Номера людей: Красивые номера для телефона

Содержание

Федеральные и городские номера телефонов

При покупке сим-карты абоненту выдается уникальный телефонный номер в одном из форматов: федеральном или городском. Сегодня многие операторы продают номера в паре, то есть одновременно можно пользоваться федеральным и городским номером.

Разберемся, в чем разница и особенности этих форматов.

Чем отличаются федеральный и городской номер

Номер телефона в федеральном формате — это привычные всем 11-значные номера, в которые входят элементы:

  • +7 — международный код страны Российской Федерации;
  • Префикс — три цифры, которые обозначают оператора и регион (905, 961, 987 и т.д.). Каждый оператор имеет в регионе определенный перечень префиксов, многие из них уже давно известны россиянам. Например, люди знают, что звонок из Москвы, если видят на мобильном цифры 926 (Мегафон), 916 (МТС), а вот у «Билайна» нет такой четкой тенденции, его коды 903, 905 используются во многих регионах.
  • Уникальный 7-значный номер абонента.

Например, федеральный номер МТС Москвы выглядит так: +7-916-ххх-хх-хх, а федеральные номера Мегафон часто начинаются с префикса 926: +7-926-ххх-хх-хх. Федеральный номер является международным, то есть чтобы позвонить из-за границы, нужно набрать ту же последовательность цифр, что и в России.

Городской номер по виду совпадает с обычными номерами городской стационарной сети. В Москве он состоит из 7 цифр. Однако стоит учитывать, что с мобильного телефона или с городского нужно набрать не только 7 цифр без кодов и префиксов.

Это связано с тем, что в столице действует закрытый формат нумерации, и использовать набор без кода города либо оператора нельзя. Закрытый план нумерации обусловлен и тем, что для Москвы сегодня действует не один, а два кода — 495 и 499. Получается, что один семизначный номер может быть в двух кодах.

Также, если звонить из другого региона, нужно набирать городской номер с кодом города, скажем, (495)553-66-78, или с кодом региона (987)553-66-78, но для этого нужно знать полный федеральный номер.

Итак, главное отличие федерального номера от городского — они имеют международный формат из 11 цифр, и звонить на него можно как по домашнему региону, так и из-за рубежа одинаково.

Для кого созданы городские номера

Городские номера сотовых телефонов обычно интересны для бизнеса, связанного с клиентскими сервисами. Такие номера выбирают службы такси, доставки еды, автосервисы, интернет-магазины и т.д. Для таких компаний городской номер однозначно выгоден:

  • Клиенту нужно запомнить всего 7 цифр вместо 11, как в федеральном номере. Чаще всего компании покупают красивые и легко запоминаемые номера, вроде 555-33-33 и др., в которых цифры образуют последовательность. Более дорогими считаются номера с кодом 495.
  • Городские номера ассоциируются с надежной компанией, которая имеет собственный офис, подключенный к стационарной городской сети. Хотя сегодня владеть городским сотовым номером может и обычный студент, ведущий микробизнес из съемной комнаты
  • Городские номера красиво выглядят в наружной рекламе, будь то баннеры, полиграфия или визитки.

Обычные городские телефоны частные лица сегодня подключают крайне редко, а вот городские номера от сотовых операторов, напротив, набирают популярность. Вызовы со стационарных телефонов на городские номера бесплатны, и для людей, которым важно экономить, этот момент может стать определяющим при выборе компании.

Ключевые преимущества городских номеров

У городских номеров от сотовых операторов есть еще как минимум 3 ключевых выгоды по сравнению с федеральными номерами или номерами от стационарной сети.

  • Можно без проблем сменить офис. Сим-карта вставляется в обычный сотовый телефон, а это означает, что он не привязан к местоположению. Не нужно тянуть новую линию при переезде или прерывать работу. А еще эту сим-карту можно передать в регионы, где у компании пока нет офиса или представительства.
  • Быстрое подключение. С городским номером не нужно приобретать дорогое оборудование и ждать, пока монтажники протянут провода.
  • Огромные возможности для настройки телефонии. Именно к городским номерам можно подключить переадресацию, настроить многоканальность, запись звонков и т.д.

Однако нужно учитывать, что обслуживание городского номера стоит дороже.

Недостатки прямого номера

Итак, у прямых номеров довольно много преимуществ, в основном для тех, кто занимается бизнесом. Но есть и несколько недостатков:

  • Нельзя узнать, на какой именно номер звонили, прямой или его федеральную версию — это может иметь значение для статистики обращений, к примеру.
  • Абоненты не смогут отправить SMS на прямой номер, необходимо обязательно знать его мобильную версию.
  • При вызове с прямого номера у абонента отобразится федеральный номер, совпадать будут только последние 5-7 цифр, если это парные номера.
  • Нет возможности подключить более одного прямого номера к одному мобильному.

Несмотря на эти моменты, есть устойчивый спрос на дополнительные прямые номера “Билайн”, “Мегафон” и МТС.

Комплекты федеральных и городских номеров

Городской номер является дополнением к федеральному номеру. Это означает, что нельзя купить только городской номер “Билайн” — у него обязательно будет федеральная версия, причем она может не совпадать с коротким номером.

У “Мегафона” есть перечень тарифов, на которых дополнительно можно подключить прямой номер. Абонентская плата по тарифу с двумя номерами дороже.

“Билайн” предлагает отдельную услугу “Городской номер” — добавление 6/7-значного городского номера к любому тарифу. После подключения дополнительной платной услуги оператор выполняет переадресацию с дополнительного номера на федеральный. Переадресация бесплатная. Услуга с аналогичным названием есть и у МТС. Оператор предлагает использовать городской номер на любом тарифе, а стоимость безлимитной переадресации зависит от основного тарифного плана на мобильном номере.

Несмотря на наличие прямого номера, при исходящих звонках и отправке СМС в качестве номера абонента будет определяться основной федеральный номер.

Чтобы преобразовать городской номер в федеральный, достаточно добавить префикс. Но для этого необходимо знать, какой оператор предоставил городской номер в дополнение к федеральному.

«Звонки смерти», или на какие номера жители разных стран боятся звонить и отвечать

В каждой стране есть свои городские легенды, повествующие о плохих приметах, призраках или существах, которые годами пугают людей. С развитием технологий стали появляться многочисленные страшилки, связанные с номерами телефонов. Сегодня мы расскажем о номерах, на которые жители разных стран боятся звонить или отвечать. Ведь они считаются так называемыми номерами смерти.

666-666-6666 или 1-666-666-6666

Некоторые люди действительно верят, что с таких номеров звонит сам дьявол, поэтому отвечать на них категорически не рекомендуется. А как только адресат получил подобный звонок, в большинстве случаев, номер самым загадочным образом просто исчезает из телефона.

999-9999

В Таиланде проклятым номером является 999-9999. Считается, что если позвонить по этому номеру и загадать желание, то оно хоть и исполнится, однако в течение нескольких дней звонившего ждет гибель.

«Красные номера»

Жители Пакистана верят, что ни в коем случае нельзя отвечать на звонок, если номер телефона на экране высвечивается красным цветом. В противном случае громкий высокий звук, который вы услышите из динамика, разорвет ваши перепонки и вы умрете на месте.

090-4444-4444

В Японии этот номер всем известен как номер Садако, призрака из фильма ужасов «Звонок». Если позвонить или ответить по этому номеру, то с другого конца провода до вас донесется пронзительный оглушающий крик, а в течение следующей недели вы погибнете от несчастного случая.

0 888 888 888

В Болгарии также есть свой проклятый номер, который убивает тех, в чьем мобильном телефоне он записан.

1-000-000-0000

Данного номера страшатся жители некоторых Азиатских стран, ведь, по их мнению, если позвонить на него, то мужской голос скажет вам распространить этот номер телефона среди 15 человек, иначе вас ждет смерть.

666

В США городская легенда гласит, что если набрать номер 666, то свяжешься с самим дьяволом.

Недорогие и Комфортные номера отеля Riverstar Сочи для отдыхающих и деловых людей

Номера отеля отличает простая геометрия, много естественного света, стильные и элегантные цвета отделки, современные технологии, чистота и комфорт. В стоимость номера входит wi-fi.

3 этажа и мансарда.

Количество: 54 номеров

 

Двухместный стандарт

Количество: 30 номеров
Площадь: 17 м² и 21 м²

Современный однокомнатный номер. В номере одна двуспальная кровать «Kingsize» или две односпальных кровати, ортопедические матрасы, телевизор, кондиционер, чайник, сушилка для одежды, холодильник, рабочий стол, ванная комната с душевой кабиной, фен, тапочки. В стоимость номера входит wi-fi.


Трехместный стандарт

Количество: 10 номеров
Площадь: 21 м²

Стильный и современный однокомнатный номер. В номере одна двуспальная кровать «Kingsize» с одной односпальной кроватьюили три односпальные кровати, ортопедические матрасы, телевизор, кондиционер, холодильник, чайник, сушилка для одежды ,рабочий стол, ванная комната с душевой кабиной, фен, тапочки. В стоимость номера входит wi-fi.


Стандартный двухместный номер с креслом

Количество: 3 номера
Площадь: 23 м²

Просторный однокомнатный номер с балконом. В номере одна двуспальная кровать «Kingsize» и кресло-кровать, ортопедические матрасы, телевизор, кондиционер, холодильник, сушилка для одежды,рабочий стол, чайник, ванная комната с душевой кабиной, фен, тапочки. В стоимость номера входит wi-fi.


Стандартный семейный номер с балконом

Количество: 3 номера
Площадь: 23 м²

Просторныйоднокомнатный номер с балконом. В номере одна двуспальная кровать «Kingsize» и диван-кровать на 2 персоны, ортопедические матрасы, телевизор, кондиционер, холодильник, сушилка для одежды,чайник, рабочий стол, ванная комната с душевой кабиной, фен, тапочки. В стоимость номера входит wi-fi.


Стандартный двухместный номер с мини-кухней

Количество: 8 номеров
Площадь: м²

Стильный и комфортный номерСтудио. В номере одна двуспальная кровать «Kingsize», ортопедический матрас, кухня со всем необходимым, микроволновая печь, стиральная машина, телевизор, кондиционер, чайник, холодильник, сушилка для одежды, рабочий стол, ванная комната с душевой кабиной, фен, тапочки. В стоимость номера входит wi-fi.

Виртуальный тур

AirDrop «сливает» номера телефонов пользователей посторонним людям

Исследователи кибербезопасности обнаружили, что функция AirDrop может помочь мошенникам достать номер телефона пользователя. Для этого злоумышленнику нужно всего лишь иметь подключение к WiFi и быть поблизости с жертвой. При этом Apple знала об этой уязвимости еще с 2019 года, однако не предприняла никаких действий для ее устранения. Как предотвратить утечку — разобралась «Газета.Ru».

В функции AirDrop была обнаружена уязвимость, которая позволяет пользователям Mac и iPhone передавать файлы между устройствами по беспроводной сети, сообщает портал Mashable. Благодаря этой бреши в системе безопасности, AirDrop раскрывает электронные адреса и номера телефонов пользователей посторонним лицам.

Команда исследователей утверждает, что об этом недостатке AirDrop компания из Купертино была предупреждена еще в 2019 году, однако до сих пор ничего не сделала.

«Злоумышленник может узнать номер телефона и адрес электронной почты пользователя AirDrop. При этом им даже не нужно знать человека. Злоумышленник должен находиться достаточно близко к цели и установить Wi-Fi-соединение между устройствами»,— говорится в пресс-релизе исследовательской группы.

Стоит отметить, что это не единственный раз, когда AirDrop подрывает конфиденциальность пользователя. Так, в 2019 году исследователи обнаружили, что они могут определять телефонные номера пользователей на основе частичных хешей, которые отправляет AirDrop. Однако пока неизвестно, была ли эта проблема устранена Apple, тем более что по своему характеру она похожа на уязвимость, раскрытую на этой неделе.

«Корень обнаруженных проблем лежит в использовании Apple хеш-функций для «запутывания» обмениваемых телефонных номеров и адресов электронной почты во время процесса обнаружения AirDrop. Однако исследователи из Технического университета Дармштадта уже показали, что хеширование не может обеспечить обнаружение контактов с сохранением конфиденциальности.

Ведущий исследователь угроз в Avast Мартин Хрон объяснил, что хеш — это односторонняя математическая функция, которая осуществляет вычисления на основе предоставленных входных данных и выводит «отпечаток», который всегда имеет постоянную длину, независимо от длины входных данных.

«Одинаковые входные данные всегда имеют одно и то же хеш-значение на выходе. Самая важная особенность хеша заключается в том, что, зная его значение, вы не сможете восстановить входные данные. Проблема в том, что в этом случае входные данные — это информация с низкой сложностью, поскольку номер телефона ограничен по длине и состоит только из цифр. Современные вычислительные мощности позволяют легко «перебрать» число из хеша, пробуя каждую возможную комбинацию входного числа, и вычислить его хеш», — рассказал эксперт.

Директор Центра Solar appScreener компании «Ростелеком-Солар» Даниил Чернов в беседе с «Газетой.Ru» упомянул, что принцип работы AirDrop связан с процессом аутентификации, который должны пройти оба устройства для успешного соединения. В момент, когда пользователь на Mac или iPhone выбирает файл и способ передачи «поделиться через AirDrop», устройство начинает отправлять Bluetooth-сигнал. В данном случае передаются хеш номера телефона и Apple ID. Второе устройство автоматически принимает хеш и сравнивает его с тем, что записан на устройстве.

Если они совпадают, происходит обмен необходимыми данными. Таким образом, происходит процесс аутентификации двух iOS-устройств при передаче файлов. При этом если человек активирует опцию принимать запросы на передачу данных от всех, то процесс аутентификации будет проходить автоматически.

«Смысл хеширования в том, чтобы кто-то извне не смог получит хеш и понять, какие данные в нем зашифрованы. При этом устройства, которые им обмениваются, располагают этой информацией, поэтому могут сравнить по хешу данные и идентифицировать, что устройство находится в списке доверенных контактов. Так, имея базу данных существующих телефонных номеров или email, злоумышленник может сгенерировать хеш и методом отправки множества различных запросов с этим хешом к чьему-либо устройству, определить номер или email, который с ним связан. Номер телефона вычислить проще, так как всевозможных вариаций меньше, нежели в случае с электронной почтой», — объяснил эксперт.

Также Чернов отметил, что найденная уязвимость AirDrop на самом деле является особенностью функции iOS, которая позволяет пользователям Mac и iPhone передавать файлы между устройствами по беспроводной сети.

Она не классифицируется сообществом информационной безопасности как уязвимость.

В данном случае хеширование Apple ID и номера телефона происходит по протоколу SHA-256, который признается достаточно защищенным.

«Для реализации атаки злоумышленнику необходимо находиться в зоне действия Bluetooth-сигнала пользователя, что не позволяет сделать атаку массовой. В опасности могут быть только те пользователи, которые находятся относительно близко к злоумышленнику, и у которых в настройках выбрана опция принимать запросы от всех», — поделился Чернов.

Для снижения рисков утечки данных рекомендуется пользователям изменить режим обнаружения AirDrop с установленного по умолчанию «Для контактов» на «Прием выкл», советует директор по ИТ компании Oberon Дмитрий Пятунин.

«Также не советуем открывать окно «Поделиться» в общественных местах и вводить пароль в Wi-Fi-сети. Именно в трех вышеперечисленных случаях устройство отправляет BLE-пакеты, которые содержат результат от шифрования номера телефона», — посоветовал эксперт.

Эксперты предупредили россиян о звонках мошенников с номеров близких :: Общество :: РБК

Фото: Никита Попов / РБК

Мошенники могут похитить личные номера россиян и использовать их в течение нескольких дней, в том числе осуществляя целевые атаки на близких жертвы. Об этом сообщили в компании по стратегическому управлению цифровыми рисками Bi.Zone, передает «РИА Новости».

«Личные номера россиян находятся в использовании у злоумышленников в среднем один-два дня. В случае с организациями срок может составить до одной недели. За этот период с них могут провести множество мошеннических звонков, при этом владельцы номеров не заподозрят стороннее использование», — говорится в сообщении.

По данным компании, помимо массовых обзвонов, при которых мошенники используют заранее подготовленные списки номеров, существуют целевые атаки — когда подменяются контакты близких людей или конкретных организаций. «Любой номер телефона может использоваться злоумышленниками для обмана близких жертве людей. Например, они могут попросить перевести деньги в долг или узнать чувствительную информацию», — пояснил директор по противодействию мошенничеству Bi.Zone Антон Окошкин.

По его словам, многие люди даже не задумывались о том, что их могут обмануть подобным образом, «когда на экране телефона высвечивается знакомый номер».

В Bi.Zone также уточнили, что подобную схему могут использовать против политиков и звезд шоу-бизнеса с целью запугать их или спровоцировать. Если жертва поддается на уловки мошенников, запись беседы могут выложить в публичный доступ.

Женщина нашла тайную комнату под кроватью номера в отеле: Люди: Из жизни: Lenta.ru

Пользовательница TikTok по имени Эддисон, зарегистрированная под никнеймом @addisoncassel, рассказала, как обнаружила секретную комнату под кроватью номера в отеле, где остановилась с бабушкой.

«Я была в отеле и лежала на кровати, когда заметила прорезь в полу. Мы с бабушкой решили открыть ее. Отверстие прикрывала двухслойная заглушка», — объяснила она в ролике.

Материалы по теме

00:03 — 15 мая 2019

Проклятое золото

Инженер нашел на дне океана легендарное сокровище. Оно сломало ему жизнь

00:04 — 14 сентября 2019

На записи виден покрытый ковром пол, в котором сделана прорезь. Под заглушкой оказалось небольшое пустое помещение. Женщина отметила, что остановилась в одноэтажном мотеле, поэтому очень удивилась, что нашла тайный подпол.

Пользователи TikTok посмотрели запись более 4,6 миллиона раз. Видео набрало более 315 тысяч лайков и тысячи комментариев.

Некоторые из зрителей предложили рациональные объяснения: «Это может быть бойлерная или бомбоубежище, особенно в старом отеле», — написал один из них. «Это подвал. Он есть в каждом отеле», — отметил второй комментатор.

Другие пользователи вспомнили, что подобная ситуация была показана во множестве фильмов ужасов. «Однажды я смотрел фильм о безумном владельце отеля, где в каждый номер вели подземные тоннели, и он убивал постояльцев во сне», — написал один из них. «Я бы уехал», — сказал второй юзер.

В следующем видео Эддисон высказала свое мнение относительно этих теорий. «Наверное, это просто подвал. Но в нем нет ни труб, ни проводов», — сказала она. Блогерша продемонстрировала, что комната оказалась заброшенной и полной пыли и паутины.

Ранее сообщалось, что в графстве Сассекс 23-летний мужчина обнаружил подземные комнаты и туннели в доме своей семьи, построенном 500 лет назад. Внутри британец нашел давно спрятанные «сокровища»: старинные книги, школьные парты, которые использовались в XIX веке, сейф, бумаги с информацией о доме и несколько писем.

Как быть, если ваша нейросеть включает в генерируемые тексты реальные телефонные номера людей?

Как обуздать GPT-3

Компания OpenAI готовится к открытию коммерческого API к GPT-3, своей самой новой и крупной нейросети для генерации текста. В рамках подготовки компания создаёт систему фильтрации контента, чтобы не давать ей публиковать личную информацию людей.

Инженеры разрабатывают эту систему, к примеру, для того, чтобы она не выдавала личные телефоны людей. Работа идёт уже более года, и в лаборатории машинного обучения из Сан-Франциско предполагают, что выпустят API уже в этом году.

Зачем нужен такой фильтр?

В декабре 2020 года специалисты по информатике из различных учебных заведений и компаний – например, Стэнфорда, Калифорнийского университета в Беркли, OpenAI и Google – в совместной работе показали, что GPT-2, предшественницу GPT-3, можно спровоцировать на включение в генерируемый ею текст персональной информации людей. Такая информация может включать имена людей, их адреса, телефонные номера и номера социальной страховки.

Более того, команда обнаружила, что не менее чем в 0,1% всех текстов, которые генерировала GPT-2 – и это по консервативным оценкам – цитируются длинные отрезки текста из документов, входящих в обучающий набор данных. Иначе говоря, в миллионах страниц публично доступного текста, собранных с интернета для обучения нейросети, содержится утекшая или ошибочно опубликованная личная информация, или же защищённый авторский правом контент. И все эти данные попадают в выдаваемый GPT-2 текст.

Исследовательская команда также отметила, что личную информацию можно извлекать и из диалогов с GPT-2, хотя эти записи появляются в обучающих данных всего по одному разу.

И не только эти исследователи заметили эту проблему.

Хилари Мэсон, сооснователь стартапа Hidden Door, создающего онлайновую платформу для текстовых игр, игралась с публичным доступом к GPT-2, и заметила нечто странное. В конце сгенерированной нейросетью заметки криминальных новостей был приведён телефонный номер, и написано, что он принадлежит полицейскому департаменту в Орегоне. Первые три его цифры, 503, говорили о том, что это может быть реальный номер – это был код региона, покрывающий Портленд, Салем и Бивертон. Оказалось, что номер был действительно настоящим, только он не принадлежал полицейским.

«Мне это показалось странным, — рассказала нам Мэсон. – Мне хотелось узнать, реальный ли это номер, и я поискала его в интернете. Оказалось, это был номер не полицейского участка, а общественного центра из Орегона».

Нейросети OpenAI обучаются генерировать текст, находя закономерности в написанном людьми. Эти знания используются для предсказания слова, которое, вероятно, должно следовать за текстом, заданным пользователем. Это позволяет человеку задать программе первое предложение истории или какой-нибудь поэмы, или ввести вопрос, и код сгенерирует текст, который, по мнению программы, должен идти далее. Нейросеть будет конструировать предложения и параграфы, статьи и ответы в чате, так, что они на первый взгляд кажутся связными, но при ближайшем рассмотрении оказываются белибердой.

Некоторые слова связаны между собой прочнее других, и эти закономерности не остаются без внимания GPT-2 и GPT-3. К примеру, слово «бумага» вероятнее окажется рядом со словами «писать» или «дерево», чем со словами «бетон» или «ботинок». Вводя слова типа «позвонить» или «телефон», вы повышаете вероятность того, что эти языковые модели выдадут что-то близко связанное с этими понятиями – к примеру, телефонные номера людей.

Творческое использование памяти?

Сложно сказать, изрыгнула ли модель чей-то телефонный номер, взятый из обучающих данных, или она просто составила вместе несколько случайных цифр, ненароком сложившихся в правильный номер. В приведённом выше примере с телефоном якобы полицейского участка из Орегона, Мэсон не давала модели входных данных, непосредственно вызывающих извлечение из памяти телефонного номера. Она просто попросила GPT-2 сгенерировать отрывок текста, и получила выдуманную статью с телефонным номером общественного центра.

Она считает, что в данном случае номер присутствовал в обучающих данных GPT-2, и нейросеть его сохранила. Она считает, что слова «Орегон» и «контакты» в тексте заставили нейросеть выдать телефонный номер. Вполне вероятно, что эти слова появлялись рядом с десятью цифрами телефонного номера на странице, которую сохранили в набор обучающих данных.

Мэсон хотела посмотреть, с какой вероятностью GPT-2 сгенерирует реальный номер телефона, и из любопытства попросила нейросеть создать числа, содержащие цифры 617 – телефонный код для Бостона, Массачусетс. И GPT-2 действительно выдала список номеров вида 617-XXX-XXXX, хотя большая их часть не была действительными телефонами. Сложно сказать, запомнила нейросеть правильные номера, или они получились ненамеренно, когда GPT-2 заполняла пустые места случайными цифрами. Вполне возможно, что иногда она может выдать последовательность, которая окажется чьим-то телефонным номером.

«В ней спутались возможности создавать данные по шаблонам и извлекать их из памяти, — сказала Мэсон. – Она может без причин выдать реальные телефонные номера, но вероятность этого повышается, если вы просите её напрямую. Языковые конструкции, призывающие выдать телефонный номер, не отличаются разнообразием, поэтому неудивительно, что на выходе мы получаем эти номера».

Если GPT-3 выдаёт в чате или в выдуманной статье телефонный номер, это, вероятно, происходит потому, что эти цифры где-то встречались в интернете, и попали в обучающие данные, хотя есть крохотный шанс, что нейросеть создала их случайно, не встречав их ранее. Этот вопрос мог бы решить поиск нужных цифр в обучающих данных.

Проблема в том, что эти модели, работающие по принципу машинного обучения, в коммерческом продукте – допустим, в чате поддержки – могут выдать реальные личные данные человека, который не хотел, или больше не хочет их публиковать, и уж точно не делился ими с целью их использования в чат-ботах. Представьте, что злоумышленник захочет обмануть жертв или воспользоваться их личностью, и всё, что ему нужно – это запустить программу от OpenAI, или найти её работающий вариант у какого-нибудь провайдера, и выведать персональные данные в разговоре с ботом.

Учёные и инженеры уже отмечали, что подобная технология может нарушать законы, защищающие личные данные – такие, как GDPR в Европе или CCPA в Калифорнии. Достаточно ли защищены персональные данные, хранящиеся в базах нейросетей в качестве обучающих баз, в качестве весов или других величин? Что, если кто-нибудь подаст запрос на удаление своих данных – придётся ли переучивать сеть заново? Или можно будет просто удалить их из базы? Исследователи считают эту область юридически размытой.

Нужно отметить, что на сегодня риск возникновения вреда минимален – довольно сложно добиться того, чтобы в выходе языковой модели появились персональные данные, к тому же система обучена на данных, большая часть которых является публичной. Однако есть опасения, что с течением времени эти системы будут становиться всё более мощными, потреблять больше и больше данных со всё большего количества источников. В итоге, если инженеры не продумают хорошенько, как их творения можно будет использовать в нехороших целях, есть риск, что доступные всем инструменты с ИИ будут выдавать персональные данные людей.

Ариель Герберт-Восс, одна из исследователей, изучавших OpenAI, сказала, что GPT-2 и GPT-3 генерируют текст, содержащий информацию, похожую на персональные данные, примерно в 20% случаев. При этом сами данные оказываются реальными в 1% случаев. Попытки получить чей-то конкретный телефонный номер увенчиваются успехом примерно в 1% случаев.

Шансы могут казаться вам мизерными, но если масштабировать их на тысячи и миллионы разговоров, утечки информации могут стать проблемой. OpenAI, готовясь выпустить GPT-3 в общий доступ, не рассчитывает на случай, и создаёт фильтр, который будет очищать генерируемый текст не только от телефонных номеров, но и от любых проблемных личных данных.

Притворяйся, что умеешь, пока не получится по-настоящему

Сбор данных программой, работающей на принципе машинного обучения – это палка о двух концах. Нет ничего хорошего в том, что модель вдруг вспомнит ваш телефонный номер, однако стоящая за ней технология может принести и пользу.

Брэд Дуайер, основатель и технический директор стартапа Roboflow, занимающегося компьютерным зрением, работал над смежным проектом Stack Roboflow. Он тренировал модель GPT-2 по образу и подобию сайта с вопросами и ответами Stack Overflow, чтобы узнать, может ли она выдавать полезные ответы на вопросы о программировании. Он хотел создать языковую модель, способную понимать не только естественный язык, но и языки программирования, чтобы она помогала людям решать проблемы, связанные с программированием. Однако ранние эксперименты показали, что ожидания от модели были слишком завышенными.

Инструмент Stack Roboflow, генерирующий ответы на вопросы, полезен, только если вопросы точные и правильно заданные – ведь тема программирования очень технологична. Поэтому необходимо вспоминать нужную информацию буквально: к примеру, приводить точные отрывки из программ, или давать работающие ссылки на настоящие репозитории и документацию. Пока что модель GPT-2 с этим не справляется из-за вариативности её выходных данных.

«Она не подошла для задачи, — сказал Дуайер. – На первый взгляд текст выглядел правдоподобно, был похож на язык „ботаников“, содержал ссылки на документацию и веб-сайты, однако часто эти ссылки были просто выдуманными. Однако иногда система выдавала и реальные URL».

«Языковым моделям нужно уметь обучаться многому, при этом выдавая данные выборочно. Мы хотим получить полезный инструмент, не вываливающий данные случайно – поток данных должен быть контролируемым. Он может знать кучу телефонных номеров, но мы хотим, чтобы он не выдавал персональную информацию. Фильтрация контента остаётся открытой задачей».

В общем, технология OpenAI не может надёжным образом вспоминать конкретные подробности – типа ссылок на библиотеки и документацию – для работы в таких приложениях, как Stack Roboflow. Но при этом она достаточно хороша для того, чтобы случайно выплёвывать чьи-нибудь личные данные в разговоре.

Если беседовать с машинами подолгу, диалоги получаются странными. Массивные нейросети для генерации текста могут выдавать фантастические истории о говорящих единорогах. Их можно обманом заставить написать антиутопические эссе, предупреждающие о вреде ИИ. Или же, если говорить о более практичном применении, они иногда выплёвывают телефонные номера людей.

Появление реальной личной информации в данных, выдаваемых ИИ-моделями, пугало нас и ранее. Исследователи годами предупреждали нас, что машинно-обучаемые модели могут выдавать информацию, содержавшуюся в обучающих данных. Этой особенности подвержены всякие нейросети, а не только гиганты типа GPT-2 и GPT-3 от OpenAI или Meena от Google.

Фильтр от OpenAI для GPT-3 будет изучать выходные данные, переписывая текст, и заменяя в нём потенциально реальные телефонные номера на случайные. К примеру, если он увидит номер из десяти цифр, начинающийся с реального кода области, он заменит его чем-то очевидно ненастоящим, вроде 111-111-1111 или 012-345-6789. У других типов информации, вроде адресов, такой чёткой структуры нет, и поэтому их будет тяжелее отфильтровать. OpenAI ищет какое-то более умное и элегантное решение, чем просто набор регулярных выражений в коде.

В адресах содержатся числа и слова различных форматов, длин и вариантов написания. Фильтр исходящей информации должен чётко понимать, когда набор символов выглядит как адрес или иные формы персональных данных, а когда он выглядит более невинно. В тексте могут быть подсказки типа слов «улица», или числа, похожие на почтовые индексы. Однако это не всегда очевидно, и фильтр наверняка будет пропускать какие-то исключения.

Также персональные данные нельзя убрать и из обучающих данных – из-за этого может исчезнуть полезный контекст, важный для обучения нейросети. Ей, возможно, понадобится учитывать связи между адресами, номерами телефонов и именами, а также окружающими всё это словами – например, чтобы понять, относится ли отрывок текста к бизнесу или к семье, написан он любимому человеку или это жалоба на организацию. И так далее – из-за чего и нужен фильтр выходных данных.

«Работая со многими моделями, нужно очень осторожно выдавать пользователю сгенерированный текст напрямую, не обрабатывая его, или выкладывать его в открытый доступ», — сказала Мэсон.

«Конкретна эта проблема с персональной информацией не так опасна, как количество предвзятостей и недопустимых высказываний, которые может выдать нейросеть. Нужно работать с осторожностью и думать о том, где и что может пойти не так. Для реальных приложений потребуется многоэтапное тестирование».

Сейчас доступ к GPT-3 через API есть только у избранной кучки бета-тестеров, и OpenAI планирует брать с пользователей деньги за доступ к модели. Давать комментарии по описанной проблеме в компании не стали.

случаев и смертей от COVID-19 в США по штатам | Данные

Перейти к основному содержанию Data.CDC.gov

Поиск Поиск

На главнуюКаталог данныхДля разработчиковВидеогиды Войти Меню

Меню

Закрывать На главнуюКаталог данныхДля разработчиковВидеогиды Войти

Поиск

  • О CDC
  • Вакансии
  • Финансирование
  • Политики
  • Конфиденциальность
  • FOIA
  • Закон об отсутствии страха
  • OIG
  • Подкасты / RSS
  • Связаться с нами
Питаться от

прививок от COVID-19 в США, графство | Данные

Перейти к основному содержанию Данные.CDC.gov

Поиск Поиск

На главнуюКаталог данныхДля разработчиковВидеогиды Войти Меню

Меню

Закрывать На главнуюКаталог данныхДля разработчиковВидеогиды Войти

Поиск

  • О CDC
  • Вакансии
  • Финансирование
  • Политики
  • Конфиденциальность
  • FOIA
  • Закон об отсутствии страха
  • OIG
  • Подкасты / RSS
  • Связаться с нами
Питаться от

Закон об отсутствии страха | OEEO

15 мая 2002 года Конгресс принял «Закон 2002 года об уведомлениях и федеральных служащих о борьбе с дискриминацией и преследованием», который теперь известен как Закон об отсутствии страха.Одна из целей Закона об отсутствии страха состоит в том, чтобы «потребовать, чтобы федеральные агентства несли ответственность за нарушения законов о борьбе с дискриминацией и защите осведомителей». Pub. Л. 107–174, Резюме. В поддержку этой цели Конгресс пришел к выводу, что «агентства не могут работать эффективно, если эти агентства практикуют или терпят дискриминацию». Pub. L. 107–74, раздел I, Общие положения, раздел 101 (1).

Закон также требует от этого агентства направлять это уведомление федеральным служащим, бывшим федеральным служащим и претендентам на федеральную службу, чтобы проинформировать их об их правах и защите.Все сотрудники CDC / ATSDR должны пройти обязательную подготовку в соответствии с Законом об отсутствии страха. CDC / ATSDR обязуется соблюдать политики, правила и процедуры, изложенные в Законе.

Для получения дополнительной информации о Законе об отсутствии страха посетите Управление кадрового управлениявнешний значоквнешний значок.

Нет данных Закона о страхе

Закон об уведомлениях и противодействии дискриминации и преследованию федеральных служащих (No FEAR) 2002 года (публичный закон № 107-174, внешний значок) был принят обеими палатами Конгресса и подписан президентом Бушем 15 мая 2002 года.Этот знаменательный закон вступил в силу 1 октября 2003 года.

Целью закона является обеспечение того, чтобы федеральные агентства…

  • Демонстрировать приверженность обеспечению защиты сотрудников, которые предъявляют претензии в рамках федерального административного процесса рассмотрения жалоб о равных возможностях трудоустройства (EEO) и которые участвуют в деятельности по информированию о нарушениях, и не подвергаются преследованиям; и
  • Действуйте более оперативно, чтобы разрешать жалобы, поданные на административном уровне, когда это уместно.

Кроме того, Закон об отсутствии страха требует от федеральных агентств…

  • Уведомлять сотрудников и соискателей о приеме на работу об их правах и средствах правовой защиты, применимых к сотрудникам в соответствии с этим законом, указанным в разделе 201 (c) (Заголовок 5 Кодекса США, раздел 2302 (b) внешний значок);
  • Размещать статистические данные о жалобах на равные возможности трудоустройства в федеральном секторе на своем общедоступном веб-сайте;
  • Обеспечить, чтобы их менеджеры прошли соответствующую подготовку в области управления разнообразным персоналом, раннего и альтернативного разрешения конфликтов, а также имели необходимые коммуникативные навыки;
  • Изучение тенденций и причин жалоб на дискриминацию;
  • Принять новые меры для улучшения процесса рассмотрения жалоб и улучшения условий труда;
  • Своевременно и надлежащим образом наказывать сотрудников, совершающих проступки, связанные с дискриминацией или репрессиями;
  • Возместить Судебному фонду любые урегулирования или судебные решения, связанные с дискриминацией и информаторами, которые достигаются в Федеральном суде;
  • Представлять ежегодные отчеты о статусе и прогрессе Конгрессу, Генеральному прокурору и США.S. Комиссия по равной занятости; и
  • Внешний значок статистических данных, касающихся жалоб Министерства здравоохранения и социальных служб о равных возможностях трудоустройства, доступен на веб-сайте DHHS.

Часы мирового населения: 7,9 миллиарда человек (2021 г.)

Население мира: прошлое, настоящее и будущее

(переместите и разверните полосу внизу диаграммы для навигации во времени)

На приведенной выше диаграмме показано, как менялся на протяжении всей истории.Просмотрите полные табличные данные.

На заре земледелия, около 8000 г. до н.э., население мира составляло около 5 миллионов человек. За 8000-летний период до 1 года нашей эры оно выросло до 200 миллионов (по некоторым оценкам, 300 миллионов или даже 600, что свидетельствует о том, насколько неточными могут быть оценки численности населения в ранние исторические периоды), при темпах роста менее 0,05% в год.

С промышленной революцией произошли колоссальные изменения: в то время как потребовалась вся человеческая история примерно до 1800 года, чтобы население мира достигло одного миллиарда , второй миллиард был достигнут всего за 130 лет (1930), третий миллиард — через 30 лет. лет (1960), четвертый миллиард за 15 лет (1974) и пятый миллиард всего за 13 лет (1987).

  • Только за 20 век население мира выросло с 1,65 миллиарда до 6 миллиардов.
  • В 1970 году в мире было примерно вдвое меньше людей, чем сейчас.
  • Из-за снижения темпов роста теперь потребуется более 200 лет, чтобы снова удвоиться.

Интересно, сколько было населения планеты, когда вы родились?
Проверьте этот простой мастер или этот более сложный, чтобы узнать.


Темпы роста

Население в мире в настоящее время (2020 г.) растет примерно на 1.05% в год (по сравнению с 1,08% в 2019 году, 1,10% в 2018 году и 1,12% в 2017 году). Текущий средний прирост населения оценивается в 81 миллион человек в год .

Годовые темпы роста достигли своего пика в конце 1960-х годов, когда они составляли около 2%. С тех пор темпы роста снизились почти вдвое и будут продолжать снижаться в ближайшие годы.

Таким образом, население мира продолжит расти в 21 веке, но более медленными темпами, чем в недавнем прошлом.Население мира увеличилось вдвое (рост на 100%) за 40 лет с 1959 года (3 миллиарда) по 1999 год (6 миллиардов). По нынешним оценкам, потребуется еще почти 40 лет, чтобы увеличиться еще на 50% и к 2037 году составить 9 миллиардов человек.

Последние прогнозы в области народонаселения мира показывают, что население мира достигнет 10 миллиардов человек в 2057 году.

Население мира (2020 и исторические данные)

Посмотреть полную статистическую таблицу населения

Рождаемость
Плотность
(P / Km²)
Год
(1 июля)
Население Годовой%
Изменение
Годовое
Изменение
Медиана
Возраст
Городское население
Население%
Городское население
2020 7,794,798,739 1.05% 81,330,639 30,9 2,47 52 56,2% 4,378,993,944
2019 7,713,4681,100 7,713,468100 1,08% % 4,299,438,618
2018 7,631,091,040 1,10% 83,232,115 29.8 2,51 51 55,3% 4,219,817,318
2017 7,547,858,925 1,12% 2,51 836,876 2016 7,464,022,049 1,14% 84,224,910 29,8 2,51 50 54.3% 1,24% 82,983,315 28 2,58 47 51,7% 3,594,868,146
2005 6,541,907,027 1.26 процентов % 2,868,307,513
1995 5,744,212,979 1,52% 83,396,384 25 3.01 39 44,8% 2,575,505,235
1990 5,327,231,061 1,81% 91,261,864 24 3,4192 4,870,921,740 1,79% 82,583,645 23 3,59 33 41,2% 2,007,939,063
1980
1980 78% % 1,538,624,994
1970 3,700,437,046 2,07% 72,170,690 22 4.93 25 36,6% 1,354,215,496
1965 3,339,583,597 1,93% 60,926,770 22 3,034,949,748 1,82% 52,385,962 23 4,90 20 33,7% 1,023,845,517
9003
  • 880%
  • 47 317 757 23 4,97 19 NA NA

    Прогноз численности населения мира (2020-2050)

    Просмотреть прогнозы численности населения на все годы (до 21162)

    Год
    (1 июля) Население Годовой%
    Изменение Годовое
    Изменение Медиана
    Возраст Рождаемость
    Уровень Плотность
    (П / км²) Городское население Городское население Городское население Городское население Городское население 2020 7,794,798,739 1.10% 83,000,320 31 2,47 52 56,2% 4,378,993,944 2025 8,184,437,460 % 4,774,646,303 2030 8,548,487,400 0,87% 72,809,988 33 2.62 57 60,4% 5,167,257,546 2035 8,887,524,213 0,78% 67,807,363 34 34 34 9,198,847,240 0,69% 62,264,605 ​​ 35 2,77 62 64,6% 5,938,249,026 2045,249,026 2045,24974 2% % 6 679 756 162

    Основные вехи в области народонаселения мира

    10 миллиардов (2057)

    Организация Объединенных Наций прогнозирует, что население мира достигнет 10 миллиардов в 2057 году.

    9 миллиардов (2037)

    Ожидается, что население мира достигнет 9 миллиардов в 2037 году.

    8 миллиардов (2023)

    Ожидается, что население мира достигнет 8 миллиардов человек в 2023 году по данным Организации Объединенных Наций (в 2026 году по данным Бюро переписи населения США).

    7,9 миллиарда (2021 год)

    Текущее население мира составляет 7,9 миллиарда по состоянию на октябрь 2021 года [1] согласно последним оценкам Организации Объединенных Наций, разработанным Worldometer.Термин «мировое население» относится к человеческому населению (общему количеству людей, живущих в настоящее время) в мире.

    7 миллиардов (2011)

    По данным Организации Объединенных Наций, население мира на 31 октября 2011 года достигло 7 миллиардов .
    Бюро переписи населения США сделало более низкую оценку, для которой отметка в 7 миллиардов была достигнута только 12 марта 2012 года.

    6 миллиардов (1999)

    По данным ООН, цифра 6 миллиардов была достигнута 12 октября 1999 года. (отмечается как День 6 миллиардов ).По данным Бюро переписи населения США, отметка в шесть миллиардов была достигнута 22 июля 1999 г., примерно в 3:49 утра по Гринвичу. Тем не менее, согласно переписи населения США, дата и время достижения 6 миллиардов, вероятно, изменится, потому что и без того неопределенные оценки постоянно обновляются.

    Предыдущие вехи

    • 5 миллиардов : 1987
    • 4 миллиарда : 1974
    • 3 миллиарда : 1960
    • 2 миллиарда : 1930
    • 1 миллиард : 1804

    Сводная таблица

    1 — 1804 ( 1803 года) : 0.От 2 до 1 млрд.

    1804-2011 ( 207 лет ): от 1 миллиарда до 7 миллиардов

    03

    Мир
    Год

    1

    1000

    1500

    1650

    1650

    1650

    1804

    1850

    1900

    1930

    1950

    1960

    1974

    1974

    92
    Население

    0.2

    0,275

    0,45

    0,5

    0,7

    1

    1,2

    3

    4

    4,5

    5

    6

    7

    986

    78

    8

    8,5

    9

    9,5

    10

    82 10

    82 10,9
    22,134,900 22,134,900 22,134,900
    # Регион Население
    (2020)
    Ежегодно
    Изменение
    Чистое изменение
    Плотность
    (P / км²)
    Площадь земли
    (км2)
    Fert.
    Скорость
    Сред.
    Возраст
    Город
    Население%
    Весь мир
    Доля
    1 Азия 4,641,054,775 0,86% 39,683,577 0% 59,5%
    2 Африка 1,340,598,147 2,49% 32,533,952 45 29,648,481 -463,024 -463,024.4 20 0% 17,2%
    3 Европа 747,636026 0,06% 453,275 34 34 34 9,6%
    4 Латинская Америка и Карибский бассейн 653,962,331 0,9% 5,841,374 32 20,139,378 -521,499 2 -521,499 24%
    5 Северная Америка 368,869,647 0,62% 2,268,683 20 18,651,660 1,196,400 39 Океания 42,677,813 1,31% 549,778 5 8,486,460 156,226 2,4 33 0% 0.5%

    Плотность населения мира (человек / км

    2 ) Карта плотности населения мира, показывающая не только страны, но и многие подразделения (регионы, штаты, провинции). См. Также: Карта мира


    Предоставлено Junuxx на en.wikipedia [CC-BY-SA-3.0 или GFDL], через Wikimedia Commons


    Население мира по религиям

    Согласно недавнему исследованию (на основе населения мира 2010 г. из 6,9 млрд) по данным The Pew Forum:

    • 2 173 180 000 христиан ( 31% мирового населения), из которых 50% католики, 37% протестанты, 12% православные и 1% другие.
    • 1 598 510 000 мусульман (23%) , из которых 87-90% сунниты, 10-13% шииты.
    • 1 126 500 000 Без вероисповедания (16%) : атеисты, агностики и люди, которые не отождествляйте себя с какой-либо конкретной религией. Каждый пятый человек (20%) в США не имеет религиозной принадлежности.
    • 1 033 080 000 индуистов (15%) , подавляющее большинство (94%) из которых проживает в Индии.
    • 487 540000 буддистов (7%) , из которых половина проживает в Китае.
    • 405 120 000 Народных религиозных деятелей (6%) : вероисповедания, тесно связанные с определенной группа людей, этническая принадлежность или племя.
    • 58 110 000 Другие религии (1%) : вера бахаи, даосизм, Джайнизм, синтоизм, сикхизм, тенрикё, викка, зороастризм и многие другие.
    • 13 850 000 евреев (0,2%) , четыре пятых из которых проживают в двух странах: США (41%) и Израиле (41%).

    Население мира по странам

    90,211 16,376,870 75193 548603 2,4 1,109,500 1,109,500 1,109,500 573 9019 9019 9019 573 9019 9019 81107 9,09 9 903 91 38232163 7899 4,8193 48192 9019 419 4192 9019 4194 % % 75,6% 4,41,500 80% 9019 9019 9019 9019 9019 9023 9019 9019 9019 9019 9019 2 9019 0 9019% 9019 9019 8192 183 9019 Мужчина % NA 9019 9019 9019 % 9019 9019 470192A.
    # Страна (или зависимость) Население
    (2020)
    Годовое изменение
    Чистое изменение
    Плотность м² (население / кв. Площадь
    (км²)
    Мигранты
    (нетто)
    Ферт.
    Скорость
    Сред.
    Возраст
    Город
    Население%
    Мир
    Доля
    1 Китай 1,439,323,776 0,39% 5,540,090 60,8% 18,5%
    2 Индия 1,380,004,385 0,99% 13,586,631 464 2,973 290 32,62402 28 35% 17,7%
    3 США 331 002 651 0,59% 1,937,734 36 4,2%
    4 Индонезия 273,523,615 1,07% 2,898,047 151 1,811,570 -98,955 2.3195 30 56,4% 3,5%
    5 Пакистан 220,892,340 2% 4,327,022 287 77019280 287 77019280 9019% 2,8%
    6 Бразилия 212,559,417 0,72% 1,509,890 25 8,358,140 21,200 1.74 33 87,6% 2,7%
    7 Нигерия 206,139,589 2,58% 5,175,990 226 9107% 2,6%
    8 Бангладеш 164,689,383 1,01% 1,643,222 1,265 130,170 -369,501 052 28 39,4% 2,1%
    9 Россия 145,934,462 0,04% 62,206 9 1,9%
    10 Мексика 128,932,753 1,06% 1,357,224 66 1,943,950 -60,000 2.14 29 83,8% 1,7%
    11 Япония 126,476,461 -0,3% -383,840 347 % 1,6%
    12 Эфиопия 114,963,588 2,57% 2,884,858 115 1,000,000 30,000 4.3 19 21,3% 1,5%
    13 Филиппины 109,581,078 1,35% 1,464,463 368 298,170 — 298,170 — 1,4%
    14 Египет 102,334,404 1,94% 1,946,331 103 9 -38,033 3.33 25 43% 1,3%
    15 Вьетнам 97,338,579 0,91% 876,473 314 310,070 1,2%
    16 ДР Конго 89,561,403 3,19% 2,770,836 40 2,267,050 23,861 5.9635 17 45,6% 1,1%
    17 Турция 84,339,067 1,09% 909,452 110 769630 110 769630 1,1%
    18 Иран 83,992,949 1,3% 1,079,043 52 1,628,550 -55,000 2.15 32 75,5% 1,1%
    19 Германия 83,783,942 0,32% 266,897 240 348,586 1,1%
    20 Таиланд 69,799,978 0,25% 174,396 137 510,890 19,444 1.5346 40 51,1% 0,9%
    21 Соединенное Королевство 67,886,011 0,53% 355,839 281 0,9%
    22 Франция 65,273,511 0,22% 143,783 119 547,557 36,527 1.8523 42 81,5% 0,8%
    23 Италия 60,461,826 -0,15% -88,249 206 9019 9019 % 0,8%
    24 Танзания 59,734,218 2,98% 1,728,755 67 885800 -40,076 4.9237 18 37% 0,8%
    25 ЮАР 59,308,690 1,28% 750,420 49 1,2133,090 49 1,2133,090 0,8%
    26 Мьянма 54,409,800 0,67% 364,380 83 653290 -163,313 2.17 29 31,4% 0,7%
    27 Кения 53,771,296 2,28% 1,197,323 94 569,140 569,140 569,140 569,140 0,7%
    28 Южная Корея 51,269,185 0,09% 43,877 527 97,230 11,731 1.11 44 81,8% 0,7%
    29 Колумбия 50,882,891 1,08% 543,448 46 0,7%
    30 Испания 46,754,778 0,04% 18,002 94 498,800 40,000 1.33 45 80,3% 0,6%
    31 Уганда 45,741,007 3,32% 1,471,413 229 199,819 0,6%
    32 Аргентина 45,195,774 0,93% 415,097 17 2,736,690 4,800 2.268 32 92,8% 0,6%
    33 Алжир 43,851,044 1,85% 797,990 ,000 18 2,381,740 0,6%
    34 Судан 43,849,260 2,42% 1,036022 25 1,765,048 -50,000 4.4345 20 35% 0,6%
    35 Украина 43,733,762 -0,59% -259,876 75 % 0,6%
    36 Ирак 40,222,493 2,32% 912,710 93 434,320 7,834 3.682 21 73,1% 0,5%
    37 Афганистан 38,928,346 2,33% 886,592 60 652,860 652,860 652,860 652,860 0,5%
    38 Польша 37,846,611 -0,11% -41,157 124 306,230 -29,395 1.4202 42 60,2% 0,5%
    39 Канада 37,742,154 0,89% 331,107 4 4 9,0 0,5%
    40 Марокко 36,910,560 1,2% 438,791 83 446,300 -51,419 2.42 30 63,8% 0,5%
    41 Саудовская Аравия 34,813,871 1,59% 545,343 16 902 0,4%
    42 Узбекистан 33,469,203 1,48% 487,487 79 425,400 -8,863 2.43 28 50,1% 0,4%
    43 Перу 32,971,854 1,42% 461,401 26 1,280,000 26 1,280,000 0,4%
    44 Ангола 32,866,272 3,27% 1,040,977 26 1,246,700 6,413 5.55 17 66,7% 0,4%
    45 Малайзия 32,365,999 1,3% 416,222 99 416,222 99 328,550 328,550 0,4%
    46 Мозамбик 31,255,435 2,93% 889,399 40 786,380 -5,000 4.8858 18 38,3% 0,4%
    47 Гана 31,072,940 2,15% 655,084 137 0,4%
    48 Йемен 29 825 964 2,28% 664 042 56 527 970 -30 000 3.8372 20 38,4% 0,4%
    49 Непал 29,136,808 1,85% 528,098 203 143 203 143 0,4%
    50 Венесуэла 28,435,940 -0,28% -79,889 32 882,050 -653,249 2.283 30 NA 0,4%
    51 Мадагаскар 27,691,018 2,68% 721,711 48 9019 9019 0,4%
    52 Камерун 26,545,863 2,59% 669,483 56 472,710 -4,800 4.603 19 56,3% 0,3%
    53 Кот-д’Ивуар 26,378,274 2,57% 661,730 193 83 83 51,3% 0,3%
    54 Северная Корея 25,778,816 0,44% 112,655 214 120,410 -5,403 1 35 62,5% 0,3%
    55 Австралия 25,499,884 1,18% 296,686 3 0,3%
    56 Нигер 24,206,644 3,84% 895,929 19 1,266,700 4,000 6.95 15 16,5% 0,3%
    57 Тайвань 23,816,775 0,18% 42,899 673 35410 30193 0,3%
    58 Шри-Ланка 21,413,249 0,42% 89,516 341 62,710 -97,986 2.2102 34 18,4% 0,3%
    59 Буркина-Фасо 20 903 273 2,86% 581 895 76 279 % 0,3%
    60 Мали 20,250,833 3,02% 592,802 17 1,220,190 -40,000 5.9215 16 44% 0,3%
    61 Румыния 19,237,691 -0,66% -126,866 84 230,170 — 54,6% 0,2%
    62 Малави 19,129,952 2,69% 501,205 203 -16,053 25 18 18,5% 0,2%
    63 Чили 19,116,201 0,87% 164,163 26 743,532 26 743,532 0,2%
    64 Казахстан 18,776,707 1,21% 225,280 7 2,699,700 -18,000 2.7638 31 57,7% 0,2%
    65 Замбия 18,383,955 2,93% 522,925 25 0,2%
    66 Гватемала 17,915,568 1,9% 334,096 167 107,160 -9,215 2.8989 23 51,8% 0,2%
    67 Эквадор 17,643,054 1,55% 269,392 71 248192 71 0,2%
    68 Сирия 17,500,658 2,52% 430,523 95 183,630 -427,391 2.8398 26 60% 0,2%
    69 Нидерланды 17,134,872 0,22% 37,742 508 33,72 33,720 33,720 0,2%
    70 Сенегал 16,743,927 2,75% 447,563 87 192,530 -20,000 4.65 19 49,4% 0,2%
    71 Камбоджа 16,718,965 1,41% 232,423 95 232,423 95 176,52 — 0,2%
    72 Чад 16,425,864 3% 478,988 13 1,259,200 2,000 5.7973 17 23,3% 0,2%
    73 Сомали 15 893 222 2,92% 450 317 25 627340 627340 627340 627340 0,2%
    74 Зимбабве 14,862,924 1,48% 217,456 38 386,850 -116,858 .6255 19 38,4% 0,2%
    75 Гвинея 13,132,795 2,83% 361,549 53 0,2%
    76 Руанда 12,952,218 2,58% 325,268 525 24,670 -9,000 4.1 20 17,6% 0,2%
    77 Бенин 12,123,200 2,73% 322,049 108 193 0,2%
    78 Бурунди 11,890,784 3,12% 360,204 463 25,680 2,001 5.45 17 13,8% 0,2%
    79 Тунис 11,818,619 1,06% 123,900 76 155,3603 155,3603 0,2%
    80 Боливия 11,673,021 1,39% 159,921 11 1,083,300 -9,504 2.75 26 69,3% 0,1%
    81 Бельгия 11,589,623 0,44% 50,295 383 0,1%
    82 Гаити 11,402,528 1,24% 139,451 414 27,560 -35,000 2.96 24 56,9% 0,1%
    83 Куба 11,326,616 -0,06% -6,867 106 106,440 106,440 106,440 78,3% 0,1%
    84 Южный Судан 11,193,725 1,19% 131,612 18 610,952 -174,200 .7359 19 24,6% 0,1%
    85 Доминиканская Республика 10,847,910 1,01% 108,952 2,3 225 % 0,1%
    86 Чешская Республика (Чехия) 10,708,981 0,18% 19,772 139 77,240 22011 1.6413 43 73,5% 0,1%
    87 Греция 10,423,054 -0,48% -50,401 81 128192 84,9% 0,1%
    88 Иордания 10,203,134 1% 101,440 115 88,780 10,220 2.7723 24 91,5% 0,1%
    89 Португалия 10,196,709 -0,29% -29,478 111 91,590 — 66,5% 0,1%
    90 Азербайджан 10,139,177 0,91% 91,459 123 82,658 1,200 2.0835 32 56,2% 0,1%
    91 Швеция 10,099,265 0,63% 62,886 25 0,1%
    92 Гондурас 9,904,607 1,63% 158,490 89 111,890 -6,800 2.4872 24 57,3% 0,1%
    93 Объединенные Арабские Эмираты 9,890,402 1,23% 119,873 118 118 % 0,1%
    94 Венгрия 9,660,351 -0,25% -24,328 107 90,530 6000 1.4911 43 71,7% 0,1%
    95 Таджикистан 9,537,645 2,32% 216,627 68 139,960 139,960 — 139,960 — 0,1%
    96 Беларусь 9,449,323 -0,03% -3,088 47 202,910 8,730 1.7099 40 79,2% 0,1%
    97 Австрия 9,006,398 0,57% 51,296 109 82,409 82,409 82,409 0,1%
    98 Папуа-Новая Гвинея 8,4 1,95% 170,915 20 452,860 -800 3.5883 22 13,1% 0,1%
    99 Сербия 8,737,371 -0,4% -34,864 100 0,1%
    100 Израиль 8,655,535 1,6% 136,158 400 21,640 10,000 3.044 30 93,2% 0,1%
    101 Швейцария 8,654,622 0,74% 63,257 219 39,5162 0,1%
    102 Того 8,278,724 2,43% 196,358 152 54,390 -2,000 4.3515 19 43,3% 0,1%
    103 Сьерра-Леоне 7,976,983 2,1% 163,768 111 0,1%
    104 Гонконг 7,496,981 0,82% 60,827 7,140 1050 29,308 1.3262 45 NA 0,1%
    105 Лаос 7,275,560 1,48% 106,105 32 230,800 230,800 0,1%
    106 Парагвай 7,132,538 1,25% 87,902 18 397,300 -16,556 2.4455 26 61,6% 0,1%
    107 Болгария 6,948,445 -0,74% -51,674 64 108,560 108,560 108,560 0,1%
    108 Ливия 6,871,292 1,38% 93,840 4 1,759,540 -1,999 2.25 29 78,2% 0,1%
    109 Ливан 6,825,445 -0,44% -30,268 667 667 10192 10192 78,4% 0,1%
    110 Никарагуа 6,624,554 1,21% 79,052 55 120,340 -21,272 2.42 26 57,2% 0,1%
    111 Кыргызстан 6,524,195 1,69% 108,345 34 191,800 35192 0,1%
    112 Сальвадор 6,486,205 0,51% 32,652 313 20,720 -40,539 2.0529 28 73,4% 0,1%
    113 Туркменистан 6,031 200 1,5% 89,111 13 469,9303 469,930 0,1%
    114 Сингапур 5,850,342 0,79% 46,005 8,358 700 27,028 1.209 42 NA 0,1%
    115 Дания 5,792,202 0,35% 20,326 137 42,430 90,2193 42,430 15192 0,1%
    116 Финляндия 5,540,720 0,15% 8,564 18 303,890 14,000 1.53 43 86,1% 0,1%
    117 Конго 5,518,087 2,56% 137,579 16 0,1%
    118 Словакия 5,459,642 0,05% 2,629 114 48,088 1,485 1.502 41 53,7% 0,1%
    119 Норвегия 5,421,241 0,79% 42,384 15 365,268 365,268 0,1%
    120 Оман 5,106,626 2,65% 131,640 16 309,500 87400 2.93 31 87% 0,1%
    121 Государство Палестина 5,101,414 2,41% 119,994 847 6,0192 6,0192 6,0192 0,1%
    122 Коста-Рика 5,094,118 0,92% 46,557 100 51,060 4,200 1.7639 33 80% 0,1%
    123 Либерия 5,057,681 2,44% 120,307 53 96,320 96,320 0,1%
    124 Ирландия 4,937,786 1,13% 55,291 72 68,890 23,604 1.8409 38 63% 0,1%
    125 Центральноафриканская Республика 4,829,767 1,78% 84,582 8 43% 0,1%
    126 Новая Зеландия 4,822,233 0,82% 39,170 18 263,310 14,881 1.9 38 86,9% 0,1%
    127 Мавритания 4,649,658 2,74% 123,962 5 1,03073 5 1,030700 0,1%
    128 Панама 4,314,767 1,61% 68,328 58 74,340 11,200 2.4688 30 68% 0,1%
    129 Кувейт 4,270,571 1,51% 63,488 240 9019 9019 9019 9019 9019 9019 0,1%
    130 Хорватия 4,105,267 -0,61% -25,037 73 55,960 -8,001 1.4461 44 57,7% 0,1%
    131 Молдова 4,033,963 -0,23% -9,300 123 3887 323 323 42,7% 0,1%
    132 Грузия 3,989,167 -0,19% -7,598 57 69,490 -10,000 2.0615 38 58,1% 0,1%
    133 Эритрея 3,546,421 1,41% 49,304 35 1013 0%
    134 Уругвай 3,473,730 0,35% 11,996 20 175,020 -3,000 1.98 36 96,1% 0%
    135 Босния и Герцеговина 3,280,819 -0,61% -20,181 64 432 52,3% 0%
    136 Монголия 3,278,290 1,65% 53,123 2 1,553,560 -852 2 28 67,2% 0%
    137 Армения 2,963,243 0,19% 5,512 104 28,470 -3 28,470 -3 0%
    138 Ямайка 2,961,167 0,44% 12,888 273 10,830 -11,332 1.991 31 55,4% 0%
    139 Катар 2,881,053 1,73% 48,986 248 329 0%
    140 Албания 2,877,797 -0,11% -3,120 105 27400 -14000 1.62 36 63,5% 0%
    141 Пуэрто-Рико 2,860,853 -2,47% -72,555 323 8192 323 8192 8192 NA 0%
    142 Литва 2,722,289 -1,35% -37,338 43 62,674 -32,780 1.6698 45 71,3% 0%
    143 Намибия 2,540,905 1,86% 46375 3 823,290- 0%
    144 Гамбия 2,416,668 2,94% 68,962 239 10,120 -3,087 5.25 18 59,4% 0%
    145 Ботсвана 2,351,627 2,08% 47,930 4 0%
    146 Габон 2,225,734 2,45% 53,155 9 257,670 3,260 4 23.1% 0%
    147 Лесото 2,142,249 0,8% 16,981 71 30,360 -10,047 -10,047
    148 Северная Македония 2,083,374 -0% -85 83 25,220 -1,000 1,5 39 58.4% 150 Гвинея-Бисау 1,968,001 2,45% 47,079 70 28,120 -1,399 4,51 19 44.10%
    152 Бахрейн 1,701,575 3,68% 60,403 2,239 760 47800 1,9982 32 89193 4%
    154 Тринидад и Тобаго 1,399,488 0,32% 4,515 273 5,130 -800 1,7299 36 .5% 156 Восточный Тимор 1 318 445 1,96% 25 326 89 14 870 -5 385 4,1 21 32.7% 158 Кипр 1,207,359 0,73% 8,784 131 9,240 5,000 1,3375 37 66.7%
    160 Джибути 1,48% 14,440 43 23,180 900 2,7577 27 794 0.74% 2,500 -1,256 2,2735 36 99,8% 0%
    163 Коморские Острова 869,601 2.2% 18,715 467 1,861 -2,000 4,2365 20 29,4% 0%
    164 Гайана 1
    -6000 2.4728 27 26,9% 0%
    165 Бутан 771,608 1.12% 8,516 20 38,117 320 2 28 45,8% 0%
    166 Соломоновы Острова 68196 27,990 -1,600 4,435 20 23,2% 0%
    167 Макао 649,335 1.38% 13,450 -480 1,7506 39 67,6% 0%
    169 Люксембург 625978 1.66% 10,249 242 2,590 9,741 1,45 40 88,2% 0%
    170 Западная Сахара 266000 5,582 2,4149 28 86,8% 0%
    171 Суринам 586632 0.8% 138 4,030 -1,342 2,2885 28 68% 0%
    173 Микронезия 548,914 1% 2.858000189 27 68,2% 0%
    174 Мальдивы 540,544 1,81% 9,591 300% 300% 0%
    175 Мальта 441 543 0,27% 1,171 1,380 320 900 1.45 43 93,2% 0%
    176 Бруней 437,479 0,97% 4,194 83 5,270 5,270 5,270 0%
    177 Гваделупа 400,124 0,02% 68 237 1,690 -1,440 2,17 44 Н.A. 0%
    178 Белиз 397,628 1,86% 7,275 17 22,810 1,200 2.32 179 Багамы 393 244 0,97% 3,762 39 10,010 1,000 1,76 32 86,1% 86,1% -0.09% 3 100,250 380 1,77 37 94,4% 0%
    182 Вануату 307,145 2,42 3.8 21 24,4% 0%
    183 Французская Гвиана 298,682 2,7% 7,850 4 87,3 4 82 200 0%
    184 Барбадос 287,375 0,12% 350 668 430 -79 1,62 401923%
    186 Французская Полинезия 280,908 0,58% 1,621 77 3,660 -1,000 1,95 34 64.3% 188 Сан-Томе и Принсипи 219,159 1,91% 4,103 228 960 -1,680 4,35 19 74192 19 74192 198,414 0.67% 1,317 70 2,830 -2,803 3,9029 22 18% 0%
    190 Сент-Люсия 183 301 610 0 1.4442 34 18,6% 0%
    191 Нормандские острова 173,863 0.92% 540 -506 2,3193 31 94,9% 0%
    193 Кюрасао 164,093 0,41% 164,093 0,41% 66193 0,41% .76 42 88,7% 0%
    194 Кирибати 119,449 1,57% 1,843 147 810 810 810 0%
    195 Гренада 112,523 0,46% 520 331 340 -200 2,0732 354% 0%
    197 Аруба 106766 0,43% 452 593 180 201 1,9 41 43.4%
    199 Виргинские острова США 104,425 -0,15% -153 298 350 -451 2,0458 43 96.3% 0%
    200 Сейшельские Острова 98,347 0,62% 608 214 460 -200 2,46 2,46 2,46
    201 Антигуа и Барбуда 97,929 0,84% 811 223 440 0 2 34 2 34 26,2% 85,033 0.53% 449 149 570 NA NA 53,4% 0%
    203 Андорра 9019 9019 470 NA NA 87,8% 0%
    204 Доминика 71,986 0,25% 178 9019A. NA 74,1% 0%
    205 Каймановы острова 65,722 1,19% 774 274 240 240 NA 0%
    206 Бермудские острова 62,278 -0,36% -228 1,246 50 NA N.A. 97,4% 0%
    207 Маршалловы Острова 59,190 0,68% 399 329 180 NA NA %
    208 Северные Марианские острова 57,559 0,6% 343 125 460 NA N.A. 88,3% 0%
    209 Гренландия 56,770 0,17% 98 0 410,450 NA NA
    210 Американское Самоа 55,191 -0,22% -121 276 200 NA NA 88.1% 0%
    211 Сент-Китс и Невис 53,199 0,71% 376 205 260 NA NA
    212 Фарерские острова 48,863 0,38% 185 35 1,396 NA NA 43.4% 214 Монако 39,242 0,71% 278 26,337 1 NA NA NA 0%
    1.37% 53 NA NA 0% 0%
    217 Лихтенштейн 38,128 0,29% 109 109 A. NA 14,6% 0%
    218 Сан-Марино 33,931 0,21% 71 566 60 9019% 60 9019 0%
    219 Гибралтар 33,691 -0,03% -10 3,369 10 NA N.A. NA 0%
    220 Британские Виргинские острова 30,231 0,67% 201 202 150 NA NA
    221 Карибские Нидерланды 26,223 0,94% 244 80 328 NA N.A. 75% 0%
    222 Палау 18094 0,48% 86 39 460 NA NA
    223 Острова Кука 17,564 0,09% 16 73 240 NA NA 75.4% Тувалу 11,792 1,25% 146 393 30 NA NA 62,4% 0% 9019 9019 9019 9019 9019 9019 2 -1.69% -193 80 140 NA NA 0% 0%
    227 Науру 10,82 20 NA NA NA 0%
    228 Сен-Бартелеми 9,877 0,3% 30 NA 0% 0%
    229 остров Святой Елены 6,077 0,3% 18 16 0%
    230 Saint Pierre & Miquelon 5,794 -0,48% -28 25 230 N.A. NA 99,8% 0%
    231 Монтсеррат 4,992 0,06% 3 50 100 0%
    232 Фолклендские острова 3,480 3,05% 103 0 12,170 NA N.A. 66% 0%
    233 Ниуэ 1,626 0,68% 11 6 260 NA % %
    234 Токелау 1,357 1,27% 17 136 10 NA NA 0% NA 0% 801 0.25% 2 2,003 0 N.A. N.A. N.A. 0%

    Сколько людей когда-либо жили на Земле?

    В 1970-х годах было написано, что 75% людей, которые когда-либо родились, были живы в тот момент. Это было грубой ложью.

    Предположим, что мы начнем отсчет примерно с 50 000 г. до н. Э., Времени, когда на Земле появился современный Homo sapiens (а не с 700 000 г. до н. Э.C. когда появились предки Homo sapiens или несколько миллионов лет назад, когда существовали гоминиды), принимая во внимание, что все данные о населении являются приблизительной оценкой, и предполагая постоянную скорость роста, применяемую к каждому периоду вплоть до наших дней, По оценкам, всего около 106 миллиардов человек, родились с момента зарождения человеческого вида, что составляет в настоящее время живое население примерно 6% всех людей, когда-либо живших на планете Земля.

    По другим оценкам, количество людей, которые когда-либо жили, колеблется от 45 до 125 миллиардов, причем большинство оценок попадает в диапазон от 90 до 110 миллиардов человек.

    Мировые часы народонаселения: источники и методология

    Счетчик мирового населения, отображаемый на Worldometer, учитывает данные из двух основных источников: United Nations и U.S. Census Bureau .

    1. Отдел народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций каждые два года рассчитывает, обновляет и публикует оценки общей численности населения в серии World Population Prospects .Эти демографические оценки и прогнозы обеспечивают стандартный и последовательный набор демографических данных, которые используются во всей системе Организации Объединенных Наций.

      The World Population Prospect: версия 2019 года содержит самые последние доступные данные (выпущенные в июне 2019 года). Оценки и прогнозируемое население мира и население конкретных стран приводятся с 1950 по 2100 годы и публикуются каждые два года. Worldometer, как это общепринято, использует оценку средней фертильности .

      Данные, лежащие в основе оценок населения, — это данные национальных и субнациональных переписей и данные о рождении, смерти и мигрантах, доступные из национальных источников и публикаций, а также из анкет. По всем странам данные переписи и регистрации оцениваются и, при необходимости, корректируются на неполноту Отделом народонаселения в рамках подготовки официальных демографических оценок и прогнозов Организации Объединенных Наций.

    2. Центр международных программ Университета им.S. Бюро переписи населения, Отдел народонаселения, также разрабатывает оценки и прогнозы на основе анализа имеющихся данных (на основе переписей, обследований и административной информации) о населении, рождаемости, смертности и миграции для каждой страны или региона мира. По данным Бюро переписи населения США, 12 марта 2012 года численность населения мира достигла 7 миллиардов человек.

      Для большинства стран корректировка данных необходима для исправления ошибок, пропусков и несоответствий в данных. Наконец, поскольку самые последние данные по одной стране часто имеют возраст не менее двух лет, текущая численность населения мира обязательно является прогнозом прошлых данных, основанных на предполагаемых тенденциях .По мере появления новых данных предположения и данные пересматриваются, и прошлые выводы и текущие цифры могут быть изменены.

      Для получения информации о том, как Бюро переписи США делает эти оценки и прогнозы, см. Методологию оценки и прогнозов населения.

    Почему часы Worldometer самые точные

    Приведенные выше часы мирового населения основаны на последних оценках, опубликованных в июне 2019 года Организацией Объединенных Наций, и будут показывать одно и то же число в любой точке мира и в любое установленное вами время. на вашем ПК.Worldometer — единственный веб-сайт, на котором отображаются счетчики в реальном времени, основанные на данных ООН и не соответствующие часам ПК пользователя.

    Посетители со всего мира, посещающие счетчик часов на ПК, видят разные числа в зависимости от того, где они находятся, а в прошлом видели другие часы с населением мира, такие как те, которые размещены на веб-сайте Организации Объединенных Наций и на сайте National Geographic. 7 миллиардов, когда их локально установленные часы ПК достигли 4:21:10 утра 31 октября 2011 года.

    Очевидно, что данные ООН основаны на оценках и не могут быть на 100% точными, поэтому, честно говоря, никто не может сказать, любая степень уверенности в том, в какой день население мира достигло 7 миллиардов (или любого другого точного числа), не говоря уже о том, в какое время.Но после того, как будет сделана оценка (на основе лучших имеющихся данных и анализа), часы мирового населения должны показывать одно и то же число в любой момент времени в любой точке мира.

    Население по странам (2021 г.) — Worldometer

    В этот список входят как стран, , так и зависимых территорий . Данные основаны на последних оценках Отдела народонаселения ООН ().
    Щелкните название страны или зависимости, чтобы просмотреть текущие оценки (текущие часы населения), исторические данные и прогнозируемые цифры.
    См. Также: Население мира

    114 9019 56192 52 9019 9019 1,25 9019 9019 . ,1 123 9019 9019 Северная Македония 23,180 2,8 9002 8 9019 9019 86 0,019 9019 9019 Мартиника 37 183 % % 1952 0,00 9019 9019 57% 196 9019 9019 196 9019 9019Винсент и Гренадины 5% A. 0,00 0,00 NA 0,00 03% A. A. Ниуэ
    # Страна (или зависимость) Население
    (2020)
    Годовое изменение
    Чистое изменение
    Плотность
    (P / Km)
    (км²)
    Мигранты
    (нетто)
    Fert.
    Скорость
    Сред.
    Возраст
    Город
    Население%
    Весь мир
    Доля
    1 Китай 1,439,323,776 0.39% 5,540,090 153 9,388,211 -348,399 1,7 38 61% 18,47%
    2 2,973,190 -532,687 2,2 28 35% 17,70%
    3 США 331 002 651 0.59% 1,937,734 36 9,147,420 954,806 1,8 38 83% 4,25%
    4 1,811,570 -98,955 2,3 30 56% 3,51%
    5 Пакистан 220,892,340 2.00% 4,327,022 287 770,880 -233,379 3,6 23 35% 2,83%
    6 8,358,140 21,200 1,7 33 88% 2,73%
    7 Нигерия 206,139,589 2.57% 130,170 -369,501 2,1 28 39% 2,11%
    9 Россия 145,934,462 0.05% 1,943,950 -60,000 2,1 29 84% 1,65%
    11 Япония 126,476,461 -0.30% -383,840 347 364,555 71,560 1,4 48 92% 1,62%
    12 Эфиопия 1,000,000 30,000 4,3 19 21% 1,47%
    13 Филиппины 109,581,078 1.35% 1,464,463 368 298,170 -67,152 2,6 26 47% 1,41%
    14
    995,450 -38,033 3,3 25 43% 1,31%
    15 Вьетнам 97,338,579 0.91% 876,473 314 310,070 -80,000 2,1 32 38% 1,25%
    16 40 2,267,050 23,861 6,0 17 46% 1,15%
    17 Турция 84,339,067 1.09% 909,452 110 769,630 283,922 2,1 32 76% 1,08%
    18 Иран 1,628,550 -55,000 2,2 32 76% 1,08%
    19 Германия 83,783,942 0.32% 266,897 240 348,560 543,822 1,6 46 76% 1,07%
    20 510,890 19,444 1,5 40 51% 0,90%
    21 Соединенное Королевство 67,886,011 0.54% 547,557 36,527 1,9 42 82% 0,84%
    23 Италия 60,461,826 -0.20% 885,800 -40,076 4,9 18 37% 0,77%
    25 Южная Африка 59,308,690 1.8% 653290 -163 313 2,2 29 31% 0,70%
    27 Кения 53,771,296 2.28% 1,197,323 94 569,140 -10,000 3,5 20 28% 0,69%
    28 Южная Корея 0,0192 527 97,230 11731 1,1 44 82% 0,66%
    29 Колумбия 50,882,891 1.09% 498,800 40,000 1,3 45 80% 0,60%
    31 Уганда 45,741,007 3.31% 2,736,690 4,800 2,3 32 93% 0,58%
    33 Алжир 43,851,044 1.85% 797,990 18 2,381,740 -10,000 3,1 29 73% 0,56%
    34 Судан 1,765,048 -50,000 4,4 20 35% 0,56%
    35 Украина 43,733,762 -0.59% -259,876 75 579,320 10,000 1,4 41 69% 0,56%
    36 Ирак 90,2193 2,3 434,320 7,834 3,7 21 73% 0,52%
    37 Афганистан 38,928,346 2.34% 124 306,230 -29,395 1,4 42 60% 0,49%
    39 Канада 37,742,154 0.89% 331,107 4 9,093,510 242,032 1,5 41 81% 0,48%
    40 Марокко 446 300 -51 419 2,4 30 64% 0,47%
    41 Саудовская Аравия 34 813 871 1.59% 545,343 16 2,149,690 134,979 2,3 32 84% 0,45%
    42 Узбекистан 425 400 -8,863 2,4 28 50% 0,43%
    43 Перу 32,971,854 1.43% 1,246,700 6,413 5,6 17 67% 0,42%
    45 Малайзия 32,365,999 1.30% 416,222 99 328,550 50,000 2,0 30 78% 0,42%
    46 Мозамбик3 Мозамбик3 90,2193 9099% 786380 -5000 4,9 18 38% 0,40%
    47 Гана 31 072 940 2.15% 655,084 137 227,540 -10,000 3,9 22 57% 0,40%
    48 Йемен Йемен 527,970 -30,000 3,8 20 38% 0,38%
    49 Непал 29,136,808 1.85% 528,098 203 143,350 41,710 1,9 25 21% 0,37%
    50 32 882,050 -653,249 2,3 30 NA 0,36%
    51 Мадагаскар 27,691,018 2.68% 721,711 48 581,795 -1,500 4,1 20 39% 0,36%
    52 Камерун 472,710 -4,800 4,6 19 56% 0,34%
    53 Кот-д’Ивуар 26,378,274 2.27% 214 120,410 -5,403 1,9 35 63% 0,33%
    55 Австралия 25,499,884 1.17% 1,266,700 4,000 7,0 15 17% 0,31%
    57 Тайвань 23,816,775 0.17% 62,710 -97,986 2,2 34 18% 0,27%
    59 Буркина-Фасо 20,903,273 2.87% 1,220,190 -40,000 5,9 16 44% 0,26%
    61 Румыния 19,237,691 -0.66% -126,866 84 230,170 -73,999 1,6 43 55% 0,25%
    62 Малави 203 -16,053 4,3 18 18% 0,25%
    63 Чили 19,116,201 0.87% 164,163 26 743,532 111,708 1,7 35 85% 0,25%
    64
    2,699,700 -18,000 2,8 31 58% 0,24%
    65 Замбия 18,383,955 2.93% 522,925 25 743,390 -8,000 4,7 18 45% 0,24%
    66 33190 107,160 -9,215 2,9 23 52% 0,23%
    67 Эквадор 17,643,054 1.55% 269,392 71 248,360 36,400 2,4 28 63% 0,23%
    68 Сирия 2,5 183,630 -427,391 2,8 26 60% 0,22%
    69 Нидерланды 17,134,872 0.21% 192,530 -20,000 4,7 19 49% 0,21%
    71 Камбоджа 16,718,965 1.42% 1,259,200 2,000 5,8 17 23% 0,21%
    73 Сомали 15,893,222 2.92% 450,317 25 627,340 -40,000 6,1 17 47% 0,20%
    74 38194 386,850 -116,858 3,6 19 38% 0,19%
    75 Гвинея 13,132,795 2.83% 361,549 53 245,720 -4,000 4,7 18 39% 0,17%
    76 32192 9019 9019 9019 76 Руанда 9019 9019 24,670 -9000 4,1 20 18% 0,17%
    77 Бенин 12,123,200 2.73% 322,049 108 112,760 -2,000 4,9 19 48% 0,16%
    78 Бурунди 360,8193 11,11 25,680 2,001 5,5 17 14% 0,15%
    79 Тунис 11,818,619 1.06% 123,900 76 155,360 -4,000 2,2 33 70% 0,15%
    80 Боливия 90,673 11,11 1,083,300 -9,504 2,8 26 69% 0,15%
    81 Бельгия 11,589,623 0.43% 27,560 -35,000 3,0 24 57% 0,15%
    83 Куба 11,326,616 -0.06% -6,867 106 106,440 -14,400 1,6 42 78% 0,15%
    84 Южный Судан 18 610,952 -174,200 4,7 19 25% 0,14%
    85 Доминиканская Республика 10,847,910 .01% 108,952 225 48,320 -30,000 2,4 28 85% 0,14%
    86 19,772 139 77,240 22011 1,6 43 74% 0,14%
    87 Греция 10,423,054 49% 115 88,780 10220 2,8 24 91% 0,13%
    89 Португалия 10,196,709 -0.29% -29,478 111 91,590 -6,000 1,3 46 66% 0,13%
    90 Азербайджан
    82,658 1,200 2,1 32 56% 0,13%
    91 Швеция 10,099,265 0.63% 62,886 25 410,340 40,000 1,9 41 88% 0,13%
    92 Гондурас 9 9 111890 -6,800 2,5 24 57% 0,13%
    93 Объединенные Арабские Эмираты 9,890,402 1.22% 107 90,530 6000 1,5 43 72% 0,12%
    95 Таджикистан 9 537 645 2.31% 47 202,910 8,730 1,7 40 79% 0,12%
    97 Австрия 9,006,398 0.56% 20 452,860 -800 3,6 22 13% 0,11%
    99 Сербия 8,737,371 -0.40% -34,864 100 87,460 4,000 1,5 42 56% 0,11%
    100 Израиль 8,655 21,640 10,000 3,0 30 93% 0,11%
    101 Швейцария 8,654,622 0.74% 63,257 219 39,516 52,000 1,5 43 74% 0,11%
    102 9019 8192 54390 -2000 4,4 19 43% 0,11%
    103 Сьерра-Леоне 7 976 983 2.10% 163,768 111 72,180 -4,200 4,3 19 43% 0,10%
    104 Гонконг 7,140 1050 29,308 1,3 45 NA 0,10%
    105 Лаос 7,275,560 1.47% 397,300 -16,556 2,4 26 62% 0,09%
    107 Болгария 6,948,445 -0.74% -51,674 64 108,560 -4,800 1,6 45 76% 0,09%
    108 Ливия 4 1,759,540 -1,999 2,3 29 78% 0,09%
    109 Ливан 6,825,445 -0.44% -30,268 667 10230 -30,012 2,1 30 78% 0,09%
    110 ,5192 Никарагуа 55 120340 -21272 2,4 26 57% 0,08%
    111 Кыргызстан 6,524,195 1.69% 108,345 34 191,800 -4,000 3,0 26 36% 0,08%
    112 Сальвадор 6,48619 Сальвадор 6,48619 313 20,720 -40,539 2,1 28 73% 0,08%
    113 Туркменистан 6,031,200 1.50% 89,111 13 469,930 -5,000 2,8 27 53% 0,08%
    114 Сингапур 700 27,028 1,2 42 NA 0,08%
    115 Дания 5,792,202 0.30% 303,890 14000 1,5 43 86% 0,07%
    117 Конго 5,518,087 2.57% 48088 1,485 1,5 41 54% 0,07%
    119 Норвегия 5,421,241 0.79% 42,384 15 365,268 28,000 1,7 40 83% 0,07%
    120 Оман 5,106% 309 500 87 400 2,9 31 87% 0,07%
    121 Государство Палестина 5,101,414 2.42% 100 51,060 4200 1,8 33 80% 0,07%
    123 Либерия 5,057,681 2.44% 120,307 53 96,320 -5,000 4,4 19 53% 0,06%
    124 Ирландия 68,890 23,604 1,8 38 63% 0,06%
    125 Центральноафриканская Республика 4,829,767 1.77% 18 263,310 14,881 1,9 38 87% 0,06%
    127 Мавритания 4,649,658 2.73% 74,340 11,200 2,5 30 68% 0,06%
    129 Кувейт 4,270,571 1.51% 63,488 240 17,820 39,520 2,1 37 NA 0,05%
    130 Хорватия 4,1019
    55,960 -8,001 1,4 44 58% 0,05%
    131 Молдова 4,033,963 -0.22% 57 69,490 -10,000 2,1 38 58% 0,05%
    133 Эритрея 3,546,421 1.41% 49,304 35 101,000 -39,858 4,1 19 63% 0,05%
    134 Уругвай 175,020 -3,000 2,0 36 96% 0,04%
    135 Босния и Герцеговина 3,280,819 -0.61% -20,181 64 51,000 -21,585 1,3 43 52% 0,04%
    136 136 2 1,553,560 -852 2,9 28 67% 0,04%
    137 Армения 2,963 243 0.19% 5,512 104 28,470 -4,998 1,8 35 63% 0,04%
    138 Ямайка 10,830 -11,332 2,0 31 55% 0,04%
    139 Катар 2,881,053 1.72% 105 27400 -14000 1,6 36 63% 0,04%
    141 Пуэрто-Рико 2,860,853 -2.47% -72,555 323 8,870 -97,986 1,2 44 NA 0,04%
    142 Литва 43 62,674 -32,780 1,7 45 71% 0,03%
    143 Намибия 2,540,905 1.87% 10,120 -3087 5,3 18 59% 0,03%
    145 Ботсвана 2,351,627 2.09% 257670 3,260 4,0 23 87% 0,03%
    147 Лесото 2,142,249 0.80% 16,981 71 30,360 -10,047 3,2 24 31% 0,03%
    148 2,0193 0,00192 83 25,220 -1,000 1,5 39 59% 0,03%
    149 Словения 2,078,938 0.01% 284 103 20140 2,000 1,6 45 55% 0,03%
    150 % Гвинея-Бисау 1 70 28,120 -1399 4,5 19 45% 0,03%
    151 Латвия 1,886,198 -1.08% -20,545 30 62,200 -14,837 1,7 44 69% 0,02%
    152 Бахрейн 2,239 760 47800 2,0 32 89% 0,02%
    153 Экваториальная Гвинея 1,402,985 3.46% 273 5130 -800 1,7 36 52% 0,02%
    155 Эстония 1,326535 0.07% 887 31 42,390 3,911 1,6 42 68% 0,02%
    156 Тимор-Лешти 89 14,870 -5,385 4,1 21 33% 0,02%
    157 Маврикий 1,271,768 0.18% 9,240 5,000 1,3 37 67% 0,02%
    159 Эсватини 1,160,164 1,05% 90,393 .0 21 30% 0,01%
    160 Джибути 988,000 1,48% 14,440 43 0,01%
    161 Фиджи 896,445 0,73% 6,492 49 18,270 -6,202 2,8 2819201%
    162 Реюньон 8 0,72% 6,385 358 2,500 -1,256 2,3 Коморские Острова 869,601 2,20% 18,715 467 1,861 -2,000 4,2 20 29% 0.01%
    164 Гайана 786,552 0,48% 3,786 4 1
    -6,000 2,5 9019 9019 9019 9019 9019 9019 9019 Бутан 771,608 1,12% 8,516 20 38,117 320 2,0 28 46% 0,03 .55% 17,061 25 27,990 -1,600 4,4 20 23% 0,01%
    167 Макао 90,33 649 30 5000 1,2 39 NA 0,01%
    168 Черногория 628,066 0.01% 79 47 13,450 -480 1,8 39 68% 0,01%
    169 2,590 9,741 1,5 40 88% 0,01%
    170 Западная Сахара 597,339 2.54% 156000 -1000 2,4 29 65% 0,01%
    172 Кабо Верде 555 987 1.11% 700 -2,957 2,9 27 68% 0,01%
    174 Мальдивы 540 544 1.81% 9,591 1,802 300 11370 1,9 30 35% 0,01%
    175 441 320 900 1,5 43 93% 0,01%
    176 Бруней 437,479 0,97% 4,194,293 32 80% 0,01%
    177 Гваделупа 400,124 0,02% 68 0,01%
    178 Белиз 397 628 1,86% 7,275 17 22,810 1,200 2,3 25 9019% 25 9019%01%
    179 Багамы 3 0,97% 3,762 39 10,010 1,000 1,8 1,8 375265 -0,08% -289 354 1,060 -960 1,9 47 92% 0.00%
    181 Исландия 341 243 0,65% 2,212 3 100,250 380 1,8 9019 9019 Вануату 307,145 2,42% 7,263 25 12,190 120 3,8 21 24% 0,00%
    70% 7,850 4 82,200 1,200 3,4 25 87% 0,00%
    184 287% Барбадос 287% 430 -79 1,6 40 31% 0,00%
    185 Новая Каледония 285,498 0,97% 90 2,748 2.0 34 72% 0,00%
    186 Французская Полинезия 280,908 0,58% 1,621 77 3,660 -1,0192 3,660 -1,0192 0,00%
    187 Майотта 272,815 2,50% 6,665 728 375 0 3.7 20 46% 0,00%
    188 Сан-Томе и Принсипи 219,159 1,91% 4,103 228 960 74% 0,00%
    189 Самоа 198,414 0,67% 1,317 70 2,830 -2,803 3.9 22 18% 0,00%
    190 Сент-Люсия 183,627 0,46% 837 301 610 0192 610 0192 0192 0,00%
    191 Нормандские острова 173,863 0,93% 1,604 915 190 1,351 1.5 43 30% 0,00%
    192 Гуам 168,775 0,89% 1,481 313 540 0,00%
    193 Кюрасао 164,093 0,41% 669 370 444 515 1,8 89193 00%
    194 Кирибати 119,449 1,57% 1,843 147 810 -800 3,6 Гренада 112,523 0,46% 520 331 340 -200 2,1 32 35% 0,00%
    110,940 0,32% 351 284 390 -200 1,9 33 53% 0,00% 0,00% 0,00% 0,43% 452 593 180 201 1,9 41 44% 0,00%
    198 Тонга
    1,201 147 720 -800 3,6 22 24% 0,00%
    199 Виргинские острова США 153 298 350 -451 2,0 43 96% 0,00%
    200 Сейшельские Острова 98,347 0.61% 223 440 0 2,0 34 26% 0,00%
    202 Остров Мэн 85,033 0.54% 470 NA NA 88% 0,00%
    204 Доминика 71,986 0,25% 178 NA 74% 0,00%
    205 Каймановы острова 65,722 1,19% 774 274 240 9019% 9019 0,00%
    206 Бермудские острова 62,278 -0,36% -228 1,246 50 NA N.A. 97% 0,00%
    207 Маршалловы Острова 59,190 0,68% 399 329 180 NA 9019% %
    208 Северные Марианские острова 57,559 0,60% 343 125 460 NA N.A. 88% 0,00%
    209 Гренландия 56,770 0,17% 98 0 410,450 NA 9019% NA 9019%
    210 Американское Самоа 55,191 -0,22% -121 276 200 NA NA 88% 0,00%
    211 Сент-Китс и Невис 53,199 0,71% 376 205 260 0,00 33 NA NA NA %
    212 Фарерские острова 48,863 0,38% 185 35 1,396 NA N.A. 43% 0,00%
    213 Синт-Мартен 42,876 1,15% 488 1,261 34 NA NA %
    214 Монако 39,242 0,71% 278 26,337 1 NA NA N.A. 0,00%
    215 Теркс и Кайкос 38,717 1,38% 526 41 950 NA NA
    216 Святой Мартин 38,666 1,75% 664 730 53 NA NA 0% 0.00%
    217 Лихтенштейн 38,128 0,29% 109 238 160 NA NA 9019 Марино 33,931 0,21% 71 566 60 NA NA 97% 0,00%
    212
    -10 3,369 10 NA NA NA 0,00%
    220 Британские Виргинские острова 30,231 30,231 150 NA NA 52% 0,00%
    221 Карибские Нидерланды 26,223 0.94% 244 80 328 NA NA 75% 0,00%
    222 460 NA NA NA 0,00%
    223 Острова Кука 17,564 0,09% 16 73 NA 75% 0,00%
    224 Ангилья 15,003 0,90% 134 167 90 0,00%
    225 Тувалу 11,792 1,25% 146 393 30 NA N.A. 62% 0,00%
    226 Уоллис и Футуна 11,239 -1,69% -193 80 140 NA 0,00%
    227 Науру 10,824 0,63% 68 541 20 NA NA 0,00%
    228 Сен-Бартелеми 9,877 0,30% 30 470 21 NA NA 229 Остров Святой Елены 6,077 0,30% 18 16 390 NA NA 27% 0.00%
    230 Saint Pierre & Miquelon 5,794 -0,48% -28 25 230 NA NA 100 231 Монтсеррат 4,992 0,06% 3 50 100 NA NA 10% 0.00%
    232 Фолклендские острова 3,480 3,05% 103 0 12,170 NA NA 9019% 9019% 1,626 0,68% 11 6 260 NA NA 46% 0,00%
    234 1 To19227% 17 136 10 NA NA 0% 0,00%
    235 Святейший Престол 801 801 0 NA NA NA 0,00%

    Население США (2021) — Worldometer

    Примечания

    Счетчик населения США (обновляется в реальном времени) показывает постоянно оценка текущего населения Соединенных Штатов Америки, полученная с помощью алгоритма RTS Worldometer, который обрабатывает данные, полученные от Отдела народонаселения ООН.

    На диаграмме Население США (1950 — 2019) показано общее количество населения на 1 июля каждого года, с 1950 по 2019 год.

    На диаграмме Годовой темп роста населения показаны годовые процентные изменения численности населения регистрировалось 1 июля каждого года с 1951 по 2019 год. Это значение может отличаться от % изменения за год , показанного в исторической таблице, которая показывает эквивалентное процентное изменение за последний год, предполагая однородное изменение за предыдущий пятилетний период.

    Определения

    Год : по состоянию на 1 июля указанного года.

    Население : Общая общая численность населения (обоих полов и всех возрастов) в стране по состоянию на 1 июля года, указанная по оценке Департамента народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций. Перспективы народонаселения мира: редакция 2019 г. Для прогнозируемых лет используется вариант средней рождаемости ООН.

    Подробнее Определения …

    Годовое изменение в% : На 2019 год: процентное изменение общей численности населения за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года).Для всех остальных лет: эквивалент годового процентного изменения за последний год, предполагающий однородное изменение за предыдущий пятилетний период, рассчитанный путем обратного сложения.

    Годовое изменение : На 2019 год: абсолютное изменение общей численности населения (увеличение или уменьшение количества людей) за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года). Для всех остальных лет: среднегодовое численное изменение за предыдущий пятилетний период.

    Мигрантов (нетто) : Среднее годовое количество иммигрантов за вычетом количества эмигрантов за предыдущий пятилетний период (с 1 июля по 30 июня начального и последнего года) или последующий пятилетний период (за 2016 год). данные).Отрицательное число означает, что эмигрантов больше, чем иммигрантов.

    Средний возраст : возраст, при котором население делится на две численно равные группы: половина людей старше указанного среднего возраста, а половина моложе. Этот параметр указывает возрастное распределение.

    Коэффициент фертильности : (Общий коэффициент фертильности или СКР) выражается в количестве детей на женщину. Он рассчитывается как среднее количество детей, которые в среднем будет иметь женщина в репродуктивном периоде (от 15 до 49 лет), исходя из текущих показателей фертильности для каждой возрастной группы в стране и при условии, что она не подвержена смертности.

    Плотность (P / км²) : (Плотность населения) Население на квадратный километр (км²).

    Городское население% : Городское население как процент от общей численности населения.

    Городское население : Население, проживающее в районах, классифицируемых как городские в соответствии с критериями, используемыми каждой страной.

    Доля страны в мировом населении : Общая численность населения страны в процентах от общей численности населения мира на 1 июля указанного года.

    Население мира : Общее население мира на 1 июля указанного года.

    Глобальный рейтинг : США занимают позицию в списке всех стран мира, ранжированных по численности населения (от самой высокой до самой низкой) по состоянию на 1 июля указанного года.

    Прививки от коронавируса (COVID-19) — Статистика и исследования

    или , Аргентина. 8 Босния и Герцеговина Британские острова Всемирная организация здравоохранения 26, 2021 Организация здравоохранения 9019 28, 2021 Управление здравоохранения Октябрь28, 2021 Италия 29, 2021 Джерси Всемирная организация здравоохранения 2 Организация здравоохранения 900 8 CO. -19 Группа реагирования общественного здравоохранения Мальты августа , Нидерланды 4

    90, Нидерланды.

    Всемирная организация здравоохранения , 2021 2 General for Health через Data Science for Social Good 86 Сент-Люсия 86 и Principe Всемирная организация здравоохранения World Организация здравоохранения 86 9016 To4 Отдел общественного здравоохранения 29, 2021 Острова Кайкос 19 90
  • 086
  • через vacuna.uy 190.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Местоположение Источник Дата последнего наблюдения Вакцины
    Афганистан Всемирная организация здравоохранения окт.23, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Албания Министерство здравоохранения 28 октября 2021 г. V
    Алжир Всемирная организация здравоохранения 27 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Андорра Правительство Андорры 26, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Ангола Всемирная организация здравоохранения 26 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca Health
  • 2 Всемирная организация здравоохранения Ангола 15 октября 2021 года
  • Oxford / AstraZeneca
    Антигуа и Барбуда Министерство здравоохранения 26 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech , Sputnik V Министерство здравоохранения окт.29, 2021 CanSino, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Армения Министерство здравоохранения 24 октября 2021 года Oxford / Sinopharm Пекин, Синовак, Sputnik V
    Аруба Правительство Арубы 29 октября 2021 года Pfizer / BioNTech
    Австралия Правительство Австралии через covidl.com.au 29 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Австрия Министерство здравоохранения 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, AstraZeneca, Moderna, Moderna Pfizer / BioNTech
    Азербайджан Правительство Азербайджана 29 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac Health, Sputnik V
    Багамы окт.29, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Бахрейн Министерство здравоохранения 29 октября 2021 года Oxford / AstraZeneutca, Pfizer / BioNTech, Pfizer / BioNTech, 9019
    Бангладеш Генеральный директорат служб здравоохранения 25 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Пекин
    Барбадос 9019 9019 Министерство здравоохранения Барбадоса .27, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Беларусь Всемирная организация здравоохранения 24 октября 2021 года Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Sciensano 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Белиз Министерство здравоохранения окт.6, 2021 Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Пекин
    Бенин Министерство здравоохранения 28 октября 2021 года Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Панамериканская организация здравоохранения 29 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Бутан Всемирная организация здравоохранения окт.24, 2021 Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Боливия Министерство здравоохранения 28 октября 2021 года Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca / Пекин, Sputnik V
    Бонайре Синт-Эстатиус и Саба Всемирная организация здравоохранения 1 сентября 2021 г. Moderna, Pfizer / BioNTech
    Босния и Герцеговина сен.29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac, Sputnik V
    Ботсвана Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний 28 октября 2021 г. AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Бразилия Министерство здравоохранения 27 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    окт.22, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca
    Бруней Министерство здравоохранения 24 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Пекин
    Министерство здравоохранения Болгарии 29 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Буркина-Фасо Всемирная организация здравоохранения окт.24, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Пекин
    Бурунди Всемирная организация здравоохранения 28 октября 2021 года Sinopharm / Пекин
  • 2 Министерство здравоохранения Камбоджи
  • 25 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing, Sinovac
    Камерун Всемирная организация здравоохранения окт.27, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Канада Официальные данные из провинций через covid19tracker.ca 29 октября 2021 г. Pfizer / BioNTech
    Кабо-Верде Всемирная организация здравоохранения 28 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Пекин
    В мире
  • 2 Кайманские острова Организация
  • окт.22, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Центральноафриканская Республика Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний 21 октября 2021 г. Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний 24 октября 2021 г. Sinopharm / Пекин
    Чили Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación CanSino, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Китай Национальная комиссия здравоохранения 27 октября 2021 года CanSino, Sinopharm / Beijing, Sinhanopharmov, Sinhanopharmov / W
    Колумбия Министерство здравоохранения 27 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Всемирная организация здравоохранения19, 2021 Covaxin, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing
    Конго Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний 21 октября 2021 года Moderna, Oxford / AstraZeneca, Пекин / Астразенека V
    Острова Кука Отдел общественного здравоохранения SPC 18 октября 2021 г. Pfizer / BioNTech
    Коста-Рика Фонд социального страхования Коста-Рики окт.18, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Кот-д’Ивуар Всемирная организация здравоохранения 28 октября 2021 года Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech Sputnik V
    Хорватия Министерство здравоохранения 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Министерство здравоохранения Кубы
  • 2
  • 27, 2021 Abdala, Soberana02
    Curacao Правительство Кюрасао 29 октября 2021 года Moderna, Pfizer / BioNTech
  • 85 Министерство здравоохранения Кипра
  • 85 Кипр 27, 2021
  • Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Чехия Министерство здравоохранения 29 октября 2021 года Johnson & Johnson, Moderna3, Оксфорд190T
    Демократическая Республика Конго Всемирная организация здравоохранения окт.25, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Дания Statens Serum Institute 28 октября 2021 года Johnson & Johnson, Moderna, Pfizer / BioNTech
  • 2 Всемирная организация здравоохранения 30 сентября 2021 г.
  • Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Доминика Панамериканская организация здравоохранения Oct.29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Доминиканская Республика Министерство здравоохранения 28 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech , Sinovac
    Эквадор Правительство Эквадора через Ecuacovid 19 октября 2021 г. CanSino, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Всемирная организация здравоохранения
    Всемирная организация здравоохранения Октябрь23, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Сальвадор Министерство здравоохранения 28 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca Z / BioNTech, Sinopharm / Пекин, Sinovac
    Англия Правительство Соединенного Королевства 28 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Guine Министерство здравоохранения окт.27, 2021 Sinopharm / Пекин
    Эстония Национальный совет здравоохранения 29 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    24 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Эфиопия Министерство здравоохранения окт.25, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Фарерские острова Правительство Фарерских островов 28 октября 2021 года Moderna, Pfizer / BioNTech
    Правительство Фарерских островов Фолклендские острова 14 апреля 2021 г. Oxford / AstraZeneca
    Фиджи Отдел общественного здравоохранения SPC 25 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca
    Финляндия для здравоохранения и социального обеспечения Oct.29, 2021 Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    France Public Health France 28 октября 2021 г. Французская Полинезия Отдел общественного здравоохранения SPC 25 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Pfizer / BioNTech
    Габон Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний окт.29, 2021 Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Гамбия Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний 22 октября 2021 года Johnson & Johnson, Oxford, SinopharmZ
    Джорджия Национальный центр по контролю заболеваний и общественного здравоохранения 19 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac
    Германия
  • 2 9019ch3 Германия 9002 9019ch3
  • окт.29, 2021 Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Гана Всемирная организация здравоохранения 28 октября 2021 года 9085 Oxford / AstraZeneca
  • 0190
  • Правительство Гибралтара 25 октября 2021 г. Pfizer / BioNTech
    Греция Министерство здравоохранения 29 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca
    Гренландия Правительство Гренландии окт.29, 2021 Moderna
    Гренада Всемирная организация здравоохранения 22 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Министерство здравоохранения Гватемалы Moderna, Oxford / AstraZeneca
    Guernsey Правительство Гернси 25 октября 2021 года Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech Агентство по охране здоровья Oct.24, 2021 Sputnik V
    Гвинея-Бисау Всемирная организация здравоохранения 24 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing
    Гайана 25 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Sputnik V
    Гаити Панамериканская организация здравоохранения 18 октября 2021 г. Организация окт.29, 2021 Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sputnik V
    Гонконг Правительство Гонконга 29 октября 2021 г. Венгрия Правительство Венгрии 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Исландия Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Индия Правительство Индии 29 октября 2021 года Covaxin, Oxford / AstraZ0193 Veneca, Sputnik Veneca, Sp. Индонезия Министерство здравоохранения 29 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac
    Иран Всемирная организация здравоохранения окт.29, 2021 COVIran Barekat, Covaxin, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing, Soberana02, Sputnik V
    Ирак Всемирная организация здравоохранения 24 октября 2021 г. , Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Ирландия Служба здравоохранения 27 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Правительство острова Мэн окт.29, 2021 Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Израиль (см. FAQ) Правительство Израиля 29 октября 2021 года Moderna, Pfizer / BioNTech
    Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Япония Канцелярия премьер-министра 28 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca
    Правительство Джерси 24 октября 2021 года Модерна, Оксфорд / АстраЗенека, Pfizer / BioNTech
    Иордания Правительство Иордании Октябрь.29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Казахстан Правительство Казахстана 29 октября 2021 года QazVac, Sinopharm V / Пекин 9019, Sputnik V / Пекин
    Кения Министерство здравоохранения 28 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Sputnik V
    Кирибати Отдел общественного здравоохранения SPC Oct.25, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Косово Министерство здравоохранения 25 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    9019 Кувейт 14 августа 2021 г. Pfizer / BioNTech
    Кыргызстан Министерство здравоохранения 29 октября 2021 г. Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Лаос 6 окт.28, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Латвия Национальная служба здравоохранения 29 октября 2021 г. AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Ливан Правительство Ливана 28 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing ,
    окт.10, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Либерия Всемирная организация здравоохранения 29 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca
    Ливия Всемирная организация здравоохранения 2021 Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Лихтенштейн Федеральное управление здравоохранения Oct.28, 2021 Moderna, Pfizer / BioNTech
    Литва Министерство здравоохранения 29 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech Правительство Люксембурга 24 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Макао Правительство Макао окт.25, 2021 Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Пекин
    Мадагаскар Всемирная организация здравоохранения 20 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca
    Министерство здравоохранения Малави 25 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca
    Малайзия Правительство Малайзии 27 октября 2021 г. CanSino, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Президент Мальдив окт.24, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Мали Всемирная организация здравоохранения 27 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca
  • 3
  • 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Мавритания Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний окт.29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing
    Маврикий Всемирная организация здравоохранения 28 октября 2021 г. Covaxin, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing
    Министр здравоохранения 26 октября 2021 г. CanSino, Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac, Sputnik V
    Молдова Министерство здравоохранения Министерство здравоохранения28, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Монако Национальный совет 16 сентября 2021 года Pfizer / BioNTech Министерство здравоохранения через ikon.mn 28 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Черногория Правительство Черногории 29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Монтсеррат Всемирная организация здравоохранения 8 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca
    Всемирная организация здравоохранения 26 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Мозамбик Всемирная организация здравоохранения Всемирная организация здравоохранения28, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing
    Мьянма Всемирная организация здравоохранения 23 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing Африканские центры по контролю и профилактике заболеваний 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Науру Всемирная организация здравоохранения Всемирная организация здравоохранения 31, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Непал Всемирная организация здравоохранения 25 октября 2021 г. Covaxin, Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Пекин,
    Правительство Нидерландов 27 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Новая Каледония Отдел общественного здравоохранения SPC окт.25, 2021 Pfizer / BioNTech
    Новая Зеландия Министерство здравоохранения 29 октября 2021 года Pfizer / BioNTech
    Никарагуа Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sputnik V
    Нигер Всемирная организация здравоохранения 27 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Пекин Всемирная организация здравоохранения окт.28, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Ниуэ Отдел общественного здравоохранения SPC 2 августа 2021 года Oxford / AstraZeneca
    Северная Македония 9019 Правительство Северной Македонии 9019 Правительство Северной Македонии 23, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Северный Кипр Министерство здравоохранения окт.22, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Северная Ирландия Правительство Соединенного Королевства 28 октября 2021 года Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer BioNTech Норвегия Норвежский институт общественного здравоохранения 26 октября 2021 г. Moderna, Pfizer / BioNTech
    Оман Всемирная организация здравоохранения окт.23, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac, Sputnik V
    Пакистан Национальный командно-операционный центр 28 октября 2021 года CanSino, Коваксин, Оксфорд, Астрана, Модерна, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Палестина (см. FAQ) Министерство здравоохранения 28 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Pfizer / BioNTech, , Sputnik Light, Sputnik V
    Панама Панамериканская организация здравоохранения Oct.29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Папуа-Новая Гвинея Отдел общественного здравоохранения SPC 25 октября 2021 г. Организация здравоохранения 29 октября 2021 г. Covaxin, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Перу Ministerio de Salud via github.com / jmcastagnetto / covid-19-peru-vacunas 27 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Филиппины Департамент здравоохранения через ABS-CBN Investigative Группа 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Питкэрн SPC Отдел общественного здравоохранения, сентябрь 9019.7, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Польша Министерство здравоохранения 29 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer Portugal / BioNTech
    25 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Катар Министерство здравоохранения окт.29, 2021 Moderna, Pfizer / BioNTech
    Румыния Правительство Румынии через datelazi.ro 28 октября 2021 г. Россия Официальные данные местных органов власти через gogov.ru 29 октября 2021 г. EpiVacCorona, Sputnik V
    Руанда Всемирная организация здравоохранения окт.26, 2021 Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Остров Святой Елены Правительство острова Святой Елены Май. 5, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Сент-Китс и Невис Панамериканская организация здравоохранения 29 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Министерство здравоохранения окт.19, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Сент-Винсент и Гренадины Министерство здравоохранения 25 октября 2021 г. Отдел общественного здравоохранения 25 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca
    Сан-Марино Всемирная организация здравоохранения 24 октября 2021 г. Pfizer / BioNTech, Sputomenik V
    Всемирная организация здравоохранения Oct.29, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Саудовская Аравия Совет здравоохранения Саудовской Аравии 29 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Правительство Соединенного Королевства Королевство 28 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Сенегал Всемирная организация здравоохранения 20 октября 2021 г. Сербия Правительство Сербии окт.29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Сейшельские острова Всемирная организация здравоохранения 26 октября 2021 г.
    Сьерра-Леоне Всемирная организация здравоохранения 18 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Пекин
    Сингапур Министерство здравоохранения окт.27, 2021 Moderna, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Синт-Мартен (голландская часть) Всемирная организация здравоохранения 22 октября 2021 года Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / Bio Словакия Министерство здравоохранения 29 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sputnik V
    Словения Национальный институт общественного здравоохранения через covid-19.sledilnik.org 29 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Соломоновы Острова Отдел общественного здравоохранения SPC 25 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca Oxford / AstraZeneca Сомали Всемирная организация здравоохранения 26 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing, Sinovac
    Южная Африка Министерство здравоохранения окт.25, 2021 Johnson & Johnson, Pfizer / BioNTech
    Южная Корея Корейские центры по контролю и профилактике заболеваний 29 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca 90N Южный Судан Всемирная организация здравоохранения 27 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca
    Испания Министерство здравоохранения окт.28, 2021 Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Шри-Ланка Эпидемиологический отдел Министерства здравоохранения 28 октября 2021 г. Sinopharm / Пекин, Sputnik V
    Судан Всемирная организация здравоохранения 20 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Правительство Суринама окт.28, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Швеция Агентство общественного здравоохранения Швеции 29 октября 2021 г.
    Швейцария Федеральное управление общественного здравоохранения 28 октября 2021 г. Moderna, Pfizer / BioNTech
    Сирия Всемирная организация здравоохранения окт.25, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik Light, Sputnik V
    Тайвань Тайваньские центры по контролю заболеваний 29 октября 2021 г. Oxford Moderna, Medigen / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Таджикистан Всемирная организация здравоохранения 27 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac, Sputnik V
    окт.13, 2021 Johnson & Johnson
    Таиланд Правительство Таиланда 28 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinovac 9002
    26 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Sinovac
    Того Всемирная организация здравоохранения 29 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca
    окт.12, 2021 Pfizer / BioNTech
    Тонга Отдел общественного здравоохранения SPC 25 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca
    Министерство здравоохранения Тринидада и Тобаго Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing
    Тунис Министерство здравоохранения 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / Astraca Sinopharm / Beijing, Sinovac, Sputnik V
    Турция Платформа информации о вакцинах COVID-19 Oct.29, 2021 Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Туркменистан Всемирная организация здравоохранения 29 августа 2021 г. EpiVacCorona, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing, Sputnik V
    Всемирная организация здравоохранения 8 октября 2021 г. Pfizer / BioNTech
    Тувалу Всемирная организация здравоохранения окт.22, 2021 Oxford / AstraZeneca
    Уганда Всемирная организация здравоохранения 28 октября 2021 г. Johnson & Johnson, Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    Министерство здравоохранения 29 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Объединенные Арабские Эмираты Национальное управление по чрезвычайным ситуациям и управлению стихийными бедствиями окт.29, 2021 Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinopharm / Beijing, Sinopharm / Wuhan, Sputnik V
    Соединенное Королевство Правительство Соединенного Королевства 28 октября 2021 года Oxford Moder / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    США Центры по контролю и профилактике заболеваний 29 октября 2021 года Johnson & Johnson, Moderna, Pfizer / BioNTech
    29 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech, Sinovac
    Узбекистан Правительство Узбекистана 29 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca
    Вануату Отдел общественного здравоохранения SPC 25 октября 2021 г. Oxford / AstraZeneca
    Венесуэла Панамериканская организация здравоохранения окт.8, 2021 Abdala, Sinopharm / Beijing, Sinopharm / Wuhan, Sputnik V
    Вьетнам Правительство Вьетнама 28 октября 2021 года Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer Пекин, Sputnik V
    Уэльс Правительство Соединенного Королевства 28 октября 2021 г. Moderna, Oxford / AstraZeneca, Pfizer / BioNTech
    WallisC Public Health Дивизион окт.25, 2021 Moderna
    Йемен Всемирная организация здравоохранения 11 октября 2021 года Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinovac
    3 9019 Правительство Замбии 22, 2021 Johnson & Johnson, Oxford / AstraZeneca, Sinopharm / Beijing
    Зимбабве Министерство здравоохранения 29 октября 2021 года Oxford / AstraZeneca, Sinopharm3 / Пекин,