Смеси норма: Как рассчитать смесь для ребенка по весу

Норма смеси новорожденного по месяцам

› ›

Дата публикации: 06.04.2022. Статья обновлена: 6 апреля 2022.

Педиатры предоставляют информацию о норме смеси для грудничков, исходя из средних данных, взятых на основу. Напоминаем, что вам надо использовать индивидуальный подход к ребенку. Кормить по требованию. Предлагаем информацию о количестве смеси для грудничка по месяцам.

Норма смеси для грудничка

Содержание

Материнское молоко вырабатывается не сразу. Сначала новорожденный высасывает молозиво. Это прозрачная жидкость, сладковатая на вкус, подготавливает организм малыша к усвоению грудного молока. Молозиво выделяется первые 2-3 дня. Первые дни малыша надо кормить по требования. Иногда даже через каждые 2 часа. Если у мамы нет молока, для кормления малыша используется адаптивная молочная смесь. Грудничок может высосать за один прием максимум 10-20 мл. Постепенно малыш высасывает по 50-80 мл за одно кормление.

В сутки получается до 400 мл. Через две недели объем питания составляет 20% от веса — от 600 мл в день. Надо учитывать индивидуальные особенности ребенка, вес, рост. Количество питания может быть персональным. Но надо стараться высчитывать объем, чтобы понимать, наедается малыш или нет.

Смешанное вскармливание: когда вводить смесь

Норма питания от месяца до четырех

• Со второго месяца малыш начинает есть до 100 мл за кормление 7-8 раз в день.
• На третьем месяца норма составляет 150-180 мл за кормление. Прикладывание к груди 6-7 раз.
• На 4 месяце грудничок съедает 200 мл. Объем питания в сутки — 1/6 часть от веса малыша.

Объем питания в 5-6 месяцев

В этот период норма кормления до 250 мл грудного молока. Прибавляется прикорм в виде овощного, фруктового пюре, безглютеновых, безмолочных каш. Объем питания составляет 1/7 часть от веса, не менее 800-1000 мл в день.

Норма для детей 7-12 месяцев

В этот период ребенку дают адаптивную смесь 2-3 раза. Обычно утром после ночного сна, на ночь и перед дневным сном. Дети переходят на 5-разовое питание. Кушают полноценную еду — суп, котлеты, гарнир, овощи, творог, йогурты.

Сохраните таблицу с примерным объемом кормления

Введение прикорма

Овощи

Первым в рацион вводятся овощи. Это однокомпонентное баночное детское пюре из брокколи, кабачка, картофеля, цветной капусты. Постепенно в меню добавляются другие овощи. Новый продукт вводится в рацион в течение 10 дней. Первое знакомство с блюдом — на кончике чайной ложки. Полноценная порция овощного рагу — 150 гр.

Каши

Знакомство с крупами начинается с гречневой, рисовой, кукурузной. Затем добавляется Покупаются специализированные сухие составы для грудничков. Полноценная порция после постепенного ввода в рацион составляет 150 гр. Сначала это жидкая каша, которую смешивают и дают в бутылочке. Затем готовится более густой состав, который дети кушают ложкой сами.

Фрукты

Рекомендуется покупать баночное пюре из сезонных ягод, избегая экзотические фрукты.

Начинаем с яблока, груши, сливы, банана. Максимальная порция — 150 гр.

Мясные продукты

Мясное пюре вводится в меню в 8-9 месяцев. Первым рекомендуется кушать пюре из индейки, курицы, кролика. Затем готовить блюда кусочками из этих продуктов, чтобы ребенок приучался к твердой пище. Максимальная порция — 100 грамм.

Все о детском прикорме

Нормированный график питания у каждого ребенка вырабатываются самостоятельно. Не надо заставлять детей есть. Они интуитивно чувствуют, какое количество еды им необходимо.

Поделиться с друзьями:

Автор: Бычкова Вероника

Расход наливного пола Старатели — расчет на 1 м2, как посчитать

Самостоятельно рассчитать расход наливного пола Старатели очень просто по формуле указанной ниже при помощи обычного калькулятора в телефоне или на компьютере. Формула для расчета выглядит следующим образом:

[площадь пола, м2] x [толщина слоя, мм] x [нормы расхода, кг/м2]

Таблица расхода наливных полов

В приведенной ниже таблице можно посмотреть данные по расходу наливных полов и основным свойствам:

Характеристики	«Старатели С-10»	Старатели «Практичный»	Старатели «Высокопрочный»	Старатели «Толстый»	Старатели «Быстротвердеющий»	Старатели «Тонкий»
Минимальная толщина слоя	30 мм	5 мм	30 мм	30 мм	5 мм	1 мм
Максимальная толщина слоя	100 мм	70 мм	100 мм	100 мм	100 мм	20 мм
Расход смеси	1,8 — 2,0 кг/1м2	1,4 — 1,5 кг/1м2	1,6 — 1,8 кг/1м2	1,6 — 1,8 кг/1м2	1,35 — 1,45 кг/1м2	1,4 — 1,5 кг/1м2
Область применения	снаружи и внутри	внутри	снаружи и внутри	снаружи и внутри	внутри	внутри
Теплый пол	да	да	да	да	да	да
Состав	Цементный + полимеры	Гипсовый + полимеры	Цементный + полимеры	Цементный + полимеры	Гипсовый + полимеры	Минеральный + полимеры

Рассмотрим на примерах порядок расчета:

Пример 1.

Предположим, что вам нужно рассчитать сколько нужно материала, чтобы выровнять в жилой комнате пол под укладку ламината. Площадь комнаты 22 квадратных метра, а допустимая толщина слоя порядка 4-5 миллиметров.

По размещенной выше таблице выбираем подходящий по толщине пол, это будет Старатели «Тонкий». Смотрим его расход, который составляет примерно 1,4 кг на 1м2.

Затем применяем формулу и получаем:

[площадь = 22м2] x [толщина слоя = 4 мм] х [расход 1,4 кг/м2] = 123,2 кг, что составляет почти 5 мешков.

Пример 2.

В данном примере, допустим, вам нужно рассчитать количество смеси для выравнивания пола в ванной комнате площадью 6 кв.м. под укладку плитки. Толщина слоя 3 сантиметра.

Как и в предыдущем примере, обращаемся за помощью к таблице. В данном случае нам подойдут только цементные полы, поскольку ванная комната это помещение с повышенной влажностью. Находим подходящие по толщине цементные полы, это будут стяжка Старатели С-10 или наливной пол «Толстый». Положим, мы выбрали наливной пол. Его расход составляет в среднем 1,7 кг / 1м2.

Применяем уже знакомую формулу:

[площадь = 6 м2] x [толщина слоя = 30 мм] х [расход 1,7 кг/м2] = 306 кг смеси или 13 мешков.

Надеемся, мы помогли вам научиться считать расход смеси для пола Старатели. Если у вас возникли вопросы, вы всегда можете к нам обратиться за дополнительной информацией.

---

Оналйн калькулятор наливного пола

MxNE и irMxNE — документация MNE 1.3.1

Запускает (ir)MxNE (L1/L2 [1] или L0.5/L2 [2] смешанная норма) обратный решатель. L0.5/L2 выполняется с помощью irMxNE, что позволяет проводить более разреженные оценки источников с меньшими затратами. смещение амплитуды из-за невыпуклости штрафа смешанной нормы L0,5/L2.

 # Автор: Александр Грэмфорт 
# Даниэль Штромайер 
#
# Лицензия: BSD-3-пункт
 

 импортировать numpy как np
импортировать меня
из образца импорта mne. datasets
из mne.inverse_sparse импортировать смешанные_нормы, make_stc_from_dipoles
из mne.minimum_norm импортировать make_inverse_operator, apply_inverse
из импорта mne.viz (plot_sparse_source_estimates,
                     plot_dipole_locations, plot_dipole_amplitudes)
печать (__doc__)
путь_к_данным = образец.путь_к_данным()
meg_path = data_path / 'MEG' / 'образец'
fwd_fname = meg_path / 'sample_audvis-meg-eeg-oct-6-fwd.fif'
ave_fname = meg_path / 'sample_audvis-ave.fif'
cov_fname = meg_path / 'sample_audvis-shrunk-cov.fif'
subject_dir = data_path / 'subjects'
# Чтение ковариационной матрицы шума
cov = mne.read_cov(cov_fname)
# Обработка среднего файла
условие = 'Левая слуховая'
вызвано = mne.read_evokeds (ave_fname, условие = условие, базовый уровень = (нет, 0))
evked.crop(tmin=0, tmax=0,3)
# Обработка прямого решения
вперед = mne.read_forward_solution(fwd_fname)
 

 365 x 365 найдена полная ковариация (вид = 1).
    Прочитайте в общей сложности 4 элемента прогноза:
        PCA-v1 (1 x 102) активен
        PCA-v2 (1 x 102) активен
        PCA-v3 (1 x 102) активен
        Среднее значение эталона ЭЭГ (1 x 59) активно
Чтение /home/circleci/mne_data/MNE-sample-data/MEG/sample/sample_audvis-ave.
  fif ...
    Прочитайте в общей сложности 4 элемента прогноза:
        PCA-v1 (1 x 102) активен
        PCA-v2 (1 x 102) активен
        PCA-v3 (1 x 102) активен
        Средний эталон ЭЭГ (1 x 60) активен
    Нашла интересующие данные:
        т = -199,80 ... 499,49 мс (Левый слуховой проход)
        0 доступны матрицы компенсации CTF
        неф = 55 - тип аспекта = 100
Прогнозы уже применены. Установка атрибута проекта в значение True.
Применение коррекции базовой линии (режим: среднее)
Чтение прямого решения из /home/circleci/mne_data/MNE-sample-data/MEG/sample/sample_audvis-meg-eeg-oct-6-fwd.fif...
    Чтение исходного пространства...
    Вычисление статистики исправлений...
    Добавлена ​​информация о патче...
    Добавлена ​​информация о расстоянии...
    [сделанный]
    Чтение исходного пространства...
    Вычисление статистики исправлений...
    Добавлена ​​информация о патче...
    Добавлена ​​информация о расстоянии...
    [сделанный]
    2 исходных пробела прочитано
    Желаемая именованная матрица (вид = 3523) недоступна
    Читать прямое решение MEG (7498 источников, 306 каналов, свободные ориентации)
    Желаемая именованная матрица (вид = 3523) недоступна
    Прямое решение чтения ЭЭГ (7498 источников, 60 каналов, свободные ориентации)
    Объединение прямых решений: МЭГ, ЭЭГ
    Исходные пространства, преобразованные в систему координат прямого решения
 

Запустить решатель с критерием SURE [3]

 alpha = "sure" # параметр регуляризации от 0 до 100 или критерий SURE
свободный, глубина = 0,9, 0,9 # свободная ориентация и взвешивание по глубине
n_mxne_iter = 10 # если > 1, используйте перевзвешенный решатель смешанных норм L0. 5/L2
# если n_mxne_iter > 1, можно избежать взвешивания dSPM.
# Вычислить решение dSPM для использования в качестве весов в MxNE
inverse_operator = make_inverse_operator(вызываемый.информация, вперед, cov,
                                         глубина=глубина, фиксированная=Истина,
                                         use_cps = Истина)
stc_dspm = apply_inverse (вызываемый, обратный_оператор, lambda2 = 1. / 9.,
                         метод = 'dSPM')
# Вычисление обратного решения (ir)MxNE с дипольным выходом
диполи, невязка = смешанная_норма(
    evked, forward, cov, alpha, свободный=свободный, depth=глубина, maxit=3000,
    tol=1e-4, active_set_size=10, debias=ложь, веса=stc_dspm,
    weights_min=8., n_mxne_iter=n_mxne_iter, return_residual=True,
    return_as_dipoles=Истина, подробный=Истина, random_state=0,
    # мы знаем, что для этого набора данных следует использовать высокую альфу, поэтому избегайте некоторых
    # более медленных (нижних) альфа-значений
    sure_alpha_grid=np. 
     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
 linspace(100, 40, 10),
)
т = 0,083
tidx = вызванный.time_as_index(t)
для ди опустите перечисление (диполи, 1):
    print(f'Dipole #{di} GOF at {1000 * t:0.1f} мс: '
          f'{поплавок(dip.gof[tidx]):0.1f}%')
 

 info["bads"] и Noise_cov["bads"] не совпадают, за исключением плохих каналов обоих
Вычислительный обратный оператор с 364 каналами.
    364 из 366 каналов остаются после пикировки
Выбрано 364 канала
Создание матрицы взвешивания глубины...
    203 планарных канала
    предел = 7262/7498 = 10,020866
    шкала = 2,58122e-08 exp = 0,9
    Выбранные элементы из взвешивания по глубине со свободной ориентацией, предшествующие элементу с фиксированной ориентацией.
    Средние нормали участка будут использоваться при вращении к локальным координатам поверхности....
    Преобразование исходных ориентаций на основе поверхности...
    [сделанный]
Отбеливание передовым раствором.
    Создан оператор SSP (размерность подпространства = 4)
Вычисление ранга из ковариации с рангом = Нет
    Используя допуск 3,5e-13 (2,2e-16 eps * 305 димм.
   * 5,2 макс. единичное значение)
    Предполагаемый ранг (маг + град): 302
    MEG: ранг 302 рассчитан на основе 305 каналов данных с 3 проекторами.
    Используя допуск 1.1e-13 (2.2e-16 eps * 59диммер * 8,7 макс. единичное значение)
    Предполагаемый ранг (eeg): 58
    ЭЭГ: ранг 58, рассчитанный по 59 каналам данных с 1 проектором
    Установка малых собственных значений MEG в ноль (без PCA)
    Обнуление малых собственных значений ЭЭГ (без PCA)
Создание исходной ковариационной матрицы
Настройка исходной ковариационной матрицы.
Вычисление SVD отбеленной и взвешенной матрицы поля свинца.
    наибольшее сингулярное значение = 6,21995
    коэффициент масштабирования для настройки трассировки = 6,82623e+18 (nchan = 364 nzero = 4)
Подготовка обратного оператора к использованию...
    Масштабированный шум и ковариация источника от ступицы = 1 до ступицы = 55
    Создал регуляризованный инвертор
    Создан оператор SSP (размерность подпространства = 4)
    Создал отбеливатель, используя ковариационную матрицу шума с рангом 360 (пропущено 4 маленьких собственных значения).  
    Вычисление коэффициентов нормализации шума (dSPM)...
[сделанный]
Применение обратного оператора к "Левой слуховой"...
    Выбрал 364 канала из данных
    Вычисление обратного...
    Собственные лиды нужно взвешивать...
    Расчет остатка...
    Объяснение 69.4% дисперсия
    dSPM...
[сделанный]
Преобразование прямого решения в ориентацию поверхности
    Средние нормали участка будут использоваться при вращении к локальным координатам поверхности....
    Преобразование исходных ориентаций на основе поверхности...
    [сделанный]
info["bads"] и Noise_cov["bads"] не совпадают, исключая плохие каналы из обоих
Вычислительный обратный оператор с 364 каналами.
    364 из 366 каналов остаются после пикировки
Выбрано 364 канала
Создание матрицы взвешивания глубины...
Применение свободной ориентации диполей к пространствам с поверхностными источниками: 0,9Отбеливание передовым раствором.
    Создан оператор SSP (размерность подпространства = 4)
Вычисление ранга из ковариации с рангом = Нет
    Используя допуск 3,5e-13 (2,2e-16 eps * 305 димм.  * 5,2 макс. единичное значение)
    Предполагаемый ранг (маг + град): 302
    MEG: ранг 302 рассчитан на основе 305 каналов данных с 3 проекторами.
    Используя допуск 1.1e-13 (2.2e-16 eps * 59 dim * 8.7 max single value)
    Предполагаемый ранг (eeg): 58
    ЭЭГ: ранг 58, рассчитанный по 59 каналам данных с 1 проектором
    Установка малых собственных значений MEG в ноль (без PCA)
    Обнуление малых собственных значений ЭЭГ (без PCA)
Создание исходной ковариационной матрицы
Настройка исходной ковариационной матрицы.
Сокращение исходного пространства до 543 источников
Матрица данных отбеливания.
Теплый запуск...
альфа: 100,0
альфа: 93.33333333333333
альфа: 86.66666666666667
альфа: 80.0
альфа: 73.333333333333333
альфа: 66.66666666666666
альфа: 60.0
альфа: 53.333333333333333
альфа: 46.666666666666664
альфа: 40.0
Установка SURE на сетку.
альфа: 100,0
Сходимость достигнута после 3-х перевзвешиваний!
альфа: 93.333333333333333
Сходимость достигнута после 4 перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 3-х перевзвешиваний!
альфа: 86. 66666666666667
Сходимость достигнута после 3-х перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
альфа: 80.0
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
альфа: 73.333333333333333
Сходимость достигнута после 4 перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
альфа: 66.66666666666666
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 3-х перевзвешиваний!
альфа: 60.0
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
альфа: 53.333333333333333
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
альфа: 46.666666666666664
Сходимость достигнута после 3-х перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
альфа: 40.0
Сходимость достигнута после 2-х перевзвешиваний!
Сходимость достигнута после 3-х перевзвешиваний!
Вычисление значений SURE на сетке.
альфа 100.0 :: конечно -60279. 603691813114
альфа 93.33333333333333 :: конечно -59855.33381940738
альфа 86.66666666666667 :: конечно -60434.87086639602
альфа 80.0 :: конечно -60386.806544140134
альфа 73.33333333333333 :: конечно -60336.58240427435
альфа 66.66666666666666 :: конечно -60303.83155030615
альфа 60.0 :: конечно -60157.013430584055
альфа 53.33333333333333 :: конечно -59974.67524684279
альфа 46.666666666666664 :: конечно -59597.86913013583
альфа 40.0 :: конечно -59084.52687739991
Выбранный альфа: 86.66666666666667
Объяснение 22,4% дисперсии
[сделанный]
Диполь № 1 GOF при 83,0 мс: 8,1%
Диполь № 2 GOF при 83,0 мс: 33,3%
 

График активации диполя

 plot_dipole_amplitudes(диполи)
# Постройте дипольное расположение самого сильного диполя с помощью срезов МРТ
idx = np.argmax([np.max(np.abs(dip.amplitude)) для падения диполей])
plot_dipole_locations (диполи [idx], вперед ['mri_head_t'], 'образец',
                      subject_dir=subjects_dir, mode='orthoview',
                      idx='амплитуда')
# Постройте расположение диполей всех диполей с помощью срезов МРТ
для падения в диполях:
    plot_dipole_locations (падение, вперед ['mri_head_t'], 'образец',
                          subject_dir=subjects_dir, mode='orthoview',
                          idx='амплитуда')
 

Остаток участка

 ylim = dict(eeg=[-10, 10], grad=[-400, 400], mag=[-600, 600])
evked. pick_types(meg=True, eeg=True, exclude='плохие')
evked.plot(ylim=ylim, proj=True, time_unit='s')
остаточный.pick_types (meg = True, eeg = True, exclude = 'плохие')
остаточный. сюжет (ylim = ylim, proj = True, time_unit = 's')
 

Создание stc из диполей

 stc = make_stc_from_dipoles(dipoles, forward['src'])
 

 Преобразование диполей в SourceEstimate.
[сделанный]
 

Просмотр в 2D и 3D («стеклянный» мозг как 3D-график)

 решатель = "MxNE", если n_mxne_iter == 1, иначе "irMxNE"
plot_sparse_source_estimates (вперед ['src'], stc, bgcolor = (1, 1, 1),
                             fig_name="%s (состояние %s)" % (решатель, условие),
                             непрозрачность=0,1)
 

 Общее количество активных источников: 2
 

Трансформация в мозг fsaverage и просмотр

 morph = mne.compute_source_morph(stc, subject_from='sample',
                                 subject_to='fsaverage', интервал=Нет,
                                 sparse=Истина, subject_dir=subjects_dir)
stc_fsaverage = morph. apply(stc)
src_fsaverage_fname = (
    subject_dir / 'fsaverage' / 'bem' / 'fsaverage-ico-5-src.fif')
src_fsaverage = mne.read_source_spaces(src_fsaverage_fname)
plot_sparse_source_estimates (src_fsaverage, stc_fsaverage, bgcolor = (1, 1, 1),
                             fig_name="Morphed %s (cond %s)" % (решатель,
                             состояние), непрозрачность=0,1)
 

 космическое пространство с поверхностным источником присутствует ...
    Чтение карты левого полушария.
    Чтение карты правого полушария.
[сделанный]
    Чтение исходного пространства...
    [сделанный]
    Чтение исходного пространства...
    [сделанный]
    2 исходных пробела прочитано
Общее количество активных источников: 2
 

[1]

Александр Грамфор, Матье Ковальски и Матти С. Хямяляйнен. Оценки смешанной нормы для обратной задачи М/ЭЭГ с использованием методов ускоренного градиента. Физика в медицине и биологии , 57(7):1937–1961, 2012. doi:10.1088/0031-9155/57/7/1937.

[2]

Даниэль Стромайер, Йенс Хауайсен и Александр Грэмфорт. Улучшена локализация источника МЭГ/ЭЭГ с перевзвешенными смешанными нормами. В Материалы ПРНИ-2014 , 1–4. Тюбинген, 2014. IEEE. doi:10.1109/PRNI.2014.6858545.

[3]

Шарль-Альбан Деледаль, Самуэль Вайтер, Джалал Фадили и Габриэль Пейре. Несмещенная оценка градиента Штейна риска (сахара) для множественного выбора параметров. SIAM Journal on Imaging Sciences , 7(4):2448–2487, 2014. doi:10.1137/140968045.

Общее время выполнения сценария: ( 0 минут 25,945 секунды)

Расчетное использование памяти: 393 МБ

Загрузить исходный код Python: Mixed_norm_inverse.py

Загрузить блокнот Jupyter: Mixed_norm_inverse.ipynb

Галерея, созданная Sphinx-Gallery

Analog Dreams — Оригинальный микс | Норм Талли

Для нас большая честь приветствовать в издательстве Landed одного из создателей и настоящих исполнителей музыкальной сцены Detroit House,
Норм Талли.

Норм Тэлли, известный как «Безмолвный воин глубин», несомненно, является одним из самых любимых художников Детройта.

Один из первых членов команды West 6 Mile Detroit, родившейся в последние дни Disco, 25-летняя карьера Норма неуклонно строилась, чтобы заработать ему заслуженный рейтинг одного из самых уважаемых в мире. диджеи.

Артист, который концентрируется на качестве, а не на количестве, корни Норма по-прежнему прочно укоренены в соуле, фанке и диско — отсюда и сырая, глубокая и душевная хаус-музыка, которую он создает.

Этот релиз, как и все его релизы, написан и произведен на полностью аналоговой установке Норма. НИКАКИХ компьютеров, НИКАКИХ цифровых ограничителей, Никаких уловок. Просто чистое, теплое, глубокое детройтское совершенство. И, как прекрасное дополнение, мастеринг EP был сделан Джеффом Пеше из легендарной лондонской студии Abbey Road Studios с использованием аналоговой системы EMI TG. Результат действительно редкость в наши дни — качественный EP, полностью спродюсированный и сведенный с помощью аналогового процесса.

A1: ION — Original Mix: Norm начинает EP с очень глубокого и джазового детройтского номера. Этот трек гарантированно мгновенно привлечет внимание публики и прекрасно разогреет вечеринку. Сырые плотные барабаны, глубокие джазовые клавиши и тонкие дропы делают этот трек плавным и динамичным. Что еще я могу сказать, это Deep, ночная хаус-музыка во всей красе.

B1: Travlin — Original Mix: Набирая темп A1, Норм показывает нам, почему он заслужил свое прозвище «Безмолвный воин глубин». Смешивая его фирменный звук барабана 909 с глубокими перемешивающими пэдами, вы знаете, что вас ждет удовольствие с самого начала. Затем трек элегантно строится с захватывающим перевернутым припевом саксофона, который отправляет вас в волшебное путешествие по глубокому ритму. Настоящая классика Norm Talley!

B2: Analog Dreams — Original Mix: Впервые созданный более десяти лет назад, Analog Dreams долгое время оставался скрытой жемчужиной. Так что мы были на седьмом небе от счастья, когда Норм, наконец, согласился выпустить с нами эту классику Detroit House на 12-дюймовом диске, чтобы мы могли выпустить ее в массы. Настоящая веселая хаус-музыка из прошлого!0003

Этот выдающийся EP сочетает в себе восхитительный кусочек прошлого и настоящего, и это редкая запись, которую нельзя пропустить. Играй громко!

ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ DJ —

Делано Смит (Mixmode / Sushitech)
Когда я впервые услышал «Travlin», я подумал… «Это новая норма». Один из моих любимых EP от него. Support

Anthony ‘Shake’ Shakir
Этот проект приятный и гладкий.

Стейси Пуллен (Трансмат / Детройт)
Глубокий Детройт! Поддерживать!

Рареш (Арпиар)
ION и Analog Dreams для меня. Спасибо.

Матиас Фогт (Motorcitysoul)
Ион — Очень классный трек!

Себо К
Убийца! Я люблю это!

Hardrock Striker (Skylax)
Отличный EP! Полная поддержка!

Николас (Quintessentials / Foul & Sunk)
Убойные следы, особенно Травлин!

Yossi Amoyal (Sushitech)
Качество выпуска Норма! Чартировано на RA — НАЖМИТЕ, ЧТОБЫ ПРОСМОТРЕТЬ

Джо Вавилон (Roundabout Sounds)
Норм — МУЖЧИНА со своей фирменной глубокой атмосферой и один из моих самых любимых исполнителей.