Стилизацию фотографий под картины мы уже прошли (https://telegram.me/denissexy/59), все что нужно для реализации – алгоритм, стиль который берем за основу и фото которое будем обрабатывать.

Теперь пришло время стилизовать аудио – Дмитрий Ульянов и Вадим Лебедев вчера выложили у себя в блоге исходный код под Torch, TensorFlow, Lasagne для стилизации аудио в различные стили. Мне сложно передать восторг, просто посмотрите короткий ролик где футурама стилизована под имперский марш, а Абрахам Линкольн читает Эминема (хоть это и не сам Линкольн).

Тут есть еще больше примеров и описание как это работает:
http://dmitryulyanov.github.io/audio-texture-synthesis-and-style-transfer/

А я, пожалуй, знаю чем займусь на выходные 😍😍😍😍😍

https://www.youtube.com/embed/HaFhfDzChUk

Не так давно на arxiv.org вышел документ о том как с помощью нейронных сетей (GAN) можно генерировать текстуры каких-либо объектов. Сам документ находится по ссылке: https://arxiv.org/abs/1611.08207
Применений для этой технологий много – было бы здорово получить такой "clone stamp" в фотошопе.

А на видео бесконечная Барселона, вид сверху 👨🏻💃🏻

(Пока явно есть что улучшать, исходный код недоступен)

Еще один пример работы нейронки выше – целый нейронный букет

Наверное многие уже видели, но я только сейчас залип https://earthengine.google.com/timelapse/ (открывать лучше не с телефона, не работает)

Это timelaps спутниковых снимков – вы указываете регион, а вам показывают как это регион менялся, ну, если у гугла есть снимки, само собой.

А еще у них клевый VR клиент (https://telegram.me/denissexy/69), Google Earth большие молодцы [x]

Если вы вдруг хотели бы вечеринки и песни здесь и сейчас, то вам нужно открыть эту ссылку:
http://bit.ly/2h1nWCW

Вы делаете фото, нейронка угадывает что это, text to speech поет об этом – в общем все, что мы так любим и не хуже Глюкозы.

Giorgio Cam это новый проект из серии A.I. Experiments (Помните где вы линии рисовали, а нейронка угадывала что это? Ну вот оно).

Исходный код тут:
http://bit.ly/2hQiFfF

Описание проекта в видео тут:
https://youtu.be/eKeI63VSpto

Это не про айти, но можно сказать про технологии. И про китайцев.
Это видео на 20 минут где китайцы под открытым небом огромным станком обрабатывают заготовку из раскаленного металла с помощью двух погрузчиков.

Обычно такие вещи называют –  Some crazy shit right here
http://bit.ly/2hLziMJ

👨🏻 Первый опрос на канале – поскольку я сюда скромно скидываю, что считаю интересным (по возможности не дублируя посты популярных техно-блоггеров) и ума не приложу, почему люди подписываются – но спасибо вам всем, я решил всех спросить – Как дела, вы как вообще?
На самом деле нет, окей, не как дела, на самом деле вопрос про то, что вы хотели бы видеть на канале – такого плана, понять в общем хочу вас – тапните в вариант, помогите, м?

Результаты:
1) Я хотел бы видеть новости о нейронных сетях, я человек нейронного плана, порадуйте меня алгоритмами ML: 41 ■■■
2) Я хотел бы видеть посты о технологиях в целом – не так важно, в какой области: 22 ■■
3) Мне, Денис, просто нравится вас читать, пишите о чем хотите: 18 ■
4) Я хотел бы попросить больше разных новостей из всех IT сфер, без фокуса: 5
5) Я – томат: 20 ■

Я не знаю 3D это или нет (мне кажется да), но это огромный боевой робот который скоро возьмет огромный меч и пойдет искать жалких людишек. В видео сказано, что это «Korea Future Technology», но кто верит этому вашему интернету. http://bit.ly/2h1WB3o

"У нас было 6000 доменов, 250267 разных урлов, 570000 ботов, российские паспорта, крутое имя "AFK13" и от 3 до 5 миллионов долларов в сутки". Так бы сказал кто-то из команды Ad Fraud Komanda 13 – если бы их кто-то спросил о том, что они делают.
Эти чуваки умудрились обмануть крупнейшую сеть видео-рекламы, обмануть их алгоритмы выставления цен и распределения рекламы между площадками – их боты "просматривали" в день около 300 миллионов видео-реклам, за каждую из которых они получали около 13$ за просмотр.

Деятельность AFK13 уже сейчас называют одним из самых крупных рекламных интернет-фродов.

В общем это увлекательное исследование от White Ops (Компания по интернет безопасности) на страницах Forbes, рекомендую:
http://bit.ly/2hDQMdj

И спасибо вам всем за участие в голосовании – теперь понятно, что нам всем тут нравится что-то в стиле: алгоритмы машинного обучения, томаты и технологии.

Томатов у меня нет, технологии вроде как есть, а про ML сегодня тихо ;)

Любопытный пост о разборе новых наушников Air Pods которые не так давно поступили в продажу – http://bit.ly/2hH80ql

Если коротко – наушники обладают нулевой ремонтопригодностью и залиты внутри клеем, что по моему мнению не большая проблема – так как невозможно ремонтировать, то, что потеряно 👨🏻.

Внутри наушников стоит четыре чипа, главный из которых Cypress CY8C4146FN – ради интереса загуглил его спецификацию – 48-MHz ARM Cortex-M0+ CPU и много еще всего. Если мерить по MHz, то в Pentium 1993 года было 60-MHz, а в лунном модуле 1966 года – 2-MHz.

То есть эти наушники уже сейчас могут – посадить лунный модуль на луну, причем достаточно даже одного. Конкретно эта версия не сможет заменить смартфон, но само направление интересно – будут ли компьютеры (окей, это уже компьютеры, будут ли мощные компьютеры) в ушах? Ну то есть, почему нет, нафига нам дисплей с рабочими аудио-ассистентами?

А еще я мог что-то напутать и сравнивать разные архитектуры это глупо, но все-же забавно 🙈

Кроме того, очень рекомендую сам канал «Мастриды» много хороших статей каждую неделю.

#свежий_я

Составил по просьбе TJournal подборку лучших зарубежных мастридов 2016 года (большинство текстов на английском, но с переводами): tjournal.ru/38989-itogi-2016-luchshie-inostrannie-teksti. За последний год я опубликовал на "Мастридах" ссылки на 300+ текстов, но в подборку попали 10 лучших. Поэтому обязательно прочитайте их все, если пропустили.

Мне кажется, через какое-то время мы не сможем отличать фейки: на гифке демонстрация GAN алгоритма на знаменитостях с помощью твиттер-бота http://bit.ly/2ie6Wei

То есть улыбки сделаны автоматически

Любопытное исследование от Telenor Group Research, MIT Media Lab, Flowminder Foundation и Стокгольмской школы экономики о том, как используя big data сотовой связи и социальных сетей, можно довольно точно определить социальное положение человека. Если коротко – то нейронная сеть позволяет довольно точно определить роль человека в обществе – безработный, клерк и тп, всего 18 ролей.

По информации учёных, это первое в мире исследование такого рода, когда безработных или профессию человека вычисляют на индивидуальном уровне с помощью глубинного обучения по логам сотовой сети. Раньше исследователи пытались предсказать только общий уровень безработицы по мобильным данным, но не профессии конкретных людей.

https://geektimes.ru/post/283938/

Новость мельком – полиция Дубая внедряет свое ПО по предотвращению преступлений основанное на машинном обучении. Некому алгоритму скармливают информацию по признакам совершенных преступлений, их частоту, гео-данные, ну и это, ждут.

Насколько это сработает – пока мало кто знает, но как минимум существует 3 системы в США которые используют уже годы: Predpol, HunchLab и Series Finder – но результат работы которых пока не очень ясен, так как сложно оценить насколько система реально влияет на ситуацию. В этом году так было с HunchLab, St Louis County Police ожидает падение уровня преступности за последние 12 месяцев – но что на это повлияло, они не уверены.

Но тем не менее – полиция Дубая утверждает, что такая система сильно поможет. Посмотрим через год, что уж.

http://newatlas.com/dubai-police-crime-prediction-software/47092/

В США отменили рейс из-за того, что кто-то расшарил wifi с названием Galaxy Note 7. Я как сознательный человек, сразу прописал себе новое имя для хотспота, мне кажется это очень смешным (или нет).

Если вам вдруг интересно, что "большой брат" знает о вашем IP и торрентах, то вот, у меня есть ссылка – там записано кто, что и с какого IP скачал. Крипота.

https://iknowwhatyoudownload.com/ru/peer/

Простите, но это мем.