Человечество исследует свет как физическое явление уже больше 2000 лет. Может сложиться впечатление, что этот феномен досконально изучен. Но не все так однозначно. На некоторые вопросы до сих пор нет однозначного ответа.

В мире солитонов, где волны проявляют себя не только как простые колебания, но и как частицеподобные структуры с удивительной устойчивостью, модель Скирма выступает как одна из ключевых для понимания сложных волновых явлений в трехмерном пространстве. После нашего анализа модели Френкеля-Конторовой и знакомства с одномерным уравнением Синус-Гордона, стоит задаться вопросом: можно ли адаптировать эту модель к трехмерному миру, и какие сложности и открытия это может нам принести? Тони Скирм уже задавался подобными вопросами в 1958-1962 годах, пытаясь моделировать барионные частицы. В этой статье мы погрузимся в мир его исследований, затронем проблемы и особенности солитонов в трехмерном пространстве и попытаемся понять, как скирмионы могут изменить наше понимание физики частиц

По нашей планете распространяется необычная и СТРАННАЯ человеческая психика - Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic (WEIRD) - западный, образованный, индустриальный, богатый и демократичный.

Прошедший 2021-й год ознаменовался настоящей революцией в области компьютерного зрения.

Трансформеры, подобно новым штамма Ковида, вытеснившие конкурентов в области обработки естественного языка (NLP) и задачах, связанных с обработкой звука, добрались и до компьютерного зрения.

Сверточные сети, чье место на Олимпе в различных бенчмарках компьютерного зрения и первые места в топах на PapersWithCode казались незыблемы (в том смысле, что против лома нет приема, если нет другого лома) были сброшены с них рядом архитектур частично или полностью основанных на механизме внимания.

В данном обзоре я хотел бы рассказать о нескольких самых ярких прорывах и идеях в совершенствовании архитектур и обучении ViT-ов (Visual Transformers).

Недавно в комментариях к одному из постов в Варим ML меня спросили, какие навыки и знания нужны, чтобы у нас работать. Вопрос на самом деле очень важный - без правильного ответа невозможно нормально выстроить процессы найма и развития сотрудников. Можно быстро набросать дефолтный список - питончик, ML/DL, докер, и на этом закончить, но я решил зарыться в вопрос пообстоятельнее. Конечно, существуют самые разные родмапы, но лично мне они кажутся излишне общими, а я захотел поразмышлять именно про те скиллы, которые необходимы для работы в Цельсе, а главное про их необходимый уровень.

В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!

В физике часто оперируют волновыми функциями с ярко выраженными свойствами частиц. Давно стали обыденными понятия частиц с положительным и отрицательным зарядами и с соответствующим взаимодействием. Широко используют Лоренц-преобразования, когда при увеличении скорости волна-частица сжимается, с соответствующим увеличением полной энергии при приближении к скорости света.

Но можно ли представить простейшую и наглядную модель, из которой выводятся все эти свойства разом?

Одной из таких моделей является модель Френкеля-Конторовой, которую мы рассмотрим в рамках истории теории солитонов.

В этом блогпосте я поделюсь историей о том, как я обновлял свой старенький пет-проект по распознаванию цифр, как делал разметку для него, и почему модель предсказывает 12 классов, хотя цифр всего 10.
Вот ссылка на само приложение, если хочется интерактива сразу.

Поворот карьеры – штука, в общем, банальная. Почти каждый меняет карьеру несколько раз за жизнь. Но первый раз такой тревожный, что часто вызывает море опасений. Здесь я расставила по полочкам свои приемы и ключевые изменения привычек, которые помогли мне поменять сферу.

Привет, Хабр! Меня зовут Клоков Алексей, сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и методах трекинга множества объектов без разметки (unsupervised multiple object tracking) на примере пузырьков. Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит похожая задача, так и начинающим энтузиастам. На основе черновика этого текста и экспериментов получилось опубликовать научную статью в Journal of Mineral and Material Science.

В тексте вы найдете:
— описание домена данных и технологического процесса флотации;
— подход к cегментации множества подобных объектов;
— существующие методы трекинга без разметки;
— подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов;
— сравнение качества работы алгоритмов и много демонстраций

Цель данного сообщения поделиться своими впечатлениями о написании проекта, от реализации которого я получил долю адреналина и помочь студентам DLS, выбравшим эту тему.

В данной статье хочу рассказать про поиск объектов на видео с помощью Python и OpenCV. Помимо обычных видео, можно использовать и камеры.

Полный код и все исходники можно найти на моем Github.

Данный проект является продолжением моей предыдущей статьи - Поиск объектов на фото с помощью Python. Для того, чтобы не тратить много времени на ее изучение, я распишу весь процесс по новой.

Isaac SDK это современный фреймворк для разработки систем управления роботов, ориентированный на машинное обучение. Isaac SDK появился в начале 2019г. и уже имеет несколько релизов. Разрабатывается фреймворк компанией NVIDIA для своей встраиваемой платформы Jetson и компьютеров с GPU NVIDIA на борту. На другом железе Isaac SDK не поддерживается. Пользуясь тем, что никто еще тут про него не написал, попробую сделать это сам, раз уж имею какой-никакой опыт работы с ним.

Кроме того, совсем недавно вышла новая версия 2020.2. В которой появилось много нового. Примеры будут именно для этой версии.