Окна оскар улан удэ: Окна Оскар торгово-монтажная компания, город Улан-Удэ
Очередное массовое отравление в общепите Улан-Удэ: Подробности происшествия
0:10
Пропустить
Очередное массовое отравление в общепите. И опять сальмонеллез. На больничной койке уже 11 человек. Будут ли еще пострадавшие и чем угостили посетителей кафе?
Со встречи выпускников на больничную койку. Посещение кафе для жены Виктора обернулось отравлением. Высокая температура, рвота и слабость. Уже в больнице подтвердился сальмонеллез.
Виктор Ясюнин, гражданский муж пострадавшей: Она практически не ходит, плохо разговаривает, слабость очень сильная.
На следующий день, 17 июня, с похожим диагнозом в инфекционную больницу поступили еще семь человек. Еще трое в понедельник.
Татьяна Сымбелова, главный врач инфекционной больницы:
Все пострадавшие перед отравлением посещали одно кафе. Там ели шашлык и цезарь с курицей.
Заведение находится в самом центре Загорска и, по словам жителей, оно пользуется успехом, но сейчас двери, как самого кафе, так и летней террасы закрыты. Проверку проводит Роспотребнадзор.
При проверке кафе «Оскар» выявлены нарушения санитарно-эпидемиологических требований в части несоблюдения технологии приготовления блюд, условий хранения сырья и готовой продукции, отсутствия сопроводительной документации на продукцию, подтверждающую ее безопасность. Деятельность кафе «Оскар» приостановлена.
О том, что в кафе нарушались правила, подтверждают и бывшие работники.
Владимир Кашурников, бывший работник кафе: Часто жаловались на поваров, что у них волосы в еде часто были. Мало платили, в общем, они как-то халатно относились, вот что я могу сказать.
В кафе провели дезинфекцию. Пока в медучреждении 11 пострадавших.
Напомним, это уже вторая вспышка сальмонеллеза в общепитах в этом году. В январе в «ШулэнДо» заразились 133 человека. Причиной стал также цезарь с курицей.
Кристина Соснина, Вячеслав Цыбиков.
В Смоленске Евразия поделится документальным кино
+ A —
С 27 по 29 сентября на двух площадках Смоленска пройдёт фестиваль документального кино «Евразия. Док»
Фестиваль живет с 2016 года сразу в двух странах: в России и Белоруссии. В двух городах — в Смоленске и в Минске. В этом году на фестиваль было представлено 190 документальных фильмов и только 30 из них будут показаны в рамках фестивал
В этот раз фестиваль пройдёт в 2 этапа: три дня здесь и два дня в Минске. 15 фильмов покажут в Смоленске и 15 – в Минске. Программы будут отличаться тем, что фильмы белорусских авторов будут показаны в Смоленске. Белорусские зрители видели эти фильмы по телевизору. А в Минске будут показаны соответственно то, что белорусский зритель по телевизору не увидит.
Тема фестиваля – пандемия, сегодняшняя действительность.
— Для нас было важно понять, как люди воспринимали пандемию, как это отношение повлияло на их жизнь, на их образ жизни, на попытку найти себя в таких ограничительных условиях, как-то себя применить, — рассказывает Марина Сафронова, организатор фестиваля, — Как люди выживали не в смысле физически, а как атмосфера пандемии повлияла на нашу жизнь. Есть у нас такой фильм, называется «Пауза в Санкт-Петербурге», он будет в кинотеатре «Смена». Фильм, в котором вообще нет слов, но по картинке и по состоянию улиц, магазинов, кафе ты понимаешь, что это реально какая-то катастрофа. Потому что показан абсолютно пустой город, в котором живут шесть миллионов человек. Такое может быть только в кино или сказке. А это не кино и не сказка. Это наша жизнь.
Этот фильм передаёт атмосферу без единого слова. Только музыка. Но ты понимаешь, что свет в конце тоннеля есть. Потому что над тобой огромное Питерское небо – все это показано. То, как автор увидел эту картинку – это и есть фестивальное кино. То, которое не каждый день встречается.
Ознакомиться с программой фестиваля можно здесь. https://eurasia.film/2021/09/programma-2021-accreditation/
Пластиковые окна в Улан-Удэ. Цены, услуги стоимость и контакты.
Отзывы наших клиентов:В конце марта 2014 установили окно на кухне. окно с форточкой. Всем очень довольны. Понравилось, что менеджер присылает коммерческие предложения, где все написано, а не обсуждается устно. Монтажник работал очень аккуратно, не пылил, крупный мусор сразу же собирал в мешки. Любуемся новым окном!
С уважением, Сергей, 03.01.2017
Оставить отзыв Отзывы наших клиентов:Хочу поблагодарить всех сотрудников компании за высокий профессионализм, вежливость и тактичность в работе с заказчиками. Я очень доволен монтажником Каженским Иваном. Приятно было видеть его четкую, слаженную работу, скорость установки окон. Огромное спасибо!
С уважением, Сандан, 12.02.2017
Оставить отзыв Отзывы наших клиентов:Спасибо компании за качественные окна. Вся семья довольна. Спасибо замерщику Элмару Магомедову за совет правильной конструкции и выбор материала. Благодарен бригаде, где бригадир Ломов Алексей, доволен работой — качественно, профессионально и с мастерством. Работу провели большую — установили три окна, остеклили и утеплили балкон. Еще раз всем сотрудникам спасибо. Всех с праздником.
С уважением, Баир, 23.04.2016
Оставить отзыв Отзывы наших клиентов:С уважением, Иван 17.04.2016
Оставить отзыв Отзывы наших клиентов:Замечательный окна у нас теперь! А все благодаря такой замечательной компании! ВСЕМ вашим сотрудникам, кто со мной сотрудничал выражаю огромную благодарность. Замечательные профи своего дела бригада монтажников Марченко! Еще раз СПАСИБО БОЛЬШОЕ! Успехов Вам!
Выражаем искреннюю благодарность мастерам Белякову Алексею и Протопопову Александру за работу по остеклению и обустройству лоджий. Работа выполнена не просто хорошо, а филигранно. Скромные воспитанные ребята — золотой фонд компании, приятно иметь дело с профессионалами, ещё раз спасибо.
С уважением, Марина, 11.02.2015
Оставить отзыв Отзывы наших клиентов:Компания солидная. Цены разумные. Сроки исполнения заказов очень короткие. Качество продукции и работ отличное. Особая благодарность менеджеру Елене за её оперативность, учтивость и добродушное отношение к клиентам. Оцениваю её как профессионала высокого класса.
С уважением, Баир, 11.05.2016
Оставить отзывИндекс качества воздуха (AQI) в Улан-Удэ и загрязнение воздуха в России
Индекс качества воздуха (AQI) в Улан-Удэ и загрязнение воздуха в России | AirVisualУлан-Удэ Карта качества воздуха
Карта загрязнения воздуха в Улан-Удэ в реальном времени
Изучить карту
Погода
Какая сейчас погода в Улан-Удэ?
| Погода | Небольшая облачность | ||
| Температура | 2 ° C | ||
| Влажность | 60% | ||
| Ветер | 28.8 м / час | ||
| Давление | 1003 мб | Ачинск, Красноярский край | 137 |
| 2 | Березовка, Красноярский край | 137 | |
| 3 | Солнечный, Красноярский край 9007 | 4137 921 | 104 |
| 5 | Санкт-Петербург, г.-Петербург | 96 | |
| 6 | Зеленогорск, Красноярский край | 68 | |
| 7 | Стерлитамак, Башкортостан | 55 | |
| Кахтынск, Кахтинск | 45 | ||
| 9 | Канск, Красноярский край | 41 | |
| 10 | Челябинск, Челябинск | 33 |
ПОСМОТРЕТЬ МИРОВОЙ AQI RANKING
Анимированная трехмерная карта загрязнения воздуха
live Улан-Удэ aqi рейтинг
Рейтинг качества воздуха в Улан-Удэ в реальном времени
AQI города на основе спутниковых данных.В настоящее время наземных станций в Улан-Удэ нет.
Обзор
Какое сейчас качество воздуха в Улан-Удэ?
| Уровень загрязнения воздуха | Индекс качества воздуха | Основной загрязнитель |
|---|---|---|
| Хороший | 9 US AQI | PM2,5 |
| Концентрация | ||||
|---|---|---|---|---|
| PM2,5 | 2.1 мкг / м³ | |||
Концентрация PM2,5 в воздухе Улан-Удэ в настоящее время 0 раз выше годового значения, рекомендованного ВОЗ по качеству воздуха
Рекомендации по охране здоровья
Как защититься от загрязнения воздуха в Улан-Удэ?
| Откройте окна, чтобы в помещении был чистый и свежий воздух | |
| Наслаждайтесь активным отдыхом на свежем воздухе |
Прогноз
Прогноз индекса качества воздуха (AQI) Улан-Удэ
Интересует почасовой прогноз ? Скачать приложение
Исторический
Исторический график качества воздуха для Улан-Удэ
Как лучше всего защититься от загрязнения воздуха?
Снизьте воздействие загрязнения воздуха в Улан-Удэ
Где самый чистый воздух в Улан-Удэ?
Загрязнение воздуха в Улан-Удэ по местоположению
Сайты IQAir используют файлы cookie, чтобы улучшить ваш онлайн-опыт и показывать рекламу с учетом ваших интересов.Нажмите «Я СОГЛАСЕН» ниже, если вы даете согласие на использование файлов cookie для этих целей. Для получения дополнительной информации о том, как мы используем файлы cookie, в том числе о том, как управлять настройками файлов cookie, ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности.
Я СОГЛАСЕН
В этот почасовой рейтинг вошли 0 станций Улан-Удэ с AQI PM2,5.
GitHub — Microsoft / Оскар: Оскар и ВинВЛ
Обновления
28.05.2020: Выпущены модели с точной настройкой для последующих задач, пожалуйста, проверьте MODEL_ZOO.мкр.
15.05.2020: Выпущены предварительно обученные модели, наборы данных и код для точной настройки последующих задач.
13.01.2021: наша новая работа VinVL предложила OSCAR +, улучшенную версию OSCAR, и предоставила лучшую модель обнаружения атрибутов объектов для извлечения функций для задач V + L. Работа VinVL достигла производительности SOTA по всем семи задачам V + L. Следите за выпуском модели и кода.
03/08/2021: Выпущен код Oscar + pretraining, пожалуйста, проверьте последний раздел в VinVL_MODEL_ZOO.md.Также выпущены все функции изображений и контрольные точки моделей в VinVL. Пожалуйста, проверьте VinVL для подробностей.
Введение
Этот репозиторий содержит исходный код, необходимый для воспроизведения результатов, представленных в статье Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-Training for Vision-Language Tasks.
Мы предлагаем новый кросс-модальный метод предварительного обучения Oscar (объектно-семантическое согласованное предварительное обучение).Он использует
Производительность
| Задача | t2i | t2i | i2t | i2t | IC | IC | IC | IC | NoCaps | NoCaps | VQA | NLVR2 | GQA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Метрическая система | R @ 1 | R @ 5 | R @ 1 | R @ 5 | B @ 4 | M | С | S | С | S | тест-стандарт | тест-П | тест-стандарт |
| SoTA_S | 39.2 | 68,0 | 56,6 | 84,5 | 38,9 | 29,2 | 129,8 | 22,4 | 61,5 | 9,2 | 70,92 | 58,80 | 63,17 |
| SoTA_B | 54,0 | 80,8 | 70,0 | 91,1 | 40,5 | 29,7 | 137,6 | 22,8 | 86,58 | 12,38 | 73,67 | 79,30 | – |
| SoTA_L | 57.5 | 82,8 | 73,5 | 92,2 | 41,7 | 30,6 | 140,0 | 24,5 | – | – | 74,93 | 81,47 | – |
| —— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Oscar_B | 54.0 | 80,8 | 70,0 | 91,1 | 40,5 | 29,7 | 137,6 | 22,8 | 78,8 | 11,7 | 73,44 | 78,36 | 61,62 |
| Oscar_L | 57,5 | 82,8 | 73,5 | 92,2 | 41,7 | 30,6 | 140,0 | 24,5 | 80,9 | 11,3 | 73,82 | 80,05 | – |
| —— | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| ВинВЛ_Б | 58.1 | 83,2 | 74,6 | 92,6 | 40,9 | 30,9 | 140,6 | 25,1 | 92,46 | 13,07 | 76,12 | 83,08 | 64,65 |
| ВинВЛ_Л | 58,8 | 83,5 | 75,4 | 92,9 | 41,0 | 31,1 | 140,9 | 25,2 | – | – | 76,62 | 83,98 | – |
| усиление | 1.3 | 0,7 | 1,9 | 0,6 | -0,7 | 0,5 | 0,9 | 0,7 | 5,9 | 0,7 | 1,69 | 2,51 | 1,48 |
t2i: преобразование текста в изображение; i2t: преобразование изображения в текст; IC: подписи к изображениям на COCO.
Скачать
Мы выпустили предварительно обученные модели, наборы данных, функции изображений VinVL и корпус предварительного обучения Oscar + для последующих задач. Пожалуйста, проверьте VinVL_DOWNLOAD.md для подробностей.
Чтобы загрузить контрольные точки для Vanilla OSCAR, посетите DOWNLOAD.md.
Установка
Инструкции по установке см. На INSTALL.md.
Модель Zoo
Проверьте MODEL_ZOO.md на наличие скриптов для выполнения тонкой настройки нисходящего потока oscar.
Проверьте VinVL_MODEL_ZOO.md на наличие скриптов для запуска oscar + pretraining и downstream finetuning.
Цитаты
Пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования этого документа, если вы используете код:
@article {li2020oscar,
title = {Oscar: Предварительное обучение объектно-семантической согласованности для задач визуального языка},
автор = {Ли, Сюцзюнь и Инь, Си и Ли, Чуньюань и Ху, Сяовей и Чжан, Пэнчуань и Чжан, Лэй и Ван, Лицзюань и Ху, Хоудун и Дун, Ли и Вэй, Фуру и Чой, Ецзинь и Гао, Цзяньфэн },
journal = {ECCV 2020},
год = {2020}
}
@article {zhang2021vinvl,
title = {VinVL: Создание визуальных представлений в моделях языка зрения},
автор = {Чжан, Пэнчуань и Ли, Сюцзюнь и Ху, Сяовэй и Ян, Цзяньвэй и Чжан, Лэй и Ван, Лицзюань и Чой, Ецзинь и Гао, Цзяньфэн},
journal = {CVPR 2021},
год = {2021}
}
Лицензия
Oscar выпускается по лицензии MIT.Подробности см. В ЛИЦЕНЗИИ.
Оскар: предварительное обучение объектно-семантической согласованности для задач визуального языка
Крупномасштабные методы предварительного обучения для изучения кросс-модальных представлений на парах изображение-текст становятся популярными для задач визуального языка. В то время как существующие методы просто объединяют функции области изображения и текстовые функции в качестве входных данных для модели, которая должна быть предварительно обучена, и используют самовнимание для изучения семантического выравнивания изображения и текста методом грубой силы, в этой статье мы предлагаем новый метод обучения. (Object-Semantics Aligned Pre-training), который использует теги объектов, обнаруженные в изображениях, в качестве точек привязки, чтобы значительно упростить изучение выравнивания.Наш метод основан на наблюдении, что основные объекты на изображении могут быть точно обнаружены, и часто упоминаются в парном тексте. Мы предварительно обучаем модель Оскара на общедоступном корпусе из 6,5 миллионов пар текст-изображение и настраиваем ее для последующих задач, создавая новое современное состояние на шести хорошо известных задачах понимания и создания визуального языка.
Публикация Загрузок
ОСКАР
15 мая 2020
Этот репозиторий содержит исходный код, необходимый для воспроизведения результатов, представленных в статье Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-Training for Vision-Language Tasks.Мы предлагаем новый кросс-модальный метод предварительного обучения Oscar (Object-Semantics Aligned Pre-training). Он использует теги объектов, обнаруженные в изображениях, как точки привязки, чтобы значительно упростить изучение выравнивания изображения и текста.
Загрузить данные
Подписи к изображениям — интересная проблема на пересечении компьютерного зрения и обработки естественного языка, и она привлекла большое внимание со стороны их соответствующих исследовательских сообществ.Последние модели создания подписей к изображениям достигли впечатляющих результатов в задачах, где доступны большие объемы данных обучения парным изображениям и подписям. Однако они плохо обобщаются на изображения в дикой природе, где существует широкий спектр визуальных объектов, которые не видны в корпусе заголовков для обучения. Это поднимает проблему создания новых подписей к объектам (NOC), то есть создания подписей для описания новых объектов, невидимых в парных обучающих данных изображения и подписи, что особенно актуально в реальных приложениях.Этот веб-семинар будет посвящен некоторым из недавних подходов к предварительному обучению на языке видений (VLP) для создания субтитров. Мы расскажем о наших последних подходах, включая предварительное обучение, ориентированное на семантику объектов (OSCAR) и предварительное обучение визуально-словарного запаса (VIVO). Мы также обсудим их ключевые принципы и то, как мы решаем основные проблемы при создании подписей к изображениям. Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать, как наше открытие приводит к новой структуре подписей к изображениям, которая обеспечивает высочайшую производительность в тесте nocaps (разработанный для оценки NOC в масштабе) и впервые превосходит человеческие оценки CIDEr на nocaps.Предварительное обучение зрительно-словарному запасу (VIVO) проводит предварительное обучение только с использованием данных о зрении. Поскольку для этого метода не требуются парные данные изображения и подписи, он открывает возможность использования большого количества изображений в сочетании с тегами, помеченными человеком, или сгенерированными машиной. Благодаря использованию предварительного обучения VIVO производительность модели субтитров, особенно для новых объектов, была значительно улучшена. Что вы узнаете: Как новейшие подходы к VLP помогают улучшить производительность субтитров за счет предварительного обучения на крупномасштабных парах изображение-текст, а затем тонкой настройки на небольших данных для конкретных задач.Как проходит предварительная подготовка VIVO при отсутствии пар изображение-текст, что приводит к современной производительности на NOC. Как визуально-текстовое выравнивание изучается во время VLP и значительно способствует выполнению последующих задач визуального языка. Как использовать нашу модель и код с открытым исходным кодом в своих исследованиях и как использовать наш облачный API Azure Cognitive Services для собственной разработки.