#нейросеть

Сотрудники Массачусетского технологического института и Стэнфордского университета выяснили, что программы, которые работают на основе искусственного интеллекта, лучше распознают лица светлокожих мужчин, и гораздо хуже – женщин-обладательниц темной кожи.

Представляющие Стэнфордский университет Михал Косински (Michal Kosinski) и Йилун Вонг (Yilun Wang) разместили в репозитории PsyArXiv небезынтересный материал, посвященный их новому творению — нейронной сети, способной с высокой точностью определять ориентацию человека по чертам лица. Исследователи говорят о высокой научной ценности своей разработки, однако опасаются, что она может выступить инструментом вторжения в личную жизнь человека....

Ученые из Массачусетского технологического института и Катарского вычислительного исследовательского института разработали компьютерный алгоритм для описания рецепта блюда по изображению и наоборот.

Американские полицейские арестовали заключенного, который бежал из тюрьмы четверть века назад, с помощью системы распознавания лиц.

Испанские ученые разработали компьютерный алгоритм, который способен с высокой точностью распознавать огнестрельное оружие на видео.

Специалисты из Вашингтонского университета разработали компьютерный алгоритм, который позволяет адаптировать мимику изображенного человека к стороннему аудиоряду.

Специалисты из Ланкастерского университета разработают метод визуализации литературных произведений на основе алгоритмов распознавания текста, 3D-анимации и геоинформационных систем.

Международная группа ученых разработала искусственную нейросеть, которая способна прогнозировать продолжительность жизни пациентов на основании результатов томографии.

Специалисты из исследовательского института Virginia Tech Carilion и Мэрилендского университета разработали искусственную нейросеть, которая может определять зависимость от психоактивных веществ по публикациям в Facebook.

Студенты Стэнфордского университета разработали компьютерный алгоритм, который обучили проходить видеоигру посредством простых команд на английском языке.

Google разработала новый инструмент на основе нейросети, который определяет, что вы хотели изобразить, и с учетом этого самостоятельно улучшает ваш рисунок.

Швейцарские ученые разработали компьютерный алгоритм, который способен автоматически распознавать шесть классов твердых атмосферных осадков с точностью до 95 процентов.

Компания Adobe создает новые инструменты с использованием нейросетей, которые будут автоматически исправлять плохие селфи.

Британские ученые разработали компьютерный алгоритм, который позволяет искусственным нейросетям обучаться, сохраняя «память» о предыдущем опыте. Подробности исследования представлены в журнале Proceedings of National Academy of Sciences (PNAS).

Международная группа ученых разработала компьютерный алгоритм, который может с высокой точностью распознавать предумышленный характер преступления по специфической активности мозга. Результаты исследования представлены в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Современные системы предупреждения об опасности стихийных бедствий во многом основаны на работе специализированного оборудования и профессиональных аналитиков. В то же время существуют сервисы, с помощью которых все желающие в реальном времени могут сообщить властям об изменении некоторых климатических показателей, например количества осадков или уровня водоемов. Кроме того, ранее Геологическая служба США (USGS) признала, что анализ пользовательского...

Международная группа ученых показала, что люди могут с точностью выше случайной ассоциировать имя с внешностью незнакомого человека. Результаты работы опубликованы в The Journal of Personality and Social Psychology.

Проект Edges2cats, в основе которого лежит нейронная сеть, превращает рисунки пользователей в изображения «реальных» котов. Иногда, правда, животные получаются весьма пугающими.

Американский программист Дэвид Гарсиа разработал компьютерный алгоритм, который способен превращать женские лица в мужские, и наоборот. Об этом сообщается на GitHub.

Международная группа ученых впервые показала, что заболевания человека обладают специфическим профилем летучих веществ, с помощью газоанализатора на основе наночастиц и машинного обучения. Результаты работы представлены в журнале ACS Nano.