Таблетка prophet что это
Акции Pfizer выросли на 13% после успешных испытаний таблетки от COVID-19
Рост котировок начался после того, как стало известно, что таблетка от COVID-19 под названием PAXLOVID, разработанная Pfizer, в ходе клинических испытаний показала эффективность в 89%. Препарат снижает риск госпитализации или смерти у больных COVID в легкой и умеренной степени, если они принимают таблетку в течение трех дней после постановки диагноза, сообщила компания.
В группе больных, участвовавших в тестировании таблетки, за 28 дней не было зарегистрировано ни одного случая смерти, в то время, как среди испытуемых, получавших плацебо таких случаев было 10, показали данные исследования.
В пресс-релизе Pfizer также заявила, что PAXLOVID оказался в целом безопасным и хорошо переносимым на раннем этапе текущих исследований.
По словам главного научного директора Pfizer Микаэля Долстена, Pfizer планирует обратиться в Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) с просьбой уже в этом месяце дать разрешение на использование препарата. В случае одобрения препарата, компания может начать поставлять таблетки в текущем году, сказал Долстен газете The Wall Street Journal.
Ранее собственную таблетку от COVID-19 molnupiravir создала фармацевтическая компания Merck & Co. В ходе клинических испытаний препарат снизил риск госпитализации или смерти для пациентов с легкими или умеренными случаями COVID-19 примерно на 50%.
StarCraft 2 Legacy of the Void на ПК (Русская версия)
StarCraft 2: Legacy of the Void – стратегия в реальном времени, в которой вам придется отправиться на просторы фэнтезийной вселенной и попробовать себя в роли самого настоящего главнокомандующего…
События игры начинаются в тот момент, когда Золотая Армада начинает полноценное наступление на планете Айур, поглощенной зергами. Начинается бойня и в самый последний момент появляется Зератул, тот самый, которого уже давно хотели арестовать. Вот с этого-то момента и начинается все самое интересное. Вам предстоит сразиться с могущественным врагом, создать мощную непобедимую армию, и изменить ход истории…
Что до игрового процесса, так он в StarCraft 2: Legacy of the Void основывается на все тех же традиционных для жанра механиках. Тут вам и строительство, и добыча ресурсов, и эпические сражения с многочисленными врагами, и многое-многое другое. При этом разработчики не стали копировать все механики из предыдущих частей игры и добавили море новшеств. Самое же важное новшество коснулось карт – теперь в вашем распоряжении будет 10 новых карт, на каждой из которых вас ждет удивительная уникальная атмосфера.
В игру было добавлено и несколько новых режимов. Например, это режим Архонта, в котором за одну базу отвечает сразу два игрока. Тут игрокам позволяется поделить обязанности и контролировать разные аспекты деятельности фракции. Также есть и режим турниров, и даже режим, в котором игрокам придется соперничать друг с другом в совместном режиме игры. В общем, скучать точно не придется…
В остальном же это все та же стратегия в реальном времени, в которой вас ждут приключения, фэнтезийные расы, сражения, задания, и даже крутая сюжетная кампания с непредсказуемыми поворотами. Возглавьте армию, создайте непобедимую империю и одолейте невиданную ранее силу…
У нас вы можете скачать StarCraft 2 Legacy of the Void торрент последнюю версию бесплатно на компьютер.
Repack от xatab
— Ничего не вырезано/Не перекодировано
— Игровые архивы не вскрыты
— Версия игры: 3.1.4.41219
— Установлен Skirmish-Map-Pack
— Время установки 35 минут ( Зависит от компьютера)
Дополнения (DLC):
— Wings of Liberty
— Heart of the Swarm
— Legacy of the Void
США закупят у Pfizer таблетки от COVID для 10 млн пациентов
Администрация президента США Джо Байдена планирует закупить новый препарат против коронавируса, который разработала компания Pfizer, сообщили источники The New York Times и The Washington Post.
О завершении второй фазы испытаний Paxlovid компания сообщила 5 ноября. По ее данным, препарат снижает риск госпитализации или смерти после заражения коронавирусом на 89%. Среди участников испытания не было зафиксировано ни одного летального исхода, добавили в Pfizer.
Накануне, 16 ноября, компания подала заявку в Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США на разрешение на экстренное использование своего препарата. К концу года Pfizer намерена произвести таблетки для лечения более 180 тыс. человек, а в первой половине 2022-го — для лечения свыше 21 млн человек. Курс лечения состоит из 30 таблеток, принимаемых в течение пяти дней.
В испытаниях нового препарата участвуют 7 тыс. человек из разных стран, сообщил «Ведомостям» представитель Pfizer. Клинические исследования пройдут и в России. В них будут участвовать граждане старше 18 лет, которые контактировали в домашних условиях с пациентами с симптоматическими проявлениями коронавируса. Всего к испытаниям привлекут 90 человек в Московской области, Санкт-Петербурге, Смоленске, Барнауле и других городах.
На фоне новости об успешных испытаниях препарата акции Pfizer подскочили 5 ноября на 13%. Таблетка также вызвала ралли в акциях США и Азии. Индекс Bloomberg в ходе торгов 8 ноября вырос на 7,2%, показав наибольший рост за последние два месяца. Индекс акций авиакомпаний Азиатско-Тихоокеанского региона увеличился на 5,5%, продемонстрировав рекордный рост с марта. Подорожали акции производителя чемоданов и сумок и для путешествий Samsonite — на 14,5%, также заметно выросли в цене бумаги авиакомпаний США.
Как пояснил рыночный стратег IG Asia Pte в Сингапуре Джун Ронг Йеп, препарат «вселяет надежду на то, что повторное открытие экономик сможет пройти более гладко, особенно если таблетка сможет снизить нагрузку на больницы».
Ибупрофен по праву считается самым эффективным и распространенным средством для лечения симптомов простуды и ОРВИ. Одни пациенты успешно избавляются с его помощью от температуры и считают его жаропонижающим средством, другие купируют им серьезные боли хронического характера, например, в позвоночнике. Дело в том, что Ибупрофен обладает одновременно тремя свойствами: противовоспалительным, обезболивающим и жаропонижающим.
Показания к применению
Конечно, показания не ограничиваются только вышеназванными. Перечислим здесь наиболее распространенные виды патологий, где Ибупрофен отлично справляется, устраняя воспаление и боль:
Принцип фармакологического действия
В каких формах выпускается Ибупрофен?
В аптеках можно найти четыре лекарственных формы препарата:
Инструкция по приему лекарства Ибупрофен для взрослых и детей.
Сколько дней можно пить Ибупрофен?
Препарат принимают в течение 2-3 дней, если состояние пациента не улучшается или становится хуже, необходимо прекратить прием и обратиться к врачу.
Ибупрофен для детей
Ибупрофен в виде сиропа для детей применяется с возраста 3 месяцев и может начать действовать уже через 15 минут. Таблетки действуют через 30 минут.
Как применять детские сиропы?
Детские сиропы обычно изготавливают с применением фруктовых наполнителей и поэтому дети их принимают с удовольствием. Для самых маленьких имеется мерный шприц в комплекте с сиропом, где 1 мл содержит определенную дозу лекарства Ибупрофен.
Необходимо следовать инструкции производителя, максимальная суточная дозировка для ребенка составляет 30 мг на 1 кг массы тела, промежуток между приемами составляет от 6 до 8 часов. Как мы уже отметили ранее, продолжительность приема не должна превышать 3 дней. Сиропы пользуются популярностью и поэтому они часто рассчитаны к использованию вплоть до 12 лет, хотя с 6 лет можно применять и таблетки.
Дозу сиропа для ребенка можно определить по таблице.
Быстрый старт прогнозирования временных рядов на практическом примере с использованием FB Prophet
Дата публикации Jan 2, 2019
Оглавление
2. Модель прогнозирования пророка
3. Тематическое исследование: прогнозирование расходов на рекламу с Пророком
4. Заключительное резюме
1.1 Анализ временных рядов
Классические методы прогнозирования временных рядов основаны на моделях статистики, что требует больших усилий для настройки моделей и прогнозирования в данных и отрасли. Человек должен настроить параметры метода в зависимости от конкретной проблемы, когда модель прогнозирования не работает должным образом. Настройка этих методов требует глубокого понимания того, как работают базовые модели временных рядов. Некоторым организациям трудно справляться с такими прогнозами без групп по науке о данных. И может показаться, что организации не выгодно иметь на борту кучу ожиданий, если нет необходимости создавать сложную платформу прогнозирования или другие сервисы.
1.2 Почему Facebook Пророк?
Facebook разработал «Пророк» с открытым исходным кодом, инструмент прогнозирования, доступный как на Python, так и на языке R. Он предоставляет интуитивно понятные параметры, которые легко настраивать. Даже тот, кому не хватает глубокого опыта в моделях прогнозирования временных рядов, может использовать это для создания значимых прогнозов для различных проблем в бизнес-сценариях.
1.3 Основные моменты Facebook пророка
2.1 Модель прогнозирования пророка
Пророк использует модель разложимых временных рядов с тремя основными компонентами модели: тренд, сезонность и праздники. Они объединены в следующем уравнении:
y (t) = g (t) + s (t) + h (t) + εt
2.2 Насыщающий рост
2.3 Тенденция изменения
Модель может быть переоснащена или недостаточно приспособлена при работе с компонентом тренда. Ввод точек изменения, встроенных в Prophet, увеличен, подгонка становится более гибкой.
Здесь вы можете легко применить свои бизнес-идеи: большой скачок продаж в праздничные дни, снижение затрат в будущем в зависимости от цели и т. Д. Пользователь также может вручную заполнить точки изменения этими бизнес-аналитиками, если это необходимо. На графике ниже пунктирные линии представляют точки изменения для данного временного ряда.
2.4 Сезонность, праздничные эффекты и регрессоры
Сезонные эффекты s (t) аппроксимируются следующей функцией:
В Prophet есть встроенная функция праздников, которая позволяет вводить настраиваемые повторяющиеся события.
Наконец, время действия!
3. Практический пример: прогнозирование расходов на рекламу с Prophet в Python
Я взял пример данных о расходах на рекламу с платформы цифрового маркетинга. Я также сделал некоторые изменения, чтобы сделать его «поддельным» источником данных для использования в этом примере.
Здесь мы пытаемся использовать данные за последние 17 месяцев для прогнозирования расходов на рекламу в ближайшие 30 дней.
Шаг 1: Импорт библиотек и набора данных:
импортировать панд как pd
pd.set_option («display.max_columns», нет)
импортировать NumPy как NP
из fbprophet импортировать пророка
% matplotlib встроенный
импортировать matplotlib.pyplot как plt
Шаг 2: Проверьте данные
Исходя из вышесказанного, набор данных содержит ежедневные расходы на рекламу в течение полутора лет с 2017–06–01 по 2018–12–30. Во фрейме данных имеется 577 строк и два столбца (дата и расходы).
Давайте проверим недостающее значение:
нет пропущенного значения (в состоянии ниже), что здорово!
Шаг 3: Построить данные временных рядов
Из графика видно, что существует примерно постоянный уровень (среднее значение ежедневных расходов: 200 тыс. Долларов США). Сезонные колебания и случайные колебания примерно одинаковы по времени. Это говорит о том, что, вероятно, целесообразно описывать данные с использованием аддитивной модели, на которой построен Пророк.
Шаг 4: Моделирование
Разделите набор данных на тренировочный набор и тестовый набор. Учебный набор содержит ежедневные расходы на рекламу с 2017–06–01 по 2018–11–30 годы, в то время как тестовый набор содержит ежедневные расходы на рекламу с 2018–12–01 по 2018–12–30 годы. Здесь мы хотели бы использовать набор данных обучения для прогнозирования расходов на рекламу в следующие 30 дней.
Давайте попробуем первую модель самостоятельно, без указания каких-либо параметров.
model1 = Пророк (interval_width = 0,95)# по умолчанию 80%
«Interval_width = 0,95»это устанавливает интервал неопределенности для получения доверительного интервала вокруг прогноза.
Создайте график прогнозирования ниже:
Для второй модели давайте применим некоторые бизнес-идеи, чтобы настроить первую модель. Просто задавая некоторые деловые вопросы, такие как сезонность и влияние праздничных событий, легко ввести эту информацию в Пророка.
Мы применили:ежегодная сезонность, еженедельная сезонность, праздники(праздничные мероприятия, созданные здесь вручную, но вы также можете применитьПраздники страны, встроенные пророком)а такжеchangepoint_prior_scaleчтобы сделать модель более гибкой, чтобы соответствовать точкам данных. Затем мы добавили месячную сезонность.
[Код]:
модель2 = пророк (интервал_пропуск = 0,95, годовая сезонность = истина, еженедельная сезонность = истина, праздничные дни = us_public_holidays, changepoint_prior_scale = 2)
model2.add_seasonality (имя = «ежемесячно», период = 30,5, fourier_order = 5, prior_scale = 0,02).
Создайте график прогнозирования ниже:
Проверьте тренды и составляющие сезонности:
По сравнению с годовым трендом, расходы выросли в самом начале года и сильно снизились в июне, августе и декабре. Недельный тренд показывает, что здесь большую роль сыграли будни. А праздничные мероприятия негативно влияют на расходы на рекламу, что означает снижение расходов на рекламу и так далее. Вы могли бы, вероятно, проверить эту информацию со знанием области бизнеса
Сначала давайте проверим соответствие, визуализируя линию прогнозирования и наблюдаемую линию:
Из графика видно, что модель может очень хорошо вписаться в точки данных, хотя в конце декабря модель не улавливает закономерность. Однако помните, что для ввода всей деловой информации требуется всего около 15 минут. честный результат. Для его создания не требуется опыт в области моделирования временных рядов или знания в области машинного обучения. Практически каждый аналитик может это сделать (однако набор навыков Python или R является обязательным условием. 🙃)
Обычно некоторые популярные термины ошибок, такие какСреднеквадратическая ошибка (RMSE)а такжеСредняя абсолютная ошибка (MAE)используются во время оценки моделирования. Но я не хотел бы обсуждать эти термины ошибок здесь, поскольку существует только одна модель. (Я буду обсуждать эти термины ошибок в моем следующем посте при сравнении моделей Prophet и классических временных рядов)
Давайте посмотрим на производительность модели, сравнив прогнозное значение и наблюдаемое значение:
Хотя прогнозируемое значение примерно на 13% выше, чем фактическое значение, но интервал между прогнозируемым значением и нижней границей может уловить фактическое значение. Пока что модель работает довольно хорошо и занимает около 15 минут.
5. Заключительное резюме
С этого момента мы можем исследовать множество временных рядов, таких как обнаружение аномалий, прогнозирование временных рядов с помощью внешнего источника данных. Мы только начали.
Из практического примера, кажется, что Пророк предоставляет полностью автоматизированные прогнозы, как говорится в его официальном документе. Это быстро и продуктивно, что было бы очень полезно, если в вашей организации нет очень солидной команды по науке о данных, занимающейся прогнозной аналитикой. Это экономит ваше время, чтобы отвечать на вопросы прогнозирования внутренних заинтересованных сторон или клиентов, не затрачивая слишком много усилий на создание удивительной модели, основанной на классических методах моделирования временных рядов.
В следующей статье я буду сравнивать методы прогнозирования временных рядов Prophet и Classic, такие как модель ARMIA, с акцентом на эффективность и производительность.
Справочные и полезные источники:
Фейсбук Пророк официальный документНеобходимо прочитать, если вы хотите играть с Пророком.
Вступление в Facebook ПророкЭто, как правило, объясняет, что такое анализ временных рядов, и дает обзор Facebook Prophet.
Создавайте быстрые и точные прогнозы временных рядов, используя пророка Facebook (с кодами Python & R)В нем кратко рассказывается о Facebook Prophet в R и Python. Это может быть полезно для вас, если вы являетесь пользователем R.