Ппс 2018: Реальный валовый внутренний продукт (ВВП), ППС$ на душу населения

Рейтинг стран по ВВП (ППС)

 Главная > Справочник > Списки и рейтинги > Страны > Рейтинг стран по ВВП (ППС)

Архив

Список стран по величине валового внутреннего продукта (GDP), рассчитанного по паритету покупательной способности (ВВП по ППС) — рейтинг, в котором страны мира расположены в соответствии с величиной валового внутреннего продукта, то есть стоимостью всех конечных товаров и услуг, реализованных в экономике страны за один год (в долларовом эквиваленте), полученной при помощи пересчета по паритету покупательной способности (ППС), то есть с поправкой на уровень цен в экономике страны (а значит и покупательную способность валюты).

ВВП — один из ключевых количественных показателей экономического развития, применяемый во всем мире для наиболее общей характеристики результатов экономической деятельности страны за тот или иной период времени (обычно за год), темпов и уровня развития экономики. В сочетании с другими показателями ВВП используется для характеристики различных аспектов экономического процесса, а также для анализа колебаний в экономической конъюнктуре.

Часто ВВП рассматривается в качестве показателя уровня жизни населения, так как в некоторых случаях он используется для этой цели ввиду отсутствия более подходящих показателей. Список стран мира по ВВП (GDP, PPP (current international $)) составляет Всемирный банк. Статистика ВВП по годам представлена ниже, таблица регулярно обновляется.

Смотрите также: номинальный ВВП, темпы роста ВВП, ВВП на душу населения

• 2021
• Методика расчета
• Карта

№	Страна	ВВП по ППС (дол. США)
1	Китай	27 312 548 291 586
2	США	22 996 100 000 000
3	Индия	10 218 572 963 097
4	Япония	5 396 818 536 178
5	Германия	4 815 479 144 639
6	Россия	4 785 445 021 584
7	Индонезия	3 566 265 111 447
8	Бразилия	3 435 882 150 019
9	Франция	3 424 151 722 750
10	Великобритания	3 344 467 827 749
11	Италия	2 713 265 908 056
12	Мексика	2 609 993 159 828
13	Турция	2 591 454 561 953
14	Южная Корея	2 427 790 661 797
15	Канада	1 992 049 900 005
16	Испания	1 929 758 848 803
17	Саудовская Аравия	1 751 177 858 647
18	Австралия	1 436 442 088 453
19	Польша	1 416 885 114 555
20	Египет	1 388 329 424 823
21	Тайланд	1 343 720 208 937
22	Иран	1 326 346 118 342
23	Пакистан	1 323 644 691 652
24	Нигерия	1 154 069 970 946
25	Вьетнам	1 134 151 345 830
26	Нидерланды	1 118 050 657 345
27	Бангладеш	1 099 767 213 459
28	Аргентина	1 082 341 327 502
29	Филиппины	1 012 713 767 557
30	Малайзия	970 742 293 867
31	Колумбия	866 075 745 685
32	ЮАР	865 816 048 670
33	Бельгия	682 884 736 301
34	Румыния	676 943 600 341
35	Швейцария	672 543 499 596
36	ОАЭ	660 342 979 810
37	Сингапур	635 266 669 766
38	Швеция	617 907 203 164
39	Украина	588 384 275 198
40	Чили	559 157 699 738
41	Казахстан	543 473 691 248
42	Алжир	537 071 798 264
43	Ирландия	535 284 011 038
44	Австрия	523 292 952 671
45	Гонконг	489 061 172 176
46	Чехия	473 743 687 166
47	Перу	463 538 286 394
48	Ирак	428 633 553 458
49	Норвегия	428 345 597 568
50	Израиль	409 409 278 136
51	Дания	378 644 912 854
52	Португалия	369 627 395 923
53	Венгрия	356 862 735 018
54	Греция	333 749 205 468
55	Шри-Ланка	313 002 493 108
56	Марокко	309 101 012 730
57	Эфиопия	306 447 087 761
58	Финляндия	304 830 106 272
59	Узбекистан	296 689 257 402
60	Кения	276 221 293 785
61	Катар	274 066 829 704
62	Мьянма	238 129 016 106
63	Новая Зеландия	237 788 575 265
64	Доминикана	227 499 666 713
65	Ангола	223 318 519 926
66	Эквадор	208 600 950 804
67	Беларусь	202 671 495 340
68	Кувейт	202 010 996 134
69	Гана	196 050 132 519
70	Судан	189 392 638 876
71	Болгария	184 244 160 874
72	Словакия	179 815 207 249
73	Танзания	175 034 871 280
74	Гватемала	167 149 184 670
75	Ливия	162 527 823 150
76	Азербайджан	160 729 472 761
77	Кот-д’Ивуар	160 692 175 294
78	Оман	158 906 626 092
79	Сербия	146 685 088 088
80	Панама	138 809 364 463
81	Тунис	138 391 849 622
82	Хорватия	131 788 350 218
83	Непал	126 440 077 055
84	Коста-Рика	120 187 712 024
85	Литва	119 263 273 160
86	Уганда	112 990 969 835
87	Пуэрто-Рико	112 667 496 277
88	ДР Конго	112 587 345 048
89	Иордания	112 466 437 889
90	Камерун	110 652 111 633
91	Боливия	106 855 999 488
92	Парагвай	100 900 679 065
93	Словения	91 917 491 837
94	Люксембург	86 117 109 487
95	Уругвай	85 823 441 002
96	Афганистан	80 911 742 459
97	Бахрейн	79 392 034 653
98	Камбоджа	79 360 287 090
99	Ливан	72 370 450 846
100	Замбия	68 565 715 832
101	Латвия	64 909 961 686
102	Сенегал	64 807 161 046
103	Лаос	64 008 799 938
104	Грузия	63 035 796 527
105	Сальвадор	63 025 598 619
106	Гондурас	62 919 565 687
107	Эстония	56 083 239 282
108	Босния и Герцеговина	54 977 717 993
109	Буркина-Фасо	52 924 624 146
110	Мали	51 040 719 779
111	Макао	48 590 726 567
112	Бенин	47 180 359 906
113	Мадагаскар	46 490 572 424
114	Албания	43 991 442 984
115	Армения	43 424 437 526
116	Мозамбик	43 172 137 567
117	Монголия	42 823 711 816
118	Никарагуа	42 437 268 793
119	Ботсвана	42 200 357 919
120	Таджикистан	41 809 911 367
121	Папуа-Новая Гвинея	40 537 303 554
122	Молдова	40 249 130 836
123	Гвинея	38 853 052 641
124	Кипр	38 301 478 414
125	Тринидад и Тобаго	37 705 982 751
126	Северная Македония	37 002 477 608
127	Зимбабве	36 892 483 563
128	Гаити	36 095 639 133
129	Габон	35 544 083 368
130	Киргизия	35 397 528 302
131	Руанда	33 112 304 814
132	Нигер	32 916 699 297
133	Малави	32 582 425 635
134	Палестина	30 518 341 297
135	Ямайка	29 811 646 923
136	Бруней	29 414 804 856
137	Маврикий	28 157 345 263
138	Чад	26 904 179 972
139	Мавритания	26 701 625 985
140	Экваториальная Гвинея	26 282 444 539
141	Намибия	25 369 378 503
142	Мальта	24 662 121 178
143	Косово	22 977 645 490
144	Исландия	21 461 470 171
145	Сомали	21 307 471 986
146	Конго	20 460 664 009
147	Того	20 179 618 498
148	Гайана	19 358 092 547
149	Сьерра-Леоне	14 786 065 119
150	Черногория	14 137 096 113
151	Багамские о-ва	13 537 883 108
152	Свазиленд	11 507 754 000
153	Фиджи	10 888 758 812
154	Мальдивы	9 911 412 878
155	Суринам	9 868 609 444
156	Бурунди	9 721 452 802
157	Бутан	8 587 507 955
158	Либерия	8 043 864 340
159	Гамбия	6 052 951 975
160	Джибути	5 938 814 268
161	Восточный Тимор	5 936 680 886
162	Лесото	5 791 126 215
163	Бермудские о-ва	5 440 977 856
164	ЦАР	5 021 009 904
165	Барбадос	4 262 929 980
166	Гвинея-Бисау	4 146 064 483
167	Кабо-Верде	3 949 066 551
168	Сейшельские о-ва	2 959 935 893
169	Коморские о-ва	2 918 046 212
170	Белиз	2 802 598 958
171	Сент-Люсия	2 591 085 573
172	Сан-Марино	2 021 751 373
173	Антигуа и Барбуда	1 958 531 523
174	Соломоновы о-ва	1 869 881 544
175	Сент-Китс и Невис	1 405 919 598
176	Самоа	1 284 995 422
177	Теркс и Кайкос	917 514 720
178	Доминика	864 177 995
179	Тонга	707 513 061
180	Микронезия	412 033 836
181	Палау	295 237 540
182	Маршалловы о-ва	249 291 906
183	Науру	164 211 233
184	Тувалу	60 608 169

Применение ВВП в качестве показателя благосостояния населения представляет в известном смысле компромиссное решение, связанное с отсутствием на практике других сравнимых в международном плане показателей дохода и благосостояния.

Чаще всего используются два метода расчёта ВВП:

1. Путём суммирования всех доходов в экономике — заработной платы, процентов на капитал, прибыли и ренты.
2. Путём суммирования всех произведённых расходов — потребления, инвестиций, государственных закупок товаров и услуг, а также чистого экспорта (экспорт минус импорт).

Теоретически результат вычислений в обоих случаях должен быть одним и тем же, так как расходы одного участника экономических отношений всегда являются доходами для другого, поэтому сумма всех расходов должна быть равной сумме всех доходов.

В качестве источника информации о размерах ВВП стран и территорий мира выступает база данных Всемирного банка «Показатели мирового развития» (World Development Indicators), основанная на данных национальных статистических институтов и международных организаций. Статистика по ВВП фиксируется в течение финансового года (окончание 30 июня) и обновляется ежегодно (уточнённая статистика обычно публикуется в ноябре-декабре).

>$20 трлн   $10–$20 трлн   $5–$10 трлн   $2–$5 трлн

$1–$2 трлн   $500 млрд–$1 трлн   $250–$500 млрд   $100–$250 млрд

$50–$100 млрд   $25–$50 млрд   $5–$25 млрд   <$5 млрд

Конкурс на замещение должностей профессорско-преподавательского состава НИУ ВШЭ в 2018 году

Кампания зима 2018 (проведение ученого совета в марте 2018 года)

 

Сроки	Этап конкурса
до 01/11/2017	Заполнение преподавателями НИУ ВШЭ отчетов о выполнении условий единого контракта, проверка отчетов руководителями структурных подразделений
01/11/2017	Объявление конкурса
01/11/2017 – 01/12/2017	Подача документов на конкурс участниками, передача оригиналов заявлений об участии в конкурсе
01/12/2017 – 04/12/2017	Принятие кадровыми комиссиями решения об отклонении или направлении на экспертизу конкурсных документов
05/12/2017 – 20/12/2017	Экспертиза документов участников, проведение кадровыми комиссиями собеседований и публичных семинаров
21/12/2017 – 20/01/2018	Проведение заседаний кадровых комиссий, подведение итогов. Внесение рекомендаций по каждому участнику в электронную конкурсную систему Рассмотрение документов участников кафедрами, департаментами, учеными советами факультетов, кадровой комиссией УС филиала (рекомендации ассистентов, преподавателей, старших преподавателей, доцентов, профессоров). Внесение рекомендаций по каждому участнику в электронную конкурсную систему
22/01/2018 – 14/02/1018	Рассмотрение документов участников конкурса первым проректором. Внесение рекомендаций по каждому участнику в электронную конкурсную систему
15/02/2018 – 19/02/2018	Рассмотрение документов участников кадровой комиссией УС филиала (рекомендации профессоров, ассистентов, преподавателей, старших преподавателей, доцентов). Внесение рекомендаций по каждому участнику в электронную конкурсную систему Рассмотрение документов участников ученым советом филиала (рекомендация профессоров; избрание ассистентов, преподавателей, старших преподавателей, доцентов)
19/02/2018 – 22/02/2018	Рассмотрение документов участников конкурса Москвы и профессоров филиалов кадровой комиссией ученого совета НИУ ВШЭ. Внесение рекомендаций по каждому участнику в электронную конкурсную систему
02/03/2018	Конкурс ППС на ученом совете НИУ ВШЭ: голосование за участников Москвы, профессоров филиалов
03/03/2018 – 15/03/2018	Внесение результатов конкурсного отбора по каждому участнику в электронную конкурсную систему
03/03/2018 – 30/03/2018	Кадровые мероприятия по результатам конкурса (переоформление/продление/заключение/расторжение трудовых договоров)

PPS 2018 — Вероятностные языки программирования, семантика и системы (PPS 2018)

Мы рады объявить о нашей программе на 2018 год, включающей приглашенный доклад, приглашенный учебник, а также следующие доклады и постеры. Подробнее о расписании смотрите во вкладке Программа. Расширенные тезисы докладов и постеры можно найти по адресу http://pps2018.soic.indiana.edu

.Эрик Мейер , Facebook

Программное обеспечение пожирает мир, но машинное обучение поглотит программное обеспечение

Аннотация: «Демократизация машинного обучения» — горячая тема в наши дни, особенно в промышленности. Эффективность, компонуемость и доступность технологии машинного обучения являются активными областями инвестиций для многих групп исследований и продуктов. К сожалению, хотя у машинного обучения есть потенциал для фундаментального улучшения того, как создается программное обеспечение, возможности использования машинного обучения для улучшения более традиционных инструментов разработчика (например, языков, компиляторов и IDE) в значительной степени остались неиспользованными. В Facebook мы хотим воспользоваться этой возможностью. Наша команда по инфраструктуре разработчиков ставит перед собой задачу коренным образом переосмыслить и переоснастить цепочку инструментов разработчика Facebook, применяя машинное обучение на каждом уровне нашего стека. Наша цель — сделать наших разработчиков более продуктивными, а наши процессы и инфраструктуру — более эффективными за счет глубокой интеграции машинного обучения в наши языки программирования и инструменты разработчика (такие как IDE, контроль версий или системы непрерывной интеграции) новыми способами. В этом докладе будет подробно рассказано о работе, проделанной нашей командой для повышения эффективности разработчиков и использования ресурсов в Facebook — от обновления языка программирования Hack для поддержки методов вероятностного программирования до разработки нового набора инструментов для разработчиков на основе ИИ. Я опишу уроки, которые мы извлекли на этом пути, а также будущие возможности, которые мы видим для оптимизации или автоматической настройки других общих элементов инфраструктуры разработчиков.

Приглашенный преподаватель

Риф А. Зарус , Google, и Дастин Тран , Колумбийский университет

Глубокое вероятностное программирование: Распределения TensorFlow и Эдвард

9000 2 Аннотация: Библиотеки TensorFlow Distribution и Edward реализуют видение вероятности теория адаптирована к современной парадигме глубокого обучения сквозных дифференцируемых вычислений. Сначала мы представляем TensorFlow Distributions, эффективную низкоуровневую систему для создания дистрибутивов и управления ими. Мы сосредоточимся на неочевидных вариантах дизайна в библиотеке, уделяя особое внимание абстракции Bijector, которая поддерживает компонуемые преобразования отслеживания объема с автоматическим кэшированием. Затем мы представляем обзор Edward, системы вероятностного программирования, построенной на вычислительных графах и использующей Distributions в качестве эффективного бэкенда. В частности, мы показываем, как можно применять распределения Edward и TensorFlow для расширения границ глубоких генеративных моделей и вариационного вывода.

Talks

• Крис Хьюнен, Охад Каммар, Шон Мосс, Адам Скибиор, Сэм Статон, Маттейс Вакар и Хонсок Ян. Семантическая структура квазиборелевских пространств: алгебра, логика и рекурсия
• Эканш Шарма и Даниэль Рой. Вспомогательные переменные в вероятностных программах
• Правин Нараянан и Чунг-чи Шан. Дополнительная поддержка символического распада
• Дэниел Селсам. Формальные методы вероятностного программирования
• Стивен Холтцен, Гай Ван ден Брок и Тодд Миллштейн. Вероятностный программный вывод с абстракциями
• Микеле Пагани, Томас Эрхард и Кристин Тассон. Стабильные измеримые функции и вероятностные программы
• Митчелл Ванд, Теофилос Яннакопулос, Эндрю Кобб и Райан Калпеппер. Контекстная эквивалентность вероятностного языка с непрерывными случайными величинами и рекурсией
• Мария И. Горинова, Эндрю Д. Гордон и Чарльз Саттон. СликСтэн: Улучшение вероятностного программирования с использованием анализа информационных потоков

Плакаты

• Махди Азарафроз. Глубокий амортизированный вывод для вероятностных программ с использованием состязательной компиляции
• Марко Кусумано-Таунер и Викаш Мансингка. Использование вероятностных программ в качестве предложений
• Люк Онг и Маттейс Вакар. Семантика игр для вероятностных программ
• Матиас Руггаард Педерсен, Натанаэль Фийалков, Джорджио Баччи, Ким Гулдстранд Ларсен и Раду Мардаре. Сравнение скорости вероятностных процессов
• Джошуа В. Диллон, Ян Лэнгмор, Юджин Бревдо, Мэтт Хоффман, Дэйв Мур, Брайан Паттон, Риф А. Саурус, Дастин Тран и Шринивас Васудеван. Распределения TensorFlow
• Ави Пфеффер. Использование обучения с подкреплением для вероятностного вывода программы
• Ави Пфеффер. Метод поддержки вычисления ожиданий
• Андрес Молина-Маркхэм. Вероятностные модели для гарантированного местоположения, навигации и синхронизации
• Хавьер Буррони, Арджун Гуха и Дэвид Дженсен. Интерактивное написание и отладка байесовских вероятностных программ
• Бенджамин Шерман, Джаред Трамонтано и Майкл Карбин. Конструктивная вероятностная семантика с непространственными локалями
• Тэцуя Сато. Рассуждение о расхождениях через пролетные подъемы
• Штеффен Смолка, Дэвид Кан, Правин Кумар, Нейт Фостер, Декстер Козен и Александра Сильва. Вероятностная эквивалентность программы для NetKAT
• Даниэль Лунден, Дэвид Броман и Лоуренс М. Мюррей. Сочетание статической и динамической оптимизации с использованием решений закрытой формы
• Нильс Напп и Марко Габорди. Вероятностное программирование для робототехники

Мы благодарны ACM SIGLOG за щедрое финансирование расходов на регистрацию PPS для нескольких студентов-участников, а также Microsoft Research за щедрое финансирование ужина семинара.

Отдельно от PPS, во время POPL TutorialFest в понедельник, 8 января 2018 г., Чунг-чие Шан представит обучающий курс по Уравнение для вероятностного программирования .

Несмотря на то, что недавно в Дагштуле, NIPS, по программе DARPA PPAML и в других местах было проведено несколько встреч по вероятностному программированию, многие участники были заинтересованы в более глубоком изучении семантики и других вопросов языка программирования. Это привело к формированию собрания PPS совместно с POPL, которое продвигает исследование вероятностного программирования с точки зрения этих PL и знакомит других участников сообщества PL с вероятностным программированием.

Первый семинар PPS был проведен 23 января 2016 г. в Санкт-Петербурге, Флорида, совместно с POPL и непосредственно перед встречей DARPA PI по программе PPAML:

• http://conf.researchr.org/track/POPL -2016/ппс-2016
• http://pps2016.soic.indiana.edu/

Второй семинар PPS был проведен 17 января 2017 г. в Париже, совместно с POPL и при поддержке SIGPLAN и SIGLOG:

• http://conf.researchr.org/track/POPL-2017/pps-2017
• http://pps2017.soic.indiana.edu/

В каждом году есть два стула, один с предыдущего года, а другой остается на следующий год. Другие члены программного комитета отличаются от предыдущего года, чтобы продвигать различные точки зрения на вероятностное программирование.

Вы просматриваете программу в часовом поясе, отличном от часового пояса вашего устройства — изменить часовой пояс

901 80

	09:00 — 10:00	СЕССИЯ I (приглашенная лекция) PPS в Брэдбери Председатели: Эндрю Д. Гордон Microsoft Research and University of Edinburgh
	09:00 60m Обсуждение		Программное обеспечение поглощает мир, но машинное обучение поглощает программное обеспечение PPS Эрик Мейер

9 0168 90 168

	10:00 — 10:30	ПОСТЕРНАЯ СЕССИЯ (14 постеров — не доклады) PPS в Брэдбери 90 003
	10:00 2m Talk		Вероятностное программирование для робототехники PPS Nils Napp SUNY в Буффало, Университет Марко Габорди в Буффало о, СУНИ
	10:02 2m Talk		Семантика игр для вероятностных программ PPS C. -H. Люк Онг Оксфордский университет, Маттейс Вакар Оксфордский университет
	10:04 2 м Talk	Интерактивное написание и отладка байесовских вероятностных программ PPS Хавьер Буррони, Арджун Гуха, Массачусетский университет, Амхерст, Дэвид Дженсен, Массачусетский университет, Амхерст, Препринт
	10:06 2m Talk		Deep Am Упорядоченный вывод для вероятностных программ с использованием состязательной компиляции PPS Махди Азарафруз Сайланс
	10:08 2m Обсуждение		Сравнение скорости вероятностных процессов PPS Матиас Руггард Педер сен Ольборгский университет, Натанаэль Фиялков Институт Алана Тьюринга, Джорджио Баччи Ольборгский университет, Ким Ларсен Ольборгский университет, Раду Университет Мардар Ольборг
	10:10 2м Разговор		Использование подкрепления Обучение вероятностному выводу программы PPS Ави Пфеффер Чарльз Ривер Аналитика
	10:12 2m Talk		Распределения TensorFlow PPS Джошуа В. Диллон Google, Ян Лэнгмор Google, Юджин Б. revdo Google, Мэтт Хоффман Google, Дэйв Мур Google, Брайан Паттон Google, Риф А. Зарус Google, Дастин Трэн, Шринивас Васудеван Google Ссылка на публикацию Препринт
	10:15 2м Обсуждение		9000 9 Конструктивная вероятностная семантика с непространственными локалями PPS Бенджамин Шерман Массачусетский технологический институт, США , Джаред Трамонтано Массачусетский технологический институт, Майкл Карбин Массачусетский технологический институт Препринт
	10:17 2 м Обсуждение		Использование вероятностных программ в качестве предложений PPS Марко Кусумано-Таунер MIT-CSAIL, Викаш Мансингка Массачусетский технологический институт
10:19 2 м Разговор		Вероятностная эквивалентность программы для NetKAT PPS Штеффен Смолка Корнельский университет, Корнельский университет Дэвида Кана, Правин Кумар Корнельский университет, Корнельский университет Нейта Фостера, Декстер Козен, Университетский колледж Александры Сильва, Лондон Ссылка на публикацию Файл Прикреплен
	10:21 2м Разговор		9000 9 Рассуждения о расхождениях с помощью поднятия пролетов PPS Университет Тэцуя Сато в Буффало, SUNY, США
	10:23 2m Разговор		Вероятностные модели для уверенного положения , Навигация и синхронизация PPS Андрес Молина-Маркхэм Корпорация MITRE
	10:25 2 м Разговор 901 72		Метод поддержки расчета ожиданий PPS Ави Пфеффер Чарльз Ривер Аналитика
	10:27 2M Talk		Сочетание статического и динамического оптимизации с использованием решений с закрытой формой	0010 PPS Даниэль Лунден KTH Королевский технологический институт, Дэвид Броман KTH Королевский технологический институт, Лоуренс М. Мюррей Упсальский университет

901 68

10:30 — 12:00	СЕССИЯ II (3 доклада) PPS в Брэдбери Председатель(ы): Эрик Мейер
	9 0002 10:30 30м Talk		Семантическая структура квазиборелевских пространств: алгебра, логика и рекурсия PPS Chris Heunen University of Edinburgh, Ohad Kammar University of Oxford, Sean Moss University of Oxford, Adam Ś Чибиор Университет Cambridge and MPI Tuebingen, Sam Staton University of Oxford, Matthijs Vákár University of Oxford, Hongseok Yang University of Oxford
	11:00 30m Talk		Стабильные, измеримые функции и вероятностные программы PPS Университет Микеле Пагани в Париже Дидро, CNRS Томаса Эрхарда и Университет Париж Дидро, Университет Кристин Тассон Париж Дидер от
	11:30 30m Talk		Формальные методы вероятностного программирования PPS Daniel Selsam Stanford University

	14:00 — 15:30	СЕССИЯ III (приглашенные учебное пособие + 1 выступление) PPS в Брэдбери Стул(и): Кэмерон Фрир, Ремине и Борелиан
	14:00 60 м Разговор 90 003		Глубокое вероятностное программирование: распределения TensorFlow и Эдвард PPS Rif A. Saurous Google, Dustin Tran
	15:00 30 минут Разговор		Дополнительная поддержка символического распада PPS Praveen Narayanan Университет Индианы, США, Chung-chieh Shan University Indiana, USA

9017 3

СЕССИЯ IV (4 выступления) PPS в Брэдбери
Председатель(-я): Риф А. Зарус Google

	16:00 — 18:00
	16:00 90 192 30m Talk		Вспомогательные переменные в вероятностных программах PPS Эканш Шарма, Даниэль Рой
	16:30 30 м Разговор 9017 2		Вероятностный программный вывод с абстракциями PPS Стивен Хольцен, Калифорнийский университет, Лос-Анджелес, Гай Ван ден Брук, Калифорнийский университет, Лос-Анджелес, Тодд Миллштейн, Калифорнийский университет, Лос-Анджелес Препринт
	17:00 9019 2 30м Talk		SlicStan: улучшение вероятностного программирования с помощью анализа информационных потоков PPS Мария И. Горинова Эдинбургский университет, Эндрю Д. Гордон Microsoft Research and University of Edinburgh , Эдинбургский университет Чарльза Саттона Препринт
	17:30 30 мин Разговор		Контекст ual эквивалентность для вероятностного языка с непрерывными случайными величинами и рекурсией PPS Северо-восточный университет Митчелла Ванда, США, Теофилос Джаннакопулос BAE Systems, Inc., Северо-восточный университет Эндрю Кобба, Северо-восточный университет Райана Калпеппера

Принятые документы

9 901 80

	Вспомогательные переменные в вероятностных программах 172
	Сочетание статической и динамической оптимизации с использованием решений в закрытой форме PPS Даниэль Лунден, Дэвид Броман, Лоуренс М. Мюррей
	Сравнение скорости вероятностных процессов PPS Матиас Руггаард Педерсен, Натанаэль Фьялков, Джорджио Баччи, Ким Ларсен, Раду Мардаре
	Конструктивная вероятностная семантика с непространственными локалями PPS Бенджамин Шерман, Джаред Трамонтано, Майкл Карбин Препринт
	Контекстная эквивалентность вероятностного языка с непрерывными случайными величинами и рекурсией PPS Mitchell Wand, Theophilos Giannakopoulos, Andrew Cobb, Ryan Culpepper
	Глубокий амортизированный вывод для вероятностных программ с использованием состязательной компиляции PPS Махди Азарафроз
	Формальные методы вероятностного программирования PPS Даниэль Селсам
	Семантика игр для вероятностных программ PPS C. -H. Люк Онг, Маттейс Вакар
	Интерактивное написание и отладка байесовских вероятностных программ PPS Хавьер Буррони, Арджун Гуха, Дэвид Дженсен Препринт
	Дополнительная поддержка символической дезинтеграции PPS Правин Нараянан, Чунг-чи Шан
	Вероятностные модели для гарантированного местоположения, навигации и синхронизации PPS 900 03 Андрес Молина-Маркхэм
	Вероятностная программа Эквивалентность для NetKAT PPS Штеффен Смолка, Дэвид Кан, Правин Кумар, Нейт Фостер, Декстер Козен, Александра Сильва Ссылка на публикацию Прикрепленный файл
	Вероятностный программный вывод с абстракциями Робототехника PPS Нильс Напп, Марко Габорди
	Рассуждения о расхождениях с помощью поднятия пролетов PPS Тэцуя Сато
	SlicStan: улучшение вероятностного программирования с использованием анализа информационных потоков PPS Мария И. Горинова, Эндрю Д. Гордон, Чарльз Саттон Препринт
	Стабильные, измеримые функции и вероятностные программы PPS Мишель Пагани, Томас Эрхард, Кристин Тассон
	Распределения TensorFlow PPS Джошуа В. Диллон, Ян Лэнгмор, Юджин Бревдо, Мэтт Хоффман, Дэйв Мур, Брайан Паттон, Риф А. Саурус, Дастин Тран, Сринивас Васудеван Ссылка на публикацию Препринт
	Семантическая структура квазиборелевских пространств: алгебра, логика, рекурсия 0172
	Метод поддержки вычисления ожиданий PPS Ави Пфеффер
	Использование вероятностных программ в качестве предложений PPS Марко Кусумано-Таунер, Викаш Мансингка 900 03
	Использование обучения с подкреплением для вероятностного вывода программ PPS Ави Пфеффер

простота использования и повторного использования. Недавний рост практических реализаций, а также исследовательская деятельность в области вероятностного программирования возобновили потребность в семантике, чтобы помочь нам делиться идеями и инновациями.

Целью этого семинара является объединение исследователей языков программирования и машинного обучения для продвижения всех аспектов вероятностных языков программирования, семантики и систем. Темы включают, но не ограничиваются:

• разработка вероятностных языков программирования;
• алгоритмов вывода для вероятностных языков программирования;
• семантика (аксиоматическая, операционная, денотационная, игровая и т.д.) и типы для вероятностного программирования;
• эффективная и правильная реализация;
• и, что не менее важно, приложения вероятностного программирования.

Для ознакомления с докладами и плакатами прошлых лет см.:

• http://conf.researchr.org/track/POPL-2017/pps-2017
• http://pps2017. soic.indiana.edu/

и

• http://conf.researchr.org/track/POPL-2016/pps-2016
• http://pps2016.soic.indiana.edu/

По традиции предыдущих встреч, мы ожидаем, что работа над семантическими основами вероятностного программирования будет лежать в основе PPS 2018, но мы явно расширяем область применения PPS, чтобы охватить все аспекты вероятностных языков программирования .

Мы ожидаем, что этот семинар будет неформальным, и наша цель состоит в том, чтобы способствовать сотрудничеству и формировать точки соприкосновения. Таким образом, материалы не будут официальной или архивной публикацией, и мы рассчитываем посвятить лишь часть дня семинара традиционным исследовательским докладам. В соответствии с Политикой публикации SIGPLAN, включение в наши неофициальные протоколы не должно исключать более позднюю официальную публикацию. Тем не менее, в качестве конкретной основы для плодотворных дискуссий мы призываем к расширенным тезисам, описывающим конкретную и в идеале текущую работу над вероятностными языками программирования, семантикой и системами.

В соответствии с Политикой публикации SIGPLAN, включение в наши неофициальные материалы не препятствует последующей официальной публикации.

Расширенные тезисы объемом до 2 страниц в формате PDF. Пожалуйста, отправьте их до 17 октября с помощью EasyChair по адресу https://easychair.org/conferences/?conf=pps2018

. Важные даты и программный комитет перечислены в другом месте на этой странице.

Домашнее здоровье PPS | CMS

Закон о сбалансированном бюджете (BBA) 1997 г. с поправками, внесенными Сводным законом о консолидированных и чрезвычайных дополнительных ассигнованиях (OCESAA) от 1999, призвал к разработке и внедрению перспективной системы оплаты (PPS) для медицинских услуг Medicare на дому. BBA 1997 года ввела в действие систему временных платежей (IPS) до тех пор, пока не будет реализована PPS. С 1 октября 2000 г. PPS для оказания медицинской помощи на дому (HH PPS) заменила IPS для всех агентств по оказанию медицинской помощи на дому (HHA). Предложенное правило PPS было опубликовано 28 октября 1999 г. с 60-дневным периодом общественного обсуждения, а окончательное правило было опубликовано 3 июля 2000 г.

дневные эпизоды ухода, включающие все покрываемые медицинские услуги на дому. Сумма выплаты за 60 дней была скорректирована с учетом разницы в заработной плате в зависимости от набора случаев и региона. Корректировка набора случаев в рамках этой системы включала: клиническое измерение; функциональное измерение; и аспект услуг, в котором оплата будет увеличиваться, если будут достигнуты определенные пороговые значения посещений терапии.

Закон о двухпартийном бюджете от 2018 г. (BBA от 2018 г.) включает несколько требований к реформе оплаты медицинских услуг на дому, вступающих в силу 1 января 2020 г. Эти требования включают отмену использования пороговых значений терапии для корректировки состава -дневная единица платежа до 30-дневного периода платежа. Требуемые законом положения BBA от 2018 года привели к созданию модели группировок, управляемых пациентами, или PDGM. PDGM устраняет нынешний платежный стимул для чрезмерного предоставления терапии и вместо этого предназначен для большего внимания к клиническим характеристикам и другой информации о пациентах, чтобы лучше согласовать платежи Medicare с потребностями пациентов в уходе. Хотя оплата корректируется для каждого 30-дневного периода ухода, чтобы отразить состояние здоровья бенефициара и потребности в уходе, существует специальное положение о выбросах, чтобы обеспечить соответствующую оплату для тех бенефициаров, которые имеют самые дорогие потребности в уходе.

В марте 2020 г. раздел 3708(f) Закона CARES внес поправки в правила, позволяющие практикующим медсестрам (NP), клиническим медсестрам-специалистам (CNS) и помощникам врачей (PA) сертифицировать и заказывать медицинские услуги на дому. Это означает, что в дополнение к врачу эти «допущенные практикующие врачи» могут сертифицировать, составлять и периодически пересматривать план ухода, а также контролировать предоставление предметов и услуг для получателей льгот Medicare на дому (HH).

Кроме того, раздел 3707 Закона CARES поощряет использование телекоммуникационных систем для оказания медицинских услуг на дому во время пандемии COVID-19.Чрезвычайная ситуация в области общественного здравоохранения (PHE). В ответ CMS внесла поправки в § 409.43(a), разрешающие использование телекоммуникационных технологий как часть плана медицинского обслуживания на дому, если использование таких технологий не заменяет личный визит, указанный в плане. ухода.

30-дневные периоды ухода в соответствии с PDGM

Начиная с 1 января 2020 г., HHA получают национальную стандартную ставку оплаты за 30-дневный период, если период ухода соответствует определенному порогу посещений врача на дому. Эта ставка оплаты корректируется с учетом состава дел и географических различий в заработной плате. 30-дневные периоды ухода, которые не соответствуют порогу посещений, оплачиваются по ставке оплаты за посещение для дисциплины, обеспечивающей уход. Несмотря на то, что в настоящее время единицей оплаты медицинских услуг на дому является ставка оплаты за 30-дневный период, нет никаких изменений в сроках для повторного подтверждения права на участие и пересмотра плана медицинского обслуживания на дому, оба из которых будут происходить каждые 60 дней (или в случае обновления плана лечения, чаще, когда этого требует состояние пациента).

Корректировка набора случаев — Корректировка оплаты с учетом состояния и потребностей бенефициара

После того, как врач или уполномоченный практикующий врач прописывает план ухода на дому, HHA оценивает состояние пациента и определяет квалифицированный уход, терапию, медицинское обслуживание. потребности в социальных услугах и домашнем медицинском обслуживании в начале 60-дневного периода сертификации. Оценка должна проводиться для каждой последующей 60-дневной сертификации. Медсестра или терапевт из HHA использует набор информации об исходах и оценке (OASIS) для оценки состояния пациента. (Все HHA используют OASIS с 19 июля., 1999.)

Определенные элементы OASIS, описывающие состояние пациента, и другая информация, сообщаемая в заявках Medicare, используются для определения корректировки по совокупности случаев в соответствии с общенациональной стандартной ставкой оплаты за 30 дней. 30-дневные периоды разделены на 432 группы смешанного набора для целей корректировки оплаты в соответствии с PDGM. В частности, 30-дневные периоды помещены в разные подгруппы для каждой из следующих широких категорий:

Информация, полученная из заявлений Medicare:

• Источник поступления (две подгруппы): сообщество или учреждение
• Сроки 30-дневного периода (две подгруппы): ранний или поздний
• Клиническая группа на основании зарегистрированного основного диагноза (двенадцать подгрупп): скелетно-мышечная реабилитация; Нейро-реабилитация после инсульта; раны; Медикаментозное управление, обучение и оценка (MMTA) — Хирургическое послеоперационное лечение; ММТА — сердечно-сосудистая; ММТА — Эндокринный; ММТА — Желудочно-кишечный тракт и мочеполовая система; ММТА — Инфекционные болезни, новообразования и болезни кроветворения; ММТА — респираторный; MMTA- Другое; Психического здоровья; или комплексные сестринские вмешательства
• Коррекция сопутствующих заболеваний на основании зарегистрированных вторичных диагнозов (три подгруппы): Нет, Низкий или Высокий

Информация, полученная в результате оценки OASIS:

• Уровень функциональных нарушений (три подгруппы): низкий, средний или высокий

Всего существует 2*2*12*3*3 = 432 возможных группы платежей, скорректированных по набору случаев.

Выделенные платежи — Доплата за обслуживание наиболее дорогостоящих бенефициаров

Дополнительные выплаты будут производиться в течение 30-дневного периода, скорректированного с учетом состава дел, и сопутствующие выплаты бенефициарам, которые несут необычно большие расходы. Эти исключительные платежи будут производиться за периоды ухода, когда условно исчисленные затраты превышают пороговую сумму для каждой группы смешанного случая. Сумма выброса платежа будет пропорцией суммы вмененных затрат сверх порога. Выбросы расходов будут условно рассчитаны для каждого периода ухода путем применения стандартных сумм за посещение к количеству посещений по дисциплинам (посещения квалифицированных медицинских сестер или физические, речевые и языковые патологии, трудотерапия или услуги по оказанию медицинской помощи на дому), указанным в заявлениях. . Общие национальные выбросы за услуги медицинского обслуживания на дому в год не превышают 2,5 процента расчетных общих платежей в рамках PPS медицинского обслуживания на дому.