September 3rd, 2021

Новый ИИ распознает данные с изображений паспорта



В Университете Иннополис разработали сервис по распознаванию данных с изображений паспорта РФ с помощью искусственного интеллекта. Об этом «Хайтеку» сообщили в пресс-службе российского ИТ-вуза.

Сервис переводит данные с фотографии или скана главной страницы паспорта в текстовый формат с точностью 96% и исключает человеческий фактор. Таким образом уменьшается количество ошибок при ручном вводе. Решение разработано для автоматического переноса паспортных данных во внутрикорпоративные системы компании «Энергогарант».

Благодаря сервису ввод паспортных данных занимает до 2 секунд — это в 7–8 раз быстрее ручного ввода. При его создании ученые использовали алгоритмы компьютерного зрения. Оно находит на изображении необходимые поля и информацию, а затем переводит ее в текст. С помощью сервиса можно обработать любое количество документов, никаких ограничений при этом нет. Данные можно хранить данные на серверах компании, при этом не нарушается политика работы с персональными данными.
Collapse )
promo luckyea77 december 30, 15:00 8
Buy for 10 tokens
По этой ссылке (или этой) можно скачать информационную базу для программы "1С:Предприятие". С помощью данной базы можно готовиться и сдавать экзамены по темам: - Электробезопасность - Основы промышленной безопасности А.1 - Специальные требования промышленной безопасности: Б 9.31.…

Куриное мясо напечатали на 3D-принтере и поджарили лазером. Получилось вкуснее, чем из печи



Исследователи изучили, как разные режимы нагрева лазером влияют на слои мяса, которое напечатали на 3D-принтере. Оказалось, когда курицу обрабатывают лазером, она вкуснее той, которую приготовили в печи.

Инженеры из Колумбийского университета под руководством Хода Липсиона провели масштабное исследование. Они изучили, как разные режимы готовки с помощью лазера влияют на вкус напечатанных на 3D-принтере слоев куриного мяса. В качестве образцов ученые использовали изготовленные из куриного пюре слои мяса в форме треугольников и квадратов.

Мясо поджаривали с помощью синего светодиодного лазера с длиной волны 445 нм. Его мощность составляла от 5 до 10 Вт. В дополнительных тестах инженеры использовали лазеры ближнего (980 нм) и среднего (10,6 мкр) ИК-диапазонов. Также ученые обработали куриное мясо в обычной печи-ростере.
Collapse )

Ученые придумали «детектор лжи» для квантовых компьютеров



Исследователи нашли способ проверить, насколько точные ответы возвращает квантовый компьютер.

Для того, чтобы максимально эффективно использовать преимущества квантовых компьютеров, нужно иметь возможность проверять полученные данные.

Авторы новой работы задумались над этой проблемой и создали новый способ перекрестной проверки: он позволяет верифицировать результаты расчета, выполненного на одном устройстве, с помощью расчета тех же данных на другом устройстве: важно, чтобы алгоритм вычисления не был полностью похож на первоначальный.
Collapse )

В США патенты на нейросети начали проверять нейросети



Управление по патентам и товарным знакам США (USPTO) использует нейросети, чтобы проверять патенты, связанные с нейросетями: за последнее время их количество резко возросло.

Американское управление по патентам обучило собственную нейросеть на большом массиве патентных данных о нейросетях. Новая нейросеть анализирует текст патента и цитаты во всех документах США, зарегистрированных с 1976 года.

Также она изучает работу нейросетей в патенте, которая может быть связана с обработкой знаний, речи, аппаратным обеспечением ИИ, эволюционными вычислениями, обработкой естественного языка, машинным обучением, а также планированием и контролем.
Collapse )

Новые умные стельки анализируют эффективность футболистов



Голландский стартап SportsTalentVision создал специальные умные стельки Jogo, которые анализируют передвижения футболиста на поле.

Новая система под названием Jogo состоит из трех основных частей: специальных стелек, их помещают в пару футбольных бутс, двух водонепроницаемых сенсорных модулей, которые вставляют в каждую из этих стелек, а также приложения для iOS и Android, в котором отображаются собранные данные.

Во время игры умные стельки отслеживают среднюю скорость игрока, ускорение и замедление, касания мяча, время на мяче, отправленные и полученные передачи, мощность удара, распределение мощности правой и левой ноги, дистанцию дриблинга и общее пройденное расстояние.
Collapse )