Помехи гифка: Скачать анимацию Нет сигнала (помехи) бесплатно

{{post.storey}}#

{{if post.delReason!=»»&&post.delReason!=null&&post.delReason!=undefined}} {{deleteCommentReason}}{{post.delReason}} {{else}} {{deleteCommentText}} {{/if}}

{{post.createDate | dateFormattersec}}

{{if (post. createUser.tagType == 1 || post.createUser.tagType == 2) || (post.createUser.tagType == 7 && post.createUser.kocGroupIcon && post.createUser.roleTag) || (post.createUser.tagType == 0 && post.createUser.groupUrl && post.createUser.groupName)}}

{{post.createUser | formatUserGroup ‘roleTag’}}

{{/if}}

{{post.createUser.userName}} {{post.createUser.levelName}} {{if post.isTop == «1»}}

{{topText}} {{/if}} {{post.storey}}#

{{@ post.content}} {{if post.checkStatus==»2″||post.checkStatus==»3″}}

{{commentReviewText}}

{{/if}}

{{if post. checkStatus!=»2″&&post.checkStatus!=»3″}} {{post.createDate | dateFormattersec}}

{{if post.isVote == «1»}} {{else}} {{/if}} {{post.totalVotes}}

{{/if}}

{{cancelText}} {{submitText}}

{{if post.posts != null && post.posts != «»}} {{/if}}

{{noReplyText}}

КАК СДЕЛАТЬ GIF АНИМАЦИЮ

Забавные Gif-анимации заполонили интернет. Динамические картинки бросаются в глаза, привлекают пользователей. Такой контент актуален при разработке баннеров, наглядных инструкций и проч. Можно привлечь к себе внимание в Сети интересной аватаркой. Чтобы делать гифки, не нужно быть веб-программистом: для этого существует множество простых онлайн-сервисов и программ. 

Создать гифку с помощью Gifpal 

Порядок действий следующий.

1. Кликаем Get started.
2. Выбираем режим Camera или Photo. В первом случае сервис возьмет картинки для гифки с веб-камеры. Перед этим он, возможно, запросит разрешение на использование камеры. Во втором случае нужно будет выбрать фото на компьютере.
3. В режиме Photo кликаем на желтую папочку. Выбираем картинки и отправляем их плюсиком в левое окошко.
4. При необходимости переходим в режим Edit Frames. В нем можно удалять, поворачивать кадры, менять скорость воспроизведения и т.п. Сохраняем изменения и выходим из режима крестиком.
5. Кликаем Build Gif.
6. Постим в соцсети или сохраняем на комп.

Гайд о скриншотах: Как сделать скриншот на компьютере и ноутбуке? 10 быстрых способов

Создать гифку на Giphy 

Если ищите, как сделать впечатляющую Gif анимацию на аватарку, онлайн-сервис Giphy в помощь. Загружаем картинку и начинаем экспериментировать. Из фильтров многие пользователи выбирают:

• Rainbow. Эффект, при котором картинка переливается.
• Bad TV. Имитация телевизионных помех.
• Lightning. Освещение вспышкой молнии. 

Еще одна интересная вкладка — стикеры. Ставим забавные смайлики поверх основного изображения. 

Теперь вернемся к изначальной вкладке Caption. В ней можно прописать свой ник. По аналогии со стикерами есть возможность менять размер надписи и ее местоположение. Кроме того, тут доступны различные анимационные эффекты. 

И последняя вкладка — Draw. Это расширенная версия стикеров с возможностью рисования. Создать гифку из фото можно как в английском, так и в автоматически переведенном интерфейсе.

Женский взгляд на сборку игрового компа: Как собрать игровой компьютер, какие комплектующие купить: 3 варианта на выбор

Как сделать гифку из видео на YouTube 

Еще один актуальный вопрос: как сделать Gif файлик из видео онлайн? В принципе, сервис Giphy это умеет, но там нужно загружать видеофайл с компьютера в интернет. Есть хороший способ, позволяющий сделать гифку из контента YouTube. Берем понравившийся ролик, вставляем в адресной строке браузера перед «youtube» три буквы «gif», давим Enter. Происходит автоматическая переадресация на онлайн-сервис Gifs. 

Следующий шаг — указываем начало фрагмента ролика, из которого будем создавать гифку. В левой части окна — инструменты для придания спецэффектов. Можно:

• вставить свой текст поверх изображения;
• добавить стикер;
• выделить фрагмент кадра, остальную часть удалить;
• использовать палитру, поиграться с четкостью, оттенками и проч. 

После всех необходимых манипуляций нажимаем Create Gif. Вводим название анимации, теги. Выбираем общественный или частный просмотр. Появляется окно предпросмотра. В правой его части — прямая и оптимизированная ссылки. Внизу — кнопка Download. Выбираем размер файла, и скачиваем анимацию на комп. В этом же окне можно поделиться своим шедевром, выложив его в соцсети. 

Периодически сервис предлагает завести платный аккаунт, но можно ограничиться бесплатной регистрацией. Это ничем не грозит, кроме присутствия на гифке водяного знака разработчика.

На заметку: Как настроить VPN на смартфоне: ТОП-3 приложения

Как сделать гифку в Photoshop 

Специалисты по Фотошопу знают, как быстро создать гиф анимацию, не пользуясь интернетом. Возможности этой программы выходят далеко за пределы работы с анимациями. Закрыть вопрос можно за 5 минут.

1. Создаем новый файл. Большое разрешение тут вряд ли понадобится, из цветовых моделей выбираем RGB.
2. Открываем папку в компе с картинками. Выделяем их и перетаскиваем мышкой на холст.
3. Кликаем Enter, пока справа в слоях не появятся все изображения.
4. Удаляем бэкграунд (цвет фона).
5. Обрезаем холст под формат картинки.
6. Во вкладке Window выбираем Timeline. Должна стоять галочка напротив пункта Create frame animation.
7. Задаем количество времени для каждого кадра, например, полсекунды.
8. Зацикливаем анимацию.
9. Сохраняем свое творение в формате gif на компьютер. 

В данном примере взяли папку с готовыми картинками и просто «склеили» их в гифку. Фотошоп может намного больше. При наличии определенных навыков можно загрузить одно изображение и привязать к нему несколько спецэффектов. К плюсам программы также относится отсутствие зависимости от посторонних сервисов: никто не будет приставать с водяными знаками, регистрациями и т.п. Минусы у приложения тоже существенные — придется тратить время на его установку, выделять место на диске ПК. Ради разового создания простенькой гифки вряд ли стоит устанавливать Фотошоп.

Работаем с инстаграм: Как выложить фото в инстаграм с компьютера: 3 лучших способа

Как сделать гифку на телефоне 

Попробуем теперь разобраться, как сделать классную гифку на смартфоне. Отлично подходят для решения этой задачи телефоны Samsung. Не нужно устанавливать никаких программ, достаточно воспользоваться одним из двух способов.

1. Через Галерею
Кликаем приложение Галерея, запускаем видеоролик, из которого будем делать анимацию. Справа, вверху появится небольшая надпись GIF. Нажимаем на нее и переходим в редактор для изменения параметров анимации. Листаем вправо, чтобы продолжить настройку. Сохраняем результат на смартфон.
2. Через приложение камеры
Запускаем камеру, кликаем на шестеренку, чтобы зайти в настройки. Нажимаем кнопку удержания затвора, выбираем «Создать GIF». Запускаем запись, получаем ролик в формате гифки. 

Приведем таблицу с рекомендациями по созданию GIF-анимаций разными телефонами. 

Софт для смартфонов умеет собирать гифки из фоток, накладывать надписи, применять цветовые фильтры, отправлять полученный файл на эл. почту, в соцсети. 

Подводя итоги, отметим, что онлайн-сервисы рассчитаны на неискушенных пользователей. Фотошоп — другая история: ваять гифки в нем сложнее, но зато разработчики этой программы предлагают океан возможностей. Приложения, написанные для смартфонов, в основном заточены на использование камеры. 

Разнообразие инструментов для создания гифок впечатляет. Каждый может выбрать удобный способ, чтобы продемонстрировать свой творческий потенциал.

Познавательная статья: Что такое FacePay и как пользоваться услугой «Оплата по лицу»: 5 рекомендаций

Индекс /sims/wave-interference

	Название	Последнее изменение	Размер	Описание
9001 7
	Родительский каталог		—
	changes.txt	10.05.2017 12:58	9.3K
	wave-interference-15.p нг	2020-04-2915:19	463
	wave-interference-128.png	10.05.2017 12:58
	wave-interference-420.png	2020-04-29 15:19	58K
	wave-interference-600. png	2017-05-1 0 12:58	88K
	волна- интерференция-анимация-screenshot.gif	10 мая 2017 г. 12:58	96K
	wave-interference-screenshot.png	2017- 05-10 12:58	49K
	волна -interference-thumbnail.jpg	2017-05-10 12:58	7.2K
	wave-interference-thumbnail.png 900 22	10.05.2017 12:58	14K
	свойства волновой интерференции интерференция.xml	2018-05-18 17:50	6.3K
	wave-interference_all. jar	2020-03-02 11:37	2.0M
	wave-interference_all.jar.pack.gz	2020-03-02 11 :41	865K
	wave-interference_all_installer.jar	2020-03-02 11:37	1,9M
	wave-interference_ar.jar	02.03.2020 11:37	1.9M
	wave-interference_ar_MA.jar	2020-03-02 11:37	1.9M 900 22
	wave-interference_be.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_bg.jar	2020-03-02 11:37	1. 9M
	wave-interference_bs.jar	2020-03- 02 11:37	1.9M
	wave-interference_ca.jar	02-03-2020 11:37
	wave-interference_cs.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_cy.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_da.jar	2020-03- 02 11:37	1.9M
	wave-interference_de.jar	02.03.2020 11:37
	волна-интерференция_el.jar	2020-03-02 11:37	1. 9M
	wave-interference_en.jar	2020-03-02 11:37	2.0M
	wave-interference_es.jar	2020-03- 02 11:37	1.9M
	wave-interference_es_MX.jar	02.03.2020 11:37	1.9M
	wave-interference_es_PE.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_eu.jar	2020-03-02 11:37	1,9M
	волна- Interference_fa.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_fi. jar	1,9M
	волна-интерференция_fr.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_gl.jar	2020 -03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_hr.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_hu.jar	1,9M
	волна-интерференция_in.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_it.jar	2020- 03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_iw. jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_ja.jar	1,9M
	волна-интерференция_ka.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_km.jar	2020- 03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_kn.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_ko.jar	1,9M
	волна-интерференция_ku_TR.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_lo. jar	2020- 03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_mk.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_mn.jar	02.03.2020 11:37	1,9M
	волна-интерференция_mr.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_nb.jar	2020 -03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_nl.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_pl.jar	1,9M
	волна-интерференция_pt. jar	02.03.2020 11:37	1.9M
	wave-interference_pt_BR.jar	202 0-03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_ru.jar	02.03.2020 11:37	1.9M
	wave-interference_sk.jar	1,9M
	волна-интерференция_sl.jar	2020-03-02 11:37	2.0M
	wave-interference_sq.jar	2020 -03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_sr.jar	2020-03-02 11:37	1. 9M
	wave-interference_sv.jar	02.03.2020 11:37	1,9M
	волна-интерференция_th.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_tk.jar	2020 -03-02 11:37	1.9M
	волна -interference_tr.jar	2020-03-02 11:37	1.9M
	wave-interference_uk.jar	1,9M
	волна-интерференция_vi.jar	02.03.2020 11:37	1.9M
	wave-interference_zh_CN. jar	202 0-03-02 11:37	1.9M
	волна

Себастьен Марти ¹ , Жан-Реми Кинг ² , Станислас Деэне ³

Принадлежности

• ¹ Отделение когнитивной нейровизуализации, CEA DSV/I2BM, INSERM, Université Paris-Saclay, NeuroSpin Center, 91191 Gif/Иветт, Франция. Электронный адрес: sebastien. [email protected].
• ² Отделение когнитивной нейровизуализации, CEA DSV/I2BM, INSERM, Университет Париж-Сакле, Центр NeuroSpin, 91191 Gif/Yvette, Франция.
• ³ Отделение когнитивной нейровизуализации, CEA DSV/I2BM, INSERM, Университет Париж-Сакле, Центр NeuroSpin, 91191 Gif/Yvette, Франция; Коллеж де Франс, F-75005 Париж, Франция.

• PMID: 26627309
• PMCID: PMC5635959
• DOI: 10.1016/j.neuron.2015.10.040

Себастьян Марти и др. Нейрон. 2015 .

Авторы

Себастьян Марти ¹ , Жан-Реми Кинг ² , Станислас Деэне ³

Принадлежности

• ¹ Отделение когнитивной нейровизуализации, CEA DSV/I2BM, INSERM, Université Paris-Saclay, NeuroSpin Center, 91191 Gif/Yvette, France. Электронный адрес: [email protected].
• ² Отделение когнитивной нейровизуализации, CEA DSV/I2BM, INSERM, Университет Париж-Сакле, Центр NeuroSpin, 91191 Gif/Yvette, Франция.
• ³ Отделение когнитивной нейровизуализации, CEA DSV/I2BM, INSERM, Université Paris-Saclay, NeuroSpin Center, 91191 Gif/Иветт, Франция; Коллеж де Франс, F-75005 Париж, Франция.

• PMID: 26627309
• PMCID: PMC5635959
• DOI: 10.1016/j.neuron.2015.10.040

Абстрактный

Человеческий мозг демонстрирует фундаментальные ограничения в многозадачности. Когда субъекты занимаются основной задачей, их способность реагировать на второй стимул снижается. Были предложены две конкурирующие модели многозадачности: либо когнитивные ресурсы распределяются между задачами, либо они выделяются для каждой задачи последовательно. Используя новую комбинацию магнитоэнцефалографии и многомерного анализа паттернов, мы получили точную пространственно-временную декомпозицию мозговых процессов, работающих во время многозадачности. Мы обнаружили, что каждая задача зависит от последовательности мозговых процессов. Эти последовательности могут работать параллельно в течение нескольких сотен миллисекунд, но после ∼ 500 мс они отталкивают друг друга: процессы, вызванные первой задачей, укорачиваются, а процессы второй задачи либо удлиняются, либо откладываются. Эти результаты противоречат модели совместного использования ресурсов и дополнительно демонстрируют неполноту последовательной модели. Поэтому мы предлагаем новую теоретическую основу для вычислительной архитектуры, лежащей в основе многозадачности.

Ключевые слова: внимание; моргание внимания; сознание; двойная задача; магнитоэнцефалография; психологический рефрактерный период.

Copyright © 2015 Elsevier Inc. Все права защищены.

Цифры

(A) Схематическое изображение неконфликтных задач.…

(A) Схематическое представление неконфликтующих задач. Задача 1 (синий) и Задача 2 (красный) разделены на сенсорную (S), центральную (C) и моторную стадии (M). (B) Последовательная модель узкого места: центральный этап выделяет все свои ресурсы на одну задачу за раз и, таким образом, выполняет их одну за другой. (C) Модель совместного использования ресурсов: задачи выполняются параллельно, но с меньшей эффективностью. (D) Схематическое представление анализа декодирования. Активность мозга записывается с помощью МЭГ, в то время как испытуемые выполняют двойную задачу. Каждое задание вызывает последовательность паттернов мозговой активности от начала стимула до двигательной реакции, схематически представленных здесь тремя гипотетическими стадиями, S, C и M. В каждой временной выборке классификатор обучается разделять интересующие условия. Каждый классификатор можно проверить на его способность обобщать на другие образцы времени, чтобы выявить динамику последовательных паттернов активности мозга. Классификаторы, обученные при длительном запаздывании между целевыми объектами, также были протестированы на их способность обобщать условия короткого запаздывания между целевыми объектами. Затем можно было бы изучить влияние отставания на динамику последовательности мозговых процессов и сравнить с предсказаниями моделей. 908:45

Рисунок 2. Декодирование ответов мозга с временным разрешением…

(A) Экспериментальный план: испытуемые имели…

(A) Схема эксперимента: испытуемые должны были различать звук и целевую букву, встроенную в серию дистракторов. Три области интереса из первичной зрительной, слуховой и моторной коры изображены ниже вместе с их динамикой во времени (для моторной коры была вычтена активация в полушариях, ипси- и контралатеральных по отношению к ответной руке). Черные пунктирные линии представляют собой быстрые серийные зрительные представления (RSVP), звук (T1) и соответствующую букву (T2, в отставании 9).) приступы. Синие и красные пунктирные линии представляют собой среднее время отклика для Задачи 1 и Задачи 2 соответственно. Обратите внимание, что графики времени привязаны к соответствующим событиям (сверху вниз: начало звука, начало RSVP и ответ на Задание 1). (B) Среднее (± SEM) время ответа субъектов (вверху) и точность (внизу) как функция межцелевого отставания для задачи 1 (синий) и задачи 2 (красный). Что касается выполнения Задания 2, представлены только испытания с точными ответами Задания 1. (C) Слева: последовательность активаций мозга (0–900 мс), относящийся к Задаче 1, после вычитания нерелевантных звуковых условий, как показано в пространстве источника (представлено в Z баллов по сравнению с исходным уровнем) и в пространстве датчиков (магнитометры). Справа: временное обобщение классификаторов Задачи 1, обученных с пятью задержками (200–600 мс после начала T1) в каждом состоянии задержки (более темный цвет для более коротких задержек). Невидимые испытания в отставании 1 представлены черным цветом. На этих панелях 0 мс представляет начало T1. (D) То же, что и (C), но для Задания 2 после вычитания условия буквы Distractor. Время 0 представляет начало T2. 908:45

Рисунок 3. Временное обобщение классификаторов показывает…

(A) Матрицы временного обобщения для задачи 1 (верхние строки) и 2 (нижние строки) для каждого состояния задержки и для невидимых испытаний. На каждой панели классификатор обучался на каждой выборке времени (вертикальная ось: время обучения) и тестировался на всех остальных выборках времени (горизонтальная ось: время тестирования). Пунктирная линия соответствует диагонали матрицы временного обобщения, т. е. классификатора, обученного и протестированного на одной и той же временной выборке. Для каждого классификатора мы измерили начало, пик, смещение, продолжительность и амплитуду временного хода классификации. Сплошные линии здесь представляют среднюю пиковую задержку, начало и смещение каждого классификатора. (B) Цветные линии указывают среднюю разницу между отставанием 9и другие лаги (темные, средние и светлые цвета для лагов 1, 2 и 4 соответственно). Взяв в качестве примера пиковую задержку, значение 0 по оси y для данного условия означает, что пик производительности прогнозирования приходится на то же время, что и в условии Lag 9. Отрицательные и положительные значения указывают на то, что пик был сдвинут на более раннюю и более позднюю латентность соответственно. Значительные различия (ранг со знаком между субъектами, с поправкой на FDR) между состоянием Lag 9 и другим интересующим состоянием показаны толстой линией. Для отображения точки данных были сглажены с использованием скользящего среднего с окном из пяти выборок. 908:45

Рисунок 4. Прямое сравнение задачи 1…

(A–D) Конфликт задач в задержке 9до 1. На каждой панели поверхность ограничена измеренным началом и смещением производительности прогнозирования каждого классификатора (синий: Задача 1, красный: Задача 2). Цветные точки указывают на существенные различия между состоянием Lag 9 (пиковая задержка, начало и смещение) и интересующим состоянием (знаковые ранговые тесты, с поправкой на FDR). T1 представлен в момент времени 0, а соответствующая диагональ представлена ​​пунктирной линией. Маленькие черные сегменты на этой диагонали указывают на начало T1 по осям x и y. Задача 2 представлена ​​аналогично, за исключением того, что начало T2 различается на каждой панели. Справа на каждой панели представлены временные ходы классификаторов (синий — Задача 1; красный — Задача 2), обученных на 300, 400 и 500 мс. Толстые линии представляют AUC, значительно отличающуюся от уровня случайности (с поправкой на FDR). Серые пунктирные линии указывают время обучения каждого классификатора. 908:45

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Мозговые механизмы последовательной и параллельной обработки при выполнении двух задач.

  Сигман М., Дехане С. Сигман М. и др. Дж. Нейроски. 2008 23 июля; 28 (30): 7585-98. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0948-08.2008. Дж. Нейроски. 2008. PMID: 18650336 Бесплатная статья ЧВК. 908:45

• Общее корковое узкое место, лежащее в основе моргания внимания и периода психологической рефрактерности.

  Марти С., Сигман М., Дехане С. Марти С. и др. Нейроизображение. 2012 1 февраля; 59 (3): 2883-98. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.09.063. Epub 2011 1 октября. Нейроизображение. 2012. PMID: 21988891

• Функциональная нейроанатомия многозадачности: сочетание двойной задачи с задачей кратковременной памяти.

  Депрез С., Ванденбулке М., Питерс Р., Эмселл Л., Амант Ф., Сунарт С. Депрез С. и др. Нейропсихология. 2013 сен; 51 (11): 2251-60. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2013.07.024. Epub 2013 11 августа. Нейропсихология. 2013. PMID: 23938320

• Общие или отдельные ресурсы внимания? Смешения в проектах двойных задач, контрмеры и рекомендации.

  Ван Б., Синнетт С. Ван Б. и др. Мультисенс Рез. 20191 января; 32(2):145-163. дои: 10.1163/22134808-20181328. Мультисенс Рез. 2019. PMID: 31059470 Обзор.

• Обобщение знаний и издержки многозадачности.

  Garner KG, Dux PE. Гарнер К.Г. и др. Нат Рев Нейроски. 2023 февраля; 24 (2): 98-112. doi: 10.1038/s41583-022-00653-x. Epub 2022 8 ноября. Нат Рев Нейроски. 2023. PMID: 36347942 Обзор. 908:45

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Роль дорсальной премоторной коры в остановке совместных действий.

  Карделликкио П., Долфини Э., Д’Аусилио А. Карделличкио П. и др. iНаука. 2021 23 октября; 24 (11): 103330. doi: 10.1016/j.isci.2021.103330. Электронная коллекция 2021 19 ноября. iНаука. 2021. PMID: 34805791 Бесплатная статья ЧВК.

• Правая нижняя лобная извилина осуществляет двигательный тормозной контроль через колебания бета-диапазона у человека.

  Шаум М. , Пинзути Э., Себастьян А., Либ К., Фрайс П., Мобашер А., Юнг П., Вибрал М., Тюшер О. Шаум М. и др. Элиф. 2021 23 марта; 10:e61679. doi: 10.7554/eLife.61679. Элиф. 2021. PMID: 33755019 Бесплатная статья ЧВК.

• Множественные решения об одном объекте включают параллельное сенсорное восприятие, но мультиплексированное по времени включение свидетельств.

  Канг Ю.Х., Лёффлер А., Йериссен Д., Зильберберг А., Вольперт Д.М., Шадлен М.Н. Кан Ю.Х. и др. Элиф. 2021 10 марта; 10: e63721. doi: 10.7554/eLife.63721. Элиф. 2021. PMID: 33688829 Бесплатная статья ЧВК.

• Бифуркация в динамике мозга выявляет признаки сознательной обработки информации независимо от отчета.

  Сержент С., Кораццол М., Лабуре Г., Стоккарт Ф., Векслер М., Кинг Дж.