Страницы

IoT Mesh

Qualcomm Thread: меш-протокол для IoT.

См. также другие публикации, посвященные Интернету Вещей

Thursday, February 27, 2020

RapidMiner Go

Интересное AutoML решение от RapidMiner - RapidMiner Go

См. также другие публикации, посвященные AutoML

Monday, February 24, 2020

Wednesday, February 19, 2020

Обещания

W3C Geo и JavaScript promise:

var getPosition = function (options) {
  return new Promise(function (resolve, reject) {
    navigator.geolocation.getCurrentPosition(resolve, reject, options);
  });
}

getPosition()
  .then((position) => {
    console.log(position);
  })
  .catch((err) => {
    console.error(err.message);
  });

Отсюда

ML Python

Обзор: Python и машинное обучение

См. также другие публикации, посвященные Python

Tuesday, February 18, 2020

Chrome и дополненная реальность

Chrome 81 будет включать поддержку AR. Основа для взаимодействия с окружающим миром - Web NFC

См. также другие публикации, посвященные AR

Wednesday, February 12, 2020

D3 галерея

Примеры визуализации с использованием D3

См. также другие публикации, посвященные D3

Monday, February 10, 2020

Clang

Open Source компилятор Clang. Можно использовать в учебных целях в курсе по разработке компиляторов.

И активная дискуссия на YC

Р-р-р

Коллекция книг и других свободных материалов по языку R

См. также другие публикации по использованию языка R здесь и здесь и здесь.

Sunday, February 09, 2020

5Г на железке

5G на железной дороге

См. также другие публикации, посвященные 5G

Saturday, February 08, 2020

Немного биоинформатики




Compute the Score of a Linear Peptide. Чтобы не потерялось

#!/usr/bin/python3

def create_peptide_mass_dict():
    peptide_mass = dict()
    peptide_mass["G"] = 57
    peptide_mass["A"] = 71
    peptide_mass["S"] = 87
    peptide_mass["P"] = 97
    peptide_mass["V"] = 99
    peptide_mass["T"] = 101
    peptide_mass["C"] = 103
    peptide_mass["I"] = 113
    peptide_mass["L"] = 113
    peptide_mass["N"] = 114
    peptide_mass["D"] = 115
    peptide_mass["K"] = 128
    peptide_mass["Q"] = 128
    peptide_mass["E"] = 129
    peptide_mass["M"] = 131
    peptide_mass["H"] = 137
    peptide_mass["F"] = 147
    peptide_mass["R"] = 156
    peptide_mass["Y"] = 163
    peptide_mass["W"] = 186

    return peptide_mass


def peptide_mass(peptide, masses):
    mass = 0
    for i in range(len(peptide)):
        mass += masses[peptide[i]]

    return mass


def gen_spectrum(peptide):
    masses = create_peptide_mass_dict()
    spectrum = [0]
    chank_len = 1
    peptide_len = len(peptide)
    while chank_len < len(peptide):
        start = 0
        while start + chank_len <= peptide_len:
            spectrum.append(peptide_mass(peptide[start:start+chank_len], masses))
            start += 1

        chank_len += 1

    spectrum.append(peptide_mass(peptide, masses))
    return sorted(spectrum)


def score(theorSpectrum, ExpSpectrum):
    score = 0
    for item in theorSpectrum:
        if item in ExpSpectrum:
            score += 1
            ExpSpectrum.remove(item)

    print (score)
    return score


peptide = "NQEL"
experim_spectrum = [0,113,114,128,129,242, 242,257,370,371,484 ]
theorem_spectrum = gen_spectrum(peptide)
score(theorem_spectrum, experim_spectrum)

ML NLP

Очень интересный обзор использования машинного обучения для NLP

См. также другие публикации, посвященные NLP

Wednesday, February 05, 2020

Прочли в газете

Еще 31 декабря 2019 года канадский стартап предупредил о вирусе. А как они это сделали? А просто прочитали: "Bluedot uses natural-language processing and machine-learning techniques to sift through global news reports, airline data, and reports of animal disease outbreaks, as described by Wired. Epidemiologists look over the automated results, and if everything checks out, the company sends alerts to its clients in the public and private sectors."
"мы просто научили систему понимать тексты" - Wired.
Медико-профилактические факультеты медвузов России вряд ли учат такому ... И про новый коронавирус выпускники не прочтут :(

На следующие 10 лет

Что Google видит в развитии искусственного интеллекта на следующие 10 лет. На самом деле - совсем немного. Или не все говорят. Основное - мультимодальные системы, которые будут базироваться на разных источниках данных.

Monday, February 03, 2020

INJOIT vol. 8, no. 2.

Вышел новый номер журнала INJOIT. Это второй номер в 2020 году. И восьмой год издания журнала.

Темы статей:

  • Полурешетка корней из формальных языков специального вида
  • Моделирование динамики температурного поля грунтов вокруг магистральных газопроводов в криолитозоне
  • Framework for ontology-driven threat modelling of modern computer systems
  • Связывание показателей в модели оценивания качества сложных объектов на основе определений понятий
  • Разработка метода актуализации базы пространственных данных в корпоративных геоинформационных системах на основе новых топологических правил
  • Спецификация 3GPP D2D и публичные сервисы
  • A Review of Virtual Laboratory and Justification for Adoption in Nigeria Tertiary Educational Institutions
  • Компьютерная система контроля знаний по пунктуации русского языка
  • Contemporary Studies in Electronic Documentation (ED) or will the digital person remain a gentleman
  • Анализ трендов научных исследований по теме умной мобильности
  • Об альтернативной модели отметки местоположения в социальных сетях

Архив журнала находится здесь.

/via Лаборатория ОИТ

Sunday, February 02, 2020

Сетевой вопрос в IoT

Сетевые технологии Интернета Вещей. Обзор.