Феномен любительского контента в Сети проявляет себя с новой силой. Дошло до того, что профессиональные телекомпании в массовом порядке обращаются к гражданам с просьбой присылать им сюжеты, фотографии и другие материалы.
Microsoft, Adobe, Real Networks и Apple обвинены в пиратстве
1 min
Компания Media Rights Technologies (MRT) на днях разослала Microsoft, Adobe, Real Networks и Apple письма, в которых отмечается, что упомянутые компании нарушают нормы действующего в США Закона о защите авторских прав в цифровую эпоху (DMCA). В тексте посланий MRT утверждается, что Microsoft, Adobe, Real Networks и Apple контролируют около 98% рынка программных медиаплееров, которые используют крупнейшие компании — CNN, NPR, Clear Channel, MySpace, Yahoo, YouTube и др. В вину Microsoft, Adobe, Real Networks и Apple вменяется отсутствие надежных механизмов защиты контента от копирования в плеерах, воспроизводящих потоковое аудио и видео.
Президентские дебаты на YouTube и CNN
1 min
Youtube предлагает присылать видео с вопросами к кандидатам на пост президента США. Самые интересные видео покажет CNN и на вопросы ответят кандидаты.
В России тоже скоро президентские выборы. Как вы думаете, стоит ли ждать подобной совместной акции Рутуба и Первого канала? Было бы интересно.
В России тоже скоро президентские выборы. Как вы думаете, стоит ли ждать подобной совместной акции Рутуба и Первого канала? Было бы интересно.
Google AdSense стал эксклюзивным провайдером рекламы на CNN.com
1 min
CNN.com и Google объявили о соглашении, по которому Google AdSense становится эксклюзивным провайдером текстовой рекламы на CNN.com.
Старший вице-президент и генеральный руководитель CNN.com Дэвид Пэйн (David Payne) сказал, что благодаря этой сделке с Google, посетителям сайта CNN будет отображаться самая качественная релевантная реклама.
Директор отдела стратегического партнерства Google Марк Либовиц (Marc Leibowitz) также обменялся любезностями и сказал, что поисковый гигант рад сотрудничать с таким партнёром как уважаемый новостной ресурс CNN.
Старший вице-президент и генеральный руководитель CNN.com Дэвид Пэйн (David Payne) сказал, что благодаря этой сделке с Google, посетителям сайта CNN будет отображаться самая качественная релевантная реклама.
Директор отдела стратегического партнерства Google Марк Либовиц (Marc Leibowitz) также обменялся любезностями и сказал, что поисковый гигант рад сотрудничать с таким партнёром как уважаемый новостной ресурс CNN.
Эффект СNN 2 — Мобильные глаза общества
4 min
“Эффект СNN 2 — Мобильные глаза общества”Мы живем в поразительном обществе. В обществе в котором образ важнее его сути. В обществе в котором картинка перед нашими глазами, а точнее видеоряд моделирует нашу жизненную реальность...Термин “Эффект CNN” ведет свое начало с 1991 года, с того момента как всему земному шару спутниковый телеканал CNN продемонстрировал “войну в прямом эфире”.Этот момент важен для последующего анализа вовсе не тем, что технология достигла своего апогея и теперь новости поступают “from around the globe” — а именно что в этот момент мы потеряли возможность доверия к медиа, и понятия формата — “А реально ли то что мы видим” ?
Один день из жизни сотрудника Google
1 min
Согласно версии журнала Fortune, Google входит в топ-100 компаний-работодателей. На этом видео с сайта CNN можно посмотреть, как проходят рабочие дни сотрудников компании.
Будущее уже здесь — Голографический телерепортаж
1 min
Репортер CNN из Чикаго появляется в студии в Нью-Йорке в виде голограммы.
Лучше один раз увидеть, как говорится :)
Лучше один раз увидеть, как говорится :)
Как работала голографическая система CNN
1 min
Мы уже рассказывали об уникальной технологической инновации, которую применили на телеканале CNN: они пустили настоящее голографическое изображение в прямом эфире, причём несколько раз. Ведущий в студии разговаривал с голограммой корреспондента на протяжении всего марафона по подсчёту голосов из штаб-квартир Обамы и Маккейна — впервые в истории телевидения (видео по ссылке выше).
Блог Gizmodo разъясняет, как работает эта технологическая новинка. Если кратко, «магия» стала возможной благодаря системам Vizrt и SportVu, а также 44 камерам высокого разрешения и 20 компьютерам.
Вот список оборудования на стороне корреспондента.
Блог Gizmodo разъясняет, как работает эта технологическая новинка. Если кратко, «магия» стала возможной благодаря системам Vizrt и SportVu, а также 44 камерам высокого разрешения и 20 компьютерам.
Вот список оборудования на стороне корреспондента.
- 35 HD-камер, снимающих корреспондента со всех сторон.
- Камеры располагались не в одной плоскости, а снимали под разным углом.
- На самом деле корреспондента снимали в специальном трейлере, а не в штаб-квартирах кандидатов, а там находилось всего пару камер.
- 37-дюймовый плазменный экран, на котором корреспондент видел студию.
- 20 серверов для обработки данных в реальном режиме времени.
CNN купила аккаунт @cnnbrk с миллионом фоловеров
1 min
Трудно поверить, но популярный твиттер-аккаунт @cnnbrk, транслирующий новости с портала CNN, на самом деле никогда не принадлежал этой медиакорпорации. Она призналась, что купила аккаунт только недавно, естественно, чтобы перевести на себя его гигантскую аудиторию (958 530 фоловеров).
Финансовые детали сделки не разглашаются. Известно только, что CNN сотрудничала с предыдущим владельцем аккаунта Джеймсом Коксом более двух лет, а недавно он посетил их штаб-квартиру в Атланте с двухдневным визитом.
Очевидно, что аккаунт ушёл за очень приличную сумму. Аудитория в миллион человек дорогого стоит. Расширив ленту твиттер-новостей и добавив туда ссылки на свой сайт, CNN получит у себя сотни тысяч просмотров в сутки (и соответствующее количество баннеропоказов). Это неплохие деньги. Правда, в ближайшее время CNN пока не планирует добавлять эти ссылки (видимо, чтобы не распугать аудиторию).
О смене владельца аккаунта стало известно буквально сегодня, когда в списке френдов cnnbrk появилось несколько репортёров CNN (раньше этот список был пуст).
Финансовые детали сделки не разглашаются. Известно только, что CNN сотрудничала с предыдущим владельцем аккаунта Джеймсом Коксом более двух лет, а недавно он посетил их штаб-квартиру в Атланте с двухдневным визитом.
Очевидно, что аккаунт ушёл за очень приличную сумму. Аудитория в миллион человек дорогого стоит. Расширив ленту твиттер-новостей и добавив туда ссылки на свой сайт, CNN получит у себя сотни тысяч просмотров в сутки (и соответствующее количество баннеропоказов). Это неплохие деньги. Правда, в ближайшее время CNN пока не планирует добавлять эти ссылки (видимо, чтобы не распугать аудиторию).
О смене владельца аккаунта стало известно буквально сегодня, когда в списке френдов cnnbrk появилось несколько репортёров CNN (раньше этот список был пуст).
Вести зашли в iPhone
1 min
У Вестей.Ru и телеканала «Россия 24» появилось свое приложение для iPhone, сообщает сайт вести.ру.
Владельцам «яблочных» телефонов для того, чтобы держать руку на пульсе и получать самые последние новостные сюжеты канала, а также размещаемые на сайте сюжеты, достаточно скачать из электронного магазина iTunes бесплатное приложение. На главном новостном сайте ВГТРК по адресу iphone.vesti.ru есть страница программы с прямой ссылкой для iTunes.
«Новости объявляются в режиме реального времени, практически одновременно появляются в iPhone. Так что можно оперативно следить за всей этой информацией. Об экономике, о политике, о происшествиях, сводка рыночной информации — все можно видеть», — рассказал руководитель компании-разработчика «Цифровые технологии» Алексей Бычков.
Приложение стало доступно в «яблочном» онлайновом супермаркете Apple AppStore буквально несколько дней назад, и говорить о его популярности пока рано.«Мы еще совсем его не рекламировали и дали ссылки только по знакомым. Может быть, человек 50 его скачали. Все сказали: „Хорошо! У CNN гораздо хуже, и у них еще это стоит два доллара“. А у нас это стоит ничего, то есть бесплатно», — сказал Алексей Бычков.
Владельцам «яблочных» телефонов для того, чтобы держать руку на пульсе и получать самые последние новостные сюжеты канала, а также размещаемые на сайте сюжеты, достаточно скачать из электронного магазина iTunes бесплатное приложение. На главном новостном сайте ВГТРК по адресу iphone.vesti.ru есть страница программы с прямой ссылкой для iTunes.
«Новости объявляются в режиме реального времени, практически одновременно появляются в iPhone. Так что можно оперативно следить за всей этой информацией. Об экономике, о политике, о происшествиях, сводка рыночной информации — все можно видеть», — рассказал руководитель компании-разработчика «Цифровые технологии» Алексей Бычков.
Приложение стало доступно в «яблочном» онлайновом супермаркете Apple AppStore буквально несколько дней назад, и говорить о его популярности пока рано.«Мы еще совсем его не рекламировали и дали ссылки только по знакомым. Может быть, человек 50 его скачали. Все сказали: „Хорошо! У CNN гораздо хуже, и у них еще это стоит два доллара“. А у нас это стоит ничего, то есть бесплатно», — сказал Алексей Бычков.
Новые Nokia Imaging SDK и графические приложения: подробности
4 min
Привет, хабр!
Вместе с презентацией камерофона Nokia Lumia 1020 на прошлой неделе в Нью-Йорке мы представили набор средств разработки Nokia Imaging SDK. Плюс, много было сказано о ряде новых приложений, созданных при помощи данного SDK и расширяющих возможности работы смартфона с изображениями. В список разработчиков этих программ вошли в том числе Hipstamatic, Path, Vyclone, SNAPCAM, Panagraph, Yelp, CNN и Foursquare. Также было объявлено о доступности в скором времени известного «социального журнала» Flipboard и приложения видеосоцсети Vine для Windows Phone.
Под катом мы расскажем подробнее и об этих приложениях, и, конечно, о новом Nokia Imaging SDK
Вместе с презентацией камерофона Nokia Lumia 1020 на прошлой неделе в Нью-Йорке мы представили набор средств разработки Nokia Imaging SDK. Плюс, много было сказано о ряде новых приложений, созданных при помощи данного SDK и расширяющих возможности работы смартфона с изображениями. В список разработчиков этих программ вошли в том числе Hipstamatic, Path, Vyclone, SNAPCAM, Panagraph, Yelp, CNN и Foursquare. Также было объявлено о доступности в скором времени известного «социального журнала» Flipboard и приложения видеосоцсети Vine для Windows Phone.
Под катом мы расскажем подробнее и об этих приложениях, и, конечно, о новом Nokia Imaging SDK
Нейрореволюция в головах и сёлах
8 min
В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.
На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.
Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.
В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.
Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.
На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.
Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.
В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.
Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.
На что смотрит свёрточная нейросеть, когда видит наготу
7 min
Translation
На прошлой неделе в компании Clarifai мы формально анонсировали нашу модель распознавания непристойного контента (NSFW, Not Safe for Work).
Предупреждение и отказ от ответственности. Эта статья содержит изображения обнажённых тел в научных целях. Мы просим не читать дальше тех, кому не исполнилось 18 лет или кого оскорбляет нагота.
Автоматическое выявление обнажённых фотографий было центральной проблемой компьютерного зрения на протяжении более двух десятилетий, и из-за своей богатой истории и чётко поставленной задачи она стала отличным примером того, как развивалась технология. Я использую проблему детектирования непристойности для пояснения, как обучение современных свёрточных сетей отличается от исследований, проводившихся в прошлом.
Стартапы Pinterest и Snapchat готовятся к новому раунду финансирования
2 min
Два конкурирующих американских стартапа Pinterest и Snapchat находятся в активном поиске новых инвестиций. Ожидаемая сумма – $500 млн. Если обе компании добьются своего, то рыночная стоимость каждого стартапа может превысить $10 млрд.
Google News обогнал NY Times
1 min
Руперт Мёрдок определённо будет недоволен. По статистике comScore, осенью 2009 года Google News опередил по посещаемости все СМИ в списке главных источников новостей в интернете.
Если посмотреть на эти графики, то становится понятно беспокойство оплотов журналистики. Новостные аггрегаторы явно опережают по посещаемости все крупнейшие СМИ и, очевидно, забирают их аудиторию.
Если посмотреть на эти графики, то становится понятно беспокойство оплотов журналистики. Новостные аггрегаторы явно опережают по посещаемости все крупнейшие СМИ и, очевидно, забирают их аудиторию.
Эволюция нейросетей для распознавания изображений в Google: GoogLeNet
3 min
У меня тут синхронизируется VM надолго, поэтому есть время рассказать про то, что я недавно читал.
Например, про GoogLeNet.
GoogLeNet — это первая инкарнация так называемой Inception architecture, которая референс всем понятно на что:
(кстати, ссылка на него идет первой в списке референсов статьи, чуваки жгут)
Она выиграла ImageNet recognition challenge в 2014-м году с результатом 6.67% top 5 error. Напомню, top 5 error — метрика, в которой алгоритм может выдать 5 вариантов класса картинки и ошибка засчитывается, если среди всех этих вариантов нет правильного. Всего в тестовом датасете 150K картинок и 1000 категорий, то есть задача крайне нетривиальна.
Чтобы понять зачем, как и почему устроен GoogLeNet, как обычно, немного контекста.
Эволюция нейросетей для распознавания изображений в Google: Inception-v3
4 min
Продолжаю рассказывать про жизнь Inception architecture — архитеткуры Гугла для convnets.
(первая часть — вот тут)
Итак, проходит год, мужики публикуют успехи развития со времени GoogLeNet.
Вот страшная картинка как выглядит финальная сеть:
Что же за ужас там происходит?
Эволюция нейросетей для распознавания изображений в Google: Inception-ResNet
5 min
Буду потихоньку дорассказывать про Inception.
Предыдущая часть здесь — https://habrahabr.ru/post/302242/.
Мы остановились на том, Inception-v3 не выиграл Imagenet Recognition Challange в 2015-м, потому что появились ResNets (Residual Networks).
Предыдущая часть здесь — https://habrahabr.ru/post/302242/.
Мы остановились на том, Inception-v3 не выиграл Imagenet Recognition Challange в 2015-м, потому что появились ResNets (Residual Networks).
Что такое вообще ResNets?
Рекомендации на основе изображений товаров
5 min
Tutorial
В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать.
Deep Learning: Transfer learning и тонкая настройка глубоких сверточных нейронных сетей
7 min
Translation
В предыдущей статье из цикла «Deep Learning» вы узнали о сравнении фреймворков для символьного глубокого обучения. В этом материале речь пойдет о глубокой настройке сверточных нейронных сетей для повышения средней точности и эффективности классификации медицинских изображений.
