Новости Олимпиада школьников «Физтех» Физико-математические олимпиады «Физтех» проводятся более 25 лет.
Физтех олимпиада 2024
Поздравляем победителя и призера олимпиады,Олимпиады, 2020-2021 учебный год. Физтех-школа биологической и медицинской физики Московского физико-технического института МФТИ проводит Олимпиаду школьников «Физтех» по биологии для учащихся 9, 10 и 11 классов. Олимпиада школьников «Физтех». Олимпиаду организует и проводит консорциум технических вузов России, среди которых есть Московский физико-технический институт (государственный университет). Заключительный этап Всероссийской олимпиады школьников по биологии прошел с 21 по 27 апреля 2024 года на федеральной территории «Сириус».
Инженерная олимпиада «Кентавр»
Проверить готовность вашего компьютера к работе в системе прокторинга «Экзамус» можно на странице с заданиями заключительного этапа Олимпиады «Физтех» по биологии с 15 по 17 марта 2023 года. Для проверки ПК в системе прокторинга необходимо: 1 Войти в аккаунт abitu. Олимпиада начнется …»; 5 Нажать на кнопку «! Тестовый экзамен» справа внизу плашки с заданиями; 6 Пройти проверку оборудования; 7 Пройти этап идентификации личности и демонстрации рабочего места; 8 Приступить к заданиям пробного экзамена, в конце нажать кнопку «Завершить олимпиаду»; Файл с подробной инструкцией по проверке ПК и участию в олимпиаде доступен здесь Крайне настоятельно рекомендуем всем ознакомиться с данной инструкцией перед тем, как участвовать в Олимпиаде! В инструкции затрагиваются следующие вопросы: 1 Какие технические требования предъявляются к ПК для использования сервиса «Экзамус»? Заключительный этап Олимпиады «Физтех» по биологии состоится 18 марта 2023 года в 10:00 время московское. Предусмотрен перерыв с 12:00 до 13:00 МСК, когда участники смогут отдохнуть.
Обе части выполняются независимо друг от друга, дорешивание заданий одной части во время проведения другой невозможно. Для начала выполнения заданий Олимпиады участники должны войти в свой аккаунт на сайте abitu. Подробнее можно прочитать в файле с инструкцией. К участию в заключительном этапе допускаются все школьники, которые имеют диплом I, II или III степени по биологии отборочного этапа текущего учебного года или заключительного этапа прошлого учебного года. Для участия в заключительном этапе олимпиады школьникам необходимо до 23:59 время московское 17 марта 2023 года: 1.
Олимпиада проходит по математике, физике, биологии, русскому языку, а также по направлениям «научно-техническая» и «инженерное дело». Школьники проходят отборочный этап, участвуя в различных состязаниях. Российский совет олимпиад школьников Олимпиада «Физтех». Уже во всю идёт регистрация на Онлайн-этап олимпиады « Физтех». Торопитесь, больше попыток - больше шансов пройти на заключительный этап!
И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных. Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе. И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа. Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет. Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес? Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов. А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно. Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными. Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже. Остальные все использовал по полной. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался. И: Как тебе задания? Никита Таушканов: Задания интересные очень. Я не так давно занимаюсь машинным обучением. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная. Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача.
И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде. Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу. К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач. И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных. Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе. И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа. Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет. Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес? Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов. А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно. Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными. Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже. Остальные все использовал по полной. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался.
Онлайн-этап олимпиады «Физтех»
Не более 90 человек три полностью заполненные аудитории Класс ы Мы можем провести мероприятие одновременно для нескольких классов например, для 7-9 классов или для одной параллели например, только для 9 классов Цель и краткое мотивационное письмо Опишите, зачем вы хотите провести олимпиадный праздник в вашей школе, и укажите, на какой из двух целей хотите сконцентрироваться: мотивация или оценка олимпиадного потенциала Материально-техническое обеспечение Список необходимого оборудования доступен на нашем сайте Недостающее оборудование Дата проведения Укажите дату проведения мероприятия в формате интервала например, «апрель-май 2023», «1-14 апреля 2023» или конкретных дат например, 01. Предпочтение будет отдаваться тем заявкам, у которых шире возможность выбора даты проведения Предметы, по которым пройдут мастер-классы Мы можем провести мастер-классы как по девяти разным предметам, чтобы каждый ребёнок мог составить свою уникальную траекторию и посетить самые интересные для него мастер-классы, так и по нескольким предметам, чтобы все школьники получили одинаковую программу мастер-классов Контакты ответственного лица.
Основными целями проведения олимпиады являются: повышение интереса школьников к углубленному изучению физики, математики; выявление их творческих способностей; поиск молодых талантов. Особые права победителям и призёрам олимпиад школьников предоставляются при наличии результата ЕГЭ по соответствующему общеобразовательному предмету не ниже 75 баллов.
Принять участие приглашаются школьники 9-11 классов со всей страны. Плата за участие не взимается. Важно отметить, что второй, заключительный тур также пройдет в формате онлайн, с прокторингом. Так что вы можете принять участие во всех этапах прямо из дома: вам не придется тратить время и деньги на дорогу до региональных площадок.
По итогам онлайн-этапа будут отобраны финалисты для участия в заключительном этапе. Участникам финала предстоит индивидуально решить 6 задач разного уровня сложности. Все участники Олимпиады получат дипломы в электронном виде. Организаторы Организатором олимпиады «Физтех. Школа готовит программистов и инженеров высшей квалификации для радиолокационной отрасли. Цель проекта — обеспечить ключевые секторы экономики страны кадрами высшей квалификации для достижения технологической независимости. Партнёры олимпиады В этом году к нашей олимпиаде присоединилось несколько замечательных партнеров.
Результаты на этих олимпиадах засчитываются в качестве отборочного на «Физтех. Это огромная административная работа с местными партнерами, проведенная в сжатые сроки. Желаю Олимпиаде продолжения и расширения географии, в том числе через прокторинг, организаторам — энергии и мотивации для развития, а участникам — citius, altius, fortius!
3 золота и 1 серебро выиграли российские школьники на Международной олимпиаде по биологии в ОАЭ
Подробнее об отделении и преподавателях Смена направлена на подготовку к региональному и заключительному этапам Всероссийской олимпиады школьников, а также к перечневым олимпиадам 1-2 уровня: «Технокубок», «Московская олимпиада школьников», «Открытая олимпиада по программированию», «Открытая олимпиада школьников информатика », «Олимпиада школьников по информатике и программированию», «Высшая проба» и другие. На научно-практическую программу «Школа молекулярной и компьютерной биологии» приглашаются учащиеся 7-10-х классов Школа молекулярной и компьютерной биологии — это полное погружение в методы современной биологии, а также вычислительную и аналитическую работу. В ней преподаватели дадут представление о биотехнологических, молекулярно биологических и компьютерных исследованиях, проведут уникальные практикумы и расскажут обо всем самом интересном в области биоинформатики и биотехнологии, давая при этом фундаментальные знания в области биологии, биоинформатики, математического моделирования и биостатистики. Программа прежде всего рассчитана на учеников 9-10 классов, интересующихся молекулярной биологией и готовых узнавать математические и компьютерные методы современной биологии, а также учеников старших классов, интересующихся биоинформатикой, которые ищут новые интересные компьютерные и вычислительные задачи, связанные изучением живой природы. Все участники программы во время ее прохождения будут разбиты на группы в зависимости от умения писать программный код. Несмотря на то, что программа рассчитана на старшеклассников, кое-что интересное есть и для учеников 7-8 классов. Их в рамках программы ждёт как подготовка по организменной биологии, включающая изучение биоразнообразия организмов, так и введение в основы генетики, молекулярной биологии и статистики. Участники смены будут разделены на группы в зависимости от класса обучения и уровня подготовки.
Трое из победителей собираются поступать в Московский университет. Поздравляем наших ребят, их педагогов, тренеров и родителей с заслуженной победой! Последние новости.
Ломоносова Галина Белякова. В состоявшей из теоретического и практического туров олимпиаде приняли участие 297 школьников из 79 стран. Задания по теории включали вопросы по клеточной и молекулярной биологии, анатомии и физиологии растений, животных и человека, этологии, генетике и эволюции, экологии и биосистематике.
Призером заключительного этапа олимпиады школьников по физике им. Поздравляем победителей и призеров олимпиады школьников по физике им.
Открыта регистрация на курс подготовки к олимпиаде «Физтех» по биологии
В состоявшей из теоретического и практического туров олимпиаде приняли участие 297 школьников из 79 стран. Задания по теории включали вопросы по клеточной и молекулярной биологии, анатомии и физиологии растений, животных и человека, этологии, генетике и эволюции, экологии и биосистематике. Практическая часть проводилась в лабораториях и состояла из четырех экспериментальных заданий в области экологии и этологии, молекулярной биологии растений, биохимии и биоинформатики.
Для участия в олимпиаде необходимо не позднее 10 ноября 2023 года пройти регистрацию в системе электронных курсов АНОО «Физтех-лицей» им. На 1 этапе каждый участник выполняет задания по 3 предметам: информатика, математика, физика. Участник имеет две попытки для выполнения заданий по каждому из предметов: первая попытка первый вариант задания — с 13 ноября по 19 ноября 2023 года; вторая попытка второй вариант задания — с 20 ноября по 26 ноября 2023 года. На выполнение задания по одному предмету участнику дается 25 минут. Для выполнения задания участнику необходимо: авторизоваться на платформе проведения 1 этапа доступ к аккаунту участник получает после регистрации — п. Проверка заданий выполняется автоматически. Правильные ответы на все задания публикуются на платформе проведения 1 этапа первый вариант — 20 ноября 2023 года, второй вариант — 27 ноября 2023 года.
Вопросы по заданиям участники могут задать в чате Телеграм-канала олимпиады с 28 по 30 ноября 2023 года. Индивидуальные результаты выполнения заданий будут доступны участникам на платформе проведения олимпиады не позднее 1 декабря 2023 года. Общий протокол 1 этапа публикуется на сайте Фонда развития Физтех-школ 1 декабря 2023 года. В общем протоколе отображаются: данные участника в зашифрованном виде ; результат по каждому предмету в каждой попытке по 10-балльной шкале ; сумма баллов по 3 предметам в каждой попытке максимум — 30 баллов ; итоговый балл лучшая сумма из двух попыток ; порядковый номер в общем рейтинге. Оргкомитет определяет и публикует на сайте Фонда развития Физтех-школ проходной балл на 2 этап олимпиады не позднее 15 декабря 2023 года. Для участия во 2 этапе приглашаются участники 1 этапа не менее 350 , итоговый балл которых больше или равен проходному баллу.
Каждое задание состоит из теоретического материала и разбора примеров. Ученику нужно ответить на контрольные вопросы и решить задачи. Иногда они похожи на те, что разбираются в примерах, иногда нет. Свои решения и ответы мы записывали в обычную тетрадь и отправляли в конверте каждые 1-2 месяца. Например, нам за отличное окончание прибавили по 7 баллов. Мы купили пакет из шести онлайн-курсов для тех, кто поступает в МФТИ : четыре по физике и математике, чтобы готовиться к ЕГЭ и олимпиаде, и два курса ЕГЭ по русскому языку — с тестовой частью и сочинением. Домашние задания тоже задавали.
Серебро завоевал Никита Воробьев из той же школы. Руководила сборной доцент МГУ имени М. Ломоносова Галина Белякова.
Великолепная пятерка и Физтех: как школьники выиграли международную физическую олимпиаду
право получения 100 баллов за вступительное испытание по биологии. Московский физико-технический институт (МФТИ) проводит Олимпиаду школьников Физтех по биологии для учащихся 8, 9, 10 и 11 классов. 28-05-2015, 09:09 Новости школы.
Физтех проводит олимпиаду для школьников - будущих инженеров
В Минтерстве образования Московской области добавили, что Олимпиада по физике проходила в дистанционном формате, а по биологии Олимпиада прошла в очном формате в Ереване. В этот раз все пять членов команды, выпускники Физтех-лицея им. Капицы, завоевали личные награды высшей пробы. Смотрите видео онлайн «Разбор заданий по биохимии и цитологии из биологических олимпиад / Регион ВСОШ 2023, Физтех, Всесиб» на канале «Преображение взгляда» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 2 ноября 2023 года в 1:59, длительностью 01:26:16. Приглашаем вас принять участие в олимпиаде «Физтех по биологии».