Главная » Разное » Синица в окно залетела к чему это

Синица в окно залетела к чему это


примета, ее толкование и предостережения

Множество примет связанных с птицами имеется в человеческой практике. К одной из них относится случай, когда синица залетела в окно или на балкон. Общее понимание такой приметы имеет благоприятное значение. Синица, залетевшая в окно или балкон, свидетельствует о радости, которая будет присутствовать в доме. Однако, существуют и иные мнения по поводу этой приметы.

Синица олицетворяет удачу и благие новости

Люди издавна соотносили окружающие их явления и события с определенными приметами. Вера в то, что при наблюдении за птицами, животными можно предсказывать ближайшие события крепиться и в разуме современных людей. И действительно, если более внимательно относиться к окружающим явлениям, то приметы станут отличным подспорьем в повседневных делах.

Варианты толкования события

В старые времена у людей существовала ассоциация птиц с человеческими душами, после смерти человека люди открывали окна в домах, чтобы дать возможность душе вылететь наружу. Однако, на сегодняшний момент традиция утеряна. Что же можно предполагать хорошего, если так называемая человеческая душа в образе синицы, залетает в окно или на балкон обратно? Профессиональные толкователи имеют по этому вопросу мнение, что соотнесение птицы с человеческой душой лишь древнее суеверие и к настоящим приметам не имеющее никакого отношения. Но если говорить о суевериях, то синиц никогда не ассоциировали с птицами, приносящими несчастье и беды. К чему может привести примета о залетевшей в дом птице? Существует два основных мнения:

  1. Пернатое создание приносит в домашнюю обстановку положительные новости и события, чему радуется вся семья.
  2. Птицу ассоциируют с умершим родственником и прилет птицы не вызывает положительного исхода.

    Синицы сидящие на оконной раме — просто птицы, ищущие корм, или предвестники каких-то событий

Если синица стучится в окно, что это значит?

Если была замечена синичка, залетевшая в окно или же на балкон, то это определенно несет за собой хорошие и радостные последствия. Синица – птица, обладающая светлой и доброй аурой. Её нельзя ставить в один ряд с воронами или же стервятниками. Поэтому если синица стучится в окошко, то это может свидетельствовать о скором приезде родственников или же хороших гостей. Возможны шумные и веселые застолья или же просто хорошие новости.

Если синичка не просто залетела в комнату через окно или же балкон, а при этом села кому-нибудь на руку, то нужно сразу же загадывать желание. Существует примета, что если загадать желание до того момента, когда птица упорхнет, то оно обязательно сбудется. Свидетельством исполнения желания будет небольшое чириканье во время нахождения синицы на руке.

Если залетевшая в окно синица села вам на руку, можно загадывать желание и считается что оно обязательно сбудется

Что делать, если прилетела синица?

Для тех, кто все же настаивает на том, что синица приносит дурные вести и является душой умершего ранее человека имеется несколько способов избавления от негативной энергии. Первым делом нужно заставить птицу улететь из помещения. Для этого можно открыть окошко пошире и положить немного хлебных крошек или зерна на подоконник. В таком случае птичка, заинтересовавшись семенами, рано или поздно улетит. Ведь чаще всего именно за подкормкой пернатое залетает в жилище. Чему не стоит удивляться и переживать по поводу вестников горестей и потерь.

После того как птица покинет комнату, нужно подойти к распахнутому окну или же балкону, выбросить корм для синицы на улицу и сказать, что птица прилетала исключительно для того, чтобы поесть, а не для плохих новостей. Еще одной вариацией приговора будет «Ты прилетала за едой, а не за моей душой!» в таком случае можно полностью быть уверенным в том, что ничего неблагоприятного не случиться. Однако, стоит заметить, что синица всё же добрый вестник.

Какие еще мнения имеются по поводу прилета синицы?

Некоторые считают, что если синица залетела на балкон, то это будет означать прибавление в семействе. То есть у кого-то в семье появится маленький ребенок. Однако, эта примета будет работать в случае, если балкон считается продолжением комнаты.

А вот есть еще один негативный аспект в прилете птицы и кроется он в деталях. Когда птица не влетела в окошко, а лишь присела на подоконнике со внешней стороны стекла и стучится клювом. Считается, что подобное действие со стороны птицы может принести в дом и семью значительные денежные потери. Важным составляющим будет являться то, что синица должна заглядывать в комнату через стекло, в противном случае такая примета не будет работать.

Таким образом, у одного явления может быть несколько вариантов предсказаний. Прилет синицы в дом – это не самое страшное, что может случиться в повседневной жизни. А даже наоборот, событие, приносящее хорошие вести. А если имеются беспокойства по поводу наступления несчастий, и материальных потерь – тогда поможет изгнание птицы с приговором. Всегда нужно надеяться и верить в самое лучшее.

Иллюстрированное руководство по LSTM и ГРУ: пошаговое объяснение | автор: Майкл Фи

Привет и добро пожаловать в иллюстрированное руководство по долговременной краткосрочной памяти (LSTM) и закрытым рекуррентным модулям (GRU). Меня зовут Майкл, я инженер по машинному обучению в сфере голосового помощника AI.

В этом посте мы начнем с интуиции, лежащей в основе LSTM и ГРУ. Затем я объясню внутренние механизмы, которые позволяют LSTM и ГРУ так хорошо работать. Если вы хотите понять, что происходит под капотом этих двух сетей, тогда этот пост для вас.

Вы также можете посмотреть видеоверсию этого сообщения на YouTube, если хотите.

Рекуррентные нейронные сети страдают от кратковременной памяти. Если последовательность достаточно длинная, им будет трудно переносить информацию с более ранних временных шагов на более поздние. Поэтому, если вы пытаетесь обработать абзац текста, чтобы сделать прогнозы, RNN может упустить важную информацию с самого начала.

Во время обратного распространения рекуррентные нейронные сети страдают от проблемы исчезающего градиента.Градиенты - это значения, используемые для обновления весов нейронных сетей. Проблема исчезающего градиента заключается в том, что градиент сужается по мере его распространения во времени. Если значение градиента становится очень маленьким, это не способствует слишком большому обучению.

Правило обновления градиента

Итак, в повторяющихся нейронных сетях слои, которые получают небольшое обновление градиента, перестают обучаться. Обычно это более ранние слои. Так как эти слои не обучаются, RNN могут забыть то, что они видели, в более длинных последовательностях, таким образом обладая кратковременной памятью.Если вы хотите узнать больше о механике рекуррентных нейронных сетей в целом, вы можете прочитать мой предыдущий пост здесь.

LSTM и GRU были созданы как решение для краткосрочной памяти. У них есть внутренние механизмы, называемые воротами, которые могут регулировать поток информации.

Эти ворота могут узнать, какие данные в последовательности важно сохранить или выбросить. Таким образом, он может передавать соответствующую информацию по длинной цепочке последовательностей, чтобы делать прогнозы. Почти все современные результаты, основанные на рекуррентных нейронных сетях, достигаются с этими двумя сетями.LSTM и GRU можно найти в распознавании речи, синтезе речи и генерации текста. Вы даже можете использовать их для создания подписей к видео.

Хорошо, поэтому к концу этого поста вы должны иметь твердое представление о том, почему LSTM и GRU хороши для обработки длинных последовательностей. Я собираюсь подойти к этому с помощью интуитивно понятных объяснений и иллюстраций и по возможности избегать математики.

Хорошо, давайте начнем с мысленного эксперимента. Предположим, вы просматриваете отзывы в Интернете, чтобы определить, хотите ли вы купить хлопья Life (не спрашивайте меня, почему).Вы сначала прочтете обзор, а затем определите, кто считает его хорошим или плохим.

Когда вы читаете обзор, ваш мозг подсознательно запоминает только важные ключевые слова. Вы можете подобрать такие слова, как «восхитительный» и «идеально сбалансированный завтрак». Вас не особо интересуют такие слова, как «это», «дал», «все», «следует» и т. Д. Если на следующий день друг спросит вас, что говорится в обзоре, вы, вероятно, не запомните это слово в слово . Вы, возможно, помните основные моменты, такие как «обязательно буду покупать снова».Если вы очень похожи на меня, другие слова исчезнут из памяти.

И это, по сути, то, что делают LSTM или GRU. Он может научиться хранить только релевантную информацию, чтобы делать прогнозы, и забывать нерелевантные данные. В данном случае слова, которые вы запомнили, заставили вас судить, что это хорошо.

Чтобы понять, как LSTM или GRU достигают этого, давайте рассмотрим повторяющуюся нейронную сеть. RNN работает следующим образом; Первые слова преобразуются в машиночитаемые векторы. Затем RNN обрабатывает последовательность векторов один за другим.

Последовательность обработки поочередно

Во время обработки предыдущее скрытое состояние передается на следующий шаг последовательности. Скрытое состояние действует как память нейронных сетей. Он содержит информацию о предыдущих данных, которые сеть видела раньше.

Передача скрытого состояния на следующий временной шаг

Давайте посмотрим на ячейку RNN, чтобы увидеть, как вы бы вычислили скрытое состояние. Во-первых, входное и предыдущее скрытое состояние объединяются в вектор. Этот вектор теперь имеет информацию о текущем и предыдущих входах.Вектор проходит через активацию tanh, и на выходе появляется новое скрытое состояние или память сети.

RNN Cell

Активация Tanh

Активация tanh используется для помощи в регулировании значений, передаваемых по сети. Функция tanh сжимает значения, чтобы они всегда находились в диапазоне от -1 до 1.

Tanh сжимает значения до значений от -1 до 1

Когда векторы проходят через нейронную сеть, они претерпевают множество преобразований из-за различных математических операций. Итак, представьте себе значение, которое продолжает умножаться на, скажем, 3 .Вы можете увидеть, как некоторые значения могут взорваться и стать астрономическими, в результате чего другие значения могут казаться незначительными.

векторные преобразования без tanh

Функция tanh гарантирует, что значения остаются между -1 и 1, таким образом регулируя вывод нейронной сети. Вы можете видеть, как те же значения сверху остаются между границами, разрешенными функцией tanh.

векторных преобразований с помощью tanh

Итак, это RNN. Он имеет очень мало внутренних операций, но работает довольно хорошо при определенных обстоятельствах (например, короткие последовательности).RNN использует намного меньше вычислительных ресурсов, чем его усовершенствованные варианты, LSTM и GRU.

LSTM имеет такой же поток управления, что и рекуррентная нейронная сеть. Он обрабатывает данные, передавая информацию по мере ее распространения. Различия заключаются в операциях внутри ячеек LSTM.

Ячейка LSTM и ее операции

Эти операции используются, чтобы позволить LSTM сохранить или забыть информацию. Теперь рассмотрение этих операций может стать немного утомительным, поэтому мы рассмотрим их шаг за шагом.

Основная концепция

Основная концепция LSTM - это состояние ячейки и ее различные ворота. Состояние ячейки действует как транспортная магистраль, которая передает относительную информацию на всем протяжении цепочки последовательности. Вы можете думать об этом как о «памяти» сети. Теоретически состояние ячейки может нести важную информацию на протяжении всей обработки последовательности. Таким образом, даже информация из более ранних временных шагов может перейти на более поздние временные шаги, уменьшая влияние кратковременной памяти.По мере того, как состояние ячейки продолжает свой путь, информация добавляется или удаляется из состояния ячейки через шлюзы. Ворота - это разные нейронные сети, которые решают, какая информация разрешена о состоянии ячейки. Гейтс может узнать, какую информацию важно сохранить или забыть во время тренировки.

Сигмоид

Gates содержит сигмовидные активации. Активация сигмовидной кишки аналогична активации tanh. Вместо сжатия значений от -1 до 1, он сжимает значения от 0 до 1. Это помогает обновить или забыть данные, потому что любое число, умноженное на 0, равно 0, в результате чего значения исчезают или «забываются».«Любое число, умноженное на 1, является тем же значением, поэтому это значение остается прежним или« сохраняется ». Сеть может узнать, какие данные не важны, поэтому их можно забыть или какие данные важно сохранить.

Сигмоид сжимает значения в диапазоне от 0 до 1

Давайте углубимся в то, что делают различные ворота, не так ли? Итак, у нас есть три разных шлюза, которые регулируют поток информации в ячейке LSTM. Забытый вентиль, входной вентиль и выходной вентиль.

Забыть ворота

Во-первых, у нас есть ворота забвения.Эти ворота решают, какую информацию следует выбросить или оставить. Информация из предыдущего скрытого состояния и информация из текущего входа передаются через сигмоидальную функцию. Значения находятся между 0 и 1. Чем ближе к 0, тем лучше забыть, а чем ближе к 1, тем лучше.

Забыть операции с воротами

Входные ворота

Для обновления состояния ячейки у нас есть входные ворота. Сначала мы передаем предыдущее скрытое состояние и текущий ввод в сигмоидальную функцию. Это решает, какие значения будут обновлены, путем преобразования значений между 0 и 1.0 означает не важно, а 1 означает важно. Вы также передаете скрытое состояние и текущий вход в функцию tanh для сжатия значений от -1 до 1, чтобы помочь регулировать сеть. Затем вы умножаете выход tanh на выходной сигнал сигмоиды. Выход сигмоида решит, какая информация важна для выхода tanh.

Операции входного шлюза

Состояние ячейки

Теперь у нас должно быть достаточно информации для вычисления состояния ячейки. Во-первых, состояние ячейки точечно умножается на вектор забывания.Это имеет возможность отбрасывать значения в состоянии ячейки, если оно умножается на значения, близкие к нулю. Затем мы берем выходные данные из входного вентиля и выполняем точечное сложение, которое обновляет состояние ячейки до новых значений, которые нейронная сеть считает важными. Это дает нам новое состояние клетки.

Расчет состояния ячейки

Выходной вентиль

Наконец, у нас есть выходной вентиль. Выходной вентиль решает, каким должно быть следующее скрытое состояние. Помните, что скрытое состояние содержит информацию о предыдущих входах.Скрытое состояние также используется для прогнозов. Сначала мы передаем предыдущее скрытое состояние и текущий ввод в сигмовидную функцию. Затем мы передаем недавно измененное состояние ячейки в функцию tanh. Мы умножаем выход tanh на выход сигмоида, чтобы решить, какую информацию должно нести скрытое состояние. Выход - скрытое состояние. Затем новое состояние ячейки и новое скрытое состояние переносятся на следующий временной шаг.

Операции выходного шлюза

Чтобы просмотреть, вентиль Забыть решает, что важно сохранить от предыдущих шагов.Входной вентиль решает, какую информацию нужно добавить из текущего шага. Выходной вентиль определяет, каким должно быть следующее скрытое состояние.

Демонстрация кода

Для тех из вас, кто лучше разбирается в коде, вот пример использования псевдокода Python.

Псевдокод python

1. Сначала объединяются предыдущее скрытое состояние и текущий ввод. Назовем его комбайном .
2. Комбайн загружается в забойный слой. Этот слой удаляет нерелевантные данные.
4. Слой-кандидат создается с помощью комбайна . Кандидат содержит возможные значения для добавления к состоянию ячейки.
3. Комбайн также попадает во входной слой. Этот уровень решает, какие данные от кандидата следует добавить в новое состояние ячейки.
5. После вычисления уровня забвения, слоя кандидата и входного слоя состояние ячейки вычисляется с использованием этих векторов и предыдущего состояния ячейки.
6. Затем вычисляется результат.
7. Точечное умножение вывода и нового состояния ячейки дает нам новое скрытое состояние.

Вот и все! Поток управления в сети LSTM - это несколько тензорных операций и цикл for. Вы можете использовать скрытые состояния для прогнозов. Комбинируя все эти механизмы, LSTM может выбирать, какую информацию нужно запомнить или забыть во время обработки последовательности.

Итак, теперь мы знаем, как работает LSTM, давайте кратко рассмотрим ГРУ. GRU - это новое поколение рекуррентных нейронных сетей, очень похожее на LSTM. ГРУ избавилось от состояния ячейки и использовало скрытое состояние для передачи информации.У него также есть только два гейта: сброс и обновление.

Ячейка GRU и ее ворота

Шлюз обновления

Шлюз обновления действует аналогично шлюзу забывания и входу LSTM. Он решает, какую информацию выбросить и какую новую добавить.

Шлюз сброса

Шлюз сброса - это еще один шлюз, используемый для решения, сколько прошлой информации следует забыть.

А это ГРУ. В ГРУ меньше тензорных операций; поэтому они обучаются немного быстрее, чем LSTM.Неизвестно, какой из них лучше. Исследователи и инженеры обычно пытаются определить, какой из них лучше подходит для их варианта использования.

Подводя итог, можно сказать, что RNN хороши для обработки данных последовательности для прогнозирования, но страдают от кратковременной памяти. LSTM и GRU были созданы как метод уменьшения кратковременной памяти с помощью механизмов, называемых воротами. Ворота - это просто нейронные сети, которые регулируют поток информации, проходящей через цепочку последовательностей. LSTM и GRU используются в самых современных приложениях глубокого обучения, таких как распознавание речи, синтез речи, понимание естественного языка и т. Д.

Если вы хотите углубиться, вот ссылки на некоторые фантастические ресурсы, которые могут дать вам другой взгляд на понимание LSTM и GRU. Этот пост был сильно вдохновлен ими.

http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-network-tutorial-part-4-implementing-a-grulstm-rnn-with-python-and-theano

http: // colah .github.io / posts / 2015-08-Understanding-LSTMs /

https://www.youtube.com/watch?v=WCUNPb-5EYI

Мне было очень весело писать этот пост, поэтому дайте мне знать комментарии, если это было полезно, или что вы хотели бы видеть в следующем.И как всегда, спасибо за чтение!

Посетите michaelphi.com, чтобы найти больше подобного контента.

.

Введение в оценку движения с помощью оптического потока

В этом руководстве мы углубимся в основы Optical Flow, рассмотрим некоторые из его приложений и реализуем два его основных варианта (разреженный и плотный). Мы также кратко обсудим более современные подходы с использованием глубокого обучения и перспективные направления на будущее.

Недавние прорывы в исследованиях компьютерного зрения позволили машинам воспринимать окружающий мир с помощью таких методов, как обнаружение объектов для обнаружения экземпляров объектов, принадлежащих к определенному классу, и семантическая сегментация для классификации по пикселям.

Однако для обработки видеовхода в реальном времени большинство реализаций этих методов обращаются только к отношениям объектов в одном кадре \ ((x, y) \) без учета информации о времени \ ((t) \). Другими словами, они повторно оценивают каждый кадр независимо, как если бы это были совершенно не связанные изображения, для каждого прогона. Однако что, если нам действительно нужны отношения между последовательными кадрами, например, мы хотим, чтобы отслеживал движение транспортных средств по кадрам , чтобы оценить его текущую скорость и спрогнозировать его положение в следующем кадре?

Разреженный оптический поток трафика (каждая стрелка указывает в направлении прогнозируемого потока соответствующего пикселя).

Или, альтернативно, что, если нам потребуется информация о человеческих отношениях позы между последовательными кадрами, чтобы распознавать человеческие действия , такие как стрельба из лука, бейсбол и баскетбол?

Различные классификации действий Классификация действий с помощью оптического потока

В этом руководстве мы узнаем, что такое оптический поток, как реализовать два его основных варианта (разреженный и плотный), а также получим общую картину более поздних подходов, включающих глубокое обучение и перспективные направления на будущее.

Содержание

Что такое оптический поток?
Реализация разреженного оптического потока
Реализация плотного оптического потока
Глубокое обучение и не только

Что такое оптический поток?

Давайте начнем с высокого уровня понимания оптического потока. Оптический поток - это движение объектов между последовательными кадрами последовательности, вызванное относительным перемещением между объектом и камерой. Проблема оптического потока может быть выражена как:

Задача оптического потока

, где между последовательными кадрами мы можем выразить интенсивность изображения \ ((I) \) как функцию пространства \ ((x, y) \) и времени. \ ((t) \).Другими словами, если мы возьмем первое изображение \ (I (x, y, t) \) и переместим его пиксели на \ ((dx, dy) \) за время \ (t \), мы получим новое изображение \ (I (x + dx, y + dy, t + dt) \).

Во-первых, мы предполагаем, что интенсивности пикселей объекта постоянны между последовательными кадрами.

Допущение постоянной интенсивности для оптического потока

Во-вторых, мы берем аппроксимацию RHS ряда Тейлора и удаляем общие члены.

Серия Тейлора Аппроксимация интенсивности пикселей

В-третьих, мы разделим на \ (dt \), чтобы получить уравнение оптического потока:

Уравнение оптического потока

, где \ (u = dx / dt \) и \ (v = dy / dt \).

\ (dI / dx, dI / dy \) и \ (dI / dt \) - это градиенты изображения по горизонтальной оси, вертикальной оси и времени. Таким образом, мы завершаем рассмотрение проблемы оптического потока, то есть решения \ (u (dx / dt) \) и \ (v (dy / dt) \) для определения движения во времени. Вы можете заметить, что мы не можем напрямую решить уравнение оптического потока для \ (u \) и \ (v \), так как существует только одно уравнение для двух неизвестных переменных. Мы реализуем некоторые методы, такие как метод Лукаса-Канаде, для решения этой проблемы.

Sparse vs Dense Optical Flow

Sparse optical flow дает векторы потока некоторых «интересных особенностей» (скажем, несколько пикселей, изображающих края или углы объекта) в кадре, тогда как Плотный оптический поток , который дает поток векторы всего кадра (все пиксели) - до одного вектора потока на пиксель.Как вы уже догадались, Плотный оптический поток имеет более высокую точность за счет медленности / затрат на вычисления.

Слева: разреженный оптический поток - отслеживайте несколько «характерных» пикселей; Справа: плотный оптический поток - оцените поток всех пикселей изображения.

Реализация разреженного оптического потока

разреженный оптический поток выбирает разреженный набор элементов пикселей (например, интересные элементы, такие как края и углы) для отслеживания его векторов скорости (движения). Извлеченные признаки передаются в функции оптического потока от кадра к кадру, чтобы гарантировать отслеживание одних и тех же точек.Существуют различные реализации разреженного оптического потока, включая метод Лукаса – Канаде, метод Хорна – Шунка, метод Бакстона – Бакстона и другие. Для реализации мы будем использовать метод Лукаса-Канаде с OpenCV, библиотекой алгоритмов компьютерного зрения с открытым исходным кодом.

1. Настройка вашей среды

Если у вас еще не установлен OpenCV, откройте Терминал и запустите:

pip install opencv-python

Теперь клонируйте репозиторий учебников, запустив:

git clone https: // github.com / chuanenlin / optic-flow.git

Затем откройте sparse-starter.py в текстовом редакторе. Мы будем писать весь код в этом файле Python.

2. Настройка OpenCV для чтения видео и настройка параметров

3. Оттенки серого

4. Угловой детектор Ши-Томази - выбор пикселей для отслеживания

Для реализации разреженного оптического потока мы отслеживаем только движение набор функций пикселей. Элементы изображений - это точки интереса, которые представляют богатую информацию о содержании изображения.Например, такие особенности могут быть точками на изображении, которые инвариантны к сдвигу, масштабированию, повороту и изменениям интенсивности, таким как углы.

Угловой детектор Shi-Tomasi очень похож на популярный угловой детектор Харриса, который может быть реализован с помощью следующих трех процедур:

  1. Определить окна (небольшие участки изображения) с большими градиентами (вариациями интенсивности изображения) при преобразовании в обоих \ (x \) и \ (y \) направления.
  2. Для каждого окна вычислите оценку \ (R \).
  3. В зависимости от значения \ (R \) каждое окно классифицируется как плоское, краевое или угловое.

Если вы хотите узнать больше о пошаговом математическом объяснении работы углового детектора Харриса, просмотрите эти слайды.

Позже Ши и Томази внесли небольшую, но эффективную модификацию в Угловой детектор Харриса в своей статье «Хорошие возможности для отслеживания».

Ши-Томази работает лучше, чем Харрис. Источник

Изменение касается уравнения, в котором рассчитывается оценка \ (R \).{2}} \ newline \
{\ operatorname {det} M = \ lambda_ {1} \ lambda_ {2}} \ newline \
{\ operatorname {trace} M = \ lambda_ {1} + \ lambda_ {2} } \ end {array}
$$

Вместо этого Ши-Томази предложил функцию оценки как:

$$
R = \ min \ left (\ lambda_ {1}, \ lambda_ {2} \ right)
$$

, что в основном означает, что если \ (R \) больше порогового значения, он классифицируется как угол. Ниже сравниваются оценочные функции Харриса (слева) и Ши-Томази (справа) в пространстве \ (λ1-λ2 \).

Сравнение оценочных функций Харриса и Ши-Томази в пространстве λ1-λ2. Источник

Для Ши-Томази, только когда \ (λ1 \) и \ (λ2 \) выше минимального порога \ (λmin \), окно классифицируется как угловое.

Документацию по реализации Shi-Tomasi в OpenCV через goodFeaturesToTrack () можно найти здесь.

Отслеживание определенных объектов

Могут быть сценарии, в которых вы хотите отслеживать только конкретный интересующий объект (например, отслеживание определенного человека) или одну категорию объектов (например, все двухколесные транспортные средства в движении).Вы можете легко изменить код для отслеживания пикселей объекта (ов), который вам нужен, изменив переменную prev .

Вы также можете комбинировать обнаружение объектов с этим методом только для оценки потока пикселей в обнаруженных ограничивающих прямоугольниках. Таким образом, вы можете отслеживать все объекты определенного типа / категории на видео.

Отслеживание отдельного объекта с помощью оптического потока.

5. Лукас-Канаде: разреженный оптический поток

Лукас и Канаде предложили эффективный метод оценки движения интересных объектов путем сравнения двух последовательных кадров в своей статье «Метод итеративной регистрации изображений с приложением к стереозрению».Метод Лукаса-Канаде работает при следующих предположениях:

  1. Два последовательных кадра разделены небольшим приращением времени (\ (dt \)), так что объекты не смещаются значительно (другими словами, метод лучше всего работает с медленным шагом). движущиеся объекты).
  2. Кадр изображает «естественную» сцену с текстурированными объектами, имеющими плавно меняющиеся оттенки серого.

Во-первых, при этих предположениях, мы можем взять небольшое окно 3x3 (окрестности) вокруг объектов, обнаруженных Ши-Томази, и предположить, что все девять точек имеют одинаковое движение.

Лукас-Канаде: оптический поток оценивается для черных пикселей

Это может быть представлено как

Лукас-Канаде: 9 интенсивностей пикселей в форме уравнения

, где \ (q_1, q_2,…, q_n \) обозначают пиксели внутри window (например, \ (n \) = 9 для окна 3x3) и \ (I_x (q_i) \), \ (I_y (q_i) \) и \ (I_t (q_i) \) обозначают частные производные изображения \ (I \) относительно положения \ ((x, y) \) и времени \ (t \) для пикселя \ (q_i \) в текущее время.

Это просто уравнение оптического потока (которое мы описали ранее) для каждого из n пикселей.

Система уравнений может быть представлена ​​в следующей матричной форме, где \ (Av = b \):

Интенсивность 9 пикселей в матричной форме

Обратите внимание, что ранее (см. Раздел «Что такое оптический поток?») Мы столкнулись с проблемой решения двух неизвестных переменных с помощью одного уравнения. Теперь нам нужно решить для двух неизвестных (\ (V_x \) и \ (V_y \)) с девятью уравнениями, что является переопределенным.

Во-вторых, для решения переопределенной проблемы, мы применяем аппроксимацию методом наименьших квадратов для получения следующей задачи с двумя уравнениями и двумя неизвестными:

Новое уравнение оптического потока в форме два уравнения-два-неизвестных

где \ (Vx = u = dx / dt \) обозначает движение \ (x \) во времени, а \ (Vy = v = dy / dt \) обозначает движение y во времени.Решение для двух переменных завершает проблему оптического потока.

Редкий оптический поток лошадей на пляже. Source

Вкратце, мы идентифицируем некоторые интересные функции для отслеживания и итеративного вычисления векторов оптических потоков этих точек. Однако использование метода Лукаса-Канаде работает только для небольших движений (исходя из нашего первоначального предположения) и не работает при большом движении. Следовательно, реализация метода Лукаса-Канаде в OpenCV использует пирамиды.

Метод пирамиды позволяет вычислить оптический поток с различным разрешением.Источник

На высокоуровневом представлении малые движения игнорируются, когда мы поднимаемся вверх по пирамиде, а большие движения сводятся к малым движениям - мы вычисляем оптический поток вместе с масштабом. Исчерпывающее математическое объяснение реализации OpenCV можно найти в примечаниях Буге, а документацию по реализации OpenCV метода Лукаса-Канаде через calcOpticalFlowPyrLK () можно найти здесь.

6. Визуализация

И все! Откройте терминал и запустите

python sparse-starter.py

, чтобы протестировать вашу реализацию с разреженным оптическим потоком. 👏

Если вы пропустили какой-либо код, полный код можно найти на sparse-solution.py.

Реализация плотного оптического потока

Ранее мы вычисляли оптический поток для разреженного набора элементов пикселей. Плотный оптический поток пытается вычислить вектор оптического потока для каждого пикселя каждого кадра. Хотя такие вычисления могут быть медленнее, они дают более точный результат и более плотный результат, подходящий для таких приложений, как изучение структуры на основе движения и сегментация видео.Существуют различные реализации плотного оптического потока. Для реализации мы будем использовать метод Фарнебака, одну из самых популярных реализаций, с использованием OpenCV, библиотеки алгоритмов компьютерного зрения с открытым исходным кодом.

1. Настройка среды

Если вы еще не сделали этого, выполните шаг 1 реализации разреженного оптического потока для настройки среды.

Затем откройте плотный-starter.py в текстовом редакторе. Мы будем писать весь код в этом файле Python.

2. Настройка OpenCV для чтения видео

3. Градации серого

4. Оптический поток Фарнбека

Гуннар Фарнебак предложил эффективный метод оценки движения интересных объектов путем сравнения двух последовательных кадров в своей статье «Оценка движения двух кадров» На основе полиномиального разложения.

Во-первых, метод аппроксимирует окна (подробнее см. Раздел Лукаса Канаде о реализации разреженного оптического потока) кадров изображения квадратичными полиномами посредством преобразования полиномиального разложения.Во-вторых, наблюдая, как полином трансформируется при перемещении (движении), определяется метод оценки полей смещения из коэффициентов полиномиального разложения. После ряда уточнений вычисляется плотный оптический поток. Статья Фарнбека довольно краткая и понятная, поэтому я настоятельно рекомендую просмотреть ее, если вы хотите лучше понять ее математическое происхождение.

Плотный оптический поток трех пешеходов, идущих в разные стороны.Источник

Для реализации OpenCV он вычисляет величину и направление оптического потока из 2-канального массива векторов потока \ ((dx / dt, dy / dt) \), проблема оптического потока. Затем он визуализирует угол (направление) потока по оттенку и расстояние (величину) потока по значению цветового представления HSV. Сила HSV всегда установлена ​​на максимум 255 для оптимальной видимости. Документацию по реализации метода Фарнебека в OpenCV через calcOpticalFlowFarneback () можно найти здесь.

5. Визуализация

И все! Откройте Терминал и запустите

python density-starter.py

, чтобы протестировать вашу реализацию плотного оптического потока. 👏

В случае, если вы пропустили какой-либо код, полный код можно найти в density-solution.py.

Оптический поток с использованием глубокого обучения

Хотя проблема оптического потока исторически была проблемой оптимизации, недавние подходы с применением глубокого обучения показали впечатляющие результаты.Как правило, такие подходы принимают два видеокадра в качестве входных - , выводят оптический поток (изображение с цветовой кодировкой) , который может быть выражен как:

Формирование уравнения оптического потока, вычисленное с использованием подхода глубокого обучения. Выходные данные модели глубокого обучения: изображение с цветовой кодировкой; цвет кодирует направление пикселей, а интенсивность указывает их скорость.

, где \ (u \) - движение в направлении \ (x \), \ (v \) - движение в направлении \ (y \), а \ (f \) - нейронная сеть, которая принимает два последовательные кадры \ (I_ {t-1} \) (кадр в момент времени = \ (t-1) \) и \ (I_t \) (кадр в момент времени = \ (t) \) в качестве входных данных.

Архитектура FlowNetCorr, сверточной нейронной сети для сквозного обучения оптическому потоку. Source

Вычисление оптического потока с помощью глубоких нейронных сетей требует больших объемов обучающих данных, которые особенно трудно получить. Это связано с тем, что маркировка видеоматериала для оптического потока требует точного определения точного движения каждой точки изображения с точностью до субпикселей. Чтобы решить проблему маркировки тренировочных данных, исследователи использовали компьютерную графику для моделирования огромных реалистичных миров.Поскольку миры генерируются инструкциями, известно движение каждой точки изображения в видеопоследовательности. Некоторые из таких примеров включают MPI-Sintel, CGI-фильм с открытым исходным кодом, с визуализацией оптического потока для различных последовательностей и Flying Chairs, набор данных о многих стульях, летающих по случайному фону, также с маркировкой оптического потока.

Синтетически сгенерированные данные для обучения моделей оптического потока - набор данных MPI-Sintel. Источник Синтетически сгенерированные данные для обучения моделей оптического потока - набор данных Flying Chairs.Source

Решение проблем с оптическим потоком с помощью глубокого обучения в настоящее время является чрезвычайно актуальной темой, поскольку варианты FlowNet, SPyNet, PWC-Net и других превосходят друг друга по различным тестам.

Приложение «Оптический поток»: семантическая сегментация

Поле оптического потока является огромным источником информации для наблюдаемой сцены. По мере совершенствования методов точного определения оптического потока интересно увидеть приложения оптического потока в сочетании с несколькими другими фундаментальными задачами компьютерного видения.Например, задача семантической сегментации состоит в том, чтобы разделить изображение на серии областей, соответствующих уникальным классам объектов, однако близко расположенные объекты с идентичными текстурами часто затруднены для методов сегментации одного кадра. Однако, если объекты размещаются отдельно, отчетливые движения объектов могут быть очень полезными, когда неоднородность в плотном поле оптического потока соответствует границам между объектами.

Семантическая сегментация, генерируемая из оптического потока.Приложение Source

Optical Flow: обнаружение и отслеживание объектов

Еще одно многообещающее применение оптического потока может быть связано с обнаружением и отслеживанием объектов или, в высокоуровневой форме, для создания систем отслеживания транспортных средств и анализа трафика в реальном времени. Поскольку в разреженном оптическом потоке используется отслеживание точек интереса, такие системы в реальном времени могут выполняться с помощью основанных на особенностях методов оптического потока либо со стационарной камеры, либо с камер, прикрепленных к транспортным средствам.

Отслеживание транспортных средств в реальном времени с помощью оптического потока.Источник Оптический поток можно использовать для прогнозирования скорости транспортного средства. Источник

Заключение

По сути, векторы оптического потока функционируют как входные данные для множества задач более высокого уровня, требующих понимания сцены из видеопоследовательностей, в то время как эти задачи могут в дальнейшем действовать как строительные блоки для еще более сложных систем, таких как анализ выражения лица, автономная навигация транспортных средств. , и многое другое. Новые приложения для оптического потока, которые еще предстоит открыть, ограничены только изобретательностью его разработчиков.

Ленивый код, не хотите тратить деньги на графические процессоры? Отправляйтесь в Nanonets и создавайте модели компьютерного зрения бесплатно!

.

Ваша пищеварительная система и как она работает

На этой странице:

Что такое пищеварительная система?

Пищеварительная система состоит из желудочно-кишечного тракта, также называемого желудочно-кишечным трактом или пищеварительным трактом, а также печени, поджелудочной железы и желчного пузыря. Желудочно-кишечный тракт - это серия полых органов, соединенных длинной извилистой трубкой от рта до ануса. Полые органы, составляющие желудочно-кишечный тракт, - это рот, пищевод, желудок, тонкий кишечник, толстый кишечник и задний проход.Печень, поджелудочная железа и желчный пузырь - твердые органы пищеварительной системы.

Тонкая кишка состоит из трех частей. Первая часть называется двенадцатиперстной кишкой. Тощая кишка находится посередине, а подвздошная кишка - в конце. Толстый кишечник включает аппендикс, слепую кишку, толстую и прямую кишку. Аппендикс представляет собой мешочек в форме пальца, прикрепленный к слепой кишке. Слепая кишка - это первая часть толстой кишки. Далее следует толстая кишка. Прямая кишка - это конец толстой кишки.

Пищеварительная система

Бактерии в желудочно-кишечном тракте, также называемые кишечной флорой или микробиомом, помогают пищеварению.Также помогают некоторые части вашей нервной системы и системы кровообращения. Работая вместе, нервы, гормоны, бактерии, кровь и органы вашей пищеварительной системы переваривают продукты и жидкости, которые вы едите или пьете каждый день.

Почему важно пищеварение?

Пищеварение важно, потому что ваше тело нуждается в питательных веществах из пищи и напитков для правильной работы и сохранения здоровья. Белки, жиры, углеводы, витамины, минералы и вода являются питательными веществами. Ваша пищеварительная система расщепляет питательные вещества на части, достаточно мелкие, чтобы ваше тело могло их усвоить и использовать для получения энергии, роста и восстановления клеток.

  • Белки распадаются на аминокислоты
  • Жиры распадаются на жирные кислоты и глицерин
  • Углеводы распадаются на простые сахара

MyPlate предлагает идеи и советы, которые помогут вам удовлетворить ваши индивидуальные потребности в отношении здоровья.

Ваша пищеварительная система расщепляет питательные вещества на части, достаточно мелкие, чтобы ваше тело могло их усвоить.

Как работает моя пищеварительная система?

Каждая часть вашей пищеварительной системы помогает перемещать пищу и жидкость по желудочно-кишечному тракту, разбивать пищу и жидкость на более мелкие части или и то, и другое.После того, как пища будет разбита на достаточно мелкие части, ваше тело сможет усвоить и переместить питательные вещества туда, где они необходимы. Ваш толстый кишечник поглощает воду, а продукты пищеварения превращаются в стул. Нервы и гормоны помогают контролировать процесс пищеварения.

Процесс пищеварения

Орган Механизм Добавлены пищеварительные соки Разрушение частиц пищи
Горловина Жевание Слюна Крахмалы, разновидность углеводов
Пищевод Перистальтика Нет Нет
Желудок Верхняя мышца желудка расслабляется, позволяя пище поступить, а нижняя мышца смешивает пищу с пищеварительным соком Желудочная кислота и пищеварительные ферменты Белки
Тонкая кишка Перистальтика Пищеварительный сок тонкой кишки Крахмалы, белки и углеводы
Поджелудочная железа Нет Панкреатический сок Углеводы, жиры и белки
Печень Нет Желчь Жиры
Толстая кишка Перистальтика Нет Бактерии в толстом кишечнике также могут расщеплять пищу.

Как еда перемещается по моему желудочно-кишечному тракту?

Пища проходит через ваш желудочно-кишечный тракт в результате процесса, называемого перистальтикой. Большие полые органы вашего желудочно-кишечного тракта содержат слой мышц, который позволяет их стенкам двигаться. Движение проталкивает пищу и жидкость через желудочно-кишечный тракт и перемешивает содержимое каждого органа. Мышца, стоящая за пищей, сокращается и сжимает пищу вперед, в то время как мышца перед пищей расслабляется, позволяя пище двигаться.

Пищеварительный процесс начинается, когда вы кладете пищу в рот.

Устье. Пища начинает двигаться по вашему желудочно-кишечному тракту, когда вы едите. Когда вы глотаете, ваш язык проталкивает пищу в горло. Небольшой лоскут ткани, называемый надгортанником, складывается над дыхательным горлом, чтобы предотвратить удушье, и пища попадает в пищевод.

Пищевод. Как только вы начнете глотать, процесс станет автоматическим. Ваш мозг подает сигнал мышцам пищевода, и начинается перистальтика.

Нижний сфинктер пищевода. Когда пища достигает конца пищевода, кольцеобразная мышца, называемая нижним сфинктером пищевода, расслабляется и позволяет пище попасть в желудок. Этот сфинктер обычно остается закрытым, чтобы содержимое желудка не попало обратно в пищевод.

Желудок. После того, как пища попадает в желудок, мышцы желудка смешивают пищу и жидкость с пищеварительными соками. Желудок медленно выводит свое содержимое, называемое химусом, в тонкую кишку.

Тонкая кишка. Мышцы тонкой кишки смешивают пищу с пищеварительными соками поджелудочной железы, печени и кишечника и выталкивают смесь вперед для дальнейшего переваривания. Стенки тонкой кишки поглощают воду и переваренные питательные вещества в кровоток. По мере продолжения перистальтики отходы пищеварительного процесса перемещаются в толстую кишку.

Толстая кишка. Ненужные продукты процесса пищеварения включают непереваренные части пищи, жидкости и старые клетки слизистой оболочки желудочно-кишечного тракта.Толстый кишечник поглощает воду и превращает жидкие отходы в стул. Перистальтика способствует продвижению стула в прямую кишку.

Прямая кишка. Нижний конец толстой кишки, прямая кишка, накапливает стул до тех пор, пока он не вытолкнет стул из ануса во время дефекации.

Посмотрите это видео, чтобы увидеть, как пища движется по желудочно-кишечному тракту.

Как моя пищеварительная система разбивает пищу на мелкие части, которые мое тело может использовать?

Когда пища движется по желудочно-кишечному тракту, ваши пищеварительные органы разбивают ее на более мелкие части, используя:

  • движение, такое как жевание, сжатие и перемешивание
  • пищеварительные соки, такие как желудочная кислота, желчь и ферменты

Устье. Процесс пищеварения начинается во рту, когда вы жуете. Ваши слюнные железы вырабатывают слюну, пищеварительный сок, который увлажняет пищу, благодаря чему она легче перемещается через пищевод в желудок. В слюне также есть фермент, который расщепляет крахмалы в пище.

Пищевод. После того, как вы проглотили, перистальтика выталкивает пищу по пищеводу в желудок.

Желудок. Железы в слизистой оболочке желудка вырабатывают желудочную кислоту и ферменты, расщепляющие пищу.Мышцы вашего желудка смешивают пищу с этими пищеварительными соками.

Поджелудочная железа. Поджелудочная железа вырабатывает пищеварительный сок, содержащий ферменты, расщепляющие углеводы, жиры и белки. Поджелудочная железа доставляет пищеварительный сок в тонкий кишечник по тонким трубочкам, называемым протоками.

Печень. Ваша печень вырабатывает пищеварительный сок, называемый желчью, который помогает переваривать жиры и некоторые витамины. Желчные протоки переносят желчь из печени в желчный пузырь для хранения или в тонкий кишечник для использования.

Желчный пузырь. Желчный пузырь накапливает желчь между приемами пищи. Когда вы едите, желчный пузырь выдавливает желчь через желчные протоки в тонкий кишечник.

Тонкая кишка. Тонкая кишка вырабатывает пищеварительный сок, который смешивается с желчью и соком поджелудочной железы, чтобы завершить расщепление белков, углеводов и жиров. Бактерии в тонком кишечнике вырабатывают некоторые из ферментов, необходимых для переваривания углеводов. Тонкая кишка перемещает воду из кровотока в желудочно-кишечный тракт, чтобы помочь расщепить пищу.Тонкий кишечник также поглощает воду вместе с другими питательными веществами.

Толстая кишка. В толстой кишке больше воды перемещается из желудочно-кишечного тракта в кровоток. Бактерии в толстой кишке помогают расщеплять оставшиеся питательные вещества и превращать витамин К. Отходы пищеварения, в том числе слишком большие части пищи, превращаются в стул.

Что происходит с переваренной пищей?

Тонкая кишка поглощает большую часть питательных веществ из пищи, а ваша кровеносная система передает их другим частям тела для хранения или использования.Специальные клетки помогают абсорбированным питательным веществам проникать через слизистую оболочку кишечника в кровоток. Ваша кровь несет в печень простые сахара, аминокислоты, глицерин, а также некоторые витамины и соли. Ваша печень накапливает, перерабатывает и доставляет питательные вещества остальному телу, когда это необходимо.

Лимфатическая система, сеть сосудов, по которым переносятся лейкоциты и жидкость, называемая лимфой, по всему телу для борьбы с инфекциями, поглощает жирные кислоты и витамины.

Ваше тело использует сахар, аминокислоты, жирные кислоты и глицерин для создания веществ, необходимых для энергии, роста и восстановления клеток.

Как мое тело контролирует процесс пищеварения?

Ваши гормоны и нервы работают вместе, чтобы помочь контролировать процесс пищеварения. Сигналы проходят по желудочно-кишечному тракту, а также взад и вперед от желудочно-кишечного тракта к мозгу.

Гормоны

Клетки, выстилающие ваш желудок и тонкий кишечник, производят и выделяют гормоны, которые контролируют работу вашей пищеварительной системы. Эти гормоны сообщают вашему телу, когда нужно производить пищеварительный сок, и посылают в мозг сигналы о том, что вы голодны или сыты.Поджелудочная железа также вырабатывает гормоны, важные для пищеварения.

Нервы

У вас есть нервы, которые соединяют вашу центральную нервную систему - головной и спинной мозг - с пищеварительной системой и контролируют некоторые пищеварительные функции. Например, когда вы видите или чувствуете запах еды, ваш мозг посылает сигнал, который заставляет ваши слюнные железы «наполнять ваш рот водой», чтобы вы приготовились к еде.

У вас также есть кишечная нервная система (ENS) - нервы в стенках желудочно-кишечного тракта.Когда пища растягивает стенки желудочно-кишечного тракта, нервы ENS выделяют множество различных веществ, которые ускоряют или замедляют движение пищи и производство пищеварительных соков. Нервы посылают сигналы для управления действиями кишечных мышц, сокращая и расслабляя их, чтобы протолкнуть пищу через кишечник.

Клинические испытания

Национальный институт диабета, болезней органов пищеварения и почек (NIDDK) и другие подразделения Национальных институтов здравоохранения (NIH) проводят и поддерживают исследования многих заболеваний и состояний.

Что такое клинические испытания и подходят ли они вам?

Посмотрите видеоролик, в котором директор NIDDK доктор Гриффин П. Роджерс объясняет важность участия в клинических испытаниях.

Какие клинические испытания открыты?

Клинические испытания

, которые в настоящее время открыты и набираются, можно просмотреть на сайте www.ClinicalTrials.gov.

.

Объяснение потока энергии через экосистему

Это известный факт, что экосистемы поддерживают себя за счет круговорота питательных веществ и энергии, которые они получают из нескольких внешних источников. Начнем с того, что первичные продуценты, такие как водоросли, некоторые бактерии и растения, на трофическом уровне используют солнечную энергию для создания органического растительного материала в процессе фотосинтеза.

После этого травоядные или животные, которые питаются только растениями, становятся частью второго трофического уровня.Третий трофический уровень - это хищники, которые в конечном итоге поедают травоядных.

СВЯЗАННЫЕ С: ПОДЗЕМНАЯ ЭКОСИСТЕМА БОЛЬШЕ РАЗНООБРАЗНОГО, ЧЕМ ЖИЗНЬ НА ПОВЕРХНОСТИ

Кроме того, если есть еще более крупные хищники, они занимают более высокие трофические уровни. Точно так же организмы, такие как медведи гризли, которые едят и лосось, и ягоды, находятся на самых высоких трофических уровнях, поскольку питаются на нескольких трофических уровнях.

Источник: Thompsma / Wikimedia Commons

Затем идут разлагатели, в том числе грибы, бактерии, черви, насекомые, а также плесень, которые превращают все мертвые организмы и отходы в энергию.Происходит преобразование, чтобы вернуть питательные вещества на место, где они принадлежат - в почву.

Вот, вкратце, как работает экосистема. Давайте теперь немного углубимся в вопрос, почему энергия не подлежит вторичной переработке!

Чтобы понять, почему невозможно переработать энергию, в первую очередь необходимо обратить внимание на работу экосистемы. Растения преобразуют солнечную энергию в свои корни, листья, стебли, плоды и цветы посредством фотосинтеза.

Затем организмы, потребляющие эти растения, используют накопленную энергию посредством дыхания для выполнения ряда повседневных дел.При этом часть энергии также теряется в виде тепла.

Проще говоря, организмы используют 90% энергии, которую они получают от растений, и поэтому, когда это продвигается на несколько шагов в пищевой цепочке, нет энергии для повторного использования.

Важно отметить, что передача энергии в экосистеме - довольно сложный процесс. Энергия необходима на всех уровнях пищевой цепи, как и питательные вещества.

Однако, когда энергия переходит к организму за организмом от исходных растений, она также расходуется и истощается, и в конечном итоге не остается ничего, что можно было бы использовать повторно для образования большего количества энергии.

Энергия играет решающую роль в экосистемах по очевидной причине. Это помогает организмам оптимально выполнять свою повседневную деятельность. На планете существует огромное количество разнообразных экосистем, и процесс передачи энергии позволяет этим экосистемам естественным образом выполнять свои функции. Доступность энергии уменьшается по мере ее движения по континууму.

Источник: Swiggity.Swag.YOLO.Bro / Wikimedia Commons

Когда энергия входит в экосистему, передача энергии в основном зависит от того, какой организм питается другим организмом.Первичные производители, потребители, а также разлагатели играют свою роль в энергетическом цикле.

Все трое получают энергию от предыдущего шага пищевой цепи для выполнения своих процессов. Здесь важно отметить, что во время процесса разложения вся оставшаяся энергия экосистемы затем выделяется в виде тепла, а затем рассеивается.

Это также причина того, что садовая мульча и компостные кучи выделяют тепло. Таким образом, роль энергии в экосистемах не подлежит сомнению.

Если бы не было энергии, не было бы вообще экосистемы.

Как упоминалось выше, энергия не может быть переработана, и она не перерабатывается в экосистеме. Напротив, он течет в экосистему и выходит из нее.

Но материя действительно перерабатывается в биосфере, и именно здесь материя и энергия движутся по-разному. Хотя энергия имеет односторонний поток, материя может повторно использоваться между экосистемами и внутри них.

Здесь также уместно отметить, что энергия не перерабатывается так же, как атомы и питательные вещества.Он проникает в экосистему через солнце, а затем покидает экосистему, когда организмы в пищевой цепи и на различных трофических уровнях потребляют столько, сколько им нужно для выполнения своих естественных повседневных процессов.

Организмы выделяют эту энергию в форме тепла обратно в биосферу. Внутренняя часть Земли также является частью, откуда высвобождается много энергии и откуда она поступает в экосистему. Таким образом, если вкратце, энергия преимущественно входит в биосферу и выходит из нее.

Питательные вещества - это важные химические вещества, которые играют важную роль во всех типах экосистем. Они помогают организмам выжить, эффективно расти и разлагаться.

В этом контексте круговорот питательных веществ является важным экологическим процессом, который обеспечивает постоянное перемещение всех видов питательных веществ в живой организм из физической среды. После этого питательные вещества возвращаются обратно, и они попадают в физическую среду.

Стабильность и здоровье организмов в экосистеме в значительной степени зависят от стола и сбалансированного цикла питательных веществ, которые включают как живые, так и неживые участники.Эти питательные циклы также включают экологические, химические, а также биологические взаимодействия и процессы.

Источник: Ханнес Гроб / Wikimedia Commons

Водород, углерод и кислород, возможно, являются наиболее часто используемыми неминеральными питательными веществами, которые существуют в экосистеме. Затем идут макроэлементы, такие как фосфор, азот, кальций, магний и калий.

СВЯЗАННЫЕ С: 11 НАИБОЛЬШИХ ЗАЩИТНЫХ МЕХАНИЗМОВ В ПРИРОДЕ

Каждое питательное вещество играет жизненно важную роль в круговороте, а также зависит от биологических возможностей, а также геологии организмов, реакций и химических процессов.

Как можно видеть, питательные вещества, энергия, а также организмы, существующие в экосистеме, зависят друг от друга, чтобы выполнять свои процессы, чтобы поддерживать физическую среду. Если хотя бы один из этих химических процессов или взаимодействий выйдет из строя, весь цикл будет нарушен, и в естественном порядке вещей возникнет огромный дисбаланс.

.

Смотрите также