Позовите друга в Яндекс — получите Станцию с Алисой

В Яндексе идёт набор на оплачиваемые стажировки по направлениям бэкенд, фронтенд, машинное обучение, мобильная разработка и аналитика.

Вы можете порекомендовать друга в компанию. Если он успешно пройдёт отбор, начнёт стажироваться — вы получите Яндекс.Станцию Мини.

Стажировки проходят в Москве, Екатеринбурге, Санкт‑Петербурге, Нижнем Новгороде, Новосибирске, Сочи, Симферополе и Минске. Если кандидат из другого города — Яндекс оплатит дорогу и проживание в Москве.

Теперь у вас два пути:
⠀⠀⠀• Подать заявку самому.
⠀⠀⠀• Порекомендовать друга.

Дедлайн 13 июня.

😱 Что это: Forust — система трёхмерной печати из древесных отходов. Напечатанные ей предметы по структуре очень похожи на вырезанные из древесины.

🧐 А как: работает по типу струйного принтера. Распыляет мелкие опилки на слой связующего вещества, предмет растёт слой за слоем, как при печати на обычном 3D-принтере. Готовое изделие потом можно отшлифовать и обработать как привычное деревянное. Авторы надеются, что Forust поможет использовать отходы деревообрабатывающего производства и сохранит деревья от вырубки.

📺 Посмотреть: https://youtu.be/NyoWttblF14

👨‍🔬 Кто: Desktop Metal.

Как написать алгоритм, который за вас сыграет в пинг-понг в браузере.

Может ли человек создать машину, которая победит в пинг-понг? Вот и посмотрим:

https://thecode.media/f1cb-pong

#разбор_код

А то они шуток не понимают.

🤔 Что это: компьютерная модель, которая определяет сарказм в сообщениях. Для этого нашли шаблоны, которые часто указывают на сарказм, и совместили с глубоким обучением. Так алгоритм научился правильно выбирать ключевые слова в последовательностях, которые вероятнее всего указывают на сарказм.

🧐 А зачем: нейросети анализируют данные логически, поэтому они не умеют считывать настроение в тексте. Компьютерные модели анализа настроений воспринимают эмоции только как положительные, отрицательные и нейтральные, но буксуют на саркастических фразах и предложениях. Теперь корпоративные боты смогут лучше считывать настроения пользователей в соцсетях.

👩‍💻 Кто: исследователи Университета Центральной Флориды.

😢 Проблема: часто сложно сделать вживляемую электронику, которая будет работать в клинических условиях. Например, не так просто прикрепить датчик к тканям сердца, которые постоянно растягиваются и сжимаются. Формат устройств структурно не соответствует большинству тканей тела и внутренних органов.

😎 Решение: новое гибкое устройство для измерения деформации тканей на основе оптоволоконного датчика с индуктивной катушкой для беспроводного считывания данных. Такой датчик можно зафиксировать прямо на тканях или исследуемом органе без дискомфорта для пациента. С ним можно отслеживать конкретные сигналы организма и использовать для персонализированной реабилитации после травм, например.

👨‍🔬 Кто: исследователи Института науки и технологий Тэгу-Кёнбук, Южная Корея и Швейцарской высшей технической школы Цюриха.

Отправили Алёшу в магазин, а он запутался. Помогите узнать, сколько рублей сдачи получит Алёша с купюры в 5 000?

#задачки_Код

☺️ Что: органические солнечные батареи хороши, но по сравнению с распространёнными сейчас — нестабильны и менее эффективны. Поэтому учёные обратились к квантовой механике для решения этой проблемы.

🤔 Как работает: учёные решили изменить некоторые химические и физические свойства органического материала солнечной батареи. Они разработали метод, который позволяет увеличить диффузию энергии в органике и улучшить её «впитывание». Достигли этого с помощью квантовых эффектов, когда свет и материал объединяются.

☺️ Зачем: органические солнечные батареи более простые в производстве, они легче, гибче и податливее тех, что используются сейчас. А теперь станут ещё и более производительными.

👥 Кто: Гётеборгский университет, Швеция.

👉 Почитать: nature.com

Что такое исключения в программировании.

На этот раз без штрафа. Сделаю ИСКЛЮЧЕНИЕ АХАХАХ:

https://thecode.media/j1exception

#вопрос_Код

Словами через рот не прокатит.

😊 Что: нейронки, конечно, крутые, но интерпретировать процессы, стоящие за прогнозированием, очень сложно. Один из таких процессов — выбор переменных, который надо бы улучшить.

😮 Как работает: для этого учёные придумали метод SurvNet, который улучшает процесс выбора переменных при обучении нейронных сетей. С его помощью возможно определять и контролировать уровень ложноположительных результатов во время выбора. То есть проанализировать и проконтролировать выбор нейронкой переменных, которые не нужны для выполнения текущей задачи.

😎 Зачем: это позволит лучше понять принципы действия нейронных сетей и работать с ними более эффективно.

👥 Кто: Университет Нотр-Дам, США.

👉 Почитать: nature.com

Инвесторы, вам презентовали четыре проекта. Только один из них настоящий, а другие выдуманные нейронкой. Найдёте настоящий стартап?

#фейкстартап_Код

Клац-клац.

😳 Что: создали систему TeethTap, которая способна распознавать 13 жестов зубами для управления смарт-устройствами.

😯 Как работает: с помощью устройства на ухе, оснащённого датчиками движения и звука.

🤔 Зачем: управление смарт-устройствами легко распознать, а кому-то может и не хочется постоянно махать руками или делать это слишком явно на публике. Ну или громкость хочется убавить, пока посуду моешь, а руки заняты. Тоже вариант.

👥 Кто: Корнелльский университет, США.

👉 Посмотреть на это: https://youtu.be/HdmoSGWE2vo

👉 Почитать: https://www.scifilab.org/