Kixx PSF
ОПИСАНИЕ
Предназначена специально для использования в гидравлических системах рулевого управления, эксплуатируемых в широком диапазоне температур. Соответствует требованиям многих производителей автомобилей: DEXRON-II, DEXRON-III, Allison C-4 и т.д. Это высококачественное масло обладает высокой стойкостью к окислению, улучшенной текучестью при низких температурах, отличными фрикционными характеристиками и способностью сохранять свою вязкость при длительных механических нагрузках.
ПРИМЕНЕНИЕ
- Гидравлический усилитель руля (пассажирские автомобили, грузовики, автобусы и т.д.), если производителем рекомендовано в качестве рабочей жидкости DEXRON-II, DEXRON-III.
ПРЕИМУЩЕСТВА
- Обеспечивает длительный срок эксплуатации.
- Отсутствие пены.
- Превосходная защита от коррозии.
- Хороший запуск в холодном климате, благодаря улучшенной текучести при низких температурах.
- Стабильность фрикционных свойств.
ТЕХНИЧЕСКИЕ СТАНДАРТЫ
- General Motors DEXRON II, DEXRON III
- Allison C-4
ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
| Цвет | Красный |
| Плотность, кг/л при 15°C | 0.844 |
| Кинематическая вязкость, мм2/с при 40°C | 34.3 |
| Кинематическая вязкость, мм2/с при 100°C | 7.2 |
| Индекс вязкости | 180 |
| Температура потери текучести,°C | -48 |
| Температура вспышки, COC,°C | 212 |
| Вязкость по Брукфилду, сПз при -20 °C | 1050 |
| Вязкость по Брукфилду, сПз при -40 °C | 11000 |
| Упаковка (литры) | 1 |
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: Значения могут быть изменены без уведомления.
БЫСТРОРЕЖУЩИЕ МУНДШТУКИ ТИПА PSF from GCE Group, leading manufacturer of gas flow control equipment
Группа: 2551PSF – это уникальный быстрорежущий мундштук, не требующая применения дополнительного оборудования, которая используется с резаком GCE FIT+®. Мундштук разработан для работы с пропаном, природным газом и смешанными топливными газами. Внутренний и наружный мундштуки имеют хромовое покрытие.
| Номер артикула |
Тип | Диапазон реза (мм) |
| 0769913 | Мундштук PSF | 3 — 6 |
| 0769914 | Мундштук PSF | 7 — 15 |
| 0769915 | Мундштук PSF | 15 — 25 |
| 0769916 | Мундштук PSF | 25 — 40 |
| 0769917 | Мундштук PSF | 40 — 60 |
| 0769918 | Мундштук PSF | 60 — 100 |
| 0769919* | Мундштук PSF | 100 — 150 |
| 0769920 | Мундштук PSF | 100 — 200 |
| 0769921 | Мундштук PSF | 200 — 250 |
| 0769922 | Мундштук PSF | 250 — 300 |
* Это специальный мундштук, разработанный для эффективного проделывания отверстий.
Следует использовать его вместе с GSF 3-100 мм.
ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ ДЛЯ ВЫСОКОКАЧЕСТВЕННОЙ И ЭФФЕКТИВНОЙ РЕЗКИ
Машинные мундштуки GCE предназначены для разрезов первого уровня качества в соответствии с EN ISO 9013. Максимальной скорости резки можно достичь путем установки рекомендованных параметров резки конкретных мундштуков, указанных ниже, и совершением прямых резов с использованием чистой поверхности металлического листа и кислорода со степенью чистоты 99,5 % или выше. На входе резака следует измерить правильные значения давлений газов. Следует подготовить параметры работы с мягкой сталью с максимальным содержанием углерода 0,25%. Следует использовать качественную машину для резки с надлежащей системой газоснабжения, оригинальным режущим оборудованием GCE и новыми, неповрежденными, оригинальными мундштуками.
Жидкость для ГУР Nissan PSF KE909-99931/KLF52-00001 Япония 1
Характеристики товара
- Ёмкость 1
- Производитель Nissan
Описание товара
Отзывы
, оцените и оставьте отзыв о товаре: Жидкость для ГУР Nissan PSF KE909-99931/KLF52-00001 Япония 1
Все поля обязазательны к заполнению
×Как купить
Шаг 1
Зайдите на страницу товара, выберете нужное количество и нажмите на иконку с изображением магазинной тележки.
Шаг 2
Пока оформление заказа не завершено, можно изменять количество экземпляров товара в корзине, удалять отдельные товары ‒ стоимость пересчитается автоматически. В конце проверьте данные и, если всё верно, нажмите кнопку «Оформить заказ».
Шаг 3После перехода в Корзину укажите, как хотите получить заказ:
- Самовывоз
- Доставка по городу
- Доставка транспортной компанией
Доставка по городу. Необходимо указать точный адрес доставки и дату, когда удобно получить заказ
При выборе пункта «Доставка транспортной компанией» нужно будет заполнить следующие данные:
- название транспортной компании
- адрес доставки
- контактные данные (имя, номер телефона, e-mail)
Шаг 4
Затем следует выбрать способ оплаты.
Независимо от того, как Вы хотите получить свой заказ, его всегда можно оплатить по карте онлайн.
При самовывозе вы можете оплатить Заказ в магазине – картой или наличными
При доставке курьером по городу доступна оплата картой при получении
При доставке транспортной кампанией заказанный товар оплачивается до отправки любым удобным способом – онлайн по карте, наличными или картой в магазине.
Можно авторизоваться или оформить заказ без регистрации, во втором случае пройти регистрацию можно позже, в том числе по ссылке из письма с подтверждением вашей покупки.
Если вы зарегистрируетесь, то в следующий заказ будут автоматически добавлены ваши личные данные и другая информация, указанная ранее: адрес доставки, любимый магазин и т. д.
Зарегистрированные пользователи могут:
- отслеживать статус заказа;
- получать спецпредложения и приглашения на закрытые распродажи;
- накапливать и списывать Бонусы;
- сохранять историю заказов.
После оформления Заказа с Вами свяжется менеджер и уточнит все детали.
Если у Вас возникли вопросы, то позвоните нам по телефону +7 (3852) 205-596 в любой день с 8.00 до 22.00 – мы с радостью на них ответим!
FAQ (Вопросы / Ответы)
Вентилятор напольный POLARIS PSF 2340 RC, Китай
Python Software Foundation · GitHub
Python Software Foundation · GitHubРепозитории
org/Code» itemscope=»itemscope» data-view-component=»true»>чернить
Бескомпромиссный форматер кода Python
Запросы
Простая, но элегантная HTTP-библиотека.
Python Apache-2.0 8 306 45 371 256 72 Обновлено 1 июня 2021 г.- Python
4
3
0
1
Обновлено 28 мая 2021 г.
- Python Массачусетский технологический институт 16 15 28 год (Требуется помощь по 1 проблеме) 7 Обновлено 21 мая 2021 г.
- Python Массачусетский технологический институт 814 11 891 128 (Требуется помощь по 1 проблеме) 26 год Обновлено 20 мая 2021 г.
- 3
16
6
0
Обновлено 21 мая 2021 г.
- 4 29 21 год 1 Обновлено 18 мая 2021 г.
- Python 2 3 0 0 Обновлено 17 мая 2021 г.
pyperf
Инструментарий для запуска тестов Python
Python Массачусетский технологический институт 44 год 373 17 0 Обновлено 1 мая 2021 г.
psf-tuf-runbook
Модуль Runbook для PSF, для настройки ключа TUF и операций начальной подписи для начальной подписи для PyPI.
Ржавчина 3 11 2 0 Обновлено 31 октября 2020 г.gh-миграция
Это репо используется для управления миграцией с bugs.python.org на GitHub.
1 25 5 0 Обновлено 7 октября 2020 г.
- HTML 1 0 0 0 Обновлено 1 окт.2020 г.
- 0 0 0 0 Обновлено 11 августа 2020 г.
- 8 13 1 1 Обновлено 24 июля 2020 г.
- HTML
0
0
0
0
Обновлено 30 июня 2020 г.
- Python Апач-2.0 1 0 0 0 Обновлено 30 июня 2020 г.
- Python Apache-2.0 2 0 1 0 Обновлено 30 июня 2020 г.
.github
Настройки GitHub для всей организации
2 3 0 0 Обновлено 17 июля 2019 г.
PSF Photometry (photutils.psf) — photutils 1.1.0
Модуль photutils.psf содержит инструменты для фотометрии подгонки модели,
часто называют «фотометрией PSF».
Терминология
В различных подполях астрономии используются термины «PSF», «PRF» или связанные термины несколько иначе, особенно в разговорной речи в учетную запись.Этот пакет стремится быть по крайней мере внутренне последовательны, следуя определениям, описанным здесь.
Для этого модуля мы берем функцию распределения точек (PSF) или инструментальную
Функция Point Spread Function (iPSF) должна быть бесконечным разрешением и
бесконечное распределение потока сигнал-шум от точечного источника на
детектор, пройдя через оптику, пыль, атмосферу и т.
д.
Напротив, функция, описывающая вариации чувствительности
для отдельных пикселей — это функция отклика пикселей (иногда
называется «PRF», но этот акроним здесь не используется по причинам, которые
скоро станет очевидным).Свертка PSF и пиксельного ответа
функция, при дискретизации на детекторе (т. е. прямолинейная
CCD grid), является эффективным PSF (ePSF) или функцией отклика точки.
(PRF). (Эта последняя терминология является определением, используемым Spitzer. Во многих случаях PSF / ePSF / PRF
различие неважно, и ePSF / PRF просто называются
«PSF», но различие может иметь решающее значение при работе с
осторожно с данными с недостаточной выборкой или детекторами со значительными
вариации внутрипиксельной чувствительности. Для более подробного
Описание этого формализма см. в Anderson & King 2000.
Все это в разговорной речи иногда означает «фотометрия PSF».
к более общей задаче фотометрии подгонки модели (с эффектами
PSF явно или неявно включены в модели),
независимо от того, какая именно модель действительно подходит.
Для
краткости (например, photutils.psf ), мы используем «фотометрию PSF» таким образом,
как сокращение общего подхода.
Фотометрия PSF
Photutils предоставляет модульный набор инструментов для выполнения PSF
фотометрия для различных научных случаев.Они реализованы
как отдельные классы для выполнения подзадач фотометрии PSF. Это
также предоставляет классы высокого уровня, которые соединяют эти части
все вместе. В частности, он содержит реализацию
Алгоритм DAOPHOT ( DAOPhotPSFPhotometry )
предложенный Стетсоном в его основополагающей статье для
звездная фотометрия с плотным полем зрения.
Алгоритм DAOPHOT заключается в применении цикла FIND, GROUP, NSTAR,
ВЫЧИТАЙТЕ, НАЙДИТЕ, пока звезды не перестанут обнаруживаться или
итераций.В основном, DAOPhotPSF Фотометрия работает следующим образом. Первый шаг — оценить фон неба. Для
для этой задачи photutils предоставляет несколько классов для вычисления скалярных и 2D
фоны, см.
фон для получения дополнительной информации. Следующий шаг
найти первоначальную оценку положения потенциальных источников. Этот
может быть достигнуто с помощью алгоритмов обнаружения источника, которые
В реализовано обнаружение .
После нахождения источников можно применить алгоритм кластеризации в
чтобы пометить источники по группам.Обычно те
группы формируются по критерию расстояния, как в случае
алгоритм группировки, предложенный Стетсоном. В DAOGroup ,
мы предоставляем реализацию этого алгоритма. Кроме того, DBSCANGroup также можно использовать для группировки источников с
комплексные критерии расстояния. Причина построения групп
проиллюстрировано следующим образом: представьте, что вам нужно уместить 300 звезд
и модель для каждой звезды имеет три параметра, которые нужно подогнать. Если один
строит единую модель, подходящую для 300 звезд одновременно, затем
алгоритм оптимизации должен будет искать решение в 900
размерное пространство, которое требует больших вычислительных ресурсов и подвержено ошибкам.
Уменьшение количества звезд в группах эффективно уменьшает размер
пространство параметров, которое облегчает процесс оптимизации.
Если группы доступны, следующим шагом будет
подбирать источники одновременно для каждой группы. Этот
задача может быть выполнена с помощью установщика астропии, например, ЛевМарЛСКФиттер .
После подгонки источников они вычитаются из данного изображения и, после подбора всех источников остаточное изображение анализируется путем нахождения еще раз, чтобы проверить, существует ли какой-либо источник, который не был обнаружен ранее.Этот процесс продолжается до тех пор, пока не исчезнут больше источников. идентифицированы программой поиска.
Примечание
Важно отметить соглашения об именах столбцов в
Таблицы астропии ввода / вывода, которые передаются источнику
обнаружение и фотометрия объектов. Например, обнаружение всех источников
объекты должны выводить таблицу со столбцами с именем xcentroid и ycentroid (проверьте обнаружение ).
С другой
рука, DAOGroup ожидает столбцы с именем x_0 и y_0 , что представляет собой первоначальные предположения об источниках
центроиды.Наконец, результат процесса подгонки показывает столбцы
названы как x_fit , y_fit , flux_fit для оптимальных значений
и x_0 , y_0 , flux_0 для начальных предположений. Хотя
это соглашение подразумевает, что столбцы должны быть переименованы вместе
процесс, он имеет преимущество ясности, так что можно сохранить
отслеживать и легко различать, откуда поступили входы / выходы.
Структура высокого уровня
Photutils предоставляет три класса для выполнения PSF
Фотометрия: BasicPSF Фотометрия , IterativelySubtractedPSFPhotometry , и DAOPhotPSFPhotometry .Вместе они составляют основу
рабочий процесс для проведения фотометрических измерений при соответствующем PSF (или
прочее) модель.
BasicPSFPhotometry реализует минимум инструментов для
модельная фотометрия. По сути, это включает в себя поиск источников
на изображении, группируя перекрывающиеся источники в единую модель,
модель к источникам и вычитание моделей из изображения. В
На языке DAOPHOT это, по сути, запускает «НАЙТИ, ГРУППА, NSTAR,
ВЫЧИТАТЬ »один раз. Поскольку это только один цикл этой последовательности, это
класс следует использовать, когда степень загруженности поля не
очень высоко, например, когда большинство звезд разделены расстоянием нет
менее одной FWHM и их яркость относительно однородна.это
Однако важно понимать, что BasicPSFPhotometry на самом деле не содержит функциональных возможностей до всех этих шагов —
который предоставляется другими объектами (или может быть написан пользователем) функциями.
Скорее, он предоставляет структуру и структуры данных, в которых эти
операции выполняются. Из-за этого BasicPSFPhotometry особенно полезно для построения более сложных рабочих процессов, так как все этапы
могут быть включены или выключены или заменены другими реализациями, как
пользователь желает.
Итеративно вычитаемый PSFP Фотометрия похожа на BasicPSFPhotometry , но он добавляет параметр, называемый n_iters — количество итераций, для которых цикл
«НАЙТИ, ГРУППА, NSTAR, ВЫЧИТАЙТЕ, НАЙТИ…». Этот класс
позволяет фотометрию в сценарии, где существует значительное перекрытие
между звездами совершенно разной яркости. Например,
алгоритм обнаружения может быть не в состоянии обнаружить слабый и яркий
звезды очень близко друг к другу в первой итерации, но они будут
обнаружен в следующей итерации после того, как были подобраны более яркие звезды
и вычитали.Как и BasicPSF Фотометрия , он не
включает реализации этапов этого процесса, но обеспечивает
структура, в которой проходят эти этапы.
DAOPhotPSF Фотометрия — частный случай Итеративно вычитаемый PSFP Фотометрия . в отличие Итеративно вычитаемый PSFP Фотометрия и BasicPSF Фотометрия , класс включает в себя специфические
реализации этапов фотометрических измерений, настроенных на
воспроизвести алгоритмы, использованные для кода DAOPHOT.
В частности, finder , group_maker , bkg_estimator атрибуты установлены на DAOStarFinder , DAOGroup ,
и MMMBackground соответственно. Следовательно,
пользователям необходимо ввести параметры этих классов, чтобы настроить DAOPhotPSFPhotometry объект, а не
объекты для выполнения этих этапов (это то, что требуется другим классам).
Эти классы и все классы, которые они используют для шагов в фотометрический процесс всегда можно заменить пользовательскими функциями если вы хотите настроить любой этап процесса фотометрии.Этот делает оборудование очень гибким, при этом обеспечивая «аккумуляторы включен »с реализацией по умолчанию, которая подходит для много вариантов использования.
Базовое использование
Основное использование, например, IterativelySubtractedPSFPhotometry имеет следующий вид:
>>> # создать объект IterativelySubtractedPSFPhotometry >>> из photutils.psf import IterativelySubtractedPSFPhotometry >>> my_photometry = Итеративно вычитаемое PSFPhotometry ( ... finder = my_finder, group_maker = my_group_maker, ... bkg_estimator = my_bkg_estimator, psf_model = my_psf_model, ... fitter = my_fitter, niters = 3, fitshape = (7,7)) >>> # получить результаты фотометрии >>> photometry_results = my_photometry (изображение = my_image) >>> # получить остаточное изображение >>> Остаточное_изображение = my_photometry.get_residual_image ()
Где my_finder , my_group_maker и my_bkg_estimator может быть любым подходящим классом или вызываемой функцией.Такой подход позволяет
один для настройки каждой части процесса фотометрии при условии, что
их ввод / вывод совместим с вводом / выводом, ожидаемым Итеративно вычитаемый PSFP Фотометрия . photutils.psf предоставляет все необходимые классы для воспроизведения алгоритма DAOPHOT,
но любую отдельную часть этого алгоритма можно заменить на
определяемая пользователем функция.
См. Документацию по API для получения подробной информации о
как должны выглядеть эти классы или функции.
Выполнение фотометрии PSF
Давайте посмотрим на простой пример с моделируемыми звездами, PSF которых предполагается гауссовым.
Сначала создадим изображение с четырьмя перекрывающимися звездами:
>>> импортировать numpy как np >>> из таблицы импорта astropy.table >>> из импорта photutils.datasets (make_random_gaussians_table, ... make_noise_image, ... make_gaussian_sources_image) >>> sigma_psf = 2.0 >>> sources = Таблица () >>> sources ['flux'] = [700, 800, 700, 800] >>> sources ['x_mean'] = [12, 17, 12, 17] >>> sources ['y_mean'] = [15, 15, 20, 20] >>> источники ['x_stddev'] = sigma_psf * np.один (4) >>> sources ['y_stddev'] = sources ['x_stddev'] >>> sources ['theta'] = [0, 0, 0, 0] >>> sources ['id'] = [1, 2, 3, 4] >>> tshape = (32, 32) >>> image = (make_gaussian_sources_image (форма, источники) + ... make_noise_image (tshape, distribution = 'poisson', mean = 6., ... семя = 123) + ... make_noise_image (tshape, distribution = 'gaussian', mean = 0., ... stddev = 2., seed = 123))
>>> из matplotlib import rcParams
>>> rcParams ['font.size '] = 13
>>> импортировать matplotlib.pyplot как plt
>>> plt.imshow (изображение, cmap = 'viridis', аспект = 1, интерполяция = 'ближайший',
... origin = 'lower')
>>> plt.title ('Смоделированные данные')
>>> plt.colorbar (ориентация = 'горизонталь', дробь = 0,046, площадка = 0,04)
(Исходный код, png, hires.png, pdf, svg)
Затем давайте импортируем необходимые классы для настройки IterativelySubtractedPSFPhotometry объект:
>>> из фотошопа.обнаружение импорта IRAFStarFinder >>> из photutils.psf import IntegratedGaussianPRF, DAOGroup >>> из photutils.background import MMMBackground, MADStdBackgroundRMS >>> из astropy.modeling.fitting import LevMarLSQFitter >>> из astropy.stats import gaussian_sigma_to_fwhm
Давайте затем создадим и используем объекты:
>>> bkgrms = MADStdBackgroundRMS () >>> std = bkgrms (изображение) >>> iraffind = IRAFStarFinder (порог = 3.5 * стандарт, ... fwhm = sigma_psf * gaussian_sigma_to_fwhm, ... minsep_fwhm = 0,01, roundhi = 5,0, roundlo = -5,0, ... sharplo = 0,0, sharphi = 2,0) >>> daogroup = DAOGroup (2.0 * sigma_psf * gaussian_sigma_to_fwhm) >>> mmm_bkg = MMMBackground () >>> fitter = LevMarLSQFitter () >>> psf_model = IntegratedGaussianPRF (sigma = sigma_psf) >>> из photutils.psf import IterativelySubtractedPSFPhotometry >>> photometry = IterativelySubtractedPSFPhotometry (finder = iraffind, ... group_maker = daogroup, ... bkg_estimator = mmm_bkg, ... psf_model = psf_model, ... установщик = LevMarLSQFitter (), ... niters = 1, fitshape = (11,11)) >>> result_tab = фотометрия (изображение = изображение) >>> Остаточное_изображение = фотометрия.get_residual_image ()
Обратите внимание, что значения параметров для класса поиска, т.е.е., IRAFStarFinder , полностью выбраны в
произвольным образом, и оптимальные значения меняются в зависимости от данных.
Как упоминалось ранее, на самом деле способ фотометрии заключается в использовании фотометрия как функциональный вызов.
Стоит отметить, что изображение не обязательно должно быть фоном.
вычтено. Вычитание выполняется во время процесса фотометрии с помощью
атрибут bkg , который использовался для настройки фотометрии .
Теперь сравним смоделированные и остаточные изображения:
>>> plt.subplot (1, 2, 1)
>>> plt.imshow (изображение, cmap = 'viridis', аспект = 1, интерполяция = 'ближайший',
origin = 'нижний')
>>> plt.title ('Смоделированные данные')
>>> plt.colorbar (ориентация = 'горизонталь', дробь = 0,046, площадка = 0,04)
>>> plt.subplot (1, 2, 2)
>>> plt.imshow (Остаточное_изображение, cmap = 'viridis', аспект = 1,
... интерполяция = 'ближайший', происхождение = 'ниже')
>>> плт.title ('Остаточное изображение')
>>> plt.colorbar (ориентация = 'горизонталь', дробь = 0,046, площадка = 0,04)
>>> plt.show ()
(Исходный код, png, hires.png, pdf, svg)
Выполнение фотометрии PSF с фиксированными центроидами
Если положение центроидов звезд известно априори,
тогда они могут быть зафиксированы во время процесса настройки, и оптимизатор
будет рассматривать поток только как переменную.
Для этого нужно установить исправил атрибут для параметров центроида в psf как True .
Рассмотрим предыдущий пример после строки psf_model =
IntegratedGaussianPRF (sigma = sigma_psf) :
>>> psf_model.x_0.fixed = Верно >>> psf_model.y_0.fixed = Верно >>> pos = Table (names = ['x_0', 'y_0'], data = [sources ['x_mean'], ... источники ['y_mean']])
>>> photometry = BasicPSFPhotometry (group_maker = daogroup, ... bkg_estimator = mmm_bkg, ...psf_model = psf_model, ... установщик = LevMarLSQFitter (), ... fitshape = (11,11)) >>> result_tab = фотометрия (image = image, init_guesses = pos) >>> Остаточное_изображение = фотометрия.get_residual_image ()
>>> plt.subplot (1, 2, 1)
>>> plt.imshow (изображение, cmap = 'viridis', аспект = 1,
... интерполяция = 'ближайший', происхождение = 'ниже')
>>> plt.title ('Смоделированные данные')
>>> плт.цветная полоса (ориентация = 'горизонтальная', фракция = 0,046, панель = 0,04)
>>> plt.
subplot (1, 2, 2)
>>> plt.imshow (Остаточное_изображение, cmap = 'viridis', аспект = 1,
... интерполяция = 'ближайший', происхождение = 'ниже')
>>> plt.title ('Остаточное изображение')
>>> plt.colorbar (ориентация = 'горизонталь', дробь = 0,046, площадка = 0,04)
(Исходный код, png, hires.png, pdf, svg)
Установка дополнительных параметров
Классы фотометрии PSF также могут использоваться для подбора большего количества параметров модели.
чем просто поток и центральное положение.Хотя более реалистичный вариант использования
может соответствовать фону неба или параметрам формы галактик, здесь
мы используем параметр sigma в IntegratedGaussianPRF как простейший возможный пример этой функции. (Для фактического PSF
фотометрию звезд вы бы не хотели сделать, потому что форма
ФРТ следует задавать по ярким звездам или оптической модели и проводить
фиксируется при примерке.)
Во-первых, давайте создадим экземпляр объекта модели PSF:
>>> gaussian_prf = IntegratedGaussianPRF ()
Атрибут фиксированный для параметра sigma установлен на True по умолчанию i.
е., сигма не учитывается при примерке
процесс. Давайте сначала изменим это поведение:
>>> gaussian_prf.sigma.fixed = Ложь
Кроме того, нам нужно указать начальное предположение, которое будет использоваться в
в процессе примерки. По умолчанию используется первоначальное предположение
в качестве значения по умолчанию sigma , но мы можем изменить это, выполнив:
>>> gaussian_prf.sigma.value = 2.05
Теперь давайте создадим имитацию изображения с более яркой звездой.
и один перекрывающийся более слабый спутник, так что обнаружение
алгоритм не сможет его идентифицировать, поэтому мы должны использовать Итеративно вычитаемый PSF Фотометрия для измерения
и более тусклая звезда.Также обратите внимание, что обе звезды имеют сигма = 2,0 .
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из matplotlib.colors импортировать LogNorm
из импорта photutils.datasets (make_random_gaussians_table,
make_noise_image,
make_gaussian_sources_image)
из photutils.
psf import (IterativelySubtractedPSFPhotometry,
Базовая ПСФ фотометрия)
из photutils.background import MMMBackground
из фотошопа.psf импорт IntegratedGaussianPRF, DAOGroup
из photutils.detection import DAOStarFinder, IRAFStarFinder
из таблицы импорта astropy.table
из astropy.modeling.fitting import LevMarLSQFitter
sources = Таблица ()
sources ['flux'] = [10000, 1000]
источники ['x_mean'] = [18, 9]
источники ['y_mean'] = [17, 21]
источники ['x_stddev'] = [2] * 2
источники ['y_stddev'] = источники ['x_stddev']
источники ['theta'] = [0] * 2
tshape = (32, 32)
image = (make_gaussian_sources_image (форма, источники) +
make_noise_image (tshape, distribution = 'poisson', mean = 6.,
семя = 123) +
make_noise_image (tshape, distribution = 'gaussian', mean = 0.,
stddev = 2., seed = 123))
vmin, vmax = np.percentile (изображение, [5, 95])
plt.imshow (изображение, cmap = 'viridis', аспект = 1, интерполяция = 'ближайший',
origin = 'lower', norm = LogNorm (vmin = vmin, vmax = vmax))
(Исходный код, png, hires.
png, pdf, svg)
Давайте создадим экземпляры необходимых объектов, чтобы использовать Итеративно вычитаемый PSFP Фотометрия для выполнения
фотометрия:
>>> daogroup = DAOGroup (crit_separation = 8) >>> mmm_bkg = MMMBackground () >>> iraffind = IRAFStarFinder (порог = 2.5 * mmm_bkg (изображение), fwhm = 4.5) >>> fitter = LevMarLSQFitter () >>> gaussian_prf = IntegratedGaussianPRF (сигма = 2.05) >>> gaussian_prf.sigma.fixed = Ложь >>> itr_phot_obj = Итеративно вычитаемый PSFP-фотометрия (finder = iraffind, ... group_maker = группа, ... bkg_estimator = mmm_bkg, ... psf_model = gaussian_prf, ... слесарь = слесарь, ... fitshape = (11, 11), ... нитеры = 2)
Теперь давайте воспользуемся вызываемым itr_phot_obj для выполнения фотометрии:
>>> phot_results = itr_phot_obj (изображение)
>>> phot_results ['id', 'group_id', 'iter_detected', 'x_0', 'y_0', 'flux_0']
id group_id iter_detected x_0 y_0 flux_0
--- -------- ------------- ------------- ------------- -------------
1 1 1 18.
0045935148 17.0060558543 9437.07321281
1 1 2 9.06141447183 21.0680052846 977.163727416
>>> phot_results ['sigma_0', 'sigma_fit', 'x_fit', 'y_fit', 'flux_fit']
sigma_0 sigma_fit x_fit y_fit flux_fit
------- ------------- ------------- ------------- ---- ---------
2,05 1,98092026939 17,9995106906 17,0039419384 10016,4470148
2.05 1.98516037471 9.12116345703 21.0599164498 1036.79115883
Мы видим, что sigma_0 (первоначальное предположение для sigma ) было
присвоено значение, которое мы использовали при создании модели PSF.
Давайте посмотрим на остаточное изображение:
>>> plt.imshow (itr_phot_obj.get_residual_image (), cmap = 'viridis', ... аспект = 1, интерполяция = 'ближайший', происхождение = 'нижний')
(Исходный код, png, hires.png, pdf, svg)
Национальный фонд пластической хирургии
Назначение
Грант Национального фонда пластической хирургии предназначен для поддержки исследовательских проектов, которые переводят результаты клинических или фундаментальных научных исследований в клинически значимые достижения или инструменты, которые с высокой вероятностью повлияют на повседневную практику и уход за пациентами в течение следующих нескольких лет.
Заявки будут оцениваться на основе важности вопроса исследования, обоснованности дизайна исследования, демонстрации осуществимости исследования посредством предварительных / пилотных данных, качества исследовательской группы и использования соответствующих статистических и аналитических методов.
Свидетельство
«В июле 2015 года я получил грант в размере 50 000 долларов от Национального фонда пластической хирургии Фонда пластической хирургии. Эти средства сыграли решающую роль в создании нового направления исследований фармакодинамики профилактических доз эноксапарина среди пациентов пластической и реконструктивной хирургии.Финансирование NEPS позволило мне создать исследовательскую инфраструктуру в Университете штата Юта и собрать данные, которые были представлены на наших национальных встречах и приняты для публикации в журнале «Пластическая и реконструктивная хирургия». Эти данные также были использованы в новых заявках на гранты — и в течение первого года, используя данные NEPS для поддержки заявки, я получил грант R03 от Агентства по здравоохранению и качеству исследований.
Механизмы грантов PSF и NEPS предоставляют важные средства поддержки новым и признанным исследователям в стремлении развивать новые направления в своих исследованиях — большое спасибо за поддержку моей работы в Университете штата Юта! »
Кристофер Дж.Паннуччи, доктор медицинских наук, магистр медицины
Пластическая и реконструктивная хирургия / микрохирургия
Университет штата Юта
2015 Получатель гранта PSF NEPS
Количество и продолжительность
До 50 000 долларов США для проектов до 2 лет
Руководство по загрузке
Грант Национального фонда пластической хирургии
Применить
Цикл исследовательских грантов PSF 2021 СЕЙЧАС ЗАКРЫТ.
Последний срок подачи заявок — 1 декабря 2020 года.
Ресурсы
Инструмент моделирования PSF
Инструмент моделирования PSF
Моделируемые функции распределения точек для JWST могут быть созданы с использованием пакета WebbPSF.
PSF вычисляются на основе предоставленной библиотеки файлов разности оптических путей (OPD), согласующихся с бюджетом оптических ошибок JWST, включая ошибки волнового фронта в элементе оптического телескопа (OTE) и в каждом приборе. Для каждого предусмотрено десять независимых статистических реализаций. Используя их, WebbPSF вычисляет наблюдаемые PSF, предполагая распространение фраунгофера (дальнее поле).
WebbPSF предоставляет:
- Поддержка всех инструментов JWST.
- Моделирование PSF для режимов прямой визуализации и коронографии, а также для режима маскирования без избыточности апертуры на NIRISS.
- Улучшены свойства инструмента, такие как нормализованная пропускная способность фильтра для NIRCam, NIRspec и NIRISS, а также масштаб и ориентация пикселей детектора для всех инструментов.
- Произвольная передискретизация выходных PSF
- Быстрые вычисления с использованием оптимизированных матричных преобразований Фурье, быстрого полуаналитического алгоритма коронографии и библиотеки FFTW3 (необязательно).
- Встроенные функции для оценки PSF, такие как построение графиков радиального профиля, измерение энергетических кривых в окружности, FWHMs и т. Д.
- Значительно улучшенный графический интерфейс пользователя.
- Простой в использовании интерфейс сценариев для интеграции с другими инструментами.
Ограничения: Спектроскопические режимы NIRSpec и MIRI еще не поддерживаются. Также не учитываются дефекты детектора. Текущие модели OPD не поддерживают зависящую от поля ошибку волнового фронта в пределах поля обзора прибора. В будущих версиях WebbPSF и связанных пакетов программного обеспечения эти проблемы будут устранены.
Вы можете получить доступ к готовому набору смоделированных функций распределения точек для JWST, созданных с помощью WebbPSF и с использованием прогнозируемых оптических характеристик JWST.
Получение WebbPSF
WebbPSF написан на Python и должен работать на любой платформе, поддерживающей numpy / scipy / matplotlib.
Требуется около 900 МБ дискового пространства, в основном для библиотеки симулированных карт OPD.
Инструкции по установке Примечания к выпуску
Документация по программному обеспечению
Также доступна дополнительная документация и примеры для WebbPSF.
Документация WebbPSF Примеры интерфейсов быстрого запуска сценариев
WebbPSF Feedback
WebbPSF был разработан Маршаллом Перрином при участии других членов группы телескопов в STScI.Присылайте любые комментарии или предложения в службу поддержки JWST.
Ahelp: psf — CIAO 4.13
Сводка
Модуль Python для расчета размера или доли вложенных подсчетов PSF Chandra.
Описание
Модуль psf используется для расчета оценки
размер Chandra PSF в заданном внеосевом положении и
энергия, или вложенная доля энергии при данном
внеосевое положение и радиус извлечения.
Что означает «размер PSF»?
Для этого модуля размер PSF относится к радиус круговой области, которая охватывает заданную фракцию отсчетов от точечного источника. Значения рассчитываются путем интерполяции значений из найденного файла REEF в CALDB. Следовательно, это приближение к истинному PSF.
Загрузка модуля
Модуль можно загрузить, сказав
Функции, предоставляемые модулем
Модуль предоставляет следующие функции:
| psf Закрыть | Освободить данные, считанные psfInit |
| фунтов на квадратный дюйм | Вычислить дробную часть закрытых отсчетов для заданного размера |
| psfInit | Считывание данных PSF из файла |
| psf Размер | Вычислить размер для заданной дроби закрытых отсчетов |
Использование модуля
Модуль необходимо инициализировать с помощью подпрограммы psfInit (),
который возвращает значение, которое затем используется
Подпрограммы psfFrac () или psfSize ().
Подпрограмма psfClose ()
затем используется для высвобождения ресурсов, полученных с помощью psfInit ()
рутина.
psfClose (pdata)
Подпрограмма psfClose () освобождает данные, считанные Подпрограмма psfInit (). Он не имеет возвращаемого значения и отправляется один аргумент, объект, возвращаемый psfInit ().
psfInit (имя файла)
Эта процедура считывает данные PSF из указанного имени файла. (файл CALDB REEF) и возвращает объект, который используется psfFrac () и psfSize () routiens.Подпрограмма psfClose () используется для освобождения эта информация.
psfFrac (pdata, energy, theta, phi, size)
Возвращает долю закрытого счета для PSF с заданным значением. энергия (в кэВ), положение (тета в угловых минутах и фи в градусах), и размер (в угловых секундах).
psfSize (pdata, energy, theta, phi, ecf)
Возвращает радиус в угловых секундах для PSF с заданным значением.
энергия (в кэВ), положение (тета в угловых минутах и фи в градусах),
и закрытая дробь (от 0 до 1).
Расчет значений тета и фи для источника
Инструмент dmcoords можно использовать для преобразования позиции (например, небесной или в координатах неба) на требуемые координаты тета и фи система (система координат MSC, описанная в «координатах помощи»). Обратите внимание, что
- вывод dmcoords для тета не может быть выражен в угловых минутах;
- из-за дизеринга телескопа нет однозначного сопоставления внеосевых положение и небо или небесное местоположение источника.
Примеры
Пример 1
>>> import psf
>>> импортировать caldb4
>>> cdb = caldb4.Caldb (telescope = "CHANDRA", product = "REEF")
>>> reef = cdb.search [0]
>>> reef = reef.split ('[') [0]
>>> pdata = psf.psfInit (подводный камень)
# ... сделай что-нибудь интересное
>>> psf.psfClose (pdata) Здесь мы загружаем данные PSF в переменную pdata, делаем
что-нибудь с этим, затем освободите данные.
Следующие
примеры можно рассматривать как «интересную» часть
кода выше.
Пример 2
>>> f2 = psf.psfFrac (pdata, 2, 4, 225, 2)
>>> f3 = psf.psfFrac (pdata, 2, 4, 225, 3)
>>> f4 = psf.psfFrac (pdata, 2, 4, 225, 4)
>>> print ("Дроби: {} {} {}". format (f2, f3, f4))
Фракции: 0,778108093119 0,92679541645 0,952283503534 Здесь мы вычисляем дроби закрытого счета (ECF) для радиусы 2, 3 и 4 угловых секунды для источника, расположенного вне оси 4 угловых минуты с PHI 225 градусов.Расчет сделано при энергии 2 кэВ.
Пример 3
>>> e5 = psf.psfSize (pdata, 2, 4, 225, 0.5)
>>> e7 = psf.psfSize (pdata, 2, 4, 225, 0.7)
>>> e9 = psf.psfSize (pdata, 2, 4, 225, 0.9)
>>> print ("Радиусы (угловые секунды): {} {} {}". format (e5, e7, e9))
Радиусы (угловые секунды): 1,26743534207 1,76177912951 2,63139134645 Здесь мы вычисляем радиусы, в которых заключенные-подсчитанные доли
источник — 0,5, 0,7 и 0.9. Как и в предыдущем примере, источник
находится в 4 угловых минутах внеосевого угла при PHI 225 градусов и имеет
энергия 2 кэВ.
Пример 4
Подпрограммы psfSize () и psfFrac () вычисляют только одно значение, но их можно легко использовать для вычисления диапазона значений. Следующие процедура (esize) вычисляет 90% -ную долю закрытых отсчетов для источник при заданных значениях тета и фи для диапазона энергий 0,3 до 9 кэВ:
def esize (pdata, theta, phi):
«Рассчитайте 90% ECF для диапазона энергий»
энергии = np.аранж (0,3, 9,1, 0,1)
sizes = [psf.psfSize (pdata, e, theta, phi, 0.9) для e в энергиях]
return (энергии, np.array (размеры))
который можно использовать для построения кривой с помощью matplotlib:
>>> (e, s) = esize (pdata, 8, 345)
>>> импортировать matplotlib.pylab как plt
>>> plt.plot (e, s, marker = '')
>>> plt.xlabel ("Энергия (кэВ)")
>>> plt.ylabel ("Радиус (угловые секунды)")
>>> plt.title (r "$ \ theta = 8 '\ phi = 345 \ degree $")
>>> плт.текст (0,1; 0,9; "90%") Расположение файла REEF
Подпрограмме psfInit () требуется расположение файла REEF.
Хотя это можно жестко запрограммировать, безопаснее всего запросить
CALDB для его местоположения на случай, если он когда-либо будет обновлен.
Это можно сделать из командной строки или через Python,
как показано ниже.
unix% punlearn calquiz unix% calquiz telescope = изделие CHANDRA = режим REEF = h unix% pget Calquiz Outfile / soft / ciao / CALDB / данные / chandra / по умолчанию / reef / hrmaD1996-12-20reefN0001.подходит [1]
где в приведенных выше выходных данных предполагается, что переменная среды CALDB установлен на / soft / ciao / CALDB.
Использование модуля Python caldb4
Следующий код Python, использующий caldb4 модуль, предоставленный CIAO, может использоваться:
импорт psf
импорт caldb4
cdb = caldb4.Caldb (telescope = "CHANDRA", product = "REEF")
reef = cdb.search [0]
extno = cdb.extno ()
# Заменить описатель номера блока в конце '[..]'
риф = риф.split ('[') [0] + "[{}]". формат (extno + 1)
pdata = psf.
psfInit (подводный камень) Поскольку модуль caldb возвращает имя файла, используя нумерацию блоков FITSIO соглашение (где первый блок равен 0), но для psfInit требуется модель данных CXCDM соглашение (где первый блок равен 1), мы должны преобразовать номер блока. С файлом REEF, включенным в CALDB в выпуске CIAO 4.5, мы не на самом деле необходимо включить часть «[{}]. format (extno + 1)», поскольку файл будет load без номера блока, но это оставлено для полноты.
РИФ файл
Последнюю информацию о файле REEF можно найти в веб-сайт Chandra CALDB, в частности Страница калибровки HRMA.
Формат функции энергии в радиальном окружении описан в Памятка по калибровке OGIP CAL / GEN / 92-020.
См. Также
- калибровка
- ardlib
- инструменты
- acis_bkgrnd_lookup, acis_fef_lookup, acis_set_ardlib, адрес апраты, асфист comb_grating_spectra, comb_spectra, dither_region, dmarfadd, dmextract, eff2evt, Фулгарф hrc_bkgrnd_lookup, make_instmap_weights, mean_energy_map, mkacisrmf, Мкарф mkexpmap, мкгарф мкгрмф, mkinstmap, mkpsfmap, мкрмф, мкварф psf_project_ray, readout_bkg, rmfimg, скай2тдет, особый экстракт
Добавить: Myc-PSF-WT
Эти плазмиды созданы вашими коллегами.
Пожалуйста, примите во внимание
Главный исследователь, процитируйте статью, в которой были описаны плазмиды:
и включите Addgene в Материалы и методы ваших будущих публикаций.
Для вашего Материалы и методы раздел:
Myc-PSF-WT был подарком от Бенджамин Бленкоу (Плазмида Addgene # 35183; http: // n2t.сеть / addgene: 35183; RRID: Addgene_35183)
Для вашего Ссылки раздел:
Роль PSF в обеспечении зависимой от активатора транскрипции стимуляции процессинга пре-мРНК in vivo .
Розонина Е., Ип Дж. Я., Каларко Дж. А., Баковски М. А., Эмили А., Маккракен С., Такер П., Инглс С. Дж., Бленкоу Б. Дж.. Mol Cell Biol. 2005 августа; 25 (15): 6734-46. 10.1128 / MCB.25.15.6734-6746.2005
PubMed 16024807
Cohen & Steers Select Preferred and Income Fund, Inc.(PSF) Уведомление об источниках распространения согласно Разделу 19 (а)
НЬЮ-ЙОРК, 28 апреля 2021 г. / PRNewswire / — Этот пресс-релиз предоставляет акционерам Cohen & Steers Select Preferred and Income Fund, Inc. (NYSE: PSF) (далее «Фонд») информацию об источниках распределения для должны быть выплачены 30 апреля 2021 года, а совокупные выплаты — до текущего финансового года.
В декабре 2016 года Фонд внедрил политику управляемого распределения в соответствии с освобождением от уплаты налогов, выпущенным Комиссией по ценным бумагам и биржам.Политика управляемого распределения направлена на обеспечение долгосрочного потенциала общей доходности Фонда за счет регулярных ежемесячных распределений, объявленных по фиксированной ставке на обыкновенную акцию. Политика дает Фонду большую гибкость для реализации долгосрочного прироста капитала в течение года и ежемесячного распределения этой прибыли среди акционеров. Совет директоров Фонда может изменить, отменить или приостановить политику управляемого распределения в любое время, что может отрицательно повлиять на рыночную цену акций Фонда.
Ежемесячные выплаты Фонда могут включать долгосрочный прирост капитала, краткосрочный прирост капитала, чистый инвестиционный доход и / или возврат капитала для целей федерального подоходного налога. Возврат капитала включает выплаты, выплачиваемые Фондом сверх его чистого инвестиционного дохода и чистого реализованного прироста капитала, и такое превышение распределяется из активов Фонда.
Возврат капитала не облагается налогом; скорее, это уменьшает налоговую базу акционера в его или ее акциях Фонда. Сумма ежемесячных выплат может варьироваться в зависимости от ряда факторов, включая изменения в портфеле и рыночных условиях.
Во время каждого ежемесячного распространения информация будет размещаться на cohenandsteers.com и отправляться акционерам в виде одновременного уведомления. Однако эта информация может измениться в конце года, поскольку окончательные налоговые характеристики распределений Фонда невозможно определить с уверенностью до конца календарного года. Окончательные налоговые характеристики всех распределений Фонда будут представлены в форме 1099-DIV, которая отправляется по почте после окончания календарного года.
В следующей таблице представлены оценочные суммы текущего распределения и кумулятивные распределения, выплаченные в текущем финансовом году из указанных источников. Все суммы выражены на обыкновенную акцию.
СМЕТА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ | Апрель 2021 г. | ГОД ДО НАЧАЛА (YTD) 30 апреля 2021 г. * | ||
Источник | На акцию | % текущего | На акцию | % от 2021 года |
Чистый инвестиционный доход | 0 руб.0890 | 56,69% | 0,4298 руб. | 68,44% |
Чистая реализованная краткосрочная прибыль от капитала | 0,0000 долл. США | 0,00% | 0,0000 долл. США | 0,00% |
Чистая реализованная долгосрочная прибыль от капитала | 0,0680 руб. | 43,31% | 0 руб.1982 | 31,56% |
Возврат капитала (или другого источника капитала) | 0,0000 долл. США | 0,00% | 0,0000 долл. США | 0,00% |
Общее распределение тока | 0,1570 долл. США | 100,00% | 0,6280 долл. США | 100.00% |
Вам не следует делать никаких выводов об инвестиционной эффективности Фонда на основании суммы этого распределения или условий политики управляемого распределения Фонда. Суммы и источники распределения, указанные в этом Уведомлении, являются приблизительными, могут измениться со временем и не предоставляются для целей налоговой отчетности. Фактические суммы и источники сумм для целей бухгалтерского учета и налоговой отчетности будут зависеть от опыта инвестирования Фонда в оставшуюся часть финансового года и могут быть изменены в соответствии с налоговым законодательством.Суммы и источники распределения с начала года могут подвергаться дополнительным корректировкам.
* ФОНД ОТПРАВИТ ВАМ ФОРМУ 1099-DIV ЗА КАЛЕНДАРНЫЙ ГОД, КОТОРАЯ УКАЗЫВАЕТ, КАК ОТЧЕТАТЬ ОБ ЭТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯХ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ФЕДЕРАЛЬНОГО НАЛОГА НА ПРИБЫЛЬ
Совокупный совокупный доход Фонда с начала года до даты за 2021 финансовый год (с 1 января 2021 года по 31 марта 2021 года) представлен ниже. Акционерам следует учитывать взаимосвязь между совокупной совокупной доходностью с начала года до даты и совокупной ставкой распределения Фонда на 2021 год.Кроме того, ниже указана средняя годовая совокупная доходность Фонда за пятилетний период, заканчивающийся 31 марта 2021 года. Акционерам следует учитывать взаимосвязь между средней годовой совокупной доходностью и текущей годовой ставкой распределения Фонда на 2021 год. Информация о доходности и скорости распределения, раскрытая в таблице, основана на стоимости чистых активов Фонда на акцию (СЧА). СЧА Фонда рассчитывается как общая рыночная стоимость всех ценных бумаг и других активов, находящихся в собственности Фонда, за вычетом общей суммы обязательств, деленная на общее количество акций в обращении.Хотя показатели чистой стоимости активов могут указывать на результаты вложений Фонда, они не измеряют стоимость индивидуальных инвестиций акционера в Фонд. Стоимость инвестиции акционера в Фонд определяется рыночной ценой Фонда, которая основана на спросе и предложении акций Фонда на открытом рынке.
Информация о доходах и распределении фонда:
С 1 января 2021 г. по 31 марта 2021 г. | |
Совокупная прибыль с начала года до даты 1 | 0.80% |
Совокупный коэффициент распределения 2 | 2,37% |
| | |
Пятилетний период до 31 марта 2021 г. | |
Среднегодовая общая прибыль 3 | 8,71% |
Текущий годовой коэффициент распределения 4 | 7.10% |
| | |
1. | Совокупный совокупный доход с начала года до даты — это процентное изменение чистой стоимости активов Фонда за период с начала года, включая выплаченные распределения и предполагая реинвестирование этих распределений. |
2. | Совокупная ставка распределения за текущий финансовый период Фонда (с 1 января 2021 года по 30 апреля 2021 года), измеренная на основе долларовой стоимости распределений за период с начала года до текущей даты как процент от чистой чистой стоимости Фонда по состоянию на 31 марта 2021 года . |
3. | Средняя годовая общая доходность представляет собой сложное среднее значение общей годовой чистой прибыли Фонда за пятилетний период, заканчивающийся 31 марта 2021 года. Годовая общая прибыль — это процентное изменение чистой чистой прибыли Фонда за год, включая выплаченные распределения и предполагая реинвестирование этих распределений. |
4. | Текущая годовая ставка распределения — это годовая норма распределения текущего финансового периода как процент от чистой чистой стоимости Фонда по состоянию на 31 марта 2021 года. |
Инвесторы должны тщательно обдумать инвестиционные цели, риски, сборы и расходы Фонда перед инвестированием. Вы можете получить самые последние периодические отчеты Фонда, если таковые имеются, и другие нормативные документы, связавшись со своим финансовым консультантом или посетив cohenandsteers.com. Эти отчеты и другие документы можно найти в базе данных EDGAR Комиссии по ценным бумагам и биржам. Вы должны внимательно прочитать эти отчеты и другие документы перед инвестированием.
Акционеры не должны использовать информацию, представленную здесь, при подготовке своих налоговых деклараций. Акционеры получат форму 1099-DIV за календарный год, в которой будет указано, как сообщать о распределении средств для целей федерального подоходного налога.
Веб-сайт: https://www.cohenandsteers.com
Символ: (NYSE: CNS)
О компании Cohen & Steers. Cohen & Steers — ведущий глобальный инвестиционный менеджер, специализирующийся на реальных активах и альтернативных источниках дохода, включая недвижимость, привилегированные ценные бумаги, инфраструктуру, сырьевые ресурсы, сырьевые товары, а также многостратегические решения.Основанная в 1986 году, фирма со штаб-квартирой в Нью-Йорке и офисами в Лондоне, Дублине, Гонконге и Токио.
Заявления о перспективах
Настоящий пресс-релиз и другие заявления, которые Cohen & Steers могут сделать, могут содержать прогнозные заявления по смыслу Раздела 27A Закона о ценных бумагах 1933 года и Раздела 21E Закона о фондовых биржах 1934 года. , которые отражают текущие взгляды компании, среди прочего, на ее операции и финансовые показатели.Вы можете идентифицировать эти прогнозные заявления с помощью таких слов, как «прогноз», «полагает», «ожидает», «потенциал», «продолжает», «может», «будет», «следует», «стремится, «приблизительно», «предсказывает», «намеревается», «планирует», «оценивает», «предполагает» или отрицательные версии этих слов или других сопоставимых слов. Такие прогнозные заявления подвержены различным рискам и неопределенностям.
Соответственно, существуют или будут важные факторы, которые могут привести к тому, что фактические результаты или результаты будут существенно отличаться от указанных в этих заявлениях.Компания не берет на себя никаких обязательств по публичному обновлению или пересмотру каких-либо прогнозных заявлений, будь то в результате получения новой информации, будущих событий или иным образом.
ИСТОЧНИК Cohen & Steers
Ссылки по теме
https://www.