Алгоритм согласования перепланировки 1 комнатной квартиры

2020.11.23 20:35 postmaster_ru Алгоритм согласования перепланировки 1 комнатной квартиры

Нейросеть напрямую определила пищевую ценность блюда по фотографии Немецкие исследователи разработали алгоритм, определяющий пищевую ценность блюд по фотографии: их калорийность и содержание белков, углеводов и жиров.
https://preview.redd.it/xbfhqhl9v1161.jpg?width=620&format=pjpg&auto=webp&s=9e5efe1ff3d3b7d2a3023c118fadabb2bd706cd9
В отличие от многих других подобных алгоритмов новый определяет эти показатели напрямую, а не обращаясь к базе данных о пищевой ценности разных продуктов. Кроме того, алгоритм пытается предсказать и ингредиенты блюд. Доклад об алгоритме будет представлен на конференции ICPR 2020, препринт доступен на arXiv.org.
Часть людей, сбрасывающих лишний вес или поддерживающих его на одном уровне, записывают приемы еды, отмечая ее пищевую ценность. Есть даже приложения, в которых этот процесс частично автоматизирован: если человек съел еду из магазина, на ее упаковку можно навести камеру, и приложение само добавит все данные в дневник потребления. Но это не подходит для самостоятельно приготовленной пищи и еды в кафе. В первом случае человек еще может рассчитать пищевую ценность, поскольку знает все компоненты, а во втором это можно сделать лишь очень примерно.
Исследователи в области компьютерного зрения уже несколько лет пытаются решить эту проблему. Как правило, алгоритмы по расчету пищевой ценности работают похожим образом: распознают на снимке блюдо и выдают соответствующие значения из базы. Также они могут учитывать размер блюда для более точного расчета калорий, хотя некоторые из недавних алгоритмов исходят из предположения, что перед камерой стандартная порция. Подобные многостадийные алгоритмы сложны в разработке и не очень точны, отмечают авторы новой работы во главе с Райнером Штифельхаге (Rainer Stiefelhage) из Технологического института Карлсруэ. Они использовали иной подход, в котором нейросеть за один этап рассчитывает пищевую ценность на основе фотографии.
В основе алгоритма лежит сверточная нейросеть для распознавания объектов (авторы использовали популярные сети ResNet и DenseNet), обученные на огромном датасете различных фотографий ImageNet. Использование предобученной сверточной нейросети — это популярный метод, позволяющий брать за основу алгоритм, который уже достаточно хорошо умеет определять признаки на изображениях, и дообучать его последние слои на своей конкретной задаче. В этом случае авторы не просто дообучали последний слой, а изменили его структуру: вместо классификации он решает задачу регрессии, то есть подбора конкретного значения, а не отнесения исходной фотографии к какому-то фиксированному классу объектов. Четыре нейрона последнего слоя выдают калорийность блюда и содержание базовых компонентов (белки, жиры, углеводы), а еще 100 нейронов выдают 100 самых вероятных ингредиентов.
Схема алгоритма. Robin Ruede et al. / arXiv.org, 2020
Разработчики самостоятельно подготовили датасет для обучения алгоритма, воспользовавшись двумя источниками: сайтом рецептов, где у большинства рецептов есть список ингредиентов и фотография готового блюда, и базой пищевой ценности различных продуктов. Поскольку рецепты пишутся разными людьми и содержат лишние данные (например, один и тот же продукт может быть указан как «лук», «лук, нарезанный кольцами» и «лук, нарезанный кубиками», хотя для анализа пищевой ценности это один и тот же ингредиент), исследователям пришлось полуавтоматически обработать данные. В частности, они убрали лишние слова и перевели примерные величины (например, «одна столовая ложка») в конкретные. Затем они сопоставили данные с двух предварительно обработанных датасетов и собрали их в один, содержащий 70 тысяч рецептов и 308 тысяч фотографий.
https://preview.redd.it/oa0it4ghv1161.jpg?width=620&format=pjpg&auto=webp&s=bcdc17eb523311e5dee49dccf6c35b59194f6343
https://preview.redd.it/2pa11crjv1161.jpg?width=620&format=pjpg&auto=webp&s=5308808847f353c4228986a26f115fedd1832023
https://preview.redd.it/em0scfpmv1161.jpg?width=620&format=pjpg&auto=webp&s=494c69f3a5e2171933229190e8df5c1767a2898c
Тестирование алгоритма на рецептах, которые он не встречал во время обучения, показало, что его точность при расчете на 100 грамм блюда составляет 46,7 калории, 2,51 грамма белка, 3,88 грамма жира и 6,97 грамма углеводов. Авторы отмечают, что результаты можно улучшить, если использовать более совершенные алгоритмы для предварительной обработки текстов из рецептов. Они не смогли опубликовать сам датасет из-за лицензионных ограничений, но опубликовали на GitHub код для его формирования и код самой нейросети.
Источник
submitted by postmaster_ru to Popular_Science_Ru [link] [comments]


2020.11.21 20:43 postmaster_ru Алгоритм 1 перепланировки согласования квартиры комнатной

Компьютерное зрение на смартфоне позволило слепым заниматься бегом Разработчики из компании Google создали приложение для смартфона, позволяющее слепым заниматься бегом без поводыря. Оно распознает полосу на дороге и старается держать человека на ней, давая звуковые подсказки, рассказывают разработчики в блоге компании.
https://i.redd.it/bzm3eutvmn061.gif
Смартфоны на Android и iOS адаптированы для использования людьми с частичной или полной потерей зрения. В них есть функции озвучивания элементов интерфейса, текста и даже изображений (система рассказывает, что изображено на фотографиях), а также голосовой ввод. Кроме того, поскольку современные смартфоны по мощности сопоставимы с компьютерами, в последние два-три года разработчики все чаще начинают использовать алгоритмы компьютерного зрения, что позволяет смартфонам рассказывать слепому человеку о том, какие объекты находятся перед камерой или какие эмоции испытывает собеседник.
Разработчики из Google создали новое приложение, которое так же использует компьютерное зрение, но для динамической задачи — бега по дороге. Для его работы необходим смартфон с достаточно мощным процессором, потому что оно использует алгоритмы машинного обучения, работающие на самом устройстве без необходимости в интернете. Кроме того, приложение работает только с размеченными дорогами, на которых есть яркая линия посередине.
Для начала бега нужно закрепить смартфон на поясе так, чтобы камера смотрела на дорогу перед человеком, и подключить к нему наушники. После этого приложение начинает работать примерно так же, как система удержания в полосе в автомобилях: оно подсказывает звуковым сигналом, что человек смещается от центра вбок. Сигнал при этом звучит не в обоих ушах, а с той стороны, в которую человек смещается. Кроме того, его интенсивность зависит от того, насколько сильно сместился человек.

Изначально разработчики разметили полосу на закрытой беговой трассе и собрали с нее множество записей бега, чтобы обучить алгоритм распознавать смещения. После этого они сначала тестировали работу приложения на закрытой трассе, а потом перешли к тестам в лесу. Разработчики отмечают, что на закрытой круговой трассе их доброволец с полной потерей зрения смог самостоятельно пробежать восемь кругов. Компания планирует развивать проект и договориться с другими организациями и властями, чтобы создать полосы для бега в других местах.
Источник
submitted by postmaster_ru to Popular_Science_Ru [link] [comments]


2020.11.18 19:53 postmaster_ru 1 комнатной квартиры перепланировки алгоритм согласования

Взломанный робот-пылесос подслушал разговоры при помощи лазера Инженеры из Сингапура и США разработали метод, позволяющий распознавать звуки в комнате с помощью робота-пылесоса, не оснащенного микрофоном. Вместо него они воспользовались лидаром, который часто установлен в дорогих моделях, и научились регистрировать с помощью лазерного луча вибрации на поверхности предметов, образующиеся из-за звуков от человека или колонки. Работа была представлена на конференции SenSys 2020.
https://i.redd.it/7f6hy1smz1061.gif
Звук — это волна механических колебаний, которые распространяются от их источника сквозь воздух, твердые предметы или другую среду и может переходить между средами: например, звук из мощных колонок или сабвуфера может вызывать заметную вибрацию на предметах в комнате. Ученые и инженеры давно догадались, что этот процесс можно «повернуть вспять» — по вибрациям предмета восстановить звук, который их вызвал. В 2014 году инженеры из Массачусетского технологического института показали, как можно восстановить звук при помощи пакета от чипсов и высокоскоростной камеры, а летом 2020 года израильские инженеры продемонстрировали, что звук в доме можно восстановить на большом расстоянии, если навести телескоп с фотодиодом на работающую лампочку.
Оба этих метода и их аналоги позволяют достичь неплохого качества и подслушивать речь, но требуют довольно дорогого оборудования и не годятся, если у злоумышленника нет визуального контакта с комнатой, звук из которой надо записать. Инженеры под руководством Цзюна Ханя (Jun Han) из Национального университета Сингапура разработали метод, для реализации которого годится робот-пылесос, оборудованный лидаром — его можно приобрести за несколько сотен долларов. Он состоит из лазерного излучателя и приемника, закрепленных на вращающейся платформе, и по сути работает как лазерный дальномер: посылает луч и по тому, как быстро он вернулся обратно, определяет расстояние до объектов в комнате, что позволяет строить точную карту.
В модели, которую использовали разработчики, лидар вращается с частотой пять герц и записывает 360 значений за оборот. В таком виде он способен регистрировать колебания в одной точке с частотой пять герц, что недостаточно для записи речи или других звуков. Инженеры немного модифицировали электрическую цепь в блоке лидира так, что он может регистрировать расстояние без вращения. Они отмечают, что того же эффекта можно добиться модификацией прошивки, но для простоты они обошлись аппаратным решением. Оно позволяет направить датчик на одну точку и записывать данные с частотой 1,8 килогерца (пять вращений в секунду × 360 измерений за оборот), что уже гораздо выше, хотя и все еще недостаточно для анализа речи. Разработчики воспользовались программным набором Dustcloud, позволяющим получать права суперпользователя на роботах-пылесосах Xiaomi, и с его помощью записывали с лидара «сырые» данные об интенсивности.
После получения данных с лидара алгоритмы проводят их фильтрацию. Среди прочего, они проводят интерполяцию для пустых фрагментов сигнала, получающихся из-за того, что луч не вернулся на датчик, пиковую нормализацию, фильтруют низкочастотный шум и усиливают сигнал в области низких частот, причем отдельно для множества небольших интервалов частот. В результате получается файл, который сложно понять человеку, но при этом в нем достаточно данных, чтобы в дальнейшем по ним можно было восстановить некоторые типы звуков.
Схема метода. Sriram Sami et al. / SenSys 2020
После предварительной обработки спектрограмму сигнала подают на сверточную нейросеть, которая относит сигнал к одному из знакомых классов (они зависят от того, на каких данных и для какой задачи обучали нейросеть). Авторы показали практическую применимость метода на нескольких задачах: определение произнесенных цифр, пола говорящего и начальной музыкальной заставки телепередачи, а также распознавание личности говорящего. Они обучили алгоритм на соответсвующих датасетах других разработчиков, к примеру, Free Spoken Digit, состоящем из записей произнесенных цифр, и на собственном датасете из заставок телепередач, который они собрали из записей с YouTube.
Разработчики установили пылесос напротив мусорного ведра, которое выступало в качестве «мишени» лазерного излучателя, и включали звук громкостью 70 децибел на колонке, стоящей в 20 сантиметрах от ведра. В результате они получили достаточно высокую точность распознавания для такого метода: 96 процентов для определения пола, 91 процент для цифр, 90 процентов для телепередач (10 возможных вариантов передач) и 67,5 для определения личности (10 вариантов людей).
Авторы предложили два способа защиты от такой атаки. Во-первых, они предлагают устанавливать в пылесосы такие лидары, которые на аппаратном уровне не могут проводить измерения без вращения, что снизит частоту записываемого сигнала до всего нескольких герц. Во-вторых, они отмечают, что пылесос, который они использовали, записывает данные с лидара в виде пар расстояние-качество сигнала, а качество в свою очередь напрямую коррелирует с интенсивностью. Они предлагают не использовать на уровне системы данные, которые позволяют получить интенсивность сигнала.
Источник
submitted by postmaster_ru to Popular_Science_Ru [link] [comments]


2020.11.07 19:53 postmaster_ru Алгоритм согласования перепланировки 1 комнатной квартиры

Тараканов-киборгов использовали в качестве пикселей Японские инженеры предложили объединять в рой тараканов с имплантатами для управления движением. Их можно использовать одновременно, например, для выстраивания в фигуры и отображения информации, или для подмены тараканов, перестающих выполнять команды. На разработку обратило внимание издание IEEE Spectrum.
Yuga Tsukuda et al., University of Tsukuba
Инженеры достаточно давно умеют управлять насекомыми с помощью имплантатов. В основном для этого используется электростимуляция усиков, которую насекомое воспринимает как столкновение с препятствием. После этого оно поворачивает в сторону, поэтому такая стимуляция позволяет управлять направлением движения. Также есть методы управления при помощи прямой элеткростимуляции мышц отдельных ног или оптической стимуляции нейронов. Однако потенциальные применения насекомых-киборгов исследуются не так активно, как технические аспекты управления.
Японские инженеры из Университета Цукубы под руководством Ёити Отиай (Yoichi Ochiai) предложили несколько новых применений для тараканов с имплантатами для управления. Авторы использовали несколько мадагаскарских тараканов и на каждом из них помимо имплантата и платы управления они закрепили уникальные матричные штрихкоды. Благодаря этому, а также камере над тараканами, алгоритм управления может отслеживать положение каждого таракана и давать ему персональные команды.

Самое необычное применение, которое предложили инженеры — это использование управляемых тараканов в качестве интерфейса. Они показали, что насекомых можно выстраивать в нужные фигуры, отслеживая их положение и давая им команды на повороты. Например, в ролике можно видеть, как тараканы выстроились в букву X и выступали в качестве пикселей. В этом примере авторы использовали только пять насекомых, но для большей точности можно использовать большее количество. В другой демонстрации на насекомого прикрепили маркер, который соприкасался с бумажным листом, на котором стоял таракан. Управляя движением такого таракана, они смогли рисовать на поверхности листа нужные им фигуры.
Еще один способ вывода информации, который продемонстрировали авторы — передвигание пластиковой сферы. Во время экспериментов они использовали только одну сферу, которую тараканы толкали вперед, но потенциально их может быть много, благодаря чему их можно использовать как пиксели. Также во время этих экспериментов исследователи показали преимущество роя из насекомых. Иногда одно из них может повернуть в другую сторону или перестать идти. В таком случае его работу может продолжить другое насекомое из роя, находящееся неподалеку.
Источник
submitted by postmaster_ru to Popular_Science_Ru [link] [comments]


2020.11.02 20:33 postmaster_ru Движения рук в видеозвонке помогли подсмотреть печатаемый текст

Движения рук в видеозвонке помогли подсмотреть печатаемый текст Движения рук во время видеозвонка может помочь злоумышленникам распознать слова и пароли, которые собеседник печатает на клавиатуре, рассказывают американские разработчики в статье, опубликованной на arXiv.org. Они создали алгоритм, который анализирует движения контуров плеч и рук и восстанавливает по ним список слов-кандидатов, который значительно упрощает задачу злоумышленника.
Chi's Sweet Home / Madhouse
Чаще всего злоумышленники пытаются заполучить конфиденциальную информацию цифровым способом — то есть используя вредоносные программы и уязвимости в программном обеспечении. Но есть и альтернативный подход, называемый атаками по сторонним каналам. В нем злоумышленники используют не уязвимости алгоритмов, а технические особенности реализации компьютера и подключенных устройств. Яркий пример — это «подслушивание» звуков набора текста на клавиатуре, которое позволяет восстанавливать текст, поскольку нажатие каждой клавиши немного отличается от нажатия других по звуку. Недостаток этого метода, как и почти всех атак по сторонним каналам, заключается в том, что для его воплощения в жизнь необходим физический доступ к компьютеру жертвы.
Потенциально этот метод можно было бы применить для видеозвонков. Но многие люди отключают звук в моменты, когда они не говорят, потому что у них на фоне может быть шум. Кроме того, в последнее время разработчики приложений для видеозвонков начали внедрять в них фильтрование шума, которое может отсечь и звуки нажатия клавиш. Разработчики под руководством Муртузы Джадливала (Murtuza Jadliwala) из Техасского университета в Сан-Антонио предположили, что ввод текста можно не подслушивать, а подсматривать во время видеозвонков.
Они разработали алгоритм, который устроен следующим образом. Сначала он удаляет на изображении собеседника фон вокруг тела и переводит изображение в оттенки серого. Затем алгоритм размечает на изображении лицо. Само по себе расположение лица в кадре ему не нужно, но оно помогает определить расположение рук, которое происходит на следующем этапе. После того как руки выделены, алгоритм оставляет лишь их контур и делит на две части: область около плечевого сустава и остальная часть руки.
Получив кадры с выделенными руками, алгоритм рассчитывает для них вектора смещения контуров (между двумя соседними кадрами) и по ним рассчитывает вероятность слов из словаря. Для улучшения результатов он учитывает скорость печати, то, какие руки и в каком порядке использовались во время набора, куда они двигались и сколько букв было в слове.
Имея заданный словарь из наиболее часто встречающихся слов или паролей алгоритм выдает самые вероятные из них. Авторы проверили работы алгоритма на разных веб-камерах и приложениях и получили разные результаты. К примеру, при словаре в 65 тысяч самых популярных слов и выдаче 50 самых вероятных слов алгоритмом точность предсказания по видео из Skype оказалась на 3,4 процента выше, чем в Zoom, и на 8 выше, чем в Hangouts. В целом, результаты оказались не очень точными. При использовании словаря в четыре тысячи самых популярных слов 75 процентов введенных на клавиатуре слов оказывались в списке из 200 слов, которым алгоритм присвоил самую большую вероятность.
Источник
submitted by postmaster_ru to Popular_Science_Ru [link] [comments]


2020.10.29 07:09 EcoFitDomEda Алгоритм согласования перепланировки 1 комнатной квартиры

Как правильно дышать во время плавания Чтобы стать хорошим пловцом, недостаточно отточить движения и освоить разные стили плавания. Первое, чему нужно научиться – правильно дышать. Без постановки техники дыхания все труды по обучению могут свестись на нет. Поэтому внимательно слушайте рекомендации тренера во время занятий, а если учитесь самостоятельно, изучите полезные статьи о постановке техники дыхания.
Помните, что правильно дышать нужно независимо от того, занимаетесь вы плаванием на открытой воде или ходите в бассейн.

https://preview.redd.it/om8aofm7hzv51.png?width=740&format=png&auto=webp&s=e871d1ad30ca983640aaa561329b9c9e5137f6f2
Зачем вообще это необходимо Правильная постановка дыхания имеет огромное значение. Вот только несколько факторов, на которые она влияет:
  • скорость в освоении разных стилей плавания;
  • уровень выносливости во время заплыва;
  • координация спортсмена в воздушно-водном пространстве и правильное положение тела на воде;
  • распределение нагрузки на сердечно-сосудистую, дыхательную систему, опорно-двигательный аппарат;
  • показатели эффективности занятий и личный результат пловца;
  • комфорт спортсмена – если он дышит правильно, ему легче и удобнее во время тренировки.
Это весьма убедительные аргументы, которые доказывают значимость дыхания во время плавания. А теперь перейдем непосредственно к рекомендациям по его постановке.
Общие правила В каждом стиле свои требования к тому, как нужно дышать. Но есть и общие аспекты, которые учитывают в любом из них:
  • выдох всегда делается в воду;
  • вдыхают только ртом, а выдыхают через нос и рот;
  • дышать необходимо более интенсивно, чем в спокойном состоянии. Это обусловлено тем, что вода давит на грудную клетку, поэтому вдыхать нужно на полную силу;
  • важно соблюдать ритмические вдохи-выдохи, без пауз. Задерживать дыхание нельзя, так как это сбивает весь процесс.
И главное: пловец должен на отлично выполнять технику движений. Только в таком случае получится достичь скоординированной работы всего тела.
Для «кроля» Если вы плаваете в этом стиле, будут полезны такие рекомендации:
  1. Синхронизация вдохов-выдохов происходит одновременно с движением рук. Вдыхаете вы в момент гребка рукой с плавным поворотом корпуса.
  2. Далее с опусканием руки в воду поворачиваете голову в исходное положение, погружаетесь лицом в воду и выдыхаете.
  3. Во время дыхательного цикла голову поворачиваете одновременно с плечевым поясом. Это весьма трудно, поскольку нужно сделать максимальный вдох и не потерять при этом естественную обтекаемость тела в воде.
Ключевой аспект грамотной техники – сохранить направление головы и оптимальный угол ее наклона, чтобы нормально вдохнуть.
Для брасса Здесь с постановкой дыхания особых проблем возникнуть не должно. Это самая простая техника. Алгоритм действий:
  1. Чтобы улучшить скольжение по воде, спортсмен находится лицом в низ. Как раз в этот момент происходит выдох.
  2. При гребке и выходе над водой можно сделать энергичный вдох.
  3. Лицо снова опускается в воду, тело принимает горизонтальное положение. Пловец выдыхает в момент толчка ногами и скольжения.
Все проще простого.
Для «баттерфляя» Этот стиль плавания считается самым энергозатратным, поэтому дышать нужно максимально правильно. В целом координация имеет много общего с брассом. Здесь алгоритм действий такой:
  1. Сначала энергично и быстро вдохните – когда поднимаете лицо над водой. Заканчивается вдох в тот момент, когда руки выходят и проходят по линии плеч.
  2. Когда лицо опускаете, происходит нырок и скольжение с движением ногами.
  3. Выдох следует почти сразу за вдохом. Это продолжается на протяжении всего цикла.
Что касается плавания на спине, все немного проще. Самая удобная схема – делать вдох при гребке одной рукой, а выдыхать при гребке другой.
источник: https://ecofit.info/kak-pravilno-dyshat-vo-vremya-plavaniya/
submitted by EcoFitDomEda to u/EcoFitDomEda [link] [comments]


2020.10.28 16:08 cyberpunk9932 “Consensus и Sybil” для новичков

“Consensus и Sybil” для новичков
https://preview.redd.it/2hfilwni0vv51.jpg?width=2048&format=pjpg&auto=webp&s=86e2b270802ec11a201669de4eb40818dcf57b22
Большое заблуждение Большинство людей, увлеченных криптовалютами, считают что Proof of Stake является алгоритмом консенсуса, хотя на самом деле это не так.
Данная тема довольно часто обсуждается криптосообществом, особенно когда речь заходит о масштабируемости потенциальных алгоритмов консенсуса. Обычно это звучит так: Как работает масштабируемость в Proof of Stake? Насколько мне известно масштабируемости в PoS не существует? Если вы используете PoS, масштабирование просто не сработает, верно?
Это заблуждение довольно популярно из-за того, что алгоритмы защиты Sybill и алгоритма консенсуса были “близки” друг к другу — особенно касается Proof of Work, который на самом деле является механизмом защиты Sybil, он сам создает механизм консенсуса, что и является причиной почему многие путают его с самим алгоритмом консенсуса.
Так давайте же сделаем шаг назад и попробуем разобраться, что на самом деле представляет собой механизм консенсуса в децентрализованной сети.
Как определить консенсус для публичных сетей? С точки зрения рядового пользователя, алгоритм консенсуса — это способ, с помощью которого группа удаленных узлов может прийти к единому соглашению.
Алгоритмы консенсуса необходимы для работы технологии Distributed Ledger Technology (DLT). Данная технология разработана для того, чтобы знать какие данные, отправленные в общее “хранилище”, следует считать правильными, а какие из них игнорировать.
Если какая-либо сеть будет являться одновременно «ненадежной» и «не разрешенной», любой компьютер сможет присоединиться к сети и оказавшись в ней сможет отправлять данные для записи в общий реестр.
В такой системе правила, которые помогают всем компьютерам решить, следует ли хранить эти данные или выбросить, являются правилами алгоритма консенсуса. Если алгоритм соблюден, другие узлы примут ввод, если алгоритм не соблюден, эти вводы можно игнорировать.
В такой сети должны быть определенные правила, которые помогают всем компьютерам решить, следует ли сохранять эти данные или же игнорировать — это и есть алгоритмы консенсуса. Если алгоритм соблюдается — другие узлы сети примут данные. Если алгоритм не соблюден — другие узлы будут просто игнорировать эти данные.
Что такое Sybil атака? Одна из самых больших проблем в распределенных сетях «без доверия» состоит в том, чтобы достичь этого соглашения, при том что никому не известно каким компьютерам можно доверять, а каким нельзя. Для этого алгоритм консенсуса должен быть устойчивым как к ненадежным, так и к злонамеренным субъектам, пытающимся “хакнуть” сеть, даже если указанные узлы составляют большую часть сети. Как прийти огромной группе неизвестных друг другу участников сети к общему соглашению стратегии, которая позволит избежать провалов. Ведь тут даже нету возможности доверять друг другу.
Кто нибудь читал книгу про Сибиллу) (Sybil)? В ней рассказывается история женщины, у которой было раздвоение личности (в данном случае не 2, а 16 личностей!) — в нашем случае злоумышленник утверждает, что на самом деле он представляет несколько разных узлов и тем самым на основе соглашения нескольких узлов может сеять хаос в данной сети. Учитывая это, Sybil атаку можно описать как создание нескольких ложных идентификаторов в распределенной сети с целью получить контроль над ней.
Эмм… ну и что это значит? Давайте посмотрим на пример — общественные выборы. На этих выборах целью является выбор лидера (допустим президент). Есть 2 кандидата, которые претендуют на данную позицию — А и Б. Каждый совершеннолетний в стране может голосовать.
Есть только один способ выбрать победившего — им станет тот, кто наберет 50% + 1 из всех голосов.
Для примера предположим что кандидат А победил, набрав 60% голосов.
Так чем же является консенсус и защита от Sybil атаки в данном сценарии?
Правила голосования, кто победит — это алгоритм консенсуса. То есть каким путем достигается соглашение о выборе победителя.
Идентефикация тех, кто сможет принимать участие в голосовании (проверка возрастного ограничения и удостоверение того, что они не голосовали несколько раз), является защитой от Sybil атаки.
Хотя определение людей, имеющих право голоса, может занять очень много времени, но с другой стороны голосование займет мало времени.
Хоть механизм консенсуса PoS (Sybil) и может быть медленным процессом, это не означает что сам консенсус медленный и тяжело масштабируемый.
Если вас заинтересовала данная тема, ознакомьтесь с нашим подкастом — где основатели, Дэн и Мэтт подробно рассказывают об этих двух увлекательных темах!
За более детальной информацией о Radix DLT, посетите:
Вебсайт: https://www.radixdlt.com/
Telegram: https://t.me/radix_dlt
Twitter: https://twitter.com/RadixDLT
submitted by cyberpunk9932 to Radix [link] [comments]


2020.10.27 20:54 postmaster_ru Комнатной квартиры перепланировки согласования алгоритм 1

У кого выше риск Неясно, почему у некоторых симптомы COVID-19 остаются месяцами, но определены группы риска. Похоже, новый коронавирус можно подхватить быстрее чем за 15 мин., но есть нюансы. Бывший высокопоставленный чиновник британского Минздрава призывает трезво судить о вакцинах. Об этом — в обзоре зарубежных СМИ.

Еще не опубликованное исследование ученых из Королевского колледжа Лондона показало, что каждый 20-й болеет COVID-19 не менее восьми недель. Также ученые выявили факторы риска. Би-би-си ознакомилась с исследованием и рассказала о ключевых результатах.
"Затяжной COVID-19" протекает по-разному. В статье описан случай 48-летней женщины. Она заразилась в марте. Сначала у нее был всего лишь кашель, а потом потребовался кислород (до госпитализации не дошло). Она болеет до сих пор. Самочувствие улучшилось, но то и дело ей становится хуже. Бывает, что ей даже трудно разговаривать, выгуливая собаку. Появились проблемы со зрением и суставами, а за две недели до разговора с журналистом снова пропали обоняние и вкус.
Ученые из Королевского колледжа Лондона собирали информацию о симптомах и результатах тестов через мобильное приложение для инфицированных. Обработав данные, они обнаружили, что каждый седьмой болеет минимум четыре недели, каждый 20-й — не менее восьми недель, каждый 45-й — не менее 12 недель (из статьи неясно, какими были критерии включения; можно предположить, что людей с легкими симптомами или вообще без них было меньше, чем в среднем по популяции).
Факторы риска таковы:
  • более пяти разных симптомов в первую неделю болезни (это один из ключевых показателей);
  • возраст, особенно после 50 лет;
  • женский пол;
  • избыточный вес;
  • астма и другие болезни легких.
Исследователи разработали компьютерный алгоритм, который с точностью 69% выявляет тех, у кого разовьется "затяжной COVID-19".
О "затяжном COVID-19" также пишет Vox. В статье говорится о еще одной женщине, которая болеет с марта. До сих пор у нее жар четыре-пять дней в неделю, тахикардия, почти каждый день болит голова. Она провела на больничном 2,5 месяца, трижды ей требовалась скорая помощь, а у врача она была 35 раз.
Оценить долю больных с "затяжным COVID-19" трудно: результаты исследований сильно разнятся и зависят от методологии. Отличаются и симптомы. В недавно обновленных клинических рекомендациях Национальных институтов здоровья США перечислены тревожность, депрессия, перепады настроения, головная боль, проблемы со зрением, потеря слуха, обоняния, вкуса или памяти, двигательные и когнитивные нарушения, онемение конечностей, тремор, боль в мышцах продолжительностью до трех месяцев.
Как видно, в отдельных случаях люди не выздоравливают еще дольше, а сколько им еще мучиться, никто не знает. Исследование, где наблюдали за перенесшими "атипичную пневмонию" (ее вызывал родственный вирус SARS-CoV-1), дало пугающие результаты: 40% испытывали хроническую усталость спустя 3,5 года. Правда, SARS-CoV-1 все-таки другой вирус, и он намного чаще вызывал тяжелую болезнь.
Насчет "затяжного COVID-19" вообще мало что понятно. У некоторых проблемы можно объяснить повреждением органов, но другим плохо без видимых причин.
ВОЗ называет факторами риска избыточный вес, повышенное кровяное давление, душевные расстройства. Но долговременные проблемы возникают и у людей без сопутствующих проблем со здоровьем, а также у детей.
Какие-то ответы могли бы дать продолжительные исследования, участники которых регулярно проходили бы медицинские осмотры и сдавали анализы. Но это займет месяцы или даже годы. Но людям нужна помощь уже сейчас, а они даже не всегда могут убедить врачей, что их проблемы появились из-за коронавируса.
В США пересмотрели правило "2 м и 15 мин." Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC) изменили определение "близкого контакта" человека с COVID-19. Близкий контакт — это тот, при котором человек может инфицироваться. Раньше CDC определяло его как пребывание с заразным 15 мин. на расстоянии около 2 м. Теперь формулировка другая: суммарно 15 мин. в течение суток. В чем суть, объясняет STAT.
НА ЭТУ ТЕМУКак очистить помещение от коронавируса. Главное о пандемии из зарубежных СМИ
CDC изменили определение после случая в тюрьме. В ней шесть заключенных ждали результатов тестов на коронавирус, позже оказалось, что они заражены. К ним подходил работник тюрьмы. Хотя он ни разу не задерживался, за восьмичасовую смену он подходил к ним минимум 22 раза и в общем счете находился на расстоянии менее 2 м в течение 17 мин. Заключенные носили маски, но не все время, а на работнике были надеты маска из синтетической ткани, защитные очки и процедурный халат. Тем не менее он заразился, а произошло это почти наверняка в тюрьме.
2 м и 15 мин. — это условная отметка. Риск заражения зависит не только от времени и расстояния, но эти показатели удобны, когда надо решить, за кем наблюдать и кого отправлять на карантин. Случай в американской тюрьме проясняет, как передается вирус, и служит напоминанием о мерах предосторожности, которые нам всем стоит соблюдать.
Трезвый взгляд на вакцины В Великобритании рассчитывают, что первая вакцина против COVID-19 появится весной, а то и в январе. "Часто говорят, что мир вернется к обычной жизни, когда вакцина будет всем доступна. Но это неправда. Нужно понимать, на что способны вакцины, а на что нет", — пишет в колонке для The Guardian Дэвид Солсбери, некогда отвечавший в Министерстве здравоохранения страны за национальные программы вакцинации.
Вакцины защищают человека от болезни, а в лучшем случае — и от заражения, но ни одна из них не эффективна на 100%. Чтобы рассчитать долю защищенных, нужно умножить долю вакцинированных на эффективность вакцины. Ежегодно в Великобритании прививают от гриппа 75% жителей старше 65 лет, это один из лучших показателей в мире. Если вакцину против COVID-19 с эффективностью 75% получит столько же пожилых людей, то защищены будут только 56% (75% от 75%).
Почти половина людей из этой группы риска останутся уязвимыми перед вирусом, причем невозможно понять, кто именно. Ослабление ограничительных мер в этой ситуации сродни русской рулетке.
Среди британцев младше 65 лет, которые входят в другие группы риска, в лучшие годы только половина вакцинируются от гриппа. Следовательно, лишь немногим более трети из них будут защищены от COVID-19 (75% от 50%). Но 75-процентная эффективность — это еще хорошо: европейские и американские регуляторы пообещали одобрить вакцины, чья эффективность больше 50%.
Наконец, чтобы возник популяционный иммунитет, нужно привить людей всех возрастов, а в идеале — всех, кто способен переносить вирус. Но пока власти Великобритании говорят только о выборочной вакцинации. Это не остановит распространение вируса, поэтому вернуться к обычной жизни не выйдет.
Если же Великобритания и другие страны все же перейдут к массовой вакцинации, то нужно будет убедить в необходимости этого молодых и тех, кто не относит себя к группам риска. Соблюдение любых рекомендаций зависит от доверия. Говорить людям, что тягости закончатся с появлением вакцин, значит, давать им ложную надежду.
Вероятно, вакцины станут лучшим из доступных средств против болезни. Но об их преимуществах следует говорить трезво. Иначе доверие и к этой, и ко всем остальным рекомендациям будет под угрозой.
Источник
submitted by postmaster_ru to Popular_Science_Ru [link] [comments]


2020.10.26 20:15 postmaster_ru Перепланировки комнатной квартиры алгоритм согласования 1

Разработан алгоритм навигации, позиционирующий смартфон с точностью до метра Китайская компания Oppo представила новый алгоритм высокоточного позиционирования для навигации в смартфонах.
https://preview.redd.it/9nr39knoyhv51.jpg?width=848&format=pjpg&auto=webp&s=1b5e8c9025981918631bbe14f193eed9d79b07ce
Технология RTKP (Real Time Kinetic Positioning) — «кинетическое позиционирование в реальном времени» — обеспечивает отслеживание местоположения смартфона с точностью до 1 метра, сообщает портал GISMOChina.
Новая технология позиционирования измеряет расстояние между станциями сети в реальном времени, чтобы получить максимально точные показания. Идея не так уж нова: изначально она использовалась на промышленном уровне, в больших и сложных системах, но теперь впервые такой точности удалось добиться для смартфонов.
Oppo добавила в технологию использование информации от датчиков смартфонов, включая акселерометры и гироскопы, для повышения точности позиционирования. Еще одно преимущество этой системы — уменьшение помех сигнала.
Планируется, что Oppo начнет выпускать смартфоны со своей новой технологией уже в следующем году.
Источник
submitted by postmaster_ru to Popular_Science_Ru [link] [comments]


2020.10.25 16:06 Melodic-Code Алгоритм согласования перепланировки квартиры комнатной 1

Приветствую, это 1 часть ‘плана изучения программирования’. Первые 4 пункта - об учебных материалах(они идут в порядке их прохождения), 5 и 6 - о самом процессе программирования(моменты на которые стоит обратить внимание). Чтобы не получилось текстовой вакханалии(как в прошлых постах), в дальнейшем будет именно такой формат - только основные моменты. Посты дополняющие/раскрывающие план, будут на моём канале - https://t.me/tobeprog .
Как и говорилось в прошлой части https://www.reddit.com/Pikabu/comments/in5ybi , важно, чтобы план был сосредоточен на проблемах новичков. Там же было деление на три этапа, привязанных к основным проблемам. Первая(и самая большая) из которых - не понимание самого процесса программирования.
Подробнее о ней, а также причинах и, самое главное, последствиях - https://www.reddit.com/Pikabu/comments/i605sm Этот же пост - первый из серии, как ее решить.
1. Для начала, нужен синтаксис, самые основы. Свейгарт[Автоматизация рутинных задач с помощью Python] - идеальный вариант, не перегруженный, понятный, с интересными задачами, к тому же, по пути задаваемым книгой и будет дальнейшее движение этого плана.
Можно выбрать любой другой ввод в синтаксис, это никак не повлияет на план, просто будет чуть менее удобно. Наверно кого то расстрою, но почти все популярные вводы в python хороши(ну очень податливый синтаксис, пока нужен только он, обо всем другом, не беспокоимся). Единственная проблема(сигнал, что стоит сменить уч. материал) - перегруженность(когда больше напоминает справочник), ну и разумеется скучность(сугубо индивидуально).
2. Чтобы понять процесс программирования, для начала надо его увидеть. https://youtu.be/vpyWbpdk3Xs - уникальный пример, где автор показывает процесс мышления при написании программы, к сожалению, в ру сегменте больше ничего подобного не нашел.
Будет позитивной практикой, время от времени пересматривать и отмечать что-то новое, трекать свой прогресс. Можно считать видео ориентиром, когда подобный способ понят, понят и сам процесс программирования.
Почему автоматизация рутины?
Что бы как можно раньше прикоснуться к процессу программирования. Более понятные задачи, но сам процесс точно такой же. Это не строгое ограничение, скорее рекомендация на какой спектр задач стоит обратить внимание в самом начале, также самих "рутинных" задач будет много.
Книга Свейгарта породила огромную волну материалов по "автоматизации". Если вбить на ютубе "python automation", то темы роликов будут от работы в Excel до знакомств в Tinder(десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций избавит от нехватки новых идей).
3. [опционально, но лишним не будет] https://stepik.org/course/575 - курс по автоматизации тестирования, нам интересны первые две его части. Там про selenium - инструмент, для автоматизации в браузере(это про - зайти на страницу, заполнить форму, нажать кнопочки, оставить комент и т.д. и т.п.).
О нем рассказано в книге Свейграта(если выбрали другой ввод в яп, то точно стоит обратить внимание на этот курс), но нужна практика. В этом курсе ее много и подана она отлично.
4. https://stepik.org/course/4519 - курс в котором учат гуглить, искать на StackOverflow, читать документацию и юзать библиотеки. Это тот самый подход, о котором не особо пишут в книжках, однако, это именно про такую - трушную практику.
Составляющие процесса программирования
Программист постоянно выстраивает структуру будущей программы, как бы выставляет какие то чекпоинты, идет по ним, создавая и заставляя эти куски функционировать как ему надо, можно не знать, как в точности, сделать определенный кусок, но важно понимать как его сделать(или где найти, как его сделать).
Подобный способ позволяет одновременно работать в двух плоскостях, на уровне планирования - взаимодействия с целыми кусочками кода(пускай даже не готовыми), и на уровне реализации - написания этих кусочков кода.
5. Начнем с процесса реализации. Немного нелепый термин - 'кусочек', по хорошему, его нужно подвести под какую то завершенную единицу кода(которой мы можем манипулировать на уровне планирования), скорее всего, на этом этапе - функцию. Но, если пока не получается с функциями - ничего страшного, принципы везде те же, поэтому термин пока оставим.
Кусочные правила:
5.1. Самое важное: Контроль происходящего
Ищем ответ на Stackoverflow, видим - понятный, но в 10 строк или не понятный, но небольшой, сразу хочется забрать, пригреть в своем коде.
Так делать не стоит. Проблема в том, что на уровне планирования, контроль, скорее всего, не будет потерян(код что то делает, не знаем что именно, но знаем результат), но вот на уровне реализации контроль теряется, мы не понимаем что происходит, и это - прямой путь к говнокоду(на уровне рутинных проектов, это скорее всего будет работать, но вот дальше, создаст кучу проблем).
5.2. Кусочки кода должны быть универсальными - будет намного удобней с ними работать. Есть код, заполняющий таблицу из 10 строк, по ходу проекта, понимаем, нужно 25 строк и еще 2 столбца, потом 5 строк 5 столбцов и т.д.
Все эти изменения должны решаться не переписыванием половины кода, а заменой двух переменных(в нашем случае, число строк/столбцов).
5.3. Кусок кода должен выполнять только одну задачу. Кроме прямой связи с пунктом выше, это относится и к уровню планирования. Единицы планирования должны быть единицами, так удобней с ними оперировать.
Кусок кода закрывает три задачи, понимаем, что одна из них не нужна, или наоборот, хотим перенести в начало, изменить и т.д. Придется вынимать ее оттуда, делать новый кусок кода, обращаться к нему, в местах, где до этого обращались к старому и т.д. - много лишних действий(чем меньше действий - тем лучше).
Снова об уровнях
Какого-то строго перехода/переключения, с одного уровня на другой - нет(понимание придет на практике). Главное помнить - этап планирования происходит постоянно, он не заканчиваться блок схемой/псевдокодом, он параллелен написанию кода.
Похоже на работу какого то предприятия. Вы, как начальник, видите цель, отдаете приказы, смотрите как все в совокупности работает/эффективность, что-то меняете/убираете/оставляете, ищете более экономный/быстрый/правильный способ. И одновременно с этим, как рабочий, с энтузиазмом реализуете все что начальнику придумалось. И как на предприятии, оба процесса идут одновременно и не прекратятся, пока цель не будет достигнута(или рабочий день не закончится).
Прыгающие динозавры
Куда больше внимания планированию уделим в дальнейшем, пока обсудим лишь пару связанных с ним моментов. Для этого посмотрим туториал - https://youtu.be/bf_UOFFaHiY - программа сама играет в динозаврика в хроме. Основная идея проста - постоянно делаем снимки экрана, смотрим цвет пикселей в нужных местах, в игре всего два цвета, т.е. если цвет в определенном месте сменился с цвета фона, значит в этом месте препятствие, реагируем на это клавишей.
6.1. Главное препятствие в решении проблемы - взаимодействие с происходящем в игре. Мы его видим, а как сделать так, чтобы его видела программа? Худшим вариантом, будет решить - никак, и пытаться иначе решить проблему(спамить кнопки, пытаться понять алгоритм появления препятствий). Правильный способ - выделить подзадачу "определять что происходит на экране", и работать уже с ней(можно просто загуглить варианты это сделать), потом поймем, что нам нужен не весь экран, а только то, что происходит у носа динозавра и т.д.
Не нужно рассматривать сложную задачу как одно целое, если сложно - выносим в подзадачу то, что сложность создает. Выделение подзадач - процесс динамический, мы можем начать поиска общего способа, и работая от него, все больше приближаться к конечному варианту нашего решения.
6.2. Снова аналогия с предприятием - начальник не должен знать решение конкретной проблемы, однако, если поставленные им задачи не будут в рамках адекватности, то будут потеряны ресурсы(в нашем случае время и нервы).
Можно ничего не понимать в программировании, но предположить - каким то образом, можно узнать цвет пикселя на экране, также с нажатием кнопок и остальным. Дальше дело работника - взяться за определенную задачу и принести отчет о выполнении, после(или в процессе) будет принято решение о его дальнейших действиях. Ну а начальство, видя картину в целом использует/уберет/заменит решение определенной задачи.
Звучит иррационально, но постановка подзадач исходя из - "по идее, каким то образом это можно сделать" - нормальная идея. Сами решения подзадач рассматриваем отдельно, уже после соединяем, это особенно уместно, когда сложность подзадачи, как в прошлом пункте заставляет нас довольно сильно углубляться в механизм работы чего либо, на время отходя от самой задачи.
submitted by Melodic-Code to Pikabu [link] [comments]


https://bit.ly/2AopN0R