Старый конь борозды не испортит: классические методы обработки изображений все ещё актуальны

Что такое цифровая обработка изображений? Зачем нам вообще знать про алгоритмы обработки, когда есть фотошоп и фильтры в телефоне? Или всё можно отдать нейросети и получить крутой результат? И при чём тут Julia, наконец? Будем разбираться! Мы запускаем серию статей про обработку изображений с использованием языка Julia и вычислительной среды Engee . Задача – ответить на часто встречающиеся вопросы вроде актуальности этого направления компьютерной науки, задач, решаемых методами обработки изображений, применения и реализации стандартных и «умных» алгоритмов. В первой части ознакомимся с основами на примере сегментации спутникового снимка.

https://habr.com/ru/companies/etmc_exponenta/articles/896826/

#Julia #Engee #MATLAB #обработка_изображений #сегментация #спутниковые_снимки #морфология #бинаризация #предобработка #фильтрация_изображений

Кабель из бактерий и полимерная слизь

Если мы чего-то не видим — это не значит, что его нет. Данный принцип отлично описывает микромир, населенный вирусами, грибками и бактериями. Многие из них безобидны или даже приносят пользу, однако есть и те, что несут вред. Дабы бороться с вредными бактериями и способствовать развитию полезных, нужно четко понимать процессы и механизмы, опосредствующие их рост, развитие и размножение. В частности, важным фактором является среда обитания. Ученые из Калифорнийского технологического института (Пасадина, США) провели исследование бактерий, обитающий в полимерных жидкостях (например, слизь), установив, что они формируют необычные канатоподобные структуру. Как было сделано данное открытие, в чем необычность этих бактерий, и какова польза от данного открытия? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/875946/

#бактерии #морфология #динамика_жидкостей #полимеры #слизь #медицина #здоровье #биология #микроорганизмы

Прародитель T1000: алгоритм динамической морфологии мягких роботов

Первые роботы, чей внешний вид напоминал Железного Дровосека, постепенно уступают дорогу мягким роботам, спектр применения которых растет с каждым новым исследованием. Мягкие роботы могут оперировать в условиях и средах, которые были бы недостижимы их жестким собратьям. Однако, развитие и совершенствование мягкой робототехники далеко от завершения. К примеру, ученые из Массачусетского технологического института (Кембридж, США) разработали новый метод машинного обучения, который позволит динамически управлять роботами с адаптируемой морфологией. В чем суть данного метода, насколько он эффективен, и где могут быть применены «желеобразные» роботы? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

https://habr.com/ru/companies/ua-hosting/articles/814741/

#алгоритмы #машинное_обучение #мягкие_роботы #искусственный_интеллект #роботы #робототехника #локомоция #морфология #изменение_формы