• Рубрика «Читаем статьи за вас». Октябрь — Ноябрь 2017


      Привет, Хабр! По традиции, представляем вашему вниманию дюжину рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!


      Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.


      Статьи на сегодня:

      Читать дальше →
      • +56
      • 6,5k
      • 3
    • Биороботы нашего времени — избавляемся от рутины вместе с Telegram. Реальный кейс без фантазий

        В интернетах не прекращается хайп вокруг чат-ботов (в частности, Telegram) благодаря шуму в СМИ, неоспоримых достоинствах платформы, политике продвижения, средствам разработки и т.д.

        Смотришь новости: ну жизни нет без чат-ботов!
        Да если их не будет, поезда с рельс сойдут, упадут самолеты, погибнут люди от тоски, когда не смогут найти картинки с котиками.

        Но давайте положим руку на сердце: когда последний раз вы что-то заказывали в интернет-магазине через чат-бот?

        Кто все эти люди, которые заказывают разработку ботов для своих магазинов?


        Типичный чат-бот магазина Vasya Limited:
        >> автоматизирует поток водопад заявок из 5 человек в день,
        >> сливает 4 из 5 заявок, кровью добытых через Яндекс-Директ,
        >> если повезет, человек найдет номер телефона и позвонит,
        >> но, вероятней всего, «Эээ, куда жать?», а потом закроет и уйдет гуглить дальше.

        Чем занят владелец, когда продажи «автоматизированы»:
        >> вносит заказы в excel-таблицу
        >> заполняет почтовые бланки на посылках
        >> стоит в очереди на почте с кучей посылок (каждый день!)
        >> вносит трек номера в excel-таблицу, затем рассылает клиентам

        Может, хватит на ровном месте встраивать «технологии» туда, где действительно нужен человек, в то время как люди загружены рутиной для роботов?
        Читать дальше →
      • Текстовые капчи легко распознаются нейронными сетями глубокого обучения



        Нейронные сети глубокого обучения достигли больших успехов в распознавании образов. В тоже время текстовые капчи до сих пор используются в некоторых известных сервисах бесплатной электронной почты. Интересно смогут ли нейронные сети глубоко обучения справится с задачей распознавания текстовой капчи? Если да то как?
        Читать дальше →
      • Использование SVG в качестве Placeholder’a

        • Перевод
        image

        Генерация SVG из изображений может использоваться для Placeholder’ов.

        Я занимаюсь оптимизацией изображений и картинок для их быстрой загрузки. Одна из самых интересных областей исследования это Placeholder’ы: что показывать, когда изображение еще не загружено.

        В последние дни я сталкивался с некоторыми методами загрузки, которые используют SVG, и я хотел бы описать их в этом посте.

        В этом посте мы рассмотрим следующие темы:

        • Обзор различных типов Placeholder’ов
        • Placeholder на основе SVG (контуры, фигуры и силуэты)
        • Автоматизация процесса.

        Читать дальше →
      • Pediatric Bone Age Challenge. Deep Learning и много, много костей

          Cоревнование по определению костного возраста. Заметки участника


          6-го октября на радары Володи Игловикова попал очень интересный конкурс, организованный американскими рентгенологами из The Radiological Society of North America (RSNA) и Radiology Informatics Committee (RIC), и он бросил клич в сообществе ODS.ai



          Целью конкурса было создание автоматической системы для определения костного возраста по рентгеновским снимкам руки. Костный возраст используется в педиатрии для комплексной оценки физического развития детей, и его отклонение от хронологического помогает выявить нарушения в работе различных систем организма. Когда дело касается медицинских проектов, меня уговаривать не надо, но это соревнование стартовало в августе и вступать в него за 8 дней до окончания выглядело авантюрой. Чтобы хотя бы начать препроцессинг снимков, требовались маски рук, и Володя сделал их за несколько дней, отличного качества, и поделился с остальными. Как он так быстро справился с этой тяжёлой задачей, включавшей ручную разметку – загадка, и об этом он, возможно, напишет сам. С масками затея уже не выглядела безнадёжной, я решился участвовать и в конечном счёте успел реализовать почти все планы.

          Задача


          Костный возраст (bone age) — это условный возраст, которому соответствует уровень развития костей детей и подростков. Формирование скелета происходит в несколько стадий. Это используется в педиатрии для сравнения костного возраста с хронологическим, что позволяет вовремя заметить нарушения в работе эндокринной системы и системы обмена веществ.

          Для определения костного возраста в основном используются две методики — GP Грейлиха и Пайла (Greulich and Pyle) и TW2 Таннера, Уайтхауза и Хили (Tanner, Whitehouse, Healy), разработанные во второй половине XX века. Обе методики основаны на рентгенограмме кисти и лучезапястного сустава. Благодаря большому количеству участков растущей ткани в костях и ядер окостенения,
          Читать дальше →
          • +57
          • 7,4k
          • 2
        • Глубокое обучение с R и Keras на примере Carvana Image Masking Challenge



            Привет, Хабр!

            Пользователи R долгое время были лишены возможности приобщиться к deep learning-у, оставаясь в рамках одного языка программирования. С выходом MXNet ситуация стала меняться, но своеобразная документация и частые изменения, ломающие обратную совместимость, все еще ограничивают популярность данной библиотеки.

            Гораздо привлекательнее выглядит использование R-интерфейсов к TensorFlow и Keras с бекендами на выбор (TensorFlow, Theano, CNTK), подробной документацией и множеством примеров. В этом сообщении будет разобрано решение задачи сегментации изображений на примере соревнования Carvana Image Masking Challenge (победители), в котором требуется научиться отделять автомобили, сфотографированные с 16 разных ракурсов, от фона. "Нейросетевая" часть полностью реализована на Keras, за обработку изображений отвечает magick (интерфейс к ImageMagick), параллельная обработка обеспечивается parallel+doParallel+foreach (Windows) или parallel+doMC+foreach (Linux).

            Читать дальше →
          • AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

            Подробнее
            Реклама
          • Взлом Bitcoin по телевизору: обфускуй, не обфускуй, все равно получим QR

            • Перевод

            История про то, как секретный ключ для Bitcoin’a в виде QR-кода восстановили из размазанной картинки


            image

            Мы могли бы просто назвать этот пост «Насколько хорош QR-код и как мы его восстановили практически из ничего». Но гораздо интереснее, когда QR-код является ключом к кошельку на сумму $1000 в битках.
            Читать дальше →
          • Качественное уменьшение изображений за константное время

              Хочу поделиться очень простым и эффективным методом ресайза изображении, который работает за константное время относительно размера исходного изображения и дает неожиданно качественный результат. Метод применим для любых языков и приложений.


              Для начала давайте порассуждаем логически. Если вы делаете ресайз изображения, наверное вы хотите чтобы результат хотя бы отдаленно напоминал оригинал. Для этого нужно учесть как можно больше информации из исходного изображения. Вы слышали о методе «ближайшего соседа»? В этом методе для каждой точки конечного изображения просто берется какая-то одна точка из исходного изображения в неизменном виде.



              Уменьшение изображения 4928×3280 до 256×170 ближайшим соседом.


              Рекомендую смотреть примеры из статьи в браузере в масштабе 100% и без ретины. То есть по максимуму исключить ресайз при просмотре.

              Результат не представляет ничего хорошего. Изображение дерганое, зернистое, даже трудно понять что на нем изображено. Особенно если на исходном изображении было много мелких деталей или оно само было зернистым. Почему так получается? Потому что в конечном изображении было учтено очень мало информации из исходного. Если условно отметить на исходном изображении те точки, которые попадают в конечное, получится вот такая сеточка:



              Точки, которые попадут в конечное изображение размером 20×13.
              Читать дальше →
            • Пишем движок трёхмерного ретро-шутера с нуля

              • Перевод

              Мне всегда нравились классические шутеры от первого лица 90-х. Я часами просиживал за моим 386-м, играя Doom, потрясённый тем, как кому-то удалось написать код, отрисовывающий на моём экране 3D-графику в реальном времени с отличным разрешением 320x200. Я немного знал программирование (только что начал изучать BASIC), поэтому осознавал, что глубоко внутри это всего лишь куча математики и байтов, записываемых в видеопамять. Но в то время даже массивы для меня были довольно сложным понятием, поэтому я не мог даже начать постигать всю сложность 3D-рендеринга.

              В то время все писали 3D-движки с нуля, потому что другого способа не было. Но сегодня написание логики 3D-рендеринга с нуля скорее всего окажется плохой идеей. Очень плохой. Почти как изобретение колеса! При наличии огромного количества 3D-движков и библиотек, намного более хорошо протестированных и оптимизированных, чем то, что вы можете сделать сами, нет никаких причин для разумного разработчика начинать писать собственный движок.

              Если только…

              Представьте, что вы можете вернуться в машине времени назад в 90-е, когда ещё не было OpenGL и DirectX, не было видеопроцессоров. Всё что у вас есть — ЦП и экран, заполненный пикселями. Вам всё придётся писать самому.

              Если эта идея кажется вам интересной, то вы не одиноки: это именно то, что можно сделать на такой выдуманной консоли, как TIC-80.
              Читать дальше →
            • Смена пола и расы на селфи с помощью нейросетей


                Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать вам, как можно изменить свое лицо на фото, используя довольно сложный пайплайн из нескольких генеративных нейросетей и не только. Модные недавно приложения по превращению себя в даму или дедушку работают проще, потому что нейросети медленные, да и качество, которое можно получить классическими методами компьютерного зрения, и так хорошее. Тем не менее, предложенный способ мне кажется очень перспективным. Под катом будет мало кода, зато много картинок, ссылок и личного опыта работы с GAN'ами.

                Читать дальше →
              Самое читаемое