Графика лицо: D0 bb d0 b8 d1 86 d0 be: стоковые векторные изображения, иллюстрации

Графика лицо: D0 bb d0 b8 d1 86 d0 be: стоковые векторные изображения, иллюстрации

org/ImageObject»> Красивая девушка лицо дизайн вектор набор eps
  • Набор наклеек с разными выражениями лица eps
  • цифровой дизайн лица частиц для искусственного интеллекта eps
  • Орнаменты элементы векторной границы графики eps
  • Восемь выражений лица человека eps
  • сердце и цветок векторная графика eps ai cdr
  • Загрузи больше
    • Contact Us

    График работы пунктов вакцинации от COVID-19 в Большом Подольске с 28 марта по 3 апреля

    Отдел экологии и охраны здоровья граждан администрации Городского округа Подольск сообщил о графике работы мобильных пунктов вакцинации в муниципалитете.

    Данный график актуален с 28 марта по 3 апреля.

    График работы мобильных пунктов вакцинации

    Пункты 28.03 29.03 30.03 31.03 01.04 02.04 03.04
    ТЦ «Глобус» 9.00-14.00 9.00 -14.00 9.00-14.00 9.00-14.00 9.00-14.00
    ТЦ «Остров сокровищ»
    ТЦ «Капитолий» 10.00-18.00 10.00-18.00
    Помещение Общественной палаты (ул. Кирова, д.4) 12.00-15.00 12.00-15.00 12.00-15.00
    МФЦ на ул. Кирова, 39
    МФЦ на ул. Заводская,7 мкр. Климовск

     

    График работы стационарных пунктов вакцинации

    С 8.00 до 20.00 ежедневно, по субботам с 8.00-14.00.

    ОСП №1, ул. Кирова, д. 27,
    ОСП №2, ул. Батырева, д. 7,
    ОСП №3, ул. Бородинская, д. 22,
    ОСП №4, б-р 65-летия Победы, д. 10,
    ОСП №5, мкр. Климовск, пр-т 50-летия Октября, д. 21,
    ОСП №6, мкр. Климовск, Больничный пр-д, д. 1,
    ОСП №7, мкр. Львовский, Больничный пр-д, д. 4-а.

    С 8.00 до 16.00 ежедневно по рабочим дням можно сделать прививку во взрослой поликлинике на ул. Ленинградской, д. 9, с 8.00 до 14.00 с понедельника по пятницу в амбулатории поселка Быково на ул. Школьной, д. 6.

    Фото Кирилла Шутилина

    3D-реконструкция лиц по фотографии и их анимация с помощью видео. Лекция в Яндексе

    В фильме «Миссия невыполнима 3» был показан процесс создания знаменитых шпионских масок, благодаря которым одни персонажи становятся неотличимы от других. По сюжету, сначала требовалось сфотографировать того, в кого герой хотел превратиться, с нескольких ракурсов. В 2018 году простую 3D-модель лица можно пусть и не напечатать, но, по крайней мере, создать в цифровом виде — причём на основе всего одной фотографии. Научный сотрудник VisionLabs подробно описал процесс на мероприятии Яндекса «

    Мир глазами роботов

    » из серии Data&Science — с детализацией до конкретных методов и формул.

    — Добрый день. Меня зовут Николай, я работаю в компании VisionLabs, которая занимается компьютерным зрением. Наш основной профиль — распознавание лиц, но также у нас есть технологии, которые применимы в дополненной и виртуальной реальности. В частности, у нас есть технология построения 3D-лица по одному фото, и сегодня я буду рассказывать о ней.

    Начнем с рассказа о том, что это такое. На слайде вы видите исходную фотографию Джека Ма и 3D-модель, построенную по этой фотографии в двух вариациях: с текстурой и без текстуры, просто геометрию. Это задача, которую мы решаем.

    Также мы хотим иметь возможность анимировать эту модель, менять направление взгляда, выражение лица, добавлять мимику и т. д.

    Приложение находится в разных областях. Самое очевидное — игры, в том числе VR. Ткже можно делать виртуальные примерочные — примерять очки, бороды и прически. Можно делать 3D-печать, потому что некоторым людям интересны персонализированные аксессуары под их лицо. И можно делать лица для роботов: как печатать, так и показывать на каком-нибудь дисплее на роботе.

    Я начну с рассказа о том, как вообще можно генерировать 3D-лица, и потом мы перейдем к задаче 3D-реконструкции как обратной задаче генерации. После этого мы остановимся на анимации и перейдем к челледжам, которые возникают в этой области.

    Что такое задача генерации лиц? Нам хотелось бы иметь некоторый способ генерировать трехмерные лица, различающиеся формой и выражением. Здесь два ряда с примерами. Первый ряд показывает лица, отличающиеся формой, принадлежащие как будто разным людям. А снизу одно и то же лицо, имеющее разное выражение.

    Один из способов решения задачи генерации — деформируемые модели. Крайнее левое лицо на слайде — некая усредненная модель, к которой мы можем применять деформации с помощью настраивания ползунков. Здесь представлено три ползунка. В верхнем ряду идут лица в сторону увеличения интенсивности ползунка, в нижнем ряду — в сторону уменьшения. Таким образом, мы будем иметь несколько настраиваемых параметров. Устанавливая их, можно придавать лицам разные формы.

    Примером деформируемой модели является знаменитая Basel Face Model, построенная из сканов лиц. Чтобы построить деформируемую модель, нужно для начала взять несколько людей, привезти их в специальную лабораторию и отснять их лица специальным оборудованием, переведя их в 3D. Потом на основе этого можно делать новые лица.

    Как это устроено математически? Мы можем представить трехмерную модель лица как вектор в 3n-мерном пространстве. Здесь n — количество вершин в модели, каждой вершине соответствует три координаты в 3D, и таким образом мы получаем 3n-координаты.

    Если мы имеем набор сканов, то каждый скан представлен таким вектором, и мы имеем набор из n таких векторов.

    Далее мы можем строить новые лица как линейные комбинации векторов из нашей базы. При этом нам хотелось бы, чтобы коэффициенты были какие-то осмысленные. Очевидным образом они не могут быть совсем произвольными, и я скоро покажу почему. Одним из ограничений можно установить, чтобы все коэффициенты лежали в промежутке от 0 до 1. Это нужно делать, потому что если коэффициенты будут совсем произвольными, то лица будут получаться неправдоподобные.

    Здесь хотелось бы придать параметрам какой-то вероятностный смысл. То есть мы хотим смотреть на набор параметров и понимать, правдоподобное получится лицо или нет. Этим мы хотим добиться того, чтобы искаженным лицам соответствовали низкие вероятности.

    Вот как это можно сделать. Мы можем применить метод главных компонент к набору сканов. На выходе мы получим усредненное лицо S0, получим матрицу V, набор главных компонент, а также получим вариации данных вдоль главных компонент. Тогда мы сможем по-новому взглянуть на генерацию лиц, мы будем представлять лица как некоторое усредненное лицо, плюс матрица главных компонент, умноженная на вектор параметров.

    Значение параметров — это те самые интенсивности ползунков, о которых я говорил на одном из ранних слайдов. А также мы можем приписать вектору параметров некоторое вероятностное значение. В частности мы можем договориться, чтобы этот вектор был гауссовским.

    Таким образом у нас получается метод, который позволяет генерировать 3D-лица, и эта генерация управляется следующими параметрами. Как на предыдущем слайде, мы имеем два набора параметров, два вектора α id и α exp, они такие, как на предыдущем слайде, но α id отвечает за форму лица, а α exp будет отвечать за эмоцию.

    Также появляется новый вектор T — вектор текстуры. Он имеет такую же размерность, как вектор формы, и каждой вершине в этом векторе соответствуют три RGB-значения. Аналогичным образом вектор текстуры генерируется с помощью вектора параметров β. Здесь не формализованы параметры, которые будут отвечать за освещение лица и за его положение, но они также существуют.

    Вот примеры лиц, которые можно генерировать с помощью деформированной модели. Обратите внимание, что они различаются формой, цветом кожи, а также прорисованы в разных условиях освещения.

    Теперь мы можем перейти к 3D-реконструкции. Это называется обратной задачей, потому что мы хотим подобрать такие параметры для деформируемой модели, чтобы то лицо, которое мы из нее нарисуем, было как можно больше похоже на оригинал. Этот слайд отличается от первого тем, что здесь справа лицо является полностью синтетическим. Если на первом слайде наша текстура была взята из фотографии, то здесь текстура была взята из деформируемой модели.

    На выходе мы будем иметь все параметры, на слайде представлены α id и α exp, а также будем иметь освещение, параметры текстуры и т. д.

    Мы говорили, что хотим добиться того, чтобы генерируемая модель была похожа на фотографию. Эта похожесть определяется с помощью функции энергии. Здесь мы просто берем попиксельную разность изображений в тех пикселях, где мы считаем, что лицо видно. Например, если лицо будет повернуто, то возникнут перекрытия. Например, часть скулы будет закрыта носом. И матрица видимости M такое перекрытие должна отобразить.

    По сути, 3D-реконструкция заключается в минимизации этой функции энергии. Но чтобы эту задачу минимизации решить, было бы хорошо иметь инициализацию и регуляризацию. Регуляризация нужна по понятной причине, как мы говорили, что если мы не будем регуляризировать параметры и делать их совсем уж произвольными, то могут получиться искаженные лица. Инициализация нужна, потому что задача в целом сложная, у нее есть локальные минимумы, и с ними не хочется иметь дела.

    Как можно делать инициализацию? Для этого можно использовать 68 ключевых точек лица. Начиная с 2013-2014 года появилось очень много алгоритмов, которые позволяют с довольно хорошей точностью детектировать 68 точек, и сейчас они приближаются к сатурации своей точности. Поэтому мы имеем способ надежно детектировать 68 точек лица.

    Мы можем добавить в нашу функцию энергии новое слагаемое, которое будет говорить о том, что мы хотим, чтобы проекции таких же 68 точек модели совпадали с ключевыми точками лица. Мы размечаем эти точки на модели, потом модель как-то деформируем, крутим, проецируя точки, и следим за тем, чтобы положения точек совпадали. На левой фотографии точки двух цветов, фиолетового и желтого. Одни точки были детектированы алгоритмом, а другие — спроецированы из модели. Справа разметка точек на модели, но для точек по краю лица размечена не одна точка, а целая линия. Это сделано, потому что когда лицо поворачивается, разметка этих точек должна измениться, и точка выбирается с линией.

    Вот слагаемое, о котором я говорил, оно представляет собой покоординатную разность двух векторов, которые описывают ключевые точки лица и ключевые точки, спроецированные из модели.

    Вернемся к регуляризации и рассмотрим всю задачу с позиции Байесовского вывода. Вероятность того, что вектор α равен чему-то заданному при известном изображении пропорциональна произведению вероятности наблюдать изображение при заданном α, помноженная на вероятность α. Если мы возьмем отрицательный логарифм от этого выражения, который мы должны будем свести к минимуму, то мы увидим, что слагаемое, отвечающее за регуляризацию, здесь будет иметь конкретный вид. В частности это второе слагаемое. Вспоминая, что ранее мы сделали предположение, что вектор α гауссовский, мы увидим, что слагаемое, отвечающее за регуляризацию, это сумма квадратов параметров, приведенных к вариациям вдоль главных компонент.

    Итак, мы можем выписать полную функцию энергии, содержащую в себе три слагаемых. Первое слагаемое отвечает за текстуру, за разность пикселей между генерируемым изображением и целевым изображением. Второе слагаемое отвечает за ключевые точки, и третье отвечает за регуляризацию.

    Коэффициенты при слагаемых в процессе минимизации не оптимизируются, они просто заданы.
    Здесь функция энергии представлена как функция всех параметров. α id — параметры формы лица, α exp — параметры выражения, β — параметры текстуры, р — прочие параметры, о которых мы поговрили, но не формализовали их, это параметры положения и освещения.

    Остановимся на таком замечании. Эту функцию энергии можно упростить. Из нее можно выбросить слагаемое, которое отвечает за текстуру, и использовать только информацию, передаваемую 68 точками. И это позволит построить какую-то 3D-модель. Однако обратите внимание на профиль модели. Слева представлена модель, построенная только по ключевым точкам. Справа представлена модель с использованием текстуры при построение. Обратите внимание, что справа профиль получается более соответствующий центральной фотографии, которая представляет фронтальный вид лица.

    Анимация при имеющемся алгоритме построения 3D-модели лица работает достаточно просто. Вспомним, что при построении 3D-модели мы получаем два вектора параметров, один отвечает за форму, другой — за выражение. Эти векторы параметров у пользователя и у аватара всегда будут свои. У пользователя один вектор параметров формы, у аватара он другой. Однако мы можем сделать так, чтобы векторы, отвечающие за выражение, у них стали одинаковы. Мы возьмем параметры, отвечающие за выражение лица пользователя, и просто подставим их в модель аватара. Таким образом мы перенесем выражение лица пользователя на аватар.

    Поговорим о двух челеджах в этой области: скорость работы и ограниченность деформируемой модели.

    Скорость работы — действительно проблема. Минимизация полной функции энергии очень вычислительноемкая задача. В частности, она может занимать от 20 до 40, в среднем 30 секунд. Это достаточно долго. Если мы будем строить трехмерную модель только по ключевым точкам, получится гораздо быстрее, но от этого пострадает качество.

    Как с этой проблемой можно бороться? Можно использовать больше ресурсов, некоторые люди решают эту задачу на GPU. Можно использовать только ключевые точки, но при этом пострадает качество. И можно использовать методы машинного обучения.

    Посмотрим по порядку. Вот работа 2016 года, в которой переносится выражение лица пользователя на некоторое заданное видео, вы можете управлять видео с помощью вашего лица. Здесь построение 3D-модели производится в реальном времени с использованием GPU.

    Вот методы, которые используют машинное обучение. Идея в том, что мы можем сначала взять большую базу лиц, для каждого лица долгим, но точным алгоритмом построить 3D-модели, каждую модель представить как набор параметров, и дальше обучить сетку эти параметры предсказывать. В частности, в этой работе 2016 года используется ResNet, который на вход берет изображение, а на выход дает параметры модели.

    Трехмерную модель можно представлять и по-другому. В этой работе 2017 года 3D-модель представляется не как набор параметров, а как набор вокселей. Сеть предсказывает воксели, превращая картинку в некоторое трехмерное представление. Стоит заметить, что возможны варианты обучения сети, для которых 3D-модели вообще не требуются.

    Это работает следующим образом. Здесь наиболее важная часть — слой, который может взять на вход параметры деформируемой модели и срендерить картинку. Он обладает таким замечательный свойством, что через него можно делать обратное распространение ошибки. Сеть принимает на вход изображение, предсказывает параметры, скармливает эти параметры слою, который рендерит изображение, сравнивает это изображение с входным, получает ошибку, делает обратное распространение ошибки и продолжает обучаться. Таким образом сеть учится предсказывать параметры трехмерной модели, имея в качестве обучающих данных только картинки. И это очень интересно.

    Мы много говорили о точности — в частности, что она страдает, если мы выбрасываем какие-то слагаемые из функции энергии. Давайте формализуем, что это значит, как можно оценить точность 3D-реконструкции лица. Для этого нужна база ground truth сканов, полученных с помощью специального оборудования, с помощью методов, относительно которых есть какие-то гарантии точности. Если такая база есть, то мы можем наши реконструируемые модели сравнивать с ground truth. Это делается просто: мы считаем среднее расстояние от вершин нашей модели, которую мы построили, до вершин в ground truth, и нормируем на размер скана. Это нужно делать, потому что лица бывают разные, какие-то больше, какие-то меньше, и на маленьком лице ошибка была бы меньше, просто потому что само лицо меньше. Поэтому нужна нормировка.

    Я хотел бы рассказать про нашу работу, она будет на воркшопах, есть ECCV. Мы делаем похожие вещи, мы обучаем MobileNet предсказывать параметры деформируемой модели. В качестве обучающих данных мы используем 3D-модели, построенные для фотографий из датасета 300W. Оцениваем точность на базе сканов BU4DFE.

    Вот что получается. Мы сравниваем два наших алгоритма с state of the art. Желтая кривая на этом графике — алгоритм, который занимает 30 секунд и заключается в минимизации полной функции энергии. Здесь по оси Х — ошибка, о которой мы только что говорили, среднее расстояние между вершинами. По оси Y — доля изображений, на которых эта ошибка меньше, чем та, что на оси X. На этом графике чем выше кривая, тем лучше. Следующая кривая — наша сеть, основанная на архитектуре MobileNet. Далее три работы, о которых мы говорили. Сеть, предсказывающая параметры, и сеть, предсказывающая воксель.

    Также мы сравнивали нашу сеть с аналогами в терминах размера модели и скорости работы. Здесь получается выигрыш, поскольку мы используем MobileNet, достаточно легкий.

    Второй челендж — ограниченность деформируемой модели.

    Обратите внимание на левое лицо, посмотрите на крылья носа. Здесь тени на крыльях носа. Границы теней не совпадают с границами носа на фотографии, таким образом получается дефект. Причиной этого может быть то, что деформируемая модель в принципе не способна построить нос требуемой формы, потому что эта деформируемая модель была получена из сканов всего 200 лиц. Нам хотелось бы, чтобы нос все-таки был правильный, как на правой фотографии. Таким образом, нам нужно за рамки деформируемой модели как-то выйти.

    Это можно делать с помощью непараметрической деформации меша. Вот три задачи, которые мы хотели бы решить: модифицировать локальную часть лица, например нос, потом ее встроить в исходную модель лица, да еще и так, чтобы все остальное оставить неизменным.

    Это можно делать следующим образом. Вернемся к обозначению меша как вектора в 3n-мерном пространстве и посмотрим на оператор усреднения. Это оператор, который в S с шапкой заменяет каждую вершину на среднее ее соседей. Соседи вершины — это те, что соединены с ней ребром.

    Мы определим некоторую функцию энергии, описывающую положение вершины относительно ее соседей. Мы хотим, чтобы положение вершины относительно ее соседей оставалось неизменным или хотя бы менялось не сильно. Но при этом мы будем как-то модифицировать S. Эта функция энергии называется внутренней, потому что также будет присутствовать некоторое внешнее слагаемое, которое будет говорить о том, что, например, нос должен принять заданную форму.

    Такие техники применялись, например, в работе 2015 года. Они делали 3D-реконструкцию лиц по нескольким фотографиям. Делали несколько фотографий с телефона, получали облако точек, а дальше адаптировали модель лица к этому облаку с помощью непараметрической модификации.

    За рамки деформируемой модели можно выйти и другим способом. Остановимся на действии оператора сглаживания. Здесь для простоты представлен двумерный меш, к которому был применен этот оператор. На модели слева есть много деталей, на модели справа эти детали были сглажены. А можем ли мы что-то сделать, чтобы детали добавить, а не убрать?

    Для ответа мы можем посмотреть на базис векторов оператора сглаживания. Оператор сглаживания модифицирует коэффициенты меша в разложении по этому базису.

    Обязательно ли решать задачу таким образом? Можно делать и по-другому: просто модифицировать эти коэффициенты каким-то внешним образом. Давайте просто возьмем несколько первых векторов оператора сглаживания и добавим его в нашу деформируемую модель как новый набор ползунков. Такая техника действительно позволяет получить улучшения, так делается в работе 2016 года. На этом мой доклад завершается, всем спасибо.

    В России появились мощные ноутбуки для креаторов. Что это

    Производители называют серию Summit первоклассными ноутбуками для бизнеса. Линейка пополнилась моделями E14 Flip и Е14 Flip Evo. У обеих стоит 16-дюймовый сенсорный экран с частотой обновления 165 Гц. Но обычный «Флип» получил разрешение QHD+, в то время как Evo только FHD+. Старшую версию также оснастили дискретной графикой RTX 3050 Ti (4ГБ) и процессором i7 12-го поколения. Оперативки до 32 ГБ.

    Интересная фишка обоих устройств — дисплеи автоматически отключаются, если пользователь куда-то отходит от экрана. Для безопасности здесь также задействованы сканер отпечатков пальцев и инфракрасная веб-камера для распознавания лица. Ну, а слово Flip в названии моделей стоит потому, что их экраны умеют откидываться на 360 градусов. То есть лэптопы можно использовать в качестве планшета. Ну или ставить их палаткой — так удобнее показывать презентации коллегам.

    «Дизайн серии Prestige основан на эстетике», — сказали представители MSI на презентации. Поэтому представленные модели Prestige 14 и 15 могут похвастаться тонкой и легкой конструкцией шасси. Так, самая маленькая модель весит всего 1,29 кг при толщине 15,9 мм. При этом внутри корпуса прячется RTX 3050 (4 ГБ) и i7 12-го поколения. 14-дюймовый экран с разрешением FHD охватывает чуть меньше 100% sRGB.

    У версии Prestige 15 характеристики чуть интереснее. Здесь на выбор две версии 15,6-дюймового дисплея — UHD с поддержкой 100% AdobeRGB или FHD с поддержкой почти 100% sRGB. За графику же в максимальной комплектации отвечает RTX 3050 Ti (4 ГБ). Из бонусов в обеих версиях — поддержка аудио высокого разрешения и технологии DTS Audio Processing для улучшения звучания динамиков. При этом вход в систему по отпечатку пальцев или по лицу тоже на месте.

    Серия Modern включает в себя две модели: на 14 и 15,6 дюйма. Кроме диагонали экрана, у них различий нет. В обоих случаях разрешение дисплея FHD, а под капотом — процессор i7 12-го поколения и интегрированная графика Intel Iris Xe. Объем оперативки ограничен 16 ГБ. Ноутбуки поддерживают свежие стандарты беспроводной связи Wi-Fi 6 и Bluetooth 5.2. Кстати, крышка с экраном откидывается на 180 градусов — для каких-то задач это может быть удобно.

    Это тоже интересно:

    «Лица. Время. Игрушки». Компьютерная графика, пластилинография

    «Лица. Время. Игрушки»

    Компьютерная графика, пластилинография

    Екатерина Нежурина

    9 октября (ср.) – 7 ноября (чт.)

    Галерея «Ул. Большая Ремесленная», 4 этаж, 18+

    Художница из Екатеринбурга Катерина Нежурина работает в технике пластилинографии, пастели и компьютерной графики. Художник-самоучка, Екатерина начала рисовать с 2017г. Поворотным моментом, изменившим направление в ее судьбе стала книга У. Сомерсета Моэма «Луна и грош», после прочтения которой Екатерина поняла, что хочет заниматься искусством. Вдохновение пришло ночью, поэтому она нашла у детей доску для мелков, оторвала от нее рамку и на обратной стороне детской пастелью нарисовала свою первую картину. Затем пошла серия портретов, где автор стремилась передать не портретное сходство, но выразить эмоции людей.

    В 2018г. состоялась первая выставка Екатерины в галерее «Зимушка», в начале зимы вторая в БЦ «Высоцкий», в мае 2019г. В ежегодной акции «Ночь музеев» участвовала серия картин Екатерины Нежуриной «Игрушки», где автор приняла участие в 6-й выставке экспериментального искусства в музее Истории и Археологии Урала.

    В творчестве, Екатерина Нежурина больше тяготеет к пластическим искусствам, работает с пластилином, эпоксидной смолой и пастелью. Эта техника и удается, и открывает художнику больше простора для реализации своего потенциала и способностей. Автору интересно создавать объемные картины, экспериментировать с текстурами, рисовать пальцами без посредничества кистей и других традиционных инструментов ремесла художника. Смешивая техники на одной поверхности, Екатерина ведет непрерывный творческий процесс поиска и совершенствования достигнутого результата, напрямую контролируя его.

    В начале 2019г. Екатерина начала рисовать в планшете. Для нее это такое же «ручное» рисование, только карандаш нужно заряжать от сети, а у планшета скользкая поверхность и небольшой размер, поэтому для печати автор очень тщательно прорисовывает детали. Готовый рисунок художник распечатывает на холсте, натягивает на подрамник, дорисовывает детали пластилином и заливает жидким стеклом. Таким образом, через эксперимент сформировался авторский подход к созданию оригинальной картины.

    «Все, что я рисую — это лица людей, все другое мне неинтересно. Лицо — это самая притягательная часть человека! Оно всегда разное и в одном человеке «лиц» бывает очень много. Лицо помогает или портит человеку жизнь. Для меня лица — это искушения, которым я не способна противостоять — я просто физически не могу от них отвернуться, и я ворую у людей носы, глаза, щеки, губы, морщины и эмоции…» — Екатерина Нежурина.

    В экспозиции выставки представлены одноименные серии работ художника. Серия «Время» началась с копий работ великих художников иизображает известных персонажей через призму времени. Екатерине хотелось узнать, какими были великие произведения с точки зрения рисовальщика: как положены мазки краски, где и какой цвет передает то, что видел художник. Но затем пришла мысль о том, как время могло бы изменить персонажей этих картин, ведь оно неотступный попутчик каждого.

    «Хочется показать людям эти широко известные картины. Но..! подвластные времени. И может быть кто-то сможет подумать о том, что коль уж не избежать таких внешних метаморфоз, то можно быть неподвластным времени не снаружи, а внутри! И жалеть о времени, лишь в мерах потраченного на неправильную жизнь, на пустые сожаления о материальном. Жалеть лишь о том, что бьешься с собой в погоне за идеалом. А идеал — он только на картинке идеальный — он тоже, скорей всего, живет где-то и поддается времени. И вот, под этим безжалостным «взглядом» идеала мы, поглощенные всей этой внешней атрибутикой, забываем тогосчастливого человека, который живет внутри нас. Мы утыканы собственными ограничениями, как подушечка для булавок. Мы забываем быть собой! Мы проживаем не свою жизнь. А не надо бы. Просто нужно помнить, что уже нЕкогда притворяться! И на это — чужое, безумно жаль времени. Неважно все внешнее. Важно всегда идти от идеальной нормы в сторону радости. Как на фото «до» — комментирует автор.

    Серия «Лица», начинается с фразы «Лицо фирмы». Всем известно большое количество фирменных «персонажей», транслирующихся в массы рекламными кампаниями. Несмотря на широкую известность и узнаваемость, эти персонажи обезличены. Автору выставки захотелось это исправить и теперь у этих легендарных персонажей есть свое настоящее лицо с собственной историей и настроением.

    Серия «Игрушки» создавалась с целью передать размышление автора о негласных табу общества. «Ни один человек не может жить без игрушек, но каждый вкладывает в это слово свой смысл. Кто-то фотографирует все свои части тела для соцсетей, кто-то еду превращает в смысл жизни, кто-то сажает детей в банки. .. Совершенно у каждого из нас есть своя тайна или темная сторона и, чаще всего, мы ее старательно скрываем. И, тем не менее, она есть.

    В этой серии я показала некоторые стороны человека, которые не принято обсуждать или показывать в обществе, на них как бы лежит негласное табу, но все же: «давайте поговорим о них?» — Екатерина Нежурина.








    Полтора десятка рисунков в стиле граффити украсят Московскую область в рамках реализации проекта «Лица Подмосковья»

    Первый рисунок в виде портрета Фёдора Михайловича Достоевского появился на стене жилого дома в Зарайске.

    фото из открытых источников

    Некоммерческая организация «Арион» дала старт проекту «Лица Подмосковья», в рамках которого на территории Московской области будет создано 15 больших рисунков в стиле граффити. Первое изображение появилось на торцевой стене пятиэтажного дома в городском округе Зарайске. Рисунок представляет собой портрет классика русской литературы Фёдора Михайловича Достоевского.

    Авторы проекта «Лица Подмосковья» получили грантовую поддержку из Фонда президентских грантов. Партнёры проекта — правительство Московской области, «Волонтёры Подмосковья» и другие.

    «Граффити — это не просто рисунок на стене, а искусство, через которое молодёжь реализует себя. А здесь речь ёще идёт и об исторической памяти, ведь мы создаём портреты известных личностей, героев своего и нашего времени, которые связаны с Московской областью. Например, жемчужина Зарайска — усадьба Даровое, которая принадлежала родителям Фёдора Михайловича Достоевского, где он провёл много времени. Поэтому было решено создать в округе граффити с изображением именно этого литератора. Во-первых, теперь о том, что Фёдор Михайлович связан с Зарайском, узнает больше людей. Во-вторых, создание граффити привлечёт туристов. Так будет и в других округах», — рассказал директор автономной некоммерческой организации «Арион» Алексей Горбачёв.

    Изображение создал художник-граффитист Илья Демченко из Подольска, а разработал макет его напарник из Пушкинского городского округа — художник-граффитист Сергей Салин. На работу ушло 6 дней.

    «Напарник Сергей Салин разработал макет, досконально и углублённо продумал каждую деталь, после чего началась работа. Кажется, что рисунок прост, но на самом деле это титаническая работа, которая требует подготовки. Сам я ещё со школы хорошо знаком с творчеством Фёдора Михайловича, читал биографию литератора, поэтому мне приятно участвовать в создании граффити. Рисую всю жизнь, и к созданию изображений подхожу основательно, вкладываю в труд частичку сердца. Эта работа не исключение», — поделился Илья Демченко.

    Несмотря на непредсказуемость погоды и технические сложности, идею удалось воплотить в жизнь. Жители Зарайска положительно оценили инициативу и остались довольны рисунком. На очереди у авторов проекта — создание граффити с изображением пианиста Якова Владимировича Флиера в Орехово-Зуевском городском округе.

    Создатели проекта запустили сайт лицаподмосковья.рф, куда по мере появления граффити будут вносить информацию о работах, указывать местоположения рисунков.

    Источник: http://inzaraisk.ru/novosti/obschestvo/poltora-desyatka-risunkov-v-stile-graffiti-ukrasyat-moskovskuyu-oblast-v-ramkah-realizacii-proekta-lica-podmoskovya

    В Тинькофф заявили, что санкции не повлияют на работу банка От Investing.com

    © Reuters

    Investing.com — Представители Тинькофф (LON:) банка отреагировали на введение нового пакета санкций со стороны Великобритании, пишет РБК. Сотрудники компании подчеркнули, что санкции направлены на бизнесмена Олега Тинькова как частное лицо.

    В банке также отметили, что ему не принадлежит контрольный пакет акций Группы Тинькофф и Банка Тинькофф, а следовательно, введенные ограничения не оказывают давления на работу банка.

    «Подтверждаем, что господин Тиньков включен в санкционный список Великобритании. Санкции затрагивают господина Тинькова как частное лицо. ГосподинТиньков давно не является контролирующим акционером Группы Тинькофф или Банка Тинькофф, не является лицом, принимающим решения или оказывающим существенное влияние на компании Группы. Данные санкции не оказывают влияния на деятельность Группы Тинькофф и Тинькофф Банка», — заявили в пресс-службе кредитной организации.

    Текст подготовил Тимур Алиев

    Предупреждение: Fusion Media would like to remind you that the data contained in this website is not necessarily real-time nor accurate. All CFDs (stocks, indexes, futures) and Forex prices are not provided by exchanges but rather by market makers, and so prices may not be accurate and may differ from the actual market price, meaning prices are indicative and not appropriate for trading purposes. Therefore Fusion Media doesn`t bear any responsibility for any trading losses you might incur as a result of using this data.

    Fusion Media or anyone involved with Fusion Media will not accept any liability for loss or damage as a result of reliance on the information including data, quotes, charts and buy/sell signals contained within this website. Please be fully informed regarding the risks and costs associated with trading the financial markets, it is one of the riskiest investment forms possible.

    Обновленная графика F1 Face Face Поклонники Twitter, которые вынесли свой огненный окончательный вердикт

    F1 возвращается! В эти выходные этот вид спорта возвращается на Гран-при Бахрейна, чтобы дать старт сезону 2022 года. В этом сезоне было много ожиданий, поскольку мы увидим новые правила и новые машины на трассе. Основное изменение, которое произойдет в этом сезоне, заключается в том, что у команд будет предельный бюджет в размере 140 миллионов долларов для работы.

    РЕКЛАМА

    Продолжение статьи под этой рекламой

    Во время первой тренировки сезона спорт представил новую графику.Новая графика более стильная и менее раздражающая, чем в предыдущих версиях. Журналист Формулы-1 Уилл Бакстон похвалил команду Формулы-1 за то, что они творят чудеса с новой графикой.

    РЕКЛАМА

    Статья продолжается под этим объявлением

    «Новая графика F1 . Команда проделала большую работу за зиму», — сказал Бакстон.

    Новая графика F1 🔥. Команда проделала большую работу за зиму.

    — Уилл Бакстон (@wbuxtonofficial) 18 марта 2022 г.

    Но фанаты в Твиттере не разделяли того же мнения, что и журналист F1.Новая графика не понравилась фанатам в Твиттере, поскольку они назвали ее катастрофой.

    Их доступность ужасна. Как человек, работающий с цифровыми технологиями, если команда UX выдвинет эти идеи, их, вероятно, направят в другой проект.

    — Джеймс Мейсон (@Jmason47) 18 марта 2022 г.

    Неплохо, но не лучше старой графики. Много вещей, которые нужно прояснить. Общая читабельность плохая. Например, имена водителей в системе отслеживания водителей.Можете ли вы найти САИ? @F1Help pic.twitter.com/aAcMPuBHVI

    — Стефан Веркерк (@Stefanuzz) 18 марта 2022 г.

    Нет, это не только вы. Они ужасны.

    Отдельные элементы НАМНОГО слишком велики, занимают ненужное место, но содержат некоторую информацию, напечатанную слишком тонким шрифтом, поэтому их трудно читать даже на большом телевизоре.

    Мне кажется, что я смотрю через почтовый ящик.

    — Не тот Эндрю, тот другой (@adbNorthernSoul) 18 марта 2022 г.

    Чемпион мира F1 Макс Ферстаппен с нетерпением ждет сезона 2022 года в восторге от начала нового сезона.Он объяснил причину своего ожидания начала сезона 2022 года и то, что он ожидает от него.

    Формула-1 F1 – Гран-при Бахрейна – Международная трасса Бахрейна, Сахир, Бахрейн – 18 марта 2022 г. Макс Ферстаппен из Red Bull во время тренировки REUTERS/Hamad I Mohammed

    «Поначалу я всегда не в восторге, но чем ближе мы гоночный уик-энд, чем больше вы в него вникаете, тем больше я взволнован. Я думаю, что это целая новая эра и для спорта, и, конечно же, они были сосредоточены в основном на том, чтобы сблизить всех и сделать гонки лучше», — сказал Макс.

    РЕКЛАМА

    Статья продолжается под этой рекламой

    ПОГРУЖАЙТЕСЬ ГЛУБЖЕ

    В какой стране больше всего чемпионатов F1?

    более 1 года назад

    Гонщик Red Bull впервые будет защищать свой титул в Формуле-1. Хотя он упомянул, что не изменит свой подход, было бы интересно посмотреть, есть ли какие-то тонкие изменения. Голландский гонщик надеется, что в этом сезоне австрийская команда предоставит ему еще одну машину для победы в чемпионате.

    РЕКЛАМА

    Продолжение статьи ниже этой рекламы на руках против Феррари Шарля Леклерка. Посмотрим, сможет ли он стать двукратным чемпионом мира в этом сезоне.

    Понравилось читать эту статью? Загрузите наше эксклюзивное приложение, чтобы получать круглосуточное освещение, последние мемы и подшучивания в социальных сетях.Нажмите здесь, чтобы загрузить.

    REBOL/View Graphics — Иерархия лиц

    Как грани наслаиваются и объединяются в окна и панели.

    Концепция

    REBOL/View предоставляет систему для простого построения графических дисплеев и графических пользовательских интерфейсов. Такие дисплеи обычно состоят из гораздо большего, чем просто одно лицо. Типичные интерфейсы могут потребовать десятков, если не сотен, граней, которые наслоены или объединены вместе в одном или нескольких окнах.

    Чтобы упростить реализацию пользовательского интерфейса, лица обычно организованы в иерархию. Иерархия определяет взаимосвязь между гранями, например способ наложения граней друг на друга или их расположение относительно друг друга. Иерархия также позволяет эффективно обновлять области экрана по мере изменения лиц и помогает ускорить распространение событий на их целевые лица.

    В REBOL иерархия системы представлений реализована прямым и понятным образом.Легко построить слои граней и добиться желаемых результатов. Дизайн системы также поддерживает динамические изменения в иерархии, что позволяет изменять ее «на лету» в соответствии с требованиями вашего приложения.

    Стекла

    Графическая иерархия строится с использованием поля панели, которое является частью каждой грани. Панель — это просто блок граней (или одна грань), которые графически связаны или связаны с определенным событием родительской грани. Грани внутри панели являются подгранью родительской грани.

    Например, лицо дисплея может быть создано из множества других лиц. При просмотре результат может выглядеть так:


    , но под капотом этот дисплей состоит из множества отдельных лиц, как показано здесь:


    Используя поле панели граней, создается графическая иерархия объектов. Лицевая сторона верхнего уровня представляет собой панель со списком объектов следующего уровня, и каждый из этих объектов включает в себя панели со списком объектов следующего за ним уровня.

    На экране будут отображаться только лица, которые появляются в блоках панели иерархии. Если лица нет ни в одной из этих панелей, оно не появится.

    Относительные координаты

    Поле смещения грани всегда указывает ее расположение относительно родительской грани. Если грань имеет смещение 0x0, она появится в той же верхней левой координате, что и ее родительская грань. Это относительное расположение граней используется для всех граней на панели и позволяет легко позиционировать или перемещать целые секции графического дисплея, просто изменяя положение смещения одной родительской грани.

    Устройство глубины

    Порядок граней на панели определяет, какие грани находятся поверх других. Первая сторона панельного блока находится сзади; последний впереди.

    Например, если панель имеет следующий порядок:

    Панель
    : [городской танец цветов]
     

    Лица будут накладываться следующим образом:


    Однако, если вы перевернете панель:

    Панель
    : [танцевальный цветочный город]
     

    Вы увидите этот заказ:


    Обратите внимание, что положение граней не изменилось. Они имеют одинаковые координаты, но появляются в другом порядке.

    Вот реальный пример, который вы можете попробовать:

     панель: уменьшить [
        сделать лицо [
            текст: "Лицо 1"
            красный цвет
        ]
        сделать лицо [
            смещение: 50x50
            текст: "Лицо 2"
            цвет: зеленый
        ]
    ]
    
    окно: скривиться [
        смещение: 100x100
        размер: 150x150
        панель: панель
    ]
    
    вид из окна
    
    перевернуть панель
    
    вид из окна
     

    Лицо экрана

    Предопределен специальный объект лица, представляющий экран компьютера. Это лицо system/view/screen-face. Вы можете просмотреть его значения поля с помощью строки:

     ? система/вид/экран-лицо
     

    Основными полями, представляющими интерес, являются размер и панель. Размер указывает ширину и высоту экрана компьютера в пикселях. Панель содержит блок окон REBOL, открытых на экране.

    Обычно вам не нужно беспокоиться о размере экрана, если только вам не нужен размер экрана для вашего приложения. Такие функции, как просмотр, изолируют необходимость прямого доступа к экрану, поэтому рекомендуется их использовать.

    Окна

    Каждое окно REBOL также является лицом. Лицо появляется на экране всякий раз, когда оно добавляется на панель лиц экрана (см. выше).

    Расположение окон по глубине такое же, как и для любой грани. Последняя грань является самым верхним окном.

    Поля лицевой стороны окна имеют следующие значения, вполне совместимые с гранями в целом:

    Поле Описание
    смещение расположение окна на экране без учета его границы или строки заголовка (зависит от операционной системы).
    размер размер окна, не считая его границы или строки заголовка.
    текст текст заголовка (caption) для окна.
    цвет цвет фона для окна.
    изображение фоновое изображение для окна.
    панель грани верхнего уровня для отображения в окне.

    Окно будет отображаться, когда оно будет добавлено на панель лицевого экрана, и на нем будет вызвана функция показа. Обычно это обрабатывается функцией просмотра, и вам не нужно делать это вручную.

    Точно так же функция unview удаляет окна с экрана, удаляя их из области экрана и вызывая отображение на экране.

    Панели

    При создании более сложных пользовательских интерфейсов иногда необходимо сгруппировать несколько элементов пользовательского интерфейса вместе.Панель лица может использоваться для создания таких панелей, даже если само лицо не содержит собственной графики (без изображения, цветного фона и т. д.)

    Преимущество таких панелей в том, что они позволяют перемещать все элементы внутри них вместе как единое целое. Вам не нужно обновлять позиции каждого элемента.

    Кроме того, эти панели обрезаются так же, как и все грани, что позволяет легко создавать прокручиваемые подпанели, которые содержат больше элементов пользовательского интерфейса, чем может отображаться в окне одновременно.Панель пользовательских настроек REBOL/View — хороший пример такой панели.

    Чтобы переместить или прокрутить панель, просто измените значение смещения ее грани и вызовите отображение на грани.

    Важные примечания

    Есть всего несколько областей, где возникают проблемы, которые могут быть трудно отладить, поэтому мы хотим упомянуть их здесь…

    1. Лицо не на панели.
      Вы показываете лицо, но оно не является частью какой-либо панели. Лицо не будет показано.
    2. Лицо более чем на одной панели.
      Недопустимо добавлять один и тот же объект лица более чем в одну панель. Если вам нужно сделать это, сделайте клон объекта и используйте его на другой панели.
    3. Отрицательные размеры лица.
      Размер лица никогда не может быть отрицательным (ни по x, ни по y). Попытка сделать это считается ошибкой.

    Seite wurde nicht gefunden. — HEYST

    Seite wurde nicht gefunden. — ХЕЙСТ

    Не показывать файлы cookie на веб-сайте.Einige von ihnen sind essenziell, während andere uns helfen, diese Website und Ihre Erfahrung zu verbessern.

    Все активы

    Шпайхерн

    Абленен

    Individuelle Datenschutzeinstellungen

    Информация о файлах cookie Datenschutzerklärung Импрессум

    Datenschutzeinstellungen

    Он нашел Sie eine Übersicht über alle verwendeten Cookies. Sie können Ihre Einwilligung zu ganzen Kategorien geben oder sich weitere Informationen anzeigen lassen und so nur bestimmte Cookies auswählen.

    Имя Печенье Борлабс
    Анбитер Eigentümer dieser Веб-сайт
    Цвек Speichert die Einstellungen der Besucher, die in der Cookie Box от Borlabs Cookie ausgewählt wurden.
    Имя файла cookie печенье borlabs
    Печенье Laufzeit 1 Яр

    Маски для лица с печатью на заказ | моющиеся многоразовые хлопковые маски для лица


    Запас многоразовых масок значительно увеличился! Пожалуйста, свяжитесь с нами для получения дополнительных идей, включая регулируемые защитные маски или дополнительные варианты хлопковой смеси. Ниже приведены два популярных варианта, которые теперь доступны с полноцветной цифровой печатью.


    Маски немедицинские, двухслойные, 95% хлопок и 5% спандекс, с ушными петлями из мягкой хлопчатобумажной ткани, импортные. Отлично подходит для оснащения вашего персонала или продвижения вашего бизнеса. Один размер подходит для большинства. Доступен только в черном цвете с одноцветным логотипом или полноцветной цифровой печатью на одной стороне:

    • 6,50 долларов США за каждую минимум 24 маски
    • 5 долларов.00 за 50 и более масок
    • 4,50 доллара США за 100 масок или более
    • 3,95 долл. США за 200 масок и более
    • 3,65 долл. США за 300 и более масок


    Многоразовые спортивные маски для лица из 100 % полиэстера производства Badger Sport, импортные. Немедицинские маски, трехслойная конструкция с мягкими ушными петлями. Антимикробная защита от запаха, средний шов соответствует лицу. Тег с внутренним мелким шрифтом для обозначения вашего имени. Отлично подходит для оснащения вашей команды, школы или персонала, нуждающегося в более индивидуальных размерах!

    Доступны следующие размеры: молодежный S/M, молодежный L/XL, взрослый S/M, взрослый L/XL или взрослый 2XL.

    Стоимость одноцветной трафаретной печати на спортивных масках:

    • 8,65 долл. США за каждую минимум 24 маски
    • 6,75 долл. США за 50 и более масок
    • 5,95 долл. США за 100 и более масок
    • 4 доллара.95 штук на 200 масок и более
    • 4,75 доллара США за 300 масок и более

    Теперь предлагается в цвете вашей команды!

    Никаких сборов за экран, при необходимости добавьте налог и доставку. Все продажи являются окончательными.


    Обычное размещение включает большие принты по центру или маленькие логотипы слева или справа

    Оригинальный дизайн маски для лица для армии США от Dixon Customz.

    Отказ от ответственности: Эти лицевые маски не следует использовать (1) в любых хирургических или медицинских учреждениях или в любых условиях, где имеется значительный контакт с жидкостью, можно ожидать попадания телесных или других опасных жидкостей; (2) в клинических условиях, где уровень риска заражения при вдыхании высок; (3) для противомикробной или противовирусной защиты или связанных с ними целей или использования для предотвращения или уменьшения инфекций или связанных с ними целей; (4) в качестве средства защиты органов дыхания; (5) при процедурах с высоким риском образования аэрозолей или (6) в присутствии сильного источника тепла или легковоспламеняющегося газа. Urban Earth Graphics не делает никаких заявлений или гарантий, явных или подразумеваемых, что маска предотвращает болезни или инфекции или передачи вирусов или заболеваний.


    Посмотреть наши материалы в социальных сетях:


    ООО «Урбан Эрт Графикс»

    Сертифицированный штат Нью-Йорк женский бизнес (WBE)

    Женщина в собственности и под управлением с 2013 года

    Дизайн сайта разработан компанией Urban Earth Graphics LLC.Все права защищены.

    USDA ERS — ключевая статистика и графика

    На этой странице представлена ​​следующая информация:

    Состояние продовольственной безопасности домохозяйств США в 2020 г.

    Продовольственная безопасность —Эти домохозяйства всегда имели доступ к достаточному количеству еды для активной и здоровой жизни всех членов домохозяйства.

    • 89,5% (116,7 млн) домохозяйств США были обеспечены продовольствием в течение 2020 года.
    • Без изменений с 89.5 процентов в 2019 году.

    Загрузить данные диаграммы в формате Excel.

    Отсутствие продовольственной безопасности — Временами в течение года эти домохозяйства были не уверены в наличии или неспособности приобрести достаточное количество продовольствия для удовлетворения потребностей всех своих членов, поскольку у них не хватало денег или других ресурсов для продовольствия. К домохозяйствам с отсутствием продовольственной безопасности относятся домохозяйства с низким уровнем продовольственной безопасности и очень низким уровнем продовольственной безопасности .

    • 10,5 процента (13.8 миллионов) домохозяйств в США в какой-то момент в 2020 году испытывали нехватку продовольствия.
    • Без изменений с 10,5 процента в 2019 году.

    Низкая продовольственная безопасность —Эти домохозяйства, не обеспеченные продовольствием, получали достаточно еды, чтобы избежать существенного нарушения своего режима питания или сокращения потребления пищи, используя различные стратегии выживания, такие как менее разнообразное питание, участие в федеральных программах продовольственной помощи или получение еды из общественных продуктовых кладовых.

    • 6.6 процентов (8,6 миллиона) домохозяйств в США в 2020 году имели низкий уровень продовольственной безопасности.
    • Практически не изменился по сравнению с 6,4 процента в 2019 году.

    Очень низкий уровень продовольственной безопасности —В этих домохозяйствах, страдающих от отсутствия продовольственной безопасности, нормальный режим питания одного или нескольких членов домохозяйства был нарушен, и потребление пищи временами сокращалось в течение года из-за нехватки денег или других ресурсов для питания.

    • 3,9 процента (5,1 миллиона) домохозяйств в США когда-либо в 2020 году имели очень низкий уровень продовольственной безопасности.
    • Практически не изменился по сравнению с 4,1 процента в 2019 году.

    Состояние продовольственной безопасности семей с детьми в США в 2020 г.

    Среди домохозяйств США с детьми в возрасте до 18 лет:

    • 85,2 процента домохозяйств с детьми были обеспечены продовольствием в 2020 году.
    • В 2020 году отсутствие продовольственной безопасности затрагивало 14,8 процента домохозяйств с детьми. В некоторых из этих неблагополучных с продовольствием домохозяйств нехватку продовольствия испытывали только взрослые, в то время как в других дети также испытывали нехватку продовольствия.
    • В 7,2% домохозяйств с детьми нехватку продовольствия испытывали только взрослые.
    • В 7,6 процентах домохозяйств с детьми (2,9 миллиона домохозяйств) не было продовольственной безопасности как у детей, так и у взрослых.
    • Дети обычно защищены от существенного сокращения потребления пищи даже в домохозяйствах с очень низким уровнем продовольственной безопасности. Тем не менее примерно в 0,8 процента домохозяйств с детьми (322 000 домохозяйств) один или несколько детей также испытывали снижение потребления пищи и нарушение режима питания в какое-то время в течение года.

    Загрузить данные диаграммы в формате Excel.

    Дополнительные сведения см. в отчете ERS:

    . Отсутствие продовольственной безопасности в домохозяйствах с детьми: распространенность, серьезность и характеристики домохозяйств, 2010–2011 годы

    Сколько людей проживало в семьях, не обеспеченных продовольствием?

    В 2020 году:

    • 38,3 миллиона человек жили в семьях, где не было продовольственной безопасности.
    • 9,4 миллиона взрослых жили в семьях с очень низким уровнем продовольственной безопасности.
    • 6,1 миллиона детей жили в неблагополучных по продовольствию семьях, в которых дети, как и взрослые, испытывали нехватку продовольствия.
    • 584 000 детей (0,8 процента детей страны) жили в семьях, в которых один или несколько детей испытывали очень низкий уровень продовольственной безопасности.

    Для получения дополнительной информации см. раздел Отсутствие продовольственной безопасности в США: Частота отсутствия продовольственной безопасности.

    Отсутствие продовольственной безопасности по характеристикам домохозяйств

    Распространенность отсутствия продовольственной безопасности значительно различалась в зависимости от типа домохозяйства. Показатели отсутствия продовольственной безопасности были выше, чем в среднем по стране (10,5 процента) для следующих групп:

    • Все домохозяйства с детьми (14,8%).
    • Домохозяйства с детьми в возрасте до 6 лет (15,3%).
    • Домохозяйства с детьми, возглавляемые одинокой женщиной (27,7%) или одиноким мужчиной (16,3%).
    • Домохозяйства с чернокожими, неиспаноязычными (21,7%) и латиноамериканскими контрольными лицами (17,2%; контрольным лицом домохозяйства является взрослый член домохозяйства, на чье имя принадлежит или арендуется жилищная единица).
    • 90 243 домохозяйства с доходом ниже 185 процентов порога бедности (28,6 процента; федеральная черта бедности составляла 26 246 долларов США на семью из четырех человек в 2020 году).

    Загрузить данные диаграммы в формате Excel

    • В целом домохозяйства с детьми имели значительно более высокий уровень отсутствия продовольственной безопасности (14,8 процента), чем домохозяйства без детей (8,8 процента). Среди домохозяйств с детьми у супружеских пар был самый низкий уровень отсутствия продовольственной безопасности (9.5 процентов).
    • Распространенность отсутствия продовольственной безопасности была выше для домохозяйств, расположенных за пределами мегаполисов (11,6 процента) и для домохозяйств в крупных городах мегаполисов (12,7 процента), и ниже в пригородах и других городских районах за пределами крупных городов (8,8 процента).
    • В региональном разрезе уровень отсутствия продовольственной безопасности был выше на юге (12,3 процента), чем на северо-востоке (9,3 процента), Западе и Среднем Западе (по 9,5 процента).

    Информацию об интерактивной визуализации данных см. в разделе Интерактивные диаграммы и основные моменты.

    Очень низкая продовольственная безопасность по характеристикам домохозяйства

    Распространенность очень низкой продовольственной безопасности в различных типах домохозяйств соответствовала модели, наблюдаемой в отношении отсутствия продовольственной безопасности в целом. Очень низкий уровень продовольственной безопасности был более распространенным, чем в среднем по стране (3,9%), для следующих групп:

    • Домохозяйства с детьми, возглавляемые одинокой женщиной (8,2%).
    • Одинокие женщины (5,1%) и одинокие мужчины (5,7%).
    • Домохозяйства с эталонными лицами, которые являются чернокожими, неиспаноязычными (8,0 процентов) и латиноамериканцами (5,0 процентов).
    • Домохозяйства с доходом ниже 185% черты бедности (10,8%).
    • Домохозяйства, расположенные в крупных городах агломераций (5,0 процента) и вне агломераций (4,5 процента).

    Загрузить данные диаграммы в формате Excel.

    Тенденции в показателях распространенности

    Распространенность отсутствия продовольственной безопасности не изменилась с 2019 по 2020 год и составила 10.5 процентов. Что касается более ранних тенденций, то имело место статистически значимое (при уровне достоверности 90 процентов) снижение распространенности отсутствия продовольственной безопасности с 11,1 процента в 2018 году до 10,5 процента в 2019 году. В 2019 году отсутствие продовольственной безопасности было статистически значительно ниже 11,1 процента до уровень рецессии 2007 года впервые. Ежегодное снижение уровня отсутствия продовольственной безопасности с 2014 по 2015 год и с 2016 по 2018 год также было статистически значимым.

    Кумулятивный спад с 2011 года (14.9 процентов) по 2014 год (14,0 процентов) был статистически значимым. В предыдущее десятилетие уровень отсутствия продовольственной безопасности увеличился с 10,7 процента в 2001 году до 11,9 процента в 2004 году, снизился примерно до 11 процентов в 2005–2007 годах, затем значительно увеличился в 2008 году (до 14,6 процента) и практически не изменился (т. не было статистически значимым) на этом уровне в 2009 и 2010 гг.

    Распространенность очень низкой продовольственной безопасности в 2020 году (3,9 процента) существенно не отличалась от распространенности в 2019 году (4.1 процент). Распространенность очень низкой продовольственной безопасности в 2020 году была значительно ниже, чем в 2018 году (4,3 процента). Статистически значимое ежегодное снижение очень низкой продовольственной безопасности происходило с 2014 по 2015 и с 2016 по 2017 годы. Распространенность очень низкой продовольственной безопасности практически не изменилась с 2011 по 2014 год (5,7 процента). также 5,7 процента в 2008 и 2009 годах. До 2008 года распространенность очень низкой продовольственной безопасности увеличилась с 3.с 3 процентов в 2001 году до 3,9 процента в 2004 году и практически не изменились до 2007 года (4,1 процента).

    Ежегодные отклонения от последовательной тенденции к снижению в период с 1995 по 2000 год включают существенный двухлетний цикл, который, как полагают, является результатом сезонного воздействия на уровень распространенности продовольственной безопасности. Обследования продовольственной безопасности СПС за этот период проводились в апреле в нечетные годы и в августе или сентябре в четные годы. Измеренная распространенность отсутствия продовольственной безопасности была выше при сборе данных за август/сентябрь, что свидетельствует о влиянии сезонной реакции. В 2001 г. и последующие годы обследования проводились в начале декабря, что позволяет избежать сезонных эффектов при интерпретации годовых изменений.

    Загрузить данные диаграммы в формате Excel.

    Распространенность отсутствия продовольственной безопасности на уровне штатов

    Показатели распространенности отсутствия продовольственной безопасности значительно варьировались от штата к штату. Данные за 3 года, 2018–2020 годы, были объединены для получения более достоверной статистики на государственном уровне. Расчетные показатели распространенности отсутствия продовольственной безопасности за этот трехлетний период варьировались от 5.от 7 процентов в Нью-Гэмпшире до 15,3 процента в Миссисипи; оценочные показатели распространенности очень низкой продовольственной безопасности варьировались от 2,3 процента в Миннесоте до 6,5 процента в Луизиане.

    Загрузить данные диаграммы в формате Excel.

    Этот раздел основан на публикации:

    Продовольственная безопасность домохозяйств в США в 2020 г.

    Магазин Connect IQ | Бесплатные циферблаты и приложения

    Готье Элой
    18 марта 2022 г.

    Индикация погоды мигает 🙁

    Ответ разработчика
    25 марта 2022 г., PlayItLoud

    Вам нужно следовать инструкциям по настройке, чтобы погода работала.Пожалуйста, прочитайте описание лица

    Иоаннис Гликос
    17 марта 2022 г.

    Я купил это лицо, и я также хотел купить великолепно выглядящее лицо Enduro, но разработчик еще не ответил на вопросы, которые я отправил ему по электронной почте. Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что, согласно моему тестированию, погода, кажется, показывает изменения температуры только для области / города, где мы изначально запускаем активность GPS для захвата местоположения. Поэтому, когда я переезжаю в другой район/город, даже название города, кажется, прилипает к тому, в котором мы запускали активность GPS.Это должно так работать? Должны ли мы запускать активность GPS каждый раз, когда мы меняем местоположение / город, чтобы погода работала правильно?

    Ответ разработчика
    17 марта 2022 г., PlayItLoud

    Ваш анализ правильный. Циферблаты не могут получить доступ к вашему GPS, поэтому они полагаются на GPS-позиции вашей последней активности.

    Джастин Лавуа
    15 марта 2022 г.

    Лучший циферблат для Venu Square с большим отрывом.Если ваша погода отображается как «—», проведите тренировку с GPS. Работал на меня! Спасибо разработчику за помощь. Перепробовал кучу разных циферблатов и все фигня в сравнении.

    Альваро
    14 марта 2022 г.

    Температура не работает? Почему? Я должен платить за это?

    Ответ разработчика
    15 марта 2022 г., PlayItLoud

    Потому что вы не следовали инструкциям по настройке из описания лица.//// ПОЖАЛУЙСТА ПРОЧТИ //////// ШАГ НАСТРОЙКИ: 1. На часах установите циферблат SkyTracker в качестве главного экрана. 2- на ваших часах начните деятельность, которая будет использовать GPS — подойдет прогулка или поход. 3- подождите, пока вы не получите подтверждение GPS. Обычно сопровождается звуковым сигналом или экранной очередью. 4- выйти из активности. Не нужно его сохранять. Это покажет ваше местоположение на циферблате. 5- запустите приложение Gamin’s connect на своем телефоне. НЕ ПОДКЛЮЧАТЬ приложение IQ. Это не позволяет получить погоду 6- убедитесь, что ваш телефон имеет доступ к Интернету 7- из приложения Garmin Connect принудительно выполните синхронизацию или просто измените настройки на экране Skytracker. Это заставит циферблат получать данные о погоде. Подождите несколько минут для обновления. 8- оставьте приложение Garmin включенным на вашем телефоне, чтобы погода могла обновляться каждые 30 минут. ////////////

    Джеральд Тан
    13 марта 2022 г.

    Как часто обновляется погода?

    Ответ разработчика
    15 марта 2022 г., PlayItLoud

    каждые 30 минут

    Оли
    8 марта 2022 г.

    Очень красивое лицо, но источник погоды, похоже, отличается от того, который использует виджет погоды на часах, поэтому у вас разные значения.

    Ответ разработчика
    15 марта 2022 г., PlayItLoud

    да. Другой источник погоды.

    Брэндон Уокер
    3 марта 2022 г.

    Нравится циферблат и настройки. Ненавижу, что почти каждый раз, когда я заряжаю его, я теряю погоду на переднем экране, и мне приходится каждый раз удалять / переустанавливать.

    Ответ разработчика
    4 марта 2022 г., PlayItLoud

    Вам не нужно постоянно устанавливать/удалять.Убедитесь, что на вашем телефоне запущено приложение Garmin Connect, и запустите действие, чтобы определить местоположение GPS, и все готово.

    Райан
    2 марта 2022 г.

    Для меня этот циферблат имеет все, что мне нужно, и выглядит он очень хорошо. У меня есть одна проблема, я хотел бы заплатить за циферблат, но я не могу понять, где я должен ввести код, чтобы разблокировать все функции.

    Йонас Кастебо
    2 марта 2022 г.

    Мой ежедневный «водитель». Только нужное количество информации

    Дик Стрифкерк
    2 марта 2022 г.

    Температура не работает

    Кевин Фам
    28 февраля 2022 г.

    Не могли бы вы добавить оповещение о перемещении на этот экран?

    Андреа
    27 февраля 2022 г.

    Погода не работает на моем vivoactive3

    Ал
    27 февраля 2022 г.

    очень нравится лицо на моем vivoactive 3, но я не могу получить ярко-желтый цвет.просто тусклый горчичный цвет. Я перепробовал все и заплатил свои 1,99. любые идеи, как получить яркий цвет ???

    thisisboyy
    24 февраля 2022

    Отличный циферблат! Чисто и полезно.

    Даррен Кротон
    22 февраля 2022 г.

    Здорово! Идея: в режиме «время» включение динамических полей показывает погоду и поля при поднятии запястья.

    Чад Грин
    20 февраля 2022 г.

    ХОРОШО ДЕРЬМО 5 ЗВЕЗД

    cReverd
    15 февраля 2022 г.

    Я наслаждаюсь этим приложением в течение нескольких месяцев! Я рекомендую это.

    Создание реалистичных человеческих лиц в компьютерной 3D-графике для фильмов и видеоигр: новый метод для художников, простой и мощный

    Часто кажется сверхъестественным, что монстры, инопланетяне и животные в фильмах и видеоиграх обладают поразительно человеческими чертами лица и выражениями.

    В прошлом работа по рендерингу реалистичных анимированных лиц была в лучшем случае кропотливой. Теперь последние достижения в области анимации значительно сокращают время, затрачиваемое на создание персонажей.

    «В развлекательных приложениях, таких как фильмы и игры, модели человеческого лица часто должны создаваться художниками, а не с использованием автоматизированного метода. Например, многие персонажи анимационных фильмов и игр являются вымышленными, поэтому их нельзя отсканировать. Таким образом, существует потребность в методе дизайна лица, который был бы одновременно простым, понятным и мощным для художников. Мы представляем систему, которая элегантно удовлетворяет эту потребность», — пишут Сын-Хён Юн, Джон Льюис и Тэхён Ри, авторы книги «Смешивание деталей лица: синтез лица с использованием многомасштабных моделей лица» (для доступа к полному тексту требуется вход в систему). выпуск журнала IEEE Computer Graphics and Applications за ноябрь/декабрь 2017 г.

    Как начинается процесс

    Используя эту систему, художники-аниматоры могут брать черты человеческого лица и применять их к монстру или животному.

    Большая часть задачи заключается в захвате определенных черт человеческого лица и переносе их на лицо анимированного персонажа.

    «Метод, использующий существующие модели лиц, может сэкономить много усилий. Смешение форм — это особенно простой, но мощный подход, широко распространенный в лицевой анимации для создания произвольных выражений», — говорят авторы.

    Другие исследователи «использовали смешивание форм в качестве альтернативного инструмента для синтеза новой модели лица из существующих лиц. Они отделяют значимые области лица (такие как глаза, нос и рот) от разных лиц и пространственно собирают их в новое лицо. Их метод требует вершинного соответствия по каждой грани и ее блендшейпам», — добавили они.

    Что делает эту новую систему уникальной?

    «Мы представляем новую схему смешивания форм для синтеза новой модели лица с использованием взвешенного смешивания пространственных деталей из различных моделей лица.Наши многомасштабные модели лиц полностью соответствуют общему пространству параметров, где художник может интерактивно определять семантические соответствия между лицами и масштабами», — говорят авторы.

    На рисунках 2-7 ниже показаны результаты аппроксимации модели 1-го забоя на разных уровнях.

    Получение подробностей

    Художники используют многомасштабную настройку модели лица, которая обеспечивает большую гибкость для точной настройки с помощью скалярных карт.

    Создание кривых

    «Построив эффективную структуру данных, такую ​​как дерево квадрантов, для параметризации, мы можем интерактивно визуализировать 3D-кривые на 3D-модели лица, соответствующие 2D-кривым признаков в пространстве параметров.Это обеспечивает интуитивно понятные элементы управления для редактирования 3D-кривых в пространстве 2D-параметров», — говорят авторы.

    Работа с 15 моделями

    Система может интерактивно смешивать многомасштабные модели лица без дополнительного аппаратного ускорения.

    «Поскольку мы использовали 15 граней, состоящих из базовой поверхности и четырехмасштабных CDM, у нас есть 15 + 15 × 4-мерное пространство блендшейпа; общее количество блендшейпов может быть ограничено художником», — говорят авторы.

    А вот и слияние

    На четырех больших гранях внизу показаны примеры синтезированных моделей граней с использованием взвешенного смешивания трех мультимасштабных моделей граней.

    Смешивание многомасштабных нечеловеческих лиц

    Дизайнеры переносят детали морды монстра на человеческое лицо, инопланетного лица на человеческое лицо и человеческие лица на морду броненосца.

    «Наш метод не ограничивается человеческими лицами. Передача деталей между скульптурными нечеловеческими существами и лицом актера-человека — важная задача в визуальных эффектах», — говорят авторы.

    Кролик с человеческим лицом

    Даже кролик антропоморфизирован.

    Эта модель кролика показывает детали, перенесенные из многомасштабных моделей лица человека или MFM.

    Давайте пошагово.

    Первое, или изображение (а), представляет собой модель кролика из Стэнфорда, обычно используемую в компьютерной графике. Затем в (б) художники перенесли детали с лиц моделей. Вот (c) семантическое значение неоднозначного лица и (d) интуитивно понятный пользовательский интерфейс в пространстве параметров 2D.

    Тогда та-да! Вот результат лицевой анимации на последнем изображении (e).

    «Многомасштабное смешивание граней вместе с элементами управления кривыми характеристик в пространстве параметров обеспечивает практическое решение для переноса деталей лица на абстрактное лицо. Например, такие области лица, как глаза, нос и рот на модели кролика из Стэнфорда, несколько неоднозначны», — пишут авторы.

    Насколько хорошо работала система?

    Авторы провели опрос 10 художников-аниматоров, которым дали 10 минут на выполнение ряда заданий.После этого их спросили, могут ли они синтезировать новое лицо и был ли новый метод моделирования простым и интуитивно понятным.

    По шкале от 1 до 5 средний балл по обоим вопросам составил 4.

    В конечном счете, их цель — облегчить работу художников-аниматоров. И похоже, что исследователи уже на пути к этому.

    «Для интерактивной обработки неоднозначных и нечеловеческих лиц мы фокусируемся на элементах управления художником, а не формулируем проблему оптимизации, которая может работать медленно и время от времени давать сбои.Однако наш метод не запрещает добавить такой шаг. Компромисс между интерактивным семантическим контролем и автоматической оптимизацией был бы хорошим предметом для обсуждения. Решение, удовлетворяющее обеим целям, было бы идеальным и остается для дальнейшего изучения», — говорят они.

    Исследования, связанные с компьютерной анимацией, в цифровой библиотеке Computer Society

    Логин может потребоваться для полного текста.


     

    О Лори Кэмерон

    Лори Камерон — старший писатель IEEE Computer Society. В настоящее время она регулярно пишет статьи для журналов Computer , Computing Edge и веб-сайтов Computing Now и Magazine Roundup.Свяжитесь с ней по адресу l.

    Post Categories:   Графика

    Leave A Reply