Генеративные нейросети — новый большой технологический тренд, который с нами, как минимум на пару лет. McKinsey написали целую методичку про то, как генеральные директоры могут использовать эти технологии в своем бизнесе, а мы в Технократии его перевели. Так что заваривайте чай, это будет долгое чтиво.
Предисловие
Статья будет полезна тем, кто:
· Исследует возможности ChatGPT;
· Интересуется цифровизацией в ж/д логистике;
· Хочет узнать про процесс ремонта вагонов на ВРП.
Текст состоит из вступления, 7 вопросов и ответов на них с небольшими отступлениями и заключения.
Несколько лет назад я публиковал ряд статей на тему превращения обычного портального ЧПУ в многофункциональный обрабатывающий центр. Концепция оказалась интересной и за эти несколько лет получилось ее довести до ума. В процессе я столкнулся с некоторым количеством нетривиальных проблем, решениями которых хочу поделиться в этой публикации.
Одним прекрасным днём я решил посмотреть, какие запросы отправляет мобильное Google-приложение AI Test Kitchen и наткнулся на пока-что рабочий API закрытой нейросети для генерации изображений Imagen.
Делюсь тем, как я это обнаружил, что еще интересного нашел, и ссылкой на GitHub-репозиторий реализации.
Сегодня я хотел бы вернуться на улицы солнечного Майями и продолжить ностальгический рассказ о Grand Theft Auto: Vice City.
За что вы любите эту игру? Наверняка за интересную историю и разнообразный геймплей. Вместе с тем, уверен, что она занимает особое место в сердце и памяти еще и благодаря прекрасной музыке.
В этой части обзора я хочу рассказать про саундтрек игры, а также её переиздания на разные платформы, в том числе про недавно вышедшее и нашумевшее – The Definitive Edition. А если вы пропустили прошлый выпуск, то переходите по ссылке.
В статье приводятся примеры результатов обучения нейронной сети (FNN с одним скрытом слоем, распознавание MNIST) сериями по 10 запусков на каждой паре (количество нейронов скрытого слоя, размера батча) и соответствующий вывод, связанный с вариативностью результатов.
В этой статье речь пойдёт о ключевом компоненте готовящегося релиза Dash Platform - следующего этапа развития криптовалюты Dash.
Вторичные индексы - неотъемлемая часть большинства случаев использования Баз Данных. Они дают значительный прирост эффективности всем запросам к БД, которые сложнее извлечения одиночных значений.
В этой статье мы рассмотрим применение доказательств запроса по вторичным индексам и почему с ними Dash Platform станет ещё привлекательнее для разработчиков блокчейн-приложений, а потом перейдём к истории, архитектуре и отдельным аспектам внедрения вторичных индексов на основе GroveDB.
Всем привет! Это моя первая статья на Хабр (поэтому не судите строго).
Дело было так: смотрел я как-то в окно и увидел, как человек сидит в машине на парковке и ждет, когда освободится парковочное место. Бывает, что и я сижу в машине и жду, когда же можно будет припарковать своего верного коня. И тут я подумал, а почему бы не подключить Компьютерное Зрение для этого? Зачем я учился разработке нейросетей, если не могу заставить компьютер работать вместо меня?
Изначально идея заключалась в следующем: Модель на базе компьютерного зрения должна через веб-камеру, установленную дома, отслеживать освободившиеся места на парковке и информировать через telegram-бота если такое место появится. Работать будем на Python.
Итак, ТЗ для меня от меня сформулировано, теперь за дело!
Первое с чем необходимо было определиться, это решить, какую модель детектирования объектов использовать. Сначала мой выбор пал на Fast R-СNN. Модель показывала хорошее качество детектирования. Однако после нескольких дней прокрастинации обдумывания реализации я решил воспользоваться более современными и интересными методами и подключить детектор от YOLO (взял не самую новую 4 версию).
Загадка непрочитанных сообщений: Почему мы подписаны на телеграм-каналы, которые не читаем?
Исследуем причины, почему мы скапливаем большое количество непрочитанных сообщений в Telegram. Пытаемся раскрыть психологические и технические аспекты, объясняем, почему мы подписываемся на каналы, но не находим время или возможность прочитать их содержимое.
Обсуждаем влияние явлений, таких как FOMO и думскроллинг на нашу потребность в информации.
В заключение, обсуждаем решение, которое поможет управлять и фильтровать контент в Telegram, чтобы найти баланс между информационным перенасыщением и усвоением полезной информации.
Рынок образования резко изменился за последние несколько лет, все началось с пандемии, и эти изменения продолжаются и по сей день. Цифровые технологии проникли во все административные процессы образовательных организаций и, конечно, в сам процесс обучения. При этом средствами донесения учебного материала иногда становятся информационные системы, которые изначально с образованием никак не были связаны, и никто не воспринимал их, как подходящие для этой задачи. Это и социальные сети, и мессенджеры.
Я стал рассуждать, какие факторы могут повлиять на рынок образования, какие профессии будут востребованы через 5-10 лет. Может ли искусственный интеллект вытеснить таких специалистов как журналист, врач, учитель?
Недавно мы с VK рассказывали, как найти первую работу в IT.
Под катом посмотрим, какие мысли были в ролике Павла Сизова, руководителя отдела подбора персонала в ZeBrains. Он рассказал, по каким критериям рекрутеры оценивают джунов, и дал советы о том, что с этим делать.
И снова привет, Хабр! Эта статья — продолжение цикла материалов, в которых обсуждаем состав и основные принципы работы инфраструктуры NB-IoT. Напомним, что цикл подготовлен на основе собственного практического опыта развёртывания и эксплуатации сети NB-IoT, проведения интеграции с разнообразными устройствами NB-IoT и платформами приложений в различных областях — от экологического мониторинга до энергетики.
Первая статья цикла доступна вот по этой ссылке. Сегодня поговорим об основных методах интеграции с сетью NB-IoT. В частности, обсудим общую часть схемы — это сеть радиодоступа с абонентскими устройствами. Всё самое интересное, как всегда, — под катом.
В предыдущей статье был разобран вопрос организации общедомовой вытяжной вентиляции из санузлов и кухонь в квартирах в многоэтажных многоквартирных домах.
Теперь попытаемся обобщить технические решения по вентиляции, которые пригодные для отдельных квартир. Обобщение сделаем для «отдельных помещений» в составе «больших зданий».
К категории «отдельных помещений» можно причислить что угодно: от квартир и офисов до производственных мастерских и торговых помещений.
Ну, а к категории «больших зданий» можно причислить тоже обширный ряд сооружений: от плоских и длинно-широких одно-двух этажных Торговых центров (ТЦ) до высотных зданий офисных центров с квартирами и апартаментами на верхних этажах (далее БЦ).
К категории ТЦ также можно причислить широкий ряд малоэтажных протяжённых сооружений технического назначения: заводские корпуса, склады, гаражи и т.д.
Для всех перечисленных типов зданий от ТЦ до БЦ свойственно одно общее свойство, а именно:
Объём здания разделён на отдельные помещения (или отдельные зоны в общих помещениях) с различными условиями и требованиями к режиму вентиляции во времени и в пространстве.
То есть в одном здании должно быть несколько независимо работающих вентиляционных систем, обеспечивающих вентиляцию в отдельных помещениях, или в отдельных малых участках больших помещений.
