stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Kenar algılama
Amaç

Görüntü parlaklığındaki keskin değişiklikleri tespit etmenin amacı, dünyanın özelliklerindeki önemli olayları ve değişiklikleri yakalamaktır. Yani kısaca amaç nesne tespitidir. Bir görüntü oluşturma modeli için oldukça genel varsayımlar ışığında, görüntü parlaklığındaki süreksizliklerin (artıp azalmaların) muhtemelen aşağıdaki maddelere karşılık geldiği gösterilebilir:
Derinlikteki süreksizlikler,
yüzey yönelimindeki süreksizlikler,
malzeme özelliklerindeki değişiklikler ve
sahne aydınlatmasındaki farklılıklar.
Bir görüntüye bir kenar detektörü uygulamasının sonucunda, nesnelerin sınırlarına, yüzey işaretlerinin sınırlarına ve ayrıca yüzey yönelimindeki süreksizliklere karşılık gelen eğrileri gösteren bir dizi bağlantılı eğriye yol oluşturulmaktadır. Bu nedenle, bir görüntüye bir kenar algılama algoritması uygulamak, işlenecek veri miktarını önemli ölçüde azaltmaktadır. Ayrıca, bir görüntünün önemli yapısal özelliklerini korurken daha az ilgili olarak kabul edilebilecek bilgileri filtrelemektedir. Kenar saptama adımı başarılı olursa, orijinal görüntüdeki bilgi içeriklerini yorumlamanın sonraki görevi bu nedenle büyük ölçüde basitleştirilebilmektedir. Bununla birlikte, orta düzeyde karmaşıklığa sahip gerçek hayat görüntülerden bu tür ideal kenarları elde etmek her zaman mümkün olmamaktadır.
Önemsiz görüntülerden çıkarılan kenarlar genellikle parçalanma nedeniyle engellenir. Kenar eğrileri birbirine bağlı değildir, eksik kenar bölümlemeleri (segmentleri) ve görüntüdeki ilginç olgulara karşılık gelmeyen yanlış kenarların yanı sıra eksik kenar parçalarının olmadığı anlamına gelir. Bu nedenle görüntü verilerinin yorumlanması sonraki görevi karmakarışık bir hal almaktadır.
Kenar özellikleri

Üç boyutlu bir sahnenin iki boyutlu bir görüntüsünden çıkarılan kenarlar, bakış açısına bağlı veya bağımsız olarak sınıflandırılabilir. Bakış açısından bağımsız bir kenar, tipik olarak, üç boyutlu nesnelerin yüzey işaretleri ve yüzey şekli gibi doğal özelliklerini yansıtmaktadır. Bakış açısına bağlı bir kenar, bakış açısı değiştikçe değişmektedir. Ayrıca tipik olarak birbirini kapatan nesneler gibi sahnenin geometrisini yansıtmaktadır.
Tipik bir kenar, örneğin bir kırmızı renk bloğu ile bir sarı blok arasındaki sınır olabilir. Bir çizgi, değişmeyen bir arka plan üzerindeki farklı bir renkteki az sayıda piksel olabilir. Bu nedenle, genellikle çizginin her iki tarafında bir kenar bulunmaktadır.
Basit bir kenar modeli

Bazı araştırmacılar kenarlarının tespitinin ideal basamaklarla olduğunu düşünse de, doğal görüntülerden elde edilen kenarlar genellikle ideal basamak kenarları değildir. Bunun yerine normalde aşağıdaki etkilerden bir veya birkaçından etkilenirler:
sonlu bir alan derinliği ve sonlu nokta yayılma fonksiyonunun neden olduğu bir odak bulanıklığı,
sıfır yarıçaplı olmayan ışık kaynakları tarafından oluşturulan gölgelerin neden olduğu yarı gölgeli bir bulanıklık ve
düzgün bir nesnede gölgeleme.
Birkaç araştırmacı, pratik uygulamalarda kenar bulanıklığının etkilerini modellemek için ideal adım kenar modelinin en basit uzantısı olarak Gauss düzgünleştirilmiş adım kenarını kullanmaktadır.
Böylece, x=0'da tam olarak bir kenarı olan tek boyutlu bir f görüntüsü şu şekilde modellenmektedir:
Kenarın sol tarafında, yoğunluk  I_{\ell }=\lim _{x\rightarrow -\infty }f(x), sağ tarfındaki yoğunluk ise  I_{r}=\lim _{x\rightarrow \infty }f(x) ile ifade edilmektedir. Ölçek parametresine kenarın bulanıklık ölçeği denir. İdeal olarak bu ölçek parametresi, görüntünün gerçek kenarlarını bozmamak için görüntünün kalitesine göre ayarlanmaktadır.
Önemsiz bir görev mi?

Kenar algılamanın önemsiz bir iş olmadığını göstermek için, aşağıdaki tek boyutlu sinyalde kenarları algılama problemi incelendiğinde daha iyi açıklanmaktadır. Burada sezgisel olarak 4. ve 5. pikseller arasında bir kenar olması gerektiği söylenebilir.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 5 | 7 | 6 | 4 | 152 | 148 | 149 |

Eğer 4. ve 5. pikseller arasındaki yoğunluk farkı daha küçük olsaydı ve komşu pikseller arasındaki yoğunluk farkları daha yüksek olsaydı, piksellere karşılık gelen bölgede bir kenar olması gerektiği kolayca söylenememekteydi. Ayrıca, bu durumun birkaç kenarın olduğu bir durum olduğu iddia edilmektedir.
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 5 | 7 | 6 | 41 | 113 | 148 | 149 |

Bu nedenle, iki komşu piksel arasındaki yoğunluk değişiminin ne kadar büyük olması gerektiğine dair belirli bir eşiği kesin olarak belirtmek, bu pikseller arasında bir kenar olması gerektiğini söylemek için her zaman bu kadar rahat olmamaktadır. Aslında, sahnedeki nesneler özellikle basit olmadıkça ve aydınlatma koşulları iyi kontrol edilemedikçe kenar algılamanın önemsiz bir sorun olarak görülmektedir. Örneğin, yandaki kızın görüntüsünden çıkarılan kenarlara bakıldığında sadece istenilen kenarlara ulaşıldığı görülmektedir.
Metodlar

Kenar tespiti için birçok yöntem vardır. Bunların çoğu arama tabanlı ve sıfır geçiş tabanlı olmak üzere iki kategoride gruplandırılabilir. Arama tabanlı yöntemler, önce kenar kuvvetinin bir ölçüsünü hesaplayarak, genellikle gradyan büyüklüğü gibi birinci dereceden türev ifadeyi hesaplamaktadır. Ardından gradyan büyüklüğünün yerel yönlü maksimumunu aramaktadır. Son adımda ise yerel yönelimin hesaplanmış bir tahminini kullanarak kenarları tespit etmektedir. Sıfır geçiş tabanlı yöntemler, genellikle Laplacian filtresinin sıfır geçişlerini veya doğrusal olmayan bir diferansiyel ifadenin sıfır geçişlerini bulmak için görüntüden hesaplanan ikinci dereceden bir türev ifadesinde sıfır geçişlerini aramaktadır. Kenar algılamaya yönelik bir ön işleme adımı olan, Gauss yumuşatma  aşaması neredeyse her zaman uygulanmaktadır.
Yayınlanmış olan kenar algılama yöntemleri, esas olarak uygulanan yumuşatma filtrelerinin türleri ve kenar mukavemeti ölçülerinin hesaplanma şekli bakımından farklılık göstermektedir. Birçok kenar algılama yöntemi, görüntü gradyanlarının hesaplanmasına dayandığından, x ve y yönlerinde gradyan tahminlerini hesaplamak için kullanılmaktadır. Bu hesaplamalar filtre türlerinde de farklılık göstermektedir.
Bir dizi farklı kenar algılama yöntemine ilişkin araştırmalar (Ziou ve Tabbone 1998);
Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Ansiklopedisi'ndeki kenar algılama ile ilgili makaleler.
Matematik Ansiklopedisi'ndeki kenar algılamayla ilgili makaleler.
Metodlar > Canny

John Canny, algılama, lokalizasyon ve tek bir kenara uygulanan çoklu tepkileri en aza indirmek için kriterleri verilen optimal bir yumuşatma filtresin uygulamayı düşünmekteydi Eldeki bilgiler verilen optimal filtrenin dört üstel terimin toplamı olduğunu göstermekteydi. Ayrıca, bu filtrenin gauss filtrelerinin birinci dereceden türevleri tarafından iyi bir şekilde tahmin edilebileceğini de gösterdi. Canny, ayrıca maksimum olmayan bastırma kavramını da tanıttı. Bu kavram, ön yumuşatma filtreleri uygulandığında, kenar noktalarının, gradyan büyüklüğünün gradyan yönünde yerel bir maksimum kabul ettiği noktalar olarak tanımlandığını açıklamaktaydı. Gradyan yönü boyunca 2. türevin sıfır geçişini aramak ilk olarak Haralick tarafından önerilmişti. Bu uygulamayı Marr-Hildreth (Laplacian'ın sıfır geçiş filtresine) kenar dedektörüne bağlayan modern bir geometrik varyasyonel anlam bulmak yaklaşık 20 yıl sürdü. Bu gözlem, Ron Kimmel ve Alfred Bruckstein tarafından sunuldu.
Bu çalışmalar bilgisayarlı görmenin ilk zamanlarında yapılmış olmasına rağmen, Canny kenar dedektörü (varyasyonları dahil) hala son teknoloji bir kenar dedektör olarak bilinmektedir. Canny'den daha iyi performans gösteren kenar dedektörleri genellikle daha uzun hesaplama süreleri veya daha fazla sayıda parametre içremesi gerektirmektedir.
Canny-Deriche detektörü, ayrı bir bakış açısından başlayıp daha sonra üstel filtreler veya Gauss filtreleri yerine görüntü yumuşatma için bir dizi özyinelemeli filtreye yol açmasına rağmen, Canny kenar dedektörü ile benzer matematiksel kriterlerden türetilmiştir.
Metodlar > Diğer birinci dereceden yöntemler

Giriş görüntüsünden veya düzleştirilmiş bir versiyonundan görüntü gradyanlarını tahmin etmek için farklı gradyan operatörleri uygulanmaktadır. En basit yaklaşım, merkezi farklılıkları kullanmaktır:
Aşağıdaki ifadeler, filtre maskelerinin görüntü verilerine uygulanmasına karşılık gelmektedir:
İyi bilinen ve daha önceki Sobel operatörü aşağıdaki filtrelere dayanmaktadır:
Birinci dereceden görüntü türevlerinin bu tür tahminleri göz önüne alındığında, gradyan büyüklüğü şu şekilde hesaplanır:
Gradyan yönü ise aşağıdaki ifade ile bulunmaktadır:
Prewitt, Roberts cross, Kayyali 19 Ocak 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.  e Frei-Chen operatörlerinde görüntünün gradyanını tahmin etmek için diğer birinci dereceden fark operatörleri kullanılmaktadır.
Düşük SNR görüntüsünde kenar tanıma sorununu önlemek için filtre boyutunu genişletmek mümkündür. Bu işlemin maliyeti çözüm açısından kayıp yaratmaktadır.
Metodlar > Eşik oluşturma ve bağlama

Kenar kuvvetinin bir ölçüsünü hesapladıktan sonra, bir görüntü noktasında kenarların bulunup bulunmadığına karar vermek için bir eşik uygulanmaktır. Eşik ne kadar düşükse, o kadar fazla kenar algılanmaktadır. Sonuç olarak ise gürültüye ve görüntüdeki ilgisiz özelliklerin kenarlarını tespit etmeye giderek daha duyarlı hale gelmektedir. Tersine, yüksek bir eşik, ince kenarları kaçırabilir veya parçalanmış kenarlara neden olabilmektedir.
Eşik sadece gradyan büyüklük görüntüsüne uygulanırsa, elde edilen kenarların daha kalın olması beklenmektedir. Bir tür kenar inceltme sonrası işlemene gerek duymaktadır. Maksimum olmayanı bastırma ile tespit edilen kenarlar, kenar eğrileri tanımı gereği ince hale gelmektedir. Kenar pikselleri, bir kenar bağlama (kenar izleme) prosedürü ile kenar poligonuna bağlanabilir. Ayrık bir ızgarada, maksimum olmayanı bastırma aşaması, birinci dereceden türevler kullanılarak gradyan yönünü tahmin etmektedir. Ardından gradyan yönünü 45 derecenin katlarına yuvarlamaktedır. Son olarak tahmini gradyandaki büyüklüğünün değerlerini karşılaştırarak uygulanabilmektedir.
Eşikleme için uygun eşik sorununu halletmek için yaygın olarak kullanılan bir yaklaşım, histerezis ile eşikleme kullanmaktır. Bu yöntem, kenarları bulmak için birden çok eşik kullanır. Bir kenarın başlangıcını bulmak için üst eşiği kullanarak başlıyoruz. Bir başlangıç noktamız olduğunda, alt eşiğin üzerine çıktığımızda bir kenarı işaretleyerek, görüntü pikseli boyunca kenarın yolunu piksel piksel izleriz. Sınırımızı işaretlemeyi yalnızca değer alt eşiğimizin altına düştüğünde durdururuz. Bu yaklaşım, kenarların muhtemelen sürekli eğriler halinde olduğu varsayımını yapar ve görüntüdeki her gürültülü pikselin bir kenar olarak işaretlendiği anlamına gelmeden, daha önce gördüğümüz bir kenarın soluk bir bölümünü izlememize izin verir. Ancak yine de uygun eşikleme parametreleri seçme sorunumuz var ve uygun eşik değerleri görüntü üzerinde değişebilir.
Metodlar > İkinci dereceden yaklaşım methodları

Bazı kenar algılama operatörleri yoğunluğun ikinci dereceden türevlerine dayanmaktadır. Bu yoğunluk gradyanındaki değişim oranını yakalamaktadır. Bu nedenle, ideal sürekli durumda, ikinci türevdeki sıfır geçişlerin tespiti, gradyandaki yerel maksimumları yakalakmatadır.
Eski bir uygulama olan Marr-Hildreth filtresi, Gauss düzgünleştirilmiş bir görüntüye uygulanan Laplacian filtresinin sıfır geçişlerinin saptanmasına dayanmaktadır. Bununla birlikte, bu operatörün gradyan büyüklüğünün yerel minimumlarına karşılık gelen yanlış kenarları da döndüreceğini göstermektedir. Ayrıca, bu operatör kavisli kenarlarda zayıf lokalizasyon verecektir. Bu nedenle, bu operatör bugün esas olarak tarihsel ilgi çekmektedir.
Metodlar > İkinci dereceden yaklaşım methodları > Diferansiyel/ Türev Alma

Alt piksel doğruluğu ile kenarları otomatik olarak algılayan daha rafine bir ikinci dereceden kenar algılama yaklaşımı, gradyan yönünde ikinci dereceden yönlü türevin sıfır geçişlerini algılamak için aşağıdaki diferansiyel yaklaşımı kullanmaktadır:
Lindeberg tarafından önerilen maksimum olmayan bastırma gereksinimini ifade etmenin diferansiyel geometrik yolunda,  her görüntü noktasına v-yönü gradyan yönüne paralel olan bir yerel koordinat sistemi (u,v) tanıtılmaktadır. Görüntünün Gauss yumuşatma ile önceden yumuşatıldığını ve ölçekte bir ölçek uzayı temsilinin hesaplandığını varsayarsak, birinciye eşit olan ölçek uzayı temsilinin L(x,y;t) gradyan büyüklüğüne ihtiyaç duyulmaktadır. V-yönündeki Lv sert yönlü türev, sıfıra eşit v-yönündeki birinci dereceden yönlü türevine sahip olmalıdır.
v -yönündeki ikinci dereceden Lv yönlü türev negatif olmalıdır, yani:
L_{x},L_{y},\ldots ,L_{yyy}, cinsinden yazılan yerel kısmi türevler cinsinden açık bir ifade olarak yazılan bu kenar tanımı, diferansiyel değişmezin sıfır geçiş eğrileri olarak ifade edilmektedir.
aşağıdaki diferansiyel değişmezde bir işaret koşulu sağlanmaktadır:
orijinal görüntünün bir Gauss çekirdeği ile yumuşatılmasıyla elde edilen bir ölçek uzayı temsilinden L hesaplanan kısmi türevleri belirtilmektedir. Bu şekilde, kenarlar otomatik olarak alt piksel doğruluğu ile sürekli eğriler olarak elde edilmektedir. Histerezis eşikleme, bu diferansiyel ve alt piksel kenar segmentlerine de uygulanmaktadır.
Uygulamada, birinci dereceden türev yaklaşımları, yukarıda açıklandığı gibi merkezi farklarla hesaplanabilirken, ikinci dereceden türevler, aşağıdaki ifadelere göre ölçek alanı temsili L'den hesaplanabilir:
Aşağıdaki ifadeler, filtre maskelerine karşılık gelmektedir.
Üçüncü mertebeden işaret koşulu için daha yüksek mertebeden türevler benzer bir şekilde elde edilmektedirler.
Metodlar > Faz merkezli taban

Kenar algılama tekniklerindeki yeni bir gelişmeye örnek, kenar konumlarını bulmak için bir frekans alanı yaklaşımını benimsemesi verilebilir. Faz uyumu yöntemleri, bir görüntüde frekans alanındaki tüm sinüzoidlerin fazda olduğu yerleri bulmaya çalışmaktadır. Bu konumlar, kenarın uzamsal alandaki yoğunlukta büyük bir değişiklikle temsil edilip edilmediğine bakılmaksızın, genellikle algılanan bir kenarın konumuna karşılık gelmektedir. Bu tekniğin önemli bir faydası, Mach bantlarına güçlü bir şekilde tepki vermesi ve tipik olarak çatı kenarlarında bulunan yanlış pozitiflerden kaçınmasıdır. Bir çatı kenarı, gri seviyeli bir profilin birinci dereceden türevinde bir süreksizlik sağlamaktadır.
Metodlar > Fizikte kenar algılama

Faz gerdirme dönüşümü veya PST, sinyal ve görüntü işlemeye yönelik fizikten ilham alan bir hesaplama yaklaşımıdır. Yardımcı programlarından biri, özellik algılama ve sınıflandırma için kullanılmaktadır. PST, zaman uzatmalı dağıtmalı Fourier dönüşümü üzerine yapılan araştırmanın bir yan ürünüdür. PST, tasarlanmış 3B dağılım özelliğine (kırılma indeksi) sahip bir kırınım ortamı aracılığıyla yayılmayı taklit ederek görüntüyü dönüştürmektedir. İşlem, dağılım profilinin simetrisine dayanmaktadır. Ayrıca dağılımın öz fonksiyonları veya gerilme modları açısından anlaşılabilmektedir.  Ancak dijital görüntülerde PST, faz kontrast mikroskobu ile benzer işlevleri yerine getirmektedir. PST, dijital görüntülerin yanı sıra zamansal, zaman serileri ve verilere de uygulanmaktadır.
Metodlar > Alt Piksel

Kenar algılamanın kesinliğini artırmak için, eğri uydurma, moment tabanlı,  yeniden yapılandırma ve kısmi alan etkisi yöntemleri dahil olmak üzere çeşitli alt piksel teknikleri önerilmektedir.  Bu yöntemlerin farklı özellikleri mevcuttur. Eğri uydurma yöntemleri hesaplama açısından basittir ancak gürültüden kolayca etkilenmektedir. Moment tabanlı yöntemler, gürültünün etkisini azaltmak için integral tabanlı bir yaklaşım kullanmaktadır. Ancak bazı durumlarda daha fazla hesaplama gerekmektedir. Yeniden yapılandırma yöntemleri, bir eğri oluşturmak ve eğrinin tepe noktasını alt piksel kenarı olarak bulmak için yatay gradyanlar veya dikey gradyanlar kullanmaktadır. Kısmi alan etkisi yöntemleri, her piksel değerinin, o pikselin içindeki kenarın her iki yanındaki alana bağlı olduğu ve her kenar pikseli için doğru bireysel tahmin ürettiği hipotezine dayanmaktadır. Moment tabanlı tekniğin bazı varyantlarının, izole edilmiş kenarlar için en doğru olduğu gösterilmektedir.
Bir fotoğrafa uygulanan Canny Kenar Algılama
Faz Uzatma Dönüşümü (PST) kullanılarak bir görüntüde (St Paul Katedrali, Londra) özellik geliştirme-kenar algılama. Sol panel orijinal görüntüyü, sağ panel ise PST kullanılarak algılanan özellikleri göstermektedir
Anjiyografik bir görüntüde kenar algılama. Sol tarafta, piksel seviyesinde kenar tespiti yapılmaktadır. Sağda, alt piksel kenar algılama, pikselin içindeki kenarı tam olarak konumlandırmaktadır.
Arcturopsis

Arcturopsis Arcturidae familyasına bağlı bir cinstir.
Anne Rice

| Anne Rice |
| --- | --- |
Anne Rice, 2006
Doğum: Howard Allen Frances O'Brien 4 Ekim 1941(1941-10-04) New Orleans, Louisiana, ABD
Ölüm: 11 Aralık 2021 (80 yaşında)
Takma adlar: Anne Rampling, A. N. Roquelaure
Meslek: Yazar
Eğitim: San Francisco Eyalet Üniversitesi
Tür: Korku kurgu, erotizm, fantezi edebiyatı
Evlilikler: Stan Rice (e. 1961–2002; ölüm)
Çocuklar:  Michele Rice (1966–1972)  Christopher Rice (d. 1978) 
Akrabalar: Alice Borchardt (kız kardeşi)
Resmî site
annerice.com
Anne Rice (d. 4 Ekim 1941 – ö. 11 Aralık 2021), Amerikalı yazar.
İlk adı 'Howard Allen Frances O'Brien'dir. Katolik bir İrlanda asıllı ailenin ikinci kızı olarak dünyaya gelmiştir. Anne ismini, okula gittiğinde adını söylemeye utanması nedeniyle kullanmıştır ve daha sonra da böyle tanınmayı tercih etmiştir. Anne Rice'ın eserleri goth akımında önemli etkiler yapmıştır. New Orleans, Louisiana'da doğan ve ömrünün büyük kısmını burada geçiren Rice'ın birçok hikâyesi de bu bölgede geçer. Anne Rice, Avrupa'da çeşitli üniversitelerde 'Vampire Literature Studies' şeklinde kürsüler kurulmasına sebebiyet vermiştir. Kitaplarının başlıca konuları vampirler, mumyalar ve cadılardır. Yazılarında sado-mazoşist öğeler de bulunur. 1961'de Stan Rice ile evlenmiş, Michele ismini verdikleri bir kızları olmuştur. Michele 1972 yılında lösemiden ölmüştür. Interview with the Vampire'daki Claudia adlı küçük bir kız çocuğu olan vampir kızın kaybettiği Michele'e hem yaşı hem görünüşü bakımından benzediği ileri sürülmektedir. 1978 yılında Christopher adını verdikleri bir oğulları olmuştur. Romanlarından uyarlanan iki film: Interview with the Vampire, Queen of the Damned. Ayrıca Lestat, Broadway müzikali olarak da uyarlanmıştır. Yakın zamanda ateizmden çocukluk inancı olan katolikliğe dönüş yapan Rice, İsa üzerine romanlar yazmaya başlamıştır.
Kitapları

Vampirle Görüşme (Interview with the Vampire) (1976)
Tüm Azizler Bayramı (1979)
Cennete Seslenmek (1982)
Uyuyan Güzelin Talebi (1983)
Güzelliğin Cezası (1984)
Vampir Lestat (1985)
Exit to Eden (1985)
Güzelliği Serbest Bırakma (1985)
Belinda (1986)
Lanetliler Kraliçesi (1988)
Mumya (1989)
Büyüleyici Zaman (1990)
Vücut Hırsızının Masalı (1992)
Lasher (1993)
Taltos (1994)
Şeytanla Dans (1995)
Hizmetçinin Kemikleri (1996)
Keman (1997)
Pandora (1998)
Armand (1998)
Vittorio the Vampire (1999)
Merrick (2000)
Kan ve Altın (2001)
The Master of Rampling Gate (2002)
Blackwood Farm (2002)
İlahi Kan (2003)
Arctozenus

Arctozenus, Paralepididae familyasına bağlı bir balık cinsidir.
Arcturididae

Arcturididae, Isopoda takımına bağlı bir hayvan familyasıdır.
Antirrhinum bilbilitanum

Antirrhinum bilbilitanum, Antirrhinum cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Antirrhinum australe

Antirrhinum australe, Antirrhinum cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Aristolochia tresmariae

Aristolochia tresmariae, Aristolochia cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Konuyla ilgili yayınlar

Ferris. (1927). In: Contrib. Dudley Herb. 1: 68.
Ariane (Hollanda prensesi)

Hollanda Prensesi Ariane, Orange-Nassau Prensesi (Ariane Wilhelmina Máxima Inés van Oranje-Nassau; 10 Nisan 2007) Hollanda kralı Willem-Alexander ve Kraliçe Máxima'nın üçüncü ve en küçük kızıdır. Prenses Ariane, Hollanda Kraliyet Ailesinin bir üyesidir ve şu anda Hollanda tahtının üçüncü varisidir. Kendisinden önce 2003 doğumlu ablası Catharina-Amalia ve ondan sonra 2005 doğumlu ablası Prenses Alexia tahtın varisidir.
Ankara Ekspresi

Başlığın diğer anlamları için Ankara Ekspresi (anlam ayrımı) sayfasına bakınız.
Ankara Ekspresi, TCDD Taşımacılık tarafından Ankara – İstanbul-Halkalı güzergâhında her gün karşılıklı bir sefer işletilen anahat trenidir. Trenlerin 280 kişilik 4 Pulman Vagonu, 80 kişilik 4 Yataklı Vagonu ve 1 Yemekli Vagonu mevcuttur.
Önceden Ankara – Haydarpaşa arası tamamen yataklı vagonlarla işletilen ve 24 Temmuz 2014 tarihinde Ankara – İstanbul YHT hattının açılmasıyla seferleri sonlandırılan tren hattı, 5 Temmuz 2019 tarihinde bu kez Ankara – Halkalı güzergahında tekrar hizmet vermeye başlamıştır.
Seferler

Günlük karşılıklı 1 adet seferin düzenlendiği tren hattında sefer süresi yaklaşık 8 saat 30 dakikadır. İstanbul – Ankara arası tren ücreti Eylül 2023 itibarıyla 390₺ olarak belirlenmiştir.
| İstanbul – Ankara> İstasyon.İstasyon | İstanbul – Ankara> 12002.Hareket saati |
| --- | --- |
İstanbul: 22:05
Ankara: 06:54
Yolculuk Süresi: 8 sa 49 dk
Ankara – İstanbul
İstasyon: 22001
İstasyon: Hareket saati
Ankara: 22:00
İstanbul: 06:19
Yolculuk Süresi: 8 sa 19 dk
Görseller

Ankara Garında bekleyen tren
2006 yılındaki lokomotif
Aristolochia tithonusiana

Aristolochia tithonusiana, Aristolochia cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Konuyla ilgili yayınlar

Buchwalder, & Wanke. (2014). In: Austral. Syst. Bot. 27(1): 54.
Aristolochia thotteaeformis

Aristolochia thotteaeformis, Aristolochia cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Konuyla ilgili yayınlar

Do, T. V., & Luu. (2022). In: Phytotaxa 547(2): 168.
Aristolochia tonduzii

Aristolochia tonduzii, Aristolochia cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Konuyla ilgili yayınlar

Schmidt, O. C. (1927). In: Repert. Spec. Nov. Regni Veg. 23: 284.
Aristolochia tequilana

Aristolochia tequilana, Aristolochia cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Konuyla ilgili yayınlar

Watson, S. (1887). In: Proc. Am. Acad. 22: 447.
Articullichirus

Articullichirus, Callichiridae familyasına bağlı bir hayvan cinsidir.
Aristolochia teretiflora

Aristolochia teretiflora, Aristolochia cinsine bağlı bir bitki türüdür.
Konuyla ilgili yayınlar

Pfeifer. (1970). In: Taxon. Rev. Pentandr. Arist. 105.
Archival Disc

| --- | --- |

Medya tipi: Optik disk
Kapasite: 300 GB, 500 GB, 1 TB
Okuma sistemi: 155-405 nm diyot lazer,  Sayısal Açıklık NA=0.85
Yazma sistemi: 405 nm diyot lazer
Geliştirici: Sony Corporation  Panasonic Corporation
Boyut: 120 mm (4,7 in) çap,  1.2 mm kalınlık
Ağırlık: 16 gram (0.56 oz)
Kullanımı: Uzun süreli veri depolama
Archival Disc (AD), (Türkçe: Arşiv Diski), uzun süreli sayısal depolama için tasarlanmış bir optik disk depolama ortamı. Sony ve Panasonic'a ait bir ticari markanın adıdır. İlk olarak 10 Mart 2014'te ilân edilen ve 2015'in ikinci çeyreğinde tanıtılan disklerin, toz ve suya ek olarak sıcaklık ve nem değişikliklerine dayanabilmesi ve diskin en az 50 yıl boyunca okunabilir olmasını sağlaması amaçlanmıştır. Sony ve Panasonic arasında yeni nesil optik medya standardını ortaklaşa geliştirme anlaşması ilk olarak 29 Temmuz 2013'te duyuruldu.
Diskler 2016 yılında Panasonic tarafından seri olarak üretildi.
Özellikler

Diskler, ilk sürümlerinde 300 gigabayt veri tutacak şekilde tasarlanmıştı, daha sonra disklerin ikinci bir sürümü 500 gigabayta kadar tutacaktı ve sonunda disklerin üçüncü bir sürümü, her iki şirketin yol haritası planlarına dayanarak bir terabayta kadar veri depolayabilecekti.
Sony ve Panasonic tarafından ortaklaşa geliştirilen Archival Disc standardı, dar hat aralıklı karışma iptali, yüksek doğrusal yoğunluklu semboller arası girişim iptali ve çok seviyeli kayıt gibi sinyal işleme teknolojilerini kullanacaktır. Disk yapısı, her iki tarafta üç katman ve bir düz ve oluk formatı ile çift taraflı olacak. İz aralığı 0.225 µm, veri biti uzunluğu 79.5 nm'dir ve standart Reed-Solomon hata düzeltmesi yöntemini kullanacaktır.