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004.4'273 --- computeranimatie --- flash --- pixels --- vectoren --- Beeldbewerkingstoepassingen
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Met de komst van de personal computer veranderde alles. De eerste Mac kwam in 1984 op de markt. Het allereerste nummer van DADA, (nummer 0, over Mondriaan) werd geschreven op een Mac die je hierboven ziet. Nu heel beige en hopeloos oud en klein, maar toen behoorlijk hip en snel hoor. We werken trouwens nog steeds op Mac maar wel op de nieuwste verie en op een (veeeeeeel) groter scherm. Al die computers, beeldschermen en snelle ontwikkelingen lieten hun sporen na. In de samenleving, in de ruimtevaart en natuurlijk ook in de kunst. Hoe? Dat lees je in ons nieuwste nummer van DADA over Pixel Art. We gaan terug naar het begin en laten je de ontwikkelingen in de games zien. Van Pong, het allereerste videospel, uit 1972, tot Minecraft en De legende van Zelda, volgens kenners de beste spellenreeks die er ooit gemaakt is. Omdat de beeldschermen nog niet zo mooi en goed waren als nu, zag alles er gekarteld en gepixeld uit. Die nieuwe vreemde pixelwereld vormde voor veel kunstenaars en architecten een nieuwe inspiratiebron voor hun vormentaal. We zien het in street art, in architectuur en zelfs in de glas-in-loodramen in de beroemde Dom van Keulen in Duitsland. En als je het eenmaal ziet, zie je het overal. We springen terug in de tijd en laten je zien hoe er ook toen al pixel art was, die toen natuurlijk nog geen pixel art genoemd werd. Een nummer met werk van Mondriaan, Roy Liechtenstein en Space Invader. Over Gerhard Richter, een 18e eeuwse matrashoes uit de Maghreb en de Pixel Boxes van Angela Bulloch. Adam Lister, eBoy en Shawn Smith, de kunstenaar van de gorilla op de cover. Naast alle kunst vind je in deze DADA natuurlijk een ABC waarin de 'moeilijke woorden' worden uitgelegd, en twee DIY voorbeelden. Voor wie het voelt kriebelen, na zoveel moois.
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Editor : --- grafische vormgeving --- illustraties --- computerkunst --- computerdesign --- computergrafiek --- pixel --- pixelafbeeldingen --- 766.047 --- Graphic arts --- pixels
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Art styles --- chromolithographs --- pointillism [painting technique] --- pixels --- Neo-Impressionist --- Pop [fine arts styles]
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Beerts, Jonas ; Boerman, Doris ; Cleutjens, Caszimir ; Denil, David ; Heuninck, Elias ; Lignou-Tsamantani, Kyveli ; Manovich, Lev ; Mercuriali, Giacomo ; Mitchell, William J. ; Smith, Alvy Ray
kunst --- fotografie --- digitale kunst --- digitale fotografie --- eenentwintigste eeuw --- twintigste eeuw --- nieuwe media --- pixels --- kunsttheorie --- fotografietheorie --- film --- 7.01
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Intégralement conçue par l'artiste pour l'exposition éponyme au MAXXI, Rome, cette monographie documente les recherches menées par Thomas Hirschhorn pour la série Pixel-Collage, produite entre 2015 et 2017 (avec plusieurs essaus et une anthologie des écrits d'Hirschhorn). Le contrôle des images, leur authentification en tant que faits, la possibilité de rendre visibles des portions de réalité soustraites à notre regard par la pixellisation – une technique par laquelle l'image devient méconnaissable – sont les thèmes centraux des recherches de Thomas Hirschhorn.Le cycle Pixel-Collage, créé en recombinant des photos publicitaires et des images de corps mutilés, vise à stimuler une réflexion culturelle et politique sur l'imagerie visuelle de notre monde contemporain, sur ce qui est rendu public et ce qui est dissimulé ou censuré. Hirschhorn renverse la logique sélective avec laquelle les images sont normalement montrées : il pixellise le capitalisme, le consumérisme auquel la culture visuelle est constamment soumise, et dépixellise la réalité la plus dramatique ; il rend visible ce qui arrive à nos yeux sans médiation, et invisible ou seulement partiellement visible ce qui arrive artificiel ou filtré.
kunst --- kunst en politiek --- Hirschhorn Thomas --- installaties --- collage --- collages --- pixels --- Zwitserland --- eenentwintigste eeuw --- Exhibitions --- Hirschhorn, Thomas --- Art --- collages [visual works] --- violence --- injury [medical condition] --- corpses [bodies] --- corpses
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L’exploitation du romarin dans l’Oriental marocain est une activité liée à des enjeux principalement économiques, sociaux et écologiques. Les enjeux économiques résident dans l’exploitation d’une ressource forestière, source de revenus pour les populations locales, dans une économie axée sur l’agropastoralisme. Les enjeux sociaux résident dans l'offre d'emploi, pour une partie de la population, qui s’organise en coopératives afin de développer localement la chaine de valeur du romarin et concurrencer les industries cosmétique et pharmaceutique. Les enjeux écologiques résident dans la gestion intégrée des ressources forestières de plus en plus dégradées par les communautés agropastorales et par les sècheresses, menant à une désertification de la région et donc à une menace envers les communautés locales et leur souveraineté alimentaire. La gestion intégrée des ressources forestières, et plus particulièrement le romarin, passe entre autres par l’évaluation des ressources disponibles. A l’heure actuelle, cette évaluation des ressources en romarin est réalisée par des inventaires forestiers systématiques stratifiés. Cette méthode d’évaluation nécessite la présence d’hommes sur le terrain pour réaliser des échantillonnages sur de grandes superficies et nécessite l'utilisation de modèles allométriques d'estimation de phytomasse parfois inadaptés. Dans cette recherche, nous avons évalué le potentiel de l’imagerie drone RGB et multispectrale pour la cartographie du romarin dans la région de l’Oriental, afin d’améliorer le processus d’évaluation des ressources de romarin disponibles. Les photos drone ont été collectées sur trois sites présentant des formations végétales très différentes, de complexité croissante. La méthodologie générale était d’évaluer le potentiel de l’imagerie drone pour la cartographie du romarin par classification de ces images RGB et multispectrales, acquises sur trois sites et traitées par différentes méthodes. Les objectifs spécifiques de cette recherche sont (i) de comparer différents algorithmes de classification supervisée par pixels et par objets pour la cartographie du romarin, (ii) d’évaluer la plus-value de l’imagerie drone multispectrale par rapport à l’imagerie drone RGB, (iii) d’évaluer l’efficacité de ces méthodes dans trois types de paysages à romarin composés de communautés végétales de complexité variable. L’évaluation de la qualité des classifications a été réalisée par analyse des matrices de confusion résultant, sur base de données de validation aléatoires pour toutes les classes, déterminées par photo-interprétation. Les résultats montrent que la meilleure cartographie du romarin sur base d’images drone est obtenue sur un site de faible pente homogène présentant du romarin en association dominée par de l’alfa. Une cartographie de qualité moindre est obtenue sur un site composé des versants d’un oued encaissé présentant du romarin en association ponctuelle avec de l’alfa. La moins bonne cartographie du romarin est obtenue sur un site de forte pente homogène présentant du romarin en association complexe avec diverses espèces typiques de la région. Les résultats montrent également que l’imagerie multispectrale semble présenter un intérêt supplémentaire pour la cartographie du romarin par rapport à l’imagerie RGB, sur des sites de faible diversité végétale. L’avantage de l’imagerie multispectrale par rapport à l’imagerie RGB est la disponibilité de bandes spectrales individuelles dans le extit{red-edge} et le PIR, permettant éventuellement la création d’indices de végétation, pouvant améliorer la distinction entre espèces végétales aux propriétés peu similaires. Dans le cas de sites présentant une grande diversité d’espèces végétales, l’imagerie multispectrale ne semble pas posséder d’attrait particulier, puisque les différentes espèces ont des caractéristiques spectrales trop similaires pour pouvoir être distinguées facilement par des algorithmes de classification. Enfin, les résultats montrent que pour l’imagerie multispectrale, les méthodes de classification fournissant les meilleures cartographies de romarin sont la classification par pixels par apprentissage par maximum de vraisemblance, par pixels par apprentissage par distance de Mahalanobis, par objets et éventuellement par pixels par arbre de décision. De manière presque systématique, les cartographies du romarin sont de meilleure qualité en utilisant les méthodes par apprentissage sur 4 bandes par rapport aux 10 bandes disponibles de l’imagerie multispectrale. En utilisant l’imagerie RGB, les méthodes les plus adaptées pour la cartographie du romarin sont clairement les classifications par pixels par apprentissage par maximum de vraisemblance et, dans une moindre mesure, par distance de Mahalanobis.
DJI Phantom 4 Multispectral --- Imagerie drone RGB --- Imagerie drone multispectrale --- Imagerie haute résolution --- Cartographie de romarin --- Oriental marocain --- Classification de végétation --- Classification par pixels --- Classification par objets --- Indices de végétation --- Sciences du vivant > Biologie végétale (sciences végétales, sylviculture, mycologie...) --- Ingénierie, informatique & technologie > Multidisciplinaire, généralités & autres
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The sensing, adapting, responding, multifunctionality, low energy, small size and weight, ease of forming, and low-cost attributes of smart textiles and their multidisciplinary scope offer numerous end uses in medical, sports and fitness, military, fashion, automotive, aerospace, the built environment, and energy industries. The research and development on these new and high-value materials cross scientific boundaries, redefine material science design and engineering, and enhance quality of life and our environment. “Novel Smart Textiles” is a focused Special Issue that reports the latest research of this field and facilitates dissemination, networking, discussion, and debate.
power spectral density --- encapsulation --- spectral analysis --- visual brain --- quasi-static and cyclic mechanical loading --- transmission line --- PEDOT:PSS --- in-line monitoring --- equivalent circuit --- conductivity --- optimization --- Peltier element --- half-textile --- stretchable electronics --- e-textiles --- carbon nanotextiles --- wearable --- motion sensor --- electric properties --- metal flake --- durability --- stitch-based sensors --- energy harvesting --- metamaterials --- black-box --- smart textiles --- conductive thread --- stiffness --- life-time expectancy --- woven textiles --- visual response --- carbon nanomaterials --- skin-electrode impedance --- biofunctional textiles --- motion tracking --- fabric --- microencapsulation --- thermal textile pixels --- hybrid electrodes --- textile-based stretch sensors --- SMART pattern-changing fabric --- conductive textiles --- smart fabrics --- targeted delivery --- event-related potential (ERP) --- wearables --- analytical model --- split ring resonator --- textile electrode --- composites --- pattern effect --- nanofiber mat --- polymeric composites --- reduced graphene oxide --- EMS textiles --- carbon nanotubes --- electrospinning --- electrically conductive textiles --- psychotextiles --- polymers --- art and design --- parameter identification --- surface area evaluation --- thermal textile pixel --- mechanical and electrical properties --- textile sensors --- multifunctional --- coating --- wearable stretch sensor --- thermal communication --- non-auditory and nonvisual communication --- ECG --- grey-box --- dye-sensitized solar cell --- embroidered e-textiles --- electromagnetic shielding effectiveness --- textile/polymer composite --- stitch structure --- drug-delivery --- biofunctional --- polyacrylonitrile (PAN) --- thermal conductivity --- dye-sensitized solar cell (DSSC) --- smart textile --- electrospun solar cells --- e-textile
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The Special Issue on “Remote Sensing in Agriculture: State-of-the-Art” gives an exhaustive overview of the ongoing remote sensing technology transfer into the agricultural sector. It consists of 10 high-quality papers focusing on a wide range of remote sensing models and techniques to forecast crop production and yield, to map agricultural landscape and to evaluate plant and soil biophysical features. Satellite, RPAS, and SAR data were involved. This preface describes shortly each contribution published in such Special Issue.
Technology: general issues --- History of engineering & technology --- Environmental science, engineering & technology --- feature selection --- spectral angle mapper --- support vector machine --- support vector regression --- hyperspectral imaging --- UAV --- cross-scale --- yellow rust --- spatial resolution --- winter wheat --- MODIS --- northern Mongolia --- remote sensing indices --- spring wheat --- yield estimation --- UAV-based LiDAR --- biomass --- crop height --- field phenotyping --- oasis crop type mapping --- Sentinel-1 and 2 integration --- statistically homogeneous pixels (SHPs) --- red-edge spectral bands and indices --- recursive feature increment (RFI) --- random forest (RF) --- unmanned aerial vehicles (UAVs) --- remote sensing (RS) --- thermal UAV RS --- thermal infrared (TIR) --- precision agriculture (PA) --- crop water stress monitoring --- plant disease detection --- vegetation status monitoring --- Landsat --- data blending --- crop yield prediction --- gap-filling --- volumetric soil moisture --- synthetic aperture radar (SAR) --- Sentinel-1 --- soil moisture semi-empirical model --- soil moisture Karnataka India --- reflectance --- digital number (DN) --- vegetation index (VI) --- Parrot Sequoia (Sequoia) --- DJI Phantom 4 Multispectral (P4M) --- Synthetic Aperture Radar --- SAR --- lodging --- Hidden Markov Random Field --- HMRF --- CDL --- corn --- soybean --- crop Monitoring --- crop management --- apple orchard damage --- polarimetric decomposition --- entropy --- anisotropy --- alpha angle --- storm damage mapping --- economic loss --- insurance support
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Remote image capture systems are a key element in efficient and sustainable agriculture nowadays. They are increasingly being used to obtain information of interest from the crops, the soil and the environment. It includes different types of capturing devices: from satellites and drones, to in-field devices; different types of spectral information, from visible RGB images, to multispectral images; different types of applications; and different types of techniques in the areas of image processing, computer vision, pattern recognition and machine learning. This book covers all these aspects, through a series of chapters that describe specific recent applications of these techniques in interesting problems of agricultural engineering.
History of engineering & technology --- SVM --- budding rate --- UAV --- geometric consistency --- radiometric consistency --- point clouds --- ICP --- reflectance maps --- vegetation indices --- Parrot Sequoia --- artificial intelligence --- precision agriculture --- agricultural robot --- optimization algorithm --- online operation --- segmentation --- coffee leaf rust --- machine learning --- deep learning --- remote sensing --- Fourth Industrial Revolution --- Agriculture 4.0 --- failure strain --- sandstone --- digital image correlation --- Hill–Tsai failure criterion --- finite element method --- reference evapotranspiration --- moisture sensors --- machine learning regression --- frequency-domain reflectometry --- randomizable filtered classifier --- convolutional neural network --- U-Net --- land use --- banana plantation --- Panama TR4 --- aerial photography --- remote images --- systematic mapping study --- agriculture --- applications --- total leaf area --- mixed pixels --- Cabernet Sauvignon --- NDVI --- Normalized Difference Vegetation Index --- precision viticulture --- 3D model --- spatial vision --- fertirrigation --- teaching–learning --- spectrometry --- Sentinel-2 --- pasture quality index --- normalized difference vegetation index --- normalized difference water index --- supplementation --- decision making --- digital agriculture --- grape yield estimate --- berries counting --- Dilated CNN --- machine learning algorithms --- classification performance --- winter wheat mapping --- large-scale --- water stress --- Prunus avium L. --- stem water potential --- low-cost thermography --- thermal indexes --- canopy temperature --- non-water-stressed baselines --- non-transpiration baseline --- soil moisture --- andosols --- image processing --- greenhouse --- automatic tomato harvesting --- n/a --- Hill-Tsai failure criterion --- teaching-learning
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