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

прививок от COVID-19 в США, графство | Данные

Перейти к основному содержанию Данные.CDC.gov

Поиск Поиск

На главнуюКаталог данныхДля разработчиковВидеогиды Войти Меню

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 2045,249742% % 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

1000

1500

1650

1804

1850

1900

1930

1950

1960

1974

Население

0.2

0,275

0,45

0,5

0,7

1,2

4,5

986

8,5

9,5

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 9,099 90391 38232163 7899 4,8193 48192 9019 419 4192 9019 4194 % % 75,6% 4,41,500 80% 9019 9019 9019 9019 90199023 9019 9019 9019 9019 9019 2 90190 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 .

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.
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 90028 9019 9019 86 0,019 9019 9019 Мартиника 37 183 %% 1952 0,00 9019 9019 57% 196 9019 9019 196 9019 9019Винсент и Гренадины5%A. 0,00 0,00 NA 0,0003%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 здравоохранения26, 2021 Организация здравоохранения 9019 28, 2021 Управление здравоохранения Октябрь28, 2021 Италия29, 2021 Джерси Всемирная организация здравоохранения2 Организация здравоохранения 9008 CO. -19 Группа реагирования общественного здравоохранения Мальты августа, Нидерланды4

90, Нидерланды.

Всемирная организация здравоохранения , 20212 General for Health через Data Science for Social Good86 Сент-Люсия86 и Principe Всемирная организация здравоохранения World Организация здравоохранения86 9016 To4 Отдел общественного здравоохранения 29, 2021 Острова Кайкос 1990

086

через vacuna.uy190.

alexxlab

[email protected]

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Комментарий *

Имя *

Email *

Сайт

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
Лаос6	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,