?

Log in

No account? Create an account

Блог о технологиях, роботах, бизнесе, науке, технике, авто, экономике, музыке, спорте, кино, будущем

Будущее нельзя предвидеть, но можно изобрести.

Впервые запущен самый мощный суперкомпьютер, имитирующий работу человеческого мозга
luckyea77


Сегодня суперкомпьютеры используются для самого широкого спектра задач: от различных математических расчетов и обработки массивов данных до моделирования фармацевтических соединений и работы искусственного интеллекта. Однако при этом существуют компьютеры, нацеленные на максимально точное воспроизведение «архитектуры» головного мозга человека. И самый мощный на сегодня подобный нейроморфный суперкомпьютер недавно был впервые запущен.

Называется этот компьютер Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) и он может выполнять более, чем 200 миллионов операций в секунду, а каждая из микросхем имеет 100 миллионов деталей. Машина собрана на базе Школы компьютерных наук Манчестерского университета и на реализацию этого проекта было потрачено 15 миллионов фунтов стерлингов. Но эта сумма не так впечатляет, как время, ушедшее на разработку: 20 лет прорабатывалась концепция суперкомпьютера и еще 10 лет потребовалось на сборку.
Read more...Collapse )

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 29
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное образование, бакалавриат, магистратура,…

Современное образование
luckyea77


Вчера я прочитал пост fritzmorgen "Легальный способ купить диплом о высшем образовании". В нем он пишет о высокой коррупции в РФ и о студентах, которые получают дипломы, не смотря на их невысокий уровень знаний.

Недостатки сегодняшнего образования в России хорошо описаны в исследовании "Россия 2025: от кадров к талантам". При проведении данного исследования было проведено более девяносто интервью с руководителями российских компаний и представителями системы образования.

Когда я учился в ВУЗе, доля учащихся, которые платили взятки за экзамены, была довольна высока. На первых курсах учащихся можно было разделить на группы:

- те, кто учит, осваивает программу и сдает зачеты и экзамены не тратя денег;
- те, кто не может сдать, но ходит постоянно на пересдачи и им преподаватели ставят сдачу лишь бы от них отстали. Такие учащиеся не усваивают программу обучения;
- те, кто заказывает выполнение работ за деньги;
- те, кто дают взятки;
- те, кого отчисляют за неуспеваемость.

Конечно, это деление условное. Тут могут быть случаи, когда учащийся самостоятельно сдает экзамены, а какой-то предмет не может, тогда в этом случае он его проплачивает. Или, к примеру, один курсовой (РГР, реферат и т.п.) по предмету, который не нравится студенту, может заказать за деньги у другого студента.
Read more...Collapse )

Глубокое обучение заставило виртуального персонажа одеться по-человечески
luckyea77

Clegg et al. / ACM Transactions on Graphics 2018

Американские исследователи использовали метод глубокого обучения с подкреплением для того, чтобы научить виртуального персонажа одеваться. В процессе он учился сам, а алгоритм оценивал эффективность по положению одежды на его теле. Так ученым удалось правдоподобно одеть анимированного персонажа в футболку, рубашку и больничную робу. Препринт статьи опубликован на сайте Технологического института Джорджии.

Надевание одежды — довольно обычное для человека занятие, которое при этом требует выполнения координированных движений при взаимодействии с объектом. Именно поэтому автоматическое анимирование такого процесса — занятие сложное: можно, к примеру, обучить субъект симуляции на видео, но такие данные будут неоднородными, а потребоваться их может очень много.

Специалисты под руководством Александра Клегга (Alexander Clegg) из Технологического института Джорджии решили использовать для решения такой задачи метод глубокого обучения с подкреплением, суть которого заключается в том, что управляемый алгоритмом агент находится в среде и, выполняя различные действия, получает за них подкрепление — награду. Таким образом он учится выполнять последовательность действий, приводящую к наибольшей награде, и тем самым постепенно приближается к нужному создателям результату.
Read more...Collapse )

Супергерои в кино оказались кровожаднее злодеев
luckyea77


Положительные персонажи фильмов о супергероях в среднем более жестоки, чем злодеи из этих же фильмов, считают американские педиатры. Исследование об этом в понедельник представят на национальной конференции Американской академии педиатрии, в научном журнале оно пока не опубликовано.

Авторы исследования, Роберт Олимпия (Robert Olympia) из медицинского колледжа штата Пенсильвания и его коллеги, проанализировали 10 фильмов о супергероях, вышедших в 2015-2016 годах. Они разделили героев фильмов на «хороших» и «плохих», а затем с помощью пяти независимых рецензентов подсчитали, сколько драк, убийств, пыток и других агрессивных действий совершают те и другие.

Оказалось, что в среднем супергерои-протагонисты совершают 22,7 насильственных действия в час, а их антагонисты — 17,5 действия в час. Персонажи мужского пола при этом совершают в пять раз больше таких действий, чем женщины (33,6 против 6,5). Всего положительные герои во всех фильмах подрались 1021 раз, 659 раз использовали смертельное оружие, 199 раз разрушили чью-то собственность, совершили 168 убийств и 144 раза кого-то запугивали или пытали. Отрицательные герои при этом чаще всего использовали смертельное оружие (604 раза), дрались (599 раз), пытали или запугивали (237 раз), ломали здания и предметы (191 раз) и убивали (93 раза).

Ученые отмечают, что дети и подростки могут воспринимать супергероев как положительных персонажей, несмотря на их крайне агрессивное поведение. Чтобы противодействовать негативному влиянию таких фильмов на детей, они предлагают смотреть их всей семьей и обсуждать происходящее на экране, чтобы развивать у детей критическое мышление и прививать правильные ценности.

Источник


Исследователи улучшат беспроводную связь при помощи нейронных сетей
luckyea77


Ученые из США используют технику машинного обучения, вдохновленную мозгом, для повышения энергетической производительности беспроводных приемников.

За работу, опубликованную в журнале 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC), Лингия Лю и Ян (Синди) И из Политехнического университета Виргинии получили премию Best Paper Award от технического комитета IEEE Transmission, Access, and Optical Systems.

Разработанная исследователями техническая комбинация позволяет сигналам перемещаться от передатчика к приемнику по нескольким путям одновременно. Эта техника помогает достичь минимальной интерференции и предоставляет серьезное преимущество по сравнению с более простыми способами избегания многолучевого замирания, сильно искажающего изображение — например, во время просмотра беспроводного телевидения в непогоду. Лю и И используют искусственные нейронные сети для минимизации потери сигнала.

«Обычно приемник оценивает канал перед регистрацией передаваемых сигналов, — говорит И. — Используя искусственные нейронные сети, мы можем создать абсолютно новую структуру путем регистрации переданных сигналов непосредственно на приемнике».
Read more...Collapse )