Действие фильма происходит в 1992 году в Нью-Йорке. Мелкий жулик Томас Греко – истинный фанат мафии и классических гангстерских фильмов. Он пытается найти способ, благодаря которому один из его героев, босс мафии Джон Готти, судимый за многочисленные преступления в федеральном суде, может быть оправдан. В эпоху, когда большинство членов банд носят спортивные костюмы, Томас старается выглядеть как парни из старых фильмов. Чем, вероятно, и привлекает внимание Роуз, пожилой женщины, в которой находит единомышленницу.
В главных ролях:
Патриша Аркетт
Майкл Империоли
Дэвид Зайас
Доменик Ломбардоззи
Ник Сэндоу
Винсент Пьяцца
Слэйн
Майк Старр
Даг Э. Даг
Джозеф Сираво
Фильм был номинирован на множество премий, исполнительница главной роли Бри Ларсон удостоилась сразу нескольких за лучшую женскую роль: Оскар, Золотой глобус, Премия Британской академии, Премия Гильдии актеров. Джой похитил маньяк, когда она была подростком. Прошло 7 лет, все это время она живет в крохотной комнатке вместе со своим 5-летним сыном Джеком. Мальчик ничего кроме этой комнаты не видел — он в ней родился и ни разу её не покидал. Все эти годы Джой вынашивала план побега, и вот у нее появился шанс.
Описание видео:
Сегодня будет интересный выпуск про Уоррена Баффета и его инвестиционный портфель, то есть про его компанию Беркшир Хэттуэй.
Это видео я подготовил по следам традиционного ежегодного письма Уоррена Баффета, адресованного инвесторам BERKSHIRE HATHAWAY, вышедшего 22 февраля 2020 года,
Я остановлюсь на ключевых моментах этого послания: какая доходность у BERKSHIRE HATHAWAY, какие они используют критерии для выбора акций, покажу актуальный портфель акций этой инвестиционной компании, расскажу о том, что будет после ухода Уоррена Баффета и Чарли Мангера, его бессменного партнера… а они уже старенькие
Помимо этого, расскажу про отличия акций BERKSHIRE HATHAWAY: BRK.A, BRK.B и поделюсь другой важной и полезной информацией. Актуалиный инвестиционный портфель Уоррена Баффета. Перечислю правила Баффета. Инвестиции 2020 от Уоррена Баффета. Читайте биография Уоррена Баффета. Читайте книгу Правила инвестирования Уоррена Баффета.
Рассказываю, какие главные ошибки я совершила с деньгами в 20 лет.
Реклама: Профессия Project Manager от SkillFactory: clc.am/kme40w (50% скидки на обучение по промокоду Марина Могилко)
All the footages are under Creative Commons License.
However, if any content owners would like their images removed, please contact us by email at
instarder@gmail.com
Thank You!
Свежий выпуск Инвест-Шоу — уже на канале InvestFuture! В этом выпуске в Народный портфель берем акции китайского технологического гиганта со скидкой, в Индексном тестируем новые фонды от Тинькофф, а для Ленивого я выбрала две индивидуальные акции из сектора биотехнологий. Предупреждение о рисках: рубрика Инвест-Шоу не является набором инвестиционных рекомендаций и торговых сигналов.
Куда вложить первые деньги, чтобы создать капитал, сформировать инвестиционный портфель и получать пассивный доход и заработок? Как и куда вкладывать первые накопления, чтобы инвестировать грамотно и на долгий срок? Разбираем стратегию инвестирования и управления деньгами и финансами на фондовом рынке.
Прогноз акций РФ и США. Рассмотрим акции, в которые лучше инвестировать. Прогноз курса рубля и доллара
Хочешь так же понимать рынок и прогнозировать сделки: investrologia.ru/
Полное описание курсов: t.me/investrologia
SkullConduct: Biometric User Identification on Eyewear Computers Using Bone Conduction Through the Skull
Stefan Schneegass, Youssef Oualil, Andreas Bulling
Abstract:
Secure user identification is important for the increasing number of eyewear computers but limited input capabilities pose significant usability challenges for established knowledge-based schemes, such as passwords or PINs. We present SkullConduct, a biometric system that uses bone conduction of sound through the users skull as well as a microphone readily integrated into many of these devices, such as Google Glass. At the core of SkullConduct is a method to analyze the characteristic frequency response created by the users skull using a combination of Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features as well as a computationally light-weight 1NN classifier. We report on a controlled experiment with 10 participants that shows that this frequency response is person-specific and stable — even when taking off and putting on the device multiple times — and thus serves as a robust biometric. We show that our method can identify users with 97.0% accuracy and authenticate them with an equal error rate of 6.9%, thereby bringing biometric user identification to eyewear computers equipped with bone conduction technology.
