​Urban water inlet features detection from EagleView aerial imagery using Mask R-CNN/Keras/ArcGIS

🔗 Urban water inlet features detection from EagleView aerial imagery using Mask R-CNN/Keras/ArcGIS
A promising deep learning practice

​Chest Radiograph Interpretation with deep learning ✔
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019191293

Evaluation of an AI system for breast cancer screening ✔

https://nature.com/articles/s41586-019-1799-6/
impressive work http://health.google

🔗 International evaluation of an AI system for breast cancer screening
An artificial intelligence (AI) system performs as well as or better than radiologists at detecting breast cancer from mammograms, and using a combination of AI and human inputs could help to improve screening efficiency.

​Живой бот, часть 2
Продолжение, первая часть тут. Pdf версию можно скачать здесь.

Суд
— Есть срочное дело, нужна твоя помощь, – неожиданно вышел в скайп Макс.
— Что могло случиться такого у тебя там? Машина тебя точно не могла переехать.
— Родственники. Моя сестра пытается закрыть мой счет в банке и перевести все мои деньги себе. Она оформляет наследство.
— У нее есть справка о твоей смерти. Ты ожидал чего-то другого?
— Они идут против моей воли. Я написал завещание, в котором четко указал, что все мои счета переходят в распоряжение моего бота, так как он является моим ментальным наследником.
— Ну ты даешь! Официально для всех ты умер, а тело захоронено. Пока это считается фактом смерти. Бот не имеет имущественных прав. Я такого не видел в гражданском кодексе.
— Но авторские права же не переходят по наследству.
— Бот — это предмет авторского права, но не сам автор все-таки.
— Значит, мы создадим всемирный прецедент. Я хочу подать в суд. Ты можешь быть моим адвокатом? Суд же может проходить без присутствия истца, но не может без адвоката.
— Знаешь, ты рехнувшийся бот! Я совершенно не представляю, как такое возможно – защищать имущественные права умершего человека в суде.
— Не умершего, а живого, бота. Скажи мне только, ты поможешь?
— Еще хуже – защищать права компьютерной программы. Но я с тобой, конечно, правда, я даже не представляю, что делать.

🔗 Живой бот, часть 2
Продолжение, первая часть тут. Pdf версию можно скачать здесь. Суд — Есть срочное дело, нужна твоя помощь, – неожиданно вышел в скайп Макс. — Что могло случит...

​This Robot Arm Learned To Assemble Objects It Hasn’t Seen Before

🔗 This Robot Arm Learned To Assemble Objects It Hasn’t Seen Before
❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambdalabs.com/papers 📝 The paper "Form2Fit: Learning Shape Priors for Generalizable Assembly from Disassembly" is available here: https://form2fit.github.io/ ❤️ Watch these videos in early access on our Patreon page or join us here on YouTube: - https://www.patreon.com/TwoMinutePapers - https://www.youtube.com/channel/UCbfYPyITQ-7l4upoX8nvctg/join  🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possi

​2019’s Top Open Source Machine Learning Projects
https://heartbeat.fritz.ai/2019s-top-open-source-machine-learning-projects-3cd082a02f78

🔗 2019’s Top Open Source Machine Learning Projects
Voice cloning, GANs, adaptive learning rates, and more

🎥 Базовые команды Linux [ping, pwd, mkdir, cd ]
👁 1 раз ⏳ 116 сек.
Рассмотрим на дистрибутиве Kali Linux самые базовые команды и утилиты, такие как:
1)uname -a
2)clear
3)whoami
4)top
5)ping
6)su -
7)exit
8)sudo apt update
9)sudo apt upgrade
10)history
11)df
12)pwd
13)ls
14)touch
15)echo
16)nano
17)cd
18)cp
19)mv
20)rm
21)mkdir
22)rmdir
23)cat

​The Decade of Deep Learning
https://leogao.dev/2019/12/31/The-Decade-of-Deep-Learning/

🔗 The Decade of Deep Learning
As the 2010’s draw to a close, it’s worth taking a look back at the monumental progress that has been made in Deep Learning in this decade.[1] Driven by the development of ever-more powerful compute

​From deep learning to mechanistic understanding in neuroscience: the structure of retinal prediction

Tanaka et al.: https://papers.nips.cc/paper/9060-from-deep-learning-to-mechanistic-understanding-in-neuroscience-the-structure-of-retinal-prediction

🔗 From deep learning to mechanistic understanding in neuroscience: the structure of retinal prediction
Electronic Proceedings of Neural Information Processing Systems

​Живой бот, часть 1
Представляю новый рассказ о том, как один разработчик создал чат-бот самого себя и что из этого вышло. Pdf версию можно скачать здесь.

У меня был друг. Единственный друг. Таких друзей больше не может быть. Они появляются только в юности. Мы вместе учились еще в школе, в параллельных классах, но общаться начали, когда поняли, что поступили на один факультет нашего университета. Сегодня его не стало. Ему было, как и мне, 35. Его звали Макс. Мы все делали вместе, он всегда был веселым и легкомысленным, а я был его угрюмым антиподом, поэтому мы могли спорить часами. К сожалению, легкомысленно Макс относился не только к происходящему, но и к своему здоровью. Ел один фастфуд за редким исключением, когда его приглашали в гости. Это была его философия – он не хотел тратить время на примитивные биологические потребности. Он не обращал внимания и на свои болячки, считая их личным делом своего организма, поэтому не стоит ему мешать. Но однажды ему пришлось пойти в поликлинику, а после обследования ему поставили фатальный диагноз. Максу оставалось жить не больше года. Это был удар для всех, но больше всего для меня. Я не знал, как теперь с ним общаться, когда знаешь, что через несколько месяцев его не станет. Но он неожиданно сам перестал общаться, на все попытки поговорить отвечал, что ему некогда, надо успеть сделать какое-то очень важное дело. На вопрос «какое дело?» отвечал, что я узнаю сам, когда придет время. Когда вся в слезах позвонила его сестра, я все понял и сразу спросил, не оставил ли он что-то для меня. Ответ был отрицательным. Тогда я спросил, знает ли она чем он был занят в последние месяцы. Ответ был тем же.

🔗 Живой бот, часть 1
Представляю новый рассказ о том, как один разработчик создал чат-бот самого себя и что из этого вышло. Pdf версию можно скачать здесь. У меня был друг. Единстве...

​Multiprocessing и реконсиляция данных из различных источников
Привет, Хабр!

В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости данных.

На этот счет существует немало подходов и методик, а мы остановимся на реконсиляции, теоретические аспекты которой были затронуты вот в этой статье. Предлагаю рассмотреть практическую реализацию данной системы, масштабируемой и адаптированной под большой объем данных.

Как реализовать этот кейс на старом-добром Python — читаем под катом! Поехали!

(Источник картинки)

🔗 Multiprocessing и реконсиляция данных из различных источников
Привет, Хабр! В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости дан...

​Form2Fit: Learning Shape Priors for Generalizable Assembly

https://form2fit.github.io/

🔗 Form2Fit
Learning generalizable policies for robotic kit assembly.

​Athena: A Framework for Defending Machine Learning Systems Against Adversarial Attacks

https://github.com/softsys4ai/athena

Paper: https://arxiv.org/abs/2001.00308v1
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 softsys4ai/athena
Athena: A Framework for Defending Machine Learning Systems Against Adversarial Attacks - softsys4ai/athena

​2019 — Year of BERT and Transformer

🔗 2019 — Year of BERT and Transformer
A short post about BERT and NLP projects in 2019

​14 Deep Learning Uses that blasted me away 2019

🔗 14 Deep Learning Uses that blasted me away 2019
BigGAN, CycleGAN, StyleGAN, GauGAN, Artbreeder, DeOldify etc.: My very personal list (incl. BONUS).

🎥 PyTorch Tutorial 09 - Dataset and DataLoader - Batch Training
👁 4 раз ⏳ 927 сек.
Learn all the basics you need to get started with this deep learning framework! In this part we see how we can use the built-in Dataset and DataLoader classes and improve our pipeline with batch training. See how we can write our own Dataset class and use available built-in datasets.

- Dataset and DataLoader
- Automatic batch calculation
- Batch optimization in training loop

Part 09: Dataset and DataLoader

If you enjoyed this video, please subscribe to the channel!

Official website:
https://pytorch.org

​MattiooFR/log-maker-100-days

🔗 MattiooFR/log-maker-100-days
This is a log.md generator for 100DaysOfCode Challenge. - MattiooFR/log-maker-100-days

​Are LSTMs Always Effective At Time Series Analysis? A Case Study of Oil Prices

🔗 Are LSTMs Always Effective At Time Series Analysis? A Case Study of Oil Prices
There has been much speculation as to whether models such as LSTM can be used to forecast asset prices — in this example, oil.

​Twitter analysis of the #AIDebate

By Samira A.Rahimi and Peyman Ghasemi, GitHub : https://github.com/rahimi-s-lab/Twitter-AI-Debate

#Emotion #Twitter #Visualization #WordsCloud

🔗 rahimi-s-lab/Twitter-AI-Debate
Contribute to rahimi-s-lab/Twitter-AI-Debate development by creating an account on GitHub.

​Scanned Document Classification using Computer Vision

🔗 Scanned Document Classification using Computer Vision
A deep learning approach to address the scanned document classification problem

Neural Style Transfer : From Theory to Pytorch Implementation

https://www.youtube.com/watch?v=c3kL9yFGUOY

🎥 Neural Style Transfer : From Theory to Pytorch Implementation
👁 4 раз ⏳ 3085 сек.
In this video I'll introduce you to neural style transfer, a cool way to use deep neural network to manipulate photo to yield beautiful automatically generated new photos! This is a fairly lengthy videos so here is the breakdown if you need to move around a bit:


Introduction: 0:00:00
Tools: 0:00:32
Resource: 0:01:01
Paper Overview from Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge: 0:02:30
Code from Pytorch Documentation Walkthrough: 0:20:23
Conclusion: 0:50:00

Here are the resources used in this v