Компьютерное зрение на коленке: распознаем дорожные знаки и управляем роботом на ESP32 и Arduino
Каждый, кто осваивает Arduino, проходит одни и те же этапы. Сначала ты мигаешь светодиодом. Потом подключаешь датчик температуры — и вот уже температу…
AI & ML
⚑ Report a ProblemLatest AI & ML news from Tech News
All topics
AI
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
aws
beginners
career
claude
database
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
tutorial
typescript
webdev
Как мы учили систему слышать тихого клиента на АЗС: двухмодальная аналитика для контроля сервиса
Распознать "здравствуйте" в записи — задача, которая уже решена. Труднее понять, кому это "здравствуйте" сказано, кто стоит у кассы в этот момент, и б…
Как мы контролируем сборку печатных плат: опыт внедрения ML-модели на производстве
Привет, Хабр! Это команда SmartFab YADRO . Мы решаем задачи на собственном производстве полного цикла Фаб Дубна, включающем цеха по производству много…
Трекинг посетителей на fisheye-камерах: задача “со звездочкой”
Всем привет, на связи команда NeuroCore. Сегодня расскажем про кейс разработки системы видеоаналитики для магазинов самообслуживания: почему fisheye-к…
Детекция чужого почерка в экзаменационных бланках без эталонного образца
Один ученик писал экзаменационную работу, а кто-то чужой дописал часть за него. Как мы научили нейросеть распознавать это. Дано: государственная аттес…
Как Vision-Language Models учатся работать с 3D-миром
Привет, Хабр! Сегодня поговорим о том, как роботы работают с предметами в реальной жизни. Современные роботы умеют выполнять множество простых операци…
Axera AX650N: архитектура Edge ML SoC под CNN, LLM и VLM
Большинство задач современной робототехники так или иначе завязаны на нейронных сетях: детекция объектов, оценка глубины, локализация, планирование. В…
До свидания, любимые эмэльщики! Мы сделали стенд по компьютерному зрению, которым может воспользоваться каждый
На стенде ваши модели обучаются буквально на десятках картинок вместо тысяч, и дают не меньше 86% точности, при этом обходят YOLO — без GPU-кластеров …
PromoPersona: как мы персонализировали промо-коллажи с помощью FLUX.2
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Чекменев, я тимлид ML-команды развития массового промо и монетизации центра развития ML-решений клиентской персонализа…
Музей как программная система: что скрывается за магией TeamLab Borderless
Когда-то музей был складом древностей, а посетители почтительно переходили от одного экспоната к другому, и это совпадало с их ритмом жизни. Сейчас лю…