Штамм Дельта. Что о нем известно
Автор фото, Getty Images
В четверг, 22 июля, в Александровской больнице Киева зафиксировали сразу шесть случаев опасного штамма коронавируса «Дельта».
Первых инфицированных этой разновидностью в Украине выявили месяц назад, а 15 июля Минздрав сообщил о 4-х подтвержденных случаях.
Министр здравоохранения Виктор Ляшко на днях заявил, что в начале осени штамм «Дельта», вероятно, вытеснит другие варианты вируса и станет доминирующим в Украине.
Откуда взялась «Дельта»
Штамм коронавируса «Дельта» впервые обнаружили осенью прошлого года в Индии. Именно поэтому его долгое время называли индийским, пока Всемирная организация здравоохранения не решила отказаться от географических привязок в названиях вирусов.
Для обозначения британского варианта коронавируса выбрали название «Альфа», для южноафриканского — «Бета», а для индийского — «Дельта».
Автор фото, Getty Images
Штамм сначала распространялся в самой Индии, а затем перекинулся на другие страны.
«Дельта», в частности, привел к серьезному ковидному кризису в России, где в последнее время фиксируют все новые рекорды заболеваемости. По последним подсчетам, около 66% новых случаев инфицирования приходится именно на этот штамм.
В середине июля генеральный директор Всемирной организации здравоохранения Тедрос Адганом Гебреиесус заявил, что «Дельта» обнаружили в 111 странах и территориях.
Чем опасна «Дельта»
Вариант «Дельта» недостаточно исследован, но, по предварительным оценкам, эта разновидность коронавируса в 1,6 раза заразнее, чем штамм «Альфа» (британский вид вируса), в 2,26 раза чаще приводит к госпитализации, а риск реанимации при инфицировании увеличивается в 1,45 раза.
В случае заражения «Дельтой» симптомы могут быть классическими для Covid-19 — кашель, высокая температура, потеря обоняния или вкуса.
Но при этом исследователь заболевания, профессор Тим Спектор, отмечал, что с новым штаммом такие симптомы встречаются реже.
Автор фото, Unsplash
И если заболевание по-прежнему, как правило, сопровождается высокой температурой, то потеря запаха уже не входит даже в десятку самых характерных симптомов.
«Новый штамм, похоже, работает несколько по-иному, — говорит Тим Спектор. — Людям может показаться, что у них какая-то разновидность сезонного гриппа, поэтому они продолжают общаться с другими людьми и могут заразить их. На наш взгляд, это создает большую проблему».
Кроме того, «Дельта» в некоторых случаях может проявляться в виде расстройства желудочно-кишечного тракта. К уже известным симптомам прибавляются боли в животе, рвота и понос.
Эффективны ли вакцины
Это остается предметом исследований. Данных о том, что имеющиеся вакцины против коронавируса неэффективны против «Дельты», пока нет.
Специалисты установили, что две дозы вакцины Pfizer или AstraZeneca дают высокую защиту от дельта-штамма. Об этом свидетельствуют результаты исследований, опубликованные недавно изданием The New England Journal of Medicine.
Так, вакцинация двумя компонентами препарата Pfizer и BioNTech давала защиту 88% при заражении дельта-штаммом. Две дозы вакцины AstraZeneca давали защиту на уровне 67% при дельта-штамме.
Хотите получать самые важные новости в мессенджер? Подписывайтесь на наш Telegram или Viber!
Как защититься от «Дельты». Или способы борьбы с индийской мутацией COVID-19: Общество: Россия: Lenta.ru
Ученые отмечают, что арсенал защиты человечества от коронавируса невелик — вакцинация и противовирусные препараты прямого действия. В начале июля стало известно, что почти все пациенты медучреждений с COVID-19 в России, находящиеся на искусственной вентиляции легких, предположительно, имеют «дельта»-штамм COVID-19.
Чем грозит человечеству этот индийский штамм и как от него обезопаситься, — в материале «Ленты.ру».
Штаммы «дельта» и «дельта плюс» называют индийскими, поскольку впервые они были обнаружены и описаны в Индии. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, они примерно вдвое заразнее, чем уханьский вариант коронавируса. На сегодняшний день «индийский ковид» обнаружен уже в 98 странах.
Директор Национального института аллергических и инфекционных заболеваний США Энтони Фаучи в интервью NBC заявил, что индийский штамм коронавируса, зафиксированный во всех североамериканских штатах, опаснее других мутаций, — он «является более смертоносным», более заразным и легче, чем другие разновидности, передается от человека человеку.
Ученые отмечают также, что у пациентов с коронавирусной инфекцией изменились основные симптомы заболевания. Исследование британских ученых из ZOE COVID Symptom Study демонстрирует, что симптомы штамма коронавируса «дельта» напоминают симптомы сильной простуды — головная боль, насморк, боль в горле, чихание, постоянный кашель.
Кроме того, одним из характерных признаков заболевания индийским штаммом коронавируса «дельта» медики называют расстройство желудочно-кишечного тракта.
Фото: Danish Siddiqui / Reuters
История человечества богата примерами страшных эпидемий с огромным количеством жертв. Но после того, как в конце 18-го века английский врач Эдвард Дженнер сделал первую прививку против натуральной оспы, стало очевидно, что вакцины способны защитить человека от заражения опасными инфекциями. За прошедшие столетия они спасли миллионы человеческих жизней.
По мнению Генерального директора ВОЗ доктора Тедроса Аданома Гебрейесуса, к июлю следующего года 70 процентов населения в каждой стране мира должны быть вакцинированы. Он считает, что «это лучший способ замедлить пандемию, спасти жизни и стимулировать поистине глобальное восстановление экономики, а также предотвратить возобладание дальнейших опасных вариантов».
Масштабная вакцинация населения России от коронавирусной инфекции началась 18 января, прививку делают бесплатно всем желающим.
На сегодняшний день в стране зарегистрировано четыре отечественные вакцины от COVID-19: «Спутник V», «ЭпиВакКорона», «КовиВак» и «Спутник Лайт». Количество россиян, привитых первым компонентом вакцины против коронавируса, превысило 21 миллион человек — это около 14 процентов населения страны. Однако до 60 процентов, запланированных Минздравом показателей сформированного коллективного иммунитета, еще далеко.
По мнению экспертов, вакцинация позволит скорее сформировать коллективный иммунитет и победить пандемию. Но на сегодняшний день в рекомендациях Минздрава пока нет точной информации об уровне защиты вакцинированных от заражения COVID-19, однако в них отмечается, что прививка оградит человека от серьезного заболевания и смерти.
Очевидно, что вакцинация необходима, но это средство первичной профилактики, вакцина не лечит коронавирусную инфекцию. Кроме того, многие россияне не могут вакцинироваться из-за особенностей иммунной системы или хронических заболеваний. В этот крайне сложный период вакцинации, а по сути формирования коллективного иммунитета, для защиты себя и своих родных специалисты Минздрава рекомендуют принимать для профилактики интраназальные формы интерферона альфа вроде «Генферона Лайт» и проверенный «Арбидол», который может помочь не заболеть, а в случае болезни препарат способен уменьшить симптомы и сократить время выздоровления и восстановления.
Фото: Шамиль Жуматов / Reuters
По мнению московского фармаколога, доктора медицинских наук Елены Каревой, «вакцинация от гриппа или ковида очень хорошо соотносится с «Арбидолом», он нисколько не конфликтует с вакциной, потому что они имеют абсолютно разный механизм действия». «Вакцина — это стимуляция собственных сил в формировании иммунитета, а «Арбидол» — это помощь в защите от входа вируса в клетку», — считает фармаколог.
«Арбидол» относится к противовирусным препаратам прямого действия, блокирующим слияния вирусов с клетками человека. По словам Елены Каревой, «независимо от вирулентности и от тяжести течения заболевания основные принципы заражения остаются теми же самыми. «Арбидол» работает как в одном варианте штамма, так и в других». Она рассказала «Ленте.ру», что «без проникновения вирус работать не будет, а препарат блокирует проникновение и соответственно размножение вируса».
Для Елены Каревой самая важная характеристика «Арбидола» — широкий спектр противовирусной активности.
«Конкретную разновидность острой респираторной вирусной инфекции по внешним признакам почти невозможно диагностировать, а лабораторного подтверждения надо ждать как минимум сутки. За это время вирус успевает развиться, — подчеркивает фармаколог. — Чем раньше начинаем правильно лечить, тем выше эффективность терапии. «Арбидол» — тот препарат, который мы можем назначать сразу, не задумываясь, потому что самые опасные по классификации ВОЗ грипп и ковид чувствительны к «Арбидолу»».
С момента появления «Арбидола» проведено уже более 120 доклинических и клинических исследований препарата, около трети из них — зарубежные, например, в США, Австралии, Китае, Франции. Одно из важнейших и самых масштабных исследований было проведено в России по всем канонам доказательной медицины — двойное слепое плацебо-контролируемое исследование «АРБИТР» подтвердило эффективность «Арбидола». Исследование проводилось в течение четырех лет, с 2015 по 2019 годы, а его результаты опубликованы в авторитетном медицинском журнале «Терапевтический архив».
Фото: Александр Плонский / ТАСС
«Результаты исследований позволяют говорить, во-первых, об эффективности, а во-вторых, что очень важно — о безопасности препарата, — отмечает профессор Елена Карева. — У «Арбидола» очень хорошая история, очень хорошая доказательная база, широкое использование практически на всем постсоветском пространстве. Очень любит его Китай. Из европейских стран — Нидерланды, у них он вообще прописан как для лечения гриппа, так и острых респираторных инфекций».
О многом говорит и тот факт, что Национальная комиссия здравоохранения Китая включила «Умифеновир» (международное наименование «Арбидола») в план лечения новой коронавирусной инфекции еще в конце 2019 года. Препарат и сейчас рекомендуется Минздравом Китая для лечения и профилактики COVID-19.
В России «Арбидол» одобрен Минздравом России как активное средство против коронавируса, соответствующее изменение внесено в инструкцию медикамента. Препарат также входит в новейшую 11-ю версию рекомендаций Минздрава России по профилактике и лечению COVID-19, в раздел, соответствующий легкому и средней тяжести течению болезни.
А это более 80 процентов всех диагностированных случаев.
Елена Карева считает, что по сравнению с другими препаратами широкого спектра антивирусного действия «Арбидол» отличают большая безопасность и отсутствие побочных эффектов. Еще одним большим плюсом препарата, по мнению Елены Каревой, является то, что он «практически не вызывает резистентность штаммов к себе». Поэтому, по ее словам, он у нас прописан не только для лечения, но и для профилактики. «Если сезон гриппа или эпидемия того же ковида, и мы точно не знаем диагноз, то «Арбидолом» профилактируем от COVID-19 и лечим от гриппа, — поясняет Елена Карева. — Я считаю, что это идеальная история».
Индийский штамм коронавируса: отличия, симптомы и риски
Большинство новых случаев коронавируса в России летом 2021 — это индийский вариант, который Всемирная организация здравоохранения назвала вариантом «Дельта». Выясняем, в чем отличие и какие он несет риски
⏰ Время на чтение: 4–6 минут
Индийский штамм коронавируса SARS-CoV-2 (B.
1.617, или вариант «Дельта») стремительно распространяется по всему миру. Эта версия — или мутация — была впервые обнаружена в Индии в октябре 2020 года. С тех пор исследователи выделили три подтипа, известные как B.1.617.1 («исходный» B.1.617), B.1.617.2 и B.1.617.3. Каждый из которых имеет немного разный генетический состав. 18 июня 2021 года ВОЗ заявила, что «Дельта» становится доминирующим вариантом болезни во всем мире.
Некоторые страны ввели ограничения международного сообщения со странами с подтвержденной вспышкой. Европейские власти призывают даже вакцинированных людей не ехать в Лондон на матчи Евро-2020.
Индийский штамм коронавируса: более опасный
Вирусы постоянно мутируют. Некоторые варианты могут быть более заразными. Чтобы избежать привязки к какой-либо территории и связанных с этим негативных ассоциаций, ВОЗ ввела буквенные обозначения для новых опасных штаммов вирусов: альфа (британский), бета (южно-африканский), гамма (бразильский), дельта (индийский).
В мае в связи с распространением варианта «Дельта» ВОЗ причислила его к вариантам вирусов, «вызывающих беспокойство».
В мае 2021 года в геномном анализе штамма B.1.617 индийские ученые из Национального института вирусологии (NIV) идентифицировали восемь мутаций в шиповом белке вируса, благодаря которому он проникает в клетки. Две из них позволяют вирусу распространяться с более высокой скоростью. Третья мутация имеет схожесть с аналогичной у бразильского штамма P.1 (вариант «гамма») и помогает вирусу
Английские эксперты считают, что B.1.617.2 на 50% более заразен. Немецкие вирусологи получили схожие данные — «Дельта» быстрее распространяется и более эффективно ускользает от действия антител.
В России также идет вспышка нового варианта. 90% случаев новых заражений коронавирусной инфекцией в Москве приходится на «Дельту». Самые крупные очаги РФ на 25 июня: Москва и Подмосковье, Санкт-Петербург, Нижегородская область.
Когда один вариант распространяется быстрее других, это может быть вызвано не только большей заразностью штамма, но и различиями в дистанции между людьми и разными уровнями вакцинации. Например, в Великобритании было отмечено, что в наиболее пострадавших районах очень малая доля жителей работает из дома.
Индийский штамм коронавируса: какие симптомы
Кроме особенностей, связанных с распространением и устойчивостью к иммунитету, вариант «Дельта» оказался своеобразным и по части симптомов. У инфицированных нет привычной для коронавируса потери обоняния.
Выделяется три характерных симптома:
- головная боль,
- боль в горле,
- насморк.
К этому могут добавиться жар и кашель. Поэтому инфицированные новым штаммом коронавируса часто принимают его за обычную простуду.
Новый штамм вируса опасен. Журнал Nature опросил ученых из разных стран и выяснил, что многие из них считают «Дельту» более смертоносным и более устойчивым к современным вакцинам и методам лечения.
Эксперименты на хомяках, проведенные весной 2021 года в NIV, показали, что «Дельта» вызывает более сильное воспаление легких, чем инфицирование другими вариантами вируса.
Индийский штамм коронавируса: лучше всего сделать прививку
Вакцинация — пока что лучшее средство профилактики от заражения и осложнений, вызванных этим вирусом.
Почти единодушное мнение ученых и врачей — все разработанные вакцины действуют против варианта «Дельта». При некотором небольшом снижении эффективности, все ведущие вакцины («Спутник V», BioNTech (Pfizer), AstraZeneca) остаются высокорезультативными способами профилактики коронавирусной инфекции.
Так, исследование Public Health England, показало, что двукратные дозы вакцин AstraZeneca или Pfizer обеспечивают высокий уровень защиты от «Дельты». Хотя и несколько меньший, чем для предыдущего варианта вируса. Аналогичные данные были получены в июне международной командой вирусологов.
Предположительно, Pfizer-BioNTech в случае заражения на 88% эффективен против симптомов.
AstraZeneca на 92% успешно предотвращают госпитализацию из-за дельта-варианта. Подтверждено, что вероятность развития осложнений и госпитализации значительно снижается после вакцинации.
Официальных данных об эффективности вакцины «Спутник V» против индийского штамма пока нет. Но директор НИЦ эпидемиологии и микробиологии им. Гамалеи Александр Гинцбург отметил, что запас антител, который дает вакцинация «Спутником V», достаточно высокий, чтобы защищать от всех известных на сегодняшний день штаммов.
«Если речь идет об эффективности «Спутника V» в лабораторных условиях — есть снижение 1,4-2,4 раза по сравнению с сывороткой, полученной от уханьских штаммов. Это совсем не критично», — сказал Гинцбург.
Официальных данных об эффективности вакцины «ЭпиВакКорона» также нет. Но гендиректор центра «Вектор» Роспотребнадзора Ринат Максютов заявил, что «ЭпиВакКорона» эффективна против индийского штамма и ни одна из мутаций не затрагивает тех участков вируса, которые являются основой этого пептидного препарата.
Таким образом, вакцина любого производителя гарантированно облегчит болезнь. Несколько стран (Израиль, Италия, Малайзия, ОАЭ, Россия) уже ввели обязательную вакцинацию ряда групп населения.
ВОЗ призывает страны поделиться вакциной с другими странами, где есть нехватка, с целью защитить наиболее уязвимую категорию людей.
«Дельта» наступает. Как распространяется новый штамм, как переносят эту мутацию СOVID-19 заболевшие и эффективны ли против нее вакцины
По европейскому континенту активно распространяется дельта-штамм COVID-19, также известный как индийский. После уверенного снижения заболеваемости эпидемические показатели в Европе снова ухудшаются. Для властей многих государств это тревожный сигнал и основание для новых ограничений. Среди лидеров по распространению этой мутации коронавируса в Европе – Великобритания, Россия и Португалия.
«Дельта» и больничный коллапс в Индонезии
Больница в Джакарте, столице Индонезии: мест нет, койки с больными стоят в коридорах.
Многие пациенты умирают. «Мы привезли нашего сына в больницу и ждали два часа, чтобы попасть в реанимацию, – рассказывает житель Джакарты агентству Reuters. – У него был положительный результат на вирус, но в больнице нам сказали, что могут только дать ему немного лекарств, потому что больница переполнена».
В магазинах Джакарты, где можно пополнить кислородный баллон, сейчас выстраиваются очереди. В Индонезии новая крупная вспышка коронавируса. Она связана с распространением штамма «дельта». Власти ввели комендантский час, закрыли рестораны и бары. Открытие курортных островов Бали для туристов из-за «дельты» решили отложить.
Штамм «дельта» был впервые обнаружен в Индии в прошлом году и сейчас, по данным ВОЗ, распространяется уже в 96 странах мира. Почти в два раза более заразный, штамм «дельта» постепенно вытесняет другие варианты вируса и становится доминирующим.
Британия: что известно ученым о «дельте»В Великобритании штамм «дельта» уже становится причиной 95% всех заражений COVID-19.
Британцы, заболевшие «дельтой», жаловались на головные боли, першение в горле, насморк, температуру и иногда – кашель. Министерство здравоохранения страны опубликовало свою статистику. Из нее становится понятно, кто попадает в группы риска.
С начала февраля по середину июля были проанализированы более 92 тысяч случаев заражения штаммом «дельта» (92 029 случаев). Оказалось, что в основном болеют довольно молодые люди, которым еще нет 50 лет. Более половины заболевших (53 822 случая) не прошли вакцинацию.
Из этой группы – 53 тысяч человек, которые не сделали прививки и подхватили «дельту», – более 52 тысяч заболевших были моложе 50 лет. То есть 97%. И лишь оставшиеся 3%, 976 человек, – более старшего возраста.
Умерли от штамма «дельта» в Британии 117 человек. Это данные от 25 июня. И если болеют в основном молодые, то умирают от «дельты» пожилые люди: из этих 117 только 8 умерших были моложе 50.
Таким образом, согласно докладу британского Минздрава, на сегодняшний день больше всего рискуют заразиться штаммом «дельта» невакцинированные люди моложе 50 лет и те, кто успел получить только одну дозу вакцины.
Из-за распространенности «дельты» в Британии Германия ввела ограничения для английских туристов: теперь любой, кто едет из Великобритании в Германию, должен оставаться в карантине на две недели, даже если он вакцинирован от коронавируса или его тест показал отрицательный результат. Канцлер Германии Ангела Меркель лоббирует, чтобы все страны ЕС приняли такие же меры.
Четвертую волну коронавируса из-за распространения «дельты» уже ожидают во Франции, заявил 30 июня научный советник правительства Франции профессор Арно Фонтане.
«На вариант «дельта» сейчас приходится около 20% новых случаев, – сообщил министр здравоохранения Франции Оливье Веран. – Доля этого штамма продолжает увеличиваться в процентах, а не в абсолютном выражении, поскольку общее количество случаев уменьшается». Министр здравоохранения Франции поясняет: драматичного роста заболеваемости нет, потому что люди вакцинируются. Но среди тех, кто заболевает, случаев с «дельтой» становится все больше.
Сколько людей сейчас болеют «дельтой» в России, где темпы вакцинации очень низкие, – пока неизвестно. Российский вирусолог Георгий Базыкин приводил данные по Санкт-Петербургу: в мае на вариант «дельта» приходилось чуть больше половины всех случаев инфекции, а в июне – уже больше 90%. Про 90% в Москве говорили и столичные власти. А 29 июня глава Роспотребнадзора Анна Попова сообщила, что в Россию проник и еще один новый штамм – «дельта плюс».
Что известно о новом штамме и его распространении в России, мы спросили врача, доцента университета OsloMet Юрия Киселева.
— Юрий, почему штамм «дельта», более известный как индийский, вызывает действительно все больше и больше опасений?
— Вызывает он опасения в первую очередь потому, что его биологические свойства изменились и в силу как раз этих свойств он, судя по имеющимся данным, обладает как минимум несколько большей заразностью. По госпитализациям и по смертности до сих пор какого-то четкого понимания нет, возможно, несколько большей госпитализацией.
— Сейчас у нас в сюжете корреспондент ссылалась на главу Роспотребнадзора, которая заявила, что в Россию проник новый штамм коронавируса «дельта плюс», о нем что-то известно?
— Тут интересный вопрос: проник он к нам или он у нас эволюционировал – что было бы совершенно ожидаемо, учитывая огромное количество невакцинированных людей, которые служат в качестве такого своеобразного гигантского котла, в котором эта биологическая эволюция вируса протекает с огромной скоростью и огромными темпами. Но так или иначе, независимо от того, где он возник, это тот же штамм «дельта» с дополнительной мутацией, как минимум одной, описанной в так называемом фуриновом участке. Этот участок вируса отвечает за проникновение в клетку, и вот эта мутация, предположительно, облегчает проникновение вируса в клетку – и, следовательно, повышает заразность.
— А такое большое число умерших, которое мы видим уже второй день подряд – власти говорят, что это абсолютный рекорд, по крайней мере по тем официальным цифрам, – это говорит о том, что штамм «дельта» так активно, извините за выражение, работает?
— Это хороший вопрос, и ответить на него на данный момент нельзя. Поскольку у нас нет достаточного количества опубликованных данных по вирусологическому надзору. Собственно, по идее, у пациентов можно брать образцы, нужно проводить секвенирование, прочитывать генетический материал вируса для того, чтобы смотреть, а какой это, собственно говоря, вариант: это вариант «дельта», это вариант «гамма», это вариант «омега» – все что угодно. Поэтому трудно сказать, что это именно вариант «дельта плюс» или вариант «дельта» приводит к нынешней волне. Но в принципе эта волна была бы объяснима как раз тем, что у вируса появилась повышенная заразность, свойственная «дельте». И тогда совершенно логично, что люди будут больше болеть, соответственно, будут больше госпитализироваться и больше гибнуть, к сожалению.
— Меня вчера, честно говоря, удивило заявление главы Центра имени Гамалеи, где была разработана вакцина «Спутник V». Он предупредил, что смертность от коронавируса в России может вырасти с 1-2% до 5-10%. Но тут же его заместитель уверяет, что эффективность «Спутника V» к дельта-штамму коронавируса составляет чуть ли не 90%.
Вы как думаете, действительно умрет чуть ли не каждый десятый заболевший в России? Или это попытка запугать людей, чтобы шли прививаться?
— Сразу скажу, что я все-таки не вирусолог и тут нужно осторожно подходить к таким оценкам. Да, я тоже обратил внимание на слова директора Центра им. Гамалеи, это звучит очень драматично. Мне неизвестны точные данные европейские и мировые по смертности от штамма «дельта» или «дельта плюс», соответственно, мне не совсем понятно, на основании чего именно такую оценку господин Гинзбург привел. Возможно, у него есть информация, которой нет у меня.
Но важно понимать, что заразность этого варианта вируса действительно выше того, с чем мы имели дело раньше. Так что пусть даже его, скажем, агрессивность, опасность в плане смерти такая же, как и предыдущих вариантов, – но чисто за счет высокого числа заразившихся мы неизбежно действительно получим рост числа умерших. К сожалению, с этим ничего не поделать, поскольку вакцинация отстает.
— А устойчив ли этот штамм «дельта» к вакцинам?
— Из той информации, которую я видел в научных источниках, действительно ожидается снижение эффективности вакцин по отношению к этому штамму.
Но тут важно понимать, что, судя по имеющейся информации, по крайней мере вакцины Pfizer, Moderna, «Спутник» тот же самый – они, по всей видимости, дают достаточно мощную, даже очень мощную защиту от коронавирусной инфекции в целом. И, соответственно, с тем уменьшением степени защиты, которое можно предполагать на фоне инфекции штамма «дельта», – она, получается, будет у нас, может быть, не такая большая, но она будет. Тут я сравню с ремнем безопасности. Он же не на 100% гарантирует защиту от гибели в автокатастрофе – но он дает нам какую-то защиту, и мы им пользуемся. Вот точно так же я смотрю на вопрос вакцинации в данной ситуации.
Почему дельта-штамм так беспокоит ученых? — Реальное время
По данным медиков, он более заразен, вызывает серьезные осложнения и бросает вызов вакцинам
Фото: Ринат НазметдиновДельта-штамм может стать доминирующим в мире, предупредила Всемирная организация здравоохранения.
Он уже выявлен более чем в 140 странах мира, в том числе и в России. По данным ВОЗ, он входит в список наиболее опасных и заразных, вызывает тяжелые осложнения, поэтому медики всерьез обеспокоены. К чему может привести эта ситуация в глобальном контексте в своей статье для международного издания The Conversation, пишет специалист Института Бернета Майкл Тул. «Реальное время» предлагает ознакомиться с переводом публикации.
***
В то время как австралийцы сосредоточены на хаосе, который дельта-штамм им наносит, на самом деле он вызывает волны инфекций COVID по всему миру.
По предупреждению Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), дельта-штамм быстро становится доминирующим. Давайте рассмотрим этот вариант в глобальном контексте.
Взлет и развитие «дельты»Вариант «дельта» (B.1.617.2) незаметно появился в индийском штате Махараштра в октябре 2020 года. Он почти не вызывал беспокойств в то время, когда Индия сообщала от 40 000 до 80 000 случаев в день, большинство из которых — вариант «альфа» (B. 1.1.7), который впервые был обнаружен в Великобритании.
Ситуация изменилась в апреле, когда в Индии произошла массовая волна инфекций, пик которой достиг почти 400 000 ежедневных случаев в середине мая. Вариант «дельта» быстро стал доминирующим штаммом в Индии.
11 мая ВОЗ обозначила «дельту» как вариант, вызывающий беспокойство, что сделало его четвертым подобным вариантом. Фото wikipedia.org11 мая ВОЗ обозначила «дельту» как вариант, вызывающий беспокойство, что сделало его четвертым подобным вариантом.
Вариант «дельта» быстро распространился по всему миру и на сегодняшний день обнаружен как минимум в 98 странах. Сейчас это доминирующий вид коронавирусной инфекции в таких разных странах, как Великобритания, Россия, Индонезия, Вьетнам, Австралия и Фиджи.
В Соединенных Штатах на «дельту» зарегистрирован каждый пятый случай COVID за две недели до 19 июня по сравнению с 2,8% за две недели до 22 мая.
Между тем в самом последнем еженедельном обновлении издания «Общественное здоровье Англии» сообщается об увеличении на 35 204 случая вируса «дельта» по сравнению с предыдущей неделей.
Более чем в 90% последовательных случаев был вариант «дельта».
Всего за два месяца «дельта» заменила «альфа» в качестве доминирующего штамма SARS-CoV-2 в Великобритании. Увеличение наблюдается прежде всего в более молодых возрастных группах, большая часть которых не вакцинирована.
В ранних сообщениях из Индии штамм был назван «двойным мутантом». Фото ReutersДве ключевые мутацииУченые идентифицировали более 20 мутаций в варианте «дельта», но две могут иметь решающие преимущества для более эффективной передачи вируса, чем у более ранних штаммов. Вот почему в ранних сообщениях из Индии он был назван «двойным мутантом».
Первая — это мутация L452R, которая также встречается в варианте «эпсилон», обозначенном ВОЗ как представляющий интерес вариант. Эта мутация увеличивает способность спайк-белка связываться с клетками человека, тем самым повышая его контагиозность.
Предварительные исследования также предполагают, что эта мутация может помочь вирусу уклоняться от нейтрализующих антител, продуцируемых как вакцинами, так и предыдущей инфекцией.
Вторая новая мутация — T478K. Эта мутация расположена в области спайкового белка SARS-CoV-2, который взаимодействует с человеческим рецептором ACE2, что облегчает проникновение вируса в клетки легких.
Недавно описанный вариант «дельта плюс» несет мутацию K417N. Эта мутация также встречается в варианте «бета», против которого вакцины COVID менее эффективны.
В варианте «дельта» хорошо то, что исследователи могут быстро отслеживать его, потому что его геном содержит маркер, которого не хватает ранее доминировавшему варианту «альфа».
Этот маркер, известный как «мишень S-гена», можно увидеть в результатах ПЦР-тестов, используемых для обнаружения COVID-19. Таким образом, исследователи могут использовать положительные попадания в S-мишени в качестве индикатора для быстрого картирования распространения «дельты» без необходимости полностью секвенировать образцы.
Этот маркер, известный как «мишень S-гена», можно увидеть в результатах ПЦР-тестов, используемых для обнаружения COVID-19.
Фото mos.ruПочему «дельта» нас беспокоит?Наиболее опасные последствия любого варианта беспокойства связаны с контагиозностью, серьезностью заболевания и иммунитетом, полученным в результате перенесенной инфекции и вакцин.
По оценкам ВОЗ, «дельта» на 55% более заразна, чем вариант «альфа», который сам был примерно на 50% более распространенным, чем исходный Уханьский вирус.
Это означает, что эффективная репродуктивная способность дельта-штамма (среднее число невакцинированных людей, инфицированных вирусом) составляет пять и более человек. Для сравнения: при исходном штамме эта величина составляла 2—3 человека.
Были некоторые предположения, что вариант «дельта» сокращает так называемый «последовательный интервал» — период времени между фактом инфицирования и положительным результатом тестирования семейных контактов заболевшего. Однако в ходе предпечатного исследования (исследование, которое еще не прошло рецензирование) исследователи из Сингапура обнаружили, что последовательный интервал передачи вируса в домашних условиях для «дельта» был не короче, чем для предыдущих штаммов.
Одно исследование, проведенное в Шотландии, где преобладает вариант «дельта», показало, что случаи «дельта» приводили к 85% увеличению госпитализаций, чем другие штаммы. Стоит учесть, что в большинстве случаев вакцинация не проводилась.
В том же исследовании было обнаружено, что две дозы Pfizer обеспечивают 92% защиту от симптоматической инфекции для «альфа» и 79% для «дельта». Защита вакциной AstraZeneca была значительной, но чуть ниже: 73% для «альфа» против 60% для «дельта».
Фото mos.ruИсследование, проведенное Общественным здравоохранением Англии, показало, что однократная доза любой вакцины была эффективна только на 33% против симптомов заболевания по сравнению с 50% после второй дозы против варианта «альфа». Поэтому очень важно не пропустить вторую дозу.
В предпечатной статье «Модерна» раскрыла свою мРНК-вакцину, защищающую от инфекции «дельта», хоть ответ антител был снижен по сравнению с исходным штаммом, но однако вакцина «Модерна» может повлиять на продолжительность иммунитета.
Майкл Тул, перевела Анна Николаева
ОбществоМедицинаВремыши-камыши дельты Волги
Анна Бебекина, Астраханская область
27 февраля 2021
Великий русский поэт – выходец из этих мест – и сам был заядлым орнитологом. Благодаря отцу поэта, Владимиру Алексеевичу, в дельте Волги сто лет назад появился заповедник. Флора и фауна здешних мест уже тогда уничтожалась нещадно, чему Хлебников-старший и объявил своевременный бой.
Знал бы он, что будет в конце XX века.
Фото: Андрей ПугачМы, команда из семи журналистов и четырех егерей, владельца местного отеля «Рыбзавод» Станислава Кругликова и директора заповедника, вглядываемся с небо в поисках орланов, которых водится в местных протоках даже зимой великое множество.
Астраханский заповедник – одно из самых известных мест для птичьего сафари.
«Дельта Волги – самая большая речная дельта Европы и восьмая в мире, – говорит Николай Цымлянский, директор заповедника. – Немецкие туристы приезжают и очень удивляются, что можно с такого близкого расстояния наблюдать за птицами. В Европе мест с настолько дикой природой не так много осталось. Но они, европейцы, с огромным уважением относятся к природе. Нам, конечно, еще до этого отношения очень далеко».
Цымлянский хочет, чтобы было больше туристов, приезжающих любоваться природой, а не рыбачить. На экскурсию заповедник даже готов предоставить специалиста по интересующей вас сфере: ботаника, если вы приехали знакомиться с местной флорой, орнитолога, если – смотреть птиц.
Фото: Андрей ПугачМы видим несколько орланов, сидящих на льду. Вот у кого настоящая подледная рыбалка. Зимой сазаны спят, но проснутся уже не все. Если присмотреться, в толще льда можно увидеть вмёрзшую насмерть рыбу. Когда астраханское солнце начинает припекать, участок с рыбой из-за отражения тает быстрее.
Этого и ждут птицы. Когда вокруг образуется растопленная лунка, строганину можно будет съесть.
В заповеднике насчитывается 307 видов птиц, большая часть прилетает сюда в период сезонных миграций. Можно встретить и пернатых ребят из Красной книги, например, белохвостого орлана или его полную противоположность – черноголового хохотуна.
Фото: Андрей ПугачНо, конечно, подавляющее большинство людей приезжают сюда совсем не птиц рассматривать. Устье Волги – давняя промысловая столица, место, которое давало возможность заработать нескольким поколениям людей.
Фото: Андрей ПугачМестные жители, под занавес XX века пережившие две катастрофы, могут об этом рассказать. Многие из них промышляли браконьерством в 90-х, когда все здешние предприятия закрылись. Потом случилась вторая катастрофа – пропал осетр.
«Когда я был маленьким, – рассказывает один из егерей Николай, – мы с дедушкой вот таких белуг вытаскивали». Он не разводит руками, а сводит пальцы рук вместе, образуя кольцо и показывая голову огромной доисторической рыбины.
Белуги в изобилии водились здесь, страшно подумать, 200 миллионов лет назад. По земле еще ходили динозавры…
«Смотришь на живот и понимаешь, икры в ней килограмм на десять. На нее садишься, а она бьется под тобой. Огромная….».
«А сейчас где же вся эта рыба?», – спрашиваем мы.
«Нет. Пропала, выловили всю, наверное», – печально говорит Николай. О причинах исчезновения кого ни спросишь, все отвечают по-разному: браконьерство, промышленный вылов, гидроэлектростанции. Есть даже несколько теорий заговора.
Сейчас установлен строгий мораторий на вылов осетровых, если повезло, и вам попалась такая рыба – вы обязаны ее отпустить.
Николай скромно, но с охотой травит байки и делится полезной информацией, например, как надо ловить рыбу в глухозимье. В январе как раз такое время, рыба спит и активно не клюет. Рыбак с самого детства, он знает здесь каждую протоку, и сам в прошлом браконьер. Но больше нет. Теперь он работает в лучшем местном отеле «Рыбзавод».
«Рыбзавод» в селе Самосделка, пожалуй, единственный местный бутик-отель европейского уровня, который подойдет даже избалованному гостю: удобные кровати, повара, которые прекрасно готовят рыбу, библиотека с видом, сигарная комната с камином, небольшой, но хороший спа с отличным персоналом, сауной, хамамом и открытым бассейном.
Отель «Рыбзавод». Фото: Павел ГиринОтель может похвастать даже небольшим собранием произведений искусства российских художников Сергея Адеева, Дины Ельцевой, Алексея Щербатых и Бориса Марченко.
Художник: Дина Ельцева. Фото: Павел ГиринЗдесь же можно посмотреть и приобрести серию посуды Дулевского фарфорового завода на основе картин Адеева. В центре сюжета – сценки из идеалистической повседневной жизни астраханцев: полет на шаре, проживание в арбузах размером с дом, охота на рыбу мечты.
Отель «Рыбзавод», Фото: Андрей БелавинНесмотря на то, что названия каждого из одиннадцати просторных номеров отеля отсылают к далеким странам, например, «Тироль» или «Мураками», атмосфера пропитана любовью к родной земле до мельчайших деталей.
Отель обязан своим брутальным именем рыбзаводу, который был на его месте. Когда оказалось, что кирпич недостаточно крепкий, здание пришлось разобрать, но кирпичу в лучших эко-традициях нашлось место в интерьере отеля: его разрезали и использовали для оформления стен.
Отель «Рыбзавод». Фото: Павел ГиринКазалось бы, что может быть роскошнее, чем черная икра, однако до 2017 года, когда открылся «Рыбзавод», остановиться с комфортом на рыбалку в Астраханской области было совсем негде.
Фото: Андрей ПугачКонечно, блеск – это совсем не про Астрахань. Это мир рассветов, ухи на природе и суровых мужчин, которые знают, что самая большая роскошь – это побыть наедине с природой. Ну, и конечно, мир поэтов и орнитологов.
Еще больше интересного в нашем канале Яндекс.Дзен. Подпишитесь!
Читайте также
- #путешествия
- #Россия
Видео упражнений для плечевого пояса
Трапеция ДельтыБицепсТрицепсСпинаНогиГрудьПресс
|
|
Целевая группа мышц: дельты Тип упражнения: изолированное Уровень сложности: высокий Оборудование: гантели Место выполнения: тренажерный зал, домашняя тренировка |
|
|
|
Целевая группа мышц: дельты Тип упражнения: изолированное Уровень сложности: высокий Оборудование: гантели Место выполнения: тренажерный зал, домашняя тренировка |
|
|
|
Целевая группа мышц: дельты Тип упражнения: базовое Уровень сложности: высокий Оборудование: штанга Место выполнения: тренажерный зал |
|
|
|
Целевая группа мышц: дельты Тип упражнения: изолированное Уровень сложности: высокий Оборудование: гантели Место выполнения: тренажерный зал |
|
|
|
Целевая группа мышц: дельты Тип упражнения: изолированное Уровень сложности: высокий Оборудование: блочный тренажер Место выполнения: тренажерный зал |
Для тренировки плеч(дельтовидных мышц) в нашем интернет-магазине Yongbody.
ru Вы можете посмотреть и купить спортивное оборудование по ссылкам на категории «Тренажер Кроссовер», «Скамьи универсальные для тренировок с гантелями и штангой», «Скамьи силовые со стойками для жима штанги от груди и плеч», «Грузоблочные тренажеры для плеч», «Тренажеры для плечевого пояса на свободных весах».
1 | 2 | 3
| Описание | Фотограф | Изображение |
|---|---|---|
| Антиохийский мост | Стив Мартарано | |
| Посадочный мост Белдена | FWS Фото | |
| Посадочный мост Белдена | Стив Мартарано | |
| Посадочный мост Белдена | FWS Фото | |
| Посадочный мост Белдена | Стив Мартарано | |
| Чавычи, нижнее течение р. Станислав | Дэн Кокс | |
| Чавычи, нижнее течение р. Туолумне | Дэн Кокс | |
| Коллинсвилл на ветряной электростанции Монтесума-Хиллз недалеко от Ливермора, Калифорния, лодка на переднем плане, ветряные мельницы, фон | Стив Мартарано | |
| Коллинсвилль на ветряной электростанции Монтесума-Хиллз недалеко от Ливермора, Калифорния, ветряные мельницы | Стив Мартарано | |
| Исследовательское судно Delta Smelt в дельте Сакраменто | Питер Джонсон | |
| Федеральная насосная станция недалеко от Трейси, Калифорния | Джон Ридилла | |
| Fremont Weir | Стив Калберсон | |
| Fremont Weir | Стив Мартарано | |
| Рыцарская Гавань | Стив Мартарано | |
| Рыцарская Гавань Рядом с Лесным городом в графстве Йоло | Стив Мартарано | |
| Liberty Cut | Хизер Уэбб | |
| Остров Свободы | FWS Фото | |
| Остров Свободы | Хизер Уэбб | |
| Линдси Слау | Стив Калберсон | |
| Линдси Слау, лодки на переднем плане | Стив Калберсон | |
| Каякер, Нижняя река Америки | Дэн Кокс | |
| Лосось чавычи нижней части Америки | Дэн Кокс | |
| Нижняя река Америки, Парк Уильям Понд | Дэн Кокс | |
| Нижняя река Америки, Парк Уильям Понд | Дэн Кокс | |
| Шахта Шахтера | Стив Калберсон | |
| Холмы Монтесумы вдалеке, водный передний план | Стив Мартарано | |
| Монтесума Слау, передний план лодки | Стив Мартарано | |
| Топь Монтесума, береговая линия | Стив Мартарано | |
| Монтесума Слау | Стив Мартарано | |
| Монтесума Слау | FWS Фото | |
Шилохвостые утки | Дэн Кокс | |
| Питтсбург, Калифорния, электростанция возле острова Чиппс | Стив Мартарано | |
| Посадка урочища Шин Ки Студенты посадили естественную растительность в Шин Ки, недалеко от Стоктона.  В рамках проекта реставрации студенты посадили ивы, ивы и осоки вдоль берегов и дамб в этом районе. | Стив Мартарано | |
| Проспект острова | Стив Калберсон | |
| Проспект острова | Хизер Уэбб | |
| Проспект остров, пеликаны на переднем плане | Стив Калберсон | |
| Проспект остров, пеликаны на переднем плане | Стив Калберсон | |
| Мост Рио-Виста | Стив Калберсон | |
| Река Сакраменто | Стив Калберсон | |
| Река Сакраменто | Стив Мартарано | |
| Сакраменто плотина | Стив Калберсон | |
| Вид на болото Суисун | Стив Мартарано | |
| Юнион-Айленд | Хизер Уэбб | |
| Объездная зона дикой природы Йоло между Сакраменто и Дэвисом, Калифорния, рядом с шоссе I-80 | Стив Мартарано | |
| Объездная зона дикой природы Йоло между Сакраменто и Дэвисом, Калифорния, выезд I-80 | Стив Мартарано | |
| Объездная зона дикой природы Йоло между Сакраменто и Дэвисом, Калифорния, выезд I-80 | Тиффани Хейтц |
Фотография | Колледж Дельта
Детали
Откройте для себя цифровую фотографию
Вы изучите широкий обзор основ цифровой фотографии, включая оборудование, программное обеспечение и практическое использование.Мы обсудим различные типы цифровых фотоаппаратов, от телефонов и планшетов до цифровых SLR, все из которых предлагают широкий спектр фотографических возможностей. Мы также поможем вам решить, какое оборудование соответствует вашим потребностям, и у вас будут практические упражнения, чтобы вы могли исследовать области, которые вас интересуют.
Обсуждение цифровой фотографии было бы неполным без возможностей цифрового редактирования. Мы рассмотрим ряд программных пакетов, и вы узнаете, как составлять снимки, когда знаете, что у вас есть доступ к цифровому редактированию.Вы также узнаете о своих вариантах цифрового хранилища — на камере, компьютере и даже не только в облачном хранилище и онлайн-резервных копиях.
Освоение цифровой зеркальной камеры
Получите контроль над своей цифровой зеркальной камерой! В этом курсе вы преодолеете технологический барьер и узнаете, как использовать цифровую зеркальную камеру для съемки красивых фотографий.
Вы начнете с изучения множества функций и элементов управления цифровой зеркальной фотокамеры и посмотрите, какие объективы вам понадобятся для любимой фотографии.Далее мы рассмотрим элементы управления экспозицией. Вы узнаете о замере экспозиции, компенсации экспозиции, управлении диафрагмой, выдержкой и ISO. Вы узнаете, как использовать эти функции, чтобы получить правильную экспозицию для каждого снимка.
Затем мы обратим наше внимание на фотосъемку со вспышкой, управление элементами управления камерой, файлы фотографий и даже работу в ручном режиме. Обладая этими навыками, вы сможете вывести свою фотографию на новый уровень. Наконец, курс исследует фотографии с высоким динамическим диапазоном и как справиться с этими трудными и запутанными ситуациями экспозиции.
Фотографирование людей цифровой камерой
Фотографировать людей может быть весело, увлекательно и сложно! Этот курс упростит создание красивых фотографий взрослых, детей и младенцев. Не волнуйтесь, если вы новичок в цифровой фотографии, потому что мы начнем с основных принципов, которые вам нужно знать, чтобы стать народным фотографом. Вы откроете для себя лучший способ снимать лица, исправлять типичные проблемы с крупным планом и использовать методы редактирования цифровых фотографий для ретуширования фотографий и внесения других улучшений.Далее мы перейдем к портретным и формальным групповым снимкам, где вы узнаете, как организовать людей, какие ракурсы использовать, а каких избегать. Вы научитесь фотографировать в движении, а также научитесь нескольким забавным и творческим способам фотографировать детей и младенцев. Вы даже получите опыт в наполнении своих фотографий изображениями, настройке настроения и создании тем. Этот курс поможет вам стать опытным фотографом.
Комплекты Suite не подлежат частичному отказу от или возврату.Возможен перевод на другие открытые занятия того же курса. Пожалуйста, обратитесь в свою школу для получения дополнительных сведений о выпадении, переводе и возврате средств в пакетах Suite.
Обработка изображений на озере Дельта
Джасен Роби: Привет. Спасибо, что присоединились к нашему сегодняшнему сеансу по обработке изображений в Дельта Лейк. Меня зовут Джейсон Роби. Я являюсь руководителем платформы по функциям корпоративной платформы в Databricks. И я здесь со своим уважаемым коллегой.Рохит, хочешь представиться?
Рохит Гопал: Спасибо, Джейсон. Всем привет. Я Рохит Гопал. Я архитектор решений в Databricks из Сиэтла. И мой опыт работы в области науки о данных и машинного обучения. И я с радостью расскажу вам о том, что мы собираемся здесь показать. Вернусь к тебе, Джейсон.
Джасен Роби: Хорошо. Итак, чтобы начать, просто рассмотрим пару вещей.Как мы знаем и видели, глубокое обучение прошло долгий путь за последние несколько лет. Улучшилась даже работа с различными типами данных и изображений, о которых идет речь в этом разговоре. Мы также хотели рассказать об использовании изображений на озере Дельта и о том, как это сделать суперэффективным способом. В некоторых случаях использования, которые я проработал с различными клиентами и отделами, я легко получаю в 45 раз больше улучшений в разных случаях. Итак, Рохит и я хотим поделиться этим с вами сегодня.
Итак, сначала мы рассмотрим небольшую архитектуру конвейера обработки изображений.Пройдите через несколько испытаний. А затем посмотрите на различные техники работы с изображениями, как на людей первого класса. Итак, мы посмотрим на это на озере Дельта. А затем Рохит расскажет об обучении использованию распределенных моделей и рассмотрении там пары техник. А затем он продемонстрирует конвейер логических выводов, в который ваши специалисты по данным могут фактически использовать ту структуру модели, которая им нужна, и при этом не вносить изменений в рабочий код, чтобы использовать эти новые модели.
Мы покажем вам их, затем рассмотрим некоторые ограничения и подведем итоги.Надеюсь, это будет полезно для вас и для ваших конвейеров обработки изображений.
Начнем с архитектуры конвейера обработки изображений. Так что, возможно, несколько примеров использования, в которых мы это видели. Если вы уже обращаетесь к нам, зная, что у вас есть потребности в обработке изображений, то, вероятно, у вас это уже есть. Но мы видим это повсеместно при обнаружении дефектов и аномалий. Иногда даже дополняя процессы SCADA более дешевыми видеодатчиками и тому подобным. И занимаюсь этим параллельно с тем, что уже есть.Выявление проблем со здоровьем. Мы видим распознавание объектов, распознавание лиц. В наши дни это повсеместно, а также автоматическая группировка и распознавание текста. Множество различных случаев использования, когда вам может потребоваться действительно работать с изображениями, а не только работать с ними по отдельности, по паре, но и в масштабе, и это то, чем мы все занимаемся.
Итак, конвейер, который мы рассмотрим сегодня, действительно выглядит так. Итак, мы собираемся представить, что у нас есть источник пакетного потока. Мы собираемся просто использовать набор изображений, и я покажу вам это во время демонстрации.Но обычно вы получаете свои изображения, и они могут использоваться в пакетном или потоковом режиме. Скорее всего, вы их сохраните, а затем, возможно, создадите очередь для выполнения логического вывода на основе вашей существующей модели. Так что классифицируйте их, как у него есть объект, или это буква, или он говорит, что он должен быть сгруппирован с этими людьми, или имеет какую-то особенность, которую вы извлекли из изображения. Обычно затем сохраняют эти классифицированные изображения и, при необходимости, настраивают некоторые уведомления, в которых говорится: «Эй, мы действительно хотим найти эту вещь, немедленно сообщите нам».Или просто сделайте его доступным для обработки с этими засекреченными функциями.
Как правило, в отдельном цикле у вас есть собственное обучение модели и модели классификации. Итак, мы смоделировали это с помощью MLflow, и в этом случае у вас обычно есть фрагмент обучающего кода. Втянешь, варианты могут быть разные. Фактически, Rohit покажет два разных, которые мы используем для этой демонстрации. Вы хотите сериализовать свою модель. А затем мы делаем это в Databricks, поэтому у нас есть встроенный реестр модели, чтобы мы могли использовать и сразу отмечать, является ли он производственным или нет, так что, когда конвейер вывода работает в производстве, он может немедленно получить следующая версия без каких-либо других изменений.Вот что мы сегодня будем демонстрировать, ходячая мысль.
Итак, начнем, и это просто сказано более подробно, об архитектуре конвейера обработки изображений. Итак, у нас есть обучение и выводы. Вы часто будете проводить тренировку гораздо реже, чем образы, которые вы предполагаете. Итак, мы снова настроили это с помощью MLflow. И тогда торговые модели, в нашей версии, могут быть немедленно развернуты в производство. Итак, мы используем MLflow. У нас есть особый класс модели, который включает в себя некоторые функции конвейера, которые покажет Rohit, и их можно докерализировать в конце дня и доставить туда, где вам нужно, если вам действительно нужна классификация. в облаке.Итак, сегодня мы немного покажем вам, как это сделать.
Мы также покажем вам переключение между фреймворком глубокого обучения. Так что часто бывает так, что когда вы вводите новую структуру, и вы вносите ее, потому что вам нужно немного больше подъема или появилась новая техника, вы можете столкнуться с опасностью необходимости изменить производство и, следовательно, сделать его большее изменение. С помощью этой техники, которую мы вам показываем, мы покажем вам плавное переключение с одной платформы на другую при условии, что вы будете следовать методам модели MLflow, которые мы показываем здесь.
Так почему же так сложно обрабатывать изображения, спросим мы. Здесь всего несколько проблем, которые я видел. Из-за ограниченного количества доступных локальных графических процессоров иногда очень дорого использовать его. Когда вы разрабатываете решение, вам сразу приходится покупать еще больше графических процессоров, чтобы масштабировать его. Затем обновляются графические процессоры, и тогда вы как бы застреваете на том же самом оборудовании. Графические процессоры иногда сложно спроектировать и безопасно управлять, поэтому в процессах развертывания часто вы получаете большие репозитории изображений, просто имея проблему только количества файлов изображений.Итак, задействовав их в этой технике с помощью Delta Lake, мы покажем вам, как уменьшить эту небольшую проблему с файлами. Кроме того, трудно создать структурированную таблицу, используя неструктурированные данные изображения вместе с боковыми элементами. Зачастую создание и запуск с изображениями становится слишком сложным, потому что вам нужно собрать их из файла. Эта техника, все будет хорошим, аккуратным столом. На самом деле, гораздо меньше путаницы и потенциальных ошибок. И по-прежнему иметь возможность обрабатывать их как изображения, когда это необходимо.
Итак, использование Delta Lake для хранения изображений. Вы только посмотрите, что мы собираемся делать. Итак, я собираюсь начать что-то вроде инженерии данных и подготовить эти изображения для обработки. И для этого я несколько раз упоминал, что мы будем использовать Delta Lake. Delta Lake делает для нас несколько вещей. Итак, я упомянул проблему с маленькими файлами. Если вы имеете дело с большим количеством крошечных файлов, ваши облачные и распределенные источники будут перегружены, или даже списки каталогов не будут работать, если у вас их слишком много в одной папке.Возможность хранить файлы. Бинарный файл для изображений в Delta Lake позволит выполнять запросы быстрого вывода. Это сохранит файлы. Это сразу дает вам возможность потоковой обработки практически с тем же кодом, что и ваш пакет. Предоставляет вам транзакции ACID, чтобы вы могли знать, что у вас есть согласованные наборы данных. А затем вы даже можете использовать настраиваемое сжатие, поэтому, если вы имеете дело с изображениями, как мы это сделаем сегодня, которые уже сжаты, нет необходимости тратить дополнительное время на чтение и запись, заботясь об этом.Так что я тоже покажу это в демо.
А затем разведка против хранения. Delta Lake поддерживает два основных формата. Итак, если вы читали умную документацию, есть специальный формат изображения, который хорош, потому что, как вы можете видеть здесь, слева, он показывает изображения. Он генерирует эскизы и процессы. И это действительно приятно — посмотреть на папку, полную изображений, или папку с подпапками, заполненными изображениями, и действительно понять, что происходит. Как оказалось, этот формат изображения не обязательно является лучшим из того, что мы нашли для обработки изображений в большом масштабе.И поэтому нам нравится использовать двоичный формат. Мы будем использовать формат изображения для исследования, а двоичный формат — просто сохранить его как сайт байтов. Храните изображения набором байтов, а затем вместе с некоторыми другими функциями. Это то, что нам предстоит сегодня. Двоичный файл, мы будем использовать его в различных пандах, функциях напрямую или в UDF для работы с изображением.
А потом дальнейшая обработка изображения. Если вам нужно что-то сделать с изображениями, возможно, с функциями и изображениями, мы обнаружили, что применение панд — очень удобный способ сделать это.Таким образом, вы можете позволить себе роскошь внедрять инновации с помощью своих библиотек обработки изображений, Pillow или CB2 или что-то в этом роде, сохраняя при этом возможность работать с большим масштабом. Использование этой функции applyInPandas, которую мы вам покажем, позволяет избежать некоторых технических синтаксисов, которые сами по себе могут стать препятствием для выполнения чего-либо, выходящего за рамки UDF-функции масштабатора. А затем, как я уже сказал, он позволяет вам использовать удобные для вас API.
Итак, основы, которые вы вскоре увидите во время демонстрации, заключаются в том, что сначала вы просто формируете свою схему так, как хотите, и используете для этого искру.А затем используйте функцию панд. ApplyInPandas работает с использованием группового набора данных. Поэтому мы сгруппируем их по наборам изображений, которые вы хотите иметь одновременно, или, возможно, по наборам строк, которые вы собираетесь настроить на изображение, которое позже вы собираетесь превратить во что-то другое. Там много разных вариантов использования. Но вкратце, как только вы определите свою схему, вы можете вызвать applyInPandas, предоставить возвращаемую схему, а затем вы сможете эффективно присоединиться к ней. И благодаря этому процессу мы достигли некоторых из отличных показателей скорости работы, включая некоторые локальные и некоторые другие методы, которые используют люди.
Итак, я перейду к демонстрации и просто покажу вам, как это выглядит в Databricks.
Хорошо, вот и рабочая область Databricks. И я настроил нашу демонстрацию. Я сейчас показываю рабочее пространство. У меня есть DAIS, и я установил здесь несколько разных записных книжек. Мне нравится нумеровать их вот так, просто чтобы держать их в памяти для любого процесса, над которым я работаю. Но в этом случае я вытащил блокнот проводника, и у меня есть конвейер наверху.Конечно, эти ноутбуки хороши тем, что вы можете сделать их по-настоящему богатыми, добавить документацию и все такое, при этом имея возможность запускать их как производственные конвейеры прямо с ноутбуков. Там довольно классная функциональность. Но не вдаваясь в подробности, это то, что мы только что рассмотрели на слайдах, поэтому давайте перейдем к событию набора данных.
Итак, в этом блокноте я просто собираюсь показать вам некоторые особенности типа файла изображения. И вы можете видеть, что мы получаем какое-то изображение таблетки, а также немного искры.Итак, в сегодняшней демонстрации мы будем использовать набор данных о цветах. И что это за набор данных: в нем есть фотографии цветов, и они находятся в подпапках для разных типов цветов. Итак, у нас есть ромашки, одуванчики, розы, подсолнухи и тюльпаны. И просто чтобы продемонстрировать некоторые функции, если я использую тот тип изображения, который мы видели на слайде, и просто указываю его на каталог, в котором в данном случае я использую Databricks или у меня работает кластер, поэтому кластер имеет доступ к этой папке, то он покажет нам эту красивую визуализацию.Он будет генерировать для нас эскизы и просто дать нам возможность действительно просмотреть и увидеть, что там есть. Вы всегда можете нацеливаться на это.
Итак, в этом первом мы читаем только из папки высокого уровня. Папка следующего уровня ниже — это подсолнухи, так что теперь она собирает только подсолнухи. И что вы здесь заметите, так это то, что когда я читаю папку с подпапками, изображение автоматически принимает это за метку и помечает их именем папки. Итак, просто как бы проталкиваясь через это… мы идем.Мы собираемся подтолкнуть это к озеру Дельта. Так что, если бы я хотел сохранить это напрямую, чтобы другие люди могли это сделать, я мог бы сохранить это как Delta. Мы просто поместим его как набор данных. Поезд цветов DIAS 2021. А затем убедитесь, что другие люди могут это обработать. Итак, в данном случае я взял тот файл изображения. Этот набор изображений прямо с диска и сохранен в таблице дельта, чтобы другие люди могли изучить, и вы можете легко превратить их в миниатюру.
Если я посмотрю на это, у нас 36 или 70 изображений.Такой довольно маленький. Вы можете подумать о прокрутке и просмотре изображений, и это нормально, но когда вы перейдете к масштабированию, вам, вероятно, не понадобятся все эти функции. Скорее всего, вы будете делать это только на подмножестве. Но, используя функцию Delta для оптимизации, вы можете видеть, что мы позаботимся об этих файлах, поскольку они были загружены с помощью метода изображений. В основном дают вам кусок на изображение. И мы запустили оптимизацию здесь, чтобы уменьшить это, чтобы он попал в более разумный набор файлов для такого большого количества данных, а это не так много.
Итак, пока я прохожу через это, я собираюсь использовать этот формат изображения, чтобы исследовать вещи и как бы разобраться, но затем, когда я на самом деле строю свой конвейер, давайте рассмотрим, как это может выглядеть. Так что, если я перейду на блокнот 01 ingest. У меня есть изображения ETL в таблице Delta. Так что в этом случае у меня такой же набор функций. В моем случае я просто собираюсь использовать библиотеку изображений или библиотеку таблеток для обработки изображений. Теперь мы собираемся читать тот же каталог, но на этот раз мы собираемся читать их как двоичные файлы.И поэтому в этом случае мы хотим повторно проклясть, спуститься и поискать jpeg-файлы, источником которых являются мои изображения. А затем, если я покажу это, вы увидите, что мы получаем хороший удобный фрейм данных с самим фактическим файлом изображения, только что загруженным как двоичный. И снова то, что это будет делать, вместо того, чтобы читать его как набор изображений, — это избежать обработки, которая происходит, только для того, чтобы мы могли отобразить это красиво. Так что для крупных сценариев использования потоковой передачи это, вероятно, то, что вы захотите сделать после того, как изучите данные.
Итак, при дальнейшей обработке мы извлечем некоторые особенности. Так что я действительно хотел бы получить класс, что это за цветок. Посмотрите на размер. И, может быть, вы захотите заняться чем-нибудь другим. Итак, в этом случае мы только что выбрали пару функций для извлечения. Мы собираемся использовать простой UDF. Итак, это UDF масштабатора, чтобы просто вытащить и вернуть поток или вернуть объект с этими двумя значениями. Итак, в этом случае, когда я обрабатываю, я делаю изображения, которые мы загружали раньше.Выбирать. Мы пойдем по тому пути, который был там. Мы собираемся использовать эти масштабные UDF. А затем мы возьмем контент, которым является изображение.
Делаем шаг здесь. Итак, в данном случае мы делаем это в знаке инженерии данных, поэтому мы собираемся изменить этот ярлык на индекс. Так что вы могли бы сделать просто так, чтобы мы могли работать с числами для классов. И затем, в конце этого процесса, мы все равно получим такое же количество изображений, но теперь с фреймом данных, который мы можем эффективно использовать, используя этот тип двоичного объекта.В данном случае представим, что у меня есть другая обработка изображений, которую я хочу выполнить. Итак, в этом случае я собираюсь выполнить простое преобразование в шкалу серого. Вам не обязательно это делать, но предположим, что вы хотели вытащить красный фильтр и сделать что-то, провести анализ краев на разных цветовых полосах или что-то еще, что вам нужно здесь сделать. Я просто собираюсь использовать шкалу серого, чтобы продемонстрировать функцию applyInPandas.
Итак, если я решил делать шкалу серого, то я здесь определил две функции.Получить байты изображения, которое просто берет и изображение и возвращает байты, чтобы сохранить их в столбце. А затем простое добавление изображения в градациях серого, которое принимает фрейм данных pandas, а затем добавляет пару столбцов. Итак, мы собираемся добавить изображение в градациях серого и формат шкалы серого. Форматом будет png, но мы применим к нему функцию, чтобы взять исходное изображение и преобразовать его в оттенки серого. Итак, если вы посмотрите на это, все, что мы делаем, — это простой старый Python, а затем использование API pandas. А затем с помощью моей библиотеки изображений… и ввода-вывода, BytesIO, чтобы преобразовать двоичную строку в то, что читается в файле, ищущем вещь для обработки изображений.
Итак, как только они определены, мне нужно подготовить свой набор данных, чтобы на самом деле вызвать его и увеличить свой фрейм данных. Итак, для этого вы собираетесь настроить схему возврата. Эта схема возврата на самом деле ни к чему не приведет, поэтому здесь нет инструкции о действии. Все, что я делаю, это использую синтаксис выбора и столбец ширины для определения самой схемы, чтобы мне не приходилось вводить ее вручную и чтобы она могла быть более динамичной при моей обработке. Таким образом, эта схема возврата должна соответствовать возвращаемому значению … это может означать фрейм выходных данных, но я делал сопоставление один-к-одному, поэтому я просто вернул его как фрейм входных данных.Но все, что возвращает эта функция, должно соответствовать этой схеме возврата. И затем интеграция стрелки apache с applyInPandas сделает все это за вас. Итак, я хочу уменьшить свой фрейм данных.
Итак, если у меня есть фрейм данных, в котором может быть много-много столбцов, но мне не нужны все эти столбцы для моей функции, наиболее эффективным способом обработки будет ограничение вашего фрейма данных до те элементы, которые вам нужны. В данном случае я использую шкалу серого, поэтому мне действительно нужен только контент.Но я собираюсь сгруппировать по ярлыкам, чтобы разослать их. Итак, я собираюсь сделать все ромашки вместе и все розы вместе. Это просто выбор, но у вас должно быть все, что вы собираетесь группировать. И тогда вам понадобится, в данном случае путь, вам нужно будет снова объединить этот набор данных. Потому что, по-видимому, вы хотите втянуть это.
Теперь причина, по которой я просто не обманываю и не отправляю весь фрейм данных, заключается в том, что есть много столбцов, много данных, может быть, другие изображения в этой строке в зависимости от вашего приложения, это просто создаст много сериализации.Сериализация данных, которая вам не нужна. Таким образом, это сократит его и сделает функции очень быстрыми. А затем, используя силу искры, как для определения схемы, так и для повторного объединения, все это происходит очень быстро.
Хорошо, у меня есть своя функция. У меня есть схема возврата. У меня есть урезанный фрейм данных. Так что теперь мы просто называем это. Итак, мы просто возьмем этот урезанный фрейм данных, сгруппируем его по метке и применим мою функцию. И тогда вы заметите, что я предоставил две вещи: функцию и схему.Так что это будет делать по одной группе. Он будет отправлять группу для каждой задачи, и это будет отображаться здесь как фрейм данных pandas, о которых вы действительно не знаете, или не должны аннотировать его или что-то еще. Так что это довольно удобно. И здесь вы можете видеть, что я вызвал свои схемы и в конечном итоге создаю их как фрейм данных.
Итак, просто чтобы немного закончить, часто, когда вы имеете дело со своим полным набором данных, вам иногда нужно отлаживать эту функцию, не дожидаясь все время, а затем выясняя, как ее извлечь.Так что у меня часто будет потенциально закомментированный раздел тестирования, так что я и делаю здесь. Я только что сократил количество строк до 10 и ввел их как фрейм данных pandas, и вы можете увидеть мою сокращенную схему здесь. А затем в этом случае я собираюсь протестировать функцию напрямую. Итак, у меня есть фрейм данных, и я назову его напрямую. Это просто панды, так что никакой искры нет, я делаю все это на драйвере, чтобы проверить свою работоспособность. А затем, в конце дня, я повторяю и делаю пару подзаголовков для сравнения изображений.Так что теперь я как разработчик вижу, что моя серая шкала работает нормально. Я чувствую себя хорошо с этим отображением на 10 изображениях, которые я просмотрел. Итак, теперь я готов избавиться от проблем и применить это ко всему моему набору данных
Так что я обычно комментирую это, но теперь мы можем пойти и сказать: эй, давай запустим эту штуку. Приступим к действию. Давайте отобразим выходной файл df. Поэтому, когда я делаю это здесь, я получаю свое изображение в градациях серого и формат серой шкалы. Поскольку я протестировал это, я уверен, что это то, что мне понадобится в дальнейшем в конвейерах, и теперь я могу пойти дальше и зафиксировать это на диске.Я показываю все это в пакетном примере, но все это можно передать в потоковом режиме, просто изменив поток записи и изменив поток чтения. Так что это все возможно, а остальной код остается прежним.
Здесь стоит обратить внимание, если вы уже используете сжатые изображения, поэтому jpg, png и другие, вы, вероятно, захотите сохранить как несжатые, потому что это сжатие уже есть в вашем двоичном объекте. Если большая часть данных, которые вы будете хранить, — это изображения, и они уже находятся в сжатом формате, то рекомендуется сохранить текущее сжатие и установить его без сжатия, а затем вывести прямо в Delta Lake, так же, как мы видели раньше.А затем восстановите сжатие на случай, если в вашей работе есть другие дела.
И затем, как и в случае с исходными файлами, мы можем оптимизировать нашу поездку здесь, учитывая, что мы вытащили и обработали ее, и она была хорошо поставлена. Оптимизация в этом случае не сделала так много, потому что она уже записывается в оптимальном формате.
Надеюсь, это поможет вам с некоторыми функциями и функциями, которые вам понадобятся для работы с изображениями. Это действительно здорово — иметь возможность обращаться с изображениями как с первоклассными гражданами, а также использовать знакомые API-интерфейсы.Итак, с этим я собираюсь передать это своему аналитику данных Рохиту, чтобы он объяснил вам, что кто-то может с этим сделать.
Рохит Гопал: Хорошо. Большое спасибо, Джейсон. Итак, теперь вы увидели, как мы можем использовать ETL и загружать данные изображений в Delta Lake. Мы увидели, как можно использовать двоичный формат файла, а также оптимизировать и избежать проблемы с маленьким файлом. Теперь, когда у вас есть озеро Дельта с изображениями, следующий вопрос: как строить модели? Допустим, вы хотите построить модель глубокого обучения в одной из наиболее популярных библиотек, TensorFlow или PyTorch.Мы посмотрим на это и увидим, как мы это делаем не только на одном компьютере, не только на одной машине, но и распределенно.
Итак, с помощью Databricks вы можете фактически создавать кластеры с несколькими узлами. По сути, несколько компьютеров связаны вместе, и каждый из них имеет несколько графических процессоров под ним. Что это действительно позволяет, так это то, что вы можете проводить распределенное обучение на моделях глубокого обучения, поэтому вам не нужно ждать, пока одна машина в течение дня завершит обучение, скорее, вы можете делать это параллельно по той же цене, намного быстрее.
Это также позволяет вам превратить вашу одноузловую модель глубокого обучения в распределенную структуру обучения. Таким образом, вы можете взять большую часть того, что у вас есть, поместить это в структуру, которую я собираюсь вам показать, и вы сможете запустить это построение параллельно. Кластер Databricks предлагает масштабирование, так что вы действительно платите только за то, что используете. Теперь, когда вы видите, как Databricks позволяет создавать кластеры, поддерживающие распределенное обучение моделей глубокого обучения, следующий шаг — как это сделать? Итак, у нас есть фреймворки, поддерживающие распределенное обучение.Итак, пара из них с открытым исходным кодом, которые здесь поддерживаются, — это HorovodRunner, где вы можете проводить распределенное обучение моделей TensorFlow, Keras и PyTorch. Мы также поддерживаем дистрибьютора Spark TensorFlow, если вы действительно сосредоточены только на стороне TensorFlow.
И последнее — то, что вы можете загружать свои данные с помощью Petastorm. Итак, давайте посмотрим, у вас есть набор данных, который показал вам Джейсон, скажем, в таблице данных. Вы можете использовать этот искровый фрейм данных, а затем загрузить его либо в набор данных TensorFlow, либо в формат загрузчика данных PyTorch, чтобы вы могли передать эти данные в свою структуру глубокого обучения, не беспокоясь об этом преобразовании из Spark или Parquet в ваш набор данных TensorFlow PyTorch.
Petastorm также кэширует набор данных в формате Apache Parquet, а затем загружает его либо в набор данных TensorFlow, либо в формат загрузчика данных torch. Итак, еще раз, это действительно подтверждает тот факт, что вы можете передать свою таблицу данных в эти распределенные обучающие среды.
Один практический совет, и я вскоре расскажу об этом в демонстрации, но мы видели, что при загрузке данных с помощью Petastorm, в частности, функции, называемой make искровым преобразователем, вы вводите определенный фрейм данных искры и создаете Объект Petastorm, который вы затем потребляете.В этом процессе вы хотите установить низкое значение для этого параметра продукта Размер группы паркета в байтах. В нашем проекте мы поняли, что значение по умолчанию 32 мегабайта может быть слишком большим. Использование одного мегабайта, как мы видим в приведенном ниже примере, определенно является лучшим вариантом, чтобы в вашем кластере не закончилась память. Итак, это хороший шаг. Мы изучили
. И здесь вы видите на скриншоте ниже, как мы используем HorovodRunner, который я рассмотрел на предыдущем слайде, для выполнения распределенного обучения по двум рабочим узлам.
После того, как мы проведем распределенное обучение и у вас будет модель глубокого обучения, готовая к использованию, следующий вопрос: как вы на самом деле используете ее в конвейере вывода.Как упоминал ранее Джейсон, мы увидим, как MLflow на самом деле это поддерживает. И поддерживает это таким образом, что если вы, как специалист по данным, строите свои модели, используя любую структуру, которая вам нравится, которая все полагается на параметры, структуры, что бы то ни было, MLflow позволит использовать эту конкретную модель в общий формат, так что конвейер вывода фактически не будет затронут, если базовый тип модели изменится по мере того, как специалист по анализу данных обучается и пробует разные модели.
Итак, реестр моделей MLFlow, и, в частности, когда мы отслеживаем конкретную модель, TensorFlow, PyTorch и многие другие, с открытым исходным кодом, которые существуют, помимо их регистрации в исходном формате и разновидности, мы также поддерживаем то, что называется модельным ароматом bifunc. Это общий вариант, основанный на функциях Python, который затем позволяет полностью изолировать конвейер вывода от конвейера обучения и любой используемой модели. Итак, как специалист по данным, я могу переключиться с TensorFlow на PyTorch, и в конвейере вывода ничего не изменится.И я покажу вам это через секунду.
Еще одна вещь, которую следует понять здесь: когда мы запускаем вывод с использованием MLFlow, Databricks и Delta, вы можете выполнять распределенный вывод, чтобы несколько узлов вашего кластера выполняли вывод, применяя модель параллельно. И вы можете сделать это либо в пакетном режиме, либо в режиме потоковой передачи в реальном времени, и мы фактически покажем оба из них через секунду. И, как упомянул Джейсон, вы также можете развернуть эти модели на периферийном устройстве. Итак, допустим, вы просто хотите обучить его, используя набор графических процессоров в Databricks, но ваш конечный вариант использования находится в другом месте, вы можете использовать MLFlow даже для такого типа развертывания модели на периферийных устройствах.
На этом я собираюсь перейти к демонстрации, где я расскажу вам как о конвейере обучения, так и о конвейере вывода.
Итак, теперь мы смотрим на пользовательский интерфейс Databrick. И прежде чем перейти к обучению и конвейерам вывода, я просто хотел быстро показать вам, как будет выглядеть кластер, который мы используем. Итак, как вы можете видеть здесь, я просто проведу вас по ключевым моментам, которые имеют значение. Я выбрал 8.2 ML, так что это в основном оптимизированное время работы, которое обеспечивает Databricks.В нем предустановлено множество пакетов машинного обучения. И вы можете видеть, что здесь есть поддержка графического процессора, поэтому вы можете выбирать экземпляры графического процессора. Как вы видите здесь в драйвере и рабочих, в этом примере у меня есть стандартный NC24, который имеет полные графические процессоры и любую память. И мы установили соседа с автоматическим масштабированием и автоматическим доминированием, чтобы он мог ощущать свою рабочую нагрузку, он мог увеличить количество рабочих с двух до восьми [неразборчиво].
Итак, ключевая идея здесь в том, что это доступно в нескольких облаках.Таким образом, в зависимости от облака, в котором вы находитесь, вы можете очень легко настроить кластеры с помощью графического процессора, используя всего пару щелчков мышью в Databricks. И теперь, когда у нас есть этот кластер, готовый и работающий, я собираюсь перейти к самому первому конвейеру, то есть к обучению TensorFlow, через которое я хотел провести вас всех.
Итак, как вы можете видеть, мы рассмотрим некоторые шаги. Самый первый — как загрузить данные в Spark. И затем, когда у вас есть искровый фрейм данных, вы хотите преобразовать его либо в набор данных TensorFlow, либо в какой-либо другой формат.И для этого воспользуемся Petastorm. Воспользуемся искровым преобразователем. Как только мы это сделаем, мы рассмотрим пример, в котором мы обучаем модель TensorFlow с одним узлом. Возможно, вы уже знакомы с этим. То, что вы можете делать на одной машине рабочего потока. Как только мы это сделаем, мы будем использовать это, чтобы затем обучать эту модель TensorFlow распределенным образом по этому кластеру, который мы только что показали, по нескольким графическим процессорам в кластере.
Итак, прокручивая здесь, мы начнем с установки, где мы хотим отслеживать эксперименты MLFlow.Поэтому, когда вы строите и тренируетесь на различных типах моделей, параметрах и т. Д., Вы можете отслеживать их все автоматически. Здесь вы можете увидеть, что я также установил несколько других параметров для MLFlow. Один из них — автоматический журнал TensorFlow и автоматический журнал искры. Так что это будет делать, когда вы тренируете эксперименты, он автоматически отслеживает, что вы запускаете, каковы параметры, а также каковы метрики, метрики проверки и так далее. Таким образом, вам как специалисту по обработке данных действительно легко вернуться и сказать: «Хорошо, это то, что я запускал пару дней назад».Это параметры. Здесь также будет указана версия записной книжки, что упростит возвращение и воспроизведение экспериментов. Таким образом, вы можете автоматически отслеживать свои эксперименты. Здесь мы установили несколько параметров, включая форму, размер и количество эпиков. Итак, это ваши стандартные параметры TensorFlow. Посмотрим, как это используется.
Итак, переходя к первому шагу, мы рассмотрим, как мы получаем данные, которые Джейсон создал и курировал для нас. Как видите, я просто читаю его в формате Дельта.Двоичный набор данных цветочного потока. Итак, поскольку мы на самом деле находимся в производственном конвейере, мы хотим использовать двоичный формат набора данных изображения. И я выбираю несколько столбцов, которые мне нужны, и мы фактически перераспределяем их. Мы хотим, чтобы разделов было как минимум столько же, сколько рабочих, если не больше. Как только мы это сделаем, после того, как мы загрузим набор данных, созданный для нас Джейсоном, следующим шагом будет создание объекта Petastorm искрового преобразователя.
Итак, что это действительно делает для каждого вашего набора для обучения и проверки, который мы создали, вы можете видеть, что мы использовали эту конкретную функцию, сделать искровой двигатель.Мы вводим фрейм данных Spark и конкретный параметр Parquet уменьшенного размера в байтах, о котором я говорил раньше. Вы хотите уменьшить это примерно до одного мегабайта. И как только вы это сделаете, вы сможете использовать этот объект в своей структуре, чтобы затем получить набор данных TensorFlow и построить свою модель. Вот как вы используете Petastorm для преобразования кадра данных Spark во что-то, что вы можете понять с помощью TensorFlow или PyTorch.
Petastorm также создает кеш. Как видите, мы перечислили кеш на [BBFS].И вы просто указываете конкретную папку, и она сохранит это конкретное, что жестикулируется, в формате Parquet, так что тогда к нему можно будет легко получить доступ довольно быстро.
Как только мы это сделаем, следующим шагом будет проверка количества имеющихся у нас записей. Это всего лишь образец. Итак, у меня есть 71 тренировочная запись и 29 проверочных изображений. Опять же, одна идея, которую мы также хотели помочь понять пользователям, заключается в том, что для моделей глубокого обучения необязательно иметь терабайты. Если да, то отлично. Вы, вероятно, сможете извлечь из этого большую пользу.Но даже если у вас есть небольшие наборы данных, вы можете использовать предварительно обученные модели, как вы можете видеть здесь. Так что это в основном трансферное обучение. В TensorFlow у нас есть бинарная модель B2 с весами, которые учатся с помощью imagenet. Мы просто вытянем эту модель, вытащим ее последний слой и переобучим на конкретном примере, который у нас есть. Это помогает нам избежать проблемы сбора данных объемом в терабайты, если у вас их нет, и вы можете просто использовать одну из этих моделей, которые были обучены на общедоступных наборах данных, и она была опробована и протестирована. .Вот что мы собираемся здесь делать. Мы воспользуемся моделью мобильной сети B2 от TensorFlow. Мы предоставим параметры входного набора данных размером 224 на 224 пикселя по трем цветовым каналам. И как только мы это сделаем, вы сможете увидеть сводку предварительно обученной модели, которую мы получаем от TensorFlow.
Когда у нас будет готовая модель, следующий шаг, который мы здесь сделаем, — добавим последний слой. Итак, мы добавляем один плотный слой в конце, и мы обязательно обучим его с конкретными классами и конкретными данными, которые у нас есть, чтобы он был более применим к тому, что мы пытаемся сделать здесь.После того, как вы построите модель, очевидно, что следующая задача — ее комбинировать. Итак, в зависимости от установленных вами параметров, в этом случае мы выполняем стохастический градиентный спуск, обеспечивая импульс, а также то, по каким метрикам мы хотели оптимизировать. И мы, очевидно, используем категориальную перекрестную энтропию, что довольно часто. Как только мы это сделаем, вы снова сможете взглянуть на сводку здесь. На нем четко видно, что это мобильная сеть B2, за которой следует вытяжной слой, за которым следует плотный слой и количество соответствующих ему параметров.
Когда все будет готово, следующим шагом будет предварительная обработка изображений. Итак, у нас есть много изображений, которые хранятся либо в двоичном формате, либо в некоторых случаях просто как бот для изображения. Но в этом случае, начиная с двоичного формата, который предоставил нам Джейсон, первый шаг, который мы хотим сделать, — это выполнить преобразование, чтобы оно соответствовало ожиданиям imagenet. Итак, мы сделаем это здесь. Как видите, мы в первую очередь используем объект BytesIO для декодирования двоичных данных, а затем повторно представляем библиотеку обработки изображений Python, библиотеку pill.И как только мы его откроем, мы изменим его размер и воспользуемся предварительной обработкой Keras, чтобы затем преобразовать его в чтение. И как только мы получим это, мы передадим это на следующий слой.
Итак, как вы можете видеть в следующей функции, мы преобразуем каждый маршрут. Мы используем карту. Опять же, все это обычный код Python. Мы используем карту и применяем функцию, которую мы только что определили здесь, к каждой строке. Затем это приведет к преобразованию столбца содержимого, в котором хранились двоичные данные.Теперь, когда у нас есть это, как вы можете видеть, что мы перечислили здесь, наша рекомендация на самом деле состоит в том, чтобы не делать это динамически для фрейма данных Spark, потому что он может генерировать существенно большие промежуточные файлы. Что определенно было бы рекомендовано, так это создать спецификацию преобразования, которую затем может использовать Petastorm. Так как он загружает данные из фрейма данных Spark, он выполняет эти преобразования, а затем передает их в среду TensorFlow или PyTorch. Таким образом, это упрощает преобразование при загрузке данных.Вот что мы здесь делаем. Мы просто предоставим эту конкретную функцию. Мы предоставим поля, которые мы изменили, а также найдем набор полей, который в данном случае является функциями и ярлыками.
Как только мы это сделаем, следующим шагом будет создание пользовательской оболочки. Итак, это место, где MLFlow позволит вам изолировать конвейер вывода от конвейера обучения. Таким образом, хотя я разрабатываю модель TensorFlow, то, что я в идеале хочу видеть, — это модель, обернутая в универсальный вид функций Python, так что конвейеру вывода не нужно знать, что происходит внутри.Это TensorFlow, какие параметры и так далее. Итак, что мы собираемся сделать, так это создать этот настраиваемый класс, этот класс-оболочку, который расширит разновидность модели MLFlow Python. И здесь нам нужно будет сделать одну вещь, а именно определить функцию прогнозирования, точнее, метод прогнозирования, который затем выполнит преобразование. Итак, мы предположим, что когда мы будем использовать эту конкретную модель обучения в конвейере вывода, мы просто предоставим ей данные в необработанном формате. И когда мы видим необработанный формат, это будет либо двоичный файл, либо путь к файлу.
Теперь вы увидите в нашем конвейере логического вывода, просто чтобы немного смешать его, мы покажем вам пример того, как вы можете использовать путь к файлу и передать его в функцию прогнозирования, а затем в функцию прогнозирования, определенную ниже, он будет учитывать все преобразования, которые нам нужны для конкретного фреймворка. Итак, прямо сейчас мы используем TensorFlow, поэтому мы собираемся убедиться, что для всех моделей TensorFlow, которые мы создали, он может использовать это как тензор. Поэтому мы обязательно проделали некоторую предварительную обработку.Например, отображение определений классов из текстового имени в числовой индекс. Убедитесь, что путь к файлу имеет правильный [DVFS]. Это то, что мы называем держателем предохранителя. Используя здесь крепление предохранителя, а затем создайте структуру того, что я хочу запустить здесь с помощью моей функции. С помощью моего метода прогнозирования. И как только я получу это, я собираюсь перебрать свой ввод, который передается. В этом случае набор ботов. Я собираюсь просмотреть каждого бота, каждый файл, я собираюсь открыть его, выполнить необходимые преобразования, использовать функцию изменения формы TensoFlow, чтобы изменить его форму, а затем передать этот тензор в модель, чтобы моя модель TensorFlow могла сделай предсказание.Вот что он здесь делает.
Что все это на самом деле пытается сделать, так это убедиться, что мы уверены, что специалист по обработке данных выполняет преобразования, ожидаемые TensorFlow. Так что вместо того, чтобы конвейер логического вывода делал это за нас. Как видите, я возвращаю две вещи. Один из них — это прогноз, а также вероятности, соответствующие каждому классу, для которого мы ожидаем прогнозирования. Как только я определю эту оболочку, я собираюсь использовать ее в конвейере обучения здесь, где я обертываю модель, с которой я тренировался, и затем регистрирую ее в MLFlow.
Итак, давайте посмотрим на это. Таким образом, эта конкретная функция будет запускать обучение, но на одном узле. С этого и начнем. Это простой способ ускорить разработку и перейти в распределенную структуру. Поэтому всегда начинайте с одноузловой структуры. Так и сделаем. Прежде всего, мы используем цепочку преобразователей и объекты проверки преобразователей, которые предоставил Petastorm. И мы сделаем набор данных TensorFlow из тех, которые были предоставлены с определенным размером байта.И он применяет преобразования, которые мы только что видели ранее.
Когда у нас будут готовы эти две части, остальная часть будет действительно обычным кодом TensorFlow. С точечным отображением от входа к функциям и индексом меток. Убедившись, что у нас есть правильный размер байта, который действительно определяет количество шагов для эпического, а также количество шагов проверки. И как только у нас это будет, как вы уже видели ранее, вы можете подобрать документ TensorFlow и предоставить набор данных поезда, а также набор данных проверки и другие параметры.Как только мы это сделаем, модель обучится.
И теперь, когда у нас есть обученная модель, следующим шагом мы хотим зарегистрировать ее в MLFlow. Как вы можете видеть здесь, я извлекаю идентификатор запуска и идентификатор эксперимента из MLFlow, и я также проверяю, что я обертываю эту конкретную модель, которую я только что создал, с помощью пользовательского класса оболочки, указанного выше. Как видите, я использую идентификатор запуска и эксперимента и указываю на модель. И как только у меня есть эта обернутая модель, я регистрирую ее как общую функцию Python.Как видите, я называю модель Python равной обернутой модели. Как только я это сделаю, я знаю, что у меня есть что-то, что хранится таким образом, что любой конвейер вывода, поддерживающий MLFlow, может легко использовать, не зная, что происходит под капотом.
Итак, теперь, когда мы выполнили это, как вы можете видеть здесь, мы запустили запуск с помощью MLFlow. Давайте остановимся и вызовем эту функцию. Так что это проходит. Опять же, это простой процесс узла, и это всего лишь простой пример, это не что-то самое точное.Мы не пытаемся найти лучшую архитектуру, это действительно зависит от того, что вы пытаетесь сделать и каков ваш вариант использования. Но теперь, когда мы обучили это на одном узле, мы видим, что я перехожу к экспериментам, и он отслеживает все различные эксперименты, которые я проводил, и подсказывает мне, какой из них чему соответствует. Я знаю, что это тот, который я использовал из этого конкретного примера TensorFlow, поэтому я собираюсь открыть его, и он даст мне все, что соответствует этому конкретному запуску модели.
Итак, давайте посмотрим на это. Вы можете увидеть здесь, в отслеживании MLFlow, он сообщает мне, какая из записных книжек является исходной. На самом деле у него есть та версия записной книжки, которая использовалась, поэтому, если вы хотите воспроизвести свой бег, вы можете легко это сделать. Он сообщает мне все параметры, которые мы делаем, когда мы вызываем MLFlow или TensorFlow, этот верхний журнал фиксирует все эти параметры, включая параметры по умолчанию. В нем также есть показатели из тренинга, который мы назвали. И у него есть теги, некоторые из которых довольно полезны, так что вы действительно можете вернуться и использовать версию этой дельта-таблицы, используя путешествие во времени, и вернуться к более ранней версии.Так что в данном случае это была пятая версия. Так что даже если ваш конвейер работает и эта конкретная таблица меняется, вы можете сказать: «Эй, дайте мне пятую версию», и вы сможете воссоздать свой эксперимент. Так что очень полезно, что у вас есть возможность, параметры и источник данных, который можно использовать для его воссоздания.
Спустившись сюда, в хранящиеся артефакты, мы можем взглянуть на некоторые из этих вещей. Итак, он показывает сводку модели. Как видите, мобильная сеть и плотная здесь, которую мы добавили.Он показывает оригинальную модель TensorFlow, которую мы создали. Так что это тот, на котором нет обертки. Как видите, по умолчанию мы сохранили две его разновидности. Один — это Keras, а другой — общая функция Python. Но гораздо интереснее то, что для того, чтобы мы могли использовать внутренний конвейер вывода, я закрыл его, и мы можем взглянуть на версию, в которой мы фактически обернули его специальным классом с методом прогнозирования. Итак, вы можете видеть, что это просто разновидность универсальной функции Python.
Итак, вы можете видеть, что мы сохранили все, что соответствует нашему конкретному тренировочному запуску в TensorFlow, и переключились сюда … спустившись сюда, прежде чем мы перейдем, я просто хочу быстро пройти, вы подумали о примере, где мы на самом деле тренируемся одинаково модель, но в распределенном кластере, как здесь. И делать это над всеми рабочими узлами и графическими процессорами внутри него. Для этого мы используем именно этот фреймворк Horovodrunner. А с Horovodrunner мы сделаем все, чтобы распределить все вычисления.И для этого вам нужно убедиться, что вы настроили эти обратные вызовы, которые поддерживает Horovodrunner, и как только вы включите обратные вызовы, вы увидите, что остальные функции практически такие же, как и у нас раньше. И я действительно использую большинство своих предыдущих функций, поэтому вы можете видеть, что мне не нужно переопределять свою модель или структуру. Я просто стараюсь пройти повторную тренировку, но на этот раз распределенным образом. Поэтому, когда я применяю метод подгонки к модели, помимо набора данных для обучения, набора данных проверки, я также обязательно пропорционально распределяю обратные вызовы.
После того, как вы это сделаете, как мы видели ранее, вы просто выполняете запуск точки остановки и вызываете Horovodrunner, и вы указываете этот параметр в B2. В этом случае предполагается, что кластер состоит из двух рабочих узлов, каждый из которых имеет собственные графические процессоры. И как только вы это сделаете, вы просто выполните hr dot run и вызовите эту конкретную функцию, которую мы только что определили здесь. Как только вы это сделаете, вы увидите, что выполняется распределенное обучение конкретной модели, которую мы видели.
Теперь все это было примером, когда у нас были необработанные данные в двоичном формате.Но допустим, у вас действительно есть очень большие наборы данных, каждый из которых содержит очень большие изображения, и вы бы предпочли хранить их в двоичном формате. После этого вы можете фактически создать дельта-таблицу, которая будет содержать путь к этим файлам, а не хранить сами двоичные данные. И просто связал пару блогов и записных книжек, к которым вы сможете получить доступ позже, чтобы увидеть, как это работает с этими фреймворками.
Теперь, когда мы это увидели, давайте перейдем к конкретной модели. Я уже зарегистрировал его в реестре моделей MLFlow.Таким образом, в реестре моделей MLFlow мы можем отслеживать различные версии нашей модели. Итак, в этом случае вы создадите одну логическую модель для нашего проекта. Я назвал это классификацией изображений саммита DI по данным. И у меня есть первая версия, которая в настоящее время находится в разработке для TensorFlow. Таким образом, вы можете применить [управление], чтобы только администратор мог фактически переместить его в производственную стадию, но как специалист по данным я мог бы делать запросы, чтобы переместить ее в производственную стадию или стадию и так далее.Все это имеет значение, потому что затем вы можете применить управление, если специалист по данным не проводит научный эксперимент, а затем развертывает его в производстве и ломает вещи.
Через секунду мы увидим, насколько это важно для конвейера вывода. Итак, позвольте мне перейти к конвейеру вывода и показать вам, как это выглядит. Итак, что касается вывода, я собираюсь прочитать конкретную таблицу. В этом случае я читаю что-то, что все еще находится в формате изображения, но на самом деле это не имеет значения, потому что, если вы отключите предварительный просмотр этого изображения, вы увидите, что он действительно хранит исходный объект, который имеет части для файл, и это то, что мы действительно вводим в метод прогнозирования.Так что, в конце концов, если у вас есть расположение файлов, вы можете легко вызвать эту конкретную модель TensorFlow, не беспокоясь о том, какой формат и декодирование данных и так далее.
В этом примере, поскольку это фиктивный пример, у меня есть только набор обучающих данных, который я повторно использую, поэтому вы видите метку. Но очевидно, что в реальном конвейере вы этого не увидите. Поэтому мы проигнорируем этот ярлык, но по-прежнему будем использовать путь к файлу и оценивать изображения. Это конвейер вывода, в котором я хочу использовать модель, сохраненную в реестре моделей MLFlow.То, как вы используете конкретную модель, называется просто моделями, двоеточием, косой чертой и названиями моделей. Это то, что мы только что видели. Классификация изображений саммита Data DI, вот как я это называю. И вы просто говорите, эй, просто дайте мне производственную версию, верно? Меня не волнует, первая ли это версия или десятая, неважно, сколько итераций, просто дайте мне последнюю производственную версию.
Вот сейчас видите, у меня есть серийный вариант. Как только я это сделаю, я загружаю это как искру udf.Итак, вы можете видеть здесь, как вы вызываете это с помощью функции Python с точкой MLFlow, общей функции Python. И загрузите его как искровой udf, который я затем могу использовать во фрейме данных искры. Вы также просто указываете путь к файлу. Как только вы это сделаете, последняя часть здесь просто использует ваш тестовый набор данных и вызывает эту конкретную искру udf здесь. И я сохраняю это в своей колонке прогнозов. Чтобы рационализировать это, вы можете просто отобразить его, и вы видите здесь, что теперь у меня есть прогнозы из моих моделей TensorFlow, которые сохранены здесь, и он дает мне два значения, которые мне нужны.Прогноз, а также область, содержащая вероятности для каждого из предложений.
Теперь, когда мы увидели пример того, как вы создаете модель с помощью TensorFlow, обучаете ее в распределенном поместье и запускаете через конвейер логического вывода, давайте быстро рассмотрим пример PyTorch. Он действительно охватывает большую часть того, что мы сделали в TensorFlow. Итак, вы регистрируете данные, используйте Petastorm для создания PyTorch в загрузчике данных. Обучите его на примере одного узла, а затем используйте его для распределенного обучения.Поэтому, чтобы сэкономить время, мы быстро рассмотрим это и не будем вдаваться в подробности. Но мы сделаем те же шаги. Загрузите данные, загрузите их в Petastorm. Мы будем использовать пример мобильной сети B2. Добавьте к нему последний слой. Мы определим поезд и оценим функции. А после этого мы проведем предварительную обработку изображений, как в примере выше. Снова добавьте это в спецификацию трансформации для Petastorm. И как только вы это сделаете, вы увидите, что мы также определяем настраиваемый класс bifunc MLFlow, класс-оболочку, в котором вы можете быть уверены, что он будет выполнять все преобразования, специфичные для Python, не беспокоясь о том, что эти преобразования находятся в конвейере вывода. .
Опять же, это очень важно, поэтому убедитесь, что конвейер вывода изолирован от обучающей среды. Как только у вас это получится, вы просто начинаете с тренировки одной ноты. По большей части это ваши коды PyTorch, я не буду вдаваться в подробности. Это действительно зависит от того, какой фреймворк вы используете. Но главное — вы можете взять эту обученную модель и зарегистрировать ее в MLFlow. Как видите, я тоже перевожу это на постановку. Как только мы это сделаем, вы также увидите ниже пример использования Horovodrunner.Таким образом, та же структура для распределенного обучения PyTorch с использованием графических процессоров на рабочих узлах этого конкретного кластера.
Теперь, когда у нас есть второй пример PyTorch, давайте быстро посмотрим, что это значит для нас в реестре моделей. Итак, я вручную щелкнул и перешел в рабочую среду, так что теперь, когда я переключился на TensorFlow, который был в производстве ранее, я переключился на B2, который является PyTorch в производстве. И как только я это сделаю и отправлюсь в конвейер вывода, логика вывода вообще не изменится.Таким образом, он просто возьмет последнюю версию из производственной среды и применит модель к тестируемому набору данных. Так что приятно видеть, что переход от TensorFlow к PyTorch вообще не влияет на ваш конвейер вывода. Вы также увидите этот пример потоковой передачи, который действительно выглядит так же, как другой пример, только с потоком пшеницы и белым потоком.
С этим я передам его Джейсону, чтобы он завершил нашу беседу.
Джасен Роби: Хорошо.Спасибо Рохиту. И я просто отвезу нас сюда домой. Просто перейду через пару ограничений. Итак, сегодня мы видели, как Delta Lake используется непосредственно для двоичных файлов изображений или подтягивается через файловую систему. Для двоичной системы, если у вас очень большие изображения, вы вылетите за пределы блоков по умолчанию Delta Lake, которые составляют примерно до 2 гигабайт. Поэтому мы рекомендуем использовать эту технику, если ваши изображения имеют размер 512 мг или меньше. Это довольно большое изображение, поэтому, если у вас есть что-то большее, возможно, имеет смысл разбить его на части и иметь возможность использовать двоичные форматы или просто переключиться на формат файла, как вы видели в модельном примере.
Итак, вы можете использовать Delta Lake. Это очень удобно для хранения изображений. Это помогает решить проблему с небольшими файлами, а также дает вам более быстрые запросы вывода, особенно для изображений 512 мг или меньше. MLFlow позволяет нам отделиться вместе с настраиваемым классом MLFlow, чтобы отделить конвейер вывода, чтобы вы могли привлечь в качестве специалиста по данным, какую бы модель или фреймворк ни работало лучше всего. А затем, если вы запускаете это на Databricks, мы действительно можем эффективно поддерживать распределенное обучение и логический вывод на оборудовании, которое соответствует любому облаку, которое вам нужно, обеспечивая согласованный конвейер и согласованный запуск, где бы ни находились ваши данные.
Надеюсь, вам понравилась презентация, она будет вам полезна. И мы с нетерпением ждем ваших отзывов о сеансе.
Delta назвал закон о голосовании в Джорджии «неприемлемым» и «основанным на лжи» после негативной реакции.
Эдвард Бастиан, главный исполнительный директор Delta Air Lines Inc., выступает во время интервью в Нью-Йорке, США, в среду, сентябрь. 18, 2019.
Кристофер Гудни | Bloomberg | Getty Images
Генеральный директор Delta Air Lines Эд Бастиан в среду раскритиковал спорный закон Грузии о голосовании, поддерживаемый Республиканской партией, после того, как столкнулся с негативной реакцией в социальных сетях за то, что он недостаточно решительно выступил против новых правил.
Законопроект, подписанный губернатором Джорджии Брайаном Кемпом на прошлой неделе, требует удостоверения личности для заочного голосования, ограничивает количество ящиков для голосования и запрещает предлагать еду или воду избирателям в очереди. Президент Джо Байден назвал законопроект «Джим Кроу в 21 веке».
«На прошлой неделе законодательный орган Джорджии принял радикальный закон о реформе голосования, который может усложнить для многих грузин, особенно из наших черных и коричневых общин, осуществление своего права голоса», — сказал Бастиан в служебной записке в среду.
«С момента принятия законопроекта Delta присоединилась к другим крупным корпорациям Атланты, чтобы тесно сотрудничать с выборными должностными лицами от обеих сторон, чтобы попытаться убрать из законопроекта некоторые из наиболее вопиющих мер», — написал Бастиан. «Мы добились некоторого успеха в устранении самой жесткой тактики, которую предлагали некоторые. Однако я должен четко прояснить, что окончательный законопроект неприемлем и не соответствует ценностям Delta».
«Весь смысл этого законопроекта был основан на лжи: что в Грузии на выборах 2020 года были широко распространены фальсификации избирателей.«Это просто неправда», — сказал Бастиан. «К сожалению, это оправдание используется в штатах по всей стране, которые пытаются принять аналогичный закон для ограничения избирательных прав». закон и несколько чернокожих руководителей призвали руководителей выступить против попыток ограничения доступа к голосованию.
«Что касается закона о голосовании, который был выдвинут в Грузии, то когда мы посмотрели на него, мы почувствовали, что, основываясь на нашем знании политического климата здесь, существует нет шансов, что этот закон будет полностью отменен », — сказал Бастиан персоналу во вторник в видеообращении, которое было рассмотрено CNBC.
Он сказал, что компания Delta, штаб-квартира которой находится в Атланте, работала над тем, чтобы подтолкнуть законодателей к внесению изменений в законопроект.
«Я знаю, что многие из вас разочарованы, разочарованы и рассержены тем, что мы не заняли более решительную общественную позицию против конкретных мер, предусмотренных в законопроекте», — сказал Бастиан. «К сожалению, реальность такова, что вообще было бы намного сложнее формировать законодательство, и мы бы потеряли место за столом».
Бастиан добавил, что знает, что персоналу приходится сталкиваться с вопросами клиентов о позиции компании.
На прошлой неделе Бастиан сказал, что закон о голосовании в Джорджии «значительно улучшился в ходе законодательного процесса», что вызвало призывы к бойкоту Delta в социальных сетях.
Кемп из Джорджии отстрелялся в среду.
«Ни разу компания Delta не высказывала никаких возражений против расширения досрочного голосования, усиления мер по идентификации избирателей, увеличения использования безопасных ящиков для сообщений по всему штату и облегчения для местных избирательных органов управления выборами — именно это и делается в этом законопроекте.
«В последний раз, когда я летал на Delta, мне пришлось предъявить удостоверение личности с фотографией», — говорится в заявлении Кемпа. «Сегодняшнее заявление генерального директора Delta Эда Бастьяна резко контрастирует с нашими разговорами с компанией, игнорирует содержание нового закона и, к сожалению, продолжает распространять те же ложные атаки, которые повторяются партизанскими активистами».
Delta отказалась от дальнейших комментариев или уточнения, какие части законопроекта она пыталась изменить.
— CNBC Кевин Станкевич внес свой вклад в эту статью.
Изображение: «Обрыв Дельты» кратера Езеро
Состоящая из пяти изображений, эта мозаика «Дельта-Скарпа» кратера Джезеро была сделана 17 марта 2021 года камерой удаленного микроскопа (RMI) на борту марсохода НАСА Perseverance с расстояния 1,4 мили (2,25 километра). Ученые полагают, что откос шириной 377 футов (115 метров) является частью остатков веерообразного осадка отложений, образовавшегося в результате слияния древней реки и древнего озера.Предоставлено: NASA / JPL-Caltech / LANL / CNES / CNRS / ASU / MSSS.Любимый снимок марсохода Perseverance, сделанный во время молодой миссии на Марс, дает новый взгляд на старую и интригующую деталь поверхности.
Спросите любого исследователя космоса, и у него будет одна или две любимых картинки из их миссии. Для Билла Андерса из «Аполлона-8» это был снимок, на котором смотрят на Землю вблизи Луны. Астронавт Рэнди Бресник высоко ценит фотографию полярного сияния, которую он сделал на борту Международной космической станции.А для Вивиан Сан, ученого из Лаборатории реактивного движения НАСА в Южной Калифорнии, это снимок, сделанный марсоходом NASA Perseverance на одном из откосов кратера Джезеро (длинные крутые склоны на краю плато) — так далеко, но все же так соблазнительно близко.
Sun знает, что крупный план того, что научная группа марсохода назвала «Дельта-Скарп» и его конгломератов (крупнозернистая галька, смешанная с песком, превращенная в скалу), а также переслоение (наклонные слои осадочной породы) могут поначалу взгляд, кажется что-то, что может полюбить только геолог.Но один из руководителей первой научной кампании Perseverance хочет заверить вас, что, несмотря на недостаток кинематографического размаха, эта марсианская мозаика компенсирует геологическое значение.
«Я изучал кратер Джезеро в течение многих лет и, должно быть, смотрел орбитальные изображения уступа дельты более тысячи раз», — сказал Сан. «Но так много можно узнать только с орбиты, и когда это изображение уступа сошло на Землю с марсохода после приземления, у меня буквально перехватило дыхание. Это фаворит, потому что я впервые смог увидеть реальные доказательства того, что конгломераты и косность мы выдвинули гипотезы.«
Это аннотированное изображение кратера Джезеро на Марсе показывает местоположение марсохода НАСА Perseverance (желтая точка) и поле зрения его камеры Remote Microscopic Imager (RMI), когда он сделал серию снимков дельта-уступа 17 марта 2021 года. Предоставлено: НАСА / Лаборатория реактивного движения-Калтех / Университет Аризоны.Конгломераты цементируются вместе в водной среде, и перекрестная слоистость может свидетельствовать о движении воды, зафиксированном волнами или рябью рыхлого осадка, через который вода прошла давным-давно.Обе особенности — это именно то, что Sun и научная группа надеялись найти в Jezero. Около 3,8 миллиарда лет назад в кратере, вероятно, находился водоем размером с озеро Тахо, а также река и веерообразная дельта, образованная осадочными отложениями этой реки.
«Некоторое время мы знали, что миллиарды лет назад уступ Дельты озера Езеро был домом для бурной реки», — сказал Сан.«Теперь мы знаем, что сможем увидеть свидетельства существования этой речной системы вблизи, получая лучшее представление о ее размере и силе протекающей через нее воды. внутри Езеро, но также и снаружи, это должно быть прекрасное место для поиска следов древней жизни ».
Миссия планирует исследовать регион Дельта-Скарп во время второй научной кампании «Настойчивости» где-то в следующем году. В настоящее время марсоход находится в первые дни своей первой научной кампании, исследуя 1.Участок дна кратера площадью 5 квадратных миль (4 квадратных километра), который может содержать самые глубокие (и самые древние) слои обнаженной коренной породы, а также другие интригующие геологические особенности. Именно во время этой начальной кампании они собирают первые образцы с другой планеты для возвращения на Землю в ходе будущей миссии.
Что касается любимого изображения Сан, то на нем изображена часть уступа шириной 377 футов (115 метров). Он был склеен из пяти изображений, сделанных камерой Remote Microscopic Imager (RMI) марсохода 17 марта 2021 года (26-й марсианский день или соль миссии), начиная с 1.На расстоянии 4 мили (2,25 км).
Являясь частью прибора SuperCam, RMI может обнаруживать объект размером с мяч для софтбола на расстоянии почти мили, позволяя ученым получать изображения деталей с больших расстояний. Он также может наблюдать частицы пыли размером до четырех тысячных дюйма (100 микрон). Расположенная на мачте марсохода 12-фунтовая (5,6 кг) сенсорная головка SuperCam может выполнять пять типов анализа для изучения геологии Марса и помогать ученым выбирать, какие породы марсоход должен брать на пробу в поисках признаков древней микробной жизни.
Подробнее о миссии
Ключевой целью миссии Perseverance на Марсе является астробиология, включая поиск признаков древней микробной жизни. Марсоход будет характеризовать геологию планеты и прошлый климат, проложить путь для исследования Красной планеты людьми и станет первой миссией по сбору и хранению марсианских камней и реголита (битых камней и пыли).
Последующие миссии НАСА в сотрудничестве с ЕКА (Европейское космическое агентство) отправят космический корабль на Марс, чтобы собрать эти запечатанные образцы с поверхности и вернуть их на Землю для углубленного анализа.
Миссия Mars 2020 Perseverance является частью подхода НАСА к исследованию Луны и Марса, который включает миссии Artemis на Луну, которые помогут подготовиться к исследованию Красной планеты человеком.
Марсоход НАСА Perseverance начинает свою первую научную кампанию на Марсе
Предоставлено Лаборатория реактивного движения
Ссылка : Изображение: Дельта уступа кратера Езеро (23 июня 2021 г.) получено 31 августа 2021 г. с https: // физ.org / news / 2021-06-image-jezero-crater-delta-scarp.html
Этот документ защищен авторским правом. За исключением честных сделок с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в информационных целях.
Фототур по ДЕЛЬТА ДУНАУ 2022
Во время фототура Джеффа Паркера по дельте Дуная 2022 мы исследуем этот биосферный заповедник с камерами в руках.Это разведывательная поездка по специальной низкой цене.
Эта охраняемая речная сеть, известная среди любителей птиц во всем мире, является самым северным субтропическим лесом Земли.
Ограничено до восьми (8) путешественников. ~ ПРОДАНО! ~ Пожалуйста, , напишите мне , чтобы быть в списке ожидания
Дельта Дуная — один из самых разнообразных заповедников в мире, здесь много кормов для линз!
Мы уже знаем, что наблюдение за птицами — это круто , поэтому мы организовали эту поездку, чтобы определить, насколько хорошими могут быть фотографии.Как и другие наши скаутские поездки, этот фототур предлагается только один раз по специальной цене.
Середина мая — лучшее время для посещения дельты Дуная. Хотя активность птиц находится на пике, температуры все еще относительно низкие по сравнению с тем, что будет летом.
Дельта Дуная — объект всемирного наследия ЮНЕСКО и всемирный биосферный заповедник, , охватывающий около 1,6 миллиона акров рек, каналов, болот, окаймленных деревьями озер, плавучих тростниковых островов и песчаных дюн.Воды дельты извиваются к Черному морю.
В этих водах обитает более половины мировой популяции карликовых бакланов и краснозобых казарок. Весной здесь выращивают своих птенцов крупнейшая в Европе коллекция далматинских и восточных белых пеликанов (также известных как египетских пеликанов ). В середине мая планируйте увидеть много гнезд и коллективную охоту.
Мы также надеемся сфотографировать маленьких цапель, красноногих соколов, пчелоедов, сорокопутов, дятлов, зимородков, скопу, глянцевых ибисов и железистых уток.Число железистых уток сокращается, но дельта Дуная — одно из немногих мест на Земле, где их все еще можно хорошо рассмотреть — и сделать хорошие фотографии.
Другие возможные крылатые объекты: серая цапля, черная корона ночная цапля, скаковая цапля, большие бакланы, бекасы, ржанки, шилоклювы, шелушащиеся лебеди, лебеди-шипы, лебеди-кликуны и орлы ( включая чернокрылые, золотые и белых) -хвостые орлы ).
На этом изображении, сделанном НАСА, мы можем видеть, где дельта Дуная впадает в Черное море.В этих водах обитает множество дикой природы.
Помимо птиц, у вас есть (небольшая) возможность увидеть и сфотографировать диких лошадей, золотых шакалов, лисиц, оленей, ондатр, кабанов, диких кошек, выдру, норку, горностая и зайцев.
Мы проведем время в знаменитом лесу Летеа с его интересным соседством песчаных дюн и старых дубов ( некоторым из них 700 лет, !).
Лес Летеа был первым природным заповедником Румынии. Там будем искать диких лошадей ( никаких обещаний, но будем держать пальцы скрещенными ) и диких орхидей ( лес — дом 10 видов! ).Каждый год в мае части этого уникального леса покрываются белыми лилиями. Мы надеемся, что время нашей поездки совпадет с их ежегодным цветением.
Поскольку этот фототур является разведывательным, мы сделали его очень дешевым. «Разведывательная поездка» означает, что вы впервые будете с нами в этом месте. Из-за этого на пути может быть несколько ударов, но сверхнизкая цена с лихвой компенсирует это.
Эта специальная цена в размере 2500 долларов США на этот тур по системе «все включено» не будет повторяться — это единовременное предложение, ограниченное восемью (8) путешественниками. ~ ПРОДАНО! Пожалуйста, напишите мне, чтобы меня поместили в список ожидания. ~
Каждую весну тысячи пеликанов разных видов появляются, чтобы вырастить своих детенышей в дельте Дуная. ( Это разведывательная поездка, и у нас нет изображений, поэтому мы использовали это изображение по лицензии Creative Commons. Атрибуция: https://ro.wikipedia.org) / wiki / Utilizator: Goliath )
МАРШРУТ
ВАЖНОЕ ПРИМЕЧАНИЕ: Это приблизительный график, и мы сделаем все возможное, чтобы его придерживаться, но при определенных условиях могут потребоваться изменения.Хорошие фотографические впечатления и множество возможностей увидеть дикую природу будут нашей целью в любое время.
Вторник, 10 мая 2022 г.
Прибытие в Бухарест, столицу Румынии. Запланируйте встречу на приветственном ужине в 19:00 (, примерно ).
Мы разместимся в отеле Hilton Garden Inn Airport, чтобы вы могли легко сесть на автобус.
Вы можете приехать на день или два раньше, чтобы познакомиться с богатой культурой и историей города ( не включены в этот тур ).
Среда, 11 мая 2022 г.
Просыпайтесь, чтобы начать настоящее приключение! После завтрака мы едем на личном транспорте в наш уютный семейный домик недалеко от дельты Дуная. По пути мы остановимся на обед и на фото-достопримечательности.
Устроившись в уютной комнате, готовьтесь к вечерней съемке. Возможным местом для этого являются охраняемые земли холмов Бештепе (« Betepe» означает «пять холмов» на турецком ). Прогулка на вершину открывает панорамный вид.С приближением заката сфотографируйте вид с самой высокой точки Дельты.
На ужин нас угостят первым домашним румынским блюдом, полным местных вкусов. Отведайте ciorbă de pește , вкусный традиционный румынский рыбный суп и другие местные деликатесы.
Четверг, 12 мая 2022 г.
Поднимитесь на борт до рассвета, чтобы отправиться на нашу первую фотосессию на лодке. ( Мы хотим быть на воде с достойными фото объектами, когда придет сладкий свет .)
Пока мы медленно путешествуем, ищите птенцов бакланов и цапель в гнездах на верхушках деревьев и выдр, играющих в воде. Посмотрите, сможете ли вы разглядеть хорошо замаскированную дикую кошку в камышах на берегу реки. Завтрак в поле.
Наслаждайтесь обедом и отдыхом в нашем домике. Возможна вечерняя съемка — это охраняемая территория Саратури Муригиол, на которую можно попасть только по специальному разрешению. Это отличное место для фотографирования лебедей-шиповников.
Пятница, 13 мая 2022 г.
Начните день с поездки в местный фотогенический центр.Конкретное место — уточняется. Учитывая, что мы здесь в мае, есть большая вероятность, что куда бы мы ни пошли, мы наверняка увидим полевые цветы. Другие достойные фото достопримечательности могут включать черных бакланов, ласточек, пеликанов, ибисов, колпиц, черепах, лягушек, ящериц, выдр, шакалов и многих других.
суббота, 14 мая 2022 г.
Сегодня мы отправляемся в лес Летеа в поисках диких лошадей, золотых шакалов, орхидей, птиц, песчаных дюн, корявых дубов и других фотогеничных объектов в этой уникальной экосистеме.
Когда-то заповедник был полностью под водой, что объясняет наличие песчаных куч рядом с древними дубами. Лес свидетельствует о том, что дельта Дуная находится в постоянном преобразовании.
Воскресенье, 15 мая 2022 г.
Начните день с нашей последней фотосессии с лодки. Обязательно узнайте, как некоторые виды птиц используют флотилии кувшинок в качестве охотничьей базы. ( Бледно-желтые цапли-скваки особенно склонны к этому ).
Наша вечерняя съемка может быть проведена в крепости Энисала, где можно увидеть великолепные закаты и понаблюдать за птицами.Крепость расположена на берегу озера Разельм, пресноводной лагуны на берегу Черного моря.
Понедельник, 16 мая 2022 г.
К сожалению, все хорошее когда-нибудь заканчивается, как и это путешествие. Сегодня мы возвращаемся в Бухарест и в аэропорт на нашем частном фургоне. Сядьте на рейс домой и не забудьте поделиться с нами некоторыми своими изображениями, когда вы их обработаете!
ЧТО ВЫ МОЖЕТЕ УЗНАТЬ В ЭТОМ ТУРЕ
- Как фотографировать птиц в полете
- Методы получения изображений, на которых изображены летящие птицы
- Изучите подсказки о поведении птиц, которые помогут вам делать снимки в движении
- Как справиться с ручной экспозицией (& , когда она лучше, чем приоритетная экспозиция )
- Как и когда делать силуэты
- Как бороться с бликами на воде
- Советы по фотографированию в темном лесном подлеске
- Как делать размытие при панорамировании
ЧТО ВКЛЮЧЕНО
- 5 полных дней + еще полдня в поле
- 6 ночей проживания ( двухместное размещение; одноместные номера стоят на 500 долларов дороже, напишите мне , чтобы узнать о наличии )
- Питание от приветственного ужина 10 мая до завтрака ( и, возможно, обед, также в зависимости от времени полета ) 16 мая 2022 года.
- Наземный транспорт
- Не менее четырех (4) фотосессий с лодки
- Все разрешения и сопутствующие сборы
- Гиды лицензионные
- Лицензированные водители лодок
- Обширное досье в полноцветном переплете
- Wi-Fi в нашем домике
- Спальня с кондиционером и ванной комнатой
ЧТО НЕ ВКЛЮЧЕНО
- Авиабилеты в Румынию
- Бутылки, консервы и алкогольные напитки
- Подсказки
- Личные вещи (e.грамм. телефонных звонков, прачечной и т. Д. .)
- Медицинские потребности
ЛОГИСТИКА, ОБОРУДОВАНИЕ И ТАКОЕ
ФИЗИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ:
Для некоторых экскурсий и съемок может потребоваться небольшая прогулка.
Транспортные средства не допускаются в определенные уязвимые части леса Летеа и несколько других защищенных мест, поэтому, чтобы добраться до этих мест, нам нужно будет совершить небольшую прогулку с нашим снаряжением.
РЕКОМЕНДУЕМОЕ ОБОРУДОВАНИЕ:
Вы получите подробную информацию по мере приближения вашего фото-тура, а пока вы можете обратиться к этому КОНТРОЛЬНОМУ СПИСКУ ОБОРУДОВАНИЯ ( PDF ) .
Это просто ПРЕДЛАГАЕМОЕ оборудование. Вы не обязаны владеть всем этим. Если вы не уверены, что конкретно принесет вам наибольшую пользу в этом путешествии (например, минимальное количество линз и т. Д.), Не стесняйтесь спрашивать!
ПРИБЫТИЕ:
Долететь в международный аэропорт имени Анри Коанды в Бухаресте (код аэропорта OTP ).
Пожалуйста, планируйте прибытие в наш отель ( Hilton Garden Inn, аэропорт Бухареста ) как раз к нашему приветственному ужину.Ужин ориентировочно назначен на 19:00, но будет зависеть от времени прибытия участников. В отеле есть трансфер от / до аэропорта.
ЕДА И ЖИЛЬЕ:
Питание включено в ваш тур от приветственного ужина вечером 10 мая до завтрака 16 мая.
Жилье ( двухместное ) также включено.
ВИЗА:
Румыния не требует визы для пребывания до 90 дней для U.С. и граждане Канады.
ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ / РЕГИСТРАЦИЯ
- ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ: 6 дней и 6 ночей
ДАТА: 10 мая — 16 мая 2022 года - ЦЕНА: 2500 долларов ( это специальный тариф для разведки; эта низкая цена больше не будет предлагаться )
- МЕСТО ДЛЯ: Восемь (8) путешественников ~ ПРОДАНО! ~ Напишите мне , чтобы быть в списке ожидания
- СУММА ДЕПОЗИТА: $ 500
- СРОКИ ПЛАТЕЖИ: После внесения депозита в размере 500 долларов необходимо внести платеж в размере 1000 долларов через шесть (6) месяцев с даты отъезда; оставшиеся 1000 долларов должны быть оплачены за 60 дней до вылета
ПОЛИТИКА ОТМЕНА
Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей Политикой отмены перед покупкой .( Перейдите по предоставленной ссылке или перейдите по ссылке в разделе «БОЛЬШЕ» на боковой панели справа .) Спасибо!
ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ:
В начале каждого мероприятия мы просим вас подписать этот отказ от ответственности . Мы рекомендуем вам просмотреть его перед регистрацией .
Фотоальбом «Снова в школу»: на фоне дельта-всплеска, сюрреалистическое возвращение в университетский городок для студентов по всей Америке
Сейчас, 18 месяцев пандемии, учащиеся прибывают в школы, чтобы провести еще один учебный год, как никто другой, при этом учащиеся младше 12 лет остаются невакцинированными, а вариант Дельта увеличивает уровень инфицирования во всем мире.
В некоторых кампусах это конец долгого молчания, когда ученики стремятся пообщаться, восстановить связь с учителями и возобновить личное обучение.
Сканирование фотографий за прошлый месяц, между знакомыми видами отпусков, новых рюкзаков и встреч в сообществе стало резким напоминанием о том, что этот новый учебный год далек от обычного. Фотографии первого дня показали события вакцинации, беспорядочные проверки здоровья, эмоциональные проводы, врачей на «встречах и приветствиях» и протестующих, собирающихся недалеко от университетских городков.Родители выкладывали обратно в школу фотографии, но подписи к ним часто содержали озабоченность. В сообщении одного из родителей рассказывается, как ее сын сблизился со сверстником из-за нервных родителей — что он нашел кого-то, у кого к тому же чрезмерно заботливая мама, которая заботится о Covid.
Ниже приведены некоторые из наиболее запоминающихся фотографий, которые мы нашли, о том, каково вернуться в школу осенью 2021 года:
Родители наблюдают за своими учениками издалека в первый день занятий в начальной школе Стэнфорд в Гарден-Гроув, штат Калифорния, августа.16. (Paul Bersebach / Getty Images) Родители прощаются со своими детскими садами в первый день занятий в начальной школе Laguna Niguel в Laguna Niguel, Калифорния, 17 августа. (Paul Bersebach / Getty Images) 17-летний — старик получает первую дозу вакцины Pfizer от COVID-19 в мобильной клинике вакцинации во время школьного мероприятия в Weingart East Los Angeles YMCA 7 августа. (Патрик Т. Фэллон / Getty Images) Первоклассник в Лос-Анджелесе Даниэль Кано слушает, как директор Жозефина Флорес обсуждает меры предосторожности в связи с COVID-19 во время L.A. Единая встреча с медицинскими консультантами, которые ответили на вопросы и представили меры безопасности в начальной школе на Евклид-авеню в понедельник, 26 июля. (Аллен Дж. Шабен / Getty Images) Знак на входе в чартерную школу в Лос-Анджелесе сообщает что маски необходимы для входа, 11 августа. (Робин Бек / Getty Images) Протестующие собрались возле средней школы Hewes в Тастине, Калифорния, 13 августа, через день после того, как ученик отказался носить маску в первый день. школы и был отправлен ждать перед входом в школу.(Регистр округа Ориндж / Getty Images) Воспитанники детского сада носят маски во время перемены в первый день учебы в начальной школе Монтара-авеню в понедельник, в Саут-Гейт, штат Калифорния, 16 августа. (Getty Images) Ученица Центра дошкольного образования Нормонт Адалин моет ее руки как члены школьного совета и специальные гости празднуют первый день занятий в классе 16 августа. Многие молодые ученики впервые будут в классе. (Al Seib / Getty Images) Учащиеся проходят тестирование на COVID в течение дня тестирования в ответ на рост числа положительных тестов у учащихся и преподавателей начальной школы Брандейса в августе.17 в Луисвилле, Кентукки. (Джон Черри / Getty Images) Д-р. Смита Малхотра (слева), медицинский директор, и доктор Розина Франко (посередине) слушают, как Хосефина Флорес (справа), директор начальной школы на Евклид-авеню, говорит в классе унифицированного Лос-Анджелеса «Встречайте и приветствуйте». (Аллен Дж. Шабен / Getty Images) LAUSD Воспитательница детского сада Райли Доан в последнем объятии со своей матерью Тиффани Доан-Эванс в начальной школе Ланкершим в Северном Голливуде, ожидая очереди на сканирование своего ежедневного пропуска перед входом в кампус.(Getty Images) Школьный талисман в маске приветствует учеников, прибывающих в первый день занятий в начальной школе Болдуин-Парк в округе Ориндж, Флорида. (Пол Хеннесси / Getty Images) Ученики и родители приезжают в первый день учебного года в начальную школу Грант в Лос-Анджелесе, Калифорния, 16 августа, в масках. (Робин Бек / Getty Images) Родитель поправляет маску на лице своего сына, как они ждут, чтобы поступить в Grant Elementary. (Робин Бек / Getty Images) Проблемы с новым приложением для проверки состояния «Daily Pass» вызвали путаницу и длинные очереди в первый день возвращения в школу в начальной школе Гранта.(Робин Бек / Getty Images) Учащиеся и родители ждут поступления в начальную школу Grant Elementary. (Робин Бек / Getty Images) (Робин Бек / Getty Images) Шанель Кэмпбелл целует свою дочь, когда она высаживает ее в свой первый день в школе Normont Elementary в Харбор-Сити 16 августа. (Brittany Murray / Getty Images) Директор Натан Хэй проверяет температуру учащихся по прибытии в начальную школу Болдуин-Парк в первый день обучения. Из-за нынешнего всплеска случаев COVID-19 во Флориде государственные школы округа Ориндж ввели мандат на использование лицевых масок для учащихся на 30 дней, если только один из родителей не решит отказаться от этого требования.(Пол Хеннесси / Getty Images) Родители смотрят, как их ученики направляются в класс в первый день обучения в начальной школе Рузвельта в Анахайме, штат Калифорния, 12 августа. (Orange County Register / Getty Images) Учителя приветствуют учеников в первый же день. класса в начальной школе Стэнфорда в Гарден-Гроув, Калифорния, 16 августа. Ученики и учителя должны были носить маски в классе, но не на улице. (Paul Bersebach / Getty Images) (Robyn Beck / Getty Images) Ученица с прошлого года, Бриттни Кроуфорд, приветствует ученицу в первый день учебы в начальной школе Tustin Ranch.(Orange County Register / Getty Images) Учительница обнимает троих своих прошлогодних учеников в первый день занятий в начальной школе Laguna Niguel в Калифорнии 17 августа. (Paul Bersebach / Getty Images) Ученица спешит обратно в школу. в первый класс в первый день занятий в начальной школе Стэнфорд в Гарден-Гроув, Калифорния, 16 августа. (Paul Bersebach / Getty Images) Пятиклассница сдает экспресс-тест на COVID-19, который будет проводиться еженедельно. в первый день учебы в объединенном школьном округе Лос-Анджелеса в начальной школе Montara Avenue, августа.16. (Getty Images) Ученики Вивиан Данауэй и Дьюард Каммингс представляются во время четвертого класса Никеты Найтс в начальной школе Стратфорд-Лэндинг в Александрии, Вирджиния, в понедельник, 23 августа, в первый день возвращения в школу для многих округов северной Вирджинии. (Аманда Андраде-Роудс / Getty Images) Объединенный временный суперинтендант Лос-Анджелеса Меган К. Рейли, члены правления и специальные гости празднуют первый день обучения 16 августа, приветствуя учащихся, учителей, директоров, сотрудников школы и их семьи во время посещения специальные программы и классы на каждом объекте.(Аллен Дж. Шабен / Getty Images) Наполовину полный класс в маске в первый день учебы в старшей школе Барбары Гоулман в Майами, 23 августа. (Chandan Khanna / Getty Images) Шумный коридор в школе Rocky Mountain High Школа в Форт-Коллинзе, Колорадо, 17 августа. (Hyoung Chang / Getty Images) Губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом посещает начальную школу Карла Б. Мунка в среду, 11 августа, в Окленде, Калифорния. Губернатор объявил, что Калифорния потребует от 320000 учителей и школьных сотрудников вакцинации против нового коронавируса или еженедельного тестирования на COVID-19.(Сантьяго Мехиа / Getty Images) Чирлидеры средней школы Южного Эль-Монте замаскировались во время церемонии, чтобы представить парк из 11 новых электрических школьных автобусов, которые являются частью гранта Калифорнийского совета по воздушным ресурсам (CARB) на сумму 9,8 миллиона долларов для школы.