Как стать автором
Обновить
11.14
Рейтинг
Сначала показывать
  • Новые
  • Лучшие

XR Дайджест – аналитика, новости и последние события мира phygital

IT-центр МАИAR и VR

Всем привет!

Мы постоянно следим за миром phygital, актуальными событиями, новостями и аналитикой, и делимся им с вами в нашем ежемесячном дайджесте "DIGEST: Dive into phygital." В нем мы собираем всю информацию о последних исследованиях, разработках, новых гарнитурах и кейсах в сфере виртуальной и дополненной реальности. 

Читать далее
Рейтинг 0
Просмотры258
Комментарии 0

Новости

Показать еще

Развитие BI-систем: тренды и движение в сторону ABI. Взгляд со стороны визуализации

IT-центр МАИВизуализация данныхИнфографика

Почему привычные нам BI-системы меняются? Куда движется их развитие, какие технологии сейчас внедряются, как можно улучшить аналитику для бизнеса? В этой статье мы коснемся этих вопросов и постараемся ответить, чего следует ожидать в ближайшем будущем от систем бизнес-аналитики.

Читать далее
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0 +2
Просмотры2.8K
Комментарии 1

Дополненная реальность для проектов: механики применения и эффект для бизнеса

IT-центр МАИИсследования и прогнозы в ITСтатистика в ITAR и VRIT-компании

Как не запутаться в большом объеме информации о дополненной реальности, где ее применять и как она работает? 

Вопрос эффективности для бизнеса стоит остро, и в условиях пандемии новые инструменты как никогда актуальны. Поэтому мы выпустили White Paper  “AR механики: все о дополненной реальности”, где доступным языком  объяснили, как разные подходы в создании дополненной реальности решают боли компаний.

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3
Просмотры742
Комментарии 0

Онлайн-хакатон: кому и зачем это нужно?

IT-центр МАИХакатоны

Хакатон - командное состязание разработчиков, дизайнеров, менеджеров, аналитиков, которые в течение бессонного уик-энда должны подготовить хардверный проект либо приложение. В качестве исходных данных используется задача от заказчиков-спонсоров.

Если раньше хакатоны преимущественно проводились в офлайне, а онлайн-формат был чем-то непонятным и непопулярным, то сегодня хакатон «в интернете» уже не вызывает скепсис.

Есть ли плюсы в онлайне и для кого? Порассуждаем на тему, а также поделимся опытом, как в 2020 году мы провели самый масштабный онлайн-хакатон в авиаиндустрии.

Читать далее
Рейтинг 0
Просмотры784
Комментарии 2

2D-to-3D: конструируем сервис для экспериментов с реконструкциями формы

IT-центр МАИРабота с 3D-графикойМашинное обучение

Привет, хабровчане! Сегодня мы хотим поделиться с вами нашим опытом по созданию сервиса для апробации моделей 3D реконструкции. В заметки мы:

кратко обсудим что из себя представляет задача 2D-to-3D, 

взглянем на наиболее успешные алгоритмы и работы, 

сравним параметрический и непараметрический подходы к восстановлению формы лица и тела человека,

разберем как устроен наш сервис для апробации моделей пространственной реконструкции.

Всех, кто хотел бы на манер “Чудес науки” переместить девушку с обложки глянцевого журнала к себе в комнату хотя бы в AR, просим под кат.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0 +5
Просмотры2.1K
Комментарии 0

Осваиваем анализ лидарных данных и измеряем дорожные знаки

IT-центр МАИPythonРабота с 3D-графикойМашинное обучение

Всем привет! Сегодня мы хотели бы поделиться с вами нашим опытом анализа лидарных облаков. В заметке расскажем: 

какими инструментами и библиотеками можно пользоваться для анализа и обработки лидарных данных;

рассмотрим практический пример анализа лидарных облаков, полученных с лидарного комплекса, установленного на автомобиле;

попробуем применить стандартные библиотеки и техники для анализа и визуализации данных.

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3
Просмотры7.6K
Комментарии 0

Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать нейронку”

IT-центр МАИРабота с 3D-графикойМашинное обучение
Tutorial


В предыдущей заметке мы рассказали о том, как мы решали задачу из области промышленной дефектоскопии методами современного машинного зрения. В частности, мы упомянули, что одним из подходов к обогащению данных обучающей выборки является генератор синтетических данных. В этой заметке мы расскажем:


  • как сделали такой генератор на основе Blender и Python,
  • какие типы масок для задач компьютерного зрения вообще можно получить в Blender.
Читать дальше →
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4
Просмотры2.3K
Комментарии 1

Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 1 “Как мы заставляли нейронку пялиться на ржавчину”

IT-центр МАИМашинное обучение
Tutorial


Сегодня мы хотим поделиться опытом решения задачи детекции дефектов на снимках промышленных объектов методами современного компьютерного зрения.


Наш рассказ будет состоять из нескольких частей:


  • “Постановка задачи и Данные”, в которой мы будем смотреть на ржавые отопительные котлы и лопнувшие трубы, наслаждаться разметкой и аугментацией данных, а также будем вращать и шатать трубы чтобы сделать данные разнообразнее;
  • “Выбор архитектуры”, в которой мы сядем на два стула попытаемся выбрать между скоростью и точностью;
  • “Фреймворки для обучения”, в которой мы будем погружаться в Darknet и заглянем в MMLab и покажем как сделать итоговое решение воспроизводимым и удобным для тестов.

Всем кому интересно взглянуть на пайплайн решения задачи из области машинного зрения и любителям ржавчины и трещин (не показывайте эту заметку сантехникам) просим под кат.

Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑14 и ↓1 +13
Просмотры3.6K
Комментарии 2

3D ML. Часть 6: Обзор алгоритмов семантической сегментации облака точек

IT-центр МАИРабота с 3D-графикойИскусственный интеллект


Мы уже успели поговорить про сверточные операторы на графах, а теперь посмотрим на реальные архитектуры.


В этой заметке мы сравним между собой модели глубокого обучения, направленные на решение задачи семантической сегментации облака точек, и попытаемся выяснить, какие из существующих моделей наиболее пригодны для встраивания в реальную систему сканирования пространства.

Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8
Просмотры2.1K
Комментарии 1

3D ML. Часть 5: Свертки на графах

IT-центр МАИPythonРабота с 3D-графикойИскусственный интеллект
Tutorial


В предыдущих заметках данной серии мы уже успели поговорить о датасетах и инструментах, функциях потерь и примерах прикладных задач, а сейчас пора перейти к “ядру” любой подобласти глубокого обучения — к их архитектурам. Но, прежде чем разбираться с тем как устроены целые архитектуры, стоит разобраться в их составных частях, делающих их пригодными для применения к неевклидовым данным.


Наверное вы уже догадались, что речь сегодня пойдет о сверточных операторах на графах.

Читать дальше →
Всего голосов 9: ↑8 и ↓1 +7
Просмотры3K
Комментарии 1

Оптимизация 3D-графики под WebGL (опыт PLANT-SIM)

IT-центр МАИРабота с 3D-графикойUnityWebGLCGI (графика)

В этой статье речь пойдет об оптимизации Unity-сцены проекта Plantsim 1.0.: о визуальной части цифровой копии предприятия Tennessee Eastman Process, реализованного на Unity 2017.1.1f1.


image


Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.

Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8
Просмотры2.7K
Комментарии 12

3D ML. Часть 4: дифференциальный рендеринг

IT-центр МАИPythonРабота с 3D-графикойИскусственный интеллект
Tutorial


В нескольких предыдущих заметках данной серии мы уже упоминали понятие дифференциального рендеринга. Сегодня пришло время разъяснить что это такое и с чем это едят.


Мы поговорим о том, почему традиционный пайплайн рендеринга не дифференцируем, зачем исследователям в области 3D ML потребовалось сделать его дифференцируемым и как это связано с нейронным рендерингом. Какие существуют подходы к конструированию таких систем, и рассмотрим конкретный пример — SoftRasterizer и его реализацию в PyTorch 3D. В конце, с помощью этой технологии, восстановим все пространственные характеристики “Моны Лизы” Леонардо Да Винчи так, если бы картина была не написана рукой мастера, а отрендерена с помощью компьютерной графики.

Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0 +17
Просмотры3.8K
Комментарии 0

Tangible user interface: распознавание объектов при работе с multi-touch системой

IT-центр МАИАлгоритмыИнтерфейсыC#

Делимся опытом работы с Tangible User Interface и рассказываем, как распознавать маркеры по точечным паттернам. Вы узнаете, как с помощью дисплея и инфракрасной рамки сделать эффектную визуализацию, а также какие подводные камни могут встретиться при работе с TUIO.


image


Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.

Читать дальше →
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0 +1
Просмотры977
Комментарии 0

Unity UIElements: первые впечатления в продакшн

IT-центр МАИUnity

Сегодня мы поделимся впечатлениями от работы с нашумевшим фреймворком от Unity — UIToolkit, известным также как UIElements. Мы рассмотрим его основные особенности без глубокого погружения в код. Стоит уточнить, что у команды ранее не было опыта работы с веб-версткой и очевидные для профессионалов этой сферы вещи, для нас могут быть не очевидны.


image


Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.

Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры4.5K
Комментарии 2

3D ML. Часть 3: датасеты и фреймворки в 3D ML

IT-центр МАИPythonРабота с 3D-графикойИскусственный интеллект


Работая в конкретной предметной области в рамках машинного обучения (в нашем случае это 3D) необходимо понимать какие существуют основные датасеты на основе которых обучаются и тестируются модели, а также какие существуют библиотеки и программы для комфортной работы с учетом специфики данных.


В этой заметке мы рассмотрим какие существуют основные датасеты в области 3D ML и какие фреймворки для работы с 3D данными могут пригодиться датасаентисту при разработке моделей машинного обучения в данной области.

Читать дальше →
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0 +2
Просмотры2.6K
Комментарии 1

3D ML. Часть 2: функции потерь в задачах 3D ML

IT-центр МАИPythonРабота с 3D-графикойИскусственный интеллект
Tutorial


Основной сложностью при выборе функций ошибок для работы с 3D данными является неевклидовость рассматриваемых структур, из-за которой задача определения расстояния в пространстве 3D моделей становится совсем нетривиальной.


В этой заметке мы поговорим о том, какие функции ошибки (Loss functions) алгоритмов используются в 3D ML, какие из них можно использовать в качеств метрик качества (metrics), а какие — в качестве регуляризаторов (regularizers).

Читать дальше →
Всего голосов 25: ↑25 и ↓0 +25
Просмотры4.4K
Комментарии 0

3D ML. Часть 1: формы представления 3D-данных

IT-центр МАИPythonРабота с 3D-графикойИскусственный интеллект
Tutorial


Сегодня появляется все больше 3D датасетов и задач, связанных с 3D данными. Это связано с развитием робототехники и машинного зрения, технологий виртуальной и дополненной реальности, технологий медицинского и промышленного сканирования. Алгоритмы машинного обучения помогают решать сложные задачи, в которых необходимо классифицировать трехмерные объекты, восстанавливать недостающую информацию о таких объектах, или же порождать новые. Несмотря на достигнутые успехи, в области 3D ML остаются еще нерешенными ряд задач, и эта серия заметок призвана популяризировать направление среди русскоязычного сообщества.


В первой части будут рассмотрены основные формы и форматы представления пространственных данных и их особенности.

Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑24 и ↓0 +24
Просмотры8.7K
Комментарии 1

Как искусственный интеллект может улучшить киберфизические системы?

IT-центр МАИИскусственный интеллект
Recovery mode



Что такое киберфизические системы, почему они так актуальны сегодня, и какую роль в их развитии играет искусственный интеллект?


Изучение различных свойств информационно-технических систем с точки зрения взаимодействия их физической и цифровой составляющих — новое и актуальное направление современной науки о киберфизических системах [1].


Главными составными частями любой киберфизической системы являются (Рис.1):


  • физический слой системы (различные объекты реального физического мира самой разнообразной природы);
  • цифровой слой системы (множество данных о системе, хранимых в памяти компьютеров, алгоритмы управления физическими объектами, алгоритмы обработки информации и пр.);
  • интерфейс взаимодействия цифрового и физического слоя (различные сенсоры, управляющие механизмы и пр.);
  • интерфейс взаимодействия цифрового и физического слоя с человеком (различные XR технологии).
Читать дальше →
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1 +5
Просмотры1.5K
Комментарии 1

Зачем идти в IT-магистратуру

IT-центр МАИУчебный процесс в ITКарьера в IT-индустрии

«А нам и без магистратуры неплохо…»


  • Билл Гейтс не имеет высшего образования – только два года обучения в бакалавриате Гарвардского университета…
  • Стив Джобс проучился всего 1 семестр в колледже…
  • Павел Дуров имеет диплом специалиста-филолога, а основатели Яндекса – Аркадий Волож и Илья Сегалович учились на геологов…

Этот список можно было бы продолжить и убедиться, что и без специальной магистратуры в области информационных технологий можно очень неплохо преуспеть в области IT.

Но это не совсем верно. Попробуем это доказать.

image
Читать дальше →
Всего голосов 30: ↑19 и ↓11 +8
Просмотры27.6K
Комментарии 80

Информация

Местоположение
Россия
Сайт
mai.ru
Численность
Неизвестно
Дата регистрации