Рубрика: Другое

Они выглядят обманчиво реальными, но созданы компьютерами: так называемые глубокие поддельные изображения генерируются алгоритмами машинного обучения, и люди практически не могут отличить их от реальных фотографий. Исследователи из Института безопасности информационных технологий имени Хорста Гёртца при Рурском университете в Бохуме и кластера передового опыта «Кибербезопасность в эпоху крупномасштабных противников» (Casa) разработали новый метод эффективной идентификации глубоко поддельных изображений. . С этой целью они анализируют объекты в частотной области, что является установленным методом обработки сигналов.

Read more «Распознавание поддельных изображений с помощью частотного анализа»

Есть ли небьющийся код?

Read more «Теория случайности может стать ключом к интернет-безопасности»

Пара исследователей из Калифорнийского университета в Риверсайде использовала машинное обучение, чтобы понять, как пахнет химическое вещество, — исследовательский прорыв с потенциальным применением в индустрии пищевых добавок и парфюмерии.

Read more «Использование искусственного интеллекта для запаха роз»

Стремясь автоматически собирать важные данные из научных статей, компьютерщики из Национального института стандартов и технологий (NIST) разработали метод, позволяющий точно обнаруживать небольшие геометрические объекты, такие как треугольники, на плотных и низкокачественных графиках. в данных изображения. Модель NIST, использующая нейросетевой подход, предназначенный для обнаружения закономерностей, имеет множество возможных применений в современной жизни.

Read more «Восстановление данных: модель нейронной сети находит мелкие объекты на плотных изображениях»

В нашу эпоху больших данных в научных вычислениях есть некоторые проблемы, которые настолько велики, настолько сложны и содержат так много информации, что попытка их решения была бы слишком сложной задачей для большинства компьютеров.

Read more «Разбейте его на части: новый способ решения распространенной вычислительной проблемы»

Команда исследователей из Технологического института Нью-Джерси (NJIT) и Детской больницы Филадельфии (CHOP) с помощью машинного обучения разработала алгоритм, который помогает прогнозировать участки метилирования ДНК — процесс, который может изменить активность ДНК без изменение его общей структуры — и может выявить механизмы, вызывающие заболевание, которые в противном случае были бы упущены с помощью обычных методов скрининга.

Read more «Алгоритм, созданный с помощью глубокого обучения, находит потенциальные терапевтические цели по всему геному»

Человеческие сети охватывают все области и включают небольшие группы людей в большие, скоординированные системы, работающие вместе для достижения цели, будь то управление дорожным движением в городских районах, экономические системы или борьба с эпидемиями. Новое исследование, опубликованное в Nature Communications , предполагает, что при использовании модели скрипичной синхронизации в сети скрипачей есть способы заглушить отвлекающие факторы и недопонимание, которые можно использовать в качестве модели для человеческих сетей в обществе. .

Read more «Что синхронизация скрипки может научить нас тому, как лучше работать в сети в сложные времена»

Два алгоритма, которые учитывают различное использование повторяющихся слов и пар слов, требуют всего 50 твитов, чтобы точно отличить обманчивые сообщения «троллей» от сообщений, опубликованных общественными деятелями. Сергей Монахов из Университета Фридриха Шиллера в Йене, Германия, представляет эти результаты в журнале открытого доступа PLOS ONE 12 августа 2020 г.

Read more «Новая стратегия для быстрой идентификации твиттер-троллей»

Два специалиста по информатике из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе показали, что существующие компиляторы, которые сообщают квантовым компьютерам, как использовать их схемы для выполнения квантовых программ, препятствуют способности компьютеров достигать оптимальной производительности. В частности, их исследование показало, что улучшение дизайна квантовой компиляции может помочь достичь скорости вычислений в 45 раз быстрее, чем продемонстрировано в настоящее время.

Read more «Ученые-информатики установили критерии для оптимизации производительности квантового компьютера»

В большей части современной медицины есть физические тесты или объективные методы, позволяющие определить, что нас беспокоит. Тем не менее, в настоящее время не существует анализа крови или генетического анализа, или беспристрастной процедуры, которая могла бы окончательно диагностировать психическое заболевание, и, конечно же, не существует, чтобы провести различие между различными психическими расстройствами с похожими симптомами. Эксперты Токийского университета объединяют машинное обучение с инструментами визуализации мозга, чтобы пересмотреть стандарт диагностики психических заболеваний.

Read more «В будущем психиатрическая помощь может включать диагностику с помощью сканирования мозга и компьютерного алгоритма.»