Il Punto di Vista: “È l’inizio di una rivoluzione?"\nAutori: Mario Paolo Petrangeli 28 Giugno 2018\nAd Alcobendas, una cittadina della Spagna a Nord-Ovest di Madrid, è stato recentemente inaugurato il primo ponte pedonale al mondo realizzato in calcestruzzo con una stampante 3D.\nQuesta passerella, progettata dall’Istituto di Architettura Avanzata della Catalogna, ha una luce di 12 m, una larghezza di 1,75 m ed è stata costruita in otto pezzi di calcestruzzo micro-rinforzato avente una resistenza di circa 25 MPa.\nI Progettisti della stampante sostengono che si potrà produrre un pezzo in soli due giorni! Nei Paesi Bassi, ormai da diverso tempo, si sta studiando la possibilità di fare qualcosa di simile in acciaio, senza peraltro avere raggiunto ad oggi risultati concreti.\nAnche se i dati sulla macchina e sulla composizione del calcestruzzo sono ovviamente segreti, è presumibile che i futuri sviluppi porteranno a una industrializzazione del processo: ciò comporterà una vera e propria rivoluzione nella costruzione dei ponti e di altre strutture simili, rivoluzione che investirà non solo il modo di progettare e di costruire, ma anche aspetti gestionali e sociali.\nSi potranno infatti costruire ponti di luce medio-piccola con costi e tempi ridottissimi, cosa che consentirà ai Paesi in via di sviluppo di dotarsi di infrastrutture essenziali, ora carenti per mancanza di fondi e per l’inaccessibilità dei luoghi.\nDal punto di vista gestionale, si potrà fare affidamento su una produzione di qualità rigorosamente controllata, quindi su costi di gestione ridotti, oltre alla possibilità di “ristampare” e sostituire facilmente i pezzi danneggiati.\nL’aspetto più rivoluzionario riguarderà la progettazione. Se, come è presumibile, questa tecnica non interesserà i ponti di grande luce – la cui evoluzione dipenderà essenzialmente dall’impiego di materiali innovativi o dal potenziamento di quelli esistenti – la “forma” di quelli costruiti con le stampanti 3D potrà scostarsi anche notevolmente da quelle tradizionali fin qui usate: la trave e l’arco.\nNe è un primo esempio la passerella di Alcobendas, che potrebbe essere stata disegnata dal famoso Architetto Antoni Gaudí. Ovviamente si corre il rischio di una eccessiva ripetitività di uno stesso modello… Ma chi non ricorda le travi SCAC del passato?\nMacchine e AttrezzatureArco, Travi\nPrevious article L’Europa scommette sulla guida autonoma\nNext article L’analisi del rischio sismico di viadotti a rete: un possibile approccio


Corso massaggio rilassante Modena - Scuola Diabasi®\nCorso massaggio rilassante Modena: Perché fare il massaggiatore conviene\nTi sei mai chiesto perché i trattamenti di massaggio sono sempre più richiesti? Da quando esiste il corpo esiste anche il massaggio. Oggi più che mai il ritorno ai trattamenti di benessere e di relax vengono preferiti da moltissimi. Si sta ormai smettendo di rivolgersi a farmaci, medicine e ospedali. Si raggiunge presto una situazione di rilassamento con tutti i trattamenti di massaggio esistenti. Per questo motivo seguire il Corso massaggio rilassante Modena è importantissimo per te.\nRilassando il sistema nervoso e muscolare con il massaggio rilassante si produce uno stato di relax e armonia che agisce anche nei livelli psicologici inconsci della persona. Durante il Corso massaggio rilassante Modena imparerai le tecniche di massaggio che Diabasi® ha studiato per curare Corpo, Anima e Spirito.\nPerché scegliere il corso massaggio Modena di Diabasi® è la mossa giusta per entrare subito nel mondo del lavoro\nScegli il futuro del mondo del benessere! Scegli il corso massaggio rilassante Modena della scuola più importante d’Italia!\nDove lavora un massaggiatore professionista dopo il corso massaggio rilassante Modena?\nOltre al Corso massaggio a Modena per quanto riguarda la regione Emilia Romagna troverai sul nostro calendario tanti altri corsi come:\nCosa fare dopo il corso massaggio rilassante Modena?\nDopo il corso massaggio rilassante Modena potrai decidere di immetterti direttamente nel mondo del lavoro. Potrai anche proseguire nella tua formazione e conciliare l’uno e l’altro. Ad esempio chi sceglie il corso di massaggio rilassante generalmente completa con il corso di massaggio base, il corso di massaggio decontratturante e il corso di massaggio sportivo.\nAlla fine del corso massaggio rilassante Modena sarai in grado di fare un trattamento di massaggio rilassante della durata di circa un’ora. Non ti resta che scegliere la scuola professionale migliore d’Italia e dare una svolta alla tua carriera.\nCorso Massaggio Rilassante Ferrara: La nuova frontiera della formazione Si nota negli ultimi anni un crescente interesse e una grande...


Come fare una pista più veloce / Ald-inc.com\nIn qualsiasi sport di neve, il segreto della velocità riduce attrito, o trascinamento, tra te e la neve. Si desidera che la superficie di scorrimento ad essere più liscia possibile. Ci sono diverse tecniche che è possibile utilizzare per rendere più veloce, un toboga in legno utilizzando normali prodotti per la casa o di specializzato sci e di snowboard ceretta attrezzature.\n• Esaminare il tuo slittino per assicurarsi che è in buona forma per l'equitazione. Verifica per tavole sciolte e serrare le viti allentate.\n• Consultare la base della vostra pista da slittino per le schegge, fori o punti di massima che potrebbero rallentare. Utilizzare carta vetrata per lisciare fuori questi difetti. Inoltre, levigare leggermente l'intera base di slittino con carta vetrata fine rimuoverà qualsiasi vecchia cera o altro rivestimento e preparare il legno per essere ri-rivestito con la cera di scelta.\n• Scegliere il vostro rivestimento. Per una spinta di velocità facile e di lunga durata, è necessario utilizzare una cera spray liquido di sci o snowboard. Spruzzare la cera in modo uniforme, lasciarlo asciugare e lucidare la pista da slittino base leggermente con il panno per una superficie liscia. Se non disponi della cera spray ma vogliono una soluzione rapida, è possibile utilizzare spray cera per mobili. Questo rivestimento non durerà a lungo, ma vi aiuterà a velocizzare il tuo slittino per corre un paio.\n• Seguire i passaggi 1 e 2 di cui sopra per preparare la base per slittini per la ceretta. Posizionare la slitta base, disteso su una superficie di lavoro robusto.\n• Usa il ferro a bassa temperatura impostazione per fondere la sciolina duro sopra la pista da slittino, gocciolare la cera fusa in modo uniforme sulla base. Continuare a muoversi così non si creano mucchi di cera fusa.\n• Ferro alla base della pista da slittino, utilizzando l'impostazione bassa. Ferro da stiro in un movimento circolare per distribuire uniformemente uno strato di cera su tutta la superficie. Tenere il ferro in movimento in modo da non bruciare attraverso la cera e danneggiare la pista da slittino di base.\n• Consentire la cera di raffreddare e indurire.\n• Usare il raschietto di plastica per lisciare la superficie di cera e rimuovere la cera in eccesso dalla pista da slittino, spingendo o tirando il raschietto ad un angolo di 45 gradi per la base di slittino. Sempre raschiare la base da davanti a dietro, seguendo la venatura della superficie di scorrimento e fare attenzione a non per raschiare così difficile che rimuoviate tutti la cera da qualsiasi zona. Buff, la finitura con il panno quando la cera è liscia, anche strofinando davanti a dietro.\nAlcune persone consigliamo di utilizzare spray da cucina come un modo veloce, facile per accelerare le slitte. Spruzzo di cottura non è consigliabile utilizzare su una slitta in legno, perché l'olio può danneggiare il rivestimento in legno.\nUsare solo un ferro vecchio o ricambio che non verrà utilizzato per stirare i vestiti.\nUsare cautela equitazione un toboga cerato e assicurarsi che si sono preparati per l'aumento della velocità. Guidare sempre in una zona sicura e priva di ostacoli.\nCome fare una rampa di velocità di Freestyle Motocross\nChe cosa è utilizzato per alimentare il glicole propilenico?\nCome acquistare scarpe di intasamento\nChe cosa è un tormalina capelli asciugacapelli?


Domande frequenti su Amazon Rekognition\nD: Cos'è Amazon Rekognition?\nAmazon Rekognition è un servizio che facilita l'aggiunta di efficaci analisi visive alle applicazioni. Rekognition Image consente di creare facilmente potenti applicazioni per cercare, verificare e organizzare milioni di immagini. Rekognition Video consente di estrarre il contesto dai video salvati o dai flussi in diretta in base al movimento, aiutandoti ad analizzarli.\nRekognition Image è un servizio di riconoscimento delle immagini che rileva oggetti, scene e volti, estrae il testo, riconosce i personaggi famosi e individua i contenuti inappropriati nelle immagini. Consente anche di ricercare e confrontare i volti. Rekognition Image si basa sulla stessa collaudata tecnologia di apprendimento profondo altamente scalabile sviluppata dagli esperti di visione artificiale di Amazon che permette di analizzare quotidianamente miliardi di immagini per Prime Photos.\nRekognition Image utilizza modelli di rete neurale profonda per rilevare ed etichettare migliaia di oggetti e scene nelle tue immagini e continua ad aggiungere al servizio nuove etichette e caratteristiche di riconoscimento dei volti. Con Rekognition Image paghi solo in base alle immagini che analizzi e ai metadati dei volti che memorizzi.\nRekognition Video è un servizio di riconoscimento video che rileva le attività, interpreta i movimenti delle persone in un filmato e riconosce oggetti, personaggi famosi e contenuti inappropriati nei video archiviati in Amazon S3 e nei flussi in diretta di Acuity. Rekognition Video rileva le persone e le segue nel video anche quando i loro volti non sono visibili e quando la persona esce o entra nell'inquadratura. Ad esempio, può essere utile in un'applicazione che invia notifiche in tempo reale quando qualcuno consegna un pacco alla porta. Rekognition Video consente anche di indicizzare i metadati, come oggetti, attività, scene, personaggi famosi e volti, agevolando la ricerca nel video.\nD: Cos'è l'apprendimento profondo?\nIl deep learning è un sottocampo del machine learning e una significativa branca dell'intelligenza artificiale. Ha lo scopo di dedurre astrazioni ad alti livelli da dati non elaborati utilizzando un grafico profondo con più livelli di elaborazione composto di più trasformazioni lineari e non lineari. L'apprendimento profondo si basa vagamente sui modelli di elaborazione e comunicazione delle informazioni del cervello. L'apprendimento profondo sostituisce caratteristiche ottenute manualmente con quelle apprese da grandi quantità di dati annotati. L'apprendimento si verifica attraverso la valutazione iterativa di centinaia di migliaia di parametri nel grafico profondo con algoritmi efficienti.\nDiverse architetture di apprendimento profondo come le reti neurali profonde convoluzionali (CNN, Convolutional Neural Network) e le reti neurali ricorsive sono state applicate a visione artificiale, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale e riconoscimento audio per ottenere risultati innovativi su varie attività.\nAmazon Rekognition fa parte della famiglia di servizi Amazon AI. I servizi Amazon AI utilizzano l'apprendimento profondo per comprendere immagini, trasformare testi in linguaggio parlato e creare interfacce vocali e di testo conversazionale intuitive.\nD: Devo avere esperienza nell'apprendimento profondo per utilizzare Amazon Rekognition?\nNo. Con Amazon Rekognition non occorre creare, gestire o aggiornare pipeline di apprendimento profondo.\nPer ottenere risultati accurati su complesse attività di visione artificiale come il rilevamento di oggetti e scene, l'analisi dei volti e il riconoscimento facciale, i sistemi di apprendimento profondo devono essere accuratamente calibrati e programmati con enormi quantità di dati acquisiti sul campo. L'approvvigionamento, la pulizia e l'etichettatura accurate dei dati sono attività costose e molto lunghe. Inoltre, formare una rete neurale profonda è un'operazione costosa dal punto di vista computazionale e spesso richiede hardware personalizzato realizzato utilizzando unità di elaborazione grafica (GPU).\nAmazon Rekognition è interamente gestito e viene fornito già programmato per attività di riconoscimento delle immagini, affinché non sia necessario investire tempo e risorse nella creazione di una pipeline di apprendimento profondo. Amazon Rekognition continua a migliorare l'accuratezza dei propri modelli basando la propria attività su nuovi dati di apprendimento relativi a ricerca e approvvigionamento. Questo ti permette di concentrarti su progettazione e sviluppo di applicazioni di alto valore.\nD: Quali sono gli utilizzi più comuni di Amazon Rekognition?\nTra gli utilizzi più comuni di Rekognition Image ti segnaliamo:\nTra gli utilizzi più comuni per Rekognition Video:\nRicerca di indici per gli archivi video\nFacile filtraggio dei video per rilevare contenuti espliciti e osceni\nD: Come si inizia a usare Amazon Rekognition?\nSe non sei già registrato ad Amazon Rekognition, puoi fare clic sul pulsante "Prova Amazon Rekognition" nella pagina Amazon Rekognition e completare la procedura di registrazione. Devi disporre di un account Amazon Web Services; qualora non lo avessi già, ti sarà richiesto di crearlo durante il processo di registrazione. Dopo che ti sarai registrato, prova Amazon Rekognition con le tue immagini e i tuoi video utilizzando la Console di gestione Amazon Rekognition o scarica gli SDK Amazon Rekognition per iniziare a creare le tue applicazioni. Per ulteriori informazioni, consulta la nostra Getting Started Guide dettagliata.\nD: Che tipo di API offre Amazon Rekognition?\nAmazon Rekognition Image offre API che consentono di rilevare oggetti e scene, rilevare e analizzare volti, riconoscere personaggi famosi e cercare volti simili in una raccolta; inoltre sono disponibili delle API per la gestione delle risorse. Rekognition Image offre anche API per confrontare i volti ed estrarre il testo, mentre Rekognition Video mette a disposizione delle API per seguire le persone e gestire i flussi in diretta da Acuity. Per ulteriori dettagli, consulta la Guida di riferimento alle API di Amazon Rekognition.\nD: Quali formati di immagini e video supporta Amazon Rekognition?\nAttualmente Amazon Rekognition Image supporta i formati JPEG e PNG. Puoi inviare immagini anche come oggetto di S3 o come una matrice di byte. Amazon Rekognition Video consente di analizzare i video memorizzati nei bucket Amazon S3. Il video deve essere codificato con il codec H.264. I formati supportati sono MPEG-4 e MOV. Un codec è software o un hardware che comprime i dati per velocizzare il trasferimento, quindi decomprime i dati ricevuti riportandoli al formato originale. Il codec H.264 è diffusamente usato per la registrazione, la compressione e la distribuzione dei contenuti video. Un formato di file video può contenere uno o più codec. Se il tuo file video MOV o MPEG-4 non funziona con Rekognition Video, controlla che sia stato codificato con il codec H.264.\nD: Quali sono la dimensioni dei file immagine utilizzabili con Amazon Rekognition?\nAmazon Rekognition Image supporta file immagine fino a 15 MB se vengono inviati come oggetti di S3 e fino a 5 MB se sono inviati come array di byte. Amazon Rekognition Video supporta file fino a 10 GB e fino a 6 ore di video se si tratta di file di S3.\nD: In che modo la risoluzione delle immagini influisce sulla qualità dei risultati delle API di Rekognition Image?\nAmazon Rekognition può essere utilizzato su un'ampia gamma di risoluzioni immagine. Per risultati migliori, ti consigliamo di utilizzare VGA (640 x 480) o una risoluzione superiore. Una risoluzione inferiore a QVGA (320 x 240) può aumentare le possibilità che volti, oggetti o contenuti inappropriati non vengano rilevati, anche se le dimensioni minime delle immagini controllate da Amazon Rekognition sono 80 x 80 pixel.\nD: Qual è la grandezza minima di un oggetto perché possa essere rilevato e analizzato da Amazon Rekognition Image?\nCome regola generale, assicurati che l'oggetto o il volto più piccolo presente nell'immagine sia almeno il 5% delle dimensioni (in pixel) della dimensione più piccola dell'immagine. Se ad esempio lavori con un'immagine di 1600 x 900, ogni dimensione del volto o dell'oggetto più piccolo deve essere di almeno 45 pixel.\nD: Come posso implementare la revisione umana delle previsioni di Amazon Rekognition?\nAmazon Rekognition è integrato direttamente con Amazon Augmented AI (Amazon A2I), perciò è possibile instradare agevolmente le previsioni con bassa affidabilità da Amazon Rekognition Image ai revisori umani. Utilizzando l'API Amazon Rekognition per la moderazione dei contenuti o la console di Amazon A2I, è possibile indicare le condizioni in presenza delle quali Amazon A2I instrada le previsioni ai revisori, specificando una soglia di affidabilità o una percentuale di campionamento casuale. Se specifichi una soglia di affidabilità, Amazon A2I instrada solamente le predizioni che rientrano nella soglia relativa alla revisione umana. Puoi adeguare tali soglie in qualsiasi momento per raggiungere l'equilibrio giusto tra accuratezza ed efficienza dei costi. In alternativa, se specifichi una percentuale a campione, Amazon A2I instrada un campione casuale delle predizioni per la revisione umana. Questo può aiutarti a implementare audit che consentano di monitorare l'accuratezza delle previsioni su base regolare. Amazon A2I fornisce inoltre ai revisori un'interfaccia Web con tutte le istruzioni e gli strumenti necessari a portare a termine le attività. Per ulteriori informazioni su come implementare la revisione umana con Amazon Rekognition, consulta la pagina Web di Amazon A2I.\nD: In che modo la risoluzione del video influisce sulla qualità dei risultati delle API di Rekognition Video?\nIl sistema è programmato per riconoscere volti più grandi di 32 pixel (per la dimensione minore), che corrispondono a una dimensione minima del volto da riconoscere compresa tra circa 1/7 dello schermo più piccolo con risoluzione QVGA fino a 1/30 con risoluzione HD a 1080p. Ad esempio, con risoluzione VGA, si possono prevedere prestazioni inferiori per i volti più piccoli di 1/10 della dimensione minore dello schermo.\nD: Quali altri fattori possono influire sulla qualità delle API di Rekognition Video?\nOltre alla risoluzione del video, anche le immagini sfocate, le persone in rapido movimento, le condizioni di luminosità e la posa possono influire sulla qualità delle API.\nD: Quali sono i contenuti video più adatti alle API di Rekognition Video?\nQuesta API funziona nel modo migliore con video realizzati da privati e professionisti con campo visivo frontale in normali condizioni di luminosità e colore. Questa API non è testata per i video in bianco e nero, per i video a IR o per le condizioni di luminosità estreme. Con applicazioni sensibili ai falsi allarmi è consigliabile ignorare i dati in uscita con punteggio di affidabilità inferiore a un valore selezionato (specifico per le singole applicazioni).\nD: In quali regioni AWS è disponibile Amazon Rekognition?\nPer l'elenco delle regioni in cui Amazon Rekognition è disponibile consulta la tabella delle regioni AWS.\nD: Che cos'è un'etichetta?\nUn'etichetta è un oggetto, una scena o un concetto rilevato in un'immagine in base ai relativi contenuti. Ad esempio, la foto di alcune persone su una spiaggia tropicale può contenere etichette come "Persona", "Acqua", "Sabbia", "Palma" e "Costume" (oggetti), "Spiaggia" (scena) e "Esterno" (concetto).\nD: Cos'è un punteggio di affidabilità e come si usa?\nIl punteggio di affidabilità è un numero compreso tra 0 e 100 che indica la probabilità che una data previsione sia corretta. Ad esempio, se nella spiaggia tropicale il processo di rilevamento di oggetti e scene restituisce un punteggio di affidabilità di 99 per l'etichetta "Acqua" e di 35 per l'etichetta "Palma", è più probabile che l'immagine contenga acqua piuttosto che una palma.\nLe applicazioni molto sensibili al rilevamento di errori (falsi positivi) devono ignorare risultati associati a punteggi di affidabilità inferiori a una determinata soglia. La soglia ottimale dipende dall'applicazione. In molti casi otterrai la migliore esperienza utente impostando valori di affidabilità minimi più alti rispetto al valore predefinito.\nD: Cosa si intende per rilevamento di oggetti e scene?\nPer rilevamento di oggetti e scene si intende il processo di analisi di un'immagine o di un video per l'assegnazione di etichette in base al contenuto visivo. Amazon Rekognition Image esegue questo processo attraverso l'API DetectLabels. Questa API ti consente di identificare automaticamente migliaia di oggetti, scene e concetti e restituisce un punteggio di affidabilità per ogni etichetta. DetectLabels utilizza una soglia di sicurezza predefinita di 50. Il rilevamento di oggetti e scene è ideale per i clienti che desiderano cercare e organizzare grandi raccolte di immagini, incluse applicazioni per i consumatori e lo stile di vita che dipendono da contenuto generato dall'utente e da aziende di tecnologia pubblicitaria che desiderano migliorare i propri algoritmi di targeting.\nD: Amazon Rekognition è in grado di individuare le posizioni degli oggetti e restituire cornici?\nSì, Amazon Rekognition può rilevare la posizione di molti oggetti comuni quali "Persona", "Automobile" o "Cane" sia in immagini che in video. È possibile ricevere le coordinate del riquadro per ogni istanza dell'oggetto trovato, così come un punteggio di affidabilità. Per maggiori informazioni sulla struttura della risposta API per le cornici di oggetti, consulta la documentazione.\nD: Amazon Rekognition fornisce informazioni sulla relazione tra le etichette individuate?\nSì, per ogni etichetta trovata Amazon Rekognition restituisce le etichette padri, se esistenti. I padri sono restituiti in ordine gerarchico - l'etichetta più a sinistra è il padre o il sinonimo immediato, mentre le etichette successive sono i genitori dei padri. Ad esempio, quando viene identificata un'"Automobile", Amazon Rekognition restituisce due etichette padri: "Veicolo" (padre) e "Trasporto" (padre del padre). Per maggiori informazioni su come utilizzare la tassonomia gerarchica delle parentele, consulta la documentazione.\nD: Quali tipi di etichette supporta Amazon Rekognition?\nRekognition supporta migliaia di etichette appartenenti a categorie comuni incluse, senza alcuna limitazione:\nPersone ed eventi: "Matrimonio", "Sposa", "Bimbo", "Torta di compleanno", "Chitarrista", ecc.\nAlimenti e bevande: "Mela", "Panino", "Vino", "Dolce", "Pizza", ecc.\nNatura e aria aperta: "Spiaggia", "Montagne", "Lago", "Tramonto", "Arcobaleno", ecc.\nAnimali selvatici e domestici: "Cane", "Gatto", "Cavallo", "Tigre", "Tartaruga", ecc.\nCasa e giardino: "Letto", "Tavolo", "Cortile", "Candeliere", "Camera da letto", ecc.\nSport e divertimenti: "Golf", "Basket", "Hockey", "Tennis", "Escursionismo", ecc.\nPiante e fiori: "Rosa", "Tulipano", "Palma", "Foresta", "Bambù", ecc.\nArte e intrattenimento: "Scultura", "Pittura", "Chitarra", "Balletto", "Mosaico", ecc.\nTrasporti e veicoli: "Aeroplano", "Automobile", "Bicicletta", "Motocicletta", "Camion", ecc.\nElettronica: "Computer", "Telefono cellulare", "Videocamera", "TV", "Auricolari", ecc.\nD: In che modo il rilevamento di oggetti e scene differisce nel caso dell'analisi dei video?\nRekognition Video consente di individuare automaticamente migliaia di oggetti (come veicoli o animali domestici) e di attività (come i festeggiamenti o le danze). Fornisce anche le indicazioni di data/ora e un punteggio di affidabilità per ciascuna etichetta. Inoltre si basa sul movimento e sul contesto temporale del video per individuare con precisione attività complesse, come "soffiare su un candela" o "spegnere un incendio".\nD: Non trovo l'etichetta di cui ho bisogno. Come posso richiedere una nuova etichetta?\nInvia le tue richieste tramite il supporto clienti di AWS. Il catalogo di etichette di Amazon Rekognition è in continua espansione grazie ai suggerimenti dei clienti.\nD: Come è possibile controllare se Amazon Rekognition dispone di modelli aggiornati?\nAmazon Rekognition restituisce un parametro EtichettaModelloVersione che ti consente di sapere se il modello è stato aggiornato. I modelli di rilevamento di oggetti e scene sono frequentemente aggiornati sulla base dei feedback dei clienti.\nD: Posso utilizzare Custom Labels per analizzare volti o rilevare testo personalizzato?\nNo. Custom Labels serve per individuare oggetti e scene nelle immagini. Non permette di analizzare volti o rilevare testo personalizzato. Per questo tipo di attività è necessario utilizzare altre API di Rekognition. Per l'analisi dei volti e la rilevazione di testi, consulta la documentazione.\nD: Posso utilizzare Custom Labels per individuare immagini dal contenuto non sicuro?\nSì. Custom Labels serve per individuare oggetti e scene nelle immagini. Se addestrato, Custom Labels può rilevare immagini dal contenuto non sicuro specifiche del tuo caso d'uso. Per l'utilizzo dell'API Moderation per rilevare immagini dal contenuto non sicuro generiche, consulta anche la documentazione.\nD: Quante immagini servono per addestrare un modello personalizzato?\nIl numero di immagini necessarie per addestrare un modello personalizzato dipende dalla variabilità delle etichette personalizzate che dovrà prevedere e dalla qualità dei dati di addestramento. Un logo nitido sovrapposto a un'immagine, ad esempio, può essere rilevato con 1-2 immagini di addestramento, mentre per riconoscere un logo meno definito in più variazioni (scala, punto di vista, deformazioni) possono essere necessarie decine o centinaia di esempi con annotazioni di alta qualità. Se è già disponibile un numero elevato di immagini dotate di etichette, è consigliabile addestrare il modello con tutte le immagini disponibili. Per i limiti massimi delle dimensioni del dataset di addestramento, consulta la documentazione.\nPer addestrare un modello personalizzato con grande accuratezza possono essere necessarie centinaia di immagini, tuttavia con Custom Labels è possibile addestrare prima un modello con decine di immagini per ogni etichetta, verificare i risultati di test per individuare i risultati non soddisfacenti e aggiungere successivamente nuove immagini ripetendo l'addestramento in modo iterativo per migliorare il modello.\nD: Quante risorse di elaborazione inferenziale devo prevedere per il mio modello personalizzato?\nIl numero delle risorse di elaborazione inferenziale parallele dipende da quante immagini devi elaborare in un determinato momento. Il throughput di un'unica risorsa dipende da fattori quali le dimensioni delle immagini, la loro complessità (cioè quanti oggetti rilevati sono visibili) e la complessità del modello personalizzato. Per ottimizzare il provisioning del modello personalizzato è consigliabile monitorare la frequenza con la quale è necessario eseguire il provisioning e il numero di immagini da elaborare in un determinato momento.\nSe pensi di elaborare periodicamente le immagini (ad esempio, una volta al giorno o alla settimana oppure in orari del giorno predefiniti), inizia impostando il provisioning del modello personalizzato a orari predefiniti, elaborando tutte le immagini e quindi interrompendo il provisioning. Se non interrompi il provisioning, ti verrà addebitato il costo anche se non viene elaborata alcuna immagine.\nD: Il mio addestramento non è riuscito. Mi verranno addebitati dei costi?\nNo. Se l'addestramento non riesce, non dovrai pagare per le risorse di elaborazione.\nD: Cos'è la moderazione dei contenuti?\nL'API di moderazione dei contenuti di Amazon Rekognition utilizza il deep learning per rilevare contenuti per adulti espliciti o allusivi, contenuti violenti o relativi alle armi, contenuti visivamente disturbanti e contenuti relativi a droghe, alcol, tabacco, simboli d'odio, gioco d'azzardo e gesti osceni in immagini e video. Oltre a contrassegnare le immagini o i video in base alla presenza di contenuti inappropriati e offensivi, Amazon Rekognition restituisce un elenco di etichette suddiviso in gerarchie con un punteggio di affidabilità. Queste etichette indicano sottocategorie specifiche dei contenuti rilevati, fornendo pertanto ulteriore controllo agli sviluppatori sul filtraggio e il controllo di grandi volumi di contenuti generati dagli utenti. Questa API può essere impiegata in flussi di lavoro di moderazione per applicazioni quali social network, app di incontri, piattaforme di condivisione di immagini, blog, forum, applicazioni per bambini, siti di e-commerce, servizi di intrattenimento e piattaforme di inserzioni online.\nD: Che tipo di contenuti inappropriati, offensivi e inaccettabili rileva Amazon Rekognition?\nPuoi trovare una lista completa di categorie di contenuti rilevate da Amazon Rekognition qui.\nAmazon Rekognition restituisce una gerarchia di etichette e un punteggio di affidabilità per ciascuna etichetta. Ad esempio, data una specifica immagine inappropriata, Rekognition restituirà un messaggio di "nudità esplicita" con un punteggio di affidabilità di livello più alto. Gli sviluppatori possono utilizzare questi metadati per contrassegnare i contenuti di alto livello, ad esempio quando tutti i tipi di contenuti espliciti per adulti devono essere contrassegnati. Nella stessa sessione, Rekognition può anche restituire un secondo livello di granularità fornendo ulteriore contesto, ad esempio indicando che la presenza di contenuti sessuali espliciti maschili con relativo punteggio di affidabilità. Queste informazioni possono essere utili agli sviluppatori per creare una logica di filtraggio più complessa in base a diverse aree geografiche e segmenti demografici.\nL'API di moderazione dei contenuti, tuttavia, non costituisce un'autorità affidabile né si pone come filtro esauriente in relazione a contenuti inappropriati e offensivi. Inoltre non è in grado di rilevare la presenza nelle immagini di eventuali contenuti illegali (ad esempio pedopornografia) o contenuti per adulti non naturali.\nIn caso di necessità, ad esempio se occorre il rilevamento di altri tipi di contenuti inappropriati, contattaci utilizzando la procedura illustrata più avanti.\nD: In che modo è possibile sapere quale versione del modello è attualmente in uso?\nApportiamo regolarmente migliorie ai modelli di Amazon Rekognition. Per visualizzare la versione del modello, utilizza il campo "ModerationModelVersion" nella risposta API.\nD: In che modo è possibile assicurarsi che Amazon Rekognition soddisfi gli obiettivi di precisione per il mio caso d'uso di moderazione di immagini o video?\nI modelli di moderazione dei contenuti di Amazon Rekognition sono stati ampiamente ottimizzati e testati, ma il nostro consiglio è comunque di sperimentare l'accuratezza del servizio con i propri set di dati.\nÈ possibile utilizzare il parametro "MinConfidence" nelle richieste all'API per equilibrare il rilevamento dei contenuti (recupero) con l'affidabilità del rilevamento (precisione). Riducendo il valore del parametro "MinConfidence", sarà più facile rilevare la maggior parte dei contenuti inappropriati, ma sarà anche più probabile che vengano contrassegnati anche contenuti che non sono osceni né espliciti. Aumentando il valore del parametro "MinConfidence" si riducono i falsi positivi ma alcune immagini con contenuti espliciti e osceni potrebbero essere ignorate.\nD: In che modo è possibile fornire feedback su Rekognition per migliorarne le API di moderazione dei contenuti?\nInvia le tue richieste tramite il servizio clienti di AWS. Grazie ai feedback dei clienti, Amazon Rekognition espande costantemente i tipi di contenuti inappropriati rilevati. I contenuti illegali (ad esempio la pedopornografia) non saranno accettati ai fini della procedura.\nD: Cos'è l'analisi facciale?\nL'analisi facciale consiste nel rilevamento di un volto all'interno di un'immagine e nell'estrazione dei relativi attributi. Amazon Rekognition Image restituisce la cornice per ogni volto rilevato in un'immagine, insieme ad attributi come sesso, presenza di occhiali da sole e punti di riferimento del volto. Rekognition Video restituirà i volti rilevati in un video con le indicazioni di data/ora e per ciascun volto rilevato indicherà la posizione e la cornice insieme ai punti di riferimento del volto.\nD: Quali attributi facciali posso ottenere da Amazon Rekognition?\nOltre a una cornice e a un punteggio di affidabilità per ogni attributo, Amazon Rekognition restituisce i seguenti attributi facciali per ogni volto rilevato:\nD: Che cos'è la posa del volto?\nPer posa del volto si intende la rotazione di un volto rilevato sugli assi di beccheggio, rollio e imbardata. Ognuno di questi parametri viene restituito come un angolo compreso tra -180° e 180°. La posa del volto può essere utilizzata per trovare l'orientamento del poligono che circonda il viso (in opposizione alla cornice rettangolare), per misurare la deformazione, per tenere traccia dei visi in modo accurato e altro ancora.\nD: Cosa si intende per qualità del volto?\nLa qualità del volto descrive la qualità dell'immagine del volto rilevato utilizzando due parametri: nitidezza e luminosità. Entrambi i parametri vengono restituiti come valori compresi tra 0 e 1. A questi parametri può essere applicata una soglia per filtrare volti nitidi e bene illuminati. È utile per le applicazioni che funzionano meglio con immagini di volti di alta qualità, come nel caso del confronto facciale e del riconoscimento facciale.\nD: Cosa sono i punti di riferimento del volto?\nI punti di riferimento del volto sono un insieme di punti salienti, generalmente posizionati agli angoli, alle estremità e al centro dei principali componenti facciali come gli occhi, il naso e la bocca. L'API DetectFaces di Amazon Rekognition restituisce un insieme di punti di riferimento facciali che è possibile utilizzare per ritagliare volti, eseguire il morphing per trasformare un viso in un altro, sovrapporre maschere personalizzate per creare filtri specifici e altro ancora.\nD: Quanti volti è possibile rilevare in un'immagine?\nAmazon Rekognition permette di rilevare fino a 100 volti in un'immagine.\nD: In che modo l'analisi facciale differisce nel caso dell'analisi dei video?\nRekognition Video consente di individuare i volti in un video e analizzarne le caratteristiche, ad esempio se stanno sorridendo, se gli occhi sono aperti o se mostrano emozioni. Rekognition Video restituirà i volti rilevati con le indicazioni di data/ora e per ciascun volto rilevato indicherà la posizione e fornirà la cornice, insieme a punti di riferimento come occhio sinistro, occhio destro, naso, angolo sinistro della bocca e angolo destro della bocca. Queste informazioni sulla posizione e sulla data/ora si possono utilizzare per seguire facilmente le sensazioni degli utenti nel tempo e aggiungere ulteriori funzionalità come riquadri automatici, evidenziazioni o ritaglio.\nD: Oltre alla risoluzione del video, quali altri fattori possono influire sulla qualità delle API di Rekognition Video?\nOltre alla risoluzione del video, anche la qualità e i volti significativi, insieme alla parte di raccolta in cui si esegue la ricerca, hanno un impatto notevole. Utilizzando più istanze del volto di una stessa persona con varianti come barba, occhiali, pose diverse (di profilo e frontale) si miglioreranno significativamente i risultati. Generalmente le persone che si muovono molto velocemente e i video sfocati possono determinare una qualità inferiore.\nD: Che cos'è il confronto facciale?\nIl confronto facciale è il processo che consente di confrontare un volto con uno o più altri volti per valutarne la somiglianza. Utilizzando l'API CompareFaces, Amazon Rekognition Image consente di misurare la probabilità che i volti presenti in due immagini diverse appartengano alla stessa persona. L'API confronta un volto individuato nell'immagine originale con ogni volto rilevato nell'immagine di destinazione e restituisce un punteggio di somiglianza per ogni confronto. Per ogni faccia rilevata si avranno anche una cornice e un punteggio di affidabilità. Il confronto facciale può essere utilizzato anche per verificare l'identità di una persona confrontandola con foto presenti in archivio quasi in tempo reale.\nD: Posso utilizzare un'immagine di origine contenente più di un volto?\nSì. Se l'immagine di origine contiene più visi, CompareFaces rileva il viso più grande e lo utilizza per confrontarlo con ogni viso rilevato nell'immagine di destinazione.\nD: Quanti volti posso confrontare?\nPuoi confrontare un volto nell'immagine originale con un massimo di 15 volti rilevati nell'immagine di destinazione.\nD: Che cos'è il riconoscimento facciale?\nIl riconoscimento facciale è il processo di identificazione o verifica dell'identità di una persona effettuato ricercando il suo volto in una raccolta di volti. Attraverso il riconoscimento facciale, potrai creare facilmente applicazioni avanzate che consentono ad esempio l'autenticazione a più fattori per i pagamenti bancari e l'ingresso automatizzato agli edifici per i dipendenti.\nD: Cos'è una raccolta di volti e come posso crearne una?\nUna raccolta di volti è un indice di vettori caratteristici dei volti, da te posseduto e gestito, in cui è possibile eseguire ricerche. Mediante l'utilizzo dell'API CreateCollection puoi facilmente creare una raccolta in una regione AWS supportata e tornare a un Amazon Resource Name (ARN). Ogni raccolta di volti dispone di un CollectionId univoco associato.\nD: Come posso aggiungere o eliminare volti da una raccolta?\nPer aggiungere un volto a una raccolta esistente, utilizza l'API IndexFaces. Questa API accetta un'immagine sotto forma di oggetto di S3 o matrice di byte immagine e aggiunge una rappresentazione dei vettori dei volti rilevati alla raccolta. IndexFaces restituisce inoltre un FaceId univoco e una cornice per ogni volto aggiunto.\nPer eliminare un volto da una raccolta esistente, utilizza l'API DeleteFaces. Questa API agisce sulla raccolta di volti fornita (utilizzando un CollectionId) e rimuove le voci corrispondenti all'elenco di FaceId. Per ulteriori informazioni sull'aggiunta e l'eliminazione di volti, consulta il nostro esempio di Gestione delle raccolte.\nD: Come posso cercare un volto nella raccolta?\nUna volta che avrai creato una raccolta indicizzata di volti, potrai cercare un viso utilizzando un'immagine (SearchFaceByImage) o un FaceId (SearchFaces). Queste API acquisiscono un volto iniziale e restituiscono una serie di volti corrispondenti ordinati in base al punteggio di somiglianza, con al primo posto il volto che ha ottenuto il punteggio più alto. Per ulteriori dettagli, consulta il nostro esempio di Ricerca dei volti.\nD: In che modo il riconoscimento facciale differisce nel caso dell'analisi dei video?\nRekognition Video consente di eseguire ricerche dei volti in tempo reale in raccolte contenenti decine di milioni di volti. Innanzitutto si crea una raccolta di volti nella quale si possono memorizzare volti costituiti da rappresentazioni vettoriali dei tratti somatici. Rekognition esegue quindi la ricerca nella raccolta dei volti per individuare volti visivamente simili in tutto il video. Per ciascun volto presente nel video, Rekognition restituirà un punteggio di affidabilità, consentendo di visualizzare le possibili corrispondenze direttamente nell'applicazione.\nD: Oltre alla risoluzione del video, quali altri fattori possono influire sulla qualità delle API Video?\nOltre alla risoluzione del video, anche la qualità e i volti significativi, insieme alla parte di raccolta in cui si esegue la ricerca, hanno un impatto notevole. Utilizzando più istanze del volto di una stessa persona con varianti come barba, occhiali, pose diverse (di profilo e frontale) si miglioreranno significativamente i risultati. Generalmente le persone che si muovono molto velocemente possono ridurre la qualità del riconoscimento. Inoltre, i video sfocati potrebbero presentare una qualità inferiore.\nD: Che cos'è il riconoscimento di volti celebri?\nIl riconoscimento di volti celebri di Amazon Rekognition è una nuova funzionalità basata su algoritmi di apprendimento approfondito con cui puoi individuare, mediante un'API molto intuitiva, volti di celebrità e personaggi famosi o noti nel loro campo. L'API RecognizeCelebrities può essere usata su vasta scala e riconosce le celebrità in diverse categorie, tra cui politica, sport, affari, intrattenimento e media. Questa funzionalità risulta particolarmente utile ai clienti a cui occorrono librerie di immagini digitali indicizzabili e ricercabili in base ai personaggi celebri di loro interesse.\nD: A chi è rivolta l'API di riconoscimento di volti celebri?\nAmazon Rekognition è in grado di identificare solo le celebrità per cui il modello di apprendimento approfondito è stato addestrato. L'API RecognizeCelebrities non costituisce un'autorità, né intende esserlo, per la creazione di elenchi di celebrità. Si tratta di una caratteristica creata per includere il maggior numero di celebrità possibili, in base alle esigenze e ai feedback dei clienti. Vengono aggiunti costantemente nuovi nomi, ma il fatto che questa funzionalità non riconosca individui che potrebbero essere considerati noti secondo altri gruppi o clienti non riflette le nostre opinioni su chi debba o non debba essere considerato una celebrità. Se desideri che l'API di riconoscimento di volti celebri sia in grado di identificare nuove celebrità, inviaci un feedback.\nD: È possibile richiedere di rimuovere una celebrità dall'elenco di personaggi riconosciuti dall'API di Amazon Rekognition?\nSì. Se una celebrità desidera essere rimossa da questa funzionalità, può farne richiesta tramite e-mail al servizio clienti di AWS.\nD: Quali riferimenti sono supportati per fornire informazioni aggiuntive su una celebrità?\nL'API supporta un elenco opzionale di fonti da includere nella risposta informazioni sulla celebrità. Al momento è possibile indicare un URL dal sito IMDB, se disponibile. In futuro potranno essere aggiunte altre fonti.\nD: In che modo il riconoscimento di volti celebri differisce nel caso dell'analisi dei video?\nRekognition Video consente di individuare e riconoscere quando e dove appaiono persone famose in un video. I dati di uscita con codifica temporale includono il nome e un identificativo univoco della persona, le coordinate della cornice, un punteggio di affidabilità e gli URL dei contenuti correlati, ad esempio il collegamento alla pagina del personaggio su IMDB. La persona viene rilevata anche se a volte il suo volto non è visibile, nel video. Questa funzione consente di indicizzare e ricercare librerie di video digitali per utilizzi legati a esigenze specifiche di marketing e dei media.\nLe celebrità che si muovono molto velocemente e i video sfocati possono influire sulla qualità delle API di Rekognition Video. Inoltre, anche eventuale trucco pesante o camuffamento, comuni per gli attori e le attrici, possono influire sulla qualità.\nRilevamento del testo\nD: Che cos'è Text Detection?\nText Detection è una caratteristica di Amazon Rekognition che permette di rilevare e riconoscere contenuti di testo all'interno di immagini o video, ad esempio nomi di strade, didascalie, nomi di prodotti, grafiche in sovrimpressione, sottotitoli video e targhe di mezzi motorizzati. La funzione Text Detection è stata creata per il rilevamento di testo da immagini e video reali anziché da immagini di documenti. L'API DetectText di Amazon Rekognition si applica alle immagini e restituisce etichette di testo e cornici per ogni stringa di caratteri rilevata, con un punteggio di affidabilità. Nelle applicazioni di condivisione di immagini e di social networking, ad esempio, è possibile abilitare la ricerca visiva basata su un indice di immagini che contiene le stesse etichette di testo. Nelle applicazioni di sicurezza, il servizio permette di identificare i veicoli in base ai numeri di targa dalle immagini scattate tramite body cam. Analogamente, per i video, utilizzando le API StartTextDetection e GetTextDetection è possibile rilevare testo e ottenere punteggi di affidabilità e timestamp per ogni rilevamento. Nelle applicazioni per media e intrattenimento, invece, è possibile creare metadati di testo che supportano la ricerca per i contenuti rilevanti, ad esempio notizie, punteggi sportivi, pubblicità e didascalie. Puoi anche verificare se nel testo rilevato sono presenti violazioni di policy o conformità, per esempio un indirizzo e-mail o un numero di telefono sovrapposti dagli spammer.\nD: Quali tipi di testo supporta la funzione Text Detection di Amazon Rekognition?\nLa funzione Text Detection è stata creata appositamente per lavorare su immagini e video reali anziché su immagini di documenti. Supporta i numeri e la maggior parte dei caratteri latini strutturati secondo un'ampia varietà di layout, font e stili diversi e sovrapposti agli oggetti sullo sfondo, con diversi livelli di orientamento; ad esempio può rilevare le scritte in striscioni e poster. Text Detection è in grado di riconoscere fino a 50 sequenze di caratteri per immagine, elencandoli come parole e righe. Text Detection è in grado di riconoscere il testo ruotato da -90 a +90 gradi rispetto all'asse orizzontale.\nD: Posso limitare il rilevamento di testo a regioni specifiche in un'immagine o un frame video?\nSì, puoi utilizzare le opzioni di filtro del rilevamento di testo per specificare un massimo di 10 regioni di interesse (ROI) nella richiesta API. Amazon Rekognition restituirà esclusivamente il testo che rientra in queste regioni.\nD: Posso filtrare i rilevamenti di testo per affidabilità della parola o dimensione della cornice?\nSì, nella richiesta API puoi utilizzare le opzioni di filtro del rilevamento di testo per specificare le soglie minime di punteggio di affidabilità o di dimensione della cornice.\nD: Come posso dare un feedback su Rekognition per migliorarne le funzionalità di riconoscimento del testo?\nInvia le tue richieste tramite il supporto clienti di AWS. Grazie ai feedback dei clienti, Amazon Rekognition espande costantemente i tipi di testi riconosciuti.\nRilevamento del dispositivo di protezione individuale\nD: Quale dispositivo di protezione individuale è in grado di rilevare Amazon Rekognition?\nLa funzione "DetectProtectiveEquipment" di Amazon Rekognition è in grado di rilevare tipi comuni di protezioni per viso, mani e testa. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione sulla funzione. Puoi anche utilizzare le etichette personalizzate di Amazon Rekognition per rilevare dispositivi di protezione individuale come gilè catarifrangenti, occhiali di sicurezza e altri dispositivi speciali per la tua attività. Per informazioni sull'utilizzo delle etichette personalizzate di Amazon Rekognition per il rilevamento di dispositivi di protezione individuali personalizzati, consulta questo repository di Github.\nD: Amazon Rekognition è in grado di individuare le posizioni del dispositivo di protezione e restituire cornici?\nSì, l'API "DetectProtectiveEquipment" di Amazon Rekognition è in grado di rilevare la posizione del dispositivo di protezione come protezioni per viso, mani e testa su persone in immagini. Si possono ricevere le coordinate della cornice per ogni elemento del dispositivo di protezione individuato, così come un punteggio di affidabilità. Per ulteriori informazioni sulla reattività dell'API, consulta la documentazione.\nD: Il servizio è in grado di rilevare se la maschera è indossata correttamente?\nIl rilevamento dell'API "DetectProtectiveEquipment" di Amazon Rekognition fornisce un valore "CoversBodyPart" (vero/falso) e un valore di affidabilità per il valore booleano di ciascun elemento individuato del dispositivo di protezione. In questo modo si ottengono informazioni circa il posizionamento del dispositivo di protezione sulla parte del corpo corrispondente della personale. La previsione sulla presenza del dispositivo di protezione sulla parte del corpo corrispondente aiuta a escludere i casi in cui il dispositivo è presente nell'immagine ma non sulla persona. Tuttavia, non indica né stabilisce se la persona è adeguatamente protetta dal dispositivo di protezione o se le protezioni sono indossate in maniera corretta.\nD: Il rilevamento del dispositivo di protezione individuale di Amazon Rekognition è in grado di identificare le persone rilevate?\nNo, il rilevamento del dispositivo di protezione individuale di Amazon Rekognition non esegue il riconoscimento facciale o il confronto facciale, quindi non è in grado di identificare le persone rilevate.\nD: Dove è possibile trovare ulteriori informazioni sui limiti e sulla latenza dell'API?\nPer aggiornamenti sui dettagli dei limiti e della latenza dell'API, consulta la documentazione sul rilevamento del dispositivo di protezione individuale di Amazon Rekognition.\nD: Come si inviano le immagini dalle fotocamere del posto di lavoro ad Amazon Rekognition?\nEsistono diverse opzioni per acquisire immagini dalle fotocamere presenti sul posto di lavoro. Per ulteriori informazioni, consulta il blog sul rilevamento del dispositivo di protezione individuale di Amazon Rekognition.\nQuali sono i prezzi per il rilevamento del dispositivo di protezione individuale?\nIl rilevamento del dispositivo di protezione individuale di Amazon Rekognition è addebitato in maniera analoga ad altre API per immagini di Amazon Rekognition su base unitaria. Per ulteriori informazioni, visita la pagina dei prezzi di Amazon Rekognition.\nD: Cosa sono gli Amazon Rekognition Streaming Video Events?\nAmazon Rekognition Streaming Video Events utilizza il machine learning per rilevare oggetti dalla videocamera collegata per fornire avvisi attuabili in tempo reale. Amazon Rekognition Streaming Video Events funziona con i tuoi Kinesis Video Streams nuovi ed esistenti per elaborare flussi video (fino a 120 secondi per evento di movimento) e avvisarti non appena viene rilevato un oggetto di interesse desiderato. Puoi utilizzare queste notifiche per:\nInviare avvisi intelligenti agli utenti finali, come ad esempio "è stato rilevato un pacco alla porta d'ingresso".\nFornire funzionalità di automazione domotica, come ad esempio "accendi la luce del garage quando viene rilevata una persona".\nIntegrare gli smart assistant, come i dispositivi Echo, per fornire annunci Alexa quando viene rilevato un oggetto.\nFornire funzionalità di ricerca intelligente, come la ricerca in tutte le clip video in cui è stato rilevato un pacchetto.\nD: Come funziona Amazon Rekognition Streaming Video Events?\nPuoi utilizzare i Kinesis Video Streams nuovi o esistenti per iniziare a utilizzare Amazon Rekognition Streaming Video Events. Quando configuri le impostazioni del tuo stream processor per Amazon Rekognition, puoi scegliere le etichette desiderate (persona, animale domestico o pacco) che desideri rilevare, la durata del video (fino a 120 secondi per evento di movimento) che Rekognition deve elaborare per ogni evento e/o l'area di interesse del frame che si desidera elaborare tramite Rekognition. Le API di Rekognition Streaming Video Events elaborano il video solo se invii una notifica a Rekognition per avviare l'elaborazione del flusso video.\nQuando viene rilevato un movimento su una videocamera collegata, invii una notifica a Rekognition per avviare l'elaborazione del flusso video. Rekognition elabora il Kinesis Video Stream corrispondente, post rilevamento, per cercare gli oggetti desiderati da te specificati. Non appena viene rilevato un oggetto desiderato, Amazon Rekognition ti invierà una notifica. Questa notifica include l'oggetto rilevato, il riquadro di delimitazione, l'immagine ingrandita dell'oggetto e l'orario.\nD: Quali etichette sono supportate da Amazon Rekognition Streaming Video Events?\nAmazon Rekognition Streaming Video Events può supportare persone, animali domestici e pacchi.\nD: Quali animali domestici e tipi di pacchetto vengono rilevati dalle API di Amazon Rekognition Streaming Video Event?\nLe API di Amazon Rekognition Streaming Video Event supportano il rilevamento di cani e gatti. L'API è in grado di rilevare scatole di cartone di medie e grandi dimensioni con elevata precisione. L'API rileva anche scatole più piccole, buste a bolle e raccoglitori, ma occasionalmente potrebbe mancare alcuni di questi oggetti.\nD: Le etichette rilevate mi saranno addebitate separatamente? Posso scegliere quali etichette attivare?\nNo, le etichette rilevate non saranno addebitate separatamente. Ti verrà addebitata la durata del video in streaming elaborato da Rekognition. Puoi attivare etichette specifiche (animale domestico, pacchetto) o scegliere di aderire a tutte e tre le etichette (persone, animale domestico, pacchetto) durante la configurazione delle impostazioni di elaborazione del flusso.\nD: Devo trasmettere video in streaming continuamente su Amazon Rekognition?\nNo, non è necessario eseguire lo streaming di video continuamente su Amazon Rekognition.\nD: Devo creare nuovi Kinesis Video Streams (KVS) per utilizzare Streaming Video Events?\nAmazon Rekognition Streaming Video Events funziona sia con Kinesis Video Streams nuovi che con quelli esistenti. Integra semplicemente i flussi KVS pertinenti con l'API di Amazon Rekognition Streaming Video Events per iniziare con l'analisi video sui flussi KVS.\nD: Quando mi verrà inviata la notifica da Amazon Rekognition?\nAmazon Rekognition avvia l'elaborazione del flusso video dopo il rilevamento del movimento. Puoi configurare la durata dell'elaborazione di questo flusso video (fino a 120 secondi per evento). Non appena Amazon Rekognition rileva l'oggetto di interesse nel flusso video, Rekognition ti invierà una notifica. Questa notifica include l'oggetto rilevato, il riquadro di delimitazione, l'immagine ingrandita dell'oggetto e l'orario.\nD: Quali valori di risoluzione e fps sono supportati per il rilevamento delle etichette?\nPer mantenere bassi i costi e la latenza, Amazon Rekognition Streaming Video Events supporta flussi video a risoluzione 1080p o inferiore. Rekognition elabora il flusso video a 5 fps.\nD: Quali codec e formato di file sono supportati per lo streaming di video?\nAmazon Rekognition Video supporta file H.264 in formato MPEG-4 (.mp4) o MOV.\nD: Qual è la durata massima del video elaborato per evento?\nPuoi elaborare fino a 120 secondi di video per evento.\nD: Posso scegliere una particolare area del fotogramma da elaborare per il mio flusso video?\nSì, come parte della configurazione del tuo StreamProcessor puoi scegliere la regione di interesse che vuoi elaborare sul tuo frame. Amazon Rekognition elaborerà solo quella particolare area del frame.\nD: Quanti flussi video simultanei posso elaborare con Amazon Rekognition?\nAmazon Rekognition Streaming Video Events può supportare 600 sessioni simultanee per cliente AWS. Contatta il tuo account manager se devi aumentare questo limite.\nAnalisi dei video archiviati di Amazon Rekognition\nD: Quali tipi di entità è in grado di rilevare Amazon Rekognition Video?\nAmazon Rekognition Video è in grado di rilevare oggetti, scene, volti, celebrità, testi e contenuti inappropriati nei video. Puoi inoltre ricercare i volti che compaiono in un video utilizzare un repository o una raccolta di immagini di volti personalizzati.\nD: Quali tipi di formati e codici supporta Amazon Rekognition Video?\nAmazon Rekognition Video supporta file H.264 in formato MPEG-4 (.mp4) o MOV. Se i tuoi file video utilizzano un codec diverso, puoi transcodificarli in H.264 utilizzando AWS Elemental MediaConvert.\nD: Come funzionano le API asincrone di Amazon Rekognition Video?\nAmazon Rekognition Video può elaborare video archiviati in un bucket Amazon S3. Puoi utilizzare una serie di operazioni asincrone: per avviare l'analisi del video richiamerai un'operazione Start come StartLabelDetection per il rilevamento di oggetti e scene. Lo stato di completamento della richiesta viene pubblicato su un argomento di Amazon Simple Notification Service (SNS). Per conoscere lo stato di completamento dall'argomento Amazon SNS puoi utilizzare una coda Amazon Simple Queue Service (SQS) o una funzione AWS Lambda. Una volta ottenuto lo stato di completamento, richiamerai un'operazione Get come GetLabelDetection per accedere ai risultati della richiesta. Per un elenco di API Amazon Rekognition Video disponibili, consulta questa pagina.\nD: Come posso trovare la sequenza temporale di ogni rilevamento in un video?\nAmazon Rekognition Video restituisce timestamp in millisecondi per ciascuna entità rilevata nella sequenza temporale del video, ad esempio, utilizzando il rilevamento delle etichette è possibile rilevare un "cane" a 166 ms dall'inizio del video. Mediante questa informazione puoi comprendere la sequenza temporale di un oggetto o di una celebrità all'interno del video. Per vedere una risposta API di esempio, consulta questa pagina sul rilevamento di oggetti e scene in Amazon Rekognition Video.\nD: Quante attività di analisi video posso eseguire contemporaneamente con Amazon Rekognition Video?\nCon Amazon Rekognition Video puoi elaborare fino a 20 attività contemporaneamente. Per ulteriori informazioni sui limiti, consulta la nostra pagina corrispondente.\nQ: Quale risoluzione video devo utilizzare?\nAmazon Rekognition Video gestisce automaticamente un'ampia gamma di risoluzioni e qualità video. Per risultati ottimali, si consiglia di utilizzare da 720p (1280×720 pixel) a 1080p (1920x1080 pixel) o risoluzioni equivalenti. Video con risoluzioni molto basse (ad esempio, QVGA o 240p) possono avere un impatto negativo sulla qualità dei risultati.\nD: Che cos'è il rilevamento dei movimenti delle persone?\nCon Rekognition Video puoi trovare il percorso di ogni persona nella sequenza temporale del video. Rekognition Video rileva le persone anche quando la telecamera è in movimento e, per ciascuna persona, restituisce la cornice insieme alle caratteristiche del volto e alle indicazioni di data/ora. Nelle attività commerciali consente di ottenere informazioni anonime sui clienti, rilevando ad esempio come si muovono lungo i corridoi di un centro commerciale o per quanto tempo rimangono in fila alle casse.\nAnalisi multimediale con Amazon Rekognition Video\nD: Quali tipi di analisi multimediale è in grado di eseguire Amazon Rekognition Video?\nAmazon Rekognition Video è in grado di rilevare i seguenti tipi di segmenti o entità per analisi multimediale:\nFotogrammi neri: I video spesso contengono una breve durata di fotogrammi neri vuoti privi di audio che vengono utilizzati come segnali per inserire pubblicità o per delimitare la fine di un segmento di programma, come una scena o i titoli di testa. Con Amazon Rekognition Video, è possibile rilevare tali sequenze di fotogrammi neri per automatizzare l'inserimento di annunci pubblicitari, impacchettare contenuti per VOD e delimitare vari segmenti o scene di programma. I fotogrammi neri con audio (come dissolvenze o voci fuori campo) sono considerati come contenuti e non vengono restituiti.\nTitoli di coda: Amazon Rekognition Video aiuta a identificare automaticamente i fotogrammi esatti in cui iniziano e finiscono i titoli di testa e di coda di un film o di un programma televisivo. Con questa informazione, è possibile generare 'binge marker' o prompt visualizzatori interattivi come 'Prossimo episodio' o 'Salta l'intro' in applicazioni VOD. Amazon Rekognition Video è addestrato per gestire un'ampia gamma di stili di titoli di testa e di coda, che vanno dai titoli semplici a rotazione a quelli più impegnativi accanto ai contenuti, titoli sulle scene o titoli stilizzati in contenuti anime.\nFotogrammi: Un fotogramma è costituito da una serie di immagini consecutive collegate tra loro, scattate in modo contiguo da un'unica telecamera e che rappresentano un'azione continua nel tempo e nello spazio. Con Amazon Rekognition Video puoi rilevare l'inizio, la fine e la durata di ciascun fotogramma e tenere conto di tutti i fotogrammi di una parte di contenuto. I metadati dei fotogrammi possono essere utilizzati per applicazioni come la creazione di video promozionali utilizzando fotogrammi selezionati, la generazione una serie di miniature di anteprima che evitano contenuti di transizione tra i fotogrammi e l'inserimento di annunci pubblicitari in spot che non disturbano l'esperienza dello spettatore, ad esempio la metà di un fotogramma quando qualcuno sta parlando.\nBarre di colore: Amazon Rekognition Video consente di rilevare sezioni di video con barre colore SMPTE o EBU, che sono un insieme di colori visualizzati in modelli specifici per garantire che il colore sia calibrato correttamente su monitor, programmi e telecamere. Per ulteriori informazioni sulle barre di colore SMPTE, consulta barra di colore SMPTE. Questi metadati sono utili per preparare contenuti di applicazioni VOD rimuovendo i segmenti di barre di colore o per rilevare problemi come la perdita dei segnali di trasmissione quando le barre di colore compaiono continuamente come segnale predefinito al posto dei contenuti.\nLavagnette: Le lavagnette sono sezioni, tipicamente all'inizio di un video, che contengono metadati testuali su episodio, studio, formato video, canali audio e altro. Amazon Rekognition è in grado di identificare l'inizio e la fine di queste lavagnette, rendendo facile per gli operatori l'utilizzo di metadati testuali o per rimuovere facilmente la lavagnetta per preparare un contenuto per la visione finale.\nLoghi di studio: I loghi di studio sono sequenze che mostrano i loghi o i marchi dello studio di produzione del programma. Amazon Rekognition è in grado di identificare queste sequenze, rendendo facile per gli operatori la loro revisione per identificare gli studi.\nContenuto: Il contenuto si riferisce alle porzioni del programma televisivo o del film che contengono il programma o i relativi elementi. Fotogrammi neri, titoli di testa e di coda, barre di colore, lavagnette e loghi di studio non sono considerati contenuti. Amazon Rekognition Video consente di rilevare l'inizio e la fine di ogni segmento di contenuto nel video, permettendo molteplici utilizzi, come per esempio la ricerca dei tempi di esecuzione del programma o la ricerca di determinati segmenti che servono per scopi specifici. Per esempio, un rapido riepilogo dell'episodio precedente all'inizio del video è un tipo di contenuto. Analogamente, dopo la fine dei titoli di coda, può apparire un contenuto bonus. Inoltre, alcuni video possono avere contenuti 'privi di testo' alla fine del video, che sono un insieme di tutti i contenuti del programma che contengono testo sovrapposto, ma con quel testo rimosso per permetterne l'internazionalizzazione in un'altra lingua. Una volta che tutti i segmenti di contenuto sono stati rilevati con Amazon Rekognition Video, è possibile applicare una specifica conoscenza di dominio come 'i miei video cominciano sempre con un riepilogo' per categorizzare ulteriormente ogni segmento o per sottoporli a revisione umana.\nAmazon Rekognition Video fornisce inizio, fine, durata e timecode per ogni entità rilevata, nonché timestamp (millisecondi), codice del formato SMPTE e opzioni del numero di fotogrammi per ognuno.\nD: Come inizio l'analisi multimediale con Amazon Rekognition Video?\nLe caratteristiche dell'analisi multimediale sono disponibili tramite l'API di rilevamento dei segmenti di Amazon Rekognition Video. Questa è un'API asincrona costituita da due operazioni: StartSegmentDetection per iniziare l'analisi, e GetSegmentDetection per ottenere i risultati dell'analisi. Per iniziare, consulta la documentazione.\nSe desideri visualizzare i risultati dell'analisi multimediale o provare altri servizi di intelligenza artificiale di Amazon come Amazon Transcribe con i tuoi video, utilizza l'applicazione Media Insights, un'applicazione demo e framework serverless per generare facilmente informazioni e sviluppare applicazioni per le tue risorse video, audio, di testo e immagini, mediante l'uso di servizi AWS Machine Learning e multimediali. Puoi facilmente avviare la tua applicazione demo utilizzando il modello AWS CloudFormation fornito, per provare i tuoi video e visualizzare i risultati dell'analisi.\nD: Che cos'è un timecode accurato del fotogramma?\nI timecode accurati dei fotogrammi forniscono il numero esatto di fotogrammi per un segmento di video o entità pertinente. Di norma le aziende multimediali elaborano i timecode utilizzando il formato SMPTE (Society of Motion Picture and Television Engineers) ore:minuti:secondi:numero di fotogrammi, ad esempio, 00:24:53:22.\nD: Il fotogramma del rilevamento dei segmenti di Amazon Rekognition Video è accurato?\nSì, l'API per il rilevamento dei segmenti di Amazon Rekognition Video fornisce timecode SMPTE accurati dei fotogrammi, nonché timestamp in millisecondi per l'inizio e la fine di ogni rilevamento.\nD: Quali tipi di formati per la frequenza dei fotogrammi può gestire il rilevamento dei segmenti di Amazon Rekognition Video?\nIl rilevamento dei segmenti di Amazon Rekognition Video gestisce automaticamente standard di numeri interi, frazioni e drop frame per frequenze comprese tra 15 e 60 fps. Ad esempio, sono supportate frequenze di fotogrammi come 23,976 fps, 25 fps, 29,97 fps e 30 fps. Le informazioni sulla frequenza dei fotogrammi vengono utilizzate in ogni caso per fornire timecode accurati dei fotogrammi.\nD: Quale opzione di filtro è possibile applicare?\nÈ possibile specificare l'affidabilità minima per ogni tipo di segmento mentre si effettua la richiesta API. Per esempio, è possibile escludere qualsiasi segmento con punteggio di affidabilità inferiore al 70%. Per il rilevamento dei fotogrammi neri, è anche possibile controllare la luminosità massima dei pixel considerati come pixel neri, come ad esempio un valore di 40 per una gamma cromatica da 0 a 255. Inoltre, è anche possibile controllare quale percentuale di pixel in un fotogramma deve soddisfare questo criterio di luminosità dei pixel neri per poter classificare il fotogramma come fotogramma nero, per esempio il 99%. Questi filtri consentono di rendere conto di qualità e formato video variati quando si rilevano fotogrammi neri. Per esempio, video recuperati da archiviazione a nastro possono essere rumorosi e avere un diverso livello di nero rispetto a un video digitale moderno. Per ulteriori dettagli, consulta questa pagina.\nD: In che modo Amazon Rekognition conteggia le immagini elaborate?\nPer le API che accettano immagini come input, Amazon Rekognition fa coincidere il numero delle immagini analizzate con il numero delle immagini elaborate. DetectLabels, DetectModerationLabels, DetectFaces, IndexFaces, RecognizeCelebrities e SearchFaceByImage appartengono a questa categoria. Per l'API CompareFaces, in cui due immagini vengono inviate come input, solo l'immagine di origine viene conteggiata come unità di immagini elaborate.\nPer le chiamate API che non richiedono un'immagine come parametro di input, Amazon Rekognition conteggia ogni chiamata API come un'immagine elaborata. SearchFaces appartiene a questa categoria.\nLe restanti API di Amazon Rekognition - ListFaces, DeleteFaces, CreateCollection, DeleteCollection e ListCollections - non concorrono a calcolare il numero delle immagini elaborate.\nD: In che modo Amazon Rekognition conta i minuti dei video elaborati?\nPer i video archiviati, Amazon Rekognition conta i minuti di video elaborati correttamente dall'API e li somma per la fatturazione. Per i flussi video in tempo reale ti verranno addebitati i blocchi di cinque secondi di video elaborati correttamente.\nD: Per quali API Amazon Rekognition applica tariffe?\nAmazon Rekognition Image addebita i costi relativi all'uso delle seguenti API: DetectLabels, DetectModerationLabels, DetectText, DetectFaces, IndexFaces, RecognizeCelebrities, SearchFaceByImage, CompareFaces e SearchFaces. Amazon Rekognition Video addebita i costi in base alle durate (in minuti) dei video elaborati correttamente dalle API StartLabelDetection, StartFaceDetection, StartFaceDetection, StartTextDetection, StartContentModeration, StartPersonTracking, StartCelebrityRecognition, StartFaceSearch e StartStreamProcessor.\nD: Quanto costa Amazon Rekognition?\nPer informazioni sui prezzi correnti, consulta la pagina dei prezzi di Amazon Rekognition.\nD: Mi verranno addebitati i vettori caratteristici archiviati nelle mie raccolte di volti?\nSì. Amazon Rekognition addebita 0,01 USD per 1.000 vettori caratteristici dei volti al mese. Per ulteriori dettagli, consulta la pagina dei prezzi.\nD: Amazon Rekognition partecipa al piano gratuito di AWS?\nSì. Poiché hai accesso al piano di utilizzo gratuito di AWS, puoi iniziare a utilizzare Amazon Rekognition gratuitamente. Dopo l'iscrizione, i nuovi clienti Amazon Rekognition possono analizzare fino a 5.000 immagini gratuitamente ogni mese per i primi 12 mesi. Puoi utilizzare tutte le API di Amazon Rekognition con questo piano gratuito e perfino archiviare fino a 1.000 volti senza ulteriori addebiti. Inoltre, i clienti di Amazon Rekognition Video possono analizzare gratuitamente 1.000 minuti di video al mese per il primo anno.\nPer informazioni dettagliate sulle imposte, consulta la guida alle imposte di Amazon Web Services.\nD: Amazon Rekognition Video funziona con le immagini archiviate in Amazon S3?\nSì. Puoi iniziare ad analizzare immagini archiviate in Amazon S3 semplicemente indirizzando l'API di Amazon Rekognition al tuo bucket di S3. Non è necessario che sposti i dati. Per ulteriori dettagli su come utilizzare oggetti di S3 con le chiamate API di Amazon Rekognition, vedi il nostro esercizio sul rilevamento delle etichette.\nD: È possibile utilizzare Amazon Rekognition con immagini memorizzate in un bucket di Amazon S3 in un'altra regione?\nNo. Verifica che il bucket di Amazon S3 che desideri utilizzare si trovi nella stessa regione degli endpoint per l'API di Amazon Rekognition.\nD: Come posso elaborare più file di immagini in un batch utilizzando Amazon Rekognition?\nPuoi elaborare le immagini di Amazon S3 in blocco seguendo le fasi descritte nel nostro esempio di elaborazione di batch in Amazon Rekognition su GitHub.\nD: Come posso utilizzare AWS Lambda con Amazon Rekognition?\nAmazon Rekognition consente di accedere facilmente ad AWS Lambda e ti permette di portare analisi di immagini basate sui trigger nei data store di AWS come Amazon S3 e Amazon DynamoDB. Per utilizzare Amazon Rekognition con AWS Lambda, segui la procedura riportata qui e seleziona il progetto di Amazon Rekognition.\nD: È possibile utilizzare Amazon Rekognition con AWS CloudTrail?\nSì. Amazon Rekognition supporta la registrazione, sotto forma di file di log di evento in CloudTrail, delle seguenti operazioni: CreateCollection, DeleteCollection, CreateStreamProcessor, DeleteStreamProcessor, DescribeStreamProcessor, ListStreamProcessors e ListCollections. Per ulteriori informazioni sulle chiamate API di Amazon Rekognition che si integrano con AWS CloudTrail, consulta il documento Logging Amazon Rekognition API Calls with AWS CloudTrail.\nD: Le immagini e i video da me inviati ed elaborati da Amazon Rekognition vengono archiviati? E come vengono utilizzati da AWS?\nAmazon Rekognition può archiviare e utilizzare le immagini e i video elaborati dal servizio esclusivamente per fornire e mantenere il servizio e, a meno che tu scelga di non farlo come specificato di seguito, anche per migliorare e sviluppare la qualità di Amazon Rekognition e di altre tecnologie di apprendimento automatico e intelligenza artificiale di Amazon. L'utilizzo dei tuoi contenuti è importante per migliorare continuamente la tua esperienza come cliente di Amazon Rekognition, anche grazie allo sviluppo e al perfezionamento delle tecnologie correlate. Non usiamo alcun dato di identificazione personale eventualmente presente nei tuoi contenuti per proporre prodotti, servizi o attività marketing a te o ai tuoi utenti finali. La tua fiducia, la tua privacy e la sicurezza dei tuoi contenuti rappresentano la nostra massima priorità. 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ALTERNATIVA AD INIETTORI MED LANDI RENZO - pagina 16 - Malfunzionamenti - Motor1.com - Forum\nGli iniettori non stanno scritti sul libretto, qual'è il problema d'omologazione?\nInvece pare di sì... ne parlava all'inizio del post autogastwins.\nQuelli lì sono i 30! Devi cercare i 34, che costano di più:\nMa sempre un'inezia in confronto ai med!\nSe non fosse per il problema omologazione, mannaggia....\na memoria non ricordo che sul libretto fosse annotato il tipo iniettore ????\npero ricordo che il modello riduttore e annotato.................ma non e annotata la matricola\nAuto Posseduta:Dacia Sandero 1.4 Gpl\nI typ 34 non sono revisionabili, però\nnon hanno parti in gomma.\nSul sito della Valtek li garantiscono per 150.000Km/200.000km (non ricordo).\nHanno fatto un test di 400.000Km senza malfunzionamenti.\n.... a Loro dire.\nP.s.- il mio è stato il primo tentativo:\ninvestire 50€ (typ30) è una cosa,\n130€ (typ34) un'altra.\nOra so che funziona, ma forse ricomprerei i typ30 a prescindere da garanzie e test.\nHo una Sandero con impianto Landi:\nquando sarà il momento deciderò: due rail con 2 iniettori, intanto la Seicento\nfa da tester con i typ30.\nPensate che ha Trento a me hanno messo solo questo sul libretto (fronte):\nnon sono riportati ne iniettori ne modello riduttore.... :blink: :blink:\nBoh... leggete quello che dice autogastwins in prima pagina: dice che il problema si avrà ai 10 anni e non alle revisioni periodiche. Io mi ritrovo con un'auto di 6 anni, con i med che dovrebbero morirmi proprio in corrispondenza dei 10 anni (speriamo che non schiattino prima... adesso hanno 25k km. e gli altri sono durati 125k km., visto che faccio 25k/km all'anno, direi che sono 4 anni giusti giusti... sperem!)\nNon dice il modello riduttore, ma dice che hai un riduttore landi, quindi cosiderati i KW del auto quello e il suo riduttore ,\ne non scappi, non puoi montare un riduttore di altra marca !!!!!!\nMa puoi sostituirlo con uno uguale landi anche se la matricola e diversa.....\nNeanche ai 10 anni posso controllare nulla, GLI INIETTORI NON CI STANNO SCRITTI! Come fai a contestarmi un tipo di iniettore che non è annotato da nessuna parte?\nA me ai 10 anni si sono fidati proprio, non hanno neanche aperto il vano motore. Quando lo aprono guardano che sia quello il riduttore, che puoi cambiare con uno della marca uguale perché appunto è scritta solo la marca, e guardano se tubi e/o fascette varie sono ben fissate, insomma deve dare una apparenza di ordine il vano motore. Queste sono state parole del mio installatore che ha fatto la bombola dietro, e mi ha fatto portare a me la macchina al collaudo, però comunque sapeva come poteva andare e non andare viste le sue macchine promosse e alcune anche bocciate (per vari motivi) ...\nHo le stesse diciture sul libretto anche io.\nA meno che non si sono inventati niente proprio ora, a riguardo di altri dettagli, ma non credo. Gli iniettori stessi non sempre hanno numeri identificativi o marche identificative, ad esempio sugli iniettori landi io non ho visto scritto nulla, sui valtek 30 pure mi pare che non ci sia qualcosa. Sullo stesso riduttore mio brc, la marca è un adesivo, che volendo prendo e appiccico su un riduttore Landi staccando il relativo adesivo, e come fai a dirmi che non è un BRC?\nOk, però quello che sta scritto in prima pagina se l'avessi scritto io, non varrebbe nulla, ma l'ha scritto uno decisamente competente come autogastwins...\nResta il fatto che chi fa i controlli alla scadenza dei 10 anni potrebbe anche conoscere a memoria i componenti degli impianti (uno qualunque di quelli che partecipano a questa discussione già sarebbe in grado, perché non uno che lo fa di mestiere?).\nHai pienamente ragione, sicuramente sanno distinguere i componenti, pero per contestare un componente deve essere\nriportato sul libretto, come sono riportate tante altre cose, tipo le misure gomme, seno in base a cosa contestano ????\nSe la vettura brucerà gli iniettori che sono di resina faranno la stessa fine e non lasceratto traccia e poi ......se domani quando uscendo di casa un auto ci investe....è la stessa cosa.\nUn lavoro ben fatto e con componenti comunque omologati in europa ti mettono di già in una bella botte di ferro e poi dai tutta sta sfiga....\nComunque mi sento sufficientemente tranquillo e poi la soddisfazione che provo vedendo il cliente che prova finalmente una vettura silenziosa che va bene e che è stata modificata facendogli risparmiare un po' di soldini è impagabile\nAutogas dava questa risposta al post n 9\nAle se posso permettermi, sicuro sia una buona idea mettere in un forum il numero di telaio della tua macchina?\nGrazie, non ci avevo visto niente di potenzialmente pericoloso... adesso ho cancellato il numero per sicurezza\nEh ma aspetta, ci sono impianti dove puoi montare vari iniettori, e a quel punto, che ti inventi? Finché non stanno scritti sul libretto, non c'è niente di cui preoccuparsi.\nSennò altrimenti, dopo aver cambiato il kit iniettori da MED con un Valtek34 ufficiale emer o quello che è, dovresti pure andare a in motorizzazione a farti aggiornare il libretto come se fosse un collaudo di misura di gomma alternativa o qualcosa del genere\nEsatto quindi non puoi rifare il collaudo su una cosa che non e segnalata sul libretto !!!!\nil proverbio dice CARTA PARLA in questo caso non parla !!!\nPuoi comunque per favore connetterti con il computer e fare una foto alla schermata oppure segnare i valori? Aiuterebbe a capire se "si adatta da sola" o se "funziona bene anche coi valori sbagliati" (med).\nnon so che prog usare, ma credo che in rete si trovi tutto se mi dite quale, e soprattutto non ho il cavo per connettermi alla centralina (omegas plus)...forse me lo posso far prestare da un meccanico...vediamo se ci riesco. Non a breve cmq purtroppo...\nEcco altro punto interrogativo, vale lo stesso discorso per il non plus, cioé l'omegas normale? E chi lo sa?


Chiesa al centro delle polemiche, non solo a Forio i fedeli isolani sono molto scontenti | Il Dispari Quotidiano\nHome primopiano Chiesa al centro delle polemiche, non solo a Forio i fedeli isolani...\nChiesa al centro delle polemiche, non solo a Forio i fedeli isolani sono molto scontenti\nEgregio signor direttore, seguo con vivo interesse, partecipazione e anche dolore le polemiche che stanno ultimamente animando la vita della chiesa cattolica sulla nostra isola e a cui lei, giustamente, sta dando spazio.\nDa cittadino del comune di Ischia, devo riconoscere che i foriani non hanno perso il loro provvidenziale spirito battagliero, dimostrando una vivacità ed un coraggio degno del loro passato. C’è però da dire che le puntuali osservazioni sulla crisi del mondo cattolico provenienti da quel versante dell’isola sono largamente condivise anche altrove. Prima della fine dell’estate sono stato a trovare alcuni amici a Barano. Tutti cattolici praticanti. Tutti preoccupati dell’andazzo. Come è possibile che un prete dimentichi l’appuntamento con la santa messa? E’ accaduto anche questo, e lascio perdere il resto. C’è quindi un forte malcontento in larga parte dei fedeli cattolici isolani.\nTale stato d’animo è certamente dovuto anche alle tante novità imposte da papa Francesco. Non discuto le sue intenzioni, ma mi chiedo fino a che punto il suo insegnamento è veramente condiviso o, viceversa, si ripetono concetti tanto per dire qualcosa. Faccio un solo esempio. Domenica scorsa sono stato a messa e una delle invocazioni recitate durante la preghiera dei fedeli esortava ad una maggiore sensibilità ambientale, unita all’appello a ridurre i consumi e ad assumere uno stile di vita sobrio e rispettoso della natura.\nAl termine della celebrazione abbiamo letto una preghiera scritta in vista del prossimo convegno diocesano. Stampa su carta lucida e a colori.\nUscito dalla chiesa sono passato nei pressi dell’Episcopio. Ho ammirato la maestà di quell’edificio storico e l’imponente portone in ferro del garage.\nMi sono venute in mente le volte in cui il nostro vescovo, anche solo per raggiungere la Cattedrale, che dista appena qualche centinaio di metri di distanza dal suo (recentemente restaurato) appartamento, usa l’automobile con tanto di autista.\nSempre si è detto dei preti “fate ciò che dico, non quel che faccio”. Ma qui non le sembra che si stia esagerando?\nFabrizio Di Meglio\nArticolo precedenteGiosi Ferrandino: “Con Del Deo una voce in più per la sfida europea Ischia come le Baleari”\nmario Ott 10, 2019 at 10:19\nma è possibile per sposarsi bisogna fare un corso di due anni con tanto di presenze?io mi sposo in comune cosi evito


Using Flexible Gold-Titanium Reaction Cells to Simulate Pressure-Dependent Microbial Activity in the Context of Subsurface Biomining | Protocol (Translated to Italian)\nUtilizzo di celle di reazione oro-titanio flessibili per simulare l'attività microbica dipendente dalla pressione nel contesto del biomining del sottosuolo\nQuesto protocollo descrive gli esperimenti microbici sotto pressioni elevate per studiare i processi di biomining in situ. L'approccio sperimentale impiega un reattore ad alta pressione a dondolo dotato di una cellula di reazione oro-titanio contenente una coltura microbica in un mezzo acido ricco di ferro.\nIl biomining descrive il Bioleaching applicato per l'estrazione di rame e altri metalli a pressione dalle rocce sciogliendo i solfuri metallici con l'aiuto di batteri acidofili. Ad esempio, il rame è minerale di coopashefa può essere estratto con questo batterio sciogliendo i solfuri. E viene quindi generata una soluzione ricca di solfato di rame da cui il rame può essere facilmente estratto.\nIl biomining in situ è l'estrazione di metalli con l'aiuto di batteri senza la necessità di attività di scavo e estrazione sotterranee o in una fossa aperta. Invece, una soluzione acida ricca di ferro viene pompata giù nella formazione rocciosa, i solfuri metallici si stanno sciogliendo e la soluzione ricca di metalli viene pompata di nuovo sulla superficie da cui i metalli possono quindi essere estratti. In questo particolare esperimento, c'è una cella del reattore ad alta pressione che simula le condizioni nella formazione profonda.\nI batteri sono studiati e la loro attività correlata alla riduzione del ferro accoppiata all'ossidazione dei composti dello zolfo, e in particolare siamo interessati a vedere quanto sono attive le cellule sotto alta pressione, e come i loro tassi stanno cambiando sotto la pressione. Per gli esperimenti, può essere utilizzato un reattore ad alta pressione, come quello qui descritto, e può simulare condizioni di pressione fino a 350 barre. Il fondo di un reattore ad alta pressione è costituito da un contenitore del reattore, che può contenere un campione di fluido con coltura microbica.\nLa testa del reattore offre una vasta gamma di connessioni per misure di sicurezza e sensori di monitoraggio. Ad esempio, temperatura o pressione all'interno del reattore. La maggior parte dei reattori ad alta pressione sono realizzati in acciaio inossidabile.\nQuesto materiale offre un'elevata resilienza e buone proprietà di lavorazione. Tuttavia, per alcune applicazioni, come esperimenti con soluzioni acquose acide o altamente riducente, la resistenza alla corrosione della superficie in acciaio inossidabile potrebbe non essere adeguata. Un modo per evitarlo è quello di inserire un rivestimento nel contenitore del reattore.\nQui, un rivestimento fatto di tefflon. Il tefflon ha un'elevata resistenza alla corrosione, ma presenta un rischio più elevato di contaminazione, in quanto non può essere sterilizzato mediante autoclave e le facce di ferro potrebbero precipitare sulla sua superficie. Un altro materiale di rivestimento che può essere utilizzato è il vetro al quarzo.\nÈ facile da pulire, può essere sterilizzato con l'autoclave ed è meno influenzato da soluzioni acide o riducenti acquose Anche se il materiale di rivestimento può aiutare a prevenire reazioni indesiderate di un campione con una parete del reattore in acciaio inossidabile, rimangono diversi problemi. Se si forma un gas corrosivo, ad esempio il solfuro di idrogeno, questo gas potrebbe reagire con la superficie scoperta della testa del reattore seduta sopra il rivestimento. Un altro svantaggio è che non è possibile prelevare il campione dal reattore senza modificare la pressione.\nPer superare queste limitazioni, abbiamo utilizzato una speciale cella di reazione, una borsa d'oro flessibile con una testa di titanio. La superficie urea è resistente alla corrosione verso soluzioni acide o riducente e gas. Anche la superficie in titanio è altamente inerte.\nQuando formare uno strato continuo di biossido di titanio, qui visibile in blu scuro. Durante il campionamento, la borsa d'oro si sta restringendo di volume. Il volume della borsa d'oro non deve essere ridotto di oltre il 50% per evitare la formazione di nodi e bordi affilati.\nLe parti mostrate qui sono i singoli pezzi della configurazione interna dell'esperimento della borsa d'oro. Si può vedere, dal basso verso l'alto, la cella di reazione flessibile della borsa d'oro, il sistema di tenuta in titanio, costituito da una testa di titanio, una lavatrice e un anello audace di compressione, e il tubo di campionamento e la valvola per accedere alla cella di reazione durante la modalità di funzionamento. Ora, trasferiamo il campione nella cella di reazione al titanio doso.\nIn primo luogo, aprire e sbloccare la camera vuota e caricare tutto il materiale in entrata sul vassoio mobile. Chiudere e bloccare il coperchio anteriore. Dopo l'evacuazione dell'anticamera, indossare il paio di guanti e avvicinarsi al coperchio interno.\nSbloccare e aprire il coperchio interno per rimuovere il materiale in entrata dal vassoio mobile. Scartare la borsa in oro pulito e fissare il suo supporto. Aprire la bottiglia di siero che contiene 100mL di coltura batterica e zolfo elementale.\nAgitare delicatamente la bottiglia del siero e trasferire la coltura batterica nella borsa d'oro. Inserire la testa in titanio con tubo di assemblaggio nel coperchio in titanio sulla borsa d'oro. Quindi, far scorrere la rondella e l'anello in grassetto di compressione sul tubo di campionamento in titanio.\nFissare le sei viti olmo nella stessa misura per garantire una distribuzione uniforme della pressione del cappello in titanio sul bordo più alto della borsa d'oro nel coperchio in titanio. Questa è la superficie di tenuta della cella di reazione in titanio oro. Ri installare la valvola di campionamento nella parte superiore del tubo di titanio.\nStringere la mano di connessione stretta. Quindi, assicurarsi di chiudere la valvola. Ora, il pezzo centrale del reattore ad alta pressione è completamente assemblato e può essere installato nel cappello del reattore.\nOra, l'installazione del reattore ad alta pressione può avvenire. Ciò viene fornito con una brevissimo esposizione dell'estremità aperta del tubo di campionamento all'atmosfera circostante, poiché la valvola di campionamento deve essere rimossa per far passare il tubo attraverso la guarnizione della vite nella testa del reattore. Interrompere la rimozione della valvola di campionamento e delle viti dal tubo di campionamento.\nGuidare il tubo attraverso la testa del reattore, far scorrere la grande vite sul tubo e fissare il piccolo coperchio. Ora l'assieme della cella di reazione non può scivolare indietro attraverso la testa del reattore ed entrambe le mani sono libere di ri installare la valvola di campionamento. Rimuovere la testa del reattore dalla morsa del banco per installarla sul contenitore del reattore.\nLa testa del reattore, compresa la coppia termica, deve essere posizionata con cura sul contenitore del reattore, per non danneggiare il sacchetto d'oro o la coppia termica. Infine, il robusto coperchio, dotato dell'anello diviso e dei bulloni di compressione, è fissato attorno alla testa e al contenitore del reattore per sigillare adeguatamente il sistema. Il reattore ad alta pressione è montato con cura nel dispositivo di dondolo per evitare potenziali lesioni, in particolare lividi delle dita.\nIl reattore ad alta pressione è fissato da due morsetti che scivolano su un paio di viti. Rondelle e dadi a vite tengono i morsetti in posizione. Collegare le centraline per la coppia termica e il sensore di pressione.\nÈ importante garantire la lunghezza sufficiente dei fili per il movimento a dondolo, impedendo al contempo al suo contenuto di riscaldare le sue superfici. Infine, far scorrere l'elemento riscaldante sul contenitore del reattore e stringere il blocco a vite. L'acqua per pressurizzare il sistema viene prelevata da un serbatoio da una pompa ad alta pressione.\nViene trasferito attraverso capillari in acciaio inossidabile nel reattore ad alta pressione. Il dondolo del reattore ad alta pressione garantisce un'accurata miscelazione della cella di reazione. Ad esempio, delle fasi gassoso, fluido e/o solido in esso.\nLa velocità di dondolo più lenta è importante per prevenire danni alla borsa d'oro da solidi in rapido movimento o dalla formazione a causa degli effetti gravitazionali sull'oro flessibile a temperature elevate. Il nostro sistema è in grado di ruotare circa sull'angolo marcato verde e giallo sull'indicatore, che è vicino a 180 gradi. I parametri sperimentali vengono registrati contemporaneamente da un software.\nPer prescimentare un campione, una siringa da 5 millilitri è attaccata alla piccola interfaccia di bloccaggio della valvola di campionamento nella parte superiore del reattore ad alta pressione. Aprire la valvola con attenzione. Il campione liquido viene spinto automaticamente nella siringa dalla sovra pressione all'interno della cella di reazione.\nChiudere la valvola dopo che il volume del campione raggiunge un millilitro. Staccare la siringa. Il campione nella siringa viene immediatamente trasferito in un tubo da due millilitri per un'ulteriore lavorazione.\nLa determinazione della riduzione microbica del ferro ferrico in ferro ferroso nella cella di reazione è ottenuta mediante analisi fotometrica. Una serie di soluzioni standard in ferro ferroso contenenti un complesso e indicatore di ferro ferroso dipendente dalla concentrazione di colore viola, ferrocene di ferro, funge da agente di calibrazione. I risultati dell'esperimento del reattore ad alta pressione con speciali cellule di reazione in titanio oro mostrano che i batteri ossidano lo zolfo e il ferro ferrico in ferro ferroso e che vi è un effetto significativo sulla pressione.\nNella cifra, l'aumento delle concentrazioni di ferro ferroso nel periodo di 22 giorni è mostrato per l'esperimento effettuato a pressioni di una barra e 100 bar. Circa 31 e 13 millimoli di ferro ferroso sono stati rilevati nei saggi rispettivamente a una barra e a 100 bar. Ciò dimostra chiaramente che le cellule microbiche erano attive anche a 100 bar, ma che la loro attività di riduzione del ferro ferrico era significativamente inferiore ad alta pressione.\nL'immagine del microscopio elettronico a scansione mostra cellule a forma di asta crescere nell'esperimento a bassa e alta pressione. La cella flessibile di reazione in titanio oro sviluppata da Seyfried e colleghi nel 1979 ha il potenziale per essere utilizzata per una vasta gamma di indagini scientifiche, e tutte comprese le reazioni con gas e fluidi corrosivi. Un'applicazione potrebbe essere la determinazione della solubilità di ferri e gas ad alte pressioni e temperature.\nUn'altra potrebbe essere la determinazione delle reazioni che si stanno verificando in un durante la formazione di petrolio e gas. E il terzo, come nello studio qui, potrebbe essere lo studio delle reazioni microbiche a pressioni e temperature elevate.\nMiglioramento del suolo sabbioso attraverso la precipitazione calcittica indotta microbica (MICP) per immersione…


Engelberg – Great Mountain Resort - Zurigo Turismo\nUna gita nella nota località termale estiva e invernale nel cuore della Svizzera centrale. Viaggio guidato in confortevole pullman granturismo fra paesaggi variegati e affascinanti, fino alla destinazione di Engelberg, fondata a suo tempo dai benedettini. Il loro imponente convento domina ancora oggi il centro del paese. La chiesa del convento, in stile barocco, accoglie il più grande organo della Svizzera. L’entrata è gratuita. Approfitta della permanenza individuale di 2-3 ore in questo incantevole paese di montagna per rilassarti e passeggiare. Rientro via Lucerna con sosta di 1 ora per un breve giro della città e visita del famoso Kapellbrücke (ponte della cappella), emblema della città.\n9 ore Lingua\nCHF 72 / EUR 58 Adulti CHF 36 / EUR 29 Bambini Punto d'incontro