Небольшие вводные: программист любит шоколад, ему повысили зарплату на 12%, он придумал эту задачку.

#задачка_Код

Идеальный шторм.

🧐 Что это: многофункциональные плавучие дроны Saildrones. Их приводит в движение энергия ветра, а электронику питают солнечные батареи. Saildrones могут автономно работать в море до 12 месяцев. Сначала их использовали для исследования и картографии океана.

🤔 И тут: а теперь дроны хотят отправить в Атлантику в сезон ураганов, чтобы собирать информацию о штормах там, где людям находиться опасно. Вероятно, они столкнутся с порывами ветра более 110 км/ч и волнами высотой более трёх метров. Дроны способны передавать данные из эпицентра урагана в реальном времени, чтобы исследователи могли строить более точные модели прогнозирования.

🙂 Кто: Saildrone

10 главных конструкций языка Kotlin.

Kotlin — интересный современный язык. Инджой:

https://thecode.media/k110-kotlin

#объяснялово_Код

😱 Что случилось: на факультет компьютерных наук и технологий Университета Цинхуа зачислили виртуальную студентку Хуа Чжибин. До этого она училась в некоммерческом исследовательском институте Пекинской академии искусственного интеллекта.

Куратор ИИ-студентки говорит, что Хуа уже может писать стихи, рисовать, обладает способностями к рассуждению и выражению эмоций — это отличает её от нейронок, обученных на готовых наборах данных. Через год учёбы Хуа Чжибин должна достичь уровня развития 12-летнего ребёнка.

🤔 А зачем: чтобы улучшить взаимодействие между искусственным интеллектом и людьми, участвовать в творческой работе.

К диплому, глядишь, и старостой станет.

Тихая охота.

🧐 Что это: роботизированный механизм с пневматической системой для сбора шампиньонов на фермах. Объединённый с системой машинного зрения, он может собирать грибы, выросшие на стеллажах, без помощи человека. Присоска фиксируется на шляпке шампиньона, а обрезной механизм срезает гриб.

Для оценки эффективности прототипа уже провели 70 испытаний. Выяснили, что собирать шампиньоны таким способом получается неплохо.

🙂 Кто: исследователи Колледжа сельскохозяйственных наук штата Пенсильвания, США.

Разработчик сделал Doom-капчу, и ещё робота научили реагировать на мимику человека

В этом выпуске расскажем про систему деликатного наблюдения за пожилыми, а ещё про новый сервис создания нейротекстов.

Послушать выпуск: https://podcast.ru/1517634826

#подкаст_Код

Подключаем нейросеть к веб-камере.

Сегодня вы сможете потестить нейроночку на собственном компьютере.

https://thecode.media/o1neuro-cam

#лучшее_Код #проект_Код

Художники тратят время на написание картин, а нейросеть просто взяла и за минуту сгенерировала. Сможете найти картинку нейросети?

#заслужили_Код

Делаем эффектную фотогалерею на сайте.

Компания Apple показала много не особо нужных, но красивых нововведений в свои операционки. Мы тоже не отстаем от трендов и сделали не особо нужную, но красивую фотогалерею:

https://thecode.media/n13d-gallery

#проект_Код

😱 Что случилось: инженерный совет интернета IETF принял в качестве стандарта транспортный протокол связи QUIC, который был создан в качестве эксперимента в Google. В ближайшие годы QUIC может заменить TCP — один из основных протоколов передачи данных с 1974 года.

🤨 И что: для простых пользователей — ничего особенного, просто любимый сериал будет грузиться немного быстрее. Согласно исследованиям, QUIC ускоряет поиск на 8% на компьютерах и на 4% — на смартфонах.

Новые возможности в лечении эпилепсии.

🤔 Что это: чип из искусственных нейронов, который позволяет отслеживать и декодировать сигналы мозга в реальном времени. Он использует данные, полученные от мозговых волн пациентов с эпилепсией, чтобы определить, какие области мозга вызывают эпилептические припадки.

Исследователи планируют разработать устройство мониторинга эпилепсии, которое можно будет использовать вне больницы, подключив, например, к мобильному телефону.

👨‍🔬 Кто: исследователи Швейцарской высшей технической школы Цюриха.

Тиндер-предсказатель.

😊 Что: учёные создали настолько прошаренный алгоритм, что он способен не только распознавать нейронную активность мозга, когда человек видит новое лицо, но и предсказывать, понравится оно ему или нет.

😮 Как работает: человека подключают к системе и сажают просматривать фотографии. В это время алгоритм считывает активность и дешифрует её. Помимо этого, сопоставляя нейронную активность одного человека с активностью тех, кто уже прошёл тест с просмотром фото, алгоритм может предсказать, посчитает ли человек определённые лица привлекательными.

😊 Зачем: это позволит лучше понять наш мозг и самих себя, а ещё впоследствии разработать более сложные системы.

👥 Кто: Хельсинкский университет, Финляндия, и Университет Копенгагена, Дания.

Задача про математику и гендерное равенство.

У нас уже была задачка про регулярные поезда и подруг на разных концах города. Теперь посмотрим, что изменится, если поменять мальчиков и девочек местами.

https://thecode.media/l1wedding-2

#задачка_Код