Viral – (a) virus

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Viral – (a) virus – antivirus

1. Сьогодні, найгарячішою сферою дослідження штучного інтелекту є нейронні мережі, які застосовуються в розпізнаванні голосу й обробці природної мови. 2. В даний час жоден комп'ютер не володіє повним штучним інтелектом (тобто здатен імітувати людську поведінку). 3. Існують системи розпізнавання голосу, які можуть перетворювати звуки мовлення в написаний текст, але ці системи не розуміють, що вони пишуть. 4. Люди зрозуміли, що нереально запрограмувати робота з нуля, щоб він робив кожне завдання. 5. Роботи майбутнього будуть використовуватися у різноманітті завдань, які вимагають набагато більше розуму і автономії, ніж це можливо зараз. 6. Квантова криптографія використовує квантово-механічну поведінки фотонів, елементарних частинок світла, щоб забезпечити безпечну передачу даних. 7. Самі фотони використовуються для розподілу ключів, які дають доступ до зашифрованої інформації, такої як секретний відеофайл, щодо якого, скажімо, банк хоче зберегти повну конфіденційність. Ці фотони можуть бути відправлені по практичній оптико-волоконній лінії зв'язку. 8. Уряд, банки і великі компанії, які бояться витоку конфіденційної інформації, без сумніву, уважно стежать за новими методами шифрування. 9. Ключова інформація не може бути доступна третім особам без її руйнування й одночасної можливості відновлення, роблячи хакерство даремною справою. 10. Незначні пристосування на твоєму робочому місці зможуть поліпшити ефективність праці.

РОЗРОБКА МЕТОДІВ І ЗАСОБІВ АПАРАТНО-ПРОГРАМНОЇ РЕАЛІЗАЦІЇ ЕВОЛЮЦІЙНИХ МЕТОДІВ НАВЧАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ НА FPGA

Нейромережеві системи управління являють собою новий високотехнологічний напрямок в теорії управління та відносяться до класу нелінійних динамічних систем. Висока швидкодія за рахунок розпаралелювання вхідної інформації в поєднанні зі здатністю до навчання нейронних мереж робить цю технологію вельми привабливою для створення пристроїв управління в автоматичних системах.

Широке практичне використання нейромережевих систем управління можливе в разі використання простих та дешевих нейрообчислювачів. Такі можливості з'являються при апаратно-програмній реалізації нейромережевих структур побудованих на програмованих логічних інтегрованих структурах (ПЛІС – FPGA). Такі обчислювачі мають переваги над програмною реалізацією нейромережевих структур по вартості та швидкодії (за рахунок розпаралелення процедур обчислень і навчання). Технологій та методик апаратно-програмної реалізації нейромережевих структур та алгоритмів навчання на FPGA не розроблено та не вивчено їх можливостей. Провівши огляд алгоритмів навчання нейронних мереж для апаратно-програмної реалізації нейромережевих регуляторів систем управління складними динамічними об'єктами було обрано еволюційні методи, так як вони мають ряд переваг.

Метою даної роботи є розробка технології та методик апаратно-програмної реалізації еволюційних алгоритмів навчання на FPGA для синтезу нейромережевих регуляторів систем управління, що можуть функціонувати в темпі з процесом управління складними динамічними об'єктами.

При розробці паралельних обчислювальних систем було досліджено характеристики реалізуємих алгоритмів. Підготовка апаратно-програмної реалізації обрахунків процедур навчання нейронної мережі здійснюється на основі графа GDF = (A, D), де А – множина вершин, відповідних операціям; D – множина дуг, відповідних потокам даних.

Для апаратної реалізації елементів нейромережевої системи управління обрана FPGA фірми Xilinx Spartan-3 XC3S200. Моделювання роботи алгоритму навчання нейромережі проводилось у середовищі ISIM.

Проведено оцінку часу на переналагодження нейромережі. Для досліджуваних систем час переналагодження при частоті тактового генератора 326 МГц відповідно становив: 2.1 мксек.