Мастер-класс по плетению из газет: Ретро авто
Вот, наконец, я доделала свою машинку. Все началось с того, что мне прислали фото и попросили сделать МК. Меня это очень увлекло и я решила попробовать. Что получилось — судить вам. Одно скажу, повозилась я много, не столько с плетением, сколько со всякими прибамбасами, которых еще можно было сделать море.
Автор: Сорокина Наталья
Альбом в Однокласниках
Итак,для работы нам понадобятся:
- газетные трубочки,
- картон,
- пуговицы,
- ленты цветные,
- клей,
- карандаш,
- пенопласт.
При изготовлении авто консультировалась со специалистом по возникающим вопросам, типа размеры, название и т.п
Для начала сделала чертеж.
По готовому чертежу вырезала картон. Оклеяла ообоями, сделала дырочки. Вставила стоячки и начала плести по кругу обычной веревочкой.
Проплела 10см, ту часть машины, где салон, закрыла стоячки, а дальше боковые попарно сложила и подклеяла к плетению, а передними начала переплет.
Вот таким образом.
Далее, от середины перелетала сразу двумя трубочками. Сначала в одну сторону, потом в другую.
Вот такой получился капот. Трубочки подрезала ровно и подогнула во внутрь. С первого взляда это похоже на мужской туфель)))
Колеса двойные. Скрученные трубочки. Во внутреннем колесе оставлена дырочка куда будет всталятся вал. Колес 5 !!!!!!!! Как положено, с запаской.
За фотки извиняюсь, ночное освещение+мобилка. Из плотного черного картона согнула сиденья. Склеяла радиатор и руль.
Съездила на базар и купила резину, пока летнюю (шучу). А на самом деле скрутила на толстую спицу 5 трубочек, приплюснула их, покрасила и приклеяла на колеса. Вот уже готовые передний и задний мост, и запаска.
С крыльями пришлось повозится. Сначала сделала выкройку из бумаги (слева). Затем на эту же выкройку положила 6 горизонтальных трубочек на кооторые наклеивала вертикальные (в середине). А потом склеяла горизонтальные трубочки и изогнула по контуру машины над колесами (справа).
Дуги безопасности. Просто скрутила между собой две трубочки.
Пенопластом прикрыла внутреннюю часть капота. Вставила руль.
Задний и передний мост просто прикрепила ко дну скотчем.
К передним колесам подклеяла небольшие стоячки для крепления крыльев автомобиля.
И вот уже авто на авто!!!! Все приклеяла на жидкие гвозди. Грунтовка вода+ПВА, аквалак. Для фар купила пуговки, которые приклеяла на скрученные трубочки.
Так мы смотримся сзади.
Это бочком.
Если убрать или не ставить сиденья, то авто можно использовать по любому назначению, например как кашпо для небольших цветочков. Вот тут еще хорошо видны фары и радиатор.
Можно просто поставить во внутрь небольшую вазочку с цветами.
А можно сделать автомобиль свадебным!!!!!! Цветочки из атласных лент.
Это крупным планом.
Еще несколько видов.
Ну а это мы уже съездили в ГАИ и получили номерные знаки)))
Автомобиль из газетных трубочек — 50 фото
1
Плетеная машина
2
Машина из бумажной лозы
3
Машинки из газетных трубочек
4
Машинки из газетных трубочек
5
Машинка из трубочек
6
Машинки из газетных трубочек
7
Автомобиль из газетных трубочек
8
Машина из газетных трубочек
9
Ретро автомобиль из газетных трубочек
10
Мотоцикл из природного материала
11
Велосипед из газетных трубочек
12
Плетение из газет мотоцикл
13
Велосипед из трубочек
14
Жар птица из газетных трубочек
15
Пожарная машина из спичек
16
Велосипед из бумажной лозы
17
Поезд из газетных трубочек
18
Плетеная карета
19
Плетеный корабль
20
Карета из газетных трубочек
21
Плетение из газетных трубочек корона
22
Санки из газетных трубочек
23
Паровозик из бумажных трубочек
24
Коляска из бумажной лозы
25
Поделки из газеты в садик
26
Плетеные игрушки из бумажной лозы
27
Кашпо велосипед из газетных трубочек
28
Плетеный мотоцикл
29
Карета из бумажных трубочек
30
Детские поделки из газет
31
Плетеная колыбелька для куклы
32
Косички из бумажной лозы
33
Подставка пушка для бутылки из газетных трубочек
34
Загибка розга из газетных трубочек мастер класс
35
Декоративный велосипед из картона
36
Елена Тищенко плетению из бумажной лозы
37
Корзинки из газетных трубочек с деревянным дном
38
Декоративный велосипед
39
Плетение из бумажной соломки
40
Телега из картона
41
Самодельный Порше 911
42
Porsche Ferdinand gt3 RS
43
Каркас машины из проволоки
44
Поделка телега
45
46
47
48
49
CPAIOR 2022 — Мастер-класс
20 июня 2022 г.
Председатели: Адам Эльмахтуб и Элиас Халил
Список подтвержденных докладчиков:
Тезисы доклада: В этом докладе рассматриваются основы и приложения оптимизационных моделей для машинного обучения. Оптимизация является широко используемой парадигмой моделирования для решения нетривиальных логических операций и привносит точные априорные модели предметной области в сквозные конвейеры машинного обучения, которые обычно представляют собой большие параметризованные функции черного ящика. Мы обсудим, как интегрировать оптимизацию как дифференцируемый слой и начнем с простых, непрерывных, выпуклых задач в евклидовых пространствах. Затем мы перейдем к темам активных исследований, которые выходят за рамки этих основных компонентов в невыпуклые, неевклидовы, дискретные и комбинаторные пространства. На протяжении всего этого мы будем рассматривать приложения в управлении, обучении с подкреплением и видении.
Биография: Брэндон Амос (http://bamos.
github.io/) — научный сотрудник Facebook AI Research в Нью-Йорке, занимается исследованиями в области машинного обучения и оптимизации. , оптимальный транспорт и геометрия.
Университет Карнеги-Меллона
Название доклада: Оптимизация искусственного интеллекта в цикле для энергетики и климата
Аннотация : Борьба с изменением климата потребует согласованных действий всего общества, включая разработку инновационных технологий. Хотя методы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) потенциально могут сыграть важную роль, эти методы часто с трудом справляются с физическими условиями, жесткими ограничениями и сложными процессами принятия решений, присущими многим климатическим и энергетическим вопросам. проблемы. Чтобы устранить эти ограничения, я представляю структуру «искусственного интеллекта с оптимизацией в цикле» и показываю, как она может обеспечить разработку моделей ИИ, которые явно фиксируют соответствующие ограничения и процессы принятия решений.
Например, эту структуру можно использовать для разработки контроллеров на основе обучения, которые доказуемо обеспечивают соблюдение критериев стабильности или эксплуатационных ограничений, связанных с системами, в которых они работают. Это также может позволить разработать процедуры обучения на основе задач, которые учитывают последующие процессы принятия решений, для которых будут использоваться выходные данные модели. Значительно повышая производительность и предотвращая критические сбои, такие методы могут раскрыть потенциал ИИ и МО для эксплуатации низкоуглеродных электросетей, повышения энергоэффективности зданий и решения других серьезных проблем, имеющих отношение к борьбе с изменением климата.
Биография: Прия Донти — доктор философии. студент факультета компьютерных наук и государственной политики Университета Карнеги-Меллона. Она также является соучредителем и председателем Climate Change AI, инициативы по активизации эффективной работы в области изменения климата и машинного обучения.
Ее работа сосредоточена на машинном обучении для прогнозирования, оптимизации и управления в энергосистемах с высоким содержанием возобновляемых источников энергии. В частности, ее исследование изучает методы включения физики и жестких ограничений, связанных с системами электроснабжения, в модели глубокого обучения. Прия является лауреатом премии MIT Technology Review Innovators Under 35, стипендии Siebel, стипендии Министерства энергетики США для выпускников вычислительных наук и наград за лучшую работу на ICML (почетное упоминание), ACM e-Energy (второе место), PECI , симпозиум Duke Energy Data Analytics и семинар NeurIPS по искусственному интеллекту на благо общества.
Калифорнийский университет, Беркли
Название доклада: Обучение, оптимизация и обобщение в настройке «предсказать, затем оптимизировать»
Аннотация доклада: задачи оптимизации прогнозируются на основе контекстных функций, и желательно использовать структуру базовой задачи оптимизации при обучении модели машинного обучения.
Функция естественных потерь в этой настройке основана на учете стоимости решений, вызванных прогнозируемыми параметрами, в отличие от стандартных показателей ошибки прогноза. Хотя прямая оптимизация этой функции потерь является сложной вычислительной задачей, мы предлагаем использовать новую выпуклую суррогатную функцию потерь, которая, как мы доказываем, статистически непротиворечива в мягких условиях. Мы также предоставляем ряд новых обобщающих оценок, включая оценки, основанные на комбинаторной мере сложности, и существенно улучшенные оценки при дополнительном сильном предположении о выпуклости. Наконец, мы обсуждаем расширения и возможности для дальнейшего развития новых результатов и методологий в настройке «предсказать, а затем оптимизировать». Этот доклад основан на совместной работе с Османом Эль Балгити, Адамом Эльмахтубом, Амбучж Тевари и Хейуан Лю.
Биография: Пол Григас — доцент кафедры промышленной инженерии и исследования операций Калифорнийского университета в Беркли.
Научные интересы Пола связаны с крупномасштабной оптимизацией, статистическим машинным обучением и принятием решений на основе данных. Он также широко интересуется приложениями для анализа данных и работал над приложениями в онлайн-рекламе. Исследования Пола финансируются Национальным научным фондом, включая премию NSF CRII. Пол был удостоен 1-го места в конкурсе работ группы молодых преподавателей INFORMS (JFIG) 2020 года, премии студенческих работ Общества оптимизации INFORMS 2015 года и стипендии NSF для выпускников исследований. Он получил степень бакалавра. получил степень доктора операционных исследований и информационной инженерии (ORIE) в Корнельском университете в 2011 году и докторскую степень. по исследованию операций Массачусетского технологического института в 2016 г.
KU Leuven
Название доклада: Решение ограничений на основе восприятия и предпочтений
Тезисы доклада: Промышленность и общество все больше автоматизируют процессы, что требует решения задач оптимизации с ограничениями.
Все чаще часть спецификации проблемы определяется только неявно и должна быть выведена из данных.
В этом докладе мы более конкретно сосредоточимся на двух параметрах: где часть входных данных предоставляется в виде изображений объектов, и, следовательно, необходимо интегрировать восприятие и обнаружение объектов с постоянным решением; и настройку, в которой функция полезности, функция предпочтения, должна быть выведена из взаимодействия с пользователем; с приложениями для маршрутизации и планирования транспортных средств. Что общего у обеих настроек, так это то, что оптимизация с ограничениями превращается в проблему совместного вывода по прогнозам. Это требует успешной интеграции машинного обучения и оптимизации с ограничениями, что создает проблемы как со стороны обучения, так и со стороны решения и их гибридизации.
Мы освещаем последние решения нашей лаборатории и более широкой области исследований. Эта гибридизация может охватить как структуру проблемы, так и более субъективные аспекты, такие как человеческие предпочтения и изменяющаяся среда.
Конечная цель состоит в том, чтобы сделать методы оптимизации с ограничениями более интеллектуальными и понятными для человека.
Биография: Тиас Ганс — адъюнкт-профессор лаборатории DTAI KU Leuven в Бельгии. Его исследования находятся на стыке машинного обучения и комбинаторной оптимизации. Решение ограничений — это ключевая технология для решения задач планирования, планирования и настройки во всех отраслях.
Опыт Тиаса заключается в гибридизации систем машинного обучения с системами разрешения ограничений, в частности, в построении систем решения ограничений, которые рассуждают как на основе явных знаний, так и знаний, полученных из данных. Например, изучение предпочтений планировщиков в маршрутизации транспортных средств и решение новых задач маршрутизации с учетом как эксплуатационных ограничений, так и изученных человеческих предпочтений; или создание предсказателей цен на энергию специально для составления графиков с учетом энергии и планирования ремонтных бригад на основе ожидаемых сбоев.
Университет Карнеги-Меллона и Гарвардский университет
Название доклада: Обучение, ориентированное на принятие решений: решения на основе данных путем объединения оптимизации и машинного обучения от данных к прогностическим моделям и к решениям. Эти компоненты обычно рассматриваются отдельно: модель машинного обучения сначала обучается с помощью функции потерь, измеряющей точность, а затем ее прогнозы вводятся в алгоритм оптимизации, который принимает решение. Однако для сложных задач обучения все прогностические модели несовершенны, и выбор потерь неявным образом компенсирует различные ошибки. Стандартные потери часто не соответствуют конечной цели: принять наилучшие возможные решения. В этом докладе представлена структура обучения, ориентированного на принятие решений, в котором прогностическая модель напрямую обучается для принятия правильных решений с помощью алгоритма оптимизации, удаляя функцию промежуточных потерь.
Мы представляем методы формулирования дифференцируемых прокси для задач комбинаторной оптимизации, которые можно интегрировать в цикл обучения модели машинного обучения. Эти прокси включают в себя как известные непрерывные релаксации, так и методы автоматического изучения суррогатных релаксаций, которые могут быть эффективно решены и дифференцированы. Обучение с использованием этих дифференцируемых решателей фокусирует модели ML на прогнозах, которые приводят к правильным последующим решениям.
Биография: Брайан Уайлдер — научный сотрудник Шмидта Университета Карнеги-Меллона и Гарвардской школы общественного здравоохранения. Осенью 2022 года он присоединится к CMU в качестве доцента кафедры машинного обучения. Его исследования сосредоточены на пересечении оптимизации, машинного обучения и социальных сетей, мотивированных приложениями для общественного здравоохранения. Его работа получила или была номинирована на награды за лучшую работу на ICML и AAMAS, а также заняла второе место в конкурсе INFORMS Doing Good with Good OR.
Калифорнийский университет в Беркли и Университет Южной Калифорнии
Название доклада: Надежность и вывод о причинно-следственных связях для решений: ненаблюдаемые вмешивающиеся факторы и численная оценка поправок для устранения смещения
Аннотация доклада: причинно-следственный вывод для принятия решений на основе данных: во-первых, глобальный анализ чувствительности посредством оптимизации для повышения устойчивости оценок к ненаблюдаемым помехам, а во-вторых, использование локальных возмущений статистических функционалов (функций влияния) для «автоматического» получения корректировок производных Гато. В первой части доклада мы обсуждаем изучение персонализированных политик принятия решений на основе данных наблюдений с учетом возможного ненаблюдаемого смешения. Поскольку ценность политики и сожаление могут быть не поддающимися точечной идентификации, мы изучаем метод, который сводит к минимуму расчетное сожаление в наихудшем случае о политике-кандидате по сравнению с базовой политикой по неопределенности, установленной для весов склонности, которая контролирует степень ненаблюдаемого смешения.
Мы доказываем гарантии обобщения, обеспечивающие безопасность, и разрабатываем эффективные алгоритмические решения для вычисления этой минимаксно-оптимальной политики. Мы рассматриваем тематическое исследование по персонализации заместительной гормональной терапии на основе данных наблюдений, в котором мы подтверждаем наши результаты рандомизированного эксперимента. И мы обсуждаем расширения для более сложных настроек принятия решений, таких как обучение с подкреплением с бесконечным горизонтом. Во второй части доклада мы основываемся на недавней работе, предлагающей численное дифференцирование для оценки производных Гато для причинно-следственной связи, тем самым связывая интерпретации функций влияния как качественного анализа чувствительности с их ролью в получении поправок на систематические ошибки (т. е. дважды надежные/ортогонализированные оценки). Мы сосредоточимся на случае, когда распределения вероятностей неизвестны априори, но их также необходимо оценить на основе данных, что приводит к эмпирическим производным Гато, и изучаем взаимосвязь между эмпирическими, числовыми и аналитическими производными Гато.
Начиная с тематического исследования контрфактической оценки среднего, мы проверяем точную связь между конечными разностями и аналитической производной Гато. Затем мы выводим требования к скорости численной аппроксимации возмущения и сглаживания, которые сохраняют статистические преимущества результирующей процедуры оценки с помощью одношаговой настройки, такой как устойчивость к удвоенной скорости. Мы изучаем более сложные функционалы, такие как динамические режимы обработки и формулировки линейного программирования для оптимизации политик марковских процессов принятия решений с бесконечным горизонтом. Общей темой обеих частей является надежность: в первой части получение существенных теоретико-решающих гарантий, а во второй части получение улучшенной устойчивой к смещениям оценки с помощью локального возмущения.
Биография: Анджела Чжоу — доцент кафедры наук о данных и операций в Школе бизнеса им. Маршалла Университета Южной Калифорнии. Ранее она была постдоком по основам науки о данных в Калифорнийском университете в Беркли и научным сотрудником в Институте Саймонса.
Она получила докторскую степень в Cornell/Cornell Tech в области исследования операций и информационной инженерии. Она работает на стыке статистического машинного обучения и исследования операций, чтобы обеспечить надежное принятие решений на основе данных с учетом фундаментальных практических проблем, возникающих в реалистичной информационной среде. Ее кандидат наук разработал надежный причинно-следственный вывод для принятия решений и надежную оценку эффективности для алгоритмической оценки справедливости и несоответствия.
Velentium в партнерстве с BIOMEDevice Boston проведет эксклюзивную серию мастер-классов по кибербезопасности
Серия будет включать три уникальных сессии и основной доклад под руководством экспертов Velentium по кибербезопасности
профессиональная инженерная фирма, специализирующаяся на комплексном проектировании, разработке, производстве и послепродажной поддержке терапевтических и диагностических активных медицинских устройств, сегодня объявила о партнерстве с BIOMEDevice Boston (28-29 сентября).
в Бостонском центре конференций и мероприятий) для проведения эксклюзивной серии мастер-классов по кибербезопасности, которая станет заголовком второго дня конференции.
Проводимая директором Velentium по безопасности продуктов Кристофером Гейтсом и старшим инженером по кибербезопасности Гарретом Шумахером, серия будет включать в себя три уникальных мастер-класса и основной доклад, в котором обсуждается важность кибербезопасности в MedTech и исследуются необходимые упреждающие шаги, которые организации должны предпринять во время разработка продукта. Эти эксклюзивные сеансы присоединятся к BIOMEDevice Boston 9.0009 Мастер-класс Start-Up Series , предлагающий уникальный опыт обучения под одной крышей.
«Мы очень рады сотрудничать с выставкой BIOMEDevice в Бостоне, чтобы способствовать обучению и повышению осведомленности о встроенной кибербезопасности», — сказал вице-президент Velentium по продажам и маркетингу Бен Тромбольд. «Безопасность продукции лежит в основе того, что мы делаем для наших клиентов, и всегда была нашей страстью.
Однако с учетом скоординированных атак и ежегодных растущих нормативных требований защита медицинских устройств и пациентов сейчас важнее, чем когда-либо. Мы с нетерпением ждем совместной работы со всеми на этом мероприятии и продвижения нашей отрасли вперед».
Три сеанса мастер -класса и основной доклад
Как выровнять свое развитие с последними ожиданиями FDA (размещено в Gates в 10:30. новые законы о кибербезопасности медицинских устройств и нормативные требования, а также рассмотреть все действия нового производителя, ожидаемые FDA, включая 41 результат кибербезопасности. В частности, Гейтс объяснит, как компании могут добавить процессы кибербезопасности в свой жизненный цикл разработки таким образом, чтобы удовлетворить требованиям FDA и защитить свои системы медицинских устройств, не создавая огромных затрат или задержек в разработке. Зыбучие пески регулирования кибербезопасности медицинских устройств: прошлые, настоящие и будущие последствия с точки зрения практикующего врача (ведущий Шумахер в 11:30) угроз, а также представит множество ресурсов, которые помогут MDM понять современное состояние и предпринять активные шаги для защиты своих продуктов, своей бизнес-модели и своих отношений с рынками и регулирующими органами в новом десятилетии безопасных медицинских устройств. Снижение безопасности цепочки поставок программного обеспечения для разработки медицинских устройств (организовано компанией Gates в 12:30) Кибербезопасность: невозможно сегодня, надежда на завтра (основной доклад Гейтса в 13:30) «Для лучших экспертов в области кибербезопасности медицинских устройств имеет смысл сотрудничать с лучшими в области осведомленности и образования по темам в отрасли медицинского оборудования», — сказал Гейтс. «Мы надеемся на долгое и продуктивное сотрудничество с BIOMEDevice». Velentium стремится информировать представителей отрасли здравоохранения о том, что ожидается и требуется для кибербезопасности в современной среде производства медицинского оборудования. Этот курс кибербезопасности предназначен для производителей медицинского оборудования, включая руководителей проектов, системных инженеров, инженеров-программистов и разработчиков устройств. Чтобы узнать больше о Velentium, посетите сайт www.velentium.com или зарегистрируйтесь в BIOMEDevice Boston здесь. О Velentium: Velentium — профессиональная инженерная фирма из Хьюстона, специализирующаяся на комплексном проектировании, разработке, производстве и послепродажной поддержке терапевтических и диагностических активных медицинских устройств.
