x ray в манге что такое
X ray в манге что такое
Рентгенография (англ. projection radiography, plain film radiography, X-ray imaging, roentgenography, X-ray study, X-ray filming ) — исследование внутренней структуры объектов, которые проецируются при помощи рентгеновских лучей на специальную плёнку или бумагу. Наиболее часто термин используется в медицинском контексте, описывающий неинвазивное исследование, основанное на изучении костных структур и мягких тканей, при помощи суммационного проекционного изображения.
Содержание
История
Применение
В медицине
Рентгенография применяется для диагностики:
В реставрации
Метод получения изображения
Получение изображения основано на ослаблении рентгеновского излучения при его прохождении через различные ткани с последующей регистрацией его на рентгеночувствительную плёнку. Таким образом на плёнке получается усреднённое, суммационное изображение всех тканей (тень).
В современных цифровых аппаратах регистрация выходного излучения может производиться на специальную кассету с плёнкой или на электронную матрицу. При этом печать плёнок производится только при необходимости, а диагностическое изображение выводится на монитор и, в некоторых системах, сохраняется в базе данных, вместе с остальными данными о пациенте.
Рекомендуется проведение снимков не менее чем в двух проекциях.
Многие современные рентгеновские плёнки имеют очень низкую собственную рентгеновскую чувствительность, и рассчитаны на применение с усиливающими флуоресцентными экранами, светящимися голубым или зелёным видимым светом при облучении рентгеновским излучением. Такие экраны вместе с плёнкой помещаются в кассету, которая после снимка переносится из рентгеновского аппарата в проявочную машину, которая из неё извлекает плёнку, проявляет, фиксирует и сушит.
Разрешающая способность
Разрешающая способность достигает 0.4 мм [1]
Одним из самых высоких разрешений плёнки считается «26 пар линий на мм» (=0.02 мм) [2]
Boolean, X-ray, плагины: фокусируем поиск в IT-рекрутременте
Это статья для рекрутеров и HR, которая основана на рассылке из 4 писем с инструментами и лайфхаками: булеан-запросы, X-Ray-запросы, плагины, расширения и автоматизация. На примерах покажем, как повысить эффективность поиска IT-специалистов и экономить время, например, как из 18 млн запросов выделить 9 000 целевых.
Boolean search или «Булевый поиск» помогает получать более точную поисковую выдачу как в поисковых машинах к примеру Google, так и в социальных сетях, работая с помощью логических операторов. Благодаря им можно обработать огромный поток информации и получить релевантные результаты.
Список популярных логических операторов булевого поиска:
В социальных сетях вроде Linkedin или Facebook есть возможность использовать «Расширенный поиск», но он не всегда работает так как нужно. Разберем инструмент на примере Google. Например, мы ищем senior developer, который умеет работать с PHP, Perl, Python. Так будет выглядеть boolean-запрос:
(PHP OR Java OR Python) AND senior developer резюме
Мы объясняем поисковику, что хотим найти страницы, на которых будет хотя бы одно из трех слов (PHP, Perl, Python) и словосочетание senior developer резюме.
Получаем более 23,2 млн результатов — слишком большая выборка. Сократим географию до России. Для этого добавим в конце запроса: site:ru.
(PHP OR Java OR Python) AND senior developer резюме site:ru
Теперь у нас 510 тыс. результатов.
Если необходим специалист из конкретного города, допишите его к основной фразе:
(PHP OR Java OR Python) AND senior developer резюме Москва site:ru
438 000 страниц в выдаче. С этим можно начинать работать.
При выдаче робот сканирует всю страницу. Ключевые слова могут найтись в блоках «Лучшие вакансии» или «Закрытые вакансии». Исключим их оператором «intitle». Поисковая машина найдет совпадения только в заголовке страниц:
intitle: (PHP OR Java OR Python) AND senior developer Москва резюме site:ru
Выдача сократилась до 247 000 страниц — мы уже у цели.
Разделим поиск по конкретным сайтам:
intitle:(PHP OR Java OR Python) AND senior developer Москва резюме (site:hh.ru)
Осталось 18 800 запросов.
Последним этапом уберем специалистов начинающего и среднего уровня. Добавим в запрос оператор минус «–», и укажем слова, которые не хотим видеть в заголовках:
Осталось 9370 запросов.
Готово — мы создали один запрос, который будет собирать подходящие нам вакансии.
Запросы работают не только для джоб-бордов, но и для соцсетей, например, Инстаграмма.
Примечание. Начинающим рекрутерам стоит обратить внимание, что если использовать много OR в запросе для изучение синонимов, например, JS OR Frontend OR Front-end, то это может резать выдачу. Например, так.
X-Ray запросы основаны на тех же boolean-операторах, но требуют глубокого погружения и анализа сайта. Такие запросы точнее булевых, потому что здесь используется оператор «site». Прежде чем отправлять запрос, точно введем адрес необходимой информации, например:
site:instagram.com JavaScript developer moscow
Х-ray запросы это мощный инструмент, который хорошо работает даже для начинающих рекрутеров.
Для автоматизации работы попробуйте расширения и плагины.
Расширения для браузера упрощают работу: помогают найти больше кандидатов и закрыть даже самые специфичные вакансии, открыть контакты. К сожалению, у расширений «короткий жизненный цикл». Например, Linkedin воспринимает в штыки все сервисы, которые пытаются собрать информацию и нещадно блокирует. Но попробовать все равно стоит.
Hunter for Chrome или Email Finder – открывают email на страницах в соц сетях. Работают не всегда корректно.
RocketReach. Хороший инструмент: находит как личные, так и корпоративные адреса (с разным уровнем точности). Кроме того, оно имеет встроенную поисковую систему — даже не нужно заходить в Linkedin.
Improver. Сравнительно новый инструмент, но сфокусированный на личных почтах. Если не учитывать проблему Hiretual, несомненный победитель — нашел контакты 88% аккаунтов из Москвы.
SalesQL — аналог Improver, только открывает 100 контактов.
Scrapely или Data Scraper (Easy Web Scraping) – самый простой и удобный скрапинг LinkedIn, Facebook, Instagram, Quora и Product Hunt. Можно сохранять данные в Google-таблицу.
Quickli – помогает найти коллег конкретного специалиста.
Если Boolean search помогает быстрее находить кандидатов уровня senior, то плагины помогают в автоматизации своей работы, например, для открытия контактов.
Для автоматизации еще помогает Headz.io – платформа автоматизированного поиска кандидатов по характеристикам, которые указываются в вакансии: по стеку, уровню, зарплатной вилке, формату занятости. По этим данным и подбирает. В базе платформы 25 000 IT-специалистов, есть функция статистики и исключения кандидата из выборки. Благодаря тому что система вовлекает кандидата в процесс рекрутинга, она сокращает время на сорсинг в 2 раза, до 40 часов в месяц за счет экономии на поиск, отбор, собеседования кандидатов.
Если интересна тема подбора, подписывайтесь на рассылку по булевым запросам. Если нужно погружение глубже — присмотритесь к курсу сорсинг по 14 источникам, где мы изучаем как создавать ботов и глубокий поиск на разных площадках.