Данный пример еще раз подтверждает необходимость возврата к фитотерапии. Но не надо искать панацею в одном растении их много. Природных антисептиков много. И в каждой местности свои.

Друзья! Куркумин хорошо усваивается с черным перцем. Куркумин всасывается полностью вместе с пиперином. Пиперин содержится в черном перце.

Отличный напиток! Пью всегда с удовольствием! Молода, красива и неповторима!

Потенциал искусственного интеллекта в этой сфере не ограничивается автопилотом. Недавний опрос IBM показал: 74% топ-менеджеров автомобильной индустрии ожидают, что умные автомобили появятся на дорогах уже к 2025 году. Такие автомобили, интегрированные в Интернет вещей (см. наш предыдущий лонгрид), будут собирать информацию о предпочтениях пассаж…[Читать далее]

Помимо пилотирования, система также будет информировать о возникающих проблемах (и даже попытается решить их сама) и ситуации на дороге

Алгоритм Brain, используемый YouTube для рекомендации контента, позволил добиться того, что практически 70% видео, просматриваемых на сайте, люди нашли благодаря рекомендациям (а не по ссылкам или подпискам). WSJ сообщало о том, что использование искусственного интеллекта для рекомендаций является одним из факторов, повлиявших на 10-кратный рос…[Читать далее]

Анализируя историю продаж, а также тип и ассортимент магазина, алгоритм дал 87% точных (с точностью до коробки) и 61% ультраточных (с точностью до упаковки) прогнозов. Нейросети, анализирующие естественный язык, могут использоваться для создания чат-ботов, позволяющих клиентам получить необходимую информацию о продуктах компании. Это позволит…[Читать далее]

Бот способен подсказать, в том числе, расположение ближайшего МФЦ и график отключения горячей воды. На технологии нейронных сетей также основана Albert – маркетинговая платформа полного цикла, самостоятельно осуществляющая практически все операции. https://neural-university.ru/use-exmples#!/tab/90155618-3

А ведь если задуматься, очень часто самым родным и любимым мы грубим больше всего из-за всяких пустяков. Друзья, будьте добрее друг к другу.

Ну не зря же говорят, что любовь живет не долго. Хотя я с мужем в браке уже 20 лет с лишним, но я понимаю, что наши отношения строятся уже не на любви…

Женщины – это наша опора, мотивация двигаться дальше, они дарят нам самое дорогое – детей. Долг любого мужчины заботиться о том, чтобы его жена и дети были счастливы.

Девушка всегда должна поддержать своего мужчину, помочь советом или поступком. Никогда не понимал мужчин, которые говорят, что в доме решают всё только они. Это в корне неверно и приводит всегда в неприятным последствиям.

В Fukoku Mutual Life Insurance уверены, что использование IBM Watson повысит продуктивность на 30% и окупится за два года. Машинное обучение помогает распознавать потенциальные случаи мошенничества в различных сферах жизни.

Подобный инструмент использует, например, PayPal – в рамках борьбы с отмыванием денег компания сравнивает миллионы транзакций и обнаруживает среди них подозрительные. В результате, мошеннические транзакции в PayPal составляют рекордно низкие 0,32%, тогда как стандарт в финансовом секторе — 1,32%.

Искусственный интеллект уже водит машины, отвечает на звонки, пишет тексты и рисует картины. А так же этой области он тоже набирает обороты и постепенно превращается в важного помощника медицинского персонала.

На рынок мед техники входят крупные игроки: Google, Apple, Microsoft. Их продукты с использованием искусственного интеллекта улучшают точность диагнозов, доступность врачей и систематизацию медицинских данных.

На данный момент эталонный справочник состоит из 170 000 наименований. Туда входят медикаменты и БАДы, а также сопутствующие товары: леденцы, подгузники, женская гигиена, косметика, детские товары.
База данных для обучения составляет чуть более 2 миллионов записей для обучения сети.

Стояла глобальная цель — разработать систему, способную автоматически сопоставлять номенклатурный справочник с неким эталоном.
В результате обучения точность распознавания наименований стремится к показателям, близким к распознаванию человеком. Благодаря этому программа может в скором времени стать отличным помощником как в аптеках и аптечных сет…[Читать далее]

Денис нашел огромное количество возможностей по её улучшению. Например, сделать сегментацию текстов подобно тому, как это делает человеческий мозг.

Роман создал нейросеть, которая смогла решить задачу выявления и оценки степени опасности дефектов в трубопроводах. Программа получилась автоматизированной, без участия человека. Нейронка вместо специалиста оценивала массив данных и автоматически выявляла дефекты, определяла их типы и параметры.

В процессе нейросеть показала высокую точность — результат превзошел все ожидания! Для сравнения: человек при поиске дефектов «пропускает» порядка 15%, нейросеть не более 1% . Также, процесс оценки опасности дефектов с использованием людей давал 20% погрешности, нейросеть смогла снизить погрешность оценки опасности дефектов до 5%. Мы смогли ав…[Читать далее]

Конечно, это более надёжно и выгодно для специализированных предприятий и особенно хим заводов.

Пожарные датчики обычно срабатывают от 30 секунд до 2 минут после начала возгорания. За это время огонь увеличивается, и потушить его гораздо сложнее. Решение быстрого реагирования на огонь в первые 20-30 секунд поможет предотвратить пожары.

Сходу была достигнута высокая точность в 90,8%, но нейросеть не распознавала небольшой огонь меньше 1-2% изображения (500-1000 пикселей). После этого решили обучить нейронную сеть по разнице кадров, чтобы отслеживать небольшие изменения по динамике огня.

Мне кажется, по-моему скоро искусственный интеллект заменит всё даже супругов!

… для этого требуется большая работа по подготовке базы — время специалистов и деньги на их работу. Алгоритм Александра позволяет сегментировать лица без подготовки такой базы. Была использована обычная база из 5000 фотографий мужчин и женщин, которую легко достать.

Этот алгоритм значительно упрощает внедрение нейронных сетей по сегментации — а это сейчас одна из самых популярных задач для бизнеса и исследований.

Необходимо идти в ногу с мировыми компаниями FAANG. Друзья, учитесь писать нейросети и создавайте AI проекты для себя или своей компании.

Это новый уникальный алгоритм на рынке. Система позволяет сегментировать не только лица, но и любые изображения. Супер!

Кейс 1. Распознавание животных на потоковом видео.
В дипломной работе Максим протестировал распознавание животных на видео. Цель — распознавание конкретного животного. Система должна была точно определить кличку конкретного объекта. zLUPDJ

Взяв за основу базу в 5 часов видео и 10 000 картинок, Максим добился 80-85 % точности распознавания. Проблемой стала особенность съемки: в зависимости от угла перемещения животного нейросеть не всегда могла правильно его распознать.

Сейчас проект работает в тестовом режиме. В планах сделать нейросеть более гибкой, чтобы не зависеть от режима видеосъемки. Желанная цель — 90 % точности. Есть версия, что повысить точность поможет метод распознавания движения животного, а также расширение базы данных. Это улучшит качество алгоритма и возможно решит проблему с похожими живот…[Читать далее]