| 22 июня 2021 года, 9:47
БЕССМЕРТНЫЙ КОРПУС Все желающие высказать своё отношение к Истории РОССИИ, ИСТОРИИ ВЕЛИКОЙ Отечественной войны, рассказать свою личную историю, вспомнить своих родных, близких, друзей, соседей, защищавших на фронте и в тылу свободу и независимость нашей Родины — Союза Советских Социалистических Республик в период Великой Отечественной войны 1941 — 1945 годов , приглашаются ЗАПИСАТЬСЯ в БЕССМЕРТНЫЙ КОРПУС и поделиться с товарищами по оружию об этом на КАРОПКА.РУ Участников: 6 Тема: Свободная тема | |
| 17 мая 2021 года, 11:02
Подводный флот Подводный и надводный флот стран мира, его моделирование и все с этим связанное. Можно чуть-чуть не по теме… Участников: 129 Тема: Моделирование | |
| 28 марта 2021 года, 20:01
MAGmodel Группа для жителей Магнитогорска.  Участников: 23 Тема: Моделирование | |
| 19 января 2021 года, 22:28
LUFTWAFFE_WWII Моделирование немецких самолётов Участников: 1 Тема: Моделирование | |
| 14 января 2021 года, 21:48
Т-34 Клуб любителей и знатоков это великой машины. Участников: 274 Тема: Моделирование | |
| 22 декабря 2020 года, 15:30
Постройка модели броненосца Петр Великий М 1:250 Все интересующиеся Участников: 2 Тема: Моделирование | |
| 19 декабря 2020 года, 22:45
им. слесаря-интелегента Полесова или долгострой-наше все! Венцом академической деятельности слесаря-интеллигента была эпопея с воротами дома № 5. Жилтоварищество этого дома заключило с Виктором Михайловичем договор, по которому Полесов обязывался привести железные ворота дома в полный порядок и выкрасить их в какой-нибудь экономический цвет, по своему усмотрению.  С другой стороны, жилтоварищество обязывалось уплатить В. М. Полесову, по приеме работы специальной комиссией, 21 р. 75 коп. Гербовые марки были отнесены за счет исполнителя работы.
Виктор Михайлович утащил ворота, как Самсон. В мастерской он с энтузиазмом взялся за работу. Два дня ушло на расклепку ворот. Они были разобраны на составные части. Чугунные завитушки лежали в детской колясочке, железные штанги и копья были сложены под верстак. Еще несколько дней пошло на осмотр повреждений. А потом в городе произошла большая неприятность…
В общем, всех близких по духу прошу любить и жаловать Участников: 1 Тема: Моделирование | |
| 15 октября 2020 года, 10:39
СтендоЕресь Модели стим/дизель/киберпанк стилистики.Альтернативные конверсии наборов и детских игрушек. Модели не подпадающие под большинство или ряд канонов стендового моделизма, НО все же являющиеся стендовыми моделями. Участников: 1 Тема: Моделирование | |
| 17 августа 2020 года, 12:34
Зеркало 1win Актуальное зеркало Букмекерской конторы 1win Участников: 1 Тема: Свободная тема | |
| 2 июля 2020 года, 11:43
Scale Hamster Подписчики youtube-канала Scale Hamster Участников: 1 Тема: Моделирование |
Сборная модель Проверка на дороге (3 фигуры)
Категории
.
..Коллекционные моделиИнструментКраска, химия, материалыМаскиКаталоги, Книги, ЖурналыСборные моделиФототравлениеБоксы и стеллажи Журнальные серииИгрушкиРадиоуправляемые моделиСувенирыConcept CarАвтоспортАэродромная техникаВоенныеКиноМедицинаПожарныеПолицияПочта / mailСпецслужбыСтроительная техникаТакси
Производители
…78artAA ModelsAberAbordageAbrexAbteilung502AcademyACEACMEAdvanced ModelingAFV clubAGM ModelsAHC ModelsAIM Fan ModelAiresAirFixAK InteractiveAKhobbyAlanAlangerAlclad IIAlex MiniaturesAlezanAlfAlmostrealALRAltayaAmercomAmerican DioramaAmerican Heritage ModelsAMG ModelsAMKAMMO MIGAmodelAmourAMPAMTAmusing HobbyAnsonAoshima (DISM)Apex RacingARK modelsARM.PNTArmaHobbyArmoryARS ModelArt ModelART-modelAscensioASK ModelsASQATCAtlasAudi MuseumAurora HobbyAuthentic DecalsAuto PilenAutoArtAutobahnautocultAutomodelle AMWAutomodelloAutotimeAutoworldAvanstyle (Frontiart)Avart ArhiveAVD ModelsAVD дополненияAVD покрышкиAvisAWMAZModelBachmannBalaton ModellBangBare-Metal Foil Co.
HasbroHasegawaHat Plastic ModelsHedgeModelsHekiHellerHerpaHi-StoryHigh SpeedHighway 61HistoricHobby 2000Hobby BossHobby DesignHobby MasterHobby PlanetHobbyCraftHomerHot WheelsHot Wheels EliteHPIHumbroli-ScaleIBG ModelsICMICV (СПб)IlarioInno ModelsInterusISTItaleriIVYIXOJ-CollectionJada ToysJadiJASJB ModellautosJoalJohn Day ModelsJohnny LightningJolly ModelJouef EvolutionJoy CityJTKKadenKatoKAV modelsKeng Fai ToysKESS ModelKineticKing starKinsmartKitechKitty HawkKK ScaleKorean modelsKOVAPKovozavody ProstejovKremlin Vehicle parkKV ModelsKyoshoK_S Precision MetalsLa Mini MinieraLada ImageLastochkaLCD MODELSLenmodeLLeo ModelsLIFE in SCALELion-ToysLionRoarLiveResinLledoLooksmartLouis SurberLS CollectiblesLucky DiecastLucky ModelsLucky PlanLUSO-toysLuxcarLuxury CollectiblesLuxury die-castM-SmartM2 MachinesM4 MAC DistributionMacadamMACHETEMagic ModelsMaistoMake UpMAKSIPROFMaquetteMarklinMARSMars ModelsMarsh ModelsMaster BoxMaster ToolsMasterClubMasterCraftMatchboxMatrixMax-ModelsMaxi CarMAXI COLORMaxichampsMaxModelsMD-modelsMengMercuryMeritMetroMicro Scale DesignMIG productionsMilestone MiniaturesMilitaryWheelsMiniarmMiniArtMiniaturmodelleMinichampsMiniClassicMinicraftMiniCraft Scale ModelsMiniHobbyModelsMiniTankMiniWarPaintMIRAMirage HobbyMirror-modelsMISTERCRAFTMMPModel PointModel-IconsModelCarGroupModelcollectModelerModelGunModelProModelSvitModimioMODUS 90MolotowMondo MotorsMondseeMonogramMONTI SYSTEMMoonMoremMotipMotor MaxMotoramaMotorartMotorheadMotoScaleModelsMPCMPMMR CollectionMr.
лабМОДЕЛИСТМоделстройМодельхимпродуктМР СТУДИЯНаш АвтопромНаши ГрузовикиНаши ТанкиОгонекПАО КАМАЗПетроградъПетроградъ и S_BПламенный моторПланета ПатворковПобедаПрапорПрестиж КоллекцияПромтракторРетроЛабРусская миниатюраРучная работаСарлабСВ-МодельСделано в СССРСергеевСМУ-23.SСоветский автобусСолдатикиСПБМСТАРТ 43Студия МАЛТАРАНТемэксТехнологТехноПаркТри А СтудиоТри БогатыряТРЭКСХерсон МоделсЦейхгаузЧЕТРАЭлеконЭскадраЮный коллекционерЯ-МоделистМарки моделей …AbarthACAcuraADLERAECAGUSTAWESTLANDALFA ROMEOALPINE ALVISAMCAMERICAN LaFranceAMPHICARArmstrongAROArrowsARTEGAASCARIASTON MARTINAUBURNAUDIAURUSAUSTINAustro DaimlerAUTO UNION AutobianchiAVIAAWZBACBARKASBATMOBILEBEDFORDBEIJINGBenelliBENETTONBENTLEYBERLIETBERNARDBESTURNBIANCHIBIZZARINIBLUEBIRDBMWBobcatBORGWARDBRABHAMBrawner-HawkBRISTOLBRMBUCCIALIBUFFALOBUGATTIBUICKBussingCADILLACCAPAROCASECATERHAMChanganChangheCHAPARRALCHAUSSONCHECKERCHEETAHCHEVROLETCHRYSLERCISITALIACITROENCOBRACOMMERCooperCOPERSUCARCORDCORVETTE CORVIAR MONZACsepelDACIADaewooDAFDAIHATSUDAIMLERDALLARADATSUNDE DION BOUTONDe SotoDE TOMASODELAGEDELAHAYEDeLOREANDENNISDESOTODEUTZ DIAMONDDKWDODGEDongfengDONKERVOORTDUBONNETDUCATIDUESENBERGDYNAPACEAGLEEBROEDSELEMWENVISIONFACEL-VEGAFAWFENDTFERRARIFIATFORDFORDSONFOTONFRAMOFREIGHTLINERFSOGINAFGMCGOGGOMOBILGOLIATHGORDONGRAHAMGREAT WALLGUMPERTHAMMHANOMAGHARLEY DAVIDSONHEALEYHENSCHELHindustan HINOHISPANO SUIZAHITACHIHOLDENHONDAHORCHHOTCHKISSHUDSONHUMBERHUMMERHYUNDAIIFAIKARUSIMPERIALINFINITIINGINNOCENTIINTERNATIONALINVICTAIRISBUSISOISOTTA FraschiniISUZUIVECOJAGUARJAWAJEEPJELCZJENSENKAISERKalmarKAWASAKIKENWORTHKIAKOENIGSEGG KOMATSUKRAMERKRUPPKTMLA SALLELAGONDALAMBORGHINILANCIALAND ROVERLANDINILanzLatilLaurin & KlementLaverdaLDSLEXUSLEYATLEYLANDLEYTONLIAZLIEBHERRLIGIERLINCOLNLISTERLLOYDLOCOMOBILELOLALORENZ & RANKLLORRAINE-DIETRICHLOTECLOTUSLUBLINMACKMAD MAXMAGIRUSMANMARCHMARUSSIA-VIRGINMASERATIMASSEY MATRAMAXIMMAYBACHMAZDAMAZZANTIMCAMcLARENMEGAMELKUSMERCEDES-BENZMERCERMERCURYMESSERSCHMITTMGBMIGMIKRUSMINARDIMINERVAMINIMIRAGEMITSUBISHIMONICAMORETTIMORGANMORRISMOTO GUZZIMULTICARMVMZNASH AMBASSADORNEOPLANNEW HOLLANDNISSANNIVA CHEVROLETNOBLENORMANSUNYSAOLDSMOBILE OLTCITOM LEONCINOOPELOPTIMASORECAOscaPACKARDPAGANIPanhardPANOZPANTHERPEGASOPESCAROLOPETERBILTPEUGEOTPHANOMEN PIERCE ArrowPLYMOUTHPOLONEZPONTIACPORSCHEPRAGAPRIMAPRINCE PUMARAMRAMBLERRED BULLRENAULTRoburROCARROLLS-ROYCEROSENBAUERROSENGARTROVERRUFSAABSACHSENRINGSALEENSALMSONSAMSUNGSANSANDEROSATURNSAUBERSaurerSAVASAVIEM SCAMMELSCANIASCIONScuderiaSEAGRAVESEATSETRASHADOWSHANGHAISHELBYSIMCASIMPLEXSIMSONSINPARSKODASMARTSOMUASoueastSPYKERSSANG YONGSSCSTANLEYSTARSTEYRSTUDEBAKERSTUTZSUBARUSUNBEAMSUZUKISYRENATALBOTTARPANTATATATRATEMPOTeslaTHOMASTOYOACETOYOPETTOYOTATRABANT TRIUMPHTUCKERTUKTVRTYRRELLUNICVANWALLVAUXHALLVECTORVELOREXVENTURIVERITASVESPAVincentVOISINVOLKSWAGENVOLVOWANDERERWARSZAWAWARTBURGWESTERN STARWHITEWIESMANNWILLEMEWILLIAMSWillysYAMAHAYOSHIMURAYUGOZAGATOZASTAVAZUKZUNDAPPZunderZYTEKАМОБЕЛАЗВИСВНИИТЭ-ПТВолжский автомобильГорькийЕрАЗЗАЗЗИLЗИSЗИМЗИУИЖКАЗКамский грузовикКИМКРАЗКубаньКурганский автобусЛАЗЛенинградЛикинский автобусЛуаЗМАЗМЗКТМоАЗМОСКВИЧМТБМТЗНАМИНАТИОДАЗПавловский автобусПЕТРОВИЧРАФРуссобалтСаранский самосвалСемАРСМЗСТАРТТАРТУУАЗУралЗИСУральский грузовикЧЕТРАЧМЗАПЯАЗЯТБ
Типы товаров
.
..ДекалиЗапчасти, аксессуарыЭлементы диорамАвиацияВоенная техникаВодный транспортЖ/Д транспортАвтобусВнедорожник / КроссоверГрузовикКемперГужевая повозкаЛегковой автомобильМикроавтобус / ФургонМотоциклПикапПрицепыТракторы, комбайныТроллейбусФигурки
Масштаб …1:21:31:51:61:81:91:101:121:141:161:181:201:211:221:241:251:261:271:281:301:321:331:341:351:361:371:381:391:401:421:431:441:451:461:471:481:501:511:521:541:561:571:601:641:681:691:721:751:761:801:831:871:901:951:961:1001:1031:1081:1101:1201:1211:1251:1261:1301:1421:1441:1451:1481:1501:1601:2001:2201:2501:2851:2881:3001:3501:3901:4001:4501:5001:5301:5501:5701:6001:7001:7201:8001:10001:11001:12001:12501:15001:2700
Cборные модели, масштабные модели и радиоуправляемые модели
Моделизм ошибочно считается пережитком советской эпохи. Удивитесь, но это направление сейчас еще более актуальное, чем раньше. Моделированием сейчас интересуются люди различных возрастов: от пенсионеров до школьников младших классов.
В основном, война за любовь потребителей идет по двум направлениям: масштабные и радиоуправляемые модели.
Масштабные модели — большая категория, которая включает в себя сборные (стендовые) модели и коллекционные (готовые, собранные и окрашенные модели — diecast).
Сборные модели
Если вы впервые на нашем сайте, мы объясним вам эти направления моделирования. Начнем со сборных.
Все мы видели настоящие танки, самолеты, автомобили, здания. Сборные модели — уменьшенные их копии определенного масштаба. Также делают и фигурки людей в масштабе.
Самые простые модели отображают лишь внешний вид прототипа. В более сложных наборах, рассчитанных на профессиональных моделистов, есть дополнительные компоненты, которые позволяют максимально детализировать изделие.
Для получения качественной и красочной модели необходимо придерживаться инструкции, которая есть в каждой коробке, и красить ее. Зачастую, краски и клей не входят в комплект.
В коробке будут детали из пластмассы, смолы, дерева или железа. Производители используют эти материалы для создания деталей.
Коллекционные масштабные модели
Масштабные модели имеют более расширенное понятие. В эту категорию относятся как сборные, так и готовые коллекционные модели автомобилей, самолетов, морских судов, бронетехники.
Ежегодно в мире появляются десятки, если не сотни производителей масштабных моделей. Каждый из них выпускает сотни наборов.
Моделирование пользуется огромным успехом. Это не пустые слова. Коробки с деталями для сборки покупают почти во всех странах мира. Это не удивительно. Производители находят «ключи» ко всем потребителям и выпускают миниатюры специально для них:
- ретро автомобили и мотоциклы,
- бронетехника,
- корабли и подводные лодки,
- самолеты и космические корабли,
- уникальные модели, прототипы которых были выпущены в 1 или двух экземплярах,
- современная, спортивная авто- и мототехника,
- техника из фильмов.
Часть сборных масштабных моделей имеют не только детальную проработку внешнего вида изделия, но и полностью копируют интерьер оригинала. Кроме этого, сборные автомобили или другая колесная техника имеет движущие элементы, благодаря которым открываются двери, капот, крутятся колеса.
Есть еще одно ответвление масштабных моделей — сборные деревянные корабли и парусники. Они поражают своей монументальностью в готовом виде и подходят на подарок директорам и руководителям.
Многие дети сейчас развиваются быстрее своего возраста. Купить сборную модель автомобиля или другого транспортного средства на его вкус, нужно даже если ваш малыш не дотягивает до минимально разрешенного возраста на коробке,1-2 года. Приучая детей с детства работать с мелкими деталями, вы развиваете его навыки:
- улучшается моторика пальцев,
- вырабатывается усидчивость,
- развивается пространственное мышление,
- повышается внимательность,
- учится работать, придерживаясь инструкции.
Согласитесь, эти навыки будут полезны ему в будущем. Даже родителям будет полезно пособирать фигуры со своим чадом. Интересный совместный досуг им будет обеспечен.
Радиоуправляемые модели
Купить радиоуправляемую модель еще несколько лет назад было проблемой. Игрушка стоила дорого и детали к ней было трудно найти и цена на них была высокой.
Сейчас вопрос уже не стоит так остро. У нас на сайте можно купить радиоуправляемые машинки, игрушки, коптеры, самолеты и корабли, в комплект которых входят все необходимые детали, по доступной цене.
Среди радиоуправления есть игрушки для деток от 3-х лет на инфракрасном управлении. Также имеются уменьшенные копии спорткаров или багги, многофункциональные коптеры, которые могут выполнять сложные полеты. Задействовав фантазию, фигуру радиоуправления можно сделать домашним помощником.
Почему стоит дарить масштабные модели?
Это поистине оригинальный подарок, который может быть в единственном экземпляре.
Если дарите изделие, которое собирали сами — вдвойне приятный подарок, так как сделан своими руками.
Несложный набор будет интересным и полезным подарком для ребенка. Взрослым, которые увлекаются автомобилями, самолетами, военной техникой, будет приятно своими руками собрать миниатюру любимой техники.
Покупка и доставка масштабных сборных и радиоуправляемых моделей возможна по всей Украине: Киев, Запорожье, Днепр, Одесса, Харьков, Херсон, Кривой Рог, Львов, Николаев, Ровно, Полтава, Кропивницкий, Винница, Ивано-Франковск, Житомир, Черновцы, Черкассы, Чернигов, Луцк, Сумы, Хмельницкий, Тернополь.
Типы фигуры у женщин, как определить, что носить. Разбираемся с типами женских фигур
Типы фигуры у женщин, как определить, что носить. Разбираемся с типами женских фигур
Фигура – это изначальное телосложение, которое дано вашими родителями («наследство», если можно так выразиться), ведь оно больше предопределяется генетикой, чем образом жизни. Упражнениями и правильным питанием можно только поддерживать фигуру, в то время как метаболизм, распределение жира и строение мышц без агрессивных мер изменить крайне сложно.
Нет идеальных типов фигуры, но вы можете приблизиться к идеалу, используя различные способы – спорт и, опять же, правильное питание. Хотя большую роль играет и правильный подбор одежды.
На заметку! Представления об идеальной женской фигуре постоянно меняются. Так, в доисторические времена привлекательными считались очень большие женщины. В античные времена эталоном красоты была стройная и грациозная женщина, имеющая длинные ноги и маленькую грудь.
Античный эталон женской красоты
Средневековая красавица – это, в первую очередь, мать. А потому идеальная фигура того времени предусматривала наличие округлого живота, не очень выраженной талии и бедер – словом, ничего женственного. Это продолжалось долгое время, но в ХХ веке представление об идеальной фигуре кардинально изменилось. Красивыми стали считаться женщины, имеющий плоский живот и длинные стройные ноги. Тогда, собственно, появился и стереотип «90/60/90». Но в действительности важны не столько отдельные параметры, сколько их пропорция.
Узнайте как сделать талию тонкой в нашей расширенной статье!
По этой причине начали классифицировать типовые признаки женских фигур. Эта классификация базируется как раз на пропорциональном соотношении плеч, талии и бедер. Честно говоря, она не единственная (детальнее о других классификациях читайте дальше), но начинать все же будем с классики. По традиции, женские фигуры сравниваются или с овощами/фруктами, или с геометрическими фигурами, или с буквами латинского алфавита.
Тип фигуры песочные часы. Подбираем гардероб на фигуру песочные часы
Всегда больше всех типов фигур в мире ценилась фигура песочные часы. Такая фигура считается самой идеальной, где параметры груди, бедер и талии равны значениям – 90/60/90.
Не редко девушки во всем мире прибегают к использованию корсета, утягивающего нижнего белья, чтобы создать подобный тип. Сегодня мы поговорим о подборе гардероба для типа фигуры песочные часы.
Фигура песочные часы
Если у вас крепкие руки и стройные ноги, ширина плеч находится на уровне бедер, а также ярко выраженная талия, то вы тип песочные часы.
Такой тип не обязательно предполагает только стройную фигуру, даже полная девушка может иметь подобные изгибы тела. В таком случае фигуру называют полные песочные часы.
Что нужно подчеркнуть в типе фигуры песочные часы
Дело в том, что на стройный типаж подойдет самая разная одежда, но лучше всего стоит обращать свое внимание на вещи, повторяющие изгибы тела. Это облегающие платья в пол, приталенные блузы и изящные юбки, узкие джинсы и брюки.
Для типа полные песочные часы лучше всего будет сделать акцент на пышной груди и выделить линию талии. Чуть ниже мы поговорим о каждом атрибуте одежды более подробней.
Платья
Стройные песочные часы
Платья с корсетами
Ну конечно наш подбор гардероба мы начинаем с платьев. Разнообразные варианты платьев с корсетами помогут подчеркнуть линию талии, грудь, а также выделить бедра. Платья могут иметь любую расцветку, а также фасон.
Главное в таких моделях это наличие корсета. Если ваш верх здесь является корсетом, то вот юбка платья может иметь приталенный, облегающий вариант, а может быть расклешенной.
Облегающие платья
Облегающие платья идеально повторят ваши привлекательные изгибы тела, поэтому смело подбирайте короткие или длинные модели. Для усиления эффекта можно подбирать платья с полосками по бокам. Такой маневр визуально сделает вашу фигурку еще более точенной.
Полные песочные часы
Платья с запахом
Как мы уже обговаривали ранее, для полных песочных часов важно подчеркнуть грудь, а также выделить линию талии. С таким заданием прекрасно справятся платья с запахом.
Платья с баской
Дополнительная юбочка также способна сделать акцент на талию женщины, что красиво подчеркнет ее. Баска позволит сгладить силуэт фигуры, где грудь и линия бедер у пышных песочных часов станет не столь выражена.
Типы фигуры груша. Что делать, чтобы фигура груша оставалась сочной
Женщинам с типом фигуры груша повезло. Матушка-природа наделила их привлекательным пластичным телом с плавными переходами от тонкой талии к крутым бедрам. Но есть одно но: диспропорция между узким верхом и тяжелым низом, которую сложно убрать.
Сложно, но можно. Главное — выбрать правильные меры для работы с таким телом.
Питайтесь разумно. Диета для фигуры груши предполагает 3 приема пищи и два перекуса. Все вместе — не больше 1500-2000 калорий в день.
Дефицитный рацион — ваш друг и соратник.
- Откажитесь от чистого сахара и всего, в чем он содержится; избегайте соли, животных жиров, колбас, сосисок и копченостей.
- Поменьше картофеля, моркови и свеклы, побольше белка (нежирной рыбы, куриной грудки, индейки) и свежих, сырых или минимально термически обработанных овощей.
- Поскольку «груши» склонны к отечности в ногах, то для ее устранения лучше отказаться от молочных продуктов. Эффект поразительный!
- В день необходимо выпивать до 2 литров воды.
Определить тип фигуры калькулятор. Математический способ определения типа фигуры
В разных модных источниках мы находим кучу информации о свежих трендах и новых тенденциях. Но зачем это нужно, если не знать, как это применить?
Для этого, в первую очередь, надо понять себя и определиться со своими потребностями.
Физическими, конечно. И начать лучше всего с определения типа своей фигуры ! Поверьте, это решит 50% процентов всех ваших проблем.
Как только вы поймете кто вы — сразу легче станет подбирать себе гардероб. Потому что вы будете понимать, на чем стоит сделать акцент, а что лучше замаскировать!
Есть разные способы определения, я использую два: визуальный и арифметический . Сегодня расскажу про второй, а первый мы разберем позже.
Итак, с чего начать? Необходимо вооружиться сантиметром и замерить три параметра — обьем плеч, обхват талии и обьем бедер.
Как правильно это сделать? Смотрите описание ниже, а если понятно не стало — переходите по ссылке на видео-инструкцию.
Плечи измеряются в обхват от точки на левой руке, где образует ямочка при вытягивании руки в сторону, до точки на правой.
Талию измеряем по линии над пупком, сантиметр держим параллельно полу, талию не пережимаем.
Бедра вычисляем по самой выступающей точке ягодиц.
Сантиметром не пережимаем, сантиметры себе не убавляем 😉
Фиксируем резуальтаты, а дальше все просто — чистая математика !
Типы фигуры и подбор одежды. Типы женских фигур. Как определить тип фигуры?
тобы подобрать гардероб по типу фигуры, необходимо иметь представление об особенностях строения организма женщины. От того, как распределяется мышечная и жировая ткань, как происходят метаболические процессы, зависит телосложение и тип фигуры, что напрямую влияет на выбор силуэта, стиля и подходящих фасонов одежды.Какие бывают типы женских фигур
Все женские фигуры можно разделить на типы в зависимости от особенностей распределения жира в организме. При этом то или иное телосложение закладывается генетически и подлежит корректировке лишь в небольшой степени с помощью повышения двигательной активности и нормализации питания. Особенности конституции тела тесно взаимосвязаны со многими иными процессами в женском организме: скоростью обмена веществ, количеством вырабатываемых гормонов, психологическими особенностями человека и т.
д.
Для чего так необходимо знать свой тип фигуры? Ответ прост: чтобы грамотно подбирать вещи в гардероб. Любая одежда конструируется либо по прямым линиям, приобретая четкую форму, либо по изогнутым, повторяя естественные изгибы тела. И, независимо от того, являетесь ли Вы крупной или миниатюрной девушкой, покрой одежды, которая лучше всего «сядет» на Вас, определяется именно Вашей конституцией. Единственное различие между крупной и миниатюрной женщиной с одинаковым телосложением заключается в размере рисунка и тяжести ткани, из которой сшита одежда.
Источник: https://nymall.ru/stati/kakie-byvayut-figury-zhenskie-kakie-byvayut-tipy-zhenskih-figur
Определить тип фигуры тест. Тест «Как определить тип фигуры»
Поделиться:Отзывы наших читателей
Наконец то нормальный сайт!!!! Все в точности про мою фигуру. Когда то давно я уже сидела на такой диете и за месяц потеряла около 8 кг. Очень действенный метод. Попробую снова…
Бредовый тест! Мои параметры: 85-60-88 при росте 165 см и весе 50кг, а моя фигура прямоугольник)) )))) Смешно!!!! Плюс похудение в диете.
Какое похудение? Мой замер одежды 40-42….Потом одежду в Детском мире покупать????
0 Ольга Отзывот 21.10.2012 15:32
Уж точно у меня не пирамида! Песочные часы-это да. Ну,а по диете питаюсь так же, кг уходят быстро.
Калькулятор типа фигуры с плечами. Как узнать тип своей фигуры
О том, что существуют разные типы фигуры знает, пожалуй, каждая представительница прекрасного пола. Но мало кто умеет правильно определять именно свою структуру, исходя из общепринятых стандартов. Определяем тип фигуры правильно.
До тех пор, пока не изобрели так называемый калькулятор по измерению тела, многие девушки ориентировались на заветные 90-60-90, пытаясь как можно ближе подойти к этой «норме». Оказалось, норма у каждого своя и зависит она от множества факторов. Определить тип фигуры достаточно просто.
Измерения
Для того, чтобы знать свою фигуру, вы должны измерить ее. Не нужно просто угадывать, попросите подругу помочь с замером и отталкивайтесь от полученных цифр.
Перед измерениями советуем вам надеть белье, которое вы предпочитаете носить чаще всего для более точных определений.
Плечи
Самое трудное измерение относится к плечам, поэтому без помощи тут точно не обойтись. Мерная лента должна сделать круг от одного вашего плеча до другого, огибая спину и ключицы достаточно плотно.
Бюст
Протяните измерительную ленту ровно по выступающим точкам груди и спины не натягивая. Убедитесь в том, что на спине лента легла в районе нижней части лопаток.
Талия
Чтобы измерить талию, лента должна плотно обнять самую тонкую часть живота. Эта линия находится чуть выше пупка, на 1-2 сантиметра.
Бедра
Бедра измеряются на самых выпуклых точках ягодиц. Если есть эффект «галифе», рекомендуем продублировать мерку, измерив объем ниже ягодиц по выступающим линиям «галифе». Если результат будет намного меньше предыдущего, используйте вторые мерки.
Теперь, когда вы знаете основные параметры своего тела, вы можете использовать эти цифры для дальнейшего определения типа фигуры.
Перевернутый треугольник
Тип вашей фигуры — перевернутый треугольник, если ваши плечи или грудь больше бедер на 5%. Например, плечи равны 72 см, а линия таза 68 см и меньше.
Прямоугольник
Продолжайте следить за цифрами. «Прямоугольной» считается фигура, в которой талия меньше плеч и бюста на 25% или все компоненты имеют разницу в 5%. Например, ваши плечи равны 72 см, а объем талии 64 и больше.
Груша или треугольник
Если ваши бедра больше плеч или бюста на 5%, тип вашей фигуры — груша. Например, плечи равны 72 см, а бедра 75,5 и больше.
Видео одежда по типу фигуры. Маха Одетая.
Бактериальный эндофит семян формирует устойчивость риса к болезням
Бойд, Л. А., Ридаут, К., О’Салливан, Д. М., Лич, Дж. Э. и Люнг, Х. Взаимодействие растений и патогенов: устойчивость к болезням в современном сельском хозяйстве.
Trends Genet. 29 , 233–240 (2013).
CAS PubMed Google Scholar
Эдвардс, Дж. И др. Структура, вариация и сборка корневых микробиомов риса. Proc. Natl Acad. Sci. США 112 , E911 – E920 (2015).
CAS PubMed Google Scholar
Беббер, Д. П., Рамотовски, М. А. Т. и Гурр, С. Дж. Вредители и патогены сельскохозяйственных культур перемещаются в сторону полюсов в теплеющем мире. Nat. Клим. Изменение 3 , 985–988 (2013).
Google Scholar
Хэм, Дж. Х., Мелансон, Р. А. и Раш, М.C. Burkholderia glumae : следующий главный патоген риса? Мол. Завод Патол. 12 , 329–339 (2011).
CAS PubMed Google Scholar
Нотон, Л. М. и др. Функциональное и геномное понимание патогенеза видов Burkholderia риса.
Environ. Microbiol. 18 , 780–790 (2016).
CAS PubMed Google Scholar
Liu, X. et al. Загрязнение биотоксином трополоном связано с общенациональным распространением патогена Burkholderia plantarii в сельскохозяйственных средах Китая. Environ. Sci. Technol. 52 , 5105–5114 (2018).
CAS PubMed Google Scholar
Hautier, Y. et al. Антропогенные изменения окружающей среды влияют на стабильность экосистемы через биоразнообразие. Наука 348 , 336–340 (2015).
CAS PubMed Google Scholar
Jung, B. et al. Совместное взаимодействие между переносимыми семенами бактериальными и переносимыми воздушно-капельным путем грибковыми патогенами на рисе. Nat. Commun. 9 , 31 (2018).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Миягава, Х., Одзаки, К. и Кимура, Т. Патогенность Pseudomonas glumae и P.plantarii в колосья и листья злаковых растений. Бык. Chugoku Natl Agric. Exp. Стн 3 , 31–43 (1988).
Google Scholar
Wang, M., Hashimoto, M. & Hashidoko, Y. Carot-4-en-9,10-diol, вызывающий конидиацию сесквитерпеновый диол, продуцируемый Trichoderma virens PS1-7 при воздействии химический стресс от высокоактивных хелаторов железа. заявл. Environ. Microbiol. 79 , 1906–1914 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Wang, M., Hashimoto, M. & Hashidoko, Y. Подавление продукции трополона и индукция псевдобиопленки Burkholderia plantarii карот-4-ен-9,10-диолом, клеткой нарушитель передачи сигналов между клетками, продуцируемый Trichoderma virens . PLoS ONE 8 , e78024 (2013).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Лич, Дж. Э., Триплетт, Л. Р., Аргуэзо, К. Т. и Триведи, П. Связь в фитобиоме. Cell 169 , 587–596 (2017).
CAS PubMed Google Scholar
Wu, Y. et al. Искажения политики, размер хозяйств и чрезмерное использование сельскохозяйственных химикатов в Китае. Proc. Natl Acad. Sci. США 115 , 7010–7015 (2018).
CAS PubMed Google Scholar
Чапарро, Дж. М., Бадри, Д. В. и Виванко, Дж. М. На состав микробиома ризосферы влияет развитие растений. ISME J. 8 , 790–803 (2014).
CAS PubMed Google Scholar
Дерксен, Х., Рампич, К. и Даайф, Ф. Сигнальные перекрестные помехи в устойчивости растений к болезням. Plant Sci. 207 , 79–87 (2013).
CAS PubMed Google Scholar
Toju, H. et al. Основные микробиомы для устойчивых агроэкосистем. Nat. Растения 4 , 247–257 (2018).
PubMed Google Scholar
Ван М. и Чернава Т. Пересмотр оценки воздействия агрохимикатов на микробные сообщества для улучшения целостности глобальной экосистемы. Environ. Sci. Ecotechnol. 4 , 100061 (2020).
Google Scholar
Cheng, Y. T., Zhang, L. & He, S. Y. Взаимодействие растений и микробов перед лицом экологических проблем. Cell Host Microbe 26 , 183–192 (2019).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Берг, Г., Грубе, М., Шлотер, М. и Смолла, К. Раскрытие микробиома растений: взгляд назад и перспективы на будущее. Фронт. Микробиол . 5 , 148 (2014).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Duran, P. et al. Взаимодействие микробов в корнях способствует выживанию Arabidopsis . Cell 175 , 973–983 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Тернер Т. Р., Джеймс Э. К. и Пул П. С. Микробиом растений. Genome Biol. 14 , 209 (2013).
Ниу, Б., Полсон, Дж. Н., Чжэн, X. и Колтер, Р.Упрощенное и репрезентативное бактериальное сообщество корней кукурузы. Proc. Natl Acad. Sci. США 114 , E2450 – E2459 (2017).
CAS PubMed Google Scholar
Kwak, M.-J. и другие. Структура микробиома ризосферы изменяется, чтобы обеспечить устойчивость томатов к увяданию. Nat. Biotechnol. 36 , 1100 (2018).
CAS Google Scholar
Zhang, J. et al. NRT1.1B связан с составом корневой микробиоты и использованием азота в выращиваемом в поле рисе.
Nat. Biotechnol. 37 , 676–684 (2019).
CAS PubMed Google Scholar
Хейни, К. Х., Самуэль, Б. С., Буш, Дж. И Осубель, Ф. М. Ассоциации с ризосферными бактериями могут дать растениям адаптивные преимущества. Nat. Растения 1 , 15051 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Лю Х., Бреттелл Л. Э. и Сингх Б. Связь микробиома филлосферы со здоровьем растений. Trends Plant Sci. 25 , 841–844 (2020).
CAS PubMed Google Scholar
Fan, X. et al. Взаимодействие микросреды, в котором преобладает полезный Aspergillus , снижает количество грибковых патогенов в рисовой среде. Environ. Sci. Technol. 53 , 13042–13052 (2019).
Шейд А., Жак М. А. и Баррет М. Экологические закономерности разнообразия, передачи и сборки микробиома семян.
Curr. Opin. Microbiol. 37 , 15–22 (2017).
PubMed Google Scholar
Нельсон Э. Б. Микробиом семян: происхождение, взаимодействие и влияние. Почва растений 422 , 7–34 (2017).
Google Scholar
Султан С.Э. Фенотипическая пластичность для развития, функции и жизненного цикла растений. Trends Plant Sci. 5 , 537–542 (2000).
CAS PubMed Google Scholar
Wang, M. et al. Индол-3-уксусная кислота, продуцируемая Burkholderia heleia , действует как антагонист фенилуксусной кислоты, нарушая биосинтез трополона у Burkholderia plantarii . Sci. Отчет 6 , 22596 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Miwa, S. et al. Идентификация трех генов, участвующих в контроле продукции трополона фитотоксина у Burkholderia plantarii .
J. Bacteriol. 198 , 1604–1609 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Солис, Р., Бертани, И., Деграсси, Г., Девескови, Г. и Вентури, В. Вовлечение кворума и RpoS в фитофтороз проростков риса, вызываемый Burkholderia plantarii . FEMS Microbiol. Lett. 259 , 106–112 (2006).
CAS PubMed Google Scholar
Truyens, S., Weyens, N., Cuypers, A. & Vangronsveld, J. Бактериальные эндофиты семян: роды, вертикальная передача и взаимодействие с растениями. Environ. Microbiol. Отчет 7 , 40–50 (2015).
Google Scholar
Рыбакова Д. и др. Структура микробиома семян Brassica napus зависит от сорта и влияет на взаимодействие симбионтов и патогенов. Микробиом 5 , 104 (2017).
Bergna, A. et al. Семена томатов предпочтительно переносят полезные для растений эндофиты. Фитобиомы J. 2 , 183–193 (2018).
Google Scholar
Вассерманн, Б., Чернава, Т., Мюллер, Х., Берг, К. и Берг, Г. Семена местных альпийских растений содержат уникальные микробные сообщества, встроенные в сети межцарства. Микробиом 7 , 108 (2019).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Berg, G. & Raaijmakers, J.М. Сохранение микробиомов семян. ISME J. 12 , 1167–1170 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Ким, Х., Нишияма, М., Кунито, Т. и Ояйзу, Х. Высокая популяция видов Sphingomonas на поверхности растений. J. Appl. Microbiol. 85 , 731–736 (1998).
Google Scholar
Carlström, C. I. et al. Синтетическая микробиота обнаруживает приоритетные эффекты и ключевые штаммы в филлосфере Arabidopsis . Nat. Ecol. Evol. 3 , 1445–1454 (2019).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Rochefort, A. et al. Влияние окружающей среды и генотипа растения-хозяина на структуру и разнообразие микробиоты семян Brassica napus . Фитобиомы J. 3 , 326–336 (2019).
Google Scholar
Berg, G. et al. Повторное посещение определения микробиома: старые концепции и новые проблемы. Микробиом 8 , 103 (2020).
Ким, Х., Ли, К. К., Чон, Дж., Харрис, В. А. и Ли, Ю. Х. Одомашнивание видов ориза видов эко-эволюции формирует бактериальные и грибковые сообщества в семенах риса. Микробиом 8 , 20 (2020).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Кордовес, В., Дини-Андреоте, Ф., Каррион, В. Дж. И Раайджмакерс, Дж. М. Экология и эволюция микробиомов растений. Annu. Rev. Microbiol. 73 , 69–88 (2019).
CAS PubMed Google Scholar
Banerjee, S., Schlaeppi, K. & van der Heijden, M. G. A. Таксоны Keystone как движущие силы структуры и функционирования микробиома. Nat. Rev. Microbiol. 16 , 567–576 (2018).
CAS PubMed Google Scholar
Thomas, F., Corre, E. & Cebron, A. Исследование стабильных изотопов и метагеномика подчеркивают влияние растений на консорциум некультивируемых разлагающих фенантрен бактерий в загрязненной почве. ISME J. 13 , 1814–1830 (2019).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Ван, Х., Чжи, X. Y., Цю, Дж., Ши, Л. и Лу, З. Характеристика нового кластера генов деградации никотина ndp в Sphingomonas melonis TY и его эволюционный анализ.
Фронт. Microbiol. 8 , 337 (2017).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Maeda, H. et al. Ген риса, придающий устойчивость широкого спектра к β-трикетоновым гербицидам. Наука 365 , 393 (2019).
CAS PubMed Google Scholar
Баккер П., Питерс К. М. Дж., Де Йонге Р. и Берендсен Р. Л. Наследие, перенесенное из почвы. Cell 172 , 1178–1180 (2018).
CAS PubMed Google Scholar
Шольтхоф К. Б. Треугольник болезней: патогены, окружающая среда и общество. Nat. Rev. Microbiol. 5 , 152–156 (2007).
CAS PubMed Google Scholar
Barillot, C. D. C., Sarde, C. O., Bert, V., Tarnaud, E. & Cochet, N. Стандартизированный метод отбора проб ризосферы и почвенных бактерий ризоплана, связанных с корневой системой травянистых растений.
Ann. Microbiol. 63 , 471–476 (2013).
CAS Google Scholar
Maeda, Y. et al. Филогенетическое исследование и обнаружение на основе мультиплексной ПЦР Burkholderia plantarii , Burkholderia glumae и Burkholderia gladioli с использованием последовательностей gyrB и rpoD. Внутр. J. Syst. Evol. Microbiol. 56 , 1031–1038 (2006).
CAS PubMed Google Scholar
Takeuchi, T., Sawada, H., Suzuki, F. & Matsuda, I. Специфическое обнаружение Burkolderia plantarii и B. glumae с помощью ПЦР с использованием праймеров, выбранных из спейсера 16S – 23S рДНК регионы. Ann. Фитопат. Soc. Япония 63 , 455–462 (1997).
CAS Google Scholar
Lundberg, D. S. et al. Определение основного микробиома корня Arabidopsis thaliana .
Природа 488 , 86–90 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Kusstatscher, P. et al. Микробиомная идентификация микробных индикаторов послеуборочных болезней сахарной свеклы. Микробиом 7 , 112 (2019).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Лундберг, Д. С., Юрстон, С., Мечковски, П., Джонс, К. Д. и Дангл, Дж. Л. Практические инновации для высокопроизводительного секвенирования ампликонов. Nat. Методы 10 , 999–1002 (2013).
CAS PubMed Google Scholar
Bolyen, E. et al. Воспроизводимые, интерактивные, масштабируемые и расширяемые данные микробиома с использованием QIIME 2. Nat. Biotechnol. 37 , 852–857 (2019).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Мартин, М. Кутадапт удаляет последовательности адаптеров из считываний высокопроизводительного секвенирования. EMBnet J. 17 , 10–12 (2011).
Callahan, B.J. et al. DADA2: вывод образца с высоким разрешением из данных ампликона Illumina. Nat. Методы 13 , 581–583 (2016).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Rognes, T., Flouri, T., Nichols, B., Quince, C. & Mahe, F. VSEARCH: универсальный инструмент с открытым исходным кодом для метагеномики. PeerJ 4 , e2584 (2016).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Лав, М. И., Хубер, В. и Андерс, С. Умеренная оценка кратного изменения и дисперсии данных РНК-seq с помощью DESeq2. Genome Biol. 15 , 550 (2014).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Ларкин, М.А. и др. Clustal W и Clustal X версии 2.0. Биоинформатика 23 , 2947–2948 (2007).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Ayyagari, V. S. & Sreerama, K. Оценка гаплотипического разнообразия Achatina fulica (Lissachatina) [Bowdich] с индийского субконтинента с помощью последовательности 16S рДНК и ее филогенетических связей с другими глобальными популяциями. 3 Биотех 7 , 252 (2017).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Lu, J. et al. Индуцированная передача сигналов жасмонатом приводит к противоположным эффектам на повреждение корней и продуктивность травоядных. Plant Physiol. 167 , 1100–1116 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Лангмид, Б.И Зальцберг, С. Л. Быстрое выравнивание по пробелам и чтению с Bowtie 2.
Nat. Методы 9 , 357–359 (2012).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Андерс, С., Пил, П. Т. и Хубер, В. HTSeq — среда Python для работы с данными высокопроизводительного секвенирования. Биоинформатика 31 , 166–169 (2015).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Андерс, С. и Хубер, В. Анализ дифференциальной экспрессии для данных подсчета последовательностей. Genome Biol. 11 , R106 (2010).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Shannon, P. et al. Cytoscape: программная среда для интегрированных моделей сетей биомолекулярного взаимодействия. Genome Res. 13 , 2498–2504 (2003).
CAS PubMed PubMed Central Google Scholar
Deng, X., Zhou, Y., Zheng, W., Bai, L. & Zhou, X. Динамика диссипации и конечные остатки оксадиаргила на рисовых полях с использованием высокоэффективной жидкостной хроматографии-тандемной масс-спектрометрии в сочетании с модифицированным методом QuEChERS . Внутр. J. Environ. Res. Общественное здравоохранение 15 , 1680 (2018).
PubMed Central Google Scholar
Lang, Z. et al. Выделение и характеристика актинобактерий, разлагающих хвинклорак Streptomyces sp.штамм AH-B и его влияние на микроэкологию загрязненной почвы. Chemosphere 199 , 210–217 (2018).
CAS PubMed Google Scholar
Сан, М., Ли, Х. и Джайси, Д. П. Разложение глифосата и биодоступность фосфора, полученного из глифосата, в системе почва-вода. Water Res. 163 , 114840 (2019).
CAS PubMed Google Scholar
Bundle analytics, вычислительная среда для исследования форм и профилей мозговых путей в разных популяциях
Basser, P.J., Mattiello, J. & LeBihan, D. MR диффузионная тензорная спектроскопия и визуализация. Biophys. Дж. 66 , 259–267 (1994).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Ле Бихан, Д. et al. Визуализация тензора диффузии: концепции и приложения. J. Magn. Резон. Imaging 13 , 534–546 (2001).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Александр, А. Л., Ли, Дж. Э., Лазар, М. и Филд, А. С. Тензорная диффузионная визуализация головного мозга. Neurotherapeutics 4 , 316–329 (2007).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Farquharson, S. et al. Волоконно-трактография белого вещества: почему нам нужно выйти за рамки DTI. J. Neurosurg. 118 , 1367–1377 (2013).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Катани, М. и Де Шоттен, М. Т. Атлас трактографии с тензорной диффузией для виртуальных рассечений in vivo. Cortex 44 , 1105–1132 (2008).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Gong, G. et al. Картирование анатомических паттернов связности коры головного мозга человека с использованием трактографии с тензорной диффузией in vivo. Cereb. Cortex 19 , 524–536 (2008).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Мори С. и Ван Зейл П. К. Отслеживание волокна: принципы и стратегии — технический обзор. ЯМР Биомед. 15 , 468–480 (2002).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Гешвинд Н. Организация языка и мозга. Наука 170 , 940–944 (1970).
ADS CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Leuret, F. Anatomie compare du système nerveux: considéré dans ses rapports avec l’intelligence , vol. 2 (Ж.-Б. Baillière et fils, 1857).
Шмахманн, Дж. Д., Шмахманн, Дж. И Пандья, Д. Волокнистые пути мозга (ОУП, Оксфорд, 2009).
Google Scholar
Garyfallidis, E. et al. Распознавание пучков белого вещества с использованием локальной и глобальной регистрации и кластеризации на основе оптимизации. NeuroImage 170 , 283–295 (2017).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Катани М., Ховард Р. Дж., Паевич С. и Джонс Д. К. Виртуальное интерактивное рассечение пучков белого вещества в мозгу человека in vivo. Neuroimage 17 , 77–94 (2002).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Ван, Р., Беннер, Т., Соренсен, А. и Ведин, В. Набор инструментов для диффузии: пакет программ для обработки данных диффузионной визуализации и трактографии. Proc. Int. Soc. Mag. Резон. Мед 15 , 3720 (2007).
Google Scholar
Чемберленд, М., Уиттингстолл, К., Фортин, Д., Mathieu, D. & Descoteaux, M. Многопиковая трактография в реальном времени для мгновенного отображения информации о подключении. Фронт. Neuroinf. 8 , 59 (2014).
Артикул Google Scholar
Wasserthal, J., Neher, P. & Maier-Hein, K. H. Tractseg — быстрая и точная сегментация трактов белого вещества. NeuroImage 183 , 239–253 (2018).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Guevara, P. et al. Автоматическая сегментация пучков волокон в массивных наборах данных трактографии с использованием многопрофильного атласа пучков. Neuroimage 61 , 1083–1099 (2012).
MathSciNet CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Lawes, I. N.C. et al. Сегментация трактов белого вещества головного мозга на основе Атласа с использованием диффузной тензорной трактографии и сравнение с классической диссекцией. Neuroimage 39 , 62–79 (2008).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Jonasson, L. et al. Сегментация волоконного тракта белого вещества в DT-MRI с использованием геометрических потоков. Med. Изображение Анал. 9 , 223–236 (2005).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Bertò, G. et al. Classifyber, надежный линейный классификатор на основе оптимизации для сегментации пакетов белого вещества. BioRxiv https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117402 (2020).
Артикул Google Scholar
Yendiki, A. et al. Автоматическая вероятностная реконструкция путей белого вещества при здоровье и болезнях с использованием атласа основной анатомии. Фронт. Нейроинформ. 5 , 23 (2011).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Гарифаллидис, Э., Бретт, М., Коррейя, М. М., Уильямс, Г. Б. и Ниммо-Смит, И. Quickbundles, метод упрощения трактографии. Фронт. Neurosci. 6 , 175 (2012).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Джонс, Д. К. Проблемы и ограничения количественной оценки связи мозга in vivo с помощью диффузной МРТ. Imaging Med. 2 , 341–355 (2010).
Артикул Google Scholar
Maier-Hein, K. H. et al. Задача картирования коннектома человека на основе диффузной трактографии. Nat. Commun. 8 , 1–13 (2017).
ADS CAS Статья Google Scholar
Смит, Р. Э., Турнье, Ж.-Д., Каламанте, Ф. и Коннелли, А. SIFT2: обеспечение плотной количественной оценки связности белого вещества мозга с использованием упрощенной трактографии. Neuroimage 119 , 338–351 (2015).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Reisert, M. et al. Глобальная реконструкция волокна становится практичной. Neuroimage 54 , 955–962 (2011).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Каламанте, Ф., Турнье, Ж.-Д., Джексон, Г. Д. и Коннелли, А. Визуализация плотности треков (TDI): визуализация белого вещества сверхвысокого разрешения с использованием картирования плотности треков всего мозга. Neuroimage 53 , 1233–1243 (2010).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Cousineau, M. et al. Тест-повторное исследование набора данных PPMI Паркинсона дает статистически значимые пучки белого вещества. NeuroImage Clin. 16 , 222–233 (2017).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Dayan, M. et al. Профилометрия: новая статистическая основа для характеристики путей белого вещества применительно к рассеянному склерозу. Hum. Brain Mapp. 37 (3), 989–1004 (2015).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Йитман, Дж. Д., Догерти, Р. Ф., Майалл, Н. Дж., Ванделл, Б. А. и Фельдман, Х. М. Профили свойств белого вещества в трактах: автоматизация количественной оценки волокон и трактов. PLoS ONE 7 , e49790 (2012).
ADS CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Colby, J. B. et al. Статистика вдоль тракта позволяет проводить расширенный анализ трактографии. Neuroimage 59 , 3227–3242 (2012).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Bells, S. et al. Трактометрия — комплексная мультимодальная количественная оценка белого вещества вдоль определенных участков. Proc. ISMRM 678 , 1 (2011).
Google Scholar
Чемберленд, М., Сен-Жан, С., Такс, К. М. и Джонс, Д. К. Получение репрезентативных основных линий тока для трактометрии белого вещества человеческого мозга. На Международной конференции по медицинской обработке изображений и компьютерному вмешательству , 359–366 (Springer, Berlin, 2018).
Smith, S. M. et al. Пространственная статистика на основе трактатов: воксельный анализ многопрофильных диффузионных данных. Neuroimage 31 , 1487–1505 (2006).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Гудлетт, К. Б., Флетчер, П. Т., Гилмор, Дж. Х. и Гериг, Г. Групповой анализ статистики волоконного тракта DTI с приложением к нейроразвитию. Neuroimage 45 , S133 – S142 (2009).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Basser, P.Дж. И Пьерпаоли, С. Микроструктурные и физиологические особенности тканей, выявленные с помощью количественно-диффузионно-тензорной МРТ. J. Magn. Резон. Сер. В 111 , 209–219 (1996).
CAS Статья Google Scholar
Descoteaux, M. Диффузионная визуализация с высоким угловым разрешением (HARDI). Энцикл Wiley. Электрон. Электрон. Англ. https://doi.org/10.1002/047134608X.W8258 (1999).
Артикул Google Scholar
Ричи-Хэлфорд, А., Йитман, Дж. Д., Саймон, Н. и Рокем, А. Многомерный анализ и обнаружение информативных характеристик в диффузионных МРТ-измерениях белого вещества человека. BiorXiv https://doi.org/10.1101/2019.12.19.882928 (2020).
Артикул Google Scholar
Aganj, I. et al. Восстановление функции распределения ориентаций при построении одно- и многослойных q-шаровых изображений в пределах постоянного телесного угла. Magn. Резон. Med. 64 , 554–566 (2010).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Tuch, D. S. Q-ball imaging. Magn. Резон. Med. 52 , 1358–1372 (2004).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Yeh, F.-C., Wedeen, V.J. & Tseng, W.-Y.I. Обобщенная q-выборка изображений. IEEE Trans. Med. Imaging 29 , 1626–1635 (2010).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Laird, N. M. et al. Модели со случайными эффектами для продольных данных. Биометрия 38 , 963–974 (1982).
CAS PubMed МАТЕМАТИКА Статья PubMed Central Google Scholar
Хеджес, Л. В. Модель случайных эффектов для размеров эффекта. Psychol. Бык. 93 , 388 (1983).
Артикул Google Scholar
Вербеке Г. и Моленбергс Г. Смешанные линейные модели для продольных данных (Springer, Berlin, 2009).
MATH Google Scholar
Garyfallidis, E. et al. Dipy, библиотека для анализа данных диффузионной МРТ. Фронт. Нейроинформ. 8 , 8 (2014).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Гарифаллидис Э., Осегеда О., Вассерманн Д. и Деското М. Надежная и эффективная линейная регистрация пучков белого вещества в пространстве линий тока. NeuroImage 117 , 124–140 (2015).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Marek, K. et al. Инициатива по маркерам прогрессирования болезни Паркинсона (PPMI). Прог. Neurobiol. 95 , 629–635 (2011).
Артикул Google Scholar
Рольфинг Т. Модель трансформации и ограничения вызывают смещение в статистике по полям деформации. В Международной конференции по медицинской обработке изображений и компьютерному вмешательству , 207–214 (Springer, 2006).
Гупта В., Томопулос С. И., Корбин К. К., Рашид Ф. и Томпсон П. М. Fibernet 2.0: автоматический инструмент на основе нейронной сети для кластеризации волокон белого вещества в головном мозге. В 2018 IEEE 15-й Международный симпозиум по биомедицинской визуализации (ISBI 2018) , 708–711 (IEEE, 2018).
Рамзи, Дж. О. Функциональный анализ данных. Энцикл. Стат. Sci. 4 (2004).
Брамбак Б. А. и Райс Дж. А. Сглаживающие сплайн-модели для анализа вложенных и пересекающихся выборок кривых. J. Am. Стат. Доц. 93 , 961–976 (1998).
MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google Scholar
Corouge, I., Gouttard, S. & Gerig, G. К модели формы пучков волокон белого вещества с использованием МРТ с тензором диффузии. В 2004 2-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации: нано-макро (IEEE Cat No. 04EX821) , 344–347 (IEEE, 2004).
Гарифаллидис, Э. На пути к точной трактографии головного мозга . Кандидат наук. Диссертация, Кембриджский университет (2012).
Гарифаллидис, Э., Бретт, М., Коррейя, М. М., Уильямс, Г. Б. и Ниммо-Смит, И. QuickBundles, метод упрощения трактографии. Фронт. Neurosci. 6 , 1–13 (2012).
Артикул Google Scholar
Дас, Н. и Бхандари, С. К. Граница FWER для коррелированного нормального распределения.Препринт arXiv arXiv: 1908.02193 (2019).
Даффау Х., Хербет Г. и Мориц-Гассер С. К плюрикомпонентной, мультимодальной и динамической организации вентрального семантического потока у людей: уроки картирования стимуляции у бодрствующих пациентов. Фронт. Syst. Neurosci. 7 , 44 (2013).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Моайеди, М., Саломонс, Т.В., Данлоп, К. А., Даунар, Дж. И Дэвис, К. Д. Разделение лобной полярной коры головного мозга человека на основе связности. Brain Struct. Функц. 220 , 2603–2616 (2015).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Wu, Y., Sun, D., Wang, Y. & Wang, Y. Подкомпоненты и связность нижнего лобно-затылочного пучка, выявленные с помощью отслеживания волокна при визуализации диффузного спектра. Фронт. Нейроанат. 10 , 88 (2016).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Hattori, T. et al. Когнитивный статус коррелирует с изменением белого вещества при болезни Паркинсона. Hum. Brain Mapp. 33 , 727–739 (2012).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Perea, R.D. et al. Сравнительное исследование белого вещества с болезнью Паркинсона, болезнью Паркинсона с деменцией и болезнью Альцгеймера. J. Alzheimers Dis. Паркинсонизм 3 , 123 (2013).
PubMed PubMed Central Google Scholar
Zheng, Z. et al. DTI коррелирует с явными когнитивными нарушениями при болезни Паркинсона. Hum. Brain Mapp. 35 , 1325–1333 (2014).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Wu, J.-Y., Zhang, Y., Wu, W.-B., Hu, G. & Xu, Y. Нарушение целостности волокон белого вещества при длительном контакте связано с депрессией при болезни Паркинсона. . CNS Neurosci. Терапия. 24 , 108–114 (2018).
CAS Статья Google Scholar
Wen, M.-C. et al. Дифференциальные региональные изменения белого вещества у моторных подтипов у пациентов с болезнью Паркинсона, ранее не получавших лекарств. Neurorehabil. Neural Repair 32 , 129–141 (2018).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Taylor, KI, Sambataro, F., Boess, F., Bertolino, A. & Dukart, J. Прогрессирующее снижение целостности серого и белого вещества при болезни Паркинсона de novo: анализ продольных маркеров прогрессирования паркинсона данные визуализации тензора диффузии. Фронт. Aging Neurosci. 10 , 318 (2018).
CAS PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Eriksson, B. et al. 3.105 диффузионно-тензорная трактография лобно-понтинного тракта при паркинсонических расстройствах. Parkinsonism Relat. Disord. 13 , S154 (2007).
Артикул Google Scholar
Бертран, Ж.-А. et al. Нарушения распознавания цвета при болезни Паркинсона связаны с когнитивными нарушениями и изменениями белого вещества. Мов. Disord. 27 , 1781–1788 (2012).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Agosta, F. et al. Клинические, когнитивные и поведенческие корреляты повреждения белого вещества при прогрессирующем надъядерном параличе. J. Neurol. 261 , 913–924 (2014).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Huang, P. et al. Нарушение целостности белого вещества у пациентов с депрессией по сравнению с пациентами с болезнью Паркинсона без депрессии: исследование пространственной статистики на основе трактовки. J. Neurol. Sci. 346 , 145–148 (2014).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Chen, B., Fan, G.G., Liu, H. & Wang, S. Изменения в анатомической и функциональной связности пациентов с болезнью Паркинсона в зависимости от когнитивного статуса. евро. J. Radiol. 84 , 1318–1324 (2015).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Kim, H.J. et al. Изменения средней диффузии в белом веществе мозга и глубоком сером веществе при болезни Паркинсона. Neurosci. Lett. 550 , 64–68 (2013).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Ward, C. D., Hess, W. A. и Calne, D. B. Обонятельные нарушения при болезни Паркинсона. Неврология 33 , 943 (1983).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Mole, J. P. et al. Повышенная фракционная анизотропия моторных трактов при болезни Паркинсона предполагает компенсаторную нейропластичность или избирательную нейродегенерацию. евро. Радиол. 26 , 3327–3335 (2016).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Nagano-Saito, A., Houde, J., Bedetti, C., Côté, M. & Monchi, O. Повышенная фракционная анизотропия предклиния при болезни Паркинсона без легких когнитивных нарушений — исследование с помощью визуализации тензора диффузии : 1941. Мов. Disord. , 34 (2019).
Ленфельдт Н., Ларссон А., Ниберг Л., Биргандер Р. и Форсгрен Л. Фракционная анизотропия черной субстанции при болезни Паркинсона: сложная картина. евро. J. Neurol. 22 , 1408–1414 (2015).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Чжан, Ю., Ву, И., Тосун, Д., Фостер, Э.И Шафф, Н. Маркеры прогрессирования инициативы «Маркеры развития Паркинсона» прогрессирование региональной микроструктурной дегенерации при болезни Паркинсона: многоцентровое исследование с визуализацией тензора диффузии. PLoS ONE 11 , e0165540 (2016).
PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Minett, T. et al. Изменения визуализации тензора продольной диффузии на ранних стадиях болезни Паркинсона: исследование ICICLE-PD. J. Neurol. 265 , 1528–1539 (2018).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Кенди, А. К., Лехерици, С., Лучиана, М., Угурбил, К. и Туите, П. Нарушение диффузии в лобной доле при болезни Паркинсона. г. J. Neuroradiol. 29 , 501–505 (2008).
Артикул Google Scholar
Yeh, F.-C. И Ценг, W.-Y.I. Ntu-90: атлас мозга с высоким угловым разрешением, построенный с помощью диффеоморфной реконструкции q-пространства. Neuroimage 58 , 91–99 (2011).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Yeh, F.-C. et al. Усредненный по численности населения атлас структурного коннектома человека на макроуровне и его сетевой топологии. NeuroImage 178 , 57–68 (2018).
PubMed PubMed Central Статья Google Scholar
Manjón, J. V. et al. Шумоподавление изображения, взвешенного по диффузии, с использованием избыточного локального PCA. PloS ONE 8 , e73021 (2013).
ADS PubMed PubMed Central Статья CAS Google Scholar
Ян, X., Шен, X., Лонг, Дж. И Чен, Х.Усовершенствованный алгоритм пороговой обработки изображений Otsu на основе медианы. Aasri Procedure 3 , 468–473 (2012).
Артикул Google Scholar
Авантс, Б. Б., Тастисон, Н. и Сонг, Г. Расширенные инструменты нормализации (ANTS). Insight J. 2 , 1–35 (2009).
Google Scholar
Leemans, A. & Jones, D. K. B-матрица должна быть повернута при коррекции движения объекта в данных DTI. Magn. Резон. Med. 61 , 1336–1349 (2009).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Турнье, Ж.-Д., Каламанте, Ф. и Коннелли, А. Надежное определение распределения ориентации волокон в диффузионной МРТ: сферическая деконволюция с ограничением неотрицательности и сверхразрешением. NeuroImage 35 , 1459–1472 (2007).
PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Мори, С., Крейн, Б. Дж., Чако, В. П. и Ван Зейл, П. С. Трехмерное отслеживание проекций аксонов в головном мозге с помощью магнитно-резонансной томографии. Ann. Neurol. 45 , 265–269 (1999).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Basser, P.J., Pajevic, S., Pierpaoli, C., Duda, J. & Aldroubi, A. Трактография волокон in vivo с использованием данных DT-MRI. Magn.Резон. Med. 44 , 625–632 (2000).
CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar
Уорд, Дж. Х. Мл. Иерархическая группировка для оптимизации целевой функции. J. Am. Стат. Доц. 58 , 236–244 (1963).
MathSciNet Статья Google Scholar
Donna Mibus Shapes настенное искусство
Спокойные трапеции в прохладных тонах
Донна Мибус
Современные трапеции середины века в теплых тонах
Донна Мибус
Современные трапеции середины века в прохладных тонах
Донна Мибус
Продолговатые середины века Фиолетовый Розовый Белый
Донна Мибус
Прямоугольники середины века Фиолетовый Розовый Белый
Донна Мибус
Бумеранги середины века Фиолетовый Розовый Белый
Донна Мибус
Кот с современными продолговатыми клетками середины века
Донна Мибус
Кот с современными продолговатыми клетками середины века
Донна Мибус
Кот с современными продолговатыми клетками середины века
Донна Мибус
Кот с современными прямоугольниками середины века на Aqua
Донна Мибус
Кот с прямоугольниками середины века на желтом
Донна Мибус
Бумеранги и звезды
Донна Мибус
Бумеранги и звезды
Донна Мибус
Бумеранги и звезды
Донна Мибус
Бумеранги и звезды
Донна Мибус
Бумеранги и звезды
Донна Мибус
Продолговатые синие авокадо и сливы
Донна Мибус
Продолговатые Синий Оранжевый Зеленый
Донна Мибус
Алмазный гравий Art 1
Донна Мибус
Алмазный гравий Арт 2
Донна Мибус
Желто-бирюзово-оранжевые продолговатые формы середины века
Донна Мибус
Желто-бирюзовые оранжевые бумеранги середины века
Донна Мибус
Желтый, бирюзовый, оранжевый, прямоугольники середины века
Донна Мибус
Атомная форма 1 на Aqua
Донна Мибус
Atomic Shape 2 на Aqua
Донна Мибус
Атомные бумеранги в золоте
Донна Мибус
Розовые атомные бумеранги
Донна Мибус
Голубые атомные бумеранги
Донна Мибус
Оранжевые атомные бумеранги
Донна Мибус
MCM Shapes 3 в цветах Purple Aqua и Orange
Донна Мибус
MCM Shapes 2 цвета Purple Aqua и Orange
Донна Мибус
MCM Shapes 1 в цветах Purple Aqua и Orange
Донна Мибус
Продолговатые, современные середины века
Донна Мибус
Современные продолговатые плетеные изделия середины века на черном
Донна Мибус
Фигуры MCM 3
Донна Мибус
Фигуры MCM 2
Донна Мибус
Фигуры MCM 1
Донна Мибус
Продолговатые на черном
Донна Мибус
Продолговатые на черном 2
Донна Мибус
Продолговатые на черном 3
Донна Мибус
Продолговатые на черном 4
Донна Мибус
Трапеции 2 на коричневом
Донна Мибус
Трапеции 3 на коричневом
Донна Мибус
Трапеции на коричневом
Донна Мибус
Продолговатые на белом 4
Донна Мибус
Продолговатые на белом 3
Донна Мибус
Продолговатые на белом 2
Донна Мибус
Продолговатые на белом
Донна Мибус
Современные формы середины века 7
Донна Мибус
Современные формы середины века 9
Донна Мибус
Современные формы середины века 8
Донна Мибус
Gravel Art 7
Донна Мибус
Gravel Art 8
Донна Мибус
Gravel Art 6
Донна Мибус
Gravel Art 5
Донна Мибус
Продолговатые
Донна Мибус
Мобильные
Донна Мибус
Современные формы середины века 6
Донна Мибус
Современные формы середины века 5
Донна Мибус
Современные формы середины века 4
Донна Мибус
Современные формы середины века 3
Донна Мибус
Современные формы середины века 1
Донна Мибус
Современные формы середины века 2
Донна Мибус
Фигуры середины века 3 на бирюзе
Донна Мибус
Формы середины века 2 на бирюзе
Донна Мибус
Фигуры середины века на бирюзе
Донна Мибус
Фигуры середины века 3 на оранжевом
Донна Мибус
Формы середины века 2 на оранжевом
Донна Мибус
Фигуры середины века на оранжевом
Донна Мибус
Формы середины века 3 на Aqua
Донна Мибус
Mid Century Shapes 2 на Aqua
Донна Мибус
Фигуры середины века на Aqua
Донна Мибус
MYB72-зависимая экссудация кумарина формирует сборку корневого микробиома для улучшения здоровья растений
Рис.2.
MYB72- и BGLU42-зависимых метаболитов в корневых экссудатах и корнях Col-0, myb72 ,…
Рис. 2.MYB72- и BGLU42-зависимых метаболитов в корневых экссудатах и корнях растений Col-0, myb72 и bglu42 . ( A ) 1D-SOM кластеризация и назначение прототипа 311 высококачественных метаболитов (FDR <0,001) в корневых экссудатах растений Col-0, лишенных железа, myb72 и bglu42 .Количество функций, присваиваемых одному прототипу, определяет его ширину. Тепловые карты соответствуют интенсивности каждого отдельного элемента ( верхний ) и средней интенсивности каждого кластера / прототипа ( нижнего ). Цветная клавиша показывает диапазон интенсивностей сигнала. Стрелки указывают положение скополетина (S), эскулина (E), эскулетина (e) и изофраксидина (I). Подробные сведения о свойствах отдельных метаболитов см. На рис. S2 и в таблице S1. ( B ) Количественное определение скополина и скополетина с помощью ВЭЖХ-DAD в корневых экссудатах растений Col-0, myb72 и bglu42 , выращенных в условиях достаточного количества железа (+ Fe) и недостатка железа (-Fe).Данные представляют собой средние значения трех повторностей объединенных корневых экссудатов 50–60 растений на повторность. Планки погрешностей представляют собой SEM. Звездочки указывают на значительные различия между условиями содержания железа в генотипе: **** P <0,0001, ** P <0,01, * P <0,05, двусторонний дисперсионный анализ ANOVA, критерий Сидака. ( C ) Фотографии лишенных железа растений Col-0, myb72 и bglu42 , выращенных в 12-луночных планшетах с жидкой средой Хогланда без железа.Визуализация флуоресцентных фенольных соединений достигалась в УФ-свете (365 нм). ( D ) Количественная оценка скополина и скополетина с помощью ВЭЖХ-DAD в корнях растений Col-0, myb72 и bglu42 , выращенных в условиях достаточного количества железа и недостатка железа. Данные представляют собой средние значения трех повторностей объединенных экстрактов корней 130 растений на повтор. Планки погрешностей представляют собой SE. Звездочки указывают на значительные различия между условиями содержания железа в пределах генотипа: **** P <0.0001, ** P <0,01, * P <0,05, двусторонний дисперсионный анализ, критерий Сидака. ( E ) Схематическое изображение роли MYB72 в продукции скополина кумарина и активности BGLU42 в дегликозилировании скополина и последующем производстве агликона скополетина перед его экскрецией в ризосферу. Представленные молекулы созданы с использованием сайта https://www.emolecules.com.
tensorflow — ValueError: формы (None, 1) и (None, 2) несовместимы
Я тренирую модель выражения лица (сердитый против счастливого).Последний плотный выходной слой был ранее 1, но когда я предсказываю изображение, он всегда был 1 с точностью 64%. Поэтому я изменил его на 2 на 2 выхода. Но теперь я получаю эту ошибку ::
Эпоха 1/15
-------------------------------------------------- -------------------------
ValueError Traceback (последний вызов последним)
в ()
11 эпох = эпохи,
12 validation_data = val_data_gen,
---> 13 validation_steps = validation_steps,
14
15)
10 кадров
/ usr / local / lib / python3.6 / dist-packages / tensorflow / python / framework / func_graph.py в оболочке (* args, ** kwargs)
966 за исключением исключения как e: # pylint: disable = broad-except
967, если hasattr (e, "ag_error_metadata"):
-> 968 поднять e.ag_error_metadata.to_exception (e)
Еще 969:
970 поднять
ValueError: в пользовательском коде:
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:571 train_function *
выходы = self.distribute_strategy.запустить(
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/distribute/distribute_lib.py:951 запустить **
вернуть self._extended.call_for_each_replica (fn, args = args, kwargs = kwargs)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/distribute/distribute_lib.py:2290 call_for_each_replica
вернуть self._call_for_each_replica (fn, args, kwargs)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/distribute/distribute_lib.py:2649 _call_for_each_replica
return fn (* args, ** kwargs)
/ usr / local / lib / python3.6 / dist-packages / tensorflow / python / keras / engine / training.py: 533 train_step **
y, y_pred, sample_weight, regularization_losses = self.losses)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/compile_utils.py:205 __call__
loss_value = loss_obj (y_t, y_p, sample_weight = sw)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/losses.py:143 __call__
потери = self.call (y_true, y_pred)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/losses.ру: 246 звонок
вернуть self.fn (y_true, y_pred, ** self._fn_kwargs)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/losses.py:1527ategorical_crossentropy
вернуть K.categorical_crossentropy (y_true, y_pred, from_logits = from_logits)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/backend.py:4561 category_crossentropy
target.shape.assert_is_compatible_with (output.shape)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py: 1117 assert_is_compatible_with
Raise ValueError ("Фигуры% s и% s несовместимы"% (self, other))
ValueError: формы (None, 1) и (None, 2) несовместимы
Соответствующий код:
модель = Последовательная ([
Conv2D (32,3, активация = 'relu', input_shape = (48,48,1)),
BatchNormalization (),
MaxPooling2D (размер_пул = (3, 3)),
Свести (),
Плотный (512, активация = 'relu'),
Плотный (2, активация = 'softmax')
])
model.compile (optimizer = 'adam',
loss = 'category_crossentropy',
метрики = ['точность'])
модель.резюме()
Модель: "sequence_4"
_________________________________________________________________
Слой (тип) Параметр формы вывода #
================================================== ===============
conv2d_6 (Conv2D) (Нет, 46, 46, 32) 320
_________________________________________________________________
batch_normalization_4 (Пакет (Нет, 46, 46, 32) 128
_________________________________________________________________
max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (Нет, 15, 15, 32) 0
_________________________________________________________________
flatten_4 (Flatten) (Нет, 7200) 0
_________________________________________________________________
плотный_8 (Плотный) (Нет, 512) 3686912
_________________________________________________________________
плотный_9 (плотный) (нет, 2) 1026
================================================== ===============
Всего параметров: 3,688,386
Обучаемые параметры: 3,688,322
Необучаемые параметры: 64
_________________________________________________________________
эпох = 15
steps_per_epoch = train_data_gen.n // train_data_gen.batch_size
validation_steps = val_data_gen.n // val_data_gen.batch_size
history = model.fit (
x = train_data_gen,
steps_per_epoch = шаги_per_epoch,
эпохи = эпохи,
validation_data = val_data_gen,
validation_steps = validation_steps,
)
Shapes.AddCurve метод (Проект) | Документы Microsoft
- 2 минуты на чтение
В этой статье
Добавляет кривую Безье в отчет и возвращает объект Shape , представляющий кривую.
Синтаксис
выражение . AddCurve (SafeArrayOfPoints)
выражение Переменная, представляющая объект Shapes .
Параметры
| Имя | Обязательно / Дополнительно | Тип данных | Описание |
|---|---|---|---|
| SafeArrayOfPoints | Требуется | Вариант | Массив пар координат, определяющий вершины и контрольные точки кривой. |
| SafeArrayOfPoints | Требуется | Вариант |
Возвращаемое значение
Форма
Примечания
Для параметра SafeArrayOfPoints первая указанная точка является начальной вершиной, а следующие две точки — контрольными точками для первого сегмента Безье. Затем для каждого дополнительного сегмента кривой вы указываете вершину и две контрольные точки.Последняя указанная вами точка — это конечная вершина кривой. Обратите внимание, что вы всегда должны указывать 3 n + 1 точек, где n — количество сегментов в кривой.
Пример
В следующем примере создается кривая с семью вершинами, начиная с верхнего левого угла отчета. Кривая представляет собой желто-зеленую линию шириной в две точки.
Sub AddBezierCurve ()
Тусклая форма Сообщить как отчет
Dim reportName As String
Тусклая кривая Форма Как форма
'Добавить отчет.reportName = "Отчет по кривой"
Установите shapeReport = ActiveProject.Reports.Add (reportName)
Тусклые точки (от 1 до 7, от 1 до 2) как одиночные
pts (1, 1) = 0
pts (1, 2) = 0
очко (2, 1) = 72
очко (2, 2) = 72
очко (3, 1) = 100
очко (3, 2) = 40
pts (4, 1) = 20
очки (4, 2) = 50
очко (5, 1) = 90
очки (5, 2) = 120
очко (6, 1) = 60
очко (6, 2) = 30
очки (7, 1) = 150
очко (7, 2) = 90
Установите curveShape = shapeReport.Shapes.AddCurve (pts)
С CurveShape
.Line.Weight = 2
.Line.ForeColor.RGB = & h2FFAA
Конец с
Конец подписки
См. Также
Объект Shapes Объект формы Линия собственности
Поддержка и отзывы
У вас есть вопросы или отзывы об Office VBA или этой документации? См. Раздел Поддержка и отзывы Office VBA, чтобы узнать, как получить поддержку и оставить отзыв.
2 вида различных форм 1:10 Комплект автомобильных принадлежностей на радиоуправлении Комплект крыла для дрейфующего автомобиля
| Состояние: | Новинка: Совершенно новый, неиспользованный, неоткрытый, неповрежденный предмет (включая предметы ручной работы).Увидеть продавца листинг для получения полной информации. Просмотреть все определения условий | Торговая марка: | MagiDeal |
| Листинг: | Нет | Тип: | Дело |
| Цвет: | Черный | MPN: | Не применяется |
| Модель: | HY00326 | Совместимая шкала: | 1:10 |
| Страна / регион производства: | Китай | Совместимый бренд: | Универсальный |
| Количество: | 2 | UPC: | Не применяется |
| ISBN: | Не применяется | EAN: | Не применяется |