Компьютер назначение объекта: Порядок Бюджетного Учета Монитор Системный Блок Как Один Объект

2.Состав и назначение основных элементов персонального компьютера

Персональный компьютер (ПК) предназначен
для хранения и переработки информации.
Информация может представлять собой
текст, таблицы, рисунки, фотографии,
звукозаписи и т. п. Информация хранится
и обрабатывается в цифровом виде. Единица
измерения информации — байт. Один байт
(1б) соответствует примерно одному
символу текста. Для удобства введены
также более крупные единицы измерения
информации: килобайт (Кб), мегабайт (Мб),
гигабайт (Гб).

Современный ПК включает в себя следующие
элементы:

• системный блок;

• монитор;

• клавиатура;

• мышь;

• принтер;

• сканер.

Кроме перечисленных, в состав ПК могут
входить модем или факс-модем, плоттер,
устройства воспроизведения и записи
звука и некоторые другие устройства.

Системный блок

В системном блоке размещаются основные
устройства ПК, осуществляющие переработку
и хранение информации. Непосредственно
переработку информации производит
процессор, размещенный на материнской
плате системного блока.

Основная характеристика процессора —
его быстродействие, иначе называемое
«тактовая частота». Единица измерения
тактовой частоты — мегагерц (МГц),
Современные офисные ПК оснащены
процессорами с тактовой частотой
200…400 МГц., на материнской плате системного
блока расположено оперативное запоминающее
устройство (ОЗУ), или оперативная память1.
ОЗУ хранит информацию, в данный момент
перерабатываемую процессором.

Необходимо отметить, что информация в
оперативной памяти хранится только при
включенном ПК. После выключения ПК вся
информация из ОЗУ пропадает.

Основная характеристика ОЗУ -объем
хранимой информации. Основная
характеристика жесткого диска — объем
хранимой информации. Современные офисные
ПК оснащены жестким диском объемом
3…7 Гб. Для работы с внешними носителями
информации системный блок имеет 1 или
2 дисковода для дискет3.

Монитор

Монитор служит для отображения информации.
Подавляющее число современных мониторов
цветные. Большинство мониторов оснащено
электронно-лучевой трубкой и работает
по принципу телевизора. Монитор имеет
собственную кнопку включения и выключения,
а также кнопки или регуляторы для
настройки яркости, контрастности и
размера изображения. Современные офисные
ПК имеют мониторы с размером экрана по
диагонали 15″ (38 см) или 17″ (43 см).

Клавиатура

Клавиатура предназначена для ввода
информации и управления ПК. В настоящее
время чаще всего используются так
называемые «стандартные клавиатуры
101/102 клавиши». На клавиатуре имеются
алфавитно-цифровые клавиши, предназначенные
для ввода букв, цифр, знаков препинания,
некоторых математических и специальных
символов.

Ввод прописных букв производится при
нажатой клавише [Shift]. Для переключения
клавиатуры в верхний регистр используют
клавишу [CapsLock].Для подтверждения выбранной
команды, перехода к новому абзацу при
вводе текста используют клавишу [Enter].
Для отказа от выполнения — клавишу
[Esc]. Для перемещения курсора используют
клавиши [Home], [End], [PageDown], [PageUp]. Для удаления
символа слева от курсора используют
клавишу [Backspace].Для удаления выделенного
объекта или удаления символа справа от
курсора используют клавишу [Delete]. Клавиши
[Ctrl] и [Alt] используют, как правило, в
комбинации с другими клавишами.
Функциональные клавиши от [F1] до [F12]
могут иметь разное назначение, в
зависимости от используемой в данный
момент программы. Однако, клавиша [F1]
практически во всех случаях вызывает
справочную систему.

Мышь

Мышь предназначена для перемещения
курсора по экрану и управления различными
объектами. В настоящее время чаще всего
встречаются двухкнопочные мыши.

Принтер

Принтеры служат для вывода документов
на бумагу. В современном офисе чаще
всего используют лазерные принтеры.
Лазерный принтер позволяет печатать
до 10 страниц в минуту, обеспечивая
высокое качество печати. Струйные
принтеры работают медленнее, качество
печати на них ниже. Матричные принтеры
в современных офисах практически не
используются.

Сканер

Сканер предназначен для ввода в ПК
рисунков, фотографий, схем и других
изображений. Помимо этого, сканер, при
наличии специальной программы, позволяет
вводить и распознавать текстовые
материалы. В настоящее время повсеместно
используют планшетные сканеры. Ручные
сканеры уже практически не встречаются.

Периферийное оборудование

• Оборудование и сети
•  > 
• Периферийное оборудование

К периферии относятся все внешние дополнительные устройства, подключаемые к системному блоку компьютера через специальные стандартные разъемы.

Это компьютерное оборудование, физически отделенное от системного блока вычислительной системы, имеет собственное управление и действует как по командам ее центрального процессора, так и оснащается собственным процессором и даже операционной системой. Предназначено для внешней подготовки и модификации данных, ввода, хранения, защиты, вывода, управления и передачи данных по каналам связи.

Периферийные устройства компьютера делятся по назначению:

• Устройства ввода данных
• Устройства вывода данных
• Устройства для хранения данных
• Устройства для обмена данными

Компьютерные объекты [Active Directory]

DispersedNet

• SiteMap

Active Directory
«Пред.

• Создание нашей эры
• Active Directory
• Что такое Active Directory
• Сайты Active Directory
• Служба Active Directory
• Соглашения об именах AD
• DNS Active Directory
• AD Выдающееся имя
• Логическая структура AD
• Несколько доменов AD
• Контроллер домена Windows
• AD Организационная единица
• Доменный лес
• Заключение роли AD
• Active Directory — викторина
• Физическая структура
• AD Физическая структура
• Преимущества репликации с несколькими мастерами
• Физическая структура AD
• Физические аспекты AD
• Контроллер домена
• Конкретные контроллеры домена
• Типы контроллеров домена
• Active Directory DCPromo
• Установить Active Directory
• Подготовка к установке AD
• Сетевые учетные данные
• Установка DNS-сервера
• Домен Active Directory
• Добавить контроллер домена
• Создать дочерний домен
• Лес Active Directory
• AD Установка
• Сводка по установке
• AD Физическая структура
• Физическая структура
• Компоненты репликации
• Сравнить репликацию сайта
• Протоколы репликации
• Обзор Ссылки на сайты
• Связать несколько сайтов
• Мониторинг трафика репликации
• Заключение о физической структуре
• Физическая реализация AD
• Создать объект соединения

Объекты — это программные конструкции, представляющие физические компьютеры, и со всеми компьютерами связан объект-компьютер.
Объект-компьютер используется Active Directory для:

1. Идентифицировать эту систему при ее аутентификации в сети
2. Определите для целей аудита, является ли он клиентским компьютером, рядовым сервером или контроллером домена

Контроллеры домена используют объект сервера для идентификации контроллера домена в процессе репликации.

Werbung

Пользователь, Группа, Компьютерные объекты
Объекты пользователя, группы и компьютера на самом деле являются контейнерами, поскольку они могут содержать другие объекты, например принтеры. Однако они обычно не рисуются как контейнеры на диаграммах предметной области, подобных этой.

Иконки

Когда вы смотрите на контейнер объектов в ADUC, он показывает вам значок для каждого объекта, который соответствует определенному объектному классу для этого объекта. Например, значки организационных единиц отличаются от значков контейнеров, пользователей и принтеров. На самом деле значок можно использовать для представления различных состояний этого объекта. Например, если вы отключите объект пользователя или компьютера, значок изменится, чтобы указать, что объект отключен. Всего для любого класса объектов можно определить 16 различных значков состояния. Первые три представляют состояния «закрыто» (состояние по умолчанию), «открыто» и «отключено»; последние 13 в настоящее время не определены и оставлены для вашего собственного использования. Чтобы изменить значок для класса объекта, просто используйте атрибут iconPath для хранения многозначных данных следующего вида:

Освоение Active Directory

 0, c:\windows\system32\myicon.ico
1, c:\windows\system32\myicons.dll, 0
2, c:\windows\system32\myicons.dll, 2
3, c:\windows\system32\myicons.dll, 7
 

Это устанавливает первые четыре значения значка. Помните, что 0 закрыто, 1 открыто и 2 отключено; с 3 по 15 не определены. В первой строке используется правильный файл значка с расширением ICO, поэтому третий параметр не требуется. Последние три используют первый (0), третий (2) и восьмой (7) значки из myicons.dll, используя индекс для набора значков, хранящихся в DLL,
начиная с 0. Путь к значку должен существовать на локальном компьютере, чтобы любой клиент мог правильно отображать значок. Не забудьте принять это во внимание, поскольку вам может потребоваться развернуть файлы значков на всех клиентах предприятия, если они должны правильно отображать значки.

Что такое ADUC?

ADUC — это оснастка MMC, которая позволяет администраторам управлять объектами Active Directory, включая

1. пользователей,
2. компьютеров,
3. групп,
4. организационных единиц (OU) и
5. атрибутов.

Хотя функции ADUC и многие другие функции были добавлены в новый инструмент под названием Центр администрирования Active Directory, ADUC остается популярным инструментом, который администраторы используют для управления своей средой. Помимо управления объектами, ADUC также может управлять операциями домена. Например, вы можете поднять функциональный уровень домена из ADUC. Вы также можете перенести роли RID, PDC Emulator и Infrastructure FSMO на другой контроллер домена с помощью ADUC. Управление объектом состоит из некоторых наиболее очевидных задач, таких как сброс пароля пользователя (у Netwrix есть бесплатная программа для массового сброса пароля), добавление пользователей в группы безопасности и перемещение компьютерных объектов. Однако параметр «Дополнительные функции» в ADUC также может позволить вам управлять контейнером LostAndFound, квотами NTDS, программными данными и системной информацией. Это представление не включено по умолчанию, но вы можете включить его через меню «Вид».
Параметр «Дополнительные функции» добавляет множество вкладок на страницу свойств объекта, включая «Опубликованные сертификаты», «Редактор атрибутов», «Репликация паролей» и другие. Меню «Вид» также позволяет фильтровать представление на основе типа объекта, например пользователя, компьютера, принтера и т. д. Отдельные столбцы также можно добавлять или удалять, чтобы настроить представление для включения других атрибутов, назначенных объекту, например дату последнего изменения, город, страну, адрес электронной почты и т. д.

Компьютерное зрение: что это такое и почему это важно

Что это такое и почему это важно

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они «видят».

История компьютерного зрения

Первые эксперименты в области компьютерного зрения проводились в 1950-х годов, используя одни из первых нейронных сетей для обнаружения краев объекта и сортировки простых объектов по категориям, таким как круги и квадраты. В 1970-х годах первое коммерческое использование компьютерного зрения для интерпретации печатного или рукописного текста с использованием оптического распознавания символов. Это достижение использовалось для интерпретации письменного текста для слепых.

По мере того, как в 1990-х годах интернет развивался, делая большие наборы изображений доступными онлайн для анализа, программы распознавания лиц процветали. Эти растущие наборы данных помогли машинам идентифицировать конкретных людей на фотографиях и видео.

Сегодня несколько факторов привели к возрождению компьютерного зрения:

Мобильные технологии со встроенными камерами наполнили мир фотографиями и видео.

Вычислительные мощности стали доступнее и доступнее.

Оборудование, предназначенное для компьютерного зрения и анализа, более доступно.

Новые алгоритмы, такие как сверточные нейронные сети, могут использовать преимущества аппаратных и программных возможностей.

Влияние этих достижений на область компьютерного зрения было поразительным. Показатели точности идентификации и классификации объектов выросли с 50 до 99 процентов менее чем за десятилетие, и сегодняшние системы более точны, чем люди, в быстром обнаружении и реагировании на визуальные входные данные.

Новая эра лечения рака

Традиционные методы оценки раковых опухолей требуют невероятно много времени. Такие методы, основанные на ограниченном количестве данных, могут привести к ошибкам и склонны к субъективности. В сотрудничестве с SAS амстердамский университетский медицинский центр трансформировал оценку опухолей с помощью искусственного интеллекта. Используя технологии компьютерного зрения и модели глубокого обучения для повышения скорости и точности оценки ответа на химиотерапию, врачи могут быстрее и с жизненно важной точностью выявлять онкологических больных, которые являются кандидатами на операцию.

Компьютерное зрение напоминает пазл

Компьютеры собирают визуальные образы так же, как вы собираете пазлы.

Подумайте о том, как вы подходите к решению головоломки. У вас есть все эти кусочки, и вам нужно собрать их в образ. Так работают нейронные сети для компьютерного зрения. Они различают множество разных частей изображения, идентифицируют края, а затем моделируют подкомпоненты. Используя фильтрацию и серию действий через слои глубокой сети, они могут собрать все части изображения воедино, как если бы вы собирали пазл.

Компьютеру не дают окончательное изображение на крышке коробки с головоломкой, но часто подают сотни или тысячи связанных изображений, чтобы научить его распознавать определенные объекты.

Вместо того, чтобы обучать компьютеры искать усы, хвосты и заостренные уши, чтобы распознать кошку, программисты загружают миллионы фотографий кошек, а затем модель самостоятельно изучает различные особенности, из которых состоит кошка.

Компьютерное зрение в современном мире

От распознавания лиц до обработки живого футбольного матча, компьютерное зрение во многих областях конкурирует со зрительными способностями человека и даже превосходит их.

Глубокое обучение и компьютерное зрение

Как глубокое обучение обучает компьютер видеть? Узнайте, как работают различные типы нейронных сетей и как они используются для компьютерного зрения.

Получить документ

Анализ изображений и ИИ

Ознакомьтесь с введением в анализ изображений и изучите аналитические методы, которые можно применять к данным изображений.

Посмотреть вебинар

Демонстрация распознавания лиц

Изучите основные методы и этапы обработки данных, необходимые для распознавания лиц и компьютерного зрения. Эта демонстрация показывает, как SAS ^® Модель Viya ^® обнаруживает, выравнивает, представляет и классифицирует изображения лиц.

Посмотреть демонстрацию

Кто использует компьютерное зрение?

Компьютерное зрение используется в различных отраслях для улучшения потребительского опыта, снижения затрат и повышения безопасности.

Узнайте больше об отраслях, использующих эту технологию

Компьютерное зрение — одна из самых замечательных вещей, появившихся в мире глубокого обучения и искусственного интеллекта. Достижения, которые глубокое обучение внесло в область компьютерного зрения, действительно выделили эту область.

Уэйн Томпсон
Специалист по данным SAS

Компьютерное зрение для защиты животных

Узнайте, как работает модель компьютерного зрения, предназначенная для анализа следов животных. Можно ли научить компьютер видеть след так же, как это сделал бы местный трекер животных? Посмотрите, как компьютер обрабатывает различные уровни информации, чтобы определить животное и его пол. В этом видео Джаред Петерсон, старший менеджер отдела исследований и разработок SAS Advanced Analytics, показывает, как нейронные сети являются наукой, лежащей в основе компьютерного зрения.

Узнайте, как WildTrack защищает исчезающие виды

Видение результатов с помощью компьютерного зрения

Пользователи компьютерного зрения во многих отраслях видят реальные результаты, и мы задокументировали многие из них в этой инфографике. Например, знаете ли вы:

• Компьютерное зрение может отличить постановочное повреждение автомобиля от реального?
• Компьютерное зрение позволяет распознавать лица для приложений безопасности?
• Компьютерное зрение делает возможным автоматическую кассу в современных розничных магазинах.

Компьютерное зрение используется в большем количестве областей, чем можно было бы ожидать, от обнаружения дефектов на производстве до обнаружения ранних признаков болезней растений в сельском хозяйстве.

Нажмите на инфографику, чтобы увидеть результаты розничной торговли, банковского дела, здравоохранения и т. д.

Как работает компьютерное зрение

Работа компьютерного зрения состоит из трех основных этапов:

Получение изображения

Изображения, даже большие наборы, могут быть получены в режиме реального времени с помощью видео, фотографий или 3D-технологий для анализа.

Обработка изображения

Модели глубокого обучения автоматизируют большую часть этого процесса, но модели часто обучаются, сначала получая тысячи помеченных или предварительно идентифицированных изображений.

Понимание изображения

Последним этапом является этап интерпретации, на котором объект идентифицируется или классифицируется.

Современные системы искусственного интеллекта могут пойти еще дальше и выполнять действия, основанные на понимании изображения. Существует множество типов компьютерного зрения, которые используются по-разному:

• Сегментация изображения разделяет изображение на несколько областей или фрагментов, которые необходимо исследовать отдельно.
• Обнаружение объекта идентифицирует конкретный объект на изображении. Расширенное обнаружение объектов распознает множество объектов на одном изображении: футбольное поле, нападающий, защитник, мяч и так далее. Эти модели используют координаты X, Y для создания ограничивающей рамки и идентификации всего, что находится внутри рамки.
• Распознавание лиц — это расширенный тип обнаружения объектов, который не только распознает человеческое лицо на изображении, но и идентифицирует конкретного человека.
• Обнаружение краев — это метод, используемый для определения внешнего края объекта или ландшафта, чтобы лучше определить, что находится на изображении.
• Обнаружение образов — это процесс распознавания повторяющихся форм, цветов и других визуальных индикаторов на изображениях.
• Классификация изображений объединяет изображения в разные категории.
• Сопоставление признаков — это тип обнаружения закономерностей, который сопоставляет сходства в изображениях, чтобы помочь их классифицировать.

Простые приложения компьютерного зрения могут использовать только один из этих методов, но более продвинутые приложения, такие как компьютерное зрение для беспилотных автомобилей, полагаются на несколько методов для достижения своей цели.

Следующие шаги

Видеть значит верить. Узнайте, чего SAS может помочь вам достичь с помощью компьютерного зрения.

Компьютерное зрение от SAS

Рекомендованный продукт для Computer Vision

SAS

^® Визуальный анализ данных и машинное обучение

Это решение SAS поддерживает кластеризацию, различные виды регрессии, случайные леса, модели повышения градиента, методы опорных векторов, анализ настроений и многое другое.