Физический веб и социальные сети

Вот можно протестировать предварительный вариант работы, которую сделал в рамках дипломного проекта один из наших студентов в МГУ (И. Макарычев). Мобильное приложение расширяет социальные сети для физического пространства. Приложение позволяет видеть ссылки на профили в социальной сети (в данном случае - Вконтакте, может быть любая другая сеть) тех, кто находится поблизости от вас в непосредственной (физической) видимости.

Как попробовать:

- скачайте приложение для Android по этой ссылке (http://servletsuite.com/vk-pw.apk)

- запустите приложение после установки. Из прав ему будет нужно разрешить доступ в Интернет и к Bluetooth

- запущенное приложение предложит авторизоваться в социальной сети (Вконтакте). Это именно авторизация средствами этой сети. Приложение не имеет (и не запрашивает, как вы увидите) прав на запись или чтение и служит просто для подтверждения личности.

- после того, как пользователь авторизовался, на появившемся экране он будет видеть ссылки на профайлы в социальной сети других пользователей, которые авторизовались через такое же приложение и находятся где-то рядом. Что-то в таком духе (изображенные пользователи в реальности не авторизовались, конечно, в наших тестах :)

На ссылку можно кликнуть, в браузере откроется страница пользователя в социальной сети, и там уже с ним можно взаимодействовать механизмами этой социальной сети. Приложение этого уже никак не касается. Основной экран периодически обновляется, показывая вновь пришедших и удаляя тех, кто физически отдалился. В социальной сети никакие отметки (типа check-in) не делаются. Приложение в принципе не может туда ничего писать. Соответственно, тестировать нужно на двух телефонах (с кем-то вместе - приложение сближает). Отметим, что соединения телефонов (по Bluetooth) также не происходит. В этом плане все безопасно.

Это один из примеров использования механизмов network proximity, который описан во многих наших работах. Например, одна из последних:

Namiot, Dmitry, and Manfred Sneps-Sneppe. "On Proximity-Based Information Delivery." International Conference on Distributed Computer and Communication Networks. Springer, Cham, 2018.

Фасеты

Визуализация датасетов с помощью Google Facets

Интерактивное программирование

Observable: Программирование на лету. Вот здесь есть руководство пользователя.

Социальный эксперимент

А в Билайн вообще осталась какая-то поддержка? Такое ощущение, что все пропустил, и от этого оператора уже все давно ушли. По телефону - голосовое меню, на вебе нет формы для контактов, твиттер мертвый и т.д. К кому сейчас принято подключаться?

P.S. Чисто для эксперимента: Билайн - говно

Как оно будет в IoT

Driving New Modes of IoT-Facilitated Citizen/User Engagement - довольно интересный обзор о путях развития IoT. ITU справедливо отмечает, что Интернет Вещей - основа для развития Умных Городов

Глубокий Питон

О новом языке программирования для задач deep learning

Архитектура и метрики программного обеспечения

3D визуализация архитектуры и метрик программного обеспечения

В статье приводится обзор методов трехмерной визуализации метрик программного обеспечения. Метрики для программ (пакетов, классов, репозиториев) есть одно из наиболее активных в использовании направлений в программной инженерии. Это направление исследований, которое относится к анализу программного обеспечения, и визуальный анализ здесь является одним из наиболее часто используемых инструментов. Такого рода визуализация является, обычно, частью процесса анализа качества программного обеспечения, может использоваться при обучении, при рефакторинге программ, а также при интегрировании (объединении) отдельных компонент (пакетов) в сложные программные комплексы. Очевидно, что визуализация облегчает и ускоряет процесс понимания структуры программных компонент. Это становится все более и более актуальным, поскольку сейчас многие программные компоненты с открытым кодом (то, что наиболее часто интегрируется в другие системы), например, представляют собой большие и достаточно сложные программные комплексы. Соответственно, их интеграция в новый проект представляет собой весьма непростую задачу. Заметим, что задача интеграции становится еще более сложной, если нет доступа к исходным текстам интегрируемых компонент. В этом случае визуальное представление метрик есть, по сути, основной элемент анализа. Анализ сторонних компонент является не единственной областью применения. Точно такие же проблемы возникают и в корпоративной разработке, когда над большим проектом работают отдельные группы, которые, к тому же, могут часто меняться по составу исполнителей. В данной работе рассматриваются, например, методы визуализации и анализа структуры программы в 3D пространстве, которые основаны на метафоре представления программной компоненты как города, который состоит из отдельных зданий, объединяющихся в районы и т.д. Также мы рассматриваем вопросы использования виртуальной реальности для представления метрик программного обеспечения.

Отсюда

Супер-карты

Интересный открытый инструмент для визуализации больших массивов гео-данных - Kepler

Вот здесь, например, есть пошаговое описание визуализации конкретного датасета

Обработка естественного языка

Материалы курса от Georgia Tech

Людвиг

Очень интересный продукт от Uber - использование deep learning без программирования

см. также другие публикации по теме Auto ML

Рекомендашки

Python-коллекция для построения рекомендательных систем. Между прочим - от Микрософт.

См. также другие публикации, посвященные рекомендательным системам

Работа в анализе данных

Довольно трезвый взгляд на то, что представляет собой data science job сегодня. Очистка и подготовка данных.

Технологии безопасности

Презентации ТБ-форума 2019

Электричество с гарантией

Серия статей о системах гарантированного электроснабжения. UPS, ДГУ и вот это все.

Как это работает?

Эффективность глубинного обучения в определении характеристик

См. также другие статьи, посвященные deep learning

Bluetooth JS

Работа с Bluetooth из JavaScript

Все побежали?

Определение и анализ аномальных перемещений по данным видеонаблюдения

Android Things

Операционная система для IoT от Google ищет свое место

Обработка временных рядов

Хороший пример: time series analysis

См. также другие публикации по работе с временными рядами

Базы временных рядов

Общие требования к базам данных временных рядов. От создателей MemSQL

Автоматизация машинного обучения

Обзор подходов AutoML - A Survey on Automated Machine Learning

См. также другие публикации по Auto ML

AR на практике

Навигация в дополненной реальности от Google

Машинное обучение для всех

Классно сделанный (проиллюстрированный) материал по основам машинного обучения

Отсюда

CBDS

Chromebook Data Science - онлайн-программа обучения анализу данных.

Курсы по анализу данных

Big Data team

См. также поиск онлайн-курсов

Визуализация моделей

Визуализация моделей машинного обучения от Uber

Мини-панда

Что нужно знать, по-минимуму, о Pandas

P.S. См. также другие публикации, посвященные Python.

Тренды AI

Очень подробный отчет от WIPO (это агентство ООН) по технологическим трендам AI.

Поясни за медицину

Обзорная статья - Искусственный интеллект в медицине

О блокчейне

Вполне здравые рассуждения о том, когда Блокчейн не нужен

См. также другие публикации, посвященные блокчейн

Практика RL

Reinforcement Learning Notebooks

См. также другие публикации, посвященные Reinforcement Learning

Статьи с кодом

Академические статьи и прилагаемый к ним код

Обработка потоков сейчас

Что делается с обработкой потоков - академический обзор.

См. также другие статьи, посвященные обработке потоков.

Cisco на связи

Пришло письмо в рассылке от Циско. Орофография и пунктуация оригинала сохранены:

26 и 27 марта в «Экспоцентре» состоится ежегодная ИТ-конференция Cisco Connect 2019. В этом году Cisco предлагает вам выбрать индивидуальный формат участия: Стандарт или Премиум. Регистрируйтесь и будьте на одной цифровой волне с Cisco!

Agenda

XX:XX – XX:XX AM
Lorem ipsum dolor

XX:XX – XX:XX AM
Lorem ipsum dolor

XX:XX – XX:XX AM
Lorem ipsum dolor

XX:XX – XX:XX PM
Lorem ipsum dolor

XX:XX – XX:XX PM
Lorem ipsum dolor

XX:XX – XX:XX PM
Lorem ipsum dolor

XX:XX – XX:XX PM
Lorem ipsum dolor
-->

P.S. нужно идти :)

INJOIT vol. 7, no. 2

Вышел новый номер журнала INJOIT. Это второй номер в 2019 году.

Темы статей:

• The spurious correlation between concentration and creatinine-corrected concentration in urine
• Оценка оптимального количества тематик в тематической модели: подход на основе качества кластеров
• Оценка логарифмической производной функции Кобба-Дугласа по временному ряду со случайными отклонениями
• Математические особенности использования возможностей программного комплекса «Advanced Tester» как инструмента функционального анализа системных данных
• Электронный образовательный ресурс для поиска наиболее значимых причин самовозбуждения колебаний сложных механических систем
• Решение задач динамического программирования в системе Wolfram Mathematica
• Нечеткие модели функционирования гибридной интеллектуальной обучающей среды продукционного типа
• Агент-ориентированное моделирование гипотезы Тибу для 3-х регионов и 2-х видов общественных услуг
• Экономические эффекты автономных (беспилотных) автомобилей
• Онтологии и безопасность автономных (беспилотных) автомобилей
• P2P Lending Review, Analysis and Overview of Lendoit Blockchain Platform

Архив журнала находится здесь.

/via Лаборатория ОИТ

Самокопание

Анализ публикаций по искусственному интеллекту. Что было, что есть, что будет (тут - неизвестно). Зато довольно хорошо прослеживается смена моды в исследованиях. Сейчас, например, модно обучение с подкреплением