Большой Брат узнает по походке
Китайские власти начали внедрение нового инструмента слежки, который определяет личность по походке. Даже если человек скрыл лицо от камеры, он будет опознан по пластике движений и очертаниям тела.
Система уже используется на улицах Пекина и Шанхая. По словам разработчиков из компании Watrix, алгоритм способен идентифицировать человека на расстоянии до 50 метров, даже если тот повернут к камере спиной и закрыл лицо.
«Анализ походки нельзя обмануть, если просто прихрамывать, сутулиться или намеренно косолапить. Мы анализируем очертания тела целиком», — говорит Хуан Юнчжэн, гендиректор Watrix.
Сейчас китайская полиция использует распознавание лиц, чтобы распознавать участников массовых акций и штрафовать пешеходов-нарушителей. Тотальная слежка за людьми организована в Синцзяне, где живут мусульмане-уйгуры. На этот регион приходится большая часть из 20 млн. установленных в Китае камер. Власти Синцзяна уже проявили интерес к новой технологии распознавания походки.
Китайские власти планируют объединить все камеры в единую сеть с центральной базой к 2020 году. Правительство КНР и частные инвесторы вкладывают большие средства в биометрические технологии, способные распознать человека на видео. Компания Watrix получил на разработку своего алгоритма распознавания походки около 100 млн. юаней (14,5 млн. долларов). Компании помогает Академия наук Китая.
Сама технология не нова: что-то похожее уже делали ученые в США, Великобритании и Японии. Исследователи из Университета Осаки ведут такие разработки с 2013 года вместе с японской полицией. Но пока никто еще не смог создать систему, работающую достаточно хорошо. Недавно закрылась израильская фирма FST Biometrics, которая так и не смогла коммерциализировать распознавание походки.
«Это сложнее, чем вся прочая биометрия, — говорит Марк Никсон, специалист по распознаванию походки из Университета Саутгемптона. — Нужно больше компьютерных мощностей, так как анализировать приходится не отдельную фотографию, а всю последовательность».
Китайская система извлекает из видеозаписи очертания фигуры человека и создает модель его походки. Пока она неспособна идентифицировать людей в реальном времени — видеозаписи необходимо загружать. Анализ часа видео может занимать до 10 минут. Точность системы — 94%, в этом она пока уступает распознаванию лиц.
Гендиректор Watrix говорит, что систему можно использовать не только в полиции. Например, она способна вовремя заметить человека, который упал и не поднимается. Алгоритм мог бы помочь в присмотре за детьми и престарелыми.
Однако пока основной клиент системы — правоохранительные органы. Учитывая масштабы слежки за гражданами в Китае, новая технология выглядит как еще один штрих в картине тоталитарной антиутопии.
С источником материала можно ознакомиться тут.
Китайские власти начали внедрение нового инструмента слежки, который определяет личность по походке. Даже если человек скрыл лицо от камеры, он будет опознан по пластике движений и очертаниям тела.
Система уже используется на улицах Пекина и Шанхая. По словам разработчиков из компании Watrix, алгоритм способен идентифицировать человека на расстоянии до 50 метров, даже если тот повернут к камере спиной и закрыл лицо.
«Анализ походки нельзя обмануть, если просто прихрамывать, сутулиться или намеренно косолапить. Мы анализируем очертания тела целиком», — говорит Хуан Юнчжэн, гендиректор Watrix.
Сейчас китайская полиция использует распознавание лиц, чтобы распознавать участников массовых акций и штрафовать пешеходов-нарушителей. Тотальная слежка за людьми организована в Синцзяне, где живут мусульмане-уйгуры. На этот регион приходится большая часть из 20 млн. установленных в Китае камер. Власти Синцзяна уже проявили интерес к новой технологии распознавания походки.
Китайские власти планируют объединить все камеры в единую сеть с центральной базой к 2020 году. Правительство КНР и частные инвесторы вкладывают большие средства в биометрические технологии, способные распознать человека на видео. Компания Watrix получил на разработку своего алгоритма распознавания походки около 100 млн. юаней (14,5 млн. долларов). Компании помогает Академия наук Китая.
Сама технология не нова: что-то похожее уже делали ученые в США, Великобритании и Японии. Исследователи из Университета Осаки ведут такие разработки с 2013 года вместе с японской полицией. Но пока никто еще не смог создать систему, работающую достаточно хорошо. Недавно закрылась израильская фирма FST Biometrics, которая так и не смогла коммерциализировать распознавание походки.
«Это сложнее, чем вся прочая биометрия, — говорит Марк Никсон, специалист по распознаванию походки из Университета Саутгемптона. — Нужно больше компьютерных мощностей, так как анализировать приходится не отдельную фотографию, а всю последовательность».
Китайская система извлекает из видеозаписи очертания фигуры человека и создает модель его походки. Пока она неспособна идентифицировать людей в реальном времени — видеозаписи необходимо загружать. Анализ часа видео может занимать до 10 минут. Точность системы — 94%, в этом она пока уступает распознаванию лиц.
Гендиректор Watrix говорит, что систему можно использовать не только в полиции. Например, она способна вовремя заметить человека, который упал и не поднимается. Алгоритм мог бы помочь в присмотре за детьми и престарелыми.
Однако пока основной клиент системы — правоохранительные органы. Учитывая масштабы слежки за гражданами в Китае, новая технология выглядит как еще один штрих в картине тоталитарной антиутопии.
С источником материала можно ознакомиться тут.
Будущее медицины в руках у искусственного интеллекта
За последние несколько лет сфера биологических наук серьезно расширилась — в большей части благодаря развитию таких дисциплин, как геномика, эпигеномика, метагеномика и метаболомика. Искусственный интеллект может вывести наше понимание биологии на новый уровень, с его помощью станет возможно обрабатывать все доступные нам знания и создавать прогнозы, важные в том числе для терапевтики.
По словам Уинстона Хайда, профессора биологии Шеффилдского университета, пока нет точной информации о каждом конкретном гене, что подтверждается неудачными попытками использования ингибитора BACE1, а также провалом клинических испытаний таких препаратов, как верубецестат и соланезумаб, для лечения болезни Альцгеймера. Это говорит и об ограниченности нашего понимания изучаемого заболевания, сводящей на нет и без того низкие шансы найти эффективное лекарство.
Воспроизводимость данных наряду с определением влияния отдельных генов в биологических цепочках является одной из серьезных проблем в этой сфере. Искусственный интеллект, благодаря своим возможностям совмещать данные целого генома и делать выводы о наиболее выгодных цепочках взаимодействий, может помочь найти новые методы лечения.
Использование ИИ приведет к прорывным открытиям не только в изучении болезни Альцгеймера, но и во всех отраслях науки, связанных с изучением мозга в принципе. В коре головного мозга находится порядка 18 миллиардов нейронных связей, но пока не хватает вычислительной мощности для их визуализации. Касуэлл Барри, главный научный сотрудник в области клеточной биологии в Университетском колледже Лондона, считает, что решение может быть найдено в имитации возможностей мозга обрабатывать информацию с помощью глубокого обучения. Этот тезис подтверждается стремительным развитием алгоритмов, распознающих закономерности, — они уже нашли свое применение в таких областях здравоохранения, как диагностирование рака.
Создание таким образом качественных моделей мозга возможно по крайней мере для зрительной системы. Тем не менее моделирование всего мозга является более трудной задачей. Исследования уже позволяют говорить об определенных успехах в симуляции нервной системы нематоды C. elegans, которая состоит всего из 302 нейронов, но мозг более крупных животных подвержен изменчивости, и одна модель не подойдет всем.
Как понять, достаточно ли хороши данные? ИИ может проанализировать их и дать рекомендации, но не вполне понятно, как именно он это делает. Можно ли контролировать его развитие и должны ли мы это делать? Когда речь идет о вопросах жизни и смерти, это вызывает разногласия.
Подобную деятельность уже можно наблюдать на примере ИИ, внедренного в соцсети. Скажем, Facebook показывает пользователю то, что, по его мнению, он хотел бы увидеть, и формирует новостную ленту только из тех материалов, которые не противоречат взглядам пользователя на жизнь. Если применить эту технологию в сфере медицины, подобная избирательность может привести к прорывным результатам.
Потенциал ИИ велик, и в будущем ему найдется применение за пределами клиник. Возможно, он позволит нам понять, как появляются воспоминания. Тем не менее пока ИИ не играет большой роли в связи с техническими ограничениями. На данный момент используется лишь 0,5% имеющейся информации. Доступность и качество данных все еще представляют проблему. Однако эта сфера будет развиваться, несмотря на скептическое отношение к ней.
Подробнее узнать о том, как ИИ помогает в изучении болезни Альцгеймера, можно тут.
Перевел Лев Ходос
За последние несколько лет сфера биологических наук серьезно расширилась — в большей части благодаря развитию таких дисциплин, как геномика, эпигеномика, метагеномика и метаболомика. Искусственный интеллект может вывести наше понимание биологии на новый уровень, с его помощью станет возможно обрабатывать все доступные нам знания и создавать прогнозы, важные в том числе для терапевтики.
По словам Уинстона Хайда, профессора биологии Шеффилдского университета, пока нет точной информации о каждом конкретном гене, что подтверждается неудачными попытками использования ингибитора BACE1, а также провалом клинических испытаний таких препаратов, как верубецестат и соланезумаб, для лечения болезни Альцгеймера. Это говорит и об ограниченности нашего понимания изучаемого заболевания, сводящей на нет и без того низкие шансы найти эффективное лекарство.
Воспроизводимость данных наряду с определением влияния отдельных генов в биологических цепочках является одной из серьезных проблем в этой сфере. Искусственный интеллект, благодаря своим возможностям совмещать данные целого генома и делать выводы о наиболее выгодных цепочках взаимодействий, может помочь найти новые методы лечения.
Использование ИИ приведет к прорывным открытиям не только в изучении болезни Альцгеймера, но и во всех отраслях науки, связанных с изучением мозга в принципе. В коре головного мозга находится порядка 18 миллиардов нейронных связей, но пока не хватает вычислительной мощности для их визуализации. Касуэлл Барри, главный научный сотрудник в области клеточной биологии в Университетском колледже Лондона, считает, что решение может быть найдено в имитации возможностей мозга обрабатывать информацию с помощью глубокого обучения. Этот тезис подтверждается стремительным развитием алгоритмов, распознающих закономерности, — они уже нашли свое применение в таких областях здравоохранения, как диагностирование рака.
Создание таким образом качественных моделей мозга возможно по крайней мере для зрительной системы. Тем не менее моделирование всего мозга является более трудной задачей. Исследования уже позволяют говорить об определенных успехах в симуляции нервной системы нематоды C. elegans, которая состоит всего из 302 нейронов, но мозг более крупных животных подвержен изменчивости, и одна модель не подойдет всем.
Как понять, достаточно ли хороши данные? ИИ может проанализировать их и дать рекомендации, но не вполне понятно, как именно он это делает. Можно ли контролировать его развитие и должны ли мы это делать? Когда речь идет о вопросах жизни и смерти, это вызывает разногласия.
Подобную деятельность уже можно наблюдать на примере ИИ, внедренного в соцсети. Скажем, Facebook показывает пользователю то, что, по его мнению, он хотел бы увидеть, и формирует новостную ленту только из тех материалов, которые не противоречат взглядам пользователя на жизнь. Если применить эту технологию в сфере медицины, подобная избирательность может привести к прорывным результатам.
Потенциал ИИ велик, и в будущем ему найдется применение за пределами клиник. Возможно, он позволит нам понять, как появляются воспоминания. Тем не менее пока ИИ не играет большой роли в связи с техническими ограничениями. На данный момент используется лишь 0,5% имеющейся информации. Доступность и качество данных все еще представляют проблему. Однако эта сфера будет развиваться, несмотря на скептическое отношение к ней.
Подробнее узнать о том, как ИИ помогает в изучении болезни Альцгеймера, можно тут.
Перевел Лев Ходос
Роботы-прорабы следят за людьми
Когда искусственному интеллекту доверяют снимать кино или писать стихи, это весело и не страшно. Другое дело — архитектура и строительство. Плохое кино — это 1-2 часа потерянного времени. Плохо спроектированный дом — это человеческая жизнь. Тем не менее, в строительстве есть немало задач, которые уже сегодня можно доверить умным алгоритмам.
Компьютеры хорошо умеют работать с типовыми решениями. Например, они могут сгенерировать все возможные варианты типовой застройки для конкретной местности. Такие программы облегчают архитектору подбор вариантов — и помогают выбрать оптимальный. Например, алгоритм подскажет, на какую сторону света должны выходить окна, чтобы сэкономить тепло.
Машины не спят, не устают и не берут взяток. Поэтому из них получаются хорошие контролеры и инспекторы. Уже сейчас автономные дроны регулярно облетают строительные площадки с инспекциями, становясь своего рода «искусственными прорабами». По прогнозам, в ближайшие годы строительная отрасль будет главным покупателем беспилотников.
Еще одна работа для искусственного интеллекта — расчет и оптимизация пространства внутри здания. Коворкинги применяют машинное обучение, чтобы предсказывать загрузку переговорных комнат и составлять оптимальные расписания. В офисах-опенспейсах алгоритмы с опорой на данные о сотрудниках оптимизируют рассадку людей. Из тысяч вариантов размещения сотрудников выбирается самый потенциально бесконфликтный.
По материалам Strelka Mag.
Когда искусственному интеллекту доверяют снимать кино или писать стихи, это весело и не страшно. Другое дело — архитектура и строительство. Плохое кино — это 1-2 часа потерянного времени. Плохо спроектированный дом — это человеческая жизнь. Тем не менее, в строительстве есть немало задач, которые уже сегодня можно доверить умным алгоритмам.
Компьютеры хорошо умеют работать с типовыми решениями. Например, они могут сгенерировать все возможные варианты типовой застройки для конкретной местности. Такие программы облегчают архитектору подбор вариантов — и помогают выбрать оптимальный. Например, алгоритм подскажет, на какую сторону света должны выходить окна, чтобы сэкономить тепло.
Машины не спят, не устают и не берут взяток. Поэтому из них получаются хорошие контролеры и инспекторы. Уже сейчас автономные дроны регулярно облетают строительные площадки с инспекциями, становясь своего рода «искусственными прорабами». По прогнозам, в ближайшие годы строительная отрасль будет главным покупателем беспилотников.
Еще одна работа для искусственного интеллекта — расчет и оптимизация пространства внутри здания. Коворкинги применяют машинное обучение, чтобы предсказывать загрузку переговорных комнат и составлять оптимальные расписания. В офисах-опенспейсах алгоритмы с опорой на данные о сотрудниках оптимизируют рассадку людей. Из тысяч вариантов размещения сотрудников выбирается самый потенциально бесконфликтный.
По материалам Strelka Mag.
Oт альбома XVII века до Evernote
Альбомы для заметок, своего рода ежедневники, появились еще в XVII веке, а к XXI эволюционировали в продвинутые цифровые тетради вроде Evernote.
Интересно, что могли бы сказать владельцы альбомов XVII века о таких сервисах для заметок. Возможно, они были бы восхищены их возможностями, но в то же время поражены тем, как мы спрятали под замок некоторые важнейшие тексты, ограничив возможность использовать полный потенциал системы.
https://telegra.ph/Ot-alboma-XVII-veka-do-Evernote-12-12
Альбомы для заметок, своего рода ежедневники, появились еще в XVII веке, а к XXI эволюционировали в продвинутые цифровые тетради вроде Evernote.
Интересно, что могли бы сказать владельцы альбомов XVII века о таких сервисах для заметок. Возможно, они были бы восхищены их возможностями, но в то же время поражены тем, как мы спрятали под замок некоторые важнейшие тексты, ограничив возможность использовать полный потенциал системы.
https://telegra.ph/Ot-alboma-XVII-veka-do-Evernote-12-12
Telegraph
От альбома XVII века до Evernote
Альбомы (commonplace books), появившиеся в XVII веке, представляли собой тетрадь для записи идей, цитат из книг, отрывков текста для статей и работ, диаграмм, эскизов — всего, что приходит на ум. Со временем эти записные книжки превратились в личные сборники…
Мы уже не раз писали об отдельных кейсах из области цифровой филологии. Сегодня мы подготовили для вас обобщающую статью о компьютерных методах и инструментах анализа текста — от визуализации его репрезентативных характеристик до тематического моделирования жанров и литературных форм.
https://telegra.ph/Ne-takie-uzh-i-liriki-kompyuternye-tehnologii-dlya-gumanitariev-12-12
https://telegra.ph/Ne-takie-uzh-i-liriki-kompyuternye-tehnologii-dlya-gumanitariev-12-12
Telegraph
Не такие уж и лирики: компьютерные технологии для гуманитариев
Технологии меняют естественные, социальные и гуманитарные науки — частично потому, что порождают диалог между дисциплинами. Гуманитарии обращаются к этому диалогу, когда появляется необходимость в цифровых инструментах для автоматизации решения привычных…
Инфографика и разнообразные визуализации обычно ассоциируются с современными технологиями, но на самом деле первые графические методы анализа и представления информации появились еще в XIX веке!
Как вам, например, идея по горячим следам визуализировать борьбу армии Наполеона и русской зимы?
https://telegra.ph/Nelegkij-put-armii-Napoleona-v-Rossii-12-14
Как вам, например, идея по горячим следам визуализировать борьбу армии Наполеона и русской зимы?
https://telegra.ph/Nelegkij-put-armii-Napoleona-v-Rossii-12-14
Telegraph
Нелегкий путь армии Наполеона в России
Шарль Жозеф Минар — французский инженер и пионер в области графических методов анализа и представления информации. Он был автором множества исторических и экономических карт. Самая известная работа Минара — визуализация вторжения Наполеона Бонапарта в Россию…
Физика элементарных частиц помогает археологам и реставраторам
Один из главных соборов Флоренции, Санта-Мария-дель-Фьоре, был построен в середине XV века ювелиром Филиппо Брунеллески. Для исследователей остаётся неясным, как человек, далёкий по роду своей деятельности от архитектуры, смог возвести столь долговечную конструкцию. Брунеллески предусмотрительно не оставил после себя подробных чертежей собора, чтобы соперники не смогли воспользоваться его секретами. Сегодня это существенно осложняет реконструкцию потрескавшегося купола, так как учёные не могут знать точно, использовал ли архитектор железные цепи при строительстве. В 1980-е годы была произведена попытка восстановления здания, но это только навредило ему.
Елена Гриндинрири из Лос-Аламосской национальной лаборатории, выросшая близ Флоренции, предложила свою помощь. Разгадать тайну конструкции собора ей поможет мюонное излучение. Эта технология впервые была использована в середине XX века для измерения горного туннеля в Австралии. Широкую известность технологии принёс нобелевский лауреат по физике Луис Альварес, пытавшийся вместе с археологами обнаружить тайные комнаты в египетских пирамидах.
Существует несколько методов использования мюонных частиц, все они строятся на принципе их взаимодействия с газом. Мюоны при столкновении с частицами газа испускают вспышку света, которую фиксируют специальные детекторы. Так ученые получают снимки, похожие на рентгеновские. Плотный материал поглощает частицы, создавая на снимке тень. Чем плотнее материал, тем более тёмную тень он будет отбрасывать.
Елена Гриндинрири использовала эту технологию в своей работе ещё в начале 2000-х. Узнав о проблеме реконструкции собора Санта-Мария-дель-Фьоре, она поняла, что мюонное излучение поможет учёным узнать, какой материал скрыт в конструкции здания. Летом 2015 года Гриндинрири вместе со студентами создала копию флорентийского собора у себя в университете и провела первое исследование. Затем она получила разрешение на установку детекторов в самом здании.
Сейчас Гриндинрири ждёт коллег из Пенсильванского университета, чтобы вместе завершить тестирование оборудования. Затем детекторы будут отправлены сотрудникам Флорентийского университета на повторную проверку. После этого их установят в соборе. Определив внутреннюю конструкцию купола, реставраторы будут искать оптимальный способ его укрепления.
Подробнее узнать об использовании мюонных частиц для решения проблемы реконструкции собора можно тут.
Мария Тершукова
Один из главных соборов Флоренции, Санта-Мария-дель-Фьоре, был построен в середине XV века ювелиром Филиппо Брунеллески. Для исследователей остаётся неясным, как человек, далёкий по роду своей деятельности от архитектуры, смог возвести столь долговечную конструкцию. Брунеллески предусмотрительно не оставил после себя подробных чертежей собора, чтобы соперники не смогли воспользоваться его секретами. Сегодня это существенно осложняет реконструкцию потрескавшегося купола, так как учёные не могут знать точно, использовал ли архитектор железные цепи при строительстве. В 1980-е годы была произведена попытка восстановления здания, но это только навредило ему.
Елена Гриндинрири из Лос-Аламосской национальной лаборатории, выросшая близ Флоренции, предложила свою помощь. Разгадать тайну конструкции собора ей поможет мюонное излучение. Эта технология впервые была использована в середине XX века для измерения горного туннеля в Австралии. Широкую известность технологии принёс нобелевский лауреат по физике Луис Альварес, пытавшийся вместе с археологами обнаружить тайные комнаты в египетских пирамидах.
Существует несколько методов использования мюонных частиц, все они строятся на принципе их взаимодействия с газом. Мюоны при столкновении с частицами газа испускают вспышку света, которую фиксируют специальные детекторы. Так ученые получают снимки, похожие на рентгеновские. Плотный материал поглощает частицы, создавая на снимке тень. Чем плотнее материал, тем более тёмную тень он будет отбрасывать.
Елена Гриндинрири использовала эту технологию в своей работе ещё в начале 2000-х. Узнав о проблеме реконструкции собора Санта-Мария-дель-Фьоре, она поняла, что мюонное излучение поможет учёным узнать, какой материал скрыт в конструкции здания. Летом 2015 года Гриндинрири вместе со студентами создала копию флорентийского собора у себя в университете и провела первое исследование. Затем она получила разрешение на установку детекторов в самом здании.
Сейчас Гриндинрири ждёт коллег из Пенсильванского университета, чтобы вместе завершить тестирование оборудования. Затем детекторы будут отправлены сотрудникам Флорентийского университета на повторную проверку. После этого их установят в соборе. Определив внутреннюю конструкцию купола, реставраторы будут искать оптимальный способ его укрепления.
Подробнее узнать об использовании мюонных частиц для решения проблемы реконструкции собора можно тут.
Мария Тершукова
Исследования в парадигме Digital Humanities укрепляют свои позиции на крупнейших мировых конференциях по компьютерной лингвистике. Так, этим летом на NAACL HLT (North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies) большой успех имела статья о генерации текстов песен с учетом пауз и длительности нот в мелодии.
Разбираемся в том, как языковая модель на основе рекуррентной нейронной сети научилась подбирать текст к мелодии без помощи человека и заранее заданных ритмических шаблонов.
https://telegra.ph/Kak-nejroset-pishet-pesni-12-19
Разбираемся в том, как языковая модель на основе рекуррентной нейронной сети научилась подбирать текст к мелодии без помощи человека и заранее заданных ритмических шаблонов.
https://telegra.ph/Kak-nejroset-pishet-pesni-12-19
Telegraph
Как нейросеть пишет песни
Написание текста песни под уже готовую музыку — сложная задача. Необходимо учитывать тоновые и ритмические свойства мелодии: размер такта, высоту нот, наличие пауз. Длинное слово в песне, приходящееся на паузу в музыке, будет звучать ненатурально. Недавно…
Американский дата-журналист Мэтт Дэниелс создал 3D-визуализацию населения городов на основе данных Еврокомиссии. На интерактивной карте можно наглядно сравнить численность населения городов мира в 2015 и в 1990 г., а также проследить основные тренды: какие регионы «растут», а в каких количество жителей сокращается.
Интерактивная карта умеет сама устраивать туры для пользователя: например, по мегаполисам Китая, сокращающимся городам США или стремительно растущим агломерациям Индии и Африки.
https://pudding.cool/2018/10/city_3d/
Интерактивная карта умеет сама устраивать туры для пользователя: например, по мегаполисам Китая, сокращающимся городам США или стремительно растущим агломерациям Индии и Африки.
https://pudding.cool/2018/10/city_3d/
Кривая прямая и прямая треугольная: неожиданные повороты на улицах России
В стране, где есть старый новый год, крабовые палочки без краба и либерально-демократическая партия без единого либерала и демократа, зигзагообразная улица под названием Прямая никого не удивит. Но на карте России есть вещи и повеселее — например, вытянутая гордой стрелой без единого изгиба улица... Треугольная (в Раменском).
Недавно Яндекс.Карты провели исследование таких геометрических названий в разных городах — и сделали из него смешной тест. Проходить тест действительно весело, советуем.
https://yandex.ru/company/researches/2018/impossible-streets-quiz
В стране, где есть старый новый год, крабовые палочки без краба и либерально-демократическая партия без единого либерала и демократа, зигзагообразная улица под названием Прямая никого не удивит. Но на карте России есть вещи и повеселее — например, вытянутая гордой стрелой без единого изгиба улица... Треугольная (в Раменском).
Недавно Яндекс.Карты провели исследование таких геометрических названий в разных городах — и сделали из него смешной тест. Проходить тест действительно весело, советуем.
https://yandex.ru/company/researches/2018/impossible-streets-quiz
Компания Яндекс
Исследования Яндекса — Самый сложный тест про улицы
Попробуйте угадать название улицы по её форме. Только имейте в виду: Прямая может загибаться кочергой, а Круглая — лежать крестом. Удачи.
Искусство — область тонкой и субъективной оценки. На ценность картины влияют факторы, не связанные с ее художественными достоинствами напрямую. Например, имя автора. Или престиж художественного направления, в котором этот автор работал. Или даже просто попадание в престижный музей.
В журнале Science недавно было опубликовано количественное исследование успеха и репутации художников. С помощью сетевого анализа было установлено, что самые крупные престижные музеи образуют своеобразный «клуб богатых» и постоянно обмениваются экспонатами друг с другом. Попадание в один из этих музеев на раннем этапе карьеры гарантирует художнику успех, и наоборот, даже самый талантливый живописец может остаться непризнанным, если на него не обратили внимания МоМА или Гуггенхайм.
https://telegra.ph/Socialnye-seti-muzeev-kak-hudozhniku-prijti-k-uspehu-12-26
В журнале Science недавно было опубликовано количественное исследование успеха и репутации художников. С помощью сетевого анализа было установлено, что самые крупные престижные музеи образуют своеобразный «клуб богатых» и постоянно обмениваются экспонатами друг с другом. Попадание в один из этих музеев на раннем этапе карьеры гарантирует художнику успех, и наоборот, даже самый талантливый живописец может остаться непризнанным, если на него не обратили внимания МоМА или Гуггенхайм.
https://telegra.ph/Socialnye-seti-muzeev-kak-hudozhniku-prijti-k-uspehu-12-26
Telegraph
Социальные сети музеев: как художнику прийти к успеху?
Портрет «Мужчина в золотом шлеме» считался жемчужиной Берлинской картинной галереи и одной из вершин творчества Рембрандта. В 1984-85 годах искусствоведы установили, что картина написана кем-то другим. После этого стоимость картины снизилась в разы — как…
Новогодние хлопоты позади — наконец-то можно расслабиться, посмотреть красивые картинки, а заодно узнать, зачем елке аспирин, что говорят политики в новогодних обращениях и как правильно приготовить селедку под шубой.
К Новому году мы отобрали 5 праздничных инфографик разных лет, которые запомнились, удивили или повеселили нас.
https://telegra.ph/5-luchshih-novogodnih-infografik-01-01
К Новому году мы отобрали 5 праздничных инфографик разных лет, которые запомнились, удивили или повеселили нас.
https://telegra.ph/5-luchshih-novogodnih-infografik-01-01
Telegraph
5 лучших новогодних инфографик
«Системный Блокъ» неспроста любит инфографику и часто о ней пишет. Инфографика — это стык искусства и науки, эстетики и статистики, образа и числа. То есть инфографика обитает в том же пограничье, что и цифровые гуманитарные исследования (Digital Humanities)…
https://telegra.ph/CHto-takoe-geodannye-chast-I-12-12
Новогодние праздники — отличная возможность уделить немного времени самообразованию. В нашей рубрике #knowhow уже вышли статьи о мультинарративе, нейросетевой поэзии, технологиях предиктивного ввода и биологических основах искусственных нейросетей, а сегодня мы обратимся к совершенно новой теме — геоданным.
Итак, наш картограф Нелли Бурцева буквально на пальцах объясняет, что такое геоинформационные системы (ГИС) и как формально представить данные о расположении объектов в пространстве.
Новогодние праздники — отличная возможность уделить немного времени самообразованию. В нашей рубрике #knowhow уже вышли статьи о мультинарративе, нейросетевой поэзии, технологиях предиктивного ввода и биологических основах искусственных нейросетей, а сегодня мы обратимся к совершенно новой теме — геоданным.
Итак, наш картограф Нелли Бурцева буквально на пальцах объясняет, что такое геоинформационные системы (ГИС) и как формально представить данные о расположении объектов в пространстве.
Telegraph
Что такое геоданные (часть I)
Все в мире каким-то образом расположено в пространстве. Например, стул. Рядом с вами наверняка есть стул. Стул стоит на полу в метре от вас. Одновременно он стоит в трех метрах вот от той стены или, например, в углу. Еще он стоит на, предположим, седьмом…
Применением современных техногий для работы с современными данными уже никого не удивишь. А как насчет сетевого анализа взаимоотношений античных философов?
Только посмотрите на прекрасные визуализации Максимилиана Нойхля, созданные на основе книги Рэндалла Коллинза «Социология философий»!
https://telegra.ph/Versus-antichnyh-filosofov-kto-kogo-hejtil-kto-komu-kidal-respekt-12-12
Только посмотрите на прекрасные визуализации Максимилиана Нойхля, созданные на основе книги Рэндалла Коллинза «Социология философий»!
https://telegra.ph/Versus-antichnyh-filosofov-kto-kogo-hejtil-kto-komu-kidal-respekt-12-12
Искусственный интеллект помогает расследовать преступления, заменяет «белых воротничков» в банках, журналистов в редакциях и даже прорабов на стройках. Но может ли он помочь людям справляться с эмоциями, переживать психологические травмы, поддерживать хорошие отношения и не срывать злость на других? Мы расскажем про несколько интересных разработок в области «эмоционального» искусственного интеллекта.
Правда, трудно найти грань, после которой такие идеи начинают попахивать антиутопией и тотальной слежкой за человеком со стороны машины. Технологии — обоюдоострая штука.
https://telegra.ph/Ne-bezdushnaya-mashina-12-12
Правда, трудно найти грань, после которой такие идеи начинают попахивать антиутопией и тотальной слежкой за человеком со стороны машины. Технологии — обоюдоострая штука.
https://telegra.ph/Ne-bezdushnaya-mashina-12-12
Telegraph
Не бездушная машина
Искусственный интеллект помогает расследовать преступления, заменяет «белых воротничков» в банках, журналистов в редакциях и даже прорабов на стройках. Но может ли он помочь людям справляться с эмоциями, переживать психологические травмы, поддерживать хорошие…
Сегодня мы возвращаемся к рубрике #knowhow и продолжаем наш разговор о геоданных. В новой серии — геоиды, эллипсоиды и различные системы координат.
https://telegra.ph/CHto-takoe-geodannye-chast-II-12-23
https://telegra.ph/CHto-takoe-geodannye-chast-II-12-23
Рождество — отличный повод разобраться, что и как показывает интерактивная карта странствий апостола Павла, созданная на основе цифрового атласа Римской империи.
Это только первый шаг в преодолении разрыва между статической картиной исследований исторических и культурных данных и тем, что мы ожидаем от современных технологий. Было бы здорово связать путешествия апостола с временной шкалой или показать, кто мог встретиться с ним на этих длинных дорогах. Еще очень круто, когда можно щелкнуть место и увидеть какое крупное событие происходило здесь, кто его посещал и т.п.
https://telegra.ph/Peshkom-s-apostolom-Pavlom-12-12
Это только первый шаг в преодолении разрыва между статической картиной исследований исторических и культурных данных и тем, что мы ожидаем от современных технологий. Было бы здорово связать путешествия апостола с временной шкалой или показать, кто мог встретиться с ним на этих длинных дорогах. Еще очень круто, когда можно щелкнуть место и увидеть какое крупное событие происходило здесь, кто его посещал и т.п.
https://telegra.ph/Peshkom-s-apostolom-Pavlom-12-12
Telegraph
Пешком с апостолом Павлом
Электронные карты — это не только удобный инструмент поиска маршрута до ближайшего «Ашана». Геоинформационные сервисы помогают исследователям работать с историческими и культурными данных. В этом посте мы разберемся, что и как показывает интерактивная карта…
Признайтесь, вы тоже воспринимаете выходные как возможность доделать то, что не успели в рабочее время?
Программист Илья Воронцов решил посмотреть, как меняется активность ученых в зависимости от выходных, праздников и времени суток, проанализировав статистику скачиваний на Sci-Hub. Получившиеся в результате исследования графики показали много любопытных общих черт и национальных особенностей функционирования академической среды.
https://telegra.ph/Noch-pered-dedlajnom-09-01
Программист Илья Воронцов решил посмотреть, как меняется активность ученых в зависимости от выходных, праздников и времени суток, проанализировав статистику скачиваний на Sci-Hub. Получившиеся в результате исследования графики показали много любопытных общих черт и национальных особенностей функционирования академической среды.
https://telegra.ph/Noch-pered-dedlajnom-09-01
Telegraph
Ночь перед дедлайном или Рамадан: жизнь ученых в разных странах по логам Sci-Hub
Программист Илья Воронцов собрал и проанализировал статистику скачиваний на Sci-Hub — пиратском хранилище научных статей, которым пользуются ученые всего мира (включая авторов этого паблика — нет, нам не стыдно, вы вообще видели, сколько стоит купить одну!…
В заключительной части нашего мини-курса о пространственных данных — различные проекции географических карт и «проблема апельсина».
#knowhow #sysblok
https://telegra.ph/CHto-takoe-geodannye-chast-III-01-01
#knowhow #sysblok
https://telegra.ph/CHto-takoe-geodannye-chast-III-01-01
Telegraph
Что такое геоданные (часть III)
В предыдущей части мы вкратце разобрались, как можно добиться приличной точности при определении географических координат на Земле, то есть на объемной фигуре. И это замечательно — пока мы остаемся в трехмерном пространстве. Но технологии пока не позволяют…
Сегодня мы возвращаемся к теме изобразительно исскусства и рассказываем, как технологии глубокого обучения и 3D-печати используются для создания репродукций картин и какие проблемы нужно решить, перед тем как компьютерная «Звездная ночь» Ван Гога окажется во всех музеях мира.
Система RePaint, разработанная в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета (CSAIL), может не только помочь музеям восстанавливать утраченные картины, но и сделать искусство более открытым и общедоступным.
https://telegra.ph/Reprodukcii-mirovyh-shedevrov-ot-II-01-11
Система RePaint, разработанная в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета (CSAIL), может не только помочь музеям восстанавливать утраченные картины, но и сделать искусство более открытым и общедоступным.
https://telegra.ph/Reprodukcii-mirovyh-shedevrov-ot-II-01-11
Telegraph
Репродукции мировых шедевров от ИИ
Если вы были в Музее Изабеллы Стюарт Гарднер, то наверняка заметили висящие повсюду пустые рамки из-под картин, служащие напоминанием о величайшем нерасследованном ограблении в истории человечества. Несмотря на то что оригиналы произведений искусства вряд…
Исследователи из Facebook создали универсальный инструмент для переноса музыкального стиля на основе нейросети. Эта система — своего рода кавер-группа с искусственным интеллектом, способная прослушать аудио и воспроизвести его с помощью других инструментов.
Например, вы можете насвистеть какую-нибудь простую мелодию, а система обработат ее и стилизует под Баха. Или дать системе послушать африканские барабаны, а на выходе получить фортепианное произведение в стиле Бетховена.
В статье исследователи с уверенностью заявляют: «В случае с конвертированием одного музыкального инструмента в другой наша сеть незначительно уступает или не уступает профессиональным музыкантам».
https://telegra.ph/Iskusstvennyj-intellekt-prevrashchaet-svist-v-Mocarta-09-23
Например, вы можете насвистеть какую-нибудь простую мелодию, а система обработат ее и стилизует под Баха. Или дать системе послушать африканские барабаны, а на выходе получить фортепианное произведение в стиле Бетховена.
В статье исследователи с уверенностью заявляют: «В случае с конвертированием одного музыкального инструмента в другой наша сеть незначительно уступает или не уступает профессиональным музыкантам».
https://telegra.ph/Iskusstvennyj-intellekt-prevrashchaet-svist-v-Mocarta-09-23
