Фото машины маруси: Машина Маруся — сколько стоит, фото, видео
история о слишком больших деньгах :: Autonews
Не плачь, Marussia: история о слишком больших деньгах
Амбициозный проект российских спорткаров Marussia Motors недавно прекратил свое существование — компания закрылась синхронно с продажей Михаилом Прохоровым государству проекта ё-мобиля за символический 1 евро. Autonews.ru проследил историю Marussia вместе с ее бывшим главным конструктором, действующим советником президента Российской автомобильной федерации по организации проведения Гран-при Формулы-1 и учредителем промоутера автогонок АНО СК АСПАС Игорем Ермилиным.Как вы считаете, почему проект Marussia Motors не реализовался? Что этому помешало?
На мой взгляд, первый неправильный шаг был сделан еще в 2009 г.
Игорь Ермилин. Фото: Мария Мельникова
Возможно, менеджеры посчитали, что для того, чтобы оправдывать вложеннные инвестиции и получать новые средства для дальнейшего развития, нужно было демонстрировать результат. Напомните, как создавался концепт модели В1. Он же был первым.
В ноябре 2007 г.
, когда все начиналось, я пригласил трех ребят из МГТУ: двое занимались конструированием, один расчетами, я формировал идею, концепцию. Тогда у меня была почти полная свобода действий. Мы согласовали с Николаем Фоменко только образ автомобиля, его габариты. Учитывая российскую ментальность, маленький спорткар, такой как Lotus, у нас в стране продать очень сложно. Поэтому было решено, что у автомобиля будет очень большая ширина – около двух метров, маленькая высота (1100 мм) и 4,5-метровая довольно типичная длина. Среди всех спорткаров в мире столь впечатляющие параметры имеет разве что Bugatti Veyron.
Marussia B2 и Marussia B1
К марту 2008 г. было подготовлено много эскизной документации, а в августе готово первое шасси. Я нарисовал продольные и поперечные контуры будущего концепта с учетом его аэродинамических параметров и компоновки. Потом Глеб Визель, бывший тогда преподавателем Строгановки, привел своих студентов, которые по этим контурам нарисовали дизайнерские скетчи.
Ее воспроизвел концепт В1. Это был функционирующий макет: он ездил, у него открывались двери, все работало. Концепт был представлен стратегическому инвестору Андрею Чеглакову. После этого, с 1 февраля 2009 г., проект, можно сказать, начал реализовываться уже как долгосрочный — по разработке и производству автомобилей.
Marussia B1
Чеглаков также владеет гоночной командой Marussia F1 Team.
Да. Это российский бизнесмен, который дал Николаю возможность реализовать идею создания дорожного спорткара. А уже потом Чеглаков стал владельцем команды F1.
Но взаимодействия между структурами гоночной команды и Marussia Motors нет никакой. Это два абсолютно непересекающихся проекта.
Стартовый этап финансировал бизнесмен Ефим Островский?
Да. Тогда ему это было интересно. Николай попросил меня с ним встретиться. Я показал ему свой спорт-прототип «Феникс». Мы долго вокруг него ходили и тогда же начали обсуждать возможность создания дорожной спортивной машины. Островский был основным владельцем компании E.M.M., финансирующей проект. Но потом он из него вышел, продав свою долю.
Фоменко все организовал?
Он объединил идею проекта с финансовым источником. Его энергия и харизма помогли привлечь инвестиции.
Marussia B1
Я правильно понял, что дизайнерский концепт, выбранный изначально Фоменко, был очень далек от производственного прототипа, а переход к его созданию сильно затягивался?
Да. Но то, что на первом этапе была принята дизайнерская версия концепта, абсолютно нормально.
Концепты почти всегда очень далеки от производственного образца. Просто надо было провести демонстрацию модели, оценить реакцию публики и после этого сделать то, что нужно.
Но с этим, судя по всему, возникли проблемы…
При разработке автомобилей всегда происходит противостояние дизайнеров и инженеров. С этой проблемой сталкиваются все автопроизводители, а для ее решения приходят к компромиссу. Потому что машину придется продавать, а значит, потребитель должен получить ее хорошо функционирующей. Но Николай больше слушал дизайнеров.
Marussia B1
Я не раз говорил ему о том, что надо увеличивать воздухозаборники системы охлаждения. Было изначально понятно, что они соответствовали двигателю мощностью не больше 105 лошадиных сил. И только в декабре 2010 г., на тестах в Испании на полигоне в Идиаде, когда обе модели — В1 и В2 – без конца перегревались и кипели, была дана команда вырезать в боковинах воздухозаборники большего размера.
Значит, и В2 тоже имела проблемы с системой охлаждения.
Да. В итоге программа тестов в Испании свернулась раньше времени. Наша гоночная модель В1 GT, которую мы планировали готовить для участия в FIA GT, тоже не прошла все запланированные для нее испытания, хотя не имела проблем с охлаждением – у нее были нормальные функциональные воздухозаборники.
Marussia B1 и Marussia B2
Вот когда мы смотрим на такие споркары как McLaren, Ferrari, то видим у них на задних боковинах огромные воздухозаборники. Я был уверен, что при нормально выстроенном автомобильном бизнес-процессе на наших машинах тоже такие появятся. И мы к этому пришли, но слишком поздно, только во второй половине 2011 года. Да еще получилось так, что дизайн автомобилей пришлось изменить неестественным образом, то есть не на стадии проектирования. Поэтому новые воздуховоды выглядят, как инородные тела.
Почему у вас не получилось отстоять свою точку зрения?
Фоменко брал под свою ответственность деньги.
И в итоге из-за разногласий с Фоменко относительно развития компании вы ее покинули в середине 2011 года.
Когда Marussia только создавалась, я говорил, что меня в первую очередь интересует гоночная программа. И мы с Николаем обсуждали, что у нас будет проект для чемпионата FIA GT на машине В1. Но после того как GT была сделана и прошла первые тесты, в конце 2010 г. Фоменко сказал, что мы не будем дальше развивать этот проект. К тому времени он увлекся Формулой-1. И для меня исчезла ключевая мотивация.
Marussia B2
Кроме того, ситуация развивалась так, что я уже не видел смысла оставаться в компании. Эффективность моего присутствия приближалась к нулю, потому что все решения принимались Николаем. А я, да, полагаясь на свой опыт конструирования гоночных автомобилей, видел развитие компании несколько иначе.
Мы никак не могли решить технические проблемы, которых, в общем-то, было немного. Для Marussia так и не был найден двигатель…
Но, вы же разрабатывали машину под определенный мотор.
Под VQ35. Это 3,5-литровый двигатель Nissan, который, в разных по мощности вариантах, но с одним и тем же блоком, устанавливался на такие модели как Infiniti G, спорткар Nissan 350Z и даже на автомобили гоночной мировой серии Renault Megan Trofi. Наименее мощный 240-сильный вариант этого мотора использовался для Renault Vel Satis, а впоследствии и для Renault Laguna. За основу мы взяли двигатель Vel Satis — для нашей легкой машины, весившей всего 950 кг, его было вполне достаточно. С ним она разгонялась до сотни за пять секунд, а максимальная скорость принудительно ограничивалась на 250 км в час. Это был начальный уровень. И на первое время, на период доработки и испытаний автомобиля, очень мощный двигатель был не нужен, иначе это было бы самоубийством. Но впоследствии на машину можно было бы устанавливать 300-, 360-, 420-, 450-сильные моторы.
Marussia B2
Модель В1 с двигателем Renault получила сертификат на продажу в России в количестве около 100 штук. Производитель поставлял нам мотор в сборе с коробкой передач, со всеми блоками управления, электрооборудованием, вплоть до климат-контроля.
Но потом что-то пошло не так
Новый менеджмент компании вошел в конфликт с Renault. Было заказано 20 комплектов, но, как позже выяснилось, не то, что нужно, потому что сделано это было непрофессионально. После этого менеджеры предъявили производителю претензии. И он был готов удовлетворить эти претензии за три месяца, но за дополнительные деньги, что было с его стороны правильно. В Marussia с этим не согласились.
Но наверняка можно было найти другого поставщика силовой части? Или для этого требовались существенные переделки в автомобиле?
Нет. Там все было сделано достаточно универсально. Нужно было только поменять задний подрамник на другой — с соответствующими креплениями для нового мотора. Рассматривались варианты установки двигателя с турбонаддувом от Opel Insignia OPC, моторов Audi-Volkswagen, BMW, Mercedes, Lotus и даже думали использовать большой V8 от купе Corvette. Но ни с одним из поставщиков договоренностей так и не было достигнуто.
Marussia B2
Почему?
Опять же, проблема в менеджменте. Потому что те, кто договаривались, не очень понимали всех технических деталей и нюансов. А серьезные поставщики очень быстро теряют к таким людям интерес.
Что это были за менеджеры?
Я плохо их знаю. Менеджеры на таких ключевых позициях как коммерческий, финансовый, внешнеэкономический директор, менялись в компании несколько раз. У нас в России в таком специфическом автомобильном бизнесе есть большой дефицит менеджеров-профессионалов. Ведь нужно уметь сочетать инжиниринг с экономикой и маркетингом. А это целый комплекс.
Получилось так, что со временем штат сотрудников компании разросся и к 2011 г. превышал 300 человек. Пришли новые дизайнеры, конструкторы, менеджеры. Казалось бы, появились ресурсы, которые должны были способствовать успешной реализации двух существующих на тот момент проектов – В1 и В2. Однако вместо этого появился проект внедорожника F1, потом еще одного внедорожника, лимузина, электрокара… Количество незавершенных проектов выросло, и в результате весь потенциал компании был размазан тонким слоем.
Увеличившийся административный ресурс оказался слабым, без необходимого опыта работы. В компанию пришло много молодых энтузиастов, умеющих быстро и хорошо работать на компьютере, строить 3D-модели, но далеко еще не конструкторов и уж точно не проектировщиков.
Они не всегда хорошо понимали функционал того, над чем работали. В итоге решения были неэффективны, проект зависал.
Marussia B1 и Marussia B2
У внедорожника F1 не было проблем с системой охлаждения?
Нет. Это был обычный внедорожник, использующий шасси Ssang Yong Rodius, но с дизайном от Marussia.
Почему сразу после вашего ухода проект В1 был свернут?
Думаю, потому что он был мой. Я его создавал. А Николай очень ревностно относится к первенству.
Что отличало В1 от В2, кроме того, что у них разные кузова?
Еще у них разные трубы каркаса безопасности и кинематика открывания дверей. Механическая часть у моделей в целом общая.
Выходит, шасси для В2 – ваша разработка.
Важно то, что снаружи, а не внутри. Основные дизайнерские решения и идеи в В2, которые впоследствии реализовывал дизайнер Максим Шерстнев, принадлежали Николаю. Он этот проект сам полностью курировал.
Marussia B2 и Marussia B1
А кроме разработки В1 и шасси, вы еще за что отвечали?
За рабочую группу внедорожника F1 и гоночную версию В1 GT.
Вы говорили, что спорткары получили российскую сертификацию. Значит, они прошли и краш-тесты?
Да. Причем после фронтального удара автомобиль получил настолько незначительные повреждения силовой структуры — у него было целое лобовое стекло, свободно открывались двери — что ему поменяли передний подрамник, и отправили на второй удар тележкой сзади. Обычно же для каждого удара используется новый автомобиль.
Сертификат мы получили достаточно быстро.
И ни один спорткар Marussia так и не был продан?
Думаю, официально — нет. Один шоу-рум Marussia находился в Москве на Тверской, другой в Монако. Ни в России, ни в Европе на них ездить нельзя, потому что нет соответствующих сертификаций.
Сколько было произведено всего машин?
Весной 2011 г.
, когда я уходил, было произведено минимум 17 моделей В1 и шесть В2. После этого было выпущено еще около десяти автомобилей. Какая-то часть из них осталась в инженерных центрах европейских поставщиков деталей, таких как Continental, Bosch. Одну машину отправляли в рамках партнерских отношений в английскую гоночную команду Status GP. Еще одна стоит в шоуруме в Монако. Четыре машины разбили на краш-тестах. Четыре машины вне компании: три с номерными знаками и одна у меня, но она не поставлена на учет. И некоторое время назад около десяти спорткаров было просто порезано для сдачи в утиль.
Николай Фоменко на автодроме в Сильверстоуне
Зачем?
Хранить было негде.
Изначально производство автомобилей было организовано на заводе холодильников «Снежинка» в Москве на Ботаническом Саду. Сколько машин там можно было выпускать?
До 100 автомобилей в год. Туда было завезено очень хорошее оборудование, рассчитанное на экспериментальное производство.
Например, там был японский пятикоординатный обрабатывающий центр, позволяющий, условно говоря, превратить кусок пенопласта в полноразмерную модель автомобиля.
Какова доля импортных комплектующих в спорткарах Marussia?
Достаточно большая, как у многих – двигатель, трансмиссия, электроника управления силовым агрегатом, тормоза, частично рулевая и амортизаторы. Передние и задние подрамники, рычаги подвески, стойки, пластик с интерьером – все российское. Кузов мы изготавливали сами.
Marussia F1 Team MR03 2014
Для чего было решено организовать производство в Финляндии на автосборочном предприятии Valmet?
Издержки на развитие проекта выросли настолько, что, для того чтобы их окупить в какие-то реальные сроки, нужно было выходить на большие объемы продаж. Поэтому и было решено разрабатывать модели более массовые, чем спорткары — типа внедорожника F1. Рассматривалась возможность выпускать более 10 тысяч автомобилей в год.
Строить в России свой такой завод было достаточно проблематично, а в Финляндии производить под заказ — с экономической точки вполне логично. Во-первых, оттуда очень удобно поставлять автомобили в Россию. Во-вторых, в Европе есть доступ к качественным комплектующим. И в третьих, выпуская продукцию в Финляндии, гораздо легче наладить ее сбыт в Европе.
Но, опять же, менеджмент Marussia с этой задачей не справился. Европейцы постоянно пытаются, говоря простым языком, нас, россиян, развести. Вроде как мы не умеем, а они могут. Так вот, финны сказали нашим менеджерам, что конструкция не очень хорошая, но они готовы ее разработать заново — конечно, за деньги. И менеджеры, не вникая в технические детали, согласились. Мы говорили этим людям, что Valmet не может сделать это, потому что компания занимается сборкой, а не проектированием автомобиля. Тем более, что это финны, а не какие-нибудь немцы, знающие толк в автопроме. В итоге финны начали что-то делать, а потом у них все встало. Самое смешное в этом то, что руководитель конструкторской группы по шасси Marussia даже не привлекался к переговорам с Valmet.
К нему обратились, только когда все застопорилось.
Marussia F1 Team MR03 2014
Понимая, что проблема в менеждменте, вы говорили об этом Фоменко?
Да, указывал на проблемы — когда Николаю, а когда Антону Колесникову (работал с Фоменко, помогал ему заниматься административными и организационными вопросами). Но, судя по всему, это не принесло результата.
Если проблема действительно была в менеджменте, становится понятно, почему проект остановился.
Вероятно, инвестор потерял интерес к проекту из-за того, что он не развивался. Примерно год-полтора назад началось сокращение финансирования, а потом оно совсем прекратилось.
В СМИ есть информация, что на проект было потрачено более 100 миллионов евро. Это так?
Думаю, да. Компания очень хорошо финансировалась. Поэтому в ней было очень комфортно работать. И расстались мы с Николаем Фоменко очень хорошо. Я очень позитивно отношусь к периоду моего сотрудничества с Marussia.
Спорт-прототип «Феникс», спроектированный Игорем Ермилиным, в качестве замены Lada Revolution. Машина была сделана в начале 2007 года.
Что происходило в Marussia в последний год при отсутствии финансирования?
В этот период появилась возможность работать над «Кортежем» (правительственный проект создания и производства автомобилей для государственных чиновников, для которого Marussia занималась дизайном). Компания пыталась удержаться на плаву, пока не получит государственное финансирование. Пытались снижать издержки. Как вы знаете, произошло большое сокращение персонала: сначала до 150 человек, а потом еще…
Кто в Marussia занимался дизайном для «Кортежа»?
Очень сильная команда дизайнеров. Ее возглавлял Максим Чащин. Он раньше тоже работал в НАМИ.
И что в итоге? Сейчас компания закрылась.
Насколько мне известно, для «Кортежа» будет принят вариант, выполненный НАМИ, а не Marussia.
Инженеры, работающие в Marussia, получили очень большой опыт, почти всем им было предложено перейти на работу в НАМИ. Но дизайнерам такого предложения почему-то не поступало. Все оборудование и материалы производства распродаются.
«Феникс» весит 600 кг и разгоняется до 100 км/ч примерно за три секунды.
А что с технологиями Marussia?
Они никому не передавались. Компания Marussia Motors была создана как производственная программа. Была еще компания Е.М.М., она же была калькодержателем (владельцем интеллектуальной собственности и технической документации). Когда обе компании закрылись, была создана Marussia Engineering для того чтобы легко и прозрачно перейти к проекту «Кортеж». Возможно, Marussia Engineering владеет технологиями.
Они могут быть кому-нибудь интересны?
Были разговоры о том, что все эти разработки купят американцы. Но я не думаю, что иностранные компании пойдут на такой шаг.
Про спорткары Marussia было очень много и долго слышно, но готового продукта так и не появилось. Инвестор воспримет этот факт как большой риск.
У марки имидж сильно испорчен?
Думаю, испорчен. Это в какой-то мере отразилось даже на гоночной команде Marussia F1 Team. Люди начинают задаваться вопросом, отразится ли закрытие компании как-то на команде.
Новый концепт, который, по словам Игоря Ермилина, может стать конкурентом такого суперкара, как Koenigsegg.
Я очень сожалею о том, что все так произошло. Думаю, что при существенно меньшем финансировании Marussia проект смог бы реализоваться в виде очень успешного мелкосерийного производства спорткаров в объеме до 100 автомобилей в год. На базе того, что у нас было, вполне реально сделать машину на уровне Koenigsegg с ценой до миллиона долларов. Но все вышло так, как это часто бывает в России: пришли большие деньги, а вместе с ними много непрофессиональных, но «близких» людей.
Почему вы так уверены в том, что спорткары Marussia могли бы конкурировать на уровне известных суперкаров?
Когда мы готовились к гоночной программе, то отправляли нашу дорожную В1 для проверки на базу английской команды Status GP. Там ее полностью разобрали, исследовали, после чего заключили, что она в своем базовом варианте существенно ближе к подготовленной к гонкам версии, чем автомобили типа Aston Martin и McLaren. То есть, мы смогли сделать очень спортивный автомобиль.
Концепт подразумевает использование почти любой из современных наиболее производительных силовых установок.
Еще один хороший отзыв о нашей работе сделали на KW (производитель подвесок для дорожных машин и автоспорта). Ее продукцию используют такие автомобили как Corvet, Audi R8, спорткары BMW, Ferrari, Lamborghini. Когда мы заказывали KW сделать по нашим характеристикам 20 комплектов амотризаторов, то отправили им две машины.
Одну с амортизаторами, сделанными по моему заказу на Питерском заводе «Плаза», а вторую с амортизаторами KW, которые мы сами адаптировали под наши спорткары. После стендовых, а потом всевозможных дорожных испытаний инженер-испытатель из KW с 25-летним стажем сказал, что наше шасси самое лучшее из всех, что он когда-либо пробовал. И это сказал, не продавец клиенту, а инженер инженеру.Вы не думали реализовать подобный проект, но уже самостоятельно?
Я не могу об этом не думать. У меня даже уже есть на бумаге и в 3-d моделях новый концепт спорткара. Это совершенно новая разработка.
Концепт представляет собой детально проработанную на компьютере 3D-модель, выполненную дизайнером Дмитрием Крыловым.
Дмитрий Панов, специально для Autonews.ru
Отечественный спорткар Маруся официально представили в Москве — ДРАЙВ
Как вам имя для спорткара, Маруся? Мне — не очень.
Но в данном случае это не просто имя, тут и игра слов, видите ли: по-английски пишется Marussia. А звучит: Мараша. Но хватит шуток — за несерьёзным именем скрывается амбициозный проект спорткара из России. Да и Lotus Elise, если вспомнить, был назван в честь внучки тогдашнего управляющего компании Романо Артиоли. И ничего — Лизка стала самой успешной моделью компании. А что же Машка?
Машину начали проектировать в компании EMM около года назад. Главные действующие лица: известный шоумен и автогонщик Николай Фоменко и политтехнолог Ефим Островский, выступивший, как он именуется, продюсером проекта.
Воздухозаборники в переднем бампере нарисованы, а самой машине только предстоят ходовые испытания. Сначала их хотели проводить на Дмитровском полигоне, но сейчас решили вывезти машину и на Нюрбургринг.
Маруся сделана по классической гоночной схеме: объёмная алюминиевая рама кокпита с прикреплёнными к ней подрамниками. Подвески — на двойных поперечных рычагах с горизонтально расположенными стойками типа push rod.
Всё вполне по-суперкаровски. Всё, кроме мотора, — в пределах базы поперечно расположен V6 3.5 от Renault Vel Satis мощностью всего 240 л. с.
Приводы, детали подвески — всё импортное. В России были сделаны шасси, стеклопластиковый кузов, светотехника и остекление.
Создатели говорят, что могли купить гигантский V8 мощностью под 500 «лошадей» и начать сооружать монстра. Но куда интереснее было сделать лёгкий автомобиль по заветам Колина Чепмена. Ещё одно совпадение с Лотусом? В действительности дело ещё и в том, что с Renault уже налажены отношения: главный конструктор Игорь Ермилин использовал их при создании спортпрототипа Fenix. Маруся даже с шестицилиндровым мотором получилась лёгкой — всего 950 кг, немногим больше, чем куда более мелкий Lotus Elise. Автомобиль для трек-дней? «Нет! — говорят — Gran Turismo!» А раз «туризмо», то от Renault взяли и пятиступенчатый «автомат» Aisin A40 с возможностью ручного переключения передач.
Так что такое Маруся — типичная самоделка? Не совсем.
Над проектом работали 25 человек. Проработана безопасность, есть две подушки безопасности, АБС, система стабилизации. Оснащение — любимый россиянами полный фарш: в машину хотят сразу же засунуть три камеры заднего вида, три жидкокристаллических экрана, подключение к Интернету через мобильные сети четвёртого поколения, навигацию и жёсткий диск на 320 Гб. Неужели в России спорткар без всех этих игрушек никому не нужен? Но отказаться от них нельзя — базовая комплектация.
Двадцатидюймовые колёса и тормоза Wilwood с четырёхпоршневыми суппортами — из тюнинг-комплектов.
Вот только машина вовсе не готова к продаже. Всё что есть сейчас — это демонстрационное шасси и ходовой макет. Именно макет: у машины нет поворотников, не работают задние габариты… Причём макет не лучшего качества: кузовные панели кривые и плохо подогнаны друг к другу, а на презентации у Маруси перестала закрываться дверь. Интересно, кто придумал покрасить заднюю часть автомобиля в чёрный цвет, на котором все изъяны видны в сто раз лучше? Явно не дизайнеры Вензель и Шершнев — ведь, не считая многочисленных технологических «косяков» (хочется надеяться, связанных со спешкой), дизайн удался! А пропорции просто прекрасны.
Салоном Маруся напоминает типичный шоу-кар: внутри все немыслимые навороты. Например, обещана система проецирования на лобовое стекло, а видеокамера сзади постоянно записывает видео на жёсткий диск. Это может помочь при аварии. Правда, рулевая колонка Маруси не регулируется ни по углу наклона, ни по вылету. И с удобством входа-выхода беда.
И всё же сейчас машина напоминает классический английский кит-кар, автомобиль-конструктор. Разве что более навороченный — в Англии обычно ставят моторы попроще и не покрывают каждый квадратный сантиметр салона ЖК-дисплеями. Но планы наших куда более амбициозны.
Сборку хотят начать в 2010 году, а одновременно с этим — проехать на Марусе целый сезон в чемпионате FIA GT. Смело? Ещё смелее выглядят производственные планы: 1250 машин в год! Неужели у нас наберётся столько желающих купить Марусю? «Не только у нас, — говорят, — мы будем продавать машины и на Западе». Верится с трудом, учитывая, что с подобными национальными спорткарами нынче экспериментируют везде — от Мексики до Аргентины.
Зато уже есть планы по расширению модельного ряда — добавить в него седан, кроссовер и даже электромобиль! Расчёт такой: на купе и кроссовер придётся по 40 процентов продаж, на седан — 20. Правда, сейчас нет даже своего производства. Прототипы строились в помещениях, арендованных у ЗИЛа.
Но это неважно. Пусть Маруся сделана топорно, пусть из её кичливого салона торчит поролон. Начинание правильное, и если компания EMM сможет сделать автомобиль успешным, мы только порадуемся. Но даже если всё пойдёт как надо, боюсь, ребрендинг Маруське не помешает.
«Сферум» приглашает учителей принять участие во всероссийском конкурсе для педагогов «Учебный 2022 год с Марусей»
Фото: «Ростелеком».
Информационно-коммуникационная платформа «Сферум» (создана совместно компанией VK и «Ростелекомом»), VK и образовательная платформа «Учи.
ру» при поддержке Министерства просвещения РФ запускают конкурс «Учебный 2022 год с Марусей».
Учителям предлагается в доступной и интересной форме рассказать, как голосовые ассистенты помогают в учебном процессе. Авторы лучших работ получат умные колонки Капсула Мини с голосовым помощником Марусей, которые позволят сделать уроки более разнообразными, интересными и интерактивными.
На конкурс принимаются работы в любом формате: можно снять видеоролик, сделать презентацию, написать текст или подготовить план урока. Проект необходимо разместить на своей странице ВКонтакте с хештегом #УчимсяСМарусей и пройти регистрацию на сайте конкурса. Итоги всероссийского конкурса подводит оргкомитет, куда входят представители VK, «Сферума» и Учи.ру. Прием заявок открывается 21 декабря, победители будут объявлены 31 января.
«Искусственный интеллект позволяет упростить работу учителя, снять с него рутинные задачи и сделать образовательный процесс более эффективным и разнообразным за счет цифровой трансформации.
Мы рады поддерживать социальные инициативы российских ИТ-компаний, благодаря которым учителя могут стать ближе к цифровым технологиям. Мы знаем, что у голосовых помощников и искусственного интеллекта большие перспективы, и предлагаем педагогам познакомиться с их возможностями. Уверен, что это будет интересно, полезно и дополнит традиционные школьные уроки»,
Мы рады поддерживать социальные инициативы российских ИТ-компаний, благодаря которым учителя могут стать ближе к цифровым технологиям. Мы знаем, что у голосовых помощников и искусственного интеллекта большие перспективы, и предлагаем педагогам познакомиться с их возможностями. Уверен, что это будет интересно, полезно и дополнит традиционные школьные уроки»,– отметил директор департамента цифровой трансформации и больших данных Минпросвещения РФ Андрей Горобец.
«Сегодня владение технологиями вошло в набор обязательных навыков для всех педагогов. Технологии ИИ не только помогают доносить материал и сделать уроки более разнообразными и интересными, но и дают преподавателям и ученикам возможность говорить на одном языке. VK вместе со «Сферумом» и Учи.ру в течении года проводили множество инициатив, чтобы поддержать учителей и сделать для них цифровой мир более доступным»,
– прокомментировал заместитель генерального директора СП “Цифровое образование” (компания-разработчик «Сферума»), директор по связям с вузами VK Сергей Марданов.
«Искусственный интеллект уже проник во многие сферы жизни, в том числе в образование. Конкурс “Учебный 2022 год с Марусей” поможет учителям больше узнать о возможностях голосовых помощников в обучении, получить идеи от коллег по их использованию на уроках, а также поделиться своими и, возможно, выиграть Капсулу Мини с Марусей, чтобы сразу же начать внедрять их. Мы надеемся, что конкурс станет площадкой для обмена идеями и опытом в этой сфере и еще больше учителей по-новому посмотрят на использование технологий ИИ в своих уроках»,
– прокомментировал директор по технологиям искусственного интеллекта VK Андрей Калинин.
У голосового помощника Маруся от VK много навыков, которые будут полезны учителям как младших, так и старших классов. С Марусей можно тренировать таблицу умножения и произношение, решать математические задачи, слушать звучание разных музыкальных инструментов, знакомиться с входящими в школьную программу произведениями художественной литературы.
Кроме того, педагоги и ученики могут самостоятельно создавать для Маруси необходимые навыки – для этого есть удобный конструктор.
«Цифровые технологии, голосовые помощники в том числе, могут качественно дополнить классно-урочную систему обучения. Многие учителя сходятся во мнении, что один из ключевых вопросов системы образования сегодня — как повысить вовлеченность школьников в процесс обучения. Учи.ру уделяет много внимания инструментам, которые помогают педагогам удерживать внимание учеников и формировать у них устойчивый интерес к школьным предметам. Мы рады поддержать новогодний конкурс «Учебный 2022 год с Марусей» и хотим пожелать всем его участникам победы и счастливого Нового года»,
— говорит Сергей Веременко, заместитель генерального директора образовательной онлайн-платформы Учи.ру.
«Сферум» — это часть цифровой образовательной среды, которая создается Минпросвещения и Минцифры в соответствии с постановлением Правительства РФ.
Информационно-коммуникационная платформа призвана сделать обучение, в том числе дистанционное, более гибким, технологичным и удобным.
«Сферум» был запущен 31 марта 2021 года. Сейчас к платформе подключены более 2,3 миллионов пользователей из 50 российских регионов.
* * *
«Сферум» позволяет учиться и общаться онлайн школьникам, учителям и родителям. Платформа основана на технологиях социальной сети «ВКонтакте», регистрация обеспечивается через единый центр авторизации VK ID — простой и безопасный инструмент. «Ростелеком» обеспечивает цифровую инфраструктуру. Пользоваться платформой можно через мобильное приложение «Сферума» для iOS и Android и на сайте сферум.рф.
Сейчас «Сферум» предлагает такие опции как:
- Групповые видеоконференции до 100 участников, доступные с любого устройства. Можно дистанционно подключить к уроку весь класс или отдельных учеников. Каждый из собеседников может включить демонстрацию экрана или виртуально поднять руку.
- Чаты для учебы и общения с возможностью делиться видео, фотографиями, презентациями и другими материалами, необходимыми для занятий.
- Сообщества школ — закрытые группы, в которые можно приглашать учителей, родителей и учеников. Преподаватели смогут управлять классами и назначать уроки, а администрация школы — публиковать видео, статьи и документы для всех участников сообщества.
- Трансляции, которые могут просматривать до 10 тысяч пользователей. Они доступны как зарегистрированным пользователям «Сферума», так и не авторизованным участникам, например, ближайшим родственникам ученика.
* * *
ООО «Цифровое образование» — разработчик «Сферума» — образовано летом 2019 года для создания высокотехнологичных сервисов в сфере образования. Компания входит в реестр отечественного программного обеспечения и реестр операторов, осуществляющих обработку персональных данных, а также является резидентом Сколково. Учредителями «Цифрового образования» на паритетных началах выступают VK и «Ростелеком».
Компания является обладателем награды Международного конкурса технологических продуктов в образовании Edcrunch Award Product – 2021, лауреатом Премии Рунета в номинации «Образование и кадры» и победителем премии ComNews в номинации «Лучшее цифровое решение в образовании».
* * *
Голосовой помощник Маруся от VK доступен в отдельном приложении для Android и iOS, в социальной сети ВКонтакте, умной колонке Капсула и Капсула Мини, в приложении Почта Mail.ru, браузере Atom и в устройствах партнёров.
Маруся концепт кар информация фото. Советы, отзывы, видео
Содержание статьи:Фото Marussia B2 — цена, фото, характеристика | Автоновости Видео Похожие статьи
На данной странице указана информация о концепт — каре Marussia B2, не являющемся серийной моделью. Эту страницу ищут по запросам: купе Marussia B2 цена в России, купить автомобиль у официального дилера, Маруся В2 фото.
Если бы презентация и запуск производства серийной версии Marussia состоялась в году, можно было ожидать отличный шлейф продаж, основанный на интересе концепт — кара Маруся.
Многие «Маруси», включая первый концепт — кар, были разрезаны, но как минимум несколько машин в той или иной степени готовности остались у главных идеологов проекта.
Фото Алексея Бравермана, из архивов «Мотора» и Игоря Ермилина.
Наиболее известными концепт карами являются: Cadillac Cyclone, Chevrolet Volt, Ford Nucleon, Phantom Corsair, Pontiac Bonneville Special, Porsche 989, Volvo YCC, BMW GINA, Mercedes-Benz F700, Ford Iosis
Копирование материалов разрешено только с указанием активной ссылки на первоисточник. Вот так компания Маруся создает реального конкурента не только по технике и внешним данным, но и по заинтересованности публики. Особой ценности я не вижу, не исторически, не коллекционной. Пожалуйста, войдите на сайт или.
Marussia B2 — цена, фото, характеристика | Автоновости
Я ничего не помню. Поиск изображения по сайту. Цена договорная и пока не афишируется, при этом владельцы машин хотели бы продать их одним лотом, не разбивая коллекцию. Однако потенциальным владельцам следует учесть, что будет непросто доукомплектовать их и зарегистрировать в ГИБДД.
По сути дела хлам, который никому не нужен. Особой ценности я не вижу, не исторически, не коллекционной. Что можно сделать красивого из Рекстона? По запчастям только если продать. Нехило так фоменыч кинул кредиторов. Сразу обсирать начали , по сути красивые машины!!!! Вам делаешь плохо не делаешь херово… На некоторых не разобрать где перед, а где зад.
А для пропиаренного уровня суперкара это мудовые рыдания. Объясните, чем она плоха? А тачка может и огонь. Бля, а можно спроектировать и выпустить просто автомобиль гольф класса? Частые вопросы и ответы.
Как обойти запрет на ЯП. Все материалы добавляются пользователями. При копировании необходимо указывать ссылку на источник. Административные вопросы: adm ADD-AUTO.RU. Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.
Авторизуйтесь , пожалуйста, или зарегистрируйтесь , если не зарегистрированы. Американский дипломат со сломанным носом и фингалом выслан из Но…
Мою песню не взяли на Олимпиаду, но в столе я ее не собираюсь де… Нападением стаи собак на красноярскую школьницу таки заинтересов…
И снова о лунной афере!
Гостиница Маруся, Бронницы – цены отеля, отзывы, фото, номера, контакты
В какое время заезд и выезд в Гостинице «Маруся»?
Заезд в Гостиницу «Маруся» возможен после 07:00, а выезд необходимо осуществить до 12:00.
Сколько стоит проживание в Гостинице «Маруся»?
Цены на проживание в Гостинице «Маруся» будут зависеть от условий поиска: даты поездки, количество гостей, тарифы.Чтобы увидеть цены, введите нужные даты.
Какие способы оплаты проживания предусмотрены в отеле?
Способы и сроки частичной или полной предоплаты зависят от условий выбранного тарифа.
Гостиница «Маруся» принимает следующие варианты оплаты: Visa, Euro/Mastercard, No creditcards accepted, only cash, American Express.
Есть ли скидки на проживание в номерах «Маруся»?
Да, Гостиница «Маруся» предоставляет скидки и спецпредложения. Чтобы увидеть актуальные предложения, введите даты поездки.
Какой общий номерной фонд у Гостиницы «Маруся»?
В Гостинице «Маруся» 25 номеров.
Какие категории номеров есть в Гостинице «Маруся»?
Для бронирования доступны следующие категории номеров:
Одноместный (Одноместный номер с общей ванной комнатой)
Двухместный (Двухместный номер с 2 отдельными кроватями и общей ванной комнатой)
Четырехместный (Стандартный четырехместный номер)
Трехместный (Классический трехместный номер)
Номер (Спальное место на двухъярусной кровати в общем номере для мужчин и женщин)
Номер (Спальное место на двухъярусной кровати в общем номере для мужчин)
Чем заняться на территории «Маруся» в свободное время?
Гости могут воспользоваться перечисленными услугами из списка ниже.
Внимание! За услуги может взиматься дополнительная оплата.
Велоспорт
Каноэ
Ныряние с маской и трубкой
Пешие прогулки
Рыбная ловля
Терраса
Терраса для загара
Сауна
Гостиница «Маруся» предоставляет услугу парковки?
Да, в Гостинице «Маруся» предусмотрена услуга парковки вашего автомобиля. Пожалуйста, перед бронированием уточните возможную дополнительную оплату и условия стоянки.
Маруся машина конкурент ламборджини. Тенденции, объявления, фото
Содержание статьи:Фото ДНИ.РУ АВТО ИНТЕРНЕТ-ГАЗЕТА ВЕРСИЯ 6.0 / «У Lamborghini конкурентов нет» Видео Похожие статьи
Такие популярные компании, как Lamborghini и Ferrari, по-прежнему внимательно Конструкторы «Маруси» утверждают, что по своим техническим характеристикам эта спортивная машина не уступает моделям известных автопроизводителей.
Характеристики можно подчерпнуть в интернете — по ним и сравнишь, купив марусю придется купить и Фоменко, а что делать если скажем фонарь разобъешь, а ламба все-таки серийный автомобиль, объезженный.
О марусе написано то, что она будет соревноваться с ферарри и ламборджини. Не, не потянет. Маруся довольно хорошая машина, но Руководство это прекрасно понимало и потому Марусю пыталось преподнести как суперкар: конкурентами.
Такой автомобиль фиг где купишь. Конечно, мы думаем об экологии и об энергии будущего. Наверное стоило бы добавить её сюда. Коммунальные службы Владивостока готовят спецтехнику к весенне-летнему периоду ФОТО.
Ответы@GLOBUS54.RU: Какая машина лучше Маруся или Ламборджини ?
Автопортал GLOBUS54.RU Справочник Фото Карта Афиша Недвижимость Адреса СП Реклама на форумах Правила FAQ Поиск Участники. Автопортал GLOBUS54.RU Справочник Фото Карта Афиша Недвижимость Адреса СП.
. Реклама на форумах Правила FAQ Поиск Участники. К первому непрочитанному сообщению. Подписка на тему Версия для печати. По словам главного идеолога создания первого русского суперкара Николая Фоменко, его компания способна за довольно короткий срок разработать практически любой кузов.
Мы все привыкли к тому, что сделанные в России автомобили если это, конечно, не военная техника , представляют собой весьма жалкое зрелище. Однако при ближайшем рассмотрении оказывалось, что Marussia это очень даже приличный автомобиль, который по своему дизайну не уступает большинству конкурентов!
Интерьер представленных машин отделан кожей, а внутреннюю отделку, видимо еще будут доводить до ума. По словам самого Николая Фоменко, сварка силовой структуры кузова — это вообще его гордость. Она здесь даже лучше, чем на… Ferrari. Для автомобилей такого класса это не так и много. Мало того, в России появился даже салон по продаже Marussia со своим сервис-центром, а скоро появится и второй дилер.
Для этого у нас скоро появятся три завода по сборке машин, причем, все они, скорее всего, будут расположены в Европе.
Естественно, основной объем производства составят не суперкары. Их тираж будет не слишком большим. Главным локомотивом должен стать… кроссовер. Что касается технической части, то Marussia пока не поражает мир двигателями гигантского объема.
Но скоро автомобиль получит новый силовой агрегат. Какой — пока секрет. Никогда не сомневался в чувстве юмора Фоменко. Ездить не про правилам может любой дурак. Езда по ПДД — для Избранных. Заслуженный тошнот и зануда. Это спорткар, созданный гонщиком и шоуменом Николаем Фоменко. Так вот теперь у этого авто появился «родственник» — внедорожник, презентация которого состоялась на днях в рамках выставки «Связь-Экспокомм». В оформлении интерьера можно узнать черты спорткар Marussia: симметричную переднюю панель в форме буквы М, необычные дефлекторы…
Из отличительных черт внедорожника можно отметить переключатели, стилизованные под авиационные тумблеры.
Кроме того, представители Marussia Motors обращают особое внимание покупателей на новейшую мультимедийную систему, которая позволяет слушать музыку, смотреть фильмы, выходить на связь через Bluetooth и Skype, работать с файлами и базами данных, а также прокладывать маршруты с помощью GPS или ГЛОНАСС.
В армейских и пожарных отрядах, а также в подразделениях МЧС новинка сможет выполнять роль командно-штабной машины или мобильного центра оперативного управления. Физическая сила и власть — ничто по сравнению с могуществом, умом и волей… О технических особенностях нового внедорожника в руководстве Marussia пока предпочитают не говорить. Однако ранее Николай Фоменко уже сообщал нам, что в основе этой модели будет лежать все та же платформа, на которой построено несколько спортивных суперкаров.
В Marussia уверены, что их новый автомобиль можно будет продавать не только частным лицам, но и военным или спасателям. Возможности автомобиля позволяют использовать его в армейских и пожарных частях, отрядах МЧС и службах быстрого реагирования в качестве командно-штабной машины или мобильного центра оперативного управления.
Ведь каждому понятно что их никогда делать не будут. Уведомление на e-mail об ответах в тему, во время Вашего отсутствия на форуме.
Подписка на этот форум. Уведомление на e-mail о новых темах в этом форуме, во время Вашего отсутствия на форуме. Скачивание темы в различных форматах или просмотр версии для печати этой темы. Немцы в шоке — русские сделали суперкар На автосалоне во Франкфурте совершенно неожиданно для всех состоялась премьера новой версии российского суперкара Marussia. Marussia это не супер, а просто спорткар. Marussia: теперь и внедорожник! Marussia показала гигантский внедорожник Российская компания Marussia, которую возглавляет Николай Фоменко, представила свой первый… внедорожник.
Marussia против всех. Машины, на которых вы никогда не прокатитесь. Эпизод №5
Новосибирск | Эксклюзивные фото: НГС нашел разбитый суперкар Marussia
Владелец спортивного автомобиля Marussia В1, который сегодня попал в ДТП на Ипподромской и остался без колес, показал машину журналисту НГС.
НОВОСТИ.
Владелец суперкара 20-летний Игорь Сердцев — сын Александра Сердцева, директора компании VIP-Service, которая была официальным дилером Marussia Motors в Новосибирске, полагает, что описание утреннего происшествия сильно приукрасили. «Развернулась, ударилась, убилась. От кого-то даже слышали, что пассажир умер. Это все неправда. Как только автомобиль остановился, мы благополучно открыли двери. Автомобиль очень безопасный», — говорит Сердцев.
По его словам, эта авария с участием «Маруси» — первая в мире. «Машин всего 18 штук. У нас автомобиль появился в 2013 году — это предсерийный прототип. Мы сделали его таким, каким он должен быть, — перешили салон, перекрасили кузов. Автомобиль подлежит восстановлению, ничего слишком критичного там нет. Зимой восстановим, следующим летом вы его увидите», — пообещал Игорь Сердцев.
По наблюдениям корреспондента НГС.НОВОСТИ, у автомобиля большие повреждения у подвески и у нижней части кузова. Также вырвано два задних колеса вместе со ступицами от Ferrari f430, их придется заказывать в Москве, говорит хозяин машины.
«Я не отношу себя к золотой молодежи. Полгода назад вернулся из армии, служил в Воздушно-десантных войсках. Имею две госнаграды. Автомобиль был для нас как член семьи. Мы с отцом собирали его, копались по локоть в масле, но так получилось», — сетует Игорь Сердцев.
НГС.НОВОСТИ
Фото Александра Ощепкова
Данный материал опубликован на сайте BezFormata 11 января 2019 года,ниже указана дата, когда материал был опубликован на сайте первоисточника!
Ещё новости о событии:
Авария суперкара Marussia, эвакуация полицейской машины и другие главные новости
Дайджест главных событий 30 сентября по версии НГС.
• Событием дня стала авария на Ипподромской магистрали, в которую попал единственный в Новосибирске спорткар Marussia B1 .
20:36 30.09.2016 НГС.Новости — Новосибирск
Эксклюзивные фото: НГС нашел разбитый суперкар Marussia
Владелец спортивного автомобиля Marussia В1, который сегодня попал в ДТП на Ипподромской и остался без колес, показал машину журналисту НГС.НОВОСТИ.
17:08 30.09.2016 НГС.Новости — Новосибирск
Отечественный спорткар лишился колеса в Новосибирске
Единственный в столице Сибири отечественный спорткар Marussia B1 сегодня ночью попал в аварию.
14:41 30.09.2016 Новая Сибирь — Новосибирск
Владелец оставшегося без колес суперкара Marussia рассказал свою версию ДТП на Ипподромской
НГС.
НОВОСТИ поговорили с 20-летним Игорем Сердцевым, хозяином суперкара Marussia, потерявшего колеса на Ипподромской сегодня ночью .
13:41 30.09.2016 НГС.Новости — Новосибирск
Редкий спорткар разбился в Новосибирске
Спорткар Marussia B1 попал в аварию в Центральном районе Новосибирска. Автомобиль вылетел на газон, врезался в бордюр, в результате чего лишился колес.
11:40 30.09.2016 Сибкрай.ru — Новосибирск
Спорткар Marussia за несколько миллионов остался без колес после кувырков на Ипподромской
Marussia, которую презентовали новосибирцам в 2011 году
Сегодня ночью, 30 сентября, около 00:30 в центре Новосибирска молодые люди разбили спорткар Marussia B1.
10:08 30.09.2016 НГС.Новости — Новосибирск
В Новосибирске отечественный спорткар за 5 миллионов попал в аварию
В Новосибирске отечественный спорткар за 5 миллионов попал в аварию, сообщают в группе мобильного приложения «Автоспас».
10:07 30.09.2016 Tvsib.Ru — Новосибирск
В Новосибирске отечественный спорткар за 5 миллионов попал в аварию
Единственный в городе спорткар Marussia В1 попал в ДТП на улице Ипподромской.
10:06 30.09.2016 ГТРК Новосибирск — Новосибирск
Дж. Визуализация | Бесплатный полнотекстовый | Основанные на изображениях суррогаты социально-экономического статуса в городских кварталах с использованием глубокого обучения на множестве экземпляров
от решений, основанных на опыте и авторитете, к решениям, подкрепленным и оцененным данными и научными выводами [1].
EBP активно продвигается правительством Великобритании с 1997 года, начиная со знаменитого официального документа «Модернизирующее правительство» [2], в то время как США также стремятся лучше интегрировать данные и другие формы доказательств в федеральные процессы EBP, как можно видеть. созданием и выводами Комиссии по формированию политики, основанной на фактических данных [3].Однако получить доказательства в поддержку EBP далеко не просто. Исследования и анализ данных требуют денег и времени, а при принятии решений может не быть достаточных данных для формулирования политики [4]. Кроме того, даже если существуют данные исследований, они могут быть неприменимы на местном уровне, что требует дальнейшего изучения местного контекста для поддержки целенаправленной политики [5], что приводит к дополнительным затратам, возможно, превышающим пороговые значения экономической эффективности. Вместо этого применяются субоптимальные, «сплошные» политики на макроскопическом уровне [6].Таким образом, местные измерения и демографические данные являются ключевыми для EBP, при этом основными источниками такой информации в настоящее время являются данные переписи населения, которые, вероятно, будут объединены с дополнительными данными от государственных учреждений в будущем [3].
Однако сбор данных переписи стоит дорого: десятилетняя перепись 2010 г. в США стоила более 13 миллиардов долларов [7], а собранная информация ограничена и может быстро устареть, учитывая, что всеобщая перепись проводится каждые 10 лет. проблемы EBP, последние технические достижения теперь предлагают инновационные средства для получения объективных измерений социальной и городской среды.Такие сервисы, как Google Street View (GSV) [8,9], Bing Maps Streetside [10] и OpenStreetCam [11], теперь предлагают изображения городов с географической привязкой и позволяют исследователям виртуально исследовать окружающую среду и измерять ее характеристики. Например, исследователи проекта SPOTLIGHT [12] разработали инструмент «виртуального аудита» на основе GSV [13], чтобы уменьшить усилия, необходимые для количественной оценки типологии различных районов в европейских городах. Затем они использовали изображения каждого местного района для объективного измерения городских особенностей, связанных с ожирением [14].
Выходя за рамки виртуальных аудитов, Gebru et al. [15] использовали изображения GSV и глубокое обучение для автоматического определения распределения различных моделей автомобилей в каждом районе (включая марку автомобиля, модель и год выпуска). Анализ 50 миллионов изображений из 200 городов США показал, что такие данные можно использовать для автоматического вывода местной демографической информации, связанной с доходом, образованием, расой и предпочтениями избирателей. В частности, эта информация была оценена на уровне участков США (каждый включает примерно 1000 человек).Однако разработка классификаторов автомобилей, использованных в этой работе, сама по себе была сложной задачей. В нем участвовало 2657 категорий автомобилей и почти 400 000 изображений, которые были вручную аннотированы, чтобы указать категорию всех видимых автомобилей на каждом изображении. Для выполнения этой трудоемкой задачи были наняты комментаторы через Amazon Mechanical Turk, а также автомобильные эксперты. В нашей работе в рамках проекта BigO [16] мы стремимся выявить локальные факторы городской и социально-экономической среды, которые связаны с ожирением у детей.
, такие как низкая физическая активность и нездоровое питание.Затем эту информацию можно использовать для разработки целевых мероприятий и политики, учитывающих местный контекст. Руководствуясь нашей потребностью в показателях СЭО местного городского населения, мы исследуем, применим ли подход Gebru et al. [15] можно использовать для получения такой информации от автомобилей, но без связанных с этим усилий по аннотации вручную. Чтобы достичь этого, мы подходим к проблеме категоризации автомобилей, используя модели, обученные с помощью обучения с несколькими экземплярами на уровне муниципалитета. В частности, вместо аннотации автомобилей мы аннотируем муниципалитеты на основе их социально-экономического статуса.Затем мы обучаем модель глубокого обучения для классификации изображений автомобилей в зависимости от типа муниципалитета, в котором они наблюдались. Наконец, мы получаем совокупный балл на основе выходных данных модели примерно для 500 автомобилей, выбранных из каждого муниципалитета с помощью GSV.
Результаты, полученные в 30 муниципалитетах Греции с разным СЭС, показывают, что этот метод может точно прогнозировать показатели социально-экономического положения, такие как местный уровень безработицы. В частности, модель линейной регрессии, обученная для 25 муниципалитетов (8 с низким, 9 со средним и 8 с высоким СЭС), достигает коэффициента детерминации R2=0.76, в то время как оценка на удерживаемом тестовом наборе из 5 дополнительных муниципалитетов (также с разным SES) достигает средней абсолютной ошибки в процентах 0,089 и средней абсолютной ошибки 1,87. Оцениваются и другие показатели СЭП, связанные с уровнем образования и престижем профессии, что приводит к моделям линейной регрессии с аналогичной эффективностью.
Они подробно обсуждаются в следующих разделах. Остальная часть документа организована следующим образом. Раздел 2 обобщает соответствующую работу в области использования визуального анализа для измерения характеристик окружающей среды и оценки демографии, показателей СЭП или восприятия местным населением своей окружающей среды. В разделе 3 представлен наш метод описания района на основе изображений с использованием глубокого обучения с несколькими экземплярами, а в разделе 4 представлены результаты экспериментальной оценки в греческих муниципалитетах.Наконец, Раздел 5 подытоживает наши выводы и завершает эту работу.2. Связанные работы
Google Street View широко используется для измерения характеристик застроенной среды и демографических выводов. Первоначально исследователи предлагали использовать Просмотр улиц для проведения виртуального аудита, чтобы избежать затрат и времени, необходимых для выездных аудитов. В [19] сравнение между выездной проверкой 2007 г.
и виртуальной проверкой 2008 г. для 143 переменных в части Нью-Йорка показало высокую степень совпадения (более 80%) для более чем половины переменных.Согласие было ниже для элементов, которые обычно демонстрируют временную изменчивость (например, переменные, связанные с присутствием людей, животных или мусора и мусора). Аналогичные результаты были опубликованы в работе [20], в которой делается вывод о том, что GSV представляет собой ресурсоэффективную и надежную альтернативу полевым проверкам атрибутов, связанных с ходьбой и ездой на велосипеде. Подобные инструменты также были разработаны для выявления связей между характеристиками искусственной среды и ожирением. Исследователи, разработавшие инструмент виртуального аудита SPOTLIGHT для оценки характеристик ожирения искусственной среды [12,13,14], использовали как полевые, так и виртуальные аудиты.Они сообщили об очень высоком уровне согласия между наблюдателями (96,4%) и между наблюдателями (91,5%) по многочисленным экологическим характеристикам в четырех районах Нидерландов.
Недавно Бадер и соавт. [21] пришли к выводу, что GSV для виртуального аудита надежен, но исследователям необходимо тщательно рассмотреть вопросы, связанные с выбором переменных (как также первоначально обсуждалось в [19]), а также усталость оценщика, которая может быть значительным источником ошибок. .Чтобы уменьшить количество ошибок, усилий и затрат, связанных с ручными измерениями, несколько исследователей прибегли к алгоритмам компьютерного зрения и машинного обучения для автоматизации задач измерения.Возможно, самый известный пример — это сам Google, где Goodfellow et al. [22] использовали изображения GSV для автоматической записи номеров улиц домов для использования в сервисе Google Maps [23]. Глубокая сверточная нейронная сеть (CNN) использовалась для одновременного выполнения локализации, сегментации и распознавания чисел. Большое количество доступных обучающих изображений (десятки миллионов изображений) позволило системе достичь очень высокой эффективности (в целом более 96%), несмотря на большое количество параметров модели.
Также было предпринято несколько последующих попыток автоматического измерения особенностей окружающей среды или точек интереса с помощью изображений GSV. В работе [24] авторы представляют систему каталогизации городских объектов, которая может точно локализовать и классифицировать деревья, обнаруженные в городских кварталах с помощью GSV. В ссылках [25,26,27] представлены различные методы обнаружения и классификации витрин магазинов по изображениям на уровне улиц. Все эти работы направлены на измерение переменных среды, которые непосредственно видны на изображениях GSV.Другая часть работы направлена на использование изображений GSV для получения измерений, которые можно вывести на основе характеристик окружающей среды. Например, в работе [28] авторы используют набор данных Place Pulse [29] для построения модели глубокого обучения восприятия безопасности на основе изображений GSV и корреляции ее с оживленностью районов, измеренной по данным мобильного телефона. В работе [30] авторы используют изображения GSV для определения количества пешеходов, присутствующих на сегментах улицы, чтобы оценить количество пешеходов, а в работе [31] авторы автоматически извлекают три показателя визуального ограждения, которые, как показано, коррелируют с проходимостью.
.Двигаясь еще дальше, ссылка [32] использует характеристики искусственной среды, извлеченные с помощью CNN, и строит регрессионные модели, которые связывают эти особенности с распространенностью ожирения среди взрослых. В этой статье мы начинаем с подхода Гебру и других [15,33] (см. Раздел 1) и изучить возможность разработки моделей классификации для вывода социально-экономических показателей без необходимости каких-либо ручных аннотаций. Для этого мы предлагаем построить модели классификации автомобилей на основе различий во внешнем виде автомобиля между областями с низким и высоким SES с использованием обучения на нескольких экземплярах.Мы вводим показатель, который действует как суррогат местного SES, и используем его с простой линейной регрессией для построения моделей, которые предсказывают местный уровень безработицы и другие показатели SES, с очень обнадеживающими результатами.3. Многоэкземплярное обучение для характеристики соседства с использованием изображений
3.
1. Сбор данных Первый шаг нашего метода включает в себя сбор изображений бокового вида GSV припаркованных автомобилей в интересующей области. В этой работе мы используем прямоугольные области, определяемые двумя наборами координат, указывающими верхнюю левую и нижнюю правую точки прямоугольника (см. рис. 1, шаг (а)).Чтобы убедиться, что во время выборки выбираются только данные из представляющих интерес административных регионов, мы игнорируем любые точки сетки, выходящие за границы административного региона, как это определено данными ГИС. Регион сначала пересекается для получения изображений-кандидатов. В частности, мы выбираем точки на плотной регулярной прямоугольной сетке внутри интересующей области с фиксированным шагом расстояния в каждом направлении. Чтобы получить координаты точки, нам нужно учитывать кривизну земли. Для интересующих нас размеров области мы можем предположить, что Земля является идеальной сферой, и мы можем полагаться на формулу гаверсинуса, которая определяет расстояние между двумя точками,d(p1,p2)=2ρ arcsin(sin2(ϕ2−ϕ12)+cos(ϕ1)cos(ϕ2)sin2(λ2−λ12))
(1)
где ρ=6371×103 — радиус Земли в метрах, а ϕi,λi — координаты точки pi (широта и долгота соответственно) в радианах, при i=1,2.
Эта формула позволяет преобразовать желаемый шаг дискретизации в метрах в шаг в радианах по широте и долготе. Если dA и dB — длины сторон прямоугольника по широте и долготе соответственно (определяются по уравнению (1)), а sA, sB — соответствующие шаги в метрах, то nA=dA/sA и nB= дБ/сБ — количество точек сетки в каждом направлении. Шаги в радианах тогда равны rA=dA/nA и rB=dB/nB. Обратите внимание, что если точка сетки выходит за границы интересующей административной области, она отклоняется.Мы запрашиваем у GSV Application Programming Interface (API) [9], предоставленного Google, метаданные, касающиеся каждой точки в прямоугольной сетке. API не предоставляет данные о точке запроса; вместо этого он предоставляет метаданные для ближайшего местоположения с доступным изображением улицы (без возврата самого изображения). Это позволяет определить набор уникальных местоположений с доступными изображениями, близкими к выбранным точкам прямоугольной сетки. Если шаг выборки становится достаточно маленьким, мы получаем список всех доступных локаций с изображениями улиц GSV.
В этой работе мы сосредоточимся на припаркованных автомобилях, чтобы свести к минимуму влияние машин, проезжающих по окрестностям, на извлеченные измерения. Это также снижает изменчивость внешнего вида автомобилей, что может повлиять на модель классификации, используемую на более поздних этапах. Однако стоит отметить, что мы проводили наши эксперименты в Греции, где автомобили обычно паркуются на улице в городских районах. В других частях мира, где гаражи или автостоянки более распространены, стоит также включить движущиеся автомобили, чтобы избежать систематической ошибки в процедуре выборки.
Получение припаркованных автомобилей требует, чтобы для каждой локации с изображениями улиц нам нужно было получить два изображения, вертикальные (слева и справа) относительно направления улицы в выбранной точке, и обнаружить припаркованные автомобили. Направление улицы в этой точке определяется через API геокодирования Google [34] путем запроса соседней точки на той же улице. В частности, для каждого местоположения мы получаем местоположение либо предыдущего, либо следующего номера улицы с помощью API геокодирования.
Формула пеленга используется для определения направления улицы.θ=atan2(sin(Δλ)cos(ϕ2),cos(ϕ1)sin(ϕ2)−sin(ϕ1)cos(ϕ2)cos(Δλ))
(2)
где Δλ — разница долгот между двумя точками, а ϕ1, ϕ2 — широта точек.Затем мы можем получить виды со стороны улицы, запросив у GSV направление на ±90° от направления улицы в выбранной точке. Этот процесс повторяется для всех выбранных местоположений в регионе. Затем мы обрабатываем изображения для обнаружения автомобилей.3.2. Обнаружение автомобилей с помощью Faster R-CNN
Для обнаружения автомобилей на полученных изображениях с видом сбоку (шаг (b) на рисунке 1) мы используем модель Faster R-CNN [17], предварительно обученную на Pascal VOC 2007 [35]. Faster R-CNN — это популярная архитектура глубокой нейронной сети для обнаружения объектов, которая расширяет Fast R-CNN [36] добавлением обучаемой сети предложений регионов для создания областей объектов-кандидатов на входном изображении.Модель, которую мы использовали в наших экспериментах, изначально обрабатывает данные с использованием первых 13 сверточных слоев VGG-16 [37], предварительно обученных в ImageNet.
Выходные данные сверточных слоев C обрабатываются сетью предложений регионов (RPN), которая включает в себя слой регрессии, обеспечивающий границы областей объектов-кандидатов, и слой классификации, который идентифицирует области изображения как «объект» или «не объект». Тот же вывод, C, передается на уровень объединения RoI Fast R-CNN для областей объекта-кандидата, обнаруженных RPN.Слой объединения RoI выполняет максимальное объединение, чтобы преобразовать предложение области объекта в представление фиксированного размера. На последнем этапе классификации определяется класс обнаруженных объектов. Для получения дополнительных сведений о Faster R-CNN читатель может обратиться к ссылке [17]. В этой работе мы применили Faster R-CNN только для класса объектов «Автомобиль». Применяя Faster R-CNN к изображениям, собранным из GSV (раздел 3.1) с порогом обнаружения 0,8, мы получили набор изображений припаркованных автомобилей из целевого региона практически без ложных срабатываний.Как описано в следующих разделах, пропущенные обнаружения не влияют на предлагаемую методологию, поскольку она использует только выборку автомобилей в каждом регионе, и поэтому высокая полнота не требуется.
3.3. Автоматическая маркировка автомобилей с использованием обучения на нескольких экземплярах
. Руководствуясь результатами работы [15], мы разрабатываем наши модели, исходя из предположения, что типы автомобилей, наблюдаемые в городском регионе, являются индикаторами социально-экономического статуса местного населения. Вместо того, чтобы пытаться определить точную категорию (т.т. е., марка, модель и год выпуска) каждого автомобиля, однако мы максимально упрощаем задачу обучения и пытаемся построить модель бинарной классификации, используя множественное обучение [38], без каких-либо ручных маркировок автомобилей. мы обозначаем регионы как «низкий» и «высокий» СЭП на основании опубликованных показателей СЭП. В экспериментах этой статьи мы применили наш метод к греческим муниципалитетам и полагались на местный уровень безработицы, чтобы присвоить ярлык на уровне муниципалитета. Каждый автомобиль, обнаруженный в выбранном муниципалитете (в соответствии с процессом, описанным в разделе 3.
2) также помечается как «низкий» и «высокий» в зависимости от ярлыка муниципалитета. Другими словами, характеристика каждого обнаруженного изображения автомобиля зависит от региона, в котором он наблюдался, а не от категории автомобиля. Это имеет несколько значений:Все автомобили, наблюдаемые в одном городском районе (например, с одним и тем же почтовым индексом или муниципалитетом), наследуют одну и ту же метку во время обучения.
Во время обучения модели разные экземпляры одной и той же категории автомобилей могут быть помечены как «низкая» и «высокая».
Модель строится на основе общего внешнего вида автомобиля, и классификатор может узнать отличительные характеристики помимо категории автомобиля, такие как возраст автомобиля и общее внешнее состояние.
Использование обучения с несколькими экземплярами устраняет усилия по маркировке для обучения наших моделей классификатора, а также может помочь нашим моделям идентифицировать отличительные характеристики внешнего вида автомобилей между областями с низким и высоким SES.
С другой стороны, это значительно увеличивает уровень тренировочного шума.Чтобы свести к минимуму влияние шума, сохраняя при этом преимущества обучения с несколькими экземплярами, мы предлагаем обучать модель классификатора с использованием областей с низким и высоким крайними значениями SES на основе доступных статистических авторитетных данных. Это может помочь процедуре обучения, усиливая различия в типах автомобилей и внешнем виде автомобилей между регионами с высоким и низким SES. Кроме того, как мы обсудим в следующем разделе, мы полагаемся только на экземпляры автомобилей, классифицированные нашей моделью с высокой достоверностью (вероятность, близкая к 1 или 0), чтобы минимизировать влияние шума при оценке показателей СЭС региона.
Во время обучения каждое обнаруженное изображение автомобиля было обрезано и изменено до 224×224 пикселей, а также преобразовано с использованием стандартных случайных входных искажений для улучшения обобщения модели. Результатом обучения является модель, которая получает обрезанное изображение автомобиля (измененный размер выходных данных модели Faster R-CNN) и вычисляет вероятность того, что входное изображение автомобиля происходит из области с высоким SES.— оценка местного уровня безработицы, y, а x — суррогатная переменная. Мы предлагаем установить x равным доле автомобилей, классифицированных как происходящие из региона с высокой отрицательный). В частности, учитывая выходные данные p(high|I) модели для каждого изображения автомобиля, которое я обнаружил в местном районе или муниципалитете, мы вычисляем дробь только для автомобилей, классифицированных с максимальной достоверностью 20%.c(I)={p(высокий|I), если p(высокий|I)>0.51−p(высокий|I), если p(высокий|I)≤0,5
(3)
потомx=|{I|p(high|I)>0,5,c(I)∈top-20%}||{I|c(I)∈top-20%}|
(4)
где «верхние 20%» указывают 20% лучших показателей достоверности классификации, c (или, что то же самое, значения c выше 80-го процентиля), а символ |.
| обозначает мощность множества.Этот выбор в некоторой степени смягчает проблему шума, возникающего при обучении с несколькими экземплярами. Вероятность p(high|I), близкая к 0 или 1, указывает на высокую достоверность метки I.С другой стороны, вероятность, близкая к 0,5, указывает на полную неопределенность в отношении класса автомобиля, т. е. автомобиль, который с равной вероятностью можно было бы наблюдать в областях с высокой или низкой СЭС. Рассматривая автомобили с достоверностью классификации 20%, мы гарантируем, что выбираем автомобили, которые наиболее различимы между регионами с низким и высоким SES. Этот подход также подчеркивает различия между регионами с высоким и низким SES, которые в противном случае были бы менее очевидными при большом количестве автомобилей со средними баллами.
4. Эксперименты
Мы провели эксперименты с использованием изображений GSV, полученных из 30 муниципалитетов Греции. Эксперименты направлены на демонстрацию эффективности моделей классификации автомобилей, а также моделей прогнозирования показателей SES, несмотря на шум, вносимый обучением с несколькими экземплярами.
Кроме того, мы показываем, как предложенный подход может быть использован для оценки локальных показателей СЭС с высоким географическим разрешением.
4.1. Оценка точности моделей обучения с несколькими экземплярами
Сначала мы провели небольшую оценку предварительно обученной современной модели обнаружения автомобилей (раздел 3.
2) на наборе из 1000 городских изображений GSV, случайно выбранных с использованием нашего метода сбора данных (раздел 3.1). Из 350 припаркованных автомобилей, содержащихся на этих изображениях, Faster R-CNN с порогом 0,8 обнаружил 238 автомобилей, 1 ложное обнаружение, а также 12 движущихся автомобилей, ошибочно принятых за припаркованные. Это указывает примерно на 70% точность обнаружения припаркованных автомобилей и на 5% ошибку неправильной классификации из-за того, что движущиеся автомобили ошибочно принимаются за припаркованные автомобили. Таким образом, наш подход обнаруживает припаркованные автомобили с очень высокой точностью.Что касается обнаружения пропущенных автомобилей, то они не влияют на наш метод, поскольку он основан на выборке автомобилей региона. Учитывая список всех муниципалитетов Греции, мы сначала выбрали пять с самым высоким и пять с самым низким уровнем безработицы. оценить точность модели классификации автомобилей. Различия между муниципалитетами значительны: в муниципалитете с самым высоким уровнем безработицы (Психико, регион Афин) уровень безработицы составляет 8,8%, а в муниципалитете с самым низким уровнем безработицы (Ампелокипои/Менемени, в районе Салоников) 30.
4%. Каждому автомобилю, обнаруженному с помощью Faster R-CNN в первых 5 муниципалитетах (раздел 3.2), присваивается «высокая» метка SES, а автомобилям в нижних 5 муниципалитетах назначается «низкая» метка SES. Затем мы использовали обучение на нескольких экземплярах для обучения и оценки модели классификации автомобилей на основе Inception V3, как описано в разделе 3.3. Оценка классификаторов автомобилей первоначально выполнялась только для этих 10 муниципалитетов с использованием метода «Оставить одну группу вне» (LOGO ) подход. LOGO — это вариант оценки погрешности теста Leave-One-Out (LOO), при котором группа образцов не учитывается для каждой итерации оценки.В нашем случае каждая группа соответствует автомобилям одного муниципалитета. В частности, выполняется десять итераций оценки. Во время каждой итерации изображения автомобилей из одного муниципалитета исключаются, а последний полносвязный слой модели Inception V3 переобучается на изображениях остальных муниципалитетов. Полученная модель затем используется для классификации каждого автомобиля исключенного муниципалитета.
Для каждого автомобиля мы хотим предсказать метку исходного муниципалитета. Это не всегда возможно, так как один и тот же тип автомобиля может присутствовать как в муниципалитетах с низкой, так и с высокой СЭС.Тем не менее, мы можем использовать этот подход к оценке, чтобы проверить, обнаруживаются ли нашей моделью какие-либо различия между регионами с разным SES. Полученная матрица путаницы показана в таблице 1. Кроме того, на рисунке 2а показана кривая рабочих характеристик приемника (ROC) модели. Наша модель обеспечивает точность 0,699 и площадь под кривой (AUC) 0,762. Эти результаты значительно лучше, чем случайный выбор, что указывает на то, что модели выявляют различия между областями с низким и высоким SES.Однако, как обсуждалось в разделе 3.4, мы можем еще больше усилить различия между муниципалитетами с низким и высоким уровнем SES, оценивая только автомобили с 20-процентной достоверностью классификации (3). В нашем случае это соответствует 100 наиболее достоверным прогнозам (поскольку мы отбираем по 500 автомобилей на муниципалитет).
Результаты показаны в таблице 1 и на рисунке 2b, где мы видим, что для первых 20% автомобилей в каждом регионе прогноз исходной муниципальной СЭС намного точнее. В этом случае наша модель достигает 0.841 точность и 0,928 AUC. Можно также выбрать изображения с использованием порогов абсолютной достоверности, хотя мы решили использовать метод верхних 20%, чтобы гарантировать, что одинаковое достаточное количество выборок использовалось для вычисления суррогатной оценки для всех муниципалитетов. 20% лучших прогнозов, на рисунке 3 показано распределение всех оценок, полученных с помощью нашей модели, для автомобилей в муниципалитете с высоким уровнем СЭС (Кифисия, Афины) и муниципалитетом с низким уровнем СЭС (Ампелокипои/Менемени, Салоники).Мы наблюдаем, что для региона с высоким SES среднее значение баллов классификатора составляет 0,35, а для региона с низким SES — 0,65. Кроме того, в регионе с высоким SES значительно выше процент автомобилей с оценкой, близкой к 1, в то время как в регионе с низким SES больше автомобилей с оценками, близкими к 0.
Эти наблюдения намекают на определение суррогатного индикатора, определенного в уравнении (4), т. е. процент автомобилей, классифицированных как высокий SES, среди 20% автомобилей с самым высоким уровнем доверия. Далее будет оцениваться суррогатный показатель.4.2. Оценка уровня безработицы в греческих городах
Модели, которые мы оценивали в разделе 4.1, были построены с использованием пяти греческих муниципалитетов с самым высоким и пятью самыми низкими уровнями безработицы. В этом разделе мы используем модель классификации автомобилей, обученную для этих муниципалитетов, для расчета суррогата на основе изображений и местного уровня безработицы для других муниципалитетов Греции. Сначала мы выбираем дополнительные 15 греческих муниципалитетов, включая 3 с низким уровнем безработицы, 3 с высоким уровень безработицы и 9 близкий к среднему уровню безработицы (который для Греции составляет примерно 20%).это оценка уровня безработицы. Визуальное представление прогноза модели по сравнению с фактическим уровнем безработицы показано на рисунке 4.
Статистический анализ модели показан в таблице 3. Как видно из этих результатов, предложенная суррогатная переменная имеет коэффициент корреляции 0,874 с уровнем безработицы. ставка. Он также оказывает статистически значимое влияние на оценку уровня безработицы (p-значение t-критерия близко к нулю), в то время как F-критерий также указывает на статистически значимую модель (p-значение также близко к нулю, поэтому модель с суррогатной переменной значительно лучше, чем модель только с перехватом).Что касается пригодности модели, она достигает остаточной стандартной ошибки 3,05 при 23 степенях свободы и R2 = 0,76. Таким образом, наша модель объясняет большую часть дисперсии уровня безработицы y. Наконец, мы также выполнили статистические тесты на гетероскедастичность (тесты Брейша-Пагана, Уайта и Гольдфельда-Квандта), которые были отрицательными, и поэтому предположение о гомоскедастичности для нашей линейной модели выполняется (т. е. дисперсия остатков приблизительно постоянна). Эти результаты очень обнадеживают, однако на Рисунке 4 мы видим, что есть четыре муниципалитета с очень высоким уровнем безработицы, которые, по-видимому, имеют более высокую ошибку.
Чтобы дополнительно изучить это, мы измерили статистическую значимость эффекта показателя x (на основе t-критерия) в кусочно-линейных моделях, т. е. моделях, которые были построены с использованием подмножества диапазонов уровня безработицы (обратите внимание, что для этих результатов число выборок в каждом диапазоне мало). Результаты представлены в таблице 4 и показывают, что нашу модель, основанную на автомобилях, нельзя использовать для различения муниципалитетов с уровнем безработицы выше 24%. Это указывает на то, что для очень высоких уровней безработицы дополнительная информация (т.например, объекты, отличные от автомобилей), могут потребоваться для различения различных уровней безработицы. В дополнение к статистическому анализу, показанному в таблице 3, мы оценили нашу модель в пяти дополнительных, удерживаемых греческих муниципалитетах, которые были выбраны случайным образом. Результаты представлены в таблице 5. Эти прогнозы имеют среднюю абсолютную ошибку (MAE) 1,87 процентных пункта и среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE) 0,089.
Эти результаты согласуются с результатами статистического анализа, представленными ранее.4.3. Расширение до подробных областей соседства
Одним из преимуществ использования предложенного суррогата на основе изображений является то, что становится возможным использовать модель для оценки индикаторов SES с высоким географическим разрешением. Таким образом, хотя греческое статистическое управление публикует уровни безработицы на уровне муниципалитетов (включая население в десятки и даже сотни тысяч человек), мы можем попытаться оценить его значение на уровне кварталов внутри каждого муниципалитета. В этом разделе демонстрируется пример результата такого типа оценки.
Мы выбрали два региона в муниципалитете Пилайя-Хортиатис (уровень безработицы: 14,9%). Один регион находится в районе Пилеи, а другой — в районе Панорама. Хотя эти два региона находятся в непосредственной близости, в Панораме проживает достаточное количество жителей со средним и высоким доходом, и он считается одним из самых высоких районов СЭП в Салониках.
Он включает в себя большое количество отдельно стоящих домов и не плотно застроен. Пилайя, с другой стороны, считается более низкой SES, чем Панорама. Часть района Пилайя включает многоквартирные дома и более плотно застроена.Мы хотели посмотреть, согласуются ли результаты нашей модели с этими качественными наблюдениями, поэтому мы измерили суррогатную переменную и применили нашу модель к блокам в этих двух областях. Результаты визуально проиллюстрированы на рисунке 5.Визуальный осмотр показывает, что (i) Панорама имеет более низкий оценочный уровень безработицы (т. е. более высокий SES), чем Пилайя, и (ii) уровни уровня безработицы «сгруппированы» в компоненты, связанные с территорией. Хотя у нас нет средств для прямой проверки оценок уровня безработицы, результаты согласуются с нашим восприятием этих двух областей и, следовательно, указывают на то, что оценка показателей СЭС на уровне района с использованием суррогатов на основе изображений возможна.
4.4.
Расширение на другие показатели СЭС До сих пор наш анализ ограничивался уровнем безработицы, который мы считаем репрезентативным местным показателем СЭС (средний доход также был бы очень информативным, но эта информация не является общедоступной на уровне муниципалитетов в Греции). . Чтобы проверить, может ли предложенная методология быть расширена на дополнительные показатели, мы использовали предложенную суррогатную переменную для построения линейных моделей, которые предсказывают (а) процент занятого населения с более высокими руководящими должностями (т.д., директоров, администраторов и других руководителей высокого уровня) и (б) процент занятого населения с университетским образованием на уровне выпускников или аспирантов. Сводка результатов (включая уровень безработицы для сравнения) показана в таблице 6. Значения были рассчитаны с использованием той же методологии, которая описана ранее. В соответствии с этими результатами индикаторы 2 и 3 дают более эффективную модель (лучше R2), но несколько хуже в муниципальных образованиях, проведенных в рамках проведенного теста.
Отметим, что хотя MAPE в тестовой выборке по 2-му показателю значительно хуже (0,1492), MAE низкий (0,88). В целом, аналогичные выводы относительно эффективности предложенного подхода можно сделать для всех трех показателей, показывая, что методология суррогатных моделей на основе изображений не ограничивается только уровнем безработицы.
5. Выводы
Мы представили полностью автоматизированную методологию для оценки местных показателей СЭС, таких как уровень безработицы, на основе изображений, полученных с помощью Google Street View, без необходимости использования каких-либо обучающих меток.Для этого мы построили модели, которые классифицируют обнаруженные автомобили с использованием обучения с несколькими экземплярами, где каждый обнаруженный автомобиль наследует метку муниципалитета, в котором он наблюдался («высокий» или «низкий» SES). Эти модели используются для получения переменных, которые действуют как заменители индикаторов SES.
Мы применили нашу модель и методологию в 30 муниципалитетах Греции и показали, что результаты удовлетворительны для нескольких приложений, достигнув R2 = 0,76 и коэффициента корреляции 0,874 для 25 муниципалитетов, использованных для построения нашей модели линейной регрессии, и MAPE = 0 .
089, MAE = 1,87 для вытянутой тестовой выборки из пяти муниципалитетов. Мы также качественно оценили эффективность нашей модели при оценке уровня безработицы на уровне района в двух районах одного муниципалитета в районе Салоников, где результаты согласуются с нашим представлением о СЭС этих районов. Наконец, мы оценили, можно ли распространить предложенный подход на другие показатели СЭС, связанные с профессиональным престижем и уровнем образования, с обнадеживающими результатами.
С точки зрения вычислительной сложности, предлагаемый метод требует расчета курса путем запроса API геокодирования Google и получения изображений через Google GSV (в наших экспериментах вся процедура занимала в среднем около 0,5 с на одно изображение). Обнаружение и классификация автомобилей с помощью Faster R-CNN во многом зависит от доступного оборудования (типичные значения реализации графического процессора составляют примерно 0,5 с на изображение). После этого время на вычисление суррогатной переменной ничтожно мало.
Поэтому наш метод хорошо масштабируется и может применяться в больших географических регионах с ограниченными вычислительными ресурсами.
Еще один вопрос, на который мы еще не ответили, касается эффективности нашей методологии для разных стран мира. Учитывая различия в общедоступной статистике, в моделях автомобилей, а также в погодных и световых условиях в разных странах, мы ожидаем, что для каждой страны нужно будет строить разные модели (что несложно, если предположить, что начальный набор показателей СЭС находится на уровне уровень муниципалитета доступен).
Кроме того, в некоторых странах, где автомобили обычно не паркуются на улицах, необходимо учитывать движущиеся автомобили. Изучение всех этих вопросов является предметом будущих исследований.
Несмотря на эти остающиеся вопросы, результаты, представленные в этой работе, в достаточной степени демонстрируют, что предлагаемая методология на основе изображений может использоваться для получения хороших оценок индикаторов СЭС с высоким географическим разрешением, для поддержки экономически эффективных, основанных на фактических данных решений, которые учитывать местный социально-экономический контекст населения.
| |
Arena Car Rental — Домашняя страница
Введите желаемую дату получения и возврата, место получения и возврата и нажмите «Тарифы и наличие мест».
Дата и время получения:
00:0000:1500:3000:4501:0001:1501:3001:4502:0002:1502:3002:4503:0003:1503:3003:4504:0004:1504:3004:4505:0005:1505:3005:4506: 0006:1506:3006:4507:0007:1507:3007:4508:0008:1508:3008:4509:0009:1509:3009:4510:0010:1510:3010:4511:0011:1511:3011:4512:0012: 1512:3012:4513:0013:1513:3013:4514:0014:1514:3014:4515:0015:1515:3015:4516:0016:1516:3016:4517:0017:1517:3017:4518:0018:1518:
Выбрать место:
Международный аэропорт Афин Офис в ГлифадаОтель ГлифадаОтель КифисьяОфис в КоропиОфис МарусиСтанция метро Elliniko
Дата и время возврата:
00:0000:1500:3000:4501:0001:1501:3001:4502:0002:1502:3002:4503:0003:1503:3003:4504:0004:1504:3004:4505:0005:1505:3005:4506: 0006:1506:3006:4507:0007:1507:3007:4508:0008:1508:3008:4509:0009:1509:3009:4510:0010:1510:3010:4511:0011:1511:3011:4512:0012: 1512:3012:4513:0013:1513:3013:4514:0014:1514:3014:4515:0015:1515:3015:4516:0016:1516:3016:4517:0017:1517:3017:4518:0018:1518:
Место возврата:
Офис в ГлифадеМеждународный аэропорт АфинСтанция метро Elliniko Glyfada Business DeliveryОтель Glyfada Отель KifissiaОфис в КоропиОфис Maroussi Business DeliveryОфис MaroussiПорт Пирей
Купон на скидку:
(если доступно)
Неверная дата получения! Неверная дата получения!Неверная дата получения! Неверная дата возврата!
Αθλητικές Υποδομές | Спортивные сооружения
Хотя я не эксперт, поэтому люди могут свободно исправлять меня и расширять ответы…Куввачи сказал:
Мне просто интересно кое-что, если вы можете ответить.Что делать с залом Ано Лиоссия, крытым залом Перистери, ареной Хеллинико, ареной Фалиро, когда у вас уже есть два других больших спортивных зала, таких как стадион Мира и Дружбы и спортивный зал ОАКА?
Что вы делаете с центром верховой езды Маркопуло, центром пляжного волейбола Фалиро, центром бейсбола и каноэ/каяка Хеллинико, стадионами для хоккея и софтбола, а также крытым залом Nikea?
А как вы пользуетесь Веледромом и Тенисным центром?
..Во-первых, я не думаю, что ЛЮБОЙ другой хост, КОГДА-ЛИБО, имеет все площадки в полном объеме и приносит прибыль через год после игр. В связи с этим ATHOC (организационный комитет) передал площадки правительству даже раньше, чем это сделал Сидней (!!!!!) (пожалуйста, знающие люди, дайте конкретику).
Олимпийский парк Сиднея напоминает город-призрак, и власти обещают превратить его в жилой район в ближайшие 15 (!) лет.
http://news.bbc.co.uk/2/hi/business/3549580.stm
Также :
«Большинство олимпийских объектов Сиднея были готовы на год раньше. Для размещения большинства из них была очищена загрязненная пригородная промышленная зона, и была проложена ветка от системы региональных поездов. Новый жилой комплекс «Олимпийский парк в Сиднее выглядит красиво, но это город-призрак», — говорит Элизабет Фаррелли, архитектурный критик Sydney Morning Herald.Движение поездов до новой станции минимально из-за отсутствия пассажиров. Бывшая деревня «довольно стильная, и жилье хорошее, но по ней нельзя ходить. Спортсменов всегда собирались подвозить на автобусе». Только сейчас — спровоцированный, как говорят некоторые, текущими затратами на стрижку газонов и откачку фонтанов — подается призыв к участию в тендерах на добавление к парку офисных и жилых зданий. «Если бы вы знали в течение десяти лет, что у вас будет Олимпиада, — заявляет Фаррелли, — вы могли бы ожидать, что будете иметь некоторое представление о том, что произойдет после.
»
Сидней действительно получил полезную модернизацию аэропорта и шоссе. Реконструкция центрального делового района и его окраин привела к новым гранитным тротуарам, фонарным столбам, посадкам деревьев и автобусным остановкам. «Но чтобы выиграть тендер, все спортивные сооружения были слишком большими. », — говорит архитектор Эндрю Андерсонс из . «Сейчас у нас есть большие инвестиции в архитектурно высококачественные объекты, которые очень мало используются. В Сиднее плохие традиции зрелищных видов спорта. Так или иначе, арена, удобно расположенная в самом центре города рядом с тысячей ресторанов и баров, уже существовала.»
Видите ли, это СТЕРЕОТИПИЧЕСКОЕ, ГЛОБАЛЬНОЕ нытье, очевидное даже для САМОГО УСПЕШНОГО ХОЗЯИНА. стоит НАМНОГО БОЛЬШЕ, чем в Сиднее, но оказалась медиа-катастрофой для профессиональных и постигровых игр, с великолепно драматическим изменением взглядов только ВО ВРЕМЯ игр. Черт, можно было бы подумать, что это ДЕЙСТВИТЕЛЬНО важно.
Я не пытаюсь Баш Сидней, его успех получил широкое признание.
И не пытаться искать оправдания плохому планированию Афин. НО это реальность КАЖДОГО ХОЗЯИНА! AThens принимала САМЫЕ БОЛЬШИЕ (по размеру) Олимпийские игры КОГДА-ЛИБО и была САМОЙ МАЛЕНЬКОЙ принимающей страной. Какой парадокс. МОК необходимо СЕРЬЕЗНО рассмотреть вопрос о сокращении игр и МЕНЬШЕ ОЖИДАТЬ от хоста. И я соглашусь с тем, что сказал Куввачи, что Афины были, вероятно, последним «романтическим» хозяином. ТОЛЬКО БОЛЬШИЕ города могут ЗАРАБАТЫВАТЬ ДЕНЬГИ и поддерживать затраты. В этом отношении я сомневаюсь, что Афины получают заслуженные похвалы за то, что сделали все возможное, чтобы проводить БЕЗОПАСНЫЕ игры в безупречных местах.
Теперь, когда площадки сданы, теперь начинаются «проблемы». Но вместо того, чтобы обязательно думать об этом как о катастрофе, это также можно рассматривать как УНИКАЛЬНУЮ возможность использовать НАИЛУЧШЕЕ, то, что будет наиболее выгодным с экономической точки зрения, но также и наиболее полезным для местных жителей.
Итак:
NIKAIA зал тяжелой атлетики, будет использоваться как академия искусств.
FALIRO TAE KWON DO уже использовался для проведения различных мероприятий, он прошел реконфигурацию и теперь будет использоваться в качестве конференц-центра.Его уникальное расположение на берегу моря делает его идеальным. В Афинах было очень мало мест для конференций (МЕГАРОН превосходен, но в основном для научных — и полностью забронирован на долгие годы!). TAE KWON DO также будет принимать выставки благодаря своим размерам, поэтому в этом смысле он гораздо более универсален.
the BEACH VOLLEY занимает центральное место в том, что градостроители видят как афиняне, переосмысливающие свои отношения с побережьем. Афины могут похвастаться, пожалуй, ЛУЧШИМИ пляжами среди всех крупных городов/столиц ЕС.Афинские пляжи из года в год награждаются СИНИМ ФЛАГОМ качества.
Тем не менее, я читал в статистике, что 60+% туристов, посещающих Афины, НЕ ЗНАЮТ, что в Афинах есть пляжи . Что ШОКИРУЕТ, учитывая, что любой другой город (в ее здравом уме) заклеймил бы эти пляжи как ее величайший АКТИВ! Площадка для пляжного волейбола принимала международные соревнования, концерты и танцевальные фестивали, и в ОСНОВНОМ она стала ПРИБРЕЖНЫМ театром Lycabettus .
Театры под открытым небом глубоко укоренились в поп-культуре греков. Древние и современные. Большим преимуществом площадки для пляжного волейбола снова является то, что она находится у моря. Так что афиняне будут ходить туда НЕ ТОЛЬКО для купания или КЛУБОВ (которые традиционно проходят летом на побережье), но и для концертов. В этом районе не хватало такого места. Его идеальное расположение и его популярность воспринимаются как должное.
Теперь HELLINIKON — это совсем другая история. Современное, лучшее из когда-либо используемых (по признанию федераций) место для гребли на байдарках и каноэ, до сих пор принимало чемпионат мира.Тем не менее, для того, чтобы реально окупиться и начать зарабатывать, аквапарк превратится в аквапарк. И это сделает его жизнеспособным, потому что он должен приносить деньги как таковой. Тем не менее, он не претерпит кардинальных изменений, поэтому его можно будет использовать в качестве спортивного объекта, когда это необходимо.
Стадионы для бейсбола и софтбола — это белые слоны.
Вопреки тому, что люди думают, во время Олимпийских игр также были ВРЕМЕННЫЕ бейсбольные площадки, которые сейчас снесены. НО ГЛАВНЫЕ стадионы, которые были безумно МАССИВНЫМИ, теперь простаивают.Я понятия не имею, что с ними будет. И снова я понятия не имею, почему они вообще не были временными.
Конноспортивный комплекс Markopoulos станет полем для гольфа и отелем.
Велодром , был там ДО ОЛИМПИИ, только без навороченной крыши. В этом году он принимал чемпионат Балкан. Я думаю, есть только ЧИСЛО вещей, которые вы можете сделать с велодромом. У тебя либо есть, либо нет. Если вы его получите, вы не сможете в одночасье превратить его в прибыльный бизнес.Это должна быть НАИМЕНЕЕ универсальная структура. Он служит ОДНОЙ цели и только одной цели.
То же самое касается Теннис . Я был поражен в прошлом году, потому что само место было просто КРАСИВЫМ! Теперь он передан федерации? Может ли он потенциально провести какой-то турнир в стиле Stella Artois? На данный момент, к моему разочарованию (просто из-за его чистой красоты), он остается без дела.
Я надеюсь, что у кого-то еще есть какая-то информация об этом, потому что ОСОБЕННО это (и мы говорим не об ОДНОМ теннисном корте, а о целом комплексе) стыдно просто гнить.
Есть несколько определенных ХИТОВ (таких как TAE KWON DO и BEACH VOLLEY), которые будут служить городу Афинам как для дохода, так и для нужд местного населения.
Однако бейсбольные стадионы и ПОЧЕМУ они были сделаны ПОСТОЯННЫМИ, необходимо решить (КТО-НИБУДЬ из предыдущего правительства? Кто-нибудь?). Станет ли когда-нибудь Хеллинико массивным Риджентс-парком, и они будут служить театрами под открытым небом? ну, это сделает их ОЧЕНЬ ДОРОГИМ ТЕАТРОМ ПОД ОТКРЫТЫМ НЕБОМ (учитывая, как выглядит Риджентс-парк!).
Уже стартовали первые международные соревнования по постолимпийскому использованию площадок.
Что правительство ДОЛЖНО СДЕЛАТЬ, и я уверен, что они уже сделали, так это проконсультироваться с людьми, КОТОРЫЕ ЗНАЮТ (для разнообразия), что они делают. Были победители в международных конкурсах по реконструкции района Хеллиникон.