Rusko posílá pomoc Severní Koreji

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o) Chcete-li být denně informováni odkazy na téma survival, soběstačnost, jak přežít ekonomickou krizi či jaderný útok, přidejte se k FB stránce PŘEŽIJEME


Rusko pošle svou poslední dodávku obilí jako humanitární pomoc do severokorejského přístavu Nampkho, oznámila ve čtvrtek média s odvoláním na dřívější bilaterální dohodu, podle které by mělo Rusko do konce tohoto roku poslat do KLDR 50 000 tun obilí.

Navíc Moskva dodá Pchjongjangu potraviny v hodnotě 5 milionů dolarů v rámci Světového potravinového programu OSN.

Překlad článku Russia sends aid to North Korea
http://english.ruvr.ru/2011/11/10/60179248.html

pošli na vybrali.sme.sk

TopČlánky

Panetta: Úder na Irán môže mať nepredvídateľné následky

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o)


Vojenský úder na Irán môže mať nepredvídateľné dôsledky pre celý región, povedal americký minister obrany Leon Panetta.

Keď hovoril na tlačovom briefingu v Pentagone, povedal, že útok na iránske jadrové zariadenia by aj tak nezabránil Iráncom vývoj zbraní hromadného ničenia, a to by vážne ovplyvnilo celý región, čo je určite oveľa dôležitejšie. Panetta zároveň zopakoval, že Iránske jadrové zbrane, sú neprijateľné pre Spojené štáty.

Skôr, oficiálny hovorca ruskeho ministerstva v zahraničí Alexander Lukashevich varoval, že akékoľvek použitie vojenskej sily proti Iránu by sa ukázalo ako zásadná chyba z regionálnimi a globálnimi dôsledkami..Generálny tajomník OSN Ban Ki-moon tiež vyzval na rokovanie o iránskom jadrovom programe.

Pro Free Pub přeložila Gabriela Mociková.

Překlad článku Strike on Iran may have unpredictable consequences – Panetta
http://english.ruvr.ru/2011/11/11/60214301.html

pošli na vybrali.sme.sk

TopČlánky

Medveděv: Rusko bude pevně hájit své zájmy v Arktidě

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o)


Rusko bude pevně hájit své zájmy v Arktidě, řekl prezident Dmitrij Medveděv při setkání s aktivisty strany Jednotné Rusko v Chabarovsku, na ruském Dálném východě. Řekl, že vláda podpoří financování výzkumu v arktické oblasti, o které je známo, že oplývá plynem a ropou.

Ale Arktida a Severní ledový oceán je oblast, která sousedí s Ruskem, je to ruské pobřeží, ruský námořní prostor, jak geograficky, tak z hlediska obrovských přírodních zdrojů, řekl Medveděv. Poukázal na to, že Rusko má vypracovanou strategii rozvoje v Arktidě, která se týká konkrétních činností pro rozvoj regionu.

Překlad článku Russia will firmly defend its interests in Arctic – Medvedev
http://english.ruvr.ru/2011/11/11/60209411.html

pošli na vybrali.sme.sk

TopČlánky

Desiatky miliónov včiel na Floride tajomne kleslo k zemi za jeden deň, včelári davaju vinu pesticídom

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o)


Úrady už vylúčili ochorenia, vrátane neslávne známej „Colony Collapse Disorder“ (CCD), ako príčina posledného holokaustu včiel, ktorý sa konal v Brevard County, Florida. Britské Daily Mail uvádza, že až 12 miliónov včiel z približne 800 včelstiev vo všetkých oblastiach padalo mŕtvych k zemi zhruba v rovnakom čase okolo 26. septembra – a miestni včelári hovoria, že pesticídy sú pravdepodobne na vine.

CCD je termín často používaný – popisuje nevysvetliteľné masové vymieranie včiel na celom svete, čo zvyčajne znamená, že včely opustia svoje úle z akéhokoľvek dôvodu a nikdy nenájdu cestu späť domov. Masové vymieranie spojené s CCD sa často vyskytujú na úplne náhodných miestach po celom svete a zvyčajne zahŕňajú postupný proces zmiznutia a prípadné Colony Collapse – a mŕtve včely sa obvykle nikde nenájdu.

Nedávne udalosti na Floride zahrnujú to, že stovky včelstiev na 30 rôznych miestach v okruhu jeden a pol kilometrov doslova padaly mŕtve a všetky v rovnakom čase a zanechaly po sebe mrtvé telá čo je dôvod, prečo orgány odmietli ako príčinu CCD. Na základe vzhľadu mŕtvych včiel, rovnako ako synchrónne načasovanie ich smrti, pesticídovým postrekom sa zdajú byť na vine v tomto prípade.

„Som celkom ostrý chlapec, ale je to srdcervúce,“ povedal Charles Smith ze Smith Family Honey Company, spoločnosti na výrobu medu pre News 13 v Orlande. Jeho rodinná spoločnosť stratila odhadom 150 000 dolárov za včiely v posledných umrtiach včiel. „Nielen, že sme mali finančnú stratu, ale tvrdo pracujeme na tom aby tieto včely boly v dobrom zdravotnom stave.

Colony Collapse Disorder

Vymieranie na Floride sa zhoduje s nedávym celoštátnym úsilim na hubenie komárov, kedy vrtuľníky lietali nad rôznymi časťami kraja a boli striekané pesticídi vo vzduchu. Úradníci samozrejme poprierali toto striekanie za peniaze daňových poplatníkov a nemá nič spoločné s včelou genocídou.

„Fakt, že to bolo tak rozšírené a tak rýchlo, myslím, že je možné prakticky vylúčiť ochorenia,“ povedal Bill Kern, entomológ z University of Florida (UF) pro Florida Today. „Stalo sa to v podstate skoro za jeden deň. Obvykle ochorenia u dospelých, alebo plodu, nemajú nič také, čo zabije ich oboch.“

Mnoho včelárov, ktorí stratili svoje úle v masovom zabíjaní včiel, zvýšili predaj americkým farmárom, ktorí ich potom používali na opeľovanie potravinárskych plodín. Vzhľadom na ich masívne straty by mnoho z týchto včelárov nakoniec stratili celé včelárske podnikanie.

Pro Free Pub přeložila Gabriela Mociková.

Překlad článku Tens of millions of Florida bees mysteriously drop dead in one day, beekeepers blame pesticides
http://www.naturalnews.com/033781_honey_bees_pesticides.html

pošli na vybrali.sme.sk

TopČlánky

Jablko denně snižuje riziko mozkové mrtvice na polovinu

Rozšiřujte tento článek po světě. Přeposílejte a umísťujte jej na Facebook. Děkujeme!

(NaturalNews) Nová studie přidává spolehlivost pořekadlu „jablko denně drží dál doktory“, alespoň co se týče mozkové mrtvice. Ve studii publikované v Stroke: Journal of the American Heart Association nizozemští výzkumníci zjistili, že pojídání jablek, hrušek a dalšího bílého ovoce a zeleniny může snížit riziko mozkové mrtvice o 52%. Autoři vyšetřování považovali toto zjištění za poněkud překvapivé, protože nedávno výzkumníci doporučovali zářivě barevné ovoce a zeleninu jako nejlepší pro zdraví.

Jablko

V rámci výzkumu, který zkoumal stravu 20 000 dospělých v průběhu deseti let, autoři zkoumali vztah mezi barvou konzumovaného ovoce a výskytem mozkové mrtvice. Účastníci byli požádáni, aby vyplnili dotazník ohledně stravy, který segmentoval barvu ovoce a zeleniny do čtyř skupin: oranžová/žlutá, červená/fialová, zelená a bílá. Po porovnání výskytu mozkové mrtvice se stravou účastníků výzkumníci nezjistili žádnou souvislost s barevným ovocem a zeleninou. Naopak, účastníci, kteří měli denní příjem 171 gramů bílého ovoce nebo zeleniny měli o 52% nižší výskyt mozkové mrtvice než ti, kteří měli denní příjem menší než 75 gramů. Strava s bílou barvou zahrnuje jablka, hrušky, banány, květák a okurky a množství 171 gramů odpovídá s jedním středním až velkým jablkem.

I když není jasné, proč bílá dužina tak výrazně snižuje riziko mrtvice, vědci zavedli některé postuláty. Vláknina nalezená v jablkách je prospěšná pro kardiovaskulární zdraví. Kromě toho jablka a hrušky mají vysoká obsah flavonoidu jménem quercetin, o kterém studie zjistily, že snižuje záněty. Tyto protizánětlivé výhody mohou být významným faktorem, protože zánět je spojen s kornatěním tepen.

Po vyhodnocení výsledů šetření autorka Linda M. Oude Greip poskytla několik doporučení. Varovala, že výsledky je potřeba potvrdit dalším výzkumem; nicméně uvedla, že může být prospěšné jíst tuto stravu a jedno jablko denně je snadná metoda zvýšení příjmu těchto zdraví prospěšných potravin. Na druhou stranu Oude Greip také důrazně doporučuje veřejnosti konzumovat jasně zbarvené ovoce a zeleninu, protože jsou ochranou proti jiným chronickým onemocněním.

Je třeba zdůraznit, že fytochemikálie nacházející se v zářivě barevném ovoci a zelenině jsou spojovány se snížením rizika rakoviny, spolu s přínosem pro zdraví srdce. Jessico Shapiro, wellness dietolog v New Yorku, přidal svůj hlas k doporučení Oude Greipové ohledně stravy obsahující barevné ovoce a zeleninu. Shapiro poukazuje na to, že duha ovoce a zeleniny přispívá živinami, které mezi sebou pracují synergicky.

Čtěte také:
Research shows apples prevent stroke
White fleshed fruit and vegetable consumption slashes stroke risk in half
White fruits shown to protect against stroke

Překlad článku An apple a day slashes stroke risk in half, study finds
http://www.naturalnews.com/033631_apples_stroke.html

Vitamín D vyvolává přirozenou imunitní odpověď proti tuberkulóze

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o)


(NaturalNews) Nová stude publikovaná v časopisu Science Translational Medicine naznačuje, že není nutné se nechat očkovat proti tuberkulóze, pokud si udržujete vysokou hladinu vitamínu D. Výzkumníci zjistili, že přítomnost minimální adekvátní hladiny vitamínu D způsobuje to, že vlastní imunitní systém těla přirozeně vyvolá imunitní odpověď proti této nemoci, bez potřeby léků nebo chemických zásahů.

TBC

Mario Fabri, který nyní pracuje na dermatologickém oddělení Univerzity v Kolíně v Německu, zkoumal účinky vitamínu D na imunitu během svého působení na Kalifornské univerzitě v Los Angeles. Objevil, že vitamín D je rozhodující pro T-lymfocyty, které jsou první záchrannou proti útočící nemoci, protože produkují protein jménem interferon. A u interferonu se zjistilo, že přímo napadá bakterie tuberkulózy a brání jejímu zabydlení se.

„V průběhu staletí se vitamín D skutečně používá k léčbě tuberkulózy,“ řekl Fabri, odkazoval přitom na starou praxi dávání pacientů s tuberkulózou na místo se slunečním svitem, jako součást jejich léčby. „Naše zjištění naznačují, že zvýšení hladiny vitamínu D skrze doplňky může zlepšit imunitní odezvu na infekce, jako je např. tuberkulóza.“

Fabriho studie také zjistila, že vitamín D je nezbytný pro imunitní systém k produkci cathelicidinu – antimikrobiálního peptidu který, stejně jako interferony, poskytuje člověku a dalším savcům ochranu proti bakteriálním infekcím. Jinými slovy – vitamín D vybavuje tělo nástroji pro prevenci infekcí, bez potřeby léků na bázi antibiotik.

„V době, kdy vznikají rezistentní formy TBC je pochopení toho, jak zvýšit přirozenou imunitu vitamínem D, velmi užitečné,“ dodal Barry Bloom, spoluautor studie a bývalý děkan Harvardské školy veřejného zdraví.

A co je ještě lepší je to, že interferony nebojují jen proti tuberkulóze. O těchto látkách se ví, že vykazují imunitní odpověď na všechny druhy virů, bakterií, parazitů a dokonce i na nádorové buňky, což znamená, že pomáhají předejít mnoha dalším chorobám, včetně tuberkulózy.

Více se o vitamínu D dovíte na http://www.vitamindcouncil.org/

Překlad článku Vitamin D triggers natural immune response against tuberculosis, study finds
http://www.naturalnews.com/033989_vitamin_D_tuberculosis.html


Free Pub najdete i na Facebooku, stačí se stát fanouškem facebookové skupiny Free Pub.

Chcete-li být denně informováni odkazy na téma survival, soběstačnost, jak přežít ekonomickou krizi či jaderný útok, apod., přidejte se k FB stránce PŘEŽIJEME.

Chcete se být ochráněni před manipulací a propagandou? Chcete odhalovat lži? Pak se přidejte k naší facebookové stránce Lži, podvody, propaganda.

Krach současného systému = čas na změnu

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o)


To, že se systém hroutí začíná být zřejmé každému, kdo vnímá souvislosti. Teď už je spíš jen otázkou času, kdy k tomu dojde, kdy přijde opravdový krach, který peníze znehodnotí a ty se pak stanou bezcennými. Vždyť to už tu párkrát v minulosti bylo a vzhledem k tomu, že dluhy většiny států i jednotlivců jsou nyní mnohonásobně vyšší než kdykoliv v minulosti, nemám jediný důvod se domnívat, že se to tentokrát nestane. A připadá mi to naprosto logické, přestože nejsem ekonom. I kdyby se současnému systému podařilo se zachránit, za cenu ožebračených lidí, násilností, zaprodání se Číně a nevím čeho všeho, já v takovém systému už žít nechci, ani se podílet na jeho resuscitaci, protože jsem pochopil jeho obludnost. Nehodlám bojovat za záchranu kapitalismu.

Už mě nebaví volit to zpropanované nejmenší zlo, protože začínám mít pocit, že kapitalismus není to nejmenší zlo, ale naopak jedno z těch největších, né-li největší, protože právě z kapitalismu se zrodil i fašismus a potažmo i komunismus a oba extrémy vykvetou vždy, když se objeví nějaká větší krize. Dalo by se říct, vždy když teče mocným do bot a je potřeba vyvolat nějaké ty nepokoje, revoluce a války k oživení ekonomiky zbrojením a ničením, aby pak zase bylo co budovat. Možná bylo nutné si tím vším postupně projít, aby nám to došlo, ale když to teď víme, měli bychom společně hledat alternativu a tento zvrácený koloběh zastavit a ne ho dál udržovat za každou cenu při životě, jen kvůli těm nahoře, kteří pak bohatnou i při té válce, zatímco obyčejní lidé kvůli nim umírají. Nemám už chuť tento systém nadále podporovat a nehodlám podporovat ani jinou formu nadvlády nad lidmi. Pokud totiž na krach nebudeme připraveni, ovládnou nás opět populisti, ať už fašističtí nebo komunističtí, kteří sice vrátí společnosti stabilitu a řád, ale za cenu omezení svobod a pronásledování a likvidace odpůrců režimu. O tom nás snad historie taky poučila dostatečně.

A poněvatž mi budocnost nedá spát, začal jsem přemýšlet o tom jak ji zvrátit ve prospěch lidí a vyrvat ze spárů těch nadnárodních korporací a bank, které životy lidí jen ničí svou nenasytností a využívají k tomu divadla jménem politika. Začínám mít dojem, že jediným způsobem jak změnit systém k lepšímu bude z něho vystoupit a stát se na něm nezávislý. Vytvořit soběstačné komunity, založené na vzájemné spolupráci a skutečné solidaritě, na úctě člověka k člověku a ne úctě člověka k penězům. Cílem těchto, zpočátku alespoň částečně, samosprávných komunit by mělo být připravit lidi na krach a zmírnit tak dopady následné recese, protože zbankrotovaný stát se o nás pak tuplem nepostará a pokud možno zabránit násilnostem tím, že lidé budou mít jídlo a případně i nějakou tu práci na poli.

My co to všechno víme, musíme jít příkladem těm, co zatím netuší, abychom jim názorně ukázali, že alternativa k současnému zkaženému systému existuje a je tu pro všechny slušné lidi, ochotné se přizpůsobit novým podmínkám, to znamená hlavně vzdát se konzumního způsobu života, který přináší jen duševní vyprahlost a utrpení v nekonečné honbě za penězi, postrádající jakýkoliv vyšší smysl. Nemyslím ovšem, že cestou je centralizovaná eko-technokracie zeitgeistu, to by byla jen jiná forma nadvlády, zvláště kdyby se místo peněz zavedly nějaké globální kredity. Na globální projekty a centralizaci je právě třeba si dávat pozor, protože nevíme kdo za tím může ve skutečnosti stát. Cestou by naopak měla být decentralizovaná společnost na bázi komunit s obdobou vlastní spravedlivé ústavy, která by znemožňovala, aby komunity ovládli špatní lidé. Dobré příklady alternativ jsou v dokumentu 2012:Čas na změnu.

Možná jsem snílek, ale historie dala většině snílků nakonec zapravdu a škarohlídy znemožnila. Proč by to nemohl být i tento případ, když po něčem podobném začíná volat čím dál tím víc lidí? Začněme tento sen převádět do reality. Příkladů už máme spoustu. Stačí chtít. Nebát se a vykročit tím správným směrem. Každý člověk má moc svými činy ovlivnit činy dalších lidí, ať už pozitivně nebo negativně. Snažme se o to, aby bylo na světě více dobra a zlo pak nebude mít šanci

Autor: K. R.

pošli na vybrali.sme.sk

TopČlánky

Krízový plán biologického ohrozenia – pandémie

1. Východiska
a) prežitie kritickej situácie (biologické ohrozenie) na odľahlom mieste pri predpokladaných výpadkoch systému rôzneho rozsahu až po jeho úplný kolaps

Pandemie

2. Základné opatrenia
a) vytypovanie vhodných lokalít úniku a objektov vhodných na prečkanie kritického obdobia (3 – 6 mesiacov)
b) vytvorenie zásob a technických predpokladov na prežitie
c) opustenie priestoru s vysokou koncentráciou osôb v kritickom okamihu

3. Technické problémy prežitia
Prežitie bude záležať najmä na úspešnom zvládnutí problémov s obstaraním elementárnych a ostatných predpokladov prežitia: voda, potrava, teplo, úkryt, lieky, pohyb, komunikácia, informácie, bezpečnosť.

1. Voda – pretože sa predpokladá pobyt na odľahlom mieste počas dlhej doby bez možnosti kontaktu so systémom, je zabezpečenie dostatku vody prvoradou úlohou.

Pretože nebude možné vytvoriť dostatočné zásoby a dopraviť ich na miesto pobytu, je nevyhnutné:
a) obsadiť miesto pobytu so zdrojom pitnej vody
b) ak sa nepodarí takéto miesto obsadiť, bude potrebné zabezpečiť technickými prostriedkami dostatok pitnej vody

ba) vytvorenie zdroja pitnej vody – počas krátkej doby po obsadení miesta, pokiaľ bude ešte možné čerpať zo zásob dopravených na miesto pobytu bude potrebné vykopať studňu

bb) ak nebude technicky alebo z iných dôvodov možné vykopať studňu, bude potrebné zabezpečiť zber a úpravu zrážkovej vody, alebo vody z iného zdroja /potok/ ak sa v bezprostrednom okolí nachádza. V situácii, keď komunita bude odkázaná výhradne na zrážkovú vodu, bude nevyhnutné zaviesť prísny, úsporný, prídelový systém.

2. Potrava – platí rovnaký predpoklad ako v bode 1

a) prevážnu časť potravín musia tvoriť trvanlivé potraviny dopravené na miesto pobytu, ktoré nevyžadujú skladovanie v chlade, prípadne v zmrazenom stave. Dá sa predpokladať, že je možné vytvoriť zásoby, ktoré pri disciplinovanom prerozdeľovaní, vydržia celej komunite počas celej doby (6 mesiacov) pobytu. Stravu bude nutne doplniť minerálnymi a vitaminovími preparátmi pretože k dispozícii bude minimum čerstvej zeleniny, takmer žiadne čerstvé ovocie.

b) potrava bude dopĺňaná ulovenými zvieratami z druhov u ktorých sa predpokladá, že neprenášajú biologické nebezpečenstvo

3. Teplo – naliehavosť zabezpečiť uspokojenie tejto elementárnej potreby je priamo naviazaná na ročné obdobie počas ktorého bude potrebné zotrvať na mieste pobytu a od kvality úkrytu

Dá sa predpokladať, že úkryt nebude disponovať žiadnym technickým zariadením na výrobu tepla prípadne len najprimitívnejšími formami a nebude napojený na rozvod elektrickej energie. V prípade, že by aj bol úkryt na rozvod elektrickej energie napojený dá sa predpokladať, že pri značnom rozšírení epidémie systém skolabuje alebo bude mať aspoň vážne výpadky.

a) bude potrebné zhotoviť zdroj tepla na pevné palivo (ohnisko, sporák, krb) podľa možnosti a schopnosti komunity

b) bude potrebné zabezpečiť pevné palivo (z najväčšou pravdepodobnosťou drevo) v takom množstve, aby členovia komunity nemuseli v budúcnosti tomuto venovať pozornosť z dvôvodov bezpečnosti (pozri bod 9). V prípade, že lokalita nebude poskytovať dostatok palivového dreva bude potrebné rozpracovať alternatívne metódy zabezpečenia tepla.

c) pre prípad krízových situácii a na dobu zabezpečenia dostatočného množstva tuhého paliva, je potrebné doniesť so sebou plynové ohrievače najmä v prípade presídľovania v zimných mesiacoch.

4. Úkryt – je mimoriadne dôležitý z hľadiska prežitia komunity. Jeho kvalita bude mať priamy vplyv na reálne šance prežiť ohrozenie najmä v zimných mesiacoch. Úkryt sa musí nachádzať na od civilizácie vzdialenom a malo frekventovanom mieste. Preto je potrebné:

a) obsadiť ľuďmi vytvorený úkryt – najlepšie murovaný objekt 1. určený priamo na bývanie (chata, horáreň) 2. určený na iný účel (poľnohospodárske stavby, senníky)

b) obsadiť prírodný útvar, ktorý je po menšom zásahu vhodný na dočasné obývanie (jaskyňa, skalný previs a pod.)

c) vytvoriť úkryt od základu – jeho úroveň by bola priamo závislá na veľkosti a schopnostiach komunity (zrub, zemlianka)

5. Lieky – pretože sa nepredpokladá existencia účinného lieku proti biologickému ohrozeniu, pôjde najmä o liečenie bežných chorôb a zranení. Preto je potrebné:

a) dopraviť na miesto pobytu dostatočne množstvo liekov na liečenie bežných ochorení

b) je možné využiť aj prírodne liečivá a liečivé rastliny, v prípade, že sa niektorý člen komunity v problematike orientuje.

c) komunite v tomto smere samozrejme situáciu značne uľahčí prítomnosť lekára, alebo aspoň človeka s podobným vzdelaním alebo kurzom v jej radoch.

d) komunita musí vyriešiť otázku, ako bude postupovať v prípade, že jej člen ochorie alebo sa zraní spôsobom, ktorý nebude možné riešiť v provizórnych podmienkach. Dá sa predpokladať, že ani zabezpečenie prepravy postihnutej osoby do miest, kde sa za normálnych okolností poskytuje zdravotná starostlivosť nebude účinné pre záchranu jej života, pretože s kolapsom systému sa v týchto zariadeniach nemusí poskytovať vôbec žiadna starostlivosť, alebo takéto zariadenia budú preplnené osobami postihnutými pandemickými mikroorganizmami v rôznom štádiu vývoja choroby. V každom prípade je takto postihnutá osoba pre komunitu stratená a nebude sa už za žiadnych okolnosti môcť ku nej pripojiť

6. Pohyb – komunita musí riešiť niekoľko problémov: a) preprava na miesto pobytu b) pohyb v mieste pobytu (bezpečnostnej zóne) c) pohyb mimo miesta pobytu spojený s činnosťami na zabezpečenie potravy a iných nevyhnutných životných potrieb.

a) preprava na miesto pobytu sa musí uskutočniť rýchlo, v počiatočnom štádiu vypuknutia pandémie, skôr ako budú miesta s výskytom ochorenia uzavreté silovými zložkami štátu. Preto je potrebné:

aa) mať dostatok motorových vozidiel tak, aby sa skupina mohla rozdeliť na čo najviac posádok a naložiť do motorových vozidiel maximum užitočného materiálu

ab) udržiavať vo vozidlách neustále čo možno najväčšiu zásobu paliva, aby sa cesta na miesto určenia mohla uskutočniť s minimom zastávok

b) pohyb v mieste pobytu musí byť čo najviac obmedzený, aby nedošlo k náhodnému kontaktu s votrelcom.

ba) priestor pobytu musí byť neustále monitorovaný hliadkou, aby pohyb v ňom bol bezpečný

bb) členovia komunity sa musia vzájomne kontrolovať a informovať o svojom pohybe a o stretnutí s votrelcom. Ohlásenie každého kontaktu s votrelcom je životne dôležité pre celú komunitu

c) pohyb mimo miesta pobytu kvôli zabezpečeniu potravy lovom, zberom a kvôli zabezpečeniu ďalších potrieb komunity sa musí vykonávať len v nevyhnutnom rozsahu a vždy vo dvojici

ca) členovia komunity pri spozorovaní votrelca sa musia bezpodmienečne dať na ústup a za každú cenu zabrániť kontaktu

7. Komunikácia – komunita bude riešiť dva problémy: a) komunikácia s vonkajším prostredím b) komunikácia medzi členmi komunity

a) komunikáciu s vonkajším prostredím je dôležitá pre komunitu z pohľadu získavania informácii o situácii vo vonkajšom prostredí. Túto úlohu budú môcť zabezpečovať iba mobilné telefóny aj to iba za priaznivej zhody viacerých faktorov.

ab) územie je pokryté signálom

ac) komunita dokáže zabezpečiť napájanie energetický náročne prístroje

aca) energiu pre komunikačné prístroje môže zabezpečiť: 1. energia dopravných prostriedkov do ich vyčerpania (autonabíjačka) 2. solárne nabíjačky 3. mechanické nabíjacie systémy

b) komunikáciu v rámci komunity, ktorá je dôležitá z dôvodu veľmi náročného a dôsledného zabezpečenia bezpečnosti skupiny, najmä pri pohybe skupiny alebo jej členov mimo ochranného pásma môžu zabezpečiť: 1. mobilné telefóny za predpokladu splnenia vyššie spomenutých faktorov 2. vysielačky

bb) pri oboch týchto spôsoboch je potrebné riešiť rovnaké energetické problémy, ako v bode a)

8. Informácie – sú dôležité pre informovanosť komunity o vývoji biologického ohrozenia. Iba na základe týchto informácii môže komunita plánovať, riadiť a koordinovať svoje konanie. Preto je potrebné:

a) priniesť so sebou tranzistorový rádioprijímač a dostatočné množstvo akumulátorov na jeho presne limitovanú a riadenú prevádzku.

ab) je potrebné priniesť autotransformátory, ktoré by umožnili využiť energetické zdroje dopravných prostriedkov po zániku možnosti ich využívania na ich primárne funkcie.

b) v prípade zlyhania rádioprijímača, bude komunita odkázaná na správy získane komunikačnými prostriedkami. Dá sa však predpokladať, že tieto systémy v čase vrcholiacej pandémie nebudú fungovať. Ich fungovanie by mohlo signalizovať zlepšovanie situácie

9. Bezpečnosť – zabezpečenie bezpečnosti spočíva najmä v odizolovaní komunity od votrelcov (osôb mimo komunity, ktoré sú potencionálnymi nositeľmi vírusu) a zabráneniu kontaktu členov komunity s osobami mimo komunity či už náhodnému alebo úmyselnému. Preto je potrebné:

a) neustále vykonávať hliadkovú činnosť. Do akej miery to bude možné záleží najme na početnosti komunity. V prípade malej komunity sa táto bude musieť spoľahnúť na pasívne prostriedky zabezpečenia bezpečnosti

b) vyrúbať stromy okolo úkrytu v okruhu 200 m (bezpečnostná zóna). Tieto poslúžia ako palivo a ako záseky a kryty slúžiace na obranu

c) na vonkajšom okraji bezpečnostnej zóny umiestniť systémy včasného varovania (spravidla nebude možné použiť iné systémy ako mechanické)

d) označiť priestor ako vojenský, zákaz vstupu, uzavretý z dôvodu biologického ohrozenia, masový hrob apod. aby sa potencionálny votrelci už v zárodku odradili od vstupu do bezpečnostnej zóny

e) komunita môže používať psov (títo sú užitoční nielen ako prostriedok včasného varovania, ale aj pri love, prípadne ako potrava v čase krízy), v prípade, že títo neprenášajú biologické ohrozenie a jej ich schopná uživiť

f) komunita musí disponovať dostatkom krátkych a dlhých palných zbraní a zásobami streliva

g) komunita musí disponovať chladnými zbraňami

h) komunita si musí vypracovať plán zabezpečenia a obrany teritória, bezpečnostnej zóny, únikový plán

ch) komunita musí mať spracované bezpečnostné pravidla a spôsoby pohybu a presunu a jej členovia musia tieto bezpodmienečne dodržiavať

i) komunita musí mať spracované krízové plány pre prípad, že sa člen komunity alebo jej časť dostane do kontaktu s votrelcom takzvaný plán karanténnych opatrení

j) členovia komunity sa musia neustále trénovať a zdokonaľovať v obrane svojho teritória pred votrelcami.


Free Pub najdete i na Facebooku, stačí se stát fanouškem facebookové skupiny Free Pub.

Chcete-li být denně informováni odkazy na téma survival, soběstačnost, jak přežít ekonomickou krizi či jaderný útok, apod., přidejte se k FB stránce PŘEŽIJEME.

Chcete se být ochráněni před manipulací a propagandou? Chcete odhalovat lži? Pak se přidejte k naší facebookové stránce Lži, podvody, propaganda.

Oběť

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o)


Všichni dobře známe tuto větu:
„To on je vinen. On za to může.“

Znamená to, že někdo jiný má moc a vy ne. Jinak řečeno, jste oběť. Hra na oběti je nesmírně oblíbená, protože je praktická. Kdo je oběť, má soucit, pozornost a náklonnost většiny lidí. Má dokonce obdiv, jestliže statečně snáší svůj těžký úděl. Pokud tuto hru hrajete sami se sebou i vy, zapomínáte, že tím nic nevyřešíte. Jen oddalujete řešení svých problémů. Někteří lidé usilovně používají různé triky, aby byli považováni za bezmocné. Tak alespoň nemusí být odpovědní za svůj život. Mnohem raději se cítí jako oběti nebo se sami ničí.

Úryvek z knihy Debordelizace hlavy od Ivo Tomana. Více naleznete na http://www.jak-vydelat.cz/?Knihy-Iva-Tomana&id=13

pošli na vybrali.sme.sk

TopČlánky

Dolování dat (Data mining)

Přidejte se do naší facebookové skupiny Free Pub a pojďte s námi diskutovat :o)


Seminární práce na téma „Dolování dat“ (Data mining)

Tato seminární práce na téma Data-mining se zaměřuji spíše na obecnější pojetí data-miningu, tedy v podstatě KDD (Knowledge Discovery in Databases), pojmy jsou dále vysvětleny. V dalších odstavcích této práce nicméně nastiňuji ještě obecnější vývoj generací statistické analýzy dat jak z hlediska statistiky samotné, tak z pohledu aplikací a modelovacích systémů. Po příčinách vzniku a využití data-miningu v různých oborech se zaměřuji na popis typů dat pro data-mining a různých analytických metod a technik. Následně v jednotlivých krocích podrobněji popisuji celý proces na pomezí data-miningu a KDD. Nakonec se zabývám rolí lidského faktoru a uvádím různé chyby, kterých se lidský faktor může dopustit.

Pojem data-mining a KDD

Data-mining (dále jen DM), neboli dolování dat, někdy chápáno jako součást dobývání znalostí z databáze (Knowledge Discovery in Databases – KDD). Za DM se pak považuje technologická a analytická část KDD, obecně tedy získání užitečných informací z dat.

Poněkud přesněji definuje DM Fayyad [5]: „Krok v procesu KDD, který dodává převážně očištěná, transformovaná data, hledá data pomocí algoritmů, a výsledkem jsou vzory a vztahy pro interpretaci/zhodnocení celým procesem KDD.“

Pro úplnost ještě uvádím definici KDD podle [1]: „KDD je oblast managementu znalostí, která se zabývá procesy automatizace vyhledávání znalostí z databází, formalizací výsledků, analýzy dat, modelováním dat i prezentací výsledků.“

U vztahu mezi DM a KDD je problém rozeznání, co tím konkrétní osoba myslí, jelikož někteří chápou DM jako podmnožinu (součást procesu) KDD, ale někteří DM a KDD vidí jako synonyma.

Vývoj statistické analýzy dat

V této kapitole uvádím obecnější vývoj nikoliv samotného DM, ale statistické analýzy jako takové, která je součástí DM. Statistickou analýzu můžeme dle [6] definovat takto: „Sběr, zkoumání, sumarizace, manipulace a interpretace kvantitativních údajů za účelem zjištění základních kauzalit, vzorů, vztahů a trendů.“

Nisbet et al. [2] rozděluje vývoj statistické analýzy na čtyři generace. První generace trvala zhruba do 70. let minulého století. Za předpoklady se považovalo známé rozdělení, konstantní rozptyl (homoscedasticita), nezávislost proměnných, lineární aditivita a proměnné musely být numerické a spojité.

Druhá generace trvající od 80. let minulého století je charakterizována užitím i nelineárních metod a modelů pro diskrétní data, když matematikové zjistili, že předchozí předpoklady jsou příliš omezené pro analýzu vysoce nelineárních vztahů ve velkých kolekcích dat. Tyto metody obsahovaly logitový a probitový model, zobecněný lineární model.

Třetí generace je spojena s algoritmy strojového učení, které je zde zastoupeno většinou neuronovými sítěmi a rozhodovacími stromy. Výhodou neuronových sítí je jejich schopnost modelovat nelineární vztahy.

Čtvrtá generace, někdy nazývána statistickým učením. Používají se zde speciální metody klasifikace a regrese. Jako alternativní přístup je zde použití dat jako vektorů, např. u zákazníků – vektory jsou vytvořeny z elementů (jeden element pro každý atribut zákazníka) a vektorový prostor všech řádků zákazníků v databázi poté může být vyjádřen matematicky jako N-dimenzionální prostor, kde N je počet atributů zákazníka.

Grossman (1998) však vývoj DM systémů rozdělil jinak:

 

Generace

Rozlišovací charakteristiky

Podporované systémy

Podporované modelovací systémy

Typy dat

1.

Samostatné aplikace

Samostatné systémy

Jediný stroj

Vektorová data

2.

Integrace s databázemi a datovými sklady

Systémy správy dat, včetně databázových systémů a datových skladů

Lokální sítě a související systémové modely

Objekty, text a spojitá média

3.

Zahrnuje prediktivní modelování

Správa dat a prediktivní modelování

Network computing; intranety a extranety

Zahrnuje polostrukturovaná a webová data

4.

Zahrnuje mobilní a všudypřítomná data

Správu dat prediktivního modelování a mobilních systémů

Mobilní a všudypřítomný computing

Všudypřítomná data

Tab. 1: Vývojové generace DM systému dle Grossmana

 

Příčiny vzniku a oblasti využití

Hlavní příčinou využití DM bylo především konkurenční prostředí, ve kterém firmy potřebovali co nejpřesnější a nejaktuálnější informace pro rozhodování a plánování. S růstem výkonu výpočetní techniky a s rostoucími objemy skladovaných dat se objevily nové možnosti zpracování těchto dat za účelem zjištěný dosud neznámých souvislostí. S tímto vývojem paralelně probíhal i vývoj přístupů ke statistické analýze  – od lineárních modelů po nelineární, od spojitých proměnných k diskrétním atd.

V dnešní době se DM používá při obchodním rozhodování a vědeckém výzkumu aplikovaných oborů jako součást KDD. Uvedu zde několik z nich i s jednoduchými příklady:

 

  • Bankovnictví – klasifikace žadatelů o úvěr
  • Přímý marketing – analýza nákupního košíku (vhodné umístění a kombinace zboží)
  • Detekce podvodů – detekce neobvyklých vzorců chování
  • Bioinformatika/biotechnologie – interakce mezi geny a proteiny, časté kombinace léků
  • Pojišťovnictví – charakteristika věrných zákazníků
  • Bezpečnost – analýzy za účelem zjištění potenciálních teroristických hrozeb

DM má své využití i v rámci Business Intelligence, dle [3] je DM jedna ze tří částí analytických komponent (další jsou Reporting a OLAP).

 

Data pro analýzu

Data určená pro analýzu lze rozdělit na data strukturovaná a nestrukturovaná.

Data strukturovaná dodržují určitou danou úpravu. Obvykle se jedná o soubor složený z tabulky obsahující řádky (různé objekty) a sloupce (atribut objektu), soubor dále může obsahovat metadata (data o datech). Taková data jsou pro analýzu nejvhodnější, díky pevně dané úpravě lze k souboru přistupovat snadněji a analýza se tak zaměřuje pouze na samotná data v tabulce (objekty a jejich atributy).

Nestrukturovaná data naopak nemají pevně danou formu, jde především o multimediální soubory, text a geografická data. Tyto data jsou pro analýzu složitější, [1]: „Podle odhadů mají nestrukturovaná data ve firmách zastoupení asi 75 % všech ukládaných dat.“

           

7         Analytické metody a techniky data-miningu

U DM se používají především metody explorační a verifikační. U některých problémů mohou být využita i jiná hlediska, případně jejich různé kombinace.

Explorační metoda slouží k nalezení hypotézy, kterou předem neznáme, jelikož přesně nevíme, na co se ptát. Uplatňuje se zde např. metoda shlukové analýzy. Pokud je již z dat formulována nějaká hypotéza, musí se ještě ověřit její platnost, případně může být dalším cílem vyhledání netypických objektů či neobvyklých dat. U ověřování platnosti hypotézy se mohou uplatnit Bayesovské metody (Bayesovská statistika), které umožňují zpřesňovat původní hypotézu

Dle [1]: „Verifikační metody napomáhají ověřit, zda výsledek DM je nebo není skutečně validní, zda empiricky zjištěné vztahy nejsou pouze nahodilé a zda je možné potvrdit zákonitost, nalezenou v daných podmínkách sledování.“

Co se týká použitých metod, [1] uvádí např. korelace, lineární a nelineární regrese, logistická regrese, diskriminační analýza, rozhodovací stromy, aj.

Někde lze setkat s rozdělením na metody usměrňované (directed) a neusměrňované (undirected).  Neusměrňovaná metoda je  podobná jako metoda explorační, usměrňovaná metoda je pak zaměnitelná s metodou verifikační.

[1] uvádí několik příkladů aplikace DM a návrhů vytvářených hypotéz:

 

  • „Korelace nákupních zvyklostí a demografických charakteristik (návrh cílené reklamní kampaně a predikce návratnosti nákladů).“
  • „Analýza chování uživatelů určitého webu pro posouzení efektivity jednotlivých webových stránek nebo celého webu. Využití zejména v internetových obchodech.“
  • „Sociální analýzy, analýzy sociálních sítí, vyhledávání skupin uživatelů s podobnými postoji, vazby mezi skupinami na hostitelských webech, které nabízejí uchování a sdílení informací (obrazové, blogy, apod.). Má význam například pro umístění nebo nabízení cílené reklamy uživatelům webu.“

 

Z technik používaných v DM jsou nejznámější rozhodovací stromy, které jsou podle [4]: „Prediktivní model, který zobrazuje data v podobě stromu, kde každý uzel určuje kritérium pro následné rozdělení dat do jednotlivých větv. Strom tak rozděluje veěkerá zdrojová data do segmentů, kde každý list odpovídá určitému segmentu definovaného uzly.“

Neuronové sítě napodobují chování neuronů v lidském mozku, vhodné jsou především pro nelineární modelování. Další použité techniky mohou zahrnovat genetické algoritmy, seskupování a klasifikaci.

 

Popis procesu data-mining

V procesu KDD, jehož součástí je DM, jde o mezioborový přístup, je totiž přinejmenším potřeba tyto obory:

 

  • Informatika – prostupuje celým KDD (vhodně transformovaná data), vyskytuje se i přímo v DM (samotná analýza).
  • Statistika – použitá je především v samotném procesu DM.
  • Doména – jedná se o odvětví, ze kterého pocházejí data a pro které používáme KDD

 

U DM jsou jednotlivé kroky popisovány a rozdělovány různě, v [3] je rozdělení takové: objevování problému, objevování dat, čištění dat, analýza dat, úprava modelu, vytváření modelu a generování výstupu. Tento proces více odpovídá užšímu vymezení DM jako podmnožině KDD.

Proces DM může být rozdělený i jinak, více z pohledu KDD, avšak některé body jsou shodné s výše uvedeným rozdělením:

 

  • Definice/objevování problému (problem definition) – nejdříve je potřeba identifikovat a vhodně formulovat problém, pak je zapotřebí experta na DM a dále experta z domény, které se problém týká. Někdy může být i přítomen business expert, který vše hlídá z pohledu dané firmy.
  • Objevování dat (data exploration) – doménový expert vybírá a popisuje vhodná data pro analýzu, avšak s ohledem na komunikaci s DM expertem (např. aby vybraná analýza byla schopna operovat s vybranými daty).
  • Příprava dat (data preparation) – doménový expert vytváří datový model pro modelovací proces, sbírají a dávají data do formátu vhodného pro analýzu. Dále vytváří odvozené atributy, např. průměry. Musí se ohlídat případné chybějící údaje v atributech, ty můžou být nahrazeny pomocí různých metod, např. průměrem, avšak ony chybějící údaje nesmí být součástí nějaké odchylky, což by pak mohlo zkreslit výsledek analýzy.
  • Modelování (modeling) – expert na DM vybírá a používá různé metody pro analýzu, která často prochází několika iteracemi.
  • Zhodnocení (evaluation) – DM expert vyhodnocuje model a v případě nespokojenosti mění parametry, dokud nedosáhne optimálních výsledků. Pokud je spokojený, pak vše předávají business expertovi k posouzení, ten vše zkontroluje, především jestli model uspokojil očekávání a jestli byly zváženy všechny otázky z pohledu firmy.
  • Zavedení (deployment) – DM expert použije výsledky analýzy a vytvoří z nich dokumentaci, nebo předá výsledky k dalšímu zpracování, např. nějaké další aplikaci.

 

Za zmínku uvedenou v [4] také stojí  snaha o metodiku pro DM. Jde o metodiku CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) vzniklou v rámci Evropského výzkumného projektu. DM je zde bráno ze širšího pohledu – od nalezení cílů fimy po zavedení zjištených informací, aby mohlo možné jej aplikovat v různých komerčních sférách. O celé metodice se lze dočíst na www.crisp-dm.org .

 

 Vliv lidského faktoru

Přestože se u DM využívá strojové učení a různé algoritmy, nejedná se zcela o autonomní systémy – je zde stále zapotřebí člověka – DM experta a experta na danou doménu. Analytik (ať již jde o DM či doménového experta) má tedy své nezastupitelné místo, jelikož dostupné technologie ještě nejsou natolik pokročilé, aby mohly dolovat data zcela autonomně. Zvláště je to znát u metodiky CRISP-DM, kde nalezení cílů firmy je výhradně záležitostí člověka, stejně tak jako následná implementace a zhodnocení výstupů DM v rámci firmy.

S nezastupitelností analytika se zde vynořuje též možnost chybovat. Chybovat je možné v kterémkoliv procesu KDD, jde především o výběr vhodných data a následné vyhodnocení. DM software sám o sobě chybovat nemůže (minimálně by neměl), jelikož dle předem stanovených pravidel provede výpočty. Pokud však analytik chybuje u vstupních dat, lze očekávat chybu i u dat výstupních, nebo vstupní data mohou být v pořádku, avšak následné zhodnocení či implementace může být provedeno chybně.

Kdekoliv v procesu KDD může člověk chybovat, proto by se analytik měl vyvarovat především:

 

  • Nesprávnost dat – může jít o duplicitní záznamy (např. při získávání dat z více databází), chybné výpočty v odvozených atributech, atd.
  • Nedostatek dat – některé atributy u některých objektů mohou chybět a tak zavést chybu do analýzy, je potřeba zjistit, zda chybějící údaje mají nějakou významnou souvislost, pokud ne, pak tyto údaje nahradit např. průměrem ze zbývajícího atributu u ostatních objektů.
  • Chybná extrapolace – člověk může mít tendenci nesprávně extrapolovat, případně se může více upnout na první objev a považovat jej za lepší, i když to tak není.
  • Nekonzistence – může jít o neslučitelné hodnoty, různé části databáze používají při stejných atributech jiné označení (část slovní a část číselné označení).

 

Informační zdroje

[1] Skalská, H.: Data mining a klasifikační modely. Gaudeamus, Hradec Králové, 2010. 978-80-7435-088-7.

[2] Nisbet, R.; Elder, J.; Miner, G.: Handbook of statistical analysis and data mining applications. Elsevier, Amsterdam, Nizozemí, 2009. 978-0-12-375086-0.

[3] Čech, P.; Bureš, V.: Podniková informatika. Gaudeamus, Hradec Králové, 2009. 978-80-7041-479-8.

[4] Petr, P.: Data Mining Díl 1. Univerzita Pardubice, Pardubice, 2006. 978-80-7194-886-1.

[5] Business Intelligence, Knowledge discovery in databases (KDD) and Data mining: Definitions: http://www.kmining.com/info_definitions.html . 29. 04. 2011.

[6] What is statistical analysis? definition and meaning: http://www.businessdictionary.com/definition/statistical-analysis.html. 29. 04. 2011.

[Tab.1] Four generations of data mining technologies/systems: https://www.hasustorm.com/books/English/Idea.Group.Publishing.Business.Intelligence.in.the.Digital.Economy-Opportunities.Limitations.and.Risks.eBook-LiB.chm/7076final/LiB0078.html . 29. 04. 2011.

pošli na vybrali.sme.sk

TopČlánky