Как называется возможность извлекать из вещи ее полезные свойства


Урок 34. право собственности - Обществознание - 10 класс

Обществознание, 10 класс

Урок 34. Право собственности

Перечень вопросов, рассматриваемых на уроке:

  1. Право собственности.
  2. Юридическое право собственности.
  3. Владение.
  4. Пользование.
  5. Распоряжение.

Тезаурус:

Вещное право – совокупность правомочий в отношении имущества.

Владение - обладание вещью даже находясь на расстоянии.

Имущественные права – это права участников имущественных правоотношений, то есть отношений, которые связаны с владением, пользованием, распоряжением имуществом.

Интеллектуальные права – виды прав на результаты интеллектуальной деятельности.

Право собственности - совокупность правовых норм, устанавливающих, как можно владеть, пользоваться и распоряжаться имуществом.

Пользование – предполагает возможность извлекать из вещи ее полезные свойства.

Распоряжение – возможность определять юридическую судьбу вещи (продавать, дарить, завещать).

Собственность - это принадлежность имущества субъекту права.

Ключевые слова

Собственность, право собственности, имущество, владение, пользование, распоряжение, имущественные права, государственная собственность, муниципальная собственность, частная собственность.

Основная и дополнительная литература по теме урока:

Боголюбов Л. Н., Аверьянов Ю. И., Белявский А. В. и др. / Под ред. Боголюбова Л. Н., и др. Обществознание. 10 класс. Базовый уровень. – М.: Просвещение, 2014. – С. 243 – 250.

Гражданско-правовые способы защиты права собственности на недвижимость. - М.: Юрайт, 2012. – С. 448.

Собственность как экономическая основа формирования гражданского общества в России / В.В. Гребенников. - М.: Юркомпани, 2009. – С. 272.

Интернет- ресурсы:

http://www.internet-law.ru/  

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Субъективное гражданское право права собственности заключается в возможности граждан согласно своей воле и выражая свои интересы в установленных законодательством рамках владеть, пользоваться и распоряжаться своим имуществом, принимая на себя все риски и расходы на содержание.

Правомочия собственника на имущество – это его возможность владеть, пользоваться и распоряжаться.

Обладание имуществом в своем хозяйственном ведении в юридической науке называется правомочием владения.

Извлечение из имущества его полезных свойств и его хозяйственная эксплуатация раскрывается правомочием пользования.

Изменение юридического статуса, определение принадлежности вещи, ее состояния или назначения входит в состав правомочия распоряжения.

Различают движимое и недвижимое имущество.

Владельцами имущества могут быть частные лица, государство или органы местного самоуправления, таким образом выделяют частную, государственную и муниципальную собственность.

В соответствии с принципом федерализма в Российской Федерации государственная собственность делится на федеральную и собственность субъектов РФ.

Приобрести право собственности возможно двумя способами: первоначальными и производными.

Основания, на которых право собственности на имущество возникло впервые и независимо от воли прежнего собственника называются первоначальными. Например, человек, создавший какую-то новую вещь, становится ее собственником первоначальным основанием приобретения права собственности.

Производные способы характеризуются наличием волеизъявления отчуждателя и приобретателя.

К таким основаниями приобретения права собственности относятся купля-продажа, дарение, наследство и т.п.

Неприкосновенность и защита частной собственности гарантируется Конституцией Российской Федерации.

Любые правонарушения в области права собственности сталкиваются с правовой защитой государства, которая нацелена на защиту и восстановление ущемленных прав и интересов владельцев имущества.

Защита и охрана прав собственности осуществляются нормами не только гражданского, но также уголовного кодекса.

Разбор типового тренировочного задания

1. Впишите слово, пропущенное в таблице.

Правомочие пользования

Предполагает возможность извлекать из вещи ее полезные свойства.

Правомочие ……..

Обладание вещью даже находясь на расстоянии.

Правильный вариант/варианты: владения.

2. Прочитайте приведённый ниже текст, в котором пропущен ряд слов. Выберите из предлагаемого списка слова, которые необходимо вставить на место пропусков.

Собственность как экономическая категория – это ______(А) по поводу распоряжения, владения и пользования ______(Б) собственности. Совокупность вещей, принадлежащих данному субъекту, составляет ______(В) соответствующего лица.

Отношения собственности возникают лишь при условии существования как минимум двух _______(Г). Примером может служить Робинзон Крузо, который имел вещи в собственном употреблении, но ему не с кем было вступать в отношения по поводу них, и поэтому его нельзя назвать _______(Д) в полном смысле слова. В первобытном обществе сначала не существовало понятия собственности. Но, постепенно ______ (Е) стали орудия труда, домашние вещи, жилье, скот. Позднее в частную собственность перешла и земля.

Слова (словосочетания) в списке даны в именительном падеже. Каждое слово (словосочетание) может быть использовано только один раз.

Список терминов:

1) имущество 4) субъект 7) право

2) собственник 5) общественные отношения 8) владение

3)частная собственность 6) объект 9) пользование

Правильный вариант: общественные отношения, объект, имущество, субъект, собственник, частная собственность.

Глубокое обучение для извлечения конкретной информации из неструктурированных текстов | автор: Intuition Engineering

Это первая из серии технических постов, связанных с нашей работой над проектом iki, охватывающих некоторые прикладные случаи использования методов машинного обучения и глубокого обучения для решения различных задач обработки естественного языка и понимания.

В этом посте мы займемся проблемой извлечения определенной информации из неструктурированного текста .Нам нужно было извлечь навыки наших пользователей из их биографий (CV), даже если они написаны произвольным образом, например, «развертывали алгоритмы количественной торговли на рабочем сервере».

В этом посте есть демонстрационная страница , проверьте производительность нашей модели в своем резюме.

Лингвистические модели

Современные лингвистические модели (ULMfit, ELMo) используют методы неконтролируемого обучения, такие как создание вложений RNN в большие корпуса текстов, чтобы получить некоторые первичные «знания» языковых структур перед более конкретным этапом контролируемого обучения.В некоторых случаях, наоборот, вам нужна модель, обученная на очень конкретном и небольшом наборе данных. Эти модели практически не знают общих языковых структур и работают только со специальными функциями текста. Классическим примером может служить наивный инструмент анализа настроений для обзоров фильмов или наборов данных новостей - простейшая рабочая модель могла работать только с «хорошими» или «плохими» синонимами прилагательных и некоторыми подчеркиванием присутствия слов. В нашем исследовании мы воспользовались преимуществами обоих подходов.

Обычно, когда анализируется некоторый корпус текстов, мы смотрим на весь словарный запас каждого текста.Популярные методы векторизации текстов, такие как tfidf, word2vec или GloVe , модели используют словарь всего документа для создания его вектора, за исключением стоп-слов (таких как статьи, местоимения и другие довольно общие языковые элементы. что привносит небольшой семантический смысл в такую ​​процедуру статистического усреднения). Если есть более конкретная задача и у вас есть дополнительная информация о корпусе текстов, вы, вероятно, можете заявить, что одна информация более ценна, чем другая.Например, чтобы выполнить некоторый анализ корпуса рецептов приготовления, было бы важно извлечь классы ингредиентов или названий блюд из текстов. Другой пример - извлечение профессиональных навыков из корпуса резюме. Если бы мы могли векторизовать каждое резюме, связав его с вектором извлеченных навыков, это позволило бы нам, например, выполнять гораздо более успешную кластеризацию отраслевых позиций.

Пример:

CV: Специалист в области данных, практический опыт в машинном обучении, больших данных, разработке, статистике и аналитике.Вместе с моей командой специалистов по обработке данных мы реализовали ансамбли моделей машинного обучения Python, их накопление и разработку функций, продемонстрировав высокую точность в прогнозной аналитике. Создал рекомендательную систему, используя вложения слов Doc2Vec и нейронные сети.

Извлеченные профессиональные навыки: машинное обучение, большие данные, разработка, статистика, аналитика, ансамбли моделей машинного обучения Python, наложение, разработка функций, предиктивная аналитика, Doc2Vec, встраивание слов, нейронные сети.

Шаг 1: Разметка частей речи

Задача извлечения сущностей является частью задач класса интеллектуального анализа текста - извлечение некоторой структурированной информации из неструктурированного текста. Давайте внимательно рассмотрим предлагаемую методологию извлечения сущностей. Поскольку навыки в основном присутствуют в так называемых словосочетаниях существительных, первым шагом в нашем процессе извлечения будет распознавание сущностей, выполняемое встроенными методами библиотеки NLTK (см. Раздел «Извлечение информации из текста», книга NLTK, часть 7).Часть метода речевых тегов извлекает словосочетания-существительные (NP) и строит деревья, представляющие отношения между словосочетаниями-существительными и другими частями предложения. В библиотеке NLTK есть ряд инструментов, выполняющих такую ​​декомпозицию фраз.

Книга NLTK, глава 7, рис. 2.2: Пример простого регулярного выражения на основе NP Chunker.

Мы можем определить модель как регулярное выражение, дающее декомпозицию предложения (например, мы можем определить фразу как количество прилагательных плюс существительное), или мы можем обучить модель на помеченном количестве текстов из NLTK с извлеченным существительным примеры фраз в них.Этот шаг приводит к получению ряда сущностей, среди которых некоторые являются целевыми навыками, а некоторые нет - помимо навыков, резюме может содержать некоторые другие сущности, такие как места, люди, объекты, организации и т. Д.

Шаг 2: Архитектура глубокого обучения для классификации кандидатов

Следующий шаг - классификация сущностей. Задача здесь довольно проста - отличить навыки от «не навыков». Набор функций, используемых для обучения, составлен с учетом структуры фразы-кандидата и контекста.Очевидно, что для обучения модели нам нужно было создать помеченный обучающий набор, мы сделали это вручную для 1500 извлеченных сущностей, среди которых есть навыки и «не навыки».

Мы никогда не пытались подогнать нашу модель к какому-то конечному набору жестко закодированных навыков, основная идея модели заключалась в изучении семантики навыков в английских резюме и использовании модели для извлечения невидимых навыков.

Вектор каждого слова состоит из таких двоичных функций, как появление чисел или других специальных символов (навыки часто содержат числа и символы: C #, Python3), использование заглавных букв первой буквы или всего слова (SQL).Мы также проверяем, появляется ли слово в словаре английского языка и в некоторых тематических списках, таких как имена, географические названия и т. Д. Окончательная модель, использующая перечисленные функции, показала 74,4% правильных результатов на тестовом наборе объектов. Использование еще одной бинарной функции, описывающей наличие популярных английских префиксов и суффиксов в кандидате, улучшило производительность модели до 77,3% правильных результатов на тестовой выборке. А добавление горячих векторов кодирования частей речи к набору функций моделей увеличило наши результаты до 84.6%.

Надежная семантическая модель встраивания слов не может быть обучена на наборе данных CV, она слишком мала и узка, чтобы смягчить проблему, вам следует использовать встраивание слов, обученных на каком-то другом, действительно большом наборе данных. Мы использовали векторы модели GloVe с 50 измерениями, что улучшило производительность наших моделей до 89,1% правильных результатов на тестовой выборке. Вы можете поиграть с последней моделью в нашей демонстрации , загрузив текст из своего резюме.

Популярные части речевых тегеров (NLTK POS tagger, Stanford POS tagger) часто делают ошибки в задаче тегирования фраз в резюме.Причина в том, что часто в тексте резюме не учитывается грамматика, чтобы выделить опыт и придать ему некоторую структуру (люди начинают предложения с предиката, а не с предмета, иногда фразы не соответствуют грамматической структуре), многие слова являются конкретными терминами или имена. Нам пришлось написать собственный POS-теггер для решения вышеупомянутых проблем.

Классификация выполняется с помощью нейронной сети Keras с тремя входными слоями, каждый из которых предназначен для приема особого класса данных. Первый входной слой принимает вектор переменной длины, состоящий из описанных выше характеристик фраз-кандидатов, которые могут иметь произвольное количество слов.Этот вектор признаков обрабатывается слоем LSTM.

.

IELTS MASTER | Тест по чтению IELTS 130

Тест по чтению IELTS 130

Концепция интеллекта

A С одной стороны, все знают, что такое интеллект; посмотрел по другому, никто не делает. Другими словами, у всех людей есть бессознательные представления об интеллекте - известные как «неявные теории», но никто не знает наверняка, что это такое на самом деле. В этой главе рассказывается о том, как люди концептуализируют интеллект, каким бы он ни был на самом деле.Но почему мы должны вообще заботиться о том, что люди думают о интеллекте, а не только о том, чтобы ценить то, чем он является на самом деле? Есть по крайней мере четыре причины, по которым человеческие представления об интеллекте имеют значение.

B Во-первых, неявные теории интеллекта определяют способ, которым люди воспринимают и оценивают свой собственный интеллект и интеллект других. Чтобы лучше понять суждения людей о своих и других способностях, полезно узнать о неявных теориях людей. Например, неявные теории родителей о языковом развитии своих детей будут определять, в каком возрасте они будут готовы внести различные исправления в свой c

.

Практика делового английского: Часть 4 - Навыки и квалификации

A | Образование и обучение


Маргарета : Проблема с выпускниками , людьми, которые только что закончили университет, заключается в том, что их бумажная квалификация хорошая, но у них нет опыта работы . Они просто не знают, как устроен бизнес.

Нильс : Не согласен. Education должна учить людей думать, а не готовить их к определенной работе.Одна из прошлогодних новобранцев окончила Оксфорд по философии, и у нее все хорошо!

Маргарета : Философия - интересный предмет, но для нашей компании это более полезно, если вы обучитесь как ученый, а квалифицируете как биолог или химик - обучение для будет лучше.

Нильс : Да, но нам нужны не только ученые. Нам также нужны хорошие менеджеры, которых мы можем достичь с помощью тренингов внутри компании курсов внутри компании.Вы знаете, что мы вложили много денег в развитие менеджмента и обучение менеджменту , потому что они очень важны. Для этого нужно иметь некоторый управленческий опыт. Это не то, чему можно научиться в 20 лет!

Примечание. В американском английском вы также говорите, что кто-то заканчивает среднюю школу (школу, которую люди обычно бросают в 18 лет).

B | Квалифицированный и неквалифицированный

Навык - это способность делать что-то хорошо, особенно потому, что вы научились это делать и практиковали.
Рабочие места и людей, которые их выполняют, можно описать как:

высококвалифицированный (например, дизайнер автомобилей)
квалифицированный (например, менеджер по производству автомобилей)
полуквалифицированный (например, водитель такси)
неквалифицированный (например, мойщик автомобилей)

Вы можете сказать, что кто-то:

C | Нужный человек

Эти слова часто используются в объявлениях о вакансиях. Компании ищут людей, которые:

начинающих , инициативных , инициативных или самоуправляемых : хорошо умеющих работать самостоятельно.
методический , систематический и организованный : может работать в плановом, упорядоченном виде.
компьютерная грамотность : хорошо разбирается в компьютерах.
numerate : хорошо работает с числами.
мотивирован : очень хочет хорошо выполнять свою работу.
талантливых : естественно, очень хороши в своем деле.
командных игроков : люди, которые хорошо работают с другими людьми.


.

IELTS MASTER | IELTS: тест по чтению 70

Тест по чтению IELTS 70

Паучий шелк сокращает вес мостов

A Ученым удалось скопировать производящие шелк гены паука Golden Orb Weaver и использовать их для создания синтетического материала, который, по их мнению, является моделью для нового поколения передовых биоматериалов. Новый материал, биосилк, который впервые был спряден исследователями из DuPont, имеет огромное количество потенциальных применений в строительстве и производстве.

B Шелк, сотканный пауком, притягивает, сочетая большую прочность и невероятную эластичность, которые искусственные волокна не могут воспроизвести. При равном весе паучий шелк намного прочнее стали, и, по оценкам, если бы можно было сделать одну прядь диаметром около 10 метров, она была бы достаточно прочной, чтобы остановить гигантский реактивный самолет в полете. Третий важный фактор - он очень легкий. Армейские ученые уже рассматривают возможности его использования для создания легких бронежилетов и парашютов.

.

Смотрите также