Сочетаемость с другим спортпитом. Противопоказания и побочные эффекты

3. На животе: складка берется вертикально на расстоянии +-2,5 см в сторону от пупка.

2. Использование калипера

Калипер — специальный прибор, который измеряет толщину кожно-жировой складки на разных участках тела. На основе полученных цифр по специальным таблицам или формулам определяется процент жира.

С Нового 2017 года мы внедрили новый способ измерения тела заказчика по фото, росту, весу и еще 6 не сложным измерениям. Обрботкой полученной информации занимается программа. Естественно мы протестировали получаемые измерения и на удивление получили очень точные измерения +- 1 см. Так точно снять мерки сложно даже портному при личном контакте с заказчиком. Это известно по личному опыту.

Дистанционное определение мерок тела человека по фотографии, росту и весу

В нашем магазине можно заказать пошив мужского костюма из 100% льна по индивидуальным меркам заказчика.

С Нового 2017 года мы внедрили новый способ измерения тела заказчика по фото, росту, весу и еще 6 не сложным измерениям. Обрботкой полученной информации занимается программа. Естественно мы протестировали получаемые измерения и на удивление получили очень точные измерения +- 1 см. Так точно снять мерки сложно даже портному при личном контакте с заказчиком. Это известно по личному опыту.

Раньше мы работали с измерениями которые наши клиенты снимали самостоятельно по нашей инструкции.

Минусом в этом способе получения измерений был человеческий фактор. Хотя мы и предоставляли заказчику подробные инструкции, путь к точным измерениям был всегда не простым. Мерки всегда были не точными по разным причинам. А очевидные ошибки были видны сразу. По этому всегда стоял вопрос: Как усовершенствовать этот процесс?

Мы нашли решение ! Теперь Вам не придется вникать в примудрости снятия мерок со своего тела.

Ожирение имеет разные степени, но если процент жира составляет примерно треть от общей массы тела, то пора бить тревогу.

Формула расчёта процента жира по 6 складкам

Возраст до 30 лет: (сумма складок в миллиметрах) х 0,097 + 3,64более 30 лет: (сумма складок в миллиметрах) х 0,1066 + 4,975

На следующем этапе особенности лица были выделены при помощи алгоритма VGG-Face: такая система «трансформирует» изображение лица в вектор из множества признаков (это может быть как форма носа или цвет кожи, так и направление взгляда и линия волос). Далее, при помощи метода линейной регрессии ученые определили, насколько признаки, определенные VGG-Face и взятые в качестве независимой переменной, связаны с сексуальной ориентацией (зависимая переменная) людей на фотографии. Таким образом, алгоритм научился определять те особенности лица человека, которые могут соответствовать его ориентации.

Искусственный интеллект научили определять сексуальную ориентацию человека по его лицу

Исследователи из Стэнфордского университета в США разработали алгоритм, который определяет сексуальную ориентацию человека по его лицу. Основываясь на большом количестве особенностей внешности человека, алгоритм определяет ориентацию с точностью до 92 процентов, в то время как эффективность такого определения обычными людьми составляет 61 процент. Препринт статьи опубликован на сайте PsyArXiv.com.

Люди легко могут определять по лицам незнакомцев их пол, расу и, с меньшей точностью, даже эмоциональное состояние. Однако такое определение не ограничивается видимыми показателями (такими, как цвет кожи, форма или выражение лица): по лицу человека также возможно определить его намерения, сексуальную ориентацию, или даже политические взгляды. Из-за того, что взгляды людей зачастую бывают субъективны, такие предсказания могут быть неточными. Применение компьютерного зрения, однако, может показать, возможно ли объективно оценить и определить особенности человеческого характера, основываясь только на его изображении.

Авторы новой работы представили алгоритм, способный определить сексуальную ориентацию человека по особенностям его лица. Для обучения новой системы ученые собрали с различных сайтов для знакомств изображения 36 тысяч мужчин и 38 тысяч женщин, распределение сексуальной ориентации среди которых было примерно равным. Авторы определили местонахождение и форму частей лица (подбородок, глаза, губы, брови и нос) и наклон головы при помощи Face++ — программы, направленной на распознавание лиц. После этого они убрали часть изображений для того, чтобы лучше выровнять выборку по возрасту, полу и ориентации, а также исключить некачественные фотографии или фотографии нескольких людей сразу. В итоге, для следующего этапа обучения были взяты 35 тысяч изображений 14,7 тысяч людей.

На следующем этапе особенности лица были выделены при помощи алгоритма VGG-Face: такая система «трансформирует» изображение лица в вектор из множества признаков (это может быть как форма носа или цвет кожи, так и направление взгляда и линия волос). Далее, при помощи метода линейной регрессии ученые определили, насколько признаки, определенные VGG-Face и взятые в качестве независимой переменной, связаны с сексуальной ориентацией (зависимая переменная) людей на фотографии. Таким образом, алгоритм научился определять те особенности лица человека, которые могут соответствовать его ориентации.

Точность определителя затем была протестирована при помощи изображений новых людей. Коэффициент точности показывает, насколько хорошо система определяет изображение гомосексуала среди двух изображений (гомосексуала и гетеросексуала). Результаты показали, что алгоритм может правильно определить сексуальную ориентацию человека по одному изображению с точностью в 81 процент для изображений мужчин, и 71 процент — для изображений женщин. Точность, однако, повышается, когда алгоритм определяет сексуальную ориентацию по нескольким фотографиям: так, использование пяти фотографий повысило качество распознавания до 92 процентов для мужчин и 83 процентов для женщин.

Усредненный «портрет» человека определенной ориентации и типичные черты, определенные в ходе работы алгоритма. Фотографии слева – «портреты» гетеросексуалов, справа – гомосексуалов

Предсказание возраста это регрессия, для регрессионных задач в качестве целевой функции обычно используют MSE (среднеквадратичную ошибку от предсказываемой переменной). Но в данном случае прямое применение MSE не оправдано. Во-первых возраст не может быть отрицательным. Во-вторых, MSE предполагает линейную шкалу. В реальности разница в 5 лет между 2-x и 7-летними детьми это гораздо больше, чем разница в 5 лет между 60-летним и 65-летним человеком, т.е. человеческий возраст имеет скорее логарифмическую шкалу. Поэтому на входе в модель возраст трансформировался из исходного возраста $age$: $a=\log(age + \gamma)$ где $\gamma$ это эмпирическая сглаживающая константа, чтобы разница между новорожденным и взрослым не устремилась в бесконечность. Модель внутри себя везде использует логарифмический возраст $a$, при выдаче результатов пользователю он переводится обратно в линейную шкалу: $\widehat=\exp(\hat) – \gamma$

Выбор модели

Модель для определения пола и возраста подбиралась из примерно тех же критериев, что и модель для обнаружения лиц:

  1. Приемлемая скорость работы (и для обучения, и для предсказаний).
  2. Наличие pretrained модели, чтобы не обучать всё с нуля.

Рассматривались три архитектуры: ResNet [5] , NASNet [6] , MobileNet [7] . За baseline был взят хорошо известный ResNet-50.

NASNet-A-Mobile-224, сконструированный с помощью “искусственного интеллекта”, содержит примерно в 5 раз параметров, чем ResNet-50. Но на практике он обучался не в 5 раз быстрее, а даже медленнее, чем ResNet-50.

Аналогично mobilenet-1.0-224, несмотря на то, что содержит в разы меньше параметров, чем ResNet-50, на практике обучался со скоростью, сопоставимой с ResNet-50, показывая при этом худшие результаты предсказаний. Видимо, эта архитектура имеет смысл именно для мобильных устройств, а не для стационарных GPU.

В итоге победил ResNet-50, как архитектура, оптимальным образом использующая стационарный GPU (обучение шло на видеокартах GTX 1080TI).

Существует мнение, что избыточное количество поступающего в организм протеина нарушает нормальное функционирование почек и печени. Причиной тому служит выделение продуктов распада и накопление мочевой кислоты. Вследствие этого человек рискует получить мочекаменную болезнь или подагру.

Состав протеиновых смесей

Специализированное спортивное питание традиционно делится на два основных типа — быстрое и медленное. Различия между ними заключаются в составе и назначении.

В быстром спортивном питании выделяется очень много питательных веществ. А усваиваются они за короткий временной промежуток. Атлеты принимают данный тип питания около 5-6 раз в сутки начиная с самого утра. В магазинах предлагаются варианты на основе яичного, молочного или сывороточного протеина. Противопоказания есть, конечно же, у каждого из этих типов спортивных смесей.

Питание с медленными протеинами служат для восполнения ресурсов организма в период длительных перерывов между трапезами или во время сна. На рынке представлены казеиновыми и соевыми смесями. Благодаря употреблению такого спортивного питания можно сохранить достигнутый на последней тренировке результат и закрепить его. Спортсмены нередко прибегают к употреблению медленных протеиновых смесей вместо обычной пищи.

Гейнеры содержат много углеводов, которые требуются организму при нагрузках. Они быстро устраняют энергетический голод и способствуют оптимальному усвоению белка. Гейнеры необходимы в период набора веса, так как они поднимают калорийность рациона на новый уровень. Прием гейнеров показан лицам, не способным набрать мышечную массу с помощью обычных диет и тренировок.

Спортивное питание: эффективность и побочные эффекты

Оцените статью
Добавить комментарий