Глеб жемчугов и оля ветер. Ольга ветер откровенничает о новых отношениях. Экс-супруга Глеба Жемчугова оставила его в начале этого года, получив официальный развод. Практически сразу стало известно, что у Ольги есть новые отношения. Фолловеры были уверены,
С этой статьей читают:
История отношений и на проекте «Дом-2» одна из самых трагических.
Пример того, как на глазах всех участников реалити-шоу и всех телезрителей может разрушиться, когда-то такая крепкая и дружная семья.
Где вроде бы была и любовь, и забота… А самое главное – где есть долгожданный, любимый обоими родителями ребенок.
Познакомились Глеб Жемчугов и Ольга Ветер в Китае. Молодой человек на тот момент работал там в одном из популярных ночных клубов арт-директором, отвечающим за все увеселительные и развлекательные программы заведения.
Дела шли успешно, клуб был востребован и благодаря, отчасти невероятной харизме и энергии простого парня Глеба Жемчугова.
И действительно, будущий участник реалити-шоу «Дом-2», прославившийся своими пьянками и загулами, родился и вырос в маленьком, мало кому известном поселке под красочным и говорящим названием Кавалерово, что расположился недалеко от Владивостока.
Вот что-что, а кавалером, воздыхателем и ценителем женских прелестей Глеб был практически с рождения . Он рос в меру талантливым, в меру обаятельным парнем. И, возможно, стал бы у себя на малой Родине первым парнем на селе, если бы не постоянные, ничем не оправданные амбиции по своему поводу! Они и довели парня до Китая, где он и начал свою сольную, так сказать, деятельность в ночном клубе.
Именно там, на подтанцовках работала и Оленька Ветер. Девушка с кошачьими глазами и повадками. Естественно, молодой человек сразу выделил ее из общей толпы танцовщиц и, недолго думая, и, не сильно заморачиваясь, стал ухаживать за ней.
Все, как всегда в его «джентльменском наборе»: цветы, конфеты, надувные воздушные шарики в лучшем случае. Им было хорошо и весело друг с другом там, в далеком Китае.
Глеб Жемчугов и Ольга Ветер снимали небольшую квартирку на окраине городка, где часто собирались веселые компании. Не раз боевой Ольге Ветер приходилось буквально, физически отбивать от своего парня лихих девах, в очередной попойке положивших глаз на крупного баламута.
Были случаи, когда девушка, возвращаясь, домой, находила там посторонних лиц женского пола. Ей даже однажды пришлось спустить с лестницы двух задержавшихся «подруг», приняв всяческие доступные меры для их скорейшего спуска с третьего этажа.
Девушка билась за свое счастье, как могла. Она спасла Глеба, когда тот опустился на дно под названием «алкогольная зависимость».
Врачи предупреждали – возврат практически невозможен. Слишком увлекся молодой человек горячительными напитками. Слишком уверенно чувствует себя эта болезнь в его теле, в измененном под действием алкоголя сознании! Даже родители не знали, через что прошел их сын и кто был все эти страшные дни реабилитации рядом!
Но решающим, переломным периодом в их столь хаотичной жизни стало известие о том, что они скоро станут родителями.
После этого Глеб, будучи там, в Китае, ни разу не прикоснулся к алкоголю. Ольга Ветер не могла нарадоваться на будущего папу. Глеб Жемчугов и Ольга Ветер вернулись в Россию, и уже в Сибири 10 октября 2014 года сыграли свадьбу.
В 2015 у них появился обожаемый и мамой и папой сынишка Михаил, прямо по образу и подобию Глеба. Один в один!
В этом же году Глеб принимает решение вернуться на реалити-шоу , откуда его неоднократно выгоняли, в основном по причине пьянства и разгильдяйства.
С этой статьей часто читают:
Только прийти он решил как глава семейства, достойный муж и отец. О, как же хотелось всем телезрителям и участникам верить, в то что «черного кобеля» все-таки можно «вымыть добела!». Что безалаберный, но такой талантливый и обаятельный Глеб Жемчугов, он же Клубничка, взялся наконец-то за ум!
Как умиляло всех, когда он, такой большой и сильный, так трепетно относится к своему малышу: кормит его с ложечки, переодевает, меняет ему памперсы, купает, гуляет с Мишенькой по периметру. Сначала с колясочкой, потом на руках. Миша даже ходить начал на знаменитой телестройке.
Глядя на этого забавного малыша, так хотелось верить, что Глеб Жемчугов и Ольга Ветер будут вместе всегда! Но чуда не случилось.
Постоянные измены Глеба Клубнички (как моральные, так и физические), обсуждение с участниками реалити-шоу их интимной жизни, существование под постоянным прицелом камер, сделали свое дело. Как только молодая мамочка не билась: и себя меняла, худела, и преображала прическу и мейкап. Все бесполезно.
И тогда она поняла, что не себя нужно менять, а мужчину! Ольга Ветер, осознав, что мужа ей никогда не изменить, приняла решение развестись и покинуть с ребенком телепроект. В 2016 году Ольга Ветер выиграла конкурс «Человек года».
Чуть позже в очередной раз был изгнан с проекта за неподобающее поведение. Девушка нашла себе достойного мужчину и живет с ним в своем родном городе. Мишу любят все по прежнему, и папе Глебу разрешается с ним не только видеться, но и нянчится, забирать на выходные.
Ольга Ветер (Жемчугова)
Ольга Ветер (в замужестве Жемчугова). Родилась 9 апреля 1993 года в Братске. Участница шоу «Дом-2».
Рост Ольги Ветер: 170 сантиметров.
Ольга Ветер по знаку зодиака: Овен.
У нее была младшая сестра Люба, которая в августе 2015-го в 19-летнем возрасте погибла, упав с балкона второго этажа. Девушка получила травмы несовместимые с жизнью. Для Ольги и ее родителей это происшествие стало сильным шоком.
В детстве увлекалась танцами. Затем стала профессиональной танцовщицей. Выступала на сцене иркутских ночных клубов, затем уехала работать в Китай. Там она выступала в шоу с довольно откровенными номерами в стилях гоу-гоу и стрип-пластика.
В Китае познакомилась с Глебом Жемчуговым — своим будущим супругом. Это произошло прямо в клубе, где она танцевала. Глеб — шоумен, рэпер и ведущий концертов.
10 октября 2014 года Ольга и Глеб сыграли свадьбу в Братске, а ззатем продолжили работу в Китае.
Именно Глеб Жемчугов привел Ольгу на шоу «Дом-2», на котором бывал еще до знакомства со своей супругой. На скандальном проекте Жемчугова телезрители знали под прозвищем Клубничка. Его несколько раз выгоняли с периметра, но затем приглашали вновь.
Наконец, он вернулся вместе с женой и сыном.
Как объяснили супруги Жемчуговы свой приход на проект, они не хотят расставаться друг с другом и считают вполне возможным жить и воспитывать ребенка перед неустанно следящими телекамерами.
Ольга Ветер и Глеб Жемчугов поселились в VIP-домик, который ранее занимала другая телевизионная семья — Алиана и Александр Гобозовы.
Правда, появление пары на проекте тут же было омрачено выше упомянутой трагедией с сестрой Ольги — им пришлось на время покинуть шоу. Однако затем пара вернулась.
Участие в проекте сопровождалось откровениями ее мужа перед камерами относительно подробностей их интимной жизни. Это приводило к ссорам среди супругов.
Ветер-Жемчугова, будучи постоянно занятой ребенком, в кадре появляется не очень часто — как правило, в ситуациях, касающихся мужа. Больше времени девушка уделяет общению в соцсетях, где завоевала успех среди одних подписчиков и врагов среди других.
Она часто вступает в дискуссии, ругаясь с подписчиками и колко отвечая на комментарии недоброжелателей.
Пластические операции Ольги Ветер
Также в ходе проекта Ольга решилась на глубокие изменения своей внешности.
Так, ее небольшая грудь совершенно обвисла после родов и кормления ребенка. И Ольга решила сделать подтяжку вместе с внедрением имплантантов для обеспечения симметрии бюста. Весь процесс она описывала в соцсетях.
Сначала ей была выполнена мастопексия — подтяжка груди. Затем были установлены импланты каплевидной формы, а после — осуществлена подтяжка асимметричной железы. До пластики она была обладательницей бюста небольшого размера, но и кардинально увеличивать ее не стала. В итоге телезвезда получила второй размер груди.
Как признавалась Ветер, период реабилитации проходил сложно: грудь болела и она все время нарушала запрет доктора, который не разрешил ей поднимать малыша первые месяцы после пластики.
Ольга Ветер — подтяжка груди
Затем Ольга Ветер взялась за свои губы.
Ольга Ветер — увеличение губ
Многие подозревают, что Ольга сделала и другие манипуляции со своим лицом у пластических хирургов. Также в ходе участия в проекте она сделала коррекцию бровей, сменила окраску волос на огненно-рыжий. Ее внешность изменилась весьма радикально.
Ольга Ветер стала победителем конкурса «Человек года». Она уверенно вышла в финал, а 18 августа 2016 года на церемонии финального голосования было объявлено, что зрители выбрали именно ее.
С Глебом Оля Ветер познакомилась в Китае. Молодой человек работал в Маньчжурии, занимая должность творческого руководителя в одном из клубов. В этом увесилительном заведении он и встретил Олю, которая работала там танцовщицей.
Молодые люди полюбили друг друга, подали заявление в ЗАГС и вскоре поженились.
В марте 2015 года в семье Жемчуговых родился сын, которого назвали Мишей.
До знакомства с Олей Глеб уже успел несколько раз прийти и покинуть проект «Дом-2». После свадьбы он вновь решил вернуться на телестройку, но в этот раз не в поисках любви, а чтобы полностью посвятить себя семье и доказать жене, что он навсегда покончил с разгульным образом жизни.
Но, похоже, в планы парочки входила не только жизнь на проекте в доказательство искренности своих отношений, а пластические операции, о которых Ольга Жемчугова давно мечтала.
Ольга Жемчугова до и после подтяжки груди
Ольга Жемчугова до операции чувствовала себя неуверенно из-за изменившейся после родов фигуры. После беременности и периода лактации ее грудь обвисла, к тому же у нее появилась сильная асимметрия. Ей стало казаться, что ее супруг стал уделять ей меньше внимания и начал флиртовать с другими героинями проекта. Оценив результаты до и после девушек, которые на проекте «Дом-2» удачно сделали пластику груди (среди них и ведущая Ксения Бородина , и экс-участница шоу Вика Романец), Ольга Жемчугова и сама отправилась на операцию.
Проблема Жемчуговой решилась в три этапа. Сначала ей была выполнена мастопексия (подтяжка груди), после чего установлены импланты каплевидной формы, а затем была осуществлена подтяжка асимметричной железы.
Оля Жемчугова до пластики была обладательницей бюста небольшого размера и кардинально ее увеличивать не хотела. В итоге телезвезда получила второй размер груди.
Сравнив, как выглядела Ольга Жемчугова до и после пластики (фото приведены ниже), вы сможете убедиться, что теперь Олина грудь имеет симметричную, естественную и красивую форму.
Ольга Жемчугова смело рассказала свою историю, выложив фото до и после операции. Она также поведала о том, как нелегко проходил период реабилитации : грудь болела и она все время нарушала запрет доктора, который не разрешил ей поднимать малыша первые месяцы после пластики. Но откровенность Ольги была вознаграждена: сотни подписчик поблагодарили ее за то, что она дала им поверить в то, что роды и кормление малыша — это не повод отказываться от красоты.
В дополнение к новой груди Жемчугова решила поработать над своим телом.
За месяц правильного питания Жемчугова распрощалась с 5 кило и сообщила фанатам, что теперь не собирается бросать здоровый образ жизни. Будем надеяться, что все эти жертвы были не напрасны, и супруг по справедливости оценил старания своей избранницы!
Ольга Жемчугова до и после увеличения губ
Поклонники всегда называли Ольгу Ветер одной из самых естественных участниц проекта. Пока остальные девушки делали ринопластику и увеличивали грудь до невероятных размеров , она оставалась верна красоте, данной ей природой. Даже подтяжку бюста Ольга Жемчугова осуществила без сильного увеличения, чтобы соответствовать своему образу до операции. Поэтому когда в начале 2016 года звезда отправилась к косметологу, чтобы придать губам объем, фанаты были неприятно удивлены.
Фото Ольги Жемчуговой до и после операции их тоже не обрадовали: они больше не узнавали в Ольге Ветер свою прежнюю любимицу.
Впрочем, в преображении красотки виноваты не только филлеры, но и коррекция бровей и новый, огненный цвет волос, к которому девушка пришла, устав быть брюнеткой.
Несмотря на то, что Оля и Глеб развелись, им удалось сохранить тёплые и доверительные отношения. Вот уже несколько недель сын отдыхает вместе с папой у бабушки и дедушки, в Приморском крае.
Глеб щедро делится с подписчиками фото с сыном, по которым понятно, что у мальчика всё замечательно. Ольга очень довольна тем, что может на длительное время отдать ребёнка папе и заняться своими делами или просто отдохнуть.
Экс-супруга уверена в папе и знает, что Глеб полностью справляется с отцовскими обязанностями. Жемчугова тоже устраивает то, что он может, находится с Мишей и посвящать ему всё своё время. «Я очень рад, что у нас с Олей полное взаимопонимание насчёт ребёнка и что мы не чужие люди. У нас есть наш сын, которого я очень люблю… Я, может, не идеальный человек, но как папа я состоялся на все 100%…» – поделился Глеб.
Вместе с сыном папа проведёт почти весь сентябрь, а потом он вернётся домой к маме. Бывший супруг Ольги до сих пор жалеет, что не смог сохранить семью.
Имя одного из самых харизматичных и скандальных участников телестройки Глеба Жемчугова знают в многие. Мужчина, чье поведение перед камерами никогда не отличалось примерностью, и после ухода с проекта продолжает эпатировать публику в теле- и радиоэфирах.
Своего биологического отца он не знал. Жемчугова воспитывали мать и отчим, которые, несмотря на финансовые трудности, смогли поднять Глеба на ноги. С самых юных лет будущего участника телепроекта привлекала музыка и все, что с ней связано. В подростковом возрасте он занимался хип-хопом, танцами, а в свободное от учебы и секций время подрабатывал промоутером.
Из биографии звезды реалити-шоу известно, что, помимо среднего, за плечами у Жемчугова имеется и высшее образование. Мужчина окончил Владивостокский государственный университет экономики и сервиса в 2010 году (тогда он уже был полноправным участником «Дома-2»).
Провинциальный рэпер прекрасно понимал, что в родных краях громогласной славы ему не сыскать. Когда во Владивосток приехали представители канала ТНТ, Глеб без промедления заполнил анкету и стал ждать звонка. Жемчугов ни секунды не сомневался в том, что станет участником скандального проекта.
Шоу «Дом-2»
Дебютный приход Жемчугова на проект состоялся в марте 2009 года. Тогда юноша выказал симпатию самой строптивой участнице телестройки – . Веселый, открытый парень понравился всем, за исключением объекта своего воздыхания. Обворожительная брюнетка сразу дала понять, что Глеб – герой не ее романа. После череды выездных свиданий и разговоров тет-а-тет юноша осознал, что исполнительница песни «Черная пантера» видит в нем исключительно друга и об отношениях речи идти не может.
Первое появление Глеба Жемчугова в шоу «Дом-2»
Несмотря на то, что за горе-кавалером ухаживала эффектная пышнотелая брюнетка Римма Пенджиева, а его сердце и душа все еще страдали от неразделенной любви, Клубничка (прозвище Жемчугова) решил попытать счастье в отношениях с подругой Бушиной – .
Этот союз явил миру подлинную сущность Жемчугова. Бесконечные ссоры и скандалы нередко заканчивались потасовками, а постоянные загулы и вошедшее в привычку пристрастие к алкоголю – изменами за пределами проекта. Стоит отметить, что Клубничка дрался не только со своей девушкой. За время пребывания Глеба на шоу он успел вступить в рукопашный бой и с , и с , и даже с .
Порой поступки молодого человека были настолько нелепыми и абсурдными, что даже коллектив не мог найти им оправдание. Так, однажды после трехдневного отсутствия Жемчугов вернулся на периметр с татуировкой портрета Елены Бушиной на руке. Пока домочадцы осуждали Глеба за его безрассудность, ослепленная любовью Надя выгораживала избранника и нередко припоминала участникам их прегрешения. Молодые люди то сходились, то расходились. Неизвестно, сколько бы еще длилась эта любовная канитель, если бы в ноябре 2011 года Глеба не выгнали из «Дома-2» за очередную пьяную драку.
Глеб Жемчугов на «Телестройке»
Следующее возвращение Клубнички состоялось в октябре 2012 года.
Тогда он пытался добиться расположения Оксаны Ряски и Варвары Третьяковой, но девушки не ответили ему взаимностью. Попытки покорить сердце украинской красотки также не увенчались успехом. После череды любовных неудач Жемчугов ушел с телестройки, оказавшись вне зоны досягаемости телекамер.
Личная жизнь
Глеб надеялся, что после ухода с «Дома-2» предложений о работе будет в избытке, но этого не случилось. Провальное выступление Жемчугова в «Comedy Баттле» окончательно и бесповоротно закрыло для него двери в проекты канала ТНТ. Не привыкший сдаваться мужчина решил попробовать себя в новом амплуа и подал заявку на участие в программе Первого канала «Давай поженимся!». В презентационном ролике Жемчугов не постеснялся заявить, что официально свяжет себя узами брака только с той девушкой, которая будет ждать от него ребенка. Тогда Клубничка еще не знал, насколько пророческими будут его слова.
Отправившись в 2013-м году на заработки в Китай, он познакомился с уроженкой города Братска , выступавшей в танцевальном шоу ночного клуба, где также работал и Глеб.
Их отношения развивались стремительно, и через пару месяцев после знакомства барышня сообщила молодому человеку о своей беременности. Эта новость повергла рэпера в шок. На протяжении нескольких недель он не вылезал из баров. Ольге приходилось искать горе-кавалера по злачным местам ночной Поднебесной и волоком тащить его домой.
Ольга понимала, что вразумить избранника разговорами не получится. Ветер молча собрала вещи и уехала на родину. Не прошло и недели, как Жемчугов осознал, что женитьба – единственный способ покончить с распутным образом жизни и дурными компаниями раз и навсегда. 10 октября 2014 года Ольга и Глеб сыграли свадьбу, а в марте 2015-го Ветер родила мужу сына, которого назвали Михаилом.
В июле 2015 года Клубничка вернулся на телепроект уже с женой и наследником. Молодую семью заселили в VIP-дом, в котором раньше жили и . Пребывая на шоу, Глеб основательно взялся за свой внешний вид. По совету своего друга рэпер решился сделать липосакцию и в сентябре 2016 года отправился в косметологическую клинику, где ему убрали лишний жир с боков и живота.
Глеб Жемчугов на операции по липосакции
После операции Жемчугова словно подменили: любящий муж и заботливый отец вновь начал гулять и позволять себе лишнее в общении с представительницами слабого пола. Ольга не могла спокойно смотреть на то, как ее супруг скатывается на дно, превращаясь в алкоголика, дебошира и изменщика. Ветер покинула телестройку в октябре 2016 года, а Глеб, вместо того чтобы попытаться сохранить семью, улетел на «Остров Любви», где попытался построить отношения с бывшей на тот момент девушкой . Барышня дала рэперу от ворот поворот, и в начале января 2017 года Жемчугов покинул реалити-шоу, а в конце этого же месяца Ольга и Глеб официально развелись.
В июне 2017 года интернет облетела новость о том, что Жемчугов влюбился в действующую участницу телепроекта . На протяжении пары месяцев Клубничка атаковал социальные сети обворожительной брюнетки: он комментировал ее фотографии, оставлял записи под микроблогами и периодически писал барышне в директ.
Также на своей странице
Пластические операции Ольги Ветер и Глеба Жемчугова из Дом 2
Какие участники «Дома 2» сегодня самые популярные? По мнению многих телезрителей, супружеская пара Ольга и Глеб Жемчуговы. Недавно Ольга выиграла престижный конкурс «Человек года» по версии «Дома 2». Многих интересует, какие перемены во внешности девушки были произведены на операционном столе пластических хирургов.
Ольга Ветер, жена Глеба клубнички Жемчугова, пришла на проект около года назад. В начале своего пребывания на телешоу она выглядела весьма обычной девушкой, ее внешность называли самой естественной на «Доме 2». Сама Ольга неоднократно подчеркивала, что никогда не будет делать пластические операции, обижалась на участников проекта, которые говорили о таком варианте событий.
Пластика Ольги
Но, как известно, устоять перед «пластической халявой» могут не многие домушники. Вот и Ветер не устояла: ей провели пластику груди (подтяжка и увеличение с помощью анатомических имплантов).
По словам Ольги, причиной обращения ее к хирургу стало недовольство внешним видом своего бюста, который потерял былую форму и уменьшился после родов. Прооперировал ее пластический хирург Анвар Салиджанов.
Если вы думаете, что на маммопластике Ветер остановилась, вы, скорее всего, ошибаетесь. Пресса утверждает, что девушка также увеличила и губы. Кто то утверждает, что имели место и инъекции ботокса. Но слухи, как говорится, есть слухи. По крайней мере, доказательств этому нет.
Пластика Глеба
А что же супруг знаменитой участницы телестройки? Кто-кто, но Глеб Жумчугов в пристрастии к пластическим операциям, подобно, например, Рустаму Калганову, замечен не был. Посему когда он заявил, что хочет сделать липосакцию живота, и не простую, а с удалением жирового фартука, это вызвало удивление у его поклонников.
Глебу не раз предлагали похудеть с помощью спорта и ограничений в питании его соседи по проекту, но он решил убрать жир на животе руками пластического хирурга.
Сам клубничка сказал, что даже если он будет полуголодать и усердно заниматься спортом, он вряд ли похудеет. Кстати, хирурга Гайка Бабаяна Глебу посоветовал Рустам Калганов, сам делавший у него разные операции.
В своем микроблоге Жемчугов написал, что хочет «отрезать пузо», что жировой фартук «образовался за долгое время его «жирных дней». Когда пройдет операция, Глеб не отметил. Поэтому его поклонникам остается лишь гадать, как скоро они увидят своего кумира с плоским животом.
Станет ли липосакция живота единственной эстетической операцией Глеба, и будет ли Ольга изменять что-то еще в своем облике с помощью пластики, покажет время. Однако если они пойдут на поводу у моды и станут перекраивать в своей внешности все, что попадется им на глаза, вряд ли они будут и дальше любимой парой поклонников телепроекта.
Ольга Ветер не хочет ничего знать о запоях Жемчугова | |
27. 07.2021, 09:03 | Ольга Ветер не хочет ничего знать о запоях Жемчугова Глеб Жемчугов за последние два месяца несколько раз срывался и куролесил без остановки. Обычно участники на Поляне после виноградных напитков быстро приходят в себя и ночные возлияния плавно переходят в жизнь под камерами. Но только не в случае Глеба, которому требуется 2-3 дня на раскачку, ему ставят капельницы, его не снимают и оставляют в отдельном помещении. Ольга Ветер не хочет ничего знать о запоях Жемчугова, ей присылают видео-нарезки из эфиров неравнодушные зрители дома 2, а она нервничает и разводит руками. Поначалу Ветер возмущалась, что Жемчугов позорит своим поведением на проекте своего сына. Она пару раз привозила к Глебу ребенка на Поляну, но быстро поняла, что такими действиями только вредит маленькому Мише. Как я уже рассказывал на шлоке, после одного из загулов Глеб заявил, что бывшая супруга за его счет ловит хайп и поднимает активность в инстаграме. Ветер не вынесла поливание грязью её персоны и увезла ребенка из Москвы. Последняя ссора привела к тому, что Ветер предпочитает получать алименты и ничего не знать о похождениях и страданиях Клубнички, из жизни сына он исчез как заботливый родитель, значит, и видео про него смотреть нет смысла — одно расстройство. Ветер была одной из первых, кто усомнился, что Жемчугов поменяется и будет вести трезвый образ жизни на Доме 2. Какое-то время он держался и занимался спортом, но с уходом Саймона Марданшина с проекта, в периметре нет человека, который тянул бы его за шкирку в правильном направлении. Без сомнения, вскоре Клубничку отправят за ворота. Как считаете, сколько он ещё продержится на реалити-шоу? Автор: Макс Полянский schlock.ru |
| Категория: Новости об участниках дома 2 | Просмотров: 491 | Добавил: АДМИН | Рейтинг: 0.0/0 | |
Страница не найдена | Издательство Йельского университета
— Любое — Искусство и архитектура — Галерея американского искусства Аддисон — Афро-афро-американцы-американцы-Древняя архитектура-Художественный институт Чикаго-Азиатско-Юго-Восточная Азия-Центр выпускников Бардов-Библиотека редких книг и рукописей Бейнеке-Британские-Карикатуры и Графическое искусство-Каталоги Raisonné и Reference-Центральная и Восточная Европа-Институт искусства Кларка-Кливлендский музей искусства-Сохранение и технические исследования-Современное искусство (после 1960 г.
) -Далласский музей художественно-декоративного искусства, ювелирных изделий и текстиля-Дизайн и графика Дизайн-Детройтский институт искусств-Мода и история костюма-Французский генеральный-Гарвардские художественные музеи-Ирландское-итальянское-Японское общество-Еврейский музей-Художественный музей Кимбелла-Латинская Америка-Средневековье-Коллекция Менил-Меркаторфондс-Музей искусств Метрополитен-Миддл и Ближневосточный современный музей изящных искусств, Хьюстон-музейные исследования-Национальная художественная галерея, Д.C.-Национальная художественная галерея, Вашингтонская национальная галерея, Лондон-Национальная галерея, Вашингтон — Исследования по истории искусства-Нидерландов и Нидерландов-Океании-Центр Пола Меллона-Пеликан История искусства-Певснер Архитектурные гиды-Художественный музей Филадельфии -Собрание Филлипса-Фотография-Доколумбовый и индейский музей-Художественный музей Принстонского университета-Амстердамский Рейксмузеум-Скандинавский-испанский-Городской исторический и ландшафтный музей-Музей изящных искусств Вирджинии-Художественный музей Уодсворта Атенеум-Музей американского искусства Уитни-Йельский центр Британская художественная галерея Йельского университета -Африканские исследования-американская история-американистика-древняя история-азиатские исследования-атлантическая история-британские исследования-культурная история-восемнадцатый век y Исследования-История окружающей среды-Европейская история-Французские исследования-Общие-германские исследования-История медицины-Исследования Холокоста-Разведка и шпионаж-Международные исследования-Ирландские исследования-Исламоведение-Итальянские исследования-Еврейская история-Журналистика-Латиноамериканские исследования-Морское дело История-Средневековье-Средневековье / Исследования Возрождения-Исследования Ближнего Востока-Военные исследования-Исследования коренных американцев-Исследования Ближнего Востока-Новая Англия-Нью-Йорк-Популярная культура-Возрождение-Рабство-Славянские исследования-Южные исследования-Испанские исследования-Викторианские исследования-Вестерн Исследования-Женские Исследования-Всемирная история-Язык-Арабский-Библейский иврит-Камбоджийский-Китайский-Французский-Немецкий-Греческий-Хауса-Иврит-Игбо-Ирландский-Итальянский-Японский-Кхмерский-Курдский-Латинский-Методы-Другой-Персидский-Польский-Португальский -Русский-испанский-урду-вьетнамский-идиш-йоруба-закон-конституционное право-этика-общая-юридическая история-литературные исследования-книги о книгах-культурная критика-драма-эссе-художественная литература-литературная критика-литература-поэзия-исполнительское искусство-танец-фильм Исследования-G eneral-Джаз-Музыка-Опера-Театр Философия-Этика-Общая-Риторика-Политическая наука-Американская политика-Сравнительная политика-Текущие события-Евразийские исследования-Европейская политика-Внешняя политика-Общие-Международные отношения-Исламские исследования-Политические исследования-Политическая философия-Политическая Теория Психология-Развитие ребенка-Общий-Психоанализ-Психология старения Справка-Общие справочные-Библиотечные исследования-Путешествия Религия-Библейские исследования-Буддизм-Христианство-Сравнительное религиоведение-Этика-Общий-Индуизм-История религии-Исламоведение-Иудаистика-Религиоведение- Даосизм, наука, астрономия, когнитивные науки, компьютерные исследования, электронная инженерия, исследования окружающей среды, эволюция, география, геология, история науки, исследования ландшафта, науки о жизни, морские науки, океанография, математика, естественная история, орнитология, физическая наука, науки о растениях / Садоводство-Общественное здравоохранение-Технологии-Интернет / Интернет-Зоология Социальные науки-Антропология-Археология-Криминология-Образование-Этнические исследования-Исследования в области питания -Изучение геев и лесбиянок-гендерные исследования-трудовые исследования-лингвистика-социальная работа-социология-спорт-городские исследования
| Плакат № | Время вопросов и ответов 1 | Время вопросов и ответов 2 | Название статьи | Автор (ы) | Идентификатор бумаги |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 17:00 | 05:00 | Объединение обучения и вывода для панорамной сегментации | Цичжу Ли, Сяоцзюань Ци, Филипп Х. S. Torr | 471 |
| 2 | 17:00 | 05:00 | Associate-3Ddet: Perceptual-to-Conceptual Association for 3D Point Cloud Object Detection | Liang Du, Xiaoqing Ye, Xiao Tan, Jianfeng Feng, Zhenbo Xu, Errui Ding, Shilei Wen | 562 |
| 3 | 17:00 | 05:00 | Interactive Image Segmentation With First Click Attention | Zheng Lin, Zhao Zhang, Lin-Zhuo Chen, Ming-Ming Cheng, Shao-Ping Lu | 792 |
| 4 | 17:00 | 05:00 | NETNet: Neighbor Erasing and Transferring Network for Better Single Shot Object Detection | Yazhao Li, Yanwei Pang, Jianbing Shen, Jiale Cao, Ling Shao | 917 |
| 5 | 17:00 | 05:00 | Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection | Xinjiang Wang, Shilong Zhang, Zhuoran Yu, Litong Feng, Wayne Zhang | 1582 |
| 6 | 17:00 | 05:00 | Learning to Cluster Faces via Confidence and Connectivity Estimation | Lei Yang, Dapeng Chen, Xiaohang Zhan, Rui Zhao, Chen Change Loy, Dahua Lin | 2030 |
| 7 | 17:00 | 05:00 | Cross-Modality Person Re-Identification With Shared-Specific Feature Transfer | Yan Lu, Yue Wu, Bin Liu, Tianzhu Zhang, Baopu Li, Qi Chu, Nenghai Yu | 2658 |
| 8 | 17:00 | 05:00 | DPGN: Distribution Propagation Graph Network for Few-Shot Learning | Ling Yang, Liangliang Li, Zilun Zhang, Xinyu Zhou, Erjin Zhou, Yu Liu | 3194 |
| 9 | 17:00 | 05:00 | Density-Aware Graph for Deep Semi-Supervised Visual Recognition | Suichan Li, Bin Liu, Dongdong Chen, Qi Chu, Lu Yuan, Nenghai Yu | 4449 |
| 10 | 17:00 | 05:00 | Unsupervised Multi-Modal Image Registration via Geometry Preserving Image-to-Image Translation | Moab Arar, Yiftach Ginger, Dov Danon, Amit H. Бермано, Даниэль Коэн-Ор | 4536 |
| 11 | 17:00 | 05:00 | Бинаризация MobileNet с помощью поиска на основе эволюции | Хай Фан, Зечун Лю, Данг Хюинь, Мариос Саввидес, Кван-Тинг Ченг, Чжицян Шен | 5277 |
| 12 | 17:00 | 05:00 | Обнаружение сильно закрытых пешеходов с улучшенным временным контекстом | Цзялянь Ву, Чуньлуань Чжоу, Мин Ян, Цянь Чжан, Юань Ли, Цзюньсун Юань | 5919 |
| 13 | 17:00 | 05:00 | Беспорядочные повторяющиеся модели для классификации нескольких этикеток | Vacit Oguz Yazici, Abel Gonzalez-Garcia, Arnau Ramisa, Bartłomiej Twardowski, Joost van de Weijer | 6107 |
| 14 | 17:00 | 05:00 | Gold Seeker: получение информации от распространения политики для целенаправленного мышления и мышления | Эхсан Аббаснеджад, Иман Аббаснеджад, Ци Ву, Явен Ши, Антон ван ден Хенгель | 6262 |
| 15 | 17:00 | 05:00 | Переосмысление маршрута к локализации слабо контролируемых объектов | Chen-Lin Zhang, Yun-Hao Cao, Jianxin Wu | 6555 |
| 16 | 17:00 | 05:00 | Сети галлюцинаций противоборства для быстрого обучения | Кай Ли, Юлунь Чжан, Кунпэн Ли, Юнь Фу | 6786 |
| 17 | 17:00 | 05:00 | Обучение условному распределению Гаусса для распознавания открытого множества | Синь Сунь, Чжэннин Ян, Чи Чжан, Кек-Вун Лин, Гохао Пэн | 6895 |
| 18 | 17:00 | 05:00 | Соединение и срезание: гибридный подход к реконструкции трехмерных объектов | Хао Фанг, Флоран Лафарж | 6957 |
| 19 | 17:00 | 05:00 | Генерация внимательных весов для быстрого обучения посредством максимизации информации | Yiluan Guo, Ngai-Man Cheung | 7492 |
| 20 | 17:00 | 05:00 | Оценка эстетики глаза для автоматического рисования глаза по нескольким эталонам | Бо Ян, Цин Линь, Вэйминь Тан, Шили Чжоу | 7503 |
| 21 | 17:00 | 05:00 | PuppeteerGAN: произвольная портретная анимация с семантическим преобразованием внешнего вида | Zhuo Chen, Chaoyue Wang, Bo Yuan, Dacheng Tao | 7527 |
| 22 | 17:00 | 05:00 | SEED: Структура кодировщика-декодера с расширенной семантикой для распознавания текста сцены | Чжи Цяо, Юй Чжоу, Дунбао Ян, Юйкан Чжоу, Вэйпин Ван | 7555 |
| 23 | 17:00 | 05:00 | Двухпотоковые сети со смещением по текстуре и форме для классификации одежды и распознавания атрибутов | Yuwei Zhang, Peng Zhang, Chun Yuan, Zhi Wang | 7572 |
| 24 | 17:00 | 05:00 | Глубокие водяные знаки, не зависящие от искажений | Xiyang Luo, Ruohan Zhan, Huiwen Chang, Feng Yang, Peyman Milanfar | 7593 |
| 25 | 17:00 | 05:00 | RMP-SNN: Нейрон остаточного мембранного потенциала для обеспечения более глубокой нейронной сети с высокой точностью и малой задержкой. | Bing Han, Gopalakrishnan Srinivasan, Kaushik Roy | 7601 |
| 26 | 17:00 | 05:00 | BFBox: поиск подходящей для лица магистральной сети и пирамидальной сети функций для детектора лиц | Ян Лю, Сюй Тан | 7719 |
| 27 | 17:00 | 05:00 | PFCNN: сверточные нейронные сети на трехмерных поверхностях с использованием параллельных фреймов | Юци Ян, Шилинь Лю, Хао Пань, Ян Лю, Синь Тонг | 7734 |
| 28 | 17:00 | 05:00 | iTAML: метод инкрементального метаобучения, не зависящий от задач | Джатушан Раджасегаран, Салман Хан, Мунавар Хаят, Фахад Шахбаз Хан, Мубарак Шах | 7741 |
| 29 | 17:00 | 05:00 | Оптимальное решение задачи калибровки по методу наименьших квадратов | Amit Dekel, Linus Härenstam-Nielsen, Sergio Caccamo | 7769 |
| 30 | 17:00 | 05:00 | MnasFPN: Изучение архитектуры пирамиды с учетом задержек для обнаружения объектов на мобильных устройствах | Бо Чен, Гольназ Гиаси, Ханьсяо Лю, Цун-И Линь, Дмитрий Калениченко, Хартвиг Адам, Куок В. Le | 7818 |
| 31 | 17:00 | 05:00 | VSGNet: Пространственная сеть внимания для обнаружения взаимодействий человека с объектами с использованием сверток графов | Ойтун Улутан, А С М. Ифтехар, Б. С. Манджунатх | 7850 |
| 32 | 17:00 | 05:00 | Сквозная калибровка камеры для трансляции видео | Лонг Ша, Дженнифер Хоббс, Панна Фелсен, Синью Вэй, Патрик Люси, Суджой Гангули | 7851 |
| 33 | 17:00 | 05:00 | Регуляризация обучения передачи CNN с помощью рандомизированной регрессии | Ян Чжун, Ацуто Маки | 7890 |
| 34 | 17:00 | 05:00 | KeypointNet: крупномасштабный трехмерный набор данных ключевых точек, собранный из множества человеческих аннотаций | Ян Ю, Юйцзин Лу, Чэнкунь Ли, Чжоцзюнь Чэн, Лянвэй Ли, Личжуан Ма, Цеву Лу, Вэйминь Ван | 7904 |
| 35 | 17:00 | 05:00 | Иерархическая кластеризация с утратой тройной партии для повторной идентификации человека | Кайвэй Цзэн, Мунан Нин, Яохуа Ван, Ян Го | 7913 |
| 36 | 17:00 | 05:00 | Совместная семантическая сегментация и определение границ с использованием контекстов итеративных пирамид | Миньминь Чжэнь, Цзинлу Ван, Лэй Чжоу, Шивэй Ли, Тяньвэй Шэнь, Цзясян Шан, Тянь Фанг, Лонг Цюань | 7942 |
| 37 | 17:00 | 05:00 | Агрегация иерархической структуры с указанием внимания для матирования изображения | Ю Цяо, Юйхао Лю, Синь Ян, Дуншэн Чжоу, Минлян Сюй, Цян Чжан, Сяопэн Вэй | 7949 |
| 38 | 17:00 | 05:00 | MetaFuse: предварительно обученная модель слияния для оценки позы человека | Rongchang Xie, Chunyu Wang, Yizhou Wang | 7972 |
| 39 | 17:00 | 05:00 | Семантическая окраска на основе предыдущей управляемой GAN | Ависек Лахири, Арнав Кумар Джайн, Санскар Агравал, Пабитра Митра, Прабир Кумар Бисвас | 7984 |
| 40 | 17:00 | 05:00 | Слабо контролируемая сегментация семантического облака точек: в 10 раз меньше меток | Сюнь Сюй, Гим Хи Ли | 7997 |
| 41 | 17:00 | 05:00 | Физически реализуемые состязательные примеры для обнаружения объектов LiDAR | Джеймс Ту, Менге Рен, Шивабалан Манивасагам, Мин Лян, Бен Ян, Ричард Ду, Франк Ченг, Ракель Уртасун | 8036 |
| 42 | 17:00 | 05:00 | Борьба с шумными этикетками по соглашению: совместный метод обучения с совместной регуляризацией | Hongxin Wei, Lei Feng, Xiangyu Chen, Bo An | 8050 |
| 43 | 17:00 | 05:00 | Легкий калибратор: отдельный компонент для неконтролируемой адаптации домена | Шаокай Е, Кайлу Ву, Му Чжоу, Юньфэй Ян, Сиа Хуат Тан, Кайди Сюй, Джиэбо Сонг, Ченглун Бао, Кайшэн Ма | 8052 |
| 44 | 17:00 | 05:00 | Научитесь расширять: совместное расширение данных и оптимизация сети для распознавания текста | Цаньцзе Луо, Юаньчжи Чжу, Ляньвэнь Цзинь, Юнпань Ван | 8062 |
| 45 | 17:00 | 05:00 | Обучение избирательному самовзаимному вниманию для обнаружения заметности RGB-D | Нянь Лю, Ни Чжан, Цзюньвэй Хан | 8118 |
| 46 | 17:00 | 05:00 | Междоменное обнаружение объектов посредством адаптации функций от грубого к мелкому | Янтао Чжэн, Ди Хуанг, Сонгтао Лю, Юньхун Ван | 8151 |
| 47 | 17:00 | 05:00 | Оценка карт вероятности регионов с низким рейтингом | Габриэла Чурка, Золтан Като, Андор Юхас, Мартин Хуменбергер | 8160 |
| 48 | 17:00 | 05:00 | Реконструкция нервной головы со скрытыми дескрипторами позы | Егор Бурков, Игорь Пасечник, Артур Григорьев, Виктор Лемпицкий | 8178 |
| 49 | 17:00 | 05:00 | Изучение индивидуальных стилей речи для точного синтеза речи | К. Р. Праджвал, Рудрабха Мукхопадхьяй, Винай П.Намбудири, К.В. Джавахар | 8202 |
| 50 | 17:00 | 05:00 | Самоконтролируемое обучение визуальным инвариантам, индуцированным видео | Майкл Чаннен, Иосип Джолонга, Марвин Риттер, Аравинд Махендран, Нил Холсби, Сильвен Гелли, Марио Лучич | 8249 |
| 51 | 17:00 | 05:00 | Двухэтапная одноранговая рекомбинация функций для передачи произвольного стиля изображения | Ян Свобода, Аша Анушех, Кристиан Осендорфер, Джонатан Маши | 8252 |
| 52 | 17:00 | 05:00 | MINA: выпуклое смешано-целочисленное программирование для нежесткого выравнивания формы | Флориан Бернар, Зишан Хан Сури, Кристиан Теобальт | 8262 |
| 53 | 17:00 | 05:00 | Улучшение One-Shot NAS путем подавления заднего выцветания | Сян Ли, Чен Линь, Чумин Ли, Мин Сун, Вэй Ву, Цзюньцзе Ян, Ванли Оуян | 8263 |
| 54 | 17:00 | 05:00 | Инкрементальное обнаружение малюсеньких объектов | Хуан-Мануэль Перес-Руа, Сатьян Чжу, Тимоти М. Hospedales, Тао Сян | 8295 |
| 55 | 17:00 | 05:00 | Синтетическое обучение: обучение с помощью распределенного асинхронного дискриминатора GAN без совместного использования данных медицинских изображений | Ци Чанг, Хуэй Цюй, Икай Чжан, Мерт Сабунку, Чао Чен, Тонг Чжан, Димитрис Н. Метаксас | 8323 |
| 56 | 17:00 | 05:00 | Исследование кластеров, не зависящих от категорий для адаптации домена с открытым набором | Инвэй Пан, Тин Яо, Йехао Ли, Чонг-Ва Нго, Тао Мэй | 8334 |
| 57 | 17:00 | 05:00 | Регуляризация классовых предсказаний посредством извлечения самопознания | Сукмин Юн, Парк Чонджин, Кимин Ли, Джин Ву Шин | 8349 |
| 58 | 17:00 | 05:00 | Сеть внимания с иерархическим графом для визуального определения взаимосвязи | Ли Ми, Чжэньчжун Чен | 8352 |
| 59 | 17:00 | 05:00 | M2m: несбалансированная классификация через перевод от мажорного к второстепенному | Чжэхён Ким, Чжон Хон Чжон, Джин Ву Шин | 8365 |
| 60 | 17:00 | 05:00 | CenterMask: сегментация экземпляров без привязки в реальном времени | Youngwan Lee, Jongyoul Park | 8381 |
| 61 | 17:00 | 05:00 | Многопутевое обучение для оценки положения объекта в разных доменах | Мартин Сандермейер, Максимилиан Дурнер, Эн Йен Пуанг, Золтан-Чаба Мартон, Нарунас Вашкявичюс, Кай О. Аррас, Рудольф Трибель | 8404 |
| 62 | 17:00 | 05:00 | Пошаговое обучение в онлайн-сценарии | Jiangpeng He, Runyu Mao, Zeman Shao, Fengqing Zhu | 8406 |
| 63 | 17:00 | 05:00 | Увеличенное расстояние транспортировки для неконтролируемой адаптации домена | Mengxue Li, Yi-Ming Zhai, You-Wei Luo, Peng-Fei Ge, Chuan-Xian Ren | 8407 |
| 64 | 17:00 | 05:00 | TESA: Самовнимание тензорного элемента через матрификацию | Франческа Бабилони, Иоаннис Маррас, Грегори Слабо, Стефанос Зафейриу | 8428 |
| 65 | 17:00 | 05:00 | Обучение управляемой CNN обнаружению проводников | Донгханг Ли, Адриан Барбу | 8449 |
| 66 | 17:00 | 05:00 | Суперпиксельная сегментация с полностью сверточными сетями | Фэнтин Ян, Цянь Сунь, Хайлинь Цзинь, Цзихань Чжоу | 8460 |
| 67 | 17:00 | 05:00 | SharinGAN: объединение синтетических и реальных данных для неконтролируемой оценки геометрии | Коутиля PNVR, Хао Чжоу, Дэвид Джейкобс | 8463 |
| 68 | 17:00 | 05:00 | Обучение распределению меток на графах вспомогательных пространств меток для распознавания мимики | Шикай Чен, Цзяньфэн Ван, Юэдун Чен, Чжунчао Ши, Синь Гэн, Юн Руи | 8514 |
| 69 | 17:00 | 05:00 | Глубокий остаточный поток для обнаружения отсутствия распределения | Ев Зиссельман, Авив Тамар | 8521 |
| 70 | 17:00 | 05:00 | FeatureFlow: надежная интерполяция видео с помощью преобразования структуры в текстуру | Shurui Gui, Chaoyue Wang, Qihua Chen, Dacheng Tao | 8559 |
| 71 | 17:00 | 05:00 | Изучение паттернов движения пузырьков в живых клетках в наномасштабе | Ариф Ахмед Сех, Ида Сундвор Опстад, Аса Бирна Биргисдоттир, Трулс Мирмель, Балприт Сингх Ахлувалия, Кришна Агарвал, Дилип К. Прасад | 8583 |
| 72 | 17:00 | 05:00 | Улучшение сегментации действий с помощью темпорального анализа на основе графиков | Ифэй Хуанг, Юсуке Сугано, Ёити Сато | 8588 |
| 73 | 17:00 | 05:00 | Сеть для создания прототипов на основе эпизодов для обучения с нулевым выстрелом | Yunlong Yu, Zhong Ji, Jungong Han, Zhongfei Zhang | 8631 |
| 74 | 17:00 | 05:00 | Учимся сегментировать хвост | Xinting Hu, Yi Jiang, Kaihua Tang, Jingyuan Chen, Chunyan Miao, Hanwang Zhang | 8662 |
| 75 | 17:00 | 05:00 | Обучение оценке моделей восприятия с использованием показателей, ориентированных на планирование | Иона Филион, Амлан Кар, Санья Фидлер | 8722 |
| 76 | 17:00 | 05:00 | Где, что, будь: мультимодальное обучение и обнаружение пешеходов | Янь Луо, Чунъян Чжан, Мумин Чжао, Хао Чжоу, Цзюнь Сунь | 8738 |
| 77 | 17:00 | 05:00 | CoverNet: мультимодальное прогнозирование поведения с использованием наборов траекторий | Тунг Фан-Минь, Елена Корина Григоре, Фредди А. Бултон, Оскар Бейбом, Эрик М. Вольф | 8765 |
| 78 | 17:00 | 05:00 | Повторная идентификация человека в реальном мире посредством обучения инвариантности деградации | Yukun Huang, Zheng-Jun Zha, Xueyang Fu, Richang Hong, Liang Li | 8820 |
| 79 | 17:00 | 05:00 | Защита и использование состязательной весовой атаки на основе Bit-Flip | Чжэчжи Хэ, Аднан Сирадж Ракин, Цзинтао Ли, Чайтали Чакрабарти, Делианг Фан | 8846 |
| 80 | 17:00 | 05:00 | Состязательные скрытые автоэнкодеры | Станислав Пидгорский, Дональд А.Аджеро, Джанфранко Доретто | 8873 |
| 81 | 17:00 | 05:00 | Адаптивная сеть дробной расширенной свертки для оценки эстетики изображения | Цюю Чен, Вэй Чжан, Нин Чжоу, Пэн Лэй, И Сюй, Ю Чжэн, Цзяньпин Фань | 8932 |
| 82 | 17:00 | 05:00 | Глубинная генеративная модель для надежной классификации дисбаланса | Синьюэ Ван, Илинь Лю, Липин Цзин | 8948 |
| 83 | 17:00 | 05:00 | Обучение глубокой сети для обнаружения ключевых точек 3D-объектов и поз в 6D | Ванцин Чжао, Шаобо Чжан, Цзыю Гуань, Вэй Чжао, Цзине Пэн, Цзяньпин Фань | 9094 |
| 84 | 17:00 | 05:00 | MetaIQA: Глубокое метаобучение для оценки качества изображения без эталонных изображений | Hancheng Zhu, Leida Li, Jinjian Wu, Weisheng Dong, Guangming Shi | 9107 |
| 85 | 17:00 | 05:00 | Sketchformer: представление эскизной структуры на основе трансформатора | Leo Sampaio Ferraz Ribeiro, Tu Bui, John Collomosse, Moacir Ponti | 9323 |
| 86 | 17:00 | 05:00 | Цилиндрические сверточные сети для совместного обнаружения объектов и оценки точек обзора | Сонхун Чон, Сынрён Ким, Хандже Ким, Минсу Ким, Иг-Джэ Ким, Чонхён Чо, Кванхун Сон | 9411 |
| 87 | 17:00 | 05:00 | Изучение единой сети взвешивания выборки для обнаружения объектов | Ци Цай, Инвэй Пань, Ю Ван, Джингэнь Лю, Тин Яо, Тао Мэй | 9557 |
| 88 | 17:00 | 05:00 | Old Is Gold: новое определение парадигмы обучения одноклассников, полученной в результате состязательной борьбы | Мухаммад Зайгам Захир, Джин-Ха Ли, Марселла Астрид, Сунг-Ик Ли | 9591 |
| 89 | 17:00 | 05:00 | Адаптивная нейронная сеть для неконтролируемого анализа согласованности мозаики в судебной экспертизе изображений | Квентин Баммей, Рафаэль Громпоне фон Джои, Жан-Мишель Морель | 9855 |
| 90 | 17:00 | 05:00 | McFlow: модели потока Монте-Карло для импутации данных | Тревор В. Richardson, Wencheng Wu, Lei Lin, Beilei Xu, Edgar A. Bernal | 9883 |
| 91 | 17:00 | 05:00 | Learning to See Through Obstructions | Yu-Lun Liu, Wei-Sheng Lai, Ming-Hsuan Yang, Yung-Yu Chuang, Jia-Bin Huang | 2197 |
| 92 | 17:00 | 05:00 | GaitPart: Temporal Part-Based Model for Gait Recognition | Chao Fan, Yunjie Peng, Chunshui Cao, Xu Liu, Saihui Hou, Jiannan Chi, Yongzhen Huang, Qing Li, Zhiqiang He | 7216 |
| 93 | 17:00 | 05:00 | EmotiCon: Context-Aware Multimodal Emotion Recognition Using Frege’s Principle | Trisha Mittal, Pooja Guhan, Uttaran Bhattacharya, Rohan Chandra, Aniket Bera, Dinesh Manocha | 9794 |
| 94 | 17:00 | 05:00 | Can Deep Learning Recognize Subtle Human Activities? | Vincent Jacquot, Zhuofan Ying, Gabriel Kreiman | 9801 |
| 95 | 17:00 | 05:00 | PhysGAN: Generating Physical-World-Resilient Adversarial Examples for Autonomous Driving | Zelun Kong, Junfeng Guo, Ang Li, Cong Liu | 9817 |
| 96 | 17:00 | 05:00 | ILFO: Adversarial Attack on Adaptive Neural Networks | Mirazul Haque, Anki Chauhan, Cong Liu, Wei Yang | 9824 |
| 97 | 17:00 | 05:00 | On Translation Invariance in CNNs: Convolutional Layers Can Exploit Absolute Spatial Location | Osman Semih Kayhan, Jan C. van Gemert | 9888 |
| 98 | 17:00 | 05:00 | Создание разнообразных изображений с помощью саморегулирующихся сетей GAN | Стивен Лю, Тунчжоу Ван, Дэвид Бау, Цзюнь-Ян Чжу, Антонио Торральба | 9906 |
| 99 | 17:00 | 05:00 | Создание иерархической композиционной модели с помощью разреженной сети генератора | Xianglei Xing, Tianfu Wu, Song-Chun Zhu, Ying Nian Wu | 9926 |
| 100 | 17:00 | 05:00 | CARP: сжатие с помощью адаптивного рекурсивного разбиения на многомерные изображения | Ронгджи Лю, Мэн Ли, Ли Ма | 9971 |
| 101 | 17:00 | 05:00 | GrappaNet: сочетание параллельной визуализации с глубоким обучением для реконструкции многокатушечной МРТ | Anuroop Sriram, Jure Zbontar, Tullie Murrell, C.Лоуренс Зитник, Аарон Дефазио, Дэниел К. Содиксон | 9974 |
| 102 | 17:00 | 05:00 | Может ли разделение веса превзойти поиск со случайной архитектурой? Исследование с помощью TuNAS | Габриэль Бендер, Ханьсяо Лю, Бо Чен, Грейс Чу, Шуян Ченг, Питер-Ян Киндерманс, Куок В. Ле | 9997 |
| 103 | 17:00 | 05:00 | Свертка контекстно-зависимого графа для распознавания действий на основе скелета | Xikun Zhang, Chang Xu, Dacheng Tao | 9999 |
| 104 | 17:00 | 05:00 | Быстрая (er) реконструкция измельченных текстовых документов с помощью самостоятельного глубокого асимметричного обучения метрикам | Тьяго М.Пайшан, Родриго Ф. Берриэль, Мария К. С. Боерес, Алессандро Л. Керич, Клодин Бадуэ, Альберто Ф. де Соуза, Тьяго Оливейра-Сантос | 10016 |
| 105 | 17:00 | 05:00 | Возвращение к нормализации позы для детального распознавания нескольких кадров | Luming Tang, Davis Wertheimer, Bharath Hariharan | 10039 |
| 106 | 17:00 | 05:00 | RankMI: взаимная информация, увеличивающая рейтинговые потери | Мете Кемертас, Лейла Пишдад, Константинос Г. Дерпанис, Афсане Фазлы | 10041 |
| 107 | 17:00 | 05:00 | Изучение нормальности на основе памяти для обнаружения аномалий | Hyunjong Park, Jongyoun Noh, Bumsub Ham | 10042 |
| 108 | 17:00 | 05:00 | Шоковая грамматика внешнего вида для быстрого извлечения средней оси из реальных изображений | Шарль-Оливье Дюфрен Камаро, Мортеза Резанежад, Ставрос Цогкас, Калим Сиддики, Свен Дикинсон | 10049 |
| 109 | 17:00 | 05:00 | Обобщение сегментации рук в эгоцентрических видео с адаптацией модели на основе неопределенности | Минджие Кай, Фэн Лу, Ёити Сато | 10059 |
| 110 | 17:00 | 05:00 | DeFeat-Net: Общая глубина монокуляра посредством одновременного обучения неконтролируемому представлению | Хайме Спенсер, Ричард Боуден, Саймон Хэдфилд | 10060 |
| 111 | 17:00 | 05:00 | Изучение сегментации визуального движения с использованием поверхностей событий | Антон Митрохин, Чжиюань Хуа, Корнелия Фермюллер, Яннис Алоимонос | 10061 |
| 112 | 17:00 | 05:00 | Social-STGCNN: сверточная нейронная сеть с пространственно-временным графом для прогнозирования траектории движения человека | Абдуаллах Мохамед, Кун Цянь, Мохамед Эльхосейни, Кристиан Клодель | 10076 |
| 113 | 17:00 | 05:00 | Дискриминационное мультимодальное распознавание речи | Бо Сюй, Ченг Лу, Яндун Го, Якоб Ван | 10098 |
| 114 | 17:00 | 05:00 | Атаки через бэкдор с чистой этикеткой на модели распознавания видео | Шихао Чжао, Синцзюнь Ма, Сян Чжэн, Джеймс Бэйли, Цзинцзин Чен, Ю-Ган Цзян | 10099 |
| 115 | 17:00 | 05:00 | Обнаружение состязательных выборок с использованием функций влияния и ближайших соседей | Гилад Коэн, Гильермо Сапиро, Раджа Гирьес | 10141 |
| 116 | 17:00 | 05:00 | Неконтролируемая персонализация модели с сохранением конфиденциальности и масштабируемости: открытая проблема | Маттиас Де Ланге, Сюй Цзя, Сара Паризо, Алеш Леонардис, Грегори Слабо, Тинне Туйтелаарс | 10148 |
| 117 | 17:00 | 05:00 | GIFnets: дифференцируемая структура кодирования GIF | Innfarn Yoo, Xiyang Luo, Yilin Wang, Feng Yang, Peyman Milanfar | 10160 |
| 118 | 17:00 | 05:00 | Обучающееся инвариантное представление для неконтролируемого восстановления изображений | Wenchao Du, Hu Chen, Hongyu Yang | 10165 |
| 119 | 17:00 | 05:00 | Улучшенная визуальная классификация по нескольким выстрелам | Пейман Батени, Рагхав Гоял, Ваден Масрани, Фрэнк Вуд, Леонид Сигал | 10195 |
| 120 | 17:00 | 05:00 | Изучение взвешенных подмногообразий с помощью вариационных автоэнкодеров и римановых вариационных автоэнкодеров | Нина Миолане, Сьюзан Холмс | 10196 |
| 121 | 17:00 | 05:00 | Изучение позы геоцентрического объекта на наклонных монокулярных изображениях | Гордон Кристи, Родриго Рене Рай Муньос Абудждер, Кевин Фостер, Ши Хагстром, Грегори Д. Хагер, Майрон З. Браун, | 10212 |
| 122 | 17:00 | 05:00 | Понимание состязательных примеров на основе взаимного влияния образов и возмущений | Чаонинг Чжан, Филипп Бенц, Туба Имтиаз, Ин Со Квеон | 10219 |
| 123 | 17:00 | 05:00 | Ваш местный GAN: разработка двумерных механизмов локального внимания для генеративных моделей | Яннис Дарас, Август Одена, Хан Чжан, Александрос Г.Димакис | 10244 |
| 124 | 17:00 | 05:00 | MoreFusion: многообъектное обоснование для 6D-оценки позы с помощью Volumetric Fusion | Кентаро Вада, Эдгар Сукар, Стивен Джеймс, Дэниел Лентон, Эндрю Дж. Дэвисон | 10262 |
| 125 | 17:00 | 05:00 | HCNAF: гиперусловный нейронный авторегрессионный поток и его применение для прогнозирования вероятностной карты занятости | Кынсоб Ох, Жан-Себастьян Валуа | 10268 |
| 126 | 17:00 | 05:00 | Детальное восстановление образа с нарушением режима работы через сети агрегирования контекста | Сен Дэн, Минцян Вэй, Цзюнь Ван, Идан Фэн, Люмин Лян, Хаоран Се, Фу Ли Ван, Мэн Ван | 10280 |
| 127 | 17:00 | 05:00 | MCEN: Преодоление кросс-модального разрыва между рецептами приготовления и изображениями блюд с помощью модели со скрытыми переменными | Han Fu, Rui Wu, Chenghao Liu, Jianling Sun | 10290 |
| 128 | 17:00 | 05:00 | Hypergraph Attention Networks для мультимодального обучения | Ын-Сол Ким, У Ён Кан, Кён-Ун Он, Ю-Чжон Хо, Бён-Так Чжан | 10358 |
| 129 | 17:00 | 05:00 | Движение в правильном направлении: регуляризация для глубокого изучения метрики | Дин Дайал Мохан, Нишант Шанкаран, Деннис Федоришин, Шрирангарадж Сетлур, Вену Говиндараджу | 10400 |
| 130 | 17:00 | 05:00 | Переосмысление разделимых по глубине сверток: как внутриядерные корреляции приводят к улучшению мобильных сетей | Даниэль Хаасе, Мануэль Амтор | 10422 |
| 131 | 17:00 | 05:00 | Видеть не глядя: контекстное восстановление обнаруженных объектов для максимизации AP | Лоуренсу В. Пато, Ренато Негриньо, Педро М.К. Агиар | 10437 |
| 132 | 17:00 | 05:00 | Сквозная сеть противоборства для мультимодальной кластеризации | Runwu Zhou, Yi-Dong Shen | 10498 |
| 133 | 17:00 | 05:00 | Быстрые разреженные ConvNets | Эрих Эльсен, Марат Духан, Тревор Гейл, Карен Симонян | 10517 |
| 134 | 17:00 | 05:00 | Использование нескольких образцов знаний для эффективного сжатия сети | Tianhong Li, Jianguo Li, Zhuang Liu, Changshui Zhang | 10521 |
| 135 | 17:00 | 05:00 | Прогнозирование резких и точных границ окклюзии при оценке глубины монокуляра с использованием полей смещения | Микаэль Рамамонхисоа, Юмин Ду, Винсент Лепетит | 10524 |
| 136 | 17:00 | 05:00 | Соответствие формы с использованием анизотропных спектральных УНЧ Чебышева | Qinsong Li, Shengjun Liu, Ling Hu, Xinru Liu | 10543 |
| 137 | 17:00 | 05:00 | RetinaTrack: одноэтапное онлайн-обнаружение и отслеживание суставов | Чжичао Лу, Вивек Ратод, Ронни Вотель, Джонатан Хуанг | 10568 |
| 138 | 17:00 | 05:00 | Мультимодальная категоризация кризисных событий в социальных сетях | Махди Абависани, Ливэй Ву, Шэнли Ху, Джоэл Тетро, Алехандро Хаймс | 10586 |
| 139 | 17:00 | 05:00 | SPARE3D: набор данных для обоснованного обоснования линейных чертежей с тремя ракурсами | Вэнью Хан, Сиюань Сян, Ченхуэй Лю, Жоюй Ван, Чен Фэн | 10594 |
| 140 | 17:00 | 05:00 | SwapText: передача текстов на основе изображений в сценах | Qiangpeng Yang, Jun Huang, Wei Lin | 10626 |
| 141 | 17:00 | 05:00 | OrigamiNet: слабо контролируемое, без сегментации, одношаговое, распознавание текста полной страницы с помощью обучения разворачиванию | Мохамед Юсеф, Том Э. Епископ | 10634 |
| 142 | 17:00 | 05:00 | FroDO: от обнаружения к трехмерным объектам | Мартин Рюнц, Кеджи Ли, Мэн Танг, Лингни Ма, Чен Конг, Таннер Шмидт, Ян Рид, Лурдес Агапито, Джулиан Штрауб, Стивен Лавгроув, Ричард Ньюкомб | 10713 |
фотографий Войнич на Flickr | Flickr
twelvemagazine.xyz®
IN ⊙ лейтенант Дуэйн Мартин Память
www.veterantributes.org/TributeDetail.php?recordID=90
ЛОГОТИП Богдана Родюка Чекан фон Миллер aka CHERO®
● Hoax Art® Personal Pseudo-Fake Style®
Тонкая синяя линия флага представляет идеалы справедливости и свободы , храбрость и солидарность. Хотя он имеет большое значение для братских чувств полицейских по отношению к другим профессионалам, он не предназначен для использования только полицейскими.
www.police1.com/police-history/articles/what-does-the-thi….
Авторские права © Lexipol, 2021. Все права защищены.
Тонкая синяя линия здесь, задуманная Художником как изображение Земли НАСА, в то же время отрицающая запрет Rescue Dawn для каждого из нас
www.nasa.gov/images/content/407254main_image_1529_1600-12 …
Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства
Последнее обновление страницы: 12 декабря 2019 г.
Редактор страницы: Сара Лофф
Официальный представитель НАСА: Брайан Данбар
Герцог в героическом путешествии в «Рассвете спасения»
25 июля 2007 г. 11 : 00 AM ET
Слушали на свежем воздухе
www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=12225074
Немецкий режиссер Вернер Херцог обсуждает свой новый фильм «Спасительный рассвет», голливудскую адаптацию его документального фильма 1997 года «Маленькому Дитеру нужно летать». И фильм, и документальный фильм основаны на реальной истории Дитера Денглера, единственного американского пилота, успешно сбежавшего из тюрьмы, контролируемой Северным Вьетнамом.
© 2021 npr
youtu.be/TF9-9WBAqhg
Персональный TNX от художника Билли Аргеля и мем-шрифт для игрушечных солдатиков Шрифт
billyargel.com /
fontmeme.com/fonts/toy-soldiers-font/
Большое спасибо начальнику полиции1 Джоэлу Ф. Шульцу, редактору Д. и Вал Ван Броклин Коп Гамбо от Художника
ИNSPIRED BY
Шесть текстов русинского языка Тараса Шевченко, также Песня купца Калашникова на русском языке Михаила Лермонтова;
по Шевченко, Тарас, 1814-1861 гг .; Лермонтов, Михаил Юрьевич, 1814-1841; Войнич, Э. Л. (Этель Лилиан), 1864-1960
archive.org/details/sixlyricsfromrut00shevrich
ia
archive.org/stream/sixlyricsfromrut00shevrich/sixlyricsfr …
ПЕРЕВОДЫ ИЗ РУТЕНСКОГО
ТАРА ШЕВЧЕНКО
ИЗ РУСИ
МАГАЗИНА РУСИНА
Мертвый голос позвал меня
Из гробницы
В далекой Малороссии,
• Голос мертвого раба
В далекой Ритихнии;
Звонил мне горько,
Непрестанно звал меня,
Из далекой Ритении.
ШЕВЧЕНКО
ТАКЖЕ
ПЕСНЯ ИМЕРЧАНТА
kalAshnhcov
с русского
МИХАИЛ ЛЕРМОНТОВ
ПРЕДОСТАВЛЕН НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫК VERSE
MATCH
, УЛИЦА ВИГО
MCMXI
ПЕСНЯ ЦАРЯ ИВАНА ВАСИЛИЛИЯ
ВИЧ, МОЛОДОГО ОПРИЧНИКА
И СМЕЛОГО ТОРГОВЦА
КАЛАШНИКОВА
Слава Богу, Тичзиляр!
О тебе и о тебе сочинили мы нашу песню,
О юном опричнике, которого ты горячо любила,
О купце, дерзком Калашникове.
Мы сделали его древним способом,
Мы спели его под звук цимбалы,
Мы пели его громко, чтобы все люди могли услышать.
И православный народ восторгался нашей песней;
Боярин Матвей Ромоддновский
Принес нам пенящийся мед в кубке.
И его юная бояринья, прекрасная на вид,
Предложено нам на серебряном блюде
39
ПЕСНЯ
Новое полотенце с шелковыми бейками.
Три дня и три ночи пировали нас,
И внимали, и не утомились слушать.
I
О, это яркое солнце светит на небесах,
И это облака, которые светят от лица Его?
Нет, вот сидит за мясом коронованный золотой,
Грозный царь Иван Васильевич.
Вместе за ним стоят виночерпия,
Перед его лицом бояре и князья.
А вокруг него все опричники.
Так пирует царь во славу Божию,
К его безграничному утешению и радости.
Тогда, улыбаясь, Цир приказал своим слугам:
Наполнили до краев его золотую чашу
сладким красным вином из-за моря,
И понесли всем опричникам
И они пили, и радовались, и хвалили царя.
Но один из всех опричников,
Бойц дерзкий и страшный в бою,
40
ПЕСНЯ
Никогда не мочил бороду в золотой чаше.
На земле его мрачные глаза были устремлены
И его голова опустилась на его могучую грудь.
И мысль в его сердце была горькой мыслью.
Тогда царь в гневе сдвинул черные брови,
И обратил он взор на опничника;
Так смотрит ястреб с голубой высоты неба
На нежных крыльях горлицы;
Но воин не поднял глаз.
Тогда царь ударил своим посохом о землю,
Если его железное острие было вбито
Полные три дюйма глубиной в дубовый пол;
Но воин не двинулся и не двинулся с места.
Тогда так сказал царь, страшное слово,
И молодой человек разбудил его из сна.
«Ты, верный слуга наш, Кирибьевич 1
Ты скрываешь в душе злое умысел?
Завидуешь ли господину твоему его славе?
Или, скажем, так тяжела наша служба? звездные люди радуются, когда появляется луна,
Что дороги небесные ярки для их ног;
Но если какая-либо звезда скрывает свое лицо в облаке
41
ПЕСНЯ
Она упала стремглав с небес в земной шар.
Больно тебе, Кирибеевич,
Так придираться и хмуриться от радости господина твоего;
Ты, рожденный от рода Скурдтова,
Ты, рожденный в доме Малииты! «
Тогда ответьтаким Кирибеевич,
Низко кланяюсь перед грозным царем:
» О господин и господин Иван Васильевич!
Не гневаюсь на раба твоего недостойного,
Ибо сладкое вино не угасит горячего сердца.
И еще не может усыпить он черной печали.
Но если ты гневаешься, разве твоя воля не судьба?
Нет, отруби мне голову, если тебе угодно;
Он весит на моих плечах, хоть они и широки,
И с радостью положу его ».
Тогда сказал ему Иван Васильевич:
« О молодой доблестный, какой у тебя повод сетовать на тебя?
Сомневаюсь, что на твоей опушенной золотом мантии.
Или моль съела твои соболиные шкуры,
Или кошелек твой пуст, деньги твои все потрачены.
Ты нашел недостаток в остром лезвии меча?
42
ПЕСНЯ
Лошадь твоя плохо подкована? Он хромой упал?
Или тебя бросили, ты потерпел поражение
В боксерском поединке от купеческого сына? »
Тогда отвечает так Кирибьевич,
Качая головой с завитками:
« Еще не было. родился человек, который бросит меня,
Купец он или из знатного дома.
Весело идет конь мой в гордости своей;
Сияет, как стекло, острый край меча моего;
А по праздникам, благодаря Твоей милости,
я могу разыграть меня таким же веселым, как и другие.
«Когда я еду по городу на своем гарцующем коне,
У реки Москвы, где все могут видеть.
С моим шелковым поясом вокруг меня завязано
И моя кепка из самита наклонена.
Граничит с соболь черный и редкий;
У деревянных ворот домов стоят
Все молодые девушки и жены.
Смотрите, удивляйтесь и шепчите вместе.
Одна никогда не смотрит и головы не поворачивает,
Но скрывает лицо свое шелковым покрывалом.
43
ПЕСНЯ
«Хотя ты и ищешь в матери нашей, святой Руси,
Не найдешь другого столь прекрасного;
Великолепный возлюбленный, как летящий лебедь,
Взгляд сладко, как задумчивая голубь. ,
Говорит — это как поет соловей.
Ярко обжигает ее щеки,
Подобно заре в чистом небе Бога;
И солнечные локоны, сияющие золотом,
Собственно связанные со многими- цветные ленточки,
Размахивая, переплетаясь, плывя по ее плечам,
Сгибайся и целуй ее белую грудь.
По рождению она из купеческого дома.
И зовут ее Али6на Дмитревна.
«Мое сердце — прах, когда я вижу ее лицо;
Вся сила исходит из моей сильной руки с мечом.
И мои глаза затуманиваются, как тени даже;
Праведно скорблю я, православный царь ,
И один, один в этом мире
Я устал от быстроногих лошадей,
Я устал от шелка и от самита.
И я совсем не забочусь о золотом сокровище.
С кем, с кем мне разделить мое богатство?
44
ПЕСНЯ
Перед кем я покажу свое искусство верховой езды?
И кому я могу похвастаться своим храбрым облачением?
Пусти меня в пустыню Поволжья.
На пустошь, где обитают казаки;
Там смерть принесет мир моему беспокойному сердцу,
Даже смерть от копья неверного.
И жестокие татары разделят вместе
Мой острый меч и мой верный конь
И его редкие черкесские украшения.
Вороны выпьют слезы из глаз моих,
И кости мои побелят от осенних дождей;
Без массы и праха моя несчастная пыль
Развеется по ветрам небесным.
Я ищу средство, которое облегчит твое горе.
Итак возьми мое гиацинтовое кольцо,
И возьми этот воротник из восточного жемчуга;
Благоразумной свахе низко поклонись,
И пошли эти драгоценные дары
Прекрасной твоей Алидне Дмитриевне.
45
ПЕСНЯ
Если она благосклонна к твоему костюму, назови свадебный пир;
А если нет, то утешай тебя, как можешь.
Слава тебе, царь Иван Васфльевич!
13 Но лукавый раб твой обманул тебя;
Не сказал тебе правды и правды.
Ты не знаешь, что эта женщина такая прекрасная
Замужняя жена, замужняя
Купцу в Святейшей Божьей церкви
По священному закону христианских мужчин.
Эй, веселые менестрели, пойте, но настраивайте каждую струну!
Эй, веселые менестрели, пейте, пусть звенят пенящиеся кубки!
Покажи честь добродетельному боярину,
И его юному бояринью, прекрасной душой!
II
На оживленном базаре сидит молодой купец.
Дерзкий галантный Степан Параменович,
По фамилии Калашников.
Вокруг него он раскинул свои шелковые изделия;
Красивой речью он побуждает войти незнакомцев,
Осторожно пересказывая золотые и серебряные монеты.
46
ПЕСНЯ
Но злой день для него этот день;
Все богатые бояре проходят мимо его будки и не поворачиваются,
Войдите, чтобы не натереться, а купить.
Теперь в святых церквях звенят колокола к вечерне
Красный горит туманный закат над Кремлем;
Облака несутся и стремительно по небу
Бегите от гнева кричащего штормового ветра;
Пусто и безлюдно широкий базар.
Сейчас Степан Парамднович закрывает
Дверь дубовая и запирает
Замком хитрой работы;
И у дверей железной цепью,
Он связывает сторожевого пса верного и мрачного;
Потом грустно и трезво идет домой.
К своей прекрасной молодой жене, на берегу реки.
Теперь он заходит в свой высокий дом,
И изумление овладевает Степаном Парамовичем:
Его молодая жена не стоит в дверях, чтобы приветствовать его
На дубовом столе не расстилают скатерть
И светильник у святыни горит тускло.
Потом громко зовет старуху:
47
ПЕСНЯ
»Как же это, Еремеевна?
А теперь скажи, куда так поздно ушла,
Так поздно ночью Алена Дмитревна?
А что с моими детками дорогой?
Вне всяких сомнений, они играли в азартные игры и играли на полную катушку,
И устало уложили их рано спать? »
« О господин мой, Степан Парамонович!
Расскажу тебе чудо:
На вечерню пошла Алина Дмитревна;
Священник с молодой невестой прошли
дверь,
Ярко светит светильник там, где они сидят за едой;
И все же все это пока моя хозяйка, твоя жена,
Не возвращается домой — из приходской церкви.
И детей, которых ты любишь хорошо
Не играли в игры, не играли, и во сне не лежали,
Но плачьте и рыдайте, и не получите утешения.
Теперь горькая мысль овладевает сердцем
Отважного молодого купца Калашникова;
Теперь стоит и глядит на улицу.
И в окно смотрит черная ночь;
48
ПЕСНЯ
И белый снег, падая, пятый путь,
Скрытие следов ног людей.
Теперь он слышит звук закрывающейся двери.
И шаги больного торопливо.
Теперь он поворачивает его, — у святого roodf
В дверях стоит его прекрасная молодая жена.
Белый, как призрак, с непокрытой головой; ‘
Свободные льняные локоны на плечах.
Все спутано и рассыпано тающими снежинками;
Широкие глаза, этот взгляд, лишенный понимания,
Открытый рот, который шепчет неизвестные вещи.С развратными маленькими сыновьями гордого бояре.
Не для этого, моя жена, в Божьей святой церкви
Мы преклонили колени для торжественного благословения брака;
Не для этого ты женился на моем золотом кольце.
Я закрою тебя за решеткой и засовами,
49 i>
ПЕСНЯ
За железными решетками и дубовыми дверями;
Ты больше не увидишь сладкого дневного света,
Чтобы ты не опозорил мое честное имя!
И услышав эти слова, Алиена Дмитревна
Трепетала и тряслась моя золотая голубка,
Дрожала, как трепещут листья осины;
Горько, горько рыдая, бросила на пол свою
Лежащую, и лежал у его ног.
«Яркое солнце моей жизни, ты мой господин и господин.
Либо убей меня этой ночью, либо послушай меня!
Твои слова остры, как нож обоюдоострый. .
Я мало боюсь мучений смерти.
Не боюсь я жестоких языков человеческих,
Но я боюсь, я боюсь гнева Твоего, мой господин.
«Даже сейчас я пришел из дома вечерни
В сумерках, на пустынной улице;
И мне показалось, что я слышу позади шорох снега: —
Я оглянулся, — это был человек, стремительный, как ветер.
Потом я почувствовал, что мои ноги подо мной не выдерживают,
SO
ПЕСНЯ
И я закрыл лицо своей шелковой вуалью.
Теперь он с силой схватил меня за руки.
И он тихо прошептал мне на ухо:
«Прекрасная женщина, что ты трепещешь? Чего следует бояться
?
Я не разбойник, не вор ночи;
Нет, я служу самому грозному царю.
Меня зовут Кирибеевич,
А я родом из славного дома Малидта.
‘
«О, тогда я действительно посчитал меня погибшим,
И мои уши наполнились, как от ревущих вод;
И тогда он начал целовать и обнимать меня
И, целуя, бормотал и снова бормотал:
«Ответь мне, скажи, чего ты желаешь,
Моя возлюбленная, моя сладчайшая, моя прекраснейшая!
Ты хочешь золото или жемчуг восточных морей?
Ты бы сверкал драгоценностями или серебряной парчой?
Как принцессу, я обману тебя
Что все твои соседи будут тебе завидовать.
Только позволь мне не погибнуть от горечи вопреки;
Ах, сжалься и люби меня, обними меня хотя бы один раз
Нет, только один раз, прежде чем я уйду от тебя! ‘
51
ПЕСНЯ
«И он прижал меня к себе, и снова поцеловал меня;
Даже сейчас я чувствую, как они опаляют мою щеку,
Горят, как адский огонь,
Проклятые поцелуи он там посадил
И жестокие соседи смотрели на свои ворота
Смеясь и указывая на нас пальцами.
«Когда я наконец вырвал себя из его хватки
И побежал сломя голову домой, чтобы убежать от него,
В бегстве я оставил в руках разбойника
Мой вышитый платок, твой подарок мне.
И мой шелковая вуаль бухарской работы.
Он посрамил меня, бесчестил меня,
Я, женщина чистая, непорочная …
А что скажут жестокие соседи?
И перед чьими глазами посмел я показать мне теперь?
«Не сдавайся, жена твоя верная и верная,
Злодеям за издевательство!
На кого, кроме тебя, я могу положиться?
К кому, кроме тебя, обратиться за помощью?
Я сирота во всем мире;
Отец мой лежит под плесенью погоста
52
ПЕСНЯ
А подле него спит моя мать дорогая;
И мой старший брат, ты хорошо знаешь,
Давно потерялся из виду в дальних странах;
А мой младший брат всего лишь ребенок,
Но маленький ребенок, ничего не понимающий! «
Так умоляла его Алиена Дмитревна,
Плач и рыдания, горькие причитания.
Сейчас Степан Параменович передает слово
Чтобы двое его младших братьев спешили.
Тогда пришли два брата и низко поклонились.
И вот слова, которые они сказали ему:
«Наш старший брат, теперь скажи нам, мы молимся.
Что может быть, что случилось с тобой? ночь такая темная.
Ночью такая темная, среди мороза и снега? »
« Я скажу вам правду, о мои дорогие братья.
Это зло случилось со мной;
Царский опричник, лживый Кирибьевич,
Осквернил наш благородный дом.
И такого зла сердце не вынесет.
Ни души храброго не мучайся и живи.
53
ПЕСНЯ
Вот завтра будет великий боксерский поединок
На берегу реки, в глазах царя,
Тогда я выйду на опнчник.
Фиглу насмерть до конца;
Если случится так, что он меня убьет, выйдешь вперед
Чтобы защитить нашу святую мать право.
Не бойтесь, братья мои возлюбленные;
Ты моложе меня, ты силен в юности,
Меньшее количество грехов могло запятнать твои души,
Так может быть, что Бог помилует тебя.
Тогда ответили братья и заговорили ему:
«Где ветер дует под сводами небесными.О ты, как пожелаешь, как тебе будет хорошо.
И мы не оставим Тебя, нашу плоть и нашу кровь.
54
ПЕСНЯ
Эй, веселые менестрели, пойте, но настраивайте каждую струну!
Эй, веселые менестрели, пейте, пусть пенится звенят кубки!
Слава добродетельному боярину,
И юному бояриню его, прекрасному лицу!
в
Над Москвой великой, златоглавой и могучей,
Над мраморной стеной Кремля;
От за далекими лесами, за синими холмами;
Вдоль стропил мерцающих крыш домов,
Преследуя бледные серо мерцающие облака,
Вот, восходит теперь огненный рассвет.
Ее желтые кудри развеваются по небу,
Она купается в разбросанных снежных хлопьях, сверкающих;
Даже девушкой, смотрящей в зеркало.
Она со смехом смотрит в чистое небо Бога.
Ты, алый восход солнца, для чего ты проснулся?
Для какой радости ты стала такой прекрасной?
Теперь собрались все вместе,
Всех юных галантников города Москвы,
На берегу реки, на боксерский матч,
Гордые и радостные по случаю праздника.
55
ПЕСНЯ
И сам царь пришел сюда в государстве;
С бойдром он приходит, с опричниками.
И простирается перед ним серебряная цепь,
и звенья ее зажаты из чистого красного золота.
На пятьдесят шагов ринг расставлен
Для единоборства — боксерский поединок.
И вот царь Иван Васильевич
Повелевает громким голосом крикнуть:
«Ах, где вы все, молодцы и правдивые? в кольцо такое широкое!
Царь победителю дары подарит.
И побежденному Бог простит.
Теперь вперед выходит дерзкий Кирибидиевич;
Молча склоняет его перед царем,
Срывает с плеч мантию самита.
Стоит правой рукой гордо подбадривается
Пока его левая рука играет с алой кепкой;
Таким образом, он ждет противника.
Трижды громко кричат глашатаи.
И все же храбрость не выходит в бой;
Они стоят, и шепчут и подталкивают друг друга,
S6
ПЕСНЯ
Взад и вперед по рингу опрфчник
Издевательство над трусливыми боксерами.
«Ага, они молчат, внезапно приручены!
Нет, храбрецы, мужайтесь! Ради праздника
Клянусь, я оставлю вам ваши жизни, чтобы в них покаялись,
Я просто позабавлюсь ради наш отец царь «.
И вот, толпа расходится налево и направо,
И Степан Парамович идет навстречу ему,
Купец молодой, воин, неустрашимый,
По имени Калдшников.
Сначала низко кланяется грозному царю,
Святым церквям, Кремлю белому,
А потом всему народу России.
Зоркие глаза его, как глаза сокола,
Горящие взирают на опрфчника;
Против него он занимает свое место.
Рисует перчатки, суровую упряжь битвы;
Медленно он поднимает его и расправляет плечи.
Разглаживая и поглаживая вьющуюся бороду.
Тогда сказал ему Кирибидевич:
«Теперь скажи мне, теперь скажи мне, молю тебя, юноша добрый,
57
ПЕСНЯ
Из какой ты расы, из какой семьи,
Каким именем
Я хотел бы узнать, для чьей души будет воспеваться месса смерти
;
Я бы узнал, кем я буду хвалиться.
«
Так ответил Степан Параменович:
» Меня зовут StcpAn Kaldshnikov,
И родился я от человека честного,
И жил все дни свои по святому закону Божию.
Я не стыдил чужую жену,
Не сидел в засаде, как вор в темноте.
Не укрыл меня от небесного света.
И воистину, истинно Ты сказал:
Для одного из нас двоих будет петь мессу смерти,
И до того, как взойдет солнце завтра;
И один из нас, двое, действительно будет хвалиться им,
Пир в торжестве среди друзей его.
Не для шуток, чтобы развлечь людей.
Приди я сюда сегодня, дитя проклятия;
Я иду на смертельный бой, на страшный бой ».
S8
ПЕСНЯ
И услышав эти слова, Кирибиевич
Побелевший на лице, как осенний снег;
Тени судьбы промелькнули над его глазами ,
Между сильными плечами мороз прошел
И речь лежала мертвой в его открытом рту.
И молча разъединили их,
И в молчании началась битва героев.
Тогда сначала поднял руку Кирибидевич,
И ударил купца Калдшникова
По груди сокрушительным ударом,
Такой удар, что грудь отдала звук
И Степан Параменович пошатнулся и пошатнулся.
Теперь на груди у него висел медный крест _.
С мощами святых мучеников Киевских;
И крест вонзился глубоко в плоть.
Что кровь из-под него капала, как роса.
Тогда сказал в душе Степан Парамович:
«То, что суждено быть, обязательно будет.
Я буду стоять за право до последнего».
Тогда он собрал свои силы и сделал его устойчивым,
Пригнулся для пружины и удара плечом;
59
ПЕСНЯ
Прицелилась в голову врага
И ударила в висок всем своим весом.
И молодой опн’чник слабо вздохнул,
Покачавшись немного, упал на месте.
Мертвый упал на мерзлый снег,
На мерзлый снег, как падает сосна.
Как сосна падает в промозглый лес.
Когда топор проходит в корень.
И увидев эту штуку. Царь Иван Васильевич
В ярости топнул ногой землю
И сдвинул роковые брови;
И приказал он торговцу тотчас же
схватить и отнести перед его лицом.
Так начал говорить православный царь:
«Ответь мне сейчас на совесть, истину:
По собственному желанию или против твоей воли.
Ты убил смертью моего верного слугу,
E ‘ en лучший из моих храбрых, Кирибьевич? »
. «О православный царь, скажу тебе правду:
Я убил его по собственной воле и намерению.
60
ПЕСНЯ
Но почему, но для чего, не скажу я тебе;
Моим Только Бог скажу мне это.
Дай только приказ и охотно
Положу я на камень мою виноватую голову;
Но я молю Тебя, не отврати свою милость
От моей невинной вдовы, моих младенцев.
И два моих молодых брата, по милости Твоей.
«Хорошо тебе, господин мой слуга.
Смелый воин, сын купеческого дома.
Что ты ответил истину и истину.
Твоя невинная жена и твои дети-сироты
Я буду кормиться из моей царской сокровищницы;
Твоим братьям я дарую с этого дня
Торговые полномочия, свободные от обложения.
По всей широте царства мое Российское.
А ты пойди, господин мой,
В место страха, на высоту судьбы,
И положи там голову мятежную твою.
Я приказываю, чтобы топор был острым и справедливым.
И палач должен носить свои почетные одежды.
И большой колокол будет звенеть для мира твоей души,
61
ПЕСНЯ
И все мещане Москвы узнают
Что и ты не отлучен от моей благосклонности.»
На площади собрались люди;
Скорбно бумит и ударяет в колокол,
Кричит вслух весть о печали.
В месте страха, на вершине гибели,
В красная рубашка, застежка из драгоценных камней,
С широким топором, сияющим и блестящим,
Весело ходит палач,
.
Потирая руками в гордости своего сердца
Когда он ждал того, чей час пришло.
И молодой дерзкий купец, неустрашимый воин,
Теперь прощается с двумя братьями своими.
«О, братья, мои и мои родные, дорогие.
Приходите, поцелуй меня и позвольте нам обнять друг друга
А теперь я оставлю вас навеки.
Приветствуйте меня, Али6на Дмлтревна;
Я поручаю ей в том, что она не будет горевать
И не рассказывать о моей судьбе моим младенцам
Приветствуйте меня, дом отца нашего
И всех наших друзей и товарищей, дорогие;
62
ПЕСНЯ
И молитесь святым в Божья святая церковь
За мир души моей, души моей грешной! »
Так умер Степан Калашников
Смертью страха, смертью стыда.
И под топором его незадачливая голова
Свернулась и упала с окровавленной глыбы.
И они вырыли ему могилу на берегу реки
В открытой пустыне, где встречаются три дороги.
Автомобильные дороги Тулы, Рязани и Владимира;
И насыпали на его теле земляной холм,
И установили крест над его головой;
И ветры пустыни стонут и завывают
Над могилой, не имеющей имени.
И народ идет разными путями.
Если старик проходит, он бормочет молитву;
Если проходит молодой человек, он там размышляет;
Если девушка проходит, она роняет слезу;
Если менестрели пройдут, они споют эту песню
Эй, смелые певцы, веселые и свободные!
Ценители гармонично сочетаются друг с другом.
Голоса золотых менестрелей!
63
ПЕСНЯ
Закончите свое пение теперь, когда все началось,
Отдавая должное каждому.Непокрытые и распущенные волосы были признаком дурной репутации
женщины.
CHISWICK FHESb: I’KINTED DY CHARLES WHITTINOUAM AND CO.
В СУДЕ, ЧАНЦЕКВ ЛАНК, ЛОНДОН.
___________________________________
© Inly, BOHDAN RODYUK CHEKAN von MILLER
chekanart.medium.com/
.