Ковалева ольга александровна: Ковалева Ольга Александровна, гинеколог — 3 отзыва | Москва
Ковалева Ольга Александровна, гинеколог — 3 отзыва | Москва
3 отзываГинекологакушер
Стаж 38 лет
Высшая категория
Ковалева Ольга Александровна, Москва: акушер, гинеколог, 3 отзыва пациентов, места работы, высшая категория, стаж 38 лет.
Обновлено 18.02.2022
Сообщить об ошибке
Образование
8
Рейтинг
Отзывы
3
Образование
1985
Первый московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (лечебное дело)
Базовое образование
1986
Российская медицинская академия последипломного образования (РМАПО) (акушерство и гинекология)
Интернатура
1994
Российская медицинская академия последипломного образования (РМАПО) (акушерство и гинекология)
Ординатура
1998
Российская медицинская академия последипломного образования (РМАПО) (акушерство и гинекология)
Повышение квалификации
2003
Московский государственный медико-стоматологический университет Евдокимова (акушерство и гинекология)
Повышение квалификации
2008
Московский государственный медико-стоматологический университет Евдокимова (акушерство и гинекология)
Повышение квалификации
2013
Московский государственный медико-стоматологический университет Евдокимова (акушерство и гинекология)
Повышение квалификации
2017
Московский государственный медико-стоматологический университет Евдокимова (акушерство и гинекология)
Повышение квалификации
Рейтинг
Отзывы
Народный рейтинг
+5.
0
Обследование +2.0
Эффективность лечения +2.0
Отношение к пациенту +2.0
Информирование +2.0
Посоветуете ли врача? +2.0
Рейтинг снижен: врач не подтвердил стаж, категорию и учёную степень
Стаж38 лет
КатегорияВысшая
Учёная степеньНет
Отзывы
Пациент
+7-928-84XXXXX
18 февраля 2022
в 18:05
+2.0 отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (2)
Посетили в феврале 2022
Больница №64 им.
Пациент
+7-995-50XXXXX
4 сентября 2021
в 20:00
+2.0 отлично
Тщательность обследования
Эффективность лечения
Отношение к пациенту
Информирование пациента
Посоветуете ли Вы врача?
Отлично
Отлично
Отлично
Отлично
Однозначно
Проверено (1)
Посетили в июне 2021
Больница №64 им. Виноградова на Вавилова-ул. Вавилова, д. 61
Гость
6 сентября 2016
в 08:55
+2.0 отлично
(499) 444-28-31
Азадлы Г. Э.
18 отзывов
Акушер
ул. Профсоюзная, д. 5/9
от 2950 ₽
(499) 444-28-31
Абукова С.
Ф.
2 отзыва
Акушер
ул. Профсоюзная, д. 5/9
от 2150 ₽
(499) 110-60-37
Орлова Е. Н.
14 отзывов
Акушер
ул. Архитектора Власова, д. 6
от 1750 ₽
(499) 322-16-63
Парада Н. С.
54 отзыва
Акушер
ул. Новочерёмушкинская, д. 34, корп. 2
от 2450 ₽
(499) 322-16-63
Кузнецова М. Н.
7 отзывов
Акушер
ул. Новочерёмушкинская, д. 34, корп. 2
от 2760 ₽
(499) 322-16-63
Девятьярова Л. Л.
3 отзыва
Акушер
ул. Новочерёмушкинская, д. 34, корп. 2
от 3450 ₽
(499) 490-14-68
Магамедова О. В.
1 отзыв
Акушер
ул.
Профсоюзная, д. 5/9
от 2140 ₽
(499) 490-14-68
Никольская С. А.
34 отзыва
Акушер
ул. Профсоюзная, д. 5/9
от 2140 ₽
Защита докторской диссертации Ковалевой О.А. «Научные и прикладные основы разработки и повышения эффективности электробаромембранных процессов разделения технологических растворов в химических, машиностроительных и биохимических производствах»
| Соискатель: Ковалева Ольга Александровна | |
|
Тема: |
Научные и прикладные основы разработки и повышения эффективности электробаромембранных процессов разделения технологических растворов в химических, машиностроительных и биохимических производствах |
|
Диссертационный совет: |
Д212. 260.06 |
|
На степень: |
доктора технических наук |
|
Специальность: |
05.17.03 – Технология электрохимических процессов и защита от коррозии |
|
Научный консультант: |
д.т.н., профессор Лазарев Сергей Иванович |
|
Официальные оппоненты: |
д.т.н., профессор Седелкин Валентин Михайлович (Энгельсский технологический институт (филиал) ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю. А.», профессор кафедры «Технология и оборудование химических, нефтегазовых и пищевых производств») д.х.н., доцент Васильева Вера Ивановна (ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», профессор кафедры аналитической химии) д.т.н., доцент Ключников Андрей Иванович (ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет инженерных технологий», профессор кафедры машин и аппаратов пищевых производств) |
|
Ведущая организация: |
ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет» |
|
Дата и место защиты: |
29 января 2019, 11:30 392000 г. |
|
Документы: |
Диссертация (05.09.2018) Отзыв научного консультанта (22.10.2018) Решение совета о принятии диссертации к защите (22.10.2018) Объявление о защите (22.10.2018) Автореферат (22.10.2018) Отзыв Ю.П. Осадчего (27.11.2018) Отзыв К.К. Полянского (28.11.2018) Отзыв Л.В. Брындиной (04.12.2018) Отзыв В.Т. Казуба (04.12.2018) Отзыв ведущей организации (07.12.2018) Отзыв О.Б. Рудакова (10.12.2018) Отзыв А.Г. Храмцова (13.12.2018) Отзыв Г.Б. Гаврилова (19.12.2018) Отзыв официального оппонента А.И. Ключникова (19.12.2018) Отзыв официального оппонента В.М. Седелкина (25.12.2018) Отзыв А.Г. Липина (25.12.2018) Отзыв А.Г. Первова (25.12.2018) Отзыв официального оппонента В. Отзыв А.Б. Голованчикова (14.01.2019) Отзыв С.С. Поповой (14.01.2019)
Решение диссертационного совета о присуждении ученой степени (31.01.2019) Заключение диссертационного совета (31.01.2019) |
Тамбов, ул. Ленинградская, д. 1, конференц-зал АРТЕСНОльга Ковалева — Антология ACL
2022
pdf
нагрудник
abs
Вниз и вперед: введение в решение кроссвордов как новый эталон НЛП
Саурабх Кулшрешта
|
Ольга Ковалева
|
Намрата Шивагунде
|
Анна Румшиски
Материалы 60-го Ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (Том 1: Длинные статьи)
Решение кроссвордов требует разнообразных способностей к рассуждениям, доступа к огромному объему знаний о языке и мире, а также способности удовлетворить ограничения, накладываемые структурой головоломки. В этой работе мы представляем решение кроссвордов как новую задачу понимания естественного языка. Мы выпускаем сборник кроссвордов, собранный из ежедневных кроссвордов New York Times за 25 лет и состоящий из примерно девяти тысяч головоломок. Эти головоломки включают в себя разнообразные подсказки: исторические, фактические, значение слов, синонимы/антонимы, заполнение пробелов, аббревиатуры, префиксы/суффиксы, игру слов и межъязыковые подсказки, а также подсказки, которые зависят от ответов. к другим подсказкам. Мы отдельно выпускаем пары «подсказка-ответ» из этих головоломок в виде открытого набора данных для ответов на вопросы, содержащего более полумиллиона уникальных пар «подсказка-ответ». Для задачи ответа на вопрос наши базовые планы включают несколько генеративных моделей, основанных на последовательностях и поиске. Мы также вводим базовый уровень удовлетворения непараметрических ограничений для решения всего кроссворда. Наконец, мы предлагаем структуру оценки, которая состоит из нескольких взаимодополняющих показателей эффективности.
2021
pdf
нагрудник
BERT Busters: Выбросы, разрушающие трансформеров
Ольга Ковалева
|
Саураб Кулшрешта
|
Анна Роджерс
|
Анна Румшиски
Выводы Ассоциации компьютерной лингвистики: ACL-IJCNLP 2021
2020
pdf
нагрудник
abs
К визуальному диалогу радиологии
Ольга Ковалева
|
Чайтанья Шиваде
|
Сатьянанда Кашьяп
|
Карина Канджария
|
Джой Ву
|
Дедде Баллах
|
Адам Кой
|
Александрос Караргирис
|
Юфан Го
|
Дэвид Беймер Беймер
|
Анна Румшиски
|
Вандана Мукерджи Мукерджи
Материалы 19-го семинара SIGBioMed по обработке биомедицинских языков
Текущие исследования в области машинного обучения для радиологии в основном сосредоточены на изображениях. Существует ограниченная работа по исследованию интеллектуальных интерактивных систем для радиологии. Чтобы устранить это ограничение, мы вводим реалистичную и информативную задачу визуального диалога в радиологии, специфичную для рентгеновских изображений грудной клетки. Используя MIMIC-CXR, общедоступную базу данных рентгенограмм грудной клетки, мы создаем как синтетический, так и реальный набор данных и предоставляем исходные оценки, полученные с помощью современных моделей. Мы показываем, что включение истории болезни пациента приводит к лучшим результатам при ответах на вопросы, в отличие от обычной визуальной модели ответов на вопросы, которая смотрит только на изображение. Хотя наши эксперименты показывают многообещающие результаты, они указывают на то, что задача является чрезвычайно сложной и имеет значительные возможности для улучшения. Мы делаем как наборы данных (синтетический и золотой стандарт), так и связанный с ними код общедоступными для исследовательского сообщества.
pdf
нагрудник
абс
Введение в BERTology: что мы знаем о том, как работает BERT
Анна Роджерс
|
Ольга Ковалева
|
Анна Румшиски
Transactions of the Association for Computational Linguistics, Volume 8
Модели, основанные на трансформерах, продвинули уровень техники во многих областях НЛП, но наше понимание того, что стоит за их успехом, все еще ограничено. Эта статья представляет собой первый обзор более чем 150 исследований популярной модели BERT. Мы рассматриваем текущее состояние знаний о том, как работает BERT, какую информацию он получает и как она представляется, общие модификации целей и архитектуры обучения, проблему чрезмерной параметризации и подходы к сжатию. Затем мы намечаем направления для будущих исследований.
2019
pdf
нагрудник
абс
Раскрывая темные тайны BERT
Ольга Ковалева
|
Алексей Романов
|
Анна Роджерс
|
Анна Румшиски
Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной объединенной конференции по обработке естественного языка (EMNLP-IJCNLP)
Архитектуры на основе BERT в настоящее время обеспечивают современную производительность для многих задач NLP , но мало что известно о точных механизмах, которые способствуют его успеху. В текущей работе мы сосредоточимся на интерпретации само-внимания, которое является одним из фундаментальных компонентов BERT. Используя подмножество задач GLUE и набор созданных вручную интересных функций, мы предлагаем методологию и проводим качественный и количественный анализ информации, закодированной отдельными головками BERT. Наши результаты показывают, что существует ограниченный набор паттернов внимания, которые повторяются на разных головах, что указывает на чрезмерную параметризацию модели в целом. Хотя разные головы постоянно используют одни и те же модели внимания, они по-разному влияют на производительность в разных задачах. Мы показываем, что ручное отключение внимания в определенных головках приводит к повышению производительности по сравнению с обычными точно настроенными моделями BERT.
pdf
нагрудник
abs
Призывы к действию в социальных сетях: обнаружение, социальное воздействие и потенциал цензуры
Анна Роджерс
|
Ольга Ковалева
|
Анна Румшиски
Материалы второго семинара по обработке естественного языка для свободы Интернета: цензура, дезинформация и пропаганда
Известно, что призывы к действию в социальных сетях являются эффективным средством мобилизации в общественных движениях и часто становятся объектом цензуры. Мы исследуем возможность их автоматического обнаружения и их потенциал для прогнозирования реальных протестных событий на исторических данных Болотных протестов в России (2011-2013 гг.). Мы обнаружили, что политические призывы к действию могут быть аннотированы и обнаружены с относительно высокой точностью, и что в нашей выборке их громкость имеет умеренную положительную корреляцию с посещаемостью митингов.
2018
pdf
нагрудник
abs
Реконструкция на основе сходства Потеря представления смысла
Ольга Ковалева
|
Анна Румшиски
|
Алексей Романов
Материалы конференции 2018 года по эмпирическим методам обработки естественного языка
В этой статье рассматривается проблема обучения представлению. Используя структуру автоэнкодера, мы предлагаем и оцениваем несколько функций потерь, которые можно использовать в качестве альтернативы обычно используемой потере кросс-энтропийной реконструкции. Предлагаемые функции потерь используют сходство между словами в пространстве встраивания и могут использоваться для обучения любой нейронной модели генерации текста. Показано, что введенные функции потерь усиливают семантическое разнообразие реконструированных предложений, сохраняя при этом исходное значение входных данных. Мы тестируем производные представления, сгенерированные автоматическим кодировщиком, на задачах обнаружения перефразирования и языкового вывода и демонстрируем улучшение производительности по сравнению с традиционной потерей кросс-энтропии.
Поиск
- Анна Румшиски 7
- Анна Роджерс 4
- Алексей Романов 2
- Саурабх Кулшрешта 2
- Чайтанья Шиваде 1
- показать все…
- Сатьянанда Кашьяп 1
- Карина Канджария 1
- Джой Ву 1
- Дедде Баллах 1
- Адам Кой 1
- Александрос Караргирис 1
- Юфан Го 1
- Дэвид Беймер Беймер 1
- Вандана Мукерджи Мукерджи 1
- Намрата Шивагунде 1
- EMNLP2
- IJCNLP1
- NLP4IF1
- Результаты1
- BIONLP1
- Покажите все .
.. - TAC
- . Semantic Scholar
Сортировка по наиболее влиятельным статьям Сортировка по количеству цитирований Сортировка по новизне
Учебник по BERTology: что мы знаем о том, как работает BERT
Эта статья представляет собой первый обзор более чем 150 исследований популярной модели BERT с обзором текущего состояния знаний о том, как работает BERT, какую информацию он получает и как она представлена, общих модификациях целей обучения и архитектуры, проблеме чрезмерной параметризации и подходах к сжатию.
View on MIT Press (открывается в новой вкладке)
Раскрытие темных тайн BERT
Показано, что ручное отключение внимания в определенных головках приводит к повышению производительности по сравнению с обычными точно настроенными моделями BERT, что указывает на общее сверхпараметризация модели.
Просмотр в ACL (открывается в новой вкладке)
Приближение к ИИ Полный ответ на вопрос: набор предварительных реальных задач
Представлен QuAIL, первый набор данных RC, сочетающий текстовые, мировые знания и вопросы, на которые нет ответов, и предоставить аннотацию типа вопроса, которая позволила бы диагностировать стратегии рассуждений данной системой контроля качества.
View via Publisher (opens in a new tab)
BERT Busters: Outlier Dimensions that Disrupt Transformers
- Olga Kovaleva, Saurabh Kulshreshtha, Anna Rogers, Anna Rumshisky
Physics, Computer Science
Findings
- 14 Май 2021 г.
Было продемонстрировано, что предварительно обученные кодировщики Transformer удивительно уязвимы для удаления очень небольшого числа функций в выходных данных слоя, а их отключение значительно снижает как потери MLM, так и производительность последующих задач.
View on ACL (opens in a new tab)
Towards Visual Dialog for Radiology
- Ольга Ковалева, Чайтанья П. Шиваде, Вандана В. Мукерджи
Компьютерные науки, медицина
Семинар по биомедицинскому естественному языку 1…
- 1 июля 2020 г.
Показано, что включение истории болезни пациента позволяет лучше отвечать на вопросы по сравнению с традиционной визуальной моделью ответов на вопросы, которая рассматривает только изображение.
Просмотр в ACL (открывается в новой вкладке)
Призывы к действию в социальных сетях: обнаружение, социальное воздействие и потенциал цензуры
Известно, что призывы к действию в социальных сетях являются эффективным средством мобилизации в социальных движениях и частая цель цензуры. Мы изучаем возможность их автоматического обнаружения…
Просмотр в ACL (opens in a new tab)
BERT Busters: Outlier LayerNorm Измерения, нарушающие BERT
- Ольга Ковалева, Саурабх Кулшрешта, Анна Роджерс, Анна Румшиски
Информатика
ArXiv
- 2021
Продемонстрировано, что предварительно обученные кодировщики Transformer удивительно неустойчивы к удалению очень небольшого числа коэффициентов масштабирования и смещений в нормализации выходного слоя, и результаты показывают, что нормализация слоя играет гораздо более важную роль, чем обычно предполагается.
Трудно для людей, трудно для машин: прогнозирование повторной госпитализации после психиатрической госпитализации с использованием описательных заметок
- Уильям Боуг, Ольга Ковалёва, Т. Маккой, Анна Румшиски, Питер Соловиц, Р. Перлис
Психология
Трансляционная психиатрия
- 11 января 2021 8 11 января 2021
Посмотреть на Springer (откроется в новой вкладке)
Потери при реконструкции на основе подобия для представления смысла
В этой статье предлагается и оценивается несколько функций потерь, которые можно использовать в качестве альтернативы обычно используемой потере кросс-энтропийной реконструкции, и показано, что введенные функции потерь усиливают семантическое разнообразие реконструированных предложений, при сохранении исходного значения ввода.