Счет в картинках: Порядковый счет до 10 — Задания в картинках для распечатки

Содержание

Порядковый счет до 10 — Задания в картинках для распечатки

В этих интересных заданиях дети узнают, что такое порядковый счет до 10. А те, кто уже знакомы с этим понятием, могут показать свои знания с помощью данного упражнения. Задания предназначены для детей от 5 лет и разработаны с целью подготовки к школе. Все упражнения ребенок должен выполнять самостоятельно под контролем взрослых (взрослый читает условие, задает вопросы, помогает в случае затруднений).

Порядковый счет до 10 — Распредели дракончиков

Здесь ребенку предстоит определить порядковый счет до 10 для каждого дракончика в ряду. По условию задания все 10 дракончиков выстроились в ряд. И у каждого дракончика есть свой собственный номер — это порядковый счет слева направо от 1 до 10. Затем дракончиков разъединили. Ребенку необходимо найти каждого дракончика в общем ряду, посчитать и определить его порядковый номер и вписать в пустую клетку рядом с дракончиком. 

Скачать порядковый счет до 10 с дракончиками (как и все остальные задания) вы можете во вложениях внизу страницы.

 

Порядковый счет — Задания для распечатки

И еще несколько заданий на порядковый счет вы можете посмотреть и скачать на этой странице. Файл для скачивания выложен в формате word, чтобы вы могли сразу распечатать несколько страниц-заданий, а не по одной картинке.  

В данном задании ребенку нужно вписать пропущенные числа в кружочки таким образом, чтобы сохранился их порядковый счет. Для проверки знаний ребенка даются три кружочка подряд, где один или два числа неизвестны. Малыш должен вписать пропущенные. Для детей, которые еще не владеют порядковым счетом, можно дать подсказку, положив перед ними лист с числами от 1 до 10 по порядку в один ряд. Пусть малыш смотрит, в каком порядке стоят числа и вписывает в кружки-задания по этому принципу.

В этих ярких веселых картинках заключены задания для детей, проверяющие знания порядкового счета до 10. В первом задании нужно обвести второго животного в каждом ряду. Во втором задании необходимо обвести четвертого мышонка.

В третьем задании ребенок должен обвести зеленым карандашом число между 6 и 8, синим карандашом — число перед числом 4, а красным — число после 9. В четвертом задании нужно вернуть все упавшие флажки на места.

 

В следующем задании малышу предстоит раскрасить картинку в соответствии с ее порядковым счетом. 1- Раскрась пятый по счету гриб. 2 — Раскрась седьмую по счету грушу. 3 — Раскрась третий по счету зонтик. 4 — Раскрась шестую вазу. 5 — Раскрась четвертую по счету улитку.

В первом задании нужно посчитать конфеты. Затем раскрасить первую в синий цвет, третью — в зеленый, четвертую — в красный, шестую — в желтый, девятую — в розовый, десятую — в оранжевый. Во втором задании нужно посчитать кружки. Каждый второй кружок раскрасить в желтый цвет, каждый третий — в синий. Почему один кружок изменил цвет? Какой он по счету? В третьем задании раскрась окна на первом этаже в синий цвет, на втором — в желтый, на третьем — в зеленый, на четвертом — в оранжевый.

Здесь дети должны вписать в пустые ячейки гусенички числа по порядку их счета.  

Скачать все задания на порядковый счет до 10 вы можете во вложениях ниже. Все картинки с заданиями находятся в одном файле Word.

 

Чтобы сделать занятия более эффективными, воспользуйтесь и другими обучающими материалами нашего сайта:

Счет до 10 для детей дошкольного возраста

Дети любят раскрашивать и обводить, поэтому данные задания сделают ваши занятия по обучению счету максимально эффективными.

 

Считаем до 20 — Задания в картинках для печати

Считаем до 20 с помощью веселых игровых заданий для распечатки! Все, что вам нужно — это выбрать любой набор задачек в картинках, скачать их во вложениях и распечатать на принтере. 

 

Устный счет в пределах 10 — Картинки с заданиями

Здесь мы подготовили для вас устный счет в пределах 10 в виде математических заданий в картинках. Данные задания формируют у детей навыки счета и способствуют более эффективному обучению простых математических действий.

Раскраски с заданиями на счет в пределах 10

Чтобы дети могли быстро и с интересом освоить счет в пределах 10, мы подготовили для вас веселые раскраски с заданиями. Каждое задание содержит в себе картинки для раскрашивания — это стимулирует ребенка правильно выполнить задание.

 

Счет до 5 — Картинки с заданиями для малышей

Здесь мы выложили для вас счет до 5 — картинки с математическими заданиями для малышей, благодаря которым ваши дети потренируют не только свои навыки счета, но и умение читать, писать, различать геометрические фигуры, рисовать и раскрашивать. 

 

Прописи-цифры от 1 до 10 для распечатки — Скачай и обводи

Здесь вы можете скачать прописи цифры, распечатать их на принтере и использовать в домашнем обучении для подготовки детей к школе

 

А также развивающими математическими играми от лисенка Бибуши:

Игра «Счет от 1 до 10 — Посчитай картинки и выбери число»

В этой игре малыш должен посчитать количество предметов на игровом экране и нажать на соответствующее число. После этого он увидит и услышит порядковый счет до данного числа.

 

Игра «Найди числа на картинке» для малышей от 4 лет

Здесь ребенку нужно быть внимательным, чтобы найти все спрятанные числа на картинке. В игре также используется порядковый счет.

  

Математическая игра «Найди наибольшее и наименьшее число»

В этой игре ребенку необходимо выбрать среди предложенных чисел самое большое или самое маленькое. После правильного ответа он услышит порядковый счет до этого числа.

 

Игра «Сложение и вычитание до 10» — Задачки в картинках

Представляем вашему вниманию еще одну развивающую математическую игру «Сложение и вычитание до 10» для детей раннего возраста от Лисенка Бибуши, в которой малыш сможет решить восемь новых задачек на счет до 10.

 

Задачи-примеры для малышей в картинках

Математическая онлайн игра «Задачи-примеры для малышей в картинках» состоит из восьми задачек и подойдет детям, которые учатся считать до 10. В трех уровнях игры ребенок будет решать задачи на вычитание, а в пяти — складывать заданные предметы. 

 

Картинки для обучения счету до 10

Если вы планируете начать обучение ребенка счету, возможно, вам пригодятся карточки для счета до 10.Пособие включает картинки, отвечающие счету от 1 до 10:

  • цифры;
  • точки;
  • предметные картинки;
  • картинки счета на пальцах.

Образец карточек для счета

Кроме того, есть 2 дополнительных набора картинок, их можно также распечатать и использовать, чтобы исключить возможность того, что ребенок просто запомнит изображение на картинке.

Как использовать карточки для обучения ребенка счету

Использовать карточки для обучения счету можно по разному: вы можете разложить карточки с цифрами, и под ними выкладывать предметные картинки или картинки с точками. Или наоборот, разложить предметные картинки (карточки с точками), посчитать предметы с ребенком и снизу выкладывать цифры. Если ребенок умеет считать на пальчиках, можно использовать картинки с изображением пальцев.

Для детей с ЗПР можно предложить следующие задания: На первом этапе начните с двух первых чисел. Приготовьте мелкие предметы (игрушки из киндер-сюрприз, пуговицы, гальку), разложите карточки с цифрами «1» и «2» и выложить под ними карточки с точками. Ниже положите предметы, например 3 пуговицы. Помогите ребенку выложить их на точки. Меняйте ряды (ряд для цифры 1 и цифры 2) местами.

Сделав упражнение несколько раз, немного подождите, если ребенок сам положит пуговицы на нужные места (одну под цифрой «1», а две — под цифрой «2»), дайте поощрение. Главное, следите, чтобы ребенок не делал ошибок. Если он потянулся не к той карточке, направьте его руку к нужной карточке.

Когда ребенок будет сам правильно раскладывать пуговицы на точки, можно усложнить задачу — убрать подсказку — картинки с точками, оставив только карточки с цифрами. Теперь ребенок должен положить одну пуговицу под цифрой «1» и две пуговицы под цифрой «2».

Если ребенок хорошо усвоил задание, можно добавить следующую цифру или поменять задачу — выложить предметы, а ребенок должен положить цифру, которая обозначает количество пуговиц.

Скачать файл с картинками для обучения счету можно по ссылке (файл в формате PDF).

Счет с медвежонком — Раскраски и прописи для девочек и мальчиков l Загадки l Стенгазеты, детские песни и стихи к праздникам l Сказки l Анекдоты и истории l

Коллекция авторских раскрасок для детей всех возрастов. На данный момент насчитывает 14.365 картинок.
-Азбуки (Русская, Украинская, English)
-Для малышей
-Зарубежные мультфильмы
-Отечественные мультфильмы
-Мандалы
Флеш-раскраски для ваших малышей. Огромный выбор интересных картинок.
Интересные и необычные факты обо всем на свете.
Новый раздел ТРАФАРЕТЫ поможет в оформлении праздников. К новому году добавлены тафареты Ёлочки, Игрушки, Олени, Снеговички, Снежинки. Раздел регулярно пополняется, Следите за новинками.
Игры различных жанров для девочек и мальчиков всех возрастов.
Большая коллекция картинок для развития детей. Ребусы, азбуки, цифры, животные, растения.
Фотографии интересных мест, детей, животных. Все самое интересное в фотографиях.
Стенгазеты ко всевозможным праздникам создадут необходимую атмосферу.
-Стенгазеты «С днем рождения»
-Стенгазеты «С новым годом»
-Стенгазеты «Времена года»
-Стенгазеты «С юбилеем»
-Стенгазеты «C 8 марта»
и много других.
Самые разнообразные лабиринты различной степени сложности.
Интересное и смешное видео с участием детей и животных. Мастер классы.
Детские песни для детей к Новому году и другим праздникам.
Аудио-сказки для детей.
Открытки к праздникам. С Новым годом, 14 февраля — День влюбленных, День Святого Валентина, Деньзащитника отечества-23 февраля, 8 марта, День Победы, 1 мая, Ретро открытки, советские открытки, авторские.
Огромная коллекция смайликов, на данный момент содержит 7371 смайликов.
Всевозможные анимированнные картинки и аватарки для соцсетей.
Детские анекдоты на различные темы: Из жизни животных, Объявления, Отцы и дети, Про Вовочку, Про рыбалку, Школа. Коллекция анекдотов регулярно пополняется, следите за обновлениями.
Веселые истории из жизни с детьми и о них.
Загадки для детей на разные темы
Статьи для родителей о воспитании детей, здоровье детей и их досуге.
Поделки с детьми и для детей. Поделки из бумаги, природных материалов, соленое тесто, лепка из глины и пластилина.

Узнай стоимость своей работы

Бесплатная оценка заказа!

Цифры от 1 до 10

Сложности в обучении счету до десяти и выполнении математических действий в пределах этих цифр проявляются не только у дошкольников, но и у детей, которые уже ходят в первый класс. Помочь в освоении нелегкой науки математики им помогут картинки, видео и презентация, представленные на нашем сайте. Их можно скачать и распечатать совершенно бесплатно.

Советы по занятиям с развивающими материалами

Картинки успешно задействуют в обучении счету как арабские, так и римские цифры. Если арабские дети усваивают довольно быстро, и с этим не возникает проблем, то римские заучиваются тяжелее: сказывается их редкое употребление в быту. Чтобы помочь малышу быстрее усвоить римские цифры, повесьте картинки в зоне видимости в комнате. Когда вы видите, что ребенок ими заинтересовался, стал внимательно рассматривать, подойдите и объясните, что обозначают римские цифры, как их читать, чем они отличаются от привычных нам арабских. Лучше, если появление в комнате красочного пособия будет внезапным, что позволит вызвать дополнительный интерес у детей.

Карточки с цифрами и их количество для детей дошкольного и младшего школьного возраста.Карточки с цифрами на английском языке.

Пазлы для детей.Цифры с названиями на французском языке.

 

Распечатать и использовать картинки в качестве наглядного пособия можно воспитателям и учителям, которые ведут первый класс. Картинки, где изображены римские цифры, вполне подойдут и для других классов начальной школы, поскольку с этим материалом дети подробно знакомятся позднее.

Где еще можно использовать такой материал?

Предложите детям сыграть в лото, которое легко сделать самому. Для этого достаточно будет распечатать картинки небольшого размера. На каждой картинке располагается какой-либо рисунок с цифрой от 1 до 10. Каждую карточку вырезаем отдельно. На втором цельном большом листе расчерчиваем 10 клеток и в них вразброс рисуем или вклеиваем фигурки (птички, рыбки, изображения разных предметов) в количестве, равном любой цифре от 1 до 10. Далее просим малыша найти цифру, соответствующую количеству предметов в клетке. Можно сыграть вдвоем: особенно на начальном этапе родители, играющие вместе с детьми, вселяют в них моральную уверенность в том, что ребенок все делает правильно. Такую же игру можно провести, распечатав римские цифры от 1 до 10.

Презентация

Еще одним эффективным пособием в обучении счету может стать видео презентация. Скачать или распечатать ее можно на нашем сайте.

Чем хороша презентация для обучения детей?

Большинство ребят, посещающих детские сады и 1 класс, относят сяк типу визуалов, т. е. хорошо усваивают информацию зрительно, Следовательно, тщательно подготовленная презентация на какую-либо тему на несколько десятков процентов увеличивает успех дела. А если к видео материалам присоединить музыкальное сопровождение, кадры из мультфильмов, связанных тематически, то презентация станет еще и методом психологической разгрузки и скорейшего запоминания материала.

Особенно интересно будет принести такую видео презентацию в 1 класс, где ее можно задействовать как зрелищный элемент математического конкурса для ребят, КВН, классного часа и т.д. Отличное показательное мероприятие получится в группе детсада, если воспитатель применит презентацию в качестве наглядного пособия.

Для показа видео материалов не обязательно нужны электронные устройства. Если у вас таковых не имеется, вы можете распечатать презентацию и показывать фото с комментариями.

В какой бы класс не ходил ваш ребенок, не лишайте его удовольствия учиться в окружении красочных пособий и живой, лишенной академической сухости науки. За это дети вам скажут огромное спасибо!

 Для самых маленьких

Хочу Вам представить видео презентации для детей, которые Вы можете показывать своему малышу уже с 3 месяцев.  В ней Ваш малыш с легкостью научится считать от 1 до 10.

Количество затворов камеры

Среди успешно протестированных моделей:

— / Canon EOS 5D / Canon EOS 600D / Canon EOS 60D / Canon EOS 6D / Canon EOS 700D / Canon EOS-1D / Canon EOS-1D Mark II / Canon EOS-1D Mark II N / Canon EOS-1DS / Canon EOS -1Ds Mark II / COOLPIX A / DSLR-A230 / DSLR-A290 / DSLR-A330 / DSLR-A380 / DSLR-A390 / DSLR-A450 / DSLR-A500 / DSLR-A550 / DSLR-A560 / DSLR-A580 / DSLR- A850 / DSLR-A900 / GX-1L / GX-1S / ILCA-68 / ILCA-77M2 / ILCA-99M2 / ILCE-1 / ILCE-3000 / ILCE-3500 / ILCE-5000 / ILCE-5100 / ILCE-6000 / ILCE-6001 / ILCE-6100 / ILCE-6300 / ILCE-6400 / ILCE-6500 / ILCE-6600 / ILCE-7 / ILCE-7C / ILCE-7M2 / ILCE-7M3 / ILCE-7R / ILCE-7RM2 / ILCE- 7RM3 / ILCE-7RM4 / ILCE-7S / ILCE-7SM2 / ILCE-7SM3 / ILCE-9 / ILCE-9M2 / NEX-3 / NEX-3N / NEX-5 / NEX-5N / NEX-5R / NEX-5T / NEX-6 / NEX-7 / NEX-C3 / NEX-F3 / NIKON 1 AW1 / NIKON 1 J1 / NIKON 1 J2 / NIKON 1 J3 / NIKON 1 J4 / NIKON 1 J5 / NIKON 1 S1 / NIKON 1 S2 / NIKON 1 V1 / NIKON 1 V2 / NIKON 1 V3 / NIKON D200 / NIKON D2H / NIKON D2Hs / NIKON D2X / NIKON D2Xs / NIKON D3 / NIKON D300 / NIKON D 3000 / NIKON D300S / NIKON D3100 / NIKON D3200 / NIKON D3300 / NIKON D3400 / NIKON D3500 / NIKON D3S / NIKON D3X / NIKON D4 / NIKON D40 / NIKON D40X / NIKON D4S / NIKON D5 / NIKON D500 / NIKON D500 / NIKON D50 NIKON D5100 / NIKON D5200 / NIKON D5300 / NIKON D5500 / NIKON D5600 / NIKON D6 / NIKON D60 / NIKON D600 / NIKON D610 / NIKON D70 / NIKON D700 / NIKON D7000 / NIKON D70s / NIKON D710000 / NIKON D710000 / NIKON D710000 / NIKON D710000 / NIKON D710000 / NIKON D710000 / NIKON D780 / NIKON D80 / NIKON D800 / NIKON D800E / NIKON D810 / NIKON D810A / NIKON D850 / NIKON D90 / NIKON Df / NIKON Z 5 / NIKON Z 50 / NIKON Z 6 / NIKON Z 6_2 / NIKON Z 7 / NIKON Z 7_2 / PENTAX * ist DL / PENTAX * ist DL2 / PENTAX * ist DS / PENTAX * ist DS2 / PENTAX 645D / PENTAX 645Z / PENTAX K-01 / PENTAX K-1 / PENTAX K-1 Mark II / PENTAX K-3 / PENTAX K-3 II / PENTAX K-30 / PENTAX K-5 / PENTAX K-5 II / PENTAX K-5 II s / PENTAX K-50 / PENTAX K-500 / PENTAX K-7 / PENTAX K-70 / PENTAX Км / PENTAX Kr / PENTAX K-S1 / PENTAX K-S2 / PENTAX Kx / PENTAX K10 0D / PENTAX K100D Super / PENTAX K10D / PENTAX K110D / PENTAX K2000 / PENTAX K200D / PENTAX K200D / PENTAX K20D / PENTAX K20D / PENTAX KP / PENTAX MX-1 / PENTAX Q / PENTAX Q-S1 / PENTAX Q7 / PENTAX Q7 / PENTAX X-5 / RICOH GR III / SAMSUNG GX10 / SAMSUNG GX20 / SAMSUNG GX20 / SLT-A33 / SLT-A35 / SLT-A37 / SLT-A55V / SLT-A57 / SLT-A58 / SLT-A65 / SLT-A65V / SLT -A77 / SLT-A77V / SLT-A99 / SLT-A99V

Отчет о количестве бездомных рисует «разрушительную» картину — Pallet

В конце месяца истечет федеральный мораторий на выселение, введенный Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC). Приближающийся крайний срок в сочетании с новым отчетом о бездомных от Департамента жилищного строительства и городского развития (HUD) вызывает беспокойство. Ежегодные данные подсчета Point-In-Time (PIT) отражают информацию, собранную до того, как COVID-19 охватил страну.

Впервые с момента начала сбора данных больше бездомных людей остались без крова, то есть оставались на улице, в заброшенных зданиях или других местах, непригодных для проживания людей, чем были укрыты. Количество бездомных увеличилось на семь процентов, в то время как количество бездомных осталось стабильным.В Аризоне, Арканзасе, Калифорнии, Гавайях, Неваде и Орегоне более половины бездомных составляют люди, живущие в незащищенных местах.

Это тревожный показатель, потому что люди, живущие вне дома, подвергаются более высокому риску подвергнуться насилию и травмам. Они также больше полагаются на государственную систему здравоохранения и систему неотложной медицинской помощи. COVID-19 только усугубил кризис бездомности. Пандемия привела к потере рабочих мест и увеличению спроса на такие услуги, как продовольственные банки.

Основные выводы ежегодного отчета HUD об оценке бездомных за 2020 год, часть первая:
● За одну ночь в январе 2020 года 580 466 человек — примерно 18 из каждых 10 000 человек в Соединенных Штатах — оказались бездомными по всей территории Соединенных Штатов. Это на 2,2 процента больше, чем в 2019 году.
● После устойчивого сокращения с 2010 по 2016 год количество бездомных увеличилось за последние четыре года подряд.
● Уровень бездомности среди ветеранов не снизился в 2020 году. 2020 год стал первым годом, когда бездомность среди семейных домохозяйств не снизилась с 2010 года.
● Бездомность среди молодежи немного снизилась (на 2,2 процента меньше, чем в 2019 году).
● Цветные люди значительно преобладают среди бездомных.

В видеообращении секретарь HUD Марсия Л. Фадж назвала полученные данные ужасающими. Она также рассказала о том, как можно помочь людям: «Неоднократно было показано, что помощь людям быстро выйти из бездомности с помощью постоянного жилья без ограничений предотвращает возвращение к бездомности».

Но это еще не все безрадостные новости.Помощь людям, оставшимся без крова, уже в пути. В Законе о плане спасения Америки, подписанном президентом Джо Байденом, выделяется 5 миллиардов долларов на ваучеры на экстренное жилье и 5 миллиардов долларов на помощь в создании жилья и услуг для людей, которые испытывают или рискуют оказаться бездомными.

Компания Pallet предлагает единое решение, позволяющее переместить людей с улицы в постоянное жилье. Наши убежища — это безопасное и достойное место перехода, пока они не найдут себе собственный дом. Приюты спроектированы людьми с жизненным опытом, которые однозначно понимают потребности тех, кто живет без приюта.

Каждая фотография на счету — с Майком Дарлоу

Летом вы, скорее всего, встретите Майка Дарлоу, инструктора по программе обучения тяжелому оборудованию, работающего над старинными автомобилями и автомобилями типа хот-род. Это было особенно актуально летом 2020 года, когда его любовь к путешествиям по Европе была ограничена COVID.

Но дни становятся короче, и этот обученный в Летбриджском колледже, специалист по тяжелому оборудованию Red Seal обращает свое внимание на другую страсть — фотографию.

«Летом все так ярко», — говорит он. «Свет такой резкий. Так что нужно выходить на улицу в золотой час утра или ночи, и, честно говоря, я не люблю вставать около пяти утра и не хочу оставаться в горах в десять. ночью, вечером. Зимой дни короче, и даже в пасмурную погоду свет плоский, но выдержку легче контролировать ».

Для Дарлоу фотография — это искусство и мастерство технических аспектов камеры, объектива, пленки и процесса проявления, чтобы вызвать чувство — будь то ностальгия, трепет или тайна.«В фотографии удивительно то, что все, что вам нужно, — это коробка и какая-то пленка за ней, — объясняет он, — а также для понимания теории фотографии».

Два фотографа, стоящие в одном месте, могут делать снимки одновременно, но получаются совершенно разные изображения. Все дело в выборе, который они делают. Выбор Дарлоу бесчисленен. У него есть коллекция корпусов фотоаппаратов, от современных беззеркальных цифровых до 35-миллиметровых, средне- и широкоформатных пленочных фотоаппаратов прошлого века.Есть Mamiya 7 из Японии и пара Leicas, в том числе M3 1950-х годов, один из бестселлеров компании. Есть широкоформатная коробчатая камера 2010 года, которая будет выглядеть как дома в конце 1800-х годов, и Zeiss Ikoflex Clio 1930-х годов. Его «чудак» — цифровая камера Sigma Merrell, которая снимает удивительные пейзажи с маленького неудобного тела.

У него также есть обширная коллекция линз, старейшая из которых — Voightlander 1861 года производства Германии. Благодаря своему ноу-хау в области механики он адаптировал объективы для установки на корпуса камер, для которых они никогда не создавались.«Вам просто нужно сделать свои собственные кронштейны и установить их», — говорит он.

Фотограф может сделать еще больше вариантов, например, тип пленки — возможно, даже кинопленку, адаптированную для фотоаппарата, придающую изображениям голубовато-розовый оттенок.

Перед тем, как сделать снимок, Дарлоу имеет в виду образ, который он пытается добиться. Он продумывает каждую деталь, рассчитывая взаимодействие времени и света. Это может быть настолько трудоемкий процесс, что две его дочери устали сидеть за портретами.На седьмом году обучения Дарлоу в Летбридж-колледже к нему присоединились его дети. Старшая дочь Аннабель была дзюдоисткой, участвующей в международных соревнованиях, и сейчас она обучается по программе колледжа по физическим упражнениям. Дочь Изабель — художница, поступившая на первый курс колледжа по программе мультимедийного производства. Впечатляющая демонстрация ее работ украшает офис Дарлоу в Центре торговли, технологий и инноваций.

Его работа точна и требует времени. Когда Дарлоу снимает, вы не услышите звука быстрого щелчка затвора; за целый день он мог выйти всего с 10 выстрелами.Даже после того, как он сделает снимок, выбор остается. Дарлоу оказывает большее художественное влияние на выбранные им кадры, обрабатывая пленку в своей фотолаборатории в подвале. «Я могу делать такие же хорошие снимки с помощью коробчатой ​​камеры и объектива 1980-х годов, как и самые современные цифровые камеры сегодня».

Его аккаунт на Flickr наполнен потрясающими пейзажами и портретами и, конечно же, фотографиями автомобилей. Его интерес к фотографии возник у его отца, который снимал на пленку Kodachrome во время своих обширных путешествий в 1960-х годах.Отец Дарлоу подарил ему его первый фотоаппарат, наведи и снимай Fuji в 1983 году, а позже и его первую ручную пленочную камеру, бывшую в употреблении Nikon 1970-х годов.

Дарлоу совершил прыжок в цифровую фотографию в 2000-х, но ему не хватало пленки, и он мудро забрал бывшие в употреблении пленочные камеры, поскольку фотографы отказались от них в пользу новых технологий. Сегодня камеры, которые он купил по дешевой цене, очень востребованы и ценятся новым поколением стрелков, влюбленных в пленку. Он научился этому ремеслу через годы экспериментов и множества проб и ошибок, а также через прогулки с друзьями, которые тоже являются опытными фотографами, каждый из которых обладает уникальным стилем.

«Я технический специалист», — говорит он. «Мне просто нравятся технические вещи».

С наступлением зимы и, вероятно, продолжающимися призывами к семьям ограничить свои социальные контакты, фотография может стать недорогим вариантом для людей любого возраста. Вот совет Дарлоу для начала:

  • Если вы можете себе это позволить, купите цифровой беззеркальный фотоаппарат, «потому что он современный». Переведите его в полностью ручной режим. Не стреляйте из автоматов. «Не торопитесь и учитесь.”
  • В Летбридже есть фотоклуб, но вы также можете просто пойти куда-нибудь с друзьями, которые тоже хотят заняться фотографией. Вы будете поражены тем, как ваша группа может посетить одни и те же места и вернуться с совершенно уникальными фотографиями.
  • Вы также можете начать с камеры в телефоне, чтобы понять взаимосвязь между диафрагмой (светом) и выдержкой (временем). У некоторых телефонных камер есть возможность ручного управления.
  • Чтобы заняться кино, вложите 100 долларов в подержанную пленочную камеру Pentax и начните снимать. Телефонные приложения, такие как Колесо светового метра и Таймер взаимности, могут помочь с настройками экспозиции. Одна из фотографий Дарлоу была сделана на пленку ночью с настройками, которые он определил с помощью телефонного приложения.

Еще не готовы к съемке, но интересуетесь фотографией?

  • Посетите любимый канал Дарлоу на YouTube о фотографии, Negative Feedback. Молодой фотограф снимает в новом и винтажном снаряжении и сравнивает результаты.

Посмотрите фильм 2017 года «Кодахром» с Эдом Харрисом и Джейсоном Судейкисом в главных ролях на Netflix.Речь идет о поездке отца и сына, делающих снимки последнего рулона пленки Kodachrome по дороге в последнюю лабораторию, которая все еще разрабатывает. «Он считает каждую фотографию на счету».

Количество бездомных в Голливуде сократилось на 12%

ЛОС-АНДЖЕЛЕС (CNS). Согласно данным, опубликованным в среду, количество бездомных на улицах Голливуда и Восточного Голливуда снизилось на 12% по сравнению с 2020 годом.


Что нужно знать
  • Hollywood 4WRD обнаружил, что количество людей в палатках и транспортных средствах было примерно одинаковым

  • Количество людей, живущих «полностью облученными», уменьшилось на 30%

  • Согласно отчету, в 40 трактатах Голливуда и Восточного Голливуда было 1513 бездомных людей

  • Hollywood 4WRD также отметил рост числа бездомных в округе Лос-Анджелес, умирающих в 2020 году.

Подсчет, проведенный волонтерами, организованными голливудской коалицией 4WRD 2 февраля.25 обнаружили, что в Голливуде и 40 районах Восточного Голливуда было 1513 человек без жилья, в то время как Управление по делам бездомных Лос-Анджелеса насчитало 1714 человек в этом районе в январе 2020 года.

Hollywood 4WRD обнаружил, что количество людей в палатках и транспортных средствах было примерно одинаковым, в то время как количество людей, живущих «полностью незащищенными», уменьшилось на 30%.

Однако подсчет обнаружил, что в 28% переписных участков в Голливуде, в том числе к югу от Аллеи славы и Барнсдолл-парка, резко увеличилось количество палаток и самодельных построек на улицах.

В декабре LAHSA объявила, что, следуя указаниям Департамента общественного здравоохранения округа Лос-Анджелес, «не существует безопасного способа собрать 8000 добровольцев, необходимых для проведения подсчета на 2021 год (на определенный момент времени) и сбора данных с такой точностью. сделано в предыдущие годы «.

Hollywood 4WRD, Совет по соседству Центрального Голливуда и Центр в Голливуде объявили в феврале, что проведут собственный подсчет.

«Это правильный поступок. Мы хотим продолжать добиваться прогресса в искоренении бездомности», — сказала Хизер Кармайкл, член совета директоров Hollywood 4WRD и исполнительный директор My Friend’s Place, ресурсного центра, ежегодно оказывающего услуги почти 1400 бездомным молодым людям. и молодые люди в возрасте от 12 до 25 лет и их дети.

«Голливуд уникален тем, что у нас есть надежная коалиция поставщиков услуг, руководителей бизнеса, жителей и государственных учреждений, стремящихся обеспечить гуманное размещение каждого члена сообщества. И мы хорошо работаем вместе. Таким образом, мы смогли провести подсчет безопасно и эффективно. »

Hollywood 4WRD заявил в среду, что ожидает, что снижение могло быть вызвано большим количеством вариантов жилья и жилья во время пандемии COVID-19, включая Project Roomkey, а также другие варианты, которые стали доступны в 2020 году, такие как безопасная парковка, дом-мост и 120 постоянных поддерживающих жилищные единицы, которые были созданы в районе.

«Визуально похоже, что на улице больше людей. Но анекдотические впечатления не всегда верны, и поэтому мы должны доверять данным», — сказал Стив Фихтер, член совета директоров Hollywood 4WRD и старший директор People Assisting The Homeless.

«Это исследование показывает, что меры вмешательства могут помочь тем, кто борется с жилищной небезопасностью. Поскольку мы начинаем оставлять пандемию COVID-19 позади, мы не должны терять нашего внимания на предоставлении услуг и ресурсов, которые работают».

Тем не менее, Hollywood 4WRD также отметил рост числа бездомных в округе Лос-Анджелес, умирающих в 2020 году.

«Хотя число может снизиться, условия жизни людей ухудшаются, что заметно», — сказала волонтер и жительница Голливуда Хелен Эйгенберг.

«Члены Hollywood 4WRD будут продолжать выступать за предоставление новых решений и ресурсов, чтобы покончить с бездомностью и быстрее. Мы приветствуем поддержку сообщества, которая поможет нам усилить наш голос и голоса наших бездомных соседей».

Луи Абрамсон, член совета директоров Hollywood 4WRD и Совета по районам Центрального Голливуда, руководил сбором и анализом данных графа.Он сказал, что надеется, что данные будут держать жителей, спонсоров и законодателей в курсе о кризисе бездомности и о том, какие шаги помогут.

«Мы благодарны всем добровольцам, которые подсчитывали, и группе по методологии подсчета бездомных USC / UCLA, которая проверила нашу работу, чтобы убедиться, что результаты точны», — сказал Абрамсон.

Сегментирование, локализация и подсчет экземпляров объектов на изображении | Эудженио Кулурчелло

Когда мы визуально воспринимаем мир, мы можем получить большой объем данных.Если вы сделаете снимок современной камерой, это будет> 4 миллионов пикселей и несколько мегабайт данных.

Но на самом деле в изображении или сцене есть мало интересных данных, которые мы, люди, потребляем. Это зависит от задачи, но, например, в сцене мы ищем других животных и людей, их местонахождение, их действия. Мы можем искать лица, чтобы оценить эмоции, или интенсивность и серьезность действий, чтобы понять ситуацию в общей сцене.

Во время движения мы следим за проходимостью дороги, поведением других транспортных средств, пешеходов и движущихся объектов, а также обращаем внимание на дорожные знаки, огни и дорожную разметку.

В большинстве случаев мы ищем несколько объектов, их положение x, y, z , и отклоняем подавляющее большинство того, что мы называем фоном. Предыстория — это то, чего не требует наша задача. Люди могут быть фоном, если мы ищем свои ключи.

Иногда нам также нужно посчитать и уметь определять, сколько объектов одного типа присутствует и где они находятся.

В большинстве случаев мы смотрим на сцену и хотим получить следующую информацию:

Идеальная сегментация, локализация и подсчет экземпляров в визуальной сцене.Сегментация дает точные границы экземпляров объектов, что является гораздо более утонченным подходом, чем ограничивающие прямоугольники.

Мы также можем захотеть получить более подробную информацию при втором взгляде, например, ключевые точки лица, положение ключевых точек скелета в человеческой фигуре и многое другое. Пример:

Наша нейронная сеть детектора ключевых точек лица в действии

Теперь мы рассмотрим, как это можно сделать с помощью нейронных сетей и алгоритмов глубокого обучения.

Мы должны понимать, что человеческое зрение работает на нескольких проходах визуальной сцены. Это означает, что мы рекурсивно наблюдаем визуальную сцену волнообразно, чтобы сначала получить наиболее грубый контент за минимальное время для задач, чувствительных ко времени. Затем мы можем смотреть снова и снова, чтобы найти все больше и больше деталей для задач точности. Например, в дорожной ситуации мы хотим знать, находимся ли мы на дороге и есть ли препятствия. Мы смотрим на грубые особенности для быстрого ответа. Нас не интересует цвет или марка / модель автомобиля, в который мы собираемся попасть. Нам просто нужно быстро тормозить. Но если мы ищем конкретного человека в толпе, мы сначала найдем людей, а затем найдем их лицо, а затем изучим их лица множеством взглядов.

Нейронная сеть не обязательно должна следовать правилам и способам человеческого мозга, но обычно это хорошая идея сделать это на первой итерации алгоритмов.

Теперь, если вы запустите нейронную сеть, предназначенную для категоризации объектов на большом изображении, вы получите на выходе несколько карт. Эти карты содержат вероятность нахождения объектов в нескольких местах. Но поскольку нейронная сеть категоризации хочет уменьшить большое количество пикселей до небольшого количества данных (категоризировать), они также теряют способность точно локализовать экземпляры объектов — в некоторой степени.См. Пример ниже:

Необработанный вывод нейронной сети на большом изображении: вероятность категории человека

Обратите внимание, что вывод, который вы получаете, является «бесплатным», что означает, что нам нужно запустить любые другие алгоритмы помимо нейронной сети, чтобы найти вероятности локализации. Разрешение выходной карты обычно низкое и зависит от нейронной сети, размера ее обученного глаза на входе и размера входного изображения. Обычно это грубо, но для многих задач этого достаточно. Что это не дает вам, так это точной сегментации всех объектов и точных границ.

Чтобы получить наиболее точные границы, мы используем нейронные сети сегментации, такие как наша LinkNet, здесь модифицированная для обнаружения множества различных типов ключевых точек изображения и ограничивающих рамок.

Наша генерирующая лестничная сеть, используемая для обнаружения ключевых точек в изображение (лицо, ограничивающие рамки, поза тела и т. д.). При этом используется специальная новая сетевая архитектура, разработанная для максимальной эффективности.

Нейронные сети такого типа представляют собой сети с релейной диаграммой направленности, которые используют кодер в качестве сети категоризации и декодер, чтобы обеспечить точную локализацию и сегментацию изображения на плоскости входного изображения.

Сеть такого типа обеспечивает наилучшую производительность для одновременной идентификации, категоризации и локализации любых объектов.

Вот результаты, которые мы можем получить с помощью генерирующих лестничных сетей:

Типичные результаты, полученные с LinkNet и генерирующими лестничными сетями — см. Видео здесь

Генеративные лестничные сети не очень тяжелы в вычислительном отношении, поскольку кодировщик является стандартной нейронной сетью и может быть спроектирован чтобы быть эффективным, как eNet или LinkNet. Декодер — это нейронная сеть с повышающей дискретизацией, которую можно сделать асимметрично быстрой и недорогой в вычислительном отношении, например, в eNet, или использовать слои обхода, такие как LinkNet, для повышения точности.

Обходные слои используются для информирования декодера на каждом уровне о том, как агрегировать функции в нескольких масштабах для лучшей сегментации сцены. Поскольку слои кодера понижают дискретизацию данных изображения в некоторых слоях, кодер должен повышать дискретизацию нейронных карт на каждом уровне в соответствии с функциями, обнаруженными в кодере.

В течение многих лет мы спорили и показывали, что Генеративные лестничные сети , такие как LinkNet , обеспечивают основу для категоризации, точной локализации с сегментацией. Сегментация обеспечивает более точную локализацию изображения, а также предоставляет лучшие обучающие примеры для нейронных сетей. Причина в том, что точные граничные групповые объекты объединяются более эффективно, чем неточные границы, такие как ограничивающие прямоугольники. Очевидно, что ограничивающая рамка будет содержать много пикселей фона или других категорий. Обучение нейронной сети с использованием таких ошибочных меток снизит эффективность категоризации сети, так как фоновая информация запутает ее обучение.Мы рекомендуем НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ограничивающую рамку.

В прошлом литература была завалена подходами с использованием ограничивающих рамок, с очень неэффективным использованием нейронных сетей и даже с плохим пониманием того, как они работают и могут использоваться с осторожностью. Список неоптимальных методов находится здесь: Yolo, SSD Single Shot Multi-Box Detector, R-CNN. Обзор и сравнение этих низших методов здесь — мы отмечаем, что SSD — единственный метод, который хотя бы пытается использовать нейронную сеть в качестве пирамиды масштабов для регрессии ограничивающих прямоугольников.

Список причин, по которым эти методы не соответствуют требованиям:

  • использовать неэффективный кодировщик, поскольку обучение VGG
  • с ограничивающими прямоугольниками дает худшую точность, чем с более точными метками сегментации
  • запутанные архитектуры, некоторые не могут быть обучены с помощью обратного распространения сквозной
  • выборочный поиск ограничивающих рамок, обрезка и регрессия для ограничивающих рамок не является элегантным сквозным подходом и напоминает способ, которым компьютерное зрение выполнялось до глубоких нейронных сетей: как произвольный набор разрозненных методологии
  • нужна отдельная сеть «объектности» для поиска предложений по регионам.
  • использовать неэффективный и большой классификатор в нескольких масштабах для регрессии ограничивающих рамок.

Недавняя работа от: Focal Loss for Dense Object Detection более информативна, поскольку показывает, что Генеративные лестничные сети можно рассматривать как базовую структуру, которая должна управлять будущими проектами нейронных сетей, например, около тегоризация, локализация (см. Примечание 1).

Но как мы можем использовать такие сети, как LinkNet, для выполнения регрессии ограничивающего прямоугольника, обнаружения ключевых точек и подсчета экземпляров? Это можно сделать, подключив подсети на выходе каждого уровня декодера, как это сделано здесь и здесь. Эти подсети требуют минимального количества сетей и небольшого классификатора, чтобы быть быстрыми и эффективными. Проектирование этих сетей должно выполняться опытными инженерами по архитектуре нейронных сетей. Посмотрите нашу недавнюю работу здесь, где мы показываем, как одна нейронная сеть, такая как LinkNet, может выполнять все упомянутые задачи.

  • не использовать ограничивающие прямоугольники (примечание 3)
  • использовать генерирующие лестничные сети в качестве основной нейронной сети (примечание 1) — см. Здесь
  • добавить ветви для локализации и сегментации и найти ключевые точки
  • использовать эффективные архитектуры кодировщика (примечание 4)
  • не используют эту сеть для выполнения распознавания действий и категоризации (Примечание 2)

Примечание 1: недавнее руководство по методам локализации, сегментации и визуального распознавания на уровне экземпляра также подчеркивает, что модель, такая как LinkNet являются общей структурой для обнаружения объектов.Они называют генеративную лестничную сеть как: Сеть пирамиды функций (FPN). Они признают, что генераторные лестничные сети имеют внутреннюю пирамиду масштабов, созданную понижающей дискретизацией кодировщика. Они также понимают, что декодер может повышать дискретизацию изображений для лучшей локализации, сегментации и выполнения других задач.

Примечание 2: не рекомендуется пытаться идентифицировать действия на одном изображении. Действия живут в видео-пространстве. Изображение может дать вам представление о действии, поскольку оно может идентифицировать ключевой кадр, который относится к действию, но не заменяет обучение последовательности, необходимое для точной категоризации действий.Не используйте эти методы на отдельных кадрах для категоризации действий. Вы не получите точных результатов. Используйте нейронную сеть на основе видео, такую ​​как CortexNet или аналогичную.

Примечание 3: Метки сегментации сложнее получить, чем ограничивающие рамки. Проще разметить изображение грубыми ограничивающими рамками, чтобы точно рисовать контуры всех объектов вручную. Это одна из причин долгого срока службы низкокачественных методов, таких как ограничивающие прямоугольники, продиктованных доступностью большего количества и больших наборов данных с ограничивающими прямоугольниками. Но есть недавние методы, которые могут помочь сегментировать изображения, хотя, возможно, и не так точно, как человеческая маркировка, но которые могут обеспечить, по крайней мере, первый этап автоматической сегментации большого количества изображений. См. Эту работу («Функции обучения путем наблюдения за движением объектов») и ее в качестве справочных материалов.

Примечание 4: Сеть кодировщика для генерирующих лестничных сетей должна быть эффективно спроектирована для обеспечения реалистичной производительности в реальных приложениях. Нельзя использовать нейронную сеть сегментации, которая обрабатывает один кадр за 1 секунду.Тем не менее, большинство результатов в литературе сосредоточено на достижении наилучшей точности только . Мы утверждаем, что лучшим показателем является точность / время вывода , как указано здесь. Это был ключевой дизайн для наших eNet и LinkNet. В нескольких документах до сих пор используется VGG в качестве входной сети, что на сегодняшний день является самой неэффективной моделью.

У меня почти 20-летний опыт работы с нейронными сетями как в аппаратном, так и в программном обеспечении (редкое сочетание). См. Обо мне здесь: Medium, веб-страница, Scholar, LinkedIn и многое другое…

Голоса молодежи Граф ищет национальную оценку и исчерпывающую картину бездомной молодежи в Америке — Молодежные службы на Ларкин-стрит

Заголовки по всей стране обращают внимание на рост Население бездомной молодежи, Chapin Hall в Чикагском университете. запускает программу Voices of Youth Count, — национальное многолетнее оригинальное исследование и политическую инициативу, направленную на оценку количества бездомных и беглых молодых людей без сопровождения взрослых в Соединенных Штатах. Штаты, создают ясную и полную картину того, что значит быть молодым и бездомным в Америке, а также находят и широко распространяют решения по искоренению бездомности среди молодежи.

25 июня Брайан Сэмюэлс, исполнительный директор Chapin Hall, объявил о национальной инициативе на мероприятиях, связывающих Chapin Hall с партнерами по всей стране. «Я слышал, как лидеры местных сообществ от Сан-Франциско до Бостона очень обеспокоены ростом бездомности среди молодежи», — сказал он. «Но эти истории скрывают тревожный факт. Нет точной оценки количества бездомных и беглых молодых людей без сопровождения взрослых. Эта работа исправит это ».

«Точный подсчет бездомных молодых людей имеет важное значение для выработки государственной политики и финансирования жилищного строительства для молодежи», — сказал Беван Дафти, директор офиса HOPE мэрии Сан-Франциско (жилищные возможности, партнерство и участие).

Фотографии с мероприятия (статья продолжается после альбома):

Путем тщательного исследования организация Voices of Youth Count установит надежную и достоверную национальную оценку количества бездомных и беглых молодых людей без сопровождения взрослых и поможет глубже понять причины бездомности среди молодежи. . Он предоставит лицам, принимающим решения на федеральном уровне, уровне штата и на местном уровне, более полное представление о размере, демографическом составе и потребностях этой уязвимой группы молодежи.

«Здесь, в Сан-Франциско, те из нас, кто работает на передовой, чтобы положить конец бездомности среди молодежи, хорошо понимают препятствия, с которыми сталкиваются эти молодые люди, но все еще существуют пробелы в наших знаниях о масштабах проблемы, которая влияет на наша способность принимать решения на основе данных.Voices of Youth Count стремится работать с местными экспертами и молодыми людьми, испытывающими бездомность, чтобы заполнить эти пробелы, чтобы мы могли лучше понять проблему в национальном масштабе. «Голоса молодежи» поднимут тему разговора о бездомности среди молодежи, чтобы мы могли сосредоточиться на эффективных решениях для достижения положительных долгосрочных результатов ».
— Шерилин Адамс, исполнительный директор Молодежной службы на Ларкин-стрит

С середины 2015 по 2017 год организация Voices of Youth Count будет привлекать к работе с молодежью примерно двадцать пять национальных репрезентативных объектов, включая городские, сельские и пригородные сообщества. считает и другие исследовательские мероприятия.Голос молодежи будет центральным в усилиях по формированию более полной картины услуг, которыми пользуются бездомные и сбежавшие из дома молодые люди, а также какие меры политики и программы могут улучшить их жизнь.

«Впервые за 18 лет, что я работаю над этой проблемой, уделяется значительное, скоординированное национальное внимание искоренению бездомности среди молодежи. Первый шаг — сделать так, чтобы молодежь, которая небезопасно живет по всей стране, была видна политикам, Конгрессу, правительствам штатов и местным властям.Школа общественного здравоохранения Калифорнийского университета в Беркли поддерживает включение молодежи в число бездомных в Калифорнии. Мы с нетерпением ждем возможности использовать наш опыт и опыт калифорнийских общин для поддержки успеха Voices of Youth Count ». Колетт (Коко) Ауэрсвальд, MS, MS, доцент, Калифорнийский университет, Школа общественного здравоохранения Беркли и соруководитель исследования We Count, Калифорния!

Voices of Youth Count свяжет свои выводы с текущими политическими усилиями на местном, государственном и федеральном уровнях с целью оказания влияния на законодательство, а также на то, как программы и услуги предоставляются, структурируются и финансируются. Voices of Youth Count будет активно делиться своими методами, выводами и рекомендациями с местными сообществами.

Программа Voices of Youth Count включает Руководящий комитет, состоящий из некоммерческих инвесторов, включая Ballmer Family Giving, Campion Foundation, Casey Family Programs, Chapin Hall, Melville Charitable Trust и Raikes Foundation.

Дополнительную информацию можно найти на сайте www.voicesofyouthcount.org

О Chapin Hall

Детский центр Chapin Hall при Чикагском университете, основанный в 1985 году, является независимым центром политических исследований, который создает и накапливает знания для разработки решений некоторые из наиболее серьезных проблем, с которыми сталкиваются уязвимые дети, семьи и их сообщества.www.chapinhall.org

О Школе общественного здравоохранения Калифорнийского университета в Беркли и We Count, Калифорния!

Миссия Школы общественного здравоохранения Калифорнийского университета в Беркли состоит в том, чтобы развивать, применять и делиться знаниями из различных дисциплин, которые способствуют укреплению и защите здоровья населения, с учетом мнений культур и с учетом прав человека. Мы считаем, Калифорния! Проект — это результат сотрудничества Школы общественного здравоохранения Калифорнийского университета в Беркли и Калифорнийского проекта бездомной молодежи, направленный на поддержку более активного включения молодежи в число бездомных молодых людей Калифорнии.

AI Пример использования: подсчет людей на изображениях

Анализируйте изображения и автоматически подсчитывайте количество людей / людей, которые могут быть распознаны в них.

Описание

Мониторинг общего количества людей / людей является важной частью многих бизнес-процессов в таких отраслях, как розничная торговля, управление площадками или безопасность. Системы камер видеонаблюдения часто уже отслеживают поток людей, но эти системы часто остаются «тупыми». Служба компьютерного зрения AI может помочь анализировать изображения с камер видеонаблюдения, обнаруживать в них людей и подсчитывать общее количество людей.

Проблема

Бизнес-процесс требует измерения общего количества людей или транспортных средств, присутствующих в определенном месте в определенное время. Это может включать мониторинг толпы, управление безопасностью или общий анализ пешеходного движения.

Решение

Служба ИИ компьютерного зрения может обнаруживать человеческие сущности на изображениях , чтобы последующее программное приложение могло затем подсчитать эти обнаруженные сущности. Архитектура эталонного решения для этого варианта использования выглядит следующим образом:

  1. Возьмите изображение из того места, где следует вести учет людей (например,грамм. CCTV)
  2. Предварительно обработайте изображение (я), то есть настройте размер изображения в соответствии с требованиями службы Computer Vision AI .
  3. Предварительно обработанное изображение будет отправлено в службу компьютерного зрения AI по вашему выбору.
  4. На этапе постобработки результат будет отфильтрован для физических лиц и заданного уровня достоверности.
  5. Затем результат можно представить в виде простого числа или изображения, на котором выделены метки обнаруженных людей.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.