Дайджест от июля 2013г

Миссии NASA в ближайшие годы

LADEE (сентябрь 2013)

Lunar Atmosphere and Dust Environment Explorer: 160-дневная беспилотная миссия, в ходе которой будет подробно исследована поверхность Луны с ее орбиты. Это поможет ученым лучше анализировать поверхности других планет.

Читать дальше →

// Источник: http://habrahabr.ru/post/188210/

SIM-карты пассажиров московского метро подвергнутся бесконтактному считыванию

Как известно, название «SIM-карта» получилось сокращением английских слов «subscriber identification module», означающих модуль идентификации клиента сотовой связи.

Настаёт пора заново припомнить печальную истину: идентифицировать человека по его SIM-карте может не только оператор сотовой связи.

В сегодняшней статье «За пассажирами в метро будут следить при помощи телефонных SIM-карт» в «Известиях» нетрудно прочесть о том, что руководство столичной подземки планирует оснастить её весьма широкой сетью датчиков для бесконтактного считывания данных с SIM-карт, находящихся в мобильниках у пассажиров. Каждая полицейская видеокамера, ведущая видеозапись в метро, будет оснащена таким датчиком; соответственно, вся система в целом будет способна отследить перемещения некоторой SIM-карты в метро и снабдить этот маршрут записанными видеофрагментами передвижений пассажира (носителя SIM-карты).

Небезынтересны четыре обстоятельства, которые публикуют «Известия» со слов начальника оперативного отдела УВД на Московском метрополитене — Андрея Мохова — и которые я перечислю под хабракатом.

Читать дальше →

// Источник: http://habrahabr.ru/post/188236/

[Из песочницы] SOINN — самообучающийся алгоритм для роботов

Пост №1. Что такое SOINN

SOINN – это самоорганизующаяся инкрементная нейронная сеть. Структура и алгоритм такой нейронной сети повидимому хорошо себя зарекомендовал в японской лаборатории Hasegawa (сайт — haselab.info), потому что он в итоге был взят за основу и дальнейшее развитие алгоритмов искусственного интеллекта шло путем небольших модификаций и надстроек к сети SOINN.

Базовая сеть SOINN состоит из двух слоев. Сеть получает входной вектор и на первом слое после обучения создает узел (нейрон) – определяющий класс для входных данных. Если входной вектор похож на существующий класс, мера похожести определяется настройками алгоритма обучения, то два самых похожих нейроны первого слоя объединяются связью, либо если входной вектор не похож не на один существующей класс, то в первом слое создается новый нейрон, определяющий текущий класс. Очень похожие нейроны первого слоя, объединенные связью, определяются как один класс. Первых слой является входным слоем для второго слоя, и по аналогичному алгоритму, с небольшим исключением, создаются классы во втором слое.

На основе SOINN созданы такие сети, как (далее представлены название сети и описание сети от ее создателей):
Читать дальше →

// Источник: http://habrahabr.ru/post/188230/

Летучий голландец

Антенная башня Sutro, Сан–Франциско, Калифорния.

// Источник: http://ibigdan.livejournal.com/13421195.html