Модификатор поверхности валкон: Falcon Eyes FEA-SB 30160 BW софтбокс для студийной вспышки – купить в Москве по цене 4120 руб. в интернет-магазине Фотогора

Модификаторы студийного света. Руководство для начинающих

Модификаторы света легко и удобно использовать для контроля  освещения, независимо от того, дневной ли это свет, постоянный свет или свет от вспышки.

Есть несколько факторов, которые влияют на выбор модификатора света. Прежде всего следует определиться, какой вид освещения нужно реплицировать.

Если свет мягкий, как ранним утром, или сумерки, пасмурно, тогда выберите модификатор света, который позволит получить мягкий свет: скрим, зонт или софтбокс

Если вы находитесь в условиях жесткого освещения, как например, при ярком солнце, тогда выбирайте насадку, которая модифицирует жесткий свет. Соты (gridspot), портретная тарелка (beauty dish), линза Френеля (fresnel lens)

• Фотозонт

Фотозонт создает мягкий и очень обильный свет. Он отлично подходит, если вы хотите осветить большую площадь ровным световым потоком. Поскольку зонты довольно просты в использовании и относительно недорогие, они прекрасно подходят в качестве первого модификатора освещения.

Типы фотозонтов

Серебристо-золотой отражающий зонт. Такие зонты «проливают» свет повсюду. Они отлично подходят для освещения больших групп людей. Серебряный зонт даст вам более прохладный свет, в то время как золотой зонт создает теплый оттенок света. Оба создают немного более жесткий свет, чем белый отражающий зонт.

Белый отражающий зонт. Создает мягкий свет с чуть меньшим разбросом и контрастностью, чем у серебряных или золотых отражающих зонтов. Поскольку созданный таким зонтом стиль освещения позволяет людям много передвигаться в кадре и при этом быть хорошо освещенными, модификатор прекрасно подходит для съемки групп, например, на мероприятии.

Белый зонт «на просвет». Он идеально подходит в качестве первого модификатора света, поскольку рассеивает и равномерно распространяет свет.

• Скрим/паук (рассеиватель) и отражатель

Отражатель — это прямоугольная или округлая пластина или рамка с натянутым на нее отражающим материалом. Пауки-отражатели удобны для создания заполняющего света и ослабления теней.

Скрим представляет из себя квадратную или прямоугольную раму с покрывающим ее диффузионным материалом. Это полупрозрачная панель, рассеивающая проходящий сквозь нее свет. Из всех модификаторов света, паук является, пожалуй, самым универсальным и обязательным в вашем наборе. Это действительно хороший способ создания больших областей мягкого рассеянного света, как если бы вы снимали в помещении рядом с большим окном или же на улице, когда солнце прикрыто легкими облаками.

• Софтбокс

Фотография гонщика была получена с помощью вспышки и небольшого софтбокса. Софтбокс — недорогой и универсальный модификатор, создающий красивый источник мягкого света, которым вы можете легко управлять. В этом случае фотограф только хотел осветить лицо и оставить черный фон. А если бы был использован зонт, то фон оказался бы освещенным.

Софтбокс дает мягкий, «лестный» для объекта свет. Изменение угла наклона и расстояния от софтбокса до объекта легко меняет жесткость света и направление тени. Чем больше софтбокс, тем более мягким будет заполняющий свет.

• Съемка с использованием портретной тарелки

Портретная тарелка (beauty dish) — отличается от других модификаторов освещения тем, что дает отчетливый круговой мягкий контрастный свет, который идеально подходит для освещения лиц и выделения структуры костей лица, таких как скулы и линии подбородка. Она также создает круглое отражение в глазах вашей модели, благодаря чему глаза кажутся вполне живыми. Можно догадаться, почему эти модификаторы популярны у фотографов моды, красоты и знаменитостей.

Недостатком использования этих рефлекторов является то, что переход от светлого до темного происходит довольно резко, поэтому вы часто будете получать тени под подбородком и носом у модели. Вы можете компенсировать эти тени, добавив белый отражатель, чтобы отражать свет на лице объекта съемки.

Портретная тарелка придает портретам очень приятный и лестный вид, сглаживая недостатки внешности.

• Сотовые решетки

Съемка портрета показывает освещение без сотовой насадки

 

Съемка портрета показывает освещение с сотовой насадкой

Соты (gridspot) — это конструкция с ячейками наподобие сот. Сотовая решетка используется для получения более узкого и направленного луча света. Ширина сетки и размер отверстий влияют на ширину светового луча, попадающего на объект съемки, получается ограниченный и направленный свет.

Такой свет хорошо использовать в портретах, он создает акценты в кадре, может добавить немного света на лицо и плечи, не влияя на фон.

• Линза Френеля

Ранее свет Френеля использовался в маяках, затем была разработана технология освещения для кино и телевидения.

Линза Френеля — это студийный модификатор для контроля светового потока жесткого света, его можно точно сфокусировать, изменяя положение линзы в широком диапазоне, добиваясь тем самым контрастных границ светового пятна. Линза Френеля позволяет создавать узкий пучок относительно мягкого света с красивыми растушеванными границами, придает портретам мягкий, четкий, «киношный» вид.

На этом портрете фотограф немного переместил свет Френеля вправо от камеры, чтобы создать тень, которую смягчил, используя зонт, создающий рассеянный мягкий свет и увеличивающий количество дневного света.

Такой «голливудский стиль» освещения напоминает портретное освещение 1940-х годов. Этот стиль стал очень популярным в последнее время, особенно среди фэшн-фотографов. Недостатком этого типа освещения является дороговизна оборудования.

• Октобокс

Вот два разных способа использования глубокого октобокса Rotalux. Изображение слева снято с использованием глубокого октобокса в качестве модификатора. Источник света жесткий и быстро уходит в тень под подбородком, создавая жесткий контраст света и тени, который не только лепит черты человека, но и придает изображению драматичный вид.

Снимок справа снят с использованием того же глубокого октобокса Rotalux, который был использован в предыдущем снимке, но на этот раз были добавлены внутренние и внешние скошенные поверхности, дающие намного более мягкий свет, который сочетается с приглушенным светом и получается портрет в низком ключе, когда светом выделяется только самая значимая часть.

Октобокс отлично подходит для равномерного освещения больших групп.

• Комбинируйте модификаторы света

Фотографы используют сразу несколько светоформирующих насадок, чтобы сделать фотографии более интересными. Например, тут в качестве основного был использован октобокс средней глубины и соты, фотозонт для заполняющего света от левой камеры, потому что нужно было показать больше деталей в тенях.

Экспериментируйте! У вас есть вся нужная информация об оборудовании.

Покрытие однокомпонентное Гидрозо ДенсТоп МС 351 для гидроизоляции 20 кг

Скорее всего в вашем браузере отключён JavaScript.
Вы должны включить JavaScript в вашем браузере, чтобы использовать все возможности этого сайта.

Ссылки

• Технические характеристики
• Свойства при нанесении
• Свойства покрытия
• Описание
• Вопрос специалисту

Технические характеристики

Производитель

Гидрозо

Бренд

Гидрозо

Страна производства

Россия

Тип покрытия

Бесшовный, Водонепроницаемый, Гидроизоляционный, Износостойкий, УФ-стойкий, Эластичный

Тип

Покрытие

Фасовка

20

Тип упаковки

Ведро

Назначение

Для гидроизоляции и ремонта.

Тип

Покрытие

Материал основания

Бетон, Кирпич, Металл, ПВХ, Поликарбонат

Область применения

Балкон, Дымоход, Кровля, Кухня, Площадка, Санузел, Терраса, Швы

Срок хранения

12 месяцев (в сухом месте при температуре от +15 до +25°С в оригинальной упаковке)

Основной компонент

На основе MS-полимера

Основа

?

Основа — характеристика для обозначения, на основе каких веществ изготовлен продукт. Основа — самые принципиально важные компоненты, определяющие свойства материала, состав материала может быть более сложный и включать себя много компонентов. Количество компонентов также указывается в этой характеристике.

Подробнее

Однокомпонентный

Влажность воздуха

Количество компонентов

1

Дополнительные характеристики

• Содержание сухих веществ (ГОСТ 17537): 100 % масс

• Предел прочности при растяжении, через 7 суток (ГОСТ ISO 37-2013): 2,0 МПа

• Относительное удлинение при разрыве, через 7 суток (ГОСТ ISO 37-2013): 400 %

• Скорость полимеризации: 1,5-2,0 мм/сут

Свойства при нанесении

Рабочая температура

от +5 °C до +35 °С

Средний расход

0,75-1,25 кг/м² на слой

Способ нанесения

Ручной

Инструмент для нанесения

Валик, кисть, шпатель

Меры безопасности

Легковоспламеняющийся продукт, требует мер предосторожности при хранении, транспортировании и применении. Соблюдайте инструкции изготовителя. Следует ибегать попадания продукта в глаза и на кожу. При попадании в глаза необходимо промывать большим количеством воды в течение 15 минут, и затем обратиться к врачу. При попадании на кожу незамедлительно промыть большим количеством воды и мыла. Пользоваться подходящей защитной одеждой, защитными перчатками и масками для глаз и лица.

Плотность готовой смеси (20ºС)

1700 ± 100 кг/м³

Время полной химической реакции

Время ожидания между слоями: 8-12 ч.

Очистка инструмента

Инструменты и оборудование должны быть очищены при помощи Манопокс Клинер.

Свойства покрытия

Твердость по Шору, шкала А

55

Стойкость к УФ

Да

Описание

Однокомпонентный состав на основе MS-полимера, образующий после нанесения эластичное, прочное и долговечное покрытие, обладающее высокой стойкостью к воздействию агрессивных жидкостей и сред, а также к УФизлучению. Подходит для большинства типов оснований.

Вопрос специалисту

Похожие товары

Компания Тагес

Интернет-магазин

• Оплата
• Доставка
• Терминалы Транспортных Компаний

С нами удобно и выгодно

• Купи в кредит
• Правила возврата
• Статьи

Принимаем к оплате:

Колбы для клеточных культур Falcon® Primaria

Мартовский розыгрыш: блокнот на 160 страниц в твердом переплете при заказе на 200 долларов. Нажмите, чтобы узнать больше.

Тел. 800.621.7193

Дайггер Сайентифик

Нажмите, чтобы увеличить изображение

Колбы для культивирования клеток Falcon® Primaria оснащены уникальной обработкой культуры ткани вакуумной газовой плазмой для улучшения прикрепления и роста клеток. Полоска позволяет легко открывать ящики — нож не требуется. Открывающаяся упаковка в медицинском стиле имеет повторное запечатывание для удобного закрытия и хранения неиспользованных флаконов. Стерилизованы гамма-облучением, нецитотоксичны и апирогенны.

Фляги с наклонным горлышком Falcon имеют полную юбку для горизонтальной устойчивости; конструкция горлышка, обеспечивающая доступ ко всей поверхности роста, и барьер от брызг, обеспечивающий защиту от загрязнения за счет уменьшения разбрызгивания среды в горлышко.

Основные характеристики

• Уникальный химический состав поверхности азотсодержащих культур тканей
• Улучшает прикрепление, распространение и рост многих первичных клеток или клеточных линий
• Кристаллический полистирол, модифицированный запатентованным процессом обработки вакуумной газовой плазмой
• Стабильная, постоянная модификация поверхности
• Оптически прозрачный
• Специальное хранение не требуется
• Образцы из каждой партии продукции Corning Primaria анализируются методом электронного сканирования для химического анализа (ESCA)
• Упакованы в медицинские упаковки с красной цветовой маркировкой
• Стерилизовано гамма-облучением
• Тест на апирогенность менее 0,1 EU/мл

Отказ от ответственности: Этот продукт не предназначен для уменьшения присутствия микроорганизмов на поверхностях или в окружающей среде, где такие организмы могут быть вредными для человека или окружающей среды.

org/Offer»> org/Offer»>

	Товар	Стиль кепки	Площадь роста см²	Тип шеи	Общий объем	Рабочий объем	Единица измерения	Цена	Покупка
	ЭФ8603К 353824	Уплотнение пробки	75	Прямой	250 мл	от 20 до 30 мл	Дело 100	$570,95	В наличии
	ЭФ8603Д 353810	вентиляция	75	Прямой	250 мл	от 20 до 30 мл	Дело 100	701,95 $	В наличии
	ЭФ8603А 353813	Уплотнение пробки	25	Наклонный	50 мл	от 8 до 9 мл	Дело 100	582,95 $	В наличии
	ЭФ8603Б 353808	вентиляция	25	Наклонный	50 мл	от 8 до 9 мл	Дело 100	337,95 $	В наличии

---

С выбранными элементами:

Как человеческий опыт максимизирует эффективность обнаружения на протяжении жизненного цикла машинного обучения

• Модели машинного обучения, обученные как человеческому опыту, так и машинному интеллекту, необходимы для синтеза современного объема интеллектуальных данных и максимизации эффективности моделей
• Цикл машинного обучения CrowdStrike включает человеческий опыт на каждом этапе разработки для оптимизации производительности и сведения к минимуму ложных срабатываний
• Зарегистрируйтесь для участия в нашей предстоящей серии CrowdCast, чтобы узнать, как команда специалистов по данным CrowdStrike создает модели машинного обучения мирового уровня

Искусство совмещать производительность с эффективностью 

Безопасность — это проблема данных. Одним из наиболее разрекламированных преимуществ искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) является скорость, с которой они могут потенциально анализировать миллионы событий и выводить закономерности из терабайтов файлов. Вычислительные технологии достигли такой степени, что компьютеры могут обрабатывать данные в миллионы раз быстрее, чем человек.

Например, автоматизация облачной модели машинного обучения CrowdStrike может прогнозировать 500 000 векторов признаков в секунду, обрабатывая 10 ТБ файлов в секунду для обнаружения обнаружений. Сегодня, когда организации генерируют больше данных, чем когда-либо, аналитикам практически невозможно обработать их все без предварительного использования инструментов автоматизации, которые сделают тяжелую работу. Без машинного обучения потенциально интересные или даже важные данные, скорее всего, останутся неиспользованными.

Ведущая в отрасли платформа CrowdStrike Falcon ^® устанавливает новый стандарт кибербезопасности. Посмотрите эту демонстрацию, чтобы увидеть платформу Falcon в действии .

Хотя скорость обработки важна, модели также должны быть очень точными в своих обнаружениях. Они должны максимизировать количество истинных срабатываний при одновременном сведении ложных срабатываний к минимуму, чтобы предотвратить усталость от предупреждений и снижение качества работы аналитиков. Компромисс между общим количеством обнаружений и ложными срабатываниями называется «эффективностью обнаружения» модели — мерой, которая отделяет хорошие модели от 9.0214 отличные модели . Оставленные в одиночестве, машины превосходно обнаруживают аномалии и выявляют закономерности в данных, но для обнаружения самых изощренных атак — тех, которые направлены на то, чтобы избежать обнаружения, выглядя доброкачественными, законными или безобидными — требуется человеческий опыт для уточнения, исправления и обучения моделей.

От аналитиков по безопасности до охотников за угрозами и специалистов по обработке и анализу данных, квалифицированные специалисты обеспечивают непревзойденную правду и контекст безопасности благодаря своему многолетнему опыту, выкованной интуиции и институциональным знаниям. Это подчеркивает необходимость подхода, который сочетает в себе как человеческие, так и машинные элементы: организации, которые не внедряют ИИ или машинное обучение, не могут идти в ногу с меняющимся ландшафтом угроз. Однако модели, разработанные без надлежащего контекста безопасности, в конечном итоге сканируют аномалии, выдают ложные срабатывания и пропускают сложные шаблоны злоумышленников.

Как повысить эффективность модели машинного обучения

Ученые и исследователи данных CrowdStrike участвуют в каждом этапе создания, обучения и переобучения моделей, чтобы обеспечить максимально возможный уровень эффективности. Модели часто переобучаются, чтобы предотвратить естественный дрейф и зафиксировать обнаруженные аналитиками данные, чтобы обеспечить актуальность моделей.

Цикл машинного обучения состоит из шести критических этапов, чтобы обеспечить наилучшие возможные результаты в производительности и эффективности модели.

Фаза 1: Сбор и маркировка данных 

Сбор и маркировка данных — это первый и, возможно, самый важный аспект построения учебного корпуса. В ML модель представляет собой представление входных данных, и если данные обучающего корпуса имеют низкое качество (например, неправильно маркированы, искажены, предвзяты, сильно несбалансированы и т. д.), выходные данные модели будут бесполезны («мусор внутри, мусор вне»).

Получение высококачественных помеченных данных требует много времени и денег, но в конечном итоге необходимо для обучения эффективных моделей машинного обучения. Есть несколько ключевых требований для успеха:

• Понимание проблемы, которую вы хотите решить 
• Сбор качественных и количественных данных 
• Убедиться, что данные представляют проблему (т. е. непротиворечивы, единообразны и «свежи») 

Все эти шаги являются частью принципов и процессов создания обучающего набора данных. Использование инструментов управления версиями данных также может быть частью этого рабочего процесса, особенно при воспроизведении, отслеживании и четком происхождении модели машинного обучения.

В CrowdStrike несколько источников данных ежедневно генерируют триллионы точек данных. Будь то данные, поступающие от клиентов, данные из CrowdStrike Falcon Sandbox™, данные, поступающие в CrowdStrike Falcon LogScale со всего предприятия, или информация от исследовательских групп и отраслевых партнеров, все данные проходят через автоматизированные процессы маркировки данных, которые аннотируют файлы метаданными на основе знания, полученные из нескольких систем, включая CrowdStrike Intel Graph.

Непрерывный процесс очистки корпуса автоматически проверяет несоответствие меток и включает экспертную проверку человеком, чтобы убедиться, что в обучающем корпусе не осталось файлов с неправильными метками. Это гарантирует, что точность маркировки данных максимально близка к 100%.

Этап 2. Разработка признаков 

Разработка признаков — один из наиболее важных этапов в науке о данных и машинном обучении, поскольку он напрямую говорит о высокой ценности выводов, полученных с помощью моделей машинного обучения. При проектировании и выборе признаков данные используются для создания новых переменных, чтобы упростить и ускорить преобразование данных и повысить точность модели.

Однако разработка функций занимает много времени и требует экспертных знаний для определения и выбора правильных функций. Прежде чем создавать новые функции, специалисты по данным должны понять бизнес-проблему, которую они пытаются решить. Например, создание ориентированных на кибербезопасность моделей машинного обучения для обнаружения новых и неизвестных вредоносных программ или злонамеренного поведения требует понимания того, какие функции важны как для чистых, так и для вредоносных файлов. Этот набор функций и результаты, полученные с помощью этих функций, затем используются для создания мощных моделей классификации и обнаружения.

Этап 3: Обучение модели

Обучение модели — это этап, на котором строится модель машинного обучения для достижения наилучшего представления взаимосвязи между функциями данных, извлеченными из корпуса на этапе 2, и целевой меткой. В приложениях кибербезопасности (в зависимости от варианта использования) эти целевые ярлыки могут включать, среди прочего, «вредоносный», «безопасный», «грязный», «чистый» или «подозрительный».

Исследователи данных обычно оценивают производительность модели — например, насколько хорошо алгоритм «изучил» данные — по сравнению с проверочным набором данных, содержащим помеченные данные, которые не были частью обучающего набора, с помощью функции потерь, которая оценивает разницу между текущий выход модели и его ожидаемый или желаемый результат. Во время этого процесса ученые, работающие с данными, могут использовать несколько функций потерь, но в любом случае, если выходные данные модели значительно отклоняются от ожидаемого результата, модель необходимо будет переобучить.

Некоторые из необходимых процессов на каждой из фаз, описанных выше, традиционно управляются человеком, что может сделать все, вплоть до фазы развертывания модели, очень трудоемкой. Чтобы облегчить это, CrowdStrike использует сквозной конвейер автоматизации моделей, который сокращает обучение модели до одного дня, а ручные усилия специалистов по данным, необходимые для оценки модели, до одного часа. Этот расширенный подход обеспечивает гибкое обучение модели, которое поддерживает более быстрый цикл обновления.

Фаза 4: Развертывание модели

Развертывание модели — это когда готовая модель машинного обучения помещается в рабочую среду, что делает ее доступной для других систем. При разработке моделей команда CrowdStrike по обработке данных должна учитывать ограничения, уникальные для каждой среды, включая среды с датчиками, облачные среды и гибридные среды, сочетающие в себе работу с датчиками и облаком.

Модели с датчиками созданы с учетом минимального потребления ресурсов, времени отклика в миллисекундах и оптимизированной скорости логического вывода и времени сканирования. В облаке модели не имеют таких ограничений производительности и обеспечивают защиту посредством синхронного соединения между датчиком и облаком. Кроме того, облачные модели выигрывают от данных, поступающих со всех защищенных конечных точек, что помогает моделям машинного обучения делать более точные выводы и прогнозы на основе реальных данных. В тандеме использование моделей машинного обучения на сенсоре и в облаке дает множество преимуществ. Например, если файл не обнаружен моделью на датчике, вектор признаков для этого файла отправляется в облако для оценки; если облачная модель считает, что файл является вредоносным, она отправляет датчику инструкции по помещению в карантин или блокированию процесса, инициированного файлом.

Этап 5: Экспертный анализ и обзор

Экспертный анализ и обзор включают измерение производительности и эффективности модели в производственной среде для выявления и оценки потенциальных пробелов, которые могут быть устранены в предстоящей итерации. Специалисты по данным, исследователи и аналитики работают вместе, чтобы отобразить любые потенциальные ложные срабатывания и поставить эти данные в очередь для использования в новом обучающем корпусе.

Этап 6: Постоянное обучение и переподготовка

Пока модель находится в эксплуатации, специалисты по обработке и анализу данных отслеживают и настраивают производительность с помощью непрерывных циклов обучения и переобучения, гарантируя, что корпус обучающих данных содержит последние образцы угроз, а модели могут точно обнаруживать новые и неизвестные угрозы. Они также учитывают отзывы наших клиентов, поскольку они очень ценны для улучшения производительности наших моделей.

В рамках этого процесса мы также используем машинное обучение для создания враждебных образцов с использованием функций, полученных из известных угроз. Переобучение моделей с использованием враждебных образцов, созданных с использованием широкого спектра модификаторов вредоносных файлов, может повысить надежность модели и ее способность обнаруживать враждебные атаки.

Победа в гонке против угроз

С более чем 180 отслеживаемыми злоумышленниками и 45-процентным увеличением числа интерактивных вторжений, как сообщается в отчете CrowdStrike 2022 Global Threat Report, опережать угрозы — это не проблема человеческого масштаба, а проблема, которая требует мощного сочетания машинного обучения и человеческого опыта.

Мы также проверили эффективность нашей полученной модели: CrowdStrike имеет строгий послужной список участия в независимых сторонних оценках от ведущих организаций, таких как AV-Comparatives, SE Labs и MITRE, заработав достижение за наиболее протестированная платформа защиты конечных точек следующего поколения.

Подход CrowdStrike к созданию машинного обучения мирового класса основан на производительности, эффективности и прозрачности. Эти ценности играют центральную роль в создании решений на основе данных, обеспечивающих непревзойденную защиту от самых изощренных злоумышленников.

Убедитесь сами, как ведущая в отрасли платформа CrowdStrike Falcon защищает от современных угроз, таких как очистители данных и программы-вымогатели. Начните 15-дневную бесплатную пробную версию сегодня .

Чтобы узнать больше о нашем подходе к машинному обучению, мы рекомендуем вам зарегистрироваться сегодня для участия в нашей предстоящей серии CrowdCast, состоящей из двух частей, которую ведет Джоэл Сперлок, старший директор по науке о данных в CrowdStrike. Сериал выйдет в эфир 3 ноября в 11:00 по тихоокеанскому времени.

В этой серии мы рассмотрим: 

• Подход CrowdStrike к созданию моделей машинного обучения мирового класса
• Как CrowdStrike использует машинное обучение на платформе CrowdStrike Falcon 
• Как индикаторы атак на основе поведенческого машинного обучения и ИИ помогают организациям опережать злоумышленников

Дополнительные ресурсы

• Зарегистрируйтесь для участия в прямых трансляциях CrowdCast и просматривайте трансляции CrowdCast по запросу в Центре ресурсов.