Любопытный факт, "Responsive Design" понемногу исчезает как отдельная концепция, так как он перешел в категорию стандарта веб разработки – в 2011 году о нем писали все ui/ux блоги, в 2017 уже никто про это не хвастает.

На картинке скриншот популярности фразы в поиске гугла.

Как вы себе представляли битву магов? Вспышки света, огненные шары, Авада Кедавра, вот это все? Или как в той серии South Park?
На самом деле маги воюют с помощью юристов и не против других магов, а против магического пиратства – торрент трекера где находятся обучающие видео различным фокусам.
По ссылке интересная статья про «Art of Misdirection» – один из самых закрытых торрент трекеров мира, там всего 600 человек, доступ строго по инвайтам и на основе голосования за нового участника. На «Art of Misdirection» выкладывают пиратские материалы объясняющие как работает тот или иной фокус. Причем речь идет не о монетке из уха, речь идет о распиливании людей, левитации Коперфильда, освобождении от цепей в аквариуме и тп.
В общем если коротко – магическая индустрия также страдает от пиратства как и любая другая, лишая магов денег.

Я не знаю хорошо это или плохо, но нахожу очень смешным борьбу магов в интернете друг с другом. Они же маги, пусть отключат 53 порт по всему миру!

Вот статья на английском:
http://www.businessinsider.com/inside-art-of-misdirection-ultra-exclusive-private-torrent-tracker-magical-pirates-invites-2016-11

Вот скриншот, так сказать пруф того что он есть

https://youtu.be/ePUlJMtclcY

Я уже как-то писал про то, как нейронные сети генерируют образы на основе тех датасетов на которых их обучили (http://bit.ly/2gXERV7). Генерация таких изображений, да еще и в высоком разрешении, и без артефактов – одна из сложнейших задач которую пытаются решить ученые – и каждый шаг в этой области мне кажется будет даваться очень тяжело.

Но уже сейчас мы можем вырезать «часть» картинки, и просить нейронную сеть дорисовать ее, это делает Adobe research, я об этом напишу как-нибудь позже.

В видео к посту 10 классов изображений сгенерированных на основе 10 разных датасетов, каждый класс обучен на 1000 изображений одного типа. На выходе ученым удалось получить изображения 227x227 которые они и собрали в такое видео.

Если вам интересны детали того, как это работает, то вот ссылка на документ:
http://www.evolvingai.org/files/nguyen2016ppgn_v1.pdf

Шоппинг нормального человека, это когда ты входишь, берешь что хочешь и выходишь. И вместо охраны и полиции, ты получаешь чек о успешном списании средств.

В общем Amazon go, о котором вы скорее всего слышали, именно так и работает – там используются технологии как в автономном вождении: множество сенсоров в магазине строят 3d карту павильона, а алгоритмы компьютерного обучения позволяет понять где сейчас находится товар.

Сейчас магазин работает в бете и для сотрудников Амазона, а в 2017 году его откроют уже для всех.

А вообще я где-то видел продуктовый, где на каждом товаре дешевая радио-метка и все что нужно сделать, это проехать мимо сканера и сразу оплатить в терминале, ума не приложу где, если вы что-то такое знаете, напишите пожалуйста мне 🤓

Видео:
https://m.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxc

https://youtu.be/qX8AIRsFmTA

Наткнулся на любопытный документ на arxiv.org для game-dev и VR индустрии.
Вы даете нейронной сети фотографию лица человека в низком качестве, потом немного нейронной магии и на выходе вы получаете файл с 3D моделью лица, с текстурой кожи в высоком разрешении.

Немного нейронной магии – это подготовленный заранее датасет, который содержит тысячи лиц с помощью которого и дорисовывают текстуру высокого разрешения, и самое главное 3d маску лица. Дальше уже магия заканчивается, так как рендер картинки происходит в обычном 3d пакете типа Cinema 4d.

В общем – в этом видео, на 1:28 3d-лицо Мухаммеда Али сделанное по мелкой фотографии.

Ссылка на документ: https://arxiv.org/abs/1612.00523
Исходный код пока недоступен.

Если вам вдруг интересно, что сейчас алгоритмы машинного зрения могут понять о фотографии, то примерно это могут ⬆️

https://youtu.be/NE_brdljjFA

Вот вас тут 234 достойных людей – и вот перед всеми вами я должен пообещать себе, что преодолею свою лень и тоже построю дома себе умное зеркало как на видео, и подключу к нему Alexa или Google Home. И я обязательно выведу туда связку команд – "– Алекса, а что на ужин?", "– Господи, жену спроси, я же робот, отстань".

Потому, что тут есть инструкция и каждый может сделать такое зеркало домой:
https://chrisuehlinger.com/blog/2016/08/20/voice-controlled-smart-mirror/

Ну, если победит лень.

Утром разбирал Google Analytics и наткнулся там на трафик с motherboard.vice.com – в итоге оказалось, что это спам, да еще и не от Vice – а месть. В общем забавно, но можно и забить, и не читать если вы не пользуетесь Google Analytics.

http://shir-man.com/trafik-s-motherboard-vice-com-ili-spam-iz-rf-za-trampa-2/

Если с вами вдруг так случалось, что вы открыли сайт на 10 минут и потратили на него случайно 5 часов жизни, и все это вместо работы, и вы в целом морально сильный человек, но вам нужна помощь, хотя бы изредка, то у меня для вас ссылка:
http://www.takeafive.com/

Работает без плагинов, сразу из браузера – вводите адрес сайта и выбираете кол-во минут которое можете себе позволить потупить. Ну или используйте IE – там функция автозакрытия вкладок с 6 версии (шучу, шучу).

https://www.youtube.com/watch?v=xvIk39rkkiU

Помните  стильного робота на воздушных шарах (https://telegram.me/denissexy/64)? Ну так вот у него теперь есть прыгающий друг – робот Salto (Saltatorial Locomotion On Terrain Obstacles).

Salto весит около 100 грамм, может прыгать на метр, а самое главное он способен отталкиваться от поверхностей со скоростью 1.75 метров в секунду, причем находясь уже в воздухе.

Так и вижу, включаешь дома свет когда с работы пришел, а они давай скакать по всей квартире, прятаться 🤓

Ну и раз мы о роботах – Boston Dynamics демонстрирует своего робота на NIPS 2016. Посмотрите видео, разве мы уже не в будущем?

🤖💖🐕

https://t.co/WpuXPITI65

https://youtu.be/yJCjVvIY4dU

Нейронные сети неплохо справляются с задачей определения визуальных образов в видео и фото, и давно пора обратить внимание на звук как на дополнительный источник для классификации того, что происходит в видео – что и делает нейронная сеть: SoundNet.

Из видео понятно как она работает, можно даже себя проверить, и попробовать угадать сцену до того как уберется размытие. По моему мнению комбинация визуального и аудио анализа – это прекрасный способ повысить точность определения объектов.

Сеть натренированна на 2 000 000 видео, и вы даже можете скачать исходный код SoundNet, включая модель, по этой ссылке: https://github.com/cvondrick/soundnet

Если вы хотели бы сделать своего робота, который отвечал бы вам на вопросы гифками, звуком и двигался, то вам просто необходима эта ссылка: http://imgur.com/a/ue4Ax (по ссылке код и инструкция)

https://developers.googleblog.com/2016/12/start-building-actions-on-google.html

Сегодня большой день для всей Google Now платформы, теперь каждый разработчик может делать свои приложения для голосового помощника, а назвали они все это Google Actions. Примерно об этом я писал в своей статье выше (https://telegram.me/denissexy/56), это очень здорово с точки зрения расширений функций платформы, наверное вместо Alexa, я таки возьму Google Home.
Окей, home просто дешевле.

Искусство с помощью технологий получает новые инструменты самореализации – вот к примеру как выглядит «бесконечный холст» созданный художником Горо Фуджиту с помощью приложения для VR Шлема. Рисовалось все это с помощью контроллеров «Oculus Touch VR»

Я в восторге 🐿

https://vimeo.com/194697431
💖💝💖💝💖💝💖💝

«Нейронное караоке» – вот как nvidia называет свой проект, который вы скорее всего видели. Насколько я понимаю, там используется несколько нейронок – одна для визуального распознания образов (image recognition), вторая для генерации текстов (story telling) и третья уже для генерации простенькой музыки. А музыку поет уже какой-то простенький вокодер – а еще на канале автора есть другие примеры.

В общем, как по мне – не хуже группы «Серебро» получилось, да еще и на рождественскую тематику 🤖💖🎄

https://vimeo.com/192711856

Хорошие новости для людей которые продюсируют поп-группы и которых очевидно нет на этом канале.

Встречайте - ALYSIA, система автоматического синтеза музыки, на основе уже написанного текста.

Как утверждают авторы – это вообще большая проблема, написать под уже написанный текст музыку, поэтому их алгоритм натренированный на попсе, может сильно упростить процесс создания простеньких композиций.

От себя скажу – что ждал этой фигни всю жизнь, так как лучшая шутка – это джингл (на самом деле нет).

По ссылке три примера, не пугайтесь вокала, его синтезировал человек (так себе синтезировал), но музыка получилась не хуже другой попсы точно:
http://www.cs.sjsu.edu/~ackerman/ALYSIA_songs.html

Документ на arxiv.org:
https://arxiv.org/pdf/1612.01058v1.pdf

Исходный код недоступен.

Генерацией объектов нейронной сетью уже полгода как никого не удивишь (Прошлый пост на эту тему http://bit.ly/2gXERV7, осторжно фейсбук) – потому что выглядит результат генерации – так себе. На arxiv.org документ, о StackGAN, о том как генерировать фотореалистичные объекты из текста – то есть вы задаете текстовое описание в стиле "У птицы желтая шея и живот, серая спина и черные крылья" и в результате вы получаете фотореалистичное изображение этой птицы.

Работает это в связке из нескольких нейронных сетей, как я понял – одна генерирует объект (как по ссылке выше), другая же, находит ближайшую по виду фотографию птицы (вам все еще нужен датасет с птицами) и пытается ее применить к уже сгенерированной картинке.

Результаты как по мне – очень впечатляющие, ниже – пара примеров.

С нетерпением жду, когда появится нейронка который ты Гарри Поттера скормил, а она тебе всех героев сама нарисует и основные сцены. Да что уж, пусть кино генерирует.

Ссылка на документ – https://arxiv.org/pdf/1612.03242v1.pdf
Исходный код недоступен.

P.S. А еще теперь можно генерировать фотореалистичное порно, нужно подключить эту фигню https://open_nsfw.gitlab.io/

P.P.S. Хочу сказать всем Спасибо, кто подписался на мой канал, а также каналу @CatalogChannels, который включил меня в свою подборку интересных каналов. Сап!