Видеокарта доклад по информатике: works.doklad.ru — Учебные материалы

Содержание

Видеокарты (2) (Реферат) — TopRef.ru

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ЧЕРКАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

КАФЕДРА КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ

РЕФЕРАТ

На тему: Видеокарты

По дисциплине Информатика и компьютерная техника

Выполнил:

Студент 2-го курса ФИТИС

Группа ЕК-08

Кондратенко В. В.

ЧЕРКАССЫ

2001

Содержание:

Видеопамять ………………………………………………………………………. 3

Для чего используется видеопамять? ……………………………………………. 5

Ускоренный Графический Порт (AGP) ………………………………………….. 6

AGP: Графические процессоры и карты …………………………….…………… 8

3dfx Voodoo3 3500TV ……………………………………………………… 8

Matrox Millennium G400 MAX …………………………………………….

. 9

Hercules Dynamite TNT2 Ultra ……………….…………………………….. 9

ASUS AGP-V6600 SGRAM ………………………………………..……….. 10

ELSA Erazor X2 …………………………………………………..………….. 10

3dfx Voodoo3 2000 …………………………………………….…………….. 11

SiS300 ……………………………………………………………………..….. 11

NVIDIA Riva TNT2-A ……………………………………………………….. 12

ATI RAGE 128 PRO ………………………………………………………….. 12

S3 Savage4 ……………………………………………………………………. 13

NVIDIA Riva TNT2 M64 ……………………………………….……………. 13

NVIDIA Riva TNT …………………………………………………………… 13

3dfx Velocity 100 ……………………………………………………..………. 14

Видеокарты с функцией приема и захвата аналогового видеосигнала (TV-IN) … 14

Что нас ждет в будущем? …………………………………………………………… 15

Термины видеоподсистемы ………………………………………………………… 16

Информационные источники ………………………………………………………. 18

Видеопамять

Один из компонентов компьютера, от которого требуется наибольшая производительность, это графический контроллер, являющийся сердцем всех мультимедиа систем. Фраза требуется производительность означает, что некоторые вещи происходят настолько быстро, насколько это обеспечивается пропускной способностью. Пропускная способность обычно измеряется в мегабайтах в секунду и показывает скорость, с которой происходит обмен данными между видеопамятью и графическим контроллером.

На производительность графической подсистемы влияют несколько факторов:

  • скорость центрального процессора (CPU)

  • скорость интерфейсной шины (PCI или AGP)

  • скорость видеопамяти

  • скорость графического контроллера

Для увеличения производительности графической подсистемы настолько, насколько это возможно, приходится снижать до минимума все препятствия на этом пути.

Графический контроллер производит обработку графических функций, требующих интенсивных вычислений, в результате разгружается центральный процессор системы. Отсюда следует, что графический контроллер должен оперировать своей собственной, можно даже сказать частной, местной памятью. Тип памяти, в которой хранятся графические данные, называется буфер кадра (frame buffer). В системах, ориентированных на обработку 3D-приложений, требуется еще и наличие специальной памяти, называемой z-буфер (z-buffer), в котором хранится информация о глубине изображаемой сцены. Также, в некоторых системах может иметься собственная память текстур (texture memory), т.е. память для хранения элементов, из которых формируются поверхности объекта. Наличие текстурных карт ключевым образом влияет на реалистичность изображения трехмерных сцен.

Появление насыщенных мультимедиа и видеорядом приложений, так же, как и увеличение тактовой частоты современных центральных процессоров, сделало невозможным и дальше использовать стандартную динамическую память со случайным доступом (DRAM). Современные мультимедиа контроллеры требуют от основной системной памяти большей пропускной способности и меньшего времени доступа, чем когда-либо ранее до этого. Идя навстречу новым требованиям, производители предлагают новые типы памяти, разработанные с помощью обычных и революционных методов. Впечатляющие усовершенствования делают проблему правильного выбора типа памяти для приложения особенно актуальной и сложной.

Производители улучшили технологии и создали новые архитектуры в ответ на требования более высоких скоростей работы памяти. Широкий выбор новых типов памяти ставит перед производителем видеоадаптеров проблему, для какого сегмента рынка или каких приложений выбрать тот или иной тип.

Под воздействием требований перемен полупроводниковая индустрия предлагает множество новых интерфейсов. Некоторые объединили в себе свойства существующих интерфейсов с ограниченным набором изменений, другие имеют совершенно новый дизайн и оригинальную архитектуру.

Существующие типы памяти, доступные производителям видеоадаптеров, перечислены в нижеследующей таблице.

Тип

Свойства

Резюме

3D RAM

Встроенные вычислительные средства и кэш-память, реализованные на уровне чипа. Высокая оптимизация для использования при выполнении трехмерных операций.

Технология рабочих станций для обработки 3D графики, которая обеспечивает таким платам, как Diamond Fire GL 4000 дополнительное увеличение производительности. Контроллер RealIMAGE обеспечивает продвижение этой технологии на рынок настольных компьютеров.

Burst EDO

Дополнительный пакет регистров обеспечивает быстрый вывод строки из последовательных адресов.

Долгое время ожидания, если следующий адрес не является соседним в последовательности.

CDRAM

Предшественник 3D RAM со встроенным в микросхему кэшем. Работает с внешним контроллером кэш-памяти.

Идеально приспособлен быть основой для текстурной памяти и может быть органичным дополнением памяти типа 3D RAM с ее высокой пропускной способностью, например, в адаптере Diamond Fire GL 4000. Контроллер RealIMAGE обеспечивает продвижение этой технологии на рынок настольных компьютеров.

DRAM

Относится к группе промышленных стандартов. Дальнейшие совершенствования технологии DRAM основываются на низкой стоимости производства, но также произошло существенное увеличение пропускной способности. За два цикла данные считываются в и из памяти.

На основе этой технологии производятся некоторые из самых распространенных типов памяти.

EDO DRAM

Использует стандартный интерфейс DRAM, но передача данных в и из памяти происходит с более высокой скоростью (или на более высокой частоте). Улучшение производительности достигается за счет дополнительного внешнего чередования данных графическим контроллером (интерливинг).

В зависимости от графического контроллера может иметь производительность на уровне более дорогой двухпортовой технологии памяти, такой, как VRAM, использующейся в графических контроллерах для систем на базе ОС Windows.

MDRAM

Высокая пропускная способность, низкие задержки по времени, мелкоячеистость.

Компания Tseng Labs разработала контроллер, который смог использовать все преимущества архитектуры этой памяти. В среде DOS были достигнуты отличные результаты, в среде Windows всего лишь удовлетворительные.

RDRAM

Возможный претендент на широкое распространение и принятие в качестве стандарта на память с высокой производительностью.

Поддерживается ограниченным числом графических контроллеров, но со временем ситуация может измениться.

SDRAM

Производится по стандартам JEDEC, имеет большую производительность, чем DRAM.

Чаще используется в качестве основной системной памяти, нежили в графических адаптерах.

SGRAM

Производится по стандартам JEDEC, разновидность SDRAM, однопортовая. Производительность оптимизирована для графических операций, но при этом имеет характеристики, свойственные для высокоскоростной памяти, позволяющие использовать этот тип памяти для хранения текстур и z-буферизации.

Снабжена уникальными свойствами, большими и лучшими, чем у SDRAM, обеспечивающих высокую скорость обработки графики. Идеально подходит для графических адаптеров с одним недорогим банком памяти, использующимся для 2D/3D графики и цифрового видео.

VRAM

Технология двухпортовой памяти, которая все еще остается лучшим решением для создания буферов кадра с высокой производительностью.

Не является дешевым решением, но для приложений, которым требуется разрешение 1280х1024 при истинном представлении цвета (True color), особенно с двойной буферизацией, это лучший из доступных выборов.

WRAM

Высокоскоростная, двухпортовая технология памяти, используемая только двумя производителями видеоадаптеров — компаниями Matrox и Number Nine. Этот тип памяти изготавливает один производитель — Samsung. По своему дизайну этот тип памяти аналогичен VRAM и RDRAM.

Нестандартный тип памяти, требующий использования специальной технологии в контроллерах. Технология изготовления таких контроллеров запатентована, следовательно, не является общедоступной.

Видеокарта, что это? Типы видеокарт.

Для каких целей подходят APU, дискретные или встроенные видеокарты. К чему приводит недостаток мощности видеокарты. Недостаток питания и перегрев видеокарты.

Видеокарта, GPU («видюха», графический адаптер, graphics card, graphics adapter, display card, video card — eng.) — устройство компьютера, предназначенное для обработки и вывода видео (иногда и аудио) сигнала на устройство отображения информации (монитор, ТВ). Имеет необходимые порты для вывода изображения. К примеру VGA, DVI, DisplayPort, HDMI.

Подготовленные данные (OpenGL, DirectX) от центрального процессора, которые нужно обработать, попадают в видео (или оперативную) память и видеопроцессор начинает обрабатывать их определённым образом, для преобразования в понятный для монитора сигнал. Видеопамять (или ОЗУ) является также и буфером кадров, для более плавной картинки.

Типы видеокарт компьютера:

Встроенная видеокарта (встроенная графика, integrated videocard) — видеопроцессор встроенный в чипсет (набор логики) материнской платы либо в центральный процессор.

Является ограниченной в плане максимального тепловыделения, потому мощные видеочипы для встроенных видеокарт не используются. В современных встроенных видеочипах вполне хватает производительности для 2D и простеньких 3D игр. Также они умеют неплохо кодировать и воспроизводить HD видео благодаря встроенным декодерам.
К примеру, технология QuickSync от Intel, использует встроенное в процессор видеоядро для быстрейшего декодирования видео. По скорости, данное решение обгоняет даже многие видеокарты основанные на декодировании с помощью технологий параллельного вычисления CUDA и OpenCL.

Встроенные видеокарты, в качестве буфера используют оперативную память (ОЗУ).

Это отрицательным образом сказывается на производительности, особенно если память работает в узком, одноканальном режиме. Пропускной способности оперативной памяти недостаточно для обработки каких либо ёмких видеоданных. На некоторых материнских платах, бывает распаяна более быстрая память (к примеру GDDR 3) для нужд встроенного видеоадаптера. Это примерно в 1.5 раза повышает скорость текстуризации, сглаживания и других характеристик. У компании AMD, данная технология получила название HyperMemory.

Выходы встроенных видеокарт распаяны непосредственно на материнской плате. Обычно это VGA, DVI или DP.
Встроенные видеокарты подойдут для ниши офисного оборудования, либо для компьютера, на котором не будут использоваться современные громоздкие игры. Также, благодаря низкому энергопотреблению,  основное их применение — портативные устройства, такие как ноутбуки, нэтбуки, планшетные компьютеры и так далее.
Самыми распространёнными встроенными видеокартами являются видеочипы Intel (GMA Series, HD Graphics). Во многих процессорах и материнских платах является установлен принудительно, но цена по этому поводу повышается незначительно (в сумме максимум +15$).

Дискретная видеокарта (внешняя, отдельная) — второй по распространённости тип.

Дискретная видеокарта вставляется в специальный слот (pci-express, agp, pci) на материнской плате компьютера или другого устройства. Имеет собственную систему питания и охлаждения. Отличается от встроенной значительно большими производительностью и тепловыделением. Зачастую, топовые видеокарты потребляют более 300W энергии при полной нагрузке. Стоит заметить, что для дискретной видеокарты требуется удовлетворяющий её потребности блок питания. К этому стоит отнестись очень серьёзно во избежании выхода из строя блока питания, видеокарты, материнской платы или жёсткого диска. На коробке с видеокартой всегда указано какой мощности блок питания вам потребуется. Если вы имеете качественный блок питания известной марки, то можно использовать блок питания на 50-100W меньшей мощности, чем рекомендовано.
Основными производителями дискретных видеокарт являются компании NVidia и AMD. У данных производителей есть видеокарты для многих ценовых ниш начиная от 40$ и заканчивая 1000$.
Дискретные видеокарты подойдут для всех, но если в планах есть современные трёхмерные игры, то «настоящая» видеокарта, хотя бы среднего класса просто жизненно необходима. К тому же, дискретная видеокарта значительно плавнее ускоряет видео, да и большинство видео плееров умеют работать со всей вычислительной мощностью современных видеочипов. Есть возможность реализовать двойную частоту кадров и другие полезные фильтры практически без ущерба для производительности.

APU (Accelerated Processing Unit) — система, содержащая процессор и аналог дискретной видеокарты в одном чипе.

APU является более предпочтительным, нежели встроенная графика. Видеокарта в APU обычно имеет достаточную производительность и универсальность для современных игр, декодирования видео и других вычислений. При этом обладает не высоким энергопотреблением и тепловыделением.
Самое главное, что может подтолкнуть на покупку APUнизкая цена такого решения. Имея на борту процессор среднего класса, видеокарту с неплохой мощностью и архитектурой как на дискретных видеокартах, вы сможете приобрести всё это по цене одного процессора средне-высокого класса. Такое возможно благодаря интеграции процессора, контроллёра памяти, контроллёра шины pci-express и видеоядра на одном кристалле, который стоит значительно дешевле чем два или три чипа.
APU — подойдёт для экономных, но тем не менее требовательных пользователей. Является значительно более выгодным вариантом чем встроенная графика, хотя отчасти APU тоже является процессором со встроенным видеоядром и для её нужд тоже используется оперативная память.


Главным игроком на рынке APU является компания AMD (серии A4, A8 и другие). Хотя с другой стороны, процессоры от Intel тоже в какой то степени можно назвать APU, так как они заключены на одном кристалле с видео ядром.

 

К чему приводит недостаток мощности видеокарты.

Недостаток вычислительной способности видеокарты получается из-за недостаточного количества исполнительных блоков видеокарты, которые обрабатывают графику. К примеру вы нагружаете карту большим количеством данных, но она может обработать лишь какое то количество в определённое время. Исполнительные блоки работают на пределе своих возможностей, но плавную картинку выдать не могут из-за сложности данных. Если же в видеокарте большое количество исполнительных блоков, то она может заранее подготовить большое количество кадров в секунду (иногда даже избыточное). Каждый класс видеокарт от бюджетных до топовых, рассчитан под определённую нагрузку, при которой видеокарта может выдать комфортную частоту кадров в секунду. Стоит учитывать, что современная видеокарта тоже самое специализированное вычислительное устройство (наподобие CPU), но для определённой цели и определённого типа данных.

Недостаток мощности видеокарты приводит к:

  • -дёрганию, срезанию, торможению картинки при воспроизведении видео.
  • -снижению частоты кадров (тормоза, лаги) в видео играх (преимущественно Flash, 3D).
  • -шлейфы и остаточные изображения в интерфейсах программ и операционной системы, прокрутка с рывками.
  • -более медленная загрузка интернет страниц в браузере.

 

Недостаток питания видеокарты.

В отличии от встроенных видеокарт, дискретные потребляют значительное количество электроэнергии и выделяют значительное количество тепла. Недостаток питания для видеокарты очень распространённый симптом различного рода неисправностей компьютера.

Симптомы, присущие недостатку питания для дискретной видеокарты:

  • -артефакты (цветовые искажения) на экране в интерфейсе или артефакты при нагрузке.
  • -отключение компьютера при нагрузке, закрытие требовательных программ с ошибкой.
  • -появляется сообщение о недостаточном питании видеокарты.
  • -системный блок запускается но на экране ничего не появляется (одна из причин).
  • -постоянные сообщение об ошибке видео драйвера.


Что делать при недостатке питания видеокарты:

  • -Проверить, подключены ли все дополнительные, необходимые разъёмы блока питания к видеокарте (если они есть).
  • -Поставить более мощный блок питания.
  • -поставить менее мощную видеокарту.
  • -убрать разгон видеокарты и центрального процессора, если таковые имеется. Это даст какое то время для покупки нового блока питания.
  • -если до этого компьютер работал нормально, необходимо вскрыть блок питания и проверить на целостность конденсаторы и другие компоненты (при наличии базовых навыков).

 

Перегрев видеокарты.

Перегрев видеокарты довольно частая неисправность в компьютере. Естественно перегрев может быть только у дискретных видео адаптеров, так как они обладают высоким уровнем тепловыделения.

 

Симптомы перегревающейся видеокарты:

  • -непривычный гул системы охлаждения в системном блоке.
  • -на экране появляется предупреждение о высокой температуре (уведомление драйвера).
  • -в диагностических утилитах, таких как AIDA, MSI Afteburner, GPU-Z — температура видео ядра превышает 60 градусов в состоянии покоя.
  • -артефакты на экране при нагрузке.
  • -отключение компьютера при нагрузке (игры, 3D редакторы).
  • -при включении, компьютер не включается, либо на экране ничего не появляется но системный блок работает.

Допускать долговременного перегрева ни в коем случае нельзя, так как видео адаптер может выйти из строя. Например может быть отвал видео чипа, деградация системы питания и видеопамяти видеокарты.

 

Что необходимо делать если видеокарта перегревается:

  • -Обесточить всё, открыть системный блок, вытащить из слота видеокарту и штекеры дополнительного питания (на ваш страх и риск, заземлите себя или избавьтесь от возможных источников статического электричества).
  • -Прочистить систему охлаждения с помощью натуральной кисточки и пылесоса.

Если система охлаждения бловерного типа (турбина), нужно снять весь верхний чехол видеокарты, так как по другому вам её прочистить не удастся. Пыль забивается толстым слоем на радиаторе, который ближе к вентилятору. Заодно, лучше прочистить радиатор центрального процессора.

  • -Вставляем видеокарту обратно, подключаем питание. Если всё нормально, радуемся. Если нет, читаем ниже.
  • -Даём поработать системному блоку подольше, желательно при нагрузке. Открываем крышку, проверяем работает ли вентилятор на видеокарте и аккуратно щупаем радиатор на видеокарте пальцем. Если он горячий и невозможно держать на нём палец, значит дело не в высохшем термоинтерфейсе. Возможно внутри системного блока недостаточно качественный воздушный обмен. Если он еле тёплый или прохладный, значит дело скорее всего в высохшей термопасте.
  • -Чтобы улучшить воздухообмен внутри системного блока, нужно поставить несколько вентиляторов на вдув и несколько на выдув (иногда достаточно по одному 120х120). На вдув нужно ставить спереди или снизу, на выдув сверху или на задней части корпуса системного блока. Подключать необходимо либо к материнской плате (перед установкой нужно проверить, есть ли необходимые разъёмы), либо к molex (четыре штырька) разъёмам питания, если таковые имеются на вентиляторах.
  • -Проблема с высохшей термопастой, обычно не беспокоит первые 3 года с покупки видеокарты. Тем не менее, для замены вам необходима сама термопаста и отвёртки. Термопаста подойдёт КПТ-8 или другая подороже. Снятие системы охлаждения видеокарты — чисто индивидуальное для каждой модели. Но самое главное — никаких резких движений и чрезмерных усилий (на ваш страх и риск). Перед снятием лучше прогреть видеокарту, или просто нагреть горячим воздухом (газовая плита, фен) во избежании отрыва чипа. После снятия, нужно тщательно удалить старую термопасту ватой или мягкой бумагой. Если перед вами теплораспределительная крышка, то беспокоиться не о чем. Если перед вами сам кристалл, то будьте втройне аккуратнее. Малейший скол может вывести из строя видео чип. Наносим небольшую горошину термопасты в центр кристалла/крышки и очень равномерно прикладываем радиатор. Прикручиваем систему охлаждения методом половину оборота, затем на следующий винт и по круга. Если у вас кристалл без крышки то сильно не прикручиваем, чтобы не заработать скол ядра.
  • Если вы всё сделали правильно, то радиатор при работе должен быть горячим (>60 градусов — уже горячо).
  • Если ничего выше не помогло, то вам следует задуматься о качестве питания вашей видеокарты. Очень часто, перегревы бывают вызваны некачественным блоком питания. Так как напряжение подаётся недостаточное, видеокарта начинает перегреваться. Больше всего при этом страдает система питания на видео карте, а постоянный её перегрев, может даже после замены блока питания вызывать перегрев видео ядра. Здесь уже может помочь только профессиональный ремонт.

История создания видеокарт — Реферат

Минисерство образования Ставропольского края

Государственное профессиональное образовательное учереждение

«Ставропольский многопрофельный колледж»

Кафедра Программного обеспеченья и информационных технологий

Индивидуальный проект

По информатике

Тема: «История создания видеокарт»

Выполнил: Ибиев Руслан

Студент 1 курса группы НК-11

06. 12.18 Наладчик компьютерных

Сетей        

Научный руководитель:

Машенцева Г.В.

«___»______________________________2018г.

Оценка____________________________

Подпись руководителя___________________

Ставрополь 2018г.


СОДЕРЖАНИЕ


ВВЕДЕНИЕ

Видеокарта (известна также как графиическая плата, графиическая каарта, видеоадааптер) (англ. videocard) — устройство, преобразующее изображение, находящееся в памяти компьютера, в видеосигнал для монитора.

Современные видеокарты не ограничиваются простым выводом изображения, они имеют встроенный графический микропроцессор, который может производить дополнительную обработку, разгружая от этих задач центральный процессор компьютера. Например, все современные видеокарты Nvidia и AMD (ATi) поддерживают приложения OpenGL на аппаратном уровне. В последнее время также имеет место тенденция использовать вычислительные способности графического процессора для решения неграфических задач.

Актуальность темы исследования обусловлена тем, что сейчас видеокарта это необходимая часть в Персонального Компьютера.

Цель исследования изучить процесс создания, эволюции, перспективы развития видеокарты как одной из основных комплектующих ПК

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

— охарактеризовать техническое устройство видеокарты;

— определить основные функциональные характеристики видеокарты;

— проанализировать основные виды современных видеокарт

Гипотеза исследования заключается в утверждение, что в процессе эволюции видеокарта как техническое устройство претерпела значительные изменения, связанные с развитием технологий.

Объектом исследование является информационные технологии.

Предмет исследования –видеокарты.

Методологическую базу исследования составили такие методы, как исторический анализ, описание, структурный анализ.

Теоретическая значимость работы заключается в том, что ее результаты играют важную роль в развитии информационных технологий.

Практическая значимость работы состоит в том, что ее материалы могут применяться при подготовке учебных занятий по информатике и профессиональным дисциплинам.

Структура работы включает в себя введение, основную часть, заключение, список литературы и источников.


История

Одним из первых графических адаптеров для IBM PC стал MDA (Monochrome Display Adapter) в 1981 году. Он работал только в текстовом режиме с разрешением 80×25 символов (физически 720×350 точек) и поддерживал пять атрибутов текста: обычный, яркий, инверсный, подчёркнутый и мигающий. Никакой цветовой или графической информации он передавать не мог, и то, какого цвета будут буквы, определялось моделью использовавшегося монитора. Обычно они были чёрно-белыми, янтарными или изумрудными. Фирма Hercules в 1982 году выпустила дальнейшее развитие адаптера MDA, видеоадаптер HGC (Hercules Graphics Controller — графический адаптер Геркулес), который имел графическое разрешение 720×348 точек и поддерживал две графические страницы. Но он всё ещё не позволял работать с цветом.

Первой цветной видеокартой стала CGA (Color Graphics Adapter), выпущенная IBM и ставшая основой для последующих стандартов видеокарт. Она могла работать либо в текстовом режиме с разрешениями 40×25 и 80×25 (матрица символа — 8×8), либо в графическом с разрешениями 320×200 или 640×200. В текстовых режимах доступно 256 атрибутов символа — 16 цветов символа и 16 цветов фона (либо 8 цветов фона и атрибут мигания), в графическом режиме 320×200 было доступно четыре палитры по четыре цвета каждая, режим высокого разрешения 640×200 был монохромным. В развитие этой карты появился EGA (Enhanced Graphics Adapter) — улучшенный графический адаптер, с расширенной до 64 цветов палитрой, и промежуточным буфером. Было улучшено разрешение до 640×350, в результате добавился текстовый режим 80×43 при матрице символа 8×8. Для режима 80×25 использовалась большая матрица — 8×14, одновременно можно было использовать 16 цветов, цветовая палитра была расширена до 64 цветов. Графический режим также позволял использовать при разрешении 640×350 16 цветов из палитры в 64 цвета. Был совместим с CGA и MDA.

Видеокарта и звуковая карта — Комплектующие

Контент-вопрос. Видеоконтент в телекоммуникациях, или Video over Broadband как символ времени реферат по информатике

Контент-вопрос. Видеоконтент в телекоммуникациях, или Video over Broadband как символ времени П. РЕБРОВ, менеджер по развитию направления Video over IP компании CTI В интересное время живем, господа! Если бы историей телекоммуникаций выдавались награды «За самое интересное время», то, пожалуй, последние год-полтора можно было бы смело номинировать на такую премию. Наконец-то синергия и конвергенция различных отраслей из магических слов превращаются в реальные явления. Движение телекоммуникационных операторов в область видео с использованием технологий Video over Broadband — одно из ярчайших проявлений этих тенденций. Немало копий ломается в дискуссиях о целесообразности подобного движения в России, тогда как весь остальной мир уже принципиально решил этот вопрос для себя положительно. Проблема же, как водится, лежит не в области конвергенции технологической, а в области конвергенции бизнес-моделей или, лучше сказать, бизнесов в целом. Выход телекоммуникационных операторов на рынок видеоуслуг — это вступление на уже занятые территории. Причем занятые очень давно. Правила игры на этих территориях установлены тоже очень давно, и чрезвычайно важно эти правила уяснить. Первое и главное, с чем сталкиваются телекоммуникационные операторы, когда впервые задумываются о предоставлении видеоуслуг, — это контент. Вернее было бы сказать, что контент — это то, с чем должны сталкиваться телекоммуникационные операторы. К сожалению, операторы зачастую забывают о том, что в случае с видеоуслугами задача предоставления контента ложится именно на их плечи, а не пользователей, как в случае IP-телефонии, или на плечи тысяч web-мастеров, если говорить об услугах доступа в Интернет. Контент всему голова! Как-то неловко повторять то, что стало прописной истиной, но слишком уж это важно: абоненты платят именно за контент. Причем не за контент вообще, а за интересный контент. Недостаточно взвешенный подход к этому тезису погубил не один проект платного ТВ. Собственно говоря, именно несерьезное отношение к содержанию и обусловило то положение, что платного ТВ в России, по большому счету, нет. В качестве одной из причин слабости рынка ТВ-контента называют сильные позиции центральных телеканалов, распространяемых бесплатно. Мол, люди уже привыкли к тому, что по телевизору им показывают неплохие, в общем-то, фильмы, ток-шоу с участием знаменитостей и научно- популярные фильмы, да еще и бесплатно. А от добра добра не ищут. Это так, но лишь отчасти. Нареканий в адрес бесплатных телеканалов огромное множество, а попытки производить и, главное, продвигать собственный платный контент в России можно пересчитать по пальцам одной руки. Вот и получается, что операторы платного ТВ отличаются друг от друга чем угодно, только не контентом. Выход из этой грустной ситуации мы постараемся обнаружить в ходе рассмотрения моделей, по которым развивалось взаимодействие операторов с контентодержателями, и предположений, как их отношения могут развиваться в дальнейшем. Операторы и контент Долгое время взаимодействие это было чрезвычайно простым. Схема была не очень прозрачна снаружи, но совершенно понятна изнутри. Оператор платного ТВ принимал контент непосредственно от производителя либо от прямого дистрибьютора и распространял его только по своим сетям и только своим абонентам. Контент был однообразен и совершенно исключал возможность интерактива. Сложно рассуждать о реальном потребительском спросе на этот контент просто потому, что другого-то не было. Точнее, другой контент — это госканалы, не сильно отличавшиеся от платного. Так зачем платить, если можно почти то же самое смотреть бесплатно? О конкуренции на рынке платного контента по сию пору говорить не приходится — уж слишком мал этот рынок. Впрочем, он обязательно расширится с активным приходом на него телекоммуникационных операторов. Их приход вообще сулит массу перемен. Каких конкретно, сейчас посмотрим. IP-сети, в отличие от кабельных, очень тесно увязаны между собой. Это открывает новые возможности распространения контента, что уже сейчас меняет бизнес-модели взаимодействия контентодержателей и операторов. В конкурентной многоуровневой модели распространения контента, формирующейся в мире телекоммуникаций, требование к оператору распространять услуги только в своей сети и только своим абонентам, является препятствием для доставки контента всем заинтересованным потребителям. Первое, что должно будет произойти в ближайшее время (и уже происходит), — это трансформация крупных операторов платного ТВ в контент-агрегаторов для операторов Video over Broadband. Это дает возможность агрегаторам выйти за границы их лицензионной зоны телевещания, телекоммуникационным операторам — начать предоставление услуг платного ТВ без заключения прямого соглашения с контентодержателями, и, наконец, растущие возможности распространения контента подготавливают почву для формирования конкурентной среды в области платного ТВ. Снижение стоимости производственного процесса и рост рынка приведут в итоге к тому, что на поле контента, кроме крупных производителей (таких, как Universal, News Corp., Warner Bros, и им подобные), появится множество небольших независимых производителей. Растущее число доступных в цифровом виде архивных материалов — тоже источник контента. Развитие подобных тенденций, вероятно, потребует пересмотра лицензионной политики. Совершенно очевидно, что нынешняя ситуация, когда производители контента, пользуясь экономическими рычагами, делают невыгодным существование в одной лицензионной зоне большого количества операторов, в условиях IP-мира невозможна. Пока же все зависит от умения операторов и аг-регаторов договариваться с производителями контента. ТВ-контент и правовое поле Еще один вопрос, которым задаются телекоммуникационные операторы в процессе изучения рынка платного ТВ, — это правовое регулирование в рамках российского законодательства. Возникает проблема трактования и регулирования подобной деятельности оператора из-за ее двойственности. Деятельность телекоммуникационных операторов регулирует Мининформсвязи РФ, телевещателей — Мин-культуры и массовых коммуникаций РФ. Под чью юрисдикцию подпадает телекоммуникационный оператор, начинающий предоставлять услуги доступа к ТВ-контенту, кто и какую лицензию должен ему выдать — пока непонятно. В связи с высоким интересом к подобным технологиям в отрасли можно надеяться на скорое разрешение подобной двойственности. Оптимальным решением на нынешнем этапе было бы, наверное, четкое юридическое разделение ответственности оператора (который выполняет только функции доставки контента, никак в него не вмешиваясь) и контентодержателя (который, собственно, и отвечает за то, что именно вещается в сетях оператора). Допустим, юридические проблемы решены, соглашения заключены. Чего еще не хватает телекоммуникационному оператору, чтобы начать вещание? Поговорим о технологиях. Система условного доступа

Видеокарта

Министерство образования  Российской Федерации

Государственное  образовательное  учреждение

высшего  профессионального  образования

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Реферат

На тему: Видеокарты

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил студент группы

Проверил ст. преподаватель

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание

 

Введение…………………………………………..……………………………3

  1. История……………………………………………………………………..4
  2. Устройство………………………………………………………..………..6
  3. Характеристики современных видеокарт………………………………..8
  4. Режимы работы видеокарт…………………………………………….…10
  5. Поколения 3D-ускорителей………………………………………………11
  6. Функции 3D-акселератора………………………………………………..12
  7. Интерфейс…………………………………………………………………14
  8. Видеопамять………………………………………………………………16
  9. Основные производители видеочипов…………………………………..18

Литература…………………………………………………………………….20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Видеока́рта (известна также  как графи́ческая пла́та, графи́ческая ка́рта, видеоада́птер, графический  ада́птер) (англ. videocard) — устройство, преобразующее графический образ, хранящийся как содержимое памяти компьютера или самого адаптера, в иную форму, предназначенную для дальнейшего вывода на экран монитора. В настоящее время эта функция утратила основное значение и в первую очередь под графическим адаптером понимают устройство с графическим процессором — графический ускоритель, который и занимается формированием самого графического образа.

Обычно видеокарта является платой расширения и вставляется  в специальный разъем (ISA, VLB, PCI, AGP, PCI-Express) для видеокарт на материнской  плате. Многие материнские платы  имеют встроенную видеокарту.

Современные видеокарты не ограничиваются простым выводом  изображения, они имеют встроенный графический процессор, который  может производить дополнительную обработку, снимая эту задачу с центрального процессора компьютера. Например, все  современные видеокарты Nvidia и AMD (ATi) осуществляют рендеринг графического конвейера OpenGL и DirectX на аппаратном уровне. В последнее время также имеет место тенденция использовать вычислительные возможности графического процессора для решения неграфических задач (см. OpenCL).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. История

 

Одним из первых графических  адаптеров для IBM PC стал MDA (Monochrome Display Adapter) в 1981 году. Он работал только в  текстовом режиме с разрешением 80×25 символов (физически 720×350 точек) и  поддерживал пять атрибутов текста: обычный, яркий, инверсный, подчёркнутый и мигающий. Никакой цветовой или графической информации он передавать не мог, и то, какого цвета будут буквы, определялось моделью использовавшегося монитора. Обычно они были чёрно-белыми, янтарными или изумрудными. Фирма Hercules в 1982 году выпустила дальнейшее развитие адаптера MDA, видеоадаптер HGC (Hercules Graphics Controller — графический адаптер Геркулес), который имел графическое разрешение 720×348 точек и поддерживал две графические страницы. Но он всё ещё не позволял работать с цветом.

Первой цветной видеокартой  стала CGA (Color Graphics Adapter), выпущенная IBM и  ставшая основой для последующих  стандартов видеокарт. Она могла  работать либо в текстовом режиме с разрешениями 40×25 и 80×25 (матрица символа — 8×8), либо в графическом с разрешениями 320×200 или 640×200. В текстовых режимах доступно 256 атрибутов символа — 16 цветов символа и 16 цветов фона (либо 8 цветов фона и атрибут мигания), в графическом режиме 320×200 было доступно четыре палитры по четыре цвета каждая, режим высокого разрешения 640×200 был монохромным. В развитие этой карты появился EGA (Enhanced Graphics Adapter) — улучшенный графический адаптер, с расширенной до 64 цветов палитрой, и промежуточным буфером. Было улучшено разрешение до 640×350, в результате добавился текстовый режим 80×43 при матрице символа 8×8. Для режима 80×25 использовалась большая матрица — 8×14, одновременно можно было использовать 16 цветов, цветовая палитра была расширена до 64 цветов. Графический режим также позволял использовать при разрешении 640×350 16 цветов из палитры в 64 цвета. Был совместим с CGA и MDA.

Стоит заметить, что интерфейсы с монитором всех этих типов видеоадаптеров были цифровые, MDA и HGC передавали только светится или не светится точка и дополнительный сигнал яркости для атрибута текста «яркий», аналогично CGA по трём каналам (красный, зелёный, синий) передавал основной видеосигнал, и мог дополнительно передавать сигнал яркости (всего получалось 16 цветов), EGA имел по две линии передачи на каждый из основных цветов, то есть каждый основной цвет мог отображаться с полной яркостью, 2/3 или 1/3 от полной яркости, что и давало в сумме максимум 64 цвета.

В ранних моделях компьютеров  от IBM PS/2, появляется новый графический  адаптер MCGA (Multicolor Graphics Adapter — многоцветный графический адаптер). Текстовое разрешение было поднято до 640×400, что позволило использовать режим 80×50 при матрице 8×8, а для режима 80×25 использовать матрицу 8×16. Количество цветов увеличено до 262144 (64 уровня яркости по каждому цвету), для совместимости с EGA в текстовых режимах была введена таблица цветов, через которую выполнялось преобразование 64-цветного пространства EGA в цветовое пространство MCGA. Появился режим 320x200x256, где каждый пиксел на экране кодировался соответствующим байтом в видеопамяти, никаких битовых плоскостей не было, соответственно с EGA осталась совместимость только по текстовым режимам, совместимость с CGA была полная. Из-за огромного количества яркостей основных цветов возникла необходимость использования уже аналогового цветового сигнала, частота строчной развертки составляла уже 31,5 KГц.

Потом IBM пошла ещё  дальше и сделала VGA (Video Graphics Array —  графический видео массив), это  расширение MCGA, совместимое с EGA и  введённое в средних моделях PS/2. Это фактический стандарт видеоадаптера с конца 80-х годов. Добавлены текстовое разрешение 720×400 для эмуляции MDA и графический режим 640×480, с доступом через битовые плоскости. Режим 640×480 замечателен тем, что в нём используется квадратный пиксел, то есть соотношение числа пикселов по горизонтали и вертикали совпадает со стандартным соотношением сторон экрана — 4:3. Дальше появился IBM 8514/a с разрешениями 640x480x256 и 1024x768x256, и IBM XGA с текстовым режимом 132×25 (1056×400) и увеличенной глубиной цвета (640x480x65K).

С 1991 года появилось понятие SVGA (Super VGA — «сверх» VGA) — расширение VGA с добавлением более высоких  режимов и дополнительного сервиса, например возможности поставить  произвольную частоту кадров. Число одновременно отображаемых цветов увеличивается до 65 536 (High Color, 16 бит) и 16 777 216 (True Color, 24 бита), появляются дополнительные текстовые режимы. Из сервисных функций появляется поддержка VBE (VESA BIOS Extention — расширение BIOS стандарта VESA). SVGA воспринимается как фактический стандарт видеоадаптера где-то с середины 1992 года, после принятия ассоциацией VESA стандарта VBE версии 1.0. До того момента практически все видеоадаптеры SVGA были несовместимы между собой.

Графический пользовательский интерфейс, появившийся во многих операционных системах, стимулировал новый этап развития видеоадаптеров. Появляется понятие «графический ускоритель» (graphics accelerator). Это видеоадаптеры, которые производят выполнение некоторых графических функций на аппаратном уровне. К числу этих функций относятся, перемещение больших блоков изображения из одного участка экрана в другой (например при перемещении окна), заливка участков изображения, рисование линий, дуг, шрифтов, поддержка аппаратного курсора и т. п. Прямым толчком к развитию столь специализированного устройства явилось то, что графический пользовательский интерфейс несомненно удобен, но его использование требует от центрального процессора немалых вычислительных ресурсов, и современный графический ускоритель как раз и призван снять с него львиную долю вычислений по окончательному выводу изображения на экран.

Пример домашнего компьютера не-IBM — ZX Spectrum, имеет свою историю  развития видеорежимов.

 

 

 

 

 

 

2. Устройство

 

Современная видеокарта состоит из следующих частей:

  • графический процессор (Graphics processing unit — графическое процессорное устройство) — занимается расчётами выводимого изображения, освобождая от этой обязанности центральный процессор, производит расчёты для обработки команд трёхмерной графики. Является основой графической платы, именно от него зависят быстродействие и возможности всего устройства. Современные графические процессоры по сложности мало чем уступают центральному процессору компьютера, и зачастую превосходят его как по числу транзисторов, так и по вычислительной мощности, благодаря большому числу универсальных вычислительных блоков. Однако, архитектура GPU прошлого поколения обычно предполагает наличие нескольких блоков обработки информации, а именно: блок обработки 2D-графики, блок обработки 3D-графики, в свою очередь, обычно разделяющийся на геометрическое ядро (плюс кэш вершин) и блок растеризации (плюс кэш текстур) и др.
  • видеоконтроллер — отвечает за формирование изображения в видеопамяти, даёт команды RAMDAC на формирование сигналов развёртки для монитора и осуществляет обработку запросов центрального процессора. Кроме этого, обычно присутствуют контроллер внешней шины данных (например, PCI или AGP), контроллер внутренней шины данных и контроллер видеопамяти. Ширина внутренней шины и шины видеопамяти обычно больше, чем внешней (64, 128 или 256 разрядов против 16 или 32), во многие видеоконтроллеры встраивается ещё и RAMDAC. Современные графические адаптеры (ATI, nVidia) обычно имеют не менее двух видеоконтроллеров, работающих независимо друг от друга и управляющих одновременно одним или несколькими дисплеями каждый.
  • видеопамять — выполняет роль кадрового буфера, в котором хранится изображение, генерируемое и постоянно изменяемое графическим процессором и выводимое на экран монитора (или нескольких мониторов). В видеопамяти хранятся также промежуточные невидимые на экране элементы изображения и другие данные. Видеопамять бывает нескольких типов, различающихся по скорости доступа и рабочей частоте. Современные видеокарты комплектуются памятью типа DDR, DDR2, GDDR3, GDDR4 и GDDR5. Следует также иметь в виду, что помимо видеопамяти, находящейся на видеокарте, современные графические процессоры обычно используют в своей работе часть общей системной памяти компьютера, прямой доступ к которой организуется драйвером видеоадаптера через шину AGP или PCIE. В случае использования архитектуры UMA в качестве видеопамяти используется часть системной памяти компьютера.
  • цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП, RAMDAC — Random Access Memory Digital-to-Analog Converter) — служит для преобразования изображения, формируемого видеоконтроллером, в уровни интенсивности цвета, подаваемые на аналоговый монитор. Возможный диапазон цветности изображения определяется только параметрами RAMDAC. Чаще всего RAMDAC имеет четыре основных блока — три цифроаналоговых преобразователя, по одному на каждый цветовой канал (красный, зелёный, синий, RGB), и SRAM для хранения данных о гамма-коррекции. Большинство ЦАП имеют разрядность 8 бит на канал — получается по 256 уровней яркости на каждый основной цвет, что в сумме дает 16,7 млн цветов (а за счёт гамма-коррекции есть возможность отображать исходные 16,7 млн цветов в гораздо большее цветовое пространство). Некоторые RAMDAC имеют разрядность по каждому каналу 10 бит (1024 уровня яркости), что позволяет сразу отображать более 1 млрд цветов, но эта возможность практически не используется. Для поддержки второго монитора часто устанавливают второй ЦАП. Стоит отметить, что мониторы и видеопроекторы, подключаемые к цифровому DVI выходу видеокарты, для преобразования потока цифровых данных используют собственные цифроаналоговые преобразователи и от характеристик ЦАП видеокарты не зависят.
  • видео-ПЗУ (Video ROM) — постоянное запоминающее устройство, в которое записаны видео-BIOS, экранные шрифты, служебные таблицы и т. п. ПЗУ не используется видеоконтроллером напрямую — к нему обращается только центральный процессор. Хранящийся в ПЗУ видео-BIOS обеспечивает инициализацию и работу видеокарты до загрузки основной операционной системы, а также содержит системные данные, которые могут читаться и интерпретироваться видеодрайвером в процессе работы (в зависимости от применяемого метода разделения ответственности между драйвером и BIOS). На многих современных картах устанавливаются электрически перепрограммируемые ПЗУ (EEPROM, Flash ROM), допускающие перезапись видео-BIOS самим пользователем при помощи специальной программы.
  • система охлаждения — предназначена для сохранения температурного режима видеопроцессора и видеопамяти в допустимых пределах.

 

Правильная и полнофункциональная  работа современного графического адаптера обеспечивается с помощью видеодрайвера  — специального программного обеспечения, поставляемого производителем видеокарты и загружаемого в процессе запуска  операционной системы. Видеодрайвер выполняет функции интерфейса между системой с запущенными в ней приложениями и видеоадаптером. Так же как и видео-BIOS, видеодрайвер организует и программно контролирует работу всех частей видеоадаптера через специальные регистры управления, доступ к которым происходит через соответствующую шину.

 

 

 

 

 

3. Характеристики  современных видеокарт

 

 

Современные видеокарты различаются многими характеристиками, важнейшими из которых являются: тип  и тактовая частота графического процессора; тип, объем и разрядность шины памяти; число блоков шейдеров (отвечающих за визуализацию сложных эффектов и придающих трехмерному изображению большую реалистичность), внешним интерфейсом. Указанные характеристики и определяют общую производительность видеокарты.

Тактовая частота GPU, измеряемая в мегагерцах, определяет количество операций, которые графический процессор  может выполнить за 1 с (для современных  процессоров составляет порядка 400-700 МГц). Помимо тактовой частоты реальная скорость выполнения операций зависит от архитектуры процессора (например, количества конвейеров), а также от скорости обмена процессора с видеопамятью. Причем, объем видеопамяти (от 64 до 512 Мб на 2006) оказывает меньшее влияние на производительность видеосистемы, чем ширина (разрядность) шины видеопамяти, которая указывает на количество одновременно (за 1 такт) передаваемых сигналов и в современных видеокартах обычно составляет 64, 128, 256 или 512 бит. Пропускная способность шины памяти, определяющая ее производительность, зависит не только от разрядности, но и от ее тактовой частоты. Тип видеопамяти также оказывает влияние на производительность. Если ранее в видеокартах использовалась одноканальная память типа SDRAM, то сегодня используется более быстрая двухканальная DDR SDRAM, DDR2 SDRAM или GDDR. Использование современных интерфейсов с более высокой пропускной способностью теоретически должно повышать производительность системы, но на практике производительность видеокарт стандарта PCI-Express не намного отличается от производительности видеокарт на шине AGP. Тем не менее, большинство современных видеокарт изготавливается для шины PCI-Express.

На производительность видеокарты большое значение оказывает  также технологический процесс (техпроцесс) изготовления ее микросхем (прежде всего, графического процессора). Чем меньше размер одного полупроводникового элемента (транзистора), являющегося основным «кирпичиком» микросхемы, тем больше таких элементов может быть задействовано в микросхеме, тем меньше расстояние между ними и больше скорость взаимодействия, выше тактовая частота, меньше потребляемое напряжение и выделяемое тепло (что является весьма чувствительным моментом). Современные видеокарты производятся на основе техпроцесса 130, 90нм и менее.

Для увеличения производительности видеосистемы ПК ведущие производители графических чипов — nVidia и ATI предложили технологии (SLI и Crossfire соответственно), обеспечивающие возможность одновременного использования двух видеокарт на одной материнской плате. Впрочем, согласно тестам при использовании двух идентичных видеокарт двукратного увеличения производительности не наблюдается.

В зависимости от назначения и сферы применения все видеокарты можно условно разделить на три  класса:

1) бюджетные офисные  видеокарты;

2) игровые карты;

3) профессиональные карты  (их также называют OpenGL-ускорителями).

С начала 2000-х на мировом  рынке видеокарт первых двух классов  лидируют фирмы ATi (семейства видеокарт Radeon) и nVIDIA (семейства GeForce). Одной из особенностей современных видеокарт  является реализация в них технологии коррекции инерционности жидкокристаллических мониторов за счет искусственного формирования дополнительного промежуточного изображения между воспроизводимыми кадрами — Overdrive (или также — LCD Overdrive). Среди профессиональных видеокарт в 2003-2004-х бесспорным лидером являлась карта фирмы nVIDIA — Quadro FX 3000. В 2005 ей на смену пришла GeForce 7800GTX.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Режимы работы видеокарт

 

 

Все современные видеоподсистемы  могут работать в одном из двух основных видеорежимов: текстовом или графическом. В текстовом режиме экран монитора разбивается на отдельные символьные позиции, в каждой из которых одновременно может выводиться только один символ. Для преобразования кодов символов, хранимых в видеопамяти адаптера, в точечные изображения на экране служит так называемый знакогенератор, который обычно представляет собой ПЗУ, где хранятся изображения символов, «разложенные» по строкам. При получении кода символа знакогенератор формирует на своем выходе соответствующий двоичный код, который затем преобразуется в видеосигнал. Текстовый режим в современных операционных системах используется только на этапе начальной загрузки.

В графическом режиме для каждой точки изображения, называемой пикселом, отводится от одного (монохромный режим) до 32-бит (цветной). Графический режим часто называют режимом с адресацией всех точек (All Points Addresable), поскольку только в этом случае имеется доступ к каждой точке изображения. Максимальное разрешение и количество воспроизводимых цветов конкретной видеоподсистемы в первую очередь зависят от общего объема видеопамяти и количества бит, приходящихся на один элемент изображения. Существует несколько стандартов видеокарт (см. MDA, Hercules, EGA, VGA, SVGA, Видеорежимы xxxGA).

Сетевые черви (Network worms)

Сетевые черви (network worms) — это тип вредоносных программ, которые способны распространяться по локальной сети и интернету, создавая свои копии. В отличие от файловых вирусов, сетевые черви могут использовать для размножения сетевые протоколы и устройства.

Задача вредоносного объекта такого рода состоит в том, чтобы попасть на компьютер, активироваться и отправить копии самого себя на машины других пользователей. По форме существования сетевые черви бывают обычными и пакетными. Обычные, проникая в систему через флеш-накопитель или интернет, воспроизводят себя в большом количестве, а затем рассылают эти дубли по электронным адресам, найденным на компьютере, или распределяют их по папкам общего доступа в локальной сети. Пакетные (или бесфайловые) черви существуют в виде особого сетевого пакета; внедрившись в устройство, они стремятся проникнуть в его оперативную память с целью сбора персональных данных и другой ценной информации.

Классификация и способы распространения

Основной признак различия между сетевыми червями — это способ, посредством которого они распространяются по удаленным компьютерам. Выделяют две группы таких механизмов.

К первой группе относятся способы, использующие ошибки администрирования и уязвимости в ПО. Вредоносные агенты в автоматическом режиме выбирают целевые машины и атакуют их.

  • Репликация через сеть. Червь находит удаленные ПК и воспроизводит себя в разных каталогах, где можно осуществлять запись. Поиск каталогов выполняется с помощью функций операционной системы. Возможны попытки открыть общий сетевой доступ к дискам зараженного компьютера.
  • Репликация через уязвимости операционной системы, программ и приложений. Черви ищут машины с уязвимым ПО и отправляют запрос либо сетевой пакет для эксплуатации изъянов, обеспечивая попадание произвольного кода в машину жертвы.
  • Репликация через ресурсы общего пользования. Червь попадает на сервер, изменяет файлы и ожидает, пока пользователь их загрузит и запустит уже на своем компьютере.
  • Паразитирование на других вредоносных программах. Например, червь находит ПК, который уже заражен бекдором, и использует этот хакерский инструмент для собственного распространения.

Вторую группу механизмов распространения составляет социальная инженерия. В результате психологического манипулирования пользователь сам запускает вредоносный объект. Представителями этой группы являются:

  • Почтовые черви (Email-Worm) — рассылаются по сети в виде приложений к сообщениям электронной почты. Это может быть копия самого червя или ссылка на файл, размещенный на вредоносном веб-ресурсе. Для активации полученного кода нужно открыть полученный файл или нажать на ссылку для перехода; впрочем, в истории киберпреступности известны и случаи, когда достаточно было просто открыть полученное письмо. Адреса, куда будут отправлены копии червя, берутся из адресной книги почтового клиента, из базы WAB и прочих файлов, имеющихся на диске. 
  • IM-черви (IM-Worm) — вредоносные объекты, которые пользуются службами мгновенного обмена сообщениями. Они во многом похожи на почтовых червей, отличаясь главным образом тем, что рассылают файлы или ссылки по списку контактов в мессенджере, а не по базе почтовых адресов.
  • IRC-черви (IRC-Worm) — разновидность червей, распространяющаяся по чат-каналам.
  • Черви для файлообменных сетей (Р2Р-Worm) — вредоносные программы, которые распространяются через торрент-трекеры и другие подобные сервисы. Копия червя внедряется в каталог обмена файлами, находящийся на локальном устройстве, под видом популярного контента.
  • Сетевые черви (Network Worm или Net-Worm) — общее название для объектов, проникающих в систему через локальную сеть.

Объект воздействия

Объектом воздействия сетевых червей являются ПК, ноутбуки, планшеты любых пользователей. Так как основной целью такого вредоносного агента является создание копий самого себя с их последующим распространением на другие устройства по сети, последствия работы червя могут быть следующими:

  • замедленная работа компьютера,
  • уменьшение места на жестком диске и объема свободной оперативной памяти,
  • возникновение посторонних файлов,
  • проблемы с работой какой-либо программы или приложения,
  • появление ошибок, внезапное выключение машины, самопроизвольная перезагрузка,
  • потеря данных.

В 2003 году червь SQL Slammer, рассылая множество сетевых пакетов, остановил работу десятков тысяч серверов в разных странах мира. В 2017 году этот вредоносный объект заработал снова. О том, какая опасность подстерегает пользователей, можно узнать из статьи «Check Point: Сетевой червь SQL Slammer возобновил свою активность».

Источник угрозы

Источником распространения сетевых червей являются злоумышленники. Они создают вредоносные программы для разных целей — например, для нанесения вреда компьютерам конкретных людей или организаций, для получения возможности рассылать спам с зараженной техники или захватить управление удаленным устройством. Впрочем, червей создают также и ради шутки либо для демонстрации возможностей их существования: в конце концов, их определяющей функциональностью является размножение и самораспространение, а не причинение ущерба.

Анализ риска

Как отмечено выше, червь может быть относительно безобиден, лишь создавая дополнительную нагрузку на компьютер и сеть. Тем не менее, многие черви имеют и по-настоящему вредоносные функции вроде уничтожения данных или отключения систем безопасности.

Для защиты от сетевых червей необходимо использовать:

  • антивирусные программы,
  • межсетевые экраны,
  • антиспам-решения;
  • обновленные и современные операционные системы.

 

Обзор оборудования и программного обеспечения Steam

<< Назад к обзору Подробная информация об использовании видеокарты ПК

ОБЩЕЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ КАРТОЧЕК

ИЮНЬ

ИЮЛ

AUG

сен

октябрь

Графические процессоры DirectX 12

92,89%

91. 98%

92.96%

93,36%

92.93%

-0,43%


Графические процессоры DirectX 11

2,40%

2,54%

2,25%

2,26%

2,28%

+ 0,02%


Графические процессоры DirectX 10

1,35%

1,45%

1,31%

1,31%

1,35%

+0.04%


Графические процессоры DirectX 9 Shader Model 2b и 3.0

0,03%

0,04%

0,03%

0,03%

0,03%

0,00%


Графические процессоры DirectX 9 Shader Model 2.0

0,00%

0,00%

0,00%

0,00%

0,00%

0.00%


Графические процессоры

DirectX 8 и ниже

3,33%

3,99%

3,45%

3,04%

3,41%

+ 0,37%


ВСЕ ВИДЕОКАРТЫ

ИЮНЬ

ИЮЛ

AUG

сен

октябрь

NVIDIA GeForce GTX 1060

9. 88%

9,17%

10,46%

8,64%

8,08%

-0,56%


NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti

6,46%

6,41%

6,14%

6,16%

5,94%

-0,22%


NVIDIA GeForce GTX 1650

5,61%

5,62%

5.36%

5,99%

5,94%

-0,05%


NVIDIA GeForce RTX 2060

5,99%

5,52%

6,87%

5,57%

5,16%

-0,41%


NVIDIA GeForce GTX 1050

3,73%

3,74%

3,35%

3,43%

3.39%

-0,04%


NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti

3,06%

2,99%

2,82%

3,01%

2,95%

-0,06%


NVIDIA GeForce GTX 1660 СУПЕР

2,50%

2,55%

2,77%

2,53%

2,82%

+0. 29%


NVIDIA GeForce GTX 1070

2,84%

2,79%

2,54%

2,63%

2,64%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce GTX 1660

2,10%

2,13%

2,69%

2,13%

2,48%

+ 0,35%


NVIDIA GeForce RTX 2070 СУПЕР

2.34%

2,17%

2,16%

2,11%

2,07%

-0,04%


NVIDIA GeForce RTX 3070

1,52%

1,58%

1,59%

1,69%

1,70%

+ 0,01%


AMD Radeon RX 580

1,75%

1,73%

1.53%

1,65%

1,66%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce GTX 1080

1,82%

1,67%

1,63%

1,59%

1,56%

-0,03%


NVIDIA GeForce RTX 2070

1,95%

1,74%

2,14%

1,64%

1. 56%

-0,08%


NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti

1,32%

1,31%

1,31%

1,49%

1,44%

-0,05%


Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3060 для ноутбуков

0,53%

0,68%

0,97%

1,34%

1,41%

+0.07%


AMD Radeon RX 570

1,35%

1,36%

1,21%

1,27%

1,30%

+ 0,03%


NVIDIA GeForce RTX 2060 СУПЕР

1,43%

1,36%

1,41%

1,33%

1,28%

-0,05%


NVIDIA GeForce GTX 970

1.31%

1,28%

1,13%

1,20%

1,20%

0,00%


Графика AMD Radeon Vega 8

1.11%

1,16%

1,07%

1,14%

1,18%

+ 0,04%


NVIDIA GeForce GTX 960

1,27%

1,28%

1. 34%

1,21%

1,14%

-0,07%


NVIDIA GeForce RTX 3060

0,54%

0,67%

1.09%

1,07%

1,13%

+ 0,06%


Графика AMD Radeon

1.01%

1.11%

+ 0,10%


Графика Intel (R) UHD

0,76%

0,87%

0,81%

0,96%

1,07%

+ 0,11%


NVIDIA GeForce RTX 3080

0,84%

0,88%

0,84%

0,99%

1,04%

+ 0,05%


NVIDIA GeForce GTX 1650 СУПЕР

0.98%

1.02%

0,92%

1,02%

1,03%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce GTX 750 Ti

1,07%

1,14%

1,07%

1,06%

1,03%

-0,03%


NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti

1,05%

1. 01%

0.89%

1,00%

0,98%

-0,02%


Intel UHD Графика 620

0,87%

0,89%

0,78%

0,83%

0,83%

0,00%


NVIDIA GeForce GT 1030

0,73%

0,76%

0,73%

0,78%

0.83%

+ 0,05%


NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti

0,37%

0,42%

0,55%

0,69%

0,81%

+ 0,12%


NVIDIA GeForce RTX 2080 СУПЕР

0,91%

0,85%

0,92%

0,82%

0,79%

-0.03%


AMD Radeon RX 5700 XT

0,79%

0,80%

0,69%

0,77%

0,77%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti

0,87%

0,82%

0,83%

0,78%

0,76%

-0,02%


NVIDIA GeForce RTX 2080

0. 89%

0,75%

0,79%

0,72%

0,69%

-0,03%


NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

0,67%

0,65%

0,57%

0,62%

0,64%

+ 0,02%


Графика Intel (R) Iris (R) Xe

0,22%

0,28%

0.33%

0,46%

0,56%

+ 0,10%


NVIDIA GeForce GT 730

0,50%

0,56%

0,50%

0,54%

0,54%

0,00%


Intel HD графика 620

0,57%

0,61%

0,51%

0,54%

0.53%

-0,01%


NVIDIA GeForce GTX 960M

0,61%

0,58%

0,51%

0,54%

0,51%

-0,03%


AMD Radeon RX 550

0,49%

0,49%

0,45%

0,48%

0,49%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce 940M

0. 57%

0,57%

0,48%

0,49%

0,48%

-0,01%


Intel HD Графика 4000

0,48%

0,53%

0,46%

0,46%

0,48%

+ 0,02%


Графика AMD Radeon Vega 3

0,39%

0,40%

0.37%

0,46%

0,47%

+ 0,01%


Графика AMD Radeon RX Vega 11

0,44%

0,46%

0,41%

0,45%

0,45%

0,00%


NVIDIA GeForce RTX 3090

0,35%

0,38%

0,37%

0,42%

0.44%

+ 0,02%


NVIDIA GeForce GT 710

0,40%

0,43%

0,39%

0,42%

0,43%

+ 0,01%


Intel HD Графика 520

0,44%

0,47%

0,40%

0,42%

0,42%

0,00%


Intel Haswell

0. 44%

0,48%

0,43%

0,42%

0,42%

0,00%


NVIDIA GeForce MX150

0,45%

0,45%

0,40%

0,41%

0,40%

-0,01%


Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3070 для ноутбуков

0,20%

0,24%

0.28%

0,36%

0,39%

+ 0,03%


NVIDIA GeForce MX250

0,45%

0,43%

0,40%

0,42%

0,38%

-0,04%


Intel UHD Графика 630

0,39%

0,40%

0,36%

0,38%

0.38%

0,00%


Intel HD Графика 4600

0,36%

0,39%

0,34%

0,36%

0,36%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 950

0,41%

0,41%

0,42%

0,39%

0,36%

-0,03%


Intel Ivy Bridge

0. 34%

0,38%

0,33%

0,34%

0,35%

+ 0,01%


AMD Radeon RX 560

0,34%

0,34%

0,31%

0,33%

0,35%

+ 0,02%


NVIDIA GeForce GTX 950M

0,39%

0,37%

0.33%

0,34%

0,32%

-0,02%


AMD Radeon RX 5500 XT

0,32%

0,31%

0,28%

0,30%

0,31%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti

0,16%

0,26%

0.31%

+ 0,05%


Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3050 для ноутбуков

0,16%

0,28%

0,31%

+ 0,03%


NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti

0,23%

0,28%

0,31%

+ 0,03%


Intel HD Графика 3000

0. 31%

0,34%

0,30%

0,31%

0,31%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 750

0,30%

0,33%

0,31%

0,31%

0,30%

-0,01%


NVIDIA GeForce RTX 3050

0.20%

0,29%

+ 0,09%


AMD Radeon RX 480

0,31%

0,31%

0,28%

0,29%

0,29%

0,00%


AMD Radeon RX 5600 XT

0,30%

0,30%

0,26%

0,28%

0,29%

+0.01%


Intel HD Графика 5500

0,31%

0,34%

0,29%

0,29%

0,29%

0,00%


Графика AMD Radeon R7

0,29%

0,31%

0,27%

0,28%

0,28%

0,00%


NVIDIA GeForce RTX 2070 с дизайном Max-Q

0. 30%

0,28%

0,26%

0,29%

0,28%

-0,01%


NVIDIA GeForce GT 720M

0,31%

0,33%

0,28%

0,28%

0,28%

0,00%


Графика AMD Radeon R5

0,28%

0,32%

0.26%

0,26%

0,26%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 650

0,27%

0,28%

0,26%

0,26%

0,26%

0,00%


AMD Radeon RX 590 серии

0,28%

0,27%

0,26%

0,27%

0.26%

-0,01%


Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti для ноутбуков

0,20%

0,26%

+ 0,06%


NVIDIA GeForce GTX 760

0,27%

0,26%

0,24%

0,25%

0,25%

0,00%


NVIDIA GeForce MX110

0. 28%

0,28%

0,25%

0,25%

0,25%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 980

0,27%

0,26%

0,22%

0,24%

0,25%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce MX130

0,25%

0,25%

0.22%

0,23%

0,24%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce GTX 660

0,25%

0,25%

0,24%

0,25%

0,23%

-0,02%


NVIDIA GeForce MX350

0,21%

0,22%

0,22%

0,25%

0.23%

-0,02%


AMD Radeon RX 470

0,24%

0,23%

0,21%

0,23%

0,23%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 980 Ti

0,24%

0,23%

0,20%

0,22%

0,22%

0,00%


Intel (R) UHD Графика 630

0.16%

0,19%

0,18%

0,21%

0,21%

0,00%


Intel HD графика 630

0,21%

0,23%

0,20%

0,22%

0,21%

-0,01%


AMD Radeon RX 460

0,21%

0,22%

0.20%

0,20%

0,21%

+ 0,01%


Intel Sandy Bridge

0,19%

0,21%

0,19%

0,19%

0,20%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce 920M

0,20%

0,21%

0,18%

0,18%

0.18%

0,00%


AMD Radeon RX 6700 XT

0,16%

0,18%

+ 0,02%


AMD Radeon RX 5700

0,18%

0,18%

0,16%

0,17%

0,18%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce MX450

0.18%

0,18%

0,00%


Intel HD Графика 530

0,17%

0,19%

0,17%

0,18%

0,17%

-0,01%


NVIDIA GeForce MX330

0,16%

0,17%

+0.01%


NVIDIA GeForce GT 630

0,17%

0,18%

0,16%

0,17%

0,17%

0,00%


AMD Radeon RX Vega

0,19%

0,19%

0,16%

0,17%

0,17%

0,00%


AMD Radeon RX 580 2048SP

0.22%

0,21%

0,20%

0,20%

0,16%

-0,04%


AMD Radeon HD 7700 серии

0,16%

0,17%

0,15%

0,16%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce 840M

0,18%

0,17%

0.15%

+ 0,15%


Intel Valleyview Baytrail

0,18%

0,18%

0,15%

0,15%

0,15%

0,00%


NVIDIA GeForce 920MX

0,17%

0,17%

0,15%

0,15%

0,00%


Другое

10.19%

10,78%

10,64%

9,63%

10,28%

+ 0,65%


DIRECTX 12 GPUS

ИЮНЬ

ИЮЛ

AUG

сен

октябрь

NVIDIA GeForce GTX 1060

10,32%

9,67%

10,91%

8.99%

8,43%

-0,56%


NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti

6,75%

6,76%

6,41%

6.40%

6,20%

-0,20%


NVIDIA GeForce GTX 1650

5,85%

5,92%

5,59%

6,22%

6,18%

-0.04%


NVIDIA GeForce RTX 2060

6,25%

5,81%

7,16%

5,79%

5,38%

-0,41%


NVIDIA GeForce GTX 1050

3,89%

3,94%

3,50%

3,56%

3,53%

-0,03%


NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti

3.20%

3,15%

2,95%

3,13%

3,08%

-0,05%


NVIDIA GeForce GTX 1660 СУПЕР

2,61%

2,68%

2,89%

2,63%

2,93%

+ 0,30%


NVIDIA GeForce GTX 1070

2,98%

2,95%

2.66%

2,74%

2,77%

+ 0,03%


NVIDIA GeForce GTX 1660

2,19%

2,24%

2,79%

2,20%

2,58%

+ 0,38%


NVIDIA GeForce RTX 2070 СУПЕР

2,45%

2,29%

2,26%

2,19%

2.16%

-0,03%


NVIDIA GeForce RTX 3070

1,59%

1,66%

1,66%

1,76%

1,77%

+ 0,01%


AMD Radeon RX 580

1.83%

1.83%

1.60%

1,71%

1,72%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce GTX 1080

1.91%

1,77%

1,71%

1,67%

1,64%

-0,03%


NVIDIA GeForce RTX 2070

2,04%

1.83%

2,23%

1,70%

1,62%

-0,08%


NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti

1,38%

1,38%

1.36%

1,54%

1,50%

-0,04%


Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3060 для ноутбуков

0,55%

0,71%

1.01%

1,39%

1,46%

+ 0,07%


AMD Radeon RX 570

1,41%

1,43%

1,25%

1,31%

1.35%

+ 0,04%


NVIDIA GeForce RTX 2060 СУПЕР

1,49%

1,43%

1,47%

1,38%

1,34%

-0,04%


NVIDIA GeForce GTX 970

1,38%

1,36%

1,20%

1,26%

1,27%

+0.01%


Графика AMD Radeon Vega 8

1,19%

1,26%

1,15%

1,22%

1,26%

+ 0,04%


NVIDIA GeForce GTX 960

1,33%

1,36%

1,40%

1,26%

1,20%

-0,06%


NVIDIA GeForce RTX 3060

0.56%

0,70%

1,14%

1.11%

1,17%

+ 0,06%


Графика AMD Radeon

1,04%

1,15%

+ 0,11%


NVIDIA GeForce RTX 3080

0,87%

0,93%

0,87%

1.03%

1,08%

+ 0,05%


NVIDIA GeForce GTX 1650 СУПЕР

1,02%

1,07%

0,96%

1,06%

1,08%

+ 0,02%


NVIDIA GeForce GTX 750 Ti

1,12%

1,20%

1,12%

1.11%

1.08%

-0,03%


NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti

1,10%

1.08%

0,94%

1,04%

1,03%

-0,01%


AMD Radeon HD 8800 серии

0,62%

0,70%

0,76%

0,83%

0,91%

+0.08%


Intel UHD Графика 620

0,94%

0,98%

0,85%

0,90%

0,90%

0,00%


NVIDIA GeForce GT 1030

0,76%

0,81%

0,77%

0,82%

0,87%

+ 0,05%


NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti

0.38%

0,44%

0,57%

0,71%

0,85%

+ 0,14%


AMD Radeon RX 5700 XT

0,86%

0,87%

0,76%

0,84%

0,85%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce RTX 2080 СУПЕР

0,95%

0,90%

0.96%

0,86%

0,83%

-0,03%


NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti

0,91%

0,87%

0,87%

0,81%

0,79%

-0,02%


NVIDIA GeForce RTX 2080

0,92%

0,79%

0,83%

0,75%

0.72%

-0,03%


NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

0,70%

0,69%

0.60%

0,65%

0,67%

+ 0,02%


Intel HD графика 620

0,62%

0,66%

0,55%

0,58%

0,57%

-0,01%


NVIDIA GeForce GT 730

0.53%

0,59%

0,52%

0,56%

0,56%

0,00%


Intel UHD Графика 630

0,56%

0,58%

0,53%

0,55%

0,55%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 960M

0,63%

0,61%

0.53%

0,56%

0,53%

-0,03%


AMD Radeon RX 550

0,51%

0,52%

0,47%

0,49%

0,51%

+ 0,02%


NVIDIA GeForce 940M

0,59%

0.60%

0,51%

0,51%

0.50%

-0,01%


Графика AMD Radeon Vega 3

0,40%

0,42%

0,38%

0,47%

0,49%

+ 0,02%


Графика AMD Radeon RX Vega 11

0,46%

0,49%

0,42%

0,46%

0,46%

0.00%


NVIDIA GeForce RTX 3090

0,36%

0,40%

0,39%

0,44%

0,46%

+ 0,02%


Intel HD Графика 520

0,48%

0,51%

0,44%

0,45%

0,46%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce GT 710

0.42%

0,46%

0,41%

0,44%

0,46%

+ 0,02%


NVIDIA GeForce MX150

0,47%

0,47%

0,42%

0,43%

0,41%

-0,02%


NVIDIA GeForce MX250

0,47%

0,46%

0.42%

0,43%

0,40%

-0,03%


Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3070 для ноутбуков

0,37%

0,40%

+ 0,03%


Intel HD Графика 4600

0,38%

0,42%

0,37%

0,39%

0.39%

0,00%


AMD Radeon RX 480

0,39%

0,40%

0,37%

0,38%

0,38%

0,00%


NVIDIA GeForce GTX 950

0,43%

0,43%

0,44%

0,41%

0,38%

-0,03%


AMD Radeon RX 560

0.36%

0,36%

0,32%

0,35%

0,36%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce GTX 950M

0,40%

0,39%

0,34%

0,35%

0,33%

-0,02%


AMD Radeon RX 5500 XT

0,33%

0,33%

0.31%

0,32%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti

0,32%

+ 0,32%


Intel HD Графика 5500

0,34%

0,37%

0,31%

0,31%

0,32%

+0.01%


Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3050 для ноутбуков

0,32%

+ 0,32%


NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti

0,32%

+ 0,32%


NVIDIA GeForce GTX 750

0.32%

0,34%

0,32%

0,32%

0,31%

-0,01%


NVIDIA GeForce RTX 3050

0,30%

+ 0,30%


Другое

14,66%

15,40%

16,39%

16.52%

15,83%

-0,69%


DIRECTX 11 GPUS

ИЮНЬ

ИЮЛ

AUG

сен

октябрь

Intel HD Графика 4000

24,10%

24,45%

24,15%

23,92%

24,61%

+ 0,69%


Intel Haswell

17.91%

18,34%

18,36%

18,14%

17,69%

-0,45%


Intel Ivy Bridge

13,57%

14,28%

14,00%

14,63%

14,83%

+ 0,20%


Intel Valleyview Baytrail

7,46%

7,06%

6.76%

6,72%

6,54%

-0,18%


Intel Cherryview Cherrytrail

7,02%

6,94%

6,47%

6,49%

6,28%

-0,21%


ATI Radeon HD 5450;

3,05%

3,06%

3,31%

3,15%

2.94%

-0,21%


ATI Radeon HD 5700 серии

2.33%

2,06%

2,25%

2,26%

2,29%

+ 0,03%


AMD Radeon HD 6570

2,10%

1,94%

2,17%

2,04%

2,20%

+ 0,16%


AMD Radeon HD 6670

2.10%

2,16%

2,04%

2,22%

2,18%

-0,04%


AMD Radeon HD 6450;

2,12%

2,21%

2,17%

2,23%

2,18%

-0,05%


ATI Mobility Radeon HD серии 5000

2,06%

1.85%

2.05%

2,02%

2,06%

+ 0,04%


AMD Radeon HD 6800 серии

1,70%

1,63%

1,76%

1,73%

1,84%

+ 0,11%


AMD Radeon HD 6700 серии

1,79%

1,75%

1,70%

1.86%

1.79%

-0,07%


AMD Radeon серии 6600M и 6700M

1,26%

1.11%

1,21%

1.11%

1,14%

+ 0,03%


AMD Radeon HD 6900 серии

1,04%

1,00%

1,02%

1.08%

1,14%

+0.06%


ATI Radeon HD 5670;

0,86%

0,89%

1,00%

0,94%

1,03%

+ 0,09%


ATI Radeon HD 5800 серии

0,98%

0,87%

0,93%

0,94%

1,02%

+ 0,08%


AMD Radeon HD 7400M серии

0.82%

0,76%

0,80%

0,75%

0,76%

+ 0,01%


Intel Broadwell

0,70%

0,74%

0,66%

0,79%

0,74%

-0,05%


ATI Radeon HD 5570;

0,76%

0,70%

0.61%

0,72%

0,70%

-0,02%


AMD Radeon HD 6310

0,59%

0,57%

0,61%

0,55%

0,63%

+ 0,08%


AMD Radeon HD 6700M серии

0,79%

0,62%

0,73%

0,66%

0.61%

-0,05%


AMD Radeon HD 6520G

0,54%

0,54%

0,57%

0,56%

0,56%

0,00%


ATI Radeon HD 5500 серии

0,46%

0,53%

0,52%

0,48%

0,51%

+ 0,03%


AMD Radeon HD 6530D

0.40%

0,37%

0,48%

0,40%

0,41%

+ 0,01%


AMD Radeon HD 7500/7600 серии

0,41%

0,42%

0,47%

0,40%

0,36%

-0,04%


AMD Radeon HD 6480G

0,35%

0,31%

0.37%

0,39%

0,33%

-0,06%


AMD Radeon HD 6300M ​​серии

0,34%

0,31%

0,38%

0,30%

0,33%

+ 0,03%


AMD Radeon HD 6320;

0,32%

0,40%

0,38%

0,38%

0.32%

-0,06%


ATI Mobility Radeon HD 5800 серии

0,31%

0,32%

+ 0,01%


Другое

1,42%

1,78%

1,70%

1,15%

1,68%

+ 0,53%


DIRECTX 10 GPUS

ИЮНЬ

ИЮЛ

AUG

сен

октябрь

Intel HD Графика 3000

24.94%

25,00%

24,69%

25,26%

24,55%

-0,71%


Intel Sandy Bridge

13,65%

14,18%

13.80%

14,03%

14,39%

+ 0,36%


NVIDIA GeForce 210

6,86%

6,92%

6.64%

6,57%

6,70%

+ 0,13%


Intel HD Графика 2000

6,51%

7,11%

6,67%

6,55%

6,39%

-0,16%


Intel Ironlake Arrandale

6,01%

6,08%

6,08%

6,25%

6.17%

-0,08%


NVIDIA GeForce 9500 GT

3,02%

2,73%

2,82%

2,87%

2,88%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce 9600 GT

2,79%

2,48%

2,50%

2,62%

2,70%

+ 0,08%


NVIDIA GeForce 9800 GT

2.49%

2,13%

2,49%

2.30%

2,25%

-0,05%


Intel Ironlake Clarkdale

1.89%

1.83%

1,79%

1.88%

2,23%

+ 0,35%


NVIDIA GeForce GT 220

2,16%

1,87%

1.96%

2,22%

2,21%

-0,01%


NVIDIA GeForce GTS 250

2,02%

1.89%

1,96%

2,09%

2,15%

+ 0,06%


NVIDIA GeForce GT 240

2,12%

2,06%

2,15%

2,06%

2.13%

+ 0,07%


ATI 760G

1,57%

1,72%

1,94%

1,64%

1,59%

-0,05%


NVIDIA GeForce 8400 GS

1,32%

1,36%

1,26%

1,24%

1,25%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce 9400 GT

0.94%

1,00%

0,98%

0,95%

0,99%

+ 0,04%


NVIDIA GeForce 310M

0,92%

0,86%

0,87%

0,89%

0,96%

+ 0,07%


AMD Radeon HD 4650;

0,82%

0,81%

0.86%

0,90%

0,92%

+ 0,02%


AMD Radeon HD 4350;

1.11%

1.09%

1,02%

0,98%

0,80%

-0,18%


AMD Radeon HD 4670

0,78%

0,69%

0,70%

0,61%

0.73%

+ 0,12%


ATI Mobility Radeon HD 4570;

0,78%

0,74%

0,72%

0,73%

0,69%

-0,04%


NVIDIA GeForce 8600 GT

0,65%

0,58%

0,63%

0,63%

0,65%

+ 0,02%


NVIDIA GeForce 320M

0.80%

0,65%

0,70%

0,59%

0,62%

+ 0,03%


NVIDIA GeForce GT 330M

0,65%

0,68%

0,61%

0,58%

0,58%

0,00%


ATI Mobility Radeon HD 4670;

0,58%

0,65%

0.55%

0,54%

0,54%

0,00%


AMD Radeon HD 4850;

0,46%

0,45%

0,49%

0,44%

0,53%

+ 0,09%


ATI Mobility Radeon HD 4200

0,52%

0,57%

0,53%

0,56%

0.51%

-0,05%


NVIDIA GeForce GTX 260

0,54%

0,49%

0,54%

0,51%

0,48%

-0,03%


AMD Radeon HD 4200

0,56%

0,55%

0,53%

0,49%

0,45%

-0,04%


NVIDIA GeForce 315M

0.37%

0,42%

0,43%

0,34%

0,42%

+ 0,08%


NVIDIA GeForce G210

0,37%

0,52%

0,43%

0,41%

0,38%

-0,03%


NVIDIA NVS 3100M

0,37%

0,49%

0.43%

0,45%

0,38%

-0,07%


NVIDIA GeForce 9400

0,50%

0,38%

0,40%

0,35%

0,35%

0,00%


ATI Radeon HD 2900;

0,36%

0,33%

0.34%

+ 0,01%


NVIDIA GeForce 9400M

0,52%

0,46%

0,44%

0,43%

0,34%

-0,09%


ATI Mobility Radeon HD 4650;

0,32%

0,30%

-0,02%


Другое

10.38%

10,57%

10,01%

9,79%

10,46%

+ 0,67%


DIRECTX 9 ШЕЙДЕР МОДЕЛЬ 2B И 3.0 GPUS

ИЮНЬ

ИЮЛ

AUG

сен

октябрь

NVIDIA GeForce 7025

23,30%

26,34%

25,94%

22.41%

22,98%

+ 0,57%


Графический ускоритель Intel Graphics Media Accelerator 3150

16,49%

19,34%

15,44%

15,52%

17,69%

+ 2,17%


NVIDIA GeForce 6150 SE

11,29%

10,29%

12,14%

13,17%

10.41%

-2,76%


Intel Graphics Media Accelerator серии 3600

9,14%

6,31%

9,30%

9,40%

9,26%

-0,14%


NVIDIA GeForce 7300 SE

5,02%

5,90%

6,15%

5,17%

3,80%

-1.37%


ATI Radeon X1550

1.08%

0,96%

1,20%

1,10%

2,64%

+ 1,54%


ATI Radeon 3100

3,94%

2,74%

3,00%

2,82%

2,48%

-0,34%


NVIDIA GeForce 7300 LE

1.08%

1,37%

1,05%

1,41%

2,31%

+ 0,90%


NVIDIA GeForce 7300 GT

2,87%

1,78%

1,65%

2,98%

1,98%

-1,00%


NVIDIA GeForce 6600

0,90%

1,51%

1.50%

1,10%

1,82%

+ 0,72%


NVIDIA GeForce 6100

0,54%

1,65%

1.80%

1,41%

1,82%

+ 0,41%


ATI Radeon X1600

1,43%

0,82%

0,90%

1,72%

1.65%

-0,07%


NVIDIA GeForce 7600 GS

1.08%

2,06%

1,20%

0,47%

1,49%

+ 1.02%


ATI Radeon X1650

0,90%

0,41%

1,35%

0,63%

1,32%

+ 0,69%


NVIDIA GeForce 7900 GS

1.43%

0,82%

1,05%

1,10%

1,16%

+ 0,06%


NVIDIA GeForce 7300 GS

1,43%

1,65%

0.60%

1,41%

1,16%

-0,25%


NVIDIA GeForce 7150M

0.99%

+ 0,99%


NVIDIA GeForce 7050

0,54%

0,96%

0,45%

0,47%

0,99%

+ 0,52%


NVIDIA GeForce 6600 GT

1.08%

0,99%

+ 0,99%


NVIDIA GeForce 7600 GT

1.25%

0,69%

0.60%

0,94%

0,83%

-0,11%


NVIDIA GeForce 7100 GS

0,90%

1,37%

0,90%

0,47%

0,83%

+ 0,36%


ATI Radeon 2100

1,61%

0,82%

0.60%

0,94%

0,83%

-0,11%


ATI Radeon X1300

1,25%

2,47%

1,20%

3,29%

0,83%

-2,46%


ATI Mobility Radeon X2300

1,25%

0,41%

1,20%

1,10%

0.66%

-0,44%


NVIDIA GeForce Go 7300

0,90%

0,94%

0,66%

-0,28%


NVIDIA GeForce 6200 LE

0,66%

+ 0,66%


NVIDIA GeForce 7100

0.54%

0,55%

0,75%

0,47%

0,66%

+ 0,19%


ATI Mobility Radeon X1400

0,72%

0,45%

0,66%

+ 0,66%


ATI Mobility Radeon X1600

0.47%

0,66%

+ 0,19%


NVIDIA GeForce 7050 PV

0,54%

0,41%

0,47%

0,50%

+ 0,03%


NVIDIA GeForce 6200

1,97%

3,16%

1,65%

1,57%

0,50%

-1.07%


ATI Radeon X700

0,75%

0,63%

0,50%

-0,13%


Другое

4,84%

3,16%

4,35%

4,39%

4,30%

-0,09%


МОДЕЛЬ ШЕЙДЕРА DIRECTX 9 2.0 GPUS

ИЮНЬ

ИЮЛ

AUG

сен

октябрь

VIA / S3G UniChrome Pro IGP

9,43%

4,23%

3,17%

7,94%

17,02%

+ 9,08%


Intel 82945G Экспресс

5,66%

7,04%

7.94%

9,52%

14,89%

+ 5,37%


Intel G33 / G31 Экспресс

11,32%

19,72%

17,46%

15,87%

12,77%

-3,10%


SiS Mirage 3 Графика

18,87%

23,94%

20,63%

14.29%

12,77%

-1,52%


ATI Radeon Xpress 1250;

3,77%

7,04%

6,35%

1,59%

8,51%

+ 6,92%


Intel Q35 Express

3,77%

8,45%

4,76%

7,94%

6,38%

-1.56%


ATI Radeon X600

1.89%

4,23%

1,59%

3,17%

6,38%

+ 3,21%


ATI Radeon 9600

1.89%

6,38%

+ 6.38%


Мобильный Intel 945GM Express

3.77%

2,82%

9,52%

6,35%

4,26%

-2,09%


ATI Radeon X300

13,21%

9,86%

14,29%

7,94%

4,26%

-3,68%


Intel 946GZ Экспресс

3,77%

2.13%

+ 2,13%


ЧЕРЕЗ Chrome9 HC IGP

1.89%

1,41%

2,13%

+ 2,13%


ATI Radeon X550

15,09%

7,04%

11,11%

12,70%

2,13%

-10,57%


Отчет о доказательствах

/ Оценка технологий, No.188

% PDF-1.6 % 8094 0 объект > / Outlines 8125 0 R / Metadata 8091 0 R / AcroForm 8095 0 R / Pages 7970 0 R / OCProperties> / OCGs [8096 0 R 8097 0 R 8098 0 R 8099 0 R 8100 0 R 8101 0 R 8102 0 R 8103 0 R 8104 0 R 8105 0 R 8106 0 R 8168 0 R 8304 0 R 8794 0 R] >> / StructTreeRoot 2170 0 R / Тип / Каталог / Язык (EN-US) >> эндобдж 8125 0 объект > эндобдж 8091 0 объект > поток 2010-04-28T10: 21: 01-04: 002009-10-13T15: 18: 19-04: 002010-04-28T10: 21: 01-04: 00Adobe Acrobat 8.1 Combine Filesapplication / pdf

  • Влияние приложений для информатики здоровья потребителей: отчет о фактических данных / оценка технологий, № 188
  • Агентство медицинских исследований и качества (AHRQ)
  • uuid: 59103e91-b89a-4ccb-8fb5-5cd2ed50c7c9uuid: 794e7439-a442-4dd0-a1b7-e322b9b711f4Acrobat Distiller 8.1.0 (Windows) конечный поток эндобдж 8095 0 объект > / Кодировка >>>>> эндобдж 7970 0 объект > эндобдж 2170 0 объект > эндобдж 2171 0 объект > эндобдж 2172 0 объект > эндобдж 2173 0 объект > эндобдж 2174 0 объект > эндобдж 2175 0 объект > эндобдж 2176 0 объект > эндобдж 2177 0 объект > эндобдж 8526 0 объект > эндобдж 8525 0 объект > эндобдж 2178 0 объект > эндобдж 2179 0 объект > эндобдж 2180 0 объект > эндобдж 2181 0 объект > эндобдж 2182 0 объект > эндобдж 2183 0 объект > эндобдж 2184 0 объект > эндобдж 2185 0 объект > эндобдж 2186 0 объект > эндобдж 8524 0 объект > эндобдж 8634 0 объект > эндобдж 8741 0 объект > эндобдж 2187 0 объект > эндобдж 2188 0 объект > эндобдж 2189 0 объект > эндобдж 2190 0 объект > эндобдж 2191 0 объект > эндобдж 2192 0 объект > эндобдж 2193 0 объект > эндобдж 2194 0 объект > эндобдж 8209 0 объект > эндобдж 2195 0 объект > эндобдж 2196 0 объект > эндобдж 2197 0 объект > эндобдж 8519 0 объект > эндобдж 8632 0 объект > эндобдж 8739 0 объект > эндобдж 8889 0 объект > эндобдж 8633 0 объект > эндобдж 8740 0 объект > эндобдж 2198 0 объект > эндобдж 8518 0 объект > эндобдж 8890 0 объект > эндобдж 8891 0 объект > эндобдж 8892 0 объект > эндобдж 8520 0 объект > эндобдж 8521 0 объект > эндобдж 8522 0 объект > эндобдж 8523 0 объект > эндобдж 2199 0 объект > эндобдж 2200 0 объект > эндобдж 2201 0 объект > эндобдж 2202 0 объект > эндобдж 2203 0 объект > эндобдж 2204 0 объект > эндобдж 2205 0 объект > эндобдж 2206 0 объект > эндобдж 2207 0 объект > эндобдж 2208 0 объект > эндобдж 2209 0 объект > эндобдж 2210 0 объект > эндобдж 2211 0 объект > эндобдж 2212 0 объект > эндобдж 2213 0 объект > эндобдж 2214 0 объект > эндобдж 2215 0 объект > эндобдж 2216 0 объект > эндобдж 2217 0 объект > эндобдж 2218 0 объект > эндобдж 2219 0 объект > эндобдж 2220 0 объект > эндобдж 2221 0 объект > эндобдж 2222 0 объект > эндобдж 2223 0 объект > эндобдж 2224 0 объект > эндобдж 2225 0 объект > эндобдж 2226 0 объект > эндобдж 2227 0 объект > эндобдж 2228 0 объект > эндобдж 2229 0 объект > эндобдж 2230 0 объект > эндобдж 2231 0 объект > эндобдж 2232 0 объект > эндобдж 2233 0 объект > эндобдж 2234 0 объект > эндобдж 2235 0 объект > эндобдж 2236 0 объект > эндобдж 2237 0 объект [2620 0 R] эндобдж 2238 0 объект [2604 0 R] эндобдж 2239 0 объект [2605 0 R] эндобдж 2240 0 объект [2600 0 R] эндобдж 2241 0 объект [2595 0 R] эндобдж 2242 0 объект [2596 0 R] эндобдж 2243 0 объект [2597 0 R] эндобдж 2244 0 объект [2598 0 R] эндобдж 2245 0 объект [2579 0 R] эндобдж 2246 0 объект [2580 0 R] эндобдж 2247 0 объект [2581 0 R] эндобдж 2248 0 объект [2582 0 R] эндобдж 2249 0 объект [2583 0 R] эндобдж 2250 0 объект [2584 0 R] эндобдж 2251 0 объект [2585 0 R] эндобдж 2252 0 объект [2586 0 R] эндобдж 2253 0 объект [2587 0 R] эндобдж 2254 0 объект [2588 0 R] эндобдж 2255 0 объект [2589 0 R] эндобдж 2256 0 объект [2590 0 R] эндобдж 2257 0 объект [2591 0 R] эндобдж 2258 0 объект [2592 0 R] эндобдж 2259 0 объект [7506 0 R] эндобдж 2260 0 объект [7507 0 R] эндобдж 2261 0 объект [7508 0 R] эндобдж 2262 0 объект [7509 0 R] эндобдж 2263 0 объект [7510 0 R] эндобдж 2264 0 объект [7511 0 R] эндобдж 2265 0 объект [7512 0 R] эндобдж 2266 0 объект [7513 0 R] эндобдж 2267 0 объект [7514 0 R] эндобдж 2268 0 объект [7515 0 R] эндобдж 2269 0 объект [7516 0 R] эндобдж 2270 0 объект [7517 0 R] эндобдж 2271 0 объект [7518 0 R] эндобдж 2272 0 объект [7519 0 R] эндобдж 2273 0 объект [7520 0 R] эндобдж 2274 0 объект [7521 0 R] эндобдж 8680 0 объект >] / P 8678 0 R / S / Link / Pg 8635 0 R >> эндобдж 8801 0 объект > эндобдж 8805 0 объект > эндобдж 8807 0 объект > эндобдж 8809 0 объект > эндобдж 8811 0 объект > эндобдж 8813 0 объект > эндобдж 8815 0 объект > эндобдж 8817 0 объект > эндобдж 8819 0 объект > эндобдж 8821 0 объект > эндобдж 8823 0 объект > эндобдж 8825 0 объект > эндобдж 8827 0 объект > эндобдж 8829 0 объект > эндобдж 8831 0 объект > эндобдж 8833 0 объект > эндобдж 8835 0 объект > эндобдж 8837 0 объект > эндобдж 8839 0 объект > эндобдж 8841 0 объект > эндобдж 8843 0 объект > эндобдж 8845 0 объект > эндобдж 8847 0 объект > эндобдж 8849 0 объект > эндобдж 8851 0 объект > эндобдж 8853 0 объект > эндобдж 8855 0 объект > эндобдж 8857 0 объект > эндобдж 8859 0 объект > эндобдж 8861 0 объект > эндобдж 8863 0 объект > эндобдж 8865 0 объект > эндобдж 8867 0 объект > эндобдж 8869 0 объект > эндобдж 8871 0 объект > эндобдж 8873 0 объект > эндобдж 8875 0 объект > эндобдж 8877 0 объект > эндобдж 8881 0 объект > эндобдж 8883 0 объект > эндобдж 8887 0 объект > эндобдж 8888 0 объект > эндобдж 8885 0 объект > эндобдж 8791 0 объект > / ProcSet [/ PDF / Text] / Свойства> / ExtGState >>> / Тип / Страница >> эндобдж 8770 0 объект > эндобдж 8799 0 объект > поток HWkoJίJ૪8 ^ J | Ui? L`m5MR? K $ Rdww̙3g4K:! Mt /] gty «;%? O [} ۷z {gdz | OZi6V7l — [e

    Как подать заявку

    Если вы хотите подать заявку на получение степени магистра KU по программе информатики здравоохранения, выполните следующие действия.шаги ниже. Это межпрофессиональная программа. Опыт работы в сфере здравоохранения желателен, но не обязателен.

    Сроки подачи заявок

    У нас есть два крайних срока подачи заявок каждый год, в зависимости от желаемой даты начала.

    • 26 апреля, осенний семестр
    • 1 сентября на весенний семестр

    Шаги по подаче заявки

    1. Заполните онлайн-заявку.
      Прежде чем вы начнете, полезно собрать следующую информацию, чтобы сделать процесс подачи заявки как можно более гладким:
      • Невозвращаемый сбор за подачу заявления в размере 75 долларов США.
      • Официальные стенограммы всех курсовых работ на уровне колледжа. Стенограммы должны быть отправлены непосредственно из вашего колледжа или университета в Школу медсестер Канзасского университета.
      • Письмо с подробным изложением ваших личных целей и карьерных целей
      • Контактная информация трех профессиональных коллег или преподавателей, которые могут подтвердить ваши способности к научной деятельности и руководящей роли и согласились предоставить вам рекомендации. Университет отправит вашим рекомендациям форму для заполнения по электронной почте.
      • Resume / Curriculum Vitae с описанием вашего образования и опыта. Включите информацию о вашем образовании, опыте работы, руководстве, участии в сообществе / организации, стипендиях / исследованиях и наградах / наградах.

    Подать заявку онлайн

    1. Пройдите информационное собеседование в кампусе или по телефону с консультантом школы для выпускников. Чтобы записаться на прием, позвоните по телефону 913-588-1619 или напишите по электронной почте SONINFO @ kumc.edu.

    Прием

    Решения о зачислении на каждый семестр принимаются примерно через восемь недель после крайнего срока подачи заявок. Все кандидаты уведомляются о своем статусе приема по почте от заместителя декана по делам студентов и управлению зачислением.

    Залог зачисления

    Для подтверждения приема и безопасного зачисления допущенные аспиранты должны внести залог за регистрацию в размере 400 долларов США (не возвращается). Этот депозит применяется к оплате за первый семестр и не является дополнительной платой.

    Компьютерная компетентность и стандарты

    Студенты, поступающие на все программы обучения в Медицинском центре Канзасского университета, должны иметь базовые навыки работы с компьютером. Во время обучения в области информатики здоровья вы будете участвовать в симуляциях в Second Life, поэтому убедитесь, что у вас есть микрофон / гарнитура и видеокарта, способная переносить графику в Second Life. Ожидается, что у вас будет доступ к Microsoft Office, Microsoft Access и Microsoft Visio для выполнения заданий.

    Требование проверки биографических данных

    Совместная комиссия по аккредитации медицинских организаций требует, чтобы все, кто занимается уходом за пациентами, прошли проверку биографических данных. Эта проверка биографических данных будет проводиться за счет заявителя после предоставления предварительного акцепта. Информация из этого отчета является конфиденциальной для школы. Узнайте больше о проверке биографических данных учащихся.

    CCBH

    ВАЛЮТА КЛИНИКИ ИММУНИЗАЦИИ CCBH ИМЕЕТ ОГРАНИЧЕННЫЕ НАЗНАЧЕНИЯ ИЗ-ЗА COVID 19 The Travel…

    Контакты программы Эрин Эльсас, MSN, RN, CNL Supervisor 216.201.2000 доб. 1310 …

    Контакты программы Erin Elszasz MSN, RN, CNL Supervisor 216.201.2000 доб. 1310 …

    Контакты программы Эрин Эльсас, MSN, RN, руководитель CNL 216.201.2000 доб 1310 …

    Профилактика отравления свинцом

    1 2 Контакты программы Джон Соболевски Заместитель директора Р.С. 216.201.2000 доб. 1515 …

    1 2 Контакты программы Megan Conklin RS Program Manager 216.201.2000 доб 1266 …

    Для встречи или информационного звонка 1 2 Ребекка Хайсинг, RS, MPHSupervisor (216)201-2000 доб …

    Контакты программы Стефани МакКонуи Менеджер программы RS 216.201.2000 доб. 1244 …

    Программа обращения с твердыми отходами

    1 2 Контакты программы Дэйн Туссел Менеджер программы RS 216.201.2000 доб. 1247 [email protected]

    1 2 Контакты программы Megan Symanski MA, менеджер программы RS 216.201.2000 доб. 1248 …

    Вредное цветение водорослей (ВЦВ)

    1 2 Контакты программы Меган Симански MA, менеджер программы RS 216.201.2000 доб 1248 …

    1 2 Контакты программы Megan Symanski MA, менеджер программы RS 216.201.2000 доб. 1248 …

    COVID-19: руководство и ссылки

    Совет здравоохранения округа Кайахога CCBH на Facebook CCBH на Instagram CCBH на Twitter CCBH…

    COVID-19: Школьная помощь — родители и опекуны

    1 2 Контакты программы Пожалуйста, присылайте нам свои вопросы и запросы по электронной почте: …

    COVID-19: процесс отчетности школы

    1 2 Контакты программы Пожалуйста, присылайте нам свои вопросы и запросы по электронной почте по адресу:…

    1 2 Контакты программы Эшли Румински, менеджер программы REHS 216.201.2000 доб. 1225 …

    Программа охраны здоровья матери и ребенка (MCH)

    2 Контактное лицо по программе Анджела Ньюман-Уайт, руководитель магистратуры 216.201.2000 доб. 1517 [email protected]

    Дети с ограниченными возможностями здоровья (CMH)

    1 2 Контакты программы Эми Гайсс Руководитель отдела RN 216.201.2000 доб. 1312 [email protected] Чтобы подать заявку …

    1 2 Контактная информация по программе Анджела Ньюман-Уайт Научный руководитель магистратуры 216.201.2000 доб. 1517 [email protected]

    Программа посещения дома новорожденных

    1 2 Контактная информация по программе: Эми Гейсс Руководитель отдела RN 216.201.2000 доб. 1312 [email protected] Добро пожаловать …

    Томас Нил занял вторую премию в номинации de Ngi-NGN Informatics Thesis Prize

    28 ноября Томас Нил получит вторую премию в премии Ngi-NGN Informatics Thesis Prize for Computer Science and Information Science 2016 за его дипломную работу.

    Премия стоимостью 1000 евро будет вручена в Королевском голландском обществе наук и гуманитарных наук (KHMW) в Харлеме. В дипломной работе Томаса, озаглавленной Реализация частичного сокращения на графическом процессоре , показано, как инструмент проверки моделей может быть ускорен и улучшен на графическом процессоре (ГП), что ускоряет и упрощает тестирование программного обеспечения.

    Проверка модели помогает гарантировать, что критически важное программное обеспечение в сканере МРТ или автомобиле без водителя, например, не содержит ошибок (ошибок).Чтобы сделать полную и надежную проверку, эти программы проверки моделей должны иметь возможность выполнять миллионы анализов и расчетов с большой скоростью.

    Томас закончил исследовательскую работу в Технологическом университете Эйндховена. В поисках метода, который мог бы быстро и эффективно тестировать программы и , он объединил графические процессоры (графический процессор / видеокарта), обладающие большой вычислительной мощностью, но небольшим объемом памяти, с частичным уменьшением порядка. На основе этой теории он смог ограничить использование памяти быстрым графическим процессором и повысить его практическую применимость.

    В литературе описано несколько вариантов частичного понижения порядка, но Томас был первым, кто использовал GPU с частичным понижением при проверке модели. Он применил три версии в графическом процессоре, принадлежащем TU Eindhoven, и сравнил их производительность. Ему также удалось заставить инструмент графического процессора работать в одиннадцать раз быстрее, и он сформулировал доказательство правильности алгоритмов для графического процессора, которые он разработал. Жюри было впечатлено его исследовательскими достижениями и качеством его хорошо написанной диссертации.

    О премии Ngi-NGN по информатике в области информатики и информатики

    В течение последних десяти лет мы вручали ежегодную премию (в размере 5000 евро) за лучшую диссертацию. Тезис-победитель должен внести актуальный, инновационный и практический вклад в область вычислений и информатики. Мы надеемся, что предоставление выдающимся студентам платформы и демонстрация нашей признательности за их работу поможет искоренить культуру «простого проскальзывания» и вдохновит больше студентов на получение степени, связанной с ИТ.Кандидатов выдвигают лекторы, отвечающие за обучение и оценку студентов, а независимое жюри во главе с Королевским голландским обществом наук и гуманитарных наук (KHMW) определяет победителя.

    Премия Ngi-NGN по информатике в области информатики и информатики 2016 (5000 евро) досталась Ифке Дулек (Амстердамский университет) за диссертацию на тему Квантовое гомоморфное шифрование для схем полиномиального размера. Она разработала уникальный метод шифрования, который в будущем позволит третьим сторонам выполнять вычисления с зашифрованными квантовыми данными без необходимости их декодирования.Второй приз получил Роэл Джейкобс (TU Eindhoven) за диссертацию на тему Построение карт путем кластеризации траекторий . Ngi-NGN — это голландское компьютерное общество, управляемое ИТ-специалистами и для них, которое служит независимой платформой, на которой участники могут расширять свои знания и свои сети.

    Премия за дипломную работу по информатике Ngi-NGN будет вручена 28 ноября Маартеном Эмонсом, членом правления платформы Ngi-NGN для ИТ-профессионалов. Жюри было предоставлено Королевским голландским обществом наук и гуманитарных наук (KHMW) в Харлеме, обществом, ответственным за судейство бесчисленных важных научных конкурсов.

    Удобно исследуйте, делитесь и представляйте крупномасштабные данные о биологических траекториях в веб-браузере

    Abstract

    В биологии мы часто сталкиваемся с богатыми информацией крупномасштабными данными о траекториях, но изучение и передача закономерностей в таких данных может быть сложной задачей. В идеале данные должны быть обернуты интерактивной визуализацией в один краткий пакет, что упрощает совместное создание и тестирование гипотез. Для решения этих проблем мы разработали инструмент linus , который делает процесс изучения и обмена трехмерными траекториями таким же простым, как просмотр веб-сайта.Мы предоставляем скрипт на языке Python, который считывает данные о траектории, обогащает их дополнительными функциями, такими как связывание ребер или настраиваемые оси, и генерирует интерактивную веб-визуализацию, которой можно поделиться в Интернете. linus облегчает совместное обнаружение закономерностей в данных сложных траекторий.

    Сведения об авторе

    Многие процессы, которые мы изучаем в биологии, динамичны или взаимосвязаны. Мы можем представить большинство из них как траектории, являющиеся связями между нейронами в головном мозге или видами в экосистеме или следами движения животных, клеток или молекул.Современные эксперименты позволяют исследователям генерировать такие данные о траектории в беспрецедентных масштабах: подумайте о параллельном отслеживании тысяч клеток в развивающемся эмбрионе в течение нескольких часов или дней. Однако визуализация крупномасштабных данных о траектории является сложной задачей: типичные статические визуализации приводят к чрезмерному перекрытию графика и часто напоминают печально известные комки шерсти. Упрощение и интерактивность — важнейшие стратегии решения этой проблемы. Мы представляем легкий инструмент linus , который позволяет исследователям изучать данные о своих траекториях и делиться ими в увлекательной форме в веб-браузерах практически с любого устройства.

    Образец цитирования: Waschke J, Hlawitschka M, Anlas K, Tvedi V, Roeder I., Huisken J, et al. (2021) linus: Удобно исследуйте, делитесь и представляйте крупномасштабные данные о биологических траекториях в веб-браузере. PLoS Comput Biol 17 (11): e1009503. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009503

    Редактор: Манья Марц, биоинформатика, ГЕРМАНИЯ

    Поступила: 1 февраля 2021 г .; Принят в печать: 30 сентября 2021 г .; Опубликован: 1 ноября 2021 г.

    Авторские права: © 2021 Waschke et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

    Доступность данных: Примеры визуализаций доступны при сканировании QR-кодов на рисунках в этой рукописи напрямую или при посещении https://imb-dev.gitlab.io/linus-manuscript/. Программное обеспечение, включая исходный код и документацию, находится в свободном доступе в нашем репозитории по адресу https: // gitlab.com / imb-dev / linus.

    Финансирование: J.W. получил финансирование от Международной исследовательской школы Макса Планка по нейробиологии коммуникации: функция, структура и пластичность (Лейпциг, Германия; https://imprs-neurocom.mpg.de). К.А. и В. выражаем благодарность Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL) в Барселоне и Центру мезоскопической визуализации EMBL Barcelona за помощь в визуализации. Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

    Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

    Это статья о программном обеспечении PLOS по вычислительной биологии .

    Введение

    В биологии мы часто сталкиваемся с крупномасштабными данными о траекториях из плотных пространственных путей, такими как связь мозга, полученная с помощью диффузной МРТ-визуализации [1], или с данными отслеживания, такими как траектории клеток [2] или следы животных [3] . Хотя этот тип данных становится все более заметным в биомедицинских исследованиях [4–6], изучение, совместное использование и передача закономерностей в таких данных часто являются громоздкими задачами, требующими набора различного программного обеспечения, которое часто сложно установить, изучить и использовать.Недавно стали доступны новые инструменты для эффективной визуализации трехмерных объемных данных [7–9], и некоторые из них позволяют пользователю накладывать данные отслеживания для перекрестной проверки качества результатов или для визуализации простых предопределенных функций (таких как скорость или время). Однако, учитывая более универсальный дизайн такого программного обеспечения, это не идеальные решения для эффективного и совместного исследования и совместного использования визуализаций.

    Инструменты, такие как CATMAID [10] или Neuroglancer (https: // github.com / google / neuroglancer) впечатляюще продемонстрировали преимущества 3D-визуализации в браузере для совместного управления и визуализации данных нейровизуализации [11]. В отличие от специализированной направленности этих инструментов на объемные данные нейровизуализации (например, реконструкция и визуализация морфологии нейронов из изображений электронной микроскопии), мы стремились создать универсальную, легкую и интерактивную визуализацию общих данных траектории во всех областях биологии, которые В противном случае может быть сложно визуализировать статические изображения (от следов животных или статической трактографии мозга до клеточного или молекулярного движения).Здесь интерактивная визуализация с возможностью написания сценариев и простотой совместного использования [12] открывает новые способы передачи и обсуждения экспериментальных результатов и открытий [13]. Тогда анализ сложных данных о траектории, а также создание и проверка гипотез могут быть выполнены совместно. Важно отметить, что, поскольку такие инструменты биоинформатики будут прямо на стыке вычислительных и медико-биологических наук, они должны быть доступными и удобными для ученых с небольшим опытом программирования или без него. В идеале данные должны быть объединены с управляемой интерактивной презентацией в один краткий пакет, который можно передать соавтору.Чтобы решить эти проблемы, мы разработали наш инструмент linus , который упрощает изучение данных трехмерных траекторий с любого устройства без локальной установки специализированного программного обеспечения. linus создает пакеты интерактивной визуализации, которые можно просматривать в веб-браузере, сохраняя при этом простоту представления данных и возможность совместного использования как в автономном, так и в интерактивном режиме (рис. 1A). В предыдущей работе мы исследовали траектории клеток во время гаструляции рыбок данио, извлеченные из крупномасштабных наборов данных флуоресцентной микроскопии [2].В этих экспериментах linus позволили нам интерактивно исследовать следы примерно 11000 клеток (начальное число), когда они перемещались по эмбриону рыбок данио в течение 16 часов. Что еще более важно, это позволило нам поделиться и обсудить визуализации с соавторами из разных слоев общества и создать рисунки для рукописи.

    Рис. 1. Исследование на основе браузера и совместное использование визуализаций траектории с linus .

    (a) Управление рабочим процессом linus .(Входные данные) linus может импортировать данные отслеживания из различных форматов. (Предварительная обработка) Python-преобразователь дополнительно обогащает импортированные данные дополнительными функциями (например, предоставляет версию данных с привязкой к краям, визуальный контекст или систему координат) и подготавливает пакет визуализации. (Настройка тура) Пользователь может открыть визуализацию в веб-браузере и создать интерактивное представление данных. (Совместное использование) Этими визуализациями можно поделиться с помощью URL-адреса или QR-кода, а также (Изучение) легко представить и изучить на различных устройствах.(b) Обзор графического пользовательского интерфейса (GUI). Данные можно визуализировать и исследовать в браузере. Различные аспекты данных могут быть выделены интерактивно (увеличенный пример справа показывает эффект изменения степени объединения траектории).

    https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009503.g001

    Делившись этим инструментом с сообществом, мы надеемся облегчить новые применения визуализации траекторий во всей биологии. Мы написали эту рукопись для широкой аудитории и поэтому в основном концентрируемся на описании того, как создавать, использовать и публиковать визуализации в разделе Results с точки зрения пользователя.Раздел «Проектирование и реализация » и текст S1 описывают технические детали для читателей, которым необходимо развернуть инструмент на своих данных. Наконец, мы отсылаем читателей, заинтересованных в добавлении новых функций или адаптации существующего кода (сопровождающих) к технической документации в нашем репозитории https://gitlab.com/imb-dev/linus.

    Разработка и реализация

    С технической точки зрения, нашей общей целью при разработке linus было создание универсального и легкого инструмента визуализации, работающего на широком спектре устройств.С этой целью мы основали часть визуализации на веб-технологиях. В частности, мы использовали TypeScript, который компилируется в JavaScript и WebGL. Более того, основной компонент процесса визуализации, подготовка данных, требует доступа к локальному файлу и быстрых вычислений, которые ограничены в JavaScript. По этой причине мы также создали скрипт Python (> v3.0), который обрабатывает требовательные к вычислениям части обработки данных и автоматически генерирует пакеты веб-визуализации.

    Общий рабочий процесс для создания визуализаций представлен на рис. 1A. Сценарий импорта из linus может считывать данные траектории из общего простого формата CSV (см. S1 Text) или из множества установленных форматов траектории, таких как SVF [5], TGMM XML [14] или стандартные биотреки сообщества [ 15], который сам поддерживает импорт из множества инструментов отслеживания ячеек, таких как CellProfiler [16] или TrackMate [17]. Во время преобразования данных linus может дополнить данные траектории дополнительными атрибутами или пространственным контекстом.Например, мы можем упорядочить плотные траектории, выделив основные «магистрали» с помощью объединения краев (рис. 1B). linus может автоматически добавлять общие атрибуты, которые полезны в ряде приложений, такие как локальный угол траекторий или временная метка. Пользователь может просто добавить собственные числовые атрибуты для конкретных приложений, предоставив эти измерения в виде дополнительных столбцов в файлах CSV (см. Текст S1). Атрибуты данных формируют основу для расширенных эффектов рендеринга.Чтобы выделить пространственный контекст, linus может автоматически генерировать оси, или пользователи могут определять собственные оси. Результатом предварительной обработки является готовый к использованию пакет визуализации, который можно открыть в веб-браузере на любом устройстве с поддержкой WebGL. Пакет — это папка, содержащая HTML, JavaScript и связанные файлы.

    После настройки и создания основной визуализации с помощью инструментария Python дальнейшие настройки возможны в веб-браузере. Открытие index.html запускает визуализацию и показывает траектории с базовыми настройками рендеринга (полупрозрачный, одноцветный рендеринг на сером фоне). Браузер предоставляет интерактивную визуализацию траекторий и интерфейс, позволяющий пользователю обновлять и адаптировать презентацию к своим потребностям (например, цветовые шкалы, проекции, плоскости отсечения). Сам пользовательский интерфейс адаптирован к каждому набору данных: сценарий предварительной обработки генерирует отдельное свойство и соответствующий ползунок (фильтры и цветовое отображение) для каждого заданного атрибута данных в пользовательском интерфейсе.Если для набора данных доступно более одного состояния (например, связанная с краями копия данных или пользовательские проекции), интерфейс автоматически предлагает функцию перехода между состояниями. Подробное обсуждение технических деталей можно найти в S1 Text и в нашей онлайн-документации.

    Результаты

    Интерактивная визуализация с настраиваемыми фильтрами позволяет углубленно изучать данные для различных приложений в различных науках

    После настройки и создания пакета визуализации с помощью инструментария Python, пользователь может вырезать узоры из исходного «комка шерсти» линий, задав общие параметры визуализации, такие как закрашивание и цветовые карты (рис. 2A).Например, пользователь может напрямую кодировать локальное направление движения (x, y, z) в значения RGB, выбрав цветовой режим для ориентации XYZ . Чтобы еще больше улучшить видимость направлений движения, видимость частей траектории может быть постепенно уменьшена с помощью параметра Opacity mode , который отображает, например, измерение времени к каналу непрозрачности. Чтобы сосредоточиться на определенных частях набора данных, пользователь фильтрует данные по различным атрибутам, таким как определенные временные интервалы или определенные пользователем числовые свойства, такие как выражение маркера при отслеживании ячеек (рис. 2B и 2C).В качестве альтернативы пользователь может выбрать интересующие пространственные области (ROI) либо с помощью плоскостей сечения, либо с постепенно уточняемым выбором (рис. 2D). Затем визуальные атрибуты могут быть отдельно определены для выбранных областей в фокусе и (невыбранных) областей контекста (рис. 2D), чтобы создать более сфокусированную визуализацию. Помимо качественной визуализации, выбранные траектории также могут быть загружены в виде файлов CSV для последующего количественного анализа (см. S1 Text).

    Рис 2.Настраиваемые фильтры позволяют глубоко исследовать данные.

    Пользователь может выбрать один из нескольких методов визуализации непосредственно в интерфейсе браузера, чтобы выделить интересующие аспекты данных (например, результаты отслеживания рыбок данио из [2]). (a) Линейные данные визуализируются с использованием ряда опций для затенения и цветового отображения. (b-c) Из полного набора данных (вверху) пользователь может фильтровать части данных, касающиеся определенных атрибутов, таких как временные интервалы (внизу) или (c) определенный диапазон сигналов (в данном случае выражение маркера в ячейках).(d) Пользователь может дополнительно создавать подвыборки треков в космосе с помощью секущих плоскостей или уточняемых пространственных выделений. Визуальные атрибуты могут быть определены отдельно для выбранной области фокуса и невыбранной области контекста. (e-g) Веб-интерфейс может плавно переходить между различными состояниями данных. Эту функцию можно использовать для сопоставления (e) исходных треков и их версии со связанными краями, для визуализации плоских проекций 3D-данных (f) локально на определяемой (наклонной) плоскости или (g) глобально с использованием проекции Меркатора (с определяемые параметры).

    https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009503.g002

    Одна из важнейших проблем с крупномасштабными данными о траекториях — это огромная плотность следов, которая часто приводит к чрезмерному визуальному беспорядку. Для решения этой проблемы одной из характерных особенностей linus является возможность плавного смешивания различных преобразований данных. Мы предлагаем два основных вида преобразований прямо из коробки: пользователь может плавно переходить между исходным и объединенным состоянием, чтобы сосредоточиться на основных «магистралях» (рис. 2D и 1B), или между исходным (декартово трехмерное изображение) и другим двухмерным. проекции (напр.грамм. карту Меркатора), чтобы обеспечить более глобальную, менее загроможденную перспективу на траектории (рис. 2E и 2F). Если требуются другие специфичные для приложения преобразования, такие как пространственное преобразование или любая форма кластеризации траектории, пользователь может предоставить такое альтернативное состояние во время предварительной обработки, а затем интерактивно смешать эти состояния.

    Данные и визуализации легко доступны для совместной работы с сотрудниками с помощью интерактивных пакетов визуализации

    В качестве простого решения для обмена результатами пользователь напрямую экспортирует визуализацию из веб-просмотра в виде статических изображений и видео (например,грамм. например, S1 Video). Но совместное использование визуализации данных может выйти за рамки данных изображений или видео. Пользователь может удобно записывать все эти свойства визуализации непосредственно в веб-интерфейсе linus для создания насыщенных информацией интерактивных туров. Пользователь настраивает эти туры на детальном уровне с помощью редактора на основе шкалы времени (S1 Рис). Значок представляет каждое действие, которое можно перемещать по оси времени для создания визуальной сюжетной линии. Плавные переходы и текстовые маркеры, которые можно точно рассчитать по времени, облегчают понимание и рассказывание историй.Чтобы сообщить и распространить новые результаты, эти туры можно легко разделить онлайн или офлайн с сообществом (коллегами, читателями рукописи, аудиторией реальной или виртуальной презентации). Маршруты обычно копируются в исходный код пакета визуализации. Если они состоят из ограниченного числа действий (подробности см. В S1 Text), они также могут использоваться динамически созданным URL-адресом или QR-кодом. На рис. 3 показаны примеры визуализаций, которые были созданы с помощью linus , в диапазоне от динамических траекторий в 2D (рис. 3A) или на поверхностях (рис. 3B) до статических (рис. 3C) или динамических трехмерных (рис. 3D) треков в приложениях из этологии, нейробиология и биология развития.Интерактивную версию каждого примера можно найти в Интернете, просто отсканировав соответствующие QR-коды на рисунке.

    Рис. 3. Совместно используемые пакеты интерактивной визуализации для множества приложений в самых разных науках.

    Пользователь может комбинировать методы визуализации, аннотации и пути движения камеры в запланированном обзоре, который может быть опубликован с помощью настраиваемого URL-адреса или QR-кода, созданного непосредственно в интерфейсе браузера. Панели (a) — (d) демонстрируют варианты использования реальных наборов данных с различными характеристиками и размерностью.(а) Следы муравьев (2D + t) из [18]. Объединение и цветовое кодирование (пространственная ориентация путем сопоставления значений (x, y, z) со значениями (R, G, B)) указывают на основные маршруты, идущие в противоположных направлениях. (b) Данные GPS слежения за животными для двух видов (синие киты [19] — синие и полярные крачки [20] — красные), показанные на проекции поверхности Земли Меркатора. Для лучшей ориентации очертания континентов включены в визуализацию в качестве осей, которые динамически адаптируются к проекциям и изменениям точек обзора (данные 2D поверхности + t).(c) Данные трактографии головного мозга, показывающие основные связи белого вещества с помощью диффузной МРТ (3D). Пространственный выбор выделяет левое полушарие, в то время как анатомический контекст обеспечивается контуром всего мозга (из данных сетки) и расфокусированными участками правого полушария. (d) Движения клеток во время процесса удлинения эксплантатов бластодермы рыбок данио (3D + t) [21]. Объединение, цветовое кодирование и пространственный отбор подчеркивают коллективные движения клеток по мере того, как эксплант начинает удлиняться, фокусируясь на субпопуляции клеток, управляющих этим процессом.Цветовой код показывает время от раннего (желтый) до позднего (красный) для выбранных треков.

    https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009503.g003

    Мы протестировали linus пакетов визуализации на различных устройствах и обнаружили, что производительность является наиболее важным аспектом взаимодействия с пользователем, который различается на разных устройствах. Настольные компьютеры с видеокартами среднего уровня (например, графические процессоры, встроенные в текущие процессоры) могут легко обрабатывать более 10 000 траекторий с плавной частотой кадров.Смартфоны среднего уровня обрабатывают те же данные с низкой частотой кадров (около 10 кадров в секунду), которые все еще можно использовать, но не так гладко. Для приложений виртуальной реальности мы также протестировали linus на очках Oculus Go VR. Здесь важна высокая частота кадров, поскольку в противном случае пользовательский интерфейс был бы весьма неудобным, и мы рекомендуем дополнительно уменьшить количество траекторий примерно до 1000 в этом случае использования. Из-за различий в производительности и взаимодействии с пользователем мы рекомендуем создавать специальные пакеты визуализации (или туры) для предполагаемого типа устройства вывода.

    Доступность и направления на будущее

    Примеры визуализаций можно получить, отсканировав QR-коды на рис. 3 напрямую или посетив https://imb-dev.gitlab.io/linus-manuscript/. Программное обеспечение linus , включая исходный код и документацию, свободно доступно в нашем репозитории по адресу https://gitlab.com/imb-dev/linus.

    В будущем мы хотели бы поддерживать дополнительные расширенные параметры предварительной обработки, такие как кластеризация траектории, более общие преобразования или извлечение признаков.Мы также хотели бы расширить визуализационную часть linus , чтобы пользователь мог интерактивно аннотировать данные. Здесь мы предполагаем, что пользователь может легко маркировать подмножества траекторий, а затем использовать эту информацию для последующего анализа (например, построения классификатора траекторий). Мы также приглашаем сообщество поделиться дальнейшими идеями по разработке linus или интегрировать его функциональность в качестве плагинов в другие инструменты. Чтобы внести свой вклад, просмотрите примечания на странице https://gitlab.com/imb-dev/linus/-/blob/master/CONTRIBUTING.мкр.

    Наш опыт работы с linus показывает, что совместное использование относительно сложных визуализаций данных таким интерактивным способом делает гораздо более эффективным совместный поиск закономерностей в данных, а также создание и обсуждение рисунков или видео для презентаций и рукописей. В более общем плане интерактивный обмен данными полезен, когда совместная работа, презентации или обучение происходят удаленно. В то же время во время личного мероприятия, такого как доклад или стендовый доклад на конференции, целевая аудитория может мгновенно изучить данные на своих компьютерах, планшетах или смартфонах.В любом случае сенсорные экраны или даже очки виртуальной реальности увеличивают погружение с более естественным управлением и истинным 3D-рендерингом, помогая понять пространственные отношения траекторий. Благодаря этим функциям мы убеждены, что такие подходы, как linus , значительно улучшат то, как мы коллективно исследуем, сообщаем и обучаем пространственно-временным паттернам на основе богатых информацией, многомерных данных в биологии.

    Вспомогательная информация

    S1 Рис. Редактор тура.

    Действия обхода можно организовать перетаскиванием (порядок чтения: слева направо, сверху вниз). Каждое действие можно запланировать с задержкой по времени относительно окончания предыдущего действия. Некоторые действия используют переходы (например, движения камеры или корректировка числовых значений), продолжительность которых также можно настроить. В конце концов, можно создать URL-адрес или QR-код.

    https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009503.s001

    (TIFF)

    S2 Рис. Обзор структуры данных.

    Список координат содержит значения x / y / z для каждой опорной точки траекторий. Для каждой такой точки может быть сохранено произвольное количество атрибутов (ограниченное только возможностями видеокарты). Атрибуты должны быть указаны в том же порядке, что и точки. Для создания траекторий из набора точек также предоставляется список указателей. Каждая пара индексов описывает один отрезок траектории. Количество таких сегментов не ограничено, так как любую точку (и ее соответствующие атрибуты) можно использовать несколько раз.

    https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009503.s002

    (TIFF)

    Благодарности

    Авторы благодарны Гопи Шаху и Константину Тирбаху за обмен данными и полезные отзывы.

    Ссылки

    1. 1. Лю Ч., Йе Ф.К., Ньюман Дж. Д., Щупак Д., Тиан Х, Йен СС-С и др. Ресурс для подробного трехмерного картирования путей белого вещества в мозге мартышек. Nat Neurosci. 2020; 23: 271–280. pmid: 31

      5
    2. 2.Shah G, Thierbach K, Schmid B, Waschke J, Reade A, Hlawitschka M и др. Многомасштабная визуализация и анализ позволяют определить динамику формирования зародышевого слоя у рыбок данио пан-эмбриональных клеток. Nat Commun. 2019; 10: 5753. pmid: 31848345
    3. 3. Ромеро-Ферреро F, Бергоми MG, Hinz R, Heras FJH, de Polavieja GG. idtracker.ai: Отслеживание всех особей в больших коллективах животных без опознавательных знаков. arXiv [cs.CV]. 2018. Доступно: http://arxiv.org/abs/1803.04351
    4. 4. Уоллингфорд Дж. Б.200-летняя попытка увидеть эмбрион. Наука. 2019; 365: 758–759. pmid: 31439785
    5. 5. McDole K, Guignard L, Amat F, Berger A, Malandain G, Royer LA и др. In Toto Imaging и реконструкция развития мышей после имплантации на одноклеточном уровне. Клетка. 2018; 0. pmid: 30318151
    6. 6. Квок Р. Глубокое обучение способствует революции в отслеживании движений. Природа. 2019; 574: 137–138. pmid: 31570871
    7. 7. Пицш Т., Заальфельд С., Прейбиш С., Томанчак П.BigDataViewer: визуализация и обработка больших наборов данных изображений. Нат методы. 2015; 12: 481–483. pmid: 26020499
    8. 8. Ройер Л.А., Вейгерт М., Гюнтер У., Магелли Н., Джуг Ф., Сбальзарини И.Ф. и др. ClearVolume: 3D-визуализация в реальном времени с открытым исходным кодом для световой микроскопии. Нат методы. 2015; 12: 480–481. pmid: 26020498
    9. 9. Шмид Б., Трипал П., Фраас Т., Керстен С., Рудер Б., Грюнебум А. и др. 3Dscript: анимация данных 3D / 4D микроскопии с использованием синтаксиса на основе естественного языка.Нат методы. 2019; 16: 278–280. pmid: 30886414
    10. 10. Заальфельд С., Кардона А., Хартенштейн В., Томанчак П. CATMAID: набор инструментов для совместной работы с аннотациями для огромных объемов данных изображений. Биоинформатика. 2009; 25: 1984–1986. pmid: 1

      22
    11. 11. Перлман Э. Визуализация и взаимодействие с большими данными изображений. Microsc Microanal. 2019; 25: 1374–1375.
    12. 12. Шнейдерман Б. У глаз есть это: задача по таксономии типов данных для визуализации информации.Труды 1996 Симпозиум IEEE по визуальным языкам. 1996. С. 336–343.
    13. 13. Каллауэй Э. Визуализации, меняющие биологию. Новости природы. 2016; 535: 187. pmid: 27383989
    14. 14. Амат Ф., Лемон В., Моссинг Д.П., Макдол К., Ван И, Брэнсон К. и др. Быстрая и точная реконструкция клеточных линий по данным крупномасштабной флуоресцентной микроскопии. Нат методы. 2014; 11: 951–958. pmid: 25042785
    15. 15. Гонсалес-Бельтран А.Н., Масуццо П., Ампе С., Баккер Г.-Дж., Бессон С., Эйбл Р.Х. и др.Стандарты сообщества для данных о миграции открытых ячеек. bioRxiv. 2019. стр. 803064.
    16. 16. Маккуин С., Гудман А., Чернышев В., Каменцкий Л., Чимини Б.А., Кархос К.В. и др. CellProfiler 3.0: обработка изображений нового поколения для биологии. PLoS Biol. 2018; 16: e2005970. pmid: 29969450
    17. 17. Тиневез Дж. Й., Перри Н., Шинделин Дж., Хупес Г. М., Рейнольдс Г. Д., Лаплантин Е. и др. TrackMate: открытая и расширяемая платформа для отслеживания отдельных частиц. Методы. 2016. pmid: 27713081
    18. 18.Имирзян Н., Чжан Ю., Курце С., Лорето Р.Г., Чен Д.З., Хьюз Д.П. Автоматическое отслеживание и анализ траекторий муравьев показывает различия в исследованиях фуражиров. Sci Rep.2019; 9: 13246. pmid: 31519955
    19. 19. Бейли Х., Мейт Б.Р., Паласиос Д.М., Ирвин Л. Поведенческая оценка перемещений синих китов в северо-восточной части Тихого океана на основе анализа спутниковых треков в пространстве состояний. Угроза видам Res. 2009. Доступно: https://www.int-res.com/abstracts/esr/v10/p93-106/
    20. 20.Эгеванг К., Стенхаус И.Дж., Филлипс Р.А., Петерсен А., Фокс Дж.В., Шелк Дж.Р.Д. Отслеживание полярных крачек Sterna paradisaea выявило наиболее длительную миграцию животных. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2010; 107: 2078–2081. pmid: 20080662
    21. 21. Триведи В., Фултон Т., Аттарди А., Анлас К., Дингаре С., Мартинес-Ариас А. и др. Нарушение самоорганизованной симметрии у рыбок данио обнаруживает обратную связь от морфогенеза к формированию паттерна. bioRxiv. 2019. стр. 769257.

    технологических компаний подталкивают пользователей к внедрению двухфакторной аутентификации

    Google потратил почти 10 лет на то, чтобы убедить пользователей добавить дополнительный уровень проверки безопасности в свои учетные записи.Итак, просьба окончена.

    Alphabet Inc. подразделение заявило, что планирует к концу года автоматически зарегистрировать 150 миллионов аккаунтов Google и 2 миллиона аккаунтов YouTube в своей программе двухэтапной проверки. Пользователи должны будут сделать больше, чем просто ввести пароль для входа в свои учетные записи. Им также нужно будет ввести код, отправленный через приложение или текстовое сообщение, или подключить физический «ключ» безопасности. Пользователи могут отказаться, если захотят.

    Google автоматически зарегистрирует некоторые учетные записи в двухэтапной проверке.
    Фото: Google

    «Мы думаем, что теперь ставки за столом», — сказал Марк Ришер, старший директор по управлению продуктами операционной системы Google Android и бывший руководитель отдела безопасности и идентификации. Компания заявила, что зарегистрирует остальные свои учетные записи как можно быстрее, начиная с 2022 года, но отказалась раскрыть, сколько учетных записей она зарегистрировала.

    Такие компании, как Google, подталкивают владельцев учетных записей к использованию двухэтапной аутентификации, разновидности более часто используемой двухфакторной аутентификации или 2FA.По их словам, паролей уже недостаточно для обеспечения безопасности учетных записей, а взломанные учетные записи могут стоить компаниям времени, денег и многих проблем.

    Потребители, с другой стороны, не считают необходимым. В то время как Google отказался сообщить, сколько из его учетных записей в настоящее время имеет двухэтапную проверку, инженер компании в 2018 году назвал цифру менее 10%.

    Twitter Inc. в июле выяснилось, что только 2.Во второй половине прошлого года у 3% активных аккаунтов была включена двухфакторная аутентификация. Meta Platforms Inc., компания, ранее известная как Facebook Inc., отказался раскрыть процент своих учетных записей, у которых активирована 2FA, но сказал, что его платформы Instagram и Facebook имеют аналогичные цифры.

    Нежелание регистрироваться в 2FA, как правило, происходит из-за неуместной уверенности пользователей в паролях, разочарования или путаницы во время настройки или простой лени, по мнению профессионалов в области цифровой безопасности.

    Многие люди также не осознают, как отсутствие безопасности может повлиять на других, сказала Джин Кэмп, директор Центра безопасности и конфиденциальности в области информатики, вычислений и инженерии Университета Индианы.


    Подписка на информационный бюллетень

    Отчет об опыте работы

    Получите еженедельное представление о том, как компании оптимизируют данные, технологии и дизайн, чтобы добиться успеха у своих клиентов и сотрудников.


    Хакерам нужен только доступ к одной учетной записи, чтобы причинить целый мир вреда, например, получить доступ к другим учетным записям, поделиться личной информацией и фотографиями, а также выдать себя за владельца учетной записи, чтобы обмануть деньги своих друзей, родственников и коллег, сказал профессор Кэмп.

    Сейчас технологические компании постепенно заменяют стратегию «это есть, если вы этого хотите» на требования о регистрации в двухфакторной аутентификации или методах проектирования, которые сильно ее поощряют.

    Twitter в 2018 году начал рассылать всплывающие сообщения, предлагающие некоторым пользователям — в основном с проверенными и связанными с выборами учетными записями — настроить инструмент через пять лет после добавления его в качестве опции в настройках. Twitter сообщил, что у него есть доказательства того, что количество запросов увеличилось, но отказался сообщить, насколько сильно.

    Amazon.com Inc. Компания по производству умного дома Ring в прошлом году объявила, что делает двухфакторную аутентификацию обязательной для всех пользователей после критики, что домашние камеры клиентов могут быть легко доступны для других.

    И Meta в прошлом году начала требовать 2FA для людей, которые используют ее инструмент Business Manager для управления страницами компаний и рекламными аккаунтами. Для этого также требуется 2FA для участия в добровольной программе, которая сначала была разработана для защиты политических счетов в преддверии президентских выборов 2020 года, а теперь открыта для некоторых других известных пользователей. Для постоянных пользователей компания заявила, что развертывает запрос на настройку 2FA в функции проверки безопасности Facebook и инвестирует в то, чтобы сделать ее проще и быстрее.

    Компании также создают различные инструменты проверки, чтобы сделать процесс более удобным для пользователя. К ним относятся приложения с многофакторной аутентификацией, такие как Google Authenticator и Authy, которые просят пользователей подтвердить свою личность, нажав кнопку или введя код с другого устройства, и ключи физической безопасности, которые выглядят как флеш-накопители и подключаются к компьютерам.

    Системы

    2FA, которые отправляют коды подтверждения через текстовые сообщения, наиболее знакомы потребителям, но наиболее уязвимы для фишинговых атак, говорят руководители службы безопасности и ученые.

    Компании не решаются ввести обязательную двухфакторную аутентификацию из страха, что они оттеснят людей.

    Больше из отчета об опыте работы

    Настройка 2FA означает добавление шагов к процессу подписки на услугу, и «больше людей завершат потоки регистрации, если их будет меньше», — сказал Трейси Чоу, основатель и исполнительный директор Block Party, приложения, предназначенного для фильтрации нежелательных упоминаний и сообщений в социальных сетях.

    Госпожа Чоу признала, что

    Block Party требует от пользователей настройки второго метода проверки при присоединении, даже если это может означать, что в первую очередь регистрируется меньшее количество людей.

    Leave a comment