Рубрика «Алгоритмы» - 52

в 16:42, , рубрики: amazon, amazon alexa, DeepMind, Facebook, Алгоритмы, звук, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети

В Театре на Таганке появится ИИ с голосом Владимира Высоцкого - 1

Московский театр на Таганке анонсировал проект, в котором при помощи искусственного интеллекта воссоздан голос Владимира Высоцкого. По информации ТАСС, воссозданный голос посетители театра могли услышать уже на этой неделе в рамках творческой лаборатории «Метаморфозы Таганки», однако полноценный запуск проекта состоится летом.

«Мы планируем презентовать помещение, куда любой человек смог бы прийти и пообщаться с Высоцким. Мы планируем это сделать к 25 июля, когда будет 40 лет со дня смерти Высоцкого», — рассказала директор театра Ирина Апексимова.
Читать полностью »

в 15:01, , рубрики: CUDA, opencl, Wolfram, wolfram language, wolfram mathematica, абсолютная точность, Алгоритмы, ассоциативные массивы, Блог компании Wolfram Research, векторизация, вычисления, дебаг, компиляция, компиляция в c, машинная точность, мемоизация, оптимизация кода, отладка, плавающая запятая, правила замены, Программирование, распараллеливание, символьные вычисления, списки, точность, ускорение кода, функциональное программирование, хеш-таблицы, хэширование, шаблоны

Скачать файл с кодом и данные можно в оригинале поста в моем блоге

Картинка к вебинару и посту взята не просто так: в определенном смысле символьное ядро Wolfram Language можно сравнить с Таносом — если бы его мощь была бы направлена в правильное русло, он мог бы стать самым мощным и полезным «добряком». Так же и с символьным ядром Wolfram — его чудовищную мощь нужно правильно использовать, а если это делать не так, оно может стать настоящим «злом», замедляющим все очень сильно. Начинающие разработчики не знают многих важнейших парадигм, идей и принципов языка Wolfram Language, пишут код, который на самом деле дико неэффективен и после этого разочаровываются, хотя тут нет вины Wolfram Language. Эту ситуацию призвана исправить эта статья.

Мне довелось работать с Wolfram Language начиная с (уже довольно далекого) 2005 года (тогда еще была версия Mathematica 5.2, сейчас уже 12-я). За эти почти 15 лет произошло очень много: добавились тысячи новых встроенных функций и областей, в которых они работают (машинное обучение, точная геометрия, работа с аудио, работа в вебе, облачные возможности, глубокая поддержка единиц измерения, интеграция с базами данных Wolfram|Alpha, географические вычисления, поддержка работы с CUDA, Python, распараллеливание операций и многое многое другое), появились новые сервисы — облако Wolfram Cloud, широко известная система вычислительных значeний Wolfram|Alpha, репозиторий функций, репозиторий нейросетей и пр.
Читать полностью »

в 12:55, , рубрики: ClearType, freetype2, Haarmony LCD, Алгоритмы, Носимая электроника, Работа с векторной графикой

Субпиксельный рендеринг (вики)— способ увеличить видимое разрешение LCD или OLED дисплея путем рендеринга пикселей с учетом свойств экрана. Используется тот факт, что каждый пиксель экрана фактически состоит из отдельных красных, зеленых и синих субпикселей.

В посте я хочу рассказать о методе Haarmony LCD, который применяется в последних версиях freetype, и как его адаптировать для произвольных векторных изображений и конфигураций субпикселей.

Субпиксельный рендеринг произвольных векторных изображений (Haarmony LCD) - 1

Как выглядят исходные изображения

Субпиксельный рендеринг произвольных векторных изображений (Haarmony LCD) - 2

Фотографией, сложно передать преимущества. Для сравнения можете посмотреть на следующую картинку. Если одна из конфигураций пикселей такая же, как у вашего монитора, разница должна быть существенной.

Субпиксельный рендеринг произвольных векторных изображений (Haarmony LCD) - 3

Читать полностью »

в 6:45, , рубрики: ECC, ECDH, ecdsa, openssl, rsa, TLS, Алгоритмы, Блог компании Qrator Labs, информационная безопасность, криптография, математика

image

Пара предупреждений читателю:

Для того, чтобы (насколько это возможно) упростить процесс объяснения и сжать объем публикации, стоит сразу же сделать ключевую оговорку — все, что мы пишем, касаемо практической стороны рассматриваемой проблематики, корректно для протокола TLS версии 1.3. Это значит, что хотя ваш ECDSA сертификат и будет, при желании, работать с TLS 1.2, описание процесса хендшейка, наборов шифров и бенчмарков сделано на основании последней версии протокола TLS — 1.3. Как вы понимаете, это не относится к математическому описанию алгоритмов, лежащих в фундаменте современных криптографических систем.

Данный материал был написан не математиком и даже не инженером — хотя они и помогали проложить дорожку сквозь математические дебри. Огромная благодарность сотрудникам Qrator Labs.

(Elliptic Curve) Diffie-Hellman (Ephemeral)

Наследие Диффи — Хеллмана в XXI веке

Естественным образом, данная тема начинается не с Уитфилда Диффи и не с Мартина Хеллмана. Алан Тьюринг и Клод Шеннон сделали огромный вклад в теорию алгоритмов и теорию информации, равно как и в область криптоанализа. Диффи и Хеллман, в свою очередь, официально признаются авторами идеи криптографии с публичным ключом (также называемой асимметричной) — хотя теперь известно, что в Великобритании были также достигнуты серьезные результаты в этой области. Однако они оставались засекреченными длительное время — что делает двух джентльменов, упомянутых в подзаголовке, первопроходцами.

В чем именно?
Читать полностью »

в 12:15, , рубрики: deepcom, microsoft, Алгоритмы, информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное обучение

ИИ-систему DeepCom от Microsoft раскритиковали за возможность использования в распространении дезинформации - 1

Исследователи из Принстонского университета и Google Brain Research раскритиковали алгоритм, который разработан Microsoft Research Asia и Бэйханским университетом в Китае. Алгоритм обучен генерировать комментарии к новостям. Как считают некоторые эксперты, технология опасна тем, что её можно использовать в ходе кампаний по дезинформации.

«В статье пекинских исследователей представлена ​​новая техника машинного обучения, основными применениями которой, по-видимому, являются троллинг и дезинформация», — написал в своем посте в твиттере Арвин Нараянан, специалист по вычислительной технике из Центра политики в области информационных технологий Принстонского университета.
Читать полностью »

в 9:13, , рубрики: c++, simd, Алгоритмы, кэш процессора, матричное умножение, машинное обучение, обработка изображений, сверточный слой

Введение

Данная статья является продолжением серии статей описывающей алгоритмы лежащие в основе
Synet — фреймворка для запуска предварительно обученных нейронных сетей на CPU.

Если смотреть на распределение процессорного времени, которое тратится на прямое распространение сигнала в нейронных сетях, то окажется что зачастую более 90% всего времени тратится в сверточных слоях. Поэтому если мы хотим получить быстрый алгоритм для нейронной сети – нам нужен, прежде всего, быстрый алгоритм для сверточного слоя. В настоящей статье я хочу описать методы оптимизации прямого распространения сигнала в сверточном слое. Причем начать хочется с наиболее широко распространенных методов, основанных на матричном умножении. Изложение я буду стараться вести в максимально доступной форме, чтобы статья была интересна не только специалистам (они и так про это все знают), но и более широкому кругу читателей. Я не претендую на полноту обзора, так что любые замечания и дополнения только приветствуются.
Читать полностью »

в 9:09, , рубрики: fuzzy search, textradar, Алгоритмы, нечеткий поиск, нечеткое сравнение строк

Алгоритм нечеткого поиска TextRadar — основные подходы

В отличие от нечеткого сравнения строк, когда обе сравниваемых строки равнозначны, в задаче нечеткого поиска выделяются строка поиска и строка данных, а определить необходимо не степень похожести двух строк, а степень присутствия строки поиска в строке данных.

Постановка задачи

Даны строка данных и строка поиска как произвольные наборы символов, состоящих из слов – групп символов, разделенных пробелами.

Требуется найти в строке данных наиболее близкий к строке поиска по составу и взаимному расположения символов набор фрагментов.

Для оценки качества результата поиска вычислить коэффициент, значение которого должно лежать в диапазоне от 0 до 1, где 0 должен соответствовать полному отсутствию символов строки поиска в строке данных, а 1 – наличию строки поиска в строке данных в неискаженном виде.

Поиск должен осуществляться путем посимвольного анализа исходных строк, с учетом взаимного расположения символов и слов в строках, но без учета синтаксиса и морфологии языка.

Описание алгоритма

Поиск осуществляется в несколько этапов.

Построение матрицы совпадений

Матрица совпадений (M) представляет собой двумерную матрицу, количество столбцов которой соответствует длине строки данных, а количество строк – длине строки поиска. Элементы матрицы совпадений принимают значения 0 или 1 в зависимости от того, совпадают или нет соответствующие символы строк за исключением пробелов (разделителей слов).
Матрица совпадений для строки данных «ABCD EF» и строки поиска «ABC» имеет вид:

image
Читать полностью »

в 4:30, , рубрики: 2048, edisonsoftware, javascript, Алгоритмы, альфа-бета-отсечения, Блог компании Edison, логические игры, минимакс, Тестирование игр

ИИ и 2048. Часть 2: Минимакс + альфа-бета отсечение - 1

Метод Монте-Карло мы разобрали, сегодня посмотрим, как компьютерный разум играет в 2048, используя старый добрый минимакс с альфа-бета отсечением.Читать полностью »

в 9:04, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», книга, Профессиональная литература

image Привет, Хаброжители! Цель этой книги — познакомить с квантовыми вычислениями всех, кто знаком с курсом математики средней школы и готов немного потрудиться. В этой книге мы будем знакомиться с кубитами, запутанностью (квантовых состояний), квантовой телепортацией и квантовыми алгоритмами, а также с другими темами, имеющими отношение к квантовым компьютерам. Задача состоит не в том, чтобы дать смутное представление об этих понятиях, а в том, чтобы сделать их кристально ясными.

Квантовые вычисления часто упоминаются в новостях: Китай телепортировал кубит с Земли на спутник; алгоритм Шора поставил под угрозу ныне используемые методы шифрования; квантовое распределение ключей снова сделает шифрование надежным средством защиты; алгоритм Гровера увеличит скорость поиска данных. Но что все это означает в действительности? Как все это работает? Об этом Крис Бернхард и собирается рассказать.
Читать полностью »

в 3:46, , рубрики: packrat parsers, peg, pgen, python, алгоритм, Алгоритмы, Программирование

В этой статье я не буду рассказывать о новых фичах генератора парсера — я достаточно описал его в предыдущих частях. Вместо этого хочу рассказать что я делал на Core Developer Sprint на прошлой неделе, прежде чем всё сотрётся из моей памяти. Хотя большая часть материала так или иначе всё равно касается PEG. Так что мне придётся показать некоторый код, который задаёт направление в реализации PEG-парсера для Python 3.9.

Содержание серии статей о PEG-парсере в Python

Каждый год в течение последних четырёх лет группа разработчиков ядра Python собирается на недельный спринт в экзотическом месте. Эти спринты спонсируются принимающей стороной и PSF. Первые два года мы были у Facebook в Mountain View, в прошлом году была очередь Microsoft в Bellevue, а на этот спринт выбрали офис Bloomberg в Лондоне. (Должен сказать, что он выглядит довольно круто.) Слава core-разработчику Pablo Galindo Salgado за организацию!

Читать полностью »

1...1020...515253...6070...315
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js