Кто такой тимлид (он же Lead)
— А кем ты работаешь там в своем Яндексе?
— Мама, я тимлид
— Тимбилдинг?
— Тимлид
— А это как?
— А вот: https://thecode.media/teamlead/
#объяснялово_Код
— А кем ты работаешь там в своем Яндексе?
— Мама, я тимлид
— Тимбилдинг?
— Тимлид
— А это как?
— А вот: https://thecode.media/teamlead/
#объяснялово_Код
Расти большая и маленькая.
😒 Проблема: вот поле, на нём растёт кукуруза. Сколько её вырастет? Какая она будет? Да пёс его знает. Предсказывать тяжело, прогнозы строить затруднительно, агрономы чешут репу.
🌽 Изобрели: метод глубокого обучения, который предсказывает урожай на основе характеристик почвы и количества удобрений. Он же прогнозирует доходы и предлагает решения для их роста. Для эксперимента взяли среднезападные кукурузные поля в Америке.
😮 Как работает: алгоритм ИИ берёт данные о полях, хорошо взбалтывает и бесконечно сравнивает их с показателями за 2017 и 2018 годы по Америке и другим странам. Выводит средний прогноз, который помогает предсказать урожай.
👥 Кто: университет Иллинойса.
🤔 И что: в будущем поможет лучше прогнозировать урожай и других культур, точнее определять объём удобрений и скажет, что делать, если крокодил не ловится, не растёт кокос.
👉 Почитать: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169919308543?via%3Dihub
😒 Проблема: вот поле, на нём растёт кукуруза. Сколько её вырастет? Какая она будет? Да пёс его знает. Предсказывать тяжело, прогнозы строить затруднительно, агрономы чешут репу.
🌽 Изобрели: метод глубокого обучения, который предсказывает урожай на основе характеристик почвы и количества удобрений. Он же прогнозирует доходы и предлагает решения для их роста. Для эксперимента взяли среднезападные кукурузные поля в Америке.
😮 Как работает: алгоритм ИИ берёт данные о полях, хорошо взбалтывает и бесконечно сравнивает их с показателями за 2017 и 2018 годы по Америке и другим странам. Выводит средний прогноз, который помогает предсказать урожай.
👥 Кто: университет Иллинойса.
🤔 И что: в будущем поможет лучше прогнозировать урожай и других культур, точнее определять объём удобрений и скажет, что делать, если крокодил не ловится, не растёт кокос.
👉 Почитать: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169919308543?via%3Dihub
Наконец-то кто-то послушает ваши голосовые сообщения.
😌 Проблема: распознавание речи работает плохо.
😶 Решение: Фейсбук выберет группу пользователей, которые будут наговаривать короткие голосовые сообщения. Каждый сможет заработать до $5.
👌 И как: исследование проведут через Viewpoints — приложение Фейсбук, благодаря которому юзеры участвуют в исследованиях и получают вознаграждения. Нужно будет до одури говорить Hey Portal.
🤔 И что: это не повод отправлять в чат голосовые сообщения.
😌 Проблема: распознавание речи работает плохо.
😶 Решение: Фейсбук выберет группу пользователей, которые будут наговаривать короткие голосовые сообщения. Каждый сможет заработать до $5.
👌 И как: исследование проведут через Viewpoints — приложение Фейсбук, благодаря которому юзеры участвуют в исследованиях и получают вознаграждения. Нужно будет до одури говорить Hey Portal.
🤔 И что: это не повод отправлять в чат голосовые сообщения.
Скоро вайфай будет работать от солнечных лучиков и праны.
😢 Проблема: сегодня всё питается от электросети. И хотя все к этому привыкли, на самом деле это дорого и неудобно — попробуйте найти свободную розетку дома. Даже если вам кажется, что ваш домашний роутер очень энергоэффективен, то попробуйте отключить его от сети.
😎 Решение: придумали чип беспроводной передачи данных, который потребляет в 5000 раз меньше энергии, чем обычно. Микросхеме меньше рисового зёрнышка нужно всего 28 микроватт, и она может передавать данные со скоростью 2 Мбит в секунду. Этого достаточно для воспроизведения видео хорошего качества на расстоянии до 21 метра.
🤔 Как так: силой науки.
👨🔬 Кто придумал: Университет электротехники и вычислительной техники Калифорнийского университета в Сан-Диего.
😢 Проблема: сегодня всё питается от электросети. И хотя все к этому привыкли, на самом деле это дорого и неудобно — попробуйте найти свободную розетку дома. Даже если вам кажется, что ваш домашний роутер очень энергоэффективен, то попробуйте отключить его от сети.
😎 Решение: придумали чип беспроводной передачи данных, который потребляет в 5000 раз меньше энергии, чем обычно. Микросхеме меньше рисового зёрнышка нужно всего 28 микроватт, и она может передавать данные со скоростью 2 Мбит в секунду. Этого достаточно для воспроизведения видео хорошего качества на расстоянии до 21 метра.
🤔 Как так: силой науки.
👨🔬 Кто придумал: Университет электротехники и вычислительной техники Калифорнийского университета в Сан-Диего.
Ух ты. Движок для рендеринга неевклидовых пространств. Немного ломает мозг: https://www.youtube.com/watch?v=kEB11PQ9Eo8
YouTube
Non-Euclidean Worlds Engine
Here's a demo of a rendering engine I've been working on that allows for Non-Euclidean worlds.
Source Code and Executable:
https://github.com/HackerPoet/NonEuclidean
If you like the things I do and want to support the channel:
Merch: https://crowdmade.…
Source Code and Executable:
https://github.com/HackerPoet/NonEuclidean
If you like the things I do and want to support the channel:
Merch: https://crowdmade.…
Java и JavaScript: в чём разница?
Новая рубрика: нестыдные вопросы. Задавать вопрос не стыдно, а полезно. Пишите в комментариях, какие ещё вопросы нужно осветить:
https://thecode.media/java-js/
#вопрос_Код
Новая рубрика: нестыдные вопросы. Задавать вопрос не стыдно, а полезно. Пишите в комментариях, какие ещё вопросы нужно осветить:
https://thecode.media/java-js/
#вопрос_Код
Во всём виноваты «грязные» данные.
👉 Ситуация: существуют системы прогнозирования, которые используются в полиции. Система на базе нейроночек изучает исторические данные по преступности в городе и показывает потенциально криминогенные зоны в будущем. Вроде как предсказывает преступления на основе больших данных.
😢 Проблема: эти системы оказались очень неточными и даже вредными, потому что обучались на «грязных» данных. «Грязные» — это те, которые получены нечестным путём: например, полицейские были предвзяты, брали взятки, выбивали показания и всё такое.
🧐 Как узнали: изучили 13 полицейских органов США, за которыми числятся обвинения в коррупции, нарушениях и дискриминации. Во всех этих органах использовались системы прогнозирования на базе ИИ. В 9 из 13 случаев стало очевидно, что если данные «грязные», то и предсказания такие. Проблемы с коррупцией, жестокостью, предвзятостью и прочими полицейскими грехами — всё это воспроизводится в моделях ИИ, поэтому не имеет большой ценности для полиции. А то и вредит.
🤔 И что: ничего. Пока не придумали, что с этим делать. Другое исследование показывает, что ИИ более эффективно вычисляет потенциальных рецидивистов, так что ничего не понятно.
🧐 Кто выяснил: Институт искусственного интеллекта в Нью-Йоркском университете.
👉 Ситуация: существуют системы прогнозирования, которые используются в полиции. Система на базе нейроночек изучает исторические данные по преступности в городе и показывает потенциально криминогенные зоны в будущем. Вроде как предсказывает преступления на основе больших данных.
😢 Проблема: эти системы оказались очень неточными и даже вредными, потому что обучались на «грязных» данных. «Грязные» — это те, которые получены нечестным путём: например, полицейские были предвзяты, брали взятки, выбивали показания и всё такое.
🧐 Как узнали: изучили 13 полицейских органов США, за которыми числятся обвинения в коррупции, нарушениях и дискриминации. Во всех этих органах использовались системы прогнозирования на базе ИИ. В 9 из 13 случаев стало очевидно, что если данные «грязные», то и предсказания такие. Проблемы с коррупцией, жестокостью, предвзятостью и прочими полицейскими грехами — всё это воспроизводится в моделях ИИ, поэтому не имеет большой ценности для полиции. А то и вредит.
🤔 И что: ничего. Пока не придумали, что с этим делать. Другое исследование показывает, что ИИ более эффективно вычисляет потенциальных рецидивистов, так что ничего не понятно.
🧐 Кто выяснил: Институт искусственного интеллекта в Нью-Йоркском университете.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Робот-змея взбирается по ступенькам и не падает
Когда «Змейка» становится реальностью.
😮 Что: учёные пересмотрели кучу видео с живыми змеями. А потом построили робота, который легко преодолевает сложные препятствия без потери равновесия. Например ступеньки.
👥 Кто: студенты университета Джона Хопкинса, США.
👍 И зачем: в будущем технология поможет создать поисковых роботов-спасателей, которым не страшны препятствия.
Когда «Змейка» становится реальностью.
😮 Что: учёные пересмотрели кучу видео с живыми змеями. А потом построили робота, который легко преодолевает сложные препятствия без потери равновесия. Например ступеньки.
👥 Кто: студенты университета Джона Хопкинса, США.
👍 И зачем: в будущем технология поможет создать поисковых роботов-спасателей, которым не страшны препятствия.
Инстач всё равно сожрёт весь заряд.
😒 Проблема: в современных литийионных батареях используются аноды из графита, заряд кончается быстро. Это касается не только смартфонов, но и электрокаров.
😮 Изобрели: кремниевый анод, который способен удерживать в 10 раз больше электронов, чем аналоги из графита.
👥 Кто: Корейский институт науки и технологии.
😎 И что: новые батареи смогут заряжаться до 80% всего за пять минут. Говорят, массового производства осталось ждать недолго.
👉 Почитать: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.9b04395
😒 Проблема: в современных литийионных батареях используются аноды из графита, заряд кончается быстро. Это касается не только смартфонов, но и электрокаров.
😮 Изобрели: кремниевый анод, который способен удерживать в 10 раз больше электронов, чем аналоги из графита.
👥 Кто: Корейский институт науки и технологии.
😎 И что: новые батареи смогут заряжаться до 80% всего за пять минут. Говорят, массового производства осталось ждать недолго.
👉 Почитать: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.9b04395
О чём говорит ошибка «Uncaught SyntaxError: Unexpected token»?
Anonymous Quiz
7%
Korn выпустили новый альбом
74%
Синтаксическая ошибка в коде
4%
Нужно переустановить JavaScript
16%
Сервер перестал отвечать на запросы
Uncaught SyntaxError: Unexpected token — что это означает?
Оп, неожиданный токен!
https://thecode.media/uncaughtsyntaxerror-unexpected-token/
#баг_Код
Оп, неожиданный токен!
https://thecode.media/uncaughtsyntaxerror-unexpected-token/
#баг_Код
😢 Проблема: после срока в тюрьме часть людей возвращается к нормальной жизни, часть продолжает совершать преступления. Хорошо бы заранее знать, кто более склонен к рецидиву.
😎 Решение: ИИ, который опережает людей в прогнозировании повторных преступлений. Алгоритм оценки риска будущих преступлений COMPAS уже помогает судьям и советам по УДО решать, кого выпустить из тюрьмы, а кого оставить отбывать срок. Но его часто критикуют за расизм, потому что систему обучают на данных, нередко добытых с нарушениями. Мы об этом
недавно писали.
🧐 Как сравнивали: провели эксперимент. Собрали волонтёров и дали им прочитать краткие досье на 50 преступников. Задача — угадать, кто из осуждённых совершит новое преступление в течение двух лет. Так как данные старые и про всех всё известно, участникам сразу говорили результаты. Благодаря обратной связи точность была довольно высокой — не хуже, чем у алгоритма COMPAS.
Но в реальной жизни нельзя сразу узнать, угадал ты, кто станет рецидивистом, или нет. И в этой версии эксперимента COMPAS превзошёл людей. Провели тот же эксперимент, но теперь участникам не говорили, кто рецидивист, а кто нет. Эффективность людей снизилась, а алгоритма — нет.
👉 Нюанс: алгоритм основан на анализе статистических данных. Грубо говоря, если ты латинос из банды, то статистически ты скорее рецидивист, чем нет. Нейроночка это съедает и даёт статистически верный результат на новых латиносах из банд. Но получается, что если ты выпадаешь из статистики и не хочешь грабить корованы после тюрьмы, то этот алгоритм не оставляет тебе шансов.
👨🔬 Кто придумал: социолог Стэнфордского университета Шарад Гоэль и его команда.
😎 Решение: ИИ, который опережает людей в прогнозировании повторных преступлений. Алгоритм оценки риска будущих преступлений COMPAS уже помогает судьям и советам по УДО решать, кого выпустить из тюрьмы, а кого оставить отбывать срок. Но его часто критикуют за расизм, потому что систему обучают на данных, нередко добытых с нарушениями. Мы об этом
недавно писали.
🧐 Как сравнивали: провели эксперимент. Собрали волонтёров и дали им прочитать краткие досье на 50 преступников. Задача — угадать, кто из осуждённых совершит новое преступление в течение двух лет. Так как данные старые и про всех всё известно, участникам сразу говорили результаты. Благодаря обратной связи точность была довольно высокой — не хуже, чем у алгоритма COMPAS.
Но в реальной жизни нельзя сразу узнать, угадал ты, кто станет рецидивистом, или нет. И в этой версии эксперимента COMPAS превзошёл людей. Провели тот же эксперимент, но теперь участникам не говорили, кто рецидивист, а кто нет. Эффективность людей снизилась, а алгоритма — нет.
👉 Нюанс: алгоритм основан на анализе статистических данных. Грубо говоря, если ты латинос из банды, то статистически ты скорее рецидивист, чем нет. Нейроночка это съедает и даёт статистически верный результат на новых латиносах из банд. Но получается, что если ты выпадаешь из статистики и не хочешь грабить корованы после тюрьмы, то этот алгоритм не оставляет тебе шансов.
👨🔬 Кто придумал: социолог Стэнфордского университета Шарад Гоэль и его команда.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Французы сделали лазерный 3D-принтер, он печатает за секунды
Импланты, слуховые аппараты, органы и другие полезные штуки.
😢 Проблема: при обычной 3D-печати предмет печатают слоями. Это занимает много времени.
😎 Решение: новый метод работает по принципу томографа — изображение внутри объекта получают послойно с помощью лазеров.
🤔 Лазеры: берут светочувствительный жидкий полимер, помещают в принтер, светят на него лазерами под разными углами. Полимер затвердевает в нужных местах, получается объёмный контур объекта. Специально обученные алгоритмы решают, куда направить лучи света. Напечатанные предметы получаются высокого качества, правда, размером не более двух сантиметров. Но учёные планируют печатать объекты не менее 15 сантиметров.
👉 Применение: печать имплантов, органов, слуховых аппаратов, сосудов. Круто, что можно печатать штуки в стерильных контейнерах.
🧐 Кто молодец: инженеры Федеральной политехнической школы Лозанны.
Импланты, слуховые аппараты, органы и другие полезные штуки.
😢 Проблема: при обычной 3D-печати предмет печатают слоями. Это занимает много времени.
😎 Решение: новый метод работает по принципу томографа — изображение внутри объекта получают послойно с помощью лазеров.
🤔 Лазеры: берут светочувствительный жидкий полимер, помещают в принтер, светят на него лазерами под разными углами. Полимер затвердевает в нужных местах, получается объёмный контур объекта. Специально обученные алгоритмы решают, куда направить лучи света. Напечатанные предметы получаются высокого качества, правда, размером не более двух сантиметров. Но учёные планируют печатать объекты не менее 15 сантиметров.
👉 Применение: печать имплантов, органов, слуховых аппаратов, сосудов. Круто, что можно печатать штуки в стерильных контейнерах.
🧐 Кто молодец: инженеры Федеральной политехнической школы Лозанны.
Осторожно, много букв.
🧐 Это что такое: огромный материал из 11 статей про искусственный интеллект, сетевые угрозы и защиту от них. Как алгоритмы борются с вымогателями и дипфейками, смогут ли полностью заменить людей, сражаясь с угрозами, — на эти и другие вечные вопросы авторы пытаются ответить.
Алгоритмы и кибербезопасность стали обыденными в нашей жизни, даже если мы этого не замечаем. Мир становится более «умным» и зависимым от технологий, о которых мы мало что знаем. Технологии развиваются, как и угрозы. Угрозы развиваются, как и технологии.
Читать: https://venturebeat.com/vb-special-issue-ai-and-security/
🧐 Это что такое: огромный материал из 11 статей про искусственный интеллект, сетевые угрозы и защиту от них. Как алгоритмы борются с вымогателями и дипфейками, смогут ли полностью заменить людей, сражаясь с угрозами, — на эти и другие вечные вопросы авторы пытаются ответить.
Алгоритмы и кибербезопасность стали обыденными в нашей жизни, даже если мы этого не замечаем. Мир становится более «умным» и зависимым от технологий, о которых мы мало что знаем. Технологии развиваются, как и угрозы. Угрозы развиваются, как и технологии.
Читать: https://venturebeat.com/vb-special-issue-ai-and-security/
Эпидемия
Мы перевели для вас интересный эксперимент с симуляцией эпидемий. Отдельно ещё расскажем о технологиях, которые стоят за этим проектом:
https://thecode.media/epidemic/
#проект_Код
Мы перевели для вас интересный эксперимент с симуляцией эпидемий. Отдельно ещё расскажем о технологиях, которые стоят за этим проектом:
https://thecode.media/epidemic/
#проект_Код