Параметры лопыревой виктории: Виктория Лопырева раскрыла свои параметры

“Идеальная”: фигура Виктории Лопыревой в бикини восхитила фанатов

https://rsport.ria.ru/20200616/1573023940.html

“Идеальная”: фигура Виктории Лопыревой в бикини восхитила фанатов

“Идеальная”: фигура Виктории Лопыревой в бикини восхитила фанатов – РИА Новости Спорт, 16.06.2020

“Идеальная”: фигура Виктории Лопыревой в бикини восхитила фанатов

Первая в истории ФИФА женщина-посол “Мисс Россия”-2003 Виктория Лопырева опубликовала в своем Instagram серию фотографий в стильных купальниках и восхитила… РИА Новости Спорт, 16.06.2020

2020-06-16T19:00

2020-06-16T19:00

2020-06-16T19:00

зож

здоровье

виктория лопырева

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/06/10/1573023339_0:0:1080:608_1920x0_80_0_0_a364277091d9c8ab8cab32795de1679f.jpg

МОСКВА, 16 июн — РИА Новости. Первая в истории ФИФА женщина-посол “Мисс Россия”-2003 Виктория Лопырева опубликовала в своем Instagram серию фотографий в стильных купальниках и восхитила фанатов. В этот раз 36-летняя модель похвасталась снимками, которые были сделаны на песчаном пляже в ОАЭ. В подписи красавица предложила подписчикам выбрать лучший купальник.В итоге большинство проголосовало за первый купальник. Также поклонники Лопыревой осыпали ее комплиментами в комментариях: “На такой фигуре любой купальник смотрится великолепно”, “Идеальная”, “Шикарная женщина”, “Что ни говори, а параметры идеальные: фигура – бомба, высокий рост, длинные ноги”.

РИА Новости Спорт

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2020

РИА Новости Спорт

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://rsport.ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости Спорт

1

5

4. 7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

1920

1080

true

1920

1440

true

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/06/10/1573023339_0:0:1080:810_1920x0_80_0_0_fa18332c7b7574f760145b21e07aea46.jpg

1920

1920

true

РИА Новости Спорт

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости Спорт

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

здоровье, виктория лопырева

ЗОЖ, Здоровье, Виктория Лопырева

Макияж Виктории Лопыревой

Виктория Лопырева– российская модель и телеведущая, обладательница титула «Мисс Россия», который девушка получила в 2003 году. Естественно, что после такого события, карьера Виктории начала стремительно набирать обороты в области шоу-бизнеса. Однако не всегда Лопырева была такой, как мы привыкли ее видеть теперь. В 2008 году девушка сильно поправилась, что не могло не сказаться на ее имидже сексуальной телеведущей. Три года жизнь знаменитой модели была погружена в занятия спортом и обращения к диетам. Уже в 2011 году Виктория Лопырева выпускает новую партию фотосессий, где девушка достигла невероятных высот в своей внешности. Ее параметры теперь можно назвать идеальными. Однако, в чем секреты красоты Виктории Лопыревой, для всех остается загадкой. Но как утверждает сама модель, самым лучшим лекарством от полноты для нее стал отдых как физический, так и психологический. Конечно, здоровое питание для похудения было неотъемлемой ежедневной частью в жизни телеведущей.

Свою очаровательную внешность Виктория Лопырева довольно искусно подчеркивает стильным макияжем. По словам самой телезвезды, она не обращается к ярким оттенкам, напротив модель предпочитает естественный образ. Единственной частью лица, которую Вика подчеркивает, являются глаза. Но в остальном знаменитая Лопырева предпочитает натуральность. Однако, несмотря на то, что косметичка Виктории Лопыревой содержит в основном естественные краски, образ звезды всегда яркий и запоминающийся.

Стиль Виктории Лопыревой

Что же касается стиля Виктории Лопыревой в целом, то его смело можно назвать поистине женственным и утонченным. Основные наряды Виктории – красивые платья, элегантные юбки и блузки. Волосы Лопыревой зачастую красиво уложены и свободно спадают на плечи, что является олицетворением настоящей женщины. Даже в моменты своих неудач во внешности Виктория старалась держаться с достоинством и не падать духом, что, вероятно, во многом помогло добиться ей хороших результатов.

 

Статьи по теме:

Прически Тейлор Свифт Тейлор Свифт регулярно радует своих поклонников не только новыми песнями, но и новыми прическами. Она не боится экспериментировать со своими волосами, и определенно это приносит ей успех. Попробуем разобраться, как ей удается делать такие восхитительные прически.	Макияж Алсу Макияж певицы Алсу всегда естественен, свеж и легок, поэтому звезда не стесняется появляться на публике и вовсе без косметики – это не делает ее менее привлекательной. А секрет красоты Алсу заключается в ее ровной, чистой и ухоженной коже.
Вера Брежнева – прическа Вера Брежнева – очаровательная молодая российская певица и актриса. Ей подражают миллионы поклонниц не только в России, но и далеко за ее пределами. Давайте обсудим прически Веры Брежневой, тем более что тут есть о чем поговорить.	Макияж Веры Брежневой Вера Брежнева – невероятно успешная звезда российского шоу-бизнеса. Свои секреты красоты она не держит за семью замками, а охотно делится ими. В частности, что касается макияжа Веры, то тут никаких компромиссов – максимум натуральности и минимум косметики.

 

Перенос обучения и надежность обработки естественного языка

Автор(ы)

Джин, Ди, доктор философии, Массачусетский технологический институт.

Download1227042422-MIT.pdf (4.258Mb)

Другие участники

Массачусетский технологический институт. Кафедра машиностроения.

Советник

Петр Соловиц.

Условия использования

Тезисы MIT могут быть защищены авторским правом. Пожалуйста, повторно используйте содержание диссертации MIT в соответствии с Политикой разрешений библиотек MIT, которая доступна по указанному URL-адресу. http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/7582

Метаданные

Показать полную запись элемента

Abstract

Обучение машин понимать человеческий язык — одна из самых неуловимых и давних задач в области обработки естественного языка (NLP). Благодаря быстрому развитию глубокого обучения современные модели НЛП уже достигли производительности на уровне человека в различных больших наборах тестовых данных, таких как SQuAD, SNLI и RACE. Однако когда эти сильные модели применяются в реальных приложениях, они часто демонстрируют плохую способность к обобщению в двух ситуациях: 1. Для обучения модели доступен только ограниченный объем данных; 2. Развернутые модели могут значительно ухудшить производительность на зашумленных тестовых данных или на естественных/искусственных противниках. Короче говоря, снижение производительности в задачах/наборах данных с низким уровнем ресурсов и невидимых данных со сдвигами в распределении создает большие проблемы для надежности моделей НЛП и препятствует их массовому применению в дикой природе. Настоящая диссертация направлена ​​на решение этих двух проблем.

 

В первом случае мы прибегаем к передаче обучения, чтобы использовать знания, полученные из связанных данных, для повышения производительности при выполнении целевой задачи/набора данных с низким уровнем ресурсов. В частности, мы предлагаем различные методы трансферного обучения для трех задач понимания естественного языка: ответы на вопросы с несколькими вариантами ответов, отслеживание состояния диалога и маркировка последовательности, а также одна задача генерации естественного языка: машинный перевод. Эти методы основаны на четырех основных модальностях трансферного обучения: многозадачном обучении, последовательном трансферном обучении, адаптации предметной области и межъязыковом переводе. Мы показываем экспериментальные результаты, чтобы подтвердить, что перенос знаний из связанных областей, задач и языков может значительно улучшить целевую задачу/набор данных. Для второй проблемы мы предлагаем методы оценки надежности моделей НЛП в задачах классификации текста и следствия.

 

С одной стороны, мы показываем, что, хотя эти модели могут достигать высокой точности более 90 %, они по-прежнему легко дают сбои при перефразировании исходных образцов, заменяя лишь около 10 % слов их синонимами. С другой стороны, создав новый набор задач с использованием четырех состязательных стратегий, мы обнаружили, что даже лучшие модели для задачи анализа тональности на основе аспектов не могут надежно идентифицировать целевой аспект и соответственно распознавать его тональность. Наоборот, их легко сбить с толку отвлекающими аспектами. В целом, эти результаты вызывают большие опасения по поводу надежности моделей НЛП, которые следует улучшить, чтобы обеспечить их долгосрочную стабильную работу.

 

Описание

Диссертация: доктор философии, Массачусетский технологический институт, факультет машиностроения, 2020

 

Каталогизировано из представленного студентами PDF-файла диссертации.

 

Включает библиографические ссылки (страницы 189–217).

 

Дата выдачи

2020

URI

https://hdl.handle.net/1721.1/129004

Департамент

Массачусетский Институт Технологий. Кафедра машиностроения

Издательство

Массачусетский технологический институт

Ключевые слова

Машиностроение.

---

Коллекции

• Докторские диссертации

США Обработка данных: управление базами данных и файлами или структурами данных Патенты и патентные заявки (класс 707)

Хранилище данных, витрина данных, онлайн-аналитическая обработка (olap), системы поддержки принятия решений (класс 707/600)

• Инструменты для автоматизации процесса определения схемы (класс 707/601)
• Извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL) (класс 707/602)
• Системы отчетности, обнаружения знаний (KD) (класс 707/603)
• Использование денормализованной схемы (класс 707/604)

Система онлайновой обработки транзакций (OLTP) (класс 707/607)

Совместная база данных документов и рабочий процесс (класс 707/608)

Обслуживание файла или базы данных (класс 707/609)

• Синхронизация (т. е. репликация) (класс 707/610)
• Резервное копирование базы данных (класс 707/640)
• Архив базы данных (Класс 707/661)
• Восстановление базы данных (класс 707/674)

Целостность данных (класс 707/687)

• Ведение статистики (класс 707/688)
• Обнаружение просроченных данных (класс 707/689)
• Проверка согласованности (Класс 707/690)
• Очистка данных, очистка данных и удаление дубликатов (класс 707/692)
• Фрагментация, уплотнение и сжатие (класс 707/693)
• Политика, управление записями, файлами и документами на основе правил (класс 707/694)
• Ведение индекса (класс 707/696)
• Использование контрольной суммы (класс 707/697)
• Проверка диапазона (класс 707/700)
• Проверка типа (класс 707/701)
• Триггеры, хранимые процедуры, определяемые пользователем функции (UDF) (класс 707/702)
• Обработка транзакций (класс 707/703)
• Параллельное управление чтением/записью с использованием блокировок (класс 707/704)

Доступ к базе данных и файлам (класс 707/705)

• Поисковые системы (класс 707/706)
• Оптимизация запросов (класс 707/713)
• Постобработка результатов поиска (класс 707/722)
• Подготовка данных для информационного поиска (класс 707/736)
• Запись, файл и поиск и сравнение данных (класс 707/758)
• Методы управления доступом к базе данных (класс 707/781)

Проектирование базы данных (класс 707/790)

• Типы структур данных (класс 707/791)
• Управление базами данных и структурами данных (класс 707/802)

Сбор мусора (класс 707/813)

• Подсчет ссылок (класс 707/814)
• Метка-развертка (класс 707/816)
• Марк-компакт (Класс 707/817)
• Копирование (Класс 707/818)
• Поколение (класс 707/819)
• Инкрементальный (класс 707/820)

Управление файлами (класс 707/821)

• Файловые системы (класс 707/822)
• Структура каталогов файлов (класс 707/828)

Разное (класс 707/899)

---

E Подклассы

Поиск информации; поэтому структуры базы данных (epo) (класс 707/E17. 001)

• индексация данных; Абстрагирование; Сокращение данных (EPO) (класс 707/E17.002)
• Интерфейсы; системы управления базами данных; обновление (EPO) (Класс 707/E17.005)
• Параллельное управление и восстановление (EPO) (класс 707/E17.007)
• Системы поиска документов (EPO) (класс 707/E17.008)
• Системы обработки информации, например, мультимедийные системы и т. д. (EPO) (класс 707/E17.009)
• файловые системы; файловые серверы (EPO) (класс 707/E17.01)
• Обработка связанных данных, например, графиков, связанных списков и т. д. (EPO) (класс 707/E17.011)
• Обработка запросов для получения структурированных данных (EPO) (класс 707/E17.014)
• В базах данных географической информации (EPO) (класс 707/E17. 018)
• В базах данных изображений (EPO) (класс 707/E17.019)
• Использование систем распределенных баз данных, например сетей и т. д. (EPO) (класс 707/E17.032)
• Обработка неупорядоченных данных (EPO) (класс 707/E17.033)
• В хранилищах структурированных данных (EPO) (класс 707/E17.044)
• Неструктурированных текстовых данных (EPO) (Класс 707/E17. 058)
• аудиоданных (EPO) (класс 707/E17.101)
• Обработка последовательно упорядоченных данных, например, в алфавитно-цифровом порядке и т. д. (EPO) (класс 707/E17.104)
• Поиск из Интернета, например, браузеры и т. д. (ЕПВ) (класс 707/E17.107)
• полуструктурированных данных, при этом учитывается базовая структура, например, данные структуры языка разметки и т. д. (EPO) (класс 707/E17.122)
• Подробная информация о функциях базы данных независимо от типа извлеченных данных (EPO) (класс 707/E17.134)

---

Коллекция перекрестных ссылок

Приложения базы данных (класс 707/912)

• Мультимедиа (класс 707/913)
• Текст (Класс 707/917)
• Местоположение (класс 707/918)
• Связь (класс 707/922)
• Интеллектуальная собственность (класс 707/923)
• Инфраструктура (класс 707/940)
• Гуманитарные науки (класс 707/941)
• Юридический / академический (класс 707/942)
• Новости (Класс 707/943)
• Связанный с бизнесом (класс 707/944)
• Финансы (класс 707/950)
• Календарь или расписание (Класс 707/951)
• Вредоносное программное обеспечение (класс 707/952)

Организация данных (класс 707/953)

• Относительный (класс 707/954)
• Объектно-ориентированный (класс 707/955)
• Иерархический (класс 707/956)
• Многомерный (класс 707/957)
• Кубы данных (класс 707/958)
• Сеть (класс 707/959)
• Объектно-реляционный (класс 707/960)
• Ассоциативный (класс 707/961)
• Значение атрибута сущности (класс 707/962)
• Гибрид (класс 707/963)

Расположение базы данных (Класс 707/964)

• Автономный (класс 707/965)
• Распределенный (класс 707/966)
• Архитектура переносимой базы данных (класс 707/975)

Доступ к базе данных или файлам (707/1) (класс 707/999. 001)

• Расширение доступа или оптимизация (707/2) (класс 707/999.002)
• Обработка запросов (т. е. поиск) (707/3) (класс 707/999.003)
• Сортировка (707/7) (Класс 707/999.007)
• Параллелизм (например, управление блокировками в общей базе данных) (707/8) (класс 707/999.008)
• Привилегированный доступ (707/9) (Класс 707/999. 009)
• Распределенный или удаленный доступ (707/10) (класс 707/999.01)

Схема базы данных или структура данных (707/100) (класс 707/999.1)

• Управление структурой данных (например, сжатие, уплотнение, компиляция) (707/101) (класс 707/999.101)
• Создание базы данных или структуры данных (например, через пользовательский интерфейс) (707/102) (класс 707/999.102)
• Объектно-ориентированная структура базы данных (707/103R) (класс 707/999.