Когда забыл где машину запарковал. Решение в китайском ТРЦ
Наверняка многие из вас сталкивались с тем что при выходе из ТРЦ, вы забывали где запарковали свою машину. Если парковка небольшая, то найти машину не составит труда. А что если парковка 4 уровневая и каждый уровень похож на мини лабиринт? Как раз для таких случаев в Шэньчжене, на юге Китая, поставили такой вот аппарат для поиска машины:
1. Вводим номер машины
2. Выбираем свою машину из списка
3. Запоминаем как пройти к ней
P.S.
Система показывает и другие машины, если комбинация цифр совпадает.
На каждые 3 машины смотрит 1 камера видеонаблюдения. Обычная, купольная.
Google Lens поможет вам найти, что вы видите
Обратил внимание, что люди часто пишут посты, на тему, что это за растение, птица, зверь, место
Не тратьте время! Просто используйте Google lens
Все очень просто вы можете использовать либо скачаное фото, либо непосредственно камеру от Google, либо Google объектив. Работает это так
Так же как и на моем видео, он найдет почти все , что вы пожелаете.
На примере постов на Пикабу.
Помогите опознать кактус
Бывают варианты посложнее
Помогите найти!
тогда подойдёт поиск по картинкам
По одной из первых ссылок понятно, что это в Германии
Можно углубиться, но я не буду
Также вы можете распознавать текст
И сразу перевести, правда это работает не очень
Поэтому его лучше просто скопировать в переводчик. Кстати считаю Яндекс переводчик лучше.
Для путешественников
Для школьников и студентов
Для любителей походов в кафе и рестораны
Думаю технология понятна. И также чтобы вы не думали, что это реклама Гугл. Можете пользоваться аналогичным сервисом от Microsoft
https://www.bing.com/visualsearch
Просто Гугл скорее всего уже у вас есть.
Нейросеть, застывшая в стекле
Нет, это не безделушка из серии «муха в янтаре». Группе учёных из университета Висконсина, Массачусетского технологического и Колумбийского университетов удалось реализовать искусственную нейронную сеть, распознающую цифры, в виде микроскопической стеклянной пластинки. Для работы ей не требуется ни электропитание, ни подключение к каким-либо другим устройствам — фактически это автономный аналоговый компьютер, который будет работать до тех пор, пока сохраняется его целостность.
Искусственные нейросети состоят из множества синтетических нейронов, которые активируются, если совокупная величина сигналов на их входах превышает некое пороговое значение. Нейроны соединены между собой связями, имеющими определённые весовые коэффициенты (т. е. вклад одних сигналов в срабатывание функции активации — больше, а других — меньше).
Чтобы создать аналогичную структуру в стекле, в него добавили инородные включения — частицы графена и пузырьки воздуха. Расположение и форма этих включений эквивалентны функциям активации и весовым коэффициентам связей. Так, графен — материал с нелинейными оптическими свойствами — начинает пропускать свет только после того, как его интенсивность достигает определённой величины, а до этого остаётся непрозрачным.
Нейросеть изначально была обучена на компьютере и лишь затем воплощена в стекле. Но учёные отмечают, что есть технологии, позволяющие реализовать обучение прямо на месте, за счёт использования оптических материалов с изменяемыми свойствами.
Для подачи на вход нейросети двухмерное изображение рукописной цифры размером 20 × 20 пикселей заменяют на одномерное (фактически колонки пикселей выстраивают в линию). Включения в стекле преобразуют фронт световой волны таким образом, что энергия концентрируется в одной из десяти областей, соответствующих цифрам.
Нейросеть, обученная на пяти тысячах изображений, корректно распознаёт цифры в 79 случаях из 100. Авторы статьи утверждают, что могли бы добиться лучшего результата, если бы не ограничения, связанные с процессом изготовления стекла.
Физический размер пластинки — 80λ на 20λ, где λ — длина волны света, используемой для представления информации. Теоретически на распространение волны может влиять каждый атом, хотя на практике вряд ли удастся использовать включения размером меньше 10 нм. Но даже при таком масштабе потенциальное количество весов превышает 10 миллиардов на квадратный миллиметр.
Учёные предполагают, что быстрые и миниатюрные нейросетевые вычислители, которым для работы достаточно света, могут быть использованы в «широком спектре информационных устройств». Учитывая, что исследование финансировалось DARPA, нельзя исключать и военное применение технологии.
P. S. Это экспериментальный пост. Я работаю научным консультантом в Политехническом музее, и в мои обязанности входит изучение научных новостей в своей области (компьютерные технологии). По итогам я выбираю наиболее любопытную новость и делаю короткий доклад на внутримузейном научном семинаре. Этот пост был создан на основе одного из таких докладов. Если затея вам понравится, я буду периодически публиковать интересные новости из мира IT (а может, и не только).
А что у нас там творится на рынке распознавания документов удостоверяющих личность (ДУЛ)?
В бытность молодым аспирантом в конце 90-х я реализовал простенький проект на ворованном FineReader (в провинции тогда других не было). Нужно было распознать и ввести в базу карточки студентов с фото. Классические примитивные ДУЛы. Начав с нуля проект я реализовал его за пару недель. Прошло 20 лет. Одному из моих клиентов потребовался комплекс сканер+ПО для распознавания паспортов РФ. Я, наивная душа лезу в Интернет, думаю, что уже наверное есть бесплатное ПО для таких простых задач. А фигушки. Мало того, теперь у нас распознавание ДУЛ - это SaaS. Чё там саасить? Обратился в одну фирму, они хотят 16000 евро в год за 100000 распознаваний. Щоб я так жив!
Обратился в FineReader. Типа старый друг и все такое. Они тоже почему то стали спрашивать про количество распознаваний в год. А когда узнали что всего 100 тысяч в год, сказали, что с такими нищебродами они не работают.
Народ, что случилось с рынком распознавания ДУЛов за последние 20 лет? Почему они хотят денежку за каждое распознавание (10 руб за одно распознавание). Нам что, скоро ждать SaaS за печать каждой страницы на принтере? Или за набор каждой страницы в текстовом редакторе. Что изменилось пока я тут отсутствовал?
I'm too sexy for мой лук
Алгоритмы фейсбука заблокировали рекламу семян лука за излишнюю сексуальность - система распознавания образов спутала луковицы то ли с сиськами, то ли с задницей.
Потестировали Google Lens
Или кратко о том, как мой кот Барсик оказался кабаном :/
Впервые воспользовалась сервисом и результат впечатлил.
Бонус в комментариях :3
В помощь тем, кто рискнёт поехать в Австралию
В Австралии изобрели «паучий Shazam» — приложение, которое помогает определить, насколько опасны пауки и змеи, оказавшиеся перед человеком.
Сейчас создатели просят сограждан загружать туда как можно больше фото, чтобы лучше обучить алгоритм распознавания.
