значение имени, мужское азербайджанское имя

Значение имени Фараз: возвышенный.

Происхождение имени Фараз: Азербайджанские имена.

Фараз: характер, достоинства и недостатки

Характер имени Фараз определяется такими чертами, как забота, поддержка и сопереживание. Обладая даром настоящего целителя, Фараз отличается способностью решать любые проблемы как в эмоциональной, так и в физической сферах, помогая другим с помощью своих простых, но в то же время мягких советов и идей. Фараз обладает сильным чувством ответственности и самоотверженно заботится о своих друзьях, семье и возлюбленных. Может с такой же легкостью общаться с детьми и с животными, проявляя при этом непостижимую для окружающих нежность и дух заботы. Но не все нуждаются в заботе и воспитании, поэтому иногда защитная энергетика может незаметно превратиться во властную и контролирующую энергию. Чтобы не нести мир на своих плечах, нужно научиться строить доверие и понимание для других, понимая, что каждый достоин пройти свой собственный и уникальный путь.

Рассчитать совместимость имени Фараз с любым другим именем

Имя №1: 
Имя №2:  

Смотрите также мужские и женские совместимые имена с именем Фараз.

Число имени Фараз

Число имени шесть (6) благоприятствует занятию политической деятельностью или карьере на государственной службе. Этим людям с именем Фараз важно как их оценивают окружающие, нередко вызывают доверие, благодаря природному оптимизму и очарованию. Только излишняя самонадеянность и лень могут помешать им достичь карьерных высот и признания. Число шесть (6) для имени Фараз позволяет говорить о привлекательной внешности и обаянии, которые будут использованы при удобном случае…

Камни для имени Фараз: алмаз, аметист, бирюза, бриллиант, горный хрусталь, гранат, жадеит, жемчуг, кварц, коралл, морганит, морион, нефрит, сапфир, турмалин, хризолит, хрусталь, циркон, цитрин, янтарь.

Планета: Венера.

Знаки Зодиака: Телец, Весы.

Подробнее: число имени Фараз — 6

Удачные годы для имени Фараз: 1905, 1914, 1923, 1932, 1941, 1950, 1959, 1968, 1977, 1986, 1995, 2004, 2013, 2022, 2031.

Подробнее: имена года.

Значение букв в имени Фараз

Ф — означает равновесие, стабильность, устойчивость к внешним факторам. Фараз стремится быть оригинальным, в центре всеобщего внимания, желает осчастливить окружающих людей, даже независимо от их желания.
А — олицетворяет одиночество и закрытость, но при этом Фараз обладает самодостаточностью и приземленностью, а также энергией для принятия всего нового и начала новых дел.
Р — указывает на развитую духовность, энергичность, самостоятельность и независимость, умение разглядеть главное. Фараз стремится к активным действиям, нередко к авантюрным и рисковым.
З — означает тягу к знаниям. Фараз обладает богатым воображением, развитой интуицией. Внешняя апатия и безразличие к чужим проблемам ведет к желанию отгородиться от действительности, обитая в своей «раковине».

Перевод на латинницу имени Фараз

Faraz

Смотрите также: фонетический разбор и склонение имени Фараз.

Комментарии

Анализ банков и расчёт рисков

Агрегированный баланс банка

Нетто-баланс банка

Отчёт о финансовых результатах банка

Капитал банка

Анализ банков

Рейтинг надёжности банков

Закрытые банки

Санация банков

Кредитный риск

Валютный риск

Опер. риск

VaR облигаций

VaR акций

Отчётность эмитента

Анализ эмитентов

Отчётность страховой компании

Анализ страховых компаний

 

 

Faraz. ru — онлайн-инструмент для быстрого доступа к отчетности компаний, проведения экспресс-анализа по готовым шаблонам, метрикам и показателям. Все данные могут быть выгружены в виде готовых отчетов или диаграмм и таблиц для дальнейшего анализа.

Мы вам нужны, если:

• сбор и подготовка необходимой информации занимает много времени,
• основная часть данных структурирована или ординарна,
• анализируется большое количество компаний,
• необходимо периодически повторять процедуру анализа (ежемесячно, ежеквартально) по утвержденным методикам и шаблонам.

Мы предлагаем:

• сбор и своевременную актуализацию первичной информации (балансы, рейтинги, статистические показатели и т.д),
• обработку и анализ данных (вычисление различных коэффициентов, показателей, составление рэнкингов и проч.),
• предоставление результатов анализа онлайн, а также возможность выгрузки в различных форматах,
• ведение баз данных с предоставлением периодических бэкапов,
• оперативное уведомление о различных событиях.

 

Подробнее…

В разделе Отчётность представлена финансовая отчётность банков, эмитентов и страховых компаний в удобном для анализа виде. Импорт данных для просмотра и экспорт для более подробного анализа можно произвести в разделе Сервисы.

Раздел Риски позволяет произвести вычисления для оценки тех или иных видов рисков. Кредитный риск рассчитывается по 192-Т, валютный риск – на основе официальных курсов валют Банка России, операционный риск – на основе финансовой отчетности кредитных организаций согласно Положению 346-П.

Раздел Анализ предназначен для наглядного представления результатов анализа банков, эмитентов или страховых компаний, а также ваших индивидуальных запросов. Например, Анализ банков позволяет в компактной форме сравнить все ключевые параметры, отражающие финансовую устойчивость выбранной группы банков, а также оперативно переходить к соответствующему банку для более подробного изучения.

Патрисия Фараз | Мемориальный уход

Выход

Поиск MemorialCare

Поиск по сайту

• Обо мне
• Услуги
• Образование
• Расположение и принадлежность
• Принятые страховки

Обо мне

Доктор Патрисия Фараз — акушер-гинеколог и специалист по медицинской эстетике, которая обслуживает пациентов в Тихоокеанском женском центре на Ранчо Ладера, Калифорния. Доктор Фараз является сертифицированным врачом и членом Американского конгресса акушеров и гинекологов. Она получила степень доктора медицины в Медицинской школе Университета Иллинойса в Чикаго. Она прошла интернатуру и ординатуру в больнице Святого Иосифа в Чикаго. Она также прошла обширную подготовку по медицинским эстетическим процедурам и методам инъекций и кожных наполнителей, а также по эстетическим лазерным процедурам. Доктор Фараз является одним из первых врачей в округе Ориндж, который провел процедуру неинвазивного постоянного уменьшения жира и липолиза с помощью SculpSure. Она также является первым врачом в округе Ориндж, штат Калифорния, который предложил вагинальное омолаживающее лечение Lumenis FemTouch, значительно улучшив вагинальное здоровье ее послеродовых пациентов, а также пациентов с проблемами недержания мочи при менопаузе или при напряжении.

Ее акушерско-гинекологическая практика ориентирована на личное внимание и заботу о каждом пациенте. Доктор Фараз считает, что каждая женщина должна быть здоровой и, что очень важно, чувствовать себя хорошо. Поэтому она занимается акушерством и гинекологией женщин, а также медицинской эстетикой. Она специализируется в своей акушерско-гинекологической практике на акушерстве и родах общего и высокого риска, а также на рутинных гинекологических осмотрах и гормональном лечении женщин в постменопаузе, гинекологических процедурах, таких как абляция эндометрия и лапароскопическая гистерэктомия. Доктор Фараз — превосходный хирург и сторонник малоинвазивных хирургических методов лечения гинекологических заболеваний.

Доктор Фараз предлагает эстетические медицинские услуги с 2006 года.

Языки

Английский, фарси, персидский, испанский

Специализация провайдера

Акушерство и гинекология

Услуги

Образование

Медицинское образование

Медицинский колледж Университета Иллинойса

Резидентура

Больница Святого Иосифа Милосердия

Расположение и принадлежность

Адреса

Медицинская группа MemorialCare — Rancho Mission Viejo

30492 Gateway Place

Rancho Mission Viejo, CA

Офис: (877) 696-3622

Узнать больше

Филиалы

Медицинский центр Saddleback Медицинская группа МемориалКэр Врачи Большого Ньюпорта

Принятые страховки

Принимает большинство основных планов медицинского страхования HMO, PPO, EPO и POS

Aetna (HMO)

Anthem Blue Cross (HMO)

Blue Shield (HMO)

Cigna (HMO)

Health Net (HMO)

WEST (HMO)

Aetna (старший)

Anthem Blue Cross (старший)

Blue Shield 65 Plus (старший)

Health Net (старший)

Humana (старший)

UnitedHealcare 900AA3 SCAN (старший) Medicare Complete (старший)

Традиционная программа Medicare

Vivity (предлагается Anthem Blue Cross)

Фараз Тораби

Фараз Тораби faraztrb [at] cs. utexas.edu Недавно я защитил докторскую диссертацию в исследовательской группе Learning Agents на факультете компьютерных наук Техасского университета в Остине, где я работал с профессором Питером Стоуном. Мое исследование доктора философии было сосредоточено на имитационном обучении, где, как правило, цель состоит в том, чтобы автономный агент усвоил задачу, наблюдая, как другой, более опытный агент выполняет эту задачу. Я также был частью команды моделирования 3D-моделирования UT Austin Villa RoboCup, где я помогал улучшать стратегию паса и работал над улучшением навыков ударов и ходьбы агентов. В настоящее время я нахожусь на рынке труда на исследовательские должности в промышленности. В целом меня интересуют машинное обучение, обучение с подкреплением и имитационное обучение. Резюме &nbsp/&nbsp Академия Google &nbsp/&nbsp Диссертация Публикации Препринты DEALIO: эффективное по данным состязательное обучение для имитации на основе наблюдения Фараз Тораби , Гаррет Уорнелл, Питер Стоун [pdf] [нагрудник] [видео] мы предлагаем алгоритм имитации наблюдения (IfO), эффективное по данным состязательное обучение для имитации наблюдения (DEALIO), который включает в себя идеи обучения с подкреплением на основе моделей с состязательными методами для IfO, чтобы повысить эффективность данных этих методов без ущерба для спектакль. В частности, мы рассматриваем линейные гауссовские политики, изменяющиеся во времени, и предлагаем метод, который интегрирует линейно-квадратический регулятор с улучшением политики интеграла по путям в существующую состязательную структуру IfO. Результатом является более эффективный алгоритм IfO с более высокой производительностью, что мы продемонстрировали эмпирически в четырех областях моделирования: используя гораздо меньше взаимодействий с окружающей средой, предлагаемый метод демонстрирует аналогичную или лучшую производительность, чем существующий метод. Компенсация особенностей скелета при имитационном обучении с несоответствием воплощения Эдди Хадсон, Гаррет Уорнелл, Фараз Тораби , Питер Стоун [pdf] [нагрудник] [видео] Мы предлагаем новый алгоритм имитации обучения под названием SILEM (компенсация скелетных особенностей для имитации обучения с несоответствием воплощения), который может помочь надежно обучить учащегося подражать эксперту с другим телом. Центральное место в SILEM занимает изученное аффинное преобразование, которое компенсирует различия в особенностях скелета (например, углы суставов, высота головы и т. д.), полученные от эксперта и ученика. Мы также предоставляем качественные и количественные результаты, обучая смоделированных гуманоидных агентов, в том числе Atlas от Boston Dynamics, ходить, наблюдая за человеческими демонстрациями. Судебные конференции RIDM: усиленное моделирование обратной динамики для обучения на одной наблюдаемой демонстрации Брахма Павсе, Фараз Тораби , Джозия Ханна, Гаррет Уорнелл, Питер Стоун [pdf] [нагрудник] [слайды] [видео] Мы предлагаем новый метод для выполнения интегрированного IL и RL, называемый моделированием усиленной обратной динамики (RIDM). RIDM использует последние идеи имитации на основе модели наблюдения (IfO), чтобы найти контроллер, который способен имитировать продемонстрированную траекторию одного состояния, а также максимизировать сигнал вознаграждения внешней среды. Мы экспериментально сравниваем нашу технику с разумным базовым алгоритмом в соответствующих сценариях на шести доменах MuJoCo и обнаруживаем, что он дает самые современные результаты. Мы также применяем наш алгоритм для имитации обучения футбольным навыкам робота и физического робота-манипулятора UR5. Имитация обучения на основе видео с использованием проприоцепции Фараз Тораби , Гаррет Уорнелл, Питер Стоун Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) , 2019 [pdf] [нагрудник] [слайды] Мы опираемся на нашу предыдущую работу, GAIfO, предлагая алгоритм, который использует архитектуру, подобную GAN, для обучения задачам выполнять IfO непосредственно из видео. Однако, в отличие от нашей предыдущей работы, наш метод также использует проприоцептивную информацию от имитирующего агента в процессе обучения. Мы показываем, что добавление такой информации улучшит как скорость обучения, так и конечную производительность имитатора в нескольких стандартных областях моделирования. Последние достижения в области имитации обучения на основе наблюдения Фараз Тораби , Гаррет Уорнелл, Питер Стоун Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) , 2019 [pdf] [нагрудник] [слайды] Обычно при имитационном обучении имитатор имеет доступ как к информации о состоянии, так и к информации о действии, сгенерированной экспертом, выполняющим задачу. Однако требование информации о действии предотвращает имитацию обучения из большого количества существующих ценных учебных ресурсов, таких как онлайн-видео людей, выполняющих задачи. Чтобы преодолеть эту проблему, в последнее время большое внимание привлекла конкретная проблема имитации наблюдения (IfO), в которой имитатор имеет доступ только к информации о состоянии (например, видеокадрам), созданной экспертом. В этой статье мы предоставляем обзор литературы по методам, разработанным для IfO, а затем указываем на некоторые открытые проблемы исследования и потенциальную будущую работу. Использование человеческого руководства для задач глубокого обучения с подкреплением Руохан Чжан, Фараз Тораби , Лин Гуан, Дана Х. Баллард, Питер Стоун Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) , 2019 [pdf] [нагрудник] Агенты обучения с подкреплением могут научиться решать последовательные задачи принятия решений, взаимодействуя с окружающей средой. Человеческие знания о том, как решать эти задачи, могут быть включены с помощью имитационного обучения, когда агент учится имитировать решения, демонстрируемые человеком. Однако человеческое руководство не ограничивается демонстрациями. Другие типы наведения могут быть более подходящими для определенных задач и требовать меньших человеческих усилий. В этой статье мы представляем высокоуровневый обзор пяти последних моделей обучения, которые в основном полагаются на человеческое руководство, а не на обычные пошаговые демонстрации действий. Мы рассматриваем мотивацию, предположение и реализацию каждой схемы. Поведенческое клонирование из наблюдения Фараз Тораби , Гаррет Уорнелл, Питер Стоун Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) , 2018 [pdf] [нагрудник] Мы предлагаем двухэтапную автономную технику имитации наблюдения, называемую поведенческим клонированием наблюдения (BCO). Мы позволяем агенту приобретать опыт в режиме самоконтроля. Этот опыт используется для разработки модели, которая затем используется для изучения конкретной задачи, наблюдая, как эксперт выполняет эту задачу, не зная о конкретных предпринятых действиях. Семинары, симпозиумы, расширенные тезисы Генеративное состязательное подражание на основе наблюдения Фараз Тораби , Шон Гейгер, Гаррет Уорнелл, Питер Стоун Международная конференция по машинному обучению, семинар по имитации, намерению и взаимодействию (I3) , 2019 [pdf] [нагрудник] [слайды] Состязательное имитационное обучение на демонстрациях только для государства Фараз Тораби , Гаррет Уорнелл, Peter Stone Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS) Extended Abstract , 2019 [pdf] [нагрудник] Образцово-эффективное имитационное имитационное обучение на основе наблюдения Фараз Тораби , Шон Гейгер, Гаррет Уорнелл, Питер Стоун Международная конференция по машинному обучению, семинар по имитации, намерению и взаимодействию (I3) , 2019 [pdf] [нагрудник] Имитация обучения на основе наблюдения Фараз Тораби Консорциум докторантуры Ассоциации по развитию искусственного интеллекта (AAAI) , 2019 [pdf] [нагрудник] Главы книги UT Austin Villa: RoboCup 2019 3D Simulation League Competition and Technical Challenge Champions Патрик Макальпайн, Фараз Тораби , Брахма Павсе, Питер Стоун Кубок мира по футболу среди роботов.