Рубрика «Алгоритмы» - 211

Это продолжение задуманной мной серии про историю вычислений и счета. Первая статья про Египет здесь.

Сейчас я попробую немного рассказать о другой великой цивилизации и культуре прошлого. Вавилонское царство возникло в начале 2-го тысячелетия до нашей эры, оно пришло на смену Шумеру и Аккаду и существовало до завоевания Персами в 539 г. до н.э. Писали в Вавилоне, как все помнят, на глиняных табличках с помощью клинописи, которые очень неплохо сохраняются в отличие от бумаги, папируса, и подобных вещей, поэтому мы знаем достаточно много и про Вавилон, и про его математику. Но, конечно, мы не знаем всего. В отличие от греков вавилоняне не оставили точных алгоритмов и ясных объяснений своих приемов. Теперь мы можем только догадываться как именно вавилоняне действовали в том или ином случае при решении задачи. В этой работе я сосредточусь в основном на вавилонской арифметике, оставив в стороне геометрию, алгебру и астрономию.
Читать полностью »

Привет!

У семи программистов адрес без дома - 1Мы в HumanFactor парсим адреса в особо крупных размерах. Наши продукты упрощают ввод контактных данных и работу с ними.

За 10 лет работы в результате анализа многочисленных исключений в российских адресах мы выработали правила хранения адресов, при соблюдении которых вы не потеряете важную информацию.

Недавно на Хабре нас попросили привести примеры необычных адресов, в связи с чем и написана эта статья.

Читать полностью »

image
Планария удивлена прогрессом в области ИИ / Википедия

Впервые при помощи искусственного интеллекта учёными-биологами было получено решение задачи, над которой они бились более 100 лет. Ими была получена модель, в соответствии с которой плоские черви планарии отращивают утерянные части тела. Это не только первая биологическая модель, полученная искусственным интеллектом, но и в принципе первая подробная модель этого процесса.

Чтобы приблизить мечту человека о выращивании новых органов, учёным требуется понять точный механизм того, как эти органы вырастают у живых организмов. С одной стороны, более-менее известна роль ДНК и генетических компонентов организмов на молекулярном уровне. С другой стороны, непонятно, как на основании этой информации клетки выстраиваются до нужного размера, формы и ориентации. Такими исследованиями и занимаются в частном университете Тафтса, США.
Читать полностью »

В журнале Nature была опубликована статья «Роботы, которые могут адаптироваться как животные» (Robots That Can Adapt Like Animals). В ней демонстрируется, как роботы могут восстанавливаться при травме менее, чем за 2 минуты. В видеоролике выше показано, как шестиногий робот адаптируется и продолжает шагать даже с двумя сломанными ногами. Разработанный алгоритм также применим к робо-руке.
Читать полностью »

image

Исследовать мир и комбинировать – те два столпа, на которых зиждется человеческая цивилизация. Ну и еще алчность, конечно. Одних только дизайнерских чашек в 21 веке придумали больше, чем великих изобретений за прошедшее столетие. Хотя, казалось бы, что может быть проще, чем граненый стакан Мухиной и подстаканник.

Однако если для нас процесс освоения предметного мира (да и собственного тела) проходил сравнительно легко в далеком-далеком детстве, то для роботов научиться управляться с многочисленными пивными кружками – непосильная задача, которую обычно перекладывают на взрослых бородатых программистов.
Читать полностью »

В МТИ разработали алгоритм, который удаляет с фотографий отражения в окнах - 1

Если подойти к окну и попытаться сделать фотографию через стекло, то будет трудно избежать отражения собственной фигуры. Ненужный объект будет тем заметнее, чем темнее пространство за окном. Профессиональные фотографы решают эту проблему, подводя объектив камеры вплотную к стеклу и применяя множество других приёмов, к примеру, поляризационные фильтры. Но зачастую в распоряжении имеется только «глазок» смартфона, или возможности для съёмки ограничены, и с наличием отражения приходится мириться. Исследователи Массачусетского технологического института нашли алгоритмическое решение этой проблемы.
Читать полностью »

Использование машинного обучения и цепи Маркова в создании музыки - 1

В этой статье я представлю вам результаты исследований, которые проводил я сам. Алгоритмы или алгоритмические композиции использовались в создании музыки многие столетия. Например, западный контрапункт иногда может быть сведен к алгоритмической избыточности. Почему бы не использовать быстро обучаемые компьютеры, производящие миллиарды вычислительных операций в секунду, по назначению – для выполнения алгоритмов? В этой статье я этим и займусь, используя машинное обучение и цепь Маркова второго порядка.
Читать полностью »

Ранее было продемонстрировано, что с помощью обработки результатов записи видеороликов можно усилить микродвижения и, к примеру, восстановить пульс человека, даже если он носит маску, или даже воссоздать звук по крошечным вибрациям предметов на записи. Новая техника предлагает удешевить мониторинг колебаний от ветра больших и жёстких структур — зданий, мостов, трубопроводов — до такой степени, чтобы это стало повседневностью.
Читать полностью »

Стандартная гауссова статистика работает на основе следующих предположений. Центральная предельная теорема утверждает, что при увеличении числа испытаний, предельное распределение случайной системы будет нормальным распределением. События должны быть независимыми и идентично распределены (т.е. не должны влиять друг на друга и должны иметь одинаковую вероятность наступления). При исследовании крупных комплексных систем обычно предполагают гипотезу о нормальности системы, чтобы далее мог быть применен стандартный статистический анализ.

Читать полностью »

Сегодня мы публикуем шестую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.

Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

  1. Введение в курс «Анализ изображений и видео».
  2. Основы пространственной и частотной обработки изображений.
  3. Морфологическая обработка изображений.
  4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки.
  5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки.

Под катом, вы найдете план новой лекции, слайды и подробную расшифровку.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js