Ренессанс Косметик

Запросите оферту через форму обратной связи

Арт. 1181946

Доставка осуществляется по прямой поставке со склада Москвы

Характеристики:

• Торговая марка: Ренессанс Косметик
• Назначение средства: дезинфекция кожных покровов, дезинфекция поверхностей
• Тип профессиональной химии: нейтральное средство
• Вид товара: антисептик
• Основное действующее вещество: спирт 60%
• Обрабатываемая поверхность: твердые поверхности, кожные покровы, водостойкие поверхности
• Область применения: в быту, медицина, сфера торговли, предприятия общественного питания, предприятия пищевой промышленности
• Концентрат: Нет
• Форма выпуска: жидкость
• Объем (л): 1
• Разрешено для детских учреждений: Нет

Цена за шт.

цена только для интернет-магазина

299,00 р.

Ваша экономия: 157,00 р.

Нечего сравнивать

Сопутствующие товары

{{#each tags}} {{excerpt this.tagName 70}} {{/each}} Скрыть

{{#each this.featureValues}} {{#if (gt @index 0)}}
{{/if}} {{#if ../this.featureUnit}} {{this.value}} {{lowercase ../this.featureUnit.symbol}} {{else}} {{this.value}} {{/if}} {{/each}}

{{> productLabelItemTemplate labels=this.labels}}

Жидкость-санитайзер на основе спирта, с антибактериальным и дезинфицирующим эффектом для обработки рук и поверхностей 1 л.
Применяется для гигиенической обработки рук. Подходит для обработки гладких, непористых поверхностей методом протирки.
СПОСОБ ПРИМЕНЕНИЯ: Нанести средство, около 10–15 мл, на кожу рук, обрабатываемую поверхность или маникюрные инструменты, разотрите, дождитесь полного высыхания.
МЕРЫ ПРЕДОСТОРОЖНОСТИ: Только для наружного применения! Хранить в недоступном для детей месте. При попадании в глаза промыть большим количеством воды в течение 10–15 минут. При случайном проглатывании — прополоскать рот. При необходимости обратиться к врачу.
СОСТАВ: изопропиловый спирт более 60%, вода умягчённая, глицерин, парфюмерная композиция.
УСЛОВИЯ ХРАНЕНИЯ: хранить при температуре от 0°C до 25°C. Не хранить под воздействием прямого солнечного света и вблизи отопительных приборов.
СРОК ГОДНОСТИ: 24 месяца с даты изготовления, указанной на упаковке.
ТУ 9158-032-52020230-2020.

Магазин «Комус»,

{{this.shopAnswer}}

Описание

Жидкость-санитайзер на основе спирта, с антибактериальным и дезинфицирующим эффектом для обработки рук и поверхностей 1 л.
Применяется для гигиенической обработки рук. Подходит для обработки гладких, непористых поверхностей методом протирки.
СПОСОБ ПРИМЕНЕНИЯ: Нанести средство, около 10–15 мл, на кожу рук, обрабатываемую поверхность или маникюрные инструменты, разотрите, дождитесь полного высыхания.
МЕРЫ ПРЕДОСТОРОЖНОСТИ: Только для наружного применения! Хранить в недоступном для детей месте. При попадании в глаза промыть большим количеством воды в течение 10–15 минут. При случайном проглатывании — прополоскать рот. При необходимости обратиться к врачу.
СОСТАВ: изопропиловый спирт более 60%, вода умягчённая, глицерин, парфюмерная композиция.
УСЛОВИЯ ХРАНЕНИЯ: хранить при температуре от 0°C до 25°C. Не хранить под воздействием прямого солнечного света и вблизи отопительных приборов.
СРОК ГОДНОСТИ: 24 месяца с даты изготовления, указанной на упаковке.
ТУ 9158-032-52020230-2020.

Фреза для обработки уступов 90° с резьбой

Предназначено для обработки углеродистых и легированных сталей с пределом прочности до 500 МПа

Предназначено для обработки углеродистых и легированных сталей с пределом прочности до 750 Мпа

Предназначено для обработки натурального и искусственного камня

Предназначено для обработки закаленных сталей твердостью до 55 HRC

Предназначено для обработки титана и титановых сплавов

Рекомендуется использование СОЖ

Предназначено для обработки коррозионно-стойких сталей

Предназначено для обработки углеродистых и легированных сталей с пределом прочности до 900 МПа

Предназначено для обработки древесины

Предназначено для обработки закаленных сталей твердостью до 60 HRC

Предназначено для обработки алюминиевых и магниевых сплавов

Универсальное применение

Предназначено для обработки твердых сплавов

Предназначено для обработки закаленных сталей твердостью до 67 HRC

Рекомендуется обработка без СОЖ

Предназначено для обработки углеродистых и легированных сталей с пределом прочности до 1400 Мпа

Предназначено для обработки полимеров

Предназначено для обработки серых чугунов и высокопрочных чугунов

Предназначено для обработки поверхностей покрытых лаками и красками

Предназначено для обработки латуни и бронзы

Предназначено для обработки меди

Рекомендуется охлаждение сжатым воздухом

Предназначено для обработки латуни

Предназначено для обработки латуни и медно-никелевых сплавов

Предназначено для обработки сотовых материалов Honeycomb

Предназначено для обработки металломатричных композитных материалов (MMC)

Предназначено для обработки обработки полиметилметакрилата

Предназначено для обработки закаленных сталей с твердостью до 65 HRC

Предназначено для обработки жаропрочных никелевых сплавов

Предназначено для обработки инструментальных сталей Toolox твердостью 33 HRC

Предназначено для обработки полиэфирэфиркетона с 30%-ым содержанием стекловолокна

Предназначено для обработки углеродистых и легированных сталей с пределом прочности до 500 МПа

Предназначено для обработки оловянной бронзы

Предназначено для обработки низколегированных медных сплавов

Предназначено для обработки сталей Hardox 500 с пределом прочности до 1600 Мпа

Предназначено для обработки чугуна с пределом прочности более 800 Мпа

Предназначено для обработки бериллиевой бронзы

Предназначено для обработки углепластика

Допускается обработка цветных металлов, термопластов, длинная сливная стружка

Предназначено для обработки стекло- и углепластика

Допускается обработка полиамида

Предназначено для обработки инструментальных сталей Toolox твердостью 44 HRC

Предназначено для обработки медно-свинцово-цинковых сплавов

Предназначено для обработки медно-никель-цинковых сплавов

Предназначено для обработки литейных алюминиевых сплавов

Предназначено для обработки коррозионно-стойких сталей с пределом прочности более 900 МПа

Предназначено для обработки поливинилиденфторида с 20%-ым содержанием стекловолокна

Предназначено для обработки полиэфирэфиркетона с 30%-ым содержанием углеволокна

Рекомендуется обработка с применением СОЖ мелкодисперсного разбрызгивания

Предназначено для обработки низколегированных медно-кремниевых сплавов

Предназначено для обработки стеклопластика

Предназначено для обработки вольфрамово-медных сплавов

Предназначено для обработки полиэтилена высокой плотности

Предназначено для обработки литейной бронзы

Предназначено для обработки закаленных сталей с твердостью до 50 HRC

Предназначено для обработки полиамида с 30%-ым содержанием стекловолокна

Предназначено для обработки графита, стекло- и углепластика

Предназначено для обработки титановых сплавов с пределом прочности более 850 МПа

Предназначено для обработки углеродистых и легированных сталей с пределом прочности до 750 Мпа

Предназначено для обработки графита

Предназначено для обработки оловянной бронзы

Предназначено для обработки алюминиевых сплавов дающих короткую стружку

Предназначено для обработки коррозионно-стойких сталей с пределом прочности до 900 МАа

Предназначено для обработки бронз повышенной прочности

Предназначено для обработки свинцовых бронз

Предназначено для обработки высокопрочных чугунов

Предназначено для обработки углеродистых и легированных сталей с пределом прочности до 1100 МПа

Предназначено для обработки полиэфирэфиркетона

Предназначено для обработки композитных материалов

Предназначено для обработки арамида

Предназначено для обработки алюминиево-медных сплавов

Предназначено для обработки полиметиленоксида с 25%-ым содержанием стекловолокна

Предназначено для обработки фенолформальдегидной смолы

Предназначено для обработки закаленных сталей твердостью до 70 HRC

Предназначено для обработки алюминиево-никелевых бронз

Предназначено для обработки серых чугунов

Предназначено для обработки меди и медных сплавов

Рекомендуется использование масел или эмульсии

Предназначено для обработки алюминиевых сплавов, дающих длинную (сливную) стружку

Предназначено для обработки политетрафторэтилена с 25%-ым содержанием углеволокна

Рекомендуется использовать в условиях непрерывного резания

Рекомендуется использовать в условиях на удар

Рекомендуется использовать в нестабильных условиях резания

для \ Language (API)

для i в диапазоне (40):
    строка (30, i, 80, i)
 

для i в диапазоне (0, 80, 5):
    строка (30, i, 80, i)
 

для i в диапазоне (40, 80, 5):
    строка (30, i, 80, i)
 

# Вложенные циклы for () могут использоваться для
# генерировать двумерные паттерны
для i в диапазоне (30, 80, 5):
    для j в диапазоне (0, 80, 5):
        точка (i, j)
 

nums = [5, 4, 3, 2, 1]
для i в числах:
    печать (я)
 

для  var  в  итеративном :
      ведомости 

для  var  в  итеративном :
      ведомости 
 

Обновлено в понедельник, 21 сентября, 15:53:25 2020.

Если вы видите ошибки или у вас есть комментарии, сообщите нам об этом.

Режим Python для обработки

Вы пишете Код обработки. В Python.

Processing — это язык программирования, среда разработки и онлайн-сообщество. С 2001 г. Обработка способствовала развитию компьютерной грамотности в изобразительном искусстве и визуальной грамотности в сфере технологий. Сегодня десятки тысяч студентов, художников, дизайнеров, исследователей и любителей используют Обработка для обучения, прототипирования и производства.

Processing изначально была выпущена с синтаксисом на основе Java и лексиконом графических примитивов. который черпал вдохновение из OpenGL, Postscript, Design by Numbers и других источников. С постепенным добавление альтернативных интерфейсов программирования, включая JavaScript, Python и Ruby — становится все более очевидным, что Processing — это не один язык, а скорее, ориентированный на искусство подход к обучению, преподаванию и созданию вещей с помощью кода.

Мы очень рады сделать общедоступным выпуск Python Mode for Processing и его сопутствующая документация.Еще больше в пути! Если вы хотите помочь нам улучшить реализация режима Python и его документация, пожалуйста, найдите нас на Github!

Кредиты

Режим Python для обработки был в основном разработан Джонатаном Фейнбергом, при участии Джеймса Жиля и Бена Алкова. Примеры, справочные материалы и учебные пособия в режиме Python были портировано и / или создано Джеймсом Жилем, Эллисон Пэрриш и Майлзом Пейтоном. Кейси Риас, Бен Фрай, Дэниел Шиффман, а Голан Левин руководил и ободрял.

Поддержка разработки Processing.py поступила из многих источников. Джонатан Файнберг реализовал Processing.py независимо с июля 2010 года по апрель 2014 года; с тех пор Google любезно поддерживает его усилия. Летом 2014 года работа над Справочником, Примеры и учебные пособия частично финансировались Интегративным дизайном, искусством и технологиями. (IDeATe) в Университете Карнеги-Меллона, и грантом Национального фонда искусств. под управлением Frank-Ratchye STUDIO для Творческий запрос в CMU.Обработка Foundation и Fathom также предоставили критические материально-техническое обеспечение этой работы.

Большая часть работы по достижению совместимости с Processing 3.x была было сделано Лука Дамаско (Студент Google Summer of Code), под руководством Голана Левина, при дополнительной поддержке со стороны Студия Франк-Ратчи для творческих поисков в Университете Карнеги-Меллона. Без Луки проект вполне мог умереть.

Общий регламент по защите данных (GDPR)

Обработка персональных данных обычно запрещена, если это прямо не разрешено законом или если субъект данных не дал согласия на обработку.Согласие является одной из наиболее известных правовых основ для обработки персональных данных, но это лишь одна из шести оснований, упомянутых в Общем регламенте защиты данных (GDPR). К другим относятся: договор, юридические обязательства, жизненно важные интересы субъекта данных, общественный интерес и законный интерес, как указано в статье 6 (1) GDPR.

Основные требования для эффективности действующего законного согласия определены в статье 7 и подробно описаны в пункте 32 GDPR. Согласие должно быть добровольным, конкретным, информированным и недвусмысленным.Чтобы получить свободно данное согласие, оно должно быть дано на добровольной основе. Элемент «бесплатно» подразумевает реальный выбор субъектом данных. Любой элемент ненадлежащего давления или влияния, который может повлиять на результат такого выбора, делает согласие недействительным. При этом юридический текст учитывает определенный дисбаланс между контроллером и субъектом данных. Например, в отношениях между работодателем и работником: работник может беспокоиться о том, что его отказ дать согласие может иметь серьезные негативные последствия для его трудовых отношений, поэтому согласие может быть законным основанием для обработки только в некоторых исключительных обстоятельствах.Кроме того, применяется так называемый «запрет сцепления» или «запрет сцепления или связывания». Таким образом, выполнение контракта не может зависеть от согласия на обработку дополнительных персональных данных, которые не нужны для выполнения этого контракта.

Для того, чтобы согласие было информированным и конкретным, субъект данных должен быть как минимум уведомлен об идентичности контролера, о том, какие данные будут обрабатываться, как они будут использоваться и о цели операций обработки в качестве защиты от «расползания функций». .Субъект данных также должен быть проинформирован о своем праве отозвать согласие в любое время. Отзыв должен быть таким же простым, как и согласие. В соответствующих случаях контролер также должен информировать об использовании данных для автоматизированного принятия решений, возможных рисках передачи данных из-за отсутствия решения об адекватности или других соответствующих мер безопасности.

Согласие должно быть связано с одной или несколькими конкретными целями, которые затем должны быть подробно объяснены. Если согласие должно узаконить обработку особых категорий персональных данных, информация о субъекте данных должна прямо относиться к этому.
Всегда должно быть четкое различие между информацией, необходимой для получения информированного согласия, и информацией о других договорных вопросах.

И последнее, но не менее важное: согласие должно быть недвусмысленным, что означает необходимость либо заявления, либо четкого утвердительного действия. Согласие не может быть подразумеваемым и всегда должно быть дано посредством согласия, заявления или активного ходатайства, чтобы не возникло недопонимания, что субъект данных дал согласие на конкретную обработку. При этом не требуется формы согласия, даже если письменное согласие рекомендуется из-за подотчетности контролера.Поэтому его также можно подавать в электронном виде. В этом отношении согласие детей и подростков на услуги информационного общества является особым случаем. Для лиц моложе 16 лет требуется дополнительное согласие или разрешение от лица, несущего родительскую ответственность. Возрастное ограничение регулируется положением о гибкости. Государства-члены могут установить более низкий возраст в соответствии с национальным законодательством, при условии, что этот возраст не ниже 13 лет. Когда предложение услуг явно не адресовано детям, оно освобождается от этого правила.Однако это не относится к предложениям, адресованным как детям, так и взрослым.

Как видите, согласие — не панацея, когда дело касается обработки персональных данных. Особенно с учетом того, что европейские органы по защите данных ясно дали понять, «что если контролер решит полагаться на согласие для какой-либо части обработки, он должен быть готов уважать этот выбор и остановить эту часть обработки, если физическое лицо отзовет согласие. ” Строго говоря, это означает, что контроллеру не разрешается переключаться с согласия на законной основе на законный интерес после отзыва согласия субъекта данных.Это применимо, даже если изначально существовал законный законный интерес. Поэтому согласие всегда следует выбирать в качестве последнего варианта обработки личных данных.

Внешние ссылки

Органы власти

• Управление по защите данных Великобритании ► Руководство по согласию GDPR (ссылка)
• Data Protection Authority UK ► Согласие (Ссылка)
• Управление по защите данных Остров Мэн ► Согласие (Ссылка)
• Статья 29 Рабочая группа по защите данных ► Рабочий документ WP 259 — Руководство по согласию (ссылка)
• Европейская комиссия ► Основания для обработки (ссылка)
• Европейская комиссия ► Когда действительно согласие? (Ссылка)
• Публикации ЕС ► Справочник по европейскому законодательству о защите данных — Согласие, стр. 111 (Ссылка)

Экспертный вклад

• Лукас Золейник ► Как: GDPR, согласие и обработка данных (ссылка)
• IAPP ► Руководство по UX для получения согласия (ссылка)
• Тилбургский университет ► Согласие время от времени (Ссылка)
• CIPL ► Внедрение GDPR в отношении данных и согласия детей (ссылка)
• CIPL ► Рекомендации по обеспечению прозрачности, согласия и законного интереса в соответствии с GDPR (ссылка)
• Oxford University Press ► Комментарий к Общему регламенту ЕС по защите данных (GDPR) — Законность обработки, стр. 32 (Ссылка)

правовых оснований для правомерной обработки персональных данных

Общий регламент по защите данных (GDPR) упоминает несколько юридических оснований для законности обработки персональных данных субъектов данных.Законное основание для обработки персональных данных состоит как минимум из одного из этих юридических оснований и может варьироваться в зависимости от деятельности и цели обработки персональных данных.

Необходимость в законном основании для обработки персональных данных в соответствии с GDPR (с необходимыми исключениями) не нова. В своих декларациях и статьях GDPR говорит примерно то же, что и его предшественник, Директива о защите данных (Директива 95/46 / EC) действовала по нескольким направлениям. Но есть и важные изменения.

Основные декларации и статьи о законной обработке и законных основаниях обработки как таковых, прежде всего, относятся к числу тех, в которых не так много изменилось.

39 GDPR говорится о законности, справедливости, прозрачности и цели обработки персональных данных: любая обработка персональных данных должна быть законной и справедливой, она должна быть прозрачной для субъектов данных, которые обрабатывают персональные данные, относящиеся к ним, и принцип прозрачности требует, чтобы ЛЮБАЯ информация и сообщения, касающиеся обработки персональных данных, были легкодоступными и понятными.Наряду с необходимостью использовать ясный и простой язык, последний прямо упоминается в рамках целей обработки. Помните цель, она возвращается.

Изложение 40 GDPR гласит, что для того, чтобы обработка была законной, личные данные должны обрабатываться на основании согласия соответствующего субъекта данных или на каком-либо другом законном основании.

Эта законная основа должна быть заложена в законе, при этом закон должен быть самим Общим регламентом защиты данных или другими законами ЕС или его государств-членов.

Хотя согласие (что не совсем то же самое, что явное согласие, даже если де-факто граница может быть очень тонкой) является наиболее известным из юридических оснований, поскольку они резюмированы в статье 6 GDPR текста GDPR на законность обработки, это не всегда лучший путь.

Для каждого действия по обработке персональных данных важно определить наилучшее правовое основание, что также рекомендуется в руководящих принципах Рабочей группы (Европейский совет по защите данных) по статье 29 о согласии с конца ноября 2017 года.Проверка наилучшего правового основания для законности каждого процесса обработки начинается до фактической обработки. И, очевидно, в рамках соблюдения GDPR это означает, что у вас уже есть список и обязательная запись ваших действий по обработке персональных данных.

В упомянутых руководящих принципах подчеркивается, что согласие является одной из шести законных оснований для обработки персональных данных, как указано в статье 6. Тем не менее, в то же время, когда контролер инициирует действия, связанные с обработкой персональных данных, следует рассмотреть вопрос о том, является ли согласие является наиболее подходящим правовым основанием для законной обработки или может быть лучше другое.Помните, что когда согласие выбирается для какой-либо конкретной обработки, вам также необходимо соблюдать все правила и права в отношении согласия.

Конечно, не всегда можно выбрать другой, и нужно быть уверенным. Это начинается со знания и понимания всех шести юридических оснований для обработки персональных данных. Так что бегло взгляните на них в качестве напоминания.

Также помните, что законность обработки означает, что применимо, ПО МЕНЯ, одно из шести правовых оснований, другими словами: одного достаточно.

В статьях GDPR согласие упоминается в первую очередь как правовое основание для законности обработки персональных данных как в статье 6, так и в статье 40.

В то время как общие правила, касающиеся законного основания для согласия, не сильно изменились, новые правила о согласии как законном основании имеют большое влияние на организации (как контроллеры данных, так и обработчики данных) .

Согласие означает, что субъект данных дал согласие на обработку персональных данных для одной или нескольких конкретных целей. Как уже упоминалось, понятие цели здесь является ключевым. Если субъект данных, также известный как физическое лицо, дает согласие на обработку, не зная (нескольких) целей (целей) в полном объеме и в понятной форме, то согласие не является законным основанием для обработки, поскольку оно по определению не предоставляется свободно, конкретно , информированный и недвусмысленный. Более того, согласие не может быть объединено.Итак, для каждого действия по обработке данных в рамках одной более широкой операции общее правило заключается в том, что согласие недействительно, если оно предназначено для всех действий сразу. В качестве примера: давать согласие на ряд маркетинговых целей недействительно.

Статья 6 GDPR гласит, что согласие субъекта данных должно быть дано в отношении «одной или нескольких конкретных» целей и что субъект данных имеет выбор в отношении каждой из них. Это ясно: конкретные цели. Наряду со всеми обязанностями в отношении информации, несколько прав субъектов данных после получения согласия используются в качестве законного основания для обработки и, что еще более важно, это не всегда идеальный выбор, мягко говоря.Однако GDPR и его несколько юридических оснований для законной обработки не похожи на меню. Правило таково и остается тем, что для целей всех операций по обработке персональных данных выбирается наиболее подходящее правовое основание для каждой цели / деятельности.

Вторым правовым основанием для законной обработки, упомянутым в статье 6 GDPR, является необходимость обработки персональных данных для контракта.

Физическое лицо или субъект данных является стороной в контракте или должно предпринять шаги для заключения контракта, по его или ее запросу, и для заключения контракта или выполнения контракта необходимо и согласовано, что обработка персональных данных происходит в рамках этого договора. Это не новость по сравнению с Директивой, замененной GDPR.

GDPR Recital 40 упоминает «выполнение договора, стороной которого является субъект данных, или для принятия мер по запросу субъекта данных до заключения договора» как законное основание для законной обработки и GDPR Recital 44 просто заявляет, что обработка должна быть законной, если это необходимо в контексте контракта или намерения заключить контракт.

Каждый договор по определению означает обработку персональных данных. Вы не можете вступать в какие-либо договорные отношения без предоставления личных данных и идентификаторов, в зависимости от характера договора. По крайней мере, это касается контактной информации, в определенных типах договоров, таких как договор страхования, требуется гораздо больше. Лучше не растягивать определение контракта слишком далеко, например, чтобы избежать необходимости использовать согласие. В конце концов, все можно рассматривать как контракт, и будут случаи, когда контроллеры используют слишком широкий подход, чтобы они могли использовать контракт в качестве основы для законной обработки.

На этом же сайте мы могли бы, например, написать длинный текст условий и положений, в котором говорится, что посещение нас устанавливает договор, по которому мы имеем право обрабатывать то или это. Не пытайтесь: данные, необходимые для заключения или выполнения контракта, действительно должны быть предоставлены в рамках контракта и предлагаемых услуг.

Когда дело доходит до контрактов, обратите внимание на особые правила, которые применяются в определенных отраслях или должностных обязанностях. Трудовой договор — это не просьба о жилищном кредите, не дополнительная медицинская страховка, ну, список можно продолжить.

Третьим правовым основанием для законной обработки является соблюдение юридических обязательств.

Если у контролера есть юридическая обязанность, для которой необходимо обработать определенные персональные данные, то обработка разрешена. Это соблюдение юридического обязательства, для которого требуется обработка и которому подчиняется контролер, также не ново.

Однако и здесь действуют особые правила.Что изменилось по сравнению с предшественником Общего регламента защиты данных, так это то, что в Recital 45 говорится, что «когда обработка выполняется в соответствии с юридическим обязательством, которому подчиняется контролер, или когда обработка необходима для выполнения выполняемой задачи в общественных интересах или при исполнении официальных полномочий обработка должна основываться на законодательстве Союза или государства-члена ». Ограничение законодательством ЕС или законов государств-членов ЕС влечет за собой последствия.

Защита «жизненно важных интересов» физического лица является четвертым основанием для законной обработки.

В этом случае физическое лицо не обязательно должно быть субъектом данных, им также может быть другое физическое лицо. Конечно, контролер не должен определять, в чем заключается жизненный интерес. Здесь мы действительно говорим об опасных для жизни обстоятельствах, когда нет другого законного основания для обработки, но когда отказ от обработки персональных данных по сути означает, что кто-то умрет, если вы не примете меры, и поэтому вам нужно знать кое-что о естественных условиях. человек, который находится в опасности.

Если произошел серьезный несчастный случай, вы действительно хотите узнать кое-что из истории болезни жертвы, например, аллергию на определенные лекарства, GDPR или нет.

Кроме того, некоторые типы обработки персональных данных в таких случаях могут не только служить жизненно важным интересам субъекта данных или другой естественной цели, но также служить общественным интересам , например, в случае стихийных бедствий, эпидемий и т. Д., Как гласит GDPR Recital 46. . И это подводит нас к следующему правовому основанию для законной обработки: причинам общественного интереса как такового.

Общественный интерес как основа для законной обработки описан в статье 6 GDPR следующим образом: «обработка необходима для выполнения задачи, выполняемой в общественных интересах или при исполнении официальных полномочий, возложенных на контролера».

Это почти то же самое, что и в Директиве о защите данных, и на нелегальном языке просто означает, что этот общественный интерес остается основанием для обработки с общественным интересом, означающим, среди прочего, выполнение нескольких возможных общественных задач (e.g обязательства в отношении НДС и налогов) , задачи, которые вы выполняете как государственный орган и которые требуют обработки персональных данных в соответствии с юридическими обязательствами, и другие операции по обработке данных, которые рассматриваются как представляющие общественный интерес, такие как научные исследования, общественное здравоохранение и больше.

Из GDPR Recital 45: «Законодательство Союза или государства-члена также должно определять, должен ли контролер, выполняющий задачу, выполняемую в общественных интересах или при осуществлении официальных полномочий, быть государственным органом или другим физическим или юридическим лицом, управляемым публичным правом или, если это отвечает общественным интересам, в том числе в целях здравоохранения, таких как общественное здравоохранение и социальная защита и управление медицинскими услугами, частным правом, например, профессиональной ассоциацией ».

Последнее из шести оснований, служащих законным основанием для обработки персональных данных в первом абзаце статьи 6 GDPR, является часто упоминаемой категорией «законных интересов».

Законные интересы уже существовали в качестве законной основы для обработки персональных данных в Директиве, но GDPR добавляет к ней в виде положений, когда это НЕ применяется. В статье 6 говорится, что обработка необходима для целей законных интересов, преследуемых контролером или третьей стороной.Первое исключение, которое существовало раньше, — это когда законные интересы перекрываются интересами или основными правами и свободами субъекта данных (конечно, включая основные права субъекта данных в соответствии с GDPR) . Что касается последнего, GDPR, в отличие от Директивы, явно фокусируется на случае, когда субъектом данных является ребенок и всегда требуется разрешение родителей. Кроме того, в GDPR прямо говорится, что правовое основание законного интереса не распространяется на обработку персональных данных государственными органами при выполнении ими своих задач.

В разделах 47 и 48 GDPR приводятся некоторые примеры законных интересов (хотя их основная цель — подчеркнуть, какие права, свободы и т. Д. Преобладают над законными интересами) .

• Одним из таких примеров законного интереса может быть ситуация, когда «между субъектом данных и контролером существуют соответствующие и подходящие отношения в таких ситуациях, как если субъект данных является клиентом или находится на службе у контролера».
• Другой пример: обработка персональных данных, строго необходимая для предотвращения мошенничества, также представляет собой законный интерес.
• GDPR Recital 47 также заявляет, что обработка персональных данных в целях прямого маркетинга может рассматриваться как осуществляемая в законных интересах.
• В других Ситуациях упоминаются другие законные интересы, начиная от сетевой и информационной безопасности до внутренней работы в группе предприятий.

Главное, что нужно помнить о законных интересах, — это то, что эти интересы должны быть сбалансированы и сопоставлены с правами и рисками субъектов данных.Они должны быть пропорциональными, четко объясненными, более чем экономическими по своему характеру и, конечно, требовать обработки. С дополнительными положениями, касающимися детей, и множеством элементов, которые необходимо учитывать, когда контролер взвешивает законные интересы и их множество, это не самое простое из фундаментальных правовых оснований для законной обработки.

Очевидно, что существует гораздо больше возможностей для обработки особых типов и категорий персональных данных, как упоминалось ранее.

Существуют также специальные правила в отношении данных, касающихся обвинительных приговоров и правонарушений, и государства-члены могут более точно определять требования к обработке, а также могут определять другие меры для удаленной и законной обработки, среди прочего, в рамках положений, касающихся конкретных ситуаций обработки, которые являются рассматривается в главе IX текста GDPR.

Убедитесь, что вы тщательно перечислили свою деятельность по обработке данных и нашли наиболее подходящую законную основу для обработки персональных данных, которая на практике требует большего, чем этот обзор, особенно для особых категорий персональных данных и организаций (контроллеры и процессоры) в очень конкретных отрасли, такие как здравоохранение, и даже группы, такие как религиозные организации, к которым применяются дополнительные или особые правила.

Верхнее изображение: Shutterstock — Авторские права: Billion Photos — Векторы в графике: Shutterstock — Авторские права: Марина Шевченко –Все остальные изображения являются собственностью их соответствующих владельцев. Несмотря на то, что содержание этой статьи тщательно проверено, мы не несем ответственности за возможные ошибки и советуем вам обратиться за помощью в подготовке к соблюдению GDPR ЕС.

Рецепт обработки никогда не заканчивается

Radio World: Фрэнк, что бы вы назвали наиболее важной недавней или ожидаемой разработкой в ​​области дизайна или использования процессоров?
Франк Фоти: Рецепт обработки звука никогда не заканчивается.

Помимо непрерывных разработок с целью субъективного улучшения звуковых характеристик, функция обработки перешла в виртуальную сферу. Эта концепция была впервые предложена Стивом Черчем и мной примерно в 1994 году, когда наши первые усилия начались с Livewire, нашей платформы аудио по IP, которая тогда находилась в стадии разработки.

Сегодня у нас есть инструменты для обеспечения обработки в формате «программное обеспечение как услуга» (SaaS), а также в виде контейнера. Тем не менее, мы также знаем, что на рынке есть те, чей уровень комфорта остается при выполнении обработки на специализированном устройстве. Наша работа всегда будет поддерживать эту платформу.

RW: Что мы должны знать о различиях в потребностях в обработке аналоговых сигналов в эфире, цифровых OTA, подкастов и потоковой передачи?
Foti: Компания Telos Systems была первой компанией, которая более 25 лет назад представила звук с уменьшенным объемом данных.Мы со Стивом Черчем также первыми осознали необходимость специальной обработки для обычного вещания и аудиопотоков.

На самом деле, цифровое OTA, подкасты и потоковая передача — все это в основном та или иная форма технологии с уменьшенным объемом данных. Таким образом, все традиционные аналоговые передачи OTA для FM или AM должны использовать процессор для этой функции, а цифровые OTA, подкасты, потоковая передача должны использовать обработку, предназначенную для аудио с уменьшенным объемом данных.

Основное различие между обычной передачей звука и передачей звука с уменьшенным объемом данных — это функция конечного ограничителя.Достаточно сказать, что процессор, разработанный для одной системы, не будет хорошо «работать» с системами другого типа.

[Читать: продукты WorldCast отражают новые модели обслуживания]

RW: Как облако, виртуализация и SaaS повлияют на наш рынок обработки данных?
Фоти: Уже есть! Пандемия 2020 года усилила усилия, которые уже были предприняты по этой теме. Во всяком случае, сейчас мы рассмотрим усовершенствования того, что уже есть.

Концепции облака и виртуализации предоставляют вещательной компании такую ​​гибкость, которая раньше была невозможна. Обработку можно устанавливать, настраивать, изменять как систему, перемещать, обновлять и множество других утилит практически из любой точки мира. У нас даже есть возможность транспортировать звук монитора обратно в удаленные места, которые могут быть вне зоны действия прослушивания.

RW: Шесть лет назад у нас была электронная книга, в которой мы задавались вопросом, как процессоры могут продвинуться дальше, учитывая, насколько мощным было их оборудование и алгоритмы.Что насчет сегодня?
Foti: Этот вопрос задают довольно часто. Ахиллесова пята обработки звука вещания всегда была последней ограничивающей системой. Как бы мы все ни любили бесплатный обед, здесь он не применяется, и есть предел.

Я постоянно оцениваю наши собственные усилия, а также усилия других людей. Используя выбор контента, который является сложной задачей для любого алгоритма, легко отличить хороший дизайн ограничителя от другого. К сожалению, есть некоторые современные разработки, которые оставляют желать лучшего в этой области.

В результате недавних разработок с моей собственной рабочей станции была получена новая система окончательного ограничения, которая дополнительно снижает, а в некоторых случаях устраняет раздражающие звуки. Слышимые составляющие гармонических и интермодуляционных искажений.

RW: Достигло ли радио точки «гиперкомпрессии» с небольшими дальнейшими изменениями в том, насколько громко мы можем делать эфирный звук? Как нам выбраться из этого плато?
Foti: Громкость на самом деле является проблемой только в том случае, если она выполняется раздражающим образом.Говорят, что это не способствует увеличению громкости. Можно создать «выдающийся» громкий эфирный сигнал, который не раздражает.

Все сводится к задействованному процессору, а также к тому, кто его настраивает. Термин «гиперкомпрессия» может быть определен по-разному в зависимости от интерпретации.

Я знаю, что есть некоторые, кто абсолютно любит звук «глубокой компрессии» и создаваемый им эффект добавленной интермодуляции, в то время как есть другие, которые используют менее динамическую компрессию и полагаются на конечную систему ограничения для своего конечного результата.Оба способны генерировать большие уровни среднеквадратичной модуляции, но при этом приводят к кардинально разным результативным сигнатурам.

Один лучше другого? Все это очень субъективно, равно как и то, что на самом деле следует определять как гиперкомпрессия.

RW: Как сказал нам Джон Кин в другой статье, метрики громкости AES переходят на более низкий целевой уровень для контента, потоков, подкастов и передачи файлов по запросу, как и существующие метрики для онлайн и над- топ видео.Если радио останется в своей текущей среде — ограничение модуляции, шум приема, войны за громкость — может ли радио потерять аудиторию из-за усталости слушателя?
Foti: Любая радиостанция, потерявшая аудиторию из-за усталости слушателя, должна понимать, что это произошло из-за их подхода к обработке звука.

Проблема не в громкости. Таким образом достигается громкая сигнатура, которая определяет удобочитаемость сигнала. Есть разница между восприятием хорошего чистого громкого сигнала и другого, который звучит так, будто ваша голова зажата в тисках.Оба громкие, но оба неплохие.

Это действительно сводится к выбору, сделанному вещательной компанией. Аналогия: автомобиль, который едет быстро, не обязательно является безрассудным автомобилем. Он падает на водителя машины. То же самое и здесь.

RW: Мы читаем, что обработка может уменьшить искажение из-за многолучевого распространения и уменьшить искажение при ограничении контента. Как пользователи могут оценивать такие заявления?
Фоти: Отличный вопрос! Я проделал значительную работу в этой области и недавно создал метод для тестирования и наблюдения эффектов индуцированного многолучевого распространения на основе обработки звука.Конечно, его можно было бы развить и дальше, как инструмент для вещателей.

На момент написания этой статьи на рынке ничего нет, но есть технические документы, которые касаются этого. Достаточно сказать, что я был бы очень утомлен теми, кто делает ad hoc утверждений о многолучевости, преувеличенных обработкой, которые были сделаны без каких-либо технических свидетельств или критериев тестирования или использовали хорошие инженерные практики.

RW: Nautel и Telos недавно провели совместную демонстрацию, направленную на устранение проблем с выравниванием путем блокировки выходов FM и HD1 от процессора через воздушную цепь HD к передатчику.Что ты думаешь?
Foti: После некоторых дискуссий об этом методе, это прочная конструкция, которая исключает использование внешних / вспомогательных устройств для контроля и регулировки временной синхронизации. Это первый системный подход, который еще больше укрепляет инфраструктуру цифровой передачи. Он очень прост по конструкции и снижает уровень сложности системы цифровой передачи.

Нам нужно помнить, что по мере развития и совершенствования HD Radio общая система и инфраструктура должны были измениться.Теперь, когда технология стала зрелой, можно создать метод, который эффективно и надежно создает широковещательные сигналы для традиционной и цифровой передачи.

Подписка

Чтобы получать больше подобных новостей и быть в курсе всех наших ведущих новостей, функций и аналитики, подпишитесь на нашу рассылку новостей здесь.

MZmine 2: Модульная структура для обработки, визуализации и анализа данных молекулярных профилей на основе масс-спектрометрии | BMC Bioinformatics

Типичный рабочий процесс обработки данных MS включает импорт файла необработанных данных, фильтрацию / сглаживание (необязательно), выбор пиков, деизотопирование списка пиков, выравнивание, заполнение пробелов и нормализацию [4].Модули MZmine 2 охватывают все эти этапы рабочего процесса, а также включают дополнительные функции для визуализации и интерпретации результатов. В этом разделе описаны только новые возможности MZmine 2.

Управление проектами

Одной из новых основных функций MZmine 2 является управление проектами, которое позволяет пользователю отслеживать и сохранять промежуточные результаты. Каждый этап обработки данных может выполняться несколько раз с разными параметрами, а результаты можно наблюдать и сравнивать.Настройки конвейера обработки данных (например, используемые алгоритмы и параметры, списки опорных пиков) могут быть сохранены для будущих приложений. Также возможен прямой экспорт данных списка пиков в файлы с разделителями-запятыми (CSV) или XML.

Поддержка формата файлов сырых данных

MZmine 2 может считывать и обрабатывать данные МС как с единичным массовым разрешением, так и с точным массовым разрешением как в непрерывном, так и в центроидном режимах, включая фрагментационное (MS ⁿ ) сканирование. Импорт сырых данных разделен на модули, и в настоящее время поддерживаются форматы файлов mzML (1.0 и 1.1), mzXML (2.0, 2.1 и 3.0), mzData (1.04 и 1.05), NetCDF и формат RAW, изначально используемый приборами Thermo Fisher Scientific (требуется установка Thermo Xcalibur). Поддержка других форматов файлов может быть реализована как дополнительные плагины.

Визуализация данных

MZmine 2 включает несколько модулей визуализации (рис. 2), все из которых были недавно реализованы в этом выпуске. Следуя цели предоставить пользователю интуитивно понятный интерфейс, визуализаторы автоматически аннотируют необработанные данные с полученными результатами пикового захвата и идентификации, что позволяет быстро ориентироваться при обработке больших объемов данных.

Снимок экрана MZmine 2, показывающий несколько модулей визуализации . К конкретным панелям относятся: (A) импортированные образцы, (B) списки пиков, включая содержимое списка отдельных пиков, (C) формы пиков для идентифицированного метаболита в нескольких образцах, (D) спектр МС / МС метаболита, (E) комбинированный график базового пика для нескольких образцов, (F) график разброса площадей пиков по двум образцам, (G) 2D-график обнаруженного пика, отношение массы к заряду в зависимости от времени удерживания, (H) 3D-изображение обнаруженного пика , и (I) график интенсивности для конкретных пиков в нескольких образцах.

Количественные результаты в виде списков пиков можно наблюдать с помощью табличного визуализатора или модулей построения графиков (рис. 2I). Визуализатор графика рассеяния (рис. 2F) оказался очень полезным для эффективного сравнения нескольких образцов [13].

Обнаружение пиков

Обнаружение признаков — критический шаг в обработке данных MS. Методы обнаружения пиков и их реализации должны быть достаточно гибкими, чтобы иметь дело с большими различиями в данных, полученных от разных инструментов, такими как переменное разрешение по массе, хроматографическое разрешение и форма пика или фоновый шум.В MZmine 2 обнаружение пиков выполняется в несколько настраиваемых шагов (рисунок 3). Предусмотрены предварительные просмотры для оптимального выбора значений параметров.

Модули обнаружения пиков с предварительным просмотром . (A) Модуль обнаружения массы (центроид). Распознанные пики m / z показаны красным. На вставках показаны детали одного пика m / z, указывающие полную ширину на половине максимума, приближающуюся к вычислению значения m / z. (B) Плечевой фильтр масс-спектрометрии с преобразованием Фурье.На панели предварительного просмотра основной обнаруженный пик обозначен красной линией, а выступы плеч — желтыми линиями. (C) Пиковая деконволюция. Каждый отдельный распознанный пик на хроматограмме обозначен другим цветом. (D) Устройство для моделирования формы экспериментального пика. Модель пика Гаусса (розовый) соответствует точкам данных деконволюции хроматографического пика (синий).

На первом этапе (рис. 3A) каждый спектр МС обрабатывается индивидуально и преобразуется в пары значений m / z и интенсивности (другими словами, каждый спектр масс центроидирован).В качестве дополнительных модулей предоставляется несколько алгоритмов, каждый из которых подходит для различных типов масс-спектров. Алгоритм «Локальные максимумы» — это простой алгоритм, подходящий для демонстрации процесса: он обнаруживает каждый локальный максимум в спектре. Алгоритм «Рекурсивный порог» основан на более раннем методе, реализованном в MZmine [3, 4], и добавляет два дополнительных параметра минимальной и максимальной ширины пика m / z. Этот метод уменьшает количество ложных срабатываний, избегая обнаружения шумовых пиков. Алгоритм «вейвлет-преобразования» особенно подходит для зашумленных данных.Он обрабатывает каждый спектр, используя непрерывное вейвлет-преобразование, согласовывая пики m / z с моделью вейвлета «мексиканской шляпы». Этот алгоритм основан на ранее описанном методе [14]. Алгоритм «Точная масса» предполагает высококачественные спектры (высокое разрешение по массе, низкий уровень шума) и определяет центр каждого пика m / z, используя парадигму «полная ширина на половине максимума»: значение m / z помещается в середину линия, которая пересекает пик на половине максимальной интенсивности (как показано на вставках на рисунке 3A).Наконец, алгоритм «Центроид» подходит для уже центроидированных данных. Он обнаруживает все точки данных выше указанного уровня шума как пики m / z.

Данные, полученные с помощью инструментов масс-спектрометрии с преобразованием Фурье, обеспечивают очень высокое разрешение по массе, но страдают от присутствия шумовых сигналов, известных как «плечевые пики» (рис. 3B). Эти пики являются остатками функции преобразования Фурье, рассчитанной прибором, и их интенсивность обычно составляет менее 5% от интенсивности основного (истинного) пика m / z.Чтобы удалить эти шумовые пики, мы ввели дополнительный плагин фильтрации, который строит теоретическую модель (например, гауссову или лоренцеву) с заданным массовым разрешением вокруг каждого пика и удаляет все шумовые пики ниже этой модели. Пики обрабатываются в порядке убывания интенсивности. В предварительном просмотре (рис. 3B) основной сигнал m / z обозначен красным цветом, а выступы плеч, подлежащие удалению, обозначены желтым цветом. Опять же, можно реализовать другие алгоритмы фильтрации как плагины.

Следующий шаг состоит из алгоритма, который соединяет последовательные значения m / z, охватывающие несколько сканирований, в объекты хроматограммы. Алгоритм по умолчанию, предоставляемый MZmine 2, соединяет значения m / z в порядке их интенсивности, причем сначала подключаются наиболее интенсивные пики. Хроматограмма, охватывающая данный минимальный временной диапазон, строится для каждого значения m / z (в пределах заданного пользователем допуска). Затем каждую хроматограмму деконволюционируют на отдельные хроматографические пики (рис. 3С). Некоторые алгоритмы предоставляются в виде надстроек.Алгоритм «отсечения базовой линии» распознает каждый хроматографический пик, который имеет интенсивность выше заданного минимального уровня и охватывает заданный минимальный временной диапазон. Алгоритм «Амплитуда шума» добавляет еще один параметр, определяющий диапазон интенсивности, который считается зашумленным. Затем алгоритм находит уровень интенсивности, на котором сосредоточена большая часть шума, и устанавливает базовый уровень для этой интенсивности индивидуально для каждой хроматограммы. После установки базовой линии процедура аналогична алгоритму «Отсечения базовой линии».Алгоритм Савицки-Голея использует сглаженную вторую производную кривой хроматограммы для обнаружения границ отдельных пиков. Алгоритм «Поиск локального минимума» пытается идентифицировать локальные минимумы на хроматограмме как граничные точки между отдельными пиками. На возможные формы пиков накладываются некоторые ограничения, такие как минимальная абсолютная и относительная интенсивности или минимальное соотношение между максимумом пика и краем.

Мы также реализовали экспериментальный модуль, который соответствует (потенциально зашумленному) набору точек данных каждого деконволютированного пика с идеальной моделью пика, такой как гауссовский или экспоненциально модифицированный гауссовский (рис. 3D).Такой подход может уменьшить хроматографический шум между образцами, но практическая применимость этого метода еще не была полностью подтверждена.

Идентификация пиков

Присвоение интуитивно понятных названий метаболитов или пептидов обнаруженным значениям m / z значительно облегчает процесс интерпретации данных. В MZmine 2 идентификация пиков может быть выполнена либо путем поиска в пользовательской базе данных значений m / z и времен удерживания, либо путем подключения к онлайн-ресурсам, таким как PubChem [15], KEGG [16], METLIN [17] или HMDB [18] прямо из интерфейса MZmine 2 (рисунок 4).Для каждого иона, подвергаемого идентификации, его нейтральная молекулярная масса ( m _{нейтральная} ) рассчитывается по его значению m / z. Для этого заряд иона ( z ) может быть автоматически определен по его изотопной структуре. Режим ионизации (положительный или отрицательный) и ионизационный аддукт (, например, H ⁺ , Na ⁺ , K ⁺ и т. Д.) Выбираются пользователем в качестве параметров. Тогда нейтральная масса рассчитывается как м _{нейтральная} = (m / z × z ) ± m _аддукт , где знак (±) определяется режимом ионизации, а m _аддукт — масса выбранного ионизационного аддукта.Нейтральная масса м _{Нейтральная} — это основной термин для поиска в базе данных в пределах заданного пользователем допуска. Сходство изотопного образца можно использовать в качестве второго фильтра для выбора оптимальных кандидатов путем сравнения соотношений обнаруженных изотопов и совпадающих изотопов из предсказанного изотопного образца соединения базы данных. Поскольку модуль онлайн-идентификации сам по себе является модульным, можно легко добавить поддержку других молекулярных баз данных.Для протеомных приложений в стадии разработки находится модуль, позволяющий идентифицировать пептидные пики с помощью поисковой машины MASCOT [19] и спектров МС / МС.

Идентификация пиков с использованием базы данных PubChem Compound . (A) Список пиков, показывающий строку, выбранную для идентификации. (B) Диалог для настройки параметров поиска. (C) Таблица кандидатов, полученная из базы данных в пределах заданного допуска массы. (D) 2D и 3D структурные виды соединения-кандидата.

RANdom SAmple Consensus (RANSAC) выравниватель

Целью выравнивания списка пиков является сопоставление соответствующих пиков в нескольких образцах. Исходное программное обеспечение MZmine представило простой алгоритм выравнивания, который сначала создает пустой главный список пиков, а затем выравнивает каждый пик из заданных списков пиков (выборок) с лучшим кандидатом в главном списке, используя двумерное окно выравнивания (AW), представленное пользователем. -заданные допуски по m / z и времени удерживания. Если подходящего кандидата не найдено, в главном списке создается новая строка.В MZmine 2 этот алгоритм называется «выравниватель соединения». Одним из недостатков выравнивателя Join является неспособность справиться с нелинейным отклонением времен удерживания между образцами. Для этого мы ввели новый метод выравнивания списка пиков, основанный на алгоритме RANSAC.

Алгоритм RANSAC [20] — это недетерминированный итерационный алгоритм, который оценивает параметры математической модели из набора наблюдаемых данных, которые могут включать выбросы. Вероятность получения хорошего результата увеличивается с количеством итераций.На каждой итерации выбирается случайное подмножество наблюдаемых точек данных, и модель соответствует этим данным. В нашем конкретном случае мы использовали 4 точки, чтобы найти нелинейную модель. Остальные данные проверяются на соответствие подобранной модели, и, если значение подходит, оно считается частью модели. Наконец, модель оценивается, и когда итерация завершается, модель с наибольшим количеством точек данных считается лучшей.

Метод выравнивания RANSAC использует два определяемых пользователем двумерных окна, окно RANSAC (RW) и окно выравнивания (AW), соответственно.RW определяется порогом m / z rm ₀ и порогом времени удерживания rr ₀ , а AW составляет тот же порог m / z rm ₀ , но другой порог времени удерживания ar ₀ . Пороговое значение времени удерживания в RW должно быть таким же большим, как максимальное наблюдаемое отклонение времени удерживания среди всех пиков. Порядок совмещения образца S _j с основным списком L выглядит следующим образом:

Шаг 1 : Для каждой строки i в L , пусть

r _i = среднее время удерживания всех отдельных пиков в ряду

м _i = среднее значение m / z всех отдельных пиков в ряду

RW _i = [( м, r ) | м _i — п.м. ₀ ≤ м ≤ м _i + п.м. ₀ и r _i — rr ₀ ≤ r ≤ r _i + rr ₀ ], окно RANSAC для строки и .

Затем для ряда i в L отметьте все пики в образце S _j дюйм RW _i в качестве кандидатов выравнивания.

Шаг 2 : Постройте диаграмму рассеяния для всех возможных выравниваний и примените алгоритм RANSAC для построения модели кандидата для выравнивания. Эта модель представляет собой список подходящих времен удерживания.

Шаг 3 : Примените метод сглаживания локально-взвешенной диаграммы рассеяния (LOESS) для регрессии [21] для всех точек в модели, полученной с помощью RANSAC.

Шаг 4 : Используя эту регрессионную модель, для каждой строки i в L спрогнозируйте поправку на сдвиг времени удерживания, чтобы определить местонахождение нового центра ( м _i , r ‘ _i ) окна выравнивания AW _i . Выравнивание RANSAC может исправить отклонение времени удерживания путем центрирования положения AW в правильном положении в новом образце.

Таким образом, окно выравнивания AW _i = [( m, r ) | м _i — п.м. ₀ ≤ м ≤ м _i + п.м. ₀ и r ‘ _i — ар. ₀ ≤ r ≤ r ‘ _i + ар. ₀ ]

Шаг 5 : Для каждой строки i в L примените алгоритм соединения для выравнивания с использованием окна выравнивания AW _i .

На рисунке 5 показан предварительный просмотр выравнивания RANSAC в MZmine 2. Каждая точка представляет собой возможное выравнивание двух пиков. Красные точки представляют те возможные варианты совмещения, которые были подогнаны под лучшую модель (синяя линия).

Устройство для выравнивания RANSAC . Диалог показывает предварительный просмотр выравнивания двух списков пиков RANSAC с использованием заданных параметров. Каждое возможное выравнивание (пара пиков) в пределах определенного допуска m / z и времени удерживания показано точкой. Модель подгоняется к данным (синяя линия), а красные точки указывают те, которые подходят к модели и, следовательно, выбраны для окончательного выравнивания.

Характеристики выравнивателя RANSAC

В процессе выравнивания могут возникнуть два типа ошибок [11]. Либо два несвязанных пика могут быть сопоставлены, либо сопоставление двух связанных пиков может быть опущено. Переменная «точность» представляет долю истинных совмещений из всех сопоставлений, найденных алгоритмом. Доля пиков, которые правильно выровнены алгоритмом, среди всех истинных выравниваний в наборе данных называется « отозвать ».Эти две переменные вместе представляют качество выравнивания. Чтобы проверить, работает ли недавно представленный алгоритм RANSAC лучше, чем выравнивание соединения, сравнивались результаты двух различных подходов.

Сначала было создано 12 синтетических наборов данных с использованием образцов из 12 различных липидомных исследований. Один образец из каждого исследования был использован в качестве затравки для создания синтетического набора из 20 образцов. Эти 20 образцов содержали идентичную информацию (пики), но в каждый из них было внесено случайное нелинейное отклонение времени удерживания.Проекты MZmine 2 из всех 12 наборов данных доступны в режиме онлайн (см. Загрузка набора данных). Каждый набор данных был выровнен с помощью выравнивателя RANSAC и выравнивателя Join с тремя различными порогами допуска времени удерживания (50 с, 20 с и 5 с). Параметры, используемые для выравнивания, указаны в Таблице 1. Время работы выравнивателя RANSAC было измерено и представлено в Таблице 2. Были рассчитаны значения точности и отзыва, и средние результаты показаны на Рисунке 6 (числовые результаты доступны в Дополнительном файле 1) .Только использование алгоритма RANSAC позволило достичь 100% точности и производительности для этих синтетических наборов данных.

Сравнение производительности выравнивателя RANSAC и выравнивателя Join для 12 синтетических наборов данных .Для каждого набора данных списки пиков были выровнены с использованием выравнивателя RANSAC и выравнивателя Join с тремя различными порогами допуска времени удерживания (50 с, 20 с и 5 с). На графике показаны средние значения отзыва и точности для всех наборов данных. Планки погрешностей указывают стандартные отклонения.

Наш второй подход к сравнению заключался в использовании реальных протеомных (P1 и P2) и метаболомных (M1 и M2) наборов данных, представленных Lange et al. [11], вместе с их таблицами «наземных» выравниваний и сценарием оценки для расчета точности выравнивания и значений отзыва.Мы применили выравниватели MZmine 2 Join и RANSAC для согласования всех наборов данных с параметрами, указанными в таблице 1. Время работы выравнивателя RANSAC указано в таблице 2. Значения точности и отзыва были рассчитаны с использованием предоставленного сценария оценки и сравнены с уже опубликованными результаты в Таблице 3. Мы использовали последние доступные результаты оценки, опубликованные на http://msbi.ipb-halle.de/msbi/caap на момент написания. По сравнению с выравнивателем Join, выравниватель RANSAC обеспечил лучшие результаты в 11 из 13 выравниваний, с худшими результатами, полученными только в одном случае (часть набора данных P2 00).Мы предполагаем, что большое количество функций в этой фракции (более 6800 строк после выравнивания) несколько затруднило построение подходящей модели алгоритму RANSAC. Примечательно, что во всех частях набора данных P1 выравниватель RANSAC показал лучшие результаты среди всех протестированных алгоритмов. Полные наборы данных P1, P2, M1 и M2, а также все результаты выравнивания доступны в Интернете (см. Загрузка набора данных).

Руководство по обработке коллекций с аудиовизуальным материалом

Следующие главы были первоначально написаны в рамках проекта разработки и обработки рабочего процесса в Архиве американского искусства Смитсоновского института в 2012–2015 годах при финансовой поддержке программы грантов Совета по библиотечным и информационным ресурсам «Скрытые коллекции». Для получения дополнительной информации, включая ссылки на средства поиска для коллекций проекта, см. «Раскрытие скрытых аудиовизуальных носителей».

С тех пор, как в 2015 году были опубликованы оригинальные руководящие принципы, были внесены обновления в стандарты и инструменты по многим направлениям — в архивах, Смитсоновском институте и в более широкой профессии, — что привело к внесению изменений в текущий документ. Наиболее очевидным обновлением является переход на ArchivesSpace из Archivist’s Toolkit, что отражено в новой главе этого документа, посвященной описанию. В этом документе можно найти дополнительные изменения в методах работы на каждом этапе рабочего процесса.Дальнейшие обновления руководства по описанию ожидаются, когда EAD3 будет принят Смитсоновским институтом.

Руководство было написано, чтобы помочь архивариусам в организации и описании архивных коллекций, содержащих звукозаписи и материалы с движущимися изображениями в устаревших аналоговых форматах. Они дополняют общее руководство по обработке коллекций Архивов конкретными аудиовизуальными руководящими принципами, включая инструменты для оценки AV в коллекциях (Глава 1), стратегии обработки AV на разных уровнях (Глава 2), руководящие принципы для повторного размещения медиаобъектов и их размещения. контейнеры для коллекций (Глава 3), архивная структура (Глава 4), описание средств массовой информации в средствах поиска в соответствии с DACS и EAD2002 (Глава 5) и ресурсы для определения устаревших аудиовизуальных форматов (Глава 6).

Каждая из этих глав была написана для местного использования в Архиве американского искусства, но есть надежда, что они будут полезны для других хранилищ. Пользователи этих руководств в других местах должны ожидать, что адаптируют их к местным политикам обработки, методам хранения, описательным методам и процедурам доступа к исследованиям.

Настоящие руководящие принципы рекомендуют не использовать определенные общепринятые стандартные методы организации и описания аудиовизуального материала, такие как включение подробных технических спецификаций в архивное описание, размещение всех аудиовизуальных материалов в коллекции смешанных медиа по формату и описание аудиовизуальных медиа на уровне элемента.Вместо этого эти рекомендации поддерживают цель максимально эффективно передать понимание AV-материала в контексте коллекции. На практике это означает, что описание должно содержать достаточно информации, чтобы можно было:

1. интеллектуальный доступ (пользователи должны знать, что такое содержимое записи, как оно связано с другими записями коллекции, а также с агентами и действиями, участвующими в ее создании и использовании) и
2. физический доступ (пользователи должны знать, как получить доступ к содержимому записей)

Хотя бывают случаи, когда может потребоваться подробное, детальное описание, следуя общим принципам архивного описания, изложенным в новых принципах DACS, такие улучшения описания должны быть основаны на продемонстрированных потребностях пользователя или требованиях репозитория.Технические спецификации самих медиа-объектов обычно не требуются пользователям для интеллектуального или физического доступа. Требование включения таких деталей в описание по умолчанию создает ненужные узкие места для обработки архивов. То же самое можно сказать и о предметном описании средств массовой информации в поиске средств. Описание носителей в совокупности может быть достаточным для того, чтобы сделать AV-записи доступными для исследования, и более детальный интеллектуальный доступ может быть добавлен в качестве внутренних или внешних гарантий по запросу, будь то в самой поисковой помощи, или в связанных записях на уровне элементов, или некоторыми другими средствами. доступа.

Что касается общепринятой практики создания серий по умолчанию для конкретного формата, то в принципах DACS четко указано, что архивная организация и описание должны передавать свидетельства взаимосвязей между записями, создателями и действиями, влияющими на записи. Чтобы соответствовать этому стандарту, интеллектуальная структура должна отражать действия, которые привели к созданию записей или привели к их накоплению до хранения, что может привести или не привести к объединению и описанию материалов одного формата.Записи, которые принадлежат друг другу интеллектуально, но сопротивляются физическому совместному размещению из-за соображений формата, все же могут иметь свои отношения, выраженные в их интеллектуальной организации и описании. См. Главу 4, Рекомендации по организации AV, чтобы узнать больше о предпочтительном подходе Архивов к архивному размещению AV материалов в коллекциях смешанной техники.

Чтобы удовлетворить второму требованию физического доступа, архивы, которые собирают и хранят аудиовизуальные материалы, должны иметь процедуры для предоставления справочного доступа к своим фондам, насколько это возможно.Когда форматы AV выходят за пределы возможностей репозитория по воспроизведению или копированию носителей из-за общих проблем, связанных с устареванием форматов и проблемами с состоянием, репозитории все же должны быть готовы описывать записи как можно лучше и отвечать на запросы о доступе. В идеале это означает, что внутренние пользователи — архивариусы, справочные архивисты, кураторы — понимают возможности и процедуры репозитория и могут работать вместе, чтобы обеспечить интеллектуальный и физический доступ, а также сформулировать возможные ограничения, задержки и затраты при поступлении запросов.

Рекомендации в этом документе отражают подход Архивов к разъяснению того, чего могут ожидать внешние пользователи при запросе доступа к антивирусной программе, в то же время предоставляя внутренним пользователям достаточно информации, чтобы они могли дать окончательный ответ на конкретные запросы. В любой ситуации идеальное средство поиска будет содержать точную и действенную информацию об аудиовизуальных материалах в коллекциях, достаточную для обеспечения интеллектуального и физического доступа как внутренних, так и внешних пользователей.

При запуске проекта обработки аудиовизуальных материалов в Архиве американского искусства архивисты должны знать следующие источники информации об аудиовизуальных материалах, обнаруженных в коллекциях. Инструкции по использованию каждого из этих ресурсов находятся на общем диске Архивов.

1. База данных AV Survey: все аудио, видео и фильмы

Обзор AV — это наш исчерпывающий перечень материалов AV, найденных в коллекциях, на внутреннем общем диске Архивов.Следуйте инструкциям по созданию «Отчет о коллекции AV Survey », чтобы увидеть AV в своей коллекции.

Свяжитесь с AV Archivist, если вы найдете AV в коллекции, которой нет в базе данных AV Survey. Новые образцы, возможно, еще не были введены, а AV, возможно, был пропущен в более старых образцах.

2. База данных киносмотра: все кинофильмы

Если в вашей коллекции есть пленка, скорее всего, ее не будет в контейнерах, которые вы тянете для обработки коллекции.Все кинофильмы Архива сейчас хранятся в холодных или замороженных хранилищах как для обработанных, так и для необработанных коллекций. Вы узнаете, что в вашей коллекции есть пленка, если увидите удаленное хранилище в записи коллекции, где будет указано количество барабанов. Вы также должны найти в коллекции квитанцию ​​о том, что пленка отправлена ​​в холодное хранилище.

Вы все равно должны описать фильм в своем пособии по поиску, и вы можете обратиться к базе данных осмотра фильмов на внутреннем общем диске Архивов.Для большинства коллекций каждая катушка пленки должна иметь запись в базе данных Film Inspection с информацией о катушке, ссылками на фотографии оригинального жилья, оценками дат, а также найденными этикетками и названиями.

Если вы обнаружите в коллекции пленку, которая еще не была помещена в холодное хранилище, сообщите об этом AV Archivist, чтобы ее можно было проверить и повторно разместить во время обработки. Банки с пленкой должны иметь штрих-код и рассматриваться как контейнеры для сбора верхнего уровня, и вам нужно будет назначить номера контейнеров для каждой катушки.См. Главу 5 для получения конкретных инструкций для специальных AV-контейнеров.

3. DCD и SI-DAMS: все оцифрованные AV

Любой аудиовизуальный материал, который был оцифрован после 2008 года, будет иметь описательную запись в DCD Архивов, а цифровые суррогаты должны храниться в SI DAMS. Поищите свою коллекцию в CIS Archives, чтобы увидеть, есть ли там оцифрованные предметы. Инструкции по поиску в DCD и доступу к цифровым суррогатам в DAMS находятся на внутреннем общем диске Архивов.