Привет всем читателям Хабра! Нас зовут Сергей и Павел, мы студенты Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР). В прошлом году мы победили в треке “Искусственный интеллект” IV Межвузовского конкурса выпускных проектов «‎IT Академии Samsung»‎. Там мы представили проект, использующий нейронные сети для анализа информации на ценниках.

Мы распознавали ценники сети магазинов “Лента” при помощи нейронных сетей для сегментации и OCR и теперь хотим рассказать о том, как проходила работа над проектом и что мы узнали за это время.

Для начала, рассмотрим два забавных DIY-трюка с использованием смартфона. Для них не требуется почти никаких дополнительных компонентов, а те, что есть, стоят недорого. Всё работает, голограмма парит в воздухе, проектор выводит изображение, в приемлемом качестве. Работа предстоит с бумагой, ножницами, клеем.

В качестве руководства будем использовать видеолекции курса «Galaxy Upcycling – новая жизнь старого смартфона» который можно посмотреть на YouTube канале «IT ШКОЛЫ Samsung». Курс подготовлен российским Исследовательским центром Samsung (Samsung Research Russia) сотрудником которого я являюсь. При создании курса было решено двигаться в сторону образования и экспериментов. Основу курса составляют практико-ориентированные занятия с обучающими примерами, объясняющими, как превратить старый гаджет на платформе Android в новое устройство: мини-проектор, часы, умную гирлянду и т.д.

Два видеоруководства, разобранные в этой статье, пригодятся и педагогам: каждая поделка собирается за один-два школьных урока и для домашних занятий родителей с детьми. Хотя что там дети, такой мастер-класс отлично зайдет и для взрослых - поработать руками и включить мелкую моторику оказалось неожиданно приятно и полезно.

Поехали!

Меня зовут Игорь. В прошлом году, параллельно с учебой в 11 классе, я проходил обучение в “IT-Школе Samsung” на базе томского IT-Куба. В конце курса обучения я одержал победу во Всероссийском конкурсе компании Samsung по разработке мобильных приложений «IT Школа выбирает сильнейших!» и стал финалистом «Samsung Android Bootcamp».

В рамках этих мероприятий я разработал пару мобильных приложений и сейчас расскажу об опыте их тестирования с помощью сервиса Samsung Remote Test Lab, с которым я познакомился совсем недавно.

Хочу поделиться с вами обзором интересных докладов недавно прошедшего Форума искусственного интеллекта Samsung AI Forum 2021. В этом году, как и в прошлом, форум проводился онлайн и транслировался в прямом эфире на канале Samsung Electronics в YouTube. Сегодня – мой обзор первого дня Samsung AI Forum 2021.

26 октября в онлайн-формате состоялась Samsung Developer Conference 2021 (SDC21) - ежегодная конференция для разработчиков и создателей контента. Обычно на этой конференции представляют технологические новинки, которые вскоре будут встроены в продукты компании.

В этом году на конференции были продемонстрированы достижения в области искусственного интеллекта, Интернета вещей и безопасности. Мы подготовили краткий отчет для вас - чего ждать от Samsung в ближайшем будущем.

Многие программисты хотели бы поучаствовать в открытой разработке. Но зачастую они сталкиваются с проблемой – непонятно, как сделать первый вклад в Open Source, какие для этого нужны навыки и какие практические шаги, чтобы созданный код был правильно оценен, принят в проект, и предложенное решение было полезно сообществу.

Чтобы помочь новичкам сделать первые шаги к личному коммиту, я и мои коллеги в Samsung R&D Institute Russia (SRR) провели онлайн-школу «Community of Open Source Newcomers» (COMMoN), совместно с партнерами – компаниями Arenadata и DeepPavlov.ai. Под катом – ссылки на видеозаписи всех занятий школы.

На конференции Samsung Open Source Conference Russia 2021 выступили многие значимые игроки российского рынка, и мы с гордостью делимся с вами результатами. За один день мы увидели различные успешные примеры развития открытых проектов из самых разных областей – контейнеризация, диалоговые системы, машинное зрение, робототехника, большие данные, безопасность, мобильная разработка, и многое другое. Темой софта разговор не ограничился, было и про хардвер с RISC-V. На круглом столе вспоминали Ричарда Столлмана и его знаменитое «free as in free speech, not free beer» (сколько лет прошло, а до сих пор актуально). И здесь мы легко переходим к юридической стороне вопроса, к теме лицензий и прав (copyright и copyleft). Итак, читайте обзор докладов ниже.

В первой части статьи на примере “Умного чайника” я описал процесс разработки приложения, интегрированного в экосистему SmartThings. В этой части я усложняю пример: добавляю датчик температуры и делаю плавную индикацию RGB-светодиода. Я опишу, чем отличаются ESP8266 и ESP32, и почему в этом примере нам больше подходит именно ESP32. Также будет описана передача сообщений между потоками/тасками на примере очередей в FreeRTOS. Таким образом, данная статья предназначена для всех, кто хочет перейти от самых простых умных устройств с минимумом функционала, к устройствам чуть более сложным как с программной, так и с железной точки зрения.

Данная статья содержит небольшое введение в JIT-компиляцию и .NET Core (отныне .NET 5, .NET 6 и так далее), а также несколько практических примеров ускорения запуска приложений на .NET. Данные советы могут быть полезны как для приложений, запускаемых на больших многоядерных x64 серверах, так и для приложений, запускаемых на ARM чипах с малым числом ядер. Например, подобные оптимизации используются в операционной системе Tizen, об этом далее.

Допустим, вы сделали свое собственное устройство «Умного дома» и хотите интегрировать его в платформу домашней автоматизации Samsung SmartThings. Тогда вы сможете включить его в общую экосистему, поддерживающую множество устройств от разных производителей. Пользователи вашего устройства смогут инициализировать его удобным образом, задавать сценарии автоматизации, взаимодействовать с ним через мобильное приложение.

Я покажу, как это сделать, на примере самодельного устройства «Умный чайник». На функциональном уровне оно повторяет существующие на рынке устройства такого типа. Конечно, сам «чайник» мы собирать не будем, сделаем только очень простой прототип. Мой пример будет иллюстрировать в основном программный уровень. На железном уровне, я обошелся минимумом периферийных устройств, а часть из них реализовал как “заглушки”. Чтобы вы могли повторить все описанные в статье шаги самостоятельно, в качестве целевой платформы я выбрал плату микроконтроллера ESP8266 - одну из самых доступных и популярных на рынке. Данный пример я сделал в качестве стажировки в Исследовательском центре Samsung, и он будет полезен всем, кто еще только начинает заниматься разработкой умных устройств.

ROS - самая популярная открытая робототехническая платформа в настоящий момент. Я и мои коллеги в Samsung Research - основные контрибьюторы Navigation2 Stack, важнейшего компонента ROS, который отвечает за движение роботов.

В этой статье я расскажу в целом о ROS, о разрабатываемом нами стеке и о том, как организована коллективная работа над проектом. В заключение - о нашем треке в школе разработчика COMMoN, которую мы со Стивом Масенски из Samsung Research America, лидером проекта ROS2 Navigation Stack, проведем в августе-сентябре этого года в рамках конференции Samsung Open Source Conference Russia. Участники школы получат шанс внести вклад в репозиторий стека и сделать свой коммит в известный проект.

Популярность нейронных сетей резко взлетела вверх и падать не собирается. На этой волне хайпа их пытаются применить везде, где есть большие данные. И даже там, где реальных больших данных нет, их порой создают - генерируют. В итоге мы имеем большое многообразие задач, в которых свои инструменты и подходы, и в наших 20 лекциях мы постарались затронуть наиболее интересные из них. Эти лекции не для начинающих, нет. Для начинающих у Samsung есть курсы по нейронным сетям, с них и можно начинать. AI-лекторий Samsung Innovation Campus - для тех, кто разобравшись с основами, захочет узнать больше.

Большинство из нас в повседневной жизни постоянно сталкивается с различными компьютерными системами: процессорами общего назначения (general-purpose, в основном x86) в ноутбуках и рабочих станциях, их мощными многоядерными версиями в датацентрах, мобильными процессорами в телефонах, многочисленными контроллерами в бытовой технике и на транспорте. Но помимо всех упомянутых вариантов есть ещё одно важное, хотя и редко упоминаемое семейство: цифровые сигнальные процессоры, чаще именуемые Digital Signal Processors или просто DSP.

Именно DSP решают задачи обработки больших объёмов информации в реальном времени, возникающие при передаче данных (звонков и мобильного Интернета) в мобильных сетях, обработке фотографий и восстановлению звука. Даже в топовых телефонах вся эта работа выполняется не на мощных ARM-ядрах, а на специализированных DSP.

В этой статье будет кратко изложена история DSP, их отличие от процессоров общего назначения, особенности их архитектуры, а также будет подробно рассказано о способах оптимизации кода.

Всем привет!

Некоторое время назад мы с партнерами “IT Академии Samsung” запустили открытый онлайн-лекторий Samsung Innovation Campus по Интернету вещей. В видеолекциях для студентов и новичков мы решили дать правильное, с нашей точки зрения, представление об этой сфере. И это не про обывательское представление о том, что Интернет вещей - это умные чайники и говорящие холодильники и не про пафос цифровизации и мировых перспектив Индустрии 4.0 (тут без нас много сказано). Это про то, что Интернет вещей - это серьезная промышленная область с по-настоящему сложными, масштабными задачами.

О чем были прошедшие еженедельные лекции (записи доступны в YouTube), и о чем еще хотим рассказать в рамках этого небольшого открытого образовательного проекта, читайте под катом.

Эффективность экспериментов базируется на организационной и технической стороне работы. Начинающие инженеры, которые занимаются нейросетями и обучают модели, совершают достаточно типовые ошибки. Например, увлекаясь перебором и тюнингом моделей машинного обучения, упускают важнейший этап подготовки данных, не задумываются о том, как сделать эксперименты воспроизводимыми, а этап программирования быстрым. Давайте поговорим об этом - как эффективно проводить эксперименты с нейросетями.

Обыденное представление о Deep Learning состоит в том, что для достижения успеха нужно хорошо знать математику и уметь программировать на Python. Но все становится немного сложнее, как только мы начинаем говорить о реализации нейросетевых решений в железе, где критична производительность. Мы пообщались с руководителем направления российского Исследовательского центра Samsung Вячеславом Гарбузовым, чтобы понять, как ускоряют работу нейросетей на аппаратном уровне, при чем тут компиляторы и какие знания требуются в этой редкой профессии. И самое интересное - какие вакансии в его подразделении открыты в настоящий момент.

Приветствую всех! Я Беглецов Глеб, учусь в 11 классе, летом прошлого года закончил программу “IT Школа Samsung” в г. Санкт-Петербург на площадке ФМЛ 239 под руководством Левина Михаила Константиновича. В качестве выпускной работы я разработал приложение, которое назвал “Parus”. Это мой первый большой проект под Android, и он мне принес  ГРАН-ПРИ финала Всероссийского конкурса IT Школы Samsung (ролик). Хочу поделиться историей создания этого проекта.

Я занимаюсь мобильной разработкой, и идея об изучении Интернета вещей пришла ко мне очень спонтанно: хотелось изучить одну из смежных областей и разобраться, насколько сложно создавать устройства для «умного дома».

Привет! Меня зовут Седов Фёдор, я ученик 11 класса и выпускник «IT Школы Samsung» 2020 года. Мне предложили рассказать о своём опыте разработки мобильного приложения, моего первого большого проекта - блокнота для музыкантов (и поэтов). С этим проектом я одержал победу в нескольких конкурсах, а сейчас мечтаю, что у приложения появится много пользователей, которым оно будет помогать каждый день.