Альгот фото в интерьере: Гардеробная АЛЬГОТ В интерьере (40 фото)

Содержание

9 хаков для крохотных хрущевок, подсмотренных в каталоге ИКЕА 2020


Гардеробная в коридоре, раскладная кушетка, зеркало с поворотным механизмом…И это далеко не все сюрпризы из нового каталога ИКЕА, которые помогут сделать маленькое пространство гораздо практичнее и функциональнее. Предлагаем вашему вниманию несколько самых удачных лайфхаков для крохотных хрущевок.

1. Раскладная кушетка

Раскладная кушетка «Флекке». / Фото: ikea.com

Раскладная мебель всегда пользовалась спросом за счет своей функциональности и небольших габаритов. Пристальное внимание на такие предметы интерьера следует обратить людям, которые столкнулись с проблемой нехватки спальных или посадочных мест для своих гостей. ИКЕА предлагает приобрести для этих целей раскладную кушетку. Она выглядит не так банально и громоздко, как диван, но по сути выполняет одну и ту же функцию.

Обратите внимание: Модель «Флекке» одним движением руки превращается в удобную двуспальную кровать, а наличие двух ящиков позволяет позаботиться о хранение постельного белья и других вещей, которые не помещаются в шкаф. Советуем взять идею на заметку!

2. Поворотное зеркало

Поворотное зеркало «Нисседаль»

Проблема хранения украшений также часто встает перед хозяйками квартир. Разнообразные шкатулки и коробочки подходят для этих целей, однако цепочки, браслеты, длинные серьги постоянно перепутываются между собой, и приходится тратить время не только на то, чтобы найти нужное украшение, но и на то, чтобы распутать его.

Разорвать замкнутый круг поможет следующий хак: купите и повесьте на стену в прихожей или спальне зеркало с поворотным механизмом, а пространство за ним задействуйте для хранения бижутерии. Для этого разместите на стене за зеркалом несколько крючков и вешайте на них свои украшения. Такие простые действия помогут всегда держать ювелирные изделия в чистоте и порядке. Плюс вы не будете тратить драгоценные минуты на поиск нужной цепочки или браслета.

3. Настенная сушилка

Настенная сушилка «Альгот». / Фото: tohome1. azureedge.net

Если вы живете в квартире, да еще и на первом этаже, то знаете, каково это, когда негде сушить вещи. Отсутствие балкона создает серьезную проблему, особенно летом, когда помещение не отапливается и одежда может сутками сохнуть, развешенная в ванной комнате. Решить проблему может сушильная машина. Однако есть несколько нюансов. Во-первых, она очень дорого стоит и далеко не все люд могут себе позволить такое приобретение. Во-вторых, устройство потребляет большое количество электричества. В-третьих, занимает много места, которого в крохотной квартире попросту нет.

В связи с этим, предлагаем вам функциональный и экологичный лайфхак – использовать вместо сушильной машины настенную сушилку. Она очень компактная, к тому же занимает площадь, которая обычно не эксплуатируется хозяйками. Плюс это позволит сэкономить значительное количество места для раскладной сушилки и сэкономит значительную сумму денег, так как снизит потребление электроэнергии.

4.

Проходная гардеробная

Проходная гардеробная «Альгот». / Фото: domoholic.ru

Отдельная гардеробная – это настоящая роскошь, если речь идет о маленьких квартирах. Если у вас нет кладовки или ниши, которую вы не используете по назначению, чтобы там развесить вещи, советуем обратить внимание на проходную гардеробную из каталога ИКЕА. По мнению Novate.ru, лучше всего ее размещать в прихожей. Хранение обуви можно будет организовать при помощи комбинации из маленьких шкафов «Тронэс», настенные крючки разместить по росту, чтобы каждому члену семьи было удобно доставать до своей одежды. А еще ИКЕА предлагает разноцветные ящики, чтобы вы могли за считанные секунды найти нужную вам вещь.

5. Зеркало в прихожей

Зеркало «Хэмнес» в прихожей. / Фото: belvedor.com

Если в квартире много домочадцев, а единственное зеркало висит в ванной, предлагаем разместить еще одно в прихожей. Так членам семьи не придется зря тратить время, ожидая своей очереди в санузел – они смогут применить его с пользой, прихорашиваясь перед зеркалом в коридоре. Так каждый человек успеет подготовиться к предстоящему рабочему или учебному дню. В качестве бонусов – отсутствие конфликтов по поводу того, что кто-то слишком долго приводит себя в порядок в ванной комнате.

6. Ящики под кроватью

Ящики из ротанга «Рёмског». / Фото: service.ikea.ru

Если в комплекте с кроватью не были предусмотрены ящики, но под мебелью есть свободное пространство, купите ящики из ротанга с хлопковым верхом. Они прекрасно поместятся под кроватью и не будут заниматься лишнего места в спальне. К тому же, вещи в них точно не запреют и будут надолго оставаться свежими, радуя вас прекрасным ароматом.

7. Предметы-трансформеры

Стеллаж с раскладной столешницей от ИКЕА. / Фото: pinterest.ru

Эту идею ИКЕА применила для квартиры, в которой должны жить студенты, однако ее смело можно адаптировать для любого крохотного пространства. Для оформления жилья выбрали штабелируемые кровати «Утокер», которые могут превращаться в одну большую, стеллаж с раскладной столешницей, а также диван (как альтернатива – два отдельных спальных места). Получилась очень комфортная, уютная, а главное – функциональная квартира, со всеми возможными удобствами.

8. Стеллаж

Открытый стеллаж «Каллакс». / Фото: ikea-kiev.com

Дизайнеры интерьеров уже давно используют стеллаж для зонирования в однокомнатной квартире. И хотя идея уже давно не новая, ИКЕА продолжает продвигать ее из года в год в актуальном каталоге. Поэтому возьмите данный прием на вооружение и применяйте открытый стеллаж в качестве своеобразной перегородки. Это удобно, красиво и практично. Полки можно украсить декором и использовать для хранения книг, комнатных растений и других нужных вещей.
[H9. ]Рабочая и обеденная зоны

Стол «Лисабо» и тумба «Идосен»

Личный кабинет – мечта многих деловых людей и фрилансеров, однако в малогабаритной квартире для него места нет. Можно, конечно, задействовать балкон или организовать рабочее место в нише, но если эти варианты не подходят, воспользуйтесь самым простым и быстрым способом. Мы говорим о совмещении рабочей и обеденной зоны. Что это значит? Поставьте рядом с обеденным столом вместительную тумбу, и складывайте туда все деловые бумаги, а также необходимую канцелярию, которая нужна вам во время работы.

В продолжение темы читайте статью Как по-новому можно использовать мебель из ИКЕА (15 фото)


Нравится

Мебель IKEA для дома: DIY-проекты для дизайна балкона

Мебель IKEA для дома ценится миллионами людей во всём мире за её доступность, универсальность и способность адаптироваться к разным стилям. Но есть у неё одно качество, которое неизменно ставится ей в упрёк. Речь идёт о том, что продукция этого знаменитого европейского бренда производится массово, а многие модели и вовсе растиражированы до неприличия. То есть приобретателям таких вещей нечего и мечтать о какой бы то ни было оригинальности.

Не стремясь сделать рекламу вышеназванной торговой марке, мы всё же спешим успокоить всех её поклонников: в ваших силах самостоятельно обеспечить уникальность вашему дому, независимо от того, где куплена мебель, которой он обставлен. Предлагаем начать с оформления пространств, которые не являются жилыми, но очень нами ценятся, особенно в тёплое время года. Речь идёт о балконах, патио, террасах — пограничных зонах между интерьерами и внешней средой.

Ну где ещё утомлённый горожанин может подышать свежим воздухом и погреться в лучах солнца? Только сначала нужно обставить это место удобными и радующими глаз предметами. Маленькие столик? Табурет? Вертикальный сад? Живые растения? Всё, что вам понадобится, вы сможете сделать сами с помощью знакомых всем продуктов от IKEA. Вот несколько советов на этот счёт.

То, что мы видим на этом фото, некогда было проволочной миской для фруктов TRADIG. Ресурс HousePet предлагает положить на её дно вкладыш из кокосового волокна, обрезанный до нужного размера. В настоящее время в продаже имеются миски MÄRKLIG, RISATORP и ALGOT, любая из них может быть наделена функцией кашпо.

Мебель IKEA для дома: табуреты, декорированные своими руками

На фото запечатлены два видоизменённых табурета модели ROXO, в настоящее время снятой с производства. В первом случае дизайнер Майкл Гарви декорировал сиденье и ножки кручёным синтетическим шнуром, во втором — воспользовался фольгированным скотчем для теплоизоляционных работ. Вы можете приобрести табуреты моделей FROSTA или MARIUS и украсить таким же образом их.

На следующем снимке — напольное кашпо от домашних умельцев Лонни и Джастины Блейкни, верхняя, рабочая часть которого является не чем иным, как миской RUNDLIG.

А вот отличная идея для создания вертикального сада с использованием крышки от столика LACK. Её предложила нам Люси, автор блога Craftberry Bush.

Шведский блог Trendenser рассказывает о том, как можно сделать более эффектной тележку VINDALSÖ (она представлена не во всех магазинах сети). Её попросту следует покрыть чёрной краской из баллончика. Попробуйте поэкспериментировать с моделями BYGEL или KLASEN — любая из них отличным мини-баром, этажеркой для цветов в горшках или местом хранения посуды для пикника.

Умелица Эшли с ресурса Sugar & Cloth преобразила подставку для цветов IKEA PS 2014, заменив стандартные металлические тарелки деревянными.

Маленькая полочка для фотографий MOSSLANDA прекрасно подойдёт для высадки мхов и эпифитов. Идею подсказал портал Hot for House.

Этот способ использования табуретов ALSEDA продемонстрирован на одной из страниц нового каталога IKEA. Поставьте один на другой, чтобы получить симпатичный кофейный столик для патио.

В поддонах многофункциональной тележки RÅSKOG можно разбить настоящий сад суккулентов. Немного фантазии, и мобильное украшение для балкона готово!

Готовы предложить свои идеи необычного использования продуктов от IKEA? Мы будем рады рассказать об этом на страницах нашего ресурса.

Дизайнерская мебель

Новый алгоритм искусственного интеллекта Google предсказывает сердечные заболевания, глядя на ваши глаза

Джеймс Винсент, старший репортер, который в течение восьми лет освещал ИИ, робототехнику и многое другое в The Verge.

|

Поделитесь этой историей

Ученые из Google и ее дочерней компании Verily открыли новый способ оценки риска сердечных заболеваний у человека с помощью машинного обучения. Анализируя сканы задней части глаза пациента, программное обеспечение компании может точно вывести данные, включая возраст человека, артериальное давление и факт курения. Затем это можно использовать для прогнозирования риска серьезного сердечного события, такого как сердечный приступ, примерно с той же точностью, что и современные ведущие методы.

Алгоритм потенциально позволяет врачам быстрее и проще анализировать сердечно-сосудистый риск пациента, поскольку не требует анализа крови. Но метод необходимо будет протестировать более тщательно, прежде чем его можно будет использовать в клинических условиях. Статья с описанием работы была опубликована сегодня в журнале Nature Biomedical Engineering, , хотя исследование также было опубликовано до рецензирования в сентябре прошлого года.

Алгоритм Google может обеспечить более быстрое прогнозирование сердечно-сосудистого риска

Люк Окден-Райнер, медицинский исследователь из Университета Аделаиды, специализирующийся на анализе машинного обучения, сказал The Verge , что работа была надежной и показывает, как ИИ может помочь улучшить существующие диагностические инструменты. «Они берут данные, которые были собраны по одной клинической причине, и извлекают из них больше, чем мы в настоящее время», — сказал Окден-Райнер. «Вместо того, чтобы заменять врачей, мы пытаемся расширить наши возможности».

Чтобы обучить алгоритм, ученые Google и Verily использовали машинное обучение для анализа набора медицинских данных почти 300 000 пациентов. Эта информация включала сканирование глаз, а также общие медицинские данные. Как и при любом анализе глубокого обучения, нейронные сети затем использовались для поиска закономерностей в этой информации, обучаясь связывать контрольные признаки на сканах глаз с показателями, необходимыми для прогнозирования сердечно-сосудистого риска (например, возраст и артериальное давление).

Хотя идея смотреть на свои глаза, чтобы судить о здоровье вашего сердца, звучит необычно, она основана на большом количестве авторитетных исследований. Задняя внутренняя стенка глаза (дно) заполнена кровеносными сосудами, которые отражают общее состояние здоровья организма. Изучая их внешний вид с помощью камеры и микроскопа, врачи могут сделать выводы о таких вещах, как кровяное давление человека, возраст и курение, которые являются важными предикторами сердечно-сосудистого здоровья.

Два изображения глазного дна или внутренней части задней части глаза. Тот, что слева, — обычное изображение; справа показано, как алгоритм Google выделяет кровеносные сосуды (зеленым цветом) для прогнозирования артериального давления. Фото Google/Verily Life Sciences

При представлении изображений сетчатки глаза двух пациентов, у одного из которых в течение следующих пяти лет было сердечно-сосудистое событие, а у одного — нет, алгоритм Google смог определить, кто из них кто, в 70% случаев. Это лишь немного хуже, чем обычно используемый метод SCORE для прогнозирования сердечно-сосудистого риска, который требует анализа крови и дает правильные прогнозы в том же тесте в 72 процентах случаев.

Алан Хьюз, профессор сердечно-сосудистой физиологии и фармакологии в Лондонском университете Лондона, сказал, что подход Google выглядит заслуживающим доверия из-за «долгой истории изучения сетчатки для прогнозирования сердечно-сосудистого риска». Он добавил, что искусственный интеллект может ускорить существующие формы медицинского анализа, но предупредил, что алгоритм необходимо будет дополнительно протестировать, прежде чем ему можно будет доверять.

Для Google работа представляет собой нечто большее, чем просто новый метод оценки сердечно-сосудистого риска. Он указывает путь к новой парадигме научных открытий на основе искусственного интеллекта. Хотя большинство медицинских алгоритмов созданы для воспроизведения существующих диагностических инструментов (например, выявления рака кожи), этот алгоритм нашел новые способы анализа существующих медицинских данных. Есть надежда, что при наличии достаточного количества данных искусственный интеллект сможет создать совершенно новое медицинское понимание без участия человека. Предположительно, это одна из причин, по которой Google создал такие инициативы, как исследование Project Baseline, которое собирает исчерпывающие медицинские записи 10 000 человек в течение четырех лет.

На данный момент идея доктора с искусственным интеллектом, штампующего новые диагнозы без человеческого контроля, является отдаленной перспективой — скорее всего, через десятилетия, а не годы в будущем. Но исследования Google показывают, что эта идея не совсем надуманная.

Самые популярные

  1. Людям надоели бесполезные технологии в их автомобилях

  2. Чем занимается генеральный директор Reddit Стив Хаффман?

  3. Reddit r/Place работает так, как и ожидалось

  4. Вот почему для просмотра лучших фильмов в формате IMAX по-прежнему нужен Palm Pilot от Tech

    • TSMC задерживает завод в Аризоне, который в конечном итоге будет производить чипы для iPhone и AI

    • Samsung Wallet теперь поддерживает студенческие билеты

    • Meta улучшает отслеживание рук в Quest VR и добавляет живые подписи на системном уровне

    Интерактивное извлечение переднего плана с использованием алгоритма GrabCut земля на изображениях

  5. Для этого мы создадим интерактивное приложение.

    6. Теория

    Алгоритм GrabCut был разработан Карстеном Ротером, Владимиром Колмогоровым и Эндрю Блейком из Microsoft Research Cambridge, UK. в своей статье «GrabCut»: интерактивное извлечение переднего плана с использованием повторяющихся разрезов графа. Требовался алгоритм для извлечения переднего плана с минимальным взаимодействием с пользователем, и результатом стал GrabCut.

    Как это работает с точки зрения пользователя? Сначала пользователь рисует прямоугольник вокруг области переднего плана (область переднего плана должна полностью находиться внутри прямоугольника). Затем алгоритм сегментирует его итеративно, чтобы получить наилучший результат. Сделанный. Но в некоторых случаях сегментация не будет хорошей, например, она может пометить какую-то область переднего плана как фон и наоборот. В этом случае пользователю необходимо выполнить тонкую коррекцию. Просто сделайте несколько штрихов на изображениях, где есть ошибочные результаты. Обводки в основном говорят * «Эй, эта область должна быть на переднем плане, вы отметили ее фоном, исправьте это в следующем
    итерация»* или наоборот для фона. Тогда на следующей итерации вы получите лучшие результаты.

    См. изображение ниже. Первый игрок и мяч заключены в синий прямоугольник. Затем делается несколько последних штрихов белыми штрихами (обозначающими передний план) и черными штрихами (обозначающими фон). И получаем приятный результат.

    image

    Так что же происходит в фоновом режиме?

    • Пользователь вводит прямоугольник. Все, что находится за пределами этого прямоугольника, будет считаться верным фоном (именно поэтому упоминалось ранее, что ваш прямоугольник должен включать все объекты). Все, что находится внутри прямоугольника, неизвестно. Точно так же любой пользовательский ввод, указывающий передний план и фон, считается жестко помеченным, что означает, что они не изменятся в процессе.
    • Компьютер производит первоначальную маркировку в зависимости от предоставленных нами данных. Он помечает пиксели переднего плана и фона (или жестко помечает)

      • .

    • Теперь модель смеси Гаусса (GMM) используется для моделирования переднего плана и фона.
    • В зависимости от данных, которые мы предоставили, GMM обучается и создает новое распределение пикселей. То есть неизвестные пиксели помечаются либо вероятным передним планом, либо вероятным фоном в зависимости от их отношения с другими жестко помеченными пикселями с точки зрения цветовой статистики (это похоже на кластеризацию).
    • По этому распределению пикселей строится график. Узлы на графиках — это пиксели. Добавлены два дополнительных узла: Исходный узел и Приемный узел . Каждый пиксель переднего плана подключен к узлу Source, а каждый пиксель фона подключен к узлу Sink.
    • Веса ребер, соединяющих пиксели с исходным/конечным узлом, определяются вероятностью того, что пиксель находится на переднем плане/фоне. Веса между пикселями определяются информацией о краях или сходством пикселей. Если есть большая разница в цвете пикселей, граница между ними получит низкий вес.
    • Затем для сегментации графа используется алгоритм mincut. Он разрезает граф на два отдельных узла-источника и узла-приемника с функцией минимальной стоимости. Функция стоимости представляет собой сумму всех весов разрезаемых ребер. После обрезки все пиксели, подключенные к узлу Source, становятся передним планом, а пиксели, подключенные к узлу Sink, становятся фоном.
    • Процесс продолжается до тех пор, пока классификация не сойдется.

    Проиллюстрировано на изображении ниже (Изображение предоставлено: http://www.cs.ru.ac.za/research/g02m1682/)

    image

    Demo

    Теперь мы переходим к алгоритму захвата с OpenCV. OpenCV имеет для этого функцию cv.grabCut() . Сначала мы увидим его аргументы:

    • img — Входное изображение
    • Маска — Это изображение маски, где мы указываем, какие области представляют собой фон, передний план или вероятный фон/передний план и т. Д. Это выполняются следующими флагами, CV.GC_BGD, CV.GC_FGD, CV.GC_PR_BGD, CV.GC_PR_FGD , OR CARSE 0,1,1.
    • rect — Это координаты прямоугольника, который включает объект переднего плана в формате (x,y,w,h)
    • bdgModel , fgdModel — это массивы, используемые алгоритмом внутри. Вы просто создаете два нулевых массива типа np.float64 размером (1,65).
    • iterCount — количество итераций, которые должен выполнить алгоритм.
    • режим — Должно быть cv.GC_INIT_WITH_RECT или cv.GC_INIT_WITH_MASK или комбинированный, который решает, рисуем ли мы прямоугольник или окончательные штрихи ретуши.

    Сначала посмотрим на прямоугольный режим. Загружаем изображение, создаем аналогичное изображение маски. Создаем fgdModel и bgdModel . Задаем параметры прямоугольника. Все прямолинейно. Пусть алгоритм работает в течение 5 итераций. Режим должен быть cv.GC_INIT_WITH_RECT , так как мы используем прямоугольник. Затем запустите захват. Он изменяет изображение маски. В новом изображении маски пиксели будут помечены четырьмя флажками, обозначающими фон/передний план, как указано выше. Таким образом, мы модифицируем маску таким образом, чтобы все 0-пиксели и 2-пиксели были установлены в 0 (т.е. фон), а все 1-пиксели и 3-пиксели были установлены в 1 (т.е. пиксели переднего плана). Теперь наша последняя маска готова. Просто умножьте его на входное изображение, чтобы получить сегментированное изображение.

    импортировать numpy как np

    импортировать cv2 как cv

    из matplotlib импортировать pyplot как plt

    img = cv.imread(‘messi5.jpg’)

    утверждать, что img не None, «файл не может быть прочитан, проверьте с помощью os.path.exists()»

    маска = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)

    bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)

    fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)

    rect = (50,50,450,290)

    cv.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv.GC_INIT_WITH_RECT)

    mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1). astype(‘uint8’)

    img = img*mask2[:,:,np.newaxis]

    plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()

    Смотрите результаты ниже:

    image

    К сожалению, волосы Месси исчезли. Кому нравится Месси без волос? Нам нужно вернуть его. Так что мы добавим туда тонкую подправку с 1 пикселем (конечно, передний план). В то же время, часть земли попала на изображение, которую мы не хотим, а также логотип. Нам нужно их удалить. Там мы даем немного 0-пиксельного ретуши (конкретный фон). Итак, мы модифицируем полученную маску в предыдущем случае, как мы сказали сейчас.

    Что я на самом деле сделал, так это то, что я открыл входное изображение в приложении для рисования и добавил к изображению еще один слой. Используя кисть в рисовании, я отметил пропущенный передний план (волосы, обувь, мяч и т. д.) белым и нежелательный фон (например, логотип, землю и т. д.) черным на этом новом слое. Затем залейте оставшийся фон серым цветом. Затем загрузили это изображение маски в OpenCV, отредактировали исходное изображение маски, которое мы получили, с соответствующими значениями во вновь добавленном изображении маски. Проверьте код ниже:

    # newmask — это изображение маски, которое я вручную пометил

    newmask = cv.imread(‘newmask.png’, cv.IMREAD_GRAYSCALE)

    assert newmask is not None, «файл не может быть прочитан, проверьте с помощью os.path.exists()»

    # везде, где он помечен белым (конечно, передний план ), change mask=1

    # везде, где он помечен черным (конечно, фон), change mask=0

    mask[newmask == 0] = 0

    mask[newmask == 255] = 1

    mask, bgdModel, fgdModel = cv.grabCut(img,mask, Нет,bgdModel,fgdModel,5,cv.GC_INIT_WITH_MASK)

    mask = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype(‘uint8’)

    img = img*mask[:,:,np.newaxis]

    plt.imshow(img),plt.colorbar(),plt.show()

    9 0010 См. результат ниже:

    image

    Вот и все. Здесь вместо инициализации в прямоугольном режиме вы можете напрямую перейти в режим маски. Просто отметьте прямоугольную область на изображении маски размером 2 или 3 пикселя (вероятный фон/передний план).