Deep Tempest

Deep-Tempest — это инновационный проект, который расширяет возможности захвата непреднамеренных электромагнитных излучений HDMI-дисплеев с использованием методов глубокого обучения для улучшения качества изображений

Это улучшение значительно повышает способность восстанавливать текст на экранах просто прослушивая радиоканал вокруг него

Уровень ошибок распознавания символов снижается с 90% до менее 30%

Проект предоставляет подробное техническое объяснение и видеодемонстрацию системы в действии, а также весь набор данных, использованный для обучения и оценки

github.com
_______
Источник | #open_source_friend
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

Что такое Lovemark? ❤️

Какой бренд — «любимый»?
Очень дискуссионный вопрос. Что это значит для потребителя? А для бренда и его маркетинговых падаванов?

Это тот, кого покупают и юзают постоянно или то, что мы видим в своих влажных и порой недостижимых фантазиях?

Думаю, каждый сам определяет, что значит «любимый/популярный» бренд у аудитории.

Сегодня немного расскажу, как к этому подходят в Сбере.

Уже 20 лет как есть такая концепция как Lovemark — это больше чем бренд, это эмоциональная связь с потребителем, постоянный интерес и почти незыблемая лояльность. Первые примеры которые приходят на ум: Apple, Coca-cola, Nike и тд,

Методология построения Lovemark гласит примерно следующее:

1️⃣ Загадочность
Чтобы превратиться из бренда-пешки в love-дамки, вам нужно быть глубоким, интересным и недосказанным — с точки зрения легенд и историй вокруг бренда.

2️⃣ Чувственность
Взаимодействовать с потребителями с помощью большого количества чувств — зрения, слуха, обоняния, осязания, вкуса.

3️⃣ Эмоциональность
Вести с клиентами персонализированную, человечную коммуникацию, понятно и на одном языке.

Lovemark — это вызовов для бизнеса.

Влюбить в себя — вопрос комплексный, но он вполне раскладывается на конкретные артефакты, а результат поддается замерам.

Немножко цифр:
> 87% россиян хотят пользоваться товарами и услугами компании, которая уделяет большое внимание дизайну.

Для 62% респов дизайн является необходимым атрибутом современной технологической компании.

76% потребителей с большей вероятностью купят продукт бренда, с которым у них есть эмоциональная связь.

Пара примеров из Сбера:

В рамках Lovemark-концепции мы создаем 3D-графику такого уровня четкости и детализации, что она выглядит абсолютно реалистичной. Материалы, структура и поверхности настолько проработаны, что их хочется потрогать. Мы называем этот принцип «цифровая тактильность».

В Москве и Кирове отрыты экспериментальные офисы нового формата — ультрасенсорные, с лекторием, кофе и PlayStation. Цель: развитие отношений с клиентом, дать человеку новый чувственный опыт от взаимодействия с брендом который особо нельзя потрогать, и войти во френдзону (ну или что-то типа того).

Одним из атрибутов чувственности по линии зрения может быть консистентность маркетинговых материалов. Согласитесь, это не простая задача, когда под твоим брендом выпускается огромное множество продуктов и услуг. Тем не менее, клиент должен на уровне ассоциаций, стиля и других артефактов узнавать бренд.

И все это делают различные бренды ради одного — превзойти ожидания клиента. Вспомните, когда вы последний раз произносили «Что за небожители?! Да как они вообще так круто это сделали?!» — ну, мои, чувствуете эту магию?✨

Итого:
Чтобы стать Lovemark, бренд должен фокусироваться на трех показателях: легенде бренда, мультисенсорном взаимодействии и персонализации.

💘💘💘
_______
Источник | #Detiipleti
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------

Изысканный листовидный каменный наконечник возрастом ок. 20 000 лет

Искусно обработанный и эстетически красивый, этот артефакт из кремня имеет длину 30 см и толщину 1 см, с такими тонкими краями, что они полупрозрачны! Это один из примерно шестнадцати наконечников, обнаруженных в тайнике в Волгу на берегу Луары во Франции Франсуа Шабасом в 1874 году.

Все они не имеют следов износа и повреждений при использовании, то есть их спрятали вскоре или сразу после того, как сделали. Для изготовления таких длинных и столь тонких наконечников требуется большое мастерство и не менее пяти часов работы. Только представьте, всего один неточный удар — и все насмарку!

Ближайшее место, где можно найти кремень такого типа и размера — ниже по течению Луары в 150 км от самого тайника.

Национальный археологический музей (фр. Musée d'Archéologie Nationale), Сен-Жермен-ан-Ле, Франция
Автор фотоcнимка — Alison Fisk
Загадки истории с Лысым Камрадом
#археология #палеолит #искусство
_______
Источник | #popscienceru
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

🟣 Ну и закрывая тему репетиции апокалипсиса, которую устроила вчера компания CrowdStrike: судя по всему, причиной стала чисто техническая ошибка в коде уровня очепятки, причем такая, которая в принципе и никогда не прошла бы никакого тестирования, даже случайно. Потому что это рушит программу в 100% случаев, на любой системе.

Что подтверждает выпуск апдейта вообще никак и никем не протестированного.
_______
Источник | #airfield1972
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

не #пятничное
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------

#пятничное ?
#хроникицифровизации ?
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

Свежее немецкое исследование показывает прямую связь между МРНК-вакцинами и "синдромом внезапной смерти". Поздравления всем вакцинированным Пфайзером, Модерной и АстраЗенекой. Если вы живы, это уже неплохо.

slaynews.com

Будут ли подобные исследования по вакцине Спутник?

@cryptocritique
= Подписаться на Криптокритику =
_______
Source: Криптокритика / Cryptocritique
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

не #пятничное
@F_S_C_P

Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram

Интеллект не спасает от групповых предубеждений.
Но влияет на то, кого мы не любим из-за собственной предвзятости.
Раскол и поляризация общества в ряде стран нарастают. Pew Research Center назвал это «Эрой поляризации». И мне видится эта тема чрезвычайно важной. О чем я пишу и рассказываю с момента создания своего канала 7 лет назад [1, 2].
На фоне экстраординарных событий, типа субботнего покушения на Д. Трампа в США (и сопоставимых по потенциалу возгонки общества эксцессов в других странах) раскол в любой момент способен перейти в лавинообразную фазу. Что делает чрезвычайно актуальным вопрос о возможности и путях хоть какого-то снижения накала противостояния в обществе.
Как показывают исследования, значительную роль в ксенофобии (страх и неприязнь по отношению к любым «другим» людям, которые не похожи на нас), направленной на представителей других социальных групп (политических, религиозных, этнических, активистских и т.д.) играют групповые предубеждения.

Поэтому столь важно понимать, каково влияние уровня когнитивных способностей людей (в просторечье – интеллекта) на степень и направленность их групповых предубеждений?
1) Будет ли профессор менее ксенофобно предвзят, чем «простой работяга»?
2) Будут ли у профессора и «простого работяги» те же самые или разные ксенофобно нелюбимые социальные группы?

Ответ на оба вопроса – «НЕТ».
• Интеллект не снижает число и степень предубеждений, порождающих ксенофобию.
• Ксенофобные предубеждения профессора и «простого работяги» разнонаправлены:
- интеллектуалы наиболее предвзято относятся к христианским фундаменталистам, крупному бизнесу, вообще к христианам, военным и богатым;
- тогда как у «простых работяг», реднеков и т.п. доминируют ксенофобные предубеждения к этническим меньшинствам, атеистам, ЛГБТ, нелегальным иммигрантам и либералам
Из сказанного следует, что наличие среди катализаторов «Эры поляризации» столь глубоко укорененных в людях факторов эволюционной психологии, как предубеждения, делает шансы на взаимопонимание реднеков и студентов университетов незначительными.

Подтверждающие вышесказанное графики telegra.ph
взяты из работы Марка Брандта и Джаррета Кроуфорда «Отвечая на нерешенные вопросы о связи между когнитивными способностями и предубеждениями» [3].

Массу других интересных деталей по теме раскола и поляризации – в десятках моих постов с тегами:
#КогнитивныеИскажения #Поляризация #ПолитическаяПредвзятость #Раскол

Но главное здесь все же то, что спасение человечества от самоуничтожения в результате тотальной поляризации, все же есть. Им может стать появление на Земле генеративных больших языковых моделей.
О том, как «первая вселенская спецоперация Новацена» [4], в ходе которой генеративный ИИ может предотвратить не только самоуничтожение человечества, но и смерть познающего космоса, планирую написать в продолжении этой темы.

1 https://t.iss.one/theworldisnoteasy/266
2 https://t.iss.one/theworldisnoteasy/534
3 doi.org
4 https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1939
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

В Альфе попытались похвастаться пиписьками своих матанов простым и понятным языком объяснить клиентам, как выбирают категории повышенного кэшбэка.
Получилось презабавно. Кто-нибудь перешлите Гиязову:))
В качестве алгоритмов машинного обучения в основе этих моделей лежит CatBoostRegressor. Чтобы модель не ошиблась, ей нужно ориентироваться на какие-то метрики. Основной метрикой качества выступает RMSE (корень средней квадратичной ошибки). Ошибки моделей сравниваются в том числе с бейзлайном — базовой моделью для сравнения. За бейзлайн взяты средние траты клиента, в целом или в категории, за последние несколько периодов.
Модели переобучаются каждый месяц, и важно, чтобы качество модели всегда было строго выше бейзлайна.

«Мы долго тестировали различные модификации, чтобы улучшить качество прогноза. Например, сравнивали линейные модели, бустинги и нейросети. Итоговый вариант выбрали исходя из метрик качества предсказания на реальных данных».

3. Ранжируют категории. «У нас было два варианта, как реализовать модель интереса. Более креативный — использовать модель интереса, которая основана на методе TF-IDF. Такая модель в каждой категории сравнивает персональный интерес клиента со средними тратами по банку. Более простой подход — принять гипотезу, что чем больше человек тратит, тем интереснее ему категория. В итоге мы выбрали подход с TF-IDF», — рассказывает Нина Комарова.
Строго говоря, модель интереса — не совсем модель. Матрицу TF-IDF считают на всех клиентах и ранжируют интересы к категориям в рамках каждого клиента. Таким образом, на выходе модели интереса мы получаем отранжированный список категорий на клиента.
Я так и не понял не только что такое TF-IDF, но и чем оно лучше логичной гипотезы «чем больше человек тратит, тем интереснее ему категория». Естественно, никто прямо не заявит, что банку интересно не обеспечить вам максимальную выгоду, а обеспечить максимальную выгоду себе, заставив совершать дополнительные покупки, поэтому использовали аргументацию из старого анекдота…

vc.ru
_______
Источник | #cardreview
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------

Сегодня уровень CO2 составляет около 420 частей на миллион, что на 50% больше с начала промышленной революции. Минимальный порог для жизни растений составляет 150 частей на миллион, и Земля приблизилась к этому катастрофически низкому уровню во время последнего ледникового периода. Когда растения умирают, выживет только микробная жизнь на Земле.

Уровень CO2 в атмосфере  серьезно снизился в течение последних 140 миллионов лет. Он снизился с почти 4000 частей на миллион до чуть более 180 частей на миллион 18 000 лет назад. В то время как наше недавнее увеличение концентрации помогает подпитывать растительность и рост сельского хозяйства, уровни остаются неоптимальными для растительности и сельскохозяйственных культур.
По сравнению со средним показателем за всю историю Земли (2600 частей на миллион), наши нынешние уровни CO2 близки к исторически низким уровням.
***
Концентрация CO2 в теплицах, подводных лодках и международной космической станции составляет от 1000 до 6500 частей на миллион (в 5-15 раз больше, чем в атмосфере).

#мифыоСО2
_______
Источник | #Climategate
@F_S_C_P

-------
поддержи канал
-------