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.

Персональные данные – крайне важные сведения, компрометация которых в современном (цифровом) мире приводит к серьезным, часто необратимым последствиям. Сегодня в статье не будет формул, которыми мы обычно заваливаем читателей. Опираясь на наш опыт работы в области распознавания документов, мы опишем простые действия, которые уменьшат вероятность кражи ваших персональных данных.

Привет, хабр! С 2015-го года мы публикуем в нашем блоге посты, в которых описываем различные аспекты распознавания документов, удостоверяющих личность, (и не только) на мобильных устройствах (и не только). В комментариях нас несколько раз просили рассказать в целом о том, как устроена наша система распознавания, но мы долго откладывали, т.к. описать это “в двух словах” достаточно сложно. 

В этой статье мы постарались кратко описать устройство нашей системы распознавания документов, удостоверяющих личность, и алгоритмов, которые применяются на различных этапах процесса. Если вы хотели узнать, как устроена система Smart IDReader, - добро пожаловать под кат!

Самая важная составляющая машинного обучения – это данные. Насколько бы ни были хороши модель и метод обучения, если обучающая выборка мала или не описывает большую часть случаев реального мира – добиться высокого качества работы будет почти невозможно. При этом сама задача создания обучающих датасетов является отнюдь не простой и не всем подходит, так как помимо долгого и изнурительного аннотирования данных людьми обычно требуется дополнительное финансирование этого процесса.

Аугментация, или генерирование новых данных на основе имеющихся, позволяет довольно просто и дешево решить часть проблем с обучающей выборкой подручными способами. В случае нейронных сетей, распространенным явлением стало встраивать аугментацию непосредственно в процесс обучения, модифицируя данные каждую эпоху. Однако, в очень малом числе статей акцентируется внимание на важности такого подхода и том, какие свойства он привносит в процесс обучения. В этой статье мы разберем, что полезного можно извлечь из аугментации на лету, и насколько критичен выбор преобразований и их параметров в рамках такого подхода.

Распространение по миру вируса COVID-19 вызвало резкое изменение паттернов потребительского поведения. В условиях роста панических настроений и предписаний соблюдать социальную дистанцию растет доля тех потребителей, которые сознательно или вынужденно отказываются от физического контакта с продавцом.

Тем самым стимулируется развитие дистанционных услуг и сервисов, таких как онлайн-заказ продуктов, бесконтактная курьерская доставка товаров повседневного спроса, оформление договоров на банковское и страховое обслуживание, открытие вкладов, получение дистанционной медицинской и юридической помощи. Более активно происходит замещение оборота наличных денег в торговле различными инструментами бесконтактных и дистанционных платежей.

Привет, Хабр! Как вы уже знаете, мы в Smart Engines занимаемся обработкой изображений. Недавно мы написали статью о бинаризации томографических изображений с тонкой структурой, в которой попытались рассказать в чем собственно состоит метод рентгеновской томографии. Сегодня мы продолжим рассказывать о задачах, возникающих при работе с томографическими изображениями, а именно речь пойдет о чашевидных артефактах и об их количественной оценке.

Источник

Если интересно, то добро пожаловать подкат!