Площадь равно: Как найти площадь фигуры, формула

alexxlab / / Разное

II. Требования, которым должно отвечать жилое помещение \ КонсультантПлюс

II. Требования, которым должно отвечать жилое помещение

9. Жилые помещения должны располагаться преимущественно в домах, расположенных в жилой зоне в соответствии с градостроительным зонированием, а также в границах территории ведения гражданами садоводства или огородничества для собственных нужд.

(в ред. Постановления Правительства РФ от 24.12.2018 N 1653)

(см. текст в предыдущей редакции)

10. Несущие и ограждающие конструкции жилого помещения, в том числе входящие в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, должны находиться в работоспособном состоянии, при котором возникшие в ходе эксплуатации нарушения в части деформативности (а в железобетонных конструкциях — в части трещиностойкости) не приводят к нарушению работоспособности и несущей способности конструкций, надежности жилого дома и обеспечивают безопасное пребывание граждан и сохранность инженерного оборудования.

Основания и несущие конструкции жилого дома, а также основания и несущие конструкции, входящие в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, не должны иметь разрушения и повреждения, приводящие к их деформации или образованию трещин, снижающие их несущую способность и ухудшающие эксплуатационные свойства конструкций или жилого дома в целом.

11. Жилое помещение, равно как и общее имущество собственников помещений в многоквартирном доме, должно быть обустроено и оборудовано таким образом, чтобы предупредить риск получения травм жильцами при передвижении внутри и около жилого помещения, при входе в жилое помещение и жилой дом и выходе из них, а также при пользовании инженерным оборудованием и обеспечить возможность перемещения предметов инженерного оборудования соответствующих помещений квартир и вспомогательных помещений дома, входящих в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме. При этом уклон и ширина лестничных маршей и пандусов, высота ступеней, ширина проступей, ширина лестничных площадок, высота проходов по лестницам, подвалу, эксплуатируемому чердаку, размеры дверных проемов должны обеспечивать удобство и безопасность передвижения и размещения.

12. Жилое помещение должно быть обеспечено инженерными системами (электроосвещение, хозяйственно-питьевое и горячее водоснабжение, водоотведение, отопление и вентиляция, а в газифицированных районах также и газоснабжение). В поселениях и на территории ведения гражданами садоводства или огородничества для собственных нужд без централизованных инженерных сетей в одно- и двухэтажных зданиях допускается отсутствие водопровода и канализированных уборных.

(в ред. Постановления Правительства РФ от 24.12.2018 N 1653)

(см. текст в предыдущей редакции)

13. Инженерные системы (вентиляция, отопление, водоснабжение, водоотведение, лифты и др.), оборудование и механизмы, находящиеся в жилых помещениях, а также входящие в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, должны соответствовать требованиям санитарно-эпидемиологической безопасности. Устройство вентиляционной системы жилых помещений должно исключать поступление воздуха из одной квартиры в другую. Не допускается объединение вентиляционных каналов кухонь и санитарных узлов (вспомогательных помещений) с жилыми комнатами.

Кратность воздухообмена во всех вентилируемых жилых помещениях должна соответствовать нормам, установленным в действующих нормативных правовых актах.

14. Инженерные системы (вентиляция, отопление, водоснабжение, водоотведение, лифты и др.), находящиеся в жилых помещениях, а также входящие в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, должны быть размещены и смонтированы в соответствии с требованиями безопасности, установленными в действующих нормативных правовых актах, и инструкциями заводов — изготовителей оборудования, а также с гигиеническими нормативами, в том числе в отношении допустимого уровня шума и вибрации, которые создаются этими инженерными системами.

15. Наружные ограждающие конструкции жилого помещения, входящие в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, должны иметь теплоизоляцию, обеспечивающую в холодный период года относительную влажность в межквартирном коридоре и жилых комнатах не более 60 процентов, температуру отапливаемых помещений не менее +18 градусов по Цельсию, а также изоляцию от проникновения наружного холодного воздуха, пароизоляцию от диффузии водяного пара из помещения, обеспечивающие отсутствие конденсации влаги на внутренних поверхностях несветопрозрачных ограждающих конструкций и препятствующие накоплению излишней влаги в конструкциях жилого дома.

16. Жилые помещения, а также помещения, входящие в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, должны быть защищены от проникновения дождевой, талой и грунтовой воды и возможных бытовых утечек воды из инженерных систем при помощи конструктивных средств и технических устройств.

17. Доступ к жилому помещению, расположенному в многоквартирном доме выше пятого этажа, за исключением мансардного этажа, должен осуществляться при помощи лифта.

18. Допустимая высота эксплуатируемого жилого дома и площадь этажа в пределах пожарного отсека, входящего в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, должны соответствовать классу конструктивной пожарной опасности здания и степени его огнестойкости, установленным в действующих нормативных правовых актах, и обеспечивать пожарную безопасность жилого помещения и жилого дома в целом.

19. В реконструируемом жилом помещении при изменении местоположения санитарно-технических узлов должны быть осуществлены мероприятия по гидро-, шумо- и виброизоляции, обеспечению их системами вентиляции, а также при необходимости должны быть усилены перекрытия, на которых установлено оборудование санитарно-технических узлов.

20. Объемно-планировочное решение жилых помещений и их расположение в многоквартирном доме, минимальная площадь комнат и помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в жилых помещениях (кроме прихожей и коридора), должны обеспечивать возможность размещения необходимого набора предметов мебели и функционального оборудования с учетом требований эргономики.

21. В жилом помещении требуемая инсоляция должна обеспечиваться для одно-, двух- и трехкомнатных квартир — не менее чем в одной комнате, для четырех-, пяти- и шестикомнатных квартир — не менее чем в 2 комнатах. Длительность инсоляции в осенне-зимний период года в жилом помещении для центральной, северной и южной зон должна отвечать соответствующим санитарным нормам. Коэффициент естественной освещенности в комнатах и кухнях должен быть не менее 0,5 процента в середине жилого помещения.

22. Высота (от пола до потолка) комнат и кухни (кухни-столовой) в климатических районах IА, IБ, IГ, IД и IVа должна быть не менее 2,7 м, а в других климатических районах — не менее 2,5 м. Высота внутриквартирных коридоров, холлов, передних, антресолей должна составлять не менее 2,1 м.

23. Отметка пола жилого помещения, расположенного на первом этаже, должна быть выше планировочной отметки земли.

Размещение жилого помещения в подвальном и цокольном этажах не допускается.

24. Размещение над комнатами уборной, ванной (душевой) и кухни не допускается. Размещение уборной, ванной (душевой) в верхнем уровне над кухней допускается в квартирах, расположенных в 2 уровнях.

25. Комнаты и кухни в жилом помещении должны иметь непосредственное естественное освещение.

Естественного освещения могут не иметь другие помещения вспомогательного использования, предназначенные для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, а также помещения, входящие в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме (коридоры, вестибюли, холлы и др.). Отношение площади световых проемов к площади пола комнат и кухни следует принимать с учетом светотехнических характеристик окон и затенения противостоящими зданиями, но не более 1 : 5,5 и не менее 1 : 8, а для верхних этажей со световыми проемами в плоскости наклонных ограждающих конструкций — не менее 1 : 10.

26. В жилом помещении допустимые уровни звукового давления в октавных полосах частот, эквивалентные и максимальные уровни звука и проникающего шума должны соответствовать значениям, установленным в действующих нормативных правовых актах, и не превышать максимально допустимого уровня звука в комнатах и квартирах в дневное время суток 55 дБ, в ночное — 45 дБ. При этом допустимые уровни шума, создаваемого в жилых помещениях системами вентиляции и другим инженерным и технологическим оборудованием, должны быть ниже на 5 дБА указанных уровней в дневное и ночное время суток.

Межквартирные стены и перегородки должны иметь индекс изоляции воздушного шума не ниже 50 дБ.

27. В жилом помещении допустимые уровни вибрации от внутренних и внешних источников в дневное и ночное время суток должны соответствовать значениям, установленным в действующих нормативных правовых актах.

28. В жилом помещении допустимый уровень инфразвука должен соответствовать значениям, установленным в действующих нормативных правовых актах.

29. В жилом помещении интенсивность электромагнитного излучения радиочастотного диапазона от стационарных передающих радиотехнических объектов (30 кГц — 300 ГГц) не должна превышать допустимых значений, установленных в действующих нормативных правовых актах.

30. В жилом помещении предельно допустимая напряженность переменного электрического поля и предельно допустимая напряженность переменного магнитного поля должны соответствовать значениям, установленным в соответствии с законодательством в области обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения.

(п. 30 в ред. Постановления Правительства РФ от 02.08.2016 N 746)

(см. текст в предыдущей редакции)

31. Внутри жилого помещения мощность эквивалентной дозы облучения не должна превышать мощность дозы, допустимой для открытой местности, более чем на 0,3 мкЗв/ч, а среднегодовая эквивалентная равновесная объемная активность радона в воздухе эксплуатируемых помещений не должна превышать 200 Бк/куб. м.

32. Концентрация вредных веществ в воздухе жилого помещения не должна превышать предельно допустимых концентраций для атмосферного воздуха населенных мест, установленных в действующих нормативных правовых актах. При этом оценка соответствия жилого помещения требованиям, которым оно должно отвечать, проводится по величине предельно допустимых концентраций наиболее гигиенически значимых веществ, загрязняющих воздушную среду помещений, таких, как оксид азота, аммиак, ацетальдегид, бензол, бутилацетат, диметиламин, 1,2-дихлорэтан, ксилол, ртуть, свинец и его неорганические соединения, сероводород, стирол, толуол, оксид углерода, фенол, формальдегид, диметилфталат, этилацетат и этилбензол.

(в ред. Постановления Правительства РФ от 29.11.2019 N 1535)

(см. текст в предыдущей редакции)

Покупка гаража как инвестиция / Хабр

Этот проект родился после беседы с друзьями об инвестициях в недвижимость. Обсуждали, как выгодно купить квартиру, паркинг или келлер под сдачу и выгодно ли вообще.

Я решил проанализировать рынок продажи и аренды гаражей и парковочных мест своего города. Квартиры – слишком дорогие объекты для инвестиций, а что касается гаражей и паркингов – тут «вход» гораздо меньше, и на аренду вроде бы всегда есть спрос.

При оценке инвестиций на первом план всегда выходят два параметра: объем вложений (стоимость объекта) и рентная плата. Зная эти параметры, можно рассчитать срок возврата инвестиций. Безусловно, есть и другие параметры, как то, качество объекта, уровень спроса на аренду, динамика стоимости объекта во времени и т.д. но именно цена покупки и арендный доход определяют стоит ли вообще рассматривать такой объект.

Я решил найти среди объявлений на продажу с одной стороны такие объекты, для которых цена по каким-либо причинам несколько занижена. Например, собственник при выставлении объекта не оценил соседних предложений, или ему нужно продать объект срочно. С другой стороны, меня интересовали те объекты, которые расположены географически в зонах повышенного арендного спроса, где арендные ставки высокие.

Для решения данной задачи я скачал спарсенные с нескольких популярных сайтов недвижимости объявления о продаже и аренде гаражей и паркингов Екатеринбурга за последний месяц. Получил, соответственно, два датафрейма – объекты, выставленные на продажу и объекты, сдающиеся в аренду. Среди прочих данных в датасетах была представлена следующая информация:

  • Название — название, присваиваемое площадкой объявлений автоматически при публикации объявления

  • Цена — цена, определенная собственником при подаче объявления

  • Дата — дата подачи объявления

  • Описание — характеристика объекта от продавца в произвольной форме

  • lat — географическая широта точки расположения объекта в градусах

  • lng — географическая долгота точки расположения объекта в градусах

  • Доп. параметры — характеристика объекта, составленная площадкой объявлений автоматически по данным, которые продавец вводит при подаче объявления

С какими проблемами я столкнулся в ходе обработки данных?

1.      В датасетах было много дублей, которые получались, например, по тому, что собственники гаражей выкладывали объявления сразу на несколько сайтов. При этом они используют одинаковое описание и выставляют одинаковую цену. Поэтому, такие объявления можно распознать по одновременному совпадению этих двух параметров. Дубликаты удаляются из датасета.

df_sel = df_sel.drop_duplicates(subset=[‘Описание’, ‘Цена’])

2.      Часть объектов является двойными, или даже тройными местами. То есть, такими, где могут разместится два автомобиля, и которые, соответственно, можно сдать двум арендаторам. Проблема заключалась в том, что среди параметров объектов не было признака, указывающего на то, одноместный объект, или двойной. В доп.параметрах была указана площадь. Поэтому пришлось вытащить ее оттуда и записать в дополнительный столбец.

df_sel['Доп.параметры'] = df_sel['Доп.параметры'].where(df_sel['Доп.параметры'].str.contains('Площадь'), other=np.nan)

 Однако, у части объявлений информация о площади отсутствовала.

Несмотря на то, что объектов с неопределенной площадью достаточно мало, около 5%, мы не можем просто отбросить их. Дело в том, что наличие или отсутствие этих объектов мало значимо для всего рынка, но локально в своих микрорайонах учет или не учет этих объектов может дать неправильные ценовые сигналы. Поэтому задача определения, к какому типу относятся эти объекты (одноместным или двухместным) сохраняется.

Я принял допущение о том, что место считается двойным, если его площадь больше или равна 30 м2. И, если площадь меньше 30 м2, то считаем это одинарным местом. Посмотрим, как распределены по ценам одноместные паркинги, двухместные паркинги и паркинги с неопределенной площадью.

Как видно из графика, кривая распределения двухместных паркингов смещена вправо, что достаточно очевидно, т. к. чаще всего они дороже одноместных. Кривая распределения объектов, по которым площадь не определена больше походит на кривую распределения одноместных. Однако, из этого нельзя сделать вывод о том, что все объекты с неопределенной площадью являются одноместными паркингами, так как по кривой распределения видно, что среди них есть очень дорогие объекты.

Поэтому выделять из объектов с неопределенной площадью двухместные места нужно другим способом. Попробуем из описания, которые дают собственники выделить слова, которые характерны для одноместных и двухместных объектов. Для этого используем класс counter модуля collections. Выведем ТОП-30 слов, которые используются собственниками при описании своих объектов. Слова отсортированы по убыванию частоты использования.

Нельзя сказать, что данный метод позволил однозначно дифференцировать объекты по количеству мест, но результаты вполне ожидаемые. Например, то, что на первом и втором месте по наиболее часто встречающимся словам среди двухместных объектов именно слова «2» и «два». Так же, интересно то, что на третьем месте слово «смотровая». Действительно, смотровые ямы чаще свойственны большим гаражам. (Для одноместных объектов «смотровая» только на 27-м месте).

Теперь составим список слов, которые с наибольшей вероятностью встречаются в описании двухместных паркингов. Я взял следующие слова и словосочетания:

'2 машиноместа', '2 паркинга', '2 гаража', 'двойное', 'семейное', 'семейный', 'два', 'две', 'Два', 'места'

Объявления с неопределенной площадью разделим на одноместные и двухместные по такому признаку: если в их описании встречаются слова из списка, приведенного выше, то этот объект является двухместным, иначе – одноместным. Затем посмотрим, соответствует ли распределение объявлений с вновь определенным типом распределению объектов с заранее известной площадью.

На графиках видно, что кривые распределения объявлений с вновь определенными признаками и объявлений, по которым признак был заранее известен, похожи друг на друга.

На основании признака одноместный/двухместный разделяем все объявления о продаже на два датафрейма – одноместные и двухместные паркинги.

Таким образом, по результатам обработки данных, получили следующую статистику по объектам, выставленным на продажу:

Теперь все те же действия проделываем с объектами, сдающимися в аренду и получаем по ним следующую статистику.

Поиск инвестиционных объектов

Задача определения объектов, наиболее интересных для инвестирования заключается в следующем. Среди всех выставленных на продажу объектов нужно найти такие, которые расположены в зонах повышенного арендного спроса. Т.е. там, где сформированы наибольшие арендные ставки. И если соотношение цены продающегося объекта и средней (или медианной) цены на аренду в этой зоне находится на определенном уровне, обеспечивающим возврат инвестиций в заданные сроки, то такой объект является перспективным с точки зрения инвестирования для сдачи его в аренду.

Для решения этой задачи необходимо сформировать арендные зоны (кластеры) по территориальному признаку. Для формирования кластеров используем датафрейм одноместных объектов, сдающихся в аренду. Для этого используем широту и долготу расположения объектов. Разбиение на кластеры осуществляем алгоритмом KMeans.

Подбираем число кластеров, которое обеспечит наиболее эффективное разбиение. Эффективность определяем по метрике silhouette_score. Рассматриваем разбиение на 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450 и 500 кластеров (естественно, в цикле). Для каждого разбиения вычисляем silhouette_score и ошибку перекрестного контроля best_cv_err. Поиск наилучшего значения можно осуществить с помощью класса GridSearchCV – поиск наилучшего набора параметров, обеспечивающих минимум ошибки перекрестного контроля.

После каждого разбиения проводим проверку на валидационной выборке. В качестве обучающей модели используем метод К ближайших соседий KNeighborsClassifier. И для начала, подбираем наилучший параметр n_neighbors — то самое число соседий, по которому модель определяет, к какому кластеру должен относиться объект. По результатам проверки на валидационной выборке рассчитываем параметр R2 и точность.

Результаты сводим в таблицу и отображаем на графике.

Наиболее эффективное разбиение на кластеры достигается при количестве кластеров равном 150. Точность и значение silhouette_score при этом значении практически максимальные. Разбиваем одноместные объекты, сдающиеся в аренду на 150 кластеров.

km = KMeans(n_clusters=150, random_state=0) # задаём число кластеров, равное 150,
                                            # и фиксируем значение random_state для воспроизводимости результата
labels = km.fit_predict(X_sc) # применяем алгоритм к данным и формируем вектор кластеров
# сохраняем метки кластера в поле нашего датасета
df_rent_single_slot['rent_cluster'] = labels

На карту наносим кластеры с градацией цвета в зависимости от средней стоимости аренды внутри кластера. Для графического отображения используем карту Екатеринбурга в shape формате и применяем методы библиотеки GeoPandas. Географическими центрами кластеров являются средние значения широт и долгот объектов, относящихся к данному кластеру.

Красными точками нанесены сами объекты – паркинги, сдающиеся в аренду.

Теперь, когда у нас определены кластеры, создадим модель, которая по координатам объекта сможет определить, к какому кластеру относится этот объект.

В качестве обучающей модели используем метод К ближайших соседий KNeighborsClassifier. Параметр n_neighbors принимаем равным 1 — именно это значение обеспечивает наименьшую ошибку перекрестного контроля. Проверим, чему равна ошибка на тестовой выборке при этом значении параметра

# создаем обучающую и валидационную выборки
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(df_rent_single_slot[['lat','lng']],
                                                df_rent_single_slot['rent_cluster'],
                                                test_size=0.2)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train, y_train)
validates = knn.predict(X_test)
print('R2: {:.2f}'.format(r2_score(y_test, validates)))
print('Точность: {:.2f}'.format(accuracy_score(y_test, validates)))
R2: 0. 9
Точность: 0.96

Наша модель по координатам объекта определяет, к какому кластеру относится объект, с точностью 96%.

Для каждого объекта из датасета df_sel_single_slot (продажа одноместных паркингов) определяем, к какому из кластеров этот объект относится. И то же самое для двухместных паркингов. Определяем для каждого объекта, выставленного на продажу срок окупаемости payback в месяцах. Срок окупаемости находится делением стоимости объекта на среднюю арендную ставку кластера (для вычисления срока окупаемости двухместных паркингов их стоимость делится на двойную ставку средней  аренды в кластере). Распределение объектов по сроку окупаемости выглядит следующим образом.

Теперь, когда мы знаем распределение объектов на аренду по кластерам, составляем таблицу с характеристикой кластеров. Нас интересует инвестиционная привлекательность кластера. Примем, что кластер тем привлекательнее, чем выше в нем стоимость аренды и чем меньше в нем срок арендной экспозиции. Это следует из предположения о том, что если в определенном кластере сложилась высокая цена аренды, а объекты сдаются быстро, то в этом кластере есть повышенный спрос на аренду паркингов. 

Каждому кластеру присваиваем рейтинг. Для вычисления рейтинга средние стоимости аренды в кластерах ранжируются от 0 до 1, где 0 – наименьшая стоимость аренды, 1- наибольшая.  Аналогично ранжируются медианные сроки экспозиции объявлений, 0 – наибольший срок экспозиции, 1 – наименьший. Затем эти показатели суммируются и образуют рейтинг. Исходя из того, что рейтинг кластера лежит в диапазоне от 0 до 2, к «лучшим» кластерам относим те, чей рейтинг выше 1.

Отбросим из потенциальных объектов для инвестирования объекты типа «овощехранилище», металлические гаражи и т.п., так как сдать их в аренду проблематично. Выберем объекты, срок окупаемости которых не превышает 60 месяцев и отсортируем по убыванию рейтинга кластера.

В результате получили наиболее перспективные с точки зрения инвестирования объекты – 44 одноместных объявлений и 9 двухместных. Отобразим эти объекты на карте, заодно обозначив лучшие кластеры.

Выборочный анализ результатов

Теперь мы можем рассмотреть любой из выбранных объектов и проанализировать его в отдельности. Например, рассмотрим объект под номером 42. В кластере, где находится этот объект также продаются еще 5 объектов, и сдаются в аренду 3 объекта – потенциальных конкурента.

 Рассмотрим эти объекты на фрагменте карты.

Кроме того, посмотрим, как соотносится интересующий нас объект с соседними по сроку окупаемости и площади.

В случае принятия решения об инвестировании в данный объект считаем, что сдавать его в аренду будем по средней цене в кластере (пунктирная линия на графике). Посмотрим, как он будет соотносится с конкурентами по цене и площади. 

Выводы

В результате проделанной работы из 2200 объявлений о продаже гаражей и паркингов выбрали 53 интересных для инвестирования объекта. Это кардинальным образом облегчает подбор объекта для инвестиций, принимая во внимание, что селекция основана на том, чтобы вложения инвесторов окупались максимально быстро, а приобретаемые объекты были востребованы на арендном рынке.

Помимо решенной главной задачи, у нас получилось выделить такие области на карте города, где складывается дефицит предложения по аренде паркингов и формируются высокие цены. Эта информация могла бы быть полезной для лиц, занимающихся строительством при определении цены продажи своих объектов.

Кроме того, получили инструмент для краткого наглядного анализа конкретного объекта.

Веретенообразная «область лица» является частью сети, обрабатывающей лица на индивидуальном уровне

. 2000 г., май; 12(3):495-504.

дои: 10.1162/089892

2165.

Я Готье 1 , М. Дж. Тарр, Дж. Мойлан, П. Скудларски, Дж. К. Гор, А. В. Андерсон

принадлежность

  • 1 Факультет психологии, Университет Вандербильта, Нэшвилл, Теннесси, 37240, США. [email protected]
  • PMID: 10931774
  • DOI: 10.1162/089892

    2165

I Gauthier et al. J Cogn Neurosci. 2000 май.

. 2000 г., май; 12(3):495-504.

дои: 10.1162/089892

2165.

Авторы

Я Готье 1 , М. Дж. Тарр, Дж. Мойлан, П. Скудларски, Дж. К. Гор, А. В. Андерсон

принадлежность

  • 1 Факультет психологии, Университет Вандербильта, Нэшвилл, Теннесси, 37240, США. [email protected]
  • PMID: 10931774
  • DOI: 10.1162/089892

    2165

Абстрактный

Согласно модульным моделям корковой организации, многие области экстрастриарной коры посвящены категориям объектов. Эти модели часто предполагают раннюю стадию обработки для определения принадлежности к категории. Может ли функциональная визуализация изолировать области, ответственные за обнаружение членов категории, таких как лица или буквы? Мы рассматриваем, поддерживают ли ответы в трех разных областях (две селективные для лиц и одну выборочную для букв) определение категории. Активность в этих областях приучает к многократному предъявлению одного экземпляра больше, чем к предъявлению разных экземпляров одной и той же категории, но только той категории, для которой область избирательна.

Таким образом, эти области, по-видимому, играют более сложную вычислительную роль, чем обнаружение, обработка стимулов на индивидуальном уровне. Опираясь на предыдущую работу, мы предполагаем, что области, избирательные к лицам, могут быть вовлечены в восприятие лиц на индивидуальном уровне, тогда как области, избирательные к буквам, могут настраиваться на информацию о шрифте, чтобы более эффективно распознавать буквы.

Похожие статьи

  • Внутренняя структура зрительных образцов и представлений категорий в мозгу макаки.

    Лю Н., Кригескорте Н., Мур М., Хадж-Бузиан Ф., Лух В.М., Тутелл Р.Б., Унгерлейдер Л.Г. Лю Н и др. Дж. Нейроски. 2013 10 июля; 33 (28): 11346-60. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4180-12.2013. Дж. Нейроски. 2013. PMID: 23843508 Бесплатная статья ЧВК.

  • Непредпочитаемые стимулы изменяют представление лиц в веретенообразной области лица.

    Аксельрод В., Йовель Г. Аксельрод В. и др. J Cogn Neurosci. 2011 март; 23(3):746-56. doi: 10.1162/jocn.2010.21481. Epub 2010 24 мая. J Cogn Neurosci. 2011. PMID: 20497032

  • Модуляция веретенообразной области лица после минимального воздействия мотивационно значимых лиц: свидетельство улучшения внутри группы (не игнорирование вне группы).

    Ван Бавел Дж. Дж., Пакер Д. Д., Каннингем, Вашингтон. Ван Бавел Дж. Дж. и др. J Cogn Neurosci. 2011 ноябрь; 23 (11): 3343-54. дои: 10.1162/jocn_a_00016. Epub 2011 31 марта. J Cogn Neurosci. 2011. PMID: 21452952

  • Отборочные по категориям области зрительной коры человека отдают предпочтение глубине стимула.

    Наг С., Берман Д., Голомб Д. ​​Д. Наг С. и др. Нейроизображение. 2019 1 августа; 196: 289-301. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.04.025. Epub 2019 9 апр. Нейроизображение. 2019. PMID: 30978498 Бесплатная статья ЧВК.

  • Распределенные и интерактивные мозговые механизмы во время восприятия лица эмоций: данные функциональной нейровизуализации.

    Вийомье П., Пуртуа Г. Vuilleumier P, et al. Нейропсихология. 2007 г., 7 января; 45 (1): 174–94. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2006.06.003. Epub 2006 18 июля. Нейропсихология. 2007. PMID: 16854439Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Новый подход к диагностике и исследованию прозопагнозии развития: исключенные случаи также имеют нарушения.

    Бернс Э. Дж., Гаунт Э., Кидане Б., Хантер Л., Пулфорд Дж. Бернс Э.Дж. и соавт. Методы поведения Res. 2022 дек. 2:1-24. doi: 10.3758/s13428-022-02017-w. Онлайн перед печатью. Методы поведения Res. 2022. PMID: 36459376 Бесплатная статья ЧВК.

  • Изучение распознавания образов: какова связь между распознаванием слов, лиц и других объектов?

    Маратос Ф.А., Чу К., Липка С., Стаппл Э.Й.Н., Паренте Ф. Маратос Ф.А. и соавт. Процесс познания. 2023 фев; 24 (1): 59-70. doi: 10.1007/s10339-022-01111-3. Epub 2022 14 ноября. Процесс познания. 2023. PMID: 36376612 Бесплатная статья ЧВК.

  • Артефактная личность. Как Grillz , шариковые кляпы и противогазы расширяют лицо.

    Вото С, Соро Э. Вото С и др. Топой (Дордр). 2022;41(4):771-783. doi: 10.1007/s11245-022-09819-9. Epub 2022 7 сентября. Топой (Дордр). 2022. PMID: 36325184 Бесплатная статья ЧВК.

  • Обработка формы лица через сенсорная замена визуально-аудиальной активирует области в сетях обработки лица в отсутствие визуального опыта.

    Арбель Р., Хаймлер Б., Амеди А. Арбель Р. и соавт. Фронтальные нейроски. 2022 3 октября; 16:921321. doi: 10.3389/fnins.2022.921321. Электронная коллекция 2022. Фронтальные нейроски. 2022. PMID: 36263367 Бесплатная статья ЧВК.

  • Отношения между физической активностью и функциональной связью гиппокампа: модулирующая роль блуждания ума.

    Ши Д., Гэн Ф., Хао С., Хуан К., Ху И. Ши Д и др. Передний шум нейронов. 2022 3 октября; 16:950893. doi: 10.3389/fnhum.2022.950893. Электронная коллекция 2022. Передний шум нейронов. 2022. PMID: 36262959 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

Установить или очистить область печати на листе

Excel

Распечатайте и поделитесь

Распечатать

Распечатать

Установить или очистить область печати на листе

Excel для Microsoft 365 Excel 2021 Excel 2019 Excel 2016 Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Дополнительно…Меньше

Если вы часто печатаете определенный фрагмент на листе, вы можете определить область печати, которая включает только этот фрагмент. Область печати — это один или несколько диапазонов ячеек, которые вы назначаете для печати, если не хотите печатать весь рабочий лист. При печати рабочего листа после определения области печати печатается только область печати. Вы можете добавить ячейки, чтобы расширить область печати по мере необходимости, и вы можете очистить область печати, чтобы напечатать весь рабочий лист.

Рабочий лист может иметь несколько областей печати. Каждая область печати будет распечатываться как отдельная страница.

Примечание. Снимки экрана в этой статье были сделаны в Excel 2013. Если у вас другая версия, представление может немного отличаться, но, если не указано иное, функциональность такая же.

Что ты хочешь сделать?

  • Установите одну или несколько областей печати

  • Добавление ячеек в существующую область печати

  • Очистить область печати

Установка одной или нескольких областей печати

    org/ItemList»>

  1. На листе выберите ячейки, которые вы хотите определить как область печати.

    Совет:  Чтобы задать несколько областей печати, удерживайте нажатой клавишу Ctrl и щелкните области, которые хотите напечатать. Каждая область печати печатается на отдельной странице.

  2. На вкладке Макет страницы в группе Параметры страницы щелкните Область печати , а затем щелкните Задать область печати .

Примечание. Заданная область печати сохраняется при сохранении книги.

Чтобы увидеть все области печати и убедиться, что они именно те, которые вам нужны, нажмите Просмотр > Предварительный просмотр разрыва страницы в группе Представления рабочей книги . Когда вы сохраняете книгу, область печати также сохраняется.

Верх страницы

Добавление ячеек в существующую область печати

Вы можете увеличить область печати, добавив соседние ячейки. Если вы добавляете ячейки, которые не являются смежными с областью печати, Excel создает новую область печати для этих ячеек.

  1. На рабочем листе выберите ячейки, которые вы хотите добавить в существующую область печати.

    Примечание. Если ячейки, которые вы хотите добавить, не находятся рядом с существующей областью печати, создается дополнительная область печати. Каждая область печати на рабочем листе печатается как отдельная страница. В существующую область печати можно добавлять только соседние ячейки.

  2. На вкладке Макет страницы в группе Параметры страницы щелкните Область печати , а затем щелкните Добавить в область печати .

При сохранении книги область печати также сохраняется.

Верх страницы

Очистить область печати

Примечание. Если рабочий лист содержит несколько областей печати, при очистке области печати удаляются все области печати на листе.

  1. Щелкните в любом месте рабочего листа, для которого вы хотите очистить область печати.

  2. No related posts.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *