лев

Френдмарафон

Мой старый френдмарафон перевалил за 5000 комментариев и теперь для комментирования требуется ввод капчи, а это неудобно. Поэтому я открываю новый френдмарафон, но можете также искать новых друзей и в моем старом френдмарафоне, ведь там много пользователей ЖЖ оставили свои комментарии.



Приглашаю всех принять участие в моем френдмарафоне. Можете написать в комментариях немного о себе, о том, чем интересуетесь, о чем Вы пишите и что любите и кого ищите!

Для наибольшей эффективности данного марафона просьба делать репосты, перепосты, оставлять в своих журналах и сообществах ссылки.



Так как этот пост верхний, то здесь я для более легкой навигации по моему блогу напишу содержание его:
май
июнь
июль
август
сентябрь
октябрь
ноябрь
декабрь


Смотрите также:
Заработок в интернете примерно 10% в месяц

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Корректировка питания за 3 месяца изменила работу мозга и физические способности



Спорт считается основным инструментом для поддержания крепкого здоровья, однако без правильного питания добиться высоких результатов сложнее, показал эксперимент американских ученых. Это важный вывод для большинства людей, которые не могут тратить много времени на физические тренировки, но хотят получить максимум пользы от них.

В двойном слепом исследовании, результаты которого опубликованы в журнале Scientific Reports, изучалась эффективность оптимального питания и упражнений для улучшения физической формы и когнитивных способностей среди мужчин и женщин, находящихся на действительной военной службе в ВВС США. Исследователи разделили 148 участников на две группы. В течение 12 недель обе группы выполняли одну и ту же программу тренировок, которая состояла из аэробных и силовых упражнений. Участники тренировались 5 дней в неделю. В дополнение к программе тренировок одной группе давали специально разработанный питательный напиток, а другой — плацебо.

Концентрированный напиток состоял из особых ингредиентов для развития мышц и когнитивных способностей — он содержал лютеин, жирные кислоты омега-3, фосфолипиды, витамин D и ДГК. Обычно такие ингредиенты можно получить из не переработанной пищи, например — листовой зелени, яиц, жирной рыбы и других продуктов.
Collapse )
собака

В Facebook обучили ИИ прямому переводу на 100 языков без посредников



Из 4450 возможных языковых комбинаций модель М2М-100 напрямую переводит 1100, что выгодно отличает ее от прошлых многоязыковых моделей, которые по большей части использовали английский язык как промежуточный. К примеру, для перевода с китайского на французский обычно требовалось сначала перевести текст на английский, а потом на французский, что повышало вероятность ошибок.

Компания Facebook открыла доступ к новой языковой модели М2М-100, для обучения которой потребовалось 7,5 млрд пар предложений. Для того чтобы собрать такой объем данных, разработчики воспользовались инструментами автоматизации: собрали миллиарды предложений из сети и пропустили их через еще одну языковую модель FastText, которая определила язык. Затем программа LASER 2.0 при помощи обучения без учителя — разновидности машинного обучения, не требующей разметки данных вручную, — сопоставила предложения по смыслу.

Разработчики отобрали комбинации языков, которые показались им наиболее востребованными. Они сгруппировали языки по их лингвистической, географической и культурной близости, предположив, что жители одного региона будут общаться между собой чаще — как, например, жители Индии, которые говорят на бенгали, хинди, тамильском и урду, пишет Technology Review.
Collapse )
собака

Создан препарат, который убирает последствия черепно-мозговых травм



Экспериментальный препарат полностью восстановил когнитивные способности у животных, а также способствовал регенерации поврежденных клеток кровеносных сосудов спустя год после получения черепно-мозговые травмы. Подобные травмы считаются одними из главных факторов риска болезни Альцгеймера и новая терапия дает надежду на разработку профилактических средств предупреждения деменции.

В настоящее время нет препаратов, которые бы замедляли неизбежное снижение когнитивных функций после черепно-мозговой травмы. У людей старшего возраста такие события значительно усиливают риски деменции, поэтому ученые активно ищут варианты предупреждения нейродегенерации после травм.

В новом эксперименте, о котором рассказывает Medical Express, ученые тестировали действие экспериментально препарата P7C3-A20, которое, как показали более ранние доклинические исследования, оказывает нейропротекторное действие после ЧМТ.

Ученые сымитировали ЧМТ у мышей и затем ждали год, чтобы начать терапию. Препарат вводили в течение 30 дней и наблюдали за эффектом в течение четырех месяцев.
Collapse )
собака

Полимерная решетка заменит стальную арматуру в бетоне



Больше века стальная арматура используется в строительстве для усиления бетона, но новый подход обещает не только повысить надежность этого распространенного материала, но и сделать его более экологичным. Ученые США применили технологию 3D-печати для производства полимерной решетки, которая выступает каркасом для низкоуглеродного бетона, обладающего высокой прочностью и долговечностью.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли отталкивались в своей работе от результатов опытов по усилению бетона полимерными волокнами, к которым пришли их коллеги ранее. Эта технология возникла еще полвека назад как альтернатива стальной арматуре — прочной, но тяжелой, дорогой и разрушающейся со временем.

Полимерные волокна, с другой стороны, легкие, дешевые в производстве и устойчивые к коррозии. Современные методы предлагают смешать их с бетоном до заливки, но это может привести к неравномерному распределению: одни элементы конструкции окажутся прочнее других, пишет New Atlas.
Collapse )
собака

На рынок вышел самообучаемый слуховой аппарат, продающийся по подписке



Стартап Whisper привлек на разработку своего первого продукта — слухового аппарата Whisper Hearing System — $50 млн. От конкурентов медицинский гаджет отличают две вещи: подписная модель оплаты и алгоритмы искусственного интеллекта, фильтрующие шумы в помещении и усиливающие только нужные звуки. По мере обучения он будет становиться все лучше для каждого конкретного клиента.

По данным Национального института по проблемам глухоты США, только каждый третий из людей старше 70 лет, теряющих остроту слуха, пользуется слуховым аппаратом. Еще меньше — только 16% — взрослых в возрасте от 20 до 69, испытывающих проблемы со слухом, решили приобрести себе слуховой аппарат.

Причин для этого масса, но глава стартапа Whisper Дуайт Кроу выделяет одну из них — необходимость регулярной калибровки аппарата под изменения слуха владельца, пишет VentureBeat. Заниматься этим большинству людей некогда.

Благодаря уникальной конфигурации аппаратного обеспечения система Whisper Hearing System, разработанная командой Кроу, «учится с нуля». Два наушника подключены к беспроводному карманному устройству Whisper Brain, которое обрабатывает звук. Алгоритмы этого «карманного мозга» отделяют звуки от шумов в режиме реального времени.
Collapse )
собака

Электромобили Audi получат светодиодные проекторы вместо фар



Принцип работы новых светодиодных фар Digital Matrix LED (DML) немецкого автоконцерна напоминает кинопроекторы — каждая фара состоит из 1,3 млн. микрозеркал, которые проецируют мощный поток света на дорогу. Полный набор возможностей проекторов появится в Европе, а в США, из-за нормативных требований, электромобили будут только здороваться и прощаться с водителем, а также позволят избежать «ослепляющего» эффекта для встречного транспорта. Впервые DML будет реализована в обновленных электромобилях Audi e-tron Sportback и e-tron SUV, сообщает Electrek.

Приветствие владельца — это лишь малая часть того, на что способны DML-фары, заявляют представители Audi. Главная особенность устройства — это «световой ковер» длиной в 50 метров, который освещает ближайшую часть дороги и не мешает другим автомобилям. Более того, динамические светодиоды могут менять положение до 5 тыс. раз в секунду, что пригодится при смене полосы движения — фары будут расширять освещаемую область, когда водитель решит перестроиться. Предполагается, что последняя функция значительно снизит количество аварий, связанных со слепыми зонами автомобилей.

Представители Audi заявили, что сотрудничает с государственными регуляторами США, чтобы открыть доступ к полному набору функций Digital Matrix для покупателей из США, но на первом этапе технология будет частично заблокирована.
Collapse )
собака

Новый метод позволяет ИИ обучаться без данных



Ученые из США представили новый метод упаковки большого объема данных для обучения ИИ. Это снизит затраты на тренировку модели в несколько раз.

Исследователи объяснили, что машинное обучение требует множества примеров из данных. Например, чтобы создать модель ИИ, позволяющую распознать лошадь, ей необходимо проанализировать тысячи изображений лошадей. Это то, что делает технологию дорогой и отличающейся от обучения человека. Ребенку часто нужно увидеть всего несколько примеров предмета, или даже один, прежде чем он сможет распознавать его на протяжении всей своей жизни.

В новой работе предлагается, что модели ИИ тоже могут обучаться так — ученые назвали этот процесс «менее одного» — когда алгоритм распознает больше объектов, несмотря на то, что количество данных, на котором она обучалась, было небольшим.

Например, исследователи обучали ИИ распознаванию цифр, но загружали в модель не данные о каждой цифре, а делали это единой картинкой, учитывая, что у многих цифр есть схожие начертания. Это позволило им уменьшить количество данных с 60 тыс. снимков до 10.

Теперь исследователи работают над тем, чтобы найти другие способы проектирования небольших синтетических наборов данных, будь то ручное проектирование или с помощью другого алгоритма. Однако, несмотря на эти дополнительные исследовательские задачи, в статье представлены теоретические основы для дальнейшего обучения. «Наш вывод заключается в том, что вне зависимости от того, какие наборы данных у вас есть, вы, вероятно, сможете упаковать их для большей эффективности модели», — отметили ученые.

В будущем исследователи хотят обучать даже мощные модели на основе небольших массивов данных. При этом они составят четкие инструкции по упаковке данных, чтобы ими могли воспользоваться ученые даже с небольшим опытом.

собака

Ученые поменяли структуру солнечной батареи и увеличили ее эффективность на 125%



Международная команда исследователей смогла увеличить эффективность работы солнечных батарей на 125%. Для этого они смоделировали идеальное расположение структур внутри устройств.

В новом исследовании группа ученых из Великобритании, Португалии и Бразилии обнаружила, что изменения позиции рисунка решетки в конструкции солнечных батарей может увеличить ток, генерируемый кристаллическим кремнием (c-Si), на 125%. Это первый случай, когда минимальные манипуляции исследователей принесли значительное увеличение эффективности устройства.

Ученые объяснили, что вместо внедрения новых структурных конструкций, основанные на естественных текстурах или вычислительных алгоритмах, исследователи сосредоточились на теоретических расчетах того, что может оптимизировать схему рассеивания и дифракции солнечного света.
Collapse )
собака

ИИ превращает старые карты в снимки со спутника



Исследователи из Бразилии представили способ превращать старые карты в снимки со спутника. Этот подход позволит учитывать исторический контекст во время изучения отдельных частей планеты.

Исследователи из Политехнического университета в Пернамбуко представили алгоритм машинного обучения, который трансформирует старые карты в спутниковые изображения Google. Эта разработка, по мнению ученых, может информировать людей о том, как со временем меняется планета, а также сообщить о социальных и экономических последствиях урбанизации.

Для реализации проекта они использовали инструмент ИИ под названием Pix2pix, который опирается на две нейронные сети. Первая создает изображения на основе входного набора, а вторая сеть решает, является ли сгенерированное изображение настоящим или нет. Затем сети обучаются обманывать друг друга, и, в конечном счете, создают реалистичные изображения на основе предоставленных исторических данных.

Ученые описывают свой подход в исследовании, опубликованном в журнале Geoscience and Remote Sensing Letters. В этом исследовании они взяли карту Ресифи (Бразилия) 1808 года и создали современные снимки местности.
Collapse )