4.gestion del cono y toma de decisionesMayra Granda
La Unión Europea ha propuesto un nuevo paquete de sanciones contra Rusia que incluye un embargo al petróleo ruso. El embargo se aplicaría gradualmente durante seis meses para el petróleo crudo y ocho meses para los productos refinados. Este paquete de sanciones requiere la aprobación unánime de los 27 estados miembros de la UE.
Политическая премия Российской Ассоциации по связям с общественностью (РАСО) "Гамбургский счет" присуждается политикам, партиям, политическим группам и кандидатам в России и за рубежом, которые в ходе конкурентных политических кампаний продемонстрировали при соблюдении демократических процедур результативность, технологичность и креативность
Data mining techniques are used to analyze large datasets and discover hidden patterns. There are three main types of data mining techniques: supervised, unsupervised, and semi-supervised learning. Supervised learning uses labeled training data to learn relationships between inputs and outputs. Unsupervised learning looks for patterns in unlabeled data. Semi-supervised learning uses some labeled and mostly unlabeled data. The knowledge discovery in databases (KDD) process is a nine step method for applying data mining techniques which includes data selection, preprocessing, transformation, mining, and interpretation.
Data Warehousing in the Era of Big Data: Intro to Amazon RedshiftAmazon Web Services
An overview of how Amazon Redshift uses columnar technology, massively parallel processing, and other techniques to deliver fast query performance on petabyte-size datasets.
How to Operationalise Real-Time Hadoop in the CloudAttunity
Hadoop and the Cloud are two of the most disruptive technologies to have emerged from the last decade, but how can you adapt to the increasing rate of change whilst providing the enterprise with the right data, quickly?
Watch this webinar with Attunity, Cloudera and Microsoft and learn:
-How to ingest the most valuable enterprise data into Hadoop
-About real life use cases of Cloudera on Azure
-How to combine the power of Hadoop and the scalable flexibility of Azure
Enable your business with more data in less time. Visit www.attunity.com for more information.
4.gestion del cono y toma de decisionesMayra Granda
La Unión Europea ha propuesto un nuevo paquete de sanciones contra Rusia que incluye un embargo al petróleo ruso. El embargo se aplicaría gradualmente durante seis meses para el petróleo crudo y ocho meses para los productos refinados. Este paquete de sanciones requiere la aprobación unánime de los 27 estados miembros de la UE.
Политическая премия Российской Ассоциации по связям с общественностью (РАСО) "Гамбургский счет" присуждается политикам, партиям, политическим группам и кандидатам в России и за рубежом, которые в ходе конкурентных политических кампаний продемонстрировали при соблюдении демократических процедур результативность, технологичность и креативность
Data mining techniques are used to analyze large datasets and discover hidden patterns. There are three main types of data mining techniques: supervised, unsupervised, and semi-supervised learning. Supervised learning uses labeled training data to learn relationships between inputs and outputs. Unsupervised learning looks for patterns in unlabeled data. Semi-supervised learning uses some labeled and mostly unlabeled data. The knowledge discovery in databases (KDD) process is a nine step method for applying data mining techniques which includes data selection, preprocessing, transformation, mining, and interpretation.
Data Warehousing in the Era of Big Data: Intro to Amazon RedshiftAmazon Web Services
An overview of how Amazon Redshift uses columnar technology, massively parallel processing, and other techniques to deliver fast query performance on petabyte-size datasets.
How to Operationalise Real-Time Hadoop in the CloudAttunity
Hadoop and the Cloud are two of the most disruptive technologies to have emerged from the last decade, but how can you adapt to the increasing rate of change whilst providing the enterprise with the right data, quickly?
Watch this webinar with Attunity, Cloudera and Microsoft and learn:
-How to ingest the most valuable enterprise data into Hadoop
-About real life use cases of Cloudera on Azure
-How to combine the power of Hadoop and the scalable flexibility of Azure
Enable your business with more data in less time. Visit www.attunity.com for more information.
La clase visitó una peluquería donde las peluqueras les mostraron los utensilios que usan en su trabajo como tijeras, peines y secadores antes de arreglar el cabello de los estudiantes y dejarlos guapos.
Writing Sample -- International Investment in Health (1)Sibel Ozcelik
The document provides an overview of potential health impacts from the Trans-Pacific Partnership (TPP) agreement. It discusses how trade agreements can influence population health by altering economic conditions and behaviors. Specifically, the TPP risks increasing non-communicable diseases by liberalizing trade of products like tobacco, alcohol, and processed foods. This could disproportionately impact lower-income groups by making these harmful products more affordable and accessible. The document cites evidence that previous trade deals, like NAFTA, led to increased obesity rates in Mexico as U.S. companies exported more processed foods. Overall, the document argues the TPP threatens public health by treating unhealthy commodities as regular goods and constraining governments' ability to protect citizens.
Amazon Machine Learning is a service that makes it easy for developers of all skill levels to use machine learning technology. Amazon Machine Learning provides visualization tools and wizards that guide you through the process of creating machine learning (ML) models without having to learn complex ML algorithms and technology. Once your models are ready, Amazon Machine Learning makes it easy to obtain predictions for your application using simple APIs, without having to implement custom prediction generation code, or manage any infrastructure. More information: https://aws.amazon.com/machine-learning/
Outside the Comfort Zone: Cross Industry Use Cases in Big Data AnalyticsRising Media Ltd.
When it comes to high tech, we tend to wear blinders. We rarely look around to see how others succeed. This is especially true with organizations who want to look beyond basic BI and reveal answers to questions they never thought to ask. What would demand forecasting for a CMO in media mean to a CIO in banking? What would Proactive Customer Care in telecom mean to a Chief Revenue Officer at a global retailer? Let's dig into some cross industry use cases that will get you outside your comfort zone and allow you to take a different look at how applications of advanced and predictive analytics can help you act on new insights that transform your business.
Presentation from the EPRI-Sandia Symposium on Secure and Resilient Microgrids: Empowering Clean Energy, presented by Adib Nasle, XENDEE, Baltimore, MD, August 29-31, 2016.
This document discusses predictive analytics in telecommunications and describes Nokia's Network Data Intelligence (NDI) project. The presentation covers the requirements and use cases for predictive analytics in telecom, including predicting network outages, hardware failures, and service issues. It then describes the NDI architecture, which uses tools like Pandas, SciKit, and RapidMiner for data ingestion, aggregation, analytics and visualization. The presentation notes challenges like dealing with big data's high volume, velocity, variety and veracity and discusses NDI's real-time distributed processing approach.
Roboter-Journalismus: die Erstellung automatisch generierter SpielberichteRising Media Ltd.
Von der Champions League bis zur Kreisklasse - die Erstellung qualitativ hochwertiger Fußballspielberichte ist zeit- und kostenintensiv. Redakteure müssen entscheiden, welche Berichte sie aus der Fülle des Materials erstellen. Die Berichte müssen verfasst werden, ins Redaktionssystem übernommen werden etc. Viel effektiver wäre es, wenn Redakteure auf bereits verfasste aktuelle Beiträge zurückgreifen und diese vor der Veröffentlichung mit Meinungen oder zusätzlichen Fakten und Bildern bestücken könnten. Möglich ist das mithilfe automatisierter Spielberichterstattung oder Roboter-Journalismus. Verfasst werden die Berichte automatisiert auf der Basis von strukturierten Liga-, Spiel- und Vereinsdaten. Jeder entstehende Beitrag ist ein Unikat und die Redakteure können live beliebig viele Beiträge abrufen, welche Informationen zum Spiel, den Mannschaften und den Spielern enthalten. Diese sogenannten Messages (Aussagen) werden mithilfe von Data Mining-Algorithmen aus einer NoSQL-Datenbank aggregiert und berechnet. Mittels eines halbüberwachten Lernverfahrens wird aus vielen Beispielen eine domänenspezifische Sprache erlernt und mit Aussagen in Beziehung gesetzt. Unter Berücksichtigung linguistischer und qualitätssichernder Kriterien werden die erstellten Zusammenhänge und die Sprache dann von der Textgenerierungs-Engine ausgewählt und verbalisiert. Die Mischung aus Data Mining und Machine Learning gepaart mit linguistischer Generierung ermöglicht das Lernen, die Berechnung sowie die Formulierung komplexer Zusammenhänge in sehr kurzer Zeit.
La clase visitó una peluquería donde las peluqueras les mostraron los utensilios que usan en su trabajo como tijeras, peines y secadores antes de arreglar el cabello de los estudiantes y dejarlos guapos.
Writing Sample -- International Investment in Health (1)Sibel Ozcelik
The document provides an overview of potential health impacts from the Trans-Pacific Partnership (TPP) agreement. It discusses how trade agreements can influence population health by altering economic conditions and behaviors. Specifically, the TPP risks increasing non-communicable diseases by liberalizing trade of products like tobacco, alcohol, and processed foods. This could disproportionately impact lower-income groups by making these harmful products more affordable and accessible. The document cites evidence that previous trade deals, like NAFTA, led to increased obesity rates in Mexico as U.S. companies exported more processed foods. Overall, the document argues the TPP threatens public health by treating unhealthy commodities as regular goods and constraining governments' ability to protect citizens.
Amazon Machine Learning is a service that makes it easy for developers of all skill levels to use machine learning technology. Amazon Machine Learning provides visualization tools and wizards that guide you through the process of creating machine learning (ML) models without having to learn complex ML algorithms and technology. Once your models are ready, Amazon Machine Learning makes it easy to obtain predictions for your application using simple APIs, without having to implement custom prediction generation code, or manage any infrastructure. More information: https://aws.amazon.com/machine-learning/
Outside the Comfort Zone: Cross Industry Use Cases in Big Data AnalyticsRising Media Ltd.
When it comes to high tech, we tend to wear blinders. We rarely look around to see how others succeed. This is especially true with organizations who want to look beyond basic BI and reveal answers to questions they never thought to ask. What would demand forecasting for a CMO in media mean to a CIO in banking? What would Proactive Customer Care in telecom mean to a Chief Revenue Officer at a global retailer? Let's dig into some cross industry use cases that will get you outside your comfort zone and allow you to take a different look at how applications of advanced and predictive analytics can help you act on new insights that transform your business.
Presentation from the EPRI-Sandia Symposium on Secure and Resilient Microgrids: Empowering Clean Energy, presented by Adib Nasle, XENDEE, Baltimore, MD, August 29-31, 2016.
This document discusses predictive analytics in telecommunications and describes Nokia's Network Data Intelligence (NDI) project. The presentation covers the requirements and use cases for predictive analytics in telecom, including predicting network outages, hardware failures, and service issues. It then describes the NDI architecture, which uses tools like Pandas, SciKit, and RapidMiner for data ingestion, aggregation, analytics and visualization. The presentation notes challenges like dealing with big data's high volume, velocity, variety and veracity and discusses NDI's real-time distributed processing approach.
Roboter-Journalismus: die Erstellung automatisch generierter SpielberichteRising Media Ltd.
Von der Champions League bis zur Kreisklasse - die Erstellung qualitativ hochwertiger Fußballspielberichte ist zeit- und kostenintensiv. Redakteure müssen entscheiden, welche Berichte sie aus der Fülle des Materials erstellen. Die Berichte müssen verfasst werden, ins Redaktionssystem übernommen werden etc. Viel effektiver wäre es, wenn Redakteure auf bereits verfasste aktuelle Beiträge zurückgreifen und diese vor der Veröffentlichung mit Meinungen oder zusätzlichen Fakten und Bildern bestücken könnten. Möglich ist das mithilfe automatisierter Spielberichterstattung oder Roboter-Journalismus. Verfasst werden die Berichte automatisiert auf der Basis von strukturierten Liga-, Spiel- und Vereinsdaten. Jeder entstehende Beitrag ist ein Unikat und die Redakteure können live beliebig viele Beiträge abrufen, welche Informationen zum Spiel, den Mannschaften und den Spielern enthalten. Diese sogenannten Messages (Aussagen) werden mithilfe von Data Mining-Algorithmen aus einer NoSQL-Datenbank aggregiert und berechnet. Mittels eines halbüberwachten Lernverfahrens wird aus vielen Beispielen eine domänenspezifische Sprache erlernt und mit Aussagen in Beziehung gesetzt. Unter Berücksichtigung linguistischer und qualitätssichernder Kriterien werden die erstellten Zusammenhänge und die Sprache dann von der Textgenerierungs-Engine ausgewählt und verbalisiert. Die Mischung aus Data Mining und Machine Learning gepaart mit linguistischer Generierung ermöglicht das Lernen, die Berechnung sowie die Formulierung komplexer Zusammenhänge in sehr kurzer Zeit.
2. ПРЕСЕК СТАЊА
•
1/3 свих објеката у Србији је нелегална
•
1.476.433 нелегалних објеката у Србији
•
771.000 поднетих захтева за легализацију
•
Половина никада није поднела захтев за
легализацију
3. Ако би се процес наставио по данашњим законима тренд показује да се у Србији
НИКАД не би уписало власништво над свим нелегално изграђеним објектима!
4. КАТЕГОРИЈЕ ЛИЦА НА КОЈЕ СЕ ОДНОСИ
ЗАКОН О ОЗАКОЊЕЊУ ОБЈЕКАТА
Поднели захтев до
фебруара 2014.
Нису поднели
захтев до фебруара
2014.
Ако су доставили доказе, уз плаћену таксу = ОЗАКОЊЕЊЕ
Два документа + такса = ОЗАКОЊЕЊЕ
• Попис објекта
• Грађевинска
инспекција
5. ОБЈЕКТИ ЗА СТАНОВАЊЕ – ПОРОДИЧНЕ
КУЋЕ
до 100 м2
Број докумената Укупни трошак озакоњења
До сада 6 2.855.000 динара
По новом
закону
2 12.000 динара
238 пута нижи трошкови
и три пута мање докумената
6. ПОРОДИЧНЕ КУЋЕ
Поднет захтев за
легализацију
Није поднет захтев
за легализацију
• Плаћа се само такса за
озакоњење
• 3.000 дин до 100m2
• 10.000 дин до 200 m2
• 20.000 дин до 300 m2
• Извештај о затеченом
стању објекта
• Доказ о праву својине
• Такса за озакоњење
7. СТАНОВИ
Поднет захтев за
легализацију
Није поднет захтев
за легализацију
• Плаћа се само такса
за озакоњење
• Извештај о затеченом
стању објекта
• Доказ о праву својине
• Такса за озакоњење
Зграда
легализована
стан није
Ни зграда ни
стан нису
легализовани
Довољно је
да један
власник
стана
поднесе
захтев за
озакоњење
Такса за озакоњење зграде се не плаћа
Поднет захтев за
легализацију
Није поднет захтев
за легализацију
• Плаћа се само такса
за озакоњење
• Извештај о затеченом
стању објекта
• Доказ о праву својине
• Такса за озакоњење
8. ЗАКОН О ПЛАНИРАЊУ И ИЗГРАДЊИ, ЧЛ.
145. РЕКОНСТРУКЦИЈА, АДАПТАЦИЈА И
САНАЦИЈА ОБЈЕКАТА
Поднет захтев за
легализацију
Није поднет захтев
за легализацију
• Плаћа се само такса за
озакоњење 3.000 дин
• Извештај о затеченом
стању објекта
• Доказ о праву својине
• Такса за озакоњење
9. ПРОИЗВОДНИ И СКЛАДИШНИ
ОБЈЕКТИ
Поднет захтев за
легализацију
Није поднет захтев
за легализацију
• Плаћа се само такса за
озакоњење 3.000 дин
• Извештај о затеченом
стању објекта
• Доказ о праву својине
• Такса за озакоњење
10. КОМЕРЦИЈАЛНИ ОБЈЕКТИ
< 1.000 m2
> 1.000 m2
Иста процедура као
за породичну кућу
Такса за озакоњење
50.000 динара
Такса за озакоњење
2.000.000 динара
< 1.000 m2 Број
докумената
Укупни трошак
(у динарима)
Пре
доношења
закона
6 6.355.000
По новом
закону
2 59.000
107 пута мањи трошкови
> 1.000 m2 Број
докумената
Укупни трошак
(у динарима)
Пре
доношења
закона
6 95.158.800
По новом
закону
2 2.300.000
41 пут мањи трошкови
11. ШТА СЕ ВИШЕ НЕ ПЛАЋА
Куће и станови
(цена по m2)
Закон о
планирању и
изградњи,
чл. 145.
Производни
складиште
(цена по m2)
Комерцијални до
1000 m2
(цена по m2)
Комерцијални више
од
1000 m2
(цена по m2)
Накнада за уређење
(просек за Београд)
28.000 дин. 63.000 дин. 63.000 дин. 63.000 дин.
Административна
такса
300 дин. 300 дин. 300 дин. 300 дин. 300 дин.
Такса за упис права
својине са
административном
таксом
8.543 дин. 8.543 дин. 8.543 дин 8.543 дин 8.543 дин
12. ЗА 18 ГОДИНА ДОНЕТО ЈЕ ПЕТ ЗАКОНА О
ЛЕГАЛИЗАЦИЈИ НЕЗАКОНИТО ИЗГРАЂЕНИХ
ОБЈЕКАТА
•
1997. Закон о посебним условима за издавање грађевинске, односно употребне дозволе за
одређене објекте
•
2003. Закон о планирању и изградњи са изменама 2006. Законa о планирању и изградњи
•
2009. Закон о планирању и изградњи са изменама 2011. Законa о планирању и изградњи
•
2013. Закон о посебним условима за упис права својине на објектима изграђеним без
грађевинске дозволе
•
2013. Закон о легализацији објеката
Ниједан од ових закона није зауставио нелегалну градњу, иако је још
2002. године градња без грађевинске дозволе означена као кривично
дело!
13. РОКОВИ ЗА ОЗАКОЊЕЊЕ НЕЛЕГАЛНЕ
ГРАДЊЕ:
• Озакоњење почиње даном доношења закона
• Грађевински инспектори имају рок од 6 месеци да изврше попис
нелегалних објеката
• Решење о озакоњењу издаје се за најмање 23, а највише 143 дана
ДОКУМЕНТА РОКОВИ
доказ о одговарајућем праву 30 - 90 дана,*
извештај о затеченом стању 30 дана
доказ о плаћеној такси за озакоњење 15 дана
издавање решења о озакоњењу 8 дана
* могуће је продужавање рока до 90 дана због нерешених имовинских односа
14. СТАТУС ЗАХТЕВА ПОЧЕТАК ПОСТУПКА
Уколико је већ поднет захтев за легализацију Од дана ступања закона на снагу Закона
Уколико је нелегални објекат утврђен пописом
на основу закона
Када грађевински инспектор достави решење о
рушењу објекта надлежном органу
Уколико није окончан поступак по Закону о
посебним условима за упис права својине на
објектима изграђеним без грађевинске дозволе
Од дана достављања списа надлежном органу
(доставља катастар)
Уколико је уписана својина по Закону о
посебним условима за упис права својине на
објектима изграђеним без грађевинске дозволе
У року од 6 месеци од дана ступања на снагу
Закона
КАДА СЕ МОЖЕ УЋИ У ПОСТУПАК
ОЗАКОЊЕЊА
15. ПРАВНЕ ПОСЛЕДИЦЕ
•
За објекте за које није поднет захтев за легализацију, по завршетку пописа незаконито
изграђених објеката, надлежни грађевински инспектор доноси решења о рушењу.
•
Решење о рушењу објекта неће се извршавати до правноснажног окончања поступка
озакоњења.
•
За објекте за које не буде издато решење о озакоњењу биће срушени !
Закон предвиђа само две могућности:
ОЗАКОЊЕЊЕ РУШЕЊЕ ОБЈЕКТА