Ио фото: кадры из фильма — КиноПоиск

BEST WESTERN PLUS IO HOTEL 3* (Швальбах) — отзывы, фото и сравнение цен

Часто задаваемые вопросы об отеле Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн

Какие популярные достопримечательности находятся недалеко от отеля Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн?

Ближайшие достопримечательности: Aboretum Main-Taunus (1,1 км).

Какие удобства и услуги доступны в отеле Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн?

Самые популярные предлагаемые удобства и услуги: бесплатный Wi-Fi, фитнес-центр и завтрак «шведский стол».

Какие удобства и услуги в номерах доступны в отеле Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн?

Лучшие удобства и услуги в номерах: кондиционер, ТВ с плоским экраном и письменный стол.

Доступна ли парковка в отеле Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн?

Да, гостям предоставляется доступ к парковка.

Какие рестораны расположены недалеко от отеля Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн?

Поблизости находятся следующие рестораны: Best Worscht in Town, Ristorante Trinacria и XXXL Mann Mobilia Restaurant.

Есть ли в отеле Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн возможность заниматься спортом?

Да, во время пребывания гостям предоставляется доступ к фитнес-услуге фитнес-центр.

Предоставляются ли в отеле Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн услуги уборки?

Да, гостям предоставляется доступ к услугам уборки химчистка и прачечная.

Разрешено ли в отеле Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн проживание с домашними животными?

Да, как правило, проживание с домашними животными разрешено, однако всегда лучше заранее позвонить и уточнить.

Предлагает ли отель Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн какие-либо бизнес-услуги?

Да, в отеле предлагаются бизнес-услуги бизнес-центр, конференц-залы и конференц-залы.

Есть ли исторические достопримечательности недалеко от отеля Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн?

Многие путешественники посещают следующие исторические достопримечательности: Bockenheimer Warte (6,5 км), Altes Schloss Hoechst (3,6 км) и Villa Bonn (7,1 км).

Доступен ли отель Бест Вестерн Плюс Ио-Отель Франкфурт/Эшборн?

Да, в отеле предлагаются номера для людей с ограниченными возможностями и услуги для гостей с ограниченными возможностями. Если у Вас есть конкретные запросы, мы рекомендуем заранее позвонить и уточнить.

Нужна дополнительная информации?

ГБПОУ ИО Ангарский педагогический колледж |

 

Уважаемые абитуриенты!

На основании Указа Губернатора Иркутской области от 10 июня 2021 года №161-уг в целях обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения в связи с распространением новой короновирусной инфекции (COVID-19), в соответствии с приказом по колледжу № 120-ОД от 02 июля 2021 г. приемная комиссия ГБПОУ ИО «Ангарский педагогический колледж» и филиала в г. Усолье-Сибирское работает в дистанционном режиме с 07 июля 2021 года.

Прием документов для поступления в Ангарский педагогический колледж и в филиал в г. Усолье-Сибирское осуществляется одним из следующих способов:

1) через операторов почтовой связи общего пользования заказным письмом с уведомлением о вручении на адрес колледжа: 665830, г.Ангарск Иркутской области, квартал 61, дом 1, а/ящик 37. Ангарский педагогический колледж, приемная комиссия

665470, Иркутская область, г. Усолье-Сибирское, ул. Жуковского, 47, филиал ГБПОУ Иркутской области «Ангарский педагогический колледж», приемная комиссия

ИЛИ

2) в электронном виде отсканированные документы направляются на электронную почту колледжа [email protected] (Ангарск), kolleg[email protected] (Усолье-Сибирское) с пометкой «Приемная комиссия».

Все личные обращения абитуриентов для поступления в Ангарский педагогический колледж осуществляются по согласованию с секретарем приемной комиссии Гордеевой Еленой Алексеевной по тел: 8(3955) 52-56-85.

Режим работы приемной комиссии:

Понедельник-пятница с 9.00 до 17.00

Надеемся на ваше понимание. Берегите себя и своих близких!

 

Любим Россию

10 июня в колледже торжественно и красиво отметили День России! Солнце, нежная зелень, патриотическая музыка и яркие футболки танцоров, символизирующих цвета российского флага, прибавили ощущение праздничности!

Проникновенно зазвучала «Матушка Россия» в исполнении вокальной студии «Дебют», а затем всех раззадорил игривый танец «Валенки» в исполнении ансамбля Ксюши Харипон. После студенты с интересом участвовали в Викторине и чествовали лучших студентов за достижения в учебе, творческой и общественной деятельности! Завершилось мероприятие – зажигательным танцевальным флэш-мобом!

 

ЖИЗНЬ, ПЕРЕПОЛНЕННАЯ СОБЫТИЯМИ История Ангарского педагогического колледжа удивительна и интересна. За период своей деятельности учебное заведение неоднократно преобразовывалось, в его стенах подготовлено более пяти тысяч специалистов различных направлений, осуществляющих педагогическую деятельность не только в образовательных учреждениях Иркутской области, но и за её пределами.О том с чего всё начиналось и к чему пришли, нашему журналисту рассказала Людмила Закировна Сидорова, директор колледжа, кандидат педагогических наук. Подробнее…

---

 #МыРоссия

Дорогие друзья! 12 июня наша страна​ отмечает День России -​ праздник, прославляющий российский народ и его героев! Праздник, олицетворяющий любовь к своей земле и уважение к её истории!

Студенты Ангарского педагогического колледжа готовятся стать активными участниками тематических мероприятий, которые состоятся на площадках колледжа:
— 2 июня стартовал конкурс эссе «Моя малая​ Родина», «Россия — Родина моя» — уже приняли участие28 человек;

— с 4 июня началась подготовка к Всероссийской акции «ОкнаРоссии»;
— 10 июня товарищеские встречи по волейболу на спортивной площадке общежития;
в колледже — праздничная линейка «Россия — страна победителей» и конкурс караоке «Песни моей Родины».

Пройти анонимный опрос «Патриотизм сегодня»

Презентация…

Дорогие студенты!

Продолжается онлайн-акция в честь Дню России! Присылай своё фото на фоне символики нашей страны (на фоне флага, с флагом в руках, герб) к нам в директ.

Фото может содержать монтаж или Фотошоп.

Фото может быть сделано индивидуально или с группой.

Сроки акции с 8 июня по 12 июня!

Правила просты:

Ø делай фото

Ø пришли в директ

Ø мы опубликуем его здесь, на официальной странице в инстаграм С ХЕШТЕГОМ #ДеньРоссии.

Ждём ваших фото. Украсим нашу ленту в цвета символики нашей страны!

#ДеньРоссии  Айдашева Татьяна, участник акции «Окна России»

#ДеньРоссии Малых Ксения и Драчук Елизавета с воспитанниками МБДОУ «Детский сад 6» принимают участие в нашей онлайн-акции

---

---

 

Подробнее…

---

Видеоролик о проведении независимой оценки качества условий осуществления образовательной деятельности организациями

Смотреть видеоролик в источнике…

---

Информация по реализации поручений Президента РФ

---

Поздравляем Полину Мовшенкову, студентку 221 группы специальности «Преподавание в начальных класса», с Победой в патриотическом музыкальном конкурсе министерства образования Иркутской области, посвященном 76 годовщине Победы в Великой Отечественной войне! Желаем здоровья, отличной учебы и дальнейших творческих успехов!!!

Поздравляем Григорьеву Алину, Тукбаеву Веронику, Першину Дарью, Фирсову Динару – сборную команду Ангарского педагогического колледжа по СФП! В Областных соревнованиях по летнему троеборью — ГТО среди ПОО Иркутской области девушки заняли 3 место в спортивной номинации «Молодежно-спортивная лига — Юность России»! Першина Дарья заняла в личном зачете почетное 3 место! Благодарим преподавателей Лескову Наталью Борисовну и Шиверскую Кристину Евгеньевну за подготовку участников! Подробнее…

Войди в историю России! Под таким девизом с 4 по 19 мая 2021 года проходил XVIII Областной Слет поисковых отрядов и музейных объединений ПОО Иркутской области. В Слете принимали участие 16 поисковых отрядов и музейных объединений, которые представили свою поисковую деятельность, реальные дела, направленные на укрепление связей поколений, сохранение историко-культурного наследия России и патриотическое воспитание молодежи. Мероприятия Слета предусматривали командные активности в трех конкурных заданиях в формате онлайн и офлайн с публикациями в социальной сети Instagram. Подробнее…

---

ВНИМАНИЕ КОНКУРС!

В адрес министерства образования Иркутской области поступило письмо прокуратуры Иркутской области с информацией о проведении Международного конкурса социальной антикоррупционной рекламы «Вместе против коррупции», организованном Генеральной прокуратурой РФ. Подробнее…

---

 

 

 

Химики МГУ усовершенствовали способ анализа морских вод

Учёные химического факультета МГУ с коллегами из Института океанологии им. П.П. Ширшова РАН научились надежно выявлять группы органических веществ в морских водах. Разработка позволит точнее определять источники поступления органического вещества в океан, что очень важно для оценки климатических изменений и экологического мониторинга морских вод. Алгоритм успешно применен при изучении проб, собранных в ходе экспедиции по шельфовым морям российской Арктики. Результаты исследования опубликованы в журнале Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems.

По поступающим со стоком рек в арктические шельфовые моря органическим соединениям можно довольно точно оценить масштабы таяния вечной мерзлоты. Также на состав органики в морской воде влияют соли тяжелых металлов и органические загрязнители, поступающие с хозяйственно-бытовыми и промышленными сточными водами. Поэтому учёные регулярно проверяют качественный и количественный состав морской воды в шельфовой зоне.

Для оценки сезонных и пространственных изменений состава растворенной органики используются различные физико-химические методы. Из которых самый быстрый и дешевый — 3D-флуоресцентная спектроскопия. Метод основан на том, что органические вещества могут светиться в ультрафиолете. Причём характер испускаемого ими света строго зависит от их структуры. 3D-вариант основан на том, что изучаемые растворы облучают ультрафиолетом разной длины волны, что позволяет получать намного больше данных о растворенных веществах. Особенность метода в том, что набор частот, на которых излучает каждое вещество под ультрафиолетом, не зависит от концентрации самого вещества в растворе. Зато от концентрации зависит интенсивность излучения. Именно это сочетание позволяет определить не только вещество, но и его содержание в воде.

В природе всё «несколько» сложнее, чем в лаборатории: морская вода содержит тысячи органических соединений. И идентифицировать все сразу по спектрам флуоресценции невозможно. Но для решения научных и практических задач и не нужна информация обо всех веществах и их концентрациях в морской воде. Достаточно определить содержание нескольких значимых соединений. Поэтому оптические методы широко используются для изучения морских вод.

«Самым важным и сложным становится вопрос минимального числа значимых веществ, с помощью которого можно расшифровать спектр, — рассказал доцент кафедры лазерной химии химического факультета МГУ к.х.н. Тимур Лабутин. — По экспериментальным спектрам нельзя сказать, сколько соединений участвовало в их формировании, так как линии индивидуальных спектров перекрываются. Поэтому используются современные математические методы, позволяющие разложить полученный спектр на несколько. Но использование большего количества компонент, чем есть на самом деле, может привести к ошибке. Формально разложение успешно завершится, но при этом программа выдаст один из бесконечного количества ответов, одинаково хорошо и неправильно описывающих данные».

Сейчас для оценки «правильного» количества компонент, сформировавших полученные спектры, используются различные эмпирические подходы, позволяющие опытному экспериментатору «на глазок» выбрать правильный вариант. Сотрудники химического факультета МГУ под руководством Тимура Лабутина предложили алгоритм выбора числа компонент, который существенно повысил надежность результата.

Как рассказали разработчики, алгоритм реализован в виде программного пакета, позволяющего на основании статистического критерия надежно определять число компонент при анализе морских вод методом PARAFAC (parallel factor analysis). Метод отлично подходит для разложения спектра на составляющие. Учёные из Института океанологии им. П.П. Ширшова РАН успешно использовали его модифицированный вариант для анализа более шестидесяти образцов воды моря Лаптевых, Карского моря и прибрежных вод Новой Земли прямо во время экспедиции, на судне «Академик Мстислав Келдыш».

Учёные предлагают использовать для экологического мониторинга портативные датчики-флуориметры и анализировать в режиме реального времени воды с помощью метода PARAFAC. Изучение многомерных данных позволит прояснить масштаб экологических происшествий, пути миграции природных и загрязненных вод, и, при необходимости, обнаруживать источник загрязнения.

Программный пакет реализован на языке R и доступен для свободного использования.

лучшие снимки с космического аппарата «Вояджер» :: Общество :: РБК

40 лет назад в рамках американского проекта NASA в космос был запущен «Вояджер-1» — первый аппарат, вылетевший за пределы Солнечной системы. С 1998 года «Вояджер» является самым дальним от Земли искусственным объектом — его местоположение в режиме реального времени доступно на сайте NASA.​ Лучшие сни

мки, сделанные со станции, — в фотогалерее РБК

,>,>​

Первое фото Земли и Луны в одном кадре, снятое «Вояджером-1» на расстоянии 11,66 млн км от Земли (Фото: NASA / JPL)

5 сентября 1977 года NASA запустило в космос автоматическую межпланетную станцию ​«Вояджер-1» весом 723 кг. Проект был утвержден в 1972 году. За 40 лет полета аппарат отдалился от Земли почти на 20 млрд км и стал самым дальним искусственным объектом. 

Второй аппарат серии «Вояджер» был запущен чуть раньше — 20 августа 1977 года. В частности, он является первым и единственным аппаратом, достигшим Урана (январь 1986 года) и Нептуна (август 1989 года).

Большое красное пятно на планете Юпитер (Фото: NASA / JPL)

Изначально станция предназначалась для исследования Юпитера и Сатурна — «Вояджер-1» стал первым аппаратом, который сделал детальные снимки спутников этих планет. Максимальное сближение станции с Юпитером состоялось 6 июня 1979 года.

Кратер Вальхалла, расположенный на спутнике Юпитера Каллисто (Фото: NASA / JPL)

В сентябре 2013 года в NASA официально объявили, что «Вояджер-1» окончательно покинул пределы Солнечной системы и стал первым в истории аппаратом, достигшим границ Солнечной системы и вышедшим за ее пределы. За местоположением «Вояджера» можно следить в режиме реального времени на сайте NASA.

Ио — естественный спутник Юпитера, на поверхности которого расположены более 400 действующих вулканов (Фото: NASA / JPL)

Аппарат впервые запечатлел извержение вулкана на поверхности спутника Юпитера Ио. В общей сложности с космических аппаратов было передано на Землю 625 Гбайт данных.

Планета Нептун (Фото: NASA / JPL)

Планета Нептун и его спутник Тритон (Фото: NASA / JPL)

Кольца Сатурна, снятые с расстояния 34 млн км (Фото: NASA / JPL)

В ноябре 1980 года «Вояджер-1» также максимально сблизился с Сатурном и пролетел мимо него на высоте 124 тыс. км.

Крупнейший спутник Сатурна Титан. 12 ноября 1980 года (Фото: NASA / JPL)

Облака Сатурна (Фото: NASA / JPL)

К корпусу «Вояджера-1» прикреплена пластинка с посланием для инопланетных существ, рассказывающим о разнообразии человеческой культуры. На ней, в частности, записано приветствие на 55 языках, ряд изображений (фотографии Земли и людей) и звуков (классическая музыка и звуки природы).​ Также на пластине показано местоположение Земли и Солнечной системы относительно 14 мощных пульсаров (космических источников мощного излучения) и нанесена схема излучения атома водорода.

Спутник Сатурна Энцелад, 25 августа 1982 года (Фото: NASA / JPL)

По последним данным, «Вояджер-1» удалился на 20,8 млрд км от Земли и на 20,9 млрд км от Солнца. По расчетам ученых, запасы топлива (энергию он получает от радиоизотопных генераторов, которые работают на плутонии 238), позволят аппаратам серии «Вояджер» оставаться работоспособными еще на протяжении десяти лет. Затем связь с Землей будет потеряна.

Планета Уран (Фото: NASA / JPL)

Снимок Земли с расстояния в 6 млрд км (Фото: NASA / JPL)

«Бледно-голубая точка» («Pale Blue Dot») — одна из самых знаменитых фотографий, сделанная аппаратом «Вояджер-1» в 1990 году. На снимке Земля сфотографирована с расстояния в 6 млрд км.

Впервые получены снимки следов выбросов вулканов в атмосфере спутника Юпитера Ио | Новости | Известия

Американские и европейские астрономы использовали микроволновый телескоп ALMA для первых наблюдений за тем, как вулканы Ио, спутника Юпитера, выбрасывают гигантские массы газа и пепла в разреженную атмосферу. Об этом сообщила пресс-служба Национальной радиоастрономической обсерватории (NRAO) США в четверг, 22 октября.

По словам Статии Лющ-Кук, планетолога из Колумбийского университета в Нью-Йорке, когда Ио попадает в тень Юпитера, атмосфера спутника остывает, и все запасы двуокиси серы в ней осаждаются на поверхности.

«В это время в газообразном состоянии остаются только выбросы вулканов. Эта особенность Ио впервые позволила нам оценить то, как вулканы влияют на устройство и состав воздушной прослойки», — приводит пресс-служба слова ученой.

Чтобы различать процессы в атмосфере Ио, астрономы использовали ALMA для создания снимков, когда спутник входила и выходила из тени Юпитера.

Йо отличается сверхвысоким уровнем вулканической активности, самым высоким во всей Солнечной системе.

Это объясняется тем, что недра спутника постоянно сжимают и растягивают приливные силы, вырабатываемые гравитационными взаимодействиями Ио, Юпитера, Европы и Ганимеда, отмечает ТАСС. В результате этого недра спутника планеты-гиганта разогреваются до огромных температур, что и порождает рекордно высокую вулканическую активность.

Как объясняют Лющ-Кук и ее коллеги, ALMA обладает достаточной чувствительностью для того, чтобы отследить, как сильно падает концентрация двуокиси серы и других газов, из которых состоит атмосфера спутника в его разных регионах.

Когда небесное тело проходит в тени Юпитера и находится вне прямого солнечного света, на нем становится слишком холодно для сернистого газа, который оседает на поверхности в виде конденсата. «В это время можно разглядеть только диоксид серы вулканического происхождения. Таким образом, можно точно увидеть, какая часть атмосферы подвергается воздействию вулканической активности», — отметила научный сотрудник.

Основываясь на снимках, ученые подсчитали, что 30–50% воздушной оболочки Ио была порождена выбросами ее вулканов. Также астрономы обнаружили, что состав выбросов значительно отличался в разных регионах этого спутника. Это говорит о том, что они были связаны с разными резервуарами магмы.

Авторы открытия надеются, что в ближайшее время получится измерить не только состав, но и температуру нижних слоев атмосферы Ио, используя ALMA и другие телескопы.

Ио открыл Галилео Галилей в начале XVII века вместе с тремя другими спутниками Юпитера — Ганимедом, Каллисто и Европой.

На этом спутнике находится более 400 действующих вулканов, извергающих серные газы, которые при замерзании на поверхности придают Ио желто-бело-оранжево-красный оттенок.

Спутник имеет атмосферу, с помощью которой можно получить данные о вулканической активности небесного тела.

В сентябре исполнительный директор «Роскосмоса» по перспективным программам и науке Александр Блошенко заявил, что в корпорации считают Каллисто, естественный спутник Юпитера, перспективным местом для обитаемой базы. По его словам, это третье место в Солнечной системе, где, по мнению научной общественности, наиболее целесообразно организовывать базу для человека после Луны и Марса.

Блошенко добавил, что привлекательность этого спутника для изучения и освоения связана с обнаружением на нем большого количества водяного льда, который покрывает незамерзающий океан. Также там была зафиксирована сейсмическая активность, что свидетельствует о наличии у объекта горячего центрального ядра.

Ио главврача красноярского онкодиспансера стал профессор КрасГМУ | Проспект Мира

Завкафедрой онкологии КрасГМУ Руслан Зуков стал исполняющим обязанности главного врача красноярского краевого онкодиспансера, пишут в паблике медучреждения. 19 марта министр здравоохранения края Борис Немик представил его коллективу.

Руслан Зуков / фото: vk.com/onkod

Руслан Зуков окончил Красноярскую медицинскую академию в 2001 году. В 2002 году — клиническую ординатуру по специальности «урология», с 2003 по 2006 годы обучался в аспирантуре по специальности «онкология».

С 2006 года он работает врачом-онкологом в краевом онкодиспансере. В 2014 году возглавил кафедру онкологии и лучевой терапии с курсом последипломного образования, в том же году защитил диссертацию на соискание ученой степени доктора медицинских наук. В 2019 году получил звание профессора.

• На этой неделе стало известно об отставке главного врача красноярского краевого онкологического диспансера Андрея Модестова, теперь он будет советником губернатора по здравоохранению. В новой должности он продолжит курировать вопросы оказания жителям региона необходимой помощи в сфере борьбы с онкозаболеваниями.
• Все об отставке Модестова можно прочитать здесь.

Полина Осипович

корреспондент и главная по эмодзи

Что вы об этом думаете?

Поделитесь с друзьями:

Главная — ГБПОУ ИО ИРКПО

Главная — ГБПОУ ИО ИРКПО

В Вашем браузере отключен или не поддерживается JavaScript. Функциональность ограничена.

Галерея

Новости

Осторожно мошенники!

Участились факты мошеничества по сбору денежных средств через социальные сети за услуги, которые оказывает колледж.

С юбилеем!

Уважаемая Галина Федоровна!

Иркутяне на «Большой Перемене»

Студентка ИРКПО Татьяна Поднебесная о своих московских впечатлениях.

Экскурсия во время летних каникул

Второклассников девятой школы впечатлило посещение колледжа.

Добрые дела -для малышей

Студенты колледжа собрали подарки для детей «Оберега».

Студенты дарят свое творчество

В Иркутском районе с большим успехом прошли гастроли «Вороны».

«Степка» в Москве

Студтеатр ИРКПО стал лауреатом национальной патриотической премии.

Обратная связь для сообщений о фактах коррупции

Телефон горячий линии
Т: (3952) 412-282

Обращения граждан

Персональные данные размещены с согласия субъекта(ов) на обработку персональных данных

Сайт содержит материалы, охраняемые авторским правом, и средства индивидуализации (логотипы, фирменные знаки). Использование материалов сайта в интернете разрешено только с указанием гиперссылки на сайт irkpo.ru. Использование материалов сайта в печати, ТВ и радио разрешено только с указанием названия сайта «ГБПОУ ИО ИРКПО». К нарушителям данного положения применяются все меры, предусмотренные ст. 1301 ГК РФ.

© 2009-2021 ГБПОУ ИО ИРКПО

удивительных фотографий: вулканическая луна Юпитера Ио

Ио, Плюм Прометей

Проект Галилео, Лаборатория реактивного движения, НАСА

Два сернистых извержения видны на вулканическом спутнике Юпитера Ио.

Шлейф вулкана Ио

НАСА / Лаборатория прикладной физики Университета Джона Хопкинса / Юго-Западный научно-исследовательский институт

На этом кадре из пяти кадров, сделанных миссией НАСА «Новые горизонты», запечатлен гигантский шлейф вулкана Тваштар на спутнике Юпитера Ио. С этой точки зрения видна только верхняя часть шлейфа.Источник плюма находится на 130 км ниже края диска Ио, на обратной стороне Луны. Космический корабль New Horizons запечатлел этот вид во время пролета 1 марта 2007 года, когда он летел к Плутону.

Ио и Европа снова встречаются

НАСА / Лаборатория прикладной физики Университета Джона Хопкинса / Юго-западный исследовательский институт

Это красивое изображение полумесяца вулканического Ио и более спокойной Европы представляет собой комбинацию двух изображений New Horizons, сделанных 2 марта 2007 года. Ио привлекает внимание своим прекрасным проявлением вулканической активности.

Удивительная луна Юпитера Ио

НАСА / Лаборатория реактивного движения / Университет Аризоны

Этот глобальный снимок спутника Юпитера Ио был получен во время десятой орбиты Юпитера космическим кораблем НАСА «Галилео» 19 сентября 1997 года на расстоянии более 500000 км. (310 000 миль). Ио (немного больше, чем Луна) — самое вулканически активное тело в Солнечной системе. Цвета улучшены.

Галилео Виды Ио

НАСА / Лаборатория реактивного движения / Университет Аризоны

Наблюдения с космического аппарата Галилео: трехцветный снимок Ио в глобальном масштабе, полученный 3 июля 1999 года (орбита 21) с разрешением 1.Слева показано 3 км на пиксель. Соответствующее инфракрасное изображение справа было получено с разрешением 4,7 мкм 16 октября 2001 года в дневное время и имеет полученное пространственное разрешение 30 км / пиксель. На снимке в ближнем инфракрасном диапазоне видны действующие вулканы, светящиеся тепловым излучением.

Яркие и молодые извержения на Ио

F. Marchis

Наблюдения нескольких ярких и молодых извержений на спутнике Юпитера Ио, обнаруженных на коротких волнах (~ 2,1 мм) на вершине и более длинных волнах (~ 3.2 мм) снизу с 2004 года с помощью W.M. 10-метровый телескоп Кека (май 2004 г., август 2007 г., сентябрь 2007 г., июль 2009 г.), 8-метровый телескоп Gemini North (август 2007 г.) и 8-метровый телескоп ESO VLT-Yepun (февраль 2007 г.) и их системы адаптивной оптики.

Спокойная активность Ио в 2010 и 2011 годах

F. Marchis

Спящая активность Ио, наблюдаемая в 2010 и 2011 годах, демонстрирующая несколько квазипостоянных извержений в полосе Lp (~ 3 мкм) [внизу] и отсутствие ярких вспышек или молодые извержения в полосе K (~ 2 мкм) [вверху].

Моделирование наблюдений Ио

F. Marchis

Моделирование наблюдений Ио с использованием W.M. Телескоп Кек и его нынешняя система АО, система АО следующего поколения, установленная на телескопе W.M. Телескоп (КНГАО) и Тридцатиметровый телескоп (ТМТ), оснащенный системой АО под названием (NFIRAOS).

Первая глобальная карта Ио, Луна вулкана Юпитера

USGS

Эта первая полная карта вулканической луны Юпитера Ио, выпущенная 19 марта 2012 года, была создана с использованием данных и изображений с космического корабля НАСА Galileo (который изучал Юпитер и его спутники между 1995 и 2003 годами) и миссию Вояджер в 1979 году.Цветные изображения от Galileo были наложены на монохромные изображения с более высоким разрешением. [Полная версия.]

Тайна атмосферы Ио раскрыта

НАСА / Лаборатория прикладной физики Университета Джона Хопкинса / Юго-западный исследовательский институт

Составное изображение спутника Юпитера Ио. Вулканические шлейфы газа выбрасывают диоксид серы на сотни миль в космос, как это видно с космического корабля New Horizons. Такая активность составляет небольшую часть непосредственной атмосферы Луны, но в конечном итоге замораживается и накапливает запас материала.

Луна Юпитера Ио, снятая космическим аппаратом НАСА «Галилео»

НАСА / Лаборатория реактивного движения / Университет Аризоны

Ио, самое вулканическое тело в Солнечной системе, видно на этом составном изображении, полученном космическим кораблем НАСА «Галилео» в 1996 году. которые можно различить, имеют размер 2,5 километра.

Часто задаваемые вопросы — Stocksnap.io

Есть вопросы? Скорее всего, это описано в нашем FAQ ниже. Если это не так, напишите нам.

Использование StockSnap

На какую лицензию подпадают фотографии StockSnap?

Все фотографии на StockSnap выпущены под лицензией Creative Commons — CC0.Эта лицензия позволяет загружать, копировать, изменять и распространять фотографии даже в коммерческих целях без запроса разрешения.

Эти фотографии серьезно бесплатные?

Да, конечно! Все фотографии на StockSnap можно использовать как в личных, так и в коммерческих проектах.

Должен ли я отдавать должное фотографам при использовании их фотографий?

Лицензия Creative Commons CC0 позволяет вам использовать все фотографии из StockSnap бесплатно без указания авторства фотографов.Хотя это не обязательно, всегда приветствуется, когда вы можете указать авторство.

В чем преимущество создания учетной записи?

Помимо возможности публиковать фотографии, создание учетной записи на StockSnap позволяет вам добавлять фотографии в избранное. Это позволяет сохранять все ваши любимые фотографии в одном месте без необходимости загружать их все сразу.

Добавляемые фото

Как мне внести свой вклад в StockSnap?

Вы можете прислать фотографии здесь. Перед отправкой вам понадобится активная учетная запись StockSnap, и вы должны указать свое полное имя и веб-сайт (или профиль в социальной сети).

Каковы ваши правила подачи заявок?

Чтобы повысить шансы на то, что ваша фотография будет принята и размещена, убедитесь, что вы следуете этим правилам:

• При альбомной ориентации фотографии должны быть размером не менее 1920 на 1280 пикселей. Предпочтительно более высокое разрешение.
• Фотографии должны быть четкими и хорошего качества (без пикселей или размытых).
• Фотографии не должны содержать наложенных на них границ, графики или текста.
• Фотографии не должны содержать наготу.
• Фотографии не должны носить оскорбительного характера.
• Вы должны обладать правами на фотографию.

Почему моя заявка была отклонена?

Если ваша заявка была отклонена, это означает, что она не соответствует нашим стандартам качества или нашим правилам подачи. Пожалуйста, посмотрите изображения, которые были размещены на сайте, чтобы оценить, какого качества мы ищем.

Почему не все мои одобренные изображения появляются на основном сайте?

Когда один из наших кураторов просматривает вашу заявку, он может разместить изображение на главном сайте.

Вообще говоря, чем лучше изображение, тем больше вероятность, что оно будет показано. Кроме того, если вы отправляете несколько изображений, которые почти идентичны, мы можем разместить только одно (или несколько) из них.

Обратите внимание, что все одобренные вами изображения будут отображаться в вашем общедоступном профиле.

Почему я могу отправить одновременно только 5 изображений?

Чтобы поддерживать высокие стандарты качества, мы ограничиваем каждого нового фотографа 5 отправками для начала. Если нам понравится то, что вы отправили, мы увеличим количество фотографий, которые вы можете отправить в следующий раз.

Другое

У вас есть API?

На данный момент у нас нет API. Однако, если вы хотите попасть в список раннего доступа, свяжитесь с нами.

Где я могу найти ваши условия обслуживания и политику конфиденциальности?

Условия и положения можно найти здесь, а нашу политику конфиденциальности можно найти здесь.

Лицензия

— Stocksnap.io

Правильные изображения так важны в Интернете. Они действительно могут означать разницу между пустыми и популярными страницами, рекламой, сайтами и т. Д.Однако поиск подходящего изображения для вашей работы — это только начало. Вам также необходимо убедиться, что у вас есть разрешение на использование этого изображения так, как вам нужно — и здесь это может оказаться непростой задачей.

Здесь, в StockSnap, мы хотим максимально упростить и упростить для вас поиск, совместное использование и использование потрясающих фотографических изображений для всех ваших творческих проектов.

Создаете ли вы личный блог для изучения своих увлечений или создаете сложный корпоративный сайт для своего бизнеса, вы знаете, что вам понадобятся яркие, красивые, актуальные изображения.И в идеале вам понадобится свобода копировать, редактировать, изменять и распространять эти изображения в различных форматах и ​​целях, в том числе связанных с бизнесом.

Вот почему каждое изображение на StockSnap регулируется исключительно щедрыми условиями лицензии Creative Commons CC0.

Creative Commons и традиционные лицензии на авторское право

Создатели и издатели изображений нуждаются в гибкости при работе с файлами изображений. Тем не менее, традиционный закон об авторском праве требует довольно технического, точного и (как говорят некоторые) чрезмерно сложного подхода.

Это подход, который часто требует длительных переговоров и даже затрат на услуги юриста — и это только для предварительной договоренности. Если между создателем и издателем возникает конфликт, его разрешение может означать чрезвычайно дорогостоящий судебный процесс или арбитраж.

Лицензии

Creative Commons — это гораздо лучший и более простой способ для фотографов и создателей изображений назначать определенные права и ограничения для своей работы и, в конечном итоге, для тех, кто загружает и использует их файлы изображений.

Лицензия Creative Commons CC0

Лицензия Creative Commons, которую использует StockSnap, — это лицензия CC0. В частности, эта лицензия означает, что вы можете выполнять любое из следующих действий:

• Скачать файл образа
• Публикуйте, исправляйте, копируйте, изменяйте и делитесь этим изображением
• Используйте изображение (как есть или в том виде, в котором вы его изменили), как в личном, так и в коммерческом контексте и

Более того, вы можете использовать изображения StockSnap CC0 для любого из этих видов использования, не покупая права на это, не получая письменного разрешения от создателя изображения или не приписывая работу создателю изображения.

Другими словами, загрузка или использование изображений StockSnap в соответствии с лицензией CC0 не взимается. Их можно бесплатно скачать, бесплатно редактировать и бесплатно использовать — даже в коммерческом проекте!

Вам даже не нужно приписывать изображение создателю, как вы это делаете с другими CC или традиционными схемами лицензирования авторских прав. (Однако, хотя это и не требуется, мы в StockSnap рекомендуем вам указать соответствующую атрибуцию. Это хорошее дело.)

Что нельзя сделать с этой лицензией?

Так что же нельзя использовать с лицензией CC0 и изображениями StockSnap?

Во-первых, вы не можете использовать эти изображения для обозначения какого-либо одобрения со стороны создателя изображения или какого-либо лица или продукта, изображенного на изображении.Таким образом, вы не можете намекать или утверждать, что очень привлекательный человек, изображенный на вашем изображении, думает, что ваш бренд — лучшее, что когда-либо было. Вы не можете передавать изображение или фотографа в качестве прямого одобрения для вас, вашей компании или ваших продуктов или услуг.

Наконец, вы не можете предъявить иск или требовать какой-либо ответственности против человека, создавшего изображение, на основании какой-либо теории гарантии или гарантии в отношении изображения. Все такие гарантии и обязательства явно отвергаются в максимальной степени, разрешенной любым применимым законодательством.

Это просто резюме

Имейте в виду, что эта страница и ее содержимое не являются действительной лицензией. Это просто краткое изложение, которое поможет вам понять простым, не имеющим юридического характера термином, что можно и чего нельзя делать с изображениями, предлагаемыми для загрузки и использования здесь, на StockSnap.

Если вы хотите узнать больше об условиях лицензирования Creative Commons CC0 или прочитать саму лицензию, см. Полное описание лицензии здесь.

Проблема? Вопрос? Сообщите нам

И последнее предостережение: Несмотря на то, что мы пытаемся просмотреть каждое изображение перед добавлением его в нашу коллекцию на сайте StockSnap, могут произойти ошибки.

Если вы видите что-либо, изображенное на наших изображениях, чего не должно быть из-за нарушения прав интеллектуальной собственности или прав на неприкосновенность частной жизни, немедленно свяжитесь с нами. Включите в свое электронное письмо URL-адрес страницы с изображением, о которой идет речь, а также любые другие данные, которые могут помочь нам изучить и решить проблему должным образом.

Представляем Frame.io Image Review

Обновление: 31 июля

Image Review для приложения Frame.io iPhone

Рама.io Image Review теперь доступен в нашем приложении для iOS, удостоенном премии Apple Design Award. Масштабируйте, панорамируйте и комментируйте изображения с высоким разрешением со своего телефона.

Приложение Frame.io для iOS теперь загружает превью в сверхвысоком разрешении, вплоть до 8K. Щелчок по комментарию, связанному с аннотацией, приведет к увеличению этой области комментариев, что делает просмотр на мобильном устройстве действительно невероятным.

Загрузите обновление из App Store

Оригинальное объявление: 30 мая

Видео — это сочетание всех видов искусства, и работа с изображениями является неотъемлемой частью процесса создания видео.Мы используем изображения для разведки локаций, кастингов, фотосессий, иллюстраций и дизайна. Сегодня мы запускаем все новые инструменты просмотра изображений, которые позволят вам работать с более широким спектром творческих ресурсов и централизовать большую часть ваших производственных и постпроизводственных рабочих процессов в Frame.io.

Это обновление включает в себя десятки новых функций, которые помогут вам более эффективно работать над всеми типами изображений и графических ресурсов.

Новая программа просмотра изображений поддерживает изображения высокого разрешения, включая более 100 форматов изображений RAW.Теперь мы делаем превью с разрешением до 8K. Новым дополнением в этом обновлении является возможность предварительного просмотра графических ресурсов в формате PNG, чтобы они оставались четкими и четкими. Мы правильно обрабатываем альфа-каналы, поэтому вы также можете видеть прозрачность.

Наряду с поддержкой изображений с высоким разрешением, новое средство просмотра изображений дает вам удобный способ панорамирования, масштабирования, увеличения (для быстрой выборочной проверки при 100% разрешении) и добавления комментариев к фотографиям. Работаете с большим изображением? Просматривайте его в полноэкранном режиме, чтобы не отвлекаться, или используйте новую карту изображений, чтобы найти текущую область фокусировки.

В довершение всего, ползунок ресурсов теперь остается открытым, поэтому миниатюры остаются видимыми. Независимо от того, просматриваете ли вы всего несколько изображений или сотни файлов, вы можете нажимать клавиши со стрелками влево или вправо, чтобы быстро перемещаться между объектами.

Наконец, для всех наших опытных пользователей мы представили новые сочетания клавиш, которые помогут вам двигаться быстрее и эффективнее.

• SHIFT : Лупа изображения
• SHIFT + CLICK : увеличение до 100%
• +/- : Увеличение / уменьшение
• Z + DRAG : Marquee Zoom
• OPTION + SWIPE LEFT / RIGHT : Увеличение / уменьшение
• SPACE + DRAG : Pan
• КОЛЕСО ПРОКРУТКИ : Увеличение / уменьшение
• CMD / CTRL + SHIFT + СТРЕЛКА ВЛЕВО / ВПРАВО : переход к предыдущему / следующему активу
• СТРЕЛКА ВЛЕВО / ВПРАВО : переход к предыдущему / следующему активу (когда ползунок актива открыт)
• СТРЕЛКА ВВЕРХ / ВНИЗ : открытие / закрытие ползунка актива
• F : вход / выход из полноэкранного режима для изображений
• ESC : выйти из полноэкранного режима

Новый инструмент просмотра изображений в Frame.io теперь делает совместную работу с фотографиями такой же мощной, как и видео. Войдите в свою учетную запись сегодня и попробуйте. Не пользуетесь Frame.io? Тогда чего же вы ждете? Попробуйте бесплатно и начните совместную работу над изображениями видео и , как начальник ».

Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого объема данных

Вс 05 июня 2016

Франсуа Шоле

В учебных пособиях.

Примечание: этот пост изначально был написан в июне 2016 года.Сейчас он очень устарел. Пожалуйста, посмотри это руководство по тонкой настройке для получения современной альтернативы или ознакомьтесь с главой 8 моей книги «Глубокое обучение с помощью Python (2-е издание)».

В этом руководстве мы представим несколько простых, но эффективных методов, которые вы можете использовать для создания мощного классификатора изображений, используя всего несколько обучающих примеров — всего несколько сотен или тысяч изображений из каждого класса, которые вы хотите распознать. .

Мы рассмотрим следующие варианты:

• обучение небольшой сети с нуля (в качестве основы)
• с использованием узких мест предварительно обученной сети
• тонкая настройка верхних уровней предварительно обученной сети

Это приведет нас к рассмотрению следующих функций Keras:

• fit_generator для обучения модели Keras с использованием генераторов данных Python
• ImageDataGenerator для увеличения данных в реальном времени
• замораживание слоев и точная настройка модели
• …и больше.

---

Наша установка: всего 2000 обучающих примеров (по 1000 в классе)

Начнем со следующей настройки:

• машина с установленными Keras, SciPy, PIL. Если у вас есть графический процессор NVIDIA, который вы можете использовать (и установлен cuDNN), это прекрасно, но поскольку мы работаем с несколькими изображениями, это не является строго необходимым.
• каталог обучающих данных и каталог данных проверки, содержащий по одному подкаталогу для каждого класса изображений, заполненному .png или.jpg изображений:

  данные /
    тренироваться/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
    Проверка/
        собаки /
            dog001.jpg
            dog002.jpg
            ...
        кошки /
            cat001.jpg
            cat002.jpg
            ...
  

Чтобы получить несколько сотен или тысяч обучающих изображений, принадлежащих интересующим вас классам, можно использовать Flickr API для загрузки изображений, соответствующих заданному тегу, по дружественной лицензии.

В наших примерах мы будем использовать два набора изображений, которые мы получили от Kaggle: 1000 кошек и 1000 собак (хотя в исходном наборе данных было 12500 кошек и 12500 собак, мы только что взяли первые 1000 изображений для каждого класса). Мы также используем 400 дополнительных образцов из каждого класса в качестве данных проверки для оценки наших моделей.

Это очень мало примеров, на которых можно поучиться, для задачи классификации, которая далеко не проста. Таким образом, это сложная проблема машинного обучения, но она также вполне реальна: во многих реальных случаях использования даже мелкомасштабный сбор данных может быть чрезвычайно дорогостоящим, а иногда и практически невозможным (например.г. в медицинской визуализации). Способность извлекать максимальную пользу из очень небольшого количества данных — ключевой навык компетентного специалиста по данным.

Насколько сложна эта проблема? Когда Kaggle начал соревнование кошек против собак (всего 25000 обучающих изображений), чуть более двух лет назад, он пришел со следующим заявлением:

«В неофициальном опросе, проведенном много лет назад, эксперты по компьютерному зрению заявили, что классификатор с точностью выше 60% будет трудным без значительного прогресса в уровне техники.Для справки: 60% -ный классификатор улучшает вероятность угадывания HIP с 12 изображениями с 1/4096 до 1/459. В современной литературе говорится, что машинные классификаторы могут набрать более 80% точности при выполнении этой задачи [ref]. «

В результате конкурса лучшие участники смогли набрать более 98% точности с помощью современных методов глубокого обучения. В нашем случае, поскольку мы ограничиваемся только 8% набора данных, проблема намного сложнее.

О важности глубокого обучения для проблем с небольшими данными

Я часто слышу сообщение о том, что «глубокое обучение актуально только тогда, когда у вас есть огромный объем данных».Хотя это не совсем неверно, это несколько вводит в заблуждение. Конечно, для глубокого обучения требуется способность автоматически изучать функции на основе данных, что обычно возможно только при наличии большого количества обучающих данных — особенно для задач, в которых входные образцы очень многомерны, например изображения. Однако сверточные нейронные сети — основополагающий алгоритм глубокого обучения — по своей задумке являются одной из лучших моделей, доступных для большинства «перцептивных» проблем (таких как классификация изображений), даже с очень небольшим количеством данных, на которых можно учиться.Обучение свёрточной сети с нуля на небольшом наборе данных изображений по-прежнему даст разумные результаты без необходимости разработки каких-либо специальных функций. Convnets просто хороши. Это правильный инструмент для работы.

Но, более того, модели глубокого обучения по своей природе очень многоцелевые: вы можете взять, скажем, классификацию изображений или модель преобразования речи в текст, обученную на крупномасштабном наборе данных, а затем повторно использовать ее для решения существенно другой проблемы с незначительными изменениями, как мы увидим в этом посте.В частности, в случае компьютерного зрения многие предварительно обученные модели (обычно обученные на наборе данных ImageNet) теперь общедоступны для загрузки и могут использоваться для начальной загрузки мощных моделей зрения из очень небольшого количества данных.

---

Предварительная обработка и увеличение данных

Чтобы максимально использовать наши несколько обучающих примеров, мы «увеличим» их с помощью ряда случайных преобразований, чтобы наша модель никогда не увидела дважды одно и то же изображение. Это помогает предотвратить переоснащение и помогает модели лучше обобщить.

В Keras это можно сделать с помощью класса keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator . Этот класс позволяет:

• настроить случайные преобразования и операции нормализации, которые будут выполняться с данными изображения во время обучения
• создает экземпляры генераторов пакетов расширенных изображений (и их меток) через .flow (данные, метки) или .flow_from_directory (каталог) . Эти генераторы затем можно использовать с методами модели Keras, которые принимают генераторы данных в качестве входных данных, fit_generator , Assessment_generator и pred_generator .

Сразу посмотрим на пример:

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0,2,
        height_shift_range = 0,2,
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')
  

Это лишь некоторые из доступных опций (подробнее см. Документацию). Давайте быстро пройдемся по тому, что мы только что написали:

• диапазон_ вращения — значение в градусах (0–180), диапазон, в котором произвольно поворачиваются изображения
• width_shift и height_shift — это диапазоны (в виде доли от общей ширины или высоты), в пределах которых можно произвольно перемещать изображения по вертикали или горизонтали
• rescale — это значение, на которое мы умножаем данные перед любой другой обработкой.Наши исходные изображения состоят из коэффициентов RGB в диапазоне 0–255, но такие значения были бы слишком высокими для обработки нашими моделями (с учетом типичной скорости обучения), поэтому вместо этого мы нацелены на значения от 0 до 1 путем масштабирования с 1/255. фактор.
• shear_range для произвольного применения сдвиговых преобразований
• zoom_range — для произвольного увеличения внутри изображений
• horizontal_flip предназначен для случайного переворачивания половины изображений по горизонтали — актуально, когда нет предположений о горизонтальной асимметрии (например,г. картинки из реального мира).
• fill_mode — это стратегия, используемая для заполнения вновь созданных пикселей, которые могут появиться после поворота или сдвига ширины / высоты.

Теперь давайте начнем сгенерировать несколько изображений с помощью этого инструмента и сохраним их во временном каталоге, чтобы мы могли почувствовать, что делает наша стратегия увеличения — в этом случае мы отключаем масштабирование, чтобы изображения оставались отображаемыми:

  из keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img

datagen = ImageDataGenerator (
        диапазон_ вращения = 40,
        width_shift_range = 0.2,
        height_shift_range = 0,2,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Верно,
        fill_mode = 'ближайший')

img = load_img ('data / train / cats / cat.0.jpg') # это изображение PIL
x = img_to_array (img) # это массив Numpy с формой (3, 150, 150)
x = x.reshape ((1,) + x.shape) # это массив Numpy с shape (1, 3, 150, 150)

# команда .flow () ниже генерирует пакеты случайно преобразованных изображений
# и сохраняет результаты в каталог `preview /`
я = 0
для партии в датагене.поток (x, batch_size = 1,
                          save_to_dir = 'предварительный просмотр', save_prefix = 'cat', save_format = 'jpeg'):
    я + = 1
    если i> 20:
        break # иначе генератор будет зацикливаться бесконечно
  

Вот что мы получаем — так выглядит наша стратегия увеличения объема данных.

---

Обучение небольшой свёрточной сети с нуля: точность 80% в 40 строках кода

Правильный инструмент для работы по классификации изображений — это свертка, поэтому давайте попробуем обучить его на наших данных в качестве начальной базы.Поскольку у нас есть только несколько примеров, наша проблема номер один должна быть переоснащением . Переобучение происходит, когда модель, представленная слишком немногим примерам, изучает шаблоны, которые не обобщаются на новые данные, то есть когда модель начинает использовать нерелевантные функции для прогнозирования. Например, если вы, как человек, видите только три изображения людей, которые являются лесорубами, и три изображения людей, которые являются моряками, и среди них только один лесоруб носит фуражку, вы можете начать думать, что ношение фуражки — это признак того, что он лесоруб, а не моряк.Тогда из вас получился бы довольно паршивый классификатор лесорубов / матросов.

Увеличение данных — один из способов борьбы с переобучением, но этого недостаточно, поскольку наши расширенные выборки по-прежнему сильно коррелированы. Основное внимание в борьбе с переобучением должно быть сосредоточено на энтропийной способности вашей модели — сколько информации ваша модель может хранить. Модель, которая может хранить большой объем информации, потенциально может быть более точной за счет использования большего количества функций, но также больше рискует начать хранить нерелевантные функции.Между тем, модель, которая может хранить только несколько функций, должна будет сосредоточиться на наиболее важных функциях, обнаруженных в данных, и они с большей вероятностью будут действительно актуальными и будут лучше обобщать.

Есть разные способы модуляции энтропийной емкости. Главный из них — это выбор количества параметров в вашей модели, то есть количества слоев и размера каждого слоя. Другой способ — использование регуляризации весов, такой как регуляризация L1 или L2, которая заключается в принуждении весов модели к принятию меньших значений.

В нашем случае мы будем использовать очень маленькую свертку с несколькими слоями и несколькими фильтрами на слой, наряду с увеличением и отключением данных. Отключение также помогает уменьшить переоснащение, не позволяя слою видеть дважды один и тот же шаблон, тем самым действуя аналогично увеличению данных (можно сказать, что и выпадение, и увеличение данных имеют тенденцию нарушать случайные корреляции, возникающие в ваших данных).

Приведенный ниже фрагмент кода — это наша первая модель, простой стек из 3 сверточных слоев с активацией ReLU и последующими слоями максимального объединения.Это очень похоже на архитектуры, которые Ян Лекун защищал в 1990-х годах для классификации изображений (за исключением ReLU).

Полный код этого эксперимента можно найти здесь.

  из keras.models импорт Последовательный
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense

model = Последовательный ()
model.add (Conv2D (32, (3, 3), input_shape = (3, 150, 150)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

модель.добавить (Conv2D (32, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

model.add (Conv2D (64, (3, 3)))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))

# пока что модель выводит трехмерные карты объектов (высота, ширина, особенности)
  

Сверху наклеиваем два полносвязных слоя. Мы заканчиваем модель одним блоком и сигмовидной активацией, которая идеально подходит для бинарной классификации. Для этого мы также будем использовать потерю binary_crossentropy для обучения нашей модели.

  model.add (Flatten ()) # преобразует наши 3D-карты объектов в 1D-векторы
model.add (Плотный (64))
model.add (Активация ('relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1))
model.add (Активация ('сигмоид'))

model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = 'rmsprop',
              метрики = ['точность'])
  

Подготовим наши данные. Мы будем использовать .flow_from_directory () для создания пакетов данных изображений (и их меток) непосредственно из наших файлов jpg в соответствующих папках.

  batch_size = 16

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для обучения
train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)

# это конфигурация дополнения, которую мы будем использовать для тестирования:
# только масштабирование
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)

# это генератор, который будет читать картинки, найденные в
# подфолеров 'data / train' и неограниченно генерировать
# пакет расширенных данных изображения
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        'data / train', # это целевая директория
        target_size = (150, 150), # все изображения будут изменены до 150x150
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'binary') # поскольку мы используем потери binary_crossentropy, нам нужны двоичные метки

# это аналогичный генератор, для данных валидации
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        'проверка достоверности данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')
  

Теперь мы можем использовать эти генераторы для обучения нашей модели.Каждая эпоха занимает 20-30 секунд на GPU и 300-400 секунд на CPU. Так что запускать эту модель на CPU определенно целесообразно, если вы не торопитесь.

  model.fit_generator (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000 // размер партии,
        эпох = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800 // размер партии)
model.save_weights ('first_try.h5') # всегда сохранять вес после тренировки или во время тренировки
  

Этот подход приводит нас к точности проверки, равной 0.79–0,81 после 50 эпох (число было выбрано произвольно — поскольку модель мала и использует агрессивный отсев, к этому моменту она, похоже, не слишком подходит). Таким образом, к моменту запуска конкурса Kaggle мы уже были в состоянии «современного искусства» — с 8% данных и без усилий по оптимизации нашей архитектуры или гиперпараметров. Фактически, в конкурсе Kaggle эта модель попала бы в сотню лучших (из 215 участников). Я предполагаю, что по крайней мере 115 участников не использовали глубокое обучение;)

Обратите внимание, что дисперсия точности проверки довольно высока как потому, что точность — это показатель с высокой дисперсией, так и потому, что мы используем только 800 проверочных выборок.Хорошей стратегией проверки в таких случаях было бы выполнение k-кратной перекрестной проверки, но для этого потребуется обучение k моделей для каждого раунда оценки.

---

Использование узких мест предварительно обученной сети: точность 90% за минуту

Более совершенный подход заключается в использовании сети, предварительно обученной на большом наборе данных. В такой сети уже были бы изучены функции, которые полезны для большинства проблем компьютерного зрения, и использование таких функций позволило бы нам достичь большей точности, чем любой метод, который полагался бы только на доступные данные.

Мы будем использовать архитектуру VGG16, предварительно обученную на наборе данных ImageNet — модель, ранее представленная в этом блоге. Поскольку набор данных ImageNet содержит несколько классов «кошек» (персидский кот, сиамский кот …) и множество классов «собак» среди 1000 классов, в этой модели уже будут изучены функции, относящиеся к нашей задаче классификации. Фактически, вполне возможно, что простой записи прогнозов softmax модели по нашим данным, а не характеристик узких мест было бы достаточно для решения проблемы наших собак против.проблема классификации кошек очень хорошо. Однако метод, который мы представляем здесь, с большей вероятностью будет хорошо обобщен на более широкий круг проблем, включая проблемы с классами, отсутствующими в ImageNet.

Вот как выглядит архитектура VGG16:

Наша стратегия будет следующей: мы создадим только сверточную часть модели, вплоть до полностью связанных слоев. Затем мы запустим эту модель на наших обучающих и проверочных данных один раз, записав выходные данные («узкие места» из модели VGG16: карта последней активации перед полностью подключенными слоями) в двух множественных массивах.Затем мы обучим небольшую полностью подключенную модель поверх сохраненных функций.

Причина, по которой мы храним функции в автономном режиме, а не добавляем нашу полностью подключенную модель непосредственно поверх замороженной сверточной базы и запускаем все это, заключается в вычислительной эффективности. Запуск VGG16 стоит дорого, особенно если вы работаете с процессором, и мы хотим сделать это только один раз. Обратите внимание, что это не позволяет нам использовать увеличение данных.

Вы можете найти полный код этого эксперимента здесь.Вы можете получить файл весов с Github. Мы не будем рассматривать, как модель создается и загружается — это уже описано в нескольких примерах Keras. Но давайте посмотрим, как мы записываем узкие места с помощью генераторов данных изображений:

  batch_size = 16

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'данные / поезд',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = None, # это означает, что наш генератор будет выдавать только пакеты данных, без меток
        shuffle = False) # наши данные будут в порядке, поэтому все первые 1000 изображений будут кошками, затем 1000 собаками
# метод pred_generator возвращает результат модели при заданном
# генератор, который выдает пакеты большого количества данных
bottleneck_features_train = модель.pred_generator (генератор, 2000)
# сохраняем вывод как массив Numpy
np.save (открытый ('bottleneck_features_train.npy', 'w'), bottleneck_features_train)

генератор = datagen.flow_from_directory (
        'проверка достоверности данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = Нет,
        shuffle = False)
bottleneck_features_validation = model.predict_generator (генератор, 800)
np.save (open ('bottleneck_features_validation.npy', 'w'), bottleneck_features_validation)
  

Затем мы можем загрузить наши сохраненные данные и обучить небольшую полностью подключенную модель:

  train_data = np.load (open ('bottleneck_features_train.npy'))
# функции были сохранены по порядку, поэтому легко воссоздать метки
train_labels = np.array ([0] * 1000 + [1] * 1000)

validation_data = np.load (open ('bottleneck_features_validation.npy'))
validation_labels = np.array ([0] * 400 + [1] * 400)

model = Последовательный ()
model.add (Flatten (input_shape = train_data.shape [1:]))
model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

model.compile (optimizer = 'rmsprop',
              loss = 'binary_crossentropy',
              метрики = ['точность'])

модель.подходят (train_data, train_labels,
          эпох = 50,
          batch_size = размер_пакета,
          validation_data = (данные_проверки, метки_проверки))
model.save_weights ('bottleneck_fc_model.h5')
  

Благодаря небольшому размеру эта модель очень быстро обучается даже на ЦП (1 с в эпоху):

  Обучить на 2000 образцах, проверить на 800 образцах
Эпоха 1/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0,8932 - в соответствии с: 0,7345 - val_loss: 0,2664 - val_acc: 0,8862
Эпоха 2/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.3556 - согласно: 0.8460 - val_loss: 0.4704 - val_acc: 0.7725
...
Эпоха 47/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0,0063 - в соответствии с: 0,9990 - val_loss: 0,8230 - val_acc: 0,9125
Эпоха 48/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0144 - в соответствии с: 0,9960 - val_loss: 0,8204 - val_acc: 0.9075
Эпоха 49/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - убыток: 0,0102 - в соответствии с: 0,9960 - val_loss: 0,8334 - val_acc: 0.9038
Эпоха 50/50
2000/2000 [==============================] - 1 с - потеря: 0.0040 - согласно: 0.9985 - val_loss: 0.8556 - val_acc: 0.9075
  

Мы достигаем точности проверки 0,90–0,91: совсем неплохо. Это определенно частично связано с тем, что базовая модель была обучена на наборе данных, который уже включал собак и кошек (среди сотен других классов).

---

Тонкая настройка верхних уровней предварительно обученной сети

Чтобы еще больше улучшить наш предыдущий результат, мы можем попытаться «настроить» последний сверточный блок модели VGG16 вместе с классификатором верхнего уровня.Тонкая настройка заключается в том, чтобы начать с обученной сети, а затем повторно обучить ее на новом наборе данных с использованием очень небольших обновлений веса. В нашем случае это можно сделать за 3 шага:

• создать экземпляр сверточной базы VGG16 и загрузить ее веса
• добавьте нашу ранее определенную полностью подключенную модель сверху и загрузите ее вес
• заморозить слои модели VGG16 до последнего сверточного блока

Обратите внимание:

• , чтобы выполнить точную настройку, все слои должны начинаться с правильно обученных весов: например, вы не должны накладывать случайно инициализированную полностью подключенную сеть поверх предварительно обученной сверточной базы.Это связано с тем, что большие обновления градиента, запускаемые случайно инициализированными весами, разрушили бы изученные веса в сверточной базе. В нашем случае именно поэтому мы сначала обучаем классификатор верхнего уровня, а только потом приступаем к тонкой настройке сверточных весов вместе с ним.
• мы выбираем тонкую настройку только последнего сверточного блока, а не всей сети, чтобы предотвратить переобучение, поскольку вся сеть будет иметь очень большую энтропийную емкость и, следовательно, сильную тенденцию к переобучению.Функции, изучаемые низкоуровневыми сверточными блоками, являются более общими и менее абстрактными, чем те, которые находятся на более высоких уровнях, поэтому разумно оставить фиксированными первые несколько блоков (более общие функции) и настроить только последний (более специализированные функции ).
• должна выполняться с очень низкой скоростью обучения и, как правило, с оптимизатором SGD, а не с адаптивным оптимизатором скорости обучения, таким как RMSProp. Это сделано для того, чтобы количество обновлений оставалось очень небольшим, чтобы не разрушить ранее изученные функции.

Вы можете найти полный код этого эксперимента здесь.

После создания экземпляра базы VGG и загрузки ее весов мы добавляем наш ранее обученный полностью подключенный классификатор сверху:

  # построить модель классификатора поверх сверточной модели
top_model = Последовательный ()
top_model.add (Flatten (input_shape = model.output_shape [1:]))
top_model.add (Плотный (256, активация = 'relu'))
top_model.add (Выпадение (0,5))
top_model.add (Плотный (1, активация = 'сигмоид'))

# обратите внимание, что необходимо начинать с полностью обученного
# классификатор, включая верхний классификатор,
# для успешной тонкой настройки
Топ модель.load_weights (top_model_weights_path)

# добавляем модель поверх сверточной базы
model.add (верхняя_модель)
  

Затем мы продолжаем замораживать все сверточные слои до последнего сверточного блока:

  # установить первые 25 слоев (до последнего блока conv)
# на необучаемый (веса не будут обновляться)
для слоя в model.layers [: 25]:
    layer.trainable = Ложь

# компилируем модель с помощью оптимизатора SGD / импульса
# и очень медленная скорость обучения.
model.compile (loss = 'binary_crossentropy',
              optimizer = оптимизаторы.SGD (lr = 1e-4, импульс = 0,9),
              метрики = ['точность'])
  

Наконец, мы начинаем тренировать все это с очень медленной скоростью обучения:

  batch_size = 16

# подготовить конфигурацию дополнения данных
train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)

test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        train_data_dir,
        target_size = (img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        validation_data_dir,
        target_size = (img_height, img_width),
        batch_size = размер_пакета,
        class_mode = 'двоичный')

# настроить модель
model.fit_generator (
        train_generator,
        steps_per_epoch = nb_train_samples // размер партии,
        эпохи = эпохи,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = nb_validation_samples // размер партии)
  

Этот подход приводит нас к точности проверки 0,94 после 50 эпох.Большой успех!

Вот еще несколько подходов, которые вы можете попытаться достичь выше 0,95:

• более агрессивное увеличение данных
• более агрессивный отсев
• использование регуляризации L1 и L2 (также известной как «снижение веса»)
• точная настройка еще одного сверточного блока (наряду с большей регуляризацией)

---

На этом пост заканчивается! Напомним, вот где вы можете найти код для наших трех экспериментов:

Если у вас есть какие-либо комментарии к этому сообщению или предложения о будущих темах, которые нужно осветить, вы можете связаться с ними в Twitter.

---

Google анонсирует Virtual I / O 2021 Photo Booth на следующей неделе

В начале этой недели талисманы разработчиков Google в Твиттере преподнесли «особый сюрприз» на I / O. Сегодня утром компания сообщила, что в Google I / O Photo Booth можно будет делать виртуальные селфи с Dash, Sparky, Dino и Android.

Обновление 17.05: Как сообщалось на прошлой неделе, photobooth.flutter.dev теперь доступен перед I / O 2021 завтра. Сначала вы выбираете, какой из четырех талисманов вы хотите отобразить с возможностью изменения размера и наклона, а после этого станет доступно множество реквизитов от Pixel 5 до Pixelbook и даже Google Glass.Также присутствуют головные уборы, другие оттенки, логотипы продуктов питания и продуктов. Последний шаг — загрузка или отправка через Twitter и Facebook.

---

Оригинал 14.05. : Dash (Flutter), Sparky (Firebase), Dino (Chrome) и Android (вариант Jetpack) во вторник приняли участие в забавном видео, показывающем, как они собрались вместе после просмотра информации о вводе-выводе. Они собрались перед ящиком «Совершенно секретно», когда Google дразнил: «Продолжение следует …». Мы лично предполагали, что появится новый талисман разработчика.

В пятницу перед конференцией разработчиков видео продолжилось четырьмя персонажами, активирующими [Google Play] — ха! — Консоль, в которой T-Rex с трудом нажимает кнопку, прежде чем решит использовать свой хвост.

Выяснилось, что сюрпризом является фотобудка Google I / O Photo Booth, которая позволит вам сделать «эпическое селфи» со всеми талисманами. Предположительно, это будет мобильное приложение или веб-сайт, а Google поделится, как это делается с помощью Flutter и Firebase.Он будет доступен на следующей неделе, а также будет одна замена за невозможность сфотографироваться перед гигантской вывеской в ​​амфитеатре Shoreline в Маунтин-Вью.

Между тем, Google также сообщил, что на программной презентации будет присутствовать специальная гостья от олимпийской чемпионки Симоны Байлз. В прилагаемом клипе показано, как она сегодня использует телефон Pixel для фотосъемки.

Подробнее о Google I / O:

FTC: Мы используем автоматические партнерские ссылки для получения дохода. Подробнее.

---

Посетите 9to5Google на YouTube, чтобы узнать больше:

|| Размеры социальных сетей 2021 + шаблоны || → SocialSizes.io

Social Media Sizes

SocialSizes — это самый быстрый способ найти правильные размеры для самых популярных социальных сетей в мире. Сайт предлагает бесплатные шаблоны для загрузки самых популярных инструментов дизайна, включая Sketch, Figma, Adobe XD и Adobe Photoshop.

Одной из лучших особенностей SocialSizes является то, что вы можете получать уведомления при изменении любого размера социальных сетей. Все, что вам нужно сделать, это подписаться на обновления, используя форму вверху страницы или при загрузке шаблона.Если вы подписались, обновление будет отправлено, как только мы узнаем об изменении или когда на платформу будет добавлен новый формат. Не волнуйтесь, размеры меняются не так часто, но все же приятно не тратить время на проектирование старых размеров.

Размеры социальных сетей для Facebook, LinkedIn и многих других

Поиск в Google подходящих размеров социальных сетей может быть проблемой. Часто вам придется пролистывать огромные сообщения в блогах, чтобы найти то, что вы действительно ищете. Вот что пытается решить эта страница.Чтобы найти нужные вам размеры, может потребоваться буквально много времени, и вы окажетесь на одной из этих страниц с большим объемом текста. Мы считаем, что это должно быть легко и быстро.

Если у вас возникнут проблемы или размер не совпадает. Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне. Я изо всех сил стараюсь поддерживать этот сайт в актуальном состоянии, но поскольку я использую только свое свободное время, мне трудно уловить все изменения и ошибки, когда они происходят. В любом случае удачи в использовании сайта. Если у вас есть какие-либо идеи или изменения, вы хотели бы видеть, как я их внесу. Не стесняйтесь обратиться ко мне.У нас есть размеры социальных сетей для Facebook, Instagram, LinkedIn, Twitter и многих других.

Размеры социальных сетей, представленные в блоге о дизайне dribbble

В августе я увидел огромный всплеск посетителей, когда блог о дизайне dribbble опубликовал информацию о сайте. Автор гостевой записи в блоге, дизайнер Вера Вашковская, написала:

«Большая часть моей работы состоит из создания изображений для социальных сетей, таргетированной рекламы и создания страниц в социальных сетях. Для дизайнеров с такой же направленностью я предлагаю использование SocialSizes — фантастического инструмента, который позволяет проверять актуальные размеры для всех социальных сетей.Здесь дизайнеры могут видеть размеры изображений для различных типов сообщений, рекламных акций и баннеров ».

Действительно здорово видеть, что все больше и больше дизайнеров и менеджеров социальных сетей используют этот сайт в своей повседневной работе.