🎙 Ответы Посла по особым поручениям, Старшего должностного лица России в АТЭС К.М.Барского на вопросы МИА «Россия сегодня»
📅 18-19 ноября в Бангкоке состоится очередная встреча лидеров экономик-участниц форума «Азиатско-тихоокеанское экономическое сотрудничество» (#АТЭС).
К сожалению, традиционно конструктивная работа в рамках АТЭС в этом году омрачена попытками США, Австралии, Канады, Новой Зеландии и Японии привнести в повестку дня Форума «украинский сюжет», а также возложить на Россию ответственность за неблагоприятное положение дел в мировой экономике.
Терпеливо разъясняем партнерам, что рост цен на продовольствие и энергетические товары, как и в целом развитие инфляционных тенденций, наблюдаются уже несколько лет и объясняются:
👉 вызванными пандемией сбоями в глобальных и региональных стоимостных цепочках,
👉 безоглядной «накачкой» мировой экономики ликвидностью в рамках ультралиберальной кредитно-денежной политики эмитентов основных резервных валют.
Россия является инициатором или активным участником реализации более чем 20 проектов АТЭС в таких сферах, как торговля и инвестиции, цифровая трансформация, устойчивое и инклюзивное развитие.
Отмечаем взвешенную и конструктивную позицию таиландского председательства, которое Россия всецело поддерживает. Рассчитываем на успешное проведение саммита АТЭС и консенсусное одобрение лидерами его итоговых документов.
Подробнее
🌎 In 1977, the Soviet Venera 14 probe recorded mysterious low-frequency “thunder”-like sounds on Venus. Scientists now attribute these to seismic activity or wind interacting with the planet’s dense atmosphere. Venus’s surface winds move slowly, but thick air carries sound much farther than on Earth. ✨
#Venus⚡#sounds⚡#space
👉subscribe Interesting Planet
👉more Channels
https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis
#pyAudioAnalysis is a Python library covering a wide range of audio analysis tasks. Through pyAudioAnalysis you can:
Extract #audio features and representations (e.g. mfccs, spectrogram, chromagram)
Classify unknown #sounds
Train, parameter tune and evaluate classifiers of audio segments
Detect audio events and exclude silence periods from long recordings
Perform supervised segmentation (joint segmentation - classification)
Perform unsupervised segmentation (e.g. speaker diarization)
Extract audio thumbnails
Train and use audio regression models (example application: emotion recognition)
Apply dimensionality reduction to visualize audio data and content similarities
#Veil#White#Noise#Sleep#Sounds
Join the Veil: White Noise Sleep Sounds beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/7e5QCyMz
Shared by Dimitri