📙 Обработка изображений и цифровая фильтрация [1979] Хуанг Т.
📘 Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений Преобразования и медианные фильтры [1984] Хуанг Т.С.

💾 Скачать книги

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. #математика #искусственный_интеллект #машинное_обучение #обработка_изображений #контурный_анализ #линейная_алгебра #ML #AI

Для тех, кто захочет поддержать на кофе и печеньки ☕️:
ВТБ: +79616572047 (СБП)
Сбер: +79026552832 (СБП)
ЮMoney: 410012169999048

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📙 Кластерный анализ [1988] Мандель Игорь Давидович

💾 Скачать книгу

Основная идея кластерного анализа (clustering, cluster analysis) заключается в том, чтобы разбить объекты на группы или кластеры таким образом, чтобы внутри группы эти наблюдения были более похожи друг на друга, чем на объекты другого кластера. При этом мы заранее не знаем на какие кластеры необходимо разбить наши данные. Это связано с тем, что мы обучаем модель на неразмеченных данных (unlabeled data), то есть без целевой переменной, компонента y. Именно поэтому в данном случае говорят по машинное обучение без учителя (Unsupervised Learning).

Кластерный анализ может применяться для сегментации потребителей, обнаружения аномальных наблюдений (например, при выявлении мошенничества) и в целом для структурирования данных, о содержании которых мало что известно заранее. #математика #искусственный_интеллект #машинное_обучение #обработка_изображений #контурный_анализ #линейная_алгебра #ML #AI

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🧬 Тетракварки и пентакварки — экзотические частицы, которые не вписываются в классическую тройку «протон–нейтрон–мезон». В отличие от обычных адронов, они состоят из четырёх и пяти кварков соответственно. Теория предсказывала их давно — но только в экспериментах на Большом адронном коллайдере удалось зафиксировать их существование экспериментально.

📡 Весной 2025 года международная коллаборация LHCb получила за эту работу премию Breakthrough Prize — одну из самых авторитетных в мире. В центре внимания — фундаментальные вопросы:
▪️Почему во Вселенной вещество преобладает над антивеществом?
▪️Какие новые состояния материи вообще возможны?

📍В составе проекта — российские исследователи из НИУ ВШЭ и Школы анализа данных (ШАД) Яндекса. Исследование делали на базе лаборатории LAMBDA при поддержки грантов Yandex Cloud и в итоге одними из первых начали внедрять машинное обучение для анализа событий на коллайдере:
▪️использовали CatBoost
▪️разработали генеративные модели
▪️настроили алгоритмы отбора и реконструкции редких распадов

⚙️ Это усилило точность, ускорило обработку и позволило фиксировать процессы, которые раньше терялись в шуме.

📊 Такие результаты не разрушают Стандартную модель, но заставляют взглянуть на неё под другим углом.

💬 Можно ли построить новую физику, не разрушая старую — а дополняя её изнутри?
#кварки #lhcb #частицы #стандартнаямодель #физика #ml #catboost

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib