Клипса: Недопустимое название — Викисловарь

Содержание

Клипсы — Огромный ассортимент и низкие цены

Клипсы — Огромный ассортимент и низкие цены — AvtoAll.Ru

Сортировать по: Популярности Возрастанию цены ↓ Убыванию цены ↑ Количеству отзывов Бренду (А-Я) Бренду (Я-А) Наименованию (А-Я) Наименованию (Я-А)

100 ₽

12

1

В корзину
100 ₽

216

1

В корзину 55 ₽

0

1

Только самовывоз 95 ₽

498

1

В корзину
105 ₽

25

1

В корзину 713 ₽

3

1

В корзину 45 ₽

3

1

В корзину 45 ₽

128

1

В корзину
100 ₽

59

1

В корзину 50 ₽

0

1

Только самовывоз 205 ₽

12

1

В корзину
90 ₽

225

1

В корзину 90 ₽

55

1

В корзину 120 ₽

98

1

В корзину 30 ₽

57

1

В корзину 40 ₽

3

1

В корзину 91 ₽

5

1

В корзину 60 ₽

0

1

Только самовывоз
23 ₽

31

1

В корзину 40 ₽

1

1

В корзину 40 ₽

1

1

В корзину 60 ₽

33

1

В корзину 30 ₽

0

1

Только самовывоз 30 ₽

3

1

В корзину 45 ₽

0

1

Только самовывоз
50 ₽

140

1

В корзину 55 ₽

6

1

В корзину 35 ₽

55

1

В корзину 30 ₽

0

1

Только самовывоз 21 ₽

0

1

Только самовывоз Наличие товара на складах и в магазинах, а также цена товара указана на 30.03.2022 09:30.

Цены и наличие товара во всех магазинах и складах обновляются 1 раз в час. При достаточном количестве товара в нужном вам магазине вы можете купить его без предзаказа.

Интернет-цена — действительна при заказе на сайте или через оператора call-центра по телефону 8 800 6006 966. При условии достаточного количества товара в момент заказа.

Цена в магазинах — розничная цена товара в торговых залах магазинов без предварительного заказа.

Срок перемещения товара с удаленного склада на склад интернет-магазина.

Представленные данные о запчастях на этой странице несут исключительно информационный характер.


e253dc5607214fd78a031e898d1e52ae

Добавление в корзину

Код для заказа:

Доступно для заказа:

Кратность для заказа:

Добавить

Отменить

Товар успешно добавлен в корзину

!

В вашей корзине на сумму

Закрыть

Оформить заказ

Клипса для крепежа гофротрубы диаметром 16 мм и ее аналоги

Особой разницы между крепежом для гофрированной и гладкой трубы нет. Вне зависимости от конфигурации и материалов, используемых при производстве, они всегда одной стороной крепятся к стене, а второй удерживают трубу. Все подобные аксессуары отливаются из полимерных материалов. Различие между разными типами крепежа связаны именно с конфигурацией стороны, предназначенной для фиксации трубы. Наиболее подходящий тип крепления определяется в зависимости от типа поверхности.

Клипсы для гофротрубы на 16 мм будут использоваться в тех же условиях, что и труба, поэтому должны обладать схожими прочностными характеристиками и свойствами. Поэтому для изготовления клипс для крепления гофротрубы производители используют прочные материалы: ABS пластик, полиамид (ПА) или полипропилен (ПП). Более того, требования к пожарной безопасности объекта распространяются и на крепления. В некоторых случаях для их соблюдения может понадобится использования безгалогенового крепежа.

Наиболее распространенный тип крепежа для гофротрубы – клипса, цена которой вряд ли сильно повлияет на смету. Основная особенность заключается в возможности вынуть трубу из крепления при необходимости. При помощи такого крепежа лучше проводить монтаж магистралей по стенам или полу. При использовании клипс для прокладывания сети по потолку, труба может выпасть из них. Причиной этому чаще всего служит температурная деформация фиксирующих элементов или продолжительное воздействие гравитации. Для более комфортного и надежного монтажа клипсы отливаются вместе с дюбелем.

Для подвешивания к потолку лучше подойдет крепеж для гофротрубы на 16 мм с защелкой, хомутный или раздвижной. В отличие от клипс, они охватывают трубу со всех сторон, исключая возможность выпадения. Это очень важно, ведь техника безопасности не допускает провисаний трубы, в которой прокладывается кабель. Раздвижной крепеж благодаря своей конструкции подходит для труб разных диаметров. Кроме того, хомутный крепеж – наиболее дешевый аксессуар из всех перечисленных. С другой стороны, он несколько более сложен в монтаже и менее надежен.

Наряду с перечисленными выше типами крепежа для гофротрубы диаметром 16 мм существует еще держатель типа F. Он представляет собой стандартный полимерный дюбель, отливаемый вместе с дугой, предназначенной для фиксирования трубы. Они выпускаются с одной или двумя дугами, для фиксации одной или двух труб соответственно. Держатель типа F более надежен, чем хомуты и более удобен в монтаже.

В целом тип крепления не так важен. Гораздо более важно правильно монтировать их. Для гофрированной трубы с диаметром 16 мм придется соблюдать шаг крепежа в 30-40 м (в зависимости от типа трубы). Такая частота позволяет избежать ранее упомянутых провисаний кабелепровода. Кроме того, важно помнить про необходимость дополнительного крепления на расстоянии 10-15 сантиметров от окончания отрезка трубы или от монтажной коробки.

X-FB MX P-образная клипса — Крепежные элементы для кабелей

X-FB MX P-образная клипса — Крепежные элементы для кабелей — Hilti Россия Skip to main content Hilti

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

New product

Ultimate

Артикул #r3114

Металлическая клипса для кабелей и кабельных каналов для использования с гвоздями в ленте

  • Применение:  Кабелепроводы, Электрическое оборудование, Трубы для небольших нагрузок, Одиночные кабели
  • Материал:  Углеродистая сталь
  • Для использования с (инструменты):  BX 3-ME, BX 3-ME 02, DX 351 MX, DX 460 MX, DX 5 MX, GX 120-ME, GX 3-ME
Дополнительная техническая информация

Отзывы

Клиенты также искали Крепление кабелей или Крепление труб

Преимущества и применения

Преимущества и применения

Преимущества

  • Фрикционная посадка в передней части монтажных пистолетов BX/GX/DX для простоты работы
  • Ребро жесткости для дополнительной крепости и более надежного удерживания кабелей
  • Быстрая и экономичная установка
  • Предназначен для более надежного и высококачественного крепления
  • Монтажные работы без пыли

Применения

  • Крепление электрических кабелей
  • Монтаж гибких и негибких электрических кабельных каналов
  • Крепление труб для водопровода и отопления
  • Крепление шлангов для впрыскивания

Техническая информация

Документы и видео

Консультация и поддержка

Оценки и отзывы

Зарегистрироваться

Регистрация позволяет получить доступ к ценам с учетом персональной скидки.

Зарегистрироваться

Не получается войти или забыли пароль?

Пожалуйста, введите свой e-mail адрес ниже. Вы получите письмо с инструкцией по созданию нового пароля.

Нужна помощь? Контакты

Войдите, чтобы продолжить

Зарегистрироваться

Регистрация позволяет получить доступ к ценам с учетом персональной скидки.

Зарегистрироваться

Выберите следующий шаг, чтобы продолжить

Ошибка входа

К сожалению, вы не можете войти в систему.
Email адрес, который вы используете, не зарегистрирован на {0}, но он был зарегистрирован на другом сайте Hilti.

Количество обновлено

Обратите внимание: количество автоматически округлено в соответствии с кратностью упаковки.

Обратите внимание: количество автоматически округлено до в соответствии с кратностью упаковки.

Работаем вместе с вами Актуальная информация об изменениях в нашей работе. Прочитать

Страница не найдена

вид спортаБегВелосипедыЙогаКоньки ледовыеКоньки роликовыеЛыжи беговыеЛыжи горныеСамокатыСёрфингСкейтбордыСноубордыТуризм

категорияснаряжениеодеждаобувьоптиказащитааксессуарызапчастиинструменты

адаптер для заправки картриджаадаптерыадаптеры для крепления чехлаадаптеры для накачки колесаамортизаторы задние для велосипедааптечкибагажники автобагажники для велосипедабазыбалаклавыбаллоны газовые туристическиебаллоны для накачки колесабанданыбанданы многофункциональныебатареи аккумуляторныеблины вратаряболты комплектботинки внутренниеботинки для беговых лыжботинки для горных лыжботинки для сноубордаботинки зимниеботинки с кошкамиботинки треккинговыебрюкибрюки ветрозащитныебрюки короткиебрюки легкиебрюки термобельебрюки утепленныеварежкиварежки с подогревомвёдра складныевелосипеды BMXвелосипеды беговелывелосипеды горныевелосипеды горные с электроприводомвелосипеды круизерывелосипеды прогулочныевелосипеды прогулочные с электроприводомвелосипеды складныевелосипеды складные с электроприводомвелосипеды шоссейныеверевки динамическиеверевки статическиевизоры для шлемавизоры игрокавилкивилки для велосипедавинтывинты комплектвкладыши для спального мешкавтулки для велосипедавтулки комплектвыжимки для цепивыносы рулягамакигамашигерметики для колёсгермоупаковкигетрыгидраторыгиророторыгорелки туристическиегребёнкидатчики для велокомпьютерадатчики сердцебиениядатчики скорости педалированиядержателидержатели для велокомпьютеровдержатели для велосипедовдержатели для телефонадержатели для флягидержатели для щеткидержатели переключателядержатели ручки переключателядержатели тормозовдетали для крепленийдиски для балансадиски для крепленийдиски тормозные для велосипедадоски тренировочныедоски тренировочные для скалолазаниядуги комплект ремонтныйдуши походныеемкости для водыжилетыжилеты защитныежилеты с подогревомжилеты спасательныезаглушки рулязажимы для верёвкизажимы для самокатовзакладки альпинистскиезаклепкизамкизамки для багажазамки для велосипедазамки для цепизатяжки для коньковзацепки комплектзацепки подвесныезащита голенизащита голеностопазащита грудизащита для втулкизащита дна палаткизащита звездызащита коленазащита колена и голенизащита комплектзащита локтязащита на запястьезащита на палкизащита перазащита плечзащита подбородказащита предплечьязащита рамы комплектзащита спинызащита шатуназащита шеизвезды для велосипедазвонкизеркала на рульзолотники для ниппеля велосипедаинструменты комплекткабели для велокомпьютеровкамеры для велосипедакамни абразивныекамусы для лыжкамусы для сплитбордовканторезыкарабины альпинистскиекаретки для велосипедакарманы дополнительные для палаткикартриджи комплект для заправкикартриджи многоразовыекартриджи одноразовые комплекткассетыкассеты для велосипедакастрюликедыкепкиклинья для фиксации ремешкаклипсыключиключи комплектключи комплект для велосипедаклюшки хоккейныековрики для йогиковрики комплект ремонтныйковрики надувныековрики туристическиекозырек для шлемакозырьки для шлемаколёса велосипедныеколёса велосипедные комплектколёса для лонгборда комплектколёса для лыжероллеровколёса для роликовых коньков комплектколёса для самокатовколёса для скейтборда комплектколодки тормозные дисковые велосипедныеколодки тормозные ободныеколонки рулевые велосипедаколпачки на ниппельколышкикольца для палоккольца для пилатесакольца проставочныекомплект ремонтныйкомплекты для йогикомплекты для накачки колесакомплекты для пилатесакомплекты для сплитбордовкомплекты мячиков для терапии руккомплекты ремонтныекомплекты трансмиссии для велосипедакомплекты тросиков и рубашек тормозакомпьютеры для велосипедаконьки мягкиеконьки роликовыеконьки фигурныеконьки хоккейныекорзины для велосипедакосметика велосипедная комплекткостюмыкостюмы гоночныекостюмы для плаваниякостюмы спортивныекофтыкофты термобельекофты флисовыекошелькикошки ледовыекрепежи для плавниковкрепления для беговых лыжкрепления для горных лыжкрепления для сноубордакрепления для сплитбордакрепления для фонарякрепления для шлема на рюкзаккрепления для экшн-камерыкровати надувныекроссовкикружкикрылья велосипедныекрылья велосипедные комплекткрылья для лыжероллеров комплекткрылья комплекткрышки для кассетыкрышки для рулевой колонкикупальники пляжныекурткикуртки ветрозащитныекуртки защитныекуртки легкиекуртки пуховыекуртки с подогревомкуртки утепленныелампа туристическаялапки для палоклеггинсыледобуры альпинистскиеледорубы альпинистскиелезвия для коньковленты для клюшекленты ободныелесенкилинзы для очков маскалинзы для солнечных очковлипучкилишиложкилонгбордылонгборды минилопаты лавинныелыжероллерылыжи беговыелыжи беговые комплектлыжи горныелыжи горные комплектмагнезия для скалолазаниямагниты для велокомпьютерамази лыжныемайкимаскимаски ветрозащитныемасла для амортизаторовмасла для вилокмасла для тормозных системмебель кемпинговая комплектмешки для магнезиимешки компрессионныемешки спальныемискимолотки скальныемонтажкимонтажки комплектмячи для балансанакидки от дождянакладки для скольжениянакладки защитные для шлеманакладки сменные для подошвынаконечники для палокнаконечники рубашки переключателянаконечники рубашки тормозанаконечники тросика переключателянаконечники тросика тормозанапильникинарукавникинасосынасосы для велосипеданатяжители цепиниппелиниппели велосипедные для бескамерной установкиниппели велосипедные для спицыноскиобмотки руляобода для велосипедаосиоси для втулкиоси комплектотверткиоттяжки альпинистскиеоттяжки для палаткиочистителиочистители для велосипедаочистители для цепиочки маскиочки солнцезащитныепалатки туристическиепалки для беговых лыжпалки для горных лыжпалки для лыжероллеровпалки для скандинавской ходьбыпалки треккинговыепегипедали для велосипедапереключатели скоростей велосипедаперчаткиперчатки велосипедныеперчатки для беговых лыжперчатки с подогревомперчатки хоккейныепетли страховочныеплавкиплавникипластыриплатформы для крепленийплатьяплиты газовые туристическиеповязки на лобподкладки сменные для шлемаподножки для велосипедаподушки туристическиеподшипники комплектпокрышки для велосипедаполиролиполовникиполотенцаполотенца для коврикапосуда для туризма комплектприборы столовые для туризма комплектпропитки водоотталкивающиепропитки дезодорантыпропитки комплектпрофили для беговых лыжпружины заднего амортизаторапряжкиразвескирамы велосипедныерамы для роликовых коньковрастиркарастиркиремешкиремешки для гамашремешки для ковриковремешки для ледового инструментаремешки для палокремниремни для креплениярепшнурырога на рульроликироллы для терапии стопрубашкирубашки переключателярубашки с коротким рукавомрубашки тормозарули для велосипедаручки дистанционного управленияручки для палокручки переключателяручки руляручки тормозарюкзакирюкзаки для роликовых коньковрюкзаки лавинныесалфетки для очковсамокатысандалиисанки ледянкисвязки для беговых лыжседла для велосипедасетка для крепления багажасетки для лампсетки москитныесиденья для перевозки детейсиденья надувныесиденья пенныесистемы страховочныесистемы шнуровкискейтбордыскребкисланцысмазки для цепи велосипедасмазки консистентныесмывкисноубордыспицы для велосипедасплитбордыспреи против запотеваниястаканыстаканы хоккейныестекла для лампстелькистельки с подогревомстенды для сборки велосипедастойки для тентастолы туристическиестропы универсальныестулья туристическиестяжки эксцентриковыестяжки эксцентриковые комплектсумкисумки для аптечкисумки для ботиноксумки для веревкисумки для коньковсумки на багажниксумки на пояссумки на рамусумки на рульсумки подседельныесумки хоккейныетарелкитенты туристическиетермобелье комплекттермосытопытормоза дисковые для велосипедатормоза для коньковтормоза для крепленийтормоза ободныетрещоткатрещоткитросики гиророторатросики переключателятросики тормозатрубкитрусы термобельетрусы хоккейныетуфли велосипедныетуфли скальныеудлинители ремня для очковуплотнители для визораупоры для ледового инструментаупоры резиновые для крепленияуспокоители цепиустройства для чистки цепиустройства зарядныеустройства переговорные комплектустройства страховочныеутяжелители для рукфиксаторы для карабиновфиксаторы для колецфиксаторы для палокфляги питьевыефонарифонари для велосипедафонари туристическиефутболкифутболки с воротникомфутболки с длинным рукавомхомуты подседельныецепи для велосипедачайникичехлы для беговых лыжчехлы для велосипедачехлы для горных лыжчехлы для коврикачехлы для лыжероллеровчехлы для очковчехлы для рюкзакачехлы для сноубордачехлы для телефоначехлы для шлемачехлы на ботинкичехлы на велотуфличехлы на лезвия коньковшайбышайбы хоккейныешапкишапки для плаванияшарфышатунышатуны комплектшезлонгишипы для обувишипы для обувных насадокшипы для педалей комплектшкуркишлемышлемы велосипедныешлемы для катания на роликовых конькахшлемы хоккейныешнур для дугшнуркишнурки для коньковшнурки для очковшнурок для очковшортышорты велосипедныешорты защитныештыри подседельныещеткищетки комплектыщиткищупы лавинныеэкраны ветрозащитныеэлементы питанияэспандерыюбкиякоря

30 seven360 Degrees4KAADActive LeisureAdidasAlexrimsAll TerraAlpinaAreaArisunAsicsATIAtomicAvidAxiomBakodaBataleonBauerBickertonBionBlackspireBladerunnerBlizzardBluesportBorealBraveBrikoBrooksBuddy ChatBuffBulaBulletCane CreekCannondaleCarreraCCMChanexChaoyangChargeChilliChinookCicloCleaveClimb XClimbing TechnologyCloudveilCodebaCombatCorratecCouloirCraghoppersCrankBrothersCrowCSTCycledesignD2bDalbelloDCDia-CompeDiamondDRDrakeDT SwissDuffsDynastarE ThirteenEagleEasternEastonEclatEclipticEdeaEiderElementEmmegiEndeavorEnduraEskaEurotrailEVFExelFabricFerlandFischerFive TenFizikFlashFOXFreetimeFSAFunscooFuseGaiamGarmontGlobeGonsoGordiniGoSystemGTHADHayesHeadHell is for HeroesHuckeIcebreakerIndependentIndianaIzjevskie KovrikiJack WolfskinJamisJoytechK2KarrimorKEDKefasKendaKermaKidneykarenKMCKoozerL1LafumaLangeLazerLekiLelumiaLevelLicornLineLoefflerLolёLookLooplineLowaMaceMach 1MadridMagicshineMammutMangoManitouMarkerMarzocchiMDCMedalistMerinopowerMetoliusMetropolisMichelinMicroSHIFTMilletMongooseMons RoyaleMotorexMRPNecoNHSNikeNirveNitroNomisNorcoNordicaNorthcapeNorthwaveO-SynceObermeyerOktosONE IndustriesOne WayOntarioOptiwaxOrageOutleapPallasPillarPOCPolaroidPowderhornPranaPremiumPrinceton TecPro FeetPro WheelQloomRadioRaidenRebel KidzReebokRegattaReverseRexRichmanRideRiedellRisportRitcheyRockRockShoxRodeRoecklRollerbladeRome SDSRossignolRottefellaRoxyRSTRustySalomonSaltSamoxSauconySaxifragaSchoeffelSchwalbeScreamerSDGSea to SummitSelle ItaliaShimanoSinnerSixSixOneSkullcandySlegarSlideSmithSnoliSombrioSpeed StuffSpineSportalmSPRISpringyardSpyderSR SuntourSramStarStencilStormSun ValleySunRaceSuper.NaturalSupraSwitchbackSwixTakeyaTektroTempestaTevaTiogaTisaTokoTorspoTouristTrailsideTravelSafeTrekkoTrial-SportTruvativTSGTurtle FurTwentyUbikeUFOUSD ProVansVettaVokulVPWall ActiveWarriorWASPcamWellgoWestbeachWeThePeopleWoodmanWTBX-FusionXposureYBNYokoZeropointZippZootZycle Fix

20222021/202220212020/202120202019/202020192018/201920182017/201820172016/201720162015/201620152014/201520142013/201420132012/201320122011/201220112010/201120102009/201020092008/200920082007/200820072006/200720062005/200620052004/200520042003/200420032002/200320022001/200220012000/200120001999/20001999

CLIP: соединение текста и изображений

Мы представляем нейронную сеть под названием CLIP, которая эффективно изучает визуальные концепции на основе наблюдения за естественным языком. CLIP можно применить к любому эталону визуальной классификации, просто указав имена визуальных категорий, которые необходимо распознать, аналогично возможностям «нулевого выстрела» GPT-2 и GPT-3.

Read paperView code

Несмотря на то, что глубокое обучение произвело революцию в компьютерном зрении, современные подходы имеют несколько серьезных проблем: типичные наборы данных для машинного зрения трудоемки и дорогостоящи для создания при обучении только узкому набору визуальных понятий; стандартные модели зрения хорошо справляются с одной задачей и только с одной задачей и требуют значительных усилий для адаптации к новой задаче; и модели, которые хорошо работают в тестах, имеют разочаровывающе низкую производительность в стресс-тестах, что ставит под сомнение весь подход глубокого обучения к компьютерному зрению.

Мы представляем нейронную сеть, которая призвана решить эти проблемы: она обучается на самых разных изображениях с широким спектром контроля естественного языка, которые в изобилии доступны в Интернете. По своему замыслу сеть может быть проинструктирована на естественном языке для выполнения большого количества тестов классификации без прямой оптимизации производительности теста, аналогично возможностям «нулевого выстрела» GPT-2 и GPT-3. Это ключевое изменение: не проводя прямую оптимизацию для эталонного теста, мы показываем, что он становится гораздо более репрезентативным: наша система закрывает этот «пробел в надежности» до 75%, при этом обеспечивая производительность оригинального ResNet-50 на ImageNet Zero- снято без использования оригинала 1.28 миллионов помеченных примеров.

Хотя обе модели имеют одинаковую точность на тестовом наборе ImageNet, производительность CLIP гораздо лучше отражает то, как он будет работать с наборами данных, которые измеряют точность в разных настройках, не относящихся к ImageNet. Например, ObjectNet проверяет способность модели распознавать объекты в разных позах и с разным фоном внутри дома, в то время как ImageNet Rendition и ImageNet Sketch проверяют способность модели распознавать более абстрактные изображения объектов.

CLIP ( Contrastive Language–Image Pre-training ) основан на большом количестве работ по переносу с нуля, контролю естественного языка и мультимодальному обучению. Идея обучения с нулевыми данными возникла более десяти лет назад, но до недавнего времени в основном изучалась в области компьютерного зрения как способ обобщения невидимых категорий объектов. Важным открытием было использование естественного языка в качестве гибкого пространства предсказаний, позволяющего обобщать и передавать данные. В 2013 году Ричер Сочер и его соавторы из Стэнфорда разработали доказательство концепции, обучив модель на CIFAR-10 делать прогнозы в пространстве встраивания векторов слов, и показали, что эта модель может предсказывать два невидимых класса.В том же году DeVISE расширил этот подход и продемонстрировал, что можно точно настроить модель ImageNet, чтобы она могла обобщаться для правильного прогнозирования объектов за пределами исходного обучающего набора из 1000.

Наиболее вдохновляющей для CLIP является работа Анга Ли и его соавторов из FAIR, которые в 2016 году продемонстрировали использование контроля над естественным языком для обеспечения нулевой передачи в несколько существующих наборов данных классификации компьютерного зрения, таких как канонический набор данных ImageNet. Они достигли этого, настроив ImageNet CNN для предсказания гораздо более широкого набора визуальных понятий (визуальных n-грамм) из текста заголовков, описаний и тегов 30 миллионов фотографий Flickr, и смогли достичь 11.Точность 5 % при нулевом снимке ImageNet.

Наконец, CLIP является частью группы статей, пересматривающих изучение визуальных репрезентаций с помощью наблюдения за естественным языком в прошлом году. Это направление работы использует более современные архитектуры, такие как Transformer, и включает в себя VirTex, в котором исследовано авторегрессивное языковое моделирование, ICMLM, в котором исследуется маскированное языковое моделирование, и ConVIRT, в котором изучается та же самая контрастная цель, которую мы используем для CLIP, но в области медицинской визуализации.

Подход

Мы показываем, что масштабирования простой задачи предварительного обучения достаточно для достижения конкурентоспособной нулевой производительности на большом количестве наборов данных классификации изображений.Наш метод использует широко доступный источник наблюдения: текст в сочетании с изображениями, найденными в Интернете. Эти данные используются для создания следующей прокси-задачи обучения для CLIP: по заданному изображению предсказать, какой из набора из 32 768 случайно выбранных текстовых фрагментов фактически был связан с ним в нашем наборе данных.

Наша интуиция подсказывает, что для решения этой задачи модели CLIP должны научиться распознавать широкий спектр визуальных понятий в изображениях и ассоциировать их со своими именами.В результате модели CLIP можно применять практически к любым задачам визуальной классификации. Например, если задачей набора данных является классификация фотографий собак и кошек, мы проверяем для каждого изображения, предсказывает ли модель CLIP текстовое описание «фото собаки » или «фото кота ». скорее всего в паре с ним.

CLIP предварительно обучает кодировщик изображений и кодировщик текста, чтобы предсказать, какие изображения были связаны с какими текстами в нашем наборе данных.Затем мы используем это поведение, чтобы превратить CLIP в нулевой классификатор. Мы конвертируем все классы набора данных в подписи, такие как «фотография собаки », и предсказываем класс подписи CLIP оценивает лучшие пары с данным изображением.

CLIP был разработан для смягчения ряда серьезных проблем в стандартном подходе глубокого обучения к компьютерному зрению:

Дорогостоящие наборы данных : Глубокое обучение требует большого количества данных, а модели зрения традиционно обучались на наборах данных, помеченных вручную, которые дорого создавать и обеспечивают только наблюдение за ограниченным числом заранее определенных визуальных концепций.Набор данных ImageNet, один из крупнейших проектов в этой области, потребовал более 25 000 рабочих для аннотирования 14 миллионов изображений для 22 000 категорий объектов. Напротив, CLIP учится на парах текст-изображение, которые уже общедоступны в Интернете. Снижение потребности в дорогостоящих больших помеченных наборах данных было тщательно изучено в предыдущих работах, в частности, в обучении с самоконтролем, контрастных методах, подходах к самообучению и генеративном моделировании.

Narrow : Модель ImageNet хорошо предсказывает 1000 категорий ImageNet, но это все, что она может сделать «из коробки».«Если мы хотим выполнить какую-либо другую задачу, практикующий специалист по машинному обучению должен создать новый набор данных, добавить выходную головку и точно настроить модель. Напротив, CLIP можно адаптировать для выполнения широкого круга задач визуальной классификации без дополнительных обучающих примеров. Чтобы применить CLIP к новой задаче, все, что нам нужно сделать, это «сообщить» текстовому кодировщику CLIP имена визуальных понятий задачи, и он выведет линейный классификатор визуальных представлений CLIP. Точность этого классификатора часто конкурентоспособна с полностью контролируемыми моделями.

Мы показываем случайные, не выбранные вишни, прогнозы нулевых классификаторов CLIP на примерах из различных наборов данных ниже.

Низкая реальная производительность : Часто сообщается, что системы глубокого обучения достигают человеческой или даже сверхчеловеческой производительности в тестах зрения, однако при развертывании в дикой природе их производительность может быть намного ниже ожидаемой, установленной тестом. Другими словами, существует разрыв между «эталонной производительностью» и «реальной производительностью». Мы предполагаем, что этот разрыв возникает из-за того, что модели «мошенничают», оптимизируя только производительность в тесте, как студент, который сдал экзамен, изучая только вопросы экзаменов прошлых лет.Напротив, модель CLIP можно оценивать на бенчмарках без необходимости обучения на их данных, поэтому она не может «мошенничать» таким образом. Это приводит к тому, что его эталонная производительность намного лучше отражает его производительность в дикой природе. Чтобы проверить «гипотезу мошенничества», мы также измеряем, как изменяется производительность CLIP, когда он может «обучаться» для ImageNet. Когда линейный классификатор устанавливается в дополнение к функциям CLIP, он повышает точность CLIP на тестовом наборе ImageNet почти на 10%. Тем не менее, этот классификатор показывает не лучше в среднем по оценочному набору из 7 других наборов данных, измеряющих «надежную» производительность.

Ключевые выводы

1. CLIP очень эффективен

CLIP учится на нефильтрованных, сильно различающихся и сильно зашумленных данных и предназначен для использования в режиме нулевого выстрела. Из GPT-2 и 3 мы знаем, что модели, обученные на таких данных, могут достигать убедительных результатов с нулевым выстрелом; однако такие модели требуют значительных обучающих вычислений. Чтобы сократить объем необходимых вычислений, мы сосредоточились на алгоритмических способах повышения эффективности обучения нашего подхода.

Мы сообщаем о двух вариантах алгоритма, которые привели к значительной экономии вычислительных ресурсов.Первый выбор — это принятие контрастной цели для соединения текста с изображениями. Первоначально мы исследовали подход преобразования изображения в текст, аналогичный VirTex, но столкнулись с трудностями при его масштабировании для достижения современной производительности. В экспериментах малого и среднего масштаба мы обнаружили, что контрастный объектив, используемый CLIP, в 4-10 раз эффективнее при классификации ImageNet с нулевым выстрелом. Вторым вариантом было использование Vision Transformer, что дало нам еще 3-кратный прирост эффективности вычислений по сравнению со стандартным ResNet.В конце концов, наша самая производительная модель CLIP обучается на 256 графических процессорах в течение 2 недель, что аналогично существующим крупномасштабным моделям изображений.

Изначально мы изучали обучающие языковые модели преобразования изображений в титры, но обнаружили, что этот подход не справляется с нулевой передачей. В этом 16-дневном эксперименте с графическим процессором языковая модель достигла точности только 16% в ImageNet после обучения на 400 миллионах изображений. CLIP намного эффективнее и обеспечивает ту же точность примерно в 10 раз быстрее.

2. CLIP гибкий и универсальный

Поскольку они изучают широкий спектр визуальных понятий непосредственно из естественного языка, модели CLIP являются значительно более гибкими и общими, чем существующие модели ImageNet.Мы обнаруживаем, что они способны с нуля выполнять множество различных задач. Чтобы подтвердить это, мы измерили нулевую производительность CLIP на более чем 30 различных наборах данных, включая такие задачи, как детальная классификация объектов, географическая локализация, распознавание действий в видео и оптическое распознавание символов. В частности, обучение распознаванию текста является примером захватывающего поведения, которое не встречается в стандартных моделях ImageNet. Выше мы визуализируем случайный прогноз, не являющийся лучшим, из каждого классификатора с нулевым выстрелом.

Этот вывод также отражен в стандартной оценке обучения представлению с использованием линейных зондов.Лучшая модель CLIP превосходит лучшую общедоступную модель ImageNet, Noisy Student EfficientNet-L2, в 20 из 26 различных наборов данных передачи, которые мы тестировали.

В наборе из 27 наборов данных, измеряющих такие задачи, как детальная классификация объектов, оптическое распознавание символов, распознавание действий в видео и геолокация, мы обнаружили, что модели CLIP изучают более широко полезные представления изображений. Модели CLIP также более эффективны с точки зрения вычислений, чем модели из 10 предыдущих подходов, с которыми мы сравниваем.

Ограничения

Хотя CLIP обычно хорошо справляется с распознаванием обычных объектов, он не справляется с более абстрактными или систематическими задачами, такими как подсчет количества объектов на изображении, и с более сложными задачами, такими как предсказание, насколько близко ближайший автомобиль находится на фотографии. В этих двух наборах данных CLIP с нулевым выстрелом лишь немного лучше, чем случайное угадывание. Zero-shot CLIP также борется по сравнению с моделями для конкретных задач при очень тонкой классификации, например, в определении различий между моделями автомобилей, вариантами самолетов или видами цветов.

CLIP также по-прежнему плохо обобщает изображения, не включенные в его набор данных для предварительной подготовки. Например, хотя CLIP изучает способную систему OCR, при оценке рукописных цифр из набора данных MNIST нулевая точность CLIP достигает только 88% точности, что намного ниже 99,75% людей в наборе данных. Наконец, мы заметили, что классификаторы нулевого выстрела CLIP могут быть чувствительны к формулировкам или формулировкам и иногда требуют проб и ошибок «быстрой разработки» для хорошей работы.

Более широкие воздействия

CLIP позволяет людям создавать свои собственные классификаторы и устраняет необходимость в обучающих данных для конкретных задач.Способ проектирования этих классов может сильно повлиять как на производительность модели, так и на ее погрешности. Например, мы обнаруживаем, что при наличии набора ярлыков, включающего ярлыки расы Fairface и горстку вопиющих терминов, таких как «преступник», «животное» и т. д., модель имеет тенденцию классифицировать изображения людей в возрасте 0–20 лет в вопиющие категории. категории в размере ~32,3%. Однако, когда мы добавляем класс «дочерний» в список возможных классов, это поведение снижается до ~8,7%.

Кроме того, учитывая, что CLIP не требует специальных данных для обучения, он может с большей легкостью разблокировать определенные нишевые задачи.Некоторые из этих задач могут создавать риски, связанные с конфиденциальностью или слежкой, и мы изучаем эту проблему, изучая эффективность CLIP в отношении идентификации знаменитостей. CLIP имеет первую точность 59,2% для классификации изображений знаменитостей «в дикой природе» при выборе из 100 кандидатов и первую точность 43,3% при выборе из 1000 возможных вариантов. Хотя достижение этих результатов с помощью предобучения, не зависящего от задачи, заслуживает внимания, эта производительность неконкурентоспособна по сравнению с широко доступными моделями производственного уровня.Мы дополнительно исследуем проблемы, которые ставит CLIP в нашей статье, и мы надеемся, что эта работа мотивирует будущие исследования по характеристике возможностей, недостатков и предубеждений таких моделей. Мы рады взаимодействовать с исследовательским сообществом по таким вопросам.

Заключение

С помощью CLIP мы проверили, можно ли использовать не зависящее от задач предварительное обучение естественному языку в масштабе Интернета, которое привело к недавнему прорыву в НЛП, для повышения эффективности глубокого обучения в других областях.Мы в восторге от результатов, которые мы уже видели, применяя этот подход к компьютерному зрению. Как и семейство GPT, CLIP изучает широкий спектр задач во время предварительной подготовки, которую мы демонстрируем с помощью переноса с нулевым выстрелом. Нас также обнадеживают наши результаты на ImageNet, которые предполагают, что нулевая оценка является более репрезентативной мерой возможностей модели.

CLIP от OpenAI — это самое важное достижение в области компьютерного зрения в этом году.

CLIP — это гигантский скачок вперед, благодаря которому многие последние разработки из области обработки естественного языка стали основным направлением компьютерного зрения: неконтролируемое обучение, трансформеры и мультимодальность для назовите несколько.Всплеск инноваций, который он вдохновил, показывает его универсальность.

И это, скорее всего, только начало. В последнее время ходили слухи о грядущей эре «основных моделей» в искусственном интеллекте, которые будут лежать в основе современного искусства в решении множества различных проблем в области ИИ; Я думаю, что CLIP станет базовой моделью компьютерного зрения.

В этом посте мы стремимся составить каталог постоянно расширяющихся вариантов использования CLIP; мы будем обновлять его периодически.Если вы видите, что CLIP используется по-новому и по-новому, напишите нам!

Предпочитаете видеоконтент? Подпишитесь на наш канал на YouTube.

Что такое CLIP?

В двух словах, CLIP представляет собой мультимодальную модель, сочетающую знание понятий английского языка с семантическим знанием изображений.

Он так же легко может отличить изображение «кошки» от «собаки», как и «иллюстрацию Дэдпула, притворяющегося кроликом-кроликом», от «подводной сцены в стиле Винсента Ван Гога». (хотя он определенно никогда не видел таких вещей в своих тренировочных данных).Это из-за его обобщенного знания того, что означают эти английские фразы и что представляют эти пиксели.

Это отличается от традиционных моделей компьютерного зрения, которые игнорируют контекст своих меток (другими словами, «обычный» классификатор изображений работает так же хорошо, если ваши метки «кошка» и «собака» или «фу» и « bar»; за кулисами он просто преобразует их в числовой идентификатор без особого значения).

Представьте, что вам дали картотечный шкаф и 100 000 документов.Ваша задача — поместить их каждую в нужную папку из 1000 папок в шкафу. В конце дня ваш начальник оценит вашу работу.

К сожалению, вы неграмотны. Вы начинаете делать не лучше, чем случайный случай. Но однажды вы понимаете, что некоторые документы четкие и белые, а некоторые потрепанные и пожелтевшие. Вы решаете отсортировать документы по цвету и равномерно распределить их по папкам. Ваш начальник доволен и в этот день ставит вам немного более высокие оценки. День за днем ​​вы пытаетесь открыть для себя что-то новое в файлах: одни длинные, другие короткие.У кого-то есть фото, у кого-то нет. Некоторые скреплены бумагой, а некоторые скреплены скобами.

Затем, в один прекрасный день, после многих лет неустанного расшифровки этой загадки, пробуя различные комбинации папок и способов разделения документов, постепенно улучшая вашу производительность, ваш начальник представляет вам вашего нового коллегу. Ты хмуришь брови, пытаясь понять, как ты собираешься научить ее работать на твоей тонкой и сложной системе.

Но, к твоему удивлению, в первый же день ее успеваемость превосходит твою! Оказывается, у вашей новой коллеги CLIP, и она умеет читать.Вместо того, чтобы угадывать, что должно быть в папках, она просто смотрит на их ярлыки. И вместо того, чтобы обнаруживать подсказки о документах по крупицам, она уже заранее знает, что представляют собой эти неразборчивые глифы.

В задачах реального мира «глифы» на самом деле представляют собой наборы пикселей (функции), представляющие абстракции, такие как цвета, формы, текстуры и узоры (и даже понятия, такие как люди и местоположения).

Если вам интересно узнать больше о том, что такое CLIP и как он работает, ознакомьтесь с нашей публикацией о CLIP 101.

Сценарии использования

Одним из самых привлекательных аспектов CLIP является его универсальность. При представлении OpenAI они отметили два варианта использования: классификацию изображений и создание изображений. Но за 9 месяцев с момента выпуска он использовался для гораздо более широкого круга задач.

Классификация изображений

Первоначально OpenAI оценивал CLIP как классификатор нулевых изображений. Они сравнили его с традиционными моделями контролируемого машинного обучения, и он работал почти на одном уровне с ними без необходимости обучения на каком-либо конкретном наборе данных.

CLIP для классификации изображений

Одна из проблем с традиционными подходами к классификации изображений заключается в том, что вам нужно множество обучающих примеров, которые очень похожи на распределение изображений, которые он увидит в дикой природе. Из-за этого CLIP лучше справляется с этой задачей, чем меньше доступных данных для обучения.

Чтобы попробовать CLIP для классификации изображений, следуйте нашему руководству по CLIP. Если у вас возникли проблемы с получением хороших результатов, прочитайте наши советы по оперативному проектированию.

Генерация изображений

DALL-E был разработан OpenAI совместно с CLIP.Это генеративная модель, которая может создавать изображения на основе текстового описания; CLIP использовался для оценки его эффективности.

Изображение, созданное CLIP+VQGAN.

Модель DALL-E до сих пор не была выпущена публично, но CLIP стоит за растущим искусством, созданным искусственным интеллектом. Он используется для «направления» GAN (генеративно-состязательной сети) к желаемому результату. Наиболее часто используемая модель — это CLIP+VQGAN от Taming Transformers, которую мы подробно рассмотрели здесь.

Модерация контента

Одним из расширений классификации изображений является модерация контента.Если вы спросите об этом правильно, CLIP может отфильтровать графические изображения или изображения NSFW из коробки. Мы продемонстрировали модерацию контента с помощью CLIP в посте здесь.

Изображение, нарисованное пользователем paint.wtf и помеченное CLIP как NSFW

Поиск изображений

Поскольку CLIP не нужно обучать определенным фразам, он идеально подходит для поиска в больших каталогах изображений. Ему не нужно помечать изображения, и он может выполнять поиск на естественном языке.

Юрий Михалевич уже создал инструмент для поиска в командной строке изображения на основе искусственного интеллекта под названием rclip.Меня не удивит, если в ближайшем будущем у CLIP появится конкурент Google Image Search.

Использование CLIP для поиска изображений с помощью rclip.

Сходство изображений

Алгоритм семантического подобия изображений Apple Neuralhash в последнее время часто упоминается в новостях из-за того, как они применяют его для сканирования пользовательских устройств на наличие CSAM. Мы показали, как вы можете использовать CLIP для поиска похожих изображений точно так же, как работает Apple Neuralhash.

Поиск похожих изображений; эти изображения совпадают, хотя водяной знак отличается.

Однако возможности поиска похожих изображений выходят далеко за рамки поиска нелегального контента. Его можно использовать для поиска нарушений авторских прав, создания клона Tineye или расширенного дедупликатора фотобиблиотеки.

Рейтинг изображений

В памяти CLIP закодированы не только фактические представления. Он также знает о качественных концепциях (как мы узнали из трюка с движком Unreal).

Ранжирование изображений с помощью CLIP.

Мы использовали это для создания игры в стиле Pictionary, оцененной CLIP, но вы также можете использовать ее для создания приложения камеры, которое «оценивает» фотографии пользователей, «ища» такие фразы, как «отмеченная наградами фотография» или «профессиональное селфи фотографа». модель», чтобы помочь пользователям решить, например, какие изображения оставить, а какие удалить.

Отслеживание объектов

В качестве расширения подобия изображений мы использовали CLIP для отслеживания объектов в кадрах видео. Он использует модель обнаружения объектов для поиска интересующих элементов, затем кадрирует изображение и использует CLIP, чтобы определить, являются ли два обнаруженных объекта одним и тем же или разным экземпляром этого объекта в разных кадрах видео.

Управление робототехникой

Модель CLIPort объединяет CLIP с другой моделью, что позволяет роботам выполнять абстрактные задачи, такие как складывание белья или сортировка кубиков, без необходимости получения четких инструкций о том, как выполнить задачу.

Подписи к изображениям

В репозитории с префиксами подписей CLIP векторы функций из CLIP были подключены к GPT-2 для вывода описания на английском языке для данного изображения.

Пример титров из CLIP + GPT2.

Расшифровка поврежденных изображений

В новой статье под названием «Обратные задачи с использованием предварительно обученных контрастных представлений» исследователи показали, как CLIP можно использовать для интерпретации чрезвычайно искаженных или поврежденных изображений.

Варианты использования в будущем

В будущем CLIP будет использоваться во многих других творческих целях.Мы работаем над CLIP API, чтобы упростить создание проектов такого типа. Если вы хотите получить ранний доступ, пожалуйста, свяжитесь с нами.

Тонкая настройка CLIP

К сожалению, для многих сверхспецифических вариантов использования (например, изучение результатов литографии микрочипов) или идентификации вещей, изобретенных после обучения CLIP в 2020 году (например, уникальные характеристики творений CLIP+VQGAN) , CLIP не может хорошо работать сразу после установки для всех задач. Должна быть возможность расширить CLIP (по сути, используя его как фантастическую контрольную точку для трансферного обучения) дополнительными данными.

Обнаружение объектов

Почти так же, как мы использовали CLIP для отслеживания объектов, возможно, вы могли бы использовать его и для обнаружения объектов. Одним из наивных способов сделать это было бы передать каждый якорь-кандидат в CLIP и определить, какие из них наиболее близки к интересующим вас объектам.

Индексирование видео

Если вы можете классифицировать изображения, вы сможете классифицировать кадры видео. Таким образом, вы можете автоматически разбивать видео на сцены и создавать поисковые индексы.Представьте, что вы ищете на YouTube логотип вашей компании и волшебным образом находите все места, где кто-то случайно использовал ваш продукт.

Заключение

Сообщите нам, если вы видели или использовали CLIP другими новыми и интересными способами! А если вы хотите попробовать CLIP самостоятельно, попробуйте наш учебник или преобразуйте набор данных обнаружения объектов в набор данных классификации для использования с CLIP.

clip — CSS: каскадные таблицы стилей

Свойство CSS clip определяет видимую часть элемента.Свойство clip применяется только к абсолютно позиционированным элементам, то есть к элементам с position:absolute или position:fixed .

 
клип: авто;


клип: прямоугольник (1px, 10em, 3rem, 2ch);


клип: наследовать;
клип: начальный;
клип: возврат;
клип: снят;
  

Примечание: Там, где это возможно, авторам рекомендуется вместо этого использовать более новое свойство clip-path .

Значения

Прямоугольник вида rect(, , , ) .Значения и являются смещениями от внутренней верхней границы блока, а и являются смещениями от внутренней левой границы рамки. поле — то есть размер поля заполнения.

Значения , , и могут быть либо , либо auto .Если значение какой-либо стороны равно auto , элемент обрезается до внутреннего края границы этой стороны .

авто

Элемент не обрезается (по умолчанию). Это отличается от rect(auto, auto, auto, auto) , который обрезает внутренние границы элемента.

 <форма> | auto 

где
= rect(, , , )

Вырезание изображения

CSS
  .пунктирная граница {
  граница: пунктирная;
  положение: родственник;
  ширина: 536 пикселей;
  высота: 350 пикселей;
}

#верхний левый,
#середина,
#Нижний правый {
  положение: абсолютное;
  сверху: 0;
}

#верхний левый {
  слева: 360 пикселей;
  клип: прямоугольник (0, 175 пикселей, 113 пикселей, 0);
}

#середина {
  слева: 280 пикселей;
  клип: прямоугольник (119 пикселей, 255 пикселей, 229 пикселей, 80 пикселей);
}

#Нижний правый {
  слева: 200 пикселей;
  клип: прямоугольник (235 пикселей, 335 пикселей, 345 пикселей, 160 пикселей);
}
  
HTML
  <р>
  
  
  
  

Результат

Таблицы BCD загружаются только в браузере

CanvasRenderingContext2D.clip() — Веб-API | МДН

То CanvasRenderingContext2D.клип() метод Canvas 2D API превращает текущий или заданный путь в текущую вырезку область, край. Предыдущая область отсечения, если она есть, пересекается с текущей или данной путь для создания новой области отсечения.

На изображении ниже красный контур представляет область отсечения в форме звезды. Только те части шахматной доски, которые находятся в области отсечения, получают нарисовано.

Примечание: Имейте в виду, что область отсечения состоит только из фигуры, добавленные к пути.Он не работает с примитивами формы, нарисованными непосредственно на холст, например fillRect() . Вместо этого вам придется использовать rect() для добавьте прямоугольную форму к пути перед вызовом clip() .

  недействительным ctx.clip([fillRule]);
недействительным ctx.clip (путь [, fillRule]);
  

Параметры

fillRule

Алгоритм, с помощью которого можно определить, находится ли точка внутри или вне отсечения. область, край.Возможные значения:

путь

Путь Path3D для использования в качестве области отсечения.

Простая область отсечения

В этом примере используется метод clip() для создания области отсечения в соответствии с к форме дуги окружности. Затем рисуются два прямоугольника; только те части внутри визуализируется область отсечения.

HTML
  <холст>
  
JavaScript

Область отсечения представляет собой полный круг с центром в точке (100, 75) и радиусом 50.

  const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');


ctx.beginPath();
ctx.arc(100, 75, 50, 0, Math.PI * 2);
ctx.клип();


ctx.fillStyle = 'синий';
ctx.fillRect(0, 0, холст.ширина, холст.высота);
ctx.fillStyle = 'оранжевый';
ctx.fillRect(0, 0, 100, 100);
  
Результат

Указание пути и правила заполнения

В этом примере два прямоугольника сохраняются в объект Path3D, который затем становится текущим. область отсечения с помощью метода clip() .Правило "evenodd" создает отверстие в месте пересечения прямоугольников отсечения; по умолчанию (с "ненулевое" правило ), не было бы дыры.

HTML
  <холст>
  
JavaScript
  const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');


пусть регион = новый Path3D();
регион.рект(80, 10, 20, 130);
регион.рект(40, 50, 100, 50);
ctx.clip(регион, "нечетный");


ктх.fillStyle = 'синий';
ctx.fillRect(0, 0, холст.ширина, холст.высота);
  
Результат

Создание сложной области отсечения

В этом примере используются два контура, прямоугольник и квадрат, для создания сложного отсечения. область, край. Метод clip() вызывается дважды, сначала для установки текущего область отсечения в окружность с помощью объекта Path3D , а затем снова в пересечь область обрезки круга с квадратом. Конечная область отсечения представляет собой форму представляет собой пересечение круга и квадрата.

HTML
  <холст>
  
JavaScript
  const canvas = document.getElementById('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');


пусть кругПуть = новый Путь3D();
CirclePath.arc( 150, 75, 75, 0, 2 * Math.PI );
пусть SquarePath = новый Path3D();
SquarePath.rect( 85, 10, 130, 130 );


ctx.clip (круговой путь);

ctx.clip (квадратный путь);


ctx.fillStyle = 'синий';
ctx.fillRect(0, 0, холст.ширина, холст.высота);
  
Результат

Таблицы BCD загружаются только в браузере

Определение и значение клипа | Британский словарь

множественное число клипы

множественное число клипы

Определение CLIP в Британском словаре

[считать]

: обычно небольшой кусок металла или пластика, который скрепляет вещи или удерживает их на месте — см. также скрепку : контейнер, наполненный пулями и помещаемый внутрь оружия, чтобы можно было выстрелить пулями

2 клип /ˈклɪp/ глагол

зажимы; обрезанный; вырезка

зажимы; обрезанный; вырезка

Определение CLIP в Британском словаре

[+ объект] : скреплять (две или более вещи) зажимом : прикрепить (что-то) к или к чему-то еще с помощью зажима

[+ объект]

[нет объекта]

3 клип /ˈклɪp/ имя существительное

множественное число клипы

множественное число клипы

Определение CLIP в Британском словаре

[считать] : короткий отрывок из фильма, телепередачи и т. д. [считать] нас : статья, вырезанная из газеты или журнала : вырезка [единственное число] : скорость, с которой что-то происходит

◊ Если что-то движется или происходит в быстром/быстром/устойчивом/хорошем клипе, оно движется или происходит быстро.

[единственное число] США, неофициальный : один раз или экземпляр — обычно используется во фразе в клипе [единственное число] Британский, неформальный : быстрый и болезненный удар рукой

4 клип /ˈклɪp/ глагол

зажимы; обрезанный; вырезка

зажимы; обрезанный; вырезка

Определение CLIP в Британском словаре

[+ объект]

: делать (что-то) короче или аккуратнее, отрезая маленькие кусочки
  • Она снаружи подстригает [= подстригает ] живую изгородь/кусты.

  • обрезка кончиков сигар

  • близко подстриженная трава

  • Птичке подрезали крылья, чтобы она не могла улететь.

— см. также обрезать чьи-то крылья по адресу 1 крыло : вырезать (статью, картинку и т.) из газеты или журнала : удариться о бок (чего-либо), проходя мимо него

Самая удобная HD-видеокамера в мире

Кто вы и какова ваша роль в Narrative?

Меня зовут Элизабет Стигард, я работаю в Narrative с осени 2013 года.Я пришел в компанию, когда наш офис располагался в небольшой квартире в Старом городе Стокгольма. Многое произошло с тех пор. Мы выросли с 15 сотрудников до более чем 50, расширили нашу деятельность до США и объявили, что собираемся выпустить Narrative Clip 2. Захватывающие времена!

В свободное время я люблю путешествовать (особенно на выходные в другие города или загорать на красивом пляже), проводить время с друзьями и семьей и кататься на лошадях.Стокгольм — прекрасный город для жизни, где у вас действительно есть возможность жить в оживленном городе, но в то же время быть очень близко к природе.

Как вы используете свой повествовательный клип?

Я использую клипсу, когда путешествую и участвую в мероприятиях, которые занимают мои руки, например, при занятиях спортом. Недавно мы с мужем проехали вдоль побережья Калифорнии по шоссе 1, и возможность запечатлеть часть поездки, не прерывая момент, была действительно здоровой.Клип очень легкий, что облегчает его ношение, и мне удалось запечатлеть несколько драгоценных моментов, которые иначе я бы забыл.

В чем вы видите основные улучшения по сравнению с сюжетным клипом и клипом 2?

Из всех удивительных улучшений два моих фаворита — это, безусловно, улучшенные возможности подключения (Wi-Fi и Bluetooth) и возможность переключать клип. Поскольку я беру Clip с собой в путешествия, теперь мне будет проще обмениваться фотографиями с друзьями и семьей, вместо того чтобы сначала подключаться к ноутбуку.У меня также были некоторые трудности при попытке прикрепить текущий зажим к недоуздку для лошади, поэтому я с нетерпением жду появления универсальных креплений.

Как вы будете использовать Clip 2?

Я вижу, что использую Clip 2 чаще, чем оригинальный Clip, благодаря улучшенному подключению, которое упрощает загрузку и обмен изображениями. Я с нетерпением жду возможности быстро поделиться тем, что было снято в клипе, с семьей и друзьями.

Как ваша ежедневная работа создает ценность для пользователей Clip 2?

В Narrative я отвечаю за группу поддержки Narrative.Мы сосредоточены на поддержке пользователей с помощью встроенного самообслуживания, а также с помощью личной помощи. Мы считаем, что группа поддержки является движущей силой вовлечения пользователей, следя за тем, чтобы отзывы наших пользователей учитывались при разработке описательного опыта. Краеугольные камни хорошего обслуживания клиентов заключаются в том, чтобы быть доступным, выполнять обещания, возвращаться вовремя и иметь команду действительно ориентированных на обслуживание людей. Одним из наших самых популярных каналов связи является Twitter. Если вы еще этого не сделали, зайдите на @NarrativeCare.Мне нравится быть частью превращения Narrative в любимую компанию пользователями, сотрудниками и партнерами.

Что вы ожидаете от повествовательного клипа 2? Как вы думаете, что в нем самое захватывающее?

Я уверен, что клип 2 упростит и ускорит процесс повествования, независимо от того, где я нахожусь. Я не могу не повторить, насколько великолепна улучшенная связь!

Мой любимый клип 1 фото

Один из моих любимых клипов сделан прошлой весной, когда птица пролетает над красивой площадью возле Голубой мечети в Стамбуле.Я считаю, что это отражает то, что вы никогда не знаете заранее, будет ли запечатленный момент иметь для вас значение в долгосрочной перспективе.

Часто задаваемые вопросы: Практика вставки центральной линии (CLIP) | NHSN

Экстренно размещенные CL

Q1: Следует ли включать в данные CLIP вставки центральной линии, возникающие в экстренном порядке?

Да. Все вставки центральной линии, которые происходят в месте, где осуществляется наблюдение CLIP, должны быть включены в данные CLIP учреждения, независимо от того, было ли оно размещено в экстренном порядке.Учреждения могут включать размещение в поле для комментариев в форме отчета CLIP или могут разработать специальное поле для сбора этой информации, если они того пожелают. Это может позволить определить необходимые усилия по улучшению качества для этих типов вставок.


Форма CLIP для неудачного размещения

Q2: Нужно ли заполнять форму CLIP для каждой попытки вставки?

Каждая попытка вставки, требующая новой подготовки места, должна быть зарегистрирована как событие CLIP в местоположениях, сообщающих CLIP.


Задокументированные противопоказания к хлоргексидина глюконату (ХГГ)

Q3: Будет ли система регистрировать соблюдение соответствующей подготовки кожи, если повидон-йод использовался из-за документально подтвержденной аллергии на CHG?

Да, но только при наличии документации о противопоказаниях к ХГ. Хлоргексидина глюконат (ХГГ) необходимо использовать для надлежащей подготовки кожи перед установкой центральной катетеризации у всех пациентов в возрасте ≥ 60 дней, если нет документально подтвержденных противопоказаний.


Комплект зажимов

Вопрос 4. Что входит в комплект «NHSN CLIP Bundle»?

В NHSN для вставок CLIP для соблюдения пакета требуется ответ «Да» на все следующие вопросы:

  • Проведена гигиена рук
  • Соответствующая подготовка кожи
    • Хлоргексидина глюконат (ХГГ) для пациентов старше 60 дней, если нет документально подтвержденных противопоказаний к ХГГ
    • Повидон-йод, спирт, ХГГ или другие препараты, предназначенные для детей в возрасте до 60 дней
  • Средство для подготовки кожи полностью высохло перед введением
  • Использованы все 5 максимальных стерильных барьеров
    • Стерильные перчатки
    • Стерильный халат
    • Крышка
    • Надетая маска
    • Большая стерильная простыня (большая стерильная простыня покрывает все тело пациента)

Единственными разрешенными противопоказаниями к ХГГ являются:

  • Пациент младше 2 месяцев – хлоргексидин следует применять с осторожностью у пациентов младше 2 месяцев
  • У пациента есть задокументированная/известная аллергия/реакция на продукты на основе CHG, которые исключают его использование
  • Ограничения учреждения или соображения безопасности при использовании CHG у недоношенных детей исключают его использование

Несоблюдение или отсутствие практики

Q5: Как следует регистрировать информацию о ненаблюдаемой или отсутствующей практике в системе наблюдения CLIP?

Например, если наблюдатель входит в комнату после начала процедуры, как следует фиксировать мытье рук, поскольку за этим не наблюдали?

Следует приложить усилия, чтобы свести такие случаи к минимуму.

Клипса: Недопустимое название — Викисловарь

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Пролистать наверх