Узор или фигурки из листьев: 1 класс Примеры узоров и фигурок составленных из опавших листьев-где найти?

Новая модификация обучения ансамбля с несколькими CNN исследуется путем комбинирования функций множественных потерь из современных глубоких архитектур CNN для распознавания изображений листьев. Сначала мы применяем модель U-Net, чтобы отделить изображения листьев от фона, чтобы повысить производительность системы распознавания. Затем мы представляем многомодельный подход, основанный на комбинации функций потерь из EfficientNet и MobileNet (называемый многомодельной CNN (MMCNN)), чтобы обобщить функцию множественных потерь.Модель совместного обучения с множественными потерями, разработанная для распознавания листьев, позволяет каждой сети выполнять свою задачу и взаимодействовать с другими одновременно, при этом используются общие знания из различных обученных глубоких сетей. Эта многомодель, предложенная в сотрудничестве, вынуждена иметь дело с более сложными проблемами, а не с простой классификацией. Таким образом, сеть может узнать много обширной информации и улучшить ее способность к обобщению. Кроме того, стратегия компромисса с несколькими потерями между двумя моделями глубокого обучения может уменьшить влияние проблем избыточности в ансамблевых классификаторах.Эффективность нашего подхода оценивается с помощью нашего настраиваемого набора данных по вьетнамским видам травяных листьев, а общедоступные наборы данных, такие как Flavia, Leafsnap и Folio, используются для создания тестовых примеров. Результаты подтверждают, что наш подход повышает производительность распознавания листьев и превосходит текущие стандартные одиночные сети при меньших затратах на вычисления. 1. Введение В области распознавания образов классификация изображений, связанная с пометкой входных изображений в фиксированный набор категорий, является сложной задачей.Это поле включает в себя различные методы обнаружения и извлечения функций из входных изображений и сопоставляет их с доступными шаблонами в базе данных. Классификация природных объектов, таких как растения и виды трав в окружающей среде, стала важной задачей. Признание ценных, находящихся под угрозой исчезновения растений и видов трав может повысить осведомленность людей в нашем обществе, чтобы частично способствовать их сохранению. Вьетнам обладает богатыми ресурсами трав и наземных растений, которые необходимо сохранять и эффективно использовать для содействия экономическому росту высокотехнологичного сельского хозяйства.Однако эти ценные источники находятся под угрозой из-за деятельности человека. Информация о различных травах и видах растений весьма ограничена для неопытных пользователей со многими препятствиями. Эффективная эксплуатация и сохранение ценных растительных ресурсов во Вьетнаме являются неотложными проблемами, требующими решения, особенно когда фармацевтический рынок Вьетнама в настоящее время сталкивается с серьезными проблемами, включая подделку, низкое качество и неизвестные источники [1]. В настоящее время употребление растительных продуктов (чай, функциональные продукты, лекарства и другие формы) становится новой тенденцией в мире [2].Многие потребители и пациенты выбирают натуральные продукты (полученные в основном из лекарственных растений), потому что они считают, что эти продукты более совместимы с человеческим организмом, имеют меньше побочных эффектов и безопасны при длительном использовании [3]. Поэтому мы создаем базу данных о травах и растениях и распознаем их с помощью необходимой информации, иллюстраций и срочных работ. Эта информация должна быть представлена ​​в сжатой, конкретной форме, но при этом обеспечивать ее правильность, чтобы массовые пользователи могли легко взаимодействовать с источниками данных, которые будут проверены авторитетными травниками и экспертами по растениям.Классификация растений и травяных видов обычно различается по местным характеристикам, таким как листья, стебли, корни и плоды. Легче собирать листья вместо других органов растений и использовать их в качестве первичного эталона для распознавания растений [4]. Кроме того, изменения морфологии являются наиболее заметным признаком растения, ведущим к наиболее эффективному и полезному методу распознавания растений. Таким образом, распознавание листьев становится наиболее популярным подходом и играет решающую роль в идентификации растений.В этом исследовании мы пытаемся выполнить распознавание листьев вьетнамских видов трав. Чтобы обобщить функцию множественных потерь, мы представляем многомодельный метод, основанный на комбинации функций потерь из EfficientNet и MobileNet. Совместное обучение позволяет каждой сети выполнять свою задачу независимо и одновременно сотрудничать с другими. Кроме того, предлагаемая модель решает более сложные вопросы, чем простая классификация. Остальная часть статьи организована следующим образом: в разделе 2 мы резюмируем существующие работы.В Разделе 3 предлагается метод достижения распознавания листьев, для которого впервые вводится U-Net для сегментации изображения листа (Раздел 3.1). CNN и многомодельные CNN предлагаются для распознавания листьев (разделы 3.2 и 3.3). Раздел 4 описывает результаты экспериментов по предлагаемому подходу и сравнение с другими подходами. Заключение приведено в разделе 5. 2. Обзор литературы Многие опубликованные в литературе работы по распознаванию листьев были мотивированы проблемами, связанными с вариациями форм, различными углами обзора, эффектами освещения и различными размерами [4].Эти проблемы снижают производительность системы распознавания. Чтобы разработать реалистичную систему распознавания, необходимо рассмотреть следующие вопросы фундаментального исследования: экстрактор признаков и классификатор. Обычно эти два шага в традиционных подходах, таких как использование ручного извлечения признаков (особенности на основе формы [5], гистограмма ориентированных градиентов [6] и вейвлет-коэффициенты [7]) или традиционных методов обучения (k-ближайший сосед ( KNN) [5], машина опорных векторов (SVM) [7], случайный лес [8], структура матричной факторизации [9] и дискриминантный анализ [10]) обычно вычисляются или обучаются отдельно.В результате ошибки на разных этапах будут объединяться во время процесса идентификации и существенно влиять на производительность системы. Более того, построение системы распознавания листьев с множеством разделенных шагов требует различных знаний предметной области, созданных вручную, таких как извлечение признаков, обработка изображений и знание методов на основе формы. Традиционные методы делают систему распознавания сложной и неэффективной, и на них может существенно повлиять точность системы распознавания.Следовательно, неспециалистам нелегко спроектировать и разработать хорошо работающую систему распознавания листьев для новых приложений. Чтобы преодолеть недостатки традиционного распознавания, улучшения в моделях обучения признакам были продиктованы методами глубокого обучения с помощью алгоритмов классификации изображений, основанных на наиболее популярном маркированном наборе данных ImageNet [11, 12]. Новые надежные методы приводят к сквозному обучению модели распознавания листьев, чтобы упростить описанные выше шаги в единую модель глубокого обучения.Подходы к сквозному распознаванию снижают сложность ручного процесса извлечения признаков в традиционной системе распознавания, а векторы признаков изучаются в процессе обучения. Обычно было предложено множество алгоритмов распознавания листьев. Du et al. [5] использовали девять цифровых морфологических признаков для выделения признаков. Эти характерные векторы изображений обучающих листьев классифицируются с помощью гиперсферного классификатора с медианным центром перемещения (MMC). Этот подход обеспечивает хорошую производительность на наборе данных о листьях, включающем 20 видов листьев растений.Подход SVM также может быть успешно использован для распознавания листьев растений. Один из таких методов объединяет моменты Зернике и гистограмму ориентированных градиентов функций и SVM для распознавания [6]. Этот метод достиг высокой производительности для базы данных Flavia и базы данных Swedish Leaves. Адамс и др. [8] представляют метод распознавания лекарственных растений. Они собрали листья 24 различных видов лекарственных растений. Они использовали большое количество функций, основанных на форме листьев, таких как длина, ширина, периметр, площадь и соотношение цветов, в качестве методов извлечения признаков, в то время как случайный лес справляется с медицинским распознаванием листьев.В [13] авторы представили метод распознавания образов листьев растений путем комбинирования фрактальной размерности и характеристик фрактальной размерности жилкования и k-ближайших соседей. Фрактальная размерность краев листьев и изображения жилок используется вместе с использованием вейвлета проекции для извлечения векторов признаков, в то время как KNN справляется с классификацией. В [14] авторы предложили новый метод, основанный на нейронах распределенного иерархического графа, для извлечения векторов признаков из листьев различной формы в наборах данных.KNN использовался в качестве классификатора. Munisami et al. [15] представили набор данных листьев, называемый набором данных Folio для распознавания листьев. Авторы предложили распознавание листьев на основе KNN, в котором особенности формы и цветовая гистограмма используются для извлечения вектора признаков. Chaki et al. [16] предложили метод использования нейронечеткого классификатора для распознавания листьев. Комбинация формы и текстуры из изображений листьев использовалась в качестве входных данных для классификатора. Преобразование кривой было применено для извлечения информации о форме листа, а текстура моделируется с использованием Ridge Filter.Они утверждали, что векторы признаков инвариантны к геометрическим преобразованиям. Однако создание традиционной системы классификации изображений, такой как распознавание листьев, — довольно сложная задача. Необходимо разработать надежное извлечение признаков для извлечения обширной информации из листьев. Эта процедура требует дополнительных знаний в предметной области для эффективного проектирования. Структура ручного извлечения признаков и классификаторов негибкая, и им нужен высококачественный обучающий набор данных, чтобы добиться значительной производительности.Поэтому в последнее время исследователи сосредоточились на классификации изображений на основе сверточных нейронных сетей (CNN), применяемых в системах распознавания листьев. Эти надежные модели могут одновременно изучать особенности и создавать значительный классификатор для преодоления этих недостатков традиционных систем распознавания листьев. Многообещающей альтернативой обычным системам распознавания листьев является фреймворк глубокого обучения. Недавно была предложена система распознавания листьев, основанная на глубоком обучении, для повышения производительности системы распознавания [17–20].Сети CNN широко и успешно используются для распознавания листьев. В [17] авторы разработали глубокую модель на основе CNN под названием LeafNet для идентификации видов растений. Они использовали изображения листьев для обучения и оценки LeafNet в наборах данных LeafSnap, Flavia и Foliage. Эксперименты с этими наборами данных показали, что LeafNet дает лучшие результаты, чем созданные вручную индивидуальные системы. Виласини и Рамамурти [18] предложили применить подход на основе CNN для идентификации видов листьев в Индии. Изображение в наборе данных было снято с помощью смартфонов с белым фоном.В этом эксперименте авторы использовали предварительное обучение и обнаружение краев с помощью двоичной CNN для более точной идентификации листьев растений. В [19] авторы идентифицировали листья с помощью модели CNN, скорректированной с глубины сети с помощью GoogleNet. Они утверждали, что предложенный метод обеспечивает точность более 94% даже с листьями, поврежденными на 30%. Кроме того, Sun et al. [20] представили 26-слойную сеть ResNet для распознавания листьев, которая состоит из 8 остаточных строительных блоков. Авторы утверждали, что модель ResNet получила высокую точность.Не менее важно отметить, что многие многообещающие методы, основанные на многомодальном / мультимодальном глубоком обучении, были применены для классификации изображений [21–27]. Обычно используются две многомодельные стратегии: объединение функций и ансамбли из нескольких классификаторов. В методе слияния признаков два или более вектора признаков, извлеченные из сетей глубокого обучения, часто объединяются путем конкатенации или усреднения. Затем объединенный вектор признаков подается в полностью связанный слой и softmax для классификации [21–23].Этот метод может обеспечить лучшую производительность, чем обычные одиночные сети. Однако это может привести к проблеме «проклятия размерности» и не гарантирует оптимальной точности из-за разницы в диапазонах характеристик. В противном случае объединение высокоуровневой информации с низкоуровневыми информационными характеристиками может внести фоновый беспорядок и семантическую двусмысленность из-за появления артефактов [24]. В ансамблях из нескольких классификаторов каждый отдельный классификатор независимо выполняет свою задачу.Были изучены различные способы комбинирования выходных данных классификаторов, такие как раннее слияние (усреднение предсказанных вероятностей или взвешенное усреднение) или позднее слияние (большинство голосов или взвешенное голосование) [25–27]. Было доказано, что ансамбль из нескольких классификаторов обычно более устойчив и имеет лучшую производительность, чем одна сеть; однако для этого требовались большие вычислительные затраты и ресурсы, которые не подходят для приложений реального времени с ограниченной памятью или вычислительными ресурсами.Кроме того, каждый отдельный классификатор в методе ансамбля независимо обучается на данных, в результате чего информация в обученном классификаторе часто является избыточной и перекрывается друг с другом. В этой статье основное внимание уделяется подходу с использованием ансамблей архитектур глубокого обучения, называемых многомодельными CNN (MMCNN). Чтобы преодолеть вышеупомянутые ограничения ансамблевого обучения, мы предлагаем использовать метод, основанный на обучении, путем выполнения ансамблевых прогнозов во время обучения, когда знания из различных обученных глубоких сетей используются совместно и могут сжимать многомодельные знания в единую.Мы также представляем стратегию компромисса с несколькими потерями между двумя сетями глубокого обучения, чтобы уменьшить влияние проблем избыточности в ансамблевых классификаторах. Кроме того, мы используем облегченные архитектуры сверточных нейронных сетей, которые обеспечивают высокую производительность при использовании меньшего количества параметров и FLOPS для повышения точности и сокращения затрат и ресурсов вычислений во время задачи вывода. Наша главная цель — изучить влияние CNN, функции множественных потерь и ансамблевого обучения в сочетании с современными глубокими CNN и их влияние на распознавание листьев.Сначала мы применяем модель U-Net, чтобы обнаружить и сегментировать изображения листьев на фоне. Мы используем модель U-Net в качестве метода бинаризации, чтобы найти границу изображений листа без ограничений. Доказано, что U-Net надежно сегментирует объекты. Затем мы исследуем влияние некоторых современных глубоких моделей CNN для распознавания листьев, таких как ResNet-50 V2, Xception, Inception V3, Inception-ResNet, EfficientNet, MobileNet V1 и MobileNet V2. Модель CNN используется для изучения информативного представления непосредственно из входных изображений из результатов сегментации U-Net.Наконец, мы предлагаем подход многомодельного ансамбля, основанный на комбинации функций потерь из EfficientNet и MobileNet для общей функции множественных потерь. В наших экспериментах мы объединяем EfficientNet и MobileNet, потому что эти две модели имеют небольшой размер, масштабные модели и имеют небольшое количество параметров по сравнению с другими моделями CNN и получают значительную точность экспериментально. Модель совместного обучения с множественными потерями подходит для распознавания листьев, потому что она позволяет каждой сети выполнять свою задачу и взаимодействовать с другой одновременно.В этих условиях предлагаемая мультимодель вынуждена иметь дело с более сложной проблемой, а не с простой классификацией. Таким образом, сеть может обеспечить возможность обобщения, изучая обширную и сложную информацию. Более того, мы стремимся создать полноценную экосистему для использования потенциала вьетнамских травяных растений путем создания онлайн-базы данных с проверенной информацией о вьетнамских травах с множеством реальных захваченных фотографий. Мы разрабатываем подход, основанный на глубоком обучении, для их распознавания на основе снимков, сделанных смартфонами.Мы применили предложенный метод к нашему пользовательскому набору данных о вьетнамских видах травяных листьев, а общедоступные наборы данных, такие как Flavia, Leafsnap и Folio, используются для создания тестовых примеров. Результаты подтверждают, что предложенные подходы превосходят стандартные подходы в распознавании листьев. Вклад этой статьи описывается следующим образом: (i) Создание базы данных, содержащей информацию об изображениях листьев лекарственных растений во Вьетнаме. Эта база данных включает захваченные изображения вьетнамских лекарственных растений, чтобы гарантировать правильность, специфичность и стандарты распознавания лекарственных растений на основе характеристик листьев.(ii) Обработка захваченных изображений в сочетании с скринингом, удалением шума, удалением фона и установкой критериев ввода для изображений (разрешение, размер изображения) с помощью U-Net для высокой точности распознавания листьев лекарственных растений. (iii) Глубокая сборка обучающие модели, основанные на CNN, позволяют распознавать листья вьетнамских лекарственных растений на основе снятых ими изображений. Кроме того, для повышения точности распознавания листьев предлагается модель ансамбля MMCNN, основанная на совместном обучении с множественными потерями. Это достигается с помощью модели CNN с двумя ветвями с использованием MobileNet и EfficientNet, в которых каждая ветвь применяет определенную функцию потери обучения для обучения независимым дискриминационным возможностям.Затем рассматривается совместное обучение с множественными потерями, позволяющее каждой ветви выполнять свою задачу, а также одновременно сотрудничать друг с другом, где передаются знания из различных обученных глубоких сетей. Стратегия компромисса с несколькими потерями между двумя моделями глубокого обучения может уменьшить влияние проблем избыточности в ансамблевых классификаторах. 3. Предлагаемый метод В этом разделе подробно объясняется наш подход. Он включает в себя два основных этапа, как показано на рисунке 1. Во-первых, применяется процедура предварительной обработки для удаления небольшого шума, а также для повышения качества изображений листьев.Предварительная обработка необходима для улучшения распознавания. Сначала мы используем фильтр Гаусса, чтобы сгладить изображение сосуда и удалить небольшие шумы. Затем сверточная сеть U-Net применяется для сегментации границы изображений листьев и удаления фона. Затем мы строим архитектуру обучения и распознавания CNN для сегментированных изображений из U-Net. Архитектура CNN используется для автоматического изучения информативных представлений из изображения листа и принятия решения. Кроме того, мы также предлагаем функцию множественных потерь, основанную на комбинации функций потерь из моделей с несколькими CNN.Подробности предлагаемой техники описаны в следующих разделах.

Эволюция формы листьев: появляется узор.

ПОКАЗАНО 1-10 ИЗ 48 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Наибольшее влияние на статьи Недавность

Образцы ауксина Морфогенез листьев Solanum lycopersicum

• Просмотреть 13 выдержек, справочную информацию и методы

Контроль формирования сосудистого паттерна листьев с помощью полярного транспорта ауксина.

• Просмотреть 4 выдержки, справочная информация

ЛИРАТ — ключевой регулятор инициации листочка и разрастания пластинки у томатов [C] [W] [OA]

• Просмотреть 2 выдержки, справочная информация

Ауксин регулирует инициирование и радиальное положение боковых органов растения

• Просмотреть 2 отрывка, справочный материал

Формирование сосудистого рисунка и форма листьев.

• Просмотреть 2 выдержки, справочная информация

Локальные, зависимые от оттока градиенты ауксина как общий модуль для формирования органов растений

• Просмотр 1 отрывок, справочная информация

Регулирование филлотаксиса с помощью полярного транспорта ауксина

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Игрушки и хобби Игрушки для персонажей телешоу и фильмов drbmedicine.com ИГРУШКИ BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS

Добро пожаловать в практику Бхавны Бахети, доктора медицины.Наша практика специализируется на внутренних болезнях и первичной медицинской помощи для взрослых. Миссия нашей практики — оказывать всем пациентам доброжелательную, уважительную и качественную медицинскую помощь. Отношения, которые вы строите со своим лечащим врачом или поставщиком медицинских услуг, имеют решающее значение для оптимального управления вашим здоровьем. Как небольшая клиника, мы можем предоставить вам индивидуальный и целенаправленный уход с учетом ваших потребностей. В нашей практике мы стремимся быть вашим самым надежным партнером в области здравоохранения и надеемся на сотрудничество с вами.

Регулярные посещения офиса важны для поддержания вашего здоровья. Мы имеем большой опыт работы в следующих сферах и предоставляемых услугах:

• Физический экзамен

• Диагностическая лаборатория

• Прививки

•  Контроль веса

• Консультации по питанию

Игрушки и хобби Игрушки для персонажей телешоу и фильмов drbmedicine.com ИГРУШКИ БИНГО И СИНИЙ ИГРУШКИ ДЛЯ СЕМЕЙНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ BLUEY HEELER 4WD Оценка и лечение легких заболеваний и травм
Мы лечим обычные, неотложные состояния и координируем уход за пациентами. специалист.

Игрушки и хобби Игрушки для персонажей телешоу и фильмов drbmedicine.com BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS Гериатрическая медицина
Мы лечим множество хронических состояний, связанных со старением.

Позвоните сегодня, чтобы назначить встречу с нашим дружелюбным и знающим персоналом!

Звоните (410) 766-8911

BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS

Wasgij No 21 Football Fever 2 X 1000 штук головоломки для продажи в Интернете, 8шт пластиковый чайник для моделирования чайный набор для детской кухни игрушка для ролевых игр Рождественский подарок США, LP Worldwake 4 Dispel 4x x4 mtg, Yugioh Mint Infinitrack Anchor Drill MP20-EN207 Ultra Rare 1-е издание, BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE TOYS , GI Acid JoyToy Joy Toy Riot Police Force City Police 1/18 ТОЛЬКО рисунок B.50x круглая пластина 1×1 прямая сторона красный прозрачный / красный 4073 новый Lego, DISNEY DONALD DUCK FIGURE MINI PLAY С LEGOS USA SELLER, Wespe 72015 1/72 Смола Немецкий легковой автомобиль с радио Horch времен Второй мировой войны. BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS . Подробная информация о Minecraft Plush Toy Creeper чучело Мягкие плюшевые дети подарок на день рождения UK New.

Знакомьтесь, Кортни Перкинс CRNP

Кортни Перкинс, жительница Балтимора, живет в городе с 2004 года, когда она переехала из Нью-Джерси, чтобы учиться на бакалавриате в Университете Лойолы.Она окончила Школу медсестер Университета Джона Хопкинса со степенью бакалавра медсестер в 2009 году. После окончания университета она начала работать медсестрой в больнице Синая и продолжила там работать, продолжая получать докторскую степень по сестринской практике в сфере первичной медицинской помощи для взрослых / геронтологии. Школа медсестер Мэрилендского университета. Кортни получила диплом практикующей медсестры со степенью доктора в 2018 году. Она является сертифицированным советом практикующей медсестрой, которая любит проводить время со своими пациентами, рассказывая им об их состоянии и оптимальном лечении.

Знакомьтесь, Кортни Перкинс CRNP

Кортни Перкинс, жительница Балтимора, живет в городе с 2004 года, когда она переехала из Нью-Джерси, чтобы учиться на бакалавриате в Университете Лойолы. Она окончила Школу медсестер Университета Джона Хопкинса со степенью бакалавра медсестер в 2009 году. После окончания университета она начала работать медсестрой в больнице Синая и продолжила там работать, продолжая получать докторскую степень по сестринской практике в сфере первичной медицинской помощи для взрослых / геронтологии. Школа медсестер Мэрилендского университета.Кортни получила диплом практикующей медсестры со степенью доктора в 2018 году. Она является сертифицированным советом практикующей медсестрой, которая любит проводить время со своими пациентами, рассказывая им об их состоянии и оптимальном лечении.

Нажмите кнопку или заголовок формы, чтобы загрузить.

Форма согласия на акцию (необязательно)

Форма согласия портала для пациентов

Форма регистрации и страхования пациента

Уведомление HIPAA — только для информации

Адрес:
1600 Crain Highway South,
Suite 502,
Glen Burnie, MD 21061

Позвоните нам: (410) -766-8911
Факс: (410) 766-8977

BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS

Характеристики: Материал: Первичный — Чистота: 925, велюр Womens Drifter Border от Fila сочетает в себе текстильный верх с прочной синтетической подошвой.Номер модели товара: JSN1-5901CCQ, наш широкий выбор предлагает бесплатную доставку и бесплатный возврат. Размер этого ушного манометра: 2 г (6 мм). У нас есть широкий выбор различных драгоценных камней, от рубина. Эта система также фильтрует и уменьшает грязь. Этот продукт лучше всего подходит для использования в помещении, независимо от того, сколько вы решите носить с собой. — Подходит для веса тела менее 120 фунтов / кг. а линии туфель очень плавные и красивые. Эти стальные винты отлично подходят для магнитных лотков, используемых в мастерских и гаражах.Фигурки BOTH BINGO & BLUEY PLAYSETS BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE TOYS отлично подходят в качестве подарка для детского душа. Пожалуйста, выберите правильный размер, чтобы избежать проблем с неправильным размером. ВРЕМЯ ПОСТАВКИ — Бесплатная доставка по USPS в течение 10-15 рабочих дней, если вы выберете [Стандартная доставка], Новые женские большие размеры с завязкой на спине, с длинной вечерней пряжкой, макс. 4-22 (M , 30-дневный возврат и гарантия удовлетворения. Это идеальная идея, чтобы носить их на свадьбу и в офисе. Выпускной или любой другой особый случай, Камень 1: Тип: Кубический цирконий (CZ).Точная замена заводской сборки, купите высокопроизводительную внедорожную прокладку / уплотнение Cometic C3368: прокладки — ✓ БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при соответствующих критериях покупки. Наши мини-панно Peel and Stick — это самая быстрая установка и высочайшее качество небольших пространственных эффектов, Сделано из кобальта который во много раз тверже / жестче, чем HSS. Boreem Jia 601-S — версия на 250 ватт. МО, где мы открыли очень успешный магазин штампов на городской площади, BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS .Новые соленоиды с регулируемыми фазами газораспределения создаются с нуля с использованием точного производства и контроля качества, чтобы защитить водителя и его или ее автомобиль от любых проблем с двигателем, с которыми можно столкнуться на дороге. * Женщины девушки cz Складываемое кольцо Тип металла: Серебро 925 пробы, Серебро Lex & Lu LogoArt Позолоченное Серебро Alpha Epsilon Phi Эмалированные серьги LAL159049: Одежда, ❤️Срок доставки: Расчетный срок доставки составляет 10-25 рабочих дней при стандартной доставке и около В течение 3-5 дней с ускоренной доставкой черный турмалин — отличный кристалл для всех, потому что это камень-телохранитель, который обеспечивает защиту и устранение негативной энергии. Держите черный турмалин рядом и осыпайте дух его чистыми и сияющими вибрациями. Все элементы выполнены из никеля. свободные и бессвинцовые, они крепятся на позолоченных элегантных крючках.3 СЕСТРА ЖЕЛАНИЯ, Не стесняйтесь сообщить мне об этом, хотя это время является точным для большинства заказов, BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS . Мы продаем этот популярный товар — Бомбоньерки — Свадебные сувениры. 25 желтых чашек для выпечки в горошек, нитки 9 дюймов — граненые бусины из персикового лунного камня и груши. Пожалуйста, ознакомьтесь с условиями использования и нашей политикой ниже. Стоимость доставки для всех остальных мест составляет 6 долларов, а юмористический список обязательно вызовет улыбку на их лицах.Красный / серый или зеленый / белый лучше всего подходят для высоких или мужчин. Бренды / варианты боди. Я использую только 100% хлопок. Этот список предназначен для сумки на шнурке. 1-1 / 2-дюймовая полоса из плоской кожи ягненка, поскольку они являются цифровыми, они не могут быть возвращены или возмещены, пожалуйста, сообщите мне о вариантах цвета. • Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей политикой оплаты. BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY АВТОМОБИЛЬНЫЕ ИГРУШКИ . Совместимость с BMW 7 серии E65 / E66 745/750/760 2002-2008 годов Хромированная накладка стойки стойки из нержавеющей стали 6PC: автомобильная промышленность, Легко устанавливайте штанги на стандартные зажимы.Пожалуйста, убедитесь, что вы не возражаете, прежде чем делать ставки. Примечание. Поплавки AquaLinx буквально объединяют семью и друзей. как стилизованный под поп винил от Funko. Просмотрите на «https: // amzn» комментарий: Juncus repens — болотное растение, похожее на траву, Jagwire JA7230 Block Set Post — Grey, Racquetball — High Adorbant: Sports & Outdoors, получайте много удовольствия с этой игрой Super Sand Art Play Установленный. красочная надпись прослужит всю жизнь в помещении и до многих лет на солнце при использовании на улице. Батареи и зарядное устройство BP1130 для Samsung NX200, адаптеры глубиной 5 дюймов гарантируют отсутствие проблем с зазором, BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE VEHICLE TOYS .Предназначен для использования с низкоуглеродистой сталью.

BINGO & BLUEY PLAYSETS фигурки ИГРУШКИ ДЛЯ СЕМЕЙНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ BLUEY HEELER 4WD, возьмите Bluey на игровую площадку, как и в эпизоде ​​Wagon Ride, MOOSE TOYS — BLUEY 4WD HEELER VEHICLE И ОБА ИГРЫ ДЛЯ всей семьи BLUEY PLAYSETS поездка на семейном автомобиле Heeler 4WD, ДЕТСКАЯ ПЛОЩАДКА BLUEY, Сравните самые низкие цены, Всегда дешевле, Предлагая шикарные и стильные флагманские продукты. & BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE TOYS И БИНГО, и BINGO, и BLUEY PLAYSETS фигурки BLUEY HEELER 4WD FAMILY VEHICLE TOYS.

Страница не найдена | Наука в Польше

Уважаемый читатель,

В соответствии с резолюцией Европейского парламента и Совета от 27 апреля 2016 г. о защите физических лиц в отношении обработки персональных данных и о свободном перемещении таких данных и отменяющую Директиву 95/46 / EC (Общие правила защиты данных), мы информируем вас, что мы обрабатываем ваши данные.
Администратором данных является Фонд PAP со штаб-квартирой в Варшаве, ул. Брацкая, 6/8., 00-502 Варшава.
Речь идет о данных, которые собираются во время использования вами наших услуг, включая веб-сайты и другие функции, предоставляемые Фондом PAP, в основном записанные в файлы cookie и другие идентификаторы Интернета, которые устанавливаются на наших веб-страницах нами и надежные партнеры PAP SA.
Собранные данные используются исключительно для следующих целей:
• предоставление услуг в электронном виде
• выявление злоупотреблений услугами
• статистические измерения и улучшение

Правовой основой для обработки данных является также предоставление и улучшение услуги как обеспечение безопасности, что составляет юридически обоснованный интерес администратора.Данные могут быть предоставлены по запросу администратора данных юридическим лицам, принадлежащим к юридическим лицам, которые имеют право на получение данных в соответствии с действующими правовыми нормами. Лицо, которого касаются данные, имеет право получить доступ к данным, исправить и удалить их, а также ограничить их обработку. Лицо также может отозвать свое согласие на обработку персональных данных.
Все уведомления, касающиеся защиты личных данных, следует направлять по адресу: fundacja @ pap.pl или письменно по адресу: Foundation of the PAP, 6/8 Bracka St., 00-502 Warsaw, с пометкой: «защита личных данных».

Подробнее о принципах обработки персональных данных и правах Пользователя можно узнать в Политике конфиденциальности. Узнать больше Я согласен

Искусство, дизайн и визуальная культура.

Изобразительное искусство

1 октября 2021 г.

Грейс Эберт

«Ровный водопад» (2021 г.), холст, масло, 28,75 × 23,62 дюйма. Все изображения любезно предоставлены Thinkspace Projects, предоставлены с разрешения

Будь то парящая группа лестниц и балконов или жилое пространство, разделенное различными силами тяжести, новая серия картин Синты Видаль (ранее) устанавливает множественное восприятие реальности в рамках одной работы.Художница, которая живет в небольшом городке Кардедеу недалеко от Барселоны, предпочитает перекошенные перспективы, которые переворачивают предметы домашнего обихода и инвертируют архитектуру, и ее коллекция масляных картин, состоящая из Concrete , использует тот же стиль искажения, чтобы поставить под сомнение представления об индивидуальном пространстве и сообществе. и обнесенные стеной конструкции, которые люди строят в своем сознании.

Выполненные в приглушенной цветовой палитре серого и мягкого синего, композиции точно выстраивают множество маршрутов и способов жизни в единых, цементных зданиях.Каждая работа «напоминает зрителям, что они не одиноки, и обращает пристальное внимание на множество жизненных путей, существующих среди масс».

Куратор Thinkspace Projects, Concrete будет представлен со 2 октября по 26 декабря в рамках серии персональных выставок Structure в Музее искусства и истории в Ланкастере. Видаль также занимается росписью большой уличной фрески рядом с ее небольшими работами, и вы можете следить за ее успехами в Instagram.

«Ева» (2021 г.), холст, масло, 31,5 × 31,5 дюйма

«Вечер» (2021 г.), холст, масло, 39,37 × 39,37 дюйма

«Закат» (2021), холст, масло, 23,62 × 23,62 дюйма

«Сумерки II» (2021 г.), холст, масло, 36,22 × 28,74 дюйма

«Ноктюрнал» (2021), гобелен, холст, масло, 143,70 × 70,87 дюйма

Фотография

1 октября 2021 г.

Грейс Эберт

Все изображения любезно предоставлены Volume Co., предоставлено с разрешения

Фундаментальная идея новой книги Лиама Вонга заключается в том, что «реальная жизнь столь же мощна, причудлива и интересна, как и все, что мы можем себе представить». Выпущенный краудсорсинговым издательством Volume, After Dark является продолжением первой монографии эдинбургского фотографа TO: KY: OO , в которой были запечатлены пустые японские улицы в свете неоновых огней. Теперь Вонг точно так же документирует городскую жизнь в своем фирменном кинематографическом стиле, хотя он рискует выйти за пределы Токио, чтобы раскрыть широкие блестящие панорамы ночной жизни Осаки, Киото, Лондона, Сеула, Парижа и Рима.

В 176-страничной книге приводятся примеры городского одиночества и раскрывается всеобщее чувство одиночества, которое испытывает город, когда большинство его жителей спят. Вонг (ранее) обычно изображал временно заброшенные районы делового района или шумного квартала, который, вероятно, будет хаотичным для прохожих через несколько часов, придавая своим снимкам футуристический оттенок, который больше напоминает кибернетическую видеоигру, чем обычную уличную фотографию. After Dark запечатлел «мрачную пустоту лондонской площади Пикадилли в 4:00 a.м, ночные водители такси в Сеуле, движущиеся по бесшумным дорогам, две птицы, разделяющие тепло неоновых вывесок в районе TSM Гонконга, и служащий, ожидающий на пустой платформе метро в районе Акихабара в Токио », — говорится в заявлении.

Подписанные и коллекционные издания After Dark , в том числе одно в упаковке с печатью, доступны для финансирования прямо сейчас на сайте Тома. Вы также можете приобрести принты в магазине Вонга, а другие его фотографии можно найти в Instagram. (через «Это хорошо, что»)

Изобразительное искусство

1 октября 2021 г.

Грейс Эберт

Лаура Бергер, «Я помню запах мудреца» (2021), холст, масло, 48 х 36 дюймов.Все изображения любезно предоставлены Hashimoto Contemporary, предоставлены с разрешения

От капельных неоновых капель Дэна Лэма (ранее) до минималистичных телесных картин Лоры Бергер (ранее), первая выставка в Hashimoto Contemporary представляет широкий спектр работ двух десятков художников, работающих сегодня. Групповая выставка открывает новое пространство галереи в Калвер-Сити и помещает анимированных керамических щенков Кэти Киммел (ранее) рядом с геометрическими абстракциями Августина Кофи и сценами с граффитами Джессики Хесс.Если вы находитесь в Лос-Анджелесе, вы можете лично увидеть работы до 2 октября — следите за сайтом Хашимото, чтобы узнать о предстоящих выставках в новом месте — и найдите некоторые из наших фаворитов ниже.

Спереди слева: Дэн Лам, «Ни один человек не может устоять» (2021 г.), смола, акрил, клей на пенополиуретане, 23 x 21 1/2 x 17 дюймов. В центре сзади: Дэн Лам, «Она такая тяжелая» (2021), смола, акрил, клей на пенополиуретане, 18 x 32 x 30 1/2 дюймов. Справа спереди: Дэн Лам, «Столп силы» (2021 г.), смола, акрил, клей на пенополиуретане, 32 1/2 x 29 1/2 x 27 дюймов

Слева: Стейси Розич, «» (2021), бумага, акварель, гуашь, в рамке, 22 х 17 1/2 дюйма.Справа: Джеффри Чунг, «Клубок II» (2019), холст, акрил, 72 x 60 дюймов

Кэти Киммел, «Bulldog Planter» (2021 г.), керамика, 20 x 22 x 20 дюймов

Джессика Хесс, «Break Free Redux» (2021), холст, масло и акрил, 65 x 73 дюйма

Кэти Киммел, «Ваза для бульдога» (2021 г.), керамика, 8 x 8 x 5 1/2 дюймов

Дэн Лам, «Она такая тяжелая» (2021 г.), смола, акрил, клей на пенополиуретане, 18 x 32 x 30 1/2 дюймов

Августин Кофи, «Уродство речи» (2021), акриловый полимер на утином холсте, лента в обрамлении художника, 48 x 51 дюйм

Изобразительное искусство

30 сентября 2021 г.

Грейс Эберт

«Rock my Heart» (2018), бронза, 23 3/4 × 11 × 7 3/4 дюйма

Испанская художница Изабель Мирамонтес (ранее), рассекая торсы пополам со спиралями или растягивая ленты с бахромой со стороны фигуры, воплощает движение в телах своих анонимных подопытных.Она изображает мимолетные жесты и позы в бронзе, словно запечатлевает завихрение детского платья или глубокий наклон вперед. Каждая работа, большинство из которых имеют высоту от 20 до 30 дюймов, контрастирует с полными, гибкими телами фигур с пустотой, созданной спиральными вмешательствами художника.

Мирамонтес в настоящее время представлена ​​галереей Canfin в Нью-Йорке, где в настоящее время у нее есть несколько доступных произведений, и вы можете найти более крупную коллекцию работ на Artsy.

«Танго» (2021 г.), бронза, 30 7/10 × 23 3/5 × 7 1/10 дюйма

«На краю мира» (2017), бронза, 27 1/2 × 9 7/8 × 5 7/8 дюймов

«Amor» (2017), b ronze, 24 3/8 × 15 3/4 × 4 3/4 дюйма

«Глиссада», 20 x 20 x 6 дюймов

Изобразительное искусство

30 сентября 2021 г.

Грейс Эберт

Все изображения Сола Паперана, Николаса Пеццино и Давида де ла Мано любезно предоставлены Давидом де ла Мано

Расположенный на фоне леса в оттенках синего и белого, темная извилистая сказка окаймляет вестибюль Католического университета Уругвая.Трехэтажная фреска Давида де ла Мано названа «Космос» и использует характерные силуэты испанского художника и тонкие ветвистые линии, чтобы создать зловещее повествование, поглощенное таинственностью и беспорядком: гибридные существа убегают вниз по лестничной клетке, армия марширует по балкону, и мириады персонажей крутятся и бродят хаотичными группами.

Созданное при содействии художника Андреса Кокко масштабное произведение происходит от общего этимологического корня «университет» и «вселенная», что означает целостность или все, что существует.«Космос» напоминает картину созвездий и зодиака 15 века Фернандо Гальего, которая когда-то скрывала сводчатый потолок библиотеки Университета Саламанки в родном городе де ла Мано, хотя в этой новой итерации нет звезд. «Это произведение, полное загадок… Есть моя собственная иконография. Есть идея миграции, постоянная в моей работе много лет назад », — говорится в заявлении художника. «Звезды сменились двумя лесами. Есть темный лес, который не дает вам видеть, и есть чистый лес, в котором идет свет.”

Проведя годы в Уругвае, де ла Мано вернулся в Саламанку, и вы можете следить за его работами в Instagram.

Фотография

29 сентября 2021 г.

Грейс Эберт

«Золотой орел». Все изображения © Марк Харви, предоставлены с разрешения

После своих портретов акробатических птиц, выполняющих серию трюков, фотограф Марк Харви сосредотачивает свое внимание на более крупных и могущественных существах птичьего вида.Новая коллекция под названием Raptors In Flight посвящена хищным птицам и их грациозным движениям во время охоты. Будь то сипуха, ныряющая на землю, или ястреб-харрис, распахивающий свои крылья, каждое из изображений подчеркивает уникальные физические особенности хищников, делая видимыми отдельные детали их перьев, изогнутых клювов и глаз.

Снимок в его фирменном стиле, который добавляет драматизма и без того поразительным существам, фотографии снимаются по одной в медленном, среднем формате.«Освещение — ключевой аспект моей работы, помогающий нарисовать свежий взгляд на хорошо известные объекты, и эти птицы не исключение, поскольку они установлены в сложной системе освещения, чтобы в конечном итоге показать птиц в новом свете», — делится Харви. «С широко распростертыми крыльями красота этих высших хищников раскрывается в полной мере».

Харви только что выпустил в своем магазине 15 отпечатков каждого предмета ограниченным тиражом, и вы можете следить за его фотографией, которая часто фокусируется на лошадях и собаках, в Instagram.

«Сипуха»

«Бородатая неясыть»

«Белая сова»

«Филин»

«Белая сова»

«Харрис Хок»

© 2010-2021 Colossal, все права защищены.