В любом случае, он своим устройством не осуществляет ничего из перечисленного. Вот если бы оно закачивало их на бесплатные файлохранилища — тогда другое дело. Но вот как раз в этом случае им бы уже заинтересовались :)
Явно не из злого умысла. Одна из возможных причин — энергосбережение (в смысле смартфоны слишком много и постоянно жрут, а места под аккумулятор в них слишком мало). Ну и про размер и расположение антенн выше тоже, по-видимому, верно заметили.
Проблема касается не только сети. Когда мы экспериментировали с определением местоположения людей с использованием bluetooth, то быстро обнаружили, что bluetooth в [сравнительно] старых телефонах намного мощнее, чем в любом (из тех десятков, что попадались на мероприятии) современном смартфоне.
Неужели он в состоянии распознать любой из тысяч товаров лежащих, стоящих или висящих? Не верю.
Небось просто смотрит на ценники вдоль полок и штрих код на них, ну и пустая ли полка над ценником.
Зачем обобщать? Какое-то время назад родственники купили LG 32LS570T — нормально показывает, рекламы нет. Сделано достаточно удобно всё, если не докапываться до ньюансов.
Первыми Windows которые я увидел — были 2.x
К тому времени я уже успел плотно посидеть на Geos (ОС с GUI для Commodore 64 с 64к памяти и 1МГц процессором) и под DOS (в том числе DesqView).
Впечатлением от Win 2.x было, как сейчас помню, глубокое непонимание — зачем это тормозная и некрасивая хрень без софта нужна (и это я тогда ещё не видел живьём Макинтошей!) и кому она может хотя бы теоретически понадобиться. А оно вон как повернулось…
Потом наблюдал аналогичный эффект с другими людьми, когда появились iPad'ы. Но сам был уже менее категоричен :)
> Adobe Reader Позволяет инвертировать цвет документа
Сейчас взял первую попавшуюся pdf'ку (не скан), проверил. Где-то треть страниц оказалась с текстом «чёрным по чёрному» (AR/Win). Хотя скажем под Android в EZ PDFreader отлично сделан ночной режим и ни разу не было проблем ни с какими pdf'ками.
> если в профиле в качестве основного установлен English (US).
Судя по всему, поиск по постам пока работает только в US. По крайней мере, так написано у них на сайте и, к тому же, у меня (страна — Россия), при выбранном английском языке, он не появился.
Вот хватило же у кого-то ума выбрать для такой конференции страну, где ислам — государственная религия! Впрочем, может специально так сделали, чтобы получить отказ и потом рассказывать о преследованиях и притеснениях :)
Так а чем лучше само по себе наращивание относительно удаления? Об экономии материала тут речь вряд ли идёт (учитывая сравнительно небольшие размеры деталей и единичность экземпляров)
Если уже есть станок, в который можно поставить фрезу и обработать такую поверхность, какой тогда изначально смысл изготавливать данную деталь лазерным спеканием? Почему не сделать её сразу на фрезерном станке (и сэкономить на оборудовании сотни тысяч баксов)?
Подозреваю, что данная технология действительно необходима и подходит для довольного небольшого спектра задач.
Интересно, а как потом обрабатывается получившаяся сложная неровная поверхность? Шкуркой да ацетоном тут не выйдет — металл всё же. Для того же винта (из видео) гладкость поверхности критична.
> даётся задача сделать что-то впечатляющее на spectrum'е или аналогичном ретро-железе
Ну, конкурсы-то далеко не только для Спектрума и прочего ретро-железа. Первые два места в Combined demo на очень даже современных PC: www.youtube.com/watch?v=HfBVqwAsRKs www.youtube.com/watch?v=nCjlKSkdCuM
Больше скажу — пару раз он не находил мне приложение даже по его точному (!) названию (приходилось вручную листать страницы, искать по всяким левым признакам и в обоих случаях оказывалось, что эти приложения там были).
Поиск у них совершенно неадекватный.
> собрать из выделенных ранее особенностей «правильный» ответ.
Непонятно, где и как эти собранные ранее особенности хранятся. Т.е., допустим, сеть обучена распознавать кошачью морду и распознаёт её, ок. Но каким образом из неё можно извлечь эти черты кошачьей морды в виде конкретного изображения?
Я правильно понимаю, что эти картинки — лишь своеобразные коллажи? Т.е. что нейронная сеть компонует результат, используя фрагменты готовых изображений из библиотеки?
Если нет, откуда возникают довольно детальные изображения животных на картинках, скажем, с облаками? То, что сеть обучали на таких картинках — этого не объясняет. В статье этот момент как-то пропущен.
Думаю тут ключевое различие в том, насколько обывателю понятна суть происходящего. Если речь о мине или ограде под напряжением, большинство достаточно неплохо понимает, как это работает (или думает, что понимает — не суть важно). Если это терминатор или даже просто устройство, которое перед выстрелом учитывает множество факторов, то нет. Отсюда страх.
Небось просто смотрит на ценники вдоль полок и штрих код на них, ну и пустая ли полка над ценником.
К тому времени я уже успел плотно посидеть на Geos (ОС с GUI для Commodore 64 с 64к памяти и 1МГц процессором) и под DOS (в том числе DesqView).
Впечатлением от Win 2.x было, как сейчас помню, глубокое непонимание — зачем это тормозная и некрасивая хрень без софта нужна (и это я тогда ещё не видел живьём Макинтошей!) и кому она может хотя бы теоретически понадобиться. А оно вон как повернулось…
Потом наблюдал аналогичный эффект с другими людьми, когда появились iPad'ы. Но сам был уже менее категоричен :)
Там не было микропроцессора.
Сейчас взял первую попавшуюся pdf'ку (не скан), проверил. Где-то треть страниц оказалась с текстом «чёрным по чёрному» (AR/Win). Хотя скажем под Android в EZ PDFreader отлично сделан ночной режим и ни разу не было проблем ни с какими pdf'ками.
Судя по всему, поиск по постам пока работает только в US. По крайней мере, так написано у них на сайте и, к тому же, у меня (страна — Россия), при выбранном английском языке, он не появился.
Подозреваю, что данная технология действительно необходима и подходит для довольного небольшого спектра задач.
www.youtube.com/watch?v=8LcLN9s4xQc
www.youtube.com/watch?v=kcazqEemGwA
Ну, конкурсы-то далеко не только для Спектрума и прочего ретро-железа. Первые два места в Combined demo на очень даже современных PC:
www.youtube.com/watch?v=HfBVqwAsRKs
www.youtube.com/watch?v=nCjlKSkdCuM
Поиск у них совершенно неадекватный.
Непонятно, где и как эти собранные ранее особенности хранятся. Т.е., допустим, сеть обучена распознавать кошачью морду и распознаёт её, ок. Но каким образом из неё можно извлечь эти черты кошачьей морды в виде конкретного изображения?
Если нет, откуда возникают довольно детальные изображения животных на картинках, скажем, с облаками? То, что сеть обучали на таких картинках — этого не объясняет. В статье этот момент как-то пропущен.