Category: it

Category was added automatically. Read all entries about "it".

Информационно-развлекательный портал

Информационно-развлекательный портал: http://luckyea.ucoz.ru/

Добро пожаловать в мой блог!

Посмотрев на метки вы можете понять о чем я пишу в этом блоге.

Мои страницы:
Facebook
Добавляйтесь!


Спортивные трансляции в режиме онлайн вы можете увидеть здесь: http://luckyea77.livejournal.com/175626.html
В этой записи много ссылок на сайты, ведущие прямые трансляции по разным видам спорта, а также этот пост содержит более 20ти спортивных каналов.

Записи со ссылками на посты с лекциями и уроками в этом блоге: http://luckyea77.livejournal.com/714447.html

При написании статей в данном блоге используются только общедоступные открытые источники информации в сети интернет. Источниками информации служат следующие ресурсы: hightech.plus, hightech.fm, tadviser.ru, hi-news.ru, rb.ru, ntinews.ru, forbes.ru, naked-science.ru, nplus1.ru, popmech.ru, wikipedia.org, youtube.com, rambler.ru, yandex.ru, mail.ru, rbk.ru, autostat.ru, riarating.ru, livejournal.com, vestifinance.ru, renen.ru, altenergiya.ru, kot.sh, vedomosti.ru, elektrovesti.net, energosovet.ru, ffin.ru, 2045.ru, alternativenergy.ru, futurenow.ru, knowrealty.ru, aif.ru, secretmag.ru, womanonly.ru, 3dnews.ru, greenevolution.ru, dmrealty.ru, nature-time.ru, dailytechinfo.org, svpressa.ru, pskovstroyka.ru, sport-express.ru, kinopoisk.ru, rg.ru, asi.ru, data-economy.ru, futurerussia.gov.ru

Моя точка зрения может не совпадать с авторами видео, изображений, статей, интервью и комментариев к записям. Я не несу ответственности за мнения, высказанные в комментариях читателей.





Мой френдмарафон: https://luckyea77.livejournal.com/3399966.html

Самые популярные метки моего блога:
Технологии3D-принтерЭлектроэнергия
РоссияМирБокс
РоботМедицинаЗарплата
АвтоБудущееРейтинг
ФутболИскусственный интеллект
ЭкономикаКомпьютерная игра
ИнтернетВиртуальная реальность
МузыкаФильмПрограммирование



Смотрите также:
Обучение программированию онлайн
Интерактивные курсы веб-программирования (19 бесплатных курсов)



Рассказать друзьям или разместить в своём блоге:
promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…

Запущены наноспутники с машинным обучением для прогноза глобальной торговли



Запущена последняя партия крошечных спутников для наблюдения за торговлей на Земле из космоса. Об этом сообщает Европейское космическое агентство (ЕКА).

Наноспутники, построенные в Глазго, присоединяются к флоту из около 100 объектов на низкой околоземной орбите. Их данные помогут прогнозировать движение мировых ресурсов для осведомления предприятий и правительства.

Два спутника с возможностью машинного обучения были запущены на российской ракете-носителе «Союз» вместе с еще двумя спутниками, которые будут использоваться для установки межспутниковых связей. Таким образом, они будут действовать как ретрансляторы, отправляя данные друг другу и на наземные станции, что сократит время между сбором данных и их доставкой.

Спутники были построены Spire Global UK, которая занимается прогнозами и анализом для глобального судоходства, авиации и прогнозов погоды на основе данных со спутников.
Collapse )

Microsoft разработала голографическое хранилище для облачных вычислений



Группа ученых из Microsoft Research Cambridge в сотрудничестве с Microsoft Azure представила новый проект для облачных вычислений — Project HSD. HSD (Holographic Storage) — это голографическое хранилище, которое использует перезаписываемые электрооптические материалы для хранения «горячих» данных в облаке. Голографическое хранилище будет дешевле твердотельных накопителей и предложит заметный прирост в скорости обмена данными.

Понятие голографической памяти существует с 60-х годов прошлого века, однако технология была слишком сложна для реализации, пока не появились мощные камеры для смартфонов, сообщает Engadget.

«Мы изучаем возможность использования голографической памяти в перезаписываемых электрооптических материалах для хранения „горячих“ данных, чтобы увидеть, имеет ли смысл эта технология в эпоху облачных вычислений», — объясняют представители Microsoft.

Система голографической памяти хранит данные, регистрируя интерференцию между волновыми фронтами оптического поля, содержащего информацию, и еще одним дополнительным полем, которое идентифицирует показатели преломления лазера внутри накопителя. Сохраненные данные могут быть извлечены и восстановлены только с помощью дифракционного поля от этой голограммы. Проще говоря, голографическая память работает путем записи и считывания данных с оптического кристалла. Трехмерный носитель данных позволяет хранить большое количество информации на одном кристалле. При этом, после использования, кристалл может быть очищен с помощью ультрафиолета и перезаписан еще раз, как и обычный флэш-накопитель.
Collapse )

Управление гневом: российский стартап начал тестировать распознавание агрессивных людей на камерах



Источник

Российский стартап NtechLab, предоставивший Москве технологию распознавания лиц, начал тестировать инструмент выявления агрессивных людей. Предоставить алгоритм клиентам компания хочет в следующем году

Компания только что получила $15 млн от двух суверенных фондов благосостояния. Один из них — Российский фонд прямых инвестиций, второй — загадочный и неназванный партнер с Ближнего Востока. Ранее NtechLab получала финансирование от инвестора из ОАЭ Mubadala Investment Company, но кто предоставил средства в этом раунде, компания сообщить Forbes отказалась. На привлеченные инвестиции стартап откроет офис в Латинской Америке и планирует создать штаб-квартиры на Ближнем Востоке и, возможно, в Азии. «Наше главное преимущество заключается в том, что наш инструмент можно масштабировать на город любых размеров», — утверждает сооснователь NtechLab Александр Кабаков. По его словам, сервис может работать с сотнями тысяч камер, рассеянными по всему мегаполису.

В 2016 году NtechLab оказалась в центре скандала после запуска приложения FindFace, которое предлагало пользователям найти по фотографиям людей их профили в социальной сети «ВКонтакте». С тех пор компания превратилась в поставщика программного обеспечения для наблюдения, в первую очередь в Москве, где ее алгоритмы стали основой масштабного проекта по распознаванию лиц. По словам Кабакова, за первые десять дней января московская система позволила поймать 34 предполагаемых правонарушителя. В отношении скольких из них было начато судебное разбирательство, Кабаков уточнить затруднился.
Collapse )

Новый алгоритм ускорит создание искусственных клеток с нескольких лет до месяцев



Если вы ели веганские гамбургеры со вкусом мяса или использовали косметические средства с синтетическим коллагеном, значит, синтетическая биология принесла вам пользу. Оба эти продукта «выращены» в лаборатории, также это область разработок, в которой заложен огромный потенциал. Она позволяет ученым создавать биологические системы с особыми спецификациями, например, создавать микроб для производства агента для борьбы с раком. Тем не менее, традиционные методы биоинженерии медленны и трудоемки, при этом основным подходом является метод проб и ошибок. Чтобы решить проблему, ученые из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли Министерства энергетики США (Berkeley Lab) разработали новый инструмент, который адаптирует алгоритмы машинного обучения к потребностям синтетической биологии. Это позволит систематизировать руководство разработкой. Исследователи рассказали о своих результатах в журнале Nature Communications.

Новая разработка позволит ученым не тратить годы на детальное понимание каждой части клетки и ее конкретных функций, чтобы управлять ею. Вместо этого, с ограниченным набором обучающих данных, новые алгоритмы предскажут, как изменения в ДНК повлияют на поведение клетки и ее биохимию, а затем дадут рекомендации для следующего инженерного цикла вместе с вероятными прогнозами для достижения желаемой цели инженеров.

«Возможности революционные», — заявил Эктор Гарсия Мартин, исследователь из отдела биологических систем и инженерии (BSE) лаборатории Беркли, руководивший исследованием. «В настоящее время биоинженерия — очень медленный процесс. Потребовалось 150 человеко-лет, чтобы создать противомалярийный препарат, артемизинин. Если вы сможете создать новые клетки в соответствии со спецификациями за пару недель или месяцев вместо нескольких лет, это революционизирует возможности биоинженерии».

Работая с специалистом по анализу данных BSE Тияной Радивоевич и международной группой исследователей, команда разработала и продемонстрировала ожидающий патентования алгоритм — «Автоматический инструмент рекомендации» (ART). Машинное обучение позволяет компьютерам делать прогнозы после «обучения» на основе значительного количества доступных данных.

Алгоритм адаптирован к особенностям области синтетической биологии своими небольшими наборами обучающих данных, необходимостью количественной оценки неопределенности, а также рекурсивными циклами. Возможности этого инструмента были продемонстрированы на моделировании и исторических данных из предыдущих проектов метаболической инженерии, таких как улучшение производства возобновляемого биотоплива.

Названы самые популярные вакансии программистов

Кадровое агентство КАУС 15 сентября 2020 года поделилось с TAdviser статистикой по внутренним источникам за последние 2,5 года и по одним из самых популярных вакансий программистов.


Статистические данные по количеству вакансий по Москве (на основе внутренних источников кадрового агентства КАУС)

Как видно из представленного графика, рынок в Москве достаточно стабилен, за исключением последнего полугодия. Он то сильно растет, то сильно падает. При этом из международной статистики Stack Overflow видно, что спрос на разработчиков в мире растет. Такие языки как Python, JavaScript находятся в топе международных рейтингов. В то время как в Москве показатели падают. Из чего можно сделать вывод, что это внутренняя временная особенность рынка в Москве, связанная с экономической ситуацией в России.

Программист С# (.NET). За исключением последних 6-ти месяцев разработчики С# имеют стабильный спрос.

Программист Java. Спрос на разработчиков Java характеризуется как стабильный, даже несмотря на кризисные условия рынка. Что неудивительно, так как спрос продолжается не один год и поиск разработчиков представляется непростой задачей.
Collapse )

В поисках «нового пенициллина»: биотех-стартап с корнями в Стэнфорде привлек $47 млн



Источник

Биотех-стартап Hexagon Bio, зародившийся в стенах Стэнфордского университета, хочет создать новые революционные препараты для лечения рака и заразных болезней. В его арсенале — грибы, искусственный интеллект и $47 млн от инвесторов

В 1928 году шотландский ученый Александр Флеминг вернулся с отдыха и обнаружил, что случайно вырастил грибы вида Penicillium в чашке Петри, где находились бактерии. К удивлению Флеминга, грибы, по-видимому, сдержали рост бактерий. В ходе дальнейших исследований он открыл способный спасать жизни антибиотик пенициллин, который привел к революции в лечении инфекционных заболеваний.

Почти век спустя биотех-стартап Hexagon Bio собирается найти новые способы использовать грибы в медицине — на этот раз целенаправленно. 15 сентября компания объявила о том, что привлекла $47 млн в ходе раунда финансирования А. Деньги помогут ей секвенировать геномы грибов и создать новые революционные препараты. Компания уверена, что вот-вот откроет «новый пенициллин».

«Мы считаем Hexagon первой компанией из будущего поколения крупных фармацевтических корпораций, которые будут опираться на вычисления. Я с первого дня понял, что они очень целеустремленны», — говорит партнер-основатель венчурной фирмы 8VC Алекс Колисич. 8VC инвестировала в Hexagon в этом раунде, а Колисич вошел в совет директоров стартапа. В раунде также участвовали венчурные фонды The Column Group (лид-инвестор) и Two Sigma Ventures.
Collapse )

Новый модуль обработки данных делает глубокие нейронные сети умнее



Исследователи искусственного интеллекта из Университета штата Северная Каролина (NC State) улучшили производительность глубоких нейронных сетей, объединив модули нормализации функций и внимания к функциям в один модуль, который они называют внимательной нормализацией (Attentive Normalization, AN). Гибридный модуль значительно повышает точность системы, используя при этом незначительную дополнительную вычислительную мощность. Доклад «Attentive Normalization» был представлен на Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV). Соавтором статьи является Силай Ли, доктор философии и выпускник NC State, а также Вэй Сунь, доктор философии и студент NC State.

«Нормализация характеристик является важным элементом обучения глубоких нейронных сетей, и внимание к функциям не менее важно для того, чтобы помочь сетям выделить, какие функции, извлеченные из необработанных данных, являются наиболее важными для выполнения задач», — объясняет Тианфу Ву, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в NC State. «Но в основном они обрабатывались отдельно. Мы обнаружили, что их объединение сделало их более эффективными и действенными».

Чтобы протестировать свой AN-модуль, исследователи подключили его к четырем наиболее широко используемым архитектурам нейронных сетей: ResNets, DenseNets, MobileNetsV2 и AOGNets. Затем они протестировали сети от стандартных двух отраслевых показателей: классификация ImageNet-1000 тест и обнаружение объекта и сегментация экземпляра тест MS-COCO 2017 года.

«Мы обнаружили, что AN улучшил производительность для всех четырех архитектур в обоих тестах», — заявил Ву. «Например, точность Top-1 в ImageNet-1000 улучшилась на 0,5–2,7%. Точность средней точности (AP) увеличилась до 1,8% для ограничивающей рамки и 2,2% для семантической маски в MS-COCO. Еще одно преимущество AN состоит в том, что он способствует лучшей передаче обучения между различными доменами. Например, от классификации изображений в ImageNet до обнаружения объектов и семантической сегментации в MS-COCO. Это иллюстрируется улучшением производительности в тесте MS-COCO, которое было получено путем точной настройки глубоких нейронных сетей, предварительно обученных ImageNet в MS- COCO».

«Мы выпустили исходный код и надеемся, что наша AN приведет к лучшему интегративному дизайну глубоких нейронных сетей» — заключают ученые.

В Google заявили об устранении углеродного следа, который они когда-либо вырабатывали



В Google заявили, что они компенсировали всю выработку углерода за всю историю компании. Следующая цель — к 2030 году использовать только безуглеродные источники энергии.

Компания Google заявила, что она избавилась от своего углеродного следа, вложив средства в «высококачественные технологии компенсации выбросов». В 2007 году Google стала нейтральной для атмосферы и перестала выбрасывать вредные газы, однако теперь, по их словам, они компенсировали все выбросы углекислого газа, которые когда-либо вырабатывали.

Она также поставила перед собой цель запустить к 2030 году все свои центры обработки данных и офисы, работающие на безуглеродной энергии, заявил исполнительный директор компании Сундар Пичаи.

«В будущем мы будем планируем такие вещи, как объединение ветровой и солнечной энергетики. Мы не исключаем, что также будем использовать множество аккумуляторов для этого», — отметил он.

Пичаи отметил, что Google стала первой крупной компанией, взявшей на себя обязательство работать на энергии из безуглеродных источников семь дней в неделю во всех дата-центрах и университетских кампусах по всему миру. Следующая цель — к 2030 году использовать только безуглеродные источники энергии.

В январе компания Microsoft заявила о планах стать углеродно-отрицательной к 2030 году. В июле Apple отметила, что к 2030 году вся цепочка поставок для бизнеса и производства также будет безвредной для планеты. В Amazon также хотят стать углеродно-нейтральными к 2040 году.

Российские IT-специалисты рассказали, как пришли в профессию



В преддверии Дня программиста Ozon опросил более 700 IT-специалистов со всей страны, чтобы выяснить, как они пришли в профессию. Исследование показало, что треть разработчиков — самоучки и лишь 30% из них имеют профильное высшее образование. Об этом говорится в исследовании Ozon.

Несмотря на высокий уровень заработной платы в отрасли, только 20% IT-специалистов считают деньги решающим фактором при устройстве на работу. Половина специалистов выбирает IT, исходя из своих способностей и увлечений, а каждый десятый считает, что попал в эту сферу случайно. Каждый пятый специалист пришел в IT, окончив курсы.

IT чаще всего — первая специальность опрошенных, почти половина из них всегда трудилась в сфере разработки. Из тех, кто пришел в IT из другой сферы, половина — инженеры. Почти 40% считают IT образом жизни, а каждый пятый специалист назвал технологии своим призванием.

Средний возраст специалистов — 22-28 лет. Лишь 21% опрошенных Ozon IT-специалистов женщины.

В топ-3 популярных специальностей вошли разработка (3 из 4 опрошенных — программисты), тестирование (6% опрошенных) и менеджмент проектов (чуть больше 2%).