Рекламно-Производственная Компания предлагает Вашему вниманию объемные буквы и цифры из пластика. Мы изготавливаем объемные буквы из пластика любых размеров, цветов и стилей. Собственное производство объемных букв в СПб. Кратчайшие сроки изготовления.
Для расчета индивидуальной стоимости звоните
+7(965) 074-58-56, +7(812) 783-52-53 или заполните форму ниже.
Оставить заявкуМы изготавливаем объемные буквы и объемные цифры на заказ. Можем разработать индивидуальный макет Ваших объемных букв. Мы можем сделать не только объемные буквы или цифры, но и Ваш объемный логотип, любых размеров или объемное название Вашего бренда.
Объемные буквы являются отличной рекламой. Объемные надписи из пластика применяются в оформлении витрин.
Также Вы можете использовать объемные буквы на выставке, такая ростовая объемная буква привлечет внимание любого. Можно поставить объемные буквы в магазин для указания тематической зоны размещаемого в ней товара. Кроме того, можно разместить буквы и цифры в фотозоне. Так же мы изготавливаем объемные хэштеги для фото.
Мы изготавливаем изделия из пластика различных видов. Размер объемной буквы может быть абсолютно любым.
Большие объемные буквы и цифры, как правило, делаются размером примерно с рост человека (хотя мы можем сделать и более крупные объемные буквы). Объемные буквы больших размеров украсят любое помещение и будут заметны издалека. Например, если Ваш магазин находится в торговом центре далеко от основного скопления людей, то Вам нужна крупная реклама, чтобы Вас заметили. Чаще всего большие объемные буквы ставятся на витрины или используются для украшения фотозон. Практически каждый человек захочет сфотографироваться с объемной ростовой буквой.
Объемные буквы средних размеров (размером около полуметра) можно не только поставить на пол, но и разместить на стене. Такие объемные буквы используются в декоре офисов и помещений и для украшения прозрачных витрин магазинов. При изготовлении объемного названия Вашего бренда можно сделать заглавную объемную букву большой, а прописные буквы – среднего размера.
Маленькие объемные буквы будут отличным подарком Вашему ребенку. Можно изготовить объемный алфавит, который ваш ребенок будет изучать. Также маленькие объемные буквы для детей отлично развивают мелкую моторику и воображение.Мы изготавливаем цифры и буквы из пластика для аэрографии. Каркас наполняется воздушными шариками. Данные конструкции являются прекрасными элементами декора и часто используются для оформления фотозон.
Буквы для аэрографии Фотозона на хэллоуинМы изготавливаем объемные буквы из пластика в СПб.
Собственная производственная база позволяет выполнять самые сложные объемные конструкции. Объемные буквы и цифры могут быть различных цветов. Базовый цвет объемных букв – белый, но мы изготавливаем и цветные объемные буквы. Как правило, буквы изготавливаются из пластика, но мы можем выполнить объемные буквы и из любых других материалов: ПВХ, пенокартон, картон, полистирол, акрил, фанера и т. д.
Стоимость объемных букв зависит от размера, изготавливаемой конструкции и материала, из которого конструкция производится.
Для расчета индивидуальной стоимости заполните форму ниже или позвоните +7(965) 074-58-56, +7(812) 783-52-53.
Мы поможем воплотить любую Вашу идею в жизнь.
Назад
Далее
Назад
Далее
7г стр. 1+7(495)777-4293АРЕНДА ДЕКОРАЦИЙ И ОФОРМЛЕНИЕ ПРАЗДНИКОВ
Показать 24 48 200
Лучший выборСначала в наличииПо алфавиту A-ЯПо алфавиту Я-AПо популярности А-ЯПо популярности Я-АЗакрыть
2,100 ₽ — l день
700— со 2-го дня
Доступно 3 шт3 в наличии
Количество
Закрыть
700 ₽ — l день
250— со 2-го дня
Доступно 2 шт2 в наличии
Количество
Закрыть
700 ₽ — l день
250— со 2-го дня
Доступно 2 шт2 в наличии
Количество
Закрыть
2,100 ₽ — l день
700— со 2-го дня
Доступно 1 шт1 в наличии
Закрыть
700 ₽ — l день
250— со 2-го дня
Доступно 1 шт1 в наличии
Закрыть
2,100 ₽
700— со 2-го дня
Доступно 1 шт1 в наличии
Закрыть
400 ₽ — l день
100— со 2-го дня
Доступно 1 шт1 в наличии
Закрыть
200 ₽ — l день
50— со 2-го дня
Доступно 6 шт6 в наличии
Количество
Закрыть
200 ₽ — l день
50— со 2-го дня
Доступно 20 шт20 в наличии
Количество
Закрыть
2,100 ₽ — l день
700— со 2-го дня
Доступно 1 шт1 в наличии
Закрыть
2,100 ₽ — l день
700— со 2-го дня
Доступно 2 шт2 в наличии
Количество
Получите бесплатную консультацию от нашего декоратора с опытом украшения более 200 праздников только за прошедший год
Закрыть ЗакрытьНачните вводить текст, чтобы увидеть товары, которые вы ищете.
Мой телефон:
Удобное время для звонка:
Имя пользователя или электронная почта *
Пароль *
У вас еще нет аккаунта? Создать аккаунт
Наверх
title={Глубокое представление для моделирования объемных форм},
автор = {Жиронг Ву и Шуран Сонг, Адитья Хосла, Фишер Ю, Лингуан Чжан, Сяоу Тан и Цзяньсюн Сяо},
год = {2015}
} 3D-форма является важным, но крайне недооцененным ориентиром в современной системе компьютерного зрения, в основном из-за отсутствия хорошего общего представления формы .
С недавним появлением недорогих 2,5D-датчиков глубины (например, Microsoft Kinect) становится все более важным иметь в цикле мощную трехмерную модель формы. Помимо распознавания объектов на картах глубины 2,5D, восстановление этих неполных 3D-форм в полноценные 3D-изображения имеет решающее значение для анализа вариаций форм. С этой целью мы предлагаем…
vision.cs.princeton.edu
Информатика
Информатика 900 17
Робототехника Автон. Сист.
Информатика
BMVC
Экспериментальная оценка показывает, что DLAN превосходит существующие алгоритмы 3DMR на основе глубокого обучения.Информатика
Вычисл. Вис. Изображение Понимание.
Информатика
Прикладные науки
, что может эффективно помочь сети оптимизировать.
ЛимИнформатика
Мы представляем систему распознавания объектов, которая использует дополнительную информацию о считывании и калибровке, доступную в настройках робототехники, вместе с большими объемами обучающих данных для создания высокого…
Socher, Brody Huval, Bharath Putta Bath, Christopher D. Manning, A. NgИнформатика
NIPS
Информатика
Proceedings Shape Modeling Applications, 2004 г. условия, при которых каждый дескриптор работает лучше всего.
Информатика
ACM Trans.
График
Информатика
ECCV
Математика
ACM Trans.
График
Информатика
ACM Trans. График
Информатика
ACM Trans. График
В данной статье представлена методика, позволяющая быстро преобразовывать низкокачественные данные, полученные с помощью сканирующих устройств потребительского уровня, в высококачественные 3D-модели с маркированными семантическими частями, а между тем…
Рис. 1. Аномалия объема арктического морского льда по данным PIOMAS, обновляемая раз в месяц. Суточные аномалии объема морского льда для каждого дня рассчитываются относительно среднего значения за период с 1979 по 2022 год для этого дня года. Отметки на оси времени относятся к 1-му дню года. Тенденция за период с 1979 г. по настоящее время показана синим цветом. |
Рис. 2 Общий объем арктического морского льда по данным PIOMAS, показывающий объем среднегодового цикла и период с 2011 по 2022 гг. Заштрихованные области указывают на одно и два стандартных отклонения от среднего значения. |
Рис.3 Ежемесячный объем морского льда по данным PIOMAS за апрель и сентябрь |
Рис. 4 Сравнение аномалий суточного объема морского льда по сравнению с 1979-2022 гг.
|
Рис 5. Средняя толщина арктического морского льда над покрытыми льдом регионами по данным PIOMAS за выбранные годы. Средняя толщина рассчитывается для домена PIOMAS, включая только те места, где толщина льда превышает 0,15 м. |
Рис. 6. Аномалия толщины льда PIOMAS за апрель 2023 г. |
Рис. 7. Аномалия толщины морского льда CryoSat 2 (AWI, v2.5) за апрель 2023 г. по отношению к 2011-2023 гг. |
Рис. 8. Временные ряды CryoSat-2 (AWI v 2.5) и аномалии объема морского льда PIOMAS за апрель. |
Рис. 9. Среднемесячная толщина морского льда в сентябре 2016 г. по данным PIOMAS. Нажмите для анимации от 1979 по 2017 |
Рис. 11. Среднегодовой объем морского льда PIOMAS |
Объем морского льда рассчитывается с использованием моделирования и ассимиляции панарктического ледового океана. Система (PIOMAS, Zhang and Rothrock, 2003 г.), разработанная в APL/PSC. Аномалии для каждого дня рассчитываются относительно среднего за период 1979-2021 гг. для этого дня года, чтобы исключить годовой ход. Модельный среднегодовой цикл объема морского льда за этот период колеблется от 28 000 км 3 в апреле до 11 500 км 3 в сентябре.
Синяя линия представляет тенденцию, рассчитанную с 1 января 1979 г. до самой последней даты, указанной на рисунке. Заштрихованные области представляют собой одно и два стандартных отклонения остатков аномалии от тренда на рис. 1 и стандартные отклонения от среднесуточного значения за 1979-2017 гг. на рис. 2. объем льда, который был 9-м самым низким за всю историю наблюдений с 14 300 км 93 выше низкого рекорда, установленного в 2017 году. Месячный объем льда был на 29% ниже максимального значения в 1979 году и на 15% ниже среднего значения за 1979-2022 годы. Средний объем льда в апреле 2023 года был на 1,6 стандартных отклонения выше линии тренда 1979–2022 годов. Прирост льда в апреле 2023 года был одним из самых больших за последнее десятилетие (рис. 4), что дает среднюю толщину льда (толщина более 15 см) в середине недавних значений. На карте аномалий толщины льда за апрель 2023 г. по отношению к 2011-2022 гг. (рис. 6) показаны сильные положительные аномалии к северу от Гренландии и на побережье моря Лаптевых.
Морской лед также относительно толстый в западной части морей Бофорта и Чукотском море, а в восточной части моря Бофорта тоньше обычного.
Аномалии морского льда CS2 для того же в целом согласуются с PIOMAS, но положительная аномалия к северу от CAA в PIOMAS показывает отрицательную аномалию в CS2. Апрельский временной ряд (рис. 8) для обоих наборов данных согласуется в пределах оценочной неопределенности, не имеет явного тренда за последние 12 лет. Сравнение этого с 43-летними временными рядами 1979–2023 годов подчеркивает важность естественной изменчивости в относительно коротких временных рядах, таких как в настоящее время доступные в CS2 (см. нашу недавнюю статью). Обе записи показывают близкое соответствие по величине и аналогичную временную изменчивость.
Обновления будут генерироваться примерно с интервалом в один месяц.
Объем морского льда является важным индикатором климата. Он зависит как от толщины, так и от протяженности льда и, следовательно, более непосредственно связан с воздействием на климат, чем только от протяженности.
Однако объем арктического морского льда в настоящее время не может непрерывно наблюдаться. Наблюдения со спутников, подводных лодок ВМФ, причалов и полевые измерения ограничены в пространстве и времени. Включение наблюдений в числовые модели в настоящее время обеспечивает один из способов оценки изменений объема морского льда на постоянной основе в течение нескольких десятилетий. Сравнение модельных оценок толщины льда с наблюдениями помогает проверить наше понимание представленных в модели процессов, важных для образования и таяния морского льда.
Мы обнаружили программную ошибку в процедуре интерполяции данных о концентрации льда перед ассимиляцией. Ошибка коснулась только данных за 2010-2013 годы. Эти данные были повторно обработаны и теперь доступны в версии 2.1. Толщина льда обычно больше в районе Чукотского моря Бофорта с наибольшими перепадами толщины в мае. Различия в объеме льда до 11% больше в конце весны.
На рис.
5 показаны различия в объеме между версией 2.0 и версией 2.1 (щелкните, чтобы увеличить)
Этот временной ряд объема льда создан с помощью обновленной версии PIOMAS (15 июня 2011 г.). Эта обновленная версия улучшена по сравнению с предыдущими версиями за счет учета температуры поверхности моря (SST) для участков, свободных ото льда, и использования другой параметризации прочности льда. Сравнение оценок PIOMAS с наблюдениями за толщиной льда показывает уменьшение ошибок по сравнению с предыдущей версией. Долгосрочная тенденция снижается примерно до -2,8 10 3 км 3 /декада от -3,6 км 3 10 3 /декада в последней версии. Наши сравнения с данными и альтернативными прогонами модели показывают, что эта новая тенденция является консервативной оценкой фактической тенденции. Новое в этой версии мы предоставляем статистику неопределенности. Более подробную информацию можно найти в Schweiger et al. 2011.
Улучшение модели является постоянной исследовательской деятельностью в PSC, и обновление модели может происходить через нерегулярные промежутки времени. При обновлении модели весь временной ряд будет повторно обработан и опубликован.
PIOMAS — это численная модель с компонентами для морского льда и океана и возможностью ассимиляции некоторых видов наблюдений. Для моделирования объема льда, показанного здесь, информация о концентрации морского льда из продукта NSIDC в режиме, близком к реальному времени, ассимилируется в модель, чтобы улучшить оценки толщины льда, а данные SST из повторного анализа NCEP/NCAR ассимилируются в свободных ото льда областях. Данные ТПМ реанализа NCEP/NCAR основаны на глобальном ежедневном анализе ТПМ Рейнольдса с высоким разрешением с использованием спутников и in situ наблюдений ( Рейнольдс и Марсико , 1993; Рейнольдс и др. , 2007). Атмосферная информация для управления моделью, в частности, ветер, температура приземного воздуха и облачный покров для расчета солнечной и длинноволновой радиации, указывается в повторном анализе NCEP/NCAR.
Модель панарктического океана форсируется входными данными глобальной модели океана на его открытых границах, расположенных на 45 градусах северной широты.
PIOMAS была тщательно проверена путем сравнения с наблюдениями с подводных лодок ВМС США, океанографических причалов и спутников. Кроме того, были выполнены прогоны модели, в которых были изменены параметры модели и процедуры усвоения. Из этих проверочных исследований мы пришли к консервативным оценкам неопределенности тренда ± 1,0 10 3 км 3 /декада. Неопределенность среднемесячной аномалии объема льда оценивается как ±0,75 10 3 км 3 . Неопределенности общего объема больше, чем для аномалии, потому что систематические ошибки модели устраняются при расчете аномалий. Неопределенность для общего объема льда в октябре оценивается в ±1,35 10 3 км 3 . При сравнении общих зимних объемов с другими оценками объемов необходимо учитывать тот факт, что область PIOMAS в настоящее время не простирается на юг достаточно далеко, чтобы охватить все районы, которые могут иметь ледяной покров в зимнее время.
Из домена частично исключены районы Охотского моря и залива Святого Лаврентия. Подробности о проверке модели можно найти в Schweiger et al. 2011 и (здесь). Дополнительную информацию о PIOMAS можно найти (здесь)
Полная библиотека данных о толщине морского льда для проверки модели была составлена и доступна (здесь)
Для таяния морского льда требуется энергия. Сколько энергии? Энергия, необходимая для таяния 16 400 км 90 335 3 90 336 льда, теряемого каждый год (в среднем за 1979-2010 гг.) с апреля по сентябрь в рамках естественного годового цикла, составляет около 5 x 10 90 335 21 90 336 джоулей. Для сравнения, потребление энергии в США в 2009 г. (www.eia.gov/totalenergy) составляло около 1 x 10 20 J. Таким образом, для ежегодного таяния такого количества льда требуется примерно в 50 раз больше годового потребления энергии в США. Эта энергия возникает из-за изменения распределения солнечного излучения при вращении Земли вокруг Солнца.
Чтобы растопить дополнительные 280 км 3 морского льда, количество, которое мы ежегодно теряем на основе расчетов PIOMAS, требуется примерно 8,6 x 10 19 Дж или 86% потребления энергии в США.
Однако при распределении по площади, покрытой арктическим морским льдом, дополнительная энергия, необходимая для таяния такого количества морского льда, на самом деле довольно мала. Это соответствует примерно 0,4 Вт·м -2 . Это все равно, что оставить очень маленькую и тусклую лампочку фонарика, постоянно горящую на каждом квадратном метре льда. Отследить такую небольшую разницу в энергии очень сложно, и это подчеркивает, почему нам нужно смотреть на более длинные временные ряды и учитывать неопределенности в наших измерениях и расчетах.
Доступны повторно обработанные данные объема льда PIOMAS (версия 2.1) (здесь).
Как цитировать временные ряды PIOMAS Ice VolumeВременные ряды объема и неопределенности:
Schweiger, A.
Заштрихованные области показывают одно и два стандартных отклонения от тренда. Столбики погрешностей указывают на неопределенность месячной аномалии, построенной один раз в год.
по отношению к 2011-2022 гг.