Петер Сунде — один из основателей трекера The Pirate Bay, вместе со своими коллегами по Flattr.com Линусом Оллсоном и Лейфом Хёгбергом намерены создать мобильное приложение для обмена мгновенными сообщениями, которые не смогут читать спецслужбы и корпорации. Приложение называется Hemlis («секрет» по-шведски). Оно будет основано на проверенных технологиях, таких как XMPP и PGP, и совершенно бесплатно в базовом варианте. Продвинутые возможности, например, обмен фотографиями или, в перспективе, голосовой и видео-чат, будут доступны за деньги. В приложении не будет рекламы, а продажа персональных данных и прослушка будут невозможны технически — утверждает Петер Сунде. Единственный способ прочитать частную переписку — получить контроль над телефоном одного из собеседников.

В пятничном номере NY Times опубликована статья о значительных успехах, который демонстрируют в последние годы разработчики алгоритмов для самообучаемых нейросетей. В глубоких структурах есть несколько скрытых слоёв, которые традиционно тяжело было обучать. Но всё изменилось с использованием стека из машин Больцмана (RBM) для предварительной тренировки. После этого можно удобно перенастраивать веса, применяя метод обратного распространения ошибки (backpropagation). Плюс появление быстрых GPU — всё это привело к существенному прогрессу, который мы наблюдаем в последние годы.

Сами разработчики не делают громких заявлений, чтобы не поднимать ажиотаж вокруг нейросетей — такой, как в 1960-е годы поднялся вокруг кибернетики. Тем не менее, можно говорить о возрождении интереса к исследованиям в этой области.

В настоящее время активно развивается система дистанционного обучения, теперь уже не является проблемой получение полноценного образования практически по любому предмету дистанционно. Онлайн-обучение имеет ряд преимуществ – обучение в индивидуальном темпе, свобода и гибкость, доступность, социальное равноправие. В сети появляется все больше сервисов, помогающих получать новые знания.

Статья содержит перечень ресурсов для онлайн-обучения, представляющих интерес преимущественно для программистов.

Многие современные алгоритмы компьютерного зрения строятся на основе детектирования и сопоставления особых точек визуальных образов. По этой теме было написано немало статей на хабре(например SURF, SIFT). Но в большинстве работ не уделяется должного вниманию такому важному этапу, как фильтрация ложных соответствий между изображениями. Чаще всего для этих целей применяют RANSAC-метод и на этом останавливаются. Но это не единственный подход для решения данной задачи.
Данная статья посвящена одному из альтернативных способов фильтрации ложных соответствий.