Упр. 33 — ГДЗ Русский язык 5 класс Ладыженская учебник часть 1

1. Главная
2. ГДЗ
3. 5 класс
4. Русский язык
5. Ладыженская учебник
6. 33. Часть 1

Вернуться к содержанию учебника

Вопрос

№33 учебника 2019-2023:

Найдите проверочное слово для каждой группы слов, расположите его в круге. Остальные слова расположите вдоль стрелок. В словах выделите корень и поставьте ударение.

Варенье, варить, варка, варёный.

Тяжёлый, тяжесть, утяжелить, тяжело.

Плясун, плясать, пляска.

Плодовитый, плодовый, плод.

Помахать, махнуть, взмах.

---

№33 учебника 2011-2018:

     Озаглавьте текст. Выпишите слова с пропущенными гласными в корне. Обозначьте изученную орфограмму, т.е.: 1) подчеркните её одной чертой; 2) выделите корень; 3) поставьте ударение; 4) рядом запишите проверочное слово и подчеркните в нём двумя чертами ударную гласную (см. образец в правиле).

     Наташа села и вз..ла на колени брата, укрыв руками его голову от ветра и д..ждя. Антошка приподнялся на коленях Наташи и посмотрел вокруг, терпеливо жмурясь от бури, от к. .лосьев и в..дяных капель, бьющих его по л..цу. Он увидел чёрное, близкое, бегущее небо, а ниже его неподвижно в..сели серые² облака…

(А. Платонов)

Ответ

№33 учебника 2019-2023:

---

№33 учебника 2011-2018:

     Заголовок: Буря

     Взяла́ (взять), дождя́ (дождь), посмотре́л  (осмо́тр), коло́сьев (ко́лос), водяны́х (во́дный), лицу́ (ли́ца), бегу́щее (бег), висе́ли (ви́снуть).

      Серые

• серые, серая → окончание -ые;
• основа без окончания сер;
• серость, посереть → корень сер.

---

Вернуться к содержанию учебника

---

404 Not Found | Абитуриент ТГУ

• Геолого-географический факультет
• Институт биологии, экологии, почвоведения, сельского и лесного хозяйства
• Институт военного образования
• Институт искусств и культуры
• Институт прикладной математики и компьютерных наук
• Институт экономики и менеджмента
• Механико-математический факультет
• Радиофизический факультет
• Факультет журналистики
• Факультет инновационных технологий
• Факультет иностранных языков
• Факультет исторических и политических наук
• Факультет психологии
• Факультет физической культуры
• Физико-технический факультет
• Физический факультет
• Филологический факультет
• Философский факультет
• Химический факультет
• Юридический институт

Почему ТГУ Обращение ректора Университет вчера, сегодня 5 причин выбрать ТГУ Моя специальность — . .. Военная подготовка Трудоустройство выпускников Поступай в ТГУ Направления подготовки, специальности Бакалавриат Специалитет Магистратура Аспирантура Факультеты, учебные институты Уровни подготовки, формы обучения, списки образовательных программ Знаки качества образовательных программ Правила приема в ТГУ Особенности приема в 2019 году Прием документов Целевое обучение Прием иностранных граждан Обучение на платной основе Особые права при приеме Выездные комиссии Общежития Стипендии Документы для поступления Вступительные испытания Минимальные баллы Программы вступительных испытаний Льготы для призеров олимпиад Подача апелляции Особенности проведения вступительных испытаний для граждан с ограниченными возможностями здоровья Пробные экзамены в СНГ Результаты вступительных испытаний в традиционной форме Методическая помощь поступающим Работа в регионах РФ и СНГ Конкурсы прошлых лет, архив Нормативные документы Сведения об образовательной организации Лицензия на право образовательной деятельности ТГУ Свидетельство о государственной аккредитации ТГУ Устав ТГУ Документы об аккредитации образовательных программ Направления подготовки – 2019 Количество мест для приема на обучение – 2019 Бланки документов \ заявлений Приказы о зачислении 2018 г. Календарь событий Азбука абитуриента Найди себя в ТГУ Фотогалерея Форум «Таланты Сибири» ТГУ – школам Туризм, спорт Культура, искусство

Довузовская подготовка Подготовительные курсы Расписание подготовительных курсов Списки групп вечерних подготовительных курсов Образовательные программы Методическая помощь для слушателей ФДП Новости Факультет довузовской подготовки Интернет-лицей ТГУ Олимпиадный центр Студенческие олимпиады: Я – профессионал, Open Doors ОРМО История олимпиады Регистрация на олимпиаду Расписание олимпиады Подать заявку на участие от школы Регистрация и расписание ОРМО онлайн Региональные площадки 2018/19 уч. г. Олимпиадные задания прошлых лет Результаты Работы призеров и победителей ОРМО 2018/19 Работы призеров и победителей ОРМО 2017/18 Работы призеров и победителей ОРМО 2016/17 Работы призеров и победителей ОРМО 2015/16 Методическая помощь Документы ОРМО Нормативная база ОРМО Океан знаний Технологическое предпринимательство АИРР Саммат Будущее Сибири Результаты Региональные площадки Северо-Восточная олимпиада Регистрация Результаты Олимпиада по биологии и химии (БИБН) Олимпиада по информатике и математике Региональный конкурс Челябинского округа Технокубок Перечень утвержденных олимпиад на 2018/19 уч. год Регистрация на очное участие Расписание отборочных этапов олимпиад в Томске Расписание заключительных этапов олимпиад школьников Регистрация и расписание олимпиад онлайн Архив новостей олимпиад Контакты Вопрос-ответ ТГУ ВКонтакте

Распознаватель форм – автоматизированные системы обработки данных

Перейти к основному содержанию

Войти

Быстрое извлечение текста и структуры из документов

Распознаватель форм — это служба искусственного интеллекта, которая применяет расширенное машинное обучение для автоматического и точного извлечения текста, пар «ключ-значение», таблиц и структур из документов. Превратите документы в полезные данные и сосредоточьтесь на работе с информацией, а не на ее компиляции. Начните с готовых моделей или создавайте пользовательские модели, адаптированные к вашим документам как локально, так и в облаке, с помощью Form Recognizer studio или SDK.

Простое извлечение текста

Легко извлекайте данные и упорядочивайте информацию с помощью встроенных и настраиваемых функций — ручная маркировка не требуется.

Индивидуальные результаты

Получайте выходные данные, адаптированные к вашим макетам, с помощью автоматического пользовательского извлечения и улучшайте их с помощью отзывов людей.

Гибкое развертывание

Получайте данные из облака или с периферии и применяйте их к поисковым индексам, рабочим процессам автоматизации бизнеса и многому другому.

Встроенная безопасность

Положитесь на безопасность и конфиденциальность корпоративного уровня, применяемые как к вашим данным, так и к любым обученным моделям.

Узнайте, что нового в Azure AI при сборке

Используйте ИИ для создания рабочих процессов обработки документов

Узнайте, как ускорить бизнес-процессы, автоматизировав извлечение текста с помощью Form Recognizer. На этом вебинаре представлены практические демонстрации для ключевых случаев использования, таких как обработка документов, интеллектуальный анализ и настройка модели искусственного интеллекта для конкретной отрасли.

Видеоконтейнер

Легко извлекайте текст и структуру с помощью простого REST API

Точное извлечение текста, пар «ключ-значение» и таблиц из документов, форм, квитанций, счетов-фактур и карточек различных типов без ручной маркировки по типу документа, интенсивного кодирования или обслуживания. Используйте настраиваемые формы, готовые формы и API-интерфейсы макетов Распознаватель форм для упорядоченного извлечения информации из ваших документов.

Анализ документов

Обнаруживает и извлекает текст и макет документов, таких как таблицы, флажки и объекты.

Узнать больше

Готовые

Это предварительно обученные модели для распространенных сценариев, таких как идентификаторы, квитанции и счета, которые извлекают текст, пары «ключ-значение» и позиции из документов.

Узнать больше

Обычай

Этот сервис пользовательских форм позволяет вам тренироваться на собственных данных, чтобы интеллектуальным образом изучить структуру ваших документов.

Узнать больше

Настройте извлечение текста в свои формы

Когда вы работаете с документами, которые отличаются от традиционных форматов, например, с отраслевыми материалами, вам часто приходится создавать собственное решение. Возможности настраиваемого извлечения в распознавателе форм помогут вам преодолеть эту проблему, обучая свои собственные данные на основе всего пяти документов. Первый вывод не только более надежен и адаптирован к вашим потребностям, но также позволяет вам вносить человеческий вклад для создания высокоточной модели, адаптированной к вашим формам.

Применяйте распознаватель форм в любом месте, в облаке или на периферии

Распознавайте формы на периферии, в локальной среде и в облаке благодаря поддержке контейнеров в Azure Applied AI Services. Переносимую архитектуру можно развернуть непосредственно в Azure Kubernetes Service (AKS) или Azure Container Instances либо в кластере Kubernetes, развернутом в Azure Stack. Используйте интерфейс REST API-интерфейса распознавания форм, чтобы затем интегрировать его в поисковые индексы Azure Applied AI, автоматизировать бизнес-процессы и создавать настраиваемые рабочие процессы для вашего бизнеса.

Узнать больше

• Анализ форм и документов

  Принимайте решения на основе данных, извлекая данные из документов и помещая их в службу визуализации данных для анализа.

• Создавайте интеллектуальные поисковые индексы

  Легко находите определенную информацию в ваших документах и ​​формах, например общую кредиторскую задолженность, путем интеграции Распознавателя форм с Azure Applied AI Search.

• Автоматизируйте бизнес-процессы

  Извлечение текста, пар «ключ-значение», таблиц и структур из документов и передача их в серверные системы для выполнения таких задач, как обработка требований, счетов и квитанций.

Подпитывайте инновации в приложениях с помощью облачных сервисов искусственного интеллекта

Узнайте о пяти ключевых способах, с помощью которых ваша организация может начать работу с искусственным интеллектом, чтобы быстро реализовать ценность.

Читать отчет

Комплексная безопасность и соответствие требованиям, встроенные

• Обрабатывайте документы с минимальными затратами

  Выберите один из бесплатных и стандартных вариантов ценообразования, чтобы извлечь ценную информацию из документов за небольшую часть стоимости ручного извлечения.

  См. цены на распознаватель форм

Начните работу с бесплатной учетной записью Azure

Начать бесплатно. Получите кредит в размере 200 долларов США, который можно использовать в течение 30 дней. Пока у вас есть кредит, вы можете бесплатно пользоваться многими из наших самых популярных услуг, а также бесплатно пользоваться более чем 55 другими услугами, которые всегда бесплатны.

После получения кредита перейдите к  с оплатой по мере использования , чтобы продолжить работу с теми же бесплатными услугами. Платите, только если вы используете больше, чем ваши бесплатные ежемесячные суммы.

Через 12 месяцев вы продолжите пользоваться более чем 55 бесплатными услугами — и по-прежнему будете платить только за то, что вы используете сверх ваших бесплатных ежемесячных сумм.

Клиенты и партнеры, использующие Form Recognizer

Автоматизация процессов выставления счетов и договоров

EY помогает клиентам извлекать данные из договоров и счетов с помощью Распознаватель форм, экономя сотни тысяч часов ручной работы.

Читать историю

Упрощение регистрации пациентов

HCA Healthcare использует распознаватель форм для упрощения и улучшения процесса регистрации пациентов, а также для сокращения административного времени, затрачиваемого на ввод повторяющихся данных в систему медицинского центра.

Читать историю

Ускорение времени до понимания

Chevron использует Form Recognizer с роботизированной платформой автоматизации процессов UiPath для автоматизации извлечения неструктурированных данных, что позволяет сотрудникам сосредоточить свое время на ценном анализе.

Читать историю

Обеспечение пятизвездочной лояльности

Emaar использует Form Recognizer для сканирования квитанций и поощрения участников программы лояльности, дифференцируя их клиентский опыт и снижая ежемесячные затраты на обработку более чем на 50 процентов.

Читать историю

Экономия времени на каждой сделке

Standard Bank of South Africa использует Form Recognizer для автоматизации обработки сложных трансграничных транзакций, улучшения обслуживания клиентов и значительного сокращения времени обработки и операционных расходов.

Читать историю

Назад к вкладкам

Документация и ресурсы

Начать

Просмотреть документацию

Пройти курс анализа квитанций Microsoft Learn

Исследуйте примеры кода

Ознакомьтесь с кодом образца

Часто задаваемые вопросы о распознавателе форм

• Поддерживает печатные и рукописные формы, PDF-файлы и изображения.

• Распознаватель форм Azure поддерживает несколько языков, включая английский, французский, немецкий, итальянский, испанский, португальский, голландский, китайский, японский и корейский. Полный список см. здесь.

• Пользовательский параметр использует пять образцов для изучения структуры ваших документов и интеллектуального извлечения текста и данных, адаптированных к ним. Готовый вариант не использует образцы — модель уже обучена и готова к использованию в готовом виде для извлечения ключевых полей из определенных типов документов.

• Layout извлекает текст с помощью оптического распознавания символов высокого разрешения (OCR), адаптированного для документов. Он также извлекает структуру таблиц (номера строк и столбцов), метки выбора и многое другое.

Набор инструментов для компьютерного музыковедения

Что такое музыка21?

Music21 — это набор инструментов, помогающих ученым и другим активным слушателям быстро и просто отвечать на вопросы о музыке. Если вы когда-нибудь задавали себе вопрос вроде: «Интересно, как часто Бах исполняет , что », или «Хотел бы я знать, какая группа первой использовала эти аккорды в таком порядке», или «Бьюсь об заклад, мы бы знали больше о контрапункте эпохи Возрождения ( или индийских рагах или посттональных структуры высоты тона или формы менуэтов), если бы я мог написать программу, которая автоматически записывала бы их больше», тогда music21 может помочь вам в вашей работе.

Насколько просто пользоваться music21?

Чрезвычайно. После запуска Python и ввода «from music21 import *» все это можно сделать всего одной строкой кода music21:

Показать короткую мелодию в нотной записи:
конвертер.parse(«tinynotation: 3/4 c4 d8 f g16 a g f#»).show()

Распечатайте двенадцатитоновую матрицу для тональный ряд (в данном случае начало Четвертого струнного квартета Шёнберга):
print (serial.rowToMatrix([2,1,9,10,5,3,4,0,8,7,6,11]))


или так как все строки 2-й венской школы уже доступны как объекты, вы можете ввести:

печать (serial. getHistoricalRowByName(‘RowSchoenbergOp37’).matrix() )

Преобразование файла из формата данных Humdrum **kern в MusicXML для редактирования в Finale или Sibelius:
convert.parse(‘/users/cutbert/docs/composition.krn’).write(‘musicxml’)

С пятью строками кода music21 или менее вы можете:

Подготовьте тематический (начальный) каталог каждого хорала Баха размером 3/4:

каталог = поток.Опус()
для работы в corpus.chorales.Iterator():
firstTS = work.recurse().getElementsByClass(‘TimeSignature’)[0]
если firstTS.ratioString == ‘3/4’:
catalog.append (work.measures (0, 2))
каталог.показать()

Google каждый мотет в вашем база данных, которая включает слово «exultavit» в superius (сопрано) партия (даже если в источнике разбита на несколько слогов файл), чтобы увидеть, насколько распространен текст мотета (при условии, что у вас есть куча мотетов в «listOfMotets»):

импортировать веб-браузер
для мотета в listOfMotets:
супериус = мотет [0]
лирика = text. assembleLyrics(часть)
если ‘exultavit’ в тексте:
webbrowser.open(‘http://www.google.com/search?&q=’ + Lyrics)

Добавьте немецкое название (например, B♭ = B, B = H, A♯ = Ais) под каждым примечанием хорал Баха и показать новую партитуру:

bwv295 = corpus.parse(‘bach/bwv295’)
для этогоПримечание в bwv295.recurse().notes:
thisNote.addLyric(thisNote.pitch.немецкий)
бвв295.показать()

Конечно, вы никогда не ограничены только пятью линиями для выполнения задач с музыка21. В папке demos пакет music21 и на странице примеров проблем (и во всей документации) вы найдете примеры более сложных проблем что music21 хорошо подходит для решения, таких как Каталогизация ритмов произведения от большинства до используется реже всего.

Music21 строится на уже существующих платформах и такие технологии как Humdrum, MusicXML, и MIDI, но music21 использует объектно-ориентированный фреймворк, упрощающий обработку сложных данных. В то же время music21 старается сделать свой код понятным и упростить повторное использование существующего кода. С music21, как только вы (или кто-либо другой) написали программу для решения проблемы, эта программа может легко стать модулем, который можно адаптировать или использовать для решения десятков похожих (но не идентичных) задач.

Хотите узнать больше?

• Начните с музыки21
• Просмотрите документацию music21
• Скачать music21 с GitHub
• Получайте наши последние новости и обновления в блоге music21
• Ознакомьтесь со списком часто задаваемых вопросов
• Подпишитесь на список рассылки music21list через группы Google.

Как я могу внести свой вклад?

Music21 — динамично развивающийся проект, но он всегда ищет заинтересованных исследователей при добавлении кода, вопросы, свободно распространяемые фрагменты, ошибка исправления или документация. Пожалуйста связаться с Майклом Скоттом Катберт (Cutbert at mit.