Пост №3179867

Автор: Андрей Лупашевский

Развернуть { «@context»: «http://schema.org», «@type»: «BlogPosting», «mainEntityOfPage»:{ «@type»:»WebPage», «@id»:»http://furry.reactor.cc/post/3179867″ }, «headline»: «furry wolf :: furry canine :: furry m :: furry art :: wild furry :: furry (фурри) :: latex (furry) :: фэндомы», «image»: { «@type»: «ImageObject», «url»: «http://img1.joyreactor.cc/pics/post/full/furry-%D1%84%D1%8D%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%BC%D1%8B-furry-m-furry-art-3966131.jpeg», «height»: 1267, «width»: 896 }, «datePublished»: «2017-07-21T21:04:19+03:00», «dateModified»: «2017-07-21T21:04:19+03:00», «author»: { «@type»: «Person», «name»: «Андрей Лупашевский» }, «publisher»: { «@type»: «Organization», «name»: «JoyReactor.cc», «logo»: { «@type»: «ImageObject», «url»: «http://joyreactor.cc/images/joyreactor_ie6.png», «width»: 207, «height»: 54 } }, «description»: «» }
Комментировать 
Пост №3179867
Source: Joyreactor

Что купить для Ulefone Power

Производители часто прислушиваются к пользователям и выпускают модели с упором на самую востребованную функцию. В случае с Ulefone Power таковой стала повышенная ёмкость аккумулятора и возросшая автономность […]
Что купить для Ulefone Power
Source: 4pda

Пост №3179857

Автор: Страж

Развернуть { «@context»: «http://schema.org», «@type»: «BlogPosting», «mainEntityOfPage»:{ «@type»:»WebPage», «@id»:»http://wh.reactor.cc/post/3179857″ }, «headline»: «Commissar (wh 40000) :: Wh Alternative :: Wh Crossover :: Astra Militarum (Imperial Guard, ig) :: Servo Skull :: Orks :: Imperium (Империум) :: Wh Other :: Warhammer 40000 (warhammer40000, warhammer40k, warhammer 40k, ваха, сорокотысячник) :: Ленин :: фэндомы», «image»: { «@type»: «ImageObject», «url»: «http://img1.joyreactor.cc/pics/post/full/Warhammer-40000-%D1%84%D1%8D%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%BC%D1%8B-Commissar-%28wh-40000%29-Astra-Militarum-3966119.png», «height»: 806, «width»: 728 }, «datePublished»: «2017-07-21T20:59:02+03:00», «dateModified»: «2017-07-21T20:59:02+03:00», «author»: { «@type»: «Person», «name»: «Страж» }, «publisher»: { «@type»: «Organization», «name»: «JoyReactor.cc», «logo»: { «@type»: «ImageObject», «url»: «http://joyreactor.cc/images/joyreactor_ie6.png», «width»: 207, «height»: 54 } }, «description»: «» }
Комментировать 
Пост №3179857
Source: Joyreactor

Подробный гайд по выбору ноутбучной оперативки

Привет, GT! Пагубная тенденция делать ноутбуки всё тоньше и тоньше уже лишила нас апгрейдов и россыпи портов. В лучшем случае производитель даёт заменить накопитель, в худшем — предлагает докупить уродливую и неприлично дорогую док-станцию с дополнительными разъёмами.


К счастью, профессиональные и игровые лэптопы пока остаются верны старой концепции персонального компьютера, в котором вы вольны апгрейдить железо. О апгрейде подсистемы памяти сегодня и поговорим.
Читать дальше →
Подробный гайд по выбору ноутбучной оперативки
Source: geektimes

Ученые придумали метод сокращения энергопотребления нейросетей для использования на мобильных платформах


Прорыв последних лет систем искусственного интеллекта в областях автономного вождения, распознавания речи, машинного зрения и автоматического перевода стал возможен благодаря развитию искусственных нейронных сетей. Но для их запуска и обучения необходимо много памяти и энергии. Поэтому часто ИИ-компоненты работают на серверах в облаке и обмениваются данными с настольными или мобильными устройствами.


Нейронные сети состоят из тысяч простых, но тесно взаимосвязанных узлов обработки информации, обычно организованных в слои. Нейросети различаются числом слоев, соединений между узлами и узлов в каждом слое.


Соединения между узлами связаны с ними весами, которые определяют, насколько выход узла будет способствовать вычислению следующего узла. Во время обучения, в котором сети представлены с примерами вычислений, которые они учатся выполнять, эти веса постоянно корректируются, пока результат последнего слоя сети не будет соответствовать результату вычисления.


Какая сеть будет более энергоэффективной? Мелкая сеть с большими весами или более глубокая сеть с меньшими весами? Многие исследователи пытались дать ответ на эти вопросы. В последнее время основная активность в сообществе глубокого обучения была направлена на разработку эффективных нейронных сетевых архитектур для платформ с ограниченными вычислительными возможностями. Однако большинство этих исследований было сосредоточено либо на сокращении размера модели, либо вычислений, в то время как для смартфонов и многих других устройств потребление энергии имеет первостепенное значение из-за использования батарей и ограничений по теплопакету.


Исследователи из Массачусетского технологического института (МТИ) под руководством доцента кафедры электротехники и информатики Вивьен Сэ (Vivienne Sze) разработали новый подход к оптимизации сверточных нейронных сетей, который ориентирован на минимизацию энергопотребления с использованием нового инструмента оценки расходования энергии. Читать дальше →
Ученые придумали метод сокращения энергопотребления нейросетей для использования на мобильных платформах
Source: geektimes

Nokia 8 в золотом корпусе показали на реальных фотографиях

Ранее на этой неделе мы писали о первых качественных рендерах и подробностях нового флагманского смартфона Nokia 8. Вслед за этим аппарат ненадолго появился на официальном сайте Nokia, что подтвердило […]
Nokia 8 в золотом корпусе показали на реальных фотографиях
Source: 4pda