Пользователь
import tkinter
import os
import subprocess
from tkinter import messagebox
from tkinter import simpledialog
Сегодняшняя статья будет посвящена сразу двум нашим любимым темам: компьютерной томографии (КТ) и отечественному процессору Эльбрус. Мы расскажем, чем отличается рентгенограмма от результатов КТ и объясним, зачем такой большой и серьезной машине, как томограф, был бы кстати специализированный вычислитель. Несмотря на то, что томографы используются уже почти 50 лет (создание первого томографа было анонсировано в 1972 году [1]), это не означает, что все проблемы KT сегодня решены. Наоборот, существует острая потребность в новых томографических алгоритмах, которые были бы быстрее и точнее используемых, позволили бы уменьшить лучевую нагрузку на объект, что, в свою очередь, существенно расширило бы и сферу применения метода КТ. Понимая все это, мы создали такое программное обеспечение Smart Tomo Engine. О нем речь пойдет ниже. Рассказав ранее о борьбе с ортотропными артефактами и об оценке “эффекта чаши”, в данной статье мы опишем несколько тестов, проведенных с использованием синтетических и собранных на отечественном томографе реальных томографических датасетах и покажем работу нашей программы на процессоре Эльбрус нового поколения (видео прилагается ниже). Результат работы программы приоткроет внутренний мир майского жука, причем значение слова “внутренний” здесь следует понимать буквально.
Идеи и встречи о том, какие ещё процессы можно автоматизировать, возникают в бизнесе разного масштаба ежедневно. Но помимо того, что много времени может уходить на создание модели, нужно потратить его на её оценку и проверку того, что получаемый результат не является случайным. После внедрения любую модель необходимо поставить на мониторинг и периодически проверять.
И это всё этапы, которые нужно пройти в любой компании, не зависимо от её размера. Если мы говорим о масштабе и legacy Сбербанка, количество тонких настроек возрастает в разы. К концу 2019 года в Сбере использовалось уже более 2000 моделей. Недостаточно просто разработать модель, необходимо интегрироваться с промышленными системами, разработать витрины данных для построения моделей, обеспечить контроль её работы на кластере.
Наша команда разрабатывает платформу Sber.DS. Она позволяет решать задачи машинного обучения, ускоряет процесс проверки гипотез, в принципе упрощает процесс разработки и валидации моделей, а также контролирует результат работы модели в ПРОМ.
Чтобы не обмануть ваших ожиданий, хочу заранее сказать, что этот пост — вводный, и под катом для начала рассказано о том, что в принципе под капотом платформы Sber.DS. Историю о жизненном цикле модели от создания до внедрения мы расскажем отдельно.
Время от времени ко мне обращаются знакомые с просьбой помочь в изучении программирования и посоветовать, с чего начать. Я хорошо понимаю трудности, которые ожидают разработчика на Scala, и тем не менее считаю, что она может оказаться удачным выбором. Это не туториал и не набор инструкций. Это просто приглашение к к дискуссии, стоит ли начинать программировать с этого языка.
Если коротко, то Scala — это сочетание лаконичности и понятности, которые есть у скриптовых языков, с надежностью и защищенностью от ошибок. Это безопасный язык, который во многом повлиял на другие и сформировал общепринятые сейчас подходы. У скалы по-прежнему большое будущее. Если честно, я думаю, что оно именно именно за такими языками.
pip install dash==0.31.1 # The core dash backend
pip install dash-html-components==0.13.2 # HTML components
pip install dash-core-components==0.38.1 # Supercharged components
pip install dash-table==3.1.7 # Interactive DataTable component (new!)
