Проскудин — Горский. Российская Империя в 1910-1912 гг.
Общий вид Ростова с колокольни Всесвятской церкви.
Вы наверное все наслышаны об этом человеке. Цветный фотографии Российской Империи обязательно связывают с этим фотографом. Он оставил нам уникальный снимки прошлого нашей Родины. На самом деле очень много работ и фотографий (вот один их больших архивов). Предлагаю посмотреть еще раз его работы и почитать подробнее об этом удивительном человеке, опередившем свое время !
Шайтанский завод, прекративший работу в 1905 году.
С первого взгляда может показаться, что этот снимок сделан в наше время, но нет, этому снимку уже сто лет. На фотографии изображен автор этого снимка, Сергей Михайлович Прокудин-Горский. 1909 году он получил приказ Николая II, оставить очный документ о прошлом, чтобы можно было изучить историю Российской Империи по таким цветным фотографиям.
Вид на заречную часть г. Тюмени от монастыря.
С запада. Церковь Св. Георгия.
В начале 1900–х годов Прокудин–Горский разработал смелый план провести фотообзор Российской Империи, который получил поддержку царя Николая II. В период между 1909 и 1912 годами, а затем в 1915 году, он провел обзор одиннадцати регионов, путешествуя в специально оборудованном железнодорожном вагоне, предоставленном ему Министерством путей сообщения.
Тобольск с северо-востока. Вдали видно слияние реки Тобола с Иртышом.
Прокудин–Горский уехал из России в1918 году, сначала в Норвегию и Англию, а потом окончательно во Францию. К тому времени царь и его семья были растреляны, а империя, которую Прокудин–Горский так тщательно запечатлел, была уничтожена. Его уникальные изображения России накануне революции – сделанные на стеклянных негативах – были куплены у его наследников Библиотекой Конгресса в 1948 году. Для данной выставки стеклянные пластинки были отсканированы, и в результате применения нового процесса цифровой хроматографии были получены яркие цветные изображения.
Мельницы (В Ялуторовском уезде Тобольской губ.) 1912.
Прокудин–Горский родился во Владимире в 1863 году и по образованию был химиком. Всю свою деятельность он посвятил развитию фотографии. Он учился у известных ученых в Санкт–Петербурге, Берлине и Париже. В результате своих оригинальных исследований Прокудин–Горский получил патенты на производство цветных диапозитивов и проектирование цветных фильмов. В 1908 году Прокудин– Горский задумал и разработал план использования новых технологических достижений, сделанных в цветной фотографии, для систематической фотодокументации Российской Империи. Хотя этот проект казался очень смелым, конечной целью Прокудина–Горского было ознакомление школьников России с огромной и разнообразной историей, культурой и модернизацией Империи при помощи его «оптических цветных проекций». Получив в распоряжение от царя Николая II специально оборудованный железнодорожный вагон с темной комнатой и имея на руках два разрешения, обеспечивающих ему доступ в запретные зоны и содействие со стороны бюрократических кругов Империи, Прокудин–Горский провел фотообзор Российской Империи с 1907 по 1915 год и прочитал много лекций, иллюстрируя свою работу.
Пароход “Тюмень” Министерства Путей Сообщения.
Полоцк. Николаевский собор.
Профиль строющегося через Тобол железнодорожного моста.
Борисоглебский монастырь.
Вид с колокольни Троицкого собора на Соборную площадь Белгорода во время торжеств прославления Святителя Иоасафа Белгородского.
Джинное отделение хлопкового завода.
Общий вид Султан-Бентской плотины. Река Мургаб.
Регулятор на Султан-Бентской плотине. Мургабское имение.
Ржев. Часть Князь-Федоровской и Князь-Дмитриевской сторон с Собором Успения Божьей Матери.
Старица. Общий вид с Волгой.
Группа участников железнодорожной постройки. Строящийся причал, Кемь.
Крестьянка мнет лен. Пермская губерния
Обед на покосе.
Река Шуя.
Смоленск.
Крепостная стена.
Пожарная тревога на пароходе “Шексна”.
Аварки. Дагестан.
Уфа. Межгорье. |
Доменные печи на Саткинском заводе.
За пряжей. В деревне Изведово.
На работе у верховья Сыр-Дарьи.
Уфа.Красный забор
Троицкий собор. Кострома. 1910
Гимназия Кекина. Вид с колокольни Всесвятской церкви
Церковь Св. Николая Чудотворца в г. Тобольске (350 лет)
Общий вид Ниловой пустыни от дер. Пески. [озеро Селигер].
Гагры .Пристань.
Часовня времени Петра I у водопада Кивач. [Река Суна]
г. Зубцов. Вазузская сторона, с рекой Вазузой, впадающей в Волгу.
Ростов Великий.
Церковь на месте убиения свят. Леонтия.
Корпус сестер Леушинского монастыря
Новая гостиница.
Гагры
Пожарная команда в г. Вытегре. [1909]
Пожарная команда в г. Вытегре. [1909]
Команда парохода «Шексна» М.П.С. [1909]
Материки. Часовня во имя Божьей Матери и сосна, на которой явилась икона. [1909]
Жилые заводские постройки. Ковжа. [1909]
На сенокосе около привала. [1909]
г. Ржев. Мост через Волгу. [1910]
Воскресенский женский монастырь с правого берега р. Тверцы. г. Торжок. [1910]
Впадение р. Костромы в Волгу. [1910]
Распилка бревен. 1912.
Бетонировка флютбета плотины. Белоомут. 1912.
[между 1905 и 1915]
По р. Каролитсхали. [между 1905 и 1915]
Курдская женщина с детьми..Артвине. [между 1905 и 1915]
Дагестан. [между 1905 и 1915]
Вход в Борисоглебский мужской монастырь. 1910
Вид с крепостного вала на г. Торжок. Видны церкви св.
Георгия и Успения Пресвятой Богородицы. 1910
Борисоглебский мужской монастырь. 1910
Хижина поселенца Артемия по прозвищу Кота, живущего на этом месте более 40 лет. 1912.
Это все очень малая часть того, что есть в свободном доступе в интернете.
Источники
http: //fototelegraf.ru
http: //sergeylarin.livejournal.com
http: tbilisifoto.narod.ru
http: //ps-spb2008.narod.ru
Tags: Фотограф
Telegram channel
Проскудин – Горский. Российская Империя в 1910-1912 гг.
Вы наверное все наслышаны об этом человеке. Цветный фотографии Российской Империи обязательно связывают с этим фотографом. Он оставил нам уникальный снимки прошлого нашей Родины. На самом деле очень много работ и фотографий (вот один их больших архивов).
На обложке общий вид Ростова с колокольни Всесвятской церкви.
Предлагаю посмотреть еще раз его работы и почитать подробнее об этом удивительном человеке, опередившем свое время !
Шайтанский завод, прекративший работу в 1905 году.
С первого взгляда может показаться, что этот снимок сделан в наше время, но нет, этому снимку уже сто лет. На фотографии изображен автор этого снимка, Сергей Михайлович Прокудин-Горский. 1909 году он получил приказ Николая II, оставить очный документ о прошлом, чтобы можно было изучить историю Российской Империи по таким цветным фотографиям.
Вид на заречную часть г. Тюмени от монастыря. С запада. Церковь Св. Георгия.
В начале 1900–х годов Прокудин–Горский разработал смелый план провести фотообзор Российской Империи, который получил поддержку царя Николая II. В период между 1909 и 1912 годами, а затем в 1915 году, он провел обзор одиннадцати регионов, путешествуя в специально оборудованном железнодорожном вагоне, предоставленном ему Министерством путей сообщения.
Тобольск с северо-востока. Вдали видно слияние реки Тобола с Иртышом.
Прокудин–Горский уехал из России в1918 году, сначала в Норвегию и Англию, а потом окончательно во Францию. К тому времени царь и его семья были растреляны, а империя, которую Прокудин–Горский так тщательно запечатлел, была уничтожена.
Мельницы (В Ялуторовском уезде Тобольской губ.) 1912.
Прокудин–Горский родился во Владимире в 1863 году и по образованию был химиком. Всю свою деятельность он посвятил развитию фотографии. Он учился у известных ученых в Санкт–Петербурге, Берлине и Париже. В результате своих оригинальных исследований Прокудин–Горский получил патенты на производство цветных диапозитивов и проектирование цветных фильмов. В 1908 году Прокудин– Горский задумал и разработал план использования новых технологических достижений, сделанных в цветной фотографии, для систематической фотодокументации Российской Империи. Хотя этот проект казался очень смелым, конечной целью Прокудина–Горского было ознакомление школьников России с огромной и разнообразной историей, культурой и модернизацией Империи при помощи его «оптических цветных проекций».
Пароход “Тюмень” Министерства Путей Сообщения.
Полоцк. Николаевский собор.
Профиль строющегося через Тобол железнодорожного моста.
Борисоглебский монастырь.
Вид с колокольни Троицкого собора на Соборную площадь Белгорода во время торжеств прославления Святителя Иоасафа Белгородского.
Джинное отделение хлопкового завода.
Общий вид Султан-Бентской плотины. Река Мургаб.
Регулятор на Султан-Бентской плотине. Мургабское имение.
Ржев. Часть Князь-Федоровской и Князь-Дмитриевской сторон с Собором Успения Божьей Матери.
Старица. Общий вид с Волгой.
Группа участников железнодорожной постройки. Строящийся причал, Кемь.
Крестьянка мнет лен. Пермская губерния
Обед на покосе.
Река Шуя.
Смоленск. Крепостная стена.
Пожарная тревога на пароходе “Шексна”.
Аварки. Дагестан.
Уфа. Межгорье. |
Доменные печи на Саткинском заводе.
За пряжей. В деревне Изведово.
На работе у верховья Сыр-Дарьи.
Девушка с земляникой.
Уфа.Красный забор
Троицкий собор. Кострома. 1910
Гимназия Кекина. Вид с колокольни Всесвятской церкви
Церковь Св. Николая Чудотворца в г. Тобольске (350 лет)
Общий вид Ниловой пустыни от дер.
Пески. [озеро Селигер].
Гагры .Пристань.
Часовня времени Петра I у водопада Кивач. [Река Суна]
г. Зубцов. Вазузская сторона, с рекой Вазузой, впадающей в Волгу.
Ростов Великий.
Церковь на месте убиения свят. Леонтия.
Корпус сестер Леушинского монастыря
Новая гостиница.Гагры
Пожарная команда в г. Вытегре. [1909]
Пожарная команда в г. Вытегре. [1909]
Команда парохода «Шексна» М.П.С. [1909]
Материки. Часовня во имя Божьей Матери и сосна, на которой явилась икона. [1909]
Жилые заводские постройки. Ковжа. [1909]
На сенокосе около привала. [1909]
г. Ржев. Мост через Волгу. [1910]
Воскресенский женский монастырь с правого берега р. Тверцы. г. Торжок. [1910]
Впадение р. Костромы в Волгу. [1910]
Распилка бревен. 1912.
Бетонировка флютбета плотины. Белоомут. 1912.
[между 1905 и 1915]
По р. Каролитсхали. [между 1905 и 1915]
Курдская женщина с детьми..Артвине. [между 1905 и 1915]
Дагестан. [между 1905 и 1915]
Вход в Борисоглебский мужской монастырь. 1910
Вид с крепостного вала на г. Торжок. Видны церкви св. Георгия и Успения Пресвятой Богородицы. 1910
Борисоглебский мужской монастырь. 1910
Хижина поселенца Артемия по прозвищу Кота, живущего на этом месте более 40 лет. 1912.
Это все очень малая часть того, что есть в свободном доступе в интернете.
Источники
Просмотрено: 3 326
Публикация:
Электронная почта и телефон Кости Проскудина
КП
Соучредитель Hasty.ai
Электронные адреса Кости Проскудина
Опыт работы Кости Проскудина
Hasty.ai
Соучредитель
WATTx
Старший специалист по данным
Glassnode AG
Старший специалист по данным
Показать больше
Показывай меньше
Костя Проскудин Образование
Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт»
Магистр наук (MS)
Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт»
степень бакалавра
Не тот Костя Проскудин, которого Вы искали
?
Найдите точных личных и рабочих писем для более чем 250 миллионов специалистов.
Радар профессиональных навыков Кости Проскудина Карта
По нашим данным Костя Проскудин…
Запланированное
Автономный
Вдохновляющий
Что на уме у Кости Проскудина?
По нашим данным, Костя Проскудин …
57% левополушарные
43% правого полушария
Предполагаемый диапазон зарплаты Кости Проскудина
О текущей компании Кости Проскудина
Поспешный.ai
Часто задаваемые вопросы о Косте Проскудине
В какой компании работает Костя Проскудин?
Костя Проскудин работает в Hasty.ai
Какова роль Кости Проскудина в Hasty.ai?
Костя Проскудин — соучредитель
Какой личный адрес электронной почты Кости Проскудина?
Личный адрес Кости Проскудина адрес ko****[email protected]
Какой у Кости Проскудина рабочий адрес электронной почты?
Деловая электронная почта Кости Проскудина адрес p****[email protected]
Какой номер телефона у Кости Проскудина?
Телефон Кости Проскудина (**) *** *** 161
В какой отрасли работает Костя Проскудин?
Костя Проскудин работает в индустрии компьютерного программного обеспечения.
О Косте Проскудине
📖 Резюме
Cofounder @ Hasty.ai Senior Data Scientist @ WATTx Senior Data Scientist @ Glassnode AG Senior Data Scientist @ Deevio Big Data Engineer, Data Scientist @ Intersog®
Kostya Proskudin Личный адрес Рабочий адрес электронной почты и номер телефона
. курирует ContactOut на этой странице.Электронные адреса Кости Проскудина
В 10 раз больше разговоров о найме и продажах
Мгновенно связывайтесь с более чем 250 миллионами специалистов по электронной почте или телефону. Раскрывать личные и рабочие адреса электронной почты, такие как а также номера телефонов точно с наше расширение ContactOut для Chrome.
Бесплатная регистрация
В двух словах
Костя Проскудин Тип личности
Экстраверсия (E), Интуиция (N), Мышление (T), Суждение (J)
Средний срок пребывания в должности
2 года, 0 месяцев
Готовность Кости Проскудина сменить работу
Вряд ли
Вероятный
Открыт для возможностей?
С вероятностью 73% Костя Проскудин ищет новые возможности
Привлекать кандидаты в 10 раз быстрее
Наслаждайтесь неограниченным доступом и найти кандидатов за пределами LinkedIn
Нам доверяют 400 тысяч пользователей из 76% компаний из списка Fortune 500
Самый точный данные когда-либо
CCPA Соответствует
GDPR Соответствует
150М Личные электронные письма
200М Рабочие письма
100М Прямые номера
250М Профессиональные профили
30М Профили компаний
Найди кого угодно и где угодно
с ContactOut сегодня
Удаленный или глобальный найм? Связь
с ключевыми лицами, принимающими решения? Мы можем помочь.
- 40 писем в месяц
- 3 номера телефона в месяц
- Работает только на стандартном LinkedIn
- Рабочая электронная почта, личная электронная почта,
мобильных номеров
* 1 пользователь на лимит компании
Кредитная карта не требуется
Как Hasty использует автоматизацию и быструю обратную связь для обучения моделей ИИ и улучшения аннотаций
Ознакомьтесь со всеми сеансами по запросу Intelligent Security Summit здесь .
Компьютерное зрение играет все более важную роль во всех отраслях промышленности, от отслеживания прогресса на строительных площадках до развертывания интеллектуального сканирования штрих-кодов на складах. Но обучение базовой модели ИИ точному распознаванию изображений может быть медленным и ресурсоемким занятием, которое не гарантирует результатов. Молодой немецкий стартап Hasty хочет помочь с обещанием инструментов «следующего поколения», которые ускорят весь процесс обучения модели для аннотирования изображений.
Компания Hasty, основанная в 2019 году в Берлине, сегодня объявила о привлечении 3,7 млн долларов в рамках посевного раунда под руководством Shasta Ventures. У венчурной фирмы Кремниевой долины есть ряд заметных выходов из своего имени, в том числе Nest (приобретенная Google), Eero (приобретенная Amazon) и Zuora (IPO). Другими участниками раунда являются iRobot Ventures и Coparion.
В 2020 году мировой рынок компьютерного зрения оценивался в 11,4 миллиарда долларов, а к 2027 году эта цифра, по прогнозам, вырастет до более чем 19 миллиардов долларов. % времени, потраченного на связанные проекты. В компьютерном зрении аннотация или маркировка — это метод, используемый для маркировки и классификации изображений, чтобы дать машинам смысл и контекст, лежащие в основе изображения, что позволяет им обнаруживать похожие объекты. Большая часть этой работы по аннотации ложится на верных старых людей.
Проблема, которую Хасти пытается решить, заключается в том, что подавляющее большинство проектов по науке о данных так и не реализуются, а в процессе тратится значительное количество ресурсов.
Событие
Intelligent Security Summit On-Demand
Узнайте о решающей роли ИИ и машинного обучения в кибербезопасности и о конкретных отраслевых примерах. Смотрите сеансы по запросу сегодня.
Смотреть здесь
«Существующие подходы к маркировке данных слишком медленные», — сказал VentureBeat соучредитель и генеральный директор Hasty Тристан Руйяр. «Инженерам по машинному обучению часто приходится ждать первых результатов от трех до шести месяцев, чтобы увидеть, работают ли их стратегия и подход к аннотации, из-за задержки между маркировкой и обучением модели».
Поторопитесь
Поспешные корабли с 10 встроенными автоматическими помощниками ИИ, каждый из которых предназначен для сокращения подготовительной работы человека. Dextr, например, позволяет пользователям щелкнуть всего четыре крайние точки на объекте, чтобы выделить его и предложить аннотации.
Вверху: ИИ-помощник Hasty Dextra
А ИИ-помощник Hasty по «сегментации экземпляров» создает более быстрые аннотации, когда находит несколько экземпляров объекта на изображении.
Вверху: Поспешная сегментация экземпляра ИИ
Помощник наблюдает за тем, как пользователи комментируют, и может предлагать метки, как только он достигает определенного показателя достоверности. И пользователь может исправить эти предложения, чтобы улучшить модель, получая при этом отзывы о том, насколько эффективна стратегия аннотирования.
«Это дает нейронной сети кривую обучения — она учится на проекте, который вы маркируете», — сказал Руйяр.
Уже существует бесчисленное множество инструментов, разработанных для упрощения этого процесса, в том числе SageMaker от Amazon, Labelbox, V7 и Dataloop, поддерживаемый Google, которые только в прошлом месяце объявили о новом раунде финансирования в размере 11 миллионов долларов.
Но Hasty утверждает, что может значительно ускорить весь процесс благодаря сочетанию автоматизации, обучения моделей и аннотаций.
Как и в случае с аналогичными платформами, Hasty использует интерфейс, посредством которого люди и машины взаимодействуют друг с другом.
Хасти может делать предлагаемые аннотации после того, как просмотрит всего несколько изображений, аннотированных человеком, а пользователь (например, инженер по машинному обучению) примет, отклонит или отредактирует это предложение. Эта обратная связь в режиме реального времени означает, что модели улучшаются по мере того, как они используются в так называемом «маховике данных».
«Каждый хочет построить самосовершенствующийся маховик данных. Проблема с (компьютерным) зрением ИИ заключается в том, чтобы заставить этот маховик вообще вращаться, [поскольку] он очень дорогой и работает только в 50% случаев — вот где мы вступаем», — сказал Руйяр.
Быстрая обратная связь
По сути, нейронные сети Hasty обучаются, пока инженеры создают свои наборы данных, поэтому этапы процесса «сборка», «развертывание» и «оценка» происходят более или менее одновременно. При типичном линейном подходе могут потребоваться месяцы, чтобы получить тестируемую модель ИИ, которая может иметь серьезные недостатки из-за ошибок в данных или слепых предположений, сделанных в начале проекта.
Что Hasty обещает, так это маневренность.
Это не совсем ново, но Руйяр сказал, что его компания рассматривает автоматическую маркировку как нечто подобное автономному вождению, поскольку разные технологии работают на разных уровнях. В сфере беспилотных транспортных средств некоторые автомобили могут только тормозить или менять полосу движения, в то время как другие способны к почти полной автономии. В переводе на аннотации Руйяр сказал, что Hasty продвигает автоматизацию дальше, чем многие из ее конкурентов, с точки зрения минимизации количества кликов, необходимых для маркировки изображения или пакетов изображений.
«Все проповедуют автоматизацию, но неясно, что автоматизируется», — пояснил Руйяр. «Почти все инструменты имеют хорошие реализации автоматизации уровня 1, но лишь немногие из нас берут на себя труд обеспечить уровень 2 и 3 таким образом, чтобы получить значимые результаты».
Поскольку данные, по сути, являются топливом для машинного обучения, ключевое значение имеет получение большего количества (точных) данных в масштабируемой модели ИИ.
Вверху: Hasty: Автоматизированная маркировка уровней
В дополнение к инструменту поиска ошибок вручную, Hasty предлагает средство поиска ошибок на основе искусственного интеллекта, которое автоматически определяет вероятные проблемы в обучающих данных проекта. Это функция контроля качества, которая устраняет необходимость поиска ошибок в данных.
«Это позволяет вам тратить время на исправление ошибок, а не на их поиск, и помогает вам быстро обрести уверенность в своих данных во время комментирования», — сказал Руйяр.
Вверху: Hasty: средство поиска ошибок
Hasty утверждает, что насчитывает около 4000 пользователей, что представляет собой довольно равномерное сочетание корпораций, университетов, стартапов и разработчиков приложений практически из всех отраслей. «У нас есть три из 10 ведущих немецких компаний в области логистики, сельского хозяйства и розничной торговли, использующих Hasty», — добавил Руайяр.
Типичный вариант использования в сельском хозяйстве может включать обучение модели ИИ для выявления сельскохозяйственных культур, вредителей или болезней.