Adobe国际认证-寻找食物背后的故事、历史和价值观

本文探讨了食物图像如何反映全球文化多样性,讲述深层次的故事,并与消费者的价值观相联系。Adobe Stock通过支持艺术家创作具有代表性的食物图像,促进了可持续性和公平性在美食视觉中的体现。内容强调食物与身份、传统、环保和社区的紧密联系,展示如何通过图像传达这些重要主题。

Adobe国际认证-寻找食物背后的故事、历史和价值观

随着品牌和创意越来越多地与全球化的受众交流,描绘饮食文化的当代图片越来越多,以反映更真实的全球多样性。与此同时,消费者越来越意识到他们的食品和饮料选择、全球食品生产、环境和社区之间的关系。

其核心是这样一个事实,即最好的关于食物的图像是告诉我们一个故事,触发更深层次的叙述和记忆,并要求我们考虑我们与食物的关系。

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美味的图像和个人叙述

任何读过祖父母食谱或教过传统家常菜的人都知道,食物与我们的传统、身份和文化密切相关。我们吃的东西将我们与祖先以及滋养他们和我们自己的土地联系起来。

关于食物的精彩内容反映了这一点:关于食物的最佳图像是那些感觉特定于某个地方并告诉我们它的故事的图像。

这是食品媒体超越食谱和时尚成分的更大趋势的一部分。Padma Lakshmi 广受欢迎的纪录片系列Taste the Nation围绕不同的移民社区组织每一集,将 poke、dosa 和杂碎等菜肴与创造它们及其历史的社区联系起来。同样,James Beard 获奖作家 Mayukh Sen即将出版的书继续他的工作,讲述改变烹饪世界的移民女性的故事。

大大小小的品牌似乎都同意,特殊性、传统和家庭是在重要的地方接触受众的方式。例如,最近的可口可乐活动展示了八个国家/地区的 13 个家庭聚会。该活动是在全球冠状病毒大流行期间制作的,其基础是将一个巨大的全球品牌与家庭一起吃喝的亲密和非常特殊的方式联系起来。

因此,毫不奇怪,一些关于食物的最成功的库存图像将我们吃的东西与我们的身份联系起来。Lauren Allen是 Adob​e Stock 的一名贡献者,她经常将自己的家庭传统融入她制作的图像中。她色彩鲜艳、引人注目的 turcos 图像是她的家人在成长过程中经常做的肉馅卷饼的肉末变种,以她祖母的手为特色。从油布到面团中的叉子,艾伦的图像向我们讲述了一个故事,并以个人经历为基础。

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Adobe Stock 为明天的时尚引领者提供支持

我们意识到,整合所需的资源来创建能够说明我们是谁以及我们所持有的价值观的关于食物的图像并不总是那么容易。补偿模特们的时间,带着设备开车到地点,以及采购所有美味、令人垂涎的食物都需要花钱。

因此,作为 Advocates 计划的一部分,Adobe Stock 创建了艺术家发展基金。这项 500,000 美元的计划为选定的艺术家提供了创建委托项目的机会,利用这些资金来创作大胆的个人形象。

Oriana Koren 是第一代海地裔美国佛罗里达州出生的摄影师、作家和研究员,居住在加利福尼亚州洛杉矶,是 2021 年首批艺术家发展基金获得者之一。他们的项目是为响应传统的品味创意简报而创建的,名为“黑人食物视觉圣经”:一个非洲和黑人对美国美食的贡献的视觉图书馆。通过这些经过深思熟虑的食材、膳食及其准备的图像,Koren 采取措施扩大对非洲和黑人烹饪艺术的传统理解。

与 Advocates 计划的其余部分一起,Taste of Heritage 是关于致力于具有文化代表性、多样化和有影响力的工作。从我们的盘子到我们购物的商店,我们吃的东西与我们是谁以及我们关心的世界密不可分。下一代对一切可食用事物的远见卓识者将是那些分享这些故事的人。

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为更可持续和更公平的未来提供食物

另一个正在迅速改变视觉景观的食物元素是我们所吃的东西与我们所持有的价值观之间的联系。从农场到餐桌的运动有助于提高人们对全球食品供应链和环境可持续性的认识。社区花园、食品合作社和免费农产品冰箱等举措提高了人们对工业食品生产如何将许多社区抛在后面的认识。

消费者和品味制造者越来越意识到某些食物(如杏仁奶和牛肉)对环境的影响,并不断寻找可持续的做法和替代品。从麦迪逊公园十一餐厅等顶级餐厅开始素食,到麦当劳推出植物性肉类替代品,许多品牌都希望表明他们关心可持续发展。此外,粮食不安全问题及其与世界各地经济和社会正义的联系越来越多地进入主流对话。

领先的厨师和品酒师也将我们的食物与我们的社区意识和公平感联系起来。福布斯 30 岁以下 30 岁餐饮厨师起亚达蒙( Kia Damon ) 是布鲁克林反对食物种族隔离的不懈倡导者。她与他人共同创立了Auxilo,这是一个非营利性合作食品空间,为黑人、跨性别者、酷儿和土著社区提供支持、资源和营养。

我们对食物的印象需要说明这一现实。最好的股票内容探索了新的领域,并反映了我们周围的多样性和价值驱动的世界。帮助我们了解食物与环境之间联系的图像——从农业合作社到尖端技术——可以为更可持续的世界提供视觉语言。要求我们超越厨房思考,进入街道、家庭和社区空间的内容将与关心饥饿、健康和食品正义的品牌和消费者产生共鸣。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划MPC模型预测控制跟踪控制(复现)(Matlab代码实现)内容概要:本文档聚焦于【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划与MPC模型预测控制跟踪控制的研究,提供了完整的Matlab代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂海洋环境下的路径规划算法设计与模型预测控制(MPC)的跟踪控制策略,重点复现了高水平期刊中的关键技术细节,包括动力学建模、约束处理、优化求解及控制反馈等环节。文档还附带多个相关科研方向的技术介绍与资源链接,突出其在智能控制与机器人领域的高仿真精度与学术参考价值。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事科研或工程开发的研究生、高校教师及科研人员;尤其适合致力于路径规划、MPC控制、水下机器人系统开发等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①复现IEEE顶刊中关于AUV路径规划与MPC控制的核心算法;②深入理解MPC在非线性系统中的应用机制与优化求解过程;③为水下机器人、无人系统等方向的科研项目提供可运行的代码基础与技术参考;④辅助论文写作、项目申报与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文档中提供的网盘资源(如YALMIP工具包、完整代码等)进行实践操作,重点关注MPC控制器的设计参数设置与路径规划算法的实现逻辑,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展思路,提升科研效率与创新能力。
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/1b5b026cbb57 分类类别不平衡问题--python篇 # 一、什么是类不平衡 ## 在分类中经常会遇到:某些类别数据特别多,某类或者几类数据特别少。 如二分类中,一种类别(反例)数据特别多,另一种类别(正例)数据少的可怜。 如银行欺诈问题,客户流失问题,电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 ## 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。 它们假设假阳性(实际是反例,但是错分成正例)假阴性(实际是正例,但是错分为反例)错误的成本是相等的,因此不适合于类不平衡的数据。 有研究表明,在某些应用下,1∶35的比例就会使某些分类方法无效,甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。 如果数据存在严重的不平衡,预测得出的结论往往也是有偏的,即分类结果会偏向于较多观测的类。 三、提升不平衡类分类准确率的方法 ## 提升不平衡类分类准确率的方法有三大类:采样、阈值移动、调整代价或权重。 avatar 1、采样 ### 1 过采样 #### 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡。 过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样(SMOTE)三大类方法。 随机过采样:通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ,最简单的办法是随机复制少数类样本。 基于聚类的过采样:K-Means聚类算法独立地被用于少数多数类实例,之后,每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 avatar 信息性过采样--SMOTE 利用KNN技术,对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的...
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