Классификация ГИС
Определение класса защищенности государственной информационной системы осуществляется в соответствии с приказом ФСТЭК РФ от 11 февраля 2013 г. № 17 «Об утверждении Требований о защите информации, не составляющей государственную тайну, содержащейся в государственных информационных системах»
Класс защищенности информационной системы (первый класс (К1), второй класс (К2), третий класс (К3)) определяется в зависимости от уровня значимости информации (УЗ), обрабатываемой в этой информационной системе, и масштаба информационной системы (федеральный, региональный, объектовый).
Уровень значимости информации определяется степенью возможного ущерба для обладателя информации (заказчика) и (или) оператора от нарушения конфиденциальности (неправомерные доступ, копирование, предоставление или распространение), целостности (неправомерные уничтожение или модифицирование) или доступности (неправомерное блокирование) информации.
УЗ = [(конфиденциальность, степень ущерба) (целостность, степень ущерба) (доступность, степень ущерба)],
где степень возможного ущерба определяется обладателем информации (заказчиком) и (или) оператором самостоятельно экспертным или иными методами и может быть:
- высокой, если в результате нарушения одного из свойств безопасности информации (конфиденциальности, целостности, доступности) возможны существенные негативные последствия в социальной, политической, международной, экономической, финансовой или иных областях деятельности и (или) информационная система и (или) оператор (обладатель информации) не могут выполнять возложенные на них функции;
- средней, если в результате нарушения одного из свойств безопасности информации (конфиденциальности, целостности, доступности) возможны умеренные негативные последствия в социальной, политической, международной, экономической, финансовой или иных областях деятельности и (или) информационная система и (или) оператор (обладатель информации) не могут выполнять хотя бы одну из возложенных на них функций;
- низкой, если в результате нарушения одного из свойств безопасности информации (конфиденциальности, целостности, доступности) возможны незначительные негативные последствия в социальной, политической, международной, экономической, финансовой или иных областях деятельности и (или) информационная система и (или) оператор (обладатель информации) могут выполнять возложенные на них функции с недостаточной эффективностью или выполнение функций возможно только с привлечением дополнительных сил и средств.
Информация имеет высокий уровень значимости (УЗ 1), если хотя бы для одного из свойств безопасности информации (конфиденциальности, целостности, доступности) определена высокая степень ущерба.
Информация имеет средний уровень значимости (УЗ 2), если хотя бы для одного из свойств безопасности информации (конфиденциальности, целостности, доступности) определена средняя степень ущерба и нет ни одного свойства, для которого определена высокая степень ущерба.
Информация имеет низкий уровень значимости (УЗ 3), если для всех свойств безопасности информации (конфиденциальности, целостности, доступности) определены низкие степени ущерба.
При обработке в информационной системе двух и более видов информации (служебная тайна, налоговая тайна и иные установленные законодательством Российской Федерации виды информации ограниченного доступа) уровень значимости информации (УЗ) определятся отдельно для каждого вида информации.
Итоговый уровень значимости информации, обрабатываемой в информационной системе, устанавливается по наивысшим значениям степени возможного ущерба, определенным для конфиденциальности, целостности, доступности информации каждого вида информации.
Класс защищенности информационной системы определяется в соответствии с таблицей:
Уровень значимости информации | Масштаб информационной системы | ||
Федеральный | Региональный | Объектовый | |
УЗ 1 | К1 | К1 | К1 |
УЗ 2 | К1 | К2 | К2 |
УЗ 3 | К2 | К3 | К3 |
Классы объектов
Памятка по классификации
- Если положить объект в коробку, убрать её подальше, и ничего плохого не случится, то это, скорее всего, Безопасный.
- Если положить объект в коробку, убрать её подальше, и нельзя заранее сказать, что случится, то это, вероятно, Евклид.
- Если положить объект в коробку, убрать её подальше, и будут катастрофические разрушения со множеством жертв, то это, должно быть, Кетер.
- Если объект и есть коробка, то это, не иначе, Таумиэль.
- Если объект нельзя положить в коробку и он вот-вот уничтожит мир, это, разумеется, Аполлион.
- Если объект можно убрать в коробку, но лучше этого не делать, это, стало быть, Архонт.
Все аномальные объекты, сущности и явления, требующие особых условий содержания, подлежат присвоению класса. От класса объекта зависит приоритет исследовательских работ, бюджет объекта и другие вопросы. Класс присваивается объекту, исходя из различных соображений, самым важным из которых являются сложность содержания объекта и опасность его как для Фонда, так и для человечества в целом.
Классификация той или иной аномалии может быть дополнена и/или пересмотрена по мере получения новой информации об объекте, сущности или явлении.
Большинство объектов в базе данных Организации относятся к этим семи классам.
Объекты класса «Безопасный» — это аномалии, которые либо достаточно хорошо изучены для полноценного и надёжного долговременного содержания, либо не проявляют аномального воздействия без определённого внешнего стимула.
Назначение аномалии класса «Безопасный» не значит, что активация или работа с ней не несёт угрозы; всем сотрудникам следует помнить, что все особые условия содержания и протоколы безопасности следует соблюдать неукоснительно.
К объектам класса «Евклид» относятся недостаточно изученные или изначально непредсказуемые аномалии, надёжное содержание которых не всегда возможно, но уровень угрозы недостаточен для присвоения им класса «Кетер». Подавляющему большинству аномалий, содержащихся Фондом, изначально присваивается класс «Евклид», который затем может быть изменён, если объект достаточно хорошо изучен или уровень представляемой им опасности слишком велик.
В частности, всем аномалиям, которые можно назвать автономными и/или разумными, чаще всего присваивается класс не ниже «Евклида», поскольку объект, наделённый собственной волей или мышлением, по сути непредсказуем.
Объекты класса «Кетер» — аномалии, которые настроены враждебно, представляют опасность для сотрудников Фонда и всего остального человечества, а их содержание сопряжено с большими затратами и сложными процедурами сдерживания, либо такие, полноценное содержание которых с помощью имеющихся у Фонда знаний и средств невозможно.
Как правило, такие аномалии считаются самыми опасными из всех, находящихся на содержании, а научная деятельность по таким объектам направлена исключительно на разработку более надёжных средств сдерживания, либо, в качестве крайней меры, на своевременную нейтрализацию или уничтожение их аномального эффекта.
Объекты класса «Таумиэль» имеют высокую степень секретности, встречаются крайне редко и применяются Фондом для содержания или противодействия другим аномалиям, представляющим большую опасность, в особенности — объектам класса «Кетер».
Сама информация о существовании объектов класса «Таумиэль» является секретной и доступна только высокопоставленным сотрудникам Фонда, а информация о местонахождении, функциях и актуальном состоянии таких объектов не известна практически никому, кроме Совета О5.
Нейтрализованный
Нейтрализованные аномалии утратили свою аномальность из-за намеренного или случайного разрушения, отключения либо по какой-то иной причине.
Аполлион
Объекты класса «Аполлион» являются аномалиями, которые или невозможно содержать, или они неминуемо нарушат условия содержания, или предполагается развитие событий по схожему сценарию. Такие аномалии обычно связаны с угрозами конца света или Событиями класса К и требуют от Фонда значительных усилий для их устранения.
Архонт
Объекты класса «Архонт» являются аномалиями, чье содержание теоретически возможно, но по каким-либо причинам их лучше не содержать. Объекты класса «Архонт» могут быть частью общепризнанной реальности, которую затруднительно полноценно поставить на содержание, или же их содержание может быть чревато отрицательными последствиями.
Эти аномалии не относятся к тем, чье содержание невозможно — основная особенность класса состоит в том, что Фонд решил не ставить аномалию на содержание, хотя мог бы.
Ниже представлены подклассы объектов, которые дополняют основную (или бывшую) классификацию объектов.
Документация по нейтрализованным аномалиям сдаётся в архив на случай, если аномальные свойства проявятся вновь, либо будет обнаружена подобная аномалия.
Обоснованный
Обоснованные объекты — это объекты, природа которых целиком и полностью установлена, объяснима с помощью классической науки, а также фальсифицированные объекты, обычные объекты, которым по ошибке были приписаны аномальные свойства, либо такие, которые распространились настолько широко, что сдерживание не представляется возможным.
Списан
Списанные объекты — не относящийся к канону Фонда класс объектов, к которому относятся удалённые объекты, помещённые администрацией на своего рода «Доску позора», чтобы служить для других отрицательным примером.
В наши дни списание, как правило, не практикуется, поскольку админсостав больше не делает столь деспотичных правок, а отчасти потому, что списания в итоге сказались на сайте отрицательно.
По тем или иным причинам вместо основных классов используются другие. Такие классы создаются под конкретную статью и не используются за ее границами. Они требуются затем, чтобы развернуть повествование в отдельно взятом SCP-объекте. Мы настоятельно рекоммендуем использовать один из стандартных классов объектов, указанных выше. И хотя некоторые авторы нарушают стандартную классификацию, это делается в исключительных случаях, и выбор нестандартного класса должен быть правильным образом обоснован. Многие пользователи могут негативно оценить статью за необоснованное использование нестандартного класса.
Что такое класс объекта?
Класс объекта — часть стандартного шаблона статьи, а также примерный индикатор того, насколько опасен и сложен в содержании объект.
Что такое Правило коробки?
Правило коробки — это полуофициальное правило, позволяющее определить, какой класс является для объекта наиболее подходящим (см.
памятку в начале статьи).
Отдельно стоит отметить, что нечто автономное, живое и/или разумное почти всегда получает как минимум «Евклида». Другими словами, если запереть нечто живое в коробку и убрать её подальше, то рано или поздно оно задохнётся или помрёт от голода или жажды, а такой исход нежелателен. Нечто, наделённое разумом, может найти выход из-под содержания или прекратить сотрудничать, что резко осложнит содержание.
Я нашёл объект с неверно заданным классом, что мне делать?
Границы между классами намеренно сделаны нечёткими, чтобы не ограничивать творческую свободу авторов; жесткая и регламентированная система классов может помешать авторам писать так, как они видят, и по этой причине несколько предложений о формализации системы категорий уже были отвергнуты админсоставом SCP Wiki.
При обнаружении объекта, класс которого, по вашему мнению, указан неверно, можете поднять этот вопрос в обсуждении оригинальной статьи (не перевода) и посмотреть на реакцию других участников.
Если объяснение вас не устраивает, можете также выразить своё мнение на форуме и голосованием в статье.
Если объект очень опасен, должен ли его класс быть более высоким?
Нет, опасность не является фактором для выставления того или иного класса. Как было неоднократно отмечено выше, класс объекта зависит от сложности его содержания, а не от опасности, которую он представляет. Так, например, кнопка, которая при нажатии может уничтожить целую вселенную, будет «Безопасным», в то время как кошка, которая случайным образом меняет себя местами с другими кошками в любом месте на земле, будет являться «Кетером».
Классификация химических веществ, продукции и материалов. Классы и признаки опасности химических веществ и продукции
Классификация опасности химических веществ и продукции по ГОСТ 12.1.007-76
ГОСТ 12.1.007-76 Система стандартов безопасности труда (ССБТ). Вредные вещества. Классификация и общие требования безопасности — национальный стандарт используемый на территории РФ.
Класс опасности химической продукции и веществ устанавливается в соответствии с нормами и показателями согласно таблицы (пункт 1.2). Отнесение химической продукции и веществ к определенному классу опасности производится по показателю, значение которого соответствует наиболее высокому классу опасности. По степени воздействия на организм химическая продукция и вещества подразделяют на 4 класса опасности:
1 класс опасности — Чрезвычайно опасная по степени воздействия на организм продукция, в соответствии с ГОСТ 12.1.007-76;
2 класс опасности — Высокоопасная по степени воздействия на организм продукция, в соответствии с ГОСТ 12.1.007-76;
3 класс опасности — Умерено опасная по степени воздействия на организм продукция, в соответствии с ГОСТ 12.1.007-76;
4 класс опасности — Малоопасная по степени воздействия на организм продукция, в соответствии с ГОСТ 12.1.007-76;
Безопасная продукция — Не классифицируется как опасная продукция по степени воздействия на организм, в соответствии с ГОСТ 12.
Классификация опасности химических веществ и продукции по СГС
Согласованная на глобальном уровне система классификации и маркировки химических веществ (СГС/GHS) — это система классификации и маркировки химических веществ и смесей, созданная ООН с целью приведения к единому стандарту различных национальных и региональных критериев оценки опасности веществ, а также систем маркировки и сообщений об опасности, так же СГС называют «фиолетовая книга». СГС впервые введен в 2003 году и перерабатывается каждые 2 года. В качестве основы для разработки СГС были использованы следующие классификации опасности химических веществ и продукции:
— требования, действующие в Соединенных Штатах Америки в сфере производства, потребления и использования пестицидов;
— требования. действующие в Канаде в сфере производства, потребления и использования пестицидов;
— директивы Европейского союза в отношении квалификации опасности и маркировки веществ и препаратов;
— Рекомендации Организации Объединенных Наций по перевозке опасных грузов.
Обращаем Ваше внимание, что на территории РФ приняты и действуют ГОСТ по классификации опасности химической продукции, разработанные на основании СГС:
— ГОСТ 32419-2013 Классификация опасности химической продукции. Общие требования;
— ГОСТ 32423-2013 Классификация опасности смесевой химической продукции по воздействию на организм;
— ГОСТ 32424-2013 Классификация опасности химической продукции по воздействию на окружающую среду. Основные положения;
— ГОСТ 32425-2013 Классификация опасности смесевой химической продукции по воздействию на окружающую среду;
— ГОСТ 31340-2013 Предупредительная маркировка химической продукции. Общие требования.
СГС позволяет провести классификацию веществ по факторам опасности, основанную на известных данных об опасных свойствах химических веществ и смесей, которые можно найти в классификаторах.
В сложных случаях учитываются надёжные эпидемиологические данные и данные о действии веществ на людей, а в случае смесей, для которых достоверные данные испытаний могут отсутствовать, применяется метод интерполяции свойств компонентов этих смесей. Одной из целей СГС является обеспечение её прозрачности и простоты восприятия, в частности, предполагается возможность самостоятельной классификации химических веществ. Для облегчения этой задачи для некоторых критериев опасности приводятся блок-схемы принятия решений по классификации. Опасности подразделяются на 3 (три) вида: физические опасности, опасности для здоровья человека и опасности для окружающей среды:
| Физические опасности: | Опасности для здоровья человека: | Опасности для окружающей среды: |
|---|---|---|
|
— взрывчатые вещества; — воспламеняющиеся газы; — аэрозоли; — окисляющие газы; — газы под давлением; — воспламеняющиеся жидкости; — воспламеняющиеся твердые вещества; — саморазлагающиеся вещества и смеси; — пирофорные жидкости; — пирофорные твердые вещества; — самонагревающиеся вещества и смеси; — вещества и смеси, выделяющие воспламеняющиеся газы при контакте с водой; — окисляющие жидкости; — органические пероксиды; — вещества, вызывающие коррозию металлов; — десенсибилизированные взрывчатые вещества.  |
— острая токсичность; — разъедание/раздражение кожи; — серьезное повреждение/раздражение глаз; — респираторная или кожная сенсибилизация; — мутагенность зародышевых клеток; — канцерогенность; — репродуктивная токсичность; — специфическая избирательная токсичность, поражающая отдельные органы-мишени при однократном воздействии; — специфическая избирательная токсичность, поражающая отдельные органы-мишени при многократном воздействии; — опасность при аспирации. |
— опасности для водной среды; — опасности для озонового слоя. |
Методы классификации химических веществ и продукции
Экспериментальный метод — лежит в основе определения токсикологических свойств веществ и признаков опасности продукции. Оценка токсичности производится на основе исследования в отношении животных или тест-культур.
Все остальные опасности вещества или продукции, так же оцениваются экспериментальным методом. Данный метод применяется редко, ввиду высокой стоимости и трудоемкости. Как правило экспериментальным методом исследуют только опасности интересующие конкретного производителя или потребителя, при этом не исследованные показатели опасности указываются согласно справочников и баз данных.
Наиболее часто используемый экспериментальный метод в отношении продукции, это токсиколого-гигиенические испытания. В результате данных испытаний определяется класс опасности продукции согласно ГОСТ 12.1.007-76. Данный метод используют в случаях, когда класс опасности полученный расчетным методом не оправдывает ожидания, а здравый ум подсказывает что вероятнее всего класс опасности ниже.
Расчетный метод — основан на базе данных о токсикологических свойствах веществ в сочетании с достаточно полным аналитическим исследованием объекта и признаков опасности. При применении оценке продукции расчетным методом не учитывается целый ряд факторов, которые учитываются при использовании экспериментального метода.
Расчетный метод не дает полноценной и всесторонней оценки конкретного вещества или продукции, в отличие от экспериментального метода. Так же стоит учитывать, что данные содержащиеся в базах и каталогах имеют свойство устаревать и не обновляться, но при этом расчет класса опасности и определение признаков опасности можно осуществлять по ним.
В связи с дешевизной и низкой трудоемкостью, расчетный метод широко используется для оценки токсичности и опасности химической продукции, а так же при разработке паспортов безопасности химической продукции.
Резюме: экспериментальные данные имеет приоритет над справочными данными.
Классификация и паспорт безопасности химической продукции
Классификация опасности химической продукции и веществ ключевая составляющая при разработке паспорта безопасности химической продукции. Класс опасности и признаки опасности химической продукции указываются на титульном листе и в разделе 2.1 паспорта безопасности.
Так же на основании класса опасности и признаков опасности заполняются иные разделы паспорта. К классификации химической продукции необходимо подходить ответственно и всесторонне изучить имеющуюся литературу и справочники по веществам входящим в состав продукции.
При разработке паспорта безопасности химической продукции допускается использовать данные полученные экспериментальным и расчетным методом. Данные полученные экспериментальным методом можно использовать, только если эти данные получены в аккредитованных испытательных лабораториях и оформленных надлежащим образом (Пример: Экспертное заключение ФГБУЗ Центра гигиены и эпидемиологии полученное с целью определения класса опасности).
Определение класса и примеры — Biology Online Dictionary
Класс
сущ., множественное число: классы
[kleəs]
Определение: таксон ниже типа и выше порядка
Содержание
Наша Земля является домом для различных групп организмы.
Эти живые существа существуют в экосистеме. Еще в древних цивилизациях люди уже классифицировали организмы на группы. Группировка, идентификация и наименование организмов на основе научной системы классификации называется таксономией. И некоторые из самых ранних таксономистов (то есть людей, практикующих таксономию) включают китайских и египетских травников. Они занимались классификацией лекарственных растений.
Вскоре возникла современная таксономия, основанная шведским ботаником Карл Линней (Карл фон Линней) (1707-1778). Он классифицировал организмы в зависимости от того, имеют ли они общие физические черты или нет.
Он опубликовал свою работу в System Nature . Его метод классификации организмов исходил до сих пор, что некоторые систематики до сих пор используют этот метод при их идентификации и группировке.
Таксономисты и биологи используют систему классификации, чтобы идентифицировать, называть и классифицировать организмы. . Уровни в биологической классификации называются таксономическими рангами. Каждый ранг (таксон) помещается в определенную иерархию.
Рисунок 3: Таксономия людей. Источник: Биология в Интернете. Как видите, по существу существует восемь таксономических рангов. Это Домен, Царство, Тип, Класс , Порядок, Семейство, Род и Вид. Когда мы идем вниз к каждой категории, организмы становятся все более и более конкретными (Kiddle, 2021).
Определение класса
Что такое класс в биологии? Давайте определим «класс» в биологическом контексте. В биологии «класс» — это таксономический ранг выше порядка и ниже типа. В типе может быть множество классов. Точно так же таксономический класс может иметь одну или несколько групп, называемых порядками .
Например:
В таксономии собак собаки принадлежат к классу Mammalia, который является группой под Phylum Chordata (животные с хордой). Однако класс Mammalia состоит из животных, считающихся млекопитающими. Млекопитающих можно разделить на подгруппы и одна из них Carnivora , который является таксономическим отрядом под номером , в который входят собаки, кошки, гиены, медведи, выдры, барсуки, еноты и другие млекопитающие, которые обычно едят «плоть» (мясоеды). Собаки — не единственные животные, принадлежащие к классу млекопитающих. Люди также принадлежат к этому классу, но они принадлежат к другому отряду , то есть приматов (см.
рис. 3).
Биологическое определение:
Класс — таксономический ранг (таксон), состоящий из организмов, имеющих общий признак; далее он делится на один или несколько порядков. В биологической классификации организмов класс является основным таксономическим рангом ниже типа (или подразделения ) и выше порядка . Например, класс Mammalia принадлежит к типу Chordata. Класс Mammalia состоит из различных отрядов, таких как Chiroptera (летучие мыши), Primates (обезьяны), Carnivora (собаки, кошки, ягуары, медведи и др.), Cetacea (киты), Proboscidea (слоны) и многие другие. Этимология: от французского classe, от классического латинского
История концепции
Жозеф Питтон де Турнефор , ботаник из Франции, впервые ввел ранг «класс» в биологическую классификацию. В 1694 году он впервые использовал этот термин в своей книге под названием Elements de Botanique .
Он использовал этот термин для классификации растений (Hanelt, 2018). И, как уже упоминалось ранее, Карл Линней представил свою таксономическую работу в своей книге « Systema Naturae ». В 19 веке высшим уровнем таксономического ранга был предложен класс. Позже, Ernst Haeckel представил Phyla как наивысший таксономический ранг. Более того, было окончательно определено, что класс — это уровень категоризации в таксономии, где « находится » ниже типа.
Иерархия биологической классификации
В таксономической классификации существует иерархия. Двигаясь от происхождения к далее вниз, группировка становится все более и более конкретной, пока каждая ветвь не заканчивается одним видом.
Например:
Есть общее начало каждого живого организма — жизнь. После этого ученые сгруппировали их в три основные категории: Домены. Эти домены: (1) Archaea, (2) Eukarya и (3) (Eu)Bacteria. Таксон ниже домена — Королевство.
После Царства другие таксономические ранги в порядке убывания следующие: Тип (или Отдел) » Класс » Порядок » Семейство » Род » Вид.
Королевство Animalia принадлежит домену Eukarya. Таким образом, в приведенном в предыдущем разделе примере таксономия собак будет следующей:
Домен: Eukarya » Царство: Animalia » Тип: Chordata » Класс: Mammalia » Отряд: Carnivora » Семейство: Canidae » Род: Canis » Вид: lupus
После вида может быть ранг подвида , который в приведенном выше примере подвидом домашней собаки является familyis. Таким образом, полное научное название домашней собаки будет Canis lupus Familiaris . Подвиды дополнительно выделяют членов, когда они принадлежат к одному и тому же виду. Что определяет вид, так это то, что члены могут спариваться и производить плодовитое потомство. Волки, принадлежащие к тому же виду, что и домашние собаки, могут скрещиваться с собаками. Они производят гибрид под названием «волкособ» .
(International Wolf Symposium 2022, 2013)
Примеры классов в биологии
Ниже приведены некоторые примеры таксономических классов в биологии также имеет удивительную листву осенью.
Мы уже знаем это о кленах, но давайте узнаем о них кое-что еще. Домен клена — Эукария. Он также имеет ядро, а также органеллы. Он находится в царстве Plantae. Причина отнесения его к царству растений заключается в том, что клены являются автотрофами, то есть сами производят пищу, и у них есть клеточные стенки.
На тканевом уровне клен относится к отделу Tracheophyta (растения с истинно сосудистыми тканями). Его класс Magnoliopsida (класс цветковых растений). Сапиндейлс — это заказ . Орден Сапиндейлс; одной из общих черт его членов является способность производить сок. Sapindaceae относится к семейству . Acer род. Его вид — A. saccharum Marsh, и обычно мы называем его кленовым деревом. (Страница стандартного отчета ITIS: Acer saccharum, 2011 г.)
Рисунок 4: Таксономическая классификация клена. Источник: Мария Виктория Гонзага из Biology Online (фото клена предоставлено Famartin (дерево и листва осенью), CC BY-SA 4.0 и Superior National Forest (зеленые листья), CC BY-SA 2.
0).Классификация плодовой мушки
Все мы знаем, что плодовая муха — удивительный организм, но в то же время иногда он раздражает. Вот классификация плодовой мушки.
Домен плодовой мухи — Eukarya. У него есть ядро, а также органелла. Он принадлежит к Kingdom Animalia (царству животных). Причина включения его в это царство заключается в том, что это гетеротрофный многоклеточный организм, лишенный клеточной стенки. Из-за парных ног, сегментированного тела и жесткого экзоскелета его тип — Членистоногие. Его класс Insecta (насекомые). Из-за двух крыльев его отряд двукрылых.
ПРОЧИТАЙТЕ: Насекомые – онлайн-руководство по биологии
Рисунок 5: Таксономическая классификация плодовых мушек. Источник: Мария Виктория Гонзага из Biology Online.
Попробуйте ответить на приведенный ниже тест, чтобы проверить, что вы уже узнали о занятиях.
Викторина
Выберите лучший ответ.
1. Класс – это таксон выше _____
Тип
Подраздел
Порядок
2. Группировка, идентификация и наименование организмов на основе системы классификации
Археология
Таксономия
Палеонтология
3. Он классифицировал организмы и опубликовал свою работу в «System Nature».
Карл Линней
Артистотель
Чарльз Дарвин
4. Люди принадлежат к классу _________.
Хордовые
Приматы
Млекопитающие
5. Класс цветковых растений
Magnoliopsida
Sapindales
Plantae
Отправьте результаты (необязательно)
Ваше имя
Отправить по электронной почте
Далее
Классифицировать ваше медицинское устройство | FDA
Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) разработало классификации примерно для 1700 различных универсальных типов устройств и сгруппировало их по 16 медицинским специальностям, называемым панелями.
Каждый из этих общих типов устройств относится к одному из трех нормативных классов в зависимости от уровня контроля, необходимого для обеспечения безопасности и эффективности устройства. Три класса и требования, которые к ним применяются:
Класс устройств и нормативные меры
1. Общие меры контроля класса I
- С исключениями
- Без исключений
2. Общий контроль и специальный контроль класса II
- С исключениями
- Без исключений
3. Общий контроль класса III и допродажное одобрение
Класс, к которому относится ваше устройство, определяет, среди прочего, тип предпродажной подачи/заявки, необходимой для получения разрешения FDA на продажу. Если ваше устройство относится к классу I или II, и если оно не освобождено, для маркетинга потребуется 510k. На все устройства, классифицированные как освобожденные, распространяются ограничения на исключения. Ограничения исключений для устройств подпадают под действие 21 CFR xxx.
9., где xxx относится к частям 862–892. Для устройств Класса III потребуется предварительная заявка на одобрение (PMA), если только ваше устройство не является устройством до поправок (на рынке до принятия поправок к медицинским устройствам в 1976 г. или по существу эквивалентным такому устройству) и PMA не имеют был призван. В этом случае 510k будет путем к рынку.
Классификация устройства зависит от предполагаемого использования устройства, а также от показаний к применению . Например, скальпель предназначен для разрезания тканей. Подмножество предполагаемого использования возникает, когда в маркировку устройства добавляется более специализированное указание, например «для выполнения надрезов на роговице». Показания к применению можно найти на этикетке устройства, но они также могут быть переданы устно при продаже продукта. Обсуждение значения предполагаемого использования содержится в Программе 510(k): Оценка существенной эквивалентности в предварительном уведомлении [510(k)].
Кроме того, классификация основана на риске, т. е. риск, который устройство представляет для пациента и/или пользователя, является основным фактором присвоенного ему класса. Класс I включает устройства с наименьшим риском, а класс III включает устройства с наибольшим риском.
Как указано выше, все классы устройств подлежат общему контролю. Общие средства контроля — это базовые требования Закона о пищевых продуктах, лекарствах и косметике (FD&C), которые применяются ко всем медицинским устройствам классов I, II и III.
Как определить классификацию
Чтобы найти классификацию вашего устройства, а также узнать, могут ли существовать какие-либо исключения, вам необходимо найти номер правила, который является классификационным правилом для вашего устройства. Это можно сделать двумя способами: перейти непосредственно в базу данных классификации и найти часть имени устройства или, если вы знаете панель устройства (медицинская специальность), к которой относится ваше устройство, перейти непосредственно к списку этой панели.
и идентифицируйте свое устройство и соответствующие правила. Вы можете сделать выбор сейчас или продолжить чтение справочной информации ниже. Если вы продолжите читать, у вас будет еще один шанс посетить эти места.
Если вы уже знаете соответствующую панель, вы можете перейти непосредственно в CFR и найти классификацию для вашего устройства, прочитав список классифицированных устройств, или, если вы не уверены, вы можете использовать каталог ключевых слов в КОД ПРОДУКТА КЛАССИФИКАЦИОННАЯ БАЗА ДАННЫХ. В большинстве случаев эта база данных идентифицирует правила классификации в CFR. Вы также можете ознакомиться с приведенными ниже правилами классификации для получения информации о различных продуктах и о том, как они регулируются CDRH.
Каждая панель классификации в CFR начинается со списка устройств, классифицированных в этой панели. Каждое классифицированное устройство имеет связанный с ним 7-значный номер, например, 21 CFR 880.2920 — Клинический ртутный термометр. Как только вы найдете свое устройство в начальном списке панели, перейдите к указанному разделу: в этом примере 21 CFR 880.
2920. Он описывает устройство и говорит, что это класс II. Точно так же в базе данных классификации в разделе «термометр» вы увидите несколько записей для различных типов термометров. Трехбуквенный код продукта FLK в базе данных для клинического ртутного термометра также является классификационным номером, который используется в форме списка медицинских устройств.
После того, как вы определили правильный классификационный регламент, перейдите к разделу «Что представляют собой классификационные панели» ниже и щелкните правильный классификационный регламент или перейдите на страницу поиска CFR. На некоторые устройства Класса I не распространяется предпродажное уведомление и/или часть правил надлежащей производственной практики. Приблизительно 572 или 74% устройств класса I не подлежат предварительному уведомлению. Эти исключения перечислены в правилах классификации 21 CFR, а также собраны вместе в документе «Исключения для медицинских устройств».
Если вы хотите получить официальное определение или классификацию устройства от FDA, рассмотрите возможность подачи запроса 513(g).
Инструкции по подаче запроса 513(g) см. в руководящем документе «FDA и отраслевые процедуры для запроса информации по разделу 513(g) в соответствии с Руководством Федерального закона о пищевых продуктах, лекарствах и косметических средствах (2012 г.)». Для получения дополнительной информации вы можете просмотреть учебный модуль CDRH Learn под названием 513(g) Запросы на информацию (в разделе «Как изучить и продать свое устройство», подраздел «Классификация»).
Обратите внимание, что за запрос 513(g) взимается комиссия. На веб-странице с пользовательскими сборами для соответствующих предприятий предусмотрена сниженная плата «Малый бизнес». Подробную информацию, в том числе критерии приемлемости, процесс подачи заявки, руководство по подаче заявки и ссылки на обучающие видеоролики CDRH Learn, можно найти на веб-странице программы «Сниженная плата за использование медицинских устройств: программа определения малого бизнеса (SBD)».
Описание класса устройств
- Панели классификации устройств 902:30
Ресурсы для вас
- Статус предварительной поправки Презентация
- : Как классифицируется мое медицинское устройство? (модуль по CDRH Learn)
Многоклассовая классификация — «один против всех» и «один против одного» | by Amey Band
Рисунок 1: Фото с сайта krishjagran.
comВ основном существует три типа машинного обучения:
- Контролируемое
- Неконтролируемое
- Усиление
Контролируемое машинное обучение подразделяется на регрессию и классификацию . Мы используем метод регрессии для прогнозирования целевых значений непрерывных переменных, например для прогнозирования заработной платы сотрудника. Напротив, мы используем метод классификации для прогнозирования меток классов для заданных входных данных.
При классификации мы разрабатываем модель классификатора, затем обучаем ее, используя входные данные поезда, а затем классифицируем тестовые данные по нескольким меткам классов, присутствующим в наборе данных.
- Что такое мультиклассовая классификация?
- Бинарная классификация и многоклассовая классификация
- Один против всех
- Один против одного
- Выводы
Давайте разберемся с концепцией в деталях, 90:0008 Рис.
.com
Когда мы решаем задачу классификации, имеющую только две метки классов, нам становится легко фильтровать данные, применять любой алгоритм классификации, обучать модель с помощью отфильтрованных данных и прогнозировать результаты. Но когда у нас есть более двух экземпляров класса во входных данных поезда, может быть сложно анализировать данные, обучать модель и прогнозировать относительно точные результаты. Чтобы обрабатывать эти несколько экземпляров классов, мы используем мультиклассовую классификацию.
Мультиклассовая классификация — это метод классификации, который позволяет нам классифицировать тестовые данные по нескольким меткам классов, присутствующим в обученных данных, в качестве прогноза модели.
В основном существует два типа методов многоклассовой классификации:
- Один против всех (один против всех)
- Один против одного
Двоичная классификация
- В наборе данных присутствуют только два экземпляра класса.
- Требуется только одна модель классификатора.
- Матрицу путаницы легко вывести и понять.
- Пример. Проверка электронной почты на наличие спама с прогнозированием пола на основе роста и веса.
Многоклассовая классификация
- В наборе данных присутствует несколько меток классов.
- Количество моделей классификатора зависит от метода классификации, который мы применяем.
- Один против всех: — экземпляра N-класса затем N моделей бинарного классификатора
- Один против одного:- экземпляра N-класса затем N* (N-1)/2 моделей бинарного классификатора
- Матрицу путаницы легко вывести, но сложно понять.
- Пример:- Проверьте, является ли фрукт яблоком, бананом или апельсином.
В классификации «один против всех» для набора данных экземпляров N-класса мы должны сгенерировать N-бинарные модели классификатора. Количество меток классов, присутствующих в наборе данных, и количество сгенерированных двоичных классификаторов должны совпадать.
Как показано на изображении выше, рассмотрим, что у нас есть три класса, например, тип 1 для зеленого, тип 2 для синего и тип 3 для красного.
Теперь, как я уже говорил вам ранее, мы должны сгенерировать такое же количество классификаторов, сколько меток классов присутствует в наборе данных, поэтому мы должны создать здесь три классификатора для трех соответствующих классов.
- Классификатор 1:- [Зеленый] vs [Красный, Синий]
- Классификатор 2:- [Синий] vs [Зеленый, Красный]
- Классификатор 3: — [Красный] vs [Синий, Зеленый]
Теперь, чтобы обучить эти три классификатора, нам нужно создать три обучающих набора данных. Итак, давайте рассмотрим наш первичный набор данных следующим образом:
. Теперь нам нужно создать обучающий набор данных для каждого класса. Здесь мы создали обучающие наборы данных, поставив +1 в столбце класса для этого значения функции, которое соответствует только этому конкретному классу.
Для стоимости остальных функций мы ставим -1 в столбце класса.
Надеюсь, вы поняли, что такое создание обучающих наборов данных.
Теперь, после создания обучающего набора данных для каждого классификатора, мы предоставляем его нашей модели классификатора и обучаем модель, применяя алгоритм.
Рисунок 8: Фото с сайта researchgate.net После обучения модели, когда мы передаем входные тестовые данные в модель, эти данные рассматриваются как входные данные для всех сгенерированных классификаторов. Если есть вероятность того, что наши входные тестовые данные относятся к определенному классу, то классификатор, созданный для этого класса, дает положительный ответ в виде +1 , а все остальные модели классификаторов дают отрицательную реакцию в виде -1 .
Точно так же модели бинарных классификаторов предсказывают вероятность соответствия соответствующим классам.
Анализируя оценки вероятности, мы прогнозируем результат как индекс класса, имеющий максимальную оценку вероятности.
Рисунок 9: Фото со SlidePlayer.com- Давайте разберемся на одном примере, взяв значения трех тестовых функций как y1, y2 и y3 соответственно.
- Мы передали тестовые данные моделям классификатора. Мы получили результат в виде положительного рейтинга, полученного из классификатора класса Green с оценкой вероятности ( 0,9) .
- Снова Мы получили положительную оценку от класса Blue с оценкой вероятности (0,4) вместе с с и отрицательной оценкой классификации от оставшегося классификатора Red .
- Следовательно, основываясь на положительных ответах и решающей оценке вероятности, мы можем сказать, что наш тестовый ввод принадлежит Зеленый класс.
Посмотрите на приведенный ниже пример подбора мультиклассовой модели логистической регрессии с использованием встроенного метода one vs. rest (OvR) .
#Импорт модели LogisticRegression() из scikit_learn-Одна классификация, для набора данных экземпляров N-класса , мы должны сгенерировать модели N* (N-1)/2 бинарных классификаторов. Используя этот подход к классификации, мы разделили первичный набор данных на один набор данных для каждого класса, противоположного каждому другому классу.
из sklearn.datasets import make_classification
из sklearn.linear_model import LogisticRegression#define dataset
X_train, y_train = make_classification(n_samples=500, n_features=8, n_informative=5, n_informative=5, n_ n_classes=4, random_state=1)#определить модель классификации
Multiclass_model = LogisticRegression(multi_class='ovr')#подходящая модель
Multiclass_model.fit(X_train, y_train)#сделать окончательные прогнозы
y_pred = model.predict(X_train)
В приведенном выше примере у нас есть задача классификации трех типов: Зеленый , Синий и Красный (N=3).
Мы делим эту задачу на N* (N-1)/2 = 3 задачи бинарного классификатора:
- Классификатор 1: Зеленый против Синего
- Классификатор 2: Зеленый против Красного
- Классификатор 3: Синий vs. Red
Каждый двоичный классификатор предсказывает одну метку класса. Когда мы вводим тестовые данные в классификатор, в результате получается модель с большинством подсчетов.
- Поскольку у вас возникла идея работы с многоклассовой классификацией One vs. All , вам сложно работать с большими наборами данных, содержащими множество экземпляров классов.
- Поскольку мы создаем такое количество моделей классификаторов и обучаем их этим моделям, мы создаем столько входных обучающих наборов данных из первичного набора данных.
- В многоклассовой классификации One vs.
