• Итоги развития компьютерного зрения за один год

    • Перевод
    Часть первая. Классификация/локализация, обнаружение объектов и слежение за объектом

    Этот фрагмент взят из недавней публикации, которую составила наша научно-исследовательская группа в области компьютерного зрения. В ближайшие месяцы мы опубликуем работы на разные темы исследований в области Искусственного Интеллекта  —  о его экономических, технологических и социальных приложениях — с целью предоставить образовательные ресурсы для тех, кто желает больше узнать об этой удивительной технологии и её текущем состоянии. Наш проект надеется внести свой вклад в растущую массу работ, которые обеспечивают всех исследователей информацией о самых современных разработках ИИ.

    Введение


    Компьютерным зрением обычно называют научную дисциплину, которая даёт машинам способность видеть, или более красочно, позволяя машинам визуально анализировать своё окружение и стимулы в нём. Этот процесс обычно включает в себя оценку одного или нескольких изображений или видео. Британская ассоциация машинного зрения (BMVA) определяет компьютерное зрение как «автоматическое извлечение, анализ и понимание полезной информации из изображения или их последовательности».

    Термин понимание интересно выделяется на фоне механического определения зрения — и демонстрирует одновременно и значимость, и сложность области компьютерного зрения. Истинное понимание нашего окружения достигается не только через визуальное представление. На самом деле визуальные сигналы проходят через оптический нерв в первичную зрительную кору и осмысливаются мозгом в сильно стилизованном смысле. Интерпретация этой сенсорной информации охватывает почти всю совокупность наших естественных встроенных программ и субъективного опыта, то есть как эволюция запрограммировала нас на выживание и что мы узнали о мире в течение жизни.
    Читать дальше →
  • Можно скачать материалы семинара Nanometer ASIC (РОСНАНО / МИСиС / Imagination Technologies) — ликбез по всему про чипы

      Господа! Семинар Nanometer ASIC, организованный РОСНАНО, МИСиС и Imagination Technologies, оказался довольно популярным — на него зарегистрировались более 180 человек, пришли 127, причем в аудитории засветились предствители всех значимых российских микроэлектронных проектов — от радиационно-стойких микросхем для космоса из НИИСИ до чипов для умных камер от ЭЛВИС-НеоТек, инженеров из Байкал Электроникс, руководителей проектов по автоматизации проектирования микросхем из МГУ, разработчики российских ПЛИС-ов из Воронежа, преподаватели из ВШЭ/МИЭМ и других вузов, организаторов олимпиад для школьников из МФТИ и многие другие.

      Несмотря на то, что для профессиональных спецов по использованию Synopsys IC Compiler семинар был слишком элементарный, но его вводный характер искупился его широтой — инженеры из всей цепочки проектирования и производства могли освежить в памяти области, которые они забыли, инвесторы в полупроводниковой индустрии смогли посмотреть что делают компании, в которые они инвестируют, студенты посмотрели, что им может нравится и так сказать куда копать (в полупроводниковой индустрии Silicon Valley молодые инженеры специализируются в логический / физический / аналоговый дизайн довольно рано в своей карьере).

      Ведущий семинара, лектор Калифорнийского университета в Санта-Крус (отделение в Кремниевой долине) Чарльз Данчек (Charles Dancak) отвечает на вопросы:



      Скачать все слайды на русском можно здесь.

      Под катом — избранные слайды Nanometer ASIC (25 из 322):
      Читать дальше →
    • Как применение кодов избыточности в SDS помогает Яндексу дёшево и надёжно хранить данные

        Яндекс, как и любая другая большая интернет-компания, хранит много, а точнее очень много данных. Это и пользовательские данные из разных сервисов, и намайненные сайты, и промежуточные данные для расчёта погоды, и резервные копии баз данных. Стоимость хранения ($/ГБ) — один из важных показателей системы. В этой статье я хочу рассказать вам про один из методов, который позволил нам серьезно удешевить хранилище.




        В 2015 году, как вы все помните, сильно вырос курс доллара. Точнее, расти-то он начал в конце 2014-го, но новые партии железа мы заказывали уже в 2015-м. Яндекс зарабатывает в рублях, и поэтому вместе с курсом выросла и стоимость железа для нас. Это заставило нас в очередной раз подумать о том, как сделать, чтобы в текущий кластер можно было положить больше данных. Мы такое, конечно, делаем регулярно, но в этот раз мотивация была особенно сильной.


        Каждый сервер кластера предоставляет для нас следующие ресурсы: процессор, оперативную память, жёсткие диски и сеть. Сеть здесь — более сложное понятие, чем просто сетевая плата. Это ещё и вся инфраструктура внутри дата-центра, и связность между разными дата-центрами и точками обмена трафиком. В кластере для обеспечения надёжности применялась репликация, и суммарный объём кластера определялся исключительно через суммарную ёмкость жёстких дисков. Нужно было придумать, как обменять оставшиеся ресурсы на увеличение места. Кстати, если после поста у вас останутся вопросы, которые бы вы хотели обсудить лично, приходите на нашу встречу.


        Читать дальше →
      • Big Data в Билайне: реальный опыт



          Привет, хабр! Меня зовут Александр Крот, я отвечаю за разработку алгоритмов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в компании Билайн, а также за подготовку и отбор специалистов по работе с данными под руководством Сергея Марина, который ранее знакомил Вас с работой нашего подразделения Big Data. Я уже писал про отдельные аспекты Big Data и Machine Learning, но сегодня я расскажу, как это устроено на практике, а именно — как мы в Билайн решаем задачи, связанные с анализом больших данных, как отбираем специалистов, какие инструменты и методы применяем на практике.
          Читать дальше →
        • Система пространственного позиционирования для авиации (применяем FPGA)

            Пролог


            В любой статье, посвященной FPGA, в комментариях рано или поздно появляется мысль, дескать «прикольная штука, собрал простой проект, помигал светодиодами, а что с этим сделать полезного — ума не приложу». Кто-то под FPGA создает игры, кто-то портирует стандартные процессоры старых времен, но все это позиционируется в первую очередь в качестве развлечения и освоения технологии. И действительно, технология FPGA в применении «для дома, для семьи» слишком дорога и явно избыточна. Сегодня я постараюсь рассказать о системе, в которой FPGA находит свое гармоничное применение исключительно в мирных и общественно-полезных целях (никаких механизмов для биржевых спекуляций, вуайеризма или убийства себе подобных). Впрочем, как можно будет заметить из дальнейшего рассказа, значительная часть повествования будет уделена предметной области и уровню системного проектирования.
            Читать дальше →
          • Wi-Fi термометр на ESP8266 + DS18B20 всего за 4$



            В последнее время всё большую популярность набирают Wi-Fi модули на основе ESP8266. Я тоже решил приобщиться к прекрасному, задумав реализовать термометр, отдающий данные по HTTP. Итак, поехали.
            Читать дальше →
          • Поднимаем SOC: ARM + FPGA



            На днях ко мне в руки попала EBV SoCrates Evaluation Board. В двух словах — это плата с SoC от фирмы Altera, на борту которой есть двухъядерный ARM и FPGA Cyclone V.

            ARM и FPGA на одном чипе — это должно быть очень интересно! Но для начала всё это добро нужно «поднять».
            Об этом процессе я и поведаю в данной статье.

            Если вам в руки попала такая или подобная плата и вы не до конца уверены, что же с ней нужно делать. Если вы всегда думали, что FPGA — это что-то сложное и непонятно, как к этому подступиться. Или вы просто любопытный инженер. Тогда заходите. Мы всем рады.

            А в качестве маленького бонуса измерим пропускную способность между CPU и FPGA.
            Добро пожаловать
          • Обзор Makeblock Starter Robot Kit V2.0. Часть 1. Распаковываем

            Так случилось, что сегодня я стал обладателем конструктора для продвинутых Makeblock Starter Robot Kit V2.0. Так как в Рунете не нашёл ни одного обзора этого не совсем обычного и, на мой взгляд, интересного конструктора, решил поделиться своими впечатлениями об этом продукте. Сегодня расскажу о том, что такое Makeblock Starter Robot Kit V2.0, и что входит в его комплектацию, попутно сопровождая немногословный рассказ фотографиями.

            Что такое Makeblock


            Makeblock — это открытая платформа для конструирования, разработанная в Шэньчжэнь, Китай. Выпускает и продаёт Makeblock одноимённая компания. Кроме открытости для Makeblock также характерны:

            • прочные анодированные алюминиевые детали двух цветов (голубого и золотистого);
            • электроника на базе контроллера, совместимого с Arduino;
            • возможность использования деталей LEGO Mindstorms, включая моторы.

            Читать дальше →
          • Docker, SkyDNS и SkyDock — быстро и удобно

            • Tutorial
            Не так давно начал изучать, что такое docker, который уже успел нашуметь по всему миру. Не буду вдаваться в философские изыски «а зачем оно надо?», или «фи, это просто очередной модный тренд!», или «кто же такой сырой продукт выпускает?». Я просто хочу дать краткие советы, как можно быстро в домашних условиях пощупать, что такое docker, используя такие блага и удобства как SkyDock и SkyDNS.
            Данная заметка рассчитана на людей, у кого мало времени, чтобы читать горы статьей на английском (или не знают английского), но есть небольшие познания в том, что такое консоль и как установить docker самостоятельно.
            Краткая суть статьи для ленивых
            docker pull crosbymichael/skydns
            docker pull crosbymichael/skydock
            docker run -d -v /var/run/docker.sock:/docker.sock --name skydock crosbymichael/skydock -ttl 30 -environment dev -s /docker.sock -domain docker -name skydns
            docker run -d -p 172.17.42.1:53:53/udp --name skydns crosbymichael/skydns -nameserver 8.8.8.8:53 -domain docker
            

            Далее следует настройка роутера или правка /usr/lib/systemd/system/docker.service, но за такими подробностями придется всё же залезть под хабракат.

            Хочу подробней!
          • Пример решения задачи множественной регрессии с помощью Python

              Введение


              Добрый день, уважаемые читатели.
              В прошлых статьях, на практических примерах, мной были показаны способы решения задач классификации (задача кредитного скоринга) и основ анализа текстовой информации (задача о паспортах). Сегодня же мне бы хотелось коснуться другого класса задач, а именно восстановления регрессии. Задачи данного класса, как правило, используются при прогнозировании.
              Для примера решения задачи прогнозирования, я взял набор данных Energy efficiency из крупнейшего репозитория UCI. В качестве инструментов по традиции будем использовать Python c аналитическими пакетами pandas и scikit-learn.
              Читать дальше →