Всероссийская премия «За верность науке» пополнилась новыми номинациями
1333
Добавить в закладки
11 июля прошло заседание Организационного комитета VIII Всероссийской премии «За верность науке». В нем принимали участие председатель Российского исторического общества С.Е. Нарышкин и министр науки и высшего образования РФ В.Н. Фальков.
Среди участников заседания — президент Российской академии наук А.М. Сергеев, президент ФГБУ НИЦ «Курчатовский институт» М.В. Ковальчук, ректор МГУ им. М.В. Ломоносова В.А. Садовничий.
Министр науки и высшего образования В.Н. Фальков в приветственном слове подчеркнул, что премия приобрела особое значение благодаря главным партнерам министерства — Российской академии наук и Курчатовскому институту, ведущим научно-образовательным организациям страны.
«Нам удалось поднять премию на высокий уровень. Церемония вручения, состоявшаяся в прошлом году, привлекла и общество, и российских ученых.
С В.Н. Фальковым согласился и председатель Российского исторического общества С.Е. Нарышкин: «Люди, занятые в сфере науки, полностью посвящают себя поиску знаний, добыванию полезной информации. Наука всегда была драйвером развития. Сегодня наша страна входит в число мировых лидеров по занятости в науке, однако вопрос воспроизводства научных кадров стоит особенно остро. Профессия ученого должна быть престижной и значимой, вдохновлять людей со школьной скамьи», — подчеркнул Нарышкин. Председатель РИО поддержал решение министерства вновь включить номинацию «Защита исторической правды».
Президент Российской академии наук А.М. Сергеев, в свою очередь, отметил значимость регионального влияния премии: «Мы могли бы активнее использовать региональный потенциал — показывать администрации регионов, что они тоже могут быть отмечены и услышаны»
.
Ректор МГУ им. М.В. Ломоносова В.А. Садовничий видит возможность привлечь к популяризации науки самих ученых, особенно молодых. «Наука дает молодым людям будущее. Именно молодому поколению предстоит поднимать наш авторитет и обеспечивать независимость. Я уверен, что важно присуждать премию и тем, кто проводит передовые исследования». Ректор МГУ отметил, что новой площадкой для реализации таких исследований в скором времени станет Технологическая долина МГУ, а также новый кампус Московского университета в Сарове.
Ответственный секретарь Оргкомитета премии «За верность науке» Е.С. Дружинина рассказала, что премия направлена на содействие коммуникации между журналистами и научным сообществом, формирование позитивного имиджа российской науки. «Почти в 2,5 раза выросло число заявок с 2018 г. В этом году мы утверждаем несколько специальных номинаций, среди которых «Научный журналист года», «Научный фотограф года», «Научный режиссер года».
Также участники будут награждены специальными призами от Ростеха, Роскосмоса и Росатома за популяризацию отечественных разработок, атомной и космической отраслей.
Прием заявок начнется с 14 июля, а уже в ноябре премию получат выдающиеся популяризаторы науки и ученые России.
Премия «За верность науке» присуждается с 2015 г. за выдающиеся достижения в области научной коммуникации и популяризации науки. Участниками могут стать журналисты, освещающие тему российской науки, популяризаторы науки, ученые и представители бизнеса, внесшие заметный вклад в поддержку престижа профессиональной научной деятельности и популяризации отечественных научных достижений. В 2021 г. премия вошла в список наиболее значимых мероприятий Года науки и технологий и установила рекорд по количеству поданных заявок.
Корреспондент Анастасия Рогачёва
Фотограф Ольга Мерзлякова
министерство науки и высшего образования премия за верность науке
Александр Сергеев
Виктор Садовничий
Валерий Фальков
Развернуть
Информация предоставлена Информационным агентством “Научная Россия”.
Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано
Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.
НАУКА ДЕТЯМ
Мотивация влияет на сенсорное восприятие, предшествующее принятию решений
19:19 / Нейронауки
Новое соединение поможет в восстановлении даже спустя сутки после инсульта
18:30 / Биология, Медицина, Химия
В НИЯУ МИФИ разработали уникальную систему кодирования информации
17:30 / Информационные технологии
Ученые показали, что в окружающую среду могут попадать токсичные и трудно обнаруживаемые вещества
16:30 / Химия
Ученые зафиксировали космическую вспышку необычной энергии
15:30 / Астрономия
Разработка Пермского Политеха поможет перенести производство лекарств с Земли в малый космос
14:30 / Физика
Названы победители литературной премии в области медицины «Здравомыслие-2022»
14:00 / Медицина, Наука и общество, Филология
Ученые выяснили, что мотивирует людей сдавать кровь
13:50 / Здравоохранение, Медицина, Наглядный пример
НМИЦ им.
Г.И. Турнера совместно с уральским заводом разработает серию спинальных систем для детей 5-10 лет
13:30 / Медицина
Позднее отцовство изменяет эпигеном сперматозоидов и может влиять на здоровье потомков
12:30 / Биология, Здравоохранение
Памяти великого ученого. Наука в глобальном мире. “Очевиднное – невероятное” эфир 10.05.2008
04.03.2019
Памяти великого ученого. Нанотехнологии. “Очевидное – невероятное” эфир 3.08.2002
04.03.2019
Вспоминая Сергея Петровича Капицу
14.02.2017
Смотреть все
Премия «За верность науке – 2021»
Премия «За верность науке – 2021»Всероссийская премия «За верность науке» ежегодно вручается за выдающиеся достижения в области научной коммуникации, популяризации науки и поддержки престижа деятельности ученых и инженеров в Российской Федерации.
Подать заявку на VII Всероссийскую премию «За верность науке» можно до 3 сентября 2021 года, отправив заполненную заявку на электронную почту zavernostnauke@minobrnauki.
Итоги VII Всероссийской премии «За верность науке» были объявлены 28 ноября 2021 года в Государственном Кремлевском Дворце.
ЗАДАЧИ ПРЕМИИ
★ Популяризация науки и достижений российских ученых
★ Информационная поддержка ученых, обеспечение их широкого присутствия в медийном поле
★ Содействие коммуникации журналистского и научного сообществ
★ Поддержка современных форм популяризации ценности открытий и научного труда
★ Формирование позитивного имиджа российской науки
НОМИНАЦИИ
★ Лучшая программа о науке на радио – номинируются радиопроекты, выходившие в течение 2020-2021 года на радиоканалах и в прямой трансляции, интернет-вещании.
★ Лучший онлайн-проект о науке
– номинируются проекты, направленные на популяризацию науки – специальные (тематические) онлайн-проекты, лэндинговые страницы, студенческие научно-популярные медиапроекты, проекты в социальных сетях, в том числе подкасты и проекты блогеров. Подать заявку могут зарегистрированные и не зарегистрированные СМИ.
★ Лучшая программа о науке на ТВ
– номинируются телевизионные проекты, выходившие в течение 2020-2021 года на эфирных, кабельных или спутниковых телеканалах в прямой трансляции и (или) интернет-вещании.
★ Специальная номинация по Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации
– номинируются просветительские проекты, в том числе журналистские материалы, посвященные темам, указанным в приоритетах Стратегии.
★ Лучшее периодическое издание о науке
– номинируются печатные журналы, газеты, а также тематические рубрики, полосы и приложения к журналам и газетам более широкой тематики, подробно знакомящие публику с актуальными научными вопросами и направлениями.
★ Специальная номинация: лучший проект, направленный на защиту исторической правды
– номинируются просветительские проекты, направленные на защиту исторической правды, популяризацию исторического знания.
★ Лучшее электронное СМИ о науке
– номинируются регулярно обновляемые интернет-сайты, зарегистрированные как СМИ или научные рубрики интернет-СМИ.
★ Специальная номинация: лучший проект по освещению Года науки и технологий в Российской Федерации
– номинируются научно-популярные проекты, направленные на широкое информирование о проектах и мероприятиях, реализуемых в течение Года науки и технологий в Российской Федерации.
★ Лучший научно-просветительский проект года
– номинируются работавшие в 2020-2021 году проекты – музейные, выставочные, фестивальные, лектории, научные кафе, а также проекты новых форматов, приобщающие широкую общественность к достижениям современной науки через публичные мероприятия.
★ Специальный приз за популяризацию национального проекта «Наука и университеты»
– присуждается АНО «Национальные приоритеты».
★ Специальная премия за вклад в популяризацию науки и технологий среди ученых, журналистов, преподавателей и общественных деятелей
– номинируются ученые, журналисты и преподаватели, а также общественные деятели, которые внесли особенно значительный личный вклад в популяризацию науки.
★ Специальный приз за популяризацию атомной отрасли
– присуждается Госкорпорацией «Росатом». Номинируются проекты, направленные на популяризацию атомных технологий, повышение их общественной приемлемости и осведомленности населения о безопасности и экологичности атомной энергетики, а также ориентированные на развенчание мифов об исходящих от нее угрозах. К участию принимаются проекты в блогосфере и социальных сетях (к участию не допускаются действующие сотрудники предприятий Госкорпорации «Росатом»).
★ Специальная премия за вклад в популяризацию науки и технологий среди молодых ученых
– номинируются кандидаты и (или) доктора наук не старше 35 лет, которые активно занимаются научно-просветительской деятельностью.
★ Специальный приз за популяризацию космической отрасли
– присуждается Госкорпорацией «Роскосмос». Номинируются проекты, направленные на популяризацию научных открытий в сфере ракетно-космической промышленности, повышение престижа отраслевой профессиональной научной деятельности. В качестве специального приза возможна организация экскурсионной программы на объект научной инфраструктуры Госкорпорации «Роскосмос».
Состав Организационного комитета
Состав Экспертного совета
Положение о Премии
КОНТАКТЫ:
Новости дня в России и мире — РБК
Телеканал
Газета
Pro
Инвестиции
РБК+
Новая экономика
Тренды
Недвижимость
Спорт
Стиль
Национальные проекты
Город
Крипто
Дискуссионный клуб
Исследования
Кредитные рейтинги
Франшизы
Конференции
Спецпроекты СПб
Конференции СПб
Спецпроекты
Проверка контрагентов
РБК Библиотека
Подкасты
ESG-индекс
Политика
Экономика
Бизнес
Технологии и медиа
Финансы
РБК КомпанииРБК Life
404
Cтраницa не найдена
Посмотрите другие материалы или воспользуйтесь поиском
Минюст включил главреда «Дождя», Долина и Ярмыш в список иноагентов
Сроки мобилизации, удары и музыка.
Главные заявления Путина в Астане
Экс-глава «МегаФона» купит «Авито»
США пригрозили вторичными санкциями за поддержку российского ВПК
ЕС отказался от санкций против АЛРОСА. Стоит ли покупать акции компании
Военная операция на Украине.
Онлайн
В Белгороде после обстрела загорелась подстанция
Умер сыгравший Хагрида в «Гарри Поттере» Робби Колтрейн
Арестович заявил, что на Украину пролился «золотой оружейный дождь»
Гладков объявил внеочередные школьные каникулы в Белгородской области
Путин допустил завершение частичной мобилизации в течение двух недель
Рахмон призвал Россию не относиться к Центральной Азии как к бывшему СССР
Фридман заявил о готовности бесплатно отдать украинский Альфа-банк Киеву
Хуснуллин назвал сроки запуска грузовиков по Крымскому мосту
Как заработать на жилой недвижимости на падающем рынке
Китай не спасает: какие логистические проблемы обрушились на импортеров
Вернуться на главную
Fidelity Investments – Bilder und stockfotos
8.
846Bilder
- Bilder
- Fotos
- Grafiken
- Vektoren
- видео
DurchstEren SIE 8.846 9006
DurchSteRen SIE 8.846 9006
DurchSteRen SIALESSILESSILESIEL
. Oder starten Sie eine neuesuche, um noch mehr Stock-Photografie und Bilder zu entdecken. Fidelity Investments Hauptsitz – Fidelity Investments Stock Photos und BilderFidelity Investments Hauptsitz
Нью-Йорк, Нью-Йорк Vereinigte Staaten – 29 августа 2021 г.: Fidelity Investments Bank-Brokerage-Firma Corporate Logo Zeichen Werbung in der Nähe des Times Square.
магнит и фигурка фон Меншен. kundegewinnung und -bindung. – Fidelity Investments стоковые фотографии и изображения Магнит и фигурки фон Меншена. Kundegewinnung und -bindung.
Fidelity Investments, Niederlassung
Fidelity Investments verbraucher lage iii – Fidelity Investments Stock-fotos und BilderFidelity Investments Verbraucher Lage III
Fidelity Investments-filiale – Fidelity Investments Stock-fotos und BilderFidelity Investments-Filiale
22 октября 2019 г. Саннивейл / Калифорния / США – Fidelity Investments Niederlassung в районе залива Южного Сан-Франциско; Fidelity Investments Inc. является одним из американских многонациональных финансовых институтов с
символами рукопожатия. деловая встряска, символ соглашения о сделке, umriss stil piktogramm auf weißemhintergrund. Работа в команде или создание команды для мобильных устройств, концепция или веб-дизайн. векторграфикен. – верность инвестиции сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ Mans Handshake dünne Line Symbol. Business Shake, Deal.
..
Символ тонкой линии мужского рукопожатия. Business Shake, символ соглашения о сделке, набросок Stil Piktogramm auf weißem Hintergrund. Teamwork или Teambuilding-Zeichen für mobiles Konzept oder Webdesign. Векторграфик
вектор рукопожатия-символ – вектор культдизайн – верность инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символвектор рукопожатия-символ – вектор культдизайн
вектор рукопожатия-символы, изоляция на фоне Vektorgrund – Дизайн
lizenzprogramm-liniensymbol gesetzt. enthaltene symbole als mitglied, vip, exklusiv, belohnung, gutschein, high level, geschenkkarten, gutschein, umriss-symbole gesetzt, символ einfaches, abzeichen, zeichen. флаш вектор две линии значок – верность инвестиций сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символLizenzprogramm-Liniensymbol gesetzt. Enthaltene Symbole al…
Vektordesign-Illustrationen.
Kundenbetreuungssymbol wie Geschäftsbeziehung
Fidelity Investment Outlet Gebäude Eingang mit Schild – Fidelity Investments Stock-fotos und BilderFidelity Investment Outlet Gebäude Eingang mit Schild
qualifiziertes lead-konzept. вектор социальных медиа-трихтеров – верность инвестиций сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символQualifiziertes Lead-Konzept. Vektor des Social-Media-Trichters
vektor-geschäft isoliert bearbeitet werden schlaganfall dünne linie icon-set mit marketing, kunde, beziehung, faust-beule, kommunikation, vertrag, strategie, logistik, und mehr kontur zeichen. – верность инвестиции сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символVektor-Geschäft isoliert bearbeitet werden Schlaganfall dünne…
Инвестиционный центр Fidelity – Fidelity Investments Stock-fotos und BilderFidelity Investment Center
Портленд, штат Орегон, США – 1 октября 2019 г.
: Инвестиционный центр Fidelity в Инненштадте в Портленде абенд.
Вектор-Программа-Символ. Уточните, пожалуйста, Strichsymbole….
Vector Treueprogramm-Symbole. Небольшой Kontursymbole. Geschenk, Kundenkarte VIP exklusive Unterstützung. Звезды покупок со скидками Gutschein Beohnungsbonus.
finanzplaner ruhestand – верность инвестиций фото и фотографииFinanzplaner Ruhestand
Ältere Frauen und altere Männer, die zusammen gehen
vektorsatz treueprogramm-zeilensymbolen. enthält symbole cashback, Bonuskarte, Rabattgutschein, Promotion, geschenkgutschein, belohnungsprogramm und mehr. пиксель идеальный. – верность инвестиции сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ Vektorsatz von Treueprogramm-Zeilensymbolen.
Enthält Symbole…
Vertrauen
vertrauen в geschäfts- und finanzbeziehungen. партнер vertrauenswürdiger, vertrag, vereinbarung oder assertion-konzept. vertrauen in die zusammenarbeit, vertrauenswürdiges unternehmen. человек drehknopf auf maximalen wert. – Fidelity Investments Stock Photos и BilderVertrauen в Geschäfts- und Finanzbeziehungen. Vertrauenswürdiger
das team motivieren. – верность инвестиций стоковые фотографии и изображенияМотивация команды.
Aufnahme von Geschäftsleuten, die High-Five-Begrüßung im Büro machen. Erfolgreiche Geschäftsleute, die im modernen Büro die Hände stapeln.
nahaufnahme zwei geschäftsmann рукопожатие zusammen für vereinbarung erfolgreich auf blur gruppe von geschäftsleuten im sitzungssaal, leistung konzept sprechen – верность инвестиции стоковые фотографии и изображения траст-, дизайн-, маркетинг- und identitätskonzept. диаграмма с schlüsselwörtern.
Farbige marker – верные инвестиции стоковые фотографии и изображенияМарк. Trust-, Design-, Marketing- und Identitätskonzept….
набор иконок treueprogramm rotergang konzept – верность инвестиции фондовая графика, -clipart, -cartoons und -symbole Инвестиции сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символGeschäftliche Ethik-Icon-Set
руки zeigt fünf gelbe sterne auf dem handy, um kunden bewertet product und dienstleistungen. kundenzufriedenheit und marketing-umfrage-bewertungskonzept. – верность инвестиций стоковые фотографии и изображенияHand zeigt fünf gelbe Sterne auf dem Handy, um Kunden bewertet…
geschäftsmann steht auf münzstapeln und lädt menschen ein. konzept der empfehlung von freunden und treueprogramm – верность инвестиций фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символGeschäftsmann steht auf Münzstapeln und lädt Menschen ein….
Der Geschäftsmann steht die auf einem Stapel e Lädtzen und länzen.
Konzept von Empfehlungsfreunden und Treueprogramm. Способ продвижения, Empfehlungsmarketing. Kunden halten sich an den Händen. Trendige flache Vektorillustration
Geschäftsethik 50-Linien-Symbol
минимальный набор значков для веб-сайтов. для дизайна. вектор – верность инвестиции сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символMinimaler Satz фон abgelehnten Zahlungs-, Sparschwein- и…
набор наличных-обратно-значок-концепт-дизайн. – верность инвестиции сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символНабор от Cash-Back-Icon-Konzept-Design.
траст – верность инвестиции фото и изображениятраст
Vertrauenswort auf Holzblock geschrieben. Geschäftskonzept für den Aufbau von Vertrauen.
referenzen – linienbus-symbole – верные инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ3D-Gutschein mit Prozentzeichen в Wolken
3d gutscheinset isoliert auf weiß – верные инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ3D Gutscheinset isoliert auf Weiß
kunde erhält bargeld zurück – верные инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символKunde Bargeld zurück
einkaufswagen für einkaufen und konsum im laden – верные инвестиции стоковые фото и фотографииEinkaufswagen für Einkaufen und Konsum im Laden
иконки деловой этики – линейная серия – верные инвестиции стоковые графики, -клипарт, -мультфильмы и -символИконы деловой этики – линейная серия
würfel mit der nachricht cash und eine roboterhand, die einen würfel mit der nachricht zurück hinzufügt – 3d-иллюстрация – верность инвестиций сток-фото и изображенияWürfel mit der Nachricht CASH und eine Roboterhand, die einen
программа поощрительных баллов за лояльность – верность инвестиции фото и изображенияпрограмма поощрительных баллов за лояльность
logo der schweizerischen post auf gelbem grund mit dem umriss eines roten kreuzes.
– верность инвестиций стоковые фотографии и изображенияLogo der Schweizerischen Post auf gelbem Grund mit dem Umriss…
Member und VIP icons – classic line serie – fidelity invests stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symboleMember und VIP Icons – Classic Line Serie
3d- купон mit isoliertem prozentzeichen – верность инвестиций сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ3D-купон мит изолиртем Prozentzeichen
3d-купон изолирован на синем – верность инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ3D-купон, выданный в синем цвете
cashback-treueprogramm-konzept. kreditoder debitkarte mit zurückgegebenen münzen auf das bankkonto. geld-zurück-сервис-дизайн. бонус-кэшбэк-символ-вектор-иллюстрация – верность инвестиций фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символCashback-Treueprogramm-Konzept. Кредитная карта Debitkarte mit zurück
3D-рендеринг концепции «Пригласи друга», меньшая подробная информация, более полная и проверенная.
isoliert auf blauem hintergrund – фото и фотографии верности инвестиций3D-рендеринг концепции Refer A Friend, Menschen teilen…
treppe, treppe zur europäischen union. Флаг Европейского союза. treten sie dem eu-konzept schnell bei. – верность инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символTreppe, Treppe zur Europäischen Union. Flagge der Europäischen…
würfeln sie mit den worten für wahrheit und vertrauen auf englisch auf einem schreibtisch – верность инвестиции стоковые фотографии и фотографииWürfeln Sie mit den den worten für wahrheit und vertrauen auf…
ссылки-линии-значки – верность инвестиции сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символссылки-линии-иконки
отзывы линии символы вектор EPS 10 даты, пиксель совершенные символы.
vorteile der darlehenszahlung. wachstum der rentabilität der einlagen. кэшбэк-покупки-бонус. программа zinssatz, banktreue-belohnungsprogramm. gewinnung neuer kunden, um geld zu leihen.
vorzeitige rückzahlung – верность инвестиций фото и фотографииVorteile der Darlehenszahlung. Wachstum der Rentabilität der…
кредитная карта-работапрограмма. lila plastikkarte mit rosa gezackten prozent etikett – верность инвестиций фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символKreditkarten-Rabattprogramm. Lila Plastikkarte mit rosa…
kundenbeziehungsmanagement, konzept. векторная иллюстрация с символами. – верность инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символKundenbeziehungsmanagement, Konzept. Вектор-Иллюстрация с…
Управление взаимоотношениями с клиентами, Концепт. Векторная иллюстрация с символами
брендинг-символ. satz von 29 vektorbildern mit bearbeitbarem strich. inklusive name, logo, strategie, werbung, idee, слоган, vertrauen, web site, werte, zielgruppe, Promotion, treueprogramm, qualität – верность инвестиции, фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ Брендинг-Символ.
Satz von 29 Vektorbildern mit bearbeitbarem…
Treueprogramm-bezogenes Designelement. Musterentwurf mit…
wachsendes grünes geschäft – верность инвестиции фото и фотографииWachsendes grünes Geschäft
Goldene Münzen Steigende Stapel mit Reflexion im Spiegel und wachsendem grünem Baum. Зеленая экономика и nachhaltiges Geschäftskonzept
символ линии рукопожатия человека. деловая встряска, символ соглашения о сделке, umriss stil piktogramm auf weißemhintergrund. Работа в команде или создание команды для мобильных устройств, концепция или веб-дизайн. векторграфикен. – верность инвестиции сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символСимвол мужской линии рукопожатия. Business Shake, Соглашение о сделке…
treueprogramm, Bonuskarte für kundengeschenkprämien, anreizgeschenk, Bonus sammeln, belohnung verdienen, geschenk einlösen, geschenk gewinnen kartenvektor – верность инвестиций фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -символ ,.
.. объекта и элемента им zusammenhang мит dem treueprogramm. Handgezeichnete вектор-каракули-иллюстрации. handgezeichnetes musterdesign – верность инвестиций сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символObjekte und Elemente im Zusammenhang mit dem Treueprogramm….
Gutscheinkarte Cash-Back-Vorlage Design mit gutscheincode-promotion – верность инвестиций Stock-grafiken, -clipart, -cartoons und -symboleGutscheinkarte Cash-Back-Vorlage Design mit Gutscheincode -Promotio
Изометрическая трихтер-инфографика с Kundenbindungsstrategie – верность инвестиций фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -symboleИзометрическая трихтер-инфографика с Kundenbindungsstrategie
верность-иконка в стиле комиксов. belohnung cartoon vektor illustration auf weißem isoliertem hintergrund. скидка всплеск эффект geschäftskonzept. – верность инвестиции сток-графика, -клипарт, -мультфильмы и -символLoyalitäts-Ikone im Comic-Stil. Belohnung Cartoon Vektor…
shopping – набор иконок в разных линиях.
векториллюстрация. пиксель идеальный. das set enthält symbole: интернет-магазины, магазин, рабат, прейсшильд, бестселлер, кэшбэк, лиферунг, ит-поддержка, варенкорн. – верность инвестиции сток-графики, -клипарт, -мультфильмы и -символПокупки – Набор иконок dünne Linie. Векториллюстрация. Пиксель…
Покупки – набор иконок тонкой линии. Векториллюстрация. 30 линейных символов. Идеальный пиксель. Das Set enthält Symbole: Online-Shopping, Shop, Rabatte, Gutschein, Preisschild, Bestseller, Cashback, Lieferung nach Hause, IT-Support, Warenkorb, Rückerstattung.
sammeln sie punkte für kauf-konzept, бонусная программа, кэшбэк, маркетинг и продвижение – верность инвестиции фондовая графика, -клипарт, -мультфильмы и -symboleГенерация изображений высокой точности с использованием моделей рассеяния
Авторы: Джонатан Хо, научный сотрудник, и Читван Сахария, инженер-программист, Google Research, Brain Team
Естественный синтез изображений — это широкий класс задач машинного обучения (ML) с разнообразными приложениями, которые создают ряд проблем проектирования.
Одним из примеров является сверхвысокое разрешение изображения, при котором модель обучается преобразовывать изображение с низким разрешением в детальное изображение с высоким разрешением (например, RAISR). Сверхвысокое разрешение имеет множество применений, от восстановления старых семейных портретов до улучшения медицинских систем визуализации. Другой такой задачей синтеза изображений является генерация изображений с условным классом, в которой модель обучается генерировать образец изображения из метки входного класса. Полученные сгенерированные образцы изображений можно использовать для повышения производительности последующих моделей для классификации изображений, сегментации и т. д.
Как правило, эти задачи синтеза изображений выполняются с помощью глубоких генеративных моделей, таких как GAN, VAE и авторегрессионные модели. Тем не менее, каждая из этих генеративных моделей имеет свои недостатки при обучении синтезу высококачественных образцов на сложных наборах данных с высоким разрешением.
Например, GAN часто страдают от нестабильного обучения и коллапса режима, а авторегрессионные модели обычно страдают от низкой скорости синтеза.
В качестве альтернативы, диффузионные модели, первоначально предложенные в 2015 году, недавно вызвали возрождение интереса из-за их стабильности обучения и их многообещающих результатов качества выборки при генерации изображений и звука. Таким образом, они предлагают потенциально выгодные компромиссы по сравнению с другими типами моделей глубокой генерации. Диффузионные модели работают, искажая обучающие данные, постепенно добавляя гауссов шум, медленно стирая детали в данных, пока они не станут чистым шумом, а затем обучая нейронную сеть обращать этот процесс искажения вспять. Запуск этого обратного процесса искажения синтезирует данные из чистого шума, постепенно удаляя его, пока не будет получен чистый образец. Эту процедуру синтеза можно интерпретировать как алгоритм оптимизации, который следует за градиентом плотности данных для получения вероятных выборок.
Сегодня мы представляем два взаимосвязанных подхода, которые раздвигают границы качества синтеза изображений для моделей рассеяния — супер-разрешение с помощью повторных уточнений (SR3) и модель синтеза с учетом классов, называемую каскадными моделями рассеяния (CDM). Мы показываем, что за счет масштабирования моделей распространения и тщательно подобранных методов увеличения данных мы можем превзойти существующие подходы. В частности, SR3 достигает высоких результатов сверхвысокого разрешения изображения, которые превосходят GAN по оценке человека. CDM генерирует высококачественные выборки ImageNet, которые с большим отрывом превосходят BigGAN-deep и VQ-VAE2 как по показателю FID, так и по показателю точности классификации.
SR3: Изображение со сверхвысоким разрешением
SR3 — это диффузионная модель со сверхвысоким разрешением, которая принимает в качестве входных данных изображение с низким разрешением и строит соответствующее изображение с высоким разрешением из чистого шума.
Модель обучена процессу искажения изображения, в котором шум постепенно добавляется к изображению с высоким разрешением, пока не останется только чистый шум. Затем он учится обращать этот процесс вспять, начиная с чистого шума и постепенно удаляя шум, чтобы достичь целевого распределения посредством управления входным изображением с низким разрешением.
При крупномасштабном обучении SR3 достигает хороших результатов тестов в задаче сверхвысокого разрешения для лиц и естественных изображений при масштабировании до разрешений в 4–8 раз по сравнению с входным изображением с низким разрешением. Эти модели со сверхвысоким разрешением можно дополнительно каскадировать вместе, чтобы увеличить эффективный масштабный коэффициент сверхвысокого разрешения, например, объединяя модели лица со сверхвысоким разрешением 64×64 → 256×256 и 256×256 → 1024×1024 для выполнения задачи со сверхвысоким разрешением 64×64 → 1024×1024. .
Мы сравниваем SR3 с существующими методами, используя исследование оценки человека. Мы проводим эксперимент с принудительным выбором с двумя альтернативами, в котором испытуемых просят выбрать между эталонным изображением с высоким разрешением и изображением модели, когда им задают вопрос: « Какое изображение, по вашему мнению, снято камерой? » Мы измеряем производительность модели с помощью коэффициентов путаницы (% оценщиков выбирают выходные данные модели, а не эталонные изображения, где идеальный алгоритм достиг бы коэффициента путаницы 50%). Результаты этого исследования показаны на рисунке ниже.
| Вверху: Мы достигаем коэффициента путаницы, близкого к 50%, в задаче с лицами 16×16 → 128×128, превосходя современные методы суперразрешения лиц PULSE и FSRGAN. Внизу: Мы также достигли 40% коэффициента путаницы в гораздо более сложной задаче с естественными изображениями 64×64 → 256×256, что значительно превосходит базовый уровень регрессии. |
CDM: ImageNet поколения 9 с условным классом0019
Продемонстрировав эффективность SR3 в обеспечении естественного сверхвысокого разрешения изображения, мы делаем еще один шаг и используем эти модели SR3 для создания изображений с условным классом. CDM — это модель диффузии с условным классом, обученная на данных ImageNet для создания естественных изображений с высоким разрешением. Поскольку ImageNet представляет собой сложный набор данных с высокой энтропией, мы построили CDM как каскад из нескольких моделей распространения. Этот каскадный подход включает объединение нескольких генеративных моделей с несколькими пространственными разрешениями: одна диффузионная модель, которая генерирует данные с низким разрешением, за которой следует последовательность диффузионных моделей SR3 со сверхвысоким разрешением, которые постепенно увеличивают разрешение сгенерированного изображения до самого высокого разрешения. Хорошо известно, что каскадирование улучшает качество и скорость обучения для данных с высоким разрешением, как показано в предыдущих исследованиях (например, в авторегрессионных моделях и VQ-VAE-2) и в параллельной работе с диффузионными моделями. Как показывают наши количественные результаты, приведенные ниже, CDM дополнительно подчеркивает эффективность каскадирования в моделях распространения для качества выборки и полезности в последующих задачах, таких как классификация изображений.
| Пример каскадного конвейера, включающего последовательность моделей распространения: первая генерирует изображение с низким разрешением, а остальные выполняют повышающую дискретизацию до конечного изображения с высоким разрешением. Здесь конвейер для генерации ImageNet с условным классом, который начинается с модели диффузии с условным классом при разрешении 32×32, за которой следует 2x и 4x суперразрешение с условным классом с использованием SR3. |
| Выбранные сгенерированные изображения из нашей каскадной модели ImageNet с условным классом 256×256. |
Наряду с включением модели SR3 в каскадный конвейер мы также вводим новый метод увеличения данных, который мы называем расширением кондиционирования , который еще больше улучшает результаты качества выборки CDM. В то время как модели со сверхвысоким разрешением в CDM обучаются на исходных изображениях из набора данных, во время генерации им необходимо выполнять сверхвысокое разрешение на изображениях, сгенерированных базовой моделью с низким разрешением, которая может быть недостаточно высокого качества по сравнению с исходной моделью. оригинальные изображения. Это приводит к несоответствию обучающих тестов для моделей сверхвысокого разрешения. Расширение кондиционирования относится к применению дополнения данных к входному изображению с низким разрешением каждой модели со сверхвысоким разрешением в каскадном конвейере. Эти дополнения, которые в нашем случае включают в себя гауссовский шум и размытие по Гауссу, предотвращают переоснащение каждой модели со сверхвысоким разрешением для ее входных данных с более низким разрешением, что в конечном итоге приводит к лучшему качеству выборки с более высоким разрешением для CDM.
В целом, CDM генерирует выборки с высокой точностью, превосходящие BigGAN-deep и VQ-VAE-2 с точки зрения как оценки FID, так и оценки точности классификации при генерации ImageNet с условным классом.
CDM — это чисто генеративная модель, в которой не используется классификатор для повышения качества выборки, в отличие от других моделей, таких как ADM и VQ-VAE-2. См. ниже количественные результаты по качеству образцов.
| Оценки ImageNet FID с условным классом при разрешении 256×256 для методов, которые не используют дополнительные классификаторы для повышения качества выборки. BigGAN-deep сообщается с наилучшим значением усечения. (Чем меньше, тем лучше.) |
Оценка точности классификации ImageNet при разрешении 256×256, измеряющая точность проверочного набора классификатора, обученного на сгенерированных данных. Данные, сгенерированные CDM, значительно превосходят существующие методы, устраняя разрыв в точности классификации между реальными и сгенерированными данными. (Чем больше, тем лучше.) |
Заключение
С помощью SR3 и CDM мы довели производительность моделей распространения до современного уровня в тестах генерации ImageNet со сверхвысоким разрешением и классом. Мы рады продолжить проверку пределов диффузионных моделей для широкого круга задач генеративного моделирования. Для получения дополнительной информации о нашей работе посетите страницу «Суперразрешение изображения с помощью итеративного уточнения и моделей каскадной диффузии для создания изображений с высокой точностью».
Благодарности:
Мы благодарим наших соавторов Уильяма Чена, Мохаммада Норузи, Тима Салиманса и Дэвида Флита, а также Бена Пула, Яшу Золь-Дикштейн, Дуга Экка и остальных за исследовательские дискуссии и помощь. Google Research, Brain Team. Спасибо Тому Смоллу за помощь с анимацией.
Рабочие характеристики и точность изображения черно-белых мониторов
.
1992 июль; 12 (4): 765-72.
doi: 10.1148/рентгенография.12.4.1636038.
С. Дж. Дуайер 3-й 1 , Б. К. Стюарт, Дж. В. Сейр, Д. Р. Аберл, М. И. Боечат, Дж. К. Ханиман, Дж. М. Беме 2-й, Х. Рериг, Т. Л. Джи, Г. Дж. Блейн
принадлежность
- 1 Факультет радиологических наук, Медицинский факультет Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе
-1721.
- PMID: 1636038
- DOI: 10.1148/Рентгенография.12.4.1636038
S J Dwyer 3rd et al.
Рентгенография.
1992 июль
. 1992 июль; 12 (4): 765-72.
doi: 10.1148/рентгенография.12.4.1636038.
Авторы
С. Дж. Дуайер 3-й 1 , Б. К. Стюарт, Дж. В. Сейр, Д. Р. Аберле, М. И. Боша, Дж. К. Ханиман, Дж. М. Беме 2-й, Х. Рериг, Т. Л. Джи, Г. Дж. Блейн
принадлежность
- 1 Кафедра радиологических наук, Медицинский факультет Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе
-1721.
- PMID: 1636038
- DOI:
10.
1148/Рентгенография.12.4.1636038
1148/Рентгенография.12.4.1636038Абстрактный
Мониторы с оттенками серого являются важным элементом электронной радиологии, и их способность давать изображения, которые воспринимаются как идентичные изображениям, доступным на обычной или лазерной пленке, имеет решающее значение для успеха электронной радиологии. Точность изображения измеряется физическими характеристиками (яркость, динамический диапазон, искажение, разрешение и шум) и с помощью психофизических методов, включая анализ характеристик оператора приемника с клиническими изображениями и тестирование с контрастно-детальными моделями для определения порогового контраста. В настоящее время изображения, напечатанные лазером, обеспечивают большую передачу информации, чем черно-белые мониторы, из-за их более высокой абсолютной яркости (500 футов L против 60 футов L), большего воспринимаемого динамического диапазона и лучшего пространственного разрешения.
В ближайшем будущем разработка мониторов в оттенках серого с яркостью 150–200 фут-л, стандарта отображения, основанного на едва заметных различиях, и алгоритмов улучшения сходства между изображениями в градациях серого и изображениями, напечатанными лазером, помогут увеличить приемлемость мониторов как средства постановки первичного диагноза.
Похожие статьи
Контрастное картирование и оценка электронных рентгеновских изображений на ЭЛТ-мониторе.
Судзуки Дж., Фурукава И., Оно С., Китамура М., Андо Ю. Судзуки Дж. и др. IEEE Trans Med Imaging. 1997 декабрь; 16 (6): 772-84. дои: 10.1109/42.650874. IEEE Trans Med Imaging. 1997. PMID: 9533578
Сравнение 12-битного и 8-битного разрешения шкалы серого при МРТ ЦНС. ROC-анализ.
Smith HJ, Bakke SJ, Smevik B, Hald JK, Moen G, Rudenhed B, Abildgaard A. Смит Х.Дж. и др. Акта Радиол. 1992 ноябрь; 33 (6): 505-11. Акта Радиол. 1992. PMID: 1449870
Калибровка изображений лазерных дигитайзеров, принтеров и полутоновых дисплеев.
Сигел Э.Л., Темплтон А.В., Кук Л.Т., Эккард Д.А., Харрисон Л.А., Дуайер С.Дж. 3-й. Сигель Э.Л. и др. Рентгенография. 1992 март; 12 (2): 329-35. doi: 10.1148/рентгенография.12.2.1561421. Рентгенография. 1992. PMID: 1561421
Оценка плоского ЭЛТ-монитора для использования в радиологии.
Рериг Х., Крупински Э.А., Фурукава Т. Рериг Х. и др. J цифровое изображение. 2001 Сентябрь; 14 (3): 142-8. doi: 10.1007/s10278-001-0013-0. J цифровое изображение.
2001.
PMID: 11720336
Бесплатная статья ЧВК.Архивация изображений и системы связи: обзор.
Чоплин Р. Х., Беме Дж. М. Второй, Мейнард К. Д. Чоплин Р.Х. и соавт. Рентгенография. 1992 янв.; 12(1):127-9. doi: 10.1148/рентгенография.12.1.1734458. Рентгенография. 1992. PMID: 1734458 Обзор.
2001.
PMID: 11720336
Бесплатная статья ЧВК.Посмотреть все похожие статьи
Цитируется
Влияние дисплея монитора на работу наблюдателя при обнаружении кариеса зубов.
Эсмаили Ф., Балаи Э., Пуралибаба Ф., Кавиани Ф., Кашефимер А. Эсмаили Ф. и др. J Dent Res Dent Clin Dent Prospects. Лето 2007 г .; 1 (2): 77–81. doi: 10.5681/joddd.2007.013. Epub 2007, 10 сентября. J Dent Res Dent Clin Dent Prospects.
2007.
PMID: 23277838
Бесплатная статья ЧВК.Контрастная чувствительность систем отображения цифровых изображений: зависимость порога контрастности от типа объекта и последствия для обеспечения качества монитора и контроля качества в PACS.
Ван Дж., Сюй Дж., Баладандайютхапани В. Ван Дж. и др. мед. физ. 2009 авг; 36 (8): 3682-92. дои: 10.1118/1.3173816. мед. физ. 2009. PMID: 19746801 Бесплатная статья ЧВК.
Частота и последствия отказа монитора высокого разрешения в отделении безпленочной визуализации.
Сигель Э.Л., Райнер Б.И., Кадоган М. Сигель Э.Л. и др. J цифровое изображение. 2000 авг.; 13(3):114-8. дои: 10.1007/BF03168383. J цифровое изображение. 2000. PMID: 15359749 Бесплатная статья ЧВК.
2007.
PMID: 23277838
Бесплатная статья ЧВК.
