Для чего и как мы скрываем госномера автомобилей в объявлениях Авито / Хабр
Привет. В конце прошлого года мы стали автоматически скрывать номера автомобилей на фотографиях в карточках объявлений на Авито. О том, зачем мы это сделали, и какие есть способы решения таких задач, читайте в статье.
Задача
На Авито за 2018 год было продано 2,5 миллиона автомобилей. Это почти 7000 в день. Всем объявлениям о продаже нужна иллюстрация — фото автомобиля. Но по государственному номеру на нём можно найти много дополнительной информации о машине. И некоторые наши пользователи стараются самостоятельно закрывать госномер.
Причины, почему пользователи хотят скрывать госномер, могут быть разными. Со своей стороны мы хотим помогать им защищать свои данные. И стараемся улучшать процессы продажи и покупки для пользователей. Например, у нас уже давно работает услуга анонимного номера: когда вы продаёте автомобиль, для вас создается временный сотовый номер.
Ну а чтобы защитить данные о госномерах, мы обезличиваем фотографии.
Обзор способов решения
Чтобы автоматизировать процесс защиты пользовательских фотографий, можно воспользоваться сверточными нейронными сетями для детектирования полигона с номерным знаком.
Сейчас для детекции объектов используются архитектуры двух групп: двухэтапные сети, например, Faster RCNN и Mask RCNN; одноэтапные (singleshot) — SSD, YOLO, RetinaNet. Детектированием объекта является вывод четырёх координат прямоугольника, в которые вписан объект интереса.
Упомянутые выше сети способны находить на картинках множество объектов разных классов, что уже является избыточным для решения задачи поиска номерного знака, потому что машина у нас на картинках, как правило, всего одна (бывают исключения, когда люди фотографируют свою продаваемую машину и её случайную соседку, но это происходит достаточно редко, поэтому этим можно было пренебречь).
Ещё одна особенность этих сетей состоит в том, что по умолчанию они выдают bounding box со сторонами, параллельными осям координат.
Это происходит так, потому что для детектирования используется набор заранее определённых видов прямоугольных рамок, называемых anchor boxes. Если точнее, то сначала с помощью какой-то сверточной сети (например resnet34) из картинки получают матрицу признаков. Потом для каждого подмножества признаков, полученного с помощью скользящего окна, происходит классификация: есть или нет объект для k anchor box и проводится регрессия в четыре координаты рамки, которые корректируют её положение.
После этого есть ещё две головы:
одна для классификации объекта (собака/кошка/растение и т.д),
вторая (bbox regressor) — для регрессии координат рамки, полученной на предыдущем шаге, чтобы увеличить соотношение площади объекта к площади рамки.
Для того, чтобы предсказать повернутую рамку бокса, нужно изменить bbox regressor так, чтобы получать ещё и угол поворота рамки. Если этого не делать, то получится как-то так.
Кроме двухэтапного Faster R-CNN, есть одноэтапные детекторы, например RetinaNet. Он отличается от предыдущей архитектуры тем, что сразу предсказывает класс и рамку, без предварительного этапа предложения участков картинки, которые могут содержать объекты. Для того чтобы предсказывать повернутые маски, нужно также изменить голову box subnet.
Один из примеров существующих архитектур для предсказания повернутых bounding box — DRBOX. Эта сеть не использует предварительный этап предложения региона, как в Faster RCNN, поэтому она является модификацией одноэтапных методов. Для обучения этой сети используется K повернутых под определенными углами bounding box (rbox). Сеть предсказывает вероятности для каждого из K rbox содержать таргет объект, координаты, размер bbox и угол поворота.
Модифицировать архитектуру и заново обучить одну из рассмотренных сетей на данных с повернутыми bounding boxes — задача реализуемая. Но нашу цель можно достигнуть проще, ведь область применения сети у нас гораздо уже — только для скрытия номерных знаков.
Поэтому мы решили начать с простой сети для предсказания четырёх точек номера, впоследствии можно будет усложнить архитектуру.
Данные
Сборка датасета разбивается на два шага: собрать картинки автомобилей и разметить на них область с госномером. Первая задача уже решена в нашей инфраструктуре: все объявления, которые были когда-либо размещены на Авито, мы аккуратно храним. Для решения второй задачи мы используем Толоку. На
toloka.yandex.ru/requesterсоздаём задание:
В задании дана фотография автомобиля. Необходимо выделить номерной знак автомобиля, используя для этого четырёхугольник. При этом следует выделять государственный номер максимально точно.
С помощью Толоки можно создавать задания по разметке данных. Например, оценивать качество поисковой выдачи, размечать разные классы объектов (текстов и картинок), размечать видео и т.д. Их будут выполнять пользователи Толоки, за плату, которую вы назначите. Например, в нашем случае толокеры должны выделить полигон с госномером автомобиля на фото.
Если это отношение меньше некоторого заданного порога для нескольких заданий, то такой пользователь блокируется. Однако для двух произвольных четырехугольников посчитать IoU не так просто, тем более, что в Толоке приходится это реализовать на JavaScript.
Мы сделали небольшой хак, и считаем, что пользователь не ошибся, если для каждой точки исходного полигона в небольшой окрестности находится точка, отмеченная разметчиком. Ещё есть правило быстрых ответов, чтобы блокировались слишком быстро отвечающие пользователи, капча, расхождение с мнением большинства и т.д. Настроив эти правила, можно ожидать довольно неплохую разметку, но если нужно действительно высокое качество и сложная разметка, нужно специально нанимать фрилансеров-разметчиков. В итоге наш датасет составил 4к размеченных картинок, и стоило всё это 28$ на Толоке.
Модель
Теперь сделаем сеть для предсказания четырёх точек области. Получим признаки с помощью resnet18 (11.7M параметров против 21.8M параметров у resnet34), далее делаем голову для регрессии в четыре точки (восемь координат) и голову для классификации, есть на картинке номерной знак или нет. Вторая голова нужна, потому что в объявлениях о продаже машины не все фотографии с машинами. На фото может быть деталь автомобиля.
Подобное нам, конечно, детектить не надо.
Обучение двух голов делаем одновременно, добавив в датасет фото без номерного знака с таргетом bounding box (0,0,0,0,0,0,0,0) и значением для классификатора «картинка с номерным знаком / без» — (0,1).
Тогда можно составить единую лосс функцию для обеих голов как cумму следующих лоссов. Для регрессии в координаты полигона номерного знака используем гладкий L1 loss.
Его можно интерпретировать как комбинацию L1 и L2, который ведёт себя как L1, когда абсолютное значение аргумента велико и как L2, когда значение аргумента близко к нулю. Для классификации используем softmax и crossentropy loss. Экстрактор признаков — resnet18, используем веса, предобученные на ImageNet, дальше дообучаем на нашем датасете экстрактор и головы. В данной задаче мы использовали фреймворк mxnet, так как он является основным для computer vision в Авито. Вообще, микросервисная архитектура позволяет не привязываться к конкретному фреймворку, но когда имеешь большую кодовую базу, лучше использовать ее и не писать тот же самый код заново.
Получив приемлемое качество на нашем датасете, мы обратились к дизайнерам, чтобы нам сделали номерной знак с логотипом Авито. Сначала мы конечно попробовали сделать сами, но выглядел он не очень красиво. Дальше требуется изменить яркость номерного знака Авито на яркость оригинальной области с номерным знаком и можно накладывать логотип на изображение.
Запуск в прод
Проблема воспроизводимости результатов, поддержки и развития проектов, решённая с некоторой погрешностью в мире backend- и frontend-разработки, всё ещё стоит открытой там, где требуется использовать модели машинного обучения. Вам наверняка приходилось разбираться в легаси коде моделек. Хорошо если в readme есть ссылки на статьи или опенсорс-репозитории, на которых базировалось решение. Скрипт для запуска переобучения может упасть с ошибками, например, поменялась версия cudnn, и та версия tensorflow уже не работает с этой версией cudnn, а cudnn не работает с этой версией драйверов nvidia. Может, для обучения использовался один итератор по данным, а для тестирования и в продакшене другой.
Так можно продолжать довольно долго. В общем, проблемы с воспроизводимостью существуют.
Мы стараемся убрать их, используя nvidia-docker окружение для обучения моделек, в нём есть все необходимые зависимости для сuda, также туда устанавливаем зависимости для питона. Версия библиотеки с итератором по данным, аугментациями, инференсу моделек — общая для стадии обучения/экспериментирования и для продакшена. Таким образом, чтобы дообучить модель на новых данных, вам нужно выкачать репозиторий на сервер, запустить shell скрипт, который соберет докер-окружение, внутри которого поднимется jupyter notebook. Внутри у вас будут все notebook’и для обучения и тестирования, которые точно не упадут с ошибкой из-за окружения. Лучше, конечно, иметь один файл train.py, но практика показывает, что всегда требуется смотреть глазами на то, что выдаёт моделька и что-то менять в процессе обучения, так что в конце вы всё равно запустите jupyter.
Веса модели хранятся в git lfs — это специальная технология для хранения больших файлов в гите.
В результате: мы запустили замазывание номеров на объявлениях в категории авто для частников, 95 перцентиль времени обработки одной картинки для скрытия номера равен 250 мс.
AUTO.RIA – Почему скрывают гос. номера и стоит ли покупать такое авто?
Часто, просматривая предложения о продаже авто, покупатели видят скрытые гос. номера. Как оказалось, главная причина сокрытия гос.
номера авто — «потому что все так делают».
В августе 2019 открытый гос. номер авто стал важным элементом проверенного предложения, а уже в 2020 этот атрибут становится обязательным. С 1 мая на AUTO.RIA возможна подача только авто с открытыми гос. номерами на фото, и при необходимости скрытыми зарисовщиком номеров AUTO.RIA. В любом случае, это даст возможность сверять данные от продавца в объявлении с проверенной информацией из независимых источников: реестров МВД и международных дилерских баз.
Каждый номер закреплен за конкретным авто, а каждому авто присвоен уникальный VIN-код — за счет этого у AUTO.RIA и есть возможность проверять данные автомобиля. Алгоритмы автоматически распознают гос. номер на фото, после чего направляют запрос к соответствующим базам.
Уже через несколько минут на странице предложения появляется информация из реестров МВД и других источников:
- Данные о розыске;
- Детали зафиксированного ДТП;
- Последний зафиксированный пробег;
- Дата последней операции в СЦ МВД;
- Марка/модель автомобиля;
- Год выпуска;
- Цвет;
- Тип топлива;
- Объем двигателя.
С момента запуска распознавания гос. номеров на AUTO.RIA в августе 2019 года, количество «открытых» предложений перевалило уже за полмиллиона. И если на старте благодаря этой технологии было проверено 20 500+ VIN-кодов, то уже в марте-2020 число успешных проверок выросло почти в 4 раза, до 79 000+ авто.
Особо осторожные, не желающие публиковать номер продавцы, смогут, как и раньше, маскировать его специальным инструментом на AUTO.RIA. Для этого достаточно нажать кнопку «Скрыть номер авто» при добавлении фото. Тогда номер останется скрытым для широких масс, авто пройдет все необходимые проверки, а AUTO.RIA сделает еще один важный шаг к 100% проверенному авторынку.
В данный момент на AUTO.RIA с открытыми гос. номерами продается уже каждое второе авто — почти 100 000. Это создает на рынке критическую массу авто с проверенной информацией и задает новый стандарт автомобильной торговли Украины.
Обращайте внимание на наличие отметки гос.
номера в объявлении или воспользуйтесь соответствующим фильтром поиска, чтобы искать только среди предложений с открытым номером авто.
Смотреть проверенные авто
зачем и как это сделать
Есть несколько способов, как закрыть номер авто на “Авито”. Это можно сделать с помощью компьютера, смартфона или подручных средств.
Зачем скрывать номер авто
Есть 6 распространенных причин:
- Личные причины, например нежелание осведомлять родственников и знакомых о продаже.
- Боязнь столкнуться с мошенниками или преступниками. Распространенная, но необоснованная причина, поскольку другие персональные данные (телефон, адрес, имя) останутся незащищенными. В этом случае замазывание – бесполезная мера: если покупатель приедет на встречу с продавцом из корыстных побуждений, он узнает номера автомобиля самостоятельно.
- Желание скрыть информацию о машине. Излюбленный мотив перекупщиков, которые пытаются утаить информацию о владельцах, количестве ДТП, пробеге и стоимости авто. Госномер – источник информации: чем больше данных автомобиля на сайте, тем больше способов проверить законность сделки и историю транспортного средства.
- Страх, что создадут клон автомобиля. Мошенники нашли способ продавать краденые авто: они копируют идентификационные данные транспортного средства с доски объявлений, а затем подделывают ПТС и продают двойник автомобиля. Если человек боится показывать госномер по этой причине, ему следует знать, что случаи таких обманов единичны, поскольку требуют больших материальных вложений и сложной подготовки.
- Опасность для владельца автомобиля. По номерам можно узнать не только историю транспортного средства, но и информацию о его хозяине: полное имя, дату рождения, адрес проживания или прописки, данные водительского удостоверения и СТС.
- Неосведомленность о мотивах скрытия госномера. Не все автовладельцы знают, зачем скрывать номерные знаки транспортного средства, но делают как все.
Госномер – источник информации: чем больше данных автомобиля на сайте, тем больше способов проверить законность сделки и историю транспортного средства.
youtube.com/embed/8ffYEol8BVE?feature=oembed&wmode=opaque» frameborder=»0″ allow=»accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture» allowfullscreen=»»/>
Как замазать номер автомобиля в объявлении
Сайт Hideframe
Чтобы замазать номер машины в Hideframe, нужно выделить область скрытия, нажать кнопку “Применить”, дождаться результата и сохранить готовое фото на компьютер.
Сайт Inettools
Сервис позволяет заретушировать номера онлайн. Для этого нужно загрузить изображение и выделить нужную область на фото. Чтобы скачать готовую картинку, необходимо нажать кнопку “Создать” (она находится внизу страницы).
Приложение Adobe Photoshop
Для стирания номера в Photoshop следует выбрать инструмент “Прямоугольник”, после чего выделить область госномера и воспользоваться заливкой или градиентом. Для поворота и вращения фигуры необходимо зайти в меню “Редактирование” и нажать на пункт “Свободное трансформирование”.
Второй способ: выбрать вкладку “Фильтр”, в которой есть эффект “Размытие по Гауссу”, а затем отрегулировать степень размытия с помощью ползунков.
Также в Photoshop можно закрасить номерные знаки инструментом “Кисть” или размазать их при помощи инструмента “Палец”. Эти инструменты находятся на рабочей панели слева.
Утилита Blur Number Plate
Программа автоматически закрашивает нужную область при загрузке фотографии с компьютера.
Photo Eraser
Скрыть номер автомобиля можно и с помощью смартфона. Чтобы замазать номер машины в приложении Photo Eraser, нужно выбрать изображение в галерее мобильного устройства, а затем выделить номера с помощью инструмента “Лассо”. После этого программа закрасит выбранную область на фотографии. Приложение можно скачать на смартфон с операционной системой iOS или Android.
Afterlight
Программа поддерживается мобильными устройствами на платформах iOS, Android и Windows Phone. В Afterlight замазать номерные знаки можно с помощью инструмента “Размытие”.
Подручные средства
Продавец может завесить государственные знаки при фотосъемке автомобиля или заклеить их темной липкой лентой.
Помощники Куомо неоднократно задерживали публикацию данных о погибших в домах престарелых знание процесса, который говорил на условиях анонимности, чтобы обсудить его детали.
В конце апреля официальные лица обследовали дома престарелых — процесс, за которым наблюдали помощники г-на Куомо — и собрали данные о жителях, умерших в учреждениях, а также о тех, кто умер после перевода в больницы, сообщили люди.
На фоне критики политики г-на Куомо весной 2020 года Департамент здравоохранения начал подготовку отчета по этому вопросу под пристальным наблюдением высших советников губернатора.
«Нас беспокоит этот отчет», — написала г-жа ДеРоса в электронном письме чиновникам здравоохранения и высокопоставленным помощникам Куомо от 18 июня, которое было проанализировано The Times. Она изложила самые сильные моменты, которые следует выделить в отчете «с моей точки зрения»; каждый из них был связан с ниспровержением идеи о том, что повторное размещение инфицированных людей в домах престарелых было проблематичным.
«Необходимо выдержать проверку и окончательно рассказать историю», — добавила г-жа ДеРоса.
В окончательной версии отчета, который, как сообщила The Times, был несколько раз переписан старшими советниками г-на Куомо и опубликован в начале июля, подчеркивается, что госпитализация из больниц «не была причиной инфекций или смертельных исходов в домах престарелых». Вместо этого в отчете содержалось меньшее количество смертей, а наиболее вероятным источником инфекции назывался персонал.
Но другая версия исследования, направленная на научную прессу и подготовленная одновременно почти дюжиной чиновников здравоохранения, имеет более тонкий взгляд.
Этот проект, рассмотренный The Times, пришел к тем же выводам, но включал длинный абзац, описывающий ограничения анализа, такие как отсутствие информации о взаимодействии персонала и резидента. По его данным, число жителей с Covid-19, убитых в результате пандемии, на конец мая составило 9 739 человек, что намного выше, чем публично заявляла администрация в то время.
Отправляющийся в отставку посол Сирии признает, что скрывал численность войск США; Хвалит ближневосточный рекорд Трампа
Спустя четыре года после подписания печально известного письма «Никогда не Трамп», осуждающего тогдашнего кандидата в президенты Дональда Трампа как опасность для Америки, уходящий в отставку дипломат Джим Джеффри рекомендует новой администрации Байдена придерживаться внешней политики Трампа на Ближнем Востоке.
Но даже несмотря на то, что он хвалит поддержку президентом того, что он называет успешным «реалистичным» подходом к региону, он признает, что его команда регулярно вводила в заблуждение высокопоставленных руководителей относительно численности войск в Сирии.
«Мы всегда играли в надувательские игры, чтобы не объяснять нашему руководству, сколько у нас там войск, — сказал Джеффри в интервью. Фактическая численность войск на северо-востоке Сирии «намного больше, чем» примерно двести военных , которые Трамп первоначально согласился оставить там в 2019 году.
Внезапно объявленный Трампом вывод американских войск из Сирии остается, пожалуй, самым противоречивым внешнеполитическим шагом в первые годы его пребывания в должности, а для Джеффри — «самым спорным событием за мои пятьдесят лет пребывания в правительстве». Приказ, впервые изданный в декабре 2018 года, привел к отставке бывшего министра обороны Джима Мэттиса. Это катапультировало Джеффри, тогдашнего специального посланника Трампа по Сирии, в роль специального посланника в борьбе с ИГИЛ, когда это спровоцировало протестную отставку его предшественника Бретта Макгерка.
Для Джеффри этот инцидент был гораздо менее банальным, но в конечном итоге это история успеха, которая закончилась тем, что американские войска продолжали действовать в Сирии, отказывая России и Сирии в территориальных завоеваниях и не позволяя остаткам ИГИЛ восстановиться.
В 2018 году и снова в октябре 2019 года, когда Трамп повторил приказ о выводе войск, президент хвастался, что ИГИЛ «побеждено». Но каждый раз президента убеждали оставить в Сирии остаточные силы, и борьба продолжалась.
«Какой уход из Сирии? Никогда не было вывода войск из Сирии», — сказал Джеффри.«Когда ситуация на северо-востоке Сирии была довольно стабильной после того, как мы разгромили ИГИЛ, [Трамп] был склонен уйти. В каждом случае мы решили придумать пять лучших аргументов в пользу того, почему нам нужно остаться. И оба раза нам это удалось. Такова история».
Официально Трамп в прошлом году согласился оставить несколько сотен американских военнослужащих — где-то между 200 и 400, согласно разным сообщениям того времени — на северо-востоке Сирии для «защиты» нефтяных месторождений, удерживаемых курдскими союзниками США в борьбе против ИГИЛ.Принято считать, что фактическое число в настоящее время больше, чем это — анонимные официальные лица назвали число около 900 на сегодняшний день, — но точная цифра засекречена и остается неизвестной даже, по-видимому, членам администрации Трампа, стремящимся положить конец так называемому «Вечные войны».
Когда Джеффри снова покидает государственную службу, вряд ли он высмеивает вызывающего разногласия президента.
Решение карьерного посла в 2018 году служить в администрации Трампа, несмотря на его политическую оппозицию президенту, и отстаивать его политику на пути к выходу из дома – это визитная карточка чиновника, которого коллеги называют непревзойденным аполитичным государственным служащим.Джеффри не полемизирует о характере президента, хотя и говорит, что поддерживает свое решение подписать открытое письмо 2016 года, в котором говорилось, что Трамп был «неустойчивым» и «действовал импульсивно».
«Я знаю, что я сделал в 2016 году, и я не согласен с этим», — сказал Джеффри, бывший посол США в Ираке. «Я внимательно следил за ситуацией с Ираном, Ираком и Сирией и был потрясен тем, что у нас не было более последовательной политики. Это не было политическим решением».
Теперь Джеффри говорит, что «скромный» и деловой подход Трампа к Ближнему Востоку привел к более стабильному региону, чем более трансформационная политика любого из его предшественников.
Речь президента Джорджа Буша-младшего о положении в стране в 2003 г., предвещающая сокрушительное вмешательство США в Ирак, и речь президента Барака Обамы в Каире в 2009 г., провозгласившая «новое начало» с мусульманским миром, представляют собой подход к Ближнему Востоку, который «усугубил положение» и — ослабил нас, — сказал Джеффри. Администрация Трампа, по его словам, смотрела на Ближний Восток сквозь призму геостратегии и сосредоточила свое внимание на Иране, России и Китае, одновременно сдерживая метастатическую «болезнь» исламистского террора.
Джеффри считает, что Трамп достиг своего рода политического и военного «тупика» в ряде различных холодных и горячих конфликтов, создав ситуацию, которая является почти лучшей, на которую любая администрация могла надеяться в таком грязном, нестабильном регионе.
На большей части территории Сирии оставшиеся американские войска сохраняют хрупкую стабильность. Хотя американские дипломаты все еще кропотливо работают над переселением тысяч семей ИГИЛ и переселением иностранных боевиков, все еще удерживаемых возглавляемыми курдами СДС, Джеффри сказал, что гуманитарная ситуация постепенно улучшается, и у него нет опасений, что оставшиеся задержанные боевики ИГИЛ сбегут.
В Ираке Джеффри считает, что администрация Трампа поддерживает отношения с центральным правительством и ограничивает иранское влияние в Багдаде.
«Застой, блокирование авансов и сдерживание — это неплохо», — сказал Джеффри. «Это то, что могущественные страны — Франция, Великобритания, Соединенные Штаты — не смогли сделать в 1930-х годах, а затем они обнаружили, что им приходится сражаться за свою жизнь в действительно важных местах, таких как Париж, Южно-Китайское море и Северная Африка».
«Такова природа реальной политики и внешней политики великих держав.”
У Джеффри, безусловно, неортодоксальный взгляд на внешнюю политику Трампа. Это происходит в тот момент, когда большинство основных специалистов по национальной безопасности обеих партий, включая некоторых бывших членов администрации Трампа, открыто осуждают действия президента в отношении военных и дипломатических дел Америки. В частности, критики говорят, что 45-й президент нанес ущерб американским альянсам, возможно, необратимо, своим воинственным аккаунтом в Твиттере, а иногда и карательной внешней политикой. В одном ключевом примере Трамп объявил о выводе войск из Германии, потому что Берлин не соответствовал контрольным показателям расходов на оборону.
Джеффри сказал, что нет никаких сомнений в том, что Трамп требовал много союзников США как в Европе, так и на Ближнем Востоке. Но он закатывает глаза при мысли о том, что союзы США рухнут под давлением Соединенных Штатов, которые будут делать такие вещи, как платить больше за собственную национальную оборону или делать больше, чтобы дать отпор Ирану.
Далекий от того, чтобы подрывать союзников на Ближнем Востоке, сказал Джеффри, Трамп стремился «создать нашу систему альянсов и, по сути, перестать придираться к ним, показать, что Вашингтон прикрывает их спину, включая их внутреннюю ситуацию — они могут делать почти все, что хотят, но им придется активизироваться и что-то делать.
На Ближнем Востоке, сказал он, этот подход принес ему друзей, а не врагов. Он указывает на историческое политическое напряжение между Израилем и некоторыми монархиями Персидского залива.
«Никто не хочет, чтобы президент Трамп ушел, среди всех наших союзников [на Ближнем Востоке]», — сказал он. «Правда в том, что президент Трамп и его политика довольно популярны среди всех наших популярных государств в регионе. Имя я тот, кто несчастлив».
В Ираке, по его словам, отношения с Багдадом остаются здоровыми, даже несмотря на то, что он подтвердил угрозу Госдепартамента закрыть посольство, если Ирак не примет дополнительных мер для ограничения деятельности иранских ополченцев.
«Это постоянная проблема», — сказал он. «Это была не надуманная угроза, это очень серьезно».
Заявление о выводе войск из Сирии было резко осуждено даже членами собственной администрации Трампа как отказ от SDF, которые вели большую часть наземных боев против ИГИЛ. Критики часто преподносят это как главный наглядный урок хаоса и даже жестокости администрации Трампа.
Джеффри оспаривает обвинение в том, что Соединенные Штаты «бросили» своих курдских союзников под натиском Турции.
Хотя Соединенные Штаты дали курдам военную гарантию против российских наемников, действующих в Сирии, сирийского правительства и ИГИЛ, «никто в Вашингтоне никогда не давал курдам военную гарантию против Турции», — сказал Джеффри. «Я не могу указать на это пальцем, [но] каждый курдский лидер, которого я знаю, думает, что ему или ей дали такую гарантию люди на местах, и это повлияло на их поведение, в том числе на то, как они вели себя по отношению к по отношению к туркам. Так что это была очень сложная политическая неразбериха.
Джеффри не оспаривает тот факт, что в процессе принятия решений был некоторый хаос. Но он сравнил это с колебаниями численности войск в Ираке при Буше или с вторжением Обамы в Афганистан и одновременным сроком вывода войск.
«Смотрите, в каждой администрации царит поверхностный хаос», — сказал он. «Я не защищаю эту банду, я просто говорю, что хаос — это то, что я испытал».
Если Джеффри хвалит общий подход администрации Трампа к Ближнему Востоку, он столь же оптимистичен в отношении новой администрации Байдена.
«Если [США союзники на Ближнем Востоке] должны были выбрать кого-то другого, это был бы Джо Байден», — сказал Джеффри. «Я не могу предсказать, как поведет себя Джо Байден, [но] из всех его решений, в которых я принимал участие, а их было много, по своей природе он больше деловой человек.
«Я не вижу, чтобы он выступал ни с речью Буша, ни с речью в Каире. И это хорошо».
На вопрос, что он посоветует администрации Байдена, когда она возьмет на себя его портфолио, Джеффри ответил, что будет призывать избранного президента придерживаться курса, проложенного командой Трампа.Некоторые вещи, которые команда Байдена может захотеть отменить — например, расторжение ядерной сделки с Ираном — теперь, по его мнению, могут оказаться невозможными. Но прежде всего не пытайтесь «трансформироваться». Не пытайтесь «превратить Сирию в Данию». Застой – это стабильность.
«Я думаю, что тупик, который мы создали, — это шаг вперед, и я бы его поддержал», — сказал Джеффри.
«Я просто рассказываю вам реальность такой, какой я ее видел.
Я не пытаюсь сделать одолжение никому. Потому что очень важно, когда приходит новая команда, они не говорят, что если ее создал Трамп, то она должна быть плохой.”
Не пропустите:
Ресурсы активных стрелков — ФБР
ALERRT/Другие инициативы по обучению В ответ на стрельбу в школе в Ньютауне, штат Коннектикут, ФБР совместно с Бюро содействия юстиции Министерства юстиции объединились с Программой повышения квалификации сотрудников правоохранительных органов по быстрому реагированию (ALERRT), которая был разработан в Техасе при поддержке штата Техас и размещен в Университете штата Техас.ALERRT обучил более 114 000 сотрудников правоохранительных органов оперативному реагированию протоколу реагирования, принятому ФБР в качестве национального стандарта для тактических инструкторов специальных агентов. Многие государственные и местные полицейские управления также приняли его в качестве стандарта для активного реагирования на стрельбу, гарантируя, что сотрудники правоохранительных органов, прибывающие на место происшествия, понимают, как другие обучены реагировать.
Приблизительно 225 тактических инструкторов ФБР со всей страны прошли обучение протоколам ALERRT после посещения его 40-часового курса подготовки инструкторов и используют полученные знания для удовлетворения возросшего спроса на обучение со стороны штатов, местных и племенных , и правоохранительные органы университетского городка.
В дополнение к ALERRT для служб быстрого реагирования, полевые офисы ФБР собирают сотрудников правоохранительных органов для обсуждения передового опыта и уроков, извлеченных из предыдущих инцидентов с массовыми стрельбами. Эти двухдневные конференции включают в себя обсуждения и инструкции, связанные с конкретными аспектами инцидентов, связанных со стрельбой, включая предварительные показатели (например, поведенческий анализ), сложное управление местом преступления и сбор улик, управление кризисными ситуациями, помощь жертвам, вопросы средств массовой информации и самодельные взрывчатые вещества. устройства.На сегодняшний день в этих конференциях приняли участие более 64 000 начальников полиции, шерифов и руководителей правоохранительных органов штата, местных органов власти, племен и университетских городков, которые будут проводиться на постоянной основе для обеспечения готовности правоохранительных органов к будущие угрозы.
Местные офисы ФБР также проводят командные учения, посвященные тому, как реагировать и восстанавливаться после инцидента с активным стрелком. В этих учениях принимают участие наши партнерские федеральные агентства, правоохранительные органы штата и местные органы власти, пожарные службы, службы неотложной медицинской помощи, федеральные прокуроры, а также прокуроры округов, округов и штатов.
Скрытое состояние в обороте функционирующего мембранного белкового комплекса
РЕЗУЛЬТАТЫ
Для измерения кинетики оборота статора мы смотрели на скорость двигателя при высокой нагрузке в устойчивом состоянии, где скорость демонстрировала ступенчатые скачки по мере включения статоров. и от двигателя стохастически. Чтобы обеспечить регулируемую экспрессию статорных белков, мы использовали нулевой штамм motA JY21 ( motA 448 Δ fliC Δ cheY ) ( 10 ). Плазмида pTrc99aMotA, которая экспрессировала MotA под контролем промотора, индуцируемого изопропил-β-d-тиогалактозидом (IPTG), трансформировали в JY21, чтобы отрегулировать число статоров в стационарном состоянии.
При культивировании клеток использовали три различных уровня индуктора IPTG (0, 2 и 5 мкМ), при этом большинство данных было собрано с использованием индукции 2 мкМ IPTG, где среднее статорное число в стационарном состоянии составляет примерно половину от числа статоров дикого типа. напряжение. Плаз- Для сравнения также использовали штамм дикого типа JY27 ( fliC cheY ), трансформированный pKAF131.Типичные кривые скорости двигателя, измеренные для двигателя под высокой нагрузкой (латексный шарик диаметром 1 мкм на отрезке нити) с временным разрешением около 0,03 с, показаны на рис. алгоритм (синие линии). Представлены скачки скорости, показывающие серию скоростных сегментов. Количество статоров для каждого сегмента скорости определялось путем деления среднего значения скорости в этом сегменте на среднее изменение скорости на статор для всей трассы. Длина интервала каждого сегмента извлекается как время пребывания статора.Минимальная длина интервала в нашем алгоритме пошагового поиска установлена равной 1 с.
Установка других значений минимальной длины в нашем алгоритме не изменила вывод нашего исследования (см. Дополнительные материалы). Средняя скорость как функция числа статоров показана на рис. S1, который продемонстрировал линейную зависимость между скоростью двигателя и номером статора, согласующуюся с предыдущими измерениями. Мы провели большое количество измерений с JY21. Мы провели измерения на 631 двигателе JY21, индуцированном 2 мкМ IPTG, каждый продолжительностью около 20 минут, извлекая в общей сложности 3254 сегмента скорости для JY21.Для сравнения мы также провели измерения на двигателях дикого типа штамма JY27, выделив в общей сложности 1393 сегмента скорости. Наша измеренная выборка распределения количества статоров для JY21, индуцированного 2 мкМ IPTG, показана на рис. S2A вместе с выборочным дистрибутивом для JY27.Рис. 1 Типичные кривые скорости двигателя при высокой нагрузке для двигателей в установившемся режиме.
Синие линии — это средние скорости, найденные алгоритмом пошагового поиска.
Рис. 2 Распределение времени пребывания при различных номерах статоров.
Распределение времени выдержки при номерах статоров от 4 до 6 (от A до C ) и при номерах статоров от 1 до 11 ( D ) для мутантного штамма JY21, индуцированного 2 мкМ IPTG. Красные линии соответствуют уравнению. 1 в основном тексте. В модели статора с двумя состояниями, схематично показанной на рис. 3А, «U» и «O» обозначают несвязанное/рассеивающее через мембрану и связанное состояния статора, соответственно, с k 1 и k -1 как константы скорости связывания и несвязывания.Распределение времени простоя для двигателей с определенным количеством ( N ) статоров в этой модели с двумя состояниями представляет собой единую экспоненциальную функцию (вывод см. в Дополнительных материалах). Наши экспериментально измеренные распределения времени пребывания имеют многоэкспоненциальную форму. Этот вывод позволил предположить существование скрытого состояния в обороте статора ( 17 , 18 ). Мы обозначили это скрытое состояние как «H», и модель с тремя состояниями показана на рис. 3B. Статор воздействует на ротор только в состоянии O.В этой модели распределение времени простоя для двигателей с определенным количеством статоров имеет многоэкспоненциальную форму (см. Дополнительные материалы для получения). В предельном случае k 2 (константа скорости перехода из состояний H в O) намного больше, чем другие константы скорости (особенно k −2 ), количество статоров в скрытом состоянии в двигатель не более одного, и тогда распределение времени пребывания P N (τ) сводится к двухэкспоненциальной форме PN(τ)=C1e−ksτ+C2e−kfτ(1)
, где C 1 и C и C 2 2 — две константы нормализации, K S = K 1 ( м — N ) + ( K -1 + K -2 ) N — ставка распада для медленного компонента, K F = K = K 1 ( м — N ) + ( k k -1 + K −2 ) N + k 2 ≈ k 2 – уб. скорость для быстрого компонента, N — это количество статоров в состоянии O, а M — максимальное количество мест связывания статоров на двигатель.
Рис. 3 Кинетические модели оборота статора.
Схема моделей с двумя состояниями ( A ) и тремя состояниями ( B ) вместе с константами скорости. U обозначает несвязанное/мембрано-диффузионное состояние, O обозначает связанное состояние, а H обозначает скрытое состояние. Статор воздействует на ротор только в состоянии O.
Мы подгоняем распределения времени пребывания при различном количестве статоров от N = 2 до 10 с уравнением. Рис.4, оба почти независимые от N . Как к S = K 1 K 1 м + ( K -1 + K -2 — K 9016 1 ) N , Независимость K S на N означает, что K8 S
≈ K 1 м , а K 1 не слишком отличается от K -1 + K −2 .В результате k 2 намного больше, чем другие константы, что согласуется с нашим предположением.
Поскольку оба k s и k f почти инвариантны с N , мы сгруппировали все данные по статорам с номерами от 1 до 11 и построили комбинированное распределение времени пребывания, как показано на рис. 2D вместе с подходит с уравнением. 1. Результаты подгонки: k s (≈ k 1 M ) = 0.0081 ± 0,0004 с −1 и k f (≈ k 2 ) = 0,22 ± 0,04 с −1 .Рис. 4 Зависимость скоростей распада от номеров статоров.
Скорости затухания k s ( A ) и k f ( B ) из подгонки распределений времени выдержки при номерах статора от 2 до 10 для J2141 Красные линии обозначают средние значения 0,0083 и 0,23 с -1 для k с и k f соответственно.
Наша модель предсказывала, что скорость включения ( k 1 ) из состояния U в состояние O должна увеличиваться с уровнем экспрессии статорного белка, тогда как быстрая скорость k f (≈ k 2 ) должен быть инвариантным.
Мы проверили это предсказание, используя два других различных уровня экспрессии статорного белка, индуцируя 0 и 5 мкМ IPTG. Мы провели измерения и выделили сегменты скорости 640 и 890 для уровней индукции 0 и 5 мкМ IPTG соответственно.На рис. С2Б. Из-за неплотной экспрессии плазмиды наблюдается некоторая экспрессия статорного белка даже без добавления индуктора. Таким образом, уровень экспрессии, индуцированный 2 мкМ ИПТГ, не сильно отличается от уровня без индуктора. Среднее число статоров составляет 5,3, 5,8 и 7,5 для индукции 0, 2 и 5 мкМ IPTG соответственно. Комбинированные распределения времени пребывания для номеров статоров от 1 до 11 показаны на рис.S3 для трех уровней индукции 0, 2 и 5 мкМ IPTG, а также соответствия с уравнением. 1. Результаты подгонки для k f (≈ k 2 ) составляют 0,26 ± 0,04, 0,22 ± 0,04 и 0,29 ± 0,04 с −1 для 0, 2 2 индукция, соответственно, почти не зависит от уровня индукции. Результаты подгонки для k s (≈ k 1 M ) составляют 0,0075 ± 0,0006, 0,0081 ± 0,0004 и 0,0160 ± 0. 0009 с -1 для индукции 0, 2 и 5 мкМ IPTG соответственно, увеличиваясь с уровнем экспрессии статорного белка. Мы также можем проверить нашу модель другим способом. Предполагая, что двигатель в настоящее время имеет N = 5 статоров, прилагающих усилие (в состоянии O), скорость увеличивается на шаг, если статор переходит из состояния H в состояние O (быстрая скорость) или из состояния U в состояние O ( медленная скорость), и скорость уменьшается на ступень, если статор переходит из состояния O в H (медленная скорость) или из состояния O в состояние U (медленная скорость).Поэтому, если мы посмотрим на распределение времени задержки для интервалов «Вкл», которые определяются как интервалы, за которыми следует увеличение скорости, мы должны увидеть двухэкспоненциальную форму; тогда как, если мы посмотрим на распределение времени задержки для интервалов «Выкл», которые определяются как интервалы, за которыми следует снижение скорости, мы должны увидеть одноэкспоненциальную форму.
Это было именно так, как показано на рис. S4 для статора номер 5 для JY21, индуцированного 2 мкМ IPTG, для которого у нас был самый большой набор данных.Далее мы можем разделить интервалы включения на две категории: интервалы «вкл.-вкл.», которые определяются как интервалы включения, которым предшествует увеличение скорости, и интервалы «выкл.-вкл.», которые определяются как интервалы включения, которые предшествует снижение скорости. Поскольку скрытое состояние недолговечно, коротким интервалам включения в большинстве случаев должно было предшествовать снижение скорости, таким образом, появляясь в основном в категории Off-On. Поскольку статистики было недостаточно, если отображать только N = 5 интервалов, мы объединили интервалы для номеров статоров N = 4, 5 и 6, которые являются номерами состояний с наибольшим количеством статистических данных.Мы построили интервальные гистограммы для обеих категорий на рис. S5 (A и B), и, как и предполагалось, интервалы Off-On имеют двухэкспоненциальную форму, тогда как интервалы On-On имеют одноэкспоненциальную форму.
Отношение как функция номера статора N показано на рис. 5 для JY21, индуцированного 2 мкМ IPTG, вместе с подгонкой с помощью функции a / N — b . Результаты подгонки: a = 10,4 ± 1,2 и b = 0,52 ± 0,30. Объединив эти результаты с извлеченными Mk 1 = 0,0081 ± 0,004 с −1 из подгонки распределения времени пребывания и предполагая, что M = 11, мы получили значения кинетических констант скорости как k 1 = (7.4 ± 0,4) × 10 −4 с −1 , k −1 = (4,5 ± 2,4) × 10 −4 с −1 , и k 1 (3,3 ± 2,4) × 10 −4 с −1 . Величины k 1 и k −1 согласуются с ранее измеренными ( 15 ).Рис. 5 Отношение количества событий включения к количеству событий выключения при различных номерах статоров от 2 до 10.
Красная линия соответствует функции a/N − b .
Чтобы проверить, зависит ли мультиэкспоненциальная форма от штамма, мы также провели измерения с штаммом JY27 E. coli дикого типа . Комбинированное распределение времени выдержки для двигателей с номерами статоров от 1 до 11 показано на рис. S6, также демонстрирующая двухэкспоненциальную форму. Таким образом, скрытое состояние является неотъемлемым свойством кинетики оборота статора.
Каков возможный механизм скрытого состояния? Мы стремились проверить конкретный механизм. Блок статора (MotA 4 MotB 2 ) образует протонный канал, который соединяет поток протонов через внутреннюю мембрану с движением ротора.Перед сборкой в двигатель сегмент MotB (остатки с 51 по 70) в периплазме непосредственно на С-конце трансмембранных спиралей MotB действует как пробка, предотвращающая преждевременный поток протонов через статор ( 8 ). После установки в двигатель большое конформационное изменение в MotB позволяет узлу статора закрепиться на пептидогликане через С-концевой конец MotB, и канал отключается ( 8 , 19 ).
Даже после того, как статор был собран с двигателем, в периплазматическом сегменте MotB сохраняется некоторая гибкость, поскольку минимальный вариант с делецией 50 остатков в этом сегменте (MotB∆51–100) все еще функционален ( 19 ).Поэтому мы спрашиваем, может ли эта заглушка временно закрыть канал даже при установленном статоре и тем самым создать переходное скрытое состояние. Чтобы проверить это, мы создали мутант Δ motB (SM1) и экспрессировали вариант MotB со вставкой делеции (MotBΔ51–70) из плазмиды под контролем промотора, индуцируемого арабинозой. Мы провели измерения на 175 двигателях SM1, индуцированных 0,001% арабинозы, каждый продолжительностью около 20 минут, выделив в общей сложности 551 сегмент скорости. Скорость двигателя также увеличивается почти линейно с номером статора (рис.S7A), но рост несколько круче, чем у дикого типа. При индукции 0,001% арабинозы распределение числа статоров сходно с таковым для штамма дикого типа JY27 (рис. S7B). Комбинированное распределение времени выдержки для двигателей с номерами статоров от 1 до 11 показано на рис.
S7C, также демонстрирующий двухэкспоненциальную форму, с такими же скоростями затухания, как и у дикого типа (JY27). Следовательно, скрытое состояние, вероятно, не связано с тем, что заглушка кратковременно отключает статор. Мы предположили, что это может быть связано с временным отключением интерфейса взаимодействия MotA и FliG.ОБСУЖДЕНИЕ
Мультиэкспоненциальная форма интервального распределения обычно предполагает существование более двух состояний ( 17 ). Здесь мы сообщаем, что распределение времени пребывания статоров имеет двухэкспоненциальную форму, предполагая существование скрытого состояния в обороте статора, которое ранее не обнаруживалось. Поскольку скорость перехода из скрытого состояния в связанное состояние велика (т. е. время жизни скрытого состояния короткое), это говорит о том, что статор в скрытом состоянии лишь временно отсоединяется от ротора, возможно, не диффундируя от ротора. двигатель путем отсоединения С-конца MotB от пептидогликана.Предыдущие исследования оборачиваемости статора, такие как восстановление двигателя и сборка/разборка статора в различных условиях, вероятно, должны быть пересмотрены в свете нашего текущего открытия скрытого состояния.
В предыдущем исследовании ( 5 ) было замечено быстрое кратковременное снижение скорости двигателя во время его восстановления, что также может быть связано с переходом в скрытое состояние, указанным здесь.Среднее количество статоров в скрытом состоянии для двигателя в установившемся режиме составляет Nk −2 / k 2 .Исходя из наших подогнанных значений констант скорости, это число меньше 11 × 3,3 × 10 90 126 -4 90 127 /0,22 ~ 0,0165. Следовательно, для двигателя в установившемся режиме, поскольку распределение вероятностей числа статоров в скрытом состоянии следует статистике Пуассона, вероятность более чем одного статора в скрытом состоянии меньше ~1,3 × 10 90 126 -4 90 127 , a ничтожное число.
Мы также рассмотрели другие возможные модели с тремя состояниями. Один из вариантов показан на рис. S8A, где переходы происходят между состояниями U и H и между состояниями H и O.В этом сценарии вывод формулы для распределения времени пребывания такой же, как и для модели с двумя состояниями (рис.
3А), что приводит к одноэкспоненциальной форме распределения; эффективно, это можно рассматривать как модель с двумя состояниями, если состояния U и H сгруппированы в одно состояние. Поэтому этот сценарий исключен. Наиболее общая модель с тремя состояниями показана на рис. S8B, который также включает возможные переходы между состояниями H и U. Вывод и результирующая формула распределения времени пребывания для этой общей модели такие же, как и для модели на рис.3B, и, таким образом, подгонка данных распределения времени пребывания не дает количественной информации о возможных переходах между состояниями H и U. Тем не менее, тот факт, что средняя заселенность скрытого состояния невелика и что полученные здесь значения k 1 и k −1 согласуются с предыдущими измерениями, накладывает жесткие ограничения на возможные переходы между H и U состояния. Из-за короткого времени жизни скрытого состояния и большого (на два порядка) разделения шкал времени в кинетических процессах это состояние трудно идентифицировать традиционными биохимическими или флуоресцентными методами.
Эти характеристики, вероятно, объясняют, почему скрытое состояние не было обнаружено ранее. Проанализировав большое количество долговременных записей кривых скорости одного двигателя с высоким разрешением, мы обнаружили сигнатуру скрытого состояния. Мы считаем, что аналогичные методы, которые анализируют распределения времени пребывания на основе большого количества долгосрочных записей отдельных кинетических процессов с высоким разрешением, также будут полезны для изучения кинетики оборота в других макромолекулярных комплексах и других динамических процессов со смешанными временными масштабами в биологии. .
Нидерланды: наибольшее число еврейских жертв в Западной Европе
Комментарий авторов относительно количества людей, скрывшихся Нидерланды:
30 000, упомянутые в этом эссе, включают 28 000 человек, которые скрылись скрывались и около 2000 человек, пытавшихся бежать за границу. (Они не включают чуть менее 1000 случаев легальной эмиграции в 1940-1941 гг.) Нам кажется, что утверждение о том, что из 28 000 человек, скрывающихся, «было арестовано около 12 000, значительно более 42%», кажется довольно высоким.
Помимо того факта, что 42% от 28 000 равно 11 760 (поэтому вряд ли «намного больше 42%), приведенное число 12 000, вероятно, основано на числе случаев, когда евреи были отправлены в Вестерборк в качестве наказания и являлись первоочередными случаями перевозки через карцеры.
Однако не все эти 12 000 случаев наказания были людьми, которые скрывались и были арестованы. Среди них были и люди, которые не скрывались, но, например, (якобы) нарушили одно из многочисленных антиеврейских правил, таких как:
- находясь вне дома после того, как часы пробили вечерний комендантский Евреи
- не носить звезду Давида или носить ее неправильно
- ходить в магазины за покупками в нерабочее время во второй половине дня, что относится к евреям
- путешествовать без действительного разрешения на поездку
Короче говоря, разница была в частности, что большинство из 12 000 случаев наказания, хотя и не все, на самом деле были людьми, которые скрывались и были пойманы.
Поэтому мы утверждаем, что около трети скрывавшихся лиц были впоследствии выданы или обнаружены, а затем вывезены.
Верно, что число лиц, скрывающихся, оценивается на основе различных расчетов, поскольку достоверных точных цифр нет, что, в свою очередь, напрямую связано с скрытным характером проживания в подпольных условиях.
Последствия SEO: скрытый текст и ссылки
Сокрытие текста или ссылок в вашем содержании для манипулирования поисковым рейтингом Google может рассматриваться как обман и нарушение Руководства Google для веб-мастеров.Текст (например, избыточные ключевые слова) можно скрыть несколькими способами, в том числе:
- Использование белого текста на белом фоне
- Поиск текста за изображением
- Использование CSS для размещения текста за пределами экрана
- Установка размера шрифта на 0
- Скрытие ссылки путем связывания только одного маленького символа, например дефиса в середине абзаца
При оценке вашего сайта на предмет наличия на нем скрытого текста или ссылок ищите все, что недоступно посетителям вашего сайта.
Есть ли какой-либо текст или ссылки исключительно для поисковых систем, а не для посетителей?
Однако не весь скрытый текст считается вводящим в заблуждение. Например, если ваш сайт содержит технологии, к которым у поисковых систем трудно получить доступ, например JavaScript или изображения, использование описательного текста для этих элементов может улучшить доступность вашего сайта. Помните, что многие посетители, использующие программы чтения с экрана, мобильные браузеры, браузеры без подключаемых модулей и медленные соединения, также не смогут просматривать этот контент и получат пользу от описательного текста.Вы можете проверить доступность своего сайта, отключив JavaScript и изображения в своем браузере или воспользовавшись текстовым браузером, таким как Lynx. Вот несколько советов, как сделать ваш сайт доступным:
- Изображения: Используйте атрибут alt для предоставления описательного текста. Кроме того, мы рекомендуем использовать удобочитаемую подпись и описательный текст вокруг изображения. См. эту статью для получения дополнительных советов по публикации изображений.
- JavaScript: Поместите тот же контент из JavaScript в тег
- Видео: Включите описательный текст видео в формате HTML. Вы также можете рассмотреть возможность предоставления стенограмм. См. эту статью для получения дополнительных советов по публикации видео.
См. эту статью для получения дополнительных советов по публикации изображений.Штаты подвергаются критике за сокрытие данных о COVID-19
По мере того, как штаты наращивают темпы открытия, некоторые из них подвергаются критике за обнародование вводящих в заблуждение статистических данных или сокрытие информации, связанной со вспышкой коронавируса.
Хотя в США зарегистрировано больше случаев и смертей, чем в любой другой стране, метод подсчета смертей от COVID-19 зависит от штата.
Выступая перед Сенатом в начале этого месяца, доктор Энтони Фаучи, главный эксперт страны по инфекционным заболеваниям, сказал, что фактическое число людей, умерших в результате пандемии, «почти наверняка» выше, чем было подсчитано.
Такие данные послужили основой для того, как быстро штаты начинают открываться и возвращаться к нормальной жизни.Но правительственные чиновники в ряде штатов сталкиваются с вопросами о том, насколько они открыты и честны в отношении того, как вирус влияет на их штат.
«Точная, полная и своевременная информация — лучший способ понять, отреагировать и ограничить влияние вируса как на здоровье, так и на экономику», — сказал д-р Том Фриден, руководивший Центрами по контролю и профилактике заболеваний при бывшем президенте. Об этом заявил Барак Обама в интервью NBC News.
«Это помогает установить реалистичные ожидания относительно того, как пандемия повлияет на жизнь людей, и информировать о необходимых изменениях в поведении для предотвращения распространения вируса», — добавил он.
Должностные лица Джорджии принесли извинения и исправили то, что было описано как «ошибка обработки», которая ошибочно показывала тенденцию к снижению числа новых ежедневных инфекций в штате, создавая впечатление, будто новые инфекции снижались каждый день в течение двух недель. Ошибка стала как минимум третьей за три недели, сообщает Atlanta Journal-Constitution.
Грузия была в числе первых штатов, решивших возобновить работу. Губернатор Джорджии Брайан Кемп, республиканец, заявил, что во вторник штат зафиксировал самое низкое количество госпитализированных пациентов с тех пор, как он начал отслеживать такие данные в начале апреля.
В соседнем штате Флорида, который также быстро возобновил работу в своей экономике, также назрело несколько противоречий, связанных с данными.
Согласно внутренним электронным письмам, полученным Tampa Bay Times, официальные лица штата поручили высокопоставленному менеджеру данных Министерства здравоохранения Флориды в начале этого месяца удалить данные из публичного доступа, которые показали, что жители Флориды сообщали о симптомах, связанных с коронавирусом, до того, как случаи были официально объявлены.
Электронные письма показали, что менеджер данных, Ребекка Джонс, выполнила приказ, но сказала, что это был «неправильный звонок».
Джонс была снята с должности, поддерживающей информационную панель штата по коронавирусу, через день после этой директивы. Она сказала местному филиалу CBS, что отказалась «вручную изменять данные, чтобы заручиться поддержкой плана по открытию» Флориды. На прошлой неделе, Флорида Губернатор Рон ДеСантис, республиканец, заявил, что Джонс находится под «активными уголовными обвинениями» в киберпреследовании и сексуальных домогательствах в киберпространстве. временами показывалось более высокое число погибших, чем общее количество, публикуемое государством.Государственные чиновники заявили, что этот список необходимо пересмотреть из-за несоответствия.
Представитель Департамента здравоохранения штата сказал, что у судмедэкспертов был другой метод сообщения о смертях, и что «то, что смерть была скрыта», не соответствует действительности.
«У правительства одна миссия; у академиков и ученых совсем другая миссия», — сказал NBC News доктор Дин Харт, эксперт по вирусной передаче и бывший профессор Колумбийского университета, баллотировавшийся в Ассамблею штата Нью-Йорк от демократов.
.
«Как ученый, я ищу правду, черт возьми, с теми, кому это больно политически», — добавил он.
На фоне возобновления работы в Аризоне Департамент здравоохранения штата отключил группу экспертов штата Аризона и Университета Аризоны, которые предоставили модели пандемии, характерные для штата, заявив, что в этом больше нет необходимости, поскольку штат предпочитает использовать федеральную модель. После отрицательной реакции Министерство здравоохранения восстановило команду, хотя неясно, используют ли государственные чиновники результаты работы местных университетов при принятии решений.
После того, как поднялась эта пыль, штат Аризона опубликовал новые данные, показывающие, что этим летом число инфекций и госпитализаций в штате может резко возрасти.
CDC и как минимум 11 других штатов объединяют результаты тестов на вирусы, показывающие активные инфекции, с результатами тестов на антитела, которые показывают, был ли кто-то инфицирован в прошлом. Увеличивая общее количество тестов в штате, эксперты в области здравоохранения сказал, что практика не дает надлежащей картины того, как распространяется вирус, сообщает Associated Press.
CDC объявил, что планирует разделить данные, и некоторые из этих штатов прекратили это делать или обязались изменить курс, сообщает CNN.
В Нью-Йорке, наиболее пострадавшем районе страны, местные власти на прошлой неделе опубликовали данные о COVID-19 с разбивкой по почтовым индексам после давления, направленного на то, чтобы выйти за рамки общих показателей по округам, которые были показаны ранее. Такая информация облегчила понимание того, какие сообщества больше всего пострадали от вируса.
Главный вопрос на национальном уровне, связанный с публикацией конкретных данных о коронавирусе, касающихся случаев и смертей в домах престарелых, где государственные и местные власти столкнулись с пристальным вниманием к сбору и публикации такой информации.Вирус исключительно сильно ударил по домам престарелых — как из-за уязвимости их жителей, так и из-за политики, проводимой штатами и местными властями.
В одном из таких примеров официальные лица Аризоны заявили в этом месяце, что они не должны раскрывать названия учреждений со вспышками, потому что это может вызвать клеймо на этих домах престарелых и привести к их дискриминации.
Аргумент был выдвинут в ответ на иск новостных агентств Аризоны, требующих от штата предоставить информацию о случаях COVID-19 в домах престарелых и другие данные.
В Пенсильвании официальные лица штата опубликовали такие данные на прошлой неделе после нескольких недель задержки и перед лицом значительного давления.
Федеральное правительство, с другой стороны, планирует опубликовать такую информацию к концу мая.
Харт сказал, что дополнительная информация о домах престарелых может составить более четкую картину того, что конкретно произошло в Нью-Йорке с распространением COVID-19. Губернатор Нью-Йорка Эндрю Куомо, демократ, подвергся критике за мартовский приказ его администрации о том, что дома престарелых должны принимать пациентов с коронавирусом.Этот порядок был отменен ранее в этом месяце.
Группа Resolve to Save Lives, которую сейчас возглавляет Фриден в качестве президента и генерального директора, опубликовала список предлагаемых критериев для корректировки мер социального дистанцирования на основе ключевых показателей, которые, по его мнению, должны быть доступны в каждом городе, штате и стране.