Хан Лю | это… Что такое Хан Лю?

Хан Лю (англ. Han Lue) — вымышленный персонаж, стритрейсер, один из главных героев серии фильмов Форсаж, в частности: «Тройной форсаж: Токийский дрифт» (2006), «Форсаж 4» (2009) и «Форсаж 5» (2011) и приквеле Бандиты (2008). Роль исполнил Сунг Канг.

Биография

Форсаж 4

Основная статья: Форсаж 4

В четвёртой части фильма Хан и Доминик Торетто вместе угоняют бензовозы в Доминиканской республике. Очередное дело оказалось успешным, но возникла одна проблема: вычислили всю команду налётчиков, и главной целью властей был Доминик. Хан предупредил его об этом лишь после нападения, во время дележа денег, вырученных от продажи бензина. Дом решил распустить команду, тем самым снизив риск, что возьмут всех. С этого момента Хан и Доминик разбежались.

Форсаж 5

Основная статья: Форсаж 5

Следующее появление героя — в пятой части фильма, когда Доминик, Брайн и Миа собирают команду, чтобы обчистить главного заправилу в Рио-де-Жанейро Эрнана Рейса. Помимо Хана в команду приглашены Роман Пирс и Тедж Паркер. Работа по планированию ограбления начинается с того, что вся банда грабит одну из точек Рейса, тем самым заставив его свезти все деньги в сейф камеры хранения Военной полиции Рио. И Хану было поручено ответственное задание — раздобыть отпечаток руки Рейса, чтобы использовать его для аутентификации на биометрическом сканере во время вскрытия. В этом деле ему помогла Гизела Харабо, также участвовавшая в ограблении. Во время ограбления Хан вместе с Романом помог Дому на время уйти от погони, выбив десять секунд окна, чтобы подменить сейф. И когда дело было сделано, Хан вместе с Гизелой получили свою долю и вместе отправились путешествовать.

Тройной форсаж: Токийский дрифт

Основная статья: Тройной форсаж: Токийский дрифт

В третьей части Хан в Токио, помогает в делах ДиКею, хотя на деле подворовывает у него. Судьба свела его с Шоном Босуэллом, попавшим в Японию из-за своей страсти к тачкам. Шон во время своего дебютного заезда разбил Хану машину Nissan Silvia S15, названную «Моной Лизой дрифт-гонок», и таким образом стал его должником. Но вместо сурового преследования Хан решил дать ему шанс и предложил работу. Вскоре Шон стал его представителем, получив в качестве персональной машины красный Mitsubishi Lancer Evolution IX из гаража Хана, на котором обучался у него дрифту. Финалом для Хана стал разрыв с ДиКеем, который узнал о левых доходах своего партнёра. Во время преследования ДиКеем на оживлённых улицах Токио Хан на своём Mazda RX-7 попал в аварию, спровоцированную Такеши, и погиб во взрыве. Шон не успел его спасти. Но в качестве расплаты за жизнь своего друга и учителя он выбрал заезд, в котором и победил короля дрифта. В конце фильма Шон встречается с Домиником и в дань памяти Хана устраивает ещё один заезд.

Машины

Дополнительные факты

• Первую роль в Форсаже Сунг Канг исполнил в Токийском дрифте (2006) и лишь после снялся во всех остальных. Сюжетная же линия от четвёртой и пятой частей фильма подходит к третьей. При том в последних фильмах Хан выглядел моложе, чем в первом.

Ссылки

• Хан Лю на IMDb. Проверено 26 июня 2011.
• The Fast and the Furious: Tokyo Drift: Synopsis. Проверено 26 июня 2011.

Кто озвучивает Хана Лю на русском?

Хан Лю

Михаил Тихонов

Александр Коврижных

Ответ:

Хана Лю в фильмах на русском языке в разное время озвучивали Александр Коврижных и Михаил Тихонов. Именно голоса этих людей вы слышите в фильмах в России с участием персонажа Хана Лю.

Диктор Александр Коврижных озвучил Хана Лю в фильме «».

Диктор Михаил Тихонов озвучил Хана Лю в фильме «».

Работа Михаила Тихонова в нашей студии

Другие видео из студии смотрите на нашем YouTube канале
Смотреть

#705

Олег Вирозуб

от 10 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#1573

Иван Чабан

от 10 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#205

Диомид Виноградов

от 10 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#706

Полина Щербакова

от 10 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#1042

Рамиля Искандер

от 10 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#1441

Роман Сопко

от 1 600 ₽

Скачать демоЗаказать

#1860

Артем Осипов

от 10 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#1789

Евгений Толоконников

от 8 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#1236

Сергей Костылев

от 10 000 ₽

Скачать демоЗаказать

#1740

Евгений Стрельцов

от 6 000 ₽

Скачать демоЗаказать

Популярные голоса дикторов

Мужские Женские Детские Известные Вокалисты Пародисты

Озвучка рекламных роликов и видео голосом Хана Лю

Мы можем озвучить ваш проект голосом Михаила Тихонова по выгодной цене! В нашей студии можно заказать озвучку самыми известными топовыми дикторами — это лучшие федеральные дикторы страны, актеры озвучивания и дубляжа, узнаваемые голоса кино, ТВ и рекламы. Озвучивайте проекты самыми узнаваемыми голосами в России!

Мы записываем дикторов в своей студии в Москве по адресу Большой Саввинский переулок, 9 стр. 3.
Наша студия оснащена всем необходимым оборудованием для профессионального озвучивания проектов любой сложности.
Вы можете лично присутствовать на записи диктора и контролировать весь процесс.
Для заказчиков из регионов мы можем организовать удаленную режиссуру по скайпу или телефону.

Лю, Хань | Факультет | Северо-западный инженер

доцент профессора компьютерных наук

Доцент статистики

Контакт

2233 Tech Drive
Mudd Room 3119
Evanston, IL 60208-3109

Электронная почта Han Liu

Magics Lab

9

2. Наука

Образование

Кандидат наук. Машинное обучение и статистика, Университет Карнеги-Меллона, Питтсбург, Пенсильвания

Биография

Хан Лю руководит лабораторией MAGICS (Современные искусственные общие интеллектуальные и компьютерные системы) в Северо-Западном университете. Он был директором центра глубокого обучения с подкреплением в Tencent AI Lab и был профессором Принстонского университета и Университета Джона Хопкинса. Он получил совместную докторскую степень в области машинного обучения и статистики на факультете машинного обучения Университета Карнеги-Меллона, которую консультировали Джон Лафферти и Ларри Вассерман. Его исследования лежат на стыке искусственного интеллекта и компьютерных систем, которые используют методы статистического машинного обучения на периферии и в облаках для достижения аналитических преимуществ. Хань Лю получил множество исследовательских наград, в том числе стипендию Альфреда П. Слоана в области математики, премию IMS Tweedie New Researcher Award, премию ASA Noether Young Scholar Award, премию NSF CAREER Award, премию Howard B Wentz Award и премию Umesh Gavaskar Memorial за лучшую диссертацию. В настоящее время он работает помощником редактора в Журнале Американской статистической ассоциации, Электронном статистическом журнале, Технометрике и Журнале управления портфелем.

Научные интересы

Моим основным исследовательским интересом является современный искусственный интеллект, который использует вычисления и данные как линзу для изучения машинного интеллекта. Чтобы добиться прогресса, я исследую это с точки зрения двойных окон статистического машинного обучения и компьютерных систем. Статистическое машинное обучение обеспечивает единую структуру, которая сочетает в себе неопределенность и логическую структуру для моделирования сложных явлений реального мира, в то время как компьютерные системы реализуют алгоритмы обучения с высочайшими гарантиями производительности. Вместе они представляют собой мощный инструмент для изучения сложных взаимодействий между большим количеством переменных, который имеет важное применение в современной науке. Успех этого исследования может революционизировать основы современной науки о данных и раздвинуть границы искусственного интеллекта.

Бывший исследователь

В последние годы моя исследовательская группа стремилась внести вклад в науку о данных и машинное обучение на фундаментальном уровне. Например, мы создали новую область исследований под названием непараметрические графические модели, которая объединяет возможности вероятностной графической модели и разреженных непараметрических методов. Это исследование получило награду IMS Tweedie (ежегодно присуждается Институтом математической статистики одному статистику за выдающийся вклад в статистическую теорию и методологию на раннем этапе своей карьеры) и награду ASA Noether (ежегодно присуждается Американскими статистическими ассоциациями одному исследователю за выдающиеся достижения). ранний вклад в непараметрическую статистику). Мы также разработали основанную на модели теорию статистической оптимизации, которая обеспечивает доказуемые гарантии для невыпуклых задач обучения. Наше исследование в этом направлении получило приз за лучшую работу по непрерывной оптимизации на 5-й Международной конференции по непрерывной оптимизации (присуждается каждые 3 года одной лучшей статье по непрерывной оптимизации). Совсем недавно мы разработали полную теорию выводов после регуляризации и выводов по принципу «разделяй и властвуй» для больших данных, которая служит основой для моей награды NSF CAREER. Мы также раздвинули границы новой области, называемой комбинаторным выводом для графических моделей, целью которой является разработка новой теории оценки неопределенности статистических моделей с неевклидовыми параметрами (например, графы, разбиения). Мои более ранние исследования в этом направлении получили стипендию Альфреда П. Слоана по математике. Наше исследование также получило почетное упоминание за лучшую общую статью на 26-й Международной конференции по машинному обучению, награду за выдающуюся работу на 16-й Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике, награду за лучшую статью в журнале National Science Research.

Домашняя страница Хань Лю

Домашняя страница Хань Лю

Я старший научный сотрудник The Blockhouse Technology Limited и Исследовательского центра блокчейна Оксфордского университетского колледжа, возглавляю команду по блокчейну. До этого я был научным сотрудником
в Университете Цинхуа, работая с профессором
Цзягуан Сунь.
Я получил докторскую степень. в Университете Цинхуа в 2017 году под руководством
Профессор Мин Гу.
Во время моего академического визита в Калифорнийский университет в Дэвисе в 2015 году я работал с профессором Чжэндонгом Су. Мои исследовательские интересы включают:

• Блокчейн, смарт-контракты, криптовалюта, цифровая идентификация
• Безнадежные технологии, децентрализованные протоколы и системы
• Формальные методы, регулятивные технологии в контексте финансов
• Разработка программного обеспечения, системная безопасность, языки программирования

• Сеть DCC [Выполняется] : Блокчейн с программируемым доверием
  • Новая модель программирования для расширения консенсуса с помощью настраиваемых и ненадежных вычислений.
  • Применяется в нескольких случаях использования, например, Stablecoin, культурная метавселенная, здравоохранение, банковское дело и т. д.
  • Связанные публикации: ICDCS ’21a/’21b, ACSAC ’22
• Committable [Выполняется] : децентрализованный протокол с открытым исходным кодом для Web3.
  • Занял первое место на Rebase Hackathon 2021, спонсируемом Ethereum Foundation
  • EDCON 2021 Talk, виртуальный, COSCon 2021 Talk, виртуальный
• Серафим [Выполняется] : Кроссплатформенный верификатор безопасности для смарт-контрактов блокчейна
  • ICSE ’18/’19/’20/’21, ESEC/FSE ’18, ASE ’18, ICPC ’19, ICDCS ’20, SRDS ’20
  • Devcon 4 Talk, Прага, Devcon 5 Talk, Осака
• DATE-ConFu [Завершено] : Динамический анализатор для приложений JVM.
  • NASAC ’17 (2-е место в конкурсе прототипов программного обеспечения)
• Closure* [Завершено] : Оптимизированный обфускатор для JavaScript
  • МКСЗ ’17
• Цмарт-Эдола [Готово] : Платформа формального моделирования для встраиваемых систем
  • МОДЕЛИ ’16, FSE ’14

1. TMI: токеномика стала проще для приложений Web3. .
   
   Хань Лю , Сюфэй Ван, Бинь Ван, Хусюань Чжэн, Сючао Лю.
   В материалах MODELS 2022, Канада, 2022.
2. Committable: децентрализованный и ненадежный протокол с открытым исходным кодом. .
   
   Хань Лю , Хуафэн Чжан, Бандао Чен, А.В. Роско.
   В материалах ICBC 2022, Virtual, 2022.
3. Cloak: переходные состояния в устаревших блокчейнах с использованием безопасных и общедоступных многосторонних вычислений вне блокчейна. .
   
   Цянь Рен, Инцзюнь Ву, Хань Лю , Юэ Ли, Энн Виктор, Хун Лэй, Лэй Ван, Бангдао Чен.
   В материалах ACSAC 2022, США, 2022.
4. CLOAK: основа для разработки конфиденциальных смарт-контрактов на блокчейне. .
   
   Цянь Рен, Хань Лю , Юэ Ли, Хун Лэй.
   В материалах ICDCS 2021, Virtual, 2021.
5. FastBlock: ускорение блокчейна с помощью аппаратной памяти транзакций .
   
   Юэ Ли, Хань Лю , Юаньлян Чен, Цзяньбо Гао, Чжэньхао Ву, Чжи Гуань, Чжун Чен.
   В материалах ICDCS 2021, Virtual, 2021.
6. BlockEye: охота за атаками DeFi на блокчейн .
   
   Бин Ван, Хань Лю , Чао Лю, Чжицян Ян, Цянь Рен, Хусюань Чжэн, Хун Лэй.
   В Proceedings of ICSE 2021 Demonstration Track, Virtual, 2021.
7. Защитите свой смарт-контракт от недобросовестных платежей .
   
   Юэ Ли, Хань Лю , Чжицян Ян, Бинь Ван, Цянь Рен, Лэй Ван, Бангдао Чен.
   В материалах SRDS 2020, Китай, 2020.
8. SafePay на Ethereum: платформа для обнаружения недобросовестных платежей в смарт-контрактах .
   
   Юэ Ли, Хань Лю , Чжицян Ян, Цянь Рен, Лей Ван, Бандао Чен.
   В материалах демонстрационного трека ICDCS 2020, Сингапур, 2020 г.
   
   
   Награда за лучшую демонстрационную работу
   
   
9. Seraph: включение кросс-платформенного анализа безопасности для смарт-контрактов EVM и WASM .
   
   Zhiqiang Yang, Han Liu , Yue Li, Huixuan Zheng, Lei Wang, Bangdao Chen.
   В материалах демонстрационного трека ICSE 2020, Корея, 2020.
10. Включение обнаружения клонов для Ethereum с помощью родимых пятен смарт-контрактов .
    
    Хань Лю , Чжицян Ян, Юй Цзян, Вэньци Чжао, Цзягуан Сунь.
    В материалах ICPC 2019, Канада, 2019.
11. На пути к автоматизированному тестированию децентрализованных приложений на основе блокчейна .
    
    Цзяньбо Гао, Хань Лю , Юэ Ли, Чао Лю, Чжицян Ян, Циншань Ли, Чжигуань, Чжун Чен.
    В материалах ICPC 2019, Канада, 2019.
12. EASYFLOW: не допускайте переполнения Ethereum .
    
    Цзяньбо Гао, Хань Лю , Чао Лю, Циншань Ли, Чжигуань, Чжун Чен.
    В материалах демонстрационного трека ICSE 2019, Канада, 2019 г..
13. EClone: ​​обнаружение семантических клонов в Ethereum с помощью эскиза символических транзакций .
    
    Хань Лю , Чжицян Ян, Чао Лю, Юй Цзян, Вэньци Чжао, Цзягуан Сунь.
    В материалах демонстрационного трека ESEC/FSE 2018, США, 2018 г.
14. S-gram: к аудиту безопасности с учетом семантики для смарт-контрактов Ethereum .
    
    Хань Лю , Чао Лю, Вэньци Чжао, Ю Цзян, Цзягуан Сунь.
    В материалах ASE 2018, Франция, 2018.
15. ReGuard: Поиск ошибок повторного входа в смарт-контрактах .
    
    Чао Лю, Хань Лю* , Чжао Цао, Чжун Чен, Бандао Чен и Билл Роско.
    В Proceedings of ICSE 2018 Demonstration Track, Швеция, 2018.
    (*Равный вклад)
16. SAFL: расширение и ускорение покрытия тестами с помощью символьного выполнения и управляемого фаззинга .
    
    Минчжэ Ван, Цзе Лян, Юаньлян Чен, Юй Цзян, Сюнь Цзяо, Хань Лю , Си Бинь Чжао и Цзягуан Сунь.
    В Proceedings of ICSE 2018 Demonstration Track, Швеция, 2018 г.
17. Jbench: набор данных гонок для параллельного тестирования .
    
    Цзянь Гао, Синь Ян, Юй Цзян, Хан Лю , Вэйлян Ин и Сянь Чжан.
    В материалах MSR 2018, Швеция, 2018.
18. Управление параллельным тестированием гонки данных с помощью ComRaDe .
    
    Цзянь Гао, Синь Ян, Юй Цзян, Хань Лю , Вейлян Ин, Желая Сунь и Мин Гу.
    В материалах ISSTA 2018, Нидерланды, 2018.
19. Проектирование контроллера шины многофункционального транспортного средства на основе модели с обеспечением безопасности .
    
    Юй Цзян, Хань Лю , Хоубин Сун, Хуэй Конг, Мин Гу, Цзягуан Сунь и Луи Ша.
    IEEE Transactions on Intelligent Transport Systems (T-ITS), 2018.
20. Стохастическая оптимизация запутывания программы .
    
    Хань Лю , Чэннянь Сунь, Чжэндун Су, Юй Цзян, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах ICSE 2017, Аргентина, 2017.
21. Надежная разработка CPS на основе моделей: от моделирования Stateflow до проверенной реализации .
    
    Юй Цзян, Хоубин Сун, Исяо Ян, Хань Лю , Мин Гу, Юн Гуань, Цзягуан Сунь и Луи Ша.
    ACM Transactions on Cyber-Physical Systems (TCPS), появится в 2017 г.
22. Приручение прерываний для проверки контроллеров шины промышленных многофункциональных транспортных средств .
    
    Хань Лю , Юй Цзян, Хуафэн Чжан, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах FM 2016, Кипр, 2016.
23. Формальное модельно-ориентированное проектирование многофункционального контроллера шины транспортного средства с обеспечением безопасности .
    
    Юй Цзян, Хань Лю , Хуэй Конг, Хоубин Сун, Мин Гу, Цзягуан Сунь и Луи Ша.
    В материалах FM 2016, Кипр, 2016.
24. Цмарт-БИПЭКС: Интегрированный инструментарий графического дизайна для программного комплекса .
    
    Хуафэн Чжан, Юй Цзян, Хань Лю , Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах MODELS 2016, Франция, 2016.
25. Проектирование гетерогенных синхронных встроенных систем на основе моделей .
    
    Хуафэн Чжан, Юй Цзян, Хань Лю , Хехуа Чжан, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах ASE 2016, Сингапур, 2016.
26. На пути к лучшему запутыванию программ: оптимизация с помощью языковых моделей (конкурс студенческих исследований) .
    
    Хан Лю .
    В материалах ICSE 2016, США, 2016.
27. Использование проверки во время выполнения для повышения качества медицинской практики .
    
    Юй Цзян, Хан Лю , Руй Ван, Мохаммад Хоссейни, Цзягуан Сунь и Луи Ша.
    В материалах ICSE 2016, США, 2016.
28. От моделирования потока состояний к проверенной реализации: подход к проверке и разработка контроллера поезда в реальном времени .
    
    Юй Цзян, Исяо Ян, Хань Лю , Хуэй Конг, Мин Гу, Цзягуан Сунь и Луи Ша.
    В материалах RTAS 2016, Австрия, 2016.
29. Проектирование смешанных синхронно-асинхронных систем с несколькими тактовыми генераторами .
    
    Юй Цзян, Хехуа Чжан, Хуафэн Чжан, Хан Лю , Сяоюй Сун, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, стр. 2220-2232, 2015.
30. Цмарт-ГалсБлок: набор инструментов для моделирования, валидации и синтеза многотактовых встраиваемых систем .
    
    Ю Цзян, Хехуа Чжан, Хуафэн Чжан, Синьян Чжао, Хань Лю , Чэннянь Сунь, Сяоюй Сун, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах FSE 2014, Китай, 2014.
31. iDola: Моделирование перехода к проверке и внедрению систем, управляемых прерываниями .
    
    Хань Лю , Хехуа Чжан, Юй Цзян, Сяоюй Сун, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах TASE 2014, Китай, 2014.
32. Выбор архитектуры для встроенных систем с помощью анализа планирования .
    
    Хань Лю , Хехуа Чжан, Юй Цзян, Сяоюй Сун, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах TASE 2014, Китай, 2014.
33. Расчет надежности системы на основе динамического анализа многозвенной программы .
    
    Юй Цзян, Хехуа Чжан, Хан Лю , Сяоюй Сун, Уильям Н.Н.Хунг, Мин Гу и Цзягуан Сунь.
    В материалах ESEC/FSE 2013, Россия, 2013.
34. ConFu: стохастическая оптимизация параллелизма с фаззингом с помощью анализа символьной трассировки .
    
    Хан Лю , Чжицян Ян, Ин Фу, Юэ Чжао, Цзянь Гао, Ю Цзян и Цзягуан Сунь.
    Технический отчет (электронная почта для доступа), 2018 г.

• Рецензент IEEE Transactions on Software Engineering
• Рецензент IEEE Transactions по промышленной информатике
• Член ПК BIOTC 2020
• ПК-участник ASE Demo 2019
• ПК-участник BlockSys 2019, 2020
• Суб-рецензент NDSS 2019
• Подрецензент FSE 2016 Artifact
• Ассистент преподавателя: предметные языки, 2014/2015/2016.
• Ассистент преподавателя: Моделирование и проверка программных систем, 2015.
• Ассистент преподавателя：Программирование на C, 2013.

• PI, Методы динамического анализа параллельного программного обеспечения (2019–2021, Национальный фонд естественных наук Китая)
• PI, Автоматическое обнаружение ошибок в параллельном программном обеспечении (2017–2019, Китайский постдокторский фонд)

• Первое место на хакатоне Rebase/Ethereum 2021, 2021
• Лучшая демонстрационная работа ICDCS 2020, 2020
• Стипендия Ethereum Foundation для Devcon4, 2018 г.