Webcam Tracking with Tensorflow.js
Svaka fotografija koju snimite svojim pametnim telefonom ima automatski GPS koordinate. To omogućuje da aplikacije poput Instagrama prepoznaju gdje je fotografija snimljena uz pomoć usluga lociranja. PoseNet, novi program koji se razvija na Sveučilištu u Cambridgeu, nastoji preokrenuti inženjering tog procesa, omogućujući korisnicima da shvate gdje se nalaze unoseći fotografiju u sustav koji može odrediti lokaciju, pa čak i orijentaciju. Ljudi prirodno upravljaju kombinacijom osjećaja i znamenitosti. Ako GPS zamijeni osjećaj polovice te jednadžbe, PoseNet zamjenjuje polovicu točke.
Razvijen od strane inženjerskih istraživača, sustav se oslanja na konvolucijske neuronske mreže kako bi shvatio gdje je fotografija snimljena, nešto što oni mogu učiniti do šest stopa i tri stupnja, što je u najmanju ruku revolucionarno. GPS rješenja nikada nisu ponudila metapodatke orijentacije.
Još jedan izvanredan aspekt projekta PoseNet: njegove se neuronske mreže oslanjaju na bazu podataka manju od 50 megabajta, što je tisuće puta manje od većine GPS baza podataka. To čini PoseNet nevjerojatno brzim. Potrebno je otprilike pet milisekundi za tumačenje fotografije i postavljanje lokacije, dok GPS može potrajati nekoliko sekundi. PoseNet također bolje funkcionira u zatvorenom prostoru.
Premda su zahtjevi tvrtke PoseNet za brzim i malim pohranjivanjem podataka zahtijevali globalno širenje sustava, postoje i neke zabrinutosti oko privatnosti. Većina korisnika pametnih telefona dobrovoljno prikuplja podatke o vlastitom ponašanju (žele li o tome misliti na taj način ili ne). PoseNet bi to mogao učiniti nedobrovoljno. Točnost sustava je i njezina osnovna vrlina i njezina glavna slabost.
Budući da je PoseNet još uvijek u početnim fazama, on funkcionira samo u jednom dijelu Cambridgea u Engleskoj, gdje je 12.000 fotografija koje su obučavale bazu podataka puknule. No, vrlo dobro možemo vidjeti da se PoseNet drži na drugim mjestima. To može biti posebno zanimljivo / zabrinjavajuće za Google, koji je nedavno pokrenuo program PlaNet, program osmišljen za postavljanje lokacije fotografije samo gledajući ga. Za sada, čini se da PoseNet može probiti guzu PlaNet-a, ali to se može promijeniti s vremenom ili ako netko dobije privlačnost.
Globalna ekspanzija tvrtke PoseNet jedva da je neizbježna i može potrajati godinama. Možda nikada neće biti tako univerzalno korisna kao GPS (mislim: tko će ići na snimanje foto podataka u sredini Amazone). Ipak, ima jasnu aplikaciju za korisnike pametnih telefona i za analitičare podataka. U određenom smislu, pitanje je koja će od tih skupina u konačnici smatrati korisnijom.
Sleep Debedved? Podaci o upotrebi na usluzi Twitter mogu mapirati kako je vaš spavanje zašiljen
Istraživači sa Sveučilišta u Chicagu okrenuli su se na podatke iz Twittera kako bi shvatili koliko su većini naših uzoraka spavanja zabrljali. Njihovi rezultati, izračunati za 1.500 županija, otkrivaju hitan problem, ali jedna regija nadmašuje sve ostale
Adobe Photoshop koristi A.I. izvući ljude iz fotografija
Adobe je uveo novi alat u Photoshop CC pod nazivom Select Subject, koristeći A.I., nova značajka omogućuje korisnicima da lako odaberu i izrežu ljudsku figuru na slici.
40 zabavnih i nadobudnih pjesama koje vas mogu izvući iz tog funka
Kad god se osjećate obeshrabreno, tužno ili samo u funkciji, uključite slušalice i slušajte ove uzbudljive pjesme. Osjećat ćete se bolje ni u kojem trenutku!