Если вы играете в баскетбол и хотите улучшить свой бросок, попробуйте iOS-приложение HomeCourt. С помощью компьютерного зрения и машинного обучения оно проанализирует ваши навыки и даст полезные советы по их совершенствованию.

Достаточно просто направить камеру смартфона на игровое поле: приложение найдёт игроков, корзину и трёхочковую линию. Программа поймёт, забросили ли вы мяч, а также определит скорость вашей реакции, угол наклона ноги во время броска и другие важные параметры.

Бесплатная версия приложения позволяет проанализировать до тысячи бросков за месяц: для большинства этого должно быть более чем достаточно. HomeCourt — отличный пример того, что искусственный интеллект может быть полезен не только в сферах вроде науки и технологий, но и в более простых, повседневных делах.

Скачать приложение: https://itunes.apple.com/app/apple-store/id1258520424?mt=8

Один канадец собрал рабочий компьютер из макарон. Его жена пошутила про ПК из пасты, и он решил воплотить эту шутку в реальность.

За основу он взял планшет Asus Transformer: достал из него батарею и материнскую плату, добавил портов с помощью USB-хаба, запечатал всё в корпус из пасты, склеил и покрасил под лазанью.

Но зачем?

Источник: Motherboard

У Сбербанка анонс: они сделали 3D-модель ведущей и научили её синтезировать речь. Теперь у них есть собственная виртуальная ведущая новостей, которой подаёшь на вход текст, на выходе получаешь скучный ролик якобы с новостями.

Это всё хорошо и прекрасно, но ЗАЧЕМ, СБЕРБАНК, ЗАЧЕМ? Новости и так смертельно скучно слушать. Зачем делать еще хуже, добавляя туда робота? Осталось сделать робота-зрителя новостей, и все будут счастливы.

Братва, не храните пароли

The Verge сообщает, что Facebook хранил миллионы паролей от Instagram в виде открытого текста. Ауч.

Почитайте, почему это плохо: https://thecode.media/hash-brown/

Шведский дизайнер Лав Хультен создал систему, которая пробудит в вас ностальгию по детству. Yesterday Vision — это, по сути, старинный телевизор, на котором можно запускать старые игры.

19-дюймовый экран имеет соотношение сторон 4:3 и создаёт помехи, как старый ЭЛТ-монитор. Внутри расположен компьютер Raspberry Pi с эмуляторами NES, Sega Mega Drive, PlayStation и других классических консолей. Можно поиграть и в современные игры либо подключить ноутбук по HDMI. Также есть возможность подсоединить до четырёх геймпадов по Bluetooth.

Yesterday Vision выглядит максимально круто, но и стоит немало: обойдётся такое счастье в 2 800 долларов.

Статья, которая выведет ваше понимание основ программирования на новый уровень (если вы новичок).

Что такое нестрогие типы и как с ними быть в JavaScript: https://thecode.media/js-types/

Исследователи из Facebook разработали ИИ под названием Vid2Play, который умеет превращать людей из видеороликов в управляемых персонажей. Нейронные сети анализируют действия человека и воссоздают его виртуальную копию, которой можно управлять с помощью клавиатуры или джойстика.

Одна нейронная сеть находит в видео действия — например, танцы или фехтование — и отделяет человека от фона. После этого другая нейронная сеть берёт человека вместе с тенями и предметами, которые он держит, и помещает его в другое окружение.

Система пока неидеальна: персонажи двигаются не совсем реалистично и будто скользят по полу, да и набор движений пока ограничен. Но когда ИИ доведут до ума, с помощью него можно будет перенести себя или своего кумира в какую-нибудь игру.

Математик и автор блога Possibly Wrong провёл эксперимент и нашёл две пачки Skittles с идентичным составом. Для этого ему пришлось вскрыть 468 упаковок.

В каждой пачке было по 36 конфет. Экспериментатор открывал по шесть пачек каждый день в течение почти трёх месяцев. Содержимое каждой он фотографировал и записывал. Всего математик перебрал 27 740 конфет.

Изначально он предположил, что в среднем нужно открыть 400–500 упаковок, что найти идентичные. Одинаковый состав оказался у 334 и 464 пачек. Так блогер доказал, насколько точно может предсказывать математика.

Учёные из MIT придумали систему симуляции частиц для роботов. Благодаря ей машины смогут хватать предметы из разных материалов так, чтобы они не разваливались на части.

Для демонстрации исследователи взяли деформируемую пену и придали ей форму суши. Двупалый робот RiceGrip обнаружил пену с помощью камеры и системы распознавания объектов. А новая система позволила ему взглянуть на «суши» как на динамический график деформируемых материалов.

Так у робота была возможность подстроиться под ситуацию, если бы что-то пошло не по плану и материал начал разваливаться. Пока система находится в зачаточном состоянии, но когда-нибудь благодаря ей роботы смогут спокойно взаимодействовать с любыми предметами. И тогда суши-повара будут не нужны.

Разработчик создал в Instagram аккаунт с красивыми местами Нью-Йорка и полностью автоматизировал его работу. На страницу подписалось уже больше 25 тысячи пользователей, и это число быстро растёт.

Парень написал программу, которая ищет в интернете картинки и видео, придумывает к ним подписи и добавляет хештеги. Она же отсеивает спам, подписывается на пользователей, ставит лайки и отслеживает входящие сообщения. Для всего этого разработчик использовал язык Python и знания в области искусственного интеллекта.

А ещё программа сама пишет ресторанам и предлагает рекламу в обмен на бесплатный обед. И рестораны соглашаются. А программисту даже ни разу не пришлось войти в аккаунт.

Легендарной карманной приставке Game Boy от Nintendo исполнилось 30 лет. С помощью программы GB Studio вы можете создать для консоли собственную игру — и вам даже не нужно уметь писать код.

Вы просто загружаете программу, выбираете объекты, добавляете к ним спрайты и указываете, как они должны себя вести. У вас вряд ли получится сделать что-то сложное, но создать простую приключенческую игру не составит никаких проблем.

Можно сохранить игру как ROM-файл и закачать её на Game Boy. Или конвертируйте своё творение в веб-приложение на HTML5 и загрузите его на Itch.io, чтобы поиграть со смартфона.

https://www.youtube.com/watch?v=9k3RPaziVcw

Физкульт-привет! Программируем собственный таймер для кроссфита, планочки и шавасаны.

Никаких встроенных покупок, троянов и трекеров: https://thecode.media/timer/

К 2020 году Tesla пообещала вывести на дороги миллион полностью беспилотных такси. В их основу ляжет фирменный модуль, который генеральный директор компании Илон Маск назвал «лучшим чипом в мире».

Tesla обучает свою нейронную сеть на основе обгонов, резких торможений и других случаев взаимодействия автомобилей. Самоуправляемые такси будут использовать не лидары, как многие другие автономные машины, а камеры. По словам Маска, это дешевле и эффективнее.

Автономные такси станут отличным вариантом для тех, у кого нет автомобиля: ездить на них будет дешевле, чем на Uber. А владельцы выпущенных Tesla смогут сделать их полностью беспилотными уже к концу этого года. Для этого достаточно будет установить новую прошивку.

Пользователь «Хабра» под ником slimper улучшил качество советского мультфильма «Тайна третьей планеты» с помощью машинного обучения. Теперь знакомый с детства мультик можно посмотреть в разрешении 720p.

Сначала автор разбил видео на кадры при помощи набора библиотек FFMPEG. А нейронные сети ESRGAN и Gigapixel AI сделали картинку чётче.

Этот же пользователь использовал ESRGAN, чтобы улучшить графику в ролевой игре Gothic. Теперь ждём, когда перечисленные инструменты возьмут на вооружение владельцы «Ёжика в тумане» и других старых мультфильмов.

Смотреть новую версию мультфильма: https://www.youtube.com/watch?v=CaC-6HNHqEM

Встречались с программистами-снобами?

Перешлите им эту статью: https://thecode.media/le-snob/

Студенты Лёвенского католического университета в Бельгии разработали картинку, благодаря которой искусственный интеллект перестаёт замечать человека на изображении. Достаточно распечатать её, повесить на шею, и для ИИ вы станете невидимкой.

Когда картинка попадает в поле зрения системы компьютерного зрения, она начинает видеть то, чего на самом деле нет. Правда, пока так можно обмануть только один алгоритм — YOLOv2.

Студенты уверены, что со временем смогут создать на основе технологии принт для футболки. Надев её, человек станет невидим для автоматических камер слежения. И тогда, может быть, мы сможем победить в войне за анонимность.

Эксперты предупредили, что у роутеров вот-вот закончится память для хранения таблиц маршрутизации, и из-за этого у многих возникнут серьёзные проблемы с подключением к Сети. Но интернет-провайдеры и сетевые инженеры уверены, что никакой проблемы нет.

В 2014 году памяти большинства роутеров хватало на 512 тысяч сетевых маршрутов. Тогда американская телекоммуникационная компания Verizon добавила 15 тысяч новых маршрутов и запустила цепочку событий, из-за которых соединение с Сетью по всему миру стало работать из рук вон плохо. Прошивку роутеров пришлось обновить, чтобы они могли хранить до 768 тысяч маршрутов.

И теперь эксперты думают, что объём памяти большинства маршрутизаторов подходит к концу. Но технический директор калифорнийского провайдера Sonic рассказал, что крупные поставщики интернет-услуг уже давно установили новое оборудование, у которого нет такого ограничения. Да, мелких провайдеров может ждать небольшая встряска, но глобальных проблем с подключением ждать не стоит.

Смотрите: этот имплантат превращает сигналы мозга в речь

Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали имплантат, который обрабатывает сигналы мозга и произносит слова за человека. Их технология работает на базе машинного обучения.

Нейронная сеть получает запись активности мозга и вычленяет из неё сигналы, которые управляют движениями языка, челюсти и гортани. Затем система синтезирует эти сигналы в полноценные слова.

Иногда система выдаёт искажённую и нечленораздельную речь, но в целом работает неплохо. Когда исследователи её доработают, люди, которые лишились возможности говорить, смогут снова её обрести.

https://youtu.be/kbX9FLJ6WKw

Стартап Synthesia предложил новый способ использовать технологию Deepfake, с помощью которой раньше только накладывали лица знаменитостей на порнозвёзд. По словам разработчиков, их продукт позволит компаниям значительно удешевить и ускорить производство видео с участием людей.

Пример работы технологии — ролик с Дэвидом Бэкхемом, в котором он рассказывает о малярии на девяти разных языках. На самом деле футболист говорит только на английском, а фразы на испанском, французском и других языках произносят другие люди. Просто стартап захватил лицо Бэкхема и с помощью нейронных сетей наложил на него мимику остальных актёров.

Таким образом любая компания сможет записать качественное видео в максимально короткие сроки. Для этого достаточно будет самостоятельно снять ролик с какой-нибудь речью или интервью, а специалисты перенесут её на профессиональную запись. И никаких вам долгих поездок в студию со всеми вытекающими.