Пишем AI-помощника для анализа художественных произведений. С помощью языковой модели для анализа текста и небольшой обвязки для визуализации полученного структурированного ответа генерируем:

- граф связей между героями
- хронологию событий
- карту мест действия

Повоевав в рамках учебного курса с генеративными моделями машинного обучения, хочу поделиться вариантом решения одной интересной задачи. Различные геосервисы позволяют получить спутниковые снимки поверхности земли в одной и той же точке в разные месяцы и годы. По ним можно проследить характер изменений: пустыри зарастают, водоемы заболачиваются, люди покидают одни места и осваиваются в других. Но можно ли понять по снимку, как изменится местность в будущем? Есть ли в спутниковых изображениях контекст, который способна извлечь модель для предсказания этих изменений — об этом статье.

Как получить изображение местности, если единственным источником знаний о ней является спутниковый снимок. Сколько нейронных сетей для этого потребуется, легко ли собрать набор данных для обучения и зачем вообще это может быть кому-то нужно — в небольшой статье.

Как менялись цвета на сайтах с начала века до наших дней? Правда ли, что веб бесповоротно потемнел? Почему веб-дизайнеры больше не любят зеленый? Об истории изменений, текущих и будущих тенденциях в небольшой статье-исследовании.

В прошлой статье Взгляд компьютерным зрением на работу коммунальных служб удалось выявить некоторые закономерности в передвижении пешеходов в зависимости от состояния тротуаров в зимний период. Сейчас снег растаял, лужи высохли, и наконец можно запустить алгоритмы аналитики на идеальных данных — видео с уличных камер в сухой солнечный весенний день. Эта статья будет значительно короче, в ней просто сравним результаты с идеальными условиями и добавим еще одну метрику — прямолинейность движения.

С помощью обработки данных с уличных камер проанализируем характеристики движения пешеходов. Посмотрим как на их поведение влияет качество работы коммунальных служб. Узнаем насколько сильно замедляет передвижение гололед, и как много шагов нужно, чтобы это выяснить.

В статье сначала взглянем на примеры mXSS уязвимостей недалекого прошлого, а затем рассмотрим совсем свежие примеры, которые позволили обойти защиту популярных HTML-санитайзеров. Разберемся как им это удалось, и почему так сложно надежно защититься от уязвимостей, основанных на мутациях HTML-разметки.

Реализуем простейшие механизмы синхронизации потоков в JavaScript. На этапе раскатки перед матчем с помощью бинарного семафора разделим игроков на две равные группы, а уже в процессе игры с помощью семафора со счетчиком избавимся от штрафов за нарушение численного состава.