В конце июня прошла CVPR 2021 – одна из самых значимых конференций в области компьютерного зрения. Наибольшее число докладов было посвящено теме 3D компьютерного зрения. Наша команда Twin3d посетила конференцию и в рамках нашего обзора мы покроем последние тренды в академии, связанные с 3D-реконструкцией и виртуальными нейронными аватарами, расскажем о преимуществах и недостатках различных подходов к нейронному рендерингу, а также постараемся покрыть потенциальные применения этих передовых технологий.

“Пневмоавтоматика с каждым годом приобретает все большее значение для современной техники. Пневматические приборы широко применяются при автоматизации производственных процессов и при управлении энергетическими установками”

Л.А.Залманзон Пневмоника. Струйная пневмоавтоматика. изд. Наука, М. 1965

Рисунок 1: Fluidic Kit by Tekniska musee

Допустим мы решили забить на сборку компьютера на герконовых реле и заняться еще более безумными вещами. Для тех, кто следит за сборкой BrainfuckPC — не пугайтесь, ему ничего не угрожает. Я лишь строю планы на будущее.

Введение

Знаете ли вы что такое эффект прилипания струи к стенке? Пройдемся ка с вами в ванную, предварительно захватив с собой столовую ложку:

Рисунок 2: Эффект прилипания струи

Мы видим, как струя воды соприкоснувшись с горбом ложки тут же прилипает к ее стенке, заметно искривляясь. Это явление известно давно и описывалось многими исследователями, в том числе такими видными как Юнг и Рейнольдс. Свое название “Эффект Коанда”, однако это явление получило по имени работавшего во Франции румынского изобретателя Анри Коанда, который в начале прошлого века предложил использовать его для ряда технических приложений.

Антонина Пучковская, кандидат культурологии и директор международного центра цифровых гуманитарных исследований, рассказывает о развитии нового направления — digital humanities — в Университете ИТМО и тематической магистратуре.

Послушать в аудиоформате: Apple Podcasts · Я.Музыка · Google Podcasts · PodFM

Простой способ, на который решится каждый. 

Делимся с вами расшифровкой и записью эфира .

К старту курса о машинном и глубоком обучении делимся мнением Мэтью Стюарта, соискателя степени кандидата наук в Гарварде, который, по собственному признанию, устал слышать эти дебаты, повторяющиеся в социальных сетях и в моём университете практически ежедневно. Они сопровождаются несколько туманными заявлениями. Автор считает, что в этом виноваты обе стороны дебатов и надеется, что к концу этой статьи у читателей будет более обоснованная позиция в отношении этих несколько расплывчатых терминов. Неопределённых утверждений, которые автор часто слышит на эту тему, есть несколько, а самое распространённое из них звучит приблизительно так:

Основное различие между машинным обучением (далее — ML) и статистикой заключается в их назначении. Модели ML разработаны, чтобы делать максимально точные прогнозы. Статистические модели — для выводов о взаимосвязях между переменными.

Хотя технически это верно, формулировка не даёт чёткого или удовлетворительного ответа. Чтобы вы представляли, насколько далеко зашла дискуссия, в журнале Nature Methods опубликована статья, где описывается разница между статистикой и ML.

Часть 2. Возможное решение проблемы монетарного дефицита.

Спойлер: это IOUномика - экономика долговых обязательств.

Здесь часть 1, где ставится проблема денежного дефицита и автор пытается найти ее причины.

"У самурая нет цели, только путь, а путь самурая – это смерть."

Пусть так и остается у самураев, а человеку необходимо ставить цели и достигать их. В статье расскажу о своем осознанном методе постановки целей не по SMART.

В очередной раз залипли на несколько суток в Far Cry, завалили все сроки, играя в Biomutant, или забыли про важную встречу, погрузившись в Resident Evil Village? Спокойно, вы просто очень бережны к своему психическому здоровью.

Я интересуюсь эстетикой удаленных мест. 80 лет назад таких мест было много. Например, Экзюпери писал, что люди живут на небольшой по площади территории. Примечательно, что они даже не замечают этого, так как вдалеке от рек и дорог человек не может нормально выживать и путешествовать. Интересно, сейчас люди уже все обжили?

• Из чего состоит кожа, и где в ней живут стволовые клетки.
• Кожа — это лайт-версия почек.
• Почему мы можем выдерживать значительный перегрев и переохлаждение.
• Как правильно искать эрогенные зоны.
• Что делает кожа после того, как в неё ткнули ножом или прокусили.
• Нужны ли пилинги, и как это отражается на стволовых клетках.
• Регуляторные пептиды для прямого управления регенерацией.

Пересечение медицины и науки о данных всегда было актуальным; возможно, самый очевидный пример — реализация нейронных сетей в глубоком обучении. По мере развития науки о данных и машинного обучения будет развиваться и медицина, но верно и обратное. 

Нанотехнологии, стволовые клетки, оптогенетика, метаболомика, редактирование генов и интерфейсы мозг — компьютер — вот лишь некоторые области, выигрывающие от взаимовыгодных отношений медицины и науки о данных, представители которых должны научиться расти и адаптироваться к эволюции в своей сфере — иначе они рискуют остаться позади. К старту курса по Machine Learning и Deep Learning делимся статьёй о возможностях пакета MNE для визуализации данных о мозге. По словам автора — нейрохирурга и спикера TEDx — как только MNE будет сопряжён с TensorFlow, sklearn или другой библиотекой машинного обучения, в интерфейсы мозг — компьютер сможет погрузиться любой человек.

Если вы добрались до 4-ой статьи, то, вероятно:

Вы уже знаете, что есть такая Meshtastic-радиосеть, описанная в первой части.

Ознакомились во второй части с фирменными решениями с Aliexpress по построению радиосети.

Или же, решились строить радиомодем самостоятельно, ознакомившись с материалами из третьей части.

Если вы уже разыскали сообщество, нашли единомышленников в вашем городе и даже купили себе радиомодем, то настало время ознакомиться с пошаговым руководством по настройке радиомодема и выходом в сеть.

Agile строится на многих идеях (Кайзден, Lean, канбан и т.д). Но одним из наиболее важных аспектов является совокупность исследований человеческой мотивации. В этой статье я рассмотрел некоторые их этих идей и подчеркнул, что очень легко применять Agile, но упускать из виду эти мотивационные факторы.