Dhanwanthari Temple, Nelluvai
Thrissur District, Kerala.ЁЯЪйЁЯЪй

реР рдирдореЛ рднрдЧрд╡рддреЗ рд╡рд╛рд╕реБрджреЗрд╡рд╛рдп рдзрдиреНрд╡рдиреНрддрд░рдпреЗ рдЕрдореГрддрдХрд▓рд╢ рд╣рд╕реНрддрд╛рдп
рд╕рд░реНрд╡рд╛рдордп рд╡рд┐рдирд╛рд╢рдирд╛рдп рддреНрд░реИрд▓реЛрдХреНрдпрдирд╛рдерд╛рдп рд╢реНрд░реА рдорд╣рд╛рд╡рд┐рд╖реНрдгрд╡реЗ рдирдордГ
#temples

Dhanwanthary Moorthy temple in Nelluvai is one among the ancient temples in Kerala.

Dhanwanthari is the Deva of Ayurveda. It is said that the murthy at the temple was installed by Ashwani Devas and it was the same idol worshipped by Sri. Vasudevar in the Dwapara Yuga. The Dhanvanthari Moorthi is facing towards the west
@SriramKannan77
Smrata-Matrarti-Nasanah', Srimad Bhagavatam states that the one who remembers the name of Dhanwantari will be cured and protected from all the diseases. Temple is known for its Oushada Prasada with Ayuvedic medicinal values, called Mukkudi.
Mukkudi Nivedyam is a very special offering to Dhanwantari. It is prepared by using dry ginger, pepper, pomegranate peel, cumin seed, turmeric, rock salt and other medicinal items. It is offered during 'Usha- Pooja', and is later on distributed to the devotees present there.

More from Anu Satheesh

More from All

рдХреБрдВрдбрд▓реА рдореЗрдВ 12 рднрд╛рд╡ рд╣реЛрддреЗ рд╣реИрдВред рдХреИрд╕реЗ рдЬреНрдпреЛрддрд┐рд╖ рджреНрд╡рд╛рд░рд╛ рд░реЛрдЧ рдХреЗ рдЖрдВрдХрд▓рди рдХрд░рддреЗ рд╕рдордп рдХреБрдВрдбрд▓реА рдХреЗ рд╡рд┐рднрд┐рдиреНрди рднрд╛рд╡реЛрдВ рд╕реЗ рдЧрдгрдирд╛ рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВ рдЖрдЬ рдЗрд╕ рдкрд░ рдЪрд░реНрдЪрд╛ рдХрд░реЗрдВрдЧреЗред
рдХреБрдгреНрдбрд▓реА рдХреЛ рдХрд╛рд▓рдкреБрд░реБрд╖ рдХреА рд╕рдВрдЬреНрдЮрд╛ рджреЗрдХрд░ рдЗрд╕рдореЗрдВ рд╢рд░реАрд░ рдХреЗ рдЕрдВрдЧреЛрдВ рдХреЛ рд╕реНрдерд╛рдкрд┐рдд рдХрд░ рдЙрдирд╕реЗ рд░реЛрдЧ, рд░реЛрдЧреЗрд╢, рд░реЛрдЧ рдХреЛ рдмрдврд╝рд╛рдиреЗ рдШрдЯрд╛рдиреЗ рд╡рд╛рд▓реЗ рдЧреНрд░рд╣


рд░реЛрдЧ рдХреА рд╕реНрдерд┐рддрд┐ рдореЗрдВ рдЙрддреНрдкреНрд░реЗрд░рдХ рдХрд╛ рдХрд╛рд░реНрдп рдХрд░рдиреЗ рд╡рд╛рд▓реЗ рдЧреНрд░рд╣, рдЖрдпреБрд░реНрд╡реЗрджрд┐рдХ/рдРрд▓реЛрдкреИрдереА/рд╣реЛрдорд┐рдпреЛрдкреИрдереА рдореЗрдВ рд╕реЗ рдХреМрди рдХрд╛рд░рдЧрд░ рд╣реЛрдЧрд╛ рдЗрд╕рдХрд╛ рдЖрдБрдХрд▓рди, рд░рдХреНрдд рд╡рд┐рдХрд╛рд░, рд░рдХреНрдд рдФрд░ рдЖрдкрд░реЗрд╢рди рдХреА рд╕реНрдерд┐рддрд┐, рдХреМрди рд╕рд╛ рдЖрдВрддрд░рд┐рдХ рдпрд╛ рдмрд╛рд╣рд░реА рдЕрдВрдЧ рдкреНрд░рднрд╛рд╡рд┐рдд рд╣реЛрдЧрд╛ рдЗрддреНрдпрд╛рджрд┐ рдЧрдгрдирд╛ рдХрд░рдиреЗ рдореЗрдВ рдХреБрдВрдбрд▓реА рдХрд╛ рдкреНрд░рдпреЛрдЧ рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИред


рдореЗрдбрд┐рдХрд▓ рдЬреНрдпреЛрддрд┐рд╖ рдореЗрдВ рдЖрдЬ рдХреЗ рд╕рдордп рдореЗрдВ Dr. K. S. Charak рдХрд╛ рдирд╛рдо рдирд┐рд░реНрд╡рд┐рд╡рд╛рдж рд░реВрдк рд╕реЗ рдкреНрд░рдердо рд╕реНрдерд╛рди рд░рдЦрддрд╛ рд╣реИред рдЙрдирдХреА рд▓рд┐рдЦреА рдХрдИ рдкреБрд╕реНрддрдХреЗрдВ рдЖрдЬ рдЗрд╕ рдХреНрд╖реЗрддреНрд░ рдореЗрдВ рдирдП рдЬреНрдпреЛрддрд┐рд╖реЛрдВ рдХрд╛ рдорд╛рд░реНрдЧрджрд░реНрд╢рди рдХрд░ рд░рд╣реА рд╣реИрдВред
рдкреНрд░рдердо рднрд╛рд╡ -
рдЗрд╕ рднрд╛рд╡ рд╕реЗ рд╣рдо рд╡реНрдпрдХреНрддрд┐ рдХреА рд░реЛрдЧрдкреНрд░рддрд┐рд░реЛрдзрдХ рдХреНрд╖рдорддрд╛, рд╕рд┐рд░, рдорд╖реНрддрд┐рд╕реНрдХ рдХрд╛ рд╡рд┐рдЪрд╛рд░ рдХрд░рддреЗ рд╣реИрдВред


рджреНрд╡рд┐рддреАрдп рднрд╛рд╡-
рджрд╛рд╣рд┐рдирд╛ рдиреЗрддреНрд░, рдореБрдЦ, рд╡рд╛рдгреА, рдирд╛рдХ, рдЧрд░реНрджрди рд╡ рдЧрд▓реЗ рдХреЗ рдКрдкрд░реА рднрд╛рдЧ рдХрд╛ рд╡рд┐рдЪрд╛рд░ рд╣реЛрддрд╛ рд╣реИред
рддреГрддреАрдп рднрд╛рд╡-
рдЕрд╕реНрдерд┐, рдЧрд▓рд╛,рдХрд╛рди, рд╣рд╛рде, рдХрдВрдзреЗ рд╡ рдЫрд╛рддреА рдХреЗ рдЖрдВрддрд░рд┐рдХ рдЕрдВрдЧреЛрдВ рдХрд╛ рд╢реБрд░реБрдЖрддреА рднрд╛рдЧ рдЗрддреНрдпрд╛рджрд┐ред

рдЪрддреБрд░реНрде рднрд╛рд╡- рдЫрд╛рддреА рд╡ рдЗрд╕рдХреЗ рдЖрдВрддрд░рд┐рдХ рдЕрдВрдЧ, рдЬрд╛рддрдХ рдХреА рдорд╛рдирд╕рд┐рдХ рд╕реНрдерд┐рддрд┐/рдкреНрд░рдХреГрддрд┐, рд╕реНрддрди рдЖрджрд┐ рдХреА рдЧрдгрдирд╛ рдХреА рдЬрд╛рддреА рд╣реИ


рдкрдВрдЪрдо рднрд╛рд╡-
рдЬрд╛рддрдХ рдХреА рдмреБрджреНрдзрд┐ рд╡ рдЙрд╕рдХреА рддреАрд╡реНрд░рддрд╛,рдкреАрда, рдкрд╕рд▓рд┐рдпрд╛рдВ,рдкреЗрдЯ, рд╣реГрджрдп рдХреА рд╕реНрдерд┐рддрд┐ рдЖрдВрдХрд▓рди рдореЗрдВ рдкреНрд░рдпреЛрдЧ рд╣реЛрддрд╛ рд╣реИред

рд╖рд╖реНрда рднрд╛рд╡-
рд░реЛрдЧ рднрд╛рд╡ рдХрд╣рд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИред рдХреБрдВрдбрд▓реА рдореЗ рдЗрд╕рдХреЗ рддрддреНрдХрд╛рд▓рд┐рдХ рднрд╛рд╡ рд╕реНрд╡рд╛рдореА, рдХрд╛рд▓рдкреБрд░реБрд╖ рдХреБрдВрдбрд▓реА рдХреЗ рд╕реНрд╡рд╛рдореА, рджреГрд╖реНрдЯрд┐ рд╕рдВрдмрдВрдз, рд░реЛрдЧреЗрд╢ рдХреА рд╕реНрдерд┐рддрд┐, рд░реЛрдЧреЗрд╢ рдХреЗ рдирдХреНрд╖рддреНрд░ рдФрд▒ рд░реЛрдЧреЗрд╢ рд╡ рднрд╛рд╡ рдХреА рдбрд┐рдЧреНрд░реА рдЗрддреНрдпрд╛рджрд┐ред
How can we use language supervision to learn better visual representations for robotics?

Introducing Voltron: Language-Driven Representation Learning for Robotics!

Paper: https://t.co/gIsRPtSjKz
Models: https://t.co/NOB3cpATYG
Evaluation: https://t.co/aOzQu95J8z

ЁЯз╡ЁЯСЗ(1 / 12)


Videos of humans performing everyday tasks (Something-Something-v2, Ego4D) offer a rich and diverse resource for learning representations for robotic manipulation.

Yet, an underused part of these datasets are the rich, natural language annotations accompanying each video. (2/12)

The Voltron framework offers a simple way to use language supervision to shape representation learning, building off of prior work in representations for robotics like MVP (
https://t.co/Pb0mk9hb4i) and R3M (https://t.co/o2Fkc3fP0e).

The secret is *balance* (3/12)

Starting with a masked autoencoder over frames from these video clips, make a choice:

1) Condition on language and improve our ability to reconstruct the scene.

2) Generate language given the visual representation and improve our ability to describe what's happening. (4/12)

By trading off *conditioning* and *generation* we show that we can learn 1) better representations than prior methods, and 2) explicitly shape the balance of low and high-level features captured.

Why is the ability to shape this balance important? (5/12)

You May Also Like