Најди сличен содржај

FOMO for #YOLO🚀🔥

Искусственный интеллект победил Капчу. Исследователи из технологического института Цюриха создали программу на основе искусственного интеллекта, которая с идеальной точностью и с первой попытки обходит систему "Google reCAPTCHA v2", используя модифицированную модель YOLO v8. "Our work examines the efficacy of employing advanced machine learning methods to solve captchas from Google's reCAPTCHAv2 system. We evaluate the effectiveness of automated systems in solving captchas by utilizing advanced YOLO models for image segmentation and classification. Our main result is that we can solve 100% of the captchas, while previous work only solved 68-71%. Furthermore, our findings suggest that there is no significant difference in the number of challenges humans and bots must solve to pass the captchas in reCAPTCHAv2. This implies that current AI technologies can exploit advanced image-based captchas. We also look under the hood of reCAPTCHAv2, and find evidence that reCAPTCHAv2 is heavily based on cookie and browser history data when evaluating whether a user is human or not. The code is provided alongside this paper", - сказано в заявлении. Достигнутый результат свидетельствует о снижении эффективности современных CAPTCHA-систем, так как искусственный интеллект научился имитировать человеческое поведение. Теперь IT-компаниям придется разрабатывать более совершенные методы верификации, чтобы защитить интернет-трафик и доступ к критичным приложениям от автоматизированных атак. You Only Look Once (YOLO) - это серия систем распознавания объектов в реальном времени, основанных на сверточных нейронных сетях. Впервые представленная Джозефом Редмоном в 2015 году. На сегодняшний день одна из самых популярных платформ распознавания объектов. Алгоритмам YOLO требуется только один проход прямого распространения через нейронную сеть для составления прогнозов, в отличие от предыдущих методов, основанных на итерационном приближении к результату. #google#yolo#ии

#Yolo #辽宁联通 官网：https://yolo.moe 群组：@yolocloud

всю ночь смотрел мультики и неебет #взрослый_и_самостоятельный#YOLO♕

平台限制部分股票的买入，实在是太无耻了。无比期待去中心化的交易平台出现，去中心化终将革了传统金融的命。我并不觉得前路遥远，DEFI上那些短命的项目就是在为此而铺路。 然而，注意头寸，小心股灾，这么玩下去股灾随时会来，来了以后还会不会像去年3月一样V性反弹就不一定了。 #WSB#GME#YOLO

Hello everyone, 48 hours left until our next free for all pump on MEXC!! The target this time will be 50X-100X gains possibly even more. B Bulls took a stand at the $50k support sparking an immediate and powerful rebound. The market now roars with bullish energy, and momentum is very strong indicating alts monster rally ahead so We can guarantee that this upcoming mega pump will have amazing results like our previous pumps: #YOLO (3200%) #VTS (3500%) #FRTN (6500%) #JET (+10600%) We are pumping on MEXC because MEXC is the best place to profit from small cap gems. There are a lot of trading pairs listed which allow us a breadth of options. Many retail, algo, and daily active traders use MEXC and will add additional volume to our signals and we believe that with our massive buying power we will be able to reach 50X-100X easily possibly even more as there is very little hidden sell pressure in the orderbooks. This event will be the biggest one that we have done in the history of our group and will top our previous ones in terms of % gain. we’re ready to see our biggest volume in history, Be prepared for a massive 50X-100X pump signal on MEXC this Sunday.

Hello everyone, 47 hours left until our next free for all pump on MEXC!! The target this time will be 50X-100X gains possibly even more. Bulls took a stand at the $50k support sparking an immediate and powerful rebound. The market now roars with bullish energy, and momentum is very strong indicating alts monster rally ahead so We can guarantee that this upcoming mega pump will have amazing results like our previous pumps: #YOLO (3200%) #VTS (3500%) #FRTN (6500%) #JET (+10600%) We are pumping on MEXC because MEXC is the best place to profit from small cap gems. There are a lot of trading pairs listed which allow us a breadth of options. Many retail, algo, and daily active traders use MEXC and will add additional volume to our signals and we believe that with our massive buying power we will be able to reach 50X-100X easily possibly even more as there is very little hidden sell pressure in the orderbooks. This event will be the biggest one that we have done in the history of our group and will top our previous ones in terms of % gain. we’re ready to see our biggest volume in history, Be prepared for a massive 50X-100X pump signal on MEXC this Sunday.

R-r热r辣l滚g烫t -热辣滚烫 独家特辑 (2024) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/6de6925d6b9a #热辣滚烫#独家特辑#Yolo #百元之恋#YOLO 百元の恋 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#内地#2024年代

#вакансия#cv#ml#engineer#senior#yolo#efficientnet#deeplab#sql#python Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab.. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (300 - 500к на руки в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). По всем вопросам и для отправки резюме: @PrometeiArt

Коллеги, друзья и все, кто следит за рождением Адама и Евы! Вчера случилось то, ради чего всё затевалось: я провёл первые полевые испытания зрения Адама в реальном мире, и он в режиме реального времени не просто видел объекты, а описывал их вслух голосом, как настоящий помощник. Вот как это работает сейчас на железе робота: 1. Глаз: Камера на Raspberry Pi захватывает изображение. 2. Зрение (YOLOv11n, 5 МБ): Сверхлёгкая модель детектирует объекты примерно за 1 сек / кадр. 3. Осмысление (YandexGPT): Получившийся список объектов передается в YandexGPT, который формирует лаконичное и понятное описание сцены. 4. Голос (Yandex SpeechKit): Это описание не печатается в терминале, а сразу синтезируется в чистый, человеческий голос и звучит из динамика робота. 🔊 И это не симуляция — это работающий алгоритм на настоящем железе. Что это значит на практике? Я говорил Адаму:«Посмотри вокруг», и через мгновение он отвечал голосом: «Я вижу человека в помещении, монитор, ноутбук и телефон на столе». Это был не заранее заготовленный ответ, а результат живого-анализа обстановки перед ним. Он буквально делился своими мыслями о том, что видит. Почему это прорыв? Потому что мы перешли от сухих технических тестов к реальному взаимодействию. Робот теперь не бездушный детектор объектов, а сущность, которая способна воспринимать мир и коммуницировать на нашем языке — голосом. Впереди бескрайнее поле для экспериментов с поведением и сценариями использования. Спасибо, что вы с нами на этом пути! Это невероятно вдохновляет. #робототехника#ии#искуственныйинтеллект#yolo#raspberrypi#компьютерноезрение#адам#ева#YandexGPT#SpeechKit#голосовойИИ