Мы в Smart Engines активно занимаемся низкоуровневой оптимизацией нейронных сетей. Наши библиотеки работают на центральных процессорах, поэтому мы активно используем Single Instruction Multiple Data (SIMD) расширения. SSE, AVX и NEON уже стали привычными, но в свежих версиях архитектуры ARM были представлены новые расширения: SVE, SVE2, а также SME. Вот о них мы и поговорим в этой статье.
Сегодня мы расскажем, как встроить нашу систему распознавания документов, удостоверяющих личность, Smart ID Engine в виде локально работающей службы с интерфейсом REST API.
Современные томографы позволяют получать высокоточные трехмерные изображения внутренней структуры большого размера, предоставляя ценную информацию о геометрии, составе и дефектах исследуемых образцов. Размеры одной реконструкции обычно колеблются от 512 мегабайт до 1 терабайта. Для анализа таких данных используются специализированные инструменты, но традиционная визуализация трёхмерного объема реконструкции до сих пор является важным этапам оценки качества реконструкции и её интерпретации специалистом.
В сегодняшней статье мы расскажем, как нам удалось обойти все трудности и сделать визуализатор, работающий в режиме реального времени. Одна из важных задач визуализатора, созданного командой Smart Engines, - отображение процесса реконструкции, которая тоже потребовала креативного подхода, так как все вычислители нагружены выполнением другой вычислительно затратной задачи - выполнением реконструкции, а самих данных для отображения еще частично нет.
«Анекдот, характеризующий наш промышленный подход: если индусу поставить задачу через месяц что‑то сделать, то через месяц он принесет идиотскую программу, которая будет плохо работать. А если русскому математику поставить аналогичную задачу — через месяц сделать программу, примерно через 25 дней он пришлет сообщение, что задача поставлена неправильно и ее надо ставить совершенно по‑другому». О чем это мы? Через призму юмора и науки говорим о нейронных сетях, искусственном интеллекте, приводя лишь отрывок из нового выпуска подкаста «Синий экран смерти». В программе принял участие Владимир Львович Арлазаров — советский и российский ученый, доктор технических наук, член‑корреспондент РАН, директор по науке Smart Engines.
В ходе беседы пионер в области искусственного интеллекта в СССР и мире рассказал о работе над программой «Каисса», которая 50 лет назад победила на первом чемпионате мира среди компьютерных программ, поделился мнением о научном обмене и высказал теории о будущем искусственного интеллекта.
Привет, Хабр!
Идея этого поста родилась при работе с геммологами, которые занимаются оценкой качества драгоценных изделий и драгоценных камней, оценкой стоимости и выявлением подделок. Исследования были направлены на то, чтобы выяснить, что может рассказать о внутренней структуре драгоценностей наша программа Smart Tomo Engine (ознакомиться с которой можно у нас на сайте Smart Engines).
Задача разработки простого и понятного UI для непростого функционала каждый раз требует определенной доли смекалки, но даже при этом удачного решения не гарантировано. Нам кажется, что в этот раз у нас получилось, и поэтому мы хотим поделиться, ведь чем больше качественных решений видел разработчик, тем больше шанс, что в следующий раз у него тоже получится хорошо.
Мы в Smart Engines много пишем про распознавание документов. И, конечно, для распознавания документов нам требуется обучать нейросети, в частности, сети, распознающие текст на картинке. А им, как известно, нужно больше золота данных. И сегодня мы бы хотели поговорить о влиянии обучающих данных на итоговую сеть и о том, как такие данные синтезировать.
Привет, Хабр! Мы уже рассказывали про наши успехи в рентгеновской томографии. В этом же посте мы хотим поделиться с вами деталями наших исследований в динамической или 4D томографии. Здесь, для исследования объекта, который менялся в процессе проведения измерений, нам пришлось разработать новый алгоритм томографической реконструкции и даже провести гидродинамическое моделирование.
Но давайте обо всём по порядку.
Привет, Хабр! В прошлой нашей статье про томографию мы задались вопросом: "А знаете, кто получает самую большую дозу при томографии?" Конечно, ответ мы получили: медицинские тестово‑калибровочные фантомы, специальные объекты, используемые при разработке и тестировании медицинских приборов. Тема оказалась настолько обширной, что мы решили продолжить и во второй статье ответили на вопрос: "Что такое пространственное разрешение в томографии и как его измерить?" В данной статье мы расскажем об антропоморфных фантомах для томографии. Сначала мы рассмотрим фантомы, которые моделируют тело человека, но без лишней детализации, дополним фантомами, которые моделируют определенный орган и его патологию. И, конечно же, расскажем, как такие фантомы помогают: 1. обучать, тренировать и экзаменовать врачей; 2. тестировать и калибровать рентгеновские аппараты и аппараты для компьютерной томографии; 3. разрабатывать методики измерения и снижения дозовой нагрузки. Фотографии, рентгенограммы и томограммы медицинских антропоморфных фантомов и манекенов прилагаются!
2023 год оказался для нашей компании, Smart Engines, крайне успешным со всех точек зрения – бизнес-результатов, научных достижений и, разумеется, технологий. И нашими успехами мы традиционно хотим поделиться с вами.
Подведение итогов мы решили начать с обзора наших самых заметных разработок. Некоторыми из них, кстати, вы, сами того не подозревая, можете пользоваться каждый день. Это и технология для упрощения платежей UniversalPay, и распознавание рукописной прописки, и считывание неограниченного числа QR-кодов, и много-много чего еще.
Мы собрали для себя и для вас топ-18 разработок Smart Engines за минувший год – приглашаем под кат, чтобы с ними познакомиться.
Привет, Хабр. На пороге Новый год. Как всегда в конце года хочется понять, а чем же был для нас, компании Smart Engines, год уходящий? Продуктивным - да, и бизнес-результаты, и научные достижения, и технологии - как игрушки на елке - радуют. А где же игрушки - спросите вы и будете правы. Ведь один их сверкающий вид открывает двери празднику. А ниже они обязательно будут. Сегодня мы поделимся с вами нашим взглядом на 12 месяцев, а поможет в этом наш STE. Тот самый продукт для томографической реконструкции, над которым мы не устаем трудиться, дополняя, стабилизируя и запуская, как проходческий щит, в неосвоенные туннели условий томографической съемки.
Результат наших трудов покажем на томографии 12 объектов, каждый из которых символизирует один из 12 месяцев года. Да-да, интересная задача перед нами стояла в декабре - собрать 12 объектов, сфотографировать, сделать томографию и соорудить календарь из них. Кстати, и ты, дорогой читатель, можешь стать обладателем календаря от Smart Engines, но обо всем по порядку!
В данной статье мы продолжим говорить про атаки на нейронные сети (часть 1 тут). Сегодня мы возьмем нейронную сеть, решающую реальную задачу, и покажем, какие изображения генерируют разные методы атак и как это влияет на качество распознавания с количественной точки зрения. Делать это мы будем с помощью фреймворка Adversarial Robustness Toolbox (ART).
В честь 30-летия OCR мы продолжаем вспоминать, как появились первые отечественные технологии распознавания текста. На прошлой неделе мы рассказали про самую первую такую программу – OCR Tiger, предназначавшуюся для оцифровки книг с целью их дальнейшего переиздания.
Сегодня речь пойдёт про другую OCR-систему – CuneiForm. Она была более продвинутой и умела гораздо больше: распознавала символы различных алфавитов на основе латиницы и кириллицы для европейских языков и языков стран СНГ, работала со смешанными русско-английскими текстами. Самое главное – CuneiForm отличалась огромной по меркам того времени скоростью: 1 страницу она распознавала примерно за 10 секунд. Разберемся, какие алгоритмы использовались в OCR, где применялась CuneiForm и какое дальнейшее развитие получили системы распознавания.
В 2023 году первой российской коммерческой технологии распознавания текста исполнилось ровно 30 лет. В честь этой знаковой даты мы решили подготовить серию материалов о том, когда появились и что из себя представляли первые отечественные OCR. Кто был главными участниками в гонке по созданию систем распознаванию? Как так вышло, что в середине 90-х OCR была признана второй по значимости софтовой разработкой после ОС? Как выглядела первая OCR-ка для Mac? Ответим на эти и многие другие вопросы, присаживайтесь поудобнее.
Во время подготовки текстов мы побеседовали с директором по науке и душой нашей компании, доктором технических наук, профессором, членом-корреспондентом РАН Владимиром Львовичем Арлазаровым. Он – как, кстати, и еще несколько членов нашей команды Smart Engines – принимал непосредственное участие в создании первых систем автоматического ввода текста.
Сегодня речь пойдет про OCR Tiger и про то, как эта система работает.
Привет, Хабр! Иногда сидишь, решаешь задачу, и, в процессе решения, чтобы продвинуться на следующий шаг, нужно придумать как сделать что-то очень простое - ну, то что наверняка уже делалось тысячи раз другими людьми. Кинувшись в поисковик перелопачиваешь какое-то количество литературы и вдруг понимаешь что либо ты просто искать не умеешь, либо это действительно никто до тебя не делал, или делал но об этом не писал. В какой-то момент проще просто взять и решить задачу самому…
В этой заметке мы расскажем об одной такой задаче - простой, но которая нам понадобилась для кое-чего другого. Задача - придумать, как при увеличении наблюдаемой выборки быстро пересчитать ее абсолютный центральный момент.
Мы в компании Smart Engines разрабатываем томографическое программное обеспечение и стараемся делать это как можно качественнее, без появления на изображении реконструкции визуальных искажений, так называемых артефактов. Одной из причин возникновения артефактов является несоответствие модели формирования изображения в измерениях и модели описания данных для алгоритмов томографической реконструкции.
В классической постановке КТ описанием внутренней структуры образца служит пространственное распределение коэффициента ослабления рентгеновского излучения, причем зондирующее излучение считается монохроматическим. Однако в реальных установках это не так, существенное влияние на изменение модели формирования изображений оказывают эффекты второго порядка. Одним из которых является рассеянное излучение. Что такое рассеяние, каким оно бывает и как выглядят артефакты рассеяния в томографии, - расскажем в сегодняшней нашей статье.
Всем привет! Страшно соскучились по нашим читателям и решили порадовать вас очередной порцией ужасно красивых видео, которую мы подготовили к Хэллоуину. В этом году мы предлагаем вам погрузиться в атмосферу Хэллоуина с помощью нашей программы для томографической реконструкции и визуализации Smart Tomo Engine. В статье мы продемонстрируем удивительные реконструкции тыквы и других атрибутов праздника. А напоследок покажем самый что ни на есть хэллоуинский томографический кошмар – реконструкцию с тысячью артефактами, с которыми, кстати, мы уже умеем бороться! Заинтриговали? Тогда вперед под каст.
Число утечек персональных данных в России все время растет: новости об очередных инцидентах выходят так часто, что уже перестают вызывать удивление. Чаще всего жертвами утечек становятся клиенты компаний. Но иногда под ударом оказываются и их сотрудники. Такие случаи уже происходили.
В этом тексте рассказываем, как с помощью ИИ можно ускорить процесс найма сотрудников в несколько раз, не подвергая их данные ненужным рискам, и почему в таких целях ни в коем случае нельзя прибегать к сервисам распознавания.
В прошлой нашей статье про томографию мы задались вопросом: "А знаете, кто получает самую большую дозу при томографии?" Конечно, ответ мы получили: медицинские тестово‑калибровочные фантомы, специальные объекты, моделирующие структуру органов и тканей человека и используемые при разработке и тестировании медицинских приборов". В ней мы начали знакомство с медицинскими тестово-калибровочными фантомами, но тема оказалась настолько обширной, что этой статьей мы продолжаем серию публикаций. Сегодня отвечаем на вопрос: "Что такое пространственное разрешение и как его померить?"
Сотрудничество Банка «Кубань Кредит» и AI‑разработчика систем распознавания Smart Engines началось в прошлом году. Тогда Банк внедрил ряд технологий компьютерного зрения, которые усовершенствовали обслуживание клиентов в офисах и дистанционных каналах. Поставку технологий Smart Engines в Банк осуществляют специалисты компании АО «ФИНСИС».
В 2023 году журнал «Банковское обозрение» включил мобильное приложение «Кубань Кредит Онлайн» в число значимых IT‑ и ИБ‑проектов в финансовом секторе за 2022 год.
Как Банк «Кубань Кредит» достиг таких высоких результатов и что позволяет ему оставаться ведущей кредитной организацией Краснодарского края, мы расскажем в этом материале.