Категории вс: Классификация воздушных судов — Много Курсов

Содержание

Классификация воздушных судов

Согласно стандартам ИКАО все ВС по скорости разделены на 5 категорий. На основе этого разграничения производится определение посадочного минимума ВС и параметров захода на посадку. Классификация ВС (Aircraft Approach Category ICAO)по скоростям (приборным) для расчета схем захода на посадку представлены в следующей таблице (верхнее значение указано жирным шрифтом в километрах в час, нижнее — в милях в час, узлах).

Категория ВС

Vat,
км/ч
knots

Скорости для начального этапа захода на посадку

Скорости для конечного этапа захода на посадка

МАХ скорости для визуального маневрирования (полет по кругу)

МАХ скорости при уходе на второй круг на этапах

Промежуточный

Конечный

<169

<91

165/280 (205*)

90/150 (110*)

130/185

70/100

185

100

185

100

205

110

169/223

91/120

220/280 (260*)

120/150 (140*)

155/240

85/130

250

135

240

130

280

150

224/260

121/140

295/445

160/240

215/295

115/160

335

180

295

160

445

240

261/306

141/165

345/465

180/250

240/345

130/185

380

205

345

185

490

265

307/390

166/210

345/465

180/250

285/425

155/230

445

240

425

230

510

275

Vat

скорость пересечения порога ВПП, в 1. 3 раза превышающая скорость сваливания в посадочной конфигурации при максимальной сертифицированной посадочной массе.

максимальная скорость для обратной схемы захода и схемы «Ипподром».

Кроме того, для определения класса ВС можно пользоваться таблицей классификации ВС Стандартов США для полетов по приборам в зоне аэроузла (TERPs). Эта классификация проводится на основе приборной скорости, в 1,3 раза превышающей скорость сваливания в посадочной конфигурации при максимальной сертифицированной массе (Vso). Данная классификация в общем аналогична вышеуказанной классификации, за исключением рекомендованных скоростей для расчета параметров при заходе на посадку:

Категория ВС	1.3 Vso (узлы)	1.3 Vso (км/час)
А	<91	<169
В	91/120	169/223
С	121/140	224/260
D	141/165	261/306
Е	>165	307/390

Примечание. Категория Е только для военных ВС

Категория ВС	Классификационная скорость, км/ч	Тип ВС
А	<169	Ан-2, Ар-28, Л-410, вертолеты
В	169-223	Як-40, Як-42, Ан-24, Ан-26, Ан-30, Ан-72, Ан-74, Ил-114
С	224-260	Ан-32, Ил-76
D	261-306	Ил-18, Ид-62, Ил-86, Ил-96, Ту-134, Ту-154, Ту-204, Ан-12, Ан-124
Е	307-390

Автошкола «Лицеист-2»

Перечень документов для обучения в атошколе
ОТЗЫВЫ

Новости

Объявляется набор в группу п.Снегири
(ул. Кирова, д. 10 «А») на обучение по программе подготовки на категории «В» ,»С», «Д», «Е к С», «Е к В».
Справки по тел.

(849831) 4-02-22,
8-495-994-40-40,
8-915-125-04-48.

Внимание!!! Дополнительные скидки на обучение в этом месяце!!!

Сейчас идет срочный добор в группы. Скоро начало занятий — не надо ждать!
Узнать подробности-позвоните по телефону —
8 (495) 994-40-40

Расписание набора в группы

Здесь можно посмотреть сроки начала обучения в автошколе «Лицеист-2».
Подробности по телефону +7 (49831) 7-89-96

Результаты самопроверки автошколы ЧУ «ПОО «УКЦ «Лицеист 2»

МО, г. Истра

ул. Адасько, д.7 корп 3
телефоны:

+7 (495) 994-40-40

Автошкола «Лицеист-2» производит набор групп по обучению:

Водителей внедорожных мототранспортных средств(мотовездеход,снегоход) Категории «А1»
Тракторист:кат.»В» , «С» , «D»
Машинист экскаватора одноковшового
Машинист укладчика асфальтобетона
Водитель погрузчика:кат. «В», «С»
Машинист автогрейдера
Машинист катка

Приемлимые цены! Идет постоянный набор в группы! Информацию можно уточнить по телефонам: 8(49831) 4-02-22 или 8 (915) 125-04-48
Объявляется набор слушателей в центр подготовки судоводителей на право управления маломерными судами.

Адрес: г.Дедовск, ул.Энергетиков, д.18. Обращаться по тел. 8-903-105-97-77 — Роман

Наши преимущества:

Экзамены в ГИБДД Вы сдаете на нашей технике и на нашей площадке автошколы «Лицест-2». Это серьезно увеличивает Ваши возможности сдать на права. Ведь сдавать на машине и площадке, на которой Вы обучались намного легче!

Предоставление организованных групп для сдачи квалификационных экзаменов на право управления транспортных средств в ГИБДД на все категории.

У нас есть материально-техническая база и возможность сдачи экзамена на ту категорию, на которую обучались. Вам не нужно искать ГИБДД, где можно сдать на права. В автошколе «Лицеист-2» Вы сдаете на права по месту обучения.

Начинается набор на электронное обучение.

Автошкола «Лицеист-2» предлагает всем желающим возможность учиться водительскому мастерству доступно и комфортно. Курс теоритического обучения на категорию В составляет 138 часов из них половина проходит в классе , а остальная часть дается в видео записи. Практическая часть составит 56 часов.

Видео вы сможете просмотреть пока едете в общественном транспорте, в комфортном для вас месте, вечером дома. Или в любое удобное для вас время и в любом месте. Просмотрев видео урок вы приходите в класс и разбираете его с преподавателем.

Автодром школы в прекрасном состоянии, а практические занятия с учениками проводятся в любой день недели в удобное для ученика время. График практических занятий будет обсуждаться индивидуально с вашим инструктором по вождению.

Добро пожаловать на наш сайт

Автошкола «Лицеист-2» работает с соблюдением законодательства в области образования

НОУ УКЦ «Лицеист-2» — единственный аттестационный Центр по Безопасности дорожного движения, перевозки опасных грузов, профессиональной подготовке водителей и специалистов предприятий, занимающихся перевозкой грузов и пассажиров в пределах РФ, находящийся в Истринском районе.

Наша Автошкола «Лицеист 2» аттестована Министерством Транспорта РФ, Департаментом Российской Транспортной инспекцией от 10.07.2001 года.

Одним из видов образовательной деятельности автошколы «Лицеист-2» в Истринском районе является подготовка водителей в автошколе всех категорий (подкатегорий): А, В, ВЕ, С, СЕ, Д, С1, С1Е; переподготовка: с В на С, с В на С1, с В на Д, с С на В, с С на Д, с Д на В, с Д на С, с Д на С1

Автошкола прошла аттестацию на соответствие новым требованиям и получила Заключение ГУ МВД России по Московской области.

Ваши отзывы о нашей работе и пожелания ВЫ можете отправить на нашу почту по адресу: [email protected]

подробнее →

Спецкурсы

Наша Автошкола «Лицеист-2» проводит дополнительные специальные курсы, для повышения квалификации руководителей, а также водителей, обеспечивающие перевозку опасных грузов.

Главная

Элеонора Коробицина

Выражаю вам искреннюю признательность за успешное обучение, за то, что я перестала быть просто пассажиром в своей машине и обрела свободу передвижений и за то, что вы достойные хранители славных традиций ДОСААФ! В одном известном и моем любимом фильме «Москва слезам не верит» главная героиня говорит, что «в 40 лет жизнь только начинается — теперь-то я это знаю точно!» Так вот, моя водительская жизнь началась именно в этом возрасте, хотя еще с детства я была «пацанкой» и такие транспортные средства, как велосипед и мотоцикл были обычными явлениями еще в 12-13 лет на летних каникулах в деревне.

Элеонора Коробицина

В ВС напомнили о необходимости сноса построек на сельхозземлях и ООПТ

Председатель Верховного суда России Вячеслав Лебедев напомнил о запрете включать в границы населенных пунктов особо охраняемые природные территории (ООПТ). Кроме того, постройки на землях, не предназначенных для строительства жилых домов, могут быть снесены.

Заявление прозвучало в ходе выступления Вячеслава Лебедева на Всемирной судейской конференции по вопросам окружающей среды, организованной Верховным народным судом КНР и Программой ООН по окружающей среде (UNEP).

«Принцип учета природных и социально-экономических особенностей территорий при планировании и осуществлении хозяйственной и иной деятельности реализуется в положениях земельного законодательства, предусматривающих деление земель на категории по целевому назначению и разрешенному использованию, — рассказал Вячеслав Лебедев. — Исходя из правового режима земель особо охраняемых природных территорий, Верховный суд РФ разъяснил, что эти земли не могут быть включены в границы населенных пунктов».

Председатель Верховного суда России подчеркнул, что «осуществление строительства с нарушением правил целевого использования земли является основанием для признания постройки самовольной и ее сноса».

Согласно правовым позициям Верховного суда, перевод земель сельскохозяйственных угодий в другие категории допускается только в исключительных случаях, которые предусмотрены законом и не подлежат расширительному толкованию. Все суды страны должны ориентироваться именно на такие позиции. Подавать же иски на вредные производства и самовольные постройки в природных зонах могут и правозащитные организации.

«Законодательство РФ предусматривает принцип участия в деятельности по охране окружающей среды общественных объединений и некоммерческих организаций, юридических и физических лиц, — пояснил Вячеслав Лебедев. — В целях реализации этого принципа Верховный суд РФ обратил внимание судов на то, что общественные объединения и некоммерческие организации вправе в интересах других лиц подавать в суды иски о возмещении вреда окружающей среде, об ограничении, приостановлении и прекращении деятельности, оказывающей негативное воздействие на окружающую среду, отмене решений о размещении и эксплуатации объектов, деятельность которых может нанести экологический ущерб».

Экзаменационные билеты ПДД 2017 — категории BC — Россия

Программа для тех, кто хочет сдать экзамен на категорию ABMCD. Категория А и B отдельно не изучаются. Отдельно не изучаются и категории C и D. Таким образом билеты категорий ABMCD и категорий BC одинаковы. Почему же билеты категорий BC вынесены в отдельную категорию? Все это сделано для простоты поиска.

Установив и запустив программу будет показано окно программы и запустися аудио объяснение по работе с программой. Нужно уделить несколько минут времени и познакомиться с интерфейсом и возможностями программы. Если вы не хотите прослушивать объяснение — просто нажмите клавишу Esc.

Данное программное обеспечение предназначено для подготовки к сдаче экзамена «ПДД» в «ГИБДД» на права категорий «BC» и подкатегорий «B1» и «C1». В программе вас ждет 80 билетов по 20 вопросов в каждом..

Исходное меню программы состоит из:

Экзамена;
Тренировки;
ПДД;
Демонстрации;
Таблицы штрафов.

Начните свое обучение по изучению правил и тренировок, а потом переходите к сдаче экзамена.

В режиме тренировки можно изучать вопрос как по билетам, так и по темам. К каждому вопросу можно посмотреть комментарий. В случае неправильного ответа программа сообщит об этом и предложит дать верный ответ.

В режиме экзамена дается 20 минут, а также по 5 дополнительных минут за каждые 5 дополнительных вопросов. Вопросы формируются из четырех тематических блоков случайным образом.

Если во время экзамена будет допущена одна или две ошибки в различных тематических блоках — для вас автоматически будут добавлены по 5 дополнительных вопросов по той теме, с которой вы допустили ошибки.

Если допущено более двух ошибок или две ошибки в одном тематическом блоке или в одном из вопросов дополнительного блока — идем на пересдачу (экзамен не сдан). Экзамен будет завершен по истечении времени или после того как вы дали ответы на все вопросы. После этого будут выведены результаты экзамена. На каждый неправильный ответ на вопрос вы получите разъяснение.

Отвечать на вопросы можно используя мышку или с помощью клавиатуры. Для ответа на вопрос используются соответствующие цифровые клавиши на клавиатуре, а для пропуска вопроса нужно нажать клавишу пробел.

Также обратите внимание, что при отключенных параметрах при прохождении экзамена «Показывать неправильные ответы» — зеленый флажок вовсе не означает, что вы дали правильный ответ. В таком случае о результатах экзамена станет известно уже после прохождения всех вопросов.

Работать с программой очень удобно — все продумано до мелочей. Все вопросы и экзамены обновленные в соответствии с последними изменениями. Все вопросы (а также графические объекты) полностью соответствуют официальным билетам «ГИБДД».

В незарегистрированной версии доступно только 5 вопросов. Этого вполне достаточно, чтобы определиться нужна ли для вас данная программа.

Таблица штрафов ««ГИБДД» 2017

Загрузить Экзаменационные билеты ПДД 2017 — категории BC — Россия

Автошкола «Вираж» ЧПОУ

«ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ»

Автошкола «Вираж» ЧПОУ (Частное профессиональное образовательное учреждение ) занимается подготовкой водителей c 20. 10.1999 г. Автошкола имеет лицензию и согласования с органами ГИБДД на все предлагаемые услуги.

В нашей школе вы можете получить профессиональную подготовку водителей транспортных средств по категориям «A»,»B»,»C»,»D»,»ВЕ»,»СЕ»,»М»,»А1″,»В1″,»С1″,»С1Е»; пройти переподготовку водителей транспортных средств: с категории «В» на категорию «С», с категории «В» на подкатегорию «С1», с категории «В» на категорию «D», с категории «С» на категорию «В», с категории «С» на категорию «D», с категории «D» на категорию «В», с категории «D» на категорию «С», с категории «D» на подкатегорию «С1»; повысить квалификацию водителей транспортных средств соответствующих категорий «В»,»С»,»D», подкатегорий «В1» с автоматической трансмиссией.

С 2003 года автошкола является членом Поволжской ассоциации автошкол, с 2004 года вступила в Международную ассоциацию , что характеризует школу, как достигшую высокого уровня развития и модернизации. Ежегодно ЧПОУ «Вираж» участвует в международных конференциях по вопросам безопасности дорожного движения, по новейшим технологиям подготовки водителей нового поколения. В 2012 году автошкола награждена дипломом за успехи в подготовке водителей и безопасности дорожного движения. Это внушительный показатель: из 6000 школ России – отмечены 35, в число, которых вошла автошкола ЧПОУ «Вираж».

1 сентября 2012 года директор автошколы Тимохин В.Н., приказом Призидиума МП МААШ, награжден медалью за № — 35 с вручением удостоверения » За вклад в развитие системы автоподготовки». А в 2014 году автошколе «Вираж», ставшей лауреатом IV смртра — конкурса «Передовые автошколы России» вручен кубок.

Звоните в автошколу «Вираж» тел. 8 905 666 61 04)

Руководители АШ ЧПОУ «Вираж» с 21 по 24 ноября 2019 г. приняли участие в IV Всеросийской конференции

«Парадигма иновационной системы образования: будущее рождается сегодня» состоявшейся в

г. С.Петербурге, в результате получили награды и поощрения за качественную подготовку водителей.

19 декабря 2019г. в г. Москва состоялся международный форум «Инновации и развитие» в котором приняли участие сотрудники ЧПОУ «Вираж». ЧПОУ «Вираж» вошла в число 100 лучших предприятий и организаций России. Руководители и сотрудники ЧПОУ «Вираж» получили заслуженные награды и поощрения.

26 апреля 2020г. состоялась XXVI торжественная церемония награждения лауреатов Международной Академии общественного признания:
Всероссийская Национальная Премия
«Профессионалы — гордость России» Уважаемый Валерий Николаевич!

Сообщаем Вам, что по результатам исследований Частное профессиональное образовательное учреждение «Вираж» включен в список номинантов на присвоение почетного звания
«Лучшее образовательное учреждение России» (автошколы)
—за достижение лидирующих позиций среди профессиональных образовательных учреждений
-за внедрение инновационных методик и индивидуальный подход в обучении водителей, а также за высокий уровень подготовки и безопасное вождение:

Звание «Лучшее образовательное учреждение России» свидетельствует о достигнутом превосходстве среди подобных организаций, благодаря высокому профессионализму руководителя и слаженной работе коллектива.
В подтверждение статуса вручается сертификат о праве пользования, настенная награда установленного образца и логотип в электронном виде. Звание присваивается исключительно лучшим учреждениям в России на основании рекомендательных писем Министерства образования и науки РФ, региональных органов управления образования, а также на основании информации СМИ и других открытых источников. Награда учреждена в 2017 году Международной Академией общественного признания при непосредственном содействии Министерства образования и науки РФ, депутатов ГосДумы РФ и руководителей региональных Торгово-промышленных палат РФ. Информация о лауреатах Премии размещается на сайте организатора:http://xn--n1aabebhs.xn--p1ai/luchshee-obr-uchrezhdenie/
Генеральный директор Международной Академии общественного признания М.А. Белова

Учредителями являются: Тимохин В. Н.,

Адрес электронной почты: [email protected] , телефон 8 905 666 61 04,

Юридический адрес: 607100, г.Навашино, проспект Корабелов, дом № 1;

Контактный телефон автошколы: +7 (905) 6666-104

График работы режим занятий: ежедневно начало дневных занятий с 8.00 окончание 13.00, начало вечерних занятий17.00 окончание 21.45 перерыв между уроками — не менее 10 минут, продолжительность одного урока академический час 45 минут, допускается спаривание уроков продолжительностью не более 90 минут, включая время на подведение и оформление документации.

Образовательный процесс состоит из теоретических, лаболаторно- практических и практических занятий. Теоретическое и практическое обучение проводится в оборудованных кабенетах с использованием учебно-методических и учебно-наглядных пособий в соответствии с перечнем учебных материалов для подготовки водителей. При профессиональной подготовке водителей предусмотрено обучение вождению, которое включает в себя тренажерную подготовку, практическую езду на закрытой площадке и по учебным маршрутам в городе. При иных видах профессиональной подготовки предусматривается производственная практика на базе учреждения или по договорам на базах иных предприятий, учреждений, организаций.

В автошколе проходится обучение в 3-х учебных классах, один из которых компьютерный. Имеется свой автодром и большой выбор транспортных средств.

Педагогический состав имеет выше профессиональное образование и сертификаты повышения квалификации.

Автошкола ЧПОУ «ВИРАЖ» предоставляет возможность пройти курс профессиональной подготовки водителей транспортных средств — «А», «В», «С», «D», «BE», «СЕ»,»М»,»А1″,»В1″,»С1″,»С1Е»; переподготовки водителей транспортных средств категории: с «В» на «С», с «В» на «С1», с «В» на «D», с «С» на «В», с «С» на «D», с «D» на «В», с «D» на «С», с «D» на «С1»; повышения квалификации водителей транспортных средств соответствующих категорий «В»,»С»,»D» подкатегорий «В1» с автоматической трансмиссией.

Курсы теории и вождения организованы так, чтобы максимально обеспечить удобство обучения и значительно упростить процесс сдачи экзамена в ГИБДД. Автошкола ЧПОУ «Вираж» рада предложить свои услуги начинающим водителям.

Почему именно ЧПОУ «Вираж»?

Инструкторы автошколы ЧПОУ «Вираж» обладают значительным опытом проведения занятий. Наша автошкола может с уверенностью гарантировать своим клиентам высокий уровень подготовки к экзамену

в ГИБДД, а значит безопасное и уверенное вождение в будущем.

«СТРУКТУРА И ОРГАНЫ УПРАВЛЕНИЕ АВТОШКОЛОЙ ЧПОУ ВИРАЖ»

Директор автошколы — Тимохин Валерий Николаевич, конт.телефон 8 905 666 61 04, адрес эл.почты [email protected];

Заместитель директора — Тимохин Максим Валерьевич, конт.телефон 8 920 064 45 75, адрес эл.почты — [email protected];

Главный бухгалтер — Коблова Галина Александровна;

Преподавательский состав — Тимохин Валерий Николаевич, Тимохин Максим Валерьевич, Ершова Ирина Геннадьевна, Тимохин Николай Валерьевич, Есин Сергей Алесандрович, Вострухова Галина Александровна, Макурина Анастасия Владимировна.

Мастера производственного обучения — Антонов Михаил Васильевич, Демин Владимир Вячеславович, Маслов Александр Борисович, Спирин Сергей Валерьевич, Есин Сергей Александрович, Иванов Алексей Юрьевич, Кремнев Алесей Анатольевич, Садовников Руслан Владимирович, Макурин Андрей Александрович, Тимохин Николай Валерьевич, Тимохин Максим Валерьевич, Тимохин Валерий Николаевич, Клусов Василий Юрьевич, Царенков Сергей Юрьевич, Кашин Сергей Иванович, Ладягин Владимир Анатольевич, Семенов Сергей Александрович.

Руководители структурных подразделений находятся по месту дислокации учебной организации. Официальные сайты руководителей ЧПОУ «Вираж» в «Интернете» отсутствуют. Электронная почта имеется у руководителя и его заместителя. (Смотреть выше).

Адрес и данные Минобразования Нижегородской области —

603000, Нижегородская область, Нижний новгород, ул. Ильинская, 18
Телефон: (831) 433-24-51
Факс: (831) 434-11-90
Официальный сайт: http://minobr. government-nnov.ru
E-mail: [email protected]
Руководитель: Наумов Сергей Васильевич
Сведения об оборудованных учебных кабинетах:
Сведения о наличии в собственности или на ином законном основании оборудованных учебных кабинетов в ЧПОУ «Вираж». Учебные кабинеты расположены в помещениях:
1. Нижегородская область, г.Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.001, площадью 53,3 кв.м., свидетельство о государственной регистрации права собственности 52 АГ 699555 от 11.01.2012г., выданное управлением Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Нижегородской области;
2. Нижегородская область, г.Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.002, площадью 60,5 кв.м., свидетельство о государственной регистрации права собственности 52 АГ 699777 от 11.01.2012г., выданное управлением Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Нижегородской области;
3. Нижегородская область, г. Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.003/1, площадью 75,3 кв.м., свидетельство о государственной регистрации права собственности 52 АД 068888 от 29.02.2012г., выданное управлением Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Нижегородской области;
4. Нижегородская область, г.Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.003/2, площадью 67,6 кв.м., свидетельство о государственной регистрации права собственности 52 АД 203999 от 29.02.2012г., выданное управлением Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Нижегородской области;
Количество оборудованных учебных кабинетов:

По какому адресу осуществления образовательной деятельности находится оборудованный учебный кабинет
Площадь (кв. м)
Количество посадочных мест
Нижегородская область, г. Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.001;
53,3 кв.м
                     26
Нижегородская область, г.Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.002;
60,5 кв.м
                     26
Нижегородская область, г.Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.003/1;
75,3 кв.м
                     26

Помещение расположенное: Нижегородская область, г.Навашино, проспект Корабелов, дом. 1,пом.003/2, площадью 67,6 кв.м., используется как рабочий кабинет для руководящего и преподавательского состава. Помещения используемые для осуществления образовательной деятельности соответствуют государственным санитарно-эпидемиологическим правилам и нормативам в соответствии с СанПиН 2. 4.3.1186-03 «Санитарно-эпидемиологические требования к организации производственного процесса в образовательных учреждениях начального профессионального образования» СанПиН 2.2.2./4.1340-03 «Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам». На основании Санитарно-эпидемиологических заключений: № 52.17.17000.М.000061.10.14 от 07.10.2014г.; № 52.НЦ.23.000.М.002268.09.13 от 19.09.2013г. и приложения к Санитарно-эпидемиологическому заключению № 52.17.17.000.М.000061.10.14 от 07.10.2014г. выданные Федеральной службой по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека.
Данное количество оборудованных учебных кабинетов соответствует количеству общего числа групп. Наполняемость учебной группы не превышает 26 человек.
Сведения о закрытой площадке или автодроме
Сведения о наличии в собственности или на ином законном основании закрытых площадок или автодромов: Закрытая площадка автошколы ЧПОУ «Вираж» на условиях собственности земельного участка расположенного по адресу г. Навашино ул. Советская д. 216 участок № 1 (около АЗС), общая площадь 3670 м², имеется асфальтное покрытие с разметкой по упражнениям. Данная закрытая площадка (автодром) принадлежит на правах собственности Тимохину Валерию Николаевичу на основании свидетельства о государственной регистрации права за номером 52АЕ 699903 от 28.01.2015 года, выданного управлением Федеральной регистрационной службой по Нижегородской области. Кроме этого здесь-же (г.Навашино, ул. Советская д. 216, уч. 2) имеется земельный участок с однородным асфальтным покрытием, с разрешением использовать его для производственной деятельности общей площадью 1670 м². Свидетельство о государственной регистрации права собственности 52 АГ 699622 от 08.12.2010г., выданное управлением Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Нижегородской области, на имя Тимохина Валерия Николаевича.
Размеры закрытой площадки (автодрома) следующие:    общая площадь 3670 м², имеется однородное асфальтное покрытие, обеспечивающее круглогодичное функционирование с разметкой по упражнениям; Упражнение № 4 — «Остановка и трогание на подъеме», трогание на подъеме 13,8 м. , прямой участок 7,7 м., длина съезда 14,2 м. ширина 6 м., боковые ограждения установлены, что соответствует ГОСТу Р-522-89- 2004г., разметки линии старта и линии стоп есть, данные элементы фиксируются установкой переносных стоек. Место для выполнения упражнения № 6 «Змейка», имеет асфальтное покрытие, ширина 15 м., длина 78 м., имеется разметка для установки переносных стоек и горизонтальная, позволяющая производить прием экзамен на категории «В», «С». Место для выполнения упражнения № 6 «Въезд в бокс» имеется разметка с местами установки контрольных переносных стоек ширина бокса по разметке 3 м. и 4 м.. На упражнении № 5 «Параллельная парковка задним ходом» имеется горизонтальная разметка с местами установки переносных стоек для легкового автомобиля общая длина 14 м, ширина 7 м.. Место для выполнения упражнения №№ 9, «Постановка к платформе задним бортом»,10 «Прямолинейное движение задним ходом» имеет горизонтальную разметку согласно методики проведения квалификационных экзаменов.
Наличие установленного по периметру ограждения, препятствующее движению по их территории транспортных средств и пешеходов, за исключением учебных транспортных средств, используемых в процессе обучения имеется сплошное ограждение с воротами для въезда на территорию.
Наличие наклонного участка (эстакады) с продольным уклоном в пределах 8–16%: имеется с продольным уклоном 12%.
Размеры и обустройство техническими средствами организации дорожного движения обеспечивают выполнение каждого из учебных(контрольных) заданий, предусмотренных программой обучения Участки отведенные для упражнений имеют четкую разметку, в соответствии с размерами предусмотренными методикой приема экзаменов для ТС.
Коэффициент сцепления колес транспортного средства с покрытием не ниже 0,4.
Поперечный уклон, обеспечивающий водоотвод: имеется. Продольный уклон (за исключением наклонного участка) не более 100‰. Наличие освещенности: По периметру имеются опоры электропередачи с установленными светильниками, что позволяет использовать закрытую площадку в темное время суток (Вторая смена). Имеется протокол № 14 от 30.09.2014г. о замере искусственной освещенности в вечернее время, Выданный испытательным лабораторным центром Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека. Филиал ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Нижегородской области и городском округе город Выкса, Вознесенском, Кулебакском, Навашинском районах». Искусственная освещенность соответствует требованиям п. 7.32 СП 52.13330.2011 «Свод правил. Естественное и искусственное освещение.

Классность водителей по категориям 2020 ✔ доплата за классность
Классность водителей по категориям в 2019 году характеризуется их классификацией по открытым категориям в водительском удостоверении и стажем работы.
Классы водителей прописаны в Квалификационном справочнике профессий рабочих, которым устанавливаются месячные оклады (от 1984г). Действие справочника актуально на территории Российской Федерации и сегодня, утверждено постановлением Министерства труда России 12. 05.1992г.
Классность водителей по категориям в зависимости от выполняемых работ
Водитель 3 класса.
Управление автомобилями категорий «В», «С», «Д».
Управление подъемным механизмом самосвалов, автокранами, и другим специальным оборудованием при условии соблюдения всех правил техники безопасности.
Управление автомобилями с установленными специальными звуковыми и световыми сигналами.
Буксирование прицепов весом до 750 кг.
Заправка автомобилей топливом, смазочными материалами и охлаждающей жидкостью.
Оформление путевых листов, прочих путевых документов.
Проверка технического состояния автомобиля и утверждение приема перед выездом на линию
Сдача автомобиля и постановка его на парковочное место при возвращении с маршрута в автомобильное хозяйство.
Подача автомобилей под загрузку грузами и под разгрузку грузов.
Контролирование правильности и полноты погрузки, размещения, крепления грузов в кузове автомобиля.
Мелкий ремонт автотранспортного средства. Устранение возникших во время работы на маршруте мелких неисправностей ТС, не требующих разборки механизмов.
Водитель 2 класса.
Управление автомобилями категорий «В», «С», «Е», «Д», «ДЕ».
Буксирование прицепов весом более 750 кг.
Устранение возникших во время работы на маршруте эксплуатационных неисправностей автотранспортного средства, требующих разборки механизмов.
Выполнение регулировочных работ в полевых условиях при отсутствии технической помощи.
Водитель 1 класса.
Управление автомобилями категорий «В», «С», «Е», «Д», «ДЕ».
Требуется знание назначения, устройства и правил технического обслуживания автотранспортных средств.
Применять в практике влияние эксплуатационных показателей ТС на себестоимость перевозок.
Знать способы обеспечения высокопроизводительного и экономного использования ТС, основные технико-эксплуатационные качества автотранспортного средства и их влияние на безопасность движения ТС.
Основания для присвоения классности водителям.
Третья классность присваивается водителям с водительским удостоверением с открытыми категориями «В», и(или) «С», или только «Д».
Вторая классность присваивается водителям с водительским удостоверением с открытыми категориями «В»,»С»,»D» ИЛИ «В»,»С»,»Е» ИЛИ «D»,»E». Необходим непрерывный стаж работы водителем 3 класса более 3 лет на одном предприятии.
Первая классность присваивается водителям с водительским удостоверением, в котором открыты категории «В», «С», «Е» и «Д». Необходим непрерывный стаж работы водителем 2 класса более 2 лет на одном предприятии.
Доплата за классность водителей.
Нормативными документами РФ обязательные выплаты в качестве доплаты за классность водителей не предусмотрен. В СССР действовало постановление ЦК КПСС от 17.09.1986, согласно которому водителям 2-го класса добавлялось 10%, а водителям 1-го класса – 25% установленной на предприятии тарифной ставки за отработанное водителем время.
Доплаты водителям 1-го и 2-го класса могут осуществляться только в случае принятия локальных нормативных документов на конкретном предприятии.

Классность водителей по ОСАГО
Получить первый класс по вождению для страховых компаний легко. Оформление полиса ОСАГО будет намного дешевле, если не попадать в ДТП в течение последнего страхового года. Страховщики назначают водителям водительские классы для того, чтобы опледелять уровень мастерства автовладельца. Чем меньше аварий было оформлено через страховую компанию за конкретный промежуток времени, тем выше категория класса водителя и тем меньше он заплатит за покупку полиса ОСАГО. Страховая система включает в перечень назначения классности водителей не только безаварийное вождение, но и другие факторы, такие как возраст водителя, его стаж вождения автомобилей, даты присвоения категорий по водительскому удостоверению, и т. д.
Таблица расчета классности водителя по ОСАГО КБМ
Класс КБМ Подорожание
–
Скидка Количество страховых случаев (выплат), произошедших в период действия предыдущих договоров ОСАГО
0 1 2 3 4
Класс, который будет присвоен
M 2,45 145% 0 M M M M
0 2,3 130% 1 M M M M
1 1,55 55% 2 M M M M
2 1,4 40% 3 1 M M M
3 1 нет 4 1 M M M
4 0,95 5% 5 2 1 M M
5 0,9 10% 6 3 1 M M
6 0,85 15% 7 4 2 M M
7 0,8 20% 8 4 2 M M
8 0,75 25% 9 5 2 M M
9 0,7 30% 10 5 2 1 M
10 0,65 35% 11 6 3 1 M
11 0,6 40% 12 6 3 1 M
12 0,55 45% 13 6 3 1 M
13 0,5 50% 13 7 3 1 M
Стоимость полиса ОСАГО в зависимости от класса, КБМ
Стоимость полиса ОСАГО напрямую зависит от класса КБМ по приведенной выше таблице.
Представленная таблица разделяет водителей на несколько классов по категориям. В первом столбце указан класс водителя на момент оформления страхования автомобиля. Водителю, который впервые обращается к представителю компании для оформления полиса ОСАГО, автоматически присваивается 3 класс. Через 1 год и каждый год, у водителя будет меняться классность в зависимости от страховых случаев и отсутствию аварий.
Во второй строке таблицы указана действующая скидка, далее коэффициент бонуса-малуса в процентах.
В последнем столбце указано наличие или отсутствие страховых случаев в течение последнего страхового периода.

Какая звезда у Солнца?
Вопрос: Какой звездой является наше Солнце?
Ответ: Как вы, наверное, знаете, наше Солнце — просто звезда. Это наша самая близкая, самая знакомая звезда, но это все же всего лишь звезда. Имея огромную Вселенную, населенную бесчисленным количеством звезд, астрономы смогли увидеть примеры звезд всех форм, размеров, содержания металлов и возрастов.
Согласно их системе классификации, Солнце известно как желтый карлик .Эта группа звезд относительно небольшая, она составляет от 80% до 100% массы Солнца. Итак, Солнце находится на верхнем конце этой группы. Официальное обозначение — звезда G V.
Звезды этой классификации имеют температуру поверхности от 5300 до 6000 К и превращают водород в гелий, чтобы генерировать свой свет. Обычно они длятся 10 миллиардов лет.
Но это еще один вопрос, потому что G V Stars могут проходить несколько разных стадий. Некоторые формируются недавно, другие достигли среднего возраста, а другие приближаются к концу своей жизни.
Наше Солнце находится прямо в средневековье, во время, известном как главная последовательность. Он уже прожил 4,3 миллиарда лет и, вероятно, просуществует еще 7 миллиардов лет или около того. В этот момент он превратится в красную гигантскую звезду и, в конечном итоге, превратится в белого карлика.
Солнце также принадлежит к группе звезд населения I, которые содержат относительно большое количество более тяжелых элементов. Первые в истории звезды, сделанные из чистого водорода и гелия, — это Population III. Они взорвались как сверхновые, в результате чего более легкие элементы превратились в более тяжелые и более тяжелые.Таким образом, наше Солнце содержит металл от звезд предыдущих поколений, ставших сверхновыми.
Некоторые другие примеры звездной группы желтых карликов включают Альфа Центавра, Тау Кита и 51 Пегаса.
Для быстрого ответа, Солнце — это желтый карлик населения I в главной последовательности. Почему солнце желтое? На самом деле это из-за атмосферы Земли. Если бы вы видели его из космоса, он действительно выглядел бы белым.
Артикул:
NASA Starchild: The Sun
Нравится:
Нравится Загрузка. ..
База данных SUN: изучение большой коллекции категорий сцен
Ахонен, Т., Матас, Дж., Хе, К., и Пиетикяйнен, М. и др. (2009). Описание инвариантного к повороту изображения с фурье-характеристиками локальной бинарной гистограммы. В Скандинавская конференция по анализу изображений .
Арбелаез П., Фаулкс К. и Мартин Д. (2007). Набор данных сегментации Беркли и эталонный тест . Получено с http: //www.eecs.berkeley.edu / Research / Projects / CS / vision / bsds.
Арбелаез П., Мэйр М., Фаулкс К. и Малик Дж. (2011). Обнаружение контуров и иерархическая сегментация изображений. Анализ шаблонов и машинный интеллект, IEEE Transactions on, 33 (5), 898–916.
Барнард, К., Дуйгулу, П., Форсайт, Д., Де Фрейтас, Н., Блей, Д. М., и Джордан, М. И. (2003). Соответствующие слова и картинки. Журнал исследований в области машинного обучения, 3 , 1107–1135.
Барриузо, А., & Торральба, А. (2012). Примечания к аннотации изображений . Получено из arXiv: 1210.3448.
Бидерман И. (1987). Распознавание по компонентам: теория понимания человеческого образа. Psychological Review, 94 (2), 115.
Бутелл, М. Р., Ло, Дж., Шен, X., и Браун, К. М. (2004). Изучение классификации сцен с несколькими метками. Распознавание образов, 37 (9), 1757–1771.
Bunge, J., & Fitzpatrick, M.(1993). Оценка количества видов: обзор. Журнал Американской статистической ассоциации, 88 (421), 364–373.
Далал, Н., & Триггс, Б. (2005, июнь). Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека. В Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. Конференция компьютерного общества IEEE по (том 1, стр. 886-893). IEEE.
Дэн, Дж., Донг, В., Сочер, Р., Ли, Л. Дж., Ли, К., и Фей-Фей, Л. (2009, июнь).Imagenet: крупномасштабная база данных иерархических изображений. В Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. Конференция IEEE по (стр. 248-255). IEEE.
Донахью, Дж., Цзя, Ю., Виньялс, О., Хоффман, Дж., Чжан, Н., Ценг, Э., и Даррелл, Т. (2013). Decaf: функция глубокой сверточной активации для общего визуального распознавания . Получено из arXiv: 1310.1531.
Эхингер, К. А., Сяо, Дж., Торральба, А., и Олива, А. (2011). Оценка типичности сцены по оценкам людей и характеристикам изображения . Массачусетс: Когнитивная наука.
Эпштейн Р. и Канвишер Н. (1998). Кортикальное представление локальной визуальной среды. Nature, 392 (6676), 598–601.
Эверингем М., Ван Гул Л., Уильямс К. К., Винн Дж. И Зиссерман А. (2010). Задача классов визуальных объектов Паскаля (вокал). Международный журнал компьютерного зрения, 88 (2), 303–338.
Fei-Fei, L., Fergus, R., & Perona, P., et al. (2004). Изучение генеративных визуальных моделей на нескольких обучающих примерах. В Семинар по компьютерному зрению и распознаванию образов по зрению на основе генеративной модели .
Фей-Фей, Л., и Перона, П. (2005). Байесовская иерархическая модель для изучения категорий естественных сцен. В Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. Конференция компьютерного сообщества IEEE по (том 2, стр.524–531). IEEE.
Феллбаум, К. (1998). Wordnet: электронная лексическая база данных . Брэдфорд: Брэдфорд Букс.
Felzenszwalb, P. F., Girshick, R. B., McAllester, D., & Ramanan, D. (2010). Обнаружение объектов с помощью детально обученных моделей на основе деталей. Анализ шаблонов и машинный интеллект, IEEE Transactions on, 32 (9), 1627–1645.
Гриффин Г., Голуб А., Перона П. и др. (2007). Набор данных категории объектов Caltech-256. Технический отчет .
Хейс Дж. И Эфрос А. А. (2008). IM2GPS: оценка географической информации по одному изображению. В Computer Vision and Pattern Recognition, 2008. CVPR 2008. Конференция IEEE по (стр. 1–8). IEEE.
Хойем Д., Эфрос А. А. и Хеберт М. (2007). Восстановление макета поверхности по изображению. Международный журнал компьютерного зрения, 75 (1), 151–172.
Jolicoeur, P., Глюк, М.А., & Косслин, С.М. (1984). Картинки и имена: установление связи. Когнитивная психология , 16 (2), 243–275.
Артикул Google Scholar
Косецка Дж. И Чжан У. (2002). Видео компас. В Computer Vision-ECCV 2002 (стр. 476–490). Берлин: Springer.
Lalonde, J.F., Hoiem, D., Efros, A.A., Rother, C., Winn, J., & Criminisi, A., et al.(2007). Фотография картинки. СИГГРАФ .
Лазебник С., Шмид К. и Понсе Дж. (2006). Помимо множества функций: сопоставление пространственной пирамиды для распознавания категорий естественных сцен. В Computer Vision and Pattern Recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference on (Vol. 2, pp. 2169–2178). IEEE.
Мартин Д., Фаулкс К., Тал Д. и Малик Дж. (2001). База данных сегментированных природных изображений человека и ее применение для оценки алгоритмов сегментации и измерения экологической статистики.В Computer Vision, 2001. ICCV 2001. Труды. Восьмая международная конференция IEEE по (том 2, стр. 416-423). IEEE.
Матас, Дж., Чум, О., Урбан, М., & Пайдла, Т. (2004). Надежное стерео с широкой базой из максимально устойчивых экстремальных областей. Image and Vision Computing, 22 (10), 761–767.
Ояла, Т., Пиетикайнен, М., и Маенпаа, Т. (2002). Классификация текстур с разным разрешением в оттенках серого и инвариантным вращением с локальными двоичными шаблонами. Анализ паттернов и машинный интеллект, IEEE Transactions on, 24 (7), 971–987.
Олива, А., и Торральба, А. (2001). Моделирование формы сцены: целостное представление пространственной оболочки. Международный журнал компьютерного зрения, 42 (3), 145–175.
Филбин, Дж., Чам, О., Айсард, М., Сивик, Дж., И Зиссерман, А. (2008, июнь). Потери при квантовании: улучшение поиска конкретного объекта в крупномасштабных базах данных изображений.В Computer Vision and Pattern Recognition, 2008. CVPR 2008. Конференция IEEE по (стр. 1–8). IEEE.
Шариф Разавиан А., Азизпур Х., Салливан Дж. И Карлссон С. (2014). CNN Особенности готовые: поразительная база для признания . Получено из arXiv: 1403.6382.
Реннингер, Л. В., и Малик, Дж. (2004). Когда идентификация сцены — это просто распознавание текстуры ?. Vision Research, 44 (19), 2301–2311.
Рош, Э. Х. (1973). Естественные категории. Когнитивная психология, 4 (3), 328–350.
Рош, Э., Мервис, К. Б., Грей, В. Д., Джонсон, Д. М., и Бойс-Брем, П. (1976). Основные объекты в природных категориях. Когнитивная психология, 8 (3), 382–439.
Русаковский О., Дэн Дж. , Хуанг З., Берг А. К. и Фей-Фей Л. (2013, декабрь). От авокадо до кабачков: что мы сделали и куда собираемся ?.В Computer Vision (ICCV), Международная конференция IEEE 2013 по (стр. 2064–2071). IEEE.
Рассел Б. К., Торральба А., Мерфи К. П. и Фриман В. Т. (2008). LabelMe: база данных и веб-инструмент для аннотации изображений. Международный журнал компьютерного зрения, 77 (1–3), 157–173.
Садеги, М. А., и Фархади, А. (2011, июнь). Распознавание с помощью наглядных фраз. В Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on (стр.1745–1752). IEEE.
Санчес Дж., Перроннин Ф., Менсинк Т. и Вербеек Дж. (2013). Классификация изображений с помощью вектора Фишера: теория и практика. Международный журнал компьютерного зрения, 105 (3), 222–245.
Серманет П., Эйген Д., Чжан Х., Матье М., Фергюс Р. и ЛеКун Ю. (2013). Overfeat: интегрированное распознавание, локализация и обнаружение с использованием сверточных сетей . Получено из arXiv: 1312.6229.
Шехтман, Э., & Ирани, М. (2007, июнь). Сопоставление локальных сходств в изображениях и видео. В Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR’07. Конференция IEEE по (стр. 1–8). IEEE.
Шоттон, Дж., Винн, Дж., Ротер, К., & Криминиси, А. (2006). Textonboost: совместное моделирование внешнего вида, формы и контекста для распознавания и сегментации мультиклассовых объектов. В ECCV (стр. 1–15). Берлин: Springer.
Sivic, J., & Zisserman, A.(2004, июнь). Интеллектуальный анализ видеоданных с использованием конфигураций инвариантных областей точки обзора. В книге Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004. Труды конференции компьютерного общества IEEE 2004 года по (том 1, стр. I – 488). IEEE.
Сон, С., и Сяо, Дж. (2014). Скользящие формы для обнаружения 3D-объектов на изображениях RGB-D. В Европейская конференция по компьютерному зрению .
Испания, М., и Перона, П. (2008). Некоторые объекты более равны, чем другие: измерение и прогнозирование важности.В: Европейская конференция по компьютерному зрению .
Торральба А., Фергус Р. и Фриман В. Т. (2008). 80 миллионов крошечных изображений: большой набор данных для распознавания непараметрических объектов и сцен. Анализ шаблонов и машинный интеллект, IEEE Transactions on, 30 (11), 1958–1970.
Торральба А., Мерфи К. П., Фриман В. Т. и Рубин М. А. (2003, октябрь). Контекстно-ориентированная система видения для распознавания места и объектов. В Computer Vision, 2003.Ход работы. Девятая Международная конференция IEEE по (стр. 273–280). IEEE.
Тверски Б. и Хеменуэй К. (1983). Категории экологических сцен. Когнитивная психология, 15 (1), 121–149.
Ведальди, А., и Фулкерсон, Б. (2010, октябрь). Открытая и портативная библиотека алгоритмов компьютерного зрения: VLFeat. В Труды международной конференции по мультимедиа (стр. 1469–1472). ACM.
Фогель, Дж., И Шиле Б. (2004). Мера семантической типичности для категоризации естественной сцены. В Распознавание образов (стр. 195–203). Берлин: Springer.
Фогель, Дж. И Шиле, Б. (2007). Семантическое моделирование естественных сцен для контент-ориентированного поиска изображений. Международный журнал компьютерного зрения, 72 (2), 133–157.
Сяо, Дж., Эхингер, К. А., Олива, А., и Торральба, А. (2012, июнь). Распознавание точки обзора сцены с использованием панорамного представления места.В Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on (стр. 2695–2702). IEEE.
Сяо, Дж., Хейс, Дж., Эхингер, К. А., Олива, А., и Торральба, А. (2010, июнь). База данных Sun: Распознавание крупномасштабных сцен от аббатства до зоопарка. В Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), конференция IEEE 2010 г. , посвященная (стр. 3485–3492). IEEE.
Сяо, Дж., Оуэнс, А., и Торральба, А. (2013, декабрь). SUN3D: База данных больших пространств, реконструированных с использованием sfm и меток объектов.В Computer Vision (ICCV), Международная конференция IEEE 2013 по (стр. 1625–1632). IEEE.
Zhang, Y., Song, S., Tan, P., & Xiao, J., et al. (2014). PanoContext: трехмерная контекстная модель всей комнаты для понимания панорамной сцены. В Европейская конференция по компьютерному зрению .
База данных атрибутов SUN: за пределами категорий для более глубокого понимания сцены
Берг Т., Берг А. и Ши Дж. (2010). Автоматическое обнаружение атрибутов и определение характеристик на основе зашумленных веб-данных. ECCV , 6311 , 663–676.
Google Scholar
Чен Д. и Долан В. (2011). Создание постоянной рабочей силы по механическому обучению для многоязычного сбора данных. В Третья человеческая вычислительная мастерская (HCOMP) .
Дэн, Дж., Донг, В., Сочер, Р., Ли, Л.Дж., Ли, К., и Фей-Фей, Л. (2009). ImageNet: крупномасштабная база данных иерархических изображений. В CVPR .
Эхингер, К.А., Сяо, Дж., Торральба, А., & Олива, А. (2011). Оценка типичности сцены по человеческим оценкам и особенностям изображения. В 33-я ежегодная конференция общества когнитивных наук .
Эйген, Д., и Фергус, Р. (2012). Непараметрический анализ изображений с использованием адаптивных наборов соседей. В Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), Конференция IEEE 2012 по (стр. 2799–2806). DOI: 10.1109 / CVPR.2012.6248004.
Эндрес, И., Фархади, А., Хойем, Д., и Форсайт, Д. (2010). Преимущества и проблемы сбора более обширных аннотаций к объектам. В ACVHL 2010 (совместно с CVPR) .
Фархади А., Эндрес И., Хойем Д. и Форсайт Д. (2009). Описание объектов по их атрибутам. В CVPR .
Фархади А., Эндрес И. и Хойем Д. (2010a). Признание, ориентированное на атрибуты, для кросс-категорийного обобщения. В CVPR .
Фархади, А., Hejrati, M., Sadeghi, MA., Young, P., Rashtchian, C., Hockenmaier, J., & Forsyth, DA. (2010b) Каждая картинка рассказывает историю: создание предложений из изображений. В Proc ECCV .
Феррари В. и Зиссерман А. (2008). Изучение визуальных атрибутов. NIPS 2007
Гулд, С., Фултон, Р., и Коллер, Д. (2009). Разбиение сцены на геометрические и семантически согласованные области. В Компьютерное зрение, 12-я Международная конференция IEEE по , 2009 г. (стр.1–8). DOI: 10.1109 / ICCV.2009.5459211.
Грин, М., и Олива, А. (2009). Распознавание природных сцен из глобальных свойств: вид на лес без изображения деревьев. Когнитивная психология , 58 (2), 137–176.
Артикул Google Scholar
He, X. , Zemel, R., & Carreira-Perpinan, M. (2004). Многомасштабные условные случайные поля для маркировки изображений. В Компьютерное зрение и распознавание образов, 2004 год.CVPR 2004. Труды конференции компьютерного общества IEEE 2004 года по (Том 2, стр. II-695 – II-702). DOI: 10.1109 / CVPR.2004.1315232.
Хиронобу Ю.М., Такахаши Х. и Ока Р. (1999). Преобразование изображения в слово на основе разделения и векторного квантования изображений словами. В машинах Больцмана , нейронных сетях , (стр. 405409).
Хойем Д., Эфрос А. А. и Хеберт М. (2007). Восстановление макета поверхности по изображению. Международный журнал компьютерного зрения , 75 (1), 151–172.
Артикул Google Scholar
Ковашка А., Парих Д. и Грауман К. (2012). Whittlesearch: поиск изображений с относительной обратной связью по атрибутам. В Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) .
Кулкарни, Г., Премрай, В., Ордонез, В., Дхар, С., Ли, С., Чой, Ю., Берг, А.С., и Берг, Т.Л. (2013). Babytalk: понимание и создание простых описаний изображений.В транзакциях IEEE по анализу образов и машинному интеллекту (TPAMI) .
Кумар, Н., Берг, А., Белхумёр, П., и Наяр, С. (2009). Атрибуты и классификаторы сравнения для проверки лица. В ICCV .
Kumar, N., Berg, AC., Belhumeur, PN., & Nayar, SK. (2011). Описываемые визуальные атрибуты для проверки лица и поиска изображений. В транзакциях IEEE по анализу образов и машинному интеллекту (PAMI) .
Ladicky, L., Sturgess, P., Alahari, K., Russell, C., & Torr, PH. (2010). Что, где и сколько? совмещение детекторов объектов и crfs. В Computer Vision-ECCV 2010, Springer (стр. 424–437).
Lampert, CH., Nickisch, H., & Harmeling, S. (2009). Обучение обнаружению невидимых классов объектов путем передачи атрибутов между классами. В CVPR .
Ласецки М., Уайт М. и Бигхэм К. (2011). Контроль над существующими интерфейсами в реальном времени.В УИСТ .
Лазебник С., Шмид К. и Понсе Дж. (2006). Помимо множества функций: сопоставление пространственной пирамиды для распознавания категорий естественных сцен. В CVPR .
Лю К., Юэнь Дж. И Торральба А. (2011a). Непараметрический парсинг сцены через перенос метки. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу , 33 (12), 2368–2382.
Артикул Google Scholar
Лю Дж., Койперс, Б., и Саварезе, С. (2011b). Распознавание человеческих действий по атрибутам. В CVPR .
Ван дер Маатен, Л., и Хинтон, Г. (2008). Визуализация данных с помощью t-sne. Journal of Machine Learning Research , 9 (2579–2605), 85.
Google Scholar
Малисевич Т. , и Эфрос А.А. (2008). Распознавание по ассоциации через изучение расстояний между образцами. В Компьютерное зрение и распознавание образов, 2008 г.CVPR 2008. Конференция IEEE, IEEE (стр. 1–8).
Олива, А., и Торральба, А. (2001). Моделирование формы сцены: целостное представление пространственной оболочки. IJCV , 42 (3), 145–175.
Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar
Олива, А., и Торральба, А. (2002). Описание по центру сцены из свойств пространственной оболочки. В 2-й семинар по биологически мотивированному компьютерному зрению (BMCV) .
Ordonez, V., Kulkarni, G., & Berg, TL. (2011). Im2text: Описание изображений с помощью 1 миллиона фотографий с подписями. В Нейронные системы обработки информации (НИПС) .
Palatucci, M., Pomerleau, D., Hinton, GE., & Mitchell, TM. (2009). Обучение с нулевым выстрелом с семантическими кодами вывода. В Достижения в области нейронных систем обработки информации (стр. 1410–1418).
Папинени, К., Роукос, С., Уорд, Т., и Чжу, ВДж.(2002). Bleu: метод автоматической оценки машинного перевода. В Труды 40-го ежегодного собрания ассоциации компьютерной лингвистики, ассоциации компьютерной лингвистики, Страудсбург, Пенсильвания, США, ACL (стр. 311–318). DOI: 10.3115 / 1073083.1073135.
Парих Д. и Грауман К. (2011a). Интерактивное создание отличительного словаря именованных атрибутов. В CVPR .
Парих Д., и Грауман К.(2011b) Относительные атрибуты. В CCV .
Паттерсон, Г., & Хейс, Дж. (2012). База данных атрибутов Sun: обнаружение, аннотирование и распознавание атрибутов сцены. В Материалы 25-й конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) .
Рабинович А., Ведальди А., Галлегильос К., Вевиора Э. и Белонги С. (2007). Объекты в контексте. В Компьютерное зрение, 2007. ICCV 2007. 11-я международная конференция IEEE по (стр.1–8). DOI: 10.1109 / ICCV.2007.4408986.
Рорбах М., Старк М. и Шиле Б. (2011). Оценка передачи знаний и беспроблемного обучения в крупномасштабных условиях. В Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), конференция IEEE 2011 г. по IEEE (стр. 1641–1648).
Русаковский О., Фей-Фей Л. (2010). Атрибутное обучение в крупномасштабных наборах данных. В ECCV 2010 мастерская по деталям и атрибутам .
Рассел, Б.К., Торралба А., Мерфи К. П. и Фриман В. Т. (2008). Labelme: база данных и веб-инструмент для аннотации изображений. Международный журнал компьютерного зрения , 77 (1), 157–173.
Артикул Google Scholar
Санчес Дж., Перроннин Ф., Менсинк Т. и Вербеек Дж. (2013). Классификация изображений с вектором Фишера: теория и практика. Международный журнал компьютерного зрения , 105 (3), 222–245.
Google Scholar
Scheirer, WJ., Kumar, N., Belhumeur, PN., & Boult, TE. (2012). Пространства с несколькими атрибутами: калибровка для слияния атрибутов и поиска сходства. В Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) .
Шоттон, Дж., Винн, Дж., Ротер, К., & Криминиси, А. (2006). Textonboost: совместное моделирование внешнего вида, формы и контекста для распознавания и сегментации мультиклассовых объектов.В Труды 9-й Европейской конференции по компьютерному зрению . Берлин: Springer, ECCV’06 (стр. 1–15). DOI: 10.1007 / 11744023_1.
Шоттон, Дж., Джонсон, М., и Чиполла, Р. (2008). Семантические леса текстонов для категоризации и сегментации изображений. В Компьютерное зрение и распознавание образов, 2008. CVPR 2008. Конференция IEEE по (стр. 1–8). DOI: 10.1109 / CVPR.2008.4587503.
Сиддики, Б., Ферис, Р.С., и Дэвис, Л. (2011). Ранжирование и поиск изображений на основе мультиатрибутных запросов. В Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) .
Socher, R., Lin, CC., Ng, AY., & Manning, CD. (2011). Анализ естественных сцен и естественного языка с помощью рекурсивных нейронных сетей. В Труды 26-й международной конференции по машинному обучению (ICML) Vol. 2, стр. 7).
Сорокин А., и Форсайт Д. (2008). Аннотации служебных данных с amazon Mechanical turk.В Первый семинар IEEE по Интернет-видению на CVPR 08 .
Су, Ю., Аллан, М., и Джури, Ф. (2010). Улучшение классификации объектов с помощью семантических атрибутов. В BMVC .
Тайге Дж. И Лазебник С. (2013). Суперпарсинг. Международный журнал компьютерного зрения , 101 , 329–349. DOI: 10.1007 / s11263-012-0574-z.
Артикул MathSciNet Google Scholar
Торральба, А. , Фергус Р. и Фриман В. Т. (2008a). 80 миллионов крошечных изображений: большой набор данных для распознавания непараметрических объектов и сцен. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу , 30 (11), 1958–1970.
Артикул Google Scholar
Торральба А., Фергус Р. и Фриман В. Т. (2008b). 80 миллионов крошечных изображений: большой набор данных для распознавания непараметрических объектов и сцен. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу , 30 (8), 1371–1384.
Артикул Google Scholar
Сяо, Дж., Хейс, Дж., Эхингер, К., Олива, А., и Торральба, А. (2010). База данных SUN: Распознавание крупномасштабных сцен от аббатства до зоопарка. В CVPR .
Яо Б., Цзян Х., Хосла А., Линь А.Л., Гибас Л. и Фей-Фей Л. (2011). Распознавание действий человека путем изучения основ атрибутов и частей действия. В ICCV .
Фототип кожи Фицпатрика | DermNet NZ
Автор: Hon A / Prof Amanda Oakley, дерматолог, Гамильтон, Новая Зеландия, 2012 г.
Что такое фототип кожи по Фитцпатрику?
Тип кожи (или фототип) по Фитцпатрику описывает способ классификации кожи по ее реакции на воздействие солнечного света.
На чем основан фототип кожи по Фитцпатрику?
Тип кожи (или фототип) по Фитцпатрику зависит от количества пигмента меланина в коже. Это определяется конституционным цветом (белая, коричневая или черная кожа) и эффектом воздействия ультрафиолетового излучения (загар).Бледная или белая кожа легко обгорает и медленно и плохо загорает: ей нужна дополнительная защита от воздействия солнца. Более темная кожа меньше горит и легче загорает. Он также более склонен к развитию поствоспалительной пигментации после травмы (коричневые пятна).
Фототип кожи по Фитцпатрику — это конституциональная характеристика, присутствующая при рождении. Обратите внимание, что люди с светочувствительностью могут легко обжечься на солнце из-за болезни, состояния или приема лекарств; однако их светочувствительность не влияет на их способность к загару.
Классификация по Фитцпатрику
Классификация по Фитцпатрику фототипов кожи представлена в таблице ниже.
Тип кожи по Фицпатрику
Тип кожи Типовые характеристики Дубильная способность
Я Бледно-белая кожа, голубые / зеленые глаза, светлые / рыжие волосы Всегда горит, не загорает
II Светлая кожа, голубые глаза Легко горит, плохо загорает
III Темно-белая кожа Загар после первоначального ожога
IV Светло-коричневая кожа Минимально горит, легко загорает
В Коричневая кожа Редко горит, легко загорает
VI Темно-коричневая или черная кожа Никогда не горит, всегда темно загорает
Типы кожи от светлого до темного
Категория: Солнце — Путешествие системного администратора
Категория: Солнце — Путешествие системного администратора
2009
29 декабря 2009 отправлено в sun, sysadmin 14 октября 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 23 сентября 2009 размещено в jumpstart, solaris, sun, sysadmin 22 сентября 2009 размещено в jumpstart, solaris, sun, sysadmin 21 сентября 2009 размещено в jumpstart, solaris, sun, sysadmin 18 сен 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 26 августа 2009 размещено в redhat, solaris, sun, sysadmin 25 августа 2009 размещено в solaris, sun, sysadmin 21 июля 2009 размещено в linux, solaris, sun, sysadmin 30 июня 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 09 июн 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 03 июн 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 01 июн 2009 отправлено в sun, sysadmin 28 мая 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 26 мая 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 25 мая 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 21 мая 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 07 мая 2009 размещено в nagios, solaris, sun, sysadmin 06 мая 2009 отправлено в solaris, sun, sysadmin 06 мая 2009 размещено в linux, solaris, sun, sysadmin 03 апр 2009 отправлено в sun, sysadmin 03 Apr 2009 отправил в меня, солнце, системный администратор
2008
02 декабря 2008 размещено в solaris, sun, sysadmin 15 сентября 2008 отправлено в java, sun, sysadmin 11 сентября 2008 отправлено в solaris, sun, sysadmin 10 сентября 2008 размещено в Linux, обзоры, солнце, системный администратор, ubuntu, виртуализация 05 сентября 2008 отправлено в java, sun, sysadmin 21 июля 2008 размещено в linux, sun, sysadmin 8 мая 2008 размещено в сети, solaris, sun, sysadmin, virtualization 8 мая 2008 размещено в сети, solaris, sun, sysadmin
2007
15 августа 2007 размещено в apache, solaris, sun, sysadmin 08 августа 2007 размещено в apache, perl, sun, sysadmin 08 августа 2007 отправлено в apache, sun, sysadmin
Авторские права © 2017 — Джастин Эллисон — На платформе Octopress
Элементы редактирования и категории
Это следует рассматривать как вторичное изображение, первое из которых является основным изображением для страницы, которую вы добавляете на вкладку «Изображение».Подробнее об этом см. Добавление или изменение основного изображения элемента.
Чтобы вставить изображение (или изменить существующее), которое находится ниже в содержимом вашего элемента, выполните следующие действия:
1. В открытом элементе поместите курсор в то место, куда вы хотите вставить изображение, затем нажмите кнопку «Вставить изображение» в меню редактирования. Если вы меняете существующее изображение, выберите само изображение, затем нажмите кнопку «Вставить изображение».
2. В расширенном окне диспетчера изображений выберите уже загруженное изображение из файлов ниже или нажмите «Загрузить», чтобы выбрать файл с вашего компьютера.
3. Из окна загрузки вы можете перетащить файл в окно или использовать Обзор, чтобы выбрать его на своем компьютере.
4. После добавления файла нажмите «Загрузить».
5. Вернувшись в расширенное окно диспетчера изображений, вы увидите, что появляется файл изображения. Щелкните имя файла. После того, как вы нажмете на имя файла, появится URL-адрес.
После этого у вас будет несколько вариантов настройки размера и размеров изображения.
Чтобы изображение отображалось на всю ширину (в наши дни это лучше всего подходит для мобильных телефонов, если фотографии не вертикальные).В разделе «Размеры» измените ширину (первое поле) на «100%» и удалите высоту или оставьте поле пустым, затем нажмите «Вставить» внизу:

6. Ваше изображение появится в содержимом вашего Предмета. Нажмите «Сохранить и закрыть» и просмотрите интерфейсную / опубликованную версию своего веб-сайта, чтобы убедиться, что она отображается так, как вы планировали.
Вот как он будет отображаться во всю ширину, как остальной контент вашего сайта:
* Примечания по редактированию изображений: Редактирование изображений может быть проблемой для клиентов, но как администратор веб-сайта вы должны попытаться 1) приобрести программу для редактирования фотографий и 2) понять, какие виды изображений следует использовать (а не использовал).Смотрите наш раздел изображений для получения дополнительной информации.
Что нужно знать о вашем типе кожи
Тип кожи по Фитцпатрику — это способ классификации типов кожи с учетом риска солнечных ожогов и рака кожи.
Солнечные ультрафиолетовые лучи повышают риск многих видов рака кожи. Исследования показывают, что воздействие ультрафиолета вызывает почти 65% меланомы и 90% немеланомного рака кожи.
Воздействие солнца также может вызвать солнечные ожоги и старение кожи.
В этой статье исследуется система типирования кожи Фицпатрика и рассматривается, как защитить кожу от солнечных лучей.
Также известный как фототип кожи по Фитцпатрику, ученые разработали систему типов кожи по Фитцпатрику в 1975 году. Она остается полезным способом определения типа кожи и риска рака кожи.
Рак кожи — распространенный вид рака в США. По данным Фонда рака кожи, каждый пятый человек в США заболевает раком кожи в течение жизни.
Специалисты установили тип кожи по Фитцпатрику, спрашивая людей, как их кожа реагирует на солнце. Результаты показали четкие тенденции, которые позволили исследователям определить шесть различных типов кожи в зависимости от количества присутствующего меланина.
Исследование, проведенное в 2013 году, подтвердило, что система была полезна для определения тех, кто подвергался наибольшему риску солнечных ожогов, но также обнаружило, что она была более эффективной, когда оценку проводил дерматолог, а не индивидуум.
Также стоит отметить, что не вся кожа аккуратно впишется в один из типов. Система действует как руководство, а не окончательная классификация.
Система типов кожи Фитцпатрика может помочь предсказать, кто подвержен риску солнечного ожога, путем классификации кожи в зависимости от содержания меланина.
Кожа с очень низким содержанием меланина слабо защищена от солнечных ультрафиолетовых лучей и, вероятно, быстро загорится. Когда кожа горит, это увеличивает риск рака кожи.
Меланин — это темно-коричневый пигмент, присутствующий в волосах, коже и радужной оболочке глаз. Чем больше у человека меланина, тем темнее будут его кожа, волосы и глаза, и тем больше вероятность того, что его кожа будет загорать, а не гореть.
В таблице ниже представлены типы кожи по Фитцпатрику и их особенности.
Помните, что эти описания являются только руководством. Тип кожи человека может не входить в одну категорию. Например, кожа человека может казаться бледной, но человек может загорать, а не обгорать на солнце.
Здесь вы найдете несколько советов по лечению солнечных ожогов.
Солнечные ультрафиолетовые лучи могут повредить кожу любого типа. Всем, кто проводит время на открытом воздухе, следует:
Использовать солнцезащитный крем широкого спектра действия с фактором защиты от солнца (SPF) 30 или выше.
Помните, что солнечные лучи наиболее сильны между 10 часами утра.м. и 16:00.
По возможности сидите или гуляйте в тени.
Носите шляпу с широкими полями и солнцезащитные очки, блокирующие УФ-лучи.
Надевайте защитную одежду, если находитесь на солнце в течение длительного времени.
Проверяйте кожу не реже одного раза в месяц на предмет изменений и обратитесь за медицинской помощью, если они возникнут.
В разделах ниже обсуждаются риски, связанные с каждым типом кожи, и почему каждый должен защищать свою кожу.
Типы 1 и 2
У людей с типом кожи 1 или 2 по Фитцпатрику часто бывает светлая кожа, веснушки и светлые волосы, которые Американское онкологическое общество (ACS) классифицирует как факторы риска меланомного рака кожи.
Существует высокий риск повреждения солнцем, которое может привести к:
ожогам
признакам старения
раку кожи
Людям с очень светлой кожей следует принимать дополнительные меры для защиты своей кожи.
Например, им следует использовать солнцезащитный крем широкого спектра действия с SPF не менее 30. Также доступны SPF 70 и 100. Солнцезащитный крем широкого спектра действия защищает как от UVA, так и от UVB лучей.
Людям с этим типом кожи также лучше по возможности избегать пребывания на солнце и носить защитную одежду, отражающую солнечные лучи.
Типы 3 и 4
Если у человека тип кожи 3 или 4, его кожа может гореть, но она также загорает. Риск рака кожи из-за пребывания на солнце ниже, чем для людей с кожей типа 1 и 2, но риск все же существует.
Хотя типы кожи у людей схожего происхождения сильно различаются, люди с типами 3 и 4 часто включают людей средиземноморского, южноевропейского, латиноамериканского и азиатского происхождения.
Например, на рак кожи приходится 2–4% всех онкологических заболеваний у людей азиатского происхождения и 4–5% всех онкологических заболеваний у людей латиноамериканского происхождения.
Авторы исследования 2012 года выразили обеспокоенность по поводу риска рака кожи среди латиноамериканцев в США. Они призвали к «культурно значимым, адаптированным вмешательствам», чтобы повысить осведомленность о необходимости защиты от солнца и профилактических мер.
Среди латиноамериканского населения США рак кожи поражает чуть более 4 человек из каждых 100000 ежегодно. Латиноамериканец с большей вероятностью получит диагноз в более молодом возрасте, на более поздней стадии и с меньшими шансами на выживание по сравнению с белым человеком.
ACS также выражает озабоченность, отмечая, что за последние 20 лет уровень заболеваемости раком кожи среди латиноамериканцев в США вырос почти на 20%.
Тип 5 и 6
Люди с типом кожи 5 и 6 также имеют риск развития рака кожи, хотя этот риск ниже, чем у людей с типом кожи 1 или 2. Даже если кожа не горит, солнце повреждение может привести к раку и ранним признакам старения кожи.
Рак кожи составляет всего 1-2% всех онкологических заболеваний у чернокожих.Когда это действительно происходит, перспективы могут ухудшиться по нескольким причинам, в том числе по следующим:
Осведомленность: Как и в случае с латиноамериканскими сообществами, чернокожие и их медицинские работники могут менее внимательно следить за признаками рака кожи, учитывая, что в основном это влияет на более светлую кожу.
Ожидание: Медицинские работники с меньшей вероятностью ожидают, что рак кожи будет присутствовать в более темной коже, и могут не выполнить полную проверку. Поражения могут также выглядеть на более темной коже иначе, чем те, которые показаны в учебных материалах.
Расположение: При типах кожи 5 и 6 изменения могут происходить в местах, не подверженных воздействию солнца, например, на подошвах ног. Это может сделать их менее заметными.
По данным Фонда рака кожи, 5-летняя выживаемость при меланоме у чернокожих составляет 65% по сравнению с 91% для белых. При ранней диагностике выживаемость составляет 99%.
Защитные меры так же важны для кожи 5 и 6 типов, как и для других типов.
Однако солнцезащитные кремы, предназначенные для светлой кожи, могут оставлять на лице следы, которые придают бледный или меловой вид.
По словам одного эксперта, написавшего для Фонда рака кожи, кремы, содержащие наночастицы оксида цинка и диоксида титана, могут работать хорошо.
Узнайте больше о влиянии солнечных ожогов на темную кожу здесь.
Здесь вы найдете несколько советов по уходу за черной кожей.
Все типы кожи
Искусственные солярии и аппараты могут быть вредными для всех типов кожи. Одно исследование 2013 года показывает, что у людей, которые пользуются искусственным солярием до 35 лет, вероятность развития меланомы в более позднем возрасте на 75% выше.
Независимо от типа кожи, специалисты не рекомендуют искусственные солярии ни для каких целей.
Людям с любым типом кожи следует проверять свою кожу примерно раз в месяц. Им следует обратиться за медицинской помощью, если они обнаружат родинку или участок кожи, который:
является новым или меняется, особенно если человеку 30 лет и старше
составляет более четверти дюйма (6 миллиметров) в поперечнике
имеет пятно или неровный контур
асимметричный с неровной текстурой, формой и цветом
меняет цвет, с коричневого на черный
становится приподнятым или бугристым
меняет текстуру и становится шершавым или изъязвленным
ощущается зуд или покалывание
кровоточит или плачет
Стоит отметить, что рак кожи может выглядеть по-разному на разных типах кожи.
Базальноклеточная карцинома, например, часто бывает розовой и жемчужной, особенно на светлой коже. Однако примерно в половине случаев он бывает пигментирован на более темной коже. В этих случаях он будет коричневым.
Акральная лентигинозная меланома — это тип рака кожи, не связанный напрямую с воздействием солнца. Он выглядит как темное пятно, часто на ладонях или подошвах ног. Кажется, что это чаще встречается у людей с типом кожи 5 и 6.
Человек должен обратиться к врачу, если какие-либо изменения кожи выглядят необычно или вызывают беспокойство.
Типы кожи по Фитцпатрику могут помочь предсказать риск рака кожи из-за пребывания на солнце. В целом риск рака кожи выше у людей с кожей 1 или 2 типа.
Однако рак кожи может поражать любой тип кожи, а пребывание на солнце увеличивает риск.
Каждый человек должен регулярно проверять состояние своей кожи, в том числе в местах, куда не проникает солнце. Люди должны обратиться к врачу, если заметят какие-либо необычные изменения.
No related posts.