Последний рыцарь — отзывы зрителей, рецензии критиков, оценки, рейтинг
Ниже собраны оценки разных интернет-изданий с цитатами из обзоров на «Трансформеры 5: Последний рыцарь». Мы не добавляем безоценочные реценции, так как не умеем определять их оценки исходя из написанного текста и не можем додумывать их за автора. Мы пытаемся составить максимально объективный рейтинг на основе реально выставленных оценок.
Даже несмотря на то, что «ура-патриотизм» и слоу-мо работают через раз, герои периодически валяют дурака по причине своего ярко выраженного «не-героизма», а исторический контекст подан слишком фоново и оставляет лишь вкусные намёки на будущие спин-оффы, столкновение двух миров – Земли и Кибертрона – не может быть не эпичным. Особенно, если его снимает Майкл Бэй, знающий свое детище вдоль и поперёк. По-настоящему восхититься в «Трансформерах: Последнем рыцаре», как и всегда, можно лишь задором постановщика.
Читать рецензию полностьюКуда ни ткни – повод для критики.
Пир спецэффектов, безусловно, порадует тех, для кого сценарий стоит на последнем месте или не слишком уж важен на фоне демонстрации высоких компьютерных технологий. Новые «Трансформеры» — абсолютный аттракцион, бессмысленный и беспощадный, чей рейтинг 12+ полностью объясняет происходящее. 12-летние зрители будут в восторге. Но что делать остальным? Просто взять билет на какой-нибудь другой фильм. Еще после третьей части франшизы Майкл Бэй…
Попытка объединить прошлый фильм и оживить тех, о ком успели позабыть, приводит к повествовательной катастрофе.
Ниже стоит оценка — разнести фильм в пух и прах ничего не стоит — но серии вся эта критика уже не поможет. Маркетинг успешно отработает снова, денег соберут, будут ещё точно шестые «Трансформеры», а Universal с удовольствием профинансирует и седьмых, восьмых и девятых. Мы же так и будем ходить на кино про роботов, взрывы и красивых женщин. Смиритесь.
«Последний рыцарь» — совершенно необязательная для просмотра лента. В ней много отличных взрывов, пафосных диалогов и куча крутейших экшен-моментов — особенно если смотреть в IMAX. Но это просто аттракцион, и нет большой разницы, смотреть на хорошем экране второй эпизод «Трансформеров» или пятый — если вы видите это впервые, эмоции будут одинаковыми. Это не тот фильм, ради которого стоит идти в кино, но именно тот, который можно посмотреть, если вы случайно забрели в кинотеатр.
Читать рецензию полностьюБэй устал. «Трансформеры: Последний рыцарь» не подкупают даже тоннами передовой компьютерной графики и известными актерами.
Если говорить об экшене, то его много, он громкий и шумный, но особо яркого впечатления не произвел, скорее, утомил. Чувства меры Майклу Бэю явно не достает… Впрочем, именно за это его многие и любят. Зачем нужна какая-то там драматургия, если можно громко и красиво все взорвать? И поклонники творчества этого режиссера, скорее всего, не останутся разочарованными и в этот раз. Более того, «Трансформеры» пятой частью не заканчиваются…
Эта картина далеко не последняя. Дальше будет своеобразная новая эпоха «Трансформеров» и начало их полноценной киновселенной, и без Бэя за рулем. Впереди маячат новые мультфильмы, будет сольник про Бамблби и как минимум два традиционных фильма со всеми роботами.
По слухам, Бэй перед уходом рассчитал сюжет на четырнадцать (мать моя!) продолжений. Видимо, именно столько не хватало франчайзу чтобы его, наконец, признали оружием массового поражения и запретили.
Беглов обсудил с вице-премьером Татьяной Голиковой стационары-трансформеры
Город 14 октября 2021
Губернатор Петербурга рассказал об опыте их использования в условиях пандемии.
ФОТО пресс-службы Смольного
Губернатор Александр Беглов обсудил с вице-премьером Татьяной Голиковой опыт использования в Санкт-Петербурге стационаров-трансформеров в условиях пандемии коронавируса.
14 октября 20221 года глава северной столицы Александр Беглов и заместитель председателя правительства РФ Татьяна Голикова обсудили опыт организации работы стационаров в период пандемии.
Градоначальник отметил что приспособление действующих стационаров для лечения инфекционных больных требует инженерных решений, немалых затрат и времени. Но самое главное – эти койки нужны для лечения плановых больных, так что в начале пандемии Смольный приняли решение строить стационары-трансформеры.
«Они позволяют оказывать медицинскую помощь пациентам по востребованным профилям, а при необходимости быстро перепрофилируются в инфекционный госпиталь. Мы научились проектировать и строить такие трансформеры в рекордно короткие сроки — менее чем за полгода»
За последние полтора года были построены три стационара-трансформера. Это новые корпуса Госпиталя для ветеранов войн (405 коек), больницы Святителя Луки (200 коек) и хирургический корпус 33-й больницы в Колпино (400 коек).
Причем в декабре введут еще один корпус больницы Святого Георгия, поэтому город будет иметь уже 1400 новых коек.
На очереди пятый трансформер – в Институте скорой помощи имени Джанелидзе. Плюс, начато проектирование нового корпуса больницы №15. Она рассчитана на 600 коек и при необходимости может трансформироваться в стационар для лечения моноинфекций на 700 мест. Строительство запланировано на 2022 год.
Материалы рубрики
«Трансформеры 7» оказались не прямым продолжением
| Трансформеры 7 |
В сети появилась новая информация о фантастическом фильме «Трансформеры 7», который создается компанией Paramount Pictures в партнерстве с Hasbro. Авторы фильма раскрыли, что новый проект не будет продолжением последнего фильма франшизы «Трансформеры 5: Последний рыцарь».
Как стало известно Gamebomb.
ru, авторы фильма «Трансформеры 7» сообщили, что картина, которая пока не получила официального названия, не будет продолжать события картины «Трансформеры: Последний рыцарь» от режиссера Майкла Бэя, и сам режиссер не вернется к франшизе. В Paramount хотели снять следующую часть «Трансформеров» об истории другого Автобота, однако пока неизвестно, будет ли главным героем Оптимус Прайм или им останется Бамблби. Согласно новым сведениям, фильм «Трансформеры 7» должен продолжить события «Бамблби» (хронологически шестой фильм франшизы), и будет сосредоточен на отношениях и дружбе Бамблби и Оптимуса в стиле картин бадди-муви. Также создатели проекта не хотят слишком увеличивать масштаб сиквела, а значит события ленты вновь будут происходить на Земле, а не на Кибертроне. При этом, пока неизвестно, вернется ли к работе над франшизой постановщик «Бамблби» Трэвис Найт (Travis Knight) или исполнительница главной роли Хейли Стейнфилд (Haley Steinfeld).
Стоит отметить, что ранее авторы франшизы собирались перезагрузить всю франшизу, и картина «Бамблби» («Трансформеры 6») стала первым фильмом, в которой создатели хотели попробовать новый подход и оценить реакцию аудитории.
Последний фильм кинофраншизы «Бамблби» при бюджете в 135 миллионов долларов собрал в мировом прокате 466 миллионов. По данным Gamebomb.ru, авторы сообщили, что очень довольны результатами картины, однако пока не спешат объявлять следующий фильм франшизы «Трансформеры 7».
mg реализовало проекты с миллионными охватами при минимальном бюджете
В агентстве e:mg уверяют — если перед вами стоит сложная маркетинговая задача, а бюджета на ее реализацию практически нет, рано опускать руки. Коллаборации — это маркетинговый инструмент, который позволяет воплощать в жизнь коммуникационные кампании огромной эффективности при низких бюджетах.
Такие проекты помогают донести ценности бренда, привлечь новую аудиторию и реализовать интерактивы для улучшения покупательского опыта.
Команда e:mg уже несколько лет работает с брендом «Трансформеры» компании Hasbro, производителем одноименных игрушек: регулярно проводит промоакции, ведет социальные сети.
Агентство разработало два коммуникационных проекта для продвижения нового фильма франшизы — блокбастера «Бамблби» про одного из самых популярных героев вселенной трансформеров. Это важный инфоповод для клиента, поскольку выход новой части киноэпопеи должен был поднять продажи компании, подогреть интерес к бренду и расширить целевую аудиторию.
Чтобы анонсировать выход фильма и добиться максимального охвата, было решено запустить коммуникационные кампании в коллаборации с другими брендами.
Первый проект: логотип «Трансформеров» на фасаде бизнес-отеля Radisson
Первый проект — акция, организованная совместно с отелем Radisson. У «Трансформеров» есть взрослые поклонники, которые следят за франшизой с момента выхода первого фильма.
Для них агентство решило придумать особенную коммуникацию, что-то, понятное только настоящим фанатам.
В результате e:mg договорилось с Radisson о создании огромного символа трансформеров высотой 14 этажей на фасаде здания. Представителям отеля понравилась идея, они разрешили использовать номера, окна которых выходят на Олимпийский проспект. Потребовалось 36 часов на проектирование и 20 часов на монтаж конструкции. Чтобы получить узнаваемый символ — маску автобота — окна заклеили трафаретами и установили дополнительное освещение. Логотип был размещен в течение трех дней, за это время был получен охват 16 млн человек.
Сотрудники Radisson решили развить идею: в семейных номерах они положили сувениры по тематике фильма, среди которых был шлем одного из персонажей, а также заменили традиционное постельное белье на яркие простыни и пододеяльники с символикой «Трансформеров».
Второй проект: тематический показ новой коллекции от модного дома Chapurin
Кампания была организована совместно с дизайнером Игорем Чапуриным, основателем бренда Chapurin.
Клиенты модного дома — это люди старше 30 лет с высоким достатком, хорошим образованием и утонченным вкусом. Казалось бы, не самая очевидная целевая аудитория для блокбастера. Но у многих из них есть дети, а фильм «Бамблби» — поучительная семейная история.
Наталья Решетина, директор группы по работе с клиентами:
Команда e:mg решила познакомить гостей показа с философией трансформеров — потенциале скрытых возможностей. В фильме главный герой, автобот Бамблби, потерял возможность разговаривать и мог общаться только с помощью встроенного радио.
Мы подумали, что если радио — инструмент коммуникации для персонажа картины, то одежда — инструмент коммуникации для ее владельцев.
Команда e:mg подготовила дополнительный звукоряд, раскрывающий эту идею. Все посетители модного показа получили наушники, в которых они могли слышать «голос новой коллекции» — звуки производства, на котором она создавалась (жужжание швейной машинки, звон булавок и иголок, застегивание молнии).
У каждой вещи появилось свое уникальное аудиосопровождение.
Поскольку действие фильма происходит в восьмидесятых, в качестве приглашения гостям были отправлены кассеты с карандашами. Только рожденные в СССР знают, как сочетаются эти два предмета: прокрутив пленку, можно было прочитать информацию о времени и месте проведения события. Охват проекта составил 54 млн человек.
Задачи, которые e:mg решило с помощью коллабораций
Задача 1. Расширение целевой аудитории
Завоевывать внимание новой аудитории в одиночку — дорого и рискованно, а проекты в коллаборациях позволяют заручиться поддержкой бренда, у которого уже есть доверие покупателей. Это значительно облегчает задачу.
И хотя одно из негласных правил партнерского маркетинга — сотрудничать с брендами со схожими ЦА, не бойтесь экспериментов. Ищите тех, с кем вы сможете решить бизнес-задачи, которые трудно выполнить вне коллаборации.
Как это сработало:
Бренду «Трансформеры» нужно было анонсировать и креативно поддержать выход нового фильма, бизнес-отелю Radisson хотелось привлечь семьи с детьми, а перед модным домом Chapurin стояла цель омолодить бренд.
У всех трех брендов — совершенно разная аудитория, поэтому e:mg пришлось с помощью коммуникационных проектов решать задачи каждого участника коллаборации.
Задача 2. Наполнение бренда новым смыслом
Трансляция миссии бренда — комплексная задача, которая требует регулярного внимания. Нельзя просто заявить, что ваш бренд про экологию, спорт или разрушение стереотипов. Миссию надо подтверждать делами.
Причем желательно не просто систематически спонсировать соответствующие мероприятия, а создавать свои истории и смыслы. Тогда аудитория будет доверять и разделять идеи бренда, а это напрямую влияет на решение о покупке.
Как это сработало:
Бренд «Трансформеры» в целом и фильм «Бамблби» в частности рассказывают историю про скрытые возможности.
Чтобы донести эту мысль, агентство интегрировало идеи о потенциале скрытых возможностей во все аспекты проведенных кампаний: кассета — это не просто аудионоситель, а важный артефакт из прошлого, с которым у многих связаны теплые воспоминания; одежда — важный инструмент коммуникации с окружающим миром, а логотип — узнаваемый символ, который без лишних слов напоминает фанатам, что новая часть любимой франшизы скоро появится на экранах.
Задача 3. Создание дополнительной ценности
Один из способов добавить ценность бренду — создать эффект дефицита. Однако традиционные методы ограничения («до конца распродажи один день», «всего 10 товаров по суперцене») не всегда работают. Если товара не будет у вас, клиент просто уйдет к конкуренту.
Именно поэтому рекомендуется не просто искусственно ограничивать количество продукции, но и работать над дополнительной ценностью. В fashion-индустрии успешно освоили этот инструмент и уже несколько лет регулярно выпускают лимитированные коллекции с медийными лицами и инфлюенсерами.
Как это сработало:
Агентство работало с модным домом Chapurin не только над мероприятием, но и над созданием коллекции, помогая интегрировать идеи «Трансформеров» в каждую вещь. В результате дизайнерам удалось представить публике необычную линейку одежды, которая доказала, что бренд Chapurin открыт для экспериментов и может удивить молодую аудиторию.
Ценность в случае Radisson тоже очевидна: многие семьи при выборе гостиницы сделали свой выбор в пользу отеля, который разделяет эмоции детей по поводу выхода долгожданного блокбастера.
Почему традиционные акции не заменят партнерские проекты?
Покупатели все больше ценят не вещи, а впечатления от покупок, теперь им нужен не просто шоппинг, а яркий и запоминающийся покупательский опыт (shopping experience).
Да, создавать проекты для коммуникации с клиентами можно самостоятельно, но чаще всего у маркетологов получаются промоакции из разряда «купи две вещи — получи третью в подарок». Такие кампании подходят для управления товарной матрицей и средним чеком, но они слабо влияют на впечатления покупателей.
Для решения задач, направленных на развитие shopping experience, намного лучше использовать партнерские проекты: креативные, неожиданные, неочевидные коллаборации удивляют и запоминаются. А положительные эмоции — отличный фундамент для создания эмоциональной связи с брендом, которая, в свою очередь, обладает огромным потенциалом для монетизации.
Последний рыцарь» — Новости Барановичей, Бреста, Беларуси, Мира. Intex-press
Жанр: фантастика, боевик, триллер, приключения.
Бюджет: $260000000.
Время: 149 мин. / 02:29
КОМУ МОЖНО
«12+», зрителям, достигшим 12 лет (ВКИП, Россия).
«PG-13», детям до 13 лет просмотр нежелателен (MPAA, USA).
kinopoisk.ru
ЧТО УВИДИМ
В укромном незаконном пристанище, созданном Кейдом Йегером (Марк Уолберг), скрываются преследуемые людьми роботы, которых Йегер собирает после многочисленных сражений, ведь люди ведут с трансформерами войну. В одной из поездок он натыкается на 14-летнюю сироту Изабеллу (Изабела Монер), которая не только опекает роботов, но и ремонтирует их.
Тем временем Кейд Йегер наряду с Вивиан Уэмбли (Лора Хэддок) – женщиной-профессором Оскфорда, специалистом в древней британской мифологии – призван для спасения мира сэром Эдмундом (Энтони Хопкинс) – главой тайного общества, которое издревле оберегает тайну трансформеров, попавших на нашу планету.
Бамблби, в отличие от Оптимуса Прайма, остается верен людям, которые вынуждены искать ключ к спасению Земли в тайнах прошлого, что ведут к мифическим именам короля Артура и Мерлина. В решающей схватке, время которой пришло, одну из цивилизаций ждет крах.
kinopoisk.ru
ПОЧЕМУ ИДЕМ
«Трансформеры» – неубиваемы и непотопляемы. Приключения огромных роботов — добрых автоботов и злобных десептиконов — на протяжении 10 лет и пяти частей безжалостно разносятся критиками в пух и прах. Зрители, причем даже самые юные, называют сюжеты лент глупыми и пафосными, персонажей шаблонными и однобокими.
Серьезным актерам, коих немало засветилось во франшизе, пеняют за участие в этом аттракционе («аттракцион» — один из любимых эпитетов, употребляемых критиками в отношении киносерии). Все это, однако, не мешает публике, опять же разновеликой, валом валить в кинотеатры – четыре предыдущие части в общей сложности собрали 3,7 миллиарда долларов.
Без сомнений, в «Темном рыцаре» нам не стоит ожидать чего-то принципиально нового в плане драматизма и глубины повествования.
Майкл Бэй, отвечающий за все пять фильмов цикла, – режиссер с совершенно определенным кредо: зрелищность у него доводится до пиковой красной черточки с надписью Alarm и почти превращается в китч, лязг и сумбур; а степень вовлеченности зрителя в происходящее на экране для него всегда выше и важнее сюжета и его осмысленности. Бэй – «это дефибриллятор, всаживающий в вас заряды экшена, пока вы не начнете умолять о пощаде». Бэй – это режиссер, который не будет сомневаться, вставить в сцену взрыв или пафосный монолог героя: монолог будет проговариваться на фоне серии ошеломляющих взрывов.
Вот поэтому «Трансформеры» — фильм, на который стоит идти именно в кинотеатр (по возможности IMAX 3D): всегда превосходная картинка наряду с великолепным звуком, крутейшие спецэффекты и, конечно, роботы – мощные, красочные и разнообразные. Как ни странно, это всегда гарантия хорошего настроения. Ведь мы чаще всего за ним и идем в кинотеатр, а не за призрачным драматизмом и глубинными поворотами сюжета.
53-летний американец Майкл Бенджамин Бэй понимает это, как никто другой.
«Темный рыцарь», которому, несмотря на очередную беспощадную порцию критики, в кассовых сборах прочат гроссмейстерскую миллиардную планку, жару, лязгу и шуму даст и поклонникам, и ненавистникам. Продюсеры, которые особую ставку делают на рынок Поднебесной, верят в успех пятой части и уже заявили о выходе шестой (2019 год). Также в планах Paramount фильм-ответвление о приключениях Бамблби (2018 год).
Кого увидим: Марк Уолберг («Отступники», «Красавцы»), Энтони Хопкинс («Молчание ягнят», «Мир Дикого Запада»), Джош Дюамель («Планета-океан», «Лас Вегас»), Лора Хэддок («Как не стоит жить», «Демоны да Винчи»), Сантьяго Кабрера («Мерлин», «Мушкетеры»), Джеррод Кармайкл («Надоеда», «Коп с топором»), Стэнли Туччи («Терминал», «Вражда»).
Рейтинг зрителей*: на kinopoisk.ru – 5.9 (962), на IMDb.com – 5.4 (3.
800).
Рейтинг кинокритиков*: в мире (по данным rottentomatoes.com) – 15% 110 (17+93). Средний рейтинг — 3.2 из 10.
Critics Consensus (Общее мнение критиков): «Последний рыцарь» — слишком шумный, слабо интригующий, напичканный кичливыми, ультрасовременными спецэффектами. В общем, все, чего можно ожидать от уже пятой части франшизы «Трансформеры».
в России –33% 3(1+2).
«В общем, денег вбухано много, всяческих эффектов полно, а похвастаться картине особенно нечем. Зря Бэя снова припахали к проекту. Лучше уж неопытный, но энергичный новичок, чем насмерть уставший от эпопеи профи, который ничего не может поделать со своей апатией».
Борис Иванов, Empire
«…это не фильм в привычном понимании. Это нечто большее, и одновременно — нечто меньшее. Это Twitter в мире классических блогов прошлого с их большими текстами.
Квинтэссенция фрагментарного мышления, очень точно отражающая современные тенденции подачи и поглощения информации. Поэтому любая попытка оценивать эту ленту с академической точки зрения не более адекватна, чем брезгливый разбор современных «мемов» профессором изящной словесности».
Andrew, Kinonews.ru
«Последний рыцарь» — совершенно необязательная для просмотра лента. В ней много отличных взрывов, пафосных диалогов и крутейших экшеновых моментов… особенно если пойти на нее в IMAX. Но это просто аттракцион, и нет большой разницы, смотреть на хорошем экране второй эпизод «Трансформеров» или пятый — если вы делает это впервые, эмоции будут одинаковыми.
Евгений Пекло, «Игромания»
Квинтэссенция фрагментарного мышления, очень точно отражающая современные тенденции подачи и поглощения информации. Поэтому любая попытка оценивать эту ленту с академической точки зрения не более адекватна, чем брезгливый разбор современных «мемов» профессором изящной словесности».Премьера: 21 июня – Канада, США, 22 июня – Австралия, Беларусь, Великобритания, Германия, Грузия, Россия, Украина, 23 июня – Казахстан, Китай, Польша, ЮАР, 28 июня – Франция, 30 июня – Индия, 20 июля — Бразилия, Мексика, 4 августа – Испания, Япония.
Примечание: * — Все цифры рейтингов приведены на конец дня 1 июня 2017 года и могут впоследствии изменяться.
Где посмотреть:
Кинотеатр «Звезда»
Смотрите другие мероприятия на субботу и воскресенье в нашей Афише.
Ночной пожар и ДТП, стационары-трансформеры в Петербурге и пенсионные поправки: о главном к утру пятницы | moika78.ru
В Петербурге под утро сгорела иномарка, также очевидцы сообщили в соцсетях о ДТП. Глава города Александр Беглов и зампредседателя правительства РФ Татьяна Голикова обсудили создание стационаров-трансформеров в Петербурге. Госдума в первом чтении поддержала новые пенсионные поправки. О главном к утру пятницы, 15 октября, рассказывает Мойка78.
В Колпинском районе под утро вспыхнула иномарка. На тушение Audi выехали девять спасателей и две пожарные машины. С огнем они справились за 17 минут. При пожаре никто кроме техники не пострадал.
Очевидцы сообщают о массовой аварии, произошедшей поздно вечером в четверг на Октябрьской набережной. По словам автора поста в соцсети, столкнулись сразу пять машин. Ранее очевидцы сообщили о ДТП на набережной Обводного канала: таксист рванул на красный, но попал под Volkswagen. После чего машину такси отбросило на «зебру», где она сбила пешехода.
Губернатор Петербурга Александр Беглов и заместитель председателя правительства РФ Татьяна Голикова пообщались на тему стационаров в период пандемии. По словам главы города, такие стационары нужны для плановых больных, но при необходимости их можно оперативно перепрофилироваться в инфекционный госпиталь. Добавим, что за последние полтора года в Северной столице были построены три таких стационара-трансформера.Между тем, ситуация с коронавирусом в России и мире остается напряженной. Так, по последним данным в мире новый вирус подхватили уже 239 млн 578 тыс. 829 человек. За сутки в России было выявлено 31 тыс. 299 заболевших. По мнению, депутата Госдумы и кандидата медицинских наук Татьяны Соломатиной, россияне скрываются от информации о заболеваемости COVID-19 и от необходимости прививаться под «психологическим колпаком».
А в Госдуме в первом чтении поддержали поправки о защите пенсионных накоплений от недобросовестных страховщиков. В частности, это касается неправомерных переводов средств пенсионных накоплений от одного страховщика другому. Если суд признает недействительным договор об обязательном пенсионном страховании, страховщики обязаны вернуть изъятую при переходе сумму.
Напомним, ранее Мойка78 писала, что в пятницу уборочная техника не доехала в Ломоносов и Петергоф.
Игорная зона «Красная Поляна» анонсировала открытие RED ARENA
Игорная зона «Красная Поляна» объявила о ренейминге WOW ARENA. Новое название спортивно-развлекательной площадки – RED ARENA.
Многофункциональная площадка-трансформер была открыта в октябре 2019 года. За два года здесь было проведено 46 концертов, 18 международных турниров по смешанным единоборствам и 32 корпоративных мероприятия для крупных зарубежных и российских компаний.
Основным посылом для ребрендинга послужила необходимость в имиджевом объединении всех заведений игорной зоны «Красная Поляна» в единое целое.
Сейчас в состав игорной зоны «Красная Поляна» входит сразу несколько заведений: «Казино Сочи», зал игровых автоматов «Бонус Slots», казино «Бумеранг», отель «Бонус», а также RED ARENA.
В 2021 году исследовательское агентство «Михайлов и Партнеры. Аналитика» осуществило масштабное исследование, посвященное оценке узнаваемости брендов российских игорных заведений. По результатам исследования, игорная зона «Красная Поляна» напрямую ассоциируется с Курортом Красная Поляна.
«Логично, чтобы ключевая площадка для проведения развлекательных мероприятий в горном кластере Сочи отражала название бренда компании и имела привязку к локации Красная Поляна. Кроме того, новое название – RED ARENA отражает визуальное оформление: конструкция площадки выполнена в красно-белых цветах», — рассказал Дмитрий Анфиногенов, директор по развитию игорной зоны «Красная Поляна».
Изменения коснулись не только смены названия WOW ARENA на RED ARENA. «Мы приняли решение дополнить стратегию развития этого объекта.
В игорной зоне «Красная Поляна» по-прежнему будут проходить концерты и спортивные турниры с эффектом WOW. Однако, мы намерены активно продвигать направление не только событийного, но и делового туризма. Мы планируем проводить на этой площадке еще более масштабные форумы и конгрессы мирового уровня», — дополнил Дмитрий Анфиногенов, директор по развитию игорной зоны «Красная Поляна».
Отдельное направление работы – организация MICE-мероприятий различного формата. Конструкция здания, звуковое и световое оснащение RED ARENA позволяет за несколько часов трансформировать площадку под разные форматы: концерт, форум, выставка, конференция, профессиональный бой, ледовое шоу или цирковое представление.
Как показало исследование, туристы приезжают в Сочи ради качественного отдыха и развлечений. Игорная зона «Красная Поляна» такую возможность предоставляет: на сцене RED ARENA состоялись концерты Morgenshtern, LOBODA, Полины Гагариной, Баста, Димы Билана, Zivert, Maruv, Олега Газманова, Гарика Сукачева, фестиваль ЖАРА, ледовое шоу Татьяны Навка «Аленький цветочек» и др.
Также на площадке проходят профессиональные спортивные события международного уровня – турниры промоутерской компании AMC Fight Nights, Eagle Fighting Championship, «Бойцовский клуб РЕН ТВ», «Лига Ставок. Кубок Матч! Боец. Турнир по боксу», BRAVE CF 46 Krepost Selection 10 и другие.
Стратегические планы компании связаны с модернизацией объектов на курорте. В течение пяти лет игорная зона «Красная Поляна» будет осуществлять первый этап по расширению и адаптации инфраструктуры к бизнес-модели развлечений в Лас-Вегасе.
Ближайшие события в RED ARENA: 4 ноября – группа «Чайф», 27 ноября – Елена Темникова. Традиционно все мероприятия можно увидеть в календаре игорной зоны на сайте krasnayapolyana.game и redarena.ru.
RED ARENA занимает площадь 4600м2, общая вместимость в зале до 5000 человек. Конструкция площадки представляет собой овальный шатер из авиалевого металлокаркаса, поверхность которого закрывает голландская архитектурная ткань. Данная конструкция выдерживает большие ветровые и снеговые нагрузки.
RED ARENA соединена общим переходом с «Казино Сочи» и отелем Marriott Sochi Krasnaya Polyana, что является удобной инфраструктурной особенностью площадки. Работает RED ARENA круглогодично.
Трансформаторы электрические мощностью> 500 кВА, прочие (HS: 850434) Торговля продуктами, экспортеры и импортеры | OEC
Обзор Эта страница содержит последние торговые данные трансформаторов электрические мощностью> 500 кВА, не включенные в другие категории. В 2019 году Трансформаторы электрические мощностью> 500 кВА, другие были 1545-м наиболее продаваемым продуктом в мире с общим объемом продаж 1,55 млрд долларов США. В период с 2018 по 2019 год экспорт Трансформаторов электрической мощностью> 500 кВА, в т.ч. уменьшился на -3.58%, с 1,6 млрд до 1,55 млрд долларов. Торговля Трансформаторы электрические мощностью> 500 кВА, прочие составляют 0,0085% от общего объема мировой торговли.
Экспорт В 2019 году крупнейшими экспортерами Трансформаторов электрической мощностью> 500 кВА, остальные были Китай (250 млн долларов), Германия (228 млн долларов), Италия (181 млн долларов), Южная Корея (80,7 млн долларов) и Дания (70,1 млн долларов).
Импорт В 2019 году крупнейшими импортерами трансформаторов электрической мощностью> 500 кВА, не включенных в другие категории , были США (153 млн долларов США), Китай (66 долларов США).5 млн), Объединенных Арабских Эмиратов (64,1 млн долларов), Германии (63,3 млн долларов) и Бельгии (60,7 млн долларов).
Тарифы В 2018 году средний тариф на Трансформаторы электрические мощностью> 500 кВА, не включенные в составлял 7,27%, что сделало его 3092-м самым низким тарифом по классификации продукции HS6.
Страны с самыми высокими импортными тарифами на Трансформаторы электрические мощностью> 500 кВА, прочие — Багамы (40,2%), Иран (25%), Бермудские острова (25%), Бангладеш (24.
5%) и Тунис (20%). Страны с самыми низкими тарифами — Ангола (0%), Кения (0%), Маврикий (0%), Руанда (0%) и Танзания (0%).
Рейтинг Трансформаторы электрические мощностью> 500 кВА, прочие занимает 2363 место в Индексе сложности продукции (PCI).
Описание Трансформаторы используются для повышения и понижения электрического напряжения. Одним из распространенных способов использования трансформаторов является повышение напряжения электроэнергии от электростанции до напряжения линии передачи 115 000 вольт, чтобы его можно было передавать на большие расстояния.Еще одно распространенное использование трансформаторов — понижение напряжения электричества в конце линии электропередачи до распределительного напряжения 7200 вольт, чтобы электричество можно было распределять на более короткие расстояния в дома и на предприятия.
Трансформаторы электрические, мощность
Обзор На этой странице содержатся последние данные о торговле трансформаторами электрической мощностью Трансформаторы электрические мощности занимают 675-е место в мире по наиболее продаваемым товарам с общим объемом торговли 4 доллара США.
6Б. В период с 2018 по 2019 год экспорт Трансформаторов электрической мощностью снизился на -6,31%, с 4,91 млрд долларов США до 4,6 млрд долларов США. Торговля Трансформаторы электрические мощностью составляют 0,025% от общего объема мировой торговли.
Экспорт В 2019 году крупнейшими экспортерами Трансформаторов электрической мощностью были Китай (1,87 млрд долларов), Германия (440 млн долларов), США (253 млн долларов), Италия (140 млн долларов) и Мексика ( 120 миллионов долларов).
Импорт В 2019 году крупнейшими импортерами трансформаторов электрической мощности были Гонконг (652 млн долларов), США (442 млн долларов), Германия (394 млн долларов), Япония (216 млн долларов) и Мексика (212 млн долларов).
Тарифы В 2018 году средний тариф на Трансформаторы электрические, мощность составил 6,95%, что сделало его 3220-м наименьшим тарифом по классификации продукции HS6.
Страны с самыми высокими импортными тарифами на Трансформаторы электрические мощностью — Багамы (40,2%), Бермудские острова (25%), Иран (23,5%), Пакистан (19,9%) и Мальдивы (19,6%). . Страны с самыми низкими тарифами — Ангола (0%), Египет (0%), Маврикий (0%), Замбия (0%) и Гонконг (0%).
Рейтинг Трансформаторы электрические, мощность занимает 3536 место в Индексе сложности продукции (PCI).
Описание Электрические трансформаторы часто используются в домах и зданиях для изменения напряжения электричества. Например, трансформатор может быть подключен к розетке на 120 вольт, а напряжение может быть изменено для работы прибора, которому нужна розетка на 240 вольт. Трансформаторы также могут использоваться в доме для изменения напряжения электричества, подаваемого на осветительную арматуру, со 120 вольт на 12 вольт.
Трансформеры Франшиза История кассовых сборов
29 марта, 2020
«Звездные войны: Скайуокер: восстание» завершает трилогию сиквела франшизы «Звездные войны».
Фильм не оправдал ожиданий как критически, так и коммерчески. Тем не менее, мировой успех по-прежнему составлял 1 миллиард долларов, поэтому он был очень прибыльным. Является ли фильм забавным завершением трилогии сиквела, несмотря на критику? Или это была серьезная ошибка, как многие называли это? Более…
31 января 2019 г.
На первом месте осталась Glass с 23 долларами.6 миллионов на 55 рынках за две недели на общую сумму 89,1 миллиона долларов. В минувшие выходные у него не было новых рынков. Фактически, у нее остался только один крупный рынок — Китай. Крупнейшим рынком для фильма была Великобритания, где фильм оставался на первом месте с 2,55 млн долларов за уикенд при общей сумме 9,06 млн долларов за две недели. В России он упал на 60% до 2,08 миллиона долларов против 1381 за выходные при общей сумме за две недели в 8,68 миллиона долларов. Фильм открывался быстрее, чем Split, но у него более короткие ноги, так что он может или не может обогнать своего предшественника в конце.
Более…
16 января 2019 г.
Bumblebee остался на первом месте с 35,6 млн долларов на 64 рынках, общая сумма составила 256,3 млн долларов на международном рынке и 365,2 млн долларов во всем мире. Он смог остаться на первом месте в Китае с 26,36 млн долларов за уик-энд, а итоговая сумма за две недели составила 108,91 млн долларов. Он упал на 55%, что на самом деле неплохо для китайского фильма. Bumblebee нужно около 250 миллионов долларов по всему миру, без Китая, чтобы окупиться во время первоначального продвижения на внутренний рынок.Он прибыл туда в эти выходные и до сих пор не открылся в Японии. Думаю, Paramount будет довольна таким результатом, и во франшизе Transformers будет еще один выпуск. Более…
9 января 2019 г.
Bumblebee поднялся на первое место с 82,7 млн долларов на 62 рынках, общая сумма составила 192,0 млн долларов на международном рынке и 289,6 млн долларов во всем мире.
Он смог заработать первое место, отчасти благодаря своему дебюту на первом месте в Китае, где он заработал 58 долларов.06 миллионов за выходные, общая сумма открытия составила 59,26 миллиона долларов. Фильм должен заработать в Китае более 150 миллионов долларов, чтобы иметь там безопасное будущее. Конечно, фильмы в Китае, как правило, короткие, но «Трансформеры» обычно были исключением, поэтому я с осторожным оптимизмом смотрю на их шансы. Более…
2 января 2019 г.
Из-за праздников произошла задержка с получением окончательных номеров от крупных студий кассовых сборов на выходных, но последние из них наконец-то прибыли.Аквамен доминировал с 52,11 млн долларов за трехдневный уик-энд, в то время как на Новый год он заработал 200 млн долларов. Mary Poppings Returns не оправдывает ожиданий, но все равно приносит прибыль. Между тем, и Bumblebee, и Spider-Man: Into The Spider-Verse преодолевают невероятную конкуренцию, чтобы выкопать собственные прибыльные тиражи.
В целом кассовые сборы за выходные составили 188 миллионов долларов, что на 6,2% выше, чем в прошлые выходные, и, хотя это на 3,5% ниже, чем в те же выходные в прошлом году, это все же лучше, чем ожидалось.Чтобы получить окончательные годовые результаты, потребуется много времени, не раньше, чем в апреле MPAA выпустит отчет о состоянии отрасли, но предварительные результаты показывают, что 2018 год превосходит 2017 год на 8,4% или 920 миллионов долларов, составляя от 11,91 до 10,99 миллиардов долларов. Более…
28 декабря 2018 г.
Это выходные после Рождества, и по традиции праздников на этой неделе нет новых релизов. Я предполагаю, что технически вы могли бы назвать Холмса, Ватсона и Вице новыми релизами, но они вышли со вторника.Это означает, что не о чем будет много говорить. Аквамен будет доминировать, в то время как Мэри Поппинс возвращается, как и большинство других семейных ярмарок. Я думаю, что те же пять фильмов, которые попали в пятерку лучших на прошлых выходных, появятся в пятерке лучших на этих выходных.
Холмс и Ватсон, возможно, не потерпят краха и могут занять место в пятерке лучших, но я лично не стал бы на это делать ставку. В эти выходные в прошлом году «Звездные войны: Последние джедаи» едва опередили «Джуманджи: Добро пожаловать в джунгли», поскольку оба фильма заработали более 50 миллионов долларов. Aquaman имеет почти 50/50 шансов заработать 50 миллионов долларов, но остальные фильмы скоро вернутся, в результате чего 2018 год закончится проигрышной нотой. Тем не менее, это должно быть относительно близко, и 2018 год уже значительно превысил итоговые кассовые сборы прошлого года. Более…
27 декабря 2018 г.
Рождественские каникулы закончились для большинства людей, хотя для некоторых студий еще не закончились. Это значительно затрудняет получение всех кассовых сборов.Фактически, мы все еще ограничены оценкой более чем половины пятерки лучших в эти выходные. Сейчас у нас достаточно подробностей, чтобы посмотреть на результаты выходных и новогодние релизы и увидеть, какие из них процветают, а какие нет.
Aquaman доминировал в чартах с чуть более чем 100 миллионами долларов, включая платные превью. С другой стороны, Mary Poppins Returns значительно превзошла ожидания. Это все равно будет безубыточным. То же самое можно сказать и о Бамблби, который может открыть новую эру фильмов о трансформерах.В целом кассовые сборы выросли на 53% с прошлых выходных до 177 миллионов долларов. Это всего на 0,3% ниже, чем в те же выходные в прошлом году; однако в прошлом году Сочельник выпал на воскресенье, а Сочельник — мертвая зона для кассовых сборов. Мы даже не можем сравнивать Рождество, потому что посадка в понедельник и вторник — огромная разница. В следующие выходные будет намного проще провести сравнение. С начала года, а это до Дня подарков, 2018 год опережает рост на 7,7% или 810 миллионов долларов при цене от 11,37 до 10,56 миллиардов долларов.Это был бы впечатляющий год, даже если бы билеты в кино больше не продавались после дня бокса. Более…
22 декабря 2018 г.
Пятница была не такой мощной, как предполагали полуночные превью. Тем не менее, у Aquaman все еще был впечатляющий день открытия в 28 миллионов долларов. Это включает в себя 9,0 миллионов долларов, потраченных накануне вечером на превью, но не 4,7 миллиона долларов в прошлые выходные на превью, что дает фильму 32,7 миллиона долларов в текущем счете. Отзывы о фильме остаются в целом положительными, и он получил минус от CinemaScore, так что за выходные у него должны быть относительно хорошие отзывы для фильма по комиксам.Мы предсказали, что начальный уик-энд составит 67 миллионов долларов, и я думаю, что фильм превзойдет эту сумму на один или два миллиона долларов. Этого более чем достаточно, чтобы Warner Bros. продолжала двигаться в новом направлении, в котором движется DCEU. Более…
19 декабря 2018 г.
Это напряженная неделя, так как в следующие семь дней будут открыты семь фильмов. Не все из них будут хитами — конкуренция слишком велика для этого.
Однако в этом году может быть настоящая гонка за рождественского чемпиона.Многие полагают, что благодаря быстрому запуску в Китае и сильным предпродажным показателям Aquaman превзойдет прежние ожидания и займет первое место в течение трехдневных выходных. Тем не менее, я думаю, что Mary Poppins Returns будет номером один в течение всей недели, отчасти потому, что он должен получить больший прирост к Рождеству, но также потому, что он открывается на два дня раньше. Между тем, неожиданно сильные отзывы о «Бамблби» увеличивают его кассовые сборы.
Более…
1 декабря 2018 г.
Ноябрь оказался действительно хорошим месяцем.Я думал, что отрыв 2018 года по сравнению с 2017 годом сократится, потенциально на 200–300 миллионов долларов. Тем не менее, лидерам удалось немного вырасти благодаря таким хитам, как «Ральф ломает Интернет», «Гринч доктора Сьюза», «Фантастические твари: преступления Гриндельвальда» и «Богемская рапсодия». У декабря такое же количество потенциальных хитов, во главе с Мэри Поппинс возвращается, которая, по мнению некоторых, превысит 300 миллионов долларов.
Вдобавок, «Человек-паук в стихах-пауках», «Аквамен», «Бамблби», «Холмс и Ватсон» — все они имеют реалистичную сумму в 100 миллионов долларов или больше.С другой стороны, декабрь прошлого года был сильнее, по крайней мере, на вершине. «Последние джедаи» только за декабрь заработали более 500 миллионов долларов, что больше, чем в любом декабрьском выпуске этого года. Это может быть больше, чем общий заработок двух лучших фильмов. 2018 год выиграет в годовом соревновании; однако его отрыв не будет таким большим, как в начале месяца. Более…
6 ноября 2018 г.
Это либо удивительная неделя, либо ужасная неделя, в зависимости от того, как вы смотрите на вещи.Это потрясающе, потому что есть три релиза, которые я действительно с нетерпением ждал: BlacKkKlansman, Incredibles 2 и Christopher Robin. Это ужасная неделя, потому что ни один из тех, кто просматривал видео, не явился. Обычно я не люблю указывать Выбор недели, когда я все еще жду скринер, но на этой неделе это не вариант, поэтому Incredibles 2 побеждает.
Более…
18 ноября 2017 г.
Здесь, в The Numbers, мы стремимся улучшить ваше восприятие чтения, добавляя больше функций, которые, по нашему мнению, будут вам интересны.Сегодня у нас есть две новые функции, о которых стоит поговорить. Во-первых, у нас есть ряд новых актерских рекордов для различных категорий, которые мы используем. Например, самые кассовые ведущие актеры в фильмах по мотивам телешоу. Актер номер один — Шайа Лабаф, снявшийся в первых трех фильмах «Трансформеры». Номер два — Том Круз, который является звездой франшизы «Миссия: невыполнима», а номер пять — Джастин Лонг, озвучивший главного персонажа в фильмах «Элвин и бурундуки».Начинаете замечать закономерность? Почти все в этом списке — это те, кто снялся в одной телеадаптации, которая превратилась в прибыльную франшизу. Единственное исключение — Саймон Пегг, который снимался в двух из этих франшиз: «Миссия невыполнима» и трилогия «Звездный путь».
Более…
27 сентября 2017 г.
Transformers: The Last Knight — самый крупный релиз недели, распугавший многих участников, но это мусор, и его следует избегать.Нет крупных релизов, которые можно было бы выбрать среди претендентов на неделю, но некоторые более мелкие соответствуют всем требованиям, в том числе David Lynch: The Art Life: The Criterion Collection, HYOUKA : Part Two и Shameless : The Complete Seventh Season. Все они удивительны и заслуживают внимания, но ни в одной из них нет дополнительных функций, поэтому выбор игры зависит от роли игральных костей. … А это HYOUKA . Более…
26 сентября 2017 г.
Я стараюсь делать в среднем один обзор в неделю, и на этой неделе у меня было два потенциальных скринера, которые я мог бы запросить.L.O.R.D: Legend of Ravaging Dynasties, компьютерный анимационный китайский фильм, о котором большинство наших читателей, вероятно, никогда не слышали, и Transformers: The Last Knight, последний выпуск одной из крупнейших франшиз.
Я выбрал L.O.R.D: Legend of Ravaging Dynasties , потому что даже после прочтения краткого описания сюжета и полного замешательства я все равно чувствовал, что это лучший выбор для обзора. Сбивать с толку может все еще интересно, а The Last Knight меня просто рассердит.Я сделал правильный выбор? Более…
27 июля 2017 г.
Дюнкерк дебютировал на первом месте в международном чарте с 55,4 миллионами долларов на 46 рынках и мировым дебютом в 105,9 миллиона долларов. Его крупнейшее открытие состоялось в Великобритании, что неудивительно, где он заработал 13 миллионов долларов в 638 кинотеатрах. Как ни странно, Южная Корея не сильно отстала с 8,75 миллиона долларов на 1245 экранах за выходные, а общая сумма открытия составила 10,40 миллиона долларов. С другой стороны, во Франции у фильма были проблемы с 4 долларами.9 миллионов. Это неплохой дебют, но я ожидал большего. В целом он примерно так же хорош, как и предыдущий фильм Кристофера Нолана «Интерстеллар».
Если Dunkirk может просто соответствовать мировым показателям этого фильма, то он выйдет на уровень безубыточности до того, как попадет на внутренний рынок. Даже если он не справится с этой суммой, все, что превышает 500 миллионов долларов по всему миру, принесет студии хорошую прибыль. Более…
13 июля 2017 г.
Человек-паук: Возвращение домой занял первое место в одной из ближайших гонок, которые я видел.Он собрал 140,03 миллиона долларов на 24 287 экранах на 71 рынке при открытии по всему миру в размере 257,06 миллиона долларов. Его крупнейшим рынком была Южная Корея, где за выходные компания заработала 19,37 миллиона долларов на 1965 экранах, а общий объем продаж составил 25,94 миллиона долларов. Он также набрал 10 миллионов долларов как в Великобритании (12,11 миллиона долларов в 616 кинотеатрах), так и в Мексике (11,72 миллиона долларов на 3506 экранах), в то время как он приблизился к этой отметке в Бразилии с 9,09 миллионами долларов на 1302 экранах.
Фильм сделал потрясающий бизнес в Азии, в том числе заработал 6 долларов.84 миллиона на 1092 экранах в Индонезии и 6,46 миллиона долларов на 1900 экранах в Индии. Фильм еще предстоит открыть на ряде крупных рынков, включая Францию, Германию, Китай и Японию, и должен с легкостью превысить 800 миллионов долларов по всему миру, прежде чем он будет готов, что достаточно, чтобы окупиться до того, как он попадет на внутренний рынок. Настоящая задача — превзойти «Чудо-женщину» и «Стражи Галактики, том 2» и занять первое место в мировом чарте на лето. Еще слишком рано говорить о том, дойдет ли он до этого наверняка, но это отличное начало.Более…
11 июля 2017 г.
График кассовых сборов за выходные преподнес несколько сюрпризов. Каждый фильм в пятерке лучших был близок к нашим прогнозам, в то время как два лучших фильма были немного сильнее. Сюда входит «Человек-паук: возвращение домой», который за первые выходные собрал 117,03 миллиона долларов, что сделало его вторым самым быстрым дебютом лета.
(В этом отношении его опережают только «Стражи Галактики. Том 2».) «Гадкий я 3» этим летом продержался лучше, чем большинство фильмов, и станет настоящим чудовищем благодаря своим международным номерам.В целом кассовые сборы выросли на 22% по сравнению с прошлыми выходными и составили 206 миллионов долларов. К сожалению, это все еще на 5,1% ниже, чем в те же выходные в прошлом году. Перед началом лета 2017 год опережал 2006 год на 200 миллионов долларов. Сейчас это отставание сократилось до 13 миллионов долларов по цене от 5,95 до 5,94 миллиарда долларов. Это преимущество может полностью исчезнуть к выходным. Более…
9 июля 2017 г.
Вступительные выходные за 117 миллионов долларов — это почти все, что Sony могла попросить у «Человека-паука: Возвращение домой».Это второй лучший дебют для франшизы о Человеке-пауке, если игнорировать влияние инфляции, и дает почти уверенность в том, что франшиза прервет неудачную полосу заработка в прокате страны с каждым новым выходом.
Как сообщается, при более ограниченном бюджете — это самый дешевый фильм о Человеке-пауке с поправкой на инфляцию — прибыльность выглядит гарантированной, а партнерство Sony с Disney выглядит так, как будто оно окупается.
Более…
6 июля 2017 г.
«Гадкий я 3» доминировал в международном прокате почти так же, как и в прокате отечественных фильмов, заработав 98 долларов.8 миллионов на 8 525 экранах на 52 рынках на общую сумму 121,1 миллиона долларов США и 171,2 доллара США во всем мире. Его крупнейшее открытие произошло в Великобритании, где он заработал 14,50 миллиона долларов в 608 кинотеатрах, в то время как Мексика не сильно отстала с 12,34 миллиона долларов. Однако, возможно, его наиболее впечатляющее открытие произошло в Бразилии, где он заработал 7,5 миллиона долларов, что является лучшим открытием для анимационного фильма на этом рынке. Фильм уже заработал достаточно, чтобы оплатить его производственный бюджет в 75 миллионов долларов, так что это настоящий монстр.
Однако его снижение от Миньонов означает, что Universal с большей вероятностью сделает второй и третий фильм о Миньонах , а не четвертый фильм о Гадкий Я . Как человека, который предпочитает фильмы Гадкий Я , это разочаровывает. С другой стороны, я понимаю, что не принадлежу к целевой аудитории этих фильмов, поэтому мне не следует иметь права голоса в этих вещах. Более…
5 июля 2017 г.
График кассовых сборов на выходных был таким, как и предполагалось, по крайней мере, с точки зрения порядка.У большинства новых релизов / пятерки лидеров были более слабые открытия / более резкие спады. Гадкий Я 3 по-прежнему лидировал, но с более скромными 72,43 миллиона долларов. Baby Driver надеется заработать столько всего после открытия 20,55 млн долларов / 29,58 млн долларов. Это почти столько же, сколько стоит его изготовление. Дом, с другой стороны, был DOA всего с 8,72 миллиона долларов. С положительной стороны, понедельник и вторник были намного сильнее, чем обычно, поэтому вместо того, чтобы смотреть на кассовые сборы на выходных и говорить, что они слабее, чем предполагалось, мы могли бы вместо этого сказать, что кассовые сборы на выходных растянулись на пять дней.
В целом кассовые сборы выросли на 20% по сравнению с прошлой неделей до 169 миллионов долларов. Это на 11% меньше, чем в те же выходные в прошлом году, но, опять же, можно утверждать, что это связано с несоответствием в праздновании Дня независимости. С начала года до настоящего времени 2017 год по-прежнему опережает 2016 год, но отрыв сократился до менее 30 миллионов долларов с 5,64 миллиарда долларов до 5,61 миллиарда долларов. Более…
4 июля 2017 г.
В последнее время я видел, как много людей нападали на Rotten Tomatoes, говоря, что это плохо для кинобизнеса.Некоторые даже указывают на «Трансформеры: Последний рыцарь» как на доказательство того, что сайт может испортить кассовые сборы фильма. Помимо этого обвинения, две другие основные жалобы, которые я слышу снова и снова: A.) Rotten Tomatoes — очень мелкое место, особенно Tomatometer. И Б.) Убивает глубокий критический анализ фильмов. Я рассмотрю эти претензии ниже. Более…
2 июля 2017 г.
Поскольку 4 июля в этом году выпадает на вторник, это не праздничные выходные, а, скорее, начало праздничной недели, и на него поступают новые релизы от двух самых надежных франчайзинговых компаний.«Гадкий я 3» стартует в эти выходные с солидных, но не впечатляющих 75,4 миллиона долларов от рекордных 4529 кинотеатров. Побить Сумеречную Сагу: Рекорд Затмения по самому широкому открытию уик-энда всех времен — немалый подвиг для Universal, но это зловещий знак для франшизы, что единственный фильм, который открывается рядом с таким количеством кинотеатров и набирает такое же количество в коробке Офисом был Shrek Forever After, который открылся с $ 70,8 млн в 4359 кинотеатрах еще в 2010 году. Это был последний фильм о Шреке, и это, возможно, подходящее время для ГРУ, чтобы закончить его.Более…
1 июля 2017 г.
Как и ожидалось, «Гадкий я 3» заработал первое место в прокате в пятницу с 29,2 миллиона долларов. Это лучший день для анимационного фильма в этом году.
Подчеркнем, что это не просто лучший день открытия, а лучший день, и он должен превзойти субботу. Предыдущий рекорд — 23 миллиона долларов, заработанных фильмом «Лего Бэтмен». Рецензии на этот фильм не так хороши, как рецензии на фильм The Lego Batman Movie (они оба получили минус A от CinemaScore), поэтому у него не такие же оценки.Тем не менее, открытие стоимостью 83 миллиона долларов по-прежнему является отличным началом и примерно на уровне Despicable Me 2. Более…
27 июня 2017 г.
«Трансформеры: Последний рыцарь» провел выходные отдельно, но не смог воспользоваться этим, заработав 44,68 миллиона долларов / 68,48 миллиона долларов за полные пять дней. Он заработал за пять дней меньше, чем прошлогодний победитель «В поисках Дори» за три дня. «Чудо-женщина» осталась на втором месте, став третьим фильмом, выпущенным в 2017 году и собравшим 300 миллионов долларов, но в прокате особо отметить было нечего.Это объясняет, почему общие кассовые сборы упали на 27% по сравнению с прошлыми выходными до 139 миллионов долларов.
Что еще более важно, это на 26% меньше, чем в те же выходные в прошлом году. 2017 год по-прежнему опережает 2016 год, но его отрыв сократился вдвое до 1,3% или 70 миллионов долларов. Это немного огорчает. Более…
25 июня 2017 г.
Теплые внутренние выходные с пятницы по воскресенье в размере 45,3 миллиона долларов для «Трансформеров: последний рыцарь» — в значительной степени явная плохая новость для Paramount Pictures.Студия отчаянно нуждается в хите, а франшиза «Трансформеры» — безусловно, их самая большая собственность. Даже с учетом сборов за фильм со среды и четверга, его дебют за 69 миллионов долларов пока едва входит в десятку лучших за год, а плохие отзывы и B + CinemaScore означают, что у него не будет значительных успехов, даже с небольшой помощью со стороны предстоящие 4 июля выходные. Так что все внимание будет приковано к его зарубежным выступлениям.
Более…
24 июня 2017 г.
Трансформеры: Последний рыцарь упал на 48% в четверг и заработал всего 8 долларов.
14 миллионов; тем не менее, в пятницу он вырос до 13,69 миллиона долларов. Если мы снова сравним это с «Темной луной», который является последним фильмом франшизы, который откроется в среду, мы получим смешанные сообщения. The Last Knight Цена упала быстрее в четверг (с 48% до 43%), но выросла в пятницу (с 68% до 53%). Если предположить, что The Last Knight продолжит превосходить Dark of the Moon в течение оставшейся части выходных, то он заработает около 42 миллионов долларов за трехдневный уик-энд и 66 миллионов долларов за пять.Это худший дебют во франшизе с большим отрывом, но есть хорошие новости для Paramount, поскольку фильм заработал 41,46 миллиона долларов в первый день в Китае и 47,55 миллиона долларов, если вы включите превью. Международные номера спасут этот фильм и оправдают больше сиквелов. Более…
22 июня 2017 г.
«Трансформеры: Последний рыцарь» в среду плохо стартовали, заработав всего 15,65 миллиона долларов.
Это не лучшее начало. К счастью, «Тачки 3» и «Чудо-женщина» должны иметь сильные позиции в эти выходные, и это поможет увеличить общие кассовые сборы.Они, вероятно, не помогут в достаточной степени, чтобы превзойти эти выходные в прошлом году в сравнении с прошлым годом, но это должно быть близко. Более…
21 июня 2017 г.
Трансформеры: Последний рыцарь стартовал плохо с 5,5 миллионами долларов во время вечерних превью во вторник. Это худшее во франшизе, не считая первого фильма, который открывался до того, как подобные превью стали обычным делом. Что касается более поздних сравнений, то «Пираты Карибского моря: Мертвецы не рассказывают сказки» заработали такую же сумму, но открылись в пятницу, так что это не лучшее сравнение.Возможно, Dark of the Moon — лучшее сравнение, так как это тоже был релиз в среду. Он заработал 13,5 миллиона долларов в 2011 году, 5,5 миллиона долларов во вторник и еще 8 миллионов долларов после полуночи. (Студии больше не разделяют кассовые сборы таким образом.
) Если у фильма « Последний рыцарь » будут те же самые ноги, то он откроется с 40 миллионами / 66 миллионами долларов за трехдневный / пятидневный уик-энд. К сожалению, его отзывы просто ужасны — всего 16% положительных. Более того, ранние отчеты показывают, что реакция аудитории не будет намного лучше.Еще слишком рано говорить, оправдает ли этот фильм и без того заниженные ожидания, но это плохой знак. Более…
21 июня 2017 г.
У нас есть ранние прогнозы на этой неделе, так как Трансформеры: Последний рыцарь выйдет в кинотеатрах в среду. (Мы вернемся к остаткам в обычное время.) The Last Knight должен стать настоящим чудовищем, потому что студия Paramount находится в упадке, подобном которому вы редко видите. Последний раз, когда у них был хит в 200 миллионов долларов внутри страны, это был последний фильм «Трансформер», который попал в кинотеатры.Последний раз, когда у них было более 10% кассовых сборов, это был последний раз, когда у них были права на распространение некоторых фильмов MCU.
Говоря о комбинированных вселенных, The Last Knight должен быть созданием новой комбинированной вселенной Hasbro с этой франшизой и G.I. Джо — сердце новой вселенной. Это могло потерпеть неудачу по тем же причинам, по которым «Мумия» не смогла запустить франшизу «Темная вселенная». А именно, обзоры ужасны, и аудитория устала от насильственных объединенных вселенных, вместо того, чтобы расти органически.Более…
1 июня 2017 г.
Май был очень мягким месяцем, и только один безоговорочный хит, Guardians of the Galaxy, Vol. 2, который на внутреннем рынке приближается к 375 миллионам долларов. Вторым по величине хитом месяца станут «Пираты Карибского моря: Мертвецы не рассказывают сказки», и я был бы удивлен, если бы он превысил 150 миллионов долларов с серьезным отрывом. Июнь выглядит намного прибыльнее. Есть пять недель, и каждую неделю есть как минимум один фильм с отличными кадрами за 100 миллионов долларов или больше.Фактически, есть четыре фильма с хотя бы приличным снимком за 200 миллионов долларов, и мы могли бы удвоить количество хитов за 300 миллионов долларов, выпущенных на данный момент в этом году.
Ожидается, что «Чудо-женщина» начнет месяц взрывным дебютом, и сбор более 100 миллионов долларов в первые выходные становится все более и более вероятным. Тем не менее, «Гадкий Я 3», вероятно, станет самым большим хитом в мире с более чем 300 миллионами долларов. Между тем, «Тачки 3» и «Трансформеры: Последний рыцарь» нацелены на получение 200 миллионов долларов.Прошлый июнь был не особенно сильным, если не считать одного удара. «В поисках Дори» внутри страны заработано почти 500 миллионов долларов, в то время как второй лучший фильм, «Центральная разведка», заработал едва ли четверть этой суммы. Я не думаю, что какой-либо фильм приблизится к фильму « В поисках Дори» , но на этот раз он намного глубже, и я очень надеюсь, что 2017 год расширит его лидерство. Более…
10 августа 2016
Как и ожидалось, «Отряд самоубийц» легко выиграл международную гонку кассовых сборов, собрав 132 миллиона долларов на 57 рынках.Однако его результаты на отдельных рынках были неоднозначными по сравнению с его открытием на внутреннем рынке, а также по сравнению с «Бэтменом против Супермена».
Например, фильм занял первое место в России с 11,42 миллиона долларов за выходные, а BvS открылся с 7,84 миллиона долларов. Это также немного лучше, чем его дебют здесь, учитывая размер двух рынков и падающие рубли. С другой стороны, фильм собрал в Великобритании 13,9 миллиона долларов, тогда как цена открытия BvS составила 20,66 миллиона долларов.Точно так же открытие в Великобритании за 13,9 миллиона долларов эквивалентно примерно 90 миллионам долларов здесь, что намного меньше, чем его дебют здесь. Это все еще большое открытие, но не чудовищное. BvS закончили с более чем 500 миллионами долларов на международном рынке; Если Suicide Squad закончит с прибылью чуть менее 400 миллионов долларов на международном уровне, она выйдет на уровень безубыточности, так что студия не может быть слишком огорчена. Они могли кричать: «К черту критиков, полным ходом вперед». и пусть расширенная вселенная округа Колумбия превратится в других Трансформеров.Удар за ударом, но критически оскорблен.
Более…
24 июля 2016 г.
По воскресным оценкам Paramount, в прокате «Звездного пути» в эти выходные не хватит 60 миллионов долларов. У студии есть фильм, который стоит 59,6 миллиона долларов за три дня, что существенно меньше 79,2 миллиона долларов, заработанных на дебюте Star Trek (перезагрузка) в 2009 году, и 70,2 миллиона долларов, сделанных Star Trek Into Darkness. Так себе начало, несмотря на отличные обзоры, которые сейчас набирают 84% на Rotten Tomatoes, и, похоже, франшизе трудно выйти за пределы своей основной аудитории.Более…
20 января 2016 г.
Как и ожидалось, Ride Along 2 заняла первое место за долгие выходные, заработав больше, чем стоила всего за четыре дня. Два других широких релиза были менее успешными. Несмотря на большие затраты на производство, 13 Hours заработали меньше половины. Ride Along 2 открылись, в то время как чем меньше говорится о Norm of the North, тем лучше. «Звездные войны: Пробуждение силы» отодвинули на третье место за трехдневный уик-энд, но поднялись на первое место в дневном чарте в понедельник.Это еще не сделано. В целом трехдневные выходные выросли на 4,2% по сравнению с прошлыми выходными; однако он снизился на 18% по сравнению с прошлым годом. Это неудивительно, ведь в прошлогодние выходные American Sniper установил рекорд самых больших выходных января. С начала года до настоящего времени в 2016 году было получено 693 миллиона долларов, в результате чего 2016 год опередил 2015 год. Это отставание было сокращено до 5,9% или 39 миллионов долларов и, вероятно, будет сокращено еще больше в следующие выходные. Надеюсь, он не исчезнет полностью. Более…
30 сентября 2014 г.
Transformers: Age of Extinction лидирует по количеству новых релизов на этой неделе, по крайней мере, с точки зрения потенциала продаж.Это далеко не лучший фильм в списке на этой неделе, но, похоже, он отпугнул многих участников конкурса. К счастью, следующим бестселлером станет Chef on Blu-ray Combo Pack, который является явным претендентом на звание «Выбор недели». Основным конкурентом этого титула является Once Upon a Time in America на Blu-ray, но я выбираю Chef . Более…
29 сентября 2014 г.
Если вы посмотрите на наш список франшиз, то ни одна из них не заработала больше денег за такое небольшое количество взносов, как Transformers.С другой стороны, если вы посмотрите на десять лучших франшиз, ни одна из них не вызвала столько критики, сколько фильмы «Трансформеры » и «». Только первому удалось приблизиться к общим положительным отзывам. В зависимости от того, с кем вы разговариваете, последний выпуск, Transformers: Age of Extinction, был назван лучшим из сиквелов или худшим из сиквелов. В какой лагерь я попадаю? Более…
10 июля 2014 г.
«Рассвет планеты обезьян» — единственный новый широкий выпуск на этой неделе, и, поскольку новые выпуски прошлой недели были недостаточно эффективными, он будет доминировать в прокате в эти выходные.Фактически, он будет доминировать в прокате, даже если ему с трудом удалось дотянуть до своего предшественника. Трансформеры: Эпоха исчезновения вернутся с менее чем 20 миллионами долларов, в то время как Тэмми может не достичь 10 миллионов долларов. Для сравнения, в эти выходные в прошлом году было два фильма, которые заработали более 40 миллионов долларов («Гадкий я 2» и «Взрослые 2»), а в общей сложности шесть фильмов заработали 10 миллионов долларов или больше. В сравнении с аналогичным периодом прошлого года 2014 год будет проигрышным. Более…
7 июля 2014 г.
Как и ожидалось, «Трансформеры: Эпоха исчезновения» с легкостью выиграли гонку на вершину кассовых сборов.Однако этот фильм, как и практически все фильмы в пятерке лучших, не оправдал ожиданий. Тэмми с легкостью заняла второе место, но это был единственный фильм, который заработал более 10 миллионов долларов за длинные выходные в День независимости. В целом кассовые сборы за выходные составили 132 миллиона долларов, что на 27% меньше, чем в прошлые выходные. По сравнению с аналогичными выходными прошлого года кассовые сборы в этом году были на 42% ниже. Ой. Чтобы представить себе это в перспективе, даже если вы уберете «Гадкий я 2» из прошлогодних кассовых сборов, 2014 год все равно не смог бы сравниться с числами выходных 2013 года.С начала года до настоящего времени 2014 год на 130 миллионов долларов, что на 2,4% ниже, чем в 2013 году, с 5,35 до 5,48 миллиардов долларов. Паниковать еще рано, но если ситуация не изменится в ближайшее время, кнопка паники будет нажата. Более…
3 июля 2014 г.
На этой неделе есть три широких релиза и большое расширение, и все они надеются воспользоваться преимуществами длинных выходных, посвященных Дню независимости. (Предстояло еще одно широкое расширение, но «Начни снова» расширяется до менее чем 200 кинотеатров.Tammy — самый крупный из этих релизов, последний автомобиль Мелиссы Маккарти, который может стать неожиданным хитом в 100 миллионов долларов. Deliver Us From Evil и Earth to Echo боролись за третье место в среду, но я думаю, что их будущее будет совсем другим. Наконец, «Америка: представьте мир без нее» расширяется до более чем 1000 кинотеатров. Этого недостаточно, чтобы конкурировать с новыми выпусками, но он может побороться за место в первой десятке. Несмотря на то, что выходит много новых релизов, «Трансформеры: Эпоха исчезновения» выиграет гонку за первое место в чарте кассовых сборов, если не произойдет ничего удивительного.Единственное, что удивило бы больше, чем Age of Extinction , выбитое из верхней строчки, было бы, если бы общие кассовые сборы были выше, чем в те же выходные в прошлом году, когда «Гадкий Я 2» открылся с более чем 80 миллионами долларов за трехдневный уик-энд. Более…
30 июня 2014 г.
Как и ожидалось, «Трансформеры: Эпоха исчезновения» легко выиграли гонку за вершину кассовых сборов и стали первым фильмом, выпущенным в 2014 году, который за первые выходные заработал более 100 миллионов долларов.Конечно, еле дожила, но мы возьмемся. Это помогло общим кассовым сборам подняться на 20% до 190 миллионов долларов за выходные. К сожалению, это все еще на 8% ниже, чем в те же выходные в прошлом году, когда «Университет монстров» повторил рекорд по кассовым сборам. С начала года до настоящего времени в 2014 году было получено 5,11 миллиарда долларов, что на 0,3% ниже темпов 2013 года (5,13 миллиарда долларов). Это все еще достаточно близко, чтобы не паниковать, но траектория идет в неправильном направлении. Более…
26 июня 2014 г.
На этой неделе выйдет только один широкий выпуск, но он может стать настоящим чудовищным хитом.Кроме того, потенциально он является последним в очень прибыльной франшизе. «Трансформеры: Эпоха исчезновения» — четвертый фильм франшизы «Трансформеры», которая собрала в прокате более 350 миллионов долларов. Тем не менее, они также набирают в среднем менее 50% положительных отзывов, и плохой критический отклик может, наконец, сказаться на них. Он по-прежнему сокрушит конкуренцию в эти выходные, но, скорее всего, не доживет до прошлых выпусков франшизы. Он также превзойдет прошлогодние новинки и более чем вдвое превысит рейтинг фильма, занявшего первое место; однако этого может быть недостаточно, чтобы спасти 2014 год.В прошлом году было снято пять фильмов, которые собрали 20 миллионов долларов и более. В этом году будет только один. Фактически будет всего четыре фильма, которые соберут 10 миллионов долларов и более. Более…
1 июня 2014 г.
Пока рано говорить о том, чем закончится май, так как эта история будет опубликована до выхода оценок на выходные. (Малефисента отлично стартовала в пятницу, в отличие от «Миллиона способов умереть на Западе».) В целом, это был хороший месяц: по крайней мере, три фильма на пути к достижению $ 200 миллионов, но по-настоящему крупного победителя не было. месяц.Это было красиво и уравновешенно. К сожалению, в мае прошлого года был хит-монстр, Iron Man 3, и 2014 год не мог с ним конкурировать, поэтому он уступил место 2013 году. Июнь надеется изменить ситуацию, и есть некоторые причины для оптимизма. Все четыре недели есть как минимум одно открытие фильма, в котором есть как минимум 100 миллионов долларов. Есть даже два фильма, которые продаются как минимум за 300 миллионов долларов. «Трансформеры: Эпоха исчезновения» должны выиграть ежемесячную гонку кассовых сборов, в то время как «Как приручить дракона 2» — шансы на победу далеко, но я не был бы полностью удивлен, если бы это произошло.Кроме того, претендентами на звание клуба века являются 22 Jump Street, Edge of Tomorrow, The Fault in Our Stars и Think Like a Man 2. Не все из них дойдут до этого рубежа, но у всех по крайней мере есть короткий срок. В июне прошлого года было три фильма, которые достигли 200 миллионов долларов, в том числе «Человек из стали», который почти достиг 300 миллионов долларов. Похоже, июнь 2014 года будет примерно таким же сильным, как июнь 2013 года, более или менее. Если все фильмы раскрывают свой потенциал, он может выиграть в сравнении с прошлым годом.Если не будет каких-то шокирующих бомб, он не должен так сильно сопротивляться, чтобы 2014 год полностью потерял преимущество над 2013 годом.
Более…
28 января 2014 г.
На этой неделе на внутреннем рынке выходит большое количество первых релизов, всего пять. Это огромная сумма. На этой неделе на внутренний рынок выходит последний сезон Databon Abby , и это самая продаваемая новинка недели, по крайней мере, по мнению Amazon.com. Итак, наверху это действительно напряженная неделя. С другой стороны, здесь очень мало глубины. Помимо этих шести релизов, говорить не о чем. Из всех фильмов в списке на этой неделе «Раш» — лучший фильм, но DVD и Blu-ray Combo Pack только хороши, а не хороши. С другой стороны, «Облачно, возможны осадки в виде фрикаделек 2» на Blu-ray или 3D Blu-ray — лучший общий пакет. Между тем, у меня наконец-то появилась возможность просмотреть Кэрри (скринер прибыл с опозданием), и это было лучше, чем я думал, и стоит приобрести Blu-ray Combo Pack, особенно если вы не видели оригинальный фильм.Более…
1 февраля 2013 г.
По большей части январь был действительно хорошим месяцем, и 2013 год стал действительно хорошим началом. С другой стороны, я не уверен насчет февраля. Есть только один фильм, у которого есть статистически значимые кадры в 100 миллионов долларов, «Добрый день, чтобы крепко орешек», но меня немного беспокоит, что он не оправдает ожиданий. Франшиза существует уже давно, и вполне возможно, что целевая аудитория либо ушла, либо слишком молода, чтобы помнить, когда эти фильмы были огромными по кассовым сборам.Фильм, который я больше всего жду с нетерпением, — это «Теплые тела», который получил потрясающие первые отзывы (ключевое слово здесь — «рано»), но он слишком высокотехнологичен, чтобы стать большим хитом. В феврале прошлого года было выпущено несколько фильмов на сумму более 100 миллионов долларов, а также несколько других хитов среднего уровня. Я хотел бы думать, что так будет и в этом году, но я должен быть более осторожным. Факты указывают на слабый месяц впереди, по большей части. Более…
Бумажные таблицы с аннотированными результатами для предварительно обученных преобразователей для ранжирования текста: BERT и выше
Рекомендации для читателей
Что это за страница? На этой странице слева показаны таблицы, извлеченные из документов arXiv.Он показывает извлеченные результаты с правой стороны, которые соответствуют таксономии в Papers With Code.
Какие цветные прямоугольники справа? Это результаты, извлеченные из бумаги и связанные с таблицами слева. Результат состоит из значения метрики, имени модели, имени набора данных и имени задачи.
Что означают цвета? Зеленый означает, что результат одобрен и показан на сайте. Желтый — результат того, что вы добавили, но еще не сохранили.Синий — это результат ссылки, полученный из другой бумаги.
Откуда берутся предлагаемые результаты? У нас есть модель машинного обучения, работающая в фоновом режиме, которая дает рекомендации по статьям.
Откуда берутся ссылочные результаты? Если мы находим в таблице результаты со ссылками на другие статьи, мы показываем проанализированный справочный блок, который редакторы могут использовать для аннотирования, чтобы получить эти дополнительные результаты из других статей.
Руководство для редактора
Я впервые редактирую и боюсь ошибиться.Помощь! Не волнуйтесь! Если вы сделаете ошибки, мы можем исправить их: все версионировано! Так что просто сообщите нам на канале Slack, если вы что-то случайно удалили (и так далее) — это вообще не проблема, так что дерзайте!
Как добавить новый результат из таблицы? Щелкните ячейку в таблице слева, откуда берется результат. Затем выберите одно из 5 лучших предложений. Вы можете вручную отредактировать неправильные или отсутствующие поля. Затем выберите задачу, набор данных и название метрики из таксономии «Документы с кодом».Вы должны проверить, существует ли уже эталонный тест, чтобы предотвратить дублирование; если его не существует, вы можете создать новый набор данных. Например. ImageNet по классификации изображений уже существует с показателями Top 1 Accuracy и Top 5 Accuracy.
Каковы соглашения об именах моделей? Название модели должно быть простым, как указано в документе. Обратите внимание, что вы можете использовать круглые скобки для выделения деталей, например: BERT Large (12 слоев), FoveaBox (ResNeXt-101), EfficientNet-B7 (NoisyStudent).
Другие советы и рекомендации
- Если эталонный тест уже существует для введенной пары набор данных / задача, вы увидите ссылку.
- Если эталонный тест не существует, появится значок «новый», обозначающий новый рейтинг.
- Если вам повезет, Cmd + щелкните ячейку в таблице, чтобы автоматически получить первый результат.
- При редактировании нескольких результатов из одной таблицы вы можете нажать кнопку «Заменить все», чтобы скопировать текущее значение во все другие записи из этой таблицы.
Как добавить результаты, на которые имеются ссылки? Если в таблице есть ссылки, вы можете использовать функцию синтаксического анализа ссылок, чтобы получить больше результатов из других документов. Во-первых, вам понадобится хотя бы одна запись в ячейке с результатами (пример см. На изображении ниже). Затем нажмите кнопку «Анализировать ссылки», чтобы связать ссылки с статьями в PapersWithCode и аннотировать результаты. Ниже вы можете увидеть пример.
Таблица сравнения извлечена из статьи Универсальная языковая модель «Тонкая настройка для классификации текста». (Howard and Ruder, 2018) с проанализированными ссылками.Как сохранить изменения? Когда вы будете довольны своим изменением, нажмите «Сохранить», и предложенные вами изменения станут зелеными!
Перераспределение эффективных документов для трансформаторов путем предварительного вычисления терминов — arXiv Vanity
Шон МакЭвани IR Lab, Джорджтаунский университет, США , Франко Мария Нардини ISTI-CNR, Пиза, Италия , Раффаэле Перего ISTI-CNR, Пиза, Италия , Никола Тонеллотто Пизанский университет, Италия , Назли Гохарян IR Lab, Джорджтаунский университет, США а также Офир Фридер IR Lab, Джорджтаунский университет, США
Аннотация.
Сети трансформаторов с глубоким предварительным обучением эффективны при выполнении различных задач ранжирования, таких как ответы на вопросы и ранжирование специальных документов. Однако их вычислительные затраты на практике делают их слишком дорогими. Предлагаемый нами подход, называемый PreTTR (Precomputing Transformer Term Presentations), значительно снижает задержку во время запроса в сетях с глубоким преобразователем (до 42-кратного ускорения при ранжировании веб-документов), что делает эти сети более практичными для использования в сценарии ранжирования в реальном времени. .В частности, мы предварительно вычисляем часть представлений терминов документа во время индексации (без запроса) и объединяем их с представлением запроса во время запроса, чтобы вычислить окончательную оценку ранжирования. Из-за большого размера представлений токенов мы также предлагаем эффективный подход к уменьшению требований к хранилищу путем обучения уровня сжатия для соответствия оценкам внимания. Наш метод сжатия сокращает объем требуемой памяти до 95% и может применяться без существенного снижения производительности ранжирования.
1. Введение
Рисунок 1. Общий обзор PreTTR. Во время запроса загружаются представления документов (которые были вычислены во время индексации), что снижает вычислительную нагрузку.Предварительно обученные сети с глубоким преобразователем, например, BERT (Devlin et al., 2019) , недавно были преобразованы для многих задач, превзойдя эффективность предшествующего уровня техники во многих задачах обработки естественного языка и поиска информации (Nogueira and Cho, 2019 ; Nogueira et al., 2019; Ян и др., 2019b; MacAvaney et al., 2019a; Дай и Каллан, 2019; Ян и др., 2019a) . Однако эти модели огромны по размеру и поэтому дороги в эксплуатации. Например, примерно за один год самая крупная предварительно обученная модель трансформатора выросла с примерно 110 миллионов параметров (GPT (Radford et al., 2018) ) до более 8,3 миллиарда (Megatron-LM (Shoeybi et al., 2019) ), которые в применении к задачам IR, таким как произвольное извлечение, оказывают существенное влияние на производительность обработки запросов до такой степени, что они становятся непрактичными (MacAvaney et al., 2019а) . Мы приближаем эти нейронные модели ранжирования к практичности.
Эффективность времени выполнения является центральным элементом в поиске информации, хотя по мере того, как нейронные подходы приобрели известность, время их выполнения в значительной степени игнорировалось в пользу повышения производительности при ранжировании (Hofstätter and Hanbury, 2019) . Недавно сообщество, занимающееся обработкой естественного языка, начало рассматривать и измерять время выполнения (Schwartz et al., 2019) , хотя в основном из соображений экологичности и инклюзивности.В основном, модель дистилляции приближается к (Tang et al., 2019; Jiao et al., 2019; Sanh et al., 2019). Наиболее заметными являются , которые включают обучение меньшей модели на основе прогнозов более крупной модели. Затем эту меньшую модель можно дополнительно настроить для конкретной задачи. Хотя этот подход может превзойти производительность меньшей модели при обучении только на конкретных данных задачи, он по своей сути ограничивает производительность меньшей модели производительностью более крупной модели. Тем не менее, дистилляция — это метод, дополняющий наш; наш подход может работать с дистиллированной трансформаторной сетью.Другие исследовали подходы к квантованию для уменьшения размеров модели путем ограничения количества битов, используемых для представления параметров сети, до 16, 8 или меньшего числа битов. Квантование в основном исследовалось, чтобы сделать нейронные сети подходящими для встроенных систем (Хан и др., 2015a; Сео и Ким, 2019) . Мы используем базовую технику квантования, чтобы уменьшить требования к хранению представлений терминов.
Мы предлагаем метод повышения эффективности моделей нейронного ранжирования на основе трансформаторов.Мы используем основную характеристику специального ранжирования: начальную фазу индексации можно использовать для предварительной обработки документов в коллекции, чтобы улучшить производительность во время запроса. В частности, мы наблюдаем, что большая часть терминов «взаимодействие во время запроса» происходит локально внутри запроса или документа, и только последние несколько уровней сети глубокого преобразования необходимы для получения эффективных рейтинговых оценок после построения этих представлений. Таким образом, документы могут обрабатываться во время индекса через часть сети без знания запроса.Результатом этого частичного сетевого вычисления является последовательность контекстуализированных представлений терминов. Эти представления затем можно сохранить и использовать во время запроса, чтобы завершить обработку вместе с запросом. Этот подход можно обучить от начала до конца, маскируя внимание по запросу и документу во время обучения (т. Е. Запрещая документу следить за запросом и наоборот). Мы называем этот подход PreTTR (Precomputing Transformer Term Views). Общий обзор PreTTR показан на рисунке 1.
Во время поезда трансформаторная сеть настраивается для специального ранжирования документов. Эта сеть-преобразователь маскирует оценки внимания на первых l уровнях, запрещая взаимодействие между запросом и документом. Во время индексации каждый документ в коллекции обрабатывается через первые l слоев, и полученные в результате представления терминов сохраняются. Во время запроса запрос обрабатывается через первые l слоев, а затем объединяется с представлениями терминов документа для завершения вычисления рейтинга.
Поскольку представления терминов каждого уровня могут быть большими (например, 768 значений с плавающей запятой на термин документа в базовой версии BERT), мы также предлагаем подход сжатия. Этот подход включает обучение уровня кодирования между двумя уровнями преобразователя, который создает представления, которые могут воспроизводить шаблоны внимания, представленные исходной моделью. Мы экспериментально показываем, что все эти процессы приводят к намного более быстрой сети во время запроса, имея при этом лишь минимальное влияние на производительность ранжирования и разумное изменение размера индекса.Настройки PreTTR (количество предварительных вычислений, степень сжатия) можно регулировать в зависимости от потребностей приложения. Это все важные выводы, необходимые для использования трансформаторных сетей в практических поисковых средах. В частности, более низкие накладные расходы на вычисления сокращают задержку во время запроса при использовании трансформаторных сетей для ранжирования, при этом все еще обеспечивая существенное повышение точности ранжирования, которое предлагают средства ранжирования на основе трансформаторов.
Таким образом, статья состоит из следующих статей:
— новый метод повышения эффективности моделей нейронного ранжирования на основе трансформаторов (PreTTR).Подход использует инвертированный индекс для хранения предварительно вычисленного представления терминов документов, используемых для повышения производительности во время запроса;
— это новый метод сжатия предварительно вычисленных представлений термов для уменьшения нагрузки на хранение, вносимой PreTTR. Это достигается путем обучения функции сжатия между слоями преобразователя, чтобы минимизировать разницу между оценками внимания со сжатием и без него;
— комплексная экспериментальная оценка PreTTR на нескольких предварительно обученных трансформаторных сетях на двух общедоступных наборах данных, а именно TREC WebTrack 2012 и TREC Robust 2004.Наш PreTTR ускоряет этап повторного ранжирования документа до 42 раз на TREC WebTrack 2012, сохраняя при этом сопоставимую производительность [защищенная электронная почта]. Более того, наши результаты показывают, что наш метод сжатия может уменьшить объем памяти, необходимый для PreTTR, до 97,5% без существенного снижения производительности ранжирования;
2. Сопутствующие работы
Мы представляем обзор методов нейронного ранжирования, предварительно обученных преобразователей для ранжирования и усилия по оптимизации эффективности таких сетей.
2.1. Нейронный рейтинг
Поскольку нейронные подходы получили известность в других дисциплинах, многие исследовали, как глубокие нейронные сети могут быть применены для ранжирования документов (Huang et al., 2013; Guo et al., 2016; Xiong et al., 2017; Hui et al., ., 2017) . Эти подходы обычно действуют как функция ранжирования на заключительном этапе с помощью метода телескопирования (также называемого каскадным или многоступенчатым) (Матвеева и др., 2006; Ван и др., 2011) ; то есть первоначальное ранжирование проводится с использованием менее затратных подходов (например,g., BM25) с окончательной оценкой рейтинга, рассчитанной более дорогостоящими функциями машинного обучения. Этот метод используется в коммерческих поисковых системах (Rosset et al., 2018) . Подходы нейронного ранжирования можно разделить на две категории: модели, ориентированные на представление и модели, ориентированные на взаимодействие. Модели, ориентированные на представление, такие как DSSM (Huang et al., 2013) , нацелены на построение плотного «семантического» представления запроса и документа, которое можно сравнить для прогнозирования релевантности.Это сродни традиционным моделям векторного пространства, но с той особенностью, что векторы — это функции, полученные на основе обучающих данных. С другой стороны, модели взаимодействия изучают шаблоны, указывающие на актуальность. Например, PACRR (Hui et al., 2017) изучает мягкие n-граммовые совпадения в тексте, а KNRM (Xiong et al., 2017) изучает сопоставление ядер на основе оценок сходства слов между запросом и документом. .
2.2. Предварительно обученные трансформаторы в рейтинге
С появлением предварительно обученных трансформаторных сетей (например,g., BERT (Devlin et al., 2019) ), некоторые из них продемонстрировали свою эффективность в задачах ранжирования. Ногейра и Чо (2019) продемонстрировали, что BERT был эффективен при повторном ранжировании пассажей (а именно в наборах данных MS-MARCO и TREC CAR) путем точной настройки модели для классификации пары запроса и пассажа как релевантных или нерелевантных. Yang et al. (2019a) использовал BERT в сквозном конвейере ответов на вопросы. В этой настройке они прогнозируют отрывки текста, которые отвечают на вопрос (такая же настройка, как показано на SQuAD в (Devlin et al., 2019) ). MacAvaney et al. (2019a) расширил, что BERT эффективен при ранжировании документов, как в «ванильной» настройке (получение рейтинга из модели напрямую), так и при использовании термина «представления» из BERT с существующими архитектурами нейронного ранжирования (CEDR). Дай и Каллан (2019) обнаружили, что дополнительный контекст, предоставляемый запросами на естественном языке (например, описаниями тем), может улучшить эффективность ранжирования документов по сравнению с запросами на основе ключевых слов. Yang et al. (2019b) показал, что оценки BERT, агрегированные по предложениям, могут быть эффективными для ранжирования. Doc2Query (Nogueira et al., 2019) использует трансформаторную сеть во время индексации для добавления терминов в документы для поиска отрывков. Авторы также демонстрируют, что средство повторного ранжирования на основе BERT может использоваться поверх этого индекса для дальнейшего повышения эффективности ранжирования.
2.3. Эффективность нейронной сети
Предварительно обученные трансформаторные сети обычно характеризуются очень большим количеством параметров и очень длительным временем вывода, что делает их непригодными для использования в готовых к производству ИК-системах, таких как поисковые системы в Интернете.Было предложено несколько подходов для уменьшения размера модели и времени вычисления логического вывода в трансформаторных сетях (Han et al., 2016) . Большинство из них сосредоточены на сжатии нейронной сети, чтобы уменьшить их сложность и, как следствие, сократить время вывода.
Нейронная сеть Удаление состоит из удаления весовых коэффициентов и функций активации в нейронной сети для уменьшения объема памяти, необходимой для хранения сетевых параметров. Цель сокращения — преобразовать матрицу весов плотной нейронной сети в разреженную структуру, которую можно хранить и обрабатывать более эффективно.Техники обрезки работают как во время обучения, так и после обучения. В первой категории Pan et al. предложить методы регуляризации, направленные на удаление избыточных нейронов во время обучения (Pan et al., 2016) . В качестве альтернативы, во второй категории Han et al. предлагают удалить наименьшие веса с точки зрения величины и связанных с ними ребер, чтобы уменьшить размер сети (Han et al., 2015b) . И наоборот, предлагаемый нами подход не изменяет плотную структуру нейронной сети на более разреженное представление, но он направлен на предварительное вычисление термина представления некоторых слоев, таким образом полностью удаляя только документальную часть нейронной сети-преобразователя (см. Рисунок 1). .
Еще одним направлением исследований, направленным на повышение эффективности сети, является квантование веса . Методы в этой области направлены на уменьшение количества битов, необходимых для представления весов модели: с 32 битов, необходимых для представления числа с плавающей запятой, до всего лишь нескольких битов (Hubara et al., 2017) . Современные методы квантования сети (Xu et al., 2018; Ardakani et al., 2019) нацелены на квантование весов сети, используя всего 2-3 бита на параметр.Эти подходы доказали свою эффективность в сверточных и рекуррентных нейронных сетях. В предлагаемом нами подходе можно использовать стратегии квантования. Однако, чтобы уменьшить размер представлений терминов, мы предпочитаем вместо этого сосредоточиться на подходах к уменьшению размерности представлений терминов и оставить квантование сохраненных вложений на будущее.
Третье направление исследований, используемое для ускорения работы нейронных сетей, — это извлечение знаний (Hinton et al., 2015) .Он направлен на преобразование знаний, встроенных в большую сеть (называемую учителем), в меньшую сеть (называемую учеником). Сеть учеников обучается воспроизводить результаты сетей учителей с использованием более простой сетевой структуры с меньшим количеством параметров, чем те, которые используются в сети учителей. Было предложено несколько стратегий для извлечения знаний из предварительно обученных трансформаторных сетей, таких как BERT (Tang et al., 2019; Sanh et al., 2019; Jiao et al., 2019) .
Наш метод PreTTR ортогонален обобщению информации о трансформаторной сети.Фактически, наш подход может быть применен непосредственно к преобразователям любого типа, в том числе произведенным путем извлечения знаний.
2.4. Эффективность нейронного рейтинга
Масштабируемость и вычислительная эффективность являются главными проблемами при поиске информации. Хотя эффективность обучения ранжированию решений для повторного ранжирования документов была тщательно изучена (Dato et al., 2016; Lettich et al., 2018; Tonellotto et al., 2018) , проблемы вычислительной эффективности в значительной степени игнорируются. предыдущая работа в области нейронного ранжирования, что побудило некоторых привлечь больше внимания к этому вопросу (Hofstätter and Hanbury, 2019) .При этом некоторые усилия действительно существуют. Например, Zamani et al. (2018) исследуют обучающиеся разреженные запросы и представления документов, которые позволяют индексировать. Ji et al. (2019) демонстрируют, что хеширование с учетом местоположения (LSH) и другие уловки можно использовать для повышения производительности методов, ориентированных на взаимодействие, таких как DRMM (Guo et al., 2016) , KNRM (Xiong et al., 2017) и ConvKNRM (Dai et al., 2018) . Однако этот подход не работает для моделей преобразователей, поскольку требуется дальнейшая обработка терминов встраивания (а не только вычисление оценок сходства между запросом и документом).
В области моделей на основе трансформаторов для специального ранжирования, насколько нам известно, только (MacAvaney et al., 2019a), и (Nogueira et al., 2019) подтверждают, что на скорость поиска существенно влияет использование глубокая трансформаторная сеть. В результате Hofstätter and Hanbury (2019) призывают уделять больше внимания времени работы. MacAvaney et al. обнаружили, что ограничение глубины трансформаторной сети может сократить время повторного ранжирования, обеспечивая при этом сопоставимую эффективность ранжирования (MacAvaney et al., 2019а) . Nogueira et al. обнаруживают, что их подход быстрее, чем повторное ранжирование на основе трансформатора, но он дорого обходится производительности ранжирования: компромисс, который, по их словам, может оказаться полезным в некоторых ситуациях (Nogueira et al., 2019) . В отличие от обоих этих подходов, мы используем часть трансформаторной сети во время индексации, а остальную часть во время запроса (для повторного ранжирования). Мы обнаружили, что это может обеспечить производительность на уровне всей сети, при этом значительно сократив время задержки запроса.
3. Мотивация
Рисунок 2. Обзор PreTTR. Сжатые представления терминов для слоев документа с 1 по l вычисляются и сохраняются во время индексации (зеленые сегменты), в то время как представления терминов для слоев запроса с 1 по l (оранжевые сегменты) и совместные представления запроса и документа для слоев с l + 1 по n (синие сегменты) вычисляются во время запроса для получения окончательной оценки рейтинга. Сжатие и декомпрессия могут при желании применяться между слоями l и l + 1, чтобы уменьшить объем памяти, необходимый для представлений терминов документа.Таблица 1. Таблица условных обозначений.Пусть типовая трансформаторная сеть T: s↦c отображает последовательность s из m токенов (например, термины запроса и документа) в d-мерное выходное представление c∈Rd. Как показано на Рисунке 2, трансформаторная сеть состоит из начального заделывающего слоя E и n слоев L1,…, Ln. Слой внедрения E отображает каждый из m входных токенов в исходную d-мерную матрицу представлений токенов s0∈Rm × d. Каждый слой Li берет матрицу представлений маркеров si − 1∈Rm × d из предыдущего слоя Li − 1 и создает новую матрицу представлений si∈Rm × d.Конкретное используемое представление и операции, выполняемые в E и Li, зависят от конкретной архитектуры преобразователя (например, BERT использует встраивание токенов, сегментов и позиций для уровня внедрения E и самовнимания, уровня прямой связи и пакетной нормализации в каждом из них. слой Li). Однако основным и общим компонентом каждого слоя Li является механизм самовнимания и связанная с ним процедура. Когда сеть трансформаторов обучена, каждый слой создает тензор самовнимания ai∈Rh × m × m, где h — количество голов внимания на слой, т.е.е., количество «подпространств представления» внимания на слой. Общее описание этого процесса дано Vaswani et al. (Vaswani et al., 2017) , в то время как различные архитектуры трансформаторов могут иметь настройки для этой общей структуры или процедуры предварительного обучения.
Мы предполагаем, что специальный выходной токен классификации, например, [CLS] в BERT, включен как токен в c, и что окончательное представление этого токена используется в качестве окончательного выхода трансформаторной сети, т.е.е., c = T (s). Без потери общности, здесь нас интересует только выходной токен классификации [CLS], то есть мы игнорируем другие выходные данные представления токенов; это специальное представление токена, которое модели, такие как BERT, используют для генерации рейтинговых оценок.
Мы проиллюстрируем, как нейронные трансформаторные сети используются в сценарии ранжирования. Мы следуем модели Vanilla BERT, предложенной MacAvaney et al. (2019a) и обобщите его. Пусть функция ранжирования R (q, d) ∈R сопоставляет запрос q и документ d с действительной оценкой ранжирования.Нейронные средства ранжирования, основанные на сетях преобразователей, таких как Vanilla BERT, вычисляют рейтинг ранжирования, передавая пару запрос-документ в преобразователь. Для запроса q и документа d их токены объединяются в подходящий вход преобразователя, например, s = [CLS]; q; [SEP]; d; [SEP], где ‘‘; ’’ представляет оператор конкатенации. Выходные данные трансформаторной сети, соответствующие этому входу, затем линейно комбинируются с использованием настроенной весовой матрицы Wcombine∈Rd × 1 для вычисления окончательного рейтингового балла следующим образом:
| (1) | R (q, d) = T ([CLS]; q; [SEP]; d; [SEP]) Wcombine. |
Время обработки современных нейронных ранжеров, основанных на трансформаторных сетях, очень велико, например, около 50 документов ранжируются в секунду на современном графическом процессоре, что делает такие ранжеры непрактичными для большинства специальных задач поиска.
Чтобы понять, где находятся самые дорогие компоненты трансформаторной сети, такие как модель Vanilla BERT, мы измеряем время выполнения основных этапов модели. Мы обнаружили, что большая часть обработки выполняется в вычислениях с участием слоев трансформатора.В частности, около 50% всего времени тратится на выполнение задач, связанных с вниманием. Более того, на шаг с прямой связью трансформатора (состоящий из промежуточного и выходного на диаграмме) приходится около 48% от общего времени, что в значительной степени связано с большим промежуточным размером скрытого представления. за каждый токен. Эта поломка побуждает исследовать возможные решения по сокращению времени обработки трансформаторных сетей, в частности, в сокращении времени, затрачиваемого на прохождение слоев трансформатора.
5. Экспериментальная установка
Мы подробно описываем установку, используемую в наших экспериментах: наборы данных, а именно TREC WebTrack 2012 и TREC Robust 2004, а также сети трансформаторов, которые мы используем, то есть Vanilla BERT и некоторые его варианты. Затем мы обсуждаем процедуру обучения, принятую при обучении трансформаторных сетей, и предлагаемую нами технику сжатия / декомпрессии. Подробности об оценочных показателях и используемых базовых показателях завершают раздел.
5.1. Наборы данных
Мы тестируем PreTTR на двух наборах данных, а именно TREC WebTrack 2012 и TREC Robust 2004.В таблице 2 приведены некоторые важные статистические данные по двум наборам данных.
Таблица 2. Характеристики наборов данных.Набор данных TREC WebTrack 2012 состоит из веб-запросов и оценок релевантности из коллекции документов ClueWeb09-B. Мы используем оценки релевантности 2012 года для тестирования и оценки 2011 года для проверки. Для обучения используются оценки релевантности, полученные за оставшиеся годы существования TREC WebTrack, то есть за 2009, 2010, 2013 и 2014 годы. Обратите внимание, что в то время как TREC WebTrack 2009–12 оценивался на коллекции документов ClueWeb09-B, TREC WebTrack 2013–14 оценивался на ClueWeb12 (Hui et al., 2017) Сборник документов. Мы генерируем обучающие образцы, используя соответствующую коллекцию документов. Эта установка используется в нескольких других работах по TREC WebTrack 2012, например, (Hui et al., 2017; MacAvaney et al., 2019a) .
TREC Robust 2004 состоит из 249 новостных запросов. Для этих экспериментов мы используем стандартную k-кратную оценку (k = 5), где каждая итерация использует три кратности для обучения, одну для проверки и последнюю удерживаемую кратность для тестирования. Мы выполняем эту оценку, используя пять складок, предоставленных Хьюстоном и Крофтом (Хьюстон и Крофт, 2014) .
5.2. Трансформаторные сети
Мы используем модель трансформатора Vanilla от (MacAvaney et al., 2019a) . Эта модель дает сравнимую производительность с другими ведущими формулировками, будучи более простой, например, не требуется сегментация абзацев, как это требуется для FirstP / MaxP / SumP (Dai and Callan, 2019) , или альтернативных наборов обучающих данных и сегментации предложений, если требуется по системе Yang et al. (2019b) . Vanilla BERT кодирует максимально возможную часть документа (соблюдая ограничение максимальной входной длины преобразователя) и усредняет вложения классификации, когда требуется несколько сегментов документа.Мы используем те же оптимальные гиперпараметры для модели, представленной в (MacAvaney et al., 2019a) . Для наших первичных экспериментов мы используем предварительно обученный без опалубки (Девлин и др., 2019) . Мы не проводим тестирование с большими вариантами BERT, потому что более крупная модель показывает лишь незначительный выигрыш при выполнении задач ранжирования, в то время как выполнение значительно дороже (Nogueira and Cho, 2019) . Чтобы показать общность нашего подхода, мы представляем тесты, проведенные также для других предварительно обученных трансформаторов в Разделе 6.5: версия BERT, которая была более эффективно предварительно обучена, то есть RoBERTa (Liu et al., 2019) (roberta-base) и меньшая (дистиллированная) версия BERT, то есть DistilBERT (Sanh et al. ., 2019) (без оболочки).
5.3. Обучение
Мы обучаем все модели трансформаторов, используя попарные softmax loss (Dehghani et al., 2017) и оптимизатор Adam (Kingma and Ba, 2015) со скоростью обучения 2 × 10−5. Мы используем пакет из 16 пар релевантных и нерелевантных документов с накоплением градиента.Обучающие пары выбираются случайным образом из документов с самым высоким рейтингом в обучающем наборе, где документы, помеченные как релевантные, рассматриваются как положительные, а другие документы с наивысшим рейтингом считаются отрицательными. Каждые 32 партии модель проверяется, и для окончательной оценки выбирается модель, дающая наивысшие характеристики в проверочном наборе.
Для обучения термину документа «компрессор / декомпрессор» (как описано в разделе 4.2) мы используем текст из Википедии из набора данных TREC Complex Answer Retrieval (CAR) (Dietz and Gamari, 2017) (версия 2.0 выпуск). Этот набор данных был выбран потому, что он частично совпадает с данными, на которых изначально проводилось обучение BERT, то есть с Википедией, и использовался как для оценки подходов к ранжированию переходов (Nanni et al., 2017) , так и в качестве слабого набора данных супервизии для обучения. нейронные модели (MacAvaney et al., 2019b) . Мы отбираем текстовые пары, используя комбинации заголовков и абзацев. Половина пар использует заголовок, связанный с абзацем, а другая половина использует случайный заголовок из другой статьи, аналогично классификации следующего предложения, используемой в предварительном обучении BERT.Параметры сжатия и декомпрессии (Wcomp, bcomp, Wdecomp и bdecomp) обучаются, чтобы минимизировать разницу в оценках внимания, как сформулировано в уравнении. (2). Мы обнаружили, что процесс обучения компрессора сходился на 2M выборках.
5.4. Оценка
Поскольку трансформаторная сеть используется на заключительном этапе повторного ранжирования, мы оцениваем эффективность нашего подхода для каждого набора данных с использованием двух ориентированных на точность показателей. Наша основная метрика для обоих наборов данных — [защита электронной почты] (также используется для проверки модели).Следуя соглашению об оценке из предыдущей работы (MacAvaney et al., 2019a) , мы используем [защита электронной почты] для TREC WebTrack 2012 и [защита электронной почты] для TREC Robust 2004 в качестве вторичных показателей.
Мы также оцениваем задержку во время запроса моделей. Мы проводим эти эксперименты на стандартном оборудовании: на одном графическом процессоре GeForce GTX 1080 Ti. Чтобы контролировать такие факторы, как задержка диска, мы предполагаем, что модели и представления терминов уже загружены в основную память. Другими словами, мы фокусируемся на влиянии самого вычисления модели.Однако время, потраченное на перемещение данных в память графического процессора и из нее, включено во время.
5.5. Исходные данные
Цель этой работы — уменьшить задержку во время запроса при использовании ванильных моделей преобразователей, которые являются одними из самых современных подходов к нейронному ранжированию. Таким образом, наша основная база — это немодифицированная сеть трансформаторов Vanilla. Чтобы представить результаты в контексте, мы также включаем результаты BM25, настроенные на те же данные обучения. Мы настраиваем BM25 с помощью поиска по сетке с реализацией Anserini (Yang et al., 2017) , по k1 в диапазоне 0,1–4,0 (на 0,1) и b в диапазоне 0,1–1,0 (на 0,1). В то время как другие модели на основе преобразователя (например, CEDR (MacAvaney et al., 2019a) ) превосходят подходы преобразователя Vanilla, они имеют свои собственные проблемы во время запроса. В частности, поскольку они используют термин «представления» для каждого уровня трансформатора, это потребует значительно большего объема памяти. Чтобы сосредоточиться на типичном подходе, то есть использовании представления [CLS] для ранжирования, мы оставляем на будущее исследование способов оптимизации модели CEDR.
7. Выводы и дальнейшая работа
Трансформаторные сети, такие как BERT, предоставляют значительные возможности для повышения эффективности ранжирования (Nogueira and Cho, 2019; Dai and Callan, 2019; MacAvaney et al., 2019a) . Однако относительно мало внимания было уделено влиянию этих подходов на время выполнения запроса. В этой работе мы показали, что эти сети можно обучить способом, который больше подходит для требований задержки во время запроса. В частности, мы показали, что время выполнения веб-запроса может быть увеличено до 42 раз для ранжирования веб-документов с минимальным влиянием на [защищенная электронная почта]. Хотя этот подход требует хранения представлений терминов для документов в коллекции, мы предложили подход для уменьшения этого хранилище требуется по 97.5% путем предварительного обучения функции сжатия / распаковки и использования арифметики с плавающей запятой пониженной точности (16 бит). Мы экспериментально показали, что этот подход работает во всех архитектурах трансформаторов, и продемонстрировали его эффективность как в Интернете, так и в поиске новостей. Эти результаты особенно важны для крупномасштабных настроек поиска, таких как веб-поиск, где критически важна задержка во время запроса.
Эта работа ортогональна другим усилиям по управлению временем работы трансформаторных сетей.В будущих исследованиях будет изучено, как PreTTR может работать рука об руку с подходами квантования и отсечения. Существуют также проблемы, связанные с применением более продвинутых сетей, таких как CEDR (MacAvaney et al., 2019a) , которые требуют вычисления или хранения дополнительных представлений терминов. В будущем можно будет изучить, как такие подходы, как LSH-hashing (Ji et al., 2019) , могут быть использованы для достижения этой цели. Более того, наше наблюдение, что сопоставимая производительность ранжирования может быть достигнута с использованием уровня сжатия, поднимает вопросы о важности шага прямой связи в каждом уровне трансформатора.Мы отмечаем, что этот параметр не был исключен ни в исходной статье BERT (Devlin et al., 2019), , ни в последующих известных нам работах, таких как (Liu et al., 2019; Sanh et al., 2019) , предполагая, что это многообещающая область, на которой следует сосредоточиться для задачи повышения производительности этих моделей во многих задачах.
Благодарности
Работа частично поддержана Фондом ARCS. Работа частично поддержана Министерством образования и исследований Италии (MIUR) в рамках проекта CrossLab (Departments of Excellence).Работа частично поддержана проектом BIGDATAGRAPES, финансируемым программой исследований и инноваций EU Horizon 2020 в рамках грантового соглашения № 780751, и проектом OK-INSAID, финансируемым Министерством образования и исследований Италии (MIUR) в рамках грантового соглашения № ARS01_00917.
Ed занимает звание G1 Transformers Combiner Teams
| Веселые хорошие времена с Крикуном и Брути. |
- Я включаю только мультфильмы поколения 1 объединяющие команды, как канон, через четыре сезона мультфильма Трансформеры , созданного Sunbow Studios.
- Существует более широкое «семейство непрерывности Поколения 1», которое включает оригинальные игрушки Трансформеров, продолжение японского сериала, оригинальные комиксы Marvel и прочее, вроде более поздних комиксов, которые пытались вставить, пересказать и / или перезагрузить непрерывность G1.Я не включаю ничего из этого. Просто мультик 80-х.
- Вы можете возразить, что были и другие группы / команды Трансформеров, которые «объединились». Рефлектор представлял собой группу маленьких роботов, которые стали одной камерой. Omega Supreme состояла из множества разных вещей (ракета, база, танк), которые «объединились» в одно большое целое. Сам Оптимус Прайм открыл большую боевую станцию с Роллером, и поэтому вы можете утверждать, что он был отдельными сущностями, которые «объединились» в режиме грузовика. Скайлинкс был птицей и львом, которые превратились в один странный космический шаттл / синий ящик.Headmasters (в большей степени) и Targetmasters (в меньшей степени), появившиеся в финальном трехчастном финале, в некотором роде «комбайнеры», не так ли? Не совсем. Я собираюсь определить Combiner как объект, который имеет (1) режим робота; (2) альтернативный режим [часто средство передвижения, но не всегда] и (3) режим, в котором они формируются в более крупный гештальт, обладающий гештальт-интеллектом. Так что это устранило бы все те типы ботов, которые я описал выше.
- Иногда вы можете смешать существующие команды в стиле «Scramble City» и получить Combiner, состоящий из частей разных команд (например.грамм. Abomenaticus, Comperian и др.). Нет, конечно, мультяшного канона G1.
8. Protectobots
- Члены команды: Hot Spot, Streetwise, Blades, Groove и First Aid.
- Гештальт-форма: Defensor
- Их Уловка: Команда аварийных, спасательных и «правоохранительных» роботов. (пожарная машина, полицейская машина, спасательный вертолет, полицейский мотоцикл, скорая помощь).
- История происхождения: В мультфильме G1? Они даже не потрудиться иметь один. До этого момента мультфильм обычно представлял новые команды Combiner с огромными историями. С этими парнями? Они только что пришли
- Анализ: Сколько имен Protectobot я знаю самостоятельно, не просматривая их? Никто.Когда были представлены Protectobots, у автоботов уже был пожарная машина (Inferno), полицейская машина (Prowl), скорая помощь (Ratchet) и машина начальника пожарной охраны (Red Alert). Автоботы в основном уже имели вся вещь «правоохранительные органы и первая реакция» была покрыта до того, как они создал эту ненужную команду без происхождения. Я думаю получить мотоцикл и вертолет это круто. Они также фигурировали примерно в двух эпизоды до того, как они были полностью забыты и / или отнесены к второстепенные персонажи, о которых больше никогда не будет упоминания.В заключение: они сосать. Сами автоботы даже не любили этих ребят. У них была собственная штаб-квартира вдали от обычной штаб-квартиры автоботов.
| Никто не заботится об этом проигравшем |
7. Техноботы
| Поза книги года. |
- Члены команды: Scattershot, Strafe, Lightspeed, Afterburner и Nosecone.
- Гештальт-форма: Computron
- Их Уловка: Куча… эээ … этакий квазифутуристический космический аппарат (Кибертронские?) Вещи. Как и в случае с приведенными ниже Terrorcons, их альтернативные формы — своего рода чепуха. Они также супер-умные и умеют вычислять. Думаю, их уловка — это интеллект. Или хотя бы Computron супер умный, когда они сочетаются. Самостоятельно Насколько я могу судить, отдельные роботы обычно разумны.
- История происхождения: В уроде случайно, обычно глупый Динобот, Гримлок, становится мега-гений.Следуя правилу телесериалов, что эпизоды всегда должны закончив статус-кво, к концу эпизода Гримлок вынужден раздать свой сверхразум недавно созданной группе роботов, которые он построил (частично из мозга Unicron, фу). Я предполагаю это технически игнорирует ранее установленное правило, что вы не можете создавать новых роботов потому что у них должны быть души из Vector Sigma или чего-то еще, но тогда Опять же, может быть, Гримлок настолько умен, что нашел способ обойти это правило.
- Анализ: Я имею в виду, что я не НЕНАВИЖУ техноботов, но их история происхождения с Гримлок — действительно единственный интересный эпизод с ними.Я почти хочу чтобы поставить их выше террорконов, но я не буду. Потому что двуглавый драконы и акула-с-ногами — это круто. В конце концов, «Новый мозг Гримлока» — хороший эпизод. потому что это эпизод с Гримлоком, а Гримлок — лучший. Это не хорошо потому что Техноботы. Шоу могло бы сделать намного больше с Техноботы, но не сделали.
6. Terrorcons
| Серьезно … WTF это Blot ?! |
- Члены команды: Хун-Гурр, Потрошитель, Блот, Синнертуин и Головорез.
- Гештальт-форма: Abominus
- Их Уловка: Группа десептиконов … эээ … монстров (?), Включая пару двуглавые драконы, чудаковатая акула с ногами, ястреб-демон (или летающий динозавр?), и что, черт возьми, должно быть (Я понятия не имею, и Трансформеры тоже. Объяснение его коробки с игрушками такое же, как «эээ … Монстр?»).
- История происхождения: Не указано. Они просто появляются однажды.Что довольно слабо, но неважно. Мы уже привыкли к этому с шоу.
- Анализ: Наименее интересная команда десептиконов. Их режимы зверя / «монстра» вроде как крутые (за исключением Blot), но по большей части их формы роботов — ерунда. Вы бы подумали, если просто делаете вымышленные существа-монстры, не являющиеся настоящими животными, у вас действительно есть простор для творчества, чтобы сделать привлекательного робота и альтернативные формы. Они этого не сделали. В группе даже было ДВА двуглавых дракона.У них был чистый лист, чтобы просто создать что угодно, и они сделали один и тот же монстр дважды. Комбайнеры автоботов ужасны, и это единственное Decepticon Combiner хуже любого автобота.
5. Arielbots
| Просто ребята из самолетов. |
- Члены команды: Силвертболт, Воздушный налет, Огненный полет, Прыжки с парашютом и Рогатка.
- Гештальт-форма: Superion
- Их Уловка: автоботов, которые представляют собой различные типы самолетов (Concorde, F-15, F-4, F-16A, Harrier) и, следовательно, могут летать так, как обычно не умеют автоботы. после пилотного эпизода (не заставляйте меня начинать с непоследовательных «правил» полета автоботов).Как и в случае с их аналогами bizzaro Stunticon, представленными в то же время, у них также есть странные черты характера. Такие, как их лидер, самолет, бояться летать. Да, вы правильно прочитали.
- История происхождения: Десептиконы путешествовали Cybertron, чтобы они пошли в Vector Sigma и дали своей новой автомобильной команде Stunticons (подробнее см. Ниже) жизнь. Автоботы совершенно неоригинальны и сказал: «Если у десептиконов будут машины, значит, у нас должны быть самолеты». Они обратились к Vector Sigma и полностью скопировали Decepticons.Они должны были получить пятёрку за домашнее задание.
- Анализ: Команды No Autobot Combiner особенно хороши или интересны, и это единственная команда автоботов, которую я поставлю выше любого Команды Decepticon Combiner. Из слабых автоботов-комбайнеров Arielbots — самый лучший. Была хотя бы попытка рассказать этим ребятам несколько историй. Хотя, как я повторяю по их уловкам, лидер Самолеты автоботов боятся летать. Я думаю, что Vector Sigma была просто черт возьми и с автоботами, и с десептиконами, когда он наделили их команды Combiner личностями.Vector Sigma — это полностью душ. «Хе-хе … Я заставлю Сильверболта бояться летать! Это будет милая! Я также сделаю Air Raid импульсивным придурком, Fireflight опасно безответственный, и Рогатка будет просто глупым хвастуном который компенсирует ужасную неуверенность. И в основном 4 из 5 из них все захотят быть десептиконами. О, чувак, это будет noiiiiice! Я нанес автоботам целый мешок ужасных личностных изъянов! Вот что они получают, просто копируя десептиконов ».
| Sweetness |
- Члены команды: Razorclaw, Divebomb, Headstrong, Rampage и Tantrum.
- Гештальт-форма: Прогнозирование
- Их Уловка: Сильная и свирепая группа животных-десептиконов, в том числе лев, орел, носорог, тигр и буйвол. Как диноботы и других «животных» ботов, они очень тупые и звериные (даже в режим робота) по сравнению с другими.
- История происхождения: Увы, нет история происхождения этих парней. Когда они впервые появляются в мультфильме, они на самом деле работают на квинтессанцев, а не на Десептиконы. Без реального объяснения они перепрыгивают Команде Гальватрон. Думаю, хороший выбор. С Квинта сложно спуститься. Я имею в виду , думаю, они могли бы работать на Skuxxoids. Это было бы хуже.
- Анализ: Несмотря на отсутствие история происхождения, предаконы чертовски круты.Их животные формы были все супер классные, а их цветовая схема «осенний урожай» (красный, желтый, оранжевый, черный) было приятно. Само по себе предсказание также является одним из самых крутых гештальты вокруг. Может быть, даже круче, чем Devestator (я точно не буду на это соглашаться). И они получили удивительно большой кусок эфирного времени третьего сезона после их вступление в финал «Пяти лиц» Тьмы ». Я не буду упоминать их всех, но еще одним эпизодом был« Зов первобытных », отличный эпизод с Предаконом и довольно хороший эпизод в других отношениях, пока мы просто забываем о происхождении примакронов. история для Юникрона ( Трансформеров, — большой, конечно, есть).Я также хочу отметить, что десептиконы — определенно кошачьи фетишисты. Опустошение. Острокоготь. Буйство. Среди десептиконов есть масса диких кошек из джунглей. Сумасшедшие кошачьи дамы определенно должны быть сторонниками десептиконов.
3. Stunticons
| «ЖИЗНЬ — БЕССМЫСЛЕННАЯ ПУСТОТА СТРАДАНИЙ!» |
- Члены команды: Motormaster, Drag Strip, Dead End, Wildrider и Breakdown.
- Гештальт-форма: Menasor
- Их Уловка: мятежных «каскадеров» (и, я полагаю, каскадер), которые все могли трюки.Также у каждого из них были трюки на одну ноту, что-то вроде бойз-бэнда. Для например, Wildrider был «сумасшедшей, бесполезной пушкой», Breakdown был супер параноик (я полагаю, курильщик марихуаны), а Тупик был мрачным гребаным нигилист (тоже лучший. Думаю, в бойз-бэнды должны входить мрачные нигилисты).
- История происхождения: Мегатрон ненавидел что у автоботов есть все крутые машины (в названии которых есть «Авто») и хотел свои карты. Итак, он украл кучу машин и повернул их. в десептиконов.Но в отличие от более ранних и плохо установленных Преемственность создания Constructicon (и Dinobot), которая уже была широко распространена. проигнорировал, теперь было правило, что вы просто не можете «делать» новые Трансформеры. Поэтому Мегатрону пришлось отправиться на волшебную животворную Вектор Сигму. обратно на Кибертрон, чтобы отдать его новые командные души (и странную задницу личностей).
- Анализ: Это здорово, что десептиконы наконец-то в их команду попало несколько машин. Это позволило бы круто истории, например, когда глупые люди думали, что автоботы стал злым, потому что машины творили плохие вещи (люди тупые), так как ну, эпизод, в котором автоботы все рисовали, чтобы выглядеть как Stunticons и притворились ими, чтобы обмануть Мегатрона (Мегатрон тупой).Это тоже круто что введение Stunticons также сделало попытку объяснить как новые Трансформеры создаются / дают жизнь с помощью Vector Sigma. Несмотря на то что, как всегда, преемственность была полным беспорядком. Vector Sigma дает им вздор сумасшедшие личности тоже были странными. Векторная сигма была просто странной (см. Arielbots выше) Большое спасибо этим классным парням. Хотя все Считается, что сам Менасор был в некотором роде слабым.
2. Combaticons
| Эта картинка не из мультфильма, но все равно, ЕБАТЬ ДА. |
- Члены команды: Натиск, Драка, Взрыв, Мошенничество и Вихрь.
- Гештальт-форма: Bruticus
- Их Уловка: Элитный отряд наемников, состоящий из военной техники: зенитный грузовик, танк, космический шаттл (который вроде из военных, я думаю?), Джип и вертолет. К тому же они были настолько дурацкими (Суиндл был, как следует из названия, мошенником; Вихрь был преступно невменяемым и т. Д.), Что сами десептиконы заключили их в космическую тюрьму.Но я продолжу это в разделе «Происхождение» ниже.
- История происхождения: Технически мы не знаем «истинного» происхождения Combaticons из мультфильма G1 (комиксы позже попытаются объяснить это), но мы можем, по крайней мере, понять, как они были представлены на шоу G1 . Старскрим сослан за очередной неудавшийся переворот против Мегатрона (так что же нового?) . Изгнанный на Гуадалканал, он находит кучу старых разрушенных во время Второй мировой войны боевых машин и решает прокрасться обратно на Кибертрон и отправиться в космическую тюрьму десептиконов, где хранятся «компоненты личности» мятежных десептиконов.Да, эти десептиконы настолько неординарны, что даже Мегатрон был похож на «этим головорезам нужно сидеть в тюрьме!» Старскрим крадет их компоненты индивидуальности, возвращает их на Землю и устанавливает их в свое военное оборудование. Та-да! Теперь у Старскрима есть собственная армия (ну, бригада ), чтобы попытаться победить Мегатрона. В конце концов, после потери и изгнания , снова (на этот раз в космосе), в конечном итоге они «перепрограммируются», чтобы быть лояльными Мегатрону.
- Анализ: Комбатиконы классные.Их история происхождения (несмотря на то, что они были окутаны небольшой загадкой до того, как Старскрим добрался до них) классная. У них крутые формы транспортных средств. Bruticus находится рядом с Devestator и Predaking с точки зрения самого крутого гештальта. У их персонажей довольно крутые и интересные личности (особенно мерзкая Свиндл), и они получают значительное количество экранного времени. Я все о Комбатиконах. Они также были достаточно крутыми, чтобы снова появиться в «Трансформерах: Роботы в маскировке» 2001 года, когда в сериале закончились новые игрушки, и они просто решили использовать старые из 80-х.Это признак того, что их машины и военная уловка были офигенными. Единственный недостаток может заключаться в том, как легко их история о «отступническом десептиконе» была быстро стерта из сюжета всего за несколько эпизодов. Может ли Мегатрон просто «перепрограммировать» их, чтобы сделать их лояльными? Какого черта? Вы можете перепрограммировать личности Трансформера? Почему Мегатрон не сделал этого со Старскримом миллионы лет назад?
1. Constructicons
| Готовится выпустить свой новый сингл. |
- Члены команды: Scrapper, Hook, Bonecrusher, Long Haul, Mixmaster и Scavenger.
- Гештальт-форма: Опустошитель
- Их Уловка: Куча строительных машин, включая переднюю. погрузчик, кран, бульдозер, самосвал, бетономешалка и экскаватор / экскаватор.
- Происхождение Сюжет: Вот дерьмо, ну этот суперсложный в мультфильме G1. Они представлены в эпизоде первого сезона «Heavy Metal War» как «недавно построил «десептиконов» предположительно Мегатроном (я полагаю).Затем, затем в Сезон 2 и 3 сезон выяснилось, что они действительно жили на Кибертрон в свое время были теми, кто (как ни крути!) На самом деле построил Мегатрон (который предполагает, что они были злыми), но также и то, что они раньше были хорошими (или, по крайней мере, нейтральными) роботы, которые дружили с Omega Supreme, пока Мегатрон не обратил их зла (что очень сбивает с толку, почему Конструктиконы построили Мегатрон в первую очередь, если они уже не были злом). Если бы были какие-нибудь своего рода библию преемственности, которую использовали сценаристы мультфильмов, они проигнорировал это для Конструктиконов.Ну что ж.
- Анализ: Это был первый Команда Combiner и они были лучшими. Это супер круто, что были их шесть вместо пяти. В большинстве команд Combiner было очевидно, всего четыре меньших робота, которые стали руками и ногами, а затем один огромный робот, который был телом. Конструктиконы были умнее равные по размеру и просто круче смотрелись от этого. Их персонажи были также гениальными строителями и, вероятно, имели больше возможностей для развития персонажей чем любой другой персонаж Combiner.Никакие другие команды никогда не могли вполне соответствует их великолепию. Также строительные машины? КЛАССНО. Какой маленький ребенок не любит играть с классной тяжелой техникой?
Рейтинг фильмов «Трансформеры»: от худшего к лучшему
В свете похвалы критиков за последний спин-офф Bumblebee и новостей о готовящемся сериале Netflix, сейчас самое подходящее время, чтобы вернуться и оценить выпуски франшизы-блокбастера
У всех есть франшиза безвкусного боевика, на которой они выросли.Для меня это были Трансформеры, сага из голливудских блокбастеров о том, как роботы бьют друг друга. Что касается критического успеха прошлогоднего спин-оффа Bumblebee и анонса новой серии Netflix, рассказывающей о происхождении автоматов, Карл Смит из HITC обсуждал, может ли франшиза стать «новыми Мстителями». Итак, воспользуемся случаем и рассмотрим фильмы и попробуем отсортировать самые сносные из наименее важных.
6) Месть падших (2009)
Когда Майкл Бэй извиняется за фильм, ты понимаешь, что это плохо.«Месть падших» действительно претендует на звание худшего фильма, который я когда-либо видел. Он не заслуживает какого-либо сложного анализа, просто напоминание о его самых шокирующих моментах: черные расовые стереотипы детской игрушки, обнаженной задницы Джона Туртурро и робота, толкающего ногу Меган Фокс. Забудьте об этом фильме и двигайтесь дальше.
5) Последний рыцарь (2017)
Нет ничего, что действительно выделяло бы «Последний рыцарь». Это было то же самое. Больше бьющих роботов, больше рекламы автомобилей, больше сексистских изображений женских персонажей… Скажем так — вы, возможно, сумеете пройти «Последнего рыцаря» после долгой ночи пьянства, хотя у вас все равно, вероятно, возникнет соблазн бросить бутылку у телевизора.
4) Темная луна (2011)
Немного лучше фильм, хотя и ужасный по мнению любого здравомыслящего человека. Никто из тех, кто знает время, не снимает трехчасовой фильм с одночасовой сценой непрерывного боя. «Темная сторона луны» не имела никакого смысла и до сих пор представляет собой низшую точку карьеры покойного великого Леонарда Нимой. Отсутствие Меган Фокс было должным образом отмечено после того, как она назвала Бэя нацисткой, и впоследствии ее выгнали. Повезло ей.
3) Возраст исчезновения (2014)
Марк Уолберг, кричащий на зеленые экраны и воображаемых роботов, должно быть, был настоящим зрелищем.Он привнес в эту роль развлекательную ценность, но его участие в «Трансформерах» в конечном итоге смущает, когда его противопоставляют его лучшим работам. После того, как фильм был завершен, Уолберг признался, что взял роль только из-за денег. Зачем еще тебе?
2) Шмель (2018)
Наконец-то глоток свежего воздуха. «Бамблби» стал долгожданным отходом от устаревшей формулы «Трансформеры» и оказался на удивление достойным фильмом. Отказ от всего этого бесполезного изложения творит чудеса для повествования, особенно когда вам не нужно запоминать имена двадцати боевых роботов.Bumblebee открывает потенциал для целого ряда дополнительных доходов и прибылей, но если они последуют за этим возвратом в форму, я действительно не возражаю.
1) Трансформаторы (2007)
Я до сих пор помню, как видел первых Трансформеров в кино, в возрасте десяти лет. Да, было много нелепых моментов, но это было беззастенчивое веселье. Какими бы плохими ни стали эти фильмы, я все еще помню спектакль, с которого началась эта франшиза. Я бы посоветовал вам посмотреть этот фильм с друзьями в трезвом состоянии.Просто отпустите свою обретенную зрелость, и это будет взрыв.