Нейросети в повседневной жизни
Понятие "нейросеть" было придумано достаточно давно и является синонимом алгоритма машинного обучения. Первая версия формального нейрона, ячейки нейронной сети, была предложена Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом в 1943 г. А уже в 1958 г. Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть. Но первый блин оказался комом, и другие алгоритмы машинного обучения отодвинули на какое-то время нейросети на второй план.

Популярность нейронные сети стали завоевывать после 2010 г. Для того чтобы разобраться, почему это произошло, мы должны понимать, как устроена нейросеть и в чем ее особенность.
Нейронные сети с помощью аппаратных и программных средств имитируют паутину нейронов в человеческом мозге. Но так как мы говорим о машинном обучении, результатом всех вычислений являются ноль (нет) или единица (да): то есть машина нам дает ответ, который близок к значению "нет" или "да". Соответственно, для того чтобы обучить машину распознавать числа, нам понадобится нейросеть, состоящая из секторов, каждый из которых будет отвечать за свою цифру от 0 до 9. Чем больше вариантов ответов может быть, тем крупнее будет наша нейросеть.
Читайте полный текст статьи "Нейросети в повседневной жизни" >>>
Нейросеть предскажет вам дату смерти
Искусственный интеллект в Пенсильвании научили предсказывать повышенный риск смерти пациентов... по результатам ЭКГ. Система сообщает, кто выживет, а кто умрет в течение следующего года.
Разработчики системы утверждают, что данный метод прогнозирования работает точнее других существующих.
Полный текст "Нейросеть предскажет вам дату смерти" >>>
Решения для промышленных предприятий в борьбе с COVID-19
Эпидемия COVID-19 заставила компании пересмотреть систему организации работы сотрудников для минимизации рисков распространения коронавирусной инфекции среди персонала. Особенно важно было найти решения для предприятий непрерывного цикла, сотрудников которых невозможно перевести на удаленный режим работы. Специалисты ООО "Делетрон" разработали и использовали целый комплекс решений, благодаря чему количество случаев заражения сотрудников на предприятиях значительно снизилось.
В марте 2020 г. перед компанией "Делетрон" встала задача – исключить доступ на территорию крупного промышленного предприятия сотрудников с повышенной температурой. Учитывая то, что в утреннее время через КПП проходит более 30 тыс. человек, основной целью являлось сохранение необходимой пропускной способности. При этом требовалось обеспечить быстрый замер температуры бесконтактным способом. Именно поэтому технические специалисты остановили свой выбор на тепловизорах потокового типа для реализации системы тепловизионного контроля с заданными параметрами.
При настройке системы тепловизионного контроля специалисты "Делетрона" столкнулись с рядом проблем. Почти все потоковые тепловизоры имеют релейные выходы, и теоретически не должно было составить труда включить их в логику работы турникета. В случае фиксации факта превышения температуры проход через турникет должен блокироваться. Однако количество релейных выходов и внутренняя логика работы самого тепловизора не позволяли использовать его более чем на одной точке прохода, в противном случае все турникеты в поле видимости камеры (до трех в кадре) оказывались бы заблокированными, что неприемлемо при подобном потоке людей.
Полный текст статьи "Решения для промышленных предприятий в борьбе с COVID-19" >>>