Вам надо отсортировать массив из 6 элементов. Быстрей всего это выполнит?
#Алгоритмы
heap sort (пирамидальная сортировка) - 5
👍👍 9%
bubble sort (пузырьковая сортировка) - 29
👍👍👍👍👍👍👍👍 50%
quick sort (быстрая сортировка Хоара) - 24
👍👍👍👍👍👍👍 41%
👥 58 человек уже проголосовало.
#Алгоритмы
heap sort (пирамидальная сортировка) - 5
👍👍 9%
bubble sort (пузырьковая сортировка) - 29
👍👍👍👍👍👍👍👍 50%
quick sort (быстрая сортировка Хоара) - 24
👍👍👍👍👍👍👍 41%
👥 58 человек уже проголосовало.
Искусственный интеллект поможет московским врачам при эндоскопии
В Боткинской больнице точный диагноз помогает ставить искусственный интеллект. Во время эндоскопии система не только показывает состояние внутренних органов, но легко обнаруживает подозрительный участок, а, значит, приступить к лечению можно незамедлительно.
"Искусственный интеллект" приходит на помощь к столичным врачам. Видеть больше, а значит, лучше ставить диагнозы. На обследовании - женщина 68 лет. В Боткинскую больницу поступила с жалобами на боли в кишечнике. Гастроскопия и колоноскопия должны дать полную картину состояния пациента. Но в этот раз исследования проводятся в буквальном смысле в "четыре глаза".
Так называемый "искусственный интеллект" – это, по сути, дополнительный монитор к эндоскопической системе, который позволяет врачу увидеть более детальную картину исследования, и при необходимости обратить внимание на подозрительный участок слизистой пациента.
От эндоскопического аппарата сигнал поступает в систему, где и начинается глубокий анализ. То, что может не заметить человек, программа не пропустит.
"Это плоское новообразование, которое может быть доктор сразу и не увидит, но с использованием искусственного интеллекта, который несколько раз немножечко с задержкой, но при этом акцентирует наше внимание на том, что здесь есть новообразование и надо обратить на него внимание", - объясняет заведующая эндоскопическим отделением Боткинской больницы Ирина Коржаева.
Обращает внимание врача "искусственный интеллект" синим квадратом. Он обозначает область, где обязательно нужна более точная диагностика. Окончательное решение о наличии или отсутствии патологии и дальнейшем лечении принимает только врач.
"Это, собственно говоря, очередное достижение нашей науки в пользу врача и в пользу, конечно, пациента, потому что из этих маленьких образований в некоторых случаях вырастают большие проблемы", - говорит заведующая эндоскопическим отделением Боткинской больницы Ирина Коржева.
Разработчики "Искусственного интеллекта" для эндоскопии - из Ярославского государственного университета. На базе регионального онкоцентра они опробовали, а теперь внедрили и в Боткинской больнице метод находить новообразования в организме пациента.
"Фактически переложили имеющиеся разработки в области детектирования объектов на вот эту тему эндоскопическую", - говорит один из разработчиков системы искусственного интеллекта Александр Ганин.
При этом искусственный интеллект применяют в медицине уже не первый год.
"Мы уже системно включаем в промышленную эксплуатацию новые алгоритмы, продолжаем прототипировать и подключать новые алгоритмы, и выводим в промышленную эксплуатацию в медицинских организациях и создаем этот рынок для разработчиков", - заявил Директор Центра диагностики и телемедицины Сергей Морозов.
А разработчики, в свою очередь, уже осваивают новое направление телемедицины. Совсем скоро они смогут определять факторы риска болезней сердца. Это поможет обнаруживать первые признаки инсульта или рассеянного склероза, а значит, вовремя лечить и спасать тысячи пациентов.
В Боткинской больнице точный диагноз помогает ставить искусственный интеллект. Во время эндоскопии система не только показывает состояние внутренних органов, но легко обнаруживает подозрительный участок, а, значит, приступить к лечению можно незамедлительно.
"Искусственный интеллект" приходит на помощь к столичным врачам. Видеть больше, а значит, лучше ставить диагнозы. На обследовании - женщина 68 лет. В Боткинскую больницу поступила с жалобами на боли в кишечнике. Гастроскопия и колоноскопия должны дать полную картину состояния пациента. Но в этот раз исследования проводятся в буквальном смысле в "четыре глаза".
Так называемый "искусственный интеллект" – это, по сути, дополнительный монитор к эндоскопической системе, который позволяет врачу увидеть более детальную картину исследования, и при необходимости обратить внимание на подозрительный участок слизистой пациента.
От эндоскопического аппарата сигнал поступает в систему, где и начинается глубокий анализ. То, что может не заметить человек, программа не пропустит.
"Это плоское новообразование, которое может быть доктор сразу и не увидит, но с использованием искусственного интеллекта, который несколько раз немножечко с задержкой, но при этом акцентирует наше внимание на том, что здесь есть новообразование и надо обратить на него внимание", - объясняет заведующая эндоскопическим отделением Боткинской больницы Ирина Коржаева.
Обращает внимание врача "искусственный интеллект" синим квадратом. Он обозначает область, где обязательно нужна более точная диагностика. Окончательное решение о наличии или отсутствии патологии и дальнейшем лечении принимает только врач.
"Это, собственно говоря, очередное достижение нашей науки в пользу врача и в пользу, конечно, пациента, потому что из этих маленьких образований в некоторых случаях вырастают большие проблемы", - говорит заведующая эндоскопическим отделением Боткинской больницы Ирина Коржева.
Разработчики "Искусственного интеллекта" для эндоскопии - из Ярославского государственного университета. На базе регионального онкоцентра они опробовали, а теперь внедрили и в Боткинской больнице метод находить новообразования в организме пациента.
"Фактически переложили имеющиеся разработки в области детектирования объектов на вот эту тему эндоскопическую", - говорит один из разработчиков системы искусственного интеллекта Александр Ганин.
При этом искусственный интеллект применяют в медицине уже не первый год.
"Мы уже системно включаем в промышленную эксплуатацию новые алгоритмы, продолжаем прототипировать и подключать новые алгоритмы, и выводим в промышленную эксплуатацию в медицинских организациях и создаем этот рынок для разработчиков", - заявил Директор Центра диагностики и телемедицины Сергей Морозов.
А разработчики, в свою очередь, уже осваивают новое направление телемедицины. Совсем скоро они смогут определять факторы риска болезней сердца. Это поможет обнаруживать первые признаки инсульта или рассеянного склероза, а значит, вовремя лечить и спасать тысячи пациентов.
Как правильно использовать инструменты Data Engineering? Узнайте бесплатно, посмотрев демо-занятие «Spark Data API» и День открытых дверей курса «Экосистема Hadoop, Spark, HiveI» по ссылке: https://otus.pw/VnxA/
Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/EZnl/
Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.
Для доступа ко всем бесплатным мероприятиям курса пройдите вступительный тест: https://otus.pw/EZnl/
Успейте занять последние места на курсе «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Старт занятий 25 февраля. После обучения вы сможете писать распределенные приложения, работать с потоками данных, обрабатывать большие объемы данных и оптимизировать приложения.
Сколько условных операторов типа if-else следует использовать для реализации алгоритма:
y = 1, если x > 0
y = 0, если x = 0
y = -1, если x < 0
#Программирование
Три - 10
👍👍 12%
Четыре
▫️ 0%
Два - 71
👍👍👍👍👍👍👍👍 88%
👥 81 человек уже проголосовал.
y = 1, если x > 0
y = 0, если x = 0
y = -1, если x < 0
#Программирование
Три - 10
👍👍 12%
Четыре
▫️ 0%
Два - 71
👍👍👍👍👍👍👍👍 88%
👥 81 человек уже проголосовал.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
ДВА
Подробнее про условные операторы, можно почитать здесь.
Язык праграммирования Pascal
ДВА
Подробнее про условные операторы, можно почитать здесь.
Язык праграммирования Pascal
Telegraph
Условные операторы
Бывает, что в процессе выполнения программы требуется реализовать разный набор команд в зависимости от произошедших до этого событий. В языках программирования это достигается с помощью специальных конструкций – условных операторов. Чаще всего в качестве…
Математика для Data Scientist: необходимые разделы
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.
Для специалиста Data Science важны следующие направления математики:
статистика;
теория вероятностей;
математический анализ;
линейная алгебра.
Подробно
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.
Для специалиста Data Science важны следующие направления математики:
статистика;
теория вероятностей;
математический анализ;
линейная алгебра.
Подробно
Хабр
Математика для Data Scientist: необходимые разделы
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко...
Эта книга не только учебник, но и краткое руководство к решению задач. Излагаемые основы теории вероятностей и математической статистики сопровождаются большим количеством задач (в том числе экономических), приводимых с решениями и для самостоятельной работы. При этом упор делается на основные понятия курса, их теоретико-вероятностный смысл и применение. Приводятся примеры использования вероятностных и математико-статистических методов в задачах массового обслуживания и моделях финансового рынка.
Учебное пособие содержит справочные сведения и примеры решения задач основных типов по разделам «Линейные и евклидовы пространства» и «Конечномерные линейные операторы в линейных и евклидовых пространствах» курсов «Линейная алгебра», «Алгебра», «Геометрия и алгебра» для вузов. Приведено значительное количество задач и упражнений для самостоятельного решения, которые могут быть использованы как для аудиторной работы, так и для индивидуальных заданий.
Распознавание эмоций с помощью радиосигналов - новая находка ученых
Новые открытия в области нейробиологии и искусственного интеллекта позволяют нам предполагать, что наши мысли вскоре перестанут быть нашим личным делом. В исследовании, опубликованном на прошлой неделе Лондонским Университетом Королевы Марии, рассказывается, как ученые смогли использовать глубокую нейронную сеть для определения эмоционального состояния человека путем анализа сигналов радиоволн.
С помощью радиоволн можно измерить частоту сердечных сокращений, сигналов дыхания и предсказывать, что чувствует человек, даже при отсутствии каких-либо визуальных сигналов - например, выражение лица.
На первом этапе эксперимента исследователи попросили испытуемых посмотреть видео-ролики. Содержание этих роликов позволяло вызывать в людях одну из четырех эмоций: гнев, печаль, радость и удовольствие. Во время просмотра исследователи посылали в сторону участника эксперимента простые радиосигналы, подобные тем, которые передаются от любой беспроводной системы, включая радар или Wi-Fi и измеряли сигналы, которые отражались от него.
Анализируя изменения этих сигналов, вызванные малейшими движениями тела, исследователи смогли получить информацию о сердце и частоте дыхания человека. Система искусственного интеллекта с помощью методов глубокого изучения анализировала эти сигналы и выдавала результаты об эмоциональном состоянии людей.
Традиционно сбор данных об эмоциях человека основывался на анализе видимых сигналов, таких как мимика, речь, жесты тела или движения глаз. Но эти методы не всегда надежны, поскольку они не могут эффективно улавливать внутренние эмоции человека, и исследователи все чаще обращаются к «невидимым» сигналам, таким как ЭКГ, чтобы понять эмоции.
Сигналы ЭКГ определяют электрическую активность сердца, которая связана с нервной системой человека. Сейчас измерение этих сигналов в основном выполняется с помощью датчиков, которые размещаются на теле, и в последнее время исследователи стали искать бесконтактные подходы. Одним из таких инструментов обнаружения эмоций стали радиоволны.
«Сейчас мы пытаемся понять, как мы можем использовать существующие недорогие системы, такие как маршрутизаторы Wi-Fi, для обнаружения эмоций большого количества собравшихся людей, например, в офисе или на работе. Такой подход позволит нам классифицировать эмоции каждого человека при выполнении им своих обычных рабочих функций. Кроме того, мы стремимся повысить точность обнаружения эмоций в рабочей среде, используя передовые методы глубокого обучения», - говорит Ахсан Нур Хан, аспирант университета Королевы Марии и один из авторов исследования.
А профессор Ян Хао, руководитель проекта, заявил следующее: «Это исследование открывает множество возможностей для практического применения, особенно в таких областях, как взаимодействие человека и робота, а также в сфере здравоохранения и эмоционального благополучия, которым пандемия Covid-19 придала более важное значение».
Комментарий РВС
Ученых должно было бы также интересовать и то, как психологически влияет на человека ситуация, когда за ним постоянно наблюдают с помощью видеокамер, когда направляют на него радиоволны с целью изучать его эмоциональное состояние. По сути, человека лишают не только его внешнего личного пространства (при постоянном наблюдении видеокамер ни о каком личном пространстве не может быть и речи), но теперь и его внутренний мир подлежит вскрытию. Вполне вероятно, что подобные технологии станут использоваться повсеместно, как сейчас на каждом углу используются видеокамеры. Наблюдение за человеком всегда меняет его поведение. И далеко не всегда в лучшую сторону. Но такого тотального и агрессивного вторжения в личное пространство человек еще не испытывал. И оно, безусловно, не пройдет для нашей психики даром.
Источник: rvs.su
Новые открытия в области нейробиологии и искусственного интеллекта позволяют нам предполагать, что наши мысли вскоре перестанут быть нашим личным делом. В исследовании, опубликованном на прошлой неделе Лондонским Университетом Королевы Марии, рассказывается, как ученые смогли использовать глубокую нейронную сеть для определения эмоционального состояния человека путем анализа сигналов радиоволн.
С помощью радиоволн можно измерить частоту сердечных сокращений, сигналов дыхания и предсказывать, что чувствует человек, даже при отсутствии каких-либо визуальных сигналов - например, выражение лица.
На первом этапе эксперимента исследователи попросили испытуемых посмотреть видео-ролики. Содержание этих роликов позволяло вызывать в людях одну из четырех эмоций: гнев, печаль, радость и удовольствие. Во время просмотра исследователи посылали в сторону участника эксперимента простые радиосигналы, подобные тем, которые передаются от любой беспроводной системы, включая радар или Wi-Fi и измеряли сигналы, которые отражались от него.
Анализируя изменения этих сигналов, вызванные малейшими движениями тела, исследователи смогли получить информацию о сердце и частоте дыхания человека. Система искусственного интеллекта с помощью методов глубокого изучения анализировала эти сигналы и выдавала результаты об эмоциональном состоянии людей.
Традиционно сбор данных об эмоциях человека основывался на анализе видимых сигналов, таких как мимика, речь, жесты тела или движения глаз. Но эти методы не всегда надежны, поскольку они не могут эффективно улавливать внутренние эмоции человека, и исследователи все чаще обращаются к «невидимым» сигналам, таким как ЭКГ, чтобы понять эмоции.
Сигналы ЭКГ определяют электрическую активность сердца, которая связана с нервной системой человека. Сейчас измерение этих сигналов в основном выполняется с помощью датчиков, которые размещаются на теле, и в последнее время исследователи стали искать бесконтактные подходы. Одним из таких инструментов обнаружения эмоций стали радиоволны.
«Сейчас мы пытаемся понять, как мы можем использовать существующие недорогие системы, такие как маршрутизаторы Wi-Fi, для обнаружения эмоций большого количества собравшихся людей, например, в офисе или на работе. Такой подход позволит нам классифицировать эмоции каждого человека при выполнении им своих обычных рабочих функций. Кроме того, мы стремимся повысить точность обнаружения эмоций в рабочей среде, используя передовые методы глубокого обучения», - говорит Ахсан Нур Хан, аспирант университета Королевы Марии и один из авторов исследования.
А профессор Ян Хао, руководитель проекта, заявил следующее: «Это исследование открывает множество возможностей для практического применения, особенно в таких областях, как взаимодействие человека и робота, а также в сфере здравоохранения и эмоционального благополучия, которым пандемия Covid-19 придала более важное значение».
Комментарий РВС
Ученых должно было бы также интересовать и то, как психологически влияет на человека ситуация, когда за ним постоянно наблюдают с помощью видеокамер, когда направляют на него радиоволны с целью изучать его эмоциональное состояние. По сути, человека лишают не только его внешнего личного пространства (при постоянном наблюдении видеокамер ни о каком личном пространстве не может быть и речи), но теперь и его внутренний мир подлежит вскрытию. Вполне вероятно, что подобные технологии станут использоваться повсеместно, как сейчас на каждом углу используются видеокамеры. Наблюдение за человеком всегда меняет его поведение. И далеко не всегда в лучшую сторону. Но такого тотального и агрессивного вторжения в личное пространство человек еще не испытывал. И оно, безусловно, не пройдет для нашей психики даром.
Источник: rvs.su
rvs.su
Распознавание эмоций с помощью радиосигналов - новая находка ученых | РВС
Новые открытия в области нейробиологии и искусственного интеллекта позволяют нам предполагать, что наши мысли вскоре перестанут быть нашим личным делом. В исследовании, опубликованном на прошлой неделе Лондонским Университетом Королевы Марии, рассказывается…
Профессии будущего в сфере IT
По данным атласа новых профессий в ближайшее время будут востребованы специалисты новых профессий. Сегодня мы сделали выборку по направлению IT
ПРОЕКТИРОВЩИК НЕЙРОИНТЕРФЕЙСОВ.
Специалист, занимающийся разработкой совместимых с нервной системой человека интерфейсов для управления компьютерами, домашними и промышленными роботами, с учетом психологии и физиологии пользователей.
По данным атласа новых профессий в ближайшее время будут востребованы специалисты новых профессий. Сегодня мы сделали выборку по направлению IT
ПРОЕКТИРОВЩИК НЕЙРОИНТЕРФЕЙСОВ.
Специалист, занимающийся разработкой совместимых с нервной системой человека интерфейсов для управления компьютерами, домашними и промышленными роботами, с учетом психологии и физиологии пользователей.
SAM: нейросеть меняет возраст на изображении лица человека
SAM — это нейросетевая модель, которая меняет возраст человека на изображении. Модель принимает на вход изображение лица человека и целевой возраст.
На выходе нейросеть отдает сгенерированное изображение, где лицо целевой персоны изменено в соответствии с возрастным сдвигом. Модель умеет как омолаживать лица на изображениях, так и состаривать.
В качестве архитектуры исследователи использовали генеративно-состязательную модель StyleGAN. Модель позволяет редактировать сгенерированные изображения. По результатам экспериментов, SAM обходит state-of-the-art подходы.
SAM — это нейросетевая модель, которая меняет возраст человека на изображении. Модель принимает на вход изображение лица человека и целевой возраст.
На выходе нейросеть отдает сгенерированное изображение, где лицо целевой персоны изменено в соответствии с возрастным сдвигом. Модель умеет как омолаживать лица на изображениях, так и состаривать.
В качестве архитектуры исследователи использовали генеративно-состязательную модель StyleGAN. Модель позволяет редактировать сгенерированные изображения. По результатам экспериментов, SAM обходит state-of-the-art подходы.
Суперкомпьютер на пару с ИИ научились предсказывать цунами и их последствия с невероятной точностью
Японцы натренировали ИИ с помощью самого мощного компьютера, чтобы система научилась предсказывать формирование цунами и возможные последствия практически в режиме реального времени
Аппаратное обеспечение, лежащее в основе разработки нового инструмента ИИ, носит название Fugaku. Разработанный Riken и Fujitsu, он был запущен в середине прошлого года, чтобы стать самым мощным суперкомпьютером в мире. Эта вычислительная мощность была использована исследовательской группой из Fujitsu, Университета Тохоку и Института исследования землетрясений Токийского университета, для моделирования цунами с высокой динамикой и самыми разными факторами. Это позволило команде создать 20 000 возможных сценариев формирования цунами для использования в качестве обучающих данных для модели искусственного интеллекта.
Этот алгоритм глубокого обучения применяется для изучения и подтверждения данных о форме волны цунами с результирующими условиями наводнения на суше, причем чем больше у него данных – тем выше фактическая точность. В итоге машина научилась предсказывать наводнения цунами почти в реальном времени с высоким пространственным разрешением.
Хотя модель необходимо заранее обучить на Fugaku, чтобы добиться столь же впечатляющих результатов, ее базис можно загрузить на обычные ПК и передать данные о форме волны для выполнения прогнозов в считанные секунды. Это было продемонстрировано при моделировании сильного землетрясения и цунами, обрушившегося на Токийский залив.
Тот факт, что ИИ на базе нейросети можно использовать на обычных ПК, является ключом к планам разработчиков по передаче инструмента в руки групп реагирования на стихийные бедствия и предоставления им возможности использовать его для прогнозирования воздействия наводнений на здания, дороги и другую инфраструктуру почти в реальном времени.
Японцы натренировали ИИ с помощью самого мощного компьютера, чтобы система научилась предсказывать формирование цунами и возможные последствия практически в режиме реального времени
Аппаратное обеспечение, лежащее в основе разработки нового инструмента ИИ, носит название Fugaku. Разработанный Riken и Fujitsu, он был запущен в середине прошлого года, чтобы стать самым мощным суперкомпьютером в мире. Эта вычислительная мощность была использована исследовательской группой из Fujitsu, Университета Тохоку и Института исследования землетрясений Токийского университета, для моделирования цунами с высокой динамикой и самыми разными факторами. Это позволило команде создать 20 000 возможных сценариев формирования цунами для использования в качестве обучающих данных для модели искусственного интеллекта.
Этот алгоритм глубокого обучения применяется для изучения и подтверждения данных о форме волны цунами с результирующими условиями наводнения на суше, причем чем больше у него данных – тем выше фактическая точность. В итоге машина научилась предсказывать наводнения цунами почти в реальном времени с высоким пространственным разрешением.
Хотя модель необходимо заранее обучить на Fugaku, чтобы добиться столь же впечатляющих результатов, ее базис можно загрузить на обычные ПК и передать данные о форме волны для выполнения прогнозов в считанные секунды. Это было продемонстрировано при моделировании сильного землетрясения и цунами, обрушившегося на Токийский залив.
Тот факт, что ИИ на базе нейросети можно использовать на обычных ПК, является ключом к планам разработчиков по передаче инструмента в руки групп реагирования на стихийные бедствия и предоставления им возможности использовать его для прогнозирования воздействия наводнений на здания, дороги и другую инфраструктуру почти в реальном времени.
MeInGame: нейросеть генерирует игрового персонажа по изображению лица
MeInGame — это нейросетевая модель, которая генерирует персонажа в игре по одному изображению лица. Нейросеть предсказывает форму лица и его текстуру. Итоговое предсказание можно внедрить в большинство существующих 3D игр. По результатам экспериментов, модель обходит альтернативные подходы для генерации персонажей.
Текущие системы для кастомизации игровых персонажей либо требуют от пользователя ручной настройки игрока, либо ограничены в формах лица и текстурах. Методы, которые основываются на архитектуре 3D Morphable Face Model (3DMM), могут точно восстанавливать 3D модели лица из изображения. Однако сетки, которые такие модели генерируют, отличаются от сеток, которые используются в играх. Это усложняет использование таких моделей в компьютерных играх.
Кроме того, чтобы обучиться, текущие модели требуют большое количество данных лицевой текстуры. Сбор таких датасетов является трудоемким и долгим. MeInGame требует меньшего количества данных для обучения и может быть интегрирована в видеоигры.
MeInGame состоит из трех частей:
Метод для сбора текстур, который не является трудозатратным;
Алгоритм переноса формы лица из формата 3DMM в формат, который используется в играх;
Пайплайн для обучения моделей 3D восстановления лица игровых персонажей
Предложенный метод может не только генерировать детализированные и реалистичные лица игроков, сходные с входными изображениями, но и делать модель устойчивой к освещению и окклюзиям. Исходный код проекта и датасет доступны в открытом репозитории на GitHub.
MeInGame — это нейросетевая модель, которая генерирует персонажа в игре по одному изображению лица. Нейросеть предсказывает форму лица и его текстуру. Итоговое предсказание можно внедрить в большинство существующих 3D игр. По результатам экспериментов, модель обходит альтернативные подходы для генерации персонажей.
Текущие системы для кастомизации игровых персонажей либо требуют от пользователя ручной настройки игрока, либо ограничены в формах лица и текстурах. Методы, которые основываются на архитектуре 3D Morphable Face Model (3DMM), могут точно восстанавливать 3D модели лица из изображения. Однако сетки, которые такие модели генерируют, отличаются от сеток, которые используются в играх. Это усложняет использование таких моделей в компьютерных играх.
Кроме того, чтобы обучиться, текущие модели требуют большое количество данных лицевой текстуры. Сбор таких датасетов является трудоемким и долгим. MeInGame требует меньшего количества данных для обучения и может быть интегрирована в видеоигры.
MeInGame состоит из трех частей:
Метод для сбора текстур, который не является трудозатратным;
Алгоритм переноса формы лица из формата 3DMM в формат, который используется в играх;
Пайплайн для обучения моделей 3D восстановления лица игровых персонажей
Предложенный метод может не только генерировать детализированные и реалистичные лица игроков, сходные с входными изображениями, но и делать модель устойчивой к освещению и окклюзиям. Исходный код проекта и датасет доступны в открытом репозитории на GitHub.
Для чего применяется алгоритм Евклида?
#Алгоритмы
Проверяет число на простоту - 2
👍 4%
Раскладывает число на простые множители - 3
👍 6%
Ищет наибольший общий делитель (НОД) для двух чисел - 45
👍👍👍👍👍👍👍👍 87%
Ищет наименьшее общее кратное (НОК) для двух чисел - 2
👍 4%
👥 52 человека уже проголосовало.
#Алгоритмы
Проверяет число на простоту - 2
👍 4%
Раскладывает число на простые множители - 3
👍 6%
Ищет наибольший общий делитель (НОД) для двух чисел - 45
👍👍👍👍👍👍👍👍 87%
Ищет наименьшее общее кратное (НОК) для двух чисел - 2
👍 4%
👥 52 человека уже проголосовало.
⬆️ Правильный ответ ⬆️
Ищет наибольший общий делитель (НОД) для двух чисел
Подробно:
Реализации алгоритмов/Алгоритм Евклида
Ищет наибольший общий делитель (НОД) для двух чисел
Подробно:
Реализации алгоритмов/Алгоритм Евклида
Технический директор Google Рэй Курцвейл выступил в начале 2021 года с очередной порцией предсказаний.
2021 – Беспроводной доступ к интернету покроет 85% поверхности Земли.
2022 – В США и Европе будут приниматься законы, регулирующие отношения людей и роботов. Деятельность роботов, их права, обязанности и другие ограничения будут формализованы.
2024 – Элементы компьютерного интеллекта станут обязательными в автомобилях. Людям запретят садиться за руль автомобиля, не оборудованного компьютерными помощниками.
2021 – Беспроводной доступ к интернету покроет 85% поверхности Земли.
2022 – В США и Европе будут приниматься законы, регулирующие отношения людей и роботов. Деятельность роботов, их права, обязанности и другие ограничения будут формализованы.
2024 – Элементы компьютерного интеллекта станут обязательными в автомобилях. Людям запретят садиться за руль автомобиля, не оборудованного компьютерными помощниками.
Какой алгоритм сортировки является фактически худшим?
#Алгоритмы
Глупая сортировка - 33
👍👍👍👍👍👍👍👍 43%
Блинная сортировка - 6
👍👍 8%
Пузырьковая сортировка - 22
👍👍👍👍👍👍 29%
BogoSort - 16
👍👍👍👍 21%
👥 77 человек уже проголосовало.
#Алгоритмы
Глупая сортировка - 33
👍👍👍👍👍👍👍👍 43%
Блинная сортировка - 6
👍👍 8%
Пузырьковая сортировка - 22
👍👍👍👍👍👍 29%
BogoSort - 16
👍👍👍👍 21%
👥 77 человек уже проголосовало.
Новый электронный чип ИИ работает просто от света
Международная группа ученых разработала технологию искусственного интеллекта, которая объединяет обработку изображений, машинное обучение и память в одном электронном чипе, работающем только от света. Прототип технологии полностью имитирует механизм обработки визуальной информации человеческим мозгом. А это уже серьезный шаг к новой системе «мозг на кристалле», которая может обучаться по тому же принципу, что и люди.
Если прототип нейроморфного чипа со световым приводом получит дальнейшее развитие, то ученые вплотную приблизятся к созданию более «умных» и компактных автономных технологий, которые лягут в основу дронов, роботов, носимых смарт-устройств следующего поколения и даже будут использоваться в бионических имплантатах, таких как искусственная сетчатка глаза. К примеру, использование чипа совместно с искусственной сетчаткой позволило бы миниатюризировать технологию и повысить точность бионического глаза.
Прототип светового чипа разработала международная группа, состоящая из австралийских, американских и китайских исследователей под руководством специалистов из Университета RMIT (Мельбурнского королевского технологического университета в Австралии). Результаты опубликованы в журнале Advanced Materials.
Ученые задавались целью воспроизвести способность человеческого мозга обучаться на основе увиденного, то есть механизм запоминания чего-то, что мы видим.
Обычно искусственный интеллект полагается на программное обеспечение и обработку данных при помощи алгоритмов. Новая же разработка объединяет в себе электронное оборудование и ИИ. В результате ИИ способен быстро принимать решения.
Представьте себе видеорегистратор в автомобиле, который работает на основе такого чипа. Он способен распознавать огни, знаки, объекты на дороге и принимать мгновенные решения без необходимости подключения к интернету.
Что касается принципа работы, то технология основана на более раннем прототипе чипа от команды RMIT, который использовал свет для создания «воспоминаний» и их хранения.
Сама идея взяла свое начало в оптогенетике — новом инструменте в биотехнологии, который позволяет ученым с большой точностью изучать электрическую систему тела и использовать свет для управления нейронами.
В основе нового чипа лежит ультратонкий материал — черный фосфор. Он изменяет электрическое сопротивление в ответ на световые волны различной длины. А такие функции, как восприятие изображений или хранение информации в памяти, достигаются за счет освещения микросхемы светом разных цветов.
Ученые прибегли к этой схеме, потому что вычисления на основе света быстрее, точнее и требуют гораздо меньше энергии, чем существующие технологии.
Новые возможности означают, что теперь ИИ способен считывать и автоматически улучшать изображения, классифицировать числа и обучаться распознавать шаблоны и изображения с точностью более 90%.
Прототип нейроморфного чипа также легко совместим с существующей электроникой и кремниевыми технологиями, а это говорит о простой интеграции его в будущем в другие устройства.
Международная группа ученых разработала технологию искусственного интеллекта, которая объединяет обработку изображений, машинное обучение и память в одном электронном чипе, работающем только от света. Прототип технологии полностью имитирует механизм обработки визуальной информации человеческим мозгом. А это уже серьезный шаг к новой системе «мозг на кристалле», которая может обучаться по тому же принципу, что и люди.
Если прототип нейроморфного чипа со световым приводом получит дальнейшее развитие, то ученые вплотную приблизятся к созданию более «умных» и компактных автономных технологий, которые лягут в основу дронов, роботов, носимых смарт-устройств следующего поколения и даже будут использоваться в бионических имплантатах, таких как искусственная сетчатка глаза. К примеру, использование чипа совместно с искусственной сетчаткой позволило бы миниатюризировать технологию и повысить точность бионического глаза.
Прототип светового чипа разработала международная группа, состоящая из австралийских, американских и китайских исследователей под руководством специалистов из Университета RMIT (Мельбурнского королевского технологического университета в Австралии). Результаты опубликованы в журнале Advanced Materials.
Ученые задавались целью воспроизвести способность человеческого мозга обучаться на основе увиденного, то есть механизм запоминания чего-то, что мы видим.
Обычно искусственный интеллект полагается на программное обеспечение и обработку данных при помощи алгоритмов. Новая же разработка объединяет в себе электронное оборудование и ИИ. В результате ИИ способен быстро принимать решения.
Представьте себе видеорегистратор в автомобиле, который работает на основе такого чипа. Он способен распознавать огни, знаки, объекты на дороге и принимать мгновенные решения без необходимости подключения к интернету.
Что касается принципа работы, то технология основана на более раннем прототипе чипа от команды RMIT, который использовал свет для создания «воспоминаний» и их хранения.
Сама идея взяла свое начало в оптогенетике — новом инструменте в биотехнологии, который позволяет ученым с большой точностью изучать электрическую систему тела и использовать свет для управления нейронами.
В основе нового чипа лежит ультратонкий материал — черный фосфор. Он изменяет электрическое сопротивление в ответ на световые волны различной длины. А такие функции, как восприятие изображений или хранение информации в памяти, достигаются за счет освещения микросхемы светом разных цветов.
Ученые прибегли к этой схеме, потому что вычисления на основе света быстрее, точнее и требуют гораздо меньше энергии, чем существующие технологии.
Новые возможности означают, что теперь ИИ способен считывать и автоматически улучшать изображения, классифицировать числа и обучаться распознавать шаблоны и изображения с точностью более 90%.
Прототип нейроморфного чипа также легко совместим с существующей электроникой и кремниевыми технологиями, а это говорит о простой интеграции его в будущем в другие устройства.
Какой оператор SQL используется для вставки новых данных в базу данных?
#SQL
ADD - 2
👍 2%
STORE
▫️ 0%
ADD NEW - 1
👍 1%
INSERT INTO - 111
👍👍👍👍👍👍👍👍 94%
INSERT NEW - 3
👍 3%
ADD RECORD - 1
👍 1%
👥 118 человек уже проголосовало.
#SQL
ADD - 2
👍 2%
STORE
▫️ 0%
ADD NEW - 1
👍 1%
INSERT INTO - 111
👍👍👍👍👍👍👍👍 94%
INSERT NEW - 3
👍 3%
ADD RECORD - 1
👍 1%
👥 118 человек уже проголосовало.