Привет, исследователи Rust! Сегодня хочу поделиться своим опытом (не всегда радужным) работы с Rust. Да, язык классный, безопасный, быстрый — все мы это знаем. Но, как и в любом инструменте, здесь есть свои подводные камни, на которые я благополучно наступал.

Представьте, что вы получили заказ на разметку датасета из 1,000 изображений. Вы берете 20 картинок из сета, проводите тесты и получаете примерную стоимость 1 изображения. В итоге вы оцениваете проект, основываясь на количестве изображений, и устанавливаете цену за каждое. Однако, когда данные приходят, оказывается, что на каждом изображении не один объект к разметке, как было на тестах, а десятки! В итоге вы тратите гораздо больше времени и средств, чем планировали в начале.

Как избежать таких распространенных ошибок и защитить свой бизнес от неожиданных затрат и задержек? Давайте обсудим, какие ошибки чаще всего возникают при оценке проектов по сбору и разметке данных для машинного обучения, и на что важно обращать внимание, чтобы гарантировать корректную оценку ваших проектов. Узнайте больше в статье Романа Фёдорова, эксперта в области подготовки датасетов для машинного обучения.

Создание доступной портативной фундус-камеры

Добрый день. Меня зовут Александр Тимохин. Учусь в НИУ ВШЭ, работаю физиком. В этой статье я расскажу, чем занимался на стажировке в Сбере в центре медицины лаборатории ИИ, в ходе которой была предпринята попытка разработки дешевой и портативной фундус‑камеры для индивидуального применения.

После долгого перерыва мы возвращаемся в мир криптографических алгоритмов. В этот раз мы рассмотрим некоторые широко известные режимы шифрования блочных шифров, такие как ECB, CBC, CFB, OFB, CTR и подготовим небольшую архитектурную задумку, о которой я расскажу под катом.

Если вы еще не видели мои предыдущие статьи по алгоритмам хэширования "Streebog" и "SHA", советую ознакомиться — в этот раз будет сложнее.

Что такое идеальный "квант информации" или "минимальная единица смысла" и зачем задаваться этим вопросом? С этим связано много боли, часто даже не осознаваемой. Мы предлагаем решение, но сначала нужно разобраться для чего это нужно. Рекомендуем ознакомиться с первой статьёй в серии.

Туннели IPv6 через IPv4 помогают получить доступ к сайтам и сервисам, которые используют новый протокол IPv6, даже если у вас старый IP‑адрес версии 4 (IPv4). Чтобы его настроить, нужно зарегистрироваться на сайте провайдера, который предоставляет такую услугу (его еще называют туннельный брокер), и использует технологию 6in4. После регистрации вы получите все необходимые данные для подключения.

Одно из преимуществ данного способа заключается в том, что не потребуется настраивать что-то дополнительно на других устройствах в локальной сети, не сломается работа на AndroidTV итд.

Туннель работает только с белым IP‑адресом (некоторые провайдеры выдают его бесплатно, некоторые за определённую сумму в месяц).

Научим xv6 работать с виртуальными страницами размера 2 Мб, узнаем, как компоновщик создает образ памяти программы и научим файловую систему xv6 справляться с большими файлами.

Пример: Пусть программа занимает 4 Мб памяти. Размер страницы - 4 Кб. Программа займет (1024 * 1024 * 4) / (1024 * 4) = 1024 страницы памяти. ОС избавит процессор от лишней работы, если увеличит размер страницы до 2 Мб - тогда программа займет 2 страницы.

Прошло так много времени с прошлой статьи, прошу прощения, что заставил вас ждать. Выпускной курс забирал слишком много времени и не было возможности написать столь серьезный материал.

Итак, начинаем. Сначала кратко расскажу о материале в этой статье. Для разогрева поговорим о скоупе и о том, для чего он вообще нужен, далее перейдем к контексту, там я попробую объяснить сложное на пальцах, и, наконец, затронем к Continuation.

Алгоритм был предложен Эндрю Витерби в 1967 году для декодирования сигналов с кодировкой, используемой в системах связи.

Алгоритм Витерби предназначен для поиска наиболее вероятной последовательности скрытых состояний в моделях с наблюдаемыми переменными, таких как скрытые марковские модели. Основное применение заключается в декодировании, где нужно определить скрытую последовательность состояний, вызвавших наблюдаемую последовательность событий.

Квантовый компьютер — очень странное устройство, в основе которого лежит совершенно не укладывающаяся в голове многих людей абстрактная идея суперпозиции. И именно это делает такие устройства многократно более чувствительными к квантовым ошибкам, возникающим по разным причинам. Их исправление очень важно для создания практических квантовых компьютеров, которые смогут выполнять полезные вычисления. В противном случае ошибки быстро разрушат хрупкую квантовую информацию. Как же наука сегодня предлагает решать эту проблему?

Привет, меня зовут Алексей, занимаюсь популяризацией квантовых технологий, венчурными инвестициями, ищу решения практических бизнес-задач с помощью передовых технологий и оцениваю доходность перспективных проектов.

Привет! Меня зовут Настя Ищенко, я — iOS-разработчик в KTS.

Эта статья поможет узнать, что такое макросы и как они работают, а также понять, стоит ли добавлять их в свой проект.

Привет, Хабр! Меня зовут Павел Криницин. Я работаю на крупном металлургическом предприятии по производству и переработке алюминиевой продукции, где слежу за работой оборудования. В этой статье я расскажу, как мы исследовали способы раннего диагностирования повреждений конвейерных лент с применением компьютерного зрения. Эта статья будет полезна широкому кругу специалистов, занятых в различных областях промышленности, где применяют конвейерные транспортные системы. Описанные в статье подходы делают диагностику оборудования и поиск дефектов более точными, а планирование ремонтных работ — более эффективным.

Ультраметрический сосед

В квантовых масштабах наш мир начинает меняться. Он начинает соприкасаться  с ультраметрическим пространством, которым он насквозь пронизан. В микромире деградирует монолитное, цельное пространство с непрерывной метрикой, и достаточно гладкими (регулярными) законами.   В наше пространство начинают врываться потоки энергий, реализуясь в виде виртуальных частиц, которые поставляются  ультраметрическим  пространством. В этом смысле ультраметрическое пространство напрямую олицетворяет вакуум Дирака. При рассмотрении  “планковских”   масштабов  теряется возможности нормально «работать» как с  малыми областями пространства, так и  с микро объектами подобных размеров в силу их не детерминировости и неопределенности  (отсутствуют свойства привычного  пространства, позволяющие фиксировать координаты этого объекта). На этих масштабах работает принцип  Гейзенберга. Обычно этот принцип объясняют тем, что вмешательство прибора измерения, существенно влияет на сам измеряемый процесс, поэтому нельзя одновременно выяснить координаты элементарных частиц и их скорости(точнее импульсы). На  дело не в точности и грубости приборов измерения, как принято говорить сейчас.  Теряются метрики и смысл измеряемых параметров. Области пространства превращаются в сети с квантами пространства в качестве узлов  и связывающими их петлями силовых линий. Что более существенно меняется геометрия и тем более топология пространства. Областями-дырками испещрено  все наше пространство,  наш мир всюду разрывной в каждой своей «планковской» области. Образно эта картина  представляется   в виде композиции  пограничных слоёв, разделяющим пространство нашего мира с архимедовой метрикой и ультраметрическое пространство с не архимедовой метрикой. «Планковские» масштабы - это области квантовых явлений, спиновых сетей с квантами пространства в узлах, и процессами , идущих в ультраметрическом пространстве и управляющими поведением квантовых явлений, в том числе появлением квантовых флуктуаций и  виртуальных частиц в нашем мире.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Коваленко, я младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» в AIRI. В область наших интересов входит применение систем искусственного интеллекта в процессах различных предприятий. И, как и многие аспекты промышленной деятельности, промышленный ИИ может быть атакован злоумышленниками.  

Эта статья будет посвящена влиянию состязательных атак на системы диагностики неисправностей. Искусственный интеллект в нашем случае представлен классификаторами на основе нейронных сетей, а в качестве данных выступают сигналы с датчиков, образующих многомерные временные ряды. Я постараюсь объяснить, зачем вообще все это нужно, приведу обзор известных на сегодня методов состязательных атак и способов защиты от них, а также кратко расскажу про наши успехи, представленные в недавно опубликованной с коллегами из ИСП РАН статье Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process.  

Приятного чтения!

Мы продолжаем рассказывать о различных химических веществах, их применении в электронике и патентом аспекте. На этот раз речь пойдет о SiH4.

Промышленное математическое программирование - тема раскрученная в академической среде для стандартизированных случаев, но детали реальных внедрений раскрываются редко и спустя много лет.

В настоящей статье делюсь опытом разработки и внедрения в процессы компании оптимизационного решения на базе математического программирования. Материал расширил исследовательскими элементами и локальным мини benchmark'ом.

При разработке сложно-функциональных блоков (СФБ) цифровой обработки сигналов важным этапом является моделирование алгоритма работы. Этот этап может занимать существенное время, откладывать запуск написания RTL и, как результат, увеличивать общее время разработки. Поэтому в условиях ограниченного времени на разработку многие предпочитают этот этап пропускать. А зря.