User
Студентки Университета МИСИС создали кастомную нейросеть для определения наличия лиц на фотографиях и вычисления подлинных. Загружать изображения для проверки можно через специально разработанное веб-приложение, также предусмотрена возможность анализа в реальном времени через камеру компьютера. Для обучения нейросети использовались 16 500 настоящих и фейковых фотографий. Разработка, сделанная по заказу компании VK, получила первое место на хакатоне INNOGLOBALHACK.
Миссис Уизли взглянула на напольные часы, стоявшие в углу. Гарри они понравились. Если вы хотели узнать, который час, они бы вам совсем не пригодились – однако оказывались весьма полезными для кое-чего другого. У них было девять золотых стрелок, на каждой из которых было выгравировано имя одного из членов семейства Уизли. На циферблате были не цифры, а описания мест, где мог находиться каждый из членов семьи. Там были «дом», «школа», «работа», а также «в пути», «потерялся», «больница», «тюрьма»; в том месте, где у обычных часов должна была быть цифра «12», значилось «смертельная угроза». Восемь стрелок указывали на «дом», а стрелка мистера Уизли, самая длинная, всё ещё показывала на «работу».
«О, а вот и ваш отец едет!» – внезапно сказала она, вновь посмотрев на часы. Стрелка мистера Уизли вдруг начала крутиться, переходя от «работы» к «в пути», а через секунду вздрогнула и остановилась на отметке «дом» вместе со всеми остальными, и все услышали, как он зовёт их с кухни.
Warning
Информация в статье устарела, Flipper Zero был полностью пеработан на другой платформе. Актуальная информация в нашем блоге blog.flipperzero.one
В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.