С приходом в мировое сообщество пандемии у многих компаний появилась потребность оперативно фиксировать здоровье сотрудников. В связи с этим новосибирская команда HealthVision взялась за реализацию технологии, которая считывает биометрические данные человека и определяет степень его здоровья.

Проект представляет собой комплексную программно-аппаратную систему, которая осуществляет мониторинг вирусных заболеваний у людей с помощью камеры и алгоритмов компьютерного зрения. Устройство анализирует изображения с тепловизора, выстраивает статистику, формирует отчеты и уведомляет ответственных лиц компании.

Привет, друзья!

Команда Data Phoenix Events приглашает всех, 17 августа в 19:00, на первый вебинар из серии "The A-Z of Data", который будет посвящен MLOps. В рамках вводного вебинара "The A-Z of Data: Introduction to MLOps", мы рассмотрим, что такое MLOps, основные принципы и практики, лучшие инструменты и возможные архитектуры. Заинтригованы? Дальше ещё круче! Мы начнем с простого жизненного цикла разработки ML решений и закончим сложным, максимально автоматизированным, циклом, который нам позволяет реализовать MLOps.

Российская объединенная команда Россельхозбанка и МФТИ вышла в финал международного сельскохозяйственного конкурса Autonomous Greenhouse Challenge, опередив сильных участников из США, Южной Кореи и стран Европы. В 2022 году финалисты продолжат борьбу за призовые места, применяя искусственный интеллект при выращивании салата в теплицах Голландии. 

Использование глубокого обучения и обработки изображений для реставрации и сохранения произведений искусства.

Когда в 2005 году Карола-Бибиана Шёнлиб начала защищать докторскую диссертацию по математике, одним из ее первых проектов была помощь в реставрации средневековой фрески в Вене. Когда-то скрытые стенами старой квартиры, остатки росписи были испорчены белыми пятнами – следствие демонтажа стен за несколько лет до этого. Вместо краски, растворителей или смолы Шёнлиб использовала алгоритмы реставрации. «Были специалисты из Венского университета, которые начали физическую реставрацию», – говорит Шёнлиб. «Затем мы перешли к цифровой реставрации».

Приглашаем вас принять участие в бесплатных вебинарах для инженеров и разработчиков.

Темы вебинаров:

Обучение с подкреплением

Модельно-ориентированное проектирование для AUTOSAR приложений

Наш новый курс «Machine Learning» для программистов, которые хотят переквалифицироваться. Во время обучения вы будете решать задачи, приближённые к реальным.

Вас ждёт много практики и понятная теория. Знаний и навыков, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и начать карьеру.

ЦИТМ Экспонента приглашает вас обсудить проекты по внедрению искусственного интеллекта, побороться за награду в разных весовых категориях и узнать о векторе нашей индустрии. Расскажите о своей идее внедрения ИИ в промышленный процесс или продукт. Будет много категорий призов, много общения с единомышленниками и общая встреча для подведения итогов.

Принять участие могут любые научные, инновационные, производственные группы и коллективы, а также любые физические лица без ограничений по возрасту и количеству человек в команде.

15 сентября, 10:00, Онлайн

Регистрируйтесь на бесплатный вебинар, и узнайте, как облегчить проектирование сложных систем с ИИ, разрабатываемых в модельно-ориентированном процессе, как протестировать систему в модельном окружении через симуляцию, как сгенерировать код для прототипов на промежуточных аппаратных платформах (CPU/GPU). 

8 ноября, 10:00, Онлайн

Приглашаем на бесплатный вебинар, где будет будет рассказано о существующих подходах к организации предсказательного обслуживания.

Также будет продемонстрирована экспериментальная установка, состоящая из электродвигателя, передаточного механизма, нагрузки и системы датчиков. Установка моделирует режимы корректной работы, электрический и механические дефекты и их комбинаций. 

На вебинаре будет обсуждаться организация сбора данных и их обработка. Будут показаны варианты решения задачи обнаружения признаков износа и их классификации с применением анализа сигналов и машинного обучения. Мы сравним данные и результаты, полученные с помощью установки и её Simulink-модели.

9 февраля, 10:00, Онлайн

Вебинар будет состоять из двух частей. В первой части будет обсуждаться роль цифровых двойников в предсказательном обслуживании. Далее будет построен цифровой двойник настоящего трансформатора малой мощности, используя MATLAB/Simulink, усилитель и КПМ РИТМ.

Во второй части вебинара будет рассказано о существующих подходах к организации предсказательного обслуживания. Будут разобраны этапы разработки алгоритма предсказательного обслуживания на основе данных, полученных с цифрового двойника трансформатора. Будет показана разработка алгоритма предиктивной аналитики с помощью инструментов Predictive Maintenance Toolbox в MATLAB: путь от извлечения характеристик из сигналов до получения модели машинного обучения.

• написан на Qt — запускается где угодно (причём используются только базовые возможности, вам не придётся доустаналивать какой-нибудь QSvgRenderer)
• имеет несколько вариантов правил (нужны ещё? — пишите! :-))
• играет честно (то есть, при выдумывании хода, компьютер не подглядывает в ваше поле)
• автоматическая и ручная расстановка кораблей и прочие мелочи

Введение

Об экспертах