?

Log in

No account? Create an account

Блог на разные темы

Entries by category: it

Профессия программиста вошла в рейтинг самых скучных по версии россиян
собака
antony_w


Рекрутинговый сервис SuperJob представил рейтинг самых скучных по версии россиян профессий.

Самой скучной профессией по версии жителей России стала работа охранником — так ответили 13% респондентов. На втором месте — бухгалтер с 9%. Также в список попали профессии продавца, библиотекаря, вахтера, программиста и оператора call-центра.

При этом 13% респондентов заявили, что не бывает скучных профессий. Еще 8%, что скучной будет только нелюбимая или неинтересная работа.

В опросе участвовала тысяча экономически активных жителей России старше 18 лет из 307 населенных пунктов.


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…

Internet Archive опубликовал 2,5 тыс. игр под MS-DOS
собака
antony_w


Сайт Archive.org опубликовал 2500 MS-DOS релизов, которые включают в себя экшн, стратегии и приключения. Среди них — Vor Terra, Spooky Kooky Monster Maker, Princess Maker 2 и I Have No Mouth And I Must Scream.

«Это наше самое большое обновление, оно включает в себя совсем небольшие независимые игры и популярные релизы, которые вышли десятилетия назад», — отметил куратор интернет-архива Джейсон Скотт в блоге сайта.

Игры можно запустить прямо в браузере, используя эмулятор. При этом некоторые из них потребляют больше ресурсов, чем на устройствах, на которых их запускали раньше, поэтому часть релизов можно открыть, только игнорируя ошибки.

Куратор коллекции Internet Archive Джейсон Скотт сообщил о некоторых проблемах при запуске игр. Одна из самых распространенных — коллизия клавиатуры, когда браузер перехватывает нажатия клавиш.

Internet Archive — это некоммерческая цифровая библиотека, которая архивирует цифровые компьютерные игры, книги, аудиозаписи и видеоматериалы. Здесь же часто появляются игры 80-х и 90-х годов. В прошлом году сайт добавил более 200 ретро-игр.


ИИ научился вычислять хакеров
собака
antony_w


Проанализировав работу динамического протокола маршрутизации, алгоритм, созданный командой разработчиков из США, идентифицировал «почерк» хакеров и признаки, отличающие их от легитимных сетей.

Взлом IP-адресов — крайне популярная форма киберпреступлений. Это делается по нескольким причинам — от распространения спама и вирусов до кражи биткойнов. Только за 2017 год от таких инцидентов пострадали около 10% маршрутных доменов.

Защитные меры по предотвращению перехватов IP обычно предпринимаются, когда атака уже совершается. Но что если эти события можно было бы предсказать и отследить самих злоумышленников? Эта идея легла в основу разработанной специалистами MIT и Калифорнийского университета в Сан-Диего системы машинного обучения.

Проанализировав качества, присущие тем, кого они называли «серийными взломщиками», команда натренировала свою систему идентифицировать примерно 800 подозрительных сетей — и обнаружила, что в некоторых из них IP-адреса были взломаны несколько лет назад, пишет MIT News.
Read more...Collapse )

Microsoft научил нейросеть анимировать лица с помощью записи их речи
собака
antony_w


Инженеры из Microsoft Research научились анимировать лица на статичных фотографиях при помощи необработанных записей речи этих людей. Описание алгоритма опубликовано на arXiv.org.

В традиционном формате анимирования статичных изображений используется перенос информации с видеоролика на необходимый кадр. В таком случае для оживления картинки используется видеоряд, при этом часто существует только аудиоряд, который и необходимо использовать.

Созданный Microsoft алгоритм — контекстно-зависимый. Модель выделяет из аудиоролика не только речь человека и ее фонетические особенности, но и эмоциональный ряд и даже сторонний шум. Благодаря этому на видеоряд можно наложить разные аспекты речи: крик, возмущение, разочарование или радость.
Read more...Collapse )

ИИ DeepMind научился делать умозаключения
собака
antony_w


Команда ИИ-специалистов из Британии и США исследовала, может ли искусственный интеллект обобщить свой опыт, полученный в ходе взаимодействий с объектами в двух- и трехмерной среде.

Специалисты DeepMind, Стэнфордского университета и Университетского колледжа Лондона исследовали возможность интеллектуальных агентов применять полученные знания для выполнения следующих задач, лишь косвенно связанных с предыдущей. Результаты показывают, что в среде, сгенерированной игровым движком Unity, агенты под управлением ИИ корректно использовали «композиционную природу» языка, чтобы интерпретировать инструкции, которые они никогда ранее не встречали, пишет VentureBeat.

«ИИ, обучавшиеся в идеализированных или усеченных ситуациях, могут быть лишены композиционного или систематического понимания своего опыта. Это знание возникает у них, когда они, как и учащиеся люди, получают доступ к разнообразным примерам и многосторонним наблюдениям, — говорится в статье. — Следовательно, во время обучения агент учится не только следовать инструкциям, но и узнает, как образованы текстовые символы и как комбинация этих слов воздействует на то, что должны делать агенты».

Ученые исследовали вопрос, до какой степени они могли бы наделить модель ИИ «систематичностью» — свойством сознания, с помощью которого способность обдумывать мысль воздействует на способность размышлять о чем-то семантически родственном. Например, систематичность позволяет человеку, понявшему фразу «Джон любит Мэри», понять также и «Мэри любит Джона».

В серии экспериментов ИИ, наблюдающий за миром от первого лица, получил задачу выполнять инструкции вроде «найти зубную щетку» и «поднять вертолет». В результате агент справился с 26 действиями, а после обучения он смог выполнить задачу всего за шесть действий. В частности, он понял значение приказа «подними» достаточно полно, чтобы выполнить это действие с объектом, которого ранее не видел.

Любопытно, что агенты, прошедшие обучение в трехмерных мирах, показывали лучшие результаты генерализации, чем те, которых тренировали в 2D.

Три фактора ученые сочли наиболее важными во всех тестах: число слов и объектов, с которыми взаимодействовал агент; вид от первого лица; разнообразие входящих сигналов, доступных агенту.


Google создала базу из deepfake-видео для борьбы с ними
собака
antony_w


Google создала базу данных из 3 тыс. материалов, в которых используются разные методы для создания deepfake-видео. Они планируют использовать ее для нужд исследователей, которые хотят создать алгоритмы, автоматически определяющие поддельные видео.

Google выпустила базу данных из 3 тыс. поддельных видео, в которых искусственный интеллект (ИИ) используется для изменения лица или для того, чтобы редактировать речь говорящего на видео. Зачастую это так же просто, как изменить текст в редакторе.

Поисковый гигант надеется, что база поможет исследователям создать инструменты, необходимые для определения поддельных видео.

«Поскольку таких видео появляется все больше, мы будем пополнять набор данных. Надеемся, что совместно с партнерами сможем создать инструмент, который автоматически определяет поддельные видео», — отметили в Google.

Эту базу данных уже включили в работу по борьбе с подделками в Техническом университете Мюнхена и Неапольском университете Федерико II. Университеты создали аналогичную базу данных, определив четыре основных вида манипуляций с видео.

Tags:

Создан модуль для передачи данных со скоростью 1200 Гбит/с
собака
antony_w


Волоконно-оптическая связь сделает большой шаг вперед: американская компания Acacia Communications представит на конференции ECOC в Дублине модуль с рекордной скоростью передачи данных — более терабита в секунду.

Взрывной рост облачных вычислений и трафика между дата-центрами подхлестывает желание провайдеров увеличить пропускную способность сетей. В наиболее загруженных дата-центрах операторы уже начали переводить трафик с 100-гигабитного на 400-гигабитный Ethernet, а также мечтают повысить возможности трансатлантических подводных кабелей, пишет IEEE Spectrum.

Важный элемент этих систем передачи данных — модули, преобразующие электронные сигналы в оптические и обратно. Им нужны и фотонные схемы, конвертирующие цифровые сигналы из одного формата в другой, и мощные чипы цифровой обработки сигнала (ЦОС), защищающие данные от помех.

Новый модуль Acacia — AC1200-SC2 — оснащен чипом ЦОС с фотонными интегральными схемами и генерирует сигнал на скорости 1200 Гбит/с в одном канале волоконного кабеля.

Это значит, что модуль оптимизирован для работы на высоких скоростях на коротких дистанциях и на длинных дистанциях с пониженной скоростью, рассказал Том Уильямс, вице-президент компании.

Модули могут передавать три 400-гигабитных сигнала в Ethernet-сети дата-центра с помощью мощного, но аккуратного типа модуляции 64QAM. Для передачи сигнала на большие расстояния модуль может переключаться на более надежные типы модуляции. В частности, тип DPSK обеспечивает передачу одного сигнала 400 Гбит/с на 10 000 км.


Искусственный интеллект подстроит расписание движения автобусов под вузы
собака
antony_w


Искусственный интеллект (ИИ) сможет автоматически подстраивать расписание общественного транспорта, маршрут которого проходит рядом с вузами, под расписание учебных занятий. Об этом Rusbase рассказали в НТИ «Автонет».

В НТИ рассчитывают, что внедрение ИИ в систему общественного транспорта позволит сократить опоздания студентов. «Автонет» представит свою технологию 11 октября на одноименном форуме.

Для реализации проекта будут использовать технологии орбитального ресурса глобальной навигационной спутниковой системы (ГЛОНАСС) и интеллектуальные транспортные системамы городского движения.

Электронное расписание вуза сопоставят с расписанием автобусов, а искусственный интеллект, собрав эту информацию, даст рекомендации по корректировке маршрута. Чтобы избежать очередей на остановках и переполненных автобусов, ИИ также займется прогнозированием пассажиропотока.

Сейчас в России не автоматизирован процесс составления расписания для общественного транспорта с учетом расписания вузов. По словам представителя «Автонет», на это «жалуются многие студенты», а вузы просят перевозчиков или префектов выделить дополнительный автобус или сдвинуть его маршрут на определенное время и место.

По данным проведенного опроса (МАДИ), 36% студентов тратят на дорогу от 30 до 60 минут, 27% добираются до вуза за 60-90 минут, пятая часть всех студентов тратят на дорогу более 90 минут и только 17% добираются до пар быстрее чем за полчаса.


Как мы обучили нейронку распознавать свиней с точностью 99,9%
собака
antony_w


В мае Rusbase публиковал колонку о том, как с помощью нейронной сети найти потерявшегося в лесу человека. Мы продолжаем простым языком рассказывать об обучении нейронок — на этот раз поговорим о том, как технология применяется в агропромышленном комплексе. Кейсом по автоматизации учета свиней поделился Фарид Нигматуллин, генеральный директор компании «ВидеоМатрикс».

Задача


Наша компания занимается разработкой ПО и промышленной видеоаналитикой — это когда видеокамеры в сочетании с софтом автоматизируют процессы контроля и управления на крупных предприятиях. Более 20 лет исследований и работы с CV, AI, ML принесли нам опыт, котором мы готовы делиться.

Наши продукты не применяются для распознавания номеров машин, чтобы открывать шлагбаум. Они решают более сложные, а подчас нереальные задачи. Одна из таких случилась с нами относительно недавно.

Заказчик, крупный агрохолдинг, пришел с просьбой автоматизировать учет свиней во время приемки на мясокомбинат. При этом целевая точность подсчета была на отметке 99,9%. Кто-то тяжело вздохнул и отказался, а мы тяжело вздохнули и взялись за работу. Как это было и что из этого вышло — рассказываем впервые.

Для выполнения задачи мы использовали специально обученную нейронную сеть и инструмент трекинга — слежения за каждой свинкой персонально. Концепция такова: над коридором, где проходят животные из транспортировщика в ангар, устанавливается видеокамера. Сверху компьютерное зрение видит движение, распознает в нем каждую свинью в отдельности и следит за ее траекторией движения. Если хрюша прошла от левой части экрана в правую и окончательно исчезла из кадра — срабатывает счетчик.

Важно обратить внимание, что свиньи не двигаются линейно по прямой слева направо, это то еще броуновское движение. Поэтому использовали именно трекинг и отказались от идеи подсчета животного по факту пересечения условной линии в центре кадра. Пересечение могло быть неоднократным — туда-сюда, и это все один и тот же свин.
Read more...Collapse )

ИИ помогает изучать состояние произведений искусства
собака
antony_w


Искусственный интеллект использовали для анализа цифровых рентгеновских изображений Гентского алтаря, который находится в католическом кафедральном соборе Святого Бавона в Бельгии. Исследователи отмечают, что выводы ИИ помогут улучшить понимание деталей шедевров искусства и откроет новые возможности для изучения и сохранения арт-работ.

Анализируя сложные рентгеновские снимки, новый алгоритм позволяет искусствоведам, хранителям музеев и ученым лучше понимать картины, а полученная информация может помочь специалистам при защите и реставрации хрупких предметов.

Рентгеновские изображения являются ценным инструментом для изучения и восстановления картин, поскольку они могут помочь установить состояние произведения и дать представление о технике художника, отметили исследователи.

«Мы хотели бы увидеть, как развитие аналогичных подходов, ориентированных на искусственный интеллект, повлияет на нашу способность обнаруживать скрытые черты в картине, которые не заметили люди», — добавили они.

Элен Дюбуа, руководитель проекта по сохранению Гентского алтаря, отметил, что «применение искусственного интеллекта для обработки рентгеновских снимков обеспечит очень полезные инструменты для расшифровки сложных технических изображений. Структурные недостатки деревянных опор, а также слоев грунта и краски теперь можно диагностировать с большей точностью».