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Bild mit gespeicherter Verknüpfungstabelle aus einem anderen Bild georeferenzieren?

Bild mit gespeicherter Verknüpfungstabelle aus einem anderen Bild georeferenzieren?


Ich hatte eine gescannte Karte, die ich vor einigen Wochen georeferenziert und die Linktabelle gespeichert habe. Jetzt habe ich zwei weitere gescannte Karten, die dasselbe tun müssen. Es ist das gleiche Gebiet und einer von ihnen habe ich den zweiten gemacht und es hat funktioniert, aber ich konnte die dritte gescannte Karte nicht zum Laufen bringen. Die dritte gescannte Karte enthält die TIFF-Datei, jedoch kein Koordinatensystem und keine referenzierte Ausdehnung.

Müssen sie zuerst im Koordinatensystem eingerichtet werden, bevor Sie die Bildregistrierung durchführen? Muss ich ein paar Links erstellen und dann die Linktabelle speichern und dann die Bildregistrierung starten und die gespeicherte Linktabelle verwenden, um sie anzuwenden?

Was kann ich hier falsch machen?

Ich verwende ArcGIS 10.1 for Desktop oder ENVI 5.0/5.1 oder ERDAS 2013.


Wenn Sie ein Bild als Pixelraster mit XY-Koordinaten betrachten, teilen Sie der Software durch Georeferenzierung im Wesentlichen mit, dass die Koordinate p im Bild tatsächlich bei der Koordinate q im GIS-Daten-CRS liegen sollte.

Dieses Konzept lässt sich auch auf Bilder unter dem Begriff applied anwenden Anmeldung. Zwei Bilder kann man sagen mitregistriert wenn die x,y-Pixelkoordinaten in beiden Bildern denselben Punkt darstellen. Das bedeutet, dass in beiden Bildern der gleiche Schnittpunkt zwischen zwei Linien (zum Beispiel) an der gleichen Pixelkoordinate auftritt. Dies ist bei Farbdruckmaschinen häufig ein Problem, da jede Farbe separat aufgetragen wird und wenn die verschiedenen Farben nicht übereinstimmen, erhalten Sie verschwommene Bilder.

Wenn Bilder erstellt werden von Scannen, ist es aufgrund von Verzerrungen, falsch ausgerichteter Zufuhr oder einer Reihe anderer Probleme sehr schwierig, sie zur gemeinsamen Registrierung zu bewegen. Bilder kann erzeugt werden, die entweder durch Nachbearbeitung oder mit identischen Ausgabeeinstellungen in einer Software mitregistriert werden und einfach ändern, was beim Drucken im gleichen Umfang sichtbar ist oder nicht (wie z während keine anderen Einstellungen geändert werden).

Solange Ihre Bilder gemeinsam registriert sind, könnten Sie theoretisch dieselbe Verknüpfungstabelle für mehrere Bilder verwenden, da Sie nur zwischen zwei Koordinatensystemen transformieren würden (alle Bilder x, ys sind gleich). Andernfalls können Sie, wie es höchstwahrscheinlich der Fall ist, nicht die Links von einem Bild verwenden, um ein anderes zu georeferenzieren, da jedes Bild einen anderen Koordinatenwert für dieselben Features hat. Der gemeinsame Punkt in den Bildern, auf die Sie verweisen möchten, liegt möglicherweise bei 3,4 im einen und 8,7 im anderen. Wenn Sie sagen, dass einer von ihnen in dem CRS, auf den Sie georeferenzieren, mit 5,5 übereinstimmen sollte, wird der andere natürlich mit der gleichen Transformation falsch sein.

Unterm Strich müssen Sie wahrscheinlich jedes Bild unabhängig georeferenzieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Beachten Sie, wie in den Kommentaren erwähnt, dass Sie die Transformation für das Bild speichern müssen, sobald es abgeschlossen ist (oder bevor Sie zu einem anderen Bild wechseln), damit es in Zukunft mit dem Befehl Georeferenzierung aktualisieren korrekt geladen werden kann. Dadurch wird das Bild tatsächlich aktualisiert, anstatt nur eine Liste von Transformationskontrollpunkten zu speichern.


Werkzeuge der Werkzeugleiste "Georeferenzierung"

Die Werkzeugleiste Georeferenzierung wird verwendet, um Raster- und CAD-Daten zu georeferenzieren.

Die Symbolleiste enthält eine Sammlung von Dropdown-Elementen und interaktiven Werkzeugen. Es gibt auch andere Komponenten, die Sie verwenden können, um die Georeferenzierung Ihrer Daten zu vereinfachen.

Dropdown-Elemente der Symbolleiste für Georeferenzierung

Die Symbolleiste enthält eine Dropdown-Liste mit Werkzeugen zur Steuerung des Georeferenzierungsprozesses.

Dropdown-Menü der Symbolleiste für Georeferenzierung

Speichert die Transformation mit dem Raster.

Erstellt ein neues transformiertes Raster-Dataset.

Verschiebt das Raster in den aktuellen Anzeigeausdehnungsbereich.

Aktualisiert die Anzeige mit der aktuellen Transformation. Dies ist nützlich, wenn die automatische Anpassung deaktiviert ist.

Aktualisiert die Anzeige mit jedem erstellten Link.

Korrigiert gängige Scanverzerrungen.

Löscht alle Kontrollpunkte.

Setzt das Raster an seine ursprüngliche Position zurück. Die Kontrollpunkte werden nicht gelöscht.

Öffnet das Fenster Georeferenzierungsoptionen.

Dropdown-Optionsfenster der Symbolleiste für Georeferenzierung

Im Fenster Georeferenzierungsoptionen können Sie während der Georeferenzierung Standardverhalten festlegen.

Steuerelemente des Dialogfelds Georeferenzierungsoptionen

Öffnet das Fenster Symbolauswahl, in dem Sie ein beliebiges Punktsymbol als Ausgangspunkt auswählen können.

Öffnet das Symbolauswahlfenster, in dem Sie ein beliebiges Punktsymbol als Zielpunkt auswählen können.

Öffnet das Fenster Symbolauswahl, in dem Sie ein beliebiges Liniensymbol als Restlinie auswählen können.

Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die Residuen und den RMS-Fehler in der Linktabelle anzuzeigen. Das Residuum zeigt Ihnen den Fehler in denselben Einheiten wie der Raumbezug des Datenrahmens an.

Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die inversen Residuen und den inversen RMS-Fehler in der Verknüpfungstabelle anzuzeigen. Das inverse Residuum zeigt Ihnen den Fehler in den Pixeln.

Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um die vorwärts-inversen Residuen und den RMS-Fehler in der Linktabelle anzuzeigen. Dies ist ein Maß dafür, wie nahe Ihre Genauigkeit ist, gemessen in Pixeln.

Zuerst wird die Transformation verwendet, um einen Punkt in Vorwärtsrichtung zu finden. Dann wird dieser Punkt mit der inversen Transformation verwendet und wieder auf den Bildraum abgebildet. Dieser zweite Punkt wird dann mit Ihrem Von-Punkt verglichen, den das Link-Tool erstellt hat.

Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um dem Benutzer automatisch anzuzeigen, wo nach Ansicht des Systems der entsprechende To-Punkt liegen sollte. Die automatische Vervollständigung funktioniert nur, wenn Sie Ihren Layer auf ein anderes Raster georeferenzieren, nachdem die ersten beiden Punkte erstellt wurden. Wenn Autocomplete ein geeigneteres Link-Paar findet, kann es den von Ihnen angegebenen From-Point anpassen. Wenn kein entsprechender Punkt gefunden werden kann, müssen Sie den Bis-Punkt möglicherweise manuell angeben.

Maximale Anzahl von Abtastblöcken

Wählen Sie aus, wie viele Stichprobenblöcke bei der automatischen Registrierung Ihres Raster-Datasets verwendet werden sollen. Verwenden Sie das Dropdown-Feld, um die Anzahl der Resampling-Blöcke auszuwählen. Standardmäßig werden so viele Sampling-Blöcke wie nötig verwendet.

Interaktive Werkzeuge der Georeferenzierungs-Symbolleiste

Die Symbolleiste enthält eine Sammlung interaktiver Werkzeuge zur grafischen Steuerung des Georeferenzierungsprozesses.

Interaktive Werkzeuge der Georeferenzierungs-Symbolleiste

Ermöglicht Ihnen, Kontrollpunkte aus einem Layer auszuwählen und sie der Karte hinzuzufügen.

Erstellt automatisch Links für Ihr Quell-Raster mit einem Ziel-Raster. Das Quell-Raster muss sich an einem relativ nahen geografischen Standort befinden, damit die automatische Registrierung funktioniert. Schritte zum Durchführen der automatischen Registrierung finden Sie unter Automatisches Georeferenzieren eines Rasters.

Wählt einen Link innerhalb der Anzeige aus und markiert ihn.

Zentriert und vergrößert einen ausgewählten Link. Wenn Sie weiter hineinzoomen möchten, können Sie dieses Werkzeug mehrmals anklicken.

Löscht den ausgewählten Link.

Öffnet ein Viewer-Fenster, das nur das Raster anzeigt, das Sie georeferenzieren. In diesem Fenster können Sie ein Raster mithilfe von zwei Fenstern georeferenzieren.

Zeigt Links und Fehler in tabellarischer Form an.

Dreht die Quellebene. Sie können die Quellebene manuell drehen oder einen Gradwert in das Messtextfeld eingeben.

Verschiebt die Quellebene. Sie können die Quellebene manuell verschieben oder einen XY-Wert in das Messtextfeld eingeben.

Skaliert die Quellebene neu. Sie können den Quell-Layer manuell neu skalieren oder einen Neuskalierungsfaktor in das Messtextfeld eingeben.

Geben Sie den Drehwinkel, die XY-Verschiebung oder den Neuskalierungsfaktor ein.


Eine kurze Geschichte der Bilderkennung und Objekterkennung

Unsere Geschichte beginnt im Jahr 2001, als Paul Viola und Michael Jones einen effizienten Algorithmus zur Gesichtserkennung erfanden. Ihre Demo, die zeigte, dass Gesichter in Echtzeit auf einem Webcam-Feed erkannt wurden, war die beeindruckendste Demonstration von Computer Vision und ihrem Potenzial zu dieser Zeit. Bald wurde es in OpenCV implementiert und die Gesichtserkennung wurde zum Synonym für den Viola- und Jones-Algorithmus.

Alle paar Jahre kommt eine neue Idee, die die Leute zum Innehalten zwingt. Bei der Objekterkennung kam diese Idee 2005 mit einem Artikel von Navneet Dalal und Bill Triggs auf. Ihr Merkmalsdeskriptor, Histograms of Oriented Gradients (HOG), übertraf bestehende Algorithmen bei der Fußgängererkennung deutlich.

Ungefähr jedes Jahrzehnt kommt eine neue Idee auf, die so effektiv und kraftvoll ist, dass Sie alles, was davor kam, aufgeben und es von ganzem Herzen annehmen. Deep Learning ist die Idee dieses Jahrzehnts. Deep Learning-Algorithmen gab es schon lange, aber sie wurden mit ihrem durchschlagenden Erfolg bei der ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) von 2012 zum Mainstream in der Computer Vision. In diesem Wettbewerb wurde ein Algorithmus basierend auf Deep Learning von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton erschütterten die Computer-Vision-Welt mit einer erstaunlichen Genauigkeit von 85% – 11% besser als der Algorithmus, der den zweiten Platz gewann! In ILSVRC 2012 war dies der einzige auf Deep Learning basierende Eintrag. Im Jahr 2013 basierten alle Gewinnerbeiträge auf Deep Learning und im Jahr 2015 übertrafen mehrere auf Convolutional Neural Network (CNN) basierende Algorithmen die menschliche Erkennungsrate von 95 %.

Bei einem so großen Erfolg in der Bilderkennung war eine auf Deep Learning basierende Objekterkennung unvermeidlich. Techniken wie Faster R-CNN produzieren atemberaubende Ergebnisse über mehrere Objektklassen hinweg. Wir werden in späteren Beiträgen mehr darüber erfahren, aber denken Sie vorerst daran, dass Sie möglicherweise eine große Chance verpassen, bessere Ergebnisse zu erzielen, wenn Sie sich nicht mit Deep Learning-basierten Bilderkennungs- und Objekterkennungsalgorithmen für Ihre Anwendungen befasst haben.

Mit diesem Überblick sind wir bereit, zum Hauptziel dieses Beitrags zurückzukehren: — die Bilderkennung mit traditionellen Computer-Vision-Techniken zu verstehen.


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Wilhelmsen verwendet eine interaktive Karte als wichtige Ressource, um während der Covid-19-Pandemie täglich operative Aktualisierungen an seine über 2.000 Standorte effizient zu kommunizieren.

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Die Bethel Elementary School verwendet eine Reihe interaktiver Bilder, um die Mitarbeiter während ihres virtuellen Open House 2021 vorzustellen.

HSY spart logistische Ressourcen, indem es neue Mitarbeiter durch ein interaktives visuelles Lernerlebnis an dieser wichtigen Abwassermanagementanlage schult und anleitet.

Das University of Rochester Medical Center präsentiert den Interessengruppen mit dieser interaktiven virtuellen Tour ihren weitläufigen Campus.

Pool Corp verwendet interaktive Infografiken in ihrem Unternehmensblog, um die verschiedenen Produkte und Dienstleistungen des Teams kreativ zu vermarkten.

Die University of Pittsburgh fördert mit diesem Shoppable Room den E-Commerce und den Point-of-Purchase-Verkauf. Jedes ThingLink-Tag enthält eine Call-to-Action-Schaltfläche, die auf eine bestimmte Produktseite verlinkt.

Vertex Pharmaceuticals lädt Besucher ein, ihre Labore durch 360°-Videos zu erkunden und zu sehen, wo die Magie in diesem hochmodernen Labor in San Diego stattfindet.

Die Maine State Archives feierten das zweihundertjährige Bestehen des Staates Maine mit speziellen Virtual Reality (VR)-Erlebnissen, um der Öffentlichkeit zu helfen, sich mit der Geschichte von Maine zu beschäftigen.

Aperature Del Mar macht diese Immobilien-Landingpage mit einem interaktiven Bild für Käufer sichtbarer, um mehr über ihr Firmengelände zu erfahren.

Die hier präsentierten &lsquoteaching in action&rsquo-Videos führen Sie auf eine Reise, bei der es darum geht, Konzepte für Lernende zum Leben zu erwecken, das Lernen zu dokumentieren, virtuelle Touren zu machen und spannende und spannende Lernerfahrungen zu schaffen.


2. Folgen Sie einem einfachen Schritt-für-Schritt-Layout für unkomplizierte Prozesse

Manchmal ist es am besten, Ihr Design nicht zu komplizieren. Wenn Sie einen unkomplizierten Prozess visualisieren möchten, kann eine einfache Infografik mit nummerierten Schritten sehr effektiv sein.

Verwenden Sie eine klare, fette Kopfzeile für Ihre Infografik. Dann nummeriere deine Schritte klar. Um jeden Schritt hervorzuheben, möchten Sie vielleicht eine andere Farbe für die Zahlen verwenden. Sehen Sie sich an, wie sich die orangefarbenen Zahlen in dieser Prozess-Infografik-Vorlage vom blauen Hintergrund abheben:

Branden Sie Ihre Infografik mit Venngages In-Editor-Tool My Brand Kit. Klicken Sie einfach auf eine unserer Vorlagen, um auf diese Funktion zuzugreifen. Fügen Sie Ihre Markenfarben mit einem Klick hinzu oder importieren Sie Ihr Geschäfts- oder Beratungslogo.

Oder sehen Sie sich an, wie diese Infografik-Vorlage für den Schreibprozess einen einfachen Farbverlauf verwendet, um den Fortschritt zu visualisieren. Farbe sollte in Ihrer Infografik strategisch eingesetzt werden, um die Informationen leichter verständlich zu machen:

Manchmal kann Ihre Infografik viele Informationen enthalten. Der einfachste Weg, die Informationen so zu vereinfachen, dass sie nicht überfordern, besteht darin, klare Schritte hinzuzufügen. Diese Infografik verwendet Farben, Abschnitte und nummerierte Schritte, um eine nahtlose Infografik zu erstellen:

Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Farbtönen, um zwischen den einzelnen Schritten der Infografik zu wechseln. Dadurch bleibt die Infografik ansprechender und übersichtlicher:


Hauswassernutzung

Der häusliche Wasserverbrauch ist Wasser, das für Haushaltszwecke im Innen- und Außenbereich verwendet wird – all die Dinge, die Sie zu Hause tun: trinken, Essen zubereiten, baden, Kleidung und Geschirr waschen, Zähne putzen, den Garten gießen und sogar den Hund waschen. Beim U.S. Geological Survey (USGS) bezieht sich der häusliche Wasserverbrauch auf die Wassermenge, die "selbstversorgt" oder direkt von den Benutzern entnommen wird, z. B. aus einem Brunnen zu Hause.

Hauswassernutzung

Der Hausbrunnen in Südgeorgien deckt den Wasserbedarf eines Haushalts.

Bildnachweis: Alan Cressler, USGS

Einige der wichtigsten Verwendungszwecke für Wasser sind bei uns zu Hause (auch wenn Ihr Zuhause das Weiße Haus ist!). Wasser gelangt im Allgemeinen auf zwei Wegen zu unseren Häusern. Entweder wird es von einer Stadt- / Kreiswasserbehörde (oder vielleicht von einem privaten Unternehmen) geliefert, oder die Leute liefern ihr eigenes Wasser, normalerweise von einem Gut. Wasser, das an die Haushalte geliefert wird, wird als „öffentlich bereitgestellte Lieferungen“ bezeichnet, und Wasser, das sich die Menschen selbst liefern, wird als „selbstversorgt“ bezeichnet und stammt fast immer aus Grundwasser.

Die Mehrheit der amerikanischen Bevölkerung (ca. 87 Prozent) bekommt ihr Wasser von einem öffentliche versorgung System. Dies ist sinnvoll, da die Bevölkerung Amerikas heute weitgehend in urbanen Zentren lebt. Der Trend der letzten 70 Jahre geht dahin, dass Menschen in urbane Zentren ziehen, und spiegelt sich in der schrumpfenden Zahl der Selbstversorger in der Nation wider.

Hauswassernutzung in den USA

Alle fünf Jahre werden die Daten zur Wasserentnahme und -nutzung auf Kreisebene in einem nationalen Wassernutzungsdatensystem zusammengestellt und Daten auf Landesebene in einem nationalen Rundschreiben veröffentlicht.


9 Antworten 9

Eine Einzelperson-Punktzahl erhalten:

Sie haben einen Scan, um die Punkteliste zu erhalten, und einen weiteren Scan oder versuchen, etwas Nützliches damit zu tun. Ein Index für die Score-Spalte würde die Leistung bei großen Tabellen verbessern.

Wenn mehrere Einträge die gleiche Punktzahl haben, sollte der nächste Rang nicht aufeinanderfolgend sein. Der nächste Rang sollte um die Anzahl der Punkte erhöht werden, die denselben Rang teilen.

Um solche Werte anzuzeigen, sind zwei Rangvariablen erforderlich

Hier ist eine stabilere Version des Rankings mit Bindungen:

Probieren wir dies mit Beispieldaten aus. Zuerst Hier sind die Beispieldaten:

Laden wir die Beispieldaten

Lassen Sie als Nächstes die Benutzervariablen initialisieren:

Hier nun die Ausgabe der Abfrage:

Bitte beachten Sie, dass mehrere IDs, die dieselbe Punktzahl haben, denselben Rang haben. Beachten Sie auch, dass der Rang nicht fortlaufend ist.


Smithsonian veröffentlicht 2,8 Millionen Bilder gemeinfrei

Kulturkenner, freut euch: Die Smithsonian Institution lädt die Welt ein, sich wie nie zuvor mit ihrem riesigen Fundus an Ressourcen zu beschäftigen.

Zum ersten Mal in seiner 174-jährigen Geschichte hat das Smithsonian 2,8 Millionen hochauflösende zwei- und dreidimensionale Bilder aus allen seinen Sammlungen auf einer Open-Access-Online-Plattform veröffentlicht, damit Kunden sie kostenlos lesen und herunterladen können. Mit Daten und Material aus allen 19 Smithsonian-Museen, neun Forschungszentren, Bibliotheken, Archiven und dem National Zoo ermutigt das neue digitale Depot die Öffentlichkeit, seine Inhalte nicht nur anzusehen, sondern zu verwenden, wiederzuverwenden und in fast alles zu verwandeln, was sie möchten. 8212 sei es eine Postkarte, ein Bierkoozie oder eine Bootie-Shorts.

Und dieser gigantische Datendump ist nur der Anfang. Für den Rest des Jahres 2020 wird das Smithsonian weitere etwa 200.000 Bilder einführen, weitere werden folgen, da die Institution ihre Sammlung von 155 Millionen Objekten weiter digitalisiert, Tendenz steigend.

“Es ist der Schlüssel zu unserer Mission, eine relevante Quelle für Menschen zu sein, die auf der ganzen Welt lernen,”, sagt Effie Kapsalis, die die Bemühungen als Senior Digital Program Officer von Smithsonian leitet. “Wir können uns nicht vorstellen, was die Leute mit den Kollektionen machen werden. Wir sind bereit, überrascht zu werden.”

Der Start der Datenbank ist auch der jüngste Sieg für eine wachsende globale Anstrengung, Museumssammlungen in den öffentlichen Bereich zu überführen. Fast 200 andere Institutionen weltweit, darunter das Amsterdamer Rijksmuseum, das New Yorker Metropolitan Museum of Art und das Art Institute of Chicago, haben in den letzten Jahren ähnliche Schritte unternommen, um ihre Meisterwerke zu digitalisieren und freizugeben. Aber das Ausmaß der Veröffentlichung von Smithsonian ist sowohl in der Tiefe als auch in der Breite “beispiellos”, sagt Simon Tanner, Experte für digitales Kulturerbe am King’s College London.

Die Veröffentlichung umfasst die Kunst- und Geisteswissenschaften bis hin zu Naturwissenschaften und Technik und stellt Artefakte, Exemplare und Datensätze aus einer Reihe von Bereichen auf einer einzigen Online-Plattform zusammen. Bemerkenswerte Ergänzungen sind Porträts von Pocahontas und Ida B. Wells, Bilder von Muhammad Alis Boxkopfbedeckung und Amelia Earharts rekordbrechender Lockheed Vega 5B, zusammen mit Tausenden von 3D-Modellen, die in der Größe von einer zierlichen Embreea-Orchidee reichen einige Zentimeter lang bis zum Überrest der Cassiopeia A-Supernova, der auf etwa 29 Lichtjahre geschätzt wird.

“Der schiere Umfang dieses interdisziplinären Datensatzes ist erstaunlich,”, sagt Tanner, der Smithsonians Open-Access-Initiative beriet. “Es eröffnet einen viel größeren Umfang an Inhalten, der Wissenschaft und Kultur, Raum und Zeit durchquert, wie es keine andere Sammlung da draußen getan hat oder möglicherweise überhaupt tun könnte. Dies ist ein erstaunlicher Beitrag zum menschlichen Wissen.”

Bis vor kurzem gehörte das Smithsonian zu den Tausenden von Museen und Kulturzentren auf der ganzen Welt, die noch immer die Rechte an hochwertigen digitalen Versionen ihrer Kunstwerke behielten, sie nur auf Anfrage für persönliche oder pädagogische Zwecke freigaben und eine Kommerzialisierung untersagten. Die Zurückhaltung ist oft berechtigt. Institutionen können beispielsweise Urheberrechten unterliegen oder befürchten, dass die Abtretung der Kontrolle über bestimmte Werke zu ihrer Verwertung oder Fälschung führen oder ihren Ruf durch bloße Übernutzung beschmutzen könnte.

Kapsalis glaubt jedoch, dass die Vorteile des öffentlichen Pushs von Smithsonian, der mit der neuen Digital-First-Strategie der Institution in Einklang steht, die potenziellen Nachteile bei weitem überwiegen werden. "Schlechte Schauspieler tun immer noch schlecht", sagt sie. “Wir befähigen gute Schauspieler, Gutes zu tun.”

Einer der greifbarsten Vorteile, sagt Tanner, ist eine “massive Zunahme” der Interaktion der Öffentlichkeit mit den Smithsonianern”etwas, das das bereits beachtliche kulturelle Gütesiegel der Organisation für ein altes und ein neues Publikum aufrechterhält und stärkt , zumal Inhalte auf offene Wissensplattformen wie Wikipedia sickern. “Sobald Sie die Sammlungen öffnen, ist sie transformativ,”, sagt er.

Die meisten Änderungen werden jedoch weit über die Mauern der Smithsonian's hinausgehen. Die unter einer Creative Commons Zero (CC0)-Lizenz gelisteten 2,8 Millionen Bilder in der neuen Datenbank sind jetzt von allen Beschränkungen, ob Urheberrechte oder sonstiger Art, befreit, sodass jeder mit einer anständigen Internetverbindung darauf aufbauen kann als Rohmaterial — und schließlich an ihrem . teilhaben kann Evolution.

“Die Digitalisierung des Wissens, das [am Smithsonian] über Zugang und Wiederverwendung verfügt, überträgt viel Macht auf die Öffentlichkeit,”, sagt Andrea Wallace, Expertin für Kulturerberecht an der University of Exeter. Die Menschen seien nun frei, mit diesen Bildern zu interagieren, sagt sie, „nach ihren eigenen Vorstellungen, ihren eigenen Parametern, ihren eigenen Inspirationen&8221, völlig unbelastet.

Um einige der unzähligen Spin-offs vorzustellen, die der Zugang zu den Sammlungen hervorbringen könnte, lud das Smithsonian Künstler, Pädagogen und Forscher zu einem Einblick in die Archive ein und wird einige ihrer Kreationen bei einer geplanten Auftaktveranstaltung vorstellen diesen Abend.

Die Künstlerin Amy Karle enthüllt eine Reihe von Skulpturen des 66 Millionen Jahre alten Triceratops Hatcher des National Museum of Natural History. (2020 Amy Karle, Zusammenarbeit mit SI)

Darunter befindet sich eine Reihe von Skulpturen der Künstlerin Amy Karle, die den 66 Millionen Jahre alten Triceratops Hatcher des National Museum of Natural History darstellen. Karle, der sich auf 3D-Kunstwerke spezialisiert hat, die Körperform und -funktion hervorheben, war daran interessiert, das Fossil in einer Zeit zum Leben zu erwecken, in der moderne Technologie die Ausrottung alter Arten zu einer verlockenden Möglichkeit gemacht hat. Sechs ihrer neun 3D-gedruckten Skulpturen sind komplizierte Abgüsse von Hatchers Wirbelsäule, jede im Geiste der Biotechnik leicht "remixed".

“Es ist wirklich wichtig, diese Art von Daten zu teilen,” Karle. “Ansonsten ist es wie eine Bibliothek mit geschlossenen Türen zu haben.”

Ebenfalls an Deck für den Abend sind drei von Smithsonian inspirierte Songs, die in Zusammenarbeit mit der in Portland ansässigen gemeinnützigen N. M. Bodecker Foundation produziert wurden, die lokalen Studenten kreative Mentoring bietet. Geschrieben und aufgenommen von Bodecker-Mentees, werden die Songs hoffentlich die kolossale Open-Access-Sammlung zugänglich erscheinen lassen, sagt Decemberists-Gitarrist Chris Funk, der ein Aufnahmestudio auf dem Gelände des Bodecker-Gebäudes betreibt und die Produktion der Songs betreut.

“Historische Figuren wären wahrscheinlich nicht das Erste, was man in der modernen Musik geschrieben hört,” Funk. Aber seine Schülerkreationen verleihen den Geschichten von prominenten Persönlichkeiten wie Solomon Brown, dem ersten afroamerikanischen Angestellten der Smithsonian, und Mary Henry, der Tochter des ersten Sekretärs der Institution, Joseph Henry, eine zeitgenössische Popkultur.

Außerdem debütiert das Autoren-Illustrator-Duo Jon Scieszka und Steven Weinberg Wie erstelle ich einen Collagasaurus?, eine Anleitungsbroschüre, die Kinder einlädt, die Smithsonian-Sammlungen in verrückte neue Kunstformen zu verwandeln. Der Ansatz ist ein Echo ihres Kinderbuchs 2019, AstroNüsse, das eine Reihe alberner, farbenfroher Charaktere zeigte, die aus Bildern der Open-Access-Eröffnung des Rijksmuseums 2013 zusammengesetzt wurden.

In der Broschüre führt Smithsonian-Gründer James Smithson, unterstützt von einem Gefolge von AstroNuts, den Leser durch den Bau eines beispielhaften Collagasaurus, der aus heute öffentlich zugänglichen Museumssäulen zusammengesetzt wurde, darunter George Washingtons Arm, ein Stegosaurus-Schwanz und Charlie Parkers Saxophon als Elefantennase.

“Steven und ich sind perfekt dafür gebaut,” Scieszka. “Ich liebe es, etwas zu nehmen, das jemand anderes hat, und es durcheinanderzubringen.” Das Ziel, fügt er hinzu, ist es, Kinder zu ermutigen, dasselbe zu tun— und vielleicht sogar ein oder zwei Dinge dabei zu lernen.

“Ein Spaziergang durch ein Museum ist eine Möglichkeit, ein Kunstwerk zu sehen,” Weinberg. “Wenn Kinder ihre eigenen … that’er machen, wenn Sie tiefer in ein Thema eintauchen. Sie werden dieses wirklich reiche Wissen über Kunstwerke haben.”

Die Veröffentlichung umfasst die Kunst- und Geisteswissenschaften bis hin zu Wissenschaft und Technik und stellt Artefakte, Exemplare, Datensätze und Porträts (oben: Ida B. Wells von Sallie E. Garrity) aus einer Reihe von Bereichen auf einer einzigen Online-Plattform zusammen. (NPG)

Auch im Zeitalter von Open Access dürften zahlreiche Forschungsanstrengungen gedeihen. In einer Partnerschaft mit Google hat das Smithsonian seine Datensätze mit maschinellen Lernalgorithmen versehen, um seine Liste bemerkenswerter Frauen zu vervollständigen, die die Geschichte der Wissenschaft geprägt haben – eine Anstrengung, die zuvor durch Beiträge der Öffentlichkeit unterstützt wurde .

“Einen Gegenstand sehen zu können ist etwas ganz anderes, als ihn anderweitig zu nutzen” Tanner. “Sie erhalten häufiger und früher Innovationen, wenn das Wissen, auf das sich die Menschen verlassen, offen verfügbar ist.”

Mit mehr als 150 Millionen zusätzlichen Objekten in seinen Archiven, Museen, Bibliotheken und Forschungszentren präsentiert das Smithsonian bei dieser ersten Einführung weniger als 2 Prozent seiner Gesamtsammlungen. Ein Großteil des Rests könnte eines Tages ein ähnliches Schicksal erleiden. Kapsalis betont jedoch die Existenz einer wichtigen Untergruppe, die in absehbarer Zeit keine Kandidaten für die Öffentlichkeit sein wird, einschließlich Standortinformationen zu bedrohten Arten, ausbeuterischen Bildern und Artefakten von marginalisierten Gemeinschaften. Wenn Daten und Materialien wie diese freigegeben werden, könnten sie die Lebensgrundlage, die Werte oder sogar das Überleben einer gefährdeten Bevölkerung gefährden, erklärt sie.

“Die Art und Weise, wie Menschen in der Vergangenheit manche Kulturen eingefangen haben, war nicht immer respektvoll,” Kapsalis. “Wir glauben nicht, dass wir [diese Dinge] ethisch als Open Access teilen könnten.” Bevor dies überhaupt als Möglichkeit diskutiert werden kann, müssen die betroffenen Gemeinschaften zuerst konsultiert und zu einem entscheidenden Teil der Konversation.

Aber auch Kapsalis und andere Mitarbeiter von Smithsonian betonen, wie wichtig es ist, das Löschen zu vermeiden. Viele dieser Materialien werden weiterhin vor Ort in Museen oder sogar online zur Ansicht zur Verfügung stehen, aber das Smithsonian behält ihre Verwendungsbeschränkungen bei. “Repräsentation kann Menschen stärken oder entmachten”, sagt Taína Caragol, Kuratorin für Malerei und Skulptur sowie Latino-Kunst und -Geschichte an der National Portrait Gallery. “Es kann jemanden ehren oder verspotten. Wir verbieten den Zugang nicht. Aber manche Dinge brauchen mehr Kontext und sie brauchen ein anderes Protokoll, um darauf zuzugreifen.”

Die Open-Access-Initiative schafft vor allem eine neu definierte Beziehung zwischen dem Smithsonian und seinem Publikum auf der ganzen Welt, sagt Kapsalis. Das bedeutet, dass Vertrauen in beide Richtungen gehen muss. Gleichzeitig stellt die Einführung aber auch eine moderne Neugestaltung der Mission der Institution dar, der “Wissenszunahme und -verbreitung”, die nun auf alles zugeschnitten ist, was das digitale Zeitalter zu bieten hat. Zum ersten Mal sind die Besucher des Smithsonian nicht nur Beobachter, sondern Teilnehmer und Mitarbeiter des Erbes.

“The Smithsonian ist unsere nationale Kollektion, die People’s Collection,” Funk. “Da ist was dran. Für mich ist dies [Launch] das Smithsonian-Sprichwort: ‘Dies ist Ihre Sammlung zum Mitnehmen und Gestalten.’ Das ist wirklich stärkend.”


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Bringe diese Körpersysteme in eine Reihenfolge

Körpersysteme und ihre Funktionen

Viel Spaß beim Überprüfen der Muskelgruppen der oberen Gliedmaßen! Bitte beachten Sie, dass es aufgrund eines Zeichenmaximums für die Antworten einige nicht autorisierte Abkürzungen gibt. Bitte lassen Sie sich im Studium nicht verwirren!

Fragen

Wie groß ist das menschliche Gehirn?

Die Länge des menschlichen Gehirns beträgt 15 cm und das Gewicht beträgt etwa 3 Pfund.

Wo befinden sich Epidermis und Dermis in Beziehung zueinander?

Die Epidermis ist die äußerste Hautschicht und die Dermis ist die nächste Hautschicht unter der Epidermis.

Die Epidermis ist die äußere Hautschicht und die Dermis die darunter liegende Schicht.

Wie würde man ein gebrochenes Schlüsselbein mit anatomischer Terminologie beschreiben?

Feedback

Tolles Übungswerkzeug, hilft, die erlernten Informationen zu festigen.

Gepostet von Christine Klingsten am 15.01.2014 15:42:36 Antworten

Liebe diese Lernobjekte. Ich frage mich nur, ob das Kinn tatsächlich mit Mental bezeichnet werden soll.

Gepostet von Jack Knaack am 28.02.2006 00:00 Uhr Antworten

Gepostet von lezette arada am 16.11.2006 00:00 Uhr Antworten

Dies ist eine sehr gründliche Überprüfung!

Bei der Gesamtbewertung am Ende würde ich vorschlagen, dass das Menschenbild größer ist. Ich finde es schwierig, den blauen Linien bis zur Stelle auf dem Bild zu folgen. Außerdem sollte die Reihenfolge der Items mehr durcheinander sein, die meisten folgten der Reihe nach und waren nicht genug Herausforderung.

Gepostet von Laura Lien am 28.02.2006 00:00 Uhr Antworten

So hilfreiches Lerntool! Sehr gute Arbeit! Vielen Dank für Ihre Hilfe, tolle Website.


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