Обработка в: ОБРАБОТКА В VSCO🍂 ⠀ Подборка с вариантами по обработке фото, в приложении VSCO📲 ⠀ Хоть и Lightroom вытесни…

Posted on 26.06.2019 by alexxlab

Содержание

Обработка в фоновом и приоритетном режимах—ArcMap

Вы можете выбрать, в каком режиме будет произведен запуск инструмента (фоновом или приоритетном). Выберите Геообработка (Geoprocessing) > Опции Геообработки (Geoprocessing Options) на панели Стандартные (Standard).

На панели Обработка в фоновом режиме (Background processing) определяется режим запуска инструмента – фоновый или приоритетный.

Если опция Включить (Enable) будет включена, то инструменты будут запущены в фоновом режиме, и вы сможете продолжить работу в ArcMap (или других приложениях ArcGIS, например, ArcGlobe) во время работы инструмента. Вы увидите индикатор выполнения внизу вашего документа, который показывает имя текущего работающего инструмента. Когда инструмент закончит работу, в районе системных значков будет отображено сообщение. Вы можете контролировать, как долго это сообщение будет отображаться с помощью бегунка Уведомление (Notification); вы также можете отключить показ этого сообщения, передвинув ползунок сильно влево.
Если опция Включить (Enable) не будет включена, то запуск инструментов будет производиться в приоритетном режиме. Когда инструменты работают в приоритетном режиме, вам будет нужно дождаться завершения их работы, прежде чем вы сможете продолжить использовать приложение.

Обработка в фоновом режиме

При выполнении инструмента с помощью его диалогового окна или из окна Python вы увидите индикатор работы инструмента, как показано ниже.

Вы можете также проследить за ходом работы инструмента из окна Результаты (Results). Окно Результаты (Results) может быть открыто следующими способами:

Откройте окно Результаты, щелкнув Геообработка (Geoprocessing) > Результаты.
Щелкните строку состояния (показано выше) в нижней части окна ArcMap, чтобы открыть окно Результаты (Results) для выполняющегося в настоящий момент инструмента.
Щелкните всплывающее сообщение о результате процесса геообработки, чтобы открыть окно Результаты (Results) непосредственно с этими сообщениями о ходе выполнения инструмента.

Пока один инструмент будет работать в фоновом режиме, вы можете запустить другие инструменты, используя их диалоговые окна. Однако только один инструмент сможет работать в фоновом режиме; все другие инструменты будут помещены в очередь (ожидать запуска). Как только запущенный инструмент завершит свою работу, произойдет запуск следующего инструмента в очереди.

Вы не сможете произвести запуск сеанса редактирования, если был произведен запуск инструментов в фоновом режиме. Если инструменты будут запущены в фоновом режиме, то появится сообщение, в котором будет указано, что сеанс редактирования не может быть запущен. Вам нужно позволить всем инструментам геообработки, работающим в фоновом режиме, закончить свою работу (или остановить их), чтобы вы могли начать сеанс редактирования.

При обработке в фоновом режиме, когда вы производите запуск инструмента в окне Python, окно Python также не может быть использовано до тех пор, пока инструмент не закончит свою работу.

Пользовательские модели и скриптовые инструменты запускаются в приоритетном режиме по умолчанию

Ваши пользовательские модели и скриптовые инструменты будут запущены в приоритетном режиме по умолчанию, даже если вы включили режим фоновой обработки. Чтобы ваши пользовательские инструменты могли быть запущены в фоновом режиме, вам будет нужно выполнить два действия:

Убедитесь в том, что инструмент был создан в соответствии с требованиями документа Запуск пользовательских инструментов (модели/скрипты) в фоновом режиме.
Щелкните правой кнопкой мыши вашу модель или скрипт и выберите Свойства (Properties). На вкладке Общие (General) отмените опцию Всегда выполнять в фоновом режиме (Always run in foreground).

Используемые в работе инструмента слои ArcMap будут заблокированы при запуске инструмента в фоновом режиме

Если выходными данными инструмента геообработки является слой на карте (например, инструмент Выбрать в слое по атрибутам (Select Layer By Attribute), либо инструмент изменяет входные данные (например, инструмент Добавить поле (Add Field) либо любой другой инструмент в наборе инструментов Редактирование (Editing)), слой будет заблокирован при использовании инструмента. В таблице содержания на значке слоя появится замок, чтобы показать, что сейчас производится геообработка данного слоя. Любое обновление карты, пока слой будет заблокирован, не приведет к перерисовке слоя. Как только работа инструмента будет завершена, карта будет обновлена, и вы сможете возобновить работу со слоем.

Отмена выполнения инструмента, работающего в фоновом режиме

Чтобы отменить выполнение инструмента, запущенного в фоновом режиме, откройте окно Результаты (Results) и найдите тот инструмент, выполнение которого производится (рядом с ним будет отображен значок песочных часов или индикатора работы). Щелкните правой кнопкой мыши на результате и выберите Отмена (Cancel). Таким же образом вы можете отменить запуск тех инструментов, которые ожидают своего запуска в очереди.

Когда инструмент получит команду на остановку работы, он попробует удалить созданные временные данные и отобразить сообщение с предупреждением. В зависимости от типа работы, необходимой для очистки временных данных, может потребоваться некоторое время.

Системные инструменты могут работать в приоритетном режиме, даже когда включена опция обработки в фоновом режиме

В некоторых случаях производится запуск инструментов в приоритетном режиме, даже если была включена опция обработки в фоновом режиме:

Если вы редактируете данные, то все инструменты геообработки будут запущены в приоритетном режиме. Даже если данные, которые вы редактируете, не используются инструментами геообработки, ArcGIS все равно произведет запуск всех инструментов в приоритетном режиме. Это необходимо для того, чтобы предотвратить появление ситуаций, когда инструмент, работая в фоновом режиме, произведет изменение данных, которые вы редактируете.
Если вы откроете окно ModelBuilder и произведете запуск модели, все процессы в модели будут запущены в режиме приоритетной обработки. Работа в ModelBuilder похожа на работу в сессии редактирования. Все процессы, запуск которых производится в фоновом режиме, препятствуют возникновению ситуаций, когда параллельное изменение данных может привести к нежелательным результатам.
Некоторые системные инструменты, например, Обновить базу геоданных (Upgrade Geodatabase) всегда запускаются в режиме приоритетной обработки из-за необходимости блокировки данных и обеспечения их целостности. Другие системные инструменты могут быть запущены в режиме приоритетной обработки, если им будет нужно произвести доступ к текущему документу карты.

Использование виртуальной рабочей области в фоновом режиме

Виртуальная рабочая область содержит те же свойства, что и файловая база геоданных ч одним отличием: хранение в памяти объектов и растров. Когда приложение активно, данные хранятся во внутренней памяти системы (RAM). При работе с виртуальной рабочей областью производительность лучше, так как системе не требуется выполнять запись на диск. Обратите внимание на следующие аспекты при использование виртуальной рабочей области в фоновом режиме:

Фоновая обработка – отдельный процесс от ArcMap или ArcCatalog. Эти процессы не могут использовать общую память (RAM). При выполнении инструмента данные, которые он использует, должны быть открыты фоновыми процессами. И входной класс пространственных объектов будет открываться напрямую фоновыми процессами, но слои в ArcMap должны иметь другой путь. Например, предположим, что у вас есть входной точечный слой в ArcMap, и вы хотите сделать буферы для этих точек, чтобы выходные данные записались в виртуальную рабочую область ArcMap. До выполнения инструмента Буфер (Buffer) в фоновом режиме, выходные объекты записываются на диск, фоновый процесс читает их и вносит в память, выполняется Буфер, затем Буфер сохраняет выходные данные в собственную фоновую рабочую область, далее выходные данные пишутся на диск так, чтобы ArcMap мог считать выходные буферы в свою соответствующую виртуальную рабочую область. Из описанного выше видно, что производительность не улучшается при использовании одного инструмента, который записывает выходные данные в виртуальную рабочую область. Но модель или скрипт, который запускает множество инструментов и пишет промежуточные данные в виртуальную рабочую область работает значительно быстрее, так как исключается трансфер данных между двумя различными виртуальными рабочими областями. рекомендуется создавать модель или скрипт для вашего рабочего процесса вместо выполнения отдельных инструментов из ArcMap.
Большинство инструментов Создать (Create), например, Создать файловую БГД (Create File GDB) и Создать класс пространственных объектов (Create Feature Class), применяют два входных параметра (рабочую область и имя), чтобы получить новые выходные данные. Эти инструменты позволяют использовать в качестве входной in_memory, как рабочую область. Но при выполнении в фоновом режиме новые созданные выходные данные будут всегда приходить из местоположения на диске, даже если опция in_memory была использована как рабочая область. Эти инструменты применяются эффективнее как часть рабочего процесса в ModelBuilder или в скрипте Python, где виртуальная рабочая область может использоваться на всех этапах выполнения инструмента.

Выход из приложения при наличии работающих в фоновом режиме или ожидающих запуска инструментов

Вы можете выйти из ArcMap (или ArcGlobe или ArcScene) и сохранить документ карты в то время, когда будут работать (или ожидать запуска) инструменты. Если вы выйдете из приложения, то все запущенные инструменты будут остановлены. Статус запущенных или приостановленных инструментов станет Не выполняется (Not Run) в окне Результаты (Results). У этих элементов будут прозрачные значки инструментов, и вы сможете запустить их, щелкнув правой кнопкой мыши результат и выбрав Запустить повторно (Re Run).

Инструмент, который запущен или стоит в очереди, будет немедленно остановлен, когда вы закроете ArcCatalog. Результат запуска этого инструмента будет перемещен в секцию Не выполняется (Not Run) окна Результаты (Results). Этот инструмент может быть запущен повторно, точно так же, как указано выше.

Обработка в приоритетном режиме

Когда обработка в фоновом режиме отключена, инструменты выполняются в приоритетном режиме, и вам нужно дождаться завершения их работы, чтобы снова продолжить работу с приложением. Как только работа инструмента началась, появится диалоговое окно со индикатором выполнения, как показано ниже. Нажмите кнопку Подробнее (Details), чтобы просмотреть сообщения о работе инструмента.

Сообщения с предупреждениями в окне работы инструмента будут зеленого цвета; перед ними будет указано WARNING и численный код. Предупреждение означает, что выходные данные могут отличаться от того, что вы ожидаете. На показанном ниже рисунке инструмент создал пустой выходной набор данных. Численный код представляет собой гиперссылку, по щелчку по которой вы можете просмотреть полное описание и возможные решения проблемы.

Сообщения об ошибках в окне работы инструмента будут красного цвета; перед ними будет указано ERROR и численный код.

Как только инструмент запустится, и вы закроете диалоговое окно с индикатором выполнения, вы сможете просмотреть все результаты работы инструмента в окне Результаты (Results).

Отмена инструмента, запущенного в приоритетном режиме

В процессе работы инструмента вы можете отменить выполнение инструмента, щелкнув на кнопке Отмена (Cancel) в диалоговом окне прогресса.

О производительности

Вы можете думать о фоновой обработке как о другой сессии ArcMap, запущенной на другом компьютере, но без открытого окна ArcMap. Этот дополнительный процесс (сеанс) будет запущен тогда, когда инструмент будет запущен в фоновом процессе в первый раз и будет сохранен в памяти до тех пор, пока вы не закроете сессию ArcMap. Вы можете заметить короткую задержку при первом запуске инструмента, когда происходит запуск фонового режима.

При работе с большими базами данных некоторые инструменты геообработки, особенно использующие процесс разбиения на листы, используют все возможные ресурсы компьютера (памяти и ЦПУ). Если инструмент не в состоянии работать в фоновом режиме из-за недостатка памяти (ошибка 000426: Out Of Memory (Недостаточно памяти) либо ошибка 999998: Unexpected Error (Непредвиденная ошибка), можно выполнить следующее:

Найти и закрыть неважные, но требующие большого объема памяти приложения.

Отключите обработку в фоновом режиме в диалоговом окне Опции геообработки (Геообработка > Опции геообработки). Это остановит работу процесса фоновой обработки и освободит дополнительные ресурсы.
Перезапустите инструмент.

Следуя указанной выше процедуре, вы сможете обойтись без запуска процесса фоновой обработки; дополнительный процесс фоновой обработки не будет запущен, и те ресурсы, которые он использовал, теперь будут доступны для инструмента. Во время работы инструмента избегайте запуска приложений, потребляющих большие ресурсы памяти.

Более подробно:

Процесс обработки в фоновом режиме на самом деле производит запуск двух процессов. Вы можете увидеть эти два процесса из приложения Диспетчер задач Windows (Windows Task Manager). На закладке Процессы (Processes) вы увидите два процесса RuntimeLocalServer.exe, отвечающие за фоновую обработку. Эти два процесса нельзя завершать из диспетчера задач, поскольку это может привести к сбою в работе приложения.

Связанные разделы

Термическая обработка в пищевой промышленности

Термическая обработка пищевых продуктов необходима для:

уменьшения микробиологической флоры, присутствующей в продуктах питания;
исключения влияния на продукты питания непатогенных микроорганизмов;
требуемого по технологии изготовления нагрева/охлаждения каждого из рассматриваемых продуктов.

Четыре основных цели термической обработки:

уничтожить микроорганизмы, которые могут повлиять на здоровье потребителя;
уничтожить микроорганизмы, которые могут изменить свойства продукта;
исключить любое воздействие ферментов;
оптимизировать соотношение качества и затрат.

Температура термической обработки зависит от:

теплового сопротивления микроорганизмов и ферментов, присутствующих в пище;
первоначального содержания микробов в продукте до обработки;
pH продукта;
физического состояния продукта.

Термическая обработка включает в себя множество специфических процессов, но основными из них являются пастеризация и стерилизация. Они предназначены для уничтожения микробов, а не для бланширования или варки. Последние операции также снижают содержание микроорганизмов, но их главной целью является изменение структуры пищи.

Пастеризация подразумевает уничтожение всех микроорганизмов в вегетативном состоянии, которые могли бы вызвать болезнь человека, посредством теплового воздействия либо уничтожение или уменьшение количества организмов, которые могли бы вызвать изменения в определённых продуктах питания, таких как продукты с повышенной кислотностью (например, с рН менее 4,6). В этих продуктах могут развиваться только те микроорганизмы, которые изменяют пищу, но не являются патогенными для человека.

Стерилизация подразумевает разрушение всех жизнеспособных организмов и их спор, которые могут присутствовать в продукте, с использованием соответствующих методов воздействия температурой свыше 100 °C.

Например, низкокислотная пища (pH>4,6) требует нагревания до температур выше 100 °C, обычно от 116 до 130 °C, и длительности выдержки, достаточной для уменьшения количества спор Clostridium botulinium – возбудителя ботулизма – на величину 1012. Однако продукты с высокой кислотностью (фруктовые соки) не нуждаются в такой интенсивной обработке, так как развитие бактерий при этих значениях рН не происходит.

Тем не менее, практический опыт подсказывает необходимость применения более высоких температур с последующим сокращением времени обработки, что гарантирует максимальную сохранность питательных и органических свойств продукта. Метод пастеризации HTST нашёл широкое применение в пищевой промышленности благодаря своей эффективности. При правильно подобранных режимах устройства, работающие по этому методу, позволяют обеспечить высокие объёмы производства на минимальной рабочей площади. Принцип работы этой системы базируется на взаимосвязи переменных процесса: времени, температуры и давления.

Прочие соображения

Хотя главной целью термообработки является уничтожение микроорганизмов, не следует забывать о том, что под воздействием температуры происходят и другие процессы. Некоторые из них могут быть полезными (разрушение ферментов, размягчение тканей), но все же нуждающимися в контроле, а некоторые – нежелательными (уничтожение питательных веществ, потеря органических качеств, …). Любая термическая обработка может повлиять на различные компоненты, такие как ферменты, белки, витамины. Они, в свою очередь, определяют физические свойства продукта: цвет, форму, консистенцию и т. д.

Учитывая сложность потенциальных эффектов, вызываемых термической обработкой продуктов питания, необходимо в каждом конкретном случае оптимизировать степень воздействия для достижения желаемых результатов. Режимы термической обработки должны быть настроены таким образом, чтобы увеличить полезный эффект и минимизировать нежелательные проявления. При этом неизбежен поиск компромисса, который обеспечит приемлемый результат.

Съемка зимой. Снег должен быть белым. Обработка в Lightroom CC

Самый яркий и волшебный зимний праздник уже близко. Города уже покрылись лампочками и новогодними гирляндами, а где-то даже появились специальные новогодние инсталляции.

Смотрится это все просто волшебно и очень хочется запечатлеть это ощущение праздника на своих снимках. Но не всегда получается. Очень часто на фотографиях ночной город получается совсем не таким, каким мы видим его — снег желтый, огни яркие, дома темные, из-за спин людей не видно всей красоты, снежинки залепляют объектив.

Мы подготовили для вас несколько советов и приемов, которые помогут запечатлеть красоту новогоднего города.

А в конце поделимся приемами обработки.

Особенности съемки

Начнем с технических сложностей:

— Снег. Банально, да. Но он залепляет камеру и попадает на переднюю линзу объектива

— Холод. Мерзнут не только руки, но и камера с батарейками. На холоде батарейки быстрее разряжаются.

— Если с улицы входить в помещение, то камера будет запотевать

— Темно. Камере сложнее фокусироваться

— Большие перепады яркостей из-за фонарей и подсветки

Но все эти трудности и неудобства можно решить:

— Использовать защитные чехлы для камеры — они предотвратят попадание снега. Можно воспользоваться самым простым чехлом в виде прозрачного пластикового пакета с резинкой.

— Использовать бленду и защитный фильтр для объектива. Бленда предотвратит попадание снега на переднюю линзу. А защитный фильтр можно будет просто снять, когда он слишком сильно запачкается снегом.

— Запасные батарейки, которые лучше хранить во внутренних карманах одежды

— Для съемки нужно использовать либо штатив, либо снимать на высоких iso

— Использовать брекетинг при съемке — это даст возможность выровнять освещенность снимка при постобработке

— Снимать с небольшой отрицательной экспокоррекцией, которую потом можно компенсировать в рав конвертере.

А теперь несколько общих советов, которые позволят добиться идеального снимка.

1. Заранее проработайте маршрут съемки, подумайте над локациями и ракурсами.

2. Чтобы избежать разочарований заранее узнайте режим работы подсветки, чтобы не оказаться перед “выключенными лампочками”.

3. Лучше всего снимать в сумерках. Тогда небо не очень темное, есть немного рассеянного света и подсветку уже включили (не забываем про пункт 2). Все это позволяет сделать снимки с проработанными светами и тенями.

4. Комфортнее всего снимать поздней поздней ночью или ранним-ранним утром, в этом случае на улицах мало людей и можно спокойно работать на локации не боясь, что кто-то помешает. Но в этом случае не работает пункт 3.

5. Наиболее атмосферно смотрятся снимки в снегопад. Снег создает тональную перспективу и разделяет планы. Снежный покров скрывает ненужные детали. Поэтому имеет смысл следить за прогнозом погоды.

6. Фонари отлично подсвечивают снежинки. Поэтому чтобы передать ощущение метели и снегопада надо обыгрывать подсвеченный снег и искать сюжеты с фонарями. Если фонарей и уличного освещения нет, снег можно самостоятельно подсветить обычным фонариком.

7. Грамотно используйте выдержку. На короткой выдержке (короче, чем 1/100) снежинки получаются точками. Такие снимки смотрятся более воздушными. Но длинная выдержка позволяет убрать из кадра людей и использовать эффекты от движущихся автомобилей, но снежинки превратятся в длинные полосы и в случае сильного снегопада могут закрыть весь кадр.

8. Если снимать с открытой диафрагмой огоньки могут превратить в чудесное боке

9. Снегопад отлично позволяет скрыть все лишнее и сделать снимки лаконичными, но нужно все-равно следить чтобы в кадре не было отвлекающих элементов. Подождать пока пройдут люди, изменить точку съемки чтобы в кадр попадало меньше рекламных щитов и дорожных знаков.

10. Снег синий, а городское освещение, в большинстве своем, желтое, ночное небо синее, это создает очень выразительный контраст комплиментарных цветов. Следите за тем, чтобы в кадре были желтые фонари, синеватый снег и синее небо.

11. Люди и автомобили помогут передать жизнь города и масштаб, но нужно следить за тем чтобы они органично вписывались в кадр и не разрушали атмосферу. Например, один или два человека это хорошо, а вот толпа это уж перебор.

Обработка

В качестве примера выбран снимок, сделанным с рук на камеру Fujifilm X-T2.

Задача фотографа передать свои ощущения от того, что он видел в живую, но очень часто восприятие фотографа и камеры довольно сильно отличается.

Задача пост-обработки это исправить.

Приемы обработки мы будем показывать на примере Lightroom CC, но это базовые принципы, которые можно повторить в любой другой программе.

Это зимний кадр, и тут можно много и долго спорить какие цвета должны быть на зимней фотографии, потому что снег белый, но он отражает желтый свет фонарей, цвета смешиваются, но наш мозг работает как фильтр и мы все-таки знаем что снег должен быть белым.

Но, согласитесь, что, в любом случае, вариант, представленный выше, выглядит не очень живописно и довольно “грязновато”.

Поэтому будем делать “белый снег”. Тут основной секрет кроется в правильной установке баланса белого. Поэтому корректируем баланс белого в сторону более холодных оттенков.

Следующий этап — еще сильнее выделить белый снег. У нас же зима, и метель. Для этого пригодится наложение градиента. Для градиента задаем небольшую экспокоррекцию в +. И сразу видно, что снимок становится более морозным и “свежим”.

Следующий этап — выровнять вертикали с помощью инструмента Upright.

Дальше немного ручной работы — кистью осветляем снег на переднем плане, попутно сделав его более холодным, и заодно немного притемним стены здания, которые осветлились из-за градиента.

На рисунке область воздействия обозначена красным для наглядности.

Аналогично, затемняем немного углы здания кистью с отрицательной экспокоррекцией

В результате таких нехитрый манипуляций, которые заняли всего пару минут получаем вот такой снимок:

Техника

При съемке в ночном городе и в снегопад очень полезными могут оказаться следующие вещи:

— Спусковой тросик (например, Phottix TR-90). Он поможет избежать дрожания камеры при съемке и смаза при длинной выдержке.

— Штатив (например, Manfrotto MT055X) позволит ставить эксперименты с длинной выдержкой

— Защитный фильтр на объектив (например, B+W F-Pro 010). Такие фильтры не влияют на цветопередачу и не снижают светопропускание, но позволяют защитить переднюю линзу объектива от грязи и повреждений. Когда фильтр заляпается снегом его можно будет спокойно протирать тряпочкой не боясь, что на объективе останутся разводы

— Батарейная ручка или дополнительные аккумуляторы

— Карандаш для очистки оптики (например, Lenspen LP-2) поможет удалить капли снега и дождя с объектива.

Удачных вам зимних снимков!

Пескоструйная обработка в Казани | МосДиск

Пескоструйная обработка – быстрый метод удаления рыхлых слоев, многослойных пластов краски, ржавчины, остатков битума, мазута, нагара, оцинковки. Под воздействием абразива, подаваемого высокоскоростной струей воздуха, образуется чистое и шероховатое основание для наилучшего сцепления лака, краски. Продлевается срок эксплуатации защитного покрытия и металлоизделий.

Профессионально выполним пескоструйную обработку деталей размером с автомобильный диск. Сервисный центр МосДиск в Казани оснащен современным абразивоструйным аппаратом, обеспечивающим тщательную очистку поверхности, внутренних полостей, резьбы. Обработанные детали не нуждаются в обезжиривании, готовы к покраске, пайке, установке, сварочным работам, оцинкованию, хромированию. Цены на услуги ниже ручной и химической обработки, зависят от модификации, состояния дисков, размеров, конфигурации металлических изделий.

Технология абразивной очистки

Компрессор создает давление, песок захватывается воздушным потоком и с высоким ускорением выбрасывается на поверхность. При ударе абразив сбивает затвердевшие нефтепродукты, ржавчину, окалину со сварных швов, нестабильные участки, придает необходимую для улучшения адгезии шероховатость, зашлифовывает микротрещины и микросколы.

Пескоструйной очистке поддаются детали сложной и криволинейной формы. Скорость подачи абразивных частиц регулируется в зависимости от степени коррозии, повреждений, загрязнения. Поток сжатого воздуха доходит до труднодоступных мест, зачищаются углубления, углы, искривленные участки.

При пескоструйной обработке дисков не важны конструктивные особенности, материал, дизайн. Пескоструем зачищаются штамповки из стали, литые диски из цветных металлов. Для дюраля, алюминия, латуни, придания блеска применяют абразив мелкой фракции. Крупнофракционным песком удаляют глубокие следы коррозии, краску, которая крепко держится на основании.

Преимущества метода

Пескоструйная обработка металла гарантирует:

удаление наслоений любого происхождения и плотности, снятие заусенцев;
100% очищение труднодоступных зон, впадин зазоров, стыков, деталей с внутренними полостями, дисков сложной конструкции со спицами, углублениями;
равномерное очищение, которого невозможно достичь лепестковыми кругами, щетками;
эстетичный вид металлических поверхностей;
отсутствие глубоких царапин, сколов, вмятин;
повышение усталостной прочности, снижение вероятности трещин, за счет уплотнения поверхностного слоя металла;
длительную эксплуатацию очищенных металлоизделий, автодеталей.

Как заказать абразивную обработку ?

По вопросам пескоструйной очистки в Казани обращайтесь в сервисный центр МосДиск по телефону: +7 (843) 203-96-41 или приезжайте по адресу: г. Казань, ул. Копылова, д. 1д.

Мы работаем быстро и основательно, подготовим автодиски, негабаритные кованые, литые и сварные детали к покраске, реставрации. Добиваемся идеального финишного состояния металлической поверхности. Коррозия под слоем ЛКП не продолжит разъедать металл.

Вы можете заказать начальную, среднюю, глубокую степень очистки. Чтобы получить консультацию специалиста, звоните или задавайте вопросы в онлайн-чате.

Пескоструйная обработка в Волоколамске

Услуги пескоструйной обработки металла позволяют выполнить очистку материала от загрязнений любого типа, ржавчины, различных неровностей. Обработанный кузов автомобиля, бытовые изделия или детали оборудования выравниваются, избавляются от старой краски, нагара и окалины, а также приобретают упрочненную поверхность с равномерной шероховатостью, подходящей для нанесения краски или других операций.

Назначение

Современная, экономичная, высокоэффективная очистка различных поверхностей от коррозии, окалин, краски и многих других загрязнений, выполняется специальным мелкозернистым абразивным материалом, который подается на металл под большим давлением, и с помощью механических ударов и трением абразивных частиц очищает металлические поверхности, тем самым подготавливают изделие к нанесению защитных покрытий.

Характеристики:

1. Размер: габаритный размер обрабатываемого изделия ограничивается размерами камеры 1500*2500*1500 мм.

2. Вид:

строительные и промышленные металлоконструкции
автомобильные диски
металлические трубы
технические емкости (цистерны, канистры)
металлические решетки
фурнитура
кованные изделии

3. Материал: кварцевый песок, фракции до 1 мм.

Стоимость пескоструйной обработки определяется в зависимости от площади предназначенной для обработки поверхности, степени очистки и типа отделочного материала.

Стоимость Вашего заказа можно уточнить у наших менеджеров по телефону: 8-496-364-41-36

Формирование интерьера за счет зеркального декора, представляет услугу, чья популярность растет из года в год.

Новым направлением нашей компании является художественная обработка зеркал и стекла, подготовленных с помощью специальной технологии пескоструйной обработки, с нанесением логотипа, рисунка, узора, композиций подчеркнут шик и роскошь любого интерьера.

Стильные зеркальные часы — это не просто аксессуар, а очень хороший и качественный подарок. Изделия с нанесением логотипа компании, станут ценным подарком деловым партнерам — это действенная реклама, характеризующая солидность компании.

Незаменимым подарком к любому празднику, юбилею, станут зеркальные часы ручной работы, с нанесением поздравлений, такие изделия украсят любой интерьер и оставят хорошие воспоминания на долгие годы.

Как проводится пескоструйная обработка металла?

Для этой задачи применяется специальное оборудование, которое обеспечивает ускоренное направленное движение песчаных абразивных частиц за счет подачи сжатого воздуха. При ударе о металлическую поверхность поток песчинок счищает верхний слой, убирая поврежденные и загрязненные места. Пескоструйная обработка металла должна выполняться в защитном костюме во избежание травм глаз и других частей тела.

Песок, применяемый для проведения такой обработки, проходит предварительную очистку и просеивание до однородной фракции, что позволяет гарантировать равномерное воздействие на очищаемые поверхности.

Пескоструйная обработка кузова

Одной из важнейших задач для всех автомобилистов является защита автомобиля от коррозии. Если на машине появилась ржавчина, ее нужно срочно удалять. Пескоструйная обработка кузова автомобиля позволяет избавиться от:

Следов коррозии, в том числе глубокой.
Старой краски, не снимаемой менее агрессивными способами.
Окалины после проведения сварочных работ.
Следов различных нефтепродуктов и других загрязнений.

При правильном выполнении операции обеспечивается полное удаление загрязняющих веществ с поверхности.

Заказать пескоструйную обработку кузова в Волоколамске можно в нашей компании. Мы гарантируем качественное проведение работ по подготовке поверхности к нанесению краски и защитных покрытий. Используемое оборудование позволяет работать с изделиями, габариты которых достигают 1,5х2,5х1,5 м. Цена на пескоструйную обработку металла зависит от общей площади, на которой проводятся работы, а также степени очистки.

Пескоструйная обработка металла на выезде

При невозможности доставки изделий на нашу площадку мы готовы предложить проведение выездных работ. Пескоструйная обработка металла на выезде позволяет обеспечить необходимую степень очистки кузова, кованых деталей, колесных дисков и других деталей, сэкономив время и усилия. Работы проводятся при помощи мобильного комплекса, который доставляется по адресу заказчика.

На пескоструйную обработку кузова на выезде цена в Волоколамске формируется на базе 3 факторов: дальности расположения клиента от нашей базы, требуемой интенсивности воздействия и площади деталей, подвергаемых очистке.

Экономия времени при печати благодаря поточной отделке

Цифровая послепечатная обработка в линию поддерживает различные рабочие процессы

Все дело в автоматизации, поэтому критически важно иметь модули обработки в линию, и так же полуавтономное оборудование. Однако, иногда отдельностоящие машины работают более эффективно.

Итак, в какое оборудование стоит инвестировать? В случае обработки в линию, ЦПМ и финишные модули соединены в единую производственную линию и управляются с помощью единой системы. Это хорошее решение, если вы выпускаете определенный ассортимент продукции со стандартными параметрами, например сброшюрованные буклеты, отчеты, календари и книжные блоки. Общая производительность ЦПМ с интегрированным модулем послепечатной обработки зависит от скорости и эффективности выполнения финишных процессов, поэтому важно, чтобы они не снижали скорость цифровой печати.

Использование отдельностоящих финишеров получило более широкое распространение в случаях, когда на производстве одновременно работают цифровые и аналоговые печатные системы, но трудозатраты при этом увеличиваются. Иногда высокая скорость работы автономного брошюровочного оборудования компенсирует необходимость в более активном вмешательстве оператора. Все зависит от типа и объема производимых работ.

В отличие от финишеров в линию и отдельностоящих машин, полуавтономные системы обеспечивают большую гибкость. В этом случае оборудование не связано между собой, но требования к каждому заказу передаются на финишную линию с помощью технологии OMR (оптического распознавания меток) или напрямую посредством соединения с системой управления заданиями (например, с использованием стандарта JDF). Благодаря этому финишная линия может осуществлять обработку листов, поступающих от разных печатных машин в соответствии с заданными правилами, которые критически важны для создания персонализированных продуктов, таких как почтовые рассылки или счета.

Выбор правильного послепечатного процесса зависит не только от рабочей нагрузки, но и от способа применения различных видов пост-обработки, нацеленных на повышение эффективности и прибыльности новых продуктов. Однако, послепечатная обработка в линию может стать главным преимуществом для печатников, предлагающих своим клиентам высококачественные продукты в короткий срок.

Обработка в режиме реального времени — Azure Architecture Center

02/12/2018
Чтение занимает 5 мин

В этой статье

Обработка в режиме реального времени выполняется для потоков данных, получаемых в реальном времени и обрабатываемых с минимальной задержкой для создания отчетов или автоматизированного реагирования в режиме реального времени (или приближенном к реальному времени).Real time processing deals with streams of data that are captured in real-time and processed with minimal latency to generate real-time (or near-real-time) reports or automated responses. Например, решение для мониторинга дорожного движения в режиме реального времени позволяет отслеживать зоны интенсивного движения по данным от датчиков.For example, a real-time traffic monitoring solution might use sensor data to detect high traffic volumes. На основе этих данных можно динамически обновлять карту с информацией о пробках или автоматического регулировать движение с помощью специальных полос или других систем управления дорожным движением.This data could be used to dynamically update a map to show congestion, or automatically initiate high-occupancy lanes or other traffic management systems.

Обработкой в режиме реального времени считается обработка непривязанного потока входных данных с минимальным временем задержки — несколько миллисекунд или секунд.Real-time processing is defined as the processing of unbounded stream of input data, with very short latency requirements for processing — measured in milliseconds or seconds. Эти входящие данные обычно поступают в неструктурированном или полуструктурированном формате, например JSON. Требования к обработке здесь такие же, как и в случае пакетной обработки, кроме дополнительного ограничения по времени для поддержки использования в режиме реального времени.This incoming data typically arrives in an unstructured or semi-structured format, such as JSON, and has the same processing requirements as batch processing, but with shorter turnaround times to support real-time consumption.

Обработанные данные обычно сохраняются в хранилище аналитических данных, которое оптимизировано для анализа и визуализации.Processed data is often written to an analytical data store, which is optimized for analytics and visualization. Также обработанные данные можно напрямую принимать на слоях аналитической обработки и отчетности для анализа, бизнес-аналитики и визуализации на панелях мониторинга в режиме реального времени.The processed data can also be ingested directly into the analytics and reporting layer for analysis, business intelligence, and real-time dashboard visualization.

СложностиChallenges

Одной из главных проблем в любой системе обработки в режиме реального времени является поддержание возможности приема и сохранения сообщений в режиме реального времени, особенно при больших объемах данных. One of the big challenges of real-time processing solutions is to ingest, process, and store messages in real time, especially at high volumes. Обработка должна выполняться так, чтобы не блокировать конвейер приема данных.Processing must be done in such a way that it does not block the ingestion pipeline. Нужно использовать хранилище данных, поддерживающее операции записи в больших объемах.The data store must support high-volume writes. Еще одна проблема — создание возможностей для быстрого реагирования, например для создания оповещений в режиме реального времени или представления данных на панели мониторинга в режиме реального времени (или приближенном к реальному времени).Another challenge is being able to act on the data quickly, such as generating alerts in real time or presenting the data in a real-time (or near-real-time) dashboard.

ArchitectureArchitecture

Архитектура обработки в режиме реального времени состоит из следующих логических компонентов.A real-time processing architecture has the following logical components.

Прием сообщений в режиме реального времени.Real-time message ingestion. Архитектура должна включать средства сбора и сохранения сообщений в режиме реального времени, доступные для объекта-получателя, обрабатывающего поток.The architecture must include a way to capture and store real-time messages to be consumed by a stream processing consumer. В простых случаях роль такой службы может выполнять обычное хранилище данных, в одной из папок которого размещаются новые сообщения.In simple cases, this service could be implemented as a simple data store in which new messages are deposited in a folder. Но чаще для этого компонента нужны специализированные брокеры обмена сообщениями, например Центры событий Azure, которые выполняют роль буфера для входящих сообщений.But often the solution requires a message broker, such as Azure Event Hubs, that acts as a buffer for the messages. Брокер обмена сообщениями должен поддерживать масштабируемую обработку и надежную доставку. The message broker should support scale-out processing and reliable delivery.
Потоковая обработка.Stream processing. Сохранив сообщения, поступающие в режиме реального времени, система выполняет для них фильтрацию, статистическую обработку и другие процессы подготовки данных к анализу.After capturing real-time messages, the solution must process them by filtering, aggregating, and otherwise preparing the data for analysis.
Хранилище аналитических данных.Analytical data store. Многие решения по обработке больших данных спроектированы так, чтобы подготавливать данные к анализу и предоставлять их в структурированном формате для запросов через средства аналитики.Many big data solutions are designed to prepare data for analysis and then serve the processed data in a structured format that can be queried using analytical tools.
Анализ и отчетность.Analysis and reporting. Большинство решений по обработке больших данных предназначены для анализа и составления отчетов, что позволяет получить важную информацию.The goal of most big data solutions is to provide insights into the data through analysis and reporting.

Выбор технологийTechnology choices

Мы рекомендуем применять следующие технологии для обработки данных в режиме реального времени в Azure.The following technologies are recommended choices for real-time processing solutions in Azure.

Прием сообщений в реальном времениReal-time message ingestion

Концентраторы событий Azure.Azure Event Hubs. Концентраторы событий Azure — это решение для обмена сообщениями, которое используется для приема миллионов сообщений о событиях в секунду.Azure Event Hubs is a messaging solution for ingesting millions of event messages per second. Собранные данные о событиях могут обрабатываться несколькими объектами-получателями в параллельном режиме. The captured event data can be processed by multiple consumers in parallel. Хотя концентраторы событий изначально поддерживают AMQP (Расширенный протокол управления очередью сообщений 1,0), он также предоставляет двоичный уровень совместимости, позволяющий приложениям, использующим протокол Kafka (Kafka 1,0 и выше), обрабатывать события с помощью концентраторов событий без изменений приложений.While Event Hubs natively supports AMQP (Advanced Message Queuing Protocol 1.0), it also provides a binary compatibility layer that allows applications using the Kafka protocol (Kafka 1.0 and above) to process events using Event Hubs with no application changes.
Центр Интернета вещей Azure.Azure IoT Hub. Центр Интернета вещей Azure поддерживает двунаправленный обмен данными между устройствами, подключенными к Интернету, а также масштабируемую очередь сообщений от нескольких миллионов одновременно подключенных устройств.Azure IoT Hub provides bi-directional communication between Internet-connected devices, and a scalable message queue that can handle millions of simultaneously connected devices.
Apache Kafka.Apache Kafka. Приложение с открытым кодом Kafka поддерживает очереди сообщений, потоковую обработку с возможностью масштабирования до нескольких миллионов сообщений в секунду от множества отправителей сообщений, и перенаправление их множеству объектов-получателей.Kafka is an open source message queuing and stream processing application that can scale to handle millions of messages per second from multiple message producers, and route them to multiple consumers. Kafka доступно в Azure как тип кластера HDInsight.Kafka is available in Azure as an HDInsight cluster type.

Дополнительные сведения см. в статье о приеме сообщений в реальном времени.For more information, see Real-time message ingestion.

Хранилище данныхData storage

Контейнеры хранилища BLOB-объектов Azure или Azure Data Lake Store.Azure Storage Blob Containers or Azure Data Lake Store. Входящие данные в режиме реального времени обычно поступают в брокер обмена сообщениями (см. выше), но в некоторых случаях следует отслеживать создание новых файлов в папке и обрабатывать их по мере появления или обновления.Incoming real-time data is usually captured in a message broker (see above), but in some scenarios, it can make sense to monitor a folder for new files and process them as they are created or updated. Кроме того, многие системы обработки в режиме реального времени объединяют потоки данных с некоторыми статичными эталонными данными, которые удобно держать в хранилище файлов.Additionally, many real-time processing solutions combine streaming data with static reference data, which can be stored in a file store. И наконец, хранилище файлов можно применить как выходное назначение для собранных данных в реальном времени, где они будут архивироваться или подвергаться дополнительной пакетной обработке в лямбда-архитектуре.Finally, file storage may be used as an output destination for captured real-time data for archiving, or for further batch processing in a lambda architecture.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии хранения больших данных в Azure.For more information, see Data storage.

Потоковая обработкаStream processing

Azure Stream Analytics.Azure Stream Analytics. Azure Stream Analytics может выполнять постоянные запросы к непривязанному потоку данных.Azure Stream Analytics can run perpetual queries against an unbounded stream of data. Эти запросы получают потоки данных из хранилища или от брокеров обмена сообщениями, фильтруют данные и статистически обрабатывают их по временным окнам, а затем записывают результаты в приемники, например в хранилище данных, базы данных или сразу в отчеты Power BI.These queries consume streams of data from storage or message brokers, filter and aggregate the data based on temporal windows, and write the results to sinks such as storage, databases, or directly to reports in Power BI. Stream Analytics использует язык запросов на основе SQL, который поддерживает темпоральные и геопространственные конструкции и которые могут быть расширены с помощью JavaScript. Stream Analytics uses a SQL-based query language that supports temporal and geospatial constructs, and can be extended using JavaScript.
Огонь.Storm. Платформа с открытым кодом Apache Storm выполняет потоковую обработку данных на основе топологии воронок и сит, позволяя использовать, обрабатывать и выводить результаты от источников потоковой передачи в режиме реального времени.Apache Storm is an open source framework for stream processing that uses a topology of spouts and bolts to consume, process, and output the results from real-time streaming data sources. Вы можете подготовить Storm в кластере Azure HDInsight, а топологию для него реализовать на Java или C#.You can provision Storm in an Azure HDInsight cluster, and implement a topology in Java or C#.
Потоковая передача Spark.Spark Streaming. Распределенная платформа Apache Spark с открытым кодом предназначена для простой обработки данных.Apache Spark is an open source distributed platform for general data processing. Spark предоставляет API потоковой передачи Spark, в котором можно написать код на любом поддерживаемом Spark языке, включая Java, Python и Scala.Spark provides the Spark Streaming API, in which you can write code in any supported Spark language, including Java, Scala, and Python. Начиная с версии Spark 2.0 появился API структурированной потоковой передачи Spark, в котором реализована более простая и более согласованная модель программирования.Spark 2.0 introduced the Spark Structured Streaming API, which provides a simpler and more consistent programming model. Spark 2.0 доступен в кластере Azure HDInsight.Spark 2.0 is available in an Azure HDInsight cluster.

Дополнительные сведения см. в статье по потоковой обработке.For more information, see Stream processing.

Хранилище аналитических данныхAnalytical data store

Azure синапсе Analytics, Azure обозреватель данных, HBase, Spark или Hive. Azure Synapse Analytics, Azure Data Explorer, HBase, Spark, or Hive. Обработанные данные в режиме реального времени могут храниться в реляционной базе данных, такой как синапсе Analytics, Azure обозреватель данных, хранилище NoSQL, например HBase, или в виде файлов в распределенном хранилище, в которых можно определить и запросить таблицы Spark или Hive.Processed real-time data can be stored in a relational database such Synapse Analytics, Azure Data Explorer, a NoSQL store such as HBase, or as files in distributed storage over which Spark or Hive tables can be defined and queried.

Дополнительные сведения см. в статье о хранилище аналитических данных.For more information, see Analytical data stores.

Аналитика и отчетностьAnalytics and reporting

Azure Analysis Services, Power BI и Microsoft Excel.Azure Analysis Services, Power BI, and Microsoft Excel. Обработанные данные в режиме реального времени, которые содержатся в хранилище аналитических данных, можно использовать для создания хронологических отчетов и аналитики таким же образом, как данные пакетной обработки.Processed real-time data that is stored in an analytical data store can be used for historical reporting and analysis in the same way as batch processed data. Кроме того, можно использовать Power BI для публикации отчетов и визуализации в режиме реального времени (или приближенном к реальному времени) на основе данных из источников аналитических данных с низкой задержкой, а иногда даже напрямую из выходных данных потоковой обработки.Additionally, Power BI can be used to publish real-time (or near-real-time) reports and visualizations from analytical data sources where latency is sufficiently low, or in some cases directly from the stream processing output.

Дополнительные сведения см. в статье Выбор технологии аналитики данных в Azure.For more information, see Analytics and reporting.

В решении, полностью нацеленном на обработку в режиме реального времени, основную часть процессов оркестрации выполняют компоненты приема сообщений и обработки потоков.In a purely real-time solution, most of the processing orchestration is managed by the message ingestion and stream processing components. Но в лямбда-архитектуре, которая сочетает пакетную обработку и обработку в режиме реального времени, может потребоваться отдельная платформа оркестрации, например фабрика данных Azure или Apache Oozie и Sqoop, чтобы управлять рабочими процессами пакетной обработки для собранных данных в режиме реального времени.However, in a lambda architecture that combines batch processing and real-time processing, you may need to use an orchestration framework such as Azure Data Factory or Apache Oozie and Sqoop to manage batch workflows for captured real-time data.

Следующие шагиNext steps

На следующей схеме эталонной архитектуры представлен сквозной конвейер потоков данных:The following reference architecture shows an end-to-end stream processing pipeline:

определение обработки The Free Dictionary

proc · ess

¹ (prŏs′ĕs ′, prō′sĕs ′) n. пл. proc · ess · es (prĭs′ĕs′ĕz, prō′sĕs′-, prŏs′ĭ-sēz ′, prō′sĭ-)

1. Серия действий, изменений или функций, вызывающих результат: процесс пищеварения; процесс получения водительских прав.

2. Ряд операций, выполняемых при изготовлении или обработке продукта: производственный процесс; кожа, окрашенная в процессе дубления.

3. Прогресс; отрывок: процесс времени; события сейчас в процессе.

4. Закон

a. Использование судов и других форумов как средства правовой защиты: состязательный процесс; надлежащая правовая процедура.

б. Множество действий и событий, составляющих судебный процесс или его значительную часть: судебный процесс; процесс вынесения приговора.

5. Закон Средство принуждения человека к явке в суд, особенно вызов, требующий от ответчика явиться в суд.

6. Биология Вырост ткани; выступающая часть: костный отросток.

7. Любой из различных методов фотомеханики или фотогравюры.

8. Компьютеры

a. Работающая программа или другая вычислительная операция.

б. Часть работающей программы или другой вычислительной операции, выполняющая отдельную задачу.

тр.в. процесс , процесс , процесс

1. Для прохождения этапов установленной процедуры: обработка вновь прибывших иммигрантов; оформить заказ.

2. Для подготовки, обработки или преобразования с применением специального процесса: обработка руды для получения минералов.

3. Компьютеры Для выполнения операций с (данными).

4. Чтобы получить понимание или принятие; смириться с: обработать травматическое событие в терапии.

5. Для выпрямления (волос) химическим способом; конк.

прил.

1. Приготовленные или преобразованные с помощью специального процесса: плавленый сыр.

2. Изготовлено или используется в любом из нескольких процессов фотомеханики или фото гравировки: технологическая печать.

[среднеанглийский процесс, от старофранцузского, , развитие , от латинского prōcessus, от прошедшего причастия prōcēdere, , чтобы продвинуться ; см. продолжение.]

Примечание по использованию: В последние десятилетия появилась тенденция произносить окончание множественного числа -es процессов как (-ēz) как (-ēz), возможно, по аналогии со словами греческого происхождения, такими как анализ и диагностика . Но процесс не имеет греческого происхождения, и этому произношению множественного числа нет этимологического обоснования. Однако, поскольку такое произношение нередко даже в образованной речи, оно обычно считается приемлемым вариантом, хотя некоторым слушателям оно все еще кажется неуместным. · Хотя произношение process с длинным (o), (prō′sĕs ′) более распространено в британском и канадском английском, это приемлемый вариант для американского английского.

процесс

² (прə-сĕс ‘) внутр. обработано , обработано , обработано
Чтобы двигаться в процессии: «Мужчина в панаме протянул руку, и … они прошли в столовую. «(Анита Брукнер).
Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторское право © 2016 Издательская компания Houghton Mifflin Harcourt. Опубликовано Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company.Все права защищены.
обработка
(ˈprˈsɛsɪŋ) n 1.
a. Акт или процесс обработки или приготовления чего-либо особым методом: переработка мяса.
б. ( как модификатор ): методы обработки.
2. ( как модификатор ): методы обработки.
3. (информатика) вычисление деятельность по выполнению математических и логических операций с данными в соответствии с запрограммированными инструкциями для получения необходимой информации: интегрированная обработка данных.
Словарь английского языка Коллинза — полный и несокращенный, 12-е издание, 2014 г. © HarperCollins Publishers 1991, 1994, 1998, 2000, 2003, 2006, 2007, 2009, 2011, 2014
обработка
1. В фотографии необходимые операции для изготовления негативов, диапозитивов или отпечатков с экспонированных пленок, пластин или бумаги.
2. Система операций, предназначенная для преобразования исходных данных в полезную информацию.
Словарь военных и смежных терминов.Министерство обороны США 2005.
Переработка
в бункере В работе, в производстве, в процессе реализации. Хоппер этого выражения — ящик на столе должностного лица законодательного органа. Он служит приемником для предлагаемых счетов. Следовательно, все, что находится «в бункере», находится на пути к реализации.
Ваше шоу в бункере, и вы могли бы… не волнуйтесь. (Э. Дж. Кан, цитируется в Webster’s Third)
в трубопроводе В процессе, в действии или в эксплуатации; в работах. Это живописное выражение намекает на использование трубопроводов для транспортировки нефти. Если в трубопроводе идет нефть, значит, она уже на пути к месту назначения.
Живописные выражения: Тематический словарь, 1-е издание. © 1980 The Gale Group, Inc. Все права защищены.
Samsung разрабатывает первую в отрасли память с высокой пропускной способностью и мощностью обработки искусственного интеллекта — Samsung Global Newsroom
Новая архитектура обеспечивает более чем вдвое большую производительность системы

и снизить потребление энергии более чем на 70%
Компания Samsung Electronics, мировой лидер в области передовых технологий памяти, объявила сегодня о разработке первой в отрасли памяти с высокой пропускной способностью (HBM), интегрированной с вычислительной мощностью искусственного интеллекта (AI) — HBM-PIM.Новая архитектура обработки в памяти (PIM) обеспечивает мощные вычислительные возможности ИИ внутри высокопроизводительной памяти для ускорения крупномасштабной обработки в центрах обработки данных, системах высокопроизводительных вычислений (HPC) и мобильных приложениях с поддержкой ИИ.
Квангил Парк, старший вице-президент по планированию продуктов памяти в Samsung Electronics, заявил: «Наш революционный HBM-PIM — первое в отрасли программируемое решение PIM, адаптированное для различных рабочих нагрузок, управляемых ИИ, таких как высокопроизводительные вычисления, обучение и логические выводы.Мы планируем развить этот прорыв, продолжая сотрудничать с поставщиками решений ИИ для создания еще более продвинутых приложений на основе PIM ».
Рик Стивенс, заместитель директора лаборатории Аргонн по вычислениям, окружающей среде и наукам о жизни, прокомментировал: «Я рад видеть, что Samsung решает проблемы пропускной способности памяти / мощности для вычислений высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта. Дизайн HBM-PIM продемонстрировал впечатляющую производительность и прирост мощности в важных классах приложений искусственного интеллекта, поэтому мы надеемся на совместную работу по оценке его производительности над дополнительными проблемами, представляющими интерес для Аргоннской национальной лаборатории. ”
Большинство современных вычислительных систем основано на архитектуре фон Неймана, которая использует отдельные блоки процессора и памяти для выполнения миллионов сложных задач обработки данных. Такой подход к последовательной обработке требует, чтобы данные постоянно перемещались вперед и назад, что приводит к замедлению работы системы, особенно при обработке постоянно растущих объемов данных.
Вместо этого HBM-PIM передает вычислительную мощность непосредственно туда, где хранятся данные, помещая оптимизированный для DRAM AI-движок внутри каждого банка памяти — подблока хранения — обеспечивая параллельную обработку и минимизируя перемещение данных.Применительно к существующему решению Samsung HBM2 Aquabolt новая архитектура способна обеспечить более чем вдвое большую производительность системы при одновременном снижении потребления энергии более чем на 70%. HBM-PIM также не требует каких-либо изменений аппаратного или программного обеспечения, что позволяет ускорить интеграцию в существующие системы.
Документ Samsung о HBM-PIM был выбран для презентации на известной Международной конференции по твердотельным схемам (ISSCC), проходившей до 22 февраля. HBM-PIM от Samsung в настоящее время тестируется в ускорителях ИИ ведущими партнерами по ИИ-решениям. Ожидается, что все проверки будут завершены в первой половине этого года.
Обработка информации в сельском хозяйстве | Журнал
Обработка информации в сельском хозяйстве (IPA) был основан в 2013 году для поощрения развития науки и технологий, связанных с обработкой информации в сельском хозяйстве, для достижения следующих целей:
• Содействовать использованию знаний и методов технологий обработки информации в сельском хозяйстве;
• Отчет об опыте и публикациях институтов, университетов и правительства, а также о прибыльных технологиях для сельского хозяйства;
• Предоставлять платформу и возможности для обмена знаниями, стратегиями и опытом между исследователями обработки информации во всем мире;
• Содействовать и поощрять взаимодействие между сельскохозяйственными учеными, метеорологами, биологами (патологами / энтомологами), специалистами в области информационных технологий и другими заинтересованными сторонами для разработки и внедрения методов, приемов и инструментов, связанных с технологиями обработки информации в сельском хозяйстве;
• Создание и продвижение экспертных групп для разработки агрометеорологических баз данных, моделирования сельскохозяйственных культур и животноводства, а также приложений для разработки систем поддержки принятия решений, основанных на урожайности сельскохозяйственных культур.
Темы, представляющие интерес, включают, помимо прочего, следующие аспекты:
• Интеллектуальные датчики, биосенсоры и биоэлектроника, инновации в области материалов и молекул для химических и биологических датчиков, датчиков, а также систем автоматизации и управления для сельского хозяйства
• Беспроводные сенсорные сети, приложения 4G, NB-IOT и 5G в сельском хозяйстве.
• Приложения дистанционного зондирования и моделирования дискретных элементов (ЦМР) в сельском хозяйстве
• Моделирование, оптимизация, моделирование и автоматизированное управление
• Системы поддержки принятия решений, интеллектуальные системы и искусственный интеллект.
• Машинное зрение, компьютерное зрение, обработка и автоматизация изображений, а также технологии визуализации для высокопроизводительного фенотипирования
• Достижения в области спектроскопии и гиперспектральных свойств биологических продуктов
• Современные вычислительные подходы для решения задач сельского хозяйства и биологической инженерии.
• Приложения вычислительной гидродинамики (CFD) в сельском хозяйстве
• Контроль и отслеживание качества пищевых продуктов
• Прецизионное сельское хозяйство, интеллектуальные инструменты, робототехника и совместная робототехника для сельского хозяйства.
• Интернет вещей, облачные вычисления и точное земледелие.
• Большие данные, интеллектуальный анализ данных и анализ данных для сельскохозяйственных приложений.
• Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) для зондирования, визуализации и сельскохозяйственных аквакультурных приложений
Обработка естественного языка в медицинских записях
Электронные записи и врачи не всегда ладят.Дополнительные обязанности по вводу данных создают проблемы и могут расстраивать. Исследователи приходят к выводу, что некоторые врачи страдают от выгорания EHR и угрожают преждевременно уйти с работы, вместо того, чтобы страдать от множества щелчков и экранов, необходимых для навигации по EHR. Медицинское НЛП постоянно доказывает, что является решением этой проблемы, поскольку медицинские инструменты НЛП могут легко получить доступ и точно интерпретировать клиническую документацию. Как только трение, связанное с технологиями здравоохранения, уменьшится, мы сможем больше ценить преимущества технологии и меньше ежедневных разочарований.
Точность медицинской обработки естественного языка возрастает вместе с объемом данных, доступных для изучения. Чем больше используется медицинская платформа НЛП, тем точнее становится использование искусственного интеллекта в здравоохранении, поскольку он всегда обучается, а в некоторых случаях может быть настроен. Некоторые системы здравоохранения НЛП, предлагаемые поставщиками, рекламируют возможность проверки того, как медицинская обработка естественного языка будет первоначально работать с определенной медицинской группой. Затем настройте его в соответствии с потребностями этой конкретной медицинской группы.
Явным преимуществом обработки медицинских записей на естественном языке является возможность компьютерного кодирования синтезировать содержание длинных заметок в таблицах только по важным моментам. Исторически сложилось так, что организациям потребовались недели, месяцы, даже годы, чтобы вручную просмотреть и обработать стопки заметок из медицинских записей, просто чтобы идентифицировать соответствующую информацию. Программное обеспечение для обработки естественного языка для здравоохранения может сканировать клинический текст за секунды и определять, что необходимо извлечь.Это освобождает врачей и персонал, чтобы они могли сосредоточиться на сложных вопросах, и сокращает время, затрачиваемое на избыточную административную политику. Когда компьютеры могут точно понимать обозначения врача и соответствующим образом обрабатывать эти данные, можно получить ценную поддержку принятия решений. Эти идеи могут иметь важное значение для будущих исследований лекарств и персонализированной медицины, что будет полезно для пациентов и поставщиков медицинских услуг.
Не все врачи «говорят одинаково» и всегда должны знать, что их заметки и отчеты, скорее всего, будут прочитаны их коллегами по работе, пациентами и даже компьютерами, в соответствии с политикой конфиденциальности их организации.Чрезвычайно важно избегать нестандартного языка при создании заметок и управлении ими. Большинство медицинских систем обработки естественного языка созданы с учетом широкого разнообразия медицинской терминологии. Однако использование необычных сокращений может запутать алгоритмы кодирования НЛП и другие программы для чтения медицинских заметок.
В 2018 и 2019 годах разработка методов обработки медицинских данных на естественном языке оказалась сложной задачей. Если результат НЛП отображает слишком много предлагаемых выводов или искусственных выводов, которые неверны, пользователи научатся игнорировать интеллект и в конечном итоге получат систему, которая может снизить общую производительность бизнеса.Программное обеспечение НЛП для здравоохранения должно быть сосредоточено на выводах данных, которые имеют наименьший уровень шума и самый сильный сигнал о том, что нужно делать поставщикам медицинских услуг.
Обработка естественного языка в здравоохранении дает возможность компьютерам делать то, что им необходимо. Для проведения аналитики, кодирования корректировки рисков HCC, функций бэк-офиса и анализа набора пациентов, не мешая общению с врачом.
НЛП в здравоохранении открывает новые захватывающие возможности для оказания медицинской помощи и улучшения качества обслуживания пациентов. Вскоре специализированное распознавание кодирования НЛП позволит врачам проводить больше времени с пациентами, помогая делать проницательные выводы на основе точных данных. В ближайшие годы мы будем слышать новости и видеть возможности этой технологии, поскольку она позволяет поставщикам услуг положительно влиять на результаты в отношении здоровья.
Заинтересованы в НЛП?
Уникальное сочетание технологии машинного обучения и правил корректировки рисков ForeSee Medical обеспечивает лучшие в отрасли показатели точности НЛП.Узнайте, как использование обработки естественного языка может помочь вам охватить все соответствующие категории HCC и получить компенсацию в рамках программы Medicare, которую вы заслуживаете.
Обработка аверсивного состояния в задней части коры островка
1.
Lovett-Barron, M. et al. Цепи предков для скоординированной модуляции состояния мозга. Ячейка 171 , 1411–1423 (2017).
CAS Статья Google ученый
2.
Зеликовский, М.и другие. Нейропептид Tac2 контролирует распределенное состояние мозга, вызванное хроническим стрессом социальной изоляции. Ячейка 173 , 1265–1279 (2018).
CAS Статья Google ученый
3.
Contreras, M., Ceric, F. & Torrealba, F. Инактивация интероцептивного островка нарушает тягу к лекарствам и недомогание, вызванное литием. Наука 318 , 655–658 (2007).
CAS Статья Google ученый
4.
Курт, Ф., Зиллес, К. , Фокс, П. Т., Лэрд, А. Р. и Эйкхофф, С. Б. Связь между системами: функциональная дифференциация и интеграция внутри островка человека, выявленная с помощью метаанализа. Brain Struct. Функц. 214 , 519–534 (2010).
Артикул Google ученый
5.
Кричли, Х. Д., Винс, С., Ротштейн, П., Оман, А. и Долан, Р. Дж. Нейронные системы, поддерживающие интероцептивную осведомленность. Нат. Neurosci. 7 , 189–195 (2004).
CAS Статья Google ученый
6.
Крейг, А.Д. Интероцепция: ощущение физиологического состояния тела. Curr. Мнение. Neurobiol. 13 , 500–505 (2003).
CAS Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 7.
Simmons, W. K. et al. Не забывайте о теле: функциональная организация островка и функциональная связь объединяют интероцептивную, экстероцептивную и эмоциональную осведомленность. Гум. Brain Mapp. 34 , 2944–2958 (2013).
Артикул Google ученый
8.
Аллен, Г. В., Сапер, К. Б., Херли, К. М. и Чечетто, Д. Ф. Организация висцеральных и лимбических связей в островковой коре головного мозга крысы. J. Comp. Neurol. 311 , 1–16 (1991).
CAS Статья Google ученый
9.
Cechetto, D.Ф. и Сапер, С. Б. Доказательства висцеротопного сенсорного представительства в коре и таламусе у крыс. J. Comp. Neurol. 262 , 27–45 (1987).
CAS Статья Google ученый
10.
Крейг, А. Д. Как вы себя чувствуете? Интероцепция: ощущение физиологического состояния тела. Нат. Rev. Neurosci. 3 , 655–666 (2002).
CAS Статья Google ученый
11.
Tan, L. L. et al. Путь от средней зоны коры к задней части островка ведет к ноцицептивной гиперчувствительности. Нат. Neurosci. 20 , 1591–1601 (2017).
CAS Статья Google ученый
12.
Gogolla, N., Takesian, A.E., Feng, G., Fagiolini, M. & Hensch, T.K. Сенсорная интеграция в коре островков мышей отражает созревание цепи ГАМК. Нейрон 83 , 894–905 (2014).
CAS Статья Google ученый
13.
Livneh, Y. et al. Гомеостатические цепи избирательно контролируют пищевые сигналы в коре островка. Природа 546 , 611–616 (2017).
CAS Статья Google ученый
14.
Сингер Т., Кричли Х. Д. и Преушофф К. Общая роль островка в чувствах, сочувствии и неуверенности. Trends Cogn.Sci. 13 , 334–340 (2009).
Артикул Google ученый
15.
Эткин, А., Бюхель, К. и Гросс, Дж. Дж. Нейронные основы регуляции эмоций. Нат. Rev. Neurosci. 16 , 693–700 (2015).
CAS Статья Google ученый
16.
Эткин, А. и Вейджер, Т. Д. Функциональная нейровизуализация тревоги: метаанализ эмоциональной обработки при посттравматическом стрессовом расстройстве, социальном тревожном расстройстве и специфической фобии. Am. J. Psychiatry 164 , 1476–1488 (2007).
Артикул Google ученый
17.
Grupe, D. W. & Nitschke, J. B. Неопределенность и ожидание в тревоге: интегрированная нейробиологическая и психологическая перспектива. Нат. Rev. Neurosci. 14 , 488–501 (2013).
CAS Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 18.
Нагаи, М., Киши, К. и Като, С. Кора островка и нейропсихиатрические расстройства: обзор недавней литературы. евро. Психиатрия 22 , 387–394 (2007).
CAS Статья Google ученый
19.
Даунар, Дж., Блумбергер, Д. М. и Даскалакис, З. Дж. Нейронные перекрестки психических заболеваний: новая цель для стимуляции мозга. Trends Cogn. Sci. 20 , 107–120 (2016).
Артикул Google ученый
20.
Goodkind, M. et al. Выявление общего нейробиологического субстрата психического заболевания. JAMA Psychiatry 72 , 305–315 (2015).
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 21.
Namkung, H., Kim, S.-H. И Сава, А. Островок: недооцененная область мозга в клинической нейробиологии, психиатрии и неврологии. Trends Neurosci. 40 , 200–207 (2017).
CAS Статья Google ученый
22.
Casanova, J. P. et al. Роль интероцептивной островной коры в консолидации выученного страха. Behav. Brain Res. 296 , 70–77 (2016).
Артикул Google ученый
23.
Berret, E. et al. Островковая кора обрабатывает аверсивную соматосенсорную информацию и имеет решающее значение для изучения угроз. Наука 364 , eaaw0474 (2019).
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 24.
Contreras, M. et al. Роль островной коры в долговременной памяти для вызванной контекстом тяги к наркотику у крыс. Нейропсихофармакология 37 , 2101–2108 (2012).
CAS Статья Google ученый
25.
Фойлб, А. Р., Флайер-Адамс, Дж. Дж., Майер, С. Ф. и Кристиансон, Дж. П. Задняя кора островка головного мозга необходима для условного подавления страха. Neurobiol. Учиться. Mem. 134 , 317–327 (2016).
Артикул Google ученый
26.
Christianson, J. P. et al. Сигналы безопасности смягчают последствия неконтролируемого стресса через цепь, включающую сенсорную часть коры островка и ядро ложа концевой полоски. Biol. Психиатрия 70 , 458–464 (2011).
Артикул Google ученый
27.
Rogers-Carter, M. M. et al. Островковая кора опосредует реакции приближения и избегания социальных аффективных стимулов. Нат. Neurosci. 21 , 404–414 (2018).
CAS Статья Google ученый
28.
Ханамори Т., Кунитаке Т., Като К. и Каннан Х. Ответы нейронов коры островка на вкусовые, висцеральные и ноцицептивные стимулы у крыс. J. Neurophysiol. 79 , 2535–2545 (1998).
CAS Статья Google ученый
29.
Оппенгеймер, С., Гелб, А., Гирвин, Дж. И Хачински, В. Сердечно-сосудистые эффекты стимуляции островковой коры головного мозга человека. Неврология 42 , 1727–1732 (1992).
CAS Статья Google ученый
30.
Yasui, Y., Breder, C. D., Safer, C. B. & Cechetto, D. F. Вегетативные реакции и эфферентные пути от коры островка у крыс. J. Comp. Neurol. 303 , 355–374 (1991).
CAS Статья Google ученый
31.
Chen, X., Gabitto, M., Peng, Y., Ryba, N.J.P. & Zuker, C.S. Густотопическая карта вкусовых качеств в мозге млекопитающих. Наука 333 , 1262–1266 (2011).
CAS Статья Google ученый
32.
Pastuskovas, C.V., Cassell, M. D., Johnson, A.K. & Thunhorst, R.L. Повышенная активность клеток в коре островков крыс после приема воды и соли, вызванная истощением жидкости. Am. J. Physiol. Интегр. Комп. Physiol. 284 , R1119 – R1125 (2003).
CAS Статья Google ученый
33.
Reimer, J. et al. Колебания зрачка отслеживают быстрое переключение корковых состояний во время спокойного бодрствования. Нейрон 84 , 355–362 (2014).
CAS Статья Google ученый
34.
Wickersham, I.Р., Финке, С., Конзельманн, К.-К. & Callaway, E.M. Ретроградное отслеживание нейронов с помощью мутантного вируса бешенства с делецией. Нат. Методы 4 , 47–49 (2007).
CAS Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 35.
Ши, К. Дж. И Касселл, М. Д. Кортикальные, таламические и миндалевидные связи передней и задней части коры островка. J. Comp. Neurol. 399 , 440–468 (1998).
CAS Статья Google ученый
36.
Mufson, E.J., Mesulam, M.-M. И Пандья, Д. Н. Островные взаимосвязи с миндалевидным телом у макаки-резуса. Неврология 6 , 1231–1248 (1981).
CAS Статья Google ученый
37.
Намбури П., Аль-Хасани Р., Калхун, Г. Г., Брухас, М. Р. и Тай, К. М. Архитектурное представление валентности лимбической системы. Нейропсихофармакология 41 , 1697–1715 (2015).
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 38.
Флореско, С. Б. Прилежащее ядро: интерфейс между познанием, эмоциями и действием. Annu. Rev. Psychol. 66 , 25–52 (2015).
Артикул Google ученый
39.
Фадок, Дж. П., Маркович, М., Товоте, П. и Люти, А. Новые взгляды на функцию центральной миндалины. Curr. Мнение. Neurobiol. 49 , 141–147 (2018).
CAS Статья Google ученый
40.
Schiff, H. et al. Контур островка и центральной миндалины для управления поведением выбора, усиленным вкусовыми добавками. J. Neurosci. 38 , 1418–1429 (2018).
CAS Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 41.
Avery, J. A. et al. Большое депрессивное расстройство связано с аномальной интероцептивной активностью и функциональной связностью в островке. Biol. Психиатрия 76 , 258–266 (2014).
Артикул Google ученый
42.
Паулюс, М. П. и Штейн, М. Б. Интероцепция при тревоге и депрессии. Brain Struct. Функц. 214 , 451–463 (2010).
Артикул Google ученый
43.
Фитцджеральд, П. Б., Лэрд, А. Р., Маллер, Дж. И Даскалакис, З. Дж. Метааналитическое исследование изменений в активации мозга при депрессии. Гум. Brain Mapp. 29 , 683–695 (2008).
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 44.
Peng, Y. et al. Сладкий и горький вкус в мозгу бодрствующих животных. Природа 527 , 512–515 (2015).
CAS Статья Google ученый
45.
Wang, L. et al. Кодирование валентности и идентичности во вкусовой системе млекопитающих. Природа 558 , 127–131 (2018).
CAS Статья Google ученый
46.
Castro, D. C. & Berridge, K. C. Гедонистические горячие точки опиоидов и орексинов в орбитофронтальной коре и островке крыс. Proc. Natl Acad. Sci. США 114 , E9125 – E9134 (2017).
CAS Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 47.
Damasio, A. & Carvalho, G.Б. Природа чувств: эволюционное и нейробиологическое происхождение. Нат. Rev. Neurosci. 14 , 143–152 (2013).
CAS Статья Google ученый
48.
LeDoux, J. Переосмысление эмоционального мозга. Нейрон 73 , 653–676 (2012).
CAS Статья Google ученый
49.
Накви, Н. Х. и Бечара, А.Скрытый остров зависимости: островок. Trends Neurosci. 32 , 56–67 (2009).
CAS Статья Google ученый
50.
Wekselblatt, J. B., Flister, E. D. , Piscopo, D. M. & Niell, C. M. Крупномасштабная визуализация корковой динамики во время сенсорного восприятия и поведения. J. Neurophysiol. 115 , 2852–2866 (2016).
CAS Статья Google ученый
51.
Tye, K. M. et al. Дофаминовые нейроны модулируют нейронное кодирование и выражение поведения, связанного с депрессией. Природа 493 , 537–541 (2013).
CAS Статья Google ученый
52.
Labouèbe, G., Boutrel, B., Tarussio, D. & Thorens, B. Глюкозочувствительные нейроны паравентрикулярного таламуса контролируют поведение, связанное с поиском сахарозы. Нат. Neurosci. 19 , 999–1002 (2016).
Артикул Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 53.
Felix-Ortiz, A.C. et al. Входы BLA в vHPC модулируют поведение, связанное с тревогой. Нейрон 79 , 658–664 (2013).
CAS Статья Google ученый
54.
Гарднер, М. П. Х. и Фонтанини, А. Кодирование и отслеживание ожидаемого результата во вкусовом коре головного мозга бдительных крыс. Дж.Neurosci. 34 , 13000–13017 (2014).
CAS Статья Google ученый
55.
Pachitariu, M. et al. Suite2p: более 10 000 нейронов при стандартной двухфотонной микроскопии. Препринт на biorXiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/061507v2 (2017).
56.
Франклин, К. Б. Дж. И Паксинос, Г. Паксинос и Франклин «Мозг мыши в стереотаксических координатах» , 4-е изд. (Academic Press, 2012).
57.
Do, J. P. et al. Специфические по типу клеток дальнодействующие связи базального контура переднего мозга. eLife 5 , 1–18 (2016).
Google ученый
58.
Watabe-Uchida, M., Zhu, L., Ogawa, S. K., Vamanrao, A. & Uchida, N. Картирование всего мозга прямых входов в дофаминовые нейроны среднего мозга. Нейрон 74 , 858–873 (2012).
CAS Статья Google ученый
59.
Grider, M.H., Chen, Q. & Shine, H.D. Полуавтоматическая количественная оценка плотности аксонов в меченой ткани ЦНС. J. Neurosci. Методы 155 , 172–179 (2006).
CAS Статья Google ученый
60.
Taniguchi, H. et al. Ресурс линий драйверов Cre для генетического нацеливания на ГАМКергические нейроны в коре головного мозга. Нейрон 71 , 995–1013 (2011).
CAS Статья Google ученый
Обработка лиц снизу вверх и сверху вниз в затылочно-височной коре человека
Основные проблемы:
1) Эмпирические и концептуальные достижения, достигнутые в текущем исследовании, необходимо более четко сформулировать по сравнению с предыдущей работой.В течение некоторого времени было известно, что OFA реагирует на более раннюю задержку, чем FFA (например, Liu et al., 2002), и что определенные манипуляции со стимулами, такие как инверсия лица и изменение контраста, приводят к отложенным ответам на лица ( Бентин и др. , 1996; Россион и др., 2000; Россион и др., 2012). Предыдущая работа фМРТ показала, что трудноразличимые лица Муни могут приводить к задержке ответа порядка нескольких секунд (McKeeff and Tong, 2007). Более современные методы позволили исследовательским группам предоставить более точные оценки времени нейронных ответов, такие как слияние фМРТ-МЭГ, проанализированное с использованием анализа репрезентативного сходства (например,г., Cichy et al., 2014). Периодическая визуальная стимуляция также использовалась для характеристики времени нейронных ответов, полученных с помощью ЭЭГ / МЭГ, несколькими исследовательскими группами (например, Rossion et al., 2012, 2014; Norcia et al., 2015), и этот подход успешно применялся. для характеристики нисходящих эффектов обратной связи во время обработки лиц (например, Baldauf and Desimone, 2014).
Мы ценим это предложение и согласны с ним. Динамика индуцированной лицом нейронной активации в FFA и OFA долгое время изучалась различными методами. Однако предыдущие результаты непоследовательны и по отдельности часто не имеют пространственной (например, анализ ЭЭГ / МЭГ на уровне сенсора) или временной точности (например, данные фМРТ). Наши результаты с комбинированными измерениями фМРТ и МЭГ предоставляют подробную и новую информацию о времени основной сети лица. Например, в предыдущих исследованиях не сообщалось об относительно большом временном промежутке между правой передней и задней FFA. Кроме того, наши результаты показали, что временные отношения между OFA и FFA зависят от внутренних черт лица, а также от контекста визуального ввода, что помогает понять, как восходящая и нисходящая обработка вместе влияют на восприятие лица.
Во многих предыдущих исследованиях компонент N170 / M170 использовался в качестве показателя обработки лица в вентральной затылочно-височной коре, однако отсроченная реакция N170 / M170, вызванная определенными манипуляциями со стимулами (например, инверсия лица, преобразование Муни), представляет собой относительно грубую меру оценки. обработка лиц из-за сложности определения источников задержки. С другой стороны, одни только измерения фМРТ, показывающие отложенный ответ FFA на лица Муни, которые изначально не распознавались как лица, просто отражают время, которое потребовалось испытуемым, чтобы распознать сложные лица Муни, а не динамику обработки лиц Муни в реальном времени.Напротив, наши результаты показали, что когда черты лица смешивались с другими тенями, проекция rpFFA на rOFA, направленная сверху вниз, становилась более доминирующей.
В отредактированной рукописи мы обсудили различные методы, используемые для исследования времени реакции лица и модуляции сверху вниз при обработке лиц, о которых сообщалось в предыдущих исследованиях (параграфы с третьего по пятый раздел обсуждения).
2) Также существенно не хватает роли pSTS. Мы знаем, что pSTS в основном участвует в анализе артикуляций лицевых мышц (также называемых единицами действия, AU) и интерпретации мимики и эмоций, см. Srinivasan et al., 2016, и Martinez, 2017. Также актуальна роль низкоуровневых функций изображения (Weibert et al., 2018), которая также отсутствует в Обсуждении; и роль цветового восприятия (Ип и Синха, 2002; Бенитес-Кироз и др., 2018).
Временные ответы двусторонних pSTS более широкие (многопиковые) и показывают более низкое отношение сигнал / шум, чем вентральные области, отобранные для лица (рисунок 2 и рисунок 2 — приложение к рисунку 1). Чтобы повысить нашу уверенность в динамике pSTS, мы проанализировали временные реакции двусторонних pSTS, вызванных нормальными лицами, на основе дополнительных данных (эксперимент 2), и временные курсы в основном остались такими же, как и предыдущие (независимо от задачи и лицо знакомство).Мы добавили более подробное обсуждение роли pSTS и его динамики, особенно в отношении обработки выражения лица, артикуляции мышц и движения.
Мы также благодарим рецензента за то, что он напомнил нам о роли низкоуровневых функций, включая цвет, и добавили дополнительное обсуждение их роли в обработке лиц.
3) Еще один момент, требующий дальнейшего обсуждения, — это роль внутренних и внешних черт лица (Sinha et al., 2006) и контекст (Sinha, Science 2004; Martinez, 2019). Эти обсуждения необходимы для того, чтобы представить результаты настоящей статьи в рамках существующих моделей восприятия лица.
Мы согласны с тем, что важно понимать роль внутренних и внешних черт лица. Поскольку мы собирались получить больше экспериментальных данных во время пересмотра, мы приложили усилия для проведения дополнительных экспериментов МЭГ, чтобы специально исследовать роль внутренних и внешних черт лица и контекста (см. № 4 ниже).Мы также добавили дополнительные обсуждения о них.
4) Выводы исследования основаны на данных одного эксперимента, и дальнейшие исследования предполагаемых эффектов обратной связи сверху вниз и прогнозирующего кодирования не предусмотрены. Последующий эксперимент, который воспроизводит и расширяет текущие результаты, поможет укрепить исследование.
Мы благодарим редактора и рецензента за то, что они подтолкнули нас к проведению дополнительного эксперимента. Мы провели не один, а три последующих эксперимента (одна репликация и два расширения), которые действительно воспроизвели и значительно расширили результаты, представленные в исходной версии.
Мы собрали больше данных для эксперимента 2 (нормальное незнакомое лицо по сравнению с лицом Муни), чтобы подтвердить предыдущие результаты, и провели два дополнительных эксперимента, чтобы расширить наши результаты. Данные репликации и новые эксперименты представлены в исправленной рукописи.
Репликация: мы собрали данные у 15 дополнительных субъектов, используя нормальные лица и лица Муни. Результаты соответствовали предыдущим с повышенной статистической мощностью (см. Результаты).
Расширение 1: Для дальнейшего изучения роли внутренних (глаза, нос, рот) и внешних (волосы, подбородок, контур лица) черт лица, мы представили искаженные изображения лица (явные внутренние черты лица доступны, но пространственно неверно расположены без изменения контура лица) субъектам и проанализировали данные, как и раньше. В соответствии с нашей гипотезой, четкие компоненты лица (даже если они неправильно расположены) вызвали сильные отклики в rOFA без четких доказательств позднего сигнала, соответствующего ошибке прогнозирования, что указывает на то, что пространственная конфигурация внутренних черт лица не была важной частью ошибки прогнозирования из rFFA в rOFA. В этом случае последовательность обработки искаженных лиц будет аналогична последовательности обработки для нормального лица.
Расширение 2: В новом эксперименте мы также исследовали роль контекста в обработке лиц, предъявляя испытуемым три типа стимулов: (i) изображения сильно деградированных лиц с контекстными сигналами тела, которые подразумевают присутствие лиц, (ii) изображения деградировавших лиц и телесные реплики расположены в неправильной конфигурации и, следовательно, не подразумевают наличия лиц, (iii) изображения объектов.Результаты показали, что rOFA, rpFFA и raFFA активируются почти одновременно на поздней стадии, что подразумевает параллельную контекстную модуляцию основной сети обработки лиц. Этот результат дополнительно подчеркивает важность внутренних черт лица в управлении последовательной обработкой OFA-FFA и помогает нам понять динамику контекстной модуляции в восприятии лица.
5) Сообщенные эффекты проходят статистическую значимость, но не с большим отрывом. Более того, могут возникнуть опасения, что данные MEG значительно различаются среди участников и могут привести к неоднородности дисперсии, особенно по временным точкам.Перемешивание данных с рандомизированными метками обеспечило бы более строгий подход к статистическому анализу.
Как описано в пункте 4 выше, мы собрали данные еще у 15 субъектов для эксперимента с лицом Муни (нормальные незнакомые лица против лиц Муни). В сочетании с предыдущими данными были выполнены непараметрические тесты на перестановку для проверки уровня значимости наблюдаемой разницы во времени между rOFA и rpFFA. Результаты согласуются с предыдущими с повышенной статистической мощностью (см. Результаты).
Рецензент № 1:
[…] Результаты ясны, и статья в целом хорошо написана. Я считаю, что настоящее исследование, если оно в конце концов будет опубликовано, заинтересует широкий круг читателей, включая психологов и нейробиологов. У меня есть только несколько комментариев, к которым я хотел бы обратиться к авторам:
1) Хотя распознавание лиц по изображениям Муни, безусловно, в значительной степени зависит от механизмов сверху вниз, трудно исключить участие механизмов сверху вниз при обработке обычных изображений лиц.Интуитивно, например, обработка знакомых лиц потребует больше действий, ориентированных на получение опыта, чем обработка незнакомых лиц. Однако настоящие результаты, похоже, не предполагают существенных различий между обработкой известных и незнакомых лиц. Почему?
Это очень верный момент. Этот комментарий помог нам уточнить, что разница между обработкой изображений Муни и нормальных лиц не абсолютна. Хотя нисходящий механизм более доминирует в случае лиц Муни, он, безусловно, также участвует, но в меньшей степени, в обработке нормальных лиц.Что касается обработки знакомых и незнакомых лиц, наши данные показывают, что между ними не было большой разницы. Вероятно, что знакомство играет более важную роль в более передних и медиальных областях височной коры. Мы разъяснили наши писания и обсудили этот вопрос в исправленной рукописи.
2) Обсуждение несколько упускает из виду эффекты, потенциально обусловленные различными задачами. Насколько я понимаю, испытуемые выполняли разные задания в эксперименте с лицом Муни и в экспериментах с нормальным лицом и изображением объекта.
Мы благодарим рецензента за указание на это. Да, задача категории (лицо или нет) использовалась в эксперименте с нормальными (знакомыми или незнакомыми) лицами и объектами, а задача с одним заданием использовалась в эксперименте с нормальными незнакомыми лицами и лицами Муни. У нас была возможность проверить эффекты задания, используя незнакомые лица, так как одни и те же стимулы использовались в задании категории и задании с одним заданием. Результаты показывают, что не было значительного эффекта задачи во времени активации основных областей лица.Мы добавили больше описания различных задач, используемых в разделе «Материалы и методы», а также добавили некоторые обсуждения в раздел «Обсуждение».
3) Учитывая исследования функциональной роли левой FFA (например, Meng et al., 2012; Bi et al., 2014; Goold and Meng, 2017), я был бы очень заинтересован в результатах и обсуждениях, касающихся имеющихся данных может рассказать о динамических отношениях между основными сетями обработки левого и правого лиц.
Мы согласны с тем, что динамические отношения между сетями левой и правой граней интересны.Наши результаты включают данные как из сетей левого, так и правого лица, хотя было невозможно далее разделить левую FFA на переднюю и заднюю области. Мы добавили дополнительную информацию о различиях между основными сетями обработки левого и правого лица.
4) Некоторое обоснование было бы полезно для использования скользящих временных окон 50 мс. Одна из возможностей — добавить анализ спектра мощности. В любом случае анализ спектра мощности может быть полезен для выявления дальнейшей мелкомасштабной временной динамики реакций мозга.
Временное окно 50 мс было выбрано на основании предыдущего исследования (Ashrafulla et al., 2013), что является компромиссом в балансировании временной точности и надежности анализа причинно-следственной связи. Другими словами, при рассмотрении размера временного окна существует компромисс между временным разрешением (чем короче, тем лучше) и точностью соответствия модели (чем длиннее, тем лучше)). Кроме того, мы не рассматривали более короткое временное окно, потому что активность / мощность быстро падает за пределы Β-диапазона в зависимости от спектра мощности (см. Материалы и методы).
Рецензент № 3:
[…] Результаты представляют некоторый интерес, но вызывают серьезные опасения. Во-первых, обсуждение предыдущей работы довольно ограничено и не цитируется многие связанные исследования, которые охарактеризовали время обработки лица в FFA и OFA. Некоторое время было известно, что OFA отвечает с более ранней задержкой, чем FFA (например,g., Liu et al., 2002), и что определенные манипуляции со стимулами, такие как инверсия лица и инверсия контраста, приводят к задержке реакции на лица (Bentin et al., 1996; Rossion et al., 2000; Rossion et al. , 2012). Предыдущая работа фМРТ показала, что трудноразличимые лица Муни могут приводить к задержке ответа порядка нескольких секунд (McKeeff and Tong, 2007). Более современные методы позволили исследовательским группам предоставить более точные оценки времени нейронных ответов, такие как слияние фМРТ-МЭГ, проанализированное с использованием анализа репрезентативного сходства (например,г. , Cichy et al., 2014). Периодическая визуальная стимуляция также использовалась для характеристики времени нейронных ответов, полученных с помощью ЭЭГ / МЭГ, несколькими исследовательскими группами (например, Rossion et al., 2012, 2014; Norcia et al., 2015), и этот подход успешно применялся. для характеристики нисходящих эффектов обратной связи во время обработки лиц (например, Baldauf and Desimone, 2014). Эмпирические и концептуальные достижения, достигнутые в текущем исследовании, необходимо более четко сформулировать по сравнению с предыдущими работами, и необходимы четкие аргументы в пользу конкретного вклада этого исследования.
Мы ценим это предложение и согласны с ним. Динамика индуцированной лицом нейронной активации в FFA и OFA долгое время изучалась различными методами. Однако предыдущие результаты непоследовательны и по отдельности часто не имеют пространственной (например, анализ ЭЭГ / МЭГ на уровне сенсора) или временной точности (например, данные фМРТ). Наши результаты с комбинированными измерениями фМРТ и МЭГ предоставляют подробную и новую информацию о времени основной сети лица. Например, в предыдущих исследованиях не сообщалось об относительно большом временном промежутке между правой передней и задней FFA.Кроме того, наши результаты показали, что временные отношения между OFA и FFA зависят от внутренних черт лица, а также от контекста визуального ввода, что помогает понять, как восходящая и нисходящая обработка вместе влияют на восприятие лица.
Во многих предыдущих исследованиях компонент N170 / M170 использовался в качестве показателя обработки лица в вентральной затылочно-височной коре, однако отсроченная реакция N170 / M170, вызванная определенными манипуляциями со стимулами (например, инверсия лица, преобразование Муни), представляет собой относительно грубую меру оценки. обработка лиц из-за сложности определения источников задержки.С другой стороны, одни только измерения фМРТ, показывающие отложенный ответ FFA на лица Муни, которые изначально не распознавались как лица, просто отражают время, которое потребовалось испытуемым, чтобы распознать сложные лица Муни, а не динамику обработки лиц Муни в реальном времени. Напротив, наши результаты показали, что когда черты лица смешивались с другими тенями, проекция rpFFA на rOFA, направленная сверху вниз, становилась более доминирующей.
В отредактированной рукописи мы обсудили различные методы, используемые для исследования времени реакции лица и модуляции сверху вниз при обработке лиц, о которых сообщалось в предыдущих исследованиях (раздел «Обсуждение»).
Еще одна проблема заключается в том, что выводы исследования основаны на данных единственного эксперимента, и дальнейшее исследование предполагаемых эффектов обратной связи сверху вниз и прогнозирующего кодирования не предусмотрено. Воспроизводимость — серьезная проблема во многих областях науки, особенно в психологии, а также в нейробиологии. Последующий эксперимент, который воспроизводит и расширяет текущие результаты, поможет укрепить исследование. Сообщенные эффекты проходят статистическую значимость, но не с большим отрывом.Более того, могут возникнуть опасения, что данные MEG значительно различаются среди участников и могут привести к неоднородности дисперсии, особенно по временным точкам. Перемешивание данных с рандомизированными метками обеспечило бы более строгий подход к статистическому анализу.
Мы благодарим редактора и рецензента за то, что они подтолкнули нас к проведению дополнительного эксперимента. Мы провели не один, а три последующих эксперимента (одна репликация и два расширения), которые действительно воспроизвели и значительно расширили результаты, представленные в исходной версии.
Мы собрали больше данных для эксперимента 2 (нормальное незнакомое лицо по сравнению с лицом Муни), чтобы подтвердить предыдущие результаты, и провели два дополнительных эксперимента, чтобы расширить наши результаты.
Данные репликации и новые эксперименты представлены в отредактированной рукописи.
Репликация: мы собрали данные у 15 дополнительных субъектов, используя нормальные лица и лица Муни. Результаты соответствовали предыдущим с повышенной статистической мощностью (см. Результаты).
Расширение 1: Для дальнейшего изучения роли внутренних (глаза, нос, рот) и внешних (волосы, подбородок, контур лица) черт лица, мы представили искаженные изображения лица (явные внутренние черты лица доступны, но пространственно неверно расположены без изменения контура лица) субъектам и проанализировали данные, как и раньше. В соответствии с нашей гипотезой, четкие компоненты лица (даже если они неправильно расположены) вызвали сильные резонансы в rOFA без четких доказательств позднего сигнала, соответствующего ошибке прогнозирования, что указывает на то, что пространственная конфигурация внутренних черт лица не была важной частью ошибки прогнозирования от rFFA в rOFA. В этом случае последовательность обработки искаженных лиц будет аналогична последовательности обработки для нормального лица.
Расширение 2: В новом эксперименте мы также исследовали роль контекста в обработке лиц, предъявляя испытуемым три типа стимулов: (i) изображения сильно деградированных лиц с контекстными сигналами тела, которые подразумевают присутствие лиц, (ii) изображения деградировавших лиц и телесные реплики расположены в неправильной конфигурации и, следовательно, не подразумевают наличия лиц, (iii) изображения объектов.Результаты показали, что rOFA, rpFFA и raFFA активируются почти одновременно на поздней стадии, что подразумевает параллельную контекстную модуляцию основной сети обработки лиц. Этот результат дополнительно подчеркивает важность внутренних черт лица в управлении последовательной обработкой OFA-FFA и помогает нам понять динамику контекстной модуляции в восприятии лица.
Как описано в пункте 4 выше, мы собрали данные еще от 15 субъектов для эксперимента с лицом Муни (нормальные незнакомые лица vs.Лица Муни). В сочетании с предыдущими данными были выполнены непараметрические тесты на перестановку для проверки уровня значимости наблюдаемой разницы во времени между rOFA и rpFFA. Результаты согласуются с предыдущими с повышенной статистической мощностью (см. Результаты).
Рецензент № 4:
[…] Значительно не хватает пункта о роли pSTS. Мы знаем, что pSTS в основном участвует в анализе артикуляций лицевых мышц (также называемых единицами действия, AU) и интерпретации мимики и эмоций, см. Srinivasan et al., 2016, и Martinez, 2017. Также актуальна роль низкоуровневых функций изображения (Weibert et al., 2018), которая также отсутствует в Обсуждении; и роль цветового восприятия (Ип и Синха, 2002; Бенитес-Кироз и др. , 2018).
Временные ответы двусторонних pSTS более широкие (многопиковые) и показывают более низкое отношение сигнал / шум, чем вентральные области, отобранные для лица (рисунок 2 и рисунок 2 — приложение к рисунку 1). Чтобы повысить нашу уверенность в динамике pSTS, мы проанализировали временные реакции двусторонних pSTS, вызванных нормальными лицами, на основе дополнительных данных (эксперимент 2), и временные курсы в основном остались такими же, как и предыдущие (независимо от задачи и лицо знакомство).Мы добавили более подробное обсуждение роли pSTS и его динамики, особенно в отношении обработки выражения лица, артикуляции мышц и движения.
Мы также благодарим рецензента за то, что он напомнил нам о роли низкоуровневых функций, включая цвет, и добавили дополнительное обсуждение их роли в обработке лиц.
Еще один момент, который требует дальнейшего обсуждения, — это роль внутренних и внешних черт лица (Sinha et al., 2006) и контекст (Sinha, Science 2004; Martinez, 2019).
Эти обсуждения необходимы для того, чтобы представить результаты данной статьи в рамках существующих моделей восприятия лица. С соответствующими изменениями это может быть сильная бумага.
Мы согласны с тем, что важно понимать роль внутренних и внешних черт лица. Поскольку мы собирались получить больше экспериментальных данных во время пересмотра, мы приложили усилия, чтобы провести дополнительные эксперименты MEG, чтобы специально исследовать роль внутренних и внешних черт лица и контекста (см. Ответ на № 4 редактора).Мы также добавили дополнительные обсуждения о них.
https://doi.org/10.7554/eLife.48764.sa2
Обработка информации в сельском хозяйстве — журнал
Обработка информации в сельском хозяйстве (IPA) была создана в 2013 году для поощрения развития науки и технологий, связанных с обработкой информации в сельском хозяйстве, для достижения следующих целей:
• Содействовать использованию знаний и методов, полученных из технологий обработки информации в сельском хозяйстве. ;
• Отчет об опыте и публикациях институтов, университетов и правительства, а также о прибыльных технологиях для сельского хозяйства;
• Предоставлять платформу и возможности для обмена знаниями, стратегиями и опытом между исследователями обработки информации во всем мире;
• Содействовать и поощрять взаимодействие между сельскохозяйственными учеными, метеорологами, биологами (патологами / энтомологами), специалистами в области информационных технологий и другими заинтересованными сторонами для разработки и внедрения методов, приемов и инструментов, связанных с технологиями обработки информации в сельском хозяйстве;
• Создание и продвижение экспертных групп для разработки агрометеорологических баз данных, моделирования сельскохозяйственных культур и животноводства, а также приложений для разработки систем поддержки принятия решений, основанных на урожайности сельскохозяйственных культур.
Темы, представляющие интерес, включают, помимо прочего, следующие аспекты:
• Интеллектуальные датчики, биосенсоры и биоэлектроника, инновации в области материалов и молекул для химического и биологического зондирования, датчики, а также системы автоматизации и управления для сельского хозяйства
• Беспроводная связь сенсорные сети, приложения 4G, NB-IOT и 5G в сельском хозяйстве
• Приложения дистанционного зондирования и моделирования дискретных элементов (DEM) в сельском хозяйстве
• Моделирование, оптимизация, моделирование и автоматическое управление
• Системы поддержки принятия решений, интеллектуальные системы и искусственные интеллект
• Машинное зрение, компьютерное зрение, обработка и автоматизация изображений, а также технологии визуализации для высокопроизводительного фенотипирования
• Достижения в области спектроскопии и гиперспектральных свойств биологических продуктов
• Передовые вычислительные подходы для решения сельскохозяйственных и биологических инженерных задач
• Вычислительная гидродинамика (CFD) приложения в сельском хозяйстве 9 0180 • Контроль и отслеживание качества пищевых продуктов
• Точное земледелие, интеллектуальные инструменты, робототехника и совместная робототехника для сельского хозяйства
• Интернет вещей, облачные вычисления и точное земледелие
• Большие данные, интеллектуальный анализ данных и анализ данных для сельскохозяйственных приложений
• Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) для зондирования, визуализации и сельскохозяйственных аквакультурных приложений
.
No related posts.