0.11
6DAT 1 1 1 1 0 6DAT 0.49 1 0.10 0.17 0
8DAT 1 1 1 1 0 8DAT 0. 45 1 0.11 0.20 0
Exp.2→Exp.1 2DAT 0.58 0.75 0.18 0.29 0.05 Exp.3→ Exp.2 2DAT 0.59 0. 63 0.57 0.60 0.39
4DAT 0.59 0.65 0.52 0.58 0.33 4DAT 0.64 0.63 0.81 0. 71 0.56
6DAT 0.54 1 0.19 0.32 0 6DAT 0.89 1 0.81 0.89 0
8DAT 0. 91 1 0.88 0.93 0 8DAT 0.79 1 0,76 0,86 0
Открыть в отдельном окне
Согл., точность; пред., точность; Рек., отзыв; F1., F1-оценка; FPR, частота ложных срабатываний; DAT, дни после обработки глифосатом. Exp.1, Exp.2 и Exp.3 представляют собой три независимых эксперимента.
По сравнению с , разница в распределении данных между исходным доменом и целевым доменом в разной степени снизила производительность моделей SVM. Кроме того, точность классификации и переносимость моделей SVM различались в зависимости от исходного домена. В целом, хотя у алгоритма SVM был потенциал переноса между экспериментами, проведенными в разное время, зависимость от конкретных задач переноса приводила к низкой стабильности переносимости. Следовательно, необходимо было дополнительно изучить, существуют ли решения для улучшения переносимости моделей различения толерантности к глифосату между различными экспериментами.
Показатели машинных моделей анализа компонентов переноса_поддержки векторов в задачах обучения переносу
Для трех задач переноса (Exp.2→Exp.1, Exp.3→Exp.1, Exp.3→Exp.2) с плохой классификацией Точность в разделе «Показатели моделей SVM в задачах обучения переносу» алгоритм TCA был применен в попытке улучшить переносимость моделей SVM. После уменьшения разницы в расстоянии распределения данных между исходным доменом и целевым доменом алгоритм SVM был применен для разработки моделей с использованием пяти преобразованных признаков исходного домена, и результаты были показаны в дополнительных таблицах 6 и . Среди них модель TCA_SVM Exp.3→Exp.2 показала наилучшие результаты. В 6 DAT точность, прецизионность, отзыв, F1-оценка и FPR были 9.5, 91, 100%, 0,95 и 13% соответственно на целевом источнике. Точность различения в основном достигла уровня модели SVM, построенной на основе одного эксперимента, а карты путаницы были показаны зеленым цветом. По сравнению с моделями SVM для задач переноса, Exp.2→Exp.1 и Exp.3→Exp.1, модели TCA_SVM улучшили показатели точности, отзыва и F1-показателя в целевом домене (), что для некоторых степень решила проблему неправильной классификации RT в ST в моделях SVM. Однако вместо улучшения показатели точности и FPR даже пошли в противоположном направлении. В частности, это привело к неправильной оценке RT как RT (дополнительная таблица 6), чего следует избегать в процессе скрининга устойчивых сортов по сравнению с ошибочной оценкой RT как ST. Поэтому для задач трансферного обучения, Exp.2→Exp.1 и Exp.3→Exp.1, необходимо было дополнительно изучить другую стратегию трансферного обучения, чтобы оптимизировать переносимость моделей SVM.
ТАБЛИЦА 3
Результаты прогнозирования машинных моделей опорных векторов на основе анализа компонентов переноса в целевой области.
41646 41646.1646
Перенос задачи обучения Целевой домен
Accuracy Prediction Recall F1-score FPR
Exp. 2→Exp.1 2DAT 0.47 0.46 0.71 0.56 0.74
4DAT 0.56 0.57 0.81 0.67 0.72
6DAT 0. 70 0.71 0.81 0.76 0,44
8DAT 1 1 1 1 0
0
0.44 0.71 0. 55 0.79
4DAT 0.54 0.55 0.81 0.65 0.78
6DAT 0.70 0.69 0.86 0.77 0.50
8DAT 0. 90 0.86 1 0.92 0.27
Exp.3→Exp.2 2DAT 0.56 0.55 1 0.71 0.94
4DAT 0.54 0. 54 1 0.70 1
6DAT 0.95 0.91 1 0.95 0.13
8DAT 0.96 1 0.95 0. 98 0
Открыть в отдельном окне
DAT, дни после обработки глифосатом. Exp.1, Exp.2 и Exp.3 представляют собой три независимых эксперимента.
Открыть в отдельном окне
Результаты прогнозирования моделей опорных векторов в целевой области до и после использования алгоритма анализа компонент переноса. TCA_SVM, перенос модели машины опорных векторов на основе анализа компонентов.
Производительность моделей векторных машин Update_support в задачах переноса обучения
После применения TCA, хотя точность классификации задач переноса (Exp.2→Exp.1 и Exp.3→Exp.1) улучшилась, она все еще не достигла уровня моделей SVM, основанных на одном эксперименте. Таким образом, была ли стратегия обучения переносу_2 (обновление исходного домена) более эффективной в улучшении переносимости SVM?
В этой работе были установлены пять уровней обновления набора данных исходного домена, а именно 10, 20, 30, 40 и 50% целевого домена. Дополнительную таблицу 7 и показать результаты моделей Update_SVM для новых целевых доменов. В целом, согласно литературным данным (Weng et al., 2018; Wan et al., 2020), производительность моделей Update_SVM повышается с увеличением доли новых образцов в исходном домене. Для задачи переноса обучения Exp.2→Exp.1, когда 50% выборок из набора данных Exp.1_6DAT (13% исходного домена) были выбраны случайным образом и добавлены в исходный домен, точность модели Update_SVM в целевом домене достигла 78% (увеличение на 44%), отзыв увеличился с 19до 56%, а показатель F1 увеличился с 0,32 до 0,71. При классификации образцов Exp.1_8DAT 100% точности можно было бы достичь, добавив только 10% новых образцов из целевого домена (2% исходного домена). Для задачи трансферного обучения Exp.3→Exp.1 при добавлении 40 % выборок Exp.1_6DAT (11 % исходного домена) в исходный домен точность модели Update_SVM в целевом домене достигла 77 % (увеличение на 59 %), отзыв увеличился с 10 до 73%, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,76. При классификации образцов Exp.1_8DAT наилучший результат появился при добавлении 30% новых образцов, где точность, прецизионность, полнота, F1-оценка и FPR составили 75, 100, 62%, 0,76 и 0 соответственно. По сравнению с производительностью модели SVM, основанной на одном эксперименте, все еще есть очевидные возможности для улучшения.
ТАБЛИЦА 4
Результаты прогнозирования моделей опорных векторов на основе обновления исходного домена в целевом домене.
Задача переноса обучения Соотношение ^a (%) Целевой домен
Accuracy Prediction Recall F1-score FPR
Exp. 2→Exp.1 6DAT 10 0.55 0.83 0.26 0.40 0.07
20 0.59 1 0.25 0.40 0
30 0. 64 1 0.31 0.47 0
40 0.64 1 0.27 0.43 0
50 0.78 1 0. 56 0.71 0
8DAT 10 1 1 1 1 0
20 1 1 1 1 0
30 1 1 1 1 0
40 1 1 1 1 0
50 1 1 1 1 0
Exp. 3 →Exp.1 6DAT 10 0.64 0.89 0.42 0.57 0.07
20 0.69 0.77 0.63 0.69 0.23
30 0. 72 0.80 0.62 0.70 0.17
40 0.77 0.80 0.73 0.76 0.18
50 0.72 0. 75 0.67 0.71 0.22
8DAT 10 0.62 1 0.41 0.58 0
20 0.70 1 0. 53 0.70 0
30 0.75 1 0.62 0.76 0
40 0.76 1 0.60 0. 75 0
50 0.71 1 0,43 0,60 0
Открыто в отдельном окне
^A Domain Dataste Damain. домен. DAT, дни после обработки глифосатом. Exp.1, Exp.2 и Exp.3 представляют собой три независимых эксперимента.
По сравнению с прямой передачей (и дополнительной таблицей 5) алгоритм TCA и стратегии обновления исходного домена значительно улучшили точность прогнозирования, отзыв и оценку F1. Но первое имело более высокое значение FPR и привело к увеличению доли ST, ошибочно оцененной как RT при обнаружении, что было наименее ожидаемой ошибкой при скрининге размножения. Для задачи переноса обучения Exp.3→Exp.1_8DAT алгоритм TCA работал лучше, чем стратегия обновления исходного домена. Следовательно, обе эти стратегии имели одинаковое улучшение переносимости модели SVM в разных наборах данных эксперимента. Можно ли применять две стратегии переноса одновременно для достижения лучших результатов?
Производительность моделей векторных машин Update_TCA_support при задаче обучения переносу
Поскольку производительность моделей TCA_SVM и Update_SVM в задаче обучения переносу Exp.3→Exp.1 была совершенно разной, в этом разделе исследуется вопрос о том, являются ли две стратегии переноса могут дополнять преимущества друг друга для дальнейшего повышения производительности модели SVM.
и детализируйте результаты классификации моделей Update_TCA_SVM в новой целевой области в задаче переноса обучения Exp.3→Exp.1. Когда 50% образцов набора данных Exp.1_6DAT (14% исходного домена) были выбраны случайным образом и добавлены в исходный домен, точность модели Update_TCA_SVM в целевом домене достигла 83% (увеличилась на 71%), полнота увеличилась с 10 до 100. %, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,86. При классификации образцов Exp.1_8DAT наилучший результат появился при добавлении 20% новых образцов (5% исходного домена), где точность, прецизионность, полнота, F1-оценка и FPR были равны 96, 94, 100%, 0,97 и 13% соответственно. Среди них точность классификации, отзыв и оценка F1 были значительно выше, чем в моделях SVM, TCA_SVM и Update_SVM (дополнительная таблица 8). Более того, стратегия обновления исходного домена оказала ослабляющее влияние на увеличение значения FPR, обеспечиваемого алгоритмом TCA. Две стратегии передачи могут дополнять преимущества друг друга для достижения наилучшей переносимости и производительности модели.
Открыть в отдельном окне
Выполнение четырех моделей на новой целевой области в задаче трансферного обучения (Exp.3→Exp.1). SVM, модель опорных векторов. TCA_SVM, перенос модели машины опорных векторов на основе анализа компонентов. Update_SVM, модель машины опорных векторов на основе обновления исходного домена. Update_TCA_SVM, обновление исходного домена и модель машины опорных векторов на основе анализа компонентов переноса.
ТАБЛИЦА 5
Результаты прогнозирования машинных моделей опорных векторов на основе анализа компонентов переноса и обновления исходной области в новой целевой области в задаче обучения переносу (Exp.3→Exp.1).
Задача переноса обучения Соотношение ^a (%) Целевой домен
Точность Прогноз Отзыв F1-счет FPR
Exp. 3→Exp.1 6DAT 10 0.73 0.73 0.84 0.78 0.43
20 0.72 0.72 0.81 0.76 0.38
30 0. 80 0.72 1 0.84 0.42
40 0.82 0.73 1 0.85 0.36
50 0.83 0. 75 1 0.86 0.33
8DAT 10 0.92 0.94 0.94 0.94 0.11
20 0.96 0. 94 1 0.97 0.13
30 0.95 0.93 1 0.96 0.14
40 0.88 0.83 1 0. 91 0.29
50 0,86 0,78 1 0,88 0,29
Открытые в отдельном окне
^{A 9089
. % целевого домена. DAT, дни после обработки глифосатом. Exp.1, Exp.2 и Exp.3 представляют собой три независимых эксперимента.
Потенциальное применение спектрального индекса для обнаружения в поле
Достоинства глифосата в полевых условиях способствуют созданию сортов, устойчивых к глифосату. Посев является важным шагом для проверки устойчивости к глифосату новых сортов, полученных с помощью генной инженерии и других технологий. Визуальное наблюдение по-прежнему является для селекционеров основным методом выявления устойчивых к глифосату сортов (Singh et al., 2021), который обычно занимает несколько недель, отнимает много времени и сил, что серьезно ограничивает процесс селекции. Разница между устойчивыми и чувствительными сортами заключается в том, что реакцию последних на стресс от глифосата наблюдать легче, чем реакцию первых (Shirzadifar et al., 2020b). Глифосат влияет на фотосинтетическую активность растений, ингибируя путь шикимовой кислоты (Gomes et al., 2014), что в конечном итоге отражается на отражательной способности поверхности листьев. В настоящее время гиперспектральная технология широко используется для раннего выявления стресса благодаря ее высокой пропускной способности, быстроте и неразрушающему характеру (Sun et al., 2021; Sarić et al., 2022). Видимая ближняя инфракрасная спектроскопия может фиксировать изменения отражательной способности листьев во времени, чтобы можно было идентифицировать устойчивые сорта. Однако следует отметить, что высокая размерность спектральных данных в некоторой степени ограничивает скорость расчета, а спектральный индекс представляет собой комбинацию нескольких полос, что позволяет получить аналогичные результаты при уменьшении размерности (Bloem et al., 2020). . В этой работе для достижения неразрушающей идентификации использовались живые растения, которые отличались от in vitro листьев, о которых сообщалось в предыдущем исследовании (Zhang et al., 2022a). Модель, построенная на основе спектрального индекса, могла точно классифицировать сорта, устойчивые к глифосату, через 6 DAT (точность = 100 %), что было выше, чем в предыдущем исследовании (Feng et al., 2018), что указывает на осуществимость и эффективность спектрального индекса в идентификации. сорта, устойчивого к глифосату, и эффективность обнаружения была лучше, чем чувствительные длины волн и чувствительные параметры флуоресценции хлорофилла.
Во многих исследованиях (Zhang et al., 2019; Zea et al. , 2022) подчеркивалась важность спектрального индекса для идентификации сортов и раннего выявления стресса. В этой работе в 6 DAT большинство спектральных индексов, таких как ARI (индекс отражения антоцианов), PRI (индекс фотохимического отражения) и PSRI (индекс отражения старения растений), смогли обнаружить различия между RT и ST. ARI чувствителен к антоцианам в листьях, и чем больше значение ARI, тем ближе растение к гибели (Gitelson et al., 2006). Из-за слабой системы защиты от глифосата растения S со временем постепенно увядали при обработке глифосатом. PRI чувствителен к каротиноидам в живых растениях и используется для оценки эффективности использования растениями падающего света в процессе фотосинтеза, что напрямую связано с эффективностью поглощения углерода, скоростью роста растений и фотосинтетически активным излучением (Gamon et al., 19).92; Пенуэлас и др., 1995). Следовательно, PRI можно использовать для изучения продуктивности вегетации и стресса, старения сельскохозяйственных культур. Как показано в дополнительной таблице 3, глифосат ускорял старение растений S, демонстрировал более высокие значения PRI, но не оказывал существенного влияния на растения R. Кроме того, в предыдущем исследовании (Huang et al., 2016) сообщалось, что соевые бобы, обработанные гербицидом, можно точно отличить от контрольных растений на ранней стадии на основе анализа спектрального индекса, особенно ARI и PRI, что согласуется с результатами наше исследование. Как еще один спектральный показатель, связанный со старением растений, PSRI чувствителен к соотношению каротиноидов и хлорофилла в живых растениях, и его увеличение часто связано с изменениями физиологического и фенологического статуса вследствие стрессов растений (Merzlyak et al., 19).99; Ю и др., 2018). Из-за обработки глифосатом и низкой толерантности содержание каротиноидов и хлорофилла в листьях растений S постепенно увеличивалось и уменьшалось соответственно, поэтому значения PSRI были выше, чем в других группах. При этом значительные изменения спектральных показателей были связаны с тяжестью развития стресса на листьях растений С, что привело к снижению фотосинтетической активности, выраженным признакам старения и задержке роста. Приведенные выше результаты согласуются с результатами других исследований (da Silva Santos et al., 2020; Hassannejad et al., 2020). Хотя стресс в разных исследованиях был разным, физиологические изменения, вызванные стрессом, были сходными. Следовательно, спектральный индекс можно применять для раннего обнаружения различных стрессов и идентификации целевых сортов.
Открыть в отдельном окне
Временной ряд влияния глифосата на реакцию спектральных индексов листьев через 2, 4, 6 и 8 дней после обработки (DAT) в эксперименте 1. Значение спектрального индекса представлено как среднее. Буквами отмечены значительные различия между четырьмя группами ( p <0,05) по тесту Холма-Бонферрони.
Стратегия переноса улучшает производительность модели в различных экспериментах
Из-за разницы в распределении признаков данных между набором исторических данных и новым набором данных модель, построенная на основе набора исторических данных с использованием традиционных алгоритмов моделирования, может быть недействительной при прогнозировании выборочных спектров различных эксперименты, которые показаны в разделе «Показатели моделей SVM в задачах трансферного обучения» (Qiu et al. , 2020; Zhao et al., 2021). Дополнительная таблица 9показаны исходные наборы данных трех экспериментов. Передача обучения может помочь модели перенести знания, полученные из исходной области, в целевую область и уменьшить неблагоприятное влияние различий в распределении данных на производительность модели (Чеплыгина и др., 2019; Тало и др., 2019).
Согласно результатам ANOVA (и дополнительной таблице 3), спектральные индексы RT и ST значительно различались самое раннее в 6 DAT, что согласуется с результатами моделирования (и дополнительной таблицей 4) одного эксперимента. Здесь то, как точно идентифицировать устойчивый к глифосату сорт в 6 DAT в задачах переноса, было одной из основных целей этой работы. Следовательно, две стратегии обучения переносу, включая алгоритм TCA и обновление исходного домена, использовались для повышения производительности модели при идентификации новых образцов из разных экспериментов. И модель со стратегиями трансферного обучения также могла точно идентифицировать устойчивый сорт через 6 DAT в большинстве задач по переносу. Две стратегии передачи могут дополнять преимущества друг друга для достижения наилучшей переносимости и производительности модели. Для задачи трансферного обучения (Exp.3→Exp.1) с наихудшими результатами классификации, когда 50% выборок набора данных Exp.1_6DAT (14% исходной области) были выбраны случайным образом и добавлены в исходную область ( и , ) , по сравнению с моделью SVM точность модели Update_TCA_SVM в целевом домене достигла 83% (увеличение на 71%), полнота увеличилась с 10 до 100%, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,86. Предыдущая литература (Тао и др., 2019 г.).) сообщили, что модель переноса может обеспечить эффективное предсказание путем сбора текущих выборок в обучающую выборку, что согласуется с результатами нашего исследования. Их результаты также показали, что точность прогнозирования модели переноса может быть дополнительно улучшена за счет использования более актуальных выборок. Однако наши результаты (, ) с ним не согласуются, что может быть связано с насыщением числа добавляемых отсчетов. В любом случае, явное улучшение переносимости модели побуждает нас к дальнейшему изучению универсальности двух стратегий трансферного обучения, применяемых в этой работе, в большем количестве сценариев.
Потенциальные приложения и будущие перспективы
На основе выбранных спектральных индексов в нашем исследовании в ближайшем будущем должны быть разработаны портативные датчики и интегрированы с алгоритмами трансфертного обучения. Затем прикрепите эти датчики к беспилотному летательному аппарату, чтобы реализовать быструю и неразрушающую идентификацию целевых сортов в полевом или региональном масштабе. Кроме того, чтобы изучить универсальность стратегии трансферного обучения, предлагается собрать больше разных образцов в большем количестве растущих сред и сортов.
В этом исследовании система HSI использовалась для получения гиперспектрального изображения образцов, и после сегментации стебля и листа были рассчитаны средние спектры и 16 спектральных индексов каждого листа. Затем были реализованы стратегии трансферного обучения, чтобы построить модель для выявления устойчивых к глифосату сортов в различных экспериментах. В качестве одной из моделей классификации был использован алгоритм SVM для изучения переносимости модели между различными экспериментами и оценки эффективности двух стратегий обучения переносу, включая алгоритм TCA и обновление исходного домена. Для одной из задач переноса переносимость модели SVM была улучшена за счет случайного выбора 14% исходного домена из целевого домена для обучения и применения алгоритма анализа компонентов переноса, точность в целевом домене достигла 83% (увеличилась на 71%), отзыв увеличился. с 10 до 100%, а показатель F1 увеличился с 0,17 до 0,86. Общие результаты показали, что по сравнению с прямым переносом модели обе стратегии обучения с переносом улучшили переносимость модели между различными экспериментами, хотя результаты прогнозирования различались в зависимости от добавленного количества новых образцов из исходной области, и эти две стратегии могут дополнять преимущества друг друга. Вдохновленные явным положительным вкладом стратегии трансферного обучения, будущая работа будет сосредоточена на экспериментах с большим количеством сортов, условий выращивания и спектральных устройств для изучения универсальности стратегий трансферного обучения. В идеале эти результаты можно было бы когда-нибудь проверить и оптимизировать в достаточной степени, чтобы ультрапортативный прибор в сочетании со стратегией трансферного обучения можно было использовать для крупномасштабного скрининга сортов, устойчивых к глифосату, быстрым, неразрушающим и высокопроизводительным способом, что могло бы помочь селекционерам. повысить эффективность работы.
Оригинальные материалы, представленные в этом исследовании, включены в статью/дополнительный материал, дальнейшие запросы можно направлять соответствующему автору/ам.
MT и XF задумали, разработали эксперименты, проанализировали данные и написали рукопись. MT, XB и XC выполнили эксперименты. XF, YH, YW и CP внесли критические замечания и исправления. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.
Мы благодарим Институт наук о насекомых Чжэцзянского университета, Ханчжоу, Китай, за предоставление семян кукурузы, устойчивой к глифосату, и кукурузы, чувствительной к глифосату.
Эта работа финансировалась Чжэцзянской крупной научно-технической программой по селекции новых сельскохозяйственных сортов (2021C02064-6) и Ключевой научно-исследовательской программой Чжэцзяна (2022C02032).
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.
Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.973745/full#supplementary-material
Щелкните здесь, чтобы просмотреть файл с дополнительными данными. ^{(201K, xlsx)}
Щелкните здесь, чтобы просмотреть файл с дополнительными данными. ^{(223K, ZIP)}
Ан Д., Чжан Л., Лю З., Лю Дж., Вэй Ю. (2022). Достижения в области инфракрасной спектроскопии и гиперспектральной визуализации в сочетании с искусственным интеллектом для определения качества зерновых. крит. Преподобный Food Sci. Нутр. 20
1–31. 10.1080/10408398.2022.2066062
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Бергмюллер К.О., Вандервель М.К. (2022). Прогнозирование гибели деревьев с использованием спектральных индексов, полученных из мультиспектральных изображений БПЛА. Дистанционный датчик 14:2195. 10.3390/rs140 [CrossRef] [Google Scholar]
Блум Э., Геригхаузен Х. , Чен С., Шнуг Э. (2020). Возможности спектральных измерений для определения применения глифосата на сельскохозяйственных полях. Агрономия 10:1409. 10.3390/agronomy100 [CrossRef] [Google Scholar]
Chen X., Dong Z., Liu J., Wang H., Zhang Y., Chen T., et al. (2020). Гиперспектральные характеристики и количественный анализ хлорофилла листьев методом спектроскопии отражения на основе генетического алгоритма в сочетании с частичной регрессией методом наименьших квадратов. Спектрохим. Акта А Мол. биомол. Спектроск. 243:118786. 10.1016/j.saa.2020.118786
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Чеплыгина В., де Брюйне М., Плуим Дж. П. В. (2019). Не так контролируемый: обзор полуконтролируемого, многоэкземплярного и трансфертного обучения в анализе медицинских изображений. Мед. Анальный образ. 54
280–296. 10.1016/j.media.2019.03.009
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Clapp J. (2021). Объяснение растущего использования глифосата: политическая экономия сельского хозяйства, зависящего от гербицидов. Глоб. Окружающая среда. Чанг. 67:102239. 10.1016/j.gloenvcha.2021.102239 [CrossRef] [Google Scholar]
Корреа Э. А., Даян Ф. Э., Оуэнс Д. К., Римандо А. М., Дюк С. О. (2016). Устойчивый к глифосату и обычный канола ( Brassica napus L.) ответы на лечение глифосатом и аминометилфосфоновой кислотой (AMPA). Дж. Агрик. Пищевая хим. 64
3508–3513. 10.1021/acs.jafc.6b00446
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
да Силва Сантос Х., да Силва Понтес М., Грилло Р., Фиоруччи А. Р., Хосе де Арруда Г., Сантьяго Э. Ф. (2020). Физиологические механизмы и потенциал фиторемедиации макрофита Salvinia biloba в отношении коммерческого состава и аналитического стандарта глифосата. Хемосфера 259:127417. 10.1016/j.chemosphere.2020.127417
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Ding Y., Song X., Zen Y. (2008). Прогнозирование финансового состояния китайских компаний на основе метода опорных векторов. Экспл. Сист. заявл. 34
3081–3089. 10.1016/j.eswa.2007.06.037 [CrossRef] [Google Scholar]
Duke S.O., Powles SB (2008). Глифосат: гербицид, выходящий раз в столетие. Борьба с вредителями науч. 64
319–325. 10.1002/пс.1518
[PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
Фэн С., Чен Х., Чен Ю., Чжан С., Лю С., Венг Х. и др. (2019). Быстрое обнаружение кадмия и его распределение в Miscanthus sacchariflorus на основе гиперспектральных изображений в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах. науч. Общая окружающая среда. 659
1021–1031. 10.1016/j.scitotenv.2018.12.458
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Feng X., Yu C., Chen Y., Peng J., Ye L., Shen T., et al. (2018). Неразрушающее определение концентрации шикимовой кислоты в трансгенной кукурузе, проявляющей толерантность к глифосату, с использованием флуоресценции хлорофилла и гиперспектральной визуализации. Фронт. Растениевод. 9:468. 10.3389/fpls.2018.00468
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Gamon JA, Peñuelas J. , Field CB (1992). Узкополосный спектральный индекс, который отслеживает суточные изменения эффективности фотосинтеза. Дистанционный датчик окружающей среды. 41
35–44. 10.1016/0034-4257(92)
-S [CrossRef] [Google Scholar]
Gao Y., Sun S. (2010). «Эмпирическая оценка линейных и нелинейных ядер для классификации текста с использованием машин опорных векторов», в Материалы 7-й международной конференции по нечетким системам и обнаружению знаний, 2010 г., FSKD 2010 , (Яньтай: IEEE;), 1502–1505. 10.1109/ФСКД.2010.5569327 [CrossRef] [Google Scholar]
Гительсон А. А., Кейдан Г. П., Мерзляк М. Н. (2006). Трехполосная модель неинвазивной оценки содержания хлорофилла, каротиноидов и антоцианов в листьях высших растений. Геофиз. Рез. лат. 33
2–6. 10.1029/2006GL026457 [CrossRef] [Google Scholar]
Гомеш М. П., Смедбол Э., Шалиф А., Эно-Этье Л., Лабрек М., Лепаж Л. и др. (2014). Изменение физиологии растений глифосатом и его побочным продуктом аминометилфосфоновой кислотой: обзор. Дж. Эксп. Бот. 65
4691–4703. 10.1093/jxb/eru269
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Гринер Дж. Г., Кандатил С. М., Моффат Л., Джонс Д. Т. (2022). Руководство по машинному обучению для биологов. Нац. Преподобный Мол. Клеточная биол. 23
40–55. 10.1038/с41580-021-00407-0
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Gu Q., Sheng L., Zhang T., Lu Y., Zhang Z., Zheng K., et al. (2019). Раннее выявление заражения табака вирусом пятнистого увядания томатов с использованием метода гиперспектральной визуализации и алгоритмов машинного обучения. Вычисл. Электрон. Агр. 167:105066. 10.1016/j.compag.2019.105066 [CrossRef] [Google Scholar]
Хассаннежад С., Лотфи Р., Гафарби С. П., Укаррум А. (2020). Раннее определение способов действия гербицидов с помощью измерений флуоресценции хлорофилла. Растения 9:529. 10.3390/растения29
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Huang Y., Yuan L., Reddy K. N., Zhang J. (2016). Гиперспектральное зондирование растений на месте для раннего обнаружения повреждения сои дикамбой. Биосист. англ. 149
51–59. 10.1016/j.biosystemseng.2016.06.013 [CrossRef] [Google Scholar]
Li T., Fong S., Wu Y., Tallón-Ballesteros A.J. (2020). «Алгоритм баланса Кеннарда-Стоуна для интеллектуального анализа потоков больших данных с временными рядами», в материалах Proceedings of the 2020 International Conference on Data Mining Workshops (Сорренто, ИТ: ICDMW; ), 851–858. 10.1109/ICDMW51313.2020.00122 [CrossRef] [Google Scholar]
Лян К., Хуан Дж., Хэ Р., Ван К., Чай Ю., Шен М. (2020). Сравнение гиперспектральной визуализации Vis-NIR и SWIR для неразрушающего обнаружения уровней DON в зернах пшеницы и пшеничной муке, вызванных фузариозом. Инфракрасная физика. Технол. 106
103281. 10.1016/j.infrared.2020.103281 [CrossRef] [Google Scholar]
Lin W., Zhang Z., Chen Y., Zhang Q., Ke M., Lu T., et al. (2023). Механизм различных реакций цианобактерий на глифосат. Дж. Окружающая среда. науч. 125
258–265. 10.1016/j.jes.2021.11.039 [CrossRef] [Google Scholar]
Lu X., Zhang S., Tian Y., Li Y., Wen R., Tsou J. Y., et al. (2020). Мониторинг спектральной реакции suaeda salsa на солевые условия в прибрежных водно-болотных угодьях: тематическое исследование в национальном природном заповеднике лосей дафэн, Китай. Дистанционный датчик 12:2700. 10.3390/RS12172700 [CrossRef] [Google Scholar]
Maione C., Barbosa F., Barbosa RM (2019). Прогнозирование ботанического и географического происхождения меда с помощью многомерного анализа данных и методов машинного обучения: обзор. Вычисл. Электрон. Агр. 157
436–446. 10.1016/j.compag.2019.01.020 [CrossRef] [Google Scholar]
Марош М. Э., Каппер Д., Джонс Д. Т. В., Ховестадт В., фон Даймлинг А., Пфистер С. М. и др. (2020). Рабочие процессы машинного обучения для оценки вероятностей классов для точной диагностики рака по данным микрочипов метилирования ДНК. Нац. протокол 15
479–512. 10.1038/с41596-019-0251-6
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Мерзляк М. Н., Гительсон А. А., Чивкунова О. Б., Ракитин В. Ю. (1999). Неразрушающее оптическое обнаружение изменений пигмента во время старения листьев и созревания плодов. Физиол. Завод. 106
135–141. 10.1034/j.1399-3054.1999.106119.x
[CrossRef] [Google Scholar]
Morais C.L.M., Santos M.C.D., Lima K.M.G., Martin F.L. (2019). Улучшение разделения данных для приложений классификации в спектрохимическом анализе с использованием подхода алгоритма Кеннарда-Стоуна со случайными мутациями. Биоинформатика 35
5257–5263. 10.1093/биоинформатика/btz421
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Мушор Т. Д., Мутанга О., Одинди Дж. (2022). Оценка городского LST с использованием нескольких спектральных индексов дистанционного зондирования и извлечения высоты. Сустейн. Города Соц. 78:103623. 10.1016/j.scs.2021.103623 [CrossRef] [Google Scholar]
Наджафабади М. Ю. (2021). Использование передовых инструментов проксимального зондирования и генотипирования в сочетании с методами анализа больших данных для повышения урожайности сои . [дипломная работа]. Гвельф: Университет Гвельфа. [Google Scholar]
Нармилан А., Гонсалес Ф., Сальгадо А. С. А., Кумарасири У. В. Л. М., Вирасинг Х. А. С., Куласекара Б. Р. (2022). Прогнозирование содержания хлорофилла в растительном покрове посевов сахарного тростника с использованием алгоритмов машинного обучения и спектральных индексов растительности, полученных на основе мультиспектральных изображений с БПЛА. Дистанционный датчик 14:1140. 10.3390/rs14051140 [CrossRef] [Google Scholar]
Pan L., Yu Q., Han H., Mao L., Nyporko A., Fan L.J., et al. (2019). Альдо-кето редуктаза метаболизирует глифосат и придает устойчивость к глифосату Echinochloa Colona . Завод физиол. 181
1519–1534 гг. 10.1104/стр.19.00979
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Pan SJ, Tsang IW, Kwok JT, Yang Q. (2011). Адаптация домена с помощью анализа компонентов переноса. IEEE Trans. Нейронная сеть. 22
199–210. 10.1109/ТНН.2010.20 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Паниграхи С., Нанда А., Сварнкар Т. (2021). Опрос по трансферному обучению. Смарт Иннов. Сист. Технол. 194
781–789. 10.1007/978-981-15-5971-6_83 [CrossRef] [Google Scholar]
Паулюс С., Махлейн А.К. (2020). Технические рабочие процессы для оценки и обработки гиперспектральных изображений растений в теплицах и лабораториях. Гигасайнс 9
1–10. 10.1093/гигасайнс/гиаа090
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Peñuelas J., Filella I., Gamon J. A. (1995). Оценка эффективности использования фотосинтетического излучения по спектральному коэффициенту отражения. Новый Фитол. 131
291–296. 10.1111/j.1469-8137.1995.tb03064.x [CrossRef] [Google Scholar]
Qiu Z., Zhao S., Feng X., He Y. (2020). Метод переноса обучения для оценки загрязнения почвы пластиком с использованием датчика NIR. науч. Общая окружающая среда. 740:140118. 10.1016/j.scitotenv.2020.140118
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Сарич Р., Нгуен В. Д., Бердж Т., Берковиц О., Тртилек М., Уилан Дж. и др. (2022). Применение гиперспектральной визуализации в фенотипировании растений. Trends Plant Sci. 27
301–315. 10.1016/j.tрастения.2021.12.003
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Ширзадифар А., Баджва С., Новацки Дж., Базрафкан А. (2020a). Полевая идентификация видов сорняков и устойчивых к глифосату сорняков с использованием изображений высокого разрешения в начале вегетационного периода. Биосистем. англ. 200
200–214. 10.1016/j.biosystemseng.2020.10.001 [CrossRef] [Google Scholar]
Ширзадифар А., Баджва С., Новацки Дж., Шоджаиарани Дж. (2020b). Разработка спектральных показателей для выявления устойчивых к глифосату сорняков. Вычисл. Электрон. Агр. 170:105276. 10.1016/j.compag.2020.105276 [CrossRef] [Google Scholar]
Сингх В. , Доу Т., Криммер М., Сингх С., Хампал Д., Пейн В. З. и др. (2021). Рамановская спектроскопия позволяет различать чувствительный к глифосату и устойчивый к глифосату амарант пальмовый ( Amaranthus palmeri ). Фронт. Растениевод. 12:657963. 10.3389/fpls.2021.657963
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Sun D., Robbins K., Morales N., Shu Q., Cen H. (2021). Успехи в оптическом фенотипировании зерновых культур. Trends Plant Sci. 27
191–208. 10.1016/j.tрастения.2021.07.015
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Sun J., Li H., Fujita H., Fu B., Ai W. (2020). Несбалансированное по классам динамическое прогнозирование финансовых проблем на основе ансамбля Adaboost-SVM в сочетании с SMOTE и взвешиванием по времени. Инф. Фьюжн 54
128–144. 10.1016/j.inffus.2019.07.006 [CrossRef] [Google Scholar]
Тало М., Балоглу У. Б., Йылдырым О., Раджендра Ачарья У. (2019). Применение глубокого трансферного обучения для автоматической классификации аномалий головного мозга с использованием МРТ-изображений. Познан. Сист. Рез. 54
176–188. 10.1016/j.cogsys.2018.12.007 [CrossRef] [Google Scholar]
Тао С., Ван Ю., Цуй В., Цзоу Б., Цзоу З., Ту Ю. (2019). Переносимая модель спектроскопической диагностики для прогнозирования загрязнения почвы мышьяком. науч. Общая окружающая среда. 669
964–972. 10.1016/j.scitotenv.2019.03.186
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Van Bruggen A.H.C., He M.M., Shin K., Mai V., Jeong K.C., Finckh M.R., et al. (2018). Воздействие гербицида глифосата на окружающую среду и здоровье. г. Общая окружающая среда. 61
255–268. 10.1016/j.scitotenv.2017.10.309
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Wan L., Cen H., Zhu J., Zhang J., Zhu Y., Sun D. и др. (2020). Прогнозирование урожайности риса с использованием мультивременных RGB- и мультиспектральных изображений на основе БПЛА и переноса модели — тематическое исследование небольших сельскохозяйственных угодий на юге Китая. С/х. За. метеорол. 291:108096. 10.1016/j.agrformet.2020.108096 [CrossRef] [Google Scholar]
Weng H., Lv J., Cen H., He M., Zeng Y., Hua S., et al. (2018). Гиперспектральная отражательная визуализация в сочетании с анализом углеводного обмена для диагностики цитрусовых Huanglongbing в разные сезоны и сорта. Сенсорные приводы. Б. хим. 275
50–60. 10.1016/j.snb.2018.08.020 [CrossRef] [Google Scholar]
Weng S., Han K., Chu Z., Zhu G., Liu C., Zhu Z., et al. (2021). Изображения отражения эффективных длин волн из гиперспектральной визуализации для идентификации зерен пшеницы, зараженных фузариозом, в сочетании с нейронной сетью свертки остаточного внимания. Вычисл. Электрон. Агр. 190:106483. 10.1016/j.compag.2021.106483 [CrossRef] [Google Scholar]
Ян Д., Юань Дж., Чанг К., Чжао Х., Цао Ю. (2020). Раннее определение состояния плесени в зернах кукурузы для хранения с использованием гиперспектральной визуализации в сочетании с алгоритмом автоматического кодирования с разреженным набором. Инфракрасная физика. Технол. 109:103412. 10.1016/j.infrared.2020.103412 [CrossRef] [Google Scholar]
Ю К., Андерегг Дж., Микаберидзе А., Каристо П., Машер Ф., Макдональд Б. А. и др. (2018). Гиперспектральное зондирование полога пшеницы септориозной пятнистостью. Фронт. Растениевод. 9:1195. 10.3389/fpls.2018.01195
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Zea M., Souza A., Yang Y., Lee L., Nemali K., Hoagland L. (2022). Использование высокопроизводительной технологии гиперспектральной визуализации для обнаружения кадмиевого стресса у двух лиственных зеленых культур и ускорения работ по восстановлению почвы. Окружающая среда. Загрязн. 292:118405. 10.1016/j.envpol.2021.118405
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Zhang C., Wu W., Zhou L., Cheng H., Ye X., He Y. (2020a). Разработка регрессионных подходов на основе глубокого обучения для определения химического состава сухих черных ягод годжи ( Lycium ruthenicum Murr. ) с использованием гиперспектральной визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне. Пищевая хим. 319:126536. 10.1016/ж.пищевая химия.2020.126536
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Zhang J., Feng X., Wu Q., Yang G., Tao M., Yang Y. и др. (2022а). Селекция сортов риса, устойчивых к бактериальному ожогу, на основе видимого/ближнего инфракрасного спектра и глубокого обучения. Растительные методы 18
1–16. 10.1186/с13007-022-00882-2
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Zhang J., Huang Y., Reddy K. N., Wang B. (2019). Оценка повреждения урожая от дикамбы на неустойчивой к дикамбе сое с помощью гиперспектральной визуализации с помощью машинного обучения. Борьба с вредителями науч. 75
3260–3272. 10.1002/пс.5448
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Zhang J., Yang Y., Feng X., Xu H., Chen J., He Y. (2020b). Идентификация семян риса, устойчивых к бактериальному ожогу, с использованием терагерцовой и гиперспектральной визуализации в сочетании со сверточной нейронной сетью. Фронт. Растениевод. 11:821. 10.3389/fpls.2020.00821
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Zhang T., Huang Y., Reddy K. N., Yang P., Zhao X., Zhang J. (2021b). Использование машинного обучения и гиперспектральных изображений для оценки ущерба растению кукурузы, вызванного глифосатом, и оценки возможности восстановления. Агрономия 11
591–596. 10.3390/agronomy11030583 [CrossRef] [Google Scholar]
Zhang L., Sun H., Li H., Rao Z., Ji H. (2021a). Идентификация рисового долгоносика ( Sitophilus oryzae L.) повредил зерна пшеницы с помощью многоракурсных гиперспектральных данных NIR. J. Зерновые науки. 101:103313. 10.1016/j.jcs.2021.103313 [CrossRef] [Google Scholar]
Zhang L., Wang Y., Wei Y., An D. (2022b). Технология гиперспектральной визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне в сочетании с глубокой сверточной генеративной состязательной сетью для прогнозирования содержания масла в одном зерне кукурузы. Пищевая хим. 370:131047. 10.1016/ж.пищевая химия.2021.131047
[PubMed] [CrossRef] [Академия Google]
Чжао С., Цю З., Хэ Ю. (2021). Стратегия переноса обучения для обнаружения загрязнения почвы пластиком: перенос калибровки с высокопроизводительной системы HSI на датчик NIR. Хемосфера 272:129908. 10.1016/j.chemosphere.2021.129908
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Чжэн С.-Ю., Вэй З.-С., Ли С., Чжан С.-Дж., Се С.-Ф., Яо Д.-С. , и другие. (2020). Быстрое обнаружение версиколорина А на основе спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области в кукурузе для раннего предупреждения об афлатоксинах и сортировки по безопасности. Пищевая хим. 332:127419. 10.1016/ж.пищевая химия.2020.127419
[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Zhu S., Zhang J., Chao M., Xu X., Song P., Zhang J. и др. (2020). Быстрый и высокоэффективный метод идентификации сортов семян сои: гиперспектральные изображения в сочетании с трансферным обучением. Молекулы 25:152. 10,3390/молекул25010152
[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
Статьи из Frontiers in Plant Science предоставлены здесь с разрешения Frontiers Media SA
часов. Вставайте в одно и то же время каждый день
Размер: px
Начальный показ со страницы:
стенограмма 1 Савельева Наталья Владимировна, учитель начальных классов, Козьмодемьянский лицей, г. Козьмодемьянск, Республика Марий Эл. Педагогический стаж 22 года «ЧАСЫ БУДУТ НАС ПО УТРОМ» МЕТОДИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА ВНЕОЧЕРЕДНЫХ ЗАНЯТИЙ ПО МАТЕМАТИКЕ ВО 2 КЛАССЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИКТ Аннотация: Данная методическая разработка представляет собой конспект внеурочной деятельности по математике для 2 класса с использованием ИКТ. Реферат составлен с учетом ФГОС второго поколения. На уроке используются современные педагогические технологии. Внеклассная деятельность построена таким образом, что все учащиеся вовлекаются в активную познавательную деятельность. Реализуется принцип научности и доступности изучаемого материала, ведущей роли теоретических знаний, осознанности обучающимися процесса обучения. Большое внимание уделяется эмоциональной стороне личности школьника, воспитанию коммуникативных качеств личности. Цель Задачи Тема урока Технологическая карта урока Часы будят нас утром Расширение знаний учащихся о времени Учебная (предметная) 1. Понять, что такое «время». 2. Научиться использовать полученные знания в практической деятельности. 3. Стройте общение в устной и письменной форме. Планируемые результаты Развивающая (метапредметная) Регулятивная УУД 1. Умение определять и формулировать цель на уроке. 2. Работать по коллективно составленному плану. 3. Примите и сохраните учебную задачу. 4. Проявлять познавательную инициативу в образовательном сотрудничестве. Познавательный УУД 1. Построить цепочку логических рассуждений. 2. Ориентироваться в материале и находить нужную информацию по заданию преподавателя. 3. Формировать умение выделять основание для сравнения, проводить сравнения. Коммуникативные УУД 1. Готовность слушать собеседника и вести диалог. 2. Участвовать в коллективном обсуждении проблем. 3. Уметь строить речевое высказывание в устной и письменной форме. Личный УУД 1. Проявить интерес к изучению темы. 2. Работа над самооценкой и адекватным пониманием причин успехов и/или неудач в учебной деятельности. 3. Способствовать проявлению самостоятельности в различных видах деятельности. Технологическая совместная педагогика, развивающее обучение,
2 Методика обучения Формы организации учебного пространства Вид урока Ресурсы проблемное обучение, гуманитарно-личностные технологии. Проблемно-диалогический Фронтальная, групповая, индивидуальная, работа в парах Исследование Электронная презентация, раздаточный материал Этапы урока Деятельность учителя Деятельность учащихся 1. Организационный момент. 2. Актуализация знаний. Ребята, для того, чтобы мы работали эффективно, нам нужно настроиться на работу. Закрой глаза. Я буду говорить предложения, а вы их продолжите. — На уроке наши глаза внимательно смотрят и все — Уши внимательны — Голова хороша Молодец! Математика — точная наука, 2 х 2 = 4, это мы знаем точно. И мы умеем делиться очень хорошо. Ведь без точного учета никакая работа не сдвинется с места. Но и без смекалки нам не обойтись Дверь в царство Математики, Скорее, открой! (слайд) Говорят хором: видят, слушают, думают 3. Постановка задачи 4. Изучение материала Работа начинается, а дверь не открывается?! Нам нужен код Давайте попробуем произнести заклинание. Дорога начинается, время идет. Определяем путь для раскручивания мяча. 2 = 9= + = 2 + = = Наш мяч покатился. Да, это непростая задача расшифровать и распутать клубок времени. Что не стоит на месте, все идет вперед, бежит вперед? Мы часто говорим и слышим слово «время». Что это за концепция? Конечно, это ритм нашей жизни, движение, движение всей природы и человека, это развитие и рост всего живого. Но каждый народ так или иначе считался Хором: «Сим-Сим, откройся!» Дети по одному выходят и раскручивают мяч = 34 Раз. Детские ответы.
3 по-своему. В Америке древние индейцы считали время по луне, от новолуния до новолуния. Говорили: «10 лун прошло», «Ему 15 лун». Но это вызвало большие трудности. В Древнем Египте временем считались промежутки между разливами Нила. Это тоже не всегда было точно. Обратили внимание на изменение природы, и получили вот такую горку. Что она может означать? Почему? Предполагать! Каждый год он приходит к нам домой веселым толстяком. Год пройдет, похудею и уйду. Работа с интерактивной доской. По блок-схеме определите среднеазиатского математика и поэта, предложившего одну из самых интересных календарных систем. a a нет да Холм имеет равные промежутки, и это времена года. Календарь Дети делают расчеты и записывают ответ в таблицу. (омархаям) ах ях роз й ам х Как называлась 12-я часть года? Какой еще месяц? «Подумай об этом» Таких Братьев ровно семь, ты их всех знаешь. Примерно каждую неделю. Братья следуют друг за другом. Последний прощается — Передний появляется. «Неделя без года», «До седьмого колена», «Семь пятниц в неделе». Существует много версий о «неделе». Один из них: делится только на себя: не на 2; не на 3; не на 4. Так назвали неделю (не делит). Понедельник за неделей, вторник месяц. Часть луны. Дни недели. Второй,
4 Среда Четверг Пятница — А суббота на языке древних вавилонян шесть. Людей нет, а слово есть. Назовите 5 дней подряд, не называя цифр и дней недели. И в результате появился календарь, который мы используем сегодня. Правда, ему пришлось пройти еще много изменений, но он стал таким (показ календаря) (слайд) средний, четвертый, пятый Позавчера, вчера, сегодня, завтра, послезавтра. Физкультурный перерыв Проводит физкультуру 5. Практическая работа Отгадай загадку. Как мы должны ходить, Мы можем проснуться рано. Мы умеем бить, но не вы, Мы каждый час отбиваем. Мы бьём громко, весело: Бим-бом, бом! Работать в парах. Каждый образованный человек должен уметь определять время по часам. Давайте посмотрим на часы и вспомним, из чего состоят часы. Показать на моделях часов: 9часы; 5 минут десятого; от двадцати до 12; 15 минут восьмого Работа в группах. «Собери цепочку» век, год, день, часы. Дети подготовили выставку слайдов «Разные часы». Ребенок подходит к слайду и рассказывает (слайды) Циферблат, стрелки. Большая стрелка – минутная, а маленькая – часовая. Каждая группа составляет цепочку. Кто первый покажет класс с объяснением. час месяц неделя ля секунда минута 5. Итог урока. Отражение. Наш урок подходит к концу. О чем был урок? Ответить на вопросы учителя
5 Что понравилось? Напишите свои пожелания и наклейте их на доску. пожелания прикреплены к доске. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Зак А.З. 600 игровых заданий на развитие логического мышления. — Ярославль, с. 2. Нагибин Ф.Ф. Математическая коробка. М.: Издательство «Просвещение», с. 3. Сухин И.Г. Занимательная математика. М.: Изд-во «Вако», с. 4. Труднев В.П. Считай, смейся, угадывай. М.: Издательство «Просвещение», с.

Урок математики в 1Б классе по программе «Школа России» на тему: «Задачи в два действия». Первое занятие по теме, когда дети переходят от решения задач по цепочке к решению задач в два приема. Цели деятельности
АДМИНИСТРАЦИЯ ПОДОЛЬСКОГО ГОРОДСКОГО ОКРУГА КОМИТЕТ ПО ОБРАЗОВАНИЮ Муниципальное общеобразовательное учреждение «Лицей 1» (МОУ «Лицей 1») Технологическая карта урока математики Урок математики в 6 классе
Технологическая карта урока Предмет : Математика, УМК «Школа России», 3 класс Учитель: Салоид А.В. Тема: Деление с остатком. Цели деятельности учителя: Дидактическая цель: познакомить учащихся с приемом
Конспект урока по математике. Преподаватель: Виссарионова И.Е. Класс: 2 «А» Дата: 24.12.2018 Предмет: математика УМК «Школа России» Тема: «Чему ты научился. Чему ты научился». Часть: Устное исчисление Урок 54 Тип:
Тема: Единицы массы. Тонна, центнер. Ачикасова Я.М. 4 класс. Образовательная система Вид урока Цель урока Ожидаемые результаты Оборудование: «Планета знаний» Изучение нового материала Формирование представлений
Технологическая карта урока математики в 4 классе в соответствии с требованиями ФГОС Предмет: математика Тема урок: «Решение задач с помощью таблиц и рисунков. Повторение» Класс: 4 Учитель: Мильченко
ПЛАН ЗАНЯТИЙ 1. ФИО 2. Место работы 3. Должность 4. Предмет 5. Класс 6. Тема и номер занятия 7. Базовый учебник Нурмухаметова Т.А. МБОУ школы-интерната СП учитель начальных классов 3 класса Защита животных.
АДМИНИСТРАЦИЯ ПОДОЛЬСКОГО ГОРОДСКОГО ОКРУГА КОМИТЕТ ПО ОБРАЗОВАНИЮ Муниципальное общеобразовательное учреждение «Лицей 1» (МОУ «Лицей 1») Технологическая карта проведения урока математики Дата: 08.02. Учитель:}
Урок математики в 5 классе на тему: «Сложение и вычитание смешанных чисел» Разработала: Брюхова Эвелина Владимировна, учитель математики 1 категории МБОУ СОШ с УИОП 12 г. Сургута. Цели урока: Обобщить

Конспект открытого урока в 5 классе на тему «Природные сообщества» Автор: Комарова Галина Ивановна, учитель биологии высшей категории, МБОУ СОШ 1, г. Рудный Смоленской области Цель занятия: обеспечить на уровне
Технологическая карта урока чтения 2 класс Учитель: Аббасова Ч. Г. УМК Предмет: Класс: Тема: Цель занятия: Задания: Планируемый результат: «Школа России» Литературное чтение 2 «Страшная история» Чарушин Е.
ПЛАН ЗАНЯТИЙ 1. ФИО 2. Место работы 3. Должность 4. Предмет 5. Класс 6. Тема 7. Базовый учебник ДАТА Алиева Эльвиза Февзиевна МКОУ «БСОШ 5 с русским и крымскотатарским языками обучения» Преподаватель
Конспект урока по математике Тема: «Задание» 1 класс, УМК «Школа России» Конспект разработан учителем начальных классов МБУ СОШ 62 Тольятти Самарская Елена Николаевна Тольятти, 2013 г. Тип урока: открытия
Технологическая карта урока математики. Учитель: Уманец Ирина Владимировна 1. Дидактическое обоснование: «Математика 2 класс» УМК «Школа России» М.И. Моро 2. Тема урока: «Сравнение числовых выражений». 3. Дидактическая
Технологическая карта урока об окружающем мире во 2 классе Тема урока: «Растения, их разнообразие. Условия, необходимые для жизни растений (свет, тепло, воздух, вода). Тип урока Цели урока Открытие урока
Урок математики во 2 классе «Таблица умножения на 9. Решение задач». Егорова Людмила Сергеевна МАОУ СОШ 12 Ишим учитель начальных классов Описание: урок проводится по рабочей программе «Математика»,
Технологическая карта и конспект урока математики в 4 А классе в соответствии с требованиями ФГОС Предмет: математика Тема урока: «Умножение многозначного числа на однозначное» Класс: 4 А Форма урока:
Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Лицей 102 имени академика Михаила Федоровича Решетнева» Методическая разработка: Урок математики во 2 классе на тему «Шесть шесть тридцать шесть?
Технологическая карта урока Ковалева Юлия Сергеевна Предмет: Математика Класс: 5 класс Автор ТМК: Математика 5 класс: учебник для общеобразовательных учреждений Мерзляк А.Г. и др. Тема урока: Дополнение
Технологическая карта для построения урока по систематизации знаний Тема: математика 5 класс Тема урока: Сложение десятичных дробей (первое занятие темы) Задачи урока: 1. познакомить с правилом сложения десятичных дробей
Технологическая карта урока математики по ФГОС, 5 класс. Предмет : Методом проб и ошибок. Тип урока: повторение пройденной темы. Цели деятельности учителя: Формирование у учащихся способности к новому пути
Конспект урока по предмету Русский язык 2 класс УМК «Школа России» Тема: Соотношение слов имен, вопросов, на которые они отвечают, с частями речи. Цель: Формировать умение узнавать самостоятельно
Урок математики в 3 классе Тема: Таблица умножения на 5 Вид урока: урок изучения нового материала Целевые установки: Планируемые цели учителя: построить таблицу умножения на 5, на основе различных
1. Ф.И.О. 2. Место работы 3. Должность 4. Предмет 5. Класс 6. Тема и номер занятия по теме 7. Базовый учебник Кирдищева ПКГО
Открытый урок информатики в 8 «Б» классе «Информация и ее свойства» Дата: 08.09.2016 Преподаватель: Баринова Инна Евгеньевна, учитель информатики, МБУ «Школа 56». Присутствует: директор школы Докучаева Н.В.,
Технологическая карта урока Предмет: математика 1 класс Школа: МАОУ СОШ 36 Тамбов Учитель: Ковалева Татьяна Михайловна ТМК: Образовательная система «Школа 2100» Тема урока Цель урока План
Открытый урок на тему: «Разрядный состав трехзначных чисел. Сложение и вычитание в пределах 100. Решение задач» Литература: 1. Истомина Н.Б. Методика обучения математике в начальных классах. М., 2002. 2.
Технологическая карта урока географии в 9 классе Тема урока: «Топливно-энергетический комплекс России» Тип урока Урок изучения нового материала. Цель занятия Формирование понятий топливно-энергетического комплекса, топлива и энергии; показать роль

Тема. Математика. 3 класс УМК «Начальная школа 21 века» Тема. Умножение суммы на число. Тип урока. Урок открытия новых знаний. Технология проблемно-диалогического обучения. Цель деятельности: образование
1 Цели деятельности учителя Вид урока Планируемые образовательные результаты Методы и формы обучения ОБОРУДОВАНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ СРЕДСТВА
РЕЗЮМЕ УРОКА МАТЕМАТИКИ НА ТЕМУ: «КВАДРАТ И КУБ ЧИСЕЛ» (стр. 16) (первый урок из двух по этой теме). Базовый учебник: Н.Я. Виленкин, В.И. Жохов, А.С. Чесноков, С.И. Шварцбурд. Математика, 5 класс. Учебник
Технологическая карта урока математики. Предмет, класс, учитель Математика, 1 класс Шелыхманова С.В. Предметное задание. Цели Формирование представления о структуре задания. Задания Образовательные: сформировать

1 Технологическая карта урока Тема: «Сравнение обыкновенных дробей» Класс: 5 класс Предмет: математика УМК (авторы): УМК «Сферы». Математика. Арифметика. Геометрия. 5 класс Бунимович, Г.В. Дорофеев,
Конспект урока математики в 4 классе в соответствии с требованиями ФГОС Предмет: Учитель математики 1 категории Квеселевич А.Д. Тема урока: «Умножение и деление на двузначное число» 4 класс Форма урока
МКОУ «Среднекорецкая СОШ» Лискинского района Конспект урока по русскому языку по учебнику М.С. Соловейчик «К тайнам нашего языка» 2 класс (УМК «Гармония»). Тема урока: «рассказать о значении слова». Подготовлено
Технологическая карта урока Учитель: Можаева Т.П., учитель н.ч. классы 1 квалификационной категории Предмет: Русский язык Класс: 4 Тип урока: Обобщение и закрепление знаний Тема: «Падежные окончания имен
Технологическая карта урока математики для 6 класса «Пропорция». Тема: Пропорция Цель занятия: Формирование у учащихся способности к новому способу действия, расширение понятийной базы путем введения понятия
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Лицей», г.о. Балашиха, Московская область Технологическая карта урока по теме «Решение неравенств с модулями» Алгебра 9 класс по ТМК С.М. Никольского,
Разработка урока математики в 1 классе Тема урока «Числа 0-10». Тема: Цифры 0 10. (Урок построения системы знаний). Основные цели предмета: Обобщить и закрепить: — состав чисел 0 10; — дополнительные случаи
ПЛАН-РЕЗЮМЕ ЗАНЯТИЯ Дата: 16.02.2017 Учитель: Устюгова Татьяна Михайловна Предмет: Математика Тема урока: Закрепление прошлого. Решение проблем. Тип урока: Занятие по закреплению знаний Участник(и): 1А спец
ГБОУ СОШ 579 Приморского района Санкт-Петербурга Урок математики в 3 классе Тема «Учимся решать задачи»
Технологическая карта Урок Предмет: математика Класс: 2Б Школа: МБОУ СОШ 28 Учитель: Беседа Наталья Анатольевна ТМК: «Планета Знаний» Тема урока Волшебный стол. Таблица дополнений. Цель урока
Название работы Тема Задачи Планируемые результаты Стрелкова Светлана Вячеславовна, учитель начальных классов, МКОУ «Кондровская СОШ 3», г. Кондрово, Калужской области. Технологическая карта урока Урок математики
Технологическая карта урока. Босова Л. Л. Информатика. 5 класс ФГОС. Раздел программы: Подготовка текстов на компьютере Тема урока: Основные объекты текстового документа. Ввод текста. Введите текст Учитель:
Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Гимназия» ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КАРТА ЗАНЯТИЯ «Лепка фартука» 5 класс Составитель: Захарова Л.А. учитель технологии г. Черногорск, 2016 Тема: Лепка
ФИО (полностью) ПЛАН ЗАНЯТИЙ Хамзина Елена Владимировна Место работы МОУ СОШ 67 Должность Предмет Учитель начальных классов математика. 2 класс Тема урока Свойства противоположных сторон прямоугольника.
Кириллова Наталья Николаевна, учитель истории и обществознания, МБОУ СОШ 45, г. Ульяновск Технологическая карта урока по предмету «Обществознание» в 5 классе на тему: Вид урока «Есть ли такая профессия- ученик?»
Технологическая карта по математике 1 класс Тип урока: изучение нового материала. Тема: «Килограмм». Цель урока: Познакомить учащихся с новой ценностью и единицей стоимости. УМК: Математика. Учебник. one
Вот некоторые из наиболее распространенных отношений утреннего будильника. Во-первых, вы можете вообще не услышать будильник, потому что просто крепко спите. Во-вторых, вы наверняка слышите будильник, выключите его, но продолжите под предлогом якобы экономии пяти минут. В-третьих, вы пытаетесь игнорировать будильник, накрывая голову подушкой. И, наконец, вы успели договориться о будильнике, даже встали, но, немного погуляв по квартире, снова заснули.
Однако всему этому есть логическое объяснение. Мозг не может проснуться за одну секунду (а жаль), ему нужно восстановиться после сна, поэтому он посылает вам импульсы типа «ну, еще пять минут». А для его восстановления должно пройти 10-30 секунд.
Но бывают и периоды сна. Возможно, с ними вам станет понятнее собственное поведение в определенные часы. С 19-00 до полуночи очень легко заснуть и проснуться. После 24 часов и до 3 труднее всего заснуть. С 3-00 до 5-00 сон не крепкий. Это означает, что вы легко просыпаетесь, но у вас могут быть проблемы с засыпанием. Следующие 2 часа — стадия крепкого сна — непростая, но и не трудная. А вот с 7-00 до 8-00 просыпаться тяжелее всего. В последующие 2 часа вставать легко, но только если вы не вставали ночью и не ложились поздно. После 10-00 сон считается завершенным, затем он сам просыпается.
Итак, с чего начать? Попробуйте не просто завести будильник, а отвести его от кровати (правда, на такое расстояние, чтобы его все же было слышно). Проснувшись, вы идете выключать его, но не оборачиваетесь. За кроватью! Она снова начнет звонить вам. Не смотри на нее, а иди прямо в душ. Если этот номер не пройден. Поставьте будильник в труднодоступном для бодрствования месте, например, на шкафу. Это также будет дополнительной платой для вас. А попробуйте рядом с кроватью повесить большую записку а-ля «легко опоздать на работу, если вернуться в постель». Пусть немного освежит память.
Главное искушение, которое лежит в постели после пробуждения, это ее тепло. Больше всего хочется снова заползти под одеяло и погреться под его одеялом. Так в чем дело — разогревайтесь! Примите горячий душ. Это душ, а не ванна. Она расслабляется. Начните свое «омовение» с лица, а затем займитесь частями тела, которые, как вам казалось, были наиболее замерзшими. Закончив водные процедуры, одеться потеплее и выйти из ванной. После пробуждения будет легче.
Валентина Селезнева
Конспект урока «Путешествие в страну времени»
Организационное время :
Нам всем удалось собраться
Все вместе взялись за руки.
Мы будем активно реагировать
Вести себя
Чтобы дорогие гости
Они захотели вернуться.
Ребята вы любите путешествия ?
Хочешь в Королевство время ?
Как, по-твоему, мы можем туда добраться? (Ответы детей : с помощью волшебной палочки, волшебных слов, машины времени и т . д.)
Мы отправимся в путешествие на машине времени . Но чтобы все заработало, нужно произнести такие слова :
Нам нужно только закрыть глаза
Автомобиль Время включится ,
Мы скажем правильные слова
Оказаться в Королевство
Время , остановить время
И часы пойдут назад
Мы узнаем, что произошло
В Королевстве в этот час.
Вот мы и в Королевстве время но нас никто не встречает. На экране появится видеосообщение.
Час : Привет, ребята!
Меня зовут Мистер Чес
Я живу в Королевстве время
Меня околдовал злой волшебник
Он выгнал меня из Королевства, потому что я ничего не знаю о время . Смотри, моя сумка знаний совершенно пуста! Можете ли вы помочь мне заполнить его знаниями? Чтобы разочаровать меня, нужно выполнять задания.
сиделка : Помогите, ребята, мистер Чес? (ответы детей)
воспитатель : Первое задание пройдём под живыми часами. (горка петуха)
Ребята, а почему часы называются «живыми» ?
Люди узнали часов в реальном времени . Солнышко еще не взаимно, а петух уже кукарекает скоро утро! Довольно спать!
Ребята, легко ли определить по крику петуха время ? А если нет петуха?
И человек придумал более надежные часы.
Вот конверт с первым заданием!
Ребята в Королевстве время сейчас 9 :00 часов. А на этих часах непонятно сколько сейчас времени время . Чего-то здесь не хватает. (Часовые стрелки отсутствуют) .
Что мы можем сделать, чтобы часы показывали 9 часов? (Нарисовать часы) .
У вас на столе карандаши, фломастеры, простые карандаши. Нарисуем стрелки на часах, чтобы все часы показывали 9часов и отправить их в Королевство. (Дети рисуют стрелки на часах) . За правильно выполненное задание кладем «знание» в сумку Мастеру Часу.
воспитатель : Второе задание найдем у электронных часов (2) .
Чем электронные часы отличаются от других? (у электронных часов нет стрелок, циферблата, они работают от электрического тока).
В каких современных приборах вы встречали электронные часы? (в телефоне, стиральной машине, микроволновке, компьютере и т.д.)
Упражнение : В Королевстве время налетел ураган и все цифры разлетелись по циферблату. Вам нужно поставить все числа на свои места.
За выполненное задание получаем «кусочек знаний» . Давайте положим мистера Часа в мешок.
сиделка : Следующее задание вы найдете под песочными часами (3)
А что это странно час и почему они так называются? (ответы детей)
Эти часы сделаны из стекла. Два стеклянных флакона соединены вместе. Песок внутри. Когда часы идут, песок из верхнего пузыря пересыпается в нижний.
Упражнение : В конвертах спрятаны вырезанные картинки, изображающие разные часы. Собери их и скажи, как они называются.
Задание нужно выполнить, пока сыпется песок (за 1 минуту) .
За правильно выполненное задание дети кладут Мистеру Часу в мешочек «Знание» .
воспитатель : Четвертое задание мы найдем под часами, в которых живет кукушка (4) .
Ребята, Полина знает стихотворение про эти часы. Давайте послушаем.
Живет в резной избушке
Веселая кукушка.
Она кудахчет каждый час
И просыпается рано утром нас :
Ку-ку! Ку-ку!
Уже 7 утра!
Ку-ку! Ку-ку!
Пора вставать!
Кукушка в лесу не живет
А в наших старых часах!
Упражнение : Превратитесь в часы и покажите, как они работают.
Физминутка (под музыку)
На стене дощатый домик, (руки вверх показать крышу) .
А в избе часы тикают. (наклон головы)
Потому что кукушка намазала . в сторону)
Что-то очень-очень
Хорошая песня.
Кукушкоходы,
Кукушкоходы — (боковые повороты)
новости из детства
Нас передают. — (машем руками)
Молодцы ребята, молодцы
Держите частичку знаний. Дети положили частичку знаний в мешочек для Мистера Часа.
воспитатель : Следующее задание мы найдем под присмотром (5) .
Ребята, а почему часы так называются? (показать слайд)
Под ними такое задание : Прослушайте запись звуков часов и угадайте их название.
Давайте присядем и послушаем.
Дети слушают (часы тикают, звонит будильник, кукушка зовет, куранты бьют) .
Ребята, вы видели часы на улице в нашем городе? (ответы детей)
(На башне ГМИИ, на улице Советской на башне, на вокзале) слайдов.
Как вы думаете, зачем на станции часы? (ответы детей)
Молодцы ребята, вот вам «Часть знаний» положить в сумку.
воспитатель : Шестое задание (6) вы найдете под часами, которые будят нас по утрам.
воспитатель : Ребята, во сколько мы просыпаемся утром? (тревога) . (Слайд тревоги) .
В этом задании вам нужно сделать необычные часы. Посмотрите на заголовки, чем эти часы необычны?
Разделимся на две команды, команда девушек «Минута» , который будет делать розовые часы и команда мальчиков «Час» , которая будет делать синие часы.
Смотри, у тебя на столе заготовки для часов. Часы со стрелками, на них чего-то не хватает. Вам нужно правильно вставить циферблат. Приклеить цифры можно клеем ПВА, клеем-карандашом, двухсторонним скотчем, степлером. Все, что пожелаете.
Дети выполняют задание.
Молодцы ребята, вы отлично поработали. Каждая команда имеет право на «знаний» положил их в сумку мистера Часа.
Ребята, давайте одни часы подарим Мистеру Часу, чтобы он никогда не путался в время , а вторые возьмем с собой как память о королевстве время !
Мистер Чес : Спасибо, ребята! Благодаря вам мой багаж знаний стал полным. И самое главное, ты спас наше королевство от злого волшебника, и я могу вернуться домой.
За вашу доброту я хочу подарить вам часы на память.
воспитатель : Что ж, нам пора возвращаться в детский сад. Скажем волшебное слова :
Нам нужно только закрыть глаза
Машина Время включится ,
Мы скажем правильные слова
Чтобы снова вернуться в детский сад
Время остановить время
И часы пойдут назад
Не теряя ни минуты
Пойдем в сад!
Ну вот мы и снова в детском саду. Вам понравилось путешествие ? Что вам запомнилось больше всего? Что было для вас трудным?
Тема : Путешествие в страну времени .
Задачи :
Образовательные :
Усилить способность определять время ежечасно с точностью до часа.
Почините вместе с детьми типы часов.
Формировать навыки командной работы (совместное производство одного ремесла) .
Практика счета до 12.
Образовательный :
Развитие дизайнерских навыков .
Развивать коммуникативные навыки и умение работать в команде.
Образовательный :
Воспитывать желание работать сообща.
Воспитывать доброту, внимательное отношение к другим людям, желание помочь.
Что может быть хуже звука будильника каждое утро? Этот маленький бессердечный «механический монстр» настойчиво просыпается каждое утро и не дает спать большому количеству людей в мире. Очень мало людей, которые проснуться самостоятельно без будильника.
Оказывается, просыпаться по будильнику не совсем правильно и может нанести вред здоровью человека. Как всегда, американские ученые провели исследования и пришли к шокирующим выводам.
Поговорим: как на нас влияет будильник и как быстро проснуться утром .
Как каждое утро сигнал будильника влияет на наше здоровье?
Самый серьезный стресс, пагубно влияющий на организм человека – шумовая нагрузка . К шумовому стрессу относятся любые громкие, резкие звуки: хлопанье дверью, резкий звук будильника, хлопки в ладоши и все другие звуки, являющиеся для нас «громкими» сюрпризами.
Любой стресс повышает уровень гормона в организме. норадреналин . Этот гормон еще называют гормоном страха и агрессии, который заставляет наше сердце биться быстрее обычного, вызывая тем самым состояние тревоги. При небольшом стрессе гормон страха в организме возрастает в 2-4 раза, а если стресс вызван резким шумом — в 15-20 раз. При этом следует учитывать, что утром наш организм находится в расслабленном состоянии и резкое шумовое воздействие может резко усилить выброс норадреналина.
Шумовой стресс может вызвать:
учащенное сердцебиение,
резкое повышение артериального давления,
одышку,
головную боль (резкий прилив крови к мозгу вызывает разрыв тонких сосудов головы).
При очень резком шумовом воздействии возникает угроза остановки сердцебиения, дыхания и кровоизлияния в мозг.
После всех описанных ужасов хочу вас немного успокоить. Организм человека может адаптироваться практически ко всему, что делается с некоторой периодичностью. Человек, как и кошка, может спать в любом положении и в любых условиях. Если, скажем, поставить будильник на начало недели, то его звонок в понедельник окажет самое пагубное влияние. Через неделю ваш организм уже полностью адаптируется и не будет так остро на это реагировать. Кроме того, психологическая готовность к этому помогает нам спокойно пережить будильник по утрам. Засыпая, ставим, скажем, на шесть часов, и утренний звон уже не сюрприз.
Как проснуться утром самостоятельно без вреда для здоровья?
Эффективно просыпаться рано утром сродни искусству, и каждый человек должен найти что-то свое, свои условия для пробуждения, которые будут идеальными лично для вас. Итак, приступим. Попробуйте пройтись по каждому пункту и применить его к себе.
Правильный выбор будильника и его мелодии.
При выборе будильника следует прислушаться к его сигналу. Если вы используете функцию будильника своего мобильного телефона, чтобы разбудить вас по утрам, вам следует серьезно подумать о выборе мелодии звонка. В обоих случаях сигнал не должен быть резким, плавным и мелодичным. Будет очень хорошо, если будильник будет звенеть с нарастающей громкостью.
Попробуйте ложиться спать в определенное время.
Биологические часы нашего организма — самый надежный механизм, способный к саморегуляции. Если вы ложитесь спать несколько дней подряд, скажем, в 23.00, то в последующие дни ближе к этому времени вы почувствуете сонливость. Наше тело подобно мертвой машине. Чтобы оттолкнуться с места нужно приложить немало усилий, зато потом по инерции идет довольно легко. Но если вы остановитесь и захотите изменить направление, вам придется начинать все сначала.
Вы должны спать около 7-8 часов в день.
Организм человека очень «быстро»: https://site/gotovim-roll-filadelfiya-doma привыкает к постоянству. Если вы будете спать определенное количество времени в течение длительного времени, то ваши внутренние биологические часы подстроятся под ритм и разбудят вас утром.
Не вскакивайте с кровати сразу после открытия глаз.
Сразу после выключения будильника откройте глаза и осмотритесь. Это помогает вернуться к реальности. Сделайте несколько глубоких вдохов. Также можно делать легкую утреннюю гимнастику: лежа под одеялом, нужно поочередно поднимать согнутые в коленях ноги, стараясь коленями дотянуться до подбородка. Упражнение аналогично «детскому велосипеду».
Вставайте постепенно.
Сердце не переносит резкого перехода тела из горизонтального положения в вертикальное. Наконец, теплый душ или умывание холодной водой, а также чашка горячего кофе помогут окончательно проснуться и прийти в себя.
Эти простые советы помогут вам просыпаться каждое утро без боя и всегда оставаться в гармонии с собой и своим телом.
Желаю тебе всегда только доброго утра и помни, что нет ничего лучше, чем поцеловать любимого человека утром.

Эксперимент	Момент времени выборки	Набор для обучения					Набор для тестирования

		Accuracy _c	Precision _c	Recall _c	F1-score _c	FPR _c	Accuracy _p	Precision _p	Отзыв _p	F1-score _p	FPR _p
Exp. 1	2–8DAT	0.73	0.73	0.84	0.78	0.41	0.79	0.82	0.69	0.75	0.13
	2DAT	0.86	0. 91	0.77	0.83	0.06	0.71	0.75	0.75	0.75	0.33
	4DAT	0.72	0.71	0.83	0.77	0. 43	0.57	0.50	0.33	0.40	0.25
	6DAT	0,80	0,82	0,82	0,82	0,23	0,86	1	0,75	1	0,75	1	1	1	1	0,86	0.96	0.94	1	0.97	0.11	1	1	1	1	0
Exp.2	2-8DAT	0.81	0.80	0. 93	0.86	0.39	0.85	0.76	1	0.87	0.29
	2DAT	0.75	0.79	0.79	0.79	0.31	0. 14	0	0	NaN	0.80
	4DAT	0.88	0.85	0.94	0.89	0.21	0.57	0.50	0.67	0. 57	0.50
	6DAT	0.97	0.95	1	0.97	0.08	1	1	1	1	0
	8DAT	1	1	1	1	0	0. 75	0.67	1	0.80	0.50
Exp.3	2–8DAT	0.70	0.69	0.94	0.79	0.71	0.84	0.70	0.88	0. 78	0.18
	2DAT	0.69	0.68	0.81	0.74	0.44	0.33	0.20	0.33	0.25	0.67
	4DAT	0. 95	1	0.90	0.95	0	1	1	1	1	0
	6DAT	1	1	1	1	0	1	1	1	1	0
	8DAT	0. 96	0.96	1	0.98	0.17	0.71	0.50	1	0.67	0.40

Перенос задачи обучения		Целевой домен					Перенос задания обучения		Целевой домен

		Согл.	Доп.	Рек.	Ф1.	FPR			Согл.	Предварительно.	Рек.	Ф1.	FPR
Exp.1→Exp.2	2DAT	0.54	0.54	1	0. 70	1	Exp.2→Exp.3	2DAT	0.56	0,54	0,92	0,68	0,79
	4DAT	0,77	0.71	0.95	0.82	0. 44		4DAT	0.58	0.56	0.83	0.67	0.67
	6DAT	0.95	0.91	1	0.95	0.13		6DAT	1	1	1	1	0
	8DAT	1	1	1	1	0		8DAT	0. 91	1	0.88	0.93	0
Exp.1→Exp.3	2DAT	0.50	0.50	1	0.67	1	Exp.3→Exp.1	2DAT	0.64	0. 83	0.29	0.43	0.05
	4DAT	0.50	0.50	1	0.67	1		4DAT	0.51	0.67	0.19	0. 30	0.11
	6DAT	1	1	1	1	0		6DAT	0.49	1	0.10	0.17	0
	8DAT	1	1	1	1	0		8DAT	0. 45	1	0.11	0.20	0
Exp.2→Exp.1	2DAT	0.58	0.75	0.18	0.29	0.05	Exp.3→ Exp.2	2DAT	0.59	0. 63	0.57	0.60	0.39
	4DAT	0.59	0.65	0.52	0.58	0.33		4DAT	0.64	0.63	0.81	0. 71	0.56
	6DAT	0.54	1	0.19	0.32	0		6DAT	0.89	1	0.81	0.89	0
	8DAT	0. 91	1	0.88	0.93	0		8DAT	0.79	1	0,76	0,86	0

Перенос задачи обучения		Целевой домен

		Accuracy	Prediction	Recall	F1-score	FPR
Exp. 2→Exp.1	2DAT	0.47	0.46	0.71	0.56	0.74
	4DAT	0.56	0.57	0.81	0.67	0.72
	6DAT	0. 70	0.71	0.81	0.76	0,44
	8DAT	1	1	1	1	0
0
0.44	0.71	0. 55	0.79
	4DAT	0.54	0.55	0.81	0.65	0.78
	6DAT	0.70	0.69	0.86	0.77	0.50
	8DAT	0. 90	0.86	1	0.92	0.27
Exp.3→Exp.2	2DAT	0.56	0.55	1	0.71	0.94
	4DAT	0.54	0. 54	1	0.70	1
	6DAT	0.95	0.91	1	0.95	0.13
	8DAT	0.96	1	0.95	0. 98	0

Задача переноса обучения		Соотношение ^a (%)	Целевой домен

			Accuracy	Prediction	Recall	F1-score	FPR
Exp. 2→Exp.1	6DAT	10	0.55	0.83	0.26	0.40	0.07
		20	0.59	1	0.25	0.40	0
		30	0. 64	1	0.31	0.47	0
		40	0.64	1	0.27	0.43	0
		50	0.78	1	0. 56	0.71	0
	8DAT	10	1	1	1	1	0
		20	1	1	1	1	0
		30	1	1	1	1	0
		40	1	1	1	1	0
		50	1	1	1	1	0
Exp. 3 →Exp.1	6DAT	10	0.64	0.89	0.42	0.57	0.07
		20	0.69	0.77	0.63	0.69	0.23
		30	0. 72	0.80	0.62	0.70	0.17
		40	0.77	0.80	0.73	0.76	0.18
		50	0.72	0. 75	0.67	0.71	0.22
	8DAT	10	0.62	1	0.41	0.58	0
		20	0.70	1	0. 53	0.70	0
		30	0.75	1	0.62	0.76	0
		40	0.76	1	0.60	0. 75	0
		50	0.71	1	0,43	0,60	0

ГДЗ упражнение / вариант 1 195 алгебра 7 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский – Telegraph

Алгебра Мерзляк 7 класс Разность квадратов двух выражений: Дидактические материалы — ГДЗ Решебники

Популярные учебники

Вариант 1. (Страницы с 4 по 34)

Введение в алгебру:

Линейное уравнение с одной переменной:

Решение задач с помощью уравнений:

Тождественно равные выражения. Тождества:

Степень с натуральным показателем:

Свойства степени с натуральным показателем:

Одночлены:

Многочлены:

Сложение и вычитание многочленов:

Умножение одночлена на многочлен:

Умножение многочлена на многочлен:

Разложение многочленов на множители. Вынесение общего множителя за скобки:

Разложение многочлена на множители. Метод группировки:

Произведение разности и суммы двух выражений:

Разность квадратов двух выражений:

Квадрат суммы и квадрат разности двух выражений:

Преобразование многочлена в квадрат суммы или разности двух выражений:

Сумма и разность кубов двух выражений:

Применение различных способов разложения на множители:

Связи между величинами.

Способы задания функции:

График функции:

Линейная функция, ее график и свойства:

Уравнения с двумя переменными:

Линейное уравнение с двумя переменными и его график:

Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы двух линейных уравнений с двумя переменными:

Решение систем линейных уравнений методом подстановки:

Решение систем линейных уравнений методом сложения:

Решение задач с помощью систем линейных уравнений:

Вариант 2. (Страницы с 35 по 66)

Введение в алгебру:

Линейное уравнение с одной переменной:

Решение задач с помощью уравнений:

Тождественно равные выражения.

Степень с натуральным показателем:

Свойства степени с натуральным показателем:

Одночлены:

Многочлены:

Сложение и вычитание многочленов:

Умножение одночлена на многочлен:

Умножение многочлена на многочлен:

Разложение многочленов на множители. Вынесение общего множителя за скобки:

Разложение многочлена на множители. Метод группировки:

Произведение разности и суммы двух выражений:

Разность квадратов двух выражений:

Квадрат суммы и квадрат разности двух выражений:

Преобразование многочлена в квадрат суммы или разности двух выражений:

Сумма и разность кубов двух выражений:

Применение различных способов разложения на множители:

Связи между величинами.

Способы задания функции:

График функции:

Линейная функция, ее график и свойства:

Уравнения с двумя переменными:

Линейное уравнение с двумя переменными и его график:

Системы уравнений с двумя переменными. Графический метод решения системы двух линейных уравнений с двумя переменными:

Решение систем линейных уравнений методом подстановки:

Решение систем линейных уравнений методом сложения:

Решение задач с помощью систем линейных уравнений:

(Страницы с 67 по 98) Вариант 3.

Введение в алгебру:

Линейное уравнение с одной переменной:

Решение задач с помощью уравнений:

Тождественно равные выражения.

Степень с натуральным показателем:

Свойства степени с натуральным показателем:

Одночлены:

Многочлены:

Сложение и вычитание многочленов:

Умножение одночлена на многочлен:

Умножение многочлена на многочлен:

Разложение многочленов на множители. Вынесение общего множителя за скобки:

Разложение многочлена на множители. Метод группировки:

Произведение разности и суммы двух выражений:

Разность квадратов двух выражений:

Квадрат суммы и квадрат разности двух выражений: