А
копировальный станок. Это вам не аддитивные игрушки.
https://youtu.be/Vr7SrsCFfPE
Size: a a a
2019 March 06
2019 March 07
AP
Diet and Alzheimer’s: Symptoms reduced in lab models
https://news.usc.edu/154890/alzheimers-like-symptoms-in-mice-reversed-with-special-diet/
https://news.usc.edu/154890/alzheimers-like-symptoms-in-mice-reversed-with-special-diet/
AP
Diet and Alzheimer’s: Symptoms reduced in lab models
https://news.usc.edu/154890/alzheimers-like-symptoms-in-mice-reversed-with-special-diet/
https://news.usc.edu/154890/alzheimers-like-symptoms-in-mice-reversed-with-special-diet/
"Компоненты, входящие в состав зелёного чая и моркови, помогли обратить вспять симптомы, аналогичные болезни Альцгеймера в мышах, генетически модифицированных для развития болезни."
Подобные терапии могут помочь и людям, однако исследователи предупреждают, что открытия, сделанные на мышах, не всегда позволяют разработать лекарства для людей.
Подобные терапии могут помочь и людям, однако исследователи предупреждают, что открытия, сделанные на мышах, не всегда позволяют разработать лекарства для людей.
AP
Heart-healthy diets in early adulthood linked to better brain function in middle age | EurekAlert! Science News
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-03/aaon-hdi030619.php
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-03/aaon-hdi030619.php
AP
Оттепель в мире open source
А
накой, интересно.
A
накой, интересно.
AP
Нейросеть вернула волосы Гоше Куценко
Корейские исследователи использовали методы машинного обучения для создания интерактивного графического редактора портретов. Пользователь размечает на лице нужные правки в виде наброска, а нейросеть самостоятельно реалистично редактирует снимок, рассказывают авторы статьи, опубликованной на arXiv.org. Для демонстрации работы нейросети разработчики, например, добавили улыбку Крису Хемсворту и вернули волосы Гоше Куценко.
Современные графические редакторы позволяют проводить крайне реалистичную ретушь, однако это требует наличия развитого навыка обработки изображений. С развитием алгоритмов машинного обучения их стали внедрять и в графические редакторы, что позволило переложить часть действий при редактировании изображения с пользователя на программу. К примеру, Adobe Photoshop умеет самостоятельно отделять объекты от фона или даже дорисовывать фон. Однако, как правило, подобные технологии применимы в узком диапазоне условий, например, при наличии однородного фона на снимке.
Чо Ён-Чжу (Youngjoo Jo) и Пак Ын-Юл (Jongyoul Park) из южнокорейского Научно-исследовательского института электроники и телекоммуникаций (ETRI) создали нейросеть, способную создавать реалистичные изменения в портретах людей, принимая в качестве исходных данных наброски. Исследователи выбрали популярную с сфере нейросетевой обработки изображений архитектуру генеративно-состязательной нейросети. Она состоит из двух подсетей: генератора, выполняющего основную задачу (в данном случае — обработку изображений), и дискриминатора, который пытается отличить изображения из генератора от настоящих изображений из обучающей выборки. В результате такой конкуренции генератор постепенно учится создавать максимально реалистичные изображения, которые дискриминатору сложно отличить от настоящих снимков.
Корейские исследователи использовали методы машинного обучения для создания интерактивного графического редактора портретов. Пользователь размечает на лице нужные правки в виде наброска, а нейросеть самостоятельно реалистично редактирует снимок, рассказывают авторы статьи, опубликованной на arXiv.org. Для демонстрации работы нейросети разработчики, например, добавили улыбку Крису Хемсворту и вернули волосы Гоше Куценко.
Современные графические редакторы позволяют проводить крайне реалистичную ретушь, однако это требует наличия развитого навыка обработки изображений. С развитием алгоритмов машинного обучения их стали внедрять и в графические редакторы, что позволило переложить часть действий при редактировании изображения с пользователя на программу. К примеру, Adobe Photoshop умеет самостоятельно отделять объекты от фона или даже дорисовывать фон. Однако, как правило, подобные технологии применимы в узком диапазоне условий, например, при наличии однородного фона на снимке.
Чо Ён-Чжу (Youngjoo Jo) и Пак Ын-Юл (Jongyoul Park) из южнокорейского Научно-исследовательского института электроники и телекоммуникаций (ETRI) создали нейросеть, способную создавать реалистичные изменения в портретах людей, принимая в качестве исходных данных наброски. Исследователи выбрали популярную с сфере нейросетевой обработки изображений архитектуру генеративно-состязательной нейросети. Она состоит из двух подсетей: генератора, выполняющего основную задачу (в данном случае — обработку изображений), и дискриминатора, который пытается отличить изображения из генератора от настоящих изображений из обучающей выборки. В результате такой конкуренции генератор постепенно учится создавать максимально реалистичные изображения, которые дискриминатору сложно отличить от настоящих снимков.
AP
У нас тут в CADR музыкальная пауза. Угадайте, какие проекты мы делаем под эту музыку? ;-) https://www.youtube.com/user/DEHYDRATEDband
AP
Искусственный интеллект ускорит разработку приложений в 1000 раз
Платформа Dry.io помогает писать веб-приложения при помощи нескольких строчек кода. Создатели принимают первые заявки на внешнее тестирование. В Dry.io надо лишь настроить параметры конечного результата — всю остальную работу выполняет искусственный интеллект.
Dry.io — аббревиатура от don’t repeat yourself, «не повторяйся», принципа программирования, согласно которому «каждая часть знания должна иметь единственное, непротиворечивое и авторитетное представление в рамках системы». Алгоритм создает приложения с пользовательским интерфейсом, связующим ПО, тегированием, аутентификацией, базой данных, поисковым индексом и прочим наполнением.
Однако в Dry.io вся машинерия спрятана от разработчика и пользователя, что на несколько порядков ускоряет процесс.
Вам не нужно разбираться в большинстве технологий вроде React, SQL, AWS, ElasticSearch или jQuery, всего лишь немного в JSON и JavaScript. Не нужны специализированные инструменты. Приложение можно создать прямо из браузера, написав 100 — 200 строчек кода.
Платформа Dry.io помогает писать веб-приложения при помощи нескольких строчек кода. Создатели принимают первые заявки на внешнее тестирование. В Dry.io надо лишь настроить параметры конечного результата — всю остальную работу выполняет искусственный интеллект.
Dry.io — аббревиатура от don’t repeat yourself, «не повторяйся», принципа программирования, согласно которому «каждая часть знания должна иметь единственное, непротиворечивое и авторитетное представление в рамках системы». Алгоритм создает приложения с пользовательским интерфейсом, связующим ПО, тегированием, аутентификацией, базой данных, поисковым индексом и прочим наполнением.
Однако в Dry.io вся машинерия спрятана от разработчика и пользователя, что на несколько порядков ускоряет процесс.
Вам не нужно разбираться в большинстве технологий вроде React, SQL, AWS, ElasticSearch или jQuery, всего лишь немного в JSON и JavaScript. Не нужны специализированные инструменты. Приложение можно создать прямо из браузера, написав 100 — 200 строчек кода.
