| CIMC 3 осей18.6m3 коррозииматериалабакаполуприцепа | ||
| Параметр | Размер(L*W*ч:) | 10000×2500×3700 мм |
| Параметрпальцаскороннойголовкой(мм) | 1150мм | |
| Эффективнымобъемом | 18.6M3 | |
| Мостпространства(мм) | 4900+1310+1310 | |
| Собственныйвес(кг) | 6590 кг | |
| Грузоподъемность | 19580L (18600L) | |
| Дляизготовителейоборудования | Посадкашестерни | Дватипаручнойрежимработыспескомзерноочистки |
| Поворотныйшкворень | Йост/NEW HOLLAND илидругих | |
| Тормознаясистема | ТормознойклапанWabco илидругих | |
| ЭбуАБС | 4s/2M | |
| Тормознойкамере | Пружина30/30 типатормознойсистемынавсехмостах | |
| Подвеска | Механическая подвеска пластинчатая пружина | |
| Мост | RJST мост, 13 тонн/set, 3 комплектов | |
| Давлениевшинах | 12R22,5 12PR, 12 ПККитайизвестныхторговыхмарок | |
| Ободколеса | 8.5-22.5 | |
| ТехническиехарактеристикиТОПЛИВНОГОБАКА | Вмоторномотсеке | Два |
| Бакматериал | Корпусизнержавеющейсталитолщиной4 мм | |
| ШумоизоляционнуюнакладкущиткапередкаиBafflr | Толщина5 мм | |
| Корпустопливногобака | Толщина4 мм | |
| Формыбака | Квадратныеформы | |
| Люк | 20″,SUS304 2 пк | |
| Внижнейчастиклапанов | 3″ | |
| Другие | Ящикдляинструментов | 1 пк |
| Держательзапасногоколеса | 2 шт | |
Норильск | Возгорание цистерн ликвидировали в кратчайшие сроки
Железнодорожное движение на перегоне Вологочан-Алыкель восстановят в течение суток.
Текст: Мария Иванова
#НОРИЛЬСК. «Северный город» – 20 августа в 21.10 на железнодорожном перегоне Вологочан-Алыкель Норильской железной дороги произошло возгорание цистерны с нефтепродуктами. Состав оперативно расцепили, огонь потушили, в ближайшее время движение на перегоне будет восстановлено.
Возгорание произошло в результате сходя с пути одной из тележек в составе грузового поезда. Как уточнили оперативные службы, загорелись две цистерны с нефтепродуктами. Незамедлительно к месту инцидента отправились расчеты МЧС и Заполярного филиала «Норникеля», а информация о происшествии была отправлена во все оперативные и надзорныеные органы.
Чтобы предотвратить распространение огня на другие вагоны, прибывшие на место спасатели, расцепили состав и оттащили основную его часть от воспламененных цистерн. На месте происшествия семь пожарных расчетов. Огонь удалось ликвидировать к 3 часам ночи 21 августа.
В момент возгорания в двух цистернах находилось примерно 130 тонн топлива, 70 из них перекачали в резервные емкости, оставшаяся часть нефтепродуктов выгорела.
В результате инцидента на железнодорожном перегоне повреждено порядка 100 метров пути. Площадь возгорания составила около 800 квадратных метров. В ходе происшествия никто не пострадал.
Участок, на котором произошло возгорание, находится на технологической территории в удалении от водных объектов. Тем не менее, чтобы исключить негативное воздействие на окружающую среду весь участок вдоль железнодорожного полотна обработали сорбентами.
Стоит отметить, что столь быстрая ликвидация возгорания стала возможной благодаря высокому профессионализму бойцов пожарных расчетов. Свои навыки они регулярно отрабатывают в ходе проводимых учений .
В настоящее время работы идут сразу по всем направлениям. Ремонтники разбирают вагоны, работает восстановительный поезд. Задействовано более 10 единиц техники и более 70 сотрудников. Возобновление движения планируется в течение 24 часов. Расследование обстоятельств произошедшего ведет специально созданная комиссия.
Подписывайтесь на нашу страницу новостей «Северный город Норильск» в Telegram .
Ещё новости о событии:
Возгорание цистерн ликвидировали в кратчайшие сроки
Железнодорожное движение на перегоне Вологочан-Алыкель восстановят в течение суток.
20:03 21.08.2021 Северный город — Норильск
В Норильске загорелась цистерна с нефтепродуктами
Пострадавших нет. Текст: Мария Иванова Фото взято из социальной сети
#НОРИЛЬСК.
14:13 21.08.2021 Северный город — Норильск
Под Норильском загорелась цистерна с нефтепродуктами
Накануне вечером на перегоне Вологочан-Алыкель под Норильском произошёл сход 6-й тележки, в результате чего произошло возгорание цистерны с нефтепродуктами.
12:41 21.08.2021 ИА Запад24 — Красноярск
В Норильске вагон с нефтепродуктами сошел с рельсов и загорелся
Люди в происшествии не пострадали Загорелась цистерна с нефтепродуктами. Фото: vk.com/sgnorilsk
Вчера вечером рядом с Норильском на железнодорожном перегоне Вологочан — Алыкель загорелась цистерна с нефтепродуктами.
Цистерна с нефтепродуктами сошла с рельсов под Норильском
В ночь на 21 августа на железнодорожных путях под Норильском загорелась цистерна с нефтепродуктами.
11:30 21.08.2021 Sibnovosti.ru — Красноярск
После схода рельсов грузового поезда в Норильске загорелась цистерна с нефтепродуктами
Вчера, 20 августа, около 21 часа на перегоне Вологочан — Алыкель в Норильске сошла тележка грузового поезда, рассказали в ГУ МЧС по Красноярскому краю.
11:11 21.08.2021 Enisey.Tv — Красноярск
В Норильске после схода с рельсов грузового поезда загорелась цистерна с нефтепродуктами
Дым был виден за многие километры
Пожар на железной дороге произошел вчера вечером
Скриншот:
На севере Красноярского края загорелась цистерна с нефтепродуктами на железной дороге
Под Норильском Красноярского края произошел пожар на железной дороге.
Как рассказали в ГУ МЧС по региону, накануне, 20 августа, на перегоне Вологочан — Алыкель в составе грузового поезда произошел сход 6-ой тележки.
10:02 21.08.2021 Newslab.Ru — Красноярск
Под Норильском на севере Красноярского края загорелась цистерна с нефтью
Во время движения грузового поезда на участке Вологочан-Алыкель произошло возгорание цистерны с нефтепродуктами.
09:50 21.08.2021 Седьмой канал — Красноярск
Под Норильском загорелась железнодорожная цистерна с нефтепродуктами
Инцидент произошел вечером в пятницу на перегоне Вологочан-Алыкель. На сайте мэрии сообщается, что первоначально произошел сход шестой тележки в составе грузового поезда, после чего загорелась цистерна.
Железная дорога – семейное дело Сергея, Александра и Юрия Федоровых
Коренные норильчане трудятся на Предприятии технологического железнодорожного транспорта.
13:15 20.08.2021 Северный город — Норильск
Цистерны — Как устроена ЖД
Железная дорога — Как устроена ЖД
Закупленные за рубежом в начале 20-х годов 1500 четырехосных цистерн имели котел, склепанный из двух днищ (толщина стенки 13 мм) и из четырех продольно расположенных листов: нижнего (броневого) шириной 2033 мм и толщиной 13 мм, двух боковых — 1589 х 10 мм и верхнего — 2189 х 10 мм; длина их составляла 7643—7688мм.
Цистерны такой конструкции отличались высокой прочностью, но имели недостаточную грузоподъемность, малый объем котла, большую тару, низкие погонную нагрузку и нагрузку от колесной пары на рельсы, высокий коэффициент тары. Поэтому решением коллегии НКПС от 26 января 1926 г. была предусмотрена переделка этих цистерн. Прежде всего необходимо было повысить грузоподъемность вагона, увеличив объем котла. При этом обсуждались два варианта решения задачи: удлинение котла на 1450 мм и увеличение высоты котла путем изменения круглого сечения на овальное (эллиптическое). Эти варианты рассматривались 11 июня 1926 г. и 25 февраля 1927 г. механической секцией Научно-технического комитета НКПС.
В связи с запланированным в те годы значительным ростом добычи нефти возникла необходимость в увеличении парка цистерн и рациональном выборе типа цистерны. Было ясно, что перевозка нефтепродуктов, как и всякого другого массового груза, наиболее экономична в большегрузных вагонах, позволяющих наилучшим образом использовать допустимую нагрузку от колесных пар на рельсы и погонную нагрузку. Поэтому предлагалось ориентироваться на массу брутто вагона 72 т и погонную нагрузку 6 т/м; объем котла определять по нефтепродукту с наибольшей плотностью 0,935 т/м3.
Практика показала, что двухосные цистерны нормального типа, а также отечественные четырехосные конструкции были недостаточно прочными. Канадские и англо-германские цистерны, спроектированные по образцу вагонов Американских железных дорог, имели высокий коэффициент тары. Цилиндрическую часть котла для повышения его прочности следовало проектировать без поверочных швов, т.
е. из цельных листов во всю длину котла или хотя бы с цельным броневым листом. Технические требования на новую отечественную четырехосную цистерну, разработанные НКПС еще в 1923 г., предусматривали объем котла не менее 50 м3, длину его цилиндрической части 9 м, внутренний диаметр котла 2,6 м; котел должен формироваться из продольных листов толщиной 12 мм броневого и 8 мм боковых и верхнего листов. Допустимые нагрузки: от колесной пары на рельсы 180 кН и погонная 6 т/м. Постройка цистерн намечалась на судостроительном заводе в г. Николаеве (Николаевский завод). Технологическое оборудование завода позволяло гнуть на вальцах листы длиной не более 9 м, а днища котла штамповать из двух половин. Так как металлургические заводы не могли поставлять листы длиной 9 м, шириной 2,2 м и толщиной 8 мм, было решено временно, до освоения проката листов с этими размерами, формировать котел из цельного броневого листа толщиной 12 мм, барабанов (обечаек) толщиной 8 мм и двух днищ с толщиной стенки 12 мм.
Таким образом, была спроектирована цистерна с объемом котла 50 м3, а включая объем колпака 51 м3. При плотности груза 0,935 т/м3 грузоподъемность вагона составляла 47,7 т, тара 23,3 т; коэффициент тары 0,49. По этим параметрам спроектированная цистерна превосходила прежние отечественные и имевшиеся в то время за рубежом конструкции.
При постройке цистерн с такими параметрами Николаевский завод предложил свою конструкцию сливного прибора с самопритирающимся клапаном, аналогичную американской. Постройка цистерн клепаной конструкции началась в 1927 г. В том же году механическая секция Научно-технического комитета НКПС согласовала предложение Николаевского завода, связанное со сварной конструкцией котла, масса которого составляла 8040 кг против массы клепаного котла, равной 8360 кг, т. е. была легче на 320 кг. Кроме того, строительная стоимость сварной цистерны была ниже. На секции НТК НКПС рассматривалось также предложение о возможности устройства одной наружной лестницы, расположенной с торца вагона, вместо обычных двух, однако этот вопрос, не потерявший своей актуальности и сейчас, тогда остался открытым.
В 1928 г. Николаевский завод начал строить цистерны со сварными котлами, а в 1929 г. на Закавказской дороге уже эксплуатировалось более 300 таких цистерн.
Ходовые части, ударные и упряжные устройства четырехосной цистерны были такими же, как у крытого вагона грузоподъемностью 50 т.
У цистерн первых выпусков хребтовую балку рамы в вертикальной плоскости усиливали шпренгелями, что не вызывалось необходимостью, ведь жесткость котла значительно превышала жесткость продольных балок рамы. Поэтому вертикальная нагрузка передавалась главным образом на шкворневые балки рамы, а не на хребтовую, воспринимающую преимущественно продольные усилия, сопротивляться которым шпренгели помочь не могут. Вот почему с 1931 г. цистерны изготовляли без шпренгелей.
У цистерн первых выпусков отсутствовали боковые балки в средней части рамы. Поэтому рама цистерны воспринимавшая от буферов большие продольные усилия, часто повреждалась, особенно в местах соединения хребтовой и шкворневой балок.
Вследствие этого необходимо было усиливать раму цистерны. Добавить комментарий
Клуб CICterna Hall (Цистерна Холл)
город: Москва
Музыка: house, techno
СICterna Hall — отличное место для креативных мероприятий, когда можно трансформировать пространство под любую самую оригинальную идею. Есть барная стойка во всю стену, очень высокий потолок, позволяющий активно использовать лазерную технику. Второй этаж со столиками и диванами идет балконом над основной площадью зала и барной стойкой, и может быть использован как chill-out. Общая площадь нижнего зала — 560 кв.м., верхнего — 107 кв.м.
Возможности СICterna Hall безграничны — это и театральные подмостки, эстрада, рок-арена, цирковой манеж и, конечно же, танцевальный клуб с лучшими диджеями.
Вы любите ночную жизнь и развлечения — тогда вам в Цистерну. Да-да, именно так называют ночной клуб «Cicterna Hall». Это место, где можно воплотить самую оригинальную идею проведения праздника или вечеринки.
Просторный танцпол позволяет принять большое количество гостей, организовывать шоу-программы и концерты. Высокие потолки и большая площадь помещения позволяют использовать лазерную технику.
Клуб «Cicterna Hall» разместился на двух этажах. На первом, конечно же, танцпол, а на втором, который сделан в виде балкона, — огромная барная стойка во всю стену, столики и диваны для отдыха. Второй этаж можно использовать как «чилл-аут». Интерьер клуба отличается своей оригинальностью и стилизован под недостроенный или заброшенный завод — бетонные стены и колонны, металлические элементы и незамысловатые стулья у барной стойки. Всё это дополнено уютными кожаными диванчиками и атмосферой полной раскрепощённости.
Бар клуба «Цистерна Холл» готов предложить своим гостям большое разнообразие различных напитков и коктейлей (вина, пиво, разных производителей, коньяки, шампанское, виски, джин, мартини). А также, на выбор множество видов кальяна (на мятном ликёре, на свежих фруктах и др.) Кроме того, в меню бара вы можете найти холодные и горячие закуски, мясные и рыбные блюда, десерты.
В клубе «Цистерна Холл» организуют корпоративные праздники и вечеринки, что называется «под ключ»: свет, звук, развлекательная и музыкальная программа, меню, обслуживание и охрана — вам ни о чём не придётся беспокоиться.
Ночной клуб «Cicterna Hall» расположен на ул. Проспект Мира и открыт каждый день с 19.00 до 6.00. Вход свободный, но существует система «фэйс-контрля».
Заказ столов, телефон:771-6937; 970-0228
Адрес: пр. Мира, 26, стр. 1
???. 80 -90 с / м ВОДИТЕЛИ КОМПАНИИ ??? ОПАСНОСТЬ ??? | Работа — требуются
Мы являемся перевозчиком хазматов, ищущим надежных СОЛО И КОМАНДНЫХ ВОДИТЕЛЕЙ, чтобы присоединиться к нашей команде!
* МЫ БЕГАЕМ И АРЕНДУЕМ ИЗ ВСЕХ 48 ГОСУДАРСТВ * ПЕРЕВОЗКА ПЛАТНАЯ *
(Для всех новичков предоставляется рейс, гостиница и такси от аэропорта до офиса)
Мы предлагаем:
СОЛО W HAZMAT 0,80 ц / м, TEAMS W HAZMAT 0,90 ц / м
НОВЫЕ ГРУЗОВИКИ FREIGHTLINER CASCADIA И VOLVO TRUCKS 2021
МЕДИЦИНСКИЙ ПАКЕТ
СУХИЙ ФУРГОН И РЕФЕРНЫЕ ПРИЦЕПЫ
ЕЖЕНЕДЕЛЬНЫЕ ПРЯМЫЕ ДЕПОЗИТЫ
EZ PASS, K-TAG, SunPass, PRE-PASS ВО ВСЕХ ГРУЗОВИКАХ
ДОСТУПНЫ ДЕНЕЖНЫЕ ДОСТУПЫ
ФАКТИЧЕСКИЕ УПЛАЧЕННЫЕ МИЛИ
БЕЗ СКРЫТЫХ КОМИССИЙ, НЕТ ESCROW, НИКАКИХ КОНТРАКТОВ
ДОПУСКАЕТСЯ РАЗМЕЩЕНИЕ ДОМАШНИХ ЖИВОТНЫХ
ДОСТУПНА ПРОГРАММА RIDER
КАЖДЫЕ 4 НЕДЕЛИ ОПЛАЧИВАЕМЫЙ РЕЙС ДО ДОМАШНЕГО ТЕРМИНАЛА И ОБРАТНО (ИЛИ ВОЗМОЖНОСТЬ ПОЕЗДКИ НА АВТОМОБИЛЕ)
БЕЗОПАСНОСТЬ, РАБОТА И РЕФЕРАЛЬНЫЕ БОНУСЫ
ПАКЕТ СВОБОДНОГО ОТПУСКА ПОСЛЕ 1 ГОДА ДЛЯ ВОДИТЕЛЕЙ С ХОРОШЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ
Требования:
ОДОБРЕНИЕ ХАМАТ / ТАНКЕРА
ДЕЙСТВИТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНСКАЯ КАРТА DOT
ДОЛЖНЫ БЫТЬ УМНЫМИ ПРОВОДИТЬ ПРОВЕРКУ НАРКОТИКОВ
НЕТ НАРУШЕНИЙ НАРКОТИКОВ И АЛКОГОЛЯ
*** ДЛЯ ЗАЯВКИ ПОСЕТИТЕ НАШ САЙТ www.
silvicominc.com/for-drivers/
ИЛИ ПОЗВОНИТЕ НАМ ДЛЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ 708-236-5732. ***
** ПОСЕТИТЕ НАС ОНЛАЙН **
www.silvicominc.com/
www.facebook.com/silvicominc/
www.instagram.com/silvicomtrucking/
www.linkedin.com/company/silvicom/about/
Связанные / Ключевые слова: hazmat, cdl, по дороге, грузовой лайнер, опытный, рефрижератор, сухой фургон, hazmat carrier, volvo, фрахт, грузовик, cdl a, одобрение, водитель грузовика cdl, лучший перевозчик hazmat, полу, cdl водитель грузовика , профессиональный водитель, водитель по дороге, грузоперевозки, цистерна, транспортировка, дальние мили, дальние перевозки, с контролем температуры, логистика, аренда, скидка 0%, владелец-оператор, водитель, otr, вождение, профессиональный, цистерна, водитель грузовика, otr , региональный,, CDL-A, класс A, лучшие рабочие места hazmat, рабочие места в сфере грузоперевозок, рабочие места CDL, лучшие грузоперевозки, лучшие вакансии, лучшая работа, компания лучшего водителя, ведущая компания водителя, компания cdl a, команды, команда hazmat, компания водитель, грузоперевозки, грузовая промышленность, промышленность, лицензия CDL, автотранспортные компании, работа водителя cdl класса a, работа водителя cdl класса a, работа водителя cdl, работа водителя грузовика cdl, работа водителя грузовика cdl, прицеп с сухим фургоном водителя грузовика cdl, дорожные работы, другие рабочие места, максимальная заработная плата, междугородние поездки, электронные журналы, работа в сфере грузоперевозок рядом со мной, cdl a jobs рядом со мной, cdl a jobs, вождение грузовика, теперь нанять ing, автотранспортные компании, лучшие автотранспортные компании.
бронированные танки, артиллерия, САУ, война, военные, восстановление комета, бредли, пантера, ББМ, танки, шерман, панцер, бронетехника, танкетка
http://www.toadmanstankpictures.com — бронированные танки, артиллерия, САУ, война, военные, реставрация комета, бредли, пантера, ББМ, танки, шерман, панцер, бронетехника, танкеткаПодписаться на @toadmanstanks
Посетите мою общедоступную страницу в Facebook, чтобы посмотреть дополнительные фото и видео. Каждые пару дней добавляются новые фото.
Добро пожаловать на
ФОТОГРАФИИ ТАНКА ЖАБУКА!
На этой странице вы найдете небольшую часть из более чем 70 000 фотографий ББМ, артиллерии и мягких обшивок, которые я сделал за последние несколько лет.
Пожалуйста, не стесняйтесь загружать изображения, размещенные на этом сайте. Если вам нравится то, что вы видите, многие из этих фотографий продаются на компакт-дисках. У меня также есть наборы моделей и различные материалы, связанные с моделями, для продажи.Увидеть ниже.
ОБНОВЛЕНИЕ 10 ЯНВАРЯ 18
Святое дерьмо! Прошел почти год с тех пор, как я ничего здесь не публиковал. Вот что происходит когда вы работаете 70-75 часов в неделю. В любом случае, я не буду публиковать новые фотографии еще несколько месяцев. В это время, Я решил прекратить продажу компакт-дисков «Toadman’s Photo Detail CD», поскольку они больше не являются жизнеспособным продуктом. Я по-прежнему буду предлагать загружаемую версию, поскольку она намного дешевле как для продавца, так и для покупателя, и, конечно же, быстрее.Мой спасибо всем, кто приобрел компакт-диски за последние 13 лет. Позже этой весной я вернусь к полунормальному графику работы и вернусь работать над обновлением этого сайта на регулярной основе. Ваше здоровье!
ОБНОВЛЕНИЕ 21 ФЕВРАЛЯ 2017
Сегодня две новые галереи.
Во-первых, это набор из 72 изображений пожарной машины International M-3-4 1 1/2 тонны 4×4.
Другой набор состоит из 75 фотографий Unimog 404 1966 года выпуска. Наслаждайтесь!
ОБНОВЛЕНИЕ 21 ИЮЛЯ 2016
Сегодняшнее быстрое обновление с новой галереей из 38 фотографий 122-мм гаубицы M1938.Еще одно обновление должно быть готовым в течение следующей недели или около того.
ОБНОВЛЕНИЕ 16 ИЮЛЯ 2016
Небольшое обновление сегодня с одной новой галереей, содержащей 54 новых изображения A-6E Intruder. Больной опубликуйте еще одно обновление в ближайшие 7-10 дней.
ОБНОВЛЕНИЕ 26 ИЮНЯ 2016
Сегодня небольшое обновление с двумя новыми галереями. В первом представлены 9 фотографий тяжелого аварийного грузовика Ward LaFrance M1A1.
Вторая новая галерея тоже небольшая и является частью ВЕШАЛКИ.В нем представлены 9 фотографий OV-10A Bronco.
Больше обновлений
примерно через 2 недели.
ОБНОВЛЕНИЕ 22 ИЮНЯ 2016
Быстрое обновление сегодня с одной новой галереей с 97 фотографиями 105-мм самоходной гаубицы M108. Больше обновлений в ближайшие 5-7 дней.
ОБНОВЛЕНИЕ 14 МАЯ 2016
Теперь, когда Tamiya продемонстрировала свой новый 3-дюймовый артиллерийский лафет M10 в масштабе 1/35, вот вам новая галерея из 32 изображений M10 3-дюймового GMC.Наслаждаться!
ОБНОВЛЕНИЕ 4 АПРЕЛЯ 2016 г.
Как раз к выпуску нового комплекта Takom я добавил еще одну галерею с 98 фотографиями Type-69-II. у меня будет другое обновление опубликовано через 7-10 дней. Наслаждаться!
Посетите мое кафе Пресс-магазин: Toadman’s Tanks and Stuff
Кроме того, я рад сообщить, что компания TOADMAN’S TANK PICTURES теперь предлагает членам AMPS скидку 20% на все покупки компакт-дисков с фотографиями! Просто напишите мне по электронной почте список интересующих вас компакт-дисков, и как только я подтвержу, что вы являетесь текущим членом AMPS, я вышлю вам счет на правильную сумму. Пожалуйста, посетите веб-сайт AMPS для получения дополнительной информации об этой программе, а также информацию о присоединении к AMPS! Обратите внимание, что эта скидка распространяется только на компакт-диски, приобретенные на этом сайте, и не может сочетаться с покупками на ebay или другими скидками, специальными предложениями, скидками на компакт-диски Battle Group или купонами.
ГАЛЕРЕИ
ALLIED ФОТОГАЛЕРЕЯ AXIS ФОТОГАЛЕРЕЯ
НАТО фотогалерея Бывшая варшава Pact Photo Gallery Non выровнены нации Фотогалерея Музейная галерея
Название, что AFV Quiz Вешалка Парады и военные события автомобиля Галерея MVTF Новости Page отзывы будущих компакт-дисков ссылки розничные продавцы архивы комментарии Обо мне ПАМЯТЬ
ФОТО ДЕТАЛИ ДЛЯ ПРОДАЖИ
Стоимость загрузки всех фотографий составляет 5 долларов США.
00 каждый, если не указано иное.
Я вышлю вам ссылку для скачивания в течение 24-48 часов с момента получения уведомления о вашем
покупка. Загрузка осуществляется через «TransferBigFiles.com» или «WeTransfer.com».
СЕЙЧАС ДОСТУПНО: TOADMAN’S M4A1(75) «МАЛЕНЬКИЙ ЛЮК» SHERMAN ФОТО ПОДРОБНОСТИ СКАЧАТЬ #26 !!
Я рад объявить о выпуске моего последнего компакт-диска с фотографиями, M4A1 (75) «маленький люк» Toadman’s Photo Detail CD, CD №26 .Этот компакт-диск содержит 417 фотографий нескольких разных малых люков M4A1. Внешний вид, салон и двигатель все в оклейке. Диск настроен так же, как и все мои предыдущие диски. Поскольку фотографии на этом диске были сняты в течение 8 лет, размер фотографий колеблется от 800к до 4,5мб. $5.00
Образцы фотографий с низким разрешением показаны ниже.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4 Образец 5
Для загрузки используйте эту кнопку.
Пантера Литтлфилда в Фонде военных транспортных технологий , Деталь фото СКАЧАТЬ #25. Этот компакт-диск содержит 300 фотографий знаменитой Littlefield Panther Ausf. A. в том виде, в каком он выставлен на выставке в Фонде военных транспортных средств. Покрытие включает интерьер, экстерьер, подвеску и часть моторного отсека. Этот диск не закрывает реставрацию. 7,99 долларов США. Часть доходов от каждого проданного диска будет передана в фонд MVTF.Примеры фотографий с низким разрешением показаны ниже. Обратите внимание, что водяной знак будет отображаться только в одном месте на каждой фотографии диска.
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
Компакт-диск № 24 Toadman’s Leichter Zugkraftwagen 1T (Sd.Kfz.10) Ausf B. Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2010 г. включает 240 с надписями,
фотографии высокого разрешения прекрасно отреставрированного Sd.
Kfz.10 Ausf. B. Внешний вид, двигатель, интерьер и подвеска покрыты.Он настроен так же, как и мои предыдущие диски, и должен оказаться
хорошая ссылка на комплекты Sd.Kfz.10, которые есть на рынке. Примеры снимков за 5,00 долларов можно увидеть ниже, а приобрести диск можно, нажав кнопку «Добавить в корзину».
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #23 TOADMAN’S M3A1 SCOUT CAR ФОТОГРАФИЯ СКАЧАТЬ, 2009 . 3-е место в номинации «Лучший бронированный автомобиль/WFV REFERENCE 2009 ГОДА»: WarWheels! Этот компакт-диск содержит 305 фотографий пары отреставрированных автомобилей Scout с подписями.Интерьер, экстерьер, подвеска, двигатель и вооружение — все покрыто. Средний размер файла колеблется от 1500k до 2300k. Он настроен в моем обычном формате. $5.00 Он был рассмотрен на Missing-Lynx и AMPS. Примеры фотографий смотрите ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #22 Toadman’s Mittlerer Zugkraftwagen 8t Sd.Kfz 7 Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2009 ! Этот компакт-диск содержит 309 файлов в высоком разрешении.фотографии прекрасно отреставрированного Sd.Kfz. 7 полугусеничных. Фотографии экстерьера, двигателя и шасси включены. Средний размер файла около 1700k. $5.00 Он был проверен на ARMORAMA, Missing-Lynx, AMPS и Track-Link. Примеры фото смотрите ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
Компакт-диск #21 Чешский T-55A от Toadman Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2009 г. имеет более 260 изображений в высоком разрешении.фотографии Т-55А чешской постройки, дополненные несколькими другими Т-55, чтобы показать некоторые детали.
Интерьер, экстерьер, подвеска и моторный отсек покрыты. Он настроен в моем стандартном формате. $5.00 Этот компакт-диск прошел рецензию на Missing Lynx, AMPS и Track-Link.
Примеры фотографий доступны ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
Armorama, Track-Link, AMPS и Missing-Lynx.Примеры фотографий смотрите ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #19 ЛЕГКИЙ ТАНК M24 CHAFFEE СКАЧАТЬ ПОДРОБНОСТИ ФОТОГРАФИИ, 2007 г. содержит 286 фотографий с высоким разрешением нескольких различных M24 Chaffee. Включены снимки экстерьера, интерьера, подвески и моторного отсека. Размер файла в среднем составляет от 1600 до 2200 КБ. $5.00 Обзоры этого компакт-диска можно найти по адресу ARMORAMA , Missing-Lynx , AMPS и PMMS .См. примеры снимков компакт-диска в низком разрешении ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #18 90-мм орудие Toadman’s Tank M47 Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2007 . Это первый диск из моей новой серии под названием «Холодные воины США».
Этот компакт-диск содержит 325 фотографий высокого разрешения нескольких различных M47 Patton. Включены снимки экстерьера и интерьера.Нет фотографий моторного отсека.
Размер файла в среднем составляет от 1200 до 1600 КБ.
$5.00 Обзоры этого компакт-диска можно увидеть на PMMS, Track-Link, Missing-Lynx, AMPS и Armorama. См. образцы с высоким разрешением ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #17 Toadman’s Leichter Panzerspahwagen (2см) Sd.Kfz. 222 Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2007 .Этот компакт-диск содержит 325 фотографий красивого восстановлен Sd.Kfz.222. В нем представлены фотографии экстерьера, интерьера, моторного отсека, подвески и, в качестве дополнительного бонуса, фотографии, показывающие размеры башни снаружи. Настроенный так же, как и мои предыдущие компакт-диски, он будет работать на системах ПК и MAC. Средний размер файла составляет от 850 КБ до 1 МБ. $5.00 Этот компакт-диск прошел проверку на Armorama, PMMS, Track-Link, AMPS и Missing-Lynx. Приведенные ниже образцы являются снимками с высоким разрешением, и их загрузка может занять некоторое время:
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
Компакт-диск #16 Toadman’s M2A1 Half-Track Photo Detail DOWNLOAD, 2006 Этот компакт-диск содержит 230 фотографий хорошо отреставрированного полугусеничного M2A1. Внешний вид, интерьер, подвеска и другие детали — все это покрыто. Он настроен в обычном формате со средним размером файла около 800k. 5,00 долларов. Онлайн-обзоры можно увидеть на сайтах PMMS, Missing-Lynx и Track-Link, AMPS и IPMS USA. Печатный обзор также можно увидеть в Military Modeling Vol 36, Issue 15.См. примеры снимков с низким разрешением ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
Компакт-диск № 15 Toadman’s 105 мм H.M.C. Фотографии M7, M7B1 и M7B2 СКАЧАТЬ, 2006 г. Этот компакт-диск содержит 194 изображения трех разных M7 (2 из которых были использованы Dragon при разработке своего нового комплекта M7), 12 изображений двух разных M7B1 и 170 изображений двух разных M7B2, всего 377 изображений.
Фотографии экстерьера, подвески и салона включены. Также включены снимки двигателя M7B2. Средний размер файла составляет около 800 КБ.
Он настроен так же, как и все мои предыдущие выпуски. 5,00 долларов США. Он был рассмотрен на Missing-Lynx, PMMS, IPMS USA, AMPS и в журнале Military Modeling Magazine Vol. 36 № 13. Примеры снимков с очень низким разрешением см. ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #14 TOADMAN’S A34 COMET ФОТОГРАФИЯ СКАЧАТЬ
Как раз к новому комплекту Bronco, Компакт-диск Toadman’s A34 Comet Photo Detail, 2006 содержит 261 фотографию экстерьера и интерьера A34 Comet.
Детали интерьера/экстерьера башни, интерьера/экстерьера корпуса и ходовой части содержатся на этом компакт-диске. Тем не менее, фотографии двигателя не включены.
Этот компакт-диск следует тому же формату, что и мои предыдущие 13 компакт-дисков.
Средний размер файла 800-900k. 5,00 долларов США. Онлайн-обзоры этого компакт-диска можно увидеть на сайтах Missing-Lynx, Track-Link, PMMS , Armorama , Cybermodeler Online , IPMS USA, AMPS и в журнале Military Modeling Magazine Vol. 36 № 7. См. примеры фотографий в низком разрешении ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4 Образец 5
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #13 Орудийный моторный лафет Toadman M18 и бронированный внедорожник M39 Деталь фотографии СКАЧАТЬ.2005 . Этот компакт-диск содержит 274 изображения пары различных M18 GMC и 129 изображений AUV M39. всего 403 фотографии! Включены фотографии двух автомобилей, находящихся на реставрации. Фотографии экстерьера, интерьера и двигателя прилагаются. Этот компакт-диск использует тот же формат, что и все мои другие, со средним размером файла более 600 КБ. 5,00 долларов Онлайн-обзор этого компакт-диска доступен по адресу Track-Link , Missing-Lynx , AMPS и PMMS .
Ниже приведены примеры изображений с низким разрешением: Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4 Образец 5
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #12 TOADMAN’S T-34-76 МОДЕЛЬ 1943 И Т-34-85 МОДЕЛЬ 1945 ФОТО СКАЧАТЬ, 2005 . Этот компакт-диск содержит 419 изображений двух Т-34: 235 изображений Т-34-76 образца 1943 года и 184 фотографии Т-34-85 образца 1945 года (с некоторыми доработками после Второй мировой войны).Включены фотографии интерьера обоих автомобилей, но нет фотографий двигателя. Размер каждого фотофайла составляет в среднем около 500 КБ. Этот компакт-диск настроен так же, как и все мои другие. 5,00 долларов. Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по адресу TRACK-LINK , PMMS , Armorama и Missing-Lynx. См. ниже скриншоты с низким разрешением:
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4 Образец 5
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #11 НЕМЕЦКИЕ ПРОТИВОТАНКОВЫЕ ПУШКИ ВТОРОЙ МИРОВОЙ ВОЙНЫ СКАЧАТЬ, 2005 . Этот компакт-диск содержит 237 изображений четырех различных немецких ПТРК: 78 изображений 3,7-см Pak 35/36; 22 фото 5cm Pak 38; 61 фото 7.5cm Pak 97/38; и 76 фотографий 7,5-сантиметрового Pak 40. Этот компакт-диск, как и все мои другие, настроен с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer, и системы МАК. Средний размер файла фотографии составляет около 500 КБ. 5,00 долларов США Онлайн-обзоры этого компакт-диска можно найти по адресу PMMS , TRACK-LINK , Armorama и Missing-Lynx .Печатный обзор доступен в AFV Modeller , выпуск №25. См. ниже образцы с низким разрешением.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
Компакт-диск №10 БРИТАНСКИЕ ПРОТИВОТАНКОВЫЕ ПУШКИ ВТОРОЙ МИРОВОЙ ВОЙНЫ В ДЕТАЛЯХ: 2-PDR MK II, 6-PDR MK IV и 17-PDR MK I, 2005 г.
Этот компакт-диск состоит из 62 изображений 2-фунтового Mk II, 68 изображений 6-фунтового Mk IV и 77 изображений 17-фунтового Mk I (идеально подходит для нового комплекта Bronco), всего 207 изображений.Он следует тому же формату, что и мои предыдущие компакт-диски. Средний размер файла фотографии составляет от 275 КБ до 300 КБ. Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и совместим с
Internet Explorer и MAC. $5.00 за загружаемую версию. Онлайн-обзор этого компакт-диска доступен на сайте Track-Link. См. скриншоты с низким разрешением ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #09 TOADMAN’S STURMGESCHUTZ III AUSF.G ПОДРОБНО, 2005 . Этот компакт-диск включает 281 фотографию отлично отреставрированного Stug III Ausf. Г. Внешний вид
и внутренние снимки включены. Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer и MAC.
Средний размер файла фотографии составляет около 300 КБ. 5,00 долларов США. Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по адресу Missing-Lynx, ARMORAMA , PMMS и Track-Link . Печатный обзор доступен в AFV Modeller , выпуск №25.См. скриншоты с низким разрешением ниже:
Образец 1 Образец 2 Образец 3
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #08 TOADMAN’S M4A3(76)HVSS и M4A2(76)HVSS SHERMAN ФОТОГРАФИЯ СКАЧАТЬ, 2005 . Этот компакт-диск содержит 404 фотографии пары 76-мм артиллерийских «Шерманов» с
300 фото только А3. Включено плотное покрытие интерьеров. Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и
совместим с Internet Explorer и MAC.Средний размер файла фотографии составляет около 300 КБ. 5,00 $ Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по адресу ARMORAMA и PMMS , TRACK-LINK и MISSING-LYNX .
Печатный обзор доступен в Tamiya Modeling Magazine International, выпуск №118 . См. примеры снимков экрана в уменьшенном разрешении ниже.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #07 TOADMAN’S M551 SHERIDAN ФОТО ПОДРОБНОСТИ СКАЧАТЬ, 2005 .Этот компакт-диск содержит 165 фотографий отлично отреставрированного M551 Sheridan. Он идеально подходит для использования с новым комплектом Академии вместе с
старшие Tamiya и Jaguar Sheridans. Включает фотографии экстерьера и интерьера. Изображения, содержащиеся на этом компакт-диске, имеют средний размер файла 300 КБ.
Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer и MAC.
5,00 $ Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по адресу ARMORAMA , PMMS и Missing-Lynx .Печатный обзор доступен в Tamiya Modeling Magazine International, выпуск №118 .
См. примеры снимков экрана в уменьшенном разрешении ниже.
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #06 Toadman’s M5 Stuart Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2005 . Этот компакт-диск включает 190 изображений M5 Stuart. Включает фотографии экстерьера и интерьера. Изображения, содержащиеся на этом компакт-диске, являются средний размер файла 300k.Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer и MAC. 5,00 $ Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по телефонам PMMS и TRACK-LINK . См. образцы скриншотов с уменьшенным разрешением ниже.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
Компакт-диск #05 Toadman’s M3A1 Stuart Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2005 .Этот компакт-диск включает 225 изображений M3A1 Stuart. Включает фотографии экстерьера и интерьера.
Изображения, содержащиеся на этом компакт-диске,
средний размер файла 300k. Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer и MAC.
5,00 $ Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по телефонам PMMS и TRACK-LINK . См. образцы скриншотов с уменьшенным разрешением ниже.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #04 Toadman’s M5A1 Stuart Деталь фотографии СКАЧАТЬ Версия 1.1, 2005/2007 . Этот недавно переработанный компакт-диск включает 225 изображений трех разных M5A1. Он включает в себя фотографии экстерьера и интерьера
показаны три различные конфигурации башни. Он идеально подходит для любого из имеющихся на рынке комплектов M5A1, включая новый комплект AFV Club.
Изображения, содержащиеся на этом компакт-диске, имеют средний размер файла 300 КБ. Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer.
и МАК.5,00 $ Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по адресу PMMS и Track-Link . См. образцы скриншотов с уменьшенным разрешением ниже.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
Компакт-диск #03 Toadman’s Matilda Mk IV Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2005 . Этот компакт-диск включает 265 изображений отреставрированной Matilda Mk IV. Включает фотографии экстерьера и интерьера.Изображения, содержащиеся на этот компакт-диск имеет средний размер файла 300 КБ. Этот компакт-диск, как и все мои другие, создан с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer и MAC. 5,00 $ Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по адресу Track-Link и PMMS . См. полноразмерные примеры скриншотов ниже.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #02 Toadman’s LVT(4) Деталь фотографии СКАЧАТЬ, 2004 .Этот компакт-диск содержит 125 изображений LVT(4) и отлично подходит для подробного описания комплекта Italeri LVT(4). Изображения, содержащиеся на этом компакт-диске, имеют средний размер файла 300 КБ. Он включает в себя снимки экстерьера корпуса, подвески, грузового отсека и кабины водителя. Т его компакт-диск, как и все мои другие, настроен с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer и MAC. 5,00 $ Онлайн-обзоры этого компакт-диска доступны по адресу PMMS и Armorama . Печатный обзор доступен в Tamiya Modeling Magazine International, выпуск № 118 .См. примеры снимков экрана в низком разрешении ниже.
Образец 1 Образец 2 Образец 3 Образец 4
Для загрузки используйте эту кнопку.
CD #01 Легкие танки США Toadman’s Vol.2 СКАЧАТЬ, 2004 . Этот компакт-диск содержит 545 изображений следующих легких танков США и их модификаций: Marmon-Herrington CTMS-1TB1; М3А3 Стюарт; М24 Чаффи; M41A1 Уокер Бульдог; М551 Шеридан; Сдвоенный 40-мм артиллерийский лафет M19;
Спаренная 40-мм самоходная артиллерийская установка M42A1; Самоходная 155-мм гаубица M44 и 105-мм самоходная гаубица M52.
Некоторые автомобили восстановлены, а некоторые нет.
Внутренние снимки включены, когда это возможно. Средний размер файла изображения составляет 300 КБ. Он также настроен с использованием веб-формата и совместим с Internet Explorer и MAC. 5,00 долларов США. Онлайн-обзоры этого компакт-диска можно увидеть по адресу Perth Military Modeling Site и Track-Link . См. примеры снимков экрана в низком разрешении ниже.
Marmon-Herrington CTMS-1TB1(30 фото невосстановленного автомобиля) M3A3 Stuart(38 фото невосстановленной машины) M24 Chaffee (73 фото восстановленной машины + нереставрированные фото салона) M41A1 Walker Bulldog (118 фото восстановленной машины + нереставрированные фото салона) M551 Sheridan(106 фотографий отреставрированной машины с фото салона) M19 GMC (68 фотографий восстановленной машины; нет фотографий места водителя) M42A1 Duster (67 фотографий невосстановленной машины с местом водителя) Гаубица M44 SP 155(20 фото невосстановленной машины) Гаубица M52 SP 105(28 фото невосстановленной машины)
Для загрузки используйте эту кнопку.
Оплата может быть произведена с помощью Visa, MasterCard или Discover через PayPal
БУДУЩИЕ ВЫПУСКИ КОМПАКТ-ДИСКОВ С ФОТОГРАФИЯМИ
ССЫЛКИ
Свяжитесь со мной Обо мне ссылки Будущие выпуски компакт-дисков
Все содержимое Copyright 2004–2018 Chris Hughes и toadmanstankpictures.com. Все права защищены по всему миру
Microsoft заявляет, что ошибка привела к отсутствию соответствующих изображений Bing для «танкиста» на площади Тяньаньмэнь
Люди смотрят на полицейских, стоящих на страже в парке Виктория в 32-ю годовщину разгона демократических демонстрантов на площади Тяньаньмэнь в Пекине в 1989 году, в Гонконге Конг, 4 июня.REUTERS/Lam Yik
Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.
comЗарегистрируйтесь
4 июня (Рейтер) — Корпорация Microsoft (MSFT.O) в пятницу обвинила «случайную человеческую ошибку» в том, что поисковая система Bing не показывает изображение результаты по запросу «человек-танкист» в США и других странах после того, как пользователи выразили обеспокоенность по поводу возможной цензуры в связи с годовщиной разгона на площади Тяньаньмэнь.
Пользователи, в том числе в Великобритании, Германии и Сингапуре, сообщили в пятницу, что при выполнении поиска Bing вернул сообщение: «Нет результатов для танкиста.»
Дэвид Грин, директор по гражданским свободам в некоммерческой организации Electronic Frontier Foundation, сказал, что модерацию контента невозможно провести безупречно и что «постоянно совершаются вопиющие ошибки». Регистрация
Но он сказал, что это могло быть и более зловещим: «В худшем случае это было целенаправленное подавление по требованию могущественного государства».
в мире.
«Танкист» часто используется для описания неопознанного человека, изображенного стоящим перед танками на площади Тяньаньмэнь в Китае во время демократических демонстраций в июне 1989 года. работает над решением этой проблемы».
Небольшие поисковые системы, такие как DuckDuckGo, которые получают результаты по лицензии от Microsoft, столкнулись с аналогичными проблемами, связанными с поиском «человек-танкист», и заявили, что ожидают исправления в ближайшее время.
Конкурент Google (GOOGL.O) показал много результатов для знаменитого изображения, когда в пятницу был выполнен поиск «человек-танкист».
По словам бывшего сотрудника, значительная часть сотрудников Microsoft, работающих над Bing, находится в Китае, в том числе те, кто работает над программным обеспечением для распознавания изображений.
Известно, что Китай требует от поисковых систем, работающих в его юрисдикции, подвергать цензуре результаты, но эти ограничения редко применяются где-либо еще.
Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com
Регистрация
Отчет Пареша Дэйва из Окленда, Калифорния. Под редакцией Мэтью Льюиса
Наши стандарты: Принципы доверия Thomson Reuters.
Джерси Дьявол и Танк Рэмпейдж Фотографии : Тайны музея : Travel Channel | Загадки в музее: Дон Уайлдман: Travel Channel
В Мемориальном музее генерала Паттона в Чириако-Саммит, Калифорния, огромный танк напоминает об ужасающем дне, когда безумец взял под свой контроль смертоносную военную машину и осадил американский город.
18 мая 1995 года ветеран армии США Шон Нельсон украл танк из арсенала Национальной гвардии США и неосторожно проехал на нем по улицам Сан-Диего, что привело к 23-минутной полицейской погоне, которая транслировалась по телевидению.В конце концов полиция забралась на танк и застрелила Нельсона.
В Музее Юго-Восточной железной дороги в Дулуте, штат Джорджия, посетители могут полюбоваться величественным вагоном президента Уоррена Г.Хардинг путешествовал по стране, пытаясь восстановить связь с американцами.
2 августа 1923 года, останавливаясь в отеле во время поездки на поезде по Америке, президент Хардинг внезапно скончался во время разговора с женой.
В Международном музее криптозоологии в Портленде, штат Мэн, невзрачный гипсовый слепок с отпечатками копыт рассказывает о серии леденящих душу встреч с мифическим зверем, который, как сообщается, наводил ужас на добрых жителей Нью-Джерси.
Это платье, созданное Нелл Доннелли, напоминает посетителям об ужасающем происшествии 1930-х годов, когда известный модельер был похищен, а затем спасен группой мафиози. Кувшин с жидкостью, выставленный в музее Дэвида Дж.
Sencer CDC Museum в Атланте стал причиной чумы, которая когда-то держала нацию в тисках террора. Этот старинный печатный станок использовался опытным аферистом для проведения одной из крупнейших операций по подделке денег в истории США.См. печатный станок на выставке в Музее секретной службы в Вашингтоне, округ Колумбия.
Microsoft блокирует Bing от показа результатов изображения для Тяньаньмэнь «человек-танк» | Bing
Microsoft обвинила человеческий фактор после того, как ее поисковая система Bing заблокировала результаты поиска изображений и видео по фразе «человек-танкист» — отсылке к культовому изображению одинокого протестующего лицом к лицу с танками во время протестов 1989 года на площади Тяньаньмэнь. 32-я годовщина военного разгона.
Пользователи сообщили, что результаты по поисковому запросу не были показаны в таких странах, как США, Германия, Сингапур, Франция и Швейцария, по данным Reuters и Vice News.
Ссылки на продемократическое движение протеста уже давно подвергаются цензуре в Китайской Народной Республике (КНР), где правительство сохраняет строгий контроль над Интернетом, но цензура Bing распространяется на пользователей за пределами «великого китайского брандмауэра».
Microsoft заявила, что проблема возникла «из-за случайной человеческой ошибки, и мы активно работаем над ее устранением».
Небольшие поисковые системы, такие как DuckDuckGo, которые получают результаты по лицензии от Microsoft, столкнулись с аналогичными проблемами, связанными с поиском «танкиста», и заявили, что ожидают исправления в ближайшее время.
Конкурент Google показал много результатов для знаменитого изображения, когда в пятницу и субботу выполнялся поиск «человек-танкист».
Этот шаг был предпринят на фоне репрессивных мер КНР в Гонконге, где второй год подряд был запрещен юбилейный пикет на площади Тяньаньмэнь, а также на фоне растущей озабоченности по поводу того, в какой степени Китай может оказывать экономическое давление для обеспечения соблюдения своей цензуры за границей.
Буквально на прошлой неделе американский актер Джон Сина принес публичные извинения за то, что называет Тайвань «страной», что является оскорблением для КНР, которая настаивает на том, что Тайвань не является независимым государством.
Американские технологические компании уже давно пытаются сбалансировать свое желание работать на огромном рынке Китая с цензурными требованиями правительства.
Microsoft Bing — одна из немногих иностранных поисковых систем, доступных в Китае, потому что компания согласилась подвергнуть цензуре результаты таких деликатных терминов, как Далай-лама, площадь Тяньаньмэнь или Фалуньгун.
В 2016 году New York Times сообщила, что Facebook работает над секретным инструментом, который позволит третьей стороне подвергнуть платформу цензуре для китайских пользователей в обмен на то, что КНР позволит Facebook работать в стране.
В 2018 году сотрудники Google раскрыли внутренний проект по созданию цензурированной поисковой системы, которая, как надеялась компания, позволит ей вернуться в Китай. Google ушла из Китая в 2010 году из-за цензуры и хакерских атак.
Представитель Microsoft сказал: «Это произошло из-за случайной человеческой ошибки, и мы активно работаем над ее устранением».
В 2014 году The Guardian сообщила, что Bing подвергает цензуре результаты для китайскоязычных пользователей в США по многим из тех же терминов, которые Bing подвергает цензуре внутри Китая, например, Далай-лама, площадь Тяньаньмэнь и Фалуньгун.
В 2009 году обозреватель New York Times Николас Кристоф написал колонку о том, что в поисковой системе Bing он получил, казалось бы, подвергнутые цензуре результаты, когда искал такие темы, как Далай-лама, площадь Тяньаньмэнь и Фалуньгун, используя упрощенные иероглифы китайского языка.
Представитель компании сказал Кристофу, что результаты в поддержку CCP были получены из-за «ошибки».
Неизвестные кадры крупнейшего танкового сражения Второй мировой войны
После поражения под Сталинградом зимой 1942-43 годов немецкие вооруженные силы 4 июля 1943 года начали решающее наступление на востоке, известное как операция «Цитадель».Кульминацией операции «Цитадель» стала Курская битва, в которой участвовало 6000 танков, 4000 самолетов и 2 миллиона бойцов, и ее помнят, справедливо или нет, как величайшее танковое сражение в истории. Между историками существуют огромные разногласия по поводу событий того времени, и это все еще остается кусочком истории, окруженным мифами и спекуляциями.
Даже сейчас появляется новая информация по мере открытия новых архивов, которые ранее оставались погребенными и скрытыми.Например, записи о формированиях Ваффен СС не были рассекречены примерно до 1981 года, когда уже было подготовлено множество так называемых «исторических отчетов».
Наиболее обсуждаемой битвой была битва под Прохоровкой (также пишется как Прохоровка, как многие из вас узнают), которая началась 12 июля.
И здесь историки приветствовали Прохоровку как победу усовершенствованной советской тактики над немецкой огневой мощью и тяжелыми танками, относительно новые свидетельства показывают события в «овраге смерти» несколько иначе.
Главной целью немцев во время Цитадели было захватить большой выступ на Восточном фронте, простирающийся на 70 миль на запад. Группа армий «Центр» фельдмаршала Гюнтера фон Клюге должна была атаковать с северного фланга, при этом 9-я армия возглавляла наступление, 46-й танковый корпус — на правом фланге, а 41-й танковый корпус — на левом. XLVII танковый корпус генерала Иоахима Лемельсена планировал направиться в сторону Курска и встретиться с группой армий «Юг» фельдмаршала Эриха фон Манштейна, 4-й танковой армией и армией Кемпфа.
Panzer IV с войсками Ваффен СС — Бундесархив — CC BY-SA 3.0 Перед немецкими войсками стояли советский Центральный фронт под командованием генерала Константина К. Рокоссовского и Воронежский фронт под командованием генерала Николая Ф.
Ватутина. Центральный фронт с правым крылом, усиленным 13-й и 17-й армиями, должен был оборонять северный участок. Южнее Воронежский фронт столкнулся с немецкой группой армий «Юг» с тремя армиями и двумя в резерве. Шестая и Седьмая гвардейские армии удерживали центр и левое крыло.Восточнее Курска Степной военный округ генерал-полковника Ивана Сергеевича Конева (переименованный 10 июля 1943 г. в Степной фронт) должен был удерживать немецкие прорывы, а затем переходить в контрнаступление.
Существовал потенциал, если все пойдет по плану, чтобы немцы уничтожили более пяти советских армий, однако 9-я армия так и не приблизилась к разгрому советской обороны на севере, и точно так же 3-й танковый корпус столкнулся с жестким сопротивлением. . Наконец, 11 июля 4-я танковая армия смогла овладеть городом Прохоровка и создать жизненно важный плацдарм на реке Псел.
Солдат дивизии СС «Дас Райх» в башне Panzer Mk VI «Tiger» — Bundesarchiv — CC BY-SA 3.0 Как уже упоминалось, это одно из самых известных сражений на Восточном фронте.
и повсеместно фигурирует в книгах, фильмах и документальных фильмах. Некоторые из них являются произведениями чистой фантастики, и существует множество различных версий.
Наиболее распространенная версия состоит в том, что три дивизии СС бок о бок атаковали Прохоровку по пересеченной и труднопроходимой местности. От 500 до 700 немецких танков, в том числе Mark V Panther и знаменитый Mark VI Tiger с мощной 88-мм пушкой, продвигались медленно.Советы на своих проворных Т-34 бросились к ним, вызвав замешательство и хаос и не позволив дальности действия 88-х одержать верх.
Экипаж артиллерийского орудия в поддержку операции «Цитадель» — Bundesarchiv — CC BY-SA 3.0В результате было потеряно около 400 немецких машин.
Если вы изучите боевые отчеты и отчеты о численности 2-го танкового корпуса СС, то увидите лишь умеренные потери. Сообщения о количестве задействованных танков также сильно разнятся. Фактически, отчет показывает, что к 11 июля 2-й танковый корпус СС имел в общей сложности 211 боеспособных танков: у «Тотенкопфа» было 94 танка, у «Лейбштандарта» было только 56, а у «Дас Райх» был всего 61 танк.
Только 15 танков «Тигр» все еще действовали под Прохоровкой, а «Пантер СС» не было.
13 июля в боевых отчетах 4-й танковой армии сообщалось, что 2-й танковый корпус СС имел в строю 163 танка, потери составили всего 48 танков. Для сравнения, советские отчеты показывают, что 13 июля армия потеряла 400 танков из-за непоправимых повреждений.
Кроме того, если принять во внимание утверждение о том, что все три дивизии СС атакуют бок о бок, это одновременно неверно и тактически невозможно, если учесть, что 2-й танковый корпус СС имел фронт шириной около девяти миль.
12 июля в 5 утра — Сотни советских Т-34 и Т-70 (с пехотой наверху) выдвинулись из Прохоровки группами от 40 до 50 человек. Пехота спешилась, а танки продолжили наступление на немецкие позиции. В атаке наступила пауза, и «Лейбштандарт» оттеснил бронетехнику в сторону города и столкнулся с элементами резервной бронетехники Ротмистрова. Атака советских войск 181-м танковым полком была отбита 13-й (тяжелой) ротой 1-го танкового полка СС, состоявшей из нескольких «тигров» СС, одним из которых командовал 2-й лейтенант СС.
Михаэль Виттманн – самый успешный танкист войны.
«Дас Райх» атаковал юго-западнее Прохоровки и быстро вступил в бой с боевыми группами 2-го танкового корпуса и 2-го гвардейского танкового корпуса. Боевые группы от 20 до 40 советских танков при поддержке пехоты и штурмовиков встретились с полковыми передовыми частями Дас Райха. Советы продолжали направлять бронетехнику на дивизию, и весь день бушевали бои с большими потерями советской бронетехники.
«Дас Райх» продолжал медленно продвигаться на восток, продвигаясь в ночь, неся относительно небольшие потери в танках.
Тем временем на левом фланге части 1-й советской танковой армии безуспешно пытались отбить плацдарм. Дивизия СС отбивалась от 31-го и 10-го танковых корпусов при поддержке частей 33-го стрелкового корпуса.
Курск, Panzer Mk VI Tiger и солдаты Ваффен-СС – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0 Боевые действия, характеризующиеся огромными потерями советской бронетехники, продолжались в течение 12 июля без какого-либо решающего успеха ни с одной из сторон – вопреки отчеты, приведенные во многих известных исследованиях Восточного фронта, в которых говорится, что боевые действия закончились 12 июля решающим поражением Германии.Многие историки утверждают, что поле боя было усеяно сотнями уничтоженных немецких танков. На самом деле бои в районе Прохоровки продолжались еще несколько дней. Дас Райх продолжал очень медленно продвигаться на восток в районе к югу от города до 16 июля.
Это позволило III танковому корпусу 14 июля соединиться с дивизией СС и окружить несколько советских стрелковых дивизий южнее Прохоровки. В конце концов «Тотенкопф» вышел на дорогу Картащевка-Прохоровка, а также дивизия заняла несколько тактически важных высот на северной окраине ее периметра.
Заключение
Итак, есть много сложных и разнообразных отчетов историков. Лично я несколько скептически отношусь к тому, что мы когда-нибудь узнаем всю правду, и считаю, что битва останется «предметом легенд». Однако совершенно ясно одно: наступление 4-й танковой армии резко замедлилось из-за того, что танковый корпус не смог взять Прохоровку 12 июля, независимо от количества танков, которыми располагали немцы или советские войска, и от злоупотребления немецкими войсками. танковые резервы.
Когда 13 июля Гитлер отказался от операции «Цитадель», немцы потеряли последнюю возможность влиять на события на стратегическом уровне на Востоке.
Танк «Тигр» дивизии СС «Дас Райх» в действии — Bundesarchiv — CC BY-SA 3.
0Операция «Цитадель», солдаты дивизии Ваффен-СС «Дас Райх» перед танком «Тигр». – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Немецкие солдаты перед уничтоженным русским Pz.Kpfw. KW-1A – Бундесархив – CC BY-SA 3.0Советский Союз – «Операция Цитадель» – боевые действия в районе Белгород-Орел – Дивизия Ваффен СС «Дас Рейх», экипаж во время остановки перед своим Panzer III – Бундесархив – СС BY-SA 3.Солдаты Ваффен СС беседуют с командиром Panzer Mk VI Tiger. – Бундесархив – CC BY-SA 3.0Белгород – Самоходки (Штуги), танки Panzer Mk III и Mk IV собираются и готовятся к операции Цитадель – Бундесархив – CC BY-SA 3.0Под Покровкой немецкие мотоциклисты берут прикрытие возле своих машин — Бундесархив — CC BY-SA 3.0Генерал-майор фон Хюнерсдорф во время операции «Цитадель» — Бундесархив — CC BY-SA 3.0Вблизи Покровки, немецкие моторизованные войска слева и легкая (20-мм) пушка FLAK на полугусенице справа.– Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Техника, наступающая во время операции Citadel – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0FLAK Пушка Vierling ведет огонь во время операции Citadel – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.
0Немецкие солдаты на Panzer Mk VI Tiger с номером башни 123 – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0 Глядя вниз на ствол танка Panzer MK VI Tiger во время операции Citadel – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Operation Citadel, Panzer Mk VI Tiger буксирует 18-тонный FAMO – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Два танка Panzer Mk VI Tiger, подбитая машина и немец на лошади – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Операция «Цитадель», Panzer MK III с номером башни 943 и на переднем плане Panzer MK II с номером башни 914 — Bundesarchiv — CC BY-SA 3.0Вблизи Покровки группа легких полевых гаубиц, установленных на шасси Panzer Mk II, известная как Wespe или Sd.Kfz. 124 в поле у линии фронта. – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Новые снаряды загружаются в Panzer Mk VI Tiger – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Загрузка новых снарядов в танк Panzer Mk VI Tiger – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Panzerjäger Мардер III Ausf.H (Sd. Kfz. 138) – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Tiger 123, 1st Company sPzabt.503 – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0 Солдаты Ваффен СС в своих машинах, Stug(?) и бронированная половина -гусеница – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.
0 Солдаты Ваффен СС на Stug, за которыми следуют два танка Panzer MK VI Tiger, едут к линии начала операции Citadel – Bundesarchiv – CC BY-SA 3.0Operation Citadel a Marder III 7,62cm Пак на шасси чеха 38(т). – Бундесархив – CC BY-SA 3.0К югу от Орла, танки Panzer Mk VI Tiger атакуют, на заднем плане горит здание – Бундесархив – CC BY-SA 3.0Танки PNG картинки
Домой » ОРУЖИЕ » Танки
Танк — боевая бронированная машина, предназначенная в качестве основного наступательного оружия в наземных боях на передовой. Конструкции танков представляют собой баланс тяжелой огневой мощи, прочной брони и хорошей подвижности на поле боя, обеспечиваемой гусеницами и мощным двигателем; обычно их основное вооружение установлено в башне. Они являются опорой современных сухопутных войск 20-го и 21-го веков и ключевой частью общевойскового боя.
Современные танки представляют собой универсальные мобильные платформы сухопутных вооружений, основным вооружением которых является крупнокалиберная танковая пушка, установленная во вращающейся орудийной башне, дополненная пулеметами или другим оружием дальнего боя, таким как противотанковые управляемые ракеты или ракетные установки.
Они имеют тяжелую броню, которая обеспечивает защиту экипажа, склада боеприпасов, топливного бака и двигательных установок. Использование гусениц, а не колес, обеспечивает повышенную оперативную мобильность, которая позволяет танку преодолевать пересеченную местность и неблагоприятные условия, такие как грязь, лед / снег, лучше, чем колесные машины, и, таким образом, более гибко размещаться в выгодных местах на поле боя.Эти особенности позволяют танку хорошо вести себя в различных напряженных боевых ситуациях, одновременно как в наступлении (прямой наводкой из их мощного основного орудия), так и в обороне (в качестве огневой поддержки и дефиле для своих войск из-за почти неуязвимости для обычного стрелкового оружия пехоты). и хорошая устойчивость к большинству более тяжелого оружия), при этом сохраняя мобильность, необходимую для использования меняющихся тактических ситуаций. Полная интеграция танков в современные вооруженные силы породила новую эру боя: бронетанковую войну.
До появления основного боевого танка танки обычно подразделялись либо по весовой категории (легкие, средние, тяжелые или сверхтяжелые танки), либо по доктринальному назначению (танки прорыва, кавалерия, пехота или разведчики).
Некоторые из них крупнее, очень сильно бронированы и имеют большие орудия, в то время как другие меньше, легко бронированы и оснащены меньшим калибром и более легким орудием. Эти небольшие танки перемещаются по местности со скоростью и маневренностью и могут выполнять разведывательную функцию в дополнение к поражению вражеских целей.Меньший и более быстрый танк обычно не вступал в бой с более крупным, тяжелобронированным танком, за исключением неожиданного флангового маневра.
Современный танк — это результат столетнего развития первых примитивных бронемашин, благодаря усовершенствованиям таких технологий, как двигатель внутреннего сгорания, который позволил быстро передвигаться тяжелой бронетехнике. В результате этих достижений танки претерпели огромные изменения в возможностях за годы, прошедшие с момента их первого появления.Танки в Первой мировой войне разрабатывались отдельно и одновременно Великобританией и Францией как средство выхода из тупика позиционной войны на Западном фронте.
Первый британский прототип по прозвищу Маленький Вилли был построен на заводе William Foster & Co. в Линкольне, Англия, в 1915 году, главные роли в котором сыграли майор Уолтер Гордон Уилсон, спроектировавший коробку передач и корпус, а также Уильям Триттон из William Foster and Co. , который спроектировал гусеничные плиты. Это был прототип новой конструкции, который впоследствии стал танком Mark I британской армии, первым танком, использованным в бою в сентябре 1916 года во время битвы на Сомме.Название «танк» было принято британцами на ранних этапах их развития в качестве меры безопасности, скрывающей их назначение (см. Этимологию). В то время как британцы и французы построили тысячи танков во время Первой мировой войны, Германия не была уверена в потенциале танков и не имела достаточных ресурсов, поэтому построила только двадцать.
Танки межвоенного периода превратились в гораздо более крупные и мощные конструкции времен Второй мировой войны. Были разработаны важные новые концепции бронетанковой войны; Советский Союз начал первую массированную танковую/воздушную атаку на Халхин-Голе (Номонгане) в августе 1939 года, а позже разработал Т-34, одного из предшественников основного боевого танка.
Менее чем через две недели Германия начала свои крупномасштабные бронетанковые кампании, которые впоследствии стали известны как блицкриг («молниеносная война») — массированные скопления танков в сочетании с моторизованной и механизированной пехотой, артиллерией и авиацией, предназначенные для прорыва фронта противника и уничтожения противника. сломить сопротивление врага.
Широкое внедрение осколочно-фугасных противотанковых боеголовок во второй половине Второй мировой войны привело к появлению легких противотанковых средств для пехоты, таких как Panzerfaust, которые могли уничтожать некоторые типы танков.Танки времен холодной войны разрабатывались с учетом этого оружия, что привело к значительному улучшению типов брони в 1960-х годах, особенно композитной брони. Усовершенствованные двигатели, трансмиссии и подвески позволили танкам этого периода увеличиться в размерах. Аспекты оружейных технологий также значительно изменились благодаря достижениям в конструкции снарядов и технологии прицеливания.
Во время холодной войны возникла концепция основного боевого танка, который стал ключевым компонентом современных армий. В 21 веке, с возрастающей ролью асимметричной войны и окончанием холодной войны, это также способствовало увеличению рентабельности противотанковых реактивных гранатометов (РПГ) во всем мире и их преемников, способность танков действовать самостоятельно отказался.Современные танки чаще организуются в общевойсковые части, которые включают поддержку пехоты, которая может сопровождать танки на боевых машинах пехоты, и при поддержке разведывательной или штурмовой авиации.
Здесь вы можете скачать бесплатно PNG изображения с прозрачным фоном на тему: Танки PNG картинки с прозрачным фоном, скачать бесплатные картинки
В этой галерее «Танки» у нас есть 71 бесплатных PNG изображений с прозрачным фоном.
Разрешение: 1300×900
Размер: 1485 кбРазрешение: 512×207
Размер: 25 кбРазрешение: 559×344
Размер: 107 кбРазрешение: 680×500
Размер: 101 кбРазрешение: 5028×3840
Размер: 6246 кбРазрешение: 5666×3732
Размер: 6294 кбРазрешение: 6946×4497
Размер: 9528 кбРез.
: 807×631
Размер: 524 кбРазрешение: 2916×1676
Размер: 1950 кбРазрешение: 2500×1319
Размер: 3107 кбРазрешение: 2400×1251
Размер: 189 кбРазрешение: 1060×774
Размер: 163 кбРазрешение: 1920×729
Размер: 143 кбРазрешение: 2400×928
Размер: 23 кбРез.: 5008×1298
Размер: 52 кбРазрешение: 1530×850
Размер: 561 кбРазрешение: 1060×774
Размер: 101 кбРазрешение: 1821×1012
Размер: 1445 кбРазрешение: 2619×1507
Размер: 1830 кбРазрешение: 973×908
Размер: 510 кбРазрешение: 1000×667
Размер: 371 кбРез.
: 2534×1477
Размер: 987 кбРазрешение: 2768×1500
Размер: 3660 кбРазрешение: 1060×774
Размер: 253 кбРазрешение: 769×500
Размер: 181 кбРазрешение: 1024×810
Размер: 61 кбРазрешение: 2000×895
Размер: 1784 кбРазрешение: 1967×941
Размер: 904 кбРез.: 1850×1436
Размер: 1661 кбРазрешение: 800×607
Размер: 68 кбРазрешение: 2678×1842
Размер: 4570 кбРазрешение: 2095×1446
Размер: 2155 кбРазрешение: 2534×1477
Размер: 2680 кбРазрешение: 999×799
Размер: 211 кбРазрешение: 1400×600
Размер: 550 кбРез.
: 2382×1703
Размер: 2348 кбРазрешение: 2768×1500
Размер: 3660 кбРазрешение: 3523×1655
Размер: 6899 кбРазрешение: 3319×2184
Размер: 1162 кбРазрешение: 640×320
Размер: 197 кбРазрешение: 800×545
Размер: 311 кбРазрешение: 440×273
Размер: 89 кбРез.: 436×275
Размер: 94 кбРазрешение: 973×908
Размер: 510 кбРазрешение: 400×222
Размер: 35 кбРазрешение: 1039×882
Размер: 643 кбРазрешение: 1415×798
Размер: 686 кбРазрешение: 1024×768
Размер: 763 кбРазрешение: 1024×768
Размер: 815 кбРез.
: 1024×768
Размер: 808 кбРазрешение: 1046×846
Размер: 392 кбРазрешение: 749×423
Размер: 470 кбРазрешение: 900×600
Размер: 180 кбРазрешение: 987×838
Размер: 1194 кбРазрешение: 749×392
Размер: 276 кбРазрешение: 1538×691
Размер: 29 кбРез.: 900×410
Размер: 327 кбРазрешение: 554×369
Размер: 801 кбРазрешение: 900×400
Размер: 292 кбРазрешение: 500×310
Размер: 160 кбРазрешение: 500×276
Размер: 178 кбРазрешение: 500×304
Размер: 176 кбРазрешение: 500×348
Размер: 197 кбРез.
: 500×312
Размер: 183 кбРазрешение: 500×356
Размер: 233 кбРазрешение: 500×307
Размер: 175 кбРазрешение: 500×261
Размер: 159 кбРазрешение: 500×274
Размер: 140 кбРазрешение: 500×252
Размер: 137 кбРазрешение: 500×336
Размер: 193 кбРез.: 500×292
Размер: 97 кб
: 807×631 
: 2534×1477 
: 2382×1703 
: 1024×768 
: 500×312 The Neural Net Tank Urban Legend · Gwern.net
Опираясь на обычных подозреваемых (Google/Google Books/Google Scholar/Libgen/LessWrong/Hacker News/Twitter) в расследовании лепреконов , я составил большое количество вариантов рассказа; ниже, в обратном хронологическом порядке по десятилетиям, что позволяет проследить эволюция истории к ее корням:
2010-е
Хизер Мерфи, «Почему исследователи из Стэнфорда пытались создать «Гайдара»? Машина» (Нью-Йорк Таймс), 2017-10-09:
Так что же увидели машины? Др.
Косински и г-н Ван [Ванг и Косински, 2018; см. также Leuner 2019/Kosinski 201], говорят, что алгоритм реагирует на
фиксированные черты лица, такие как форма носа, а также «выборы ухода», такие как макияж глаз. Но также возможно, что алгоритм видит что-то совершенно
неизвестный. «Чем больше у него данных, тем лучше он улавливает закономерности», — сказала Сара Джейми Льюис, независимый исследователь конфиденциальности, которая написала в Твиттере критику
учиться. «Но паттерны — это не обязательно те, о которых вы думаете.Томасо Поджо, директор Центра изучения мозга, разума и машин Массачусетского технологического института, предложил классическую притчу, иллюстрирующую это
Отключить. Армия разработала программу, позволяющую отличать американские танки от российских со 100% точностью. Только позже аналитики поняли, что американский
танки были сфотографированы в солнечный день, а русские танки были сфотографированы в пасмурный день. Компьютер научился определять яркость. Доктор Кокс
обнаружил версию этого в своих собственных исследованиях профилей знакомств.
Он обнаружил, что геи, как правило, публикуют фотографии более высокого качества. Доктор Косински сказал, что они
пошли на многое, чтобы гарантировать, что такие искажающие факторы не повлияют на их результаты. Тем не менее, он согласился с тем, что легче научить машину видеть, чем
понять, что он видел.[Стоит отметить, что Критические замечания Аркса и др., такие как их фотографии «гей-версии», по-видимому, не были подтверждены независимой репликацией.]
Александр Харроуэлл, «Это было названо персептроном не просто так, черт побери. это», 2017-09-30:
Вы можете подумать, что это похоже на одну из классических оптических иллюзий, но это еще хуже.Если вы заметили, что смотрите на что-то таким образом, и то таким образом, и это выглядит по-другому, вы заметите что-то странное. Это не то, что будет делать наш глубокий ученик. Он также не в состоянии определить какую-либо предвзятость, которая может существовать в корпусе данных, на которых он обучался… или, может быть, так оно и есть.
Если есть какое-либо свойство набора обучающих данных, которое сильно предсказывает обучающую
критерий, он сосредоточится на этом свойстве со свирепой ясностью дарвинизма. В 1980-х годах была создана ранняя нейронная сеть с обратным распространением для поиска советских
танки в куче разведфотографий.Это работало, пока кто-то не заметил, что Красная Армия обычно тренировалась при хорошей погоде, и в любом случае
спутник мог видеть их только при ясном небе. Медицинская школа при больнице Святого Томаса в Лондоне обнаружила, что их успешные студенты
обычно были белыми.Интересную историю с явным «фамильным сходством» рассказывает Евгений Николайчук, «Собаки, волки, наука о данных и Почему машины должны учиться, как люди», 2017-06-09:
Нейронные сети предназначены для обучения, как и человеческий мозг, но мы должны быть осторожны.Это не потому, что я боюсь, что машины захватят планету. Скорее, мы должны убедиться, что машины правильно обучаются.
Один пример, который всегда приходит мне в голову, — это то, как одна нейронная сеть научилась различать собак и собак.
волки. Он не узнал различий между собаками и волками, но вместо этого узнал, что волки на их картинке были на снегу, а собаки на траве. Он узнал
различать двух животных, глядя на снег и траву. Очевидно, сеть научилась неправильно. Что, если бы собака была на снегу, а волк на траве?
Тогда это было бы неправильно. Однако в своем источнике «Почему я должен вам доверять?»
Predictions of Any Classifier [LIME]», Ribeiro et al 2016, они указывают свою собаку/волка.
детектор снега NN, что они «преднамеренно обучили этот плохой классификатор , чтобы оценить, способны ли испытуемые обнаружить его [плохую работу]», используя
LIME за понимание того, как классификатор проводил свою классификацию, заключив, что «После изучения объяснений,
однако почти все испытуемые определили правильное понимание, с гораздо большей уверенностью в том, что оно было определяющим фактором.
Далее, доверие к классификатору
также существенно снизился». Так что Николайчук, видимо, опоздал. (Возможно, еще через 25 лет студентам будут рассказывать на уроках о том, какой когда-то была НС.
экологи научили считать волков…)
Redditor mantrap2 дает 20 июня 2015 г. эта версия истории:
Я помню такие вещи из 1980-х годов: армия США тестировала системы распознавания изображений для ракет и получала отличные результаты на северных Немецкие испытания танков НАТО.Затем они протестировали те же системы в другой среде, и результаты оказались шокирующими. плохой. Оказалось, что распознавание изображений выделяло деревья с небольшими чертами, похожими на танки, а не сам танк. Размещение других транспортных средств в тех же лесах получили аналогичные высокие попадания, но танки сами по себе (на полигонах в пустыне) не регистрировались. К счастью, где-то скептик решил «провести еще один тест, чтобы Конечно».
Деннис Полис, Бог, наука и разум , 2012 (стр.
131, ограниченный фрагмент Google Книг, неясно, что такое ссылка 44):
Эти факты опровергают неоплатонический аргумент в пользу сущностной нематериальности души, а именно. что так как разум имеет дело с универсальный представлений, оно действует специфически нематериальным образом… Итак, осознание не объясняется коннекционизмом. Результаты обучения нейронной сети не всегда ожидал. Одна команда намеревалась обучить нейронные сети распознавать боевые танки на аэрофотоснимках. Система обучалась на фотографиях с танками и без них. После обучения, для оценки использовался другой набор фотографий, и система с треском провалилась, будучи совершенно неспособной отличить тех, у кого есть танки.Система фактически отличал пасмурные дни от солнечных. Так получилось, что все тренировочные фото с танками были сделаны в пасмурные дни, а без — в ясные. дней. 44 Что это показывает? Это обучение нейронной сети бессмысленно. Система не имела представления о намерениях предприятия и делала то, что должна была запрограммирован обходиться без всякого понятия о своей цели .
Как и в случае моделирования эволюции Докинза (стр. 66), цели компьютерных нейронных сетей определяются
программисты люди.Блей Уитби, Искусственный интеллект: руководство для начинающих 2012 (стр. 53):
Пока неясно, как искусственная нейронная сеть может быть обучена справляться с «миром» или с любым действительно открытым набором проблем. Теперь некоторые читатели могут почувствовать что эта непредсказуемость не является проблемой. В конце концов, мы говорим об обучении, а не о программировании, и мы ожидаем, что нейронная сеть будет вести себя скорее как мозг. чем компьютер. Учитывая полезность сетей в неконтролируемом обучении, может показаться, что нам на самом деле не нужно беспокоиться о том, что проблема управляемый размер и предсказуемость тренировочного процесса.Это не тот случай; нам действительно нужна управляемая и четко определенная задача для тренировочного процесса работать. Известный городской миф об искусственном интеллекте может помочь прояснить это.
История выглядит примерно так. Исследовательская группа обучала нейронную сеть распознавать изображения с изображением танков. (предоставлю вам догадываться, почему именно танки а не чайные чашки.) Для этого ему показали два учебных комплекта фотографий. На одном наборе изображений где-то в кадре был как минимум один танк, на другом в наборе не было танков.Сеть нужно было научить различать два набора фотографий. В конце концов, после всех этих вещей с обратным распространением, правильно давал вывод «танк», когда на картинке был танк, и «нет танка», когда его не было. Даже если, скажем, лишь чуть-чуть пушка выглядывала из-за песчаной дюны он сказал «танк». Потом представили снимок, на котором не видно ни одной части танка — он фактически полностью скрылся за песком. дюна — и программа сказала «танк».
Теперь, когда происходят подобные вещи, исследовательские лаборатории, как правило, делятся по возрастному признаку.Молодые волосы говорят: «Отлично! Мы в очереди за Нобелевской премией!» и старые головы говорят: «Что-то пошло не так».
К сожалению, старые головы обычно правы — как они были в этом случае. Случилось так, что фотографии
с танками были взяты утром, пока армия играла с танками на полигоне. После обеда фотограф вернулся и сделал снимки с
одинаковые углы пустого диапазона. Таким образом, сеть определила наиболее надежный единственный признак, который позволил ей классифицировать два набора фотографий, а именно угол обзора.
Тени.«AM = бак, PM = без бака». Это был чрезвычайно эффективный способ
классификация двух наборов фотографий в обучающем наборе. То, что это, безусловно, было , а не , было программой, которая распознает танки. Большое преимущество
нейронных сетей заключается в том, что они находят свои собственные критерии классификации. Большая проблема в том, что это может быть не тот, который вы хотите!Том Блейк отмечает 20 сентября 2011 г., что история такова:
Вероятно, недостоверно. Я не смог отследить это, несмотря на то, что слышал эту историю как на уроках компьютерной этики, так и на научных конференциях.
«Досадные ошибки в исследование персептрона», Марвин Мински, 2011-01-31:
Как у меня был друг в Италии, у которого был персептрон, который смотрел на визуал… у него были визуальные входы. Итак, у него… у него были партитуры написанных Бахом хоралов и у него было множество хоралов, написанных студентами-музыкантами местной консерватории. И у него был персептрон — большая машина, — которая смотрела на то и это и пыталась различать их. И он смог научить его отличать шедевры Баха от неплохих хоралов консерваторских студентов.Итак, он показал нам эти данные, я просматривал их и обнаружил, что в левом нижнем углу каждой страницы один из наборов данных имел одиночные целые ноты. И я думаю, что у студентов обычно было четыре четвертных ноты. Чтобы, по сути, можно было различать эти два классов… музыкальных произведений, просто взглянув в нижний левый… нижний правый угол страницы. Итак, я рассказал об этом… нашему другу-ученому, и он пошел через данные, и он сказал: «Вы угадали.
Похожий случай произошел здесь, в США, в одном из наших исследовательских институтов. Там, где персептрон был обучен различать — это было для военные цели — он мог… он смотрел на сцену леса, в котором на одном снимке были замаскированные танки, а на другом — нет замаскированных танков. И персептрон — после небольшого обучения — получил… сделал 100% правильное различие между этими двумя разными наборами фотографий.Потом они смущались несколько часов позже обнаружил, что два рулона пленки были проявлены по-разному. Так что эти картинки были чуть темнее, чем все эти картинки и персептрон просто измерял общее количество света в сцене. Но со стороны персептрона было очень умно найти какой-то способ провести различие.
Вот… вот как получилось провести это различие». Нам это показалось очень забавным.2000-е
Элиэзер Юдковски, 24 августа 2008 г. (цитируется аналогично в «Искусственный интеллект как негативная и положительный фактор в глобальных рисках», «Искусственный интеллект в глобальных рисках» в Global Catastrophic Risks 2011 и «Дружественный искусственный интеллект» в гипотезах сингулярности 2013):
Давным-давно — я видел эту историю в нескольких версиях и в нескольких местах, иногда цитируемую как факт, но я так и не нашел первоисточник — когда-то В свое время, говорю я, армия США хотела использовать нейронные сети для автоматического обнаружения замаскированных вражеских танков.
Исследователи обучили нейросеть на 50 фотографиях
замаскированные танки среди деревьев и 50 фото деревьев без танков. Используя стандартные методы обучения с учителем, исследователи обучили нейронную сеть.
до взвешивания, правильно нагрузившего обучающую выборку — для 50 фотографий замаскированных танков выведите «да», для 50 фотографий леса выведите «нет». Теперь это
не доказывали и даже не подразумевали, что новые примеры будут классифицироваться правильно. Нейронная сеть могла бы «выучить» 100 частных случаев, которые нельзя обобщать.
к новым проблемам.Не «замаскированные танки против леса», а просто «фото-1 положительный, фото-2 отрицательный, фото-3 отрицательный, фото-4 положительный…»
Исследователи изначально сделали 200 фотографий, 100 фотографий танков и 100 фотографий деревьев, и использовали только половину в обучающей выборке. Исследователи провели
нейронная сеть на оставшихся 100 фотографиях, и без дополнительного обучения нейросеть правильно классифицировала все оставшиеся фотографии.
Успех подтвержден!
Готовую работу исследователи передали Пентагону, который вскоре вернул ее, пожаловавшись, что в собственных тестах нейросеть показала себя не лучше, чем
шанс на различение фотографий.Выяснилось, что в наборе данных исследователей фотографии замаскированных танков были сделаны в пасмурные дни, а фотографии обычных
лес был взят в солнечные дни. Нейросеть научилась отличать пасмурные дни от солнечных, вместо того чтобы отличать замаскированные танки от замаскированных.
пустой лес. Эта притча — которая может быть или не быть фактом — иллюстрирует одну из самых фундаментальных проблем в области обучения с учителем и, по сути,
целая область искусственного интеллекта…Гордон Рагг, Использование статистики: мягкое введение , 01.10.2007 (стр. 114–115):
Нейронные сети и генетические алгоритмы (включая историю с русскими танками) : Нейронные сети (или искусственные нейронные сети, чтобы дать им их полное название) — это части программного обеспечения, вдохновленные тем, как работает человеческий мозг.
Короче говоря, вы можете научить нейронную сеть выполнять такие задачи, как классификация изображений, дав ей
множество примеров и рассказ о том, какие примеры подходят к каким категориям; нейронная сеть сама определяет определяющие характеристики для каждого
категория. В качестве альтернативы вы можете предоставить ему большой набор данных и оставить его для самостоятельной работы с соединениями, не давая ему никакой обратной связи. Есть история, которая
это, вероятно, городская легенда, которая иллюстрирует, как работает этот подход и что с ним может пойти не так.Согласно сюжету, некоторые исследователи из НАТО обучили нейросеть различать фотографии танков НАТО и стран Варшавского договора.
Через какое-то время нейронная сеть могла каждый раз делать это правильно, даже с фотографиями, которых она никогда раньше не видела. У исследователей были радостные видения установки нейронных
сети с миниатюрными камерами в ракетах, которыми затем можно было стрелять по полю боя и оставлять самим выбирать цели.
Чтобы продемонстрировать метод и обеспечить
финансирование следующего этапа, организовали просмотр военными.В течение дня они настроили систему и загрузили в нее новую партию фотографий. Нейронная сеть ответила
с явно случайными решениями, иногда правильно идентифицируя танки НАТО, иногда ошибочно идентифицируя их как варшавские
Пактные танки. Это не вдохновило сильных мира сего, и вся схема была заброшена на месте. Только потом исследователи поняли, что все
их тренировочные фотографии танков НАТО были сделаны солнечными днями в Аризоне, тогда как танки Варшавского договора
сфотографировано серыми, жалкими зимними днями в степях, поэтому нейросеть безупречно усвоила непреднамеренный урок, что если ты увидишь танк в хмурый день,
затем вы сделали его день еще более мрачным, пометив его на уничтожение.Н. Кэтрин Хейлз, «Вычисление человека» ( Изобретательская жизнь: подходы к новому витализму , Фрейзер и др. 2006; стр. 424):
В то время как люди на протяжении тысячелетий использовали то, что Кариани называет «активным восприятием» — «тыкать, толкать, сгибать», — чтобы расширить свой сенсорный диапазон, и в течение сотен лет использовали протезы для создания новых сенсорных ощущений (например, микроскопы и телескопы), только недавно стало возможным создавать эволюционирующие сенсоры и то, что Кариани (1998: 718) называет «внутренним ощущением», т.
… Еще один вывод следует из призыва Кариани (1998) к исследованию сенсоров, которые могут адаптироваться и развиваться независимо от эпистемологических категорий человека. кто их создает. Хорошо известная и, возможно, апокрифическая история о нейронной сети, обученной распознавать армейские танки, проиллюстрирует это. По понятным причинам, армия хотела разработать интеллектуальную машину, которая могла бы отличать настоящие танки от воображаемых. Нейронная сеть была построена и обучена с использованием двух наборов данные, одна из которых состоит из фотографий, на которых показаны вырезы танков из фанеры, а другая — настоящие танки.После некоторого обучения сеть смогла безошибочно различать между ситуациями. Как обычно, сеть затем тестировалась на третьем наборе данных, показывающем воображаемые и настоящие танки в одном и том же ландшафте; это не удалось несчастно.
Контр-нарратив, также, возможно, апокрифический, возник после войны в Персидском заливе 1991 года. Солдаты США, стреляющие по танкам, обучались на симуляторах, которые отображали пламя. стрелять из танка, чтобы указать на убийство. Когда армейские следователи исследовали подбитые в боях иракские танки, они обнаружили, что у некоторых танков солдаты выпустили в четыре-пять раз больше боеприпасов, чем необходимо, чтобы вывести из строя танки.
заключается в «внесении мира в устройство» путем создания внутренних аналоговых представлений мира, из которых внутренние сенсоры извлекают новые релевантные данные.
характеристики’.
Дальнейшее расследование показало, что исходные два набора данных были сняты в разные дни. Один из дней был пасмурным с большим количеством облаков, и
на днях было ясно. Оказалось, что сеть различает наличие и отсутствие облаков. Анекдот показывает неоднозначный потенциал
эпистемически автономные устройства для категоризации мира совершенно иначе, чем люди, с которыми они взаимодействуют.Хотя эта автономия может быть использована
обогатить человеческое мировосприятие открытием новых видов конструкций, он также может создать породу автономных устройств, которые анализируют мир по частям.
радикально отличаются от своих тренеров-людей.
Они предположили, что чрезмерное использование огневой мощи произошло из-за того, что
вырвалось пламя, поэтому солдаты продолжали стрелять. Если гипотеза верна, человеческое восприятие было изменено в соответствии с идиосинкразиями разумных
машины, что является примером того, что может произойти, когда восприятие человека и машины попадает в петлю обратной связи друг с другом.Линда Нулл и Джули Лобур, Основы компьютерной организации и архитектуры (третий издание), 2003/2014 (стр. 439–440 в 1-м издании, стр. 658 в 3-м издании):
Правильная тренировка требует тысячи шагов.Само время обучения зависит от размера сети. По мере увеличения числа персептронов количество возможные «состояния» также увеличиваются.
Рассмотрим более сложный пример — определение того, спрятался ли танк на фотографии. Нейронную сеть можно настроить так, чтобы каждый выход значение соответствует ровно одному пикселю. Если пиксель является частью изображения танка, сеть должна выдать единицу; в противном случае сеть должна выводить ноль.
Это отличный пример того, что многие считают самой большой проблемой нейронных сетей. Если нейронов больше 10-20, понять невозможно. как сеть достигает своих результатов. Нельзя сказать, принимает ли сеть решения на основе правильной информации или, как в приведенном выше примере, на чем-то другом.
Вход
информация, скорее всего, будет состоять из цвета пикселя.Сеть будет обучаться, снабжая ее множеством изображений с танками и без них. Тренировка
будет продолжаться до тех пор, пока сеть правильно не определит, есть ли на фотографиях танки. Военные США провели исследовательский проект точно такой же, как тот, который мы
только что описал. Было сделано 100 фотографий танков, прячущихся за деревьями и кустами, и еще 100 фотографий обычного пейзажа без
танки. Пятьдесят фотографий из каждой группы держались в «секрете», а остальные использовались для обучения нейронной сети.Сеть была инициализирована со случайными весами до
подается по одной картинке за раз. Когда сеть была неправильной, она корректировала свои входные веса до тех пор, пока не был достигнут правильный выходной сигнал. После периода обучения,
50 «секретных» снимков из каждой группы фотографий были загружены в сеть. Нейросеть правильно определила наличие или отсутствие танка в каждом
Фото. Настоящий вопрос на данный момент связан с обучением: действительно ли нейронная сеть научилась распознавать танки? Естественная подозрительность Пентагона привела к
больше испытаний.
Были сделаны дополнительные фотографии и загружены в сеть, и, к ужасу исследователей, результаты оказались довольно случайными. Нейронная сеть не могла
правильно идентифицировать танки на фотографиях. После некоторого расследования исследователи установили, что в исходном наборе из 200 фотографий все фотографии с танками были удалены.
сделаны в пасмурный день, тогда как фотографии без танков были сделаны в солнечный день. Нейронная сеть правильно разделила две группы картинок, но
сделано это с использованием цвета неба, а не наличия скрытого резервуара.Теперь правительство стало гордым владельцем очень дорогой нейронной сети.
которые могли бы точно различать солнечные и пасмурные дни!
совершенно не имеет значения. Нейронные сети обладают замечательной способностью извлекать смысл и модели из данных, которые слишком сложны для анализа людьми.Однако некоторые люди доверяют нейронным сетям как экспертов в своей области обучения. Нейронные сети используются в таких областях, как прогнозирование продаж, управление рисками,
исследование клиентов, обнаружение подводных мин, распознавание лиц и проверка данных. Хотя нейронные сети перспективны, а прогресс, достигнутый в прошлом
несколько лет привели к значительному финансированию исследований нейронных сетей, многие люди не решаются поверить в то, что ни один человек не может полностью
понимать.Дэвид Герхард, «Извлечение смолы и Основная частота: история и современные методы», Технический отчет TR-CS 2003–06, ноябрь 2003 г.:
.Выбор размерности и домена входного множества имеет решающее значение для успеха любой коннекционистской модели.Типичный пример неудачного выбора входных данных набор и тестовые данные — это набег Пентагона в области распознавания объектов.
Как гласит история, сеть была настроена так, что входными данными были пиксели изображения, а выходным сигналом был один бит «да» или «нет» для существования врага. танк спрятан где-то на картинке. Когда обучение было завершено, сеть работала прекрасно, но при применении к новым данным она с треском провалилась.То проблема заключалась в том, что в тестовых данных все фотографии с танками были сделаны в пасмурные дни, а все фотографии без танков были сделаны в солнечные дни. дней. Нейронная сеть определяла наличие или отсутствие солнечного света, а не танков.
Эта история, вероятно, является апокрифической, и в Интернете существует множество различных версий, но
история описывает настоящую трудность с нейронными сетями.Рисовая лекция № 24, «COMP 200: Элементы Информатика», 2002-03-18:
- Танки в «Буря в пустыне»
Иногда нужно быть осторожным с тем, на чем тренируешься. . .
Проблема с нейронными сетями заключается в том, что вы никогда не знаете, какие функции они на самом деле тренируют.
Американские военные пытались использовать нейросети в «Буре в пустыне» для распознавания танков, чтобы беспилотные танки могли идентифицировать танки противника и уничтожать их. Они обучили нейронной сети на нескольких изображениях «своих» и вражеских танков, и в итоге получил достойную программу, которая вроде бы правильно идентифицировала свои и вражеские танки.
Затем, когда они фактически использовали программу на этапе реальных испытаний с реальными танками, они обнаружили, что танки либо стреляли в никуда, либо стреляли в все.Похоже, они были не в состоянии отличить свои танки от вражеских.
Почему это было? Оказывается, на изображениях, на которых они тренировались, всегда были гламурные снимки дружественных танков, с безукоризненно-голубым небом и т. д. фото вражеских танков, напротив, все были шпионскими фото, не очень четкими, местами нечеткими и т.д. И именно на этих характеристиках обучалась нейросеть на, не танки вовсе. В ясный солнечный день танкам делать было нечего.
Например:
В пасмурный, туманный день они начинали стрелять как сумасшедшие.. .Эндрю Илачински, Клеточные автоматы: дискретная вселенная , 2001 (pg547):
Есть показательная история о том, как армия недавно начала обучать сеть обратного распространения для идентификации танков, противостоящих различным условиям окружающей среды. фоны. Программисты корректно скармливали свою многослойную сетевую фотографию за фотографией танков на лугах, танков на болотах, танков на бетоне нет и т.д. на. После многих испытаний и многих тысяч итераций их сеть, наконец, узнала все изображения в своей базе данных.Проблема заключалась в том, что когда предположительно «обученная» сеть была протестирована с другими изображениями, не входившими в исходный обучающий набор, она не показала лучших результатов, чем можно было ожидать случайно. Что произошло то, что набор фактов ввода/обучения был статистически искажен. База данных состояла в основном из изображений, на которых танк появлялся только при наличии тяжелых облака, сам танк был погружен в тень или вообще не было солнца.
Армейская нейронная сеть действительно выявила скрытый паттерн, но, к сожалению, он не имел ничего общего с танками.
эффективно научился определять время суток! Очевидный урок, который следует извлечь из этого забавного примера, заключается в том, насколько хорошо сеть «узнает» желаемое.
ассоциации почти полностью зависят от того, насколько хорошо определена база данных фактов.Подобно тому, как моделирование методом Монте-Карло в статистической механике может не дать желаемых результатов, если оно вынуждено полагаться на плохо закодированные данные.
генераторы случайных чисел, поэтому сети с обратным распространением обычно не достигают ожидаемых результатов, если факты, на которых они обучаются, статистически искажены. Интеллектуальный анализ данных в науке , Хью М. Картрайт 2000, стр.126,
пишет (согласно представлению фрагмента Google Книг; версия Картрайта, по-видимому, является прямой цитатой или близким перефразированием более ранней статьи по химии 1994 года,
Гудакр и др.
, 1994):
…телепрограмма Горизонт ; нейронная сеть была обучены отличать танки от деревьев.Были сделаны фотографии лесных сцен без военной техники и подобных, но, возможно, менее пасторальных пейзажей. ландшафты, которые также содержали более или менее замаскированные боевые танки. Нейронная сеть была обучена на этих входных данных и успешно дифференцируется. между танками и деревьями. Однако когда сеть проанализировала новый набор снимков, обнаружить танки не удалось. После дальнейшего расследования было найдено…
Дэниел Роберт Франклин и Филипп Кроша, libneural учебник, 23 марта 2000 г.:
Нейронная сеть бесполезна, если она видит только один пример совпадающей пары ввода/вывода.Он не может вывести характеристики входных данных, для которых вы ищите от одного только примера; скорее, требуется много примеров. Это аналогично тому, как ребенок учится различать, скажем, разные типы животные — ребенку нужно будет увидеть несколько примеров каждого, чтобы иметь возможность классифицировать произвольное животное… То же самое и с нейронными сетями.
Лучшее обучение
Процедура заключается в составлении большого количества примеров (для более сложных задач требуется больше примеров), которые демонстрируют все различные характеристики, которыми вы обладаете.
увлекающийся.Важно выбрать примеры, которые не имеют основных доминирующих признаков, не представляющих интереса для вас, но являются общими для ваших входных данных.
так или иначе. Одним из известных примеров является классификатор танков «Искусственный интеллект» армии США. Были показаны образцы советских танков с самых разных расстояний и
ракурсы в яркий солнечный день и примеры американских танков в пасмурный день. Излишне говорить, что он отлично классифицировал погоду, но не так хорошо выявлял врагов.
танки.1990-е
«Безумие нейронной сети», Нил Фрейзер, Сентябрь 1998 г.:
.В 1980-х Пентагон хотел использовать компьютерные технологии, чтобы сделать свои танки более сложными для атаки… Исследовательская группа вышла и сделала 100 фотографий танки прячутся за деревьями, а затем сделал 100 фотографий деревьев — без танков.
Они взяли половину фотографий из каждой группы и поместили их в хранилище для хранения.
на хранение, а затем отсканировал вторую половину в свой мэйнфрейм-компьютер. Огромная нейросеть скармливала каждую фотографию по одной и спрашивала, есть ли там танк.
прячется за деревьями. Конечно, вначале его ответы были совершенно случайными, поскольку сеть не знала, что происходит и что она должна была делать.
делать. Но каждый раз, когда ему скармливали фотографию и он давал ответ, ученые говорили ему, правильно это или нет.Если бы это было неправильно, это бы случайно изменило
взвешивания в своей сети, пока не даст правильный ответ. Со временем он становился все лучше и лучше, пока, в конце концов, не стал делать каждую фотографию правильной. Это могло бы
правильно определить, был ли танк спрятан за деревьями на какой-либо из фотографий… Поэтому ученые достали фотографии, которые они хранили в хранилище
и кормил их через компьютер. Компьютер никогда раньше не видел этих фотографий — это будет большим испытанием.
К их огромному облегчению, нейронная сеть правильно
идентифицировал каждую фотографию как с танком или без него. Независимое тестирование : Пентагон был этим очень доволен, но немного
подозрительный. Они заказали еще один набор фотографий (половина с танками и половина без) и отсканировали их в компьютер и через нейросеть. То
результаты были совершенно случайными. Долгое время никто не мог понять почему. В конце концов, никто не понял, как нейрон обучался сам. В конце концов кто-то
заметил, что в исходном наборе из 200 фотографий все изображения с танками были сделаны в пасмурный день, а все изображения без танков — в пасмурный день.
Солнечный день.Нейросеть попросили разделить две группы фотографий, и она выбрала самый очевидный способ сделать это — не искать замаскированное изображение.
Танк прячется за деревом, а просто глядя на цвет неба… Эта история может быть апокрифической, но это не имеет большого значения. Это идеальная иллюстрация
самая большая проблема нейронных сетей.
Любую автоматически обучаемую сеть, состоящую из более чем нескольких десятков нейронов, практически невозможно проанализировать и
понимать.Том Уайт приписывает (в октябре 2017 г.) Марвину Мински какую-то версию танка. история, рассказанная в классах Массачусетского технологического института 20 лет назад, примерно в 1997 году (но не указывает подробной истории или версии, кроме явно результаты были «засекречены»).
Васант Дхар и Роджер Штайн, Интеллектуальные методы поддержки принятия решений , 1997 (стр. 98, ограниченный фрагмент Google Книг):
…Однако, когда был использован новый набор фотографий, результаты были ужасны. Сначала команда была озадачена. Но после внимательного осмотра первых двух комплектов фотографий, они нашли очень простое объяснение. Все фотографии с танками были сделаны в солнечные дни, а те, что без танков, — в пасмурные дни. В сети , а не научились распознавать изображения, похожие на танки; вместо этого он научился различать фотографии солнечных и пасмурных дней.
дней.Ройстон Гудакр, Марк Дж. Нил и Дуглас Б. Келл, «Количественный анализ Многомерные данные с использованием искусственных нейронных сетей: обзор учебного пособия и приложения к деконволюции масс-спектров пиролиза», 1994-04-29:
…Как и во всех других методах анализа данных, эти методы обучения с учителем не застрахованы от чувствительности к плохо выбранным исходным данным (113). [113: Зупан, Дж. и Дж. Гастайгер: Нейронные сети для химиков: введение .VCH Verlagsgesellschaft, Вайнхайм (1993)] Поэтому образцы для обучающей выборки должны быть тщательно выбраны; золотое правило — «мусор на входе — мусор на выходе». Отличный пример нерепрезентативная обучающая выборка некоторое время назад обсуждалась в телевизионной программе BBC Horizon ; нейронный сеть была обучена отличать танки от деревьев. Были сделаны снимки лесных сцен без военной техники и подобных, но, возможно, менее пасторальные пейзажи, в которых также были более или менее замаскированные боевые танки.
На этих входных данных была обучена нейронная сеть, и было обнаружено, что она различает большинство
успешно между танками и деревьями. Однако когда сеть проанализировала новый набор снимков, отличить танки от деревьев не удалось. После
Дальнейшее расследование показало, что первая серия фотографий с танками была сделана в солнечный день, в то время как те, на которых танков не было, были получены
когда было пасмурно. Таким образом, нейронная сеть научилась просто распознавать погоду! Отсюда можно сделать вывод, что обучающая и тестовая выборки
должны быть тщательно отобраны, чтобы содержать репрезентативные образцы, охватывающие соответствующую дисперсию по всем релевантным свойствам для рассматриваемой проблемы.Фернандо Перейра, «нервная красная черта», РИСКИ 16(41), 1994-09-12:
Комментарии Фреда относятся не только к нейронным сетям, но и к любой модели принятия решений, обученной на основе данных (например, байесовские модели, деревья решений).
Это просто пример старого феномена «GIGO» в
статистическое моделирование… В целом, весь вопрос оценки, не говоря уже о сертификации и юридической правоспособности, сложных статистических моделей все еще остается открытым.
(Это напоминает мне возможно апокрифическую историю о проблемах со смещенными данными при обучении нейронных сетей.Какой-то американский оборонный подрядчик якобы обучил нейросеть
найти танки в сценах. Сообщалось, что производительность была превосходной, даже замаскированные танки, в основном скрытые в растительности, были обнаружены. Однако, когда сеть была
протестировано на еще новом наборе изображений, предоставленных клиентом, в сети получилось не лучше, чем случайно. После неловкого расследования выяснилось, что все
изображения танков в первоначальных обучающих и тестовых наборах имели очень разную среднюю интенсивность, чем изображения без танков, и, таким образом, сеть только что научилась различать
между двумя уровнями яркости изображения.Кто-нибудь знает, так было на самом деле, или это только в нейросетевом «городском фольклоре»?) Эрих Харт, Творческий цикл: как мозг формирует мышление , 1993/1995 (стр.
158, ограниченное использование Google
Фрагмент книги):
… 55. Сеть обучена обнаруживать присутствие танков на местности. Тренировка заключалась в том, что прибору показывали множество фотографий местности, некоторые с баками, некоторые без. В некоторых случаях — как на картинке на странице 143 — присутствие танка было не очень заметно.Входы в нейронную сеть были оцифрованы. фотографии;
Хьюберт Л. Дрейфус и Стюарт Э. Дрейфус, «Что могут и чего не могут делать искусственные эксперты», 1992:
Все вопросы «продолжите эту последовательность», найденные, например, в тестах интеллекта, действительно имеют более одного возможного ответа, но большинство людей имеют общий чувство того, что просто и разумно и, следовательно, приемлемо. Но когда сеть выдает неожиданную ассоциацию, можно ли говорить, что она не смогла обобщить? Один с таким же успехом можно было бы сказать, что сеть все это время действовала по другому определению «типа» и что это различие только что обнаружилось.
Для забавного
и драматический случай творческого, но неразумного обобщения, рассмотрим легенду об одном из первых приложений коннекционизма. В первые дни
perceptron Армия решила обучить искусственную нейронную сеть распознавать танки, частично спрятанные за деревьями в лесу. Они сделали несколько снимков
лес без танков, а потом картинки того же леса с явно торчащими из-за деревьев танками. Затем они обучили сеть различать два класса.
изображений.Результаты были впечатляющими, а армия была еще более впечатлена, когда выяснилось, что сеть может обобщать свои знания на изображения с каждого
набор, который не использовался при обучении сети. Однако чтобы убедиться, что сеть действительно научилась распознавать частично спрятанные танки, исследователи
сделал еще несколько снимков в том же лесу и показал их обученной сети. Они были потрясены и подавлены, обнаружив, что с новыми фотографиями сеть полностью
не смог различить изображения деревьев с частично скрытыми резервуарами за ними и просто деревья.
Тайна наконец была разгадана, когда кто-то
заметил, что тренировочные снимки леса без танков были сделаны в пасмурный день, а с танками — в солнечный. Сеть узнала
распознать и обобщить разницу между лесом с тенями и без теней! Очевидно, не то, что выделилось для исследователей важным отличием.
Этот пример иллюстрирует общее положение о том, что сеть должна иметь такой же размер, архитектуру, начальные соединения, конфигурацию и социализацию, что и человеческий мозг, если
это разделить наше чувство надлежащего обобщенияХьюберт Дрейфус, по-видимому, рассказал эту историю ранее, в 1990 или 1991 году, поскольку аналогичная история появляется в эпизоде 4 (немецкий) (начиная 33:49) BBC. документальный сериал Машина, которая Изменил мир , трансляция 08.11.1991.Хьюберт Л. Дрейфус, Чего компьютеры до сих пор не могут: Критика искусственного разума , 1992, повторяет эту историю в очень похожей, но не совсем идентичной формулировке (Джефф Кауфман отмечает, что Дрейфус выпадает подходящее описание «легенды»):
…Но когда сеть выдает неожиданную ассоциацию, можно ли сказать, что она не сумела обобщить? С таким же успехом можно сказать, что сеть все это время была действуя по другому определению «типа», и что это различие только что обнаружилось.
За забавный и драматический случай творческого, но неразумного
обобщения, рассмотрим одно из первых приложений коннекционизма. В первые дни этой работы армия пыталась обучить искусственную нейронную сеть
узнавать танки в лесу. Они сделали несколько снимков леса без танков, а потом, на следующий день, когда танки явно торчали из-за деревьев,
и они обучили сеть различать два класса картинок. Результаты были впечатляющими, а армия была еще больше впечатлена, когда выяснилось, что
net мог обобщить свои знания на изображения, которые не были частью тренировочного набора.Просто чтобы убедиться, что сеть действительно распознает частично скрытый
танков, однако исследователи сделали еще несколько снимков в том же лесу и показали их обученной сети. Они были подавлены, обнаружив, что сеть не
различать новые изображения деревьев с танками позади них и новые изображения простых деревьев. После некоторых мучений тайна, наконец, была раскрыта.
решилась, когда кто-то заметил, что исходные снимки леса без танков были сделаны в пасмурный день, а с танками — в солнечный.
То
net, видимо, научился распознавать и обобщать разницу между лесом с тенями и без теней! Этот пример иллюстрирует общее положение о том, что
Сеть должна разделять наше понимание мира здравым смыслом, если она хочет разделять наше чувство адекватного обобщения.Книга Дрейфуса «Что компьютеры все еще не могут сделать » указана как редакция его книги 1972 года « «Что компьютеры не могут сделать: критика искусственного разума» », но история танка не относится к 1972 году. Книга, только 1992 года.(Версия Дрейфуса также цитируется в статье NYT за 2017 г. и в статье Хиллиса 1996 г. География, идентичность и воплощение в виртуальной реальности , стр. 346.)
Лавин Н. Канал, Искусственные нейронные сети и статистическая модель Признание: старые и новые связи Предисловие, обсуждаются некоторые ранние исследования NN/танков (предшествовавшие не только сверткам Лекуна, но и обратному распространению), 1991:
…[Франк] Розенблатт не ограничился использованием только одного порогового логического блока, а использовал сети таких блоков.
Проблема заключалась в том, как тренировать многослойность
персептронные сети. Статья на эту тему, написанная Блоком, Найтом и Розенблаттом, была действительно туманной и не продемонстрировала конвергентной процедуры для обучения таких
сети. В 1962–1963 годах в компании Philco-Ford в поисках систематического подхода к разработке многоуровневых классификационных сетей мы решили использовать иерархию пороговой логики.
единицы с первым слоем «логики признаков», которые были пороговыми логическими единицами на перекрывающихся рецептивных полях изображения, питая два дополнительных уровня
блоки взвешенного порогового логического решения.Веса на каждом уровне иерархии оценивались с использованием статистических методов, а не итеративного обучения.
процедуры [Л.Н. Канал и Н.К. Рэндалл, «Проектирование системы распознавания с помощью статистического анализа», Proc. 19-я конф.
АКМ, 1964]. Мы назвали сети двухуровневыми сетями, поскольку мы не считали входные данные слоем. На проекте, чтобы
распознавать танки на аэрофотоснимках, на практике этот метод работал достаточно хорошо, поэтому агентство армии США, спонсирующее проект, решило засекретить окончательный
сообщает, хотя ранее проект не был засекречен.
Мы не смогли опубликовать секретные результаты! Затем, очарованный заявленным обещанием последовательного
оптическая фильтрация как параллельная реализация автоматического распознавания целей, обещанное нам финансирование было отвлечено от нашей электрооптической
реализации в группу когерентной оптической фильтрации. Несколько лет спустя мы представили аргументы в пользу нашего подхода по сравнению с оптическими реализациями и
обучаемые системы, в статье Т.Дж. Харли, Л.Н. Kanal и N.C. Randall, который
включен в репринтный том IEEE Press под названием Machine Recognition of Patterns под редакцией А. Агравала, 1977. В последующие годы многоуровневые статистически разработанные классификаторы и процедуры поиска ИИ
применение к распознаванию образов вызывало у меня интерес, хотя комментарии в моем обзоре 1974 г. «Образцы в распознавании образов: 1968–1974» [IEEE Trans. on IT, 1974], упоминают статьи Амари и других и демонстрируют понимание того, что нейронные сети и биологически мотивированные автоматы
делали возвращение.
В последние несколько лет обучаемые многослойные нейронные сети снова стали доминировать в исследованиях по распознаванию образов, и на этот раз
потенциал для получения более глубокого понимания их систематического проектирования и анализа производительности… Хотя Kanal & Randall 1964 в чем-то совпадает, включая количество изображений, ни в статье, ни в воспоминаниях Kanal 1991 года о провале не упоминается.
(скорее, Канал подразумевает, что это было очень многообещающе), нет никаких упоминаний о развертывании в полевых условиях или дополнительных испытаниях, которые могли бы выявить переоснащение, и учитывая
их использование бинаризации, мне непонятно, что их 2-х слойный алгоритм даже может подгонять под глобальную яркость; фотографии, кажется, также были
снято на достаточно низкой высоте, чтобы не было облаков, и при аналогичных (возможно, контролируемых) условиях освещения.Описание в Kanal &
Randall 1964 несколько непонятен для меня, особенно в отношении «лапласиана», который они используют для бинаризации или преобразования в края, но более подробная информация содержится в их «Исследовании полуавтоматического скрининга изображений и экспериментальном исследовании, том 1», Harley, Bryan,
Kanal, Taylor & Grayum 1962 (зеркало), что указывает на то, что в своих предварительных исследованиях они уже интересовались
предварительная нормализация / предварительная обработка изображений для коррекции высоты и яркости, а также лапласиан, наряду с силуэтами и «редактированием линий», отмечая, что «
Лапласовская операция устраняет абсолютную шкалу яркости, а также низкие пространственные частоты, которые не имеют большого значения в операциях экранирования.
Анонимный читатель говорит, что слышал эту историю в 1990 году:
Мне рассказал о сбое распознавания танка лектор моей магистратуры по интеллектуальным системам, основанным на знаниях 1990 года, почти наверняка Либор Спейсек, с точки зрения осведомленности контекста в наборах данных; что, будучи выходцем из (бывшей) Чехословакии, он ожидал увидеть танки на автомагистралях, в то время как большинство британцев этого не видели. я тоже помню чтение о проекте с финансированием DARPA направленный на различение российских, европейских и американских танков, где распознавание изображений научилось не замечать различия между танками, а находить деревья, из-за того, что американские фотографии танков находятся на открытой местности, а российские — в лесах; это было во время того же курса магистратуры — так очень похоже на прогнозирование опухолей я искал линейку, которой измеряли их на фотографии, но я не помню источник (это была не одна из книг, которые вы цитируете, это был либо журнал статью или другой учебник).
1980-е
Крис Брю заявляет (16.10.2017), что он «услышал в 1984 году историю о голубях вместо нейронных сетей». сети».
1960-е
Эдвард Фредкин в электронном письме Элиэзеру Юдковски от 26 февраля 2013 г. интересный анекдот про 1960-е, претендующий на долю правды:
.Кстати, рассказ о двух картинках поля, с армейскими танками и без них, исходит от меня. Я присутствовал на собрании в Лос-Анджелесе [в RAND?], около полувека назад [~ 1963?], где кто-то дал документ, показывающий, как можно научить случайную сеть обнаруживать танки на картинке.Я был в аудитории. В конце разговора я встал и заметил, что очевидно, что снимок с танками сделан в солнечный день, а другой снимок (того же поля без танки) было сделано в пасмурный день. Я предположил, что «нейронная сеть» просто научилась распознавать разницу между ярким изображением и тусклым. рисунок.
