fix(l10n): Update translations from Transifex

Signed-off-by: Nextcloud bot <bot@nextcloud.com>

Author: nextcloud-bot

l10n/ru.js

@@ -3,6 +3,7 @@ OC.L10N.register(
     {
     "Recognize" : "Распознавание",
     "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models" : "Интеллектуальная маркировка медиаконтента и распознавание лиц с использованием локальных моделей машинного обучения",
+    "Smart media tagging and face recognition with on-premises machine learning models.\nThis app goes through your media collection and adds fitting tags, automatically categorizing your photos and music.\n\n* 📷 👪 Recognizes faces from contact photos\n* 📷 🏔 Recognizes animals, landscapes, food, vehicles, buildings and other objects\n* 📷 🗼 Recognizes landmarks and monuments\n* 👂 🎵 Recognizes music genres\n* 🎥 🤸 Recognizes human actions on video\n\n⚡ Tagging works via Nextcloud's Collaborative Tags\n  * 👂 listen to your tagged music with the audioplayer app\n  * 📷 view your tagged photos and videos with the photos app\n\nModel sizes:\n\n * Object recognition: 1GB\n * Landmark recognition: 300MB\n * Video action recognition: 50MB\n * Music genre recognition: 50MB\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating for Photo object detection: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Photo face recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n### Rating for Video action recognition: 🟢\n\nPositive:\n* the software for training and inferencing of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be ran on-premises\n* the training data is freely available, making it possible to check or correct for bias or optimise the performance and CO2 usage.\n\n## Ethical AI Rating\n### Rating Music genre recognition: 🟡\n\nPositive:\n* the software for training and inference of this model is open source\n* the trained model is freely available, and thus can be run on-premises\n\nNegative:\n* the training data is not freely available, limiting the ability of external parties to check and correct for bias or optimise the model’s performance and CO2 usage.\n\nLearn more about the Nextcloud Ethical AI Rating [in our blog](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nAfter installation, you can enable tagging in the admin settings.\n\nRequirements:\n- php 7.4 and above\n- App \"collaborative tags\" enabled\n- For native speed:\n  - Processor: x86 64-bit (with support for AVX instructions)\n  - System with glibc (usually the norm on Linux; FreeBSD, Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and Nextcloud AIO are *not* such systems)\n- For sub-native speed (using WASM mode)\n  - Processor: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n  - System with glibc or musl (incl. Alpine linux and thus also the official Nextcloud Docker container and also Nextcloud AIO)\n- ~4GB of free RAM (if you're cutting it close, make sure you have some swap available)\n\nThe app does not send any sensitive data to cloud providers or similar services. All processing is done on your Nextcloud machine, using Tensorflow.js running in Node.js." : "Интеллектуальная маркировка мультимедиа и распознавание лиц с помощью локальных моделей машинного обучения.\nЭто приложение просматривает вашу медиаколлекцию и добавляет подходящие теги, автоматически классифицируя ваши фотографии и музыку.\n\n* 📷 👪 Распознает лица по фотографиям контактов\n* 📷 🏔 Распознает животных, ландшафты, продукты питания, транспортные средства, здания и другие объекты.\n* 📷 🗼 Распознает достопримечательности и памятники\n* 👂 🎵 Распознает музыкальные жанры\n* 🎥 🤸 Распознает действия человека на видео\n\n⚡ Тегирование работает с помощью совместных тегов Nextcloud\n  * 👂 слушайте музыку с тегами с помощью приложения аудиоплеера\n  * 📷 просматривайте отмеченные фотографии и видео с помощью приложения «Фотографии»\n\nРазмеры модели:\n\n * Распознавание объектов: 1GB\n * Распознавание ориентиров: 300MB\n * Распознавание действий на видео: 50MB\n * Распознавание музыкальных жанров: 50MB\n\n## Этичный рейтинг AI\n### Рейтинг детектирования объектов на фото: 🟢\n\nПоложительный:\n* программное обеспечение для обучения и вывода этой модели имеет открытый исходный код\n* обученная модель находится в свободном доступе, поэтому её можно запускать локально.\n* данные тренировок находятся в свободном доступе, что позволяет проверить или исправить погрешности или оптимизировать производительность и использование CO2.\n\n### Рейтинг распознавания лиц по фото: 🟢\n\nПоложительный:\n* программное обеспечение для обучения и вывода этой модели имеет открытый исходный код\n* обученная модель находится в свободном доступе, поэтому её можно запускать локально.\n* данные тренировок находятся в свободном доступе, что позволяет проверить или исправить погрешности или оптимизировать производительность и использование CO2.\n\n### Рейтинг распознавания действий на видео: 🟢\n\nПоложительный:\n* программное обеспечение для обучения и вывода этой модели имеет открытый исходный код\n* обученная модель находится в свободном доступе, поэтому ее можно запускать локально.\n* данные тренировок находятся в свободном доступе, что позволяет проверить или исправить погрешности или оптимизировать производительность и использование CO2.\n\n## Этичный рейтинг AI\n### Рейтинг Распознавания музыкальных жанров: 🟡\n\nПоложительный:\n* программное обеспечение для обучения и вывода этой модели имеет открытый исходный код\n* обученная модель находится в свободном доступе, поэтому ее можно запускать локально.\n\nОтрицательный:\n* данные обучения недоступны в свободном доступе, что ограничивает возможности внешних сторон проверять и корректировать систематическую ошибку или оптимизировать производительность модели и использование CO2.\n\nУзнайте больше о рейтинге этического ИИ Nextcloud [в нашем блоге](https://nextcloud.com/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/).\n\nПосле установки вы можете включить тегирование в настройках администратора.\n\nТребования:\n- php 7.4 и выше\n- Приложение \"collaborative tags\" включено\n- Для нативной скорости:\n  - Процессор: x86 64-bit (с поддержкой AVX инструкций)\n  - Система с glibc (обычно норма для Linux; FreeBSD, Alpine linux и поэтому официальный контейнер Nextcloud Docker и Nextcloud AIO *не* являются такими системами.)\n- Для не-нативной скорости (используя WASM режим)\n  - Процессор: x86 64-bit, arm64, armv7l (no AVX needed)\n  - Система с glibc или musl (вкл. Alpine linux и поэтому официальный контейнер Nextcloud Docker и Nextcloud AIO)\n- ~4GB свободной RAM (если вы собираетесь его сократить, убедитесь, что у вас есть возможность замены)\n\nПриложение не отправляет конфиденциальные данные облачным провайдерам или аналогичным службам. Вся обработка выполняется на вашем компьютере Nextcloud с использованием Tensorflow.js, работающего в Node.js.",
     "Your server does not support AVX instructions" : "Ваш сервер не поддерживает набор инструкций AVX.",
     "Your server does not have an x86 64-bit CPU" : "На сервере установлен процессор, отличный от x86 64-бита",
     "Your server uses musl libc" : "На сервере используется библиотека musl libc",
@@ -13,6 +14,7 @@ OC.L10N.register(
     "Status" : "Состояние",
     "The machine learning models have been downloaded successfully." : "Модели машинного обучения загружены успешно.",
     "The machine learning models still need to be downloaded." : "Необходима загрузка моделей машинного обучения.",
+    "The systemtags app is enabled." : "Приложение systemtags включено.",
     "The systemtags app is currently disabled. Some features of this app will not work." : "Приложение systemtags в настоящее время отключено. Некоторые функции этого приложения не будут работать.",
     "Could not execute the Node.js binary. You may need to set the path to a working binary manually." : "Не удалось запустить выполнение двоичного файла Node.js. Попробуйте указать путь до бинарного файла вручную.",
     "Background Jobs are not executed via cron. Recognize requires background jobs to be executed via cron." : "Фоновые задания не выполняются через cron. Распознавание требует выполнения фоновых заданий через cron.",
@@ -98,6 +100,11 @@ OC.L10N.register(
     "Tensorflow WASM was loaded successfully into Node.js." : "Tensorflow WASM успешно загружен в Node.js.",
     "If the shipped Node.js binary doesn't work on your system for some reason you can set the path to a custom node.js binary. Currently supported is Node v20.9 and newer v20 releases." : "Если отправленный Node.js двоичный файл по какой-либо причине не работает в вашей системе, вы можете указать путь к пользовательскому node.js двоичному файлу. В настоящее время поддерживается Node версии 20.9 и более поздние версии 20.",
     "For Nextcloud Snap users, you need to adjust this path to point to the snap's \"current\" directory as the pre-configured path will change with each update. For example, set it to \"/var/snap/nextcloud/current/nextcloud/extra-apps/recognize/bin/node\" instead of \"/var/snap/nextcloud/9337974/nextcloud/extra-apps/recognize/bin/node\"" : "Пользователям Nextcloud Snap необходимо изменить этот путь, чтобы он указывал на «текущий» каталог Snap, поскольку предварительно настроенный путь будет меняться при каждом обновлении. Например, установите для него значение  \"/var/snap/nextcloud/current/nextcloud/extra-apps/recognize/bin/node\" вместо \"/var/snap/nextcloud/9337974/nextcloud/extra-apps/recognize/bin/node\"",
+    "FFMPEG" : "FFMPEG",
+    "Checking FFmpeg" : "Проверка FFmpeg",
+    "Could not execute the FFmpeg binary. You may need to set the path to a working binary manually." : "Не удалось выполнить двоичный файл FFmpeg. Возможно, вам придется вручную указать путь к рабочему двоичному файлу.",
+    "FFmpeg {version} binary was installed successfully." : "Бинарный файл FFmpeg {version} был успешно установлен.",
+    "If the shipped FFmpeg binary doesn't work on your system for some reason you can set the path to a custom FFmpeg binary." : "Если поставляемый двоичный файл FFmpeg по какой-то причине не работает в вашей системе, вы можете указать путь к собственному двоичному файлу FFmpeg.",
     "Classifier process priority" : "Приоритет процесса классификатора",
     "Checking Nice binary" : "Проверка бинарника Nice",
     "Could not find the Nice binary. You may need to set the path to a working binary manually." : "Не удалось найти бинарник Nice. Возможно, вам придется вручную указать путь к работающему бинарнику.",