title: Dacnusa groenlandica

text:
Сходен с видом "Dacnusa arctica" Griffiths, 1984 из Аляски (США) и Лапландии (Швеция), однако отличается опушением, большим числом члеников усика (у "D. arctica" 20-24) и жилкованием крыльев. Вид был впервые описан в 2006 году голландским энтомологом Корнелисом ван Ахтербергом (Cornelis van Achterberg; Department of Terrestrial Zoology, Naturalis Biodiversity Center, Лейден, Нидерланды). Вместе с ним фауна браконид Гренландии достигает 30 видов, включая такие как "Aphidius tarsalis", "Blacus groenlandicus", "Praon brevistigma", "Cotesia crassifemorata", "Cotesia fascifemorata" и "Microplitis lugubroides".
Видовое название "D. groenlandica" дано по названию места обнаружения типовой серии (Гренландия).


title: Blacus groenlandicus

text: Blacus groenlandicus  — вид мелких наездников рода "Blacus" из семейства "Braconidae" ("Ichneumonoidea"). Эндемик Гренландии.


title: Blacus groenlandicus

text: Гренландия, Iviglut


title: Blacus groenlandicus

text: Очень мелкие паразитические наездники, длина тела 2,1 мм, длина переднего крыла 2,0 мм. Основная окраска тела чёрная, щупики и ноги коричневато-жёлтые, усики и метасома тёмно-коричневые. Усики самок 17 члениковые. Нижнечелюстные щупики равны 0,7 от высоты головы. Лоб гладкий. Пронотум сбоков сетчатый, а сверху гладкий. Длина бедра, голени и основного членика задней лапки равны соответственно 6,0, 10,6 и 7,7 от их ширины.


title: Blacus groenlandicus

text:
Сходен с видом "Blacus modestus" Haeselbarth, 1973 из Европы (который встречается от Дании до Болгарии), однако отличается строением крыльев и пропорциями частей тела. Вид был впервые описан в 2006 году голландским энтомологом Корнелисом ван Ахтербергом (Cornelis van Achterberg; Department of Terrestrial Zoology, Naturalis Biodiversity Center, Лейден, Нидерланды) по типовому экземпляру, собранному в 1949 году. Вместе с ним фауна браконид Гренландии достигает 30 видов, включая такие как "Aphidius tarsalis", "Dacnusa groenlandica", "Praon brevistigma", "Cotesia crassifemorata", "Cotesia fascifemorata" и "Microplitis lugubroides".
Видовое название "B. groenlandicus" дано по названию места обнаружения типовой серии (Гренландия).


title: Андронов, Серафим Васильевич

text: Серафи́м Васи́льевич Андро́нов ( — не ранее 1912) — член III Государственной думы от Пензенской губернии.


title: Андронов, Серафим Васильевич

text: Православный. Сын купца, личный почетный гражданин. Землевладелец Керенского уезда Пензенской губернии (1379 десятин).


title: Андронов, Серафим Васильевич

text: Первоначальное образование получил в Краснослободской прогимназии, откуда перешел в 3-й класс Нижегородского дворянского института, который окончил в 1898 году. Поступил в Московский университет, сперва на физико-математический, а затем на юридический факультет, который и окончил в 1904 году.


title: Андронов, Серафим Васильевич

text: До избрания в Государственную думу занимался адвокатурой и был помощником присяжного поверенного.


title: Андронов, Серафим Васильевич

text: В 1907 году был избран членом III Государственной думы от Пензенской губернии. Входил во фракцию октябристов. Состоял товарищем секретаря комиссии по судебным реформам (в 4-ю сессию), а также членом комиссий: финансовой и по направлению законодательных предположений.


title: Андронов, Серафим Васильевич

text: Судьба после 1912 года неизвестна. Его младший брат Владимир (1881—?) также окончил Нижегородский дворянский институт (1899) и Московский университет, до революции был управляющим поместьем в Тамбовской губернии. В 1925 году проживал в Москве, был арестован по делу митрополита Петра (Полянского), содержался в Бутырской тюрьме, был освобожден под подписку о невыезде (в 1926 году дело было прекращено).


title: Myrmica yani

text: Myrmica yani — вид мелких муравьёв рода (подсемейство мирмицины). Китай.


title: Myrmica yani

text: Южная Азия: Китай, провинция Гуйчжоу, Fanjingshan Nature Reserve.


title: Myrmica yani

text: Мелкие желтовато-коричневые муравьи длиной около 5 мм с длинными шипиками заднегруди. Тело с отстоящими волосками. Голова овальная, вытянутая, длина головы от 1,48 до 1,52 мм; ширина головы от 1,17 до 1,23 мм. Скапус усика рабочих изогнут у основания, но без зубца или лопасти на изгибе). Скапус длинный (длина от 1,38 до 1,43 мм), он достигает и превосходит затылочный край головы. Стебелёк между грудкой и брюшком состоит из двух члеников: петиолюса и постпетиолюса (последний четко отделен от брюшка), жало развито, куколки голые (без кокона). Брюшко гладкое и блестящее. Муравейники обнаружены в мёртвой древесине в смешанном лесу. Особенности биологии не исследованы.


title: Myrmica yani

text: Близок к видам из группы -group по форме основания усика рабочих и другим признакам. Сходен с такими видами как "M. pachei", "M. inezae" и "M. villosa". Вид был впервые описан в 2016 году китайскими энтомологами и Ж. Ченом ("Zhilin Chen"; Guangxi Key Laboratory of Rare and Endangered Animal Ecology, , Гуйлинь, Гуанси), Ш. Жоу ("Shanyi Zhou"; College of Life Sciences, Guangxi Normal University) и Ж. Хуангом ("Jianhua Huang"; College of Forestry, , Чанша, Хунань, Китай). Название вида "M. yani" дано в честь известного китайского художника Янь Чжэньцина (, 709—785) из времён правления династии Тан.


title: Рафф, Гидеон

text: Гидеон «Гиди» Рафф (; ; род. в 1973 году) — израильский режиссёр кино и телевидения, сценарист и писатель. Он наиболее известен по похваленному израильскому драматическому сериалу 2010 года «Военнопленные» (где он является создателем, сценаристом и режиссёром) и его нашумевшей американской адаптации «Родине» (за которую он выиграл две премии «Эмми» в 2012 году).


title: Рафф, Гидеон

text: Рафф родился в Иерусалиме. Его отец — Эйтан Рафф, занимал должность главного бухгалтера в министерстве финансов Израиля и был председателем правления банка Леуми.


title: Рафф, Гидеон

text: С двух до шести лет, он жил в Вашингтоне, где его отец был советником по экономическим вопросам посольства Израиля.


title: Рафф, Гидеон

text: Отслужив три года в качестве десантника в израильской армии, он окончил факультет кино в Тель-Авивском университете.


title: Рафф, Гидеон

text: Рафф затем работал в IT. В течение года или около того, во время пузыря доткомов, он был ответственен за стартап, и написал еженедельную колонку в израильской газете «Маарив» о своём опыте. Колонки были собраны в книгу, «Дневник стартапера на подходе к Маке (выходу)» (Keter, 2001).


title: Рафф, Гидеон

text: Переехав в Лос-Анджелес, в 2003 году, Рафф получил учёную степень в области режиссуры в Американском институте киноискусства. Премьера его дипломного короткометражного фильм «The Babysitter» на кинофестивале Трайбека в Нью-Йорке.


title: Рафф, Гидеон

text: Исходя из этого, режиссёр Даг Лайман нанял его в качестве помощника режиссёра для фильма 2005 года «Мистер и миссис Смит», где главные роли исполнили Брэд Питт и Анджелина Джоли.


title: Рафф, Гидеон

text: Рафф сделал свой режиссёрский дебют в 2007 году с полнометражным психологическим триллером «Проклятый дом», (где он также был со-сценаристом и со-продюсером; исполнительными продюсерами были Даг Лайман и Ави Арад).


title: Рафф, Гидеон

text: В 2008 году вышел его второй полнометражный фильм, фильму ужасов «Поезд», с Торой Бёрч в главной роли.


title: Рафф, Гидеон

text: 2009 год увидел возвращение Раффа домой для производства «Военнопленных» (оригинальное название на иврите: חטופים "Хатуфим" «Похищенные»), израильского драматического телесериала, где он был создателем, сценаристом и режиссёром. Съёмки начались в августе 2009 года, и шоу транслировалось в Израиле весной 2010 года. Сериал стал самой высоко-рейтинговой драмой страны и выиграл несколько наград израильского телевидения.


title: Рафф, Гидеон

text: Ещё до того, как начались съёмки «Военнопленных», права на разработку американской версии были проданы 20th Century Fox Television, основанные на силе одного сценария. Это привело к прославленному сериалу «Родина», разработанному бывшими продюсерами и сценаристами «24 часов» Говардом Гордоном и Алексом Гансой в сотрудничестве с Раффом, и показу на кабельном канале Showtime осенью 2011 года. В дополнение к переводу оригинальных сценариев с иврита на английский, Рафф выступал в качестве исполнительного продюсера шоу и был одним из сценаристов пилотного эпизода.


title: Рафф, Гидеон

text: Рафф вернулся в Израиль в 2011 году для производства второго сезона «Военнопленных» (где он опять был сценаристом и режиссёром). Новый сезон не был показан до октября 2012 года — за две недели до того, как начали показывать второй сезон «Родины» в США. Рафф подтвердил, что он намерен написать третий сезон.


title: Рафф, Гидеон

text: В декабре 2012 года, было сообщено, что Рафф продал пилот нового драматического сериала, «Тиран», кабельному каналу FX после того, как FX выиграл войну валютных торгов против Showtime и HBO. Драма вращается вокруг скромной американской семейки, оказавшейся в турбулентности на Ближнем Востоке. Рафф разработал концепцию и написал сценарий пилота. Продюсерами шоу стали Рафф, Говард Гордон и Крэйг Райт. Режиссёр Энг Ли согласился снять пилотный эпизод (в своём первом набеге на телевидении), но вышел из проекта в мае 2013 года по личным причинам и был заменён Дэвидом Йейтсом. Пилот был снят летом 2013 года в Марокко. FX заказал 10 эпизодов «Тирана», которые были показаны летом 2014 года.


title: Рафф, Гидеон

text: В ноябре 2013 года, Рафф и создатель «Героев» Тим Кринг завершили сделку с USA Network на шесть эпизодов «Раскопок», археологического триллера об американском агенте ФБР, расквартированного в Иерусалиме. Премьера телесериала состоялась в конце 2014 года. С. Дж. Кларксон сняла пилотный эпизод.


title: Рафф, Гидеон

text: На церемонии израильской премии кино и телевидения в 2010 году, Рафф выиграл премию как лучший режиссёр (драма) за «Военнопленных». Шоу в целом выиграло четыре премии, включая лучший драматический сериал.


title: Рафф, Гидеон

text: На 64-й церемонии премии «Эмми» в 2012 году, Рафф (вместе с со-сценаристами Говардом Гордоном и Алексом Гансой) выиграл премию за лучший сценарий драматического сериала за пилотный эпизод «Родины». Сериал в целом выиграл шесть премий, включая за лучший драматический сериал.


title: Рафф, Гидеон

text: Рафф, Гордон и Ганса также получили премию Эдгара от писателей-фантастов Америки за лучший эпизод в телесериале.


title: Рафф, Гидеон

text: Сериал выиграл премию за лучший драматический телесериал на обоих церемониях премии «Золотой глобус» в 2012 и 2013 гг. Он также выиграл премию Гильдии сценаристов США в 2012 году как лучший новый сериал.


title: Рафф, Гидеон

text: Рафф — открытый гей. Он живёт вместе со своим партнёром Уди Пелегом в Лос-Анджелесе. У них есть питбуль по кличке Тилли.


title: Рафф, Гидеон

text: Он борется за права животных. Ранее он был вегетарианцем, в 2007 году полностью стал веганом. В 2012 году, как часть кампании PETA, Рафф написал министру обороны США, Леону Панетте, и Министерству обороны Великобритании, письма в знак протеста против использования живых животных, чтобы обучать военных врачей в полевой хирургии.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Теория арбитражного ценообразования (arbitrage pricing theory (APT)) в финансовой науке является общей теорией ценообразования активов, которая утверждает, что можно смоделировать ожидаемую доходность финансовых активов в виде линейной функции различных макроэкономических факторов и рыночных индикаторов, в которой уровень чувствительности к изменению каждого фактора выражена бета-коэффициентом, зависимым от конкретного фактора.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Рассчитанный по модели APT уровень доходности затем используется для корректного определения цены актива – текущая цена актива должна быть равна будущей цене актива в конце ожидаемого периода, дисконтированной с использованием ставки доходности, определенной по модели APT. Если цена расходится, то механизмы арбитража должны отклонения цены устранить.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Теория APT была предложена экономистом Стивеном Россом в 1976 году.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Доходность рисковых активов может быть выражена как:


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Теория APT утверждает, что если доходности активов зависят от структуры факторов, то существует следующая зависимость между ожидаемыми доходностями и чувствительностью факторов:


title: Теория арбитражного ценообразования

text: То есть ожидаемая доходность актива "j" является линейной функцией чувствительности актива "n" фактору.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Стоит отметить, что в данной модели присутствует ряд допущений и условий, выполнение которых необходимо, чтобы результаты модели были корректными: модель работает только на рынке совершенной конкуренции, и общее количество факторов в модели никогда не должно превышать общее количество активов (во избежание проблемы матричной сингулярности).


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Арбитраж - это практика получения положительной ожидаемой доходности от переоцененных или недооцененных бумаг на неэффективном рынке без дополнительных рисков и с нулевыми дополнительными инвестициями.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Суть теории арбитража состоит в следующем. На рынке торгуется два актива, по крайней мере один из которых недооценён. Участник рынка, зарабатывающий на арбитраже(арбитражер), продаёт относительно сильно дорогой актив и использует полученный доход для покупки другого относительно дешевого актива. В соответствии с моделью APT актив считается недооценённым, если его текущая цена отклоняется от цены, предсказанной моделью. Текущая цена актива должна равняться сумме всех будущих денежных потоков, дисконтированных по ставке APT. Данная ставка соответствует ожидаемой доходности актива и является линейной функцией различных факторов, чувствительность к изменениям которых выражена бета-коэффициентами.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Правильно оценённый актив на самом деле может быть "синтетическим активом" - "портфелем", состоящим из других правильно оценённых активов. На портфель оказывают воздействие те же самые макроэкономические факторы, что и на недооценённый актив. Арбитражер создает портфель путём выявления х правильно оценённых активов (по одному на фактор плюс один) и затем взвешивает активы в портфеле с применением бета-коэффициентов тем же самым способом, что и недооценённый актив.


title: Теория арбитражного ценообразования

text:
Когда инвестор находится в длинной позиции по активам и в короткой позиции по портфелю (или наоборот), он находится в позиции, имеющей положительную доходность (разница между доходностью активов и доходностью портфеля) и которая не подвержена влиянию любых макроэкономических факторов, то есть является безрисковой позицией. Таким образом, арбитражер зарабатывает безрисковый доход:
Ситуация слишком низких текущих цен.


title: Теория арбитражного ценообразования

text:
Ситуация слишком высоких текущих цен.
Модель APT наряду с моделью Сapital Asset Pricing Model (CAPM) является одной из двух важных теорий ценообразования активов. Модель APT отличается от CAPM тем, что менее ограничена в своих допущениях. Она предполагает, что каждый инвестор держит уникальный портфель со своим собственным конкретным массивом коэффициентов бета, в отличие от идентичного «рыночного портфеля». В некотором роде CAPM можно считать «особым случаем» теории APT: CAPM представляет собой однофакторную модель определения цены актива, с наличием одного коэффициента бета.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Дополнительно, APT может рассматриваться как модель «со стороны предложения», так как её бета коэффициенты отражают чувствительность базового актива к экономическим факторам. Таким образом, существенные изменения факторов вызовут структурные изменения в ожидаемой доходности активов.


title: Теория арбитражного ценообразования

text: С другой стороны, модель CAPM может рассматриваться как модель «со стороны спроса». Её результаты, хотя и схожи с моделью APT, возникают их задачи максимизации функции полезности для каждого инвестора, и из полученного рыночного равновесия (инвесторы считаются «потребителями» активов).


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Как и в случае с моделью CAPM, коэффициенты бета конкретных факторов могут быть найдены с помощью построения линейной регрессии на основе исторических данных по доходностям ценных бумаг. В отличие от CAPM, модель APT однако сама по себе не раскрывает сущность её оцениваемых факторов - количество и характер этих факторов, вероятно, изменится с течением времени или в другой экономике. Таким образом, данный вопрос по существу носит эмпирический характер. Тем не менее теория APT предлагает ряд априорных принципов к требуемым характеристикам потенциальных факторов:


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Чен(Chen), Ричард Ролл (Richard Roll) и Стефен Росс (1986) определили следующие макроэкономические факторы, как имеющие высокое значение в объяснении доходности ценных бумаг:


title: Теория арбитражного ценообразования

text: В практическом плане индексы и спотовые/фьючерсные рыночные цены могут использоваться на месте макроэкономических факторов, так как последние публикуются с достаточно низкой частотой (например, ежемесячно) и нередко со значительными ошибками оценки. Рыночные индексы иногда рассчитываются с помощью факторного анализа. Наиболее используемые «индексы» следующие:


title: Теория арбитражного ценообразования

text: Линейная факторная модель APT используется в качестве основы для многих коммерческих систем оценки риска, применяемых управляющими активами.


title: Фейк, Катерина

text: Катерина Фейк (; род. 13 июня 1969, Питтсбург, США) — американский предприниматель и бизнесмен, соучредитель сайтов Flickr и Hunch, один из директоров Creative Commons.


title: Фейк, Катерина

text: Фейк родилась в Питтсбурге, штат Пенсильвания, в семье отца-американца и натурализованной матери-филиппинки. В детстве ей запрещали смотреть телевизор, и её хобби — читать стихи и играть классическую музыку.


title: Фейк, Катерина

text: Фейк окончила колледж Choate Rosemary Hall и поступила в колледж Смит. В 1991 году она окончила Вассарский колледж со степенью бакалавра искусств.


title: Фейк, Катерина

text: Она начала свою карьеру в качестве ведущего конструктора в Organic Online, топ-агентстве веб-разработки, где она работала на веб-сайтах для крупных компаний из списка Fortune 500, таких как McDonald’s, Colgate-Palmolive и Nike. Она была членом исследовательского штаба Research Staff at Interval Research.


title: Фейк, Катерина

text: В 1990-х годах Фейк была арт-директором в Salon.com, и принимала активное участие в развитии интернет-сообщества, и программного обеспечения издательской деятельности. В 1997 году она устроилась на работу в управление общественных форумов Netscape.


title: Фейк, Катерина

text: Летом 2002 года, она стала соучредителем Ludicorp в Ванкувере вместе со Стюартом Баттерфилдом и Джейсоном Клэссоном. Компания разработала многопользовательскую ролевую онлайн-игру под названием «Бесконечная игра» (Game Neverending). Игра не была запущена, но Фейк и Баттерфилд начали разрабатывать новый продукт под названием Flickr, который стал одним из самых популярных в мире сайтов обмена фотографиями. Flickr был приобретен Yahoo! в 2005 году. Flickr стал частью авангарда так называемых веб-сайтов 2.0, интегратором функций, таких как социальные сети, сообщества открытых интерфейсов API, пометки и алгоритмы, которые выбирали наиболее популярный контент. После поглощения, Фейк устроилась на работу в Yahoo!, где она входила в группу технических разработок, известной своими программами Hack Yahoo! и Brickhouse, быстрой среды разработки для новых продуктов. Фейк ушла из Yahoo на 13 июня 2008 года.


title: Фейк, Катерина

text: В июне 2009 года Фейк стала соучредителем сайта Hunch совместно с предпринимателем Крисом Диксоном. Сайт делал рекомендации для пользователей, основанные на их вкусах и мнениях. Hunch был приобретена eBay, как сообщалось, за $ 80 млн в ноябре 2011 года. eBay закрыл его в марте 2014 года.


title: Фейк, Катерина

text: Последним проектом Фейк является сайт Findery, который изначально назывался Pinwheel, и был запущен в ограниченном бета-тестировании в феврале 2012 года. Он был переименован в Findery в июле 2012 года. Головной офис компании находится в Сан-Франциско.


title: Фейк, Катерина

text: Фейк вошла в совет директоров Creative Commons в августе 2008 года, и является председателем Совета Etsy.


title: Фейк, Катерина

text: Фейк завоевала множество наград, в том числе лучшему руководителю по версии журнала BusinessWeek в 2005, Forbes 2005 eGang, вошла в топ-50 «Fast 50» по версии Fast Company, и вошла в топ-20 предпринимателей до 35 лет по версии журнала Red Herring. В 2006 году она вошла в список Time 100, список журнала Time о мире 100 самых влиятельных людях, и в том же году появляясь на обложке Newsweek.


title: Фейк, Катерина

text: В мае 2009 года она получила почётную степень доктора от Род-Айлендской школы дизайна.


title: Фейк, Катерина

text: Фейк была замужем за Стюартом Баттерфилдом, соучредителем (вместе с ней) Flickr, с 2001 по 2007 год. В 2007 году у них родилась дочь. В 2015 году она состоит в отношениях с соучредителем Jaiku Юри Энгестрёмом, и у пары есть трое детей.


title: Лисс, Андреас

text: Андре́ас Лисс (; 16 июня 1903, Кляйн-Книгниц, Силезия, Германия, ныне Польша — 21 мая 1988, Клостернойбург, Нижняя Австрия, Австрия) — австрийский музыковед и педагог.


title: Лисс, Андреас

text: Окончив гимназию в своём городе, перебрался в Вену, где изучал музыковедение у Гвидо Адлера и . В 1928 году защитил диссертацию «Die Grundelemente der Harmonik in der Musik von Claude Debussy». Работая над ней жил в Париже, где встречался с вдовой Дебюсси, Артюром Онеггером, Жаком Ибером, Флораном Шмиттом, Богуславом Мартину. В центре его научных изысканий было творчество Клода Дебюсси, в том числе исследование связей композитора с русской музыкой, взаимопроникновение французской и немецкой музыки и их связь с культурами Востока и Запада. Первым написал монографию о Карле Орфе. Автор трудов о творчестве Йозефа Маркса, Франца Шмидта и многих других музыкантов. В 1952 году становится преподавателем Венской консерватории, а в 1958 году Венской академии музыки и сценических искусств (с 1972 профессор).


title: Мисс Азия

text: Мисс Азия — конкурс красоты среди женщин, проживающих в азиатских странах, проводится с 1968 года. С 1984 года полное название конкурса звучит как «Мисс мира Азиатско-Тихоокеанского региона» .


title: Мисс Азия

text: На конкурсе периодически возникают скандалы: организаторы отобрали короны у победительниц 2005 () 2011 (), 2014 () годов.


title: Мисс Азия

text: Кроме того, в 2011 году сразу несколько участниц покинули конкурс, обвинив организаторов в плохих условиях содержания и распределении на первые места участниц, согласившихся на секс с ними, а 2014 году декоронованная Ме Мьа Но сообщила, что организаторы требовали от неё пройти множество пластических операций.


title: AlphaGo

text: AlphaGo — программа для игры в го, разработанная компанией Google DeepMind в 2015 году. AlphaGo стала первой в мире программой, которая выиграла матч без гандикапа у профессионального игрока в го на стандартной доске 19 × 19, и эта победа ознаменовала собой важный прорыв в области искусственного интеллекта, так как большинство специалистов по искусственному интеллекту считало, что подобная программа не будет создана ранее 2020—2025 годов. В марте 2016 года программа выиграла со счётом 4:1 у Ли Седоля, профессионала 9-го дана (высшего ранга), во время исторического матча, широко освещавшегося в прессе. После победы в матче Корейская ассоциация падук присвоила AlphaGo «почётный 9-й дан» за «искренние усилия» программы в овладении мастерством игры.


title: AlphaGo

text:
Победу AlphaGo над Ли Седолем часто сравнивают с шахматным матчем между программой Deep Blue и Гарри Каспаровым 1997 года, где победа программы, созданной IBM, над действовавшим чемпионом стала символической точкой отсчёта новой эпохи, когда компьютеры превзошли людей в шахматах.
В отличие от Deep Blue, AlphaGo — это программа, которая не привязана к конкретному аппаратному обеспечению. Кроме того, AlphaGo основана на общих принципах машинного обучения и практически не использует (в отличие от шахматных программ) ни алгоритмов, ни оценочных функций, специфичных для игры в го. При разработке AlphaGo авторы использовали только самую элементарную теорию игры в го, программа достигла высокого уровня игры, обучаясь сама на партиях профессионалов. Таким образом, её методы машинного обучения могут быть использованы в других областях применения искусственного интеллекта. В частности, команда разработчиков планирует применить опыт, полученный при написании AlphaGo, для создания системы медицинской диагностики.


title: AlphaGo

text: AlphaGo комбинирует технику, которая дала большой прорыв в силе программ для игры в го в 2007—2012 годах (), и недавние успехи в области машинного обучения, а именно глубинное обучение с помощью многоуровневых нейронных сетей.


title: AlphaGo

text: По словам одного из авторов AlphaGo, , работа над программой началась в 2014 году с исследования того, как новые методы глубинного обучения будут работать в го.


title: AlphaGo

text: Чтобы оценить силу своей программы, авторы устроили турнир между AlphaGo и лучшими свободными и коммерческими программами для игры в го (, , Pachi, Fuego), которые использовали метод Монте-Карло, и GNU Go, которая была лучшей свободной программой до использования метода Монте-Карло. В результате версия AlphaGo, использующая один компьютер, выиграла 494 матча из 495.


title: AlphaGo

text: В октябре 2015 года AlphaGo выиграла у трёхкратного чемпиона Европы Фань Хуэя (2 профессиональный дан) матч из пяти партий со счётом 5—0. Это первый в истории случай, когда компьютер выиграл в го у профессионала в равной игре. Об этом было публично объявлено в январе 2016 года после публикации статьи в Nature. На каждую партию игрокам давалось по одному часу и 3 бёёми по 30 секунд.


title: AlphaGo

text: После своего поражения Фань Хуэй заявил, что благодаря этому матчу он стал играть лучше и стал видеть те элементы игры, которые не замечал ранее; к марту 2016 года мировой рейтинг Фань Хуэя поднялся примерно на 300 позиций.


title: AlphaGo

text: Ниже приведён пример партии, в которой AlphaGo играла чёрными. Фань Хуэй сдался после 165 ходов.


title: AlphaGo

text: После матча с Фань Хуэем программа AlphaGo стала играть существенно лучше (её рейтинг Эло, считаемый по играм разных версий программы друг с другом, возрос на 1500 пунктов и превысил 4500). Новая версия могла выигрывать у старой, давая фору 3—4 камня.


title: AlphaGo

text: C 9 по 15 марта 2016 года проходил матч AlphaGo с Ли Седолем (9-й дан) в Сеуле, Южная Корея. Было сыграно 5 партий. На каждую партию игрокам давалось по 2 часа и 3 бёёми по одной минуте. Призовой фонд составил 1 млн долларов. Игры транслировались в прямом эфире на YouTube.


title: AlphaGo

text: На момент матча у Ли Седоля было второе место по количеству выигранных чемпионатов мира. Несмотря на то, что не существует единого официального международного метода ранжирования игроков в го, некоторые источники ставят Ли Седоля четвёртым в мире игроком на время матча.


title: AlphaGo

text: AlphaGo выиграла матч со счётом 4—1. Ли Седоль сдался в четырёх из пяти игр. AlphaGo, играя чёрными, проиграла в четвёртой партии после 180 ходов. По словам разработчиков программы, AlphaGo сдаётся, когда оценивает вероятность своего выигрыша меньше 20 %.


title: AlphaGo

text: По мнению экспертов, AlphaGo во время матча с Ли Седолем была существенно сильнее и предлагала более сложную игру, чем во время матча с Фань Хуэем. Ли Седоль во время пресс-конференции сказал, что его поражение — это «поражение Ли Седоля», а не «поражение человечества».


title: AlphaGo

text: 29 декабря 2016 на го-сервере новый аккаунт «Master» начал играть партии с профессионалами го, 1 января 2017 он перешёл на го-сервер FoxGo. 4 января 2017 компания DeepMind подтвердила, что за Master и ещё за один более ранний аккаунт Magister играла обновлённая версия AlphaGo. AlphaGo выиграла все 60 сыгранных партий (30 на каждом сервере). По окончании всех игр сооснователь DeepMind Демис Хассабис написал в своём твите: «с нетерпением ждём официальных полных матчей го позже в 2017, в сотрудничестве с организациями и экспертами го».


title: AlphaGo

text: Master играл по 10 игр в день и быстро привлёк внимание многих игроков сервера Tygem своими исключительными навыками. Многие быстро заподозрили, что это ИИ-игрок, так как между играми или не было перерывов, или они длились очень мало. Противниками Master становились чемпионы мира, такие как Кэ Цзе, Пак Чжон Хван, Юта Ияма, То Цзяси, Ми Юйтин, Ши Юэ, Чэнь Яое, Ли Циньчэн, Гу Ли, Чан Хао, Тан Вэйсин, , Чжоу Жуйян, , , , Кан Дон Юн, Пак Ён Хун, ; помимо них национальные чемпионы и серебряные призёры мировых чемпионатов: Лянь Сяо, , Мэн Тайлин, Дан Ифэй, Хуан Юньсун, , Син Джинсо, Чо Хансын, Ан Сунджун. Все 60 игр, кроме одной, были быстрыми с тремя 20- или 30-секундными бёёми, лишь в игре с Не Вэйпином Master предложил увеличить бёёми до одной минуты ввиду пожилого возраста последнего. После 59 выигрышных партий Master раскрыл в чате, что им управляет доктор Айа Хуань из DeepMind.


title: AlphaGo

text: Позже программист AlphaGo пояснил, что в отличие от предыдущих версий AlphaGo, версия, которая играла за «Master», больше полагалась на обучение во время игры самой с собой, чем на обучение на играх профессиональных игроков, кроме того эта версия использовала в десять раз меньше вычислений и обучалась в течение недели, а не месяцев, как версия, которая играла с Ли Седолем.


title: AlphaGo

text: 23-27 мая 2017 года в китайском городе проходил саммит о будущем го, где среди прочих событий AlphaGo провёл несколько показательных партий и победил во всех:


title: AlphaGo

text:
После завершения саммита о будущем го основатель DeepMind Демис Хассабис объявил об уходе AlphaGo из го, в будущем никаких матчей проходить больше не будет.
Кроме того, DeepMind не планирует выпускать версию AlphaGo, доступную широкой публике.


title: AlphaGo

text: В октябре 2017 DeepMind сообщила о появлении ещё более сильной версии AlphaGo - AlphaGo Zero. Новая нейросеть обучалась играть в го с нуля, «tabula rasa», играя сама с собой (без обучения на партиях, сыгранных людьми, как это было в более ранних версиях AlphaGo). Всего за 21 день самообучения система достигла уровня силы игры AlphaGo Master, а затем и превзошла его. К 40-му дню достигнув превосходства более чем в 300 пунктов эло.


title: AlphaGo

text: [*]Для сравнения рейтинг эло лучшего человека игрока в го Кэ Цзе на октябрь 2017 года составлял 3670 пунктов.


title: AlphaGo

text: До создания AlphaGo го являлось одной из немногих традиционных игр, в которые человек играл лучше компьютера.


title: AlphaGo

text: Го намного сложнее шахмат из-за большего количества возможных позиций. Во-первых, как правило, в го в каждой позиции существует больше разрешённых ходов, чем в шахматах. Во-вторых, партия в го в среднем длится больше ходов. Эти два свойства делают го очень сложной для традиционных методов искусственного интеллекта, таких как альфа-бета-отсечение.


title: AlphaGo

text: Другая сложность го по сравнению с шахматами и многими другими логическими играми заключается в создании оценочной функции, сопоставляющей произвольной позиции определённую оценку: для какой из сторон данная позиция выгоднее и насколько (либо позиция равная). В AlphaGo используются 2 нейронные сети, одна из которых специализируется на оценке позиции. Таким образом, её можно условно назвать аналогом оценочной функции в шахматах.


title: AlphaGo

text: По этим причинам даже спустя почти двадцать лет, после того как компьютер Deep Blue впервые выиграл у чемпиона мира Каспарова в 1997 году, самые сильные программы, играющие в го, достигли только любительского 5 дана, и не могли выиграть у профессионала на полной доске formula_1. Лучшими достижениями искусственного интеллекта в го были победы программы , работающей на кластере из четырёх компьютеров, против профессионала 9 дана Масаки Такэмия два раза с форой в пять и четыре камня в 2012 году, а также победа программы над Ёсио Исидой (9 профессиональный дан) с форой в четыре камня в 2013 году.


title: AlphaGo

text:
Создание программы, которая хорошо бы играла в го, являлось камнем преткновения в развитии искусственного интеллекта.
До 2015 года большинство специалистов по искусственному интеллекту считали, что программа, способная победить чемпиона мира в го, не будет создана, по крайней мере, в течение следующих пяти лет, а многие из них предполагали, что на это потребуется как минимум десять лет. Даже после победы AlphaGo над Фань Хуэем многие эксперты предсказывали, что AlphaGo проиграет Ли Седолю.


title: AlphaGo

text: После матча с Ли Седолем правительство Южной Кореи объявило об инвестиции 1 триллиона вон (863 миллиона долларов) в исследование искусственного интеллекта в течение следующих пяти лет.


title: AlphaGo

text: Методы, разработанные для игры в AlphaGo, могут применяться и в других областях искусственного интеллекта, в частности для медицинской диагностики. Как сообщил основатель DeepMind Демис Хассабис, DeepMind заключил соглашение с Национальной службой здравоохранения Великобритании для изучения возможности применения искусственного интеллекта для анализа медицинских данных. Для этого было основано подразделение DeepMind Health.


title: AlphaGo

text:
Существенной особенностью AlphaGo является то, что она использует "общие" алгоритмы, которые практически не зависят от особенностей игры го. В алгоритм AlphaGo заложены только базовые принципы игры, с которых начинает изучение игры любой начинающий, такие как подсчёт числа свободных пунктов (дамэ) у группы камней, и анализ возможности захватить камни, используя приём «лестница» (ситё). Остальное AlphaGo выучила сама, анализируя базу данных из 160 тысяч партий общими методами, которые могут использоваться и в других областях искусственного интеллекта. Этим AlphaGo отличается от таких систем, как Deep Blue — шахматного суперкомпьютера.
При написании алгоритма для Deep Blue использовалась продвинутая шахматная теория. Так, например, для оценки позиции Deep Blue использовал 8000 настраиваемых признаков, в Deep Blue была заложена огромная библиотека дебютов. AlphaGo — программа, которая может работать на любом аппаратном обеспечении (хотя она использовала процессор, разработанный специально для машинного обучения), и принципы которой можно использовать в других областях. Она не использует библиотеку дебютов и во время игры не обращается ни к какой базе данных ходов непосредственно (а только использует нейронную сеть, натренированную на большом количестве партий). Сами разработчики программы не знают, как AlphaGo оценивает позицию, её ходы представляют собой феномен эмерджентности. Кроме того, Deep Blue был разработан с одной целью — выиграть матч у Гарри Каспарова в шахматы. AlphaGo не была обучена играть специально против Ли Седоля, более того, в базе данных тренировки AlphaGo не было партий Ли Седоля, и во время матча программа AlphaGo не менялась и не подстраивалась под стиль игры Ли Седоля.


title: AlphaGo

text: Главное новшество AlphaGo заключается в использовании глубинного обучения — метода, успешно применявшегося для распознавания образов (например, для поиска картинок в Google Images). А именно, AlphaGo использует нейронные сети, обученные на большом количестве профессиональных партий, способные предсказывать, какой ход сделает профессионал в той или иной позиции. Сыгранные сами с собой партии дополнительно улучшили нейронные сети. Одно лишь это позволило AlphaGo играть на уровне лучших компьютерных программ 2015 года: без перебора вариантов, используя лишь нейронную сеть для выбора хода, программа смогла выиграть у Pachi (программы, играющей на уровне второго любительского дана).


title: AlphaGo

text: Как и лучшие предшествующие программы для игры в го, AlphaGo использует также (MCST). Суть этого метода (названного по аналогии с методом Монте-Карло в вычислительной математике) состоит в том, что для оценки позиции программа много раз играет сама с собой случайным образом, доводя каждый раз игру до конца. Потом выбирает ход, при котором было наибольшее число побед.


title: AlphaGo

text:
Го является игрой с полной информацией.
Теоретически для любой игры с полной информацией существует оптимальная стратегия. Чтобы найти оптимальную стратегию, нужно обойти полное .
Например, таким образом в 2007 году программа Chinook полностью английские шашки. Однако для большинства игр этот метод непрактичен, так как размер дерева может быть очень большим.
Его можно оценить как formula_2, где formula_3 — степень ветвления дерева игры (то есть примерное число возможных ходов в каждой позиции), а formula_4 — глубина дерева игры (то есть примерная длина партии). Для го formula_5 в то время как для шахмат formula_6
Перебор может быть сокращён с использованием двух техник.


title: AlphaGo

text:
Во-первых, глубина поиска может быть сокращена за счёт "оценочной функции": вместо того, чтобы рассматривать игру до конца, можно оценить промежуточную позицию, используя эвристику.
Такой подход хорошо зарекомендовал себя в таких играх, как шахматы, где компьютер смог играть лучше человека. Однако такой подход оказался недостаточным для го из-за огромной сложности игры.


title: AlphaGo

text: Другой подход заключается в сокращении степени ветвления просматриваемого дерева за счёт отбрасывания некоторых ходов. Одним из таких методов является метод Монте-Карло, который позволил компьютерам играть лучше людей в такие игры, как нарды.


title: AlphaGo

text: Метод Монте-Карло для поиска в дереве в простейшем виде состоит в следующем. Сначала из текущей позиции выбираются все возможные ходы, а затем для каждого хода разыгрывается большое количество случайных партий. Ход оценивается как соотношение побед к поражениям для случайных игр, начинающихся с этого хода. При этом вероятность выбрать тот или иной ход также зависит от текущей оценки позиции: позиции, в которых чаще происходил выигрыш, выбираются с большей вероятностью. Такая стратегия асимптотически стремится к оптимальной. Используя такой подход, программы-предшественники AlphaGo, смогли достичь в го уровня слабого любителя.


title: AlphaGo

text: Для улучшения этого алгоритма применялись функции, позволяющие предсказать наиболее вероятный следующий ход. До AlphaGo использовались линейные оценочные функции и функции, полученные поверхностным обучением ("shallow policies"). Такой подход позволил достичь уровня сильного любителя.


title: AlphaGo

text: AlphaGo работает, используя нейронные сети, — технику, которая успешно применяется при распознавании образов. Большой прорыв в этой области произошёл благодаря использованию многоуровневых свёрточных нейронных сетей и специальной техники их тренировки — глубинному обучению. Свёрточные нейронные сети состоят из нескольких уровней нейронов. Каждый уровень получает на вход матрицу чисел, комбинирует их с некоторыми весами и, используя нелинейную функцию активации, выдаёт множество чисел на выходе, которые передаются на следующий уровень. При распознавании образов изображение подаётся на первый уровень, а последний уровень выдаёт результат. Нейронные сети обучают на большом количестве изображений, постоянно корректируя веса, используемые для вычисления результата. В результате нейронная сеть приходит в такую конфигурацию, которая способна сама распознавать аналогичные изображения. Этот процесс невозможно предсказать, поэтому сложно сказать, как нейронная сеть «думает», но, грубо говоря, выходы на промежуточных уровнях соответствуют различным возможным классификациям.


title: AlphaGo

text: С помощью этой техники удалось добиться больших успехов в распознавании образов, в частности в распознавании лиц. Кроме того, компания DeepMind использовала её для создания искусственного интеллекта, способного самостоятельно обучаться видеоигре на игровой консоли Atari 2600, используя в качестве входа видео, полученное с экрана.


title: AlphaGo

text:
AlphaGo использует свёрточные нейронные сети для того, чтобы оценить позицию или предсказать следующий ход. Аналогично тому, как при распознавании образов на нейронную сеть подаётся изображение, AlphaGo подаёт на нейронные сети позицию. Каждая позиция представлена как многослойная картинка formula_1, где каждый слой представляет описания простых свойств каждого пункта доски. Используются следующие простые свойства:
цвет камня, количество свободных пунктов (дамэ) у данной группы камней (если их не больше 8), взятие камней, возможность сходить в данный пункт, был ли данный камень поставлен недавно. Единственное нетривиальное свойство, которое используется, — это угрожает ли данной группе захват в лестницу (ситё).
Всего используется 48 бинарных свойств (свойства, выраженные целым числом, представляются при помощи унитарного кода). Таким образом каждая позиция представлена в виде таблицы бит formula_8.


title: AlphaGo

text: Для того, чтобы не рассматривать совсем плохие ходы, и тем самым сократить степень ветвления при поиске, AlphaGo использует "стратегические сети" () — нейронные сети, которые помогают выбирать хороший ход.


title: AlphaGo

text:
Одна из таких сетей ("SL policy networks") может предсказывать ход, который в данной позиции сделал бы профессионал.
Это 13-уровневая нейронная сеть получена обучением «с учителем» () на 30 миллионах позиций, взятых из 160 тысяч партий, сыгранных на сервере игроками от 6 до 9 дана. Обучение происходило в течение четырёх недель на 50 GPU; в качестве обучающего алгоритма использовался для поиска максимального правдоподобия. Получившаяся нейронная сеть вычисляла распределение вероятностей среди всех возможных ходов в данной позиции (представленной, как описано выше). В результате нейронная сеть смогла правильно предсказывать ход, который выбрал человек, в 57 % (не использованных при обучении).
Для сравнения лучший результат до AlphaGo был 44 %. Даже небольшое увеличение точности предсказаний существенно увеличивает силу игры.


title: AlphaGo

text: Стратегическая сеть способна сама играть в го, выбирая каждый раз случайный ход с вычисленной вероятностью.


title: AlphaGo

text: Стратегическая сеть была улучшена при помощи обучения с подкреплением (): а именно сеть постоянно улучшалась, играя с одной из сетей, полученных ранее. При этом каждый раз выбиралась "случайная" сеть из полученных ранее, чтобы избежать переобучения (ситуации, когда программа выбирает лучший ход, в предположении, что оппонент использует ту же стратегию, но может плохо играть против другого оппонента). В результате получилась стратегическая сеть ("RL policy network"), которая выигрывала у первоначальной сети 80 % игр.


title: AlphaGo

text: Оказалось, что полученная стратегическая сеть, не используя ни оценочную функцию, ни перебор вариантов, смогла выиграть 85 % игр у самой сильной на то время открытой программы Pachi. Для сравнения, до этого лучшая программа, которая играла, не используя перебор вариантов, а только свёрточную нейронную сеть, выигрывала у Pachi 11 % игр. Таким образом AlphaGo без перебора вариантов смогла достичь примерно уровня третьего любительского дана по оценке авторов программы.


title: AlphaGo

text: Для симуляции игры, требуемой в методе Монте-Карло (см. ниже), AlphaGo использует более быстрый, но менее точный вариант стратегической сети ("rollout policy"), который получает ответ всего за 2 мкс. Эта быстрая сеть предсказывает ход человека с вероятностью 30 %, в то время как улучшенная стратегическая сеть выдаёт ответ на том же оборудовании за 3 мс с вероятностью 57 %.


title: AlphaGo

text:
Для сокращения глубины поиска AlphaGo использовала "оценочную сеть" (). Эта нейронная сеть оценивает вероятность выигрыша в данной позиции. Эта сеть является результатом обучения на 30 миллионах позиций, полученных при игре улучшенной стратегической сети с собой. При этом из каждой игры выбиралось не более чем по одной позиции (чтобы избежать переобучения из-за похожести позиций в одной игре). Для каждой из этих позиций оценивалась вероятность выигрыша методом Монте-Карло: устраивался турнир из многих партий, в которых улучшенная стратегическая сеть, построенная на прошлом этапе, играла сама с собой, начиная с этой позиции. После этого оценочная сеть была обучена на этих данных. Обучение заняло одну неделю на 50 GPU.
В результате получилась сеть, которая могла предсказывать для каждой позиции вероятность выигрыша, при этом используя в меньше вычислений, чем метод Монте-Карло.


title: AlphaGo

text: AlphaGo осуществляет перебор вариантов при помощи следующим образом. AlphaGo строит частичное , начиная с текущей позиции, производя многочисленные симуляции игры. Для каждого хода в дереве записывается оценка, которая специальным образом зависит от оценок хода, полученных при помощи стратегической и оценочной сетей, от результата случайных партий в предыдущих симуляциях и от количества предыдущих симуляций, выбравших этот ход (чем чаще выбирался раньше этот ход, тем ниже оценка, чтобы программа рассматривала больше разнообразных ходов).


title: AlphaGo

text: Вначале каждой симуляции AlphaGo выбирает ход в уже построенном дереве, с максимальной оценкой. Когда симуляция доходит до позиции, которой нет в дереве, эта позиция добавляется в дерево, вместе со всеми ходами, разрешёнными в этой позиции, которые оцениваются при помощи стратегической сети. Далее, как в методе Монте-Карло, игра симулируется до конца без ветвления. В этой симуляции каждый ход выбирается случайно с вероятностью, полученной при помощи быстрой стратегической сети.


title: AlphaGo

text: В конце симуляции, в зависимости от результата, обновляются оценки ходов в построенном дереве. Таким образом каждая симуляция начинается с текущей игровой позиции, доходит до конца, и в результате одной симуляции в текущем дереве раскрывается одна позиция.


title: AlphaGo

text: Авторы программы обнаружили, что на этом этапе выгоднее использовать не улучшенную стратегическую сеть, а первоначальную ("SL policy network"). Как считают авторы, это связано с тем, что профессиональные игроки выбирают более разнообразные ходы, чем улучшенная сеть, что позволяет программе рассматривать больше вариантов. Таким образом улучшенная стратегическая сеть не используется во время игры, но её использование существенно для построения оценочной сети, когда программа обучается, играя сама с собой.


title: AlphaGo

text: Обучение AlphaGo происходило в течение нескольких недель на 50 графических процессорах, используя платформу , сервера которой расположены в США.


title: AlphaGo

text:
AlphaGo тестировалась в компьютерных системах с различным количеством процессоров и графических процессоров, работающих параллельно или распределённо. В каждом случае давалось 2 секунды на ход. Достигнутые при этом рейтинги, рассчитанные на основе результатов игр друг с другом по системе Эло, представлены в таблице:
Версия, которая выиграла у Фань Хуэя в октябре 2015 года, работала на 1202 процессорах и 176 графических процессорах .


title: AlphaGo

text: В игре с Ли Седолем в марте 2016 года AlphaGo использовала 1920 процессоров и 280 графических процессоров, работающих в распределённой сети.


title: AlphaGo

text: В мае 2016 года представители компании Google объявили, что AlphaGo использовала TPU, процессор, разработанный Google, специально для машинного обучения.


title: AlphaGo

text: В матче против Кэ Цзе в мае 2017 года новая версия AlphaGo использовала только один компьютер на Google Cloud c TPU процессором, то есть примерно в 10 раз меньшую вычислительную мощность, чем была использована в матче с Ли Седолем.


title: AlphaGo

text: Тоби Маннинг, судья в матче AlphaGo с Фань Хуэем, охарактеризовал стиль игры AlphaGo скорее как консервативный, чем агрессивный. По словам генерального директора DeepMind Демиса Хассабиса, AlphaGo пытается увеличить вероятность выигрыша, а не разрыв в количестве очков.


title: AlphaGo

text: Профессиональные игроки отмечали, что некоторые ходы AlphaGo, первоначально кажущиеся ошибочными, при более глубоком изучении оказывались стратегически важными.


title: AlphaGo

text: Не Вэйпин (9 профессиональный дан, Китай) после первой игры с Ли Седолем предположил, что AlphaGo играет на уровне 6 или 7 профессионального дана в фусэки и 13—15 дана в тюбане.


title: AlphaGo

text: В третьей партии выяснилось, что AlphaGo способна управлять ситуацией при ведении ко-борьбы, что ранее считалось значительной слабостью большей части программ, играющих в го.


title: AlphaGo

text: Некоторые обозреватели охарактеризовали ошибки AlphaGo, приведшие к поражению в четвёртой партии, как типичные ошибки для программы, работающей на основе метода Монте-Карло. Демис Хассабис заявил, что эти ошибки будут тщательно проанализированы, и что, видимо, AlphaGo не знает некоторые классические тэсудзи и совершает тактические ошибки. Впоследствии Айа Хуань (один из разработчиков AlphaGo, который ставил камни за AlphaGo) сказал, что у команды авторов два предположения о причинах этих ошибок: либо AlphaGo просто не хватило глубины просмотра, чтобы проанализировать ситуацию; либо 78-й ход Ли Седоля был настолько необычным (комментаторы его называли «божественным»), что программа при самообучении не встречала подобных ситуаций, в результате её оценочная функция (см. выше) в этой ситуации оказалась слаба. В любом случае, по словам Айа Хуаня, новая версия AlphaGo в этой ситуации уже играет правильно. При этом команда не делала ничего специального, AlphaGo сама в результате обучения перестала делать такие ошибки.


title: AlphaGo

text: После матча Ли Седоль заявил, что был побеждён психологически, но вовсе не технически. Программа показала способность к креативным решениям, что удивило многих игроков (например, ход № 37 во второй партии); некоторые ходы противоречили классической теории го, но в матче доказали свою эффективность, некоторые профессионалы стали использовать эти находки в своих партиях.


title: AlphaGo

text: Facebook также разрабатывает программу для игры в го, , которая тоже основана на машинном обучении и поиске в дереве. На начало 2016 года Darkforest показал сильную игру против других компьютеров, но не смог выиграть у профессионала. По силе Darkforest оценивается на уровне программ и .


title: AlphaGo

text:
1 марта 2016 года разработчики программы Zen (Ёдзи Одзима и Хидэки Като), компания DWANGO и исследовательская группа глубинного обучения Токийского университета (которая создала программу для игры в сёги, победившую человека) объявили о совместном проекте «Deep Zen Go Project», с целью победить AlphaGo в течение 6—12 месяцев. Японская ассоциация го обещала поддержать проект.
В ноябре 2016 года Deep Zen Go проиграла со счётом 2-1 самому титулованному игроку Японии Тё Тикуну.


title: Руденко, Павел Зиновьевич

text: Павел Зиновьевич Руденко (1911 год, Полтавка, Омская губерния — дата и место смерти не известны) — cтарший механик Джамбулской МТС Джамбулской области. Герой Социалистического Труда (1948).


title: Руденко, Павел Зиновьевич

text: Родился в 1911 году в крестьянской семье в селе Полтавка Омской губернии (сегодня — Полтавский район Омской области). В 1933 году переехал в Казахскую ССР, где устроился на работу слесарем в городе Джамбул. В 1936 году окончил школу механизации в Чимкенте, Джамбулская область. Работал механиком на Свердловской МТС. После реорганизации в 1939 году Свердловской МТС, которая стала наименоваться Джамбулской МТС, назначен управляющим машинно-тракторного отделения. В 1947 году назначен старшим механиком. Отвечал за организаторскую работу Джамбулской МТС, контролировал ремонт техники и готовил её к эксплуатации в соответствии с установленными годовыми планами работы.


title: Руденко, Павел Зиновьевич

text: В 1947 году Джамбулская МТС досрочно выполнила план работы, собрав в среднем по 496,4 центнеров сахарной свеклы с каждого гектара вместо запланированных 328 центнеров. За эти выдающиеся достижения в трудовой деятельности был удостоен в 1948 году звания Героя Социалистического Труда.


title: Уильям, Уилли

text: Уилли Уильям (14 апреля 1981) — французский DJ, исполнитель и композитор.


title: Уильям, Уилли

text: Willy William — музыкант франко-маврикийского происхождения, диджей, певец и композитор. Родился 14 апреля 1981 года в коммуне Фрежюс. Прославился своими клубными ремиксами и совместными работами с известными поп-исполнителями.


title: Уильям, Уилли

text: Слава к Уильяму пришла после его хита «B Boyz Shake da Body», написанного в соавторстве с диджеем Flex. Позже, музыкант отметился совместными работами с такими маститыми звёздами, как Les Jumo, Will.I.Am и другими.


title: Уильям, Уилли

text: Помимо того, что он пишет музыку для многих исполнителей, он также продюсирует их песни. Уилли Уильям не просто делает ремиксы на треки звёзд, но и добавляет свои вокальные партии, что заставляет песни звучать по-новому. В 2013-м он отметился работой под названием «Li tourner», записанной совместно с DJ Assad и Alain Ramanisum, после чего присоединился к уже сформировавшемуся коллективу «Collectif Métissé», с которым работает и поныне. Выступая сольно, Уилли играет танцевальную музыку для клубов и больших дискотек, а вместе с группой — музыку dancehall reggae.


title: Уильям, Уилли

text: В 2014-м году в соавторстве с Tefa & Moox артист делает кавер-версию всемирно известного хита Стинга «Englishman in New York», исполненную в ямайском стиле, с элементами reggaeton. В 2015-м у певца выходит первый сольный сингл «Te quiero», после чего о Уилли заговорил весь мир. Песня заняла 24-ое место в главном хит-параде Франции и 70-ое в Бельгии. Уже спустя пару месяцев, Уилли выпускает второй свой сингл под названием «Ego», который также известен как «Ale ale ale». На сей раз Франция отдаёт песне Уилли Уильяма 17-ое место, а Бельгия — 6-ое. Клип на эту песню, загруженный на официальный канал «Play On Label», всего за четыре месяца набирает более 50 миллионов просмотров. В настоящее время Уилли работает над своим первым сольным альбомом, информация о котором пока не разглашается.


title: Уильям, Уилли

text: Синглы


title: Уильям, Уилли

text: Совместно с


title: Уильям, Уилли

text: Другие


title: Уильям, Уилли

text: 2. Willy William в Facebook


title: Уильям, Уилли

text: 3. Willy William в Soundcloud


title: Сёллёши, Андраш

text: Андра́ш Сёллёши (; 27 февраля 1921, Сасварош, Румыния — 6 декабря 2007, Будапешт, Венгрия) — венгерский композитор, музыковед и педагог.


title: Сёллёши, Андраш

text: Начальное образование получил в Коложваре. Учился в "Музыкальной академии Ференца Листа" у "Золтана Кодая" (композиция), "Яноша Вишки" и в Риме у "Гоффредо Петрасси". Затем продолжил обучение в Будапештском университете. С 1950 года профессор Высшей музыкальной школы в Будапеште. Он написал работы о Золтане Кодае, Артюре Онеггере, Игоре Стравинском; был редактором произведений Белы Бартока. Писал музыку к кино и спектаклям.


title: Алхимия (альбом)

text: «Алхимия» — шестой альбом фолк-рок-группы «Мельница», вышедший 9 октября 2015 года. Тур в поддержку альбома начался 10 октября в Екатеринбурге, в Москве группа презентовала новый альбом 23 октября в Stadium Live.


title: Алхимия (альбом)

text: «Алхимия» — первая часть задуманного группой концептуального диптиха, вторая часть которого, альбом «Химера» вышла 15 октября 2016 года. Группа работала параллельно над обеими частями.


title: Алхимия (альбом)

text: На песню «Прощай» был снят клип, премьера которого состоялась 3 сентября 2016 года — в день рождения Хелависы.


title: Алхимия (альбом)

text:
Хелависа назвала «Алхимию» лучшим альбомом группы:
Мы считаем, что это — наша лучшая работа на сегодняшний день. Писались мы достаточно быстро. Управились за лето. Но этому предшествовала большая подготовительная работа.


title: Алхимия (альбом)

text: Юлий Ким младший с сайта «Мир Фантастики» дал альбому 4 балла из 10. Он посчитал, что у «Алхимии» много проблем: однообразное звучание, хромающее качество сведения треков, невнятная концепция и недостаточное количество хитов, а также что «Алхимия» во всём слабее «Ангелофрении». Не вызвала его претензий только композиция «Тристан». Из плюсов он отметил качество исполнения и вокал Хелависы.


title: Алхимия (альбом)

text: Григорий Князев с rockcult.ru, напротив, оценил пластинку высшим баллом. По его мнению, альбом может порадовать как любителей «старой» «Мельницы» песней «Gaudete», так и поклонников «Ангелофрении» — для них «Анестезия» и «Марсианский экспресс». Также автор отметил трагичность связанных между собой песен «Никогда» и «Dreadnought»:


title: Алхимия (альбом)

text: «Альбом очень трагически заканчивается», — подытожил Князев и поставил альбому 10 из 10.


title: Алхимия (альбом)

text: Алексей Мажаев из InterMedia, давший альбому 4 балла из 5, также отметил разнообразие альбома по музыке и наличие песен как в «кельтском» стиле, так и в «рок-фестивальном», «стадионном». Рецензент предположил, что песни «Анестезия» и «Прощай» могут стать радиохитами и добавить новых слушателей группе. Также к потенциальным хитам он отнёс и песню «Война». «Альбом способен зацепить практически всех, причём разных слушателей — с разных сторон», — подытожил Мажаев.


title: Алхимия (альбом)

text: Гуру Кен с сайта newsmuz.com удивился тому, что после «Диких трав» и «Ангелофрении», намекавших на стадионный фолк-рок, «вдруг выходит камерный, почти акустический, альбом со скрипочками и виолончелями». В песне «Прощай» Кен увидел отсылку к Борису Гребенщикову, а также отметил сходство «Войны» с «Поездом в огне» «Аквариума». В целом рецензент посчитал, что «Мельница» посерьёзнела и ушла от сказок и мифологии и стала петь на более реальные, взрослые темы.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Сезон Высшей лиги КВН 2016 года — 30-й сезон с возрождения телевизионного КВН в 1986 году. Сезон был посвящён 55-летию клуба.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Сезон получил название «Просто КВН». Было решено сыграть его без тем игр и конкурсов.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Одно из нововведений сезона: команды, занявшие первые места, получают денежный приз от банка «Открытие» — спонсора КВН.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Состав Высшей лиги для этого сезона был существенно обновлён после того, как многие команды разочаровали на сочинском фестивале «КиВиН 2016». Отбор проходил в том же формате, что и годом ранее: среди участников второго тура фестиваля выбираются самые перспективные команды для Высшей лиги, которые участвуют в гала-концерте, где объявляется состав сезона. Уже на стадии второго тура из борьбы выбыли команды «Приоритет», Сборная Грузии и финалисты сезона 2015 Сборная Дагестана, заявившие о том, что собираются пропустить сезон. Позже к этим командам присоединился и «Саратов», сославшись и на отсутствие финансирования. На самом гала-концерте участников сезона выбирали А. В. Масляков, А. А. Масляков, Михаил Галустян и Леонид Купридо. Вновь не смогла пройти отбор игравшая в сезоне 2014 Сборная РУДН, а также ещё одна команда—участница того сезона — «Шизгара». Судьбу ещё двух команд предыдущего сезона определили зрительским голосованием после того, как члены жюри не смогли принять решение насчёт трёх претендентов: полуфиналистов предыдущего сезона «Горизонта», четвертьфиналистов сезона 2014 «С.У.Р.А.», и чемпионов лиги «Поволжье», не игравших до этого ни в одной телевизионной лиге, Сборной «Монди СЛПК». Зрители отдали 112 голосов за команду «С.У.Р.А.», 123 голоса за «Горизонт», и 333 голоса за «Монди». Таким образом, 20-м участником сезона стали чемпионы лиги «Поволжье», вытеснив двух «ветеранов».


title: Высшая лига КВН 2016

text: Автоматически в сезон попали чемпионы Премьер-лиги 2015 «Хара́ Мори́н» и чемпионы турнира «Дорога в Высшую лигу 2016» Сборная республики Татарстан, уже игравшая в Высшей лиге в сезоне 2015 под названием «Сборная банкетных ведущих». Второй чемпион турнира — Сборная Ямала (Надым) — в Высшую лигу в итоге принят не был.


title: Высшая лига КВН 2016

text: В сезон были также приглашены выпускники Премьер-лиги — петербургский «Доброжелательный Роман» и «Уфа». Если команд из Санкт-Петербурга не было в Высшей лиге всего лишь два года, то Уфа была представлена последний раз в сезоне 1987/1988. Также впервые с 1995 года в Высшую лигу попала команда из Тамбова. В Высшую лигу попали также две команды с необычным амплуа: команда «Приказ 390», представляющая Федеральную службу исполнения наказаний, и Сборная Большого московского государственного цирка.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Среди более опытных участников Высшей лиги в сезон попали «Азия MIX», «Спарта», Сборная МФЮА, «Радио Свобода», «Экскурсия по городу» и Сборная города Мурманска. Мурманчане стали второй командой (после «Города Пятигорска»), решившейся на третий сезон подряд после того, как в предыдущих двух дошли до финала. Пропустив сезон 2015, в Высшую лигу вернулись и бронзовые призёры сезона 2014 — Сборная Физтеха. Для «физтеховцев» сезон оказался неудачным, и они выбыли уже на этапе 1/8-й финала, как и четвертьфиналисты предыдущего сезона «Экскурсия по городу» и «Лучшие друзья». Самыми успешными дебютантами оказались Сборная Цирка, дошедшая до финала, а также команды «Чистые пруды», «Проигрыватель» и «Доброжелательный Роман», доигравшие до полуфинала.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Сезон 2016 стал первым, в финале которого сыграло пять команд. Второй раз подряд до финала дошли «Спарта» и «Радио Свобода», свой третий финал играл Мурманск, а дебютантами решающей игры стали команды «Азия MIX» и Сборная Большого московского государственного цирка. Мурманчанам так и не удалось выиграть Высшую лигу, и они довольствовались лишь бронзовыми медалями. Серебро завоевала казахстанская «Спарта», а золото выиграла «Азия MIX», команда, которая шла к чемпионству четыре сезона. Впервые чемпионом Высшей лиги стала команда из Средней Азии.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Для участия в сезоне были приглашены следующие 20 команд КВН:Чемпионом сезона стала команда «Азия MIX».


title: Высшая лига КВН 2016

text: Результат игры:Результат игры:Результат игры:Результат игры:Впервые с 2008 года некоторым командам, вылетевшим из Высшей лиги на стадии 1/8 финала, был предоставлен шанс продолжить сезон в Премьер-лиге, куда попали команды «Урал» и «Уфа»; а Сборная «Монди СЛПК» продолжила свой сезон в Первой лиге.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Результат игры:Результат игры:Результат игры:Восьмой командой в полуфинале, решением жюри, стала команда Проигрыватель (третья игра).


title: Высшая лига КВН 2016

text: Результат игры:Результат игры:По просьбе жюри в финал прошла также Сборная Большого московского государственного цирка.


title: Высшая лига КВН 2016

text: Результат игры:


title: Высшая лига КВН 2016

text: Чемпионом сезона 2016 стала команда «Азия MIX».


title: Фэтти поступает в полицию

text: Фэтти вступает в полицию () — американская короткометражная кинокомедия Джорджа Николса 1913 года с Роско Арбаклом в главной роли.


title: Фэтти поступает в полицию

text: Фэтти спасает девочку, которая тонет, а она оказалась дочерью шефа полиции. За такое геройство его принимают на работу полицейским. Но эта работа оказалась не очень приятной …


title: Кубоватое покрытие

text: Кубова́тое покрытие (также куба́стое покрытие или покрытие «в куб») — своеобразная конфигурация крыши, применявшаяся в русской архитектуре для перекрытия гражданских зданий и культовых сооружений . Представляет собой криволинейное покрытие с килевидным сечением, визуально напоминающее храмовую главу—«луковицу», но с выраженными гранями. Использовалось главным образом в деревянном зодчестве XVI—XVIII веков для перекрытия четвериковых или восьмериковых срубов, но встречается также в каменном зодчестве.


title: Васильев, Эдуард Иосифович

text: Эдуард Иосифович Васи́льев (р. 1943) — советский и российский художник.


title: Васильев, Эдуард Иосифович

text: Родился в 1943 году.


title: Васильев, Эдуард Иосифович

text: В 1963 году окончил Якутское художественное училище.


title: Васильев, Эдуард Иосифович

text: В 1975 году окончил ЛИЖСА имени И. Е. Репина (мастерская И. А. Серебряного.


title: Васильев, Эдуард Иосифович

text: Член СХ СССР с 1977 года.


title: Васильев, Эдуард Иосифович

text: В 1973—2006 годах работал преподавателем Якутского художественного училища.


title: Васильев, Эдуард Иосифович

text: С 2006 года работает преподавателем, доцентом Арктического государственного института искусств и культуры.


title: Язъяван (футбольный клуб)

text: «Язъява́н» () — узбекистанский футбольный клуб из посёлка городского типа Язъяван, который является административным центром одноимённого района в Ферганской области страны. Основан в 2012 году под названием «Язъяван Лочинлари» ("Сапса́ны Язъявана"), которое носил до конца 2017 года.


title: Язъяван (футбольный клуб)

text: В настоящее время участник Про-лиги Узбекистана — второго по уровню и значимости футбольного дивизиона страны. В сезоне 2017 года занял 12-е место среди 18 команд в этой лиге.


title: UFC 196

text: UFC 196: McGregor vs. Diaz — событие организации смешанных боевых искусств Ultimate Fighting Championship, которое прошло 5 марта 2016 года в спортивном комплексе MGM Grand Garden Arena в Лас-Вегасе, штат Невада, США. Изначально был запланирован как "UFC 197", но после переименования оригинального номерного турнира "UFC 196" на "" организации откатила нумерацию назад.


title: UFC 196

text: Руководством организации планировались различные места проведения турнира. Сначала предлагался футбольный стадион Арена Байшада в бразильской Куритибе для организации поединка-реванша между Фабрисиу Вердумом и Кейном Веласкесом, позже — HSBC-арена в Рио-де-Жанейро, где мог пройти реванш между Андерсоном Силвой и Витором Белфортом. В конечном счёте турнир утвердили в спортивном комплексе MGM Grand Garden Arena в американском Лас-Вегасе.


title: UFC 196

text: В январе стало известно, что возглавить турнир мог реванш между действующим чемпионом UFC в тяжёлом весе Фабрисиу Вердумом и главным претендентом на титул Кейном Веласкесом в Куритибе. Но из-за череды травм их поединок было решено перенести на оригинальный "". Затем предполагался другой реванш — между бывшим чемпионом UFC в среднем весе Андерсоном Силвой и бывшим чемпионом UFC в полутяжёлом весе Витором Белфортом, а место возможного проведения переместилось в Рио-де-Жанейро. Однако Белфорт отклонил предложение организации, так как ожидал результата чемпионского поединка в среднем весе между Крисом Вайдманом и Люком Рокхолдом, бой между которыми состоялся на "UFC 194".


title: UFC 196

text: 12 января были официально утверждены два титульных боя, которые возглавят турнир. Первый состоится за чемпионский титул в лёгком весе, в котором поборются действующий чемпион Рафаэл дус Анжуc и претендент Конор Макгрегор, уже имеющий чемпионство в полулёгком весе. В истории организации это станет вторым событием, когда действующие обладатели титулов в разных весовых категориях встретятся друг против друга. Впервые подобное проходило на "UFC 94", тогда чемпион в полусреднем весе Жорж Сен-Пьер сумел победить претендента-чемпиона из лёгкого веса Би Джея Пенна. Однако 23 февраля стало известно что Рафаэл дус Анжуc получил перелом стопы на тренировке и выбывает из боя. Бывший чемпион в полулёгком весе Жозе Алду отклонил предложение заменить дус Анжуса из-за нехватки времени для подготовки. Бывший чемпион в лёгком весе и главный претендент на титул в полулёгком весе Фрэнки Эдгар также отказался выйти на бой сославшись на травму паха. В конце концов на замену вышел победитель пятого сезона "The Ultimate Fighter" и бывший претендент на титул в лёгком весе Нейт Диас, бой пройдёт в полусредней весовой категории.


title: UFC 196

text: Вторым по значимости поединком станет первая защита чемпионки UFC в женском легчайшем весе Холли Холм против бывшей чемпионки Strikeforce в женском легчайшем весе Миши Тейт.


title: UFC 196

text: В рамках события должен был пройти поединок-реванш в лёгком весе между Тони Фергюсоном и Майклом Джонсоном, однако вскоре Джонсон вынужден был сняться из-за травмы. Поэтому Фергюсона перенесли на "UFC on Fox 19", где он встретится с Хабибом Нурмагомедовым. Встреча обоих спортсменов уже была единожды запланирована на "The Ultimate Fighter 22 Finale", но позже была отменена после травмы россиянина.


title: UFC 196

text:
Следующие бойцы получили бонусные выплаты в размере $50 000:
Ниже приводятся суммы официальных выплат, опубликованные Атлетической Комиссией штата Невада. Они не включают спонсорских денег, прибыли за продажу платных трансляций и призовых за награды.


title: UFC 196

text: Список событий UFC


UFC 196


title: Нурафшон-Бухара

text: «Нурафшон-Бухара» — узбекский футбольный клуб из города Бухара. Основан не позднее 2015 года. Не путать с ФК Бухара который играл под таким названием в 1989-1997 гг.


title: Нурафшон-Бухара

text: С 2015 года участвует во Второй лиге Чемпионата Узбекистана. В 2015 году выиграл финальный турнир Второй лиги.


title: Нурафшон-Бухара

text: С 2016 года начал выступление в Первой лиге чемпионата Узбекистана.


title: Stock Generation

text: Stock Generation (SG) — сайт виртуальной фондовой биржи, работавший в 1998—2000 годах, считается самой крупной и самой известной финансовой пирамидой в истории Интернета. На Stock Generation была возможность торговать акциями виртуальных компаний, используя реальные деньги. Была обещана огромная прибыль.


title: Stock Generation

text: Компания Stock Generation Ltd была зарегистрирована в начале 1998 года на островах в Карибском море как организатор азартных игр и имела соответствующую лицензию. Владельцем была указана Оксана Павлюченко — бывшая сотрудница МММ, двоюродная сестра жены Сергея Мавроди, которой на тот момент было 18 лет.


title: Stock Generation

text: После регистрации на сайте stockgeneration.com надо было выслать в адрес компании чек минимум на 50 долларов, которые отражались как баланс клиента. Чтобы получить деньги, нужно было написать письмо с требованием выслать чек по указанному адресу.


title: Stock Generation

text: В конце 1999 года клиенты начали испытывать трудности при продаже виртуальных акций. Наконец, в 2000 году рынок «рухнул». 20 марта 2000 года Stock Generation в одностороннем порядке приостановил исполнение всех заявок на вывод средств, и резко снизились остатки на счетах участников по всем компаниям, кроме привилегированной (объясняли это применением «Правила № 13» для счетов всех участников). Две недели спустя Stock Generation безапелляционно объявила обратный сплит акций «для повышения доходности компании», применяя «Правило № 18». Это вызвало падение цен на акции ниже уровня 1/100000 от их предыдущих значений, в то время как остальные акции (в том числе те, которые были «гарантированны» от снижения стоимости) были обесценены от 50 % до 95 %. Примерно в то же время в Stock Generation перестали отвечать на запросы клиентов о возврате денежных средств, но по-прежнему регистрировали новых клиентов через веб-сайт.


title: Stock Generation

text: Клиенты начали жаловаться в официальные органы. Комиссия по ценным бумагам и биржам США подала иск в окружной суд США в штате Массачусетс, утверждая, что «виртуальная биржа» была в действительности финансовой пирамидой, но не смогли привлечь к ответственности основателей и реальных владельцев Stock Generation за нарушение законодательства о ценных бумагах. Суд вынес решение в пользу Stock Generation, заявив, что на сайте адекватно описывается рынок как «игра», а не средство для инвестиций, лицензия на организацию азартных игр у Stock Generation была. Апелляционный суд первого округа США позже отменил первоначальное решение, заявив, что «возможность инвестировать в привилегированные акции, описанная на сайте SG, представляет собой приглашение заключить инвестиционный контракт, что подпадает под юрисдикцию федеральных законов о ценных бумагах.»


title: Stock Generation

text: Сайт был закрыт 1 июня 2000 года. По официальным данным пострадало порядка 275 тыс. человек (в основном граждане США и Западной Европы). По неофициальным данным пострадавших несколько миллионов. В интервью 2007 года Сергей Мавроди утверждал, что запрещал россиянам играть на Stock Generation, чтобы его не привлекли к ответственности в России. Хотя при регистрации не требовались паспортные данные, поэтому сложно было бы сказать, где действительно проживает клиент.


title: Stock Generation

text: Сергей Мавроди в художественном произведении «Пирамида-2» описывает события, связанные с созданием Stock Generation


title: Stock Generation

text: На сайте Stock Generation можно было торговать акциями 11 «виртуальных компаний». Каждая из этих компаний имела своё название и логотип, но чаще всего использовался просто порядковый номер.


title: Stock Generation

text: Компании с 1 по 8 считались предназначенными для «игровых» (спекулятивных) целей, цены на их акции шли вверх и вниз в случайном порядке. Наличие этих 8 компаний в дальнейшем послужило основанием настаивать в суде, что на сайте Stock Generation была лишь азартная онлайн игра, а не фактическая фондовая биржа или любой другой инвестиционный бизнес, на который распространяются требования законодательства о ценных бумагах.


title: Stock Generation

text: 9-я компания была «привилегированной», «гарантировался» постоянный рост цены её акций. Первоначально обещалась доходность на уровне 10 % в месяц (215 % в год), но позже доходность была сокращена до 7 % в месяц или 125 % в год. В начале апреля 2000 года, Stock Generation, несмотря на все предыдущие гарантии, девальвировала привилегированные акции до 5 % от их предыдущего значения.


title: Stock Generation

text: Компании 10 и 11 обещали ежемесячный доход 50 % и 100 % (позже 40 % и 70 %), соответственно. Но предупреждалось, что цены на эти акции могли резко упасть на 50 % для компании № 10 и даже на 100 % (вплоть до 0) для компании № 11. Такое предостережение (известное как «Правило № 18») было ещё одним обоснованием в последующем суде того, что на сайте Stock Generation предлагалась азартная игра, а не инвестиционный проект.


title: Stock Generation

text: На протяжении большей части времени игры «Правило № 18» не использовалось. Вместо этого применялось другое правило (известное как «Правило № 13»), которое позволяло Stock Generation сократить отдельные балансы счетов клиентов путём пересчёта их, как будто все средства клиента были вложены лишь в «привилегированную» компанию № 9. Таким образом, пользователь, который решил инвестировать 50 долларов (минимальный взнос при регистрации или бонус за привлечение нового клиента) в акции компании № 11, выждал в течение года, а затем пытался вывести всё сразу, то он сперва мог видеть баланс долларов (100 % в месяц), который корректировался до 157 долларов (10 % в месяц) и его история сделок утверждала, что он вложил все свои средства в акции компании № 9, а не компании № 11.


title: Stock Generation

text: «Правило № 13» разрешало Stock Generation избежать массовых 5- или 6-значных изъятий, что позволило системе проработать более 2 лет, при том, что цены на акции за это время выросли в 10000 раз (у предшественника — МММ — примерно за 6 месяцев цена акций увеличилать «только» в 127 раз.) Судя по жалобам клиентов Stock Generation, «Правило № 13» стало широко применяться в начале 2000 года, когда количество и суммы заявок на снятие стали увеличиваться.


title: Stock Generation

text: 20 марта 2000 года «Правило № 13» было применено для учётных записей всех клиентов. «Правило № 18» впервые было применено около двух недель спустя. Цена акций фирмы № 10 была сокращена в два раза. Акции компании № 11 подверглись обратному сплиту (слиянию) из расчёта 1 к 10000, с фактическим падением цены ниже чем 1/100000 от её первоначальной стоимости (от более 1 доллара за акцию до 0,10 доллара за «новую» акцию, равную 10000 старых). В тот же день, Stock Generation снизили цену акций компаний № 9 с 16,90 до 0,84 долларов, что было явным нарушением собственных правил, которые «защищали» эти акции от снижения стоимости.


title: Stock Generation

text: Сайт Stock Generation продолжал работать в течение нескольких недель после этого, предлагая доходность до 150 % в месяц, но дальнейшие юридические проблемы привели к остановке сайта 1 июня 2000 года.


title: Stock Generation

text: Раздел написан на основе публичной информации Апелляционного суда США.


title: Stock Generation

text: Веб-сайт «Stock Generation» предлагал возможность приобрести онлайн акции одиннадцати различных «виртуальных компаний», перечисленных на сайте «виртуальной биржи». Stock Generation произвольно устанавливала котировки каждой из этих воображаемых компаний раз в две недели и гарантировала, что инвесторы могут купить или продать любое количество акций по оговоренным ценам без верхнего ограничения на сумму средств.


title: Stock Generation

text: Жалоба Комиссии по ценным бумагам и биржам была сосредоточена, в частности, на операциях с акции «привилегированной компании». Stock Generation советовал потенциальным покупателям обратить «особое внимание» на эти акции, убеждая их, что это «игра без риска», что акции привилегированной компании будут неизменно дорожать. Заявлялось, что цена на акции привилегированной компании поддерживается владельцами Stock Generation, поэтому она будет постоянно только увеличиваться, в среднем на 10 % ежемесячно (это примерно 215 % годовых). Чтобы увеличить доверие и развеять беспокойство, Stock Generation публиковала будущие цены акций привилегированной компании на один месяц вперёд.


title: Stock Generation

text: Хотя Stock Generation и признали, что снижение цен на акции было теоретически возможно, но заверяли потенциальных клиентов, что «в соответствии с правилами, цена акций привилегированной компании в принципе не может упасть более чем на 5 %». Для подтверждения этого заявления, говорилось, что акции в привилегированной компании были поддержаны несколькими различными источниками доходов. Согласно заявлениям Stock Generation, приток капитала от новых клиентов обеспечивал ликвидность для существующих клиентов, которые, возможно, пожелают продать свои пакеты виртуальных акций. Также Stock Generation пообещала выделить часть прибыли, полученной от деятельности сайта, в специальный резервный фонд, предназначенный для поддержания цены акций привилегированной компании. Stock Generation утверждала, что доходы складывались из четырех источников: (1) 1,5 % комиссионный сбор с каждой сделки, проводимой на виртуальной фондовой бирже; (2) Спреды при торговле виртуальными акциями; (3) «разумное манипулирование» ценами на акции восьми других виртуальных компаний, торгуемых на виртуальной бирже; (4) право Stock Generation на торговлю акциями трёх других виртуальных компаний (в том числе привилегированной компании). В качестве дополнительной страховки от невзгод, Stock Generation ссылалась на наличие дополнительных средств стабилизации, которые могли бы быть использованы для обеспечения непрерывного функционирования виртуальной биржи.


title: Stock Generation

text: Сайт Stock Generation содержал списки предполагаемых «крупных победителей», сообщения и отзывы от якобы довольных участников, описания программ стимулирования и наград, направленных на привлечение новых участников (например, заявление о том, что за это будут платить «20, 25 или 30 % от суммы первых трех платежей привлечённых участников») и создание партнёрских сайтов.


title: Плати сколько хочешь

text: «Плати сколько хочешь» («Pay what you want», PWYW) — это стратегия ценообразования, согласно которой покупатели платят желаемую ими сумму денег за определенный товар, иногда даже нулевую. В некоторых случаях минимальная цена может быть установлена, и/или предполагаемая цена может быть указана в качестве рекомендации для покупателя. Покупатель может также выбрать цену, выше чем стандартная цена для такого товара. Многие обычные способы применения концепции «Плати сколько хочешь» предполагают установление цены до момента покупки, но некоторые откладывают установление цены до тех пор, пока не пройдет опыт потребления (по типу чаевых). «Плати сколько хочешь» является формой дифференцированной стратегии ценообразования, сконцентрированной на покупателе, также упоминаемой относительно совместного ценообразования (в смысле совместного создания ценности).


title: Плати сколько хочешь

text: Предоставление покупателям свободы платить столько, сколько они хотят, может быть очень успешным в некоторых ситуациях, поскольку это устраняет много недостатков обычного ценообразования. Покупателей привлекает разрешение заплатить столько, сколько они хотят, по причинам устранения страха того, стоит ли продукт данной установленной цены, и связанного с этим риска разочарования товаром. Для продавцов это устраняет сложную, а иногда и дорогостоящую задачу установления «правильной» цены (которая может варьироваться для различных сегментов рынка). И для продавца, и для покупателя эта концепция превращает состязательность, возникающую из противоречия, в центре которого стоит установление нулевой или определенной цены, в дружелюбный взаимовыгодный обмен, сосредоточенный на справедливом возмещении и доверии, а также учитывает тот факт, что восприятие стоимости и чувствительность к цене может широко различаться среди покупателей. В то время как большинство вариантов использования «Плати сколько хочешь» протекало в узких сферах экономики или для специальных акций, в настоящее время предпринимаются попытки показать полезность данной стратегии с целью более широкого и более частого её применения.


title: Плати сколько хочешь

text: Дальнейшие причины для продавцов, применяющих ценообразование «Плати сколько хочешь», заключаются в различном подходе к цене и проникновении на рынок. Различие в подходах к цене возникает в результате наличия покупателей с более высокими оценками стоимости товара, предпочитающих платить более высокую цену. Таким образом, различный подход к оценке товара может привести к более высоким доходам продавцов в случае, если расходы достаточно низкие.


title: Плати сколько хочешь

text: В рамках данной стратегии также выделяют следующие концепции: «плати, сколько желаешь», «плати, сколько нравится», «плати, как хочешь», «плати, сколько чувствуешь», «плати, как тебе нравится», «плати, сколько пожелаешь», «плати, как пожелаешь». Концепция «Плати, сколько сможешь» иногда используется как синоним, но зачастую больше ориентирована на благотворительность и социальное применение, основанные больше на возможности заплатить, в то время как «Плати, сколько хочешь» во многих случаях больше ориентирована на воспринимаемую ценность товара в сочетании готовности и возможности заплатить.


title: Плати сколько хочешь

text: «Плати сколько хочешь» уже давно существует в некоторых сегментах экономики, например, чаевые и уличные представления, а также благотворительность, и набирает интерес в широких кругах.


title: Кладкин, Василий Михайлович

text: Васи́лий Миха́йлович Кла́дкин (10 января 1931 год, Болтогинский наслег, Чурапчинский район, Якутская АССР — 27 мая 2003 года, Якутск) — оленевод, директор совхоза «Томпонский» Томпонского района Якутской АССР. Герой Социалистического Труда (1990). Заслуженный работник сельского хозяйства Якутской АССР.


title: Кладкин, Василий Михайлович

text: Родился 10 января 1931 года в Болтогинском наслеге Чурапчинского района. В 1942 году окончил Арылахскую начальную школу. В 1944—1947 годах воспитывался в детском доме при Мындагайской средней школе. В 1947 году поступил в Якутский финансово-кредитный техникум, который окончил в 1950 году. Работал главным бухгалтером и старшим инспектором Томпонского райфинотдела. В 1960 году выбран председателем колхоза имени Жданова Топмонского района и в 1970 году — назначен управляющим Томпонским отделением совхоза «Тоампонский».


title: Кладкин, Василий Михайлович

text: В 1974 году назначен директором оленеводческого совхоза «Томпонский». В 1979 году окончил заочно зоотехническое отделение сельскохозяйственного отделения Якутского университета. При руководстве Василия Кладкина колхоз добился высоких показателей в оленеводстве. Ежегодная прибыль составляла свыше 500 тысяч рублей. При его участии строился посёлок оленеводов Тополиное. По его инициативе в Тополином был создан Музей северного оленеводства.


title: Кладкин, Василий Михайлович

text: В 1990 году был удостоен звания Героя Социалистического Труда "«за достижение выдающихся успехов в производстве и продаже государству сельскохозяйственной продукции, большой личный вклад в решение социальных вопросов»".


title: Кладкин, Василий Михайлович

text: В 1994 году после реорганизации совхоза «Томпонский» назначен председателем оленеводческой общины «Томпо».


title: Кладкин, Василий Михайлович

text: Скончался 27 мая 2003 года в Якутске.


title: Кладкин, Василий Михайлович

text: В Якутии существует государственная награда имени Василия Кладкина, присуждаемая за достижения в области оленеводства.


title: Дерёмов, Юрий Вазгенович

text: Юрий Вазгенович Дерёмов (род. 12 мая 1952) — советский футболист, защитник.


title: Дерёмов, Юрий Вазгенович

text: Воспитанник донского футбола. В 1973 году играл во второй лиге за псковский «Машиностроитель». В 1974 году перешёл в ленинградский «Зенит», в составе которого играл его двоюродный брат Александр. За основную команду дебютировал 13 июля в домашнем матче против московского «Динамо», выйдя на замену на 75 минуте, в следующем сезоне провёл ещё 11 матчей. 1975 год отыграл во второй лиге за ленинградское «Динамо», позже выступал во второй лиге за «Ростсельмаш» (1976—1977), «Спартак» Орёл (1978—1981), «Турбину» Брежнев (1984).


title: Дерёмов, Юрий Вазгенович

text: В 2000-х годах занимался бизнесом. Позже стал работать в ФК «Ростов» тренером команды футболистов 1994 г. р., тренером-селекционером.


title: Герои Социалистического Труда Азербайджана

text: В списке представлены лица, удостоенные звания Героя Социалистического Труда — высшей степени отличия Советского Союза за труд, — проживавшие на момент награждения на территории Азербайджанской ССР.


text: В списке приведены:


text: Первые присвоения звания Героя Социалистического Труда в Азербайджанской ССР относятся к периоду Великой Отечественной войны: 5 ноября 1943 года этого звания был удостоен железнодорожник Фирудин Агаев, 24 января 1944 года — трое нефтяников (Баба Курбан Баба-заде, Сулейман Везиров и Рустам Рустамов).


text: Большая часть Указов Президиума Верховного Совета СССР о присвоении звания Героя Социалистического Труда относится к 1948—1950 годам, когда в СССР особенно широко награждались работники сельского хозяйства. К этому периоду относится и самый массовый Указ от 10 марта 1948 года, в соответствии с которым Героями Социалистического Труда стали 104 растениевода.


text: Трое жителей Азербайджанской ССР стали дважды Героями Социалистического Труда. Хлопководы Басти Багирова и Шамама Гасанова, награждённые 17 июня 1950 года второй золотой звездой «Серп и Молот», явились первыми дважды Героями в советском сельском хозяйстве. Значительно позже, 7 мая 1983 года, дважды Героем стал многолетний руководитель республики, уже перешедший к тому времени на работу в Совет Министров СССР, Гейдар Алиев.


text: В двух случаях звание Героя Социалистического Труда присвоено посмертно — работникам, которые погибли на трудовом посту: нефтянику Михаилу Каверочкину (19.03.1959) и механизатору Севиль Казиевой (30.04.1966).


text: Последним в республике Героем Социалистического Труда 7 июля 1986 года стал животновод Алисафа Ягубов.


text: Из 577 Героев на момент присвоения звания в сельском хозяйстве работали 413 человек, в промышленности — 98, на партийной и советской работе — 27, в области транспорта и связи — 14, в области строительства — 13, а в сфере культуры и науки — 12. Среди Героев Социалистического Труда Азербайджана 36 человек проживали в Нахичеванской АССР, 26 человек — в Нагорно-Карабахской автономной области.


text: Среди Героев Социалистического Труда Азербайджана — 361 мужчина и 216 женщин. Самым пожилым из них (по дате рождения) стал хлебороб Шахбала Исмиев из Маразинского района, 1877 года рождения, самой молодой — овощевод Солмаз Алиева из Ленкоранского района, родившаяся в 1945 году. Старейший кавалер награды на момент присвоения звания — академик Микаэль Усейнов (в связи с 80-летием со дня рождения), самый юный — 16-летний рисовод Закир Ахмедов.


title: Норман, Джерри

text: Джерри Ли Норман (, род., , Калифорния — , ) — американский лингвист, синолог, известный своими работами по китайским диалектам и китайской исторической фонологии (особенно диалектам Минь) и маньчжурскому языку.


title: Норман, Джерри

text: Джерри Норман оказал значительное влияние на китайскую лингвистику и был известен тем, что показал важность минских диалектов для изучения древнекитайского языка.


title: Норман, Джерри

text: Джерри Норман родился 16 июля 1936 года в Уотсонвилле, штат Калифорния, США. После окончания школы поступил в Калифорнийский университет в Беркли, где изучал китайский язык у выдающегося лингвиста и энциклопедиста . В 1965 работал с Лео Ченом над введением в и фучжоу-английским словарем В 1966 Норман стал штатным лингвистом Проекта китайской лингвистики в Принстонском университете. Ездил на Тайвань, где проводил полевые исследования тайваньского диалекта. В 1969 защитил диссертацию по Фуцзяни в Университете Беркли. С 1972 года и до конца своей научной карьеры в 1998 работал на Факультете азиатских языков Вашингтонского университета.


title: Норман, Джерри

text: В серии работ 1973 года Норман применил сравнительный метод для реконструкции прото-миньского языка на основе общеупотребительных норм современного миньского диалекта.


title: Норман, Джерри

text: Умер 7 июля 2012 года от фиброза легких.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: Александр Юрьевич Просеков (род. , Топки, Кемеровская область) — ректор опорного Кемеровского государственного университета; доктор технических наук, профессор; член межведомственной рабочей группы по направлению «Научное обеспечение повышения качества жизни» Совета по науке и образованию при Президенте РФ; главный редактор журналов «Food Processing: Techniques and Technology» и «Foods and Raw materials» (индексируется WOS и Scopus); член рабочей группы по стратегическому планированию; сопредседатель Кемеровского регионального отделения Всемирного Русского Народного Собора (совместно с Митрополитом Кемеровским и Прокопьевским Аристархом), трижды победитель гранта Президента РФ для учёных — докторов наук; член Российского союза ректоров; российский учёный; профессор РАН.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: Родился 1 мая 1976 года в городе Топки Кемеровской области.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: По окончании Кемеровского технологического института пищевой промышленности (КемТИПП), поступил и успешно закончил аспирантуру и докторантуру института.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В 2005 г. присвоена ученая степень доктора технических наук, в 2008 г. — ученое звание профессора.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В вузе прошел путь от ассистента до ректора, основатель научной школы. С 2012 по январь 2016 года руководил Кемеровским технологическим институтом пищевой промышленности. Общий стаж научной деятельности составляет 20 лет.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В указанный период в вузе были выполнены несколько крупных федеральных и международных проектов.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: 28 января 2016 г. назначен исполняющим обязанности ректора Кемеровского государственного университета.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В 2016 г. окончил Российскую академию народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, в 2018 году окончил магистратуру национального исследовательского университета «Высшая школа экономика» по направлению подготовки «Менеджмент».


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В 2017 г. избран на альтернативной основе (95 % голосов в выборах с тремя претендентами) ректором КемГУ. Единогласно избран председателем Совета ректоров вузов Кемеровской области.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В 2017 г. возглавляемый им вуз получил статус опорного университета Кемеровской области.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В январе 2018 г. утверждён доверенным лицом кандидата в президенты Российской Федерации Владимира Владимировича Путина.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: Женат, трое детей.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: С 2010 является заведующим кафедрой «Бионанотехнология» опорного университета Кузбасса и руководителем научной школы «Прикладная биотехнология».


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: Является руководителем и ответственным исполнителем фундаментальных, прикладных и поисковых исследований в рамках федеральных целевых программ и грантов.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: В 2015 г. вошел в состав рабочей группы «Научное обеспечение повышения качества жизни» Совета при Президенте Российской Федерации по науке и образованию.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: Автор более 400 работ, в том числе опубликованных за рубежом.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: Председатель совета по защите кандидатских и докторских диссертаций.


title: Просеков, Александр Юрьевич

text: Награжден федеральными, ведомственными, отраслевыми и областными наградами. Отмечен наградами русской православной церкви.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: Александр Иванович Утвенко (а, с. Дывин, Киевская губерния, ныне Коростышевский район, Житомирская область — 20 августа 1963 года, Москва) — советский военный деятель, генерал-лейтенант (17 января 1944 года).


title: Утвенко, Александр Иванович

text: Александр Иванович Утвенко родился а в селе Дывин Киевской губернии ныне Коростышевского района Житомирской области.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: С 1921 по 1922 годы работал оперативным сотрудником по борьбе с бандитизмом ОГПУ в городе Радомысль Киевской губернии, однако по состоянию здоровья уволился и убыл на родину в село Дывин.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: 2 октября 1924 года Утвенко по командировке комсомола был призван в ряды РККА и направлен на учёбу в Харьковскую школу червонных старшин им. ВУЦИК, после окончания которой в октябре 1927 года был направлен в 136-й стрелковый полк (46-я стрелковая дивизия, Уральский военный округ), где служил на должностях командира пулемётного взвода, взвода полковой школы, командира и политрука пулемётной роты, командира и политрука учебного батальона, командира стрелкового батальона.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: В августе 1938 года Утвенко был уволен в запас по ст. 43, п. «а», однако в декабре того же года восстановлен в кадрах РККА, после чего назначен на должность помощника командира по строевой части 56-го стрелкового полка (19-я стрелковая дивизия, Орловский военный округ), а в июле 1939 года — на должность командира 315-го стрелкового полка этой же дивизии.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: С началом войны находился на прежней должности.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: В июле 1941 года был назначен на должность командира 19-й стрелковой дивизии, которая принимала участие в боевых действиях в ходе Смоленского сражения и Ельнинской наступательной операции. За умелые действия под городом Ельня майору Александру Ивановичу Утвенко было досрочно присвоено воинское звание полковник. В первой половине октября в ходе Вяземской операции дивизия под командованием Утвенко во время тяжёлых оборонительных боевых действий западнее Вязьмы в районе города Дорогобуж в течение шести суток находилась в окружении, а затем с боями пробилась к своим войскам в полосе 5-й армии в районе Можайска. 9 ноября дивизия вошла в состав 43-й армии, после чего принимала участие в ходе боевых действий во время контрнаступления под Москвой на наро-фоминском направлении. 17 декабря Утвенко был тяжело ранен в бою, после чего находился на излечении в госпитале Ташкента.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: После выздоровления с конца марта состоял в распоряжении Главного управления кадров НКО с прикомандированием к стрелково-тактическим курсам «Выстрел».


title: Утвенко, Александр Иванович

text: 10 мая 1942 года был назначен на должность командира 274-й стрелковой дивизии, которая была сформирована на базе 30-й отдельной стрелковой бригады в Высоковске (Московская зона обороны, Московская область). По сформировании дивизии 11 июля сдал её полковнику П. В. Мельникову, после чего Утвенко 15 августа должность командира 33-й гвардейской стрелковой дивизией, которая 3 сентября заняла оборону в 12 километрах западнее Сталинграда, после чего вела тяжёлые оборонительные боевые действия. 22 сентября дивизия была выведена на переформирование в Приволжский военный округ.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: 15 декабря дивизия была включена в состав 1-го гвардейского стрелкового корпуса и после марша на рубеже р. Мышкова принимала участие в оборонительных боевых действиях от удара противника с целью деблокирования окружённой группировки. Вскоре во время наступления на ростовском направлении в феврале 1943 года дивизия принимала участие в освобождении Новочеркасска. За умелую организацию боевых действий Утвенко был награждён орденом Суворова 2 степени.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: 17 апреля был назначен на должность командира 31-го гвардейского стрелкового корпуса, который принимал участие в боевых действиях в ходе Донбасской наступательной операции, а также в освобождении городов Снежное, Орджоникидзе, Гуляйполе и Орехов. За успешные действия в освобождении Донбасса 17 января 1944 года Утвенко было присвоено воинское звание «генерал-лейтенант».


title: Утвенко, Александр Иванович

text: С февраля 1944 года находился на лечении и после выздоровления в мае того же года был направлен на учёбу на ускоренный курс при Высшей военной академии имени К. Е. Ворошилова, после окончания которого в марте 1945 года был назначен на должность командира 38-го гвардейского стрелкового корпуса, который принимал участие в боевых действиях в ходе Венской и Пражской наступательных операций, а также в освобождении городов Папа, Вена, Санкт-Пёльтен и Зноймо. За успешное руководство боевыми действиями генерал-лейтенант Утвенко был награждён орденом Богдана Хмельницкого 2 степени.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: После окончания войны находился на прежней должности. Корпус дислоцировался сначала Центральной группе войск, а с февраля 1946 года — в Московском военном округе. В июле того же года корпус был преобразован в 38-й гвардейский воздушно-десантный.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: 10 мая 1947 года был направлен на учёбу на высшие академические курсы при Высшей военной академии имени К. Е. Ворошилова, которые окончил 19 мая 1948 года, после чего был назначен на должность командира 65-го стрелкового Ковенского Краснознаменного корпуса (Приморский военный округ).


title: Утвенко, Александр Иванович

text: С июня 1951 года состоял в распоряжении Главного управления кадров Советской армии и в августе того же года был назначен на должность начальника курса Военной академии имени М. В. Фрунзе, а в мае 1952 года — на должность начальника факультета этой же академии.


title: Утвенко, Александр Иванович

text: Генерал-лейтенант Александр Иванович Утвенко 29 мая 1954 года был уволен в запас. Умер 20 августа 1963 года в Москве.