Пользователь
В 2022 году наш Университет - московский ордена Ленина, ордена Октябрьской Революции авиационный институт имени Серго Орджоникидзе, ну или просто МАИ принял участие и победил в конкурсе Приоритет 2030. Мы, как самое передовое в Мире МАИ подразделение приобрели робота собаку Unitree A1 для опасных экспериментов развития науки и прокачивания навыков наших студентов IT-магистратур. Об опыте работы с данным чудом техники мы и решили поведать на Хабре.
Уже полтора года мы активно наблюдаем за коллаборативными платформами, тестируем их функционал и делимся нашими находками с вами в цикле статей. Сегодня мы расскажем вам о новостях развития платформ, вместе увидим, что поменялось за последние полгода и какие тенденции есть на рынке. А еще покажем на наших примерах, как вы можете использовать существующие решения в работе, учебе и развлечениях уже сейчас и во многих случаях бесплатно.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
В этой статье мы поделимся нашим опытом работы с системой Addressables и расскажем о самых существенных проблемах, с которыми столкнулись при разработке мобильного приложения. Поэтому здесь будут только сложные и неочевидные проблемы, которые отняли у нас значительное время на поиск и решение. Мы будем использовать термины из Addressables – подразумевается, что вы знакомы с этой системой хотя бы поверхностно.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
Сегодня мы хотим поделиться нашими компетенциями и знаниями в области машинного обучения в графике и показать, как технологии позволяют упростить многие процессы, при этом не заменяя, а дополняя деятельность человека. Эта статья будет интересна разработчикам, дизайнерам и всем, кто интересуется новыми разработками в сфере ИИ и ML.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
В этой статье мы поделимся нашим опытом разработки системы SMS поп-апов в Unity, на базе которого мы реализовываем проект в области бизнес-аналитики. Вы узнаете, как можно сделать нативным и понятным добавление информации, и как никогда не программирующие люди могут легко управлять данными и, как следствие, принимать правильные решения на их основе.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
Всем привет!
Мы постоянно следим за миром phygital, актуальными событиями, новостями и аналитикой, и делимся им с вами в нашем ежемесячном дайджесте "DIGEST: Dive into phygital." В нем мы собираем всю информацию о последних исследованиях, разработках, новых гарнитурах и кейсах в сфере виртуальной и дополненной реальности.
Почему привычные нам BI-системы меняются? Куда движется их развитие, какие технологии сейчас внедряются, как можно улучшить аналитику для бизнеса? В этой статье мы коснемся этих вопросов и постараемся ответить, чего следует ожидать в ближайшем будущем от систем бизнес-аналитики.
Как не запутаться в большом объеме информации о дополненной реальности, где ее применять и как она работает?
Вопрос эффективности для бизнеса стоит остро, и в условиях пандемии новые инструменты как никогда актуальны. Поэтому мы выпустили White Paper “AR механики: все о дополненной реальности”, где доступным языком объяснили, как разные подходы в создании дополненной реальности решают боли компаний.
Хакатон - командное состязание разработчиков, дизайнеров, менеджеров, аналитиков, которые в течение бессонного уик-энда должны подготовить хардверный проект либо приложение. В качестве исходных данных используется задача от заказчиков-спонсоров.
Если раньше хакатоны преимущественно проводились в офлайне, а онлайн-формат был чем-то непонятным и непопулярным, то сегодня хакатон «в интернете» уже не вызывает скепсис.
Есть ли плюсы в онлайне и для кого? Порассуждаем на тему, а также поделимся опытом, как в 2020 году мы провели самый масштабный онлайн-хакатон в авиаиндустрии.
Привет, хабровчане! Сегодня мы хотим поделиться с вами нашим опытом по созданию сервиса для апробации моделей 3D реконструкции. В заметки мы:
• кратко обсудим что из себя представляет задача 2D-to-3D,
• взглянем на наиболее успешные алгоритмы и работы,
• сравним параметрический и непараметрический подходы к восстановлению формы лица и тела человека,
• разберем как устроен наш сервис для апробации моделей пространственной реконструкции.
Всех, кто хотел бы на манер “Чудес науки” переместить девушку с обложки глянцевого журнала к себе в комнату хотя бы в AR, просим под кат.
Всем привет! Сегодня мы хотели бы поделиться с вами нашим опытом анализа лидарных облаков. В заметке расскажем:
• какими инструментами и библиотеками можно пользоваться для анализа и обработки лидарных данных;
• рассмотрим практический пример анализа лидарных облаков, полученных с лидарного комплекса, установленного на автомобиле;
• попробуем применить стандартные библиотеки и техники для анализа и визуализации данных.
В предыдущей заметке мы рассказали о том, как мы решали задачу из области промышленной дефектоскопии методами современного машинного зрения. В частности, мы упомянули, что одним из подходов к обогащению данных обучающей выборки является генератор синтетических данных. В этой заметке мы расскажем:
Сегодня мы хотим поделиться опытом решения задачи детекции дефектов на снимках промышленных объектов методами современного компьютерного зрения.
Наш рассказ будет состоять из нескольких частей:
Всем кому интересно взглянуть на пайплайн решения задачи из области машинного зрения и любителям ржавчины и трещин (не показывайте эту заметку сантехникам) просим под кат.
Мы уже успели поговорить про сверточные операторы на графах, а теперь посмотрим на реальные архитектуры.
В этой заметке мы сравним между собой модели глубокого обучения, направленные на решение задачи семантической сегментации облака точек, и попытаемся выяснить, какие из существующих моделей наиболее пригодны для встраивания в реальную систему сканирования пространства.
В предыдущих заметках данной серии мы уже успели поговорить о датасетах и инструментах, функциях потерь и примерах прикладных задач, а сейчас пора перейти к “ядру” любой подобласти глубокого обучения — к их архитектурам. Но, прежде чем разбираться с тем как устроены целые архитектуры, стоит разобраться в их составных частях, делающих их пригодными для применения к неевклидовым данным.
Наверное вы уже догадались, что речь сегодня пойдет о сверточных операторах на графах.
В этой статье речь пойдет об оптимизации Unity-сцены проекта Plantsim 1.0.: о визуальной части цифровой копии предприятия Tennessee Eastman Process, реализованного на Unity 2017.1.1f1.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
В нескольких предыдущих заметках данной серии мы уже упоминали понятие дифференциального рендеринга. Сегодня пришло время разъяснить что это такое и с чем это едят.
Мы поговорим о том, почему традиционный пайплайн рендеринга не дифференцируем, зачем исследователям в области 3D ML потребовалось сделать его дифференцируемым и как это связано с нейронным рендерингом. Какие существуют подходы к конструированию таких систем, и рассмотрим конкретный пример — SoftRasterizer и его реализацию в PyTorch 3D. В конце, с помощью этой технологии, восстановим все пространственные характеристики “Моны Лизы” Леонардо Да Винчи так, если бы картина была не написана рукой мастера, а отрендерена с помощью компьютерной графики.
Делимся опытом работы с Tangible User Interface и рассказываем, как распознавать маркеры по точечным паттернам. Вы узнаете, как с помощью дисплея и инфракрасной рамки сделать эффектную визуализацию, а также какие подводные камни могут встретиться при работе с TUIO.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
Сегодня мы поделимся впечатлениями от работы с нашумевшим фреймворком от Unity — UIToolkit, известным также как UIElements. Мы рассмотрим его основные особенности без глубокого погружения в код. Стоит уточнить, что у команды ранее не было опыта работы с веб-версткой и очевидные для профессионалов этой сферы вещи, для нас могут быть не очевидны.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
Работая в конкретной предметной области в рамках машинного обучения (в нашем случае это 3D) необходимо понимать какие существуют основные датасеты на основе которых обучаются и тестируются модели, а также какие существуют библиотеки и программы для комфортной работы с учетом специфики данных.
В этой заметке мы рассмотрим какие существуют основные датасеты в области 3D ML и какие фреймворки для работы с 3D данными могут пригодиться датасаентисту при разработке моделей машинного обучения в данной области.