Машины модели: значки, фото и эмблемы моделей грузовых и легковых авто, характеристики, лучшие условия покупки авто в кредит

Приложение N 2. ПАСПОРТ ВЕРСИИ МОДЕЛИ КОНТРОЛЬНО-КАССОВОЙ МАШИНЫ \ КонсультантПлюс

Протоколами заседания ГМЭК по ККМ от 18.04.2002 N 2/67-2002 и от 25.06.2002 N 4/69-2002 утверждены формы бланков дополнительных листов к паспорту версии модели контрольно — кассовой машины.

┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ ┌─────────┐ ПАСПОРТ ВЕРСИИ │

│N │ 0000003 │ МОДЕЛИ КОНТРОЛЬНО — КАССОВОЙ МАШИНЫ │

│ └─────────┘ ┌─────────────────────┐ │

│ │ │ │

│ Контрольно — кассовая машина модели │ │ │

│ └─────────────────────┘ │

│ ┌───────┐ │

│ соответствует эталонной версии N │ │ указанной модели. │

│ └───────┘ │

│ │

│ Банк эталонных версий (БЭВ) │

│ моделей контрольно — кассовых машин │

│ │

│. …………………………………………………….. │

│ │

│ Технические характеристики версии модели │

│ │

│┌───┬──────────────────────┬────────────┬───────────┬──────────┐│

││ N │ Наименование │ Номер │Обозначение│Номер ││

││п/п│ │ │ │програм- ││

││ │ │ │ │много ││

││ │ │ │ │обеспе- ││

││ │ │ │ │чения (ПО)││

│├───┼──────────────────────┼──────┬─────┼───────────┼──────────┤│

││ 1.│Печатающее устройство │ │ │ │не запол- ││

││ │(ПУ) │ │ │ │няется ││

│├───┼──────────────────────┼──────┼─────┼───────────┼────┬─────┤│

││ 2. │Системная плата (СП) │ │ │ │ │ ││

│├───┼──────────────────────┼──────┼─────┼───────────┼────┼─────┤│

││ 3.│Фискальная память (ФП)│ │ │ │ │ ││

│├───┼──────────────────────┼──────┼─────┼───────────┼────┼─────┤│

││ 4.│Дополнительное │ │ │ │ │ ││

││ │оборудование (ДО) │ │ │ │ │ ││

│├───┼──────────────────────┼──────┼─────┼───────────┼────┴─────┤│

││ 5.│Пакет прикладных │ │ │ │не запол- ││

││ │программ (ППП) │ │ │ │няется ││

│└───┴──────────────────────┴──────┴─────┴───────────┴──────────┘│

│ │

│ ┌─────────────────┐ │

│ Контрольно — кассовая машина заводской N │ │ │

│ └─────────────────┘ │

│ освидетельствована центром технического обслуживания (ЦТО) │

│ на соответствие эталонной версии │

│┌──────────────────────────┐ ┌────────────────────────────────┐│

││ │ │ ││

│└──────────────────────────┘ └────────────────────────────────┘│

│ (Наименование ЦТО) (Наименование организации — │

│ владельца ККМ) │

│┌──────────────┐ ┌────────────┐ ┌───────────────┐ ┌────────────┐│

││ │ │ │ │ │ │ ││

││ │ │ │ │ │ │ ││

││ │ │ │ │ │ │ ││

│└──────────────┘ └────────────┘ └───────────────┘ └────────────┘│

│ (Должность, (Подпись, (Должность, (Подпись, │

│ Ф. И.О.) дата) Ф.И.О.) дата) │

│ │

│ М.П. М.П. │

│ │

│ При наличии исправлений паспорт считается недействительным │

│ Порядок оформления и пример оформленного Паспорта версии │

│ приведены на обороте │

└────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Новые возможности для покупки

INFINITI

INFINITI представляет удобный инструмент для онлайн-покупок, созданный специально для вас. Откройте для себя новый опыт покупки автомобилей и найдите подходящий автомобиль.

Добро пожаловать в мир INFINITI. Теперь вы можете детально изучить актуальные модели INFINITI, найти свой идеальный автомобиль, заказать тест-драйв и многое другое. Для вашего удобства мы собрали все возможности на одной странице.

• Выбор модели
• Найти дилера и автомобили в наличии
• Тест-драйв
• Обратная связь

ШАГ 1

ВЫБЕРИТЕ СВОЙ ИДЕАЛЬНЫЙ АВТОМОБИЛЬ

Узнайте больше моделях INFINITI. Для принятия верного решения вы можете сравнить комплектации, ознакомиться с техническими характеристиками и сконфигурировать свой идеальный автомобиль.

КРОССОВЕРЫ И ВНЕДОРОЖНИКИ

QX50

Абсолютная совместимость с водителем

4 840 000 ₽

QX55

Абсолютно новый

5 290 000 ₽

QX80

Обновление начинается изнутри

8 675 000 ₽

ВИРТУАЛЬНЫЙ ШОУРУМ

Наш виртуальный шоурум INFINITI открыт для вас постоянно. Располагайтесь удобнее и знакомьтесь с нашими автомобилями. Ждём вас в любое время.

Узнать больше

ШАГ 2

НАЙДИТЕ СВОЙ ИДЕАЛЬНЫЙ INFINITI

Вы познакомились с моделями INFINITI, определились с конфигурацией, цветом и отделкой, теперь следующий шаг — найти ближайшего дилера и убедиться, что у него есть в наличии автомобиль вашей мечты.

Найти дилера

Автомобили в наличии

Автомобили с пробегом

ШАГ 3

СДЕЛАЙТЕ ВАШ ВЫБОР

Остался последний шаг — сделать ваш выбор. Отправьте заявку на тест-драйв или получите дополнительную информацию, задав вопрос через форму обратной связи.

Заявка на тест-драйв

Обращайтесь к нам

ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ

ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ? МЫ РАБОТАЕМ ДЛЯ ВАС

Наши специалисты всегда готовы помочь.

Просто заполните форму обратной связи, указав удобное время звонка, и мы свяжемся с вами.

ОБРАТНЫЙ ЗВОНОК

УЗНАЙТЕ СТАТУС ЗАКАЗА ВАШЕГО АВТОМОБИЛЯ

Узнайте, где сейчас находится Ваш автомобиль – просто введите в специальной форме номер договора или VIN номер автомобиля.

СТАТУС ЗАКАЗА

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ INFINITI

ПОЛНЫЙ КОМПЛЕКС УСЛУГ

Мы заботимся о том, чтобы вы испытывали положительные эмоции не только при покупке и за рулем вашего INFINITI, но и при его обслуживании.

ПРЕИМУЩЕСТВА ВЛАДЕНИЯ

ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫЙ ПЕРСОНАЛ

Мы стремимся к тому, чтобы клиенты всегда чувствовали уверенность в квалификации сотрудников дилерских и сервисных центров. Мы позаботились о том, чтобы все специалисты в совершенстве знали особенности автомобилей INFINITI и могли ответить на любые ваши вопросы.

Наши менеджеры всегда внимательны и вежливы, знают все о вариантах кредитования автомобилей, а наши дилерские центры соответствуют высоким стандартам INFINITI.

ЗАПИСАТЬСЯ НА СЕРВИС

Что такое модель машинного обучения?

Когда вы покупаете автомобиль, первый вопрос заключается в том, какая модель — Honda Civic для недорогих поездок на работу, Chevy Corvette, чтобы хорошо выглядеть и быстро двигаться, или, может быть, Ford F-150 для перевозки тяжелых грузов.

Для перехода к ИИ, самой революционной технологии нашего времени, вам нужна модель машинного обучения.

Что такое модель машинного обучения?

Модель машинного обучения — это выражение алгоритма, который прочесывает горы данных, чтобы найти закономерности или сделать прогнозы. Модели машинного обучения (ML), основанные на данных, являются математическими двигателями искусственного интеллекта.

Например, модель машинного обучения для компьютерного зрения может идентифицировать автомобили и пешеходов на видео в реальном времени. Один для обработки естественного языка может переводить слова и предложения.

Модель машинного обучения представляет собой математическое представление объектов и их взаимосвязей друг с другом. Объектами могут быть что угодно: от «лайков» в постах в социальных сетях до молекул в лабораторных экспериментах.

Модели ML для любых целей

Без ограничений на объекты, которые могут стать функциями в модели машинного обучения, нет ограничений на использование ИИ. Комбинации бесконечны.

Специалисты по обработке и анализу данных создали целые семейства моделей машинного обучения для различных целей, и в разработке находится еще больше.

Краткая классификация моделей машинного обучения

Тип модели машинного обучения	Варианты использования
Линейная регрессия/классификация	Закономерности в числовых данных, таких как финансовые электронные таблицы
Графические модели	Обнаружение мошенничества или выявление настроений
Деревья решений/случайные леса	Прогнозирование результатов
Нейронные сети глубокого обучения	Компьютерное зрение, обработка естественного языка и многое другое

Например, линейные модели используют алгебру для прогнозирования отношений между переменными в финансовых прогнозах. Графические модели выражают в виде диаграмм вероятность, например, решит ли потребитель купить продукт. Заимствуя метафору ветвей, некоторые модели машинного обучения принимают форму деревьев решений или их групп, называемых случайными лесами.

Во время Большого взрыва ИИ в 2012 году исследователи обнаружили, что глубокое обучение является одним из самых успешных методов поиска закономерностей и прогнозирования. Он использует своего рода модель машинного обучения, называемую нейронной сетью, потому что она была вдохновлена ​​паттернами и функциями клеток мозга.

Модель машинного обучения для масс

Глубокое обучение получило свое название от структуры своих моделей машинного обучения. Они накладывают слой за слоем функции и их отношения, образуя бутерброд с математическим героем.

Благодаря своей сверхъестественной точности в поиске шаблонов, два вида моделей глубокого обучения, описанные в отдельном объяснении, появляются повсюду.

Сверточные нейронные сети (CNN), часто используемые в компьютерном зрении, действуют как глаза в автономных транспортных средствах и могут помочь обнаружить заболевания в медицинской визуализации. Рекуррентные нейронные сети и преобразователи (RNN), настроенные для анализа устной и письменной речи, являются двигателями Alexa от Amazon, Assistant от Google и Siri от Apple.

Нейронные сети глубокого обучения получили свое название благодаря своей многослойной структуре.

Псссс, выберите предварительно обученную модель

Выбор подходящего семейства моделей, таких как CNN, RNN или трансформатор, — отличное начало. Но это только начало.

Если вы хотите покататься на Baja 500, вы можете модифицировать стандартный багги для езды по дюнам, установив усиленные амортизаторы и прочные шины, или купить автомобиль, созданный для этой гонки.

В машинном обучении это называется предварительно обученной моделью. Он настроен на большие наборы обучающих данных, которые аналогичны данным в вашем случае использования. Отношения данных, называемые весами и смещениями, оптимизированы для предполагаемого применения.

Для обучения модели требуется огромный набор данных, большой опыт в области искусственного интеллекта и значительные вычислительные мощности. Сообразительные покупатели покупают предварительно обученные модели, чтобы сэкономить время и деньги.

Кому я позвоню?

Когда вы покупаете предварительно обученную модель, найдите дилера, которому вы можете доверять.

NVIDIA называет свое имя онлайн-библиотекой под названием каталог NGC, которая заполнена проверенными и предварительно обученными моделями. Они охватывают весь спектр задач ИИ, от компьютерного зрения до диалогового ИИ и многого другого.

Пользователи знают, что они получают, потому что модели в каталоге поставляются с резюме. Они как удостоверение потенциального сотрудника.

Резюме модели показывают область, для которой модель была обучена, набор данных, который ее обучил, и ожидаемую производительность. Они обеспечивают прозрачность и уверенность в том, что вы выбираете правильную модель для своего варианта использования.

Дополнительные ресурсы для моделей машинного обучения

Более того, модели NGC готовы к переносу обучения.

Это последняя настройка, которая приводит модели в соответствие с дорожными условиями, по которым они будут ездить, — данными вашего приложения.

NVIDIA даже предоставляет ключ для настройки вашей модели NGC. Он называется TAO, и вы можете подписаться на ранний доступ к нему сегодня.

Чтобы узнать больше, посетите:

• Наша веб-страница о предварительно обученных моделях
• Путеводитель по каталогу NGC
• Наша веб-страница о TAO и связанных инструментах
• Технический блог об использовании предварительно обученных моделей компьютерного зрения для создания приложения для распознавания жестов и многого другого.
• Доклад с GTC 21 о трансферном обучении (просмотр бесплатный при регистрации)

Что такое модель машинного обучения?

Редактировать

Твиттер LinkedIn Фейсбук Электронное письмо

• Статья
• 30. 12.2021
• 2 минуты на чтение

Модель машинного обучения — это файл, обученный распознавать определенные типы шаблонов. Вы обучаете модель на наборе данных, предоставляя ей алгоритм, который она может использовать для рассуждений и извлечения уроков из этих данных.

После того, как вы обучили модель, вы можете использовать ее для анализа данных, которых она раньше не видела, и делать прогнозы относительно этих данных. Например, допустим, вы хотите создать приложение, которое может распознавать эмоции пользователя на основе его выражения лица. Вы можете обучить модель, предоставив ей изображения лиц, каждое из которых помечено определенной эмоцией, а затем вы можете использовать эту модель в приложении, которое может распознавать любую эмоцию пользователя. Пример такого приложения см. в образце Emoji8.

Когда использовать машинное обучение

Хорошие сценарии машинного обучения часто обладают следующими общими свойствами:

1. Они включают в себя повторяющиеся решения или оценки, которые вы хотите автоматизировать и которые требуют согласованных результатов.
2. Трудно или невозможно явно описать решение или критерии, лежащие в основе решения.
3. У вас есть размеченные данные или существующие примеры, где вы можете описать ситуацию и сопоставить ее с правильным результатом.

Машинное обучение Windows использует для своих моделей формат Open Neural Network Exchange (ONNX). Вы можете загрузить предварительно обученную модель или обучить свою собственную модель. Дополнительные сведения см. в разделе Получение моделей ONNX для Windows ML.

Начало работы

Вы можете начать работу с машинным обучением Windows, следуя одному из наших полных руководств по приложениям или сразу перейдя к примерам машинного обучения Windows.

Примечание

Используйте следующие ресурсы для получения справки по Windows ML:

• Чтобы задать или ответить на технические вопросы о Windows ML, используйте тег windows-machine-learning на Stack Overflow.
• Чтобы сообщить об ошибке, отправьте сообщение о проблеме на нашем GitHub.