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.

Прокудин–Горский уехал из России в 1918 году после революции в России и окончательно поселился в Париже, где умер в 1944 году.

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
http: //fototelegraf.ru

http: //sergeylarin.livejournal.com
http: tbilisifoto.narod.ru
http: //ps-spb2008.narod.ru

Tags: Фотограф

Telegram channel

Проскурин Г.В. — сотрудник | ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

В связи с техническими работами в центре обработки данных, часть прикреплённых файлов в настоящее время недоступна.

 

скрыть

Соавторы: Chistov A.A., Аралов А.В., Коршун В.А., Орлов А.А., Осолодкин Д.И., Kutyakov S.V., Брылёв В.А., Козловская Л.И.

1 доклад на конференции, 2 тезисов докладов

IstinaResearcherID (IRID): 36785972

Деятельность

---

• Доклады на конференциях

  • • 2018 Противовирусные свойства производных перилена (Устный)
    • Авторы: Чистов А. А., Проскудин Г.В., Слесарчук Н.А., Ширшин Е.А., Рубекина А.А., Сапожникова К.А., Орлов А.А., Брылёв В.А., Коршун В.А., Осолодкин Д.И., Устинов А.В.
    • IV Междисциплинарный симпозиум по медицинской, органической, биологической химии и фармацевтике МОБИ-ХимФарма2018, Новый Свет, Крым, Россия, 23-26 сентября 2018

• Тезисы докладов

  • • 2016 Модификация по 3′-гидроксильной группе противовирусного нуклеозида dUY11 для модулирования биологической активности
    • Проскурин Г. В., Брылёв В.А., Орлов А.А., Чистов А.А., Коршун В.А., Козловская Л.И., Осолодкин Д.И., Аралов А.В.
    • в сборнике Химическая биология. Материалы международной конференции, посвященной 90-летию академика Д. Г. Кнорре. Новосибирск, 24-28 июля 2016 г. — 217 с
      , место издания Новосибирск. ЗАО Новосибирск, тезисы, с. 183-183
  • • 2016 Новые противовирусные соединения с триазольным линкером
    • Проскурин Г. В., Орлов А.А., Чистов А.А., Кутяков С.В., Коршун В.А., Осолодкин Д.И., Аралов А.В.
    • в сборнике Химическая биология. Материалы международной конференции, посвященной 90-летию академика Д. Г. Кнорре. Новосибирск, 24-28 июля 2016 г. — 217 с, место издания Новосибирск. ЗАО Новосибирск, тезисы, с. 188-188

Как Hasty использует автоматизацию и быструю обратную связь для обучения моделей ИИ и улучшения аннотации

Присоединяйтесь к топ-менеджерам в Сан-Франциско 11–12 июля, чтобы узнать, как лидеры интегрируют и оптимизируют инвестиции в ИИ для достижения успеха . Узнать больше

---

Компьютерное зрение играет все более важную роль в различных 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 миллиона 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

Преобразование 2023

Зарегистрируйтесь сейчас

«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 аннотациям, 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 варианты меток, как только он достигает определенного уровня 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 аспекты процесса «создание», «развертывание» и «оценка» происходят более или менее одновременно. Типичный линейный подход может занять 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 модели ИИ в масштабе.

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, охватывающих практически все отрасли. «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. В логистике модель можно использовать для обучения машин автоматической сортировке посылок по типам. Руйяр добавил, что Hasty также используется в спортивной сфере для предоставления анализа игр в режиме реального времени и статистики для освещения футбола.

Имея в банке 3,7 миллиона долларов, компания планирует ускорить разработку продуктов и расширить клиентскую базу в Европе и Северной Америке.

Миссия VentureBeat состоит в том, чтобы стать цифровой городской площадью, на которой лица, принимающие технические решения, могут получить знания о трансформирующих корпоративных технологиях и заключать сделки. Откройте для себя наши брифинги.

Электронная почта и телефон Кости Проскудина

КП

Соучредитель Hasty.ai

Адреса электронной почты 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
?

Найти точных личных и рабочих писем для более чем 250 миллионов профессионалов.

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

Соучредитель @ Hasty.ai Senior Data Scientist @ WATTx Senior Data Scientist @ Glassnode AG Старший Data Scientist @ Deevio Инженер по большим данным, Data Scientist @ Intersog®

Личный адрес электронной почты Кости Проскудина, рабочий адрес электронной почты и номер телефона

курирует ContactOut на этой странице.

Адреса электронной почты 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?

Костя Проскудин ищет новые возможности с вероятностью 73%

Привлекать кандидаты в 10 раз быстрее

Наслаждайтесь неограниченным доступом и находите кандидатов за пределами LinkedIn

Нам доверяют 400 тысяч пользователей из 76% компаний из списка Fortune 500

Самый точный данные когда-либо

Соответствует CCPA

GDPR-совместимый

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.