Мы знаем, что возраст Вселенной составляет 13,8 миллиардов лет, но размер наблюдаемой Вселенной при этом – 46 миллиардов световых лет. Как это возможно?

Природа требует, чтобы мы не превышали скорость света. Всё остальноё опционально.
— Роберт Бролт

Одно из самых удивительных открытий XX века произошло благодаря изучению огромных спиральных туманностей, рассыпанных по ночному небу.



Быстро выяснилось, что эти объекты – галактики, похожие на наш Млечный путь, находящиеся в тысячах световых лет от нас. Кроме того, большая их часть двигается по направлению от нас. Что ещё более интересно, так это то, что чем дальше от нас галактика, тем (в среднем) она быстрее удаляется. Всего через несколько лет были открыты и механизм и закон, управляющие этим явлением.

Ученые из Томского государственного университета создали микротомограф. Томограф позволяет с точностью до микрона узнать о внутренней структуре различных материалов, например, алмазов.

Но ведь интереснее в него запихнуть муху.



Перед EDISON Software Developement поставили задачу написать софт для микротомографа. О том, как они успешно справились с задачей, была статья chookcha на Хабре (Как за 5233 человеко-часа создать софт для микротомографа) с описанием алгоритмов, математических методов, реализации и отладки.

Ненасытные читатели засыпали нас вопросами, на которые мы, наконец-то, сформулировали ответы…

Если наши "стандартные свечи" окажутся не очень стандартными, останется ли тёмная энергия?

Одни: «Мир кончится в огне!»
-«Нет, — сгубит лёд!»
Коль страсти пыл известен мне,
Я б предпочёл гореть в огне.
Но если дважды гибель ждёт,
Сколь хрупок мир, могу понять,
Познавши ненависти лёд:
Чтоб мир сломать
И лёд сойдёт.
— Роберт Фрост

Периодически в науке происходят потрясающие открытия, навсегда меняющие наше представление о Вселенной. В конце 1990-х наблюдения удалённых сверхновых чётко показали, что Вселенная не просто расширяется, но что удалённые галактики увеличивают скорость убегания от нас. Это открытие, удостоенное Нобелевской премии, рассказало нам о судьбе нашей Вселенной. Но среди ваших вопросов на этой неделе есть вопрос от Жуана Карлоса, упомянувшего новое исследование, и задавшего вопрос по его поводу:

Я тут прочитал статью на Eurekalert и подумал, что и вам тоже нужно её прочесть. Не могу дождаться ваших комментариев о ней.

Статья была написана по пресс-релизу Аризонского университета – я был там постдоком всего несколько лет назад. В ней говорится следующее:

Добрый вечер хабр. Поговорим о таком приборе, как тиристор. Тиристор — это полупроводниковый прибор с двумя устойчивыми состояниями, имеющий три или больше взаимодействующих выпрямляющих перехода. По функциональности их можно соотнести к электронным ключам. Но есть в тиристоре одна особенность, он не может перейти в закрытое состояние в отличие от обычного ключа. Поэтому обычно его можно найти под названием — не полностью управляемый ключ.

В интернете достаточно много обсуждений на тему передачи энергии по одному проводу. Обычно для такой передачи энергии подразумевается наличие заземления, хотя на самом деле это не лучший вариант передачи энергии. Лучше всего передавать энергию по оному проводу с помощью схемы, представленной ниже.

Прошу прощение за возможно «желтый» заголовок, потому срау перехожу к сути. В ходе работы потребовалось протестировать систему осуществляющую качественный анализ текста по различным классификаторам, таким как пол, сентимент (настроение), возраст и прочее. В качестве одного из тестируемых образцов решил взять суру из корана, а потом проанализировал весь текст манускрипта.

18 июля 2016 года вступили в силу новый Административный регламент предоставления государственной услуги по государственной регистрации программы для ЭВМ, а также новые Правила регистрации программ и баз данных. Таким образом, прекращает действие Административный регламент 2008 года. Понятно, что если вы по каким-то причинам регистрируете программы в Роспатенте (зачем их регистрировать — мы обсуждали здесь ранее), то с 18 июля нужно пользоваться новой формой заявления.



Больший интерес представляет анализ нового Регламента с целью понять, есть ли что-то существенно новое в регистрации программ, улучшающее или ухудшающее положение заявителей.

Представьте себе игру с огромным разнообразием оружия, путешествиями во времени, вторжением пришельцев, и всё на движке Skyrim.

Это — Backspace, проект, который разрабатывался в Obsidian. Малочисленная команда разрабатывала дизайн и концепт игры в 2011 году. И хотя дальше концепта игра не ушла, но она бы заинтересовала многих. Obsidian многие должны знать по Fallout: New Vegas и недавнему Project Eternity (про NWN 2 думаю и напоминать не стоит).

Одиночная ролевая игра, действия которой разворачиваются в эпоху космической эры с боевой системой похожей на Skyrim, но несколько динамичней. Что-то вроде смеси Mass Effect+Borderland+System Shock 2. С учётом движка, можно сказать, что это Sci-Fi Skyrim.

Перевод поста Matthias Odisio "Seeing Skin with Mathematica".
Скачать файл, содержащий текст статьи, интерактивные модели и весь код, приведенный в статье, можно здесь.
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко за помощь в переводе.

---

Детекция кожи может быть довольно полезной — это один из основных шагов к более совершенным системам, нацеленным на обнаружение людей, распознавание жестов, лиц, фильтрации на основе содержания и прочего. Несмотря на всё вышеперечисленное, моя мотивация при создании приложения заключалась в другом. Отдел разработки и исследований в Wolfram Research, в котором я работаю, подвергся небольшой реорганизации. С моими коллегами, которые занимаются вероятностями и статистикой, которые стали находиться ко мне значительно ближе, я решил разработать небольшое приложение, которое использовало бы как функционал по обработке изображений в Mathematica, так и статистические функции. Детекция кожи — первое, что пришло мне в голову.

Оттенки кожи и внешность могут варьироваться, что усложняет задачу детекции. Детектор, который я хотел разработать, основывается на вероятностных моделях для цветов пикселей. Для каждого пикселя изображения, поданного на вход, детектор кожи выдаёт вероятность того, что этот пиксель принадлежит области кожи.

Перевод поста Стивен Вольфрам (Stephen Wolfram) "Today We Launch Version 11!".
Выражаю огромную благодарность Полине Сологуб за помощь в переводе и подготовке публикации

---

Содержание

— Первое, что вы отметите...
— 3D печать
— Машинное обучение и нейронные сети
— Аудио
— Встроенные данные о чем угодно: от скелетной структуры и продуктов питания до сведений о нашей Вселенной
— Вычисления с реальными объектами
— Передовые возможности географических вычислений и визуализаций
— Не забудем про сложные задачи математического анализа и теоретической физики...
— Образование
— Совмещение всех функций в одно целое
— Визуализация
— От строк к тексту
— Современный подход к программированию систем
— Работа в интернете
— Облачные данные
— Подключайтесь к любым внешним сервисам: Facebook, Twitter, Instagram, ArXiv, Reddit и многим другим...
— WolframScript
— Новое в ядре языка Wolfram Language
— И еще много нового...

---

Я рад объявить о выходе новой версии системы Mathematica и 11-й версии языка Wolfram Language, доступной как для Desktop-компьютеров, так и в облачном виде. В течение последних двух лет сотни человек упорно трудились над ее созданием, а несколько тысяч часов и я лично. Я очень взволнован; это важный шаг вперед, имеющий важное значение для многих крупнейших технологических областей.

Много приходится читать и обсуждать разные стандарты кодирования, ограничивающие применение тех или иных конструкций языка (goto, множественное наследование классов в C++) или приемов программирования (рекурсия, динамическое выделение памяти после инициализации приложения). Применительно к С/С++, наиболее известными стандартами кодирования являются MISRA, HICPP, Google C++ Style Guide. Интересной является и статья на Хабре про 10 правил, которые позволяют NASA писать миллионы строк кода с минимальными ошибками.

Под катом немного юмора и серьезных рассуждений о применении различных практик ведения проектов.

Недавно я ехал на автобусе из Торонто в Нью-Йорк, снаружи автобуса было темно, внутри меня было немного портвейна, спать совершенно не хотелось, и я решил поразбираться с Deep Learning. Скачал Caffe, скормил ему пару картинкок, на которых правильно распознались мяч и банан. Захотелось распознать что-то более интересное, и я вспомнил, что где-то на жёстком диске у меня есть дамп хабрахабра, который я делал, когда проходил курс информационного поиска в ШАДе Яндекса.

На написание скрипта, который распознаёт, что изображено на аватарке хабропользователя и грепает всех кошачьих, ушло несколько минут, на обновление дампа до актуального и распознавание картинок ушло несколько дней, и теперь я могу утверждать, что на хабрахабре по меньшей мере 748 котов.

Под хаброкатом можно прочитать чуть больше подробностей и посмотреть на всех котов.

При заявке на гранты, при презентации проектов инвесторам и начальникам часто рекомендуют подготовить ответы на наборы типичных вопросов.

C использованием комбинации опросников Пирса и Хейлмейера проведено анкетирование разработчиков KolibriOS по активно развивающимся направлениям: поддержке файловых систем, файловому менеджеру Eolite, драйверам для видеокарт, языку программирования Forth, интегрированной среде разработки для ЯВУ, портированию браузера Netsurf. Подробности под катом.

Понимающие язык машины были бы очень полезны. Но мы не знаем, как их построить.

Об иллюстрациях к статье: одной из трудностей понимания языка компьютерами является то обстоятельство, что часто значение слов зависит от контекста и даже от внешнего вида букв и слов. В приведённых в статье изображениях несколько художников демонстрируют использование различных визуальных намёков, передающих смысловую нагрузку, выходящую за пределы непосредственно самих букв.

В разгар напряжённой игры в го, шедшей в Сеуле в Южной Корее между Ли Седолем, одним из лучших игроков всех времен, и программой AlphaGo, ИИ, созданным в Google, программа сделала загадочный ход, продемонстрировавший её вызывающее оторопь превосходство над человеческим соперником.

На 37-м ходу AlphaGo решила положить чёрный камень в странную на первый взгляд позицию. Всё шло к тому, что она должна была потерять существенный кусок территории – ошибка начинающего в игре, построенной на контроле за пространством на доске. Два телекомментатора рассуждали о том, правильно ли они поняли ход компьютера и не сломался ли он. Оказалось, что, несмотря на противоречие здравому смыслу, 37-й ход позволил AlphaGo построить труднопреодолимую структуру в центре доски. Программа от Google по сути выиграла игру при помощи хода, до которого не додумался бы ни один из людей.

Победа AlphaGo впечатляет ещё и потому, что древнюю игру го часто рассматривали как проверку на интуитивный интеллект. Правила её просты. Два игрока по очереди кладут чёрные или белые камни на пересечения горизонтальных и вертикальных линий доски, пытаясь окружить камни противника и удалить их с доски. Но хорошо играть в неё невероятно сложно.

Практически на всех форумах, посвященных радио, периодически возникает вопрос — можно ли запеленговать работающий радиоприемник. Наиболее «продвинутые», кто еще помнит азы физики, отвечают, что можно т.к. в приемнике есть гетеродин, который излучает, другие говорят, что нельзя. Вопрос был актуален лет 30 назад, когда люди тайком слушали «голоса», но и сейчас можно услышать страшилки о том, что если настроить приемник на «милицейскую волну», то за владельцем тут же приедут.

Так можно или нельзя? Попробуем разобраться и проведем эксперимент.

Подробности под катом.

Бескрайние просторы интернета часто озаряются вспышками праведного гнева по поводу бессмысленности и бесполезности студентов-айтишников, нашего образования и сетований в стиле «раньше трава была зеленее».



Этот пост получится большим, а все вот почему: мы рассмотрим ТОП-5 докладов с двух наших студенческих конференций (Joker 2015 University Day и JPoint 2016 Student Day), поговорим о том, чего хочет молодежь в 2016 году, а также пройдемся по новому формату Joker 2016 Student Edition (Петербург, 15 октября, Экспофорум).

В данной статье разобран принцип работы метода машинного обучения«Обучение с подкреплением» на примере физической системы. Алгоритм поиска оптимальной стратегии реализован в коде на Python с помощью метода «Q-Learning».

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, при котором происходит обучение модели, которая не имеет сведений о системе, но имеет возможность производить какие-либо действия в ней. Действия переводят систему в новое состояние и модель получает от системы некоторое вознаграждение. Рассмотрим работу метода на примере, показанном в видео. В описании к видео находится код для Arduino, который реализуем на Python.

Задача

С помощью метода «обучение с подкреплением» необходимо научить тележку отъезжать от стены на максимальное расстояние. Награда представлена в виде значения изменения расстояния от стены до тележки при движении. Измерение расстояния D от стены производится дальномером. Движение в данном примере возможно только при определенном смещении «привода», состоящего из двух стрел S1 и S2. Стрелы представляют собой два сервопривода с направляющими, соединенными в виде «колена». Каждый сервопривод в данном примере может поворачиваться на 6 одинаковых углов. Модель имеет возможность совершить 4 действия, которые представляют собой управление двумя сервоприводами, действие 0 и 1 поворачивают первый сервопривод на определенный угол по часовой и против часовой стрелке, действие 2 и 3 поворачивают второй сервопривод на определенный угол по часовой и против часовой стрелке. На рисунке 1 показан рабочий прототип тележки.


Рис. 1. Прототип тележки для экспериментов с машинным обучением

Компания BMW присоединилась к числу разработчиков полностью автоматизированных легковых автомобилей. В этом направлении передовые разработки ведёт компания Google, но автоконцерны имеют все необходимые ресурсы, чтобы догнать и перегнать лидера. Руководство BMW поставило цель создать полностью автономные системы управления автомобилем до 2025 года.

Пока глава Lyft открещивается от беспилотных автомобилей, Uber — крупнейший в мире сервис поиска и заказа такси — нанимает инженеров в области робототехники, машинного обучения, коммуникаций, моделирования дорожного движения, тестирования транспорта, разработки железа и программного обеспечения.

По данным аналитического агентства Thompson Reuters, последние два года компания Toyota получила сотни патентов, имеющих отношение к автономной системе управления автомобилем. На данный момент у компании около 1400 таких патентов. Это в два раза больше, чем у любой другой компании. Конечно, количество патентов никак не коррелирует с рыночным успехом компании (или коррелирует, но слабо). Тем не менее, успехи компании в создании роботизированных систем управления автомобилями становятся все более очевидными.

В отчете Thompson Reuters также указывается, что у автопроизводителей патентов на роботизированные системы управления авто больше, чем у Google. Google Alphabet находится только на 26-м месте по количеству подобных патентов. Это может удивить многих, поскольку корпорация является лидером в сфере разработки автономных систем управления машинами на данный момент. Тем не менее, у большинства крупных автомобильных компаний есть собственные наработки в сфере «автопилота», хотя полностью автономными такие системы назвать нельзя.