В последние годы интенсивно разрабатываются системы распознавания, устойчивые к изображениям, на которых лицо чем-то (маской) закрыто. Имеющаяся информация о системах видеонаблюдения ставит под сомнение эффективность существующих классических подходов к распознаванию лиц, ведь они основаны на моделях, натренированных на лицах без масок.
Интеллектуальные системы видеонаблюдения в настоящее время получили широкое распространение. Автоматическое распознавание и отслеживание передвижения людей на видео являются нормой. Однако все больше внимания стало уделяться вопросам понимания поведения толпы (группы) людей, что является гораздо более сложной задачей.
Космическая телеметрия – это совокупность технологий, позволяющая производить дистанционные измерения и сбор научных данных об объекте исследования (данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ)) и информации о состоянии бортовых подсистем космических аппаратов (КА) для предоставления оператору или пользователю. В космической отрасли телеметрические системы являются частью командно-измерительных систем центров управления полетами (ЦУП).
Актуальной задачей современных информационных технологий является автоматическое распознавание различных объектов и процессов. Системы машинного обучения, искусственного интеллекта успешно решают многие задачи автоматического поиска и распознавания и достаточно хорошо решают задачу автоматического распознавания. Однако это поиск и распознание исключительно по ключу, заданному различным образом. В ключе не кодируется психологический мотив субъекта найти что-то, ибо его сложно распознать.
В сенсорной зрительной памяти человека обнаружен механизм оценки сходства формы предметов и зрительных ассоциаций. Как показали психологические исследования, зрительные ассоциации возникают не только по причине объективного сходства форм у ассоциированных предметов, но и по причине сходства субъективных карт «истории» и мотива взаимодействия человека с данными предметами. Зрительная ассоциация на увиденный предмет строится как на объективной информации сходства трехмерных предметов, так и на информации субъективного отношения к нему.
В настоящее время наиболее используемым источником информации является Интернет. Найденная информации позволяет не только получать ответы на конкретные запросы, но и отслеживать тенденции технологического развития в различных прикладных областях. Важно не просто выявлять тенденции, но и тщательно их фильтровать, а также понимать причины и следствия развития технологий, потому что количество новых технологий исчисляется тысячами. Если вовремя заметить, что какое-то новшество в скором времени может стать прорывным, то, возможно, стоит сконцентрироваться на изучении технологии развития этого новшества.
На сегодняшний день задача открытия новых лекарственных препаратов является весьма востребованной и важной для мирового сообщества. Многие заболевания, в том числе с неизвестной этиологией, которые в недавнем прошлом считались неизлечимыми, были изучены с помощью исследований in silico. Компьютерное моделирование лекарственных препаратов в настоящее время является важным инструментом, который может значительно сократить время и затраты, необходимые для разработки новых терапевтических средств.
Методика культивирования клеток нервной ткани in vitro находит широкое применение как при исследовании фундаментальных принципов функционирования нейронов и биологических нейронных сетей, так и при решении ряда практических задач биомедицинского характера, в биоинже- нерных разработках, при экспериментальном моделировании развития па- тологических состояний. Особенностью экспериментальной работы с куль- тивируемыми нейронами является необходимость анализа изображений не только тел клеток, но и сложной сети отростков – нейритов.
Одним из перспективных путей количественного описания фенотипов растений является использование методов компьютерной биометрии, т. е. подхода, основанного на алгоритмическом анализе цифровых изображений. Цифровые изображения и получаемые на этой основе данные являются объектом исследования такого направления, а методы анализа изображений, в свою очередь, – аналитическим инструментом компьютерной морфометрии. Фенотипические признаки, связанные с окраской различных органов сосны обыкновенной, обладают значительной внутривидовой измечивостью. Ряд признаков, связанных с окраской, носит устойчивый, генетически обусловленный характер. Эти признаки широко используются при проведении генетико-селекционных работ.
Мультиспектральные данные спутникового обследования Земли в настоящее время активно используются для оценки различных аспектов состояния растительного и почвенного покрова: тип растительного покрова, биологическая продуктивность и стресс растений, тип почвы, обеспеченность элементами питания и влагообеспеченность, запасы органического вещества в почве и другие параметры состояния. Спектральный отклик растительного покрова косвенно отражает почвенные характеристики, а также может использоваться для анализа состояния растений.
Использование глубоких нейронных сетей позволяет автоматизировать задачу поиска и конструирования входных параметров моделей. Данная задача решается одновременно с обучением модели. Скрытый слой или слои модели можно рассматривать в качестве скрытого представления (embedding), являющегося вектором в виртуальном многомерном пространстве возможных состояний моделируемой системы.
