?

Log in

No account? Create an account
entries friends calendar profile Previous Previous
vlad
www.scholar.google.com
система поиска академических публикаций по ключевым словам и/или именам авторов.
http://sci-hub.cc/  -  ссылка, по которой можно скачать почти любые pdf бесплатно (!), нужно только вставить url или DOI статьи, скопированные, например, из scholar.google.com.


Read moreCollapse )

Tags: ,

1 comment or Leave a comment
Официальный отчет министерства экономики и энергетики (Bundesmimisterium fuer Wirtschaft und Energie) о состоянии возобновляемых источников энергии в Германии с 2000 до 2016 года, инфографика на английском.
Возобновляемые источники - ветрогенерация, гидрогенерация, солнечные батареи, биогаз. Атомная энергетика сюда не входит, иногда она считается за возобновляемую, но не немцами.

https://www.erneuerbare-energien.de/EE/Redaktion/DE/Downloads/development-of-renewable-energy-sources-in-germany-2016.pdf

В 2016 году вклад возобновляемой энергетики в общее потребление энергии (gross final energy consumption) в Германии составил 14.8% (включая транспорт, отопление домов и вообще все).
Вклад в потребление электроэнергии в 2016 (gross electricity consumption) составил 31.5%.
Производство электроэнергии в 2016 в процентах от общего количество произведенной на возобновляемых источниках: ветер - 41.7% (в основном наземные ветряки), биомасса - 27%, солнце - 20.2, гидростанции - только 10.9%.

В отчете много графиков со статистикой по разным методам генерации энергии и разным методам подсчета.


Цифры говорят сами за себя, отказ от традиционных источникой энергии возможен и достижим в ближайшие годы.
Немного инсайда - в следущие пару лет введут в эксплуатацию огромные парки ветряных мельниц в Северном море, это увеличит общее количество генерируемой ветром энергии в разы. Однако стратегически Германия расчитывает покрывать большую часть своих нужд с помощью солнечных батарей, до 70% от общей необходимой энергии включая транспорт. Уже сейчас бросается в глаза массовое строительство парков солнечных батарей, особенно вдоль автобанов и железных дорог, где земля дешевле. Солнечные батареи уже тянутся на километры вдоль дорог, и будет намного больше.
В каждом даже небольшом городе есть несколько станций для зарядки электромобилей.

И Германия в этом не лидер, но входит в пятерку лидеров - Китай, США, Бразилия, Германия и Канада в порядке убывания мощностей. https://franckenergy.com/2017/04/19/infographic-renewable-energy-statistics-2017/

Страны-экспортеры традиционных источников энергии окажутся на грани банкротства уже в обозримом будущем.


 

Tags: , ,

Leave a comment
В этом году на байдарке ходил несколько меньше, чем в прошлом.
Из самого интересного - сходили вчетвером в девятидневный поход по шведским шхерам в Балтийском море от Вестервика до Аркозунда. Каждую ночь на новом месте, прошли в общей сложности 140км.
Приключений масса. В один день было довольно сильное волнение, а мы как раз оказались на внешних шхерах и пробирались через открытое море или среди скал в бурунах самих волн и их отражений от скальных стенок, было круто! Именно в таких условиях раскрываются все прелести настоящей морской байдарки, специально заточенной под сильные волны и ветер.
На ночевках курили сигары, привезенные с частных фермерских плантаций Кубы, думаю, на шхерах такие сигары были впервые, ощущение смеси культур и времен очень необычное. Ром Сантьяго де Куба тоже не забыл захватить.
Особенно порадовал заход на остров Харстене, это обжитое место довольно далеко от материка, там есть пекарня, пара кафе для туристов и баня. Баня находится в одном здании со старым гаражом для рыбацких лодок прямо на берегу над водой и на сваях, можно из парилки нырять внутри гаража и через ворота выплывать в пролив. Пекарня тоже великолепна, после нескольких дней гребли и ночевок в палатках было приятно выпить пару чашек кофе с отличными плюшками. Пекарня стоит на берегу маленького островного озера, покрытого цветущими лотосами, так что ощущения незабываемые. В кафе продают местную копченую рыбу.
В это лето дождей было мало, поэтому в лесу на островах все выгорело как в пустыне, не было ни грибов, ни ягод. Только уже на обратном пути после первого основательного дождя как сумасшедшие полезли грибы, привезли с собой полную машину.

Уровень владения байдаркой в нашей компании уже довольно высокий, поэтому на следущий год запланировали поход на Гельголанд, это около 50 км от берега через открытое море, основная проблема - усидеть на заднице 10 часов без перерыва, но прилив и волны тоже добавляют сложности мероприятию.

Tags:

Leave a comment
Наша фирма совместно с университетом Барселоны получила финансирование от Европейского космического агентства (ESA) на разработку системы поиска китообразных на спутниковых снимках высокого разрешения. Нейронные сети, искусственный интеллект и прочие методы анализа.

Tags: , , , ,

1 comment or Leave a comment
Слушаю курс Andrew Ng по Neural Networks and Deep Learning на Курсере:
https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning/home/welcome
Taught by:  Andrew Ng, Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly head of Baidu AI Group/Google Brain

Отличная вещь для начинающих! Все расписано очень подробно и логично, практические занятия на Python, все коды доступны и воспроизводимы. В конце каждой лекции вопрос или два, на которые нужно ответить с возможностью исправить ответ, а в конце каждой недели обучения - тест, который идет в оценку обучения, но его всегда можно переделать, если оценка тебе не нравится. Также в конце каждой недели - практическая работа, нужно написать несколько программ, которые тут же система проверяет на работоспособность и сравнивает полученный результат с правильным ответом.


А чтобы освоить Python, слушаю курс Python for Everybody Мичиганского университета, читает Charles Severance. Тоже замечательный курс, очень подробный, даже без опыта программирования можно разобраться, все материалы курса доступны для копирования.
https://www.coursera.org/learn/python/home/welcome
Принцип обучения такой же.
Уже получил два сертификата по Python, на очереди еще три. Курс Питона очень помогает овладеть Deep Learning методами, многие из которых написаны изначально именно на Питоне.


А по вечерам для сочетания приятного с полезным вместе с женой слушаем курсы по истории интернета и Новой истории. Отлично идет под бокал вина. Хотя и в гуманитарных курсах нужно проходить тесты.


Мой опыт обучения разным вещам на настоящих семинарах в реальном времени говорит, что на Курсере учиться намного эффективнее, там все очень тщательно продумано и записано на видео, в любой момент можно прерваться и вернуться к непонятному куску, практические задания не перегружены, обучение постепенное, очень логичное и поэтому хорошо усваиваемое. Лекции читают ведущие специалисты в своей области.
Похоже, за этим будущее.

Tags: , ,

5 comments or Leave a comment
Робот Atlas из Boston Dynamics скачет на высокие препятствия и делает сальто назад.

https://youtu.be/fRj34o4hN4I

Это уже совсем серьезно, такая платформа с хорошими манитуляторами (руками) действительно сможет многое делать.

Tags:

Leave a comment
Существует огромное количество людей, которые ничего не умеют хорошо делать, ни профессионально, ни в быту. Часто они сами это чувствуют, и это чувство собственной  никчемности и ненужности лишает их жизнь смысла.
А если в жизни нет смысла, причем у очень большого количества людей, то это приводит к пренебрежению жизнью, к неоправданному бессмысленному риску, который часто бросается в глаза – преувеличенная грубость общения, убийственное вождение автомобиля, а в целом пресловутое отсутствие эмпатии, сопереживания ближнему. Действительно, для эмпатии нет причин, если и ты сам, и люди, которые тебя окружают, совершенно одинаковы в своей почти животной первозданности, и замена одного индивидуума на другого никак не влияет на результат деятельности общества.
Знания, опыт, навык, профессия создают уникального человека, достаточно уникального для того, чтобы его жизнь и в его собственных глазах, и в глазах окружающих приобретала собственный смысл и значение, которое можно было бы уважать. Это позволяет выстроить жизнь так, чтобы было естественно просить за свою работу достойную плату. Если же плату просить не за что, то практически единственный способ поддержать такую жизнь – это воровство или нищенство, что часто можно наблюдать вокруг, хотя бы и в завуалированной форме коррупции и разнообразных почти неоплачиваемых занятий.
Как частное следствие этих размышлений - почему в России у большой части публики так велико стремление участвовать в масштабных политических обсуждениях? Возможно потому, что это единственный способ поучаствовать в чем-то, что придаст смысл их существованию.

Tags: ,

Leave a comment
Рассказал жене, что на новых двухсотрублевых купюрах будут изображены виды Крыма, на что она тут же ответила, что на двухтысячных купюрах должны быть изображены виды Аляски.
Прекрасная идея!!! :)

Tags: ,

1 comment or Leave a comment
Все именно так, у нас в фирме как раз сейчас работает спец по ИИ и глубокому обучению из универа Барселоны.

Originally posted by ailev at Как организован прогресс в AI и почему там всё быстро
Рассказывал вчера о том, что новенького в организации R&D по искусственному интеллекту по сравнению с разными другими "отраслями" (industries, хотя тут можно говорить и эко-системами или выдумывать ещё какие слова). Вот кратенько, просто чтобы было:

1. Basic research проходят peer review главным образом не через журналы, а через конференции (журналы тут больше исключения и мало кого волнуют, хотя всякие DeepMind время от времени публикуются в Nature, но это уж больше пиар, чем "для дела"). При этом публикации идут в arxiv.org, и немедленно. Конференочный peer review обычно тоже открыт для публики, плюс непрерывно обсуждается субъективный характер принятия-непринятия статьи на конференцию и делаются вялые попытки поднять скорость и качество отбора. Итого: экономия года по распространению новых знаний после момента появления этого знания.

2. Публикации выполняют несколько простых правил:
-- если ты не применил новый способ, получающий state-of-the-art по точности или производительности, то нет предмета публикации (и тут вечные споры конечно, тем не менее).
-- если ты сказал "ваши способы это частные случаи моего способа", то нет предмета публикации -- если только твоё обобщение не помогло после этого поднять state-of-the-art. Обобщателей много, но нужно показывать, зачем обобщение в плане достижения state-of-the-art.
-- мало дать формулы, нужно ещё опубликовать код, и указать набор данных, чтобы люди могли повторить. И они повторяют, чуть ли не в тот же день, и часто уже не просто воспроизводя примеры твоим кодом, а каким-то своим на других языках-пакетах. Все феномены типа gitxiv.org про это, хотя и просто взаимные ссылки блогпоста (там принято собирать комменты и популярно писать расширенные abstracts), кода и данных в github и статьи в arxive вполне работают.
-- если сделал вообще что-то новое, и state-of-the-art нету, то давай любое левое сравнение с любым левым способом решения (базис) и набор данных, и свой первый результат как state-of-the-art. Но только если ты сделал вообще что-то новое. А вот предложить сделать что-то новое, и всё -- вот этого нельзя. State-of-the-art должен быть, и он должен быть посчитан. Кроме идеи должна быть реализация с демонстрацией работоспособности на каких-то данных.
-- спорт идёт по двум направлениям: точность против скорости-с-памятью, можно не улучшить или даже чуть ухудшить одно при достижении рекорда в другом (ибо редко удаётся улучшить оба-двое). Особенность в том, что скорость-с-памятью тоже идут в зачёт: эффективность не менее значима, чем собственно результат. И это спорт: публикуются только новые рекорды, а не-рекорды не достойны публикации. Голы-очки-секунды, пьедесталы почёта в виде завлабства и прочих пряников.
-- интернет не даёт всем опубликованным новинкам потеряться, плюс добавляет широкие возможности по обсуждению мимо конференций и формальных peer review, популярностью пользуются несколько еженедельных newsletters с "супер-пупер-новинками" -- и крутых новостей за неделю набегает более чем достаточно. А ещё есть огромное число пузомерок (типа той же Kaggle или наших хакатонов DeepHack).

3. Связь с производством обеспечивается несколькими путями:
-- при крупных фирмах есть профильные отделы development и лаборатории research. В лаборатории 70% учёных и 30% инженеров, в профильных отделах 70% инженеров и 30% учёных. И постоянные обмены людьми между ними. И главы лабораторий не потеряли связи с университетами, там тоже постоянные обмены людьми. Публикации от фирм обычное дело, фирмы присылают на конференции команды по 200 человек (тот же Гугль), закрытые компании дожимаются до этого состояния разве что не бойкотом (как Apple).
-- основные фреймворки доработаны до состояния, когда исследовательская работа R&D и выход в production осуществляются чуть ли не одним и тем же кодом. "Проблема двух языков" (один быстрый для прототипирования, но медленный в работе, а другой медленный в кодировании, но быстрый в исполнении) тем самым устраняется абсолютно целенаправленными усилиями. На это направлена вся инфраструктура. Один код нейросетки, одна модель будет работать у исследователя на десктопе и в продакшн в облаке, а ещё в embedded system где-нибудь на малютке NVIDIA TX2. И главное, что все эти фреймворки выложены в open source.

4. Источники финансирования
-- государство тут не нужно, ибо медленно и не успевает, и там не слишком много денег -- даже в университетах, если не рассматривать связи университетов с промышленностью. Играют же крупные фирмы: Гугль, Амазон, Фейсбук, Майкрософт, IBM, Tesla, Apple. Они могут поспорить своими капитализациями и возможности их финансового манёвра в области AI более чем широки. С другой стороны, дело новое, и всегда есть шанс новой компании стать новым лидером после нахождения killer application и изобретения новой технологии. Так что тут явная и опережающая поддержка частным бизнесом, а не государством.
-- спецвенчурные фонды и акселераторы в крупнейших фирмах (например, в Alphabet, NVIDIA и т.д.). Ну, и "простые венчурные парни" тоже уже развернулись в эту сторону и метут всё, что шевелится.

5. Платформенный принцип организации целевых систем с первых же шагов, что обеспечивает эффективное разделение труда (см. мой текст про болванов для искусственного интеллекта -- http://ailev.livejournal.com/1356016.html). Платформы позволяют разным уровням интеллект-стека развиваться самостоятельно, разными командами: модули и стабильные интерфейсы это наше всё при построении больших систем.

6. Новые кадры идут не столько через университеты (хотя и это тоже), сколько поначалу самоходно -- в Сети более чем достаточно учебных материалов от "лучших людей", наборов данных, инструментального кода. Есть даже странные феномены типа "я тут вчера научил свою первую нейронную сетку, и написал тьюториал для тех, кто идёт по моим стопам" (и эти тьюториалы пользуются почему-то не меньшей популярностью, чем тьюториалы от "лучших людей"). Единственная трудность -- это четыре семестра матана никуда из учебного процесса выкинуть нельзя, и учебный пайплайн оказывается чуток подольше, чем можно ожидать.

7. Про то, что обучение становится всё более и более устойчивым, а интерфейсы всё более и более доступными я не говорю -- но уже я слышал жалобы, что "вот пришли студенты, развернули за три дня не-пойми-что и получили результаты лучше, чем я добился за последнюю пару лет". Это лучшая реклама достижениям новой эко-системы.

Всем остальным "организаторам науки" смотреть на этих ребят, и учиться-учиться-учиться. Ведь эти стандарты поведения по организации "рынка" (или области исследований, или отрасли, или экосистемы, или сферы деятельности -- выбирайте слова сами, нет ещё таких зверей) задало буквально несколько корифеев, которые показывали личный пример и задавали планку в выстраивании всех этих довольно сложных отношений между исследователями внутри себя, исследователями и бизнесом, исследователями и инфраструктурой (те же "научные журналы" с их поборами). Даже computer science много-много лет (включая прямо сейчас) устроена по-другому.

Это я ещё не всё рассказал, дополняйте.

Tags: , , ,

Leave a comment
Как раз искал.

Originally posted by p2004r at Доступен library(keras) от rstudio
keras библиотека ставшая практически стандартом при использовании нейронных сетей в машинном обучении.

Теперь что бы воспользоваться ей (и заодно лежащим в её основе TensorFlow от google) достаточно выполнить:

devtools::install_github("rstudio/keras")

дальнейшие инструкции по ссылке https://rstudio.github.io/keras/

Tags: , ,

Leave a comment