Возможно, логика MS(tm) здесь следующая: если пользователь согласился на участие в программе, мы собираем его данные и используем для своих целей. Если пользователь отказался, мы все равно собираем и отправляем его данные, но не используем их. Типа, храним на всякий случай — а вдруг он передумает? :)
У этих приложений есть общая проблема — калибровка. Устройства разные и результаты могут существенно отличаться даже для потребительского уровня. К тому же три установленных приложения из AppStore показывали разные значения даже на одном телефоне.
Экран только защищает от нагрева солнцем, но не охлаждает. Вероятно, Fuzzyjammer имел ввиду, что космическому серверу понадобится производительный радиатор.
Вот это поворот! Следующий апдейт, я так полагаю, включит искусственный интеллект автомобиля?
А ответ на вопрос, кто виноват в ДТП, можно найти в пользовательском соглашении. Я даже не читая знаю кто.
Более справедливым является защита авторских прав после смерти автора в течении жизни его непосредственных наследников, не распространяясь на наследников наследников и так далее.
Пылинки лунного грунта уже используются для производства дорогих часов и в ювелирных изделиях. Основная маржа достается ювелиру и магазину. И так будет с любой редкой породой или металлом, которых и на земле немало. Кто добыл — тому рубль, кто из этого что-то сделал — тому десять, кто продал — тому сто.
Боюсь, в реальности все выглядит не слишком весело. Пилот облетает маршрут, оператор включает и выключает установку, полученные данные лаборанты гоняют в каком-нибудь матлабе, результаты публикуют в научном журнале. Самое интересное — это выводы, которые будут сделаны, и модели, которые будут построены на основании полученных данных.
«Вы отдайте нам свои личные данные, а мы уж их защитим не щадя живота своего!» Хорошая попытка, но нет.
Я чувствую, все эти тенденции закончатся законопроектом, который обяжет граждан хранить личные данные в государственном облачном хранилище, а компании будут получать лицензию на их использование.
Я бы тогда попробовал нормализовать данные, чтобы они не лежали одной большой кучей. Попробовал бы другую метрику пространства. Хотя, если подход «засыпать шум кучей кластеров» работает на практике, почему бы и нет? :)
Я думаю, что количество кластеров (n=75) слишком велико для практического анализа. Большинство из них в результате содержат только 1-2 значения, практически это шум. Опасность в том, что избыточное количество кластеров может негативно повлиять на точность кластеризации. Может не в вашем случае, но такое бывает.
Если для анализа выбран метод K-means, можно поступить следующим образом. Определить целевую функцию погрешности классификации и ее порог, потом перебирать значение числа кластеров до тех пор, пока условие погрешности не станет выполняться. Тем самым можно избежать ручного выбора параметра n и получить устойчивую конфигурацию кластеров, которая хорошо описывает выборку.
Что касается случая, связанного с карточками работников, его легко обнаружить и без привлечения метода кластерного анализа. Хотя сам факт любопытный, и он говорит о том, что экстремальные значения нужно не просто отбрасывать, а внимательно анализировать.
Спасибо за интересный пример использования метода кластеризации.
Судя по корпусу это он, благодарю. Надо было искать по ключевым кловам «haptic device». Не зря он показался интересным, есть много трехмерных устройств ввода, но у этого есть обратная связь! Условно говоря, с помощью такой штуки можно вырезать деталь из виртуальной болванки и распечатать ее на 3D-принтере.
Интересное 3D устройство ввода на 58 секунде. Кто-нибудь знает как оно называется? Гуглил по ключевым словам «3d input device», но именно такого не нашел.
Глядя на соединения между элементами, подумалось: «какой жестокий метод депиляции». Видимо, девушка была предупреждена заранее и подготовилась, иначе бы мы услышали на видео немало девичьих «ой».
Для воплощения этой идеи в жизнь у Apple нет экономической мотивации. Зачем делать телефон сложнее и дороже чтобы он не разбился, если пользователь скорее всего купит себе новый?
К счастью?
А ответ на вопрос, кто виноват в ДТП, можно найти в пользовательском соглашении. Я даже не читая знаю кто.
Золотые слова. Частенько ловлю себя на мысли, что все возрастающее желание эвакуироваться отсюда содержит в себе какую-то деструктивность.
Я чувствую, все эти тенденции закончатся законопроектом, который обяжет граждан хранить личные данные в государственном облачном хранилище, а компании будут получать лицензию на их использование.
Если для анализа выбран метод K-means, можно поступить следующим образом. Определить целевую функцию погрешности классификации и ее порог, потом перебирать значение числа кластеров до тех пор, пока условие погрешности не станет выполняться. Тем самым можно избежать ручного выбора параметра n и получить устойчивую конфигурацию кластеров, которая хорошо описывает выборку.
Что касается случая, связанного с карточками работников, его легко обнаружить и без привлечения метода кластерного анализа. Хотя сам факт любопытный, и он говорит о том, что экстремальные значения нужно не просто отбрасывать, а внимательно анализировать.
Спасибо за интересный пример использования метода кластеризации.