Site Loader

ЗЕРНОВОЙ ТОК — это… Что такое ЗЕРНОВОЙ ТОК?

  • Красное (Бахмачский район) — У этого термина существуют и другие значения, см. Красное. Село Красное укр. Красне Страна Украина …   Википедия

  • Новогеоргиевка (Тюменская область) — У этого топонима есть и другие значения, см. Новогеоргиевка. Деревня Новогеоргиевка Страна РоссияРоссия …   Википедия

  • Афонькино (Тюменская область) — У этого топонима есть и другие значения, см. Афонькино. Село Афонькино Страна РоссияРоссия …   Википедия

  • Декабристы (Сасовский район) — У этого термина существуют и другие значения, см. Декабрист (значения). Деревня Декабристы Страна РоссияРоссия …   Википедия

  • Характеристики — К.4. Характеристики Применяют следующие дополнительные характеристики: К.4.3.1.2. Номинальное напряжение изоляции Минимальное значение номинального напряжения изоляции должно быть 250 В.

    К.4.3.2.1. Условный тепловой ток на открытом воздухе… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Семейство тетеревиные —         Самая крупная и благородная из тетеревиных птиц глухарь (Tetrao urogallus). Его называют еще глухой тетерев, мошняк, моховой тетерев, моховик, у лопарей тюхач. Темя и горло черноватые; шея темная пепельно серая с черным волнистым рисунком …   Жизнь животных

  • СОЮЗ СОВЕТСКИХ СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ РЕСПУБЛИК — (СССР, Союз ССР, Советский Союз) первое в истории социалистич. гос во. Занимает почти шестую часть обитаемой суши земного шара 22 млн. 402,2 тыс. км2. По численности населения 243,9 млн. чел. (на 1 янв. 1971) Сов. Союзу принадлежит 3 е место в… …   Советская историческая энциклопедия

  • СССР. Эпоха социализма —         Великая Октябрьская социалистическая революция 1917. Образование Советского социалистического государства          Февральская буржуазно демократическая революция послужила прологом Октябрьской революции. Только социалистическая революция …   Большая советская энциклопедия

  • Мукомольное производство* — на современных больших промышленных мельницах представляет более или менее длинный ряд операций, производимых над хлебными зернами, с целью извлечения из них муки. Наиболее упрощенное производство муки, которое ведется на сельских мельницах,… …   Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

  • Мукомольное производство — на современных больших промышленных мельницах представляет более или менее длинный ряд операций, производимых над хлебными зернами, с целью извлечения из них муки. Наиболее упрощенное производство муки, которое ведется на сельских мельницах,… …   Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

  • Строительство и реконструкция ЗАВ (зерноочистительных комплексов)

    В настоящее время спрос на реконструкцию старых и строительство новых ЗАВ (зерноочистительных комплексов) переживает новый подъем.

    Причин этому несколько. Во-первых, пришло время обновлять устаревшее оборудование, которое уже отслужило свой срок и стало выходить из строя. Во-вторых, государственная поддержка сельхозпроизводителей позволяет получать субсидии на обновление парка оборудования.

    Мы работаем по всей России. Оставьте заявку на расчет стоимости ангара на нашем сайте, сравните сметы разных компаний и выберите лучшее предложение.


    Оглавление


    От качества зерна напрямую зависит прибыль сельхозпроизводителя. Получить семенной материал и качественное продовольственное зерно можно благодаря обработке поступающего с полей зернового вороха на зерноочистительном комплексе ЗАВ. От того, насколько качественно обработано зерно, зависит прибыльность и репутация агропроизводителя.

    Назначение ЗАВ

    Зерноочистительный агрегат (ЗАВ) применяется фермерскими хозяйствами и агропромышленными предприятиями для послеуборочной обработки зерновых культур. Основным назначением ЗАВ является автоматизация работ по приему доставленного с поля зерна (разгрузка, транспортировка, погрузка), его очистке и доведению до необходимого качества.

    Очистка зерновой массы поступающей с полей предусматривает устранение сорных примесей (землю, стебли, листья, вредителей), а также недозрелые, поврежденные, проросшие зерна.

    Зерноочистительные комплексы обозначают аббревиатурой «ЗАВ» — Зерноочистительный Агрегат Воронежсельмаша, который являлся основным производителем данных комплексов еще со времен СССР. С тех пор все зерноочистительные комплексы обозначаются данной аббревиатурой, но расшифровку предлагают другую — «Зерноочистительный Агрегат Вороха«, так как количество производителей данного оборудования значительно выросло.

    Числовой индекс после аббревиатуры обозначает производительность ЗАВ, которая указывает, сколько тонн в час зернового вороха позволяет обрабатывать зерноочистительный комплекс. Причем производительность считается по пшенице.

    При обработке других зерновых культур производительность может отличаться от заявленной. В паспорте, как правило, прописана производительность по каждому виду культуры.

    Зерноочистительный комплекс может оснащаться семенной линией, позволяющей отобрать из общей зерновой массы семена пригодные для посева.

    Устройство ЗАВ

    Устройство зерноочистительных комплексов может отличаться некоторой конфигурацией и установкой различных линий по очистке зерна, но состав основных узлов и агрегатов идентичен.

    Основными частями зерноочистительного комплекса являются:

    • здание ЗАВ, установленное на металлических колоннах;
    • металлические бункеры от 2 до 6 в зависимости от производительности ЗАВ;
    • завальная яма;
    • зерноочистительные машины;
    • транспортное оборудование;
    • система аспирации;
    • зернопровода.

    Дополнительно комплекс может быть оборудован автомобилеподъемником для боковой разгрузки крупногабаритной техники и прицепов, а также семенной линией. Если в технологическую линию добавить еще зерносушилку, то получим уже обработку зерна полного цикла КЗС (комплекс зерносушильный).

    Процесс очистки зерна проходит несколько стадий: предварительную, первичную и вторичную очистку. Весь процесс обработки зерна в зерноочистительных комплексах выглядит следующим образом:

    Во время уборки урожая, зерновой ворох с полей автомобилями отгружается в завальную яму. Из завальной ямы зерно попадает на транспортер, который направляет зерновую массу в норию. Нория подает зерновую массу в машины предварительной очистки. Из зерновой массы отделяются остатки колосков и соломы на сетчатом транспортере. После, зерно проходит воздушно-ветровую очистку. В результате легкие примеси попадают в бункер отходов. А зерно по нории поступает в бункер временного хранения или может сразу разделяться на фуражное и очищенное. Технологическая цепочка может отличаться в зависимости от используемого оборудования и производительности комплекса. При помощи аэродинамических машин очищенное зерно может сразу разделяться на разные бункеры по весу и форме.

    Если в комплексе предусмотрена семенная линия, то сразу же происходит отделение продовольственного зерна от семенного. При установке зерносушильного оборудования, перед отправкой зерна на длительное хранение, с помощью зерносушильных машин снижают его влажность до соответствующих норм, что позволяет предотвратить значительные потери урожая.

    Технологическая схема зерноочистительного агрегата ЗАВ-40

    1 – завальная яма; 2 – бункер резервного зерна; 3 – ветро-решетные машины ЗВС-20; 4 и 5 – двухпоточная нория 2НЗ – 20; 6 – цетробежно-пневматические сепараторы; 7 – триерные блоки; 8 – бункера чистого зерна; 9 – бункер примесей с отделениями зерновых отходов и примесей.

     

    Строительство ЗАВ

    Перед тем, как начать строительство зерноочистительного комплекса ЗАВ, необходимо составить схему работы агрегата. Это делается для того, чтобы вся цепочка машин и оборудования, входящий в данный комплекс, могли работать синхронно. Машины, оборудование, зернопровода и нории подбираются таким образом, чтобы вся технологическая цепочка работала бесперебойно, обеспечивая непрерывный процесс.

     При составлении схемы необходимо учитывать не только вид обрабатываемой культуры, но и ее влажность, засоренность, а также конечную цель обработки.

    При выборе подрядчика на строительство ЗАВ необходимо учитывать целый ряд факторов. Прежде всего, это опыт строительства данных сооружений. Строительство самого комплекса с точки зрения строительных технологий не вызовет трудностей даже у неопытной бригады. Вся сложность заключается именно в правильном проектировании технологической схемы работы всего комплекса. Даже небольшие просчеты могут привести к потере производительности из-за несогласованной работы отдельных узлов комплекса.

    Желательно обращаться в те организации, которые имеют в штате собственного агронома, понимающего суть самого процесса и технологию очистки различных зерновых культур.

    Строительство ЗАВ включает:

    1. Производство и монтаж металлоконструкций здания комплекса, завальной ямы, бункеров и т.д.
    2. Поставку и монтаж зерноочистительного оборудования.
    3. Монтаж систем зернотранспорта (норий, зернопроводов).
    4. Монтаж системы аспирации.
    5. Электромонтажные работы.
    6. Пусконаладочные работы.

    Реконструкция ЗАВ

    Большинство сельхозпроизводителей в нашей стране унаследовало зерноочистительные комплексы, построенные еще в советские годы. Многие из них уже стали выходить из строя, здания обветшали, оборудование перестало удовлетворять современным требованиям. Чтобы повысить качество товарного зерна и семенного материала в последние годы аграрии все чаще стали обновлять свои производственные мощности и прежде всего зерноочистительные комплексы ЗАВ. Реконструкция имеющегося в хозяйстве ЗАВ в финансовом плане более выгодный  вариант, чем строительство комплекса с нуля, так как имеется возможность обновить только часть оборудования или восстановить здание комплекса, а оборудование сохранить, оптимизировав лишь саму технологическую линию.

    Что может предусматривать реконструкция ЗАВ:

    1. Подъем здания комплекса. Это необходимо, чтобы увеличить пролет под выгрузными бункерами под крупногабаритные автомобили.
    2. Демонтаж и замену изношенного зерноочистительного оборудования.
    3. Ремонт неисправного оборудования.
    4. Замену оборудования на более производительное.
    5. Замену электросети, зернопроводов, норий, транспортеров и др.
    6. Восстановление или замену завальных ям.
    7. Монтаж или замену системы аспирации.
    8. Замену или восстановление накопительных бункеров.
    9. Перепланировка мест загрузки и выгрузки зерна, изменение и оптимизация схемы работы комплекса.
       

    Реконструкцию и строительство Зерноочистительного комплекса ЗАВ вы можете заказать, оставив заявку на нашем сайте, или найти предложение компаний в соответствующей категории доски объявлений.

    Возможно вас заинтересует:


    Очиститель вороха самопередвижной ОВС-25 от Agrostroy

    Рама машины опирается на три колеса, ось переднего закреплена на поворачиваемой вилке. Машина снабжена механизмом самопередвижения, она может перемещаться со скоростью 0,1—0,3 м/мин и переезжать по току со скоростью 2,7—6,1 м/мин. Очиститель ОВС-25 оснащен четырьмя электродвигателями, суммарная мощность которых 9,6 кВт.

    Загрузочный транспортер составлен из наклонного скребкового транспортера и двух шарнирно соединенных с ним скребковых питателей, которые могут настраиваться, в зависимости от поверхности тока. Загрузочный транспортер подает зерно в приемную камеру, а шнек распределяет его равномерно по ширине машины.
    Приемная камера представляет собой пространство между двумя вертикальными воздушными каналами. В верхнюю часть камеры встроено питающее устройство, состоящее из приёмного лотка, распределительного шнека, клапана-питателя и делителя. Питающее устройство и делитель разделяют исходный материал на два равных потока. Один поток подаётся на верхний решётный стан, а другой поток — на нижний.
    Воздушные каналы предназначены для очистки зерна от легких примесей. Каналы соединены с вентилятором воздуховодом с окном, закрываемым передвижной заслонкой, при помощи которой регулируют скорость воздушного потока в каналах. Воздушный поток уносит легкие примеси в осадительную камеру, где часть примесей осаждается, а наиболее легкие поступают в пневмотранспортер.
    Решетные станы (верхний и нижний) работают параллельно. В решетный стан вставлены рамки с решетами. Станы приводятся в колебательное движение. Для уравновешивания инерционных сил станы движутся в противоположном направлении. К машине приложен комплект решет с продолговатыми отверстиями шириной 1,5—5,0 мм и с круглыми диаметром 3,6—10 мм.
     Рабочую скорость машины подбирают так, чтобы при полной загрузке решетных станов через 5—10 мин работы в питательной камере образовались излишки зерна. Затем машину останавливают. После схода излишков снова включают механизм самопередвижения.

    Как расшифровать цельные зерна


    Вы можете подумать, что можете расшифровать различные термины и печати на цельнозерновых продуктах. Тем не менее, прежде чем взять буханку хлеба с 12 зернами или пакет многозерновых хлопьев, внимательно просмотрите список ингредиентов, чтобы найти замаскированные очищенные зерна. «Упаковки, рекламирующие термины «каменный помол», «пшеничная мука», «обогащенная мука», «мультизерновые» и «дробленая пшеница», часто содержат в основном рафинированные, менее питательные зерна», — говорит Венди Базилиан, доктор медицинских наук, автор книги The Superfoods Rx Diet (Rodale, 2008). ).«Всегда следите за тем, чтобы первое зерно или мука в списке ингредиентов содержали слово «цельное», например цельный овес, цельная пшеница или цельная рожь».

    Минимально обработанные цельные зерна сохраняют отруби и зародыши, которые богаты борющимися с болезнями фитонутриентами, витаминами, минералами и клетчаткой. В исследовании 2010 года люди, которые регулярно ели цельнозерновые продукты, а не их рафинированные аналоги, накапливали меньше висцерального абдоминального жира, что было связано с более высоким риском сердечных заболеваний и диабета 2 типа.Отсканируйте эту таблицу, а затем отправляйтесь к оптовому отделу, где вы найдете универсальные ароматные злаки.

    Профили клетчатки и белка указаны на 1 приготовленную чашку.

    Амарант

    • Вкус: ореховый, слегка сладкий
    • Клетчатка: 5 г
    • Белок: 9 г
    • Известные питательные вещества: железо, магний, фосфор
    • Как использовать: Поджарьте на сухой сковороде, пока семена не лопнут, как миниатюрный попкорн; добавляйте в салаты, супы, рагу и жаркое.Варите на медленном огне 15 минут с яблочным соком, корицей, орехами и сухофруктами, чтобы получилась каша.

    турецких лир

    Амарант с чипотле и грибами

    Энергетические батончики с амарантом и орехом

    Пряный амарантовый хлеб путника

    Гречка (каша)

    • Вкус: Землистый, травянистый, нежный
    • Клетчатка: 5 г
    • Белок: 6 г
    • Известные питательные вещества: магний, медь
    • Как использовать: Смешайте 1:2 зерна с жидкостью; варить 20 минут. Используйте для увеличения объема чили, мясного рулета, салатов, запеканок и тушеных блюд. Используйте гречневую муку в блинах и вафлях.

     турецких лир

    Гречневые оладьи с черникой и льном

    Гречка и кальмары с манго и жареные

    Камут (хорасанская пшеница)

    • Вкус: Жевательный, маслянистый
    • Клетчатка: 9 г
    • Белок: 14 г 
    • Известные питательные вещества: селен, марганец, тиамин
    • .
    • Как использовать: Замочите ядра на ночь, добавьте три части жидкости к одной части камута и варите 30–40 минут.Используйте в чечевичном салате, табуле и плове. Макаронные изделия или мука камут могут заменить их цельнозерновые аналоги.

    Киноа

    • Вкус: ореховый, мягкий
    • Клетчатка: 5 г
    • Белок: 8 г
    • Известные питательные вещества: марганец, магний, фолиевая кислота
    • .
    • Как использовать: Смешайте одну часть киноа с двумя частями жидкости; варить 12 минут. Смешайте с пюре из бобов и специями для вегетарианских бургеров.Заменитель кускуса. В выпечке замените ¼ стакана пшеничной муки мукой киноа.

    Попытка:

     

    Теплый салат с киноа и жареными овощами 

    Салат из жареной спаржи и киноа 

    Киноа с ароматом зеленого чая и кукурузой

    Рагу из киноа и лосося с помидорами

    Салат из юго-западной киноа и эдамаме
    Полба

    • Вкус: ореховый, сладкий
    • Клетчатка: 8 г
    • Белок: 11 г
    • Известные питательные вещества: фосфор, ниацин, магний
    • .
    • Как использовать: Готовьте как Камут.Смешайте с зеленью, нарезанными кубиками овощами и лимонным соком для гарнира. Замените пшеничную муку пшеничной мукой в ​​соотношении 1:1 при выпечке.

     турецких лир

    Начинка для хлеба из спельты с красными вкуснейшими яблоками и сушеной вишней

    Овсяная каша Apple Crisp

    Хлеб из пророщенной полбы и семян

    Проросшие зерна

    Пророщенные зерна, семена и бобовые выделяются среди своих цельнозерновых собратьев, все чаще обнаруживаясь в лепешках, хлебе и даже чипсах. Прорастание зерен увеличивает уровень некоторых питательных веществ, поскольку растение работает на рост. Считается, что они богаты ферментами, «пророщенные продукты кажутся более гипоаллергенными, чем цельные зерна», — говорит Венди Базилиан, доктор медицинских наук, доктор медицинских наук. Они имеют тенденцию портиться быстрее, поэтому их обычно нужно хранить в холодильнике.

    Совок древних зёрен

    Древние зёрна играют главную роль в совершенно современном бранч-блюде: попробуйте яичницу-болтунью, приготовленную из листовой зелени и фарро, ячменя, проса или ваших любимых злаков.Сегодня

    Термин «древние злаки» появляется все чаще и чаще на коробках с хлопьями, хлебе, макаронах и закусках, и вы, возможно, заметили его и на контейнерах для сыпучих зерен в вашем местном супермаркете. Но что именно это означает?

    В отличие от современных культур пшеницы, кукурузы и риса, зерна, обозначенные как «древние», заслужили это название, потому что они, по сути, представляют собой ту же самую версию урожая, который выращивали и употребляли в пищу на протяжении тысячелетий. Древние злаки исчисляются сотнями, но некоторые из тех, которые вы с большей вероятностью найдете в магазинах, — иногда с пометкой «реликвия», а не «древняя» — включают всегда модную лебеду, богатую белком полбу, все более популярный амарант. и чиа, и огромное количество других, таких как гречка, тефф и сорго.Многие древние злаки, естественно, не содержат глютена и легче перевариваются пищеварительной системой, чем очищенные злаки.

    «Существует так много разных способов использования древних зерен в еде», — говорит Меган Гордон, автор недавно опубликованной книги «Цельнозерновые утренние блюда: новые рецепты завтрака в любое время года» (Ten Speed ​​Press). Среди ее фаворитов:

    ·        лебеда, нынешняя знаменитость древнего мира зерновых и полноценный белок без глютена другой вид пшеницы с низким содержанием глютена, но с высоким содержанием белка

    ·        просо, ореховое безглютеновое зерно с легкой, но жевательной текстурой

    ·        амарант, крошечные семена без глютена, которые можно приготовить как кускус или поджарить в кастрюля для хрустящей начинки

    Время приготовления старинных зерен зависит от их типа, но Гордон рекомендует этот метод для получения максимального вкуса и текстуры из всех зерен:

    Принесите воду (количество зависит от зерна; проверьте указания на упаковке ) вместе со щепоткой соли до кипения в вашей любимой кастрюле. Обжарьте зерна на сковороде, либо всухую, либо с небольшим количеством масла, затем добавьте в кипящую воду. Уменьшите огонь, чтобы вода медленно кипела, накройте кастрюлю крышкой и варите зерна до мягкости. Снимите кастрюлю с огня и оставьте на 10 минут, чтобы зерна впитали остаточную влагу и стали пышными.

    «Не зацикливайтесь на процессе, — говорит Гордон. «Как и в случае с макаронами, чем больше вы готовите из древних зерен, тем лучше вы сможете визуально определить их готовность.

    Попробуйте фарро, просо или ваше любимое древнее зерно в одном из любимых утренних блюд Гордон, скрамбл из зелени и злаков из ее кулинарной книги «Цельнозерновые утра»:

    Зелень и скрэмбл из злаков

    На 2 порции

    • 4 больших взбитых яйца
    • 1 столовая ложка молока
    • 1/4 чайной ложки кошерной соли
    • 2 столовые ложки оливкового масла первого отжима, мелко нарезанного
      1
    • нарезанная (примерно 1 столовая ложка)
    • 2 зубчика чеснока, измельченных
    • 1 чашка с горкой / 240 мл хорошо упакованной, нарезанной листовой зелени (например, капуста, листья мангольда без ребер или шпинат)
    • 1/2 чашки / 120 мл приготовленных цельных зерен (пшеница, фарро, ячмень или просо)
    • 1 столовая ложка нарезанного свежего зеленого лука
    • Свежемолотый черный перец
    • Соль в хлопьях
    • Crusty br Эд, поджаренные английские маффины или теплые кукурузные лепешки для сервировки

    В большой миске смешайте яйца, молоко и кошерную соль; отложить.

    Нагрейте 1 столовую ложку оливкового масла в сотейнике на среднем огне. Добавьте зеленый лук и чеснок и обжаривайте до мягкости, 1–2 минуты. Добавьте зелень, злаки и оставшуюся 1 столовую ложку оливкового масла и обжаривайте, пока зелень не увянет, а зерна не прогреются, от 3 до 5 минут.

    Уменьшите огонь до минимума и влейте яичную смесь, осторожно помешивая, чтобы смешать их с зеленью и злаками. Продолжайте помешивать, пока они не станут слегка взбитыми, от 2 до 3 минут.Снимите с огня, добавьте зеленый лук и приправьте перцем.

    Подавайте горячими, посыпав сверху солью, а также хрустящим хлебом, поджаренными английскими маффинами или теплыми кукурузными лепешками.

    Рецепт перепечатан с разрешения Меган Гордон «Цельнозерновые утра» (Ten Speed ​​Press, © 2013). ). Фото: Клэр Барбоза.

    Расшифровка этикеток — Вкус 360

    Отправляясь в магазин в наши дни, очень важно понимать, откуда берется наша еда + что мы на самом деле едим. Вот несколько вещей, которые помогут вам расшифровать этикетки с пищевой ценностью + сделать лучший выбор, когда дело доходит до еды.

     

    ИНГРЕДИЕНТЫ СНАЧАЛА.  Посмотрите на список ингредиентов перед этикеткой пищевой ценности, это даст вам более точную информацию о продукте. Обратите внимание на то, что содержится в вашей еде, а не на то, что заявлено как исключенное: «обезжиренное», «полностью натуральное», «без холестерина». Продукты, которые заявляют об этих преимуществах, обычно состоят из химикатов, сахара, соли, консервантов и других поддельных ингредиентов.

    ЦЕЛЬНЫЕ ПРОДУКТЫ. Первыми ингредиентами должны быть настоящие продукты. Ингредиенты перечислены в порядке убывания значимости. Избегайте продуктов, в состав которых входит вода или сахар. Эти продукты проходят глубокую обработку и отличаются от натуральных продуктов.

    КОРОЧЕ, ТЕМ ЛУЧШЕ.  Если в списке больше пары ингредиентов — действуйте осторожно — используйте декодер. За некоторыми исключениями, если список ингредиентов длиннее пары строк, скорее всего, это продукты с высокой степенью обработки.

    ПОЛЕЗНЫЕ ЦЕЛЬНЫЕ ЗЕРНА.  При покупке цельнозерновых продуктов первым ингредиентом должна быть цельнозерновая мука или 100 % цельнозерновая пшеница (можно указать название зерна или зерен, если их несколько). «Сделано из цельного зерна» + «цельная пшеница» — это не одно и то же — они не разрезают его — формулировка вводит в заблуждение, как и заявления о пользе для здоровья на упаковке. Небеленая обогащенная мука – это белая мука.

    ПЕРЕДАТЬ СОЛЬ.  Проверьте количество натрия. Многие продукты уменьшают количество жиров и калорий, заменяя их солью.Менее обработанные продукты с меньшим списком ингредиентов, как правило, имеют более низкий уровень натрия. Соль сама по себе + не обязательно вредна, но старайтесь употреблять больше цельных продуктов, а не обработанных + самостоятельно добавляйте соль во время приготовления, что может помочь вам контролировать фактическое потребление соли.

    САХАР.  Количество сахара на этикетках пищевых продуктов сбивает с толку и вводит в заблуждение. Большинство переработанных пищевых продуктов будут содержать все больше и больше скрытых сахаров. В настоящее время трудно провести различие между встречающимся в природе сахаром (например, в молоке или фруктах, о чем вам не нужно беспокоиться) и добавленным сахаром (о котором вам нужно беспокоиться).Если количество сахара кажется большим, вернитесь к списку ингредиентов. Добавленные сахара имеют много разных названий: любой ингредиент, оканчивающийся на слово «оза», является сахаром, как и мед + кукурузный подсластитель. Обязательно прочитайте весь список ингредиентов, так как производители продуктов питания избегают необходимости указывать сахар в качестве одного из первых ингредиентов, используя небольшие количества многих различных типов сахаров, но если все вместе, они составляют нездоровое количество.

    НАЗВАЙТЕ ЭТО ЖИР. Сосредоточьтесь на типе жира в пище, а не только на его количестве. На этикетках обычно перечисляются 4 типа жира.

    • Поли + мононенасыщенные жиры больше содержатся в продуктах растительного происхождения + являются полезным источником жира в вашем рационе.
    • Насыщенные жиры, которые вы хотите ограничить, обычно поступают из животных источников и могут повышать кровяное давление, уровень холестерина и вызывать другие проблемы со здоровьем.
    • Трансжиры не имеют восстановительной питательной ценности. Избегайте как можно больше. Любая пища, в которой указано частично гидрогенизированное масло, означает, что она содержит некоторое количество трансжиров, даже если на этикетке указано «0 г».

    Вы успешно подписались!

    Синтез зерна

    AV1, как он может быть ошибочным, чем отличаются текущие реализации, баланс скорости и сложности и лучшие общие настройки в aomenc-AV1 и SVT-AV1: AV1

    Итак, приветствуем всех снова. Если вы новичок в кодировании в AV1 в целом, вот краткое изложение различных кодировщиков: aom-av1 — это «эталонная» реализация с большинством больших наворотов стандарта AV1, SVT-AV1 — это «производственный -ready» с лучшей нативной многопоточностью и высокой скоростью работы не в реальном времени, в то время как rav1e — это кодировщик AV1, написанный на Rust и обладающий особым преимуществом, заключающийся в том, что он является наиболее сбалансированным кодировщиком с точки зрения поддержки, производительности на различных макроархитектурах ЦП (особенно ARM), стабильность(у меня он ни разу не вылетал, в отличии от SVT-AV1 и aomenc. ..) и психовизуальное качество. Пост, рассказывающий обо всех них и их сильных и слабых сторонах, появится относительно скоро.

    Сегодня, как следует из названия, я в основном буду говорить о продвинутом инструменте кодировщика, поддерживаемом стандартом AV1: синтезе зерен. В частности, я буду говорить о его реализации в различных кодировщиках и преимуществах, которые он влечет за собой с его небольшими недостатками. Тем не менее, я думаю, важно сначала поговорить о том, зачем вообще нужен синтез шума.

    Видите ли, в мире кодирования с потерями мы постоянно боремся с тремя переменными: визуальной целостностью, сложностью кодировщика/декодера и ограничениями скорости передачи данных.

    Многие инструменты были введены и использовались для увеличения сжимаемости, но есть некоторые вещи, которые просто невозможно сделать без больших компромиссов: эффективное хранение шума, будь то зернистость, общий фотонный шум, очень высокочастотная детализация или сглаживания, мы не можем избежать шума при сжатии, когда говорим о большинстве видеопотоков.

    Чистый случайный шум очень трудно сжать с помощью стандартных методов моделирования, особенно в блочных кодеках. При низких скоростях передачи данных удаление этого шума может создать дополнительные артефакты, неприятные для общего впечатления зрителя, такие как полосатость, чрезмерная блокировка или мерцание, когда бит управления скоростью не может выполнять согласованную работу. Дополнительным последствием этого является удаление высокочастотных деталей, поскольку в некоторой степени они могут показаться очень похожими на шум: хорошим примером является удаление подповерхностных деталей лица, а также волнистой гладкой травы.Тем не менее, сохранение части шума является довольно дорогостоящим с точки зрения данных, что значительно снижает потенциал сжатия. Таким образом, один метод, классифицируемый как синтез зерен, может быть использован для сохранения шума неслучайным образом.

    Проще говоря, упрощенный процесс представляет собой ввод видео > синтез зернистости > закодированное видео > декодированное видео с применением синтеза зернистости.

    На более техническом уровне кодировщик сначала принимает входной поток и может решить сделать две вещи:

    • Уменьшить шум на входе перед передачей его кодировщику и одновременно выполнить синтез шума,

    • Просто передайте исходное видео в кодировщик и отдельно выполните процесс синтеза шума.

    Затем он берет видео, анализирует его, чтобы определить, какой тип зерна можно использовать, и его интенсивность, удаляя шум и сравнивая разницу, и оценивает параметры шума для каждого блока, чтобы дать окончательную оценку синтеза зерна в форма зернового стола . Во время декодирования эта таблица зернистости используется для генерации синтезированного шума, объединяющего его с декодированным видео, в результате чего получается окончательный результат.

    Теперь этот метод имеет огромные преимущества: большая точность и визуальная привлекательность увеличиваются за счет сохранения шума и сглаживания, необходимых для визуальной целостности видео при низких скоростях передачи данных, особенно в низкоконтрастных сценах с низким освещением. Вдобавок к этому, поскольку психовизуальное преимущество этого метода довольно велико, вы можете значительно снизить сложность других инструментов кодировщика, что приведет к увеличению общей скорости, сохраняя при этом более высокую визуальную точность во многих источниках видео.

    В целом, это очень мощный инструмент кодировщика, который я бы рекомендовал всем попробовать: вы не сможете снова кодировать без него, как только увидите огромные преимущества: P

    Конечно, это может быть одним из самые мощные доступные инструменты кодирования, но у него все еще есть некоторые недостатки, самый большой из которых — снижение скорости декодирования на неаппаратных декодерах ;

    • Синтез зерна не является проблемой для x86_64 и ARM64 (совсем недавно) в 8-битных потоках, поскольку в нем реализовано полное SIMD-ускорение, что делает его практически непроблемным для 8-битных потоков и бесплатным бонусом качества. Однако по состоянию на май 2021 года ни одна платформа не выполняет 10-битную SIMD-работу для синтеза зерен, и, поскольку генерация зерен в настоящее время в основном связана с одним потоком, на самом деле это может быть довольно большим узким местом декодирования, особенно при более низких разрешениях и на чипах ARM. . Эту проблему можно обойти, выполнив генерацию зернистости на графическом процессоре во время декодирования, и это уже было сделано экспериментально и работает очень хорошо, хотя ни один текущий проигрыватель, использующий бэкэнд рендеринга libplacebo (тот, который поддерживает некоторые функции декодирования AV1), не поддерживает это, хотя были некоторые разговоры о его реализации в ffmpeg 5.0 (однако ничего не подтверждено).

    Однако по состоянию на 4 мая 2021 года были введены исправления AVX2 для многих 10-битных вещей, включая синтез зерен. Однако это просто запрос на вытягивание, поэтому в основной сборке dav1d для x86_64 ничего нет. Тем не менее, все же лучше выполнять синтез зернистости на графическом процессоре, поскольку декодирование синтеза зернистости довольно ограничено однопоточной задержкой.

    • Еще один штраф за скорость кодирования: в зависимости от реализации кодировщика и предустановок скорости, он может быть на 5-50% медленнее, чем обычный процесс кодирования, особенно в aomenc-av1, где синтез зерен является однопоточным, а обработка зернового синтеза производится партиями.

    Теперь о реализации энкодеров: во-первых, у нас есть основной в aomenc-av1, в виде --denoise-noise-level=XX (дерьмовое имя, я знаю). Более высокое число диктует большее количество шума. Режим работы по умолчанию ( --enable-dnl-denoising=1 ) шумоподавляет ввод в 1-м проходе, после чего поток с шумоподавлением передается кодировщику для выполнения остальной части работы. Он неплохо справляется с синтезом зерен, но из-за прохода шумоподавления первый проход становится мучительно медленным, практически удваивая и без того растянутый процесс кодирования, но и дает на выходе более низкое качество, чем можно было бы ожидать.Вот почему появилась новая опция в форме предоставления пользователю контроля над отключением этого надоедливого шумоподавления: --enable-dnl-denoising=0 . Это полностью обходит шумоподавитель, восстанавливая нормальную скорость 1-го прохода, делая нормальный процесс кодирования немного быстрее и обеспечивая более высокое качество вывода. В контенте с живым действием он работает довольно хорошо, поэтому я всегда рекомендую включать его для такого контента. В 2D-анимационном контенте это решение становится немного сложнее. Он также является однопоточным и приводит к сильной задержке кодировщика, что приводит к большому снижению скорости, что будет обсуждаться ниже.И последнее замечание: реализация aomenc, хотя в большинстве случаев более качественная, чем SVT, на самом деле во многих отношениях неполна, что может привести к некоторым несоответствиям.

    Для SVT-AV1 эту опцию можно включить с помощью --film-grain XX . Он делает то же самое, что и параметры aomenc по умолчанию, за исключением того, что он выполняет более простую фильтрацию (быстрее и проще для распараллеливания) и выполняет оценку параметров зернистости пленки (интенсивность и тип) только на 1-м кадре группы XX кадров.Он также является многопоточным, что приводит к гораздо менее серьезному штрафу за кодирование одиночного экземпляра: около 5-15% от скорости 4 до скорости 7 соответственно. Конечно, это приводит к более низкому качеству и менее точному синтезу зерна по сравнению с аоменком. Однако, в отличие от aomenc, реализация синтеза зерна в SVT-AV1 почти завершена, с чем можно ознакомиться здесь: https://norkin.org/pdf/DCC_2018_AV1_film_grain.pdf

    Он делает 3 вещи, которых не делает aomenc:

    1. Обнаружение краев и маскирование краев.

    2. Дисперсионный анализ (оценка шума более агрессивна в низкоконтрастных блоках).

    3. Жесткая компенсация перекрытия краев (чтобы предотвратить видимость прямых границ «блоков» шума).

    Лично для меня самым важным является обнаружение и маскирование краев. Это связано с тем, что жесткие диагональные линии/края часто являются проблемой для шумоподавителей. Если сделать это некачественно, это может привести к разрушению линейного изображения и ухудшению качества движения вокруг этих линий, что приведет к ухудшению визуального качества.

    Один из способов борьбы с этим — использовать обнаружение краев для обнаружения этих резких краев и указать шумоподавителю максимально игнорировать небольшую область вокруг этих краев (отсюда маскирование краев ). В контексте кодирования видео с синтезом зерен использование обнаружения краев может использоваться, чтобы указать кодировщику сохранять эти строки во время процесса сжатия и процессу синтеза зерен игнорировать эти края в своих вычислениях. В 2D-анимационном контенте с зернистостью/дизерингом это можно использовать для точного сохранения/симуляции шума, если это необходимо (высокая сила синтеза зернистости), не разрушая при этом края.

    Вот где SVT-AV1 намного сильнее, чем aomenc: при равных битрейтах он легко побеждает aomenc, поэтому я рекомендую SVT-AV1 вместо aomenc-av1, если вы используете какую-либо форму синтеза зерна в анимации.

    Он также выполняет дисперсионный анализ и компенсацию перекрытия блоков: 1-й состоит из анализа изображения (возможно, даже с использованием того же инструмента обнаружения краев), чтобы определить области для применения синтеза зернистости и насколько: области с более низким контрастом получают больше, а более высокие контрастные области получаются относительно меньше (хотя некоторые все же применяются для сохранения высокочастотных деталей). По замыслу aomenc тоже так делает, но далеко не так умно. Вторая операция состоит в выполнении очень быстрых вычислений перекрытия вокруг краев блока, чтобы предотвратить повторение дискретных паттернов синтеза зерен. Поведение aomenc-av1 при синтезе зерна по умолчанию время от времени страдает, если вы присмотритесь, но его поведение улучшилось в этом отношении с помощью --enable-dnl-denoising=0 , хотя оно все еще присутствует, просто намного меньше заметно.

    Вот несколько примеров синтеза зерен, используемых в реальном мире:

    Анимация (aomenc-av1 CPU-4 по сравнению с предустановкой 4 SVT-AV1, одинаковый средний битрейт) enable-dnl-denoising=0 против синтеза без зернистости)

    Первая сцена довольно простая, так как она уже достаточно мягкая, но вы уже можете видеть большую разницу, которую дает синтез зернистости.

    После подробного объяснения текущих реализаций синтеза зерен пришло время дать мои рекомендации о том, как использовать синтез зерен в каждом кодировщике, какой выбрать в различных сценариях, какую силу использовать, как сбалансировать скорость уменьшение и окончательные настройки.

    Использование синтеза зерна

    1. aomenc-av1 (самый сильный сценарий: живое действие с синтезатором зерна — самый слабый сценарий: анимация, если синтезатор зерна активен)

    • 0 To36, активируйте — enable-dnl-denoise=0 –denoise-noise-level=XX , где XX>1.Никогда не используйте поведение по умолчанию, так как оно медленное и имеет более низкое качество. --tune=ssim также можно использовать для улучшения качества живого действия, но он не кажется слишком последовательным, поэтому я бы посоветовал не использовать его, пока не будет проведено дополнительное тестирование. Используйте его с фрагментированным кодированием, чтобы иметь сравнительно меньшее снижение скорости

      • Живое действие с нормальным количеством шума: --enable-dnl-denoising=0 --denoise-noise-level=8

      • Живое действие с большим количеством шума/дизеринга: --enable-dnl-denoising=0 --denoise-noise-level=10

      • Живое действие с большим количеством натурального зерна: --enable-dnl- шумоподавление=0 –уровень шумоподавления=15 . Если хотите, можете провернуть выше, но я не нашел много сценариев, в которых необходимо идти сильнее.

    1. SVT-AV1 (самый сильный сценарий: 2D-анимация — самый слабый: обычно немного размытее и ниже качество, но более стабильный результат)

    Скорость балансировки с синтезом зерна довольно короткий раздел: при использовании синтеза зерен всегда будет потеря скорости, так как он включает в себя большой набор мощных инструментов кодирования.Однако, поскольку психовизуальное усиление довольно велико, на самом деле предпочтительно сначала снизить сложность базового кодировщика, чтобы сбалансировать его с синтезом зерен. Например, в aomenc-av1 CPU-5 с зернистым синтезом имеет такую ​​же сложность кодирования, что и CPU-4. Во многих сценариях компромисс эффективности базового кодировщика стоит добавления синтеза зерен. Вот некоторые из моих советов.

    1. Не бойтесь использовать более быстрый пресет ЦП с синтезом зерна, а не более медленный без него. Большое количество контента не получает большой выгоды от простого добавления дополнительных инструментов кодировщика, в то время как большая часть значительно выигрывает от синтеза зерен.

    2. Если вас беспокоит текущая производительность декодирования программного обеспечения с 10-битным закодированным контентом, рассмотрите возможность переключения с 10-битного на 8-битный с синтезом зернистости, особенно в живом действии с более высокой детализацией. В то время как 8-битное кодирование обычно менее эффективно и выглядит хуже, синтез зерен может легко компенсировать слабину от переключения на 8-битное кодирование с 10-битного кодирования и даже превзойти его.При работе с анимированным контентом с плоской заливкой следует внимательно отнестись к этому. Если вы просто нацелены на более быстрое программное декодирование в будущем и аппаратные декодеры, просто используйте 10-битный синтез с зернистостью. Это лучшее из обоих миров.

    3. Наконец, лучший совет: если вы кодируете из источников низкого качества и все еще беспокоитесь о чисто программной скорости декодирования, не бойтесь отказаться от синтеза зерен. Низкокачественные источники не имеют большого количества шума, так что в этом нет необходимости.

    Особое примечание: если синтез зернистости не используется/не требуется, aomenc по-прежнему является лучшим кодировщиком для анимированного контента по сравнению с SVT-AV1.Тем не менее, для всего, что имеет какую-либо форму дизеринга, которая портит контент, если его удалить, я бы предпочел несколько сцен более низкого качества с более хорошо сохранившимся искусством. Это важно учитывать, и почему на вопрос «Какой кодировщик лучше» невозможно ответить однозначно.

    Общие настройки

    Для тех, кто просто хочет посмотреть, что я буду использовать для каждого энкодера в целом, вот мои рекомендации при использовании синтеза зерна.

    aomenc-av1 с зернистым синтезом и хорошей скоростью в 1080p (НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ АНИМАЦИИ). Используйте с фрагментированным кодированием/потоком файлов для оптимальной скорости (больше, чем обычно: P) --end-usage=q --cq-level=21 --cpu-used=6 --threads=4 --tile-columns =1 --tile-rows=0 --bit-depth=10 --lag-in-frames=35 --enable-fwd-kf=1 --kf-max-dist=240 --enable-qm = 1 --enable-chroma-deltaq=1 --quant-b-adapt=1 --enable-dnl-denoising=0 --denoise-noise-level=8 --max-partition-size=64

    aomenc-av1 с зерновым синтезатором и более высокой эффективностью (снова без аниму) --end-usage=q --cq-level=21 --cpu-used=4 --threads=4 --arnr-strength=4 --tile-columns= 1 --tile-rows=0 --bit-depth=10 --lag-in-frames=35 --enable-fwd-kf=1 --kf-max-dist=240 --max-partition- size=64 --enable-qm=1 --enable-chroma-deltaq=1 --quant-b-adapt=1 --enable-dnl-denoising=0 --denoise-noise-level=8 Конечно, ты тот, кто решает, какой уровень CQ выбрать, в зависимости от того, сколько битрейта вы готовы потратить

    SVT-AV1 с синтезом зерна для одиночного кодирования экземпляра на «высокой скорости» (g общее назначение и анимация) --rc 0 --crf 20 --keyint 240 --preset 6 --film-grain 8 --input-depth 10

    SVT-AV1 с синтезом зернистости для одиночного кодирования с более высокой эффективностью (общее назначение и анимация) --rc 0 --crf 20 --keyint 240 --preset 4 --film-grain 8 --input-depth 10

    Настройки aomenc можно реплицировать с помощью команды -aom_params в ffmpeg, если хотите, ** хотя я не рекомендую его, если вы не используете потоки файлов с чем-то вроде GNU Parallel. Что касается SVT-AV1 внутри ffmpeg, то вам не повезло: ничего особо продвинутого в этой реализации не поддерживается, поэтому я просто рекомендую использовать автономный кодировщик.

    Extra

    Преимущество синтеза зернистости заключается в том, что вы также можете использовать его с изображениями, закодированными в формате AVIF, что приятно и дает хороший тонкий прирост качества: https://slow.pics/c/EPSZ40C4

    Настройки для зерновой синтезатор: avifenc -j 2 -d 10 --min 39 --max 44 -s 2 -a aq-mode=1 -a enable-chroma-deltaq=1 -a enable-dnl-denoising=0 - уровень шумоподавления = 10 - мелодия = вход ssim.png output.avif

    Теперь вы заметите одну вещь: я не говорил о rav1e ни в одном из своих постов. Ну, в настоящее время у него нет синтеза зерна, что довольно печально. Есть шанс, что это может измениться в будущем, но пока ничего не подтверждено в этом отношении. Однако я очень надеюсь на это, так что следите за обновлениями, если вас ждут большие изменения.

    Если у вас есть какие-либо вопросы, исправления или критика, пожалуйста, прокомментируйте ниже. Это очень ценно

    Исследователи видят большие преимущества в расшифровке генома пшеницы | 2018-08-27 | Agri-Pulse

    Международный консорциум по секвенированию генома пшеницы (IWGCS), объединяющий более 200 ученых из 20 стран, опубликовал в международном журнале Science подробное описание полного генома китайской мягкой пшеницы – не- товарный сорт пшеницы.

    Высококачественная эталонная последовательность генома, представляющая собой генетический шаблон для исследователей, является последней из опубликованных для основных мировых пищевых культур. Геном риса был опубликован в 2005 году, за ним последовали геномы кукурузы и сои в 2009 и 2010 годах соответственно.

    Высококачественный геном пшеницы позволяет как академическим, так и коммерческим селекционерам пшеницы быстрее идентифицировать гены, ответственные за сложные признаки, такие как урожайность, а также гены, ответственные за качество и устойчивость к болезням, для получения более устойчивых сортов пшеницы и более коммерчески жизнеспособных семян пшеницы на благо как фермеров, так и растущего населения мира.

    Большинство фермеров, выращивающих пшеницу, покупают новые семена только каждые два-три года, что приводит к небольшим потерям урожая из года в год, говорит Даг Кислинг, производитель пшеницы из Канзаса и производитель сертифицированных семян пшеницы. Он добавляет, что в такие годы, как этот, когда стоимость производства пшеницы превышает стоимость конечного продукта, производители в первую очередь сокращают расходы на покупку семян. «Наша цель — повысить качество и количество пшеницы, и тогда мы сможем позволить себе получать сертифицированные семена каждый год», — говорит Кислинг.

    Перспектива получения более ценных семян за счет традиционной селекции и редактирования генома с использованием нового генома побуждает селекционеров пшеницы к ускорению исследований.

    «Исторически у отрасли не было стимула инвестировать в селекцию пшеницы», — говорит Келли Эверсоул, автор статьи Science и исполнительный директор IWGSC. «Предположительно, это изменит ситуацию, и семена будут разработаны с учетом устойчивости к болезням, урожайности и качества.

    Поскольку версии генома были опубликованы ранее, влияние эталонной последовательности пшеницы уже заметно. В тот же день, когда был опубликован полный геном, 16 августа, были опубликованы шесть дополнительных статей — одна в Science , одна в Science Advances и четыре в Genome Biology — с описанием использования ресурса.

    Статья в журнале Science Advances подробно описывает работу группы норвежских исследователей по изучению аллергенов пшеницы в надежде сделать пищевые продукты на основе пшеницы более доступными для тех, кто страдает глютеновой болезнью, аллергией на пшеницу, астмой пекарей и пшеницей. -зависимая анафилаксия, индуцированная физической нагрузкой (WDEIA).

    Расшифровка генетического кода пшеницы когда-то считалась практически невозможной из-за ее размера. По данным IWGSC, недавно опубликованная последовательность генома — полное описание ДНК 21 хромосомы — составляет 16 гигабаз, и ученые определили точное местоположение 107 891 гена и более 4 миллионов молекулярных маркеров.

    «Один из хромосом пшеницы почти такой же большой, как весь геном сои, почти в три раза больше, чем геном риса, и в шесть-семь раз больше, чем весь геном кукурузы», — отмечает Эверсоул.

    Келли Эверсоул

    В течение следующих трех лет Кэтрин Фейе, главный научный сотрудник Inari, фирмы по генетике растений, базирующейся в Кембридже, штат Массачусетс, и один из авторов статьи Science , ожидает, что будут клонированы десятки генов пшеницы. «Много лет назад мне потребовалось 10 лет, чтобы клонировать один ген, теперь (с этими новыми знаниями) студент может клонировать один ген за два года».

    Клонирование гена дает знания, но применить эти знания в полевых условиях гораздо сложнее, говорит она.

    Например, урожайность пшеницы является сложным признаком, за повышение урожайности которого, вероятно, отвечает 50 генов. По словам Фейе, многие из этих генов необходимо модифицировать для повышения урожайности, в то время как обычно только один ген отвечает за устойчивость к болезням. По ее словам, использование новой последовательности генома в сочетании с традиционной селекцией сократит время, необходимое для создания нового сорта семян, с 10 до 8 лет, но редактирование генома, которое позволяет ученым модифицировать и удалять гены, уменьшит развитие. время еще дальше.

    Используя редактирование генома, ученые могут отключить ген, чтобы он больше не работал. Поскольку это успешно применяется для растений, Фейе ожидает, что новые семена, устойчивые к болезням, в том числе семена против листовой ржавчины, будут доступны в течение следующих трех-пяти лет.

    «Последовательность генома пшеницы будет использоваться для органической селекции, традиционной селекции и генетических модификаций», — говорит Эверсоул. «Последовательность генома не зависит от редактирования генома». Хотя остаются вопросы, связанные с регулированием продуктов, полученных в результате редактирования генома, Министерство сельского хозяйства США недавно заявило, что не будет регулировать растения, созданные с использованием этих технологий.

    Пшеница является основным продуктом питания более чем трети населения мира, и на ее долю приходится почти 20 процентов от общего количества калорий и белков, потребляемых людьми во всем мире, по данным IWGSC. Группа заявляет, что для удовлетворения мирового спроса на пшеницу для прогнозируемого населения в 9,6 миллиарда человек к 2050 году урожайность пшеницы должна увеличиваться на 1,6 процента каждый год, и большая часть этого увеличения должна быть достигнута за счет повышения урожайности и качественных характеристик.

    Для получения дополнительной информации посетите: www.Agri-pulse.com

    VA-API: AV1 Декодирование API

    905 Подробнее…
    7 индексов DP B опорных кадров поверхности. Подробнее…
    9

    9 uint32_t

    Этот API декодирования AV1 поддерживает только 8-битный/10-битный формат 420.

    UINT8_T UINTECPictureParamerBufferav1 :: Профиль
    Уровень последовательности Подробнее …
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::bit_depth_idx
      диапазон значений индекса разрядности [0. .2] 0 — разрядность 8; 1 — разрядность 10; 2 — разрядность 12;
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::matrix_coefficients
      соответствует одноименной переменной спецификации AV1.
     
    VASurfaceID  VADecPictureParameterBufferAV1::current_frame
    Уровень изображения  
     
    VASurfaceID  VADecPictureParameterBufferAV1::current_display_picture
      Буфер отображения текущего изображения Используется для декодированного изображения с применением зернистости пленки. Действителен, только если apply_grain равно 1.
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::anchor_frames_num
      количество кадров привязки для крупномасштабной плитки Этот параметр дает количество записей в anchor_frames_list[]. Диапазон значений [0..128].
     
    VASurfaceID *  VADecPictureParameterBufferAV1::anchor_frames_list
      список опорных кадров для крупномасштабной плитки Для крупномасштабных мозаичных приложений опорные кадры могут быть получены из ранее декодированных кадров в текущей последовательности (т.внутренние) или из внешних источников. Для внешних кадров привязки приложение должно вызывать API vaCreateBuffer() для создания буферов кадров и заполнения их кадрами пикселей. И этот процесс может происходить несколько раз. Массив anchor_frames_list[] используется для регистрации всех доступных фреймов привязки, как внешних, так и внутренних, вплоть до текущего экземпляра фрейма. Если ранее зарегистрированный анкерный кадр больше не нужен, его следует удалить из списка. Но это не мешает приложениям заменять буфер кадров новыми кадрами привязки.Обратите внимание, что внутренние кадры привязки могут отсутствовать в текущем буфере DPB. Но если он есть в anchor_frames_list[], его нельзя заменять другими кадрами или удалять из памяти, пока он не будет показан в списке. Это количество записей в списке задается параметром anchor_frames_num.
     
    uint16_t VADecPictureParameterBufferAV1::frame_width_minus1
      Разрешение изображения минус 1 Исходное разрешение изображения.Если SuperRes включен, это увеличенное разрешение. диапазон значений [0..65535].
     
    uint16_t VADecPictureParameterBufferAV1::output_frame_width_in_tiles_minus_1
      Размер выходного буфера кадра в тайлах Допустимо, только если large_scale_tile равен 1. Диапазон значений [0..65535].
     
    VASurfaceID  VADecPictureParameterBufferAV1::ref_frame_map [8]
     
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::ref_frame_idx [7]
    90 индексов кадра. Подробнее…
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::primary_ref_frame
      Индекс первичного опорного кадра Индекс в ref_frame_idx[], указывающий, какой опорный кадр содержит распространяемую информацию, которую следует загрузить в начале кадра.Когда значение равно PRIMARY_REF_NONE (7), это указывает на отсутствие первичной системы отсчета. диапазон значений [0..7]
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::tile_cols
      тайловая структура
     
    uint16_t VADecPictureParameterBufferAV1::tile_count_minus_1
      количество плиток минус 1 в крупномасштабном списке плиток То же, что и семантический элемент AV1. Допустимо, только если large_scale_tiles == 1.
     
    uint8_t  VADecPictureParameterBufferAV1::superres_scale_denominator
      Знаменатель шкалы дополнительного разрешения. Когда use_superres=1, superres_scale_denominator должен быть в диапазоне [9..16]. Когда use_superres=0, superres_scale_denominator должен быть равен 8.
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::interp_filter
      Фильтр интерполяции.диапазон значений [0..4].
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::filter_level [2]
      Уровни фильтра петли яркости. диапазон значений [0..63].
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::filter_level_u
      Уровни фильтра цикла цветности. диапазон значений [0..63].
     
    int8_t VADecPictureParameterBufferAV1::ref_deltas [8]
      Корректировка, необходимая для уровня фильтра на основе выбранной системы отсчета.диапазон значений [-64..63].
     
    int8_t VADecPictureParameterBufferAV1::mode_deltas [2]
      Настройка, необходимая для уровня фильтра в зависимости от выбранного режима. диапазон значений [-64..63].
    uint8_t vadecpictureparameterbufferav1 :: base_qindex
    квантование Подробнее …
    int8_t VADecPictureParameterBufferAV1::y_dc_delta_q
      Y Дельта постоянного тока от диапазона значений переменного тока Y [-64. .63].
     
    int8_t VADecPictureParameterBufferAV1::u_dc_delta_q
      U DC дельта от Y AC диапазон значений [-64..63].
     
    int8_t VADecPictureParameterBufferAV1::u_ac_delta_q
      Дельта U AC от диапазона значений Y AC [-64..63].
     
    int8_t  VADecPictureParameterBufferAV1::v_dc_delta_q
      Дельта постоянного тока от Y Диапазон значений переменного тока [-64..63].
     
    int8_t  VADecPictureParameterBufferAV1::v_ac_delta_q
      Дельта В переменного тока от Y Диапазон значений переменного тока [-64. .63].
     
    Союз {
    } } VadecpictureParameterbufferav1 :: Qmatrix_fields
    Quantization_Matrix
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::cdef_damping_minus_3
      Параметры CDEF.
    Uint8_t VadecpictureParameterbufferav1 :: CDEF_Y_STRENGS [8]
    Union {
    } VadecpictureParameterBufferAv1 :: LoOp_restoration_fields
    Plact Restoration Parames
    VAWarpedMotionParamsAV1 VADecPictureParameterBufferAV1::wm [7]
    глобальное движение
    VASliceParameterBufferAV1::slice_data_size
      Количество байтов текущего фрагмента в буфере битового потока, начиная с первого байта буфера. Он использует имя slice_data_size для согласования с другим кодеком, но на самом деле означает tile_data_size.
    uint32_t VASliceParameterBufferAV1 :: slice_data_offset
    uint32_t VASliceParameterBufferAV1 :: slice_data_flag
    uint8_t VASliceParameterBufferAV1::anchor_frame_idx
      индекс кадра привязки для крупномасштабной плитки.индексировать в массиве AnchorFrames кадры, которые плитка использует для предсказания. действителен, только если large_scale_tile равен 1.
     
    uint16_t VASliceParameterBufferAV1::tile_idx_in_tile_list
      Индекс плитки в списке плиток. Действителен только при включенном параметре large_scale_tile. Драйвер использует это поле, чтобы определить место вывода плитки.
     
    uint8_t VADecPictureParameterBufferAV1::ref_frame_idx[7]

    Индексы систем отсчета.

    Содержит список индексов в ref_frame_map[8]. Он определяет соответствие системы отсчета. Индексы массива определяются как [LAST_FRAME – LAST_FRAME, LAST2_FRAME – LAST_FRAME, …, ALTREF_FRAME – LAST_FRAME], где каждый символ определяется как: };

    Эксперты советуют недоверчиво относиться к рассылаемым по почте геномам по 1000 долларов за штуку

    Элизабет Балкит, консультант по генетическим вопросам в Дареме, Северная КаролинаC., сказал: «Я не верю в необходимость скрывать информацию от людей, но мне было бы любопытно, насколько это будет полезно для обычного человека».

    Если информация будет неправильно понята, сказала она, поле будет восстановлено.

    Доктор Кари Стефанссон, исполнительный директор deCODE Genetics, сказал, что информация о генотипировании, которую предоставит его компания, отличается от генетического теста. По его словам, если клиенты чувствуют, что они подвергаются особому риску заболевания, они должны пройти надлежащее обследование у своего врача.

    Хотя с информацией следует обращаться осторожно, д-р Стефанссон сказал: «Консультанты по генетическим вопросам не могут лишить людей права на генетическое самоопределение».

    Компания DeCODE Genetics провела генотипирование тысяч пациентов в поисках генетических вариантов, лежащих в основе распространенных заболеваний.

    Доктор Стефанссон сказал, что этот опыт дает компании преимущество перед другими службами генотипирования с точки зрения точности, защиты конфиденциальности и способности интерпретировать информацию.По его словам, 23andMe использует меньший чип, содержащий всего 650 000 SNP, хотя некоторые из тестовых площадок приспособлены для получения информации о происхождении населения.

    alexxlab

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.